| 研究概要 |
平成18年度は,マイクロホンアレーを用いた移動話者追尾アルゴリズムの開発として,信号部分空間の逐次推定により話者方向を高精度に推定する手法を提案し,その性能について検証した。提案法では,音源方向椎定法としてMUSICを用いた。MUSICでは,マイクロホンアレーの受信音の作る信号空間を,音源信号に起因する信号部分空間と雑音信号に起因する雑音部分空間に分解し,互いの空間の直交性に基づいて推定を行う。直交性の判断にはMUSICスペクトラムと呼ばれる評価関数を用いて,そのピークから音源方向を推定する。MUSICは高精度な推定が可能であるが,信号部分空間の分解にアレーの受信音の相関行列の固有値分解が必要であるため,本研究で想定しているような話者が移動する状況においては,話者方向が変化するたびに固有値分解が必要であり,計算コストの増大をまねくという問題がある。そこで,提案法では信号部分空間の逐次推定法であるPASTを用いて信号部今空間を推定し,MUSICスペクトルにより移動音源方向を推定した。PASTを用いることにより,固有値分解をすることなく逐次的に信号部分空間の推定が可能であるとともに,計算コストの低減が可能となった。実環境実験により.提案法によって移動話者方向の逐次推定が可能であることを明らかにした。また,無音区間において騒音源方向を推定するという本手法固有の問題点を指摘するとともに,その解決法についても検討し,ヒルベルト変換器を用いて求めた複素信号の瞬時振幅のばらつきにより無音区間を判別し,無音区間における更新を停止することにより過渡状態における推定結果の不安定性の解決を行なった。
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