こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「SARデータで洪水状況を把握」を扱いました。

今回は、中国のSchool of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical UniversityのS. Shenらが2020年1月に発表した「船舶の種類を音響で分類」に関する論文を扱っていきます。船舶の分類を画像ではなく音響で行うのは目新しいですね。

もくじ
1章　海中の音から船舶を分類する上での課題
2章　ハイドロフォン信号から船の種類を識別
2.1　研究目的
2.2　研究手法
2.2.1　データ
2.2.2　モデル
2.2.3　時間畳み込み層
2.2.4　時間周波数変換層
2.2.5　聴覚中枢モデル
2.3　研究結果
2.3.1　提案手法と他の手法との比較
2.3.2　テストデータでの提案手法の混同行列
2.3.3　操作条件が性能に与える影響

■前回の記事：【vol.12】SARデータで洪水状況を把握

1章
海中の音から船舶を分類する上での課題

海洋の音響環境は、特に沿岸海域では人間活動の影響を大きく受けており、海洋における騒音レベルの増加は、海運業の拡大に伴う世界貿易の拡大と相関しています。

ノイズを用いて船型分類することができれば、水中の音を記録できるハイドロフォンが配置されている場所周辺では、船舶の騒音を監視するのに役立てることが可能です。既存のハイドロフォンは、水中音響信号を測定するだけでしたが、ノイズで船を分類できれば特定の水中音響イベントを検出した場合にアラートを送信することができるスマートハイドロフォンの開発も可能です。

しかし、船舶の放射騒音による船型の自動認識は、騒音発生の複雑なメカニズムの影響を受けるだけでなく、複雑な水中音伝搬路の影響も受けてしまうという問題点があります。

そこで中国のS. Shenらは、ディープラーニングを用いてノイズから船を分類することを試みました。

2章
ハイドロフォン信号から船の種類を識別

まずはS. Shenらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。