HARK Document Version 2.0.0. (Revision: 6357) : NormalizeMUSIC

6.2.16 NormalizeMUSIC

6.2.16.1 ノードの概要

LocalizeMUSIC モジュールで計算された MUSIC スペクトルを $[0~ 1]$ の範囲に正規化し， SourceTracker モジュールによる音源検出を安定化させるモジュール．

6.2.16.2 必要なファイル

無し．

6.2.16.3 使用方法

どんなときに使うのか

HARK での音源定位では，各時間・方向¹ で計算された MUSIC スペクトルに閾値を設定し，閾値を超える MUSIC スペクトルを持つ時間・方向に音源が存在すると判定する．このモジュールは，LocalizeMUSIC モジュールによって計算される MUSIC スペクトルに対して， SourceTracker モジュールで閾値を設定するのが困難な場合に利用することができる．このモジュールは観測音に対する MUSIC スペクトルを $[0~ 1]$ の範囲に正規化するため， SourceTracker モジュールで設定する閾値は $0.95$ などに設定すれば音源定位が安定する．

内部では，正規化用パラメータ推定と，MUSIC スペクトルの正規化処理を行なっている．正規化用パラメータ推定は MUSIC スペクトルがある程度たまると計算され，観測された MUSIC スペクトルから音源が存在する/しない場合の MUSIC スペクトルの分布を得る．推定された正規化用パラメータを利用して，各フレームでの MUSIC スペクトルの正規化処理をパーティクルフィルタによって行う．

典型的な接続例

図 6.32 に NormalizeMUSIC の使用例を示す．図 6.32 では，LocalizeMUSIC モジュールの出力 (OUTPUT: 音源位置や対応する MUSIC スペクトル値などの音源情報， SPECTRUM: 各方向の MUSIC スペクトル) を， NormalizeMUSIC にそれぞれ入力している． NormalizeMUSIC の出力 SOURCES_OUT は，LocalizeMUSIC の出力 OUTPUT と同様に SourceTracker モジュールに接続できる．

$\includegraphics[width=.5\textwidth ]{fig/modules/NormalizeMUSIC}$

Figure 6.32: NormalizeMUSIC example

6.2.16.4 ノードの入出力とプロパティ

Table 6.28: NormalizeMUSIC のパラメータ表

パラメータ名	型	デフォルト値	単位	説明
SHOW_ALL_PARAMETERS	`bool`	`false`		INITIAL_THRESHOLD 以外の設定可能なパラメータの表示/非表示を設定．
INITIAL_THRESHOLD	`float`	30		音源が存在する/しないときの MUSIC スペクトルのおおまかな境目の値．最初の正規化用パラメータ更新にも利用する．
ACTIVE_PROP	`float`	0.05		正規化用パラメータ更新を行うか否かの閾値．
UPDATE_INTERVAL	`int`	10		正規化用パラメータ更新の周期，および，更新に利用する MUSIC スペクトルの時間フレーム数．
PRIOR_WEIGHT	`float`	0.02		正規化用パラメータ更新時の正則化パラメータ．
MAX_SOURCE_NUM	`int`	2		下記パーティクルフィルタの 1 つのパーティクルが持つ音源数．実際の音源数より少なくても良い．
PARTICLE_NUM	`int`	100		正規化スペクトル計算時に利用するパーティクルフィルタのパーティクル数．
LOCAL_PEAK_MARGIN	`float`	0		MUSIC スペクトルが極大になる方向を取得する際，隣接方向同士で無視する MUSIC スペクトルの差．

入力

SOURCES_IN: : Vector<ObjectRef> 型．LocalizeMUSIC の OUTPUT と接続．音源情報 (音源位置と対応する MUSIC スペクトル) が格納されている．
MUSIC_SPEC: : Vector<float> 型．LocalizeMUSIC の SPECTRUM と接続．各方向ごとの MUSIC スペクトル値．パラメータ更新や正規化に利用．

出力

SOURCES_OUT: : Vector<ObjectRef> 型．入力の SOURCES_IN と同じ音源情報が入っている．ただし，各音源の MUSIC スペクトルは $[0~ 1]$ に正規化された値に書き換えられている．
01_SPEC: : Vector<float> 型．入力の MUSIC_SPEC を正規化した値．デバッグなどに使用．

