@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00147581,
 author = {博多屋, 涼 and 篠崎隆, 宏 and 郡山, 知樹},
 issue = {6},
 month = {Jan},
 note = {電話や音声認識などの音声アプリケーションを利用する際には雑音による性能の低下が問題となる．雑音低減手法の一つであるシングルチャネル音源分離はマルチチャンネル音源分離と比べて音声と雑音を一本のマイクロホンで分離できることから，実用化されれば高い利便性が期待される．しかし，シングルチャネル音源分離では音声の到来方向に関する情報が使用できないため，高精度な音声の分離が難しい．そこで我々は，音声に内在する制約を効果的にモデル化し音源分離に役立てる方法として，粒子フィルタとガウス過程回帰を用いた手法を提案する．連続値ベクトルによる音声のコンパクトな表現を隠れ状態とし，それをもとに雑音重畳音声の尤もらしさを評価することがアイデアである．すなわち，音声の時間方向の変化はマルコフチェインによりモデル化され，スペクトルの変動は粒子により表現される音声の状態を入力とするガウス過程回帰によりモデル化される．具体的には，状態特徴量としてケプストラム，F0，非周期性指標を用い，観測特徴量として対数パワースペクトルを用いて検討を行った．AURORA2 を用いた実験を行い，雑音重畳音声と比べ雑音除去後の音声のケプストラム歪みが小さくなることを確認した．},
 title = {粒子フィルタとガウス過程回帰によるシングルチャネル音源分離},
 year = {2016}
}