中村友彦

フィルタバンクに着想を得たニューラル分析・合成

音源分離のためのMRDLAの多重解像度分析・合成構造

フィルタバンクに着想を得たニューラル分析・合成構造と，その音源分離への応用を研究しています．多重解像度深層分析（MRDLA）ではウェーブレットに着想を得た多重解像度の分析構造を利用します．別のアプローチでは，直交畳み込み層を用いて可逆な分析・マスキング・合成ネットワークを構築します．可逆性の保証は直交畳み込みを用いた手法に関するものであり，MRDLA全体に適用されるものではありません．

デモ

関連文献

  • Ren Uchida, Kohei Yatabe, and Tomohiko Nakamura, “Encoder-masking-decoder networks using orthogonal convolutional layer as invertible linear encoder,” Acoustical Science and Technology, vol. advpub, no. e26.10, May 2026.
  • 内田 蓮, 矢田部 浩平, 中村 友彦, “直交畳み込み層の初期化に関する検討,” 電子情報通信学会技術研究報告, Mar. 2026.
  • 内田 蓮, 矢田部 浩平, 中村 友彦, “畳み込み層の直交化により再構成性を保証したConv-TasNet,” 信号処理シンポジウム講演論文集, Nov. 2025.
  • 内田 蓮, 矢田部 浩平, 中村 友彦, “完全再構成性を保証したEnd-to-End音声強調の実験的評価,” 日本音響学会 2025年秋期研究発表会, pp. 281–282, Sept. 2025.
  • 内田 蓮, 矢田部 浩平, 中村 友彦, “直交畳み込み層によるConv-TasNetの完全再構成性の保証,” 日本音響学会 2025年春期研究発表会, Mar. 2025.
  • 中村 友彦, 猿渡 洋, “多重解像度深層分析を用いた楽音分離の実験的評価,” 情報処理学会研究報告, vol. 2021–MUS–131, no. 13, pp. 1–11, June 2021.
  • Tomohiko Nakamura, Shihori Kozuka, and Hiroshi Saruwatari, “Time-domain audio source separation with neural networks based on multiresolution analysis,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 29, pp. 1687–1701, Apr. 2021.
  • Shihori Kozuka, Tomohiko Nakamura, and Hiroshi Saruwatari, “Investigation on wavelet basis function of DNN-based time domain audio source separation inspired by multiresolution analysis,” in Proceedings of International Congress and Exposition on Noise Control Engineering, Aug. 2020, pp. 4013–4022.
  • Tomohiko Nakamura and Hiroshi Saruwatari, “Time-domain audio source separation based on Wave-U-Net combined with discrete wavelet transform,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, May 2020, pp. 386–390.
  • 小塚 詩穂里, 中村 友彦, 猿渡 洋, “ニューラルネットワークとウェーブレット基底関数の同時学習に基づく多重解像度深層分析を用いた時間領域音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 119, no. 439, pp. 279–284, Mar. 2020.
  • 小塚 詩穂里, 中村 友彦, 猿渡 洋, “リフティングスキームによる離散ウェーブレット変換を導入した深層ニューラルネットに基づく時間領域音源分離,” 日本音響学会2020年春季研究発表会講演論文集, pp. 325–328, Mar. 2020.
  • 中村 友彦, 猿渡 洋, “Haar変換を導入した時間領域深層ニューラルネットに基づく音源分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 119, no. 306, EA2019–60, pp. 41–48, Nov. 2019.