(57)【要約】【課題】  より少ないひずみで目的エリア音のみを強調する収音装置、プログラム及び方法を提供する。【解決手段】  本発明は収音装置に関する。そして、本発明の収音装置は、  ２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出し、周波数成分ごとに、それぞれのマイクアレイの到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得し、エリア特徴量を用いて、マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出す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】
２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出する特徴量算出手段と、
周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得する特徴量統合手段と、
前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出する目的エリア音抽出手段と
を有することを特徴とする収音装置。
【請求項２】
前記特徴量統合手段は、周波数成分ごとに、すべての前記到来方向特徴量が大きいときに大きな値を取り、いずれかの前記到来方向特徴量が小さいときに小さな値を取ることで前記エリア特徴量を取得することを特徴とする請求項１に記載の収音装置。
【請求項３】
前記特徴量統合手段は、周波数成分ごとに、全ての前記マイクアレイに関する前記到来方向特徴量の最小値を前記エリア特徴量として取得することを特徴とする請求項２に記載の収音装置。
【請求項４】
前記目的エリア音抽出手段は、前記エリア特徴量の大小に応じて、前記捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の収音装置。
【請求項５】
前記目的エリア音抽出手段は、周波数成分ごとの閾値を予め保持しておき、前記捕捉信号に基づく信号から、前記エリア特徴量が前記閾値より小さい周波数成分を減衰させることで目的エリア音を抽出することを特徴とする請求項４に記載の収音装置。
【請求項６】
周波数成分ごとの前記閾値は、周波数の高低によらず、周波数成分が減衰されない範囲を一定範囲とするように定められていることを特徴とする請求項５に記載の収音装置。
【請求項７】
コンピュータを、
２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出する特徴量算出手段と、
周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得する特徴量統合手段と、
前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出する目的エリア音抽出手段と
して機能させることを特徴とする収音プログラム。
【請求項８】
収音方法において、
特徴量算出手段、特徴量統合手段、及び目的エリア音抽出手段を備え、
前記特徴量算出手段は、２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出し、
前記特徴量統合手段は、周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得し、
前記目的エリア音抽出手段は、前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出する
ことを特徴とする収音方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、収音装置、プログラム及び方法に関し、例えば、特定のエリアの音のみを強調し、それ以外のエリアの音を抑圧する場合に適用し得る。
【背景技術】
【０００２】
特定の方向に存在する音（音声や音響；以下、音声及び音響をまとめて「音響」と呼ぶこともある）を強調し、それ以外の音を抑圧する技術として、マイクアレイを用いたビームフォーマがある。ビームフォーマとは、各マイクに到達する信号の時間差を利用して指向性や死角を形成する技術である（非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００３】
しかし、単純にビームフォーマの指向性を収音目的とするエリア（以下、「目的エリア」と呼ぶ）に向けただけでは、目的エリアの周囲に雑音源が存在する場合、目的エリア内に存在する音源（以下、「目的エリア音」と呼ぶ）だけでなく、目的エリア外に存在する雑音源（以下、「非目的エリア音」と呼ぶ）も同時に収音してしまうという問題が存在する。
【０００４】
