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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2024
  4. 2024-SLP-151

大規模モノラルダークデータを用いた音響イベント定位・検出の構築

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232485
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232485
beeebdde-940a-44fa-82f3-c8f92644d463
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP24151015.pdf IPSJ-SLP24151015.pdf (870.6 kB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLP:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-22
タイトル
タイトル 大規模モノラルダークデータを用いた音響イベント定位・検出の構築
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 EA2
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
株式会社デンソー
著者所属
株式会社デンソー
著者名 坂東, 宜昭

× 坂東, 宜昭

坂東, 宜昭

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廣橋, 義寛

× 廣橋, 義寛

廣橋, 義寛

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新原, 竜馬

× 新原, 竜馬

新原, 竜馬

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,インターネット上に膨大に存在する雑多なモノラル混合音 (ダークデータ) を活用した音響イベント定位・検出 (SELD) について述べる.SELD システムの構築では,学習データ不足を解消するため,検出したいイベントの音源信号と多チャネル背景雑音を用いたデータ合成が広く活用されている.しかし,現行のデータ合成法では,1) 音源収集のための音響タギングが困難,2) 雑音を含まない音源信号の入手が困難,3) 多チャネル背景雑音の収集が高コストという課題があった.本研究では,これらの課題を解決し,ダークデータを用いて高い汎化性能を持つ SELD システムを構築する.具体的には,1) 対照学習に基づく音響イベント埋め込みモデルの導入,2) 弱教師あり目的音源抽出法 NyTT を用いた疑似音源信号生成,3) モノラル時間周波数マスク推定に基づく音源定位により,モノラル混合音のみから SELD を構築する.提案法のアプリケーションとして,自動車に装着されたマイクロホンアレイを用いた緊急車両音の SELD に取り組み,AudioSet を用いた SELD システムの学習を通じて提案法の有効性を示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10442647
書誌情報 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2024-SLP-151, 号 15, p. 1-4, 発行日 2024-02-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8663
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 10:25:55.670701
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