| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 1H |
| セッション名 |
| ヒューマンインタフェース（１） |
| 講演日 |
| 2017/09/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館4階 244号講義室 |
| 講演番号 |
| CJ-001 |
| タイトル |
| 音ライフログに向けた NMF に基づく特徴量による環境音識別 |
| 著者名 |
| 秋庭 裕, 大川茂樹, |
| キーワード |
| ライフログ, アノテーション, 非負値行列因子分解, 環境音識別, 特徴抽出, ディープニューラルネットワーク |
| 抄録 |
| 録音することによりライフログとする音ライフログの実現のためには，副次利用し易いようにアノテーションすることが必要である．そこで，音データの各時刻においてどのような音が収録されているのか識別することを目的とした．まずは，NMF によって抽出される基底ベクトルを特徴量とすることによる単音クラス識別を検討しその性能評価を行った．次に，収録音に複数の音クラスが含まれている場合を考慮し，NMF によって抽出される複数の基底を特徴量とすることで単データ入力-多クラス出力システムとする方法を提案した．本報告では， 2 クラス混合音を提案手法に入力した際の識別性能評価実験を行った． |
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