(57)【要約】【課題】バージインフリー音声対話システムにおいて、マイクロホンアレイによる観測信号に含まれるシステム音声成分を抑圧するためのデジタルフィルタの適応速度を向上させる。【解決手段】システム音声抑圧フィルタ部５１及びＩＣＡ部５２は、ＩＣＡアルゴリズムに基づいて、マイクロホンアレイ１による観測信号群Ｘ１（ｆ，ｔ）〜ＸＫ（ｆ，ｔ）に含まれるシステム音声を抑圧するフィルタ処理を行い、第１の信号群Ｙ１（ｆ，ｔ）〜ＹＫ（ｆ，ｔ）を生成する。ユーザ音声強調フィルタ部６１及びＩＣＡ部６２は、第１の信号群Ｙ１（ｆ，ｔ）〜ＹＫ（ｆ，ｔ）を入力し、ＩＣＡアルゴリズムに基づいて、ユーザ音声Ｚ１（ｆ，ｔ）を分離する。対話管理部７１は、分離された信号Ｚ１（ｆ，ｔ）に基づいてユーザ音声の認識処理を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
システム音声がスピーカ出力されている状況下でユーザ音声の認識を行うことが可能なバージインフリー音声対話システムであって、
マイクロホンアレイによる観測信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第１の信号群を生成する第１のフィルタ部と、
前記システム音声の出力のために前記スピーカに供給される音源信号と前記第１の信号群の各々との間が互いに独立となるように、前記第１のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第１のＩＣＡ部と、
前記第１の信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第２の信号群を生成する第２のフィルタ部と、
前記第２の信号群が互いに独立となるように、前記第２のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第２のＩＣＡ部と、
前記第２の信号群に含まれる信号に基づく前記ユーザ音声の認識処理、および認識処理結果に基づく新たなシステム音声の生成処理を含む対話管理を行う対話管理部と、
を備えるバージインフリー音声対話システム。
【請求項２】
前記第１及び第２のＩＣＡ部は、周波数領域での独立成分分析によって適応フィルタ群の最適化を行う、請求項１に記載のバージインフリー音声対話システム。
【請求項３】
マイクロホンアレイによる観測信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第１の信号群を生成する第１のフィルタ・ステップと、
システム音声の出力のためにスピーカに供給される音源信号と前記第１の信号群の各々との間が互いに独立となるように、前記第１のフィルタ・ステップで使用される適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第１のＩＣＡステップと、
前記第１の信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第２の信号群を生成する第２のフィルタ・ステップと、
前記第２の信号群が互いに独立となるように、前記第２のフィルタ。ステップで使用される適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第２のＩＣＡステップと、
前記第２の信号群に含まれる信号に基づく前記ユーザ音声の認識処理、および認識処理結果に基づく新たなシステム音声の生成処理を含む対話管理を行う対話管理ステップと、
を備える、音声対話方法。
【請求項４】
前記第１及び第２のフィルタ・ステップにおける適応フィルタ群の最適化は、周波数領域での独立成分分析によって行われる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
システム音声がスピーカ出力されている状況下でユーザ音声の認識を行うことが可能なバージインフリー音声対話システムに関する情報処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記情報処理は、
マイクロホンアレイによる観測信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第１の信号群を生成する第１のフィルタ・ステップと、
前記システム音声の出力のために前記スピーカに供給される音源信号と前記第１の信号群の各々との間が互いに独立となるように、前記第１のフィルタ・ステップで使用される適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第１のＩＣＡステップと、
