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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-21 13:30 時空間音圧分布画像と機械学習を利用した音源分離に関する検討 ○塩澤光一朗・小澤賢司（山梨大）・伊勢友彦（アルパイン）  EA2018-67 EMM2018-67 |
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| 抄録 | （和） | マイクロホンアレイを利用した音源分離は，多チャネル音響システムにおける音源分離など，様々な場面で有効である．また，機械学習技術の一つであるニューラルネットワーク（以下NNと略記）を利用することで，小型かつ鋭い指向性を持つマイクロホンアレイシステムを実現することが可能である．しかし，NNのような非線形系に信号を通すと，非線形歪みが発生する．同相で含まれる目的音を消去する差分型システムでは，目的音に対する非線形歪みを回避することが可能である．本研究では，マイクロホンアレイで収録した信号の瞬時音圧を輝度に変換した「時空間音圧分布画像」と差分型システムを使用した音源分離手法について提案する．また，計算機シミュレーションを行い，各種パラメタが指向性に与える影響について検討したので報告する． |
| （英） | Sound source separation using a microphone array is effective in various situations such as sound source separation in a multi-channel sound system. In addition, by using a neural network (hereinafter NN), which is one of machine learning techniques, it is possible to realize a microphone system with a small array and sharp directivity. However, when a signal is input to a non-linear system such as a NN, non-linear distortion occurs. In a differential system that eliminates target sounds included in the same phase, non-linear distortion to the target sound can be avoided. In this research, we propose a sound source separation method using a ``spatio-temporal sound pressure distribution image'' and a differential system. We examined the effects of various parameters on directivity of the proposed system by computer simulation experiments. | |
| キーワード | （和） | マイクロホンアレイ / 時空間音圧分布画像 / 機械学習 / 音源分離 / / / / |
| （英） | Microphone array / Spatio-temporal sound pressure distribution image / Machine learning / Sound source separation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 312, EA2018-67, pp. 25-30, 2018年11月. | |
| 資料番号 | EA2018-67 | |
| 発行日 | 2018-11-14 (EA, EMM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2018-67 EMM2018-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H EMM IPSJ-MUS |
| 開催期間 | 2018-11-21 - 2018-11-22 |
| 開催地（和） | ホテルこうしゅうえん（輪島市） |
| 開催地（英） | Hotel Koshuen |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，聴覚，音楽情報科学，コンテンツ処理，電子透かし，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, Music and Computer, Content Processing, Digital Watermarking, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2018-11-EA-H-EMM-MUS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時空間音圧分布画像と機械学習を利用した音源分離に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Sound Source Separation Using Spatio-temporal Sound Pressure Distribution Images and Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロホンアレイ / Microphone array |
| キーワード(2)（和/英） | 時空間音圧分布画像 / Spatio-temporal sound pressure distribution image |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 音源分離 / Sound source separation |
| 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） | 塩澤 光一朗 / Koichiro Shiozawa / シオザワ コウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山梨大学 (略称： 山梨大) University of Yamanashi (略称： Univ. Yamanashi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小澤 賢司 / Kenji Ozawa / オザワ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山梨大学 (略称： 山梨大) University of Yamanashi (略称： Univ. Yamanashi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊勢 友彦 / Tomohiko Ise / |
| 第3著者 所属（和/英） | アルパイン株式会社 (略称： アルパイン) Alpine Electronics, Inc. (略称： Alpine) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-21 13:30:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2018-67, EMM2018-67 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.312(EA), no.313(EMM) |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-14 (EA, EMM) |
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