航空環境研究 No. 25（2021）, PP. 1−8

研究報告

航空機騒音測定における音源識別の利用と様々な周辺環境への適応 *大島

1. はじめに俊也（航空環境研究センター主任研究員）

様々な音環境に対して汎用的に動作する識別器

環境基準に準拠した航空機騒音の測定は1週間となるよう形成するために行った検討結果を示

連続して行う必要があるが、近年の騒音計は機能すとともに、周辺環境や季節など音環境の異なるの進展により自動計測が可能となり基本的に無様々な測定データに適用した結果を報告する。

人で行われることが通例である。測定者は巡回時や周辺の道路交通騒音などの暗騒音の状態を知2 . 深層学習（DNN）による自動音源識別器の作成と汎用化の考え方

るには、測定後のデータ分析で騒音レベル波形や2 . 1 深層学習による音源識別器の作成にしか現場にいないため、航空機騒音の曝露状況録音データなどの膨大なデータを確認する必要従来から航空機騒音の音源識別で用いてきたがある。そのため、航空機騒音のデータ分析作業

線形判別分析
（Linear Discriminant Analysis ;の正確性と効率性の向上のためデータの周波数LDA）などの古典的な機械学習法では、基本的情報などから自動的に音源を識別し、分析対象とには識別するために用いる特徴量を人為的に見なる航空機騒音のイベント区間をわかりやすくつける作業が必要であったが、昨今脚光を浴び提示する技術が求められる。ているディープニューラルネットワーク（Deep前報では、昨今様々な分野で応用が進んでいる

Neural Network ; DNN）
では、多くの教師データ深層学習（Deep Neural Network ; DNN）を用いに内在する特徴量が学習の過程で自動的に抽出た自動音源識別を実際の航空機騒音の測定デーされる。この特徴量の抽出能力の高さが DNN に1)

タに適応した結果を報告した 。その結果から航よる識別が優位性を示す要因と考えられる。

空機騒音の発生イベント区間の検出はかなり高一口に深層学習と言っても種々の手法が開発い確率で行える可能性があることを示した。まされており、日々研究が進んでいる。例えば、
画像

た、DNN の構造を小規模としたこともあり、大量認 識 などでよく用 いられる CNN（Convolutionalのデータを比較的短時間で識別することができNeural Network）
や、音声認識などで用いられるるため、調査データ全体を概観して航空機騒音がRNN（Recurrent Neural Network）が有名である。

発生している区間を瞬時に検出できること、自動航空機騒音の識別の場合も、ある時刻の周波数ス車騒音などと時間的に重なった区間の検出もでペクトルを一定の時間間隔で並べたスペクトロきることなど、DNN を用いた自動音源識別の有グラムを画像入力とすることで CNN などを利用効性を確認できた。一方で、前報では学習データすることは可能だが、環境騒音の場合には予期せが様々な環境に対応するほどに充実しているとぬ自動車騒音やカラスの声などの妨害音のランは言えず、背景騒音が夏のセミの声や風の強い時ダムな重畳が頻繁に現れるため、出現可能性のあの風雨、波浪の音が重なった場合に識別率が低下

るあらゆる妨害音の音源と、それらの時間的なずする傾向がある等、周辺環境により識別率が影響れ具合も含むあらゆる組み合わせのデータが必されるという問題点が明らかとなった。

要となり、音源情報フラグを付けた学習データの本稿では、航空機騒音に対する音源識別器を、作成や識別器の係数計算に膨大な時間が必要と* Effectiveness of sound source identification in aircraft noise measurements and adaptation to various soundenvironments−1−

〔研究報告〕No.25, 2021

なってしまう。そこで本検討では、識別能力は多2.2 音源識別器の様々な音環境への汎用性改善

少劣るかもしれないが DNN の構造はむしろ小規

様々な音環境に対して汎用的に動作する識別模とし、学習データの良し悪しなど様々な検討を器を形成するためには、空港周辺で観測される典行うことや識別計算の時間を抑えて多くのケー型的な音に対する音源情報の分かったフラグ付スを試算した方が有利であると考え、次のようなきの学習データが大量に必要となる。また同じ測全結合型の単純な構造を選択した。

