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J-GLOBAL ID：202002228758451615   整理番号：20A2810368

バイナリマスク付き非負値行列因子分解に基づく発音時刻を用いた音源分離

Onset-informed Source Separation using Non-negative Matrix Factorization with Binary Masks

著者 (5件)： 日下湧太 (東京工大) ,  糸山克寿 (東京工大) ,  西田健次 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大) ,  中臺一博 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)
資料名： 人工知能学会AIチャレンジ研究会(Web)  (Proceedings of the Meeting of Special Interest Group on AI Challenges (Web))
巻： 57th  ページ： 28-37 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0311A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・複数の楽器を含む音楽音響信号から目的の楽器音のみを分離するタスクにおいて,分離音源の発音時刻を補足情報として利用する音源分離手法,onset-informed(OI)NMFを提案。
・OI-NMFを用いた目的音源の分離について説明:NMFのアクティベーションにMarkov連鎖に基づくバイナリマスクを導入,発音時刻を音源分離に組込み,バイナリマスクと発音時刻を含めてモデル推論。
・メロディ分離実験の結果:分離音と残留ノイズ比で2から10dBの改善,発音時刻の一部欠落や時間方向のずれを含む場合でも安定した分離精度。

シソーラス用語： 信号処理 ,  *因数分解 ,  楽器 ,  音楽 ,  Markov連鎖 ,  オンオフ制御 ,  標本抽出 ,  ロバスト性 ,  楽器音響 ,  Fourier変換 ,  周波数特性 ,  振幅特性 ,  信号再生 ,  評価試験 ,  Γ分布 ,  *音源分離 ,  *非負行列因子分解
準シソーラス用語： *非負値行列因子分解 ,  NMF【因数分解】 ,  バイナリマスク ,  ギブスサンプリング ,  振幅スペクトログラム ,  音源復元

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイナリマスク ,  非負値行列因子分解 ,  発音 ,  時刻 ,  音源分離