この問題に対して、従来、複数のマイクアレイを用いて、別々の方向から指向性を目的エリアに向けて交差させ、目的エリア音を収音する方式が提案されている（特許文献１）。特許文献１に記載された方式では、各マイクアレイのビームフォーマ出力を同時に処理することで、目的エリアを抽出する。
【０００５】
図６は、従来の複数のマイクアレイを用いた収音処理の例について示した説明図である。
【０００６】
図６では、２つのマイクアレイＭＡ（ＭＡ１、ＭＡ２）の指向性を目的エリアに向けた場合の例について示している。
【０００７】
図６（ａ）は、２つのマイクアレイＭＡ１、ＭＡ２の指向性を目的エリアに向けた場合の各マイクアレイＭＡや、目的エリア音の音源との位置関係について示している。また、図６（ａ）では、マイクアレイＭＡ１、ＭＡ２に対応する指向性（ビームフォーマの指向性）Ｚ１、Ｚ２についても図示している。さらに、図６（ａ）の例では、目的エリアの音源の周囲に非目的エリア音の音源が存在している。従って、図６（ａ）の状態では、マイクアレイＭＡ１、ＭＡ２のビームフォーマ出力には、共に、目的エリアにある音源による目的エリア音だけでなく、同じ指向性方向の非目的エリアにある音源による非目的エリア音が含まれてしまうことになる。
【０００８】
図６（ｂ）、図６（ｃ）は、それぞれ、２つのマイクアレイＭＡ１、ＭＡ２のビームフォーマ出力の周波数成分を示している。音声のスパース性を仮定すると、図６（ｂ）、図６（ｃ）に示すように、一つの周波数成分には一つの音源（目的エリア音又は非目的エリア音）しか含まれない。そして、目的エリアは全てのマイクアレイの指向性に含まれているため、目的エリア音の周波数成分は、全てのビームフォーマ出力に、同じ割合、同じ分布で含まれる。これと比較して、非目的エリア音の周波数成分は、ビームフォーマ出力ごとに異なっている。このような特徴から、各ビームフォーマ出力に共通に含まれる周波数成分は、目的エリア音が有する成分と推定することができ、これに基づいて、特許文献１等に記載された従来の目的エリア音の収音方法が実現されている。
【０００９】
図７は、従来の収音方法を適用した収音装置１０の機能的構成について示したブロック図である。
【００１０】
図７に示す従来の収音装置１０は、データ入力部２、周波数領域変換部３、指向性形成部４、伝搬遅延差補正部５、パワー補正部６、第１の減算部７、及び第２の減算部８を有している。
【００１１】
マイクアレイＭＡ１、ＭＡ２からの捕捉信号は、それぞれ、データ入力部２においてアナログ信号からデジタル信号（データ）に変換され、周波数領域変換部３において時間領域から周波数領域へと変換されて捕捉信号群Ｘ１及びＸ２が得られる。そして、指向性形成部４において図６（ａ）の指向性Ｚ１、指向性Ｚ２のような指向性を有するビームフォーマが適用されてビームフォーマ出力信号Ｘｍａ１（ｆ）及びＸｍａ２（ｆ）が得られる。そして、伝搬遅延差補正部５において各マイクアレイと目的エリアとの距離（既知の情報）に基づいていずれかのビームフォーマ出力信号Ｘｍａ１（ｆ）及びＸｍａ２（ｆ）を遅延させてタイミングを合わせて、遅延補正信号Ｘ’ｍａ１（ｆ）及びＸ’ｍａ２（ｆ）が得られる。
【００１２】
パワー補正部６では、各マイクアレイと目的エリアとの距離による振幅差に加えて、目的エリア内の話者の向きに適応するため、（１）式によって振幅補正係数αｍａ１（アルファ）を算出する。なお、（１）式中の演算子ｍｏｄｅｆ（Ａ（ｆ））は、変数ｆにより値が変わる関数値Ａ（ｆ）のうち最も多く出現した値（最頻値）を得る演算子である。また、最頻値に代えて、（２）式のように中央値を用いても良い。なお、（２）式中の演算子ｍｅｄｉａｎｆ（Ａ（ｆ））は、変数ｆにより値が変わる関数値Ａ（ｆ）の中央値を得る演算子である。
【数１】
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【００１３】
そして、第１の減算部７において、マイクアレイＭＡ１に係る遅延補正信号Ｘ’ｍａ１（ｆ）から振幅補正係数αｍａ１によって振幅を補正したマイクアレイＭＡ２に係る遅延補正信号Ｘ’ｍａ２（ｆ）をスペクトル減算することにより、両ビームフォーマ出力で重なっている目的エリア音成分が消去され、マイクアレイＭＡ１に係る遅延補正信号Ｘ’ｍａ１（ｆ）に含まれている非目的エリア音成分Ｎｍａ１（ｆ）が抽出される。（３）式は、概ねこのような考え方に従っている算出式である。
Ｎｍａ１＝Ｘ’ｍａ１−αｍａ１・Ｘ’ｍａ２  …（３）
【００１４】
そして、第２の減算部８において、マイクアレイＭＡ１に係る遅延補正信号Ｘ’ｍａ１（ｆ）から非目的エリア音成分Ｎｍａ１（ｆ）をスペクトル減算することにより、目的エリア音Ｙｍａ１（ｆ）が抽出される。（４）式は、概ねこのような考え方に従っている算出式である。なお、（４）式中のβｍａ１（ベータ）は、非目的エリア音の除去強度を定めている一定値を取る係数である。
