(57)【要約】【課題】任意の位置に設置される複数のマイクを用いて有効に反射波を除去することのできる反射波除去方法を提供することを目的とするものである。【解決手段】複数の受波器によって受信された受信波の自己相関関数を算出し、また、これら複数の自己相関関数の平均である平均自己相関関数を算出する。そして、この平均自己相関関数と特定の受波器で受信した受信波に対する自己相関関数との差を求め、ローカルピークを与える遅延時間から、特定の反射経路に対する遅延時間を抽出する。次に、減算率を決定するに際しては、仮に反射波の減算率を定めておき、前記抽出された遅延時間とこの仮の減算率を用いて反射波を除去する。そして、その反射波が除去された信号の自己相関関数と前記平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように減算率を決定していく。そして、この遅延時間と減算率を用いて反射波を除去する。【選択図】図１
2006072052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受波器によって受信された受信波から反射波を除去する反射波除去方法において、
複数の受波器によって受信されたそれぞれの受信波の自己相関関数を算出するステップと、
これら算出された少なくとも２以上の自己相関関数の平均である平均自己相関関数を算出するステップと、
この平均自己相関関数と特定の受波器によって受信された受信波に対する自己相関関数との差を求めることによって特定の反射経路の遅延時間を抽出するステップと、
前記特定の受波器によって受信された受信波から、前記遅延時間及び所定の減算率を積算した反射波を除去するステップとを備えたことを特徴とする反射波除去方法。
【請求項２】
反射波を除去する際、抽出された遅延時間及び仮に定められた減算率を用いて反射波を除去し、その除去された信号の自己相関関数と前記平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように減算率を決定し、この減算率と前記遅延時間を用いて反射波を除去するようにした請求項１に記載の反射波除去方法。
【請求項３】
請求項１または２いずれか１項に記載された反射波除去方法であって、更に、
反射波を除去した信号の自己相関関数と前記平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように次の反射波の減算率を決定し、前記抽出された遅延時間及びこの決定された減算率を用いて反射波を除去するようにしたことを特徴とする反射波除去方法。
【請求項４】
反射波を除去する場合、遅延時間の短い反射波から順に除去するようにした請求項１から３いずれか１項に記載の反射波除去方法。
【請求項５】
平均自己相関関数を算出する場合、少なくとも反射波の除去対象となる受信波に対する自己相関関数を除いた平均自己相関関数を算出するようにした請求項１から４いずれか１項に記載の反射波除去方法。
【請求項６】
受波器によって受信された受信波から反射波を除去する反射波除去システムにおいて、
複数の受波器によって受信されたそれぞれの受信波の自己相関関数を算出する自己相関算出手段と、
これら算出された少なくとも２以上の自己相関関数の平均である平均自己相関関数を算出する平均自己相関算出手段と、
この平均自己相関関数と特定の受波器によって受信された受信波に対する自己相関関数との差を求めることによって特定の反射経路に対する遅延時間を抽出する遅延時間抽出手段と、
前記特定の受波器によって受信された受信波から、前記遅延時間及び所定の減算率を積算した反射波を除去する反射波除去手段とを備えたことを特徴とする反射波除去システム。
【請求項７】
受波器によって受信された受信波から反射波を除去する反射波除去システムにおいて、
複数の受波器によって受信された受信波の自己相関関数を算出する自己相関算出手段と、
これら算出された複数の自己相関関数の平均である平均自己相関関数を算出する平均自己相関算出手段と、
この平均自己相関関数と特定の受波器によって受信された受信波に対する自己相関関数との差を求めることによって特定の反射経路に対する遅延時間を抽出する遅延時間抽出手段と、
この抽出された遅延時間及び仮に定められた減算率を用いて反射波を除去し、その除去された信号の自己相関関数と前記平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように減算率を決定する減算率決定手段と、
