研究内容

 

信号システムの理論と応用

  私たちの身の回りでは、目に見えないデータを信号という形でやり取りしています。例えば、スマートフォンで画像を相手に送る際には、画像の色を数値で表現し、その数字列の信号を相手に送ることで、相手も同じ画像を見ることができます。信号は画像以外にも、音声やテキスト、それらを応用したAIなど、様々な領域で用いられており、この情報化社会を支えています。 私たちの研究室では、この信号を数学的に解析し、扱いやすいように手を加える「信号処理」という分野の研究を行っています。例えば、研究内容の一つに、ノイズキャンセリングシステムがあります。消したい騒音をマイクで集音、プロセッサーで解析を行い、内蔵スピーカから位相反転信号を出力することで、音の干渉により騒音を消すことができます(下図左)。この内蔵スピーカの代わりに、我々の耳軟骨を振動させ耳に位相反転信号を出力させる技術が、開発を進める軟骨伝導ノイズキャンセリングシステムです(下図右)。こうすることでヘッドホンを使用せず、耳を塞がない状態で騒音を除去できます。しかしこのようなシステムを設計するためには、耳の伝達特性を解析し、その特徴をうまく利用した効率のよい処理アルゴリズムを開発しなければなりません。そこで、信号解析、システム解析、スペクトル解析などの数学的な理論を駆使して、人間のもつ予測・適応・学習などの柔軟かつ知的な情報処理機構を工学的に応用し、推定精度、追随性能の向上、計算量、処理速度の削減を目指したシステム設計について研究を行っています。ノイズキャンセリングの他にも、音声の明瞭化、画像補間、画像復元、ノイズ除去、信号特徴抽出を中心とする音声音響処理、画像処理、無線通信への応用に取り組んでいます。

軟骨伝導ノイズキャンセリングシステム

 

音声音響システム

  加齢と共に聴力は衰えます。会話を行う上で聴力低下は大きな負荷となり、会話が億劫になると孤立感を受けるようになります。補聴器はこの会話を支援するため音を増幅しますが、①イヤホンで耳に栓をする耳閉感が馴染めない、②内耳にまで疾患が及ぶ感音性難聴者は聞き間違いを起こす、といった課題を抱えています。

 ①耳軟骨の振動で音情報を与える新しい補聴器・音響デバイスの開発

我々の耳は主に軟骨でできています。この軟骨を振動させて、外耳道内に音を直接放射させるメカニズムを軟骨伝導と呼びます[1]。このメカニズムを補聴器やその他音響デバイスに応用し、耳を塞がないイヤホンの開発を目指しています。

②感音性難聴者の聞き間違いを防ぐ信号処理の開発

人間の音声は基本周波数による倍音構造をなしていますが、この周期性が乏しい音声ほど聞き間違いが生じることが分かってきました[2]。感音性難聴のメカニズムを探ると共に、デジタル信号処理による言葉の明瞭化を目指しています。

 参考文献

[1] R. Shimokura, et al., "Cartilage conduction hearing," J. Acoust. Soc. Am. 135, 1959-1966 (2014).

[2] R. Shimokura, et al., "Autocorrelation factors and intelligibility of Japanese monosyllables in individuals with sensorineural hearing loss," J. Acoust. Soc. Am. 141, 1065-1073 (2017)

 

未知変数の性質を利用する信号処理アルゴリズム

 式の数が変数の数よりも少ない連立一次方程式は一般には解を無数にもつため,解を一つに定めることができません.ところが,未知変数に特別な性質がある場合には,その性質をうまく利用して解を求められることがあります.とくに,未知変数のほとんどが0であるというスパース性を利用して未知数の値を求める枠組みは圧縮センシングと呼ばれています.知りたいもの(未知変数)がどのような性質をもっているかは応用の対象によって異なり,「どのように対象の数理的なモデル化を行うか」「未知変数の性質をうまく利用するにはどうすればよいか」といったことが興味深い課題となります.例えば,無線通信において送信される信号は離散性と呼ばれる性質をもっているため,その離散性をうまく利用するとより良い精度で送信信号の推定を行うことができます.

そこで,数理最適化や確率的推論のアイデアを用いて,効率的なアルゴリズムの提案やその理論解析を行っています.得られたアルゴリズムやその理論解析結果は,無線通信や画像処理などに応用することができます.

送信信号の離散性を利用した推定