SIMOモデル信号の抽出と適応ビームフォーマを用いたブラインド音源分離(マイクロホンアレー・ブラインド分離・音源位置推定/一般)
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概要
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この論文では,音声の畳み込み混合に対してSingle-Input Multiple-Output(SIMO)モデルに基づく独立成分分析(ICA)(SIMO-ICA)と適応ビームフォーマを結合した新しい2段ブラインド音源分離(BSS)手法を提案する.SIMO-ICAは混合信号をモノラル信号にではなく,個々のマイクロホンの位置での信号であるSIMOモデル信号に分離する事ができる.それゆえSIMO-ICAは分離の後でも個々の音源の空間的性質を保存しており,音源の到来方位の推定が可能である.この特徴により,SIMO-ICAの後段に教師あり学習であるABFを適用することが可能であり,出力信号に残留する非目的音成分を効果的に除去できる.実験結果より,提案法によって大幅な分離性能の向上が可能であることや,提案法による分離は従来のSIMOモデル信号出力型ICAやABF,単一のSIMO-ICAによる分離よりも高い性能が得られることが明らかになった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-18
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
-
高谷 智哉
奈良先端科学技術大学院大学
-
鵜飼 訓史
奈良先端大・情報科学
-
鵜飼 訓史
奈良先端科学技術大学院大学
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