# [B32] Cyberforest：原生自然の環境感性情報の配信とア 一カイブの利用

○下徳大祐 1 ), 藤原章雄 ${ }^{2}$, , 小林博樹 ${ }^{3)}$, 中村和彦 ${ }^{3}$ ，斎藤馨 1)

1) 東京大学新領域創成科学研究科, 〒277-8653 千葉県柏市柏の葉 5-1-5

2) 東京大学農学生命科学研究科, 3) 東京大学空間情報研究センター3)

E-mail: shimotoku@nenv.k.u-tokyo.ac.jp
## Cyberforest: Utilization of live-streaming and archive from deep forest

SHIMOTOKU Daisuké1), FUJIWARA Akio ${ }^{2}$, KOBAYASHI Hill Hiroki²),

NAKAMURA Kazuhiko ${ }^{2}$, SAITO Kaoru ${ }^{1)}$

1) Graduate Schools of Frontier Sciences, University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Chiba, 277-8653, Japan

${ }^{2)}$ Graduate School of Agricultural and Life Sciences, University of Tokyo

3) Center of Spatial Information Science, University of Tokyo

## 【発表概要】

著者らは電源設備やネットワーク設備のない森林内（福島第一原発事故に伴う帰還困難地域な

ど）において，環境音や景観画像を収録しアーカイブし続けており、これらを利用して毎年春期に森林性鳥類の聞き取り調查の研究活動が実施されている。しかしこれらの音源は、再生帯域などの問題で現地で環境音を聞くよりも非可聴音の情報が欠落して聞こえるという問題がある。また、聞き取り調査は人的資源の問題から聞き取りを行える頻度が少ないという問題がある。自動解析が求められている。そのため著者らは触覚トランスデューサを用いて欠落した低周波域音声を復元する装置を制作した。機械学習の教師データを非熟練の作業者を利用することで作成し、機械学習を行うことでこれらの問題を解決しようとした。制作した装置では対象の音を同定でき、自然音をリアルに感じられることが判った。機械学習によって福島県双葉郡浪江町でのウグイスの生息数の年変動を求めた。

## 1. はじめに

著者らは, 1995 年より電源設備やネットワ一ク設備のない森林内において、環境音や景観画像（環境感性情報）を記録し続けている。プロジェクト初期の段階では DV カメラを用いて音と画像を同時に記録していたが，ここ 20 年の情報通信技術の発展に従い、これらを独立に記録し、インターネットを通じてほぼライブタイムにそれらの情報を一般公衆に配信できるようになった。2018 年現在でライブ配信している観測サイトは東日本を中心に 8 サイトであり（図 1）、デジタル化が完了している環境感性情報は，およそ $60 \mathrm{~TB}$ になる[1]。著者らはこれらの環境感性情報のライブ配信およびアーカイブの活用に関心を持っている。画像に関しては、景観の変化を捉えられることから生物季節の観察を通した環境教育や、アーカイブを利用した気候変動のモニタリングをおこなっている。また環境音については画像に比べて少ないデータ容量ながら、全周に情報把握で
きる特性があることから、鳥類の専門家と共同で人手を介した鳥類の鳴き声聞き取りによる生息調查や, 計算機を利用した生物多様性の変動評価をおこなっている。

このような無人遠隔観測を行うことは, 有人観測を行うことよりも、原生林や高放射線地域などの人間がアクセスしづらい地域でも連続的に長期観測できることや、人間によって外乱を与え動物を逃がさないこと、多人数で観察出来ることなどの利点がある。

しかしながら，これらのアーカイブには次のような問題点がある。

第一に通信帯域や記録容量、マイクロフォンの性能の問題などから、アーカイブに記録された環境感性情報からは現地において観察・聴取できる生物の気配情報や方向情報が失われる。 たとえば、ヤマドリ (Synaticus soemmerringii) の縄張りを示す行動として知られる「母衣うち」の音やキジバト (Streptopelia orientalis)、ツツドリ (Cuculus
optatus）の声のようなほぼ可聴域下限の低音は、聴取者の年齢や経験あるいは機器のセッテイングに依存して聞き取りの可否が決まるため、鳥類の聞き取り調査の対象からは除外されてきた[2]。

第二に、収集したアーカイブを簡便に検索・閲覧する方法がなく、またアーカイブから鳴き声の頻度といった生態学的な特徵量で鳥の存在を直接的に示す值をリトリーバルできないことである。著者らはこうした点を問題とし、解決するためにバイブロタクタイルトランスデューサを用いて振動触覚を用いたデバイスを開発し、また機械学習を用いたリトリーバル手法を検討した。

## 2. 振動触覚によるデバイスの開発

## 2.1 鳥類聞き取り調査

著者らは NPO バードリサーチなどの鳥類専門家と共同で、鳥の繁殖期に当たる毎春 4 月 1 日 - 6 月 30 日の期間、早朝日の出前 10 分から日の出後 60 分間、毎日収録した環境音の同定を行っている。

そのなかでマイクで録音されてはいるものの個人差によって聞き取れたり聞き取れなかったりする音が報告されており、スペクトグラムなどを用いて同定すると $50-100 \mathrm{~Hz}$ にヤマドリの母衣うちの音が同定された。人間の可聴範囲（ $500 \mathrm{~Hz}-20 \mathrm{kHz}$ ）のほぼ下限である

図 1 : 観測サイト一覧。
ため、個人差があらわれたと考えられる。

このような低音を確実に聞き分けるためには、聴覚よりもより低い周波数帯に感度を持つ触覚 $(<1000 \mathrm{~Hz})$ を利用することが有効と著者らは考えた。

## 2. 2 デバイスの試作実験

振動触覚を利用するために、バイブロタクタイルトランスデューサ[3]を利用し、アンプを介して音源に接続した（図 2）。被験者にバイブロタクタイルトランスデューサを直に握らせて、ヤマドリの母衣うちや雨がマイクに当たる音、マイクに風が吹き込む音といった低周波を含む音源を再生し、感想を聞いた。

その結果、おおむね被験者は母衣うちが判別できた。さらに雨がマイクに当たる音がリアルに感じられたという感想があった。しかし風や雨の音はただ振動子が触れるだけで自然との一体感は感じられないようであった。

## 3. 機械学習によるリトリーバル

## 3.1 背景

長期間アーカイブした環境感性情報を用いて教育活動や研究活動が行われている[1]。しかしアーカイブを全て人が聴取し分類することは不可能であるから、機械処理することが必要である。

機械処理の方法としては 2 種類提案されている。Sueur ら[4] は環境音の周波数成分からエントロピーやピークの数などを計算するこ

図 2 : デバイス概略

とにより、生態学的特徴量を定義した。この方法は計算量が少なくて済むという利点がある一方、計算した環境音の中にどういう種が存在するのかはわからないという問題がある。著者らはこういった点を踏まえ、機械学習により直接的に種を同定することを試みた。

機械学習による処理を行うには、教師データが必要である。いままで教師データの作成は専門家に依頼しており、費用と時間がかかっていた。著者らは、教師データの作成を一般参加型とすることでこの問題を解決した。

## 3.2 データと解析方法

本研究では 2011 年東日本大震災に伴う福島第一原発事故によって帰還困難地域に指定された福島県双葉郡浪江町内に設置した観測至イト (\#soundx、図 1) で 2016 年 6 月-- 2017 年 5 月に記録された収集された環境音を用いた。

毎月 1 日の日の出前後 30 分と日の入り前後 30 分を抽出した。聞き取りの集中力を考えてそれらをさらに 2 分割し、各月毎に 15 分の環境音ファイルを 4 つ作成した。学部生 21 名にこれらのファイルをランダムに割り当てた。聞き取りのヒューマンエラーを考慮して、同じファイルを最低 3 回異なった学生に聴取させた。

Ishida ら[5]が高放射線環境下のウグイスの鳴き声について調查していることから、本研究でもウグイスについて調查することとし、学生らに「ウグイス」の囀りと地鳴きが聞こえた時間を質問紙に記載するように教示した。

## 3.3 結果

学生らによって集められた教師データをもとに、Convolutional Neural Network を用いて機械学習をおこないウグイスの鳴き声 (囀り十地鳴き）を検出した（図 5）。 ウグイスが朝晚に多く鳴いている点から、図 4 は直感的に正しいように考えられる。結果の $1 \%$ を専門家によって評価したところ、精度 Area Under Curve (AUC) は $62 \%$ だった[7]。これは高い值ではない。しかし教師データが非専門家由来である点や、 フィールド録音であり理想条件ではない以上やむを得ないものと考える

## 4. 議論

浪江サイトは 2016 年 6 月より 24 時間連続

図 3 : 浪江サイト全景[7]

図 4 : 浪江町小丸での空間放射線量推移横軸は年。縦軸は毎時の放射線量。福島県による[6]

