(57)【要約】【課題】入力信号に対して非定常的な雑音信号を抑圧する雑音抑圧技術を提供する。【解決手段】無音モデルと音声モデルとを用いて入力信号から入力信号のスペクトル情報と雑音モデルのパラメータ推定に用いる音響特徴量とを抽出し、音響特徴量と無音モデルと音声モデルとを用いて雑音モデルの雑音モデルパラメータと話者依存性の話者適応パラメータとを推定し、音響特徴量と無音モデルと音声モデルと雑音モデルパラメータと話者適応パラメータを用いて雑音抑圧フィルタを推定し、雑音抑圧フィルタをスペクトル情報に適用することによって目的信号を出力する。雑音モデルは重み付け混合確率分布として表現されており、雑音モデルパラメータと話者適応パラメータの推定に用いられる事後確率を、無音モデル、及び音声モデルと雑音モデルを合成して得られる入力信号の重み付け混合確率分布と入力信号から得られる事後確率を周辺化することで推定する。【選択図】図１
2014029407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号と雑音信号とを含む音響信号を入力信号とし、当該入力信号から当該雑音信号が抑圧された信号（以下、目的信号という）を出力する雑音抑圧装置であって、
無音信号の確率モデル（以下、無音モデルという）と、音声信号の確率モデル（以下、音声モデルという）とを記憶する記憶部と、
上記入力信号から、上記入力信号のスペクトル情報と、雑音信号の確率モデル（以下、雑音モデルという）のパラメータ推定に用いる音響特徴量と、を出力する音響特徴量抽出部と、
上記音響特徴量と、上記無音モデルと、上記音声モデルとを用いて、上記雑音モデルを表現するパラメータ（以下、雑音モデルパラメータという）と、上記音響特徴量の確率モデルを表現するために用いられるパラメータであって話者依存性のパラメータ（以下、話者適応パラメータという）とを推定するパラメータ推定部と、
上記音響特徴量と、上記無音モデルと、上記音声モデルと、上記雑音モデルパラメータと、上記話者適応パラメータとを用いて、雑音抑圧フィルタを推定し、さらに当該雑音抑圧フィルタを上記スペクトル情報に適用することによって上記目的信号を出力する雑音抑圧部とを含み、
上記雑音モデルは、複数の確率分布による重み付け混合確率分布として表現されており、
上記パラメータ推定部は、
上記雑音モデルパラメータと上記話者適応パラメータの推定に用いられる事後確率を、上記無音モデル、及び上記音声モデルと上記雑音モデルを合成して得られる入力信号の重み付け混合確率分布と入力信号から得られる事後確率を周辺化することによって推定する
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項２】
請求項１に記載の雑音抑圧装置であって、
上記パラメータ推定部は、
上記音響特徴量の確率モデルのコスト関数の期待値の計算処理と、当該コスト関数の最大化処理とを、収束条件を満たすまで繰り返して、上記雑音モデルパラメータと上記話者適応パラメータを推定する
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項３】
請求項２に記載の雑音抑圧装置であって、
上記パラメータ推定部は、
上記コスト関数の最大化処理において、上記雑音信号に関する上記音響特徴量と、上記音声信号に関する上記音響特徴量とを推定し、さらに、それぞれについて信頼性の高いものを抽出し、信頼性の高い上記音声信号に関する上記音響特徴量と上記事後確率とを用いて上記話者適応パラメータを更新し、信頼性の高い上記雑音信号に関する上記音響特徴量と上記事後確率とを用いて上記雑音モデルパラメータを更新する
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項４】
音声信号と雑音信号とを含む音響信号を入力信号とし、当該入力信号から当該雑音信号が抑圧された信号（以下、目的信号という）を出力する雑音抑圧方法であって、
無音信号の確率モデル（以下、無音モデルという）と、音声信号の確率モデル（以下、音声モデルという）とを用いて、
上記入力信号から、上記入力信号のスペクトル情報と、雑音信号の確率モデル（以下、雑音モデルという）のパラメータ推定に用いる音響特徴量と、を出力する音響特徴量抽出ステップと、
上記音響特徴量と、上記無音モデルと、上記音声モデルとを用いて、上記雑音モデルを表現するパラメータ（以下、雑音モデルパラメータという）と、上記音響特徴量の確率モデルを表現するために用いられるパラメータであって話者依存性のパラメータ（以下、話者適応パラメータという）とを推定するパラメータ推定ステップと、
上記音響特徴量と、上記無音モデルと、上記音声モデルと、上記雑音モデルパラメータと、上記話者適応パラメータとを用いて、雑音抑圧フィルタを推定し、さらに当該雑音抑圧フィルタを上記スペクトル情報に適用することによって上記目的信号を出力する雑音抑圧ステップとを有し、
上記雑音モデルは、複数の確率分布による重み付け混合確率分布として表現されており、
上記パラメータ推定ステップでは、
上記雑音モデルパラメータと上記話者適応パラメータの推定に用いられる事後確率を、上記無音モデル、及び上記音声モデルと上記雑音モデルを合成して得られる入力信号の重み付け混合確率分布と入力信号から得られる事後確率を周辺化することによって推定する
