オーバーコンプリート・ブラインド信号源分離のフィードバック形構成とその学習アルゴリズム(画像信号処理及び一般)

フォーマット:

論文

責任表示:

Katou, Haruo ; Nakayama, Kenji ; Hirano, Akihiro

言語:

日本語

出版情報:

IEICE The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 2006-04-01

著者名:

• Katou, Haruo
• Nakayama, Kenji
• Hirano, Akihiro

掲載情報:

電子情報通信学会技術研究報告. SIP, 信号処理 = IEICE technical report

ISSN:

0913-5685      

巻:

106

通号:

21

開始ページ:

49

終了ページ:

54

バージョン:

publisher

概要:

金沢大学理工研究域　電子情報学系<br />本稿では,信号源の数がセンサ数より多いオーバーコンプリート・ブラインド信号源分離においてフィードバック形構成法と分離回路の学習アルゴリズムを提案する.まず,1巡目で信号源の分離を行う.ここでは,一つ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する.このための学習法を提案している.センサ数を信号源数の約半分以上とすることにより,1巡目の信号源分離で少なくとも1個の出力に単一信号源を分離できる.この出力を単一信号源の特 … 徴を利用して検出する.更に,この出力をフィードバックして観測信号からキャンセルすることにより,等価的に信号源の数を低減する.当該出力と混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号と当該出力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ことにより,条件不足の問題を解消する.2巡目では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目と同じ処理を行う.このように,提案法では,観測信号における信号源の数を1個ずつ減らしながら信号源分離を繰り返す.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,従来法との比較を行い,提案方法の有効性を確認している. A feedback structure and its learning algorithm are proposed for overcomplete 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 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 the second phase, the same process is carried out by using the modified observations, in which the source, separated in the first phase, is cancelled. Like this, in the proposed method, the source separation is repeated by reducing the number of equivalent sources. Simulations using speech signals demonstrate usefulness of the proposed method compared to the conventional methods. 続きを見る

URL:

http://hdl.handle.net/2297/18405