| 体系的番号 |
JPMJAX210G |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX210G |
研究代表者 |
中村 友彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2023
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| 概要 | 混合音から各音源信号を抽出する音源分離は、様々な音メディア処理システムの前処理として利用できます。汎用的に使用可能な音源分離を実現するためには、標本化周波数などの後段のタスクで要求される様々な音響的条件下でも頑健に動作する必要があります。本研究では、深層学習モデルを信号処理の観点から解釈することで、標本化周波数に非依存な層を構築し、汎用的な音メディア処理用深層学習フレームワークの実現を目指します。
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| 研究領域 | 数理・情報のフロンティア |
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