研究課題
(1)拘束のある非負行列分解法による複数の源信号のスパースフレーム表現の研究を行った従来の殆どの方法では2つのステップ、即ち、混合行列の更新と言うステップと源信号の更新と言うステップ、の繰り返しによって行った。それと異なって、本研究ではNonnegative Matrix Factorization(NMF)を用いて源信号と混合行列を同時に推定することができる方法について研究した。しかしながら、NMFを直接に使うと結果の非唯一性によって必ずしもスパースなフレーム表現を得ることができない。この問題を解決するため、我々は従来のNMFにスパースとなるための拘束条件を加えて、Sparse NMFを提案し、その有効性を確認した。研究成果をまとめた論文は雑誌で発表された。(2)スパースフレーム表現による混合行列と源信号の同時推定の応用研究を行った(1)で研究された混合行列と源信号の同時推定法をブラインド信号分離処理(BSS)に応用し、その優れた性能を確認することが出きった。この時、スパースとなるための拘束条件としては混合行列の体積の最大化を提案した。研究成果をまとめた論文は雑誌で発表された。(3)信号の表現のために最適なフレームの学習と源信号の推定について研究を行った信号の表現のために最適なフレームの学習方法として、我々はAdaptive non-orthogonal sparsifying transformと言う方法を提案し、その有効性を確認した。この方法では目標信号をフレームとスパース行列の乗算として特定とする。他の拘束がなければこのような条件を満たすフレームと行列が無限個もあるが、その中に最もスパースな行列、そして、それと対応するフレームはを探り、我々の結果となる。特徴として、フレームの中の成分はエネルギーによって順列される。研究成果をまとめた論文は国際会議で発表された。
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ICIC Express Letters
巻: Vol.4, No.6(B) ページ: 2329-2334
IEEE Signal Processing Letter
巻: Vol.17, No.9 ページ: 799-802
