Announcement of Press Release
（Japanese Only）
AIを利用した音声分析技術でシカの行動実態に迫る
2024.11.13記者発表 https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/4646
東京大学 生産技術研究所の沖 一雄 特任教授（兼：京都先端科学大学 工学部・教授）と、京都先端科学大学 工学部のサレム イブラヒム サレム 講師らによる研究グループは、シカの鳴き声を録音したデータに音響異常検出技術を導入し、機械学習させることで、高精度にシカの行動を観測する手法を開発しました。
環境計測において、音響記録は時空間モニタリングにかかせない方法ですが、ホワイトノイズや無関係な音が含まれている膨大な録音データから、シカの鳴き声のような特定の音だけを抽出する実用的な方法はありませんでした。本研究は、シカの鳴き声が含まれる長時間の録音データから異常を検出し、細分化する技術を導入し、特定の音響データのみを抽出・分析する新しい手法を確立することで、従来の手法に比べて機械学習効率の大幅な向上を実現しました。この新しい手法は、生態学的研究における高度な機械学習技術の方法論とその応用の両方において大きく貢献しています。
関連情報 / Reference
論文 / Papers
- Salem Ibrahim Salem, Sakae Shirayama, Sho Shimazaki, Kazuo Oki, Ensemble deep learning and anomaly detection framework for automatic audio classification: Insights into deer vocalizations, Ecological Informatics, Volume 84, 2024, 102883, ISSN 1574-9541,
https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102883
メディア掲載
2021.01.28 Press Release
