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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 09:50 深層単語ユニグラムに基づく半教師あり音響シーン分類 ○古賀直樹（同志社大）・坂東宜昭（産総研）・井本桂右（京大）・土屋隆生（同志社大）  EA2025-130 SIP2025-150 SP2025-83 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では深層言語ユニグラム (NWU) を用いた半教師あり音響シーン分類手法を提案する． 音響シーン分類ではラベル付きデータとラベルなしデータからモデルを学習させる半教師あり学習が広く用いられるが，極端にラベル付きデータ数が少ない場合，半教師あり学習モデルはラベル付きデータに大きく依存してしまい学習が不安定になる． この問題に対処するため，ラベル情報への過度な依存を緩和するNWUを提案する． NWUはユニグラムとガウス混合モデルのパラメータを保持する，変分オートエンコーダベースの深層ベイズ学習モデルである． NWUは，データの生成過程を表現する深層ベイズ学習モデルを用いて観測データの周辺尤度を推定することで，半教師あり的に音響信号を分類する． ここで，深層ベイズ学習とは，生成過程を用いて構築するベイズモデルを深層学習で拡張した枠組みを指す． NWUの学習では，汎用的な音響表現の獲得のため大規模なデータセットで事前学習されたモデル，BEATsの知識を活用する． 提案手法の有効性を評価するため，24時間の実世界データを用いた性能評価実験を実施した． 実験結果から，NWUは教師ありベースラインに対して最大35.6%，半教師ありベースラインに対して最大3.6%の分類性能向上を達成できたことが示された． また，実験結果の分析により，NWUはラベル付きデータが総数の1.6%しかない場合でも分類性能を維持でき，ベースラインよりも分類性能を維持することができた． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 音響シーン分類 / 半教師あり学習 / 深層ベイズ学習 / 確率モデル / 大規模事前学習済みモデル / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 369, EA2025-130, pp. 335-337, 2026年3月. | |
| 資料番号 | EA2025-130 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (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 | EA2025-130 SIP2025-150 SP2025-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP EA SIP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 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 | 2026-03-SP-EA-SIP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 深層単語ユニグラムに基づく半教師あり音響シーン分類 |
| 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） | 音響シーン分類 / |
| キーワード(2)（和/英） | 半教師あり学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | 深層ベイズ学習 / |
| キーワード(4)（和/英） | 確率モデル / |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模事前学習済みモデル / |
| 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） | 古賀 直樹 / / コガ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂東 宜昭 / / バンドウ ヨシアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井本 桂右 / / イモト ケイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土屋 隆生 / / ツチヤ タカオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2025-130, SIP2025-150, SP2025-83 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.369(EA), no.370(SIP), no.371(SP) |
| ページ範囲 | pp.335-337 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2026-02-23 (EA, SIP, SP) |
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