(57)【要約】      （修正有）【課題】機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する。【解決手段】機械装置の動作状態を取得する動作状態取得部１０１と、取得された動作状態に対応する音データを取得する音データ取得部１０３と、単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベース１０５と、を備えている。音データ処理装置は、データベース１０５から、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索するデータベース検索部１０７と、取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減するテンプレート減算部１０９と、をさらに備えている。【選択図】図１
2010271712.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理装置であって、
該機械装置の動作状態を取得する動作状態取得部と、
取得された動作状態に対応する音データを取得する音データ取得部と、
単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベースと、
該データベースから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索するデータベース検索部と、
取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減するテンプレート減算部と、を備えた音データ処理装置。
【請求項２】
多チャンネルの音データに基づいてノイズを低減する多チャンネルノイズ低減部と、取得された動作状態に基づいて、該テンプレート減算部の出力及び該多チャンネルノイズ低減部の出力のいずれかを選択する出力選択部と、をさらに備える請求項１に記載の音データ処理装置。
【請求項３】
該機械装置がロボットである請求項１または２に記載の音データ処理装置。
【請求項４】
該ロボットの動作状態が関節モータの角度、角速度及び角加速度のデータによって表される請求項３に記載の音データ処理装置。
【請求項５】
取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートが、モータの角度、角速度及び角加速度のデータによって構成される３次元空間における距離によって定められる請求項４に記載の音データ処理装置。
【請求項６】
該テンプレートの音データが周波数スペクトルによって表される請求項１から５のいずれかに記載の音データ処理装置。
【請求項７】
単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び該動作状態に対応する音データを採取して該データベースを作成するデータベース作成部をさらに備える請求項１から６のいずれかに記載の音データ処理装置。
【請求項８】
音声認識に使用される請求項１から７のいずれかに記載の音データ処理装置。
【請求項９】
機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理方法であって、
該機械装置の動作状態を取得するステップと、
取得された動作状態に対応する音データを取得するステップと、
単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベースから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを検索するステップと、
取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減した出力を求めるステップと、を含む音データ処理方法。
【請求項１０】
取得された動作状態に基づいて、テンプレート減算によってノイズを低減した出力及び多チャンネルの音データを使用してノイズを低減した出力のいずれかを選択するステップをさらに含む請求項９に記載の音声処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットなどの機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理装置及び音データ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、動作しながら自動音声認識を行うロボットには、ロボット自身の動作によるノイズ、すなわち自己ノイズを抑制する機能が必要である（特許文献１など）。
【０００３】
一般に、ノイズ低減のための音源特定及び音源分離が研究されているが、自己ノイズの下での自動音声認識に向けられたものではない（非特許文献１など）。また、スペクトル減算などの従来のノイズ低減方法は、実際にはうまく機能しない場合が多い（非特許文献２など）。また、動作ごとにスペクトル減算を行う方法も知られているが、多数の種類の動作に対応することは、実際上不可能である。さらに、ロボットの自己ノイズのノイズ源は、近距離場に存在するので、従来の遠距離場のノイズ低減方法の性能は大幅に低下する。
【０００４】
このように、ロボットの自己ノイズのような、機械装置が発生するノイズを効率的に低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理装置及び方法は開発されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2008-122927号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】I. Hara, F. Asano, H. Asoh, J. Ogata, N. Ichimura, Y. Kawai, F. Kanehiro, H. Hirukawa, and K.Yamamoto, “Robust speech interface based on audio and video information fusion for humanoid HRP-2” in Proc. IEEE/RSJ International Joint Conference on Robots and Intelligent Systems (IROS), pp.2404-2410,(2004)
