(57)【要約】【課題】入力信号が、目的音、妨害音及び背景雑音のいずれかの信号区間であるかを、低い処理負荷で、精度よく、リアルタイムに判定（分類）できるようにする。【解決手段】本発明に係る音響信号処理装置は、複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成する正面抑圧信号生成部と、複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、正面抑圧信号とコヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する分類部とを備えることを特徴とする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成する正面抑圧信号生成部と、
前記複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記正面抑圧信号と前記コヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、前記特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する分類部と
を備えることを特徴とする音響信号処理装置。
【請求項２】
前記分類部が、
前記正面抑圧信号と前記コヒーレンスとの相関係数を前記特徴量とし、前記相関係数の正負に基づいて妨害音の有無を判定する第１判定部と、
前記妨害音が存在しない信号区間で、前記コヒーレンスの変動幅の大きさに影響する変数に基づいて、目的音区間と背景雑音区間とを判定する第２判定部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の音響信号処理装置。
【請求項３】
前記第２判定部が、前記コヒーレンスの標準偏差の値と閾値とを比較し、前記コヒーレンスの標準偏差の値が閾値以上の場合には目的音区間とし、そうでない場合には背景雑音区間とすることを特徴とする請求項２に記載の音響信号処理装置。
【請求項４】
コンピュータを、
複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成する正面抑圧信号生成部と、
前記複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記正面抑圧信号と前記コヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、前記特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する分類部と
して機能させることを特徴とする音響信号処理プログラム。
【請求項５】
正面抑圧信号生成部が、複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成し、
コヒーレンス算出部が、前記複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出し、
分類部が、前記正面抑圧信号と前記コヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、前記特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する
ことを特徴とする音響信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音響信号処理装置、方法及びプログラムに関し、例えば、電話やテレビ会議システムなどの音声を用いる通信装置または通信ソフトウェア、あるいは音声認識処理の前処理で用いる音響信号処理に適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識技術の急速な性能向上により、音声アシスタントが急速に普及している。音声アシスタントの形態はスマートフォンのアプリケーションに限らず、例えば、アマゾンエコー（登録商標）等のように専用端末（音声認識機能を有するスピーカー）として普及する事例も増えてきている。
【０００３】
音声アシスタントの実現には、形態の如何によらず音声認識が重要な技術であることは言うまでも無いが、特に専用端末の場合は、話者と端末との位置関係が変動することを考慮して音声認識処理を行わなければならないことが特徴の一つである。なぜなら、音声認識に先立ち、ＭＵＳＩＣ法などの音源定位技術を用いて音源の方位を推定し、推定した方位情報を用いてビームフォーマー技術などによる目的音の強調や雑音の抑圧、といった前処理が必要となるためである。このような前処理の実現のために、雑音下でも高精度で音源方位を推定できるような音源定位技術が必要不可欠である。しかも、音声アシスタントに対する利用者の満足度を高めるためには利用者が発話してからアシスタントからの応答が得られるまでの時間（応答時間）が短いことが重要である。そのため、音源定位の精度の向上と同時に、音源定位の処理が軽量で、リアルタイム性が保証されることも求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１８２０４４号公報
【特許文献２】特開２０１５−１８９９１９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】浅野太著，日本音響学会編“音響テクノロジーシリーズ１６  音のアレイ信号処理  音源の定位・追跡と分離”，コロナ社，２０１１年２月２５日発行，Ｐ．１１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
音源定位技術として代表的な方法がＭＵＳＩＣ法である。ＭＵＳＩＣ法は複数のマイクから得た観測信号間の相関行列の固有ベクトルが張る固有空間において、信号部分空間と雑音部分空間が直交する性質に基づいて空間スペクトルのピークを推定し、ピークに対する方位を音源の到来方位として定める技術である（非特許文献１参照）。
【０００７】
ＭＵＳＩＣ法は従来のビームフォーマーによる音源定位技術よりも高い空間分解能が得られる点で有用である。しかし、雑音下では音源定位の精度が低下することが課題であるため、目的音の休止区間で雑音の相関行列を算出し、これを用いて固有値分解を行うことで雑音の影響を低減するといった対策がとられている。
【０００８】
しかし、雑音は背景雑音（空間的に白色）や、妨害音（例えば、目的とする話者以外の話し声、空間的に有色）とに大別されるが、同じ雑音でも空間的に白色な場合と有色な場合とでは、ＭＵＳＩＣ法の推定精度に及ぼす影響が大きく変わる。特に雑音が有色の場合には、信号部分空間と雑音部分空間の直交性が成り立ちにくくなるため、雑音の白色化処理が必要となるなど、雑音の空間的な有色性に応じた制御が必要である。また、背景雑音の特性を正しく得るという観点では、目的音成分が外乱となるため、背景雑音と目的音の区別も必要である。このため、前述のように目的音の休止区間を検出するだけでは不十分で、入力信号が、目的音区間に属するのか、妨害音区間に属するのか、背景雑音区間に属するのか、というレベルで分類できるような入力信号の分類法が求められている。
【０００９】
従来の信号区間の分類法の一つが特許文献１である。これは音の到来方位と直結するコヒーレンスという特徴量の大小に基づいて目的音区間を検出する手法である。これは到来方位に着目することで従来は困難だった目的音と有色雑音（妨害音）の区別を実現した点では有効だが、目的音と有色雑音（妨害音）が重畳された場合には、有色雑音（妨害音）の有無によらず目的音区間と判定する点が課題であった。
【００１０】
本願発明者は、上記課題を改善するため、特願２０１５−１８９９１９（参照文献と呼ぶ。）に記載される技術を提案している。これはコヒーレンス（特許文献１の式（７））と正面抑圧信号との相関の正負に基づいて有色雑音（妨害音）の存在を判定する技術である。この方式によって、たとえ目的音と重畳されている有色雑音でも、相関が負であるか否かを監視するだけで有色雑音の存在を検出できる。
【００１１】
しかし、有色雑音が存在しない区間では、目的音区間か、背景雑音区間かを問わず相関が正になるため背景雑音区間の検出には達していなかった。例えば、特許文献１と参照文献とを組み合わせるなど複数の信号区間検出方式を併用することで目的音区間、妨害音区間、背景雑音区間を分類することは可能だが、前述のように音声アシスタントに適用するにはリアルタイム性が求められるため、複数の検出方式を同時に実行するのではなく、単一の検出方式で分類できるような方法が必要である。
【００１２】
そのため、上記課題に鑑み、入力信号が、目的音、妨害音及び背景雑音のいずれかの信号区間であることを、処理負荷を抑え、精度よく、リアルタイムに判定（分類）することができる音響信号処理装置、方法及びプログラムが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
かかる課題を解決するために、第１の本発明に係る音響信号処理装置は、（１）複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成する正面抑圧信号生成部と、（２）複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、（３）正面抑圧信号とコヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する分類部とを備えることを特徴とする。
【００１４】
第２の本発明に係る音響信号処理プログラムは、コンピュータを、（１）複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成する正面抑圧信号生成部と、（２）複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、（３）正面抑圧信号とコヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類する分類部として機能させることを特徴とする。
【００１５】
第３の本発明に係る音響信号処理方法は、（１）正面抑圧信号生成部が、複数のマイクのそれぞれからの各入力信号を時間領域から周波数領域に変換して得た、複数の周波数領域入力信号の差に基づいて、正面に死角を有する正面抑圧信号を生成し、（２）コヒーレンス算出部が、複数の入力信号から得た信号に基づいてコヒーレンスを算出し、（３）分類部が、正面抑圧信号とコヒーレンスとの関係性を示す特徴量の値と、特徴量の算出過程で得られる変数とに基づいて、入力信号の信号区間を分類することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、入力信号が、目的音、妨害音及び背景雑音のいずれかの信号区間かを、低い処理負荷で、精度よく、リアルタイムに判定（分類）することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態に係る音響信号処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るマイクの配置例を説明する説明図である。
【図３】実施形態に係る音響信号処理装置で適用される指向性信号の特性を示す図である。
【図４】実施形態に係る信号分類部の内部構成を示すブロック図である。
【図５】実施形態に係る分類部における信号分類処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（Ａ）主たる実施形態
以下では、本発明に係る音響信号処理装置、方法及びプログラムの主たる実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１９】
（Ａ−１）実施形態の構成
