(57)【要約】【課題】本発明の課題は、設置環境において確実に音源毎の成分に分離することができる音声処理装置、音声処理方法及びプログラムを提供することである。【解決手段】音源定位部は複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定め、設定情報選択部は方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め記憶した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択し、音源分離部は、前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択部が選択した設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源別信号に分離する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位部と、
方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め記憶した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択部と、
前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択部が選択した設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源別信号に分離する音源分離部と、
備える音声処理装置。
【請求項２】
前記音響環境毎に音源が設置される空間の形状、大きさ及び壁面の反射率の少なくともいずれかが異なる
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記設定情報選択部は、
前記音響環境を示す情報を表示部に表示させ、操作入力に基づいて前記音響環境のいずれかに対応する設定情報を選択する
請求項１又は請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記設定情報選択部は、
選択した設定情報を示す履歴情報を記録し、前記履歴情報に基づいて設定情報毎に選択された頻度を計数し、前記頻度に基づいて前記設定情報を選択する
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記設定情報は、前記音響環境における背景雑音特性に関する背景雑音情報を含み、
前記設定情報選択部は、
収音された音響信号から背景雑音特性を解析し、解析した背景雑音特性に基づいて前記設定情報のいずれかを選択する
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の音声処理装置。
【請求項６】
自装置の位置を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記設定情報選択部は、
前記位置における音響環境に対応する設定情報を選択する
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の音声処理装置。
【請求項７】
前記設定情報選択部は、
操作入力に基づいて前記音源別信号に含まれる音声の強調量を定める
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の音声処理装置。
【請求項８】
音声処理装置における音声処理方法であって、
複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位過程と、
方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め設定した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択過程と、
前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択過程において選択された設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源毎の音源別信号に分離する音源分離過程と、
を有する音声処理方法。
【請求項９】
音声処理装置のコンピュータに、
複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位手順と、
方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め設定した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択手順と、
前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択手順において選択された設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源毎の音源別信号に分離する音源分離手順と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置、音声処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数の未知の音源が発した信号が混合した音響信号から、各音源が発した成分を分離する音源分離技術が提案されている。音源分離技術は、種々の目的への応用が提案されている。応用例として、例えば、複数人の話者間でなされる会話又は会議における議事録の作成、発話内容を示すテキストの提示による聴覚障がい者支援などがある。分離された成分に対して音声認識処理を行うことで、処理結果として各話者の発話内容が期待される。
【０００３】
音源分離技術には、事前学習を必要としないブラインド音源分離技術がある。例えば、特許文献１に記載の音源分離装置は、複数チャネルの入力信号に基づき音源方向を推定し、推定した音源方向に係る伝達関数に基づいて分離行列を算出する。当該音源分離装置は、算出した分離行列を、チャネル毎の入力信号を要素とする入力信号ベクトルに乗算して出力信号を要素とする出力信号ベクトルを算出する。算出された出力信号ベクトルの各要素が音源毎の音声を示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０４２９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の音源分離装置では、分離先鋭度、幾何制約関数の一方又は双方に基づくコスト関数を低減するように、推定した音源方向に対応する伝達関数を特定し、特定した伝達関数に対応する分離行列を算出する。分離行列の初期値の算出に用いられる伝達関数は、音源分離装置の設置環境における伝達関数に必ずしも近似するとは限らない。そのため、算出された分離行列では音源毎の成分に分離できないことや、分離された成分が得られるまでの時間がかかることがある。他方、設置環境において伝達関数を測定することは、測定に係る負担をユーザに強いる。このことは、音源分離装置を直ちに利用したいというユーザの要望に反する。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、本発明の課題は、設置環境においてより確実に音源毎の成分に分離することができる音声処理装置、音声処理方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位部と、方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め記憶した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択部と、前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択部が選択した設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源別信号に分離する音源分離部と、備える音声処理装置である。
【０００８】
（２）本発明の他の態様は、（１）の音声処理装置であって、前記音響環境毎に音源が設置される空間の形状、大きさ及び壁面の反射率の少なくともいずれかが異なる。
【０００９】
（３）本発明の他の態様は、（１）又は（２）の音声処理装置であって、前記設定情報選択部は、前記音響環境を示す情報を表示部に表示させ、操作入力に基づいて前記音響環境のいずれかに対応する設定情報を選択する。
【００１０】
（４）本発明の他の態様は、（１）から（３）のいずれかの音声処理装置であって、前記設定情報選択部は、選択した設定情報を示す履歴情報を記録し、前記履歴情報に基づいて設定情報毎に選択された頻度を計数し、前記頻度に基づいて前記設定情報を選択する。
【００１１】
（５）本発明の他の態様は、（１）から（４）のいずれかの音声処理装置であって、前記設定情報は、前記音響環境における背景雑音特性に関する背景雑音情報を含み、前記設定情報選択部は、収音された音響信号から背景雑音特性を解析し、解析した背景雑音特性に基づいて前記設定情報のいずれかを選択する。
【００１２】
（６）本発明の他の態様は、（１）から（５）のいずれかの音声処理装置であって、自装置の位置を取得する位置情報取得部をさらに備え、前記設定情報選択部は、前記位置における音響環境に対応する設定情報を選択する。
【００１３】
（７）本発明の他の態様は、（１）から（６）のいずれかの音声処理装置であって、前記設定情報選択部は、操作入力に基づいて分離された音源毎の成分に含まれる雑音の抑圧に係るパラメータを調整する。
【００１４】
（７）本発明の他の態様は、前記設定情報選択部は、操作入力に基づいて前記音源別信号に含まれる音声の強調量を定める。
【００１５】
