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J-GLOBAL ID：201702224724617288   整理番号：17A1724916

ニューラルネットワークベースのターゲット活性検出のロバスト性の解析【Powered by NICT】

Analysis of the robustness of neural network-based target activity detection

著者 (3件)： Meier Stefan (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Gerber Daniel (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany) ,  Kellermann Walter (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU), Erlangen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 2269-2273  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： 予め定義されたターゲット源が活発なオーディオ信号処理の多くの応用では,時間枠の正確な同定を必要とする。以前の研究では,相互相関特徴による人工ニューラルネットワーク(ANNs)はこの分野での大きな可能性を示した。本論文では,ANNベースのターゲット活性検出の性能をより詳細に分析し,良好な「古典的」信号処理法と比較した。一方,ターゲット音源と干渉の間の角距離の影響をニューラルネットワークベースの方法と古典的の両方で評価した。一方,様々な信号対雑音比(SNR)条件に対する両方法の感度は検出しきい値の適切な選択の重要性に関して解析した。評価では,ANNベースの方が,その一般的な優位性と,検出しきい値の非理想的選択に関するそのロバスト性を証明した。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： 信号処理 ,  *ロバスト性 ,  SN比 ,  *ニューラルネットワーク ,  音声信号 ,  音源
準シソーラス用語： 相互相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  ターゲット ,  活性 ,  ロバスト性 ,  解析