基底の反復生成と教師ありNMFを用いた信号解析(一般(ポスターセッション),第12回音声言語シンポジウム:情報アクセス,音声・言語処理一般)
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概要
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従来の代表的な信号解析手法の中に,NMF(非負値行列因子分解)を用いたものがある.中でも,大量のサンプルを予め学習させることで音源分離やノイズ除去を行う事例ベースNMFが注目を浴びている.しかしながら,こうした手法は,可能性のある全ての基底サンプルを用意する必要があるので,一般にシステムの実用化は困難である.本研究では基底カテゴリ(音素や楽器)ごとに代表基底(確率的スペクトル包絡)を統計的に学習し,確率的スペクトル包絡が作り出す基底の組み合わせによって観測スペクトルを表現する手法を提案する.本研究では,確率的スペクトル包絡の学習に,スペクトル包絡の平均値曲線と分散値曲線を同時に推定することのできるガウシアンプロセスを用いる.解析時には確率的スペクトル包絡からランダムに基底を生成することで,同カテゴリの未知の基底を用いて解析を行うことができる.最後に実験結果によって提案手法の有効性を確かめた.
- 2010-12-13
著者
-
滝口 哲也
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
中鹿 亘
神戸大学大学院工学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
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