隠れマルコフ/セミマルコフモデルに基づき原信号を動的に切り替える非定常独立成分分析
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概要
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ブラインド信号分離(blind source separation; BSS)は,未知原信号からの(線形)混合を観測信号として得たときに,混合過程も未知として原信号と混合過程の両方を復元する問題であリ,独立成分分析(independent component analysis; ICA)が有効な解法として用いられる.しかし,実問題においては原信号はしばしば常に出現しているわけではなく,出現・非出現の状態が時間とともに切り替わる.そのため,原信号が全期間を通して常に存在することを仮定する通常のICAでは,とくに観測にノイズが含まれる場合に性能が低下しやすい.我々はこれまでに,こういった非定常な状況に対処可能なICA手法として,隠れマルコフモデルに基づくSwitching ICA法を提案してきた.本稿では,以前は固定されていた一部のパラメータに関する推定を含む形に提案予法を拡張し,既存手法との新たな比較実験結果を示す.人工データを用いた実験では,ノイズのある状況で既存手法より良い性能が得られた.また,マルコフモデルでは各状態の持続時間確率が指数的に減衰するため,信号の出現・非出現のモデルとしてはあまり自然なものではなかった.本稿では,指数減衰以外の持続時間分布を許容するセミマルコフモデルを用いて提案予法を拡張し,それにより信号出現の推定精度が向上することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
京都大学
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
前田 新一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
平山 淳一郎
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
平山 淳一郎
京都大学大学院情報学研究科
-
前田 新一
京都大学
-
平山 淳一郎
奈良先端科学技術大学院大学
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