残響マルチコンディシヨンモデルを用いたマルチステージ非日常音識別の検討

摘要

In recent years, the method for utilizing environmental sounds has been increasingly used for family to monitor the life condition of the elder. Environmental sounds consist of various sounds in daily life and can be divided into usual sound and unusual sound. Detecting unusual sound based on environmental sound discrimination makes it possible to detect abnormity of the elder. In the past, the method for utilizing acoustic model has been used for environmental sound discrimination. However, the number of unusual sound sample is small and construction of acoustic model is difficult in this method. And in this method, dry sources are used for learning of acoustic model. This method can not accurately discriminate reverbrent environmental sounds. Therefore we proposed multi-stage environmental sound discrimination with multi-reverbrent-condition model using simulated impulse response for improving identification accuracy of unusual sounds with reverberation.%近年，高齢者を狙う悪質犯罪の増加に伴い，家族が遠隔地から高齢者の危機的状況を確認するために環境音を利用した異常検出システムが注目されている.従来，環境音識別において，環境音を音の種類ごとに分類して音響モデルを構築しその音響モデルにより環境音を識別する手法が用いられてきた.従来法では，非日常音に対しても日常音と同様に個々に音響モデルを構築している.しかしながら，非日常音は，観測可能なサンプル数が少ないため音響モデルの学習が不十分だという問題と類似音の識別が困難であるという問題が存在する.また，従来法では残響の存在しない音（ドライソース）を学習環境音として用いていたため，残響下の環境音を頑健に識別することが困難であった.そこで本研究では非日常音を高精度に識別するためにマルチステージ非日常音識別法を，残響下の環境音を高精度に識別するために模擬インパルス応答を用いた残響マルチコンディションモデルを提案する.