ことを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から請求項３のいずれかに記載の雑音抑圧装置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】
本発明は、複数の音響信号が含まれる信号から、雑音信号を抑圧して所望の信号を抽出するための雑音抑圧技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動音声認識技術を実際の環境で利用する場合においては、処理対象とする音声信号以外の信号つまり雑音が含まれる音響信号から、雑音を取り除き所望の音声信号のみを抽出する必要がある。自動音声認識の実際の環境での利用は今後の情報化社会の中で大きく期待されており、早急に解決されるべき問題である。
【０００３】
非特許文献1は、音声信号と雑音信号が混合された信号を入力とし、あらかじめ推定した音声信号、及び雑音信号それぞれの確率モデルから入力信号の確率モデルを生成する。その際、入力信号の確率モデルを構成する音声信号、及び雑音信号それぞれの確率モデルと、入力信号に含まれる音声信号、及び雑音信号それぞれの統計量との差分をテイラー級数近似で表現する。その差分をEMアルゴリズムを用いて推定し、入力信号の確率モデルを最適化する。その後、最適化された入力信号の確率モデルと音声信号の確率モデルのパラメータを用いて雑音を抑圧する。
【０００４】
非特許文献2は、音声信号と雑音信号が混合された信号を入力とし、多数話者の学習用音声データを用いて学習された音声信号の確率モデルを入力信号に含まれる音声信号の発話者の特徴に適応（話者適応）させ、かつ統計的な性質が多峰的な分布に従う雑音信号に対処するため、入力信号より音声信号と、雑音信号とをそれぞれ抽出し、抽出した音声信号、及び雑音信号を用いて話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルを入れ子構造となったEMアルゴリズムにより推定する。その後、話者適応後の音声信号の確率モデルと、推定した雑音の確率モデルとから入力信号の最適な確率モデルを生成し、入力信号の最適な確率モデルと話者適応後の音声信号の確率モデルのパラメータを用いて雑音を抑圧する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】P. J. Moreno, B. Raj, and R. M. Stern, "A vector Taylor series approach for environment-independent speech recognition," in Proceedings of ICASSP '96, vol. II, pp. 733-736, May 1996.
【非特許文献２】藤本雅清，渡部晋治，中谷智広，“話者適応と雑音混合モデル推定の同時適用による雑音抑圧，”電子情報通信学会，音声研究会，SP2011-91，pp. 113-118，Dec. 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
実際の環境で自動音声認識を行うにあたり必要不可欠な技術は、入力音響信号から雑音を取り除き、高品質な音声信号を得る雑音抑圧技術である。
【０００７】
非特許文献1では、収音された入力信号を用いて、EMアルゴリズムにより入力信号の確率モデルを構成する音声信号、及び雑音信号それぞれの確率モデルを最適化し、それに伴い入力信号の確率モデルを最適化する方法が開示されているが、入力信号に含まれる雑音信号の特徴が定常的かつ、その分布（頻度分布もしくは確率分布）が単峰性であるという前提のもとで雑音抑圧を行う技術である。しかし、実環境における雑音信号の多くは非定常的な特徴を持ち、その分布は多峰性であることが多い。そのため、非特許文献1に記載の技術では、非定常的な雑音信号に対応できず、十分な雑音抑圧性能が得られない。また、入力信号に含まれる音声信号と雑音信号との関係が非線形関数により表現されるため、テイラー級数近似を用いても音声信号、及び雑音信号それぞれの確率モデルのパラメータ推定の際に解析解が得られない。そのため、非特許文献1に記載の技術では、音声信号、及び雑音信号それぞれの確率モデルパラメータの最適解が得られず、十分な雑音抑圧性能が得られない。
【０００８】
非特許文献2では、収音された入力信号より音声信号と、雑音信号とを抽出し、抽出された音声信号と、雑音信号とを用いて話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルとを推定する方法が開示されており、非定常的な雑音信号に対応することが可能となっている。非特許文献2に記載の技術では、話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルとをそれぞれ異なるEMアルゴリズムにより推定する。加えて、話者適応後の音声信号の確率モデルと、推定した雑音の確率モデルとから入力信号の確率モデルを生成し、EMアルゴリズムにより、入力信号の確率モデルのパラメータが収束するまで推定を繰り返す。このため、非特許文献2に記載の技術は３種の異なるEMアルゴリズムを有しており、かつ、それぞれが入れ子構造となっているため極めて多くの計算量を必要とし、現実的な処理ではない。また、入力信号より抽出された音声信号と、雑音信号とを用いて話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルとを推定する際に、音声信号と、雑音信号とに抽出誤りが多く含まれる場合、話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定精度が劣化する。しかしながら、非特許文献2に記載の技術は、このような抽出誤りについて考慮がされていない。
