(57)【要約】  本発明は、音声制御分野に関し、特に、ブラインド信号分離方法、構成及び音声制御システム、並びに電器アセンブリに関する。ブラインド信号分離方法は、検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号（110）である音声信号に対して雑音低減前処理を行うステップと、非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数（120）を構築するステップと、目的関数の期待値最大化の分離行列W（130）を反復アルゴリズムにより推定するステップと、U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトル（140）である）を用いて推定目標分離信号U(n)を求めるステップと、を含む。家電製品の作動環境における雑音干渉は、音声認識率の低下につながり、音声制御機能に影響を与えることに基づいて、家電製品の実際の作動環境に対して、線形瞬時システムの仮設を行い、線形瞬時混合システムに対して、ICAによるブラインド音源分離技術を提案し、音声信号のノイズ低減効果に達する。
2019533194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号である音声信号に対して雑音低減前処理を行う前処理ステップと、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数を構築する構築ステップと、
目的関数の期待値最大化の分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定する推定ステップと、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求める求めステップと、を含むことを特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項２】
前記前処理ステップは、データセンタリング処理を含み、前記データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0であることを特徴とする請求項1に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項３】
前記前処理ステップは、白色化処理を含み、前記白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルであることを特徴とする請求項1に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項４】
前記目的関数は負のエントロピー関数であり、前記負のエントロピー関数の公式は、
Ng(Z)＝H(ZGauss)-H(Z)であり、ただし、ZGaussは、Zと同じ分散を有するガウスランダム変数であり、H(.)はランダム変数の微分エントロピーであり、Zがガウス分布である場合Ng(Z)＝0であり、
Zの確率分布は[E{G(z)}-E{G(v)}]2であり、ただし、vは準ガウスランダム変数であり、Gは下凸特性の偶関数の非2次関数であり、
【数１】
2019533194.tif 000005
が好ましく、uは変数であることを特徴とする請求項1に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項５】
前記推定ステップは、
推定すべき分量の個数mを予測する予測ステップと、
重みベクトルwを初期化する初期化ステップと、
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算する計算ステップと、
Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、
収束すると、Wpに対して相関除去処理を行い、
p＝p+1とし、pとmを比較し、p＜mの場合、前記初期化ステップに戻り、p≧mの場合、終了して、前記分離行列Wを得る判断ステップと、を含むことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項６】
Wpに対して相関除去処理を行う前記ステップは、p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wpを推定した後、Wp+1を推定する時、まずp個のベクトルの投影Wp+1TWj（j＝1，…，p）を減算し、次にWp+1を正規化することを含むことを特徴とする請求項5に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項７】
収束しないと、前記計算ステップに戻ることを特徴とする請求項5に記載のブラインド信号分離方法。
【請求項８】
請求項1から7のいずれか一項に記載のブラインド信号分離方法を実行するブラインド信号分離構造であって、
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号である音声信号に対して雑音低減前処理を行うための前処理モジュールと、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数を構築するための構築モジュールと、
前記目的関数の期待値最大化分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定するための推定モジュールと、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求めるための求めモジュールと、を備えることを特徴とするブラインド信号分離構造。
【請求項９】
前記前処理モジュールは、データセンタリング処理を行うためのデータセンタリングユニットを備え、前記データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0であることを特徴とする請求項8に記載のブラインド信号分離構造。
