Voice interactive safety system robust for noisy environment
| Project/Area Number |
22K14447
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
横田 和哉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (10898349)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 能動音響制御 / 音声強調 / PINNs / 安全システム / VRシミュレータ / 音声認識 / 声質変換 / 音声合成 |
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| Outline of Research at the Start |
クレーンをはじめとする作業機械と人間との情報伝達手段として、音声対話型のシステムを用いることで、細やかな情報のやり取りを行うことが可能になると考えられる。しかし、作業機械は騒音環境下で運用されるため、音声による情報伝達が困難という問題がある。
本研究では、騒音環境下で運用される作業機械において、人間と作業機械の間で音声対話型の安全情報伝達を可能とすることを目的とする。具体的には、能動音響制御を併用した、騒音に対してロバストな音声合成・音声認識手法の開発を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、騒音環境下で使用される作業機械において、人間と作業機械の間で音声対話型の安全情報伝達を可能とすることを目的して研究を行った。具体的には、作業機械という条件設定に適した騒音低減・音声強調手法の開発と、その手法の妥当性を確認するクレーン操作シミュレータの開発に取り組んだ。
騒音低減・音声強調に関しては、作業機械が実際に運用される音場を想定して能動音響制御アルゴリズムの開発を行ったが、反射・回折等の音場の複雑さから、従来のアルゴリズムでは十分な騒音低減効果が得られないことが明らかとなった。この状況に対し、物理法則に基づくニューラルネットワーク（Physics-informed Neural Networks, PINNs）を用いた全く新しい能動音響制御手法の確立を目指し、第1段階としてPINNsを用いた音響解析手法を開発した。
クレーン操作シミュレータに関しては、VRヘッドマウントディスプレイを用いて仮想空間内のクレーンを操作するシミュレータを開発した。本年度より、開発環境を視覚的現実度の高い表現が可能であるUnreal Engine 5に移行し、より現実感が高いシミュレータを開発した。また、シミュレータで用いるVRヘッドマウントディスプレイの視線トラッキング機能を用いて、操作者の注視点を記録するヒートマップを実装した。
開発したPINNsによる音響解析アルゴリズムは可聴域周波数の音波を解析可能であり、VRシミュレータに関しては実際の荷役作業を模したシミュレーションが可能である。以上より、本研究課題で開発する音声対話型安全情報伝達システムの基盤を構築した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
Physics-informed Neural Networks (PINNs)を用いた能動音響制御アルゴリズムの確立を目指し、可聴域周波数での音響解析が可能なPINNsを開発した。また、VRクレーン操作シミュレータに関しては、Unreal Engine 5を用いた視覚的現実感が高いシミュレータを開発し、振動触覚による警報装置を実装するなど、本研究で開発する音声対話型安全情報伝達システムの妥当性を実験的に確認するための環境を整えた。シミュレータに音響装置を実装した実験は行えていないものの、PINNsに関しては音響共鳴解析や設計最適化などの成果を発表することができ、本研究テーマに関しての理論的な基礎を構築することができた。以上から、全体として概ね順調に研究が進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はPINNsを用いた能動音響制御アルゴリズムを構築する。PINNsにより推定された制御対象音場の二次経路特性をFiltered-x型の能動音響制御系に組み込み、その騒音低減効果を確認する。また、VRクレーン操作シミュレータに関しては、バーチャル部分（VRヘッドマウントディスプレイに表示される部分）の開発は完了したため、運転室の制作に取り掛かる。具体的には、騒音制御装置の設置を見据え、移動可能なフレームを用いたレイアウトを容易に変更可能な運転室を製作する。これらの取り組みを通して、騒音下における安全情報伝達システムの妥当性を実験的に確認するための環境を構築する。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
