JP2004191968A - 信号ソースを分離するための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 先ず、第1ソース信号と第2ソース信号との2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得る。そこで、それら2つの信号と第1ソース及び第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して、しかも参照信号の使用を必要とすることなく、非線型信号ドメインにおいて、第1ソース信号をその混合体から分離する。
【選択図】 図1
Description
Proceedings of the IEEE 誌のvol. 9, October 1998, pp. 2009-2025 における「Blind Signal Separation: StatisticalPrinciples」と題した J.F. Cardoso 氏による論文。 Proceedings of ICSLP2000 誌の「Speech/Noise Separation Using Two Microphones and a VQ Model of SpeechSignals」と題した A. Acero 氏他による論文。 Prentice Hall SignalProcessing Series, 1993 誌の「Fundamentals of Speech Recognition」chapter 3 と題した L.Rabiner 氏他による論文。 Proceedings ofASRU2001,2002 誌の「Robust Speech Recognition with Multi-channel CodebookDependent Cepstral Normalization (MCDCN)」と題した S. Deligne 及び R. Gopinath 氏による論文。
y1 = x1-g(y1,y2,1) (1)
y2 =x2-g(y2,y1,a) (2)
なお、g(u,v,w) = C log(1+wexp(invC(v-u))) であり、invC は逆離散コサイン変換を指す。
Initialization :
y1(0)=x1
Iteration n(n≥1):
y2(n)=x2-Ey2[g(y2,y1,a)|y1=y1(n-1)]
y1(n)=x1-Ey1[g(y1,y2,1)|y2=y2(n)]
n=n+1
y2(n,t) = x2(t)-Σkp(k|x2(t))g(μ2k,y1(n-1,t),a) (3)
なお、p(k|x2(t)) は、ランダム変数 x2 がガウス分布N(μ2k+g(μ2k,y(n-1,t),a),Ξ2k(n,t)) に後続するものと仮定することによって、サブステップ202(ガウスkに対する事後計算)において計算される(なお、Ξ2k(n,t)は、ランダム変数x2 の差異を概算するために計算される。なお、g(u,v,w)=C log(1+w exp(invC(v-u))) である)。サブステップ204がp(k|x2(t)) と g(μ2k,y1(n-1,t),a) との乗算を行い、一方、サブステップ206が x2(t) と Σkp(k|x2(t))g(μ2k,y1(n-1,t),a)との減算を行う。その結果は、算定ソース y2(n,t) である。
y1(n,t) = x1(t)-Σkp(k|x1(t))g(μ1k,y2(n,t),1) (4)
なお、p(k|x1(t)) は、ランダム変数 x1 がガウス分布N(μ1k+g(μ1k,y2(n,t),1),Ξ1k(n,t)) に後続するものと仮定することによって、サブステップ208(ガウスkに対する事後計算)において計算される(なお、Ξ1k(n,t)は、ランダム変数x1 の差異を概算するために計算される。なお、g(u,v,w)=C log(1+w exp(invC(v-u))) である)。サブステップ210がp(k|x1(t)) と g(μ1k,y2(n,t),1) との乗算を行い、一方、サブステップ212が x1(t) と Σkp(k|x1(t))g(μ1k,y2(n,t),1)との減算を行う。その結果は、算定ソース y1(n,t) である。
Ξij = log[((Ξ1fij+Ξ2fij)/((μ1fi+μ2fi)(μ1fj+μ2fj)))+1]
なお、Ξ1fij(resp., Ξ2fij) は、Ξ1fij =μ1fi*μ1fj(exp(Ξ1fij)-1)(resp.,Ξ2fij=μ2fi*μ2fj(exp(Ξ2fij-1))として定義された共分散マトリクスΞ1f (resp., Ξ2f) における (i,j)th 素子を示し、μ1fi(resp.,μ2fi) は、ベクトルμ1f(resp., μ2f) の ith 次元を指し、μ1fi=exp(μ1i+Ξ1ij/2))(resp., μ2fi=exp(μ2i+(Ξ2ij/2))) である。
(A)分離されない、又は
(B)MCDCNプロセスによって分離される、又は
(C)CDSSプロセスによって分離される。
上記(A)、(B)及び(C)によって得られた音声認識エンジンのパフォーマンスがワード・エラー率(Word Error Rates - WER)によって比較される。
オリジナル音声 1.53
ノイズのある音声、分離無し 12.31
a = 0.3 a = 0.4 a = 0.5
ノイズのある音声、MCDCN 7.86 10.00 15.51
ノイズのある音声、CDSS 6.35 6.87 7.59
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るステップと、
前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するステップと、
を含む方法。
(2)前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、上記(1)に記載の方法。
(3)前記分離するステップが、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより前記非線型ドメインにおいて遂行される、上記(2)に記載の方法。
(4)前記分離するステップが、前記第2ケプストラル混合信号と前記分離するステップにおける前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値とに基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、上記(3)に記載の方法。
(5)前記第2ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(4)に記載の方法。
(6)前記分離するステップが、更に、前記第1ケプストラル混合信号と前記第2ソース信号に関する算定値とに基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、上記(4)に記載の方法。
(7)前記第1ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(6)に記載の方法。
(8)前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、上記(1)に記載の方法。
(9)前記アプリケーションが音声認識である、上記(8)に記載の方法。
(10)前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、上記(1)に記載の方法。
(11)第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するための装置であって、
メモリと、
前記メモリに結合され、(i)前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの体をそれぞれ表す2つの混合信号を得るように動作し、(ii)前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するように動作する少なくとも1つのプロセッサと、
を含む装置。
(12)前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、上記(11)に記載の装置。
(13)前記分離する操作が、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより、前記非線型ドメインにおいて遂行される、上記(12)に記載の装置。
