| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-12-13 13:25
ブラインド音声抽出のための多変量複素一般化Gauss分布に基づくランク制約付き空間共分散行列推定法及びその高速化 ○久保優騎・高宗典玄(東大)・北村大地(香川高専)・猿渡 洋(東大) EA2019-78 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,拡散性音源中に存在する方向性の目的音声を分離・抽出する手法であるランク制約付き空間共分散行列推定法における生成モデルを一般化する.従来のランク制約付き空間共分散行列推定法は ILRMA によるパラメタ推定の後に, ILRMA で推定されたパラメタを用いて観測信号を多変量複素 Gauss 分布によりモデル化することで,効率的かつ高速に目的音声を分離する.本稿では多変量複素一般化 Gauss 分布により観測信号をモデル化し,パラメタを最尤推定する手法を提案する.従来のモデルに用いられるパラメタ推定の高速化手法を提案モデルにも適用する.評価実験ではシミュレーションにより得られた拡散性の人混み雑音,駅雑音,及び交通雑音中の音声信号を分離する実験及び実環境下で録音したデータを用いた分離実験により,提案法の従来法に対する優位性を示す. |
| (英) |
In this paper, we generalize a generative model in rank-constrained spatial covariance matrix estimation that separates and extracts directional target speech from diffuse background sources. Conventional method models an observed signal with the multivariate complex Gaussian distribution using parameters estimated by ILRMA in advance and efficiently separates the target speech. This paper models an observed signal with the multivariate complex generalized Gaussian distribution and proposes its optimization algorithm. Also, the acceleration method for conventional method can be applied to the proposed model. In the experiments, we separate simulated speech signal under diffuse babble, station, and traffic noise and real-recorded speech signal under diffuse noise to show superiority of the proposed method. |
| キーワード |
(和) |
ブラインド音源分離 / 空間共分散モデル / 多変量複素一般化Gauss分布 / 補助関数法 / 乗算型更新則 / / / |
| (英) |
blind source separation / spatial covariance matrix / multivariate complex generalized Gaussian distribution / auxiliary function method / multiplicative update rule / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 334, EA2019-78, pp. 85-92, 2019年12月. |
| 資料番号 |
EA2019-78 |
| 発行日 |
2019-12-05 (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 |
EA2019-78 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
EA |
| 開催期間 |
2019-12-12 - 2019-12-13 |
| 開催地(和) |
九州工業大学戸畑キャンパス(北九州市) |
| 開催地(英) |
Kyushu Inst. Tech. |
| テーマ(和) |
応用/電気音響,一般 |
| テーマ(英) |
Engineering/Electro 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 |
2019-12-EA |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
ブラインド音声抽出のための多変量複素一般化Gauss分布に基づくランク制約付き空間共分散行列推定法及びその高速化 |
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
Rank-constrained spatial covariance matrix estimation based on multivariate complex generalized Gaussian distribution and its acceleration for blind speech extraction |
| 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) |
空間共分散モデル / spatial covariance matrix |
| キーワード(3)(和/英) |
多変量複素一般化Gauss分布 / multivariate complex generalized Gaussian distribution |
| キーワード(4)(和/英) |
補助関数法 / auxiliary function method |
| キーワード(5)(和/英) |
乗算型更新則 / multiplicative update rule |
| 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) |
久保 優騎 / Yuki Kubo / クボ ユウキ |
| 第1著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
高宗 典玄 / Norihiro Takamune / タカムネ ノリヒロ |
| 第2著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
北村 大地 / Daichi Kitamura / キタムラ ダイチ |
| 第3著者 所属(和/英) |
香川高等専門学校 (略称: 香川高専)
National Institute of Technology, Kagawa College (略称: NIT, Kagawa) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari / サルワタリ ヒロシ |
| 第4著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo) |
| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-12-13 13:25:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
EA |
| 資料番号 |
EA2019-78 |
| 巻番号(vol) |
vol.119 |
| 号番号(no) |
no.334 |
| ページ範囲 |
pp.85-92 |
| ページ数 |
8 |
| 発行日 |
2019-12-05 (EA) |
|