「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム」 令和3年6月-7月

スマートウォッチの音響センサを用いた
ポイ捨てごみの種別認識手法の提案と評価
立花 巧樹1

中村 優吾2

松田 裕貴1,3

諏訪 博彦1,4

安本 慶一1

概要：ごみのポイ捨ては社会問題に発展している．ポイ捨てを防止する方法として，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれた看板をポイ捨てされる場所に設置して，未然にポイ捨てを防止する都市デザイン的アプ
ローチが考えられる．しかし，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨が書かれた看板を，ポイ捨てが起こりうる場所
全てに配置することは，現実的ではない．したがって，ポイ捨てが多くされる場所に対して効率的に配置することが求められる．そのためには，ごみの種別・位置を網羅的に事前に把握することが必要である．
しかし，既存手法では，本問題を解決することは困難である．本研究では，ユーザが装着しているスマート
ウォッチから得られるセンサデータのみを用いて，ごみの種別および位置を推定するシステムを提案してきた [1]．本システムは，ユーザがごみを叩きながらごみ拾いをするのみで，ごみの種別・位置を記録することが可能である．本稿では，スマートウォッチの音響センサから得られるデータを用いてモデルの構築を行い，評価実験を行った．実験結果より，LightGBM を用いた際におけるモデルの精度が最も高くなった．

Evaluation of Classiﬁcation and Location Recognition System
for Litter by Using Smartwatch
KOKI TACHIBANA1YUGO NAKAMURA2 YUKI MATSUDA1,3
KEIICHI YASUMOTO1

SUWA HIROHIKO1,4

旨が書かれた看板を，ポイ捨てが起こりうる場所全てに配

1. はじめに置することは，現実的ではない．したがって，ポイ捨てがごみのポイ捨ては社会問題に発展している．Maria ら [2]多くされる場所に対して効率的に配置することが求められによると，世界では，年間 6 兆本ものタバコが消費されてる．例えば，タバコのごみが多く落ちている場所を事前にいるが，そのうち 4.5 兆本はポイ捨てされている．また，把握しておけば，その場所に灰皿を設置することで，未然

世界経済フォーラム [3] によると，2015 年にタバコを含むにポイ捨てを防ぐことができる．そのためには，ごみの種

910 万トンのプラスチックごみが流出したという調査結果

別・位置を網羅的に把握することが必要である．

を発表した．これにより，海洋汚染や海洋生物の殺傷など

しかし，ごみの種別・位置を網羅的に把握するのは，手の問題が生じている．したがって，ごみのポイ捨ては早急

動でごみを記録する手法 [4] やビデオカメラなどでごみをに解決すべき問題である．ポイ捨てを防止する方法とし自動で記録する手法 [5] では困難であるという問題が存在て，都市デザイン的アプローチが考えられる．例えば，ポする．ごみ拾いをしている人が一つ一つのごみを撮影し，イ捨てされる場所に対して，ごみ箱やポイ捨て禁止の旨がピリカ [6] にアップロードすることは手間がかかってしま

書かれた看板を設置することで，ポイ捨てを防止することう．よって我々は，ごみを拾う人が，手間をかけずにごみができると考えられる．ただし，ごみ箱やポイ捨て禁止のを拾うだけで，ごみの種別・位置を網羅的に記録できるよ

1
2
3
4

奈良先端科学技術大学院大学
九州大学
JST さきがけ，JST PRESTO
理化学研究所 革新知能統合研究センター，RIKEN Center for
Advanced Intelligence Project (AIP)© 2021 Information Processing Society of Japan

うにすることを研究の目的とする．
我々は，研究の目的を達成するアプローチとして，プロギングしている人に注目する．プロギングとは，スウェーデン発の新しいフィットネスであり，ジョギングしながら― 325 ―

ごみを拾ったら…

がある．井上ら [4] は，釜口水門から横川川合流点までの天
センサ

慣性センサ
マイク
GPS
Step1. 慣性センサでごみの拾う動作を認識
Step2. 拾った音を収集してごみの種別を推定
Step3. GPSで位置情報を取得

