2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Hearing Impaired Support System Platform by Environmental Sound Recognition using Deep Learning
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16K16460
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| Research Institution | Tsukuba University of Technology |
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Principal Investigator |
白石 優旗 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (00389214)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 聴覚障害者支援 / 福祉工学 / 支援機器 / 音認識 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度は，実用化に必要な課題として，新たに１）学習データの追加収集，２）識別処理と伝達方法の改善，３）音源方向の推定，について検討を重ねた結果，多種多様な警告音への対応が最優先と判断し，１）を重点的に実施した．具体的には，Urban Sound Dataset（世界中のユーザがアップロードした音データから都市の日常音を選別しラベリングしたデータ・セット）から車のクラクション428個，救急車のサイレン929個，自転車のベル169個を追加収集した．その後，それらからノイズの比較的少ないデータとして，車のクラクション151種，救急車のサイレン120種，自転車のベル103種（各種1～2個）を選定し，これまでの識別対象5種（車のクラクション，救急車のサイレン，自転車のベル，火災報知器，騒音）に追加の上，実験を行った．5-fold法で評価した結果，約97%の識別率を得た．すなわち，新種の音データに対して，同一のアルゴリズムにより，学習データを追加するのみで対応可能なことを確認した．なお，追加の学習データ採取システムについては，非営利のマイクロボランティア・クラウドソーシングプラットフォームであるCrowd4Uを用いることで実現可能となることを確認した．
研究期間全体を通じて実施した研究の成果として，１）歩道などの騒音の多い環境下においてもスマートフォンのみで警告音5種（車のクラクション，救急車のサイレン，自転車のベル，火災報知器，騒音）を識別し，２）ユーザが選択した警告音種のみ通知可能であり，３）新規の警告音種についてはデータを追加し再学習することで識別可能となるシステムを構築した．今後については，これまでの成果を発展させることで，クラウドソーシングによる学習データ採取システムの構築，識別対象の拡張，識別処理と伝達方法のさらなる改善，音源方向の推定等に取り組んで行く予定である．
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