| 講演名 | 2012-10-11 イヤホン受聴における空間的仮想音源の定位精度向上 森岡 周平, 南部 功夫, 矢野 昌平, 穂刈 治英, 和田 安弘, |
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| 抄録(和) | 頭外音像定位技術はイヤホン受聴において頭外の任意の位置に音像を定位させる技術であり、エンターティメント分野だけでなくヒトとコンピュータを繋ぐインターフェースにも利用することが出来る。この技術を用いて、正確に任意の位置に音像を定位させるためには、正確なHead Related Transfer Function(HRTF)が必要とされている。しかしながら、正確なHRTFの測定には多くの問題が存在する。本論文では、強化学習を用いて、測定により得られたHRTFから、正確に定位するHRTFを獲得するための手法を提案する。そして提案した手法についてシミュレーションを行い、その妥当性について検討した。強化学習にはActor-Criticを採用し、音像の定位精度を報酬として学習した。また、学習するパラメータの数を減らすために、Autoregressive Moving Average(ARMA)モデルを使ってHRTFをモデル化した。その結果、シミュレーションにおいて、15度間隔24方向の全てにおいて正確なHRTFが獲得されたことを確認した。 |
| 抄録(英) | Although recent studies on out-of-head sound localization technology have been aimed at applications in entertainment, this technology can also be used to provide an interface to connect a computer to the human brain. An effective out-of-head system requires an accurate head-related transfer function (HRTF). However, it is difficult to measure HRTF accurately. We propose a new method based on reinforcement learning to estimate HRTF accurately from measurement data and validate it through simulations. We used the actor-critic paradigm to learn the HRTF parameters and the autoregressive moving average (ARMA) model to reduce the number of such parameters. Our simulations suggest that an accurate HRTF can be estimated with this method. |
| キーワード(和) | HRTF / 頭外音像定位 / BCI / 強化学習 / ARMA |
| キーワード(英) | HRTF / out-of-head sound localization / BMI / Reinforcement learning |
| 資料番号 | MBE2012-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
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| 開催期間 | 2012/10/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | ME and Bio Cybernetics (MBE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | イヤホン受聴における空間的仮想音源の定位精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method based on reinforcement learning to improve 3D sound localization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | HRTF / HRTF |
| キーワード(2)（和/英） | 頭外音像定位 / out-of-head sound localization |
| キーワード(3)（和/英） | BCI / BMI |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(5)（和/英） | ARMA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 森岡 周平 / Shuhei MORIOKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学工学部 Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 南部 功夫 / Isao NAMBU |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学工学部 Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 矢野 昌平 / Shohei YANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長岡工業高等専門学校電気電子システム工学科 Nagaoka National Colledge of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 穂刈 治英 / HARUHIDE Hokari |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学工学部 Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 和田 安弘 / Yasuhiro WADA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学工学部 Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 発表年月日 | 2012-10-11 |
| 資料番号 | MBE2012-41 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 232 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |