森本 雅和

本論文では,1次騒音をマイクロホンで採取するフィードフォワード型能動騒音制御装置において必然的に構成される帰還系を相殺する帰還制御フィルタの係数の更新法の一つを提案する。実システムでは,この帰還制御フィルタの係数の常時更新機能の付与が不可欠である。この更新に本提案法では,1次騒音を相殺する2次騒音を生成する騒音制御フィルタの係数更新に利用される連立方程式法において算定される補正2次系に帰還系が含まれることを利用する。帰還制御フィルタの係数は,この補正2次系から推定される。本論文ではまた,実験システムを構築して採取した音響インパルス応答を用いたシミュレーションで本提案法の有効性を検証する。

適応フィルタを用いた音響エコーキャンセラにおける音声スイッチの減衰量を制御する方法を提案する.本論文では,シミュレーションによってこの方法が有効であることを示す.

本報告では,音声強調フィルタによって不可避的に生じる残響の低減法の一つを提案する.この残響は音響経路を推定し,その逆フィルタを強調音声に適用することで低減することができる.しかし,音響経路が非最小位相となる場合に,その推定誤差は耳障りな正弦波を発生させる.本報告ではマイクロホン数を3とし,得られた強調フィルタをMINT法の原理に基づく適応フィルタシステムに適用することによって残響を低減する.

本報告では,非最小位相音響空間においてもブラインド残響低減が可能となる2マイクロホンアレーシステムの一つを提案する.2マイクロホンアレーシステムでは音源信号となる音声の特性を排除した音響経路の推定が可能となる.本報告では,その推定に方程式誤差法を適用する.問題は,推定した2つの音響経路に共通する誤差が含まれることである。本報告では,その推定にステップサイズを指数減衰とした学習同定法を適用することによって,この共通誤差を低減する。また,MINT法を適応フィルタシステムで実行することによって残響を低減する逆フィルタを生成する.これによって逆行列演算は回避される.最後に,音源信号を音声とするシミュレーションによって本原理の有効性を検証する.

A method is described that can estimate vehicle speed from video footage taken by an in-vehicle monocular camera. The method involves applying structural information and feature points to a road surface and analyzing their passage over time to accurately estimate pilot-vehicle and oncoming-vehicle speed. Experimental results demonstrated that our method estimates the speed of pilot and other moving vehicles with enough accuracy to investigate traffic accidents.

本報告では,2マイクロホンアレーを用いることによって非最小位相音響空間においても残響を低減できる手法を提案する.ブラインド残響除去では音響経路の特性が不明なため,マイクロホンに入力された音声をもとに音響経路を推定する必要がある.音響経路の推定には方程式誤差法を用いるが,共通誤差が含まれるため推定された音響経路には誤差が生じる.この問題に対して,適応フィルタのステップサイズを指数減衰させることで共通誤差を低減する.非最小位相音響空間における逆フィルタ生成の手法としてMINT法が挙げられる.このMINT法を,適応フィルタを用いたシステムで構成することで,行列計算を行わずに逆フィルタを構成することができる.

本報告では,騒音のみを低減し音声を強調する2マイクロホンアレーシステムにおいて音質を補正するフィルタを構成する方法について報告する.マイクロホンアレーにおいて出力は少し歪んだ音声になるためにそれを補正するフィルタを離散フーリエ変換を用いて構成する.構成には音響経路のインパルス応答を得る必要がある.本報告では音響経路が近似された適応フィルタの係数を用いて音質補正フィルタを計算する.

本論文では,勾配ベクトルの正規化を参照信号の2乗ノルムで行う修正EE'法の収束条件を導く.本修正EE'法において,ステップサイズの上限としての収束条件は自己相関の強い参照信号ほど広がり,白色雑音において学習同定法のそれに一致する.