【非特許文献２】S. Boll, “Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction”, in IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-27, No.2, (1979)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、たとえば、ロボットの自己ノイズのような、機械装置が発生するノイズを効率的に低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理装置及び音データ処理方法に対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの態様による音データ処理装置は、機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理装置である。本態様による音データ処理装置は、該機械装置の動作状態を取得する動作状態取得部と、取得された動作状態に対応する音データを取得する音データ取得部と、単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベースと、を備えている。本発明による音データ処理装置は、該データベースから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索するデータベース検索部と、取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減するテンプレート減算部と、をさらに備えている。
【０００９】
本態様による音データ処理装置においては、データベースに記憶された、単位時間における機械装置の種々の動作状態に対応する音データを表すテンプレートの内、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データが、該取得された動作状態の音データの予測値として使用される。したがって、取得された音データから該予測値を減算することによって、動作状態に応じて、機械装置が発生するノイズを効率的に低減することができる。
【００１０】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置は、多チャンネルの音データに基づいてノイズを低減する多チャンネルノイズ低減部と、取得された動作状態に基づいて、該テンプレート減算部の出力及び該多チャンネルノイズ低減部の出力のいずれかを選択する出力選択部と、をさらに備えている。
【００１１】
本実施形態によれば、テンプレート減算部の出力及び多チャンネルノイズ低減部の出力のうち、取得された動作状態に応じて、ノイズ低減効果の高い方の出力を選択することができる。
【００１２】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置において、該機械装置はロボットである。
【００１３】
本実施形態によれば、ロボットの動作状態に応じて、ロボットが発生するノイズを効率的に低減することができる。
【００１４】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置において、該ロボットの動作状態が関節モータの角度、角速度及び角加速度のデータによって表される。
【００１５】
本実施形態によれば、関節モータの角度、角速度及び角加速度のデータを使用することによって、該ロボットの動作状態を容易且つ確実に把握することができる。
【００１６】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置において、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートが、モータの角度、角速度及び角加速度のデータによって構成される３次元空間における距離によって定められる。
【００１７】
本実施形態によれば、該３次元空間における距離を使用することにより、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを、容易且つ確実に定めることができる。
【００１８】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置において、該テンプレートの音データが周波数スペクトルによって表される。
【００１９】
本実施形態によれば、音データが周波数スペクトルによって表すことによって効率的にデータを記憶することができる。
【００２０】
本発明の一つの実施形態による音データ処理装置は、単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び該動作状態に対応する音データを採取して該データベースを作成するデータベース作成部をさらに備えている。
【００２１】
本実施形態によれば、データベースを作成するための作業負荷が大幅に軽減される。
【００２２】
