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J-GLOBAL ID：201602278087675448   整理番号：16A1044476

スパース性に基づく重みのテンソルのオーディオ特徴抽出アルゴリズムを表した。【JST・京大機械翻訳】

Audio feature extraction algorithm based on weight tensor of sparse representation

著者 (4件)： Lin Jing (Department of Mechanical and Electrical Information, Maoming Vocational and Technical College) ,  Yang Jichen (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Zhang Xueyuan (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology) ,  Li Xinchao (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 5  ページ： 1426-1429,1438  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非定常なオーディオ信号をより良く記述する特徴のために,1つのGABOR辞書とスパース重みのテンソル表現に基づく時-頻音頻特徴抽出法を提案した。この方法は、およびタイムスパンGABOR辞書のスパース重みベクトルをオーディオ信号の符号化,さらに重みベクトル中の元素が再配列テンソル形式であるとし,それぞれの信号を記述するこの張量各階の時間周波数特性に基づいて,信号の連合であるとき-周波数-長表示。このテンソル因子分解を行うことにより,分解後得られた周波数因子とタイムスパン因子スプライシングはオーディオ特徴であった。そして改良を行った分解アルゴリズム,テンソル分解のスパース時過フィッティングが容易に発生する問題に対して,1つの自己調整ペナルティパラメータを提案する。実験結果は示した。提案の特徴は,従来梅Er倒譜係数(MFCC)特徴に対して、MFCC特徴およびマッチング追跡アルゴリズム(MP)を解くアルゴリズムの特徴は連合得たモザイクのMFCC+MPの特徴と不均一性のスケールが-と周波数の図の特徴が15種類の音声の分類効果に対してそれぞれ28.0%、19.8%と6.7%向上する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *テンソル ,  周波数特性 ,  ベクトル ,  *オーディオ機器 ,  不均一性 ,  周波数 ,  音声信号 ,  マッチング ,  *特徴抽出 ,  *透視図法
準シソーラス用語： MFCC ,  テンソル分解 ,  因子分解 ,  *スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sparse representation ,  tensor factorization ,  audio effect classification ,  time-frequency feature

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパース性 ,  テンソル ,  オーディオ ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム