2023年度のデモ大会で発表した内容です。
【概要】
Google Colaboration上のフォルダ内の音声ファイルに咳音があれば文字で報告するプログラムを作成しました。
【背景・目的】
現在、新型コロナウイルスの影響で、スマートフォンやPCを利用したオンライン受診が広まっています。また、豚などの家畜の健康状態を把握するための咳音検出システムの研究・開発が進められています。そこで、私はPCで咳音検出を検出するプログラムが作成できるのではないかと考え、デモ大会に向けてプログラムに取り組みました。
【システム説明】
下図は、咳音のスペクトログラムと波形です。
波形やスペクトログラムの類似度を計算すれば、咳音の判定に使えるのではないかと考えました。
音声分析を行うために「短時間フーリエ変換」を用いました。
スペクトログラムの差分、及び類似度を計算し、閾値を用いて咳音かどうかを判断します。類似度が830000以上1150000以下の時は咳と判定します。
【プログラムの使い方】
まず、スマートフォンで自身の咳や声の音を録音します。次に、その音声ファイルをパソコンに送り、Google Colaboration上のフォルダに入れます。プログラムを実行すると咳音かどうかが判断されます。
【デモ大会での実験】
デモ大会では11個の音声ファイルで実験しました。音声ファイルの内訳は、咳音が8個、「こんにちは」という音声が1個、「あー」と発した音声が2個、無音の音声ファイルが1個となっています。
【実験結果】
下図はコンソール上での出力結果です。
11個の音声ファイルのうち10個が適切に判別されました。誤って咳音が検出されたのは、「こんにちは」という音声でした。
【開発環境】
使用言語：Python
環境：Google Colaboration
【使用した音源】
自身で咳をしてスマートフォンで録音しました。咳音以外も自分の声で録音しました。録音には、スマートフォンアプリの「ボイスメモ」を使用しました。
<咳音の例>
＜「あー」という音声の例＞
【参考文献】
音声分析におけるフーリエ変換とスペクトログラムを理解する Qihttps://qiita.com/shirowanisan/items/6af2cc4c4be0c57bef06ta
『咳音検知技術/SoundTalksTM』を活用した飼養豚の体調管理に関する「日本初」の実証実験開始について https://www.boehringer-ingelheim.com/jp/press-release/20211101-02
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