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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2019
  4. 2019-MUS-123

変調フィルタによる特徴量の抽出と機械学習を用いた音響シーン分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197821
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197821
6db50433-a01c-4abd-b691-a508b0b931b4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS19123036.pdf IPSJ-MUS19123036.pdf (805.3 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-06-15
タイトル
タイトル 変調フィルタによる特徴量の抽出と機械学習を用いた音響シーン分類
タイトル
言語 en
タイトル Acoustical Scene Classification Using Feature Extraction with Modulation Filters and Machine Learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスターセッション1
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
山梨大学工学部コンピュータ理工学科
著者所属
山梨大学工学部コンピュータ理工学科
著者所属
アルプスアルパイン(株)
著者所属(英)
en
University of Yamanashi
著者所属(英)
en
University of Yamanashi
著者所属(英)
en
Alps Alpine, Co. Ltd.
著者名 小林, 礼奈

× 小林, 礼奈

小林, 礼奈

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小津, 賢司

× 小津, 賢司

小津, 賢司

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伊勢, 友彦

× 伊勢, 友彦

伊勢, 友彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 音情報に基づいてシーンを分類できれば,自動車乗車中にその場に応じた音楽の自動選曲ができるなどの有用性がある.本研究では,音響シーン分類システムの構築を目指して,国際大会 DCASE 2018 の課題に取り組むこととした.そのために,大会により提供されたベースラインシステムのうち,音響特徴量抽出部を拡充した.具体的には,ベースラインシステムにおける対数メルバンドエネルギーの時系列を,変調フィルタバンクを通じて分析することで,音波形の振幅包絡における時間変動を特徴量として抽出した.その特徴量を,2 つの畳み込み層と 1 つの全結合層からなるニューラルネットワークの入力として 10 種のシーンの分類を試みたところ,ベースラインシステムに比べて 3.9% の性能向上を得た.
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 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2019-MUS-123, 号 36, p. 1-3, 発行日 2019-06-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
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
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Ver.1 2025-01-19 22:11:42.826849
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