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J-GLOBAL ID：201802247400127466   整理番号：18A0732235

ブラインド音源分離のための高速相関テンソル分解

著者 (6件)： 北村昂一 (京大 大学院情報学研究科) ,  坂東宜昭 (京大 大学院情報学研究科) ,  糸山克寿 (京大 大学院情報学研究科) ,  吉井和佳 (京大 大学院情報学研究科) ,  吉井和佳 (理研 革新的知能統合研究セ) ,  河原達也 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 516(SIP2017 111-184)  ページ： 235-240  発行年： 2018年03月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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,シングルチャネル音源分離のための複素t分布に基づく高速相関テンソル分解(高速t-CTF)について述べる。相関テンソル分解(CTF)は,非負値行列分解(NMF)や半正定値テンソル分解(PSDTF)の拡張となっており,複素スペクトログラムの周波数方向および時間方向の相関を考慮した音源分離が可能である。しかし,莫大な計算量のため現実的には実行が困難であり,混合音のスペクトログラムが複素ガウス分布に従うという強い仮定が置かれている問題があった。本研究ではまず,相関行列の同時対角化に基づくCTFの高速近似法を提案する。高速CTFでは,複素スペクトログラムの周波数方向および時間方向の相関を無相関化する変換行列の推定と,変換後の空間での非負値行列分解(NMF)を同時に行う。次に,混合音のスペクトログラムが複素t分布に従うことを仮定した高速t-CTFを導出する。複素t分布は,複素対称α安定分布と同様に,複素コーシー分布および複素ガウス分布を特殊形として含む裾の重い確率分布であるが,一般に再生性を持たないかわりに,すべての自由度について確率密度関数が陽にかける利点を持ち,最尤推定を行う上で都合がよい。音源分離実験から,高速t-CTFの特殊形である高速PSDTFはNMFよりも高い音源分離精度を持つことを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *信号処理 ,  音源 ,  分離 ,  *分解 ,  テンソル ,  *因数分解 ,  スペクトル分解 ,  多変量解析 ,  行列 ,  相関係数 ,  最尤法 ,  確率密度
準シソーラス用語： *テンソル分解 ,  *音源分離 ,  最尤推定 ,  相関行列 ,  *非負行列因数分解

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  音声処理  (JE05000E)

引用文献 (13件)：

• Paris Smaragdis, Cedric Fevotte, Gautham J Mysore, Nasser Mohammadiha, and Matthew Hoffman. Static and dynamic source separation using nonnegative factorizations: A unified view. Signal Processing Magazine, Vol. 31, No. 3, pp. 66-75, 2014.
• Ali Taylan Cemgil. Bayesian inference for nonnegative matrix factorisation models. Computational intelligence and neuroscience, Vol. 2009, 2009.
• Alexey Ozerov, Antoine Liutkus, Roland Badeau, and Ga?l Richard. Coding-based informed source separation: Non-negative tensor factorization approach. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 21, No. 8, pp. 1699-1712, 2013.
• C?dric F?votte, Nancy Bertin, and Jean-Louis Durrieu. Nonnegative matrix factorization with the Itakura-Saito divergence: With application to music analysis. Neural Computation, pp. 793-830.
• Antoine Liutkus, Derry Fitzgerald, and Roland Badeau. Cauchy nonnegative matrix factorization. In (WASPAA), 2015 IEEE Workshop on, pp. 1-5.

タイトルに関連する用語 (3件)： ブラインド音源分離 ,  相関 ,  テンソル分解