高齢化が進む日本では, 孤独死の人数が増加しており社会問題となっている. 本研究では孤独死防止を目的として, スマートフォンで取得した生活音を分析することで生存を確認する高齢者見守りシステムの開発を行った. 高齢者の無事を確認するため, 生活音の中から掃除機と水回りの音を検出した. 特徴量としてメルスペクトログラム, データセットに環境音を2000ファイル集めたESC-50を使用し, CNNとRNNを組み合わせたCRNNモデルを作成した. 作成したモデルの掃除機と水回りの音の認識率は98%であり, CNNのみのモデルの認識率は90%であった.