半教師あり非負値行列因子分解における音源分離性能向上のための効果的な基底学習法

摘要

本稿では，半教師あり非負値行列因子分解（NMF）に基づく音源分離において，分離性能を向上させる効果的な教師基底の学習法を新たに提案する．従来の半教師ありNMFでは，分離目的音の教師信号に対して通常のNMFを適用し，得られる教師基底をそのまま混合信号分離のNMFに用いるのが一般的である．しかしながら，事前学習した教師基底が分離目的音以外を表現しない保証は無く，分離精度が劣化する原因となっていた．提案手法では，目的音信号を表現する教師基底の他に，音源間の分離性能を最大化する分離用基底を学習する．分離用基底はより高精度な音源分離をもたらすことを実験的に示す．