【請求項１０】
前記前処理モジュールは、白色化処理を行うための白色化ユニットを備え、前記白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルであることを特徴とする請求項8に記載のブラインド信号分離構造。
【請求項１１】
前記推定モジュールは、
推定すべき分量の個数mを予測するための予測ユニットと、
重みベクトルwを初期化するための初期化ユニットと、
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算するための計算ユニットと、
Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、収束すると、Wpに対して相関除去処理を行うように相関除去ユニットをアクティブにし、p＝p+1とし、pとmを比較し、p＜mの場合、前記初期化ユニットに戻り、p≧mの場合、終了して、前記分離行列Wが得られ、収束しないと、前記計算ユニットをアクティブにする判断ユニットと、を備えることを特徴とする請求項8から10のいずれか一項に記載のブラインド信号分離構造。
【請求項１２】
前記相関除去ユニットがWpに対して相関除去処理を行うことは、
p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wpを推定した後、Wp+1を推定する時、まずp個のベクトルの投影Wp+1TWj（j＝1，…，p）を減算し、次にWp+1を正規化することを含むことを特徴とする請求項11に記載のブラインド信号分離構造。
【請求項１３】
環境内の複数の信号源の音声情報を検出して、前記ブラインド信号分離構造がブラインド信号分離を行うための音声信号を得るための音声検出部品と、請求項8から12のいずれか一項に記載のブラインド信号分離構造と、を備えることを特徴とする音声制御システム。
【請求項１４】
電器本体と、請求項13に記載の音声制御システムとを備え、前記電器本体は前記音声制御システムに接続されることを特徴とする電器アセンブリ。
【請求項１５】
家電製品、セントラルエアコン、及び電子携帯端末のうちの1つを含むことを特徴とする請求項14に記載の電器アセンブリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本願は、2016年9月29日に提出された、名称が「ブラインド信号分離方法、構成及び音声制御システム、並びに電器アセンブリ」である中国特許出願第201610866508.9号を引用し、その開示内容の全ては参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、音声制御分野に関し、特に、ブラインド信号分離方法、構成及び音声制御システム、並びに電器アセンブリに関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、集積回路、人工知能、インターネット技術の発展に伴い、従来の白物家電製品産業は、新たな立場をとり、インテリジェンスはトレンドとなっている。スマート家電製品では、従来の制御機能に加えて、音声制御は、各製造業者が積極的に試みている新しい制御方法となっている。音声制御システムは、室内の音を検出して、処理後に含まれる音声制御コマンドを取得し、家電機器は、当該音声制御コマンドを実行してインテリジェント制御を実現する。
【０００４】
しかしながら、現実の応用環境では、家電製品の作動環境は通常大きな雑音が存在し、検出された室内音は、スピーカーから発せられる音、非音声コマンド発行者からの声、音声コマンド発行者からの声、環境騒音などを含むことが多い。従来の録音方法において収集された信号は多くの干渉を持っており、直接処理すると、音声認識の認識率に大きな影響を与え、そして不正確な認識の問題になりがちである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、従来の音声認識中の多くの干渉要因、不正確な認識、低効率の問題を解決するために、ブラインド信号分離方法、構成及び音声制御システム、並びに電器アセンブリを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記技術課題を解決するために、本発明は、ブラインド信号分離方法を提供する。当該ブラインド信号分離方法は、
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号である音声信号に対して雑音低減前処理を行う前処理ステップと、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数を構築する構築ステップと、
前記目的関数の期待値最大化の分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定する推定ステップと、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求める求めステップと、を含む。
【０００７】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記前処理ステップは、データセンタリング処理を含み、前記データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0である。
【０００８】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記前処理ステップは、白色化処理を含み、前記白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルである。
【０００９】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記目的関数は負のエントロピー関数であり、前記負のエントロピー関数の公式は、
