@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211626,
 author = {坂東, 宜昭 and 大西, 正輝 and 内藤, 航 and 保高, 徹生},
 issue = {51},
 month = {Jun},
 note = {本稿では，転移学習を活用したスタジアムでの群衆の音響イベント分析について述べる．当面は新型コロナウイルスと共存しなければならない可能性が高い現在，安全な生活様式を確立するために，人々の行動を定量的に評価する技術が不可欠である．本研究では，大勢の観客が参加するスタジアムでの行動分析を目的として，音響イベント検出システムを開発する．サッカーなどのスタジアムでは，声出し応援の禁止・拍手による応援の導入を含む様々な感染症対策が実施されている．音響イベント検出技術を活用すれば，これらの遵守状況を定量的に確認でき，感染リスクの評価に役立つ．このような検出システムを学習するには，ラベル付きデータが不足する課題があるが，AudioSet などの大規模データセットでの事前学習モデルを転移学習することで克服する．実験では，最新の学習済みモデルの本タスクにおける性能を比較評価し，未知環境への頑健性や学習データの準備コストの観点から各モデルの実用しやすさを報告する．},
 title = {スタジアムにおける大規模群集の音響イベント分析},
 year = {2021}
}