高精度な状況認識が可能に

日立が音で稼働状態を認識するAI技術を開発、設備の自動診断サービス実現に向け

日立製作所は、周囲の雑音に影響されず音に基づいて高精度に状況を認識できるAI技術を開発した。

公開 2018年11月09日 07時00分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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　日立製作所は2018年11月5日、周囲の雑音に影響されず音に基づいて高精度に状況を認識できるAI技術を開発したことを発表した。

　同技術は、周囲環境から発生するさまざまな音（以下、環境音）や、周囲の物体および人から跳ね返ってくる音（以下、反響音）など、雑音が含まれる音を「音源の方向」や「音色の違い」といった複数の観点に基づいて分解し、分解された音を基に状況認識を行う。これにより、設備の稼働状態や人の活動状態を高精度に認識できるという。

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音に基づく自動設備診断の実用化を目指し

　近年、スマート工場の実現に向け、工場内のIoT（Internet of Things）化が進み、設備の保守点検においてもセンサーなどが利用され始めている。一方、センサーを使わない音を利用した設備点検においては、従来、熟練者が音を聞いて経験に基づき、設備の稼働状態を診断する方法が一般的であったが、熟練者不足などの影響から、自動診断サービスのニーズが急速に高まっているという。しかし、工場内など、各種設備に囲まれた現場では、環境音や反響音など、多様な種類の雑音が混在しているため、音に基づく正確な状況認識が難しく、設備の稼働状況を高精度に把握することが困難だった。

　そこで、同社はさまざまな観点で音を分解することで、高精度に状況を認識できるAI技術を開発。同技術では、複数のマイクロフォンで音を録音し、マイクロフォン間での音が到達する時間差から推定される音源の方向や、音色の違いから推測される反響音かどうかといった複数観点に基づいて、雑音の混ざった音を分解する。さらに、複数のディープニューラルネットワーク（DNN）に分解した音をそれぞれ入力し、設備や人などが置かれている状況と一致する可能性（確率）を計算。最後に、その計算結果の多数決によって、総合的な状況認識結果を出力する。それぞれのDNNが受け持っている1つの観点だけに頼ると、雑音に影響されやすくなるが、複数のDNNの多数決による結果を確認することで雑音の影響が抑えられる。これにより、多様な種類の雑音が存在する環境でも高精度な状況認識が実現できるという。

さまざまな観点での音の分解と、複数のDNNを用いた総合判断による状況認識のプロセス　出典：日立製作所

　このたび同社は、IEEE AASP TC（IEEE Audio and Acoustic Signal Processing Technical Committee）が公認する音響認識分野で最大の国際コンペティション「DCASE 2018 Challenge」のTask 5（※）において、第1位のスコアを獲得し、同技術の効果を確認。同社は今後、さらなる機能向上などを図り、熟練者の経験に頼ることなく、工場内などさまざまな設備に囲まれた環境に適用可能な、音に基づく自動設備診断の実現化を目指すとする。

※Task 5：家に設置した複数のマイクロフォンを用いて収録された音のデータを基に、「料理中」「食事中」「仕事中」「会話中」「TV視聴中」といった9カテゴリーの日常活動から、いずれかの状況かを認識するタスク。参加チームは12チーム、34システムである。