（８）本発明の他の態様は、音声処理装置における音声処理方法であって、音声処理装置における音声処理方法であって、複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位過程と、方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め設定した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択過程と、前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択過程において選択された設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源毎の音源別信号に分離する音源分離過程と、を有する音声処理方法である。
【００１６】
（９）本発明の他の態様は、音声処理装置のコンピュータに、複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位手順と、方向毎の伝達関数を含む設定情報を音響環境毎に予め設定した設定情報記憶部から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択手順と、前記複数チャネルの音響信号に、前記設定情報選択手順において選択された設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源毎の音源別信号に分離する音源分離手順と、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
上述した（１）、（８）又は（９）の構成によれば、種々の音響環境において取得された分離行列の算出に用いられる伝達関数からいずれかの音響環境において取得された伝達関数が選択することができる。選択された伝達関数に変更することで、一定の伝達関数が用いられることによる音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
上述した（２）の構成によれば、音響環境の変動要因となる空間の形状、大きさ及び壁面の反射率のいずれかに対応した伝達関数が設定される。そのため、変動要因となる空間の形状、大きさ及び壁面の反射率を手がかりとして伝達関数を容易に選択することができる。
上述した（３）の構成によれば、ユーザは、音響環境を参照することで分離行列の算出に用いられる伝達関数を複雑な設定作業を行わずに任意に選択することができる。
【００１８】
上述した（４）の構成によれば、過去に選択された頻度に基づいて、ユーザが特段の操作を行わなくても設定情報に含まれる伝達関数を選択することができる。また、音声処理装置１の動作環境において高い音源分離精度を与える伝達関数を含む設定情報が過去に頻繁に選択される場合には、選択される伝達関数を用いることで音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
上述した（５）の構成によれば、ユーザが特段の操作を行わなくても音声処理装置１の動作環境における背景雑音特性に近似した背景雑音特性を有する音響環境で取得された伝達関数が選択される。そのため、音響環境による背景雑音の差異による影響を低減することができるので、音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
上述した（６）の構成によれば、ユーザは設定情報で指定される音声の強調量を任意に調整することができる。
上述した（７）の構成によれば、ユーザが特段の操作を行わなくても音声処理装置の動作環境での音響環境に対応した伝達関数が音源分離に用いられる。そのため、音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態に係る音声処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るプロファイルデータの例を示す概念図である。
【図３】第１の実施形態に係るプロファイルデータ設定処理の例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係るプロファイルデータの選択画面の例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る音声処理を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係るプロファイル選択の第１例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係るプロファイル選択の第２例を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施形態に係るプロファイル選択の第３例を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施形態に係るプロファイル選択の第４例を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態に係るパラメータ設定処理の例を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る音声処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態に係るプロファイル選択の例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】
【００２０】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る音声処理装置１の構成例を示すブロック図である。
音声処理装置１は、収音部１１、アレイ処理部１２、操作入力部１４、表示部１５、音声認識部１６及びデータ記憶部１７を含んで構成される。
【００２１】
収音部１１は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）チャネルの音響信号を収音し、収音した音響信号をアレイ処理部１２に出力する。収音部１１は、例えば、Ｎ個のマイクロフォンを備え、それらが配置されてなるマイクロフォンアレイである。個々のマイクロフォンは、１チャネルの音響信号を収録する。収音部１１は、収音した音響信号を無線で送信してもよいし、有線で送信してもよい。収音部１１の位置は、固定されていてもよいし、車両、航空機、ロボット等の移動体に設置され、移動が可能であってもよい。収音部１１は、音声処理装置１と一体化されていてもよいし、別体であってもよい。
【００２２】
アレイ処理部１２は、収音部１１から入力される音響信号に基づいて音源毎の方向を定める。アレイ処理部１２は、予め設定した複数の設定情報のうちいずれかの設定情報を選択し、選択した設定情報に含まれる音源毎の方向に係る伝達関数に基づいて分離行列を所定のコスト関数が減少するように算出する。アレイ処理部１２は、算出した分離行列を入力される音響信号に作用して音源別信号を生成する。アレイ処理部１２は、音源毎の音源別信号について所定の後処理を行い、処理後の音源別信号を音声認識部１６とデータ記憶部１７に出力する。後処理には、例えば、音源別信号に含まれる音声成分を相対的に強調する処理として残響抑圧処理と雑音抑圧処理の一方又は双方が含まれる。アレイ処理部１２の構成については、後述する。
【００２３】
操作入力部１４は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じた操作信号をアレイ処理部１２や、その他の機能部に出力する。操作入力部１４は、ボタン、レバーなどの専用の部材で構成されてもよいし、タッチセンサなどの汎用の部材で構成されてもよい。
表示部１５は、アレイ処理部１２、その他の機能部から入力される表示信号で示される情報を表示する。表示部１５は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏ−ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。操作入力部１４がタッチセンサである場合には、操作入力部１４と表示部１５は、互いに一体化されたた単一のタッチパネルとして構成されてもよい。
【００２４】
音声認識部１６は、アレイ処理部１２から入力される音源毎の音源別信号について音声認識処理を行い、認識結果となる発話内容を示す発話データを生成する。音声認識部１６は、音源別信号について所定の時間（例えば、１０ｍｓ）毎に音響特徴量を算出し、算出した音響特徴量について予め設定された音響モデルを用いて可能性がある音素列毎に第１の尤度を算出し、第１の尤度の降順に所定の個数の音素列の候補を定める。音響モデルは、例えば、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ；ＨＭＭ）である。音声認識部１６は、音素列の候補毎に所定の言語モデルを用いて、定めた音素列の候補に対応する発話内容を示す文の候補に第２尤度を算出する。言語モデルは、例えば、ｎグラム（ｎ−ｇｒａｍ）である。音声認識部１６は、第１尤度と第２尤度とを合成して得られる総合尤度を文の候補毎に算出し、総合尤度が最も高い文の候補を発話内容として定める。音声認識部１６は、定めた発話内容を示す発話データをデータ記憶部１７に出力する。
【００２５】
データ記憶部１７は、音声処理装置１において取得される各種のデータ、音声処理装置１が実行する処理に用いられる各種のデータを記憶する。データ記憶部１７は、アレイ処理部１２から入力される音源毎の音源別信号、音声認識部１６から入力される発話データの一方又は両方を記憶する。記憶されるデータの種別は、動作モードに依存する。動作モードが音声認識モードである場合には、データ記憶部１７は、音源毎の発話データを記憶する。動作モードが録音モードである場合には、データ記憶部１７は、音源毎の音源別信号を記憶する。動作モードが会議モードである場合には、データ記憶部１７は、音源毎に音源別信号と発話データを対応付けて記憶する。発話データが示す発話内容毎に、その発話内容を示す音声の音源別信号が対応付けられてもよい。動作モードとして、音声処理装置１が有する機能のうち、例えば、操作入力部１４から入力される操作信号で指示される機能が指示される。
