Postfilter-based nonnegative matrix factorization with statistical model parameter estimation (応用音響 音響・超音波サブソサイエティ合同研究会) Postfilter-based nonnegative matrix factorization with statistical model parameter estimation

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抄録

本研究では,統計モデルパラメータの自動推定を備えたベイズ推定器による音源分離手法を提案する.本手法は一般化MMSE-STSA推定器,NMFをベースとした非定常な妨害音推定,高次統計量に基づいた解析的な目的音の統計モデルパラメータ推定の3つで構成されている.本手法により隠れた目的音の統計モデルパラメータを自動推定することで,目的音に適応した最適なベイズ推定を行うことが可能となる.また評価実験を行うことで提案手法の有効性を確認した.

In this paper, we propose a new approach for addressing music signal separation based on the generalized Bayesian estimator with automatic prior adaptation. This method consists of three parts, namely, the generalized MMSE-STSA estimator with a flexible target signal prior, the NMF-based dynamic interference spectrogram estimator, and closed-form parameter estimation for the statistical model of the target signal based on higher-order statistics. The statistical model parameter of the hidden target signal can be detected automatically for optimal Bayesian estimation with online target-signal prior adaptation. Our experimental evaluation can show the efficacy of the proposed method.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(413), 75-80, 2014-01-27

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009825585
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10164817
  • 本文言語コード
    ENG
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    025278074
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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