パラメータ

SHOW_ALL_PARAMETERS: : bool 型．デフォルトは false．下記の INITIAL_THRESHOLD 以外のパラメータを変更したい場合は trueにして表示させる．多くの場合，INITIAL_THRESHOLD 以外はデフォルト値で問題なく動作する．
INITIAL_THRESHOLD: : float 型．この値は 2 つの役割を果たす． (1) パラメータ更新時に音源が存在する/しない場合の境目の事前知識として利用． (2) 下記 ACTIVE_PROP と併用して最初のパラメータ更新をするかを決定する．
ACTIVE_PROP: : float 型．デフォルト値は $0.05$．MUSIC スペクトルが UPDATE_INTERVAL フレーム集まったとき，その観測値に基づいて正規化用パラメータを更新するかを決める閾値． MUSIC スペクトルが $T$ フレーム，$D$ 方向，合計 $TD$ 個あり，ACTIVE_PROP が $\theta $ のとき， INITIAL_THRESHOLD よりも大きな MUSIC スペクトルの値を持つ時間・方向点が $\theta TD$ 個以上あった場合，正規化用パラメータの更新処理が行われる．
UPDATE_INTERVAL: : 正規化用パラメータ更新に使う MUSIC スペクトルのフレーム数．ここで指定したフレーム数を周期として更新が行われる． HARK を初期設定で利用した場合，16000 (Hz) サンプリングされた音声信号が MultiFFT モジュールにて， 160 (pt)，つまり 0.01 (sec) 間隔で短時間フーリエ変換が行われる． LocalizeMUSIC では，初期設定では 50 フレームおき，つまり 0.5 (sec) おきに MUSIC スペクトルが計算される．したがって，UPDATE_INTERVAL を 10 に設定すると，5 (sec) のデータを使って正規化パラメータの更新が行われる．
PRIOR_WEIGHT: : 正規化パラメータ更新でのパラメータ計算を安定化させる正則化パラメータ．具体的な意味は下記の 技術的な詳細，値設定の目安は トラブルシューティング をそれぞれ参照されたい．
MAX_SOURCE_NUM: : MUSIC スペクトル正規化に用いるパーティクルフィルタで，各パーティクルは音源が存在する方向を仮説として持っている．その時に各パーティクルが持つことのできる音源数の最大値．入力音の実際の音源数にかかわらず，1–3 に設定すると安定する．
PARTICLE_NUM: : MUSIC スペクトル正規化に用いるパーティクルフィルタが利用するパーティクル数．経験的には，MUSIC スペクトルが 72 方向 ($5^\circ $ 解像度で水平面 1 周分) の場合，100 程度で十分．より多くの方向 (例えば，仰角方向も考慮し $72\times 30$ 方向など) を扱う場合，より多くの粒子数が必要の可能性がある．
LOCAL_PEAK_MARGIN: : MUSIC スペクトル正規化のパーティクルフィルタでは， MUSIC スペクトルが極大値をとる方向を利用する．隣接方向の MUSIC スペクトル値と比較する際，無視する MUSIC スペクトルの差を設定する．この値を大きくし過ぎると，どの方向でも MUSIC スペクトルが極大と解釈され，音源の誤検出につながるおそれがある．

6.2.16.5 ノードの詳細

技術的な詳細: 正規化パラメータの計算や，そのパラメータによる MUSIC スペクトルの正規化の詳細は下記の参考文献を参照されたい．下記の文献中で，正規化パラメータの計算は VB-HMM (変分ベイズ隠れマルコフモデル) の事後分布推定に対応し， MUSIC スペクトルの正規化処理は，パーティクルフィルタによるオンライン確率推定に対応している．

$\includegraphics[width=.5\textwidth ]{fig/modules/NormalizeMUSIC_histogram.eps}$

Figure 6.33: MUSIC スペクトルからのパラメータ学習

おおまかには，図 6.33 に示すように，観測した MUSIC スペクトルの分布 (図 6.33 中，青い度数分布) から，音源が存在しない場合の分布 (赤)と，音源が存在する場合の分布 (緑) をガウス分布でフィッティングしている．

以下では，この文献中の変数の値と，このノードのパラメータの対応関係を述べる．正規化パラメータ計算用の VB-HMM に対する入力は，フレーム数 $T$，方向数 $D$ の MUSIC スペクトルである． $T$ は UPDATE_INTERVAL に指定されたフレーム数で，$D$ は LocalizeMUSIC モジュールから出力される方向数である． VB-HMM が用いるハイパーパラメータは $\alpha _{0}, \beta _{0}, m_0, a_0, b_0$ がある．これらのうち，$\alpha _0, a_0, b_0$ は文献と同様に 1 に設定されている． $m_0$ としては INITIAL_THRESHOLD を利用し， $\beta _0$ は，PRIOR_WEIGHT の値を $\varepsilon $ としたとき，$\beta _0 = TD\varepsilon $ とする．

処理の流れ図:

$\includegraphics[width=.7\textwidth ]{fig/modules/NormalizeMUSIC_process_flow.eps}$

Figure 6.34: 処理の流れ図

図 6.34 に，NormalizeMUSIC モジュール内の処理の流れずを示す．青線が SOURCES_IN から SOURCES_OUT への音源情報のデータの流れ，赤実線が正規化前の MUSIC スペクトル，赤破線が正規化後の MUSIC スペクトルの値の流れを示す．毎フレーム行われる処理は，(1) 最新の正規化パラメータを利用した MUSIC スペクトルの正規化処理と (中央列)， (2) 音源情報内の MUSIC パワー値を正規化したものに置き換える処理 (左列) である．後段の SourceTracker モジュールは，音源情報内の MUSIC パワー値を参照して音源の検出処理を行なっている．