【００２６】
なお、収音部１１、操作入力部１４及び表示部１５の一部又は全部は、各種のデータを無線又は有線で入出力可能であれば、音声処理装置１のその他の機能部と必ずしも一体化されていなくてもよい。
音声処理装置１は、専用の装置であってもよいし、他の機能を主とする装置の一部として構成されてもよい。例えば、音声処理装置１は、多機能携帯電話機（いわゆるスマートフォンを含む）、タブレット端末装置、などの携帯端末装置その他の電子機器の一部として実現されてもよい。
【００２７】
次に、アレイ処理部１２の構成について説明する。アレイ処理部１２は、音源定位部１２１、音源分離部１２２、残響抑圧部１２３、雑音抑圧部１２４、プロファイル記憶部１２６及びプロファイル選択部１２７を含んで構成される。
音源定位部１２１は、収音部１１から入力されるＮチャネルの音響信号について、所定の期間（例えば、５０ｍｓ）毎に音源定位処理を行って最大Ｍ（Ｍは、１以上であってＮより小さい整数）個の音源のそれぞれの方向を推定する。音源定位処理は、例えば、ＭＵＳＩＣ法（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）である。ＭＵＳＩＣ法は、後述するように方向間の強度分布を示す空間スペクトルとしてＭＵＳＩＣスペクトルを算出し、算出したＭＵＳＩＣスペクトルが極大となる方向を音源方向として定める手法である。一般に、反射音や各種のノイズにより空間スペクトルが極大値となる方向は複数存在する。そのため、音源定位部１２１は、空間スペクトルが所定の閾値よりも高い方向を音源方向の候補として採用し、空間スペクトルがその閾値以下となる方向を音源方向の候補から棄却する。即ち、この空間スペクトルの閾値が検出すべき音源のパワーを調整するための音源検出パラメータに相当する。本実施形態では、音源定位部１２１は、プロファイル選択部１２７が定めた音源検出パラメータと伝達関数のセットを音源方向の推定に用いる。音源定位部１２１は、推定した音源方向を示す音源定位情報とＮチャネルの音響信号とを音源分離部１２２に出力する。
【００２８】
音源分離部１２２は、音源定位部１２１から入力された音源定位情報が示す音源方向毎の伝達関数を用いて、Ｎチャネルの音響信号について音源分離処理を行う。音源分離部１２２は、音源分離処理として、例えば、ＧＨＤＳＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ  Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）法を用いる。音源分離部１２２は、予め設定された方向毎の伝達関数のセットから音源定位情報が示す音源方向に係る伝達関数を特定し、特定した伝達関数に基づいて分離行列の初期値（以下、初期分離行列）を算出する。音源分離部１２２は、伝達関数と分離行列から算出される所定のコスト関数が減少するように分離行列を巡回的に算出する。音源分離部１２２は、各チャネルの音響信号を要素とする入力信号ベクトルに、算出した分離行列を乗算して出力信号ベクトルを算出する。算出された出力信号ベクトルの要素が、各音源の音源別信号に相当する。音源分離部１２２は、音源毎の音源別信号を残響抑圧部１２３に出力する。本実施形態では、音源定位部１２１は、プロファイル選択部１２７が定めた伝達関数のセットを音源方向の推定に用いる。音源分離部１２２には、プロファイル選択部１２７が定めた伝達関数のセットが設定される。従って、設定された伝達関数が初期分離行列を算出する際に用いられる。
【００２９】
残響抑圧部１２３は、音源分離部１２２から入力される音源毎の音源別信号について残響抑圧処理を行う。残響抑圧部１２３は、残響抑圧処理として、例えば、スペクトラルサブトラクション法を用いる。スペクトラルサブトラクション法は、周波数帯域毎に入力信号のパワーから残響成分のパワーを差し引いて残響抑圧信号のパワーを算出する手法である。残響成分のパワーは、入力信号のパワーに残響除去係数を乗じて得られる。この残響除去係数は、不要な成分として残響の抑圧の度合いを調整するための残響抑圧パラメータに相当する。本実施形態では、残響抑圧部１２３は、プロファイル選択部１２７が定めた残響抑圧パラメータを残響抑圧処理に用いる。残響抑圧部１２３は、残響抑圧処理を行って得られた音源毎の音源別信号を雑音抑圧部１２４に出力する。
【００３０】
雑音抑圧部１２４は、残響抑圧部１２３から入力される音源毎の音源別信号について雑音抑圧処理を行う。本実施形態では、雑音抑圧処理は、主に背景雑音を抑圧するための雑音抑圧処理を指す。雑音抑圧部１２４は、雑音抑圧処理として、例えば、ＨＲＬＥ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ−ｂａｓｅｄ  Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）法を用いる。ＨＲＬＥ法は、入力信号について周波数毎に逐次にパワーを算出し、パワー毎の頻度分布を示すヒストグラムを生成し、パワー間の累積頻度が所定の閾値となるパワーを背景雑音のパワーとして定める手法である。この閾値が、背景雑音の抑圧の度合いを調整するための雑音抑圧パラメータに相当する。本実施形態では、雑音抑圧部１２４は、プロファイル選択部１２７が定めた雑音抑圧パラメータを残響抑圧に用いる。雑音抑圧部１２４は、雑音抑圧処理を行って得られた音源毎の音源別信号を音声認識部１６とデータ記憶部１７の一方又は両方に出力する。音源別信号の出力先は、動作モードに依存する。動作モードが音声認識モードである場合には、出力先は音声認識部１６である。動作モードが録音モードである場合には、出力先はデータ記憶部１７である。動作モードが会議モードである場合には、出力先は音声認識部１６とデータ記憶部１７の両方となる。
【００３１】
プロファイル記憶部１２６には、複数の音響環境のそれぞれの音響特性を示すプロファイルデータを予め記憶しておく。プロファイルデータは、各音響環境における収音部１１を基準として音源方向毎の伝達関数のセットと、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを含んで構成される設定情報である。複数の音響環境間では、一般に各種の音源が設置され音源から発される音が伝搬する空間の形状、大きさ及び壁面の反射率などの情報要素のうち、少なくとも１つの情報要素が互いに異なる。プロファイルデータの例については、後述する。
【００３２】
プロファイル選択部１２７は、プロファイル記憶部１２６に記憶された複数の音響環境それぞれのプロファイルデータのうち、いずれか１つの音響環境に係るプロファイルデータを定める。プロファイル選択部１２７は、定めたプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に出力する。プロファイル選択部１２７は、定めたプロファイルデータに含まれる音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータの少なくともいずれかを調整してもよい。プロファイル選択部１２７は、取得した音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に出力する。プロファイル選択の具体例については、後述する。
【００３３】
（プロファイルデータ）
次に、本実施形態に係るプロファイルデータについて説明する。図２は、本実施形態に係るプロファイルデータの例を示す概念図である。プロファイルデータは、各音響環境における音響特性を示すデータである。音響特性として、その音響環境における収音部１１を基準とする方向毎の伝達関数のセットと、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを含む。伝達関数のセットは、例えば、収音部１１の代表点から所定の半径上の各方向に設置された音源から、収音部１１を構成する各マイクロフォンまでの伝達関数からなる。代表点は、例えば、複数のマイクロフォンの位置の重心である。音源検出パラメータは、音源定位処理において空間スペクトルの極大値が、そのパラメータの値よりも大きい方向を音源方向の候補として検出するために設定される。一般に、残響が著しい音響環境ほど空間スペクトルのピークが緩やかとなるため、空間スペクトルの閾値が低くなるように音源検出パラメータを設定しておく。雑音抑圧パラメータは、雑音抑圧の度合いを調整するためのパラメータである。雑音抑圧パラメータの種類は処理方式に依存するが、一般に、雑音抑圧の度合いが大きいほど処理後の音声信号の歪が大きくなる傾向がある。残響抑圧パラメータは、残響抑圧の度合いを調整するためのパラメータである。残響抑圧パラメータの種類は処理方式に依存するが、一般に、残響抑圧の度合いが大きいほど処理後の音声信号の歪が大きくなる傾向がある。
また、プロファイルデータに対応付けられる音響環境を示す識別情報として、その部屋の名称や種別の情報が用いられてもよい。図２に示す例では、プロファイルデータＰｆ０１を示す「会議室Ａ」が識別情報として用いられている。
【００３４】
（プロファイルデータの設定）
次に、本実施形態に係るプロファイルデータ設定処理について説明する。
図３は、本実施形態に係るプロファイルデータ設定処理の例を示すフローチャートである。プロファイルデータ設定処理は、音声処理装置１のオンライン動作を開始する前に合予めオフラインで実行しておく。以下の説明では、アレイ処理部１２が図３に示す処理を行うことを例にするが、音響環境における各種の測定やデータの収集は、音声処理装置１とは別個の機器が実行してもよい。
【００３５】
（ステップＳ１０２）アレイ処理部１２は、現時点までに処理を行ったプロファイルデータの数（カウント）を示すカウント数ｎｐの初期値を０と設定する。その後、ステップＳ１０４の処理に進む。
