(57)【要約】【課題】変化する計算リソース状況下においても、安定した雑音抑圧性能を持つフィルタの生成が可能な音声入力装置及び音声入力方法を提供すること。【解決手段】音入力手段１０１-１〜１０１-ｎで音信号を取得する音入力部と、該音信号を複数の周波数帯域に分割する帯域分割部１０３と、雑音成分を除去するフィルタをフィルタ学習計算によって導出するフィルタ計算部１０６と、該フィルタを用いて前記音信号を濾波するフィルタ部１０７とを有し、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得部１０４と、前記周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、または、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間に基づき、優先計算帯域として選択する帯域選択部１０５とを有する音声入力装置を構成する。【選択図】    図１
2006313181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音信号を取得する一つ以上の音入力手段を有する音入力部と、
前記音入力部によって取得された音信号を複数の周波数帯域に分割する帯域分割部と、
前記音信号に含まれる雑音成分を除去するフィルタを、フィルタ学習計算の反復によって導出するフィルタ計算部と、
前記フィルタ計算部におけるフィルタ学習計算を開始すると判断する判断部と、
前記フィルタ計算部によって導出されたフィルタを用いて、前記音入力部によって取得された音信号を濾波するフィルタ部とを有する音声入力装置であって、
前記フィルタ計算部におけるフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得部と、
前記帯域分割部により分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、または、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間に基づき、優先計算帯域として選択する帯域選択部とを有することを特徴とする音声入力装置。
【請求項２】
前記リソース取得部は、
前記判断部が前記フィルタ学習計算を開始すると判断した場合に、
前記フィルタ学習計算が開始される時点から所定時間が経過するまでの時間区間における前記フィルタ学習計算以外の演算処理予定を導出し、
該フィルタ学習計算以外の演算処理予定と演算処理装置の処理能力とに基づき、剰余計算資源の量を見積り、
該見積りの結果に基づき、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出することを特徴とする請求項１記載の音声入力装置。
【請求項３】
前記リソース取得部は、
前記剰余計算資源の量に応じた計算資源の量を前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量として算出することを特徴とする請求項２記載の音声入力装置。
【請求項４】
前記リソース取得部は、
前記判断部が前記フィルタ学習計算を開始すると判断した場合に、
前記フィルタ学習計算が開始される時点から所定時間が経過するまでの時間区間における前記フィルタ学習計算以外の演算処理予定を導出し、
該演算処理予定と演算処理装置の処理能力とに基づき、剰余計算資源の量を見積り、
該見積りの結果に基づき、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定することを特徴とする請求項１記載の音声入力装置。
【請求項５】
前記リソース取得部は、
前記判断部が前記フィルタ学習計算を開始すると判断した場合に、
前記フィルタ学習計算が開始される時点から所定時間が経過するまでの時間区間における前記フィルタ学習計算以外の演算処理予定を導出し、
該演算処理予定と演算処理装置の処理能力とに基づき、剰余計算資源の量を見積り、
該見積りの結果に基づき、前記フィルタ学習計算が開始された時点から前記剰余計算資源の量が所定の値以下となるまでの時間と、前記フィルタ学習計算が開始された時点における雑音環境が継続する時間との少なくとも一方に基づき、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定することを特徴とする請求項１記載の音声入力装置。
【請求項６】
前記帯域選択部は、
前記リソース取得部が算出したフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、あるいは、前記リソース取得部が決定したフィルタ学習計算のための計算可能時間に応じた個数の、前記帯域分割部によって分割された周波数帯域を優先計算帯域として選択することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項７】
前記帯域選択部は、
前記リソース取得部が算出したフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、あるいは、前記リソース取得部が決定したフィルタ学習計算のための計算可能時間と、前記帯域分割部によって分割された周波数帯域との対応を記録した優先計算帯域参照表を持ち、
該優先計算帯域参照表に基づき、前記リソース取得部が算出したフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、あるいは、前記リソース取得部が決定したフィルタ学習計算のための計算可能時間を用いて、前記帯域分割部により分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を優先計算帯域として選択することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項８】
前記帯域選択部は、
前記フィルタ学習計算によるフィルタ学習進捗状態を求める手段を持ち、
前記フィルタ学習計算の過程において、該フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量が増加した場合、あるいは、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間が増加した場合に、前記優先計算帯域の個数を増加させることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項９】
前記帯域選択部は、
前記フィルタ学習計算によるフィルタ学習進捗状態を求める手段と、
該フィルタ学習進捗状態と、前記帯域分割部によって分割された周波数帯域との対応を記録した優先計算帯域参照表とを持ち、
前記フィルタ学習計算の過程において、該フィルタ学習進捗状態と優先計算帯域該参照表とに基づき、前記優先計算帯域を選択することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項１０】
前記フィルタ計算部は、
前記帯域選択部が選択した優先計算帯域に対して、フィルタ更新ステップサイズを、該優先計算帯域以外の帯域に対するフィルタ更新ステップサイズよりも大きく設定することを特徴とする請求項６ないし９のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項１１】
