| 講演名 | 2019-12-13 ブラインド音声抽出のための多変量複素一般化Gauss分布に基づくランク制約付き空間共分散行列推定法及びその高速化 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), |
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| 抄録(和) | 本稿では,拡散性音源中に存在する方向性の目的音声を分離・抽出する手法であるランク制約付き空間共分散行列推定法における生成モデルを一般化する.従来のランク制約付き空間共分散行列推定法は ILRMA によるパラメタ推定の後に, ILRMA で推定されたパラメタを用いて観測信号を多変量複素 Gauss 分布によりモデル化することで,効率的かつ高速に目的音声を分離する.本稿では多変量複素一般化 Gauss 分布により観測信号をモデル化し,パラメタを最尤推定する手法を提案する.従来のモデルに用いられるパラメタ推定の高速化手法を提案モデルにも適用する.評価実験ではシミュレーションにより得られた拡散性の人混み雑音,駅雑音,及び交通雑音中の音声信号を分離する実験及び実環境下で録音したデータを用いた分離実験により,提案法の従来法に対する優位性を示す. |
| 抄録(英) | In this paper, we generalize a generative model in rank-constrained spatial covariance matrix estimation that separates and extracts directional target speech from diffuse background sources. Conventional method models an observed signal with the multivariate complex Gaussian distribution using parameters estimated by ILRMA in advance and efficiently separates the target speech. This paper models an observed signal with the multivariate complex generalized Gaussian distribution and proposes its optimization algorithm. Also, the acceleration method for conventional method can be applied to the proposed model. In the experiments, we separate simulated speech signal under diffuse babble, station, and traffic noise and real-recorded speech signal under diffuse noise to show superiority of the proposed method. |
| キーワード(和) | ブラインド音源分離 / 空間共分散モデル / 多変量複素一般化Gauss分布 / 補助関数法 / 乗算型更新則 |
| キーワード(英) | blind source separation / spatial covariance matrix / multivariate complex generalized Gaussian distribution / auxiliary function method / multiplicative update rule |
| 資料番号 | EA2019-78 |
| 発行日 | 2019-12-05 (EA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
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| 開催期間 | 2019/12/12(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス（北九州市） |
| 開催地（英） | Kyushu Inst. Tech. |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，一般 |
| テーマ（英） | Engineering/Electro Acoustics, and Related Topics |
| 委員長氏名（和） | 古家 賢一(大分大) |
| 委員長氏名（英） | Kenichi Furuya(Oita Univ.) |
| 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) |
| 副委員長氏名（英） | Suehiro Shimauchi(Kanazawa Inst. of Tech.) / Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 松井 健太郎(NHK) / 小山 翔一(東大) |
| 幹事氏名（英） | Kentaro Matsui(NHK) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) |
| 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 |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ブラインド音声抽出のための多変量複素一般化Gauss分布に基づくランク制約付き空間共分散行列推定法及びその高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Rank-constrained spatial covariance matrix estimation based on multivariate complex generalized Gaussian distribution and its acceleration for blind speech extraction |
| 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 matrix |
| キーワード(3)（和/英） | 多変量複素一般化Gauss分布 / multivariate complex generalized Gaussian distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 補助関数法 / auxiliary function method |
| キーワード(5)（和/英） | 乗算型更新則 / multiplicative update rule |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 久保 優騎 / Yuki Kubo |
| 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） | 高宗 典玄 / Norihiro Takamune |
| 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） | 北村 大地 / Daichi Kitamura |
| 第 3 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 College(略称：NIT, Kagawa) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 猿渡 洋 / Hiroshi Saruwatari |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2019-12-13 |
| 資料番号 | EA2019-78 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | EA-334 |
| ページ範囲 | pp.85-92(EA), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2019-12-05 (EA) |