情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

本稿では、深層学習の一手法であるLSTM を用いた音楽音響信号修復について報告する．一般に，深層学習では性能の高いモデルを学習するために大量のデータが必要である．実際に音楽音響信号修復に深層学習を用いると,学習データが少ない場合，情報が比較的スパースである高域の修復性能が劣化するという問題が発生する．この問題を解決するため，学習時に，入力信号に対して，周波数フィルタを用いることにより，周波数方向に重みをかけることを提案する．予備検討の結果，少量の学習データであっても提案法が有効であることを確認した．