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J-GLOBAL ID：201502200926843050   整理番号：15A0386387

ケプストラム距離正則化に基づく多重音解析

著者 (3件)： 樋口卓哉 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  亀岡弘和 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  亀岡弘和 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2014  号： MUS-104  ページ： VOL.2014-MUS-104,NO.10 (WEB ONLY)  発行年： 2014年08月18日 
JST資料番号： U0451A  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： 本稿では,モノラルの音楽音響信号を楽音ごとのノートに対応した信号に分離する問題を取り扱う。モノラル音源分離の有効なアプローチとして,観測スペクトログラムが限られた種類のスペクトルパーツで構成されていることを仮定して行う,非負値行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization;NMF)が知られているが,スペクトルパーツの数を増やすとオーバーフィッティングが起こりやすくなり,推定した各スペクトルパーツが各楽音に対応したスペクトルにならないという問題点があった。一方で音楽信号の性質に着目してみると,楽曲中には高々何種類かの音色の音しか含まれていないことが多い。そこで,各楽音スペクトルがMFCC特徴量空間で離散的なクラスタを形成しているという仮定を基に,NMFのフィッティングと,MFCC特徴量空間における各スペクトルパーツのクラスタ形成を統合的に行うことで,前述したオーバーフィッティングを防ぎながら,音源分離と楽器音認識を同時に行う新しいアプローチを提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *信号解析 ,  信号処理 ,  *音声信号 ,  音波信号 ,  正則化 ,  音響分析 ,  単耳聴 ,  楽器音響 ,  信号推定 ,  ブラインド等化 ,  因数分解 ,  スペクトル分解 ,  因子分析
準シソーラス用語： *ケプストラム解析 ,  ブラインド音源分離 ,  モノーラル音響 ,  音楽音響学 ,  音響解析 ,  *音響信号処理 ,  音源分離 ,  非負行列因子分解

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  音声処理  (JE05000E)

引用文献 (8件)：

• D. D. Lee, and H. S. Seung, "Learning the parts of objects with nonnegative matrix factorization," Nature, vol. 401, pp.788-791, 1999.
• P. Smaragdis, and J. C. Brown, "Non-negative matrix factorization for polyphonic music transcription," Proc. WASPAA 2003, Oct. 2003, pp. 177-180.
• T. Virtanen, "Monaural sound source separation by nonnegative matrix factorization with temporal continuity and sparseness criteria," IEEE Trans. ASLP, vol. 15, no. 3, pp. 1066-1074, 2007.
• Hirokazu Kameoka, Kunio Kashino, "Composite Autoregressive System for Sparse Source-Filter Representation of Speech," in Proc. 2009 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2009), pp. 2477-2480, May 2009.
• 吉井和佳,後藤真孝,"多重音基本周波数解析のための無限複合自己回帰モデル,"情報処理学会研究報告,2012-MUS-96-8,Aug.2012.

タイトルに関連する用語 (4件)： ケプストラム ,  正則化 ,  多重 ,  解析