研究内容人を支えるデジタルヒューマン

移動ロボットのマイクロホンアレイによる複数音源の位置同定・分離



32ch同心円型マイクロホンアレイ
・言葉で指示ができる
・後ろからの呼びかけに気づく移動ロボットにしたい!
マイクロホンアレイによる移動ロボットの聴覚機能を実現
  • 全方位に高感度な音源定位・分離
  • 雑音の多い実環境で使用可能
  • 事前に環境情報を必要としない
  • ■マイク配置のデザイン
    マイク間の距離が大きいほど低い周波数をカバーできるが、ロボットにのせるためには直径50cm以内
    ⇒シミュレーションから低サイドローブ配置を決定
      *サイドローブとは、図のように目的方向以外の音も強調されること

    周波数特性
    音源定位・分離アルゴリズム:DSBF&FBS
    ■ Delay and Sum Beam Forming

    目的音に対し各信号の 出力を同位相化して加算

    ・遅延

    ・合成波

       ↓
    フォーカスの形成
  • 目的音の強調
  • 他の音の減衰

  • ■DSBFによる音源定位

    フォーカスを空間的にスキャン   空間的なパワー分布 (Spatial Spectrum)取得

    ■Frequency Band Selection


    [澤田ら,2003]
    (1)音源ごとの パワースペクトル

    (2)入力された混合音

    (3)DSBFによる 目的音の強調 (他の音の抑制)

    (4)抑制成分の除去 フィルタリング
       →周波数帯域ごとに スペクトルの大小比較

    (5)完全な分離音 のスペクトル復元

        ↓ 
  • 空間スペクトルのピークに表れない音圧差のある複数音源にも対応可能  
  • 目的以外の音の完全な除去を実現可

  • FBS法を用いた階層的音源定位・分離
    ■FBSを用いた音源定位

     
    同音圧3音源

     
     
    1つが強い場合  

    DSBFのスペクトルから
    全マイクロホンの
    平均スペクトルを減算

    第一階層のスペクトルから
    第一音源のスペクトルを減算

    第二階層のスペクトルから
    第二音源のスペクトルを減算





    4音源以上も同様 パワーの強い音から順に音源検出



    ■移動しながら音源定位

    各階層のスペクトル
    ロボットの移動による音源マップ生成
    ■システム構成
  • CPU  …PentiamV 1GHz dual
  • Memory…512MB
  • OS   …Debian Linux 2.4.27

    デッドレコニングから自己位置情報を取得
    (誤差は移動距離の0.1%)
    --32ch-Mic-input Board--
  • IEEE1394インタフェース
  • 16bit分解能
  • 16kHz32ch同時サンプリング


    CTL board

    A/D board

  • ■音源位置計算手順
    1.音源定位

    各位置で音源方向を検出
    2.三角測量

    距離計算→位置候補点
    3.位置推定

    候補点の高密度部分を探索


    ■定位角データの分類

    対応点のミスマッチを防ぐために事前に音源ごとに定位情報を分類

  • ロボットの移動軌跡が既知
  • 定位角は連続的に変化

  •        ↓
    定位角の変化は予想可能

    DSBFによる位置同定

    移動による定位角の推移

    FBSを用いた音源位置同定結果