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J-GLOBAL ID：201702263728830542   整理番号：17A1033920

チャネル畳込み音声混合物の結合ソース分離とdiarisationのためのEMアルゴリズム【Powered by NICT】

An EM algorithm for joint source separation and diarisation of multichannel convolutive speech mixtures

著者 (5件)： Kounades-Bastian Dionyssos (INRIA Grenoble Rho^ne-Alpes, France) ,  Girin Laurent (INRIA Grenoble Rho^ne-Alpes, France) ,  Alameda-Pineda Xavier (University of Trento, Italy) ,  Gannot Sharon (Faculty of Engineering, Bar-Ilan University, Israel) ,  Horaud Radu (INRIA Grenoble Rho^ne-Alpes, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 16-20  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： 多チャネル畳込み音声混合物の複合発生源分別とdiarisationのための確率論的モデルを提案した。非負行列因子分解(NMF)を用いた局所Gaussモデル(LGM)のフレームワークを構築した。diarisationは活性または短期フレームレベルで不活性として混合物中に各発生源の時間的標識として導入した。における信号源分離プロセスはdiarisation状態により支援されるEMアルゴリズムを考案し,後者は混合物中に存在する実際に発生源を示しているからである。diarisation状態は,推定したソース信号から計算した放出確率を用いた隠れMarkovモデル(HMM)で追跡した。提案したEMは最新のLGM NMF法に匹敵する分離性能を有し,最先端の話者diarisationパイプラインも性能的に優れていた。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： Gauss模型 ,  *チャネル ,  *畳込み ,  確率モデル ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： 話者 ,  分離性能 ,  信号源分離 ,  非負行列因子分解 ,  発生源 ,  マルチチャネル ,  *EMアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： チャネル ,  畳込み ,  音声 ,  混合物 ,  ソース ,  EMアルゴリズム