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講演抄録/キーワード
講演名 2020-08-28 11:20
[招待講演]近接分離最適化によるブラインド音源分離
矢田部浩平早大SIP2020-36
抄録 (和) 本発表では,マルチチャンネル録音された音響信号からのブラインド音源分離について扱う.音源分離とは,複数の音源が混合した観測信号から,混合される前の各音源を推定する技術である.ブラインドな問題設定では,推定対象の音源のみでなく,それらが混ざる混合過程も未知であり,音源に対する強い仮定が必要となる.チャンネル数が音源数よりも多い場合には,混合系の逆システムを近似するような分離フィルタを求める問題として定式化し,音源の統計的独立性に基づいてアルゴリズムを構成することが多い.一方で筆者らは,従来の定式化を最適化問題として再解釈し,近接分離アルゴリズムを適用することで,音源モデルの変更が比較的容易な手法を提案している.また,plug-and-playスキームに則り,近接作用素をヒューリスティックに拡張することで,陰的な音源モデルを用いた音源分離手法も提案し,さらにその応用例として,音源の調波構造に基づく分離手法である調波ベクトル分析(HVA)を提案している.本発表では,ブラインド音源分離について概説した上で,筆者らの手法を紹介する. 
(英) This talk presents blind source separation (BSS) from multi-channel audio signals. BSS is methodology of estimating separate source signals from their mixture. In the blind situation, a strong assumption on the source signals is necessary because not only the signals to be estimated but also their mixing process are unknown. The usual strategy is to formulate the BSS problem as an demixing filter estimation problem based on the statistical independence between source signals as the assumption. By reinterpreting this formulation as an optimization problem, the authors have proposed an algorithm based on a proximal splitting method. We also proposed its heuristic extension based on the plug-and-play scheme so that an implicit source model can be incorporated with the BSS algorithm. This algorithm offered tremendous flexibility of the source model because any time-frequency masking method can be employed for defining a new BSS method. As an example, the harmonic vector analysis (HVA) was proposed by taking the harmonic structure of source signals into account. These proximal-splitting-based methods are explained in this presentation after a brief introduction to BSS.
キーワード (和) 分離フィルタ推定 / 非凸最適化 / 近接分離アルゴリズム / スパース信号処理 / 調波構造 / ケプストラム / /  
(英) Demixing filter estimation / non-convex optimization / proximal splitting algorithm / sparse signal processing / harmonic structure / cepstrum / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 142, SIP2020-36, pp. 31-31, 2020年8月.
資料番号 SIP2020-36 
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 SIP2020-36

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) 近接分離最適化によるブラインド音源分離 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Blind source separation based on proximal splitting algorithm 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 分離フィルタ推定 / Demixing filter estimation  
キーワード(2)(和/英) 非凸最適化 / non-convex optimization  
キーワード(3)(和/英) 近接分離アルゴリズム / proximal splitting algorithm  
キーワード(4)(和/英) スパース信号処理 / sparse signal processing  
キーワード(5)(和/英) 調波構造 / harmonic structure  
キーワード(6)(和/英) ケプストラム / cepstrum  
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) 矢田部 浩平 / Kohei Yatabe / ヤタベ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-08-28 11:20:00 
発表時間 45分 
申込先研究会 SIP 
資料番号 SIP2020-36 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.142 
ページ範囲 p.31 
ページ数
発行日 2020-08-20 (SIP) 


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