(57)【要約】【課題】非定常雑音の存在する実環境下において混合された混合信号に好適な信号分離を行うこと。【解決手段】時系列データｘ（ｎ）の短時間離散フーリエ変換演算結果Ｘ（ｆ，ｍ）と、分離行列Ｗ（ｆ）との積の演算をしてＹ（ｆ，ｍ）を求める。このＹ（ｆ，ｍ）から求められるパラメータで決定されたピアソン分布系の微分形式をスコア関数とし、Ｙ（ｆ，ｍ）のスコア関数演算結果Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））と分離行列Ｗ（ｆ）とから、新たな分離行列Ｗ（ｆ）を求めることを繰り返して分離行列Ｗ（ｆ）を最適化する。この最適化された分離行列Ｗ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積の演算結果を、短時間離散フーリエ変換することで分離信号が得られる。【選択図】図２
2006330687.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、
Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、
短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、
スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数１】
2006330687.tif 000066
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、
単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、
１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、
第１反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、
更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、
全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段と
を備え、
上記スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（１）で表されるものである
【数２】
2006330687.tif 000067
〔ｊは虚数単位を表す。｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜はＹ（ｆ，ｍ）の絶対値を表す。関数ｆｐはピアソン分布における確率密度関数を表す。θ（Ｙ（ｆ，ｍ））は複素平面上におけるＹ（ｆ，ｍ）の偏角を表す。ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）は関数ｆｐの｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜による微分を表す。〕
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２】
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）を演算し、この演算結果を出力するサンプルモーメント演算手段と、
サンプルモーメント演算手段によって出力された歪度ｓおよび尖度ｋから、β１（β２＋３）２／４（２β２−３β１−６）（４β２−３β１）〔但し、β１＝ｓ２、β２＝ｋである。〕を演算して、この演算結果をκとして出力するκ演算手段と、
κ演算手段によって出力されたκの値に基づいてピアソン分布型を判定するピアソン分布型判定手段と、
ピアソン分布型判定手段によって判定されたピアソン分布型の確率密度関数ｆｐのパラメータを、サンプルモーメント演算手段によって出力されたサンプルモーメントから演算して、この演算結果を出力するピアソン分布型パラメータ演算手段と
を備え、
スコア関数演算手段は、
ピアソン分布型パラメータ演算手段によって出力されたパラメータによって定まる確率密度関数ｆｐによって、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝−ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ,ｍ）））／ｆｐ（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）と表されるΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項１に記載の信号分離装置。
【請求項３】
記憶手段には、
原信号として想定される信号の時系列データである教師信号ｄ（ｎ）をも記憶し、
記憶手段に記憶された教師信号ｄ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＤ（ｆ，ｍ）として出力する第２短時間離散フーリエ変換演算手段を備え、
サンプルモーメント演算手段は、
第２短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＤ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｄ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント(平均、分散、歪度、尖度)を演算し、この演算結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項２に記載の信号分離装置。
【請求項４】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、
Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕および式（２）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、
短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、
スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３】
2006330687.tif 000068
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、
単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、
単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差である行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値に基づく指標を演算して、この演算結果を＜Ｃ＞として出力する非対角成分演算手段と、
非対角成分演算手段によって出力された＜Ｃ＞と、閾値Ｍｉｎとの大小を判定し、この判定結果を出力する非対角成分判定手段と、
非対角成分判定手段によって出力された判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎの値以下である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍｉｎの値を＜Ｃ＞の値に設定する第２更新手段と、
１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、
各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、非対角成分演算手段、非対角成分判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、
第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、非対角成分演算手段、非対角成分判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、
更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、
全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段と
を備え、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（２）で表されるものである
【数４】
2006330687.tif 000069
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項５】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、
Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（３）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕、原信号ｓ（ｎ）=［ｓ１（ｎ）, ｓ２（ｎ），・・・,ｓＮ（ｎ）］、各信号源Ｊから各観測装置ｉまでのインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）および閾値Ｍａｘを記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、
短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、
スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数５】
2006330687.tif 000070
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、
単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、
分離行列Ｗ（ｆ）に対して、短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をｗ（ｎ）として出力する短時間離散逆フーリエ変換演算手段と、
短時間離散逆フーリエ変換演算手段によって出力されたｗ（ｎ）、記憶手段に記憶された原信号ｓ（ｎ）およびインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）から、各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算手段と、
分離精度値演算手段によって出力された分離精度値ＳＩＲと記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定手段と、
分離精度値判定手段によって出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新手段と、
１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、
各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、短時間離散逆フーリエ変換演算手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、
第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、短時間離散逆フーリエ変換演算手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、
更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、
全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段と
を備え、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（３）で表されるものである
【数６】
2006330687.tif 000071
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項６】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、
Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（４）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕および閾値Ｍａｘを記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、
短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、
スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数７】
2006330687.tif 000072
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、
単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、
スコア関数ΦとしてΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝tanh（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ，ｍ）））などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いて、Ｗｐ（ｆ）＋［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗｐ（ｆ）を演算し、この演算結果を新たな分離行列Ｗｐ（ｆ）として出力するsuper-Gaussian型更新手段と、
super-Gaussian型更新手段によって出力された分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積を求めて、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）として出力するsuper-Gaussian型変換手段と、
super-Gaussian型変換手段によって出力されたＹｐ（ｆ，ｍ）と、更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）とを用いて各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算手段と、
分離精度値ＳＩＲと、記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定手段と、
分離精度値判定手段によって出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新手段と、
１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、
各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、super-Gaussian型更新手段、super-Gaussian型変換手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、
第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、super-Gaussian型更新手段、super-Gaussian型変換手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、
更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、
全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、
変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段と
を備え、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（４）で表されるものである
【数８】
2006330687.tif 000073
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項７】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、
信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕が記憶されるとし、
信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、
信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、
信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、
信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数９】
2006330687.tif 000074
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、
信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、
信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、
信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、
信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、
信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、
信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、
信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップと
を有し、
上記スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（５）で表されるものである
【数１０】
2006330687.tif 000075
〔ｊは虚数単位を表す。｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜はＹ（ｆ，ｍ）の絶対値を表す。関数ｆｐはピアソン分布における確率密度関数を表す。θ（Ｙ（ｆ，ｍ））は複素平面上におけるＹ（ｆ，ｍ）の偏角を表す。ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）は関数ｆｐの｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜による微分を表す。〕
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項８】
信号分離装置のサンプルモーメント演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）を演算し、この演算結果を出力するサンプルモーメント演算ステップと、
信号分離装置のκ演算手段が、サンプルモーメント演算ステップにおいて出力された歪度ｓおよび尖度ｋから、β１（β２＋３）２／４（２β２−３β１−６）（４β２−３β１）〔但し、β１＝ｓ２、β２＝ｋである。〕を演算して、この演算結果をκとして出力するκ演算ステップと、
信号分離装置のピアソン分布型判定手段が、κ演算ステップにおいて出力されたκの値に基づいてピアソン分布型を判定するピアソン分布型判定ステップと、
信号分離装置のピアソン分布型パラメータ演算手段が、ピアソン分布型判定ステップにおいて判定されたピアソン分布型の確率密度関数ｆｐのパラメータを、サンプルモーメント演算ステップにおいて出力されたサンプルモーメントから演算して、この演算結果を出力するピアソン分布型パラメータ演算ステップと
を有し、
スコア関数演算ステップは、
ピアソン分布型パラメータ演算ステップにおいて出力されたパラメータによって定まる確率密度関数ｆｐによって、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝−ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ,ｍ）））／ｆｐ（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）と表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するものであり、
第１反復ステップは、
１つの周波数に対して、第１変換ステップ、サンプルモーメント演算ステップ、κ演算ステップ、ピアソン分布型判定ステップ、ピアソン分布型パラメータ演算ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップが所定の反復条件を満たすまで反復実行されて、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得るものである
ことを特徴とする請求項７に記載の信号分離方法。
【請求項９】
記憶手段には、
原信号として想定される信号の時系列データである教師信号ｄ（ｎ）をも記憶し、
信号分離装置の第２短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された教師信号ｄ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＤ（ｆ，ｍ）として出力する第２短時間離散フーリエ変換演算ステップを有し、
サンプルモーメント演算ステップは、
第２短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＤ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｄ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント(平均、分散、歪度、尖度)を演算し、この演算結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項８に記載の信号分離方法。
【請求項１０】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、
信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕および式（６）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕が記憶されるとし、
信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、
信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、
信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、
信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数１１】
2006330687.tif 000076
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、
信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、
信号分離装置の非対角成分演算手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差である行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値に基づく指標を演算して、この演算結果を＜Ｃ＞として出力する非対角成分演算ステップと、
信号分離装置の非対角成分判定手段が、非対角成分演算ステップにおいて出力された＜Ｃ＞と、閾値Ｍｉｎとの大小を判定して、この判定結果を出力する非対角成分判定ステップと、
信号分離装置の第２更新手段が、非対角成分判定ステップにおいて出力された判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎの値以下である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍｉｎの値を＜Ｃ＞の値に設定する第２更新ステップと、
信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、
信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いて非対角成分演算ステップ、非対角成分判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、
信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、
信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、
信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、
信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、
信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップと
を有し、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（６）で表されるものである
【数１２】
2006330687.tif 000077
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１１】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、
信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（７）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕、原信号ｓ（ｎ）=［ｓ１（ｎ）, ｓ２（ｎ），・・・,ｓＮ（ｎ）］、各信号源Ｊから各観測装置ｉまでのインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）および閾値Ｍａｘが記憶されるとし、
信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、
信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、
信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、
信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数１３】
2006330687.tif 000078
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、
信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、
信号分離装置の短時間離散逆フーリエ変換演算手段が、分離行列Ｗ（ｆ）に対して、短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をｗ（ｎ）として出力する短時間離散逆フーリエ変換演算ステップと、
信号分離装置の分離精度値演算手段が、短時間離散逆フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたｗ（ｎ）、記憶手段に記憶された原信号ｓ（ｎ）およびインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）から、各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算ステップと、
信号分離装置の分離精度値判定手段が、分離精度値演算ステップにおいて出力された分離精度値ＳＩＲと記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定ステップと、
信号分離装置の第２更新手段が、分離精度値判定ステップにおいて出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新ステップと、
信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、
信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いて短時間離散逆フーリエ変換演算ステップ演算ステップ、分離精度値演算ステップ、分離精度値判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、
信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、
信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、
信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、
信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、
信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップと
を有し、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（７）で表されるものである
【数１４】
2006330687.tif 000079
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１２】
Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、
信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（８）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕および閾値Ｍａｘが記憶されるとし、
信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、
信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、
信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、
信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数１５】
2006330687.tif 000080
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、
信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、
信号分離装置のsuper-Gaussian型更新手段が、スコア関数ΦとしてΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝tanh（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ，ｍ）））などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いて、Ｗｐ（ｆ）＋［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗｐ（ｆ）を演算し、この演算結果を新たな分離行列Ｗｐ（ｆ）として出力するsuper-Gaussian型更新ステップと、
信号分離装置のsuper-Gaussian型変換手段が、super-Gaussian型更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積を求めて、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）として出力するsuper-Gaussian型変換ステップと、
信号分離装置の分離精度値演算手段が、super-Gaussian型変換ステップにおいて出力されたＹｐ（ｆ，ｍ）と、更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）とを用いて各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算ステップと、
信号分離装置の分離精度値判定手段が、分離精度値ＳＩＲと、記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定ステップと、
信号分離装置の第２更新手段が、分離精度値判定ステップにおいて出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新ステップと、
信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、
信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いてsuper-Gaussian型更新ステップ、super-Gaussian型変換ステップ、分離精度値演算ステップ、分離精度値判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、
信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、
信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、
信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、
信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、
信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップと
を有し、
スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（８）で表されるものである
【数１６】
2006330687.tif 000081
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１３】
上記スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））における各パラメータｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２の値の取り得る範囲に、ピアソン分布に由来するパラメータ範囲の制約条件を課さない
ことを特徴とする請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の信号分離方法。
【請求項１４】
観測信号１の時系列データが短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて短時間離散フーリエ変換された周波数領域を１つ以上の基準周波数によって複数の周波数領域に分割し、それぞれの周波数領域ごとに、当該周波数領域のＸ（ｆ，ｍ）に対して、
請求項７から請求項９のいずれかに記載の信号分離方法における短時間離散フーリエ変換演算ステップより後の処理を実行する、
あるいは、
観測信号１または観測信号１とは異なる観測信号２に対して請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の信号分離方法を予め適用し、このいずれかの信号分離方法の上記第２反復ステップにおいて得られた各周波数ｆにおける分離行列Ｗ（ｆ）を与えたときの各グリッドのパラメータｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）の値を、各周波数ｆにおけるグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０（１），ｂ１（１），ｃ０（１），ｃ１（１），ｃ２（１）｝、Ｂ２＝｛ｂ０（２），ｂ１（２），ｃ０（２），ｃ１（２），ｃ２（２）｝、・・・、ＢＦ＝｛ｂ０（Ｆ），ｂ１（Ｆ），ｃ０（Ｆ），ｃ１（Ｆ），ｃ２（Ｆ）｝とする。但し、Ｒ＝ｆ（ｆ＝１，・・・，Ｆ）とする。〕として一意に固定して、請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の信号分離方法における短時間離散フーリエ変換演算ステップより後の処理を実行する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１５】
請求項１から請求項６に記載された信号分離装置としてコンピュータを機能させるための信号分離プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の信号分離プログラムを記録した、コンピュータによって読み取り可能なプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理の技術分野に属し、複数の信号が時間的・空間的に混合された混合信号から原信号を分離抽出する技術に関する。特に、独立成分分析(Independent Component Analysis : ICA)を用いて、原信号を分離抽出する信号分離技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の信号源から発せられた信号（人の音声、音楽、騒音・雑音、生体信号、無線信号などの信号を広く指す。）は、空間的に混合し、また、反射や残響などによって時間的にも混合された混合信号となる。例えば信号が音の場合、人間の耳は、このような混合信号を感知するが、所謂カクテルパーティー効果と呼ばれるように、混合信号から所望の音響信号を聞き分けることが可能である。例えば、（音量にもよるが）様々な音が入り乱れる混雑の中で自分の名前を呼ばれても、自分の名前と他の音とを聞き分けることができる。
【０００３】
ここで、音を例にして、人間の耳と同様の効果を得る信号処理を考える。
例えば混合信号をマイクロホン（microphone）によって観測して、観測信号を得るとする。この観測信号（混合信号）だけから、混合前の原信号（ここではマイクロホンによる観測を考えているので、信号源からの音だけをマイクロホンで観測したとした場合に相当する原信号を考える。）を推定することは、一般的にブラインド音源分離（Blind Source Separation : BSS）と呼ばれる。
【０００４】
信号が時間遅れなどをもって混合（畳み込み）して観測信号となる場合、その観測信号は式（９）によって与えられる。但し、原信号をｓ（ｔ）＝［ｓ１（ｔ），ｓ２（ｔ），・・・，ｓＮ（ｔ）］Ｔとする。Ｎは信号源数である。また、観測信号をｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），・・・，ｘＭ（ｔ）］Ｔとする。Ｍは観測装置の総数である。εは時間遅れなどを表すパラメータである。
【数１７】
2006330687.tif 000003
【０００５】
式（９）は時間領域の関係を表すものであるところ、一般的に、このような畳み込み信号を時間領域で扱うことは困難なので、式（９）に（離散）フーリエ変換を適用して周波数領域において扱うのが一般的である（例えば特許文献１参照）。
【数１８】
2006330687.tif 000004
【０００６】
式（１０）を行列表現すれば、式（１１）となる。
【数１９】
2006330687.tif 000005
【０００７】
周波数領域において混合信号から分離された分離信号であって、（離散）フーリエ変換されたものをＹ（ｆ,ｍ）＝［Ｙ１（ｆ,ｍ），Ｙ２（ｆ,ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ,ｍ）］Ｔとすると、式（１２）が成立する。
【数２０】
2006330687.tif 000006
【０００８】
式（１２）におけるＷ（ｆ）は、Ｙ（ｆ,ｍ）の成分が互いに独立となるような分離行列である。このＷ（ｆ）は、その成分の順序（パーミュテーション：Permutation）や大きさ（スケーリング：scaling）を各周波数で揃えた結果である。これについては後述する。これによって得られたＹ（ｆ,ｍ）を（離散）逆フーリエ変換することによって、所望の分離信号ｙ（ｔ）を得る。
【０００９】
＜Permutation＞
Permutation問題を、信号源数Ｎと観測装置総数Ｍが等しく２である場合を例にとって説明する。例えばある周波数ｆ１においては、出力（周波数領域における分離信号）Ｙ１（ｆ１,ｍ）に原信号１のｆ１成分の推定が、出力Ｙ２（ｆ１,ｍ）に原信号２のｆ１成分の推定が得られるかもしれないが、周波数ｆ１とは異なる周波数ｆ２においては、出力Ｙ１（ｆ２,ｍ）に原信号２のｆ２成分の推定が、出力Ｙ２（ｆ２,ｍ）に原信号１のｆ２成分の推定が得られるかもしれない。これはＩＣＡが出力Ｙ１と出力Ｙ２とを独立にするだけで、出力の順序は問わないためである。もし出力の順序を考慮しないまま出力（周波数領域における分離信号）を時間領域に戻すならば、原信号１と原信号２の周波数成分の推定が混じってしまい分離できたとは言えなくなる。
【００１０】
従って、全ての周波数において、出力Ｙｉ（ｆ,ｍ）に原信号kの推定が対応するように並べかえなければならない。これをPermutationの解決という。Permutationの解決としては、式（１２）から分かるように分離行列Ｗ（ｆ）の行を入れかえれば良い。その方法としては例えば、近傍の周波数におけるいくつかの出力Ｙｉ（ｆ,ｍ）の類似度(相関など)が高くなるように分離行列Ｗ（ｆ）の行を入れかえる方法がある（特許文献２、非特許文献４）。
【００１１】
＜スケーリング＞
スケーリング問題を、信号源数Ｎと観測装置総数Ｍが等しく２である場合を例にとって説明する。ＩＣＡは出力Ｙ１と出力Ｙ２を独立にするだけで、その大きさは問わない。すなわち、ある周波数ｆにおいて、Ｙ１（ｆ,ｍ）とＹ２（ｆ,ｍ）が解であれば、αＹ１（ｆ,ｍ）およびβＹ２（ｆ,ｍ）〔α、βは任意の定数〕も互いに独立なので解となる。つまり、出力の大きさに任意性があるわけである。この大きさを全ての周波数において同じにすることなく、出力を時間領域に戻すと、信号のスペクトル形状の異なるものが最終的な時間領域における分離信号ｙ（ｎ）として推定されてしまい、正しい信号分離が実現しない。
【００１２】
このようなスケーリング問題の解決手段としては、例えばＭＤＰ技術を用いることができる（非特許文献５）。
【００１３】
また、混合信号を分離するためにピアソン分布系独立成分分析（Pearson-ICA）という技術を提案した研究がある(非特許文献２参照。)。ピアソン分布系とは、データ記述が統計学上重要な課題であった１９世紀末頃に、ピアソン（K.Pearson）が、得られたデータを当てはめるための分布系を式（１３）に表される微分可能な確率密度関数ｆｐ（ｘ）で与えたものである（非特許文献３）。ピアソン分布系は、分布の範囲と４次までのサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を用いて１２の型に分類される。ａ、ｃ０、ｃ１、ｃ２は分布の型によって決まるパラメータである。
【数２１】
2006330687.tif 000007
【００１４】
非特許文献２では、時間領域におけるＩＣＡにおいてスコア関数をピアソン分布系にした方がtanh関数よりも非線形スコア関数の分布を広くカバーしており、従って分離精度も上がることが示されている。
【００１５】
分離行列Ｗの推定に用いるスコア関数Φ（ｘ）には適当な非線形関数が適用されるが、原信号のデータの確率分布関数ｆｐ（ｘ）が既知であれば、Φ（ｘ）＝−ｆｐ’（ｘ）/ｆｐ（ｘ）となるのが理想である。
【００１６】
非特許文献２では、式（１３）で表されるピアソン分布の微分形を時系列（時間領域）に直接適用し、スコア関数Φ（ｘ）を式（１４）で表したものが示されている。
【数２２】
2006330687.tif 000008
【００１７】
しかしながら、非特許文献２において取り扱っている信号は人工データであって、現実の信号においての適用が示されていない。また、非特許文献２で示される信号分離は時間領域(実数信号)で行われており、上述したような残響のある環境で混合された信号の分離に対して有効な周波数領域(複素信号)での信号分離に対してピアソン分布系の適用が示されていない。
【特許文献１】特開２００３−０８４７９３号広報
【特許文献２】特開２００４−１４５１７２号広報
【非特許文献１】Sawada,H., Mukai,R., Araki,S. and Makino,S.,"Polar coordinate based nonlinear function for frequency-domain blind source separation", IEICE Transactions, Fundamentals, Vol. E-86-A, No.3, March, pp.590-596 2003.
