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本研究では主に以下の試みを行った。
① 複数骨導音チャンネル使用による音声復元の効果：従来の音声復元ANC (Active noise canceller)ではシングル参照チャンネルしか使用されない。復元に用いる参照情報源は不十分な可能性がある。そのため、まず複数の参照チャンネルを単純に並列的に配列し、復元の精度が向上するかどうかを調べた。想定通り、参照情報源（参照チャンネル数）が増加させることにより、各種線形・非線形フィルタによる音声復元の精度が向上した。その成果を2018年の国際会議において発表した。
② 複数骨導音チャンネルの最適化による音声復元効果：単純に配置した複数の参照チャンネルを拘束条件付き線形結合器で束ね、参照情報源利用効果の最大化を図る。各参照チャンネルの適応フィルタは通常のLMS型アルゴリズムにより更新することに対して、拘束条件付き線形結合器はRLSにより更新を行い、システム全体の性能アップを目指す。その結果、復元精度がさらに向上したことが判明した。現在、論文執筆中である。
③ プライマリーチャンネル増加による音声復元効果：本研究では、さらに参照チャンネルのみならず、プライマリーチャンネルも対象に、その増加による音声復元効果を調べた。参照チャンネルは一つにとどめ、複数のプライマリーチャンネルは同じ拘束条件付き線形結合器でまとめ、復元効果を調べた。その結果、チャンネル数の増加に伴って、復元効果も殆どの場合において向上した。この成果はすでに国際会議論文にまとめ、採択されている。
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