ランダム周波数入力に対応するSMAワイヤの高速応答手法に基づく新原理音声デバイス

2022年度は，2021年度の課題であった，最適な入力条件の安定的な維持という課題の解決を目指すとともに，ランダムな周波数を持つ入力に対して，適切な出力を得る方法について検討した．さらに，SMAアクチュエータ構成のバリエーションとして，拮抗駆動方式について実験的に検討した．得られた結果の概要を以下に示す．各実験装置をPCからプログラム制御できるように構成し直し，これにより実験条件を自動的かつ細かく変更可能になった．このことにより，2021年度に観測が難しかった，高い音圧が得られる領域における応答挙動の観測が可能となった．結果として，その領域に高いピークが存在するのではなく，比較的平坦な特性を示すことがわかった．このことは，最適駆動条件をシビアに追い求める必要がない可能性を示唆している．各実験機器が連携したことにより，これまで，非同期的に記録されていた各種測定値が，同期して記録できるようになり，機械学習用途も含めて，有効なデータが獲得できるようになった．SMAアクチュエータに様々な電力振幅の正弦波を入力し，入力信号の振幅と，出力音圧との関係を調査した．得られた結果から入出力関係を数式モデル化することができた．この数式モデルに基づき，フーリエ変換と逆フーリエ変換を用いた入力信号の補正によって，SMAアクチュエータの周波数応答特性の平坦化を試みた．入力信号として，振幅成分の大きさが等しい広い周波数成分からなるホワイトノイズを用いた．各周波数成分の振幅の値を補正した入力信号と，補正を行っていない入力信号に対する応答の比較を行い，発生音の周波数応答特性の平坦化が可能であることを示した．拮抗駆動方式について，いくつかの駆動条件について検討した結果，1kHz以上周波数において従来の片側駆動より高い音圧が得られたが，それ以下の低周波数領域においては顕著な差を生じないことがわかった．

2022年度は，2021年度の課題であった，最適な入力条件の安定的な維持という課題の解決を目指すとともに，ランダムな周波数を持つ入力に対して，適切な出力を得る方法について検討した．さらに，SMAアクチュエータ構成のバリエーションとして，拮抗駆動方式について実験的に検討した．得られた結果の概要を以下に示す．各実験装置をPCからプログラム制御できるように構成し直し，これにより実験条件を自動的かつ細かく変更可能になった．このことにより，2021年度に観測が難しかった，高い音圧が得られる領域における応答挙動の観測が可能となった．結果として，その領域に高いピークが存在するのではなく，比較的平坦な特性を示すことがわかった．このことは，最適駆動条件をシビアに追い求める必要がない可能性を示唆している．各実験機器が連携したことにより，これまで，非同期的に記録されていた各種測定値が，同期して記録できるようになり，機械学習用途も含めて，有効なデータが獲得できるようになった．SMAアクチュエータに様々な電力振幅の正弦波を入力し，入力信号の振幅と，出力音圧との関係を調査した．得られた結果から入出力関係を数式モデル化することができた．この数式モデルに基づき，フーリエ変換と逆フーリエ変換を用いた入力信号の補正によって，SMAアクチュエータの周波数応答特性の平坦化を試みた．入力信号として，振幅成分の大きさが等しい広い周波数成分からなるホワイトノイズを用いた．各周波数成分の振幅の値を補正した入力信号と，補正を行っていない入力信号に対する応答の比較を行い，発生音の周波数応答特性の平坦化が可能であることを示した．拮抗駆動方式について，いくつかの駆動条件について検討した結果，1kHz以上周波数において従来の片側駆動より高い音圧が得られたが，それ以下の低周波数領域においては顕著な差を生じないことがわかった．