図１は、実施形態に係る音響信号処理装置１の全体構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、音響信号処理装置１は、複数（図１では２個の場合を示している。）のマイクｍ＿１及びｍ＿２から入力信号ｓ１（ｎ）及びｓ２（ｎ）を取得する。なお、ｎはサンプルの入力順を示すインデックスであり、正の整数で表現される。以下では、ｎが小さいほど古い入力サンプルであり、大きいほど新しい入力サンプルであるとする。
【００２１】
音響信号処理装置１は、マイクｍ＿１及びｍ＿２から取得した入力信号が、目的音、妨害音、背景雑音のいずれかの信号区間であるか否かを判定（分類）し、その判定結果を、後段の音声処理装置２に供給する。
【００２２】
音声処理装置２は、音響信号処理装置１からの判定結果を利用して、マイクｍ＿１及びｍ＿２から取得した入力信号に対して所定の処理を行う。音声処理装置２は、例えば、テレビ会議システムや電話端末等の通信装置又は通信ソフトウェア、あるいは音声認識の前処理に、音響信号処理装置１の判定結果を利用することができる。音声処理装置２による処理内容は特に限定されるものではなく、様々な処理を行なうものを適用できる。例えば、音源定位処理の雑音相関行列計算の制御や、妨害音の抑圧処理の制御などその他の任意の処理に用いてよい。なお、音響信号処理装置１と音声処理装置２とは、信号の授受が可能であればよく、回路の配線接続されているようにしてもよいし、又例えば有線回線、無線回線を介したネットワーク通信により信号の授受ができるものであってもよい。
【００２３】
図２は、マイクｍ＿１およびｍ＿２の配置例を説明する説明図である。
【００２４】
図２に示すように、マイクｍ＿１、ｍ＿２は、２つのマイクｍ＿１、ｍ＿２を含む面が目的音の到来する方向（目的音の音源の方向）に対して垂直となるように配置されているものとする。また、以下では、図２に示すように、２つのマイクｍ＿１、ｍ＿２の間の位置から見て、目的音の到来方向を前方向又は正面方向と呼ぶものとする。また、以下では、図２に示すように、右方向、左方向、後ろ方向と呼ぶ場合は、２つのマイクｍ＿１、ｍ＿２の間の位置から目的音の到来方向を見た場合の各方向を示すものとして説明する。なお、この実施形態では、目的音がマイクｍ＿１、ｍ＿２の正面方向から到来し、妨害音声を含む非目的音が左右方向（横方向）から到来するものとして説明する。
【００２５】
図１に示すように、音響信号処理装置１は、ＦＦＴ部１１、正面抑圧信号生成部１２、コヒーレンス計算部１３、信号分類部１４を有する。
【００２６】
音響信号処理装置１は、プロセッサやメモリ等を有するコンピュータにプログラム（音響信号処理プログラム）をインストールして実現するようにしてもよく、この場合、音響信号処理装置１は機能的には図１を用いて示すことができる。なお、音響信号処理装置１については一部又は全部をハードウェア的に実現するようにしてもよい。
【００２７】
ＦＦＴ部１１は、マイクｍ＿１及びｍ＿２のそれぞれから図示しないＡＤ変換器を介して、入力信号ｓ１及びｓ２を受け取り、その入力信号ｓ１及びｓ２に高速フーリエ変換（あるいは離散フーリエ変換）を行うものである。これにより、入力信号ｓ１及びｓ２が周波数領域で表現されることになる。
【００２８】
なお、ＦＦＴ部１１は、高速フーリエ変換を実施するにあたり、入力信号ｓ１（ｎ）及びｓ２（ｎ）から所定のＮ個（Ｎは任意の整数）のサンプルから成る、分析フーリエＦＲＡＭＥ１（Ｋ）及びＦＲＡＭＥ２（Ｋ）を構成するものとする。入力信号ｓ１からＦＲＡＭＥ１を構成する例を以下の（１）式に示す。
【００２９】
（１）式において、Ｋはフレームの順番を表すインデックスであり、正の整数で表現される。以下では、Ｋの値が小さいほど古い分析フレームであり、Ｋの値が大きいほど新しい分析フレームであるものとする。また、以降の説明において、特に但し書きが無い限り、分析対象となる最新の分析フレームを表すインデックスはＫであるとする。
【数１】
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【００３０】
ＦＦＴ部１１は、分析フレームごとに、高速フーリエ変換処理を施すことで、入力信号ｓ１から構成した分析フレームＦＲＡＭＥ１（Ｋ）にフーリエ変換して得た周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）と、入力信号ｓ２から構成した分析フレームＦＲＡＭＥ２（Ｋ）にフーリエ変換して得た周波数領域信号Ｘ２（ｆ，Ｘ）とを、正面抑圧信号生成部１２及びコヒーレンス計算部１３に与える。
【００３１】
ここで、ｆは周波数を表すインデックスである。また、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）は、単一の値ではなく、(２)式のように複数の周波数ｆ１〜ｆｍのｍ個（ｍは任意の整数）のスペクトル成分から構成されるものであるとする。
【数２】
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【００３２】
上記（２）式において、Ｘ１（ｆ，Ｋ）は複素数であり、実部と虚部からなる。これは、Ｘ２（ｆ，Ｋ）、及び後述する正面抑圧信号生成部１２で説明する正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）についても同様である。
【００３３】
正面抑圧信号生成部１２は、ＦＦＴ部１１から供給された信号について、周波数毎に正面方向の信号成分を抑圧する処理を行う。換言すると、正面抑圧信号生成部１２は、正面方向の成分を抑圧する指向性フィルタとして機能する。
【００３４】
例えば、正面抑圧信号生成部１２は、図３に示すように、正面方向に死角を有する８の字型の双指向性のフィルタを用いて、ＦＦＴ部１１から供給された信号から正面方向の成分を抑圧する指向性フィルタを形成する。
【００３５】
具体的には、正面抑圧信号生成部１２は、ＦＦＴ部１１から供給された信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に基づいて、以下の（３）式のような計算を行って、周波数毎の正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）を生成する。以下の（３）式の計算は、図３のような正面方向に死角を有する８の字型の双指向性のフィルタを形成する処理に相当する。