この決定された減算率と前記遅延時間を用いて、前記特定の受波器によって受信された受信波から反射波を除去する反射波除去手段とを備えたことを特徴とする反射波除去システム。
【請求項８】
前記減算率決定手段が、次の反射経路の減算率を決定する場合、前の反射波を除去した信号の自己相関関数と前記平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように次の反射経路における反射波の減算率を決定するものである請求項６又は７に記載の反射波除去システム。
【請求項９】
前記反射波除去手段が、遅延時間の短いものから順に反射波を除去するものである請求項６から８いずれか１項に記載の反射波除去システム。
【請求項１０】
前記平均自己相関算出手段が、少なくとも反射波の除去対象となる受信波に対する自己相関関数を除いた平均自己相関関数を算出するものである請求項６から９いずれか１項に記載の反射波除去システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受波器によって受信された音波から、その音波に含まれる反射成分を取り除くようにした反射波除去方法などに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
実環境下における音声認識では、周囲の壁からの反射や残響、その他の雑音の影響により音声認識率が極端に低下する。この実環境下において音声認識率を向上させる手法としては、雑音や残響を除去する手法や、雑音に適応させる手法がある。前者としては下記に示す非特許文献１や、非特許文献２に示されるものが代表的である。後者としては、クリーン音声から作成されたＨＭＭを雑音や残響の存在する環境に適応させるＨＭＭ合成分解法（非特許文献３）が挙げられる。
【０００３】
更に、受音した音波から反射波を抽出する手法としては、下記の特許文献１などに示されるようなものが存在する。この特許文献１に示される反射波抽出方法は、正四面体の頂点に設置された複数のマイクと、基準パルスを出力する無指向性スピーカを具備してなるもので、複数のマイクによって集音した信号からインパルスレスポンスを測定し、この測定値に直接音を用いてデコンボリュージョン処理を施し、この処理によって得られた信号から各マイクまでの反射波の時間差を求めて方向別の反射波を抽出できるようにしたものである。
【非特許文献１】「スペクトラムサブトラクションと時間方向スムージングを用いた雑音環境下音声認識」電子情報通信学会論文誌,vol.J-D-2, No.2, pp.500-508, 2000.
【非特許文献２】「音声認識システム」オーム社，第１章, pp.14-15, 2001.
【非特許文献３】「マイクロフォンアレーとＨＭＭ分解・合成による雑音・残響下音声認識」電子情報通信学会論文誌,vol.J83-D-2, No.11, pp.2206-2214, 2000.
【特許文献１】特開平５−８３７８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、マイクで受音した音波から、その中に含まれる反射波を除去する場合、その反射波の遅延時間を抽出するだけではなく、どのような反射波がどれくらいの減算率で含まれているかを特定しなければならない。しかしながら、上記特許文献１に記載されるような方法では、反射波の遅延時間のみしか抽出しておらず、どのような減算率の反射波が含まれているかを演算していないため、正確に反射波を除去することができない。また、上記特許文献１に記載されている反射波抽出方法では、マイクを正四面体の４頂点に設置するようにしているが、様々な使用環境下においてマイクをこのような場所に設置するのが困難な場合が多く、実際の運用面においては、任意の位置にマイクを設置できるようにするのが好ましい。
【０００５】
そこで、本発明は上記課題に着目してなされたものであり、任意の場所に配置された複数の受波器を用いて、正確に反射波を除去することができる反射波除去方法などを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記課題を解決すべく、受波器によって受信された受信波から反射波を除去する場合、まず、複数の受波器によって受信されたそれぞれの受信波の自己相関関数を算出し、また、少なくとも２以上の自己相関関数の平均である平均自己相関関数を算出する。そして、この平均自己相関関数と特定の受波器によって受信された受信波の自己相関関数の差を求め、ローカルピークを与える遅延時間から、特定の反射経路に対する遅延時間を抽出する。そして、特定の受波器によって受信された受信波から、この受信波に前記遅延時間及び所定の減算率を考慮した反射波を除去するようにしたものである。
