2013 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
23560468
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Denki University |
|---|
Principal Investigator |
陶山 健仁 東京電機大学, 工学部, 教授 (50303011)
|
|---|
| Keywords | 音源追尾 / マイクロホンアレー / 群知能 |
|---|
| Research Abstract |
平成25年度は，これまで検討してきた音源追尾手法を発展した手法として群知能アルゴリズムであるPSO(Particle Swarm Optimization)を用いた手法について検討した。音源追尾問題は元来確率的に状態が変動する動的システムの同定問題ととらえることができるため，古くからParticle filterを用いた手法が検討されてきたが，推定結果の確からしさを測る尤度関数の算出や状態遷移に演算負荷を要する点で困難さがあった。それに対し，PSOは単純な更新式で状態遷移が可能である。また，検討手法ではこれまで検討していたPAST-IPLSで用いたPASTを用いて高速に信号部分空間を算出し高解像度音源定位手法であるMUSICの評価関数であるMUSICスペクトル値を高速に算出して，尤度関数の演算負荷の低減を図った。さらに，音源追尾問題に共通の課題である，無音区間から発話区間への復帰時における同一音源追尾問題をPSOの探索範囲に禁止範囲を設定して解決した。その結果，音源数が2の場合に，平均推定誤差が5°程度の追尾をリアルタイムファクタが0.5以下で実現可能であることを示し，実時間音源追尾を実現した。
|
Research Products
(4 results)
