| 研究課題/領域番号 |
16K00568
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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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| 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 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の内容は、コウモリ類の「音声モニタリング調査」の汎用化に向けた、基盤となる参照音声データの集積と、種の識別手法の構築である。そのために、日本産コウモリ類全種の飛翔時音声(エコーロケーションコール)を収集し、データベース化する。さらに、収集した音声を用いて、機械学習アルゴリズムを用いた 「音声による種識別方法」を構築する。平成30年度は、当初の研究実施計画に基づき、以下の調査研究を行った。
1)沖縄島を調査対象地とし、オキナワコキクガシラコウモリおよびキタクビワコウモリの飛翔音声を録音した。ねぐらとなる洞窟内外での飛翔時音声をTime Expansion式バットディテクタとリニアPCMレコーダーを用いて録音した。また、北海道においてもコウモリの捕獲を行い、上記同様の録音を行った。以上の結果、6種50個体以上の参照音声を収集することができた。前年度までを含むこれまでの収集音声は31種860個体に達した。
2)種識別方法の構築 :これまでに研究代表者が収集してきた音声ファイルをspectrogram画像に変換し，画像分類問題で性能が高い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。前年度までは一部の種のみを対象としたてきたが、今年度は全種を対象とした。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.入力のspectrogramが多様であったことや対象種数を考慮すると，先行研究と比較しても高精度かつ，コールの変異性やノイズに対しても頑健に種判別が行えたと言える。この結果は現在論文化を進めている。
３）音声データベースの構築
まだweb上で公表できる段階ではないが、公表に向けた第一歩として、ソフトウェア「FileMaker Pro 」を用いて、これまで収集した音声をデータベース化した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
理由 フィールドワークに関しては、ほぼ当初の予定通りのデータを得ることができた。一方で、前年度からの課題であった東北地方でのサンプリングは研究協力者の事情により見送りになった。しかし、北海道などの他地域でのサンプリングを代わりに進めることができた。また、種識別機の構築に関しても、前年度に構築した高精度の識別器をこれまで収集した全種に対して応用できた。さらに、音声データベースの公開に向け、基本となるデータベース形式による取りまとめが進展した。よって、順調に研究が進展していると判断できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、全国各地での参照音声収集を行う。平成31年度は、これまでに収集されていない、あるいはサンプル数が少ない種の音声収集に挑む。種識別器に関しては、サンプル数を増やした上で、引き続き深層学習を用いた識別器を応用していく。同時に、コウモリ類の音声データベース公開に向けた準備を進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定より旅費（航空運賃）ならびに謝金が大幅に安く済んだため、当該助成金が発生した。今後は、論文投稿が増えることが予想されるため、英文校閲費用や投稿料として利用される計画である。
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