（ステップＳ１０４）アレイ処理部１２は、カウント数ｎｐが所定のプロファイルデータの総数Ｎｐ未満であるか否かを判定する。Ｎｐ未満と判定されるとき（ステップＳ１０４  ＹＥＳ）、ステップＳ１０６の処理に進む。Ｎｐ以上と判定されるとき（ステップＳ１０４  ＮＯ）、図３に示す処理を終了する。
【００３６】
（ステップＳ１０６）アレイ処理部１２は、プロファイルデータを取得しようとする音響環境として、その部屋を示す部屋情報を設定する。その後、ステップＳ１０８の処理に進む。
（ステップＳ１０８）アレイ処理部１２は、各音源方向について音源から収音部１１の各マイクロフォンまでの周波数毎の伝達関数を測定する。その後、ステップＳ１１０の処理に進む。
【００３７】
（ステップＳ１１０）アレイ処理部１２は、各音源方向について測定された伝達関数からなる伝達関数のセットと、その音響環境において定めた音声処理パラメータのセットを統合してプロファイルデータを生成する。音声処理パラメータには、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータが含まれる。音源検出パラメータとして、少なくとも背景雑音と残響により生じる空間スペクトルよりも有意に高く、再生される音源の検出に失敗しない範囲内の空間スペクトルの値が定められる。雑音抑圧パラメータとして、音源分離処理によって得られる音源別信号に含まれる背景雑音成分の抑圧による音質の向上と歪みによる音質の劣化を総合して、最も良好な主観音質を与える値が操作信号により指示される。残響抑圧パラメータとして、残響抑圧処理によって得られる音源別信号に含まれる残響成分の抑圧による音質の向上と歪みによる音質の劣化を総合して、最も良好な主観音質を与える値が操作信号により指示される。アレイ処理部１２は、生成したプロファイルデータと音響環境情報とを対応付けてプロファイル記憶部１２６に記憶する。その後、ステップＳ１１２の処理に進む。
（ステップＳ１１２）アレイ処理部１２は、その時点におけるカウント数ｎｐに１を加えて新たなカウント数ｎｐとする。その後、ステップＳ１０４の処理に戻る。
【００３８】
（プロファイルデータの選択画面）
次に、本実施形態に係るプロファイルデータの選択画面について説明する。図４は、本実施形態に係るプロファイルデータの選択画面の例を示す図である。
プロファイル選択部１２７は、初回の起動時又は選択画面表示を示す操作信号が入力されるとき、表示部１５にプロファイルデータの選択画面を表示させる。選択画面には、１つのプロファイルデータに対応づけられた音響環境情報が含まれる。図４に示す例では、音響環境情報として、そのタイトルである「会議室Ａ」の文字列と、その部屋の種別である会議室を示す線図が含まれる。音響環境情報には、その部屋の形状、大きさ及び壁面の材質のいずれか又はその組み合わせを示す情報が含まれてもよい。
【００３９】
また、選択画面には、その音響環境情報に対応付けられたプロファイルデータに含まれる音声処理パラメータの情報が設定されてもよい。図４に示す例では、「分離」、「雑音」、「残響」の文字列が付された各行に、それぞれ音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響パラメータの値がスライダバーの塗りつぶし部分の長さで示されている。塗りつぶし部分の右端に示されたポインタの位置が右方になるほど、それぞれの音声処理パラメータの値が大きいことを示す。プロファイル選択部１２７は、もとの音声処理パラメータの値を、操作信号で指示されるポインタの位置を特定し、特定した位置に対応する音声処理パラメータの値に変更してもよい。従って、ユーザの操作により、音声処理パラメータの値が任意に調節可能となる。
【００４０】
選択画面には、さらに「ＯＫ」ボタン、「切替」ボタン、「キャンセル」ボタンが表示されている。
「ＯＫ」ボタンが押下されるとき、プロファイル選択部１２７は、その時点において表示される選択画面に含まれる音響環境情報に対応するプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に出力する。このとき、プロファイル選択部１２７は、その時点において設定された音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に出力する。ここで、「押下」とは、現実に押下されることの他、ボタン等の表示領域内の位置を示す操作信号が入力されることを意味する。
【００４１】
「切替」ボタンが押下されるとき、プロファイル選択部１２７は、その時点において表示される選択画面に含まれる音響環境情報ならびに音声処理パラメータに係るプロファイルデータとは別個のプロファイルデータを特定する。そして、プロファイル選択部１２７は、その時点で含まれる音響環境情報ならびに音声処理パラメータを、特定したプロファイルデータに係る音響環境情報ならびに音声処理パラメータに変更する。従って、「切替」ボタンの押下の度に、順次別個のプロファイルデータに切り替わる。
「キャンセル」ボタンが押下されるとき、プロファイル選択部１２７は、その時点で表示させている選択画面を消去する。
【００４２】
なお、プロファイル選択部１２７は、個々のプロファイルデータに係るタイトルを表すタイトル一覧を表示部１５に表示させてもよい。プロファイル選択部１２７は、タイトル一覧に含まれる複数のタイトルのうち、押下されたタイトルに係るプロファイルデータを特定してもよい。プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に出力し、そのプロファイルデータに含まれる音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に出力してもよい。また、プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータの選択画面を表示させてもよい。
【００４３】
（音源定位処理）
次に、音源定位処理の例として、ＭＵＳＩＣ法を用いた音源定位処理について説明する。
音源定位部１２１は、プロファイル選択部１２７から入力された伝達関数のセットを設定する。
音源定位部１２１は、収音部１１から入力される各チャネルの音響信号について、フレーム単位で離散フーリエ変換を行い、周波数領域に変換された変換係数を算出する。音源定位部１２１は、チャネル毎の変換係数を要素とする入力ベクトルｘを周波数毎に生成する。音源定位部１２１は、入力ベクトルに基づいて、式（１）に示すスペクトル相関行列Ｒｓｐを算出する。
【００４４】
【数１】
2018165761.tif 000003
【００４５】
式（１）において、＊は、複素共役転置演算子を示す。Ｅ（…）は、…の期待値を示す。
音源定位部１２１は、スペクトル相関行列Ｒｓｐについて式（２）を満たす固有値λｉと固有ベクトルｅｉを算出する。
【００４６】
【数２】
2018165761.tif 000004
【００４７】
インデックスｉは、１以上Ｎ以下の整数である。また、インデックスｉの順序は、固有値λｉの降順である。
音源定位部１２１は、伝達関数ベクトルｄ（θ）と、固有ベクトルｅｉに基づいて（３）に示す空間スペクトルＰ（θ）を算出する。伝達関数ベクトルｄ（θ）は、音源方向θに設置された音源から各チャネルのマイクロフォンまでの伝達関数を要素とするベクトルである。そこで、音源定位部１２１は、設定した伝達関数のセットからその方向θに係るチャネル毎の伝達関数を、伝達関数ベクトルｄ（θ）の要素として抽出する。
【００４８】
【数３】
2018165761.tif 000005
【００４９】
式（３）において、｜…｜は、…絶対値を示す。Ｍは、検出可能とする最大音源個数を示す、予め設定されたＮ未満の正の整数値である。Ｋは、音源定位部１２１が保持する固有ベクトルｅｉの数である。Ｍは、Ｎ以下の正の整数値である。即ち、固有ベクトルｅｉ（Ｎ＋１≦ｉ≦Ｋ）は、有意な音源以外の成分、例えば、雑音成分に係るベクトル値である。従って、空間スペクトルＰ（θ）は、音源から到来した成分の、有意な音源以外の成分に対する割合を示す。
【００５０】
音源定位部１２１は、各チャネルの音響信号に基づいて周波数帯域毎にＳ／Ｎ比（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ；信号雑音比）を算出し、算出したＳ／Ｎ比が予め設定した閾値よりも高い周波数帯域ｋを選択する。
音源定位部１２１は、選択した周波数帯域ｋにおける周波数毎に算出した固有値λｉのうち最大となる最大固有値λｍａｘ（ｋ）の平方根で空間スペクトルＰｋ（θ）を周波数帯域ｋ間で重み付け加算して、式（４）に示す拡張空間スペクトルＰｅｘｔ（θ）を算出する。
【００５１】
【数４】
2018165761.tif 000006
【００５２】
式（４）において、Ωは、周波数帯域のセットを示す。｜Ω｜は、そのセットにおける周波数帯域の個数を示す。従って、拡張空間スペクトルＰｅｘｔ（θ）は、相対的に雑音成分が少なく、空間スペクトルＰｋ（θ）の値が大きい周波数帯域の特性が反映される。この拡張空間スペクトルＰｅｘｔ（θ）が、上述した空間スペクトルに相当する。
【００５３】
音源定位部１２１は、拡張空間スペクトルＰｅｘｔ（θ）が、設定された音源検出パラメータとして与えられる閾値以上であって、方向間でピーク値（極大値）をとる方向θを選択する。選択された方向θが音源方向として推定される。言い換えれば、選択された方向θに所在する音源が検出される。音源定位部１２１は、拡張空間スペクトルＰｅｘｔ（θ）のピーク値のうち、最大値から多くともＭ番目に大きいピーク値まで選択し、選択したピーク値に各々対応する音源方向θを選択する。音源定位部１２１は、選択した音源方向を示す音源定位情報を音源分離部１２２に出力する。
【００５４】
