ファジークラスタリングを用いたオーディオ信号の分割及び分類法(画像・映像処理<小特集>情報論的学習理論論文)

概要

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本論文では, ファジーc-means法を用いてMPEG Audioで符号化されたオーディオ信号から, オーディオ信号の切り換わる時刻(オーディオカット)を検出し, それらを境界とするセグメント(オーディオセグメント)の分類を行う手法を提案する.従来の手法は, オーディオ信号から得られるエネルギーや零交差数等の特徴量に対し, しきい値処理を用いてオーディオカットを検出するため, フェードインやフェードアウト, クロスフェード等の音響効果が施された場合, 検出精度が低下する危険性があった.提案手法は, ファジーc-means法の導入により, その時刻にオーディオカットが存在する可能性を0から1までの実数で表現し, 存在する可能性がある時刻をオーディオカットの候補として検出する.このとき, 従来手法では検出が困難であった音響効果もオーディオカット候補として検出され, その結果, オーディオカットの未検出が軽減される.更に, それらの候補を境界とするオーディオセグメントを無音, 音声, 音楽, 音楽付き音声, 雑音付き音声の五つのクラスに分類し, これらの分類結果と併せて, 候補中の不要なオーディオカットを削除することにより, 高精度なオーディオカット検出を実現すると同時に, オーディオセグメントの分類を完了する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-02-01

ファジークラスタリングを用いたオーディオ信号の分割及び分類法(画像・映像処理<小特集>情報論的学習理論論文)

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