(57)【要約】【課題】  交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置、コンピュータを交通音識別装置として機能させるための交通音判定プログラム、記録媒体および交通音判定方法を提供する。【解決手段】  交通音の種類を判定するためのＬ個のニューラルネットワーク（２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌ）と、Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路（２１０）とを備え、学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定（Ｓ２６４）を行う。【選択図】        図２
2006154961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音識別装置であって、
前記交通音のパワースペクトルを演算する演算回路と、
前記演算回路により演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するサブバンド回路と、
前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて前記交通音の種類を判定するための第１番目から第Ｌ（自然数）番目まで予め順序付けられたＬ個のニューラルネットワークと、
前記Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、
前記学習回路は、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択する処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、前記Ｌ個のニューラルネットワークで順次学習させる学習処理を行ない、
前記学習されたＬ個のニューラルネットワークの各々は、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力し、
前記学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、前記交通音の種類の判定を行うための判定回路をさらに備える、交通音識別装置。
【請求項２】
前記学習回路が前記Ｌ個のニューラルネットワークに学習させる時には、学習の判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、
前記Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、
前記判定回路が前記交通音の判定を行う場合は、判定する交通音が前記Ｑ個のグループのどのグループに属するかを判定する、請求項１に記載の交通音識別装置。
【請求項３】
収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音識別装置であって、
前記交通音のパワースペクトルを演算する演算回路と、
前記演算回路により演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するサブバンド回路と、
前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて前記交通音の種類を判定するための第１番目から第Ｌ（自然数）番目まで予め順序付けられたＬ個のニューラルネットワークと、
前記Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、
前記学習回路は、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、前記Ｌ個のニューラルネットワークで順次学習させる学習処理を行ない、
前記学習回路は、前記データ選択処理では、前記Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、前記Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークの学習処理で学習が困難であった交通音データを優先的に選択し、
前記学習されたＬ個のニューラルネットワークの各々は、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力し、
前記学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、前記交通音の種類の判定を行うための判定回路をさらに備える、交通音識別装置。
【請求項４】
前記学習回路が前記Ｌ個のニューラルネットワークに学習させる時には、学習の判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、
前記Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、
前記判定回路が前記交通音の判定を行う場合は、判定する交通音が前記Ｑ個のグループのどのグループに属するかを判定する、請求項３に記載の交通音識別装置。
【請求項５】
交通音を収集するためのマイクを備えるコンピュータで実行される交通音判定プログラムであって、
前記交通音のパワースペクトルを演算するステップと、
前記演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するステップと、
学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップと、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力させるステップと、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、前記交通音の種類の判定を行うステップとをコンピュータに実行させる、交通音判定プログラム。
【請求項６】
交通音を収集するためのマイクを備えるコンピュータで実行される交通音判定プログラムであって、
前記交通音のパワースペクトルを演算するステップと、
前記演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するステップと、
学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップと、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力させるステップと、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、前記交通音の種類の判定を行うステップとをコンピュータに実行させ、
前記データ選択処理では、前記Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、前記Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークで学習が困難であった交通音データを優先的に選択するステップをさらにコンピュータに実行させる、交通音判定プログラム。
【請求項７】
学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップでは、判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、
前記Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、
前記交通音の種類の判定を行うステップでは、判定する交通音が前記Ｑ個のグループのどのグループに属するかを判定する、請求項５または請求項６に記載の交通音判定プログラム。
【請求項８】
請求項５、請求項６および請求項７のいずれかに記載の交通音判定プログラムを記録した、記録媒体。
【請求項９】
収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音判定方法であって、
前記交通音のパワースペクトルを演算する工程と、
前記演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割する工程と、
学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程と、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力させる工程と、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、前記交通音の種類の判定を行う工程とを含む、交通音判定方法。
【請求項１０】
収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音判定方法であって、
前記交通音のパワースペクトルを演算する工程と、
前記演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割する工程と、
学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程と、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、前記交通音の種類の判定結果を出力させる工程と、
前記学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、前記交通音の種類の判定を行う工程とを含み、
前記データ選択処理では、前記Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、前記Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークで学習が困難であった交通音データを優先的に選択する、交通音判定方法。
【請求項１１】
学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程では、判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、
前記Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、
前記交通音の種類の判定を行う工程では、判定する交通音が前記Ｑ個のグループのどのグループに属するかを判定する、請求項９または請求項１０に記載の交通音判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通音識別装置、コンピュータを交通音識別装置として機能させるための交通音判定プログラム、記録媒体および交通音判定方法に関し、特に、交通音の種類を判定する交通音識別装置、コンピュータを交通音識別装置として機能させるための交通音判定プログラム、記録媒体および交通音判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通安全を確保し、事故を減少させるためには、事故発生を早期検出し通報するシステムによって二次災害を防止したり、事故の事後処理の早期解決を図るとともに、事故発生のメカニズムを解析することが不可欠である。
【０００３】
事故発生のメカニズムを解析するためには、事故やニアミス事象の検出を行なうことが必要であり、事故などによる衝突音や急ブレーキ音などの交通音に基づき事故などを検出することが行なわれている。
【０００４】
しかし、交通音には、事故が発生したときの事故音と似たような特徴を示す音がたくさんある。当該音には、たとえば、大型車の荷台の雑音や工事作業中に発生する金属音などがある。そのため、事故音と、事故音以外の音（以下においては、非事故音とも称する）との識別は、非常に困難である。
【０００５】
そこで、ニューラルネットワークを用いて、事故音の正確な識別を行なう技術が特開２０００−２７５０９６号公報（特許文献１）および特開２００１−３３３０４号公報（特許文献２）に開示されている。
【特許文献１】特開２０００−２７５０９６号公報
