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文献
J-GLOBAL ID:201802267507369240   整理番号:18A0074330

共有基底ベクトルを用いたNMFに基づく重なった音響事象の検出【Powered by NICT】

Detection of overlapping acoustic events based on NMF with shared basis vectors
著者 (4件):
資料名:
巻: 2017  号: GCCE  ページ: 1-5  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:
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音響イベント検出は計算音響シーン解析のための重要な役割を果たしている。は,実際の状況において音重複問題に直面するが,従来の方法では問題を十分に考慮していない。本論文では,検出性能を向上させるための共有基底ベクトルと非負行列因数分解の発生源分別法と深層ニューラルネットワークに基づく音響モデルを組合せた新しい重複音響イベント検出法を提案した。提案アプローチでは,フレームベースFにおけるD症例2012課題で得られた最も良い結果よりも20.0%高い性能を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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数値計算  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
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