| 研究課題/領域番号 |
24K02958
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
小澤 賢司 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (30204192)
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| 研究分担者 |
坂本 修一 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60332524)
渡辺 貫治 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (20452998)
鳥谷 輝樹 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任助教 (00911223)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| キーワード | 時空間スペクトル / マイクロホンアレイ / 画像修復技術 / 音源分離 / スパースベイズ推定 / 方向推定 / シングルボードコンピュータ / 22.2ch再生システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，スマートフォンに搭載可能な小規模マイクロホンアレイによる高精度な音オブジェクト抽出の実現を目指す。そのための原理として，アレイ出力の音響信号を画像と見なした場合に，その時空間スペクトルにおいて目的音の到来方向／音源位置が特異点となることを利用する。プロジェクト初年度である2024年度においては，以下に取り組んだ。
① 目的音の抽出精度向上・アレイ小型化：これまで時空間スペクトルにおいて時間周波数ごと独立した処理により目的音を抽出していたが，時空間スペクトルを画像と見なした修復技術を導入して高精度化を検討した。この成果については，2025年度中に学会発表する予定である。
② 複数オブジェクトの同時抽出：時空間スペクトルに関する連立方程式を解くという基本的な手法により，8チャネルマイクロホンアレイで分解能10度で5音源を分離することに成功し，国際会議IEEE GCCE2025等で発表した。ただし，この方法は背景雑音がある場合には分離精度が低下するという課題が判明したので，スパースベイズ推定に基づく手法も検討し，その成果を2025年度中に学会発表する予定である。なお，その前段階として，背景雑音存在時に，複数音源の方向推定をスパースベイズ推定により行うことが可能であることを示し，国際会議ICICT2025において発表した。
③ アレイ実機構築＋22.2ch再生手法の確立：4チャネルマイクロホンアレイの実機実装を目指して，実機のマイクロホン間における周波数特性の個体差を補正することの効果を検討した。また，実際にリアルタイムで動作する実機システムをシングルボードコンピュータを利用して構築した。以上の成果については2025年度中に学会発表する予定である。また，22.2ch再生システムを構築した。それを用いた音像定位実験を行い，学内の研究発表会で発表した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要において述べたとおり，研究計画調書に記した①～③の各項目について，予定どおり研究を実施した。②については，計画調書ではGPU (Graphics Processing Unit) を用いた並列処理による力づくの解法を考えていたが，スパースベイズ推定を導入することでよりスマートな解法を実現できたと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
プロジェクト2年目である2025年度においては，2024年度の成果を積極的に学会発表・論文投稿していく予定である。また，研究計画調書に記述したとおり，研究を実施する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
・山梨大学において事務業務代行のバイアウトを予定していたが，大学の代行システムの整備が間に合わなかったため断念した。また，計画どおりの仕様のGPUサーバを購入したが，価格変動のため節約できた。さらに，夏期には東北大学の無響室において実験実施するために出張したが，冬期の実施はインフルエンザ流行があったため断念して学内の防音室においてデータ収集することとした。
・東北大学においては共同研究者との打合せ旅費を予定していたが，事前にオンラインで打ち合わせを行って内容を精査し，春季音響学会の場でまとめて打合せを行った。
・秋田県立大学においては，22.2ch音響再生系の構築費を計上していたが，既存の機材を利用できる部分があったため節約できた。
・以上により生じた繰越金については，2025年度における活動においてPC価格高騰のための予備費とするとともに，研究成果の積極的な学会発表などに利用する予定である。
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