学習同定法のロバスト化と音響エコーキャンセラへの適用(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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適応フィルタを音響エコーキャンセラに適用する上で,ダブルトーク時におけるロバスト性の実現は重要な課題である.本報告では,ロバスト統計手法であるM-推定に基づき,学習同定法(NLMSアルゴリズム)を導く評価関数を修正し,勾配制限型学習同定法(GS-NLMSアルゴリズム)を導出する.この手法では,誤差信号と参照信号のレベル比がシングルトーク時とダブルトーク時において異なる分布を示すという統計的特徴を利用し,学習同定法が更新に用いる勾配を非線形に制限することにより,高いロバスト性を実現している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-18
著者
-
羽田 陽一
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
片岡 章俊
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
片岡 章俊
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所:龍谷大学理工学部
-
片岡 章俊
日本電信電話(株)nttサイバースペース研究所
-
島内 末廣
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
羽田 陽一
日本電信電話株式会社 Nttサイバースペース研究所
-
羽田 陽一
日本電信電話/NTTサイバースペース研究所
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