2020 Fiscal Year Annual Research Report
音環境の認識と理解のための革新的マイクロホンアレー基盤技術の研究
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19H04131
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
牧野 昭二 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 特任教授 (60396190)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
猿渡 洋 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (30324974)
山田 武志 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20312829)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ブラインド音源分離 / 音響イベント検出 / 音情景解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
[検討項目１] 音の伝播の物理的なモデルに基づいて観測信号を補間し、実際には存在しない、いわばバーチャルな観測信号を作り出して素子数を擬似的に増やすことにより、音源数に依存することなく高品質な出力を得るための統一的なアレー信号処理を検討した。擬似観測の振幅は非線形補間により推定した。擬似観測を用いた音声強調の劣決定拡張により、擬似観測の基本的な検証を行った。さらに、バーチャルマイクロホンの動作原理の解明と高性能化を図った。今期は、国際会議発表２件、および、国内大会発表１件の研究成果を得た。
[検討項目２] 音環境からの情報を利用した多チャネル信号処理アルゴリズムを開発した。既存のアルゴリズムを分散型マイクロホンアレーに対応できるように一般化し、さらに強力な最適化規範を導入した。分散型マイクロホンアレーにおけるサブアレーの同期手法を開発した。ブラインド音源分離/抽出アルゴリズムや多チャネル残響除去アルゴリズムを分散型マイクロホンアレーに対応できるように開発した。さらに、必要なマイクロホンを最小化して演算量を削減しながら、性能を最適化するためのマイクロホン選択手法も検討した。今期は、雑誌論文４件、国際会議発表７件、および、国内大会発表９件の研究成果を得た。
[検討項目３] 強調された音源信号から抽出した特徴量に基づき、音環境を解析・理解した。音源信号に関する先見知識を利用し、特徴量次元での分類法も利用した。分類精度を向上させるために、深層学習などの最新の音声認識技術を活用した。今期は、国際会議発表１件、および、国内大会発表１件の研究成果を得た。
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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
研究は順調に進展し、雑誌論文４件、国際会議発表１０件、国内大会発表１１件の研究成果を得た。
予算執行は、新型コロナウイルス感染症による影響により、遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
[検討項目１] 音の伝播の物理的なモデルに基づいて観測信号を補間し、実際には存在しない、いわばバーチャルな観測信号を作り出して素子数を擬似的に増やすことにより、音源数に依存することなく高品質な出力を得るための統一的なアレー信号処理を検討する。擬似観測の振幅は非線形補間により推定する。擬似観測を用いた音声強調の劣決定拡張により、擬似観測の基本的な検証を行う。さらに、バーチャルマイクロホンの動作原理の解明と高性能化を図る。
[検討項目２] 音環境からの情報を利用した多チャネル信号処理アルゴリズムを開発する。既存のアルゴリズムを分散型マイクロホンアレーに対応できるように一般化し、さらに強力な最適化規範を導入する。分散型マイクロホンアレーにおけるサブアレーの同期手法を開発する。ブラインド音源分離/抽出アルゴリズムや多チャネル残響除去アルゴリズムを分散型マイクロホンアレーに対応できるように開発する。さらに、必要なマイクロホンを最小化して演算量を削減しながら、性能を最適化するためのマイクロホン選択手法も検討する。
[検討項目３] 強調された音源信号から抽出した特徴量に基づき、音環境を解析・理解する。音源信号に関する先見知識を利用し、特徴量次元での分類法も利用する。分類精度を向上させるために、深層学習などの最新の音声認識技術を活用する。
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