スパース信号分解に基づく多次元音響メディア情報処理及びその音拡張現実感への応用

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本研究は，音メディアを対象とした拡張現実感システム（音ARシステム）の構築を最終的な目標としており，頑健に動作する教師無し及び教師あり音源分離技術の基礎的な理論構築及びマルチチャネル信号への拡張を行う．このような音源分離技術は，補聴器等の人支援デバイスや高臨場感音場再現技術，既存の音楽の能動的な鑑賞（ユーザによるリマスタリング）など多岐にわたる応用が可能である他，混合信号の中の潜在的な因子を解析する技術として，学術的にも極めて重要である．研究実施1年目では，マルチチャネル信号を対象とした極めて効率的な教師無し音源分離アルゴリズムを新たに提案しており，トップ国際会議への採択や当該成果に関する受賞等から，その学術的な価値が認められつつある．2年目では，2年目で提案したマルチチャネル音源分離手法の数理的なメカニズム（音源の周波数構造を捉える機構及び空間的な伝達系を捉える機構）を詳しく解析し，トイモデルを用いて従来のstate-of-the-artな手法（独立ベクトル分析）からの数理的な拡張である事実を明確に示した．この成果は1年目の成果とまとめて国際論文誌に掲載されている．また，異なるアプローチである教師ありの音源分離手法として，分離対象音源固有の周波数構造を捉えられるように教師情報（音源固有のスペクトル構造）を変形・適応することで，より高精度なモノラル音源分離を実現する手法を新たに提案している．3年目では，2年目の教師あり音源分離手法の成果を国際会議へ投稿し，発表している．また，1年目の成果であるマルチチャネル音源分離に対しても活用できるアルゴリズムとして，基盤技術となる非負値行列因子分解の効率的な変数初期値決定法を新たに提案し，国際会議で発表している．