| 研究課題/領域番号 |
21K02145
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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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| 審査区分 |
小区分08030:家政学および生活科学関連
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| 研究機関 | 秋田大学 |
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研究代表者 |
田中 元志 秋田大学, 理工学研究科, 准教授 (50261649)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 生活活動音 / 時間-周波数解析 / 異常検出 / 機械学習 / 更新 / 生活音 / クラスタリング / 確率モデル / 特徴抽出 / 信号解析 / 自己学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
一人暮らしを対象とした，家屋内の生活活動で発生する音（生活音）の定期的自己学習可能な確率モデルを用いた異常検出アルゴリズム（方法）を構築する。広周波数帯域マイクロフォンなどで採集した生活音を周波数解析して抽出した特徴量を機械学習し，その学習内容を定期的に更新する方法，およびそれを用いた自己更新型確率モデルを検討する。そして，確率モデルを用いて求める発生確率などの時間変化を観察して，事故などの異常な状況を検出する異常検出方法を検討する。
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| 研究成果の概要 |
独居生活者の家庭内における事故などの異常検出を目的に，生活環境の変化に合わせて生活音の確率モデルを定期的に更新し，音の発生確率から異常候補を検出する方法について検討した。定期的に生活音（特徴量）を取り込み，現在の生活音のクラスタを更新し，それに合わせて確率モデルのパラメータを再計算していく方法を提案した。このとき，生活音が著しく変わった場合など，更新時に特定のクラスタ内の特徴量がすべて失われる場合があり，その対応も検討した。その結果，生活環境の変化に対応して，生活音の確率モデルを継続的に更新できる可能性が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
家屋内の日常生活音から事故などの異常検出するために作成した確率モデルについて，定期的に生活音の特徴量を入れ替えて再学習し，確率モデルのパラメータを更新していく方法を提案した。これにより，利用状況や生活環境の変化に対応して，定期的な学習内容の更新が可能になったと考えられる。また，家庭内事故等の検出システムのみならず，経年変化などに対応が必要な装置・システムの故障診断など他の異常音検出への応用も期待できる。
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