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

CNNを用いたエコーロケーションコールによる日本産コウモリ類の種判別システムの開発

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197847
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197847
4e914e4d-609f-418c-b439-0aae72bdbd76
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS19123062.pdf IPSJ-MUS19123062.pdf (968.6 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 CNNを用いたエコーロケーションコールによる日本産コウモリ類の種判別システムの開発
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2
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
著者名 小林, 啓悟

× 小林, 啓悟

小林, 啓悟

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松井, 孝典

× 松井, 孝典

松井, 孝典

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福井, 大

× 福井, 大

福井, 大

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町村, 尚

× 町村, 尚

町村, 尚

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究ではコウモリが発するエコーロケーションコールと呼ばれる超音波をスペクトログラム画像に変換し,畳み込みニューラルネットワークによって種を判別するシステムを開発した.29 種のコウモリとノイズクラスを含む 30 クラスで識別精度が F_value で 96.0%,予測上位 1 つの識別精度で 98.1% (SD0.2),予測上位 3 つの識別精度で 99.7% (SD0.06) となった.またノイズとの誤判別,同属内での誤判別が多く見られたので今後の識別精度向上に向け改善策を述べる.
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 62, p. 1-2, 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 22:11:08.136368
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