猛禽類調査の高度化・効率化を目指した鳴き声による種の自動判別：ニューラルネットワークとノイズリダクションによる精度向上

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タイトル別名
  • AUTOMATIC IDENTIFICATION OF SPECIES FOR ADVANCED AND EFFICIENT RAPTOR SURVEYS: IMPROVING ACCURACY BY NEURAL NETWORKS AND NOISE REDUCTION

抄録

<p>　全国の開発事業に伴う環境影響評価や自然環境調査では，猛禽類等の生息状況調査が行われている．猛禽類調査では一般的に，現地での目視調査によって行動域や営巣地などを明らかにする．しかし，調査者が山林に立ち入ることで猛禽類が警戒したり，調査に多くの人手が必要となるため，効率的な調査技術の開発が求められている．本研究では，音声による5種の猛禽類（ミサゴ，ハチクマ，オオタカ，サシバ，ノスリ）および希少種のミゾゴイの種判別技術の開発を目的に，各種の営巣林近くで記録した音声データにノイズリダクション処理を行い，深層ニューラルネットワーク（DNN）による音声解析を実施した．その結果，6種のうち5種で90%以上の判別精度を実現できた一方で，環境音との誤判別も見られるなど，更なる精度向上に向けた技術的課題も示された．</p>

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参考文献 (11)*注記

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