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J-GLOBAL ID：202202285934468940   整理番号：22A1077780

段階的な問題更新による最適化を用いたスパース無歪ビームフォーマ

Sparse distortionless beamformer using optimization by updating the problem

著者 (3件)： 河村泰雅 (徳山工高専) ,  矢田部浩平 (早稲田大) ,  宮崎亮一 (徳山工高専)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2022  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.2-1-3  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・MVDRBFは,優決定条件下で有効な音声強調手法であるが,無歪制約のミスマッチによりMVDRBFの性能が大幅に低下。
・本稿では,段階的な問題更新による最適化を用いたスパース無歪ビームフォーマ(SPDRBF)を提案。
・連続的に目的関数を更新する手法と重み付きl₁ノルム最小化を用いた2つの手法を提案。
・実験では,初期値依存性の確認と既存手法との比較を実施。
・提案手法は,凸最適化問題であるl₁ノルムを用いた手法と遜色無いほど初期値依存性を低減。
・また,どの環境下でも安定して高い性能であることを確認。

シソーラス用語： *音声強調 ,  *ビーム成形 ,  目的関数 ,  *最適化 ,  ノルム ,  数値 ,  最小化問題
準シソーラス用語： L1ノルム ,  ビームフォーマ ,  初期値 ,  凸最適化

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

引用文献 (5件)：

• S. Emura, S. Araki, T. Nakatani, and N. Harada, “Distortionless beamforming optimized with l₁-norm minimization,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 25, no. 7, 2018.
• T. Kawamura, K. Yatabe, and R. Miyazaki, “Sparse distorionless beamformer based on nonconvex optimization,” Proc. EUSIPCO, pp. 281-284, 2021.
• R. Chartrand, “Fast algorithms for nonconvex compressive sensing: MRI reconstruction from very few data,” in IEEE Int. Symp. Biomed. Imaging, 2009.
• S. L. Richter and R. A. DeCarlo, “Continuation Methods: Theory and Applications,” IEEE Trans., 1983.
• E. J. Candès, M. Wakin, an S. Boyd, “Enhancing Sparsity by Rewegihted l₁ Minimization,” J. Fourier Anal. Appl., 2008.

タイトルに関連する用語 (6件)： 段階 ,  問題 ,  更新 ,  最適化 ,  歪 ,  ビームフォーマ