| 講演名 | 2000/5/11 ニューラルネットワークを用いた最適聴取レベルの予測について : 学習データの選定による効果 植田 弘典, 萩原 克幸, 野呂 雄一, 久野 和宏, |
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| 抄録(和) | 本報告ではニューラルネットワークの学習に用いる学習データの選定が最適聴取レベルの予測に及ぼす影響について調査した。被験者ならび実験時期の異なる3つのデータセット(様々な騒音下における最適聴取レベルの測定結果)を様々な組み合わせでニューラルネットワークに学習させ、予測誤差を算出した。その結果、多様なスペクトルパターンの騒音を含むデータセットを学習することで、未学習データに対する予測誤差を小さくできることが示唆された。また、全てのデータセットを学習したネットワークの予測結果に従って音量を変化させた放送を実際のサッカースタジアムの騒音下で聞かせたところ、約6割の被験者が聞きやすい放送であると回答した。 |
| 抄録(英) | In this report, we investigated influence which the data selection for training of the neural network exerted on the prediction of the best listening level. Seven neural networks were trained by using various combinations in three data sets(the best listening levels under various noises)where the group of subjects and the experiment day were different. The results suggensted that the prediction error for unlearned data is reduced if the noises in the training data set have various spectrum patterns. Moreover, twelve subjects listened the broadcasting speech, which the volume was changed according to the predicted level of the network trained by all data sets, with actual noise in a soccer stadium. As a result, the subjects of about 60 percent answered that the speech was listened comfortably. |
| キーワード(和) | PAシステム / ニューラルネットワーク / 定常騒音 / 放送レベル / 予測 |
| キーワード(英) | public address system / neural network / fluctuating noise / broadcasting level / prediction |
| 資料番号 | EA2000-5 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
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| 開催期間 | 2000/5/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Engineering Acoustics (EA) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた最適聴取レベルの予測について : 学習データの選定による効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | One the Prediction of the Best Listening Level with Neural Network : Effect of Data Selection for Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | PAシステム / public address system |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 定常騒音 / fluctuating noise |
| キーワード(4)（和/英） | 放送レベル / broadcasting level |
| キーワード(5)（和/英） | 予測 / prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 植田 弘典 / Hironori Ueda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 三重大学工学部 Faculty of Engineering, Mie University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 萩原 克幸 / Katsuyuki Hagiwara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 三重大学工学部 Faculty of Engineering, Mie University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 野呂 雄一 / Yuichi Noro |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 三重大学工学部 Faculty of Engineering, Mie University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 久野 和宏 / Kazuhiro Kuno |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 三重大学工学部 Faculty of Engineering, Mie University |
| 発表年月日 | 2000/5/11 |
| 資料番号 | EA2000-5 |
| 巻番号（vol） | vol.100 |
| 号番号（no） | 53 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |