(57)【要約】【課題】高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習する音源強調学習装置を提供する。【解決手段】事前学習部は、周波数領域混合音学習データから生成される目的音BF出力パワーから、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音スペクトル特性ベクトルを計算する目的音非負オートエンコーダ計算部１２６と、周波数領域混合音学習データから生成される雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部１２７と、目的音スペクトル特性ベクトルと雑音スペクトル特性ベクトルから、推定目的音PSDと推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部１２８、推定目的音PSDと推定雑音PSDと、目的音PSDと雑音PSDを用いてネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部１２９とを含む。【選択図】図２
2018031910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数領域混合音学習データと周波数領域目的音学習データと周波数領域雑音学習データの組から、周波数領域混合音学習データを特徴量、目的音PSDと雑音PSDの組をラベルとして生成する特徴量・ラベル生成部と、
前記特徴量と前記ラベルを用いて、観測信号を入力とし推定目的音PSDと推定雑音PSDを出力とする音源強調用ニューラルネットワークを特徴付けるネットワークパラメータを学習する事前学習部とを有する音源強調学習装置であって、
前記事前学習部は、
前記周波数領域混合音学習データから生成される目的音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである目的音BF出力パワーから、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音スペクトル特性ベクトルを計算する目的音非負オートエンコーダ計算部と、
前記周波数領域混合音学習データから生成される雑音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部と、
前記目的音スペクトル特性ベクトルと前記雑音スペクトル特性ベクトルから、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部と、
前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDと、前記目的音PSDと前記雑音PSDを用いて前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部と
を含む音源強調学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音源強調学習装置であって、
前記ネットワークパラメータのうち、
前記目的音非負オートエンコーダ計算部で用いるネットワークパラメータは、非負の重み行列WS(2),WS(3)とバイアスベクトルbS(2),bS(3)であり、WS(2)とWS(3)とは次式の関係を満たすものであり、
【数１７】
2018031910.tif 000019
前記雑音非負オートエンコーダ計算部で用いるネットワークパラメータは、非負の重み行列WN(2),WN(3)とバイアスベクトルbN(2),bN(3)であり、WN(2)とWN(3)とは次式の関係を満たすものであり、
【数１８】
2018031910.tif 000020
前記相補減算ニューラルネットワーク計算部で用いるネットワークパラメータは、重み行列W(4)であり、重み行列W(4)は初期値Winit(4)を、
【数１９】
2018031910.tif 000021
（ただし、λS,ω_i、λN,ω_iは正の値、γS-N,ω_i、γN-S,ω_iは負の値、1≦i≦Ω）として学習して得られるものである音源強調学習装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の音源強調学習装置を用いて生成したネットワークパラメータを設定した音源強調用ニューラルネットワークを用いて、観測信号から前記観測信号を音源強調した強調音を生成する音源強調装置であって、
前記観測信号から周波数領域観測信号を生成する周波数領域変換部と、
前記音源強調用ニューラルネットワークを用いて、前記周波数領域観測信号から推定目的音PSDと推定雑音PSDを生成し、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDからウィーナーフィルタを推定するウィーナーフィルタ推定部と、
前記ウィーナーフィルタを用いて、前記周波数領域観測信号から周波数領域強調音を生成する信号強調部と、
前記周波数領域強調音を時間領域変換し、前記強調音を生成する時間領域変換部と
を含む音源強調装置。
【請求項４】
周波数領域混合音学習データと周波数領域目的音学習データと周波数領域雑音学習データの組から、周波数領域混合音学習データを特徴量、目的音PSDと雑音PSDの組をラベルとして生成する特徴量・ラベル生成ステップと、
前記特徴量と前記ラベルを用いて、観測信号を入力とし推定目的音PSDと推定雑音PSDを出力とする音源強調用ニューラルネットワークを特徴付けるネットワークパラメータを学習する事前学習ステップとを含む音源強調学習方法であって、
前記事前学習ステップは、
前記周波数領域混合音学習データから生成される目的音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである目的音BF出力パワーから、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音スペクトル特性ベクトルを計算する目的音非負オートエンコーダ計算ステップと、
前記周波数領域混合音学習データから生成される雑音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算ステップと、
前記目的音スペクトル特性ベクトルと前記雑音スペクトル特性ベクトルから、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算ステップと、
前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDと、前記目的音PSDと前記雑音PSDを用いて前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化ステップと
を含む音源強調学習方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載の音源強調学習装置、または請求項３に記載の音源強調装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項６】
信号に関する特徴量と前記信号の処理結果であるラベルの組からなる学習データを用いて、信号を入力とし前記信号の推定処理結果を出力する信号処理用ニューラルネットワークを特徴付けるネットワークパラメータを学習する信号処理学習装置であって、
前記信号から計算される特徴量から前記推定処理結果が出力されるまでの途中段階で計算される推定処理結果を途中段階推定処理結果i（1≦i≦n、nは１以上の整数）とし、
前記特徴量を用いて、前記途中段階推定処理結果1を計算するニューラルネットワーク1計算部と、
前記特徴量または前記途中段階推定処理結果1ないし前記途中段階推定処理結果j-1のいずれかを用いて、前記途中段階推定処理結果jを計算するニューラルネットワークj計算部と（2≦j≦n）、
前記特徴量または前記途中段階推定処理結果1ないし前記途中段階推定処理結果nのいずれかを用いて、前記推定処理結果を計算するニューラルネットワークn+1計算部と、
前記推定処理結果と前記ラベルを用いて、前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部と
を含む信号処理学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な音源の音源信号が混合する音源信号から特定の音源の音源信号を強調する音源強調技術に関するものであり、特に深層学習を用いる音源強調技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで、深層学習を構成するネットワークパラメータ（例えば、重み行列、バイアスベクトル）については、初期値をランダムに設定し、誤差逆伝搬法に則って最適化することで、音源強調のための潜在変数群(例えば、目的音／雑音のPSD(Power Spectral Density)、ウィーナーフィルタ、事前SNR(Signal-Noise Ratio))を出力する音源強調用ニューラルネットワークを構築してきた。
【０００３】
従来の音源分離・強調の方式として、非特許文献１がある。強調したい音源信号（以下、目的音という）をs(t)、目的音以外の雑音をn(t)と表す（ここで、tは時間のインデックスである）。s(t)、n(t)は時間領域信号である。
【０００４】
s(t)、n(t)を周波数領域に展開した信号である周波数領域目的音、周波数領域雑音をS(τ, ω)、N(τ, ω)と表す（ここで、τ、ωは、それぞれ時間フレームのインデックス、周波数のインデックスである）。このとき、周波数領域混合音X(τ, ω)は、以下のように表現される。また、X(τ, ω)の時間領域表現をx(t)とする。
【数１】
2018031910.tif 000003
【０００５】
雑音は特性に応じて複数に分けてもよい。ここで、雑音の特性とは、例えば、音楽のように非定常性が強いという性質、空調雑音のように定常性の強いという性質や低域成分が強いという性質、2ch以上のマイクを用いて観測する場合には到来方向が異なるといった性質等のことである。雑音の特性が異なる場合には、以下のように雑音をモデル化することができる。
【数２】
2018031910.tif 000004
ここで、Kは特性の異なる雑音の数、Ni(τ, ω)はi番目の雑音特性に属する雑音源の周波数領域雑音である。
【０００６】
以下では、まず、図１２〜図１３を参照して従来技術の音源強調学習装置８００を説明する。図１２は、音源強調学習装置８００の構成を示すブロック図である。図１３は、音源強調学習装置８００の動作を示すフローチャートである。図１２に示すように音源強調学習装置８００は、特徴量・ラベル生成部８１０と、事前学習部８２０を含む。
【０００７】
音源強調学習装置８００は、学習データ記録部８９０に接続している。学習データ記録部８９０には、事前学習に用いるモノラル混合音X(τ, ω)とそれを構成する目的音S(τ, ω)、雑音N(τ, ω)が学習データとして記録されている。以下、X(τ, ω)、S(τ, ω)、N(τ, ω)をそれぞれ周波数領域混合音学習データ、周波数領域目的音学習データ、周波数領域雑音学習データという。
【０００８】
特徴量・ラベル生成部８１０は、周波数領域混合音学習データX(τ, ω)、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)から、特徴量とラベルを生成する（Ｓ８１０）。特徴量の設計方法は様々あるが、最も単純な例として、混合音のスペクトル|X(τ, ω)|2やスペクトル|X(τ, ω)|2を平滑化した値を利用することができる。また、ラベルの設計方法も様々あるが、最も単純な例として、バイナリマスクI(τ, ω)を用いることができる。以下では、特徴量として混合音のスペクトル|X(τ, ω)|2、ラベルとしてバイナリマスクI(τ, ω)を用いて説明する。|X(τ, ω)|2、I(τ, ω)は、フレーム時間ごと、周波数ごとに用意する。
【０００９】
バイナリマスクI(τ, ω)は、次式で計算される。
【数３】
2018031910.tif 000005
ここで、NL(τ, ω)は観測時点の雑音混在レベルであり、θはバイナリマスクの値（0または1）を決定する閾値である。
【００１０】
したがって、ラベル（0または1）は周波数ごと、または周波数帯域ごとに付与されることになる。
【００１１】
閾値θは、θ=0dB程度とすることが多い。これは、該当する周波数−時間フレームで、目的とする音源が最も主要な音源か否かを判断することに対応する。また、フロア値（つまり、NL(τ, ω)がθより小さいときのI(τ, ω)の値）は、式(3)では0としたが、実際には、0<α<1を満たす値αを用いることが多い。例えば、αを0.05〜0.3程度の値とする。
【００１２】
NL(τ, ω)は、次式で計算される。
【数４】
2018031910.tif 000006
【００１３】
事前学習部８２０は、特徴量とラベルの組からネットワークパラメータpを学習する（Ｓ８２０）。ネットワークパラメータpは、以下で説明する音源強調装置９００を構成するバイナリマスク推定部９２０で使用するパラメータである。学習の枠組みには、例えば、DNN(Deep Neural Network)、CNN(Convolutional Neural Network)、RNN(Recurrent Neural Network)といったいずれの教師あり学習方法を用いてもよい。つまり、ネットワークパラメータpは、事前の教師あり学習により、音源ごとに最適化されたパラメータの集合である。DNNを用いる場合、ネットワークパラメータpは、重み行列とバイアスベクトルとなる。
【００１４】
次に、図１４〜図１５を参照して従来技術の音源強調装置９００を説明する。図１４は、音源強調装置９００の構成を示すブロック図である。図１５は、音源強調装置９００の動作を示すフローチャートである。図１４に示すように音源強調装置９００は、周波数領域変換部９１０と、バイナリマスク推定部９２０と、信号強調部９３０と、時間領域変換部９４０を含む。
【００１５】
音源強調装置９００は、学習結果記録部９９０に接続している。学習結果記録部９９０には、音源強調学習装置８００により事前学習したネットワークパラメータpが記録されている。
【００１６】
周波数領域変換部９１０は、時間領域の観測信号x(t)を周波数領域変換し、周波数領域観測信号X(τ, ω)を生成する（Ｓ９１０）。観測信号x(t)は、1chの信号であってもいいし、2ch以上の信号であってもよい。
【００１７】
バイナリマスク推定部９２０は、学習結果記録部９９０から読み出したネットワークパラメータpを用いて、周波数領域観測信号X(τ, ω)からバイナリマスクI(τ, ω)を生成する（Ｓ９２０）。バイナリマスクの推定方法については、音源強調学習装置８００で用いた学習方法に対応するものを利用することを前提としている。
【００１８】
また、2ch以上の信号を入力とする場合は、ビームフォーミング等で目的音と雑音をそれぞれ強調した信号群(つまり、X(τ, ω)の線形変換信号群)を入力とし、バイナリマスクI(τ, ω)を出力してもよい。この場合、特徴量・ラベル生成部８１０における特徴量の生成や事前学習部８２０におけるネットワークパラメータの事前学習についても同様の処理を実行する必要がある。
【００１９】
信号強調部９３０は、周波数領域観測信号X(τ, ω)とバイナリマスクI(τ, ω)から式(5)により信号強調（音源強調）を実行し、周波数領域強調音^S(τ, ω)を生成する（Ｓ９３０）。
【数５】
2018031910.tif 000007
【００２０】
時間領域変換部９４０は、周波数領域強調音^S(τ, ω)から時間領域での推定音源信号である強調音^s(t)を生成する（Ｓ９４０）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】Y. Wang, A. Narayanan and D.L. Wang, “On training targets for supervised speech separation”, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol.22, No.12, pp.1849-1858, 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
従来技術の方法では、音源強調に用いるバイナリマスクの推定において、DNN、CNN、RNN等を用いて（周波数領域）混合音を入力としてバイナリマスクを出力する関数（以下、バイナリマスク関数という）を設計している。バイナリマスク関数はニューラルネットワークを用いて表現されるが、このニューラルネットワークの構造には物理的な制約を一切加えることなく、ネットワークパラメータを学習していた。例えば、ネットワークの層の数、ノードの数はヒューリスティックに決定したり、(重み行列やバイアスベクトルなどの)ネットワークパラメータの初期値もランダムに決定していた。つまり、混合音からバイナリマスクを推定するバイナリマスク関数をブラックボックス化していることに等しいといえる。そのため、高精度かつ安定的に音源強調するための潜在変数群（例えば、目的音／雑音のPSD）を推定するのに適したニューラルネットワークを構築できているのか否かについて判断することが困難であった。実際、ニューラルネットワークにおける途中の計算段階で目的音／雑音のPSDを高精度に推定することができないこともあった。
【００２３】
そこで本発明では、音源強調のためのモデルをニューラルネットワークの構造に取り入れることにより、高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習する音源強調学習技術を提供することを目的とする。また、信号処理アルゴリズムの構造をニューラルネットワークの構造に取り入れることにより、高精度かつ安定的に信号処理をするためのネットワークパラメータを学習する信号処理学習技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
本発明の一態様は、周波数領域混合音学習データと周波数領域目的音学習データと周波数領域雑音学習データの組から、周波数領域混合音学習データを特徴量、目的音PSDと雑音PSDの組をラベルとして生成する特徴量・ラベル生成部と、前記特徴量と前記ラベルを用いて、観測信号を入力とし推定目的音PSDと推定雑音PSDを出力とする音源強調用ニューラルネットワークを特徴付けるネットワークパラメータを学習する事前学習部とを有する音源強調学習装置であって、前記事前学習部は、前記周波数領域混合音学習データから生成される目的音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである目的音BF出力パワーから、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音スペクトル特性ベクトルを計算する目的音非負オートエンコーダ計算部と、前記周波数領域混合音学習データから生成される雑音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部と、前記目的音スペクトル特性ベクトルと前記雑音スペクトル特性ベクトルから、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部と、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDと、前記目的音PSDと前記雑音PSDを用いて前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部とを含む。
【００２５】
本発明の一態様は、信号に関する特徴量と前記信号の処理結果であるラベルの組からなる学習データを用いて、信号を入力とし前記信号の推定処理結果を出力する信号処理用ニューラルネットワークを特徴付けるネットワークパラメータを学習する信号処理学習装置であって、前記信号から計算される特徴量から前記推定処理結果が出力されるまでの途中段階で計算される推定処理結果を途中段階推定処理結果i（1≦i≦n、nは１以上の整数）とし、前記特徴量を用いて、前記途中段階推定処理結果1を計算するニューラルネットワーク1計算部と、前記特徴量または前記途中段階推定処理結果1ないし前記途中段階推定処理結果j-1のいずれかを用いて、前記途中段階推定処理結果jを計算するニューラルネットワークj計算部と（2≦j≦n）、前記特徴量または前記途中段階推定処理結果1ないし前記途中段階推定処理結果nのいずれかを用いて、前記推定処理結果を計算するニューラルネットワークn+1計算部と、前記推定処理結果と前記ラベルを用いて、前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部とを含む。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、音源強調のためのモデルをニューラルネットワークの構造として取り入れ、目的音／雑音のPSDなどの潜在変数群を推定することにより、高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習することが可能となる。また、信号処理アルゴリズムの構造をニューラルネットワークの構造として取り入れ、潜在変数群に相当する途中段階推定処理結果を推定することにより、高精度かつ安定的に信号処理をするためのネットワークパラメータを学習することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】音源強調用ニューラルネットワーク５００の構造を示す図。
【図２】音源強調学習装置１００の構成を示すブロック図。
【図３】音源強調学習装置１００の動作を示すフローチャート。
【図４】事前学習部１２０の構成を示すブロック図。
【図５】事前学習部１２０の動作を示すフローチャート。
【図６】ネットワークパラメータ計算部１２２の構成を示すブロック図。
【図７】ネットワークパラメータ計算１２２の動作を示すフローチャート。
【図８】音源強調装置２００の構成を示すブロック図。
【図９】音源強調装置２００の動作を示すフローチャート。
【図１０】ウィーナーフィルタ推定部２２０の構成を示すブロック図。
【図１１】ウィーナーフィルタ推定部２２０の動作を示すフローチャート。
【図１２】音源強調学習装置８００の構成を示すブロック図。
【図１３】音源強調学習装置８００の動作を示すフローチャート。
【図１４】音源強調装置９００の構成を示すブロック図。
【図１５】音源強調装置９００の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、音源強調学習装置８００、音源強調装置９００も含め、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００２９】
また、_（アンダースコア）は下付き添字を表す。例えば、xy_zはyzがxに対する上付き添字であり、xy_zはyzがxに対する下付き添字であることを表す。
【００３０】
まず、発明の原理について説明する。
＜発明の原理＞
従来の方式では、ネットワークの層の数、ノード数、ノード間の連結をヒューリスティックに決定していた。つまり、ニューラルネットワークの物理的な構造について特段の制約を設けることなく、特徴量とラベルの組を入力としてニューラルネットワークを設計（学習）していた。
【００３１】
本願では、音源強調のための物理的なモデルを反映したニューラルネットワークの設計を行う。設計するニューラルネットワークの構造を図１に示す。図１に示すように音源強調用ニューラルネットワーク５００は、目的音非負オートエンコーダ５１０と、雑音非負オートエンコーダ５１５と、相補減算ニューラルネットワーク５２０を含む。目的音非負オートエンコーダ５１０、雑音非負オートエンコーダ５１５は、目的音のスペクトル特性、雑音のスペクトル特性をそれぞれ独立にモデル化するニューラルネットワークである。また、相補減算ニューラルネットワーク５２０は、目的音PSDと雑音PSDを推定するニューラルネットワークである。
【００３２】
なお、音源強調用ニューラルネットワーク５００は、特性の異なる目的音や特性の異なる雑音が複数ある場合、それぞれの目的音・雑音に対応して複数の目的音非負オートエンコーダ５１０や雑音非負オートエンコーダ５１５を含むものであってもよい。ただし、例えば、空調雑音のモデル、テレビの音を雑音とするモデルのように複数の雑音モデルを考える代わりに、これらの雑音の加算値を用いて、１つの雑音非負オートエンコーダ５１５を設計するのでもよい。以下では、簡単のため、目的音非負オートエンコーダ５１０と雑音非負オートエンコーダ５１５はそれぞれ１つであるとして説明する。
【００３３】
音源強調学習用ニューラルネットワーク５００は、周波数領域混合音X(τ,ω)にビームフォーミングを適用することにより得られる目的音を強調したビームフォーミング出力信号YSのパワーφY_S(τ,ω)（以下、φY_S(τ,ω)を目的音BF出力パワーという）と、周波数領域混合音X(τ,ω)にビームフォーミングを適用することにより得られる雑音を強調したビームフォーミング出力信号YNのパワーφY_N(τ,ω)（以下、φY_N(τ,ω)を雑音BF出力パワーという）を入力とし、推定目的音PSD qS(4)、推定雑音PSD qN(4)を結合した推定PSD q(4)を出力するように構成する。ただし、Ωを周波数バンド数とし、φY_S(τ,ω)、φY_N(τ,ω)、qS(4)、qN(4)はΩ次元実数値ベクトルである。つまり、目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)は、フレームごと、周波数バンドごとに計算されるものである。
【００３４】
音源強調用ニューラルネットワーク５００の学習に用いられる学習データとして、周波数領域混合音X(τ, ω)とそれを構成する周波数領域目的音S(τ, ω)、周波数領域雑音N(τ, ω)が与えられる。周波数領域混合音学習データX(τ, ω)、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を学習前に生成しておく。また、学習を制御する、つまりネットワークパラメータpを最適化するために用いる目的音PSDφS、雑音PSDφNもそれぞれ周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)から生成しておく。
【００３５】
以下、目的音非負オートエンコーダ５１０と雑音非負オートエンコーダ５１５、相補減算ニューラルネットワーク５２０について説明する。
【００３６】
[非負オートエンコーダによる目的音スペクトル特性、雑音スペクトル特性のモデル化]
まず、目的音のスペクトル特性、雑音のスペクトル特性をモデル化するためのニューラルネットワークである目的音非負オートエンコーダ５１０と雑音非負オートエンコーダ５１５について説明する。
【００３７】
音源のスペクトル特性を音源分離に利用する方法に、非負値行列分解(Non-Negative Matrix Factorization)がある。非負値行列分解では、次式のように、非負のスぺクトログラムSを非負のスペクトル基底行列Bと非負のアクティベーション行列Aの積として表現する。
【数６】
2018031910.tif 000008
ここで、Ωは周波数バンド数、Υは解析する時間フレーム数、βはスペクトル基底数を表す。なお、Rは実数の集合を表す。
【００３８】
Sを非負値行列分解する方法として、例えば、最小二乗誤差を用いる方法があり、最小二乗誤差を用いると、アクティベーション行列A、スペクトル基底行列Bを最適化することができる（参考非特許文献１）。
〔参考非特許文献１〕D. D. Lee et al, “Algorithms for non-negative matrix factorization”, Proc. NIPS 2000, pp.556-562, 2000.
【００３９】
非負値行列分解と同様の、非負のパワースペクトルをスペクトル基底群とアクティベーション群の積に分解する考え方は、ニューラルネットワークを用いて表現することができる。全結合型DNNを用いて、目的音のスペクトル特性をモデル化する方法、つまり目的音非負オートエンコーダ５１０の構造について説明する。
【００４０】
まず、目的音非負オートエンコーダ５１０の入力層（第1層）に目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)を入力する。つまり、第1層への入力をqS(1)とすると、
【数７】
2018031910.tif 000009
【００４１】
次に、β×Ωの実数値行列である重み行列WS(2)をβ個のスペクトル基底の集合体とみなし、WS(2)に非負行列の制約を課す。つまり、
【数８】
2018031910.tif 000010
ここで、WS(2)i,jは、WS(2)の(i、j)番目の要素を表す。
【００４２】
以下の演算により、第1層の出力、つまり第2層の入力となるβ×1の実数値行列（β次元実数値ベクトル）qS(2)を得る。
【数９】
2018031910.tif 000011
ただし、bS(2)はβ次元実数値ベクトルで表されるバイアスベクトル、f(2) (・)は次式で表されるランプ関数(ReLU)である。
【数１０】
2018031910.tif 000012
ここでは、活性化関数（伝達関数）の例としてランプ関数を用いるとしたが、これに限られるものではない。従来から用いられているシグモイド関数など、様々な非線形関数を用いることができる。
【００４３】
このように計算すると、qS(2)は、1フレーム分のβ個のスペクトル基底それぞれに対するアクティベーションとみなすことができる。
【００４４】
次に、重み行列WS(3)をWS(2)の転置行列（式(12)）とし、式(13)〜(15)によりスペクトログラムを復元する演算を行う。
【数１１】
2018031910.tif 000013
ここで、Tは転置を表す。
【数１２】
2018031910.tif 000014
ただし、bS(3)はΩ次元実数値ベクトルで表されるバイアスベクトル、f(3) (・)は式(15)で表されるランプ関数(ReLU)である。
【００４５】
目的音非負オートエンコーダ５１０は、Ω×1の実数値行列（Ω次元実数値ベクトル）qS(3)（以下、qS(3)を目的音スペクトル特性ベクトルという）を出力する。非負の重み行列WS(2)、WS(3)を用いて目的音非負オートエンコーダ５１０を構成することは、目的音のスペクトル特性をモデル化することに対応する。
【００４６】
ちなみに、式(12)の構造を持つニューラルネットワークを一般にオートエンコーダという（参考非特許文献２）。
〔参考非特許文献２〕岡谷貴之, “深層学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)”, 講談社, 2015.
【００４７】
同様に、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)についても、同様の演算を行うニューラルネットワークである非負オートエンコーダを構成することにより、雑音のスペクトル特性をモデル化することができる。雑音非負オートエンコーダ５１５の出力をΩ×1の実数値行列（Ω次元ベクトル）qN(3)（以下、qN(3)を雑音スペクトル特性ベクトルという）とする。
【００４８】
[相補減算による目的音/雑音PSDの推定]
次に、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音非負オートエンコーダ５１０の出力qS(3)と雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音非負オートエンコーダ５１５の出力qN(3)からウィーナーフィルタの生成に用いる目的音PSD、雑音PSDを推定するためのニューラルネットワークである相補減算ニューラルネットワーク５２０について説明する。
【００４９】
第2層の出力、つまり第3層の入力である目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)及び雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)をq(3)=[qS(3)T, qN(3)T]Tのように結合し、第3層の出力において、目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)に残留する雑音成分を減算することで推定目的音PSD qS(4)を生成、雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)に残留する目的音成分を減算することで推定雑音PSD qN(4)を生成する。つまり、2Ω×2Ωの実数値行列である重み行列W(4)を相補減算するように構成することにより、推定目的音PSD qS(4)及び推定雑音PSD qN(4)を高精度に推定することを考える。
【００５０】
対称性マイクロホンアレイや対称性ビームフォーミングを用いて受音すると、ビームフォーミングの平均的な感度Dωは目的音の到来方向とは独立に決まる。したがって、W(4)の構造も目的音の到来方向に依存せず決まるため、最適化計算が収束しやすいと考えられる。
【００５１】
一例として、W(4)の初期値Winit(4)を以下の式で設計する。
【数１３】
2018031910.tif 000015
ただし、λS,ω_i、λN,ω_iは正の値、γS-N,ω_i、γN-S,ω_iは負の値（1≦i≦Ω）とする。
【００５２】
なお、このとき、W(4)の各要素の値の範囲に関して制約を課さない。
【００５３】
次式で第3層の出力q(4)を計算する。
【数１４】
2018031910.tif 000016
【００５４】
第3層の出力q(4)は、q(4)=[qS(4)T, qN(4)T]T（ただし、qS(4),qN(4)はΩ次元実数値ベクトル）であり、qS(4),qN(4)がそれぞれ推定目的音PSD、推定雑音PSDとなる。
[音源強調用ニューラルネットワークのネットワークパラメータの最適化]
最後に、目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いて誤差逆伝搬法により3層の全体を最適化し、ネットワークパラメータpを最適化する。最適化は学習データの数だけ実行される。
【００５５】
ここで、ネットワークパラメータpは、3層分の重み行列WS(2),WN(2),WS(3),WN(3),W(4)と2層分のバイアスベクトルbS(2),bN(2),bS(3),bN(3)で構成される。WS(2),WN(2)はβ×Ωの実数値行列、WS(3),WN(3) はΩ×βの実数値行列、W(4) は2Ω×2Ωの実数値行列、bS(2),bN(2) はβ次元実数値ベクトル、bS(3),bN(3) はΩ次元実数値ベクトルである。また、WS(2)とWS(3)は式(12)を、WN(2)とWN(3) は以下の関係を満たし、W(4)はその初期値が式(16)で表現される。
【数１５】
2018031910.tif 000017
【００５６】
なお、あらかじめ、目的音非負オートエンコーダ５１０、雑音非負オートエンコーダ５１５を最適化した後、第3層のパラメータであるW(4)（つまり、相補減算ニューラルネットワーク５２０）を誤差逆伝搬法で最適化しておいてもよい。
【００５７】
＜実施形態１＞
以下、図２〜図３を参照して実施形態１の音源強調学習装置１００を説明する。図２は、音源強調学習装置１００の構成を示すブロック図である。図３は、音源強調学習装置１００の動作を示すフローチャートである。図２に示すように音源強調学習装置１００は、特徴量・ラベル生成部１１０と、事前学習部１２０を含む。
【００５８】
音源強調学習装置１００は、音源強調学習装置８００と同様、学習データ記録部８９０に接続している。学習データ記録部８９０には、周波数領域混合音学習データX(τ, ω)、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)が記録されている。
【００５９】
特徴量・ラベル生成部１１０は、周波数領域混合音学習データX(τ, ω)、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)から、特徴量とラベルを生成する（Ｓ１１０）。ここでは特徴量として周波数領域混合音学習データX(τ, ω)を用いる。また、ラベルには、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)から計算される目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いる。
【００６０】
事前学習部１２０は、特徴量X(τ, ω)とラベルφS、φNの組からネットワークパラメータpを学習する（Ｓ１２０）。以下、図４〜図５を参照して事前学習部１２０について説明する。図４は、事前学習部１２０の構成を示すブロック図である。図５は、事前学習部１２０の動作を示すフローチャートである。図４に示すように事前学習部１２０は、ビームフォーミング出力パワー計算部１２１と、ネットワークパラメータ計算部１２２を含む。
【００６１】
まず、ビームフォーミング出力パワー計算部１２１は、特徴量X(τ, ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を計算する（Ｓ１２１）。先述した通り、目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)は、特徴量である周波数領域混合音学習データX (τ,ω)にビームフォーミングを適用し、目的音を強調したビームフォーミング出力信号YSを生成した後、そのパワーφY_S(τ,ω)を計算すればよい。雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)についても同様にして求めることができる。
【００６２】
次に、ネットワークパラメータ計算部１２２は、Ｓ１２１で計算した目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)とラベルである目的音PSDφS、雑音PSDφNからネットワークパラメータpを計算する（Ｓ１２２）。以下、図６〜図７を参照してネットワークパラメータ計算部１２２について説明する。図６は、ネットワークパラメータ計算部１２２の構成を示すブロック図である。図７は、ネットワークパラメータ計算部１２２の動作を示すフローチャートである。図６に示すようにネットワークパラメータ計算部１２２は、目的音非負オートエンコーダ計算部１２６と、雑音非負オートエンコーダ計算部１２７と、相補減算ニューラルネットワーク計算部１２８と、ネットワークパラメータ最適化部１２９を含む。
【００６３】
まず、目的音非負オートエンコーダ計算部１２６は、音源強調用ニューラルネットワークの目的音非負オートエンコーダ５１０に対応するものであり、目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)から目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)を計算する（Ｓ１２６）。同様に、雑音非負オートエンコーダ計算部１２７は、音源強調用ニューラルネットワークの雑音非負オートエンコーダ５１５に対応するものであり、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)から雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)を計算する（Ｓ１２７）。
【００６４】
次に、相補減算ニューラルネットワーク計算部１２８は、音源強調用ニューラルネットワークの相補減算ニューラルネットワーク５２０に対応するものであり、Ｓ１２６で計算した目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)とＳ１２７で計算した雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)から推定目的音PSD qS(4) と推定雑音PSD qN(4)を計算する（Ｓ１２８）。
【００６５】
最後に、ネットワークパラメータ最適化部１２９は、Ｓ１２８で計算した推定目的音PSD qS(4) と推定雑音PSD qN(4)とＳ１１０で計算した目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いて、ネットワークパラメータpを最適化する（Ｓ１２９）。＜発明の原理＞で説明したように、ネットワークパラメータpは、3層分の重み行列WS(2),WN(2),WS(3),WN(3),W(4)と2層分のバイアスbS(2),bN(2),bS(3),bN(3)から構成される。
【００６６】
Ｓ１２１〜Ｓ１２９の処理は学習データの数だけ繰り返される。
【００６７】
なお、目的音非負オートエンコーダ計算部１２６と雑音非負オートエンコーダ計算部１２７は、例えば、特性の異なる目的音の音源数、雑音の音源数に応じてそれぞれ複数あってもよい。
【００６８】
本実施形態の発明によれば、物理的な制約を導入したニューラルネットワーク、具体的には目的音のスペクトル特性、雑音のスペクトル特性を独立にモデル化する非負オートエンコーダ部と、推定目的音PSDと推定雑音PSDを生成するための相補減算ニューラルネットワークから構成される音源強調用ニューラルネットワークを、（大量の）音声データ、つまり周波数領域混合音学習データ、周波数領域目的音学習データ、周波数領域雑音学習データの組を用いて学習することにより、高精度かつ安定的に目的音PSD、雑音PSDを推定することが可能となる。また、当該推定した目的音PSD、雑音PSDを用いることにより、高精度かつ安定的にウィーナーフィルタを生成することが可能となる。
【００６９】
＜実施形態２＞
実施形態１では、周波数領域混合音学習データX(τ, ω)、周波数領域目的音学習データS(τ, ω)、周波数領域雑音学習データN(τ, ω)の組から音源強調用ニューラルネットワークのネットワークパラメータpを学習する方法について説明した。ここでは、実施形態１で学習したネットワークパラメータpを用いて、マイクロホンで収音した観測信号から強調音を生成する方法について説明する。これにより、観測信号中の目的音を音源強調した強調音を出力することが可能となる。
【００７０】
なお、ここで用いるネットワークパラメータpの値は、実施形態１の音源強調学習装置１００による学習終了時のpの値である。
【００７１】
以下、図８〜図９を参照して音源強調装置２００を説明する。図８は、音源強調装置２００の構成を示すブロック図である。図９は、音源強調装置２００の動作を示すフローチャートである。図８に示すように音源強調装置２００は、周波数領域変換部９１０と、ウィーナーフィルタ推定部２２０と、信号強調部２３０と、時間領域変換部９４０を含む。
【００７２】
音源強調装置２００は、音源強調装置９００と同様、学習結果記録部９９０に接続している。学習結果記録部９９０には上述の学習終了時のネットワークパラメータpの値が記録されている。
【００７３】
周波数領域変換部９１０は、時間領域混合音である観測信号x(t)を周波数領域変換し、周波数領域観測信号X(τ, ω)を生成する（Ｓ９１０）。
【００７４】
ウィーナーフィルタ推定部２２０は、学習結果記録部９９０から読み出したネットワークパラメータpを用いて、周波数領域観測信号X(τ, ω)からウィーナーフィルタG(τ, ω)を生成する（Ｓ２２０）。以下、図１０〜図１１を参照してウィーナーフィルタ推定部２２０について説明する。図１０は、ウィーナーフィルタ推定部２２０の構成を示すブロック図である。図１１は、ウィーナーフィルタ推定部２２０の動作を示すフローチャートである。図１０に示すようにウィーナーフィルタ推定部２２０は、ビームフォーミング出力パワー計算部１２１と、目的音非負オートエンコーダ部２２１と、雑音非負オートエンコーダ部２２２と、相補減算部２２３と、ウィーナーフィルタ計算部２２４を含む。
【００７５】
まず、ビームフォーミング出力パワー計算部１２１は、周波数領域観測信号X(τ, ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を計算する（Ｓ１２１）。
【００７６】
次に、目的音非負オートエンコーダ部２２１は、Ｓ１２１で計算した目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)を第1層の入力qS(1)から目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)を計算する（Ｓ２２１）。目的音非負オートエンコーダ部２２１は、学習終了時のネットワークパラメータp（重み行列WS(2),WS(3)とバイアスベクトルbS(2),bS(3))）が設定されている点においてのみ目的音非負オートエンコーダ計算部１２６と異なる。
