人間が持つ聴覚機能を模倣した音声抽出法に関する研究

Research Project

Project/Area Number	12750415
Research Category	Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Research Field	Control engineering
Research Institution	The Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	ALI Mansour 理研, 研究員 (80300854)
Project Period (FY)	2000 – 2001
Project Status	Completed (Fiscal Year 2001)
Budget Amount *help	¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000) Fiscal Year 2001: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000) Fiscal Year 2000: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Keywords	独立成分分析(ICA) / ブラインド信号分離(BSS) / 高次統計量(HOS) / 二次統計量(SOS) / 部分空間法 / 音声信号 / 生体信号 / 聴覚情報処理
Research Abstract	ブラインド信号分離とは、複数の未知の信号源を、その混合信号のみを観測するだけで、復元する問題である。ブラインド信号分離は、元々生物学的な現象を研究するために提案された(生体の感覚器は多くの信号源に敏感であるため、一般に中枢神経系は多次元信号を処理することになる。その各成分は、未知の信号の未知の混合信号であり、互いに独立であると仮定している)。過去十年のうちに、この問題は広く知られるようになり、重要な信号処理の問題となった。実際、この問題を見かけることは多い。無線通信(空間分割多元接続(SDMA,Spatial Division Multiple Access)として携帯電話やハンドフリー電話に使用)、音声強調、地震波の分離、原子炉監視に応用された信号分離手法、空港監視、生体信号からのノイズ除去など、多くの状況でこの問題に遭遇する。我々の研究室では、ロボティクスへの応用に関心を持っている。現在までに我々は、二つのマイクで録音された統計的に独立なn個の音源の線形混合信号から、最も大きいエネルギーを持つ音声信号を強調するためのシステムを開発した。このシステムでは、独立成分分析(ICA)の概念とともに、聴覚フィルターバンク、ピッチ追跡、適応帯域通過フィルター、マスキングを用いている。シミュレーションと実データでの実験を行い、我々のアルゴリズムの有効性を確認した。