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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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