同時対角化行列の事前分布を用いた高速多チャネル非負値行列因子分解によるブラインド音源分離

摘要

ブラインド音源分離(blind source separation:BSS) は音源や混合系の事前情報なしに，混合された観測信号から混合前の音源信号を分離する技術である．各音源が点音源で，残響が十分に短い条件下(ランク1 空間モデル) においては，周波数領域独立成分分析(frequency-domain independent componentanalysis: FDICA) や独立ベクトル分析(independentvector analysis: IVA) ，独立低ランク行列分析(independent low-rank matrix analysis: ILRMA)などが提案されてきた．特に，ILRMA は音源間の統計的独立性と，音源スペクトログラムの低ランク性を仮定したBSS 手法であり，短い計算時間で高精度な音源分離が可能である．しかし，ランク1 空間モデルは拡散性音源や残響が強い条件下などに対しては適用することができない．