航空環境研究 No. 24（2020）, PP. 1−8

研究報告

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 *大島 俊也（航空環境研究センター 主任研究員）

1. はじめに識別に応用することを検討する。本論では、深層航空機騒音に係る環境基準に準じた測定は原学習（ディープラーニング）による音源識別の考則として連続７日間行い、騒音レベルの最大値がえ方と利点を整理するとともに、実際の空港周辺暗騒音より10 dB 以上大きい航空機騒音についで得られた測定データに対して、DNN 識別器がて、単発騒音暴露レベル（L AE）を計測し、夕方と航空機騒音を精度よく検出しているかどうかを夜間の補正をしたうえで 1日分のデータをエネル確認し、測定場所の背景音の違いや風雨など気象ギー平均した時間帯補正等価騒音レベル（L den）

条件の違いが識別結果にどのように影響していを基本評価量として算出する。

るかなど実用化に向けた今後の課題を整理する。

今日、騒音計は本体内部または SD カードに大きなデータ保存容量を持ち、騒音レベルの数値データとともに長時間のWAV 音声データも保存できる（録音できる）。航空機騒音の測定の様子を図1に示す。測定は基本的に無人で行い、空港周辺に複数の測定点を配置して、測定員がデータ回収やバッテリー交換のため定期的に見回る方法が用いられることが多い。測定者は録音データをあとから聞いて、航空機騒音の測定で対象としない自動車騒音や救急車のサイレンなどの影響を確認しながら分析することができる。しかし、データの容量が大きくなればなるほど音源を手動で識別する作業は膨大となり労力が増大する。
大量のデータから音源を自動的に識別する技術を向上させることは、このような分析作業の労

図 1 航空機騒音の測定の様子

2 . 深層学習による自動音源識別の基本的な考え方

力を軽減するばかりでなく、将来的には、分析作図2に示すような生物の神経回路網を模倣した業自体も自動化することで、ある地域の音環境にニューラルネットワークによる高度な情報処理対して航空機騒音がどの程度その環境の良し悪を目指した研究は 1940 年代から始まったが、実際しに影響しているかを常時監視局の年間を通しに図 2 下に示すような多段のネットワークの計算たデータから評価することにも繋がる。

を行おうとすると計算誤差が蓄積して各ノード

筆者はこれまで小規模なディープニューラルに繋がる係数（重み）を適切に計算することが難ネットワーク（Deep Neural Network ; DNN）をしかった。昨今、Hintonらの研究 4) をきっかけに用いて環境音をリアルタイムに音源識別し測定

多層のネットワークを用いたディープラーニン

しながら音源別に仕分けする方法について検討

グが再び注目を集め、現在、画像検索、自動翻訳、してきた

1) - 3)。これを航空機騒音に特化した音源自動車の自動運転など様々な分野で応用が進ん* Advantages and current problems of sound source identification by deep learning in aircraft noise measurement−1−

〔研究報告〕No.24, 2020でいる。Hinton が用いた手法の考え方は、①すべに内在する特徴量が学習の過程で自動的に抽出ての入力に対して自身を再現しようとする2 層のされる。この特徴量の抽出能力の高さが DNN にネットワーク（自己符号化器）を多段化した教師なよる識別が優位性を示す要因と考えられる。

し学習によるプレトレーニングと、②それで得た

2 . 2 . 主な深層学習の手法

係数を初期値として教師有り学習であるファイン

一口に深層学習と言っても種々の手法が開発チューイングを行うことで、膨大な入力データにされており、日々研究が進んでいる。以下に、音共通する特徴的な部品を中間的な層で抽出しな源識別に利用できそうな代表的な深層学習の手がらそれらの組 み合 わせとして出 力 層 の各 ノー法の概要を示す。図 2 下に示した入力層と出力層ドを結びつけるルートが効率よく学習される。

が複数の隠れ層で結び付いた構造は、各層のノー2 . 1. 深層学習による音源識別の特徴ドが次の層の各ノードにすべて結び付いた「全結従来から航空機騒音の音源識別で用いてきた合型」と呼ばれる。

線形判別分析
（Linear Discriminant Analysis ;一 方、昨 今、画 像 認 識 などでよく用 いられるLDA）などの古典的な機械学習法では、基本的

DNN の構 造 は図 3 に示 す「CNN (Convolutionalには識別するために用いる特徴量を人為的に見Neural Network)」と呼ばれるもので、画像などのつける作業が必要であったが、昨今脚光を浴び二次元データを入力とする。カメラで用いられるているディープニューラルネットワーク（Deep

種々のフィルタに相当する畳み込み層のあと、空Neural Network ; DNN）
では、多くの教師データ間的な位置ずれなどの影響を緩和するプーリン
グ層の組み合わせを一つの単位としてこれを何度か繰り返し、入力画像群の特徴量を抽出し、後段の全結合層の出力として識別情報を得る。環境
騒音の識別の場合も、ある時刻の周波数スペクトルを一定の時間間隔で並べたスペクトログラム

図 3 画像認識に用いられる CNN の構造

図 2 神経細胞とそれを模倣したニューロンとディープニューラルネットワーク（全結合）

図 4 音声認識に用いられる RNN の構造−2−No.24, 2020〔研究報告〕

を画像入力とすることで音源識別の機能を持たは、音を測定している傍からリアルタイムで識別せることができる。

結果を次から次へと表示する必要がある。このよ

他 方、音 声 認 識 などでは、言 葉 の一 連 の時

うな場合には DNN の構造はむしろ小規模として

間 的 な繋 がりから次 の言 葉 がある程 度 推 測 で識別能力を多少抑えたとしてもリアルタイム性きることを模 擬 した「RNN (Recurrent Neuralをより重視する方が有利と考えられる。また学習Network)」が頻繁に用いられる。図4にRNNの基データの良し悪しなど様々な検討を行う場合で本的な構造の概念図を示す。前の文節の情報を次も小規模な DNN で計算時間を抑えて多くのケーの音節の判定にも一部含めることで自然な音節スを試算した方が有利な場合もある。の繋がりが学習される。
全結合だけを用いるより、ある程度の時間間隔

3 . 一般環境騒音用の音源識別器の作成の情報を持つCNNの方が識別能力は高い、さらに航空機騒音を含む環境音には様々な音源が含時間的な繋がり情報も特徴量とする RNN の方がまれ、複数の音が混在することも少なくない。まさらに高い識別能力を持つと考えられる。しかし、た、同じ航空機騒音でも、背景に小鳥の声が微妙

航空機騒音単独であれば、時間的なスペクトル変に含 まれる、あるいは風 雨 の音 が重 なる場 合も化が特徴的に表れる場合でも、予期せぬ自動車騒あり単純ではない。DNN などの機械学習による音やカラスの声などのランダムな重畳が環境騒

識別器の作成には一般に大量の学習データが必音の場合は頻繁に現れるため、学習データには出要となるが，長時間の測定後に得られた音データ現可能性のあるあらゆる音源と、それらの時間的に対して音源種類のラベル付けを行う作業（アノなずれ具 合も含 むあらゆる組 み合 わせのデ ータテーションと呼ばれる）は人手で行うため非常にが必要となる。またDNNの構造が複雑になればな負荷が高く時間が掛かる。このアノテーション作るほどそれに見合った大量の学習データが必要となる。このようにDNN構造の規模と学習データの量との関係で、どの手法を用いるのが適切かは状況に応じて検討する必要があると考えられる。
たとえば、防災放送が住宅地域にどのように伝搬していくのかを多数の測定点で観測する例 5) で
図 5 MIDI キーボードを利用した現場アノテーション用ツール

