マルチチャネル非負値行列因子分解における非負独立成分分析を用いた初期値決定法

抄録

マルチチャネル非負値行列因子分解(MNMF)とは、NMFをマルチチャネルに拡張することで空間情報を用いた音源分離を行う手法である。MNMFは観測されたデータ行列をより小さな行列に反復更新を行い分解するが、自由度の高いモデルであり局所最適解が存在するため分離性能が初期値に依存している。先行研究として、シングルチャネルのNMFに対して非負独立成分分析(NICA)を用いた独立性最大化基準で初期値を決定する方法が提案されている。本稿では、マルチチャネルの場合に対して独立性最大化基準の初期値をあたえることで、分離性能の向上を検討する。実験では従来法のランダムな初期値で与えられた場合に対して、平均SDRの改善を確認した。