Blind Source Separation (BSS) is the method for separating source signals from the mixture of sources. For BSS, Independent Component Analysis (ICA) that assumes the statistical independence among sources is widely used. In reverberant condition, frequency domain ICA can be used for BSS, as the convolu-tion in time domain can be changed into the simple multiplication in frequency domain. However it accompanies permutation and scaling problem that result in the distortion of separated outputs. Permutation problem is the ambiguity in the order of output at each frequency bin, and scaling problem is scaling ambiguity among frequency bins. There are existing methods for solving permutation and scaling problem. For instance, independent vector analysis has been proposed for permutation problem, and minimal distortion principle has been proposed for scaling problem. Multi frequency resolution method is proposed for solving scaling problem by comparing two separated signals with different resolution in frequency domain. To solve scaling problem, estimate the ratio between adjacent frequency bins by solving quadratic problem and rescale bins to fit the scale between them. In experiment, our proposed method is applied to BSS for 2 sources firstly for IVA by varying parameters. MFR showed improvement of the performance judging from increased cross correlation with source signal in frequency domain. Hybrid method that adds MDP and MFR was proposed in this thesis, but it did not show much improvement. Multi frequency resolution method for solving permutation problem is proposed in addition. It calculates cost function for all permutation candidates with the method used for solving scaling problem. Then align the order of outputs followed by the case that has the minimum cost function.
암묵신호분리는 음원들의 조합으로부터 각 음원을 분리해내는 방법을 말한다. 암묵신호분리에서 널리 사용되는 방법 중 하나인 독립성분분석은 음원들 간의 통계적인 독립성을 가정하여 각 음원들을 분리한다. 시간 영역에서의 독립성분분석은 계산량이 많고 구해야 하는 변수들의 수가 많아, 주파수 영역에서 독립성분분석을 하여 계산량을 줄이고 구해야 하는 변수들의 수 또한 줄게 되었다. 따라서 반향이 있는 환경에서 주파수 영역의 독립성분분석이 사용되는 것이 시간 영역의 독립성분분석보다 성능이 좋을 수 있다. 하지만 순열문제와 비례문제가 주파수 영역의 독립성분분석 이후 수반되고, 이는 분리된 출력신호의 왜곡을 일으킨다. 순열문제란 각 주파수 성분에서 출력 신호의 순서가 모호한 것을 말한다. 비례문제란 각 주파수 성분간의 크기가 일정하지 않아 모호한 것을 말한다. 기존에 순열문제와 비례문제를 해결하기 위한 방법들이 제안되었다. 예를 들어 독립벡터분석은 순열문제를 해결하기 위해 제안되었고, 최소왜곡법칙은 비례문제를 해결하기 위해 제안되었다. 독립벡터분석은 주파수 성분 간의 상호연관성을 가지고 주파수 성분 간의 순열 문제를 해결한다. 최소왜곡법칙은 주파수 영역의 독립성분분석 후 구해지는 디믹싱 행렬의 정보를 이용함으로써 비례계수의 효과를 상쇄시켜 비례문제를 해결한다. 본 논문에서는 다중 주파수 해상도 기법이 비례문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 주파수 해상도 기법은 주파수 영역 상에서 서로 다른 해상도를 가진 신호를 비교한다. 비례문제를 해결하기 위해 우선 높은 해상도의 인접한 두 주파수 성분과 낮은 해상도의 한 주파수 성분을 가지고 2차방정식의 해를 찾는다. 이 과정을 통해 인접한 두 주파수 성분 간의 비율을 구하고, 그 비율에 따라 주파수 성분들의 크기를 조정하여 맞춘다.
본 논문에서 실험을 통해 다중 주파수 해상도 기법을 사용하지 않은 경우에 비해서는 다중 주파수 해상도 기법을 사용한 경우, 더 좋은 분리 성능을 보이는 것을 확인하였다. 하지만 아직 최소왜곡법칙보다 성능이 월등히 뛰어나지 않고, 특별한 경우에만 성능이 향상되었다. 최소왜곡법칙과 다중 주파수 해상도 기법을 합쳐서 제안된 방법으로 실험한 경우에도 비슷한 경향성을 보였다.
추가로 제안하고 실험한 다중 주파수 해상도 기법을 이용한 순열문제의 해결에 있어서는 임의로 왜곡을 가한 신호들에 대해 제대로 동작하는 것을 확인하였다.
