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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-04-10 13:00 音響構造に基づく周波数特徴処理によるアンサンブル音源向けハイブリッドパケット損失隠蔽 ○竹内克織・山本 嶺・大坐畠 智（電通大）  NS2026-15 |
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| 抄録 | （和） | 高品質なオーディオ信号のリアルタイム伝送において，受信側で信号を補完し，パケット損失が発生した再生音源への影響を低減するパケット損失隠蔽（PLC：Packet Loss Concealment）技術が注目されている． 既存技術として，時系列予測（LPC：Linear Predictive Coding）と深層学習（DNN：Deep Neural Network）を統合したハイブリッドPLC手法であるPARCNetが提案されているが，これは単一楽器による演奏音源の学習と評価に留まっており，アンサンブル音源のような複数楽器によるスペクトル変化や複合倍音成分をもつ音源では，復元性能が著しく低下する可能性がある． 本稿では，PLC技術のより実践的な利用を見据え，アンサンブル音源に対して聴覚的に自然かつ高精度な復元を目的とし，音響構造に基づいて周波数情報処理を行うハイブリッドPLC手法を提案する． 提案手法では，深層学習入力データの前処理として，隣接周波数の統合処理，聴覚的帯域分割処理，および帯域間相互相関制御を行う． 既存研究との比較実験の結果，アタック音や倍音構造といった音響構造の復元において有効であることが示された． |
| （英） | In the real-time transmission of high-quality audio signals, Packet Loss Concealment (PLC) technology has gained significant attention. This technology reconstruct lost signals at the receiver side using only correctly received packet, thereby reducing the impact of packet loss on the reproduced sound. As an example, previous research proposed PARCNet as a hybrid PLC method that integrates Linear Predictive Coding (LPC) and Deep Neural Networks (DNN). However, previous research is limited to the training and evaluation of single-instrument sound sources. Consequently, restoration performance may significantly decrease for ensemble sound sources that contain complex spectral changes and composite harmonic components. To address this issue, this paper proposes a hybrid PLC method that performs frequency information processing based on spectral structures. This method aim to achieve auditorily natural and high-precision restoration for ensemble sound sources for more practical utilization of PLC technology. The proposed method introduces pre-processing steps for the deep learning input data: the integration of neighboring frequencies, band-split processing based on human auditory characteristics, and integrative processing of inter-band information. Comparative experiments with previous research demonstrate that the proposed method is effective for the restoration of spectral structures such as attack sounds and harmonic components. |
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| キーワード | （和） | Packet Loss Concealment / 帯域分割 / 深層学習 / / / / / |
| （英） | Packet Loss Concealment / Band-Split / Deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 2, NS2026-15, pp. 81-86, 2026年4月. | |
| 資料番号 | NS2026-15 | |
| 発行日 | 2026-04-02 (NS) | |
| 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 | NS2026-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2026-04-09 - 2026-04-10 |
| 開催地（和） | 屋久島環境文化村センター + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Yakushima Island Environmental and Cultural Village Center + Online |
| テーマ（和） | 通信トラヒック理論，トラヒック・品質評価，ネットワーク性能評価，QoS/QoE，信頼性・ロバスト性，トラヒック・品質管理，AI・機械学習，ネットワーク・システム運用管理, 大容量・低遅延・多数接続，一般 |
| テーマ（英） | Communication traffic theory, Traffic and quality evaluation, Network performance evaluation, QoS/QoE, Reliability and robustness, Traffic and quality management, AI and machine learning, Network and system operation management, High capacity, low latency, many connections, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-04-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音響構造に基づく周波数特徴処理によるアンサンブル音源向けハイブリッドパケット損失隠蔽 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hybrid Packet Loss Concealment for Ensemble Audio Using Frequency Feature Processing Based on Spectral Structure |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Packet Loss Concealment / Packet Loss Concealment |
| キーワード(2)（和/英） | 帯域分割 / Band-Split |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 竹内 克織 / Katsuori Takeuchi / タケウチ カツオリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 嶺 / Ryo Yamamoto / ヤマモト リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大坐畠 智 / Satoshi Ohzahata / オオザハタ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-04-10 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2026-15 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.2 |
| ページ範囲 | pp.81-86 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-04-02 (NS) |
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