前記フィルタ計算部は、
前記帯域選択部が決定した優先計算帯域のフィルタ学習計算回数を、該優先計算帯域以外の帯域のフィルタ学習計算回数よりも多く設定することを特徴とする請求項６ないし１０のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項１２】
前記フィルタ計算部は、
前記フィルタ学習計算の計算手法として、独立成分分析を用いることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれかに記載の音声入力装置。
【請求項１３】
音信号を取得する一つ以上の音入力手段によって音信号を取得する音入力工程と、
前記音入力工程によって取得された音信号を複数の周波数帯域に分割する帯域分割工程と、
前記音信号に含まれる雑音成分を除去するフィルタを、フィルタ学習計算の反復によって導出するフィルタ計算工程と、
前記フィルタ計算工程におけるフィルタ学習計算を開始すると判断する判断工程と、
前記フィルタ計算工程によって導出されたフィルタを用いて、前記音入力工程によって取得された音信号を濾波するフィルタ工程とを有する音声入力方法であって、
前記フィルタ計算工程におけるフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得工程と、
前記帯域分割工程により分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、または、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間に基づき、優先計算帯域として選択する帯域選択工程とを有することを特徴とする音声入力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声入力装置及び音声入力方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車において、ナビゲーション装置やオーディオ装置、空調装置などの操作入力を音声でも行えるように音声認識装置を備えるものが提供されている。こうした装置は、音声信号を取込むマイクロフォンを備え、ユーザの発話音声を入力・処理するように構成されている。しかしながら、マイクロフォンには、音声信号のみならず、車両のエンジンや空調装置の稼働音、或いは走行によって発生する風音、ロードノイズ、そして、車室内の空調装置風、オーディオ音などの雑音が同時に入力されるので、音声認識の精度や、通話音声の明瞭性を高めるため、前記音声入力信号からノイズ成分を低減することが必要となってくる。
【０００３】
入力音に含まれるノイズ成分を低減する手法として、複数のマイクロフォンから構成されるマイクロフォンアレーを用い、観測された信号情報を用いて源信号を同定し、分離・抽出する手法をＢＳＳ(Blind Source Separation：ブラインド音源分離)という（下記非特許文献１参照）。この手法の一つに、独立成分分析(Independent  Component  Analysis：以下ＩＣＡと表記する)に基づく手法がある（下記非特許文献２参照）。これは、複数の音源から到達する信号は統計的に独立であるという仮定に基づき、抽出する複数の信号の独立性が最大となるように反復学習を行い、分離フィルタを決定する手法である。前記ＩＣＡ手法を、周波数領域で行う処理手法として、周波数領域ＩＣＡ(Frequency  Domein  ＩＣＡ：以下ＦＤＩＣＡと表記する)手法も提案されている（下記非特許文献４参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２７１１６６号公報
【非特許文献１】「アレー信号処理を用いたブラインド音源分離の基礎」Technical  report  of  IEICE，EA2001-7
【非特許文献２】「独立成分解析とは」Computer  Today，pp.38-43，1998.9，No.87
【非特許文献３】「fMRI  画像解析への応用」Computer  Today，pp.60-67，2001.1  No.95
【非特許文献４】「音声帯域通過フィルタを前処理に用いたFDICAによる車室内音声認識」pp.755-756, 音講論集, 2004秋
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記ＦＤＩＣＡ手法は、フィルタ適応のために学習を反復して行う構成を持つので、十分に反復学習を行った場合に、高い計算負荷、あるいは長い計算時間、すなわち多くの計算リソース（計算資源）が必要であるという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明者らは、音声成分と雑音成分の分離が困難な周波数帯域のフィルタ学習計算の優先度を、分離が容易な周波数帯域と比較して相対的に下げるフィルタ学習計算手法を提案している(上記非特許文献４参照)。この手法を、以下では、帯域選択ＦＤＩＣＡ手法と表記する。本手法は、雑音成分分離困難帯域におけるフィルタの学習初期での不安定性を抑制し、分離性能を確保することができるという特徴を持つが、反復学習を十分に繰り返した場合(十分な計算リソースを与えた場合)に到達する性能は前記ＦＤＩＣＡ手法に及ばないという問題があった。
【０００７】
すなわち、前記ＦＤＩＣＡ手法は計算リソースが少ない場合に十分な性能が得られず、一方、前記帯域選択ＦＤＩＣＡ手法は計算リソースが多い場合に十分な性能が得られないという問題があった。
【０００８】
本発明は上記問題を鑑みてなされたものであり、本発明が解決しようとする課題は、変化する計算リソース状況下においても、安定した雑音抑圧性能を持つフィルタの生成が可能な音声入力装置及び音声入力方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
音入力部によって取得された音信号を複数の周波数帯域に分割し、前記音信号に含まれる雑音成分を除去するフィルタを、前記周波数帯域におけるフィルタ学習計算の反復によって導出し、該フィルタによって前記音信号を濾波する音声入力装置であって、前記フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得部と、前記複数の周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を優先計算帯域として選択する帯域選択部とを有することを特徴とする音声入力装置を構成する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の実施により、変化する計算リソース状況下においても、安定した雑音抑圧性能を持つフィルタの生成が可能な音声入力装置及び音声入力方法を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に、ＦＤＩＣＡの基本原理を説明する。
【００１２】
ＦＤＩＣＡでは、まず、各マイクロフォンにて観測された信号を適切な直交変換を用いて短時間フレーム分析を行う。このとき、１つのマイクロフォン入力における、特定の周波数ビンでの複素スペクトル値をプロットすることにより、時系列として考える。すなわち時間−周波数信号系列と見て分析を行う。ここで、周波数ビンとは、例えば、短時間離散フーリエ変換によって周波数変換された信号ベクトルにおける個別の複素成分を示す。また、ここで言う周波数は、ある帯域幅を持った周波数帯(サブバンド)であってもよい。各周波数帯の信号ベクトルにおける個別の複素成分を周波数ビンと表記する。全てのマイクロフォン入力に対して、上記時間−周波数信号系列を得る操作を行う。結果として得られる信号は、ｆ：周波数、ｔ：時間としたとき、
X(f,t) ＝ [X１(f,t),...,XＫ(f,t)]Ｔ                  (1)
と記述できる。ここでＸの添え字はマイクロフォン番号であり、上添字Ｔはベクトルの転置を表す。
【００１３】
次に、逆混合行列W(f)を用いて信号分離を行う。出力信号の時間−周波数信号系列をY(f,t)とすると、この処理は以下のように示される。
【００１４】
Y(f,t) ＝ [Y１(f,t),...,YＬ(f,t)]Ｔ ＝ W(f)X(f,t)    (2)
ここで、逆混合行列W(f)は、L個の時系列の出力Y(f,t)が互いに独立になるように最適化される。これらの処理を全ての周波数ビンについて行う。最後に、分離した時系列Y(f,t)に逆直交変換を適用して、音源信号時間波形の再構成を行う。
【００１５】
独立性の評価及び逆混合行列の最適化方法としては、Kullback-Leibler  divergenceの最小化に基づく教師無し学習アルゴリズムや、２次または高次の相関を無相関化するアルゴリズムが提案されている（上記非特許文献１参照）。
【００１６】
ＦＤＩＣＡでは、複数信号の畳み込み混合問題を瞬時混合問題に簡単化できるため、分離フィルタの最適化を安定かつ高い収束性で実現できる。尚、ＩＣＡは音信号処理だけではなく、例えば、移動体通信などで、話が混線して到達した信号を、其々に分離する、或いは脳の内部の各所で生ずる信号を脳電計や脳磁計、fMRI（Functional  Magnetic  Resonance  Imaging；磁気共鳴機能画像）などを用いて外部から測定した場合に、測定信号の中から目的の信号を分離抽出すること等に用いられている（上記非特許文献２、３参照）。
【００１７】
本発明に係る音声入力装置の特徴は、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得部（図１の１０４）と、帯域分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を優先計算帯域として選択する帯域選択部（図１の１０５）とを有することにある。
【００１８】
以下に、本発明を、実施の形態例によって、詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明に係る音声入力装置の基本構成を示したブロック図であり、図２は、本発明の実施の形態例である音声入力装置の構成図である。
【００２０】
図１の矢印(a)は音源からの入力信号（観測信号）を、矢印(b)は本音声入力装置からの出力信号を、それぞれ、示している。
【００２１】
＜基本機能と実現手段＞
図１において、音入力部における、音信号を取得する一つ以上の音入力手段１０１-１〜１０１-ｎは使用者の発話音声（矢印(a)の観測信号中に含まれる）を音声信号に変換するものであり、図２のマイクロフォン２０１-１〜２０１-ｎと増幅装置２０２、フィルタ２０３、ＡＤ変換装置２０４から構成される。マイクロフォン２０１-１〜２０１-ｎとしては、一般的なマイクロフォンを用いることができる。音入力部には、使用者の発話音声の他、車両内外で発生している雑音や、オーディオ装置、ナビゲーションシステム等から出力される音信号も同時に入力される。従って、マイクロフォン２０１-１〜２０１-ｎとＡＤ変換装置２０４との間に、
入力信号のパワー(ゲイン)が適切となるよう増幅量を調整する増幅装置２０２、
音声信号中の非目的成分を弱めるためのフィルタ２０３(アンチエイリアシングフィルタ)を有する構成となっている。
【００２２】
また、さらに音声抽出精度を向上する構成として、図示しない、
入力信号のパワー変化等に基づき、入力信号中で音声の含まれる区間を正確に切り出す音声抽出(Voice Activity Detection
: ＶＡＤと呼ばれる)機構、
オーディオ装置やナビゲーションシステムから出力される音信号を打ち消すエコーキャンセリング機構などを設けるようにしてもよい。
【００２３】
判断部１０２は、音入力部に入力される音の変化を監視することで、音声信号の有無や雑音状態の変化を検出し、下記フィルタ計算部１０６によるフィルタの学習（フィルタ学習計算）を開始すると判断するものであり、図２の演算装置２０５及び記憶装置２０６から構成される。演算装置２０５としては、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ等の一般的な動作回路を組み合わせたものが使用される。記憶装置２０６としては、ＳＲＡＭをはじめとするキャッシュメモリ、ＤＲＡＭをはじめとするメインメモリ、ＨＤＤ、ＣＤをはじめとするディスクメディアなど、一般的な記憶媒体が使用される。
【００２４】
判断部１０２において、音声信号の有無や雑音状態の変化を監視する手段としては、
ＰＴＴ（Push  to  Talk）スイッチあるいは発話スイッチと呼ばれるスイッチを用いて音声入力の有無を検出する手段、
入力信号のエネルギー変化を検出する手段、
入力信号の周波数特性の変化(周波数毎のエネルギーの変化)を検出する手段、
車両速度、エンジン回転数、窓開度、空調装置風量、ワイパー、ウィンカ動作状態、カーオーディオ装置の再生状態、カーナビゲーション装置から取得する走行情報等、車室内にて間接的に得ることができる雑音に関する情報を検出する手段等が考えられる。尚、上記ＰＴＴスイッチあるいは発話スイッチは、一般的な音声認識機能を有する車両用ナビゲーション装置に具備されるもので、使用者が発話入力を行う際に押すスイッチである。
【００２５】
帯域分割部１０３は、前記音信号を複数の周波数帯域に分割するものであり、入力信号に対し、短時間短時間フレーム分析による周波数領域への変換を行い、所定の周波数帯域幅で分割(サブバンド化)し、周波数ビンを得る処理を時系列で連続的に行うことで、時間−周波数信号系列を抽出するものであり、図２の演算装置２０５及び記憶装置２０６から構成される。ここで、周波数領域への変換は、直交変換であれば何れを用いてもよい。所定の帯域幅とは、信号に含まれる音声成分の独立性が評価可能な帯域幅であることが好ましく、例えば５Ｈｚや１０Ｈｚ等に設定する。
【００２６】
尚、サブバンド化した時の各周波数ビンの内容は、含まれる周波数成分の代表値や、平滑化した値とする。
【００２７】
例えば、サンプリング周波数が１１０２５Ｈｚ(分析周波数５５１２Ｈｚ)において、５１２個の周波数ビンで分析を行うとすれば、サブバンド幅は１１０２５Ｈｚ／５１２≒２１．５３Ｈｚとなる。
【００２８】
リソース取得部１０４は、図示しないリソース見積り手段と、フィルタ学習計算量見積り手段と有し、図２の演算装置２０５及び記憶装置２０６から構成され、フィルタ計算部１０６におけるフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定する。
