多段GMMおよびセグメントモデルを用いた異常音検出の検討(音響信号処理,一般)
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概要
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本研究では,監視マイクロフォンのための異常音検出システムを提案する.提案システムは実際に監視場所で発生した日常音を学習したモデルを用いて,学習されていない音を異常音として検出する.これによって,検出対象を特定のイベントに限定しない,あらゆる異常に対応可能なシステムとなる.ここでは実環境の音を用いて実験を行い,提案システムの検出性能を評価した.発生率が小さい日常音をモデル化するために多段GMMの手法を用いると,システムの検出性能を向上させることができた.さらに,セグメント特徴量を用いて音響特徴量の動的変化を考慮することを検討した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-27
著者
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
伊藤 仁
東北大学大学院工学研究科
-
伊藤 仁
東北工業大学
-
相場 亮人
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学|現在,東北文化学園大学
-
伊藤 彰則
東北大学大学院工学研究科
-
牧野 正三
東北大学大型計算機センター:大学院情報科学研究科
-
伊藤 仁
東北工業大学工学部
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