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J-GLOBAL ID：202002288450138133   整理番号：20A2106876

発見的マスクEMDに基づくオーディオ突然変異成分検出方法【JST・京大機械翻訳】

Audio Mutant Component Detection Method Based on Heuristic EMD with a Masking Signal

著者 (5件)： Li Haifeng (哈爾浜工業大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Rong Xiaohui (哈爾浜工業大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Ma Lin (哈爾浜工業大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Xu Zhongliang (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Bo Hongjian (深zhen航天科技創新研究院,广東深zhen,518057)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 36  号： 6  ページ： 885-893  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多くの場合、オーディオ信号は安定成分と突然変異成分の二つの成分からなり、定常状態成分と突然変異成分が属性特徴に明らかな差異があり、また、突然変異成分は通常より重要な情報を担持し、信号処理が抽出する目標である。突然変異成分を効果的に検出するために,2つの成分を分離し,突然変異成分を正確に検出することが必要である。本論文では,発見的マスク経験モード分解(EMD)に基づく音声突然変異成分検出法を提案した。この検出方法では,発見的マスクEMDを用いて音声信号を分解し,検出特徴として各点の瞬間的情報を抽出し,同時に,適応可能な窓長適応更新戦略を提案して,突然変異成分の長さをセットした。IOWAの楽器オーディオデータセットにおいて、この検出方法は98.68%の検出精度と87.65%の検出再現率でオーディオ変異成分を検出できる。また、この検出方法は人為的な介入を必要とせず、しかも検出された突然変異成分の次元は一致し、後続の特徴抽出、分類識別などの処理操作に便利である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 楽器 ,  信号処理 ,  特徴抽出 ,  *突然変異 ,  音声信号 ,  *検出法 ,  *オーディオ機器
準シソーラス用語： 再現率 ,  定常状態 ,  検出精度 ,  モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 発見 ,  マスク ,  オーディオ ,  突然変異 ,  検出方法