2024年に行われたデモ大会で発表した内容です。
昨今、Youtubeのように立体音響を身近に体験できる機会が増えています。
そういった環境を私が利用する中で、立体音響が機能する仕組みや音の方向が特定される理屈を理解するために今回のデモを行いました。
手法
MUSIC法を用いました。
- MUSIC法
MUltiple Signal Classification 法の略で高分解能のスペクトル推定方法の1つです。信号とノイズを分離することで、信号の方向や周波数を推定します。
使用機材
- Behringer C-2 ×2(マイク)
- Roland Octa-capture(オーディオインターフェース)
録音に利用
- Visual Studio Code(Python3.12.8)
プログラムの作成に利用
検証方法
Behringer C-2 ×2(マイク)とRoland Octa-capture(オーディオインターフェース)を使用し、録音します。今回は5秒間録音を行いました。
プログラムを起動し、録音した音声の音源方向を計算します。後に画像としてPCの画面に出力します。
結果・考察
下の画像にあるように、ピーク(音の到達方向)を特定はできたものの、写真右部の様に音の無い方向からも反応が出てしまう結果となりました。マイクの数が少なく正確に特定することが難しかったと思われます。
マイクの数を増やしたり、拾う音の周波数を変更することでより正確に音源の方向を特定することが可能になると考えます。
(1/24 追記 デモ大会にて今回用いたMUSIC法で使われる音源は、無限遠方からの平面波を前提とされていることが分かり、今回の検証の仕方が不適切だと判明しました。)
参考文献
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