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J-GLOBAL ID：202002265384064103   整理番号：20A0911327

スマートオーディオ監視システムのためのブラインド検出と分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Blind Detection and Classification Algorithm for Smart Audio Monitoring System

著者 (3件)： Singh Vivek (Indian Institute of Technology, Patna) ,  Ray Kailash Chandra (Indian Institute of Technology, Patna) ,  Tripathy Somanath (Indian Institute of Technology, Patna)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： iSES  ページ： 133-138  発行年： 2019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： 本論文では,音声イベントを自動的に分類するための効率的な方法を提案した。提案した方法は,新規性と考えられる特徴抽出の前に音声イベントをブラインド的に検出する。いったんオーディオイベントが検出される。その後,イベントに属するあらゆるフレームは特徴抽出と分類段階を通して通過する。メルスケールのフィルタバンクエネルギー特徴をフレームごとに抽出した。抽出された特徴は,深いニューラルネットワーク(DNN)技術を用いて,11の次のクラスのオーディオイベントに分類された。提案した方法論を,バックグラウンド雑音の制御レベル,すなわち,6dB,0dBおよび-6dB SNRを有する合成オフィス環境であるTUT DCASE-2016タスク2データベース上で検証した。提案した方法論は,音声イベントをブラインドで検出するのに96%以上の精度を報告したが,分類精度は80%以上であることが報告されている。得られた結果を文献で報告された最新の方法と比較した。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： データベース ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *監視装置 ,  *オーディオ機器
準シソーラス用語： 背景雑音 ,  *分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  *ブラインド検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： オーディオ ,  監視システム ,  ブラインド検出 ,  分類アルゴリズム