(57)【要約】【課題】音響信号を高精度に判定（抽出）する。【解決手段】信号処理装置は、取得部と、推定部と、統合部と、を含む。取得部は、２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群であって、複数のマイク群それぞれに含まれる１以上のマイクの組み合わせは相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含む、複数のマイク群それぞれから取得された、複数の観測信号を取得する。推定部は、複数の観測信号それぞれについて、複数の空間のうち観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定する。統合部は、複数の観測信号に対して推定された複数のマスクを統合して、複数の空間に基づいて定められる１つの空間内の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表す統合マスクを生成する。【選択図】図１
2020148909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群であって、複数の前記マイク群それぞれに含まれる１以上のマイクの組み合わせは相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含む、複数の前記マイク群それぞれから取得される、複数の観測信号を取得可能な取得部と、
複数の前記観測信号それぞれについて、複数の空間のうち前記観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定可能な推定部と、
複数の前記観測信号に対して推定された複数のマスクを統合して、複数の前記空間に基づいて定められる１つの空間内の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表す統合マスクを生成可能な統合部と、
を備える信号処理装置。
【請求項２】
複数の前記空間のそれぞれは、複数の前記マイク群のうちいずれかの前記マイク群に対応し、対応する前記マイク群に含まれるマイクによって定められる平面内での方向、および、前記平面と垂直な方向の少なくとも一方により定められる、
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、取得された前記観測信号または前記観測信号の特徴量のいずれかである入力情報を入力し、予め定められた空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を出力するニューラルネットワークを用いて、前記観測信号に基づく前記マスクを推定可能である、
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは、複素ニューラルネットワークである、
請求項３に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、複数の前記空間、および、複数の前記マイク群に含まれるマイクの位置のうち少なくとも一部を表すパラメータを取得可能であり、
取得された前記パラメータに基づいて、前記入力情報を補正可能な補正部をさらに備える、
請求項３に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、複数の前記空間、および、複数の前記マイク群に含まれるマイクの位置のうち少なくとも一部を表すパラメータを取得可能であり、
取得された前記パラメータに基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを補正可能な補正部をさらに備える、
請求項３に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記統合部は、複数の前記マスクの平均値、複数の前記マスクの積、または、複数の前記マスクの中央値により、前記統合マスクを生成可能である、
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項８】
２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群であって、複数の前記マイク群それぞれに含まれる１以上のマイクの組み合わせは相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含む、複数の前記マイク群それぞれから取得された、複数の観測信号を取得する取得ステップと、
複数の前記観測信号それぞれについて、複数の空間のうち前記観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定する推定ステップと、
複数の前記観測信号に対して推定された複数のマスクを統合して、複数の前記空間に基づいて定められる１つの空間内の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表す統合マスクを生成する統合ステップと、
を含む信号処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群であって、複数の前記マイク群それぞれに含まれる１以上のマイクの組み合わせは相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含む、複数の前記マイク群それぞれから取得される、複数の観測信号を取得可能な取得部と、
複数の前記観測信号それぞれについて、複数の空間のうち前記観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定可能な推定部と、
複数の前記観測信号に対して推定された複数のマスクを統合して、複数の前記空間に基づいて定められる１つの空間内の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表す統合マスクを生成可能な統合部と、
として機能させるためのプログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、信号処理装置、信号処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
目的音（例えば音声）と背景雑音（例えば非音声）による雑音信号が混在する信号を、複数のマイク（マイクロホン）によって観測し、目的音のみを観測した信号（観測信号）から抽出する信号処理技術が提案されている。
【０００３】
例えば、予め学習されたニューラルネットワークに観測信号から抽出された特徴量を入力し、時間周波数ごとの目的音占有度および雑音占有度を求める技術が提案されている。目的音占有度および雑音占有度は、例えば、観測信号から雑音信号を抑圧し、音響信号を取り出すビームフォーマの設計に用いられる。また、複数の観測信号を取得し、取得した観測信号各々に、観測信号１チャネルを入力として時間周波数点毎の目的音占有度および雑音占有度を求める推定部を適用し、得られた複数の目的音占有度および雑音占有度を平均することによって、最終的な目的音占有度および雑音占有度を得る技術が提案されている。時間周波数点ごとの目的音占有度、雑音占有度推定には、観測信号から抽出された特徴量から目的音占有度、雑音占有度が出力されるように予め学習されたニューラルネットワークが用いられる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jahn  Heymann,  Lukas  Drude,  Christoph  Boeddeker,  Patrick  Hanebrink,  Reinhold  Haeb-Umbach,  “BEAMNET:  End-to-End  Training  of  a  Beamformer-supported  Multi-channel  ASR  System,”  in  IEEE  International  Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal  Processing  （ICASSP）,  2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では目的音を高精度に判定（抽出）できない場合があった。例えば、１チャネルの信号を入力するニューラルネットワークを用いる技術では、音源のある位置および方向に応じて処理を変更することができない。このため、例えば、音源が特定の空間にある場合は目的音と判定し、音源が特定の空間以外にある場合は妨害音と判定することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の信号処理装置は、取得部と、推定部と、統合部と、を含む。取得部は、２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群であって、複数のマイク群それぞれに含まれる１以上のマイクの組み合わせは相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含む、複数のマイク群それぞれから取得された、複数の観測信号を取得する。推定部は、複数の観測信号それぞれについて、複数の空間のうち観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定する。統合部は、複数の観測信号に対して推定された複数のマスクを統合して、複数の空間に基づいて定められる１つの空間内の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表す統合マスクを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態にかかる信号処理装置のブロック図。
【図２】平面方向の指定方法の一例を示す図。
【図３】目的空間を方向の範囲で指定する例を示す図。
【図４】目的空間の指定方法の一例を示す図。
【図５】目的空間の指定方法の一例を示す図。
【図６】第１の実施形態における信号処理の一例を示すフローチャート。
【図７】第２の実施形態にかかる信号処理装置およびサーバ装置のブロック図。
【図８】第１または第２の実施形態にかかる装置のハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる信号処理装置の好適な実施形態を詳細に説明する。以下では、音声などの音響信号を処理する信号処理装置の例を主に説明するが、適用可能な信号は音響信号に限られるものではない。例えば、電波などの音響信号以外の信号（時系列信号）にも適用できる。
【０００９】
上記のように、従来技術では、１チャネルの信号を入力するニューラルネットワークを用いるがゆえに、例えば、音源が特定の空間にある場合は目的音と判定し、音源が特定の空間以外にある場合は妨害音と判定することができなかった。この問題の解決策として、複数のチャネルの観測信号のすべてを入力し、特定の空間にある音源から到来した音響信号のみを目的音とし、特定の空間以外にある音源から到来した音響信号を妨害音として扱い、目的音占有度および妨害音占有度を推定するように、ニューラルネットワークを事前に学習するという方法が考えられる。
【００１０】
しかし、このような方法では、観測信号のチャネル数および目的音響信号と判定する音源の空間を変化させようとすると、ニューラルネットワークを最初から再学習させなければならず、処理負荷および時間コストがかかるという問題があった。
【００１１】
（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかる信号処理装置は、２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む複数のマイク群それぞれから、観測信号を取得する。複数のマイク群は、組み合わせが相互に異なる１以上のマイクを含む。信号処理装置は、複数のマイク群から取得した複数の観測信号それぞれに対して、マスク推定に用いられるニューラルネットワークを事前に学習したときと観測信号を観測するときで条件が変更された場合は、観測信号またはマスクを推定するモデルのパラメータを補正する。信号処理装置は、複数のマイク群から取得し、補正された複数の観測信号それぞれに対して、観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度（マスク）を推定する。信号処理装置は、複数の観測信号に対して推定された複数のマスクを統合した統合マスクを生成する。統合マスクは、各マスクに対応する複数の空間によって定められる１つの空間に対するマスクに相当する。
【００１２】
このような統合マスクを用いることにより、例えば、音源が特定の空間にある場合は目的音と判定し、特定の空間以外の空間にある場合は妨害音と判定するような信号処理が実現可能となる。また、観測信号のチャネル数、マイクの位置、および、特定の空間が、ニューラルネットワークを事前に学習したときから変化した場合であっても、新たにニューラルネットワークを学習しなくても、同様の信号処理を実現できる。
【００１３】
図１は、第１の実施形態にかかる信号処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、信号処理装置１００は、複数のマイク１１１（１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ）と、記憶部１２１と、取得部１０１と、抽出部１０２と、補正部１０３と、推定部１０４と、統合部１０５と、を備えている。
【００１４】
マイク１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃは、音響信号を含む観測信号を観測（集音）する集音装置である。マイク１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃは、区別する必要がない場合は単にマイク１１１という。以下では、主にマイク１１１の個数が３である場合を例に説明する。マイク１１１の個数は３に限られるものではなく、少なくとも２以上のマイク１１１があればよい。複数のマイク１１１は、マイクアレイとして構成されてもよい。
【００１５】
記憶部１２１は、信号処理装置１００による各種処理で用いられる各種情報を記憶する。例えば記憶部１２１は、推定部１０４が演算に用いるニューラルネットワークの学習済みのパラメータ（重みなど）を記憶する。記憶部１２１は、フラッシュメモリ、メモリカード、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、および、光ディスクなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００１６】
取得部１０１は、信号処理装置１００による各種処理で用いられる各種情報を取得する。例えば取得部１０１は、マイク１１１による観測信号を取得する。より具体的には、取得部１０１は、複数のマイク群それぞれから観測信号を取得する。各マイク群は、２以上のマイクから選択された１以上のマイクを含む。複数のマイク群は、各マイク群に含まれるマイクの組み合わせが相互に異なり、少なくとも１つのマイク群は２以上のマイクを含むように構成される。マイク群の個数は、２以上であればいくつであってもよい。
【００１７】
マイク１１１の個数が２の場合（マイク１１１ａ、１１１ｂ）は、例えば以下のようにマイク群を構成することができる。
（パターンＰ１）
マイク群Ｇ１：マイク１１１ａ、１１１ｂ
マイク群Ｇ２：マイク１１１ａ
（パターンＰ２）
マイク群Ｇ１：マイク１１１ａ
マイク群Ｇ２：マイク１１１ａ、１１１ｂ
【００１８】
マイク１１１の個数が３の場合（マイク１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ）は、例えば以下のようにマイク群を構成することができる。
（パターンＰ３）
マイク群Ｇ１：マイク１１１ａ、１１１ｂ
マイク群Ｇ２：マイク１１１ａ、１１１ｃ
マイク群Ｇ３：マイク１１１ｂ、１１１ｃ
（パターンＰ４）
マイク群Ｇ１：マイク１１１ａ、１１１ｂ
マイク群Ｇ２：マイク１１１ａ、１１１ｃ
（パターンＰ５）
マイク群Ｇ１：マイク１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ
マイク群Ｇ２：マイク１１１ａ、１１１ｂ
【００１９】
なお上記のパターンは一例であり、これらに限られるものではない。また、取得部１０１が、各マイク群がいずれのマイク１１１を含むかを示す情報を取得するように構成してもよい。この情報は、例えば、各マイク１１１を識別する識別情報、または、各マイク１１１の位置を示す情報などである。
【００２０】
以下では、マイク１１１の個数がＬ個（２≦Ｌ）であり、Ｌ個のマイクから選択されたＭ個（１≦Ｌ≦Ｍ）のマイクを含むマイク群Ｇ１、および、Ｎ個（２≦Ｎ≦Ｍ）のマイクを含むマイク群Ｇ２の２つのマイク群を用いる場合を主に説明する。
【００２１】
抽出部１０２は、取得部１０１により取得された観測信号のそれぞれから特徴量を抽出する。特徴量は、例えば観測信号を短時間フーリエ変換により変換して得られる特徴量（短時間フーリエ変換特徴量）である。特徴量は、短時間フーリエ変換特徴量に限られるものではなく、どのような情報であってもよい。例えば、観測信号をウェーブレット変換により変換して得られる特徴量を用いてもよい。
【００２２】
抽出部１０２により抽出された特徴量が、推定部１０４による推定処理で用いられるニューラルネットワークに入力される。なお、例えばニューラルネットワークが特徴量ではなく、観測信号自体を入力するように学習されている場合は、抽出部１０２を備える必要はない。
【００２３】
補正部１０３は、ニューラルネットワークを事前に学習したときと観測信号を観測するときで条件が変更された場合等に、ニューラルネットワークに入力される情報（入力情報）、または、ニューラルネットワークのパラメータを補正する。これにより、ニューラルネットワークを再学習することなく、信号処理を実行可能となる。入力情報は、観測信号から抽出された特徴量、または、観測信号自体である。なお、条件が変更されない場合には、補正部１０３を備えないように構成してもよい。
【００２４】
補正部１０３は、例えば、目的空間（後述）、および、マイク群の構成（マイク群に含まれるマイク、マイク群に含まれるマイクの位置など）の少なくとも一部を表すパラメータによって、条件が変更されたか否かを判断し、条件が変更された場合は観測信号または推定部１０４による推定処理で用いられるニューラルネットワークのパラメータを補正する。これらのパラメータは、例えばユーザにより指定され、取得部１０１によりパラメータが取得される。
【００２５】
推定部１０４は、複数のマイク群により取得された複数の観測信号それぞれについて、複数の空間のうち観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度を表すマスクを推定する。複数の空間は、それぞれ、複数のマイク群のうちいずれかのマイク群に対応する。各空間は、対応するマイク群に含まれるマイクが観測信号を観測する空間に相当する。
【００２６】
推定部１０４は、ニューラルネットワークを用いてマスクを推定する。このニューラルネットワークは、入力情報（特徴量または観測信号）を入力し、マスク（占有度）を出力するように事前に学習される。推定部１０４は、複数のマイク群それぞれに対して学習された複数のニューラルネットワークを用いてもよいし、複数のマイク群のうち少なくとも一部について共通に学習されたニューラルネットワークを用いてもよい。
【００２７】
統合部１０５は、複数の観測信号に対して推定された複数のマスクを統合したマスク（統合マスク）を生成する。統合マスクは、複数のマスクに対応する複数の空間に基づいて定められる１つの空間に対するマスクに相当する。複数のマスクの統合方法はどのような方法であってもよいが、例えば、複数のマスクの平均値、複数のマスクの積、または、複数のマスクの中央値などを統合マスクとして生成できる。
【００２８】
上記各部（取得部１０１、抽出部１０２、補正部１０３、推定部１０４、および、統合部１０５）は、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Integrated  Circuit）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。
【００２９】
ここで、実施形態の説明で用いる用語を定義する。
【００３０】
音源から到来した音響信号を目的音と判定する音源の範囲のことを、目的空間と定義する。すなわち音源が目的空間にある場合は、音源からの観測信号を目的音とみなし、目的空間にない場合は目的音とみなさない。なお上記の「特定の空間」は目的空間に相当する。
【００３１】
目的空間は、複数のマイクを基準とした平面が示す平面方向、および、当該平面に垂直な垂直面が示す垂直面方向のうち少なくとも一方によって定義される。平面はどのように定めてもよいが、例えば、複数のマイクのうち少なくとも一部によって構成される平面とすることができる。
【００３２】
座標は、例えば、以下のように定義される。まず、複数のマイクに含まれる２つのマイクの組み合わせのうち、２つのマイク間の距離が最も長い組み合わせを選択し、選択された２つのマイクの位置を通る直線をｘ軸とする。また、選択された２つのマイクの位置を結ぶ線分の垂直二等分線（平面上の線）をｙ軸とする。垂直二等分線とｘ軸との交点を通り、平面に垂直な直線をｚ軸とする。
【００３３】
図２は、平面方向の指定方法の一例を示す図である。図２に示すように、平面方向は、ｘｙ平面において、ｙ軸を０度とした時計回りの角度によって表される。垂直面方向は、例えばｘｚ平面において、ｘ軸を０度とした時計回りの角度によって表される。
【００３４】
最初に、目的空間と複数のマイクは、同一平面上にあると仮定する。すなわち、目的空間の垂直面方向は０度であると仮定する。目的空間とマイクが同一平面上にない場合は後述する。ユーザは、目的空間を示す方向を１つ指定（１つの角度を指定）することもできるし、目的空間を示す方向の範囲（方向範囲）を指定することもできる。図３は、目的空間を方向の範囲で指定する例を示す図である。
【００３５】
以後、ユーザが目的空間を示す方向として指定した方向を目的方向と定義する。また、目的方向として指定された角度（目的方向の範囲が指定された場合は、範囲内の一方向を示す角度）は、θｔｇｔと表す。
【００３６】
目的方向の指定方法、すなわち、目的空間の決め方は、用途によって様々である。図４および図５は、目的空間の指定方法の一例を示す図である。
【００３７】
図４は、２個の観測信号を入力して目的方向から到来した音響信号の占有度を出すように予めニューラルネットワークが学習されているとして、３個の観測信号（マイク１１１）を用いて目的方向（空間４０３）から到来した音響信号の占有度を求めることを想定している。
【００３８】
一般的に２個の観測信号を入力して占有度を推定するよりも、３個の観測信号を入力して占有度を推定したほうが、高い性能で占有度を推定できる。しかし、従来の手法では、予め用意した２個の観測信号を入力とするニューラルネットワークをそのまま適用することができないため、３個の観測信号を入力として占有度を推定するニューラルネットワークを予め学習しなくてはならなかった。
【００３９】
対して、本実施形態では、マイク１１１ａ、１１１ｂを含むマイク群に対応する目的方向、および、マイク１１１ｂ、１１１ｃを含むマイク群に対応する目的方向を、それぞれ空間４０１、空間４０２のように、３個の観測信号に対応する目的方向と同じ方向に設定する。空間４０１からの音源の占有度と空間４０２からの音源の占有度の両方を統合することにより、その重なりの部分である目的空間４０３からの音源の占有度を求めることが可能となる。
【００４０】
また、図５の目的空間５０３のように、特定の閉じた領域からの音源の占有度を求めることもできる。この場合、例えば２個のマイク１１１から構成されるマイク群２組を、閉じた領域を囲むように設置し、マイク１１１ａ、１１１ｂを含むマイク群に対応する目的方向、およびマイク１１１ｃ、１１１ｄを含むマイク群に対応する目的方向を、それぞれ空間５０１、空間５０２のように設定する。
【００４１】
空間５０１からの音源の占有度と空間５０２からの音源の占有度の両方を統合することにより、その重なりの部分である目的空間５０３、すなわち閉じた領域からの音源の占有度を求めることが可能となる。
【００４２】
次に、推定部１０４による推定処理の詳細について説明する。推定部１０４は、目的空間からの音響信号の時間周波数点ごとの占有度（マスク）を推定する。なお、目的空間からの音響信号の占有度は、例えば、目的空間からの音響信号のパワーをＡ、目的空間以外からの音響信号のパワーをＢとして以下の（１）式により表される。
占有度＝Ａ／（Ａ＋Ｂ）  ・・・（１）
【００４３】
占有度の算出方法は（１）式に限られるものではない。例えば、目的空間からの音響信号のパワーが、目的空間以外の空間からの音響信号のパワーおよび背景雑音のパワーよりも十分に大きいか、ほとんど０であるかのいずれかの状態にあるとし、推定部１０４が、各時間周波数点における信号が前者の状態をとっている事後確率を占有度として算出してもよい。このように、時間フレームごとの、全時間周波数点における音響信号の占有度を指したものをマスクと定義する。
【００４４】
推定部１０４は、例えば、Ｋ個（２≦Ｋ≦Ｍ、２≦Ｋ≦Ｎ）の観測信号から抽出された特徴量を入力として、予め定めた一方向から到来した音響信号の占有度を出力とするように学習されたニューラルネットワークを用いて、マスク（占有度）を推定する。予め定めた一方向は、例えば０度方向である。以降、予め定めた一方向を初期目的方向と定義し、θｉｎｉｔと表す。
【００４５】
なお、以下のような場合は、方向θｉｎｉｔから到来した音響信号の占有度を出力とするように学習されたニューラルネットワークをそのまま用いることができない。
（１）初期目的方向θｉｎｉｔとθｔｇｔとが異なる場合：例えば、初期目的方向を０度として予め学習されたニューラルネットワークを用いて、３０度の方向から到来した音響信号の占有度を推定するような場合が該当する。
（２）事前にニューラルネットワークを学習したときのＫ個のマイクの位置関係と、入力されたＫ個の観測信号を観測したＫ個のマイクの位置関係と、が異なる場合：この場合は、補正部１０３が、例えば入力された特徴量を補正することによって、方向θｔｇｔから到来した音響信号の占有度を出力できるようにする。具体的な手法は後述する。
【００４６】
ここで、ニューラルネットワークに入力される特徴量の例について説明する。ニューラルネットワークには、Ｋ個の観測信号の短時間フーリエ変換特徴量が入力される。Ｋ個の観測信号をｘｋ（ｋ＝１〜Ｋ）とし、ｘｋの短時間フーリエ変換特徴量をそれぞれＸｋ（ｔ，ｆ）とする。ｋ，ｔ，ｆは、それぞれ、観測信号、時間フレーム、および、周波数ビンのインデックスであり、ｋ＝１〜Ｋ、ｔ＝１〜Ｔ，ｆ＝０〜Ｆを満たす。Ｔは、時間フレームの総数であり、Ｆは周波数ビンのインデックスの総数である。
【００４７】
ニューラルネットワークには、以下の（２）式のように、時間フレームｔにおけるＫ個の観測信号の短時間フーリエ変換特徴量を横につなげたＸ（ｔ）が入力される。なお以下では、記号「´」は転置を表す。
X（t）＝［X1（t,0）,X1（t,1）,・・・,X1（t,F）,
X2（t,0）,X2（t,1）,・・・,X2（t,F）,
・・・,
XK（t,0）,XK（t,1）,・・・,XK（t,F）］´  ・・・（２）
【００４８】
ニューラルネットワークは、例えば、予め設定された初期目的方向θｉｎｉｔ（例えば方向０度）から到来した音響信号のみの占有度を推定するように学習される。具体的には、＜参考文献１＞の手法を用いて教師マスクが作成され、入力特徴量と教師マスクに基づいて、学習が行われる。
＜参考文献１＞  Jahn  Heymann,  Lukas  Drude,  and  Reinhold  Haeb-Umbach,  “Neural  network  based  spectral  mask  estimation  for  acoustic  beamforming,”in  IEEE  International  Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal  Processing  （ICASSP）,  2016.
【００４９】
このように学習されたニューラルネットワークに、特徴量を入力すると、出力は方向θｉｎｉｔから到来した音源からの音響信号の占有度となる。このように、音源の方向が方向θｉｎｉｔであるときのみ、目的音だと判定できるようなマスクを推定するニューラルネットワークを予め作成することができる。
【００５０】
このようなニューラルネットワークとしては、例えば複素数を入出力する層を含む複素ニューラルネットワークを用いることができる。
【００５１】
複素ニューラルネットワークは、入出力、並びに、重み、および、バイアスなどのパラメータが複素数値である層を持つニューラルネットワークである。入出力およびパラメータの要素には実数が含まれていてもよい。この場合、虚部が０の複素数として扱う。以下、入出力およびパラメータが複素数値である層を複素層といい、実数値である層を実数層という。複素ニューラルネットワークは、入力層、１層以上の複素層、絶対値層、０層以上（なくてもよいことを意味する）の実数層、および、出力層の順に構成される。
【００５２】
以下、複素層、絶対値層、実数層が１層ずつの場合の各層の演算の例を、以下の（３）式〜（６）式に記載する。
複素層  ：h1（t）＝tanh（｜C1X（t）｜）exp（i  arg（C１X（t）））・・・（３）
絶対値層：h2（t）＝｜h１（t）｜  ・・・（４）
中間層  ：h3（t）＝tanh（R3h2（t））  ・・・（５）
出力層  ：Out（t）＝sigmoid（Roh3（t））  ・・・（６）
【００５３】
ｈ１（ｔ）、ｈ２（ｔ）、ｈ３（ｔ）、および、Ｏｕｔ（ｔ）は、複素層、絶対値層、中間層、および、出力層の出力を表すベクトルである。Ｃ１は、複素層の重み（複素数）を表す行列（重み行列）である。Ｒ３、および、Ｒｏは、それぞれ実数層および出力層の重み（実数）を表す行列（重み行列）である。ｉは虚数単位を表す。|・|はベクトルの各要素の絶対値をとる演算を表す。ｔａｎｈ、ｓｉｇｍｏｉｄは、それぞれハイパボリックタンジェント関数、および、シグモイド関数をベクトルの各要素に適用する演算を表す。ａｒｇは、ベクトルの各要素の位相を取得する演算を表す。
【００５４】
複素ニューラルネットワークの重みの学習は、実数層については以下の＜参考文献２＞、複素層については以下の＜参考文献３＞に示される手法により実現可能である。
＜参考文献２＞P．J．Werbos，“Backpropagation  Through  Time：What  it  Does  and  How  to  Do  It”，Proceedings  of  the  IEEE，vol．78，no．10，pp．1550-1560，Oct．1990．
＜参考文献３＞T．Nitta，“An  extension  of  the  back-propagation  algorithm  to  complex  numbers”，Neural  Netw．，vol．10，no．8，pp．1391-1415，Nov．1997.
【００５５】
なお、ニューラルネットワークにはＫ個の観測信号が入力されるが、抽出部１０２に入力する際に選択される観測信号の数はＫ個と一致してなくてもよい。すなわちＫ＝Ｍ＝Ｎでもよいし、Ｋ＜ＭかつＫ＜Ｎでもよい。Ｋ＜Ｎのときは、例えばＮ個の観測信号からＫ個が選択され、マスクの推定に用いられる。Ｎ個の観測信号からＫ個の観測信号の組み合わせが複数選択され、組み合わせごとに推定された複数のマスクが統合されるように構成してもよい。統合方法は、後述する統合部１０５と同様の方法を適用できる。
【００５６】
次に、補正部１０３の詳細について説明する。
【００５７】
θｉｎｉｔとθｔｇｔとが一致し、かつ、事前にニューラルネットワークを学習したときのＫ個のマイクの位置関係と、入力されたＫ個の観測信号を観測したＫ個のマイクの位置関係と、が一致する場合、予め事前学習されたニューラルネットワークを用いて推定された目的音占有度をそのまま方向θｔｇｔからの音響信号の占有度とすればよい。この場合、補正部１０３は備えられなくてもよい。
【００５８】
しかし、以下のようなケースでは、事前学習されたニューラルネットワークをそのまま用いて目的方向からの音響信号の占有度を得ることができない。
ケース１：θｉｎｉｔと入力されたθｔｇｔとが異なる場合。
ケース２：事前にニューラルネットワークを学習したときのＫ個のマイクの位置関係と、入力されたＫ個の観測信号を観測したＫ個のマイクの位置関係が異なる場合。
【００５９】
上記のようなケースでは、補正部１０３が、例えば入力された特徴量（入力情報の一例）を補正することによって、目的方向の占有度を出力するようにする。例えば補正部１０３は、Ｘ（ｔ）に対して、以下の（７）式および（８）式に示すような補正行列Ａをかける。
【数１】
2020148909.tif 000003
【数２】
2020148909.tif 000004
【００６０】
行列Ａは対角成分以外の要素が０行列である行列である。行列Ａｋは、対角成分以外の要素が０の行列である。Δωは定数であり、例えばΔω＝２π／（１フレームの時間長）で表される。τｋは、三次元座標原点基準での観測信号ｘｋを取得したマイクの位置における音波の遅延時間をｓｋとして、以下の（９）式により得られる。
τｋ＝（音源の方向がθｉｎｉｔかつ事前学習におけるマイク位置のときのｓｋ
−音源の方向がθｔｇｔかつ観測におけるマイク位置のときのｓｋ）  ・・・（９）
【００６１】
推定部１０４には、Ｘ’（ｔ）＝ＡＸ（ｔ）が入力される。このように入力情報を補正することによって、マイクの位置が事前学習時から変化した場合であっても、方向θｔｇｔから到来した音源からの音響信号の占有度を求めることができる。すなわち、音源の方向がθｉｎｉｔである場合のみ目的音であると判定するニューラルネットワークを流用することによって、音源の方向がθｔｇｔである場合にのみ目的音であると判定できるような信号処理装置を実現可能となる。
【００６２】
以下、Ｋ＝２の場合を例に、ケース１の補正行列の作成方法、および、ケース１とケース２の両方が発生した場合の補正行列の作成方法を説明する。
【００６３】
（ケース１のみ発生した場合）
例えば観測信号ｘ１、ｘ２を得たマイクの位置ベクトルｐ１、ｐ２が、以下の（１０）式で表わされるものとする。
p1＝（−dx／2,0,0）´，p2＝（dx／2,0,0）´  ・・・（１０）
【００６４】
ｄｘは、観測信号を得た２個のマイクの間隔に相当する。音源からの音波が平面波であると仮定して、この音波がｘｙ平面（ｚ＝０平面）で方向θから伝播してきたとすると、音源方向の単位ベクトルは（１１）式により表される。
uθ＝（sinθ,conθ,0）´  ・・・（１１）
【００６５】
このとき、音速を表す定数をｃ（例えばｃ＝３４０ｍ／秒が用いられる）とすると、遅延時間ｓｋは、以下の（１２）式により表される。
sk＝−（1/c）×uθ´pk（k=1,2）  ・・・（１２）
【００６６】
従って、τ１およびτ２は、以下の（１３）式および（１４）式により求めることができる。
τ1＝  （dｘ/2c）×（sinθinit−sinθtgt）  ・・・（１３）
τ2＝−（dｘ/2c）×（sinθinit−sinθtgt）  ・・・（１４）
【００６７】
補正行列Ａは以下の（１５）式により求めることができる。
【数３】
2020148909.tif 000005
【００６８】
（ケース１およびケース２の両方が発生した場合）
事前学習のときのマイクの位置ベクトルｐ１、ｐ２が以下の（１６）式で表わされるものとする。ｄoldは、事前学習時の２個のマイクの間隔に相当する。
p1＝（−dold／2,0,0）´，p2＝（dold／2,0,0）´  ・・・（１６）
【００６９】
観測信号ｘ１およびｘ２を得たときのマイクの位置ベクトルｐ１、ｐ２が以下の（１７）式で表わされるものとする。ｄnewは、観測信号ｘ１およびｘ２を得たときの２個のマイクの間隔に相当する。
p1＝（−dnew／2,0,0）´，p2＝（dnew／2,0,0）´  ・・・（１７）
【００７０】
音源からの音波が平面波であると仮定して、この音波がｘｙ平面（ｚ＝０平面）で方向θから伝播してきたとすると、ケース１のみ発生した場合と同様に考えることにより、τ１およびτ２は、以下の（１８）式および（１９）式により求めることができる。
τ1＝  （dold/2c）×sinθinit−（dnew/2c）×sinθtgt  ・・・（１８）
τ2＝−（dold/2c）×sinθinit＋（dnew/2c）×sinθtgt  ・・・（１９）
【００７１】
補正行列Ａは、このように得られるτ１およびτ２を用いて（１５）式により構築できる。
【００７２】
なお、これまでは入力された特徴量Ｘ（ｔ）を補正する手法について述べてきたが、１層目の複素層の重み（上記例ではＣ１）に予め補正行列Ａをかけることでも、同様の機能を実現できる。また、ケース２のみが発生した場合は、例えば、上記の（１８）式および（１９）式のθｔｇｔをθｉｎｉｔに置き換えた補正行列を用いればよい。
【００７３】