【非特許文献２】Karvanen,J., Riksson,J. and Koivunen,V.,"Pearson system based method for blind separation", Proceedings of the Second International Workshop on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation, pp.585-590, 2000.
【非特許文献３】Johnson,N.L., Kotz,S. and Balakrishnan,N.,"Continuous Univariate Distributions", Vol.1, 2nd edition, John Wiley & Sons, New York, 1994.
【非特許文献４】H.Sawada, R.Mukai, S.Araki, and S.Makino,"A Robust and Precise Method for Solving the Permutation Problem of Frequency-Domain Blind Source Separation", IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol.12, No.5, pp.530-538 Sep. 2004.
【非特許文献５】K.Matsuoka and S.Nakashima, "Minimal distortion principle for blind source separation", in Proc. ICA2001, Dec.2001, pp.722-727.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
ところで、例えば音声信号の分布形状は、図１６（ｂ）、図１７（ｂ）のヒストグラムが示すように、中心が歪んで裾の長い非ガウス分布になる。参考文献１および参考文献２によると、ピアソン分布系の型は、式（１５）で定義されるパラメータκによって分類可能である。
（参考文献１）  ：  Nagahara, Y., "Non-Gaussian filter and smoother based on the Pearson distribution system", Journal of Time Series Analysis,Vol.24, No.6, pp.721-738,2003.
（参考文献２）  ：  Nagahara, Y., "A method of Simulating multivariate nonnormal distributions by the Pearson system and estimation", Comp. Stat. Data Anal,Vol.47, issue 1, pp.1-29,2004.
【数２３】
2006330687.tif 000009
【００１９】
ここで、音声のように非正規的変動をする時系列信号に対して、その時系列信号のデータの３次と４次のサンプルモーメントである歪度ｓおよび尖度ｋを用いて、β１＝ｓ２、β２＝ｋとして与えられる。
【００２０】
κ＜０の場合をピアソン分布Ｉ型、０＜κ＜１の場合をピアソン分布ＩＶ型、１＜κの場合をピアソン分布ＶＩ型と呼ぶ。
【００２１】
例えば女性２名、男性２名による非混合音声、混合音声の歪度ｓ、尖度ｋおよびパラメータκの値を表１に示す。
【表１】
2006330687.tif 000010
【００２２】
表１によれば、女性２名、男性２名による非混合音声、混合音声は、全てのパラメータκが０＜κ＜１を満たすことから、ピアソン分布ＩＶ型であることがわかる。
【００２３】
特許文献１および非特許文献１では、混合音声を分離する際に、周波数帯域に分解することが示されている。周波数ごとの時系列は複素数であるため、その絶対値をとり、polar型に変換したものを用いている。複素数系列の絶対値の分布形状を上述した方法で調べると、図１８（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すように、音声の性質を特定する最初の周波数領域にはピアソン分布ＩＶ型やＶＩ型が適しており、それ以外はピアソン分布Ｉ型が適していることがわかる。また、周波数によって分布形状は多様であることもわかる。即ち、全ての周波数領域に一律にsuper-Gaussianに限ったスコア関数を用いることは適さないといえる。このような実際の信号のデータの分布形状を考慮した上でのＩＣＡを用いた信号分離技術はまだ存在していない。
【００２４】
そこで本発明は、非定常雑音の存在する実環境下において混合された混合信号に好適な信号分離を行う信号分離装置およびその方法、プログラム、記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明の信号分離装置は、上記の課題を解決するものとして、次のように構成される。即ち、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕を記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数２４】
2006330687.tif 000011
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、第１反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段とを備え、上記スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（１６）で表されるものである
【数２５】
2006330687.tif 000012
〔ｊは虚数単位を表す。｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜はＹ（ｆ，ｍ）の絶対値を表す。関数ｆｐはピアソン分布における確率密度関数を表す。θ（Ｙ（ｆ，ｍ））は複素平面上におけるＹ（ｆ，ｍ）の偏角を表す。ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）は関数ｆｐの｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜による微分を表す。〕ことを特徴とする（以下、この信号分離装置を信号分離装置Ａということにする。）。
【００２６】
また、本発明の上記の信号分離装置Ａは、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）を演算し、この演算結果を出力するサンプルモーメント演算手段と、サンプルモーメント演算手段によって出力された歪度ｓおよび尖度ｋから、β１（β２＋３）２／４（２β２−３β１−６）（４β２−３β１）〔但し、β１＝ｓ２、β２＝ｋである。〕を演算して、この演算結果をκとして出力するκ演算手段と、κ演算手段によって出力されたκの値に基づいてピアソン分布型を判定するピアソン分布型判定手段と、ピアソン分布型判定手段によって判定されたピアソン分布型の確率密度関数ｆｐのパラメータを、サンプルモーメント演算手段によって出力されたサンプルモーメントから演算して、この演算結果を出力するピアソン分布型パラメータ演算手段とを備え、スコア関数演算手段は、ピアソン分布型パラメータ演算手段によって出力されたパラメータによって定まる確率密度関数ｆｐによって、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝−ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ,ｍ）））／ｆｐ（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）と表されるΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するものであるとしてもよい。
【００２７】
また、本発明の上記の信号分離装置Ａにおいては、記憶手段には、原信号として想定される信号の時系列データである教師信号ｄ（ｎ）をも記憶し、記憶手段に記憶された教師信号ｄ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＤ（ｆ，ｍ）として出力する第２短時間離散フーリエ変換演算手段を備え、サンプルモーメント演算手段は、第２短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＤ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｄ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント(平均、分散、歪度、尖度)を演算し、この演算結果を出力するものであるものとしてもよい。
【００２８】
さらに、本発明の信号分離装置は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕および式（１７）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕を記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数２６】
2006330687.tif 000013
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差である行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値に基づく指標を演算して、この演算結果を＜Ｃ＞として出力する非対角成分演算手段と、非対角成分演算手段によって出力された＜Ｃ＞と、閾値Ｍｉｎとの大小を判定し、この判定結果を出力する非対角成分判定手段と、非対角成分判定手段によって出力された判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎの値以下である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍｉｎの値を＜Ｃ＞の値に設定する第２更新手段と、１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、非対角成分演算手段、非対角成分判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、非対角成分演算手段、非対角成分判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段とを備え、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（１７）で表されるものである
【数２７】
2006330687.tif 000014
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明の信号分離装置は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（１８）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕、原信号ｓ（ｎ）=［ｓ１（ｎ）, ｓ２（ｎ），・・・,ｓＮ（ｎ）］、各信号源Ｊから各観測装置ｉまでのインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）および閾値Ｍａｘを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数２８】
2006330687.tif 000015
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、分離行列Ｗ（ｆ）に対して、短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をｗ（ｎ）として出力する短時間離散逆フーリエ変換演算手段と、短時間離散逆フーリエ変換演算手段によって出力されたｗ（ｎ）、記憶手段に記憶された原信号ｓ（ｎ）およびインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）から、各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算手段と、分離精度値演算手段によって出力された分離精度値ＳＩＲと記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定手段と、分離精度値判定手段によって出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新手段と、１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、短時間離散逆フーリエ変換演算手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、短時間離散逆フーリエ変換演算手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段とを備え、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（１８）で表されるものである
【数２９】
2006330687.tif 000016
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とするものであってもよい。
【００３０】
さらには、本発明の信号分離装置は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を分離する信号分離装置であって、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（１９）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕および閾値Ｍａｘを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算手段と、短時間離散フーリエ変換演算手段によって出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する変換手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算手段と、スコア関数演算手段によって出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３０】
2006330687.tif 000017
とする。〕として出力するフレーム時間平均手段と、単位行列Ｉと、フレーム時間平均手段によって出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新手段と、スコア関数ΦとしてΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝tanh（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ，ｍ）））などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いて、Ｗｐ（ｆ）＋［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗｐ（ｆ）を演算し、この演算結果を新たな分離行列Ｗｐ（ｆ）として出力するsuper-Gaussian型更新手段と、super-Gaussian型更新手段によって出力された分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積を求めて、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）として出力するsuper-Gaussian型変換手段と、super-Gaussian型変換手段によって出力されたＹｐ（ｆ，ｍ）と、更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）とを用いて各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算手段と、分離精度値ＳＩＲと、記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定手段と、分離精度値判定手段によって出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新手段と、１つの周波数に対して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段を所定の反復条件を満たすまで反復実行させる第１反復制御手段と、各グリッドＢＲに対して、第１反復手段、super-Gaussian型更新手段、super-Gaussian型変換手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復制御手段と、第１反復制御手段およびグリッド反復制御手段を制御して、変換手段、スコア関数演算手段、フレーム時間平均手段、更新手段、super-Gaussian型更新手段、super-Gaussian型変換手段、分離精度値演算手段、分離精度値判定手段、第２更新手段を、各周波数に対して反復実行させる第２反復制御手段と、更新手段によって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理手段と、全ての周波数において、変換手段によって出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理手段と、変換手段によって出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元手段とを備え、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（１９）で表されるものである
【数３１】
2006330687.tif 000018
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とするものとしてもよい。
【００３１】
本発明の信号分離方法は、上記の課題を解決するものとして、次のような方法とする。即ち、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕が記憶されるとし、信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３２】
2006330687.tif 000019
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップとを有し、上記スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（２０）で表されるものである
【数３３】
2006330687.tif 000020
〔ｊは虚数単位を表す。｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜はＹ（ｆ，ｍ）の絶対値を表す。関数ｆｐはピアソン分布における確率密度関数を表す。θ（Ｙ（ｆ，ｍ））は複素平面上におけるＹ（ｆ，ｍ）の偏角を表す。ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）は関数ｆｐの｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜による微分を表す。〕ことを特徴とする（以下、この信号分離方法を信号分離方法Ｂということにする。）。
【００３２】
また、本発明の上記の信号分離方法Ｂは、信号分離装置のサンプルモーメント演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）を演算し、この演算結果を出力するサンプルモーメント演算ステップと、信号分離装置のκ演算手段が、サンプルモーメント演算ステップにおいて出力された歪度ｓおよび尖度ｋから、β１（β２＋３）２／４（２β２−３β１−６）（４β２−３β１）〔但し、β１＝ｓ２、β２＝ｋである。〕を演算して、この演算結果をκとして出力するκ演算ステップと、信号分離装置のピアソン分布型判定手段が、κ演算ステップにおいて出力されたκの値に基づいてピアソン分布型を判定するピアソン分布型判定ステップと、信号分離装置のピアソン分布型パラメータ演算手段が、ピアソン分布型判定ステップにおいて判定されたピアソン分布型の確率密度関数ｆｐのパラメータを、サンプルモーメント演算ステップにおいて出力されたサンプルモーメントから演算して、この演算結果を出力するピアソン分布型パラメータ演算ステップとを有し、スコア関数演算ステップは、ピアソン分布型パラメータ演算ステップにおいて出力されたパラメータによって定まる確率密度関数ｆｐによって、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝−ｆｐ’（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ,ｍ）））／ｆｐ（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）と表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するものであり、第１反復ステップは、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、サンプルモーメント演算ステップ、κ演算ステップ、ピアソン分布型判定ステップ、ピアソン分布型パラメータ演算ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップが所定の反復条件を満たすまで反復実行されて、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得るものであるものとしてもよい。
