音メディア処理研究室

研究背景

研究目的

従来研究

従来研究の課題

アプローチ方法

実装した識別器の長所、短所

実験

正解率

実験条件

識別器のパラメータ

実験結果

特徴量の重要度

考察

まとめ

研究背景

従来研究

ビームフォーマ

空間クロススペクトルを用いたWienerフィルタ推定

解決したい課題

アプローチ方法

作製したマイクロホンアレイ

実験

実験結果

まとめ

•本研究は、小規模アレイによる雑音抑圧を行うために、拡散性雑音を抑圧する手法を提案した。

•今回の実験の結果では、MVDRとWienerフィルタの組み合わせに、帯域分割処理を用いて雑音抑圧を行い、従来法と比較して、SDを維持し、SNRを向上することができた。

研究背景

研究目的

聴診は専門的な知識が必要なため、コンピュータを用いることで一般の方でも
容易に心音を診断できる

従来研究

従来研究で用いられている心音の時間的特徴

心音は、Ⅰ音からⅡ音を一周期とする信号 であり、正常心音では聴取されない音
を心雑音という。

解決したい課題

聴診は様々な雑音下（空調音や話し声）で行われるためコンピュータで正しく
心音を識別することは困難ではないかと考えた

アプローチ方法

アプローチ方法
・周波数領域に着目した特徴量
・二値分類（正常か異常か）に強い識別器
・雑音抑圧

SVM（識別器）

マージンとは内部にデータ点のない、超平面に平行するスラブ平面の最大幅を
意味する 

MFCC（特徴量）

雑音抑圧

雑音を含んだ信号データのパワースペクトルから、雑音のパワースペクトルの
平均値をひくことで、雑音を除去する方法 

実験概要

実験条件

実験結果

周波数領域に着目した特徴量が心音には有効
雑音抑圧を行うことで心雑音までも抑圧している可能性がある

まとめ