家屋内の日常の生活活動音から異常（事故や病気など）を検出するシステムの構築に利用する確率モデルについて検討した。生活音のSpectral Fluxと12次MFCCsを求め，これらを特徴ベクトルとしてクラスタリングを行った。分類されたクラスタに領域を設定して，その外側を非日常音（異常の可能性のある音）のクラスタとするモデルA，領域の内側と外側で2種類（異常の可能性が無と有）のシンボルを出力するモデルBを作成した。それぞれのモデルについて，現在および1つ前の状態遷移に依存する条件で，生活音サンプルに対する生成確率を求めた。確率モデルBにおいて，背景的な音と活動時の音の生成確率の差が大きく得られた。