独立成分分析に基づくブラインド音源分離(音響信号処理/一般)
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概要
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たくさんの音の中から聞きたい音を聞き分ける音源分離技術として,近年,独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)に基づく手法が脚光を浴びている.この手法は,音源位置の知識や目的音(妨害音)区間の切り出しを原理的に必要とせず,完全なブラインド分離が可能である.統計的処理であるICAは,物理的,音響的にはある種のブラックボックスであり,その中で何が行われているのか,何がどこまで分離できるのかがあまりわかっていなかった.我々はこれまでの研究により,統計的手法であるICAを音響信号処理的な観点から分析して物理的意味づけを与え,従来の音響信号処理技術との関係を解明した.そして,ICAに基づくブラインド音源分離が,適応ビームフォーマ(adaptive beamformer, ABF)と呼ばれるマイクロホンアレーと同じ動作原理を実現しており二乗誤差最小の意味で等価であることを明らかにした.2マイクのABFの支配的な動作は妨害音に1つの死角を向ける動作である.これより,様々な方向からの残響音を消せないことがICAが残響に弱い理由の一つであること,ABFがICAの性能の上限を与えることなどを明らかにした.しかしながら,ICAは音源位置の知識や妨害音区間の切り出しが不要で,音源信号が同時になっていても全く問題ないという点で,ABFの高機能版と言える.
- 2008-05-22
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