| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-06-06 13:00
マルチモーダル3Dガウシアン表現に基づく同時的音源分離・3D形状復元 ○浅野陽生(京大)・坂東宜昭(産総研)・Aditya Arie Nugraha(理研)・伊藤陽介・吉井和佳(京大) SP2026-20 |
| 抄録 |
(和) |
本論文では,多チャネル混合音声信号と多視点画像から,任意数の話者の音声信号と 3 次元形状を推定すること目的とした音響・視覚に基づく屋内シーン解析について述べる.この課題に対する既存の視覚駆動のアプローチでは,まず 3D Gaussian splatting (3DGS) により視覚シーンを再構成し,得られた 3D ガウシアンを音源を構成する最小の要素として扱い,その後,空間正則化付き多チャネル非負値行列因子分解 (MNMF) により音源分離を行う.しかし,このカスケード型アプローチは,推定された 3D ガウシアンを MNMF に適した話者数へ事前にクラスタリングすることに強く依存しており,パイプライン全体が準最適になり得る.この制限を克服するため,本論文では,3D ガウシアンのクラスタリングを通じて音源分離と三次元形状推定を同時に行う統計的枠組みを提案する.この枠組みでは,音響と視覚のモダリティが互いに情報を補完し合う.具体的には,視覚・音響の尤度関数と,共有事前分布からなる統一的な階層確率モデルを定式化する. ここで,各尤度関数は 3DGS および MNMF に基づき,共有事前分布は 3D ガウシアンの位置と音源への割り当てを統合的に定義する無限ガウス混合モデルに基づく. すべてのパラメータは最大事後確率最大化基準に基づいて同時に推定され,有効な音源数は自動的に決定される.最大 4 名の話者を用いた実験により,音源数の増加に対しても安定した分離性能を示すことを確認した. |
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| キーワード |
(和) |
環境理解 / 視聴覚統合 / 音源分離 / 音源定位 / 3D形状復元 / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 58, SP2026-20, pp. 107-112, 2026年6月. |
| 資料番号 |
SP2026-20 |
| 発行日 |
2026-05-29 (SP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SP2026-20 |