研究課題
基盤研究(C)
1.同時摂動型確率過程的近似法を用いたリアルタイム的な独立成分分析(ICA)を提案・研究した。分離パラメータを勾配法で推定する時に勾配の同時摂動型確率過程的近似を導入した。同時摂動がランダム的に生成されるので、この確率的な変数は短い信号を拡張し、信号の統計量を精度よく計算することができた。2.時間-周波数領域での独立成分分析によるブラインド音源分離処理アルゴリズムを研究した。時間-周波数領域での処理の利点としては、各周波数において畳み込み混合が瞬時性混合となるので、信号分離処理がより容易となることがあげられる。この分離処理のために様々な選択肢があるが、我々は独立成分分析のアルゴリズムの1つとして複素数版のFastlCAで分離を行った。3.周波数領域でのブラインド音源分離の準実時間処理ができるアルゴリズムを研究した。各周波数では色々な遅延のつけられたマルチ相関行列の対角化の原理で分離を行った。この対角化をもつと効率的に実現するため、再帰的な計算によって分離を実行した。いわゆる、対角化に関して正規方程式を導入し、この方程式を解きながら対角化を図った。4.音声源信号について、ほとんどのサンプルが零、または零に近い値となる、いわゆる、Sparsityと言う特性を持つ。本研究ではSparsity Representationを用いて畳み込み混合となる混合音のブラインド信号分離処理の方法を提案し、そのアルゴリズムの有効性を確認した。5.従来の独立成分分析の最速降下法には、収束が遅いということ、事前に決めることが必要である学習ステップというパラメータが存在するということの2つの欠点が挙げられる。本研究で、我々は独立成分分析問題を非線形共分散行列の対角問題に転換し、直交変換を用いて対角を行うことを提案し、有効性を確認した。
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