口2022-0009

発表題目	Study on sound source localization inside a structure using a domain transfer model for real-world adaption of a trained model
発表者名	○喜多 俊輔、他
発表会名	The 51st International Congress and Exposition on Noise Control Engineering
発表日	2022/8/21

概要

本研究では、構造物内部の音源位置推定手法において、シミュレーションで学習した音源探査モデルを実データに適応させる方法を提案する。音源探査モデルは、ディープニューラルネットワークもしくは畳み込みニューラルネットワークで構成され、構造物の外表面で加速度センサによって測定された周波数スペクトルから、音源位置を推定する。提案手法では、学習済みモデルの音源位置推定性能を向上させるために、実データを擬似的なシミュレーションデータに変換するドメイン変換モデルを利用する。ドメイン変換モデルは、オートエンコーダまたは深層畳み込みオートエンコーダから構築され、実データからシミュレーションデータへデータを変換する。実データの一部を半教師付きデータとして、両モデルの性能を評価した。深層畳み込みオートエンコーダを用いる手法は、統計的検出力を超える探査精度を達成した。