Ｙｍａ１＝Ｘ’ｍａ１−βｍａ１・Ｎｍａ１…（４）
【００１５】
以上のように、従来の収音方法を用いれば、目的エリアの周囲に非目的エリア音源が存在していても、目的エリア音のみを収音することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２０１４−７２７０８号公報
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】浅野太著、“音のアレイ信号処理−音源の定位・追跡と分離”、社団法人日本音響学会、コロナ社、２０１１年２月２５日発行
【非特許文献２】矢頭隆、森戸誠、山田圭、小川哲司共著、“正方形マイクロホンアレイによる音源分離技術（＜特集＞音声認識技術の実用化への取り組み）”、一般社団法人情報処理学会、情報処理５１（１１）、ｐｐ．１４１０−１４１６．２０１０年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかし、従来の収音方法では、目的エリア音のみを収音するために、２回のスペクトル減算を行っているため、抽出された目的エリア音に音質の問題が生じる可能性がある。
【００１９】
スペクトル減算は、目的音成分と雑音成分が混在する観測信号と、適当な方法で推定した雑音成分とがあるときに、周波数成分ごとに、観測信号の振幅又はパワーから推定雑音成分の振幅又はパワーを減じることで、目的音の振幅又はパワーを推定する方法である。推定雑音成分は、実環境では推定誤差を必ず含んでしまう。そのため、スペクトル減算は、雑音成分が過大推定された周波数成分では目的音の成分までも減衰させてしまうため、目的音がひずむ課題と、雑音成分が過小推定された周波数成分では雑音成分を減衰させきれないため、雑音成分が残留する課題を有する。またさらに、周波数成分ごとにおいて、真の目的音の振幅又はパワーと真の雑音の振幅又はパワーとの和は、観測信号の振幅又はパワーと一致するとは限らないため、仮に推定雑音成分が推定誤差を含まなかったとしても、スペクトル減算は目的音がひずむ課題と雑音成分が残留する課題を有する。
【００２０】
なお、残留した雑音成分は、ミュージカルノイズと呼ばれる極めて不快な雑音として知覚されるため、スペクトル減算の最大の課題として一般的に周知されている。ミュージカルノイズは雑音成分が強くひずんだ雑音である。
【００２１】
従来の収音方法では、以上のような課題を有するスペクトル減算を２回適用するため、強調された目的エリア音がひずむ場合があるという課題があった。
【００２２】
そのため、より少ないひずみで目的エリア音のみを強調する収音装置、プログラム及び方法が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
第１の本発明の収音装置は、（１）２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出する特徴量算出手段と、（２）周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得する特徴量統合手段と、（３）前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出する目的エリア音抽出手段とを有することを特徴とする。
【００２４】
第２の本発明の収音プログラムは、コンピュータを、（１）２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出する特徴量算出手段と、（２）周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得する特徴量統合手段と、（３）前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出する目的エリア音抽出手段として機能させることを特徴とする。
【００２５】
第３の本発明の収音方法は、（１）特徴量算出手段、特徴量統合手段、及び目的エリア音抽出手段を備え、（２）前記特徴量算出手段は、２つのマイクから成る複数のマイクアレイごとに、音の到来方向に応じて変化するものであって、目的エリア方向から到来する音響に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向から到来する音響に対して小さな値を取る特徴を備える到来方向特徴量を算出し、（３）前記特徴量統合手段は、周波数成分ごとに、それぞれの前記マイクアレイの前記到来方向特徴量を統合したエリア特徴量を取得し、（５）前記目的エリア音抽出手段は、前記エリア特徴量を用いて、前記マイクアレイが出力する捕捉信号に基づく信号から目的エリア音を抽出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、より少ないひずみで目的エリア音のみを強調する収音装置、プログラム及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態に係る収音装置の機能的構成について示したブロック図である。
【図２】実施形態に係る第１の到来方向特徴量の例について示した説明図である。
【図３】実施形態に係る第２の到来方向特徴量の例について示した説明図である。
【図４】実施形態に係るエリア特徴量の例について示した説明図である。
【図５】実施形態に収音装置で求められる目的エリアの判定結果の例について示した説明図である。
【図６】従来の収音方法の例について示した説明図である。
【図７】従来の収音装置の機能的構成について示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（Ａ）主たる実施形態
以下、本発明による収音装置、プログラム及び方法の一実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００２９】
（Ａ−１）実施形態の構成
図１は、この実施形態の収音装置１００の機能的構成について示したブロック図である。
【００３０】
収音装置１００は、Ｍ個のマイクアレイＭＡ（ＭＡ１〜ＭＡＭ）から供給される音響信号を用いて、目的エリアの音源からの目的エリア音を収音する目的エリア音収音処理を行う。
【００３１】
各マイクアレイＭＡは、目的エリアが存在する空間の、目的エリアを指向できる場所に配置される。各マイクアレイＭＡは、２つのマイク１（１１、１２）により構成されている。各マイクアレイＭＡでは、２つのマイク１１、１２によって捕捉された音響に基づく音響信号がデータ入力部１０２に供給される。
【００３２】
次に、収音装置１００の内部構成について図１を用いて説明する。
【００３３】
図１に示すように、この実施形態に係る収音装置１００は、データ入力部１０２、周波数領域変換部１０３、特徴量算出部１０４、特徴量統合部１０５、及び目的エリア音抽出部１０６を有している。収音装置１００内部の各構成要素の詳細については後述する。
【００３４】
収音装置１００において、デジタル信号に変換された後の処理構成を、プロセッサやメモリ等を備えるコンピュータにプログラム（実施形態に係る収音プログラムを含む）を実行させるようにしてもよいが、その場合であっても、機能的には、図１で表すことができる。
【００３５】
（Ａ−２）実施形態の動作
次に、以上のような構成を有するこの実施形態の収音装置１００の動作（この実施形態の収音方法）を説明する。
【００３６】
データ入力部１０２は、マイクアレイＭＡ１〜ＭＡＭで捕捉した音響信号を、マイク１ごとにアナログ信号からデジタル信号（データ）に変換する。データ入力部１０２は、得られた捕捉信号を、周波数領域変換部１０３に与える。
【００３７】
以下では、マイクアレイＭＡ１〜ＭＡＭのマイク１１で捕捉された捕捉信号をそれぞれｘ１，１（ｔ）〜ｘＭ，１（ｔ）と表し、マイクアレイＭＡ１〜ＭＡＭのマイク１２で捕捉された捕捉信号をそれぞれ、ｘ１，２（ｔ）〜ｘＭ，２（ｔ）と表す。
【００３８】
周波数領域変換部１０３は、捕捉信号ｘ１，１（ｔ）〜ｘＭ，１（ｔ）、ｘ１，２（ｔ）〜ｘＭ，２（ｔ）をそれぞれ時間領域から周波数領域へと変換する。
【００３９】
以下では、捕捉信号ｘ１，１（ｔ）〜ｘＭ，１（ｔ）、ｘ１，２（ｔ）〜ｘＭ，２（ｔ）を周波数領域に変換した信号を、Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）と表す。
【００４０】
周波数領域変換部１０３は、得られた周波数領域の捕捉信号Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）を、特徴量算出部１０４及び目的エリア音抽出部１０６に供給する。
【００４１】
周波数領域変換部１０３が行う変換には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）やウェーブレット変換、フィルタバンクなどを利用することができるが、ＦＦＴが最も好適である。ここで、ＦＦＴを行う際、ハミング窓などの各種窓関数を用いるようにしても良い。
【００４２】
特徴量算出部１０４は、捕捉信号Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）から、マイクアレイＭＡごとに、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）を算出する。特徴量算出部１０４は、得られた到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）を、特徴量統合部１０５に供給する。
【００４３】
特徴量算出部１０４において、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）は捕捉信号Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）からマイクアレイＭＡごとに同様の算出方法によって算出される。以下ではｉ番目（ｉは１〜Ｍのいずれか）のマイクアレイＭＡｉにおける捕捉信号Ｘｉ，１（ｆ）、Ｘｉ，２（ｆ）と到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）について説明する。
【００４４】
到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）は、目的エリア方向に対して大きな値を取り、目的エリア方向以外の方向に対して小さな値を取るような特徴を持つことが好ましい。到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）にそのような特徴を持たせられる算出方法であれば、どのような算出方法を用いても良い。目的エリアが、全てのマイクアレイＭＡの正面方向に位置している場合は、例えば（５）式を用いるのが好適である。
【数２】
2018170718.tif 000004
【００４５】
捕捉信号Ｘｉ，１（ｆ）、Ｘｉ，２（ｆ）は、目的エリア音と非目的エリア音とが混在した信号であるが、音声のスパース性を仮定すると、各周波数成分には目的エリア音と非目的エリア音のいずれかしか含まれないことになる。したがって、ある音源があるマイクアレイＭＡに到来する角度をθ（シータ）と定義すると、（５）式は（６）式のように展開できる。（６）式において、ｃは音速、ｄはマイクアレイを構成する２つのマイク１１、１２の間の距離である。なお、同様に音声のスパース性を仮定すると、到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）の算出方法として（７）式のような到来方向を明示的に求める算出方法を用いることもできる。（７）式の絶対値の内側が到来方向θの正弦関数の値（ｓｉｎθ）となっている。
【数３】
2018170718.tif 000005
【００４６】
次に、到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）の具体例について図２、図３を用いて説明する。
【００４７】
図２（ａ）、図３（ａ）は、それぞれマイクアレイＭＡ１、ＭＡ２に対応する到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）を（５）式を用いて求めた場合の例を３次元（縦、横、高さ）のグラフで示している。
【００４８】
図２（ａ）、図３（ａ）のグラフは、マイクアレイＭＡ１からの距離を縦位置（グラフの縦方向の軸）とし、マイクアレイＭＡ２からの距離を横位置（グラフの横方向の軸）とし、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）の値を高さ（グラフの高さ方向（上下方向）の軸）としている。そして、図２（ａ）、図３（ａ）のグラフは、ｆ＝３ｋＨｚとしたときの様々な縦位置と横位置から目的エリア音や非目的エリア音が到来した場合における到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）の値を示している。
【００４９】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に図示したＰ４１１〜Ｐ４１６の各位置における到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）の値を示している。図２（ｂ）に示す通り、Ｐ４１１〜Ｐ４１６のそれぞれの位置の到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）の値は、−０．１３、１、−０．１３、０．７２、１、０．７２となる。
【００５０】
なお、図２（ａ）は、マイクアレイＭＡ１を横位置１．５ｍ、縦位置０ｍに設置したときの、マイクアレイＭＡ１に関するｆ＝３ｋＨｚの音の到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）のグラフとなっている。図２（ａ）、図２（ｂ）に示すように、マイクアレイＭＡ１の正面方向（横位置が１．５ｍの場合）において、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）がピーク値となっていることがわかる。
【００５１】
図３（ｂ）は、図３（ａ）に図示したＰ４２１〜Ｐ４２６の各位置における到来方向特徴量Ｄ２（ｆ）の値を示している。図３（ｂ）に示す通り、Ｐ４２１〜Ｐ４２６のそれぞれの位置の到来方向特徴量Ｄ２（ｆ）の値は、０．７２、−０．１３、１、−０．１３、０．７２、１となる。
