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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-18 13:00 ［ポスター講演］機械学習を用いた非負値行列因子分解に対する音源分離性能向上手法の検討 ○錠前 聡・大田健紘・吉野秀明（日本工大）  CQ2019-48 |
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| 抄録 | （和） | 我々はNMFを改良したガンマプロセス非負値行列因子分解(GaP-NMF)にディープニューラルネットワーク(DNN)を組み合わせた手法を提案した．この手法ではDNNにより振幅スペクトルを特定の楽器に分類していたが，音高に関しては相関係数を元に分類していた．そこで本稿では，提案手法の分離性能改善のために，DNNにより楽器及び音高の両方を同時に分類可能とし，その分類性能を明らかにした． |
| （英） | We proposed a sound source separation method which consists of Non-negative matrix factorization and deep neural network. Although this method estimated musical instruments name of each amplitude spectrum using DNN, this method estimated the pitch of amplitude spectrum based on the correlation coefficient. Hence, in this paper, we improved the proposed method so that the proposed method estimates both musical instruments name and the pitch, simultaneously. In addition, we clarified the classification accuracy. | |
| キーワード | （和） | 非負値行列因子分解 / 深層学習 / 音源分離 / / / / / |
| （英） | Non-negative Matrix Factorization / Deep Learning / Sound Source Separation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 125, CQ2019-48, pp. 63-64, 2019年7月. | |
| 資料番号 | CQ2019-48 | |
| 発行日 | 2019-07-11 (CQ) | |
| ISSN | 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 | CQ2019-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2019-07-18 - 2019-07-19 |
| 開催地（和） | 新潟大学 |
| 開催地（英） | Niigata Univ. |
| テーマ（和） | QoE と QoS の評価・計測・制御，一般 |
| テーマ（英） | Assessment, Measurement and Control of QoE and QoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2019-07-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた非負値行列因子分解に対する音源分離性能向上手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of source separation method for non-negative matrix factorization using machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非負値行列因子分解 / Non-negative Matrix Factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 音源分離 / Sound Source Separation |
| 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） | 錠前 聡 / Satoru Jomae / ジョウマエ サトル |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大田 健紘 / Kenko Ota / オオタ ケンコウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉野 秀明 / Hideaki Yoshino / ヨシノ ヒデアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-18 13:00:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2019-48 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.125 |
| ページ範囲 | pp.63-64 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2019-07-11 (CQ) |
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