実環境の音声信号に適した統計モデリングおよび最適化アルゴリズムの開発

开发适合真实世界音频信号的统计建模和优化算法

• 批准号: 18J14238
• 负责人: 丹治 寛樹
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Meiji University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J14238/
• 关键词: 信号分離; 非負値行列因子分解; 音源強調; 複素ベッセル分布; システム同定; 線形システム; ノンパラメトリックベイズモデル; 状態空間モデル; 双曲線正割分布; 優ガウス性

本年度の計画は，（1）複素ラプラス分布に基づく非負値行列因子分解（NMF）および（2）ベイズモデルに基づく正弦波の統計モデルに関する研究に取り組むことであった．（1）に関し，複素ラプラス分布に基づくNMF（Laplace-NMF）の昨年度の研究成果は信号処理分野のトップ国際会議に採択され，9月にポスター発表をした．Laplace-NMFは時間周波数領域上でラプラス分布に従う雑音の除去で性能がわずかに改善することを示したが，ブラインド信号分離（BSS）における性能や他のNMFの統計モデルとの関連が明らかではなかった．そこで，本年度は複素ラプラス分布の一般化である複素ベッセル分布を用いてNMFを定式化した．さらに，この分布を用いて多チャンネルNMFを定式化し，BSSに適用した．この研究成果はAPSIPA ASCに採択され，11月に口頭発表を行った．NMFの統計モデルの一般化は，どんな分布が信号分離や音源強調に適しているかを知るために非常に重要である．これまで，ベッセル関数により定義されるラプラス分布に基づくNMFの一般化は明らかではなかった．この研究では，複素ベッセル分布と呼ばれる複素ラプラス分布および複素正規分布を含む一般化を用いてNMFの定式化を行った．さらに，BSSにおける性能評価を通じて，提案法のハイパーパラメータの設定により分離性能がどのように変化するか検証した．（2）については，正弦波の周波数が周期変数として取り扱えることに着目し，周期変数に対する事前分布の導出を試みた．しかし，この問題における周期変数を扱うには，周期変数の取る値に応じて多数の場合分けを要し，事前分布の連続性や尤度関数との共役性を担保できなかった．そのため，最適化アルゴリズムの導出には至っていない．しかし，本年度は（1）において十分に大きな成果を得られたため，本研究課題の意義は損なわれないと考える．

This year's plan is: (1) the basic non-negative rank factorization (NMF) of the complex prime factor distribution;(2) the basic sine wave statistics of the complex prime factor distribution. (1) NMF is the basis for the distribution of complex primes. Laplace-NMF's research results of last year were collected at the International Conference on Signal Processing, and in September, the report was published.Laplace-NMF's time cycle number field showed that the distribution of noise and noise removal performance improved. The correlation between the performance of BSS and its NMF statistics is obvious. Therefore, this year, the NMF will be formalized using the generalized complex element distribution of the complex element distribution. In this paper, the distribution of BSS is studied. The results of this research are very important for APSIPA ASC to collect data, and for NMF statistics to generalize, and for signal distribution to separate and emphasize sound sources. This is a generalization of NMF. This study is based on the complex prime distribution and the complex prime normal distribution, including the generalization and application of NMF. In addition, BSS performance evaluation is conducted through the proposed method of separation performance evaluation. (2) The number of cycles of sine wave is determined by the number of cycles of sine wave. In this case, the number of cycles in the problem is different, the number of cycles in the problem is different, the number of cycles in the problem, the number of cycles in the problem,そのため，最优化アルゴリズムの导出には至っていない. This year's research project is significant.

项目成果

Blind System Identification for Acoustic Impulse Responses Based on Maximum Likelihood Estimation

• DOI: 10.1109/ispacs.2018.8923136
• 发表时间: 2018-11
• 期刊: 2018 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS)
• 作者: Saki Ohashi;Hiroki Tanji;T. Murakami

時間周波数再帰型ニューラルネットワークを用いたスペクトログラムの低ランク近似のための基礎検討

使用时频递归神经网络进行谱图低秩逼近的基础研究

• 发表时间: 2019
• 作者: Hiroki Tanji;Hiroyuki Kamata
• 通讯作者: Hiroyuki Kamata

Robust FIR System Identification for Super-Gaussian Noise Based on Hyperbolic Secant Distribution

• DOI: 10.1109/ispacs.2018.8923152
• 发表时间: 2018-11
• 期刊: 2018 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS)
• 作者: Hiroki Tanji;T. Murakami;H. Kamata

A Nonparametric Bayesian Model for System Identification Based on a Super-Gaussian Distribution

基于超高斯分布的非参数贝叶斯系统辨识模型

• DOI: 10.1541/ieejeiss.139.380
• 发表时间: 2019
• 期刊: IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems
• 作者: Sakamoto Yuki;Okubo Seiji;Sekine Tetsuro;Nito Chikako;Suda Satoshi;Matsumoto Noriko;Nishiyama Yasuhiro;Aoki Junya;Shimoyama Takashi;Kanamaru Takuya;Suzuki Kentaro;Mishina Masahiro;Kimura Kazumi;丹治寛樹，村上隆啓，鎌田弘之
• 通讯作者: 丹治寛樹，村上隆啓，鎌田弘之

Laplace nonnegative matrix factorization with application to semi-supervised audio denoising

拉普拉斯非负矩阵分解及其在半监督音频降噪中的应用

• 发表时间: 2019
• 作者: Hiroki Tanji;Takahiro Murakami;Hiroyuki Kamata
• 通讯作者: Hiroyuki Kamata