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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-24 13:50 分離歪みと再混合誤差を考慮した環境音分離 ○下西莞太・福森隆寛・山下洋一（立命館大）  SP2023-24 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，環境音分離において分離音の歪みだけでなく再混合音と入力混合音の誤差を考慮することで， 分離性能の向上を目指したものである．環境音分離において理想的な分離が可能な場合，分離音を再混合させると入力 混合音に戻ることが期待されるが，実際は分離歪みにより歪みが発生した再混合音となる可能性がある．従来の音源 分離モデルの学習では，分離音と正解音源との誤差のみを損失関数に用いる．従来の損失関数に加え，再混合音と入 力混合音の差であるRemix loss を導入することで，分離音の誤差だけでなく再混合音と入力混合音との再混合誤差も 考慮しながら学習が可能となる．評価実験では，Remix loss をL1 ノルムやSI-SDR loss それぞれ用い，学習重みパラ メータを変更するなど様々な条件下で性能を比較した．実験結果より，いくつかの条件でSI-SDRi が向上し，最大で 0.5dB の分離性能向上がみられた．また，適切な学習重みパラメータを設定しなければ効果的でないこともわかった． |
| （英） | This report aims to improve the performance of environmental sound separation by considering not only the separated sound’s distortion but also the error between the remixed sound and the input sound. When ideal separation is achieved in ambient sound separation, remixing the separated sounds is expected to return to the input sound mixture. Still, the remixed sound may be distorted due to separation distortion. In conventional sound separation model learning, only the error between the separated sound and the correct source is used as the loss function. By introducing the remix loss, which is the difference between the remixed and input mixtures, in addition to the conventional loss function, it is possible to learn while considering the error of the separated sound and the remix error between the remixed sound and input mixtures. In the evaluation experiments, we compared the performance under various conditions, such as using the L1 norm and SI-SDR loss for the remix loss and changing the learning weight parameters. The experimental results showed that SI-SDRi improved under several conditions, with a maximum improvement of 0.5 dB in separation performance. It was also found that the performance is only effective if the appropriate learning weight parameters are set. | |
| キーワード | （和） | 音源分離 / 環境音 / 分離歪み / 再混合誤差 / 損失関数 / / / |
| （英） | sound separation / environmental sound / separation distortion / remixing error / loss function / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 88, SP2023-24, pp. 119-124, 2023年6月. | |
| 資料番号 | SP2023-24 | |
| 発行日 | 2023-06-16 (SP) | |
| 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 | SP2023-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-MUS IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2023-06-23 - 2023-06-24 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音学シンポジウム2023 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2023-06-SP-MUS-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分離歪みと再混合誤差を考慮した環境音分離 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Environmental Sound Separation Considering Separation Distortion and Remixing Error |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音源分離 / sound separation |
| キーワード(2)（和/英） | 環境音 / environmental sound |
| キーワード(3)（和/英） | 分離歪み / separation distortion |
| キーワード(4)（和/英） | 再混合誤差 / remixing error |
| キーワード(5)（和/英） | 損失関数 / loss function |
| 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） | 下西 莞太 / Kanta Shimonishi / シモニシ カンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福森 隆寛 / Takahiro Fukumori / フクモリ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 洋一 / Yoichi Yamashita / ヤマシタ ヨウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-24 13:50:00 |
| 発表時間 | 140分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2023-24 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.119-124 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-16 (SP) |
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