【０００９】
このような状況に鑑み、本発明は、多峰的な分布に基づく雑音信号の確率モデルを用いて、入力信号に対して非定常的な雑音信号を効果的に抑圧することが可能な雑音抑圧技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の雑音抑圧技術は、音声信号と雑音信号とを含む音響信号を入力信号とし、当該入力信号から当該雑音信号が抑圧された信号（目的信号）を出力する雑音抑圧技術であって、無音信号の確率モデル（無音モデル）と、音声信号の確率モデル（音声モデル）とを用いて、入力信号から、入力信号のスペクトル情報と、雑音信号の確率モデル（雑音モデル）のパラメータ推定に用いる音響特徴量と、を出力する音響特徴量抽出処理と、音響特徴量と、無音モデルと、音声モデルとを用いて、雑音モデルを表現するパラメータ（雑音モデルパラメータ）と、確率モデルを表現するために用いられるパラメータであって話者依存性のパラメータ（話者適応パラメータ）とを推定するパラメータ推定処理と、音響特徴量と、無音モデルと、音声モデルと、雑音モデルパラメータと、話者適応パラメータとを用いて、雑音抑圧フィルタを推定し、さらに当該雑音抑圧フィルタをスペクトル情報に適用することによって目的信号を出力する雑音抑圧処理とを行う。雑音モデルは、複数の確率分布による重み付け混合確率分布として表現されており、パラメータ推定処理では、雑音モデルパラメータと話者適応パラメータの推定に用いられる事後確率を、無音モデル、及び音声モデルと雑音モデルを合成して得られる入力信号の重み付け混合確率分布と入力信号から得られる事後確率を周辺化することによって推定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、詳細は後述するが、入力信号に対して非定常的な雑音信号を効果的に抑圧することが可能であり、複数のEMアルゴリズムを入れ子構造とする構成ではないため多くの計算量を必要とすることもない。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による実施形態の雑音抑圧装置の機能構成例を示す図。
【図２】音響特徴抽出部の処理手順を示す図。
【図３】パラメータ推定部の機能構成例を示す図。
【図４】パラメータ推定部の処理手順を示す図。
【図５】SN比に基づく信頼データの選択方法を示す図。
【図６】雑音抑圧部の機能構成例を示す図。
【図７】雑音抑圧フィルタ推定部の処理手順を示す図。
【図８】雑音抑圧フィルタ適用部の処理手順を示す図。
【図９】対数確率比に基づく信頼データの選択方法を示す図。
【図１０】本発明による雑音抑圧の実施例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施の形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同一の構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称、機能も同一であり、それらについての説明は繰り返さない。以下の説明において、テキスト中で使用する記号「^」、「~」等は、本来直後の文字の真上に記載されるべきものであるが、テキスト記法の制限により、当該文字の直前に記載する。式中においてはこれらの記号は本来の位置に記述している。ベクトルについては、テキスト中でＡ→の如く表記しているが、式中においては太字で記載している。行列については、テキスト中では通常フォントで表記しているが、式中においては太字で記載している。また、ベクトルの各要素単位で行われる処理は、特に断りが無い限り、全てのベクトル、行列の全ての要素に対して適用されるものとする。
【００１４】
＜骨子＞
話者適応のパラメータと、多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルとを推定するためには、音声信号、及び雑音信号に加え、音声信号の確率モデル、及び雑音信号の確率モデルに含まれる各分布に対する事後確率（占有率）が必要となる。事後確率は隠れ変数の期待値として定義されており、隠れ変数とは、ある時刻の信号が確率モデルに含まれるどの分布から生成されたかを示すパラメータであり、信号のみからは直接観測できないパラメータであるため、隠れ変数と呼ばれる。隠れ変数の期待値である事後確率はEMアルゴリズムを用いることにより容易に推定できるが、EMアルゴリズムは反復的なパラメータ推定アルゴリズムであり、計算量が比較的多くなる。そのため、話者適応のパラメータ、及び多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定の際にそれぞれ異なるEMアルゴリズムを適用すると、計算量が大幅に増加する。加えて、話者適応後の音声信号の確率モデルと、推定した雑音の確率モデルとから生成された入力信号の確率モデルを最適化するためには、さらに異なるEMアルゴリズムが必要となる。話者適応のパラメータ、及び多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定のためのEMアルゴリズムは、入力信号の確率モデル最適化のためのEMアルゴリズムの入れ子構造となるため、極めて多くの計算量を必要とする。