【０００７】
このようにすれば、任意の場所に複数のマイクを設置したとしても、その受音した音波の自己相関関数の平均をとることによって、これを実際の音源における音波の自己相関関数と類似したものとすることができ、この音源における自己相関関数とみなされた平均自己相関関数と、あるマイクで受音した音波の自己相関関数の差をとることによって、ローカルピークを与える部分から反射波の遅延時間を判定することができるようになる。そして、この遅延時間と所定の減算率を考慮した反射波を除去すれば、正確に反射波を除去することができるようになる。
【０００８】
また、好ましい態様として、減算率を決定するに際しては、まず、仮に反射波の減算率を定めておき、これと先に抽出された遅延時間とを用いて反射波を除去する。そして、その反射波を除去した後の信号の自己相関関数と音源の音波に対する自己相関関数とみなされた平均自己相関関数との差が所定値内に収まるように減算率を決定していく。
【０００９】
このようにすれば、実際の音源の自己相関関数とほぼ同じ自己相関関数となるように減算率を決定するため、最適な減算率を特定して反射波を除去することができるようになる。
【００１０】
更に、次の反射経路の反射波を除去する場合、まず、既に反射波を除去した後の信号を受信波とみなし、先に抽出された反射波の遅延時間を用いて、順次同様にして反射波の減算率を決定していく。
【００１１】
このようにすれば、受信波として既に第１経路の反射波を除去した信号を用いて次の反射経路の反射波を除去するため、第２経路以降の反射波を除去した後においては、短時間の処理で音源の音波に近づけることができるようになる。
【００１２】
そして、このように反射波を除去する場合、遅延時間の短いものから順に反射波を除去するようにする。
【００１３】
このようにすれば、直接波に最も影響すると考えられる遅延時間の短い反射波から順に除去するので、より早く音源の音波に近づけることができるようになる。
【００１４】
また、平均自己相関関数を算出する場合、少なくとも反射波の除去対象となる受信波に対する自己相関関数を除いた平均自己相関関数を算出する。
【００１５】
このようにすれば、平均自己相関関数に対して自己の自己相関関数の影響を少なくすることができ、これらの差をとることによって遅延時間を正確に抽出することができるようになる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、複数の受波器によって受信された受信波の自己相関関数と、これらの自己相関関数の平均である平均自己相関関数との差を求め、ローカルピークを与える遅延時間から、特定の反射経路に対する遅延時間を抽出するとともに、この遅延時間を有する反射波に所定の減算率を積算して反射波を除去するようにしたので、正確に反射波を除去することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（第一の実施の形態）
以下、本発明の反射波除去システム１における一実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、複数のマイクＭｍ（ｍ＝１、２…）と音源であるスピーカーＳとの位置関係を示し、そのスピーカーＳから出力された音波の伝搬状態を示したものである。また、図２は、そのマイクＭｍに接続される反射波除去システム１の機能ブロック図を示したものであり、図３は、反射波除去システム１における反射波除去処理のフローチャートを示したものである。なお、本実施の形態においては、スピーカーＳから出力された音波を対象に反射波を除去する場合について説明するが、これに限らず、レーダーや無線通信などにおける受信波から反射波を除去する場合についても適用することができる。
【００１８】
図１において、Ｍｍ（ｍ＝１、２、…）は受波器であるマイク、Ｓは音源であるスピーカー、Ｗは壁面を示している。このスピーカーＳから出力された音波は直接マイクＭｍに入力され、また、壁面Ｗを介して反射波としてマイクＭｍに入力される。このマイクＭｍは、所定の距離を隔てて設置され、例えば、スピーカーＳからの音波を適度に受音できる場所、例えば、スピーカーＳから１〜２ｍの距離などに設置される。また、それぞれのマイクＭｍは、密接した位置ではなく、それぞれ若干離れた場所に設置される。なお、この図１においては、マイクＭｍを２カ所に設置するようにしているが、このようなマイクＭｍの個数は限定されるものではなく、できる限り多くの場所に設けるようにするのが良い。