【特許文献２】特開２００１−３３３０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特開２０００−２７５０９６号公報（特許文献１）および特開２００１−３３３０４号公報（特許文献２）に開示されている技術では、交通音を識別するためのニューラルネットワークの出力値が、“０”，“１”などといった整数の組み合わせでないと、交通音の正確な識別はできない。
【０００７】
一般に、識別の非常に困難な交通音のデータが入力されたニューラルネットワークの出力層からの出力値は、当該ニューラルネットワークが十分に学習されていたとしても、整数ではなく、小数になることが多い。したがって、特開２０００−２７５０９６号公報（特許文献１）および特開２００１−３３３０４号公報（特許文献２）に開示されている技術では、ニューラルネットワークの出力層からの出力値が小数であれば、交通音を正確に識別できる可能性は低くなる。
【０００８】
また、特開２０００−２７５０９６号公報（特許文献１）および特開２００１−３３３０４号公報（特許文献２）に開示されている技術では、ニューラルネットワークを１つしか使用していないため、ニューラルネットワークの出力層からの出力値が“０”および“１”の中間の小数（たとえば、０．４）であると、結果がなしとなり、交通音の識別がさらに困難となる。
【０００９】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、本発明の目的の一つは、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置を提供することである。
【００１０】
本発明の他の目的は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための交通音判定プログラムを提供することである。
【００１１】
本発明のさらに他の目的は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための交通音判定プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【００１２】
本発明のさらに他の目的は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上述の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音識別装置であって、交通音識別装置は、交通音のパワースペクトルを演算する演算回路と、演算回路により演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するサブバンド回路と、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて交通音の種類を判定するための第１番目から第Ｌ（自然数）番目まで予め順序付けられたＬ個のニューラルネットワークと、Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、学習回路は、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択する処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、Ｌ個のニューラルネットワークで順次学習させる学習処理を行ない、学習されたＬ個のニューラルネットワークの各々は、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力し、交通音識別装置は、学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うための判定回路をさらに備える。
【００１４】
好ましくは、学習回路がＬ個のニューラルネットワークに学習させる時には、学習の判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、判定回路が交通音の判定を行う場合は、判定する交通音がＱ個のグループのどのグループに属するかを判定する。
【００１５】
この発明の他の局面に従うと、収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音識別装置であって、交通音識別装置は、交通音のパワースペクトルを演算する演算回路と、演算回路により演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するサブバンド回路と、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて交通音の種類を判定するための第１番目から第Ｌ（自然数）番目まで予め順序付けられたＬ個のニューラルネットワークと、Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、学習回路は、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、Ｌ個のニューラルネットワークで順次学習させる学習処理を行ない、学習回路は、データ選択処理では、Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークの学習処理で学習が困難であった交通音データを優先的に選択し、学習されたＬ個のニューラルネットワークの各々は、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力し、交通音識別装置は、学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うための判定回路をさらに備える。
【００１６】
好ましくは、学習回路がＬ個のニューラルネットワークに学習させる時には、学習の判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、判定回路が交通音の判定を行う場合は、判定する交通音がＱ個のグループのどのグループに属するかを判定する。
【００１７】
この発明の他の局面に従うと、交通音を収集するためのマイクを備えるコンピュータで実行される交通音判定プログラムであって、交通音判定プログラムは、交通音のパワースペクトルを演算するステップと、演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するステップと、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップと、学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力させるステップと、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うステップとをコンピュータに実行させる。
【００１８】
この発明の他の局面に従うと、交通音を収集するためのマイクを備えるコンピュータで実行される交通音判定プログラムであって、交通音判定プログラムは、交通音のパワースペクトルを演算するステップと、演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割するステップと、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップと、学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力させるステップと、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うステップとをコンピュータに実行させ、交通音判定プログラムは、データ選択処理では、Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークで学習が困難であった交通音データを優先的に選択するステップをさらにコンピュータに実行させる。
【００１９】
好ましくは、学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成するステップでは、判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、交通音の種類の判定を行うステップでは、判定する交通音がＱ個のグループのどのグループに属するかを判定する。
【００２０】
この発明のさらに他の局面に従うと、記録媒体は、交通音判定プログラムを記録した媒体である。
【００２１】
この発明の他の局面に従うと、収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音判定方法であって、交通音判定方法は、交通音のパワースペクトルを演算する工程と、演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割する工程と、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程と、学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力させる工程と、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行う工程とを含む。
【００２２】
この発明の他の局面に従うと、収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう交通音判定方法であって、交通音判定方法は、交通音のパワースペクトルを演算する工程と、演算されたパワースペクトルを複数のサブバンドに分割する工程と、学習用のＮ（自然数）個の交通音データから重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択するデータ選択処理をＬ回行なうことで、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程と、学習させたＬ個のニューラルネットワークの各々に、複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルに基づいて、交通音の種類の判定結果を出力させる工程と、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行う工程とを含み、データ選択処理では、Ｌ個のうちの第（ｋ＋１）（ｋ：Ｌより小さい自然数）番目のニューラルネットワークの学習処理を行なう場合、Ｌ個のうちの第ｋ番目のニューラルネットワークで学習が困難であった交通音データを優先的に選択する。
【００２３】
好ましくは、学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成する工程では、判定に使用する交通音の種類をＭ（自然数）個とし、Ｍ個の交通音は、Ｑ個（Ｍより小さい自然数）のグループに分けられており、交通音の種類の判定を行う工程では、判定する交通音がＱ個のグループのどのグループに属するかを判定する。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係る交通音識別装置は、交通音の種類を判定するためのＬ個のニューラルネットワークと、Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００２５】
したがって、複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置を提供することが可能となる。
【００２６】
また、本発明に係る交通音識別装置は、交通音の種類を判定するためのＬ個のニューラルネットワークと、Ｌ個のニューラルネットワークを学習させるための学習回路とを備え、学習されたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力されたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００２７】
したがって、複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置を提供することが可能となる。
【００２８】
本発明に係る交通音判定プログラムは、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００２９】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための交通音判定プログラムを提供することが可能となる。
【００３０】
本発明に係る交通音判定プログラムは、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００３１】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための交通音判定プログラムを提供することが可能となる。
【００３２】
本発明に係る記録媒体は、交通音判定プログラムを記録する。交通音判定プログラムは、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００３３】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための記録媒体を提供することが可能となる。
【００３４】
また、本発明に係る記録媒体は、交通音判定プログラムを記録する。交通音判定プログラムは、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００３５】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音識別装置として、コンピュータを機能させるための記録媒体を提供することが可能となる。
【００３６】
本発明に係る交通音判定方法は、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００３７】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の多数決に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音判定方法を提供することが可能となる。
【００３８】
また、本発明に係る交通音判定方法は、Ｌ組の学習データを順次生成して、順次生成された学習データを順次学習させたＬ個のニューラルネットワークを順次構成し、学習させたＬ個のニューラルネットワークからそれぞれ出力させたＬ個の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行う。
【００３９】
したがって、学習させた複数のニューラルネットワークからそれぞれ出力された複数の判定結果の重み付け演算に基づいて、交通音の種類の判定を行うので、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができる交通音判定方法を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００４１】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本実施の形態における交通音識別装置１０００の構成を示すブロック図である。
【００４２】
図１を参照して、交通音識別装置１０００は、マイク１００と、音圧演算回路１１０と、パワースペクトル演算回路１２０と、サブバンド演算回路１３０と、ニューラルネットワーク部２００とを備える。
【００４３】
マイク１００は、道路付近（たとえば、交差点付近）における交通音を収集する機能を有する。音圧演算回路１１０は、マイク１００により収集された交通音の音圧値を測定し、所定の演算処理を行なう。パワースペクトル演算回路１２０は、音圧演算回路１１０により演算処理された音圧値に基づきパワースペクトルを演算する。サブバンド演算回路１３０は、パワースペクトル演算回路１２０により演算されたパワースペクトルを複数の周波数帯域（サブバンド）に分割する。ニューラルネットワーク部２００は、サブバンド演算回路１３０により複数のサブバンドに分割されたパワースペクトルのデータに基づいて、交通音の種類を判定し、当該判定結果を出力する。
【００４４】
図２は、本実施の形態におけるニューラルネットワーク部２００の内部構成を示した図である。
【００４５】
図２を参照して、ニューラルネットワーク部２００は、第１番目から第Ｌ（自然巣）番目まで予め順序付けられたニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌを含む。以下においては、ニューラルネットワークを単に“ＮＮ”とも記載する。
【００４６】
図３は、本実施の形態におけるニューラルネットワーク２００．１の詳細な内部構成を示した図である。
【００４７】
図３を参照して、ニューラルネットワーク２００．１は、入力層２００．１Ａ、隠れ層２００．１Ｂ、出力層２００．１Ｃを有する。
【００４８】
入力層２００．１Ａは複数の入力ユニットを有する。なお、「ユニット」とは、人間の脳の神経細胞素子である「ニューロン」をモデル化したものである。複数の入力ユニットには、複数のデータがそれぞれ入力される。本実施の形態では、入力ユニットの数は、一例として、３２個であるとする。なお、入力ユニットの数は、３２個に限定されることなく、任意の数であってよい。
【００４９】
隠れ層２００．１Ｂは複数の隠れユニットを有する。
【００５０】
出力層２００．１Ｃは複数の出力ユニットを有する。
【００５１】
複数の入力ユニットと、複数の隠れユニットとは、互いに結合される。また、複数の隠れユニットと、複数の出力ユニットとは、互いに結合される。複数の出力ユニットからは、ニューラルネットワーク２００．１による複数の結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃが、それぞれ出力される。複数の結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃは、第１番目〜第ｃ番目まで予め順序付けられている。なお、複数の結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃを総括的に判定結果とも称する。
【００５２】
結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃは、それぞれ、複数種類の交通音と対応づけられている。結果データＯＴ１は、たとえば、「衝突音」に対応づけられている。
【００５３】
なお、図２のニューラルネットワーク２００．２，・・・，２００．Ｌの各々も、図３のニューラルネットワーク２００．１と同様な構成および機能を有する。
【００５４】
再び、図１を参照して、交通音識別装置１０００は、さらに、学習回路２１０と、判定回路２５０とを備える。
【００５５】
学習回路２１０は、ニューラルネットワーク部２００から出力された複数の判定結果に基づいて、ニューラルネットワーク部２００内のニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌに、教師データＴＤ１，ＴＤ２，・・・，ＴＤＬをそれぞれ入力させることで、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌを学習させる。なお、複数のニューラルネットワークに学習させる処理を集団学習処理とも称する。集団学習処理は、学習回路２１０によって行なわれる。
【００５６】
判定回路２５０は、ニューラルネットワーク部２００から出力された複数の判定結果に基づいて、交通音の種類が何であるかを判定し、当該判定された交通音を特定するための結果データＲＴを出力する。
【００５７】
次に、複数のニューラルネットワークを学習させ、当該学習させた複数のニューラルネットワークを使用して、入力データの判定を行なう手法について説明する。当該手法の代表的なものとしては、バギングと、アダブーストとがある。
【００５８】
本実施の形態では、バギングの集団学習処理（以下においては、バギング集団学習処理とも称する）について説明する。
【００５９】
バギング集団学習処理では、たとえば、Ｎ個の交通音データからなる学習セットＳを利用する。以下においては、学習セットＳを学習データとも称する。学習セットＳは、次の（１）式によって表される。
【００６０】
【数１】
2006154961.tif 000003
【００６１】
（１）式のｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮは、入力ベクトルを表す。ｙｉは、入力ベクトルｘｉのカテゴリラベルを表す。本実施の形態において、入力ベクトルｘｉは、３２個のデータを示す。なお、入力ベクトルｘｉの示すデータの個数は、３２個に限定されることなく、任意であってよい。また、本実施の形態において、カテゴリラベルｙｉは、整数であるとする。たとえば、カテゴリラベルｙｉが、“２”なら、第２番目の結果データＯＴ２が、“１”となるように、ニューラルネットワークを学習させることになる。また、ｃは、カテゴリラベルまたは後述するグループの数を示す。
【００６２】
図４は、バギング集団学習処理の流れを示すフローチャートである。
【００６３】
図４を参照して、ステップＳ１００では、初期化処理が行なわれる。初期化処理では、学習させるニューラルネットワークの数、その他パラメータ等が設定される。また、ｋの初期値が、“１”に設定される。本実施の形態では、ニューラルネットワークの数は、Ｌ個であるとする。その後、ステップＳ１１０に進む。
【００６４】
ステップＳ１１０では、ｋ番目の学習セットＳｋの生成処理（以下においては、学習セット生成処理とも称する）が行なわれる。
【００６５】
図５は、学習セット生成処理を説明するための図である。
【００６６】
図５（Ａ）は、前述の（１）式を示す。
【００６７】
図５（Ｂ）、図５（Ｃ）および図５（Ｄ）は、学習セット生成処理により生成された学習セットＳ１、Ｓ２、ＳＬを示す。学習セットＳ１、Ｓ２、ＳＬは、Ｎ個の交通音データからなる学習セットＳ（学習データ）から、重複を妨げないで一定の確率（たとえば、１／Ｎ）でランダムにＮ個の交通音データを選択することによって生成される。
【００６８】
すなわち、生成された学習セットには、同じ交通音データが複数ある場合もある。また、生成された学習セットに含まれる交通音データは、全て同じ場合もある。また、生成された学習セットＳ１、Ｓ２、ＳＬの少なくとも２つが同じ場合もある。
【００６９】
再び図４を参照して、ステップＳ１１０において、ｋ番目の学習セットＳｋの生成処理が終了すると、ステップＳ１２０に進む。
【００７０】
ステップＳ１２０では、学習セットＳｋをｋ番目のニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク２００．１）で学習させるＮＮ学習処理が行なわれる。
【００７１】
このとき、ｋ＝１なので、学習処理では、図３のニューラルネットワーク２００．１の複数の入力ユニットに、学習セットＳ１の１番目の入力ベクトルｘ１（図５（Ｂ）参照）の値が入力される。
【００７２】
ニューラルネットワーク２００．１は、入力された値に対して出力する結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃと、学習セットＳ１の１番目のカテゴリラベルｙ１（図５（Ｂ）参照）とに基づいて、ニューラルネットワーク２００．１の各ユニット間の結合の重みを変化させる処理（以下においては、結合重み変化処理とも称する）を行なう。
【００７３】
具体的には、結合重み変化処理では、入力ベクトルｘ１に対応するカテゴリラベルと、入力ベクトルｘ１によりニューラルネットワークが出力したデータとの誤差の値を、各ユニット間の結合の重みに対して、フィードバックさせる。これにより、各ユニット間の結合の重みを変化させることができる。なお、この変化させる割合を「学習率」という。
【００７４】
次に、学習セットＳ１の２番目からＮ番目までの各入力ベクトルに対しても、前述と同様な処理を繰返すことで、ニューラルネットワーク２００．１を学習させる。その後、ステップＳ１３０に進む。
【００７５】
