音声信号のスパース性除去による音源定位手法の性能向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-14

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Improvement of Performance of Sound Source Localization Method by Removing Sparsity of Speech Signals

著者名: 堀 智也（東京電機大学）,陶山 健仁（東京電機大学）

著者名(英語): Tomoya Hori (Tokyo Denki University),Kenji Suyama (Tokyo Denki University)

キーワード: マイクロホンアレー|音源定位|適応フィルタ|空間エイリアシング|白色化フィルタ|Microphone array|Sound source localization|Adaptive filter|spatial aliasing|whitening filter

要約(日本語): 本研究では，伝搬遅延特性のモデル化による手法の推定精度向上を目指す。一般的な音源定位手法は位相差経由で到達時間差を推定するため，高空間解像度の条件下では位相差に不定性が生じ誤推定の原因となる。一方本手法は伝搬遅延特性の群遅延特性から到達時間差を推定するため，位相差の不定性の考慮が不要である。しかし，実環境での音声信号の伝搬遅延特性をモデル化する場合，性能が劣化する問題がある。理想的な伝搬遅延特性は全周波数帯域において到達時間差で一定であるが，音声信号はスパース性を有するため理想特性を満たさない。そのため，信号パワーが小さい周波数帯域ではノイズの影響を大きく受けるかモデル化の対象を失い音源定位性能が劣化すると考えられる。そこで本研究では，音声信号の位相情報を保持しつつ，白色化してスパース性を低減し性能向上を図る。実環境実験で提案手法の有効性を示す。