竜川上流 11.5km の河岸において，漂着ごみの量，種類をクラウド
Step4.
データを送信手動で記録しながら調査し，漂着ごみの分布および岸形状

Step5. 地図上に表示

ポイ捨てごみの分布を取得との関係を考察した．高橋ら [7] は，計測者が手動でタバ
コの位置を地図上にプロットし，タバコの種別・位置の記録を手動で行っている．その結果，タバコの多い場所に対して，灰皿を設置してポイ捨て削減を狙うなどのタバコのポイ捨ての防止対策に関する具体的方策を提案している．
早瀬ら [8] は，計測者が大学敷地内に散乱しているごみの種別・位置を手動で記録している．また，ごみを捨てられ

図 1 提案システムの概念図

た時間における滞留・通過人員も定点カメラで撮影することにより計測している．

ごみ拾いをすることである．我々は，プロギングをしてい

しかし，これらの手法では，ごみ拾いをしている人が，る人が運動管理のために装着しているスマートウォッチを

一つ一つのごみに対し手動で記録するのは手間がかかると用いて，普段通りごみを拾うだけで個々のごみの種別・位いう問題が存在する．したがって，ごみの種別・位置を自置を記録することができれば，ユーザに手間をかけること動で検出することが必要である．

なく網羅的にごみのデータ収集をすることができると考2.2 ごみの種別・位置を自動で記録する事例

える．
本研究では，ユーザが装着しているスマートウォッチか

ごみの種別・位置を自動で記録する事例として [5], [6],ら得られるセンサデータのみを用いて，ごみの種別および[9], [10] がある．タカノメ [9] は，スマホでごみを撮影する

位置を推定するシステムを提案してきた [1]．提案システム

ことで，ごみの種別・位置を自動で把握できるシステムでの概念を図 1 に示す．本システムは，ユーザがごみを叩きある．計測者がスマホで道にあるごみを撮影する．システながらごみ拾いをするのみで，ごみの種別・位置を記録す

ムは，動画に写ったごみの種類や数量，位置などを解析し，ることが可能である．具体的には，デバイスに内蔵されて地図上にプロットする．植田ら [5] は，ビデオカメラによいる IMU を用いて加速度データを収集することで，ユーるポイ捨て位置やポイ捨てしている人の特徴を記録していザがごみを拾う動作を認識する（Step1）．つぎに，ユーザ

る．ビデオカメラで撮影したデータ対して，タカノメの技

はごみを拾う際，ごみを叩く動作を行う．システムは，そ術 [9] を用いれば，ごみの種別・位置を自動で記録するこの際に生じる音をマイクで収集し，データを解析することとが可能になる．ピリカ [6] は，世界 100 ヶ国以上で利用

でごみの種別を推定する（Step2）．最後に，GPS から得らされているごみ拾いボランティア SNS アプリケーション

れる位置情報を取得することで（Step3），ごみの種別・位である．アプリケーションユーザは，拾ったごみを撮影し，置を記録することができると考える．そして，ごみの種別

位置情報と共にアップロードする．そして，アップロードと位置情報をクラウドに送信し（Step4），位置情報をもとされたごみの種別をアプリ管理者がタカノメ [9] の解析技に地図上にごみの種別をプロットすることで（Step5），ご術を利用することで，ごみの種別・位置を網羅的に把握すみの分布を把握することが可能になると考える．本システることができる．Gong ら [10] は，スマホでモノを叩いて，ムは，プロギングしている人を想定ユーザとしているが，その音から生活空間に存在するモノの種別を自動で推定す

ボランティアでごみ拾いをしている人やごみ収集業者がシる技術，Knocker を提案している．Knocker をごみの種別

ステムを利用することも可能である．本稿では，スマートモデルに転移学習することによって，ユーザがスマホでごウォッチの音響センサから得られる音データを用いてモデみを叩くだけで，システムがごみの種別・位置を自動で記ルの構築を行い，様々な条件におけるモデルの精度を評価

