国立大学法人東京海洋大学の学術研究院海洋資源エネルギー学部門の三島由夏助教、Mutsu Bay Dolphin Research、一般財団法人山形県理化学分析センター、東海大学、本研究科の森阪匡通教授らの研究グループは、カマイルカの音を自動検出する方法を開発しました。
本研究の成果が、2025年6月５日に「The Journal of the Acoustical Society of America」に掲載されました。
- 青森県陸奥湾と北海道噴火湾へ来遊するカマイルカの音を、長期録音データから自動検出 する技術を確立した。深層学習による検出に加え、カマイルカの「群れで生活する」特徴を 生かした新たな手法を開発し、音がないのに「あり」としてしまう偽陽性をさらに減らす ことに成功した。
- 本手法により、陸奥湾、噴火湾やその周辺海域におけるカマイルカの来遊時期や経路を解 明できることが期待される。
- 大規模回遊するカマイルカの来遊経路の研究は、洋上風力発電建設などの際の環境影響評 価においても重要である。
詳しくは、三重大学プレスリリースをご覧ください。
https://www.mie-u.ac.jp/news/topics/2025/07/post-3721.html
論文タイトル：
Classification of sounds from Pacific white-sided dolphins using a convolutional neural network and a method to reduce false-positive detections
（畳み込みニューラルネットワークを用いたカマイルカの音の分類と 偽陽性検出を減らす手法）
著者：
by Yuka Mishima; Mizuki Kawakami; Takeshi Igarashi; Yuki F. Kita; Tadamichi Morisaka
DOI：
https://doi.org/10.1121/10.0036843
Classification of sounds from Pacific white-sided dolphins using a convolutional neural network and a method to reduce false-positive detections
（畳み込みニューラルネットワークを用いたカマイルカの音の分類と 偽陽性検出を減らす手法）
著者：
by Yuka Mishima; Mizuki Kawakami; Takeshi Igarashi; Yuki F. Kita; Tadamichi Morisaka
DOI：
https://doi.org/10.1121/10.0036843