(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１、第２の２つマイクロホン、非音声認識時に一方のマイクロホンから出力する信号を目標信号、他方のマイクロホンから出力する信号を参照信号として適応信号処理を行って適応フィルタの係数を決定する適応信号処理部を備え、音声認識時に前記決定したフィルタ係数を適応フィルタに設定して話者音声信号のＳＮ比を改善するマイクロホンシステムにおいて、
第１、第２のマイクロホン出力をそれぞれ目標信号、参照信号として選択的に切り替える切替手段、
ノイズリダクション量が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存する手段、
非音声認識時に、第１のマイクロホンの出力を目標信号、第２のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせてノイズリダクション量を求め、ついで、第２のマイクロホンの出力を目標信号、第１のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせてノイズリダクション量を求め、ノイズリダクション量が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存し、以後、上記ノイズリダクション量の大小に基づく保存処理を繰り返し、音声認識に際して、前記保存してあるマイクロホン出力選択状態に基づいて各マイクロホンの出力を目標信号、参照信号として決定し、又、保存してあるフィルタ係数を適応フィルタに設定する処理部、
を備えたことを特徴とするマイクロホンシステム。
【請求項２】
第１、第２の２つマイクロホン、非音声認識時に一方のマイクロホンから出力する信号を目標信号、他方のマイクロホンから出力する信号を参照信号として適応信号処理を行って適応フィルタの係数を決定する適応信号処理部を備え、音声認識時に前記決定したフィルタ係数を適応フィルタに設定して話者音声信号のＳＮ比を改善するマイクロホンシステムにおいて、
話者の口元から各マイクロホン迄の伝搬特性を模擬する第１、第２の伝搬特性設定手段、
模擬音声を各伝搬特性設定手段に入力する模擬音声発生手段、
第１、第２のマイクロホン出力をそれぞれ目標信号、参照信号として選択的に切り替える第１の切替手段、
第１、第２のマイクロホンの出力と第１、第２の伝搬特性設定手段の出力を選択的に切り替える第２の切替手段、
ＳＮ比が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存する手段、
非音声認識時、第１のマイクロホンの出力を目標信号、第２のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号をノイズ信号Ｎ１とし、ついで、第１、第２のマイクロホン出力に替えて第１、第２の伝搬特性設定手段の出力を目標信号、参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号を音声信号Ｓ１とし、これらノイズ信号Ｎ１及び音声信号Ｓ１を用いてＳＮ比を計算し、しかる後、第２のマイクロホンの出力を目標信号、第１のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行せたときの出力信号をノイズ信号Ｎ２とし、ついで、第２、第１のマイクロホン出力に替えて第２、第１の伝搬特性設定手段の出力を目標信号、参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号を音声信号Ｓ２とし、これらノイズ信号Ｎ２及び音声信号Ｓ２を用いてＳＮ比を計算し、ＳＮ比が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存し、以後、ＳＮ比の大小に基づく保存処理を繰り返し、音声認識に際して、前記保存してあるマイクロホン出力選択状態に基づいて各マイクロホンの出力を目標信号、参照信号として決定し、かつ、保存してあるフィルタ係数を適応フィルタに設定する処理部、
