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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-20 09:00
[ポスター講演]自動生成型音響モデルに基づく室内環境音識別のための未知音源クラスタリングの性能評価
美島咲子若林佑幸福森隆寛井本桂右中山雅人西浦敬信立命館大EA2017-152 SIP2017-161 SP2017-135
抄録 (和) 近年,高齢者見守りサービスや安否確認システムの実現に向けて,日常生活で発生する環境音の利用が注目されている.従来より,環境音の識別には音響モデルが使用されており,音響特徴量としてメル周波数ケプストラム係数等を抽出し,深層ニューラルネットワーク(DNN)等によりモデル化する手法が提案されている.従来手法では,未知音源が入力された場合においても既知クラスのいずれかに識別されるため,識別性能が低下する.そこで我々は,システムに入力された環境音のクラスが未知か既知かを自動的に判別をした上で,未知クラス音源の場合は新たなクラスとして音響モデルを再構築する手法について検討する.未知クラス音源の判別と音響モデルの更新を再帰的に行うことで,自動生成型音響モデルの構築とそのモデルによる室内環境音の識別が可能となる.本稿では,学習済DNN音響モデルの出力確率分布を用いた未知音源クラスタリング手法を提案し,その性能を実験により評価する. 
(英) Indoor-environmental sound classification is useful for surveillance systems which monitor the situations in the dark and blind areas. In previous research, the acoustic model has been constructed to classify the sounds. However, this approach incorrectly classifies unknown-class sound into known-class one. We then focus on a classification method with an self-generated acoustic model to prevent such misclassification. The model is constructed using the sounds which are classified into unknown-class by known/unknown sound classification method.
In this paper, we propose a clustering method using output probability distributions of deep neural network. To confirm the performance of unknown sound clustering, we carried out the evaluation experiment.
キーワード (和) 環境音識別 / 自動生成型音響モデル / 深層ニューラルネットワーク / クラスタリング / / / /  
(英) Environmental sound classification / Self-generated acoustic model / Deep neural network / Clustering / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 516, SIP2017-161, pp. 277-280, 2018年3月.
資料番号 SIP2017-161 
発行日 2018-03-12 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EA2017-152 SIP2017-161 SP2017-135

研究会情報
研究会 SIP EA SP MI  
開催期間 2018-03-19 - 2018-03-20 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2018-03-SIP-EA-SP-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 自動生成型音響モデルに基づく室内環境音識別のための未知音源クラスタリングの性能評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance evaluation of unknown sound clustering for indoor-environmental sound classification based on self-generated acoustic model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 環境音識別 / Environmental sound classification  
キーワード(2)(和/英) 自動生成型音響モデル / Self-generated acoustic model  
キーワード(3)(和/英) 深層ニューラルネットワーク / Deep neural network  
キーワード(4)(和/英) クラスタリング / Clustering  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 美島 咲子 / Sakiko Mishima / ミシマ サキコ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 若林 佑幸 / Yukoh Wakabayashi / ワカバヤシ ユウコウ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 福森 隆寛 / Takahiro Fukumori / フクモリ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 井本 桂右 / Keisuke Imoto / イモト ケイスケ
第4著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 中山 雅人 / Masato Nakayama / ナカヤマ マサト
第5著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 西浦 敬信 / Takanobu Nishiura / ニシウラ タカノブ
第6著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-20 09:00:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-EA2017-152,IEICE-SIP2017-161,IEICE-SP2017-135 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.515(EA), no.516(SIP), no.517(SP) 
ページ範囲 pp.277-280 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-EA-2018-03-12,IEICE-SIP-2018-03-12,IEICE-SP-2018-03-12 


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