【００１５】
また、入力信号からの音声信号、及び雑音信号の抽出精度は、単位時刻ごとのSN比（信号対雑音比）に依存する。すなわち、入力信号の各時刻において、音声信号のエネルギーが優勢（高SN比）な個所では、音声信号の抽出精度が高く、雑音信号の抽出精度が低くなる。逆に音声信号のエネルギーが劣勢（低SN比）な個所では、音声信号の抽出精度が低く、雑音信号の抽出精度が高くなる。このような抽出精度を考慮せずに、話者適応のパラメータ、及び多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定を実施すると、それぞれの推定性能が劣化する。
【００１６】
それゆえに、本発明では、入力信号の確率モデルの事後確率の周辺化による音声信号の確率モデル、及び雑音信号の確率モデルの事後確率推定と、入力信号からの音声信号、及び雑音信号の抽出精度を考慮した、話者適応のパラメータ、及び多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定を実施する。このような方法を用いることにより、EMアルゴリズムの入れ子構造を解消して計算量を大幅に削減することが可能となり、かつ話者適応のパラメータ、及び多峰的な分布に従う雑音信号の確率モデルの推定性能の改善が可能となる。
【００１７】
なお、実施の形態においては、音声信号の確率モデル、及び多峰的な分布に基づく雑音信号の確率モデルとして、混合正規分布（Gaussian mixture model: GMM）を採用する。
【００１８】
＜雑音抑圧装置100全体の構成＞
本発明による雑音抑圧装置の一実施例を図1に示す。図中の符号100はこの発明による実施形態の雑音抑圧装置の構成を示す。雑音抑圧装置100は、音声信号101と、雑音信号102とが混合された入力信号103から雑音抑圧を実施するための特徴量である複素数スペクトル112と、対数メルスペクトル113とを抽出する音響特徴抽出部104と、対数メルスペクトル113と、GMM記憶部107に記憶されている無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109とを用いて雑音の確率モデルである話者適応パラメータ110と、雑音GMMのパラメータセット111とを推定するパラメータ推定部105と、複素数スペクトル112と、対数メルスペクトル113と、無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109と、話者適応パラメータ110と、雑音GMMのパラメータセット111とを用いて雑音抑圧フィルタを設計し、雑音を抑圧して雑音抑圧信号114を得る雑音抑圧部106とを含む。
【００１９】
＜音響特徴抽出部104の構成＞
音響特徴抽出部104は、図2に示す流れで処理を行う。
まず、フレーム切り出し処理S201にて入力信号oτ 103（τは離散信号のサンプル点）を時間軸方向に一定時間幅で始点を移動させながら、一定時間長の音響信号をフレームとして切り出す。例えばFrame = 320個のサンプル点（16,000 Hz ×20 ms）の音響信号ot，nを、Shift = 160個のサンプル点（16,000 Hz ×10 ms）ずつ始点を移動させながら切り出す。その際、例えば以下のハミング窓のような窓関数wnを掛け合わせて切り出す。ここでtはフレーム番号、nはフレーム内のn番目のサンプル点を表す。
【数１】
2014029407.tif 000003
【００２０】
その後、ot，nに対してM点（Mは2のべき乗、かつFrame以上の値に設定される。例えば512である）の高速フーリエ変換処理S202を適用して、複素数スペクトルSpc→t = { Spct，0， …， Spct，m， …， Spct，M-1} 112を得る(mは周波数ビンの番号)。次に、Spct，mの絶対値に対してメルフィルタバンク分析処理S203と対数化処理S204を適用し、R次元（例えばR = 24）の対数メルスペクトルを要素に持つベクトルO→t = {Ot，0， …， Ot，r， …， Ot，R-1} 113を算出する（rはベクトルの要素番号）。すなわち、音響特徴抽出部104の出力は複素数スペクトルSpc→t 112と、対数メルスペクトルO→t 113とである。複素数スペクトルSpc→t 112は、雑音抑圧部106の入力となり、対数メルスペクトルO→t 113は、パラメータ推定部105と、雑音抑圧部106との入力となる。
【００２１】
＜パラメータ推定部105の概要とパラメータの定義＞
パラメータ推定部105は、対数メルスペクトルO→t 113と、無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109のパラメータとを受けて、雑音GMMのパラメータセット110と、話者適応パラメータ111とを最適推定する。
【００２２】
無音GMM 108、及びクリーン音声GMM 109は次式により与えられる。
【数２】
2014029407.tif 000004
【００２３】
