2021 Fiscal Year Research-status Report
ニューラルネットワークを用いた統計モデルの学習と音響信号処理への応用
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21K17769
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
丹治 寛樹 明治大学, 研究・知財戦略機構(生田), 研究推進員(ポスト・ドクター) (40896255)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 非負値行列因子分解 / 最適化アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 雑音除去 / 信号分離 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
音響信号処理において，非負値行列因子分解（NMF）は音響信号のパワースペクトログラムをモデル化するために広く用いられている．NMFは雑音除去や信号分離に広く応用されており，これらの応用では，音響信号のパワースペクトログラムにNMFの最適化アルゴリズムを適用することでパワースペクトログラムから有用な特徴を抽出する．しかし，従来のアルゴリズムの柔軟性は低く，NMFを用いた信号処理の性能は音源信号やタスクに依存する．さらに，単一のハイパーパラメータを用いてアルゴリズムを拡張したとしても，ハイパーパラメータは人手により総当たり的に調整しなければならない．
この問題を解決するために，当該年度において申請者はNMFの最適化アルゴリズムをニューラルネットワーク（NN）を用いて拡張する手法を提案した．この手法では，NMFの最適化アルゴリズムの特定の項をNNで置き換えることで，最適化アルゴリズムを再帰構造をもったNNとして解釈する．さらに，当該年度において，最適化アルゴリズムに組み込まれるNNの構造に適切な制約を与えることで，このNNはパワースペクトログラムとその近似の乖離度として解釈できることを数学的に証明した．
申請者らは提案法を雑音除去と教師あり信号分離に適用し，これらのタスクにおいて信号処理の性能が向上するようにNNを学習した．評価の結果，学習済みのNNを用いた最適化アルゴリズムは，従来法よりもNNの学習に用いたデータセットに対して優れた雑音除去性能および分離性能を示すことがわかった．また，NNの学習に利用していない評価データに対しても提案法は優れた性能を示したことから，提案法により，NMFのアルゴリズムによる信号処理性能の音源信号やタスクへの依存が緩和されたことがわかった．
これらの成果の一部は信号処理に関する国際会議APSIPA ASC 2021で発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
申請時に実施した予備実験の段階では，残響除去においてNNを学習する際，NNの出力が不安定になりがちだった．そこで，当該年度の主な目標は，雑音除去に代替するタスクを発見することでNNを安定して学習することだった．しかし，NNの解釈可能性を保証するための定理を発見したことにより”NMFのアルゴリズムにとって適切”なNNを設計できるようになったため，本来の雑音除去のタスクで安定してNNを学習することに成功した．さらに，当該年度では，信号分離への適用を前倒しして実施し，このタスクにおいても提案したNNの学習に成功した．これらの状況に鑑みて，「当初の計画以上に進展している」と判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目は初年度に得られた成果をまとめ，論文誌への投稿を目指す．投稿に向けて，2年目前半は論文執筆と共にシミュレーションによる追加の検証に取り組む．この検証は申請段階で想定していなかったため，論文誌への投稿は概ね当初のスケジュール通り（2年目の後半）となる見込みである．さらに，2年目後半には提案法の多チャンネル信号分離への拡張に着手する．
論文投稿へ向けた追加のシミュレーションおよび多チャンネル信号分離のシミュレーションのために，GPUを搭載した計算機を購入する．
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| Causes of Carryover |
申請時において当該年度は国際会議や国内研究会がオンサイトで開催されることを想定していたが，COVID19の感染状況に鑑みこれらがすべてオンラインで開催されたため，当初想定した旅費を支出できなかった．次年度使用額は2年次の請求分と併せてシミュレーションを実施するための計算機の購入に充てる．
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