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[ポスター講演]マルチチャネル音源分離のためのネスト型基底·音源混合モデルに基づく時間周波数クラスタリング

机译:[海报讲座]基于嵌套基础和源混合模型的时频聚类,用于多通道源分离

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摘要

本稿では,時間周波数クラスタリングによるマルチチャネル音源分離のためのネスト型混合モデルについて述べる.時間周波数クラスタリングによる音源分離では,混合音は各音源の観測モデルの混合モデルに基づいて生成されるとする.この混合モデルを推定するための特徴量として各マイクでの音の位相と各音源のパワースぺクトログラムを用いることができる.提案法ではこのパワースぺクトログラムを基底の混合モデルによりモデル化する.これにより,提案法では混合音が音源の混合モデルで,各音源が基底の混合モデルでモデル化される.これをネスト型基底·音源混合モデルと呼ぶ.評価実験により,音声などの混合音に対して提案法により SDR と SIR が向上することを確認した.
机译:在本文中,我们描述了通过时间频率聚类的多通道声源分离的嵌套混合模型。 在通过时间频率聚类的声源分离中,假设混合声音基于每个声源的观察模型的混合模型生成。 每个麦克风的声音的相位和每个声源的功率PASSeprogram可以用作估计该混合模型的特征量。 所提出的方法通过基本混合模型模拟该功率-Pect。 结果,在所提出的方法中,混合声音是声源的混合模型,并且每个声源用基本混合模型建模。 这称为嵌套基础和声源混合模型。 评估实验证实,SDR和主题先生通过拟议的声音改善了混合声音,如演讲。

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