マイク間のスペクトル強度比を利用した音源定位におけるHLDA利用の効果(耐雑音, 音源分離, ロボット)
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概要
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Heteroscedastic LDA (HLDA)を利用することで, 異なる環境に対してロバストな音源定位手法を提案する.我々はこれまでにマイクロホン間のスペクトル強度比を特徴量とした統計的パターン認識の手法を用いることで, 厳密な頭部伝達関数を必要としない音源定位手法を提案してきた.このような方法においては, 学習環境と実際の動作環境との差異が問題となる.この差を補正するために, 動作環境で得られた数方位からの少量のデータを用いて, MLLRによりモデルの適応を行うことにより, 誤りを削減することが可能である.しかしロボットが移動することで環境が随時変動し, その度に適応を行なうことは困難である.そこでHLDAを利用して特徴量から残響などの環境情報を削除し, 識別に寄与する情報のみを抽出することで, 環境が異なる場合にもロバストな認識を試みる.音源定位実験により本手法の有効性を実現した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-17
著者
-
小林 哲則
早稲田大学理工学術院
-
小川 哲司
早稲田大学
-
小林 哲則
早稲田大学
-
小川 哲司
早稲田大学高等研究所
-
久保 俊明
早稲田大学理工学部
-
持木 南生也
早稲田大学理工学部
-
関矢 俊之
早稲田大学理工学部
-
関矢 俊之
早大・理工
-
持木 南生也
早大・理工
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