ステップＳ１３０では、ｋ番目のニューラルネットワーク（ニューラルネットワーク２００．１）を識別器の集団に追加する。ここで、識別器とは、ニューラルネットワークのことである。また、識別器の集団とは、後述する交通音の種類を判定させる処理において使用する学習済みのニューラルネットワークの集団のことである。なお、初めて、ステップＳ１３０の処理が行なわれる前の識別器の集団には、何も含まれていない。その後、ステップＳ１４０に進む。
【００７６】
ステップＳ１４０では、ｋが１インクリメントされる。その後、ステップＳ１５０の処理が行なわれる。
【００７７】
ステップＳ１５０では、ｋがＬより大きいか否かが判定される。ステップＳ１５０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ１１０に進む。
【００７８】
以上説明した、ステップＳ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０の処理が、ステップＳ１５０の条件を満たすまで繰り返されることにより、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌの全てが学習済みとなる。このとき、識別器の集団には、学習済みのニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌが含まれる。
【００７９】
そして、ステップＳ１５０において、ＹＥＳの場合、このバギング集団学習処理は終了する。
【００８０】
次に、バギングにおいて、収集した交通音の種類を判定させる処理（以下においては、バギング判定処理とも称する）について説明する。
【００８１】
図６は、バギング判定処理の流れを示すフローチャートである。
【００８２】
図７は、バギング判定処理を説明するための図である。
【００８３】
図７（Ａ）は、マイク１００から入力された交通音をグラフで表した図である。図７（Ａ）では、横軸が経過時間、縦軸が音圧値を表す。
【００８４】
次に、図１、図６、図７を参照して、バギング判定処理を説明する。
【００８５】
ステップＳ２００では、交通音収集処理が行なわれる。交通音収集処理では、マイク１００から交通音の収集が行なわれる。収集されたアナログデータとしての交通音は、音圧演算回路１１０が、４８ｋＨｚでサンプリングする。なお、サンプリング周波数は、４８ｋＨｚに限定されることなく、他の値であってもよい。
【００８６】
そして、音圧演算回路１１０は、４８ｋＨｚで連続してサンプリングした１０２４個のデータのある区間を１区間とし、当該１区間の音圧値の合計値を求める。以下においては、当該合計値を区間音圧値とも称する。図７（Ａ）では、区間Ｊ，Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎの各々が、前述の１区間に相当する。
【００８７】
次に、音圧演算回路１１０は、隣あう２つの区間（たとえば、区間Ｊおよび区間Ｋ）を第１の区間および第２の区間に設定する。ここで、第１の区間は、第２の区間よりも前の時間の区間（区間Ｊ）である。第２の区間は、第１の区間よりも後の時間の区間（区間Ｋ）である。
【００８８】
音圧演算回路１１０は、第２の区間の区間音圧値から第１の区間の区間音圧値を減算することで、第１および第２の区間の区間音圧値の差を求める処理を行なう。当該処理は、所定時間の経過毎に音圧演算回路１１０により行なわれる。すなわち、交通音の音圧値（図７（Ａ）の波形）は、音圧演算回路１１０により、常に監視される。その後、ステップＳ２１０に進む。
【００８９】
ステップＳ２１０では、所定レベル以上の交通音が発生したか否かが判定される処理（以下においては、大交通音判定処理とも称する）が行なわれる。
【００９０】
大交通音判定処理では、音圧演算回路１１０が、第１および第２の区間の区間音圧値の差が所定のしきい値より大きいか否かを判定する。
【００９１】
ステップＳ２１０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ２００に進む。一方、ステップＳ２１０において、ＹＥＳの場合、ステップＳ２２０に進む。
【００９２】
ステップＳ２２０では、パワースペクトル演算処理が行なわれる。
【００９３】
パワースペクトル演算処理では、パワースペクトル演算回路１２０が、音圧演算回路１１０により設定された第２の区間と、第２の区間（区間Ｋ）から連続する３つの区間（区間Ｌ，Ｍ，Ｎ）とに対し、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）演算処理を行なう。
【００９４】
図７（Ｂ）、図７（Ｃ）、図７（Ｄ）および図７（Ｅ）は、パワースペクトル演算回路１２０が、それぞれ、区間Ｋ、区間Ｌ、区間Ｍ、区間Ｍおよび区間Ｎの波形をＦＦＴ演算処理することによって得られたパワースペクトルである。
【００９５】
そして、パワースペクトル演算回路１２０は、区間Ｋ、区間Ｌ、区間Ｍおよび区間Ｎを、それぞれＦＦＴ処理することによって得られたグラフを合成する。
【００９６】
図７（Ｆ）は、パワースペクトル演算回路１２０により合成された波形を示す図である。パワースペクトル演算回路１２０は、合成された波形の各周波数における最大値に基づいて合成波形を生成する。合成波形は、図７（Ｆ）の太線の波形となる。その後、ステップＳ２３０に進む。
【００９７】
ステップＳ２３０では、サブバンド演算処理が行なわれる。
【００９８】
サブバンド演算処理では、生成された合成波形に対し、各々が異なり、連続した複数の周波数帯域（たとえば、１ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ）の各々に含まれるパワースペクトルの平均値が、サブバンド演算回路１３０により演算される。これにより、パワースペクトルが複数の周波数帯域（サブバンド）に分割される。以下においては、各サブバンドに対応する平均値を、特徴データと称する。本実施の形態における特徴データの数は５１２個であるとする。なお、特徴データの数は、５１２個に限定されない。その後、ステップＳ２４０に進む。
【００９９】
ステップＳ２４０では、平均化演算処理が行なわれる。特徴データの数が５１２個だとニューラルネットワークの入力データ数としては大きいので、平均化演算処理では、サブバンド演算回路１３０が、５１２個の特徴データのうち、連続する１６個の特徴データ毎に平均値を求める。また、サブバンド演算回路１３０は、当該平均値を、“０”〜“１”の範囲に収まるように正規化処理する。本実施の形態では、当該正規化処理された平均値（以下においては、正規化済平均値とも称する）をニューラルネットワークの入力データとする。当該入力データの数は、５１２／１６より３２個である。
【０１００】
なお、特徴データ毎の平均値を求める際は、前述の１６個に限定されることはない。また、ニューラルネットワークの入力データ数は、５１２個のままであってもよい。すなわち、ステップＳ２４０の処理はなくてもよい。その後、ステップＳ２５０に進む。
【０１０１】
ステップＳ２５０では、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌの各々が有する３２個の入力ユニットに、ステップＳ２４０で求めた３２個の入力データが、それぞれ入力される。ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌは、入力データに応じて、出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴＬをそれぞれ出力する。出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴＬは、判定回路２５０へ入力される。
【０１０２】
ここで、ニューラルネットワークが出力する出力データについて詳細に説明する。一例として、ニューラルネットワーク２００．１について説明する。ニューラルネットワーク２００．１では、３２個の入力ユニットに、ステップＳ２４０で求めた３２個の入力データが、それぞれ入力されると、複数の出力ユニットから、複数の結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃがそれぞれ出力される。なお、結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃは、“０”〜“１”の間の小数（たとえば、０．２、０．８等）である。また、結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃの少なくとも２つが、同じ値となることもある。
【０１０３】
ニューラルネットワーク２００．１から出力される結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃから構成されたデータが、出力データＯＵＴ１である。
【０１０４】
ニューラルネットワーク２００．２，・・・，２００．Ｌの各々も、ニューラルネットワーク２００．１と同様に、３２個の入力ユニットに、ステップＳ２４０で求めた３２個の入力データが、それぞれ入力されると、複数の出力ユニットから、複数の結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃをそれぞれ出力する。ニューラルネットワーク２００．２から出力される結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃから構成されたデータが、出力データＯＵＴ２である。また、ニューラルネットワーク２００．Ｌから出力される結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃから構成されたデータが、出力データＯＵＴＬある。その後、ステップＳ２６０に進む。
【０１０５】
ステップＳ２６０では、交通音判定処理が行なわれる。交通音判定処理とは、Ｓ２００で収集した交通音が、予め定めた複数種類の交通音のいずれであるかの判定を行なう処理である。
【０１０６】
図８は、交通音判定処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０７】
図８を参照して、ステップＳ２６２では、判定回路２５０が、入力された出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴＬに対し、データ処理を行なう。
【０１０８】
一例として、ニューラルネットワーク２００．１が出力する出力データＯＵＴ１のデータ処理について説明する。判定回路２５０は、出力データＯＵＴ１を構成する結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴｃのうち、所定のしきい値（たとえば、０．５）以上を示す結果データを有効とする。したがって、有効な結果データは、２つ以上のときもある。
【０１０９】
判定回路２５０は、有効な結果データに対応づけられた交通音を判定する。なお、ニューラルネットワーク２００．１が出力した複数の結果データのうち、有効な結果データが２つ以上である場合、２つの有効な結果データにそれぞれ対応する２つの交通音（たとえば、「衝突音」、「急ブレーキ音」）が判定されたとする。
【０１１０】
ニューラルネットワーク２００．２，・・・，Ｌがそれぞれ出力する出力データＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴＬについても、判定回路２５０は、前述のニューラルネットワーク２００．１と同様にデータ処理するので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ２６４に進む。
【０１１１】
ステップＳ２６４では、ニューラルネットワーク２００．２，・・・，２００．Ｌの各々の判定結果の多数決がとられる。具体的には、判定回路２５０が、ニューラルネットワーク２００．１，・・・，２００．Ｌの各々で判定された交通音の集計を行なう。たとえば、「衝突音」が、２つのニューラルネットワークで判定されたなら、「衝突音」を２件とする。たとえば、「急ブレーキ音」が、３つのニューラルネットワークで判定されたなら、「急ブレーキ音」を３件とする。このような集計を行ない、最終的に、最多件数の交通音を、ニューラルネットワーク部２００の判定結果とする。なお、本実施の形態では、最多件数の交通音が複数の場合、当該複数の最多件数の交通音の中に、マイク１００から収集させた交通音としての入力ベクトルｘｉに対応するカテゴリラベルｙｉに対応する交通音が含まれていれば、ニューラルネットワーク部２００は、正しい判定を行なったとする。そして、この交通音判定処理は、終了し、バギング判定処理に戻る。
