鳥類の歌行動の役割や意味の理解には，歌の種類や特徴と時空間的な行動パターンとの関係を明らかにすることが重要である．しかし，単一マイクによる録音や人手による観測にはコストや限界がある．そこで，我々は，市販のマイクアレイとロボット聴覚オープンソフトウェアHARK（Honda Research Institute Japan Audition for Robots with Kyoto University）を用いて，鳥類の歌の到来方向とその分離音源を抽出する簡易なシステムHARKBirdを開発し，その応用や発展可能性について検討している．
　本発表では，名古屋大学演習林稲武フィールド森林内に生息するウグイス（Horornis diphone）および米国加州の森林に生息するホシワキアカトウヒチョウ（Pipilo maculatus）に対する2つのプレイバック実験を報告する[Suzuki et al., 2018, Sumitani et al., 2018]．前者では，個体の縄張り内に1つのマイクアレイを配置し，同種の鳴き声を再生頻度や種類（L・H型）を変えてスピーカから再生した際の，対象個体が歌った場所のマイクから見た方向と歌の種類を観測し，その分布を分析した．その結果，概してプレイバックの影響が大きい条件ほど注目個体の挙動が通常時から変化し，より頻繁に移動して警戒の役割を持つL型の歌を発することを確認した．さらに，大きな移動後にはL型の歌から歌い始める傾向もみられた．後者では，個体の縄張り内に2つのマイクアレイを設置し，スピーカから同種の鳴き声を再生した時の個体の鳴き声の種類と位置の観測と分析を行った．その結果，注目個体の歌と地鳴きをうまく2次元定位でき，鳴き声の種類とスピーカからの距離に関係があることが示唆された．
　また，次元圧縮法による分離音の分類支援も試行した．その結果，音源が特徴量空間に種類ごとにまとまって配置された．これを利用して不必要な音源の除去や分類が短時間で可能となった．録音に含まれる音の特徴を空間的に把握できるため，録音環境全体の音風景を把握するのにも役立つと考えられる．