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ノンパラメトリックベイズに基づくパーミュテーションのない周波数領域でのブラインド音源分離

机译:基于非参数贝叶斯的频域盲声源分离

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摘要

本稿ではパーミュテーション問題を解決する周波数領域での新しいBSS手法PF-ISFAを提案した.本手法はノンパラメトリックベイズの手法に基づいている.全周波数帯域での出力順序を自動的に揃えるため,全帯域で統一な音源アクティビティを導入した.SIRによる評価では,無響室残響,会議室残響(RT_(60)=460ms)ともにPF-ISFAはFD-ISFAを上回る結果が得られた.今後の課題として,音源アクティビティの評価と音区間検出(VAD)への応用があげられる.また,残響時間が長い状況でも分離が可能な手法の開発も求められる.さらに,ロボットへの応用を考慮すると,実時間処理を行えるように処理速度の改善が不可欠である.
机译:在本文中,我们在解决排列问题的频域中提出了一种新的BSS方法PF-ISFA。该方法基于非参数贝叶斯方法。为了自动对齐全频带中的输出顺序,我们在所有频段中引入了统一的声源活动。在SIR的评估中,PF-ISFA高于FD-ISFA,重命名,会议室混响(RT_(60)= 460毫秒)。作为未来的问题,可以评估声源活动和应用于声音间隔检测(VAD)的应用。此外,还需要开发能够分离在长混响时间中的方法。此外,考虑到机器人的应用,改善处理速度对于执行实时处理至关重要。

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