災害時室内状況把握を目的とした深層学習による生活音の識別

摘要

本研究では、音情報からスペクトログラムを作成し、CNN を適用することで平常時・地震発生時の事象判断を試みた。生活音のみの事象判断の正答率が92%、地震時音情報を含めた事象判断の正答率が90%と、平常時・地震時ともに高い精度で判別が行えることが分かった。ただし、現状のモデルでは音が発生してからすぐに減衰するような生活の特徴抽出が難しく、またデータが少ない状態で学習を行っているため、データ数を増やしモデルの改善を行っていくことが今後の課題である。地震時の室内状況を判断するうえで、視覚情報を補完するものとして音情報を加えることで室内状況をより正確に判断することができ、将来的に新しい防災システムの一つとして音情報を活用することが期待される。