(57)【要約】【課題】複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度の悪化を抑制する技術を提供すること。【解決手段】ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルとｍ個の要素を有するステアリングベクトルとを算出し、前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する音響信号処理部、を備える音響信号処理装置。【選択図】図１
2020039057.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルとｍ個の要素を有するステアリングベクトルとを算出し、前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する音響信号処理部、
を備える音響信号処理装置。
【請求項２】
前記ステアリングベクトルは、前記音の音源から前記マイクロホンのそれぞれまでの伝達特性の前記マイクロホンの位置間の違いを表す、請求項１に記載の音響信号処理装置。
【請求項３】
理想信号のスペクトルから、アナログ信号がサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍでサンプリングされた信号のスペクトルへの変換を表す行列をスペクトル伸縮行列として、
前記音響信号処理部は、前記ステアリングベクトルと、前記スペクトル伸縮行列と、スペクトルＸｍとに基づいて、前記サンプリング周波数ωｍを推定する、請求項１または請求項２に記載の音響信号処理装置。
【請求項４】
ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、
前記ｍ個の変換されたｍ個の音響信号に基づいて、ｍ個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、
前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する推定ステップと、
を有する音響信号処理方法。
【請求項５】
音響信号処理装置のコンピュータに、
ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、
前記ｍ個の変換されたｍ個の音響信号に基づいて、ｍ個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、
前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する推定ステップとを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響信号処理装置、音響信号処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のマイクロホンによって収音し、収音された音に基づいて音源の同定とその収音された音に基づく情報を取得する技術がある。このような技術では、マイクロホンが収音した音はサンプリングされた電気信号に変換され、変換後の電気信号に対する信号処理が実行されることで、収音された音に基づく情報が取得される。また、このような技術における信号処理は、変換後の電気信号が、異なる位置に位置するマイクロホンによって収音された音が同一のサンプリング周波数によってサンプリングされた電気信号である、ことを前提とした処理である（例えば、非特許文献１参照）。
しかしながら、実際には、マイクロホンごとに備えられたＡＤコンバータがＡＤコンバータごとに備えられた振動子によって生成されるクロックに同期して、変換後の電気信号をサンプリングする。そのため、振動子の個体差に応じて、必ずしも同一のサンプリング周波数によるサンプリングがなされない場合があった。また、極限環境で運用されるロボットなどでは、気温や湿度等の外的な影響が振動子ごとに異なる。そのため、このような場合、各振動子の個体差だけでなく、外的な影響によっても各振動子のクロックにずれが生じる場合がある。このようなずれを軽減するため、恒温槽付水晶発振器（ＯＣＸＯ）や、原子時計のような個体差の小さい発振器や、大容量キャパシタ等を利用することが提案されている。しかしながら、実際にこれらをロボット等に実装し運用することは現実的ではない。そのため、このような従来の技術においては、複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度が悪化する場合があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】糸山克寿, 中臺一博, "確率的生成モデルに基づく複数 A/D コンバータのチャネル間同期", 2018年春季研究発表会講演論文集,日本音響学会,2018,pp.505-508
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記事情に鑑み、本発明は、複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度の悪化を抑制することができる音響信号処理装置、音響信号処理方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）本発明の一態様は、ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）｛１１−ｍ｝が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルとｍ個の要素を有するステアリングベクトルとを算出し、前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する音響信号処理部、を備える音響信号処理装置｛２０｝である。
【０００６】
（２）本発明の一態様は、上記の音響信号処理装置であって、前記ステアリングベクトルは、前記音の音源から前記マイクロホンのそれぞれまでの伝達特性の前記マイクロホンの位置間の違いを表す。
【０００７】
（３）本発明の一態様は、上記の音響信号処理装置であって、理想信号のスペクトルから、アナログ信号がサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍでサンプリングされた信号のスペクトルへの変換を表す行列をスペクトル伸縮行列として、前記音響信号処理部は、前記ステアリングベクトルと、前記スペクトル伸縮行列と、スペクトルＸｍとに基づいて、前記サンプリング周波数ωｍを推定する。
【０００８】
