講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-13 13:10
独立ベクトル抽出による雑音残響環境下高速ブラインド音源分離 ○池下林太郎・中谷智広(NTT) EA2022-5 |
抄録 |
(和) |
複数の音源が混合した観測信号から, 混合前の音源信号を推定する技術をブラインド音源分離という. 雑音や残響が存在する実環境において高精度に音源分離を行うには, 複数音源の混合に加えて, 雑音や残響による観測信号の劣化をモデル化する必要がある. 雑音や残響を考慮した音源分離手法として, 畳み込みビームフォーマと呼ばれる逆フィルタによって, 音源分離・残響除去・雑音抑圧の3つを統合的に解決するアプローチが近年注目を浴びている. 本発表では, 畳み込みビームフォーマを推定するブラインド音源分離手法として, 我々が提案した畳み込み混合に対する独立ベクトル抽出に焦点を当て, その基本原理と関連手法を紹介する. |
(英) |
Blind source separation (BSS) is a technique of separating and extracting individual source signals only from their mixture signal. To achieve BSS accurately in noisy and reverberant environments, distortion due to noise and reverberation should be considered in BSS models. Recently, an approach for simultaneously achieving source separation, dereverberation, and noise reduction using a single inverse filter called convolutional beamformer (CBF) has attracted much attention. In this talk, as a BSS method for optimizing CBF, we explain our proposed independent vector extraction (IVE) for convolutive mixtures and the related method. |
キーワード |
(和) |
音源分離 / 残響除去 / 独立成分分析 / 独立ベクトル分析 / 畳み込みビームフォーマ / / / |
(英) |
blind source separation / dereverberation / independent vector analysis / convolutional beamformer / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 20, EA2022-5, pp. 20-25, 2022年5月. |
資料番号 |
EA2022-5 |
発行日 |
2022-05-06 (EA) |
ISSN |
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 |
EA2022-5 |
研究会情報 |
研究会 |
EA |
開催期間 |
2022-05-13 - 2022-05-13 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
<オーガナイズドセッション>応用/電気音響,一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
EA |
会議コード |
2022-05-EA |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
独立ベクトル抽出による雑音残響環境下高速ブラインド音源分離 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Fast Blind Source Separation in Noisy Reverberant Environments Using Independent Vector Extraction |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
音源分離 / blind source separation |
キーワード(2)(和/英) |
残響除去 / dereverberation |
キーワード(3)(和/英) |
独立成分分析 / independent vector analysis |
キーワード(4)(和/英) |
独立ベクトル分析 / convolutional beamformer |
キーワード(5)(和/英) |
畳み込みビームフォーマ / |
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) |
池下 林太郎 / Rintaro Ikeshita / |
第1著者 所属(和/英) |
日本電信電話(株) (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
中谷 智広 / Tomohiro Nakatani / |
第2著者 所属(和/英) |
日本電信電話(株) (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
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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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-05-13 13:10:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
EA |
資料番号 |
EA2022-5 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.20 |
ページ範囲 |
pp.20-25 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2022-05-06 (EA) |
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