【００７７】
同様に、雑音非負オートエンコーダ部２２２は、Ｓ１２１で計算した雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を第1層の入力qN(1)から雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)を計算する（Ｓ２２２）。雑音非負オートエンコーダ部２２２は、学習終了時のネットワークパラメータp（重み行列WN(2),WN(3)とバイアスベクトルbN(2),bN(3)）が設定されている点においてのみ雑音非負オートエンコーダ計算部１２７と異なる。
【００７８】
次に、相補減算部２２３は、Ｓ２２１、Ｓ２２２で計算した目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)、雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)から推定目的音PSD qS(4), 推定雑音PSD qN(4)を計算する（Ｓ２２３）。相補減算部２２３は、学習終了時のネットワークパラメータp（重み行列W(4)）が設定されている点においてのみ相補減算ニューラルネットワーク計算部１２８と異なる。
【００７９】
最後に、ウィーナーフィルタ計算部２２４は、Ｓ２２３で計算した推定目的音PSD qS(4), 推定雑音PSD qN(4)からウィーナーフィルタG(τ, ω)を計算する（Ｓ２２４）。
【００８０】
信号強調部２３０は、周波数領域観測信号X(τ, ω)とＳ２２０で推定したウィーナーフィルタG(τ, ω)から次式により信号強調（音源強調）を実行し、周波数領域強調音^S(τ, ω)を生成する（Ｓ２３０）。
【数１６】
2018031910.tif 000018
【００８１】
時間領域変換部９４０は、周波数領域強調音^S(τ, ω)から時間領域での推定音源信号である強調音^s(t)を生成する（Ｓ９４０）。
【００８２】
なお、目的音非負オートエンコーダ部２２１と雑音非負オートエンコーダ部２２２は、目的音非負オートエンコーダ計算部１２６と雑音非負オートエンコーダ計算部１２７と同様複数あってもよく、この場合それぞれ同数含むことになる。
【００８３】
本実施形態の発明によれば、観測信号中の目的音を音源強調した強調音を高精度かつ安定的に出力することが可能となる。
【００８４】
＜変形例＞
実施形態１では、混合音を対象に音源強調処理を行うために、音源強調処理のアルゴリズムを反映した物理的構造を有するニューラルネットワークを学習した。ここでは、音源強調に最終的に必要になるウィーナーフィルタの代わりに、潜在変数である目的音スペクトル特性ベクトルを出力するニューラルネットワーク、雑音スペクトル特性ベクトルを出力するニューラルネットワーク、推定目的音PSD・推定雑音PSDを出力するニューラルネットワークをそれぞれ学習することにより、音源強調処理のアルゴリズムの特徴をニューラルネットワークの物理的構造として取り入れ、高精度かつ安定的に音源強調処理することができるニューラルネットワークを学習した。
【００８５】
同様に、音響信号を対象にした音源強調以外の処理、画像信号を対象とした処理に加えて、電波や光波を電気信号に変換した信号全般を対象とした処理についても各処理アルゴリズムが途中段階で生成するベクトル（途中段階推定処理結果）を出力するニューラルネットワークを構成し、これらのニューラルネットワークを部品として最終的な処理結果（推定処理結果）を得るようなニューラルネットワークを構成することができる。このようにすることにより、各処理アルゴリズムに対応するニューラルネットワークを構成することができ、当該ニューラルネットワークは高精度かつ安定的に各処理を実行することができる。
【００８６】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００８７】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００８８】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００８９】
本発明は上述の実施形態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適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００９０】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００９１】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００９２】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００９３】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００９４】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１００  音源強調学習装置
１１０  特徴量・ラベル生成部
１２０  事前学習部
１２１  ビームフォーミング出力パワー計算部
１２２  ネットワークパラメータ計算部
１２６  目的音非負オートエンコーダ計算部
１２７  雑音非負オートエンコーダ計算部
１２８  相補減算ニューラルネットワーク計算部
１２９  ネットワークパラメータ最適化部
２００  音源強調装置
２２０  ウィーナーフィルタ推定部
２２１  目的音非負オートエンコーダ部
２２２  雑音非負オートエンコーダ部
２２３  相補減算部
２２４  ウィーナーフィルタ計算部
２３０  信号強調部
８００  音源強調学習装置
８１０  特徴量・ラベル生成部
８２０  事前学習部
８９０  学習データ記録部
９００  音源強調装置
９１０  周波数領域変換部
９２０  バイナリマスク推定部
９３０  信号強調部
９４０  時間領域変換部
９９０  学習結果記録部
【図１】
2018031910.tif 000022
【図２】
2018031910.tif 000023
【図３】
2018031910.tif 000024
【図４】
2018031910.tif 000025
【図５】
2018031910.tif 000026
【図６】
2018031910.tif 000027
【図７】
2018031910.tif 000028
【図８】
2018031910.tif 000029
【図９】
2018031910.tif 000030
【図１０】
2018031910.tif 000031
【図１１】
2018031910.tif 000032
【図１２】
2018031910.tif 000033
【図１３】
2018031910.tif 000034
【図１４】
2018031910.tif 000035
【図１５】
2018031910.tif 000036