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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-02 14:30 ［招待講演］深層学習を用いた音源分離の動向と展望 ○中村友彦（産総研）  EA2024-93 SIP2024-128 SP2024-34 |
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| 抄録 | （和） | 街中や家などの日常の音環境では，音声や雑踏，音楽など様々な種類の音源の音が混ざって観測される．このように観測される混合音から各音源信号を分離する技術は音源分離と呼ばれ，音響信号処理の中核技術の1つとして長年研究されてきた．音源分離の課題の1つは，様々な音源をいかに統一的な枠組みで扱うかである．この課題に対し，2000年代には非負値行列因子分解，2010年代後半には深層学習が流入し，多様な音源を扱えるように発展してきた．音源の種類に関する汎用性を向上させる一方で，未学習の標本化周波数でも動作する音源分離手法や，各音源信号が入手できない学習データも活用できる学習手法など，音源分離に新たな汎用性を備えさせる研究についても注目が集まり始めている．本講演では，モノラル音響信号を中心に深層学習を用いた音源分離手法を概観しつつ，汎用性をキーワードに音源分離の最新動向と今後の方向性に関して議論する． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 音源分離 / 深層学習 / 汎用音源分離 / サンプリング周波数 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 389, EA2024-93, pp. 104-104, 2025年3月. | |
| 資料番号 | EA2024-93 | |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, 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 | EA2024-93 SIP2024-128 SP2024-34 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA SIP SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2025-03-02 - 2025-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2025-03-EA-SIP-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた音源分離の動向と展望 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音源分離 / |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | 汎用音源分離 / |
| キーワード(4)（和/英） | サンプリング周波数 / |
| 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） | 中村 友彦 / / ナカムラ トモヒコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-02 14:30:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-93, SIP2024-128, SP2024-34 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | p.104 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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