経験的モード分解を用いた雑音環境下における警笛抽出手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC10075

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2010/03/08

タイトル(英語): Extraction of Horns in a Noisy Environment by EMD

著者名: 中西 正樹(東京農工大学),満倉 靖恵(東京農工大学),田中 聡久(東京農工大学),三輪 忍(東京農工大学),中條 拓伯(東京農工大学)

著者名(英語): Nakanishi Masaki(Tokyo University of Agriculture and Technology),Mitsukura Yasue(Tokyo University of Agriculture and Technology),Tanaka Toshihisa(Tokyo University of Agriculture and Technology),Miwa Shinobu(Tokyo University of Agriculture and Technology),Nakajo Hironori(Tokyo University of Agriculture and Technology)

キーワード: 警笛抽出|Ｈｉｌｂｅｒｔ変換|経験的モード分解|解析信号|音声認識|位相情報|Horn Extraction|Hilbert Transform|Empirical Mode Decomposition|Analytic Signals|Speech Recognition|Phase

要約(日本語): 本研究では、雑音環境下における警笛抽出手法を提案する。提案手法では、経験的モード分解とHilbert変換により音声信号を解析信号化し、得られた解析信号ベクトルを特徴量として参照信号との類似度を評価する。解析信号は複素数信号となるため、解析信号ベクトルの内積を類似度の尺度として利用することが可能となる。本手法の評価として、車の警笛音を抽出するシミュレーションを行なう。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 545 Kバイト