成果報告書詳細
管理番号20100000000060
タイトル平成20年度成果報告書 平成20年度第1回採択産業技術研究助成事業 08A12002c 周波数・空間フィルタリングと目的音源追尾との有機的融合による雑音除去技術の研究開発 平成20年度中間
公開日2010/2/13
報告書年度2008 - 2008
委託先名国立大学法人九州工業大学水町光徳
プロジェクト番号P00041
部署名研究開発推進部 若手研究グラントグループ
和文要約平成20年度は、音環境への依存性が低く、より実用的な雑音除去技術の確立を目指して、音響・空間特徴量の高精度かつ効率的抽出法について、決定論的アプローチと確率論的アプローチの両面から検討した。まず、網羅的に音環境情報の抽出を行うために、様々なマイクロホン配置を有する16-chマイクロホンアレーを製作した。次に、対象音源と音環境とのそれぞれの特徴の一部を個別にモデル化し、それらを統合して時系列フィルタリングを行うことにより、室内と屋外の実環境において、移動音源の音響・空間特徴量を高精度で抽出できることを確認した。その際、音源方向情報を与える空間特徴量の信頼度を評価することが可能な尺度を新たに定義し、その有効性を検証した。本信頼性尺度は、音源方向推定結果の信頼性を定量化することが可能であり、それに基づいて雑音除去のアプローチを適応的に変更することが可能となり、効率的かつ柔軟な雑音除去アルゴリズムの構築へ大きく貢献する。本年度は、2つのマイクロホンしか用いない場合であっても、信号対雑音比が0 dB以下の非定常かつ劣悪な雑音環境下において、4 dB以上の信号対雑音比の改善に成功した。
英文要約In FY2008, feature extraction of acoustic and spatial information was investigated from the both sides of deterministic and stochastic approaches to achieve robust noise reduction in practical situations. First of all, 16-ch microphone arrays were designed to capture acoustic and spatial information effectively. Next, a novel parameter on reliability for a direction-of-arrival estimate was proposed to adaptively switch noise reduction algorithms depending on acoustic scenes. The feasibility of the proposed method was confirmed using stereo observations under severe non-stationary noisy conditions, where signal-to-noise ratio (SNR) was less than 0 dB. At the moment, the proposed method achieves more than 4 dB improvements in SNR.
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