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A Learning Algorithm with Distortion Free Constraint for Multi-Channel BSS Systems and Performance Analysis Based on Their Structures
http://hdl.handle.net/2297/18191
http://hdl.handle.net/2297/1819173e18297-f674-400a-a6aa-ccc2bd954672
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
TE-PR-NAKAYAMA-K-C4-1.pdf (249.0 kB)
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| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-03 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A Learning Algorithm with Distortion Free Constraint for Multi-Channel BSS Systems and Performance Analysis Based on Their Structures | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者 |
堀田, 明秀
× 堀田, 明秀× 中山, 謙二× 平野, 晃宏 |
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| 提供者所属 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 金沢大学理工研究域 電子情報学系 | |||||
| 書誌情報 |
第21回信号処理シンポジウム（京都） p. C4-1, 発行日 2006-11-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEICE 電子情報通信学会 / 信号処理研究専門委員会 / 第21回 信号処理シンポジウム（京都） | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Feed-Forward (FF-) and FeedBack (FB-) structures have been proposed for Blind Source Separation (BSS) systems. FF-BSS systems have some degree of freedom in the solution space, and signal distortion is likely to occur in convolutive mixtures. Previously, a condition for complete separation and distortion free has been derived for 2-channel FF-BSS system. This condition has been applied to the learning algorithms as a distortion free constraint in both the time and frequency domains. In this paper, the condition is further extended to multiple channel FF-BSS systems. This condition requires a high computational complexity to be applied to the learning process as a constraint. An approximate constraint is proposed in order to relax the high computational load. In comparison with the original constraint, computer simulations have demonstrated that the approximation can obtain similar performances with respect to source separation as well as signal distortion using speech signals. Furthermore, the performances can be improved compared to the conventional methods. On the other hand, FB-BSS structure is hard to cause signal distortion. However, FB-BSS system requires a condition for the transmission time difference in the mixing process. FF-BSS systems and FB-BSS system are compared based on the transmission time di erence in the mixing process. Location of the signal sources and the sensors are ather limited in the FB-BSS system. ブラインドソースセパレーション(BSS) においてフィードフォワード(FF-) 形とフィードバック(FB-) 形の2 つの回路形式が提案されている．FF-BSS では自由度が存在し，信号歪みが生じる可能性が高い．そこでこれまで2 チャンネルの畳み込み形FF-BSS に対して信号歪み抑制形学習法を提案してきた．本稿では，畳み込み形多チャネルBSS に対して信号歪み抑制形学習法を提案する．これは完全な信号源分離と信号無歪みの条件から制約条件を導き，従来の学習法に組み合わせている．制約条件では近似式を導入している．シミュレーションにより，従来法に比べて信号歪みを大幅に抑制することが出来ることを確認した．一方，FB-BSS は本質的に信号歪みを発生しにくい構造であるが，信号源からセンサーまでの遅延時間に条件が課せられる．この観点から，FF-BSS とFB-BSS の分離性能について比較を行い，各々が有効に適用できる範囲を明らかにした． | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://www.ieice.org/jpn/index.html | |||||
