競馬におけるムチ使用音を自動検出する技術を開発
当研究室の田口 葵唯 (M1)らの研究成果が、国際学術誌 『Engineering Applications of Artificial Intelligence 』に掲載されました。
競馬ではムチ使用の強度や回数に制限がありますが、その確認はレース後に手作業で行われます。本研究では、高音質録音とAIとの組み合わせにより、ムチ使用音を自動検出する技術を開発しました。高周波成分の分析で精度が向上したことで、リアルタイム判定の実現可能性が高まりました。
※写真：(Image by Marta Fernandez Jimenez/Shutterstock)
最新の研究成果に関するプレスリリースが筑波大学公式サイトに掲載されております。
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▶ 筑波大学 公式プレスリリース（2025年12月12日掲載）
■ 掲載論文
【題名】
Whip strike detection using high-sampling-rate audio by evaluating convolutional recurrent neural network configurations and class imbalance strategies
（高サンプリングレート音声を用いたムチ使用音の検出：畳み込み再帰型ニューラルネットワーク構成とクラス不均衡手法の評価）
【掲載誌】
Engineering Applications of Artificial Intelligence
【DOI】
10.1016/j.engappai.2025.113272
■ 関連リンク
CRNN Deep Learning eaai Engineering Applications of Artificial Intelligence High-sampling-rate audio IEEE Whip strike detection