2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of sound source separation method focusing on the singular point in spatio-temporal spectrum
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19K04408
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
小澤 賢司 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (30204192)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 貫治 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (20452998)
坂本 修一 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60332524)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 時空間音圧分布画像 / マイクロホンアレイ / 特異点 / 音源分離 / 時空間スペクトル / ニューラルネットワーク / フェーズドアレイ / ベイズ信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，スマートフォンに搭載可能な程度の小規模マイクロホンアレイにより，高精度な目的音抽出の実現を目指している。その基本戦略として，アレイ出力を画像（時空間音圧分布画像）と見なした場合に，その時空間スペクトルにおいては音源位置が特異点となることを利用する。特に，方向が同一で距離のみが異なる複数音源からの抽出を可能とすることに意義があると考えている。
2022年度も，4個のマイクロホンを約6 cmの円弧上に配置したアレイを想定し，同一方向に複数音源がある場合に，目的音に仮想焦点をあわせ，それ以外の音を一括して消去することができることを示した。その原理は，音源までの距離が3 m 以上の場合にはアレイに到達する音波を平面波に近似できることにより，時空間音圧分布画像の音源距離による変化を無視できることである。この成果をIEEE GCCE2022および日本音響学会2023年春季研究発表会で報告した。
別の解法として，振幅スペクトルを音圧レベルで表示した非線形連立方程式をニューラルネットワーク(NN)により解くことを検討した。この件に関しては，直線上に配置したアレイに平面波が到来するという最も基本的な場合を取り上げ検討を行った。2雑音到来条件で時空間音圧分布画像のスペクトルをNNで学習することで，3雑音についても雑音低減効果があることを示した。この成果をICEET 2022で報告した。
また，本研究では，目的音源にアレイの焦点を形成することが要点であるので，音源から到来する音波のみを使って音源測距する手法についても検討した。そのためにベイズ信号処理を導入し，音源からの距離減衰の情報に基づいた測距よりも，時空間音圧分布画像のスペクトル情報を利用した測距の方が高性能であることを示した。この成果を電子情報通信学会の研究会や日本音響学会2022年秋季研究発表会で報告した。
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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
アルゴリズムに関しては，音源測距まで検討することができ，当初計画を上回る成果を達成した。
一方で，当初計画では，分担者が所属する東北大学・秋田県立大学の無響室において実機を用いた検証実験を行いたいと考えていた。しかし，コロナ禍が継続していたため長期の出張は困難であり，実施できない状況が続いている。
以上から，おおむね順調に進展していると評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度までの計算機シミュレーションを用いた検討では，目的音および雑音源が全てアレイから同方向の一直線上にある場合を考えてきた。2023年度は，雑音源のうちいくつかは，その直線から外れた場合にある場合を検討したい。これにより，目的音に焦点を合わせれば，それ以外の雑音を消去できるという高い汎用性を実現したいと考えている。
可能であれば，分担者が所属する機関の無響室において実機を用いた検証を行いたいと考えているが，2023年5月初旬の時点で，新型コロナ感染者数が増加傾向にあるため，長期出張計画の立案は困難であり，時期的な見通しは立てられない。この出張が不可能な場合には，以下の問題に取り組みたいと考えている。2022年度には音源測距問題への拡張を試みたが，実数領域での検討すなわちスペクトルの振幅情報のみについての検討であった。本研究で想定するサイズのアレイでは，位相情報にこそ着目すべきであるので，複素数領域でのベイズ信号処理を導入して，性能向上を図りたい。
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| Causes of Carryover |
2022年度には，研究代表者が分担者所属機関の無響室に出向いて特性検証実験の実施を予定していたが，コロナ禍のため実施できなかったゆえ旅費が執行できなかった。また，その計測機器制御用のコンピュータの購入も差し控えた。
さらには，成果発表を行った国際学会ICEET 2022（マレーシア，クアラルンプール）およびIEEE GCCE 2022（大阪）はオンライン発表となったため，旅費が不要となった。
2023年度には，分担者所属機関において特性検証実験を実施したく，実験制御系PCの購入や旅費として使用する予定である。また，最新の成果発表のため会議参加費や旅費として使用する予定である。
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Research Products
(7 results)