録することが可能である．
しかし，文献 [5] の手法は，カメラが設置してある場所

する．

でしかごみを記録できないため，ごみを網羅的に記録する

2. 関連研究ことができないという問題が存在する．もし，多くの場所

2.1 節ではごみの種別・位置を手動で記録する事例，2.2にカメラしている環境があったとしても，多くのコストが節ではごみの種別・位置を自動で記録する事例について述かかってしまう．上記の問題は，ごみを拾う人からデータべる．

を収集するアプローチ [6], [9], [10] であれば，モノの設置コストがかかることなく，ごみの種別・位置を網羅的に記録できるかもしれない．しかし，タカノメ [9] は，データ

2.1 ごみの種別・位置を手動で記録する事例
ごみの種別・位置を手動で記録する事例として [4], [7], [8]© 2021 Information Processing Society of Japan

計測者がスマホで道路を撮影しながら歩くという動作が必― 326 ―

要となってしまう．同様に，ピリカ [6] のアプリケーショ
加速度

ンユーザは，落ちているごみを一つ一つ撮影しなければならないため，手間が大きくなってしまう．Knocker[10] は，

特徴量1

特徴量2

特徴量3

ピリカやタカノメ [6], [9] に比べてユーザの手間は少ない
が，ごみをスマホで叩くのは現実的ではない．したがって音

我々は，ごみを拾う人が，手間をかけずにごみを拾うだけ

手順1 検出手順4 モデル構築

手順3 特徴量抽出で，ごみの種別・位置を網羅的に記録できるようにするこ

Modelとを研究の目的とする．
手順2 切り出し & 前処理

本研究では，ユーザが装着しているスマートウォッチから得られるセンサデータのみを用いて，ごみの種別および図 2 モデル構築の設計

位置を推定するシステムを提案してきた [1]．提案システ
ムは，ごみを拾う人がごみを叩いた音をマイクで収集し，3.2 特徴量抽出

機械学習を用いてごみの種別を自動で記録する．ごみを叩音から抽出する特徴量の一覧を表 2 に示す．これらのくという動作は，ごみを撮影するという動作に比べ，手間

特徴量は，一般的に機械学習で用いられている特徴量であが少ないと考えるため研究の目的を達成すると考える．本

るため，本システムで採用した．MFCC は，音データに稿では，提案システム [1] のごみの種別を推定するモデル対して FFT を行い，メルフィルタバンクを通した出力をの構築手法を提案する．

逆離散コサイン変換した特徴量である．Chroma は，オク

3. モデル構築

ターブ違いの同じ音階の成分を全て重ね合わせて 1 オク

3.1 モデル構築の手順

Melspectrogram は，FFT 変換を行った後にスペクトログ

ターブ内の半音階の 12 音の成分に縮約した特徴量である．

モデル構築の手順を図 2 に示す．はじめに，ユーザがごラムを作成し，周波数がメルスケールに変換した特徴量でみを叩く動作を行った際に，加速度からごみを叩いたことある．Spectral contrast は，FFT を行い，オクターブフィ

を機械学習で推定する（手順 1）．つぎに，ごみを叩く動作

ルタバンクを通した後にピークを検知して抽出し，最後にを行った時間の音を切り出し，前処理を行う（手順 2）．シ

カルーネン・レーベ変換した特徴量である [12]．

ステムは，切り出した音から特徴量の抽出を行う（手順 3）．
表 2 特徴量一覧

特徴量については，3.2 節で述べる．最後に抽出した特徴
量を用いてモデル構築を行う（手順 4）．分類ラベルは，文献 [11] の散乱個数ランキングで上位を占めた，紙類・プラ

