JP2003255984A

JP2003255984A - 野鳥の鳴き声認識装置及びその認識方法

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Publication number: JP2003255984A
Application number: JP2002060981A
Authority: JP
Inventors: Kunihiko Owa; 邦彦尾和
Original assignee: Asahi Kasei Corp
Current assignee: Asahi Kasei Corp
Priority date: 2002-03-06
Filing date: 2002-03-06
Publication date: 2003-09-10
Anticipated expiration: 2022-03-06
Also published as: JP4209122B2

Abstract

(57)【要約】【課題】野鳥の鳴き声からその野鳥の種別を的確に識
別する。【解決手段】人の音響モデルと同様にして野鳥の鳴き
声の音響的な特徴を表す野鳥用音響モデルを作成する。
鳴き声の特徴がフクロウと類似するキジバトについて
は、複数の特徴からなるパターンであり且つ鳴き声に繰
り返し現れるパターンに基づいて音響モデルを作成し、
フクロウについてはその音響的な特徴単体に基づき音響
モデルを作成する。キジバトの鳴き声はフクロウの音響
モデルよりもキジバトの音響モデルとの類似度が高く、
フクロウの鳴き声はキジバトの音響モデルよりもフクロ
ウの音響モデルとの類似度が高くなり識別できる。ま
た、鳴き方によって鳴き声の特徴の継続時間が異なるヒ
ヨドリについては、その継続時間に応じて複数の音響モ
デルを作成する。長く鳴いた場合には、短く鳴いた場合
の音響モデルとの類似度は低いが、長く鳴いた場合の音
響モデルとの類似度は高くなり識別が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、野鳥の鳴き声か
ら野鳥の種類を認識するようにした野鳥の鳴き声認識装
置及び野鳥の鳴き声認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、野鳥の鳴き声には非常に類似し
ているものがあるため、一般の人々にとって、野鳥の鳴
き声からその種類を特定するのは困難である。このた
め、例えば、鳴き声を記憶しておき、後に、事典等を参
照して野鳥の種別を認識したり、野鳥の専門家が同行し
ているときに、専門家にその鳴き声から野鳥を特定して
もらうこと等によって、野鳥の種別を認識するようにし
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、野鳥の
鳴き声を記憶しておき、後に事典等を参照して野鳥の種
別を認識するような方法では、記憶が不鮮明になってし
まい、的確に野鳥の種別を判定することができない。ま
た、仮に野鳥の種別がわかっても、めずらしい野鳥であ
った場合等には、後に野鳥の鳴き声がわかったとして
も、その野鳥の鳴き声を聞いたという感動が薄れてしま
う。また、野鳥の鳴き声を聞いたときに専門家が常に同
行しているとは限らず、野鳥の専門家でなくとも、鳴き
声を聞いた時点で野鳥の種類を識別することのできる装
置が望まれていた。

【０００４】そこで、この発明は、上記従来の未解決の
問題に着目してなされたものであり、野鳥の鳴き声から
その種別を容易に識別することの可能な野鳥の鳴き声認
識装置及び野鳥の鳴き声認識方法を提供することを目的
としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の請求項１に係る野鳥の鳴き声認識装置は、
音情報からその音響的な特徴を抽出する特徴抽出手段
と、野鳥の鳴き声の音響的な特徴を表す複数のモデルか
らなるデータベースと、前記特徴抽出手段で抽出した音
情報の特徴と前記データベースのモデルとを照合して、
前記音情報に該当する野鳥を検出する鳴き声認識手段
と、を備えた野鳥の鳴き声認識装置であって、前記モデ
ルは、前記野鳥の鳴き方パターンに応じた前記音響的な
特徴の出現パターンに応じて設定されることを特徴とし
ている。

【０００６】また、請求項２に係る野鳥の鳴き声認識装
置は、前記請求項１に係る野鳥の鳴き声認識装置におい
て、前記モデルは、同一の特徴が繰り返し出現する繰り
返しパターンからなるモデルであることを特徴としてい
る。また、請求項３に係る野鳥の鳴き声認識装置は、前
記請求項１に係る野鳥の鳴き声認識装置において、前記
モデルは、同一の特徴を有し且つ継続時間の異なるパタ
ーンからなる複数のモデルであることを特徴としてい
る。

