| 研究課題/領域番号 |
16K16460
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| 研究機関 | 筑波技術大学 |
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研究代表者 |
白石 優旗 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (00389214)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 聴覚障害者支援 / 福祉工学 / 支援機器 / 音認識 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，難聴高齢者を含む聴覚障害者が安全・安心かつ質の高い生活（QOL）を送るため，近年様々な分野で大幅に識別性能を向上している深層学習と，多くの人々がインターネットを通して容易に協力可能なクラウドソーシングのしくみを用いることで，環境音を非常に高い精度で識別しユーザに伝達する，聴覚障害者支援システム基盤を開発するものである．本システムは，１）スマートフォンやウェアラブル端末を活用することで日常的に利用可能，２）クラウドソーシング技術により深層学習に必要な大量データを容易に確保可能，３）学習機能により新規の環境音に対応可能，という利点を持つ．本助成期間においては，環境音の中でも安全・安心に直結する警告音（クラクション，救急車等）を主な対象とする．
平成29年度は，識別可能な警告音にこれまでの救急車のサイレンと自転車のベルに加えて，自動車のクラクションと火災警報音を追加し，更に，雑音を第5クラスの対象音として学習することで雑音への対策を行なった．結果，騒音の多い実環境下においても，クラクション，自転車のベル，救急車のサイレン，火災警報音全ての場合で99%以上の識別精度を確認できた．また，未知のクラクション音に対しても95%以上の識別率が得られた．一方で，警告音と同時に大きな雑音が発生した場合は，警告音が雑音として識別されることがあったものの，更なる統合処理を加えることで正しく警告音を伝達できる可能性が示された．クラウドソーシングによる学習データ採取システムについては，非営利のマイクロボランティア・クラウドソーシングプラットフォームであるCrowd4Uを活用することで平成30年度に構築する予定である．本研究の実施により得られた成果については，複数の国内学会，国際会議，雑誌論文において発表を行った．
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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
当初の計画通り，対象警告音の種類を初年度から増やし，更に日常雑音環境下における識別精度を99%以上まで向上させた．また，本研究の実施により得られた成果については，複数の国内学会，国際会議，雑誌論文において発表を行った.
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| 今後の研究の推進方策 |
未知のクラクション音の識別率を向上させるため，更なる学習データの収集を行う．その際，クラクションの種類は多種多様であるため，多くの協力者を募ってクラウドソーシングの手法によりデータ収集を行う．また，実用化を目指し，アプリケーションの改良によるユーザビリティの向上，情報伝達デバイスの活用，集音デバイスの活用などについて検討する．更に，新たな環境音データを追加登録可能なシステム基盤についても検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
(理由)
学部生が特別研究のテーマとして学習データの採取を行うこととなり，謝金の支払いが発生しなかったため．
(使用計画)
物品費や謝金に充当する.
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