【０１１２】
再び、図５を参照して、ステップＳ２６０の処理の後、このバギング判定処理は終了する。
【０１１３】
なお、本実施の形態におけるバギング判定処理においては、複数のニューラルネットワークの各々が出力する結果データが所定のしきい値以上を示す結果データを有効なデータとして処理したが、複数のニューラルネットワークの各々が出力する結果データの出力値を、対応する交通音毎に合計し、最も大きな値に対応する交通音を判定された交通音としてもよい。
【０１１４】
次に、実際に具体的なデータを使用した場合の、前述したバギングによる処理の説明と、処理の結果について説明する。
【０１１５】
図９は、交通音の判定に使用したデータテーブルＴ１００を示す図である。
【０１１６】
図９を参照して、本実施の形態では、１１９個の交通音データを使用した。１１９個の交通音データは、カテゴリＮ１〜Ｎ１１、すなわち、１１個のカテゴリのいずれかに属する。また、１１９／１１＝１０．８により、１カテゴリあたり約１１件の交通音データとなる。なお、使用する交通音のデータの個数は、１１９個に限定されることはなく任意の個数であってよい。また、カテゴリの個数も１１個に限定されることはなく任意の個数であってよい。
【０１１７】
一例として、カテゴリＮ１について説明する。カテゴリＮ１は、「衝突音」のカテゴリである。また、カテゴリＮ１には、１０個の交通音データが含まれる。
【０１１８】
また、カテゴリＮ１〜Ｎ１１は、複数のグループに分けられる。本件では、２つのグループ（グループＡ，グループＢ）に分けた。グループＡは「事故音」、グループＢは事故音以外の「非事故音」とした。なお、グループの数は、２個に限定されることはなく任意の個数であってよい。
【０１１９】
以下に、実験条件を説明する。１１９個の交通音データのうち、１００個を学習に用い、残りの１９個を判定に用いた。また、ニューラルネットワークの個数は１０個とした。また、ニューラルネットワークの入力ユニットの数は３２個とした。また、ニューラルネットワークの隠れ層の数は、１つとした。また、ニューラルネットワークの隠れユニットの数は２０個とした。また、ニューラルネットワークの学習率は、“０．２”とした。また、ニューラルネットワークから出力される結果データの値の範囲は、“０”〜“１”となるように設定される。
【０１２０】
本実施の形態では、条件Ａ、条件Ｂ、条件Ｃの３つの条件で実験を行なった。条件Ａは、ニューラルネットワークに学習させる場合、学習回路２１０が、交通音データが、１１個のカテゴリのうちどのカテゴリに属するかを判定してニューラルネットワークを学習させる。学習させたニューラルネットワークで交通音を判定するときは、判定回路２５０が、交通音データが、１１個のカテゴリのうちどのカテゴリに属するかを判定する。
【０１２１】
条件Ｂは、ニューラルネットワークに学習させる場合、学習回路２１０が、交通音データが、２つのグループのうちどのグループに属するかを判定してニューラルネットワークを学習させる。学習させたニューラルネットワークで交通音を判定するときは、判定回路２５０が、交通音データが、２つのグループのうちどのグループに属するかを判定する。
【０１２２】
条件Ｃは、ニューラルネットワークに学習させる場合は、条件Ａと同様である。学習させたニューラルネットワークで交通音を判定するときは、条件Ｂと同様である。
【０１２３】
まず、バギングでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング集団学習処理を説明する。
【０１２４】
再び、図４を参照して、ステップＳ１００では、ニューラルネットワークの数が１０個に設定される。また、各ニューラルネットワークの入力ユニットの数は３２個に設定される。また、ニューラルネットワークの隠れ層の数は、１つに設定される。また、ニューラルネットワークの隠れユニットの数は２０個に設定される。また、ニューラルネットワークの学習率は、“０．２”に設定される。また、ニューラルネットワークから出力される結果データの値の範囲は、“０”〜“１”となるように設定される。
【０１２５】
また、条件Ａにより、ニューラルネットワークの出力ユニットの数が１１個に設定される。したがって、学習用の１００個の交通音データの入力ベクトルｘ１，・・・，ｘ1００にそれぞれ対応するカテゴリラベルｙ１，・・・，ｙ1００の示すデータは、“１”〜“１１”のいずれかに設定される。なお、カテゴリラベルｙｉの示す値“１”〜“１１”は、カテゴリＮ１〜Ｎ１１にそれぞれ対応する。その後、ステップＳ１１０に進む。
【０１２６】
ステップＳ１１０では、前述した学習セット生成処理が行なわれる。その後、ステップＳ１２０に進む。
【０１２７】
ステップＳ１２０では、前述のニューラルネットワーク学習処理が行なわれる。その後、ステップＳ１３０、Ｓ１４０の処理が順に行なわれる。
【０１２８】
ステップＳ１３０、Ｓ１４０の処理は、前述のステップＳ１３０、Ｓ１４０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ１５０に進む。
【０１２９】
ステップＳ１５０では、ｋがＬ（１０）より大きいか否かが判定される。ステップＳ１５０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ１１０に進む。
【０１３０】
以上説明した、ステップＳ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０の処理が、ステップＳ１５０の条件を満たすまで繰り返されることにより、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０の全てが学習済みとなる。このとき、識別器の集団には、学習済みのニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０が含まれる。
【０１３１】
次に、バギングでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理を説明する。ここでは、判定用に１９個の交通音データが用いられ、入力ベクトルは、ｘ１０１〜ｘ１１９となる。
【０１３２】
再び図６を参照して、ステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理が順に行なわれる。ステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理は、前述のステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ２５０に進む。
【０１３３】
ステップＳ２５０では、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０の各々が有する３２個の入力ユニットに、ステップＳ２４０で求めた３２個の入力データが、それぞれ入力される。ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０は、入力データに応じて、出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０をそれぞれ出力する。出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０は、判定回路２５０へ入力される。
【０１３４】
なお、カテゴリの数が１１個なので、ＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０の各々は、結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴ１１から構成される。その後、ステップＳ２６０に進む。
【０１３５】
ステップＳ２６０では、交通音判定処理が行なわれる。
【０１３６】
交通音判定処理では、前述したステップＳ２６２，Ｓ２６４において、Ｌ＝１０とし、ｃ＝１１としたきの処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。そして、バギング判定処理は終了する。
【０１３７】
そして、１１９個の交通音データのうち学習に用いる１００個の交通音データのランダムな選定処理、１１９個の交通音データのうち判定に用いる１９個の交通音データのランダムな選定処理、当該１００個の交通音データの学習処理および当該１９個の交通音データの判定処理を２０回繰返し行ない、正しい判定が行なわれた確率（以下においては、「正解率」とも称する。）を求める。
【０１３８】
図１０は、実験結果を示すデータテーブルＴ２００を示す図である。
【０１３９】
図１０を参照して、ＮＮ（ニューラルネットワーク）の列は、複数のニューラルネットワークではなく、従来の１つのニューラルネットワークで、学習、判定処理を行なった場合の正解率を示す。前述したバギングでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理の正解率は、０．５５５となった。条件Ａでは、バギングの正解率は、１つのニューラルネットワークの正解率（０．５５４）とほぼ同等という結果となった。
【０１４０】
次に、バギングでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング集団学習処理を説明する。
【０１４１】
再び、図４を参照して、ステップＳ１００では、条件Ａのときと比較して、ニューラルネットワークの出力ユニットの数が２個に設定される点のみが異なる。したがって、学習用の１００個の交通音データの入力ベクトルｘ１，・・・，ｘ1００にそれぞれ対応するカテゴリラベルｙ１，・・・，ｙ1００の示すデータは、“１”，“２”のいずれかに設定される。なお、カテゴリラベルｙｉの示す値“１”，“２”は、グループＡ，Ｂにそれぞれ対応する。それ以外は、条件ＡのときのステップＳ１００の処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理が順に行なわれる。
【０１４２】
ステップＳ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理は、前述の条件ＡのときのステップＳ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理とそれぞれ、同様処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。そして、バギング集団学習処理は終了する。
【０１４３】
次に、バギングでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理を説明する。ここでは、判定用に１９個の交通音データが用いられ、入力ベクトルはｘ１０１〜ｘ1１９となる。
【０１４４】
再び図５を参照して、ステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理が順に行なわれる。ステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理は、条件ＡのときのステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ２５０に進む。
【０１４５】
ステップＳ２５０では、条件ＡのときのＳ２５０の処理と同様な処理が行なわれる。そして、出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０は、判定回路２５０へ入力される。
【０１４６】
なお、グループ数が２なので、ＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０の各々は、結果データＯＴ１，ＯＴ２から構成される。その後、ステップＳ２６０に進む。
【０１４７】
ステップＳ２６０では、交通音判定処理が行なわれる。
【０１４８】
交通音判定処理では、前述したステップＳ２６２，Ｓ２６４において、Ｌ＝１０とし、ｃ＝２としたきの処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。前述した処理でバギング判定処理は終了する。
【０１４９】
そして、１１９個の交通音データのうち学習に用いる１００個の交通音データのランダムな選定処理、１１９個の交通音データのうち判定に用いる１９個の交通音データのランダムな選定処理、当該１００個の交通音データの学習処理および当該１９個の交通音データの判定処理を２０回繰返し行ない、前述の正解率を求める。
【０１５０】
再び図１０を参照して、前述したバギングでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理の正解率は、０．８２４となった。条件Ｂでは、バギング判定処理の正解率は、１つのニューラルネットワークの正解率（０．７６６）より、約６％も向上している。したがって、本発明における交通音識別装置は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができたといえる。
【０１５１】
次に、バギングでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング集団学習処理を説明する。
【０１５２】
再び、図４を参照して、条件Ｃにおいては、条件ＡのときのステップＳ１００，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理が順に行なわれる。
【０１５３】
ステップＳ１００，Ｓ１１０，Ｓ１３０，Ｓ１２０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理は、前述の条件ＡのときのステップＳ１００，Ｓ１１０，Ｓ１３０，Ｓ１２０，Ｓ１４０，Ｓ１５０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。
【０１５４】
次に、バギングでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理を説明する。ここでは、判定用に１９個の交通音データが用いられ、入力ベクトルはｘ１０１〜ｘ1１９となる。
【０１５５】
再び図５を参照して、条件Ｃにおいては、条件ＢのときのステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０，Ｓ２５０，Ｓ２６０の処理が順に行なわれる。ステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０，Ｓ２５０，Ｓ２６０の処理は、条件ＢのときのステップＳ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０，Ｓ２５０，Ｓ２６０の処理とそれぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。そして、バギング判定処理は終了する。
【０１５６】
そして、１１９個の交通音データのうち学習に用いる１００個の交通音データのランダムな選定処理、１１９個の交通音データのうち判定に用いる１９個の交通音データのランダムな選定処理、当該１００個の交通音データの学習処理および当該１９個の交通音データの判定処理を２０回繰返し行ない、前述の正解率を求める。
【０１５７】
再び図１０を参照して、前述したバギングでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたバギング判定処理の正解率は、０．８４３となった。条件Ｃでは、バギング判定処理の正解率は、１つのニューラルネットワークの正解率（０．８００）より、約４％も向上している。
【０１５８】
また、グループレベルで学習を行ない、グループレベルで判定を行なう条件Ｂの正解率（０．８２４）より、カテゴリレベルで学習を行ない、グループレベルで判定を行なう条件Ｃの方が、正解率が０．８４３と、約２％も向上した。したがって、条件Ｃのバギングは、交通音の識別に非常に有効であるといえる。したがって、本発明における交通音識別装置は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができたといえる。
【０１５９】
＜第２の実施の形態＞
第１の実施の形態では、バギングについて説明したが、本実施の形態では、アダブーストについて説明する。アダブーストでは、詳細は後述するが、学習セットＳｋの作成方法がバギングと異なる。
【０１６０】
本実施の形態では使用する交通音識別装置は、第１の実施の形態の交通音識別装置１０００と同じであるので、構成および機能については、詳細な説明は繰り返さない。
【０１６１】
次に、アダブーストの集団学習処理（以下においては、アダブースト集団学習処理とも称する）について説明する。
【０１６２】
アダブースト集団学習処理では、バギング集団学習処理と同様、前述の（１）式で表される学習セットＳを利用する。
【０１６３】
図１１は、アダブースト集団学習処理の流れを示すフローチャートである。
【０１６４】
図１１を参照して、ステップＳ３００では、ステップＳ１００と同様な初期化処理が行なわれる。ステップＳ３００では、さらに、学習セットＳｋを作成する際に使用する分布ｗｋの初期化が行なわれる。分布ｗｋは、学習セットＳｋを作成する毎に更新される。具体的には、１番目の分布Ｗ１が求められる。分布Ｗ１は、次の（２）式によって求められる。
【０１６５】
【数２】
2006154961.tif 000004
【０１６６】
Ｂは、全てのミスラベルの集合である。ここで、ミスラベルとは、事例ｉが入力ベクトルｘｉのインデックスである場合、事例ｉの正しくないラベルｙのことである。すなわち、（ｉ，ｙ）は、正しくないラベルのペアを示す。Ｂは、次の（３）式で表される。
【０１６７】
【数３】
2006154961.tif 000005
【０１６８】
（２）式の｜Ｂ｜は、ミスラベル集合の要素の数であり、次の（４）式によって表される。
【０１６９】
【数４】
2006154961.tif 000006
【０１７０】
ここで、ｃは、前述のカテゴリラベルまたはグループの数を示す。
【０１７１】
（２），（３），（４）式により、分布Ｗ１が求められる。その後、ステップＳ３１０に進む。
【０１７２】
ステップＳ３１０では、分布ｗｋを使用してｋ番目の学習セットＳｋの生成処理が行なわれる。このとき、ｋの初期値は、“１”に設定されている。
【０１７３】
再び、図５を参照して、学習セットＳ１、Ｓ２、ＳＬは、Ｎ個の交通音データからなる学習セットＳ（学習データ）から、Ｗ１、Ｗ２、ＷＬにそれぞれ基づいて、重複を妨げないでランダムにＮ個の交通音データを選択することによって生成される。
【０１７４】
なお、Ｗ１は定数なので、１番目の学習セットＳ１のみは、学習セットＳから、重複を妨げないで一定の確率でランダムにＮ個の交通音データを選択することによって生成される。
【０１７５】
再び図１１を参照して、ステップＳ３１０において、ｋ番目の学習セットＳｋの生成処理が終了すると、ステップＳ３２０に進む。
【０１７６】
ステップＳ３２０では、学習セットＳｋをｋ番目のニューラルネットワーク（たとえば、ニューラルネットワーク２００．１）で学習させるＮＮ学習処理が行なわれる。ＮＮ学習処理は、前述のステップＳ１２０のＮＮ学習処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ３３０に進む。
【０１７７】
ステップＳ３３０では、ｋ番目のニューラルネットワークの擬似ロスεｋの演算処理が行なわれる。擬似ロスεｋは、次の（５）式によって求められる。
【０１７８】
【数５】
2006154961.tif 000007
【０１７９】
ｈｋ（ｘｉ、ｙｉ）は、ｋ番目のニューラルネットワークにｘｉを入力した場合のｙｉの出力ＯＴｙｉの値（たとえば、０．８）であり、ｈｋ（ｘｉ、ｙ）は、ｋ番目のニューラルネットワークにｘｉを入力した場合のｙｉ以外のカテゴリラベルの出力の値の合計（たとえば、０．３）である。擬似ロスεｋの値が大きいほど、交通音データの学習が困難であったことを示す。擬似ロスεｋの値が小さい（“０”に近い）ほど、交通音データの学習が容易であったことを示す。その後、ステップＳ３４０に進む。
【０１８０】
ステップＳ３４０では、分布ｗｋの更新が行なわれる。分布ｗｋの更新は、次の、（６）式によって行なわれる。
【０１８１】
【数６】
2006154961.tif 000008
【０１８２】
Ｚｋは、ｗｋ＋１が確率部分布になるようにするための正規化定数である。βｋは、次の（７）式によって求められる。
【０１８３】
【数７】
2006154961.tif 000009
【０１８４】
（５）式、（６）式、（７）式により、分布ｗｋを更新した分布ｗｋ＋１が求められる。その後、ステップＳ３５０に進む。
【０１８５】
ステップＳ３５０では、ｋ番目の学習済みのニューラルネットワーク（ニューラルネットワーク２００．１）を前述した識別器の集団に追加する。なお、初めて、ステップＳ３５０の処理が行なわれる前の識別器の集団には、何も含まれていない。その後、ステップＳ３６０に進む。
【０１８６】
ステップＳ３６０では、ｋが１インクリメントされる。その後、ステップＳ３７０の処理が行なわれる。
【０１８７】
ステップＳ３７０では、ｋがＬより大きいか否かが判定される。ステップＳ３７０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ３１０に進む。
【０１８８】
以上説明した、ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０の処理が、ステップＳ３７０の条件を満たすまで繰り返されることにより、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌの全てが学習済みとなる。このとき、識別器の集団には、学習済みのニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌが含まれる。
【０１８９】
以上の処理により、Ｓ３１０では、ｋの値を大きくする毎に、分布ｗｋを変化させ、学習セットＳｋを生成する。学習セットＳｋは、ｋの値が大きい程、学習が困難であった交通音データを含む。すなわち、ｋの値が大きい学習セットＳｋを入力データとするニューラルネットワーク２００．ｋは、交通音の判定をより正確にできるようになる。
【０１９０】
そして、ステップＳ３７０において、ＹＥＳの場合、このアダブースト集団学習処理は終了する。
【０１９１】
次に、アダブーストにおいて、収集した交通音の種類を判定させる処理（以下においては、アダブースト判定処理とも称する）について説明する。
【０１９２】
図１２は、アダブースト判定処理の流れを示すフローチャートである。
【０１９３】
次に、図１、図１２を参照して、アダブースト判定処理を説明する。
【０１９４】
ステップＳ４００では、ステップＳ２００と同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ４１０に進む。
【０１９５】
ステップＳ４１０では、ステップＳ２１０と同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。ステップＳ４１０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ４００に進む。一方、ステップＳ４１０において、ＹＥＳの場合、ステップＳ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０，Ｓ４５０の処理が順に行なわれる。
【０１９６】
ステップＳ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０，Ｓ４５０の処理は、ステップＳ２２０，Ｓ２３０，Ｓ２４０，Ｓ２５０の処理とそれぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ４６０に進む。
【０１９７】
