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J-GLOBAL ID：201802290038442648   整理番号：18A0440360

音響特徴系列の生成モデルに基づくオンライン音響構造解析【Powered by NICT】

Online sound structure analysis based on generative model of acoustic feature sequences

著者 (4件)： Imoto Keisuke (Ritsumeikan University, Japan) ,  Ono Nobutaka (National Institute of Informatics, Japan) ,  Niitsuma Masahiro (Ritsumeikan University, Japan) ,  Yamashita Yoichi (Ritsumeikan University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSIPA ASC  ページ： 1316-1321  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： 音響特徴系列のBayes生成モデルに基づくオンライン音構造解析のための方法を提案し,それを用いて音クリップ,音響,音響単語,及び,音響特徴の階層的生成過程を仮定した。このモデルでは,潜在的音響話題の組合せに基づく組織化される音クリップと,各音響トピックは音響特徴空間,GMMの成分は音響語に対応する上のGauss混合モデル(GMM)により表されることを仮定した。本モデルを学習するための通常のバッチアルゴリズムは,膨大な計算量を必要とするので,音データの大量を解析することは困難である。さらに,バッチアルゴリズムを連続的に得られたデータを解析することができない。この生成モデルの変分Bayesに基づくオンラインアルゴリズムは音クリップによる音音クリップの構造を解析することができる。実験結果は,提案したオンラインアルゴリズムは計算コストを約90%低減し,従来のバッチアルゴリズムと同様に効率的に事後分布を推定できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  *構造解析 ,  単語 ,  *音響 ,  変分法 ,  事後分布 ,  計算コスト ,  *生成モデル
準シソーラス用語： オンラインアルゴリズム ,  Gauss混合モデル ,  *オンライン ,  *音響特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 音響特徴 ,  系列 ,  生成モデル ,  オンライン ,  音響構造 ,  解析