混合音声に対するPSO-BSSの性能について

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-7

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Performance of Blind Source Separation Using PSO for Mixed Speech Signals

著者名: 冨田 翔矢(日本工業大学),木許 雅則(日本工業大学),平栗 健史(日本工業大学)

著者名(英語): Shoya Tomita(Nippon Institute of Technology),Masanori Kimoto(Nippon Institute of Technology),Takefumi Hiraguri(Nippon Institute of Technology)

キーワード: ブラインド音源分離|粒子群最適化法|Blind Source Separagion|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): ブラインド信号分離とは，混ざり合った複数の観測信号のみからそれらの源信号を分離・再生する技術である。様々な規範に基づく手法が提案されているが，そのひとつに著者等により提案された粒子群最適化法(Particle Swarm Optimization : PSO)を応用した手法がある。本稿では，この手法において音声信号同士が混合された場合の分離性能について報告する。本手法では，評価関数の構築に際し，音声の分布が一般的にラプラス分布となることを利用しており，源信号の分布が未知である一般的な環境においても有効であることを示す。

PDFファイルサイズ: 526 Kバイト