| 講演名 | 2022-03-02 ［ポスター講演］差分近似型Helmholtz方程式に基づく損失関数を用いた深層学習による少数観測点からの音場推定 重見 和秀(東大), 小山 翔一(東大), 中村 友彦(東大), 猿渡 洋(東大), |
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| 抄録(和) | 少数の観測点による単一周波数音場推定問題に対し，Helmholtz方程式を考慮した損失関数を用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースの音場推定手法を提案する．CNNに基づく音場推定手法は，事前の測定データを利用することで推定対象の音環境を学習し，より高精度に音場を推定できる．しかし，従来手法ではHelmholtz方程式を満たさない物理的に実現不可能な出力が許容されていた．これに対し，提案法ではHelmholtz方程式の差分近似に基づく損失関数を設計することで，物理的な制約を反映したCNNの学習法を可能にする．数値実験により，提案法は従来法と同程度の音場推定精度を保ちつつ，Helmholtz方程式からの逸脱がより少ない音場を推定できることを確認した． |
| 抄録(英) | We propose a single-frequency sound field estimation method from a small number of observations that uses a loss function based on the Helmholtz equation for training a convolutional neural network (CNN).Conventional CNN-based sound field estimation methods can enhance the estimation accuracy by using the measurements of the target sound environment. However, since they treat the sound field as a two-dimensional array, their estimated results may be physically infeasible, i.e., those results do not always satisfy the Helmholtz equation. To overcome this problem, we propose a loss function using the difference approximation of the Helmholtz equation, which enables us to encompass the physical constraint of the sound field in the CNN training. Results of numerical experiments show that the proposed method can estimate the sound fields less deviated from the Helmholtz equation while maintaining the accuracy of the sound field estimation. |
| キーワード(和) | 音場推定 / Physics-Informed Neural Networks / Helmholtz 方程式 / 差分近似 |
| キーワード(英) | Sound Field Reconstruction / Physics-Informed Neural Networks / Helmholtz Equation / Finite Difference Approximation |
| 資料番号 | EA2021-85,SIP2021-112,SP2021-70 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA / SIP / SP / IPSJ-SLP |
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| 開催期間 | 2022/3/1(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 梶川 嘉延(関西大) / 坂東 幸浩(NTT) / 北岡 教英(豊橋技科大) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Norihide Kitaoka(Toyohashi Univ. of Tec) / 北岡 教英(豊橋技科大) |
| 副委員長氏名（和） | 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) |
| 副委員長氏名（英） | Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Shinnosuke Takamichi(Univ. of Tokyo) / Ryouichi Takashima(Kobe Univ.) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Toru Nakashika(Univ. of Electro-Comm.) / Ryo Masumura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Speech / Special Interest Group on Spoken Language Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］差分近似型Helmholtz方程式に基づく損失関数を用いた深層学習による少数観測点からの音場推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Sound Field Estimation from Small Number of Observations by Deep Learning with Difference-Approximation-Based Helmholtz-Equation Loss Function |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音場推定 / Sound Field Reconstruction |
| キーワード(2)（和/英） | Physics-Informed Neural Networks / Physics-Informed Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | Helmholtz 方程式 / Helmholtz Equation |
| キーワード(4)（和/英） | 差分近似 / Finite Difference Approximation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 重見 和秀 / Kazuhide Shigemi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小山 翔一 / Shoichi Koyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中村 友彦 / TomohikoNakamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2022-03-02 |
| 資料番号 | EA2021-85,SIP2021-112,SP2021-70 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EA-383,SIP-384,SP-385 |
| ページ範囲 | pp.132-139(EA), pp.132-139(SIP), pp.132-139(SP), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-02-22 (EA, SIP, SP) |