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講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-23 13:00
[ポスター講演]凸最適化による信号分離を用いたグリッドレス音場分解の性能向上
瀧田雄太小山翔一植野夏樹猿渡 洋東大EA2017-87
抄録 (和) 内部に音源を含む領域内の音場を再構成する手法を提案する.従来手法は,対象領域を格子点の集合として離散化し,音源の空間的なスパース性に基づいた音場の分解に基づくものであった.しかしながら,このような手法は格子点上に音源がない場合に誤差が生じる他,再構成領域近傍の格子点が誤差を含む場合に,再構成結果に特異的に影響を及ぼす.著者らはこれまでに,領域の離散化を伴わない手法として,球面調和スペクトル領域でのreciprocity gap functionalを用いたグリッドレス音場分解を提案している.本手法は,前処理として,複数の球状マイクロフォンアレイによる観測値から,内部・外部音場の球面調和スペクトルを分離・推定する処理を含む.一方,著者らは,このような音場の分離において,内部音場が平面波領域においてスパースに表現できることに基づき,凸最適化問題として解く手法が有効であることを示している.本稿では,グリッドレス音場分解に対して,この凸最適化による音場分離を導入することの有効性を,音場再構成精度の評価によって示す. 
(英) A sound field reconstruction method inside a region including sound sources is proposed. Previously, a method based on a discretization of the region into grid points and spatial sparsity of the sound sources has been proposed. However, in such a method, reconstruction accuracy will deteriorate when sound sources are not on the grid points and the grid points around the reconstruction region are falsely activated. We have previously proposed a gridless sound field decomposition method based on reciprocity gap functional in the spherical harmonic domain, which enables decomposition without discretization of the domain. This method includes separation of exterior and interior sound field using multiple spherical microphone arrays. On the other hand, a sound field separation method based on sparsity of the interior field in the plane-wave domain, which is solved as a convex optimization problem, has been shown to be effective by the authors.We here consider incorporating the convex-optimization-based separation method into the gridless sound field decomposition. Numerical experimental results indicated the efficacy of the proposed method in terms of the reconstruction accuracy.
キーワード (和) 音場収音 / Reciprocity gap functional / 凸最適化 / 球状マイクロフォンアレイ / / / /  
(英) Sound field recording / Reciprocity gap functional / Convex optimization / Spherical microphone array / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 399, EA2017-87, pp. 19-24, 2018年1月.
資料番号 EA2017-87 
発行日 2018-01-16 (EA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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PDFダウンロード EA2017-87

研究会情報
研究会 US EA  
開催期間 2018-01-23 - 2018-01-24 
開催地(和) 関西大学 
開催地(英)  
テーマ(和) <音響・超音波サブソサイエティ合同研究会> 応用/電気音響、超音波、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EA 
会議コード 2018-01-US-EA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 凸最適化による信号分離を用いたグリッドレス音場分解の性能向上 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance improvement of gridless sound field decomposition using signal separation based on convex optimization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音場収音 / Sound field recording  
キーワード(2)(和/英) Reciprocity gap functional / Reciprocity gap functional  
キーワード(3)(和/英) 凸最適化 / Convex optimization  
キーワード(4)(和/英) 球状マイクロフォンアレイ / Spherical microphone array  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 瀧田 雄太 / Yuhta Takida / タキダ ユウタ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小山 翔一 / Shoichi Koyama / コヤマ ショウイチ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 植野 夏樹 / Natsuki Ueno / ウエノ ナツキ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari / サルワタリ ヒロシ
第4著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
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講演者
発表日時 2018-01-23 13:00:00 
発表時間 120 
申込先研究会 EA 
資料番号 IEICE-EA2017-87 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2018-01-16 


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