図 6 環境音のリアルタイム自動音源識別のための
DNN の構造と入出力のイメージ−3−

〔研究報告〕No.24, 2020

業の負荷を多少なりとも避けるひとつの方法と3 . 2 . 一般環境騒音の学習データ取得して、現場で数時間程度、実際の音を目と耳で確

今回、一般環境騒音の基本的な音源識別器を作かめながらその場で教師情報を入力することを成するのに用いた学習データの取得場所4箇所の2)検討した 。図 5 に示すような入力デバイスにテ音源内容を表 1 に示す。表 1 の①に示すデータがンキー端末あるいは MIDI 端末を用い，各キーに道路交通騒音、鉄道騒音、航空機騒音、自然音な音源を対応付けて音源の発生状況に応じてキーどがバランス良く入ったベースとなる学習デーを 1 つまたは複数同時に押すことでそれらの音源タであり、不足する音源データを順次これに追加のフラグを立ててタイムスタンプとともに記録することになる。

する。

3 . 1. DNN 音源識別器の作成方法
今回用いた音源自動識別では、初期段階の検討

4 . 航空機騒音測定データへの音源識別の適用と利点ということで、分析機能付き騒音計本体でリアル

前章に示した一般環境騒音の音源識別用の学タイム演算可能な1/3オクターブバンドレベルを習データに、さらに民間空港の飛行経路直下の特徴量として入力する全結合型の小規模の DNNデータを加えたのち作成した DNNを用いた音源を用いる（図6）。DNNの入力層には1/3オクター識別を、二つの空港A、B の周辺の複数の測定点でブバンド毎の短時間L eq, 1 s のレベル値を 0～1 に正夏季と冬季に実施した騒音測定の結果に適用し、規化した値を入力し、出力層には学習時に正解情識別器がうまく機能するかどうかを確認する。な報として各音源カテゴリの発生有無を表す 1またお、測定は夏季と冬季にそれぞれ 1 週間実施した。

は 0 のフラグを与える。DNN の構造は、入力層 33

4 . 1. 飛行経路直下の航空機騒音の追加学習

ノード，第一隠れ層20，第二隠れ層10，出力層55の前章で説明した環境騒音全般を対象とする識全結合型の 4 層構造とした。入力データは 1 / 3 オ

別器を作成する際に用いた学習データには、民間

クターブ12.5～20 kHzの33バンドの値である。出

空港周辺の飛行経路直下のデータがほとんど含力層の 55 ノードには各音源カテゴリ番号が対応まれていなかったため、今回識別対象とした空港する。なお、同時に発生した複数音源の各々を検とは異なるC空港周辺で過去に測定したデータを出させるため、出力層の活性化関数をシグモイド既存の学習データに追加して、改めて DNN 識別関数としてマルチラベル分類を行う。なお、
DNN器を作成した。C空港は様々な航空機の機種が飛の構造は全結合型に拘るわけではなく、目的に応来するため、航空機騒音の学習データを作成する

じてより識別精度の向上が見込めるCNNやRNNのに都合が良い。用いたデータは、C 空港の南ラの構造に順次更新していく予定である。

ンウェイ端から 2 km 程度の飛行経路直下の測定

表 1  一般環境騒音用の学習データの取得場所と内容

地域

主な音源

概要

①都立公園を中心としたエリアの外周道路

道路交通騒音，鉄道騒音，航空機騒音，鳥の声等の自然音や話し声等の人の活動に伴う音などの多様な環境音

外周道路（2 車線）の歩道上などに設けた計 15 点（Pt. 1～15）の時間を同期した多点測定を実施し、代表する 2 点で現場アノテーションを行って学習データに用いた。

②民間空港のランウェイ側方

航空機の地上騒音と飛行騒音①の測定データには空港近傍で観測される騒音レベルの大きい航空機騒音のデータが不足していたため、民間空港の近傍で測定した。測定時期は初夏であった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直下騒音レベルの大きい戦闘機などの航空機騒音

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る地域

複数のセミの声

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。

−4−



No.24, 2020〔研究報告〕

点で 10 月のある1日分の航空機騒音である。周識別結果から航空機騒音の識別率を算定する

辺の暗騒音が小さく航空機騒音が S/N 良く測定際のルールを以下に示す。なお、あるイベント区できているため、一日分の測定データのうち、騒間が航空機騒音であるかどうかの正解値は、レベ