定場所でも季節によってセミの声など自然音の今回用いた音源自動識別では、分析機能付き騒混入具合も異なることから、現場収録音だけの学音計本体でリアルタイム演算可能な1/3オクター習データ生成には限界がある。そこで、多くの音ブバンドレベルを入力の特徴量としている。図 1

源情報を含むバランス良い学習データの作成は、に今回用いた DNN の構造と入出力のイメージを現場収録データと幾つかの音源の単独音を測定示す。DNNの入力層には1/3オクターブバンド毎したデータ同士を計算器内で合成した人工学習の短時間L eq,1s のレベル値を0～1に正規化した値データを適宜組み合わせて作成することとした。

を入力し、出力層には学習時に正解情報として各

航 空 機 騒 音を含 む環 境 音には様 々な音 源が音源カテゴリの発生有無を表す 1または 0 のフラ含まれ、複数の音が混在することも少なくない。

グを与える。DNN の構造は、入力層 33 ノード，第DNN などの機械学習による識別器の作成には一一隠れ層 20，
第二隠れ層 10，出力層 55 の全結合型

般に大量の学習データが必要となるが，長時間のの 4 層構造とした。入力データは 1 / 3 オクターブ

測定後に得られた音データに対して音源種類の12 . 5～20 kHz の 33 バンドの値である。出力層のラベル付けを行う作業（アノテーションと呼ばれ55ノードには各音源カテゴリ番号が対応する。なる）
は人手で行うため非常に負荷が高く時間が掛お、同時に発生した複数音源の各々を検出させるかる。特に複数の音が混在する場合にはアノテーため、出力層の活性化関数をシグモイド関数としション作業の負荷が極端に大きくなる。航空機騒てマルチラベル分類を行う。なお、DNN の構造

音の汎用的な識別器の作成を行う場合には、航空は全結合型に拘るわけではなく、目的に応じてよ機騒音を含む様々な音源に対して如何に多くのり識別精度の向上が見込めるCNNやRNNの構造有効な教師データを取得できるかがキーポインに順次更新していく予定である。

トとなる。

図1

 空機騒音の自動音源識別のための航DNN の構造と入出力のイメージ

−2−



No.25, 2021〔研究報告〕

3 . 現場収録データの取得と学習データ化

定点を置いたことで、複数点の識別結果を並べて

3 . 1 現場アノテーション

眺めると自動車の移動の様子などが明瞭に読みアノテーション作業の負荷を軽減し、かつ有効取れる。逆に言えば、移動音源の識別が確認できな教師データを得るためのひとつの方法として、れば、その識別器が正しく動作していることの確実際の測定現場で音を目と耳で確かめながらテ認にもなる。そこで、移動音源による確認のできンキー端末あるいは MIDI 端末を用いてその場でた識別器で、学習データ全体を改めて識別し、閾教師情報を入力する「現場アノテーション」を一値を設けて識別確率の高いデータ区間に改めて部実施した 。移動する自動車や航空機などの音フラグを付け、そうでない区間のフラグをゼロク源の発生状況に応じて各音源に割付けたキーをリアする、という現場アノテーションの洗練化を1 つまたは複数同時に押すことで音源のフラグを行った。

立ててタイムスタンプとともに記録を行った。

3 . 3 飛行経路直下の航空機騒音の追加学習

2)

今回、一般環境騒音の基本的な音源識別器を作

表 1 の①～③による現場アノテーションデータ

成するのに用いた学習データの取得場所7箇所のには、民間空港周辺の飛行経路直下のデータがほ音源内容を表 1 に示す。表 1 の①に示すデータがとんど含まれていなかったため、⑥の空港周辺で道路交通騒音、鉄道騒音、航空機騒音、自然音など測定したデータを学習データに追加した。この空がバランス良く入ったベースとなる学習データ

港は様々な航空機の機種が飛来するため、航空機であり、不足する音源データを順次これに追加す騒音の学習データを作成するのに都合が良い。用る形で汎用化への作業を行った。なお、現場アノいたデータは、南ランウェイ端から2 km程度の飛テーションを実施したのは表中の①～③である。

