| 研究概要 |
補聴器への入力信号をAR過程とモデル化した場合については前年度に回り込みキャンセラのアルゴリズムと収束性の解析を行い,成果を国際会議等で発表しているが,今年度は音楽信号などのモデル化により適しているとされる正弦波の和プラス白色雑音というモデルに対する回り込みキャンセラのアルゴリズムを開発しその収束性の解析を行った.回り込み経路の同定のための適応フィルタの入力信号と誤差信号をフィルタリングする際,正弦波をノッチ特性により遮断する必要があることを見出し,線形予測法によりこれを近似的に実現したが,より精度の高い方法が必要であることもわかった.
情報量を用いた適応フィルタに関しては入力信号と推定した観測雑音がなるべく独立となるよう相互情報量を規範に用い,独立成分分析(ICA)の手法を援用して新しい適応アルゴリズムとその所望の停留点近傍での収束条件を導出した.従来の非ガウス性雑音に対するロバスト適応アルゴリズムでは,誤差信号に作用する非線形関数が発見的なものを用いていたが,本アルゴリズムではそれが統計学におけるスコア関数であり,付随するスケールパラメータの調整も自動的に行えることがわかった.しかし,このスコア関数は事前には未知であり実際の応用においてはデータから推定する必要がある.そこで,本年度では確率密度関数をガウス関数の和で近似する手法を援用してオンラインでスコア関数と推定し,適応アルゴリズムに用いる手法を開発し,エコーキャンセラーに応用し良好な結果を得た.
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