情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

奄美大島に生息する希少種の鳴き声自動認識に関する研究
眞島 京音 1

福元 伸也 1 鹿嶋 雅之 1
鵜川 信 2 榮村 奈緒子 2

渡邊 睦 1

概要：2021 年に奄美大島が世界遺産に登録されたことに伴い，生息する野鳥の観測が必要となった．現
在行っている観測方法は手動で重労働である．そこで，鳴き声から野鳥の存在を確認できるシステムの開発を行うこととした．本研究では，野鳥の音色特徴を表しているメルケプストラム（MFCC）係数と声紋を通して鳴き声を観測できるスペクトログラム画像を特徴に用いて，全 9 種の識別を目標にする．その際，鳴き声の近い鳥についても分類できるようにする．結果として，6 種のみではあるが，高い精度で分類することができた．今後は残りの野鳥についても対象とし，さらなる精度向上にむけてシステムの構築を目指したい．
キーワード：機械学習, ニューラルネット

Research on automatic recognition of calls of rare
species inhabiting Amami-Oshima Island
KYOTO MASHIMA 1,
MASAYUKI KASHIMA1,SHIN UGAWA2SHINYA FUKUMOTO 1,
MUTSUMI WATANABE 1,
NAOKO EIMURA2

Abstract: With the registration of Amami Oshima Island as a World Heritage Site in 2021, it has become necessary
to observe the wild birds that inhabit the island. The current observation method is manual and hard work.
Therefore, we decided to develop a system that can confirm the presence of wild birds based on their calls. The goalof this study is to identify all nine species using the Melkepstrum （MFCC） coefficient, which represents thetimbre characteristics of wild birds, and spectrogram images, which allow the observation of calls throughvoiceprints, as features. In doing so, we will also be able to classify birds with close vocalizations. As a result, wewere able to classify only six species with high accuracy. In the future, we would like to target the remaining birdspecies, and aim to build a system to further improve the accuracy.
Keywords: Machine Learning, Neural Networks

1. 研究の背景と目的
2021 年に奄美大島は「生物多様性」を理由に世界遺産に登録された．これは固有種や希少生物の存在に高く評価されているからである．登録を維持するためには，生息する野鳥の観測を行い，希少種の存在を確認し続けなければならないという背景がある．

1 鹿児島大学 工学部
Faculty of Engineering, Kagoshima University, Japan
2 鹿児島大学 農学部
Faculty of Agriculture, Kagoshima University, Japanⓒ2023 Information Processing Society of Japan

現在，大量の音声データを人の耳で聞き分けて，鳥の存在を確認している．本研究ではこのような作業を軽減し，

1

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自動で野鳥を識別できるシステムの開発を行うことを目的用する鳥の鳴き声のデータについて，そのような鳥固有のとする．

鳴き方の区切りを意識し，音声データを使用する．

2. 外部状況

3. 実験方法等

関連研究では，メルケプストラム（MFCC）係数を特徴量

3.1 データの採取に用いた野鳥 13 種の識別を行っている．識別率は全体で本研究は，鹿児島大学農学部との共同研究である．デー90~100%と高い精度が出ているが，鳴き声が似ている鳥につタについては奄美大島の現地より，鹿児島大学農学部の榮いては 40~50%と低い精度となっている[1]．

村先生が録音したデータをもとに，研究を進めた．

本研究では，鳴き声の似ている鳥についても分類するこ

録音時間は朝昼の 3 時間の録音である．とを目的とし，時間的変化や周波数特性を見ることのでき場所については役勝唐川，役勝赤畑，役勝嘉徳又・長田，るスペクトログラム画像（図 1）の特徴を加味してより優れ

役勝丸畑，はつの，三太郎，金作原，嘉徳川内山，網野子

た識別を行う．

亥ノ川である．役勝嘉徳又・長田，嘉徳川内山，網野子亥ノ川以外の箇所はそれぞれ設置場所の地形を尾根と谷に分けた．
さらに標高は 50~300m で観測している．
録音対象は，奄美大島の固有種についてアカヒゲ・オオ
トラツグミ・オーストンオオアカゲラ・ルリカケス・カラ
スバト・リュウキュウコノハズク・ズアカアオバト・リュウキュウキジバト・アオハズクである．そのほかにもキツツキを録音している．オーストンオオアカゲラとキツツキ
に関しては鳴き声以外にドラミングについて録音されている．
本研究では，アカヒゲ・オオトラツグミ・ルリカケス・カラスバト・リュウキュウキジバト・ズアカアオバトの 6種について識別を行うこととする．オーストンオオアカゲ

図 1

アカヒゲのスペクトログラム画像

Figure 1

Spectrogram image of Redbeard.

