JP7000281B2 - 音響信号処理装置、音響信号処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
しかしながら、実際には、マイクロホンごとに備えられたADコンバータがADコンバータごとに備えられた振動子によって生成されるクロックに同期して、変換後の電気信号をサンプリングする。そのため、振動子の個体差に応じて、必ずしも同一のサンプリング周波数によるサンプリングがなされない場合があった。また、極限環境で運用されるロボットなどでは、気温や湿度等の外的な影響が振動子ごとに異なる。そのため、このような場合、各振動子の個体差だけでなく、外的な影響によっても各振動子のクロックにずれが生じる場合がある。このようなずれを軽減するため、恒温槽付水晶発振器(OCXO)や、原子時計のような個体差の小さい発振器や、大容量キャパシタ等を利用することが提案されている。しかしながら、実際にこれらをロボット等に実装し運用することは現実的ではない。そのため、このような従来の技術においては、複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度が悪化する場合があった。
M個のマイクロホン11―mを備えるマイクロホンアレイ10は、Mチャネルの音響信号を音響信号処理装置20に出力する。
単一フレーム時間領域デジタル信号Ymは以下の式(1)で表される。
なお、サンプル時刻τmは、AD変換器21-mによるアナログ信号Z2mのサンプリングの開始の時刻である。サンプル時刻τmは、AD変換器21-mによるサンプリングの初期位相と所定の基準となる位相とのずれを表す時間差である。
各振動子211-mには個体差があることと各振動子211-mに対する熱や湿度等の環境の影響が必ずしも同じではないこととが原因で、各振動子211-mが生成するサンプリング周波数は必ずしも振動子211-mによらず同じではない。そのため、必ずしも全てのサンプリング周波数ωmは同じサンプリング周波数ωidealではない。
以下、振動子211-mの仮想的なサンプリング周波数を仮想周波数ωidealという。なお、M個の振動子211-mそれぞれが生成するサンプリング周波数のバラツキは、振動子211-mの基準発信周波数のバラツキ程度であり、例えば公称周波数が16kHzに対して×10-6±20%程度である。
また、振動子211-mが生成するサンプリング周波数が、必ずしも振動子211-mによらず同じではないため、必ずしも全てのサンプル時刻τmは同じ時刻ではない。
以下、振動子211-mごとの個体差や振動子211-mに対する熱や湿度等の環境の影響が無い場合におけるサンプル時刻を仮想時刻τidealという。
音響信号処理部22は、記憶部220、スペクトル算出処理部221、ステアリングベクトル生成部222、スペクトル伸縮行列生成部223、評価部224及びリサンプリング部225を備える。
なお、一例として、仮想周波数ωidealが16000Hzである場合、試行周波数W1が15950Hzであり試行時刻τ1が0msecであり、試行周波数W2が15980Hzであり試行時刻τ2が0msecであり、試行周波数W3が16020Hzであり試行時刻τ3が0msecであり、試行周波数W4が16050Hzであり試行時刻τ4が0msecである等である。
なお、音響信号処理部22は、取得した音響信号に対して、例えば長さL毎に処理を行う。
スペクトル算出処理部221は例えば、まず、全てのフレームについて時間領域デジタル信号Yallmを取得する、次に、スペクトル算出処理部221は、フレームgごとに単一フレーム時間領域デジタル信号Ymを離散フーリエ変換することでフレームgにおける単一フレーム時間領域デジタル信号YmのスペクトルXmを取得する。
Xmは、L個の要素を有するベクトルである。式(3)において、iは虚数単位を表す。
なお、アンダーバーは、アンダーバーの右側の文字又は数字がアンダーバーの左側の文字又は数字の下付き文字であることを表す。例えば、j_xは、jxを表す。
なお、アンダーバーの左側の<・・・>は、<・・・>内の文字又は数字がアンダーバーの右側の文字又は数字の下付き文字であることを表す。例えば、y_<n、ξ>は、yn、ξを表す。
ステアリングベクトルは、音源からマイクロホン11-mのそれぞれまでの伝達特性のマイクロホン11-mの位置間の違いを表す。マイクロホン11-mの位置とは、マイクロホン11-mが音を収音する位置である。
なお、評価条件は、ステアリングベクトルと、スペクトル伸縮行列と、スペクトルXmとに基づく条件である。評価条件は、例えば、後述する式(21)を満たす条件である。評価条件は、スペクトルXmに対してスペクトル伸縮行列の逆行列を乗算し、乗算結果のベクトルの各要素値をステアリングベクトルの要素値で割った値の全てが所定の範囲内の値であるという条件であれば他の条件であってもよい。
各マイクロホン11-mが収音し、収音した音を電気信号又は光信号に変換する(ステップS101)。
AD変換器21-mが、ステップS101における変換後の電気信号又は光信号である時間領域デジタル信号Yallmを、時間領域において周波数ωmによってサンプリングする(ステップS102)。
スペクトル算出処理部221が、スペクトルを算出する(ステップS103)。
ステアリングベクトル生成部222が、スペクトルXmに基づいてマイクロホン11-mごとにステアリングベクトルを生成する(ステップS104)。