特徴量

次元数

MFCC

104

Chroma12

スチックに加え，一般的な飲料容器である缶・瓶・ペット

Melspectrogram

128

ボトルを加えて計 5 種類とした（表 1）．本実験では，手Spectral contrast

7

順２〜４の順番でモデル構築を行った．また，タバコのよ

合計

251

うな音がならないごみは，ユーザがスマートウォッチを 1タップすることで，システムは，タバコだと認識することができるアプローチを検討している．また，システムが推定したごみの種別の確信度の低い場合，システムがユーザ

4. 評価実験
4.1 実験目的

自身にごみの種別を聞くことで，誤認識を防ぎ，ユーザのユーザがごみを叩く動作をするだけで，ごみの種別・位叩き方にモデルが適用していく設計にすることも検討して置を記録するシステムを設計するうえで，叩いた音からごいる．

みの種別を推定する精度が極めて重要であると考える．ご
みの種別の推定が誤認識していた場合，ユーザは，自身で
表 1 分類ラベルの一覧

ラベリングの設定を変更するため手間がかかってしまい，
研究の目的を満たすシステムを構築することが困難にな

教師ラベル

ごみの種類

Bottles

瓶

る．有効な手法は，各ユーザに対して個別のモデルを構築Can缶することだが，それには大きなコストがかかる．もし，一

Paper

紙類

定数の学習データを用いて構築したモデルで，未学習のシ

Plastic

プラスチック

ステム利用者のごみを叩いた音の種別推定の精度が高い場

Pet bottle

ペットボトル合，各ユーザに個別のモデルを構築しなくて済む．モデルの精度を向上させる別のアプローチとして，機械学習の手法の選定は重要である．機械学習の手法には，データの特© 2021 Information Processing Society of Japan― 327 ―

徴によって分類が得意・不得意が存在するため，最適な手法を選択する必要がある．そして，システムの運用を考える上で，環境音が入った実空間でもモデルの推定精度が高いことは不可欠である．ごみを拾う人がごみを叩くとき，様々な種類の環境音が入り込む可能性が高く，それらの音に対応できるようなモデルを構築する必要がある．
そこで本実験では，システム利用者のごみを叩いた音か
らごみの種別を推定するタスクにおいて，各ユーザのごみ拾いした際の音データのみから学習を行った推定器を用いる方式（以降，InSub 方式）と，他のユーザのごみ拾いした際の音データから学習を行った推定器を用いる方式（以降，LOPO 方式）の 2 方式において，どの程度違いがあるのか検証する．同様に，どの機械学習の手法が最も精度が図 3 データ収集アプリの画面高いかを検証する．また，静寂な空間で構築したモデルと，環境音が入った音で構築したモデルにおいて，どの程度の差が生じるかを検証する．
評価には Accuracy，Precision，Recall，F 値を用いる．

Accuracy（正解率）は，ごみの音から種別を推定したデー
タのうち，システムによって正しく推定されたデータの割合である．Precision（適合率）は，ごみの音から種別を推定したデータのうち，実際にその種別のごみであった
データの割合である．Recall（再現率）は実際にごみの音から種別を推定したデータのうち，システムによって正しく推定されたデータの割合である．F 値（F-measure）は，Precision と Recall の調和平均であり，次式で表される．
F =2×

Recall ∗ P recision
Recall + P recision

図 4 実験風景

4.2 データセット

Step2 実験者は，データ収集アプリ（図 3）で計測者の4.2.1 静寂な環境で収集したデータセット

計測者名，ごみの種類をセットする．

以降，データ収集に協力してくれた実験参加者のことを

Step3 計測者は，データ収集アプリ（図 3）の「データ収集」ボタンを押下し，ごみを 3 回を叩く．

計測者と称し，計測者が収集した 1 つの音データをサンプルと称する．計測者がごみを叩く音は，スマートウォッチ

Step4 計測者は，Step3 の動作を，1 つのごみにつき 5 回繰り返す（図 4）．

に内蔵されているマイクを用いて計測した．今回実験で使用したスマートウォッチは，Apple watch series 5 である．

Step5 計測者は，1 つのごみの種類を 10 個全て叩いたら，データ収集時のサンプリングレートは，44100Hz とした．

Step2 に戻る．そして実験者は，ごみの種類を再び別

実験者は，表 1 の 5 種類のごみを，10 個ずつ用意した．計の種類に設定して，以降 Step3〜Step4 を同様に繰り測者は，専用のデータ収集アプリ（図 3）でサンプルを収返す．計測者が全てのごみの種類を叩いたら，「デー集する．計測者は 20 代の大学生 12 名（男性 11 名，女性