本発明の一つの態様による音データ処理方法は、機械装置が発生するノイズを低減するように信号音を含む音データを処理する音データ処理方法である。本態様による音データ処理方法は、該機械装置の動作状態を取得するステップと、取得された動作状態に対応する音データを取得するステップと、を含む。本態様による音データ処理は、単位時間における該機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベースから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを検索するステップと、取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減した出力を求めるステップと、をさらに含む。
【００２３】
本態様による音データ処理方法においては、データベースに記憶された、単位時間における機械装置の種々の動作状態に対応する音データを表すテンプレートの内、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データが、該取得された動作状態の音データの予測値として使用される。したがって、取得された音データから該予測値を減算することによって、動作状態に応じて、機械装置が発生するノイズを効率的に低減することができる。
【００２４】
本発明の一つの実施形態による音データ処理方法は、取得された動作状態に基づいて、テンプレート減算によってノイズを低減した出力及び多チャンネルの音データを使用してノイズを低減した出力のいずれかを選択するステップをさらに含む。
【００２５】
本実施形態によれば、テンプレート減算によってノイズを低減した出力及び多チャンネルの音データを使用してノイズを低減した出力のうち、取得された動作状態に応じて、ノイズ低減効果の高い方の出力を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態による音データ処理装置のテンプレート減算ノイズ低減部の構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による音データ処理装置の構成を示す図である。
【図３】データベースの構造を示す図である。
【図４】データベースを作成する手順を示す流れ図である。
【図５】テンプレート減算を使用したノイズ低減の手順を示す流れ図である。
【図６】「頭の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。
【図７】「腕の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。
【図８】「頭の運動」及び「腕の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は、本発明の一実施形態による音データ処理装置のテンプレート減算ノイズ低減部１００の構成を示す図である。本実施形態における機械装置は、ロボットである。テンプレート減算ノイズ低減部１００は、ロボットの動作状態を取得する動作状態取得部１０１と、信号及びノイズを含む音データを取得する音データ取得部１０３と、単位時間の機械装置の種々の動作状態及び対応する音データをテンプレートとして記憶するデータベース１０５と、データベースを作成するデータベース作成部１１１と、を備えている。このように、テンプレートとは、単位時間のロボットの種々の動作状態で生じる音データ（音響信号）を表すものである。テンプレート減算ノイズ低減部１００は、データベース１０５から、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索するデータベース検索部１０７と、取得された音データから、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを減算して機械装置が発生するノイズを低減するテンプレート減算部１０９と、をさらに備えている。
【００２８】
動作状態取得部１０１は、ロボットの関節モータの角度センサに接続され、角度センサからの角度データを取得する。ロボットの動作状態は、ロボットの各関節モータの角度、角速度及び角加速度によって表される。動作状態取得部１０１は、取得した角度データに微分処理を行って角速度データ及び角加速度データを得る。
【００２９】
音データ取得部１０３は、ロボットに設置されたマイクロフォン２０１に接続され、マイクロフォン２０１が集めた音データを取得する。音データ取得部１０３は、たとえば、ＭＣＲＡ（I. Cohen, “Noise Estimation by Minima Controlled Recursive Averaging for Robust Speech Enhancement, in IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSSP-27, No. 2, (1979）)などを使用した背景ノイズ低減機能を備えていてもよい。
【００３０】
データベース１０５のデータ構造及びデータベース作成部１１１の機能、データベース検索部１０７の機能、ならびにテンプレート減算部１０９の機能については後で詳細に説明する。
【００３１】
図２は、本発明の一実施形態による音データ処理装置１５０の構成を示す図である。音データ処理装置１５０は、図１を使用して説明したテンプレート減算ノイズ低減部１００、従来技術である幾何学的音源分離法（Geometric Source Separation，GSS, L. C. Parra and C. V. Alvino, “Geometric Source Separation* Merging Convolutive Source Separation with Geometric Beanforming”, in IEEE Trans. Speech Audio Process., vol. 10, No. 6, pp. 352-362,(2002)）を使用してノイズを低減する多チャンネルノイズ低減部１２１、ノイズ処理後の音データから音の特徴を抽出する音特徴抽出部１２３及び１２５、テンプレート減算ノイズ低減部１００の出力及び多チャンネルノイズ低減部１２１の出力のいずれか選択する出力選択部１２７ならびに選択された出力を使用して音声認識を行う音声認識部１２９を備える。
