抄録
O-011
クラウドソーシングによる環境音マップ構築のための主観的な騒々しさ推定方式の検討
原  直・阿部匡伸(岡山大)
我々はクラウドソーシングで集められた環境音から得た情報を地図上に可視化する方式について研究している.
地図上への音の可視化としては,鳥の声などが聞こえた地点へのアイコン表示や,
特定区画毎のサウンドレベル統計量の表示などが考えられるが,地図閲覧者が直観的に理解をすることは難しい.
本稿では,より直観的な情報としてクラウドワーカーが収音中に感じていた主観的な騒音度合いを想定し,その推定実験を行った.
クラウドワーカーが付与した5段階の騒音度合いを正解値とし,
特徴量にサウンドレベルや音源情報などを用いて,推定器を学習した.
実験の結果,ランダムフォレスト分類器によりF尺度で約0.5の推定精度が得られた.