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J-GLOBAL ID：201202266111733438   整理番号：12A1554647

スパース符号化による自己教示学習を使った音楽ジャンル識別

MUSIC GENRE CLASSIFICATION USING SELF-TAUGHT LEARNING VIA SPARSE CODING

著者 (2件)： MARKOV Konstantin (Univ. Aizu, Fukushima, JPN) ,  MATSUI Tomoko (Inst. Statistical Mathematics, Tokyo, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.3  ページ： 1929-1932  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 自己教示学習アルゴリズムを音楽ジャンル識別に適用したときの効果について調べた。まず,教師なし学習アルゴリズムを使い,ラベルなしのみの入力データのスパースな高レベル表現を見付け,つぎにこの表現を使い,少数のラベル付きデータを新しい特徴ベクトルに変換し,最後にこの新特徴を使って古典的な教師付き識別器を学習する。種々の条件で実験を行った結果,小さなサイズの学習が利用可能なときは,大きなラベルなしデータセットから抽出された高レベル特徴が,教師付き識別に対して極めて役立つことを確認した。これらの特徴は,スパース符号化による教師なしの方法により抽出した。

シソーラス用語： *パターン分類 ,  *画像処理 ,  音楽 ,  学習アルゴリズム ,  データ表現 ,  集合
準シソーラス用語： スパース表現 ,  *スパース符号化 ,  データセット ,  *パターン識別

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スパース符号化 ,  自己 ,  教示 ,  学習 ,  音楽 ,  識別