スペクトル伸縮行列生成部223が、記憶部220に記憶された試行周波数Wm及び試行時刻Tmを取得し、取得した試行周波数Wm及び試行時刻Tmに基づいてスペクトル伸縮行列を生成する(ステップS105)。
評価部224は、ステアリングベクトルと、スペクトル伸縮行列と、スペクトルXmとに基づいて、試行周波数Wm及び試行時刻Tmが評価条件を満たすか否かを判定する(ステップS106)。
試行周波数Wm及び試行時刻Tmが評価条件を満たす場合(ステップS106:YES)、評価部224は、定周波数Wmをサンプリング周波数ωmに決定し、試行時刻Tmをサンプル時刻τmに決定する。次にリサンプリング部225は、評価部224が決定したサンプリング周波数ωmとサンプル時刻τmとに基づいて、時間領域デジタル信号Yallmを理想信号に変換する。
一方、試行周波数Wm及び試行時刻Tmが評価条件を満たさない場合(ステップS106:NO)、試行周波数Wm及び試行時刻Tmの値を更新する。
最適化のアルゴリズムは、他のアルゴリズムであってもよい。最適化のアルゴリズムは、例えば、勾配降下法であってもよい。また、最適化のアルゴリズムは、例えば、Metropolisアルゴリズムであってもよい。Metropolisアルゴリズムは、シミュレーション手法の1つであり、モンテカルロ法の一種である。
図4は、実施形態の音響信号出力装置1の適用例を示す図である。図4は、音響信号出力装置1の適用例である音源同定装置100を示す。
音源同定装置100は、例えば、バスで接続されたCPUやメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。音源同定装置100は、プログラムの実行によって音響信号出力装置1、理想信号取得部101、音源定位部102、音源分離部103、発話区間検出部104、特徴量抽出部105、音響モデル記憶部106及び音源同定部107を備える装置として機能する。
以下、図1と同じ機能を有するものは同じ符号を付すことで説明を省略する。
以下、説明の簡単のため音源が複数ある場合を仮定する。
以下、数式によってスペクトル伸縮行列及びステアリングベクトルを説明する。
まず、スペクトル伸縮行列について説明する。
スペクトル伸縮行列は、例えば、以下の式(4)を満たす関数である。
スペクトルXnと、理想信号のスペクトルXidealとは、ベクトルであるため、Anは行列である。
sinc(・・・)は以下の式(8)によって定義される関数である。式(8)において、tは任意の数である。
以下説明の簡単のため、周波数ビンfにおけるステアリングベクトルについて説明する。周波数ビンfにおけるステアリングベクトルは以下の式(9)を満たす関数Rfである。周波数ビンfにおけるステアリングベクトルRfは、M個の要素を有するベクトルである。
以下、説明の簡単のため、fは0以上(F-1)以下の整数であると仮定し、周波数ビンの総数をF個と仮定する。
以下、スペクトル伸縮モデルにおいて、音源スペクトルsとスペクトルXmとの間の関係について説明する。
スペクトル伸縮モデルにおいては、各マイクロホン11-mが異なるサンプリング周波数でサンプリングを行っている状況を考える。スペクトル伸縮モデルにおいては、サンプリング周波数の変換は各マイクロホン11-mで独立に行われるため伝達系には影響しないと仮定する。なおこの状況での空間相関行列は、各マイクロホン11-mが仮想周波数ωidealで同期サンプリングを行っている場合の空間相関行列とする。
評価条件の一例を数式を用いて説明する。
評価条件は、例えば、以下の3つの付帯条件が満たされる場合に、期観測スペクトルEfの要素χm、fをステアリングベクトルRfの要素値rm、fで除算した値同士の差の全てが所定の範囲内である、という条件であってもよい。
第1の付帯条件は、サンプリング周波数ωmが取り得る値の確率分布が仮想周波数ωidealを中心として分散σω 2を有する正規分布であるという条件である。
第2の付帯条件は、サンプル時刻τmが取り得る値の確率分布が仮想時刻τidealを中心として分散στ 2を有する正規分布である、という条件である。
第3の付帯条件は、同時観測スペクトルEfの各要素の値が取り得る値が以下の式(21)の尤度関数pが表す確率分布であるという条件である。
図5は、実施形態におけるステアリングベクトル及びスペクトル伸縮行列を説明する説明図である。
図5において、音源から発せられた音は、(仮想)同期マイク群によって収音される。(仮想)同期マイク群は、複数の仮想同期マイクロホン31-mを備える。図5における仮想同期マイクロホン31-mは、AD変換器を備え、収音した音をデジタル信号に変換する仮想的なマイクロホンである。仮想同期マイクロホン31-mの全ては共通の発振子を備え、サンプリング周波数が同一である。全ての仮想同期マイクロホン31-mのサンプリング周波数は、ωidealである。仮想同期マイクロホン31-mは空間内の位置が異なる。
図5において、非同期マイク群は、複数の非同期マイクロホン32-mを備える。非同期マイクロホン32-mは発振子を備える。非同期マイクロホン32-mが備える発振器は互いに独立である。そのため、非同期マイクロホン32-mのサンプリング周波数は必ずしも同一ではない。非同期マイクロホン32-mのサンプリング周波数は、ωmである。非同期マイクロホン32-mの位置は、仮想同期マイクロホン31-mと同一である。