（４）本発明の一態様は、ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、前記ｍ個の変換されたｍ個の音響信号に基づいて、ｍ個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する推定ステップと、を有する音響信号処理方法である。
【０００９】
（５）本発明の一態様は、音響信号処理装置のコンピュータに、ｍ個のマイクロホン（ｍは１以上Ｍ以下の整数であり、Ｍは２以上の整数である）が収音した音を表すｍ個のアナログ信号をサンプリングしてｍ個のデジタル信号に変換されたｍ個の音響信号に基づいて各音響信号のスペクトルを算出するスペクトル算出ステップと、前記ｍ個の変換されたｍ個の音響信号に基づいて、ｍ個の要素を有するステアリングベクトルを算出するステアリングベクトル算出ステップと、前記スペクトルと前記ステアリングベクトルと、予め定められた所定の値であるサンプリング周波数ωｉｄｅａｌとに基づいて、前記サンプリングにおけるサンプリング周波数ωｍを推定する推定ステップとを実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
上述した（１）、（４）、（５）によれば、サンプリング周波数が異なる複数の音響信号を同期することができる。そのため、上述した（１）、（４）、（５）によれば、複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度の悪化を抑制することが可能となる。
【００１１】
上述した（２）によれば、音源からマイクロホンへの距離差、直接音、反射音を含めることができる。
【００１２】
上述した（３）によれば、サンプリング周波数ωｍとωｉｄｅａｌとの間のずれを補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態の音響信号出力装置１の構成の一例を示す図である。
【図２】実施形態における音響信号処理装置２０の機能構成の一例を示す図である。
【図３】実施形態の音響信号出力装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態の音響信号出力装置１の適用例を示す図である。
【図５】実施形態におけるステアリングベクトル及びスペクトル伸縮行列を説明する説明図。
【図６】シミュレーション結果を示す第１の図である。
【図７】シミュレーション結果を示す第２の図である。
【図８】シミュレーション結果を示す第３の図である。
【図９】シミュレーション結果を示す第４の図である。
【図１０】シミュレーション結果を示す第５の図である。
【図１１】シミュレーション結果を示す第６の図である。
【図１２】シミュレーション結果を示す第７の図である。
【図１３】シミュレーション結果を示す第８の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、実施形態の音響信号出力装置１の構成の一例を示す図である。音響信号出力装置１は、マイクロホンアレイ１０及び音響信号処理装置２０を備える。マイクロホンアレイ１０は、マイクロホン１１−ｍ（ｍは１以上Ｍ以下の整数。Ｍは２以上の整数）を備える。マイクロホン１１−ｍはそれぞれ異なる位置に位置する。マイクロホン１１−ｍは、自部に到来した音Ｚ１ｍを収音する。マイクロホン１１−ｍに到来する音Ｚ１ｍは、例えば、音源が発した直接音と、壁等で反射、吸収又は散乱されてから到来する間接音とを含む。そのため、音源の周波数スペクトルとマイクロホン１１−ｍが収音する音の周波数スペクトルとは必ずしも同一ではない。
【００１５】
マイクロホン１１−ｍは、収音した音Ｚ１ｍを電気信号又は光信号の音響信号に変換する。変換後の電気信号又は光信号は、収音された音の大きさと収音された時刻との関係を表すアナログ信号Ｚ２ｍである。すなわち、アナログ信号Ｚ２ｍは、収音された音の時間領域における波形を表す。
Ｍ個のマイクロホン１１―ｍを備えるマイクロホンアレイ１０は、Ｍチャネルの音響信号を音響信号処理装置２０に出力する。
【００１６】
音響信号処理装置２０は、例えば、バスで接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。音響信号処理装置２０は、例えば、プログラムの実行によってＡＤ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  ｄｉｇｉｔａｌ）変換器２１−１、ＡＤ変換器２１−２、・・・、ＡＤ変換器２１−Ｍと、音響信号処理部２２と、理想信号変換部２３とを備える装置として機能する。音響信号処理装置２０は、マイクロホンアレイ１０からＭチャネルの音響信号を取得し、マイクロホン１１−ｍが収音した音響信号をデジタル信号に変換した際のサンプリング周波数ωｍを推定し、推定したサンプリング周波数ωｍを用いて仮想的なサンプリング周波数ωｉｄｅａｌでリサンプリングした音響信号を算出する。
【００１７】
ＡＤ変換器２１−ｍは、各マイクロホン１１−ｍごとに備えられ、マイクロホン１１−ｍが出力するアナログ信号Ｚ２ｍを取得する。ＡＤ変換器２１−ｍは取得したアナログ信号Ｚ２ｍを、時間領域においてサンプリング周波数ωｍでサンプリングする。以下、サンプリングの実行後の波形を表す信号を時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍという。以下、説明の簡単のため、時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍの一部の信号であって１フレーム中の信号を単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍという。以下、時刻順に並ぶ第ｇ番目のフレームをフレームｇという。以下、説明の簡単のため、フレームはフレームｇであると仮定する。
単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍは以下の式（１）で表される。
【００１８】
【数１】
2020039057.tif 000003
【００１９】
ｙｍ、ξは単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍの（ξ＋１）番目の要素である。ξは０以上（Ｌ−１）以下の整数である。要素ｙｍ、ξは、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍが表す音の大きさであって、１フレーム中の時刻であってサンプリングの実行後のξ番目の時刻における音の大きさである。なお、式（１）においてＴはベクトルの転置を表す。以下、式（１）と同様に式中のＴはベクトルの転置を表す。なお、Ｌは、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍの信号の長さである。
