ニューラルネットワークを用いた最適聴取レベルの予測について : 学習データの選定による効果
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概要
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本報告ではニューラルネットワークの学習に用いる学習データの選定が最適聴取レベルの予測に及ぼす影響について調査した。被験者ならび実験時期の異なる3つのデータセット(様々な騒音下における最適聴取レベルの測定結果)を様々な組み合わせでニューラルネットワークに学習させ、予測誤差を算出した。その結果、多様なスペクトルパターンの騒音を含むデータセットを学習することで、未学習データに対する予測誤差を小さくできることが示唆された。また、全てのデータセットを学習したネットワークの予測結果に従って音量を変化させた放送を実際のサッカースタジアムの騒音下で聞かせたところ、約6割の被験者が聞きやすい放送であると回答した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-11
著者
-
萩原 克幸
三重大学教育学部
-
久野 和宏
愛知工業大学 工学部
-
久野 和宏
三重大学工学部
-
萩原 克幸
三重大学工学部物理工学科
-
野呂 雄一
三重大学工学部物理工学科
-
萩原 克幸
名工大
-
野呂 雄一
三重大学 工学部
-
植田 弘典
三重大・工
-
植田 弘典
三重大学工学部
-
野呂 雄一
三重大学工学研究科物理工学
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