| 研究概要 |
1. 信号処理プロセッサ上への実現: 本研究で開発した非線形適応信号処理アルゴリズムを信号処理プロセッサ上に実装し,信号処理部,データ入出力部,データベース部間のインターフェイスを作成した.
2. 雑音除去への応用: 室内騒音を対象として実データを収集し,信号データベースを構築した.その際,信号からの知識獲得戦略,つまり雑音除去特性を向上させるためには信号のいかなる特性を抽出すべきかを調べた.また,マイクロホンとスピーカーの数,方向,位置,人間との相対的位置など,データ収集戦略(どのようなデータをどれだけ集めればよいか)と信号生成戦略(どのような信号を発生させればよいか)についても検討した.その結果,マイクロホン間の相対的な距離を先見的知識として与えることにより,収束特性が向上することが明らかになった.
3. 実システム上での評価: 従来の線形逐次最小二乗アルゴリズムを上記の信号処理システム上に実装した.そして,処理速度,雑音除去特性,記憶容量を比較評価し,本手法の有用性を検証した.その結果,本手法の計算量は線形逐次最小二乗アルゴリズムより多くなるものの,現状のハードウエアで十分処理が可能であり,また雑音除去特性が優れていることが明らかになった.
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