Online music source separation based on incremental update of bases in nonnegative matrix factorization

Research Project

Project/Area Number	24K23896
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	1002:Human informatics, applied informatics and related fields
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	中嶋大志東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (01000380)
Project Period (FY)	2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	独立低ランク行列分析 / ブラインド音源分離 / オンライン音源分離 / 音楽情報処理 / 音響信号処理
Outline of Research at the Start	本研究の目的は，音楽信号をリアルタイムかつ高精度に分離するブラインド音源分離(BSS)手法を確立することである．音声に対しては近年，BSSのリアルタイム化も活発に研究されているが，音楽信号分離は調波成分が互いに重なり合うことから音声信号分離より難しい．これに対し本研究では，バッチ型の音楽信号分離で高い性能を示している独立低ランク行列分析をオンライン化するアプローチをとる．音源モデルの更新には，非負値行列因子分解(ILRMA)のオンラインパラメータ更新則を新たに導出する．シミュレーションによる評価に加え，研究期間中にはリアルタイム音源分離システムを実際に実装し，主観評価実験まで行うことを目指す．