行経路直下の測定点で10月のある1日分の航空機

3 . 2 現場アノテーションの洗練化騒音である。虫の声が多少含まれるが周辺の暗騒現場でのアノテーション作業は、目の前の通過音が比較的小さく航空機騒音が S/N 良く測定で車両を見ながらフラグ付けを行うなど、目と耳のきているため、離陸と着陸をバランスよく含む一確認によりアノテーションの精度は高いと考え日分の測定データのうち、騒音レベル 60 dB 以上られるが、作業が長時間となると疲労からキーのの区間を航空機騒音の単独のデータとしてフラ押し間違いなどエラーの混入する可能性もある。

グ付けし既存の学習データに追加した。またこの

また複数人で手分けして行っているため個人にデータは次節に述べる人工混合音の元データとよる判断の違いもある。①の現場測定では道路沿しても使用した。

道に 50 m 程度の間隔で時間を同期した複数の測表1

地域

一般環境騒音用の学習データの取得場所と内容

主な音源①都立公園を中心とした 道路，鉄道，航空機，鳥の声等のエリアの外周道路
自然音などの多様な環境音②民間空港のランウェイ
航空機の地上騒音と飛行騒音
側方

測定時期

概要

冬

外周道路
（2車線）
歩道上計15点の時間同期多点測定。
代
表する 2 点で現場アノテーションを実施。

初夏、セミ 民間空港の近傍で測定した。測定時期は初夏であったはまだがセミはまだ鳴いていなかった。

③軍用飛行場の飛行経路 騒音レベルの大きい戦闘機な直下
どの航空機騒音冬

上記と同様の理由で、特に騒音レベルが極端に大きい軍用航空機の騒音データを取得した。

④セミが多く鳴く林のあ
複数のセミの声
る地域

夏

セミの声が複数聞こえる場所であるが、他の騒音源との重畳データは取得しにくい。

⑤防災放送子局を中心と防災放送、生活騒音する路地沿い

冬～春

多点を時間同期した防災放送の伝搬状態を調査。

⑥民間空港のランウエイ
航空機、虫の声
延長線上

初秋

航空機騒音の離陸着陸音の取得。

夏と冬

航空機騒音を対象とした多点の現地調査。長期の調査のため風雨など気象条件の異なるデータもある。

⑦民間空港周辺

航空機、道路、自然音、雨風、波
浪の音

−3−

〔研究報告〕No.25, 2021

4 . 人工混合音による学習データ強化

現場取得データ
現場取得データ

4 . 1 人工混合音の対象音源
前節で示した現場実測値を基にした音源識別既存識別器によるア
既存識別器によるアノテーション洗練化
ノテーション洗練化器を作成するための学習データには、たとえば、夏のセミが背景で鳴く暗騒音レベルが比較的大きい条件での航空機騒音のデータが含まれてい音源毎のデータ頻度音源毎のデータ頻度のバランス化のバランス化ない。また学校などの公共施設屋上で航空機騒音の測定を行う場合に、チャイムや防災放送が大きな音を発生することがあるが、これについても当初の学習データに含まれていなかった。そこで、計算機による計算機による人工混合データ
人工混合データ

表 1 に示すように、④のセミの声が主要な林の中で収録したデータと⑤の防災放送のスピーカを中心とした収録デーを用意した。これらからセミの鳴き声が単独に近い形で録音できている部分と防災放送のスピーカ直下で録音した部分を、そ

図2

れぞれの単独音として、⑥の航空機騒音とコン 空機騒音の汎用識別器作成のための航学習データ生成の流れ

ピュータ内で人工的に足し合わせることで両者グによって人間の耳には聞こえなくなる場合がの混合音を作成し学習データとして追加した。まある。特に、一方の音のスペクトル成分にもう一た、航空機騒音とセミ及び防災放送の音を合成す方の音のスペクトル成分が重なっている場合にる際には、現実的にあり得そうなレベル関係で数マスキングの影響が極端に大きくなる。これは種類の組み合わせを作成し、識別器が汎用的に動人の聴覚に臨界帯域（critical band）と呼ばれる一作するよう調整した。なお、二つの音を合成する種の聴覚フィルタが存在するためである。人工際には次に述べる人間の聴覚のマスキング効果

