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J-GLOBAL ID：201902247044137708   整理番号：19A2187350

音環境理解の近年の動向:音響イベント分析及び音響シーン分析-統計的手法による音響イベント検出

著者 (2件)： 林知樹 (Human Dataware Lab.) ,  戸田智基 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 日本音響学会誌  (Journal of the Acoustical Society of Japan)
巻： 75  号： 9  ページ： 532-537  発行年： 2019年09月01日 
JST資料番号： G0162A  ISSN： 0369-4232  CODEN： NIOGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・近年盛んに研究されている統計的手法による音響イベント検出に着目し,代表的な手法を概説。
・各手法の利点・欠点を述べるとともに,互いの利点を相補的に活用する枠組みとして,ハイブリッド手法についても紹介。
・音響イベント検出の課題を挙げ,それに対する研究動向について記述。
・代表的な音響イベント検出手法として,確率的生成モデルに基づく手法(GMM-HMM),事例に基づく手法(NMF),識別モデルに基づく手法(ニューラルネットワーク)を紹介。
・ハイブリッド手法に基づく多重音響イベント検出を紹介。
・音響イベント検出の課題と研究動向として,課題(データベース構築),研究動向(弱教師ラベル学習)を紹介。

シソーラス用語： *音響分析 ,  *統計的方法 ,  教師つき学習 ,  信号検出 ,  隠れMarkovモデル ,  Gauss模型 ,  音環境理解 ,  生成モデル ,  雑音検出 ,  研究開発動向
準シソーラス用語： *統計的手法 ,  研究動向 ,  音響イベント ,  HMM【モデル】 ,  Gauss混合モデル

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  音声処理  (JE05000E)

引用文献 (48件)：

• [1] T. Zhang and C.-C. J. Kuo, “Audio content analysis for online audiovisual data segmentation and classification,” IEEE Trans. Speech Audio Process., 9, 441-457 (2001).
• [2] M. Xu, C. Xu, L. Duan, J. S. Jin and S. Luo, “Audio keywords generation for sports video analysis,” ACM Trans. Multimedia Comput. Commun. Appl., 4, 11 (2008).
• [3] Q. Jin, P. Schulam, S. Rawat, S. Burger, D. Ding and F. Metze, “Event-based video retrieval using audio,” Proc. Interspeech 2012, pp.2085-2088 (2012).
• [4] Y.-T. Peng, C.-Y. Lin, M.-T. Sun and K.-C. Tsai, “Healthcare audio event classification using hidden Markov models and hierarchical hidden Markov models,” Proc. IEEE ICME, pp.1218-1221 (2009).
• [5] J. A. Stork, L. Spinello, J. Silva and K. O. Arras, “Audio-based human activity recognition using non-Markovian ensemble voting,” Proc. IEEE RO-MAN, pp.509-514 (2012).

タイトルに関連する用語 (8件)： 音環境理解 ,  動向 ,  音響 ,  イベント ,  分析 ,  シーン ,  統計的手法 ,  イベント検出