AUDIO MEDIA SENSING ♪
背景
電話やライブ会場など、皆さんの身近な生活の場面で、音に関する信号処理が使われているのをご存知でしょうか?

音は我々の生活を豊かにする、非常に重要なツールです。
音楽は表現や心を豊かにし、声は私たちのコミュニケーションを豊かにします。
私たちのグループでは、音の信号処理に関して、長年研究されている音響の信号分離、音の超解像技術、
さらに、音の信号処理を用いて、野菜の鮮度推定や音響効果の推定などの研究に取り組んでいます。
   
   
  
研究内容
音を用いた農作物の鮮度計測
 近年、農作物の輸出入の自由化の流れの中で、日本の農産業の衰退が懸念されています。海外の安価な農作物に対抗するには、その鮮度で競うことが一つの最良な方法です。輸入品は国産の農作物に比べ消費者の手に届くまでの時間がより多くかかるため、それに伴い鮮度も低下します。栄養価と鮮度は農作物の品質を測る重要な要素です。現在、近赤外線を利用した、農作物の『栄養成分の含有量』を計測する手段は多く存在しますが、農作物の『鮮度』を計測する技術の開発は進んでいません。  この研究では、音プローブに注目した農作物の鮮度可視化システムを開発しています。本システムは小型のマイクロフォンとスピーカーを使用し、機械学習を用いて鮮度の識別を行います。具体的には、スピーカーからスイープ音を出力し、それを野菜や果物に当て、その反射音や透過音を採取し、そのデータから特徴量を抽出し、それに対して機械学習を用いることで農作物の鮮度を計測します。本システムは音を用いることで、近赤外線では取得困難な情報を得られ、安価で手軽なデバイスによる鮮度計測が可能となります。
詳しくはこちら
音源分離信号処理
私たちの生活している環境の中では様々な音が存在します。現在では、携帯電話やカーナビシステム、ビデオ会議など音声を取り扱う機器が広く普及しており、これらを利用する場合は周囲の人の声や雑音、反響音などがマイクに入り込むと音声認識や通話品質が大幅に悪化してしまいます。 そのため、複数の混ざった音の中から所望の音を抽出する技術が求められています。そこでこの研究では、独立成分分析や独立ベクトル分析、非負値行列因子分解(NMF)という手法を用いて音源分離を可能とするための技術について研究を行っています。

音源分離の活躍の場
・音声通話 ▶︎携帯電話、ビデオ会議システム、ハンズフリー通話
・音声操作 ▶︎テレビの音声操作、カーナビ
・エンターテイメント ▶︎ゲーム機器、ロボット
・セキュリティ ▶︎音声監視システム、異常音検出装置
辞書学習による音の超解像度技術
この研究では辞書学習を用いて音の高周波成分の再構成についての研究を行っています。現在では、ネットワークに対応したオーディオシステムの普及によって、周波数帯域が制限された音響信号が生成されています。高周波がカットされており、例えば、携帯電話では音が300Hz〜4kHz、skypeでは50Hz〜8kHzに制限されてデータが転送されています。このような音は聴衆を不快にさせてしまうので、高周波成分を再構成することでより完全な音に復元することを目的としています。



AUDIO MEDIA SENSING
Copyright Media Sensing Lab. All Rights Reserved.