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J-GLOBAL ID：201702291907687650   整理番号：17A0391468

MFCCとサポートベクトルマシンによる銭塘の検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Support Vector Machine and MFCC in the Detection of Qiantang River Tidal Bore

著者 (4件)： Wang Peili (College of Life Information Science & Instrument Engineering,Hangzhou Dianzi University) ,  Wang Ruirong (College of Life Information Science & Instrument Engineering,Hangzhou Dianzi University) ,  Gao Peng (College of Life Information Science & Instrument Engineering,Hangzhou Dianzi University) ,  Sun Yinghong (Hangzhou Hydrology and Water Resources Monitoring Center)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 29  号： 11  ページ： 1773-1778  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  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： 銭塘の検出の困難性を解決するために,新しい津波検出法を提案した。まず第一に,多次元音響特性ととサンプルの音響特性を,メルケプストラム係数MFCC(MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS)によって抽出した。次に,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,津波検出モデルを構築した。最後に,入力サンプルの特徴をモデルによって分類した。線形予測ケプストラム係数(LPCC)を用いて音響特性を抽出する方法やBPニューラルネットワークを用いた検出モデルと比較すると、MFCCとサポートベクトルマシンの結合は津波検出の精度にある程度の向上がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響特性 ,  津波 ,  検出法 ,  線形予測 ,  高次元 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  ケプストラム係数 ,  メルケプストラム ,  *MFCC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： acoustic recognition ,  bore detection ,  SVM ,  MFCC acoustic features

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： MFCC ,  サポートベクトルマシン ,  応用