運用されている。サイトから $200 \mathrm{~m}$ の距離で福島県によって運用されているモニタリングポスト[6]での放射線量は他の地域の 500 -1000 倍程度高い (図 4)。このような環境下で電子機器を使用するとバッテリーの寿命が短くなったり、ハードディスクが突然故障したり予期せぬ問題が起こる。また風雨にうたれ端子が劣化・腐食したり、強風によって観測小屋が移動する問題もある。

こういった問題は、情報技術を野外で用いるに当たっては留意すべき問題であり、このような過酷な環境からデータを取得する技術は、生態系分野のみでなく火山観測といった遠隔観測 (リモートセンシング) 分野でも必要とされている。本研究は災害復旧という観点で重要であるのみならず、遠隔地における災害の発見や個体群動態の推定の方法の模索、すなわち情報技術を用いた自然管理という意味で重要であ

る。

このように環境感性情報を収録する技術は、研究室で情報機器を扱うこととは違う注意が必要であり、新技術とは言えないまでも特殊な注意を必要とする。たとえばドイツ・アルフレツドワグナー研究所による国家的なプロジェクトで南極の音を収録・配信しても長期間は続かず[8]、20 年余りにわたる長期間野外で環境感性情報を収集しデータベース化し続けてきたのは、世界的に見ても著者らのみである。さらにこれら技術的な側面のみならず、制度的な側面では、環境感性情報の利用促進の意味を込めて著者らは CC BY-NC のライセンスでア一カイブを公開している。アーカイブの専門家と連携して環境感性情報データベースの整備を今後試みたい。

## 5. おわりに

デバイスの制作では、バイブロタクタイルトランスデューサを用いることで、非可聴域音を再生し、確実にヤマドリの母衣うちが識別できるようになった。さらにアーカイブの再生においてリアリティーを持った再現ができる事が示唆された。

機械学習を用いた一般参加型の環境音のリトリーバルを試みた。非専門家由来の教師デー 夕を用いても、朝夕に多くウグイスが鳴くという特徴は再現された。しかし $\mathrm{AUC}=62 \%$ と高くはない。このようなイベントの検出、公開までを含んだ遠隔観測技術は、生態系分野だけでなく火山観測など地学分野でも必要であり、 アーキビストとの連携が望まれる。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 (JP26282203, 16K12666, 16K12570, 17H05969), JST 「さきがけ社会と調和した情報基盤技術の構築」領域 (11012) - 総務省 (SCOPE) 若手 ICT 研究者等育成型研究開発 (162103107) - 守谷育英会の支援を受けた。また慶応大学大学院南澤孝太准教授には修士研究の実験に当たり格別の便宜を図って頂きました。記してお礼申し上げます。

## 参考文献

[1] Saito, K., Nakamura, K., Ueta, M., Kurosawa, R., Fujiwara, A., Kobayashi, H. H., ... Nagahama, K. (2015): Utilizing the Cyberforest live sound system with social media to remotely conduct woodland bird censuses in Central Japan. Ambio, 44(Suppl. 4), 572-583.

[2] 植田睦之, 黒沢令子, 斎藤馨. (2012): 森林音のライブ配信から聞き取った森林性鳥類のさえずり頻度のデータ. Bird Research, 8 , R1-R4.

[3] Minamizawa, K., Kakehi, Y., Nakatani, M., Mihara, S., \& Tachi, S. (2012): TECHTILE toolkit. In Proceedings of the 2012 Virtual Reality International Conference on - VRIC '12 (p. 1). New York, New York, USA: ACM Press.

[4] Sueur, J., \& Farina, A. (2015): Ecoacoustics: the Ecological Investigation and Interpretation of Environmental Sound. Biosemiotics, 8(3), 493502 .

[5] Ishida, K., Tanoi, K., \& Nakanishi, T. M. (2015): Monitoring free-living Japanese Bush Warblers (Cettia diphone) in a most highly radiocontaminated area of Fukushima Prefecture, Japan. Journal of Radiation Research, 56, i24-i28.

[6]福島県放射能測定マップ (http://fukushimaradioactivity.jp/pc/) 2017/1/5 取得

[7] Hill Hiroki Kobayashi, Hiromi Kudo, Hervé Glotin, Vincent Roger, Marion Poupard, Daisuké Shimotoku, ... ,(in press) A Real-Time Streaming and Identification System for Bio-acoustic Ecological Studies after the Fukushima Accident, Multimedia Technologies for Environmental \& Biodiversity Informatics, Multimedia Tools and Applications, Springer

[8] Kindermann, Lars (2013): Acoustic records of the underwater soundscape at PALAOA with links to audio stream files, 2005-2011. Alfred Wegener Institute, Helmholtz Center for Polar and Marine Research, Bremerhaven, PANGAEA

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