| 研究概要 |
音源分離の問題は、音声認識の前処理やロボット聴覚への応用を目的として活発な研究が行なわれているが、中でもスパース性に基づくブラインド音源分離は、マイクロフォンの数より多くの音源信号を分離することができるため、ここ数年、注目を集めはじめている。しかしながら実環境下においては残響や環境雑音等、種々の性能劣化要因がある。本研究ではこのような雑音・残響を扱う枠組みを確立し、実環境下で適用可能なブラインド信号処理の実現を目指すことを目的としている。今年度の具体的な成果は下記の通りである。
1)背景雑音に頑健な時間周波数マスクの最尤設計
昨年度の成果をさらに展開し,クラスタリングに雑音クラスを設定した新たなモデリングを行った。これにより,時間周波数領域でスパースでない背景雑音環境下での時間周波数マスク設計が,より頑健に行うことができるようになった。
2)マイクロフォンの対称性を利用した拡散性雑音抑圧
時間周波数マスクの設計による拡散性雑音の抑圧という動機から,雑音場の等方性を仮定した確率モデルに基づきマイクロフォンの対称性を活用してこれを行う新たな枠組みを構築した。
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