並列タイトル等An application of time-frequency analysis using wavelet to blind source separation problem
科学研究費助成事業(科学研究費補助金)研究成果報告書
一般注記type:Working Paper
パーティ会場のようないろいろな音声や雑音が混じった環境でも,我々は特定の音源のみを識別することができる.この聴覚系の能力はカクテルパーティ効果とよばれている.カクテルパーティ効果をコンピュータで解かせる問題をブラインド信号源分離とよぶ.本研究では,この問題に対処するために,信号に対して時間と周波数の両方の情報にアクセスできるウェーブレット解析という手法を改善・発展させた.さらに,2次元信号である画像を扱えるように,ウェーブレット解析手法を発展させた.
The cocktail party problem deals with the specialized human listening ability to focus one's listening attention on a single talker among a cacophony of conversations and background noise. The blind source separation problem corresponds to a way to enable computers to solve the cocktail party problem in a satisfactory manner. For this problem, we improved wavelet analysis, which can access time and frequency information on the signal. Moreover, we generalized our separation method to the n-dimensional case, and applied it to image separation problem.
一次資料へのリンクURLhttps://opac-ir.lib.osaka-kyoiku.ac.jp/webopac/bdyview.do?bodyid=BD00017633&elmid=Body&fname=20540168seika.pdf
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