Single-Input-Multiple-Outputモデルに基づく独立成分分析を用いたブラインド音源分離とその応用(音源分離/一般)
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概要
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独立成分分析(independent component analysis: ICA)を用いた音響信号のブラインド音源分離(blind source separation)技術が近年進展している.この技術は音源信号が互いに独立であると仮定し,事前情報を用いることなく,観測信号から音源信号を推定する技術である.従って,この技術は音声通信システムに応用が可能である.従来のICAに基づくBSS手法の多くは,各チャネルで観測された混合信号からモノラル信号として音源信号を推定する手法であり,任意のスペクトル歪みを持っている.従って,従来法には(1)各音源の方位・位置情報,残響感などの空間的な情報を維持することができない,(2)反復学習により分離行列を最適化するため,多大な演算量が必要となる,(3)モノラル出力である,という重要な欠点を持っている.この問題により,(a)バイノーラル信号処理や高忠実音場再現システムへの応用が非常に困難,(b)少ない演算量で分離精度を向上させるために,多チャネル(アレー)信号処理などの雑音抑圧信号処理を継続接続することは困難である,本稿では,上記問題点を改善するたあに観測信号中の各音源成分を推定するSingle-Input Multiple-Output(SIMO)モデルに基づくICAを紹介し,その応用技術について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-09-21
著者
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