System development of critical situation detection based on sound environment estimation

基于声环境估计的危急情况检测系统开发

基本信息

  • 批准号:
    16K16094
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2016-04-01 至 2019-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Rahmonicとメルケプストラムに基づく雑音・残響下叫び声検出の音響モデル評価
基于Rahmonic和mel倒谱的噪声和混响下尖叫检测声学模型评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    福森 隆寛;中山 雅人;西浦 敬信;南條 浩輝
  • 通讯作者:
    南條 浩輝
Unknown Sound Clustering for Indoor Environmental Sound Classification Based on Self-Generated Acoustic Model
基于自生成声学模型的室内环境声分类未知声聚类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yutao Zhang;Sakiko Mishima;Yukoh Wakabayashi;Takahiro Fukumori;Keisuke Imoto and Takanobu Nishiura
  • 通讯作者:
    Keisuke Imoto and Takanobu Nishiura
自動生成型音響モデルに基づく室内環境音識別のための未知音源クラスタリングの性能評価
基于自动生成声学模型的室内环境声识别未知声源聚类性能评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    美島 咲子;若林 佑幸;福森 隆寛;井本 桂右;中山 雅人;西浦 敬信
  • 通讯作者:
    西浦 敬信
Rahmonicとメルケプストラムを用いた深層ニューラルネットワークによる叫び声検出の検討
利用 Rahmonic 和 Mel 倒谱的深度神经网络进行尖叫检测的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    福森 隆寛;中山 雅人;西浦 敬信;南條 浩輝
  • 通讯作者:
    南條 浩輝
調波構造に基づくDeep Auto Encoderを用いた残響下音声強調
基于谐波结构的深度自动编码器混响下语音增强
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    太田 陸斗;若林 佑幸;福森 隆寛;中山 雅人;西浦 敬信
  • 通讯作者:
    西浦 敬信
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Fukumori Takahiro其他文献

EEG-fNIRS計測器を用いた持続的注意課題遂行中の脳信号計測
使用 EEG-fNIRS 仪器测量持续注意力任务期间的脑信号
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tonami Noriyuki;Imoto Keisuke;Okamoto Yuki;Fukumori Takahiro;Yamashita Yoichi;伊東嗣功,石井雅樹,堂坂浩二
  • 通讯作者:
    伊東嗣功,石井雅樹,堂坂浩二
Musical tone reduction on iterative spectral subtraction based on optimum flooring parameters
基于最佳地板参数的迭代谱减法的音乐音调降低
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fukumori Takahiro;Morise Masanori;Nishiura Takanobu;Nanjo Hiroaki
  • 通讯作者:
    Nanjo Hiroaki
Sound Event Detection Based on Curriculum Learning Considering Learning Difficulty of Events
考虑事件学习难度的基于课程学习的声音事件检测

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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