TakigahiraModeratorお問い合わせありがとうございます。ご覧になっているとの事でしたので、マルチチャネルの場合に必要となる情報だけ回答させて頂きます。チャネル順に格納して頂ければ送信可能です。[]result.append(harkwaveval)の部分がマルチチャネルの場合は次のようになります。[]result.append(harkwaveval_ch0)result.append(harkwaveval_ch1)result.append(harkwaveval_ch2)...なお、AudioStreamFromRosノードでは下記のように実装しております。C/C++をよく書かれている方でしたら下記のソースコードの方が分かりやすいかもしれません。}}https://www.hark.jp/download/source-code/上記URLでHARKの全ソースコードを公開しておりますので、その他の部分についても実装内容を確認する事が可能です。全チャネル分になりますのでご注意ください。以上、ご参考になれば幸いです。TakigahiraModeratorお問い合わせありがとうございます。どこかで伝達関数ファイルが公開されているようならそれについても教えていただけると幸いです。製造元(*1)にお問い合わせ頂くのが一番ですが、どのような条件で作成されたものか分からなかったり公開自体をしていない可能性が高く、ご自身で作成して頂くのが確実かと思われます。アルデバランロボティクスは、2016年5月よりソフトバンクロボティクスに名称が変更された様です。HARKで使用する伝達関数ファイルはHARKTOOL5で作成が可能です。HARKTOOL5のドキュメントにつきましては下記のURLをご参照ください。(日本語版)伝達関数の作成方法として実測ベースと幾何計算ベースの2通り御座いますが、実測ベースの伝達関数の作成方法については下記のURLから動画で確認する事が出来ます。https://www.hark.jp/document/harktv/幾何計算ベースの場合、マイクアレイの正確なマイク配置が分かっていれば作成する事が可能(*2)です。製造元からサイズ入りのCAD図面や仕様などが入手できる場合は、TSP収録を行わず幾何計算で作成する事も可能となります。HARKTOOL5上でマイクの配置と音源の配置を与える事で計算されます。マイク座標が自動生成出来る配置ではない場合、個数だけ合わせて頂きEditで個々のマイク座標を修正する事で任意のマイク配置を指定する事が可能です。下記に幾何計算ベース/実測ベースでの伝達関数作成方法のドキュメントが御座いますので、もし宜しければ併せてご確認ください。NAOの伝達関数の作成時のノウハウについてご教授いただきたいです。伝達関数ファイルの作成上の主な注意点などは動画内の説明やドキュメント内の記述に御座います。Forum上では伝達関数作成についての疑問点などについても回答させて頂いておりますので、Forumの検索機能などをご活用頂ければ幸いです。例として、下記は実測ベースの伝達関数作成時における適切なTSPの収録音量について回答しております。https://wp.hark.jp/forums/topic/generating-transfer-function/以上、よろしくお願いいたします。TakigahiraModeratorお問い合わせありがとうございます。いった改造を施せば可能となるのか教えていただけると幸いです。クックブックに古い記述が残っていたようです。更新履歴で記述されているようにコード上は既に3D定位/分離対応済みとなっております。該当する記述は下記の部分です。よる新しい伝達関数フォーマットで近傍情報を保持出来るように再設計され、その近傍情報を元に3次元空間における局所最大でピーク探索を行うように変更されています。近傍とみなす範囲は伝達関数の作成時にHARKTool5の設定で変更できます。そのため、方位角/仰角/距離の異なる音源位置からの伝達関数を準備して頂くことで空間内の位置座標を得る事が可能です。注意点として、マイクアレイの各マイクが得たい位置に対して異なる位置に並んでいなければ高い精度が出ない事です。サポートハードウェアであるTAMAGO-03を例に挙げると水平面上に円形配置されているため方位角に対して高い精度が出ますが、異なる高さにマイクが無いため仰角方向の精度は出しにくくなります。仰角方向で精度を出すためには例えばマイク配置を2段や3段の円形に配置するような工夫が必要となります。yoshi様が希望される距離の測定はその点から考慮するとマイク配置のみで解決しようとすると難しいですが、3点測量などの手法を併用する事で比較的容易に算出する事が可能です。具体的な例を挙げるとマイクアレイを2セット用意し、各LocalizeMUSICの定位結果を用いて3点測量で距離を推定する等です。複数の定位結果から3点測量を行って出力するコードはHARK-Pythonを用いる事により、C++でノードを書いてコンパイルするといった手間なくHARK内の処理で完結させることが出来ます。定位結果を外部に送るノード(HarkDataStreamSender)もありますので、外部で定位結果を受け取っているのであれば各マイクアレイ用に2つのネットワークファイルを起動して外部で2つの結果を受信して推定処理を行うという手段でも良いと思われます。以上、ご参考になれば幸いです。HARK音声認識セット("HARK_recog_2.3.0.1_practice2")のモデルを自作モデルに差し替えたい。nnet1で動作させたいという思いがございます。あるように見受けられますがnnet1の場合も同様なのでしょうか。MSLS特徴量を使用したい場合は、HARKでしかMSLS特徴量を生成できませんので再学習が必要になります。一方で広く一般的に使われるMFCC特徴量もHARKで計算する事が出来ますので、性能等に差が出る場合もございますがMFCC特徴量で学習されたモデルをKaldiDecoderで使う事は可能です。HARKの分離音をSaveWavePCMで出力して学習に使用された場合などは、CSJの学習レシピを変更していなければKaldiがMFCC特徴量に変換して学習しているはずですので、再学習しなくても設定変更だけで済むものと思われます。その場合、お使いの環境で下記の変更が必要となります。1.HARKのネットワークファイルの差し替えKaldi公式レシピでPCMデータから学習している場合、KaldiDecoderには40次元のMFCC特徴量を入力する必要があります。上の投稿にありますように、入力した特徴量形式と次元数が一致していれば特徴量空間での適応処理(fMLLR)を行って作成されたモデルの場合でも問題なくデコードできます。含まれるネットワークファイルでは特徴量の次元数が異なりますので修正が必要です。ノードに置き換えて頂く必要が御座います。同じように40次元となるように設定して差し替えてください。上の投稿にありますように、KaldiDecoderに読み込ませるconfファイルへ下記の行を追記してください。--splice=17以上、宜しくお願い致します。HARK音声認識セット("HARK_recog_2.3.0.1_practice2")のモデルを自作モデルに差し替えたい。TakigahiraModeratorお問い合わせありがとうございます。ご質問の目的ですが、CSJコーパスで学習された音響/言語モデルが必要という認識で宜しいでしょうか。modelで宜しければ、学習済みのモデルが下記ページよりダウンロード可能です。https://www.hark.jp/download/samples/現行の最新版(HARK3.0)のサンプルファイルがCSJで学習されたモデルとなります。次のファイルをダウンロードして頂けますでしょうか。今後も互換性のためにnnet1形式のモデルを使用して動作させる事は可能ですが理由が特になければnnet3形式のモデルへ移行される事を推奨しております。