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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-07-20 13:50 U-Netを用いた非可聴音通信システムにおける雑音低減に関する一検討 ○穴沢早紀・青木直史・尾関剛成・土橋宜典（北大）・池田研一・安田 寛（スマート・ソリューション・テクノロジー）  EA2020-3 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，人間の聴覚では聞こえない高周波帯域を使って2値符号を伝送する音波通信における雑音低減の一手法として，機械学習によるアプローチの有効性について検討している．本稿では，雑音によって劣化した信号音を識別するための前処理として，U-Netを用いて構成した雑音低減フィルタの性能の評価実験について報告する．結果として，提案手法を適用することで音波通信における情報識別の精度が向上する可能性があることがわかった． |
| （英） | This study investigates a noise reduction technique for sound signals that secretly transmit binary symbols via high frequency inaudible band. This study focuses on the possibility of a machine learning approach to design a denoising filter that decreases the unnecessary noises before the sound signals are fed into the classifier of symbol identification. This paper describes a pilot experiment evaluating the performance of our proposed technique that employs U-Net for the noise reduction. The experimental results indicate that the proposed technique may potentially improve the recognition accuracy of the symbol identification for inaudible sound communication systems. | |
| キーワード | （和） | 非可聴音通信 / スペクトログラム / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | inaudible sound communication / sound spectrogram / machine learning / neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 118, EA2020-3, pp. 13-17, 2020年7月. | |
| 資料番号 | EA2020-3 | |
| 発行日 | 2020-07-13 (EA) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | EA2020-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H |
| 開催期間 | 2020-07-20 - 2020-07-21 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，聴覚，音楽音響,音響教育，一般 |
| テーマ（英） | Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, Musical Acoustics, Education in 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 | 2020-07-EA-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | U-Netを用いた非可聴音通信システムにおける雑音低減に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Noise Reduction Technique for Inaudible Sound Communication Systems Using a Denoising Filter Consisting of U-Net |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非可聴音通信 / inaudible sound communication |
| キーワード(2)（和/英） | スペクトログラム / sound spectrogram |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| 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） | 穴沢 早紀 / Saki Anazawa / アナザワ サキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 直史 / Naofumi Aoki / アオキ ナオフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾関 剛成 / Kosei Ozeki / オゼキ コウセイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土橋 宜典 / Yoshinori Dobashi / ドバシ ヨシノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 研一 / Kenichi Ikeda / イケダ ケンイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | スマート・ソリューション・テクノロジー (略称： スマート・ソリューション・テクノロジー) Smart Solution Technology, Inc. (略称： SST, Inc.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安田 寛 / Hiroshi Yasuda / ヤスダ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | スマート・ソリューション・テクノロジー (略称： スマート・ソリューション・テクノロジー) Smart Solution Technology, Inc. (略称： SST, Inc.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-07-20 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2020-3 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.118 |
| ページ範囲 | pp.13-17 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-07-13 (EA) |
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