ロボット聴覚の実環境理解に向けた多面的展開
研究課題情報
- 体系的番号
- JP24240035 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 24240035
- 研究種目
- 基盤研究(A)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 総合・新領域系 > 総合領域 > 情報学 > 知覚情報処理・知能ロボティクス
- 研究機関
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- 京都大学
- 研究期間 (年度)
- 2012 〜 2012
- 研究課題ステータス
- 中途終了
- 配分額*注記
- 21,060,000 円 (直接経費: 16,200,000 円 間接経費: 4,860,000 円)
研究概要
音は画像と比べ拡散性が強いので,ロボット聴覚による音環境理解は,画像だけでは捉えきれない環境でも理解できる一方,広域から得られる情報の活用方法が課題となる.本研究課題では,既開発のロボット聴覚を基に,実環境音環境理解が可能な安全安心のためのロボット聴覚技術の多面的展開を目的とする. 具体的には, WP1:多様なマイクロフォンコンフィグレーションへの展開,HARK-16の性能向上や分散設置された複数のマイクロホンアレイの同期方法, WP2:室内から屋外への展開,室内での音響マップ作成から無人飛行機による空中からの音の取得と音源定位, WP3:音声から楽音・環境音を含めた音一般への展開,特にノンパラメトリックベイズ信号処理,音光変換による動物音響学,楽器演奏音からの楽器音実時間分離,環境音の擬音語認識, に取り組むことになっていた.研究開始から辞退までの2ヶ月間で,実験装置の準備と,無人ヘリコプタの使用の詳細化,無人ヘリコプタ搭載用のマルチチャネルAD装置の設計,特に,非同期分散マイクの処理を高性能化するための時間情報付き音響データ転送方式の設計を行った.また, HARK-Binauralの洗練化,移動音源を対象とした音源定位のベイズ手法の開発,ベイズ手法による突発音や反射音を抑制したMUSIC(Multiple Signal Classification)法の開発,音源の活動状況と音源分離とを同時に推定するノンパラメトリックベイズ手法によるIVA法の開発,楽器音の音モデルのゆらぎを許容する多重演奏曲の楽器音分離法の開発,バンドパスフィルタを用いたカエルホタルの高機能化などに取り組んだ.
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040000782192125824
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN
