文献

J-GLOBAL ID：201802270593222928   整理番号：18A1672618

ベイズ情報量規準による音響イベントの自動分割に関する検討

An Investigation on Automatic Segmentation of Acoustic Events Based on Bayesian Information Criterion

著者 (5件)： 大槻和果葉 (秋田県大) ,  安倍幸治 (秋田県大) ,  高根昭一 (秋田県大) ,  西口正之 (秋田県大) ,  渡邉貫治 (秋田県大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 190(EA2018 28-53)  ページ： 45-50  発行年： 2018年08月16日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ベイズ情報量規準(BIC)による音響イベントの自動分割に関する検討を行った。本手法では,音源信号をサブフレームに分割し,それぞれから音響特徴量を求め,個々のサブフレームの音響特徴量を用いて分割候補となるサブフレーム群のBIC値を算出し,その大小を比較することで分割の判定を行う。BICを用いた音響イベントの分割システムでは,分割判定の手掛かりとなる音響特徴量を複数用いることができる。本稿では,2種類の音に対して,特徴量の組み合わせを変えて分割処理をし,分割結果の評価を行った。その結果,単一の特徴量を手掛かりとして用いた場合に分割がされないことがあったのに対して,複数の特徴量を手掛かりとした場合には正しく分割がされることが確認された。次に,異常検知システムで分割前の音と分割後の音を処理し,検知の精度に変化があるか検証した。その結果,異常音としてラベル付けされた音では,分割後の音を用いた時の方が異常と検知される精度が高くなった。一方日常音としてラベル付けされた音では日常音として検知される精度が高くなったとはいえなかった。(著者抄録)

シソーラス用語： 標準 ,  *音響 ,  *イベント ,  *セグメンテーション ,  検出 ,  情報 ,  システム ,  音源 ,  特徴量 ,  異常検出
準シソーラス用語： ベイズ情報量基準 ,  *自動分割 ,  異常検知 ,  見守りシステム

分類 (2件)： 音響一般  (BB03010K) ,  音響信号処理  (BB03050C)

引用文献 (5件)：

• 小林甲一・後藤健太郎, ”高齢者見守りシステムの展開, 現状そして新たな取組-広島県福山市と福岡市を事例に-”, 名古屋学院大学論集, 社会科学篇, 52(4), 23-38, 2016
• 斎藤裕佑・西山裕之, ”人物動作および顔の表出情報による見守りシステムの提案と実装 -咀嚼認識を例として-”, 電子情報通信学会技術研究報告, 115(414), 193-198, 2016
• 関弘和・堀洋一, ”高齢者モニタリングのためのカメラ画像を用いた異常動作検出”, 電気学会論文誌. D, 産業応用部門誌, 122(2), 182-188, 2002
• 河原達也・須見康平・緒方淳・後藤真孝,” 音声会話コンテンツにおける聴衆の反応に基づく音響イベントとホットスポットの検出”, 情報処理学会論文誌, 52(12), 3363-3373, 2011
• 原萌子, ”混合ガウス分布モデルに基づく異常音検出の研究”, 平成29年度秋田県立大学審査修士学位論文, 2018

タイトルに関連する用語 (4件)： ベイズ情報量規準 ,  音響 ,  イベント ,  自動分割