自己符号化器を用いた多チャンネル信号の欠損復元法と環境音分類における評価

摘要

本研究では，多チャネル信号において一部のデータ欠損を自己符号化器を用いて復元する手法を提案する．近年，多チャネル信号を用いた環境音分類や音声認識などで深層学習を用いた手法が多く提案されている．多チャンネル信号は1チャネル信号よりも空間情報を捉えることが容易であることから高い性能を得られることが報告されている．しかし，複数のマイクロホンを用いる場合，マイクロホンの故障やネットワークの不調などにより一部のデータに欠損が発生することが想定される．チャネル信号の欠損に対するロバスト性を向上させるために一部のチャネルに欠損があるデータを分類器の学習データに含める場合もあるが，実環境で発生しうるすべての欠損を想定して学習データを用意することは困難である．そこで本研究では，分類器の前段として，欠損データを復元するための自己符号化器を用いることを提案する．提案法では欠損を含む多チャンネル信号を自己符号化器に繰り返し入力することで欠損したデータを復元している．評価においては，後段となる分類器に欠損を含むデータと復元データそれぞれを用いた識別性能で比較を行った．実験結果より，提案法を用いて欠損復元を行った場合，データの欠損により低下していた分類器の性能を向上させることを確認した．