ラについてはデータ数が 15 個しかなく，データ不足のためである．リュウキュウコノハズクとアオハズクについては鳴き声がおよそ 0.1 秒と短すぎるため，現段階で区切る点を高橋が行った「津軽弁の音声認識」という研究[10]があった．津軽弁には，母音の無声化，カ行タ行の有声化（濁る），シとスの区別がつかないなどの特徴があるそうだ．先行研みつけきれていないためである．
3.2 提案手法
本研究は以下（図 2）の構成に沿って識別を行う．

究では，方言という音声特性をスペクトログラム画像によってあらわし，それを機械学習によって，画像認識を行っている．結果として，「K-means によるクラスタリングでかなりの精度で画像を認識できた」とある．
先行研究[3]より，奄美大島のオオトラツグミについて，スペクトログラム画像にて存在を確認しており，本画像を用いての識別方法は無難なものだと考える．当研究より，他の鳥や動物においての鳴き声の存在確認にはスペクトログラム画像は有効であるといえる．
本研究でも，鳥の鳴き声についてスペクトログラム画像にでている特徴をもとに画像識別が行う．
先行研究[1]では，13 種の鳥について，1 秒で区切るという方法を用いていた．しかし，鳥の鳴き声には，ウグイス

図 2
Figure 2

野鳥識別モデル
Bird Identification Model.の「ホーホケキョ」のように，代表される鳴き方というも①野鳥の音声から生成したスペクトログラム画像を使用のが存在する．先行研究[8]では，ヒヨドリについて「ヒーし，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で学習したヨ」という区切り方をし，キジバトについては「ホーホーデータをもとに画像で識別を行う．ここでは多くの野鳥のホッホーホー」という区切り方をしていた．本研究でも使周波数帯域である 0~6kHz あたりを対象にし，特徴が大きくⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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でる３匹の鳥とハト類の分類を行う．つまり 6 種の鳥を 4種へと分類する．
使用する画像は以下のようなものである（図 3）．

図5
Figure 5

図 3
Figure 3

カラスバトの MFCC 係数
MFCC coefficient for crow pigeons.

実験①で使用するデータ
Data to be used in experiment ①.

アカヒゲ，ルリカケス，オオトラツグミについてはどの画像も似たものであり，特徴がわかりやすくでている．この中で，区別がつきにくいのはカラスバト，リュウキュウ
キジバト，ズアカアオバトである．
ハト類についてはさらに②-1 や②-2 で詳細に分類する．
②-1 ではハト類に特化した周波数帯域の画像にて，①同様の処理を行う．

図 6

使用する画像は以下のようなものである（図 4）．

図 4Figure 4

リュウキュウキジバトの MFCC 係数

Figure 6

MFCC coefficient of rufous turtledoves.

実験②-1 で使用するデータ
Data to be used in experiment ②-1.

②-2 では音色を特徴量とするメルケプストラム（MFCC）
係数 12 次元の値をもとに SVM（サポートベクターマシーン）にて識別を行う．
これは，スペクトル概形をフィルタにかけて圧縮して算図 7
Figure 7

ズアカアオバトの MFCC 係数

MFCC coefficient for Zuaka green pigeon.

