徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [榎本 崇宏]/[Abeyratne Udantha]/Aoki Yusuke/[芥川 正武]/Kondo Eiji/Kawada Ikuji/[小中 信典]/[木内 陽介]/ニューラルネットワークを用いた手法によるいびき関連音の検出/Proceedings of the IASTED International Conference Signal Processing, Pattern Recognition, and Applications (SPPRA 2011)

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EID
225446
EOID
760433
Map
0
LastModified
2014年12月4日(木) 23:08:40
Operator
芥川 正武
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
榎本 崇宏
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 榎本 崇宏([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. Abeyratne Udantha(The University of Queensland)
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Aoki Yusuke
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
    適合する可能性のある以下の学生情報を発見しました
    《青木 勇輔 (Aoki Yusuke) @ 先端技術科学教育部.博士前期課程 [大学院学生] 2009年4月〜2011年3月》
    《青木 勇輔 (Aoki Yusuke) @ 工学部 [学部学生] 2005年4月〜2009年3月》
    この情報が学生所属組織の業績等に分類されるためには学籍番号の登録が必要です.テキスト記載の個人が上記に掲げた個人本人ならば,学籍番号の登録を行ってください.(編集画面では学籍番号が表示されます)
  4. 芥川 正武([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
    役割 任意

    (日) 解析手法の検討

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Kondo Eiji
    データベース中に適合する可能性のある以下の情報を発見しました
    [個人] 近藤 英司 ([徳島大学.病院.診療科.感覚·皮膚·運動機能科.耳鼻咽喉科・頭頸部外科])
    この情報が上記に掲げた個人の業績等に分類されるためには参照登録が必要です.上記に掲げた個人本人に該当する場合には参照登録に変更してください.
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
    適合する可能性のある以下の学生情報を発見しました
    《近藤 詠二 (Kondoh Eiji) @ 工学部 [学部学生] 2010年4月〜2014年3月》
    この情報が学生所属組織の業績等に分類されるためには学籍番号の登録が必要です.テキスト記載の個人が上記に掲げた個人本人ならば,学籍番号の登録を行ってください.(編集画面では学籍番号が表示されます)
  6. (英) Kawada Ikuji
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  7. 小中 信典
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  8. 木内 陽介
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Detecting the snore related sound using neural network based technique

(日) ニューラルネットワークを用いた手法によるいびき関連音の検出

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, we propose the novel method to detect automatically snore-related-sound(SRS) by using the noise-robust neural network technique. The performance of the proposed method is evaluated on the clinical SRS data and compared with that of conventional zero-crossing-based method. We show that the proposed method can detect accurately the SRS compared to the conventional method. Even at very low SNR, the proposed method works within the detection error of 0.12[s].

(日) この論文では,ニューラルネットワークを用いたいびきに関連する音の自動検出法を提案する.低SNRの状況下において,提案法の有効性が調査される.さらに,既存法との性能比較が行われる.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of the IASTED International Conference Signal Processing, Pattern Recognition, and Applications (SPPRA 2011)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 169-172 169-172
都市 必須 (英) Austria
年月日 必須 2011年 2月 17日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意