前記第１の信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第２の信号群を生成する第２のフィルタ・ステップと、
前記第２の信号群が互いに独立となるように、前記第２のフィルタ。ステップで使用される適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する第２のＩＣＡステップと、
前記第２の信号群に含まれる信号に基づく前記ユーザ音声の認識処理、および認識処理結果に基づく新たなシステム音声の生成処理を含む対話管理を行う対話管理ステップと、
を含む、プログラム。
【請求項６】
前記第１及び第２のフィルタ・ステップにおける適応フィルタ群の最適化は、周波数領域での独立成分分析によって行われる、請求項５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システム音声（システムの自己発声音）の出力タイミングに関わらず対話者音声の認識が可能なバージインフリー音声対話システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザとの間で音声によるインタラクションを行う音声対話システムが知られている（特許文献１および非特許文献１を参照）。これらの音声対話システムは、自身がユーザに対して音声（以下システム音声と呼ぶ）を発するともに、マイクロホンによる観測信号からユーザの音声（以下、ユーザ音声と呼ぶ）を認識する。なお、システム音声の出力とユーザの発話が同時に行われた場合、システムはこれらの音声の混合音をマイクロホンによって集音してしまう。
非特許文献１は、ユーザ音声及びシステム音声の混合音からシステム音声を除去することでユーザ音声の認識率の低下を抑制するシステムを開示している。非特許文献１に開示されたシステムのように、システム音声出力中におけるユーザの発話を許容するシステムは、一般的に、「バージインフリー音声対話システム」と呼ばれている。
【０００３】
より具体的に述べると、非特許文献１に開示された音声対話システムは、独立成分分析（ＩＣＡ：Independent Component Analysis）に基づくブラインド音源分離（ＢＳＳ：Blind Source Separation）技術をシステム音声の分離・抑圧に利用する。なお、ＩＣＡに基づくＢＳＳは、マイクロホンアレイで集音された観測信号の中から未知音源（ブラインド音源）より到達した所望の信号（ユーザ音声など）を分離するための信号処理技術である。
【０００４】
また、非特許文献２および特許文献２は、非特許文献１と同様のＩＣＡに基づくＢＳＳを音響エコーキャンセラに適用する例を開示している。非特許文献２および特許文献２は、スピーカからの出力信号がマイクロホンに回り込むことで発生する音響エコーをマイクロホンによる観測信号から除去するために、ＩＣＡに基づくＢＳＳを利用する。マイクロホンによる観測信号は、近端話者（ユーザ）の発話音声とスピーカからの出力音声（遠端話者からの受話信号）を含む混合音である。非特許文献２および特許文献２では、マイクロホンによる観測信号および遠端話者からの受話信号をデジタルフィルタに入力し、混合音に含まれる近端話者（ユーザ）の発話音声を抑圧する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４８５３４号公報
【特許文献２】特開２００４−４８２５３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Sigeyuki Miyabe et al., "Barge-in- and noise-free spoken dialogue interface based on sound field control and semi-blind source separation", Proc. 15th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2007), pp.232-236, Sep. 2007
【非特許文献２】Ted Wada et al., "Use of decorrelation procedure for source and echo suppression", Proc. International Workshop for Acoustic Echo and Noise Control (IWAENC'08), #9086 in Online Proceedings or CD-ROM, Sep. 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図４は、非特許文献１に開示された技術を適用したバージインフリー音声対話システム８００の構成例を示す図である。図４において、マイクロホンアレイ１は、Ｋ個のマクロホン素子からなり、ユーザ音声、背景雑音、及びシステム音声が混合された混合音を観測する。
