ベイジアンネットワークを用いたバイナリマスキングに基づく音源分離(耐雑音性)
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概要
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本研究では,音楽混じりの音声に対する単一チャネル音源分離手法を提案する.バイナリマスキングの原理に基づくと,混合信号の各周波数成分のパワーは,個々の音源のうち,その周波数成分のパワーが最も大きい音源に由来するものであると考えることができる.したがって,混合信号の時間-周波数成分の中から,個々の音源が支配する成分を選択的に残し,他の成分をマスクするためのマスクパターンを決定すれば,個々の音源を分離することが可能となる.しかし,混合信号に含まれる各音源は未知であるため,個々の音源に対してこのマスクパターンを最適に推定する必要がある.そこで,時間-周波数成分の周囲の依存関係を仮定し,ベイジアンネットワークを用いて確率的に成分を選択する手法を提案する.提案手法の有効性を確認するために, 6種類のSNRで非定常な音楽を重畳した混合信号に対して音源分離実験を行い,目的の音源成分を選択するマスクパターンの正解率と音質の評価を行った.実験結果より,マスクの正解率と音質評価ともに従来のベイズ識別器を用いる手法よりも良い結果が得られることが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-07-11
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
大石 康智
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北岡 教英
名古屋大学
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
宮島 千代美
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
武田 一哉
名古屋大学
-
伊藤 弘章
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
大石 康智
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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