【００３３】
さらに、本発明の上記の信号分離方法Ｂにおいては、記憶手段には、原信号として想定される信号の時系列データである教師信号ｄ（ｎ）をも記憶し、信号分離装置の第２短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された教師信号ｄ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＤ（ｆ，ｍ）として出力する第２短時間離散フーリエ変換演算ステップを有し、サンプルモーメント演算ステップは、第２短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＤ（ｆ，ｍ）の絶対値｜Ｄ（ｆ，ｍ）｜のサンプルモーメント(平均、分散、歪度、尖度)を演算し、この演算結果を出力するものであるものとしてもよい。
【００３４】
また、本発明の信号分離方法は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕および式（２１）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕が記憶されるとし、信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３４】
2006330687.tif 000021
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、信号分離装置の非対角成分演算手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差である行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値に基づく指標を演算して、この演算結果を＜Ｃ＞として出力する非対角成分演算ステップと、信号分離装置の非対角成分判定手段が、非対角成分演算ステップにおいて出力された＜Ｃ＞と、閾値Ｍｉｎとの大小を判定して、この判定結果を出力する非対角成分判定ステップと、信号分離装置の第２更新手段が、非対角成分判定ステップにおいて出力された判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎの値以下である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍｉｎの値を＜Ｃ＞の値に設定する第２更新ステップと、信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いて非対角成分演算ステップ、非対角成分判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップとを有し、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（２１）で表されるものである
【数３５】
2006330687.tif 000022
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とするものでもよい。
【００３５】
さらに、本発明の信号分離方法は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（２２）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕、原信号ｓ（ｎ）=［ｓ１（ｎ）, ｓ２（ｎ），・・・,ｓＮ（ｎ）］、各信号源Ｊから各観測装置ｉまでのインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）および閾値Ｍａｘが記憶されるとし、信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３６】
2006330687.tif 000023
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、信号分離装置の短時間離散逆フーリエ変換演算手段が、分離行列Ｗ（ｆ）に対して、短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をｗ（ｎ）として出力する短時間離散逆フーリエ変換演算ステップと、信号分離装置の分離精度値演算手段が、短時間離散逆フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたｗ（ｎ）、記憶手段に記憶された原信号ｓ（ｎ）およびインパルス応答ｈｉＪ（ｎ）から、各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算ステップと、信号分離装置の分離精度値判定手段が、分離精度値演算ステップにおいて出力された分離精度値ＳＩＲと記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定ステップと、信号分離装置の第２更新手段が、分離精度値判定ステップにおいて出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新ステップと、信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いて短時間離散逆フーリエ変換演算ステップ演算ステップ、分離精度値演算ステップ、分離精度値判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振幅を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）���の積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップとを有し、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（２２）で表されるものである
【数３７】
2006330687.tif 000024
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とするものでもよい。
【００３６】
さらには、本発明の信号分離方法は、Ｍ個〔２≦Ｍ〕の観測装置で観測した観測信号から、Ｎ個〔２≦Ｎ〕の信号源から発せられた原信号を信号分離装置において分離する信号分離方法であって、信号分離装置の記憶手段には、Ｍ個の観測装置で観測された観測信号のＭ個の時系列データｘ（ｎ）＝［ｘ１（ｎ），ｘ２（ｎ），・・・，ｘＭ（ｎ）］Ｔ〔ｘｉ（ｎ）は、ｉ番目の観測装置で観測された観測信号の時系列データを表す。また、Ｔは転置行列を表す。〕、式（２３）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））におけるパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕および閾値Ｍａｘが記憶されるとし、信号分離装置の短時間離散フーリエ変換演算手段が、記憶手段に記憶された時系列データｘ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍ〔但し、フレームの数はＮｍとする。〕ごとに、短時間離散フーリエ変換を演算して、この演算結果をＸ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＭ（ｆ，ｍ）］Ｔ〔ｆは周波数を表す。〕として出力する短時間離散フーリエ変換演算ステップと、信号分離装置の変換手段が、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）と、Ｎ行Ｍ列の分離行列Ｗ（ｆ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第１変換ステップと、信号分離装置のスコア関数演算手段が、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）を入力とするスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を演算して、この演算結果を出力するスコア関数演算ステップと、信号分離装置のフレーム時間平均手段が、スコア関数演算ステップにおいて出力されたΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））と、変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列ＹＨ（ｆ，ｍ）との積のフレーム時刻に関する総和の平均を演算して、この演算結果を＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞〔但し、
【数３８】
2006330687.tif 000025
とする。〕として出力するフレーム時間平均ステップと、信号分離装置の更新手段が、単位行列Ｉと、フレーム時間平均ステップにおいて出力された＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞との差に分離行列Ｗ（ｆ）および学習サイズηを乗じ、さらに分離行列Ｗ（ｆ）を加える演算Ｗ（ｆ）＋η［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗ（ｆ）をして、この演算結果を新たな分離行列Ｗ（ｆ）として出力する更新ステップと、信号分離装置のsuper-Gaussian型更新手段が、スコア関数ΦとしてΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝tanh（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ，ｍ）））などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いて、Ｗｐ（ｆ）＋［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗｐ（ｆ）を演算し、この演算結果を新たな分離行列Ｗｐ（ｆ）として出力するsuper-Gaussian型更新ステップと、信号分離装置のsuper-Gaussian型変換手段が、super-Gaussian型更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積を求めて、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）として出力するsuper-Gaussian型変換ステップと、信号分離装置の分離精度値演算手段が、super-Gaussian型変換ステップにおいて出力されたＹｐ（ｆ，ｍ）と、更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）とを用いて各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力する分離精度値演算ステップと、信号分離装置の分離精度値判定手段が、分離精度値ＳＩＲと、記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定ステップと、信号分離装置の第２更新手段が、分離精度値判定ステップにおいて出力された判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新ステップと、信号分離装置の第１反復制御手段が、１つの周波数に対して、第１変換ステップ、スコア関数演算ステップ、フレーム時間平均ステップ、更新ステップを所定の反復条件を満たすまで反復実行し、この反復条件を満たしたときに更新ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を得る第１反復ステップと、信号分離装置のグリッド反復制御手段が、各グリッドＢＲに対して、第１反復ステップに続いてsuper-Gaussian型更新ステップ、super-Gaussian型変換ステップ、分離精度値演算ステップ、分離精度値判定ステップ、第２更新ステップを実行して、分離行列Ｗ（ｆ）を得るグリッド反復ステップと、信号分離装置の第２反復制御手段が、第１反復ステップおよびグリッド反復ステップを各周波数について実行し、各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）を得る第２反復ステップと、信号分離装置のパーミュテーション処理手段が、第２反復ステップによって出力された周波数ごとの各分離行列Ｗ（ｆ）について、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、全ての周波数において同じ原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理ステップと、信号分離装置のスケーリング処理手段が、全ての周波数において、第２変換ステップにおいて出力されるＹ（ｆ，ｍ）の成分それぞれが、各原信号の推定とおよそ同じ振���を持つように、パーミュテーション処理ステップにおいて出力された分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理ステップと、信号分離装置の変換手段が、スケーリング処理ステップにおいて得られた各周波数における分離行列Ｗ（ｆ）と、短時間離散フーリエ変換演算ステップにおいて出力されたＸ（ｆ，ｍ）との積Ｗ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）の演算をして、この演算結果をＹ（ｆ，ｍ）＝［Ｙ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）］Ｔとして出力する第２変換ステップと、信号分離装置の復元手段が、第２変換ステップにおいて出力されたＹ（ｆ，ｍ）の短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果を分離信号ｙ（ｎ）＝［ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），・・・，ｙＮ（ｎ）］Ｔとして出力する復元ステップとを有し、スコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））は、式（２３）で表されるものである
【数３９】
2006330687.tif 000026
〔但し、ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）はパラメータとする。〕ことを特徴とするものとしてもよい。
【００３７】
また、上記信号分離装置をコンピュータ上で機能させる信号分離プログラムによって、コンピュータを信号分離装置として作動処理させることができる。そして、この信号分離プログラムを記録した、コンピュータによって読み取り可能なプログラム記録媒体によって、他のコンピュータを信号分離装置として機能させることや、信号分離プログラムを流通させることなどが可能になる。
【発明の効果】
【００３８】
本発明の信号分離装置および方法によれば、非定常雑音の存在する実環境下において混合された混合信号に好適な信号分離を行うことができる。
【００３９】
また、観測信号の信号データから直接推定されたピアソン分布の微分形をスコア関数とするため、分離精度を向上できるという効果をも有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
＜理論背景＞
まず、本発明の理論背景を説明する。
例えば、Ｍ個のセンサｊ〔但しｊ＝１，２，・・・，Ｍとし、Ｍはセンサの総数である。〕のそれぞれで、Ｎ個の信号源ｉ〔但しｉ＝１，２，・・・，Ｎとし、Ｎは信号源総数である。〕からの信号ｓｉ（ｎ）に信号源―センサ間の応答(時間遅れや反射等)が畳み込まれた混合信号（観測信号）を、信号ｘｊ（ｎ）〔但しｎはサンプリング系列を表し、ｎ＝１，２，・・・，Ｎｎとする。Ｎｎはサンプリング数である。〕として観測したとする。このとき、観測信号ｘｊ（ｎ）は式（２４）で表される。
【数４０】
2006330687.tif 000027
【００４１】
ここで、ｈｊｉ（ｎ）は、信号源ｉからセンサｊへのｐタップのインパルス応答であり、Ｐはインパルス応答の持続時間を表す。以下では、説明の便宜から、信号源数Ｎとセンサの総数Ｍは等しいとする。なお、一般的にＢＳＳのＩＣＡにおいては、センサの総数Ｍは、信号源数Ｎと等しいか、あるいはそれ以上であることが望ましい。
【００４２】
一般的に、畳み込み混合信号はＢＳＳの手法では信号分離が困難であるため、短時間離散フーリエ変換（Short-time Discrete Fourier Transform:STDFT）を適用して、畳み込み混合信号を周波数領域に変換して信号分離を行うことが広く行われる。式（１９）で表される観測信号ｘｊ（ｎ）に対して、ＳＴＤＦＴを適用すると、式（２５）で表される。
【数４１】
2006330687.tif 000028
【００４３】
ここでｆは周波数、ｍはフレーム時刻を表す。式（２０）を行列表現すると式（２６）で表される。ここでは行列を、添え字のない大文字の記号（Ｘ、Ｙなど）で表し、その成分を、特に断りの無い限り添え字付きの大文字の記号（Ｘｊなど）で表すことにする。
【数４２】
2006330687.tif 000029
【００４４】
Ｈ（ｆ）は、ｊｉ成分に信号源ｉからセンサｊまでの周波数応答Ｈｊｉ（ｆ）を持つＮ×Ｎ行列であり、Ｓ（ｆ，ｍ）＝［Ｓ１（ｆ，ｍ），Ｓ２（ｆ，ｍ），・・・，ＳＮ（ｆ，ｍ）］Ｔ、Ｘ（ｆ，ｍ）＝［Ｘ１（ｆ，ｍ），Ｘ２（ｆ，ｍ），・・・，ＸＮ（ｆ，ｍ）］Ｔは、それぞれ原信号および観測信号のＳＴＤＦＴ結果を表す。なお、Ｔは転置行列であることを表す。
【００４５】
次に、ＩＣＡによる周波数領域での信号分離処理は、式（２７）で表される分離行列Ｗ（ｆ）を求めることである。
【数４３】
2006330687.tif 000030
【００４６】
つまり、各周波数でＹ１（ｆ，ｍ），Ｙ２（ｆ，ｍ），・・・，ＹＮ（ｆ，ｍ）が互いに独立となるような分離行列Ｗ（ｆ）を推定することである。この推定は、式（２８）の更新式による学習に基づいて行う。
【数４４】
2006330687.tif 000031
【００４７】
ηは学習のステップサイズ、添え字（ｇ）は更新回数、＜・＞はフレーム時刻ｍについての平均操作を表す。ここで平均操作とは、式（２９）で表される平均を意味する。Ｎｍはフレームの数を表す。
【数４５】
2006330687.tif 000032
【００４８】
なお、以上の更新式は、（原信号の確率密度分布の対数尤度を最大化する）最尤推定法に基づいて導出された場合であるから、平均操作＜・＞によって表されるが、相互情報量（Kullback-Leibler情報量）を最小化する方法に基づいて導出する場合には、更新式（２８）は、式（３０）で表される。Ｅ［・］は、分散共分散行列である。
【数４６】
2006330687.tif 000033
【００４９】
式（２８）の関数Φは、原信号の確率密度分布の負の対数の微分を表し、式（２８）の関数Φ１は、分離信号の確率密度分布の負の対数の微分を表す。原信号と分離信号が同等になる場合（即ち、観測信号を互いに独立になるように分離できた場合である。）は、Φ＝Φ１となるから、式（２８）と式（３０）は同等の内容を表すものといえる。
【００５０】
式（２８）の更新式は、いわゆる最急降下法などと同様の考え方によって、更新式が収束したときの分離行列Ｗ（ｆ）を解、即ち分離信号が互いに独立となる所望の分離行列とするものである。
【００５１】
上記のとおり、信号源数Ｎとセンサの総数Ｍは等しいとしているので、分離行列Ｗは（正則）正方行列である。また、正則正方行列の最適な勾配方向は、リーマン計量において自然勾配方向である（公知）。従って、式（２８）の更新式は、式（３１）に改めることによって、より安定して収束の早いものとなる。
【数４７】
2006330687.tif 000034
【００５２】
ＹＨ（ｆ，ｍ）は、Ｙ（ｆ，ｍ）の複素共役転置行列を表す。
【００５３】
式（２８）、式（２９）、式（３１）におけるΦ（・）はスコア関数を表し、Ｙ（ｆ，ｍ）をＹと略記すると、Φ（Ｙ）=φ(｜Ｙ｜)ｅｘｐ(ｉθ（Ｙ）)〔Ｙは複素数値、｜・｜は絶対値、θ（Ｙ）は複素平面上の偏角を表す。ｉは虚数単位である。なお、上記ではｉは信号源を表すものとしたが、虚数単位をｊまたはｉで表記するのが慣例であるから、これに従うものとする。このように表記しても、ｉが添え字であるか否かなどで判断される。また、特に注意が必要な場合は虚数単位であることを明示する。〕である。φ（｜Ｙ｜）は、原信号の確率密度分布をｐ（Ｙ）とした場合、式（３２）で与えられる（非特許文献１参照。）。
【数４８】
2006330687.tif 000035
【００５４】
記述のとおり、従来技術ではスコア関数としてtanh関数を用いて、例えばΦ（α）＝tanh（ｚα）としていた（ｚは任意の定数。）。しかし、上記例示した音声の場合のように、音声は話者や帯域などによって多様な分布形状を持つので、全ての音声や全ての帯域において単一のtanh関数を用いることは適さない。そこで、本発明ではスコア関数にピアソン分布系の微分形を用いる。
【００５５】
ピアソン分布系の概略は既に説明したとおりである。
ここでは、ピアソン分布Ｉ型、ＩＶ型、ＶＩ型について説明する。勿論、その他のピアソン分布型を排除する趣旨ではない。信号の種類によっては、適宜その他のピアソン分布型や拡張ピアソン分布（ピアソン分布系の微分形の分子・分母の多項式が、より高次のもので定義される〔参考文献３〕）を用いることができる。
（参考文献３）  ：  Ord,J.K, Families of Frequency Distributions, Griffin,1972.
【００５６】
《ピアソン分布ＩＶ型》
（参考文献４）  ：  Nagahara, Y., "The PDF and CF of Pearson type IV distributions and the ML estimation of the parameters", Statistics & Probability Letters, 43, pp.251-264,1999.
