情報量を基準としたブラインド信号分離における指向特性の利用
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概要
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本報告では, マイクロホンアレーにおける指向特性を利用したblind signal separationを新たに提案する. 本手法では, マイクロホン間における到来音の時間差を考慮に入れるために, 周波数領域で混合を表わす複素数行列の逆行列を計算する. これらの行列は, 各周波数毎に同時分布密度関数と周辺分布密度関数の積との間のKullback-Leibler divergenceを最小にするように最適化される. この場合, 各周波数帯域毎に(1) permutation (音源の入れ替わり), (2) gainが不定になる, という問題がある. 本研究では, アレーによって形成される指向特性を利用し, 複数音源の到来方位を同定することによって, これらの問題を解決する. 本手法の有効性を確認するため, 計算機シミュレーションによって信号分離及び音声認識実験を行った. その結果, 信号対雑音電力比の改善に関して約17dB, 単語認識率に関して92%以上の性能が確認された.
- 1999-05-21
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