混合ガウスモデルとEMアルゴリズムを用いた対象騒音と暗騒音の分離法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-050

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Separation Method of Objective and Background Noises Using Gaussian Mixture Model and EM Algorithm

著者名: 三谷 康夫(福山大学),筒本 和広(福山大学),地主 弘幸(福山大学),瀬島 紀夫(福山大学)

著者名(英語): Yasuo Mitani(Fukuyama University),Kazuhiro Tsutsumoto(Fukuyama University),Hiroyuki Jinushi(Fukuyama University),Norio Seshima(Fukuyama University)

キーワード: 騒音分離,混合ガウスモデル,EMアルゴリズム,対象騒音推定,暗騒音推定,等価騒音レベル

要約(日本語): 騒音計測の場面では、暗騒音の影響を受けることがある。その場合、混合騒音データから、対象騒音と暗騒音を分離する手法が必要となる。暗騒音を雑音成分と見なして、事前情報として雑音の統計的性質やスペクトルなどを利用して対象騒音を抽出する様々な手法が提案されている。しかし、これらの事前情報を得にくい場合がある。本研究では、対象騒音と暗騒音の騒音変動が混合した確率密度関数のモデルとして、混合ガウスモデルを導入する。そして、EMアルゴリズムを用いて対象騒音や暗騒音のレベル変動（あるいは、エネルギー変動）の平均や分散などを精度よく推定する手法を考察し、混合騒音から対象騒音や暗騒音の等価騒音レベルを抽出する手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 297 Kバイト