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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域電子情報学系<br />信号源数がセンサ数より多いオーバーコンプリート形ブラインド信号源分離(BSS)で,信号源の完全分離は困難という問題に対して,我々はフィードバック形の回路構成と学習法を既に提案している.まず,1個の信
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号源が複数の出力に含まれないことを分離の条件として,1巡目の信号源分離を行ない,少なくとも1個の出力に単一信号源を分離する.この出力を観測信号にフィードバックして,観測信号から単一信号源をキャンセルすることにより,等価的に信号源数を低減する.単一信号源のキャンセル法として,当該出力と推定した混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号のヒストグラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせる.本稿ではさらに,フィードバックにより生じる信号歪みの問題に対して,スペクトルサプレッション法を導入することにより,信号歪みを抑制する.2巡目の信号源分離では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目とは異なる学習法により処理を行なう.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,提案方法の有効性を確認した. A feedback structure and its learning algorithm were proposed for over-complete blind source separation, where the number of sources is larger than that of sensors. In the first phase, the signal sources are separated so as to satisfy the condition, under which one signal source is not included in different outputs. By setting the number of the sensors to be more than a half of the sources, at least one output includes a single source. This output is selected based on property of a single source. Furthermore, this output is fed back and cancelled from the observed signals. The selected single source, information about a mixing process and histogram of the observations and the separated source are used for this cancellation. In this paper, a spectrum suppression method is introduced for reducing signal distortion caused in the cancellation process based on the histogram. Furthermore, a learning algorithm in the second source separation is also modified. Compared to the conventional method we proposed, the signal to interference is well improved.
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域 電子情報学系<br />信号源数がセンサ数より多いオーバーコンプリート形ブラインド信号源分離(BSS)で,信号源の完全分離は困難という問題に対して,我々はフィードバック形の回路構成と学習法を既に提案している.まず,1個の
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信号源が複数の出力に含まれないことを分離の条件として,1巡目の信号源分離を行ない,少なくとも1個の出力に単一信号源を分離する.この出力を観測信号にフィードバックして,観測信号から単一信号源をキャンセルすることにより,等価的に信号源数を低減する.単一信号源のキャンセル法として,当該出力と推定した混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号のヒストグラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせる.本稿ではさらに,フィードバックにより生じる信号歪みの問題に対して,スペクトルサプレッション法を導入することにより,信号歪みを抑制する.2巡目の信号源分離では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目とは異なる学習法により処理を行なう.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,提案方法の有効性を確認した. A feedback structure and its learning algorithm were proposed for over-complete blind source separation, where the number of sources is larger than that of sensors. In the first phase, the signal sources are separated so as to satisfy the condition, under which one signal source is not included in different outputs. By setting the number of the sensors to be more than a half of the sources, at least one output includes a single source. This output is selected based on property of a single source. Furthermore, this output is fed back and cancelled from the observed signals. The selected single source, information about a mixing process and histogram of the observations and the separated source are used for this cancellation. In this paper, a spectrum suppression method is introduced for reducing signal distortion caused in the cancellation process based on the histogram. Furthermore, a learning algorithm in the second source separation is also modified. Compared to the conventional method we proposed, the signal to interference is well improved.
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
理工研究域 電子情報学系<br />本論文では, 信号源の数がセンサ数より多い場合のブラインド信号源分離(BSS)にについてのフィードバック構造と学習アルゴリズムを提案する.提案法では, 信号源をいくつかのグループに分離し, ある条件下では
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少なくとも一つの出力を単一の信号源として分離できる.出力に単一の信号源が分離されるように分離回路の出力を求め, 観測信号に対して分離された単一の信号源をフィードバックする.そして, 観測信号からその成分を差し引くことにより, 信号源数を等価的に減らす. A feedback structure and its learning algorithm are proposed for overcomplete blind source separation (BSS). The number of sources is larger than that of the sensors. In the proposed method, the signal sources are separated in several groups. Among them, at least one output can separate a single signal source under some condition. The outputs of the unmixing block are evaluated, which output provides a single signal source. The separated single signal source is fed back to the input node, and subtracted from the input signal, in order to reduce the number of equivalent signal sources.
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域 電子情報学系
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域 電子情報学系<br />信号源数がセンサ数より多いオーバーコンプリート形 ブラインド信号源分離(BSS)で，信号源の完全分離は 困難という問題に対して，我々はフィードバック形の回 路構成と学習法を既に提案している．まず，
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１個の信号 源が複数の出力に含まれないことを分離の条件として， １巡目の信号源分離を行ない，少なくとも１個の出力 に単一信号源を分離する．この出力を観測信号にフィー ドバックして，観測信号から単一信号源をキャンセルす ることにより，等価的に信号源数を低減する．単一信号 源のキャンセル法として，当該出力と推定した混合過程 の情報を使ってキャンセルする他，観測信号のヒストグ ラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせる．本稿 ではさらに，フィードバックにより生じる信号歪みの問 題に対して，スペクトルサプレッション法を導入するこ とにより，信号歪みを抑制する．２巡目の信号源分離で は，観測信号に含まれる信号源が１個少ない状態で１巡 目とは異なる学習法により処理を行なう．信号源として 音声を用いたシミュレーションにより，提案方法の有効 性を確認した．
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