【００５２】
なお、図３（ａ）は、マイクアレイＭＡ２を横位置０ｍ、縦位置１．５ｍに設置したときの、マイクアレイＭＡ２に関するｆ＝３ｋＨｚにおける到来方向特徴量Ｄ２（ｆ）のグラフである。図３（ａ）、図３（ｂ）に示すように、マイクアレイＭＡ２の正面方向（縦位置が１．５ｍの場合）において、到来方向特徴量Ｄ２（ｆ）がピーク値となっていることがわかる。
【００５３】
特徴量統合部１０５は、周波数成分ごとに、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）を統合してエリア特徴量Ｅ（ｆ）を算出する。得られたエリア特徴量Ｅ（ｆ）は、目的エリア音抽出部１０６に与えられる。
【００５４】
エリア特徴量Ｅ（ｆ）の算出方法（統合方法）は、全ての到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）が大きいときにエリア特徴量Ｅ（ｆ）も大きくなるような算出方法（統合方法）であれば、どのような算出方法を用いても良いが、例えば、（８）式のように、周波数成分ごとに、全てのマイクアレイに関して最小となる到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）を選択してエリア特徴量Ｅ（ｆ）とするようにしてもよい。
Ｅ（ｆ）＝ｍｉｎ［Ｄ１（ｆ），…，ＤＭ（ｆ）］  …（８）
【００５５】
次に、エリア特徴量Ｅ（ｆ）の具体例について図４を用いて説明する。
【００５６】
図４（ａ）は、（８）式を用いて、エリア特徴量Ｅ（ｆ）を求めた場合の例を３次元（縦、横、高さ）のグラフで示している。
【００５７】
図４（ａ）は、図６のようにマイクアレイＭＡ１、ＭＡ２（マイク１が２個の）を配置した場合において、到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）をそれぞれ（５）式で算出し、算出した到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）を（８）式に適用してエリア特徴量Ｅ（ｆ）を算出した場合の例を示している。すなわち、図４（ａ）は、図２（ａ）、図３（ａ）に示す到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）、Ｄ２（ｆ）を（８）式により統合したエリア特徴量Ｅ（ｆ）を示している。
【００５８】
図４（ａ）のグラフは、マイクアレイＭＡ１からの距離を縦位置（グラフの縦方向の軸）とし、マイクアレイＭＡ２からの距離を横位置（グラフの横方向の軸）とし、エリア特徴量Ｅ（ｆ）の値を高さ（グラフの高さ方向（上下方向）の軸）としている。なお、図４（ａ）は、ｆ＝３ｋＨｚのときの様々な縦位置と横位置におけるエリア特徴量Ｅ（ｆ）の値を示している。
【００５９】
図４（ｂ）は、図４（ａ）に図示したＰ５１〜５９の各位置におけるエリア特徴量Ｅ（ｆ）の値を示している。図４（ｂ）に示す通り、Ｐ５１〜５９のそれぞれの位置のエリア特徴量Ｅ（ｆ）の値は、−０．１３、０．３６、−０．１３、０．３６、−０．１３、０．３６、０．７２、０．３６、１となっている。
【００６０】
図４（ａ）、図４（ｂ）に示すように、マイクアレイＭＡ１とマイクアレイＭＡ２の正面方向（横位置と縦位置が共に１．５ｍとなる点の周辺）において、エリア特徴量Ｅ（ｆ）が大きな値となっていることがわかる。
【００６１】
目的エリア音抽出部１０６は、捕捉信号Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）とエリア特徴量Ｅ（ｆ）とに基づいて目的エリア強調音Ｙ（ｆ）を算出する。そして、目的エリア音抽出部１０６は、得られた目的エリア強調音Ｙ（ｆ）を次段に供給（出力）する。
【００６２】
目的エリア音抽出部１０６において、目的エリア音の抽出（強調）対象となる捕捉信号の選択（Ｘ１，１（ｔ）〜ＸＭ，１（ｔ）、Ｘ１，２（ｔ）〜ＸＭ，２（ｔ）のいずれかの選択）は任意であり、例えば先頭のＸ１，１（ｆ）としても良いし、最も目的エリアに近いマイクに係る捕捉信号としても良いし、最も目的エリアに近いマイクアレイＭＡの捕捉信号群に遅延和ビームフォーマを適用して目的エリア音を少しだけ強調した信号（統合捕捉信号と呼ぶ）としても良い。以下、選択された捕捉信号又は統合捕捉信号を抽出対象信号Ｘ’（ｆ）と呼ぶ。
【００６３】
