音響イベント列を利用した音響シーン分析のためのモデル学習とオンライン化の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-05-17
• タイトル: 音響イベント列を利用した音響シーン分析のためのモデル学習とオンライン化の検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究紹介
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: NTTメディアインテリジェンス研究所
• 著者所属: Ecole Polytechnique of Montreal／NTTメディアインテリジェンス研究所
• 著者所属: NTTメディアインテリジェンス研究所
• 著者所属: NTTメディアインテリジェンス研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Media Intelligente Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ecole Polytechnique of Montreal / NTT Media Intelligente Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Media Intelligente Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Media Intelligente Laboratories
• 著者名: 井本桂右; VincentGagnonShaigetz; 植松尚; 大室仲
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，音響イベント列として表現された長時間の音響信号から，ユーザ行動や音響信号が収録された周囲の場所，状況など (これらをまとめて音響シーンと称する) などを推定する技術を提案する．従来法による音響シーンの推定手法では，音響シーンをモデル化，推定する際，事前に音響信号を全て用意しておく必要があるという問題点や，大規模な量の音響信号を利用してモデル学習を行うため，モデル化に要する演算時間が非常に大きくなるといった問題点があった．そこで本稿では，逐次的に得られる音響信号から音響シーンの推定を可能とするオンライン型の音響シーン分析手法を提案する．提案手法では，音響シーンの分析性能を劣化させることなくオンライン処理を可能とするため，崩壊型変分ベイズ法に基づいたオンライン型の音響シーンモデル学習手法を提案する．また，実環境で収録した音響信号を用いて提案手法の評価を行い，従来のオフライン型手法と同等の性能を，数十から数百分の一の演算時間で実現できることを確認した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2014-MUS-103, 号 34, p. 1-6, 発行日 2014-05-17
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会