情報処理学会 第75回全国大会講演要旨
4T-4
Permutation-free infinite ICAによる周波数領域ブラインド音源分離
事前知識を極力利用せずに行う混合音声のブラインド音源分離 (BSS) と
音源アクティビティ推定 (SAD) は音環境理解において重要な要求条件である．
実環境下でのBSSには，残響への対応，周波数領域処理による
パーミュテーション問題，音源数未知状態での分離などの課題がある．
従来は各周波数帯域のBSSとパーミュテーション解決を別々に行うため，
全体の性能が各部分のうち最低性能の部分に影響されるという問題があった．
本稿ではBSS，SAD，パーミュテーション解決の同時達成手法を提案する．
全周波数帯域を束ねる音源アクティビティ行列を導入し，
各帯域の信号のパーミュテーションを自動的に揃えて出力する．
音声信号を用いた分離性能とSAD性能の評価実験から，
統一的な枠組みを利用する本手法と従来法の組み合わせ手法を比較し，
分離・SADとも本手法の効果を確認した．
音源アクティビティ推定 (SAD) は音環境理解において重要な要求条件である．
実環境下でのBSSには，残響への対応，周波数領域処理による
パーミュテーション問題，音源数未知状態での分離などの課題がある．
従来は各周波数帯域のBSSとパーミュテーション解決を別々に行うため，
全体の性能が各部分のうち最低性能の部分に影響されるという問題があった．
本稿ではBSS，SAD，パーミュテーション解決の同時達成手法を提案する．
全周波数帯域を束ねる音源アクティビティ行列を導入し，
各帯域の信号のパーミュテーションを自動的に揃えて出力する．
音声信号を用いた分離性能とSAD性能の評価実験から，
統一的な枠組みを利用する本手法と従来法の組み合わせ手法を比較し，
分離・SADとも本手法の効果を確認した．
