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Asj2017 3invited

Invited talk in The Acoustical Society of Japan Spring Meeting held on March 15, 2017.

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ブラインド音源分離再考
~時空間の非ガウス・スパース・
低ランクモデリング~
東京大学・大学院情報理工学系研究科
猿渡 洋
hiroshi_saruwatari@ipc.i.u-tokyo.ac.jp
目次
ブラインド音源分離について
 定式化,歴史,応用
ブラインド音源分離手法の概観:何をモデリング?
 周波数領域独立成分分析(FDICA)
 独立ベクトル分析(IVA)
 独立低ランク行列分析(ILRMA)
アルゴリズム概観:どうやって最適化?
 「生成モデル型」 vs. 「分離モデル型」?
 多チャネルNMFとの関係
比較実験例
まとめ
音の分離
カクテルパーティー効果
 人の聞き分け能力の模擬
 補聴器への応用
音声認識
 マイクロホンと口の間の距離が大きくなるにつれて
増大してくる妨害音を抑圧・除去
 音声対話インターフェイスや対話ロボットへの応用
 環境音認識・音監視システム
音楽/楽器音分析
 ミックスダウンされてしまった録音データの解析・エディット
 自動採譜、ユーザオリエンテッドな音楽情報処理
ブラインド音源分離(BlindSourceSeparation)
混ざり合った信号 から元の信号を取り出す
どのように混ざったかに関する情報 は利用できない
ブラインド音源分離(BlindSourceSeparation)
混ざり合った信号 から元の信号を取り出す
どのように混ざったかに関する情報 は利用できない
実は上記は2つのことを同時に推定している
 [空間] 統計的に独立な音源の分類問題(分離行列Wの推定)
 [信号] 各音源が属する確率分布p(y)の推定問題
上記を閉形式で解く方法は存在せず凸問題でもない⇒大変困難!
何をどうモデル化して最適化するのか
いろいろなやり方があり、いろいろ関連しあっているようだ…
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