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  1. 研究報告
  2. アクセシビリティ(AAC)
  3. 2025
  4. 2025-AAC-28

DCCRNを用いた雑音環境下における日常生活音の認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003265
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2003265
cc94635c-206b-4753-9368-2211a4285ff6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AAC25028003.pdf IPSJ-AAC25028003.pdf (647.7 KB)
 2027年7月21日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, AAC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-07-21
タイトル
言語 ja
タイトル DCCRNを用いた雑音環境下における日常生活音の認識
タイトル
言語 en
タイトル Daily Life Sound Recognition Using DCCRN in Noisy Environments
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 聴覚・視覚
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
静岡大学
著者所属
静岡大学
著者所属
静岡大学
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者名 刀根,治輝

× 刀根,治輝

刀根,治輝

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西田,昌史

× 西田,昌史

西田,昌史

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綱川,隆司

× 綱川,隆司

綱川,隆司

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著者名(英) Haruki Tone

× Haruki Tone

en Haruki Tone

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Masafumi Nishida

× Masafumi Nishida

en Masafumi Nishida

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Takashi Tsunakawa

× Takashi Tsunakawa

en Takashi Tsunakawa

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 聴覚障がい者は音によって周囲の状況を把握するのが困難である。これを支援するために、スマートフォンやタブレット、スマートグラスを用いた環境音の可視化に関する研究が行われている。しかし、日常生活では周囲の雑音が発生することが想定されるが、従来研究では雑音の影響について十分に検討されていない。それに対して、我々はCRNを用いた音声強調手法を提案し、雑音環境下での日常生活音の認識における有効性を示した。本研究では更なる認識精度の改善のために、DCCRNを用いた音声強調手法を提案し、有効性を評価した。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 People with hearing impairments often have difficulty perceiving their surroundings through sound. To support them, various studies have explored the visualization of environment sounds using smartphones, tablets, and smart glasses. However, in every life, background noise is inevitable, and previous research has not sufficiently addressed the impact of such noise. In response, we proposed a speech enhancement method using a Convolutional Recurrent Neural Network (CRN) and demonstrated its effectiveness in recognizing daily environmental sounds under noisy conditions. In this study, we further aim to improve recognition accuracy by proposing a speech enhancement method based on a Deep Complex Convolutional Recurrent Network (DCCRN) and evaluating its effectiveness.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12752949
書誌情報 研究報告アクセシビリティ(AAC)

巻 2025-AAC-28, 号 3, p. 1-7, 発行日 2025-07-21
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2432-2431
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 2025-07-14 08:38:22.718834
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