【００２０】
ＡＤ変換器２１−ｍ（アナログーデジタル変換器）は、振動子２１１−ｍを備える。ＡＤ変換器２１−ｍは、振動子２１１−ｍが生成するサンプリング周波数に同期して動作する。
【００２１】
音響信号処理部２２は、サンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍを取得する。音響信号処理部２２は、取得したサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍに基づいて、時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを、後述する理想信号に変換する。
なお、サンプル時刻τｍは、ＡＤ変換器２１−ｍによるアナログ信号Ｚ２ｍのサンプリングの開始の時刻である。サンプル時刻τｍは、ＡＤ変換器２１−ｍによるサンプリングの初期位相と所定の基準となる位相とのずれを表す時間差である。
【００２２】
ここで、振動子が生成するサンプリング周波数について説明する。
各振動子２１１−ｍには個体差があることと各振動子２１１−ｍに対する熱や湿度等の環境の影響が必ずしも同じではないこととが原因で、各振動子２１１−ｍが生成するサンプリング周波数は必ずしも振動子２１１−ｍによらず同じではない。そのため、必ずしも全てのサンプリング周波数ωｍは同じサンプリング周波数ωｉｄｅａｌではない。
以下、振動子２１１−ｍの仮想的なサンプリング周波数を仮想周波数ωｉｄｅａｌという。なお、Ｍ個の振動子２１１−ｍそれぞれが生成するサンプリング周波数のバラツキは、振動子２１１−ｍの基準発信周波数のバラツキ程度であり、例えば公称周波数が１６ｋＨｚに対して×１０−６±２０％程度である。
また、振動子２１１−ｍが生成するサンプリング周波数が、必ずしも振動子２１１−ｍによらず同じではないため、必ずしも全てのサンプル時刻τｍは同じ時刻ではない。
以下、振動子２１１−ｍごとの個体差や振動子２１１−ｍに対する熱や湿度等の環境の影響が無い場合におけるサンプル時刻を仮想時刻τｉｄｅａｌという。
【００２３】
このように、各サンプリング周波数ωｍは必ずしも同じではなく、各サンプル時刻τｍも必ずしも同じではない。また、マイクロホン１１−ｍは、同じ位置には位置しない。そのため、各単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍは、理想信号とは必ずしも同じでは無い。理想信号とは、アナログ信号Ｚ２ｍを仮想周波数ωｉｄｅａｌ及び仮想時刻τｉｄｅａｌでサンプリングした信号である。
【００２４】
図２は、実施形態における音響信号処理部２２の機能構成の一例を示す図である。
音響信号処理部２２は、記憶部２２０、スペクトル算出処理部２２１、ステアリングベクトル生成部２２２、スペクトル伸縮行列生成部２２３、評価部２２４及びリサンプリング部２２５を備える。
【００２５】
記憶部２２０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。記憶部２２０は仮想周波数ωｉｄｅａｌ、仮想時刻τｉｄｅａｌ、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍを記憶する。仮想周波数ωｉｄｅａｌ及び仮想時刻τｉｄｅａｌは記憶部２２０に予め記憶された既知の値である。試行周波数Ｗｍは、後述する評価部２２４の評価結果に応じて更新される値であって、サンプリング周波数ωｍと同じ次元を有する物理量の値である。試行周波数Ｗｍ、評価部２２４の評価結果に応じて更新されるまでは、所定の初期値である。試行時刻Ｔｍは、後述する評価部２２４の評価結果に応じて更新される値であって、サンプル時刻τｍと同じ次元を有する物理量の値である。試行時刻Ｔｍは、評価部２２４の評価結果に応じて更新されるまでは、所定の初期値である。
なお、一例として、仮想周波数ωｉｄｅａｌが１６０００Ｈｚである場合、試行周波数Ｗ１が１５９５０Ｈｚであり試行時刻τ１が０ｍｓｅｃであり、試行周波数Ｗ２が１５９８０Ｈｚであり試行時刻τ２が０ｍｓｅｃであり、試行周波数Ｗ３が１６０２０Ｈｚであり試行時刻τ３が０ｍｓｅｃであり、試行周波数Ｗ４が１６０５０Ｈｚであり試行時刻τ４が０ｍｓｅｃである等である。
なお、音響信号処理部２２は、取得した音響信号に対して、例えば長さL毎に処理を行う。
【００２６】
スペクトル算出処理部２２１は、ＡＤ変換器２１が出力する音響信号を取得し、取得した音響信号をフーリエ変換してスペクトルを算出する。スペクトル算出処理部２２１は、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍが表す波形のスペクトルを、全てのフレームついて取得する。
スペクトル算出処理部２２１は例えば、まず、全てのフレームについて時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを取得する、次に、スペクトル算出処理部２２１は、フレームｇごとに単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｍを離散フーリエ変換することでフレームｇにおける単一フレーム時間領域デジタル信号ＹｍのスペクトルＸｍを取得する。
【００２７】
スペクトルＸｍは、デジタル信号Ｙｍのフーリエ成分であるため、スペクトルＸｍとデジタル信号Ｙｍとの間には以下の式（２）が成り立つ。
【００２８】
【数２】
2020039057.tif 000004
【００２９】
式（２）において、Ｄは、Ｌ行Ｌ列の行列である。行列Ｄのｊｘ行ｊｙ列の要素Ｄ＿＜ｊｘ、ｊｙ＞（ｊｘ及びｊｙは、１以上Ｌ以下の整数）は以下の式（３）によって表される。以下、Ｄを離散フーリエ変換行列という。
Ｘｍは、Ｌ個の要素を有するベクトルである。式（３）において、ｉは虚数単位を表す。
なお、アンダーバーは、アンダーバーの右側の文字又は数字がアンダーバーの左側の文字又は数字の下付き文字であることを表す。例えば、ｊ＿ｘは、ｊｘを表す。
なお、アンダーバーの左側の＜・・・＞は、＜・・・＞内の文字又は数字がアンダーバーの右側の文字又は数字の下付き文字であることを表す。例えば、ｙ＿＜ｎ、ξ＞は、ｙｎ、ξを表す。
【００３０】
【数３】
2020039057.tif 000005
【００３１】
ステアリングベクトル生成部２２２は、スペクトルＸｍに基づいてマイクロホン１１−ｍごとにステアリングベクトルを生成する。ステアリングベクトルは、マイクロホンから音源までの伝達関数を要素とするベクトルである。ステアリングベクトル生成部２２２は、周知の手法でステアリングベクトルを生成してもよい。
