Open House, ISM in Tachikawa, 2013.6.14統計数理研究所オープンハウス（立川）、H25.6.14ポスター発

Tomoko Matsui

松井 知子

English

RISM (Repository of the Institute of Statistical Mathematics) / 統計数理研究所 学術研究リポジトリ

統計的機械学習による音声/画像/SNS 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　情報解析に関する研究	松井　知子  モデリング研究系　教授　		2013年6月14日　統計数理研究所　オープンハウス		 　本研究室では統計的学習機械を用いて、音声/音楽/画像/SNSなどを処理する方法について研究しています。具体的にはカーネルマシン、ブースティング、 協調フィルタリングの手法を用いて、 1.  音声・話者認識 2.  音楽ジャンル分類 3.  画像識別 4.  SNS解析 5.  トピック分類 6.  WEBユーザビリティ評価　など の研究課題に取り組んでいます。	カーネルマシン	  	  ブースティング　 協調フィルタリング	購買・販売予測	画像情報処理	音情報処理	SNS	•  統計科学を用いて、 –  データから、内在する数学的な構造を発見する。 –  その数学的な構造に基づいて、予測や判別などの情報処理を行う。 •  帰納的アプローチ 　　　　v.s.  •  自然科学でよく見られる演繹的アプローチ –  仮説をたて、推論し、実験的または理論的に検証する。  •  カーネルマシン –  自動的な特徴（/モデル）選択機構を含む。 –  非線形の扱いに優れている。 –  サポートベクターマシン（SVM）、罰金付ロジスティック回帰マシン •  いろいろな確率モデルによる方法 –  混合ガウス分布モデル –  隠れマルコフモデル •  協調フィルタリング　など	本研究室では統計的機械学習とその応用研究に興味のある学生さんを 募集しています！	【スパースコーディングを用いた自己教示学習による音楽ジャンル分類】 【概要】	【統計的機械学習】	いろいろな音楽データベース	…	 ISMIR	 …GTZAN	複数のデータベースを活用するには？	半教師あり学習	学習 システム	 モデル	ラベルありデータ	ラベルあり・なしデータが異なるけれども関連するドメインやタスクから得られる場合	転移学習	学習 システム	 モデル	ラベルありデータ	学習 システム	知識	目標ドメイン	ソースドメイン	自己教示学習	教師あり 学習	モデル	ラベルありデータ	教師なし 学習	ラベルなしデータ	高次特徴量	データ変換 スパースコーディング スパースコーディング	X(d,n)	 B(d,k)	≈	 ×	 A(k,n)	入力データ	 ベース (辞書)	アクティベーション (スパース)	∑≈jjiji a bxデータ変換	高次特徴量	自己教示学習	定式化 •  ラベルありデータ: C個のクラス •  ラベルなしデータ •  ベース（辞書）学習（Feature-sign search [Lee et al. 2006]） niilil yX 1)},{( == x },,1{    , CyR idli …∈∈xmiuiuX 1}{ == x dui R∈xa,bmin || xiu − ajib jj∑ ||22i∑ +β || ai ||1i∑     s.t. ||b j ||2≤1再構成誤差 スパース度のペナルティ [Raina et.al 2007]	•  ラベルありデータの変換: •  ここで •  テストデータも同様に変換 •  SVMを用いて識別 niilil yX 1)},{( == xniilil yA 1)},{( == a ||||||||min 122 abxaaβ+−= ∑jjjuii a利用データ	GTZAN Database    Set      # pieces    hours	ISMIR Database    Set     # pieces     hours           	GT-50	 500	 0.69	 IS-20	 120	 0.17	GT-100	 1000	 1.39	 IS-50	 300	 0.42	GT-250	 2500	 3.47	 IS-100	 600	 0.83	GT-500	 5000	 6.95	 IS-250	 1500	 2.08	-	 -	 -	 IS-TEST	 1500	 2.08	データベース	 GTZAN	 ISMIR (2004)	ジャンル	 Classical,  Country Disco, Hip-Hop Jazz, Rock, Pop Blues, Reggae Metal	Classical,  Electronic Jazz-Blues, Metal-Punk Rock-Pop World	サイズ 各ジャンルにつき100 30秒クリップ	各ジャンルごとに 異なる長さ	役割 ラベルなしデータ	 ラベルありデータ	分析単位 5秒	 5秒	•  Waveform	  level	  –  22050	  Hz	  –  Frame	  size	  –	  512	  samples	  (23.2ms)	  –  Frame	  shi7	  –	  256	  samples	  (50%)	  –  Spectral	  analysis	  –	  Constant	  Q	  transformed	  (CQT)	  FFT.	  •  12	  bins	  per	  octave,	  89	  dimensional	  vector.	  •  CQT	  vector	  level	  –  Windows	  of	  20	  consecuMve	  vectors.	  –  Window	  shi7	  –	  10	  vectors.	  –  Total	  dimension	  –	  89x20	  =1780	  評価	SVM	Unlabeled Data  (GTZAN)	Labeled Data (ISMIR2004)	Bases	Bases Learning Bases	Fixed Bases Test data Classifi-cation	実験結果	IS-20 IS-50 IS-100 IS-250 -5 -3 -1 1 3 5 500 300 200 100 Data  Set	Improvement (%)	Dictionary size	Performance with bases learned from GT-50	•  自己教示学習のアプローチ：	  –  ラベルありデータが少ない時に有効	  –  辞書サイズが大きくなるほど効果も大きい	  –  ラベルなしデータのサイズの影響は少ない	  

統計的機械学習による音声/画像/SNS情報解析に関する研究

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