環境騒音調査の音データを対象としたCo-teachingに基づく異常音判別

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-02-11
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 環境騒音調査の音データを対象としたCo-teachingに基づく異常音判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Anomalous Sound Detection in Environmental Noise Measurement Using Co-teaching
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京都市大学大学院環境情報学研究科
• 著者所属: 東京都市大学大学院環境情報学研究科
• 著者所属: 東京都市大学メディア情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo City University, Graduate School of Environmental and Information Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo City University, Graduate School of Environmental and Information Studies
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo City University, Faculty of Informatics
• 著者名: 荒川,永人; 荒川,由人; 大谷,紀子
• 著者名(英): Eito Arakawa; Yuito Arakawa; Noriko Otani
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 環境基本法第16条では，人の健康の保護と生活環境の保全のうえで，大気，水，土壌，騒音をどの程度に保つことを目標に施策を実施していくのかを示した環境基準が規定されている．騒音に係る環境基準において評価の対象とする騒音は道路交通等に起因する騒音であり，評価の妨げとなる異常音は測定されたデータから除外する必要がある．現行の除外作業は人手で行われており多大な労力を要する．環境騒音調査では騒音計で騒音レベルデータを取得すると同時に，ICレコーダによって音データも取得する．先行研究では異常音除外作業における人の負担を軽減することを目的として，音データを対象としたオートエンコーダに基づく異常音判別手法を提案したが，複数地点での有効性について課題があった．本研究では音データを対象としたCo-teachingに基づく複数地点で頑健に異常音を判別できる手法を提案する．評価実験の結果，複数地点で一貫して高い判別性能を示した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2025-ICS-216, 号 8, p. 1-8, 発行日 2025-02-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会