講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-11-22 15:30
[ポスター講演]Haar変換を導入した時間領域深層ニューラルネットに基づく音源分離 ○中村友彦・猿渡 洋(東大) EA2019-60 EMM2019-88 |
抄録 |
(和) |
本稿では,Haarウェーブレットを用いた離散ウェーブレット変換(Haar変換)に基づくダウンサンプリング層とアップサンプリング層を用いた時間領域音源分離手法を提案する.提案モデルは,深層ニューラルネットを用いた時間領域音源分離手法の1つであるWave-U-Netをベースとしており,特徴量マップを繰り返しダウンサンプルし,入力信号と同一の時間解像度まで繰り返しアップサンプルする構造を有している.我々は,この構造が多重解像度解析の構造と類似していることに着眼し,Wave-U-Netのダウンサンプリング層のままではエリアシングが起こり,分離に有用な情報が破棄されうることを明らかにする.これらの問題を同時に解決するため,アンチエリアシングフィルタを備え完全再構成性を有するHaar変換を用いて,我々はダウンサンプリング層を設計する.楽音に対する音源分離実験により,提案法の有効性とアンチエリアシングフィルタと完全再構成性を同時に考慮する重要性を示す. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
音源分離 / Wave-U-Net / Haar変換 / 深層ニューラルネット / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 306, EA2019-60, pp. 41-48, 2019年11月. |
資料番号 |
EA2019-60 |
発行日 |
2019-11-15 (EA, EMM) |
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 |
EA2019-60 EMM2019-88 |
研究会情報 |
研究会 |
EA EMM |
開催期間 |
2019-11-22 - 2019-11-23 |
開催地(和) |
金沢工業大学 扇が丘キャンパス(野々市市) |
開催地(英) |
Kanazawa Institute of Technology |
テーマ(和) |
<ビギナーズセッション>応用/電気音響,コンテンツ処理,情報ハイディング,音楽音響,一般 |
テーマ(英) |
[Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Musical Acoustic, and Related Topics |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
EA |
会議コード |
2019-11-EA-EMM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
Haar変換を導入した時間領域深層ニューラルネットに基づく音源分離 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
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サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
音源分離 / |
キーワード(2)(和/英) |
Wave-U-Net / |
キーワード(3)(和/英) |
Haar変換 / |
キーワード(4)(和/英) |
深層ニューラルネット / |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中村 友彦 / / ナカムラ トモヒコ |
第1著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
猿渡 洋 / / サルワタリ ヒロシ |
第2著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-11-22 15:30:00 |
発表時間 |
90分 |
申込先研究会 |
EA |
資料番号 |
EA2019-60, EMM2019-88 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.306(EA), no.307(EMM) |
ページ範囲 |
pp.41-48 |
ページ数 |
8 |
発行日 |
2019-11-15 (EA, EMM) |
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