(14)前記分離する操作が、前記第2ケプストラル混合信号及び前記分離する操作における前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値に基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成する操作を含む、上記(13)に記載の装置。
(15)前記第2ソース信号に関する算定値を生成する操作は、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(14)に記載の装置。
(16)前記分離する操作が、更に、前記第1ケプストラル混合信号及び前記第2ソース信号に関する算定値に基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成する操作を含む、上記(14)に記載の装置。
(17)前記第1ソース信号に関する算定値を生成する操作は、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(16)に記載の装置。
(18)前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、上記(11)に記載の装置。
(19)前記アプリケーションが音声認識である、上記(18)に記載の装置。
(20)前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、上記(11)に記載の装置。
(21)第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するためのコンピュータ・プログラムであって、
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るステップと、
前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するステップと、
を、実行時にインプリメントする1つ又はそれ以上のプログラムを含むマシン可読媒体を構成するコンピュータ・プログラム。
(22)前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、上記(21)に記載のコンピュータ・プログラム。
(23)前記分離するステップが、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより、前記非線型ドメインにおいて遂行される、上記(22)に記載のコンピュータ・プログラム。
(24)前記分離するステップが、前記第2ケプストラル混合信号及び前記分離するステップにおける前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値に基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、上記(23)に記載のコンピュータ・プログラム。
(25)前記第2ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(24)に記載のコンピュータ・プログラム。
(26)前記分離するステップが、更に、前記第1ケプストラル混合信号及び前記第2ソース信号に関する算定値に基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、上記(24)に記載のコンピュータ・プログラム。
(27)前記第1ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、上記(26)に記載のコンピュータ・プログラム。
(28)前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、上記(21)に記載のコンピュータ・プログラム。
(29)前記アプリケーションがは音声認識である、上記(28)に記載のコンピュータ・プログラム。
(30)前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、上記(21)に記載のコンピュータ・プログラム。
(31)第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するための装置であって、
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るための手段と、
前記2つの信号を得るための手段に結合され、前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するための手段と、
を含む装置。
Claims (31)
- 第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離する方法であって、
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るステップと、
前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するステップと、
を含む方法。 - 前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、請求項1に記載の方法。
- 前記分離するステップが、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより前記非線型ドメインにおいて遂行される、請求項2に記載の方法。
- 前記分離するステップが、前記第2ケプストラル混合信号と前記分離するステップにおける前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値とに基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記第2ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項4に記載の方法。
- 前記分離するステップが、更に、前記第1ケプストラル混合信号と前記第2ソース信号に関する算定値とに基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記第1ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項6に記載の方法。
- 前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、請求項1に記載の方法。
- 前記アプリケーションが音声認識である、請求項8に記載の方法。
- 前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、請求項1に記載の方法。
- 第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するための装置であって、
メモリと、
前記メモリに結合され、(i)前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るように動作し、(ii)前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するように動作する少なくとも1つのプロセッサと、
を含む装置。 - 前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、請求項11に記載の装置。
- 前記分離する操作が、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより、前記非線型ドメインにおいて遂行される、請求項12に記載の装置。
- 前記分離する操作が、前記第2ケプストラル混合信号及び前記分離する操作における前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値に基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成する操作を含む、請求項13に記載の装置。
- 前記第2ソース信号に関する算定値を生成する操作は、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項14に記載の装置。
- 前記分離する操作が、更に、前記第1ケプストラル混合信号及び前記第2ソース信号に関する算定値に基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成する操作を含む、請求項14に記載の装置。
- 前記第1ソース信号に関する算定値を生成する操作は、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項16に記載の装置。
- 前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、請求項11に記載の装置。
- 前記アプリケーションが音声認識である、請求項18に記載の装置。
- 前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、請求項11に記載の装置。
- 第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するためのコンピュータ・プログラムであって、
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るステップと、
前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するステップと、
を、実行時にインプリメントする1つ又はそれ以上のプログラムを含むマシン可読媒体を構成するコンピュータ・プログラム。 - 前記2つの信号が、それぞれ、前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の非加重混合信号と前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の加重混合信号とを表す、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記分離するステップが、前記非加重混合信号を第1ケプストラル混合信号に変換すること及び前記加重混合信号を第2ケプストラル混合信号に変換することにより、前記非線型ドメインにおいて遂行される、請求項22に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記分離するステップが、前記第2ケプストラル混合信号及び前記分離するステップにおける前の反復からの前記第1ソース信号に関する算定値に基づいて前記第2ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、請求項23に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記第2ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第2ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項24に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記分離するステップが、更に、前記第1ケプストラル混合信号及び前記第2ソース信号に関する算定値に基づいて前記第1ソース信号に関する算定値を反復的に生成するステップを含む、請求項24に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記第1ソース信号に関する算定値を生成するステップは、前記第1ソース信号がガウス混合によってモデル化されることを仮定する、請求項26に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記分離された第1ソース信号が、その後、信号処理アプリケーションによって使用される、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記アプリケーションがは音声認識である、請求項28に記載のコンピュータ・プログラム。
- 前記第1ソース信号が音声信号であり、前記第2ソース信号が、競合する音声、干渉する音楽及び特定のノイズ・ソースの少なくとも1つを表す信号である、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム。
- 第1ソースに関連した信号(第1ソース信号)と第2ソースに関連した信号(第2ソース信号)との混合体から信号を分離するための装置であって、
前記第1ソース信号及び前記第2ソース信号の2つの混合体をそれぞれ表す2つの信号を得るための手段と、
前記2つの信号を得るための手段に結合され、前記2つの信号と前記第1ソース及び前記第2ソースに関連した少なくとも1つの既知の統計的特性とを使用して且つ参照信号の使用を必要とすることなく、非線形信号ドメインにおいて前記混合体から前記第1ソース信号を分離するための手段と、
を含む装置。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012155339A (ja) * | 2005-06-28 | 2012-08-16 | Microsoft Corp | 音声状態モデルを使用したマルチセンサ音声高品質化 |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4000095B2 (ja) * | 2003-07-30 | 2007-10-31 | 株式会社東芝 | 音声認識方法、装置及びプログラム |
US7893872B2 (en) * | 2006-04-27 | 2011-02-22 | Interdigital Technology Corporation | Method and apparatus for performing blind signal separation in an OFDM MIMO system |
JP2011107603A (ja) * | 2009-11-20 | 2011-06-02 | Sony Corp | 音声認識装置、および音声認識方法、並びにプログラム |
CN102723081B (zh) * | 2012-05-30 | 2014-05-21 | 无锡百互科技有限公司 | 语音信号处理方法、语音和声纹识别方法及其装置 |
EP2887233A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-24 | Thomson Licensing | Method and system of audio retrieval and source separation |
CN110164469B (zh) * | 2018-08-09 | 2023-03-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种多人语音的分离方法和装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4209843A (en) * | 1975-02-14 | 1980-06-24 | Hyatt Gilbert P | Method and apparatus for signal enhancement with improved digital filtering |
SE511496C2 (sv) * | 1995-05-03 | 1999-10-11 | Ulf Lindgren | Förfarande vid signalseparation |
JP2000242624A (ja) | 1999-02-18 | 2000-09-08 | Retsu Yamakawa | 信号分離装置 |
US7116271B2 (en) * | 2004-09-23 | 2006-10-03 | Interdigital Technology Corporation | Blind signal separation using spreading codes |
-
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012155339A (ja) * | 2005-06-28 | 2012-08-16 | Microsoft Corp | 音声状態モデルを使用したマルチセンサ音声高品質化 |
Also Published As
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US7225124B2 (en) | 2007-05-29 |
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