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J-GLOBAL ID：202202216214674805   整理番号：22A0779949

デバイスを横切るロバストな音響シーン分類のための特徴アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Feature Alignment for Robust Acoustic Scene Classification Across Devices

著者 (5件)： Zhao Jingqiao (School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Kong Qiuqiang (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey, Guildford, U.K.) ,  Song Xiaoning (School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Feng Zhenhua (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey, Guildford, U.K.) ,  Wu Xiaojun (School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 29  ページ： 578-582  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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： このレターは,記録デバイスを横断した領域適応音響シーン分類(ASC)のための特徴アラインメント法を示す。第1に,著者らは,2つのサブネットワークを用いて,各ストリームプロセスが2つの特徴,すなわちLog-Melスペクトログラムとデルタ-デルタの2つのストリームネットワークを設計した。第二に,ソースとターゲットドメインによって得られた特徴マップ間の特徴アラインメントのための異なる損失関数を研究した。最後に,ペアと不対サンプル間のデータ不均衡問題を扱うための代替訓練戦略を提示した。DCASEベンチマークで得られた実験結果は,提案した方法の有効性と優位性を示した。提案方法のソースコードは,https://github.com/Jingqiao-Zhao/FAASCで利用可能である。Copyright 2022 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： *アラインメント ,  損失関数 ,  データ ,  ネットワーク ,  *分類 ,  *音響 ,  特性 ,  記録装置 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 不均衡 ,  スペクトログラム ,  ソースコード ,  特徴マップ ,  *シーン分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  音響 ,  シーン分類 ,  アラインメント