2021 Fiscal Year Annual Research Report
選択的音楽聴取を実現するリアルタイム音源分離とその応用
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21J22039
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
中嶋 大志 東京都立大学, 大学院システムデザイン研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 音響信号処理 / 音声信号処理 / 音楽信号処理 / ブラインド音源分離 / リアルタイム音源分離 / リアルタイム音源分離 / 独立ベクトル分析 / 独立低ランク行列分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では音楽信号の選択的な聴取の実現を目指して，高精度かつ低演算量なブラインド音源分離手法の開発に取り組んでいる．ブラインド音源分離はスマートフォンにおける音声認識機能や補聴器の性能向上などに応用されている．さらに，音楽信号の選択的な聴取が可能になれば，音楽のリミックスや自動採譜などさらなる応用が期待される．
本年度は，実時間のブラインド音源分離手法として広く研究されているオンライン独立ベクトル分析のパラメータ更新について日本音響学会研究発表会で口頭発表を行った．具体的には，iterative source steering （以下，ISS）と呼ばれるパラメータ更新手法を用いた新しいオンライン独立ベクトル分析を提案した．ブラインド音源分離を実環境で活用するためには，音源の移動など環境の変化に追従させることが重要な課題である．例えばＮ個の音源のうち１個の音源が移動した場合，従来の手法では，移動した音源以外のＮ－１個の音源に関するパラメータを更新する必要がある．それに対して，ISS を用いた手法では移動した音源に体操する１個のパラメータだけを更新すればよく，計算量を削減できるという利点がある．さらに，更新対象のパラメータを制限することで ISS の利点を保ったままさらに計算量を削減できる新しい更新式を考え，すでに導出済みである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は iterative source steering（以下，ISS）というパラメータ更新式を用いたオンライン独立ベクトル分析に関して国内学会発表１件の成果が得られた．また，ISS のパラメータ更新を高速化するために，NTTコミュニケーション科学基礎研究所の池下林太郎研究員と議論を交わしながら，計算量を削減する手法の導出にも取り組んだ．さらに，博士前期課程において取り組んだ独立低ランク行列分析におけるパラメータ更新の収束に関するジャーナル論文を執筆中であり，EURASIP Journalon Advances in Signal Processing へ投稿予定である．共著者としては，日本音響学会研究発表会にて４件，信号処理分野の国際会議である APSIPA および NCSP にてそれぞれ１件，合計２件の国際会議発表に携わった．以上の研究成果より，本研究課題はおおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度はブラインド音源分離のオンライン処理における新たなパラメータ更新の適用について取り組んできた．具体的には，iterative source steering（以下，ISS）と呼ばれるパラメータ更新手法を用いたオンライン独立ベクトル分析を新たに提案した．ISS を用いることで従来は困難であった，ある特定の音源に関するパラメータのみを部分的に更新できる．例えば，Ｎ個の音源のうち１個が移動した場合，従来の方法では移動した音源以外のＮ－１個の音源に関するパラメータをすべて更新する必要があることに対して，ISS を用いた手法では移動した音源に関するパラメータ１個のみを更新すればよい．このことはリアルタイムの音源分離を実環境で活用するうえで大きな利点となる．
本年度は，ISS を用いたオンライン独立ベクトル分析の高速化に取り組む．前年度に提案した手法では従来の手法に比べてパラメータ更新に必要な計算量が大きいという問題がある．この問題に対して，更新対象のパラメータを制限することで，前述した ISS の利点を保ったまま計算量を削減できる新しい更新式を考え，すでに導出済みである．今後はこの手法を Python 言語で実装し，シミュレーション実験により性能を評価する予定である．本手法は前年度に提案した手法と理論的に等価であることを確認しており，同様の結果が得られることが期待される．また，本研究課題ではブラインド音源分離の実社会応用を最終目標としているため，シミュレーション実験だけではなく実環境実験にも取り組む．さらに，前年度から継続して日本音響学会をはじめとする国内学会，および ICASSP などの信号処理分野におけるトップ国際会議に参加し多数の研究者との情報交換を行うほか，上記の研究成果をまとめた雑誌論文も投稿する予定である．
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