ステアリングベクトルは、音源からマイクロホン１１−ｍのそれぞれまでの伝達特性のマイクロホン１１−ｍの位置間の違いを表す。マイクロホン１１−ｍの位置とは、マイクロホン１１−ｍが音を収音する位置である。
【００３２】
スペクトル伸縮行列生成部２２３は、記憶部２２０に記憶された試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍを取得し、取得した試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍに基づいてスペクトル伸縮行列を生成する。スペクトル伸縮行列は、理想信号の周波数スペクトルから、アナログ信号Ｚ２ｍがサンプリング周波数Ｗｍ及びサンプル時刻Ｔｍでサンプリングされた信号の周波数スペクトルへ、の変換を表す行列である。
【００３３】
評価部２２４は、ステアリングベクトルと、スペクトル伸縮行列と、スペクトルＸｍとに基づいて、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが所定の条件（以下「評価条件」という。）を満たすか否かを判定する。
なお、評価条件は、ステアリングベクトルと、スペクトル伸縮行列と、スペクトルＸｍとに基づく条件である。評価条件は、例えば、後述する式（２１）を満たす条件である。評価条件は、スペクトルＸｍに対してスペクトル伸縮行列の逆行列を乗算し、乗算結果のベクトルの各要素値をステアリングベクトルの要素値で割った値の全てが所定の範囲内の値であるという条件であれば他の条件であってもよい。
【００３４】
評価部２２４は、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが評価条件を満たす場合、試行周波数Ｗｍをサンプリング周波数ωｍに決定し、試行時刻Ｔｍをサンプル時刻τｍに決定する。
【００３５】
評価部２２４は、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが評価条件を満たさない場合、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍを例えばメトロポリス・アルゴリズムを用いて更新する。評価部２２４が、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍを更新する方法は、これに限らず例えばモンテカルロ法の各アルゴリズム等を用いてもよい。
【００３６】
リサンプリング部２２５は、評価部２２４が決定したサンプリング周波数ωｍとサンプル時刻τｍとに基づいて、時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを理想信号に変換する。
【００３７】
図３は、実施形態の音響信号出力装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
各マイクロホン１１−ｍが収音し、収音した音を電気信号又は光信号に変換する（ステップＳ１０１）。
ＡＤ変換器２１−ｍが、ステップＳ１０１における変換後の電気信号又は光信号である時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを、時間領域において周波数ωｍによってサンプリングする（ステップＳ１０２）。
スペクトル算出処理部２２１が、スペクトルを算出する（ステップＳ１０３）。
ステアリングベクトル生成部２２２が、スペクトルＸｍに基づいてマイクロホン１１−ｍごとにステアリングベクトルを生成する（ステップＳ１０４）。
スペクトル伸縮行列生成部２２３が、記憶部２２０に記憶された試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍを取得し、取得した試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍに基づいてスペクトル伸縮行列を生成する（ステップＳ１０５）。
評価部２２４は、ステアリングベクトルと、スペクトル伸縮行列と、スペクトルＸｍとに基づいて、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが評価条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが評価条件を満たす場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、評価部２２４は、定周波数Ｗｍをサンプリング周波数ωｍに決定し、試行時刻Ｔｍをサンプル時刻τｍに決定する。次にリサンプリング部２２５は、評価部２２４が決定したサンプリング周波数ωｍとサンプル時刻τｍとに基づいて、時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを理想信号に変換する。
一方、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍが評価条件を満たさない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍの値を更新する。
【００３８】
なお、ステップＳ１０５からＳ１０６の処理は、試行周波数Ｗｍ及び試行時刻Ｔｍに基づいてスペクトル伸縮行列を生成し、スペクトル伸縮行列とステアリングベクトルとに基づいて、評価条件を満たすサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍを決定する最適化のアルゴリズムに基づく処理であれば他の処理であってもよい。
最適化のアルゴリズムは、他のアルゴリズムであってもよい。最適化のアルゴリズムは、例えば、勾配降下法であってもよい。また、最適化のアルゴリズムは、例えば、Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓアルゴリズムであってもよい。Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓアルゴリズムは、シミュレーション手法の１つであり、モンテカルロ法の一種である。
【００３９】
このように構成された音響信号出力装置１は、スペクトル伸縮行列及びステアリングベクトルに基づいてサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍを推定し、推定したサンプリング周波数ωｍ及びサンプル時刻τｍに基づいて、時間領域デジタル信号Ｙａｌｌｍを理想信号に変換する。そのため、このように構成された音響信号出力装置１は、複数のマイクロホンによって収音された音に基づく情報の精度の悪化を抑制することができる。
【００４０】
（適用例）
図４は、実施形態の音響信号出力装置１の適用例を示す図である。図４は、音響信号出力装置１の適用例である音源同定装置１００を示す。
音源同定装置１００は、例えば、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行する。音源同定装置１００は、プログラムの実行によって音響信号出力装置１、理想信号取得部１０１、音源定位部１０２、音源分離部１０３、発話区間検出部１０４、特徴量抽出部１０５、音響モデル記憶部１０６及び音源同定部１０７を備える装置として機能する。
以下、図１と同じ機能を有するものは同じ符号を付すことで説明を省略する。
以下、説明の簡単のため音源が複数ある場合を仮定する。
【００４１】
理想信号取得部１０１は、音響信号処理部２２が変換したＭ個のチャンネルの理想信号を取得し、取得したＭ個のチャネルの理想信号を音源定位部１０２と音源分離部１０３に出力する。
【００４２】
音源定位部１０２は、理想信号取得部１０１が出力したＭ個のチャネルの理想信号に基づいて音源の位置する方向を定める（音源定位）。音源定位部１０２は、例えば、各音源の位置する方向を、予め定められた長さのフレーム（例えば、２０ｍｓ）毎に定める。音源定位部１０２は、音源定位において、例えば、ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；多重信号分類）法を用いて方向毎のパワーを示す空間スペクトルを算出する。音源定位部１０２は、空間スペクトルに基づいて音源毎の音源方向を決定する。音源定位部１０２は、音源方向を示す音源方向情報を音源分離部１０３、発話区間検出部１０４に出力する。
【００４３】
音源分離部１０３は、音源定位部１０２が出力する音源方向情報と、理想信号取得部１０１が出力するＭ個のチャネルの理想信号を取得する。音源分離部１０３は、Ｍ個のチャネルの理想信号を音源方向情報が示す音源方向に基づいて、音源毎の成分を示す信号である音源別理想信号に分離する。音源分離部１０３は、音源別理想信号に分離する際、例えば、ＧＨＤＳＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ  Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）法を用いる。音源分離部１０３は、分離した理想信号のスペクトルを算出して、発話区間検出部１０４に出力する。
【００４４】
発話区間検出部１０４は、音源定位部１０２が出力する音源方向情報と、音源定位部１０２が出力する理想信号のスペクトルを取得する。発話区間検出部１０４は、取得した分離された音響信号のスペクトルと、音源方向情報に基づいて、音源毎の発話区間を検出する。例えば、発話区間検出部１０４は、ＭＵＳＩＣ手法で周波数ごとに得られる空間スペクトルを周波数方向に統合して得られる統合空間スペクトルに閾値処理を行うことで，音源検出と発話区間検出を同時に行う。発話区間検出部１０４は、検出した検出結果と方向情報と音響信号のスペクトルとを特徴量抽出部１０５に出力する。
【００４５】
特徴量抽出部１０５は、発話区間検出部１０４が出力する分離されたスペクトルから音声認識用の音響特徴量を音源毎に計算する。特徴量抽出部１０５は、例えば、静的メル尺度対数スペクトル（ＭＳＬＳ：Ｍｅｌ−Ｓｃａｌｅ  Ｌｏｇ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）、デルタＭＳＬＳ及び１個のデルタパワーを、所定時間（例えば、１０ｍｓ）毎に算出することで音響特徴量を算出する。なお、ＭＳＬＳは、音響認識の特徴量としてスペクトル特徴量を用い、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数；Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を逆離散コサイン変換することによって得られる。特徴量抽出部１０５は、求めた音響特徴量を音源同定部１０７に出力する。
【００４６】
音響モデル記憶部１０６は、音源モデルを記憶する。音源モデルは、収音された音響信号を音源同定部１０７が同定するために用いるモデルである。音響モデル記憶部１０６は、同定する音響信号の音響特徴量を音源モデルとして、音源名を示す情報に対応付けて音源毎に記憶する。
【００４７】
音源同定部１０７は、特徴量抽出部１０５が出力する音響特徴量を、音響モデル記憶部１０６が記憶する音響モデルを参照して音源を同定する。
【００４８】
このように構成された音源同定装置１００は、音響信号出力装置１を備えるため、マイクロホン１１−ｍの全てが同じ位置に位置しないことによって生じる誤差であって音源の同定の誤差の増大を抑制することができる。
【００４９】
＜数式によるスペクトル伸縮行列及びステアリングベクトルの説明＞
以下、数式によってスペクトル伸縮行列及びステアリングベクトルを説明する。
まず、スペクトル伸縮行列について説明する。
スペクトル伸縮行列は、例えば、以下の式（４）を満たす関数である。
【００５０】
【数４】
2020039057.tif 000006
【００５１】
式（４）において、Ａｎがスペクトル伸縮行列を表す。式（４）におけるスペクトル伸縮行列Ａｎは、理想信号のスペクトルＸｉｄｅａｌから時間領域デジタル信号ＹａｌｌｎのスペクトルＸｎへの変換を表す。なお、ｎは１以上Ｍ以下の整数である。
スペクトルＸｎと、理想信号のスペクトルＸｉｄｅａｌとは、ベクトルであるため、Ａｎは行列である。
【００５２】
Ａｎは、式（５）の関係を満たす。
【００５３】
【数５】
2020039057.tif 000007
【００５４】
式（５）は、Ａｎが、リサンプリング行列Ｂｎに対して左側から離散フーリエ変換行列Ｄが作用し、右側から離散フーリエ変換行列Ｄの逆行列が作用した値であることを示す。
【００５５】
リサンプリング行列Ｂｎは、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｉｄｅａｌを単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｎに変換する行列である。数式で表現すると、リサンプリング行列Ｂｎは、以下の式（６）の関係を満たす行列である。なお、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｉｄｅａｌは、理想信号のフレームｇの信号である。
【００５６】
【数６】
2020039057.tif 000008
【００５７】
リサンプリング行列Ｂｎのθ行φ列の値をｂｎ、θ、φとして（θ及びφは１以上の整数）ｂｎ、θ、φは、以下の式（７）の関係を満たす。
