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J-GLOBAL ID：201702267493135674   整理番号：17A0077446

音声事象検出と分類に基づく音声監視システムの背景モデル適応手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Background Model Adaptation for Acoustic Event Detection and Classification Based on Acoustic Surveillance System

著者 (2件)： Zhang Aiying (Institute of System Science and Information Processing,Shandong University of Finance and Economics) ,  Ni Chongjia (Institute of System Science and Information Processing,Shandong University of Finance and Economics)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 9  ページ： 310-314  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 監視システムにおける音響センサの応用により,音声事象の検出と分類は重要な研究課題になっている。音声システムの音響環境(異なる場所、異なるノイズ)は非常に複雑で、検出と分類の音声事件の異常は困難である。そのため,背景モデルを適応的に変化させることにより,絶えず変化する音声環境に適応することが重要となる.本論文では,制限された最大尤度線形回帰法を提案し,背景モデルを適応させた。実際の監視シーンにおけるオーディオデータとシミュレーションデータを用いて,背景モデルの適応方法と背景モデルの適応性を効果的に研究した。実験結果により,バックグラウンドモデルは,目標音響事象の検出性能を改善し,そして,システムの誤警報を減少させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音環境 ,  *監視装置 ,  雑音 ,  適応性 ,  最尤法 ,  音響
準シソーラス用語： 誤警報 ,  検出能 ,  音声データ ,  線形回帰 ,  *背景モデル ,  音響センサ ,  *モデル適応 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Acoustic event detection and classification ,  Background model adaptation ,  Constrained maximum likelihood linear regression (CMLLR) ,  Surveillance system

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 音声 ,  事象検出 ,  分類 ,  監視システム ,  背景モデル ,  適応 ,  手法 ,  研究