本論文では,強い自己相関をもつ参照信号に対して適応フィルタの係数の収束が学習同定法よりも高速化される最急降下型の適応アルゴリズムの一つを提案する.本適応アルゴリズムは,参照信号に線形予測誤差フィルタを適用して得られた予測誤差を勾配ベクトルの生成に用いるE'法の変形の一つである.本提案法では,その勾配ベクトルの生成に参照信号と予測誤差の和を用いることで,符号の一致頻度を上げ,収束の高速化を実現する.本論文では,本提案法によって係数の収束が学習同定法よりも高速化されることをシミュレーションで確認する.また,本提案法において適応フィルタの係数の収束が保証される条件を導き,ステップサイズを学習同定法で通常設定される1以下とするときに安定した係数の収束が保証されることを示す.

本論文では,参照信号にわずかに含まれる独立成分を最大限に活用する周波数領域2チャネル適応アルゴリズムの一つを提案する.2チャネルシステムでは両参照信号間に強い相関が存在する場合において未知系の同定が困難になるという問題がある.その対策として二つの方法が知られている.一つは,参照信号に独立成分を加える方法,あと一つは両参照信号に含まれる独立成分を抽出して利用する方法である.このうち,前者には能動騒音制御装置への適用が構造上困難という問題があり,後者には独立成分の抽出のための演算量が多いという問題が指摘される.本論文では,後者にブロック実行型周波数領域アルゴリズムを適用することによって独立成分の抽出に必要な演算量が大幅に削減されることを示す.更に,後者を時間領域適応アルゴリズムに適用して実行する場合よりも,本手法によれば同定速度が向上することを計算機シミュレーションによって例証する.

本論文では,死角を構成するフィルタの構造を巡回型と非巡回型の縦続接続とする音声強調性能の改善法を提案する。実際,騒音源とマイクロホンの間に残響が無視できない場合に適応フィルタが同定する未知の音響系の構造は巡回型と非巡回型の縦続接続となる。しかし,適応フィルタの構造をこれと同じとすれば,その動作は不安定となり易い。この問題を本論文では係数更新に方程式誤差法,巡回型となる適応フィルタの構造をラティス型,その反射係数を1未満に制限することによって解決する。最後に,実験室内においたスピーカから音声と騒音と出力し,マイクロホンで採取した信号を用いて音声強調性能が本提案法によって改善されることを示す。

本報告では,傾斜ベクトルの正規化を参照信号の2乗ノルムで行う修正EE'法の収束条件を導く.修正EE'法において,そのステップサイズの上限としての収束条件は自己相関の強い参照信号ほど広がり,白色雑音において学習同定法のそれに一致する.さらに,このEE'を音響エコーキャンセラに適用し,ダブルトークが連続する状態においても推定誤差の変動が抑えられることをシミュレーションによって確認する.

本論文では,非最小位相音響空間においてマイクロホンアレーによる方程式誤差法を適用した残響除去システムを提案する.しかし,方程式誤差法を用いた場合,共通誤差が含まれるという問題がある.この問題に対して,適応フィルタのステップサイズを指数減衰させることによって共通誤差の影響を減少させる手法を提案し,システムの有効性をシミュレーションによって確認する.

本報告では,能動騒音制御装置において発生する帰還系を制御する手法の一つを提案する.能動騒音制御装置では,帰還系が発生するとスピーカから発生させた音が騒音検出マイクロホンによって検出されてしまい,結果的にハウリングを起こしたりスピーカを故障させてしまうことになる.この問題を解決するために,連立方程式法において一次系及び二次系が算定できることを利用する.本報告では,その結果から帰還系と帰還制御フィルタとの同定誤差を算定して,帰還制御フィルタ係数に加算していく方法を示し,その有効性を実環境インパルス応答を用いたシミュレーションで示す.

本検討では,とくに反射音の強い音響経路でも精度よく推定できる音源方向推定システムを提案する参照信号を白色雑音,男性音声,短い音声(断片音声)とした場合のシミュレーションによりその有効性を確認する.

