メルケプストラムを用いた深層ニューラルネットワークによる室内環境音識別の検討

摘要

社会の高齢化に伴い，一人暮らし高齢者による家庭内事故の増加や孤独死が深刻な問題となっている．そのため，ビデオカメラを用いた高齢者見守りサービスや安否確認システムが提案されている．しかし，このようなシステムでは暗所や死角における異常事態の検出が困難である．この問題を解決する方法として，日常生活で発生する環境音から周囲の状況を特定する環境音識別が注目されている．従来の環境音識別では，音響特徴量にメル周波数ケプストラム係数（MFCC），モデル化に隠れマルコフモデル（HMM）を利用していた．しかし，室内環境下で発生した環境音は残響等の影響を受けて音響的特徴が変化するため，十分な識別性能が得られない問題がある．そのため，表現学習から得られる残響等の外的要因に影響されない本質的な特徴を識別に用いることで，更なる識別精度の改善が見込まれる．そこで本研究では，深層ニューラルネットワーク（DNN）により表現学習を行い，学習済みDNNを音響モデルとして用いる環境音識別法を提案する．評価実験により従来法と提案法の識別性能を比較した結果，提案法の有効性を確認した．