マイクロホンアレイを用いた肉伝導における音源位置推定と雑音抑圧に関する研究

基于麦克风阵列的肉体传导声源定位估计与噪声抑制研究

基本信息

批准号：
18K11377
负责人：
西島恵介
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Oita University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

シャント音は高い周波数が多く含まれるという特徴がある。狭窄位置では前述の特徴が見られるが，狭窄位置から離れるほど高周波成分が失われ、正常なシャント音に近づいていく。そのため，狭窄位置から離れた位置で収集された音は狭窄の判定が正しく行えない場合がある。したがって，正しい狭窄位置での計測，もしくは狭窄位置に依存しない判定方法が必要となる。これまでに複数位置でシャント音を計測し，複数位置のデータを用いることで狭窄位置に依存しない定量化を試みた。また，複数位置のシャント音から各計測位置の特徴を表す音響特徴量を提案した。これにより各位置の音響特徴を表すことができ，狭窄位置では高周波成分が特徴として現れることを確かめた。正常，狭窄のシャント音を学習アルゴリズムにより，識別モデルを作成し，識別を試みた。その結果，狭窄とラベリングしたデータ中に不確かなデータがあり，学習に悪影響を与えていることが考えられた。そのため，学習データをクラスタリングし，不確かと思われるデータを取り除き学習する手法を提案した。その結果，正常症例の正解率は向上したが，狭窄症例の正解率は不十分な結果となった。さらに，不確かなデータの判別に医療従事者の解説に基づき，その基準で選別したデータで学習する手法を提案した。その結果，狭窄症例の正解率は向上したが，正常症例の正解率は低下した。原因としては，もともと少ないデータから選別しているため，学習に使用するデータ数が不足していることが考えられる。検証のため，データを増やす必要がある。狭窄音の収集を行う計画についてはコロナ禍により実施できなかった。データ数の増加は重要な課題であるため，今後もコロナ禍の状況を見ながらデータ数を増やすための計測を継続する必要がある。

分流声音的特点是含有很多高频。在狭窄位置处可以看到上述特征，但距离狭窄位置越远，高频成分就会丢失，声音就越接近正常的分流声音。因此，如果在远离狭窄位置的位置收集声音，则可能无法正确确定狭窄。因此，需要在正确的狭窄位置进行测量或者使用不依赖于狭窄位置的确定方法。迄今为止，我们已经在多个位置测量了分流声音，并尝试通过使用来自多个位置的数据来独立于狭窄位置来量化它们。我们还提出了声学特征，该特征代表来自多个位置的分流声音的每个测量位置的特征。这使我们能够表示每个位置的声学特征，并且我们已经确认高频分量作为特征出现在狭窄位置。我们使用学习算法创建了一个辨别模型来区分正常和狭窄的分流声音。结果，人们认为标记为狭窄的数据中存在不确定的数据，这对学习产生了负面影响。因此，我们提出了一种对训练数据进行聚类并去除看似不确定的数据的学习方法。结果，正常病例的正确答案率有所提高，但狭窄病例的正确答案率不足。此外，我们提出了一种根据医务人员的解释选择的数据进行学习的方法，以识别不确定的数据。结果，狭窄病例的正确答案率提高了，但正常病例的正确答案率下降了。一个可能的原因是用于学习的数据量不足，因为数据是从少量数据开始选择的。为了验证，需要增加数据。由于冠状病毒大流行，收集狭窄声音的计划无法实施。增加数据量是一个重要问题，因此我们需要在监测冠状病毒大流行情况的同时继续测量以增加数据量。