混合音を二つの音のレベルバランスを変えながを考慮したフラグ付けを行った。

らコンピュータ内で作成する場合、マスキングに4 . 2 マスキングを考慮したフラグ付け

よってどちらかが聞こえづらくなり、その音源が二 つの音 が同 時 に聞こえる場 合、どちらかが存 在 することを示 すフラグを付けるべきではな

極端に小さいときは当然のことながらマスキンい条件が発生する。このフラグ付けをZwickerの

暗騒音 ＋ 対象音
暗騒音 ＋ 対象音

暗騒音のみ
暗騒音のみ

部分的にマスク部分的にマスクされた対象音
された対象音部 分 的 にマ ス ク
部 分 的 にマ ス ク
さ れ た 対象 音 のさ れ た 対象 音 のラウドネス成分
ラウドネス成分

暗騒音によりマスク暗騒音によりマスクされた成分
された成分
図3

背景騒音に対してある音が加わったときに Zwicker ラウドネスにより算出できるパーシャルラウドネスの導出イメージ

−4−



No.25, 2021〔研究報告〕

ラウドネス 3) を計算することで自動化を行った。

A 空港 Pt.1

Zwicker のラウドネス計算は、1 / 3 oct バンドレベルを基本として計算することから、ここで用いている DNN の音源識別器と対応が良く、計算負荷も小さいことからリアルタイム処理にも向く。
図 3 は背景騒音に対してある音が加わったときにZwickerラウドネスにより算出できるパーシャ

A 空港Pt.2

ルラウドネスの導出イメージである。Zwicker ラウドネスを導入することで、ある音の背景騒音に対するマスキングを考慮したパーシャルラウドネスが簡単に計算できる。

5 . 音源識別結果を利用した航空機騒音イベントの抽出アルゴリズム

図4-1

航空機騒音を含む識別結果のプロット例 1

5 . 1 識別結果のプロット作成した識別器により、音源を分類した結果のB 空港 Pt.1

一例を図 4 - 1 に示す。この例では、ADSB により取得した飛行経路の情報から航空機と受音点を結ぶスラントディスタンス（斜め距離）のデータもグラフの上部にプロットしてある。音源との距
離と音速を考慮して計算した航空機騒音のレベルが観測されやすい範囲もグレーの網掛けで示
B 空港 Pt.2

した。
この例では、異なる 2 測定点について同時刻の8 分間の発生騒音を識別し音源毎に色分けして示している。二機の航空機が飛来しておりピンク色で表示してある。たまたまその間に、上の測定点ではヘリコプタが、下の測定点では救急車のサイレンによって大きな騒音レベルが観測された

図4-2

が、その様子がわかりやすく表現できていることがわかる。なお、識別器の出力には各音源に対す航空機騒音を含む識別結果のプロット例 2

5 . 2 人工混合音の付加効果の確認

る発生確率が 1 秒ごとに出てくるが、分かり易さ人工混合音を学習データに盛り込むことによのためそれぞれを騒音レベル波形+ 10 dB の位置

り航空機の識別が改善している例を示す。図 5 はが確率 1 . 0 になるように大きさを調整して示してある空港周辺の夏の測定において夜の 20 時台にいる。

得られた 5 分間のデータ区間を示している。背景

別の空港の 2 測定点で観測された 7 分間の識別に複数のコオロギの声（マツムシ、エンマコオロ例を図 4 - 2 に示す。この例ではプロペラ機が 2 機ギなど）が暗騒音として混在する場合の航空機騒通過しているが、その他の区間ではカラスが間欠音の識別例である。図 5 上は虫の声と航空機騒音的に鳴 いている様 子も良く観 測 できていることの混合した音の学習が不足している場合である。

がわかる。

20 : 41 頃の航空機騒音が大きいレベル範囲ではう−5−〔研究報告〕No.25, 2021

く識別が出来ており、虫の声だけの暗騒音区間と明確に区別できていることがわかる。

5 . 3 航空機騒音イベントの抽出アルゴリズム
図 4 のように騒音レベル波形に識別結果を重ねて表示するだけでも、分析を行う際に航空機騒音の発生区間を探す作業の軽減化になるが、識別結果を基に航空機騒音のイベント区間を算定できればL den等の評価量を自動で計算することが可能となる。図 6に識別結果を利用した航空機騒音イベントの抽出アルゴリズムを示す。観測された騒音レベル波形に対して、識別器の出力である各音源の存在確率（0～1）
を掛け合わせることで、騒音レベルに対する各音源の寄与（例えば、航空機騒音に対する騒音暴露レベルL AE,air）が計算できる。
図5