【００５８】
【数７】
2020039057.tif 000009
【００５９】
式（７）において、ωｎは、チャンネルｎにおけるサンプリング周波数を表す。チャンネルｎは、複数のチャンネルのうちの第ｎのチャンネルである。式（７）において、τｎは、チャンネルｎにおけるサンプル時刻を表す。
ｓｉｎｃ（・・・）は以下の式（８）によって定義される関数である。式（８）において、ｔは任意の数である。
【００６０】
【数８】
2020039057.tif 000010
【００６１】
式（６）〜式（８）によって表される関係は、単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｎと単一フレーム時間領域デジタル信号Ｙｉｄｅａｌとの間に、成り立つことが知られている式である。
【００６２】
次にステアリングベクトルについて説明する。
以下説明の簡単のため、周波数ビンｆにおけるステアリングベクトルについて説明する。周波数ビンｆにおけるステアリングベクトルは以下の式（９）を満たす関数Ｒｆである。周波数ビンｆにおけるステアリングベクトルＲｆは、Ｍ個の要素を有するベクトルである。
【００６３】
【数９】
2020039057.tif 000011
【００６４】
式（９）において、ｓｆは、周波数ビンｆにおける音源のスペクトル強度を表す。式（９）において、χｍ、ｆは、仮想周波数ωｉｄｅａｌでサンプリングされたアナログ信号Ｚ２ｍの周波数スペクトルの周波数ビンｆにおけるスペクトル強度である。
【００６５】
以下、式（９）における左辺のベクトル（χ１、ｆ、・・・、χＭ、ｆ）を周波数ビンｆにおける同時観測スペクトルＥｆという。
【００６６】
ここで、全ての周波数ビンｆにおける同時観測スペクトルＥｆを結合したベクトルＥａｌｌを定義する。以下、Ｅａｌｌを全同時観測スペクトルという。全同時観測スペクトルＥａｌｌは、全ての周波数ビンｆについてのＥｆの直積である。具体的には、全同時観測スペクトルＥａｌｌは式（１０）で表される。
以下、説明の簡単のため、ｆは０以上（Ｆ−１）以下の整数であると仮定し、周波数ビンの総数をＦ個と仮定する。
【００６７】
【数１０】
2020039057.tif 000012
【００６８】
全同時観測スペクトルＥａｌｌは、以下の式（１１）及び式（１２）の関係を満たす。
【００６９】
【数１１】
2020039057.tif 000013
【００７０】
【数１２】
2020039057.tif 000014
【００７１】
以下、式（１２）で定義されるＳを音源スペクトルという。式（１１）において、ｒｍ、ｆは、ステアリングベクトルＲｆの第ｍ番目の要素値である。
【００７２】
ところで、式（１１）より、χの下付き文字の順序を入れ替えた式（１３）で定義される変形同時観測スペクトルＨｍについて、以下の式（１４）の関係が成り立つ。
【００７３】
【数１３】
2020039057.tif 000015
【００７４】
【数１４】
2020039057.tif 000016
【００７５】
ここで、要素値ｐ＿＜ｋｘ、ｋｙ＞を有する（Ｍ×Ｆ）行（Ｍ×Ｆ）列の置換行列Ｐを用いると、式（１４）は以下の式（１５）に変形される。なお、ｋｘ及びｋｙは、１以上（Ｍ×Ｆ）以下の整数である。
【００７６】
【数１５】
2020039057.tif 000017
【００７７】
Ｐのｋｘ行ｋｙ列の要素ｐ＿＜ｋｘ、ｋｙ＞は、以下の式（１６）及び式（１７）を満たすｋｘ及びｋｙが存在するとき１であり、存在しない場合に０である。
【００７８】
【数１６】
2020039057.tif 000018
【００７９】
【数１７】
2020039057.tif 000019
【００８０】
置換行列Ｐは、例えば、Ｍ＝２及びＦ＝３の場合、以下の式（１８）である。
【００８１】
【数１８】
2020039057.tif 000020
【００８２】
Ｐはユニタリー行列である。また、Ｐの行列式は＋１又は−１である。
【００８３】
ここで、音源スペクトルｓとスペクトルＸｍとの間の関係について説明する。
以下、スペクトル伸縮モデルにおいて、音源スペクトルｓとスペクトルＸｍとの間の関係について説明する。
スペクトル伸縮モデルにおいては、各マイクロホン１１−ｍが異なるサンプリング周波数でサンプリングを行っている状況を考える。スペクトル伸縮モデルにおいては、サンプリング周波数の変換は各マイクロホン１１−ｍで独立に行われるため伝達系には影響しないと仮定する。なおこの状況での空間相関行列は、各マイクロホン１１−ｍが仮想周波数ωｉｄｅａｌで同期サンプリングを行っている場合の空間相関行列とする。
【００８４】
変形同時観測スペクトルＨｍとスペクトルＸｍとの間には、式（４）より、以下の式（１９）の関係が成り立つ。
【００８５】
【数１９】
2020039057.tif 000021
【００８６】
式（１９）に式（１５）を代入すると、音源スペクトルｓとスペクトルＸｍとの間の関係を表す式（２０）が導出される。
【００８７】
【数２０】
2020039057.tif 000022
【００８８】
＜数式による評価条件の説明＞
評価条件の一例を数式を用いて説明する。
評価条件は、例えば、以下の３つの付帯条件が満たされる場合に、期観測スペクトルＥｆの要素χｍ、ｆをステアリングベクトルＲｆの要素値ｒｍ、ｆで除算した値同士の差の全てが所定の範囲内である、という条件であってもよい。
第１の付帯条件は、サンプリング周波数ωｍが取り得る値の確率分布が仮想周波数ωｉｄｅａｌを中心として分散σω２を有する正規分布であるという条件である。
第２の付帯条件は、サンプル時刻τｍが取り得る値の確率分布が仮想時刻τｉｄｅａｌを中心として分散στ２を有する正規分布である、という条件である。
第３の付帯条件は、同時観測スペクトルＥｆの各要素の値が取り得る値が以下の式（２１）の尤度関数ｐが表す確率分布であるという条件である。
【００８９】
【数２１】
2020039057.tif 000023
【００９０】
式（２１）において、σは、音源スペクトルが各マイクロホン１１−ｍで観測される過程におけるスペクトルの分散を表す。式（２１）において、Ａｍ−１は、スペクトル伸縮行列Ａｍの逆行列を表す。
【００９１】
式（２１）は、音源がホワイトノイズであるとした場合に、サンプリング周波数ωｍが全て同じでありサンプル時刻τｍも全て同じでありマイクロホン１１−ｍが全て同じ位置に位置する場合に、値が最大となる関数である。音源がホワイトノイズであって式（２１）の値が最大である場合、各フレームｇ及び各周波数ビンｆにおける同時観測スペクトルの要素値を各フレームｇ及び各周波数ビンｆにおけるステアリングベクトルの要素値で除算した値は、音源スペクトルに一致する。具体的には、式（２２）の関係が成り立つ。
