動作雑音推定に基づく小型ロボットの内部雑音対策の検討

摘要

小型ロボットで音声認識を行う場合、ロボット自身が発生する雑音のため、高精度な認識を行うことは難しい。 本稿では、小型ロボットが発生させる雑音を抑圧するための方法を二つ提案する。 提案法は、スペクトル減算法(SS)に基づく方法である。 通常のSS法と提案法の大きな違いは，提案法においてはロボットの動作に依存した雑音のスペクトルを推定し、それを雑音スペクトルとして用いる点である。 一つ目の方法（動作依存SS法、MDSS）は、ロボットが行なうすべての動作について、あらかじめ雑音スペクトルを用意しておく方法である。 もう一つの方法（ニューラルネット推定SS法，NPSS）は、ロボットの全ての関節の角速度のデータから，ニューラルネットワークを用いて雑音のスペクトルを推定する方法である。 通常のSS法と提案法の比較実験の結果から、提案法はロボットの内部雑音に対して通常のSS法よりも良い性能を与えることが確かめられた。 また、ロボットの動作における雑音が定常である場合にはMDSS法が有効であり、一方NPSS法は動作に伴なう雑音が非定常である場合においても有効であった。