非線形混合過程に対するブラインド信号源分離の縦続形構成と学習法(システムLSIの応用とその要素技術,専用プロセッサ,プロセッサ,DSP,画像処理技術,及び一般)

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タイトル別名
  • 非線形混合過程に対するブラインド信号源分離の縦続形構成と学習法
  • ヒセンケイ コンゴウ カテイ ニ タイスル ブラインド シンゴウ ゲン ブンリ ノ ジュウゾクケイ コウセイ ト ガクシュウホウ
  • A Cascade Form Blind Source Separation Connecting Source Separation and Linearization for Instantaneous Nonlinear Mixtures

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抄録

金沢大学理工研究域電子情報学系

非線形混合におけるブラインドソースセパレーション(BSS)に対して新しい回路構成と学習法を提案する.2次非線形特性を前提としている.回路は入力側から信号源分離回路と線形化回路の縦続構成で構成される.分離回路ではクロス項を除去するためにセンサーの数を増やして自由度を高めている.この回路では,従来の学習法により,自らの高次項を含む信号源が分離される.この高次項は線形化回路で抑圧される.線形化回路のパラメータは信号源に対する2次方程式を解く過程に基づいて逐次的に調整される.2チャネルの音声信号と2次非線形混合過程を用いたシミュレーションにおいて良好な分離特性が得られている. A network structure and its learning algorithm have been proposed for blind source separation applied to nonlinear mixtures. The network has a cascade form consists of a source separation block and a linearization block in this order. The conventional learning algorithm is employed for the separation block. A new learning algorithm is proposed for the linearization block assuming 2nd-order nonlinearity. After, source separation, the outputs include the nonlinear components for the same signal sources. This nonlinearity is suppressed through the linearization block. Parameters in this block are iteratively adjusted based on a process of solving a 2nd-order equation of a signal variable. Simulation result, using 2-channel speech signals and a instantaneous nonlinear mixing process, show good separation performance.

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