なお、音源定位部１２１が音源毎の方向を推定する際、ＭＵＳＩＣ法に代え、他の手法、例えば、ＷＤＳ−ＢＦ（ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｄｅｌａｙ  ａｎｄ  ｓｕｍ  ｂｅａｍ  ｆｏｒｍｉｎｇ；重み付き遅延和ビームフォーミング）法を用いてもよい。
【００５５】
（音源分離処理）
次に、音源分離処理の例として、ＧＨＤＳＳ法を用いた音源分離処理について説明する。
ＧＨＤＳＳ法は、コスト関数Ｊ（Ｗ）が減少するように分離行列Ｗを適応的に算出し、算出した分離行列Ｗを入力ベクトルｘに乗算して得られる出力ベクトルｙを音源毎の成分を示す音源別信号の変換係数として定める手法である。コスト関数Ｊ（Ｗ）は、式（５）に示すように分離尖鋭度（Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  Ｓｈａｒｐｎｅｓｓ）ＪＳＳ（Ｗ）と幾何制約度（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）ＪＧＣ（Ｗ）との重み付き和となる。
【００５６】
【数５】
2018165761.tif 000007
【００５７】
αは、分離尖鋭度ＪＳＳ（Ｗ）のコスト関数Ｊ（Ｗ）への寄与の度合いを示す重み係数を示す。
分離尖鋭度ＪＳＳ（Ｗ）は、式（６）に示す指標値である。
【数６】
2018165761.tif 000008
【００５８】
｜…｜２は、フロベニウスノルムを示す。フロベニウスノルムは、行列の各要素値の二乗和である。ｄｉａｇ（…）は、行列…の対角要素の総和を示す。即ち、分離尖鋭度ＪＳＳ（Ｗ）は、ある音源の成分に他の音源の成分が混入する度合いを示す指標値である。
幾何制約度ＪＧＣ（Ｗ）は、式（７）に示す指標値である。
【００５９】
【数７】
2018165761.tif 000009
【００６０】
式（７）において、Ｉは単位行列を示す。即ち、幾何制約度ＪＧＣ（Ｗ）は、出力となる音源別信号と音源から発されたもとの音源信号との誤差の度合いを表す指標値である。これにより音源間での分離精度と音源のスペクトルの推定精度の両者の向上が図られる。
【００６１】
音源分離部１２２は、予め設定された伝達関数のセットから、音源定位部１２１から入力された音源定位情報が示す各音源の音源方向に対応する伝達関数を抽出し、抽出した伝達関数を要素として、音源及びチャネル間で統合して伝達関数行列Ｄを生成する。ここで、各行、各列がが、それぞれチャネル、音源（音源方向）に対応する。音源分離部１２２は、生成した伝達関数行列Ｄに基づいて、式（８）に示す初期分離行列Ｗｉｎｉｔを算出する。
【００６２】
【数８】
2018165761.tif 000010
【００６３】
式（８）において、［…］−１は、行列［…］の逆行列を示す。従って、Ｄ＊Ｄが、その非対角要素がすべてゼロである対角行列である場合、初期分離行列Ｗｉｎｉｔは、伝達関数行列Ｄの疑似逆行列である。
音源分離部１２２は、式（９）に示すようにステップサイズμＳＳ、μＧＣによる複素勾配Ｊ’ＳＳ（Ｗｔ）、Ｊ’ＧＣ（Ｗｔ）の重み付け和を現時刻ｔにおける分離行列Ｗｔ＋１から差し引いて、次の時刻ｔ＋１における分離行列Ｗｔ＋１を算出する。
【００６４】
【数９】
2018165761.tif 000011
【００６５】
式（９）における差し引かれる成分μＳＳＪ’ＳＳ（Ｗｔ）＋μＧＣＪ’ＧＣ（Ｗｔ）が更新量ΔＷに相当する。複素勾配Ｊ’ＳＳ（Ｗｔ）は、分離尖鋭度ＪＳＳを入力ベクトルｘで微分して導出される。複素勾配Ｊ’ＧＣ（Ｗｔ）は、幾何制約度ＪＧＣを入力ベクトルｘで微分して導出される。
【００６６】
そして、音源分離部１２２は、算出した分離行列Ｗｔ＋１を入力ベクトルｘに乗算して出力ベクトルｙを算出する。ここで、音源分離部１２２は、収束したと判定するときに得られる分離行列Ｗｔ＋１を、入力ベクトルｘに乗算して出力ベクトルｙを算出してもよい。音源分離部１２２は、例えば、更新量ΔＷのフロベニウスノルムが所定の閾値以下になったときに、分離行列Ｗｔ＋１が収束したと判定する。もしくは、音源分離部１２２は、更新量ΔＷのフロベニウスノルムに対する分離行列Ｗｔ＋１のフロベニウスノルムに対する比が所定の比の閾値以下になったとき、分離行列Ｗｔ＋１が収束したと判定してもよい。
音源分離部１２２は、周波数毎に得られる出力ベクトルｙのチャネル毎の要素値である変換係数について逆離散フーリエ変換を行って、時間領域の音源別信号を生成する。音源分離部１２２は、音源毎の音源別信号を残響抑圧部１２３に出力する。
【００６７】
以上に説明したように、音源分離処理により算出される分離行列Ｗは、推定された音源方向に応じた伝達関数に基づいて選択される初期分離行列に依存する。そのため、音声処理装置１の動作環境が、音源分離部１２２に設定される伝達関数のセットを取得した音響環境と乖離している場合には、各音源からの成分に分離するための分離行列Ｗを精度よく求めることができない。そのため、分離により得られるある音源の音源別信号に他の音源の成分が残ってしまう。より具体的には、分離行列Ｗの収束の際に極小化されるコスト関数Ｊ（Ｗ）が必ずしも最小値又はその最小値に近似しないことや、発話状態と非発話状態とが切り替わる時間に比べて分離行列Ｗが収束するまでの時間が長くなることがある。
そこで、本実施形態では、予め音響環境毎に設定されたプロファイルデータのうち、いずれかを選択可能とし、選択により変更されたプロファイルデータに含まれる伝達関数を用いることで音源分離精度を向上する。
【００６８】
（残響抑圧処理）
次に、残響抑圧処理の例として、スペクトラルサブトラクション法を用いた残響抑圧処理について説明する。
残響抑圧部１２３は、音源分離部１２２から入力される音源毎の音源別信号についてフレーム毎に離散フーリエ変換を行って周波数領域の変換係数ｒ（ω，ｉ）を算出する。ω、ｉは、それぞれ周波数、音源を示す。残響抑圧部１２３は、式（１０）に示すように変換係数ｒ（ω，ｉ）から残響成分を除去して残響除去音声の変換係数ｅ（ω，ｉ）を算出する。
【００６９】
【数１０】
2018165761.tif 000012
【００７０】
式（１０）において、δｂは、予め定めた周波数帯域ｂにおける残響除去係数を示す。周波数帯域ｂに属する周波数ωについて残響抑圧パラメータとして残響除去係数δｂが用いられる。残響除去係数δｂは、残響が付加された残響付加音声のパワーのうち残響成分のパワーの割合を示す。βは、フロアリング係数を示す。フロアリング係数は、１よりも０に近似した正の微小な値である。β｜ｒ（ω，ｉ）｜の項が設けられることで、残響除去音声において最低限の振幅が維持されるので、例えば、ミュージカルノイズのような非線形雑音の発生が抑制される。残響抑圧部１２３は、算出した変換係数ｅ（ω，ｉ）について音源毎に逆離散フーリエ変換を行って残響成分が抑圧された音源別信号を生成する。残響抑圧部１２３は、生成した音源別信号を雑音抑圧部１２４に出力する。
【００７１】
アレイ処理部１２は、残響除去係数δｂを定める際、音響環境における室内伝達関数を測定してもよい。ここで、アレイ処理部１２は、所定の参照信号を室内の任意の位置に設置された音源を用いて再生し、収音部１１から入力される音響信号を応答信号として取得する。アレイ処理部１２は、取得したいずれかのチャネルの応答信号と参照信号を用いてインパルス応答を時間領域で表された室内伝達関数として算出する。アレイ処理部１２は、インパルス応答のうち個々の反射音を特定することができない後期反射成分を残響成分として抽出する。アレイ処理部１２は、所定の周波数帯域ｂ毎に残響成分のパワーに対する、インパルス応答のパワーを残響除去係数δｂとして算出する。
【００７２】
一般に、残響除去係数δｂは周波数帯域ｂに依存するため、各音響環境について複数のパラメータで構成される。そこで、プロファイル選択部１２７は、操作信号に基づいて指定される位置に応じた倍率として周波数帯域間で共通の倍率を、もとの残響除去係数δｂ乗じて調整後の残響除去係数δｂを算出してもよい。
【００７３】
（雑音抑圧処理）
次に、雑音抑圧処理の例として、ＨＲＬＥ法を用いた雑音抑圧処理について説明する。
雑音抑圧部１２４は、残響抑圧部１２３から入力される音源毎の音源別信号について、フレーム毎に離散フーリエ変換を行って周波数領域の変換係数からなる複素入力スペクトルＹ（ω，ｌ）を算出する。ここで、ｌは、各フレームを示すインデックスを示す。
雑音抑圧部１２４は、複素入力スペクトルＹ（ω，ｌ）から式（１１）で表される対数スペクトルＹＬ（ω，ｌ）を算出する。
【００７４】
【数１１】
2018165761.tif 000013
【００７５】
雑音抑圧部１２４は、算出された対数スペクトルＹＬ（ω，ｌ）が属する階級Ｉ（ω，ｌ）を定める。対数スペクトルＹＬ（ω，ｌ）は、フレームｌの周波数ωにおけるパワーの大きさを示す。階級とは、パワーの値域が区分された区間を意味する。Ｉ（ω，ｌ）は、式（１２）で表される。
【００７６】
【数１２】
2018165761.tif 000014
【００７７】
式（１３）において、ｆｌｏｏｒ（…）は、実数…と等しい又は実数…よりも小さい最大の整数を与える床関数を示す。Ｌｍｉｎ、Ｌｓｔｅｐは、それぞれ予め定めた対数スペクトルＹＬ（ω，ｌ）の最小レベル、階級毎のパワーの幅を示す。
雑音抑圧部１２４は、現フレームｌにおける階級ｉに対する度数Ｎ（ω，ｌ，ｉ）を、式（１３）に示す関係に従って算出する。
【００７８】
【数１３】
2018165761.tif 000015
【００７９】
式（１３）において、γは、時間減衰係数を示す。ここで、γ＝１−１／（τ・ｆｓ）である。τは、予め定めた時定数を示す。ｆｓは、予め定めたサンプリング周波数を示す。δ（…）は、ディラックのデルタ関数を示す。即ち、度数Ｎ（ω，ｌ，ｉ）は、前フレームｌ−１におけるパワーの階級Ｉ（ω，ｌ−１）に対する度数Ｎ（ω，ｌ−１，ｉ）にγを乗じて減衰させた値に、１−γを加算して得られる。これにより、階級Ｉ（ω，ｌ）毎の度数Ｎ（ω，ｌ，Ｉ（ω，ｌ））が逐次に累算される。
【００８０】
雑音抑圧部１２４は、最下位の階級０から階級ｉまで度数Ｎ（ω，ｌ，ｉ）の総和を階級ｉにおける累積度数Ｓ（ω，ｌ，ｉ）として算出する。
