MISO拘束周波数領域ICAに基づく優決定ブラインド音源分離
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概要
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本報告では,優決定ブラインド音源分離(Blind Source Separation : BSS)問題に対する新たな学習アルゴリズムであるMultiple-Input Single-Output(MISO)拘束周波数領域独立成分分析(Independent Component Analysis : ICA)を提案する.BSSとは,複数の音源信号が混合されて観測された場合に観測信号のみを用いて各々の音源信号を推定する技術である.近年ではICAに基づく様々なBSS手法が提案されている.本研究ではICAの一手法であり収束の安定性に優れる周波数領域ICAに注目する.本報告では,高精度な分離を目的として,優決定,即ち音源数よりもマイクロホン素子数が多い場合のBSS問題を検討する.まず従来の周波数領域ICAにおける素子数と分離性能の関係を調査する.周波数領域ICAにおいては一般に分離フィルタの利得・位相の任意性が存在する.残響環境下における音源分離実験の結果から,前述の任意性問題により,分離信号は素子数が増加すると共に音質が劣化することがわかった,そこで,利得・位相の任意性を解決するためにMISO拘束周波数領域ICAを新たに提案する.MISO拘束周波数領域ICAは,観測信号は既知であることを用いて,利得・位相を観測信号点に収束させるものである.最後に実環境下における音源分離実験により,提案手法の有効性を検証する.実験結果より,特に素子数が多い場合において,提案法における分離音の音質は従来法より優れていることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-19
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
西川 剛樹
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
西川 剛樹
奈良先端大・情報科学
-
阿部 洋志
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
西川 剛樹
奈良先端大・情報
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