を備えたことを特徴とするマイクロホンシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はマイクロホンシステムに係わり、特に、第１、第２の２つマイクロホンを備え、一方のマイクロホンから出力する信号を目標信号、他方のマイクロホンから出力する信号を参照信号として適応信号処理を行って適応フィルタの係数を決定し、該適応フィルタより出力する信号を用いて話者音声信号のＳＮ比を改善するマイクロホンシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在の音声認識システムは、15dB以上のSN比（S：音声／N：ノイズ）が確保されている場合、約95％の認識率を実現できるくらいの技術レベルにまで達している。しかし、周囲に存在するノイズによりSN比が低下すると、それに伴って認識率が急激に低下する性質も有している。図８はSN比と認識性能との関係をいくつかの種類のマイクロホン（無指向性、単一指向性、狭指向性、AMNOR(Adaptive  Microphone-array for Noise Reduction))について評価したもので、SN比と認識率がおおむねＳ字特性100を示す帯の中に包含されている。この図８から明らかなように、認識率はSN比の低下により急激に低下し、SN比が0dBの環境下において約50％にまで低下してしまう。
【０００３】
そのため、自動車が発生するノイズ（エンジン音・ロードノイズ・パターンノイズ・風切り音など）が存在する自動車車室内において、上記のような認識性能の劣化は避けられず、音声認識システムを車載化する上で大きな問題の一つとなっている。
前記したような事情から、周囲に存在するノイズの影響を少なくし、高いSN比で音声を受音するための方式が種々提案されており、複数のマイクロホンとディジタル信号処理を用いた高SN比受音システムはその一例である。かかる高SN比受音システムの中で最も簡単な構成のものは図９に示すように２つのマイクロホンを使用するシステムであるが、他にも、Griffith-Jim型アレイやAMNORといった、より高度なシステムが提案されている。
【０００４】
図９において、１，２は第１、第２のマイクロホン、３は適応信号処理部であり、誤差信号ｅが入力されると共にマイクロホン２の出力信号ｘ2が参照信号として入力され、誤差信号ｅのパワーが最小となるようにLMS(Least Mean Square)アルゴリズムに基づいて適応信号処理を行う。適応信号処理部３において、３ａはLMS演算部、３ｂは例えばFIR型デジタルフィルタ構成の適応フィルタである。LMS演算部３ａは適応信号処理により誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ３ｂの係数を決定する。
【０００５】
４はマイクロホン１から出力する信号を目標信号として入力される目標応答設定部であり、音響系の逆特性を精度よく近似するためのものである。適応フィルタ３ｂのタップ長の半分の信号遅延時間（モデリングディレイ）をｄとするとき、目標応答設定部４は該時間ｄの遅延特性を有し、オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特性）を有する。すなわち、目標応答設定部４は、図１０（ａ）に示すようにゲイン１のフラットな周波数特性を備え、図１０（ｂ）に示すように遅延時間ｄを有するインパルス応答特性を有している。この目標応答設定部４は、FIR型デジタルフィルタの遅延時間ｄに対応する係数を１にし、他の係数を０にすることにより実現できる。
５は減算部であり、目標応答設定部４から出力する目標応答ｙ1より適応フィルタ３ｂの出力信号ｙ2を減算して誤差信号ｅを出力する。
【０００６】
非音声認識時、マイクロホン１、２にはノイズのみが入力し、適応信号処理部３は適応信号処理により誤差信号ｅのパワー、すなわち、ノイズ出力が最小となるようにフィルタ係数Wを決定する。一方、音声認識時には、適応信号処理部３はフィルタ係数の更新をせず、前記非音声認識時に決定したフィルタ係数Wを適応フィルタ３ｂに設定して音声信号を出力する。
【０００７】
図９に示すシステムに本来求められている理想的な性能は、音声認識時にノイズ出力を最小とすることである。すなわち、ノイズ出力En(z)に関して、
En(z)＝Xn1(z)z-d−Xn2(z)W(z)          (1)のとき、
{En(z)}2が最小値となるように、調整可能なパラメータ(適応フィルタ３ｂの係数)Wを決定することである。
【０００８】
ただし、Xn1(z)，Xn2(z)はマイクロホン１、２の出力信号に含まれるノイズであり、例としてノイズ源が１個の場合を考えるとノイズ源(ノイズ＝ｘn)から第１、第２のマイクロホン１，２までの伝搬特性をCN1, CN2とすれば、
