@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214283,
 author = {金澤, 玲実 and 石田, 繁巳 and 白石, 陽},
 issue = {23},
 month = {Nov},
 note = {路面の形状や材質，状態などの路面状況に起因する歩行者の転倒・転落などの事故が問題となっている．このような歩行者事故を防止するためには，歩道路面状況を考慮した経路案内や適切な靴の推薦といった歩行者支援を行うことが有効である．本研究では，路面状況ごとで歩行音が異なることに着目し，スマートフォンの内蔵マイクを用いた音響センシングによって歩道路面状況を推定する手法を提案する．歩行者が持つスマートフォンで収集した歩行音から特徴量を抽出し，教師あり学習により歩道路面状況を推定する．本稿では，実際に 4 種類の路面状況を歩行しながら収集した音響データを用いて歩道路面状況推定に使用する音響特徴量を検討した結果を報告する．複数の音響特徴量を評価した結果，周波数スペクトルを縮約した音響特徴量のうち，低周波数成分の分解能が高いものが有効であることを確認した．},
 title = {スマートフォンを用いた音響センシングによる歩道路面状況推定に向けた特徴量の検討},
 year = {2021}
}