4V-05
ニューラルネットワークを用いた室内アラーム音の識別の検討
○門倉　丈（神奈川工科大），Elisa Sihombing，Syauqan Wafiqi（Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya），渡辺滉平，田中　博（神奈川工科大）
本検討では聴覚に障碍を持つ人々が室内で発せられたアラーム音を認識できるように，アラーム音からその音源を識別することを目的としている．今回は，8種類のアラーム音をニューラルネットワークを用いて学習させその音源を識別した．特徴量には周波数毎のパワーを示すパワースペクトルと，人間の音声知覚を考慮した特徴量であるメル周波数ケプストラム係数(以下MFCC)を利用した．本稿では入力信号の特徴量にパワースペクトルを用いた場合と，MFCCを用いた場合の実験を行い，その認識精度を比較し結果を示す．
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