Ng(Z)＝H(ZGauss)-H(Z)であり、ただし、ZGaussは、Zと同じ分散を有するガウスランダム変数であり、H(.)はランダム変数の微分エントロピーであり、Zはガウス分布である場合Ng(Z)＝0であり、
Zの確率分布は[E{G(z)}-E{G(v)}]2であり、ただし、vは準ガウスランダム変数であり、Gは下凸特性の偶関数の非2次関数であり、
【数１】
2019533194.tif 000003
が好ましく、uは変数である。
【００１０】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記推定ステップは、
推定すべき分量の個数mを予測する予測ステップと、
重みベクトルwを初期化する初期化ステップと、
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算する計算ステップと、
Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、
収束すると、Wpに対して相関除去処理を行い、
p＝p+1とし、pとmを比較し、p＜mの場合、前記初期化ステップに戻り、p≧mの場合、終了して、前記分離行列Wを得る判断ステップと、を含む。
【００１１】
いくつかの実施例では、好ましくは、Wpに対して相関除去処理を行う前記ステップは、
p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wpを推定した後、Wp+1を推定する時、まずp個のベクトルの投影Wp+1TWj（j＝1，…，p）を減算し、次にWp+1を正規化することを含む。
【００１２】
いくつかの実施例では、好ましくは、収束しないと、前記計算ステップに戻る。
【００１３】
別の態様では、本発明は上記ブラインド信号分離方法を実行するブラインド信号分離構造を更に提供する。当該ブラインド信号分離構造は、
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号である音声信号に対して雑音低減前処理を行うための前処理モジュールと、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数を構築するための構築モジュールと、
前記目的関数の期待値最大化分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定するための推定モジュールと、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求めるための求めモジュールとを備える。
【００１４】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記前処理モジュールは、データセンタリング処理を行うためのデータセンタリングユニットを備え、前記データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0である。
【００１５】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記前処理モジュールは、白色化処理を行うための白色化ユニットを備え、前記白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルである。
【００１６】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記推定モジュールは、
推定すべき分量の個数mを予測するための予測ユニットと、
重みベクトルwを初期化するための初期化ユニットと、
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算するための計算ユニットと、
Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、収束すると、Wpに対して相関除去処理を行うように相関除去ユニットをアクティブにし、p＝p+1とし、pとmを比較し、p＜mの場合、前記初期化ユニットに戻り、p≧mの場合、終了して、前記分離行列Wが得られ、収束しないと、前記計算ユニットをアクティブにする判断ユニットと、を備える。
【００１７】
いくつかの実施例では、好ましくは、前記相関除去ユニットがWpに対して相関除去処理を行うことは、
p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wpを推定した後、Wp+1を推定する時、まずp個のベクトルの投影Wp+1TWj（j＝1，…，p）を減算し、次にWp+1を正規化することを含む。
【００１８】
別の態様では、本発明は音声制御システム更に提供する。当該音声制御システムは、環境内の複数の信号源の音声情報を検出して、前記ブラインド信号分離構造がブラインド信号分離を行うための音声信号を得るための音声検出部品と、前記ブラインド信号分離構造とを備える。
【００１９】
別の態様では、本発明は電器アセンブリを更に提供する。当該電器アセンブリは、電器本体と上記音声制御システムとを備え、前記電器本体は前記音声制御システムに接続される。
【００２０】
いくつかの実施例では、電器アセンブリは、家電製品、セントラルエアコン、及び電子携帯端末のうちの1つを含む。
【発明の効果】
【００２１】
本発明に係る技術では、家電製品の作動環境における雑音干渉は、音声認識率の低下につながり、音声制御機能に影響を与えることに基づいて、家電製品の実際の作動環境に対して、線形瞬時システムの仮設を行い、線形瞬時混合システムに対して、ICAによるブラインド音源分離技術を提案し、音声信号のノイズ低減効果に到達する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】冷蔵庫の作動環境を示す模式図である。
【図２】本発明の一実施例に係るブラインド信号分離方法のステップを示す模式図である。
【図３】本発明の別の実施例に係るブラインド信号分離方法ステップを示す模式図である。
【図４】本発明一実施例に係るブラインド信号分離構造を示す模式図である。
