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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-02 09:50 波動方程式を組み込んだニューラルネットワークに基づく音波伝播シミュレーション ○大久保翔太・堀内俊治（KDDI総合研究所）  EA2024-79 SIP2024-114 SP2024-20 |
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| 抄録 | （和） | 計算資源の拡大に伴い，音場の数値シミュレーション技術が発展し，可聴帯域を含む音波伝播の精密な計算が可能となった．近年，物理法則を機械学習モデルに統合するPhysics-Informed Neural Networks (PINNs)が注目を集めており，音場の数値シミュレーションへの適用が期待されている．PINNsは，観測データと物理支配方程式を組み合わせることで，物理支配方程式を離散化せずに，高精度な音波伝播計算を実現することが可能である．本研究では，PINNsに波動方程式を損失関数として組み込み，自由音場を想定した数値シミュレーションを行った．その際，CE-FDTD法にインパルス波を入力した音波伝播の計算結果を教師データとして用い，PINNsの推論精度をCE-FDTD法による計算値や従来のデータ駆動型ニューラルネットワーク（DDNNs）による推論値と比較した．その結果，PINNsは数値分散誤差を低減し，特に学習範囲外での高精度な推論が可能であることが確認された．また，波形再現の精度が向上することで，高周波数帯域における音波伝播の解析が従来手法よりも優れていることが示唆された |
| （英） | With advancements in computational resources, numerical simulations of sound fields, including the audible frequency range, have become highly precise. Recently, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), which integrate physical laws into machine learning models, have gained attention for sound field simulations. By combining observational data with governing equations, PINNs enable high-accuracy wave propagation analysis without discretizing the equations. This study incorporated wave equations into PINNs for simulating a free-field environment using CE-FDTD-based data as training. Results show that PINNs reduce numerical dispersion errors and achieve superior accuracy, particularly outside the training range, surpassing both CE-FDTD and conventional Data-Driven Neural Networks (DDNNs). | |
| キーワード | （和） | 音場シミュレーション / Physics-Informed Neural Networks (PINNs) / Finite Difference Time Domain (FDTD)法 / 波動方程式 / / / / |
| （英） | Sound Field Simulation / Physics-Informed Neural Networks (PINNs) / Finite Difference Time Domain (FDTD) method / Wave Equations / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 389, EA2024-79, pp. 13-18, 2025年3月. | |
| 資料番号 | EA2024-79 | |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, 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 | EA2024-79 SIP2024-114 SP2024-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA SIP SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2025-03-02 - 2025-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2025-03-EA-SIP-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 波動方程式を組み込んだニューラルネットワークに基づく音波伝播シミュレーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Acoustic Wave Propagation Simulation with Wave Equation-based Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音場シミュレーション / Sound Field Simulation |
| キーワード(2)（和/英） | Physics-Informed Neural Networks (PINNs) / Physics-Informed Neural Networks (PINNs) |
| キーワード(3)（和/英） | Finite Difference Time Domain (FDTD)法 / Finite Difference Time Domain (FDTD) method |
| キーワード(4)（和/英） | 波動方程式 / Wave Equations |
| 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） | 大久保 翔太 / Shota Okubo / オオクボ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀内 俊治 / Toshiharu Horiuchi / ホリウチ トシハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-02 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-79, SIP2024-114, SP2024-20 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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