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J-GLOBAL ID：202002258665005750   整理番号：20A1613816

畳込みニューラルネットワークを用いた周波数スライディング一般化相互相関からの到着推定の時間差【JST・京大機械翻訳】

Time Difference of Arrival Estimation from Frequency-Sliding Generalized Cross-Correlations Using Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Comanducci Luca (Informazione e Bioingegneria - Politecnico di Milano,Dipartimento di Elettronica,Milano,Italia,20133) ,  Cobos Maximo (Universitat de Vale`ncia,Departament d’Informa`tica,Burjassot,Spain,46100) ,  Antonacci Fabio (Informazione e Bioingegneria - Politecnico di Milano,Dipartimento di Elettronica,Milano,Italia,20133) ,  Sarti Augusto (Informazione e Bioingegneria - Politecnico di Milano,Dipartimento di Elettronica,Milano,Italia,20133)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 4945-4949  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： 伝統的な信号処理タスクを解決するための深層学習法への関心は,近年,着実に成長している。逆シナリオにおける時間遅れ推定(TDE)は挑戦的な問題であり,そこでは一般化相互相関(GCC)に基づく古典的アプローチが数十年間広く使用されてきた。最近,周波数-滑りGCC(FS-GCC)を,クロスパワースペクトル位相のサブバンド解析に基づくTDEの新しい技術として提案して,異なる周波数帯に含まれた時間遅れ情報の構造化二次元表現を提供した。深層学習ベース画像雑音除去解に触発されて,本論文では,逆音響条件で抽出したFS-GCCに含まれる時間遅れパターンを学習するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を提案した。著者らの実験は,提案した方式が優れたTDE性能を提供し,異なる部屋とセンサセットアップに一般化できることを確認した。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： 音響 ,  信号処理 ,  位相 ,  二次元 ,  センサ ,  *周波数帯
準シソーラス用語： *相互相関 ,  時間遅れ ,  サブバンド ,  時間差 ,  画像雑音除去 ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 畳込みニューラルネットワーク ,  一般化 ,  相互相関 ,  推定 ,  時間差