独立成分分析に基づく近接点音源除去の高速化(音源分離/一般)
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概要
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本稿では独立成分分析(ICA)に基づく近接点音源除去の高速化アルゴリズムを提案する.ハンズフリー音声認識システムを運用する際には,周囲に存在する無数の雑音を抑圧し,目的音声のみを高精度かつ高速に抽出する処理が必要不可欠である.実環境におけるハンズフリー音声認識システムにおいては,マイクロホンの近傍に点音源と近似できる目的音声が存在し,目的音声に比べて遠方に非点音源雑音が存在する事が多いと考えられる.このような環境において目的音声を抽出する手法として,ブラインド空間的サブトラクションアレー(BSSA)が提案されている.BSSAでは,ICAに基づく音源分離処理を用いて雑音推定を行い,推定雑音をスペクトル減算することで目的音声を抽出する.BSSAではICAが雑音推定,すなわち近接点音源の除去を高精度に行うことができることを利用している.本稿では,まずICAが雑音推定,すなわち近接点音源の除去に適している事を理論的に証明し,シミュレーション実験によりその正当性を示す.次に,ICAに基づく音源分離処理による近接点音源除去を高速化するアルゴリズムを提案し,このアルゴリズムを導入したBSSAによる音声抽出実験により有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-09-21
著者
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究
-
猿渡 洋
奈良先端科学技術大学院大学
-
森 康充
奈良先端大・情報
-
鹿野 清宏
奈良先端科学技術大学院大学
-
大迫 慶一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
森 康充
奈良先端科学技術大学院大学
-
高橋 祐
奈良先端科学技術大学院大学
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