[S05A-02] Study of Detecting Breaking Sounds of Structural Members by Using Machine Learning
Keywords:Neural Network, Machine Learning, Breaking sound
本研究の目的は，地震で被災した構造物の部材破壊音を検出するためのニューラルネットワークモデルを開発することである．本研究では，本学の実験室内で計測した木材破壊音やその他の音から音響特徴量メル周波数ケプストラム係数を計算し，それを基にして作成したデータセットをニューラルネットワークで2値分類する．入力特徴量を2パターン用意し，どちらの特徴量が破壊音検出の可能性を有しているか検証した．さらに，それらを用いて本研究で使用した3層のニューラルネットワークのモデルの汎化性能をk分割交差検証で確認している．また，このデータセットを学習済みのニューラルネットワークが，別条件で計測した木材の破壊音に対して，どのように判別するかを確認することで，データセットの有効性を検証した．