| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2021-08-24 10:00
[招待講演]独立低ランク行列分析に基づく音源分離とその発展 ○北村大地(香川高専) SIP2021-32 |
| 抄録 |
(和) |
複数の音源が混合した観測信号から,混合前の音源信号を推定する技術を音源分離と呼ぶ.特に,音源やマイクロフォンの空間的配置が未知の条件の音源分離はブラインド音源分離と呼ばれ,その重要性から20 年以上研究されてきた歴史を持つ.本講演では,ブラインド音源分離の新しいアルゴリズムの一つである独立低ランク行列分析に焦点を当て,その基本原理から近年の発展までの簡単な説明と紹介を行う. |
| (英) |
Audio source separation is a technique for separating individual audio sources from an observed mixture signal. In particular, blind source separation (BSS) does not require any information about locations of audio sources and microphones
Because of its importance, BSS has been investigated for more than 20 years. In this talk, one of the new BSS algorithms called independent low-rank matrix analysis (ILRMA) is explained. Also, some recent extensions of ILRMA are introduced. |
| キーワード |
(和) |
ブラインド音源分離 / 独立成分分析 / 非負値行列因子分解 / 深層学習 / スペクトログラム無矛盾性 / / / |
| (英) |
Blind source separation / independent component analysis / nonnegative matrix factorization / deep learning / spectrogram consistency / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 144, SIP2021-32, pp. 19-24, 2021年8月. |
| 資料番号 |
SIP2021-32 |
| 発行日 |
2021-08-16 (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) |
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SIP2021-32 |