| 研究課題/領域番号 |
19K21554
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| 補助金の研究課題番号 |
18H06491 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 |
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研究代表者 |
Lin TzuHao 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(海洋生物環境影響研究センター), ポストドクトラル研究員 (00824377)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Soundscape / Information retrieval / Ecoacoustics / Machine learning / Deep sea / Underwater sound / Marine soundscape / Ecosystem dynamics / Bioacoustic diversity |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Understanding the ecological pattern and variability is essential for the management of marine conservation. Soundscape, which contains biological, environmental, and human-made sounds, has been considered as a platform for the remote sensing of marine ecosystems. The purpose of this research is to integrate ecological knowledge in machine learning techniques for assisting the identification of underwater sounds. Outcomes of this project will facilitate the establishment of an open science platform of the marine soundscape, which allows international users to explore ecosystem dynamics.
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| 研究成果の概要 |
サウンドスケープは、海洋生態系の水中でのリモートセンシングに有用と考えられた。 本研究では、音声情報の自動分類により海洋生態系の生物多様性を評価を促進することを目的としている。長期録音データから、音声の可視化、音源分離 、イベント同定のための技術を開発した。本研究では、大陸棚、岩礁、河口、深海環境などから水中音データを収集した。開発した音声情報検索手法により、水中の音響環境の変化、生物多様性、人為的な干渉など、生態学的に注目される複数の音響事象を抽出できた。このプロジェクトでは、サウンドスケープを生態系モニタリングに利用したいと考えている研究者に向けて、今後も大量の音響データを提供していく。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Listening to natural sounds allows us to remotely acquire data of biodiversity and investigate the changes in response to human development. The outcome can help managers and stakeholders to use soundscapes in the ecosystem assessment and improve the decision making of conservation management.
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