【００１９】
このような構成において、まずマイクＭｍによって受音された音波から反射波を除去する場合の基本原理について説明する。
【００２０】
まず、実環境下においてスピーカーＳから出力された音声は、周囲の雑音、空間伝達中に受ける歪みや壁面Ｗからの反射の影響を受けてマイクＭｍに受音される。図１において、実線で示される矢印はスピーカーＳからの直接音を示し、破線で示される矢印は壁面Ｗからの反射波を示している。図１において反射波を２本だけ示しているが、実際は多数本存在する。この反射波は、壁面Ｗの様々な面において反射され、異なる経路によってマイクＭｍに受音される。このときマイクＭｍで受音した音声は数１で表される。
【００２１】
【数１】
2006072052.tif 000003
【００２２】
ここでs(t)は音源である元の信号、iはノイズ源の番号、ni(t)はノイズ、hi(t)はノイズ源からマイクＭｍまでのインパルス応答、s(t)とhi(t)の間の演算子及びni(t)とhi(t)の間の演算子は畳み込み演算子を示している。ここでは反射波のみを取り扱うこととするので、数１は数２のように簡略化することができる。
【００２３】
【数２】
2006072052.tif 000004
【００２４】
ところで、反射波は元の信号の定数倍（１より小さい）されたものがある時間遅れをもって加算されたものとして定義することができる。このことから反射波を除去するために数３を仮定する。
【００２５】
【数３】
2006072052.tif 000005
【００２６】
ここで、kは時間軸上の標本番号、s~kは音源における音波の第k標本値、rkはマイクによる受信波の第k標本値、αjは音源からマイクに至る第j経路の距離減衰を表す減算率、djは第j経路の時間遅れ（遅延時間）、Pは除去処理の対象となる反射の数である。但し、反射面では全周波数を均等に反射するものと仮定する。この右辺第２項にある元の信号sは未知なので、実際はマイクＭｍによって受音された音波を用いて数４のように近似する。
【００２７】
【数４】
2006072052.tif 000006
【００２８】
そして、この一般式である数４を用いて音源の音波を推定する。
【００２９】
次に、このように近似された数４を用いて反射波を除去する場合の処理の概要について説明する。
【００３０】
まず、反射波を除去するに際しては、各マイクＭｍで受音した音波（rmk）それぞれについて音声区間の開始点を検出する。そして、検出した開始点を始点として各マイクＭｍの自己相関関数（ρmk）を算出し、複数のマイクＭｍのそれぞれの自己相関関数（ρmk）の極大点を与える時間遅れを算出する。その差を、第j番目の反射経路の時間遅れ（dj）とみなす。一方、全ての自己相関関数（ρmk）の平均を平均自己相関関数（ρ*k）と呼ぶことにし、これを音源における音波（s~k）の自己相関関数（ρs~k）と仮定する。この平均自己相関関数（ρ*k）を最適化の基準として用い、第j番目の反射経路の減算率（αj）を最適推定する。この減算率（αj）を取り除くべき反射の数Ｐだけ推定し、数４に従って反射波を取り除いていく。以下、この処理の内容を図２の機能ブロック図に基づいて詳細に説明する。
【００３１】
まず、音声区間検出手段２は、それぞれのマイクＭｍによって受音された音波それぞれについて音声区間の開始点を検出するもので、例えば、２重閾値法を順方向に用いることによって音声区間を検出する。
【００３２】
音波抽出手段３は、この音声区間検出手段２によって検出された音声区間について、各マイクＭｍにおける時間軸上の標本値kの音波（rmk）を収集する。この音波（rmk）にはスピーカーＳから直接入力される音波の他、壁面Ｗによって反射された複数の反射波が含まれている。
【００３３】
自己相関算出手段４は、この音波抽出手段３によって抽出された各マイクＭｍにおける音波（rmk）の離散的な自己相関関数（ρmk）を算出する。具体的には、各マイクＭｍについて、前記検出した音声区間開始点から５１２点を用いて自己相関関数を計算する。このとき見かけ上の周波数分解能を上げるために４０９６点の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用い０付加処理を施す。
【００３４】
