最適指向特性をもつ高SIN受音システムの開発

开发具有最佳指向性的高SIN声音接收系统

• 批准号: 15760277
• 负责人: 陶山 健仁
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Tokyo Denki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15760277/
• 关键词: マイクロホンアレー; フィルタ; 雑音除去; 最適化

本年度は,高S/N受音システムの構築をめざして,主に実時間移動音源定位システムの検討および最適化手法に基づく線形フィルタ学習法について検討した。まず移動音源定位法として,マイクロホン間の到達時間差に基づいたデータ選別法について検討した。データ選別法は,マイクロホンの受信音を離散フーリエ変換により,「時間一周波数」平面上に展開し,各「時間一周波数」点において到達時間差(位相差)から推定した音源方向のなかから正解と考えられる結果のみを複数の指標を用いて取捨選択して取り出す手法である。本手法は従来静止音源に対する手法であったが,本研究で目指している移動音源に適用するために新たな指標として,初期位置を既知とした場合に線形予測モデルを当てはめた場合の予測誤差を用い,移動音源の定位結果であるかどうか判定した。その結果,従来法に比べ,複数の話者が同時に存在する状況において,定位誤差を1/10程度に低減することが可能となった。つぎに,このようにして推定した移動音源方向をもとにマイクロホンアレーの指向特性を最適化手法に基づいて適応的に調整する手法について検討した。この手法では,目的音源方向を制約条件として,アレーに接続した線形フィルタのフィルタ係数を調整することにより,移動する騒音源方向に適応的にアレーのヌルを形成する。その際,騒音源方向が急激に変動した場合,従来法では数値的不安定性を生じ,抽出音のS/Nを著しく劣化させる原因となっていた。提案手法では,フィルタ係数の大きさを制約条件とし,最適化手法の1っである内点法に基づく学習アルゴリズムを用い,雑音方向が変動した場合でも数値的不安定性が生じないことを確認した。また,以上のシステムをディジタル信号処理システムとして構築する際に必要となる回路技術についても検討を行なった。

This year, the high S/N sound source is constructed by the sound source, and the main time is moved to the sound source positioning.ステムの検およびoptimization techniqueにbasedづくlinearフィルタlearning methodについて検した.まずMobile sound source positioning method として, マイクロホンのarrival time difference にbased づいたデータ selection method について検 Discussion した.データ selection methodは,マイクロホンのReceived soundをdiscreteフーリエ変changeにより, "Time weekly wave number" is unfolded on the plane, and each "time weekly wave number" point is reached The time difference (phase difference) is estimated and the direction of the sound source is correct and the answer is tested.るRESULTS のみを plural のINDICATOR を Use いて Select and choose 択 し て take り 出す Technique である. This technique is a method of using a stationary sound source, a method of moving a sound source, and the purpose of this study is to apply a new method to a moving sound source, which is the initial stage. When the location is known and the situation is known, the linear prediction is also used, and when the situation is predicted and the error is predicted, the positioning result of the mobile sound source is determined.その results, 従来法に比べ, plural speakers が simultaneously exist する situation において, positioning error を1/10 degree にreduce することがpossible となった.つぎに,このようにしてESTIMATE したMove the sound source directionをもとにマイクロホンアレーThe pointing characteristics are optimized by the optimization method and the adjustment method is based on the adjustment method.このtechniqueでは, target sound source direction をconstraint condition として, アレーにconnection続したlinear フィルタのフィルThe タ coefficient is adjusted and the する騒 sound source direction is moved to suit the にアレーのヌルを formation. In this case, when the direction of the source of the sound is sharp and moving, the instability of the method and the numerical value will occur, and the reason for the deterioration of the extracted sound is S/N. The proposal technique is the same, the large coefficient of the coefficient is the constraint condition, and the optimization technique is the interior point method. When you learn how to use it, the direction of the sound changes and the instability of the numerical value is confirmed.また, のシステムをディジタル signal processing システムとしてIt is necessary to build the necessary circuit technology for the construction of the world.

项目成果

平林 隆一, 陶山 健仁: "ディジタルフィルタ設計への数理計画法の応用"システム/制御/情報. 47・6. 284-289 (2003)

Ryuichi Hirabayashi、Takehito Suyama：“数学编程在数字滤波器设计中的应用”系统/控制/信息 284-289 (2003)。

陶山 健仁, 高橋 弘太: "位相情報を利用した2chマイクロホンアレーによる目的音抽出"電気学会論文誌C. 123-C・7. 1271-1276 (2003)

Takehito Suyama、Kota Takahashi：“使用相位信息使用 2 通道麦克风阵列进行目标声音提取”日本电气工程师学会会刊 C. 123-C・7 (2003)。

信号間の類似度を指標として線形フィルタを学習する目的音抽出

使用信号之间的相似度作为指标来学习线性滤波器的目标声音提取

• 发表时间: 2004
• 期刊: 電気学会論文誌C 124-C・5
• 作者: 陶山健仁;高橋弘太
• 通讯作者: 高橋弘太

A heuristic approach of SP2 term allocation for FIR filter based on least mean square criteria

基于最小均方准则的 FIR 滤波器 SP2 项分配的启发式方法

• 发表时间: 2005
• 期刊: International Journal of Innovative Computing, Information and Control 1・1
• 作者: Rika Ito;Kenji Suyama
• 通讯作者: Kenji Suyama

陶山 健仁, 高橋 弘太: "信号間の類似度を指標として線形フィルタを学習する目的音抽出"電気学会論文誌C. 124-C・5(掲載予定). (2004)

Takehito Suyama、Kota Takahashi：“使用信号之间的相似性作为指标，通过学习线性滤波器来提取目标声音”，日本电气工程师学会会刊 C.124-C·5（待出版）。