残響除去は、残響音がマイクで拾われた後に、音から残響の影響を除去するプロセスです。残響除去は音響デジタル信号処理のサブトピックであり、最も一般的には音声に適用されますが、音楽処理のいくつかの側面にも関連しています。オーディオ（音声または音楽）の残響除去は画像のブラインドデコンボリューションに対応する機能ですが、使用される手法は通常大きく異なります。残響自体は部屋（またはその他の密閉空間）での音の反射によって発生し、部屋の残響時間と直接音と残響音の比率によって定量化されます。残響除去の効果は、直接音と残響音の比率を高めて、音がより近く、より明瞭に感じられるようにすることです。
残響除去の主な用途は、ハンズフリー電話やデスクトップ会議端末です。これらの場合、マイクは音源（話者の口）の近くではなく、腕の長さ、あるいはそれ以上の距離に設置されるためです。通信分野だけでなく、残響除去は自動音声認識においても重要な応用分野です。これは、音声認識装置が残響のある状況では通常、エラーが発生しやすいためです。
残響除去は2000年から2005年にかけて科学研究のテーマとして確立されましたが[1] 、初期の注目すべき論文もいくつか存在します。[2]このテーマに関する最初の科学教科書は2010年に出版されました。[3] IEEEのオーディオおよび音響信号処理技術委員 会が後援する世界的な科学研究は2014年に実施されました。[4]
残響除去には3つの異なるアプローチ[5]が用いられる。最初のアプローチでは、音響システム（または部屋）の数学的モデルを用いて残響をキャンセルし、部屋の音響モデルのパラメータを推定した後、元の信号の推定値を求める。2つ目のアプローチでは、残響を（畳み込み）ノイズの一種として扱い、残響に特化したノイズ除去処理を実行することで残響を抑制する。3つ目のアプローチでは、例えばディープニューラルネットワーク機械学習やマルチチャンネル線形フィルタを用いて、マイクロフォン信号から元の残響除去信号を直接推定する。最先端技術における最も効果的な手法の例としては、線形予測に基づくアプローチが挙げられる[6] [7]。
参考文献
- ^ PA NaylorとND Gaubitch、「音声残響除去」、Proc. Intl. Workshop Acoust. Echo Noise Control (IWAENC)、2005年。
- ^ LE Ryall、「音声操作装置を組み込んだ電気信号増幅器の改良」、特許 GB509613A、1938 年。
- ^ PA Naylor、ND Gaubitch編『音声残響除去』Springer、2010年。
- ^ REVERBチャレンジ
- ^ E. Habets、「残響抑制の50年」、オーディオエンジニアリング協会第60回オーディオ音楽と音声の残響除去と残響に関する会議
- ^ A. Jukic 他「スパース事前分布を用いたマルチチャネル線形予測ベースの音声残響除去」
- ^ M. Delcroix 他「線形予測に基づく残響除去と高度な音声強調および認識技術」REVERB Challenge Workshop、2014