【０００７】また、請求項４に係る野鳥の鳴き声認識装
置は、前記請求項１乃至３の何れかに係る野鳥の鳴き声
認識装置において、前記音情報が観測されたときの環境
状況を入力するための環境条件設定手段を備え、前記鳴
き声認識手段は、前記環境条件設定手段で設定された環
境条件を考慮して前記音情報に該当する野鳥を検出する
ようになっていることを特徴としている。

【０００８】また、請求項５に係る野鳥の鳴き声認識装
置は、前記請求項４に係る野鳥の鳴き声認識装置におい
て、前記鳴き声認識手段は、前記複数のモデルのうち、
前記環境条件設定手段で設定された条件に該当するモデ
ルを選択し、当該選択したモデルについてのみ前記照合
を行うようになっていることを特徴としている。また、
請求項６に係る野鳥の鳴き声認識装置は、前記請求項４
又は５に係る野鳥の鳴き声認識装置において、前記鳴き
声認識手段は、前記環境条件設定手段で設定された条件
に基づいて前記モデルとの照合結果に重み付けを行い、
これに基づいて前記音情報に該当する野鳥を特定するよ
うになっていることを特徴としている。

【０００９】また、請求項７に係る野鳥の鳴き声認識装
置は、前記請求項４乃至５の何れかに係る野鳥の鳴き声
認識装置において、前記環境条件設定手段は、ＧＰＳ人
工衛星からの衛星電波を受信する受信手段を備え、前記
衛星電波に含まれるＧＰＳ情報を前記環境条件として利
用するようになっていることを特徴としている。また、
本発明の請求項８に係る野鳥の鳴き声認識方法は、音情
報からその音響的な特徴を抽出し、抽出した特徴と、予
め設定した野鳥の鳴き声の音響的な特徴を表す複数のモ
デルとを照合して前記音情報に該当する野鳥を特定する
ようにした野鳥の鳴き声認識方法であって、前記モデル
を、前記野鳥の鳴き方パターンに応じた前記音響的な特
徴の出現パターンに応じて設定するようにしたことを特
徴としている。

【００１０】また、請求項９に係る野鳥の鳴き声認識方
法は、請求項８に係る野鳥の鳴き声認識方法において、
前記音情報が観測されたときの環境状況を入力するため
の環境条件設定手段を設け、当該環境条件設定手段で設
定された環境条件を考慮して前記音情報に該当する野鳥
を検出することを特徴としている。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図１は、本発明における野鳥の鳴
き声認識装置の一例を示すブロック図であって、図１に
示すように、マイクロフォン１と、Ａ／Ｄ変換部２と、
特徴抽出手段としての音響解析部３と、鳴き声認識手段
としての音声認識部４と、データベース５と、出力部６
と、環境条件設定手段としての条件入力部７と、を備え
ている。

【００１２】前記マイクロフォン１は、野鳥の鳴き声等
の音情報をその音情報に対応するアナログの電気信号に
変換し、この電気信号を、Ａ／Ｄ変換部２においてデジ
タル信号に変換する。前記音響解析部３は、公知の音声
認識装置における音響解析部３と同等の機能構成を有
し、前記Ａ／Ｄ変換部２で変換されたデジタル信号に基
づいて、例えばケプストラム分析や線形予測分析等を行
い、入力される音情報の特徴を表す特徴パラメータを求
め、この特徴パラメータの時系列に変換する。

【００１３】前記音声認識部４は、公知の音声認識装置
における音声認識部と同等の機能構成を有し、例えば、
公知の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）による方法等を用
いて、前記データベース５に予め格納された、後述の、
野鳥の鳴き声及び音声の特徴パラメータに関する情報、
つまり音響モデルと、音響解析部３で変換した特徴パラ
メータとを照合し、ビタビアルゴリズムにより確率演算
を行い、最大確率を持つ認識対象、つまり、最も類似度
の高いモデルに該当する野鳥又は音声を認識結果としこ
れを出力する。なお、音声認識部４における認識方法
は、これに限るものではなく、人間の音声認識を行うた
めの機能を有するものであれば、どのような認識方法で
あってもよい。

【００１４】前記出力部６は、音声認識部４での認識結
果をもとに、認識した単語や、鳴き声に該当する野鳥の
名前を表示装置に表示したり、また、野鳥の場合には、
これに該当する画像を表示する等の処理を行い、入力さ
れた音情報に対する認識結果を出力する。前記データベ
ース５には、公知の音声認識装置と同様に、人の音声の
特徴を表す人用音響モデルが格納されていると共に、さ
らに、野鳥の種別を識別するための、鳴き声の特徴を表
す野鳥用音響モデルが格納されている。

