@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232478,
 author = {石川, 悠人 and 大久保, 拓哉 and 高宗, 典玄 and 中村, 友彦 and 北村, 大地 and 猿渡, 洋 and 高橋, 祐 and 近藤, 多伸 and Yuto, Ishikawa and Takuya, Okubo and Norihiro, Takamune and Tomohiko, Nakamura and Daichi, Kitamura and Hiroshi, Saruwatari and Yu, Takahashi and Kazunobu, Kondo},
 issue = {8},
 month = {Feb},
 note = {空間正則化付き独立低ランク行列分析（SR-ILRMA）は，優決定条件下における代表的なブラインド音源分離手法である独立低ランク行列分析に，空間に関する事前情報を導入することで，より高い精度で音源分離を行う手法である．SR-ILRMA では，分離フィルタの更新に反復更新アルゴリズムであるベクトルワイズ座標降下法
（VCD）を用いる．しかし計算機上で VCD を実装した場合，VCD は反復中に異なる 2 つの逆行列演算をはじめとした多数の行列演算を含むため計算コストが高い欠点がある．そこで本稿では，VCD の更新アルゴリズムに解析的に等価な変換を繰り返すことで演算を効率化し，高速かつ安定なアルゴリズムを提案する．最後に，数値実験により実行時間と数値的安定性の観点から提案アルゴリズムの有効性を確認する．, Spatially regularized independent low-rank matrix analysis (SR-ILRMA) is the method that introduces the spatial prior information to independent low-rank matrix analysis, which is the state-of-the-art technique for blind source separation under overdetermined condition. SR-ILRMA uses an iterative update algorithm, vectorwise coordinate descent (VCD), to update a demixing filter. However, when implemented on a computer, VCD has the disadvantage of computational expensiveness because it involves many matrix operations in each iteration, such as two different inverse matrix operations. Therefore, in this paper, we propose a fast and stable algorithm by analytically equivalent transformations to the VCD update algorithm. Finally, numerical experiments verify the effectiveness of the proposed algorithm in terms of execution time and numerical stability.},
 title = {空間正則化付き独立低ランク行列分析におけるベクトルワイズ座標降下法の高速化・安定化アルゴリズム},
 year = {2024}
}