| 研究課題/領域番号 |
26330203
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
大川 茂樹 千葉工業大学, 工学部, 教授 (40306395)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 音環境理解 / 音クラスタリング / 機械学習 / 音環境デザイン |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，我々の身の回りに日常的に存在する様々な音の物理的および聴覚心理的カテゴリを合理的に分類する方法と，様々な音響事象のカテゴリ識別技術を検討することを目標としている。実施2年目の平成27年度は，まず，分類・識別のためのアルゴリズムとして，混合ガウス分布モデル(GMM)や隠れマルコフモデル(HMM)，ディープニューラルネットワーク(DNN)の3種の統計的モデルの利用について検討した。この際，音の種類による音響的特徴の分散や多様性を考慮した最適なモデル化手法について考察を行った。このモデルを用いて，いくつかのタスク（音声と楽音の識別実験など）を実施し，有効性について検討した。次に，平成26年度に検討した音響特徴量に関して，適切と思われる音カテゴリの分類基準について検討し，その有用性について考察した。さらに，TVやラジオ音源に加え生活空間内の音源データに対して，提案する音響特徴量および識別アルゴリズムを適用し，自動インデキシング実験およびその精度の評価を行った。なお，当初計画で提案した未知の音カテゴリを含む場合の実験については，予想に比して難易度が高く，平成27年度の実施は見送ることとした。以上の研究成果から派生して，当初計画には含めていなかったものの，平成26年度の実績報告で言及した音環境理解や音環境デザインに関するトピックスに関して，小規模空間で発生する音を制御する際にロボティクス技術を応用する手法についての検討も行った。
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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
前述した一部の実験を除き，当初申請時に記述した2年目以降の研究実施計画を，概ね予定通り実行できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究3年目となる平成28年度は，引き続き頑健な分類・識別アルゴリズムの検討を行うと共に，音環境理解・音環境デザインの観点から，小規模空間における音カテゴリクラスタリングを快適コミュニケーションのための音空間作りに応用する手法を考案する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計上した国内・国外旅費および実験補助に係る謝金の支出がなかったことに伴い，次年度への繰越額が発生した。
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| 次年度使用額の使用計画 |
主に物品費（当初計画における「識別システム実装用パーソナルコンピュータ」）の周辺機器を充実させるために使用する。
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