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J-GLOBAL ID：202102248330862467   整理番号：21A0068449

局所畳込み独立ベクトル解析による残響音源分離【JST・京大機械翻訳】

Reverberant Audio Blind Source Separation via Local Convolutive Independent Vector Analysis

著者 (2件)： Feng Fangchen (Universite ́ Sorbonne Paris Nord,Laboratoire de Traitement et Transport de l’Information (L2TI),Villetaneuse,France) ,  Begdadi Azeddine (Universite ́ Sorbonne Paris Nord,Laboratoire de Traitement et Transport de l’Information (L2TI),Villetaneuse,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： MMSP  ページ： 1-6  発行年： 2020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,独立ベクトル解析(IVA)の分離性能を改善するために,畳込み混合物によるオーディオ信号に対するブラインドソース分離問題のための新しい定式化を提案した。提案方法は,置換アラインメントを避けるため,クロスバンド情報の利点を利用する,最近研究された畳込み近似モデルとIVAアプローチの両方から利益を得る。最初に,構造化スパース性を通してIVAとスパース成分分析(SCA)法の間のリンクを利用した。次に,畳込み狭帯域近似とWindowed-Groud-Lasso(WGL)を結合することによって,新しいフレームワークを提案した。モデルの最適化は,畳込みカーネルとソース成分が共同最適化される交互最適化アプローチに基づいている。Copyright 2021 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： アラインメント ,  最適化 ,  *残響 ,  *畳込み ,  近似法 ,  音声信号 ,  *ベクトル解析 ,  狭帯域 ,  定式化
準シソーラス用語： 分離性能 ,  スパース性 ,  ブラインドソース分離 ,  近似モデル ,  *音源分離 ,  畳込み混合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  ベクトル解析 ,  残響 ,  音源分離