ステップＳ４６０では、交通音判定処理が行なわれる。交通音判定処理では、判定回路２５０が、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌからそれぞれ出力された出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴＬの重み付け演算により交通音を判定する。具体的には、判定回路２５０が、次の重み付け演算の（８）式によって求められたカテゴリラベルｈｆｉｎ（ｘ）により、交通音を判定する。
【０１９８】
【数８】
2006154961.tif 000010
【０１９９】
たとえば、カテゴリラベルｈｆｉｎ（ｘ）が、“Ｎ２”であれば、判定する交通音は、カテゴリＮ２の急ブレーキ音と判定されたことになる。
【０２００】
その後、このアダブースト判定処理は終了する。
【０２０１】
次に、実際に具体的なデータを使用した場合の、前述したアダブーストによる処理の説明と、処理の結果について説明する。
【０２０２】
なお、本実施の形態における実験条件は、実施の形態１における実験条件と同じであるので詳細な説明は繰り返さない。
【０２０３】
まず、アダブーストでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト集団学習処理を説明する。
【０２０４】
再び、図１１を参照して、ステップＳ３００では、条件ＡでのステップＳ１００と同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０の処理が順に行なわれる。
【０２０５】
ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０の処理は、前述のステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０とそれぞれ、同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ３７０に進む。
【０２０６】
ステップＳ３７０では、ｋがＬ（１０）より大きいか否かが判定される。ステップＳ３７０において、ＮＯの場合、再度、ステップＳ３１０に進む。
【０２０７】
以上説明した、ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０の処理が、ステップＳ３７０の条件を満たすまで繰り返されることにより、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０の全てが学習済みとなる。このとき、識別器の集団には、学習済みのニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０が含まれる。
【０２０８】
次に、アダブーストでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト判定処理を説明する。
【０２０９】
再び図１２を参照して、ステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理が順に行なわれる。ステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理は、前述のステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ４５０に進む。
【０２１０】
ステップＳ４５０では、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０の各々が有する３２個の入力ユニットに、ステップＳ２４０で求めた３２個の入力データが、それぞれ入力される。ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．１０は、入力データに応じて、出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０をそれぞれ出力する。出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０は、判定回路２５０へ入力される。
【０２１１】
なお、カテゴリの数が１１個なので、ＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０の各々は、結果データＯＴ１，ＯＴ２，・・・，ＯＴ１１から構成される。その後、ステップＳ４６０に進む。
【０２１２】
ステップＳ４６０では、交通音判定処理が行なわれる。
【０２１３】
交通音判定処理では、前述したステップＳ４６０において、Ｌ＝１０とし、ｃ＝１１としたきの処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。そして、アダブースト判定処理は終了する。
【０２１４】
そして、前述したバギングの場合と同様に、学習処理および判定処理を２０回繰返し行ない、前述の正解率を求める。
【０２１５】
再び図１０を参照して、前述したアダブーストでの条件Ａにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト判定処理の正解率は、０．５５６となった。条件Ａでは、アダブースト判定処理の正解率は、１つのニューラルネットワークの正解率（０．５５４）およびバギングの正解率（０．５５５）とほぼ同等という結果となった。
【０２１６】
次に、アダブーストでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト集団学習処理を説明する。
【０２１７】
再び、図１１を参照して、ステップＳ３００では、条件Ａのときと比較して、ニューラルネットワークの出力ユニットの数が２個に設定される点のみが異なり、それ以外は、前述のバギングの場合と同様なので詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理が順に行なわれる。
【０２１８】
ステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理は、前述の条件ＡのときのステップＳ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。そして、アダブースト集団学習処理は終了する。
【０２１９】
次に、アダブーストでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト判定処理を説明する。
【０２２０】
再び図１２を参照して、ステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理が順に行なわれる。ステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理は、条件ＡのときのステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。その後、ステップＳ４５０に進む。
【０２２１】
ステップＳ４５０では、条件ＡのときのＳ４５０の処理と同様な処理が行なわれる。そして、出力データＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０は、判定回路２５０へ入力される。
【０２２２】
なお、グループ数が２なので、ＯＵＴ１，ＯＵＴ２，・・・，ＯＵＴ１０の各々は、結果データＯＴ１，ＯＴ２から構成される。その後、ステップＳ４６０に進む。
【０２２３】
ステップＳ４６０では、交通音判定処理が行なわれる。
【０２２４】
交通音判定処理では、前述した条件ＡのときのステップＳ４６０において、Ｌ＝１０とし、ｃ＝２としたきの処理と同様なので詳細な説明は繰り返さない。そして、アダブースト判定処理は終了する。
【０２２５】
そして、前述したバギングの場合と同様に、学習処理および判定処理を２０回繰返し行ない、正解率を求める。
【０２２６】
再び図１０を参照して、前述したアダブーストでの条件Ｂにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト判定処理の正解率は、０．７９３となった。条件Ｂでは、アダブースト判定処理の正解率は、バギングの正解率（０．８２４）よりも約３％悪いものの、１つのニューラルネットワークの正解率（０．７６６）よりは、約３％も向上している。したがって、本発明における交通音識別装置は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができたといえる。
【０２２７】
次に、アダブーストでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト集団学習処理を説明する。
【０２２８】
再び、図１１を参照して、条件Ｃにおいては、条件ＡのときのステップＳ３００，Ｓ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理が順に行なわれる。
【０２２９】
ステップＳ３００，Ｓ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理は、前述の条件ＡのときのステップＳ３００，Ｓ３１０，Ｓ３２０，Ｓ３３０，Ｓ３４０，Ｓ３５０，Ｓ３６０，Ｓ３７０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので詳細な説明は繰り返さない。
【０２３０】
次に、アダブーストでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブースト判定処理を説明する。
【０２３１】
再び図１２を参照して、条件Ｃにおいては、条件ＢのときのステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０，Ｓ４５０，Ｓ４６０の処理が順に行なわれる。ステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０，Ｓ４５０，Ｓ４６０の処理は、条件ＢのときのステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０，Ｓ４３０，Ｓ４４０，Ｓ４５０，Ｓ４６０の処理と、それぞれ同様な処理が行なわれるので、詳細な説明は繰り返さない。そして、アダブースト判定処理は終了する。
【０２３２】
そして、前述したバギングの場合と同様に、学習処理および判定処理を２０回繰返し行ない、前述の正解率を求める。
【０２３３】
再び図１０を参照して、前述したアダブーストでの条件Ｃにおける、データテーブルＴ１００に基づいたアダブーストの正解率は、０．８０５となった。条件Ｃでは、アダブーストの正解率は、１つのニューラルネットワークの正解率（０．８００）とほぼ同等という結果となった。
【０２３４】
また、グループレベルで学習を行ない、グループレベルで判定を行なう条件Ｂの正解率（０．７９３）より、カテゴリレベルで学習を行ない、グループレベルで判定を行なう条件Ｃの方が、正解率が０．８０５と、約１％も向上した。したがって、条件Ｃのアダブーストは、交通音の識別に非常に有効であるといえる。したがって、本発明における交通音識別装置は、交通音の識別を非常に高い精度で行なうことができたといえる。
【０２３５】
＜第３の実施の形態＞
本発明は、マイクが接続されたパーソナルコンピュータ（以下においては、ＰＣ（Personal Computer）とも称する）においても、適用可能である。その場合、交通音判定プログラム１８０Ａが記録された記録媒体から通信プログラムを読出して、ＰＣにインストールさせ、交通音判定プログラム１８０Ａに基づいてＰＣを動作させればよい。以下に詳細な説明を行なう。
【０２３６】
図１３は、本実施の形態におけるＰＣ５００の内部の構成を示すブロック図である。なお、図１３には、説明のために、通信部５７０、記録媒体５５５も示している。また、図１３は、交通音判定プログラム１８０ＡをＰＣ５００にインストールするときの構成を示す。この場合、ＰＣ５００は、交通音識別装置１０００として動作する。
【０２３７】
図１３を参照して、通信部５７０は、ネットワークと有線または無線で、データの授受を行なう。通信部５７０は、ネットワークとデータの授受を行なう。また、通信部５７０は、イーサネット（登録商標）を利用した通信用インターフェース（たとえば、ルータ）である。
