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  1. 113 工学系研究科・工学部
  2. 22 電気系工学専攻
  3. 1132225 修士論文(電気系工学専攻)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 20 学位論文
  3. 025 修士論文

畳み込み非負値行列分解を用いた音声の基底の教師無し学習と音素分類

http://hdl.handle.net/2261/54214
6d82c73b-a9d9-4c65-be20-6ff3d84ac4bf
名前 / ファイル ライセンス アクション
37106488.pdf 37106488.pdf (567.0 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2013-05-07
タイトル
タイトル 畳み込み非負値行列分解を用いた音声の基底の教師無し学習と音素分類
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
タイプ thesis
その他のタイトル
その他のタイトル Unsupervised Learning of Speech Bases and Phone Classification Using Convolutive Non-negative Matrix Factorization
著者 針谷, 航

× 針谷, 航

WEKO 10572

針谷, 航

Search repository
著者別名
識別子
識別子 10573
識別子Scheme WEKO
姓名
姓名 Hariya, Wataru
著者所属
著者所属 東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻
著者所属
著者所属 Department of Electrical Engineering and Information Systems, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
Abstract
内容記述タイプ Abstract
内容記述 知覚情報に含まれる基底を教師無しで学習させると, その結果が人間の脳内での処理と類似することが明らかにされている. このために教師無し学習は, 知覚情報処理の分野でとても注目されている. 音情報処理においては, 教師無し学習の一つである非負値行列分解(NMF) が楽器音の抽出や音声の話者分離の研究で成果を上げている.本稿ではNMF を改良したモデルの一つである畳み込み非負値行列分解(CNMF) を用いて, 音声の基底を抽出する手法を提案する. CNMF により抽出した音声の基底を用いた音素分類実験の結果, 音声の中に含まれる音韻情報を学習出来ることを確かめた. またCNMF のパラメータを最適化する手法として, 従来の補助関数法を用いた手法よりもCoordinate Descent を用いた手法の方がより速く最適解が求まることを示した.
書誌情報 発行日 2013-03-25
学位名
学位名 修士(工学)
学位
値 master
研究科・専攻
工学系研究科・電気系工学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2013-03-25
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Ver.1 2021-03-02 07:48:51.716051
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