2019 Fiscal Year Annual Research Report
非同期分散チャンネルへ展開するアレイ信号処理理論の深化と実世界応用
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16H01735
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
小野 順貴 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (80334259)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
牧野 昭二 筑波大学, システム情報系, 教授 (60396190)
猿渡 洋 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (30324974)
小山 翔一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (80734459)
井本 桂右 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (90802116)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 非同期 / 分散 / マイクロホンアレイ / 音源定位 / 音源分離 / 音響シーン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1) 非同期分散マイクロホンアレーを用いた音源分離、音源強調に関しては、チャネル間の時間差を、閉形式の反復更新によりサブサンプル精度で高速推定する新たな手法を考案した。また前年度に引き続き、移動音源が存在する環境でサンプリング周波数ミスマッチをブラインド補償する手法の評価を進めた。また、モノラル録音から既知の音響信号成分を除去する音響オブジェクトキャンセラー、動的な同期加算による微弱信号の強調による低SN環境でのインパルス応答測定法など、非同期チャンネルを活用する新たな枠組みを提案した。2) ブラインド音源分離に関しては、独立低ランク行列分析において、2個の分離ベクトルの同時更新による高速アルゴリズムの提案や時変サブガウス分布に基づく音源モデルへの拡張などを行った。また、逆行列演算を含まず、行基本変形の繰り返しにより分離行列を更新する、ISSという新たな分離行列推定法を考案した。3) 音声強調法に関しては、時間周波数毎のスイッチングとビームフォーマ設計を同時最適化問題として再定式化し、解法を与え、IEEE SPS Japan Chapterの賞を受賞した。4) 音響シーン認識に関しては、複数デバイスで構成された分散マイクアレイによる環境音データセットを構築した。また，空間ケプストラムについて，マイクロホンの移動や音源の変化に対して頑健な特徴抽出が可能であることを示した。5) 分散配置スピーカアレイを用いる音場合成手法として、重み付きモードマッチングを一般化した理論を論文として出版した他、音場収音について多重散乱を考慮した新たな手法を提案した。6) 実世界応用として、分散マイクで録音した音響信号から交通量を推定する交通量モニタリング、分散マイクによる会話録音に基づく自閉スペクトラム症の定量評価、音声認証におけるなりすまし検出など、様々な関連研究に展開した。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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