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音源位置情報を用いた単一マイクロホンによる雑音抑圧法

利用声源位置信息的单麦克风噪声抑制方法

基本信息

批准号：
11J02495
负责人：
高島遼一
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2011
资助国家：
日本
起止时间：
2011 至 2012
项目状态：
已结题

项目摘要

単一マイクロホンによる音源位置推定に関する研究を重点的に行った。単一マイクのみによる音源位置の推定手法は自身の研究を除けば未だに提案がされておらず、また本研究課題において、従来では複数のマイクを用いなければ表現できなかった音源位置情報を、単一マイクで表現する方法を確立するという点で非常に重要な意味を持っている。これまで自身はマイクで観測された信号が持つ音響的な伝達特性が、音源の位置に依存するという点に着目し、観測された信号から音響伝達特性を推定し、これを音源位置毎に学習・識別することで音源の位置をマイク一つで推定するという新たな音源位置推定の枠組みを提案してきた。しかし、これまでの研究では、一人の話者のみが発話していることを前提としており・複数の話者が同時に発話した場合の位置推定が困難であった。そこで今年度の取り組では、これまで提案した枠組みを元に、各話者・各位置における残響音声の音響モデルから、その混合音声信号の音響モデルをモデル合成により求めて用いることで、2話者の音源位置推定を単一マイクで行う手法について提案した。実験では、モデル合成を用いる提案手法が、モデル合成を用いない手法と比べて、優位な結果を示している。さらに、これまでの枠組みでは推定した位置の音響情報をあらかじめ学習しておく必要があり、学習していない位置の推定が困難な問題があった。そこで今年度の取り組では、限られた位置の音響情報を用いて、回帰分析を適用することにより、未学習の位置の情報を補間する手法を提案した。実験では、理想環境の元においては、平均7.7cmの誤差で未学習の位置を推定できた。

The focus of the research on the location of the sound source of the 単一マイクロホンによる is the key point of the study.単一マイクのみによるThe technique of estimating the location of the sound sourceはSelf-researchを出けば不だにProposalがされておらず、またThis research topicにおいて、従来ではpluralのマイクを uses いなければ to express できなかった sound source location information を、単一マイクでThe method of expressing the character is very important and the point of establishing the character is very important and the meaning is maintained.これまでown はマイクで観measurement されたsignalがholdつな伝达性が、音The location of the source depends on the point and the target, and the signal of the measurement is the sound. Gender estimation, sound source location, learning and identification of sound source location,イク一つでESTIMATIONするという新たなThe location of the sound source is estimatedの枠集团みをProposalしてきた. prerequisiteとしており・Plural speaker がsimultaneityに発语したoccasionのPosition estimationがdifficultyであった.そこでThis year's のtaking group では, これまでproposal した枠group みを元に, each speaker and each position における residual sound の音モデルから, そのmixed sound Acoustic signal の音モデルをモデル synthesized により氪めて用いることで、2 The position of the speaker's sound source is estimated and the technique is used to estimate the location of the speaker's voice.実験では, モデデル合を用いるproposal technique が, モデル合を用いない Technique と比べて, superior position なRESULTS している.さらに、これまでの枠组みでは inferred position of したのaudio information をあらかじめlearnしておくNecessary があり、Learning していないposition の presumed difficulty なproblem があった.そこでThis year's group では, limited られた position のaudio information を use いて, feedback analysisをApply することにより, unlearned position のinformation をtween する technique をproposal した.実験では, ideal environment の元においては, average error of 7.7cm, unlearned position を estimation できた.