音源分離のための周波数間相関を考慮した多変量複素Gauss 分布に基づく深層学習による分散共分散行列推定の検討

摘要

音源分離とは，複数の音源が混合した観測信号から混合前の信号を推定する技術である．また，マイクロホンと音源の位置，部屋の形状などの混合系が未知の条件下で音源分離を行う技術をブラインド音源分離と呼ぶ．優決定条件(音源数≤ マイクロホン数) におけるブラインド音源分離手法の一つである独立低ランク行列分析(independent low-rank matrix analysis:ILRMA) は高い分離性能を示すことが知られており，異なる音源間の統計的独立性と各音源信号の時間周波数構造が非負値行列因子分解(nonnegativematrix factorization: NMF) により低ランクにモデル化されていると仮定して分離系を推定する．