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講演抄録/キーワード
講演名 2018-02-16 13:10
雑音下音声認識におけるマルチチャネルNMFのチャネル数増加の効果
浦本昂伸大分大)・岡登洋平花沢利行三菱電機)・三浦伊織上ノ原進吾古家賢一大分大EA2017-99
抄録 (和) 非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization: NMF) とは,非負値の行列を2つの非負行列に因子分解する手法である.音響分野では,NMFをマルチチャネル拡張することで空間情報を活用し高精度に音源分離を行う手法であるマルチチャネルNMF(MNMF)が提案されている.しかし,MNMF は自由度の高いモデルであるため局所最適解に陥りやすく,分離性能の初期値依存性が課題となっている.さらに,ch数を増加させると初期値依存性が顕在化するため分離が困難になる.本稿では最も初期値依存性の大きい空間相関行列に着目し,あらかじめバイナリマスクで分離したデータから計算して初期値に設定する手法と,EMアルゴリズムに基づいたマスク強調により得られたステアリングベクトル(SV)から計算して初期値に設定する手法を提案する.雑音下において2chと6chを用いて観測した信号に対して音声認識実験を行い,従来のランダム初期化と比べ,両ch共に単語誤り率の減少が見られた.特に6chの方で高い認識性能を得たことから,提案法による初期化の有効性と,ch数増加による認識性能向上の効果を確認した. 
(英) Nonnegative Matrix Factorization (NMF) factorizes a non-negative matrix into two non-negative matrices. In the field of acoustics, Multichannel NMF (MNMF) has been proposed. MNMF utilizes spatial information by multichannel expansion of NMF and can perform high-accurate sound source separation. However, the conventional MNMF tends to be trapped by local minima because their models have too many free parameters and this causes initial value dependencies of the separation performance. In addition, as the number of channels increases, this initial value dependency becomes more significant. This paper focuses on spatial correlation matrices that have the most significant initial-value dependencies. We propose initial-value methods of spatial correlation matrices from binary-mask based separated data and from the steering vector obtained by mask emphasis based on EM algorithm. Automatic speech recognition experiments of the signals observed at 2ch and 6ch under noisy showed a decrease in word error rate for both channels over random initialization.Since high recognition performance was obtained with 6 ch, we confirmed the effectiveness of initialization by the proposed method and the effect of improving recognition performance by increasing the number of channels.
キーワード (和) 音源分離 / 雑音除去 / 非負値行列因子分解(NMF) / マルチチャネルNMF / 音声認識 / / /  
(英) sound source separation / noise reduction / nonnegative matrix factorization (NMF) / multi-channel NMF / automatic speech recognition / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 430, EA2017-99, pp. 33-38, 2018年2月.
資料番号 EA2017-99 
発行日 2018-02-08 (EA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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PDFダウンロード EA2017-99

研究会情報
研究会 EA  
開催期間 2018-02-15 - 2018-02-16 
開催地(和) 県立広島大学 
開催地(英) Pref. Univ. Hiroshima 
テーマ(和) 応用/電気音響、一般 
テーマ(英) General topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EA 
会議コード 2018-02-EA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 雑音下音声認識におけるマルチチャネルNMFのチャネル数増加の効果 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) The effect of increasing the number of channels with multi-channel non-negative matrix factorization for noisy speech recognition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音源分離 / sound source separation  
キーワード(2)(和/英) 雑音除去 / noise reduction  
キーワード(3)(和/英) 非負値行列因子分解(NMF) / nonnegative matrix factorization (NMF)  
キーワード(4)(和/英) マルチチャネルNMF / multi-channel NMF  
キーワード(5)(和/英) 音声認識 / automatic speech recognition  
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) 浦本 昂伸 / Takanobu Uramoto / ウラモト タカノブ
第1著者 所属(和/英) 大分大学 (略称: 大分大)
Oita University (略称: Oita Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡登 洋平 / Youhei Okato / オカト ヨウヘイ
第2著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation Information technology R&D center (略称: Mitsubishi Electric)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 花沢 利行 / Toshiyuki Hanazawa / ハナザワ トシユキ
第3著者 所属(和/英) 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称: 三菱電機)
Mitsubishi Electric Corporation Information technology R&D center (略称: Mitsubishi Electric)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 三浦 伊織 / Iori Miura / ミウラ イオリ
第4著者 所属(和/英) 大分大学 (略称: 大分大)
Oita University (略称: Oita Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 上ノ原 進吾 / Shingo Uenohara / ウエノハラ シンゴ
第5著者 所属(和/英) 大分大学 (略称: 大分大)
Oita University (略称: Oita Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 古家 賢一 / Ken'ich Furuya / フルヤ ケンイチ
第6著者 所属(和/英) 大分大学 (略称: 大分大)
Oita University (略称: Oita Univ.)
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講演者
発表日時 2018-02-16 13:10:00 
発表時間 30 
申込先研究会 EA 
資料番号 IEICE-EA2017-99 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.430 
ページ範囲 pp.33-38 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2018-02-08 


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