【００１５】ここで、人間の音声に対する音声認識は、
音声の周波数情報の時間的変化をパターン認識すること
と同等であるとみなすことができる。したがって、周波
数情報の時間的変化パターンに特徴のある音情報であれ
ば、人間の音声認識を行う場合と同様の手順で、識別を
行うことが可能であり、野鳥の鳴き声についても識別を
行うことが可能である。

【００１６】前記人用音響モデルは、公知の音声認識装
置における音響モデルと同様であって、例えば、不特定
の話者が発生した音声を認識対象とする場合には、不特
定話者の音声データを大量に収集し、公知のＥＭアルゴ
リズムを用いて認識音声単位のＨＭＭのパラメータを推
定することにより音響モデルを作成する。また、野鳥用
音響モデルの場合も同様であって、野鳥の鳴き声のデー
タを大量に収集し、人用音響モデルと同様にして音響モ
デルを作成したものであるが、音声の認識単位は、野鳥
の種別毎にその鳴き方のパターンに応じた鳴き声の特徴
の出現パターンに応じて設定される。

【００１７】図２及び図３は、野鳥の鳴き声波形とその
スペクトログラムの一例を示したものであって、図２
（ａ）はキジバトの鳴き声、図２（ｂ）はフクロウの鳴
き声である。また、図３はヒヨドリの鳴き声であって、
（ａ）は短く鳴いた場合、（ｂ）は長く鳴いた場合であ
る。図２（ａ）に示すように、キジバトの鳴き声の場
合、鳴き声波形及びスペクトログラムにおいて特定のパ
ターンａ₁₁及びａ₂₁を繰り返している。ここで、図２
（ａ）のキジバトの鳴き声におけるパターンａ₁₁、ａ₂₁
の前半部ａ₁₂、ａ₂₂の一部ａ₁₃、ａ₂₃と、図２（ｂ）の
フクロウの鳴き声波形におけるパターンｂ₁、ｂ ₂とを
比較してみると、これらは類似している。なお、図２
（ａ）において、パターンａ₁₃、ａ₂₃の時間長は、０．
４１秒、図２（ｂ）において、パターンｂ₁、ｂ₂の時
間長は、０．５２秒である。

【００１８】ところで、キジバトは一般に同じ鳴き方で
連続して繰り返し鳴くことが多く、その鳴き声には、図
２（ａ）に示すように、パターンａ₁₁及びａ₂₁を繰り返
す特徴がある。したがって、キジバトの鳴き声の認識単
位としては、繰り返し現れるパターンａ₁₁及びａ₂₁をキ
ジバトの鳴き声の特徴を表す特徴パターンとする。一
方、フクロウは、一般に、ある特定のパターンを繰り返
し連続して鳴くことはないから、図２（ｂ）に示すよう
に、ｂ₁及びｂ２をフクロウの鳴き声の特徴を表す特徴
パターンとする。

【００１９】また、図３（ａ）及び（ｂ）に示すよう
に、ヒヨドリの場合、短く鳴く場合と長く鳴く場合とが
あり、これらの場合、その音響的な特徴は同一であるが
その継続時間が異なっている。したがって、短く鳴く場
合のパターンｃ₁と、長く鳴く場合のパターンｄ₁とを
それぞれ特徴パターンとして設定する。なお、図３
（ａ）においてパターンｃ₁、ｃ₂の時間長は０．２７
秒、図３（ｂ）においてパターンｄ₁、ｄ₂の時間長は
０．７５秒である。

【００２０】なお、ここでは、ヒヨドリの特徴パターン
として短く鳴く場合と長く鳴く場合の２つを設定した場
合について説明したが、これに限らず、鳴き声の継続時
間に応じて、複数設定することも可能である。そして、
これら特徴パターンに基づいてそれぞれ野鳥用音響モデ
ルを作成する。

