相関行列差分の同時対角化によるNoisy BSSにおける相関行列選択

摘要

本報告では，雑音に対して定常性のみを仮定した相関行列差分の同時対角化によるNoisy BSSにおいて，分離に用いる相関行列の有効な選択法を提案する．提案手法では，現実問題において 相関行列差分によってわずかに残る雑音の影響に対し，源信号の差分成分が大きい方がその影響を受 けにくいことに着目し，観測信号の相関行列のノルムを比較することで，分離行列の構成に有効な相 関行列を選択する．また，実験により音声信号，音楽信号のどちらにおいても，提案手法による Noisy BSSが高い分離性能を実現することを示す．%In this paper, we propose a method for selection of correlation matrices that yields a better separation performance for Noisy BSS, in which only stationarity is imposed on the noise, based on joint diagonalization of differences of correlation matrices. In the proposed method, we adopt the correlation matrices by which the residual noise component is relatively small in their differences. We also confirming that the proposed method achieves a better separation performance by some numerical experiments with speech and music signals.