右列は，観測した MUSIC スペクトルからの正規化パラメータ更新処理に相当する．正規化パラメータの更新処理は，次の 2 つの基準が満たされると実行される．

MUSIC スペクトルのバッファが UPDATE_INTERVAL フレームだけたまった，かつ
音源が存在する時間・方向点の割合が ACTIVE_PROP を超える．

1. が満たされたとき，フレーム数 $T$，方向数 $D$ の MUSIC スペクトル $x_{t,d}$ に対して， 2. の判定を行う． ACTIVE_PROP の値を $\theta $ とする．
最初の更新: プログラムが実行されてから，1 度も正規化パラメータ更新が行われていない場合， $x_{t,d}$ のうち，INITIAL_THRESHOLD を超える時間・方向点の個数が $\theta TD$ を超える場合，正規化パラメータ更新処理が行われる．
以降の更新: それ以降は，前回の正規化パラメータ更新が観測音の MUSIC スペクトルを反映しているため，正規化された MUSIC スペクトルの合計値が $\theta TD$ を超える場合に次の正規化パラメータの更新処理が行われる．

トラブルシューティング: ここでは，正しく音源定位・検出が行われない場合のモジュールパラメータ調整の指針を示す．

基本はMUSIC スペクトルを可視化: MUSIC スペクトルが音源が存在するときに高い値，音源が存在しないときは低い値になっているか確認する．可視化の方法は LocalizeMUSIC モジュールのパラメータ DEBUG を trueにして，ネットワークを実行した時に標準出力に現れる MUSIC スペクトルの値を適当なツール (例: python+matplotlib，matlab など) で可視化する． HARK クックブック「3.3 うまく定位できない」に同様の説明がある．もし，MUSIC スペクトルの計算結果が信頼出来ない場合，HARK クックブック「8 音源定位」などを参照し，問題点を確認する． LocalizeMUSIC の NUM_SOURCE を 1 にする，LOWER_BOUND_FREQUENCY を 1000 (Hz) に上げることで MUSIC スペクトルの計算が安定化する場合がある．

まず試すこと: パラメータ ACTIVE_PROP，PRIOR_WEIGHT を 0 にし， INITIAL_THRESHOLD を低め (例: 20 程度) にする． NormalizeMUSIC の SOURCES_OUT を接続した SourceTracker モジュールの THRESH パラメータを 0.95 に設定する．この状態で何も定位できない場合，MUSIC スペクトルが正しく計算されていない可能性が高い．音源が過度に検出される場合，INITIAL_THRESHOLD を 5 刻み程度で上げて調整していく (例: 20 $\rightarrow $ 25 $\rightarrow $ 30)．

音源が過度に検出される: 考えられる要因は (1) 検出したくない方向の MUSIC スペクトル値が高い， (2) 図 6.33 の音源が存在する緑の分布の平均値が低い，などが考えられる． (1) の場合，雑音相関行列を利用した MUSIC アルゴリズムの利用 (LocalizeMUSIC モジュール参照)， LocalizeMUSIC の LOWER_BOUND_FREQUENCY パラメータを 800–1000 (Hz) に上げるなどで問題が和らぐことがある．後者は特に，音源間が近いため，音源間の MUSIC スペクトル値が高い場合に有用である． (2) の場合，INITIAL_THRESHOLD の値を上げる (例: 30 から 35 に上げてみる)， PRIOR_WEIGHT の値を上げる (例: 0.05–0.1 程度にする)，

音源が検出されない: 考えられる要因は (1) 検出するべき方向の MUSIC スペクトル値が低い， (2) INITIAL_THRESHOLD が大きすぎる． (1) の場合，LocalizeMUSIC の調整が必要である． NUM_SOURCES パラメータを実際の音源数と揃える (あるいは $M-1$, $M-2$ など大きめの値を使う，ただし $M$ はマイク数)， LOWER_BOUND_FREQUENCY，UPPER_BOUND_FREQUENCY を目的音に適った周波数帯域に設定する． (2) の場合，INITIAL_THRESHOLD を下げてみる．

6.2.16.6 参考文献

Takuma Otsuka, Kazuhiro Nakadai, Tetsuya Ogata, Hiroshi G. Okuno: Bayesian Extension of MUSIC for Sound Source Localization and Tracking, Proceedings of International Conference on Spoken Language Processing (Interspeech 2011), pp.3109-3112. ²
大塚琢馬, 中臺一博, 尾形哲也, 奥乃博: 音源定位手法MUSICのベイズ拡張, 第34回 AI チャレンジ研究会, SIG-Challenge-B102-6, pp.4-25〜4-30, 人工知能学会. ³

Footnotes

例えば，10 ms の時間解像度，$5^\circ $ おきの方向解像度など．
http://winnie.kuis.kyoto-u.ac.jp/members/okuno/Public/Interspeech2011-Otsuka.pdf
http://winnie.kuis.kyoto-u.ac.jp/SIG-Challenge/SIG-Challenge-B102/SIG-Challenge-B102.pdf