(57)【要約】【課題】高残響下であっても、各構成音が混合した観測信号から、各構成音を精度よく分離することができる。【解決手段】パラメータ推定部３６が、各構成音が混合された観測信号を入力として、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、分離行列と、残響除去フィルタとを推定する。【選択図】図１
2019144320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各構成音が混合された観測信号を入力として、
各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定するパラメータ推定部
を含む信号解析装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定部は、
前記目的関数の上界関数である補助関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを更新するパラメータ更新部と、
前記目的関数を小さくするように、前記分離行列を更新する分離行列更新部と、
前記目的関数を小さくするように、前記残響除去フィルタを更新する残響除去フィルタ更新部と、
予め定められた収束条件を満たすまで、前記パラメータ更新部による更新、前記分離行列更新部による更新、及び前記残響除去フィルタ更新部による更新を繰り返させる収束判定部と、
を含む請求項１記載の信号解析装置。
【請求項３】
前記目的関数は、以下の式で表わされる請求項１又は２記載の信号解析装置。
【数１】
2019144320.tif 000075
ただし、
2019144320.tif 000076
2019144320.tif 000077
2019144320.tif 000078
であり、Ｎは時間フレームの総数を表し、
2019144320.tif 000079
は、周波数ｆの分離行列を表し、（・）Hは、ベクトルの複素共役転置であり、ｈj,kは、基底ｋ及び構成音ｊの基底スペクトルを表し、ｕj,kは、構成音ｊ及び基底ｋのアクティベーションパラメータを表し、ｓj（ｆ，ｎ）は、前記残響除去された観測信号を構成音ｊに分離した信号の時間フレームｎの周波数ｆの成分を表す。
【請求項４】
パラメータ推定部が、各構成音が混合された観測信号を入力として、
各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定する
信号解析方法。
【請求項５】
前記パラメータ推定部によって推定することでは、
パラメータ更新部が、前記目的関数の上界関数である補助関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを更新し、
分離行列更新部が、前記目的関数を小さくするように、前記分離行列を更新し、
残響除去フィルタ更新部が、前記目的関数を小さくするように、前記残響除去フィルタを更新し、
収束判定部が、予め定められた収束条件を満たすまで、前記パラメータ更新部による更新、前記分離行列更新部による更新、及び前記残響除去フィルタ更新部による更新を繰り返させる
請求項４記載の信号解析方法。
【請求項６】
前記目的関数は、以下の式で表わされる請求項４又は５記載の信号解析方法。
【数２】
2019144320.tif 000080
ただし、
2019144320.tif 000081
2019144320.tif 000082
2019144320.tif 000083
であり、Ｎは時間フレームの総数を表し、
2019144320.tif 000084
は、周波数ｆの分離行列を表し、（・）Hは、ベクトルの複素共役転置であり、ｈj,kは、基底ｋ及び構成音ｊの基底スペクトルを表し、ｕj,kは、構成音ｊ及び基底ｋのアクティベーションパラメータを表し、ｓj（ｆ，ｎ）は、前記残響除去された観測信号を構成音ｊに分離した信号の時間フレームｎの周波数ｆの成分を表す。
【請求項７】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の信号解析装置の各部としてコンピュータを機能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、信号解析装置、方法、及びプログラムに係り、特に、各構成音が混合された観測信号を分離する信号解析装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブラインド音源分離(Blind Source separation; BSS) は、音源とマイクとの間の伝達関数が未知な状況下で、マイクアレイの入力から個々の音源信号を分離する技術である。周波数領域で定式化されるBSS のアプローチは、周波数ごとの音源分離の問題と周波数ごとに得られる分離信号がそれぞれどの音源のものであるかを対応づけるパーミュテーション整合と呼ぶ問題を併せて解く必要があるが、音源の混合過程を畳み込み演算を含まない瞬時混合系で表せるため比較的効率の高いアルゴリズムを実現できる利点がある。また、音源に関する時間周波数領域で成り立つ様々な仮定やマイクロホンアレーの周波数応答に関する仮定を有効活用できるようになる点も大きな利点である。例えば、同一音源に由来する周波数成分の大きさは同期して時間変化しやすいという傾向を手がかりにしながら各周波数における音源分離とパーミュテーション整合を同時解決する独立ベクトル分析(Independent Vector Analysis; IVA)と呼ぶICAの拡張版が提案されている。
【０００３】
異なるアプローチとして、非負行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization; NMF) の多チャンネル拡張が近年注目を集めている（非特許文献１〜３）。NMFはもともとモノラル音源分離に適用されてきた手法である。NMFでは観測信号のパワー（あるいは振幅）スペクトログラムを非負値行列とみなし、これを二つの行列の非負値行列の積で近似する。これは、各時間フレームで観測される混合信号のパワースペクトルが、時間変化する振幅によってスケーリングされた限られた数の基底スペクトルの線形和によって近似できると仮定することに相当する。多チャンネルNMF（MNMF）は分離のための追加の手掛かりとして空間情報の使用を可能にするために、このアプローチを多チャンネルのケースに拡張したものである。また、MNMF は周波数ごとの音源分離とパーミュテーション整合の手掛かりとしてスペクトルテンプレートを用いた周波数領域BSSの拡張として解釈することもできる。
