多段ICAと線形予測を用いた時間相関のある信号のブラインド分離における安定学習アルゴリズム
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概要
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我々は多段ICA(MSICA)と線形予測を統合したブラインド音源分離(BSS)における安定な学習アルゴリズムを提案する.実環境下における高性能なBSS手法として,我々はこれまでに周波数領域ICA(FDICA)と時間領域ICA(TDICA)を統合したMSICAを提案してきた.音声信号のように時間的に相関のある信号に対しては,ホロノミック拘束による無相関化を避けるために,非ホロノミック拘束のTDICAを適用しなければならない.しかしながら,非ホロノミックの場合,安定性は保証されない.この問題を解決するために,ホロノミックTDICAの前にFDICAによってある程度分離された信号から推定された線形予測器を挿入しprewhiteningを行う.そしてTDICAの出力信号に対し, dewhiteningを行う.提案手法はホロノミック拘束により安定性が保証されており,pre/dewhitening処理により無相関化を防ぐことができる.残響環境下における実験結果より,提案手法は高い安定性を有し,高い分離性能を実現できることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-20
著者
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