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お料理音響学実験:おいしい天ぷらの作り方?

2018年10月10日 (水) 投稿者: メディア技術コース

後期の先端メディアゼミナールのテーマ「AIと音響分析」(担当:大淵先生、2年生対象。筆者(越智)もサポート役として参加しています。)では、前期に引き続き、日常の音を対象として、機械学習を活用してさまざまな問題を解こうという研究に挑んでいます。前期は、機械学習によって鉛筆の筆記音から鉛筆がの先が尖っているか丸まっているか識別したり、足音から歩いた場所や歩いている人を識別する課題などに取り組みました。

後期に入って、まず第1週目に今学期はどういう研究課題に取り組もうかと議論しました。そのとき受講生から、天ぷらを揚げる音はプロが聞くと揚がったかどうかがはっきり分かるそうなので、それを研究してはどうか、という案が挙がりました。すると、大淵先生が意外にも「いいね、ぜひやってみよう」と言い、実現することになりました。つまり、揚がり具合を音からAIで判定しようという試みです。

第2週は、研究室に電気フライヤーを持ち込んで実験の開始です。機械学習を行うには学習にデータが必要で、その後学習の結果できたAIの性能を評価するには、評価用データも必要になります。これらのデータは実際に音を録音することで収集し、1個1個が学習・評価どちらに使われるかはランダムに振り分けることになります。そういうわけで、実際に天ぷらを揚げる録音実験を行う必要があるのです。

Junbi1_3

実験準備。野菜を切ります。

Camera_setting

録音マイク付き小型カメラをセットします。

Camera_setting2

料理好きの4年生が様子を見に来ました。

Imo_in

加熱した天ぷら油の中に、衣をつけた芋をいよいよ投入です。

Age2_2

最初はパチパチという音がします。揚げている間録音・録画するため
物音を立てるとノイズになるので、皆息を殺してじっと待ちます。

Kansei_mod

できあがり。サクサクホクホクです。

録音した音は第3週にパソコンに取り込み、ファイルの整理をする予定です。すなわち、機械学習の学習データ・評価データとして使えるようにするために、1試行(一回の投入から取り出しまで)ごとに分けてから、学習で使う単位の長さへとさらに細かく分割したりします。

その次のステップでは、機械学習を実行し、識別に使う音響特徴量を検討して識別精度の向上に挑戦します。今回の識別が簡単なのか難題なのかはやってみないとわかりませんが、結果がわからないのが研究のおもしろいところです。

メディア技術コース 越智

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