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J-GLOBAL ID：201802212752764747   整理番号：18A0074048

周波数成分への分解によるNNベースマイクロホンアレイシステムの広帯域化【Powered by NICT】

Broadbanding of a NN-based microphone-array system by decomposing into frequency components

著者 (5件)： Ozawa Kenji (Faculty of Engineering, University of Yamanashi, Kofu, Yamanashi, 400-8511, Japan) ,  Akishika Yusuke (Faculty of Engineering, University of Yamanashi, Kofu, Yamanashi, 400-8511, Japan) ,  Morise Masanori (Faculty of Engineering, University of Yamanashi, Kofu, Yamanashi, 400-8511, Japan) ,  Iseki Akihiro (Faculty of Engineering, University of Yamanashi, Kofu, Yamanashi, 400-8511, Japan) ,  Kinoshita Yuichiro (Faculty of Engineering, University of Yamanashi, Kofu, Yamanashi, 400-8511, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GCCE  ページ： 1-2  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： ニューラルネットワーク(NN)構造を持つ我々の以前のマイクロホンアレイシステムは,複数の周波数での正弦波信号の音圧の時間的-空間的パターンを用いたNNを訓練することにより鋭い指向性が得られた。このシステムは訓練されたおよび訓練されていない周波数に対して鋭い指向性を達成したが,方向性を正弦波信号に対してのみ有効である。本研究では,複雑な入力信号を分解する周波数成分に系のブロードバンドを目的としている。分解信号を並列に各周波数成分のために調製したNNユニットに供給した。最後に,すべてのユニットからの出力を合計して,所望の信号を形成した。結果として,広帯域信号で得られた鋭い指向性。Copyright 2018 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： 音圧 ,  *周波数 ,  *広帯域 ,  指向性 ,  正弦波 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 入力信号 ,  *広帯域化 ,  *周波数成分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  聴覚・音声モデル  (EL02070Y) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 周波数成分 ,  分解 ,  広帯域化