Xn1(z)＝CN1・ｘn
Xn2(z)＝CN2・ｘn
であり、(1)式は
En(z)＝(CN1・z-d−CN2・W(z))ｘn          (2)
となる。
【０００９】
以上より、ノイズ源が１個の場合、フィルタ係数W(Z)は理想的には、
W(z)=CN1・z-d/CN2    (3)
となる。
一方、音声認識時、適応信号処理部３はフィルタ係数の更新をせず、前記非音声認識時に決定したフィルタ係数W(Z)を適応フィルタ３ｂに設定して音声信号を出力する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
運転者である話者の口元からマイクロホン１，２までの伝搬特性をCS1, CS2とした場合、CS1, CS2は、ほぼ一定であるが、騒音源からマイクロホン１，２までの伝搬特性CN1, CN2は一定でない。これは、自動車が発生するノイズ（エンジン音・ロードノイズ・パターンノイズ・風切り音など）は多種多様であり、走行状態、走行環境などによりノイズの音場が大きく変わるからである。また、第１、第２のマイクロホン出力のどちらを目標信号、参照信号にするかは固定である。このため、騒音状態により適応フィルタＷが(CN1/CN2)・Z-dをうまく模擬できず、SN比の改善効果が小さくなる問題がある。
以上から本発明の目的は、騒音源の環境に関係無く大きなSN比の改善効果が得られるマイクロホンシステムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題は第１の本発明によれば、(1) 非音声認識時に、▲１▼第１のマイクロホンの出力を目標信号、第２のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせてノイズリダクション量を求め、▲２▼ついで、第２のマイクロホンの出力を目標信号、第１のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせてノイズリダクション量を求め、▲３▼ノイズリダクション量が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存し、▲４▼以後、上記ノイズリダクション量の大小に基づく保存処理を繰り返し、(2) 音声認識に際して、前記保存してあるマイクロホン出力選択状態に基づいて各マイクロホンの出力を目標信号、参照信号として決定し、かつ、前記保存してあるフィルタ係数を適応フィルタに設定する、ことにより達成される。
すなわち、以上のようにすれば、ノイズの発生状態により騒音源から各マイクロホン１，２迄の伝搬特性が変化しても、ノイズリダクション量が大きくなるようにマイクロホン出力を目標信号、参照信号として決定できるため、SN比を効果的に改善できる。
【００１２】
又、上記課題は本発明によれば、(1) 非音声認識時、▲１▼第１のマイクロホンの出力を目標信号、第２のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号をノイズ信号Ｎ１とし、▲２▼ついで、第１、第２のマイクロホン出力に替えて第１、第２の伝搬特性設定手段の出力を目標信号、参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号を音声信号Ｓ１とし、▲３▼これらノイズ信号及び音声信号を用いてＳＮ比を計算し、▲４▼しかる後、第２のマイクロホンの出力を目標信号、第１のマイクロホンの出力を参照信号として適応信号処理を行せたときの出力信号をノイズ信号Ｎ２とし、▲５▼ついで、第２、第１のマイクロホン出力に替えて第２、第１の伝搬特性設定手段の出力を目標信号、参照信号として適応信号処理を行わせたときの出力信号を音声信号Ｓ２とし、▲６▼これらノイズ信号及び音声信号を用いてＳＮ比を計算し、▲７▼ＳＮ比が大きい方のマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数を保存し、▲８▼以後、ＳＮ比の大小に基づく保存処理を繰り返し、(2) 音声認識に際して、前記保存してあるマイクロホン出力選択状態に基づいて各マイクロホンの出力を目標信号、参照信号として決定し、かつ、前記保存してあるフィルタ係数を適応フィルタに設定する、ことにより達成される。
以上のようにすれば、ノイズの発生状態により騒音源から各マイクロホン１，２迄の伝搬特性が変化しても、SN比が大きくなるようにマイクロホン出力を目標信号、参照信号として決定できるため、SN比の改善効果は大きい。
