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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-04 11:05 ［ポスター講演］拡散性雑音下リアルタイム多チャネル音声抽出のための独立深層学習行列分析を用いた雑音自己教師ありランク制約つき空間共分散行列推定法 仲西優貴・○石川悠人・高宗典玄・猿渡 洋（東大）  EA2024-146 SIP2024-181 SP2024-87 |
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| 抄録 | （和） | 拡散性雑音下でリアルタイムに音声抽出を行う手法として独立低ランク行列分析（independent low-rank matrix analysis: ILRMA）およびランク制約つき空間共分散行列推定法（rank-constrained spatial covariance matrix estimation: RCSCME）に基づく手法が提案されている． ILRMAはブラインド音源分離手法であるため，RCSCMEを行うためにILRMAの分離信号から目的音声に対応する信号のチャネルを選択する必要がある． 従来手法では性能の向上のために空間事前情報が得られる状況を仮定し，チャネル選択を行なっていた． しかし事前情報が得られる状況は限定的であり適用範囲が狭い． 本稿では，独立深層学習行列分析（independent deeply learned matrix analysis: IDLMA）がILRMAの教師あり拡張であるため，分離信号がどの音源に対応するのか予め設定することができ，チャネル選択をする必要がないことに着目する． そこでIDLMAおよびRCSCMEに基づくリアルタイム音声抽出を提案する． また，オフラインで提案されていた雑音自己教師ありRCSCMEも提案するリアルタイム音声抽出手法に導入する． シミュレーション実験により提案手法の有効性を確認する． |
| （英） | For real-time speech extraction in a diffuse noise environment, a method based on independent low-rank matrix analysis (ILRMA) and rank-constrained spatial covariance matrix estimation (RCSCME) has been proposed. Since ILRMA is a blind source separation method, it is necessary to select the channel corresponding to the target speech from the signals separated by ILRMA to perform RCSCME. To improve the speech extraction performance, the conventional methods select the target speech channel by utilizing spatial prior information. However, the assumption that spatial prior information is available limits the situations where they can be applied. In this paper, we focus on that independent deeply learned matrix analysis (IDLMA) is a supervised extension of ILRMA and assigns each separated signal to a specific source type determined in advance; thus, the channel selection is unnecessary. Then, we propose a real-time speech extraction method based on IDLMA and RCSCME. In a offline scenario, noise self-supervised RCSCME is proposed. Thus, we also introduce noise self-supervised RCSCME into the proposed real-time speech extraction method. In a simulated experiment, we confirm the effectiveness of the proposed methods. |
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| キーワード | （和） | リアルタイム音声抽出 / 独立深層学習行列分析 / ランク制約つき空間共分散行列推定法 / / / / / |
| （英） | real-time speech extraction / independent deeply learned matrix analysis / rank-constrained spatial covariance matrix estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 389, EA2024-146, pp. 415-422, 2025年3月. | |
| 資料番号 | EA2024-146 | |
| 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 | EA2024-146 SIP2024-181 SP2024-87 |
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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） | 拡散性雑音下リアルタイム多チャネル音声抽出のための独立深層学習行列分析を用いた雑音自己教師ありランク制約つき空間共分散行列推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Noise Self-Supervised Rank-Constrained Spatial Covariance Matrix Estimation Using Independent Deeply Learned Matrix Analysis for Real-Time Multichannel Speech Extraction in Diffuse Noise Environment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リアルタイム音声抽出 / real-time speech extraction |
| キーワード(2)（和/英） | 独立深層学習行列分析 / independent deeply learned matrix analysis |
| キーワード(3)（和/英） | ランク制約つき空間共分散行列推定法 / rank-constrained spatial covariance matrix estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 仲西 優貴 / Yuki Nakanishi / ナカニシ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 悠人 / Yuto Ishikawa / イシカワ ユウト |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高宗 典玄 / Norihiro Takamune / タカムネ ノリヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari / サルワタリ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2025-03-04 11:05:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-146, SIP2024-181, SP2024-87 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | pp.415-422 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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