次に、推定部１０４の出力について説明する。これまでは、方向θｔｇｔから到来した音源からの音響信号の占有度の求め方を述べた。ユーザが目的方向をある１つの方向θｔｇｔとして指定したならば、推定された占有度をそのまま出力とすればよい。
【００７４】
一方、目的方向が一方向ではなく方向の範囲として指定された場合は、推定部１０４は、マスクの出力を以下のようにして求める。時間フレームｔ（ｔ＝１〜Ｔ）における方向θｔｇｔからの音響信号の占有度を以下の（２０）式で表す。
M（t,θtgt）＝［m（t,0,θtgt）,m（t,1,θtgt）,・・・，m（t,F´,θtgt）］
・・・（２０）
【００７５】
ただし、m（t,f´,θtgt）は、時間フレームｔ、周波数インデックスf´（f´＝０〜Ｆ´）における方向θｔｇｔからの音響信号の占有度を表す。方向の範囲をＤとすると、目的方向からの音響信号の占有度Ｍ（ｔ）は以下の（２１）式により求められる。下部にθｔｇｔ∈Ｄと記載された関数ａｒｇｍａｘは、方向θｔｇｔをＤ内で動かしたときの最大値をとる演算を表す。
【数４】
2020148909.tif 000006
【００７６】
２つのマイク群を用いる場合、推定部１０４は、各マイク群について占有度Ｍ（ｔ）を算出する。以下、２つのマイク群に対して算出された占有度をそれぞれＭ１（ｔ）およびＭ２（ｔ）とおく。
【００７７】
次に、統合部１０５による統合処理の詳細について説明する。推定部１０４から出力される時間フレームｔ（ｔ＝１〜Ｔ）における目的方向からの音響信号の占有度Ｍ１（ｔ）、Ｍ２（ｔ）、および、統合部１０５により出力される時間フレームｔ（ｔ＝１〜Ｔ）における目的方向からの音響信号の占有度Ｍａｌｌ（ｔ）を、それぞれ以下の（２２）式〜（２４）式で表す。
M1（t）＝［m1（t,0）,m1（t,1）,・・・，m1（t,F´）］  ・・・（２２）
M2（t）＝［m2（t,0）,m2（t,1）,・・・，m2（t,F´）］  ・・・（２３）
Mall（t）＝［mall（t,0）,mall（t,1）,・・・，mall（t,F´）］  ・・・（２４）
【００７８】
m1（t,f´）、m2（t,f´）は、２つのマイク群それぞれに対して推定部１０４から出力される、時間フレームｔ、周波数インデックスf´（f´＝０〜Ｆ´）における方向θｔｇｔからの音響信号の占有度を表す。mall（t,f´）は、統合部１０５から出力される、時間フレームｔ、周波数インデックスf´（f´＝０〜Ｆ´）における方向θｔｇｔからの音響信号の占有度を表す。
【００７９】
統合部１０５は、Ｍ１（ｔ）およびＭ２（ｔ）が入力され、Ｍａｌｌ（ｔ）を出力する。Ｍａｌｌ（ｔ）の各要素は、例えば以下の（２５）式のように、複数の占有度の平均値により求められる。
mall（t,f´）＝（m1（t,f´）＋m2（t,f´））/2  ・・・（２５）
【００８０】
（２５）式の代わりに、以下の（２６）式に示すように、２つの値の積を算出してもよい。
mall（t,f´）＝m1（t,f´）m2（t,f´）  ・・・（２６）
【００８１】
なお、これまで統合部１０５に入力するマスクを２つとして議論してきたが、推定部１０４の出力が３つ以上でもよい。統合部１０５に入力するマスクの数をＲ（２≦Ｒ）とする。ｒ番目（１≦ｒ≦Ｒ）のマイク群に対して推定部１０４から出力された、時間フレームｔ（ｔ＝１〜Ｔ）における目的方向からの音響信号の占有度を、以下の（２７）式で表す。
Mr（t）＝［mr（t,0）,mr（t,1）,・・・，mr（t,F´）］  ・・・（２７）
【００８２】
Ｍａｌｌ（ｔ）の各要素は、例えば以下の（２８）式のように、複数の占有度の平均値により求められる。
【数５】
2020148909.tif 000007
【００８３】
（２８）式の代わりに、以下の（２９）式、または、（３０）式により各要素を算出してもよい。
mall（t,f´）＝mr（t,f´）（r＝1〜R）の中央値  ・・・（２９）
【数６】
2020148909.tif 000008
【００８４】
次に、第１の実施形態にかかる信号処理装置１００による信号処理について説明する。図６は、第１の実施形態における信号処理の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
取得部１０１は、マイク１１１から観測信号を取得する（ステップＳ１０１）。例えば取得部１０１は、マイク群Ｇ１に含まれるマイク１１１から観測信号を取得するとともに、マイク群Ｇ２に含まれるマイク１１１から観測信号を取得する。抽出部１０２は、各マイク群に対応する観測信号それぞれから、特徴量を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００８６】
補正部１０３は、特徴量の補正が必要か否かを判定する（ステップＳ１０３）。例えば補正部１０３は、上記のケース１およびケース２の少なくとも一方が生じた場合、特徴量の補正が必要であると判定する。特徴量の補正が必要な場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、補正部１０３は、抽出された特徴量を補正する（ステップＳ１０４）。
【００８７】
特徴量の補正が必要でない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、または、特徴量が補正された後、推定部１０４は、特徴量をニューラルネットワークに入力することにより、マスク（占有度）を推定する（ステップＳ１０５）。推定部１０４は、例えばマイク群Ｇ１からの観測信号を用いて抽出された特徴量をニューラルネットワークに入力し、占有度Ｍ１（ｔ）を算出する。また、推定部１０４は、例えばマイク群Ｇ２からの観測信号を用いて抽出された特徴量をニューラルネットワークに入力し、占有度Ｍ２（ｔ）を算出する。
【００８８】
統合部１０５は、複数のマイク群に対して推定された複数のマスク（占有度）を統合した統合マスクを生成する（ステップＳ１０６）。
【００８９】
（変形例１）
