講演情報
[1Yin-B-45]深層学習を用いた同時録音再生によるマイクロホン搭載スピーカの3次元位置推定
〇西原 ちひろ1、佐藤 元1、堀越 光樹2、津國 和泉1、池田 雄介1 (1. 東京電機大学、2. 株式会社小野測器)
キーワード：
音響工学、音源位置推定、MLP、CNN、CRNN
音場再現技術は、複数のスピーカを用いて音の波面を物理的に制御し、高い臨場感を実現する。近年、マイクロホンとスピーカを一体化したスマートスピーカが普及しており、これらを音場再現技術へ活用する研究も進められている。音場再現技術において高い臨場感を得るためには、各スピーカの正確な位置情報が不可欠である。しかし実環境では、事前に位置情報を把握することは容易ではない。 これまでに、聴取者の発話の指向性を利用してスマートスピーカの位置を推定する手法が提案されているものの、角度の推定精度に課題があり、個人差の影響も懸念されている。そこで本研究では、複数のスマートスピーカから同時に既知信号を再生し、各スピーカで測定された信号を入力として深層学習により各スマートスピーカの三次元位置を推定する手法を提案する。シミュレーション実験では複数のネットワークアーキテクチャを用いて推定精度を比較した。その結果、多層パーセプトロン等の基本的なモデルと比べて高い推定精度を示すアーキテクチャを明らかにした。