【０００８】
スピーカ２は、システム音声を出力する。システム音声出力のための音源信号は音声合成部７２で生成され、ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）４でアナログ信号に変換された後にスピーカ２に供給される。
【０００９】
Ｋ個のＡＤコンバータ（ＡＤＣ）３１〜３Ｋは、マイクロホンアレイ１によるＫ本の観測信号群Ｘｊ（ｔ）（ｊ＝１、２、・・・Ｋ）のサンプリング行う。一方、ＡＤＣ３０は、スピーカ２に供給される音源信号Ｘ０（ｔ）のサンプリングを行い、システム音声のサンプル列を生成する。
【００１０】
なお、システム８００は周波数領域でのＩＣＡを行う。このため、観測信号群Ｘｊ（ｔ）（ｊ＝１、２、・・・Ｋ）のサンプル列は、短時間ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）によって、時間・周波数領域の信号群Ｘｊ（ｆ、ｔ）（ｊ＝１、２、・・・Ｋ）に変換される。同様に、システム音声Ｘ０（ｔ）のサンプル列も短時間ＤＦＴによって、時間・周波数領域の信号Ｘ０（ｆ、ｔ）に変換される。
【００１１】
適応フィルタ部８１は、観測信号群Ｘｊ（ｆ、ｔ）とシステム音声Ｘ０（ｆ、ｔ）とを受信し、これらの信号から３つの分離信号Ｚ１（ｆ，ｔ）、Ｚ２（ｆ，ｔ）、及びＺ３（ｆ，ｔ）を生成する。ここで、Ｚ１（ｆ，ｔ）はユーザ音声と推定される分離信号であり、Ｚ2（ｆ，ｔ）は背景雑音と推定される分離信号であり、Ｚ３（ｆ，ｔ）はシステム音声と推定される分離信号である。
【００１２】
適応フィルタ部８１にて行われる、ＩＣＡに基づく信号分離過程は、以下の式（１）により表わすことができる。ここで、Ｗ１１（ｆ）、Ｗ２１（ｆ），Ｗ１Ｋ（ｆ）、Ｗ２Ｋ（ｆ）、Ｗ１０（ｆ）、Ｗ２０（ｆ）、Ｗ３０（ｆ）は、適応フィルタ部８１内の各分離フィルタである。
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【００１３】
ＩＣＡ部８２は、ＩＣＡアルゴリズムに基づいて、分離信号群（分離信号ベクトル）Ｚ１（ｆ、ｔ）、Ｚ２（ｆ、ｔ）及びＺ３（ｆ、ｔ）が互いに独立となるように、各分離フィルタＷ１１（ｆ）、Ｗ２１（ｆ），Ｗ１Ｋ（ｆ）、Ｗ２Ｋ（ｆ）、Ｗ１０（ｆ）、Ｗ２０（ｆ）、Ｗ３０（ｆ）のフィルタ係数を更新する。
【００１４】
対話管理部７１は、ユーザ音声に相当する分離信号Ｚ１（ｆ，ｔ）またはこれを時間領域に戻した信号Ｚ１（ｔ）に基づいて、音声認識を行う。さらに、対話管理部７１は、認識されたユーザの発話内容に対応した情報処理を実行し、ユーザに対する応答メッセージを生成するよう音声合成部７２を制御する。
【００１５】
上述したように、非特許文献１に開示されたバージインフリー音声対話システムは、ユーザ音声、背景雑音、およびシステム音声の分離を１つの適応アルゴリズム、つまり１つのＩＣＡアルゴリズムで行う。しかしこの場合、システム音声を抑圧するための分離フィルタＷ１０（ｆ）、Ｗ２０（ｆ）及びＷ３０（ｆ）のフィルタ長（フィルタ係数の数、タップ数）を、ユーザ音声強調用のフィルタＷ１１（ｆ）およびＷ１Ｋ（ｆ）等のフィルタ長と同じにする必要がある。したがって、最適化パラメータであるフィルタ係数の数が大きくなり、（ａ）フィルタの最適化に要する時間が大きくなる、および（ｂ）最適化過程においてローカルミニマムを回避することが難しい、という問題がある。
【００１６】
本発明は、本願の発明者による上述の知見に基づいてなされたものであって、システム音声の出力タイミングに関わらず対話者音声の認識が可能なバージインフリー音声対話システムにおいて、マイクロホンアレイによる観測信号に含まれるシステム音声成分を抑圧するためのデジタルフィルタの適応速度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の第１の態様は、システム音声がスピーカ出力されている状況下でユーザ音声の認識を行うことが可能なバージインフリー音声対話システムである。当該システムは、第１のフィルタ部、第１のＩＣＡ部、第２のフィルタ部、第２のＩＣＡ部、および対話管理部を有する。
前記第１のフィルタ部は、マイクロホンアレイによる観測信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第１の信号群を生成する。
前記第１のＩＣＡ部は、前記システム音声の出力のために前記スピーカに供給される音源信号と前記第１の信号群の各々との間が互いに独立となるように、前記第１のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する。
前記第２のフィルタ部は、前記第１の信号群に対するフィルタ処理を行って、フィルタ処理後の第２の信号群を生成する。
前記第２のＩＣＡ部は、前記第２の信号群が互いに独立となるように、前記第２のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群を独立成分分析アルゴリズムに基づいて最適化する。
前記対話管理部は、前記第２の信号群に含まれる信号に基づく前記ユーザ音声の認識処理、および認識処理結果に基づく新たなシステム音声の生成処理を含む対話管理を行う。
【００１８】
上述した本発明の第１の態様では、システム音声抑圧のための第１のフィルタ部に含まれるフィルタ係数群の最適化を、ユーザ音声強調のための第２のフィルタ部とは異なる独立したＩＣＡアルゴリズムに基づいて行う。これにより、システム音声の抑圧を行う第１のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群のフィルタ長を第２のフィルタ部に含まれる適応フィルタ群に比べて短くすることができる。よって、本発明の第１の態様によれば、第１のフィルタ部のフィルタ係数の最適化を高速に行うことが可能となる。また、最適化過程においてローカルミニマムに捕まる確率を低下させることができる。
【発明の効果】
【００１９】
上述した本発明の第１の態様によれば、バージインフリー音声対話システムにおいて、マイクロホンアレイによる観測信号に含まれるシステム音声成分を抑制するためのデジタルフィルタの適応速度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態にかかる音声対話システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した音声対話システムが有するシステム音声抑圧フィルタ部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に示した音声対話システムが有するユーザ音声強調フィルタ部の構成例を示すブロック図である。
【図４】背景技術にかかるバージインフリー音声対話システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【００２２】
<発明の実施の形態１>
図１は、本実施の形態にかかるバージインフリー音声対話システム１００の全体構成を示すブロック図である。なお、音声対話システム１００が有する構成要素のうち、図４に示した音声対話システム８００と共通の構成要素については、図４と同一の符号が付されている。ここでは、これら共通の構成要素に関する重複説明を省略する。
【００２３】
図１において、システム音声抑圧フィルタ部５１及びＩＣＡ部５２は、マイクロホンアレイ１によって得られた観測信号群Ｘ１〜ＸＫに対して、ＩＣＡに基づくシステム音声の抑圧処理を行う。そして、ユーザ音声強調フィルタ部６１及びＩＣＡ部６２は、システム音声の抑圧後の信号群Ｙ１〜ＹＫに対して、ＩＣＡに基づくユーザ音声の強調処理を行う。つまり、音声対話システム１００は、「システム音声の抑圧」および「ユーザ音声の強調」を２つの独立したＩＣＡアルゴリズムによって行う。
【００２４】
ところで、デジタルフィルタの適応学習において多くの計算時間を必要とするフィルタ係数の多くは、推定すべき対象である空間伝達関数の長さ（つまり時間長）に依存している。マイクロホンアレイ１と音源との間の空間伝達関数の長さに関しては、経験的に以下の２つの性質がある。すなわち、
（１）最もマイクロホンアレイ１に近い音源は、システム１００が有するスピーカ２である。
（２）マイクロホンアレイ１からユーザおよび背景雑音の音源までの距離は比較的近いものの、マイクロホンアレイ１からスピーカ２までの距離に比べると遠い。
よって、本来的には、システム音声を推定するための適応フィルタ長は、ユーザ音声および背景雑音を推定するための適応フィルタ長より相対的に短くて済む。
【００２５】
したがって、「システム音声の抑圧」および「ユーザ音声の強調」を２つの独立したＩＣＡアルゴリズムによって行う音声対話システム１００では、システム音声抑圧のためのフィルタ部５１に含まれる適応フィルタ群のフィルタ長をユーザ音声強調のためのフィルタ部６１に含まれる適応フィルタ群に比べて短くすることができる。よって、音声対話システム１００によれば、システム音声抑圧フィルタ部５１のフィルタ係数群の最適化を高速に行うことが可能となる。また、最適化過程においてローカルミニマムに捕まる確率を低下させることができる。
【００２６】
