| 研究課題/領域番号 |
16K00294
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 特任教授 (70436715)
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| 研究分担者 |
鈴木 麗璽 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20362296)
小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (70807651)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム / 鳥の歌の解析 / 音環境理解 / マイクロホンアレイ処理 / 音源識別 / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動学・生物音響学分野に貢献した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，従来のロボット聴覚技術と野鳥歌解析技術の欠点を相補的に補うことで，人手を介せずに野鳥の歌声解析に適用可能な屋外音環境理解の枠組みを構築する点で学術的意義が大きい．また，，基礎的な研究課題への取り組みだけではなく，野鳥行動解析の専門家を分担者に招くことで，ユーザ視点での技術課題抽出を行い，必ずしも技術の専門家でない野鳥の行動解析の研究者であっても，簡単に操作できる自動歌声解析システムを構築することで，実作業の負担軽減を狙う点で社会的な意義が高い．
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