【０００４】
従来のMNMF （非特許文献１）では劣決定条件（マイク数<音源数）における分離を対象としているが、優決定（マイク数_音源数）の状況に限定した場合、優決定MNMF(DMNMF)と呼ばれる効果的な手法が提案されている（非特許文献２、３）。非特許文献３ではDNMFとIVAの関連が考察されており、この考察を通して、IVAで導入された高速なアルゴリズムをDMNMF における分離行列推定に適用可能であることが示されている。これにより、非特許文献３のアルゴリズムは従来の劣決定版MNMF（非特許文献１）よりも30倍以上高速であることが報告されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】A. Ozerov and C. F_evotte, “Multichannel nonnegative matrix factorization in convolutive mixtures for audio source separation," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol.18, no. 3, pp. 550-563, 2010.
【非特許文献２】H. Kameoka, T. Yoshioka, M. Hamamura, J. Le Roux, and K. Kashino, “Statistical model of speech signals based on composite autoregressive system with application to blind source separation," in LVA/ICA. Springer, 2010, pp. 245-253.
【非特許文献３】D. Kitamura, N. Ono, H. Sawada, H. Kameoka, and H. Saruwatari, “Determined blind source separation unifying independent vector analysis and nonnegative matrix factorization," IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 24, no. 9, pp. 1626-1641, 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
IVAやDMNMFで仮定している時間周波数領域での瞬時混合モデルの１つの欠点は、高残響下でその仮定が成り立たない点である。
【０００７】
本発明では、上記事情を鑑みて成されたものであり、高残響下であっても、各構成音が混合した混合信号から、各構成音を精度よく分離することができる信号解析装置、方法、及びプログラム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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る信号解析装置は、各構成音が混合された観測信号を入力として、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定するパラメータ推定部を含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係る信号解析方法は、パラメータ推定部が、各構成音が混合された観測信号を入力として、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定する。
【００１０】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の信号解析装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の信号解析装置、方法、及びプログラムによれば、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定することにより、高残響下であっても、各構成音が混合した混合信号から、各構成音を精度よく分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係る信号解析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る信号解析装置におけるパラメータ推定処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図３】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
＜本発明の実施の形態の概要＞
高残響の混合信号の音源分離は、周波数領域の畳み込み混合モデルを用いて効果的に解くことができることが示されている（非特許文献２、５）。非特許文献５の方法では、分離行列、残響除去フィルタおよび各音源のスペクトルパラメータを反復的に更新することによって、周波数領域畳み込み混合モデルのパラメータを効率的に推定することを可能にしている。
【００１５】
本発明の実施の形態は、周波数領域畳み込み混合モデルをDNMF の枠組に導入し、非特許文献６と非特許文献３、４と非特許文献５のアルゴリズムを融合することにより、高残響下で頑健な音源分離を実現するものである。本発明の実施の形態の最適化プロセスは、(i) 補助関数法を用いたNMF のパラメータ推定、(ii) 分離行列更新、(iii) 残響除去フィルタ更新、の３ステップによって構成され、(i) に非特許文献６、７のアルゴリズム、(ii) に非特許文献３、４のアルゴリズム、(iii) に非特許文献５のアルゴリズムを用いる。
【００１６】
[非特許文献４] N. Ono, “Stable and fast update rules for independent vector analysis based on auxiliary function technique," in Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics (WASPAA), 2011 IEEE Workshop on. IEEE, 2011, pp. 189-192.
