(57)【要約】【課題】音声処理装置を提供する。【解決手段】該音声処理装置は、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離する生成器と、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを区別する識別器と、を含み、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できなくなるまで、生成器及び識別器を訓練する。本開示の装置は、信号対歪み比を最大化することでより良い音声品質を実現すると共に、音声分離と音声品質の向上を単一のモデルに統合する。また、本開示の装置は、この処理により敵対的生成訓練を実行するため、分離された音声は実際の音声と区別できないレベルになる。【選択図】図１
2020118967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声処理装置であって、
２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離する生成器と、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別する識別器と、を含み、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、装置。
【請求項２】
前記生成器を訓練する際に、分離単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記生成器を訓練する際に、前記元の単一音声が前記分離単一音声と同一のドット積を有するように、前記元の単一音声を変換する、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記生成器を訓練する際に、前記分離単一音声と、変換された元の単一音声との誤差を計算する、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記識別器を訓練する際に、前記識別器に前記分離単一音声と前記元の単一音声とを最大限に区別させる、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記識別器を訓練する際に、
前記元の単一音声について、前記識別器により出力された結果を所定閾値に近接させ、
前記分離単一音声について、前記識別器により出力された結果を最小化する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記生成器を訓練する際に、前記生成器により分離された単一音声についての前記識別器による判断結果を前記所定閾値に近接させる、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記生成器及び前記識別器の両方を訓練する際に、前記生成器のパラメータと前記識別器のパラメータとを交互に更新する、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
音声処理方法であって、
生成器が、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離するステップと、
識別器が、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別するステップと、を含み、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、方法。
【請求項１０】
機器読み取り可能な命令コードを含むプログラムプロダクトを記録した機器読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令コードがコンピュータにより読み取られて実行される際に、前記コンピュータに請求項９に記載の方法を実行させることができる、記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理の技術分野に関し、具体的には、機械学習の技術と組み合わせて使用する音声処理装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この部分は、本発明に関連する背景情報を提供するが、必ずしも従来技術ではない。
【０００３】
マルチボイス（ｍｕｌｔｉ−ｖｏｉｃｅ）単一チャネル（ｓｉｎｇｌｅ  ｃｈａｎｎｅｌ）の音声の分離は様々な用途を有する。例えば、多くの人が話している家庭環境又は会議環境では、人間の聴覚システムは、複数の話者の混合音声から対象話者の音声を追跡することができる。このような場合は、自動音声認識及び話者認識を実行すると、後続の認識タスクを行うために、混合音声から対象話者のきれいな音声信号を分離する必要がある。このため、音声又は話者の認識タスクにおいて十分な性能を得るために、この問題を解決する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この部分は、本発明の一般的な概要を提供し、その全範囲又はその全ての特徴を完全に開示するものではない。
【０００５】
本発明は、自動音声分離のための効率的なエンドツーエンドの装置を提供することを目的とする。本開示の装置は、信号対歪み比（ＳＤＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  Ｒａｔｉｏ）を最大化することでより良い音声品質を実現すると共に、音声分離と音声品質の向上を単一のモデルに統合する。また、本開示の装置は、この処理により敵対的生成（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ）訓練を実行するため、分離された音声は実際の音声と区別できないレベルになる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様では、音声処理装置であって、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離する生成器と、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別する識別器と、を含み、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、装置を提供する。
【０００７】
本発明のもう１つの態様では、音声処理方法であって、生成器が、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離するステップと、識別器が、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別するステップと、を含み、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、方法を提供する。
【０００８】
本発明のもう１つの態様では、機器読み取り可能な命令コードを記憶しているプログラムプロダクトであって、前記命令コードがコンピュータにより読み取られて実行される際に、前記コンピュータに本開示の音声処理方法を実行させることができる、プログラムプロダクトを提供する。
【０００９】
本発明のもう１つの態様では、本開示のプログラムプロダクトを記録した機器読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【００１０】
本開示に係る音声処理装置及び方法によれば、混合音声を分離することができると共に、分離された音声の品質を向上させることができる。
【００１１】
ここで行われる説明により、本発明の適用可能な範囲はより明確になる。この部分における説明及び特定の例は、単なる例示するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
ここで説明される図面は、好ましい実施例を例示するためのものであり、全ての可能な実施例ではなく、本開示の範囲を限定するものではない。
【図１】本開示の１つの実施例に係る音声処理装置１００のブロック図である。
【図２】本開示の１つの実施例に係る音声処理方法のフローチャートである。
【図３】本開示の実施例に係る音声処理装置及び音声処理方法を実現可能な汎用パーソナルコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。  本発明に対して各種の変更及び代替を行うことができるが、その特定の実施例は図面を参照しながら詳細に説明される。なお、特定の実施例の説明は本発明を開示の具体的な態様に限定するものではなく、本発明の主旨及び範囲内で各種の変更、均等的なものへの変形、代替を行ってもよい。なお、図面において、同一の構成部は同一の符号で示されている。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下は、図面を参照しながら本発明の例示的な実施例を詳細に説明する。以下の説明は単なる例示的なものであり、本発明、応用及び用途を限定するものではない。
【００１４】
以下は、本発明を詳細に説明し、当業者が本発明の範囲を十分に理解するために、例示的な実施例を提供する。本発明の実施例を詳細に理解させるために、多くの特定の細部、例えば特定の手段、装置及び方法の例を説明する。なお、当業者が分かるように、特定の細部を用いる必要がなく、異なる方式を用いて例示的な実施例を実施してもよく、これらの実施例は本発明の範囲を制限するものではない。一部の例示的な実施例では、周知のプロセス、周知の構成及び周知の技術が詳細に説明されていない。
【００１５】
本開示の装置は、ＳＤＲを最大化することでより良い音声品質を実現すると共に、音声分離と音声品質の向上を単一のモデルに統合する。また、本開示の装置は、この処理により敵対的生成訓練を実行するため、分離された音声は実際の音声と区別できないレベルになる。
【００１６】
本開示の１つの実施例は音声処理装置を提供する。該音声処理装置は、生成器及び識別器を含む。該生成器は、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離してもよい。該識別器は、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを区別してもよい。ここで、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できなくなるまで、生成器及び識別器を訓練する。
【００１７】
図１に示すように、本開示に係る音声処理装置１００は、生成器１０１及び識別器１０２を含んでもよい。
【００１８】
生成器１０１は、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離してもよい。例えば、甲と乙の２人が話している環境では、甲と乙が同時に話す場合、本開示に係る生成器１０１は、甲と乙の混合された音声を甲の単一音声と乙の単一音声に分離してもよい。なお、ここの甲と乙の２人が話している環境は単なる一例であり、本開示はこれに限定されない。容易に理解させるために、以下は、このような例示的な環境を一例にして本開示の実施例を詳細に説明する。
【００１９】
次に、識別器１０２は、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを区別してもよい。例えば、識別器１０２は、分離された甲の単一音声が甲の実際の音声（真の音声）であるか否かを区別し、分離された乙の単一音声が乙の実際の音声であるか否かを区別してもよい。
【００２０】
ここで、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器１０２により区別できなくなるまで、生成器１０１及び識別器１０２を訓練してもよい。例えば、識別器１０２により分離された甲の単一音声が甲の実際の音声であるか否かを区別できず、且つ分離された乙の単一音声が乙の実際の音声であるか否かを区別できなくなるまで、生成器１０１及び識別器１０２を訓練してもよい。
【００２１】
本開示の１つの実施例では、生成器を訓練する際に、分離単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化してもよい。例えば、生成器１０１を訓練する際に、分離された甲の単一音声及び分離された乙の単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化してもよい。
【００２２】
本開示の１つの実施例では、生成器を訓練する際に、元の単一音声が分離単一音声と同一のドット積を有するように、元の単一音声を変換してもよい。例えば、生成器１０１を訓練する際に、甲の実際の音声及び乙の実際の音声を、分離された甲の単一音声及び分離された乙の単一音声と同一のマッピング空間に変換してもよい。
【００２３】
本開示の１つの実施例では、生成器を訓練する際に、分離単一音声と、変換された元の単一音声との誤差を計算してもよい。例えば、生成器１０１を訓練する際に、分離された甲の単一音声と変換された甲の実際の音声との誤差を計算し、分離された乙の単一音声と変換された乙の実際の音声との誤差を計算してもよい。
【００２４】
例えば、本開示の実施例では、生成器１０１の損失関数について、負の信号対歪み比を訓練のターゲットとして用いてもよい。信号対歪み比は次のように計算されてもよい。
【数１】
2020118967.tif 000003
【数２】
2020118967.tif 000004
【数３】
2020118967.tif 000005
【００２５】
ここで、ｔは元の単一音声、即ち本実施例に係る甲の実際の音声又は乙の実際の音声であり、ｓは生成器１０１により分離された単一音声、即ち本実施例に係る分離された甲の単一音声又は分離された乙の単一音声である。なお、上記の生成器１０１の損失関数は単なる一例であり、本開示はこれに限定されない。
【００２６】
また、本開示の１つの実施例では、識別器を訓練する際に、識別器に分離単一音声と元の単一音声とを最大限に区別させてもよい。言い換えれば、本開示の実施例では、識別器１０２を訓練する際に、識別器１０２に甲の実際の音声と生成器１０１により分離された甲の単一音声とを最大限に区別させ、或いは、乙の実際の音声と生成器１０１により分離された乙の単一音声とを最大限に区別させてもよい。
【００２７】
本開示の１つの実施例では、識別器を訓練する際に、元の単一音声について、識別器により出力された結果を所定閾値に近接させ、分離単一音声について、識別器により出力された結果を最小化してもよい。例えば、計算の便宜上、ここで、所定閾値を１に設定してもよく、最小化を０で表してもよい。即ち、本開示の実施例では、識別器１０２を訓練する際に、甲の実際の音声又は乙の実際の音声について、識別器１０２により出力された結果を１に近接させ、生成器１０１により分離された甲の単一音声又は分離された乙の単一音声について、識別器１０２により出力された結果を０に近接させてもよい。なお、ここで選択された所定閾値は単なる一例であり、本開示はこれに限定されず、該選択された所定閾値は、元の音声と生成された単一音声とを最大限に区別できるものであればよい。
【００２８】
本開示の１つの実施例では、生成器を訓練する際に、生成器により分離された単一音声についての識別器による判断結果を該所定閾値に近接させてもよい。例えば、計算の便宜上、ここで、所定閾値を１に設定してもよい。即ち、本開示の実施例では、生成器１０１を訓練する際に、生成器１０１により分離された甲の単一音声又は分離された乙の単一音声についての識別器１０２による判断結果を１に近接させてもよい。なお、同様に、該選択された所定閾値は単なる一例であり、本開示はこれに限定されない。
【００２９】
これによって、敵対的生成訓練の損失関数は次のように定義されてもよい。
【００３０】
ｍｉｎＤＬ（Ｄ）＝Ｅ［（Ｄ（ｔ）−１）２］＋Ｅ［（Ｄ（Ｇ（ｍ）））２］            （４）
ｍｉｎＧＬ（Ｇ）＝Ｅ［（Ｄ（Ｇ（ｍ））−１）２］＋μＬＳＤＲ            （５）
ここで、Ｇは生成器を表し、Ｄは識別器を表し、ｔは元の単一音声、即ち本実施例に係る甲の実際の音声又は乙の実際の音声であり、ｍは混合音声、即ち本実施例に係る甲、乙の混合音声であり、ＬＳＤＲは生成器の損失関数であり、μはバランス係数である。
【００３１】
本開示に係る音声処理装置によれば、混合音声を分離することができると共に、分離された音声の品質を向上させることができる。
【００３２】
本開示の１つの実施例では、生成器及び識別器の両方を訓練する際に、生成器のパラメータと識別器のパラメータとを交互に更新してもよい。例えば、生成器のパラメータを変更せずに維持し、識別器のパラメータをｍ回だけ訓練してもよい。そして、識別器のパラメータを変更せずに維持し、生成器のパラメータをｋ回だけ訓練してもよい。分離された単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できなくなるまで、このように生成器及び識別器を交互に訓練する。
【００３３】
本開示の音声処理装置は、敵対的生成訓練を実行するため、分離された音声は実際の音声と区別できないレベルになる。また、本開示の音声処理装置は、ＳＤＲを最大化することでより良い音声品質を実現できると共に、音声分離と音声品質の向上を単一のモデルに統合できる。
【００３４】
以下は図２を参照しながら本開示の実施例に係る音声処理方法を説明する。図２に示すように、本開示の実施例に係る音声処理方法はステップＳ２１０から開始する。
【００３５】
ステップＳ２１０において、生成器は２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離する。
【００３６】
次に、ステップＳ２２０において、識別器は分離単一音声が元の単一音声であるか否かを区別する。
【００３７】