以下では、フィルタ部５１、ＩＣＡ部５２、フィルタ部６１、ＩＣＡ部６２の具体的な構成例について説明する。なお、ここでは、周波数領域ＩＣＡを行う場合について説明する。
【００２７】
図２は、フィルタ部５１及びＩＣＡ部５２の構成例を示すブロック図である。図２に示すフィルタ部５１は、Ｋ個の適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）を含む。フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）及び後述するＩＣＡ部５２１〜５２Ｋは、スピーカ２から各マイクロホン素子１１〜１Ｋに到達するシステム音声の伝搬路の伝達関数を推定する。
【００２８】
Ｋ個の適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）は、Ｋ本の観測信号Ｘ１（ｆ，ｔ）〜ＸＫ（ｆ，ｔ）と対応づけて配置されている。フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）の各々は、システム音声に相当する音源信号Ｘ０（ｆ，ｔ）を入力し、Ｘ０（ｆ，ｔ）の周波数特性を変化させる。フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）の出力は、それぞれ加算器（減算器）５１１〜５１Ｋに供給される。
【００２９】
加算器５１１〜５１Ｋは、フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）の出力信号を観測信号Ｘ１（ｆ，ｔ）〜ＸＫ（ｆ，ｔ）から減算することで、信号Ｙ１（ｆ，ｔ）〜ＹＫ（ｆ，ｔ）を生成する。信号Ｙ１（ｆ，ｔ）〜ＹＫ（ｆ，ｔ）は、システム音声抑圧後の観測信号群として、後段のユーザ音声強調フィルタ部６１に供給される。
【００３０】
図２に示すフィルタ部５１によるフィルタ処理過程は、以下の式（２）により表わすことができる。
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【００３１】
ＩＣＡ部５２は、ＩＣＡアルゴリズムに基づいて、適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）のフィルタ係数の更新を行う。図２の例では、ＩＣＡ部５２は、Ｋ個の適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）に対応するＫ個のＩＣＡ部５２１〜５２Ｋを含む。
【００３２】
例えば、ＩＣＡ部５２１は、ＩＣＡアルゴリズムに従って、システム音声に対応する音源信号Ｘ０（ｆ，ｔ）とフィルタ後の出力信号Ｙ１（ｆ，ｔ）が互いに独立となるように、適応フィルタＢ１０（ｆ）のフィルタ係数群を更新する。同様に、ＩＣＡ部５２Ｋは、ＩＣＡアルゴリズムに従って、システム音声に対応する音源信号Ｘ０（ｆ，ｔ）とフィルタ後の出力信号ＹＫ（ｆ，ｔ）が互いに独立となるように、適応フィルタＢＫ０（ｆ）のフィルタ係数群を更新する。
【００３３】
ＩＣＡにおける独立性の評価基準としては、相互情報量（Kullback-leibler divergence）や高次統計量（尖度：Kurtosis）等が用いられている。ＩＣＡ部５２１〜５２Ｋにおけるフィルタ係数の更新は、相互情報量や高次統計量を用いたＩＣＡによって行えばよい。一例として、Infomax法として知られている相互情報量の最大化による手法を応用したフィルタ係数の更新式を式（３）に示す。式（３）において、関数φ（Ｙ）は、音源信号の確率密度関数である。αは更新係数（学習率）である。また、式（３）中の<Ａ>ｔは、Ａの時間平均を表している。［Ｉ］は、フィルタ係数の更新回数を表している。式（３）中のｊは、１〜Ｋの整数である。本実施の形態のように音声信号を扱う場合、φ（Ｙ）は、シグモイド関数によって近似すればよい。
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【００３４】
なお、周波数領域ＩＣＡの場合、適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）の適応学習（つまりフィルタ係数の更新）には、メモリに格納された観測信号Ｘ１（ｔ）〜ＸＫ（ｔ）並びにＸ０（ｔ）のサンプルデータ列を短時間フレーム単位で分割した後に、分割されたサンプル列にＤＦＴを行った後の周波数領域のデータ列が用いられる。つまり、少なくとも１フレーム分のサンプルデータ列を予め蓄積する必要がある。したがって、リアルタイムでの音声認識を行う場合には、１又は数フレーム前のサンプルデータ列に基づいてフィルタ係数が更新された適応フィルタＢ１０（ｆ）〜ＢＫ０（ｆ）を用いて、新たなサンプルデータ列に対するシステム音声の抑圧処理を行えばよい。
