環境音識別による情景推定とその状態空間モデル化に関する研究

基于环境声音识别的场景估计及其状态空间建模研究

• 批准号: 07J13078
• 负责人: 板井 陽俊
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Aichi Prefectural University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07J13078/
• 关键词: 環境音; 歩行足音; 音源識別; 個人識別; 背景雑音除去; 経時変化; 車両走行音

本研究の目的は屋内外の環境音を分析し、情景推定を実現する特徴量と識別法の提案、およびその識別限界を示す手法の提案である。平成20年度の研究実施計画は、歩行者や車両などの音源情報特定、注目信号の検出可能性を求める手法の基礎検討である。しかし、人の足音は衣服や健康状態が同一の場合においても全く同じ歩行動作を繰り返すことはなく、計測のたびに特性が少なからず変動する。個人が有する足音特徴量の経時変動が被験者間の変動に比べ大きい場合、その原因を特定し統計的モデルにて表わす必要がある。次に、昨年度提案した歩行足音による個人認識、背景雑音除去、車両到来方向推定は基礎検討にとどまっており、特徴量抽出や分類技術の最適化により精度向上が見込まれる。以上の課題のもと、本年度は次の成果が得られた。1.8人の歩行足音を、1時間間隔で5度ずつ収集した。LPC分析によるスペクトル包絡線の第一ピーク、歩行間隔の統計量を比較した結果、被験者間の特徴量のばらつきは、同一被験者の異なる時間から得られた足音間のばらつきに比べ大きいことを指摘した。2.足音識別法としてケプストラム係数、LPCケプストラム係数、MFCCを特徴量としたDPマッチングを適用し、それぞれ90%を超える本人認識率を示した。3.従来の絶対値誤差を用いたテンソル積展開の欠点である観測雑音の影響による推定精度の低下を改善するため、Modified Trimmed meanを用いた外積展開法を提案し、従来手法に比べ背景雑音をより精度良く推定可能であることを確認した。4.マイクロホンアレイを用いた車両接近方向の推定として、マイクロホン間の距離が同一である相関関数を平均し、距離が異なる相関関数の総和から接近車両の方向を推定する手法を提案した。これらの成果は共著論文を含め国際会議3件、国内研究会1件において報告した。

The purpose of this study is to conduct a sound analysis of the environment inside and outside the house, a proposal for the identification of specific quantities in the context of scenario presumption, and a proposal to show that the limits of the limits are not satisfactory. In the year of Pingcheng, we studied the implementation of the plan, the walker, the specific sound source, the attention signal, the possibility, the technique, the technique, and so on. The health status of your clothes is the same as that of your clothes. You can do the same thing in the same way. You can do the same thing. You can do the same thing. It is necessary to check the statistics table on the statistics of the specific statistics on the reasons for the increase in the number of people who are not affected by the sound characteristics of the individual and the number of people who are not allowed to do so. In the second and last year's proposal, we proposed to improve the personal knowledge of foot sounds, the removal of background sounds, the presumption of the direction of arrival, and the extraction of special quantities. The accuracy of classification technology is the most accurate. The results of the above projects have been successful, and the achievements of this year's projects have been successful. 1.8 people perform foot sounds at intervals of 5 degrees at intervals of 1 hour. For LPC analysis, the results of the first round of statistical statistics, the results of statistical data comparison between banks, the special statistics between the customers, and the statistics of the same recipient were significantly higher than those of the same recipient. two。 Foot sound identification method: the number of errors, the number of LPC, the number of MFCC, the number of DP, the rate of personal use, the rate of personal use. 3. In recent years, the accuracy of the presumption has been improved, and the Modified Trimmed mean has used the method of outreaching to improve the accuracy of the presumption.It is possible to confirm the accuracy of the accurate presumption of the background sound. 4. Use the approach direction to deduce that the distance is the same as the same distance, the average of the number of the phase, the number of the phase, and the direction of approach. There are 3 international conferences and 1 report of the domestic Research Society.

项目成果

テンソル積展開を用いた背景雑音推定法の精度向上

使用张量积扩展提高背景噪声估计的准确性

• 发表时间: 2007
• 期刊: 電気学会論文誌C 127巻12号
• 作者: 板井陽俊;安川博
• 通讯作者: 安川博

Footstep classification using simple speech recognition technique

• DOI: 10.1109/iscas.2008.4542147
• 发表时间: 2008-05
• 期刊: 2008 IEEE International Symposium on Circuits and Systems
• 作者: A. Itai;H. Yasukawa

Using Linear Microphone Array to Track Approaching Vehicles

使用线性麦克风阵列跟踪接近的车辆

• 发表时间: 2007
• 作者: 板井陽俊;安川博;板井陽俊;Kenji KODERA;Akitoshi ITAI;Akitoshi ITAI;磯村 太郎;Akitoshi ITAI;Kenji KODERA
• 通讯作者: Kenji KODERA

Background Signal Estimation from Multi-sensor Signals Based on Outer Product and Non-linear Filters

基于外积和非线性滤波器的多传感器信号背景信号估计

• 发表时间: 2008
• 作者: 板井陽俊;安川博;板井陽俊;Kenji KODERA;Akitoshi ITAI
• 通讯作者: Akitoshi ITAI

ケプストラムとDTWを用いた歩行足音識別

使用倒谱和 DTW 进行步行足迹识别

• 发表时间: 2007
• 作者: 板井陽俊;安川博;板井陽俊;Kenji KODERA;Akitoshi ITAI;Akitoshi ITAI;磯村 太郎;Akitoshi ITAI;Kenji KODERA;Akitoshi ITAI;板井 陽俊;板井 陽俊
• 通讯作者: 板井 陽俊