情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

本稿では，実環境下におけるブラインド音源分離のための
Complex Infinite Sparse Factor Analysis (Complex ISFA) を提案する．
ISFA とはノンパラメトリックベイズに基づき，時間領域における
各音源のアクティビティと信号を観測信号のみから推定する手法である．
従来の我々の手法では，周波数領域で分離する際音源の複素スペクトルを
実部・虚部に分割し実数領域で分離したが，分離後の実部・虚部の
対応関係の推定が不可避であった．本手法ではISFAの音源信号，
伝達関数などの事前分布として複素正規分布を仮定して推論することで，
複素信号を直接ISFAで分離することが可能となった．
本手法と従来法の分離信号をSignal to Distortion Ratioで比較し，
本手法の有効性を確認した．