対数スペクトル事前分布を用いたMAPスペクトル推定に基づく劣決定音源分離(ブラインド信号処理,一般)
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概要
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音声信号を非定常ガウス過程でモデル化し,最尤法に基づきスペクトル推定を行うアプローチは,多くの音声強調手法で用いられている.我々はこれまでに,このアプローチの推定精度を改善するために,学習済みの対数スペクトル事前分布を導入し,事後確率最大化(MAP)スペクトル推定に拡張する方法を提案してきた.本稿ではこの拡張を,Duongらが提案したマルチチャネルウィーナフィルタに基づく劣決定音源分離法に適用する.従来法では最尤法に基づき音源スペクトルと空間相関行列を推定することで音源分離を実現していたのに対し,提案法ではその音源スペクトルの推定の部分をMAPスペクトル推定に拡張する.これにより,高精度なスペクトル推定を行うことで,分離精度の改善を目指す.実験では,提案法により分離精度が改善することを示す.
- 2012-12-06
著者
-
中谷 智広
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
藤本 雅清
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
吉岡 拓也
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
齋藤 洋典
名古屋大学
-
Fujimoto Masakiyo
Ntt Communication Science Laboratories Ntt Corporation
-
岩田 康明
名古屋大学
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