参考文献４によれば、パラメータ（ａ、ｃ０、ｃ１、ｃ２）に適宜の拘束条件が課せられた式（１３）で表されるピアソン分布ＩＶ型（０＜κ＜１、非特許文献３参照。）は、非心パラメータδを用いて、式（３３）で新しく定義される。
【数４９】
2006330687.tif 000036
【００５７】
このとき、確率密度関数ｆｐ（ｘ）は式（３４）で与えられる。ｉは虚数単位である。Γ（・）はガンマ関数を表す。
【数５０】
2006330687.tif 000037
【００５８】
ところで、参考文献１および参考文献２によれば、式（１５）のパラメータκによって、ピアソン分布は７つの型に分類可能であることが示されている。そして、各型の分布およびサンプルモーメントを適切なパラメータで記述することで、このパラメータとサンプルモーメントとの変換式を与えている。ピアソン分布ＩＶ型では、式（３３）、式（３４）におけるパラメータｂ、δ、τ、μと、サンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）との間に式（３５）で示される関係がある。
【数５１】
2006330687.tif 000038
【００５９】
《ピアソン分布Ｉ型》
ピアソン分布Ｉ型（κ＜０）では、式（３３）に相当する−ｆｐ’（ｘ）／ｆｐ（ｘ）は、式（３６）で与えられる。
【数５２】
2006330687.tif 000039
【００６０】
このとき、確率密度関数ｆｐ（ｘ）は式（３７）で与えられる。Ｂ（・，・）はベータ関数を表す。
【数５３】
2006330687.tif 000040
【００６１】
ピアソン分布Ｉ型では、式（３６）、式（３７）におけるパラメータａ、ｂ、ｐ、ｑと、サンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）との間に式（３８）で示される関係がある。なお、便宜的にｒなどの記号をもって置き換えをしている。
【数５４】
2006330687.tif 000041
【００６２】
《ピアソン分布ＶＩ型》
ピアソン分布ＶＩ型（１＜κ）では、式（３３）に相当する−ｆｐ’（ｘ）／ｆｐ（ｘ）は、式（３９）で与えられる。
【数５５】
2006330687.tif 000042
【００６３】
このとき、確率密度関数ｆｐ（ｘ）は式（４０）で与えられる。Ｂ（・，・）はベータ関数を表す。
【数５６】
2006330687.tif 000043
【００６４】
ピアソン分布ＶＩ型では、式（３９）、式（４０）におけるパラメータａ、ｂ、ｐ、ｑと、サンプルモーメント（平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ）との間に式（４１）で示される関係がある。なお、便宜的にｒなどの記号をもって置き換えをしている。
【数５７】
2006330687.tif 000044
【００６５】
式（３３）、式（３６）、式（３９）は、結局のところ、式（１３）のように分母が高々２次、分子が高々１次の多項式でまとめられた形式の式（４２）で表される。
【数５８】
2006330687.tif 000045
【００６６】
《ピアソン分布のパラメータ推定》
さて、ＩＣＡのスコア関数にピアソン分布系の微分形を用いることは既に述べたとおりである。そこで、観測信号を周波数帯域に分解し、それぞれの周波数において最適なピアソン分布を推定する必要がある。周波数毎に分解された分離信号の系列Ｙにおけるスコア関数は、Φ（Ｙ）＝−ｆｐ’（Ｙ）／ｆｐ（Ｙ）で表される。
【００６７】
分離信号Ｙは、複素数値で表されるからＹ＝｜Ｙ｜ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ））とする（ここでは便宜的に虚数単位をｊとして表す。）。また、｜Ｙ｜の分布は位相ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ））とは独立であるとして、確率密度関数ｆｐ（Ｙ）＝α×ｆｐ（｜Ｙ｜）とする（非特許文献１）。
【００６８】
このとき式（４３）が成立する。
【数５９】
2006330687.tif 000046
【００６９】
ここで、｜Ｙ｜の分布を用いたスコア関数について次の定理が成立する。
《定理》
【数６０】
2006330687.tif 000047
【００７０】
（証明）
【数６１】
2006330687.tif 000048
【００７１】
従って、分離信号Ｙの系列ｉにおけるスコア関数は、式（４２）および上記定理から式（４４）で与えられる。
【数６２】
2006330687.tif 000049
【００７２】
以上から、ピアソン分布のパラメータ推定は、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝について行えばよい。但し、ピアソン分布の型が判明した場合や、適宜にピアソン分布の型を設定した場合などでは、そのピアソン分布の型におけるパラメータ（例えば、ピアソン分布ＩＶ型では、パラメータｂ、δ、τ、μである。）を求めればよく、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を求める必要はない。
【００７３】
次に、ＩＣＡにおいて式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を推定する方法について述べる。
まず、１つの方法としては、式（３１）における行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値がより０に近づくようなパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を周波数ごとにグリッドサーチする方法である。そこで、周波数の関数となることを明記するために、パラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝と表記する。
【００７４】
式（３１）における行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分を書き下すとΦ（Ｙｉ（ｆ，ｍ））Ｙｊ＊（ｆ，ｍ）〔ここでｉ、ｊは、行列のｉ行ｊ列を意味し、ｉ≠ｊである。また、Ｙｊ＊はＹｊの複素共役を表す。〕となり、これは出力信号（つまり、分離過程における分離信号）の高次相関を表している。信号が最も分離されたときはＹｊ（ｆ，ｍ）とＹｊ（ｆ，ｍ）は独立となり、上記非対角成分の大きさは０となるが、信号が混合したままの場合は上記非対角成分は大きな値をとる。すなわち上記非対角成分は、分離の程度を表す尺度として用いることが可能である。
【００７５】
従って、この性質を用いて、式（３１）における行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値が最も小さくなるピアソン分布系のパラメータ｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝をグリッドサーチによって求めればよい。
【００７６】
ここでグリッドサーチとは、いわゆる総当り的な探索手法である。具体的な一例を以下に述べる。
５つのパラメータｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）のそれぞれについて、ある範囲の（離散的な）値を予め設定しておく。即ち、ｂ０＝｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、ｂ１＝｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、ｃ０＝｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、ｃ１＝｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、ｃ２＝｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝とする。なお、ここでα、β、γ、δ、εは、上記変換式である式（３５）、式（３８）、式（４１）で用いた記号の意味とは異なり、各パラメータで設定した値の個数を表す（以下に述べるグリッドＢＲにおける記号α、β、γ、δ、εについても同様である。）。
【００７７】
そして、各パラメータの範囲から１つずつ値を選択して組み合わせを作ったものをグリッドＢＲと表すことにする。つまり、Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。
【００７８】
これらの各グリッドＢＲにおける値をパラメータとするスコア関数を用いた更新式の解を求め、そのときの行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞の非対角成分の絶対値を求める。この値が最小となるときのグリッドＢＲを、求めるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の値とする。
【００７９】
なお、求める非対角成分は複数個あるから、全ての非対角成分の絶対値が最も小さくなる場合を一意に求めることは困難である。従って例えば、求めた非対角成分の絶対値の平均値が最小になる場合や、求めた非対角成分の二乗値の総和が最小となる場合を、所望の場合であると判断して、このときのグリッドＢＲを求めればよい。
【００８０】
このようにしてパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の値を決定することで、式（４４）のスコア関数が定まる。そして、このスコア関数を用いた式（３１）による更新で得られた分離行列を用いることで、所望の分離信号を得ることとなる。
【００８１】
また、スコア関数のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の値の決定は、短時間離散フーリエ変換における各周波数ごとに行われる。
【００８２】
非対角要素を用いる代わりに、原信号とインパルス応答が既知であると仮定し、原信号とインパルス応答と分離行列とから分離精度値を求め、分離精度値が最大となるときのグリッドＢＲを選択することでパラメータを推定してもよい（後述の第１．１の実施形態の中で詳細を説明する。）。
【００８３】
非対角要素を用いる代わりに、スコア関数にtanh関数などを用いたＩＣＡなどで既に分離した信号と分離行列から分離精度値を求め、これが最大となるグリッドＢＲを選択することで、パラメータをグリッドサーチすることもできる（後述の第１．２の実施形態の中で詳細を説明する。）。
【００８４】
本明細書では、スコア関数に係わる説明において「ピアソン分布（系、型）」、「ピアソン分布の微分形」、「ピアソン分布系の微分形」などの表現を用いている。そして、具体例としてピアソン分布Ｉ型、ＩＶ型、ＶＩ型を挙げて、各型の確率密度関数ｆｐ（ｘ）の満たす微分方程式（３３）、式（３６）、式（３９）は、一般的に式（４２）で表されることを示した。特に、複素数値表現された分離信号Ｙのスコア関数Φ（Ｙ）は、式（４４）で与えられる。ここで式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝は、式（３３）、式（３６）、式（３９）のそれぞれのパラメータに対応する。例えば、式（４４）と式（３６）とを対比すると、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝は、式（３６）のパラメータ｛−（ｐ＋ｑ−２）ａ−（ｐ−１）ｂ、ｐ＋ｑ−２、ａ（ａ＋ｂ）、−（２ａ＋ｂ）、１｝に対応している。
【００８５】
一般的にピアソン分布は、分布の型ごとにそのパラメータの取りえる範囲に制約がある。従って、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の取りえる範囲もピアソン分布型に応じた制約があると考えるのが自然であるが、実際の信号分離では、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の取りえる範囲は、ピアソン分布型に応じた制約を受けない。なぜなら、式（４２）および式（４４）は、ピアソン分布の各型の確率密度関数が満たす微分法的式を包括的・一般的に表現したものであり、式（４２）ないし式（４４）に拠る限りピアソン分布の各型に固有のパラメータ範囲の制約条件に拘束されないからである。
【００８６】
つまり、式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝として、ピアソン分布系で制約されるパラメータ範囲に入らない値をとった場合でも、分離精度の優れたスコア関数が存在するのであり、この事実を示す実施例は後掲する。
【００８７】
このことから、本発明のグリッドサーチによるスコア関数のパラメータ推定においては、各パラメータの取り得る範囲をピアソン分布系で制約されるパラメータ範囲に限定しない。
【００８８】
以上の説明から明らかなように、本発明において式（４４）で与えられるスコア関数は、ピアソン分布系に由来するが、ピアソン分布系のパラメータ範囲の制約条件は適用されないことに留意しなければならない。
【００８９】
上記のグリッドサーチは、ある種アドホックな手法と云える。そこで、グリッドサーチによらないで、ＩＣＡにおいて式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を推定してスコア関数を求める方法を示す。
【００９０】
それは、各周波数の系列の絶対値について、歪度と尖度を求めて式（１５）のκを計算し、その値でピアソン分布の型を判定し、個々のパラメータからスコア関数を求める方法である。具体的な手順を以下に示す。
【００９１】
（１）観測信号を分離行列で変換したＹｉ（ｆ，ｍ）を用いてこの系列のサンプルモーメント(平均ｅ、分散ν、歪度ｓ、尖度ｋ)を求める。
【００９２】
（２）歪度ｓおよび尖度ｋから、式（１５）のκを求める。
【００９３】
（３）κの値からピアソン分布の型を判定する。
【００９４】
（４）上記サンプルモーメントから、上記変換式に従って、判定された型のピアソン分布のパラメータを求める。これによってスコア関数が定まる。
【００９５】
この場合、スコア関数はＹｉ（ｆ，ｍ）毎に求まる。また、短時間離散フーリエ変換における各周波数毎にもスコア関数が求められる。
【００９６】
この場合ではパラメータのグリッドサーチを行わないので、計算量を減らせると共に、より短時間で所望の分離信号が得られる。
【００９７】
なお、上記の手順（１）においては、観測信号の変わりに、全ての周波数においてスコア関数にtanh関数などを用いた従来的ＩＣＡによって予め粗い信号分離を行った結果得られる分離信号を用いてもよい。
【００９８】
また、原信号として想定される信号の集合を教師信号とし、この教師信号に対して各周波数でのサンプルモーメントを求め、そのサンプルモーメントからκやピアソン分布のパラメータを決め、それを固定してスコア関数を求めることもできる（後述の第２．１の実施形態の中で詳細を説明する。）。
【００９９】
また、観測信号を周波数領域に変換し、一部の周波数領域では上記グリッドサーチの手法で決定されたスコア関数を用いるとし、その他の周波数領域ではサンプルモーメントに基づいてピアソン分布型判定してスコア関数を決定するようにしてもよい（後述の第３の実施形態の中でも詳細を説明する。）。
【０１００】
具体的には、予め与えられた観測信号に対してグリッドサーチの手法を適用し、周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を求めておく。複数種類の観測信号からそれぞれの種類における周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を求めるようにしてもよく、この場合には、各種類の周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝の平均値｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を求めておく（下添え字ａｖｇは平均値を表す。）。
【０１０１】
つまり、例えば種類１（ｔｙｐｅ１と表記する。）の観測信号から周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０（ｔｙｐｅ１）、ｂ１（ｔｙｐｅ１）、ｃ０（ｔｙｐｅ１）、ｃ１（ｔｙｐｅ１）、ｃ２（ｔｙｐｅ１）｝が得られ、種類２（ｔｙｐｅ２と表記する。）の観測信号から周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０（ｔｙｐｅ２）、ｂ１（ｔｙｐｅ２）、ｃ０（ｔｙｐｅ２）、ｃ１（ｔｙｐｅ２）、ｃ２（ｔｙｐｅ２）｝が得られたとすると、周波数ごとに定まるパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝は、同じ周波数ごとにｂ０（ａｖｇ）＝（ｂ０（ｔｙｐｅ１）＋ｂ０（ｔｙｐｅ２））／２、ｂ１（ａｖｇ）＝（ｂ１（ｔｙｐｅ１）＋ｂ１（ｔｙｐｅ２））／２、ｃ０（ａｖｇ）＝（ｃ０（ｔｙｐｅ１）＋ｃ０（ｔｙｐｅ２））／２、ｃ１（ａｖｇ）＝（ｃ１（ｔｙｐｅ１）＋ｃ１（ｔｙｐｅ２））／２、ｃ２（ａｖｇ）＝（ｃ２（ｔｙｐｅ１）＋ｃ２（ｔｙｐｅ２））／２として求めるのである。
【０１０２】
そして、一部の周波数領域では、このパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝あるいはパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝で定まるスコア関数を用いるとし、その他の周波数領域ではサンプルモーメントに基づいてピアソン分布型判定してスコア関数を決定するのである。
【０１０３】
＜第１の実施形態＞
まず、本発明の信号分離装置・方法の第１の実施形態を説明する。
第１の実施形態では、説明の便宜から、信号源の数は２つ、観測装置の数を２つとする。
図１は、第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図である。
図２は、第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において原信号から分離信号を得るまでのフローを例示する図である。
図３および図４は、第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャートである。
図５は、第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理機能を例示する機能ブロック図である。
【０１０４】
図１に例示するように、第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）は、キーボードなどが接続可能な入力部（１１）、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部（１２）、信号分離装置（１）外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部（１３）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（１４）、メモリであるＲＡＭ（１５）、ＲＯＭ（１６）やハードディスクである外部記憶装置（１７）並びにこれらの入力部（１１）、出力部（１２）、通信部（１３）、ＣＰＵ（１４）、ＲＡＭ（１５）、ＲＯＭ（１６）、外部記憶装置（１７）間のデータのやり取りが可能なように接続するバス（１８）を有している。また必要に応じて、信号分離装置（１）に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。
【０１０５】
さらに信号分離装置（１）には、信号（例えば音声、音楽、雑音、無線信号など）を観測する観測装置（例えばマイクロホン）を接続可能であって、観測装置から観測信号の入力を受ける観測信号入力部を設けてもよい。
【０１０６】
信号分離装置（１）の外部記憶装置（１７）には、観測信号から分離信号を得るためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが保存記憶されている。また、このプログラムの処理によって得られたデータなどを保存記憶するデータ格納領域（１７１）も確保されている。
【０１０７】
より具体的には、外部記憶装置（１７）には、観測装置であるセンサＭ１で観測した観測信号ｘ１（ｎ）、観測装置であるセンサＭ２で観測した観測信号ｘ２（ｎ）、閾値Ｍｉｎの初期値（十分に大きい値とする。）、２行２列の分離行列Ｗ（ｆ）の初期値（より正確には、分離行列Ｗ（ｆ）の各成分の初期値である。なお、以下においては特に断りのない限り、「行列の各成分の値」を「行列の値」ということにする。例えば、行列Ｘの値を保存記憶すると云えば、行列Ｘの各成分の値を保存記憶することを意味する。）、２行２列の単位行列の値、学習サイズηの値、式（４５）で表されるスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））のパラメータｂ０のα個の値｛ｂ０１，ｂ０２，・・・，ｂ０α｝、パラメータｂ１のβ個の値｛ｂ１１，ｂ１２，・・・，ｂ１β｝、パラメータｃ０のγ個の値｛ｃ０１，ｃ０２，・・・，ｃ０γ｝、パラメータｃ１のδ個の値｛ｃ１１，ｃ１２，・・・，ｃ１δ｝、パラメータｃ２のε個の値｛ｃ２１，ｃ２２，・・・，ｃ２ε｝のそれぞれから１つずつ値を選択して組み合わせたグリッドＢＲ〔Ｂ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、Ｂ２＝｛ｂ０２，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝、・・・、ＢＲｍａｘ＝｛ｂ０α，ｂ１β，ｃ０γ，ｃ１δ，ｃ２ε｝とする。但し、Ｒ＝１，２，・・・，Ｒｍａｘ、Ｒｍａｘ＝α×β×γ×δ×εである。〕が保存記憶されている。