雑音抑圧部１２４は、雑音抑圧パラメータとして与えられた累積頻度Ｌｘに対応する累積度数Ｓ（ω，ｌ，Ｉｍａｘ）・Ｌｘに最も近似する累積度数Ｓ（ω，ｌ，ｉ）を与える階級ｉを推定階級Ｉｘ（ω，ｌ）として定める。推定階級Ｉｘ（ω，ｌ）は、累積度数Ｓ（ω，ｌ，ｉ）との間で、式（１４）に示す関係を有する。
【００８１】
【数１４】
2018165761.tif 000016
【００８２】
式（１４）において、ａｒｇ  ｍｉｎｉ［…］は、…を最小とするｉを示す。
雑音抑圧部１２４は、定めた推定階級Ｉｘ（ω，ｌ）を式（１５）に示す対数レベルλＨＲＬＥ（ω，ｌ）に変換する。
【００８３】
【数１５】
2018165761.tif 000017
【００８４】
雑音抑圧部１２４は、対数レベルλＨＲＬＥ（ω，ｌ）を線形領域に変換して式（１６）に示す雑音パワーλ（ω，ｌ）を算出する。
【００８５】
【数１６】
2018165761.tif 000018
【００８６】
雑音抑圧部１２４は、複素入力スペクトルＹ（ω，ｌ）に基づいて得られるパワースペクトル｜Ｙ（ω，ｌ）｜２と雑音パワーλ（ω，ｌ）から式（１７）に示す利得ＧＳＳ（ω，ｌ）を算出する。
【００８７】
【数１７】
2018165761.tif 000019
【００８８】
式（１７）において、ｍａｘ（δ，ε）は、実数δ、εのうち大きい方の数を示す。εは、予め定めた利得ＧＳＳ（ω，ｌ）の最小値を示す。式（１７）におけるｍａｘの左側で与えられる項は、フレームｌにおける周波数ωに係る雑音成分が除去されたパワースペクトル｜Ｙ（ω，ｌ）｜２−λ（ω，ｌ）の、雑音成分が除去されていないパワースペクトル｜Ｙ（ω，ｌ）｜２の比に対する平方根を示す。
【００８９】
そして、雑音抑圧部１２４は、複素入力スペクトルＹ（ω，ｌ）に算出した利得ＧＳＳ（ω，ｌ）を乗算して複素雑音除去スペクトルＸ’（ω，ｌ）を算出する。複素雑音除去スペクトルＸ’（ω，ｌ）は、複素入力スペクトルＹ（ω，ｌ）からその雑音成分を示す雑音パワーが減算された複素スペクトルを示す。
雑音抑圧部１２４は、複素雑音除去スペクトルＸ’（ω，ｌ）に逆離散フーリエ変換を行って、雑音成分が抑圧された音源別信号を生成する。雑音抑圧部１２４は、雑音成分が抑圧された音源毎の音源別信号を音声認識部１６とデータ記憶部１７の一方又は両方に出力する。
【００９０】
ＨＲＬＥ法によれば、予め累積頻度Ｌｘを定めておくことで、事前に測定を行わなくとも音声処理装置１の動作環境における背景雑音成分を推定することができる。また、累積頻度Ｌｘが大きいほど雑音成分の抑圧量が大きくなるが、音声に対する歪が大きくなる。そこで、雑音抑圧パラメータとして音響環境毎の累積頻度Ｌｘを設定する際には、抑圧量による音質の向上と歪による音質の劣化を総合して主観品質が最も高くなる累積頻度Ｌｘを定めておく。また、残響抑圧部１２３は、その音響環境において設定した累積頻度Ｌｘに基づいて得られた雑音パワーλ（ω，ｌ）を背景雑音情報として取得し、取得した背景雑音情報を、その音響環境情報に含めてプロファイル記憶部１２６に記憶してもよい。周波数ω間の雑音パワーλ（ω，ｌ）は、その音響環境における背景雑音特性を示す。
【００９１】
（音声処理）
次に、本実施形態に係る音声処理について説明する。
図５は、本実施形態に係る音声処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０２）プロファイル選択部１２７は、プロファイル記憶部１２６に予め記憶された複数の音響環境のうち、いずれか１つの音響環境に係るプロファイルデータを選択する。プロファイル選択の例については、後述する。その後、ステップＳ２０４の処理に進む。
【００９２】
（ステップＳ２０４）収音部１１は、Ｎチャネルの音響信号を収音する。音源定位部１２１には、収音されたＮチャネルの音響信号が入力される。その後、ステップＳ２０６の処理に進む。
（ステップＳ２０６）音源定位部１２１は、プロファイル選択部１２７が設定した伝達関数のセットを用いて、Ｎチャネルの音響信号について予め定めた期間毎に音源定位処理を行って各音源の方向を推定する。その後、ステップＳ２０８の処理に進む。
（ステップＳ２０８）音源分離部１２２は、プロファイル選択部１２７が設定した伝達関数のセットのうち、推定された音源方向に対応する伝達関数に基づいて、Ｎチャネルの音響信号について音源分離処理を行い音源毎の音源別信号を生成する。その後、ステップＳ２１０の処理に進む。
【００９３】
（ステップＳ２１０）残響抑圧部１２３は、音源毎の音源別信号に対してプロファイル選択部１２７が設定した残響抑圧パラメータを用いて残響抑圧処理を行う。その後、ステップＳ２１２の処理に進む。
（ステップＳ２１２）雑音抑圧部１２４は、残響が抑圧された音源毎の音源別信号に対してプロファイル選択部１２７が設定した雑音抑圧パラメータを用いて雑音抑圧処理を行う。その後、図５に示す処理を終了する。
【００９４】
図５に示す処理において、ステップＳ２０２の処理は、一般的にはステップＳ２０４〜Ｓ２１２の処理とは非同期に行われる。ステップＳ２０４〜Ｓ２１２の処理は、時間経過に伴い繰り返される。また、ステップＳ２１２の処理よりも、ステップＳ２１０の処理の方が先行してもよい。
【００９５】
（プロファイル選択）
次に、本実施形態に係るプロファイル選択の例について説明する。図６は、本実施形態に係るプロファイル選択の第１例を示すフローチャートである。
（ステップＳ３０２）プロファイル選択部１２７は、起動時又は選択画面表示が指示されるとき、プロファイル選択画面を表示部１５に表示させる。その後、ステップＳ３０４の処理に進む。
（ステップＳ３０４）プロファイル選択部１２７は、選択操作に基づいて指示されたプロファイルを特定する。例えば、プロファイル選択部１２７は、選択操作として「ＯＫ」ボタンの押下に応じてプロファイル選択画面に表示されている音響環境情報に対応するプロファイルを特定する。プロファイル選択部１２７は、定めたプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に設定する。プロファイル選択部１２７は、取得した音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に設定する。その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【００９６】
図７は、本実施形態に係るプロファイル選択の第２例を示すフローチャートである。図７に示す処理は、図６に示す処理に対してさらにステップＳ３０６の処理を有する。
（ステップＳ３０６）プロファイル選択部１２７は、値指定操作により指示された音声処理パラメータとその値を特定し、特定した音声処理パラメータを該当する機能部に設定する。例えば、プロファイル選択部１２７は、値指定操作としてスライダのポインタが指示されるパラメータの種類と、そのポインタの位置に対応するパラメータの値を特定する。ここで、パラメータの種類とは、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータのいずれかを示す。該当する機能部とは、そのパラメータを用いた処理を行う機能部、つまり、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ、残響抑圧パラメータのそれぞれに対して、音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４、残響抑圧部１２３を示す。その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【００９７】
図６、図７に示す例では、ユーザの操作に応じてプロファイルデータを選択する場合を例にしたが、これには限られない。次に説明する第３例では、プロファイル選択部１２７は、選択履歴に基づいてプロファイルデータを選択する。選択履歴は、プロファイル記憶部１２６に記憶され、その時点までに選択されたプロファイルデータを示す情報である。選択履歴には、選択された日時の情報が、プロファイルデータの情報と対応付けて記録されてもよい。
【００９８】
図８は、本実施形態に係るプロファイル選択の第３例を示すフローチャートである。
（ステップＳ３１２）プロファイル選択部１２７は、プロファイル記憶部１２６に記憶された選択履歴を参照し、プロファイルデータ毎にその時点までの選択回数を計数する。プロファイル選択部１２７は、計数した選択回数が最も多いプロファイルデータを特定する。その後、ステップＳ３１４の処理に進む。
（ステップＳ３１４）プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータについて照会画面を表示部１５に表示させる。照会画面には、プロファイルデータの設定の可否についての照会メッセージと、設定可を指示するためのＯＫボタンと設定否を指示するためのＮＧボタンが含まれる。照会画面には、そのプロファイルデータを示す情報として、そのプロファイルデータに対応付けられた音響環境情報の一部の情報（例えば、部屋の名称、大きさ、形状、壁面の反射率などの情報）が含まれてもよい。その後、ステップＳ３１６の処理に進む。
【００９９】
（ステップＳ３１６）プロファイル選択部１２７は、操作信号により設定可が指示されるとき（ステップＳ３１６  ＹＥＳ）、ステップＳ３１８の処理に進む。（ステップＳ３１６）プロファイル選択部１２７は、操作信号により設定不可が指示されるとき（ステップＳ３１６  ＮＯ）、ステップＳ３０２の処理に進む。そして、ステップＳ３０２の処理と、ステップＳ３０４の処理の終了後、ステップＳ３２０の処理に進む。
【０１００】
（ステップＳ３１８）プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に設定する。プロファイル選択部１２７は、取得した音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に設定する。その後、ステップＳ３２０の処理に進む。
