著者

平原 達也 大谷 真 戸嶋 巌樹

出版者

一般社団法人 電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review (ISSN:18820875)

巻号頁・発行日

vol.2, no.4, pp.4_68-4_85, 2009-04-01 (Released:2011-05-01)

参考文献数

109

被引用文献数

5 5

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音源信号に頭部伝達関数が畳みこまれたバイノーラル信号によって立体音像空間を再現する場合に,頭部伝達関数やバイノーラル信号再生系の音響的な厳密さが重要視されている.しかし,受聴者の頭部運動に追従する動的バイノーラル信号を用いると,頭部伝達関数やバイノーラル信号再生系に要求される音響的厳密性を緩和できる.本解説では,複数箇所で多数回計測した実頭とダミーヘッドの頭部伝達関数を精査し,頭部伝達関数の音響計測の問題点,頭部形状の変形に伴う頭部伝達関数の変化,および,頭部伝達関数の比較尺度について論じる.また,様々なバイノーラル信号を用いた一連の音像定位実験の結果に基づいて,静的バイノーラル信号と動的バイノーラル信号が再現する立体音像空間の差異についても論じる.これらを通じて,頭部伝達関数の計測とバイノーラル信号の再生にかかわる諸問題について論考する.

著者

戸嶋 巌樹 青木 茂明 平原 達也

出版者

一般社団法人日本音響学会

雑誌

日本音響学会誌 (ISSN:03694232)

巻号頁・発行日

vol.62, no.3, pp.244-254, 2006-03-01

被引用文献数

15

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頭部形状を再現したダミーヘッドを静粛かつ滑らかに頭部運動に追従動作する音響テレプレゼンスロボット,テレヘッド弐号機を構築した。ダミーヘッドと実頭との形状の差は最大5.7%で,頭部伝達関数(HRTF)の振幅スペクトル差は4.6dBであった。テレヘッドは頭部運動に120msの遅れで安定して追従した。頭部運動追従時のライン混入雑音レベルは1〜4kHzの帯域で24dB SPL以下となった。音像定位実験の結果,使用者の頭部運動を再現すれば,他人のダミーヘッドを用いても,水平面音像定位精度が向上することを確認した。しかし,正中面音像定位においては,頭部運動を再現する効果は必ずしも認められなかった。

著者

稲邑 哲也 中村 仁彦 戸嶋 巌樹 江崎 英明

出版者

日本ロボット学会

雑誌

日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)

巻号頁・発行日

vol.22, no.2, pp.256-263, 2004-03-15 (Released:2010-08-25)

参考文献数

22

被引用文献数

10 15

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During the behavior imitation, human being doesn't practice simple coordinates transformation, but acknowledge the others' behavior, understands the behavior after abstraction into symbol information, and generates one's self behavior. A framework “Mimesis” in cognitive science and “mirror neuron” found in biology field show that the behavior generation process isn't independent of behavior cognition process, but generation and cognition process have close relationship each other. Focusing on these facts, we propose a new method which carry out the behavior cognition process and behavior generation process at the sanie time, and co-evolve these two processes using the proto-symbol and mimesis framework. We also propose a mathematical model based on Hidden Markov Models in order to integrate the behavior cognition and generation process, which has an advantage that the model have three functions; 1) behavior memorization, 2) behavior recognition, and 3) self behavior generation, by itself. Finally, feasibility of this method is shown through experiment in a humanoid simulator.