異常検出のための屋内生活音の特徴量に関する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-123

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): A Study on Feature Vector of Indoor Activity Sound for Detecting Abnormality in Daily Life

著者名: 髙田 鳴(秋田大学),入江 健悟(秋田大学),田中 元志(秋田大学)

著者名(英語): Naru Takata(Akita University),Kengo Irie(Akita University),Motoshi Tanaka(Akita University)

キーワード: 生活活動音,広帯域周波数解析,異常検出,確率モデル,発生確率

要約(日本語): 独居生活者を対象とし，屋内生活活動音の発生確率に着目した異常（事故など）検出方法を検討している。発生確率を求めるための特徴量として，広周波数帯域で録音した音の周波数スペクトル（帯域80 kHz）を15個のサブバンドに分割し，各バンド内の合計電力を求めた（Case A）。また，12次MFCCs（Case B），それらを組合せた場合（Case C）での発生確率を各々求め，異常検出について比較した。異常を模擬した音として，転倒後数分間動かない場合10音と悲鳴後に活動がある場合4音を用意した。試験数が少ないが，Case Aの成績がよく，広帯域周波数解析から求めた特徴量を用いるとよい可能性が示された。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 350 Kバイト