【数６３】
2006330687.tif 000050
【０１０８】
なお、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）は、センサＭ１、Ｍ２で観測した観測信号を公知のサンプリング方法や量子化方法などによって、サンプリングや量子化などがされた時系列離散データとする（ｎはサンプリング系列を表し、ｎ＝１，２，・・・，Ｎｎとする。）。信号分離装置（１）に、公知のサンプリング手段や量子化手段などを備えて、サンプリングや量子化などを実行し、その結果である観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）を外部記憶装置（１７）に保存記憶するようにしてもよい。
【０１０９】
また、外部記憶装置（１７）には、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得るためのプログラムとして、短時間離散フーリエ変換演算プログラム（１７２）、変換プログラム（１７３）、スコア関数演算プログラム（１７４）、フレーム時間平均プログラム（１７５）、更新プログラム（１７６）、非対角成分演算プログラム（１７７）、非対角成分判定プログラム（１７８）、第２更新プログラム（１７９）、復元プログラム（１７１０）、第１反復制御プログラム（１７１１）、第２反復制御プログラム（１７１２）、グリッド反復制御プログラム（１７１３）、パーミュテーション処理プログラム（１７１４）、スケーリング処理プログラム（１７１５）その他各プログラムの処理やデータの読み込みなどを制御する制御プログラムが保存記憶されている。これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、データ格納領域（１７１）に保存記憶される。
【０１１０】
第１の実施形態に係る信号分離装置（１）では、外部記憶装置（１７）に記憶されたプログラムとこのプログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭ（１５）に読み込まれて、ＣＰＵ（１４）で解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵ（１４）が所定の機能を実現して、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得るものとなっている。
【０１１１】
そこで次に、図２〜図５を参照して、信号分離装置（１）において、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得る演算処理の流れを順次説明する。
【０１１２】
まず、制御部（図示しない）の制御の下、外部記憶装置（１７）から、時系列データである観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）を読み込み、これらの値をＲＡＭ（１５）のｘ（ｎ）格納領域（１５０１）に格納する（Ｓ１００）。また、この工程において、後の処理において必要なデータとなる各グリッドＢＲを外部記憶装置（１７）から読み込み、これらの値をＲＡＭ（１５）のグリッドＢＲ格納領域（１５０５）に格納し、また、単位行列の値を外部記憶装置（１７）から読み込み、これらの値をＲＡＭ（１５）の単位行列格納領域（１５０８）に格納し、さらに、学習サイズηの値を外部記憶装置（１７）から読み込み、この値をＲＡＭ（１５）の学習サイズη格納領域（１５０９）に格納し、閾値Ｍｉｎの初期値を外部記憶装置（１７）から読み込み、この値をＲＡＭ（１５）の閾値Ｍｉｎ格納領域（１５１１）に格納しておくことにする。
【０１１３】
次に、短時間離散フーリエ変換演算部（１４１）によって、ｘ（ｎ）格納領域（１５０１）から観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）を読み込み、これらの短時間離散フーリエ変換を演算して（Ｓ１０１）、その演算結果であるＸ１（ｆ、ｍ）、Ｘ２（ｆ、ｍ）をＲＡＭ（１５）のＸ（ｆ、ｍ）格納領域（１５０２）に格納する（Ｓ１０２）。なお、短時間離散フーリエ変換における周波数をｆ（＝１，２，・・・，Ｆ）、フレーム時刻をｍ（＝１，２，・・・，Ｎｍ）とする。Ｆは、短時間離散フーリエ変換における周波数ｆの上限である。また、Ｎｍは、短時間離散フーリエ変換におけるフレームの数である。
【０１１４】
短時間離散フーリエ変換演算部（１４１）によって演算される短時間離散フーリエ変換は公知のものでよい。例えば窓関数は適宜選択可能であり、ハミング窓、ハニング窓などを用いることができる。また、短時間離散フーリエ変換におけるフレーム間隔Δｔや周波数の上限Ｆも、観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）に応じて適宜に設定できる。例えばフレーム長（＝窓長＝離散フーリエ変換の長さ）をＴとすると、Δｔ＝Ｔ／Ｓとする〔ＴおよびＳは、２のべき乗の値とする。〕。
【０１１５】
次に、第１反復制御部（１４０ａ）の制御の下、各周波数ｆ＝１，２，・・・，Ｆについて、所定の条件を満たすまでステップＳ１０２ａ〜Ｓ１１５の処理を反復実行する。
周波数ｆ＝１の場合（Ｓ１０２ｒ）を、以下に説明する。
【０１１６】
ステップＳ１０３〜Ｓ１１３の処理は、グリッド反復制御部（１４０ｃ）の制御の下に所定の条件を満たすまで反復実行され、さらに、ステップＳ１０４〜Ｓ１０９の処理は、第２反復制御部（１４０ｂ）の制御の下に所定の条件を満たすまで反復実行される。
【０１１７】
まず、グリッド反復制御部（１４０ｃ）による反復実行を制御するための識別子Ｒ＝１を設定する（Ｓ１０２ａ）。なお、識別子Ｒの最大値はＲｍａｘである。
【０１１８】
制御部（図示しない）の制御の下、外部記憶装置（１７）から、２行２列の分離行列Ｗ（１）の初期値を読み込み、これらの値をＲＡＭ（１５）のＷ（ｆ）格納領域（１５０３）に格納する（Ｓ１０３）。この実施形態では、分離行列Ｗ（ｆ）の初期値は単位行列とする。勿論、単位行列に限定する趣旨ではなく、適宜（任意）の値を成分に持つ行列としてもよい。
【０１１９】
また、Ｓ１０３においては、第２反復制御部（１４０ｂ）による反復実行を制御するための識別子ｇ＝１を設定する。また、識別子ｇの最大値をｇｍａｘとする。このｇｍａｘの値は、観測信号のデータ量などから任意に定めておく。
【０１２０】
なお、第１反復制御部（１４０ａ）による反復実行の制御に係る周波数ｆの値およびその上限値Ｆ、グリッド反復制御部（１４０ｃ）による反復実行の制御に係る識別子Ｒの値およびその最大値Ｒｍａｘ、第２反復制御部（１４０ｂ）による反復実行の制御に係る識別子ｇの値およびその最大値ｇｍａｘは、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域（図示しない。）に格納しておき、各部（１４０ａ）（１４０ｂ）（１４０ｃ）は、所定の格納領域から必要な値を読み込んで大小比較をし、反復実行の制御を行うようにする。
【０１２１】
例えば、予め外部記憶装置（１７）に記憶しておいたｇｍａｘの値を読み込んでＲＡＭ（１５）の所定の格納領域（図示しない。）に格納しておき、第２反復制御部（１４０ｃ）は、識別子ｇの値と上記格納領域に格納されたｇｍａｘの値の大小を読み込んで比較することで、反復実行の制御を行うようにすればよい。
【０１２２】
次に、変換部（１４２）によって、Ｘ（ｆ、ｍ）格納領域（１５０２）からＸ１（１、ｍ）、Ｘ２（１、ｍ）を読み込み、Ｗ（ｆ）格納領域（１５０３）から分離行列Ｗ（１）の初期値（単位行列）を読み込み、これらの値から式（４１）の演算を行い、この演算結果Ｙ１（１，ｍ），Ｙ２（１，ｍ）をＲＡＭ（１５）のＹ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）に格納する（Ｓ１０４）。式（４１）のＹ（１，ｍ）は、Ｙ（１，ｍ）＝[Ｙ１（１，ｍ），Ｙ２（１，ｍ）]Ｔであり、式（４６）のＸ（１，ｍ）は、Ｘ（１，ｍ）＝[Ｘ１（１，ｍ），Ｘ２（１，ｍ）]Ｔである（以下同様。）。また、式（４１）に表されるように、ステップＳ１０４における処理は、フレーム時刻ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍの全フレームに関するバッチ処理である（図３では∀ｍで表している。また、このバッチ処理については、以下の各ステップでも同様である。）。
【数６４】
2006330687.tif 000051
【０１２３】
次に、スコア関数演算部（１４３）によって、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、グリッドＢＲ格納領域（１５０５）からグリッドＢ１＝｛ｂ０１，ｂ１１，ｃ０１，ｃ１１，ｃ２１｝の値を読み込み、これらの値から式（４７）の演算を行い、この演算結果Φ（Ｙ（１，ｍ））をＲＡＭ（１５）のΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（１５０６）に格納する（Ｓ１０５）。
【数６５】
2006330687.tif 000052
【０１２４】
次に、フレーム時間平均部（１４４）によって、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、このＹ（１，ｍ）の複素共役転置行列の値ＹＨ（１，ｍ）を求め、さらに、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（１５０６）からΦ（Ｙ（１，ｍ））を読み込み、これらの値から式（４８）の演算を行い、この演算結果＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞をＲＡＭ（１５）の＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞格納領域（１５０７）に格納する（Ｓ１０６）。なお、Ｙ（１，ｍ）の複素共役転置行列の値ＹＨ（１，ｍ）は、図示しない複素共役転置行列演算部（公知の複素共役転置行列演算プログラムをＣＰＵが解釈実行するものである。）にて求めるとし、さらに、これをＲＡＭ（１５）に確保された領域に記憶することで、フレーム時間平均部（１４４）は、この記憶領域からＹＨ（１，ｍ）を読み込むようにしてもよい。
【数６６】
2006330687.tif 000053
【０１２５】
次に、更新部（１４５）によって、＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞格納領域（１５０７）から＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞を読み込み、単位行列格納領域（１５０８）から２行２列の単位行列の値を読み込み、学習サイズη格納領域（１５０９）から学習サイズηの値を読み込み、Ｗ（ｆ）格納領域（１５０３）から分離行列Ｗ（１）の値を読み込み、これらの値から式（３１）の演算を行い、この演算結果Ｗ（１）を新たな分離行列Ｗ（１）の値として、Ｗ（ｆ）格納領域（１５０３）に上書き格納する（Ｓ１０７）。なお、図５中のＳ１０７における←は、分離行列Ｗ（ｆ）の値を新しい値に置換することを意味する。また、上書き格納とは、既に所定の記憶領域に格納されている値を、新しい値に置換して格納することをいう。
【０１２６】
次に、第２反復制御部（１４０ｂ）は、反復実行を制御するための識別子ｇがｇｍａｘと等しいか否かを判定する（Ｓ１０８）。この結果、識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定されれば、ステップＳ１１０の処理へと進む。また、識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定されなければ、第２反復制御部（１４０ｂ）は、識別子ｇに１を加えたものを識別子ｇの新たな値として（Ｓ１０９）、先に述べたステップＳ１０４以降の処理を行う。この際、各ステップで新たに求められた値（Ｙ（１，ｍ）、Φ（Ｙ（１，ｍ））、＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞、Ｗ（１））は、各値の格納領域に上書き格納される。
【０１２７】
ステップＳ１０８で識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定された場合、この段階で、Ｗ（ｆ）格納領域（１５０３）には、グリッドＢ１の値をパラメータ値とした場合の分離行列Ｗ（１）の値が格納されている。
【０１２８】
この段階（ｇｍａｘ回の反復実行後）で、非対角成分演算部（１４６）は、＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞格納領域（１５０７）から＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞を読み込み、単位行列格納領域（１５０８）から２行２列の単位行列の値を読み込み、これらの値から行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞の非対角成分の絶対値の平均値を演算し、この演算結果＜Ｃ＞をＲＡＭ（１５）の＜Ｃ＞格納領域（１５１０）に格納する（Ｓ１１０ｐ）。
【０１２９】
なお、＜Ｃ＞は、行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞の非対角成分の絶対値の平均値に限定するものではなく、例えば、行列Ｉ−＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞の非対角成分の二乗値の総和などであってもよい。
【０１３０】
次に、非対角成分判定部（１４７）は、＜Ｃ＞格納領域（１５１０）から＜Ｃ＞の値を読み込み、閾値Ｍｉｎ格納領域（１５１１）から閾値Ｍｉｎを読み込み、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎよりも小さいか否かを判定し、その判定結果をＲＡＭ（１５）の判定結果格納領域（１５１２）に格納する（Ｓ１１０）。なお、この判定では、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎよりも小さいか否かを判定するものとしたが、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎ以下であるか否かを判定するものとしてもよい。
【０１３１】
次に、グリッド反復制御部（１４０ｃ）は、判定結果格納領域（１５１２）から判定結果を読み込み、この判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎよりも小さくないというものである場合には、識別子Ｒに１を加えたものを識別子Ｒの新たな値として（Ｓ１１１）、先に述べたステップＳ１０３〜Ｓ１１０の処理を行う。この際、各ステップで新たに求められた値（Ｙ（１，ｍ）、Φ（Ｙ（１，ｍ））、＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞、Ｗ（１）、＜Ｃ＞）は、各値の格納領域に上書き格納される。
【０１３２】
また、グリッド反復制御部（１４０ｃ）は、判定結果格納領域（１５１２）から判定結果を読み込み、この判定結果が、＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎよりも小さいというものである場合には、第２更新部（１４８）によるステップＳ１１２の処理を実行させる。
【０１３３】
第２更新部（１４８）は、＜Ｃ＞格納領域（１５１０）から＜Ｃ＞の値を読み込み、この値を閾値Ｍｉｎの新たな値として、閾値Ｍｉｎ格納領域（１５１１）に上書き格納する。また、第２更新部（１４８）は、この段階（ステップＳ１１０で＜Ｃ＞の値が閾値Ｍｉｎよりも小さいと判定された場合）における分離行列Ｗ（１）の値をＷ（ｆ）格納領域（１５０３）から読み込んで、最終的に求めるべき分離行列Ｗ（１）の候補の値として、ＲＡＭ（１５）の最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）に格納する（Ｓ１１２）。
【０１３４】
ステップＳ１１２に続いて、グリッド反復制御部（１４０ｃ）は、反復実行を制御するための識別子ＲがＲｍａｘと等しいか否かを判定する（Ｓ１１３）。この結果、識別子ＲがＲｍａｘと等しいと判定されれば、ステップＳ１１４の処理へと進む。また、識別子ＲがＲｍａｘと等しいと判定されなければ、グリッド反復制御部（１４０ｃ）は、識別子Ｒに１を加えたものを識別子Ｒの新たな値として（Ｓ１１１）、先に述べたステップＳ１０４以降の処理を行う。この際、各ステップで新たに求められた値（Ｙ（１，ｍ）、Φ（Ｙ（１，ｍ））、＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞、Ｗ（１））は、各値の格納領域に上書き格納される。
【０１３５】
ステップＳ１１３で識別子ＲがＲｍａｘと等しいと判定された場合、この段階で、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）には、周波数ｆ＝１において最適化された分離行列Ｗ（１）の値が格納されている。
【０１３６】
第１反復制御部（１４０ａ）は、反復実行を制御するための周波数ｆが上限値Ｆと等しいか否かを判定する（Ｓ１１４）。この結果、周波数ｆがＦと等しいと判定されれば、ステップＳ１１６の処理へと進む。また、周波数ｆがＦと等しいと判定されなければ、第１反復制御部（１４０ａ）は、周波数ｆに１を加えたものを周波数ｆの新たな値として（Ｓ１１５）、ステップＳ１０２ａ以降の処理を行う。
【０１３７】
各周波数について上記の処理が実行された結果、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）には、各周波数ｆ＝１，２，・・・，Ｆにおいて最適化された分離行列Ｗ（１）、Ｗ（２）、・・・、Ｗ（Ｆ）の値が格納されることになる。
【０１３８】
次に、パーミュテーション処理部（１４１０）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）から各分離行列Ｗ（ｆ）を読みこみ、ｉ番目の出力Ｙｉ（ｆ，ｍ）〔周波数領域における分離信号Ｙ（ｆ，ｍ）のｉ行目の要素〕が、全ての周波数において、あるｋ番目の原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理を行う（Ｓ１１４ａ）。このパーミュテーション処理は公知の処理技術に拠ればよい（上記特許文献２、上記非特許文献４参照）。パーミュテーション処理された各分離行列Ｗ（ｆ）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）に上書き格納される。
【０１３９】
次に、スケーリング処理部（１４１１）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）から各分離行列Ｗ（ｆ）を読みこみ、ｉ番目の出力Ｙｉ（ｆ，ｍ）が、全ての周波数においてあるｋ番目の原信号の推定のものとしておよそ同じ振幅を持つように各分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理を行う（Ｓ１１４ｂ）。このスケーリング処理は公知の処理技術に拠ればよい（上記非特許文献５参照）。スケーリング処理された各分離行列Ｗ（ｆ）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）に上書き格納される。
【０１４０】
次に、変換部（１４２）は、Ｘ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０２）から、Ｘ（１，ｍ）、Ｘ（２，ｍ）、・・・、Ｘ（Ｆ，ｍ）〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍ〕を読み込み、最終Ｗ（ｆ）格納領域（１５１３）から、Ｗ（１）、Ｗ（２）、・・・、Ｗ（Ｆ）を読み込み、これらの値からＹ（１，ｍ）＝Ｗ（１）Ｘ（１，ｍ）、Ｙ（２，ｍ）＝Ｗ（２）Ｘ（２，ｍ）、・・・、Ｙ（Ｆ，ｍ）＝Ｗ（Ｆ）Ｘ（Ｆ，ｍ）を演算して、この演算結果をＲＡＭ（１５）のＹ（ｆ，ｍ）格納領域（１５１４）に格納する（Ｓ１１６）。
【０１４１】
次に、復元部（１４９）は、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５１４）からＹ（１，ｍ）、Ｙ（２，ｍ）、・・・、Ｙ（Ｆ，ｍ）を読み込んで、これらの値に対して短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をＲＡＭ（１５）のｙ（ｎ）格納領域（１５１５）に格納する。このｙ（ｎ）格納領域（１５１５）に格納されたｙ（ｎ）＝[ｙ１（ｆ，ｍ），ｙ２（ｆ，ｍ）]Ｔが、分離された時系列データとしての分離信号となる。