音レベル60 dB以上の区間を航空機騒音の単独のル波形の形状や実際に録音データを耳で確認すデータとしてフラグ付けして既存の学習データるなどの作業を行って判定している。に追加した。ここでは詳しく述べないが、一般環-------------------------------------------------------------------

境騒音用の識別器に比べて、航空機騒音に対する( 1 ) 航空機騒音イベント区間の航空機騒音の識別

誤識別は、夏季と冬季双方で大幅に減り正解率が確率が概ね 0 . 8 以上である場合を〇とする。

向上した。

( 2 ) 航空機騒音の識別確率が 0 . 5 程度である場合

4 . 2 . 実測データに対する識別率の算定を△として〇ともに正解とする。

飛行経路直下の航空機騒音のデータを追加し( 3 ) 航空機騒音の識別確率がそれ以下の場合は×て新たに作成した DNN 識別器を用いて、各空港として不正解とする。

周辺の測定点に配置した騒音計で昼夜を問わず-------------------------------------------------------------------

一週間連続で計測されたデータを１秒毎にすべ

このルールに従って A、B 空港のデータを識別て識別した。具体的には、時定数 1 秒 (Slow) としした結果をそれぞれ表2.1と表2.2に示す。表中でた 1 / 3 oct バンドレベルの 0 . 1 秒毎のサンプル値

グレーに網掛けしたデータ総数が 10 個に満たなを 10 個ずつパワー合成して、L eq, 1 s の近似値としい測定点を除いてみると、ほぼどの測定点でも正た12.5 Hz～20 kHzの33バンドの値を入力として解率が 95％を超えている。ただし、A 空港の測定

DNN 識別器に通して数十種類の音源に対する存点bとd だけは正解率がそれぞれ 81 . 3％と 71 . 4％

在確率を計算した。結果は、20 分毎に分割した時と低い値となっている。これは後で課題として述

系列データを各音源に対する確率を色分けしてべるが、背景騒音としてセミの声の騒音レベルが整理した。

大きい条件である。
表 2 . 1  A 空港測定データに対する航空機騒音識別結果

測定点
abcdefghi○―
2349
61815―
33

夏季のある1日△×
正解率―――3681.3
20100.04471.400100.000100.0―――00100.000100.0○37335946―
3430
160

冬季のある1日△×
正解率10100.010100.00395.2
3198.0―――00100.000100.000100.000―

表 2 . 2  B 空港測定データに対する航空機騒音識別結果

測定点
abcdef○0151612515

夏季のある1日△×正解率
00―
10100.01194.4
20100.000100.010100.0○614201510

冬季のある1日△×正解率
10100.010100.010100.010100.020100.0
2166.7

注記：ある測定点でデータ数が10個に満たないときはグレー網掛け        〇が 10 個以上のとき青の網掛け−5−

〔研究報告〕No.24, 2020

図 8 航空機騒音と近接して自動車騒音が発生している結果の一例

2 空港に対する識別が間違っているデータの誤出が可能である。また、自動車のアイドリングな識別の理由については次章で整理し、識別率を向ども同じように比較的定常的な騒音であるが、音上させるための今後の課題についても述べる。こ源識別することによりその発生区間も容易にわの章では DNN による音源識別を用いることの利かるようになる。一例を図 9 下に示す。図 9 上は点を以下に整理する。

航空機騒音の発生区間を比較するための比較的

4 . 3 . DNN 識別の利点①：他の騒音との重なり近い測定点の結果である。

具合の可視化
航空機騒音と自動車騒音やカラスの声などの発生区間を時間的に区別することが容易に行える。また録音データを確認しなくても航空機騒音区間の検出が効率的に行える。図8は、航空機騒音の発生時刻に近いタイミングで自動車騒音が発生し、両者の区別が騒音レベルの時間変化を見ただけでは困難な例である。図 8 下に示すように音源識別の存在確率を色付けして加えることにより、航空機騒音による騒音発生個所の途中に自動