【００２１】前記データベース５には、さらに、前記条
件入力部７から入力される識別モード及び環境条件に応
じて、複数の音響モデルの中から、入力された識別モー
ド及び環境条件に該当する音響モデルを選定するための
選定情報が格納されている。ここで、前記条件入力部７
から入力される条件としては、野鳥の鳴き声を識別する
野鳥モード、人間の音声を識別する人モードの何れのモ
ードを選択するかといった識別モードと、野鳥の鳴き声
を観測した場所が、山、川、野、或いは海であるかとい
った場所情報、緯度、経度等といった位置情報、観測時
期、観測時間等の時刻情報等といった、野鳥の鳴き声を
観測した環境を表す環境条件とが入力される。

【００２２】そして、これら識別モードとこれに該当す
る音響モデルと、環境条件とこの環境条件で特定される
環境下において観測されると予測される野鳥に該当する
音響モデルとが対応づけられて、前記選定情報として設
定されている。次に、上記実施の形態の動作を、音声認
識部４の処理手順の一例を示す図４のフローチャートに
基づいて説明する。

【００２３】今、野鳥の鳴き声から野鳥の種類を識別す
るものとすると、まず、条件入力部７において、識別モ
ードとして野鳥モードを設定する。また、条件入力部７
において、環境条件を設定する。この状態で、野鳥の鳴
き声がマイクロフォン１で集音されると、Ａ／Ｄ変換部
２で野鳥の鳴き声に対応する電気信号に変換され、これ
が音響解析部３で処理されて時系列の特徴パラメータに
変換され音声認識部４に出力される。

【００２４】音声認識部４では、図４のフローチャート
に示すように、条件入力部７において、識別モードとし
て野鳥モードが設定されているから、ステップＳ１から
ステップＳ２に移行する。このとき、環境条件が設定さ
れている場合には、ステップＳ３に移行し、データベー
ス４に格納されている選定情報に基づき、設定された環
境条件に対応する音響モデルを選定する。例えば、観測
位置が、水辺であれば、水辺に存在する野鳥の音響モデ
ルが選定され、野山等に存在する野鳥の音響モデルは排
除される。また、観測時期が、冬であれば、日本に夏に
しか存在しない野鳥の音響モデルは排除される。また、
観測時刻が、夜であれば、昼間にしか活動しない野鳥の
音響モデルは排除される。したがって、環境条件にそぐ
わない野鳥はこの時点で排除されることになるから、観
測環境からみてあり得ない野鳥が、入力された鳴き声に
対応する野鳥として認識されることが回避される。

【００２５】前記音声認識部４では、選定された音響モ
デルと、音響解析部３から入力された特徴パラメータと
を照合し（ステップＳ３）、最も類似度の高い鳴き声を
認識結果とし、この鳴き声に該当する野鳥名を出力部６
に出力する（ステップＳ４）。これによって出力部６で
は、その認識結果を、例えば表示装置に表示する。これ
によって、利用者は、集音した野鳥の鳴き声がどの野鳥
の鳴き声であるかを認識することができる。

【００２６】一方、環境条件が設定されていない場合に
は、ステップＳ２からステップＳ７に移行し、各野鳥用
音響モデルと照合を行い、最も類似度の高い鳴き声に該
当する野鳥を認識結果とする（ステップＳ７）。また、
識別モードが人モードである場合には、ステップＳ１か
らステップＳ９に移行し、人用音響モデルに基づいて照
合を行い、最も類似度の高い音声を認識結果とする（ス
テップＳ９）。

【００２７】ここで、例えば、マイクロフォン１でキジ
バトの鳴き声を集音したとする。上述のようにキジバト
の鳴き声は、図２（ａ）に示すように、パターンａ₁₁、
ａ₂₁に相当する特定パターンを繰り返す。このパターン
ａ₁₁、ａ₂₁の一部分ａ₁₃、ａ ₂₃に相当する部分は、図２
（ｂ）に示すフクロウのパターンｂ₁、ｂ₂と類似して
いる。

【００２８】しかしながら、キジバトの音響モデルは特
徴パターンａ₁₁、ａ₂₁に基づいて設定されているから、
各種の音響モデルと照合した場合、キジバトの音響モデ
ルに対する類似度が最も高くなる。したがって、部分的
にみればキジバトとフクロウとが類似したパターンであ
っても、フクロウとして誤認識されることが回避され
る。

