K-§MART SEEDS集AIを用いた野鳥の音声認識と自然災害予測への応用
AIを用いたいびき音の音響解析と医療への応用
概要
AIを用いた音の認識に関する研究を行っています．特に野鳥の鳴声とヒトのいびき音を扱っています．野鳥の音声認識は生態調査の自動化および自然災害予測への展開を検討しており，いびき音は睡眠時無呼吸症候群の重症度推定などへの応用を検討しております．
- 従来技術
- AIを用いた野鳥の音声認識といびき音から睡眠時無呼吸症候群を重症度推定する技術は実用化には至っておりません．また，野鳥の音声から自然災害を予測する研究は行われていません．
- 優位性
- AIを用いて，音の特徴のみから野鳥の生態記録を作成したり，睡眠時無呼吸の重症度推定を行うため，特殊なセンサを必要とせずシステムの構成が単純で安価に実現できます．
特徴
AIの音声認識は，短時間の音響特徴を抽出しその時間変化を図示したスペクトログラム（声紋）で表すことにより，画像認識におけるDeep Learning手法を適用することが可能となります．現在，野鳥の鳴声やヒトのいびき音の音響特徴に適したDeep Learningのアーキテクチャを検討・構築しております．いびきの研究については，(独)国立病院機構函館病院の協力をいただいております．また，数年に渡って野鳥の鳴声の音響特徴をデータとして取得することで，地震等の自然災害が発生する前の予兆を知ることができる可能性もあり，自然災害予測手法として期待できます．呼吸様式の違いによるいびき音の音響特徴の差異の明確化と機械学習による認識
Deep Learning手法を用いたMRI画像からの重症睡眠時無呼吸症の自動判別
- 実用化イメージ・想定される用途
- ・野鳥の収録音声データから種別と個体数を自動推定するソフトウェア
・地震発生前に出現する野鳥の音響特徴の異常値を検出し警告するAIプログラム
・いびき音のデータから睡眠時無呼吸症候群の重症度を自動推定するソフトウェア
- 実用化に向けた課題
- ・AIの学習に必要な十分な量の音データの収集とアノテーション
・Deep Learning手法の最適なアーキテクチャ
研究者紹介
三上 剛（みかみ つよし）researchmap
苫小牧工業高等専門学校 創造工学科（情報科学・工学系） 教授
研究者からのメッセージ
本技術は音に関するものであれば，野鳥の音声やいびき音以外にも適用できる可能性があり，汎用性が高いと考えます．
- 研究キーワード
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音響解析
Deep Learning
機械学習
生体信号処理
- 知的財産権
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