【図５】本発明一実施例に使用されるブラインド音源分離システムモデルである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面及び実施例を参照しながら、本発明の具体的な実施形態を詳細に説明する。以下の実例は、本発明の範囲を制限するためのものではなく、本発明を説明するためのものに過ぎない。
【００２４】
本発明の説明では、明確な規定と限定がない限り、「取り付け」、「互いに接続」、「接続」は、の用語の意味は広く理解されるべきであり、例えば、固定接続や、取り外し可能な接続や、または一体型接続でも可能であり、機械的な接続や、電気的接続でも可能であり、直接接続することや、中間媒体を介して間接接続することでも可能であり、また2つの素子の内部が連通することでも可能である。
【００２５】
音声コマンド付きの音声信号を効果的に抽出するために、本発明は、ブラインド信号分離方法、分離構造及び音声制御システム、並びに電器アセンブリを提供する。
【００２６】
以下は、基本設計、代替設計、及び拡張設計により本技術を詳細に説明する。
【００２７】
図2に示すように、ブラインド信号分離方法は、
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号である音声信号に対して、雑音低減前処理を行うステップ110と、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して目的関数を構築するステップ120と、
目的関数の期待値最大化分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定するステップ130と、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求めるステップ140と、を含む。
【００２８】
ステップ110の前に、複数の信号源の音声情報を線形重畳信号と見なすステップ110を追加してもよい。
【００２９】
複数の信号源の音声情報は、音声センサーによって収集される。
【００３０】
そのうち、冷蔵庫を例とすると、冷蔵庫の作動環境は、図1に示すように、室内には、音声コマンド発行者の音声の以外に、環境騒音、非音声コマンド発行者からの音声、スピーカーが放送している音などがある。
【００３１】
複数の信号源S1(t)、S2(t)、S3(t)、S4(t)があると仮定する。
【００３２】
家電製品の作動環境により、各音源からセンサーまでは線形重畳であると仮定することができるため、測定信号は次のように表すことができる。
X1(t)＝a11S1(t)+a12S2(t)+a13S3(t)+a14S4(t)
X2(t)＝a21S1(t)+a22S2(t)+a22S2(t)+a24S4(t)
X3(t)＝a31S1(t)+a32S2(t)+a33S3(t)+a34S4(t)
S4(t)＝a41S1(t)+a42S2(t)+a42S2(t)+a44S4(t)
【００３３】
検出される音声信号の出力信号の一般モデルの行列表現が得られる。
【００３４】
X(t)＝AS(t)            (1)
【００３５】
音声認識システムでは、検出された信号のうち、有用な信号がS1(t)であり、検出された信号は各信号の重畳信号であり、観察された信号X(t)から変換行列Aと直接観測できない信号S(t)とを推定することはブラインド音源分離のタスクである。ブラインド音源分離システムの一般モデルは、図5に示す通りである。測定信号X(n)は、時系列で検出された音声信号の離散値からなる系列であり、源信号を混合した結果であり、フィルタGによって分離結果U(n)が得られる。
【００３６】
図5のブラインド音源分離システムモデルを参照し、一般に、F(.)は源信号に対して非線形であり、この場合、源信号を復元することは非常に困難である。公式(1)に示すように、近距離音声信号は、信号遅延が無視できる場合、線形瞬時混合システムを簡素化することができる。線形瞬時混合システムのブラインド音源分離システムは、ICA問題のタスクであり、その理想解がU(t)＝A-1(t)であり、実際には理想解は得られないため、線形瞬時混合システムでは、測定信号の数（及び分量の数m）は源信号の数以上（即ち、音センサ及び集音器の数）であり、源信号はいつでも互いに独立しており、源信号は最大で1つのガウス分布を有し、測定信号中の雑音は非常に小さいと仮定する。
【００３７】
1つの変換Wが存在し、U(n)＝W[X(n)]が互いに独立していると、U(n)は信号源の1つの推定である。ICAのタスクは分離行列Wを求めると表すことができる（即ち、ステップ130）。
【００３８】
上記ステップ110からステップ130は、ICAの処理ステップを詳細に説明した。図3に示すように、ICAの処理独立性の判定は、非ガウス性最大化問題に変換することができる。それは2つのカテゴリに分けることができ、情報理論的基準に基づく反復推定法と統計学に基づく代数法に大別され、原理的には、それらはいずれも源信号の独立性と非ガウス性を利用している。
【００３９】
本技術では、高速ICAアルゴリズムを利用する。ステップは、以下の通りである。
【００４０】
ステップ110は、音声信号に対して騒音低減前処理を行って、マルチソース音声情報の分布平均値を低減し、特に0にし、更にマルチソース音声情報の相関性を低減するためのものである。
【００４１】
いくつかの実施形態では、目的を達成するために、一般的にデータセンタリング、白色化などが使用される。ただし、データセンタリングと白色化は2つの異なるステップであり、両者の組み合わせはデータ処理に対する効果が良いが、勿論、それらの一つの方法を利用してもよい。
【００４２】
そのうち、データセンタリングについては、Y＝X-mean(X)で表す線形偏移操作であり、Xは入力データであり、mean(X)はその平均値であり、Yはセンタリング後のデータであり、その平均値の期待値は0である。
【００４３】
