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| 講演名 | 2026-06-06 13:00 分散型マイク・カメラアレイを用いた階層的生成モデルに基づく移動音源追跡・分離 ○二瓶竜乃介（京大）・坂東宜昭（産総研）・Aditya Arie Nugraha（理研）・伊藤陽介・吉井和佳（京大）  SP2026-22 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，分散配置されたマイクロホンアレイとカメラを用いて，複数移動音源（話者）を同時に分離・追跡する手法について述べる．有力なアプローチとして，ブラインド音源分離手法である多チャネル非負値行列因子分解（MNMF）に空間正則化を導入した拡張法がある．この手法では，話者の空間共分散行列（SCM）が，慣性に基づく軌跡事前分布に従って時間変化することを許容している．しかし，この音響情報のみを用いる手法は，話者が発話していない区間において話者の追跡が難しい場合がある．この制約を克服するため，本研究では，視覚情報を信頼度を考慮して統合するための統一的な音響・視覚確率モデルへとモデルを拡張する．具体的には，提案法では，事前学習済み物体検出器（YOLO）によりカメラ画像から推定された各話者の 2 次元位置を，ノイズを含む観測として扱う．視覚尤度は，3次元話者位置を画像平面へ射影した点を中心とする，2 次元画像平面上のガウス混合分布として定義される．この混合分布は，それぞれ正しい位置推定と誤った位置推定を表す 2 つの成分から構成される．音響信号，時間変化するSCM，および話者位置は，物体検出の信頼度を推定しながら，MAP 推定の原理に基づいて同時に推定される．2名の話者が交差するシミュレーション音響・視覚データを用いた実験により，提案法は，音響のみの手法およびカスケード型ベースラインが失敗する困難な条件においても，分離と追跡を成功させることを示した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 視聴覚統合 / 音源分離 / 音源追跡 / 分散センサ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 58, SP2026-22, pp. 119-124, 2026年6月. | |
| 資料番号 | SP2026-22 | |
| 発行日 | 2026-05-29 (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 | SP2026-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP IPSJ-MUS |
| 開催期間 | 2026-06-05 - 2026-06-06 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The University of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 音学シンポジウム2026 |
| 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 | 2026-06-SP-SLP-MUS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分散型マイク・カメラアレイを用いた階層的生成モデルに基づく移動音源追跡・分離 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Audio-Visual Joint Separation and Tracking of Moving Sources Based on a Hierarchical Generative Model Using Distributed Microphone and Camera Arrays |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 視聴覚統合 / |
| キーワード(2)（和/英） | 音源分離 / |
| キーワード(3)（和/英） | 音源追跡 / |
| キーワード(4)（和/英） | 分散センサ / |
| 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） | 二瓶 竜乃介 / Ryunosuke Nihei / ニヘイ リュウノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂東 宜昭 / Kazuyoshi Yoshii / |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Indstrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Aditya Arie Nugraha / Aditya Arie Nugraha / |
| 第3著者 所属（和/英） | 理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP) (略称： 理研) Center for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN, (略称： RIKEN) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 陽介 / Yosuke Ito / |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉井 和佳 / Kazuyoshi Yoshii / |
| 第5著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-06 13:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2026-22 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.58 |
| ページ範囲 | pp.119-124 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-05-29 (SP) |
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