| 講演名 | 2020-01-10 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(崇城大), 西 宏之(崇城大), 岡本 学(崇城大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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 |
| 抄録(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. |
| 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 |
| キーワード(英) | Elderly people / Observation / Life sound / Neural network / Untrained acoustic data |
| 資料番号 | ICM2019-37,LOIS2019-52 |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS / ICM |
|---|---|
| 開催期間 | 2020/1/9(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 山田 智広(NEL) / 吉原 貴仁(KDDI総合研究所) |
| 委員長氏名（英） | Tomohiro Yamada(NEL) / Kiyohito Yoshihara(KDDI Research) |
| 副委員長氏名（和） | 小林 透(長崎大) / 三好 匠(芝浦工大) / 佐藤 陽一(オープンシステムズラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Kobayashi(Nagasaki Univ.) / Takumi Miyoshi(Shibaura Inst. of Tech.) / Yoichi Sato(Open Systems Laboratory) |
| 幹事氏名（和） | 岡本 基(情報・システム研究機構) / 永徳 真一郎(NTT) / 大石 晴夫(NTT) / 瀬戸 三郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Motoi Okamoto(Research Organization of Information and Systems) / Shinichiro Eitoku(NTT) / Haruo Ooishi(NTT) / Saburo Seto(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 荒井 研一(長崎大) / 中山 裕貴(ボスコ・テクノロジーズ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenichi Arai(Nagasaki Univ.) / Hiroki Nakayama(Bosco) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems / Technical Committee on Information and Communication Management |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊藤 明宏 / Akihio Ito |
| 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） | 西 宏之 / HIroyuki Nishi |
| 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） | 岡本 学 / Manbu Okamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 崇城大学(略称：崇城大) Sojo University(略称：Sojo Univ..) |
| 発表年月日 | 2020-01-10 |
| 資料番号 | ICM2019-37,LOIS2019-52 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ICM-358,LOIS-359 |
| ページ範囲 | pp.39-44(ICM), pp.39-44(LOIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) |