非破壊評価

[I-198] Comparison of NN and SVM in detecting breaking sounds of structural members

*和泉田 健夫¹、佐伯 昌之¹ (1. 東京理科大学)

Keywords:Mel Frequency Cepstrum Coefficients, Breaking Sound, Machine Learning

本研究の最終目的は，地震時において構造部材が破壊したかどうかを自動判定するシステムを開発することである．近年，機械学習の再燃により音声認識技術の発展が目覚ましい．また，地震災害に関しては，地震観測データの収集を目的として，スマートフォンを用いた揺れの観測技術の開発も行われている．本研究では，スマートフォンに搭載されているような安価なマイクで構造部材の破壊音を検出することを目的とし，そのための基礎的な検討を行う．
そのために，構造部材として木材に着目し，木材の破壊音検知のためのモデルについて検討を行った．NN とSVM では，同じ学習データセットに対しての認識精度がNN の方が高かった．