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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2019

CNN Autoencoder から抽出したボトルネック特徴量を用いた環境音分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/202321
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/202321
e090abd3-aa35-4da8-b8fb-fa0fc1d36e0b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2019049.pdf IPSJ-DICOMO2019049.pdf (2.4 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2019-06-26
タイトル
タイトル CNN Autoencoder から抽出したボトルネック特徴量を用いた環境音分類
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ユビキタスコンピューティングシステム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
岡山大学大学院ヘルスシステム統合科学研究科
著者所属
岡山大学大学院ヘルスシステム統合科学研究科
著者所属
岡山大学大学院ヘルスシステム統合科学研究科
著者名 松原, 拓未

× 松原, 拓未

松原, 拓未

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原, 直

× 原, 直

原, 直

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阿部, 匡伸

× 阿部, 匡伸

阿部, 匡伸

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 環境音分類とは,環境音から音源や収録場所の分類をおこなうことである.環境音分類の研究の多くは,同一の状況で収録されたデータセットを用いておこなわれている.そのため,収録機器や収録条件が学習データと異なった環境音を分類した場合に同等の性能が得られるとは限らない.本報告では,収録機器や収録条件などの収録環境によらない環境音分類を目的として, CNN Autoencoder から抽出したボトルネック特徴量を用いた環境音分類を提案する.評価実験として,2 種類の異なった環境で収録されたデータセットを用いて,提案方式の分類性能を評価した.実験の結果,CNN Autoencoder を用いて抽出したボトルネック特徴量には,収録環境によらず分類をおこなうために有用な情報が含まれていると考えられる.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集

巻 2019, p. 339-346, 発行日 2019-06-26
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:56:16.668999
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松原, 拓未, 原, 直, 阿部, 匡伸, 2019, CNN Autoencoder から抽出したボトルネック特徴量を用いた環境音分類: 情報処理学会, 339–346 p.

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