機械学習技術を用いた各種室内アラーム音の識別に関する研究

私たちの身の回りには火災報知器やガス漏れ報知器など、様々なアラーム音が存在し、私たちは耳でそれらの音を聞き、危険を察知して素早く身の安全の確保ができます。しかし、先天的に聴覚に障がいを持っていたり、事故や加齢などにより聴力が低下してしまった方は、それは困難であり危険への対処が遅れてしまう恐れがあります。人工知能の一つである機械学習という技術を用いることで、何のアラーム音が鳴っているのかを人の代わりにコンピュータに識別してもらおうと考え、研究を行いました。コンピュータで識別した結果をスマートフォンや腕時計などに無線で送信し、視覚的な変化やバイブレーションなどの、音以外の方法でユーザに危険を通知するシステムなどへの応用を進めています。

ガス漏れ、来客ベルなど音によって人に通知する装置は多々ある。聴覚に障がいのある人や耳が遠くなった人に向けて、音ではなく光などで通知する装置があるが、個別の装置であるとともに特殊な機器として高価である。本研究では、機械学習の技術をベースに室内の各種アラーム音を一元的に識別し、ユーザの端末にその発生を報知するシステムについて検討している。

1. 事前に各種アラーム音を学習する（学習済モデルを作成する）。　
2. それをマイコンに格納し、実際の各種アラーム音が発生したとき、それを識別する。
3. 識別結果をユーザのスマホに送信する（Bluetoothと呼ばれる室内の距離でつながる通信）。
4. スマホは、受信すると振動でユーザに伝えるとともに、アラームの音源を画面に表示。