中村友彦

ニューラルブラインド音源分離

空間共分散と音源活動を推定するニューラルブラインド音源分離・話者ダイアライゼーション統合モデル
遠隔音声認識のための音源分離・話者ダイアライゼーション統合モデル（図1）． Bandoら，Interspeech 2024

ニューラル音源モデルやニューラル推論を取り入れた多チャネルブラインド音源分離を研究しています．経験ベイズ独立深層学習行列分析（IDLMA），事前分布の積を用いたPoP-IDLMA，独立深層学習テンソル分析（IDLTA），および遠隔多話者音声認識に向けたニューラル音源分離と話者ダイアライゼーションの統合などを扱います．

多話者音声認識に関する共同研究を含みます

デモ

関連文献

  • Yoshiaki Bando, Tomohiko Nakamura, Satoru Fukayama, and Shinji Watanabe, “Online frontend system for multi-talker DSR using neural blind source separation and diarization,” IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 34, pp. 3698–3713, July 2026.
  • Yoshiaki Bando, Tomohiko Nakamura, and Shinji Watanabe, “Neural blind source separation and diarization for distant speech recognition,” in Proceedings of INTERSPEECH, Sept. 2024, pp. 722–726.
  • Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “PoP-IDLMA: Product-of-prior independent deeply learned matrix analysis for multichannel music source separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 31, pp. 2680–2694, July 2023.
  • Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Multichannel audio source separation with independent deeply learned matrix analysis using product of source models,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2021, pp. 1226–1233.
  • Sota Misawa, Norihiro Takamune, Tomohiko Nakamura, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, Masakazu Une, and Shoji Makino, “Speech enhancement by noise self-supervised rank-constrained spatial covariance matrix estimation via independent deeply learned matrix analysis,” in Proceedings of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, Dec. 2021, pp. 578–584.
  • 渡辺 瑠伊, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, 近藤 多伸, “深層学習に基づく周波数帯域予測による高速音源分離法の実験的評価,” 第24回 日本音響学会関西支部 若手研究者交流研究発表会, p. 15, Dec. 2021.
  • 渡辺 瑠伊, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 高橋 祐, 近藤 多伸, “深層学習に基づく間引きインジケータ付き周波数帯域補間手法による音源分離処理の高速化,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 155–158, Sept. 2021.
  • 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, 近藤 多伸, “Product of Priors型確率分布を導入した音源モデルに基づく独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 163–166, Sept. 2021.
  • 三澤 颯大, 中村 友彦, 高宗 典玄, 北村 大地, 猿渡 洋, “独立深層学習行列分析を用いたランク制約付き空間共分散行列推定による音声強調,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 279–280, Sept. 2021.
  • 成澤 直輝, 池下 林太郎, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 中谷 智広, “ヘビーテイル生成モデルに基づく独立深層学習テンソル分析,” 日本音響学会 2021年秋期研究発表会講演論文集, pp. 301–304, Sept. 2021.
  • Naoki Narisawa, Rintaro Ikeshita, Norihiro Takamune, Daichi Kitamura, Tomohiko Nakamura, Hiroshi Saruwatari, and Tomohiro Nakatani, “Independent deeply learned tensor analysis for determined audio source separation,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Aug. 2021, pp. 326–330.
  • Takuya Hasumi, Tomohiko Nakamura, Norihiro Takamune, Hiroshi Saruwatari, Daichi Kitamura, Yu Takahashi, and Kazunobu Kondo, “Empirical bayesian independent deeply learned matrix analysis for multichannel audio source separation,” in Proceedings of European Signal Processing Conference, Aug. 2021, pp. 331–335.
  • 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, 近藤 多伸, “非負値行列因子分解を導入したproduct of experts型音源モデルに基づく独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–131, no. 37, pp. 1–8, June 2021.
  • 蓮実 拓也, 中村 友彦, 高宗 典玄, 猿渡 洋, 北村 大地, 高橋 祐, 近藤 多伸, “経験ベイズ独立深層学習行列分析による多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年春季研究発表会講演論文集, pp. 217–220, Mar. 2021.
  • 成澤 直輝, 池下 林太郎, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, 中谷 智広, “独立深層学習テンソル分析に基づく多チャネル音源分離,” 日本音響学会 2021年春季研究発表会講演論文集, pp. 117–120, Mar. 2021.
  • 成澤 直輝, 高宗 典玄, 北村 大地, 中村 友彦, 猿渡 洋, “音源分離のための周波数間相関を考慮した多変量複素Gauss分布に基づく深層学習による分散共分散行列推定の検討,” 日本音響学会 2020年秋季研究発表会講演論文集, pp. 315–318, Sept. 2020.