| Project/Area Number |
26880003
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Field |
Perceptual information processing
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
小山 翔一 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (80734459)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-08-29 – 2016-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
|
| Budget Amount *help |
¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
|
|---|
| Keywords | 音響情報処理 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、音場のスパース表現に基づく超解像型音場収音・再現技術の確立を目的とする。音場収音・再現技術とは、音空間を物理的に忠実に再構成するための技術であり、これまでの手法では、マイクロフォン・スピーカの素子数や配置間隔によって、再現可能な周波数や空間解像度には限界があった。そこで、音場のスパース表現に基づく信号処理により、これまでの理論限界を超える高精度な音場収音・再現アルゴリズムを構築することを目指す。
本年度は、以下の３項目について研究を遂行した。(1) スパース信号分解に基づく音場収音・再現の超解像化手法の基本的なアルゴリズムを構築し、実験的な検証を行った。音源が空間的に疎に分布することに着目し、点音源と平面波の重ね合わせによる音場の生成モデルを考案した。スパース信号分解のアルゴリズムを利用し、この生成モデルに基づく音場のスパース表現を得ることで、収音・再現の超解像化が実現できることを示した。(2) 音場のスパース分解の高精度化・高耐性化を実現するアルゴリズムを検討した。音場の物理的な特性に基づき、時間フレーム、周波数、鏡像音源、多重極音源などに関するグループスパース信号モデルを考案し、これらに基づくスパース信号分解がより高精度かつ高耐性な信号分解を実現できることを示した。(3) スパース分解のための基底関数系の適応アルゴリズムの検討を行った。音場のスパース表現のための基底関数系は、グリーン関数などのパラメトリックな関数系となる。通常はこのパラメータを離散化し、スパース信号分解のアルゴリズムを適用することを行うが、ここでは入力信号に対して適応的にこれらのパラメータを最適化する手法を考案した。これにより、収音・再現のさらなる高精度化を実現した。
|
| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