この値を元の騒音レベルから計算されるL AEと航空機騒音の識別に対する人工混合音の効果の一例

比較し、レベル差がある閾値以上であれば航空機まく識別できているが、レベルが大きくない部分騒音イベントであると判定する。

では虫の声と混ざったスペクトルの影響でまったく別の音源と誤って識別され航空機騒音の発

6 . 様々な空港周辺環境への識別器の適用

生区間をうまく特定できていない。更に 20 : 43 頃

6 . 1 テストデータの分類の航空機騒音はレベルが小さめであることもあ

この識 別 器 を周 辺 環 境 の異 なる様 々 な測 定

り航空機騒音として識別が出来ていない。一方、データに適用した（6 空港、88 地点）。なお、同一図 5 下は、航空機騒音と虫の声の人工混合音を適地点でも夏冬と調査した場合は 2 地点と数えるこ

切に学習データに含めて識別した結果である。二ととする。これらの測定点の特徴の分類を表 2 につの航空機騒音イベントとも裾野の方まで正し示す。周辺環境としては様々な環境に分布してい図6

識別結果を利用した航空機騒音イベントの抽出アルゴリズム−6−

No.25, 2021〔研究報告〕

るが、住宅地が最も多く26 箇所となっている。次に多いのは森林地帯で 15 箇所、草地 14 箇所である。また、飛行経路の直下に近いか側方であるか、また空港から近いか遠いかの区分も加えると、飛行経路の直下で住宅地である測定点が 16 箇所と最も多い。周辺の暗騒音（BGN）の大きさを三段階で分けた場合には、暗騒音の小さい住宅地と森林が最も多いが、住宅地でも暗騒音の大きい場所も8 箇所あり、周辺の音の大きさの観点でも様々な図7測定点を包含していることがわかる。また、各測混同行列と識別率Recall の定義

定点では連続7日間の調査が行われている場合が結果が目的とする航空機騒音かそれ以外の音源ほとんどで、同じ測定点でも風が強い日や雨の日の騒音であるか、に対して識別結果が航空機であも含まれる場合もあり、気象条件の違いもデータるかそれ以外であるかのマトリクスを示す。今回、の中に包含されている。また、同一空港の調査で、識 別 率 の計 算に用いた指 標は図 7 に示 す Recall

夏季と冬季の調査が行われている場合もあり、セ（再現率）である。航空機騒音イベントの正解デー

ミの鳴き声など自然音の違いの情報もデータ群タに対して、識別結果が正しく航空機と判定されに含まれている。このように、テストデータにはたものを True Positive（TP）、それ以外に誤判定周辺環境や気象条件、季節の違いなど多くの情報されたものをFalse Negative（FN）と呼び、全航空が含まれるため、これらに対して航空機騒音の識

機騒音イベントに対する正解数の割合がRecallと別が高確率で機能すれば、識別器の汎用性が確認なる。この指標はFalse Negativeを低く抑えるこできることになる。と、すなわち分析対象に対する誤識別を少なくす

6.2 様々な空港周辺環境への識別器の適用結果るという考え方の識別率であると言える。

前節で示したテストデータ群に対し、作成した上記のように実際の航空機騒音の分析区間に航空機騒音の識別器による識別率を計算する。な

対する識別できた区間の割合を識別率とした場

お、識別率の計算方法は幾つかあり、目的に応じ合の全測定点に対する結果を、その測定点におけて使い分けられる。識別率の計算は図 7に示す混るL den（1 週間程度）を横軸にして整理した結果を同行列（confusion matrix）を元に行われる。実測

図 8 に示す。

表2周辺環境

音源識別を適用し航空機騒音の識別率算出に用いた測定地点の内訳

経路側方 側方遠い側方近い 経路直下 直下遠い直下近い 総計

4海浜公園

4

学校敷地
4経路側方 側方遠い側方近い 経路直下 直下遠い直下近い4 総計
周辺環境
公園
22 4
海浜公園
4住宅、農地
1
1 4
学校敷地
4住宅地
16
4
26 2公園2 6住宅地、森林
22 1住宅、農地
1住宅地、農地
2
24住宅地
616
426
森林
7
15
住宅地、森林 822森林、農地
2 4住宅地、農地 2 22草地
3 8 4
23 7
214 15森林農地
32
510 2森林、農地
2放牧地
草地
3 2 42 2 32 4 14
総計25204334288 10農地
3252放牧地
総計25202433

42−7−

周辺環境

BGN(小) BGN(中) BGN(大)

総計

海浜公園

44

学校敷地
4BGN(小) BGN(中) BGN(大)4 総計
周辺環境公園
22 4海浜公園
4住宅、農地
11 4
学校敷地
4住宅地
13 2 5826 2公園
住宅地、森林
22 1住宅、農地
1住宅地、農地
22住宅地
13
58 4 26
森林
215 2住宅地、森林 13 2森林、農地
22 4住宅地、農地
22草地
82414森林13215
農地
210 2森林、農地 8 2放牧地
2 8 2 2草地
4 4 14総計57191288 10
農地
824

放牧地

2288

総計

571941288

〔研究報告〕No.25, 2021

図8

様々な空港周辺環境への識別器の適用結果

その結果、飛行経路の直下で空港に比較的近く既存の学習データには含まれていなかったため、

L den の値がおよそ60 dBを超える測定点では概ね既存の識別器はその騒音の発生区間ではどの音90～95％程度であった。周辺に道路騒音など妨害源クラスも反応せず、航空騒音の発生区間の判定音が多い環境では識別率が 70％程度に低下するが難しくなっていた。そこで学習データを追加し例も見られる。しかし、その場合でも識別プロッて再学習を行った結果、コンクリートブレーカのト図は分析を行う上での補助的な情報として有音源クラスが反応し、航空騒音の発生区間との違用であると考える。

いがわかりやすくなった。

6 . 3 地点に特有の音源に対する対処
測定地点によってはその場所特有の音源が存

7 . おわりに在し、既存の識別器ではどの音源クラスに対して無人で長時間の自動計測が行われている航空も確率が上がらない、あるいはまったく異なる音

機騒音の測定データに対して、分析作業の正確性源クラスが反応してしまう場合があり、航空機騒と効率性の向上を目的とする音源識別の手法と音の検出に影響を与える可能性がある。また、た適用事例について報告した。汎用性を確認するた

またまその音源と航空機騒音と周波数特性が似めに季節や気象条件の異なる様々な周辺環境でている場合には航空機クラスが反応してしまうの測定データに対して識別を行い、飛行経路の直可能性があり識別率を大きく低下させてしまう

下であれば識別率が概ね95％程度、飛行経路側方原因となる。このような場合の対処方法としては、の暗騒音が比較的大きい条件でも 70 % 程度となその地点に特有の音源が単独で存在する区間をることがわかった。大量の測定データを分析する

切り出してフラグ付けを行い、既存の識別器の学際の補助的な情報として十分に利用が可能であ習データに適当な分量を付け加えたうえで再学ると考える。

習を行うことが有効である。
今回の学習データ作成の際にもいくつかの地点で特有に発生する音源のデータを一部加えている。一つの例として、測定現場の近くで測定期間の途中から始まったコンクリートブレーカを用いた工事の例を挙げる。大きな断続的な騒音を発生させていたが、この種の工事騒音のデータは参考文献
1 ) 大島，航空機騒⾳測定における深層学習による⾳源識別の利⽤と課題、航空環境研究 No. 24 , ( 2020 )2 ) 内藤，音源別環境音可視化に向けた機械学習による多点同期音源自動識別の試み，音響学会 平成 29 年春
季研究発表会 ( 2017 )3 ) 大島，防災拡声音のリアルタイム音達可視化に向けた基礎検討，アコースティックイメージング研究会
N- 2019 - 51 ( 2019 )−8−