【００２９】
ここで言うリソースとは、図２の演算装置２０５における演算可能量(計算キャパシティ)のことであり、リソース取得部１０４は、演算装置２０５の最大演算可能量（演算処理装置の処理能力）から、現在計算に割り当てられている計算量（フィルタ学習計算以外の演算処理予定）を除いた計算量、すなわち剰余リソース（剰余計算資源の量）を見積り、該見積りの結果に基づき、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出する。すなわち、リソース取得部１０４は、フィルタ学習計算が開始された時点から所定時間が経過するまでの時間区間について、該時間区間内におけるフィルタ学習計算以外の演算処理予定を導出し、該演算処理予定と演算処理装置（演算装置２０５）の処理性能に基づき、剰余計算資源の変化及び該剰余計算資源の量を見積り、該見積りの結果に基づき、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出する。このとき、リソース取得部１０４は、前記剰余計算資源の量に応じた計算資源の量、すなわち、前記剰余計算資源の量が多ければそれに応じて多くなる計算資源の量を、フィルタ学習計算にに利用可能な計算資源として算出する。
【００３０】
また、以下に説明するように、リソース取得部１０４が、フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定する場合もある。
【００３１】
本実施の形態例における演算装置２０５は、車両に搭載されたナビゲーション装置(音声認識、音声出力機能を含む)やオーディオ装置、エンターテインメント機器等の処理を同時並行的に処理が可能な処理装置であり、実行タスク量によって負荷が変化する。
【００３２】
以下に、上記各手段の機能を説明する。
【００３３】
リソース見積り手段は、現在地やルート設定情報、オーディオ装置の再生状態等に基づき、現在から所定時間後までの演算装置のリソース消費を見積もる。具体的には、
現在位置と推定進行方向とから、地図再描画に要する演算リソースを見積もる。
ＶＩＣＳ電波受信位置情報、受信時刻、ＪＣ等分岐点情報を先読みし、情報表示や音声出力に要するリソースを見積もる。
ルートが設定済みであれば、右左折指示地点による情報表示や音声出力に要するリソースを見積もる。
ＣＤやＤＶＤの再生情報、再生予定情報から、音楽信号、映像信号のデコーディング処理を見積もる。
等とする。
【００３４】
ここで、何秒先までのリソース状態を見積もるかについては、フィルタ生成所要時間として何秒を許容するかによって決定すればよい。例えば、音声が入力される度にフィルタを学習する手法を用いる場合や、極短時間のみ地図描画処理よりフィルタ学習計算のタスクに優先権を与え、該短時間でフィルタを高速に学習する手法を用いる場合では、フィルタ学習計算に与えられる許容時間が短い。この場合は、例えば、一回のフィルタ学習に与えられる計算時間が最長５秒であれば、５秒先までのリソースを見積もる。
【００３５】
また、リソース取得部１０４は、フィルタ学習計算が開始される時点から所定時間が経過するまでの時間区間におけるフィルタ学習計算以外の演算処理予定を導出し、該演算処理予定と演算処理装置の処理能力とに基づき、剰余計算資源の量を見積り、該見積りの結果に基づき、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定する。
【００３６】
このとき、リソース取得部１０４は、該見積りの結果に基づき、フィルタ学習計算が開始された時点から剰余計算資源の量が所定の値以下となるまでの時間と、フィルタ学習計算が開始された時点における雑音環境が継続する時間との少なくとも一方に基づき、フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するようにしてもよい。すなわち、リソース見積り結果に基づき、剰余リソースが所定以下となるまでの期間をフィルタ学習計算のための計算可能時間とするか、または、現在の雑音環境の継続期間長を予測し、該期間の一部をフィルタ学習計算のための計算可能時間とする。さらに、上記手法双方を組み合わせて決定する等としてもよい。これら手法を用いる場合は、フィルタ学習計算は音声取得後、バックグラウンドで剰余リソースを用いてフィルタ学習計算プロセスを実行し、次に音声が入力された際に、生成済みのフィルタを用いて濾波する構成とする。
【００３７】
前者の計算可能時間決定法を用いた例については後述する。
【００３８】
後者の計算可能時間決定法を用いる場合は、上述の判断部１０２の有する(目的信号や雑音信号の周波数特性や到来方向から定義される)雑音環境の変化を検出する機能を用い、雑音環境が変化したと判断された時にのみフィルタ再適応を行う構成を持つことが前提となる。また、この場合、現在の雑音の継続期間長を予測する手段が必要であるが、これについては、例えば道路種別(高速道、一般道等の区別)ごとに雑音変化履歴を取得し、その履歴から該統計的に(線形予測などを用いて)凡その雑音変化頻度を算出し、この結果から予測するようにすればよい。そして、予測された継続期間長から、フィルタ学習計算期間を決定する。例えば、継続期間長の１０％の期間等と設定する。雑音環境の継続期間が長いほどフィルタ学習計算に長い時間を割り当てることができる。
【００３９】
図３、図４に、ナビゲーション処理（主に画面描画及び音声出力）のリソース見積り例を示す。この例では、見積もる時間を「現在時刻から２０秒先」までに設定している。
【００４０】
図３は、ある地域における車両の移動状態を示したものであり、具体的には地図上の位置Ｐ３０１-ａからＰ３０１-ｃへ移動するルート３０１、Ｐ３０２-ａからＰ３０２-ｃへ移動するルート３０２、Ｐ３０３-ａからＰ３０３-ｃへ移動するルート３０３の３種類のルートが示されている。ルート３０１は地図上の描画対象が少ない地域を走行する場合、ルート３０２は高速道路上を走行する場合、ルート３０３は描画対象の多い地域を走行する場合を示しており、地点３０３-ｃがＶＩＣＳ情報受信地点となっている。一方上記移動を時系列で見た場合には、各ルート上の地点ａは現在時刻での位置を、ｂが１０秒後の予定位置を、ｃが２０秒後の予定位置をそれぞれ示しているものとする。
【００４１】
更に、各位置Ｐ３０１-ａ〜Ｐ３０３-ｃにおいて、ナビゲーション画面に描画される画面範囲が図３のｍ３０１-ａ 〜 ｍ３０３-ｃとして示されている。
【００４２】
図４は、上記３種類のルートを走行する場合の消費リソースの見積り結果例を示している。尚、例えば、地図データのメッシュ毎に凡その計算リソースを予め見積り、付与しておくことで、高速に見積り結果を導出することが可能である。図によれば、ルート３０１は周囲に描画対象が少なく、現在(地点３０１-ａ)から２０秒先(地点３０１-ｃ)まで低いリソース消費状態となっている。ルート３０２は高速道路走行中であるため、高速道路専用の描画モードとなっており地図描画は簡易的である。ただし、地点３０２-ｃにおいて分岐があり、方面案内の画面表示及び音声出力が発生する。従って、２０秒先(地点３０２-ｃ)において消費リソース見積りが大きくなっている。ルート３０３は市街地を走行しており、かつＰ３０３ではＶＩＣＳによる渋滞情報受信と画面表示が発生する。従って現在(地点３０３-ａ)から２０秒先(地点３０３-ｃ)まで高い消費リソースが見積もられており、地点３０３-ｃでは特に高い消費リソースとなっている。