【００１３】
【発明の実施の形態】
（ａ）第１実施例
図１は本発明の第１実施例のマイクロホンシステム（ノイズリダクションシステム）の構成図であり、図９の従来例と同一部分には同一符号を付している。
図中、１，２は第１、第２のマイクロホン、３は適応信号処理部であり、誤差信号ｅが入力されると共に適宜マイクロホン１またはマイクロホン２の出力信号が参照信号ｘ2として入力され、誤差信号ｅのパワーが最小となるようにLMS
(Least Mean Square)アルゴリズムに基づいて適応信号処理を行う。適応信号処理部３において、３ａはLMS演算部、３ｂは例えばFIR型デジタルフィルタ構成の適応フィルタである。LMS演算部３ａは適応信号処理により誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ３ｂの係数を決定する。
【００１４】
４はマイクロホン１またはマイクロホン２から出力する信号を目標信号ｘ1として入力される目標応答設定部であり、音響系の逆特性を精度よく近似するためのものである。適応フィルタ３ｂのタップ長の半分の信号遅延時間（モデリングディレイ）をｄとするとき、目標応答設定部４は該時間の遅延特性を有し、オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特性）を有する。５は減算部であり、目標応答設定部４から出力する目標応答ｙ1より適応フィルタ３ｂの出力信号ｙ2を減算して誤差信号ｅを出力する。この誤差信号ｅは音声認識時において音声信号となって音声認識処理部（図示せず）に入力する。
【００１５】
１１は第１、第２のマイクロホン１，２の出力をそれぞれ目標信号ｘ1、参照信号ｘ2として選択的に切り替えるスイッチ部であり、２つのスイッチ１１ａ，１１ｂを有している。２１はメモリで、▲１▼マイクロホン出力の選択状態及びその時のノイズリダクション量NR1,NR2及びフィルタ係数W1,W2、▲２▼ノイズリダクション量が大きい方のマイクロホン出力の選択状態及びその時のフィルタ係数Wを記憶する。３１は処理部であり、非音声認識時に、ノイズリダクション量が大きくなるマイクロホン出力選択状態及びその時のフィルタ係数Wを決定し、音声認識に際して、非音声認識時に決定したマイクロホン出力選択状態に基づいて各マイクロホンの出力を目標信号、参照信号とし使用し、かつ、非音声認識時に決定したフィルタ係数Wを適応フィルタ３ｂに設定するものである。
【００１６】
図２は第１実施例の目標信号、参照信号決定処理及びフィルタ係数リアルタイム更新処理のフローである。
非音声認識時、処理部３１はスイッチ部１１を制御し、マイクロホン１の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン２の出力を参照信号ｘ2として選択する（ステップ１０１）。適応信号処理部３は誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行う（ステップ１０２）。誤差信号ｅが収束すれば（ステップ１０３）、処理部３１は目標応答設定部４から出力する目標応答ｙ1と誤差信号ｅのパワーの差であるノイズリダクション量NR1を計算し、該ノイズリダクション量NR1及びその時の適応フィルタ係数W1をメモリ２１に記憶する（ステップ１０４）。
ついで、処理部３１はスイッチ部１１を制御し、マイクロホン２の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン１の出力を参照信号ｘ2として選択する（ステップ１０５）。適応信号処理部３は誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行う（ステップ１０６）。誤差信号ｅが収束すれば（ステップ１０７）、処理部３１は目標応答設定部４から出力する目標応答ｙ1と誤差信号ｅのパワーの差であるノイズリダクション量NR2を計算し、該ノイズリダクション量NR2及びその時の適応フィルタ係数W2をメモリ２１に記憶する（ステップ１０８）。
【００１７】
しかる後、処理部３１はノイズリダクション量NR1,NR2の大小を比較し(ステップ１０９）、NR1>NR2であれば、マイクロホン１の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン２の出力を参照信号ｘ2としてメモリ２１に記憶すると共にフィルタ係数W1をWとして(W=W1)メモリ２１に記憶する(ステップ１１０）。