【００９２】
【数２２】
2020039057.tif 000024
【００９３】
評価条件は、第３の付帯条件として式（２１）におけるノルム（絶対値の２乗）の総和の代わりに、Ｌ１ノルム（絶対値）の総和を用いる形であってもよい。また、評価条件は、尤度関数を式（２２）における各項のコサイン類似度で定義する形であってもよい。
【００９４】
ここで、実施形態におけるステアリングベクトル及びスペクトル伸縮行列を図５を参照して説明する。
図５は、実施形態におけるステアリングベクトル及びスペクトル伸縮行列を説明する説明図である。
図５において、音源から発せられた音は、（仮想）同期マイク群によって収音される。（仮想）同期マイク群は、複数の仮想同期マイクロホン３１−ｍを備える。図５における仮想同期マイクロホン３１−ｍは、ＡＤ変換器を備え、収音した音をデジタル信号に変換する仮想的なマイクロホンである。仮想同期マイクロホン３１−ｍの全ては共通の発振子を備え、サンプリング周波数が同一である。全ての仮想同期マイクロホン３１−ｍのサンプリング周波数は、ωｉｄｅａｌである。仮想同期マイクロホン３１−ｍは空間内の位置が異なる。
図５において、非同期マイク群は、複数の非同期マイクロホン３２−ｍを備える。非同期マイクロホン３２−ｍは発振子を備える。非同期マイクロホン３２−ｍが備える発振器は互いに独立である。そのため、非同期マイクロホン３２−ｍのサンプリング周波数は必ずしも同一ではない。非同期マイクロホン３２−ｍのサンプリング周波数は、ωｍである。非同期マイクロホン３２−ｍの位置は、仮想同期マイクロホン３１−ｍと同一である。
音源から発せられた音は各仮想同期マイクロホン３１−ｍに到達するまでに、伝達経路による変調を受ける。各仮想同期マイクロホン３１−ｍが収音する音は、音源から各仮想同期マイクロホン３１−ｍまでの距離の仮想同期マイクロホン３１−ｍ間の差の影響を受け、仮想同期マイクロホン３１−ｍごとに異なる。各仮想同期マイクロホン３１−ｍが収音する音は、直接音と壁や床の反射音とであり、各仮想同期マイクロホンに到達する直接音と反射音とは、各マイクロホンの位置の違いに応じて異なる。
このような仮想同期マイクロホン３１−ｍごとの伝達経路による変調の違いは、ステアリングベクトルによって表される。図５において、ｒ１、・・・、ｒＭは、ステアリングベクトルの要素値であって、音源が発した音が仮想同期マイクロホン３１−ｍによって収音されるまでに音の伝達経路によって受ける変調を表す。
非同期マイクロホン３２−ｍによるサンプリング周波数は、ωｉｄｅａｌと必ずしも同一ではない。そのため、仮想同期マイクロホン３１−ｍによるデジタル信号の周波数成分と、非同期マイクロホン３２−ｍによるデジタル信号の周波数成分とは必ずしも同一ではない。スペクトル伸縮行列は、このようなサンプリング周波数の違いによるデジタル信号の変化を表す。
ｘｍ、ｆは、周波数ビンｆにおけるスペクトルＸｍのスペクトル強度を表す。
【００９５】
（実験結果）
図６〜図１３は、実施形態における音響信号処理部２２が取得する仮想周波数及び仮想時刻と実際のサンプリング周波数及びサンプル時刻との対応関係を示すシミュレーション結果である。図６〜図１３はシミュレーション結果を示す第１〜第８の図である。
【００９６】
図６〜図１３は、間隔２０ｃｍの２本のマイクロホンを用いた実験の実験結果である。すなわち、図６〜図１３のシミュレーション結果は、Ｍ＝２の場合における実験結果である。図６〜図１３は、音源が１つの場合の実験結果である。図６〜図１３は、音源が２本のマイクロホンを結ぶ線上にあって、音源が２本のマイクロホンを結ぶ線分の中心から１ｍの距離に位置する場合の実験の実験結果である。図６〜図１３は、ステアリングベクトルの計算におけるサンプリング周波数が１６ｋＨｚであって、フーリエ変換のサンプル数が５１２であって、音源がホワイトノイズである実験の実験結果である。
図６〜図１３において、横軸は、サンプリング周波数ω１を表し、縦軸は、サンプリング周波数ω２を表す。
【００９７】
図６〜図１３は、サンプリング周波数ω１及びω２を１５９００Ｈｚから１６１００Ｈｚまでの間で１０Ｈｚきざみに変化させた場合に、音響信号処理部２２が取得する事後確率を最大にするサンプリング周波数をω１とサンプリング周波数ω２との組合せを示す。図６〜図１３においてサンプリング周波数ω１は、音源に近いマイクロホンが収音した音に対するサンプリング周波数である。図６〜図１３においてサンプリング周波数ω２は、音源から遠いマイクロホンが収音した音に対するサンプリング周波数である。なお、図６〜図１３にシミュレーション結果を示すシミュレーションにおいて、サンプル時刻τｍは、０である。
【００９８】
図６において、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとは一致している。
図６は、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω１及びω２をどちらも１６０００ｋＨｚとした場合に、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２がどちらも１６０００Ｈｚであることを表す。
【００９９】
図７において、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとは一致している。
図７は、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω１及びω２をどちらも１６０２０ｋＨｚとした場合に、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２がどちらも１６０２０Ｈｚであることを表す。
【０１００】
以下、シミュレーションにおけるマイクロホンのサンプリング周波数ω１及びω２の値を真値という。
【０１０１】
図６及び図７は、事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の値が、真値に一致することを表す。そのため、図６及び図７は、音響信号処理部２２が仮想周波数及び仮想時刻を精度よく取得できていることを示す。
【０１０２】
図８は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図８のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１６０００Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１５９５０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０３】
