ニオイの直接音声周波数展開による直感的ニオイ認識技術体系の創出

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本研究は、嗅覚と聴覚に共通する「直感性」と「複合性」に着目し、ニオイを音声データに直接変換することにより、従来の嗅覚センサとは全く異なる新たな測定・解析方法を確立することを目的としている。本年度は、昨年度までに構築したガス制御－音声測定システムを用いて、特に時間領域と周波数領域の両領域で測定を行う事により、各種ガスが識別可能であることを実証することに成功した。具体的には、共振器、スピーカー、マイクを組み合わせた音声測定システムに測定対象ガスを流し、その際に生じる共振器内のガスの密度や音速の変化を精密に測定した。得られた共振周波数の変化から、各ガスの音速を解析的に求めたところ、古典的な予測通り、対象ガスの濃度が高くなるとガス密度が高くなり、音速が低下することが確認された。この周波数領域のデータに対し、時間領域のデータ（特定周波数における音圧レベルの時系列変化）は、各種ガスの揮発性や濃度などの物理化学的特性によって、固有のプロファイルを示すことが明らかになった。この時間領域のデータから複数の特徴量を抽出して多次元解析を実施することにより、ガス種や濃度を識別可能であることを実証した。また、本アプローチで得られる音圧レベルの濃度依存性を調べたところ、極めて高い線形性が確認された。さらに、測定可能なガス濃度レベルを検証したところ、ヘキサン分子において数10 ppmまで測定可能であることが確認された。この他、本アプローチで重要となるMEMSデバイスについて、その素子感度を向上させる手法や、これらセンサシステムの各種アプリケーションへの適用可能性についても検証を進めた。