2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K00294
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 特定教授 (70436715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 麗璽 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (20362296)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 鳥の歌の解析 / 音環境理解 / ロボット聴覚 / マイクロホンアレイ処理 / 音源識別 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度は，低次情報（いつ，どこ）と高次情報（鳥の種類，歌の種類）の抽出法の確立に向けた研究を推進した．また，使いやすい屋外音環境理解システム構築に向けた課題抽出，ユーザインタフェース・ハードウェアの設計を進めた．
低次情報の抽出については，複数のマイクロホンアレイを用いて音源位置を推定する三角測量ベースの手法を新規に提案した．複数のマイクロホンアレイを用いた音源位置推定を行う場合，雑音の影響で一意に音源位置が推定できない，複数の音源が存在する場合にゴースト音源が出現する場合がある，といったこれまで想定していなかった問題が発生したため，この問題にフォーカスし，その解決を試みた．提案手法は，こうしたケースが発生してもロバストであることが実収録データを用いて確認できた．成果を情報処理学会全国大会で発表し，優秀講演賞を受賞した．
高次情報の抽出については，野鳥の種類の識別に取り組み，ＣＮＮベースの手法で９０％を超える認識率を達成した．また，位置情報を用いることにより，音源同定の性能を向上する手法も構築した．本手法は雑誌論文化を行った．
使いやすいシステムの構築という点では，屋外用のマイクロホンアレイDACHOを開発した．防水・防塵および長期収録を行うタイマー機能を有しており，４か月以上にわたる定点録音を行うことができた．また，ロボット聴覚のオープンソースソフトウェアHARKを用いたGUIインタフェースHARKBirdの開発を進め，その有効性を実データで示した．
データの収集と評価は，鳥同士のコミュニケーションの解析を対象にした名古屋大学の演習林，オオヨシキリの位置同定を対象にした長良川流域，多様な鳥の種類の同定までを視野に入れた千葉県の印旛沼近辺の市街地，UCLAのTaylor教授らが長年収録を続けている米国の森林でそれぞれマイクロホンアレイを用いた収録を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
低次情報の抽出については，従来提案していた手法を三次元拡張する予定であったが，上述のように想定していなかった問題があることがわかったため，この問題の解決を中心に進めた．結果として，こうしたケースが発生してもロバストに音源位置推定ができる手法を構築できた．また，成果を情報処理学会全国大会で発表し，優秀講演賞を受賞した．よって計画の変更はあったものの，解くべき新しい問題が発見でき，解決が図れたため，十分な成果が得られたと考える．
高次情報の抽出については，野鳥の種類の識別の際に，位置情報を用いて，音源同定の性能を向上する新しい手法を構築できた．世界的に他のグループも鳥の種類の識別という課題に取り組み始めていることがわかり，本年度の計画に入っていた鳥の歌の種類の識別と，鳥の種類の識別に関する論文化の順番を入れ替え，論文化を優先させた．結果として，論文誌での発表までこぎつけることができた．よって，計画全体から見る遅れにはなっていないと考える．
使いやすいシステムの構築という点では，屋外用のマイクロホンアレイDACHOを計画通り開発した．また，ソフトウェアやGUIインタフェースHARKBirdの開発も計画通り行うことができた．
データの収集と評価は，収録可能な場所が新たに見つかったため，当初の２か所から４か所に収録場所を増やし，予定以上の収録を行うことができた．
以上より，平成２８年度はおおむね順調に進んでいると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
低次情報の抽出については，当初の予定通り，手法の三次元化を行うとともにオンライン処理化を行う予定である．マイクロホンアレイの位置校正も重要な課題であるが，観測地では事前に測量によって校正が可能であるため，オンライン化を優先して行う．
高次情報の抽出については，野鳥の種類だけでなく，歌の種類の同定を試みる．このためには収録データのアノテーションが欠かせない．アノテーションについては野鳥の専門家である研究協力者のいであ社の斎藤氏の力を借りて効率的に進める予定である．
使いやすいシステムの構築という点では，DACHOの改良版を開発予定である．向きがわからない，結露が起きるといった問題に対応したハードウェアを構築する．また，インタフェースについてはＶＲベースの可視化についても試みる予定である．
データの収集と評価は，引き続き収録を行うとともに，他の生物の鳴き声の収録とアノテーションに力を入れる予定である．
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[Presentation] 空間情報を用いた鳥の歌分析2016
Author(s)
小島 諒介, 杉山 治, 干場 功太郎, 鈴木 麗璽, 中臺 一博
Organizer
人工知能学会ＡＩチャレンジ研究会
Place of Presentation
慶応大学
Year and Date
2016-11-09 – 2016-11-09
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