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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-10 10:25 複数モデルの標準偏差を用いた機械の異常音検出手法の検討 ○伊藤明宏・西 宏之・岡本 学（崇城大）  ICM2019-37 LOIS2019-52 |
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| 抄録 | （和） | 超高齢社会の進展に伴い，独居高齢者の数が増加している．そのため高齢者の日常を見守るサービスの需要が増えている．しかしながら，ビデオカメラやペンダント型センサーはプライバシーの侵害や物を装着する煩わしさなどの問題点がある．そこで著者らはニューラルネットワークを用いて，生活異常音の検出を行う見守りシステムの提案をしている．しかし学習のための生活異常音の全てをあらかじめ収集するのは，極めて困難である．そこで，入力された音が事前に学習されているか，されていないかを識別し，学習されていない音（未学習音）が検出された場合に，ユーザーに正常であることを指定させる．正常であると指定されれば，その音を学習音に追加することで学習音を拡大し，正常であるという入力がなければ異常と判断するシステムを検討する． 重みの初期値を変えたモデルを10種用意し，その出力値の標準偏差が学習済みと未学習とで異なることに着目し，実験を行った結果，従来手法に比べて性能が上がった． 本研究では公開データセットToyADMOSを用いて，異常音と未学習音の検出を評価する |
| （英） | Along with the progress of super aged society, the number of elderlies living alone has increased. Therefore, the demand for services to watch the daily life of the elderly is increasing. Instead, video cameras and pendant sensors have problems such as privacy infringement and annoyance to wear things. Therefore, the authors have proposed a watching system that detects abnormal life sounds using a neural network. However, it is extremely difficult to collect all the abnormal life sounds for learning. Therefore, if the input sound has been learned in advance or not, and if an unlearned sound (unlearned sound) is detected, the user is designated as normal and normal. By adding the sound to the learning sound, the learning sound is expanded, and if there is no input that it is normal, a system that judges that it is abnormal is examined. Ten models with different initial weight values were prepared, and the experiment showed that the standard deviation of the output values differed between learned and unlearned. As a result of experiments, the performance improved compared to the conventional method. In this study, we use the public data set ToyADMOS to detect abnormal sounds and unlearned sounds. |
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| キーワード | （和） | 高齢者 / 見守り / 生活音 / ニューラルネットワーク / 未学習音 / / / |
| （英） | Elderly people / Observation / Life sound / Neural network / Untrained acoustic data / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 359, LOIS2019-52, pp. 39-44, 2020年1月. | |
| 資料番号 | LOIS2019-52 | |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2019-37 LOIS2019-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ICM |
| 開催期間 | 2020-01-09 - 2020-01-10 |
| 開催地（和） | アルカスSASEBO（佐世保市） |
| 開催地（英） | ARKAS SASEBO |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2020-01-LOIS-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数モデルの標準偏差を用いた機械の異常音検出手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Examination of abnormal sound detection method of machine using standard deviation of multiple models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高齢者 / Elderly people |
| キーワード(2)（和/英） | 見守り / Observation |
| キーワード(3)（和/英） | 生活音 / Life sound |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(5)（和/英） | 未学習音 / Untrained acoustic data |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 明宏 / Akihio Ito / イトウ アキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ..) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西 宏之 / HIroyuki Nishi / ニシ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ..) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 学 / Manbu Okamoto / マナブ オカモト |
| 第3著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ..) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-10 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | ICM2019-37, LOIS2019-52 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.358(ICM), no.359(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) |
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