【００１７】
[非特許文献５] T. Yoshioka, T. Nakatani, M. Miyoshi, and H. G. Okuno, “Blind separation and dereverberation of speech mixtures by joint optimization," IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 19, no. 1, pp. 69-84, 2011.
【００１８】
[非特許文献６] 亀岡弘和, 後藤真孝, 嵯峨山茂樹, “スペクトル制御エンベロープによる混合音中の周期および非周期成分の選択的イコライザ," 情報処理学会研究報告, 2006-MUS-66-13, pp. 77-84, Aug. 2006.
【００１９】
[非特許文献７] M. Nakano, H. Kameoka, J. Le Roux, Y. Kitano, N. Ono, and S. Sagayama, “Convergence-guaranteed multiplicative algorithms for non-negative matrix factorization with beta-divergence," in Proc. IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2010, pp. 283-288.
【００２０】
＜問題の定式化＞
マイク数をM、音源数をMとし、観測信号、推定信号に短時間フーリエ変換(short-time Fouriertrans form; STFT) をかけた信号をそれぞれ
【００２１】
【数１】
2019144320.tif 000003
【数２】
2019144320.tif 000004
【００２２】
とする。ここで、f とn はそれぞれ周波数ビンおよび時間フレームのインデックス、i とj はそれぞれマイクと音源のインデックスである。また、(・)T は行列またはベクトルの転置を表す。多くの優決定条件のBSS では時間周波数領域での瞬時分離系
【００２３】
【数３】
2019144320.tif 000005
【００２４】
を仮定する。ここでWH(f) は分離行列と呼ばれる。また、(・)Hは複素共役転置を表す。しかしながら、高残響下（インパルス応答がSTFTのフレーム長より長い状況）ではこの仮定は成り立たない。
【００２５】
本発明の実施の形態では時間周波数領域でマルチチャネル有限インパルス応答を有する分離システム
【００２６】
【数４】
2019144320.tif 000006
【００２７】
を用いる。ここでWH(f, n′)、 0≦n′≦N′はM×Mの係数行列である。WH(f, 0) が可逆であるとすると、式(4) は次のように変形できる。
【００２８】
【数５】
2019144320.tif 000007
【数６】
2019144320.tif 000008
【００２９】
ここで
2019144320.tif 000009
である。式(5) は混合信号x(f,n)の残響除去を行うプロセスであり、式(6) は残響除去された信号y(f,n) の分離プロセスであることが分かる。
【００３０】
確率変数sj(f,n) を
【００３１】
【数７】
2019144320.tif 000010
【００３２】
とし、sj(f, n) とsj′ (f′,n′) が(f, n, j) ≠ (f′, n′, j′) のとき統計的に独立であるとする。ここで複素正規分布を
【００３３】
【数８】
2019144320.tif 000011
【００３４】
とする。さらにパワースペクトル密度vj(f, n) を
【００３５】
【数９】
2019144320.tif 000012
【００３６】
とする。それぞれ、hj,k(f)≧0は基底行列、uj,k(n)≧0はアクティベーション行列のj 番目の音源の(j, k) 要素である。パワースペクトログラムモデル(9) や、その類似モデルを用いた多チャンネル音源分離はMNMF と呼ばれている。yi(f, n) に関して負の対数尤度をとると目的関数
【００３７】
【数１０】
2019144320.tif 000013
【００３８】
が得られる。ここで
2019144320.tif 000014
である。
【００３９】
＜パラメータ推定アルコリスムの導出＞
目的関数(10) は次のように各変数についてそれぞれ最小化することで、関数値を小さくする更新式が得られる。
【００４０】
【数１１】
2019144320.tif 000015
【数１２】
2019144320.tif 000016
【数１３】
2019144320.tif 000017
【００４１】
以下の節で各変数に関する更新式を導出する。
【００４２】
＜
2019144320.tif 000018
の更新＞
【００４３】
2019144320.tif 000019
に関する更新式は補助関数法を用いて導出する。式(10) から
2019144320.tif 000020
に関する項だけを取り出すと
【００４４】
【数１４】
2019144320.tif 000021
【００４５】
となる。この関数を最小化するために、C1 の補助関数（上界関数）
【００４６】
【数１５】
