| 研究課題/領域番号 |
16K00568
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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 |
環境影響評価
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
福井 大 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (60706670)
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| 研究分担者 |
松井 孝典 大阪大学, 工学研究科, 助教 (30423205)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | コウモリ / エコーロケーション / 種判別 / 音声モニタリング / 音声データベース / エコーロケーションコール / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
日本産コウモリ類の参照音声30種1,400個体分を収集し、データベースを構築した。 これらの音声ファイルをspectrogram画像に変換し、Convolutional Neural Network (CNN) を用いることで、特徴量を自動抽出し，高精度かつコールの変異性やノイズに頑健な種判別法の開発を目指した結果、 10分割交差検証での評価で平均正答率98.1 %を達成した。試験音声モニタリングを行った結果、6月は169,240個、7月には296,730個のコウモリ類のコールを検出した。コールの数が予想以上に膨大であり、これらに上記で開発した識別器 を適用する作業は現在進行中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果から、これまで非効率な捕獲調査に頼らざるを得なかったり、音声モニタリングを行っても種識別が不可能であった地域でも、コウモリ類の種ごとの音声モニタリングが可能になる。これにより、コウモリ類の利用環境調査の効率が飛躍的に向上すると同時に、その情報量も格段と増える。例えば、風力発電施設建設に伴う環境影響評価など、調査の効率化と高精度化が求められているような領域にブレークスルーをもたらし、ひいては野生動物保全と人間活動の共生という、社会的課題の解決に大きな貢献をすることが期待できる。
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