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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-25 13:00 ［ポスター講演］スパース時系列正則化付き独立低ランク行列分析における効率的な解法の検討 ○三井祥幹（東大）・北村大地（総研大）・高道慎之介（東大）・小野順貴（NII/総研大）・猿渡 洋（東大）  EA2016-72 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，近年提案されたブラインド音源分離手法である独立低ランク行列分析（ILRMA）に対し，新たなスパース正則化を導入した手法を提案する．ILRMAによる音源分離では，分離行列と音源NMFモデルを同時に推定することによって，高精度な音源分離を実現している．分離性能の向上と頑健性を向上するためには，スパース性を制約として追加する必要があるが，そのような研究は行われていない．本稿では，分離信号に対しベイズ型統計的ポストフィルタを用いて周波数ビンごとに個別なスパース強調を行い，NMFによる音源のモデリングを促進して，音源分離性能を向上させる手法を提案する．提案手法は二段階最適化問題として定式化されるが，本稿では二段階最適化問題の二種類の近似的解法とこれらを組み合わせたハイブリッド手法を提案し，実験により音源分離性能の向上が確認されたことを示す． |
| （英） | In this paper, we propose a new blind source separation (BSS) method based on independent low-rank matrix analysis (ILRMA) with novel sparse regularization. ILRMA is a recently proposed BSS algorithm that simultaneously estimates a demixing matrix and source spectrogram models based on nonnegative matrix factorization (NMF). To improve the separation accuracy and stability, an additional constraint such as sparseness is needed but there have been no studies on this so far. In this study, we introduce an a priori statistical model for time-series amplitudes of source spectrograms, employing a new frequency-wise sparse regularization using estimates from the Bayesian postfilter to enhance the modeling accuracy. This regularization results in a bilevel optimization problem that consists of the estimation of a sparsity-emphasized source model using NMF and the separation of sources by ILRMA. In this paper, we present two approximated optimization schemes and their combination for performing regularized ILRMA. The efficacy of the proposed method is confirmed in a BSS experiment. | |
| キーワード | （和） | ブラインド音源分離 / 非負値行列因子分解 / 独立低ランク行列分析 / 正則化 / / / / |
| （英） | blind source separation / nonnegative matrix factorization / independent low-rank matrix analysis / reguralization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 420, EA2016-72, pp. 25-30, 2017年1月. | |
| 資料番号 | EA2016-72 | |
| 発行日 | 2017-01-18 (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 | EA2016-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA US |
| 開催期間 | 2017-01-25 - 2017-01-26 |
| 開催地（和） | 同志社大学 室町キャンパス 寒梅館 |
| 開催地（英） | Doshisha Univ. |
| テーマ（和） | ＜音響・超音波サブソサイエティ合同研究会＞応用／電気音響，超音波，一般 |
| テーマ（英） | [Joint Meeting on Acoustics and Ultrasonics Subsociety] Engineering/Electro Acoustics, Ultrasonic and Underwater Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2017-01-EA-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパース時系列正則化付き独立低ランク行列分析における効率的な解法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on efficient solver for independent low-rank matrix analysis with sparse time-series-activity regularization |
| 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） | 非負値行列因子分解 / nonnegative matrix factorization |
| キーワード(3)（和/英） | 独立低ランク行列分析 / independent low-rank matrix analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 正則化 / reguralization |
| 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） | 三井 祥幹 / Yoshiki Mitsui / ミツイ ヨシキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北村 大地 / Daichi Kitamura / キタムラ ダイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 総合研究大学院大学 (略称： 総研大) The Graduate University for Advanced Studies (略称： SOKENDAI) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高道 慎之介 / Shinnosuke Takamichi / タカミチ シンノスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 順貴 / Nobutaka Ono / オノ ノブタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所/総合研究大学院大学 (略称： NII/総研大) National Institute of Informatics/The Graduate University for Advanced Studies (略称： NII/SOKENDAI) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari / サルワタリ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-25 13:00:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2016-72 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.420 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-18 (EA) |
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