【０１４２】
＜第１．１の実施形態＞
上記の第１の実施形態では、グリッドサーチを＜Ｃ＞を用いて判定することで行った。この代わりに、各周波数で最も高い分離精度が得られるピアソン分布系のパラメータ｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝をグリッドサーチにて求めることもできる（これを第１．１の実施形態とする。）。
【０１４３】
ここでは、原信号ｓｉ（ｎ）、インパルス応答ｈｊｉ（ｎ）が既知とする。さらに、出力された分離信号ｙｋ（ｎ）が原信号ｓｉ（ｎ）の分離結果として得られているとする。このとき、各周波数ｆにおける分離精度は、ＳＩＲ（Signal to Interference Ratio）にて与えられる。
【数６７】
2006330687.tif 000054
【０１４４】
ここで式（４９）におけるＹｋｉ（ｆ，ｍ）は、出力端ｋにおける各原信号ｓｉ（ｎ）由来の成分ｙｋｉ（ｎ）〔式（５０）〕の短時間離散フーリエ変換結果（但し、ｕｋｉ（ｌ）は、式（５１）で表されるものであり、ｗｋｊ（ｎ）は、スコア関数にグリッドＢＲによるピアソン分布系を用いたＩＣＡで得られた分離行列Ｗ（ｆ）のｋｊ要素の短時間離散逆フーリエ変換結果、Ｌは周波数領域における表現を得るために用いた短時間フーリエ変換の窓長を表す。）である。
【数６８】
2006330687.tif 000055
【０１４５】
以上をもとに、第１．１の実施形態では、第１の実施形態と異なる部分について説明を行うことにする（図１１〜１３参照）。
【０１４６】
外部記憶装置（１７）には、原信号ｓ（ｎ）、インパルス応答ｈｊｉ（ｎ）および閾値Ｍａｘをも予め記憶しておく。また、外部記憶装置（１７）には、分離行列Ｗ（ｆ）に対して短時間離散逆フーリエ変換を演算して、その演算結果ｗ（ｎ）を出力するための短時間離散逆フーリエ変換演算プログラム、ｗ（ｎ）、ｓ（ｎ）およびｈｊｉ（ｎ）から分離精度値ＳＩＲを求めるための分離精度値演算プログラム、分離精度値ＳＩＲと閾値Ｍａｘとの大小判定を行う分離精度値判定プログラム、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定する第２更新プログラムも記憶されている。
【０１４７】
各プログラムは、ＣＰＵ（１４）によって解釈実行されて機能する（短時間離散逆フーリエ変換演算部、分離精度値演算部、分離精度値判定部、第２更新部）。
【０１４８】
第１．１の実施形態では、第１の実施形態におけるステップＳ１１０ｐに相当するステップにおいて、分離精度値ＳＩＲの平均値を求める。
即ち、ステップＳ１０８でｇ＝ｇｍａｘが成立した後、まず、短時間離散逆フーリエ変換演算部が、ｗ（ｎ）を求めてＲＡＭ（１５）の所定の格納領域（ｗ（ｎ）格納領域）にこれを格納する。続いて、分離精度値演算部が、ｗ（ｎ）格納領域からｗ（ｎ）を読み込み、さらに、予め外部記憶装置（１７）からＲＡＭ（１５）の所定の格納領域に格納されたｓ（ｎ）、ｈｊｉ（ｎ）を、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域から読み込んで、分離精度値ＳＩＲのｋ〔式（４９）参照〕についての平均値＜ＳＩＲ＞ｋを求めてＲＡＭ（１５）の所定の格納領域に格納する（第１の実施形態におけるステップＳ１１０ｐに相当する第１．１の実施形態におけるＳ４１０ｐ）。続いて、分離精度値判定部が、第１の実施形態のステップＳ１１０と同様の処理（但し、第１の実施形態では、＜C＞  ＜  Ｍｉｎ  という大小判定をしたが、この実施形態では、＜ＳＩＲ＞ｋ  ＞  Ｍａｘ  という大小判定を行う。）を行い、予め外部記憶装置（１７）からＲＡＭ（１５）の所定の格納領域に格納された閾値Ｍａｘを、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域から読み込み、また、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域から＜ＳＩＲ＞ｋを読み込み、これらの大小判定を行う（Ｓ４１０）（判定結果によって、ステップＳ１１１を実行するか、ステップＳ１１２（Ｓ４１２）を実行するかは、第１の実施形態で説明したのと同様である。）。続いて、第２更新部は、第１の実施形態のステップＳ１１２と同様の処理を行う（Ｓ４１２）。即ち、＜ＳＩＲ＞ｋが閾値Ｍａｘ以上である場合には、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を＜ＳＩＲ＞ｋに設定する。このようにして、第１．１の実施形態では、ＳＩＲ値が最も高くなるパラメータ｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝をグリッドサーチにて選択するのである（反復処理などは、第１の実施形態で説明したのと同様であるから略する。）。
【０１４９】
＜第１．２の実施形態＞
さらに、各周波数ｆにおける分離精度ＳＩＲを、上記第１．１の実施形態とは異なり、原信号やインパルス応答を用いることなく、或る程度、信号分離を行った結果であるｙｉｊ（ｎ）を用いて演算することもできる（これを第１．２の実施形態とする。）。ここでも、各周波数で最も高い分離精度が得られるピアソン分布系のパラメータ｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝をグリッドサーチにて求める。
【０１５０】
第１．２の実施形態ではＳＩＲを、式（５２）として求める。
【数６９】
2006330687.tif 000056
【０１５１】
但し、式（５２）におけるＹｋｉ（ｆ，ｍ）は、（ｋ番目の分離信号が出力される）出力端ｋにおける各原信号ｓｉ（ｎ）と推定された成分ｙｉｊ（ｎ）〔ｊ＝１，２，・・・，Ｍ〕に由来する成分ｙｋｉ（ｎ）〔式（５３）〕の短時間離散フーリエ変換結果であり、ｗｋｊ（ｎ）は、ピアソン分布系を用いたＩＣＡによる学習で得られた分離行列Ｗ（ｆ）のｋｊ要素の短時間離散逆フーリエ変換結果である。
【数７０】
2006330687.tif 000057
【０１５２】
また、ｙｉｊ（ｎ）は、何らかの方法で、予め分離された信号であり、ｙｉｊ（ｎ）は、式（５４）で表される近似値である。
【数７１】
2006330687.tif 000058
【０１５３】
このｙｉｊ（ｎ）は、例えば、スコア関数にtanh関数などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いたＩＣＡと、このＩＣＡにより求まる分離行列Ｗｐ（ｆ）への適切なスケーリングによって求められる。
【０１５４】
このスケーリング方法としては、例えば、下記の手法をとることができる。
即ち、まず、周波数間のパーミュテーション問題を解き（上記特許文献２）、次に、例えばＭＤＰ技術を用いて、全てのｉ、ｊについて、ｙｉｊ（ｎ）を求め、最後に、これをそれぞれ逆フーリエ変換して、ｙｉｊ（ｎ）を求める方法である。
【０１５５】
以上をもとに、第１．２の実施形態では、第１．１の実施形態と異なる部分について説明を行うことにする（図１１〜１３参照）。
【０１５６】
外部記憶装置（１７）には、閾値Ｍａｘも予め記憶しておく。また、外部記憶装置（１７）には、スコア関数ΦとしてΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））＝tanh（｜Ｙ（ｆ，ｍ）｜）ｅｘｐ（ｊθ（Ｙ（ｆ，ｍ）））などのsuper-Gaussian分布を仮定した関数を用いて、Ｗｐ（ｆ）＋［Ｉ−＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞］Ｗｐ（ｆ）を演算し、この演算結果を新たな分離行列Ｗｐ（ｆ）として出力するためのsuper-Gaussian型更新プログラム、分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）との積を求めて、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）として出力するためのsuper-Gaussian型変換プログラムと、Ｙｐ（ｆ，ｍ）と分離行列Ｗ（ｆ）とを用いて各周波数における分離精度値ＳＩＲを演算して出力するための分離精度値演算プログラムと、分離精度値ＳＩＲと、記憶手段に記憶された閾値Ｍａｘとの大小を判定し、この判定結果を出力する分離精度値判定プログラムと、判定結果が、分離精度値ＳＩＲが閾値Ｍａｘ以上である場合に、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を分離精度値ＳＩＲに設定するための第２更新プログラムも記憶されている。
【０１５７】
各プログラムは、ＣＰＵ（１４）によって解釈実行されて機能する（super-Gaussian型更新部、super-Gaussian型変換部、分離精度値演算部、分離精度値判定部、第２更新部）。
【０１５８】
まず、第１の実施形態あるいは第１．１の実施形態で説明したような分離行列Ｗ（ｆ）の算出とは別に、従来的な公知の方法で分離行列Ｗｐ（ｆ）を求める。即ち、super-Gaussian型更新部が、例えばスコア関数をtanh関数として、更新式によって分離行列Ｗｐ（ｆ）を算出する。そして、super-Gaussian型変換部は、この分離行列Ｗｐ（ｆ）とＸ（ｆ，ｍ）とから、Ｙｐ（ｆ，ｍ）＝Ｗｐ（ｆ）Ｘ（ｆ，ｍ）を求めて、ＲＡＭ(１５)の所定の格納領域に格納しておく。これは、第１の実施形態あるいは第１．１の実施形態において分離行列Ｗ（ｆ）を求めるのと並行的に実行処理すればよい。なお、上記第１の実施形態で既述のとおり、分離行列Ｗ（ｆ）の初期値を単位行列ではなく例えば上記分離行列Ｗｐ（ｆ）としてもよい（この場合は、分離行列Ｗｐ（ｆ）およびＹｐ（ｆ，ｍ）を算出する処理が、第１の実施形態あるいは第１．１の実施形態において分離行列Ｗ（ｆ）を求める処理に先行することは当然である。）。
【０１５９】
以上のようにしてＹｐ（ｆ，ｍ）が求められているとして、ステップＳ１０８でｇ＝ｇｍａｘが成立した後、分離精度値演算部は、ＲＡＭ(１５)の所定の格納領域から読み込んだＹｐ（ｆ，ｍ）とＷ（ｆ）格納領域（１５０３）から読み込んだ分離行列Ｗ（ｆ）とから、分離精度値ＳＩＲ値のｋ〔式（５２）参照〕についての平均値＜ＳＩＲ＞ｋを求めてＲＡＭ（１５）の所定の格納領域に格納する（第１の実施形態におけるステップＳ１１０ｐに相当する第１．２の実施形態におけるＳ４１０ｐ）。続いて、分離精度値判定部が、第１の実施形態のステップＳ１１０と同様の処理（但し、第１の実施形態では、＜C＞  ＜  Ｍｉｎ  という大小判定をしたが、この実施形態では、＜ＳＩＲ＞ｋ  ＞  Ｍａｘ  という大小判定を行う。）を行い、予め外部記憶装置（１７）からＲＡＭ（１５）の所定の格納領域に格納された閾値Ｍａｘを、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域から読み込み、また、ＲＡＭ（１５）の所定の格納領域から＜ＳＩＲ＞ｋを読み込み、これらの大小判定を行う（Ｓ４１０）（判定結果によって、ステップＳ１１１を実行するか、ステップＳ１１２（Ｓ４１２）を実行するかは、第１の実施形態で説明したのと同様である。）。続いて、第２更新部は、第１の実施形態のステップＳ１１２と同様の処理を行う（Ｓ４１２）。即ち、＜ＳＩＲ＞ｋが閾値Ｍａｘ以上である場合には、分離行列Ｗ（ｆ）を更新手段によって出力された分離行列Ｗ（ｆ）に設定するとともに閾値Ｍａｘの値を＜ＳＩＲ＞ｋに設定する。このようにして、第１．２の実施形態では、ＳＩＲ値が最も高くなるパラメータ｛ｂ０（ｆ）、ｂ１（ｆ）、ｃ０（ｆ）、ｃ１（ｆ）、ｃ２（ｆ）｝をグリッドサーチにて選択するのである（反復処理などは、第１の実施形態で説明したのと同様であるから略する。）。
【０１６０】
上記の第１の実施形態、第１．１の実施形態、第１．２の実施形態では、式（４５）のパラメータをグリッドサーチによって決定した。しかし、ピアソン分布の型が予め判明した場合や、適宜にピアソン分布の型を設定した場合などでは、式（４５）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝を求めるのではなく、そのピアソン分布の型におけるパラメータ（例えば、ピアソン分布ＩＶ型では、パラメータｂ、δ、τ、μである。）をグリッドサーチして決定すればよい。
【０１６１】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の信号分離装置・方法の第２の実施形態を説明する。
第２の実施形態においても、説明の便宜から、信号源の数は２つ、観測装置の数を２つとする。
図６は、第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図である。
図７は、第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において原信号から分離信号を得るまでのフローを例示する図である。
図８および図９は、第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャートである。
図１０は、第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理機能を例示する機能ブロック図である。
【０１６２】
図６に例示するように、第２の実施形態に係る信号分離装置（２）は、キーボードなどが接続可能な入力部（２１）、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部（２２）、信号分離装置（２）外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部（１３）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（２４）、メモリであるＲＡＭ（２５）、ＲＯＭ（２６）やハードディスクである外部記憶装置（２７）並びにこれらの入力部（２１）、出力部（２２）、通信部（２３）、ＣＰＵ（２４）、ＲＡＭ（２５）、ＲＯＭ（２６）、外部記憶装置（２７）間のデータのやり取りが可能なように接続するバス（２８）を有している。また必要に応じて、信号分離装置（２）に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。
【０１６３】
さらに信号分離装置（２）には、信号（例えば音声、音楽、雑音、無線信号など）を観測する観測装置（例えばマイクロホン）を接続可能であって、観測装置から観測信号の入力を受ける観測信号入力部を設けてもよい。
【０１６４】
信号分離装置（２）の外部記憶装置（２７）には、観測信号から分離信号を得るためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが保存記憶されている。また、このプログラムの処理によって得られたデータなどを保存記憶するデータ格納領域（２７１）も確保されている。
【０１６５】
より具体的には、外部記憶装置（２７）には、観測装置であるセンサＭ１で観測した観測信号ｘ１（ｎ）、観測装置であるセンサＭ２で観測した観測信号ｘ２（ｎ）、２行２列の分離行列Ｗ（ｆ）の初期値、２行２列の単位行列の値、学習サイズηの値が保存記憶されている。
【０１６６】
なお、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）は、センサＭ１、Ｍ２で観測した観測信号を公知のサンプリング方法や量子化方法などによって、サンプリングや量子化などがされた時系列離散データとする（ｎはサンプリング系列を表し、ｎ＝１，２，・・・，Ｎｎとする。）。信号分離装置（２）に、公知のサンプリング手段や量子化手段などを備えて、サンプリングや量子化などを実行し、その結果である観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）を外部記憶装置（２７）に保存記憶するようにしてもよい。
【０１６７】
また、外部記憶装置（２７）には、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得るためのプログラムとして、短時間離散フーリエ変換演算プログラム（２７２）、変換プログラム（２７３）、スコア関数演算プログラム（２７１０）、フレーム時間平均プログラム（２７１１）、更新プログラム（２７１２）、復元プログラム（２７１３）、第１反復制御プログラム（２７１４）、第２反復制御プログラム（２７１５）、サンプルモーメント演算プログラム（２７４）、κ演算プログラム（２７５）、ピアソン分布型判定プログラム（２７６）、ピアソン分布Ｉ型パラメータ演算プログラム（２７７）、ピアソン分布ＩＶ型パラメータ演算プログラム（２７８）、ピアソン分布ＶＩ型パラメータ演算プログラム（２７９）、パーミュテーション処理プログラム（２７１６）、スケーリング処理プログラム（２７１７）その他各プログラムの処理やデータの読み込みなどを制御する制御プログラムが保存記憶されている。これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、データ格納領域（２７１）に保存記憶される。
【０１６８】
第２の実施形態に係る信号分離装置（２）では、外部記憶装置（２７）に記憶されたプログラムとこのプログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭ（２５）に読み込まれて、ＣＰＵ（２４）で解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵ（２４）が所定の機能を実現して、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得るものとなっている。
【０１６９】
そこで次に、図７〜図１０を参照して、信号分離装置（２）において、観測信号ｘ１（ｎ）および観測信号ｘ２（ｎ）から分離信号を得る演算処理の流れを順次説明する。
【０１７０】
まず、制御部（図示しない）の制御の下、外部記憶装置（２７）から、時系列データである観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）を読み込み、これらの値をＲＡＭ（２５）のｘ（ｎ）格納領域（２５０１）に格納する（Ｓ３００）。また、この工程において、後の処理において必要なデータとなる単位行列の値を外部記憶装置（２７）から読み込み、これらの値をＲＡＭ（２５）の単位行列格納領域（２５１２）に格納し、さらに、学習サイズηの値を外部記憶装置（２７）から読み込み、この値をＲＡＭ（２５）の学習サイズη格納領域（２５１３）に格納しておくことにする。
【０１７１】
次に、短時間離散フーリエ変換演算部（２４１）によって、ｘ（ｎ）格納領域（２５０１）から観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）を読み込み、これらの短時間離散フーリエ変換を演算して（Ｓ３０１）、その演算結果であるＸ１（ｆ、ｍ）、Ｘ２（ｆ、ｍ）をＲＡＭ（２５）のＸ（ｆ、ｍ）格納領域（２５０２）に格納する（Ｓ３０２）。なお、短時間離散フーリエ変換における周波数をｆ（＝１，２，・・・，Ｆ）、フレーム時刻をｍ（＝１，２，・・・，Ｎｍ）とする。Ｆは、短時間離散フーリエ変換における周波数ｆの上限である。また、Ｎｍは、短時間離散フーリエ変換におけるフレームの数である。
【０１７２】
短時間離散フーリエ変換演算部（２４１）によって演算される短時間離散フーリエ変換は公知のものでよい。例えば窓関数は適宜選択可能であり、ハミング窓、ハニング窓などを用いることができる。また、短時間離散フーリエ変換におけるフレーム間隔Δｔや周波数の上限Ｆも、観測信号ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）に応じて適宜に設定できる。例えばフレーム長（＝窓長＝離散フーリエ変換の長さ）をＴとすると、Δｔ＝Ｔ／Ｓとする〔ＴおよびＳは、２のべき乗の値とする。〕。
【０１７３】
次に、第１反復制御部（２４０ａ）の制御の下、各周波数ｆ＝１，２，・・・，Ｆについて、所定の条件を満たすまでステップＳ３０３〜Ｓ３１３の処理を反復実行する。
周波数ｆ＝１の場合（Ｓ３０２ｒ）を、以下に説明する。
【０１７４】
ステップＳ３０４〜Ｓ３１３の処理は、第２反復制御部（２４０ｂ）の制御の下に所定の条件を満たすまで反復実行される。
【０１７５】
制御部（図示しない）の制御の下、外部記憶装置（２７）から、２行２列の分離行列Ｗ（１）の初期値を読み込み、これらの値をＲＡＭ（２５）のＷ（ｆ）格納領域（２５０３）に格納する（Ｓ３０３）。この第２の実施形態では、分離行列Ｗ（１）の初期値は単位行列とする。勿論、単位行列に限定する趣旨ではなく、適宜（任意）の値を成分に持つ行列としてもよい。
【０１７６】
また、Ｓ３０３においては、第２反復制御部（２４０ｂ）による反復実行を制御するための識別子ｇ＝１を設定する。また、識別子ｇの最大値をｇｍａｘとする。このｇｍａｘの値は、観測信号のデータ量などから任意に定めておく。
【０１７７】
