| 研究課題/領域番号 |
15K06116
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| 研究機関 | 県立広島大学 |
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研究代表者 |
生田 顯 県立広島大学, 経営情報学部, 名誉教授 (30145164)
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| 研究分担者 |
肖 業貴 県立広島大学, 経営情報学部, 教授 (50252325)
折本 寿子 (益池寿子) 県立広島大学, 経営情報学部, 准教授 (80533207)
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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 | 音声信号 / 騒音抑制 / 骨導音 / 気導音 / ベイズフィルタ |
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| 研究実績の概要 |
騒音源の方向が特定できない高騒音環境下において、騒音スペクトルの事前情報やピッチ検出が不要な時間領域における騒音抑制法について研究開発した。具体的には、実環境下での音声認識を可能にするため、骨導音および気導音の同時計測に基づき、音声信号を精密に抽出するための信号処理法を、確率のベイズ定理を駆使することにより導出した。
骨導音は周囲の騒音が混入しにくい個体伝搬音であるが、伝搬課程で高周波成分が減衰する。一方、気導音は空気伝搬音であるため、周囲からの騒音の混入は避けられないが、全ての周波数成分が保全され含まれている。したがって、両者の併用により、音声信号のみを精密に推定することが可能である。
まず、音声信号と気導音の関係は音圧の加法性により線形モデルで捉え、音声信号と骨導音との関係は、未知パラメータを含む非線形モデルで捉え、モデルパラメータを音声信号と同時に推定できるよう条件付き結合確率分布に対するベイズ定理にまず着目した。次に、音声信号・骨導音・気導音との間の各種相関情報を展開係数に反映した級数展開型のベイズ表現を導出した。さらに、展開型ベイズ定理に骨導音および気導音に対する線形および非線形モデルを組み入れることにより、周囲騒音の影響を抑制し、高精度で音声信号を抽出するための新たなアルゴリズム（ベイズフィルタ）を研究開発した。また，骨導音と気導音の両者を逐次に同時観測することから互いの相関情報を反映した展開係数は膨大な数に及ぶため、計算に要する負荷を低減させるよう有効性の高い情報のみに着目し展開係数を計算するための新たな実用的アルゴリズを提案した。
導出した音声信号推定法を、理想的な無響室および現実の住環境で測定した音声信号（女声信号および男声信号）に適用し、その有効性を実験的に確認した。その際、周囲騒音の統計量を種々変化させ異なるSN比において推定精度を詳細に検討した。
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