Location-independent multi-channel acoustic scene classification using blind dereverberation, blind source separation, and model ensemble

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: Location-independent multi-channel acoustic scene classification using blind dereverberation, blind source separation, and model ensemble
• 著者・編者: Tanabe, Ryo; Endo, Takashi; Nikaido, Yuki; Ichige, Kenji; Phong, Nguyen; Kawaguchi, Yohei; 浜田, 宏一
• 著者標目: Tanabe, Ryo; Endo, Takashi; Nikaido, Yuki; Ichige, Kenji; Phong, Nguyen; Kawaguchi, Yohei; 浜田, 宏一
• 出版年月日等: 2019-11
• 出版年（W3CDTF）: 2019-11
• タイトル（掲載誌）: 2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA ASC 2019
• 掲載ページ: 279-
• ISBN（掲載誌）: 9781728132488
• 本文の言語コード: eng
• 対象利用者: 一般
• コレクション（個別）: 2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA ASC 2019
• 異版（DOI）: 10.1109/APSIPAASC47483.2019.9023059; https://doi.org/10.1109/APSIPAASC47483.2019.9023059
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 帝京大学 : 帝京大学研究・教育リポジトリ

• 要約等: <p>This paper presents a location-independent multi-channel acoustic scene classification (ASC) system that avoids spatial overfitting. Generally, ASC...