2016 Fiscal Year Annual Research Report
高精細音響システムのための超解像型音場収音・再現の研究
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15H05312
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
小山 翔一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (80734459)
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Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 音響情報処理 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、高精細音響収録・再生システムを実現するため、超解像型音場収音・再現技術を確立することを目的とする。音場収音・再現技術とは、音空間を物理的に忠実に再構成するための技術であるが、既存の技術では、マイクロフォン・スピーカ素子の数や配置間隔によって、再現可能な周波数や空間解像度が制限されていた。そこで本研究では、収音場や再現音場の性質を陽に取り入れた信号モデルと、機械学習理論による最適化に基づく新たな信号処理のアプローチにより、聴感上の品質を保つために必要なアレイ素子数がより少ない高精細音響収録・再生システムの実現を目指す。 本年度は、以下の3項目について研究を遂行した。(1)音源位置の事前情報を用いた音場収音・再現において、任意形状のアレイ配置に対して適用するための一般化を行った。シミュレーション実験による実験的な検証を行った。(2)受聴エリア事前情報を用いた音場合成手法の検討を行った。受聴者位置が一様分布あるいはガウス分布で与えられる場合において、その領域内で高精度に再現を行う手法を定式化した。調和関数展開における展開係数の重みとして、解析的な形で表現できることを示した。(3)スパース音場分解において、音源の空間的なスパース性に加えて、時間周波数領域でのスパース性も考慮する、多次元信号のスパース最適化に関する新たなアリゴリズムの検討を行った。一般的に音声などの音源信号は時間周波数領域でスパースになることから、より高精度な信号分解が可能となることをシミュレーション実験によって示した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
これまでは音場収音における超解像化を主に扱っており、音源位置事前情報を用いる手法や、スパース音場分解に基づく手法の検討を行って来たが、今年度は音場合成における超解像化のため、(2)の受聴エリア事前情報を用いた手法の検討に着手し、大きな進展を得た。特に、受聴者位置の事前分布が、音場の調和関数展開における展開係数の重みとして、解析的に表現できることを解明したことは、学術的な新規性だけでなく実用上の有効性も高い。また、(3)の多次元スパース分解においては、補助関数法の原理に基づき、従来よりも広い範囲のスパース性を制御するパラメータに対して、収束性を保証する最適化アルゴリズムを導出した。これは音場収音・再現の超解像化だけに限らず、多次元信号のスパース表現のための最適化アルゴリズムとして広く適用可能なものであり、様々な分野への学術的な貢献が期待できる成果となった。
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Strategy for Future Research Activity |
音場収音における超解像化については、音場をモノポール成分と平面波成分に分解する、スパース音場分解に基づく手法を検討してきた。これまでは残響の影響が小さいことを仮定していたが、残響のモデルをより明示的に与えた信号分解について、詳細に検討を進める予定である。以前、基礎的な検討を行った低ランク信号のモデルに加え、残響をスパースな平面波として表現するモデルなど、網羅的な比較と評価が必要と考えている。また、スパース音場分解においては近距離場の領域を格子点の集合として表現するが、音源が格子点上に存在しない場合に分解精度が劣化する、オフグリッドの問題が知られている。この問題を解決する手法についても着手する予定である。
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Research Products
(10 results)