無線音響センサネットワークのEnd-to-End最適化による実環境音響シーン分析

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特殊な無線音響センサである「ブリンキー」に注目し，誤差逆伝播法が利用できる環境における音響シーン分析システムのEnd-to-End最適化の有効性をシミュレーション実験により明らかにした．具体的には，1) ブリンキー信号強度やサンプリングレート変換に対するシステムの頑健性獲得，および2) 信号の一部区間の損失に対するシステムの頑健性獲得に効果があることを確かめた．加えて，無線音響センサの数が音響シーン分析システムの性能にどう影響するかを確認した．通常の無線音響センサネットワークは，マイクロフォンの量子化ビット数を24 bit，サンプリング周波数を48 kHzとすると，マイクロフォン1台あたり約1.2 Mbps もの通信帯域を必要とする．一方，ブリンキーを用いた今回のシミュレーションにおいては，ブリンキー1台あたり240 bps の通信帯域のみしか利用できない状況を想定している．したがって，本研究成果は，通常の無線音響センサネットワークにおける通信帯域を大きく削減できる可能性を示唆するものであるといえる．現在は，これらの結果を国際的な論文誌で発表すべく，準備を進めている最中である．無線音響センサネットワークには音響センサを容易に設置・移動できる特徴があるが，音響センサの設置や移動，撤去による録音環境の変化は，深層学習モデルの性能低下をもたらす．この課題を解決するために，無線音響センサネットワークのファインチューニングに取り組んでいる．本件については，現在シミュレーション実験用プログラムを開発している途中である．