反響音を有する畳み込み形混合過程に対するブラインドソースセパレーションの学習法

摘要

畳み込み混合のモデルを時間領域で学習するFB-BSSにおいて，従来のJuttenらが提案した学習アルゴリズムに対し，混合過程の伝達遅延の観点から解析を行なった。 その中で，反響音を含む畳み込み形BSSでは，反響音のため分離回路のフィルタ係数が理想値からずれてしまうことが分かった。 反響音の影響はフィルタ係数の後半部分に現れる。 そこで指数重みステップサイズの学習アルゴリズムを導入し，さらに，指数の底を自動的に制御する方法を提案した。2チャンネルのFB-BSSのシミュレーションにより，これらの方式の有効性を確認した。 また，指数ステップサイズの効果を反響音の抑制と学習の高速化の観点より解析を行ない，そのどちらの効果も得られることを確認した。