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J-GLOBAL ID：201702252758445969   整理番号：17A0379826

断面マイクロホンアレイによるMVDRビーム成形による音響増強を用いた掘削装置分類【Powered by NICT】

Excavation devices classification using enhanced acoustics by MVDR beamforming with a cross microphone array

著者 (5件)： Wang Tianlei (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, China 310018) ,  Cao Jiuwen (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, China 310018) ,  Wang Jianzhong (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, China 310018) ,  Lai Xiaoping (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, China 310018) ,  Lin Zhiping (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 388-392  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： 掘削装置のための音響信号ベースの認識は地盤掘削中に破壊から地中ケーブルを防止におけるその重要性のために過去に研究されてきた。しかし,既存の掘削装置分類アルゴリズムは,認識性能を劣化させる通常の背景雑音の低減にはほとんど注意を払ってきた。掘削装置の音響信号,最小分散無歪応答(MVDR)ビーム成形アルゴリズムでろ過した環境雑音を低減し,望ましい信号を増強することを記録するために断面マイクロホンアレイを利用した。フィルタされた信号は,特徴抽出と分類器学習に供給した。提案した方法の有効性を示すために,著者らは建設現場における二種の代表的なデバイスの実際の音響を収集した性能試験を行った。実験は,従来の認識手法と比較して提案した方法の性能は,大きく改善されることを示した。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： フィルタ ,  地中ケーブル ,  工事現場 ,  *音響 ,  特徴抽出 ,  性能試験 ,  *掘削装置 ,  環境騒音 ,  音波信号 ,  アルゴリズム ,  *ビーム成形
準シソーラス用語： 最小分散 ,  背景雑音 ,  分類アルゴリズム ,  *マイクロホンアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクロホンアレイ ,  ビーム成形 ,  音響 ,  増強 ,  掘削装置 ,  分類