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A distortion free learning algorithm for feed-forward BSS with convolutive mixture and multi-channel signal sources
http://hdl.handle.net/2297/18403
http://hdl.handle.net/2297/18403acb27035-7f0d-4195-91b2-5abe0980dd68
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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TE-PR-NAKAYAMA-K-17.pdf (462.8 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-03 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A distortion free learning algorithm for feed-forward BSS with convolutive mixture and multi-channel signal sources | |||||
| 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_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| 値 | 多チャネル信号源と畳み込み混合に対するフィードフォワード形BSSにおける信号歪み抑制形学習法(音響信号処理/一般) | |||||
| 著者 |
Horita, Akihide
× Horita, Akihide× Nakayama, Kenji× Hirano, Akihiro× Dejima, Yasuhiro |
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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 |
電子情報通信学会技術研究報告. EA, 応用音響 = Technical report of IEICE. EA 巻 106, 号 64, p. 17-22, 発行日 2006-04-01 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0913-5685 | |||||
| NCID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA11943613 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEICE The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 畳み込み混合過程におけるフィードフォワード(FF-)形ブラインドソースセパレーション(BSS)では自由度が存在するため信号歪みが生じる.我々は,信号源-センサーが2チャンネルの場合において,完全分離と信号無歪みの条件を制約条件として課す信号歪み抑制学習アルゴリズムを時間領域,周波数領域のFF-BSSに対して提案してきた.本稿では,信号歪み抑制の制約条件を多チャンネルに拡張し,かつ,計算の複雑さを軽減するために制約条件を近似する方式を提案する.音声を用いたコンピュータシミュレーションによってその近似制約方式と厳密制約方式がほぼ同等の分離性能と信号歪み抑制が得られることを確認した.また,3チャンネルにおいても,従来方式より特性が改善されることを確認した. Feed-forward Blind Source Separation (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. 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-BSSs. This condition requires the 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 conventionals for three channels. | |||||
| 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 | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://ci.nii.ac.jp/naid/110004745166 | |||||
