球波動関数展開を用いた深層学習による少数測定データからの頭部伝達関数補間

摘要

臨場感のあるバイノーラル信号を合成するためには受聴者本人の頭部伝達関数（head-related transfer function: HRTF）を用いることが望ましい．HRTFの計測には時間がかかるため，少数の観測からHRTFを補間できればより簡便な測定で済み利便性が向上する．従来の球波動関数展開によるHRTF補間方法では任意音源位置のHRTFを簡便に補間できるものの，観測点が少なくなるに従い補間性能が低下する傾向にあった．そこで本稿では，球波動関数展開によるHRTFの表現方法とメタ学習を組み合わせた，深層学習に基づく少数観測点からのHRTF補間手法を提案する．メタ学習では少数観測点から補間を行う状況を模倣して深層ニューラルネットワークを訓練するため，提案法は観測点数が少ない場合でも安定して動作できる．HRTF補間実験により，提案法は観測点数が少ない場合に従来法よりも高精度に補間が可能であることを示した．