研究課題
本年度は、ウェーブレット解析の応用として、1.音声解析、特に話者分離問題、2.画像解析、特に気象用ドップラーレーダー画像からのメソサイクロン検出問題を扱った。音声解析については、2人の話者が同時に話している記録を、連続ウェーブレット変換を用いて時間周波数面に展開し、ピッチ周波数を時間的に追跡し、さまざまな周波数成分の相関などからそれぞれの時間周波数成分を各々の話者に分別し、それらを再構成するアルゴリズムを構成しプログラムとして実装して実データによる試験を行なった。その結果このアルゴリズムは従来のものと比較して明瞭な分離を与えることを見い出した。画像解析については、気象用ドップラーレーダー画像の2次元ウェーブレット変換画像に対して、内積型のメソサイクロン検出アルゴリズムを考案して、従来の手法より優れたメソサイクロン検出/位置同定が可能であること、また更に、ランキン型の渦を仮定して速度場の発散および渦度の高度変化を画像から検出可能であること、を示した。また、これに関連する渦運動の性質や、ウェーブレット解析のネットワーク解析やノイズ除去などの工業的応用について調べた。企業・大学等の研究者を講師に招いて応用ウェーブレット解析研究会を開催した。
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