文献

J-GLOBAL ID：201802223818837237   整理番号：18A0655686

エントロピーに基づく音声指紋検索技術の研究と実現【JST・京大機械翻訳】

Research and Implementation of Identifying Music through Performances Using Entropy Based Audio-fingerprint

著者 (4件)： Wang Wei (海軍医学研究所 上海200433) ,  Chen Zhigao (復旦大学計算机科学技術学院 上海201203) ,  Meng Xiankai (復旦大学計算机科学技術学院 上海201203) ,  Li Wei (復旦大学計算机科学技術学院 上海201203)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： z1  ページ： 551-556  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,エントロピーに基づく音声指紋検索技術を紹介し,音声の指紋特性(AFP)として音声のエントロピー特性を採用し,検索において多重指紋マッチングアルゴリズムを用いて情報照合を行うことができた。実験においては,最大の共通文字列(LCS),編集距離(Levenshtein Distance)および動的時間規則(DTW)アルゴリズムを用いて,指紋特徴マッチングを実現し,一定の数の曲率ファイルを実験のテストセットとして用いた。最初の曲は,異なる大きさを持つ音声ファイルまたは異なる歌唱家による異なるバージョンを持ち,これらの異なる大きな歪みを持つ音声ファイルは,ノイズ,加速度,クリップなどを含む異なる重大な音声処理により得られる。実験結果は,3つのマッチングアルゴリズムが訓練セットのすべての曲を正しく認識できることを示し,エントロピーに基づく音声指紋検索技術は,正確さ,ロバスト性,および識別性のような優れた特性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速度 ,  雑音 ,  音声処理 ,  アルゴリズム ,  *指紋 ,  ロバスト性 ,  曲率 ,  多重化 ,  文字列 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 歌 ,  特徴マッチング ,  編集距離 ,  マッチングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Audio-fingerprint ,  Identifying ,  Entropy ,  LCS ,  Levenshtein distance ,  DTW

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

タイトルに関連する用語 (5件)： エントロピー ,  音声 ,  指紋 ,  検索 ,  研究