458 独立成分分析による漏洩音の検出
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概要
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We describe what characteristics an independent component analysis can extract from leakage sounds. The learning algorithm of a network was an information-maximization approach proposed by Bell and Sejnowski. We applied the independent component analysis to the leakage sound. After the learning, most of the basis functions that are columns of a mixing matrix were localized in frequency. Furthermore, there were some basis functions to extract the feature of leakage sound. From these results, we confirmed that the application of independent component analysis to the signal processing of the acoustic signal was effective.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2000-09-01
著者
-
小澤 誠一
神戸大学大学院工学研究科
-
赤澤 堅造
大阪大学大学院情報科学研究科
-
小谷 学
神戸大学工学部
-
赤澤 堅造
大阪大学 大学院 情報科学研究科 バイオ情報工学 専攻
-
小谷 学
神戸大学自然科学研究科
-
小澤 誠一
神戸大学 大学院 自然科学研究科
-
有本 隆彦
川崎重工株式会社
-
有本 隆彦
神戸大学工学部
-
赤澤 堅造
大阪工業大学 工学部
-
小谷 学
神戸大学
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