【００４３】
また、図４には、上述の剰余リソースに基づくフィルタ学習計算期間の決定結果も示した。ここでは、上述の剰余リソースが２５％を下回る(消費リソースが７５％を上回る)までをフィルタ学習計算期間としている。この場合、ルート３０１の場合のフィルタ学習計算期間がＴ３０１、ルート３０２の場合がＴ３０２、ルート３０３の場合がＴ３０３と設定される。
【００４４】
フィルタ学習計算量見積り手段は、前記リソース見積り手段により見積もられたリソースから、剰余リソース（剰余計算資源）の量を算出し、これに基づきフィルタ学習計算に利用可能な計算資源(以下、フィルタ学習計算リソースと表記する)の量を算出する。
【００４５】
ルートＰ３０３-ａ〜Ｐ３０３-ｃを走行した場合の剰余リソースの例を図４の領域「Ｓ」として示した。剰余リソース＝Ｓとすると、Ｓは
【００４６】
【数１】
2006313181.tif 000003
として表せる。上式でsource(t)は現在時刻＋ｔの時点でのリソース見積りであり、リソース１００％の場合を source(t)=1.0 と規定している。すなわち領域Ｓの面積が大きい程、フィルタ学習計算リソースが多くなることを表している。
【００４７】
一方、剰余リソースからフィルタ学習計算リソースの量を算出するために、単位リソースあたりのフィルタ学習計算リソースの量を予め算出しておく。ここで、フィルタ学習計算リソースの量の単位を、１つの周波数ビンについて１回学習を行う計算量＝１と規定した場合に、ある演算装置で１秒間１００％のリソースをフィルタ学習計算に充てた場合のフィルタ学習計算可能量がＸであれば、ＳとＸから最終的なフィルタ学習計算リソースの量Ｖは、Ｖ＝Ｓ×Ｘとして算出できる。
【００４８】
尚、実験環境が、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  ＸＰ、Ｉｎｔｅｌ  Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）４  プロセッサ（２．０ＧＨｚ）、分離プログラム環境：Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＶｉｓｕａｌＣ＋＋  ６．０であった場合におけるＦＤＩＣＡの計算では、１秒当たりのフィルタ学習計算リソースの量は Ｖ＝１９００〜２０００ となった。
【００４９】
帯域選択部１０５は、帯域分割部１０３により分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量、または、フィルタ学習計算のための計算可能時間に基づき、最適な優先計算帯域として選択する。帯域選択部１０５は、図２の演算装置２０５及び記憶装置２０６から構成される。優先計算帯域の選択方法としては、予め優先帯域と前記フィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）とを対応させた表（優先計算帯域参照表）を参照する、あるいは該対応から近似式を求めて該近似式より算出するなどの方法をとることができる。ただし、優先計算帯域参照表を参照する場合には、帯域選択部１０５が図示しない記憶部を有することとする。その詳細については後述の具体例（帯域選択・フィルタ学習計算例１、２）において述べる。
【００５０】
フィルタ計算部１０６は、帯域選択部１０５が決定した優先計算帯域に対し、該優先計算帯域以外の帯域(非優先計算帯域と表記)よりも優先してフィルタ学習計算が行われるように計算方法を制御する。計算方法の制御について、具体例を二つ述べる。
【００５１】
学習制御手法１：ステップサイズ変更による制御
この方法においては、フィルタ計算部１０６は、帯域選択部１０５が選択した優先計算帯域に対して、フィルタ更新ステップサイズを、該優先計算帯域以外の帯域に対するフィルタ更新ステップサイズよりも大きく設定する。
【００５２】
設定例を図５に示す。図５は、帯域選択部１０５によって優先計算帯域が５００-２５００Ｈｚとされている場合のステップサイズ設定例である。図５の設定パターンＡは、優先計算帯域にてステップサイズを１０−５、非優先計算帯域のステップサイズを１０−６と設定している。図５の設定パターンＢは、優先計算帯域の中心周波数(１５００Ｈｚ)を最大ステップサイズとして、該中心周波数から離れるにつれてステップサイズを小さく設定している。
【００５３】
この手法によれば、非優先帯計算帯域は、優先計算帯域と比較してフィルタ更新時の更新量が小さい。従って、収束性の低い帯域における学習に伴う雑音抑圧性能の低下を抑制することができる。
【００５４】
学習制御手法２：周波数ビン毎の学習回数の再配分
この方法においては、フィルタ計算部１０６は、帯域選択部１０５が決定した優先計算帯域のフィルタ学習計算回数を、該優先計算帯域以外の帯域のフィルタ学習計算回数よりも多く設定する。すなわち、非優先計算帯域に含まれる周波数ビンの学習回数よりも、優先計算帯域に含まれる周波数ビンの学習回数を多くなるよう、学習回数を再配分する。具体的には、非優先計算帯域の学習回数を削減し、剰余分を優先計算帯域に割り振る。これによって、フィルタ学習計算の際、使用する全体の計算リソースを変えずに、優先計算帯域に対して計算リソースを集中的に充てることができる。
【００５５】
図６に、学習回数の設定例を示す。図６の（Ａ）は優先帯域が設定されていない状態での設定を示しており、全周波数ビン(図６では分析周波数を１〜１１．０２５ｋＨｚとしている)に対し、２５回の学習回数を充てている。
【００５６】
これに対し、図６の（Ｂ）、（Ｃ）は優先計算帯域(５００〜２５００Ｈｚ)が設定されている場合の学習回数設定例を示しており、（Ｂ）では非優先計算帯域の学習回数を１０回に削減し、剰余分を優先計算帯域に均等に割り当て、（Ｃ）では剰余分を優先計算帯域の中心周波数をピークに段階的に少なくなるように再配分している。
【００５７】
より具体的な再配分の例としては、該雑音環境下における各周波数ビン毎のＳＮ比を見積り、この比率に基づき設定するなどの手法をとることも可能である。
【００５８】
フィルタ部１０７は、保持している分離フィルタ(フィルタ計算部１０６がフィルタ学習計算の反復によって導出したフィルタ)を用いて、音入力部によって取得された音信号を濾波し、音信号中に含まれる目的信号を分離、抽出するものであり、図２における演算装置２０４、記憶装置２０５に対応する。
【００５９】
以下では、上記帯域選択部１０５による帯域選択とフィルタ計算部１０６によるフィルタ学習計算とについての具体例を述べる。
【００６０】
＜帯域選択・フィルタ学習計算例１＞
ここでは、フィルタ学習計算リソースに基づき、スタートから終了までの一律の優先計算帯域を決定し、フィルタの学習計算を実行する。すなわち、帯域選択部１０５が学習開始時に優先計算帯域を決定し、フィルタ計算部１０６は、フィルタ学習計算期間の開始から終了まで、該優先計算帯域を優先してフィルタ学習計算を行う。
【００６１】
