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| 講演名 | 2018-08-23 15:35 ベイズ情報量規準による音響イベントの自動分割に関する検討 ○大槻和果葉・安倍幸治・高根昭一・西口正之・渡邉貫治（秋田県立大）  EA2018-35 |
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| 抄録 | （和） | ベイズ情報量規準（BIC）による音響イベントの自動分割に関する検討を行った． 本手法では，音源信号をサブフレームに分割し，それぞれから音響特徴量を求め，個々のサブフレームの音響特徴量を用いて分割候補となるサブフレーム群のBIC値を算出し，その大小を比較することで分割の判定を行う．BICを用いた音響イベントの分割システムでは，分割判定の手掛かりとなる音響特徴量を複数用いることができる．本稿では，2種類の音に対して，特徴量の組み合わせを変えて分割処理をし，分割結果の評価を行った．その結果、単一の特徴量を手掛かりとして用いた場合に分割がされないことがあったのに対して，複数の特徴量を手掛かりとした場合には正しく分割がされることが確認された．次に，異常検知システムで分割前の音と分割後の音を処理し，検知の精度に変化があるか検証した．その結果，異常音としてラベル付けされた音では，分割後の音を用いた時の方が異常と検知される精度が高くなった。一方日常音としてラベル付けされた音では日常音として検知される精度が高くなったとはいえなかった． |
| （英） | Automatic segmentation of acoustic events has been studied by using Bayesian Information Criterion (BIC). First sound signals are divided into subframes, and acoustic features are extracted from each of the subframes. BIC values are calculated using the groups of the acoustic features over the multiple subframes. Segmentation is made by evaluating the BIC values computed with different combinations of the subframes.The BIC can be obtained by using various combinations of the features.In this experiment, we examined segmentation performance with two kinds of sound.We found that, though the appropriate segmentations were not made when using a single feature,it was possible when using multiple features. The improvement of the segmentation performance has been evaluated in our elderly person watching system. We found that the detection accuracy was improved in the case where the sound was labeled as "unusual", however, it was not when the sound was labeled as "usual". |
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| キーワード | （和） | 自動分割 / ベイズ情報量規準 / 音響イベント / 見守りシステム / / / / |
| （英） | Automatic segmentation / Bayesian Information Criterion / Acoustic Events / elderly person watching system / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 190, EA2018-35, pp. 45-50, 2018年8月. | |
| 資料番号 | EA2018-35 | |
| 発行日 | 2018-08-16 (EA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2018-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H |
| 開催期間 | 2018-08-23 - 2018-08-24 |
| 開催地（和） | 東北学院大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Gakuin Univ. |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 聴覚, 一般 |
| テーマ（英） | Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2018-08-EA-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイズ情報量規準による音響イベントの自動分割に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Investigation on Automatic Segmentation of Acoustic Events Based on Bayesian Information Criterion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動分割 / Automatic segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ情報量規準 / Bayesian Information Criterion |
| キーワード(3)（和/英） | 音響イベント / Acoustic Events |
| キーワード(4)（和/英） | 見守りシステム / elderly person watching system |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 和果葉 / Wakaba Ohtsuki / オオツキ ワカバ |
| 第1著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Pref. Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安倍 幸治 / Koji Abe / アベ コウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Pref. Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高根 昭一 / Shouichi Takane / タカネ ショウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Pref. Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西口 正之 / Masayuki Nishiguchi / ニシグチ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Pref. Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邉 貫治 / Kanji Watanabe / ワタナベ カンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 秋田県立大学 (略称： 秋田県立大) Akita Prefectural University (略称： Akita Pref. Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-23 15:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2018-35 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.190 |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-16 (EA) |
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