平均自己相関算出手段５は、この自己相関算出手段４によって算出された全マイクＭｍについての自己相関関数（ρmk）の平均（ρ*k）を算出する。
【００３５】
ここで、あるマイクＭｍで受音した音波（rmk）に（dj）だけ遅れた反射波が含まれていると、その音波（rmk）の自己相関関数（ρmk）には、時間遅れ（dj）の部分に突出した成分が現れる。図４にこの自己相関関数の状態を示す。図４において、（ａ）はマイクＭ1で受音した音波（r1k）の自己相関関数（ρ1k）を示しており、（ｂ）はマイクＭ2で受音した音波（r2k）の自己相関関数（ρ2k）を示している。この図４（ａ）（ｂ）において、突出した部分は反射波に対する時間遅れを示しており、その時間軸上における標本値djがその反射波の遅延時間を示している。また、図４（ｃ）はこれらの自己相関関数（ρ1k、ρ2k）の平均である平均自己相関関数（ρ*k）を示しており、（ｄ）は音源における音波の自己相関関数（ρs~k）を示している。この図４において、全マイクＭｍ（ｍ＝１、２、…）の自己相関関数の平均（ρ*k）をとると、その突出した成分は平坦化され、（ｄ）に示す音源における音波（s~k）の自己相関関数（ρs~k）と平均自己相関関数（ｄ）とは類似したものとなる。このため、第j経路における反射波の遅延時間（dj）を検出する場合においては、この図４（ｃ）に示す平均自己相関関数（ρ*k）を音源における音波の自己相関関数（ρs~k）とみなし、これとあるマイクＭｍ（例えば、Ｍ1）での自己相関関数（ρmk）（例えば、図４（ａ））との差を算出すれば反射波の遅延時間（dj）を算出することができる。そこで、遅延時間抽出手段６は、この平均自己相関関数（ρ*k）と各マイクＭｍの自己相関関数（ρmk）との差を算出し、ローカルピークを与える時間軸上の標本番号kから反射経路jに関する遅延時間djを抽出する。そして、第１経路の反射波を除去するまではj＝１として減算率の処理を行う。
【００３６】
減算率決定手段７は、各反射波に対するそれぞれの減算率（αj）を決定する。まず、減算率を決定するに際しては、仮に（αj）の値を定めておき、あるマイクＭｍ（例えば、ｍ＝１）について、それから第ｊ経路による遅延時間（dj）を有する反射波を除いた信号として「rｍｊk＝rｍj-1 k−α１rｍk-kj」を計算する。そして、その離散的な自己相関関数（ρｍj k）の第ｋj項（ρｍj kj）が、｜ρｍj kj−ρ*kj｜<δ（例えば0.001）に収束するように、減算率の最適値（αj）を最急降下法などの最適化手法を用いて定める。
【００３７】
反射波除去手段８は、この減算率決定手段７によって決定された減算率（αj）と、先に抽出された遅延時間（dj）とを用い、数４に基づいて受信波から反射波を除去する。
【００３８】
これにより第１経路における反射波が除去されたことになる。そして、順次同様にして第２経路における反射波を除くための処理を行うが、第２経路の反射波を除去する処理においては、この第１経路の反射波を除いた音波を実際にマイクＭｍで受音した信号とみなして同様の処理を行う。
【００３９】
すなわち、第２経路における反射波を除去する場合においては、まず、第１経路による反射波を除いた信号として「rｍ1k＝rｍk−α１rｍk-k1」を計算し、この信号（rｍ1k）をマイクＭｍで受音した信号とみなして減算率を決定する。この第２経路の減算率を決定する際においても、同様に、仮に（α2）の値を定めておき、マイクＭｍについて、それから第２経路による遅延時間（d2）を有する反射波を除いた信号として「rｍ2k＝rｍ1 k−α2rｍk-k2」を計算する。そして、その離散的自己相関関数（ρｍ2 k）の第ｋ2項（ρｍ2 k2）が、｜ρｍ2 k2−ρ*k2｜<δ（例えば0.001）に収束するように、減算率の最適値（α2）を最急降下法などの最適化手法を用いて定める。そして、第３経路以降においても同様の処理を行うようにする。
【００４０】
このように第j経路毎の反射波を除去する場合、遅延時間の短いものから順に反射波を除去する。このようにするのは、遅延時間の短い反射波はマイク近傍等で反射されたものと推定することができ、直接音に大きく影響を及ぼすと考えられるからである。この反射波の除去処理は、予め定められた回数Ｐに達するまで行われる。なお、この除去処理の回数は、予め定められた回数Ｐに限定されることなく、例えば、平均自己相関関数（ρ*k）と自己相関関数（ρmk）とにおけるローカルピークとの値の差が所定値内に収まるまで続けるようにしても良い。
