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カンファレンス (国内) 音響シーンとイベントが相互に及ぼす影響の調査
小松 由佳 (同志社大学), 井本 桂右 (同志社大学), 小松 達也
日本音響学会 2022年春季研究発表会 (ASJ 2022 spring)
2022.3.9
環境音分析の従来研究では，音響シーン分類と音響 イベント検出は異なるタスクとして取り組まれてき た。しかしながら，これらのタスクは相互に関連して おり，両者の情報を活用することで効果的な環境音 分析が可能である。以上の考えから，音響シーン分 類と音響イベント検出のマルチタスク学習に基づく 同時分析手法が提案されている。しかしながら， 従来手法では音響シーンとイベントの両者の情報が， それぞれシーン分類とイベント検出の性能にどのよ うな影響を及ぼしているかは明らかにされていない。 そこで本稿では，音響シーンと音響イベントがどの程 度相互に関連しているかを2 種類の方法で検証する。 一つ目は，音響シーンとイベントのモデル学習時に， 敵対的ドメイン学習法であるGradient reversal layer (GRL) を適用し，イベント検出とシーン分類の性 能を確認する。二つ目は，音響シーン分類またはイ ベント検出モデルいずれかを誤ったラベル（以降，偽 ラベルと称する）を用いて学習させ，性能評価を行う ことで両者がどの程度相互に関連しているのか確認 する。