2019144320.tif 000022
【００４７】
を用いる。ここで
2019144320.tif 000023
である。このときC1+が補助関数になっていることは
【００４８】
【数１６】
2019144320.tif 000024
【００４９】
【数１７】
2019144320.tif 000025
【００５０】
を満たすことから確認できる。また、式(16)、(17) の等号成立条件はそれぞれ
【００５１】
【数１８】
2019144320.tif 000026
【数１９】
2019144320.tif 000027
【００５２】
である。目的関数C1 は次の二つの更新を繰り返すことで間接的に最小化される。
【００５３】
1. 式(18)、(19) を用いてC1+を
2019144320.tif 000028
について最小化、
【００５４】
2. C1+ を
2019144320.tif 000029
について最小化.
【００５５】
二番目の更新は
2019144320.tif 000030
の要素ごとに偏微分が0 になるように行う。
【００５６】
【数２０】
2019144320.tif 000031
【数２１】
2019144320.tif 000032
【００５７】
ここで
2019144320.tif 000033
とした。
【００５８】
＜
2019144320.tif 000034
の更新＞
【００５９】
式(10) から
2019144320.tif 000035
に関する項だけを取り出すと
【００６０】
【数２２】
2019144320.tif 000036
【００６１】
となる。ここでwj(f) は
2019144320.tif 000037
のj 番目の列ベクトル、
2019144320.tif 000038
である。前述の通り、
2019144320.tif 000039
を固定したとき、式(10) は残響除去された混合信号y(f, n) の瞬時分離問題である。このことから、分離行列
2019144320.tif 000040
に関する更新は、従来の優決定BSS で用いられていた手法を使うことができる。例えば自然勾配法、FastICA(FICA) や反復射影法(IP) などである。ここではIP を用いた導出を行う。
【００６２】
IP は
2019144320.tif 000041
の列ベクトルごとに更新するブロック座標降下型アルゴリズムである。
【００６３】
2019144320.tif 000042
を
2019144320.tif 000043
の複素共役
2019144320.tif 000044
で偏微分し、それを0 とすると
【００６４】
【数２３】
2019144320.tif 000045
【００６５】
となる。行列式に関する微分
2019144320.tif 000046
を用いることで式(23) は次のように変形できる。
【００６６】
【数２４】
2019144320.tif 000047
【数２５】
2019144320.tif 000048
【００６７】
このとき、式（24）、（25）からの解は、
【００６８】
【数２６】
2019144320.tif 000049
【数２７】
2019144320.tif 000050
【００６９】
を全てのf、 j について行うことで得られる。ej はM×M 単位行列Ｉのj 列ベクトルである。
【００７０】
＜
2019144320.tif 000051
の更新＞
【００７１】
式(10) から
2019144320.tif 000052
に関する項だけを取り出すと
【００７２】
【数２８】
2019144320.tif 000053
【００７３】
となる。ここで
2019144320.tif 000054
であり、
2019144320.tif 000055
を零行列とする。
【００７４】
式(28) から明らかに、全てのf について
2019144320.tif 000056
が互いに依存している。
2019144320.tif 000057
を独立に更新するために、
2019144320.tif 000058
を次のようにベクトル化し、式変形を行う。
【００７５】
【数２９】
2019144320.tif 000059
2019144320.tif 000060
【００７６】
ここで
2019144320.tif 000061
は
2019144320.tif 000062
のm番目の列ベクトルである。g(f) を用いて、式(28) の
2019144320.tif 000063
は
【００７７】
【数３０】
2019144320.tif 000064
【００７８】
と書き換えられる。ここで
【００７９】
【数３１】
2019144320.tif 000065
【００８０】
2019144320.tif 000066
はクロネッカー積である。式(28) に式(31) を代入すると、目的関数は
【００８１】
【数３２】
2019144320.tif 000067
【００８２】
となる。以上より
2019144320.tif 000068
について最小化する更新を求めればよいが、式(33) は
2019144320.tif 000069
に関する二次式となるため偏微分が0 になるように更新すればよく、
【００８３】
【数３３】
2019144320.tif 000070