タ転送」ボタンを押下してサーバーに送信し，実験は1 名）である．実験者は，収集した音データから，専用の終了となる．

ソフトウェアを用いて推定モデルを構築した．計測者は，

4.2.2 環境音を合成したデータセット

静かな環境でデータ収集を行った．下記の手順で計測を行収集した 3000 件のサンプルを環境音と合成した音を作

い，1 人 250 件，全体で 3000 件のサンプルを収集した．

成し，モデルの評価を行う．環境音は，フリーサイトから

Step1 本システムを利用しているシーンに近づけるため，

100 個のデータをダウンロードして利用した [13]．専用の計測者は，はじめに軍手を装着する．また，音の情報

ソフトウェアを用いて，環境音のデータ 100 個からランダを収集しやすくするために，本実験では初期検討としムで 5 個を選択し，1 件のサンプルと 5 つの環境音それぞて，スマートウォッチを計測者の利き腕（ごみを叩く

れで合成音を作成する．上記の操作を全てのサンプルに行方の腕）に装着した．

うことにより，計 15000 件のサンプルを作成した．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 328 ―

を 10 分割し，225 件を学習サンプル，25 件を推定サンプル

4.3 機械学習の手法
本実験で利用する機械学習の手法の一覧を表 3 に示す．

Random forest は，決定木を大量に生成し，各決定木の結に分けて Accuracy・Precision・Recall・F 値を算出する．

4.4.2 LOPO 方式（w/o noise）

果を集計して予測する，アンサンブル学習の手法の 1 つで計測者以外のサンプル 2750 件全てをマージして，計測ある．Random forest は，汎化性能が高く，処理の並列性

者 250 件のサンプルからごみの種別を推定するタスクを行も高いのが特徴である．MLP は，入力層と隠れ層と出力層

う（Leave-One-Person-Out cross validation）．上記以外のが全結合である，もっとも単純なディープラーニングの手処理は，InSub 方式（w/o noise）と同様である．

法の 1 つである．Logistic regression は，線形回帰の出力

4.4.3 InSub 方式（w/ noise）

をロジット関数に入力することで，分類問題に対応した回

4.2.2 項で作成したデータセットを用いてモデルを構築す

帰モデルである．決定木は，分類木と回帰木を組み合わせ

る．具体的には，1250 件のサンプルを 10 分割し，1125 件をたもので，ツリー（樹形図）によってデータを分析する手学習サンプル，125 件を推定サンプルに分けて Accuracy・法である．Extra tree は，基本的には Random forest と同

Precision・Recall・F 値を算出する．上記以外の処理は，

じアルゴリズムであるが，木のノードを分割する際に，特InSub 方式（w/o noise）と同様である．

徴量をランダムに選ぶことが特徴である．ナイーブベイズ

4.4.4 LOPO 方式（w/ noise）

は，ベイズの定理を利用した高速な分類アルゴリズムで，高4.2.2 項で作成したデータセットを用いてモデルを構築す

次元のデータセットに適している．特に，Gaussian Naive

る．具体的には，計測者以外のサンプル 13750 件全てマー

Bayes は，連続データに利用する分類器である．SVM は，ジして，計測者 1250 件のサンプルからごみの種別を推定

マージン最大化を取り入れることで，少ないデータでもするタスクを行う．上記以外の処理は，InSub 方式（w/o

汎化性能が高い分類回帰モデルを実現できる手法である．

noise）と同様である．

KNN は，説明変数からデータ間の距離を計算し，分類するデータに近い k 個の分類内容から，多数決で属するクラ

4.5 結果スを推定する．LightGBM は，決定木アルゴリズムに基づ

実験結果を表 4，表 5，図 5〜図 7 に示す．表 4，表 5いた勾配ブースティングのフレームワークである．推論速に注目すると，Random forest，MLP，LightGBM の F 値度が早いという特徴がある．

