Sound source localization inside a structure

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K14687
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 20010:Mechanics and mechatronics-related
• Research Institution: Osaka Research Institute of Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: Kita Shunsuke 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 和泉センター, 主任研究員 (40761622)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 音源探査 / 構造物内部 / 深層学習 / シミュレーション / ドメイン適応

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research is to establish the method for predicting a sound source inside a structure from the outside. A previous method based on deep learning and simulation have some problems in applying a trained model constructed on simulation to real environment. Therefore, we used a transfer model to transform real environmental data into pseudo-simulation data under semi-supervised conditions. We proposed the method to apply the trained model to real-world data by using a transformation model, and clarified the effectiveness of the method. Consequently, the adaptation of the trained model to the real data by the method is effective.

Free Research Field

音源探査

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究成果は、構造物内部の音源探査問題におけるシミュレーション上で構築した学習モデルの実環境への適用手法の構築であり、間接的な観測データにおける入力推定問題を扱う学術分野に展開できる点で学術的意義がある。
また、本課題である構造物内部の音源探査は、構造物を介して音源を推定する必要があるためハードルが高く、調べた限り既存手法は皆無であった。よって、本研究成果の社会的意義は、従来より解決が困難であった構造物内部の音源による騒音問題の解決に役立つことである。