【００８４】
となる。
【００８５】
＜全体の更新式＞
以上より、提案手法の更新式をまとめると次のようになる。
【００８６】
Step1)
2019144320.tif 000071
の初期値を設定する。
【００８７】
Step2)  式（２０）、（２１）に従って各周波数ｆ、各時刻ｎ、各構成音ｊについて
2019144320.tif 000072
の要素を更新する。
【００８８】
Step3)  式（２６）、（２７）に従って、各周波数ｆ、各構成音ｊについて
2019144320.tif 000073
の要素を更新する。
【００８９】
Step4)  式（３４）に従って、各周波数ｆについて
2019144320.tif 000074
の要素を更新する。
【００９０】
収束するまで、Step2)〜Step4)を繰り返す。
【００９１】
＜本発明の実施の形態に係る信号解析装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る信号解析装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る信号解析装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するパラメータ推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することができる。この信号解析装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部９０と、を含んで構成されている。
【００９２】
入力部１０は、複数の構成音が混じっている混合信号（以後、観測信号）の時系列データを受け付ける。
【００９３】
演算部２０は、時間周波数展開部２４と、パラメータ推定部３６と、を含んで構成されている。
【００９４】
時間周波数展開部２４は、観測信号の時系列データに基づいて、各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムを計算する。なお、本実施の形態においては、短時間フーリエ変換やウェーブレット変換などの時間周波数展開を行う。
【００９５】
パラメータ推定部３６は、観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムに基づいて、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、分離行列と、残響除去フィルタとを推定する。
【００９６】
具体的には、パラメータ推定部３６は、初期値設定部４０、パラメータ更新部４２、分離行列更新部４４、残響除去フィルタ更新部４６、及び収束判定部４８を備えている。
【００９７】
初期値設定部４０は、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、分離行列と、残響除去フィルタとに初期値を設定する。
【００９８】
パラメータ更新部４２は、観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、前回更新された、又は初期値が設定された、基底スペクトル、アクティベーションパラメータ、分離行列、及び残響除去フィルタとに基づいて、上記（１５）式に示す補助関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを更新する。
【００９９】
具体的には、上記（１５）式に示す補助関数を小さくするように、上記（２０）式、（２１）式に従って、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを要素毎に更新する。
【０１００】
分離行列更新部４４は、観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、更新された基底スペクトル及びアクティベーションパラメータと、前回更新された、又は初期値が設定された、分離行列及び残響除去フィルタとに基づいて、上記（１０）式に示す目的関数を小さくするように、上記（２６）式、（２７）式に従って、分離行列を更新する。
【０１０１】
残響除去フィルタ更新部４６は、観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、更新された、基底スペクトル、アクティベーションパラメータ、分離行列、及び残響除去フィルタに基づいて、上記（１０）式に示す目的関数を小さくするように、上記（３４）式に従って、残響除去フィルタを更新する。
【０１０２】
収束判定部４８は、収束条件を満たすか否かを判定し、収束条件を満たすまで、パラメータ更新部４２における更新処理と、分離行列更新部４４における更新処理と、残響除去フィルタ更新部４６における更新処理とを繰り返させる。
【０１０３】
収束条件としては、例えば、繰り返し回数が、上限回数に到達したことを用いることができる。あるいは、収束条件として、上記（１０）式の目的関数の値と前回の目的関数の値との差分が、予め定められた閾値以下であることを用いることができる。
【０１０４】
出力部９０は、パラメータ推定部３６において取得した、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを出力する。