【００２９】逆に、フクロウの鳴き声を集音した場合、
フクロウの鳴き声は、図２（ｂ）に示すように、その特
徴パターンｂ₁、ｂ₂を繰り返さないから、入力された
鳴き声の特徴を表すパターンはｂ₁、ｂ₂に相当するパ
ターンとなり、これと各音響モデルとを比較した場合、
キジバトの音響モデルとはパターンａ₁₃、ａ₂₃に相当す
る部分においては類似するが、キジバトの場合、パター
ンａ₁₃、ａ₂₃を含む特徴パターンａ₁₁、ａ₂₁に基づいて
音響モデルとして設定している。したがって、キジバト
よりもフクロウの音響モデルに対する類似度の方が高く
なることから、フクロウとして認識される。

【００３０】このように、キジバトの音響モデルを、そ
の特徴を表す例えばパターンａ₁₃、ａ₂₃ではなく、繰り
返し現れる特徴パターンａ₁₁、ａ₂₁に基づいて音響モデ
ルを設定しているから、鳴き声の特徴に、他の鳴き声と
類似するパターンが含まれる場合であっても、的確に識
別することができる。次に、マイクロフォン１によっ
て、ヒヨドリの鳴き声を集音したものとする。

【００３１】ヒヨドリの音響モデルとしては、図３
（ａ）及び（ｂ）に示すように、長く鳴いた場合の音響
モデルと短く鳴いた場合の音響モデルとが用意されてい
る。ヒヨドリの音響モデルとして図３（ｂ）に示す長く
鳴いた場合の特徴パターンｄ₁、ｄ₂に基づく音響モデ
ルしか設けられていないものとすると、ヒヨドリが短く
鳴いた場合、その特徴パターンは図３（ａ）に示す
ｃ₁、ｃ₂に相当することになる。このパターンｃ₁、
ｃ₂に相当するパターンと、図３（ｂ）のパターン
ｄ₁、ｄ₂に基づく音響モデルとを比較した場合、入力
された鳴き声の特徴を表すパターンは図３（ａ）に示す
ｃ₁、ｃ₂に相当するため、これとヒヨドリの音響モデ
ルとを照合した場合、その類似度は低くなり、ヒヨドリ
として認識されない場合がある。

【００３２】しかしながら、図３（ａ）のヒヨドリが短
く鳴いた場合の特徴パターンｃ₁、ｃ₂に基づく音響モ
デルだけでなく、図３（ｂ）に示すヒヨドリが長く鳴い
た場合の特徴パターンｄ₁、ｄ₂に基づく音響モデルも
備えているから、各音響モデルと照合を行ったとき、図
３（ａ）に示す短く鳴いた場合の音響モデルとの類似度
は低いが、図３（ｂ）に示す長く鳴いた場合の音響モデ
ルとの類似度は高くなるため、ヒヨドリとして認識する
ことが可能となる。

【００３３】逆に、ヒヨドリが長く鳴いた場合には、長
く鳴いた場合の音響モデルとの類似度が最も高くなるか
ら、この場合もヒヨドリとして認識することができる。
このように、同一種の野鳥であっても鳴き方によって、
音響的な特徴は同じであっても、その特徴パターンの長
さが大きく異なる場合には、その長さに応じて音響モデ
ルを複数設けるようにしているから、音響モデルとの照
合を的確に行うことができる。

【００３４】また、ヒヨドリが短く鳴いた場合の音響的
な特徴は、シジュウカラやヤマガラの鳴き声の音響的な
特徴と類似している。このため、ヒヨドリの音響モデル
として、短く鳴いた場合、また、長く鳴いた場合でも区
別ができるような一つの音響モデルを設定した場合に
は、ヒヨドリが短く鳴いた場合或いは長く鳴いた場合の
何れにおいても識別精度が低下してしまう。しかしなが
ら、シジュウカラやヤマガラの鳴き声の音響的な特徴の
継続時間とは異なる音響モデルであり、且つヒヨドリの
音響的な特徴の継続時間に応じて複数の音響モデルを用
意することによって、ヒヨドリが短く鳴いた場合或いは
長く鳴いた場合であっても的確に識別することができ
る。

【００３５】また、例えば、キジバトの鳴き声を集音し
た場合、条件入力部７によって入力された環境条件か
ら、フクロウの鳴き声が聞こえない環境下にあると予測
される場合には、データベース５に格納された選定情報
に基づいて、入力された環境条件に応じた音響モデルが
選定されるため、この時点で、フクロウの音響モデルは
照合対象の音響モデルから排除される。したがって、集
音したキジバトの鳴き声に対して、図２（ｂ）に示す特
徴をもつフクロウの音響モデルは選ばれず、仮に、図２
のａ₁₃、ａ₂₃に相当するパターンがキジバトの鳴き声と
して集音されたとしても、フクロウとして誤認識される
ことを回避することができる。

