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Sound source direction estimation\\using direct path dominance test with regular polyhedron microphone array

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Sound source direction estimation\\using direct path dominance test with regular polyhedron microphone array

  1. 1. 正多面体マイクロホンアレイによる 直接音優位テストを用いた方向推定の研究 日時 平成31年2月6日(水) 所属 人工知能第1研究室 発表者 16E3001 有吉大樹 指導教員 古家賢一 教授 会場 合同棟1階108号
  2. 2. 目次 1. 背景 2. 従来研究 3. 課題とアプローチ 4. 提案法 5. 実験結果 6. 結論 7. 今後の課題 1
  3. 3. 背景 •働き方改革によるテレワーク制度 -テレビ会議の必要性の増加 •雑音や残響によって目的音が妨げられる 解決策の1つに音の到来方向推定 例)音声強調、音源分離 2 https://www.ricoh.co.jp/ucs/scene.html
  4. 4. 音源方向推定の問題点 雑音や残響が存在する場合の 音源方向推定に時間がかかる 目的:推定にかかる計算時間の短縮 3
  5. 5. 従来研究 球状マイクロホンアレイで収音 ↓ STFT(短時間フーリエ変換) ↓ DPDテスト (方向推定) ↓ ガウス混合モデル 4 収音部 DPDテスト 方向推定 モデリング 直接音優位テストを用いた音源方向推定法 “Speaker localization using direct path dominance test based on sound field directivity” Signal Processing vol.143, 2018, pp. 42-47 Boaz Rafaely, Koby Alhaiany 音場の指向性に注目 <システム図>
  6. 6. マイクロホンアレイ •複数のマイクロホンを設置したもの •音の空間的な情報が取得できる 例) Kinect(Microsoft) 球状アレイ (引用) http://www.buildinsider.net/small/kinectv2cpp/01(左) http://www.tohoku.ac.jp/japanese/2016/09/press20160913-02.html(右) 5
  7. 7. DPD(Direct Path Dominance)テスト 目的:残響の影響が少ない部分を見つけたい 6 音源① 音源② 音源③ マイクロホンアレイ 雑音
  8. 8. DPD(Direct Path Dominance)テスト 目的:残響の影響が少ない部分を見つけたい 鳴っている音源が1つ & しゃべり始め 7 音源① 音源② 音源③ マイクロホンアレイ 雑音
  9. 9. 従来研究のアプローチ ビームを出してスキャン 8 音源① 音源② マイクロホンアレイ 空間スペクトルを更新 音源方向とビームが合致すると ピークが出現 空間スペクトル 0 90 180 270 359 10 0 -10 -20 -30 Direction[deg] Spectrum[dB]
  10. 10. 解決したい課題 <従来研究の課題> 推定精度は高いが、計算に時間がかかる (5秒間の音声の処理に13.5秒) <本研究の目的> 計算時間の短縮 9
  11. 11. 提案法のアプローチ 正多面体マイクロホンアレイで収音 ↓ STFT(短時間フーリエ変換) ↓ DPDテストに2マイク間の相関を利用 音源のおおまかな到来方向を絞り込む ↓ DPDテストで絞り込んだ方向から 音源方向を推定 ↓ GMM (モデリング) 10 収音部 DPDテス ト 方向推定 モデリング
