機械学習を用いた歩行音による歩行動作の予測の研究～高齢者の転倒予測システムを目指して

摘要

超高齢社会の進展とともに，独居高齢者が增加している.また，高齢者の家庭内及び家庭外事故も増加し，家庭内事故におけるおよそ22%が転倒による事故となっている.著者らは，これを改善することを目的に，高齢者の歩行音を用いて歩行動作の予測をし，転倒を未然に防ぐ歩行音識別手法を検討している.本研究は，転倒に至る前段階として高齢者がすり足で歩く傾向にあることに着目する.通常の歩行とすり足とでは歩行音の音響的特徴が大きく異なることを利用し，ニューラルネットワークを用いて両者を識別したうえで，すり足が検出された場合に，高齢者に警告もしくは，注意喚起を与えることで転倒を防止するものである.フローリングの床を前提とし，裸足，スリッパ，靴下による，正常の歩行音，正常とすり足の中間の歩行音，すり足の歩行音を収録し，音量の正規化と標準正規分布による正規化の有無をパラメータとして識別実験を行った結果，「音量の正規化有，標準正規分布有」を行うことにより認識率がおよそ10%向上することを確認した.このことから音量の正規化も標準正規分布も両方とも効果が得られることが考えられる.