これまでは、抽出部１０２により抽出された特徴量を入力情報としてニューラルネットワークに入力する例を説明した。以下では、Ｋ個の観測信号ｘｋ（ｋ＝１〜Ｋ）を入力情報とする例を説明する。本変形例のニューラルネットワークは、観測信号を入力し、音響信号の占有度を推定するように学習される。また、本変形例では、抽出部１０２を備える必要はない。
【００９０】
本変形例の推定部１０４は、短時間フーリエ変換と同様に時間フレームごとに観測信号の信号列を切り出し、切り出した信号列をニューラルネットワークに入力する。
【００９１】
ニューラルネットワークには、以下の（３１）式に示すように、時間フレームｔにおけるＫ個の切り出した信号列を横につなげた入力情報を入力する。
x（t）＝［x1（lt）,x1（lt+1）,・・・,x1（lt+ΔL）,
x2（lt）,x2（lt+1）,・・・,x2（lt+ΔL）,
・・・,
xK（lt）,xK（lt+1）,・・・,xK（lt+ΔL）］´  ・・・（３１）
【００９２】
ここで、ｔ（ｔ＝１〜Ｔ）は時間フレームのインデックス、ｌｔは時間フレームｔの開始時刻、ΔＬは時間フレームの長さである。
【００９３】
ニューラルネットワークは、重みが実数であるニューラルネットワークを用いる。以下、中間層が３層の場合の各層の演算の例を、以下の（３２）式〜（３５）式に記載する。
１層目：h1（t）＝tanh（R1x（t））  ・・・（３２）
２層目：h2（t）＝tanh（R2h1（t））  ・・・（３３）
３層目：h3（t）＝tanh（R3h2（t））  ・・・（３４）
出力層：Out（t）＝sigmoid（Roh3（t））  ・・・（３５）
【００９４】
ｈ１（ｔ）、ｈ２（ｔ）、ｈ３（ｔ）、および、Ｏｕｔ（ｔ）は、１層目、２層目、３層目、および、出力層の出力を表すベクトルである。Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、および、Ｒｏは、それぞれ１層目、２層目、３層目の実数層および出力層の重み（実数）を表す行列（重み行列）である。
【００９５】
重みが実数であるニューラルネットワークの重みの学習は、上記＜参考文献２＞に示される手法により実現可能である。
【００９６】
本変形例の補正部１０３は、Ｋ個の観測信号ｘｋ（ｋ＝１〜Ｋ）をそのまま入力する場合でも、τｋをもとに観測信号ｘｋを補正することができる。まずτｋ（ｋ＝１〜Ｋ）の最大値をτｍａｘとする。次に、補正部１０３は、以下の（３６）式によりτ’ｋを求める。
τ’ｋ＝τｋ−τｍａｘ  ・・・（３６）
【００９７】
最後に補正部１０３は、時間フレームｔにおいて選択される区間をｉｎｔ（｜τ’ｋ／Δｔ｜）に相当する個数のサンプル分、前にシフトさせ、シフト後の区間の信号列を切り出して入力する。ただし、Δｔはサンプリング周期、|・|は絶対値をとる演算、ｉｎｔは整数をとる演算を表す。すなわち、補正後のニューラルネットワークへの入力は、以下の（３７）式ようになる。
【数７】
2020148909.tif 000009
【００９８】
（変形例２）
これまでは、予め定めた一方向（例えば０度方向）から到来した音響信号の占有度を出力とするように学習されたニューラルネットワークを用いる例を説明した。一方向ではなく方向範囲（例えば、０度〜３０度方向）に含まれる方向から到来した音響信号の占有度を出力とするように学習されたニューラルネットワークを用いてもよい。
【００９９】
また、予め定められた方向範囲（例えば０度〜３０度）から到来した音響信号の占有度を求めるように学習されたニューラルネットワークを用いて、この方向範囲と異なる範囲（例えば６０度〜９０度）に含まれる方向から到来した音響信号の占有度を求めることもできる。この場合、例えば、θｉｎｉｔを１５度（０度〜３０度方向の中心）とし、θｔｇｔを７５度（６０度〜９０度方向の中心）として、上記と同様の補正を実行すればよい。
【０１００】
（変形例３）
マイクと音源とが同一平面上になくても上記実施形態と同様の手法を適用できる。例えば、垂直面での初期目的方向（垂直面）をφｉｎｉｔとし、目的方向（垂直面）の１つをφｔｇｔとして、予め平面におけるθｉｎｉｔ方向、および、垂直面におけるφｉｎｉｔ方向から到来した音響信号を占有度とするようなマスクを推定することができる。また、上記と同様の方法で補正が可能である。
【０１０１】
平面方向θ、垂直面方向φで音波が到来する例を考える。平面波の到来方向の単位ベクトルは、以下の（３８）式で表される。
uθ＝（cosφcosθ,cosφsinθ,sinφ）´  ・・・（３８）
【０１０２】
従って、ケース１の場合のτ１およびτ２は、以下の（３９）式および（４０）式により求めることができる。
τ1＝  （dｘ/2c）×（cosφinit  sinθinit−cosφtgt  sinθtgt）  ・・・（３９）
τ2＝−（dｘ/2c）×（cosφinit  sinθinit−cosφtgt  sinθtgt）  ・・・（４０）
【０１０３】
また、ケース１およびケース２が発生した場合のτ１およびτ２は、以下の（４１）式および（４２）式により求めることができる。
τ1＝  （dold/2c）×cosφinit  sinθinit−（dnew/2c）×cosφtgt  sinθtgt
・・・（４１）
τ2＝−（dold/2c）×cosφinit  sinθinit＋（dnew/2c）×cosφtgt  sinθtgt
・・・（４２）
【０１０４】
推定部１０４の出力を表す（２１）式は、例えば以下の（４３）式に置き換えればよい。
【数８】
2020148909.tif 000010
【０１０５】
このように、第１の実施形態にかかる信号処理装置では、複数のマイク群から取得した複数の観測信号それぞれに対して、観測信号に対応する空間の音響信号の時間周波数点ごとの占有度（マスク）を推定し、推定された複数のマスクを統合した統合マスクを生成する。これにより、例えば、音源が特定の空間にある場合は目的音と判定し、特定の空間以外の空間にある場合は妨害音と判定することが可能となる。すなわち、音響信号を高精度に判定（抽出）可能となる。また、観測信号のチャネル数などが変化した場合であっても、新たにニューラルネットワークを学習せずに、同様の信号処理を実現可能となる。