【００４１】
次に、この反射波を除去するためのフローについて図３を用いて説明する。
【００４２】
まず、例えば、音声認識の対象となる音声を収集する場合、あらかじめ複数の箇所にマイクＭｍを設置しておき、このマイクＭｍによって音波（rmk）を受信できる状態にしておく。そして、スピーカーＳから音波が出力された場合、各マイクＭｍによってその音波（rmk）を受信し、２重閾値法を順方向に用いることにより音声区間を検出する（ステップＳ１）。そして、その音声区間についての音波（rmk）を音波抽出手段３によって抽出し（ステップＳ２）、各マイクＭｍで受信した音波（rmk）をメモリに記憶しておく。そして、その各マイクＭｍの音波（rmk）のそれぞれについての自己相関関数（ρmk）を算出（ステップＳ３）するとともに、これら算出された複数の自己相関関数（ρmk）についての平均である平均自己相関関数（ρ*k）を算出し（ステップＳ４）、これらを同様にメモリに記憶しておく。
【００４３】
そして、次に、この平均自己相関関数（ρ*k）と特定のマイク（例えば、マイクＭ1）についての自己相関関数（ρ1k）との差を演算し、ローカルピークを与える音波の時間軸上の標本番号（dj）を遅延時間として全てメモリに記憶しておく（ステップＳ５）。そして、この標本番号（dj）のうち、最も遅延時間の短いものをメモリから読み出し、この最も遅延時間の短い（d1）反射波に、ある減算率（仮に定められた減算率（α1））を積算したものを反射波として除去し、この除去した後の音波（rｍ1k）の自己相関関数（ρｍ1 k）と平均自己相関関数（ρ*k）の差の絶対値が所定値（δ）内に収まるように減算率（α1）を決定する（ステップＳ６）。
【００４４】
そして、この決定された減算率（α1）と前記最も遅延時間の短い第１経路の遅延時間（d1）を有する反射波を除去し（ステップＳ７）、その反射波を除去した後の信号（rｍ1k）を用いて、次に遅延時間の短い第２経路の反射波を除去する（ステップＳ８、Ｓ９）。
【００４５】
すなわち、第２経路の反射波を除去する場合においては、第１経路の反射波を除去した後の信号（rｍ1k）を受信波とみなし、先にメモリに記憶されている第２経路の遅延時間（d2）を有する信号であって第１経路の反射波を除去した後の信号（rｍ1 k-di）に対し、ある減算率（仮に定められた減算率（α2））を積算したものを除去する。そして、同様に、この除去した後の信号（rｍ2k）の自己相関関数（ρｍ2 k）と平均自己相関関数（ρ*k）の差の絶対値が所定値（δ）内に収まるように第２経路の減算率（α2）を決定する（ステップＳ６）。
【００４６】
そして、この遅延時間（d2）と減算率（α2）を有する第２経路の反射波を除去し（ステップＳ７）、以下、同様にして、あらかじめ定められた反射の数Ｐだけ順次反射波を除去していく（ステップＳ８）。
【００４７】
上述のように、マイクによって受信された音波から反射波を除去する場合、複数のマイクによって受信されたそれぞれの音波の自己相関関数及び平均自己相関関数とを算出し、ある特定のマイクで受信された音波の自己相関関数とこの平均自己相関関数との差から特定の反射経路に対する遅延時間を抽出し、これに所定の減算率を考慮した反射波を除去するようにしたので、任意の場所に複数のマイクを設置したとしても、正確に反射波を除去することができるようになる。
【００４８】
（第二の実施の形態）
次に、第二の実施の形態における反射波除去方法について説明する。上記第一の実施の形態では、平均自己相関関数（ρ*k）を算出する場合、全マイクＭｍの自己相関関数（ρmk）の平均（ρ*k）を算出するようにしているが、マイクＭの本数が少ない場合は、自己の影響を大きく受けてしまい、平均自己相関関数（ρ*k）と自己の自己相関関数（ρmk）との差をとっても遅延時間を正確に抽出することができない。このため、第二の実施の形態では、平均自己相関関数（ρ*k）を算出する場合、反射波の除去対象となるマイク（例えば、Ｍ1）以外のマイク（Ｍm：ｍ＝２、３…）の自己相関関数（ρmk：ｍ＝２、３…）の平均（ρ*k）を算出する。この場合、マイクＭは少なくとも３本以上設ける必要がある。そして、この自己を除いた平均自己相関関数（ρ*k）と、反射波の除去対象となる音波の自己相関関数（ρmk：ｍ＝１）との差の最大値を求めることで、反射の影響を受けている遅延時間の推定精度を向上させる。この算出は、第一の実施の形態と同様に、平均自己相関算出手段５によって行われ、また、以降の処理は第一の実施の形態と同様にして行われる。
