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文献
J-GLOBAL ID:201502202467229860   整理番号:15A1222639

クアドロコプタ搭載マイクロホンアレイを用いた音源分離と深層学習による音源識別

著者 (5件):
資料名:
巻: 33rd  ページ: ROMBUNNO.2D2-06  発行年: 2015年09月03日 
JST資料番号: L4867A  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:
抄録/ポイント
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災害地等で上空を移動しながら被災者を探索する際に,広範囲かつ迅速に音声を検出できれば救助に有効であろう。本稿では,クアドロコプタに搭載したマイクロホンアレイを用いて,屋外で収録した音響信号から,マイクロホンアレイ処理と深層学習を組み合わせることによって,音源を識別する技術を報告する。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (1件):
分類
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パターン認識 
引用文献 (6件):
  • 大畑他, 相関行列スケーリングを用いたiGSVD-MUSIC 法による屋外環境音源探索の向上, 第32回日本ロボット学会学術講演会, 2014
  • 中村 他, Latent Dirichlet AllocationとNested PitmanYor Processに基づく雑音に頑健な音響イベント同定の検討, 第31回日本ロボット学会学術講演会, 2013.
  • H. Nakajima et al., Blind Source Separation with Prameter-Free Adaptive Step-Size Method for Robot Audition, IEEE Trans. ASLP, 18(6), pp. 1476-1484.
  • Xiao-Lei Zhang et al., Deep Belief Networks Based Voice Activity Detection IEEE Trans. ASLP 21(4), pp.697-710. 2013.
  • Lawrence, S et al., (1997). Face recognition: A convolutional neural-network approach. Neural Networks, IEEE Transactions on, 8(1), 98-113.
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タイトルに関連する用語 (5件):
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