【００３２】
多チャンネルノイズ低減部１２１は、ロボットの頭部に設置された８個のマイクロフォン２０１・・・２０３から音データを取得し、音源位置を特定し、特定した音源位置を使用して音源分離を行なった後、ポストフィルタリング処理（Ephraim and D.Malah,“ Speech enhancement using a minimum mean-square error short -time spectral amplitude estimator“, in IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp.901-904, (2002)）を行う。ポストフィルタリング処理は、たとえば、背景ノイズなどの定常ノイズ、及び個別の音源の分離段階の出力チャネル間の漏れエネルギにより生じる非定常ノイズを減少させる。多チャンネルノイズ低減部１２１は、方向を持った音源を分離することのできる多チャンネルを使用する、上記の構成以外のどのような構成によって実現してもよい。
【００３３】
出力選択部１２７は、テンプレート減算ノイズ低減部１００の動作状態取得部１０１からロボットの動作状態の情報を受け取り、その情報に基づいて、テンプレート減算ノイズ低減部１００及び多チャンネルノイズ低減部１２１のうち、その動作状態においてより効率的にノイズを低減する方の出力を選択し、その出力を音声認識部１２９へ送る。ロボットの動作状態と、テンプレート減算ノイズ低減部１００及び多チャンネルノイズ低減部１２１の性能との関係は後で説明する。
【００３４】
図３は、データベース１０５の構造を示す図である。
【００３５】
図４は、データベース１０５を作成する手順を示す流れ図である。
【００３６】
データベース１０５を作成する際には、ロボットが、個々の運動の間に１秒より短い休止を設けながら、多数の運動からなる連続した運動のシーケンスを実行して、動作状態取得部１０１が動作状態を取得し、音データ取得部１０３が音データを取得する。「腕の運動」は、腕全体をリーチの範囲の空間でランダムに動かし、「脚の運動」は、足踏み及び短距離歩行を行い、「頭の運動」は、頭をランダムに回転させる（上下[-30°30°]、方位[-90°90°]）。
【００３７】
図４のステップＳ１０１０において、動作状態取得部１０１が、所定の時間のロボットの動作状態を取得する。
【００３８】
上述のように、ロボットの動作状態は、ロボットの各関節モータの角度θ、角速度
【数１】
2010271712.tif 000003
及び角加速度
【数２】
2010271712.tif 000004
によって表される。ロボットの関節の数をＪとすると、動作状態を表す特徴ベクトルは以下のようになる。
【数３】
2010271712.tif 000005
ここで、ｋは、時刻を表す。角度θ、角速度
【数４】
2010271712.tif 000006
及び角加速度
【数５】
2010271712.tif 000007
の値は、５ミリ秒ごとに取得し、[-1,1]に規格化する。
【００３９】
具体的に、ロボットは、頭の動作に２個のモータ、各脚の動作に５個のモータおよび各腕の動作に４個のモータを使用する。このように全体で２０個のモータを使用するので、Ｊは、２０である。
【００４０】
図４のステップＳ１０２０において、音データ取得部１０３が、所定の時間の音データを取得する。具体的に、上記のロボットの動作状態に対応する音データ、すなわち、モータ・ノイズに対応する音データを取得し、以下の周波数スペクトルによって表す。
【数６】
2010271712.tif 000008
ここで、ｋは、時刻を表し、Ｆは周波数の範囲を表す。該周波数の範囲は、０ｋＨｚ−８ｋＨｚを２５６に区分したものである。音データは、１０ミリ秒ごとに取得する。上述のように、音データ取得部１０３は、たとえば、ＭＣＲＡを使用して背景ノイズを低減した後のデータを、モータ・ノイズに対応する音データとして使用してもよい。
【００４１】
図４のステップＳ１０３０において、データベース作成部１１１は、動作状態取得部１０１から、動作状態を表す特徴ベクトル
【数７】
2010271712.tif 000009
を受け取り、音データ取得部１０３から、動作状態に対応する音データの周波数スペクトル
【数８】
2010271712.tif 000010
を受け取る。
【００４２】
動作状態を表す特徴ベクトル及び音データの周波数スペクトルには、時刻タグが付されている。したがって、時刻タグが一致した特徴ベクトル及び周波数スペクトルを組み合わせることによりテンプレートが生成される。図３に示すデータベース１０５は、このようにして生成されたテンプレートの集合として作成される。上述のように、動作状態を表す特徴ベクトルの期間は５ミリ秒であるので、テンプレートの期間も５ミリ秒である。
【００４３】
本発明においては、単位時間（上記の例では５ミリ秒）のロボットの種々の動作状態で生じる音データ（音響信号）を表す多数のテンプレートを集め、データベースを構築する。その後、ロボットの動作中に、データベースに記憶されたテンプレートの内、ある時点で取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートの音データを、その時点で取得された動作状態の音データの予測値として使用する。このように、本発明は、単位時間（上記の例では５ミリ秒）のロボットの種々の動作状態で生じる音データ（音響信号）を表す多数のテンプレートの集合は、ロボットのあらゆる動作状態の音データの予測に対応することができるという考えに基づいている。この考えは、以下の仮定に基づいている。
