| 研究課題/領域番号 |
15H05312
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小山 翔一 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (80734459)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 音響情報処理 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、高精細音響収録・再生システムを実現するため、超解像型音場収音・再現技術を確立することを目的とする。音場収音・再現技術とは、音空間を物理的に忠実に再構成するための技術であるが、既存の技術では、マイクロフォン・スピーカ素子の数や配置間隔によって、再現可能な周波数や空間解像度が制限されていた。そこで本研究では、収音場や再現音場の性質を陽に取り入れた信号モデルと、機械学習理論による最適化に基づく新たな信号処理のアプローチにより、聴感上の品質を保つために必要なアレイ素子数がより少ない高精細音響収録・再生システムの実現を目指す。
本年度は、以下の３項目について研究を遂行した。(1) 音源位置事前情報を利用した音場収音・再現手法の検討を行った。これまでに検討を行ってきた平面アレイに対する手法を更に発展させ、事前分布に対して位相を考慮する手法を考案した。さらに、球状アレイのような信号変換のフィルタに不安定極が生じるような場合に対しても同様の手法を適用可能であることを明らかにし、この場合も良好な再現精度を実現できることをシミュレーション実験により示した。(2) 音源信号の時間周波数スペクトルに関する事前情報が得られる場合に、これを学習することで音場の分解と再現を高精度化する手法を考案した。楽音信号を用いたシミュレーション実験により、その有効性を示した。(3) 残響環境下での音場分解を高精度化するため、音場をスパースな直接音成分と低ランクな反射音成分としてモデル化する、新たな手法を考案した。基本的なシミュレーション実験によりその効果を実証した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
音場収音・再現のためには、まず観測音場をグリーン関数などの和として表現する、音場分解の高精度化が必須となる。この音場分解は残響環境下で性能が劣化する問題があったが、申請時計画にはなかった、これを低ランクな信号モデルを導入することで解決する(3)の手法を考案し基本的な検証ができたことは、研究の進展として大変大きいものと考える。
また、(2)の音源信号の時間周波数スペクトルに関する事前情報を用いる手法は、申請時計画では、今年度は基本的な手法の検討にとどまると想定していたが、シミュレーション実験による実験的な検証を綿密に実施できたことも進展として大きい。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在は(1) 音場のスパース表現に基づく手法、(2) 音源位置等の事前情報を利用した手法の二つのアプローチから研究を遂行している。(1)については新たに考案した、音場をスパースな信号成分と低ランクな信号成分とに分離することによる、残響環境下においても頑健な手法について、より詳細な検討を進める予定である。(2)に関してはアルゴリズムの検討、シミュレーションによる実験的な検証が完遂しつつある。今後はおおまかな受聴者位置が事前情報として与えられる場合について、新たな手法の検討に着手する予定である。また、直線状マイクロフォンアレイを用いた実験システムの構築を終え、実環境データの収録を行ったため、これを活用した実験も今後は幅広く着手していく。
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