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J-GLOBAL ID：201702263022357319   整理番号：17A1034012

音声強調のための線形脱混合領域多チャネル非負行列因数分解【Powered by NICT】

Linear demixed domain multichannel nonnegative matrix factorization for speech enhancement

著者 (2件)： Taniguchi Toru (Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation, 1, Komukai-Toshiba-cho, Saiwai-ku, Kawasaki 212-8582, Japan) ,  Masuda Taro (Corporate Research & Development Center, Toshiba Corporation, 1, Komukai-Toshiba-cho, Saiwai-ku, Kawasaki 212-8582, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 476-480  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,線形脱混合領域での大きさスペクトルの多チャネル非負行列因数分解(MNMF)に基づくオーディオ信号のためのブラインド音源分離を調べた。入力チャネル間の相互情報,これはそれらの空間的共分散行列の非対角複雑な要素により表現されるを無視するためそれ自身で元の大きさMNMFは一般的な音響状況にあまり有効ではない。この問題に対処するために,マルチチャネル入力のいくつかの線形変換は,相互情報量の損失なしに共分散行列を対角化するために提案されている。しかし,マイクロホンの数が少ない場合,音源位置の種々の組合せに対して有効性を静的変換は困難である。この問題に対して,筆者らは最初に一般的な線形変換(線形分離)はMNMFの前処理として適用可能であることを証明し,次に音源位置への適応変換,周波数領域独立成分分析を用いたような,2-および4チャネル雑音音声強調タスクの実験的比較による従来の静的変換よりも優れていることを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： マイクロホン ,  *音声強調 ,  独立成分分析 ,  一次変換 ,  *チャネル ,  *線形性 ,  雑音 ,  相互情報量 ,  音声信号 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 音源位置 ,  共分散行列 ,  ブラインドソース分離 ,  *マルチチャネル ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声強調 ,  線形 ,  脱混合 ,  多チャネル ,  非負行列因数分解