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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, no. 12, AIT2017-119, pp. 261-264, 2017年3月.
資料番号  
発行日 2017-03-07 (AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970

研究会情報
研究会 AIT IIEEJ AS CG-ARTS  
開催期間 2017-03-14 - 2017-03-14 
開催地(和) お茶の水女子大学 
開催地(英) Ochanomizu Univ. 
テーマ(和) 映像表現・芸術科学フォーラム2017 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AS 
会議コード 2017-03-AIT-IIEEJ-AS-ARTS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習による硬貨落下音の分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of Coin Falling Sound Using Machine Leaning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Leaning  
キーワード(2)(和/英) 硬貨 / Coin  
キーワード(3)(和/英) 音響信号 / Sound Signal  
キーワード(4)(和/英) 特徴量抽出 / Feature extraction  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 横田 渉 / Wataru Yokota / ヨコタ ワタル
第1著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: Tokyo Univ Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大淵 康成 / Yasunari Obuchi / オオブチ ヤスナリ
第2著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: Tokyo Univ Tech)
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講演者
発表日時 2017-03-14 13:00:00 
発表時間 90 
申込先研究会 AS 
資料番号 ITE-AIT2017-119 
巻番号(vol) ITE-41 
号番号(no) no.12 
ページ範囲 pp.261-264 
ページ数 ITE-4 
発行日 ITE-AIT-2017-03-07 


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