異常検出のための日常生活音の確率モデル化に関する一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: III-3

グループ名: 【A】平成24年電気学会基礎・材料・共通部門大会講演論文集

発行日: 2012/09/20

著者名: 鈴木剣 (秋田大学),田中元志 (秋田大学),井上浩 (秋田大学)

キーワード: 日常生活音| 異常検出| クラスタリング| 確率モデル化

要約(日本語): 音による異常検出システムを目的とし，日常生活音の確率モデル化を検討した．Spectral fluxと12次MFCCを特徴ベクトルとして，最長距離法によるクラスタリングを行った．特徴ベクトルがクラスタに含まれる確率を求め，クラスタの範囲を変えたときの音の発生確率の違いを調べた．日常音のクラスタを特徴ベクトルが99.8%含まれる範囲とし，発生確率が小さいクラスタを統合し，日常音の確率モデルを作成した．

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