異なる収録環境で検出可能な少数の音響特徴量を用いる豚くしゃみの自動検出

DOI Web Site
  • 味藤 未冴来
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻
  • 青木 拓也
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻
  • 川岸 卓司
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻
  • 水谷 孝一
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻 筑波大学・システム情報系・知能機能工学域
  • 善甫 啓一
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻 筑波大学・システム情報系・知能機能工学域
  • 若槻 尚斗
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻 筑波大学・システム情報系・知能機能工学域
  • 前田 祐佳
    筑波大学・大学院システム情報工学研究科・知能機能システム専攻 筑波大学・システム情報系・知能機能工学域
  • 竹前 喜洋
    国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 動物衛生研究部門
  • 西藤 岳彦
    国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 動物衛生研究部門

書誌事項

タイトル別名
  • Automatic Detection of Pig Sneeze Using a Small Size Acoustic Features Detectable in a Different Recording Environment
  • コトナル シュウロク カンキョウ デ ケンシュツ カノウ ナ ショウスウ ノ オンキョウ トクチョウリョウ オ モチイル ブタ クシャミ ノ ジドウ ケンシュツ

この論文をさがす

説明

豚インフルインザの初期症状として，豚のくしゃみが増加する。感染豚特有のくしゃみ多数収集は困難であるため，くしゃみ分類器は少数の音響特徴量を利用することが望まれるが，従来法の分類性能は F 値60％程度で留まり，異なる環境・音響特徴量との性能比較がされていない。本稿の目的は，収録環境に依存しにくく，少数の音響特徴量を用いる高性能なくしゃみ音分類器の構築である。まず，複数種類の豚インフルエンザ感染時の豚の動画像・音信号を，複数位置で約2週間収録し，音信号から定めた検出基準のもとで音響イベントを74533サンプル自動検出した。音響イベントの一部に対し，動画像を併用しながらラベル割当てを施し，くしゃみ144サンプルを含む音響イベントを収集した。音響イベントから様々な音響特徴量を抽出し，Support Vector Machine に基づく分類器を構築して，分類性能を比較評価した。結果として，Mel Frequency Cepstral Coefficients およびスペクトルの立ち上がりの鋭さを表現した特徴量，低周波帯の周波数変動を表現した特徴量を併用した場合，従来法より大幅に高い F 値92.8％でくしゃみ分類を可能とした。さらに，学習済分類器を用いることで，3764 サンプルのくしゃみ音の検出を可能とした。これらにより，少数の音響特徴量を用いた，収録環境に依存しにくいくしゃみ自動判別器が構築された。

収録刊行物

  • 農業施設

    農業施設 50 (4), 146-157, 2019

    農業施設学会

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