講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-02 10:10
一般化Gauss分布に基づく同時対角化制約付き多チャネルNMFを用いたブラインド音源分離 ○加茂佳吾・久保優騎・高宗典玄(東大)・北村大地(香川高専)・猿渡 洋(東大)・高橋 祐・近藤多伸(ヤマハ) EA2019-103 SIP2019-105 SP2019-52 |
抄録 |
(和) |
多チャネル非負値行列因子分解(MNMF)はフルランク空間相関行列を扱うことにより,残響が強い状況や点音源でない音源に適用可能なブラインド音源分離手法である.MNMFでは各音源スペクトログラムの生成モデルとして多変量複素Gauss分布を仮定しているが,本研究では多変量複素一般化Gauss分布への拡張を提案し,特にsub-Gaussモデルにおける補助関数法による更新式を導出する.Sub-GaussモデルのMNMFのコスト関数は最適化が困難な形となるため,FastMNMFと同様の同時対角化制約を設けることで補助関数が設計可能な形へ帰着させ,更新式を導出する.また,音源分離実験により,従来手法と比較し分離性能が向上することを示す. |
(英) |
Multichannel nonnegative matrix factorization (MNMF) is a blind source separation technique, which employs the full-rank spatial covariance matrices and can simulate the situations where the reverberation is strong and the sources are not point sources. Source signals' spectrograms were assumed to follow a multivariate complex Gaussian distribution in MNMF. In this paper, we propose the model extension of MNMF to a multivariate complex generalized Gaussian distribution and derive a new parameter update rule using the auxiliary-function-based method, especially in the sub-Gaussian model. Since the cost function of MNMF of this multivariate complex generalized Gaussian model is hard to minimize, we additionally introduce the joint-diagonalizable constraint, which is the same one of FastMNMF, to MNMF, and transform the cost function to the form to which we can apply the auxiliary functions, deriving the valid parameter update rules. From blind source separation experiments, we show that the proposed method outperforms the conventional methods in source-separation accuracy. |
キーワード |
(和) |
ブラインド音源分離 / 空間共分散モデル / 同時対角化 / 多変量複素sub-Gauss分布 / / / / |
(英) |
blind source separation / spatial covariance model / joint diagonalization / multivariate complex sub-Gaussian distribution / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 439, EA2019-103, pp. 13-19, 2020年3月. |
資料番号 |
EA2019-103 |
発行日 |
2020-02-24 (EA, SIP, SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EA2019-103 SIP2019-105 SP2019-52 |