残響マルチコンディションモデルを用いたマルチステージ非日常音識別の検討(オーガナイズドセッション:スピーチエンハンスメント,音声・音響信号処理,音声及び一般)
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概要
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近年,高齢者を狙う悪質犯罪の増加に伴い,家族が遠隔地から高齢者の危機的状況を確認するために環境音を利用した異常検出システムが注目されている.従来,環境音識別において,環境音を音の種類ごとに分類して音響モデルを構築し,その音響モデルにより環境音を識別する手法が用いられてきた.従来法では,非日常音に対しても日常音と同様に個々に音響モデルを構築している.しかしながら,非日常音は,観測可能なサンプル数が少ないため,音響モデルの学習が不十分だという問題と類似音の識別が困難であるという問題が存在する.また,従来法では残響の存在しない音(ドライソース)を学習環境音として用いていたため,残響下の環境音を頑健に識別することが困難であった.そこで本研究では,非日常音を高精度に識別するためにマルチステージ非日常音識別法を,残響下の環境音を高精度に識別するために模擬インパルス応答を用いた残響マルチコンディションモデルを提案する.
- 2012-05-17
著者
-
山下 洋一
立命館大学
-
森勢将雅
立命館大学
-
林田 亘平
立命館大学大学院理工学研究科
-
西浦 敬信
立命館大学
-
小川 純平
立命館大学情報理工学部
-
森勢 将雅
立命館大学
-
中山 雅人
立命館大学 情報理工学部
-
林田 亘平
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
小川 純平
立命館大学大学院理工学研究科
-
林田 亘平
立命館大学大学院 情報理工学研究科
-
中山 雅人
立命館大学
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