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Development of sound source separation method focusing on the singular point in spatio-temporal spectrum

时空谱奇异点声源分离方法研究进展

基本信息

批准号：
19K04408
负责人：
小澤賢司
金额：
$ 2.75万
依托单位：
University of Yamanashi
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，スマートフォンに搭載可能な程度の小規模マイクロホンアレイにより，高精度な目的音抽出の実現を目指している。その基本戦略として，アレイ出力を画像（時空間音圧分布画像）と見なした場合に，その時空間スペクトルにおいては音源位置が特異点となることを利用する。特に，方向が同一で距離のみが異なる複数音源からの抽出を可能とすることに意義があると考えている。2022年度も，4個のマイクロホンを約6 cmの円弧上に配置したアレイを想定し，同一方向に複数音源がある場合に，目的音に仮想焦点をあわせ，それ以外の音を一括して消去することができることを示した。その原理は，音源までの距離が3 m 以上の場合にはアレイに到達する音波を平面波に近似できることにより，時空間音圧分布画像の音源距離による変化を無視できることである。この成果をIEEE GCCE2022および日本音響学会2023年春季研究発表会で報告した。別の解法として，振幅スペクトルを音圧レベルで表示した非線形連立方程式をニューラルネットワーク(NN)により解くことを検討した。この件に関しては，直線上に配置したアレイに平面波が到来するという最も基本的な場合を取り上げ検討を行った。2雑音到来条件で時空間音圧分布画像のスペクトルをNNで学習することで，3雑音についても雑音低減効果があることを示した。この成果をICEET 2022で報告した。また，本研究では，目的音源にアレイの焦点を形成することが要点であるので，音源から到来する音波のみを使って音源測距する手法についても検討した。そのためにベイズ信号処理を導入し，音源からの距離減衰の情報に基づいた測距よりも，時空間音圧分布画像のスペクトル情報を利用した測距の方が高性能であることを示した。この成果を電子情報通信学会の研究会や日本音響学会2022年秋季研究発表会で報告した。

In this study, it is possible to carry out high-precision sound extraction using a small-scale audio system using a high-precision sound extraction system.そのBasic war strategy and として, アレイ力をportrait (image of sound pressure distribution in time and space) and と见なした occasionに, time and space スペクトルにおいては sound source position が singular point となることをutilize する. Special に, direction が same で distance のみが different なる plural sound source からのdraw を possible とすることに meaning があるとtest えている. In 2022, there will be about 4 のマイクロホンをcmの円ARC上にconfigurationしたアレイを Ideasし, plural sound sources in the same directionがある occasionに, destination soundに仮 Thinking about the focus をあわせ, それの音を一合して eliminates することができることをshows した.その principle は, sound source までの distance が 3 m In the above situation, the arrival of the sound wave and the plane wave are approximate. , the sound source distance of the time-space sound pressure distribution image is changed regardless of the distance. The result is a report of the IEEE GCCE2022 Spring Research Symposium of the Japan Acoustical Society in 2023. Don't solve the problem, the amplitude of the solution is スペクトルを音姧レベルで, which means that the した is not linearly connected. Equation をニューラルネットワーク(NN)によりsolvedくことを検questionした.この Pieces are closed, straight lines are configured, plane waves are coming, and the most basic ones are the most basic ones. 2. The arrival condition of the sound is the time and space sound pressure distribution image. The results of ICEET 2022 are reported.また, this study では, the purpose of the sound source にアレイのfocus をformation することがKey points であるので, the sound source is coming, the sound wave is coming, the sound wave is coming, the sound source is being measured, the sound source is being measured, the sound source is being measured, the sound source is being measured, the sound source is being measured, the sound source is being measured, and the sound source is being measured.そのためにベイズSignal processing を Import し, Sound source からのDistance attenuation のInformation にbase づいたRanging よりも, The time-space sound pressure distribution image is a high-performance range-finding instrument using information technology. The result is a report of the 2022 Autumn Research Symposium of the Institute of Electronics, Information and Communications Technology, Research Society of Japan.