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講演抄録/キーワード
講演名 2025-06-13 13:20
[ポスター講演]音響・テキストマルチモーダル学習に基づくプロンプト可能な音響イベント検出
神取雄大産総研/早大)・櫻井 舜産総研/筑波大)・坂東宜昭産総研)・井本桂右産総研/京大)・大西正輝産総研SP2025-13
抄録 (和) 本稿では,音響イベント検出 (SED) において,テキストプロンプトに基づき任意の音響イベントの発生時刻を推定する手法について述べる.
従来のSEDでは,事前に定義した所望の検出対象の音響イベントのみを検出する手法が一般的であり,定義されていないイベントの検出のためには再学習を行う必要があった.
しかし,実用上ではあらゆる環境音を目的に合わせて検出するために,任意の種類の音響イベントを指定して検出できる枠組みが望ましい.
このような枠組みは,事前の学習を一切必要としない,低コストで動作するSEDモデルとして,実用上重要である.
そこで我々は,テキスト埋め込みモデルを導入し,環境音の埋め込みとイベント名の埋め込み表現との関係を大規模に学習することで,環境音埋め込みからテキストプロンプトに対応する音響イベントをゼロショットで検出する枠組みを構築する. 提案法は,約300時間の教師ありデータセットを用いて事前学習したのち,屋内環境音のSEDベンチマークであるDESEDにて有効性を確認した. 
(英)
キーワード (和) 音響信号処理 / 音響イベント検出 / / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 125, no. 74, SP2025-13, pp. 69-72, 2025年6月.
資料番号 SP2025-13 
発行日 2025-06-06 (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 SP2025-13

研究会情報
研究会 SP IPSJ-SLP IPSJ-MUS  
開催期間 2025-06-13 - 2025-06-14 
開催地(和) 早稲田大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 音学シンポジウム2025 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2025-06-SP-SLP-MUS 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 音響・テキストマルチモーダル学習に基づくプロンプト可能な音響イベント検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音響信号処理 /  
キーワード(2)(和/英) 音響イベント検出 /  
キーワード(3)(和/英) /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 神取 雄大 / / カンドリ ユウダイ
第1著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所/早稲田大学 (略称: 産総研/早大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 櫻井 舜 / / サクライ シュン
第2著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所/筑波大学 (略称: 産総研/筑波大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂東 宜昭 / / バンドウ ヨシアキ
第3著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 井本 桂右 / / イモト ケイスケ
第4著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所/京都大学 (略称: 産総研/京大)
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 大西 正輝 / / オオニシ マサキ
第5著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-06-13 13:20:00 
発表時間 140分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2025-13 
巻番号(vol) vol.125 
号番号(no) no.74 
ページ範囲 pp.69-72 
ページ数
発行日 2025-06-06 (SP) 


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