非線形たたみ込み混合過程におけるブラインド形信号源分離・推定法

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15560323
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 中山 謙二 金沢大学, 工学部, 教授 (00207945)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 平野 晃宏 金沢大学, 工学部, 講師 (70303261)
• Keywords: ブラインド信号源分離 / 畳み込み / 非線形 / 学習アルゴリズム / 線形化 / 反響音 / フィードフォワード / フィードバック

Research Abstract

ブラインド形信号源分離(BSS)・推定において混合・伝達過程が様々な特性を有する場合に分離・推定回路を高速かつ安定に学習する方法について研究を行った。内容は以下のように要約できる。
(1)BSSの学習時に用いられる非線形関数をオンラインで最適に制御する方法を開発し,有効性を確認した。BSSの出力信号の確率密度関数(pdf)を線形混合形ガウス関数で表現し,その線形結合係数を変形EMアルゴリズムで逐次学習する方法を提案した。このpdfを用い,安定化条件に基づいて非線形関数を計算している。多チャネルの音楽信号を用いてシミュレーションを行い,有効性を確認した。
(2)信号源からマイク等のセンサーまでの混合・伝達過程がスペクトル変動(線形たたみ込み)や室内反響,反射によるマルチパスを含む場合について,フィードバック形回路に基づくBSSの動作を解析し,学習法を開発した。また,室内反響音がある混合過程に対して,BSSの内部フィルタのタップ方向に対する指数重み付きステップサイズを用いる方法を提案し,シミュレーションによりその効果を確認した。
(3)混合・伝達過程が非線形特性を有する場合について,信号源分離・推定が可能であるための条件を導出した。さらに,信号分離と線形化を入力側から縦続接続するBSS方式を提案し,同時に,学習アルゴリズムを開発した。信号源が音声で,2〜4個,混合過程の非線形が2次の場合についてシミュレーションを行い,良好な分離特性が得られていることを確認した。

Research Products

• [Publications] K.Nakayama, A.Hirano, A.Horita: "A learning algorithm with adaptive exponential stepsize for blind source separation of convolutive mixtures with reverberations"IEEE&JNNS Proc.IJCNN'03, Portland, Oregon. (2003)
• [Publications] K.Nakayama, A.Hirano, T.Nishiwaki: "A cascade form blind source separation connecting source separation and linearization for nonlinear mixtures"IEEE&JNNS Proc.IJCNN'03, Portland, Oregon. (2003)
• [Publications] 堀田明秀, 中山謙二, 平野晃宏: "反響音を有する畳み込み形混合過程に対する高次BSSの学習法-学習率に重みを付けて制御する方法"第18回ディジタル信号処理シンポジウム, 志摩. A2-A4 (2003)
• [Publications] K.Nakayama, A.Hirano, T.Sakai: "An adaptive nonlinear function controlled by estimated output pdf for blind source separation, pp.427-432, April 2003"Proc.4th International Symposium on Independent Component Analysis and Blind Source Separation (ICA2003), Nara, Japan. 427-432 (2003)