ニューラルネットワークを用いた統計モデルの学習と音響信号処理への応用

使用神经网络学习统计模型及其在声学信号处理中的应用

基本信息

  • 批准号:
    21K17769
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

音響信号処理において,非負値行列因子分解(NMF)は音響信号のパワースペクトログラムをモデル化するために広く用いられている.NMFは雑音除去や信号分離に広く応用されており,これらの応用では,音響信号のパワースペクトログラムにNMFの最適化アルゴリズムを適用することでパワースペクトログラムから有用な特徴を抽出する.申請者らは,昨年度までに,NMFにおける統計モデルおよび最適化アルゴリズムとして解釈可能なニューラルネットワークの設計に成功し,提案したニューラルネットワークを雑音除去と教師あり信号分離に適用した.昨年度は,近年のNMFの研究で盛んに検討されてきた統計モデルから導出される距離規範を対象としていたが,今年度はNMFの初期の研究で用いられたBregman divergenceと呼ばれる距離規範を対象とし,Bregman divergenceとそれに基づくNMFの最適化アルゴリズムをニューラルネットワークを用いて表現することに成功した.さらに,雑音除去と教師あり信号分離の応用において,今年度新たに設計したニューラルネットワークの学習に成功した.NMFの初期の研究では,計算資源の不足から,Bregman divergenceに基づくNMFの振る舞いは十分に検討されていなかった.そのため,Bregman divergenceをニューラルネットワークにより表現し,実応用における振る舞いを検証した今年度の成果はNMFの研究において非常に有意義である.昨年度から今年度までの成果はIEICE Trans. Fundamentalsに投稿し,再録された.
在声学信号处理中,非负矩阵分解(NMF)被广泛用于对声学信号的功率谱图进行建模。 NMF广泛应用于噪声去除和信号分离,在这些应用中,通过将NMF优化算法应用于功率谱图,从声学信号的功率谱图中提取有用的特征。到去年,申请人已经成功设计了一个可以解释为NMF中的统计模型和优化算法的神经网络,并将所提出的神经网络应用于噪声去除和监督信号分离。去年,我们关注的是最近 NMF 研究中积极研究的统计模型得出的距离范数,但今年我们关注的是早期 NMF 研究中使用的称为 Bregman 散度的距离范数,我们成功地表达了 Bregman 散度和。基于它的神经网络NMF优化算法。此外,我们今年在噪声消除和监督信号分离的应用中成功训练了新设计的神经网络。在 NMF 的早期研究中,由于缺乏计算资源,基于 Bregman 散度的 NMF 行为没有得到充分的研究。因此,今年的结果,我们用神经网络表达了Bregman散度,并在实际应用中验证了其行为,对于NMF研究来说非常有意义。去年到今年的结果已提交给IEICE Trans. 并重印。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improvement of the direction-of-arrival estimation method using a single channel microphone by correcting a spectral slope of speech
通过校正语音的频谱斜率改进使用单通道麦克风的到达方向估计方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Masaki Ikeuchi;Hiroki Tanji;and Takahiro Murakami
  • 通讯作者:
    and Takahiro Murakami
到来方向に誤差を含む参照信号を利用したマイクロホンアレーの校正
使用到达方向有误差的参考信号校准麦克风阵列
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shoichiro Fujisawa;Kenji Sakami;Tomoya Sakaguchi;Takatoshi Aoki;Masaki Okegawa;Jiro Morimoto;Jyunji Kawata;Yoshio Kaji;Mineo Higuchi and Shin-ichi Ito;鷲頭佳樹 今林潤 疋田真一;鈴木 捷己,小林 義和 ,宮脇 和人 ,齋藤 亜由子,木澤 悟;小野寺章吾,池内柾,丹治寛樹,村上隆啓
  • 通讯作者:
    小野寺章吾,池内柾,丹治寛樹,村上隆啓
Deep Multiplicative Update Algorithm for Nonnegative Matrix Factorization and Its Application to Audio Signals
非负矩阵分解的深度乘法更新算法及其在音频信号中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroki Tanji;Takahiro Murakami
  • 通讯作者:
    Takahiro Murakami
Learning the statistical model of the NMF using the deep multiplicative update algorithm with applications
使用深度乘法更新算法学习 NMF 统计模型及其应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井畑匠越;髙橋 夢之介;宮脇和人;内藤紀代子,二宮早苗,岡山久代,森川茂廣;Hiroki Tanji and Takahiro Murakami
  • 通讯作者:
    Hiroki Tanji and Takahiro Murakami
最尤推定に基づく1ch 到来方向推定法の音声信号への拡張
基于最大似然估计的1ch到达方向估计方法对音频信号的扩展
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    池内柾;小野寺章吾;丹治寛樹;村上隆啓
  • 通讯作者:
    村上隆啓
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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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