非負値行列因子分解に基づく音源分離におけるアクティベーション学習が及ぼす分離精度への影響の調査

摘要

本研究では，非負値行列因子分解(NMF) に基づくスパース 分解表現を用いた音響信号の分離において，分離音に他音源 が混入する要因について検討する． NMF による音源分離では，混合音をスパースなスペクトル パーツに分解し，個々の音源への再構成によって分離を達成し ている．個々のスペクトルパーツが特定の音源の構成要素の みを表現できていれば他音源の混入なく分離が可能となるが， 実際には複数の音源の構成要素を表現してしまう場合があり， 分離精度の劣化の要因となっている．