This is graduate study

1. マルチチャネルスピーカーにおける
同時インパルス応答測定法の研究
所属 人工知能第一研究室
発表者 黒田 翔馬

2. もくじ
• 研究背景
• 目的
• 従来技術
• 解決したい課題
• 提案手法
• 実験
• 実験結果
• 考察
• まとめと今後の課題
1

3. 研究背景
高臨場音場再現技術
→マルチチャネルスピーカーが一般的に普及
2

4. 目的
より高臨場な音場を再現
個々のスピーカーの特性や部屋の特性の
計測が必要
全てのスピーカーを同時に計測する
技術の実現
3
従来技術では時間がかかる

5. 従来技術1
「M系列を用いたインパルス応答測定に
おける誤差の実験」(1996年 金田豊)
4
測定信号としてＳＮ比が良いＭ系列信号
(1と-1の擬似ランダム雑音)を使用

6. 従来技術2
「システム同定理論を用いた頭部伝達関数
の3次元空間多方向同時推定」
(2013年 石川健太郎ら）
5
→最小二乗法を用いて57個のスピーカー
の同時インパルス応答測定を実現
HRTF 測定装置 (引用元:東北大学
先端音情報システム研究室
“音像定位と頭部伝達関数”）

7. 従来技術2
6
1
2 3
2 3
2
スピーカー
Ｍ系列信号
各チャンネルから出力する信号は巡回シフトさせる
→各出力の相関を0にする
1
2
3
・
・
・
3
・
・
・ 1
・
・
・
1
・
・
・

8. 従来技術2
7
yXRβ T
N
1ˆ 1
XXR T
N
1

インパルス応答Ｍ系列信号 出力
X β yN
信号長
各ベクトルと入出力の関係

9. 解決したい課題
 の計算量が大きい
計算時間の増加
測定誤差が発生
要因は様々
環境騒音
音量
距離
残響
歪み
8
1
R

10. 解決したい課題
 の計算量が大きい
計算時間の増加
測定誤差が発生
要因は様々
環境騒音
音量
距離
残響
歪み
9
1
R
今回は計算量に関しての
課題解決を試みる

11. 提案手法
演算量の削減
従来研究に使われているＭ系列信号の周期的ランダム性
を利用し入力 を工夫
→M系列信号は自己相関関数がデルタ関数
→ の自己相関行列が単位行列となる
10
M
X
:M
)0(sm
)1(sm
)1( Lms
)0(sm
)1(sm
)1( Lms
巡回畳み込み行列
:sm Ｍ系列信号
周期:L

12. 提案手法で作成する信号
11
:AX
0
:BX
従来手法
提案手法
Ｍ系列信号の特性を利用するため信号を2周期用意
周期＝Ｔ
Ｔ
Ｔ
1
2
3
・
・
・
1
2
3
・
・
・

13. 提案手法で作成する信号
12
:AX
0
:BX
従来手法
提案手法
周期性なし
周期性あり

14. 提案手法
13
B
T
B
T
XXR
1
1


1

T
1
I
：インパルス応答
：周期(従来手法)
：周期(提案手法)
：入力(M系列信号)
：出力
：単位行列
βˆ
N
I
1
1
T
：直流成分
T
BX
By
β
X
X
y
y












B
A
B
A
二周期目を計算に利用

15. 直流成分 について
 についてはＭ系列信号の直流成分になる
しかし、インパルス応答 の直流成分の平均が0と仮定した
場合に無視してもよい
したがって、提案手法の に関しての計算結果については
となる
14
1
1
T
1
1
T
βˆ
R
IR 

16. 提案手法
15
B
T
B
T
yXβ
1
1ˆ


yXRβ T
N
1ˆ 1

：インパルス応答
：周期(従来手法)
：周期(提案手法)
：入力(M系列信号)
：出力
：単位行列
βˆ
N
I
1
1
T
：直流成分
T
BX
By
提案手法のインパルス応答の計算は を省略したものとなる
1
R

17. 実験
16
目的
計算時間の短縮の確認と測定精度の劣化の有無
実験方法
従来手法と提案手法のＭ系列信号を出力、録音
計10回行なった

18. 実験
評価方法
従来手法とのスペクトル距離(Spectral Distance)
により従来手法との差を確認
測定時間
インパルス応答推定にはMATLABを使用しており
計算時間を計測する関数を用いて測定
17








N
i i
i
f
f
N
SD
1
2
10
)('
)(
log20
1
H
H
: 従来手法の周波数スペクトル
: 提案手法の周波数スペクトル
)( ifH
)(' ifH

19. 実験結果
ＦＩＲモデルの次数をn=128とn=256の2種類で計算
計算時間
18
n=128 n=256
従来手法[sec] 0.11 0.31
提案手法[sec] 0.02 0.03
n =128 n=256

20. 実験結果
提案手法と従来手法を比較
10回行なったＳＤ値の平均値および標準偏差
19
n=128 左スピーカ 中央スピーカ 右スピーカ
平均ＳＤ値[dB] 0.20 0.03 0.05
標準偏差 0.12 0.01 0.03
n=256 左スピーカ 中央スピーカ 右スピーカ
平均ＳＤ値[dB] 0.15 0.03 0.07
標準偏差 0.06 0.01 0.02

21. 考察
20
計算時間
計算時間の短縮に成功
→次数ｎにより、スピーカの数が多ければ演算削減効果がさ
らに期待できる
計算時間の短縮によっての測定誤差
平均ＳＤ値がどのスピーカにおいても1dB以下
→計算の省略における測定精度の劣化は小さいものであるが
計算式上では誤差は起こらないはず

22. まとめと今後の課題
• 演算の削減
従来手法に使用されていたＭ系列信号の周期性を利用
• 実験の結果
計算時間の短縮に成功
演算削減による測定精度の劣化も小さいが誤差がでた
• 測定誤差
スピーカーの位置
スピーカーの数
無響室の反射
21
 まとめ
 今後の課題