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アイテム
Neural Networkを用いた音源学習と音源同定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56152
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56152b855bab8-e11a-44e7-b92d-80cfa916a211
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2002 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2002-02-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Neural Networkを用いた音源学習と音源同定 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Sound Source Learning and Identification Using Neural Network | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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 | ||||||||
早稲田大学大学院理工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
早稲田大学大学院理工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Science and Engineering, Waseda University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Science and Engineering, Waseda University | ||||||||
著者名 |
佃, 卓磨
× 佃, 卓磨
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著者名(英) |
Takuma, Tsukuda
× Takuma, Tsukuda
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 学習波形データをwavelet変換しその周波数分布を誤差逆伝搬で学習させる効率のよい方法を検討する。出力層と目標値を勝者ユニット方式で音源識別できるように設定し,結合係数を目標値に合わせて制御するリセットアルゴリズムを提案する。その結果,1回の誤差逆伝搬の計算量は増えるが全体の学習効率は向上することが示せた。また単音学習させたものを和音に適用させ,認識率と処理速度が向上する方法を検討する。2和音から1音をNeural Networkで識別し,仮音源分離を行い残りの1音を識別するアルゴリズムを提案する。その結果,音源同定の認識率は向上し,処理速度も向上することが示せた。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we investigate an effective learning way for back propagation using frequency spectrums which are transformed from PCM data with wavelet transform. We suggest a winner unit algorithm that output layers and target values are set so as to identify a sound source, and a reset algorithm that coupling coefficient is controlled according to the target values. As a result, we have confirmed that the total learning efficiency is improved though the calculated amount for each back propagation step increases slightly. We also investigate a way that improves the recognition rate and the processing speed by applying Neural Network learned with single sound waves to choral sound waves. We suggest an algorithm that Neural Network identifies a single sound wave from mixed two sound waves, and after one wave is separated from the mixed wave, the other wave is identified by the same Neural Network. As a result, we have confirmed that the recognition rate of the sound source identification and the processing speed are improved. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10438388 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告音楽情報科学(MUS) 巻 2002, 号 14(2001-MUS-044), p. 39-44, 発行日 2002-02-15 |
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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 |