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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-24 11:20 自転車用ナビゲーションに向けたDNNを用いた風雑音除去の改良 ○北川冬弥・近藤和弘（山形大）・小林洋介（室蘭工大）  EA2018-3 |
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| 抄録 | （和） | 自転車での拡張音響現実を用いた音声ナビゲーションをするにあたり，イヤホンなどの提示デバイスで耳を塞いでしまうことによる環境音の遮断が問題となる．そこで周囲の環境音を透過的に提示するためにマイクとイヤホンが一体になっており，マイクから環境音を取得できるヒアスルーイヤホンが有効である．ヒアスルーイヤホンを使用するにあたり，環境音だけでなく風雑音も取得してしまうためナビゲーション音声や環境音が聞き取りにくくなる問題がある．これに対し，実際にリアルタイムに自転車で利用した条件での各種雑音低減手法を系統的に評価して比較し，反復ウイナー (Wiener (iteration))フィルタが風雑音低減に最も有効であるとの結論を得た．しかし，Wiener (iteration)フィルタは風雑音だけでなく環境音も過度に減衰してしまうという問題があった．そこで，先の研究では新たな風雑音低減手法として，深層学習 (DNN)による風雑音除去を検討し，教師あり学習で，入力に風雑音と車のクラクション，出力に車のクラクションのみを学習させた．結果，風雑音の部分は完全にゼロにすることができた．しかし，クラクションは音色が変化し，風雑音も同時に混入してしまった．今回は実質的に大量のデータを学習させるため，風雑音にクラクションを加える際に風雑音を0.1秒ずつずらしてDNNに与え，様々な風雑音を模擬した．結果，風雑音の除去性能を維持したままクラクションの音色の変化と風雑音の混入を防ぐことに成功した． |
| （英） | In a speech navigation system using bicycle Audio Augmented Reality, blocking of the environmental sound by wearing the ear with a presentation device such as an earphone becomes a problem. Therefore, a microphone and a earphone are integrated in to a hear-through earphone which transparently presents ambient environmental sound. In using this, there is a problem that not only environmental sound but also wind noise is acquired, so it is difficult to hear navigation sounds and environmental sounds. Accordingly, in previous research, various wind noise reduction methods under conditions actually used on real time in the bicycle were systematically evaluated and compared. We have concluded that the Wiener (iteration) filter is most effective for wind noise reduction. However, the Wiener (iteration) filter has a problem that not only wind noise but environmental sound is overly attenuated. Therefore, in the previous study, we studied wind noise reduction by Deep Learning (DNN) as a new wind noise reduction method. In supervised learning, the input is wind noise mixed with a car horn, and the output is only the car horn. As a result, the wind noise part could be completely eliminated. However, the timbre of horn changed, and when there is horn, wind noise was reproduced at the same time. In this time, in order to practically train the DNN with a large amount of data, when adding horn to wind noise, wind noise was shifted by 0.1 second at a time to simulate various wind noises. As a result, we succeeded in preventing the change of the timbre of the horn and the reproduction of the wind noise while maintaining the wind noise elimination performance. | |
| キーワード | （和） | 拡張音響現実 / 風雑音 / 環境音 / 深層学習 / / / / |
| （英） | Audio Augmented Reality / Wind noise / Environmental sound / DNN (Deep Neural Network) / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 149, EA2018-3, pp. 13-18, 2018年7月. | |
| 資料番号 | EA2018-3 | |
| 発行日 | 2018-07-17 (EA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2018-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H ASJ-AA |
| 開催期間 | 2018-07-24 - 2018-07-25 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，聴覚，建築音響，音響教育，一般 |
| テーマ（英） | Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, Architectural Acoustics, Education in Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2018-07-EA-H-AA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自転車用ナビゲーションに向けたDNNを用いた風雑音除去の改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Enhancement of a Wind noise reduction method using DNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 拡張音響現実 / Audio Augmented Reality |
| キーワード(2)（和/英） | 風雑音 / Wind noise |
| キーワード(3)（和/英） | 環境音 / Environmental sound |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / DNN (Deep Neural Network) |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北川 冬弥 / Toya Kitagawa / キタガワ トウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata Universty (略称： Yamagata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 和弘 / Kazuhiro Kondo / コンドウ カズヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata Universty (略称： Yamagata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 洋介 / Yosuke Kobayashi / コバヤシ ヨウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Institute of Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-24 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2018-3 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.149 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-07-17 (EA) |
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