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2016年6月23日 デジタルガジェット祭り!「音センサー編」

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発表日:2016年6月23日
イベント名:第三回 デジタルガジェット祭り!
イベントURL:http://aitc.jp/events/20160623-OpenLab/info.html
タイトル:「音センサー編」
発表者:荒本 道隆

Published in: Internet
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2016年6月23日 デジタルガジェット祭り!「音センサー編」

  1. 1. 第三回 デジタルガジェット祭り! 音センサー編 2016年6月23日 先端IT活用推進コンソーシアム クラウド・テクノロジー活用部会 リーダー 荒本道隆
  2. 2. 音を使った機械学習の時代!  様々な音声UIが出現 ◦ AppleのSiri ◦ GoogleのGoogle Now ◦ MicrosoftのCortana ◦ AmazonのEcho  画像やテキスト解析の次に来るのは音声 ◦ http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1601/04/new s024.html  『ザッカーバーグCEOの2016年の目標は“ジャーヴィス”のような ホームAIの構築』  >今年の目標では、まず既存のAI技術を研究し、自分の声をホームAI に覚えさせて、家の中のさまざまな操作──音楽の再生、電灯のオン /オフ、室温調整など──を声で指示できるようにするところからス タートするという。 2
  3. 3.  http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM- 07038/ ◦ 690円 ◦ コンデンサーマイクロホンとアンプを基板に取り付けて モジュールとして取り扱いやすくしたものです。 ◦ Arduinoへの接続が容易 3 void setup() { Serial.begin(9600); } void loop() { int max = 0; unsigned long start = millis(); int count = 0; while (millis() <= start + 100){ // 0.1秒間の最大値を取る int value = analogRead(0); // A0 count++; if (max < value){ max = value; } } Serial.println(String(max) + " " + String(count)); delay(100); } サウンドセンサモジュール A0 5V GND MAX側に 限界まで 回す Arduinoのコード例
  4. 4. ArduinoUNOでの測定精度  1秒間のサンプリング回数 ◦ 約6,500回/秒  解像度 ◦ 1024  どちらもArduinoUNOのアナログ入力の制約 ◦ アナログ入力の読み込みに、100マイクロ秒かかる ◦ アナログ入力値は、0~1023まで 4 void setup() { Serial.begin(9600); } int b_time = 0; long count = 0; void loop() { int val1 = analogRead(0); count++; // 読んだ回数をカウント long time = millis(); // スタートしてからの時間 if ((int)(time/1000) != b_time){ Serial.println (count); count = 0; b_time = (int)(time/1000); } }
  5. 5. ArduinoUNOで測定  私の咳払いを測定し、Excelでグラフ化してみた 5 void setup() { Serial.begin(9600); } void loop() { int val1 = analogRead(0); Serial.println (val1); } 0 50 100 150 200 250 300 350 1 19 37 55 73 91 109 127 145 163 181 199 217 235 253 271 289 307 325 343 361 379 397 415 http://gigazine.net/news/20 150108-just-turn-up-the- volume/ こんな絵にはならなかった
  6. 6.  環境音の測定 ◦ 社内で動作させると、ほぼ0、たまに1、まれに2以上  気になる程度の音があると「1」が出る  近くで打ち合わせをしていると最大「4」が出た  防犯目的であれば、「1」以上でカメラを動作させる、など ◦ 対象にかなり近づける必要がある  距離で音の強さが大きく変わるので、距離の情報も重要  周波数ごとに分解 ◦ Arduino用のフーリエ変換ライブラリ  FFT(Fast Fourier Transform)  http://tetsuakibaba.jp/index.php?page=workshop/ArduinoFF T/main  注意:かなりメモリを食うので、他ライブラリとの併用は厳しい  UNO(2KByte)よりメモリの多いArduinoを使用すること 6 使ってみた
  7. 7.  サンプリング回数や解像度は低いけど ◦ 画像を機械学習に入れる時には、解像度を下げる ◦ なので、音もこの解像度で十分かもしれない  6,500回/秒、0~1023  この音データを機械学習に入れてみよう ◦ 足音で、人を判定 ◦ 叩いた音で、スイカの味を判定 ◦ 音による認証 ◦ e.t.c… 7 こんな事をやってみたい

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