| 講演名 | 2023-03-14 ドライブレコーダ記録音声をキーとした，ドライバの会話シーン抽出手法の検討 岡本 学(崇城大), 千々和 天也(崇城大), 後藤 昌子(崇城大), |
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| 抄録(和) | 業務用車両の運転状況の記録のために，ドライブレコーダを装備し，車内外の映像・音声記録し活用することが近年多く行われている．シートベルトの着用状態，運転中の通話などは法令違反につながる場合もあるため，その状況を発見し社員等を指導することが必要とされる．記録されたデータより，シートベルトの未着用や運転中の会話を見つけるために，人手により行う場合，膨大なデータを全て確認することは困難であり，ランダムに抽出し確認する等の方法が行われている．我々はドライブレコーダに記録された音声データより，走行，停止状態，および会話，通話状態を判別し，運転中の通話状態を見つける手法について検討を開始した．本報告では，第一ステップとして音声データより，会話状態の識別手法について検討を行った結果を述べる．ドライブレコーダのデータに対し，不要な雑音の除去やラベリングを行った後，メルフィルタバンク係数やMFCCを求め，ニューラルネットワークで学習・評価を行った．その結果，学習に用いた同じ車両については，ある程度の識別が可能であることがわかった． |
| 抄録(英) | In recent years, many commercial vehicles are equipped with drive recorders to record video and audio inside and outside the vehicle in order to record the driving conditions. It is necessary to find out the situation and instruct employees, etc., because there are cases where it is illegal to wear a seatbelt or make a phone call while driving. It is difficult to check all of the huge amount of data manually in order to find conversations while driving or not wearing a seatbelt from the recorded data. It is We have started a study on a method to detect the state of communication while driving by distinguishing the state of driving, stop, conversation, and communication from the voice data recorded by the drive recorder. In this report, as the first step, we describe the results of examining a method for examining a method for identifying conversational states from speech data. After eliminating unnecessary noise and labeling the data of the drive recorder, the mel filter bank coefficients and MFCC were calculated, and the neural network was trained and evaluated. As a result, it was found that the same vehicle used for learning can be discriminated to some extent. |
| キーワード(和) | 会話シーン抽出 / ドライブレコーダ / 音響イベント検出 / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Conversation Scene Extraction / Drive Recorder / Acoustic Event Detection / Neural Network |
| 資料番号 | LOIS2022-59 |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
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| 開催期間 | 2023/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 戸田 浩之(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Toda(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 茂木 学(拓殖大) |
| 副委員長氏名（英） | Manabu Motegi(Takushoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 深江 一輝(長崎大) / 齋藤 晴美(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuki Fukae(Nagasaki Univ.) / Harumi Saitou(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山本 修平(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Syuhei Yamamoto(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドライブレコーダ記録音声をキーとした，ドライバの会話シーン抽出手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of a method for extracting scenes in which the driver is talking, using the voice recorded by the drive recorder as a clue |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 会話シーン抽出 / Conversation Scene Extraction |
| キーワード(2)（和/英） | ドライブレコーダ / Drive Recorder |
| キーワード(3)（和/英） | 音響イベント検出 / Acoustic Event Detection |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡本 学 / Manabu Okamoto |
| 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） | 千々和 天也 / Takaya Chijiwa |
| 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） | 後藤 昌子 / Shoko Goto |
| 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 | 2023-03-14 |
| 資料番号 | LOIS2022-59 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | LOIS-423 |
| ページ範囲 | pp.89-94(LOIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) |