講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-31 13:00
アラーム音源の識別性能向上のための環境雑音除去の基礎的評価 ○門倉 丈・橋爪裕貴・川喜田佑介・田中 博(神奈川工科大) SeMI2019-114 |
抄録 |
(和) |
筆者らは,聴覚に障がいのある人や加齢により耳が遠くなった人を対象とした,室内アラームの音からニューラルネットワークにより鳴動機器を高精度に識別するための方法を検討している.室内ではアラーム音源だけではなく,掃除機の音やテレビの音など識別に影響を与える多数の雑音が存在している.本稿では雑音レベルを変化させるとともに,雑音除去に用いられるSpectral Subtraction法とDenoising Autoencoderを用いて識別性能を比較した結果を述べる. |
(英) |
The authors are studying a method to classify ringing devices with high accuracy using neural networks from indoor alarm sounds for hearing impaired people and elderly people. In the room, there are many noises that affect the classification performance, such as the sound of a vacuum cleaner and a TV, as well as the alarm sound source. This paper describes the results of comparing the classification performance using the Spectral Subtraction method and the Denoising Autoencoder used for noise removal while changing the noise level. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 識別 / 雑音除去 / Spectral Subtraction / Denoising Autoencoder / / / |
(英) |
Neural Network / Classification / Noise Reduction / Spectral Subtraction / Denoising Autoencoder / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 406, SeMI2019-114, pp. 57-62, 2020年1月. |
資料番号 |
SeMI2019-114 |
発行日 |
2020-01-23 (SeMI) |
ISSN |
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) |
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