の精度は，どの実験方式においても上位 3 位であることから，3 手法のうちどれかが最適な機械学習の手法であ表 3 機械学習の手法ることを判断することができる．したがって，Random

手法名

特徴

Random forest

決定木，バギング

MLP

ニューラルネットワーク

Logistic regression

回帰モデル

置分散分析を行ったところ，10 ％水準で有意傾向があっ

Decision tree

決定木

た．各手法間の結果に対し，Tukey の多重比較比較検定を

Extra tree

決定木，バギング

行ったところ，手法間で差はみられなかった．InSub（w/Gaussian Naive Bayes

分類モデル

noise）方式の手法間において，一元配置分散分析を行った

SVM

回帰モデル

ところ，1 ％水準で有意差がみられた．各手法間の結果に対

KNN

分類モデル

LightGBM

決定木，勾配ブースティング

forest，MLP，LightGBM の精度（F 値）に対して検定を行う．InSub（w/o noise）方式の手法間において，一元配

し，Tukey の多重比較比較検定を行ったところ，LightGBMと MLP，Random forest と MLP の 2 手法間において 1 ％水準の有意差がみられた．また，LightGBM と Random

forest の 2 手法間において 10 ％水準の有意傾向があった．
4.4 実験方式

LOPO（w/o noise）方式の手法間において，一元配置分散4.4.1 InSub 方式（w/o noise）

分析を行ったところ，10 ％水準で有意傾向がみられた．各

計測者 1 人あたりの教師ありサンプル 250 件に対し，前手法間の結果に対し，Tukey の多重比較比較検定を行った処理として最大値 1，最小値 0 の正規化を行う（手順 2）．

ところ，LightGBM と MLP，の 2 手法間において 10 ％水

これにより，ごみを叩く際に生じる計測者ごとの振幅の差

準の有意傾向がみられた．LOPO（w/ noise）方式の手法

を無くすことができる．前処理した音データから，特徴量間において，一元配置分散分析を行ったところ，5 ％水準で（251 次元）を算出する（手順 3）．抽出した特徴量を用い有意差がみられた．各手法間の結果に対し，Tukey の多重てモデルの構築を行う（手順 4）．構築したモデルの評価に

比較比較検定を行ったところ，LightGBM と MLP の 2 手

は 10 分割交差検定法を用いる（Leave-One-Garbage-Out

法間において 5 ％水準の有意差がみられた．また Randomcross validation）．機械学習の手法は，表 3 の手法全てを

forest と MLP の 2 手法間において 10 ％水準の有意傾向が用いて検証する．具体的には，250 件の教師ありサンプルあった．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 329 ―

InSub (w/o noise)

図 5

InSub (w/ noise)

LOPO (w/o noise)

LOPO (w/ noise)

InSub

モデルの評価（F 値）

図 7

LOPO

環境音の有無における評価（F 値）

ブル学習の手法が，叩いたごみの音から種別を推定するタ
スクにおいて高精度で分類できるという知見を得られた．
環境音が入ってないデータセット（w/o noise）と環境音が入っているデータセット（w/ noise）におけるモデルの評価から（図 7），InSub 方式は，環境音が入っているデー
タセットで構築したモデル（w/ noise）の方が，環境音が入っていないデータセットで構築したモデル（w/o noise）
よりも高い精度が出ることがわかった．これより，ユーザのデータのみで構築したモデルのデータの数を増やすこと
で，環境音の有無にかかわらず，モデルの精度が向上する
w/o noise

