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J-GLOBAL ID：202002292208088926   整理番号：20A0217430

空間分離による音事象検出と位置決めの結合【JST・京大機械翻訳】

Joining Sound Event Detection and Localization Through Spatial Segregation

著者 (4件)： Trowitzsch Ivo (Neural Information Processing Group, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Schymura Christopher (Cognitive Signal Processing Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Ruhr-Universitaet Bochum, Bochum, Germany) ,  Kolossa Dorothea (Cognitive Signal Processing Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Ruhr-Universitaet Bochum, Bochum, Germany) ,  Obermayer Klaus (Neural Information Processing Group, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Technische Universitaet Berlin, Berlin, Germany)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 28  ページ： 487-502  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  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： 音の同定と定位は,計算聴覚シーン解析の両方の積分部分である。それぞれは別々に解くことができるが,コヒーレント聴覚物体を形成し,包括的な空間的シーン理解を達成する目的は,2つの問題の結合解を追求することを示唆する。本論文では,双耳ロボットシステムにおける音響イベントの検出と位置確認をロバストに結合する手法を提案した。両タスクは,分離位置に起因する個々のソースに対する確率的時間-周波数マスクを生成する空間ストリーム分離の使用を通して結合され,これらのストリーム上で動作する分離された音響イベント検出を可能にする。複数の共起音源を持つ包括的なテストシーンのシミュレーションを用いて,この分離された音タイプの検出に及ぼすシーンの複雑さの影響を系統的に調べるための性能測度を提案した。空間シーン配置の影響を分析して,ロボットが最適な頭部回転を通して高性能を容易にすることができることを示した。さらに,可能な位置決め誤差を与えた分離検出の性能と,活性源の数の推定における誤差を調べた。著者らの解析は,提案した手法が,広い範囲の条件下で,結合音イベント位置とタイプ情報を得るための効果的な方法であることを実証した。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： 結合音 ,  ロバスト性 ,  音源 ,  *音響 ,  聴覚 ,  コヒーレンス ,  定位 ,  位置決め ,  ロボット
準シソーラス用語： 位置決め誤差 ,  性能測度 ,  複雑性 ,  ロボットシステム ,  シーン理解 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 音 ,  事象検出