本研究では，カメラ映像に依存しない交通監視を実現するため，交通騒音から環境条件の影響を受けにくい潜在空間を抽出し，車種・進行方向の分類および車両速度予測を行う手法を検討する。まずDCASE2024で公開されたシミュレーション走行音を用いて深層距離学習と1D-CNNにより潜在表現を学習し，モデル構成とハイパーパラメータを最適化する。つぎに都市音響データセットMELAUDISによる実環境データで検証を行い，車種数の拡張と性能評価を通じて，実運用可能な音響ベース交通モニタリングシステムの構築を目指す。