| 研究課題/領域番号 |
15300035
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
猿渡 洋 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教授 (30324974)
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| 研究分担者 |
川波 弘道 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (80335489)
李 晃伸 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (80332766)
鹿野 清宏 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (00263426)
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| キーワード | 音情景 / ブラインド信号処理 / 音源分離 / バイノーラル / 音響拡張現実 / 音声処理 |
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| 研究概要 |
1.ブラインド音源分離アルゴリズムの研究および実装
独立成分分析(ICA)と空間音響処理とを組み合わせたブラインド音源分離手法を提案し、その有効性を計算機シミュレーションによって確認した。具体的には、以下の項目に関して検討した。
(1)周波数領域ICAと時間領域ICAを利用したMSICAの提案評価
(2)線形予測処理とMSICAとを組み合わせた安定アルゴリズム
(3)音声信号の時間・周波数モデル化による音源分離法
また、音情景分解アルゴリズムとして、バイノーラル信号を取り扱うことの出来る「SIMO-ICA」を提案した。ここでは、最適化における2種類の評価関数を考え、最小二乗型と情報幾何学習型の両方を提案した。特に後者は、学習アルゴリズム全体が情報幾何理論に基づくものとなっており、内部パラメータに大して大変ロバストであることが示された。
上記の成果により、計算機シミュレーションではあるものの、個々の音源に関する音情景を保持したまま各音源情景へとブラインド分解できることが示された。これらは、本研究の主テーマである音情景分解における基幹となる技術である。
2.音源分離実験用音声信号データベースの整備
本年度は、音源分離性能の定量化を統計的に行うため、音源分離実験用の多彩な音声・音響信号データベースを収録した。ここでは、数種類の残響環境における音声、機械雑音および伝達関数を14素子アレーを用いて測定した。各音源・マイク間の伝達関数は全て測定されているので、それらを任意の音源波形と畳み込むことにより、様々な混合状態が実現できるのが特徴である。
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