| 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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