音源から発せられた音は各仮想同期マイクロホン31-mに到達するまでに、伝達経路による変調を受ける。各仮想同期マイクロホン31-mが収音する音は、音源から各仮想同期マイクロホン31-mまでの距離の仮想同期マイクロホン31-m間の差の影響を受け、仮想同期マイクロホン31-mごとに異なる。各仮想同期マイクロホン31-mが収音する音は、直接音と壁や床の反射音とであり、各仮想同期マイクロホンに到達する直接音と反射音とは、各マイクロホンの位置の違いに応じて異なる。
このような仮想同期マイクロホン31-mごとの伝達経路による変調の違いは、ステアリングベクトルによって表される。図5において、r1、・・・、rMは、ステアリングベクトルの要素値であって、音源が発した音が仮想同期マイクロホン31-mによって収音されるまでに音の伝達経路によって受ける変調を表す。
非同期マイクロホン32-mによるサンプリング周波数は、ωidealと必ずしも同一ではない。そのため、仮想同期マイクロホン31-mによるデジタル信号の周波数成分と、非同期マイクロホン32-mによるデジタル信号の周波数成分とは必ずしも同一ではない。スペクトル伸縮行列は、このようなサンプリング周波数の違いによるデジタル信号の変化を表す。
xm、fは、周波数ビンfにおけるスペクトルXmのスペクトル強度を表す。
図6~図13は、実施形態における音響信号処理部22が取得する仮想周波数及び仮想時刻と実際のサンプリング周波数及びサンプル時刻との対応関係を示すシミュレーション結果である。図6~図13はシミュレーション結果を示す第1~第8の図である。
図6~図13において、横軸は、サンプリング周波数ω1を表し、縦軸は、サンプリング周波数ω2を表す。
図6は、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω1及びω2をどちらも16000kHzとした場合に、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2がどちらも16000Hzであることを表す。
図7は、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω1及びω2をどちらも16020kHzとした場合に、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2がどちらも16020Hzであることを表す。
図8のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が16000Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が15950Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
図9のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が16000Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が15980Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
図10のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が16000Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が16050Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
図11のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が15990Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が16010Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
図12のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が15980Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が16020Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
図13のマーカーBは、サンプリング周波数ω2の真値が15950Hzであって、サンプリング周波数ω1の真値が16050Hzである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω1及びω2の組合せを示す。
このことは、図8の結果が、事後確率を最大とするサンプリング周波数ω1及びω2であって真値と等しいサンプリング周波数ω1及びω2、を音響信号処理部22が取得しない場合であっても、音響信号処理部22がある程度妥当な組合せのサンプリング周波数を取得することを示す。
