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J-GLOBAL ID：201502281828746993   整理番号：15A0196416

環境音認識のための最尤状態数の検討

著者 (4件)： 岡本亜紗子 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  林田亘平 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  中山雅人 (立命館大 情報理工) ,  西浦敬信 (立命館大 情報理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2013  号： NL-211  ページ： VOL.2013-NL-211,NO.8 (WEB ONLY)  発行年： 2013年05月16日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,安心・安全な生活環境を実現するために,防犯システムが広く用いられている。特に住居への不正侵入や異常事態の検出を目的として,監視カメラが使用されている。しかし,監視カメラは暗所や死角においての異常検出が困難であるという問題が存在する。この問題を解決するために,日常生活において発生する環境音を利用した異常音検出システムが提案されている。環境音を認識し,音事象を特定することで,異常音を検出することができるため,即座に住居の管理会社や警備員に異常事態を報知することができる。従来,環境音認識法として,Hidden Markov Model(HMM)を用いた手法が広く研究されてきた。HMMは時間変化に伴うスペクトルの変動を統計的にモデル化したものであり,HMMの状態数は信号列の状態遷移に関わる重要なパラメータである。環境音は短時間に減衰する単発音や長時間持続する音,定常な音や非定常な音など,環境音によって継続長や定常性などの音響的特徴が大幅に異なるため,HMMの最尤状態数は環境音によって異なると考えられる。しかし,従来法では,各音響モデルは全て同じ状態数で構築されていたため,認識性能が劣化する問題があった。そこで本稿では,環境音の認識性能向上を目指し,環境音の音響的特徴に基づき最尤状態数を推定し,各環境音で異なる状態数の音響モデルを用いて環境音を高精度に認識する手法を提案する。評価実験の結果,提案法の有効性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 監視装置 ,  *音響 ,  *音声認識 ,  最尤法 ,  *防犯設備 ,  隠れMarkovモデル ,  モデル
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  *環境音 ,  HMM【モデル】 ,  音響モデル

分類 (2件)： 電気・防災・防犯・昇降機設備,その他の建築設備  (RB06030R) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (7件)：

• 浅野浩幸, 中野潔 : 安全安心まちづくりと情報通信技, 情報処理学会研究報告, Vol. 2005-EIP-27, No. 32, pp. 9-16, 2005
• 桐山有美, 平山洋介 : 公共空間の監視と統制について : その 1 監視カメラの普及メカニズム (都市計画), 日本建築学会近畿支部研究報告集, No. 45, pp. 437-440, 2005
• 河本満, 浅野太, 車谷浩一 : マイクロフォンアレイを用いた音環境の見守りによる非日常音と危険状態の検出システム, 電子情報通信学会技術研究報告, USN, Vol. 108, No. 138, pp. 19-26, 2008
• R. J. Elliott, L. Aggoun and J. B. Moore : Hidden Markov Models Estimation and Control, Springer, 1994
• 三木一浩, 西浦敬信, 中村哲, 鹿野清宏 : HMM を用いた環境音識別の検討, 電子情報通信学会技術研究報告, SP, Vol. 99, No. 525, pp. 79-84, 1999

タイトルに関連する用語 (2件)： 環境音 ,  最尤