2009.3.18 日本音響学会春季研究発表会＠東工大

観測信号の白色化による線形ブラインド残響除去の高精度化◎岡本 拓磨，岩谷 幸雄，鈴木 陽一
東北大学 電気通信研究所 / 大学院情報科学研究科

1

研究背景：音空間を構成する属性の分離・抽出−5x 101Amplitude

室内音空間を構成する5つの属性

0.5
0−0.5

音源の属性
1. 音源位置情報
2. 原音情報
3. 放射指向特性…包囲による伝達特性の違い−1

音源位置情報1

2

3Samples

45

6
4x 10

原音情報
放射指向特性

空間 (=室内)の属性
4. 反射音情報
5. 後部残響特性➡ 各音源ずつ存在，極めて複雑な室内音場➡ 属性ごとの分離・抽出・解析 → 高臨場感再生などへの利用
室内残響下における原音情報の抽出に関する検討2

包囲型マイクロホンアレイの構築
包囲型マイクロホンアレイ
天井と壁4面にマイクロホンを格子状に配置
壁面から30 cm，50 cm間隔にて格子状に配置
B & K Type 4951

マイクロホン： B & K Type 4951 157 ch
マイクロホンアンプ： B & K Type 2694 10

5.18 m3.38 myyx

Ceiling

Wall Az

2.52 mz

0.3
0.5x0.5

Wall B

0.59
0.69
0.3

包囲型マイクロホンアレイ＠東北大学電気通信研究所

マイクロホン配置図*Unit: meter

48 kHzサンプリング157 chの同時収録を実現

音源特性を余すところなく収音可能

3

室内残響下における原音情報の高精度抽出
ブラインドシステム同定 → MINT型逆フィルタによる原音抽出
MINT (Multiple input-output INverse theorem) M. Miyoshi et al. 1988
観測信号のみから先験的知識なしで系のインパルス応答を推定
インパルス応答長の知識が必要
室内残響は数千タップと非常に長い → 音響分野では困難な課題

ブラインド残響除去
観測信号のみから系のMINT型逆フィルタを直接推定
インパルス応答長が不明 → それより長い逆フィルタにより解決
音源が白色雑音を仮定 → 音声のような有色信号では出力結果が白色化
線形予測を用いたブラインド残響除去
Linear-Predictive Multi-input Equalization (LIME) M. Delcroix et al. 2005
白色化問題を解決 → 良好な残響除去
4

目的：LIMEアルゴリズムの高精度化
従来のブラインド残響除去のサンプリング周波数
LIMEアルゴリズムをはじめとして，後段に音声認識を想定
サンプリング周波数を8 kHzや16 kHzとしている

本研究で想定しているブラインド残響除去
楽器や物音などの様々な音響事象の解析を想定
16 kHzよりもさらなる広帯域化が必要

LIMEアルゴリズムを単純に高帯域化↓

音声などの有色信号では精度が劣化↓

LIMEアルゴリズムの広帯域化を検討
5

LIMEアルゴリズム!

"+
Q = E{x(n − 1)x (n − 1)}
TE{x(n − 1)xT (n)}2.

※＋：Moor-Penrose一般逆行列3.

1.
1. 観測信号から予測誤差を算出
2. 原音信号の平均スペクトル(=AR係数 a(z) )を特性多項式の係数として推定
3. 推定したAR係数を逆畳み込み → 逆フィルタによって白色化された信号 ê(n) を回復

6LIMEアルゴリズム (2)LIMEアルゴリズムの特徴
入力信号の特性多項式から原信号のAR係数 a(z) を別途推定
s(n) =N!

k=1ak s(n − k) + e(n)1. 逆フィルタから得られる白色信号

2. 特性多項式から推定

3. 逆畳み込みより算出

逆フィルタ長 L が室内インパルスより長く見積もっておけば，AR係数 a(z)を求めた際，長く見積もった分のAR係数は最後すべて0として計算されることによってインパルス応答長Mが未知である問題を解決
AR係数 a(z) の次数 N = M + L − 17

LIMEの高サンプリング時における不安定性
観測信号の周波数領域におけるスパース性
実環境での信号：時間軸方向，周波数軸方向に対してパワーがまばらに存在
4020100−10−20−3002000

4000Frequency Hz

6000

8000

音声の振幅スペクトル

3020Gain dB

Relative Level dB30Gain dB

Relative Level dB

4010

スパース性

0−10−20−3002000

4000
Frequency Hz

6000

8000

観測信号の振幅スペクトル

LIMEアルゴリズムの高サンプリング時における不安定性
x(n − 1)xT (n − 1) 観測信号の相関行列

サンプリング周波数が高い場合，観測信号のスパース性が顕著となり，ランク数がAR係数 a(z) の次数 N よりも低下特性多項式の解が不安定 → AR係数の算出が不能

8Pre-Whiteningフィルタを用いたLIMEアルゴリズムの高精度化
White-LIMEの提案
1. 全チャネルに共通の白色化フィルタ!
"+T➡ 観測信号のスパース性を緩和 → 安定した E{x(n − 1)x (n − 1)} を算出
2. LIMEからの信号は白色化➡ 白色化フィルタで逆畳み込み
1.

2.

使用するPre-Whiteningフィルタ
各チャネルをから求めたAR係数を平均化 N. D. Gaubitch et. al 2003
N!
bki xi (n − k) + ei (n)E{bi (z)} = 1 − {E{b1i }z −1 + · · · + E{bN i }z −N } xi (n) =k=19

White-LIMEの流れ
高サンプリングの例 (24 kHz，Pre-Whiteningフィルタ長 1024 tap)
40302010∗0−10−20−3002000

4000
Frequency Hz

6000

30
20100−10−20−3008000

Xi (f )

40

RelativeGainLevel
dBdB

RelativeGainLevel
dBdB

RelativeGainLevel
dB
dB

40

2000

4000
Frequency Hz

6000

3020100−10−20−3008000

2000

4000
Frequency Hz

60008000Ei (f )E[Bi (f )]−6x 10−5x 106140−0.5−1123Samples

4ŝ(n)

564x 10·1/E[bi (k)]Amplitude

Amplitude

0.52LIME

0−2−4−61

234Samplesê(n)564x 1010

White-LIMEの有効性の検討
シミュレーションによる性能評価
シミュレーション条件
サンプリング周波数：24k Hz→ インパルス応答長：3600タップ
残響時間：0.15 s
原音：男性音声 2.6 s (NTT-AT広帯域音声データベース)
白色化フィルタ長：256タップ
観測信号：原音とインパルス応答の畳み込みにより作成 (=背景雑音なし)
チャネル数：6，10，20 ch

6 ch

10 ch

20 ch

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White-LIMEの性能評価
Pre-Whiteningフィルタによる残響除去精度の向上
評価指標1：Signal to Distortion Ratio (SDR) …値が大きいほど原音に近い"!
#2|s(n)|"SDR = 10log10[ dB ]
2|s(n) − ŝ(n)|評価指標2：Spectral Distortion (SD) …値が小さいほど原音に近い!
" F −1 %&2"1 $SD = #20log|P (f )| − 20log|P̂ (f )| . [ dB ]F
f =012

まとめと今後の課題
まとめ
スパース性のある観測信号にPre-Whiteningフィルタを導入し，相関行列の条件数を緩和するWhite-LIMEを提案
スパース性のある観測信号に対しても高精度な残響除去が可能
従来よりも広範囲な音信号に対する残響除去が可能

今後の課題
背景雑音にロバストな高精度残響除去アルゴリズムの検討

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