次に、ステップＳ２３０において、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できなくなるまで、生成器及び識別器を訓練する。ここで、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できる（Ｓ２３０の判断結果がＹＥＳである）場合、生成器及び識別器の訓練を繰り返し、即ち、ステップＳ２３０から戻り、分離単一音声が元の単一音声であるか否かを識別器により区別できなくなる（ステップＳ２３０の判断結果がＮＯとなる）まで、ステップＳ２１０及びステップＳ２２０を再び実行する。その後、処理を終了させる。
【００３８】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、分離単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化するステップ、をさらに含む。
【００３９】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、元の単一音声が分離単一音声と同一のドット積を有するように、元の単一音声を変換するステップ、をさらに含む。
【００４０】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、分離単一音声と、変換された元の単一音声との誤差を計算するステップ、をさらに含む。
【００４１】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、識別器に分離単一音声と元の単一音声とを最大限に区別させるステップ、をさらに含む。
【００４２】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、元の単一音声について、識別器により出力された結果を所定閾値に近接させるステップと、分離単一音声について、識別器により出力された結果を最小化するステップと、をさらに含む。
【００４３】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、生成器により分離された単一音声についての識別器による判断結果を所定閾値に近接させるステップ、をさらに含む。
【００４４】
本開示の１つの実施例に係る音声処理方法では、生成器及び識別器の両方を訓練する際に、生成器のパラメータと識別器のパラメータとを交互に更新する。
【００４５】
本発明の実施例に係る音声処理方法の上記ステップの各具体的な実施形態は既に詳細に説明されているため、ここでその説明を省略する。
【００４６】
なお、本発明のデータ処理方法の各処理は、各種の機器が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能なプログラムにより実現されてもよい。
【００４７】
また、本発明の目的は、上記実行可能なプログラムコードを記憶した記憶媒体をシステム又は装置に直接的又は間接的に提供し、該システム又は装置におけるコンピュータ又は中央処理装置（ＣＰＵ）が該プログラムコードを読み出して実行することによって実現されてもよい。この場合は、該システム又は装置はプログラムを実行可能な機能を有すればよく、本発明の実施形態はプログラムに限定されない。また、該プログラムは任意の形であってもよく、例えばオブジェクトプログラム、インタプリタによって実行されるプログラム、又はオペレーティングシステムに提供されるスクリプトプログラム等であってもよい。
【００４８】
上記の機器が読み取り可能な記憶媒体は、各種のメモリ、記憶部、半導体装置、光ディスク、磁気ディスク及び光磁気ディスクのようなディスク、並びに情報を記憶可能な他の媒体等を含むが、これらに限定されない。
【００４９】
また、コンピュータがインターネット上の対応するウェブサイトに接続され、本発明のコンピュータプログラムコードをコンピュータにダウンロード、インストール、そして実行することによって、本発明の実施形態を実現することができる。
【００５０】
図３は本開示の実施例に係る音声処理装置及び音声処理方法を実現可能な汎用パーソナルコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【００５１】
図３に示すように、ＣＰＵ１３０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１３０２に記憶されているプログラム、又は記憶部１３０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３０３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ１３０３には、必要に応じて、ＣＰＵ１３０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ１３０１、ＲＯＭ１３０２、及びＲＡＭ１３０３は、バス１３０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース１３０５もバス１３０４に接続されている。
【００５２】
入力部１３０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部１３０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部１３０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部１３０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース１３０５に接続されている。通信部１３０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライバ１３１０は、入力／出力インターフェース１３０５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体１３１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライバ１３１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部１３０８にインストールされている。
【００５３】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば取り外し可能な媒体１３１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【００５４】
なお、これらの記憶媒体は、図３に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体１３１１に限定されない。取り外し可能な媒体１３１１は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ１３０２、記憶部１３０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００５５】
なお、本発明のシステム及び方法では、各ユニット又は各ステップを分解且つ、或いは再組み合わせてもよい。これらの分解及び／又は再組み合わせは、本発明と同等であると見なされる。また、本発明の方法は、明細書に説明された時間的順序で実行するものに限定されず、他の時間的順序で順次、並行、又は独立して実行されてもよい。このため、本明細書に説明された方法の実行順序は、本発明の技術的な範囲を限定するものではない。
【００５６】
以上は図面を参照しながら本発明の実施例を詳細に説明しているが、上述した実施形態及び実施例は単なる例示的なものであり、本発明を限定するものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本発明に対して各種の修正、変更を行ってもよい。これらの修正、変更は本発明の保護範囲に含まれるものである。
【００５７】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
音声処理装置であって、
２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離する生成器と、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別する識別器と、を含み、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、装置。
（付記２）
前記生成器を訓練する際に、分離単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化する、付記１に記載の装置。
（付記３）
前記生成器を訓練する際に、前記元の単一音声が前記分離単一音声と同一のドット積を有するように、前記元の単一音声を変換する、付記２に記載の装置。
（付記４）
前記生成器を訓練する際に、前記分離単一音声と、変換された元の単一音声との誤差を計算する、付記３に記載の装置。
（付記５）
前記識別器を訓練する際に、前記識別器に前記分離単一音声と前記元の単一音声とを最大限に区別させる、付記１に記載の装置。
（付記６）
前記識別器を訓練する際に、
前記元の単一音声について、前記識別器により出力された結果を所定閾値に近接させ、
前記分離単一音声について、前記識別器により出力された結果を最小化する、付記５に記載の装置。
（付記７）
前記生成器を訓練する際に、前記生成器により分離された単一音声についての前記識別器による判断結果を前記所定閾値に近接させる、付記６に記載の装置。
（付記８）
前記生成器及び前記識別器の両方を訓練する際に、前記生成器のパラメータと前記識別器のパラメータとを交互に更新する、付記１に記載の装置。
（付記９）
音声処理方法であって、
生成器が、２つ以上の元の単一音声を含む混合音声を２つ以上の分離単一音声に分離するステップと、
識別器が、前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを区別するステップと、を含み、
前記分離単一音声が前記元の単一音声であるか否かを前記識別器により区別できなくなるまで、前記生成器及び前記識別器を訓練する、方法。
（付記１０）
前記生成器を訓練するステップは、分離単一音声の信号対歪み比の損失関数を最小化するステップ、を含む、付記９に記載の方法。
（付記１１）
前記生成器を訓練するステップは、前記元の単一音声が前記分離単一音声と同一のドット積を有するように、前記元の単一音声を変換するステップ、を含む、付記１０に記載の方法。
（付記１２）
前記生成器を訓練するステップは、前記分離単一音声と、変換された元の単一音声との誤差を計算するステップ、を含む、付記１１に記載の方法。
（付記１３）
前記識別器を訓練するステップは、前記識別器に前記分離単一音声と前記元の単一音声とを最大限に区別させるステップ、を含む、付記９に記載の方法。
（付記１４）
前記識別器を訓練するステップは、
前記元の単一音声について、前記識別器により出力された結果を所定閾値に近接させるステップと、
前記分離単一音声について、前記識別器により出力された結果を最小化するステップと、を含む、付記１３に記載の方法。
（付記１５）
前記生成器を訓練するステップは、前記生成器により分離された単一音声についての前記識別器による判断結果を前記所定閾値に近接させるステップ、を含む、付記１４に記載の方法。
（付記１６）
前記生成器及び前記識別器の両方を訓練する際に、前記生成器のパラメータと前記識別器のパラメータとを交互に更新する、付記９に記載の方法。
（付記１７）
機器読み取り可能な命令コードを記憶しているプログラムプロダクトであって、前記命令コードがコンピュータにより読み取られて実行される際に、前記コンピュータに付記９乃至１６の何れかに記載の方法を実行させることができる、プログラムプロダクト。
【図１】
2020118967.tif 000006
【図２】
2020118967.tif 000007
【図３】
2020118967.tif 000008