上式（２）において、j は無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109とを識別するインデックスであり、j = 0は無音GMM 108、j = 1はクリーン音声GMM 109を示し、kは無音GMM 108もしくはクリーン音声GMM 109に含まれる正規分布の番号、Kは総正規分布数である（例えばK = 128）。また、S→tと、pSI，j(S→t) とは、音声の対数メルスペクトルと、無音GMM 108、もしくはクリーン音声GMM 109の尤度であり、また、wSI，j，kと、μ→SI，j，kと、ΣS，j，kとは、それぞれ無音GMM 108、もしくはクリーン音声GMM 109の混合重みと、平均ベクトルと、対角分散行列とである。それぞれのパラメータは多数話者の学習用音声データを用いて、事前に推定する。関数N(・)は、次式（３）で与えられる多次元正規分布の確率密度関数である。
【数３】
2014029407.tif 000005
【００２４】
多数話者の学習用音声データから推定されたパラメータから構成されるGMMは、話者独立（Speaker independent: SI）GMMと呼ばれ、特定話者の学習用音声データから推定されたパラメータから構成されるGMMは、話者依存（Speaker dependent: SD）GMMと呼ばれる。話者依存GMMは実用上、現実的ではないため、話者適応処理によりSD GMMを得る。すなわち、次式（４）の話者適応処理によりSI GMMの平均ベクトルμ→SI，j，kを変換することによって、SD GMMの平均ベクトルμ→SD，j，kを得る。
【数４】
2014029407.tif 000006
【００２５】
上式において、A→とb→とは、それぞれR×R次元の変換行列と、R次元のバイアスベクトルである。Wと、ξ→j，kとは、次式（５）（６）で与えられる(R+1)×R次元の拡張変換行列と、R+1次元の拡張平均ベクトルであり、Wを話者適応パラメータ110とする。Wは、無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109とを識別するインデックスj、及び無音GMM 108、もしくはクリーン音声GMM 109に含まれる正規分布の番号kに対して独立のパラメータとする。
【数５】
2014029407.tif 000007
【００２６】
一方、雑音GMM は次式（７）により与えられる。
【数６】
2014029407.tif 000008
【００２７】
上式（７）において、lは雑音GMM に含まれる正規分布の番号、Lは総正規分布数である（例えばL = 4）。また、N→tと、pN(N→t)とは、雑音の対数メルスペクトルと、雑音GMM の尤度とであり、wN，lと、μ→N，lと、ΣN，lとは、それぞれ雑音GMMの混合重みと、平均ベクトルと、対角分散行列とである。以後、雑音GMMのパラメータセット111をλ= { wN，l， μN，l, ΣN，l}と定義する。
【００２８】
パラメータ推定部105において、話者適応パラメータW 110と、雑音GMMのパラメータセットλ 111とは、EMアルゴリズムにより推定する。EMアルゴリズムは、ある確率モデルのパラメータ推定に利用される方法であり、確率モデルのコスト関数（対数尤度関数）の期待値を計算するExpectation-step (E-step)と、コスト関数を最大化するMaximization-step (M-step)とを、収束条件を満たすまで繰り返すことによりパラメータを最適化する。
【００２９】
＜パラメータ推定部105の構成＞
図３は、パラメータ推定部105の構成を示しており、初期化部301と、確率・信号推定部302と、信頼データ選択部303と、話者適応パラメータ推定部304と、雑音GMM推定部305と、収束判定部306とを含む。パラメータ推定部105は、図４に示す流れで処理を行う。
【００３０】
＜初期化部301＞
まず、EMアルゴリズムの繰り返しインデックスiを初期化する(S401)。
【００３１】
次に、初期値推定処理S402にて、EMアルゴリズムにおける、話者適応パラメータW 110と、雑音GMMのパラメータセットλ 111との初期値を次式により推定する。Uは初期値推定に要するフレーム数である（例えばU = 10）。
【数７】
2014029407.tif 000009
【００３２】
上式において、添え字(i)はEMアルゴリズムにおける、i回目の繰り返し推定におけるパラメータであることを示す。また、式（８）において0→とIとは、それぞれ全ての要素が0のR次元縦ベクトル、R×R次元の単位行列であり、GaussRand(・)は多次元正規乱数の発生器である。
【００３３】
＜確率・信号推定部302＞
確率モデルパラメータ生成処理S403にて、i-1回目の繰り返し推定における話者適応パラメータW(i-1)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i-1)と、無音GMM108と、クリーン音声GMM 109とのパラメータを利用して、対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルを以下のようなGMMで構成する。
【数８】
2014029407.tif 000010
【００３４】