Ｎ（ｆ，Ｋ）＝Ｘ１（ｆ，Ｋ）−Ｘ２（ｆ，Ｋ）    …（３）
【００３６】
以上のように、正面抑圧信号生成部１２は、周波数ｆ１〜ｆｍの各周波数成分（各周波数帯の１フレーム分のパワー）を取得する。
【００３７】
また、正面抑圧信号生成部１２は、（４）式に従って、周波数ｆ１〜ｆｍの全周波数に亘って、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）を平均した、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）を算出する。
【数３】
2018142822.tif 000005
【００３８】
コヒーレンス計算部１３は、ＦＦＴ部１１からの周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に含まれる特定方向に指向性の強い信号を形成してコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）を算出する。
【００３９】
ここで、コヒーレンス計算部１３におけるコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）の算出処理を説明する。
【００４０】
コヒーレンス計算部１３は、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）及びＸ２（ｆ，Ｋ）から第１の方向（例えば、左方向）に指向性が強いフィルタで処理した信号Ｂ１（ｆ，Ｋ）を形成し、またコヒーレンス計算部１３は、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）及びＸ２（ｆ，Ｋ）から第２の方向（例えば、右方向）に指向性が強いフィルタで処理した信号Ｂ２（ｆ，Ｋ）を形成する。特定方向に指向性の強い信号Ｂ１（ｆ）、Ｂ２（ｆ）の形成方法は、既存の方法を適用することができ、ここでは、以下の（５）式を適用して第１の方向に指向性が強い信号Ｂ１を形成し、以下の（６）式を適用して第２の方向に指向性が強い信号Ｂ２を形成する場合を例示する。
【数４】
2018142822.tif 000006
【００４１】
上記の（５）式、（６）式において、Ｓはサンプリング周波数、ＮはＦＦＴ分析フレーム長、τはマイクｍ＿１とマイクｍ＿２との間の音波到達時間差、ｉは虚数単位、ｆは周波数を示す。
【００４２】
次に、コヒーレンス計算部１３は、上記のようにして得られた信号Ｂ１（ｆ）、Ｂ２（ｆ）に対し、以下のような（７）式、（８）式に示す演算を施すことでコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）を得る。ここで、（７）式におけるＢ２（ｆ、Ｋ）＊はＢ２（ｆ、Ｋ）の共役複素数である。
【数５】
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【００４３】
ｃｏｅｆ（ｆ、Ｋ）は、インデックスが任意のインデックスＫのフレーム（分析フレームＦＲＡＭＥ１（Ｋ）及びＦＲＡＭＥ２（Ｋ）を構成する任意の周波数ｆ（周波数ｆ１〜ｆｍのいずれかの周波数）の成分におけるコヒーレンスを表しているものとする。
【００４４】
なお、ｃｏｅｆ（ｆ，Ｋ）を求める際に、信号Ｂ１（ｆ）の指向性の方向と信号Ｂ（ｆ）の指向性の方向が異なるものであれば、信号Ｂ１（ｆ）及び信号Ｂ２（ｆ）に係る指向性方向はそれぞれ、正面方向以外の任意の方向とするようにしてもよい。また、ｃｏｅｆ（ｆ，Ｋ）を算出する方法は、上記の算出方法に限定されるものではない。
【００４５】
信号分類部１４は、正面以外に指向性を有する正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｎ）（平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ））と、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）とを用いて、妨害音、目的音及び背景雑音の信号区間を判定（分類）し、その判定結果を示す信号Ｒ（Ｋ）を出力する。
【００４６】
図４は、実施形態に係る信号分類部１４の構成を示すブロック図である。
【００４７】
図４に示すように、信号分類部１４は、正面抑圧信号取得部２１、コヒーレンス取得部２２、相関係数計算部２３、分類部２４、結果出力部２５を有する。
【００４８】
正面抑圧信号取得部２１は、正面抑圧信号生成部１２から平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）を取得する。また、コヒーレンス取得部２２は、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）を取得する。
【００４９】
相関係数計算部２３は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との関係性を示す特徴量である相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を計算する。
【００５０】
ここで、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の計算方法は限定されるものではないが、例えば、以下の式（９）を用いて、フレームごとに相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を求める。なお、以下の式（９）において、ｃｏｖ［ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ），ＣＯＨ（Ｋ）］は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）の共分散を示している。また、以下の式（９）において、σＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）の標準偏差を示し、σＣＯＨ（Ｋ）は、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）の標準偏差を示している。このようにして得られる相関係数ｃｏｒ（Ｋ）は、−１．０〜１．０の値をとる。
