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J-GLOBAL ID：201802270611433101   整理番号：18A0080239

都市音を分類するための深い畳込みニューラルネットワークを用いた【Powered by NICT】

Using deep convolutional neural network to classify urban sounds

著者 (3件)： Zhou Huan (Smart Energy and Environment Cluster, Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Song Ying (Smart Energy and Environment Cluster, Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Shu Haiyan (Smart Energy and Environment Cluster, Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TENCON  ページ： 3089-3092  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： 環境音は,通常,畳込みニューラルネットワークにより分類される。しかし,ネットワーク入力構築問題を検討した研究はほとんどない。本論文では,分類性能に及ぼす入力スペクトログラムの時間分解能インデックスの影響を調べた。影響が存在するかどうかを検証し,影響を定量化した。この目的のために,著者らは,都市音分類のための効率的な畳込みネットワークアーキテクチャを採用し,異なるネットワーク入力を用いた一連の実験を行った。実験結果は,我々の予想を確認し,入力スペクトログラムは中程度の時間分解能,特に比較的短い時間構造を持つもの音の場合都市音上で最良の分類性能は通常得られることを示唆した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *都市 ,  *音響 ,  *畳込み ,  時間分解能 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： スペクトログラム ,  環境音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 都市 ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク