深層学習と非負値行列因子分解を用いた自然環境音からの快適音創生とその有効性検討
Creation of comfortable sounds from various natural sounds by using deep learning and non-negative matrix factorization and its validity study
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20224121
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.19-21
- 掲載ページ
- 1-30(Total 30 p)
- 発行年月
- 2022年 2月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- JSAE 2021年度シンポジウム
書誌事項
カテゴリ | PPT資料 |
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カテゴリ(英) | PPT slides 翻訳 |
著者 | 1) 星野 博之 |
著者(英) | 1) Hiroyuki Hoshino |
勤務先 | 1) 愛知工業大学 |
勤務先(英) | 1) Aichi Institute of Technology |
抄録 | 本研究の目的は、運転中等の作業環境での人の状態を適切かつ快適に保つための音刺激を自然環境音から探索、創生することである。多数の自然環境音のスペクトログラムと快適さ主観値を深層学習によりモデル化し、非負値行列因子分解で生成した自然環境音の部分音の快適さ推定を行って快適音を探索する手法について述べる。 |