音響機器の特性を利用した劣化の無い新しい情報ハイディング手法の開発

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究の音響歪み効果は、実際に用いられている音響歪み機器を高精度かつ汎用的にデジタルで再現するために、機械学習を用いてデジタルモデリングを行っている。本研究では、音響機器として利用できることを目標としているため、エッジAIとして組み込み端末で動作することが求められる。そのため、汎用的な組み込みデバイスとして期待されているラズベリーパイを用いてエッジAIデバイスとしての実装を行った。しかし、従来手法をそのまま実装した場合は、ラズベリーパイの計算機性能の低さからリアルタイム処理が困難であることが判明した。そのため、本研究では、リアルタイム処理のために機械学習に用いたモデルの規模を小さくする必要があり、今後は規模を小さくした場合でも従来と同等の精度を出せるようにすることが課題となった。この課題解決のため、まずはラズベリーパイ上でリアルタイム処理が可能なモデル規模の限界を調査した。その結果、リアルタイム処理を行うためには従来手法の４分の１程度のモデル規模に制限されることが判明した。この成果は日本音響学会の秋季研究発表会で「機械学習を用いた歪みエフェクタのデジタルモデリングにおけるエッジデバイス実装」というタイトルで筆頭著者として発表した。今後の課題として、モデルの規模はそのままにモデリングの精度を向上させることが求められる。課題解決の手法として、モデル内のフィードバック計算を簡略化することで空いた計算リソースを非線形処理に充てることでモデリングの精度を向上させることが考えられる。