【数６】
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【００５１】
分類部２４は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の正負に基づいて、妨害音が存在するか否かを判定する第１判定部２４１と、妨害音が存在しない場合に、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出過程で得られる変数に基づいて、背景雑音及び目的音の信号区間を判定する第２判定部２４２とを有する。
【００５２】
まず、分類部２４の第１判定部２４１が、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）に基づいて、妨害音が存在するか否かの判定処理を説明する。
【００５３】
ここでは、マイクｍ＿１及びマイクｍ＿２の正面方向に、目的音を発する音源が存在し、正面方向以外の方向（例えば、マイクｍ＿１及びマイクｍ＿２の横方向（すなわち、左方向、右方向）から妨害音が到来するものとする。
【００５４】
例えば、「妨害音声が存在せず」、かつ、「目的音が存在する」場合、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）は、目的音成分の大きさに比例した信号値となる。ただし、図２のように、正面方向のゲインは、横方向のゲインと比較して小さいため、妨害音が存在する場合よりも小さい値となる。
【００５５】
また、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）は、入力信号の到来方向と深い関係を持つ特徴量であり、２つの信号成分の相関と言い換えられる。これは、（６）式は、ある周波数成分についての相関を算出する式であり、（７）式は全ての周波数成分の相関値の平均を計算する式であるためであるため、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が小さい場合は、２つの信号成分の相関が小さい場合であるといえ、反対に、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が大きい場合とは、２つの信号成分の相関が大きい場合であるといえる。コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が小さい場合の入力信号は、到来方向が右方向又は左方向のいずれかに大きく偏っており、正面方向以外の方向から到来している信号といえる。一方、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が大きい場合の入力信号は、到来方向の偏りが少なく、正面方向から到来している信号であるといえる。
【００５６】
そうすると、「妨害音が存在せず」、かつ、「目的音が存在する」場合、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）は大きい値となり、「妨害音が存在し」、かつ、「目的音が存在する」場合、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）は小さい値となる。
【００５７】
以上の挙動を妨害音の有無に着目して整理すると、以下のような関係となる。
・「妨害音が存在せず」、かつ、「目的音が存在する」場合、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）は大きな値となり、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）（平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ））は目的音成分の大きさに比例した値となる。
・「妨害音が存在する」場合、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が小さい値となり、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）（平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ））は大きい値となる。
【００５８】
ところで、上記のような挙動の場合、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）（平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ））とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を導入すると、以下のようなことがいえる。
・「妨害音が存在しない」場合、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）は正の値（ｃｏｒ（Ｋ）＞０）となる。
・「妨害音が存在する」場合、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）は負の値（ｃｏｒ（Ｋ）≦０）となる。
【００５９】
従って、第１判定部２４１は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の正負を観測し、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）が正の場合に妨害音は存在しないと判定し、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）が負の場合に妨害音が存在すると判定することができる。
