| 研究課題/領域番号 |
19K20306
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 香川高等専門学校 |
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研究代表者 |
北村 大地 香川高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (40804745)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 音源分離 / 統計的信号処理 / アレイ信号処理 / 深層学習 / 補聴器 / 独立成分分析 / 独立低ランク行列分析 / 生成モデル / 確率的信号処理 / 音響信号処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，音響信号を対象とした音源分離の数理的深化と高性能化を目的として，申請者が過去に提案した手法である「独立低ランク行列分析」を数理的に一般化した新しい音源分離フレームワークを確立する．これは「音源間の統計的独立性と各音源の構造に関する制約条件」という新たな考え方であり，いかに適切な音源構造制約を与えるかについて，数理的・データ的観点から発展させる．具体的には「一般化ガウス分布生成モデル」と「音源モデルplug-and-playな最適化法」の理論解析と確立，「深層学習に基づく音源教師あり手法」への発展，「ユーザの介入を組み合わせたインタラクティブ音源分離手法」の開発の3点を目標とする．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は，音源分離技術に関する数理的・実用的拡張を目的としている．音源分離とは，複数の音源が混合した観測信号のみから混合前の個々の音源信号を推定する逆問題であり，多くの応用が期待されている．具体的には，音響信号を対象とした音源分離の数理的深化と高性能化を目的として，申請者が過去に提案した手法である「独立低ランク行列分析（ILRMA）」を数理的に一般化した新しい音源分離フレームワークを確立した．これは「音源間の統計的独立性と各音源の構造に関する制約条件」という新たな考え方であり，いかに適切な音源構造制約を与えるかについて，数理的・データ的観点から発展させた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本成果により，従来の音源分離手法よりもさらに高性能なアルゴリズムを複数提案することができた．具体的には，(1)「一般化ガウス分布生成モデル」と「音源モデルplug-and-playな最適化法」の理論解析と確立，(2)「深層学習に基づく音源教師あり手法」への発展，(3)「ユーザの介入を組み合わせたインタラクティブ音源分離手法」の3点について，新しい理論として構築できた．(1)については，純粋な音源分離性能の向上に寄与し，(2)については，近年充実しつつある音響信号の学習データの有効活用へとつなげることが可能である．さらに，(3)によって，人と機械が協働する音源分離アルゴリズムが実現された．
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