優先計算帯域の決定のために、予め優先計算帯域の候補の選定と、該選定された優先計算帯域を用いて学習を行ったフィルタの性能評価を行う。
【００６２】
優先計算帯域の候補の選定方法としては、例えば音声信号の周波数成分に基づいて決定することが好ましい。具体的な選定例を図７の（a）に示す。図７の（ａ）において、曲線は音声信号の周波数エネルギー分布を示しており、エネルギーの大きさに基づき、選択帯域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄといった複数種類の帯域を決定している。具体的には、音声周波数エネルギーの曲線に対し、エネルギー軸で閾値を複数種類与え、その閾値以上となるエネルギーを有する帯域範囲を抽出している。Ａは分析周波数帯域全域が選択帯域とされている。Ｂ、Ｃ、Ｄになるにつれ、帯域範囲が狭くなっている。すなわち、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄとなるにつれて、音声の主要な周波数成分に帯域範囲を絞り込んでいる。
【００６３】
続いて、前記優先計算帯域の候補を用いてフィルタ学習を行い、性能評価を行う。性能評価の結果を図７の（ｂ）に示す。本図は、図７の（ａ）で選択したＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの選択帯域を優先計算帯域としてフィルタを生成した後、該フィルタを用いた濾波音声信号にて音声認識性能を評価した結果を示している。横軸がフィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）、縦軸が音声認識性能である。
【００６４】
この結果を見ると、例えばフィルタ学習計算リソースがＶ０からＶ１の間では、選択帯域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを用いたフィルタ学習法のうち、選択帯域Ｄとしたものが、最高性能を示している。同様にして、Ｖ１からＶ２では選択帯域Ｃが、Ｖ２からＶ３では選択帯域Ｂが、Ｖ３からＶ４では選択帯域Ａが最高性能となっている。
【００６５】
なお、帯域分割部１０３は、帯域を、重複なしに、複数の帯域（分割帯域と呼ぶ）に分割しているので、少なくとも、帯域Ａ、Ｂ、Ｃは複数の上記分割帯域を含み、しかも、１つの帯域に含まれる分割帯域の個数はＤ→Ｃ→Ｂ→Ａの順に大きくなる。一般に、帯域選択部１０５は、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量に応じた個数、すなわち、フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量が多ければそれに応じて多くなる個数の分割帯域を優先計算帯域として選択することになる。フィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量に代えて、フィルタ学習計算のための計算可能時間を用いても、同様の優先計算帯域の選択結果となる。
【００６６】
(上記結果となる理由)
図７の（ｂ）のような結果となる原因は、帯域毎のフィルタ収束性の違いであると考えられる。すなわち、音声エネルギーが十分観測される帯域(図７の（ａ)の選択帯域Ｄのような帯域)では、比較的分離が容易であるため、フィルタの収束性が早く、学習初期の性能も安定しているのに対し、音声エネルギーが少ない帯域では、音声成分が雑音成分に掻き消される場合が多く、分離が困難となり、フィルタの収束性が低く、学習初期の性能が安定しない。よって、主要帯域を狭く絞ったフィルタ学習では、収束性の高さから学習初期での性能が高い。ただし、非優先帯域についての学習を十分に行わないため、最終的な性能は犠牲になる。一方で、広い帯域について分離学習を行ったフィルタでは、収束性の低さから学習初期では十分な性能が得られないものの、最終的な性能は良いという結果になる。
【００６７】
こうした結果から、確保したフィルタ学習計算リソースに応じて最適な優先計算帯域を選択したフィルタ学習を行えばよいことがわかる。すなわち、図７の（ｂ）の曲線のうち、常に最高性能となる選択帯域を選択すればよい。これは下式で与えられる。
【００６８】
【数２】
2006313181.tif 000004
式中のｆｆｒｅｑが優先計算周波数であり、帯域範囲はｆｓｔａｒｔからfｅｎｄまでである。
【００６９】
上記例では帯域をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４パターンに分類したが、更に細分化することも可能である。細分化の後、上記と同様にして性能を分析すると、最終的に図７の（ｂ）の「トータル性能」と示した曲線が得られる。この曲線からフィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）に対応する優先計算帯域を選択すればよい。
【００７０】
より具体的には、上記曲線から、フィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）と優先計算帯域とを対応させた優先計算帯域参照表を作成して、図示しない、フィルタ計算部１０５に接続される記憶部に記憶させる。あるいは、トータル性能を示す曲線を関数近似し、Ｆ（Ｖ）＝ｆｐｒｅｆから優先計算帯域を決定しても良い。さらに、フィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）に代えて、フィルタ学習計算のための計算可能時間を用いた優先計算帯域参照表を作成して、それによって、優先計算帯域を決定しても良い。
【００７１】
また、上記例では、音声認識性能(具体的には音声認識率)を用いて評価したが、評価指標としては、これ以外に、独立性評価指標(コサイン距離等、詳細は下記帯域選択・フィルタ学習計算例２参照)、雑音抑圧指標(ＮＲＲ：Noise-Reduction-Rate)、明瞭度指標等を用いることも可能である。
【００７２】
以上の構成を用いてフィルタを計算する一連の処理の流れを図８のフローチャートに示す。
【００７３】
ステップＳ１０１では、雑音環境の変化を監視し、変化を検出した場合に、ステップＳ１０２以降のフィルタ学習処理へ移行する。尚、音声が入力される度にフィルタ学習を行うのであれば、音声入力を検出した場合(ＰＴＴスイッチが押された場合等)にステップＳ１０２へ移行すればよい。
【００７４】
ステップＳ１０２では、帯域分割部１０３によって、入力信号に対し短時間フレーム分析を行い、帯域をサブバンドに分割し、周波数ビンを得る。これを時系列で連続して行い、時間−周波数信号系列を出力する。
【００７５】
ステップＳ１０３では、リソース取得部１０４によって、現在時刻から所定時間先までの剰余リソースを見積る。
【００７６】
ステップＳ１０４では、リソース取得部１０４によって、ステップＳ１０３で算出されたトータルの剰余リソースに基づき、フィルタ学習計算リソースを算出する。
【００７７】
ステップＳ１０５では、帯域選択部１０５によって、フィルタ学習計算リソースに対応する優先計算帯域を決定する。上記で説明したように、表を参照しても良いし、近似関数から算出しても良い。
【００７８】
ステップＳ１０６では、決定された優先計算帯域に基づき、ステップサイズの設定を行う、あるいは周波数ビン毎の学習回数の再配分を行う。
