実環境データのドメイン転移による構造物内部の音源位置推定手法

利用真实环境数据域传递的结构内部声源位置估计方法

基本信息

项目摘要

本年度では、構造物内部の音源を探査するシミュレーション上で構築された音源探査モデルを実環境へ適応することを目的に、実環境のデータをシミュレーションデータに変換するドメイン変換モデルを導入した音源探査手法の性能評価を実施した。本音源探査手法は構造物外部の3箇所で観測された加速度周波数応答を学習モデルの入力データとし、音源位置を教師ラベルとして利用することで、分類・回帰問題として定義され性能が評価された。ドメイン変換モデルとしては、Autoencoder、Deep convolutional autoencoderならびにpix2pixを比較対象とし、それぞれの変換性能は実環境データの割合に対してRoot Mean Squared Errorとt-Distributed Stochastic Neighbor Embeddingを利用した2次元の可視化によって評価された。結果としては、pix2pixによって変換された実環境のデータの分布は最もシミュレーションデータの分布に一致しており、その変換データをConvolutional neural networkに入力することで高精度な音源探査が可能であることがわかった。また、学習安定性に関しては、加速度周波数応答のデータをベクトルとして扱うのではなく、画像として扱う方が優れていることがわかった。ただし、本手法は2つの目的関数を利用することが原因で、変換性能の向上が直接的に音源探査性能の向上に寄与する保証はない。そのため今後は、ドメイン変換モデルと音源探査を実施するモデルの統合を検討する。※本研究の一部は、Inter-noise 2022にて発表、ならびにIEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processingに掲載済みである。
This year, the performance evaluation of sound source detection methods for the construction of sound source detection methods for environmental protection purposes was carried out. The sound source detection method includes three parts of the structure, acceleration cycle number response learning, sound source position evaluation, classification and return evaluation. For example, Autoencoder, Deep sequential autoencoder, and Pix2pix are used to compare and evaluate the performance of the autoencoder and Deep sequential autoencoder. The results show that the distribution of environmental data is consistent with the distribution of environmental data. The distribution of environmental data is consistent with the distribution of environmental data. For example, learning stability is related to acceleration cycle number, and image stability is related to acceleration cycle number. This method is based on the following two aspects: 1. the reason for the change, 2. the direct sound source detection, and 3. the guarantee of the change. In the future, we will discuss the integration of sound source detection and sound source detection. * Part of this study is devoted to the Inter-noise 2022 report, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing.

项目成果

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Sound Source Localization Inside a Structure Under Semi-Supervised Conditions
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环氧树脂/纳米SiO2复合材料的介电性能
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相似海外基金

音響振動連成問題への等価音源法の応用
等效声源法在声振耦合问题中的应用
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