| 講演名 | 2016-08-09 バイノーラル音声了解度の客観推定方法の改良 平 和也(山形大), 近藤 和弘(山形大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 前報で提案したバイノーラル音声了解度推定方法の改良を行った．まず不足していた主観了解度が低くなる範囲のデータ数を，追加評価を行い補完した．また，帯域別ベターイヤーモデルなど４つの特徴量抽出法を試した．更にこれまで行っていた回帰分析に加え，機械学習を用いることを試みた．ここでは，ニューラルネットワーク，サポートベクトル回帰，ランダムフォレストを用いた．推定精度評価を行ったところ，クローズドテストで機械学習にランダムフォレストを用いた方法が，RMSEが0.1以下，相関係数が0.9以上となる高い推定精度となることが分かった．オープンテストでは多少推定精度が下がるものの，ロジスティック回帰以上の推定精度があることを確認した． |
| 抄録(英) | We attempted to improve the binaural intelligibility estimation method proposed in our previous paper. The number of data in the lower subjective intelligibility range which had been missing was supplemented performing additional evaluation for a more uniformly distributed data. Also, we tried four feature value extraction methods, such as the Band-Selection Better Ear Model. Furthermore, we tried estimation using machine learning in addition to regression analysis which we applied previously. Neural network, support vector machine and random forest were used here. Estimation using random forest showed significantly higher estimation accuracy compared to other previous results, with RMSE of 0.1 or less, and correlation of 0.9 or more in closed tests. Estimation using random forest also yielded a higher accuracy than that of logistic regression analysis in open test, in which the accuracy was shown to decrease significantly in previous tests. |
| キーワード(和) | 音声了解度 / 了解度推定 / バイノーラル受聴 / JDRT / ロジスティック回帰 / 機械学習 |
| キーワード(英) | Speech Intelligibility / Intelligibility Estimation / Binaural Hearing / Japanese Diagnostic Rhyme Test / Logistic Regression Analysis / Machine Learning |
| 資料番号 | EA2016-21 |
| 発行日 | 2016-08-02 (EA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA / ASJ-H |
|---|---|
| 開催期間 | 2016/8/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北学院大学 多賀城キャンパス |
| 開催地（英） | Tohoku Gakuin Univ., Tagajo Campus |
| テーマ（和） | 超臨場感音響，応用／電気音響，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | Ultra-Realistic Acoustics, Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 委員長氏名（和） | 水町 光徳(九工大) / 平原 達也(富山県立大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsunori Mizumachi(Kyushu Inst. of Tech.) / Tatsuya Hirahara(富山県立大) |
| 副委員長氏名（和） | 羽田 陽一(電通大) / 島内 末廣(NTT) / 古川 茂人(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yoichi Haneda(Univ. of Electro-Comm.) / Suehiro Shimauchi(NTT) / Shigeto Furukawa(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 堀内 俊治(KDDI研) / 渡邉 貫治(秋田県立大) / 森本 隆司(リオン) / 饗庭 絵里子(電通大) / 山川 仁子(尚絅大) |
| 幹事氏名（英） | Toshiharu Horiuchi(KDDI R&D Labs.) / Kanji Watanabe(Akita Pref. Univ.) / Takashi Morimoto(リオン) / Eriko Aiba(電通大) / Kimiko Yamakawa(尚絅大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 武岡 成人(静岡理工科大) / TREVINO Jorge(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) / TREVINO Jorge(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Engineering Acoustics / Auditory Research Meeting |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | バイノーラル音声了解度の客観推定方法の改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement to an Objective Binaural Intelligibility Prediction Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声了解度 / Speech Intelligibility |
| キーワード(2)（和/英） | 了解度推定 / Intelligibility Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | バイノーラル受聴 / Binaural Hearing |
| キーワード(4)（和/英） | JDRT / Japanese Diagnostic Rhyme Test |
| キーワード(5)（和/英） | ロジスティック回帰 / Logistic Regression Analysis |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平 和也 / Kazuya Taira |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 近藤 和弘 / Kazuhiro Kondo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山形大学(略称：山形大) Yamagata University(略称：Yamagata Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-08-09 |
| 資料番号 | EA2016-21 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | EA-179 |
| ページ範囲 | pp.7-12(EA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-08-02 (EA) |