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公開番号2025130785
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-09
出願番号2024028067
出願日2024-02-28
発明の名称イベント認識装置、イベント認識方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G01H 9/00 20060101AFI20250902BHJP(測定;試験)
要約【課題】光ファイバセンシングにより取得された観測信号を用いてモデル学習を行うことなく、イベントを認識すること。
【解決手段】イベント認識装置は、光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得部と、音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、上述した地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、上述した地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルと、観測信号を深層学習モデルに入力信号として入力し、深層学習モデルの出力として、認識結果を得て、認識結果を出力する認識部と、観測信号を深層学習モデルに入力したときに深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第1処理を行う第1処理部と、を備える。
【選択図】図14
特許請求の範囲【請求項１】
光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得部と、
音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、前記地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、前記地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルと、
前記観測信号を前記深層学習モデルに前記入力信号として入力し、前記深層学習モデルの出力として、前記認識結果を得て、前記認識結果を出力する認識部と、
前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに前記深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第１処理を行う第１処理部と、を備える、
イベント認識装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記深層学習モデルは、前記音響センサとしてのマイクロフォンにより取得された音響信号により学習されたモデルである、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項３】
前記第１処理部は、前記第１処理として、前記中間信号に対して、該中間信号の雑音を抑圧する処理を行う、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項４】
前記取得部は、無音状態であるときの任意の地点の観測信号である無音観測信号をさらに取得し、
前記認識部は、前記無音観測信号を前記深層学習モデルに前記入力信号としてさらに入力し、
前記第１処理部は、前記第１処理として、前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに得られる前記中間信号のうちの特定の周波数帯域の信号を、前記無音観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに得られる前記中間信号のうちの前記特定の周波数帯域の信号に置き換える処理を行う、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項５】
前記観測信号に対して、該観測信号の信号対雑音比を向上させる第２処理を行う第２処理部をさらに備え、
前記認識部は、前記第２処理により信号対雑音比が向上された前記観測信号を前記深層学習モデルに前記入力信号として入力する、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項６】
前記第２処理部は、前記第２処理として、前記観測信号に対して、該観測信号の雑音を抑圧する処理を行う、
請求項５に記載のイベント認識装置。
【請求項７】
前記深層学習モデルは、前記認識結果として、前記地点で少なくとも１つのイベントが発生している確率を出力するモデルである、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項８】
前記取得部は、ＤＡＳ（Distributed Acoustic Sensing）装置から前記観測信号を取得する、
請求項１に記載のイベント認識装置。
【請求項９】
イベント認識装置により実行されるイベント認識方法であって、
光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得することと、
音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、前記地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、前記地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルに対し、前記観測信号を前記入力信号として入力することと、
前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに前記深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第１処理を行うことと、
前記観測信号を入力したときの前記深層学習モデルの出力として、前記認識結果を得て、前記認識結果を出力することと、
を含む、イベント認識方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得する手順と、
音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、前記地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、前記地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルに対し、前記観測信号を前記入力信号として入力する手順と、
前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに前記深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第１処理を行う手順と、
前記観測信号を入力したときの前記深層学習モデルの出力として、前記認識結果を得て、前記認識結果を出力する手順と、
を実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、イベント認識装置、イベント認識方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
ＤＡＳ（Distributed Acoustic Sensing：分散型音響センシング）に代表される光ファイバセンシングは、光ファイバに沿った地点で発生した音響及び振動を検知することが可能である。
【０００３】
近年は、光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響又は振動を示す観測信号を取得し、取得された観測信号に基づいて、光ファイバに沿った地点で発生したイベント（例えば、車が走行しているなど）を認識する技術も提案されている。
【０００４】
また、光ファイバセンシングにより取得された観測信号に基づいて、イベントを認識する技術としては、観測信号についてモデル学習を行って、深層学習モデルを生成し、生成された深層学習モデルを用いて、イベントを認識する技術が挙げられる。例えば、特許文献１には、深層学習システムを利用して、音響警報パターンイベントを検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特表２０２３－５３８１９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、深層学習モデルを光ファイバセンシングに利用する場合、モデル学習には、光ファイバセンシングにより取得された観測信号が必要になる。
しかし、光ファイバセンシングにより取得された観測信号は、光学的雑音（例えば、白色性が高いショット雑音や量子雑音など）が多く含まれることに起因して、信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal-to-Noise Ratio）が低い。そのため、モデル学習に有効な観測信号がそもそも少ないため、観測信号を用いてモデル学習を行って、深層学習モデルを生成することが困難であるという問題がある。
【０００７】
そのため、光ファイバセンシングにより取得された観測信号を用いてモデル学習を行うことなく、イベントを認識することが可能な技術が望まれている。
【０００８】
そこで本開示の目的は、上述した課題に鑑み、光ファイバセンシングにより取得された観測信号を用いてモデル学習を行うことなく、イベントを認識することが可能なイベント認識装置、イベント認識方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様によるイベント認識装置は、
光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得部と、
音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、前記地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、前記地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルと、
前記観測信号を前記深層学習モデルに前記入力信号として入力し、前記深層学習モデルの出力として、前記認識結果を得て、前記認識結果を出力する認識部と、
前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに前記深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第１処理を行う第１処理部と、を備える。
【００１０】
一態様によるイベント認識方法は、
イベント認識装置により実行されるイベント認識方法であって、
光ファイバに沿った地点で発生し、光ファイバセンシングにより検知された音響を示す観測信号を取得する取得することと、
音響センサにより取得された音響信号により学習されたモデルであり、前記地点で発生した音響を示す入力信号を入力として、前記地点で発生しているイベントの認識結果を出力する深層学習モデルに対し、前記観測信号を前記入力信号として入力することと、
前記観測信号を前記深層学習モデルに入力したときに前記深層学習モデルの内部の中間層で得られる時間周波数構造の中間信号に対して、該中間信号の信号対雑音比を向上させる第１処理を行うことと、
前記観測信号を入力したときの前記深層学習モデルの出力として、前記認識結果を得て、前記認識結果を出力することと、
を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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