【００３６】このように、データベース５に、人間の音
声の音響モデルだけでなく、野鳥の鳴き声に基づく音響
モデルをも含むようにし、入力された音情報の特徴につ
いて、これら音響モデルについて照合を行うようにした
から、人間の音声だけでなく、野鳥の鳴き声から野鳥の
種別をも識別することができる。また、このとき、野鳥
の鳴き声の特徴が類似している場合であっても、この鳴
き声の特徴を表すパターンの出現状況が野鳥毎に異なる
ことに着目し、例えば図２（ａ）の場合には、パターン
ａ₁₃、ａ₂₃のような鳴き声の特徴を表すパターンの最小
単位ではなく、パターンａ₁₁、ａ₂₁を特徴パターンとし
たように、最小単位のパターンの出現状況に応じて特徴
パターンを設定し、これに基づき音響モデルを形成する
ようにしたから、鳴き声の特徴に、類似するパターンを
含む野鳥が複数存在する場合であっても、的確に識別す
ることができる。

【００３７】また、同一の野鳥であっても、鳴き方によ
って、その特徴を表す音響的な特徴の継続時間が長い場
合と、短い場合とがある場合には、その継続長さの異な
る複数の音響モデルを形成するようにしたから、鳴き方
によってその特徴の出現状況が異なる場合であっても、
的確に識別することができる。また、鳴き声の観測環境
に応じた環境条件を入力可能にし、設定された環境条件
に該当する音響モデルを選定し、この選定した音響モデ
ルについてのみ照合を行うようにしたから、環境条件か
らあり得ない野鳥が、鳴き声に該当する野鳥として認識
されることを回避することができ、その分、認識精度を
向上させることができる。

【００３８】また、音声認識部４としては、公知の人間
の音声を認識するための音声認識部をそのまま用いるこ
とができる。したがって、従来の人間用の音声認識装置
に、野鳥用の音響モデルを新たに設けるだけで容易に実
現することができる。また、野鳥用の音響モデルを作成
する際に、野鳥の鳴き声からその野鳥を識別するための
専門的な情報、つまり、専門家のみが知り得る情報を考
慮して音響モデルを作成することによって、素人には識
別しにくい鳴き声であっても、的確に識別することがで
き、素人であっても、専門家と同等に識別を行うことが
できる。

【００３９】ちなみに、上述のようにして設定した野鳥
用音響モデルを用いて、鳴き声の識別を行ったところ、
１６種類の野鳥について識別することができることが確
認できた。なお、上記実施の形態においては、鳴き声の
特徴を表すパターンが類似した野鳥として、キジバトと
フクロウとについて説明し、また、鳴き方によって音響
的な特徴の出現状況が異なる野鳥としてヒヨドリについ
て説明したが、これに限るものではない。鳴き声の特徴
を表すパターンの最小単位からは識別が困難なものや、
鳴き方によって、音響的な特徴は同一であるがその出現
状況が異なるものであれば適用することができる。

【００４０】また、上記実施の形態においては、鳴き声
の特徴を表す最小単位のパターンが類似しているもの、
或いは鳴き方によって特徴の出現状況が異なるものにつ
いて、これを考慮して音響モデルを設定するようにした
場合について説明したが、これに限るものではなく、鳴
き声に、その音響的な特徴が現れる出現状況に特徴があ
るもの、つまり、その音響的な特徴の出現状況からその
野鳥を識別可能なものであれば、この出現状況を識別可
能なパターンを特徴パターンとし、これに基づいて音響
モデルを形成するようにすればよい。

【００４１】また、上記実施の形態においては、音声認
識を行う際に、野鳥モードと人モードとを設定し、照合
する音響モデルを選定するようにした場合について説明
したが、必ずしもモードの設定を行う必要はない。ここ
で、野鳥及び人モードの設定を行わないようにした場
合、野鳥用及び人用音響モデルについて照合が行われる
ことになる。このとき、例えばキジバトの鳴き声は、そ
の音響的な特徴が、部分的に見るとフクロウの鳴き声に
類似しているだけでなく、男性の声にも類似している。
しかしながら、上述のように、キジバトの音響モデル
を、繰り返し現れる特定パターンをひとまとまりとした
特徴パターンに基づいて設定しているから、フクロウの
鳴き声だけでなく、男性の声との識別も可能である。

