| 講演名 | 2022-03-04 オートエンコーダとしてのDeep U-Netを用いた圧縮音源欠落情報推定法の検討 平居 和真(名工大), 黒柳 奨(名工大), |
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| 抄録(和) | 音声を用いた情報伝達のシステムには，ラジオ，電話，レコードなどのような，圧縮によって情報が欠落した音を扱うものがある．この音の劣化は非可逆的であり，復元は容易ではない．本研究では，CNN(convolutional neaural network)の一種であるU-Netをオートエンコーダとして用いることで，圧縮音源から欠落している情報の推定および補完を行う．圧縮前のデータを大量に入手することができる楽曲音を対象とし，U-Netによって，圧縮音が圧縮前に持っていた情報を生成するネットワークを作成する手法を提案する． |
| 抄録(英) | Some systems of speech-based information transmission, such as radio, telephone, and records, deal with sounds that lack information due to compression. This sound degradation is irreversible and not easy to recover. In this research, U-Net, a kind of CNN (convolutional neaural network), is used as an autoencoder to estimate and the missing information from compressed sound sources. In this paper, we propose a method to create a network that generates the information that the compressed sound had before compression by using U-Net for musical sounds for which large amounts of uncompressed data are available. |
| キーワード(和) | 圧縮音源 / CNN(畳み込みネットワーク) / U-Net / オートエンコーダ |
| キーワード(英) | compressed sound source / CNN / U-Net / Auto-Encoder |
| 資料番号 | NC2021-69 |
| 発行日 | 2022-02-23 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2022/3/2(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 大須 理英子(早大) |
| 委員長氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.) / Rieko Osu(Waseda Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 堀 潤一(新潟大) / 山川 宏(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 中村 英夫(大阪電気通信大) / 内部 英治(ATR) / 西田 知史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Hideo Nakamura(Osaka Electro-Communication Univ) / Eiji Uchibe(ATR) / Satoshi Nishida(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 赤澤 淳(明治国際医療大学) / 湯田 恵美(東北大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 栗川 知己(関西医科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | オートエンコーダとしてのDeep U-Netを用いた圧縮音源欠落情報推定法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An estimation method of missing Information of compressed sound source using the Deep U-Net as an Auto-Encoder |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮音源 / compressed sound source |
| キーワード(2)（和/英） | CNN(畳み込みネットワーク) / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | U-Net / U-Net |
| キーワード(4)（和/英） | オートエンコーダ / Auto-Encoder |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平居 和真 / Kazuma Hirai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 大学院(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 黒柳 奨 / Susumu Kuroyanagi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 大学院(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2022-03-04 |
| 資料番号 | NC2021-69 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NC-390 |
| ページ範囲 | pp.121-126(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (NC) |