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November 2016

空間情報を用いた鳥の歌分析

  • 小島諒介, 杉山治, 干場功太郎, 鈴木麗璽, 中臺一博,
  • in 人工知能学会 第46回 AI-Challenge 研究会,
  • 人工知能学会,
  • 2016,
  • pp. 25-31,
  • Conference paper

本稿では鳥の歌の自動分析システムの構築を目的とし,そのための空間情報を考慮した音源同定モデル提案する.鳥の歌を分析し,いつどこで何の鳥が鳴いているかを自動的に発見するシステムは野鳥研究や動物行動学研究において,観測の効率化・大規模化といった点から期待されている.しかし,このようなシステムは,異なる地点で同時に複数の野鳥が鳴いているといった状況に対応する必要があるといった困難がある.我々は,音源検出・定位・分離・同定といった,ロボット聴覚の技術を利用することで,鳥の歌分析フレームワークの構築を目指している.本稿では,位置情報に注目することで,これらの統合を可能にする確率モデル Spatial-Cue-Based Probabilistic Model (SCBPM)を提案する.さらに,提案モデルを用いたアノテーション補助システムを構築し,実データを用いた評価実験を行った.その結果,鳥の歌識別のタスクにおいて,従来法より最大で5%の認識率向上が確認できた.また,提案モデルが有効でない状況においても,従来法と変わらない性能が達成できることが確認できた.

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