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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-17 15:00 音響シーン識別のための注目すべき音を自動検出するニューラルビームフォーマの検討 ○市川創大・山田武志（筑波大）・牧野昭二（早大/筑波大）  SP2022-10 |
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| 抄録 | （和） | 近年，マルチチャネル信号を入力とするビームフォーマを用いた音響シーン識別手法が提案されている．一般にビームフォーマの空間フィルタ（指向特性）を決定するためには，目的音方向などの事前情報が必要となる．しかし，個々の音響シーンにおいて注目すべき音がそもそもどんな音であり，またその音がどの方向にあるのかは自明ではないため，前処理としてビームフォーマを適用することは難しいと考えられる．これまでに我々は，空間フィルタ生成器と識別器のネットワークを連結し，同時最適化するというアプローチを検討している．このアプローチの狙いは，注目すべき音がどんな音なのかを自動的に学習し，またそれを強調するための空間フィルタを自動的に生成することにあり，学習の際には目的音の方向や教師信号といった事前情報を一切必要としない．本稿では，MVDR（MinimumVariance Distortionless Response）ビームフォーマのアイデアを取り入れた損失関数を提案し，実験によってその有効性を検証する． |
| （英） | Recently, acoustic scene classification using a beamformer with multi-channel signals as input has been proposed. Generally, prior information such as the direction of arrival of the target sound is necessary to generate the spatial filter of the beamformer. However, it is difficult to apply a beamformer as a pre-processing method because it is not obvious what kind of sound is of interest in a particular acoustic scene and in which direction the sound is located. We have devised an approach in which the networks of a spatial filter generator and classifier are concatenated and simultaneously optimized. The goal of this approach is to automatically learn what sounds to be focused on and automatically generate spatial filters to emphasize them, without requiring any prior information such as the direction of arrival of the target sound or a reference signal. This paper proposes a loss function that incorporates the idea of the MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) beamformer and verifies its effectiveness through experiments. |
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| キーワード | （和） | 音響シーン識別 / ニューラルビームフォーマ / 損失関数 / MVDR / / / / |
| （英） | Acoustic Scene Classification / Neural Beamformer / Loss function / MVDR / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 81, SP2022-10, pp. 35-40, 2022年6月. | |
| 資料番号 | SP2022-10 | |
| 発行日 | 2022-06-10 (SP) | |
| ISSN | 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 | SP2022-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-MUS IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2022-06-17 - 2022-06-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 音学シンポジウム2022 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2022-06-SP-MUS-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音響シーン識別のための注目すべき音を自動検出するニューラルビームフォーマの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural beamformer with automatic detection of notable sounds for acoustic scene classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音響シーン識別 / Acoustic Scene Classification |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルビームフォーマ / Neural Beamformer |
| キーワード(3)（和/英） | 損失関数 / Loss function |
| キーワード(4)（和/英） | MVDR / MVDR |
| 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） | 市川 創大 / Sota Ichikawa / イチカワ ソウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 武志 / Takeshi Yamada / ヤマダ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牧野 昭二 / Shoji Makino / マキノ ショウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学/筑波大学 (略称： 早大/筑波大) Waseda University/University of Tsukuba (略称： Waseda Univ./Univ. of Tsukuba) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-17 15:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2022-10 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-10 (SP) |
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