LSTMによる音楽音響信号の修復法の提案: 周波数フィルタ導入による学習データ量削減の検討

摘要

本研究では，深層学習を用いた音楽音響信号修復を行う場合に，情報がスパースである高域の修復性能を向上させるため，周波数フィルタを用いる方法を提案した．フィルタを用いない通常のLSTM を用いたモデルと修復性能の比較実験を行った．学習で用いるデータ量が少ない場合でも周波数フィルタを用いることで，低域での修復性能を維持したまま高域まで修復が可能であることが示された．深層学習で用いる学習データ削減が期待できる.