確率スペクトル包絡を用いた混合音解析における制約付きスペクトル生成法の検討(ロバスト音声認識,認識,理解,対話,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。特に,事例ベースのNMFが音源分離や信号解析の分野において,解析精度・速度といった観点から注目を浴びている。しかしこうした手法は,可能性のある全ての事例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。これまでの我々の研究では,この問題点を解決するため,確率的に生成されるスペクトルを用いて信号を解析する確率スペクトル包絡による手法を提案してきた。しかしながら,この方法では高いスペクトル生成自由度により分離最適解を得ることが困難であった。そこで本研究では,アクティビティ行列要素のスパース性と密集性に着目した新たな制約項を加えることにより,より最適な解に導く信号解析手法を提案する。
- 2011-07-14
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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