研究課題
「知っている音には気づける」機能を実現するために、マイクロホンアレイによる音圧差の検出をベースとするアプローチに加え、既知の音モデルに基づく認識を取り入れたトップダウンアプローチについて研究を進めてきた。初年度は、方位角・仰角の2次元で音を定位するために、ロボットに搭載可能なサイズで全方位に誤差6[deg]以下で音源定位可能な球形マイクロホンアレイを開発した。2年目は開発したマイクロホンアレイによる分離音の認識技術について取り組んだ。日常環境中の音を識別するひとつのアプローチとして、ノンパラメトリックベイズを用いた音響ダイアライゼーションシステムを構築した。提案法は、実環境での様々な音に対応するために、音のモデル化に必要な事前情報を最小限にし、入力音に合わせて柔軟なモデルを構築できることが特長である。最終年度である昨年度は、上記の定位・分離・認識技術を接続し、「どちらから何の音がするか」、実環境中で周囲の音を検出する機能を実現した。さらに各時刻で推定される音源方向と認識結果を時系列に接続する移動音の追跡機能を構築した。本追跡手法は複数の仮説を基に、複数の音を同時に扱えること、音の鳴り始めや終わりを検出し常に変化する音源数に対応できることが特長である。
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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第18 回ロボティクスシンポジア講演論文集
巻: -- ページ: 245--250
Proceedings of International Workshop on Image and Audio Analysis for Multimedia Interactive services
巻: -- ページ: To appear
Proceedings of EEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and System
巻: -- ページ: 713--718