可能性が示唆された．

w/ noise

InSub 方式と LOPO 方式の手法間（図 6）では，環境音

図 6 InSub 方式，LOPO 方式間における評価（F 値）の有無にかかわらず，InSub 方式の方が LOPO 方式よりも以降，InSub 方式，LOPO 方式間における評価と，環境モデルの精度が高いことが検定結果からわかる．ごみを叩音の有無における評価において，機械学習の手法は，検定

く音は，計測者によって叩き方は違うため，方式間におけ

結果から最も有意な手法であった LightGBM を採用した．

る精度の差は想定通りである．しかし，LOPO 方式（w/oはじめに，方式間における精度の結果に注目する．方式

noise）では精度（F 値）が 88.5 ％，LOPO 方式（w/ noise）

間の結果（図 6）に対し，対応のある t 検定を行ったとこ

では精度（F 値）が 80.2 ％出ているため，決して低くはな

ろ，InSub（w/o noise）方式と LOPO（w/o noise）方式にい．また，3.1 節でも述べたように，システムが推定した

おいて，InSub（w/o noise）方式が，5 ％水準で有意に上ごみの種別の確信度の低い場合，システムがユーザ自身に回っていた．また，InSub（w/ noise）方式と LOPO（w/

ごみの種別を聞くことで，誤認識を防ぎ，ユーザの叩き方

noise）方式において，InSub（w/ noise）方式が，1 ％水にモデルが適用していく設計にすることで問題を解決でき

準で有意に上回っていた．つぎに，環境音の有無におけるる可能性が高い．

違いの結果（図 7）に対して対応のある検定を用いたとこ

最後に，システムの分類精度をより向上させるために，ろ，InSub（w/o noise）と InSub（w/ noise）方式においLOPO 方式（w/ noise）における各計測者の傾向を考察すて，InSub（w/ noise）方式が，1 ％水準で有意に上回ってる．計測者の傾向は大きく 2 つに分かれた．1 つ目の傾向いた．また，LOPO（w/o noise）方式と LOPO（w/ noise）

は，計測者 A のような結果で（図 8）高精度にごみの叩く方式において，LOPO（w/o noise）方式が 1 ％水準で有意音から種別を推定することが可能であるパターンである．

に上回っていた．

2 つ目の傾向は，プラスチックを紙類と誤認識してしまい，
全体の精度が低くなる結果である（図 9）．缶や瓶，ペット

4.6 考察ボトルは素材が統一されているためモデルの精度は高くな

表 4，表 5，と検定の結果から，LightGBM が最も有意る．一方で，紙類は，紙コップやティッシュ，プラスチッなモデルであることが判断できる．また，同様に Random

クはお菓子袋やビニール袋など素材が異なるごみでモデル

forest の精度も高い．これより，決定木を用いたアンサンを構築しているため，ユーザが叩く音の微妙な違いが生じ，© 2021 Information Processing Society of Japan― 330 ―

