情報処理学会第85回全国大会 会期:2023年3月2日~4日 会場:電気通信大学

7ZF-02
深層学習による室形状情報を考慮した室内音場シミュレーションの高速化
○佐藤 元,池田雄介(電機大)
室内の形状から室内音場を推定するには、波動方程式に基づいた数値シミュレーションを行うことが一般的である。しかし、室内音場シミュレーションは、周波数が高くなるほど空間分解能が高くなるなどの制約から計算時間が大きくなるといった問題がある。近年、計算時間の短縮のために、深層学習を用いた音場推定手法が提案されている。だが、部屋の形状が矩形であることが条件になるなど、自由度がなかった。そこで、本研究では、室内形状と音場シミュレーションデータを学習に用い、様々な室内形状に対する室内音場推定を行う深層学習モデルを提案する。実験では、2次元の室内音場を推定した結果を示す。