| 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 | 2025-08-04 13:30 交通騒音測定におけるセミ鳴き声除去のための半教師あり非負値行列因子分解における教師基底の検討 ○武井智志・武藤憲司（芝浦工大）  EA2025-25 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，交通騒音の正確な測定は重要である．夏季にはセミの鳴き声といった妨害音が重畳することで，交通騒音の測定が困難になる．本研究では，この課題に対し，従来の教師基底行列の振幅変動を考慮した半教師あり非負値行列因子分解（拡張SSNMF）に，周波数スケーリング変換を導入した音源分離手法を提案する．提案手法は，セミの鳴き声の事前学習基底行列に対して周波数スケーリング変換を適用する．これは，実際のセミの鳴き声 スペクトルと教師基底行列の個体差に起因するずれを補正するものである．交通騒音とセミの鳴き声の混合音を用いた計算機シミュレーションにより，提案手法と従来の拡張SSNMF を比較した．その結果，事前学習と実際のセミの鳴き声の周波数特性が大きく異なる場合，提案手法は分離精度の向上を示した．一方で，周波数特性が近い場合は，提案手法の分離精度は従来手法と同等だった． |
| （英） | High-quality measurement is important for measuring traffic noise. In summer, the measuring traffic noise becomes more difficult due to the superimposition of disturbing sounds, such as cicada noise. In this study, we proposed a frequency scaling transform for semi-supervised nonnegative matrix factorization (SSNMF) that incorporates amplitude variation in the pre-learned basis matrix in order to separate the disturbing signals. The characteristic of the proposed method is a scale transformation of the pre-learned basis matrix in the frequency domain. The transformation corrects the frequency displacement between the pre-learned basis matrix of cicada noise and the true cicada noise spectrum. We compared the proposed method with the conventional method for separating cicada noise and traffic noise using computer simulation. The results showed that the proposed method achieved higher separation accuracy than the conventional method when the frequency characteristics of the pre-learned basis matrix were significantly different from those of the true cicada noise. In contrast, the proposed method achieved the same separation accuracy as the conventional method when the frequency characteristics of the pre-learned basis matrix were similar to those of the true cicada noise. | |
| キーワード | （和） | 交通騒音測定 / 音源分離 / 半教師あり非負値行列因子分解 / セミ鳴き声 / 周波数スケーリング変換 / / / |
| （英） | Traffic noise measurement / source separation / Semi-supervised nonnegative matrix factorization / Cicada noise / Frequency scaling transformation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 141, EA2025-25, pp. 7-12, 2025年8月. | |
| 資料番号 | EA2025-25 | |
| 発行日 | 2025-07-28 (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 | EA2025-25 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H |
| 開催期間 | 2025-08-04 - 2025-08-05 |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，聴覚，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 | 2025-08-EA-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 交通騒音測定におけるセミ鳴き声除去のための半教師あり非負値行列因子分解における教師基底の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Supervised Basis Matrix in Semi-Supervised Nonnegative Matrix Factorization for Cicada Noise Reduction in Traffic Noise Measurement |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 交通騒音測定 / Traffic noise measurement |
| キーワード(2)（和/英） | 音源分離 / source separation |
| キーワード(3)（和/英） | 半教師あり非負値行列因子分解 / Semi-supervised nonnegative matrix factorization |
| キーワード(4)（和/英） | セミ鳴き声 / Cicada noise |
| キーワード(5)（和/英） | 周波数スケーリング変換 / Frequency scaling transformation |
| 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） | 武井 智志 / Satoshi Takei / タケイ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武藤 憲司 / Kenji Muto / ムトウ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-04 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2025-25 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.141 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-28 (EA) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]