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| 講演名 | 2007-09-28 14:50 ［特別講演］Single-Input-Multiple-Outputモデルに基づく独立成分分析を用いたブラインド音源分離とその応用 ○高谷智哉（トヨタ自動車）  EA2007-58 |
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| 抄録 | （和） | 独立成分分析(independent component analysis: ICA)を用いた音響信号のブラインド音源分離(blind source separation)技術が近年進展している．この技術は音源信号が互いに独立であると仮定し，事前情報を用いることなく，観測信号から音源信号を推定する技術である．従って，この技術は音声通信システムに応用が 可能である．従来のICAに基づくBSS手法の多くは，各チャネルで観測された混合信号からモノラル信号として音源信号を推定する手法であり，任意のスペクトル歪みを持っている．従って，従来法には(1)各音源の方位・位置情報，残響感などの空間的な情報を維持することができない, (2)反復学習により分離行列を最適化するため，多大な演算量が必要となる，(3)モノラル出力である，という重要な欠点を持っている．この問題により，(a)バイノーラル信号処理や高忠実音場再現システムへの応用が非常に困難，(b)少ない演算量で分離精度を向上させるために， 多チャネル(アレー)信号処理などの雑音抑圧信号処理を継続接続することは 困難である，本稿では，上記問題点を改善するために観測信号中の各音源成分を 推定するSingle-Input Multiple-Output(SIMO)モデルに基づくICAを紹介し，その応用技術について報告する． |
| （英） | Blind source separation (BSS) technique using independent component analysis (ICA) for acoustic signals has been developed over the last decade. This technique assumes that the source signals are mutually independent, and can estimate the source signals from the mixed signals without a priori information. Thus, this technique is highly applicable in hands-free acoustic speech recognition system for car navigation and partner robot, and high-quality hands-free telecommunication system. The conventional ICA-based BSS method is a means of extracting the independent sound source signals as the monaural signals from the mixed signals observed in each input channel, and the separated signals include arbitrary spectral distortions. However, they are basically means of extracting each of the independent sound sourcesas a monaural signal, consequently, they have a serious drawback in that the separated sounds cannot maintain information about the directivity, localization, reverberation, or spatial qualities of each sound source. They also need large amounts of computations to optimize the separation filter. These problems prevent any BSS methods from being applied to binaural signal processing, high-fidelity sound reproduction system, or cascading the array signal processing after ICA. In this paper, to solve the above-mentioned fundamental problem, we propose a novel ICA algorithm, single-input multiple-output (SIMO)-model-base ICA and introduce its application method. |
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| キーワード | （和） | ブラインド音源分離 / 独立成分分析 / SIMOモデル / / / / / |
| （英） | blind source separation / independent component analysis / SIMO model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 240, EA2007-58, pp. 19-24, 2007年9月. | |
| 資料番号 | EA2007-58 | |
| 発行日 | 2007-09-21 (EA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2007-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
| 開催期間 | 2007-09-28 - 2007-09-28 |
| 開催地（和） | 奈良先端科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Nara Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 音源分離／一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2007-09-EA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Single-Input-Multiple-Outputモデルに基づく独立成分分析を用いたブラインド音源分離とその応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Blind source separation using single-input-muｌtiple-output-model-based independent component analysis and its application |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ブラインド音源分離 / blind source separation |
| キーワード(2)（和/英） | 独立成分分析 / independent component analysis |
| キーワード(3)（和/英） | SIMOモデル / SIMO model |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高谷 智哉 / Tomoya Takatani / タカタニ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： Toyota Motor Co.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-09-28 14:50:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2007-58 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.240 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2007-09-21 (EA) |
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