【実施例１】
【００４９】
（第一の実施の形態における評価実験）
この手法の有効性を確認するために、壁からの反射のあるリビングルームシミュレータ（白色ノイズによる反射時間＝４４０ｍｓ）で実験を行った。実験にはクリーン音声を流すためのスピーカー（高さ１．２５ｍ）１個と、それを受けるマイク２本（高さ１．２５ｍ）を用いた。それらの設置の仕方により３種類の状況を設定し、実験を行った。図５に３種類の状況を示す。
【００５０】
実験に用いた音声データは、接話マイクを用いて録音した男性による２５発話である。音声データの収録条件を表１に示す。
【００５１】
【表１】
2006072052.tif 000007
【００５２】
認識で用いた単語数などの条件を表２に示す。
【００５３】
【表２】
2006072052.tif 000008
【００５４】
提案手法で処理した音声データを音声認識システムＪＵＬＩＡＮを用いて処理前後の認識率を比較した。認識の際のパラメータは、分析フレームのサンプル点数５１０点、フレームシフト幅２５５点、１０個の文仮説が得られるまで探索を続けてそのうち１つを出力し、音響尤度計算時に行うガウシアン・ブルーニングは精度が尤も高いものを用い、７．２ｋHz以上の周波数は遮断し、ビーム幅は１０００とした。
【００５５】
クリーン音声の認識率、状況１，２，３それぞれについて処理前と処理後の認識率を表３に示す。
【００５６】
【表３】
2006072052.tif 000009
【００５７】
表３から、処理前と処理後を比較すると音声認識率は向上していることが確認できる。状況１〜３について、正しく認識できるようになったのは８データ、誤って認識されるようになったのは１データである。処理後の音声認識率と処理前の音声認識率に有意差があることを検定するために符号検定を行ったところ、有意水準５％で有意差が認められた。このことから、提案手法を音声認識に用いることは有効であるといえる。
【００５８】
（第二の実施の形態における評価実験）
第二の実施の形態における提案手法の有効性を確認するために、壁からの反射のあるリビングルームシミュレータ（白色ノイズによる反射時間＝４４０ｍｓ）で実験を行った。実験にはクリーン音声を流すためのスピーカー（高さ１．２５ｍ）１個と、それを受けるマイク３本（高さ１．２５ｍ）を用いた。図６にマイクとスピーカーの配置図を示す。
【００５９】
実験に用いた音声データは、接話マイクを用いて録音した男性２名、女性１名による合計１５３発話である。音声データの収録条件を表４に示す。
【００６０】
【表４】
2006072052.tif 000010
【００６１】
認識で用いた単語数などの条件を表５に示す。
【００６２】
【表５】
2006072052.tif 000011
【００６３】
提案手法で処理した音声データを音声認識システムＪＵＬＩＡＮを用いて処理前後の認識率を比較した。処理前と処理後の各マイク認識率を表６に示す。
【００６４】
【表６】
2006072052.tif 000012
【００６５】
実験ではマイクを３本用いているため、多数決を出力とした場合、即ち、２本以上のマイクで正しく認識できたものを成功とみなし、認識率を再計算した結果を表７に示す。
【００６６】
【表７】
2006072052.tif 000013
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の一実施の形態を示す反射波除去システムに接続されるマイクとスピーカーとの位置関係を示す図
【図２】同形態における反射波除去システムの機能ブロック図
【図３】同形態における反射波除去処理のフローチャート
【図４】同形態における反射波除去処理に使用される自己相関関数と平均自己相関関数を示す図
【図５】同第一の形態における実験評価を行った際のマイクとスピーカーとの位置関係を示す図
【図６】第二の実施の形態における実験評価を行った際のマイクとスピーカーとの位置関係を示す図
【符号の説明】
【００６８】
１・・・反射波除去システム
２・・・音声区間検出手段
３・・・音波抽出手段
４・・・自己相関算出手段
５・・・平均自己相関算出手段
６・・・遅延時間抽出手段
７・・・減算率決定手段
８・・・反射波除去手段
Ｓ・・・スピーカー
Ｍ・・・マイク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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