【０１０６】
（第２の実施形態）
第２の実施形態にかかる信号生成システムは、第１の実施形態の信号処理装置の一部の機能を外部の装置（サーバ装置）で実行する。すなわち第２の実施形態にかかる信号生成システムは、信号生成処理を複数の装置で分散して実現する。
【０１０７】
図７は、第２の実施形態にかかる信号処理装置１００−２およびサーバ装置２００−２の構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、信号処理装置１００−２とサーバ装置２００−２とは、ネットワーク３００−２を介して接続される。ネットワーク３００−２は、例えばインターネットであるが、どのような形態のネットワークであってもよい。
【０１０８】
信号処理装置１００−２は、複数のマイク１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃと、取得部１０１と、抽出部１０２と、補正部１０３と、通信制御部１１２−２と、統合部１０５と、を備えている。サーバ装置２００−２は、通信制御部２１１−２と、推定部１０４と、記憶部１２１と、を備えている。
【０１０９】
第２の実施形態では、推定部１０４および記憶部１２１がサーバ装置２００−２に備えられ、これら各部が信号処理装置１００−２から削除される。また、各装置にそれぞれ通信制御部（通信制御部１１２−２、２１１−２）が備えられる。第１の実施形態と同じ機能については同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【０１１０】
通信制御部１１２−２は、サーバ装置２００−２などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部１１２−２は、抽出部１０２により抽出された特徴量（または補正部１０３により補正後の特徴量）をサーバ装置２００−２に送信する。また通信制御部１１２−２は、推定部１０４による処理結果などの情報を、サーバ装置２００−２から受信する。
【０１１１】
通信制御部２１１−２は、信号処理装置１００−２などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部２１１−２は、信号処理装置１００−２から送信された特徴量を受信する。また通信制御部２１１−２は、推定部１０４による処理結果などの情報を、信号処理装置１００−２に送信する。
【０１１２】
なお、機能の分散方法は図７の例に限られるものではなく、どのような分散方法であってもよい。例えば、サーバ装置２００−２が、さらに抽出部１０２、補正部１０３、および、統合部１０５の機能も備えてもよい。この場合はサーバ装置２００−２が信号処理装置に相当する。
【０１１３】
サーバ装置２００−２は、物理的に１つのハードウェアにより構成されてもよいし、１以上のハードウェアにより構成されてもよい。サーバ装置２００−２は、クラウド環境上に構築されてもよい。
【０１１４】
第２の実施形態における信号生成処理の全体の流れは、第１の実施形態の信号生成処理を示す図６と同様であるため説明を省略する。
【０１１５】
このように、第２の実施形態では、複数の装置を備えるシステムにより、第１の実施形態と同様の機能を実現できる。
【０１１６】
以上説明したとおり、第１および第２の実施形態によれば、音響信号をより高精度に判定（抽出）可能となる。
【０１１７】
次に、第１または第２の実施形態にかかる各装置（信号処理装置、サーバ装置）のハードウェア構成について図８を用いて説明する。図８は、第１または第２の実施形態にかかる装置のハードウェア構成例を示す説明図である。
【０１１８】
第１または第２の実施形態にかかる装置は、ＣＰＵ５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。
【０１１９】
第１または第２の実施形態にかかる装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。
【０１２０】
第１または第２の実施形態にかかる装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact  Disk  Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。
【０１２１】
さらに、第１または第２の実施形態にかかる装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１または第２の実施形態にかかる装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１２２】
第１または第２の実施形態にかかる装置で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した装置の各部として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ５１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。
【０１２３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１２４】
１００、１００−２  信号処理装置
１０１  取得部
１０２  抽出部
１０３  補正部
１０４  推定部
１０５  統合部
１１１ａ、１１１ｂ、１１１ｃ  マイク
１１２−２  通信制御部
１２１  記憶部
２００−２  サーバ装置
２１１−２  通信制御部
３００−２  ネットワーク
【図１】
2020148909.tif 000011
【図２】
2020148909.tif 000012
【図３】
2020148909.tif 000013
【図４】
2020148909.tif 000014
【図５】
2020148909.tif 000015
【図６】
2020148909.tif 000016
【図７】
2020148909.tif 000017
【図８】
2020148909.tif 000018