出した値である．図 5,6,7 はハト類各種について 50 データのメルケプストラム（MFCC）係数を表したものである．カ3.3 アルゴリズム

ラスバトとリュウキュウキジバトについてはおよそ右下が実験①，実験②-1 については，野鳥のスペクトログラムりの概形，ズアカアオバトについては U 字のようなカーブ

画像を分類するモデルとして畳み込みニューラルネットワを描く概形である．上記特徴を用いて，実験を行う．

ーク(図 8)を実装するが，以下それについて説明する．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

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4. 実験結果
4.1 ①の実験結果①については CNN の画像識別で 6 種から 4 種へと分類している．6 種とは，アカヒゲ，カラスバト，オオトラツグミ，ルリカケス，リュウキュウキジバト，ズアカアオバトである．これを，アカヒゲ，オオトラツグミ，ルリカケス，ハ
図 8

畳み込みニューラルネットワーク

Figure 8ト類という 4 種へ分類している．以下の表 1 は，実験①についての識別結果を示している．

convolutional neural network.
表 1

実験①と実験②-1 で構築するニューラルネットワークは入力画像が異なるだけで同じものを使用した．

野鳥

正解

識別率

アカヒゲ

アカヒゲ

100%

カラスバト

ハト類

100%

オオトラツグミ

オオトラツグミ

100%

ルリカケス

ルリカケス

100%

リュウキュウキジバト

ハト類

100%

ズアカアオバト

ハト類

100%

では，具体的な中身について説明する．
まず画像を入力し，畳み込みを行う．畳み込みでは，Kerasの Conv2D を使用し，3×3 のフィルタを 64 枚使用している．
入力画像は，縦 64 横 64 ピクセルのカラー3 色としている．
そしてフィルタ後の画像に活性化関数「ReLU」を実施する．
次に，プーリングについて説明する．2×2 の大きさの最大プーリング層を作成する．ここでは 2×2 の領域で最大の①の実験結果

Experimental results of ①.

Table 1数値を出力するようにする．この最大プーリング層では単純にカーネルの中の最大値を特徴として抽出している．そ

表 1 のように，すべての鳥について識別率 100%という結果れに畳み込み演算を行う．上記同様，3×3 のフィルタを 64を出すことができた．

枚使用している．それに活性化関数を適用し，もう一度プ4.2 ②-1 の実験結果ーリングを行う．
上記，畳み込みとプーリングが終わった後に画像データ

実験②-1 では，スペクトログラム画像を用いた画像認識を使ったハト類 3 種についての分類であるを列ベクトルにフラット化する．全結合では出力を 256 に3 種のハトとは，カラスバト，リュウキュウキジバト，ズアした．全結合層の出力の次元は実験①では 4，実験②-1 ではカアオバトのことである．

3 とし，ソフトマックス関数を用いて，各出力の予想確率を計算させている．

以下表 2 ではその実験②-1 についての識別結果を示している．
表 2

訓練用の画像として，野鳥 1 種につき 30 枚，検証用の画像として，野鳥 1 種につき 10 枚を使用している．本実験ではホールドアウト法を用いており，50 枚のデータを，訓練30 枚，検証 10 枚，テスト 10 枚と分けている．
教師あり学習であるので，ラベル付けが必要となるが，今回どの音声がどの鳥に該当するかは共同研究者の榮村助教がラベル付けしてくれたデータを使用した．

②-1 の実験結果

Experimental results of ②-1.

Table 2
野鳥識別率(全 5 回)

カラスバト

100%

100%

100%

90%

100%

リュウキュウ

90%

90%

80%

100%

100%

100%

100%

100%

100%

100%

キジバト
ズアカアオバト

バッチサイズは 10 で，エポック数は 20 である．
分類する際のテストデータは上記の通り 10 枚で，これをもとに，識別率を算出した．

表 2 から，ズアカアオバトについては，5 回とも 100%という精度を得ることができた．カラスバトについては，4 回

実験②-1 に関しては，後述の通り識別率が完全ではなかは 100%と出たものの，1 回のみ 90%となった．リュウキュったので，訓練データ，検証データ，テストデータを入れウキジバトについては 1 回 100%と出て，あとは 80%が 2 回，替え，計 5 回分の結果について算出している．

