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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-08-28 10:30 自然勾配法によるSignアルゴリズムの収束性能改善 ○峰尾太陽・庄野 逸（電通大）  SIP2020-34 |
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| 抄録 | （和） | 音声信号のロスレス符号化では，予測の残差に対してエントロピー符号を適用するため，残差が0を多く含む，すなわち残差のスパース化が重要な課題である． 絶対値残差を最小化する適応アルゴリズムにSign Algorithm(SA)が知られているが，このアルゴリズムはLMS Algorithmと比べ収束が遅い． 本稿ではSAに自然勾配法を適用することでの収束性能の改善について議論する． 自然勾配法の適用においては，入力信号データの自己相関行列を計算すれば十分であることを示した． また，ステップサイズを適応的に変化させるアルゴリズムはNLMSおよびRLSとの関連が確認された． 最後に，簡単なデータと実音声データに対する実験を通じ，提案手法はSAと比べ収束性能が改善されていることを示した． |
| （英） | In lossless audio compression, it is essential to predictive residuals to be sparse, since we apply entropy codings to residuals. The Sign Algorithm(SA) is the conventional method to minimize the residuals in magnitude, but it has poor convergence performance than the Least Mean Square(LMS) Algorithm. In this paper, we discuss the improvement of the convergence performance of the SA by the natural gradient method. We show that the auto-correlation matrix of the input signal is needed to apply the natural gradient. The variable step-size algorithm has some relations to well-known adaptive algorithms such as the NLMS and RLS. We also show that the proposed methods are better convergence performance than the SA for toy data and useful music data through computer experiences. |
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| キーワード | （和） | 音声ロスレス符号化 / 適応アルゴリズム / Sign Algorithm / 自然勾配法 / / / / |
| （英） | Lossless Audio Coding / Adaptive Algorithm / Sign Algorithm / Natural Gradient Method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 142, SIP2020-34, pp. 19-24, 2020年8月. | |
| 資料番号 | SIP2020-34 | |
| 発行日 | 2020-08-20 (SIP) | |
| 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 | SIP2020-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2020-08-27 - 2020-08-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 数理，学習，信号処理一般（画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2020-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自然勾配法によるSignアルゴリズムの収束性能改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement Convergence Rate of the Sign Algorithm by Natural Gradient Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声ロスレス符号化 / Lossless Audio Coding |
| キーワード(2)（和/英） | 適応アルゴリズム / Adaptive Algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | Sign Algorithm / Sign Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 自然勾配法 / Natural Gradient Method |
| 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） | 峰尾 太陽 / Taiyo Mineo / ミネオ タイヨウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno / ショウノ ハヤル |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-08-28 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.142 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-08-20 (SIP) |
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