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J-GLOBAL ID：202002282040057798   整理番号：20A2552122

因子グラフモデルを用いた複数情報源の同時追跡と分離【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous Tracking and Separation of Multiple Sources Using Factor Graph Model

著者 (3件)： Weisberg Koby (Faculty of Engineering, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel) ,  Laufer-Goldshtein Bracha (Faculty of Engineering, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel) ,  Gannot Sharon (Faculty of Engineering, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 28  ページ： 2848-2864  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,因子グラフ統計モデルを用いて,マイクロホンアレイによる多重話者の到来方向(DOA)追跡と分離のためのアルゴリズムを提案した。このモデルでは,話者は候補DOAの予め定義された集合の1つに位置し,各時間周波数(TF)ビンは単一話者と関連する。従って,DOAと会合の両方に対する統計的モデル,並びにこれらの変数を与えるマイクロホンアレイ観測により,マイクロホンアレイ観測を与えるこれらの変数の条件付き確率を因子グラフとしてモデル化できることを示した。ループ信念伝搬(LBP)アルゴリズムを用いて,DOAと相関の両方を同時に推定する新しい推論スキームを導いた。これらの推定値は,推定DOAに向けてビームフォーマを指示し,次に,推定した関連に従ってTFマスキングを適用することにより,ソースを分離するのに使われた。包括的な実験研究は,著者らの研究室で記録されたシミュレーションデータと実生活測定の両方で提案したアルゴリズムの利点を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  マスキング ,  *情報源 ,  多重化 ,  統計模型 ,  推定量 ,  ビーム成形
準シソーラス用語： 到来方向 ,  条件付確率 ,  時間周波数 ,  信念伝搬 ,  話者 ,  マイクロホンアレイ ,  *因子グラフ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 因子グラフ ,  モデル ,  情報源 ,  追跡