（ステップＳ３２０）プロファイル選択部１２７は、選択されたプロファイルデータを示す情報とその時刻の情報を追加することにより、選択履歴を更新する。選択されたプロファイルデータとは、ステップＳ３１６において設定可が指示される場合には、ステップＳ３１２においてプロファイル選択部１２７が選択したプロファイルデータとなり、ステップＳ３１６において設定否が指示される場合には、ステップＳ３０４において選択操作により指示されたプロファイルデータとなる。その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【０１０１】
次に説明する第４例では、プロファイル選択部１２７は、音声処理装置１の動作環境における背景雑音特性に基づいて、プロファイルデータを選択する。その前提として、背景雑音情報にその音響環境における背景雑音情報を含めておき、その音響環境に係るプロファイルデータと対応付けてプロファイル記憶部１２６に記憶しておく。
図９は、本実施形態に係るプロファイル選択の第４例を示すフローチャートである。
（ステップＳ３２２）残響抑圧部１２３は、音源分離部１２２から入力されるいずれかの音源の音源別信号に含まれる背景雑音成分の背景雑音特性を取得する。例えば、残響抑圧部１２３は、例えば、上述のＨＲＬＥ法を用いて背景雑音特性を示す特徴量として雑音パワーを算出する。また、残響抑圧部１２３は、音源別信号に代えて、収音部１１から入力されるいずれかのチャネルの音響信号を用いてもよい。残響抑圧部１２３は、取得した背景雑音特性を示す背景雑音情報をプロファイル選択部１２７に出力する。その後、ステップＳ３２４の処理に進む。
【０１０２】
（ステップＳ３２４）プロファイル選択部１２７は、残響抑圧部１２３から入力された背景雑音情報が示す背景雑音特性と、プロファイル記憶部１２６に記憶されたそれぞれの音響環境情報に含まれる背景雑音情報が示す背景雑音特性との近似の度合いを示す指標値を算出する。プロファイル選択部１２７は、指標値として、例えば、ユークリッド距離を用いる。ユークリッド距離は、その値が小さいほど両者間が近似していることを示す指標値である。プロファイル選択部１２７は、残響抑圧部１２３から入力された背景雑音情報が示す背景雑音特性と最も近似する背景雑音特性を示す背景雑音情報を含む音響環境情報に対応するプロファイルデータを特定する。その後、ステップＳ３２６の処理に進む。
【０１０３】
（ステップＳ３２６）プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータについて照会画面を表示部１５に表示させる。本ステップに係る処理は、ステップＳ３１４に示す処理と同様であってよい。その後、ステップＳ３２８の処理に進む。
【０１０４】
（ステップＳ３２８）プロファイル選択部１２７は、操作信号により設定可が指示されるとき（ステップＳ３２８  ＹＥＳ）、ステップＳ３３０の処理に進む。プロファイル選択部１２７は、操作信号により設定不可が指示されるとき（ステップＳ３２８  ＮＯ）、ステップＳ３０２の処理に進む。そして、ステップＳ３０２の処理と、ステップＳ３０４の処理の終了後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【０１０５】
（ステップＳ３３０）プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に設定する。プロファイル選択部１２７は、取得した音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に設定する。その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【０１０６】
なお、ステップＳ３２４において、プロファイル選択部１２７は、残響抑圧部１２３から入力された背景雑音情報が示す背景雑音特性と最も近似する背景雑音特性から近似の度合いが高い順序で所定の個数の背景雑音情報を含む音響環境情報に対応するプロファイルデータを特定してもよい。そして、その順序で特定されるプロファイルデータについて、ステップＳ３２６と、ステップＳ３２８の処理が繰り返されてもよい。これにより、動作環境における背景雑音特性が近似する度合いが高い順にプロファイルデータが選択される。
また、図８、図９の処理において、ステップＳ３０４の処理の後、図７に示すステップＳ３０６の処理に進み、その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進んでもよい。
【０１０７】
上述したように、残響抑圧処理では、残響抑圧量が大きいほど音声の歪が著しくなるため、一定の残響レベルのもとで人間の主観音質が最も高い響抑圧量が存在する。そして、一定の残響レベルのもとで主観音質が最も高い残響抑圧量は、音声認識率が最も高い残響抑圧量よりも高い。また、雑音抑圧処理でも、同様に雑音抑圧量が大きいほど音声の歪が著しくなる。一定の背景雑音レベルのもとで主観音質が最も高い雑音抑圧量は、音声認識率が最も高い雑音抑圧量よりも高い。
【０１０８】
そこで、プロファイル設定において、各２段階の雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを音響環境情報毎に定め、対応するプロファイルデータに含める。各段階は、音声認識モード、録音モードに対応付けられる。音声認識モードに対応する雑音抑圧パラメータとして、録音モードに対応する雑音抑圧パラメータよりも雑音抑圧量、ひいては歪が少なくなる値に定められる。音声認識モードに対応する残響抑圧パラメータとして、録音モードに対応する残響抑圧パラメータよりも残響抑圧量、ひいては歪が少なくなる値に定められる。
【０１０９】
プロファイル選択部１２７は、上述の処理により選択されたプロファイルデータに含まれる２段階の残響抑圧パラメータと雑音抑圧パラメータのうち、操作信号で指示される動作モードに応じた雑音抑圧パラメータと雑音抑圧パラメータを選択する。以下の説明では、音声認識モードに対応した残響抑圧パラメータ、雑音抑圧パラメータを、それぞれ残響抑圧パラメータ１、雑音抑圧パラメータ１と呼ぶ。録音モードに対応した残響抑圧パラメータ、雑音抑圧パラメータを、それぞれ残響抑圧パラメータ２、雑音抑圧パラメータ２と呼ぶ。より具体的には、プロファイル選択部１２７は、図１０に示すパラメータ設定処理を行う。
【０１１０】
（ステップＳ４０２）プロファイル選択部１２７は、自装置の機能として、操作入力部１４から入力される操作信号が示す動作モードを特定する。その後、ステップＳ４０４の処理に進む。
（ステップＳ４０４）プロファイル選択部１２７が特定した動作モードが音声認識モードであるとき（ステップＳ４０４  ＹＥＳ）、ステップＳ４０６の処理に進む。プロファイル選択部１２７が特定した動作モードが録音モードであるとき（ステップＳ４０４  ＮＯ）、ステップＳ４０８の処理に進む。
【０１１１】
（ステップＳ４０６）プロファイル選択部１２７は、音声の歪がより少ないパラメータとして、残響抑圧パラメータ１、雑音抑圧パラメータ１を選択する。その後、ステップＳ４１０の処理に進む。
（ステップＳ４０８）プロファイル選択部１２７は、雑音抑圧量、残響抑圧量がより大きいパラメータとして、残響抑圧パラメータ２、雑音抑圧パラメータ２を選択する。ステップＳ４１０の処理に進む。
（ステップＳ４１０）プロファイル選択部１２７は、選択した残響抑圧パラメータ、雑音抑圧パラメータを、それぞれ残響抑圧部１２３、雑音抑圧部１２４に出力する。残響抑圧部１２３、雑音抑圧部１２４は、それぞれプロファイル選択部１２７から入力された残響抑圧パラメータ、雑音抑圧パラメータを用いて残響抑圧処理、雑音抑圧処理を行う。その後、図１０に示す処理を終了する。
【０１１２】
なお、残響抑圧部１２３は、２段階の残響抑圧パラメータのそれぞれを用いた残響抑圧処理を並行して実行してもよい。同様に、雑音抑圧部１２４は、２段階の雑音抑圧パラメータのそれぞれを用いた雑音抑圧処理を並行して実行してもよい。動作モードとして会議モードが特定される場合に、プロファイル選択部１２７は、残響抑圧パラメータ１ならびに雑音抑圧パラメータ１と、残響抑圧パラメータ２ならびに雑音抑圧パラメータ２を選択する。そして、プロファイル選択部１２７は、残響抑圧パラメータ１と残響抑圧パラメータ２の両者を残響抑圧部１２３に出力し、雑音抑圧パラメータ１と雑音抑圧パラメータ２の両者を雑音抑圧部１２４に出力する。音声認識部１６には、残響抑圧パラメータ１を用いて残響抑圧処理がなされ、雑音抑圧パラメータ１を用いて雑音抑圧処理がなされた音源別信号が入力される。データ記憶部１７には、残響抑圧パラメータ２を用いて残響抑圧処理がなされ、雑音抑圧パラメータ２を用いて雑音抑圧処理がなされた音源別信号が入力される。そのため、音声認識率の向上と録音音声の主観品質の向上とが両立する。
【０１１３】
以上に説明したように、本実施形態に係る音声処理装置１は、複数チャネルの音響信号から音源毎の方向を定める音源定位部（例えば、音源定位部１２１）を備える。音声処理装置１は、方向毎の伝達関数を含む設定情報（例えば、プロファイルデータ）を音響環境毎に予め記憶した設定情報記憶部（例えば、プロファイル記憶部１２６）から、いずれかの設定情報を選択する設定情報選択部（例えば、プロファイル選択部１２７）を備える。音声処理装置１は、複数チャネルの音響信号に、設定情報選択部が選択した設定情報に含まれる伝達関数に基づく分離行列を作用して音源毎の音源別信号に分離する音源分離部（例えば、音源分離部１２２）を備える。
この構成によれば、種々の音響環境において取得された分離行列の算出に用いられる伝達関数からいずれかの音響環境において取得された伝達関数が選択することができる。選択された伝達関数に変更することで、一定の伝達関数が用いられることによる音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
