权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

ニューラルネットワークを用いた統計モデルの学習と音響信号処理への応用

使用神经网络学习统计模型及其在声学信号处理中的应用

基本信息

批准号：
21K17769
负责人：
丹治寛樹
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Meiji University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

音響信号処理において，非負値行列因子分解（NMF）は音響信号のパワースペクトログラムをモデル化するために広く用いられている．NMFは雑音除去や信号分離に広く応用されており，これらの応用では，音響信号のパワースペクトログラムにNMFの最適化アルゴリズムを適用することでパワースペクトログラムから有用な特徴を抽出する．申請者らは，昨年度までに，NMFにおける統計モデルおよび最適化アルゴリズムとして解釈可能なニューラルネットワークの設計に成功し，提案したニューラルネットワークを雑音除去と教師あり信号分離に適用した．昨年度は，近年のNMFの研究で盛んに検討されてきた統計モデルから導出される距離規範を対象としていたが，今年度はNMFの初期の研究で用いられたBregman divergenceと呼ばれる距離規範を対象とし，Bregman divergenceとそれに基づくNMFの最適化アルゴリズムをニューラルネットワークを用いて表現することに成功した．さらに，雑音除去と教師あり信号分離の応用において，今年度新たに設計したニューラルネットワークの学習に成功した．NMFの初期の研究では，計算資源の不足から，Bregman divergenceに基づくNMFの振る舞いは十分に検討されていなかった．そのため，Bregman divergenceをニューラルネットワークにより表現し，実応用における振る舞いを検証した今年度の成果はNMFの研究において非常に有意義である．昨年度から今年度までの成果はIEICE Trans. Fundamentalsに投稿し，再録された．

In audio signal processing, non-negative rank factorization (NMF) is used to extract useful features from audio signal selection.NMF is used to extract useful features from audio signal selection. The applicant was successful in the design of the NMF last year, and the NMF was successful in the design of the NMF last year. Last year, the NMF research was successful in the early stage of research on Bregman diversity. The initial research of NMF was successful because of the shortage of computational resources. The Bregman divergence was based on the analysis of NMF's vibration. The results of this year's NMF research are very meaningful. This year's results were submitted to IEICE Trans. Fundamentals and re-recorded.

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Improvement of the direction-of-arrival estimation method using a single channel microphone by correcting a spectral slope of speech

通过校正语音的频谱斜率改进使用单通道麦克风的到达方向估计方法

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Masaki Ikeuchi;Hiroki Tanji;and Takahiro Murakami
通讯作者：
and Takahiro Murakami

到来方向に誤差を含む参照信号を利用したマイクロホンアレーの校正

使用到达方向有误差的参考信号校准麦克风阵列

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Shoichiro Fujisawa;Kenji Sakami;Tomoya Sakaguchi;Takatoshi Aoki;Masaki Okegawa;Jiro Morimoto;Jyunji Kawata;Yoshio Kaji;Mineo Higuchi and Shin-ichi Ito;鷲頭佳樹　今林潤　疋田真一;鈴木捷己,小林義和 ,宮脇和人 ,齋藤亜由子,木澤悟;小野寺章吾，池内柾，丹治寛樹，村上隆啓
通讯作者：
小野寺章吾，池内柾，丹治寛樹，村上隆啓

Deep Multiplicative Update Algorithm for Nonnegative Matrix Factorization and Its Application to Audio Signals

非负矩阵分解的深度乘法更新算法及其在音频信号中的应用