Robust PCAによる歌声抽出（Python実装）

概要 以前から気になっていた、 Robust PCAによる歌声抽出 *1 を実装し、実際の楽曲でボーカル抽出をやってみました。 Robust PCAについて Robust PCAによる歌声抽出では、楽曲を表す行列\({\bf X}\)を低ランク行列\({\bf L}\)とスパース行列\({\bf S}\)の和で表現するモデルを考えます。（それぞれ時間周波数領域での振幅信号） 従って、\({\bf X}={\bf L}+{\bf S}\) という制約化で、それぞれ低ランク、スパースな\({\bf L}\)と\({\bf S}\)を求める最適化問題を解くことになります。 詳しくは参考文献をご参照く…

Robust PCAによる歌声抽出（Python実装）

概要 以前から気になっていた、 Robust PCAによる歌声抽出 *1 を実装し、実際の楽曲でボーカル抽出をやってみました。 Robust PCAについて Robust PCAによる歌声抽出では、楽曲を表す行列\({\bf X}\)を低ランク行列\({\bf L}\)とスパース行列\({\bf S}\)の和で表現するモデルを考えます。（それぞれ時間周波数領域での振幅信号） 従って、\({\bf X}={\bf L}+{\bf S}\) という制約化で、それぞれ低ランク、スパースな\({\bf L}\)と\({\bf S}\)を求める最適化問題を解くことになります。 詳しくは参考文献をご参照く…

NMF2DのPython実装と楽曲への適用

動機 近年、深層学習による音信号処理が流行しており、様々な分野で優れた成果が報告されています。 よく利用されているネットワーク設計であるCNN（畳み込みニューラルネット）を眺めてみると、単層ではNMFD、NMF2Dと似た信号処理であることに気づきます。そのため、CNNとNMF2Dの比較は新しい楽曲解析アルゴリズム開発の助けになると思い、手始めにNMF2Dを実装してみました。 NMF: Non-negative matrix factorization ある非負値行列を、2つの非負値行列に分解するアルゴリズムです。元々は画像処理分野で誕生した技術ですが、音などの時系列信号解析と相性が良いため、今…

Springer Cyber Weeks Sale 2018 書籍購入

Springerで黒金セールないかなーと期待してWebサイトをみたら、 Our Cyber Weeks Sale has begun: Stock up on $7 Computer Science eBooks today! Springer Cyber Monday Sale 本当にセール中でした…！ しかもComputer Science eBooksということでセール対象書籍は非常に多かったです。 数か月前から、ちゃんと体系的にまとまった内容の書籍で音響信号処理・音楽情報処理を勉強し直したいと思い始め、Müller先生の著書、例えば、Fundamentals of Music Proc…