内点最小2乗法による移動話者追尾の性能改善

摘要

We have previously proposed the moving source tracking method using MUSIC and PAST, in which the PAST is the algorithm for estimating the signal subspace sequentially. Then, the MUSIC spectrum must be calculated for all the interesting direction, and thus its cost tends to be enormous with a high estimation precision. In this paper, we formulate a moving source tracking problem as the constrained optimization problem and solve the problem using IPLS algorithm to the reduce computational costs. Several experimental results are shown to present a superior performance regarding estimation precision and computational cost of the proposed method.%我々は以前，信号部分空間の逐次更新法であるPASTとMUSICを組み合わせた移動音源追尾法を提案した．しかし，この手法は音源方向を推定する際，MUSIC スペクトルを走査し，その最大値から音源方向を推定するため，高い演算量を必要とする欠点があった．本稿では，音源方向推定問題を制約付最小化問題として定式化し，その逐次的解法である内点最小2乗（IPLS）アルゴリズムを用いることにより，適応的に移動音源追尾を行う手法を提案する．IPLS アルゴリズムは，学習の状況に応じて実行可能領域を制御するため，数値的不安定を生じずに推定を行うことができる．また，IPLSにおける各係数の更新の初期値に低周波数の推定結果を適用することにより推定精度を改善する方法を提案する．実験結果より，本手法が実環境においても従来法に比べて高精度に音源追尾できることを示す．