【０２３８】
また、通信部５７０は、無線ＬＡＮの規格であるＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ、その他無線技術を利用してデータ通信を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【０２３９】
ＰＣ５００には、表示部５３０と、マウス５４２と、キーボード５４４とマイク５４６とが接続される。
【０２４０】
表示部５３０は、ＰＣ５００から出力された画像データに基づいた画像を表示する。表示部５３０は、制御部５１０からの指示に応じた画像を表示する。表示部５３０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＦＥＤ（Field Emission Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro luminescence Display）、ドットマトリクス等その他の画像表示方式の表示機器のいずれであってもよい。
【０２４１】
マウス５４２は、ユーザがＰＣ５００を操作するためのインターフェースである。キーボード５４４は、ユーザがＰＣ５００を操作するためのインターフェースである。マイク５４６は、前述のマイク１００と同様、交通音を収集する機能を有する。
【０２４２】
ＰＣ５００は、制御部５１０と、データ一時記憶部５２２と、記憶部５２０と、通信部５６０と、ＶＤＰ（Video Display Processor）５３２と、ＣＧＲＯＭ（Character Graphic Read Only Memory）５３４と、ＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）５３６と、入力部５４０と、記録媒体アクセス部５５０とを含む。
【０２４３】
ＣＧＲＯＭ５３４には、フォントデータ、図形データなど、表示部５３０で表示される画像を生成するための画像データが記憶されている。
【０２４４】
記憶部５２０には、制御部５１０に所定の処理を行なわせるための通信プログラム１８０Ａ、その他各種データ等が記憶されている。記憶部５２０は、制御部５１０によってデータアクセスされる。
【０２４５】
記憶部５２０は、制御部５１０によってデータアクセスされる。記憶部５２０は、大容量のデータを記憶可能なハードディスクである。なお、記憶部５２０は、ハードディスクに限定されることなく、電源を供給されなくてもデータを保持可能な媒体（たとえば、フラッシュメモリ）であればよい。
【０２４６】
すなわち、記憶部５２０は、記憶の消去・書き込みを何度でも行えるＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、電気的に内容を書き換えることができるＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）、紫外線を使って記憶内容の消去・再書き込みを何度でも行えるＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ultra-Violet Erasable Programmable Read Only Memory）、その他、不揮発的にデータを記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【０２４７】
制御部５１０は、記憶部５２０に記憶された交通音判定プログラム１８０Ａに従って、ＰＣ５００の内部の各機器に対する各種処理や、演算処理等を行なう機能を有する。制御部５１０は、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プログラミングすることができるＬＳＩ（Large Scale Integration）であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、特定の用途のために設計、製造される集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、その他の演算機能を有する回路のいずれであってもよい。
【０２４８】
また、制御部５１０は、記憶部５２０に記憶された交通音判定プログラム１８０Ａに従って、ＶＤＰ５３２に対し、画像を生成させ、当該画像を表示部５３０に表示させる指示（以下においては、「描画指示」とも称する）を出す。
【０２４９】
ＶＤＰ５３２は表示部５３０と接続されている。ＶＤＰ５３２は、制御部５１０からの描画指示に応じて、ＣＧＲＯＭ５３４から必要な画像データを読出し、ＶＲＡＭ５３６を利用して画像を生成する。そして、ＶＤＰ５３２は、ＶＲＡＭ５３６に記憶された画像データを読出し、表示部５３０に、当該画像データに基づく画像を表示させる。
【０２５０】
ＶＲＡＭ５３６は、ＶＤＰ５３２が生成した画像を一時的に記憶する機能を有する。
【０２５１】
データ一時記憶部５２２は、制御部５１０によってデータアクセスされ、一時的にデータを記憶するワークメモリとして使用される。
【０２５２】
データ一時記憶部５２２は、データを一時的に記憶可能なＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＤＲＡＭ（Synchronous DRAM）、ダブルデータレートモードという高速なデータ転送機能を持ったＳＤＲＡＭであるＤＤＲ−ＳＤＲＡＭ（Double Data Rate SDRAM）、Rambus社が開発した高速インターフェース技術を採用したＤＲＡＭであるＲＤＲＡＭ（Rambus Dynamic Random Access Memory）、Ｄｉｒｅｃｔ−ＲＤＲＡＭ（Direct Rambus Dynamic Random Access Memory）、その他、データを揮発的に記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。
【０２５３】
入力部５４０には、マウス５４２と、キーボード５４４と、マイク５４６とが接続されている。マウス５４２またはキーボード５４４からの入力指示は、入力部５４０を介して制御部５１０に伝達される。制御部５１０は、入力部５４０からの入力指示に基づいて所定の処理を行なう。また、マイク５４６から収集された交通音は、入力部５４０を介して制御部５１０に伝達される。
【０２５４】
制御部５１０は、入力部５４０から入力された交通音に対して、第１および第２の実施の形態で説明した音圧演算回路１１０、パワースペクトル演算回路１２０、サブバンド演算回路１３０、ニューラルネットワーク２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌ、学習回路２１０および判定回路２５０と同様な処理を行なう。
【０２５５】
記録媒体アクセス部５５０は、交通音判定プログラム１８０Ａが記録された記録媒体５５５から、交通音判定プログラム１８０Ａを読出す機能を有する。記録媒体５５５に記憶されている交通音判定プログラム１８０Ａは、制御部５１０の動作（インストール処理）により、記録媒体アクセス部５５０から読み出され、記憶部５２０に記憶される。
【０２５６】
記録媒体５５５は、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＦ(Compact Flash) カード、ＳＭ（Smart Media（登録商標））、ＭＭＣ（Multi Media Card）、ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード、メモリースティック（登録商標）、ｘＤピクチャーカードおよびＵＳＢメモリ、磁気テープ、その他不揮発性メモリのいずれであってもよい。
【０２５７】
通信部５６０は、制御部５１０とデータの授受を行なう。また、通信部５６０は、通信部１３５と有線または無線で、データの授受を行なう。通信部５６０は、前述の通信部５７０と同様なインターフェースである。
【０２５８】
また、通信部５６０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）１．１、ＵＳＢ２．０、その他シリアル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。また、通信部５６０は、セントロニクス仕様、ＩＥＥＥ１２８４（Institute of Electrical and Electronic Engineers 1284）、その他パラレル転送を行なう通信用インターフェースのいずれであってもよい。また、通信部５６０は、ＩＥＥＥ１３９４、その他ＳＣＳＩ規格を利用した通信用インターフェースのいずれであってもよい。
【０２５９】
以上説明したように、交通音判定プログラム１８０ＡがインストールされたＰＣにおいても、第１および第２の実施の形態と同様な処理を行なうことができ、本発明を適用可能となる。
【０２６０】
したがって、本実施の形態においても、第１および第２の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
【０２６１】
なお、交通音判定プログラム１８０Ａが記録される機器は、ＰＣに限定されることなく、交通音を収集可能な機器が接続され、交通音判定プログラム１８０Ａをインストール可能で、交通音判定プログラム１８０Ａに基づいて動作する機器であればよい。
【０２６２】
以上、本発明においては、ニューラルネットワークにより、バギングまたはアダブーストの手法を行なったが、これに限定されることはなく、バギングまたはアダブーストと同様な手法を利用してもよい。
【０２６３】
なお、第１および第２の実施の形態に記載の実験結果は、学習用に交通音データを１００個しか用いていないため、正解率があまり高くない数値となっているが、学習用の交通音データの数を増やせば、正解率は向上するものと考えられる。
【０２６４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２６５】
【図１】本実施の形態における交通音識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態におけるニューラルネットワーク部の内部構成を示した図である。
【図３】本実施の形態におけるニューラルネットワークの詳細な内部構成を示した図である。
【図４】バギング集団学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】学習セット生成処理を説明するための図である。
【図６】バギング判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】バギング判定処理を説明するための図である。
【図８】交通音判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】交通音の判定に使用したデータテーブルを示す図である。
【図１０】実験結果を示すデータテーブルを示す図である。
【図１１】アダブースト集団学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】アダブースト判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態におけるＰＣの内部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２６６】
１００  マイク、１１０  音圧演算回路、１２０  パワースペクトル演算回路、１３０  サブバンド演算回路、１８０Ａ  交通音判定プログラム、２００  ニューラルネットワーク部、２００．１，２００．２，・・・，２００．Ｌ  ニューラルネットワーク、２１０  学習回路、２５０  判定回路、５００  ＰＣ、５５５  記録媒体、１０００  交通音識別装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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