非同期分散マイクアレイにおけるキャリブレーションフリーモデルの研究
【研究キーワード】
音響信号処理 / マイクロホンアレイ / キャリブレーション / 音源定位 / 音源分離 / 非同期分散マイクアレイ / 統計的音響信号処理 / 機械学習
【研究成果の概要】
本研究課題では,キャリブレーション(マイクロホンやマイクロホンアレイのサンプリング周波数や位置のずれを精密な測定により事前に補正すること)を行わずに非同期分散マイクアレイ(複数のマイクロホンを同期させて用いるデバイスであるマイクロホンアレイに対して,独立した複数のマイクロホンをあたかもマイクロホンアレイであるかのように扱う)に対して音源定位や音源分離などのアレイ信号処理を実現することを目指す.具体的に,令和3年度は以下について取り組んだ.
・複数のマイクロホンアレイと複数の音源の位置・向き・時間オフセットなどを同時に推定するための,複数目的関数の統合について検討した.従来手法である2つの目的関数を順番に最適化する手法に対して,一方の目的関数中の項を変形してもう一方の目的関数に組み込むことで,目的関数を統合する手法を提案した.
・2次元および3次元空間でのシミュレーション実験で推定精度向上と計算時間低減について確認した.統合した目的関数を用いた手法は,従来手法と同程度のキャリブレーション性能をもち,かつ少ない計算量での最適化が行えることが明らかになった.一方で,統合した目的関数では好ましくない解(全てのマイクロホンアレイと音源の位置が一点に集まる)への収束が起こり得ることも明らかになった.
これらの手法に基づいて,様々な前提条件がセンサアレイ構築に対して寄与する度合いを調査することで,アレイ信号処理の適用範囲が広がることが期待される.
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【配分額】3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)