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J-GLOBAL ID：201502296119569520   整理番号：15A0603723

音響による情景分類

Acoustic Scene Classification

著者 (4件)： BARCHIESI Daniele (Univ. Coll. London) ,  GIANNOULIS Dimitrios (Credit Suisse, London) ,  STOWELL Dan (Queen Mary Univ. London) ,  PLUMBLEY Mark D. (Queen Mary Univ. London)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 32  号： 3  ページ： 16-34  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ASC(音響による情景分類)の研究は1997年にさかのぼる。すなわち,音声分析と聴覚研究の手法を用いて音声データから特徴抽出を行い,再帰的ニューラルネットワークにより特徴とカテゴリ内の写像をモデル化して分類精度68%を得た。マイクを付けて走行した自転車による音響にもとづいて家庭,道路,スーパーマーケットなどの異った情景を自動的に分類した。ASCの応用分野としては種々のサービス分野が存在する。具体的な将来の可能性としてはコンサートホールに入ったらサイレントモードになるスマートホンなどがあげられる。

シソーラス用語： *音響 ,  *画像 ,  *分類 ,  データ ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  自転車 ,  リカレントニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 音声データ ,  再帰型ニューラルネットワーク ,  *情景

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音響 ,  情景 ,  分類