残響除去

残響除去とは、マイクロホンで拾われた残響音からその残響の影響を取り除く処理のことです。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があります。音声（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、使用される技術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対残響音比によって定量化されます。残響除去の効果は、直接音対残響音比を増加させることで、音がより近く、よりクリアに聞こえ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型会議端末です。これらの機器では、マイクが音源（話者の口）から離れた位置、つまり腕を伸ばした距離、あるいはそれ以上の距離にあるためです。通信分野だけでなく、音声認識においても残響除去は重要な役割を果たしています。音声認識システムは、残響のある環境では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。^{[ 1 ]}ただし、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オーディオおよび音響信号処理技術委員 会が後援するグローバルな科学研究が2014年に実施されました。^{[ 4 ]}

残響除去を実行するには、 3 つの異なるアプローチがあります^{[ 5 ]}。最初のアプローチでは、音響システム (または部屋) の数学的モデルを利用して残響をキャンセルし、部屋の音響モデル パラメータを推定した後、元の信号の推定値を形成します。2 番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します。3 番目のアプローチでは、たとえば深層ニューラル ネットワークの機械学習アプローチ、またはマルチチャネル線形フィルタを使用して、マイクロフォン信号から元の残響除去信号を直接推定します。最先端の最も効果的な方法の例には、線形予測に基づくアプローチがあります^{[ 6 ] [ 7 ]。}