2000 Fiscal Year Annual Research Report
人間が持つ聴覚機能を模倣した音声抽出法に関する研究
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12750415
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| Research Institution | The Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
ALI Mansour 理化学研究所, 生体ミメティックセンサー研究チーム, フロンティア研究員 (80300854)
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| Keywords | 独立成分分析(ICA) / ブラインド信号分離(BSS) / 高次統計量(HOS) / 二次統計量(SOS) / 部分空間法 / 音声信号 / 生体信号 / 聴覚情報処理 |
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| Research Abstract |
ブラインド信号分離とは、複数の未知の信号源を、その混合信号のみを観測するだけで、復元する問題である。ブラインド信号分離は、元々生物学的な現象を研究するために提案された(生体の感覚器は多くの信号源に敏感であるため、一般に中枢神経系は多次元信号を処理することになる。その各成分は、未知の信号の未知の混合信号であり、互いに独立であると仮定している)。過去十年のうちに、この問題は広く知られるようになり、重要な信号処理の問題となった。実際、この問題を見かけることは多い。無線通信(空間分割多元接続(SDMA,Spatial Division Multiple Access)として携帯電話やハンドフリー電話に使用)、音声強調、地震波の分離、原子炉監視に応用された信号分離手法、空港監視、生体信号からのノイズ除去など、多くの状況でこの問題に遭遇する。我々の研究室では、ロボティクスへの応用に関心を持っている。現在までに我々は、二つのマイクで録音された統計的に独立なn個の音源の線形混合信号から、最も大きいエネルギーを持つ音声信号を強調するためのシステムを開発した。このシステムでは、独立成分分析(ICA)の概念とともに、聴覚フィルターバンク、ピッチ追跡、適応帯域通過フィルター、マスキングを用いている。シミュレーションと実データでの実験を行い、我々のアルゴリズムの有効性を確認した。
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Research Products
(3 results)
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[Publications] A.Mansour,C.Jutten & P.Loubaton: "An Adaptive Subspace Algorithm for BSS in convolutive mixture"IEEE Trans SP. 48. 583-586 (2000)
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[Publications] A.Mansour,A.Barros & N.Ohnishi: "Blind separation of Sources : Methods,Assumptions and Applications"IEICE EA. E83-A. 1498-1512 (2000)
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[Publications] A.Mansour: "A Mutually Referenced blind multiuser separation of convolutive mixture"Signal Processing. (To appear). (2001)
