FDICA法における成分取捨選択機構の高性能化

摘要

ブラインド信号分離は，推定すべきパラメータの自由度が多すぎるために一般的な解法は存在しない.これに対し，信号源に対する仮定が弱く，良好な分離性能を示す独立成分分析[1][2]が注目されている.しかし，実音響環境において十分な分離性能を得ることは非常に困難な状況にある.そこで，独立成分分析の出力信号に時間周波数平面のゲインマスクを適用することで，分離性能を向上させる手法[3]が提案されている.しかし，この手法にはいくつかの問題点がある.本研究では，これらの問題点を軽減する手法として，3つの手法を組み合わせることを提案する.最後に，評価実験により，2音源および3吉源のブラインド信号分離において，SNR，A特性荷重劣化度，主観品質評価の指標で，提案手法によってゲインマスク法の問題点が軽減されていることを示す.%ICA [1] [2] attracts attention as a solution of BSS. However, it is very difficult to get a good separation performance in real acoustic environments. Therefore, the method for modifying the demixed signals by using gain mask in time-frequency domain has been proposed. However, the method using gain mask has several problems. In this paper, we propose a method for reducing these problems with the combination of three new methods. Finally, by the evaluation experiments, we show that the proposed method is better than the simple gain mask method.