【０１１４】
また、音響環境毎に音源が設置される空間の形状、大きさ及び壁面の反射率の少なくともいずれかが異なる。
この構成によれば、音響環境の変動要因となる空間の形状、大きさ及び壁面の反射率のいずれかに対応した伝達関数が設定される。そのため、変動要因となる空間の形状、大きさ及び壁面の反射率を手がかりとして伝達関数を容易に選択することができる。
【０１１５】
設定情報選択部は、音響環境を示す情報を表示部に表示させ、操作入力に基づいて音響環境のいずれかに対応する設定情報を選択する。
この構成によれば、ユーザは、音響環境を参照することで分離行列の算出に用いられる伝達関数を複雑な設定作業を行わずに任意に選択することができる。
【０１１６】
設定情報選択部は、選択した設定情報を示す履歴情報を記録し、履歴情報に基づいて設定情報毎に選択された頻度を計数し、計数した頻度に基づいて設定情報記憶部から設定情報を選択する。
この構成によれば、過去に選択された頻度に基づいて、ユーザが特段の操作を行わなくても設定情報に含まれる伝達関数を選択することができる。また、音声処理装置１の動作環境において高い音源分離精度を与える伝達関数を含む設定情報が過去に頻繁に選択される場合には、選択される伝達関数を用いることで音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
【０１１７】
設定情報は、音響環境における背景雑音特性に関する背景雑音情報を含み、設定情報選択部は、収音された音響信号から背景雑音特性を解析し、解析した背景雑音特性に基づいて設定情報のいずれかを選択する。
この構成によれば、ユーザが特段の操作を行わなくても音声処理装置１の動作環境における背景雑音特性に近似した背景雑音特性を有する音響環境で取得された伝達関数が選択される。そのため、音響環境による背景雑音の差異による影響を低減することができるので、音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
【０１１８】
設定情報選択部は、操作入力に基づいて音源別信号に含まれる音声の強調量のパラメータとして残響抑圧パラメータと雑音抑圧パラメータの一方又は両方を定める。
この構成によれば、設定情報で指定される音声の強調量として残響や雑音の抑圧量を任意に調整することができる。
【０１１９】
（第２の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付してその説明を援用する。
図１１は、本実施形態に係る音声処理装置１の構成例を示すブロック図である。
音声処理装置１は、収音部１１、アレイ処理部１２、操作入力部１４、表示部１５、音声認識部１６、データ記憶部１７及び通信部１８を含んで構成される。
アレイ処理部１２は、音源定位部１２１、音源分離部１２２、残響抑圧部１２３、雑音抑圧部１２４、プロファイル記憶部１２６、プロファイル選択部１２７及び位置情報取得部１２８を含んで構成される。
【０１２０】
本実施形態では、プロファイル記憶部１２６は、プロファイルデータに対応付けられた音響環境情報には、その音響環境の位置を示す位置情報が含まれる。
位置情報は、収音部１１又は収音部１１と一体化した音声処理装置１が設置される可能性がある音響環境をなす空間を代表する位置を示す。その空間は、会議室、事務室、実験室、などの屋内の特定の空間である。各空間には、無線通信ネットワークを構成する基地局装置が設置される。基地局装置は、例えば、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構成するアクセスポイント、公衆無線通信網におけるスモールセルである。位置情報として、設置される基地局装置の識別情報が含まれてもよい。識別情報として、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５で規定されたＢＳＳ  ＩＤ（Ｂａｓｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｅｔ  Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）で規定されたｅＮｏｄｅＢ  ＩＤなどが用いられてもよい。
従って、音響環境情報毎のプロファイルデータには、その空間内で取得した伝達関数のセット、音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響パラメータが含まれる。
【０１２１】
通信部１８は、無線で音声処理装置１とは異なる他の機器と所定の通信方式を用いて接続し、各種のデータを送受信する。通信部１８は、接続を確立する前に利用可能とするネットワークを発見する際に、基地局装置から無線で受信した受信信号から報知情報を検出する。報知情報は、基地局装置が所属ネットワークを報知するために所定時間毎に送信する情報であり、基地局装置自体の識別情報が含まれる。通信部１８は、検出した報知情報を位置情報取得部１２８に出力する。
【０１２２】
位置情報取得部１２８は、通信部１８から入力される報知情報から基地局装置の識別情報を位置情報として抽出する。即ち、識別情報は、音声処理装置１がその時点で設置されている空間の位置を示す情報として用いられる。位置情報取得部１２８は、取得した位置情報をプロファイル選択部１２７に出力する。
【０１２３】
プロファイル選択部１２７は、プロファイル記憶部１２６に記憶された音響環境情報のうち、位置情報取得部１２８から入力された位置情報と一致する位置情報を含む音響環境情報を選択する。プロファイル選択部１２７は、選択した音響環境情報に対応付けられたプロファイルデータを特定する。そして、プロファイル選択部１２７は、プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に出力する。プロファイル選択部１２７は、特定したプロファイルデータに含まれる音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に出力する。
【０１２４】
次に、本実施形態に係るプロファイル選択の例について説明する。
図１２は、本実施形態に係るプロファイル選択の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ５０２）通信部１８は、基地局装置から受信した受信信号から報知情報を検出する。その後、ステップＳ５０４の処理に進む。
（ステップＳ５０４）位置情報取得部１２８は、通信部１８が検出した報知情報から基地局装置の識別情報を位置情報として取得する。その後、ステップＳ５０６の処理に進む。
（ステップＳ５０６）プロファイル選択部１２７は、プロファイル記憶部１２６に記憶されたプロファイルデータのうち、位置情報取得部１２８が取得した位置情報と一致する位置情報を含んだ音響環境情報に対応付けられたプロファイルデータを選択する。プロファイル選択部１２７は、選択したプロファイルデータに含まれる伝達関数のセットを音源定位部１２１と音源分離部１２２に出力する。プロファイル選択部１２７は、選択したプロファイルデータに含まれる音源検出パラメータ、雑音抑圧パラメータ及び残響抑圧パラメータを、それぞれ音源定位部１２１、雑音抑圧部１２４及び残響抑圧部１２３に出力する。その後、ステップＳ２０４（図５）の処理に進む。
【０１２５】
なお、上述では、位置情報取得部１２８が、無線通信システムを構成する基地局装置を示す識別情報を位置情報として取得する場合を例にしたが、これには限られない。位置情報取得部１２８は、それぞれの音響環境を形成する空間を代表する位置を取得することができればよい。例えば、音声処理装置１が利用される可能性がある空間毎にその空間を示す識別情報を赤外線で搬送する送信機が予め設置されてもよい。そして、位置情報取得部１２８は、赤外線で受信した受信信号から送信元の送信機を示す識別情報を位置情報として取得してもよい。
【０１２６】
以上に説明したように、本実施形態に係る音声処理装置１は、自装置の位置を取得する位置情報取得部をさらに備える。設定情報選択部は、位置情報が示す位置における音響環境に対応する設定情報を選択する。
この構成によれば、ユーザが特段の操作を行わなくても音声処理装置１の動作環境での音響環境に対応した伝達関数が音源分離に用いられる。そのため、音源分離の失敗又は音源分離精度の低下を抑制することができる。
【０１２７】
なお、上述した実施形態及び変形例における音声処理装置１の一部、例えば、音源定位部１２１、音源分離部１２２、残響抑圧部１２３、雑音抑圧部１２４、プロファイル選択部１２７、位置情報取得部１２８、音声認識部１６及びデータ記憶部１７の全部又は一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、音声処理装置１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【０１２８】
また、上述した実施形態及び変形例における音声処理装置１の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。音声処理装置１の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【０１２９】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１３０】
１…音声処理装置、１１…収音部、１２…アレイ処理部、１４…操作入力部、１５…表示部、１６…音声認識部、１７…データ記憶部、１８…通信部、１２１…音源定位部、１２２…音源分離部、１２３…残響抑圧部、１２４…雑音抑圧部、１２６…プロファイル記憶部、１２７…プロファイル選択部、１２８…位置情報取得部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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