| 講演名 | 2020-08-28 自然勾配法によるSignアルゴリズムの収束性能改善 峰尾 太陽(電通大), 庄野 逸(電通大), |
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| 抄録(和) | 音声信号のロスレス符号化では，予測の残差に対してエントロピー符号を適用するため，残差が0を多く含む，すなわち残差のスパース化が重要な課題である．絶対値残差を最小化する適応アルゴリズムにSign Algorithm(SA)が知られているが，このアルゴリズムはLMS Algorithmと比べ収束が遅い．本稿ではSAに自然勾配法を適用することでの収束性能の改善について議論する．自然勾配法の適用においては，入力信号データの自己相関行列を計算すれば十分であることを示した．また，ステップサイズを適応的に変化させるアルゴリズムはNLMSおよびRLSとの関連が確認された．最後に，簡単なデータと実音声データに対する実験を通じ，提案手法はSAと比べ収束性能が改善されていることを示した． |
| 抄録(英) | In lossless audio compression, it is essential to predictive residuals to be sparse, since we apply entropy codings to residuals. The Sign Algorithm(SA) is the conventional method to minimize the residuals in magnitude, but it has poor convergence performance than the Least Mean Square(LMS) Algorithm. In this paper, we discuss the improvement of the convergence performance of the SA by the natural gradient method. We show that the auto-correlation matrix of the input signal is needed to apply the natural gradient. The variable step-size algorithm has some relations to well-known adaptive algorithms such as the NLMS and RLS. We also show that the proposed methods are better convergence performance than the SA for toy data and useful music data through computer experiences. |
| キーワード(和) | 音声ロスレス符号化 / 適応アルゴリズム / Sign Algorithm / 自然勾配法 |
| キーワード(英) | Lossless Audio Coding / Adaptive Algorithm / Sign Algorithm / Natural Gradient Method |
| 資料番号 | SIP2020-34 |
| 発行日 | 2020-08-20 (SIP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
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| 開催期間 | 2020/8/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 数理，学習，信号処理一般（画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 林 和則(京大) |
| 委員長氏名（英） | Kazunori Hayashi(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 田中 聡久(東京農工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yukihiro Bandou(NTT) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 小西 克巳(法政大) / 杉本 憲治郎(早大) |
| 幹事氏名（英） | Katsumi Konishi(Hosei Univ.) / Kenjiro Sugimoto(Waseda Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田中 雄一(東京農工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Signal Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自然勾配法によるSignアルゴリズムの収束性能改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement Convergence Rate of the Sign Algorithm by Natural Gradient Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声ロスレス符号化 / Lossless Audio Coding |
| キーワード(2)（和/英） | 適応アルゴリズム / Adaptive Algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | Sign Algorithm / Sign Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 自然勾配法 / Natural Gradient Method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 峰尾 太陽 / Taiyo Mineo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2020-08-28 |
| 資料番号 | SIP2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SIP-142 |
| ページ範囲 | pp.19-24(SIP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-08-20 (SIP) |