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J-GLOBAL ID：202202222666372878   整理番号：22A1655948

転移学習を用いた音響クラス分類の検討

A Study of Sound Classification Using Transfer Learning

著者 (5件)： 露口弘毅 (東京工大) ,  西田健次 (東京工大) ,  糸山克寿 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大) ,  中臺一博 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 22nd  ページ： ROMBUNNO.3B4-03  発行年： 2021年12月15日 
JST資料番号： F1751A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・少数の音響信号しか存在しない,未学習のクラスでも特別な知識なしで分類できるようにするためのハイブリッドモデルの提案。
・提案手法は,転移学習とゼロショット学習を組み合わせて構成。
・未学習クラスの分類に対する提案手法の有効性を検証するための評価実験の実施。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *分類 ,  音波信号 ,  モデル ,  閾値 ,  実験 ,  ハイブリッドモデル ,  評価実験
準シソーラス用語： *転移学習 ,  *クラス分類 ,  音響信号

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• Chuanqi Tan, Fuchun Sun, Tao Kong, Wenchang Zhang, Chao Yang, and Chunfang Liu. A Survey on Deep Transfer Learning. In Artificial Neural Networks and Machine Learning (ICANN 2018), pp 270-279, 2018
• George Tzanetakis and Perry Cook. Musical genre classification of audio signals. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 10, pp. 293-302, 2002.
• Jort F. Gemmeke, Daniel P. W. Ellis, Dylan Freedman, Aren Jansen, Wade Lawrence, R. Channing Moore, Manoj Plakal, Marvin Ritter Audio Set: An ontology and humanlabeled dataset for audio events. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 776-780, 2017.
• 岡谷貴之. 画像認識のための深層学習の研究動向. 人工知能学会, Vol. 31, No.2, pp. 169-179, 2016
• Mark Palatucci, Dean Pomerleau, Geoffrey Hinton, and Tom M. Mitchell. Zero-shot learning with semantic output codes. In NIPS, 2009.

タイトルに関連する用語 (3件)： 転移学習 ,  音響 ,  クラス分類