講演名 2019-10-28
多変量複素Student’s t分布に基づくFastMNMFを用いたブラインド音源分離
加茂 佳吾(東大), 久保 優騎(東大), 高宗 典玄(東大), 北村 大地(香川高専), 猿渡 洋(東大), 高橋 祐(ヤマハ), 近藤 多伸(ヤマハ),
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抄録(和) FastMNMFは,非負値行列因子分解の空間相関行列が同時対角化可能と仮定することで高速化されたブラインド音源分離手法である.FastMNMFでは各音源スペクトログラムの生成モデルとして,多変量複素Gauss分布を仮定しているが,本研究では多変量複素Student's textit{t}分布への拡張を提案する.補助関数による更新式を導出し,従来のGaussモデルと比較して分離性能が向上することを示す.
抄録(英) FastMNMF is a blind source separation technique, which is an accelerated algorithm of multichannel nonnegative matrix factorization under the assumption of jointly diagonalizable spatial covariance matrices. Source signals' spectrograms were assumed to follow a multivariate complex Gaussian distribution in FastMNMF. In this paper, we propose the model extension of FastMNMF to a multivariate complex Student's textit{t} distribution. We derive a new parameter update rule using the auxiliary-function-based method, and show that the proposed method outperforms the conventional Gaussian-model-based FastMNMF.
キーワード(和) ブラインド音源分離 / 空間共分散モデル / 多変量複素Student's t分布
キーワード(英) blind source separation / spatial covariance model / multivariate complex Student's t distriburion
資料番号 EA2019-40
発行日 2019-10-21 (EA)

研究会情報
研究会 EA / ASJ-H
開催期間 2019/10/28(から2日開催)
開催地(和) NHK放送技術研究所
開催地(英) NHK Science&Technology Research Lab.
テーマ(和) 応用/電気音響, 聴覚, 高臨場感オーディオ, 空間音響, 一般
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, High-Reality Audio, Spatial Audio, and Related Topics
委員長氏名(和) 古家 賢一(大分大) / 小澤 賢司(山梨大)
委員長氏名(英) Kenichi Furuya(Oita Univ.) / 小澤 賢司(山梨大)
副委員長氏名(和) 島内 末廣(金沢工大) / 武岡 成人(静岡理工科大) / 鵜木 祐史(北陸先端大)
副委員長氏名(英) Suehiro Shimauchi(Kanazawa Inst. of Tech.) / Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) / 鵜木 祐史(北陸先端大)
幹事氏名(和) 松井 健太郎(NHK) / 小山 翔一(東大) / 寺島 裕貴(NTT) / 大塚 翔(千葉大) / 木谷 俊介(北陸先端大)
幹事氏名(英) Kentaro Matsui(NHK) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / 寺島 裕貴(NTT) / 大塚 翔(千葉大) / 木谷 俊介(北陸先端大)
幹事補佐氏名(和) 井本 桂右(立命館大) / 森川 大輔(富山県立大)
幹事補佐氏名(英) Keisuke Imoto(Ritsumeikan Univ.) / Daisuke Morikawa(Toyama Pref Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Engineering Acoustics / Auditory Research Meeting
本文の言語 JPN
タイトル(和) 多変量複素Student’s t分布に基づくFastMNMFを用いたブラインド音源分離
サブタイトル(和)
タイトル(英) FastMNMF based on multivariant complex Student's t distribution for blind source separation
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ブラインド音源分離 / blind source separation
キーワード(2)(和/英) 空間共分散モデル / spatial covariance model
キーワード(3)(和/英) 多変量複素Student's t分布 / multivariate complex Student's t distriburion
第 1 著者 氏名(和/英) 加茂 佳吾 / Keigo Kamo
第 1 著者 所属(和/英) 東京大学(略称:東大)
The University of Tokyo(略称:UTokyo)
第 2 著者 氏名(和/英) 久保 優騎 / Yuki Kubo
第 2 著者 所属(和/英) 東京大学(略称:東大)
The University of Tokyo(略称:UTokyo)
第 3 著者 氏名(和/英) 高宗 典玄 / Norihiro Takamune
第 3 著者 所属(和/英) 東京大学(略称:東大)
The University of Tokyo(略称:UTokyo)
第 4 著者 氏名(和/英) 北村 大地 / Daichi Kitamura
第 4 著者 所属(和/英) 香川高等専門学校(略称:香川高専)
National Institute of Technology, Kagawa Collage(略称:Kagawa NCIT)
第 5 著者 氏名(和/英) 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari
第 5 著者 所属(和/英) 東京大学(略称:東大)
The University of Tokyo(略称:UTokyo)
第 6 著者 氏名(和/英) 高橋 祐 / Yu Takahashi
第 6 著者 所属(和/英) ヤマハ株式会社(略称:ヤマハ)
Yamaha Corporation(略称:Yamaha)
第 7 著者 氏名(和/英) 近藤 多伸 / Kazunobu Kondo
第 7 著者 所属(和/英) ヤマハ株式会社(略称:ヤマハ)
Yamaha Corporation(略称:Yamaha)
発表年月日 2019-10-28
資料番号 EA2019-40
巻番号(vol) vol.119
号番号(no) EA-253
ページ範囲 pp.23-29(EA),
ページ数 7
発行日 2019-10-21 (EA)