白色化については、一般的に、得られたデータはいずれも相関性を有するため、通常はデータの予備的白色化又は球状化処理を行うことが必要とされ、白色化処理は各観察された信号間の相関性を除去することができるので、後続の独立分量の抽出プロセスが簡素化され、そして一般的には、データの白色化処理はアルゴリズムの収束性を大幅に高めることができる。
【００４４】
1つのゼロ平均値のランダムベクトルZ＝(Z1,…,ZM)TはE{ZZT}＝Iを満たし、そのうち、Iは単位行列であり、このベクトルは白色化ベクトルと呼ばれる。白色化の本質は、相関除去であり、これは、主分量分析の目標と同じである。ICAでは、ゼロ平均値である独立源信号S(t)＝[S1(t),…,SN(t)]Tについて、E{SiSj}＝E{Si}E{Sj}＝0があり,i≠jであり、かつ共分散行列は単位行列cov(S)＝Iであり、従って、源信号S(t)は白色である。観察された信号Y(t)に対して、Y(t)を新たなサブ空間に投影した後白色化ベクトルにするための1つの線形変換を探す必要があり、即ち、
Z(t)＝W0X(t)であり、
ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルである。白色化過程は主成分分析によって完了することができる。
【００４５】
白色化行列W0は従来技術によって解決することができ、繰り返し説明は省略する。
【００４６】
ステップ120では、目的関数については、中心極限定理によれば、信号Xは多くの独立成分Si(i＝1，2，…，n)から成るに対して、Sは有限の平均値と分散とを持ち、XはSよりガウス分布に近くなる。すなわち、ベクトルの独立性は、非ガウス特性によって計量することができる。
【００４７】
すべての等分散のランダム変数の中で、ガウス変数のエントロピーが最大であり、非ガウス特性は負のエントロピー関数によって計量することができ、目的関数は、式（2）に示すように負のエントロピー関数として定義することができる。
【００４８】
Ng(Z)＝H(ZGauss)-H(Z)                  (2)
【００４９】
式中、Zは白色化ベクトルであり、ZGaussは、Zと同じ分散を有するガウスランダム変数であり、H(.)はランダム変数の微分エントロピーである。Zがガウス分布である場合、Ng(Z)＝0である。微分エントロピーの計算はZの確率分布を知る必要があり、これは未知であるため、従って、式（3）を使用して近似する。
【００５０】
[E{G(z)}-E{G(v)}]2                    (3)
【００５１】
ただし、vは準ガウスランダム変数であり、Gは、何らかの形の非2次関数であり、一般に下凸特性を有する偶関数が選択され、例えば
【数２】
2019533194.tif 000004
が挙げられる。
【００５２】
ただし、ICAの実行されるアルゴリズムは多くあり、いくつかの実施例では、埋め込み実行のための、エントロピー最大化に基づくFastICAアルゴリズムを説明したが、実際には、他のアルゴリズムが使用されてもよく、この計算概念に基づく様々なアルゴリズムは本技術の保護範囲に属する。
【００５３】
ステップ130では、過程は公式（3）の最大値を探すことである。ニュートン反復法により解くことができる。式(4)に簡略化され、ただし、gはGの導関数である。
【００５４】
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}            (4)
【００５５】
一回のFastICAアルゴリズムの基本形式は、1) (例えば、ランダム)ベクトルwを初期化すること、2) Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}とすること、3) Wp＝Wp/||Wp||とすること、4)収束しないと、2)に戻ることを含む。
【００５６】
一回のエントロピー最大化のFastICAアルゴリズムは、1つの独立成分を推定することができ、いくつかの独立成分を推定するために、いくつかの回のFastICAアルゴリズムを行ってベクトルを得る必要があり、これらのベクトルが同じ最大値に収束しないように、毎回の反復の後に、出力w1Tx、…、wnTxを相関除去することが必要である。
【００５７】
比較的簡単なアルゴリズムGram-Schmidt-likeによる相関除去は、即ち、独立成分を1つずつ推定し、p個の独立成分w1、…、wpを推定した後、wp+1を推定する時、まず前回予測されたp個のベクトルの射影wp+1Twj（j＝1，…，p）を減算し、次にwp+1を正規化することである。
【００５８】
ステップ140では、ステップ110に対応して、分離行列Wを求めた後、U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求める。
【００５９】
次に、図3に示すように、ICAに基づく騒音低減技術のブラインド音分離方法を具体的な実施例により説明する。
【００６０】
ステップ210はデータセンタリングである。
【００６１】
当該ステップでは、検出された音声情報に対してデータセンタリング処理を行う。
【００６２】
データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0である。
【００６３】
ステップ220はXからZへの白色化を実現するデータ白色化である。
【００６４】
白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルである。
【００６５】
ステップ230は、考慮する必要がある分量の数mを選択することである。
【００６６】
信号源の数は、既存の環境条件とハードウェア条件に基づいて決定される。ただし、分量の数mは、音声センサー（集音器）の数以下でなければならない。
【００６７】
ステップ240は分離行列Wを推定して計算することである。
【００６８】
当該ステップでは、1つずつ計算し、途中に条件判断を行って、大サイクル、小サイクルという異なる起動方法を決定する。具体的には、ステップ2410〜ステップ2450を含む。