  12. 12. 遅延時間推定理論 11 ①音源から到来した音波がM1で受音 ②距離𝜀進みM2に到達 𝜀 = d sin 𝜃𝑆 ・・・(1) 𝑥2 𝑡 = 𝑥1(𝑡 − 𝜏𝑠)・・・(2) 𝜏𝑠 = 𝜀 𝑐 = (d sin 𝜃𝑠/𝑐)・・・(3) 𝑐:音速 ③M2の受信信号はM1から 距離𝜀進む時間𝜏𝑠遅れている ④よって信号𝑥1 𝑡 と𝑥2 𝑡 の時間差𝜏𝑠から到来方向𝜃𝑠が求まる 𝜃𝑠 = sin−1(𝑐 ∙ 𝜏𝑠/𝑑)・・・(4) ⑤時間差𝜏𝑠は𝑥1(𝑡)と𝑥2(𝑡)の相互相関から求まる 𝜙12 𝑡 = 1/𝑁 {𝑥1(𝑡) ∙ 𝑥2 (𝑡 + 𝜏)} = 1/𝑁 {𝑥1(𝑡) ∙ 𝑥2(𝑡 + 𝜏 − 𝜏𝑠)} ・・・(5)
  13. 13. マイクロホンアレイの配置 正多面体の頂点にマイクを配置 ①隣り合う2点間の距離がすべて一定 ②相関関係を理解が容易、データベース等に情報が豊富 12 正12面体 頂点:20 図形:正五角形 正20面体 頂点:12 図形:正三角形 正8面体 頂点:6 図形:正三角形
  14. 14. 正二十面体マイクロホンアレイ 13 基準A(M12) M11 M10 M9 M8 M7 M6 M5 M4 M3 M2 M1 正面 0°
  15. 15. 提案するDPDテスト •あるマイクを基準に各マイクとの相関をとる 14 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 音源① 音源② A(基準) 到達時間順にソートする 音源:1つ M2 M1 M3 M10 M4 M9 M5 M8 M7 M6 音源:2つ M2 M5 M4 M1 M3 M6 M10 M7 M9 M8
  16. 16. DPDテストフローチャート 基準Aと各マイクロホンの相互相関を計算 ↓ 相互相関値が最大時のサンプル番号取得 ↓ サンプル番号順に並び変え (到達時間順にソート) ↓ 上位3つのマイクが隣り合うかチェック DPDテスト通過 DPDテスト非通過 (方向推定を行う) (スキップ) 15 隣り合う 隣り合わない
  17. 17. 大まかな音源方向の分類 マイクへの到達順により大まかな方向を絞り込める 16
  18. 18. 方向推定 提案法① DPDテストによって判明したおおよその角度 に適した方向のマイク間の相関を利用する 17 M1 M2(36゚) M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 音源① A(基準) 18° ②A(基準)とM4の相関は DPDテスト時に計算済み A(基準)とM4で 遅延時間推定法を適用 ①正多面体構造により マイク間の距離を把握
  19. 19. 方向推定 提案法② DPDテストによって判明したおおよその角度 に適した方向のマイク間の相関を利用する 18 M1 M2(36゚) M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 音源① A(基準) 18° ① 半径が小さい 誤差の影響を抑えるため 直径を利用する ②A(基準)とM4の相関、 A(基準)とM9の相関は DPDテスト時に計算済み M4とM9で 遅延時間推定法を適用
  20. 20. 提案法の計算量(目安) 推定に使わない時間のほうが多い <従来法> 全フレームで360°方向推定 [100フレーム×360°] DPDテスト兼方向推定 <提案法> 推定に使えるかの判別を早くし、 そのフレームのみ精査する [100フレーム×12個の相関]+[20フレーム×18°] DPDテスト 方向推定 19 全体で100フレーム 推定に使える :20フレーム 推定に使わない:80フレーム
  21. 21. 実験(シミュレーション) 実験環境 8×5×3mの部屋 5秒間の音声 実験に用いるパラメータ 20 サンプリング周波数 32k[Hz] オーバーサンプリング 320k[Hz] 各マイク間の距離 0.042[m] FFTサイズ 5120[sample] シフトサイズ 5120[sample] 1.8m 5m 8m マイクロホンアレイ 音 源 1.8m 3m 8m マイクロホンアレイ 音 源 1.5m 天井 床
  22. 22. 各実験の目的 <実験①> 雑音の影響 DPDテスト、方向推定の精度 <実験②> 残響の影響 DPDテスト、方向推定の精度 <実験③> 従来法との計算効率比較 21