表 4 InSub 方式

w/o noise

Methodw/ noiseAccuracy

Precision

RecallF1

Accuracy

Precision

RecallF

Random forest

0.936

0.946

0.936

0.934

0.972

0.974

0.973

0.973

MLP

0.957

0.964

0.958

0.957

0.904

0.908

0.904

0.903

Logistic regression

0.922

0.933

0.922

0.920

0.922

0.933

0.922

0.920

Decision tree

0.812

0.833

0.812

0.801

0.786

0.791

0.785

0.785

Extra tree

0.666

0.690

0.666

0.666

0.790

0.794

0.790

0.789

Gaussian Naive Bayes

0.836

0.853

0.836

0.823

0.706

0.730

0.706

0.699

SVM

0.531

0.533

0.531

0.481

0.534

0.586

0.533

0.523

KNN

0.771

0.791

0.771

0.762

0.578

0.586

0.578

0.570

LightGBM

0.958

0.965

0.958

0.957

0.958

0.965

0.958

0.957

表 5

LOPO 方式

w/o noise

MethodRandom forest

w/ noiseAccuracy

Precision

RecallF1

Accuracy

Precision

Recall

F

0.846

0.859

0.846

0.842

0.76

0.772

0.761

0.754
0.747

MLP

0.84

0.862

0.84

0.837

0.751

0.773

0.751

Logistic regression

0.762

0.801

0.762

0.751

0.655

0.68

0.656

0.645

Decision tree

0.69

0.707

0.69

0.686

0.648

0.652

0.648

0.646

Extra tree

0.555

0.571

0.555

0.553

0.507

0.514

0.507

0.505

Gaussian Naive Bayes

0.639

0.693

0.639

0.619

0.578

0.635

0.578

0.56

SVM

0.584

0.629

0.584

0.559

0.565

0.613

0.565

0.56

KNN

0.575

0.603

0.575

0.567

0.488

0.51

0.489

0.485

LightGBM

0.887

0.895

0.887

0.885

0.805

0.821

0.805

0.802

1.00

0.00

0.00

0.00

0.00

1.0
Can

Can

1.0
0.86

0.02

0.07

0.05

0.01

0.00

0.90

0.10

0.00

0.00

0.8
BottleBottle

0.8
0.02

0.95

0.00

0.02

0.00

0.00

0.00

0.96

0.02

0.6
True label
Paper

True label
Paper

0.6
0.02

0.00

0.15

0.70

0.09

0.07

0.00

0.00

1.00

0.00
0.2

0.00

0.00

0.00

0.00

1.00

Can

BottlePaper
Predicted label

Plastic

Pet_bottles

図 8

0.0

Plastic

0.00

0.4

Pet_bottles

Pet_bottles

Plastic

0.4

計測者 A LOPO（w/ noise）

0.10

0.07

0.31

0.46

0.06
0.2

0.17

0.00

0.00

0.00

0.83

Can

BottlePaper
Predicted label

Plastic

Pet_bottles

図 9

0.0

計測者 B LOPO（w/ noise）

精度が下がってしまう可能性が高いと考える．しかしこのよるモデルの精度検証を行った．実験結果より，Random

問題は，多くのプラスチックや紙類のデータを収集してモ

forest や LightGBM などの決定木を用いたアンサンブルデルを構築することで解決できると考える．

学習の手法がごみの音から種別を推定するタスクにおいて，高精度で分類できるという知見を得られた．これより，

5. おわりに

ユーザのデータのみで構築したモデルのデータの数を増や

本稿では，提案システム [1] のごみの種別を推定するモすことで，環境音の有無にかかわらず，モデルの精度が向デルの構築手法を提案した．本実験では，ごみの叩いた音上する可能性が示唆された．InSub 方式と LOPO 方式のからごみの種別を推定するタスクにおいて，最も精度の高手法間において，InSub 方式が LOPO 方式よりも有意であい機械学習の手法，個人のデータで構築したモデルと他者るということが明らかになった．実験結果より，精度が低のデータで構築したモデルとの精度検証，環境音の有無にい計測者は，紙類をプラスチックに誤認識してしまってい© 2021 Information Processing Society of Japan― 331 ―

ることが混同行列から判断できる．しかしこの問題は，多くのプラスチックや紙類のデータを収集してモデルを構築[12]することで解決できると考える．
今後は，表 2 の特徴量だけでなく，音の特徴量を多く利用してごみの種別を推定する．その後に，Weka[14] という[13]最適な特徴量を選択してくれるソフトウェアを利用することによって，最適な特徴量を発見する予定である．また実[14]

験結果より，個人のデータのみで構築されたモデルでは，高精度でごみの種別を分類することができたので，実際に屋外でデータを収集しても，高精度でごみを分類することができるのか検証する予定である．その際，計測者は，ピリカ [6] などの手法を利用し，どちらの手法の方が手間がかからなかったかを実証実験していく予定である．また，計測者を増やすことによって，より汎用的なモデル構築に取り組む予定である．
謝辞

本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR2039）の助成を受けて行われたものです．
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