観測信号の振幅比を利用したブラインド音源分離

抄録

独立成分分析や非負値行列分解に基づくブラインド音源分離の研究が進められており、現在は高い精度で音源を復元できている。しかしながら、それらの方法は逐次更新で最適値を推定するため、アルゴリズムが収束するのに時間を要する問題がある。そこで本稿では、逐次更新が不要な分離アルゴリズムを提案する。提案法は音声のスパース性に着目しており、マイクで観測された信号の振幅比を用いて音源を分離する。さらに、提案法は音源分離で問題となるスケールの不定性も解消できる。