調波成分分析によるブラインド音楽信号分離の検討

摘要

In this paper, we discuss Harmonic Component Analysis (HCA) as a framework for blind source sep aration of music signals. In Independent Component Analysis (ICA), which has been widely used for blind source separation, the separation is realized based on the assumption that source signals are mutually independent, where more observation signals than source signals are required. While, in the case of music signals, not independency but harmonicity on each time frame can be assumed because they consists of tones with stable pitches. Focusing on the properties, HCA aims to separate sources by maximizing harmonicity of sources, which will be effective for underdetermined mixtures due to introducing harmonicity, which is stronger assumption than independency. In this paper, we present formulation based on the harmonicity criterion represented quadratic form of observation signals, and results of fundamental simulative experiments.%本研究では，音楽信号を対象としたブラインド音源分離を目的とした調波成分分析という枠組みについて論じる。ブラインド音源分離に広く用いられている独立成分分析においては，音源信号間の独立性を仮定し音源分離を実現するが，基本的には音源信号数以上の観測信号が必要である。一方，対象が音楽信号の場合には，音源信号は定常な音高の連なりであることが多く，各時間フレームで調波的であることを仮定できると考えられる。調波成分分析とはこの性質に着目し，音源信号の各時間フレームにおける調披性を最大化することによってブラインド音源分離を行うことを目指すものであり，調波性という，独立性より強い仮定を導入することによって，劣決定の条件下でも有効に働くことが期待できる。本稿では，観測信号の二次形式で表される調波性の評価指標に基づく定式化と，基礎的なシミュレーション実験の結果について報告する。