  23. 23. 実験①概要 22 <実験①> 雑音の影響 DPDテスト、方向推定の精度
  24. 24. 実験①結果(SN:30,10[dB]) 23 DPDテスト通過総数 7080[フレーム] 正解総数 6923[フレーム] 不正解総数 157[フレーム] DPDテスト通過総数 7051[フレーム] 正解総数 6676[フレーム] 不正解総数 375[フレーム] SN:30[dB] SN:10[dB] 正解率 94.68% 不正解率 5.32% 正解率 97.78% 不正解率 2.22%
  25. 25. 実験①まとめ 雑音環境下(SN:30,20,10,0[dB])の 提案法のDPDテストと方向推定の精度を比較 DPDテストの正解率 0[dB]の時に64% それ以外の時は90%以上 方向推定の精度 精度が高いフレームも存在 全体的にばらつきが大きい 雑音による相互相関のピークのズレ 24
  26. 26. 実験②概要 <実験②> 残響の影響 DPDテスト、方向推定の精度 25
  27. 27. 実験②結果(T60:0, 0.25[s]) 26 DPDテスト通過総数 7080[フレーム] 正解総数 6923[フレーム] 不正解総数 157[フレーム] DPDテスト通過総数 6053[フレーム] 正解総数 6517[フレーム] 不正解総数 436[フレーム] T60:0[s] T60:0.25[s] 正解率 93.73% 不正解率 6.27% 正解率 97.78% 不正解率 2.22%
  28. 28. 実験②まとめ 27 残響環境下(T60 : 0, 0.25, 0.5[s])の 提案法のDPDテストと方向推定の精度を比較 DPDテストの正解率 いずれの条件下でも80%以上 方向推定の精度 精度が高いフレームも存在 全体的にばらつきが大きい 残響による方向推定のばらつきが大きい DPDテストで絞った範囲よりも誤差が大きい
  29. 29. 実験③概要 <実験③> 従来法との計算効率比較 各条件下(雑音、残響)の平均実行時間を比較 <計算機の性能> 28 CPU Class プロセッサー MATLAB Mark* 提案法① 提案法② DELL OptiPlex 3050 RAM of 16GB Intel Core I5-7500 3.4GHz R2017b 8023 DIR-GMM GCC-PHAT Macbook Pro laptop RAM of 8GB Intel Core I5-5257U 2.7GHz R2016b 4403 *PASSMARK SOFTWARE社によるCPU Benchmarks https://www.cpubenchmark.net/compare/Intel-i5-5257U-vs-Intel-i5-7500/2504vs2910
  30. 30. 実験③結果 実行時間の短縮を実現 DPDテストの相関を利用しているため 方向推定が大幅に短縮 DPDテストの絞り込みの分、予想よりかかっている 29 Method Time 提案法① 3.43[s] 提案法② 3.49[s] DIR-GMM 13.50[s] GCC-PHAT 26.90[s] 各項目 Time インパルス応答測定 0.09[s] DPDテスト 3.31[s] 方向推定 0.02[s] 実行時間の比較 提案法の実行時間内訳
  31. 31. 結論 課題:雑音残響下での音源方向推定計算時間がかかる (5秒間の音声処理に13.5秒) 本研究の目的:計算時間の短縮 提案:マイクロホン間の相互相関に着目した 新たなDPDテストと方向推定を提案 (正多面体マイクロホンアレイ提案) 実験により2点を示した ①DPDテストの高い正解率 ②実行時間短縮の実現 30
  32. 32. 今後の課題 提案法の方向推定のばらつきが大きい <解決策案> ①残り9つの相互相関関数も利用 10個の相互相関関数の関係式を定式化し、 それぞれの誤差を打ち消しあう ②従来法のビームフォーミングを適用 提案法のDPDテストの通過フレームの 大まかにしぼった方向のみに適用 高い推定精度と計算効率の両立 31
  33. 33. おわりに ご清聴ありがとうございました 32

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