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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 752 - 759 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.10.752
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본 논문에서는 시간-주파수 영역에서 음원분리를 위해 도달음원의 위상차 분포 추정을 위한 최대 사후 확률 기반의 파라미터 적응기법을 제안한다. 도달 음원의 위상차 데이터는 혼합 폰 미제스 분포로 가정하여 음원의 각도 위치에 따라 분류되었으며, 이 혼합 폰 미제스 분포는 위상차와 같은 2π 순환 데이터를 모델링할 때 효과적이다. 제안한 방법은 혼합 음원의 스펙트로그램 상에서 시간 및 주파수 구간을 각각의 음원으로 클러스터링하는 용도에 사용되었으며, 이는 마스크 기반 블라인드 음원 분리기술에서 가장 핵심적인 부분이다. 혼합 폰 미제스 분포로 모델링 된 도달음원위상차 분포의 파라미터들을 안정적으로 추정하기 위하여, 먼저 각 도착 신호의 각도 분포를 구성하였으며, 이 각도 분포를 바탕으로 각 주파수 밴드의 위상차 분포를 나타내는 파라미터들을 각각의 주파수 대역 별로 추정하였다. 이를 바탕으로 스펙트로그램상에서 음원별로 시간-주파수 영역을 구분하고 이 영역들은 시간-주파수 마스크를 생성하는데 쓰여졌다. 제안한 방법은 SiSEC 2008 데이터셑을 이용하여 다양한 신호 대 잡음비 값으로 평가되었으며, 그 타당성이 입증되었다.
목차
Abstract
요약
1. Introduction
2. Signal modeling
3. Proposed method
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
F. E. Morgan, B. Boudreaux, A. J. Lohn, C. Curriden, K. Klima and D. Grossman, "Military applications of artificial intelligence: ethical concerns in an uncertain world," RAND PROJECT AIR FORCE SANTA MONICA CA SANTA MONICA, 2020.
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