| 講演名 | 2015-12-03 スペクトルエントロピーとマルチコンディション学習を用いた雑音下悲鳴検出 早坂 昇(阪電通大), |
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| 抄録(和) | 近年，犯罪の多様化・巧妙化に伴い，防犯システムに対する意識が向上している．最も代表的な防犯システムの1つに防犯カメラがあるが，プライバシーへの配慮や暗闇で使用できないなど様々な課題がある．そのため，音情報を利用する防犯システムが提案されてきた．本報告では，音情報の中でも悲鳴音声に焦点を当てた悲鳴識別・検出システムに関して，その耐雑音性を向上させる手法を提案する．具体的には，悲鳴音声と雑音の周波数分布の違いを表すスペクトルエントロピーを特徴量として加え，さらに雑音重畳悲鳴音声によりモデルを学習するマルチコンディション学習を導入する．雑音下を想定した悲鳴識別実験を行った結果，雑音既知・未知どちらの環境下においても性能の向上が見られ，特に雑音未知のSNR = -5 dB環境下において等誤り率が約12%減少した．また，実際の利用シーンを考慮した悲鳴検出実験においても従来法に比べ高い検出率を達成した． |
| 抄録(英) | Recently, as crimes have become more diverse and increasingly sophisticated, our awareness of security systems has increased. The most typical kind of security system is a security camera, but there are various issues in that there are situations in which they cannot be used, such as from consideration of privacy or in darkness. For that reason, security systems that utilize sound information have been proposed. This report relates to scream identification and scream detection systems that focuses on screams within various sounds, and proposes techniques increasing its noise robustness. More specifically, we use spectral entropy, which expresses the difference in frequency distribution between a scream and noise, as a feature, and also construct a scream Gaussian mixture model (GMM) from screams with superimposed noise. In scream identification and scream detection experiments under noisy environments, the proposed method could be improved the equal error rate under all noisy environment, in comparison with the conventional method. |
| キーワード(和) | 悲鳴検出 / スペクトルエントロピー / マルチコンディション学習 |
| キーワード(英) | scream detection / spectral entropy / multi-condition training |
| 資料番号 | SIS2015-29 |
| 発行日 | 2015-11-26 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2015/12/3(から2日開催) |
| 開催地（和） | まつや千千（福井県あわら市） |
| 開催地（英） | Matsuya-sensen (Awara city, Fukui) |
| テーマ（和） | システムオンシリコン，近距離無線通信応用システム，一般 |
| テーマ（英） | SoC, Related to RFID, etc. |
| 委員長氏名（和） | 棟安 実治(関西大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsuji Muneyasu(Kansai Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 仲地 孝之(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Takayuki Nakachi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 田中 豪(名古屋市大) / 原田 康祐(東芝) |
| 幹事氏名（英） | Go Tanaka(Nagoya City Univ.) / Kosuke Harada(Toshiba) |
| 幹事補佐氏名（和） | 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スペクトルエントロピーとマルチコンディション学習を用いた雑音下悲鳴検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Noise-Robust Scream Detection using Spectral Entropy and Multi-Condition Training |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 悲鳴検出 / scream detection |
| キーワード(2)（和/英） | スペクトルエントロピー / spectral entropy |
| キーワード(3)（和/英） | マルチコンディション学習 / multi-condition training |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 早坂 昇 / Noboru Hayasaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪電気通信大学(略称：阪電通大) Osaka Electro-Communication University(略称：OECU) |
| 発表年月日 | 2015-12-03 |
| 資料番号 | SIS2015-29 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | SIS-348 |
| ページ範囲 | pp.1-6(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-11-26 (SIS) |