構成要素の分離と統合による単一の混合スペクトルからの音源分離(音響と音声処理・音声強調,ロバスト音声認識,一般)
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概要
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単一マイクロフォンで収録した複数の音源を分離する手法を提案する。この手法は、複数音源が混合したスペクトルから独立な構成要素を求め、それらを個々の音源に割り当てるものである。主成分分析(PCA)により混合スペクトルの次元を削減して構成要素を求めるが、その際、データの特徴に適応して構成要素の選択を行うことを提案した。選択した構成要素が互いに独立なものとなるように独立成分分析(ICA)を行う。 Kullback-Leibler K-meansクラスタリングアルゴリズムを用いて構成要素を所定の(音源数に対応する)数にグループ分けする。2音源混合に対する実験を行ったところ、よい結果が得られた。さらに、実環境に応用した場合の性能を調べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-04-16
著者
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