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| 講演名 | 2023-03-01 09:10 半教師あり学習に基づく音響シーンと音響イベントの同時分析 ○五十嵐彩美・椿 竣介・井本桂右（同志社大）  EA2022-103 SIP2022-147 SP2022-67 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では音響イベントの強ラベルデータと弱ラベルデータを併用する半教師あり学習に基づく，音響シーンと音響イベントの同時分析手法を提案する．音響イベント検出では，強ラベルデータを用いてモデル学習を行うことで良い性能が得られることが報告されている．しかしながら，環境音に対して音の発生時刻を付与する作業は非常に時間を要することが知られており，大量の学習データを収集することは困難である．一方，音響イベント検出に弱ラベルデータを用いて同時分析する手法も提案されているが，強ラベルデータを用いた場合と比較して，分析性能が低下するという課題がある．そこで本研究では，強ラベルデータと弱ラベルデータを組み合わせてモデル学習を行う半教師あり学習に基づく同時分析手法を提案する．また，環境音分析のオープンデータセットであるTUT Acoustic Scenes 2016/2017およびTUT Sound Events 2016/2017を用いた評価実験により，提案手法の振る舞いについて詳細な分析を行う． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 音響シーン分類 / 音響イベント検出 / マルチタスク学習 / 半教師あり学習 / 弱ラベル / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 387, EA2022-103, pp. 165-170, 2023年2月. | |
| 資料番号 | EA2022-103 | |
| 発行日 | 2023-02-21 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2022-103 SIP2022-147 SP2022-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP EA SIP |
| 開催期間 | 2023-02-28 - 2023-03-01 |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響, 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2023-02-SP-SLP-EA-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 半教師あり学習に基づく音響シーンと音響イベントの同時分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Joint analysis of acoustic scenes and sound events based on semi-supervised learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音響シーン分類 / |
| キーワード(2)（和/英） | 音響イベント検出 / |
| キーワード(3)（和/英） | マルチタスク学習 / |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師あり学習 / |
| キーワード(5)（和/英） | 弱ラベル / |
| 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） | 五十嵐 彩美 / Ami Igarashi / イガラシ アミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： DU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 椿 竣介 / Shunsuke Tsubaki / ツバキ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： DU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井本 桂右 / Keisuke Imoto / イモト ケイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： DU) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-01 09:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2022-103, SIP2022-147, SP2022-67 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.387(EA), no.388(SIP), no.389(SP) |
| ページ範囲 | pp.165-170 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-21 (EA, SIP, SP) |
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