生活音の教師無し学習による自動クラスタリング

抄録

AIによりお年寄りを非接触、非侵襲で見守ることが重要であるが、そのためには膨大な教師付データが必要になる上、お年寄りの生活音データは少なくラベルの付与も膨大な作業量が必要となり、非現実である。そこで本研究では、録音された生活音を自動的に分類(クラスタリング)する手法を検討する。特に、生活音を自動クラスタリングし、クラスタリング結果に対して過去のクラスターとの平均値および標準偏差の差の検定を行うことで、クラスターの統廃合を行う手法を検討する。