【００７９】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６で設定されたパラメータを用いてフィルタの学習計算を行う。
【００８０】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４で見積ったフィルタ学習計算リソースに到達するまでの間、ステップＳ１０７へ戻りフィルタ学習計算を続け、見積りリソースに到達した場合にフィルタ学習処理を終了する。
【００８１】
上記処理により、剰余リソースに基づき、最適な優先計算帯域を用いたフィルタ学習計算が行えるため、限られたリソース内で安定した性能を持つフィルタを得ることができる。
【００８２】
＜帯域選択・フィルタ学習計算例２＞
ここでは、学習進行状況から優先計算帯域を逐次変化させていく。
【００８３】
帯域選択・フィルタ学習計算例１が、消費リソースを予め見積り、該見積り結果に基づき優先計算帯域を決定、フィルタ学習開始から終了までこの優先帯域に基づきフィルタ学習計算を行う構成であったのに対し、本帯域選択・フィルタ学習計算例は、学習の進捗状態を監視することで、最適な優先計算帯域を切り替えながら学習していく点が異なる。
【００８４】
本帯域選択・フィルタ学習計算例を実施するための音声入力装置の構成を図９のブロック図に示す。本図は、図１の基本構成に、フィルタ学習計算によるフィルタ学習進捗状態を求める手段である学習進捗監視部９０８を加えた構成となっている。基本構成は帯域選択・フィルタ学習計算例１の場合と共通であるため、以下では異なる部分を中心に説明する。
【００８５】
リソース取得部１０４は、学習進捗監視部９０８によって取得される現在の剰余リソース状態を監視し、その剰余リソースに応じてフィルタ学習計算に充てる計算量をフィルタ学習計算リソースの量（Ｖ）として算出する。あるいは、剰余リソースが所定以下の場合(例えば５０％以下の場合等)にのみ、所定のフィルタ学習計算リソース(例えばＶ＝１０００等)を算出する構成としても良い。これによって、演算負荷の低いタイミングでフィルタ学習計算処理を行うことができる。フィルタ学習計算の過程において、上記のようにして算出されたフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量（Ｖ）が、フィルタ学習計算開始時に見積もった量よりも増加した場合、あるいは、フィルタ学習計算のための計算可能時間が、フィルタ学習計算開始時に見積もった量よりも増加した場合に、前記優先計算帯域の個数を増加させる。
【００８６】
学習進捗監視部９０８は、現在のフィルタをＦ(ｎ）、前回の学習にて得られたフィルタをＦ(ｎ−１）と表記したとき、Ｆ(ｎ）を用いて入力信号を濾波した場合の性能と、Ｆ(ｎ−１）を用いて濾波した場合の性能とを比較評価し、現在の優先計算帯域に基づくフィルタ学習が収束しているか否かを判断する。
【００８７】
上記性能比較のための評価指標としては、例えば分離信号のコサイン距離に基づくコスト関数の出力値等の独立性評価指標や、分離信号のＳＮ比、ＮＲＲ等の雑音抑圧指標を用いることができる。以下にコサイン距離を用いる場合の具体例を示す。
【００８８】
コサイン距離に基づくコスト関数Ｊ(ｆ,ｖ）を以下のように定義する。
【００８９】
【数３】
2006313181.tif 000005
ここでｆは周波数ビン、ｖはフィルタ学習を開始してからの積算フィルタ学習計算リソースを示し、〈  〉ｔは局所時間区間、たとえば、時刻t-200msから時刻tまでの時間区間において時間に関する平均を表し、記号＊は複素共役を表している。
【００９０】
実際の応用に際しては、短時間フレーム分析における時間切り出し位置などに上記の識別レベルの値は左右されるため、周波数間において著しい不連続を生じることがある。これを回避するため、一例として、上記コスト関数を、下式のように、所定周波数帯域幅で移動平均をとることによって平滑化して用いる。
【００９１】
【数４】
2006313181.tif 000006
ここでＢは平滑化幅を与えるパラメータである。以上のように算出されたコスト関数JＶ(f,t)は、分離された信号が独立なものであれば値は小さくなり、非独立なものであれば値は大きくなる。また、その最大値は１である。
【００９２】
図１０に、実際の入力信号に対し、フィルタ学習計算リソースＶ＝10000、20000、30000の場合にて得られたフィルタで濾波した後のコスト関数値を示す。横軸が周波数、縦軸がコスト関数値である。
【００９３】
図１０を模式的に示した図を図１１に示す。この図では、Ｖ＝10000、20000、30000、40000の場合のコスト関数値が示されている。
【００９４】
ここで、前回(計算リソースのステップ幅を10000とする)の学習結果におけるコスト関数値と今回のコスト関数値との差分を全周波数ビンに対して積算した値、すなわち、
ΔＳ＝∫(ＪＶ(f,ｔ) − ＪＶ−１００００(f,ｔ）)df
を変化量とし、この変化量を監視することで、フィルタ性能の収束を判定することを考える。
【００９５】
図１１からは、Ｓ１３０１、Ｓ１３０２、Ｓ１３０３の変化量を得ることができる。これをフィルタ学習計算リソース−コスト関数出力値変化量で対応させてプロットしたものを図１２に示す。図１２によれば、徐々に変化量が小さくなっていることがわかる。これはフィルタに変化が見られなくなり、すなわち収束に向かっていることを表している。
【００９６】
優先計算帯域を、図１３の（ａ）のように、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４種類に変化させた場合についてのコスト関数値の変化量を示した結果が図１３の（ｂ）である。図１３の（ｂ）に対し、ある閾値ＴＨを決定し、この閾値を下回った地点を、フィルタが収束した学習状態と定義する。図１３ではＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４相当する。ここで、図７の（ｂ）の結果を図１３と比較すると、Ｖ１〜Ｖ４が同様の傾向で得られていることがわかる。以上のことから、コスト関数値の変化量を監視することで、フィルタ性能の収束を判定できる。そこで、帯域選択部１０５ではこの収束状態の監視結果に基づき、学習の途中から優先選択帯域を変化させる。
【００９７】
すなわち帯域選択部１０５は、前述の学習進捗監視部９０８の監視結果に基づき、変化量が閾値ＴＨを下回った、すなわちフィルタ性能が飽和したと判定された時点を検出し、優先計算帯域を切り替える。
【００９８】
図１３の（ｂ）の例であれば、
Ｖ０からＶ１までは、選択帯域Ｄによるフィルタ学習
Ｖ１からＶ２までは、選択帯域Ｃによるフィルタ学習
Ｖ２からＶ３までは、選択帯域Ｂによるフィルタ学習
Ｖ３からＶ４までは、選択帯域Ａによるフィルタ学習
というように、順次優先計算帯域を切り替えていく。この場合も、帯域選択・フィルタ学習計算例１の場合と同様に、優先計算帯域の個数を増加させていることになる。
【００９９】
帯域選択・フィルタ学習計算例１と同様に、優先計算帯域を更に細分化すれば、より細かく優先計算帯域を切り替えていくことが可能である。尚、実際には学習が進行するにつれ、次第に優先計算帯域が拡大していく。
【０１００】