上式（１４）において、pO，j(i)(O→t)は、確率モデルパラメータ生成処理S403にて生成される対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルの尤度であり、wO，j，k，l(i)と、μ→O，j，k，l(i)と、ΣO，j，k，l(i)とは、i-1回目の繰り返し推定における話者適応パラメータW(i-1)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i-1)と、無音GMM 108、もしくはクリーン音声GMM 109のパラメータとから生成された対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルの混合重みと、平均ベクトルと、対角分散行列とであり、次式で与えられる。
【数９】
2014029407.tif 000011
【００３５】
上式において、関数log(・)とexp(・)は、ベクトルの要素毎に演算を行う。また、1→は全ての要素が1のR次元縦ベクトル、Hj，k，l(i)は、関数h(・)のヤコビ行列である。
【００３６】
期待値計算処理S404にてi回目の繰り返し推定における対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルのコスト関数QO(・)の期待値を次式により計算する（EMアルゴリズムのE-step）。
【数１０】
2014029407.tif 000012
【００３７】
上式において、O→0:T-1 = { O0， …， Ot， …， OT-1}であり、Tは対数メルスペクトルO→t 113の総フレーム数、Pt，j(i)と、Pt，j，k，l(i)とは、それぞれ次式で与えられるフレームtにおけるGMM種別j、もしくは正規分布番号kと、lとに対する事後確率である。特に、Pt，j=0(i)を音声非存在確率、Pt，j=1(i)を音声存在確率と定義する。
【数１１】
2014029407.tif 000013
【００３８】
EMアルゴリズムのM-stepは、信号推定処理S405と、事後確率推定処理S406と、信頼データ選択処理S407と、話者適応パラメータ推定処理S408と、雑音GMMパラメータ推定処理S409とから構成される。
【００３９】
信号推定処理S405において、話者適応パラメータW(i)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i)とを更新するために用いる、クリーン音声の対数メルスペクトルS→t(i)と、雑音の対数メルスペクトルN→t(i)とを対数メルスペクトルO→t 113より推定する。クリーン音声の対数メルスペクトルS→t(i)と、雑音の対数メルスペクトルN→t(i)とは、次式により推定される。
【数１２】
2014029407.tif 000014
【００４０】
事後確率推定処理S406にて、話者適応パラメータW(i)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i)との更新に必要な事後確率Pt，j，k(i)と、Pt，l(i)とを次式の周辺化により推定する。
【数１３】
2014029407.tif 000015
【００４１】
＜信頼データ選択部303＞
信頼データ選択処理S407にて、話者適応パラメータW(i)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i)とを推定する際に用いる、信頼性の高いクリーン音声の推定対数メルスペクトル^S→t(i)と、雑音の推定対数メルスペクトル^N→t(i)とを選択する。
【００４２】
まず、フレームtにおけるSN比SNRt(i)を次式により計算する。
【数１４】
2014029407.tif 000016
【００４３】
次に、全てのフレームから得られたSN比SNRt(i)にk-meanクラスタリングを適用して、SNRt(i)を2つのクラスC = 0，1に分類し、各クラスの平均SN比をAveSNRc(i)と定義する。その後、図５に示す判定基準により、フレームtにおいてクリーン音声と、雑音とのどちらが優勢であるかを判定し、クリーン音声が優勢であれば、フレーム番号tをクリーン音声信号フレームの集合TS(i)に格納する。逆に雑音が優勢であれば、フレーム番号tを雑音フレームの集合TN(i)に格納する。
【００４４】
＜話者適応パラメータ推定部304＞
話者適応パラメータ推定処理S408は、信号推定処理S405にて推定したクリーン音声の対数メルスペクトル^S→t(i)と、事後確率推定処理S406にて推定した事後確率Pt，j，k(i)と、信頼データ選択処理S407にて推定したクリーン音声信号フレームの集合TS(i)を用いて次式により話者適応パラメータW(i)を更新する。
【数１５】
2014029407.tif 000017
【００４５】
＜雑音GMM推定部305＞
雑音GMMパラメータ推定処理S409は、信号推定処理S405にて推定した雑音の対数メルスペクトル^N→t(i)と、事後確率推定処理S406にて推定した事後確率Pt，l(i)と、信頼データ選択処理S407にて推定した雑音信号フレームの集合TN(i)を用いて次式により雑音GMMのパラメータセットλ(i)を更新する。
【数１６】
2014029407.tif 000018
【００４６】
＜収束判定部306＞
収束判定処理S410にて収束条件を満たすか否かを判定し、満たす場合は、W = W(i)、及びλ=λ(i)として、パラメータ推定部105の処理を終了する。満たさない場合はi ←i + 1（S411）として、確率モデル生成処理S403以降の処理を繰り返す。収束条件は次式であり、ηは例えばη ＝ 0.0001とする。
【数１７】
2014029407.tif 000019
【００４７】
＜雑音抑圧部106の構成＞