本検討では、騒音と音声が同一方向からマイクロホンアレーに到来する場合において、騒音と音声の音源間の距離差によって、騒音を低減し音声を強調するマイクロホンアレーシステムを提案し、参照信号を白色雑音、男性音声とした場合のシミュレーションによりその有効性を確認する。

本論文では,非再帰型と再帰型フィルタ縦続接続として構成される適応フィルタで未知系の同定を行う新しい手法の一つを提案する.本手法では方程式誤差法を用いる.この手法では高速で安定した同定が可能である.反面,外乱の影響を受けてバイアス誤差が発生することが知られている.従って,そのバイアス誤差を低減する方法についての検討も数多くなされている.しかし,外乱の少ない応用分野もあり,その分野に限れば後者は十分に実用的である.そのような分野ではバイアス誤差よりも安定性の方がより重要である.実際,最終目的が同定ではなく,その同定された結果を用いて未知系と同じ出力を生成するシステムを構築する必要がある応用分野も多い.その場合,再帰型フィルタに対して安定した動作を保証する必要がある.しかし,その保証を再帰型フィルタに対して与えることは難しい.本論文では,その再帰型フィルタの構造を保証が簡単に与えられるラティス型とする手法の一つを提案する.また,その手法の有効性をシミュレーションで確認する.シミュレーションには自動車内で採取したインパルス応答を用いる.そのため,本手法は車載用音響エコーキャンセラへの適用が期待できる.

本論文では,非最小位相音響空間においてマイクロホンアレーによる方程式誤差法を適用した残響除去システムを提案する.しかし,方程式誤差法を適用した場合,適応フィルタに共通誤差が含まれるという問題がある.この問題に対して本論文では,適応フィルタのステップサイズを指数減衰させることによって共通誤差の影響を減少させる手法を提案し,システムの有効性をシミュレーションによって確認する.

本報告では,音声と騒音が同時に到来する場合においても騒音方向に死角が構成される2マイクホロンアレーシステムを提案する.問題は音響経路に非最小位相成分か含まれる場合は騒音低減効果が得られないことである.本提案システムでは,非巡回型適応フィルタを巡回型フィルタに変換する際に,離散フーリエ変換を用いて適応フィルタを最小位相成分と非最小位相成分に分離することで解決する.

2チャネル適応フィルタシステムにおいて,参照信号間の相関が未知系の同定に障害となることが知られている.これは,参照信号に含まれる独立成分利用することにより解決することが可能であるが,この独立成分を取り出すための演算量が多いという問題がある.本論文ではこの問題の解決法として,適応フィルタの係数更新アルゴリズムを周波数領域におけるブロック実行型とすることにより,演算量が大幅に削減されることを示す.

エコーキャンセラのシステムを構成する際,適応フィルタにより未知系を同定する.未知系は極と零点によって構成される.このため,適応フィルタも極と零点によって構成されるのが望ましい.しかし,極を巡回型適応フィルタにより同定した場合,動作が不安定となる問題がある.本論文では,巡回型と非巡回型適応フィルタを用いて未知系の同定を行う手法を提案する.本手法では方程式誤差法を用いる.この手法では高速で安定した同定が可能である.反面,外乱の影響を受けてバイアス誤差が発生することが知られている.本論文では,このバイアス誤差が実用上問題ない程度の影響であるかを確認し,その上で,この手法の有効性をシミュレーションで確認する.

本論文では,音声と騒音が同時に到来する状況下においても騒音の到来方向に死角が構成される2マイクロホンアレーシステムの一つを提案する。その死角の構成は一般には適応フィルタによって行われる。本提案システムでは,因果律が満たされる方向から到来する騒音に対してだけ適応フィルタが動作するように両マイクロホンの出力に線形予測誤差フィルタを適用する。これによって音声と騒音が同時に到来する場合においても騒音の到来方向に死角が構成されるようになる。本論文では,適応フィルタによって加えられるエコーを低減する補正フィルタの生成法を示すと共に本提案システムの有効性をシミュレーションによって確認する。

本報告では,音声と騒音が同時に到来する状況においても騒音方向に死角が構成される2マイクロホンアレーシステムを提案する.本提案システムでは因果律が満たされる方向から到来する騒音に対してだけ適応フィルタが動作するようにシステムを構成し,適応フィルタを巡回型フィルタと非巡回型フィルタの縦続接続して用いることによって,強残響下でも騒音方向に死角を構成できていることを確認する.

