過剰決定独立ベクトル解析【JST・京大機械翻訳】

Ikeshita Rintaro; Nakatani Tomohiro; Araki Shoko

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212590104274 整理番号：22P0119576

過剰決定独立ベクトル解析【JST・京大機械翻訳】

Overdetermined independent vector analysis

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発行年： 2020年03月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

(i)非定常ターゲットソースKの数がマイクロホンMのそれより少ない(i)決定ケースに対する畳込みブラインドソース分離問題に対処し,(ii)抽出されないM-K定常Gauss雑音が存在する。独立ベクトル解析(IVA)は,M源への分離と,それらの間のトップK高度非定常信号の選択により,問題を解決できるが,この手法は,特にK≪Mの場合,計算の廃棄物に悩まされる。IVAの前処理におけるチャネル低減,例えば,主成分分析はターゲット信号を除去するリスクを持つ。ここでは,これらの問題を解決するためにIVAを拡張した。そのような拡張は,ターゲットと雑音信号間のサンプル相関がゼロである直交制約(OC)を仮定することにより達成された。一方,提案したIVAはOCに依存せず,雑音の源と定常性の間の独立性のみを利用する。これにより,問題特異的加速によるブロック座標降下法に基づいたいくつかの効率的なアルゴリズムを開発することができた。著者らは,そのようなアルゴリズムがOCと従来のIVAと正確に一致し,また,他の新しく開発されたアルゴリズムがそれより高速であることを説明する。実験結果は,従来の方法と比較して,新しいアルゴリズムの改良計算負荷を示した。特に,K=1に特殊化した新しいアルゴリズムは,他のものより優れている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

音声処理 , 信号理論

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