【００４２】また、上記実施の形態においては、人モー
ド及び野鳥モードの切換を可能にした場合について説明
したが、野鳥用音響モデルのみを搭載し、野鳥用音声認
識装置とするようにしてもよい。また、人及び野鳥の音
声及び鳴き声認識を行う単体の装置として説明したが、
例えば、上述の音声認識装置の機能を実現するための処
理機能を携帯電話或いはＰＤＡ等、他の装置に組み込む
ようにしてもよい。

【００４３】また、上記実施の形態においては、条件入
力部７の設定に応じて、設定された条件に該当する音響
モデルを選定し、この選定した音響モデルに基づいて照
合を行うようにした場合について説明したが、これに限
るものではない。例えば、各音響モデルについて照合を
行い、その類似度に条件入力部７からの入力条件に応じ
て重み付けを行い、重み付けを行った類似度に基づい
て、最終的な認識判定を行うようにしてもよく、また、
入力条件に応じて選定した音響モデルについて照合を行
うと共に、その類似度に重み付けを行い、その結果に基
づいて最終的な認識判定を行うようにしてもよい。前記
重み付けとしては、例えば、冬に認識を行う場合には、
冬鳥の類似度には１．０、夏鳥の類似度には１．０より
も小さな値を乗算するようにすればよい。

【００４４】また、上記実施の形態においては、緯度、
経度等の位置情報、また、季節、時期、日付、時刻等の
時刻情報を、条件入力部７から入力するようにした場合
について説明したが、これに限るものではなく、ＧＰＳ
人工衛星からの衛星電波を受信するためのＧＰＳ受信機
等の受信手段を搭載し、衛星電波に含まれるＧＰＳ情報
に基づいて位置情報或いは時刻情報を設定するようにし
てもよい。

【００４５】また、上記実施の形態においては、環境条
件として位置、場所、時間、時期等を設定し、この環境
条件に応じた音響モデルを選定するようにした場合につ
いて説明したが、これに限るものではない。例えば、ウ
グイス等のように、春先の繁殖期には「ホーホケキョ」
（さえずり）となき、それ以外の時期では、地鳴きとい
う短い鳴き声で鳴くような場合には、さえずり時の音響
モデルと地鳴き時の音響モデルとを作成し、時期条件に
応じて何れかの音響モデルを選定するようにしてもよ
い。また、渡り鳥の場合には、時期情報に基づいて、音
響モデルを選定するようにしてもよい。

【００４６】

【発明の効果】本発明の請求項１乃至３に係る野鳥の鳴
き声認識装置によれば、野鳥の鳴き声の音響的な特徴を
表すモデルを、野鳥の鳴き方パターンに応じた音響的な
特徴の出現パターンに応じて設定したから、鳴き声の特
徴が類似した野鳥であっても、その特徴の出現パターン
の違いから的確に識別することができ、認識精度を向上
させることができる。

【００４７】例えば、キジバトのように同一の特徴が繰
り返し現れる場合には、この繰り返しパターンに基づい
てモデルを作成することによって、例えば、キジバトの
特徴の一部と同じ特徴を有する野鳥であっても、キジバ
トのモデルとは特徴が一致しないことから、的確に識別
することができる。また、ヒヨドリのように、同一の特
徴を有するが、鳴き方によって、前記特徴の継続時間が
異なる場合には、その継続時間に応じて音響モデルを作
成することによって、鳴き方によって特徴の継続時間が
異なった場合でも、的確に識別することができる。

【００４８】また、請求項４乃至６に係る野鳥の鳴き声
認識装置によれば、音情報が観測されたときの環境状況
を入力するための環境条件設定手段を備え、この環境条
件設定手段で設定された環境条件を考慮して野鳥の認識
を行うようにしたから、認識精度をより向上させること
ができる。例えば、複数のモデルのうち、環境条件設定
手段で設定された条件に該当するモデルについてのみ、
抽出された音情報の特徴を照合することによって、条件
に該当しない野鳥が、誤認識されることを回避すること
ができ、その分、認識精度を向上させることができる。

