WEKO3
アイテム
大規模モノラルダークデータを用いた音響イベント定位・検出の構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232485
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232485beeebdde-940a-44fa-82f3-c8f92644d463
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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SLP:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
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公開日 | 2024-02-22 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | 大規模モノラルダークデータを用いた音響イベント定位・検出の構築 | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | EA2 | |||||||||||
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 | ||||||||||||
産業技術総合研究所 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
株式会社デンソー | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
株式会社デンソー | ||||||||||||
著者名 |
坂東, 宜昭
× 坂東, 宜昭
× 廣橋, 義寛
× 新原, 竜馬
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | 本稿では,インターネット上に膨大に存在する雑多なモノラル混合音 (ダークデータ) を活用した音響イベント定位・検出 (SELD) について述べる.SELD システムの構築では,学習データ不足を解消するため,検出したいイベントの音源信号と多チャネル背景雑音を用いたデータ合成が広く活用されている.しかし,現行のデータ合成法では,1) 音源収集のための音響タギングが困難,2) 雑音を含まない音源信号の入手が困難,3) 多チャネル背景雑音の収集が高コストという課題があった.本研究では,これらの課題を解決し,ダークデータを用いて高い汎化性能を持つ SELD システムを構築する.具体的には,1) 対照学習に基づく音響イベント埋め込みモデルの導入,2) 弱教師あり目的音源抽出法 NyTT を用いた疑似音源信号生成,3) モノラル時間周波数マスク推定に基づく音源定位により,モノラル混合音のみから SELD を構築する.提案法のアプリケーションとして,自動車に装着されたマイクロホンアレイを用いた緊急車両音の SELD に取り組み,AudioSet を用いた SELD システムの学習を通じて提案法の有効性を示す. | |||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||||||
書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2024-SLP-151, 号 15, p. 1-4, 発行日 2024-02-22 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 2188-8663 | |||||||||||
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 |