講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-01-24 11:00
方位クラスタリングと非負値行列因子分解を組み合わせた音楽信号分離における低歪み処理構造の検討 ○岩尾悠祐・猿渡 洋・鎌土記良・鹿野清宏(奈良先端大)・近藤多伸・高橋 祐(ヤマハ) EA2012-120 |
抄録 |
(和) |
本稿では,方位クラスタリングと非負値行列因子分解の2つの手法を組み合わせた音楽信号分離手法の低歪み処理構造についての検討を行う.方位クラスタリングと非負値行列因子分解を組み合わせることにより多くの楽器音から構成される音楽信号から特定の楽器音を抽出することができるが,これら2つを単純に接続するだけでは分離信号に多くの歪みを生じてしまう.本稿では,2手法を組み合わせ,さらに低歪み処理構造を考慮した音楽分離信号手法を提案する.実験では4つの楽器音から構成されるステレオ楽曲信号から目的楽器音を抽出しその評価を行った.この実験結果から,方位クラスタリングと罰則条件付き教師あり非負値行列因子分解それぞれを単独で用いたときより,また低歪みを考慮しないものより,低歪みを考慮した提案手法の方がより高い精度で分離できることがわかった. |
(英) |
In this paper, we address a music signal separation problem with low-distortion structure method combining directional clustering and nonnegative matrix factorization (NMF). By combining directional clustering and NMF, we can extract the target signal from music signals consisting ofmany source mixtures. However, if we directly combine two methods, the estimated target signal suffers from much spectral distortion. Therefore, in this paper, we propose a new low-distortion-structured music signal separation method combining two methods. In the evaluation experiment, we estimate the target signals from the stereo music signals containing four music instrument signals. From the results, we reveal that the proposed low-distortion method is superior to other methods, namely, directional clustering, NMF and direct combination of directional clustering and NMF. |
キーワード |
(和) |
非負値行列因子分解 / 方位クラスタリング / 音楽信号処理 / k-means クラスタリング / / / / |
(英) |
nonnegative matrix factorization / directional clustering / music signal processing / k-means clustering / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 388, EA2012-120, pp. 7-12, 2013年1月. |
資料番号 |
EA2012-120 |
発行日 |
2013-01-17 (EA) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EA2012-120 |