以上の構成により、学習状態の初期から学習が進んだ状態まで、安定したフィルタ性能を得ることができる。
【０１０１】
以上の構成を用いてフィルタを計算する一連の処理の流れを図１４のフローチャートに示す。
【０１０２】
ステップＳ２０１では、雑音環境の変化を監視し、変化を検出した場合に、ステップＳ１０２以降のフィルタ学習処理へ移行する。尚、音声が入力される度にフィルタ学習を行うのであれば、音声入力を検出した場合(ＰＴＴスイッチが押された場合等)にステップＳ１０２へ移行すればよい。
【０１０３】
ステップＳ２０２では、複数の優先計算帯域の組み合わせが記憶された優先計算帯域データ表（フィルタ学習進捗状態と、帯域分割部１０３によって分割された周波数帯域との対応を記録した優先計算帯域参照表）を参照すると共に、初期優先計算帯域を取得する。図１５に優先計算帯域データの例を示した。この例では、１０パターンの優先計算帯域を設定している。また最後のデータ、すなわちＩＤ＝１０の優先計算帯域は、分析周波数全域(分析周波数を5512Hzとする)として設定されている。このデータ表読み込みと同時に、帯域ＩＤ＝０の優先計算帯域を初期優先計算帯域として設定する。
【０１０４】
ステップＳ２０３では、帯域分割部１０３によって、入力信号に対し短時間フレーム分析を行い、帯域をサブバンドに分割し、周波数ビンを得る。これを時系列で連続して行い、時間−周波数信号系列を出力する。
【０１０５】
ステップＳ２０４では、リソース取得部１０４によって、現在時刻から直近の剰余リソースを見積る。
【０１０６】
ステップＳ２０５では、リソース取得部１０４によって、ステップＳ２０４で算出された全体の剰余リソースに基づき、フィルタ学習計算リソースを算出する。
【０１０７】
ステップＳ２０６では、決定された優先計算帯域に基づき、ステップサイズの設定を行うか、あるいは周波数ビン毎の学習回数の再配分を行う。
【０１０８】
ステップＳ２０７では、ステップＳ１０６で設定されたパラメータを用いてフィルタの学習計算を行う。
【０１０９】
ステップＳ２０８では、ステップＳ１０４で見積ったフィルタ学習計算リソースに到達するまでの間、ステップＳ１０７へ戻りフィルタ学習計算を続け、見積りリソースに到達した場合にステップＳ２０９へ移行する。
【０１１０】
ステップＳ２０９では、学習進捗監視部９０８によって、フィルタの学習状態を検出する。具体的には、上述したコサイン距離に基づくコスト関数値の変化量(ΔＳ)を監視する。
【０１１１】
ステップＳ２１０では、学習進捗監視部９０８によって、フィルタ性能が飽和しているか否かを判定する。具体的には、上述のコスト関数値の変化量(ΔＳ)が閾値ＴＨを下回っている場合にステップＳ２１１へ、下回っていない場合はステップＳ２０４へ戻り再度リソースを確保してフィルタ学習計算を続ける。
【０１１２】
ステップＳ２１１では、雑音環境が変化したか、及び優先計算帯域が全周波数帯域になっているかを判定する。実際には、ＰＴＴスイッチの押下、あるいは車の速度や機器状態に変化があるか、そして優先計算帯域データ表の帯域ＩＤが最後尾になっているかを判定する。何れかの条件を満たしている場合にはフィルタ学習処理を終了する。何れも満たしていない場合にはステップＳ２１２へ移行する。
【０１１３】
ステップＳ２１２では、優先計算データ表のＩＤを一つ進め、新たな優先計算帯域を格納する。
【０１１４】
尚、ステップ２０４及び２０５は、剰余リソースが所定以下(例えば５０％以下)になるか否かを監視する構成とし、所定以下にならない場合のみ一定のフィルタ学習計算リソース(例えばＶ＝１００００等)を確保してフィルタ学習を開始するようにしても良い。
【０１１５】
また、フィルタ計算部１０６におけるフィルタ学習計算の計算手法としては、例えば、独立成分分析が用いられる。
【０１１６】
以上に説明したように、本発明に係る音声入力装置は、音入力部と、帯域分割部と、フィルタ計算部と、判断部と、フィルタ部とを有する音声入力装置であって、前記フィルタ計算部におけるフィルタ学習計算に利用可能な計算資源の量を算出するか、または、該フィルタ学習計算のための計算可能時間を決定するリソース取得部と、前記帯域分割部により分割された周波数帯域のうちの少なくとも一つの周波数帯域を優先計算帯域として選択する帯域選択部とを有することを特徴とし、前記フィルタ学習計算のための計算可能時間、または、フィルタ学習計算のための計算可能時間に基づいて、前記帯域選択部が、適切な帯域を優先計算帯域として選択することができるので、計算リソースが変化する環境下において、安定した雑音抑圧性能を持つフィルタを得ることを可能とし、本発明の実施によって、変化する計算リソース状況下においても、安定した雑音抑圧性能を持つフィルタの生成が可能な音声入力装置及び音声入力方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明に係る音声入力装置の基本構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態例である音声入力装置の構成図である。
【図３】走行位置と描画領域を示した図である。
【図４】リソース見積もりの例である。
【図５】ステップサイズ設定例である。
【図６】サブバンド学習回数設定例である。
【図７】優先帯域の選択手法と性能分析結果である。
【図８】帯域選択・フィルタ学習計算例１における処理の流れを示したフローチャートである。
【図９】帯域選択・フィルタ学習計算例２を実施するための音声入力装置の構成を示したブロック図である。
【図１０】コスト関数値の変化を示した図である。
【図１１】コスト関数値の変化量を求める仕組みを示した図である。
【図１２】コスト関数値の変化量を示した図である。
【図１３】優先計算帯域の切り替え判断を示した図である。
【図１４】帯域選択・フィルタ学習計算例２における処理の流れを示したフローチャートである。
【図１５】優先計算帯域データを示した図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０１-１〜１０１-ｎ：音入力手段、１０２：判断部、１０３：帯域分割部、１０５：帯域選択部、１０６：フィルタ計算部、１０７：フィルタ部、２０１-１〜２０１-ｎ：マイクロフォン、２０２：増幅装置、２０３：フィルタ、２０４：ＡＤ変換装置、２０５：演算装置、２０６：記憶装置、９０８：学習進捗監視部。
【図１】
2006313181.tif 000007
【図２】
2006313181.tif 000008
【図３】
2006313181.tif 000009
【図４】
2006313181.tif 000010
【図５】
2006313181.tif 000011
【図６】
2006313181.tif 000012
【図７】
2006313181.tif 000013
【図８】
2006313181.tif 000014
【図９】
2006313181.tif 000015
【図１０】
2006313181.tif 000016
【図１１】
2006313181.tif 000017
【図１２】
2006313181.tif 000018
【図１３】
2006313181.tif 000019
【図１４】
2006313181.tif 000020
【図１５】
2006313181.tif 000021