音場制御と音源分離を用いた双方向音仮想現実感システム

マイクロホンアレーを用いた音声分離のための非線形ビームフォーミングの研究を中心に研究を行った。本来は複雑な数理的表現を伴う非線形ビームフォーミングを、パターン認識で用いられるカーネルを用いて表現することにより、その幾何学的構造が明確になり、従来の線形ビームフォーマと同じ枠組みでさまざまな評価尺度での最適化が実現できる。現時点では、過去に研究がおこなわれてきたスペクトルサブトラクション型の非線形ビームフォーマのカーネル表現が実現しており、従来は複雑な繰り返し最適化が必要であった最小二乗誤差規範適応の最適化の解析的な計算と、統計的尺度を用いた教師なし適応を実現した。これにより、従来のマイクロホン素子の数に限定されるマイクロホンアレーの限界を緩和することができ、様々な場面へマイクロホンアレー信号処理を適用する可能性が広まった。教師ありおよび教師なし適応手法ぞれぞれが別々の国際会議での発表が終了および決定しており、また2件の原著論文を執筆中である。また、この枠組みを今後様々な非線形構造へ適用する研究が今後も続き、マルチチャネル音響信号処理の新しい方向性を切り開いたと言える。また、前年度から研究を続けている独立成分分析を用いて空間的情報を時間方向に量子化する新しいステレオオーディオ符号化について、誤差を最小にするベクトルの傾きを分析する新しい規範を提案し、これから国際的な発表を準備している。この枠組みは、符号化以外にも、ユーザ側による能動的なオーディオ編集や、頑健な立体音響再生へ拡張する研究を進めている。

マイクロホンアレーを用いた音声分離のための非線形ビームフォーミングの研究を中心に研究を行った。本来は複雑な数理的表現を伴う非線形ビームフォーミングを、パターン認識で用いられるカーネルを用いて表現することにより、その幾何学的構造が明確になり、従来の線形ビームフォーマと同じ枠組みでさまざまな評価尺度での最適化が実現できる。現時点では、過去に研究がおこなわれてきたスペクトルサブトラクション型の非線形ビームフォーマのカーネル表現が実現しており、従来は複雑な繰り返し最適化が必要であった最小二乗誤差規範適応の最適化の解析的な計算と、統計的尺度を用いた教師なし適応を実現した。これにより、従来のマイクロホン素子の数に限定されるマイクロホンアレーの限界を緩和することができ、様々な場面へマイクロホンアレー信号処理を適用する可能性が広まった。教師ありおよび教師なし適応手法ぞれぞれが別々の国際会議での発表が終了および決定しており、また2件の原著論文を執筆中である。また、この枠組みを今後様々な非線形構造へ適用する研究が今後も続き、マルチチャネル音響信号処理の新しい方向性を切り開いたと言える。また、前年度から研究を続けている独立成分分析を用いて空間的情報を時間方向に量子化する新しいステレオオーディオ符号化について、誤差を最小にするベクトルの傾きを分析する新しい規範を提案し、これから国際的な発表を準備している。この枠組みは、符号化以外にも、ユーザ側による能動的なオーディオ編集や、頑健な立体音響再生へ拡張する研究を進めている。