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多チャンネル階乗隠れマルコフモデルと混合DOAモデルによる音源分離·到来方向推定·音響イベント検出·残響除去の統合的アプローチ

机译:通过多通道地板隐马尔可夫模型和混合DOA模型进行声源分离,到达方向估计,声音事件检测和混响去除的集成方法

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摘要

本稿では,ブラインド音源分離,残響除去,音響イベント検出,到来方向推定などの音響情景分析に関する諸問題を取り扱う.我々はこれまで,多チャンネル階乗隠れマルコフモデルを用いて音響情景分析の諸問題を統合的に解く手法を提案してきた.以前のモデルでは直接波に対応する空間相関行列を,到来方向に基づいて陽に記述した関数の重みつき和で表現しており,その重みを求めることで到来方向推定,音源分離を行っていた.本稿では,空間相関行列の生成モデルに対して混合DOAモデルを適用し,多チャンネル階乗隠れマルコフモデルを用いた観測信号め生成プロセスに組み込むことで,より音源分離性能を向上させる手法を提案する.音源分離実験では,提案法によって得られた分離音のSDRは,従来法を1.94[dB]上回った.
机译:本文涉及与声学场景分析有关的各种问题,例如盲声源分离,混响去除,声学事件检测和到达方向估计。到目前为止,我们已经提出了一种使用多通道隐马尔可夫模型以集成方式解决声学场景分析的各种问题的方法。在先前的模型中,通过基于到达方向明确描述的函数的加权和表示与直达波相对应的空间相关矩阵,然后估计到达方向并通过获得权重来分离声源。 ..在本文中,我们提出了一种通过将混合DOA模型应用于空间相关矩阵生成模型,并将其纳入使用多通道分层隐马尔可夫模型的观测信号生成过程中来进一步提高声源分离性能的方法。 ..在声源分离实验中,通过该方法获得的分离声音的SDR比传统方法高1.94 [dB]。

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