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J-GLOBAL ID：202002217171861581   整理番号：20A2621898

オーディオ指紋に基づくオーディオ探索アルゴリズムのための異なる窓関数の性能評価【JST・京大機械翻訳】

Performance Evaluation of Different Window Functions for Audio Fingerprint Based Audio Search Algorithm

著者 (2件)： Uyanik Hakan (Munzur University,Department of Electrical and Electronics Engineering,Tunceli,Turkey) ,  Koseoglu Murat (Inonu University,Department of Electrical and Electronics Engineering,Malatya,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISMSIT  ページ： 1-4  発行年： 2020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： 窓関数は,時間周波数領域で信号を処理するとき,特に信号のスペクトログラムを作成するとき,変換の品質を増加させるために頻繁に使用される構造である。周波数情報の計算において,信号の短時間サンプルのFourier変換をウィンドウ関数の助けを借りてスペクトログラムデータに変換し,次にこれらのデータを用いて操作を行った。本研究では,オーディオ指紋ベースオーディオ認識用に開発したアルゴリズムにおけるスペクトログラムデータ取得に用いる3つの異なる窓関数の性能を,異なる人工雑音条件下で試験した。これら3つの異なる窓関数の結果をグラフで比較し,解析データベースに基づいて真実テーブルを得た。MATLABで行ったシミュレーションの結果として,Hanning窓関数は,異なる雑音レベルに対してより良いスペクトル結果を与え,従って,他の2つの窓関数と比較して,異なる応用に関する以前の研究で報告されたように,より良いマッチング結果を生成することが観察された。さらに,より良い結果を得るために,ウィンドウ長さに関するいくつかの改良をアルゴリズムに加えた。Copyright 2020 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： Fourier変換 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  雑音指数 ,  スペクトル ,  人工雑音 ,  *オーディオ機器 ,  *指紋 ,  データ収集 ,  *窓関数 ,  性能評価 ,  周波数領域
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  MATLAB ,  スペクトログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： オーディオ ,  指紋 ,  探索アルゴリズム ,  窓関数 ,  性能評価