【００４４】
１）その時点のモータ・ノイズは、特定のモータの角度、角速度及び角加速度に依存する。
２）どの時点においても、類似する動作状態（関節の状態）の組み合わせによって、類似するノイズの周波数スペクトルが生じる。
３）任意の時点における単一の関節モータ・ノイズの重ね合わせは、該時点における全体ノイズに等しい。
【００４５】
図４のステップＳ１０４０において、データベース１０５に十分なテンプレートが格納されたかどうか判断される。たとえば、一連の「腕の運動」、一連の「脚の運動」及び一連の「頭の運動」を含む運動のシーケンスについてテンプレートをデータベース１０５に格納した後に、十分なテンプレートが格納されたと判断してもよい。
【００４６】
上記の手順により、ロボットのあらゆる動作状態の音データの予測に使用することができるデータベースを、簡単に作成することができる。
【００４７】
図５は、テンプレート減算を使用したノイズ低減の手順を示す流れ図である。
【００４８】
図５のステップＳ２０１０において、動作状態取得部１０１が、ロボットの動作状態（特徴ベクトル）を取得する。
【００４９】
図５のステップＳ２０２０において、音データ取得部１０３が、音データを取得する。
【００５０】
図５のステップＳ２０３０において、データベース検索部１０７が、動作状態取得部１０１から、取得された動作状態（特徴ベクトル）を受け取り、データベース１０５から、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索する。
【００５１】
ここで、ロボットの関節の数をＪとすると、動作状態の特徴ベクトルは３Ｊ次元空間の点に対応する。データベース１０５の任意のテンプレートの動作状態の特徴ベクトルを
【数９】
2010271712.tif 000011
と表し、取得された動作状態の特徴ベクトルを
【数１０】
2010271712.tif 000012
と表す。そうすると、取得された動作状態に最も近い動作状態のテンプレートを検索することは、３Ｊ次元のユークリッド空間の距離
【数１１】
2010271712.tif 000013
が最も小さくなる特徴ベクトル
【数１２】
2010271712.tif 000014
を有するテンプレートを求めることに相当する。
【００５２】
図５のステップＳ２０４０において、テンプレート減算部１０９は、音データ取得部１０３から、取得された音データを受け取り、データベース検索部１０７から、検索されたテンプレートの周波数スペクトルを受け取る。つぎに、テンプレート減算部１０９は、取得された音データの周波数スペクトルから、モータ・ノイズの予測値であるテンプレートの周波数スペクトルを減算する。取得された音データの周波数スペクトルを
【数１３】
2010271712.tif 000015
で表し、テンプレートの周波数スペクトルを
【数１４】
2010271712.tif 000016
で表すと、有効な信号の周波数スペクトル
【数１５】
2010271712.tif 000017
は、以下の式で求められる。
【数１６】
2010271712.tif 000018
テンプレートの周波数スペクトル
【数１７】
2010271712.tif 000019
は、モータ・ノイズの予測値であるので、有効な信号の周波数スペクトル
【数１８】
2010271712.tif 000020
は、残余のモータ・ノイズを含む。そこで、テンプレート減算を以下の式によって行なってもよい。
【数１９】
2010271712.tif 000021
【００５３】
ここで、αは過大評価係数であり、知覚の信号の歪みとノイズ低減レベルとの折り合いを可能にする。また、βはスペクトルの下限であり、周波数スペクトルの急峻なピーク及び谷の影響を低減する。一例として
【数２０】
2010271712.tif 000022
とする。
【００５４】
図５のステップＳ２０５０において、出力選択部１２７は、テンプレート減算ノイズ低減部１００の動作状態取得部１０１からロボットの動作状態の情報を受け取り、その情報に基づいて、テンプレート減算ノイズ低減部１００及び多チャンネルノイズ低減部１２１のいずれかの出力を選択する。頭を上下・左右に振る運動または頭を傾ける運動の速度を
【数２１】
2010271712.tif 000023
として、
【数２２】
2010271712.tif 000024
が成立する場合に、テンプレート減算ノイズ低減部１００の出力を選択し、それ以外の場合には、多チャンネルノイズ低減部１２１の出力を選択してもよい。頭部の運動が存在する場合に、テンプレート減算ノイズ低減部１００の出力を選択する理由は後で説明する。関係式（５）において、０の代わりに正の定数εを使用する理由は、頭の運動は停止したが、関節モータの角度センサが、非常に小さな位置の差の信号を送る状況に対応するためである。出力を選択した後、出力選択部１２７は、選択した出力を音声認識部１２９へ送り、音声認識部１２９が音声認識を行なう。
【００５５】
以下において、本実施形態の音声処理装置を使用した音声認識の実験について説明する。実験において、音声認識の対象は、自己ノイズ及び背景ノイズからなるノイズ信号に、明瞭なスピーチの発話が混合されたものである。発話は、４人ずつの男性及び女性の話者に対応する２３６語を含む日本語データベースを使用して実施した。スピーカの位置は、実験を通して正面（０°）に固定される。録音環境は、４．０ｍｘ７．０ｍｘ３．０ｍの寸法の部屋で、残響時間は０．２秒である。音声認識の結果は、語正解率（word correct rates, WCR）で与えられる。
【００５６】
ノイズ及びスピーチを混合する前に、種々のＳＮ比（信号対ノイズ比）の条件に対して、ノイズ及びスピーチのエネルギの正確な量を生成するように、以下に示すセグメントＳＮ比
【数２３】