図 9 自動車のアイドリング音の識別結果の一例

車騒音があることが容易にわかり、騒音イベント

4 . 5 . DNN 識別の利点③：調査データ全体を概①の最大位置の読み取りの誤りを検出している。

観して航空機騒音区間の検索支援

4 . 4 . DNN 識別の利点②：エンジンテストなど

たとえば昼夜を含む1週間の調査データ全体を長時間にわたる地上騒音区間の検出概観して航空機騒音がどこに含まれているかをエンジンテストなど長時間にわたる地上騒音比較的簡単に検索できる。測定時の周辺の状況ながあり、背景騒音との騒音レベルが 10 dB 以上などを書き込む野帳の代わりのようなイメージでく、イベント検出が難しい区間でも、航空機騒音用いることができる。たとえば12時間分の識別結の識別結果を色分けして他と区別することで検果を1 ページに凝縮して一覧したデータを概観す

−6−



No.24, 2020〔研究報告〕ることで、日中の航空機騒音の発生状況がおおよ
そわかり航空機の発着が多い時間帯が何時頃であるかなどの情報を読み取ることができる。

4 . 6 . DNN 識別の利点④：多点測定データによる航空機騒音の可視化観測された騒音レベル波形を識別結果とともに地図上の位置に対応させて並べて表示することにより、航空機騒音が各測定点に時間的にずれて移動していく様子をわかりやすく可視化することができる。D空港の複数の測定点（a～h）のデータを南北の順番に並べて表示した例を図 10に示す。航空機騒音と識別された区間はピンク色で示されており、その高さは航空機騒音である確率の大きさを表している。この例では、航空機が北から南方向にレベルフライトしているデータである
が、航空機の移動の様子を識別結果からおおよそ図 10 音源識別結果と飛行経路の対応の一例（約 20 km ある測定点a～h 間のレベルフライト）読み取ることができる。逆に言えば、複数点を並に対する識別結果のうち、航空機騒音区間を他のべた多点の識別結果の時間的な連続性の情報を、音源と誤識別していたデータの詳細を示す。A空

航空機騒音の飛行経路データとともに識別情報

港の夏季の調査結果のうち、測定点bとdの正解率として利用できる可能性があると考えられる。

が他の測定点と比較して低い値となっている原

また、情報公開のわかりやすい表示手法として因は、この 2 地点の周辺に緑が多いためセミの声もDNN による音源識別の機能が利用できると考が背景騒音として含まれているからであった。図える。空港周辺の多点の監視データにこの自動音

11 に両測定点を含む 4 箇所について、航空機が通源識別機能を追加することにより、マップ上に示過した区間の識別結果を示す。セミの声を示す黄された騒音レベルだけでなく、どの音源の音が主色が多い測定点bとd では航空機騒音が自動車騒要であるかを色分けして表示することができる。

音と誤識別されている。対処法としては、航空機騒音とセミの声が含まれるデータを学習データ

5 . 誤識別の傾向と今後の課題に追加することであるが、両者の相対的なレベル

表 3 に、
表 2 . 1と表 2 . 2 に示した A 空港とB 空港が様々に異なるデータを準備する必要がある。そ表 3 識別が誤判断だった音の内容

空港
A 空港〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃
B 空港〃季節夏〃〃〃〃〃夏〃〃〃冬〃〃
冬
夏冬Ptc〃〃〃〃〃e〃
〃〃d〃
〃edf

時刻
12 : 10
14 : 49
17 : 34
18 : 1018 : 23
18 : 36
17 : 21
17 : 29
18 : 10
20 : 23
9 : 22
13 : 31
15 : 05
14 : 48
14 : 09
12 : 54

機種
B- 737
B- 737
B- 737
B- 767
B- 787
B- 737
B- 767
単発ﾀｰﾎﾞﾌﾟﾛｯﾌﾟ
B- 767A- 320小型双発ｼﾞｪｯﾄ
小型双発ｼﾞｪｯﾄ
単発ﾀｰﾎﾞﾌﾟﾛｯﾌﾟ
B- 767双発ﾀｰﾎﾞﾌﾟﾛｯﾌﾟ
A- 320

