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J-GLOBAL ID：201702243191535392   整理番号：17A0576739

連続的な環境音の認識に関する研究 水流音のスペクトログラムの統計的な特徴量

著者 (4件)： 大久保翔太 (東大) ,  正田純 (東大) ,  ZHIHAO Gong (東大) ,  佐々木健 (東大)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集  (精密工学会大会シンポジウム資料集)
巻： 2017  号： 春季(CD-ROM)  ページ： ROMBUNNO.H04  発行年： 2017年03月01日 
JST資料番号： Y0914A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 非音声である環境音の認識技術はセキュリティシステムやビデオのシーン解析などにおいて需要が高まっている。本研究では認識対象として定常的に流れる水の音を選び,スペクトログラムに現れるパワーの大きい領域を抽出し,その出現頻度と分布を音の特徴量として分析した。その結果,スペクトルの強い領域の周波数帯,間隔において他の音との差異がみつかった。(著者抄録)

シソーラス用語： 音響 ,  環境 ,  *音声認識 ,  水流 ,  図表 ,  スペクトル解析 ,  特性 ,  情報 ,  周波数特性 ,  音声分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (3件)：

• Ellis, Daniel P. W., ′′Environmental Sound Recognition and Classification′′, Presented at Third Joint Workshop on Hands- free Speech Communication and Microphone Arrays, 30 May - 1 June 2011, Edinburgh, Scotland.
• Gheorghe Pop, Alexandru Caranica: “Sound event recognition in smart environments”, Proceedings of the 2015 IEEE International conference.
• 岡本 亜紗子 ,林田 亘平 : “環境音認識のための最尤状態 数の検討” 情報処理学会研究報告, 2013年

タイトルに関連する用語 (6件)： 環境音 ,  研究 ,  水流 ,  スペクトログラム ,  統計 ,  特徴量