| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2017-03-14 13:00
機械学習による硬貨落下音の分析
○横田 渉・大淵康成（東京工科大） |
| 抄録 |
（和） |
不可視部情報の判別を行う方法として、打音検査に代表されるような、音響信号を用いる方法が存在する。そのような音響分類の例として、本論文では硬貨の落下音の分類を扱う。従来の硬貨判別の研究では、単一の特徴量を人間が分析を行っていた。この分析方法では複数の特徴量を正確に分析することは難しいと思われる。大量の特徴量を正確に分析することが必要だと考える。音響信号を用いた分析に機械学習を組み合わせることで大量の特徴量を使用した分析をより正確に行うことが出来ると思われる。そのため、日常生活において使用されている五円硬貨と十円硬貨を様々な素材に落下させた際の音に対して機械学習を用いて分析を行った。 |
| （英） |
As a method of discriminating invisible part information, there is a hammering test for discriminating an object using a sound signal. In this paper, we deal with coin falling sounds as an example of such sound classification. In conventional coin discrimination studies, humans have been analyzing a single speech feature. However, it is difficult to accurately analyze many speech features by this method. It is necessary to accurately analyze large quantities of features. Combining machine learning with sound signals analysis seems to make it possible to analyze many feature quantities more accurately. For this reason, we analyzed sounds of popular five-yen and ten-yen coins falling into various materials using machine learning. |
| キーワード |
（和） |
機械学習 / 硬貨 / 音響信号 / 特徴量抽出 / / / / |
| （英） |
Machine Leaning / Coin / Sound Signal / Feature extraction / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 41, pp. 261-264, 2017年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2017-03-07 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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