| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-23 10:30 パーシステントホモロジーに基づくインパルス応答分類と逆解析による連結成分の可視化 ○太刀岡勇気（デンソーアイティーラボラトリ）  EA2022-72 |
|
| 抄録 | （和） | インパルス応答の解析は，重要な課題である．室内音響の分野では，残響時間やC80などエネルギーベースの統計的な指標が使われる．この方法ではインパルス応答をスカラー値に落とし込んでいるため，情報が欠落している可能性がある．一方，信号処理の分野では，録音されたデータから調べる方法もいくつか提案されており，近年は深層ニューラルネットを用いた方法が有力である．このような方法ではインパルス応答を多次元の埋め込みベクトルに変換するため，情報量が多いことが期待される．ただし，ニューラルネットを学習するために適切なラベルづけを行う方法は自明ではない．そこで，ここでは信号の幾何学的な構造に注目する．パーシステントホモロジー(PH) を用いる方法は，分子などの構造解析で有用性が示されてきたが，近年時系列データに対してもPH を適用する試みが盛んにおこなわれており，有用性が示されている．本報では，吸音条件をそろえたうえで，フラッターエコーの残る条件と残らない条件で解析を行い，0次のパーシステンス図上で明確な差異が見られることを示す．さらに逆解析と呼ばれる手法により，連結成分の可視化を行う． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | パーシステントホモロジー / 逆解析 / インパルス応答 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 324, EA2022-72, pp. 66-71, 2022年12月. | |
| 資料番号 | EA2022-72 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (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 | EA2022-72 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA US |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | Satellite Campus Hiroshima |
| テーマ（和） | ＜音響・超音波サブソサイエティ合同研究会＞応用／電気音響，超音波一般 |
| テーマ（英） | [Joint Meeting on Acoustics and Ultrasonics Subsociety] Engineering/Electro Acoustics, Ultrasonics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2022-12-EA-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パーシステントホモロジーに基づくインパルス応答分類と逆解析による連結成分の可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Impulse response classification by persistent homology and visualization of connected components by inverse analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パーシステントホモロジー / |
| キーワード(2)（和/英） | 逆解析 / |
| キーワード(3)（和/英） | インパルス応答 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 太刀岡 勇気 / Yuuki Tachioka / タチオカ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | デンソーアイティーラボラトリ (略称： デンソーアイティーラボラトリ) Denso IT Laboratory (略称： Denso IT Laboratory) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-23 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2022-72 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.324 |
| ページ範囲 | pp.66-71 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-15 (EA) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]