第５部門①

[2E01-05-03] CNNによる木材破壊音検出のためのデータ拡張手法の検討

*小野 真由子¹、竹森 司¹、佐伯 昌之¹ (1. 東京理科大学)

キーワード：畳み込みニューラルネットワーク、木材破壊音、データ拡張

本研究の目的は，CNNによる木材破壊音検知精度を向上させるための，適切なデータ拡張手法を検討することである．そのために，データ拡張手法として時間伸縮およびノイズ付加の手法を検討した．その結果，これ等のデータ拡張手法は，学習データとテストデータが同じ録音環境である場合には有効であり，精度を向上させることが分かった．一方で，学習データとテストデータが異なる環境で採取されている場合，十分に精度を向上させることができず，様々な環境で録音したデータを学習に含める必要があることが分かった．