音メディア処理研究室

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2018年12月21日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。

＜OS＞　Windows7

＜開発環境＞ MATLAB R2013b

＜概要＞２つの音源に方向性を持たせ、目的音の方向からの音源を強調するシステムを構築し、音源分離を行いました。デモ大会では実際にその場で音源を録音して音源分離を行いました。

詳しくは以下の動画をご覧ください。

2018年12月21日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。

OS : Windows 7

開発環境 : MATLAB

動作環境 : Orion32+

16個のスピーカーを部屋の周りに配置して、元の音源とリバーブ付与した音源を正面、後方、左右のスピーカーからそれぞれ流しました。また、音量を調整することでより臨場感を向上させる工夫をしました。

元の音源(上), リバーブ付与した音源(下)

詳細は以下の動画でご覧ください。

2018年12月21日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。

＜開発環境＞ MATLAB

＜概要＞ユーザーそれぞれが感じる楽曲印象（明るい・暗い など）の特徴を抽出し、個人の感性に合わせたオリジナル楽曲プレイリストを自動生成するシステムを作成しました。

詳しくは以下の動画をご覧ください。

2018年12月21日に行われた3年生のデモ大会で発表した内容です。

<開発環境>Julius, TOPPERS/EV3RT

<概要>音声での入力に対応したマーカを黒線で囲まれた範囲内から探します。詳しくは以下の動画をご覧ください。

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