@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218416,
 author = {古田, 翔太郎 and 岸田, 拓也 and 中鹿, 亘 and Shotaro, Furuta and Takuya, Kishida and Toru, Nakashima},
 issue = {24},
 month = {Jun},
 note = {本稿では，ブラインド音源分離手法の一つである独立低ランク音源分離（ILRMA）と，生成モデルの制限ボルツマンマシン（RBM）を組み合わせた新たなブラインド音源分離を提案する．近年では，ブラインド音源分離を用いたモデルが数多く提案されており，中でも独立ベクトル分析（IVA）と非負値行列因子分解（NMF）を融合した ILRMA は，分離精度や計算コスト共に優れた手法の一つである．関連手法では，NMF と同等の機能を持つ生成モデルの RBM との音源分離の比較の結果，RBM の方がより高い分離精度であることが分かっている．そこで，提案手法では更なる分離精度向上のために，NMF に代替可能である RBM と IVA を融合した新しいブラインド音源分離による実験を行い，その性能を従来法と比較，検討する．, In this paper, we propose a new blind source separation method that combines independent low-rank source separation (ILRMA), one of the blind source separation methods, and restricted Boltzmann machine (RBM), a generative model. In recent years, many models using blind source separation have been proposed. In particular, ILRMA, which combines independent vector analysis (IVA) and non-negative matrix factorization (NMF), is one of the best methods in terms of separation accuracy and computational cost. A previous study showed that RBM has higher separation accuracy than NMF. Therefore, in order to further improve the separation accuracy, we propose a new blind source separation method that combines RBM and IVA, which can be substituted for NMF, and compares its performance with that of conventional methods.},
 title = {制限ボルツマンマシンを用いた独立低ランク行列分析に基づくブラインド音源分離},
 year = {2022}
}