考察

30 60 90

Localization accuracy (direction) [%]

Each method (a) 0 dB

30 60 90

Localization accuracy (direction) [%]

Each method (b) 10 dB

30 60 90

Localization accuracy (direction) [%]

Each method (c) 20 dB

図 3.6 SNR毎の音源位置推定精度 (方向)

20 45 70

Localization accuracy (distance) [%]

Each method (a) 0 dB

20 45 70

Localization accuracy (distance) [%]

Each method (b) 10 dB

Localization accuracy (distance) [%]

20 45 70

Each method (c) 20 dB

図 3.7 SNR毎の音源位置推定精度 (距離)

表 3.4 計算時間と走査点数

Elapsed time (Relative Number of scanning points elapsed time ratio)

2D-MUSIC 8,981 ms (59.08) 873,325 (1.0)

MPCSP 24 ms (0.16) 873,325 (1.0)

GA 1,017 ms (6.69)

-MCCSP 1 2,694 ms (17.72) 873,325 (1.0)

MCCSP 2 697 ms (4.59) 228,319 (0.26)

MCCSP 3 343 ms (2.26) 105,957 (0.12)

MCCSP 4 217 ms (1.42) 62,146 (0.07)

MSSFD (Const. in 718 ms (4.72) 233,144 (0.27) freq. domain) 1

MSSFD (Const. in 381 ms (2.51) 115,414 (0.13) freq. domain) 2

MSSFD (Const. in 275 ms (1.81) 77,779 (0.09) freq. domain) 3

MSSFD (Const. in 1,647 ms (10.84) 516,750 (0.59) spatial domain) 1

MSSFD (Const. in 1,690 ms (11.12) 529,425 (0.61) spatial domain) 2

MSSFD (Const. in 1,253 ms (8.24) 391,950 (0.45) spatial domain) 3

MSSFD 144 ms (0.95) 34,905 (0.04)

と同程度の推定精度であることがわかる．そのため音源位置推定においては，遺伝 的アルゴリズムを用いた最適化法と比較して走査点数を削減する提案法が，推定精 度を低下させることなく計算量を削減するために有効といえる．

図3.6，3.7の空間・周波数領域多重解像度走査 (MSSFD (Const. in freq. domain) 1∼3)と単一の空間分解能を用いる従来法(MCCSP 1∼4)の結果を比較すると，提 案法により音源位置の推定精度が向上していることが確認できる．従来法(MCCSP 1∼ 4)では，空間分解能が低くなるほど音源位置推定精度が低下している．さらに SNRが低い場合よりも高い場合の方がよりその傾向が顕著であり，MSSFDによる 音源位置推定精度の改善量も大きい．以上の結果から，雑音の影響が少ないSNRが 高い環境ほど，空間分解能が低い場合でも真の音源位置の最近傍の走査点に空間ス ペクトルのピークを持つことがわかる．そのため，空間領域における多重解像度走査 に用いる空間分解能の最適値は，雑音のないクリーンな環境を想定したシミュレー ションによって決定できると考えられる．

次に図3.6，3.7における空間・周波数領域多重解像度走査 (MSSFD (Const. in

spatial domain) 1∼ 3)と従来法(MCCSP 1)の結果を比較する．空間を離散化する 際に低域の方向の分解能を低くした場合(MSSFD (Const. in spatial domain) 1)は，

方向・距離ともに従来法と同程度の推定精度であることがわかる．また，低域の距 離の分解能を低くした場合 (MSSFD (Const. in spatial domain) 2)と方向・距離の 分解能を低くした場合(MSSFD (Const. in spatial domain) 3)は，従来法よりも距 離の推定精度が低下していることがわかる．音源位置推定では，音源方向の変化に よる各マイクロホン間での到来時間差の変化と比較して，音源までの距離の変化に よる各マイクロホン間での到来時間差の変化が小さいため，方向の推定と比較して 距離の推定は困難である．したがって，周波数領域多重解像度走査における空間ス ペクトルの補間値計算の誤差が位置推定精度の低下に与える影響は，方向の分解能 が低い場合よりも距離の分解能が低い場合の方が大きいため，推定精度が低下した のではないかと考えられる．以上の結果から周波数領域における多重解像度走査に おいては，距離の分解能よりも方向の分解能を優先して低くすることが，位置推定 精度を低下させることなく計算量を削減する上で有効であると考える．

また，図3.8(a)，(b)にSNR 10 dBにおける従来法(MCCSP 1∼4)と提案法の音

MCCSP MSSFD (Const. in freq. domain) MSSFD (Const. in spatial domain) MSSFD