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首页> 外文会议>日本音響学会;日本音響学会春季研究発表会 >３音源以上に対する独立成分分析・独立ベクトル分析・独立低ランク行列分析の高速解法
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３音源以上に対する独立成分分析・独立ベクトル分析・独立低ランク行列分析の高速解法

机译：针对3个或更多声源的独立分量分析，独立矢量分析和独立低阶矩阵分析的高速解决方案

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ブラインド音源分離とは，音源方向などの事前情報なしに，混合信号のみから音源信号を推定する信号処理技術であり，音声認識を始めとする多様な応用を背景に，活発な研究が続けられている。マイクロホンアレーを用いた多チャンネルブラインド音源分離において，独立成分分析、独立ベクトル分析，独立低ランク行列分析 と発展してきた一連の流れは，音源モデルの進展と捉えられる。一方，これらの手法において，混合信号から音源信号を求めるための分離行列は，非線形な最適化問題の解として得られるため，高速で安定なアルゴリズムが求められてきた。著者はこれまで，補助関数法という最適化の枠組みを用いて，独立成分分析，独立ベクトル分析の高速アルゴリズム を導出し，これらを独立低ランク行列分析へ展開してきた。本研究では３音源以上の音源分離に対し，従来よりも高速なアルゴリズムを導出したので報告する。
机译：盲源分离是一种仅从混合信号中估计源信号而没有诸如源方向之类的先验信息的信号处理技术，正在诸如语音识别等各种应用的背景下继续进行积极的研究。有。在使用麦克风阵列的多通道盲源分离中，诸如独立分量分析，独立矢量分析和独立低秩矩阵分析等一系列开发可以视为源模型的发展。另一方面，在这些方法中，获得用于从混合信号获得声源信号的分离矩阵作为非线性优化问题的解决方案，因此需要一种快速且稳定的算法。到目前为止，作者已经使用称为辅助函数方法的优化框架推导了用于独立成分分析和独立矢量分析的高速算法，并将这些算法扩展为独立的低秩矩阵分析。在这项研究中，我们得出了一种比传统算法更快的算法，用于分离三个或更多声源。

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