複数マイクロホンアレイを用いたNMFによる空間音源分離法の提案と評価

鍵本泰宏; 糸山克寿; 西田健次; 中臺一博; 中臺一博

文献

J-GLOBAL ID：202102251530265256 整理番号：21A2952665

複数マイクロホンアレイを用いたNMFによる空間音源分離法の提案と評価

Proposal and Evaluation of Spatial Sound Source Separationusing NMF with Multiple Microphone Arrays

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資料名：
巻： 39 号： 7 ページ： 669-672(J-STAGE) 発行年： 2021年
JST資料番号： Y0482A ISSN： 0289-1824 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

音源分離は,音源の混合物から関心のある音源のみを抽出し,自動音声認識のための前処理として使われる。例えば,環境雑音を低減し,自動音声認識と話者同定が改善されることが期待される。一般的に使用される音源分離法は,多重マイクロホンからなるマイクロホンアレイを用いており,ビーム成形と呼ばれる。ビーム成形は,マイクロホン時間とレベル差から得られた方向に基づく音源を分離することができるが,同じ方向の音源を分離できないという限界がある。本論文では,この問題を解決するため,多重マイクロホンアレイを用いた位置特定ソース分離法を提案した。提案方法では,まず,各マイクロホンアレイはターゲット音源を分離し,各分離音は上記のターゲット音源の同じ方向にある他の雑音源を含む。ターゲット音源は,すべての分離音に含まれるので,提案方法は,そのような雑音源を除去するために,分離音に含まれる信号を抽出する。数値シミュレーションによる予備的結果は,音源分離として非負行列因数分解による提案方法が適切に働いていることを示した。(翻訳著者抄録)

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音響信号処理

引用文献 (9件)：

1) M.W. Berry, M. Browne, A.N. Langville, V.P. Pauca and R.J. Plemmons: “Algorithms and applications for approximate nonnegative matrix factorization,” Computational Statistics and Data Analysis, vol.52, no.1, pp.155-173, 2007.
2) K. Sekiguchi, Y. Bando, K. Itoyama and K. Yoshii: “Layout optimization of cooperative distributed microphone arrays based on estimation of source separation performance,” Journal of Robotics and Mechatronics, vol.29, no.1, pp.83-93, 2017.
3) 鈴木基之,本城剛士:“2 本の超指向性マイクを用いたスポットフォーミング法の提案”,研究報告音楽情報科学(MUS),vol.2014, no.71, pp.1-6, 2014.
4) M. Taseska and E.A.P. Habets: “Spotforming: Spatial filtering with distributed arrays for position-selective sound acquisition,” IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol.24, no.7, pp.1291-1304, 2016.
5) K. Itou, M. Yamamoto, K. Takeda, T. Takezawa, T. Matsuoka, T. Kobayashi, K. Shikano and S. Itahashi: “JNAS: Japanese speech corpus for large vocabulary continuous speech recognition research,” The Journal of the Acoustical Society of Japan (E), vol.20, no.3, pp.199-206, 1999.

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