音源方向を計算をする前に、音の特徴量をウェーブレット解析を用いて計算した後、音響インテンシティの計算を行っています。このことは低い周波数の音の平均時間を確保しながら、変化する音の成分である高い周波数の音を短時間のデータで計算できるので、瞬間的な音も逃しません。
音、振動分野への機械学習の適用事例として、新幹線の走行中の車室内音が判定できるかを、試してみましょう。結果としては、まだまだ検討の余地ありという結果になりましたが、判定の精度を向上するために、前段処理に人間の耳の特徴を考慮した手法を組みこんで、再度トライします。