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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-15 13:30
[ポスター講演]多チャンネル変分自己符号化器に基づく劣決定音源分離の評価
関 翔悟名大)・亀岡弘和NTT)・李 莉筑波大)・戸田智基武田一哉名大
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抄録 (和) 本稿では劣決定音源分離を扱う.多チャンネル非負値行列因子分解(MNMF)は劣決定音源分離に有効な
手法であり,NMF を音源のパワースペクトログラムモデリングへと適用する.これは優決定条件下でのMNMF でも
ある独立低ランク行列分析(ILRMA)にも取り入れられている.これらの手法は特定の音源に対して有効である一方
で,NMF によってモデル化が困難な音源に対してはその分離性能が制限される.この問題に対して,NMF の代わり
に条件付き変分自己符号化器(CVAE)を音源モデルとして利用する多チャンネル変分自己符号化器(MVAE)が最
近提案され,ネットワークの柔軟な表現能力による高い分離性能が確認されている.本稿では優決定音源分離で定式
化されているMVAE を劣決定音源分離へと適用し,停留点への収束が保証された最適化アルゴリズムを導く.2 チャ
ネルのマイクロフォンアレイを用いた3話者の分離による実験的評価を行い提案法の有効性を示す. 
(英) This paper deals with a multichannel audio source separation problem under underdetermined conditions. Multichannel Non-negative Matrix Factorization (MNMF) is one of powerful approaches, which adopts the NMF concept for source power spectrogram modeling. This concept is also employed in Independent Low-Rank Matrix Analysis (ILRMA), a special class of the MNMF framework formulated under determined conditions. These methods work reasonably for particular types of sound sources, however, one limitation is that they can fail to work for sources with spectrograms that do not comply with the NMF model. To address this limitation, an extension of ILRMA called the Multichannel Variational Autoencoder (MVAE) method was recently proposed, where a Conditional VAE (CVAE) is used instead of the NMF model for source power spectrogram modeling. This approach has shown to perform impressively in determined source separation tasks thanks to the representation power of DNNs. This paper generalizes MVAE originally formulated under determined mixing conditions so that it can also deal with underdetermined cases. The proposed method was evaluated on an underdetermined source separation task of separating out three sources from two microphone inputs. Experimental results revealed that the generalized MVAE method achieved better performance than the MNMF method.
キーワード (和) 劣決定音源分離 / 多チャンネル変分自己符号化器 / 多チャンネル非負値行列因子分解 / / / / /  
(英) Underdetermined source separation / Multichannel variational autoencoder / Multichannel non-negative matrix factorization / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 497, SP2018-116, pp. 323-328, 2019年3月.
資料番号 SP2018-116 
発行日 2019-03-07 (EA, SIP, SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 EA SIP SP  
開催期間 2019-03-14 - 2019-03-15 
開催地(和) アイランド ナガサキ(長崎市) 
開催地(英) i+Land nagasaki (Nagasaki-shi) 
テーマ(和) 応用/電気音響,信号処理,音声,一般 
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, Speech, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2019-03-EA-SIP-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 多チャンネル変分自己符号化器に基づく劣決定音源分離の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Evaluation of Underdetermined Source Separation Based on Multichannel Variational Autoencoder 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 劣決定音源分離 / Underdetermined source separation  
キーワード(2)(和/英) 多チャンネル変分自己符号化器 / Multichannel variational autoencoder  
キーワード(3)(和/英) 多チャンネル非負値行列因子分解 / Multichannel non-negative matrix factorization  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 関 翔悟 / Shogo Seki / セキ ショウゴ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀岡 弘和 / Hirokazu Kameoka / カメオカ ヒロカズ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 莉 / Li Li / リィ リィ
第3著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 戸田 智基 / Tomoki Toda / トダ トモキ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 武田 一哉 / Kazuya Takeda / タケダ カズヤ
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2019-03-15 13:30:00 
発表時間 90 
申込先研究会 SP 
資料番号 IEICE-EA2018-154,IEICE-SIP2018-160,IEICE-SP2018-116 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.495(EA), no.496(SIP), no.497(SP) 
ページ範囲 pp.323-328 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EA-2019-03-07,IEICE-SIP-2019-03-07,IEICE-SP-2019-03-07 


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