野鳥行動解析のためのマルチモーダル生態環境理解・解析技術の構築

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20H00475
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分45:個体レベルから集団レベルの生物学と人類学およびその関連分野
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 教授 (70436715)
• 研究分担者: 井手 一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10332157) ; 鈴木 麗璽 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20362296) ; 森本 元 公益財団法人山階鳥類研究所, その他部局等, 研究員 (60468717) ; 松林 志保 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 特任准教授(常勤) (60804804) ; 小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 講師 (70807651)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: ロボット聴覚 / 音環境理解 / 視聴覚統合観測技術 / 野鳥行動解析 / マルチモーダル生態環境理解・解析技術 / 音景解析

研究成果の概要

本研究の目的は，ロボット分野で研究開発されてきたロボット聴覚技術を発展させ，マイクアレイ技術，画像処理技術，機械学習技術を統合，生態学・環境学に適用可能な「マルチモーダル環境理解技術」を新しい観測・解析技術として構築すること，また，その展開を通じ，学術的に生態学・環境学にその有用性を示すことである。カメラ付マイクアレイChirpyの開発を通じ，構築技術を野鳥行動解析，背景・音景解析といった実フィールド課題に適用し，ノウハウや運用のガイドラインといった知見を得ることができた。また，多くの学術的成果とともに，鳥類の視聴覚データセットやオープンソースソフトウェアを公開することができた。

自由記述の分野

ロボット聴覚，音環境理解

研究成果の学術的意義や社会的意義

野鳥観測での主要な課題である野鳥行動解析，背景・音景解析に対して，野鳥行動解析では，複数個体の長時間追跡，非侵襲・非接触観測を可能にする技術を，また背景・音景解析では，対象を特定の種から生態系全体に広げることが求められる技術を提供し，人力による観測の限界，問題を解決する糸口を提供することができたことは大きな学術的意義がある。また，多くの論文を工学，生態学それぞれの分野で著すことができたことは，学術的に，この主張を支持する成果である。また，一般向けにオープンソフトウェアの講習会やデータセット公開ができたことは，今後の展開を考えれば，社会的な意義が大きい。