2010271712.tif 000025
に基づいて明瞭なスピーチを増幅した。
【数２４】
2010271712.tif 000026
ここで、Jは、スピーチ活動を伴うセグメントの数であり、s(n)及びd(n)は、n番目の離散したスピーチのサンプル及びノイズのサンプルである。
【００５７】
図６は、「頭の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。図６は、ノイズ低減部不使用の場合のＷＣＲ、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲ、及びテンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲを示している。いずれのＳＮ比の場合も、テンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲが他の二つの場合のＷＣＲよりも高い。
【００５８】
図７は、「腕の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。図７は、ノイズ低減部不使用の場合のＷＣＲ、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲ、及びテンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲを示している。ＳＮ比が低い場合を除いて、テンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲは、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲよりも低い。
【００５９】
図８は、「頭の運動」及び「腕の運動」のノイズがある場合の、ＳＮ比（信号対ノイズ比）と語正解率（ＷＣＲ）との関係を示す図である。図８は、ノイズ低減部不使用の場合のＷＣＲ、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲ、及びテンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲを示している。いずれのＳＮ比の場合も、テンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲが他の二つの場合のＷＣＲよりも高い。
【００６０】
表１は、種々のノイズがあり、ＳＮ比が−５ｄＢである場合に対して、ノイズ低減部不使用の場合のＷＣＲ、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲ、及びテンプレート減算低減部を使用した場合のＷＣＲを示した表である。表１中のＷＣＲの単位は、パーセントである。
【表１】
2010271712.tif 000027
【００６１】
図６乃至図８及び表１から理解されるように、「頭の運動」及び「頭及び腕の運動」のノイズがある場合には、テンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲが多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲよりも高い。これに対して、「腕の運動」のノイズがある場合は、多チャンネルノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲがテンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲテンプレート減算ノイズ低減部を使用した場合のＷＣＲよりも高い。
【００６２】
その理由は以下のとおりである。腕の位置は、ロボットの正面に位置するスピーカから遠く離れている。したがって、「腕の運動」のノイズがある場合に、多チャンネルノイズ低減部において、ロボットの頭に設置した複数のマイクロフォンを使用した音源分離によるノイズ低減が特に効率的に行われる。また、「脚の運動」のノイズがある場合も、同様に、複数のマイクロフォンを使用した音源分離によるノイズ低減が効率的に行われる。
【００６３】
一方、「頭の運動」のノイズがある場合に、頭部のモータによるノイズは、マイクロフォンの近傍において、大きな残響を伴いながら、頭部内を伝播する。マイクロフォンの近距離場における強いノイズ源は、伝播パターンを極めて複雑にする。結果として、該ノイズ源は、多チャンネルノイズ低減部における音源分離の分離品質を劣化させる。
【００６４】
これに対して、テンプレート減算ノイズ低減部は、指向拡散性に基づいてノイズをモデル化しておらず、動作状態に基づいて、データベースからのテンプレートの予測を使用する。したがって、「頭の運動」のノイズがある場合に、音源分離を使用する場合よりも良好な結果が得られる。
【００６５】
上記の結果から、「頭の運動」及び「頭及び腕の運動」のノイズがある場合には、テンプレート減算ノイズ低減部を使用するのが有利である。これに対して、「腕の運動」、「脚の運動」及びその組み合わせのノイズがある場合に、多チャンネルノイズ低減部を使用するのが有利である。そこで、出力選択部１２７は、「頭の運動」がある場合には、テンプレート減算ノイズ低減部１００の出力を選択し、「頭の運動」がない場合には、多チャンネルノイズ低減部１２１の出力を選択する。
【符号の説明】
【００６６】
１００…テンプレート減算ノイズ低減部、１０１…動作状態取得部、１０３…音データ取得部、１０５…データベース、１０７…データベース検索部、１０９…テンプレート減算部、１１１…データベース作成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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