なお、AD変換部21-1は必ずしも音響信号処理装置20が備える必要は無く、マイクロホンアレイ10が備えてもよい。また、音響信号処理装置20は必ずしもひとつの筐体に実装される必要は無く、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。また、音響信号処理装置20は1つの筐体で構成される装置であってもよいし、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。複数の筐体に分けて構成される場合には、上述した音響信号処理装置20の一部の機能が、ネットワークを介して物理的に離れた位置に実装されてもよい。音響信号出力装置1もまた、1つの筐体で構成される装置であってもよいし、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。複数の筐体に分けて構成される場合には、上述した音響信号出力装置1の一部の機能が、ネットワークを介して物理的に離れた位置に実装されてもよい。
Claims (4)
- M個のマイクロホン(Mは2以上の整数である)が収音した音を表すM個のアナログ信号をサンプリングしてM個のデジタル信号に変換されたM個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルとM個の要素を有するステアリングベクトルとを算出し、試行周波数W m (前記W m ∈{W 1 ,W 2 ,…,W M })と試行時刻T m (前記T m ∈{T 1 ,T 2 ,…,T M })及び予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ω ideal を用いてスペクトル伸縮行列A m (前記A m ∈{A 1 ,A 2 ,…,A M })が算出され、前記ステアリングベクトルR f と前記スペクトル伸縮行列A m 及び前記スペクトルX m (前記X m ∈{X 1 ,X 2 ,…,X M })に基づく評価条件を満たす前記試行周波数W m を前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ω m (前記ω m ∈{ω 1 ,ω 2 ,…,ω M })に決定する音響信号処理部、
を備える音響信号処理装置。 - 前記ステアリングベクトルは、前記音の音源から前記マイクロホンのそれぞれまでの伝達特性の前記マイクロホンの位置間の違いを表す、請求項1に記載の音響信号処理装置。
- M個のマイクロホン(Mは2以上の整数である)が収音した音を表すM個のアナログ信号をサンプリングしてM個のデジタル信号に変換されたM個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、
前記M個の変換されたM個の音響信号に基づいて、M個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、
試行周波数W m (前記W m ∈{W 1 ,W 2 ,…,W M })と試行時刻T m (前記T m ∈{T 1 ,T 2 ,…,T M })及び予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ω ideal を用いてスペクトル伸縮行列A m (前記A m ∈{A 1 ,A 2 ,…,A M })が算出され、前記ステアリングベクトルR f と前記スペクトル伸縮行列A m 及び前記スペクトルX m (前記X m ∈{X 1 ,X 2 ,…,X M })に基づく評価条件を満たす前記試行周波数W m を前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ω m (前記ω m ∈{ω 1 ,ω 2 ,…,ω M })に決定する決定ステップと、
を有する音響信号処理方法。 - 音響信号処理装置のコンピュータに、
M個のマイクロホン(Mは2以上の整数である)が収音した音を表すM個のアナログ信号をサンプリングしてM個のデジタル信号に変換されたM個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、
前記M個の変換されたM個の音響信号に基づいて、M個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、
試行周波数W m (前記W m ∈{W 1 ,W 2 ,…,W M })と試行時刻T m (前記T m ∈{T 1 ,T 2 ,…,T M })及び予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ω ideal を用いてスペクトル伸縮行列A m (前記A m ∈{A 1 ,A 2 ,…,A M })が算出され、前記ステアリングベクトルR f と前記スペクトル伸縮行列A m 及び前記スペクトルX m (前記X m ∈{X 1 ,X 2 ,…,X M })に基づく評価条件を満たす前記試行周波数W m を前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ω m (前記ω m ∈{ω 1 ,ω 2 ,…,ω M })に決定する決定ステップとを実行させるプログラム。
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糸山 克寿,スペクトル伸縮行列と空間相関行列に基づく複数マイクロホンの同期,第36回日本ロボット学会学術講演会,2018年09月07日,RSJ2018AC2J2-04 |
糸山 克寿,確率的生成モデルに基づく複数A/Dコンバータのチャネル間同期,日本音響学会 2018年 春季研究発表会講演論文集,2018年03月,3-4-14 |
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