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J-GLOBAL ID：201702214045151747   整理番号：17A1398977

音声データインデクシングのためのハイブリッド型特徴抽出を用いた音声/音楽識別【Powered by NICT】

Speech/music discrimination using hybrid-based feature extraction for audio data indexing

著者 (3件)： Wang Kun-Ching (Department of Information Technology & Communication, Shih Chien University, 200 University Road, Neimen, Kaohsiung 84550, Taiwan, R.O.C.) ,  Yang Yung-Ming (Department of Information Technology & Communication, Shih Chien University, 200 University Road, Neimen, Kaohsiung 84550, Taiwan, R.O.C.) ,  Yang Ying-Ru (Department of Information Technology & Communication, Shih Chien University, 200 University Road, Neimen, Kaohsiung 84550, Taiwan, R.O.C.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSE  ページ： 515-519  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,音声と音楽への雑音の多い音声信号を識別するための特徴抽出のハイブリッド方法を用いた音声/音楽識別(SMD)を提案した。ハイブリッドSMDは,複数の特徴を抽出するために1D信号処理と2次元画像処理の組み合わせを行った。一般に,雑音の多い音声セグメントは,音楽,音声またはノイズと見なすことができる(無音)。提案したハイブリッドSMDアプローチを成功裡に音声,音楽と騒音への雑音の多い音声信号を分類するためのオーディオデータ索引作成に適用した。アプローチは三つの主要な段階:前processing/voice活性検出(VAD),音声/音楽識別(SMD)とルールベース後処理を含んでいる。前処理とVADの両方は,オーディオ記録ストリームを識別雑音のみセグメントと雑音のある音声セグメントへの第一段階として見なされている。ハイブリッドSMDは音声セグメントと音楽セグメントに雑音の多い音声セグメントを分類するために第二段階として考えられている。第三段階では,ルールベースポストフィルタリング法は識別精度を改善し,時間における音声データの連続性を反映させるために適用されるであろう。実験結果は,提案したハイブリッドSMDアプローチはオーディオデータインデクシングへの適用に成功したことを示した。システム全体の精度は,さまざまなソースからの電波記録の評価も必要となろう。性能結果は,既存の方法と比較して想定タスクを与えたの重要な分類を提供することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連続性 ,  信号処理 ,  後処理 ,  *音楽 ,  電波 ,  前処理 ,  雑音 ,  騒音 ,  *特徴抽出 ,  オーディオ機器 ,  音声信号 ,  ルールベース
準シソーラス用語： 二次元画像 ,  ハイブリッド型 ,  *音声データ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 音声データ ,  インデクシング ,  ハイブリッド型 ,  特徴抽出 ,  音声 ,  音楽 ,  識別