モノラル音源分離のための音源間の類似度に基づく学習用混合信号の選択

情報処理学会

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抄録

我々は，一般的な音響信号を対象とした，深層学習に基づくモノラルチャネルの音源分離に取り組む．現状，学習に用いる混合信号の合成方法について議論されていない．そのため，分離が事実上不可能な単一音源と見做せる組を許容しており，モデルの分離精度を低下させている．本研究では，混合信号の合成に用いる信号の組を選択する．具体的には，混合する信号の周波数基底およびそのアクティベーションを抽出し，コサイン類似度を測る．類似度が閾値を超えた場合，その組を学習データから除外する．分離時の信号対歪み比を比較し，提案手法の有効性を評価する．

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