講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-11-13 15:45
[ポスター講演]音楽音響信号解析のためのガンマ過程に基づく無限半正定値テンソル分解 ○吉井和佳(産総研)・富岡亮太(東大)・持橋大地(統計数理研)・後藤真孝(産総研) IBISML2013-57 |
抄録 |
(和) |
本稿では,非負値行列分解 (NMF) の自然な拡張となっている半正定値テンソル分解 (PSDTF) を提案し,モノラル信号の音源分離に応用すると優れた性能を発揮することを示す.従来は,与えられた混合音のパワースペクトログラムを非負値行列とみなし,NMFを用いて少数の基底スペクトルと時間方向のアクティベーションとの積に分解する方法が一般的であった.このとき,非負値しか扱えないというNMFの制約上,混合音の複素スペクトログラムに本来備わっている位相情報は扱えず,音源信号を再合成するには分離されたパワースペクトログラムに対して位相復元を行う必要があった.本研究では,PSDTFを用いることで,位相情報を陽に取り扱うことなくモノラル信号を時間領域で直接分離することができる画期的な方法を提案する.また,PSDTFはNMFと同程度に実装が容易で,ガンマ過程に基づいて無限個の基底を許容するノンパラメトリックベイズ拡張も可能であることを示す. |
(英) |
This paper presents positive semidefinite tensor factorization (PSDTF) that is a natural extension of nonnegative matrix factorization (NMF) and shows that PSDTF outperforms NMF in source separation of single-channel audio signals. We propose a PSDTF-based method that can directly separate a given mixture signal into source signals in the time domain without explicitly dealing with phase information. In addition, a nonparametric Bayesian extension of PSDTF is feasible by using the gamma process in a similar manner to NMF. |
キーワード |
(和) |
音楽音響信号解析 / 非負値行列分解 / 音源分離 / ガンマ過程 / ノンパラメトリックベイズ / / / |
(英) |
music signal analysis / NMF / source separation / gamma process / nonparametric Bayes / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-57, pp. 161-168, 2013年11月. |
資料番号 |
IBISML2013-57 |
発行日 |
2013-11-05 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IBISML2013-57 |