態様
T/O
T/O
L/D
T/O
L/D
L/D
L/D
T/O
T/O
L/D
L/D
L/D
L/D
L/D
L/D
T/O

他の音
セミ
アブラゼミ
セミ
セミ
セミ
セミ
セミ
セミ
セミ
特になし特になし
特になし
特になし
小鳥
雨音、カラス風、波浪−7−

誤判断の原因と考えられる要因
セミの声BGN 大セミの声、航空機キーンという高い音
セミの声BGN 大セミの声BGN 大セミの声BGN 大セミの声BGN 大セミの声BGN 大セミの声BGN 大セミの声BGN 大
航空機低レベル約 60 dB、周波数ディップ
L/D 後の TAXI 音
L/D 後の TAXI 音、ヒーンという高い音
プロペラ機TAXI 音、ブィーンという純音性
小鳥の声
プロペラ機 100 Hz 純音、雨音
風、波浪の音〔研究報告〕No.24, 2020

自動車

自動車

同士をコンピュータ内で人工的に混合することbで不足する学習データを増強する方法について各音源の存在確率

過去に報告している 5)。二つの音を混合する場合、どちらかが極 端 に小 さいときは当 然 のことながらマスキングによって人間の耳には聞こえなくなる場合があり、これを、マスキングを考慮したラウドネスの計算により自動化するものである。

セミcd

小鳥
セミ

騒音レベル (dB)のための有効な方法として、2 種類の音の単独音

なお、今回の識別結果のうち、航空機騒音とスペクトルの形状が似ている風雨や波浪の音があeる時、航空機騒音の有無に関わらず常に航空機騒

10 分音の確率が高い状態となる傾向があった。このような気象条件による背景騒音の影響についても、人工的な学習データを増強することで改善が航空機

図 11 ‌航空機飛来区間の背景騒音の異なる４箇所の識別結果の一例可能かを今後検討する必要がある。
現状では、まだ学習データが様々な環境に対応

6 . まとめするほどに充実しているとは言えず、更なる航空近年の騒音測定は騒音計の機能の進展により機騒音データの追加も必要と考えられる。また、無人で大量のデータを取得できるようになった。

背景騒音が夏のセミの声や風の強い時の風雨、波しかし得られた膨大なデータを分析するにはそ浪の音が重なった場合に識別率が低下する傾向の分労力が掛かるため，分析対象とする航空機騒があるため、人工的な混合音の導入も含めて学習音のイベント区間の瞬時検索の機能を持つ作業データを充実させるなど、更なる識別率の向上の支援ソフトが必須と考える。また、騒音測定にあための検討を進めていきたい。

まり精通していない人でも、データの取捨選択が容易となるような分析ツールも必要だと考えら謝辞れる。

本報告のうち、一般環境騒音の DNN 識別器の今回、深層学習を用いた自動音源識別を実際の設計、学習に係る項目は、著者がリオン株式会社

航空機騒音の測定データに適応してみた結果、航に所属した当時に検討したものである。リオン株

空機騒音の発生イベント区間の検出はかなりの式会社技術開発センターでともに研究開発に携高い確率で行える可能性があることがわかった。

わった関係諸氏に感謝いたします。

DNN の構造を小規模としたこともあり、大量のデータを比較的短時間で音源識別することができるため、調査データ全体を概観して航空機騒音が発 生している区間を瞬時に見つけることができる。また自動車騒音と時間的に重なった区間の検出にも利用できるため、分析データとして採用できるかどうかを判 断 する際 にも有 効 と考 えられる。このように、DNN を用いた自動音源識別は前述の目的の達成のため非常に有用であることがわかった。

参考文献
1) 大島ら，線形判別分析とディープニューラルネッ
トワークを用いた環境音の識別，騒音振動研究会
N-2016-10 (2016)2) 内藤ら , 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
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4) Hinton et al, A fast learning algorithm for deep
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5) 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・騒音・振動研究会 N-2019-51 (2019)−8−