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J-GLOBAL ID：201802276600725516   整理番号：18A0648049

時間周波数画像の特徴は音場の分類に用いられる。【JST・京大機械翻訳】

Time-frequency representation based feature extraction for audio scene classification

著者 (3件)： Gao Min (西北工業大学電子信息学院,陜西西安,710129) ,  Yin Xuefei (西北工業大学電子信息学院,陜西西安,710129) ,  Chen Kean (西北工業大学航海学院,陜西西安,710072)
資料名： Shengxue Jishu  (Shengxue Jishu)
巻： 36  号： 5  ページ： 399-404  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2988A  ISSN： 1000-3630  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： 音声ストリームの音響場面に基づく問題を解決するために,音声信号の定性Q変換を行い,その時間周波数表現画像を得て,次に平滑化フィルタ処理を行い,信号スペクトルのエネルギー変化方向情報を記述できる勾配ヒストグラム特徴を抽出した。また,信号スペクトルのテクスチャ情報の局所的二値パターン特徴を捕捉することができ,線形カーネル関数を持つサポートベクトルマシン分類器を入力し,異なる音響場面データに対して分類実験を行った。結果により,従来の時間周波数領域特性およびメル周波数ケプストラム係数の特徴に対して,提案した特徴は,与えられた音響場面の領域分割情報を,基本的に捕捉し,そして,それは,より高い分類率を持ち,そして,それらの相互作用は,最適特性を達成することができた。この方法は音響信号の特徴抽出に新しい考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音波信号 ,  *周波数 ,  *画像 ,  スペクトル ,  ヒストグラム ,  特徴抽出 ,  *音場 ,  サポートベクトルマシン ,  周波数領域 ,  セグメンテーション ,  音声信号 ,  平滑フィルタ
準シソーラス用語： ケプストラム係数 ,  Kernel関数 ,  *時間周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： acoustic scene classification ,  constant-Q transform ,  histogram of oriented gradient ,  local binary pattern

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時間周波数 ,  音場 ,  分類