| Research Abstract |
まず, 過標本化フィルタバンクを, phase vocoderに適用することで, 効果的に音響信号の音高を変換できることを示した. Phase vocoderとは, 信号を様々な周波数と位相を持つ正弦波の和として表し, 単純正弦波の周波数を変換することで音響信号の音高を変換するものである. 楽曲信号の音高にあわせたフィルタバンクを設計することにより, phase vocoderにおける変換処理を効率的に行うことができることを示し, 計算機実験で有効であることを示した.
つぎに, 過標本化フィルタバンクによって, ブラインド信号分離問題(BSS)における分離結果の劣化を回避することができることを示した. BSSは, 複数波源の信号が混ざり合って観測された場合, それを混合過程の知識なしに分離する技術のことである. ただし, 分離した信号の順序が, 原信号の順序と一致しているとは限らず, 「順序のあいまいさ」と呼ばれる. 音声信号の分離では, 混合過程が伝達関数行列で表されるため, 周波数によって混合過程が異なる. したがって, 各狭帯域の信号にBSSを行うと, 狭帯域ごとに推定信号の出現順序が異なってしまい, これが分離推定信号の劣化の大きな要因となっている. この問題に対して, 2種類のフィルタバンクを用いる解決方法を示した. シミュレーション実験により, 従来手法に比較して分離性能が向上することを示した.
最後に, データ駆動型と言われているフィルタバンクである, 経験的モード分解(EMD)を画像処理に適用する方法を示した. 具体的には, EMDを効率的に用いることで, 画像に内在する照明の効果を除去することができることを示した.
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