| 研究課題/領域番号 |
12750415
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| 研究種目 |
奨励研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
制御工学
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| 研究機関 | 理化学研究所 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2000 – 2001
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| 研究課題ステータス |
完了 (2001年度)
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| 配分額 *注記 |
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2001年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2000年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究概要 |
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。
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