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J-GLOBAL ID：201902267068655038   整理番号：19A1454022

野生における移動車両の分類のための音響ベース特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

An Acoustic-Based Feature Extraction Method for the Classification of Moving Vehicles in the Wild

著者 (5件)： Zhao Qin (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Guo Feng (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Zu Xingshui (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Li Baoqing (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Yuan Xiaobing (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 73666-73674  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 移動車両の音響分類技術は,無線センサネットワーク(WSNs)における重要な応用である。しかし,野生環境は,複雑な干渉雑音により,音響ターゲット分類に対して,より困難になっている。広く使われているメル周波数ケプストラム係数(MFCC)は,音響雑音により汚染されているが,実際の環境における分類性能を劣化させる。移動車両の分類精度を増加させるために,本論文は,NMFCCと呼ばれるMFCC法と非線形関数を統合する音響特徴抽出法を提示した。非線形変換を通して,提案方法は,非線形方法において音響特性を増幅することができて,よりロバストな音響特性を得て,それによって,優れた分類性能を達成した。NMFCCをベースライン特徴抽出法と比較して,実験結果は提案したアルゴリズムの実行可能性を実証するだけでなく,野生における多様な実際的シナリオに対する移動車両分類の満足な性能を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音波干渉 ,  干渉雑音 ,  基準線 ,  *特徴抽出 ,  音響特性 ,  *音響 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 車種 ,  非線形変換 ,  非線形関数 ,  分類精度 ,  MFCC ,  ケプストラム係数 ,  無線センサネットワーク , 【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 (3件)： 分類 ,  音響 ,  特徴抽出法