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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2021
  4. 2021-MUS-131

スタジアムにおける大規模群集の音響イベント分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211560
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211560
68a3bcf1-bf00-40d7-a3fd-ce44226cc8ff
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS21131051.pdf IPSJ-MUS21131051.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-06-11
タイトル
タイトル スタジアムにおける大規模群集の音響イベント分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般発表
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
産業技術総合研究所
著者所属
産業技術総合研究所
著者所属
産業技術総合研究所
著者名 坂東, 宜昭

× 坂東, 宜昭

坂東, 宜昭

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大西, 正輝

× 大西, 正輝

大西, 正輝

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内藤, 航

× 内藤, 航

内藤, 航

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保高, 徹生

× 保高, 徹生

保高, 徹生

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,転移学習を活用したスタジアムでの群衆の音響イベント分析について述べる.当面は新型コロナウイルスと共存しなければならない可能性が高い現在,安全な生活様式を確立するために,人々の行動を定量的に評価する技術が不可欠である.本研究では,大勢の観客が参加するスタジアムでの行動分析を目的として,音響イベント検出システムを開発する.サッカーなどのスタジアムでは,声出し応援の禁止・拍手による応援の導入を含む様々な感染症対策が実施されている.音響イベント検出技術を活用すれば,これらの遵守状況を定量的に確認でき,感染リスクの評価に役立つ.このような検出システムを学習するには,ラベル付きデータが不足する課題があるが,AudioSet などの大規模データセットでの事前学習モデルを転移学習することで克服する.実験では,最新の学習済みモデルの本タスクにおける性能を比較評価し,未知環境への頑健性や学習データの準備コストの観点から各モデルの実用しやすさを報告する.
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 2021-MUS-131, 号 51, p. 1-5, 発行日 2021-06-11
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 17:45:30.094104
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