@article{oai:hama-med.repo.nii.ac.jp:00000818,
 author = {若竹, 孝幸 and 永田, 仁史 and 岩崎, 聡 and 針山, 孝彦 and 藤岡, 豊太 and 安倍, 正人},
 issue = {26},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. EA, 応用音響},
 month = {Apr},
 note = {両耳受聴音からの音源方向推定の精度向上のため,高分解能方向推定法におけるスペクトル成分の強調方法と重み付けWiener利得[1]に基づく逐次的な推定法の二つの手法を提案する。高分解能法におけるスペクトル成分の強調は,周波数ごとの自己相関行列の固有値の比を用いるものであり,音源が1個の場合の推定精度を大幅に向上できる。一方,重み付きウィナー利得に基づく逐次的な処理法は,音源方向推定に用いる空間スペクトル上の最大ピークだけを音源方向とみなし,最大ピークに寄与するスペクトル成分を抑圧するフィルタを用いて再び音源方向推定を行うものであり,複数の音源がある場合に適用できる.シミュレーションによりこれらの手法の性能を評価した結果,音源1個の場合,固有値の比で重み付けする高分解能法と重み付きウィナー利得に基づく方法は同等の性能であったが,音源が複数の場合は,重み付きウィナー利得に基づく逐次法のみが高い方向推定精度を達成できることがわかった., In order to improve estimation accuracy of directions of arrival (DOA) of sound sources, we propose a new weighting function for averaging multiple spctral components. We exploit a ratio between the eigen-values obtained from the auto correlation matrix at each frequency bin for an weighting function. This method improves the estimatuon accuracy in the cases where a single sound source exists. Furthermore, we propose a iterative method based on the weighted Wiener gain to coop with multiple source environment. At first, this method regards the maxmum peak in the spatial spectrum as a one source. Next, a filter to reduce the spectral components that contribute the maximum peak is applied and re-estimate the second source to detect the maximum peak in the residual spatial spectrum. While the methods using the eigen-ratio weighting function and the weighted Wiener gain were almost equivalent in a single source environment, the iterative method for the weighted Wiener gain only attained good performance for the cases where multiple sound source exist.},
 pages = {17--22},
 title = {両耳受聴音からの音源方向推定の精度向上に関する一検討 : HRTFデータへの適用},
 volume = {107},
 year = {2007}
}