| 研究課題/領域番号 |
25280069
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
小野 順貴 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (80334259)
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| 研究分担者 |
牧野 昭二 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 教授 (60396190)
宮部 滋樹 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 助教 (50598745)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 非同期 / 分散 / マイクロフォンアレイ / 音源分離 / 音源定位 |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度の成果として主なものは以下の通りである。まず、音源・マイク位置の同時推定法としては、１）平成26年度に引き続き、到来時間 (Time Of Arrival; TOA)に基づくマイク音源の同時位置推定手法について研究を進め、少数パラメータの探索を除き、閉形式で解が求まる安定・高速なアルゴリズムを導出し、数値実験による評価を行った。２）フランス第７大学との共同研究として、１２０個の大規模マイクロホンアレイを用いた実環境実験を行い、１）で導出した手法の有効性を確認した。３）到来時間差 (Time Difference Of Arrival; TDOA)に基づくマイク音源の同時位置推定手法として、距離行列の低ランク性を利用してTDOAからTOAを推定し、前述のアルゴリズムにより推定する新しい手法を提案した。次に、同期ずれに頑健な振幅ベースの信号処理法として、４）時間チャネル領域での非負値行列分解を用いた振幅ベースの音声強調法が、同期ずれに頑健であることを示した。５）アドホックマイクロホンアレーによる音響イベント検出のために、空間ケプストラムという新しい空間パターン特徴量を創出し、実環境実験により有用性を示した。６）同期ずれの影響を受けやすい位相情報を用いず、振幅情報のみから２つの複素信号間の相互相関を推定するEMアルゴリズムを導出した。また、応用システムとしては、７）ブラインド同期、ブラインド音源分離、音声認識を組み合わせ、複数台のiPhoneを用いた複数話者同時音声認識システムを構築した。８）交通量モニタリングへの応用においては、道路の両端に２ｃｈのマイクロホンアレイを分散させ、走行車の速度モデルを構築することが走行方向推定に有効であることを確認した。また、その他、９）SiSEC2015という音源分離キャンペーンにおいて、混合信号を非同期録音したものから音源分離する新しいタスクを提案した。特にICレコーダーによる実録音データを公開した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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