駆動源に着目した時間領域での混合音分離 : 利得適応型AR-HMM分解法
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概要
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本論文では, モデルベースのモノラル混合音分離手法について述べる。提案法では、音源モデルとして、自己回帰過程による調音フィルタとHidden Markov Model(HMM)による駆動源で構成するソースフィルタモデル(AR-HMM)を採用する。更にHMMの出力を時変利得倍することで波形の振幅変化を表現する。そして、混合音から各音源モデルの状態遷移系列と利得の時系列を推定し、それに基づいて音源分離を実現する利得適応型AR-HMM分解法について報告する。振幅変調を施した2母音混合音声の分離実験により、変調度によらず分離波形はSNR9[dB]の精度が得られた。また時変分散のガウス性白色雑音を混入した音声の雑音除去実験では、SNRが3.6[dB]から9.2[dB]に改善された。このように利得適応型AR-HMM分解法は、周期性を持った音源の分離だけでなく、雑音の除去など、より一般的な音源の分離に用いることが可能であることが示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-09-21
著者
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