文献

J-GLOBAL ID：201702286063220203   整理番号：17A0854218

人工神経回路網を用いたイヌ咳音分類と離散ウェーブレット変換から選択された関連特徴【Powered by NICT】

Dog cough sound classification using artificial neural network and the selected relevant features from discrete wavelet transform

著者 (5件)： Kakabutr Panchana (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Chen Kullanan Sae (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Wangvisavawit Viewpaka (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Padungweang Praisan (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Rojanapornpun Olarn (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KST  ページ： 121-125  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： 咳嗽はイヌにおけるいくつかの疾患の重要な徴候の一つである。は二種類のイヌ咳の乾性咳と湿性咳。後者は感染状態の最も頻繁に関連している。熟練した専門家でも二種類を区別することは困難である。本論文では,ニューラルネットワークを用いた自動咳音分類を紹介した。咳音を分解低周波と高周波成分に採用した離散ウェーブレット変換。これら成分の統計的特徴を,音特徴として使用した。分類におけるこれらの特徴の識別力を評価した。最後に,人工ニューラルネットワークを用いて,判別特徴の部分集合を用いたイヌ咳そう音を分類することである。実験結果はイヌ咳の音を分類する全ての特徴の四分の1のみを必要とし,90%の平均精度が達成可能であることを示した。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： *ニューラルネットワーク ,  *音響 ,  感染 ,  部分集合 ,  LF【周波数】
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  高周波成分 ,  *離散ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 送電  (NB05030G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工神経回路網 ,  イヌ ,  咳 ,  分類 ,  離散ウェーブレット変換