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講演抄録/キーワード
講演名 2010-12-21 16:40
基底の反復生成と教師ありNMFを用いた信号解析
中鹿 亘滝口哲也有木康雄神戸大NLC2010-29 SP2010-102
抄録 (和) 従来の代表的な信号解析手法の中に,NMF(非負値行列因子分解)を用いたものがある.
中でも,取り除きたい大量のサンプルを予め学習させることで音源分離やノイズ除去を行うexemplar-based NMFが注目を浴びている.
しかしながら,こうした手法は,可能性のある全ての基底サンプルを用意する必要があるので,一般にシステムの実用化は困難である.
本研究では基底カテゴリ(音素や楽器)ごとに代表基底(確率的スペクトル包絡)を統計的に学習し,
確率的スペクトル包絡が作り出す基底の組み合わせによって観測スペクトルを表現する手法を提案する.
本研究では,確率的スペクトル包絡の学習に,スペクトル包絡の平均値曲線と分散値曲線を同時に推定することのできるガウシアンプロセスを用いる.
解析時には確率的スペクトル包絡からランダムに基底を生成することで,同カテゴリの未知の基底を用いて解析を行うことができる.
最後に実験結果によって提案手法の有効性を確かめた. 
(英) NMF (Non-negative Matrix Factorization) has been one of the most useful techniques for signal analysis in recent years.
In particular, exemplar-based NMF, in which a large number of samples are used for analyzing a signal,
is garnering much attention in sound source separation or noise reduction research.
However, because such methods require all the possible samples for the analysis,
it is hard to build the practical system of the method.
In this paper, we propose a novel method of signal analysis by combining NMF and probabilistic approach.
At the beginning, a representative basis vector, called a probabilistic spectrum envelope,
is learned for each categories by use of Gaussian Process.
On the analyzing stage, basis vectors of NMF are randomly generated from the probabilistic spectrum envelope.
Experimental results indicated the validity of the proposed method.
キーワード (和) 信号解析 / NMF / 事例ベース / 確率的スペクトル包絡 / ガウシアンプロセス / / /  
(英) Signal analysis / NMF / Exemplar-based / Probabilistic spectrum envelope / Gaussian process / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 357, SP2010-102, pp. 195-200, 2010年12月.
資料番号 SP2010-102 
発行日 2010-12-13 (NLC, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NLC2010-29 SP2010-102

研究会情報
研究会 NLC SP  
開催期間 2010-12-20 - 2010-12-21 
開催地(和) 国立オリンピック記念青少年総合センター 
開催地(英) National Olympics Memorial Youth Center 
テーマ(和) 第12回音声言語シンポジウム: 情報アクセス,音声・言語処理一般 (SLP研と連立開催) 
テーマ(英) Information Access, Speech and Language Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2010-12-NLC-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 基底の反復生成と教師ありNMFを用いた信号解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Iterative basis generation and supervised non-negative matrix factorization for signal analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 信号解析 / Signal analysis  
キーワード(2)(和/英) NMF / NMF  
キーワード(3)(和/英) 事例ベース / Exemplar-based  
キーワード(4)(和/英) 確率的スペクトル包絡 / Probabilistic spectrum envelope  
キーワード(5)(和/英) ガウシアンプロセス / Gaussian process  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中鹿 亘 / Toru Nakashika / ナカシカ トオル
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 滝口 哲也 / Tetsuya Takiguchi / タキグチ テツヤ
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 有木 康雄 / Yasuo Ariki / アリキ ヤスオ
第3著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2010-12-21 16:40:00 
発表時間 90分 
申込先研究会 SP 
資料番号 NLC2010-29, SP2010-102 
巻番号(vol) vol.110 
号番号(no) no.356(NLC), no.357(SP) 
ページ範囲 pp.195-200 
ページ数
発行日 2010-12-13 (NLC, SP) 


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