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J-GLOBAL ID：202202231337530630   整理番号：22A0793967

クラス不均衡音声病理学分類:最適2因子ランダムフォレストとのハイブリッドサンプリングの結合【JST・京大機械翻訳】

Class-imbalanced voice pathology classification: Combining hybrid sampling with optimal two-factor random forests

著者 (7件)： Zhang Xiaojun (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Zhang Xiaojun (School of Optoelectronic Science and Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Zhou Changwei (School of Optoelectronic Science and Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Zhu Xincheng (School of Optoelectronic Science and Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Tao Zhi (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Tao Zhi (School of Optoelectronic Science and Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China) ,  Zhao Heming (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou 215000, China)
資料名： Applied Acoustics  (Applied Acoustics)
巻： 190  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0559A  ISSN： 0003-682X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均衡データの分類は,病理学的音声検出を伴う共通の問題である。従来の分類アルゴリズムは,通常,各カテゴリにおけるサンプルの数が類似であり,訓練における誤分類のコストが等しいと仮定する。しかし,病理学的音声検出における病理学的サンプルの誤分類のコストは,正常サンプルのものより高い。ここでは,最適2因子ランダムフォレストと組み合わせたハイブリッドサンプリングアルゴリズムを,病理学的音声検出の不均衡分類のために提案した。2因子ランダムフォレストに基づいて,合成少数オーバーサンプリング技術(SMOTE)を編集最近傍(ENN)アルゴリズムと組み合わせた。SMOTEを用いて少数クラスのサンプル数を増加させた。SMOTEのオーバーサンプリング率は,2因子ランダムフォレストの袋外誤分類率である。次に,ENNを用いて,大多数のクラスサンプルにおける雑音を除去した。最後に,2因子ランダムフォレストは再サンプリング音声を分類し,分類評価指数(F1-マクロ)に従って反復を停止した。Masachusetts EyeとEar Infiraryデータベースにおける正常と病理学的音声の間のバイナリ分類とマルチ分類は,提案したアルゴリズムが不均衡な病理学的音声分類の問題を効果的に取り扱うことを証明した。従来のサンプリングアルゴリズムと比較して,音声障害のマルチ分類における提案したアルゴリズムの精度と再現率は,それぞれ3.64%と2.25%増加した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音声 ,  雑音 ,  データベース ,  性能指数
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  不均衡 ,  リサンプリング ,  分類アルゴリズム ,  再現率 ,  *ランダムフォレスト ,  音声検出 ,  不均衡データ ,  *クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 病的音声 ,  不均衡データ分類 ,  データ再サンプリング ,  ランダムフォレスト

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  建築音響  (BB03080J)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラス不均衡 ,  音声 ,  病理学 ,  分類 ,  因子 ,  ランダムフォレスト ,  サンプリング