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分散ステレオマイクロフォンアレイに基づく音空間認識とその実世界応用

基于分布式立体声麦克风阵列的声音空间识别及其实际应用

基本信息

批准号：
19J20420
负责人：
山岡洸瑛
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究課題では，複数のマイクロフォンを空間上に分散配置した，分散マイクロフォンアレイ（分散アレイ）を用いた音空間認識技術の構築を目的としている．また，要素技術として，空間上に存在する目的音源信号の強調と音源位置情報の推定を統一的に行う技術の確立を目指している．これらの技術は，移動検知に基づく高齢者の見守りシステムや，ライフログの収集など，様々なサービスの実現に寄与することが期待される．昨年度までに，少ないマイクロフォンを用いて高性能な音源強調を達成する手法として，time-frequency-bin-wise linear combination beamformerを提案してきた．本手法は，目的音源を劣化させることなく強調可能な手法であり，工学的有用性が高い．最終年度では，本手法で使用するビームフォーマの数など，複数のパラメータを変えた場合の性能及び動作を実験的に調査した．本研究をまとめた論文は，音響信号処理分野のトップジャーナルである IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing に掲載された．また，音源位置情報を推定するための技術として，3つ以上のマイクロフォンで観測された音の到来時間差を，高精度かつ同時に推定する手法も提案してきた．本手法は複数の時間差推定値が無矛盾となるような制約を導入することで高い推定精度を達成している．最大16個のマイクロフォンからなる分散アレイを模したシミュレーション実験では，より多くのマイクロフォンを用いることでより高精度かつ無矛盾な時間差推定値が得られることを確認した．また，本手法をオンライン処理へと拡張した手法も提案している．本研究をまとめた論文は，IEEE Transactions on Signal Processing に投稿中である．

The purpose of this study is to construct a spatial recognition technique for multiple spatial distributions. In addition, the emphasis on the spatial existence of the target sound source signal and the estimation of the sound source position information are unified. This technology is based on mobile communication technology, mobile communication technology and mobile communication technology. A time-frequency-bin-wise linear combination beamformer is proposed for high performance audio. This technique is aimed at the degradation of sound sources. It is possible to emphasize the usefulness of engineering. In the final year, this method is used to investigate the performance and operation of the system. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. A technique for estimating sound source position information is proposed, which is more than 3 times the arrival time difference of sound source. The method has no contradiction between multiple time difference estimation values and high estimation accuracy. The maximum of 16 pieces of data is the number of pieces of data that can be used to estimate the time difference between the two pieces. This technique is very useful for the treatment of diseases. IEEE Transactions on Signal Processing