対称性に基づくアレイ信号処理に関する研究

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本研究では、音響信号処理における課題であった拡散性雑音に頑健なマイクロフォンアレイ信号処理を扱った。拡散性雑音を共分散行列がなす空間における部分空間としてモデル化し、雑音を含まない直交補空間成分を用いて頑健に目的音を強調したり、目的音の到来方向を推定したりする新しいアレイ信号処理の枠組みを提案した。アレイ信号処理による雑音抑圧法としてはマルチチャンネルウィーナーフィルタが知られているが、従来は拡散性雑音環境下で、目的信号のパワースペクトルを精度よく推定するのが困難であった。これに対し、私は上述の雑音に侵されない補空間成分を用いてこれを精度よく推定する方法を提案した。特に本年度は、雑音モデルを一般の行列部分空間に拡張し、また本手法の一部に関する論文がIEEEのジャーナル誌に掲載された。上記手法では目的音の到来方向を既知としていたが、実際にはそれが未知であることも多いので、観測信号からそれを推定する手法が重要である。アレイ信号処理による複数音源の定位手法としては、共分散行列の固有値分解に基づくMUltiple Slgnal Classification(MUSIC)法が知られているが、共分散行列への拡散性雑音の寄与が原因で定位性能が低下する問題があった。これに対し、私は行列補完という数理的手法に基づき、共分散行列領域において雑音を除去することにより、拡散性雑音下でも正確に複数音源を定位可能な方法を提案した。本年度は特に、雑音を含む観測信号の大規模データベースを用いた性能評価により提案法の有効性を実証した。さらに、行列補完を用いて、目的信号を到来方向が未知でも強調する手法も提案した。12素子のマイクロフォンアレイを試作し、実環境雑音の存在下で音声強調や音源定位を行う実験を行い、実環境における提案法の有効性を示した。