雑音抑圧部106の構成は図６に示すとおりであり、対数メルスペクトルO→t 113と、無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109と、話者適応パラメータW(i)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i)とを受けて、雑音抑圧フィルタFt，mLinを推定する雑音抑圧フィルタ推定部601と、複素数スペクトルSpc→t 112と、雑音抑圧フィルタFt，mLinとを受けて雑音を抑圧して雑音抑圧信号^sτ 114を得る雑音抑圧フィルタ適用部602とを含む。
【００４８】
＜雑音抑圧フィルタ推定部601の構成＞
雑音抑圧フィルタ推定部601は図７に示す流れで処理を行う。
まず、確率モデル生成処理S701にて、無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109と、話者適応パラメータW(i)と、雑音GMMのパラメータセットλ(i)とから、対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルのパラメータを以下のように生成する。
【数１８】
2014029407.tif 000020
【００４９】
確率計算処理S702にて、音声非存在／存在確率Pt，jと、事後確率Pt，j，k，lとを対数メルスペクトルO→t 113の確率モデルのパラメータと、対数メルスペクトルO→t 113とを用いて計算する。
【数１９】
2014029407.tif 000021
【００５０】
雑音抑圧フィルタ推定処理S703において、無音GMM 108、及びクリーン音声GMM 109の拡張平均ベクトルξj，kと、話者適応パラメータWとから生成されるSD GMMの平均ベクトルμ→SD，j，kと、雑音GMMのパラメータセットλに含まれる雑音GMMの平均ベクトルμ→N，lと、音声非存在／存在確率Pt，jと、事後確率Pt，j，k，lとを用いてメル周波数軸上での雑音抑圧フィルタFt，rMelを次式のように推定する。式（３６）はベクトルの要素毎の表記である。
【数２０】
2014029407.tif 000022
【００５１】
雑音抑圧フィルタ推定処理S704にて、メル周波数軸上での雑音抑圧フィルタFt，rMelを線形周波数軸上での雑音抑圧フィルタFt，mLinに変換する。変換は３次スプライン補間をメル周波数軸に適用することにより、線形周波数軸上での雑音抑圧フィルタの値を推定する。
【００５２】
＜雑音抑圧フィルタ適用部602の構成＞
雑音抑圧フィルタ適用部602は図８に示す流れで処理を行う。
フィルタリング処理S801にて、複素数スペクトルSpc→t 112に対して雑音抑圧フィルタFt，mLinを次式のように掛け合わせることにより雑音抑圧された複素数スペクトル^St，mを得る。式（３７）はベクトルの要素毎の表記である。
【数２１】
2014029407.tif 000023
【００５３】
逆高速フーリエ変化処理S802にて、複素数スペクトル^St，mに対して逆高速フーリエ変換を適用することにより、フレームtにおける雑音抑圧音声^st，nを得る。
【００５４】
波形連結処理S803にて各フレームの雑音抑圧音声^st，nを次式のように窓関数wnを解除しながら連結して連続した雑音抑圧音声^sτ 114を得る。
【数２２】
2014029407.tif 000024
【００５５】
雑音抑圧装置１００は、コンピュータが読み取り可能な符号によって記述されたプログラムをコンピュータに実行させることによって実現される。これらのプログラムは例えば磁気ディスクあるいはCD-ROMのようなコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶され、記憶媒体からコンピュータにインストールするか或いは通信回線を通じてインストールされて実行される。
【００５６】
＜変形例＞
上記実施の形態において、フレーム切り出し処理S201にて窓関数wnにはハミング窓以外に方形窓、ハニング窓、ブラックマン窓などの窓関数を利用してもよい。
【００５７】
上記実施の形態において、無音GMM 108、クリーン音声GMM 109の代わりに、音声信号の確率モデルとして、隠れマルコフモデル（Hidden Markov model: HMM）等の他の確率モデルを用いてもよい。
【００５８】
上記実施の形態において、無音GMM 108、クリーン音声GMM 109の2つのGMMだけでなく、より多くのGMMを用いてもよい。例えば、無音GMM、無声音GMM、有声音GMMや、音素毎のGMMを用いてもよい。
【００５９】
上記実施の形態において、雑音 GMMの代わりに、雑音信号の確率モデルとしてHMM等の他の確率モデルを用いてもよい。
【００６０】
上記実施の形態において、話者適応処理を次式のように変換行列Aのみを用いて実施してもよい。
【数２３】
2014029407.tif 000025
【００６１】
上記実施の形態において、話者適応処理を次式のようにバイアスベクトルb→のみを用いて実施してもよい。
【数２４】
2014029407.tif 000026
【００６２】
上記実施の形態において、話者適応処理のパラメータである変換行列Aとバイアスベクトルb→を、次式のように無音GMM 108と、クリーン音声GMM 109とを識別するインデックスj、及び無音GMM 108、もしくはクリーン音声GMM 109に含まれる正規分布の番号kに依存するパラメータとしてもよい。
