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J-GLOBAL ID：201802255235689940   整理番号：18A1770858

ブロックスパースBayes学習とブロック内クラスタリングを用いたマルチピッチ推定【JST・京大機械翻訳】

Multipitch Estimation Using Block Sparse Bayesian Learning and Intra-Block Clustering

著者 (4件)： Shi Liming (Audio Analysis Lab, CREATE, Aalborg University) ,  Jensen Jesper Rindom (Audio Analysis Lab, CREATE, Aalborg University) ,  Nielsen Jesper Kjaer (Audio Analysis Lab, CREATE, Aalborg University) ,  Christensen Mads Graisboll (Audio Analysis Lab, CREATE, Aalborg University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 666-670  発行年： 2018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： ピッチ推定は音声および音声解析における重要なタスクである。本論文では,音声解析のためのブロックスパースBayes学習とブロック内クラスタリングに基づくマルチピッチ推定アルゴリズムを提案した。統計的階層モデルを,全ての候補ピッチに対して固定最大数の高調波を持つピッチ辞書に基づいて定式化した。ブロックスパースBayes学習を,複素振幅を推定するために提案した。未知の高調波次数と分数調波誤差の問題を扱うために,ブロック内クラスタ化構造化スパース性も導入した。統計的更新式を変分Bayes推論によって得た。マルチピッチ推定のための従来のグループLASSO型アルゴリズムと比較して,実験結果は雑音に対するロバスト性を示し,提案方法の推定精度を改善した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  変分法 ,  音声分析 ,  高調波 ,  分数調波 ,  Bayes推定 ,  *クラスタ化 ,  構造形成 ,  定式化
準シソーラス用語： 次数 ,  推定精度 ,  *Bayes学習 ,  推定アルゴリズム ,  複素振幅 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes学習 ,  クラスタリング ,  マルチ ,  ピッチ ,  推定