なお、第１反復制御部（２４０ａ）による反復実行の制御に係る周波数ｆの値およびその上限値Ｆ、第２反復制御部（２４０ｂ）による反復実行の制御に係る識別子ｇの値およびその最大値ｇｍａｘは、ＲＡＭ（２５）の所定の格納領域（図示しない。）に格納しておき、各部（２４０ａ）（２４０ｂ）は、所定の格納領域から必要な値を読み込んで大小比較をし、反復実行の制御を行うようにする。
【０１７８】
例えば、予め外部記憶装置（２７）に記憶しておいたｇｍａｘの値を読み込んでＲＡＭ（２５）の所定の格納領域に格納しておき、第２反復制御部（２４０ｃ）は、識別子ｇの値と上記格納領域に格納されたｇｍａｘの値の大小を読み込んで比較することで、反復実行の制御を行うようにすればよい。
【０１７９】
次に、変換部（２４２）によって、Ｘ（ｆ、ｍ）格納領域（２５０２）からＸ１（１、ｍ）、Ｘ２（１、ｍ）を読み込み、Ｗ（ｆ）格納領域（２５０３）から分離行列Ｗ（１）の初期値（単位行列）を読み込み、これらの値から式（５５）の演算を行い、この演算結果Ｙ１（１，ｍ），Ｙ２（１，ｍ）をＲＡＭ（２５）のＹ（ｆ，ｍ）格納領域（２５０４）に格納する（Ｓ３０４）。式（４４）のＹ（１，ｍ）は、Ｙ（１，ｍ）＝[Ｙ１（１，ｍ），Ｙ２（１，ｍ）]Ｔであり、式（４４）のＸ（１，ｍ）は、Ｘ（１，ｍ）＝[Ｘ１（１，ｍ），Ｘ２（１，ｍ）]Ｔである（以下同様。）。また、式（４４）に表されるように、ステップＳ３０４における処理は、フレーム時刻ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍの全フレームに関するバッチ処理である（図８では∀ｍで表している。また、このバッチ処理については、以下の各ステップでも同様である。）。
【数７２】
2006330687.tif 000059
【０１８０】
次に、サンプルモーメント演算部（２４３）によって、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、このＹ（１，ｍ）のサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を演算して、この演算結果をＲＡＭ（２５）のサンプルモーメント格納領域（２５０５）に格納する（Ｓ３０５）。
【０１８１】
次に、κ演算部（２４４）によって、サンプルモーメント格納領域（２５０５）から、Ｙ（１，ｍ）のサンプルモーメント（歪度ｓおよび尖度ｋ）を読み込み、式（５６）の演算を行い、この演算結果κをＲＡＭ（２５）のκ格納領域（２５０６）に格納する（Ｓ３０６）。但し、β１＝ｓ２、β２＝ｋである。
【数７３】
2006330687.tif 000060
【０１８２】
次に、ピアソン分布型判定部（２４５）によって、κ格納領域（２５０６）からκの値を読み込み、このκの値が、０＞κ、０＜κ＜１、κ＞１のいずれであるかを判定する（Ｓ３０７）。
【０１８３】
第２反復制御部（２４０ｂ）は、ステップＳ３０７で判定された結果に対応したピアソン分布型パラメータ演算部による処理を実行させる（Ｓ３０８）。
【０１８４】
即ち、ステップＳ３０７において、０＞κであると判定された場合には、第２反復制御部（２４０ｂ）は、ピアソン分布Ｉ型パラメータ演算部（２４６ａ）による処理を実行させる。
【０１８５】
ステップＳ３０７において、０＜κ＜１であると判定された場合には、第２反復制御部（２４０ｂ）は、ピアソン分布ＩＶ型パラメータ演算部（２４６ｂ）による処理を実行させる。
【０１８６】
ステップＳ３０７において、１＜κであると判定された場合には、第２反復制御部（２４０ｂ）は、ピアソン分布ＶＩ型パラメータ演算部（２４６ｃ）による処理を実行させる。
【０１８７】
各ピアソン分布型パラメータ演算部（２４６ａ）（２４６ｂ）（２４６ｃ）は、サンプルモーメント格納領域（２５０５）から、Ｙ（１，ｍ）のサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を読み込み、式（３５）（３８）（４１）の演算を行い、この演算結果をＲＡＭ（２５）の所定の格納領域に格納する。
【０１８８】
即ち、ピアソン分布Ｉ型パラメータ演算部（２４６ａ）は、サンプルモーメント格納領域（２５０５）から、Ｙ（１，ｍ）のサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を読み込み、式（３８）の演算を行い、この演算結果であるピアソン分布Ｉ型の確率密度関数のパラメータ（この値が後述のスコア関数のパラメータになる。）をピアソン分布Ｉ型パラメータ格納領域（２５０７）に格納する。
【０１８９】
ピアソン分布ＩＶ型パラメータ演算部（２４６ｂ）は、サンプルモーメント格納領域（２５０５）から、Ｙ（１，ｍ）のサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を読み込み、式（３５）の演算を行い、この演算結果であるピアソン分布ＩＶ型の確率密度関数のパラメータ（この値が後述のスコア関数のパラメータになる。）をピアソン分布ＩＶ型パラメータ格納領域（２５０８）に格納する。
【０１９０】
ピアソン分布ＶＩ型パラメータ演算部（２４６ｃ）は、サンプルモーメント格納領域（２５０５）から、Ｙ（１，ｍ）のサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を読み込み、式（４１）の演算を行い、この演算結果であるピアソン分布ＶＩ型の確率密度関数のパラメータ（この値が後述のスコア関数のパラメータになる。）をピアソン分布ＶＩ型パラメータ格納領域（２５０７９）に格納する。
【０１９１】
次に、第２反復制御部（２４０ｂ）は、ステップＳ３０７で判定された結果に対応したスコア関数演算部（２４７）による処理を実行させる（Ｓ３０９）。
【０１９２】
即ち、ステップＳ３０７において、０＞κであると判定された場合には、スコア関数演算部（２４７）によって、ピアソン分布Ｉ型パラメータ格納領域（２５０７）からピアソン分布Ｉ型の確率密度関数のパラメータを読み込み、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、これらの値から式（３６）の演算を行い、この演算結果Φ（Ｙ（１，ｍ））をＲＡＭ（２５）のΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（２５１０）に格納する。
【０１９３】
ステップＳ３０７において、０＜κ＜１であると判定された場合には、スコア関数演算部（２４７）によって、ピアソン分布ＩＶ型パラメータ格納領域（２５０８）からピアソン分布ＩＶ型の確率密度関数のパラメータを読み込み、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、これらの値から式（３３）の演算を行い、この演算結果Φ（Ｙ（１，ｍ））をＲＡＭ（２５）のΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（２５１０）に格納する。
【０１９４】
ステップＳ３０７において、κ＞１であると判定された場合には、スコア関数演算部（２４７）によって、ピアソン分布ＶＩ型パラメータ格納領域（２５０９）からピアソン分布ＶＩ型の確率密度関数のパラメータを読み込み、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（１５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、これらの値から式（３９）の演算を行い、この演算結果Φ（Ｙ（１，ｍ））をＲＡＭ（２５）のΦ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（２５１０）に格納する。
【０１９５】
次に、フレーム時間平均部（２４８）によって、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（２５０４）からＹ（１，ｍ）を読み込み、このＹ（１，ｍ）の複素共役転置行列の値ＹＨ（１，ｍ）を求め、さらに、Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））格納領域（２５１０）からΦ（Ｙ（１，ｍ））を読み込み、これらの値から式（５７）の演算を行い、この演算結果＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞をＲＡＭ（２５）の＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞格納領域（２５１１）に格納する（Ｓ３１０）。なお、Ｙ（１，ｍ）の複素共役転置行列の値ＹＨ（１，ｍ）は、図示しない複素共役転置行列演算部（公知の複素共役転置行列演算プログラムをＣＰＵが解釈実行するものである。）にて求めるとし、さらに、これをＲＡＭ（２５）に確保された領域に記憶することで、フレーム時間平均部（２４８）は、この記憶領域からＹＨ（１，ｍ）を読み込むようにしてもよい。
【数７４】
2006330687.tif 000061
【０１９６】
次に、更新部（２４９）によって、＜Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））ＹＨ（ｆ，ｍ）＞格納領域（２５１１）から＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞を読み込み、単位行列格納領域（２５１２）から２行２列の単位行列の値を読み込み、学習サイズη格納領域（２５１３）から学習サイズηの値を読み込み、Ｗ（ｆ）格納領域（２５０３）から分離行列Ｗ（１）の値を読み込み、これらの値から式（３１）の演算を行い、この演算結果Ｗ（１）を新たな分離行列Ｗ（１）の値として、Ｗ（ｆ）格納領域（２５０３）に上書き格納する（Ｓ３１１）。なお、図１０中のＳ３１１における←は、分離行列Ｗ（ｆ）の値を新しい値に置換することを意味する。
【０１９７】
次に、第２反復制御部（２４０ｂ）は、反復実行を制御するための識別子ｇがｇｍａｘと等しいか否かを判定する（Ｓ３１２）。この結果、識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定されれば、ステップＳ３１１で出力された分離行列Ｗ（１）の値を最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）に格納して、ステップＳ３１４の処理へと進む。また、識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定されなければ、第２反復制御部（２４０ｂ）は、識別子ｇに１を加えたものを識別子ｇの新たな値として（Ｓ３１３）、先に述べたステップＳ３０４以降の処理を行う。この際、各ステップで新たに求められた値（Ｙ（１，ｍ）、Φ（Ｙ（１，ｍ））、＜Φ（Ｙ（１，ｍ））ＹＨ（１，ｍ）＞、Ｗ（１））は、各値の格納領域に上書き格納される。
【０１９８】
ステップＳ３１２で識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定された場合、この段階で、Ｗ（ｆ）格納領域（３５０３）には、周波数ｆ＝１の場合において最適化された分離行列Ｗ（１）の値が格納されている。
【０１９９】
第１反復制御部（２４０ａ）は、反復実行を制御するための周波数ｆが上限値Ｆと等しいか否かを判定する（Ｓ３１４）。この結果、周波数ｆがＦと等しいと判定されれば、ステップＳ３１６の処理へと進む。また、周波数ｆがＦと等しいと判定されなければ、第１反復制御部（２４０ａ）は、周波数ｆに１を加えたものを周波数ｆの新たな値として（Ｓ３１５）、ステップＳ３０３以降の処理を行う。
【０２００】
この結果、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）には、各周波数ｆ＝１，２，・・・，Ｆにおいて最適化された分離行列Ｗ（１）、Ｗ（２）、・・・、Ｗ（Ｆ）の値が格納されることになる。
【０２０１】
次に、パーミュテーション処理部（２４１１）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）から各分離行列Ｗ（ｆ）を読みこみ、ｉ番目の出力Ｙｉ（ｆ，ｍ）〔周波数領域における分離信号Ｙ（ｆ，ｍ）のｉ行目の要素〕が、全ての周波数において、あるｋ番目の原信号の推定のものとして対応するように各分離行列Ｗ（ｆ）の行を並べかえるパーミュテーション処理を行う（Ｓ３１４ａ）。このパーミュテーション処理は公知の処理技術に拠ればよい（上記特許文献２、上記非特許文献４参照）。パーミュテーション処理された各分離行列Ｗ（ｆ）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）に上書き格納される。
【０２０２】
次に、スケーリング処理部（２４１２）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）から各分離行列Ｗ（ｆ）を読みこみ、ｉ番目の出力Ｙｉ（ｆ，ｍ）が、全ての周波数においてあるｋ番目の原信号の推定のものとしておよそ同じ振幅を持つように各分離行列Ｗ（ｆ）を調整するスケーリング処理を行う（Ｓ３１４ｂ）。このスケーリング処理は公知の処理技術に拠ればよい（上記非特許文献５参照）。スケーリング処理された各分離行列Ｗ（ｆ）は、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）に上書き格納される。
【０２０３】
次に、変換部（１４２）は、Ｘ（ｆ，ｍ）格納領域（２５０２）から、Ｘ（１，ｍ）、Ｘ（２，ｍ）、・・・、Ｘ（Ｆ，ｍ）〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍ〕を読み込み、最終Ｗ（ｆ）格納領域（２５１４）から、Ｗ（１）、Ｗ（２）、・・・、Ｗ（Ｆ）を読み込み、これらの値からＹ（１，ｍ）＝Ｗ（１）Ｘ（１，ｍ）、Ｙ（２，ｍ）＝Ｗ（２）Ｘ（２，ｍ）、・・・、Ｙ（Ｆ，ｍ）＝Ｗ（Ｆ）Ｘ（Ｆ，ｍ）を演算して、この演算結果をＲＡＭ（２５）のＹ（ｆ，ｍ）格納領域（２５１５）に格納する（Ｓ３１６）。
【０２０４】
次に、復元部（２４９）は、Ｙ（ｆ，ｍ）格納領域（２５１５）からＹ（１，ｍ）、Ｙ（２，ｍ）、・・・、Ｙ（Ｆ，ｍ）を読み込んで、これらの値に対して短時間離散逆フーリエ変換を演算して、この演算結果をＲＡＭ（２５）のｙ（ｎ）格納領域（２５１６）に格納する。このｙ（ｎ）格納領域（２５１６）に格納されたｙ（ｎ）＝[ｙ１（ｆ，ｍ），ｙ２（ｆ，ｍ）]Ｔが、分離された時系列データとしての分離信号となる。
【０２０５】
なお、以上の第２の実施形態では、ピアソン分布型は、Ｉ型、ＩＶ型、ＶＩ型の３種類であるとしたが、勿論、この３種類に型に限定するものでない。原信号の種類などによっては、その他の型（例えば、ＩＩ型、ＩＩＩ型や拡張ピアソン分布）に対応したピアソン分布型パラメータ演算部（そのプログラム）などを設けることで、様々な原信号に対応した、本発明の装置・方法を用いた信号分離が実現できることは言うまでもない。
【０２０６】
＜第２．１の実施形態＞
また、第２の実施形態の変形態である第２．１の実施形態を説明する（図１４、１５参照）。この第２．１の実施形態は、原信号として想定される時系列データとしての信号の集合を教師信号ｄ（ｎ）とし、この教師信号ｄ（ｎ）に対して各周波数でのサンプルモーメントを求め、そのサンプルモーメントからκやピアソン分布のパラメータを決め、このパラメータをＲＡＭ（２５）の所定の格納領域に格納して適宜読み込むようにしたものである。第２．１の実施形態では、第２の実施形態と異なる部分について説明を行うことにする。
【０２０７】
外部記憶装置（２７）には、原信号として想定される時系列データとしての信号集合である教師信号ｄ（ｎ）も予め記憶しておく。また、外部記憶装置（２７）には、教師信号ｄ（ｎ）に対して、フレーム時刻ｍごとに短時間離散フーリエ変換を演算して、その演算結果であるＤ（ｆ，ｍ）を出力するための第２短時間離散フーリエ変換演算プログラムも記憶されている。
【０２０８】
例えば、ステップＳ３０２の処理の後に（但し、後述するステップＳ３０５’よりは前に処理される。）、第２短時間離散フーリエ変換演算プログラムがＣＰＵ（２４）によって解釈実行されて機能する第２短時間離散フーリエ変換演算部が、予め外部記憶装置（２７）からＲＡＭ（２５）の所定の格納領域に格納された教師信号ｄ（ｎ）を、ＲＡＭ（２５）の所定の格納領域から読み込んで、短時間離散フーリエ変換を演算し、その演算結果Ｄ（ｆ，ｍ）をＲＡＭ（２５）の所定の格納領域（以下、Ｄ（ｆ，ｍ）格納領域という。）に格納する（Ｓ３０２ａ）。
【０２０９】
第２．１の実施形態においても、第２の実施形態におけるステップＳ３０４〜Ｓ３１３に相当するステップが反復処理されるが、第２の実施形態におけるステップＳ３０５の処理については、下記に説明するステップＳ３０５’の処理が行われる。
【０２１０】
即ち、第２の実施形態におけるステップＳ３０５に相当する第２．１の実施形態におけるステップＳ３０５’では、サンプルモーメント演算部（２４３）が、Ｄ（ｆ，ｍ）格納領域から、Ｄ（ｆ，ｍ）を読み込んで、このサンプルモーメント（平均、分散、歪度、尖度）を演算して、この結果をＲＡＭ（２５）の所定の格納領域、即ち、第２の実施形態におけるサンプルモーメント格納領域に格納する。
【０２１１】
なお、第２の実施形態のステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で出力されたＹ（ｆ，ｍ）に基づいて改めてサンプルモーメントを求めていたが、第２．１の実施形態では、ひとたびステップＳ３０５’で教師信号ｄ（ｎ）の短時間離散フーリエ変換演算結果Ｄ（ｆ，ｍ）が求められれば、反復処理のたびにＤ（ｆ，ｍ）を求める必要は無く、ステップＳ３０５’、Ｓ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３０８を略して反復処理を行うようにしてよい。
【０２１２】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の信号分離装置・方法の第３の実施形態を説明する。
第３の実施形態は、上記第１の実施形態および上記第２の実施形態との組み合わせに相当する。具体的には、基準周波数ｆ０以下の周波数領域では第２の実施形態によって信号分離を行ない、基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域では第１の実施形態と同様にして信号分離を行う。ここで用いた「同様」の文言の意味は後述する。
基準周波数ｆ０は信号分離対象となる観測信号の種類・性質などによって適宜に定めればよい。
【０２１３】
既に説明したが、予め与えられた観測信号に対してグリッドサーチの手法（第１の実施形態、第１．１の実施形態、第１．２の実施形態）を適用し、周波数ごとに定まるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝〔あるいはパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝である。〕を求めておく。具体的には、例えば第１の実施形態（あるいは第１．１の実施形態、第１．２の実施形態）のステップＳ１１３の処理が終了した段階で或る周波数において最適化された分離行列Ｗが得られていることになるから、それぞれの周波数ごとに、この最適化された分離行列Ｗを与えたときのグリッドＢＲを記憶手段に適宜に保存記憶しておけばよい。
【０２１４】
第３の実施形態では、ある（１種類の）観測信号に予め第１の実施形態を適用しており、周波数ｆ（ｆ＝１，・・・，Ｆ）ごとに定まるパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝が既に求められているとする。つまり、既に求められた周波数ｆごとのパラメータは、｛ｂ０（ｆ），ｂ１（ｆ），ｃ０（ｆ），ｃ１（ｆ），ｃ２（ｆ）｝と一意に表すことができる。
そして、基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域では、周波数ｆごとに、パラメータ｛ｂ０（ｆ），ｂ１（ｆ），ｃ０（ｆ），ｃ１（ｆ），ｃ２（ｆ）｝で定まるスコア関数を用いる。
【０２１５】
つまり、予めパラメータ｛ｂ０（ｆ），ｂ１（ｆ），ｃ０（ｆ），ｃ１（ｆ），ｃ２（ｆ）｝を求めておくことで、第３の実施形態における第１の実施形態の適用部分（基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域）では、第１の実施形態で説明したステップＳ１１０ｐ、Ｓ１１０の各処理およびステップＳ１１１、Ｓ１１３に係わる反復処理を省略するのであり、この意味で第１の実施形態と「同様」の処理を実行することになる。
【０２１６】
換言すれば、第１の実施形態では、それぞれの周波数ごとにグリッドＢＲはＢ１〜ＢＲｍａｘのＲｍａｘ個を取りえたが、第３の実施形態における第１の実施形態の適用部分は、周波数ｆごとにグリッドＢＲは予め求められた、即ち一意に固定された｛ｂ０（ｆ），ｂ１（ｆ），ｃ０（ｆ），ｃ１（ｆ），ｃ２（ｆ）｝の１個しかとることができないので、第１の実施形態を簡略化して適用するものとも云える。
【０２１７】
そこで、第３の実施形態における第１の実施形態の適用部分について、グリッドＢＲが周波数ｆ依存であり１個しかとらないことを明示するため、グリッドＢＲをグリッドＢｆと表すことにする。つまりグリッドＢｆは、Ｂ１＝｛ｂ０（１），ｂ１（１），ｃ０（１），ｃ１（１），ｃ２（１）｝、Ｂ２＝｛ｂ０（２），ｂ１（２），ｃ０（２），ｃ１（２），ｃ２（２）｝、・・・、ＢＦ＝｛ｂ０（Ｆ），ｂ１（Ｆ），ｃ０（Ｆ），ｃ１（Ｆ），ｃ２（Ｆ）｝である。