【００４９】また、抽出された音情報の特徴をモデルと
照合した照合結果に対し、環境条件設定手段で設定され
た条件に応じて重み付けを行い、これに基づいて最終的
に識別を行うことによって、認識精度をより向上させる
ことができる。また、請求項７に係る野鳥の鳴き声認識
装置によれば、ＧＰＳ人工衛星からの衛星電波を受信す
る受信手段を備え、この衛星電波に含まれるＧＰＳ情報
を環境条件として利用するようにしたから、環境条件
を、人手を介さずに容易に設定することができる。

【００５０】また、請求項８に係る野鳥の鳴き声認識方
法によれば、野鳥の鳴き声の音響的な特徴を表すモデル
を、野鳥の鳴き方パターンに応じた音響的な特徴の出現
パターンに応じて設定したから、鳴き声の特徴が類似し
た野鳥であっても、その特徴の出現パターンの違いから
的確に識別することができ、認識精度を向上させること
ができる。

【００５１】さらに、請求項９に係る野鳥の鳴き声認識
方法によれば、音情報が観測されたときの環境状況を入
力するための環境条件設定手段を設け、この環境条件設
定手段で設定された環境条件を考慮して野鳥の認識を行
うようにしたから、その認識精度をより向上させること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明における野鳥の鳴き声認識装置の概略構
成を示すブロック図である。

【図２】キジバト及びフクロウの鳴き声波形とそのスペ
クトログラムの一例である。

【図３】ヒヨドリの鳴き声波形とそのスペクトログラム
の一例である。

【図４】音声認識部における処理手順の一例を示すフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

１マイクロフォン２Ａ／Ｄ変換器３音響解析部４音声認識部５データベース６出力部７条件入力部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】音情報からその音響的な特徴を抽出する
特徴抽出手段と、野鳥の鳴き声の音響的な特徴を表す複数のモデルからな
るデータベースと、前記特徴抽出手段で抽出した音情報の特徴と前記データ
ベースのモデルとを照合して、前記音情報に該当する野
鳥を検出する鳴き声認識手段と、を備えた野鳥の鳴き声
認識装置であって、前記モデルは、前記野鳥の鳴き方パターンに応じた前記
音響的な特徴の出現パターンに応じて設定されることを
特徴とする野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項２】前記モデルは、同一の特徴が繰り返し出
現する繰り返しパターンからなるモデルであることを特
徴する請求項１記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項３】前記モデルは、同一の特徴を有し且つ継
続時間の異なるパターンからなる複数のモデルであるこ
とを特徴とする請求項１記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項４】前記音情報が観測されたときの環境状況
を入力するための環境条件設定手段を備え、前記鳴き声認識手段は、前記環境条件設定手段で設定さ
れた環境条件を考慮して前記音情報に該当する野鳥を検
出するようになっていることを特徴とする請求項１乃至
３の何れかに記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項５】前記鳴き声認識手段は、前記複数のモデ
ルのうち、前記環境条件設定手段で設定された条件に該
当するモデルを選択し、当該選択したモデルについての
み前記照合を行うようになっていることを特徴とする請
求項４記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項６】前記鳴き声認識手段は、前記環境条件設
定手段で設定された条件に基づいて前記モデルとの照合
結果に重み付けを行い、これに基づいて前記音情報に該
当する野鳥を特定するようになっていることを特徴とす
る請求項４又は５記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項７】前記環境条件設定手段は、ＧＰＳ人工衛
星からの衛星電波を受信する受信手段を備え、前記衛星
電波に含まれるＧＰＳ情報を前記環境条件として利用す
るようになっていることを特徴とする請求項４乃至６の
何れかに記載の野鳥の鳴き声認識装置。
【請求項８】音情報からその音響的な特徴を抽出し、
抽出した特徴と、予め設定した野鳥の鳴き声の音響的な
特徴を表す複数のモデルとを照合して前記音情報に該当
する野鳥を特定するようにした野鳥の鳴き声認識方法で
あって、前記モデルを、前記野鳥の鳴き方パターンに応じた前記
音響的な特徴の出現パターンに応じて設定するようにし
たことを特徴とする野鳥の鳴き声認識方法。
【請求項９】前記音情報が観測されたときの環境状況
を入力するための環境条件設定手段を設け、当該環境条件設定手段で設定された環境条件を考慮して
前記音情報に該当する野鳥を検出することを特徴とする
請求項８記載の野鳥の鳴き声認識方法。