【００３５】
続いて、図３を参照して、ユーザ音声強調フィルタ部６１及びＩＣＡ部６２の構成例を説明する。図３に示すフィルタ部６１は、２Ｋ個の適応フィルタＶ１１（ｆ）、Ｖ２１（ｆ）〜Ｖ１Ｋ（ｆ）、Ｖ２Ｋ（ｆ）を含む。これらのフィルタは、フィルタ部５１からのＫ本の出力信号Ｙ１（ｆ，ｔ）〜ＹＫ（ｆ，ｔ）に対応づけて配置されている。
【００３６】
例えば、適応フィルタＶ１１（ｆ）、Ｖ２１（ｆ）は、信号Ｙ１（ｆ，ｔ）を入力し、Ｙ１（ｆ，ｔ）の周波数特性を変化させる。適応フィルタＶ１Ｋ（ｆ）、Ｖ２Ｋ（ｆ）は、信号ＹＫ（ｆ，ｔ）の周波数特性を変化させる。
【００３７】
加算器６１１は、フィルタＶ１１（ｆ）〜Ｖ１Ｋ（ｆ）から出力されるＫ本の信号を加算し、分離信号Ｚ１（ｆ，ｔ）を生成する。また、加算器６１２は、フィルタＶ２１（ｆ）〜Ｖ２Ｋ（ｆ）から出力されるＫ本の信号を加算し、分離信号Ｚ２（ｆ，ｔ）を生成する。分離信号Ｚ１（ｆ，ｔ）はユーザ音声の推定信号であり、分離信号Ｚ２（ｆ，ｔ）は背景雑音の推定信号である。
【００３８】
図３に示すフィルタ部６１によるフィルタ処理過程は、以下の式（４）により表わすことができる。
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【００３９】
ＩＣＡ部６２は、ＩＣＡアルゴリズムに従って、分離信号Ｚ１（ｆ，ｔ）及びＺ２（ｆ，ｔ）が互いに独立となるように、２Ｋ個の適応フィルタＶ１１（ｆ）、Ｖ２１（ｆ）〜Ｖ１Ｋ（ｆ）、Ｖ２Ｋ（ｆ）のフィルタ係数の更新処理を行う。一例として、Infomax法を応用したフィルタ係数の更新式を式（５）に示す。式（５）中の関数φ（Ｙ）は、シグモイド関数によって近似すればよい。
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【００４０】
図２及び３に示したように、周波数領域ＩＣＡを利用して「システム音声の抑圧」および「ユーザ音声の強調」を行うことで、計算量の削減効果が得られる。特許文献２に開示されたＩＣＡに基づく音響エコーキャンセラは、適応フィルタの学習を時間領域のＩＣＡで行っている。このため、特許文献２の手法では、時間遅れを含む混合問題、つまり畳み込み混合を取り扱う必要がある。これに対して、図２及び図３を用いて説明した具体例は、周波数領域ＩＣＡを利用するため、周波数ビン毎にＩＣＡを適用して瞬時混合問題を解けばよい。このため、時間領域ＩＣＡを利用する特許文献２の手法に比べて、計算量を大幅に削減でき、適応フィルタの収束速度を改善できる。
【００４１】
ところで、フィルタ部５１及び６１によるフィルタ処理、ＩＣＡ部５１及び６２によるフィルタ係数更新処理は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の半導体処理装置を用いて実現してもよい。また、これらフィルタ処理およびフィルタ係数更新処理は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、マイクロプロセッサ等を含むコンピュータシステムにプログラムを実行させることによって実現してもよい。
【００４２】
フィルタ処理およびフィルタ係数更新処理をコンピュータシステムに行わせるための命令群を含むプログラムは、様々な種類の記憶媒体に格納することが可能であり、また、通信媒体を介して伝達されることが可能である。ここで、記憶媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等が含まれる。また、通信媒体には、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体等が含まれ、インターネットも含まれる。
【００４３】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００４４】
１００  音声対話システム
１  マイクロホンアレイ
１１〜１Ｋ  マイクロホン
３０、３１〜３Ｋ  ＡＤコンバータ（ＡＤＣ）
４  ＤＡコンバータ（ＤＡＣ）
５１  システム音声抑圧フィルタ部
５２  ＩＣＡ部
６１  ユーザ音声強調フィルタ部
６２  ＩＣＡ部
７１  対話管理部
７２  音声合成部
５１１〜５１Ｋ  加算器
５２１〜５２Ｋ  ＩＣＡ部
６１１、６１２  加算器
Ｂ１０〜ＢＫ０  適応フィルタ
Ｖ１１（ｆ）、Ｖ２１（ｆ）〜Ｖ１Ｋ（ｆ）、Ｖ２Ｋ（ｆ）  適応フィルタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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