90%が 2 回という結果になった．

SVM については，メルケプストラム（MFCC）係数 12 次元の値を特徴とし，線形手法を用いて分類を行った．

それぞれ平均すると，カラスバトが 98%，リュウキュウキジバトが 88%，ズアカアオバトが 100%である．

識別率の算出方法であるが，訓練データとして 40 枚用い誤識別しているものは，カラスバトとリュウキュウキジて，テストデータとして 10 枚用いている．これも実験②-1バトであるが，間違えとして出ている結果はこの相互間でと同様，訓練データとテストデータをそれぞれ入れ替え，5の間違えであった．

回分の結果について算出するようにしている．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

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4.3 ②-2 の実験結果類をまとめないことに対する弊害は大きかった．

5 回分の結果については前述のとおり，訓練データとテストデータを入れ替えて算出したものである．

実験②-1 について，ズアカアオバトについては識別率100%，カラスバト，リュウキュウキジバトについても識別

表 3 から，全体の識別率は 70%~90%であることがわかった．平均すると，80.6%である．

率 80%以上の精度を出すことができた．ズアカアオバトについて，すべて 100%と出ている理由であるが，これはスペ

各種野鳥についても平均すると，カラスバトが 72%，リ

クトログラム画像の中の声紋がカラスバトやリュウキュウ

ュウキュウキジバトが 74%，ズアカアオバトが 96%である．

キジバトよりも少し高い位置に存在するためであると考えられる．

表 3
Table 3
回数

全体②-2 の実験結果

Experimental results of ②-2.

カラスバト

リュウキュ

ズアカアオ

ウキジバト

バト

１回

90%

70%

100%

100%

２回

80%

90%

50%

100%

３回

80%

60%

80%

100%

４回

83%

90%

70%

90%

５回

70%

50%

70%90%

追加で，線形 SVM である linear と非線形カーネルの一種である RBF カーネルを用いて，比較した．結果としては，
表 4 より、linear のほう 90%で，86.7%となった RBF カーネ
図 9ルよりが良い結果となった．

Figure 9
表 4
Table 4Comparison of spectrogram images of pigeons.

線形手法と非線形手法の比較

Comparison of linear and nonlinear techniques.

linear

ハト類のスペクトログラム画像比較

識別率

RBF カーネル 識別率

90%

86.7%

図 9 からも，ズアカアオバトについては上 2 つよりも少し高い位置にあることが読み取れる．
そして，カラスバトとリュウキュウキジバトについて相互間で間違えがあるという理由についてだが，これはなぜだろうか．

5. 考察
実験①については，第 5 章実験結果より，すべて識別率が 100%と出ていることが分かった．これは，ハト類という似ているスペクトログラム画像を 1 まとめにしたことでこのようなわかりやすい結果となったものだと考える．

たしかに，リュウキュウキジバトについては「ホーホーホッホーホー」という鳴き方をし，区切れがあるのが特徴である．ほとんどの音声ファイルではこのような鳴き方をしているのだが，ときよりその区切れが少ないファイルが存在する．以下図 10 のようなときである．

一方，ハトを詳細にして，当初のとおり 6 種の分類を実行すると，カラスバトが 10%，リュウキュウキジバトが 30%，そしてズアカアオバトが 70%と識別率がかなり低く出てしまった．
また，カラスバトの音声ファイルでアカヒゲが背景で鳴いていると，カラスバトの音声ファイルをアカヒゲと認識することがあった．逆もまたしかりである．これはスペク
トログラム画像の帯域がかなり広いため，ハト類の周波数帯域以外の特徴に反応してしまい，別の野鳥に識別されてしまうためである．ハト類のスペクトログラム画像はおよそ 1kHz 未満のところしか使用しないため，それより高い周波数帯域で声紋特徴が出てしまうと，それがハト類を分類するうえで障害となってしまうのである．このようにハト

図 10

リュウキュウキジバトについて鳴き方のブレ

Figure 10

The blurring of the ringing about the rufousturtledoves.

実験②-2 について，実験結果より，ズアカアオバトについては識別率 90%以上，カラスバト，リュウキュウキジバ
トについては識別率 50%~100%とまちまちだったがある程度の精度を出すことができた．全体としては 70%~90%の識ⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

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別率だった．
実験②-1 と同様に，ズアカアオバトについては高い結果が出た．これは図 7 のように，カラスバト，リュウキュウキジバトに比べて，ズアカアオバトがメルケプストラム

図 13

雑音が入ったファイル 1

Figure 13

File 2 with noise.

