バイノーラル音源分離における時系列事前分布モデルとスペクトル基底の同時適応 (応用音響) Simultaneous adaption of time-series a priori statistical model and spectral basis for binaural source separation

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抄録

本研究では,時系列事前分布モデルとスペクトル基底の同時適応を用いたバイノーラル音源分離手法を提案する.本手法は,著者らによって提案された事前分布パラメータ推定を含むゲイン共通型一般化MMSE-STSA推定器に,スペクトル基底の反復適応法を加えたものである.これにより,未知の頭部伝達関数等によって変形された目的音信号を,適切に抽出することが出来る.本稿では,評価実験を行うことで,提案手法の有効性を確認する.

In this paper, we propose a new approach for addressing binaural music signal separation based on the simultaneous adaptation of time-series a priori statistical model and spectral basis. This method is an extension of our previously proposed equi-gain generalized MMSE-STSA estimator with prior model parameter estimation, which is aimed at iteratively adapting trained spectral bases to target signal components. Thanks to the adapted spectral bases, we can perform an appropriate extraction of the target binaural signals modified by unknown head related transfer functions. 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 114(423), 27-32, 2015-01-28

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110010002148
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10164817
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    026148544
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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