【００６９】
ステップ2410は1つの初期重みベクトルwpを選択することである。
【００７０】
当該初期重みベクトルwpは、経験値に従って決定されてもよく、各pの値で、初期重みベクトルの値は等しくてもよく、例えばすべて0であってもよく、他の実施例ではもちろん異なってもよい。
【００７１】
ステップ2420は、Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算することである。
【００７２】
ステップ2430は、計算されたWpに基づいて、Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、収束すると、ステップ2440に移行し、収束しないと、反復演算を引き続き行い、ステップ2420に戻って、小サイクルを起動することである。
【００７３】
ステップ2440は、Wpに対して相関除去を行うことである。
【００７４】
いくつかの実施例では、Gram-Schmidt-likeを用いて相関除去を行い、p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wp-1を推定した後、Wpを推定する時、まずp-1個のベクトルの投影WpTWj（j＝1，…，p-1）を減算し、次にWpを正規化する。
【００７５】
当該ステップの後、Wpの値の求めを終了する。次に、次の値の解きサイクルに移行し、ステップ2450は次の大サイクルの起動コマンドを出す。
【００７６】
ステップ2450は、p＝p+1とし、pとmとを比較し、p＜mの場合、ステップ2410に戻り、p≧mの場合、終了して、分離行列Wが得られることである。
【００７７】
上述したブラインド信号分離方法をより確実に実行するために、ブラインド信号分離構造を以下に示す。当該ブラインド信号分離構造は、ブラインド信号分離プログラムをロードして、従来の電器アセンブリにインストールしてもよく、従来の音声制御システムにチップ方式で集積してもよく、またはソフトウェアプログラムとして従来のプログラムハードウェアにロードしてもよい。
【００７８】
以下、構造、内部モジュール、ユニットを説明し、その原理、公式、アルゴリズム等は上記の説明を参照して使用するので、繰り返し説明は省略する。
【００７９】
同時に、以下に説明するモジュール、ユニットは、ほとんど機能別にまとめられ、モジュール同士は合併したり、分割したりすることができる。ユニットは同様である。
【００８０】
図4に示すように、当該ブラインド信号分離構造は、
検出された、同時の複数の信号源の音声情報の線形重畳信号で音声信号に対して、雑音低減前処理を行うための前処理モジュールと、
非ガウス計量で、前処理された音声信号に対して、目的関数を構築するための構築モジュールと、
目的関数の期待値最大化分離行列Wを反復アルゴリズムにより推定するための推定モジュールと、
U(n)＝WX(n)（ただし、X(n)は複数の信号源音声情報によって構築されるベクトルである）を用いて推定目標分離信号U(n)を求めるための求めモジュールと、を備える。
【００８１】
そのうち、前処理モジュールは、データセンタリング処理を行うためのデータセンタリングユニットを備え、データセンタリング処理の公式は、
Y＝X-mean(X)であり、ただし、Xは入力データであり、mean(X)はXの平均値であり、Yはデータセンタリング処理後のデータであり、その平均値の期待値は0である。
【００８２】
そのうち、前処理モジュールは、白色化処理を行うための白色化ユニットを備え、白色化処理の公式は、Z(t)＝W0X(t)であり、ただし、W0は白色化行列であり、Zは白色化ベクトルである。
【００８３】
そのうち、推定モジュールは、
推定すべき分量の個数mを予測するための予測ユニットと、
重みベクトルwを初期化するための初期化ユニットと、
Wp＝E{Zg(WpTZ)}-E{g'(WpTZ)}を用いてWpを計算するための計算ユニットと、
Wp＝Wp/||Wp||を用いて、Wpが収束するかどうかを判断し、収束すると、Wpに対して相関除去処理を行うように相関除去ユニットをアクティブにし、p＝p+1とし、pとmを比較し、p＜mの場合、初期化ユニットに戻り、p≧mの場合、終了して、分離行列Wが得られ、収束しないと、計算ユニットをアクティブにする判断ユニットとを備える。
【００８４】
そのうち、相関除去ユニットがWpに対して相関除去処理を行うことは、
p個のベクトルW1、W2、W3、W4、…、Wpを推定した後、Wp+1を推定する時、まずp個のベクトルの投影Wp+1TWj（j＝1，…，p）を減算し、次にWp+1を正規化することを含む。
【００８５】
上記ブラインド信号分離構造が音声制御システムに適用され、当該音声制御システムは、環境内の複数の信号源の音声情報を検出して、ブラインド信号分離構造がブラインド信号分離を行うための音声信号を得るための音声検出部品と、上記ブラインド信号分離構造とを備える。
【００８６】
上記音声制御システムが電器アセンブリに適用され、当該電器アセンブリは、電器本体と、上記音声制御システムとを備え、電器本体は音声制御システムに接続される。
【００８７】
当該電気アセンブリは、音声制御を必要とする様々な電器自動制御装置を含み、例えば、家電製品、セントラルエアコン、および電子携帯端末のうちの1つが挙げられる。
【００８８】
以上、本発明の好ましい実施例を説明したが、本発明はこれら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の変更、均等物、改善等は本発明の範囲内に含まれる。
【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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【国際調査報告】
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