（MFCC）係数にわかりやすく，U 字のような特徴が出ていたからであると考える．図 5,6 より，カラスバトとリュウキ

距離が遠いからなのかよくわからないところではあるが，ュウキジバトのメルケプストラム（MFCC）係数が似ている

このようなところがスペクトログラム画像による画像認識ため，やはりそんなに高い精度は得られなかった．と音色を特徴とするメルケプストラム（MFCC）係数で，同以下図 11 は，主成分分析により圧縮したメルケプストラ
ム（MFCC）
係数を使った SVM によるハト 3 種分類である．
画像の 0,1,2 はそれぞれ順にカラスバト，リュウキュウキジ
バト，ズアカアオバトである．圧縮では，12 次元の係数を2 次元まで削減している．結果としてやはり圧縮すると，90%から 66.7%まで識別率は落ちてしまった．しかし，このじファイルなのに識別結果が異なる理由の 1 つなのかもしれないと考えた．

6. まとめと今後の課題
本研究で識別対象としていた 6 種の野鳥については，高い精度で認識できていることがわかった．

画像からも，0 と 1，つまりカラスバトとリュウキュウキジ

そして，本研究では鳴き声等の特徴が似ている鳥についバトについての境界がうまく引けておらず，誤識別していても識別を可能にするということを目標に置いていた．実ることが読み取れる．

験では識別モデル 2 段階にすることにより，はじめに大まかな鳥の分類をし，次に似た鳥の分類を行うことでうまくいくことが分かった．段階を踏む際には，違う特徴を用いたり，画像の着目点を拡大するなどその鳥において認識できるよう特化させたりすることが重要であることが分かった．同様の手順を踏むことで，識別対象が増えて，似ている鳥がいたとしても，細かい識別が可能になると予想する．
しかし，今回のハトは図 9 のようにスペクトログラム画像の使用帯域が近かったほか，特徴がわかりやすくでていたため，画像による識別が可能だった．よって，似ている鳥同士について，スペクトログラム画像で特徴がわかりやすくでていないと，メルケプストラム（MFCC）係数のような音色による特徴などを使い，適宜，分類器を作って識別

図 11
Figure 11

主成分分析によって圧縮した MFCC 係数
MFCC coefficients compressed by principal
component analysis.

していくべきであると考える．
現段階では 6 種についてしか分類していないが，目標の 9種まで数を増やして再度実験に臨む必要がある．
また，本研究では使用したデータ 1 種の野鳥につき 50 デ

他に，全体として精度が悪かった理由として，雑音の存ータと少なかったため，数百のデータに置き換えてから再度実験し，結果を出す必要がある．

在が挙げられる．
図 12 のように，リュウキュウキジバトのファイルにカラそれ以外に今後取り組むべきとこととして以下をあげる.

スの鳴き声が含まれていた．メルケプストラム（MFCC）係

第一に，判定する際，同一音声ファイル内に野鳥が重複数は音色を特徴とする値であるため，そのような雑音には敏感に反応してしまうものだと考える．

していた場合に行う処理を考えることである．
第二に，自然音から野鳥の音を抽出する作業の確立である．本実験ではデータありきの実験だったため，環境音から識別を行うことができない．リアルタイムで観測できるようにするためにも，そのような処理をできるようにする

図 12

雑音が入ったファイル 1

Figure 12

File 1 with noise.

中には図 13 のように，カラスによる雑音が入っているが，あまり声紋として目立っていないものも存在する．

ことが求められる．
第三に，野鳥以外の鳥についての判定を行えるようにすることである．現在，どの野鳥に分類されるかという判定方法を用いているため，野鳥以外の動物の鳴き声が入った時の処理を考える必要がある．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan6

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参考文献
参考文献
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音声特徴量（ケプストラム，メル周波数ケプストラムⓒ2023 Information Processing Society of Japan

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