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J-GLOBAL ID：201702216574938967   整理番号：17A0797034

ボトル体自動符号器の構築とオーディオ信号分類への応用【Powered by NICT】

Construction of bottle-body autoencoder and its application to audio signal classification

著者 (5件)： Yang Jichen (School of Information Science and Technology, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, China) ,  He Qianhua (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Cai Min (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Li Yanxiong (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Jin Hai (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICALIP  ページ： 521-524  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オートエンコーダを用いた効果的な音声特徴,従来のボトルネックオートエンコーダとは異なって抽出するために,ボトル体オートエンコーダを提案した,これは各層で同じノイロンを有する制限されたボルツマンマシンを用いて構築した。,重みを初期化するために擬似逆法を用いて得られる,ボトル体特徴は,オーディオ信号分類に適用した。提案されたアプローチは,BBC音響効果ライブラリ上で評価し,従来のメル周波数ケプストラム係数とボトルネック特徴よりも分類精度で14.90%と16.20%の改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  *符号器 ,  Boltzmannマシン ,  *音声信号 ,  音響効果 ,  周波数
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ケプストラム係数 ,  音声特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ボトル ,  符号器 ,  構築 ,  オーディオ ,  信号分類 ,  応用