一方、NR1≦NR2であれば、マイクロホン２の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン１の出力を参照信号ｘ2としてメモリ２１に記憶すると共にフィルタ係数W2をWとして(W=W2)メモリ２１に記憶する（ステップ１１１）。
以後、始めに戻って上記処理を繰り返し、ノイズリダクション量が大きい方の最新のマイクロホン選択状態及びその時のフィルタ係数をメモリ２１に保存する。
【００１８】
図３は第１実施例における音声認識時のマイクロホン出力選択及びフィルタ係数設定処理フローである。
車載ナビゲーション等では音声により指示する場合、トークスイッチ等を操作してから音声入力する。したがって、処理部３１は例えばトークスイッチがオンして音声認識状態になったか監視する（ステップ２０１）。音声認識状態になれば、処理部３１は図２の目標信号、参照信号の決定処理及び適応フィルタの係数更新処理を停止する（ステップ２０２）。
【００１９】
ついで、処理部３１はメモリ２１に保存してあるマイクロホン選択状態に基づいて、スイッチ部１１を切り替えて各マイクロホン出力を目標信号ｘ1、参照信号ｘ2として使用し、かつ、非音声認識時に決定したフィルタ係数Wを適応フィルタ３ｂに設定する（ステップ２０３）。
かかる状態において、音声が入力するとノイズが減衰した音声信号が減算部５から出力し、音声認識処理部に入力する。
以後、音声認識処理が終了したか監視し（ステップ２０４）、終了すれば、図２の目標信号、参照信号の決定処理及びフィルタ係数の更新処理を再開する（ステップ２０５）。
【００２０】
（ｂ）第２実施例
図４は本発明の第２実施例のマイクロホンシステム（ノイズリダクションシステム）の構成図であり、図１の第１実施例と同一部分には同一符号を付している。第１実施例ではノイズリダクション量の大小に基づいてマイクロホン出力の選択及びフィルタ係数の設定を行うが、第２実施例ではSN比の大小に基づいてマイクロホン出力の選択及びフィルタ係数の設定を行う。
【００２１】
図４のマイクロホンシステムが図１の第１実施例のマイクロホンシステムと異なる点は、
(1) 疑似音声（例えばホワイトノイズ）を発生する疑似音声出力部４１を設けた点、
(2) 話者口元からマイクロホン１，２までの伝搬特性CS1、CS2(図５参照）を模擬する伝搬特性設定部５１，５２を設けたた点、
(3) マイクロホン１，２の出力と第１、第２の伝搬特性設定部５１，５２の出力を選択的に切り替えるスイッチ部６１を設けた点、
(4) 処理部３１が、▲１▼マイクロホン１の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン２の出力を参照信号ｘ2としたときのSN比(=S1/N1)、▲２▼マイクロホン２の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン１の出力を参照信号ｘ2としたときのSN比(=S2/N2)、をそれぞれ計算し、SN比の大きい方のマイクロホン選択状態及びフィルタ係数Wをメモリ２１に記憶する点、
である。
【００２２】
図６及び図７は第２実施例の目標信号、参照信号決定処理及びフィルタ係数リアルタイム更新処理のフローである。
非音声認識時、処理部３１はスイッチ部１１，６１をそれぞれ切替制御（図中実線状態）し、マイクロホン１の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン２の出力を参照信号ｘ2として選択する（ステップ３０１）。適応信号処理部３は誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行う（ステップ３０２）。誤差信号ｅが収束すれば（ステップ３０３）、処理部３１は誤差信号ｅのパワー（＝ｅ2）をノイズ出力N1として記憶する（ステップ３０４）。
ついで、フィルタ係数W1の更新を停止すると共に、スイッチ部６１を制御して第１の伝搬特性設定部５１から出力する模擬音声信号を目標応答設定部４に入力し、伝搬特性設定部５２から出力する模擬音声信号を適応フィルタ３ｂに入力する（ステップ３０５）。そして、かかる状態において、誤差信号ｅのパワー（＝ｅ2）を音声信号出力S1として記憶し（ステップ３０６）、SN比（=S1/N1）とその時の適応フィルタ係数W1をメモリ２１に記憶する（ステップ３０７）。
