情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本稿では，ニューラルネットワークで音源定位を学習する際に，位相差情報を直接入力情報として使用する手法を検討する．マイクロホンアレイ信号処理など，一般的に用いられる音源定位手法では，位相差情報を重要なキューとして使用する．しかし，位相差情報は周期関数で表現されるため，入力が，0/1信号やガウス分布に従っているとする Bernoulli-Bernoulli 型や Gaussian- Bernoulli 型の RBM(restricted Boltzmann machine) では，扱うことができない．
そこで，本手法では，Bernoulli-Bernoulli 型のRBMを位相情報を直接入力できるよう von Mises-Bernoulli 型のRBMに拡張した音源定位モデルを提案する．予備実験の結果，提案手法は位相差情報を入力した場合にも音源定位が可能であることを示すことができた.