聴覚障害支援システムにおける複数音源分離認識手法の検討
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概要
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我々は周辺の環境を把握するため,聴覚などの知覚情報を用いているが,人間の聴覚情報処理を工学的に応用出来れば様々な利用法があると考えられる.本研究室ではニューラルネットワークを用いた聴覚情報処理システムの研究をこれまで行っており,その中でバイナリベクトルを特徴量として学習を行う音源識別システムが提案されている.本システムは簡易的かつ,ハードウェアの軽量化という利点をもつが,複数音源に対応させる手法は現段階で確立されていない.そのため本論文では,音源の生成と分類が比較的容易である楽器の音源を題材として取り上げ,システムのアルゴリズムの改良を検討し,複数音源から各音階を識別したのちに音源種類を識別する手法を提案する.提案した手法を用いてシミュレーション実験を行った結果,識別されたそれぞれの音階情報を削減することで,複数音源識別が可能であることが確認された.
- 2011-02-28
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名工大
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
加賀 洋介
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
-
クグレ マウリシオ
名古屋工業大学大学院 工学研究科 創成シミュレーション工学専攻
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