【数２５】
2014029407.tif 000027
【００６３】
上記実施の形態において、信頼データ選択をSN比SNRt(i)ではなく、次式の対数確率比LPRt(i)を用いて実施してもよい。
【数２６】
2014029407.tif 000028
【００６４】
この時、全てのフレームから得られた対数確率比LPRt(i)にk-meanクラスタリングを適用して、LPRt(i)を2つのクラスC = 0，1に分類し、各クラスの平均対数確率比をAveLPRc(i)と定義する。その後、図９に示す判定基準により、フレームtにおいてクリーン音声と、雑音とのどちらが優勢であるかを判定し、クリーン音声が優勢であれば、フレーム番号tをクリーン音声信号フレームの集合TS(i)に格納する。逆に雑音が優勢であれば、フレーム番号tを雑音フレームの集合TN(i)に格納する。
【００６５】
上記実施の形態において、信頼データ選択をk-meanクラスタリングではなく、次式の閾値処理を用いて実施してもよい。ThSNRとThLPRとは、それぞれSNRt(i)と、LPRt(i)とに対応する閾値である。
【数２７】
2014029407.tif 000029
【００６６】
上記実施の形態において、雑音抑圧フィルタ推定処理S703にて、重み付け平均ではなく、最大の重み、すなわち最大の音声非存在／存在確率Pt，jと、事後確率Pt，j，k，lとの積を持つ推定結果をそのまま使用してもよい。この場合、他の推定結果の重みに比べて十分大きな重みを持っていることが望ましい。
【実施例】
【００６７】
本発明の効果を示すために、音声信号と雑音信号が混在する音響信号を本発明の実施形態による雑音抑圧装置に入力し、雑音抑圧を実施した例を示す。以下実験方法、及び結果について説明する。
【００６８】
本実験では、評価用データには、IPA（Information-technology promotion agency、 Japan) -98-TestSetのうち、男性23名が発声したデータ100文を用いており、これらの音声データに対して、空港ロビー、駅プラットホーム、街頭にて別途収録した雑音を、それぞれSN比0 dB、5 dB、10 dBにて計算機上で重畳した。すなわち、雑音3種類×SN比3種類の合計9種類の評価データを作成した。それぞれの音声データは、サンプリング周波数16、000 Hz、量子化ビット数16ビットで離散サンプリングされたモノラル信号である。この音響信号に対し、1フレームの時間長を20 ms（Frame = 320サンプル点）とし、10 ms（Shift = 160サンプル点）ごとにフレームの始点を移動させて、音響特徴抽出部104を適用した。
【００６９】
無音GMM 108、クリーン音声GMM 109には、R = 24次元の対数メルスペクトルを音響特徴量とする混合分布数K = 128のGMMを用い、それぞれ多数話者の学習用音声データを用いて学習した。雑音GMMの混合分布数にはL = 4を与えた。
【００７０】
性能の評価は音声認識により行い、評価尺度は次式の単語誤り率（Word error rate: WER）で行った。Nは総単語数、Dは脱落誤り単語数、Sは置換誤り単語数、Iは挿入誤り単語数であり、WERの値が小さい程音声認識性能が高いことを示す。
【数２８】
2014029407.tif 000030
【００７１】
音声認識は、有限状態トランスデューサーに基づく認識器（T. Hori, et al., "Efficient WFST-based one-pass decoding with on-the-fly hypothesis rescoring in extremely large vocabulary continuous speech recognition," IEEE Trans. on ASLP, vol.15, no.4, pp.1352-1365, May 2007）により行い、音響モデルには話者独立のTriphone HMMを用いており、各HMMの構造は３状態のLeft-to-right型HMMであり、各状態は16の正規分布を持つ。HMM全体の状態数は2,000である。音声認識の音響特徴量は、1フレームの時間長を20 ms（Frame = 320）とし、10 ms（Shift = 160サンプル点）ごとにフレームの始点を移動させて分析した12次元のMFCC （Mel-frequency cepstral coefficient）、対数パワー値、各々の1次及び2次の回帰係数を含む合計39次元のベクトルである。また、言語モデルにはTri-gramを用い、語彙数は20,000単語である。
【００７２】
図１０は、雑音抑圧の結果として、雑音抑圧無しと、非特許文献1に開示された方法と、非特許文献2に開示された方法と、本発明による雑音抑圧とによる音声認識の評価結果を示している。図１０の結果から、本発明により従来技術に比べて高い性能を得られることが明らかとなった。
【図１】
2014029407.tif 000031
【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】
2014029407.tif 000037
【図８】
2014029407.tif 000038
【図９】
2014029407.tif 000039
【図１０】
2014029407.tif 000040