【０１０５】
＜本発明の実施の形態に係る信号解析装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る信号解析装置１００の作用について説明する。
【０１０６】
入力部１０において、各構成音が混在した観測信号の時系列データを受け付けると、信号解析装置１００は、図２に示すパラメータ推定処理ルーチンを実行する。
【０１０７】
まず、ステップＳ１２０では、観測信号の時系列データに基づいて、各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムを計算する。
【０１０８】
ステップＳ１２２では、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、分離行列と、残響除去フィルタとに初期値を設定する。
【０１０９】
ステップＳ１２４では、パラメータ更新部４２は、上記ステップＳ１２０で計算された観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、前回更新された、又は初期値が設定された、基底スペクトル、アクティベーションパラメータ、分離行列、及び残響除去フィルタとに基づいて、上記（１５）式に示す補助関数を小さくするように、上記（２０）式、（２１）式に従って、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを要素毎に更新する。
【０１１０】
ステップＳ１２６では、分離行列更新部４４は、上記ステップＳ１２０で計算された観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、前回更新された、又は初期値が設定された、基底スペクトル、アクティベーションパラメータ、分離行列、及び残響除去フィルタとに基づいて、上記（１０）式に示す目的関数を小さくするように、上記（２６）式、（２７）式に従って、分離行列を更新する。
【０１１１】
ステップＳ１２８では、残響除去フィルタ更新部４６は、上記ステップＳ１２０で計算された観測信号の各時刻のスペクトルを表す振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムと、前回更新された、又は初期値が設定された、基底スペクトル、アクティベーションパラメータ、分離行列、及び残響除去フィルタとに基づいて、上記（１０）式に示す目的関数を小さくするように、上記（３４）式に従って、残響除去フィルタを更新する。
【０１１２】
次に、ステップＳ１３０では、収束条件を満たすか否かを判定する。収束条件を満たした場合には、ステップＳ１３２へ移行し、収束条件を満たしていない場合には、ステップＳ１２４へ移行し、ステップＳ１２４〜ステップＳ１２８の処理を繰り返す。
【０１１３】
ステップＳ１３２では、上記ステップＳ１２４で最終的に更新された各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータとを、出力部９０から出力して、パラメータ推定処理ルーチンを終了する。
【０１１４】
＜実験例＞
本実施の形態の手法の有効性を確認するため、ATR speech database の男性話者と女性話者の声を用いて実験を行った。音源数を2、 マイク数を4 として、インパルス応答を畳み込むことで高残響(0.6 sec) な状況の混合信号を生成した。比較対象として従来のDMNMF をベースラインとした。図３にその結果を示す。提案手法が他手法に比べて高い分離性能を得られていることが確認できる。
【０１１５】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る信号解析装置によれば、各構成音の基底スペクトル、各構成音及び各基底の各時刻における音量を表すアクティベーションパラメータ、時間周波数領域で各構成音が混合された混合音を各構成音に分離するための分離行列、及び残響除去フィルタを用いて残響除去された観測信号を各構成音に分離した信号を用いて表される目的関数を小さくするように、各構成音及び各基底における基底スペクトルと、各構成音及び各基底の各時刻におけるアクティベーションパラメータと、前記分離行列と、前記残響除去フィルタとを推定することにより、高残響下であっても、各構成音が混合した混合信号から、各構成音を精度よく分離することができる。
【０１１６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１１７】
例えば、更新するパラメータの順番には任意性があるため、上記の実施の形態の順番に限定されない。
【０１１８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０   入力部
２０   演算部
２４   時間周波数展開部
３６   パラメータ推定部
４０   初期値設定部
４２   パラメータ更新部
４４   分離行列更新部
４６   残響除去フィルタ更新部
４８   収束判定部
９０   出力部
１００ 信号解析装置
【図１】
2019144320.tif 000085
【図２】
2019144320.tif 000086
【図３】
2019144320.tif 000087