【００６０】
次に、分類部２４の第２判定部２４２は、妨害音が存在しない場合に、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出過程で得られる変数に基づいて、背景雑音及び目的音の信号区間を判定する処理を説明する。
【００６１】
上述したように、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）は、（９）式を用いて算出することができる。
【００６２】
（９）式において、分子は、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との共分散であり、分母は、コヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））と、平均正面抑圧信号の標準偏差σ（ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ））の積である。
【００６３】
目的音が正面方向から到来すると仮定すると、（９）式において、目的音区間と背景雑音区間とで最も大きく変化する変数は、コヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））である。なぜなら、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）は正面方向から到来する信号成分が存在すれば大きい値をもつため、目的音区間ではコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）の変動の幅が大きくなるのに対して、背景雑音区間ではコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）の変動の幅が小さいためである。
【００６４】
この性質を用いると、妨害音が存在しない区間において、さらに目的音区間と背景雑音区間とに分類することができる。
【００６５】
すなわち、第２判定部２４２は、妨害音が存在しない場合に、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出過程で得られる変数である、コヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値を閾値Θに基づいて、以下のようにして、目的音区間であるか又は背景雑音区間であるかを判定する。
・相関係数ｃｏｒ（Ｋ）が正であり、かつコヒーレンスの標準偏差σ（（ＣＯＨ（Ｋ））が閾値Θ以上の信号区間は、目的音区間である。
・相関係数ｃｏｒ（Ｋ）が正であり、かつコヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））が閾値Θより小さい信号区間は背景雑音区間である。
【００６６】
以上のようにして、分類部２４の第２判定部２４２は、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）と平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を計算する過程において得られる変数であるコヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値を加味することで、単一の手法により信号区間を詳細に分類することができる。その結果、後段の音声処理装置２においてリアルタイム性が求められる場合でも、信号区間の判定結果を迅速に通知することができる。
【００６７】
また、結果出力部２５は、第１判定部２４１及び第２判定部２４２による判定結果を示す信号Ｒ（Ｋ）を、後段の音声処理装置２に出力する。信号Ｒ（Ｋ）の形式は限定されるものではなく、例えば、分類部２４は、妨害音が存在する場合には、妨害音の存在を示す値(例えば、信号Ｒ（Ｋ）＝「０」)を出力し、目的音区間の場合、目的音区間を示す値（例えば、信号Ｒ（Ｋ）＝「１」）を出力し、背景雑音区間の場合、背景雑音区間を示す値（例えば、信号Ｒ（Ｋ）＝「２」）を出力するようにしてもよい。なお、この実施形態では、説明を容易にするために、結果出力部２５が、音声処理装置２に信号Ｒ（Ｋ）を出力する場合を例示するが、これに限定されない。
【００６８】
（Ａ−２）実施形態の動作
次に、実施形態に係る音響信号処理装置１における入力信号の信号区間を分類する処理動作を、図面を参照して詳細に説明する。
【００６９】
まず、マイクｍ＿１、ｍ＿２のそれぞれから図示しないＡＤ変換器を介して、１フレーム分（１つの処理単位分）の入力信号ｓ１（ｎ）、ｓ２（ｎ）がＦＦＴ部１１に供給される。ＦＦＴ部１１は、１フレーム分の入力信号ｓ１（ｎ）及びｓ２（ｎ）に基づく分析フレームＦＲＡＭＥ１（Ｋ）、ＦＲＡＭＥ２（Ｋ）についてフーリエ変換し、周波数領域で示される信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）を取得する。ＦＦＴ部１１で生成された信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）が、正面抑圧信号生成部１２及びコヒーレンス計算部１３に与えられる。
【００７０】
正面抑圧信号生成部１２は、ＦＦＴ部１１からの信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に基づいて、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）を算出する。そして、正面抑圧信号生成部１２は、正面抑圧信号Ｎ（ｆ，Ｋ）に基づいて平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）を算出して、信号分類部１４に与える。
【００７１】