図９は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図９のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１６０００Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１５９８０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０４】
図１０は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図１０のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１６０００Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１６０５０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０５】
図１１は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図１１のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１５９９０Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１６０１０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０６】
図１２は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図１２のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１５９８０Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１６０２０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０７】
図１３は、真値を示すマーカーＡと、シミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示すマーカーＢとが一致はしていないものの近接している。
図１３のマーカーＢは、サンプリング周波数ω２の真値が１５９５０Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１６０５０Ｈｚである場合におけるシミュレーション結果が示す事後確率を最大にするサンプリング周波数ω１及びω２の組合せを示す。
【０１０８】
図８においては、事後確率を最大とするサンプリング周波数ω１が１５９６０Ｈｚであって、事後確率を最大とするサンプリング周波数ω２が１６０１０Ｈｚであって、サンプリング周波数ω１の真値が１５９５０Ｈｚであって、サンプリング周波数ω２の真値が１６０００Ｈｚである。そのため、図８においては、事後確率を最大とするサンプリング周波数ω１と事後確率を最大とするサンプリング周波数ω２との差が、サンプリング周波数ω１の真値とサンプリング周波数ω２の真値との差に等しい。
このことは、図８の結果が、事後確率を最大とするサンプリング周波数ω１及びω２であって真値と等しいサンプリング周波数ω１及びω２、を音響信号処理部２２が取得しない場合であっても、音響信号処理部２２がある程度妥当な組合せのサンプリング周波数を取得することを示す。
【０１０９】
なお、事後確率は、シミュレーション結果が取得される前に予め仮定されたサンプリング周波数ωｍの分布と、シミュレーション結果の確からしさとの積である。シミュレーション結果が取得される前に予め仮定されたサンプリング周波数ωｍの分布は、例えば、正規分布である。シミュレーション結果の確からしさは、例えば、式（２１）が表す尤度関数である。
【０１１０】
（変形例）
なお、ＡＤ変換部２１−１は必ずしも音響信号処理装置２０が備える必要は無く、マイクロホンアレイ１０が備えてもよい。また、音響信号処理装置２０は必ずしもひとつの筐体に実装される必要は無く、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。また、音響信号処理装置２０は１つの筐体で構成される装置であってもよいし、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。複数の筐体に分けて構成される場合には、上述した音響信号処理装置２０の一部の機能が、ネットワークを介して物理的に離れた位置に実装されてもよい。音響信号出力装置１もまた、１つの筐体で構成される装置であってもよいし、複数の筐体に分けて構成される装置であってもよい。複数の筐体に分けて構成される場合には、上述した音響信号出力装置１の一部の機能が、ネットワークを介して物理的に離れた位置に実装されてもよい。
【０１１１】
なお、音響信号出力装置１、音響信号処理装置２０及び音源同定装置１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【０１１２】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０１１３】
１…音響信号出力装置、  １０…マイクロホンアレイ、  １１…マイクロホン、  ２０…音響信号処理装置、  ２１…ＡＤ変換器、  ２２…音響信号処理部、  ２２０・・・記憶部、  ２２１…スペクトル算出処理部、  ２２２…ステアリングベクトル生成部、  ２２３…スペクトル伸縮行列生成部、  ２２４…評価部、  ２２５…リサンプリング部、  １００…音源同定装置、  １０１…理想信号取得部、  １０２…音源定位部、  １０３…音源分離部、  １０４…発話区間検出部、  １０５…特徴量抽出部、  １０６…音響モデル記憶部、  １０７…音源同定部
【図１】
2020039057.tif 000025
【図２】
2020039057.tif 000026
【図３】
2020039057.tif 000027
【図４】
2020039057.tif 000028
【図５】
2020039057.tif 000029
【図６】
2020039057.tif 000030
【図７】
2020039057.tif 000031
【図８】
2020039057.tif 000032
【図９】
2020039057.tif 000033
【図１０】
2020039057.tif 000034
【図１１】
2020039057.tif 000035
【図１２】
2020039057.tif 000036
【図１３】
2020039057.tif 000037