講演情報
[1Yin-B-38]物理法則に基づく深層学習音場再構成における測定位置誤差が与える影響とその補正
〇森本 晴香1、倉田 験1、佐藤 元1、津國 和泉1、池田 雄介1 (1. 東京電機大学)
キーワード：
PINNs、SIREN、音場再構成
室内インパルス応答(RIR)は音の伝搬特性を表すためコンサートホールの音響設計など音の空間伝搬分析において重要である。広範囲におけるRIRを正確に取得するためには、多数のマイクロホンを用いた測定が必要となるが、大規模マイクロホンアレイの構築は容易ではない。そのため、限られたRIR測定情報から測定点付近のRIRを推定する手法が提案されている。特に近年では、物理法則を損失関数に組み込む深層学習モデル(PINNs)を用いた音場推定手法が研究されている。しかし、PINNsは、RIR測定時のマイクロホンの位置に誤差が含まれている場合、推定精度が低下する課題がある。本研究では、測定位置誤差を補正することで、PINNsの音場推定精度向上を目指す。提案手法では、波動方程式を用いた損失関数を利用し、測定位置誤差を探索するアルゴリズムの基礎的検討を行った。本稿では、長方形の室内における2次反射までを考慮した初期RIRを用い、2次元空間においてシミュレーション実験による手法の評価を行った。実験により、測定位置誤差探索アルゴリズムにより若干の推定精度向上を達成した。