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J-GLOBAL ID：201802211254604121   整理番号：18A0227250

Adaptive Variational AutoEncoderによる3次元音響の特定個人への知覚ベースキャリブレーション

著者 (3件)： 山本和彦 (東大) ,  山本和彦 (ヤマハ) ,  五十嵐健夫 (東大)
資料名： 日本ソフトウェア科学会研究会資料シリーズ(Web)
号： 81  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年 
JST資料番号： U1180A  ISSN： 1341-870X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： VRなどに代表される3次元映像が一般的となるなか,音も上下左右あらゆる方向に音を定位させる3次元音響を実現することへの要求が高まっている。左右2チャンネルのヘッドフォンでこうした3次元音響を実現するためには頭部伝達関数(Human Related Transfer Function,HRTF)が必要となる。しかし,HRTFは頭や耳の形状による個人差が大きく,基本的にはユーザ毎に無響室で特別な機材を使って長時間の測定を行わなければ得ることができないという問題がある。そこで,本稿ではユーザ1人1人に合ったHRTFを得るためのコストを大幅に低減させるために,ユーザの知覚的なフィードバックのみを利用したHRTFのキャリブレーション手法を提案する。本システムでは,ユーザはシステムによって生成された2つの異なるHRTFによるテスト音の“どちらの定位感がどれくらい良いか”を一対比較することを繰り返す。このユーザからのフィードバックを利用することで,システムは内部で個人化パラメータを最適化し,次第にユーザに合ったHRTFを生成できるようになる。本手法では,ユーザに対して特別な機材や環境を要求することがなく,実測定と比較して大幅に少ない負担でのHRTFのキャリブレーションが可能である。本システムは事前に一般に公開されているHRTF実測データセットから個人性を抽出して利用することのできるAdaptive Variational AutoEncoderによって実現されている。本稿ではユーザスタディや交差検定などの実験によって提案手法の有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： バーチャルリアリティ ,  技術 ,  三次元 ,  *伝達関数 ,  聴覚 ,  キャリブレーション ,  符号器 ,  学習アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  *音像定位 ,  音響
準シソーラス用語： バーチャルリアリティ技術 ,  三次元音響 ,  頭部伝達関数 ,  エンコーダ ,  シミュレーション実験 ,  音定位

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3次元 ,  音響 ,  個人 ,  知覚 ,  キャリブレーション