Скачать или смотреть iPhone上でのブラインド音源分離 (Blind source separation on iPhone)

ブラインド音源分離とは、複数の音が混ざっている録音信号のみから、話者位置などの事前情報を使わずに、個々の音信号を分離する信号処理技術です。NII小野研究室（現東京都立大学小野研究室）では、補助関数型独立ベクトル分析という高速なブラインド信号処理アルゴリズムを開発し [1]、その高速性、安定性を実証するためにiPhoneアプリとして実装しました。このデモ動画では、男性、女性の二人の話者が同時に話した混合音声を、iPhoneに外付けしたステレオマイクで録音し、開発したiPhoneアプリで分離します。iPhone4で分離にかかる計算時間は、録音信号の長さの1/5程度でした。本成果は2012年9月に国際会議IWAENCで発表されました [2]。
なお小野研究室は2017年10月に首都大学東京（現東京都立大学）に所属を移し、関連研究を継続しています。

Blind source separation is a signal processing technique to separate a recorded mixture into individual sound sources without any prior information such as the speaker's location. Ono laboratory in NII (currently Ono laboratory in Tokyo Metropolitan University) has developed a fast　blind source separation algorithm referred as auxiliary function based independent vector analysis (AuxIVA) [1], and implemented it as an iPhone application to demonstrate its speed and stability. In this demo movie, a mixture of two speakers, a male and a female, are recorded with an external stereo microphone on an iPhone, and separated by the developed iPhone application. The computation time for the separation on an iPhone4 is about 1/5 of the recorded signal length. This result was presented at the international conference IWAENC in September 2012 [2]. In October 2017, Ono Lab. moved to Tokyo Metropolitan University and has continued related research.

[1] Nobutaka Ono, "Stable and Fast Update Rules for Independent Vector Analysis Based on Auxiliary Function Technique," Proc. WASPAA, pp. 189-192, Oct. 2011.
[2] Nobutaka Ono, "Fast Stereo Independent Vector Analysis and its Implementation on Mobile Phone," Proc. IWAENC, Sep. 2012.