【００２３】
しかる後、スイッチ部１１，６１をそれぞれ切替制御し、マイクロホン２の出力を目標信号ｘ1、マイクロホン１の出力を参照信号ｘ2として選択する（ステップ３０８）。適応信号処理部３は誤差信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行う（ステップ３０９）。誤差信号ｅが収束すれば（ステップ３１０）、処理部３１は誤差信号ｅのパワー（＝ｅ2）をノイズ出力N2として記憶する（ステップ３１１）。
ついで、フィルタ係数W2の更新を停止すると共に、スイッチ部６１を制御して第２の伝搬特性設定部５２から出力する模擬音声信号を目標応答設定部４に入力し、伝搬特性設定部５１から出力する模擬音声信号を適応フィルタ３ｂに入力する（ステップ３１２）。そして、かかる状態において、誤差信号ｅのパワー（＝ｅ2）を音声信号出力S2として記憶し（ステップ３１３）、SN比（=S2/N2）とその時の適応フィルタ係数W2をメモリ２１に記憶する（ステップ３１４）。
【００２４】
以上により、SN比(S1/N1, S2/N2)が求まれば、処理部３１はこれらSN比S1/N1,S2/N2の大小を比較し(ステップ３１５）、S1/N1>S2/N2であれば、マイクロホン１の出力を目標信号、マイクロホン２の出力を参照信号としてメモリ２１に記憶すると共にフィルタ係数W1をWとして(W=W1)メモリ２１に記憶する(ステップ３１６）。
しかし、S1/N1≦S2/N2であれば、マイクロホン２の出力を目標信号、マイクロホン１の出力を参照信号としてメモリ２１に記憶すると共にフィルタ係数W2をWとして(W=W2)メモリ２１に記憶する(ステップ３１７）。
以後、始めに戻って上記処理を繰り返し、SN比が大きい方の最新のマイク選択状態及びその時のフィルタ係数を保存する。
音声認識状態になれば、図３の第１実施例と同一の処理フローにしたがってマイクロホン出力の選択処理及びフィルタ係数の設定処理を実行する。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００２５】
【発明の効果】
以上本発明によれば、ノイズの発生状態により騒音源から各マイクロホン迄の伝搬特性が変化しても、ノイズリダクション量が大きくなるように各マイクロホン出力を目標信号、参照信号として決定するため、SN比を効果的に改善することができる。
又、本発明によれば、ノイズの発生状態により騒音源から各マイクロホン迄の伝搬特性が変化しても、SN比を計算し、SN比が大きくなるように各マイクロホン出力を目標信号、参照信号として決定するため確実にSN比を改善でき、その改善効果は大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例のマイクロホンシステム（ノイズリダクションシステム）の構成図である。
【図２】第１実施例の目標信号、参照信号の決定処理及びフィルタ係数のリアルタイム更新処理フローである。
【図３】第１実施例の音声認識時におけるマイクロホン出力の選択及びフィルタ係数の設定処理フローである。
【図４】本発明の第２実施例のマイクロホンシステムの構成図である。
【図５】話者口元から各マイクロホンまでの伝搬特性説明図である。
【図６】第２実施例の目標信号、参照信号の決定処理及びフィルタ係数のリアルタイム更新処理フロー（その１）である。
【図７】第２実施例の目標信号、参照信号の決定処理及びフィルタ係数のリアルタイム更新処理フロー（その２）である。
【図８】  SN比と認識率の関係図である。
【図９】従来のマイクロホンを２つ使用した場合の高SN比受音システムである。
【図１０】目標応答設定部の特性図である。
【符号の説明】
１，２・・第１、第２のマイクロホン
３・・適応信号処理部
３ａ・・LMS演算部
３ｂ・・適応フィルタ
４・・目標応答設定部
５・・減算部
１１・・スイッチ部
２１・・メモリ
３１・・処理部
【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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【図９】
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【図１０】
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