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| 講演名 | 2018-03-19 09:25 マルチチャンネルNMFの空間相関行列の安定的な推定法 ○太刀岡勇気（デンソーアイティーラボラトリ）  EA2017-103 SIP2017-112 SP2017-86 |
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| 抄録 | （和） | マルチチャンネル非負値行列因子分解(MNMF)は，音源分離性能が高いことが知られているが，その初期値依存性が課題となっている．これを改善するため，空間相関行列の初期値を到来方向に基づくバイナリマスクにより音声強調した音声から求める方法と，ランク1近似により求める方法が提案されている．ランク1近似では，推定すべきパラメータを減らすことができるため有効であるが，フルランクの空間相関行列と，ランク1近似した空間相関行列を初期値として与える場合のいずれが有効であるかは明らかでないので実験的に比較する．またランク1近似では，音源数よりもチャネル数が多くなるにつれ，空間相関行列の更新が不安定化するという問題がある．これを避けるために，発話を分割して各分割でランク1近似を行い，その空間相関行列を平均化する方法を提案する．実験により，提案法はMNMFの性能を改善するとともに，空間相関行列の更新を安定化できることを示した． |
| （英） | Multi-channel non-negative matrix factorization (MNMF) achieves a high sound source separation performance but its initial value dependency is a problem. To address this, some studies proposed that initial spatial correlation matrices are obtained from enhanced speech after binary masking or from rank 1 approximation. Rank 1 approximation is effective because the number of parameters to be estimated is relatively small. However, the experimental comparison between initialization from full-rank spatial correlation matrices and rank 1 approximated ones is necessary. In addition, in the case of rank 1 approximation, when the number of channels is much greater than that of sound sources, the update of spatial correlation matrices becomes unstable. To avoid this, this paper proposes an utterance division for averaging spatial correlation matrices of each division with rank 1 approximation. Experiments show that the proposed method improved the performance of MNMF and stabilized the update of spatial correlation matrices. | |
| キーワード | （和） | マルチチャンネル非負値行列因子分解 / 空間相関行列 / ステアリングベクトル / 音声認識 / / / / |
| （英） | multi-channel NMF / spatial correlation matrix / steering vector / automatic speech recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 515, EA2017-103, pp. 7-12, 2018年3月. | |
| 資料番号 | EA2017-103 | |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2017-103 SIP2017-112 SP2017-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP EA SP MI |
| 開催期間 | 2018-03-19 - 2018-03-20 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] |
| テーマ（英） | Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2018-03-SIP-EA-SP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチチャンネルNMFの空間相関行列の安定的な推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stable Estimation Method of Spatial Correlation Matrices for Multi-channel NMF |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチチャンネル非負値行列因子分解 / multi-channel NMF |
| キーワード(2)（和/英） | 空間相関行列 / spatial correlation matrix |
| キーワード(3)（和/英） | ステアリングベクトル / steering vector |
| キーワード(4)（和/英） | 音声認識 / automatic speech recognition |
| 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） | 太刀岡 勇気 / Yuuki Tachioka / タチオカ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | デンソーアイティーラボラトリ (略称： デンソーアイティーラボラトリ) Denso IT Laboratory (略称： Denso IT Lab) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-19 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2017-103, SIP2017-112, SP2017-86 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.515(EA), no.516(SIP), no.517(SP) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) |
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