WEKO3
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Android端末におけるGPUを利用した複数音源分離の比較検討
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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1831081.pdf (13.5 MB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2020-06-18 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | Android端末におけるGPUを利用した複数音源分離の比較検討 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
杉田, 陽亮
× 杉田, 陽亮 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | スマートフォンは近年広く普及し, 日々その性能が向上している. 多くのスマートフォンには System on a Chip(SoC) と呼ばれる, CPU を含めた様々な機能が含まれたチップが組み込まれている. SoC には Graphics Processing Unit(GPU) が搭載されており, 通常描画支援等に用いられる. GPU の高い並列計算能力を利用することで, 描画だけでなく様々な計算用途に用いる General Purpose computing on GPU(GPGPU) も活発に研究されている. 他方, サブスクリプション型ストリーミングサービスやバーチャルリアリティ空間におけるライブなど, 音楽の楽しみ方が多様化している. 今後も新しいサービスの登場が考えられ, よりよい音楽体験が求められる. ただし, スマートフォンでは Wi-Fi 環境外において高速通信量は有限であり, 通信コストが大きな問題となる. 本研究では複数の音源によって構成された混合音源から元々の音源を取り出す処理である複数音源分離を Android 端末上で実現し, GPU を利用することによる高速化を検証した. 音源分離手法として音響処理手法, 深層学習手法の比較を行い, 性能から Tensorflow Lite を利用した深層学習手法による実装を選択した. Android 端末上で GPGPU を行う技術は数多く存在するが, 速度や利用可能範囲などから比較を行い, OpenCL による実装を選択した. GPU を用いることで CPU による実装に比べて最大約3.2 倍の性能を達成し, スマートフォンでもリアルタイムの音源分離が実現可能であることを示した. また, 実現した音源分離処理の活用例として 4 つのタブレット端末を利用した3Dモデルによるライブシステムを提案した. 各端末で分離した音源を再生し, 3Dモデルが対応する楽器を演奏するモーションを行うことでライブ演奏を再現する. Nearby による端末間ネットワークを構築することで外部通信コストがかからない. 本システムによって元音源のままでは行えない音源位置の再構成や各楽器の音量調整などが可能となり, 既存の音楽を用いながらもより能動的な音楽体験を提供できる. |
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学位名 | ||||||
学位名 | 修士 | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関名 | 電気通信大学 | |||||
学位授与年度 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2019 | |||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2020-03-25 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | AM | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
専攻 | ||||||
情報理工学研究科 | ||||||
専攻 | ||||||
情報・ネットワーク工学専攻 |