コヒーレンス計算部１３は、ＦＦＴ部１１からの信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に基づいて、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）を生成し、信号分類部１４に与える。
【００７２】
信号分類部１４では、相関係数計算部２３が、例えば（９）式を用いて、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との関係性を示す特徴量である相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を計算する。
【００７３】
そして、分類部２４は、相関係数計算部２３により計算される相関係数ｃｏｒ（Ｋ）と、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出過程で得られるコヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値とを観測して、妨害音の有無、目的音区間又は背景雑音区間を判定し、その判定結果を示す信号Ｒ（Ｋ）を出力する。
【００７４】
図５は、実施形態に係る分類部２４における信号分類処理を示すフローチャートである。
【００７５】
まず、分類部２４では、第１判定部２４１が、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の値が正であるか否かを判定する（Ｓ１０１）。そして、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の値が正でない場合（ｃｏｒ（Ｋ）≦０の場合）、第１判定部２４１は妨害音が存在すると判定する（Ｓ１０２）。
【００７６】
一方、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の値が正の場合（ｃｏｒ（Ｋ）＞０の場合）、すなわち妨害音が存在しない信号区間で、第２判定部２４２は、相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出過程において得られたコヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０３）。
【００７７】
そして、コヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値が閾値Θ以上の場合、第２判定部２４２は目的音区間であると判定し（Ｓ１０４）、コヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値が閾値Θ未満の場合、第２判定部２４２は背景雑音区間と判定する（Ｓ１０５）。
【００７８】
上記のように、信号分類部１４では、平均正面抑圧信号ＡＶＥ＿Ｎ（Ｋ）とコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）との相関係数ｃｏｒ（Ｋ）を計算し、この相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の正負に基づいて妨害音が存在するか否かを判定する。そして、妨害音が存在しない場合に、信号分類部１４は、上記相関係数ｃｏｒ（Ｋ）の算出で得られる変数であるコヒーレンスの標準偏差σ（ＣＯＨ（Ｋ））の値に基づいて、目的音区間であるか又は背景雑音区間であるかを判定するため、単一の手法で、妨害音が存在すること、目的音区間又は背景雑音区間を分類することができる。
【００７９】
そして、結果出力部２５は、分類部２４による判定結果を示す信号Ｒ（Ｋ）を出力する。
【００８０】
（Ａ−３）実施形態の効果
以上のように、この実施形態によれば、妨害音が存在する場合は、正面抑圧信号とコヒーレンスとの相関係数が負であり、妨害音声が存在しない場合には正となり、さらに妨害音が存在しない場合、中間変数であるコヒーレンスの標準偏差が大きければ目的音区間で、小さければ背景雑音区間である、という特徴的な挙動を用いることで、入力信号区間を簡単に分類できる。この結果を用いることで、例えば、雑音が妨害音（空間的に有色）か、背景雑音（空間的に白色）かに基づいて音源定位処理を制御することで精度を改善するというように、より適切な処理を実現できるようになる。また、処理負荷が小さいため、リアルタイム性も保証できる。以上より、この実施形態の手法を音声アシスタントなどに用いられる音声認識の前処理に適用することで、音声アシスタントの利用者の満足度向上が期持できる。
【００８１】
（Ｂ）他の実施形態
上述した実施形態においても種々の変形実施形態を言及したが、本発明は、以下の変形実施形態にも適用することができる。
【００８２】
（Ｂ−１）上述した実施形態では、妨害音が存在しない信号区間で、コヒーレンスの標準偏差の大きさに基づいて、目的音区間と背景雑音区間とを分類する場合を例示した。しかし、信号区間を判断する変数は、コヒーレンスの標準偏差に限定されるものではない。なぜなら、妨害音が存在しない場合に、コヒーレンスの変動の幅の大きさに着目して、目的音区間と背景雑音区間とを分類するためである。従って、コヒーレンスの標準偏差に限定せず、コヒーレンスの分散に基づいて、目的音区間と背景雑音区間とを分類するようにしてもよい。この場合も、コヒーレンスの分散の値は、コヒーレンスの標準偏差を計算する過程で得られるものであるため、処理の負荷は小さい。
【符号の説明】
【００８３】
１…音響信号処理装置、１１…ＦＦＴ部、１２…正面抑圧信号生成部、１３…コヒーレンス計算部、１４…信号分類部、２１…正面抑圧信号取得部、２２…コヒーレンス取得部、２３…相関係数計算部、２４…分類部、２４１…第１判定部、２４２…第２判定部、２５…結果出力部。
【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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