なお、第３の実施形態において実際に用いるグリッドＢｆは、ｆ＞ｆ０に対するものであることに留意しなければならない。
【０２１８】
第３の実施形態は、基準周波数ｆ０以下の周波数領域では第２の実施形態によって信号分離を行ない、基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域では第１の実施形態を簡略化して信号分離を行う実施形態であるから、図２１〜図２３を参照して第３の実施形態の処理全体について概説する。なお、第３の実施形態における各処理や各処理を担当する機能の詳細は、上記の第１の実施形態および第２の実施形態の説明を参照のこと。
図２１〜図２３は、第３の実施形態において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャートである。
【０２１９】
まず、ステップＳ３００〜Ｓ３１３の各処理は、第２の実施形態と同じである。
ステップＳ３１２の処理において、識別子ｇがｇｍａｘと等しいと判定されれば、ステップＳ３１４ｄの処理へと進む。
【０２２０】
反復実行を制御するための周波数ｆが基準周波数ｆ０と等しいか否かを判定する（Ｓ３１４ｄ）。この結果、周波数ｆが基準周波数ｆ０と等しいと判定されれば、ステップＳ３１５ｄの処理へと進む。また、周波数ｆが基準周波数ｆ０と等しいと判定されなければ、周波数ｆに１を加えたものを周波数ｆの新たな値として（Ｓ３１５）、ステップＳ３０３以降の処理を行う。
【０２２１】
ステップＳ３１４ｄの処理において、周波数ｆが基準周波数ｆ０と等しいと判定されると、周波数ｆに１を加えたものを周波数ｆの新たな値として設定する（Ｓ３１５ｄ）。次いで、第１の実施形態で説明したステップＳ１０３以降の処理を行う。
【０２２２】
ステップＳ１０３以降の処理で第１の実施形態と異なる部分について説明を加える。
まず、第１の実施形態のステップＳ１０５の処理では、識別子Ｒで定まるグリッドＢＲを用いてスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を求めたが、第３の実施形態では、周波数ｆで特定されるグリッドＢｆを用いてスコア関数Φ（Ｙ（ｆ，ｍ））を求める（Ｓ１０５ｄ）。
【０２２３】
次に、第１の実施形態では、ステップＳ１０８の処理でｇ＝ｇｍａｘが成立するとステップＳ１１０ｐ、Ｓ１１０の各処理を実行したが、第３の実施形態では、両処理を実行せず、第１の実施形態におけるステップＳ１１２の処理に相当するステップＳ１１２ｄの処理を行う。即ち、ステップＳ１０８の判定処理が成立したときのステップＳ１０７で得られた分離行列Ｗ（ｆ）を、周波数ｆにおいて最適化された分離行列Ｗ（ｆ）とする（Ｓ１１２ｄ）。
【０２２４】
次に、第１の実施形態では、ステップＳ１１２の処理の後、ステップＳ１１３の処理を実行したが、第３の実施形態では、ステップＳ１１２ｄの処理の後、第１の実施形態で説明したステップＳ１１４以降の処理を実行する。
【０２２５】
第３の実施形態は、第１の実施形態および第２の実施形態との組み合わせとしたが、第１の実施形態〜第１．２の実施形態と第２の実施形態〜第２．１の実施形態とのいずれの組み合わせとすることもできる。
【０２２６】
また、第３の実施形態は、基準周波数ｆ０以下の周波数領域では第２の実施形態によって信号分離を行ない、基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域では第１の実施形態と同様にして信号分離を行うとしたが、観測信号の種類・性質などによっては、基準周波数ｆ０以下の周波数領域では第１の実施形態（あるいは、第１．１の実施形態、第１．２の実施形態）と同様にして信号分離を行ない、基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域では第２の実施形態（あるいは第２．１の実施形態）によって信号分離を行うことでもよい。
【０２２７】
さらに、周波数領域を基準周波数ｆ０によって、「基準周波数ｆ０以下の周波数領域」と「基準周波数ｆ０よりも大きい周波数領域」とに分割するのではなく、「基準周波数ｆ０よりも小さい周波数領域」と「基準周波数ｆ０以上の周波数領域」とに分割してもよい。
【０２２８】
さらに、このような周波数領域の２分割ではなく、基準周波数を複数設定することで周波数領域を３つ以上に分割することでもよく、分割された周波数領域ごとに、適宜に決めた第１、第１．１、第１．２、第２、第２．１の各実施形態のいずれかの手法を適用するとしてもよい。
【０２２９】
以上に説明した各実施形態では、信号源の数および観測装置の数を共に２つとしたが、この実施形態に限定されることはなく、信号源の数および観測装置の数は、一般に複数とすることができる。なお、観測装置の数は、信号源の数と同じかそれ以上であることが好ましい。
【０２３０】
また、上記の各実施形態では、ステップＳ１０８およびＳ３１２の判定は、ｇ＝ｇｍａｘが成立するか否かを判定することとした。しかし、この判定に限定されることはなく、例えば、各実施形態の更新部で得られた新たな分離行列Ｗ（ｆ）のノルムが所定の閾値以下（あるいは、閾値よりも小さい）か否かを判定するようにしてもよい。
【０２３１】
さらに、上記の各実施形態では、ステップＳ１０７およびＳ３１１における更新部による分離行列Ｗ（ｆ）の更新は式（３１）に従うものとしたが、例えば、式（２８）や式（３０）に従うものに変更することも可能である。
【０２３２】
また、本発明の装置・方法による観測信号の分離を実行する前に、その前処理として、周波数領域における従来方法（スコア関数にtanh関数などを用いる。）のＩＣＡに基づく信号分離を行い、その結果得られた分離信号を、本発明の装置・方法による信号分離の対象としてもよい。また、教師信号を用いて適当な固定パラメータを前もって決めた場合の本発明における信号分離方法を前処理（初期値設定も含む。）として適用することも可能である。これによって、さらに精度の良い信号分離が実現される。
【０２３３】
その他、本発明である信号分離装置・方法は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記信号分離装置・方法において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【０２３４】
また、上記信号分離装置における処理機能をコンピュータによって実現する場合、信号分離装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記信号分離装置における処理機能がコンピュータ上で実現される。
【０２３５】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【０２３６】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０２３７】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【０２３８】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、信号分離装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【実施例１】
【０２３９】
本発明者らは、音源数を２つとし、２個のマイクロホンを用いた場合について実験を行った。音源からの音声として、上記女性２名の音声（原信号ｓ１（ｎ）、ｓ２（ｎ））を用い、２個のマイクロホンアレイに対する話者の位置は、右を０度、正面を９０度にしたときに、それぞれ３０度と１５０度とした（図１９参照）。残響時間１３０ｍｓの部屋で実測したインパルス応答ｈｊｉ（ｐ）を用いて、式（２４）に従って畳み込み及び加算を行ってマイクの観測信号を模擬した。サンプリング周波数は８ｋＨｚ、短時間離散フーリエ変換のフレームサイズは５１２とした。
【０２４０】
この実験結果を図２０に示す。図２０は、２名の女声の混合音声における第１の実施形態および第２の実施形態で説明した装置・方法を用いた場合の実験結果と、従来法（スコア関数Φ＝ｔａｎｈを全ての周波数で適用した場合である。）を用いた場合の実験結果を示したものである。縦軸はＳＩＲ値である。ｙｋｉ（ｎ）は、出力端ｋにおける各原信号ｓｉ（ｎ）由来の成分である。第１の実施形態および第２の実施形態のＳＩＲ値は、それぞれ１９．６８ｄＢ、１９．１３ｄＢであった。一方、従来方法に拠った場合のＳＩＲ値は、１７．２７ｄＢであった。
【数７５】
2006330687.tif 000062
【０２４１】
この実施結果により、従来法と比較して、本発明の装置・方法を用いた音源分離の方が、ＳＩＲ値が１．８ｄＢから２．４ｄＢ向上することが認められた。つまり、従来法と比較して観測信号の分離精度の向上が確認された。
【０２４２】
なお、予め分かっている原信号と室内インパルス特性を用いた評価では、分離精度のＳＩＲ上限値としては、２０．９８ｄＢを得た。
【実施例２】
【０２４３】
式（４４）のパラメータ｛ｂ０、ｂ１、ｃ０、ｃ１、ｃ２｝として、ピアソン分布系で制約されるパラメータ範囲に入らない値をとった場合でも、分離精度が優れる場合があることを示す。
【０２４４】
式（４４）がピアソン分布ＩＶ型に拠るものとすれば、パラメータｂ０のグリッドサーチの範囲は、ｂ０＞０．５でなければならない。そこで、ピアソン分布ＩＶ型で制約されるパラメータ範囲に入らない値をとった場合と比較するため、グリッドサーチにおけるパラメータｂ０の制約条件を、
条件１：ｂ０＞０．５
条件２：ｂ０≧０．４
条件３：ｂ０≧０．１
とした。そして、上記第１．１の実施形態によって分離精度を表すＳＩＲ値の上限値を求めた。上記実施例１で説明したのと同じ実験環境で実験を行った。信号分離対象となる混合音声は、女声１・女声２混合、女声１・男声２混合、男声１・女声１混合、男声１・男声２混合の４種類とした。
【０２４５】
実験結果を表２に示す。表２は、各条件１〜３と４種類の混合音声との間におけるＳＩＲ値（単位：ｄＢ）の上限値を示している。このＳＩＲ値が高い方がよりよい分離精度を示す。殆どの話者の組み合わせに対しても、条件２および条件３が高いＳＩＲ値を示している。条件３のようにパラメータ範囲をできるだけ広げることで、分離精度がさらに上がる組み合わせもあった。この実験結果から、グリッドサーチにおいて、式（４４）のパラメータ範囲をピアソン分布の型に固有のパラメータ範囲に限定する必要がないことが確認できた。
【表２】
2006330687.tif 000063
【実施例３】
【０２４６】
上記第３の実施形態を具体的に適用した２つの実験例を示す。
ここでは、信号分離対象となる混合音声を、［１］男声１・男声２混合、［２］男声１・女声１混合、［３］女声１・男声２混合、［４］女声１・女声２混合の４種類とした。
【０２４７】
((実験例１))
まず、上記第１の実施形態によって［３］および［４］の混合音声に対するパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を求めた。
次に、［１］〜［４］の各混合音声に対して、ある周波数ビンｆｂよりも小さい周波数ビン（前半領域）には上記第２の実施形態を適用し、周波数ビンｆｂよりも大きい周波数ビン（後半領域）には上記パラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を式（４４）のパラメータに代入したスコア関数を用いて信号分離を実行した。周波数ｆｂビンは凡そ５０〜６０程度とした。
【０２４８】
このように周波数領域を２分割し、前半領域には第２の実施形態を適用し後半領域には第１の実施形態を簡略化して適用した理由は、周波数領域の音声混合信号が、周波数ビンｆｂが凡そ５０〜６０以降ではピアソンＩ型のＪ-Ｓｈａｐｅ型になることに着目したからである。
【０２４９】
((実験例２))
［３］および［４］の混合音声に対するパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を、第１．１の実施形態によって求めたこと以外は、実験例１と同じである。なお、第１．１の実施形態を適用するにあたり、既知の原信号（女声１、女声２、男声２）とインパルス応答（実験室環境のインパルス応答関数）を用いた。
なお、実験例２は、既知の情報で学習したパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を、他の混合音声（ここでは［１］、［２］の各混合音声）にも適用するものであり、いわばsupervised-methodである第１．１の実施形態の有用性を検証することができる。
【０２５０】
実験例１および実験例２の実験結果を表３に示す。表３では、比較検討のため、従来法（スコア関数Φ＝ｔａｎｈ〔非線形関数〕を全周波数領域で適用した場合である。）および第２の実施形態を全周波数領域に適用した場合の実験結果も示している。表３は、各混合音声［１］〜［４］と従来法、第２の実施形態、実験例１、実験例２との間におけるＳＩＲ値（単位：ｄＢ）の上限値を示している。このＳＩＲ値が高い方がよりよい分離精度を示す。
【０２５１】
表３に示すように、第２の実施形態を全周波数領域に適用した場合よりも、実験例１および実験例２の方が、ＳＩＲ値が０．２〜４．４ｄＢ程度向上することが確認された。また、従来の非線形関数を全周波数領域に一律適用した場合と実験例１および実験例２とを比較しても、実験例１および実験例２の方が、ＳＩＲ値が０．１〜３．６ｄＢ程度向上することが確認された。さらに、このように実験例２においてもＳＩＲ値が向上していることから、いわばsupervised-methodである第１．１の実施形態の有用性が確認された。つまり、予め何例かの女声男声混合音声によって得られたパラメータ平均｛ｂ０（ａｖｇ）、ｂ１（ａｖｇ）、ｃ０（ａｖｇ）、ｃ１（ａｖｇ）、ｃ２（ａｖｇ）｝を代表パラメータとして決めても、他の混合音声に適用できることが示された。
【表３】
2006330687.tif 000064
【０２５２】
また、各混合音声［１］〜［４］に対する従来法、第１の実施形態を全周波数領域に適用した場合、実験例１、実験例２の各手法による信号分離に要した計算時間を表４に示す。計算時間は、信号分離処理に用いた計算ソフトのコマンドでプログラム実行時間を出力させたものである。
【０２５３】
表４によれば、非線形関数を用いる従来法が最も計算時間が短く、第１の実施形態の場合はグリッドサーチするため最も計算時間がかかることがわかる。しかし、実験例１および実験例２（つまり第３の実施形態に相当する。）に拠れば、計算時間が大幅に改善されることが示された。表３と併せてみれば、第３の実施形態に拠れば、実用的な計算時間でより高い分離精度を得ることが示された。
【表４】
2006330687.tif 000065
【産業上の利用可能性】
【０２５４】
本発明の信号分離装置および方法によれば、例えば、様々なノイズ・妨害信号・干渉音が存在しうる環境下においても、目的信号を制度良く分離抽出することができるので、音声認識、残響除去、雑音信号抑圧などの音響信号分析に有用である。
【０２５５】
例えば、音声認識機のマイクロホンと話者が離れた位置にあるため、マイクロホンが目的話者音声以外の音まで収音してしまうような状況でも、本発明による目的音声の分離抽出で、認識率の高い音声認識システムを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２５６】
【図１】第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図。
【図２】第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において原信号から分離信号を得るまでのフローを例示する図。
【図３】第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（１枚目）。
【図４】第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（２枚目）。
【図５】第１の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理機能を例示する機能ブロック図。
【図６】第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図。
【図７】第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において原信号から分離信号を得るまでのフローを例示する図。
【図８】第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（１枚目）。
【図９】第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（２枚目）。
【図１０】第２の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理機能を例示する機能ブロック図。
【図１１】第１．１および第１．２の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（１枚目）。
【図１２】第１．１および第１．２の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（２枚目）。
【図１３】第１．１および第１．２の実施形態に係わる信号分離装置（１）において観測信号から分離信号を得る処理を略示するブロック図。
【図１４】第２．１の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（１枚目）。
【図１５】第２．１の実施形態に係わる信号分離装置（２）において観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（２枚目）。
【図１６】図１６（ａ）は女声で「自動車や精密機械等で技術系の採用を抑えうる所が目立ち、売り手市場の技術系にも翳りが見え始めた」という文を読み上げた音声時系列であり、図１６（ｂ）は女声で「自動車や精密機械等で技術系の採用を抑えうる所が目立ち、売り手市場の技術系にも翳りが見え始めた」という文を読み上げた音声時系列のヒストグラムである。
【図１７】図１７（ａ）は男声で「新聞、週刊誌雑誌に限らず殆ど全ての取材記者は自分の予定原稿を持ってやってくるのだ」という文を読み上げた音声時系列であり、図１７（ｂ）は男声で「新聞、週刊誌雑誌に限らず殆ど全ての取材記者は自分の予定原稿を持ってやってくるのだ」という文を読み上げた音声時系列のヒストグラムである。
【図１８】図１８（ａ）は、女声１の場合において、周波数帯域に分解された系列のサンプルモーメントから求めたκの値および判定されたピアソン分布である（周波数は１０２４に分解された片側５１２うちの最初から１００までに関するκの値を示す。）。図１８（ｂ）は、男声１の場合において、周波数帯域に分解された系列のサンプルモーメントから求めたκの値および判定されたピアソン分布である（周波数は１０２４に分解された片側５１２うちの最初から１００までに関するκの値を示す。）。図１８（ｃ）は、女声１と男声１の混合音声の場合において、周波数帯域に分解された系列のサンプルモーメントから求めたκの値および判定されたピアソン分布である（周波数は１０２４に分解された片側５１２うちの最初から１００までに関するκの値を示す。）。
【図１９】実験に用いたインパルス応答を測定した実験条件。
【図２０】女声１と女声２の混合音に対する分離結果(ＳＩＲ値の単位はデシベル)。
【図２１】第３の実施形態に係わる観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（１枚目）。
【図２２】第３の実施形態に係わる観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（２枚目）。
【図２３】第３の実施形態に係わる観測信号から分離信号を得る処理を例示するフローチャート（３枚目）。
【符号の説明】
【０２５７】
１        信号分離装置
２        信号分離装置
１４２    短時間離散フーリエ変換部
１４３    スコア関数演算部
１４５    更新部
１４６    非対角成分演算部
１４７    非対角成分判定部
１４８    第２更新部
１４９    復元部
２４１    短時間離散フーリエ変換部
２４３    サンプルモーメント演算部
２４４    κ演算部
２４５    ピアソン分布型判定部
２４６ａ  ピアソン分布Ｉ型パラメータ演算部
２４６ｂ  ピアソン分布ＩＶ型パラメータ演算部
２４６ｃ  ピアソン分布ＶＩ型パラメータ演算部
２４７    スコア関数演算部
２４９    更新部
２４１０  復元部
【図１】
2006330687.tif 000082
【図２】
2006330687.tif 000083
【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】
2006330687.tif 000089
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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