オンデマンドな音環境理解のための教師なしモノラル音源分離に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24KJ2096
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 西城 耕平 早稲田大学, 理工学術院, 特別研究員(DC2)
• 研究期間 (年度): 2024-04-23 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 1,600千円 (直接経費: 1,600千円); 2025年度: 800千円 (直接経費: 800千円); 2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)

研究開始時の研究の概要

音源分離はマイクロホンで収録した音に含まれる各音源を分離する処理であり，音環境の理解に必須の技術である．深層学習を用いて混合音と各音源のペアデータから音源分離器を学習することでその精度は飛躍的に向上したが，そうしたペアデータが得られない実環境における音源分離性能には大きく改善の余地がある．本研究では，ペアデータが手に入らない実環境のデータを用いて直接音源分離器の学習を行うための教師なし音源分離法の開発に着手し，音源分離器の各利用環境における分離精度を改善することを目指す．