目的エリア音抽出部１０６において、目的エリア音の抽出（強調）は、抽出対象信号Ｘ’（ｆ）の周波数成分の内、目的エリア音以外の周波数成分を減衰させることで達成される。そして、エリア特徴量Ｅ（ｆ）は目的エリアに近いほど大きな値となっていることから、目的エリア音抽出部１０６では、エリア特徴量Ｅ（ｆ）の大小に応じて抽出対象信号Ｘ’（ｆ）を減衰させることで、目的エリア音を抽出（強調）することができる。目的エリア音抽出部１０６では、例えば、（９）式のように、周波数成分ごとに所定の閾値Ｆ（ｆ）を事前に定めておいて、エリア特徴量Ｅ（ｆ）が閾値Ｆ（ｆ）より小さければ抽出対象信号Ｘ’（ｆ）の当該周波数成分を減衰させる（例えば、ゼロとする）ことで、目的エリア音の周波数成分だけが残った目的エリア強調音Ｙ（ｆ）を得ることができる。
【数４】
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【００６４】
目的エリア音抽出部１０６において、閾値Ｆ（ｆ）は、周波数成分によらず一定値としても良いが、その場合、周波数成分によって抽出（強調）されるエリアの範囲が変化してしまう。これは、目的エリアは、周波数が低いほど広く、周波数が高いほど狭くなるためである。そこで、目的エリア音抽出部１０６では、例えば（１０）式のように、周波数成分ごとに閾値Ｆ（ｆ）を定めることで、周波数の高低によらず目的エリア（周波数成分が減衰されない範囲）を一定の範囲に定めることができる。（１０）式において、φ（ファイ）は、各マイクアレイから見た目的エリアの広さ（角度）である。
【００６５】
図５は、図２〜図４と同様に、図６のようにマイクアレイＭＡ１、ＭＡ２を配置した場合において、φ＝π／１０としたときに、目的エリアであると判定される範囲を示している。
【００６６】
図５において、黒色に塗りつぶされた領域が閾値に基づき目的エリアでないと判定された範囲を示し、それ以外の領域（黒く塗りつぶされていない領域）が閾値に基づき目的エリアであると判定された範囲を示している。
【００６７】
図５に示すように、縦横共に、およそ１〜２ｍの範囲が閾値に基づき目的エリアであると判定されていることがわかる。
【数５】
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【００６８】
（Ａ−３）実施形態の効果
この実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【００６９】
この実施形態の収音装置１００では、スペクトル減算を行わないので、目的エリアが非目的エリア音源に囲まれている状況でも、少ないひずみで目的エリア音のみを強調することができる。
【００７０】
（Ｂ）他の実施形態
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような変形実施形態も挙げることができる。
【００７１】
（Ｂ−１）特徴量算出部１０４において、到来方向特徴量Ｄｉ（ｆ）の算出方法には、（１１）式や（１２）式も適用し得る。
【００７２】
また、特徴量統合部１０５において、エリア特徴量Ｅ（ｆ）の算出方法（到来方向特徴量Ｄ１（ｆ）〜ＤＭ（ｆ）の統合方法）には、（１３）式や（１４）式も適用し得る。
【数６】
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【００７３】
（Ｂ−２）目的エリア音抽出部１０６において、閾値Ｆ（ｆ）のある周波数（例えば２５０Ｈｚ）より小さい周波数成分では一定値としても良い。例えば２５０Ｈｚ未満におけるＦ（ｆ）の値として２５０ＨｚにおけるＦ（ｆ）を用いると、２５０Ｈｚ未満の周波数成分では目的エリアであると判定される範囲が広くなり、周波数の低い周波数成分がひずみにくくなり、よりひずみの少ない目的エリア強調音Ｙ（ｆ）を得られる。
【００７４】
また、目的エリア音抽出部１０６において、２つの閾値Ｆ１（ｆ）、Ｆ２（ｆ）を用意して、エリア強調ゲインＧ（ｆ）を算出して、得られたエリア強調ゲインＧ（ｆ）を抽出対象信号Ｘ’（ｆ）に乗じることで、目的エリア強調音Ｙ（ｆ）を算出しても良い。例えば、２つの閾値Ｆ１（ｆ）、Ｆ２（ｆ）を（１５）式にしたがって算出するものとして、φ１＝π／９、φ２−π／１１として、（１６）式によってエリア強調ゲインを算出しても良い。これにより、抽出対象信号Ｘ’（ｆ）の周波数成分の中で、目的エリアと非目的エリアの境界付近に存在する音源に由来する成分の減衰度合が緩やかになるため、よりひずみの少ない目的エリア強調音Ｙ（ｆ）が得られる。
【数７】
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【符号の説明】
【００７５】
１００…収音装置、１０２…データ入力部、１０３…周波数領域変換部、１０４…特徴量算出部、１０５…特徴量統合部、１０６…目的エリア音抽出部。
【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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