本論文では,適応フィルタを非巡回型と巡回型の縦続接続とすることによって強い残響下でも高い減衰効果が得られる死角が構成できる手法の一つを提案する.問題は,音響経路が最小位相条件を満たさない場合に,安定した動作を巡回型フィルタに保証できないことである.本論文では,その巡回型フィルタから非最小位相成分を分離し,それを望みの応答を与えるマイクロホンの出力側に挿入することによって,この問題を解決する.

本報告では,能動騒音制御装置において発生する帰還系を同定する手法の一つを提案する.能動騒音制御装置では,帰還系が発生するとスピーカから発生させた音が騒音検出マイクロホンによって検出されてしまい,結果的にハウリングを起こしたりスピーカを故障させてしまうことになる.この問題を解決するために,連立方程式法において一次系及び二次系が算定できることを利用する.本報告では,その結果から帰還系と帰還制御フィルタ係数との同定誤差を算定して,帰還制御フィルタ係数に加算していく方法を示し,その有効性をシミュレーションで示す.

マイクロホンアレーにおいて適応フィルタの構造を巡回型と非巡回型の縦続接続とすることで少ないタップ数でも安定して死角を構成することができる.しかし,同定する音響経路が最小位相条件を満たさない場合,構造をラティス型としても安定な動作を保証させることはできない.この問題に対して本論文では,最小位相条件を満たさない音響経路を同定した適応フィルタから非最小位相成分と最小位相成分を分離するシステムを提案し,システムの有効性をシミュレーションにより確認する.

本論文ではマイナー成分分析を用いてパンの種類を画像から自動識別する手法を提案する.パンは製造工程において発酵や焼成を含むため,個体差が発生しやすい.また,店舗レジへの導入を考えた場合,環境光変化に頑健であることが求められる.本研究では学習用パン画像から様々な特徴を抽出し,主成分分析をもとに特徴の選択を行う,このとき,パンの個体差や環境光変化が固有値の大きな主成分として現れることを考慮し,より分散の小さいマイナーな成分のみを用いて識別を行うことで,通常の部分空間法よりも識別率を改善できることを示す.

本論文ではエコー経路変動直後から連続してダブルトーク状態となる場合でも適応フィルタの係数が安定かつ高速に収束するステップサイズ制御法の一つを提案する.その効果を検証するシミュレーションにおいて推定誤差の変動が観測される.本論文では,この変動が適応フィルタによる近端話者音声の相殺にあることを検証し,残差信号を外乱と近似する制御法では一般に起こりえることを示す.

本論文では,適応フィルタを非再帰型と再帰型の縦続接続とすることによって強い残響下でも高い減衰効果が得られる死角が構成できる手法の一つを提案する.このように適応フィルタの構造を再帰型としたとき,二つの問題の存在が指摘される.その一つは,再帰型適応フィルタの係数更新に対して安定した動作の保証が難しいことである.この問題を本論文では係数更新に方程式誤差法を適用し,そのフィルタの構造をラティス型とすることによって解決する.実際,再帰型ラティスフィルタに対して反射係数の大きさを1未満に制限することで安定した動作が保証される.あと一つは,音響経路が最小位相条件を満たさない場合に,再帰型フィルタの構造をラティス型としても安定した動作を保証することができないことである.この問題に対して本論文では,音響経路の構造を最小位相成分と非最小位相成分に分離抽出し,前者は再帰型で,後者は非再帰型で構成して後者にはさらに望みの応答を与えるマイクロホンの出力側に挿入することによって解決する手法を提案する.