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J-GLOBAL ID：201602239738845939   整理番号：16A1276590

野外学習を伴う音声認識システムの実時間ハードウェア実装

Real-Time Hardware Implementation of a Sound Recognition System with In-Field Learning

著者 (5件)： KUGLER Mauricio (Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology) ,  TOSSAVAINEN Teemu (Department of Computer Science and Engineering, School of Science, Aalto University) ,  NAKATSU Miku (Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology) ,  KUROYANAGI Susumu (Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology) ,  IWATA Akira (Department of Computer Science & Engineering, Nagoya Institute of Technology)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E99.D  号： 7  ページ： 1885-1894(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動化音声認識のための補助装置は重要な研究分野であり,ますます注目を受けつつある。しかし,環境音響を認識するために特に開発された方法はほとんどない。大多数の現在の方法は,通常高い計算複雑度を有する音声認識手法を採用している。本論文は環境音響に向けた音声認識法を提案した。これは埋め込みアプリケーションに集中して設計した。前処理段階はおおまかにヒトの聴覚系に基づいている。一方,二値特性のロバストな集合が簡単なk-NN分類機を使うことを可能にした。これはシステムに野外学習の可能性を与えた。これにより新しい音響が基準集合に簡単に加えられ,可用性を非常に改善した。このシステムをFPGAベースのプラットフォームへ実装した。これは特にこのアプリケーションのために構内で開発した。提案した方法の設計は,有限の計算力とメモリのようなハードウェアにより課せられたいくつかの制約を考慮に入れ,おのおの約5.3sの12通りまでの基準音響をサポートする。実験を29音響のデータベースで行った。感受性と特異性をこれらの信号のいくつかのランダムな部分集合に関して評価した。感受性および特異性の得られた値は,負荷雑音の無い場合,それぞれ0.957および0.918であった。+6dBのピンク雑音を加えた時,感受性および特異性は0.822および0.942であった。野外学習戦略は,雑音のある環境で基準音響の数を1から9へ増価させる時,感受性において有意な変化を生ぜず,特異性において全5.4%の減少を生じた。音響を正確に認識しようとするプロトタイプの要求する最小信号雑音比は-8dBと3dBの中間にあった。結果として,提案した方法と実装はいくつかの実際的なアプリケーションのための大きな可能性を有する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *システム ,  *実装 ,  実時間処理 ,  パターン認識 ,  *音響 ,  環境騒音 ,  学習
準シソーラス用語： *音声認識システム ,  *ハードウェア実装 ,  自動認識 ,  *環境音 ,  野外学習

著者キーワード (4件)： environmental sound recognition ,  binary features ,  field-programmable gate arrays ,  in-field learning

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

引用文献 (24件)：

• [1] M. Ichikawa and S. Nakahara, “Japanese high school students' usage of mobile phones while cycling,” Traffic Injury Prevention, vol.9, no.1, pp.42-47, March 2008.
• [2] J. Nasar, P. Hecht, and R. Wener, “Mobile telephones, distracted attention, and pedestrian safety,” Accident Analysis & Prevention, vol.40, no.1, pp.69-75, 2008.
• [3] A. Stelling-Konczak, M. Hagenzieker, and B. van Wee, “Cycling and sounds: The impact of the use of electronic devices on cycling safety,” Proc. 3rd International Conference on Driver Distraction and Inattention, Gothenburg, Chalmers University of Technology, No.15-P, Sept. 2013.
• [4] S. Chachada and C.-C.J. Kuo, “Environmental sound recognition: A survey,” APSIPA Trans. Signal and Information Processing, vol.3, pp.1-15, 2014.
• [5] W.X. Fen and X.J. Cheng, “Using speech recognition technology to support education for deaf students,” Proc. 2nd IEEE International Conference on Information Management and Engineering, pp.351-353, April 2010.

タイトルに関連する用語 (4件)： 野外学習 ,  音声認識システム ,  実時間 ,  ハードウェア実装