(57)【要約】【課題】様々な背景雑音が混在する環境で、目的音声を精度よく抽出する。【解決手段】キーワード検出部１１は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算する。また、空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する。また、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算するキーワード検出工程と、
前記キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、前記キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する空間共分散計算工程と、
前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に前記雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する雑音抑圧工程と、
を含んだことを特徴とする目的音声抽出方法。
【請求項２】
前記キーワード検出工程は、前記キーワードが話され終わった終了時刻を検出し、前記終了時刻と、前記キーワードを話す時間としてあらかじめ定められた時間と、に基づいて前記キーワード区間を計算することを特徴とする請求項１に記載の目的音声抽出方法。
【請求項３】
前記空間共分散計算工程は、音響信号を所定の時間区間ごとに区切って得られる短時間音響信号のそれぞれに基づく空間共分散行列である短時間空間共分散行列をさらに計算し、計算した前記短時間空間共分散行列を記憶部に格納し、前記キーワード検出工程によって前記キーワード区間が計算された場合、前記記憶部に記憶された前記短時間空間共分散行列のうち、前記キーワード区間を含む時間区間の短時間空間共分散行列を基に前記雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、前記記憶部に記憶された前記短時間空間共分散行列のうち、前記キーワード区間を含まない時間区間の短時間空間共分散行列を基に前記雑音空間共分散行列を計算することを特徴とする請求項１又は２に記載の目的音声抽出方法。
【請求項４】
前記空間共分散計算工程は、前記キーワード区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、前記時間周波数マスクを用いて、前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を計算することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の目的音声抽出方法。
【請求項５】
前記空間共分散計算工程は、前記キーワード区間より後の時間区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、前記時間周波数マスクを用いて、前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を更新することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の目的音声抽出方法。
【請求項６】
前記キーワード区間より後であって、目的音声が話されている時間区間である音声区間を検出する音声区間検出工程をさらに含み、
前記空間共分散計算工程は、さらに、前記音声区間に関する情報を用いて、前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を更新することを特徴とする請求項３から５のいずれか１項に記載の目的音声抽出方法。
【請求項７】
入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算するキーワード検出部と、
前記キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、前記キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する空間共分散計算部と、
前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に前記雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する雑音抑圧部と、
を有することを特徴とする目的音声抽出装置。
【請求項８】
コンピュータに、
入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算するキーワード検出ステップと、
前記キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、前記キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する空間共分散計算ステップと、
前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に前記雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する雑音抑圧ステップと、
を実行させることを特徴とする目的音声抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的音声抽出方法、目的音声抽出装置及び目的音声抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
目的話者が発した音声と背景雑音とが混在する状況において、複数のマイクロホンで収音された観測信号から、目的音声のみを抽出する方法は、従来から提案されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００３】
ここで、図１０を用いて、従来の目的音声抽出装置について説明する。図１０は、従来の目的音声抽出装置の構成を示す図である。図１０に示すように、目的音声抽出装置１０ａは、空間共分散計算部１１ａ、雑音抑圧部１３ａ及び記憶部１４ａを有する。
【０００４】
まず、空間共分散計算部１１ａは、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを表す時間周波数マスクを計算する。次に、空間共分散計算部１１ａは、時間周波数マスクを用いて、目的音声が優勢な時間周波数点の音響信号の特徴量を計算し、当該特徴量に基づき、目的音声と雑音の両方を含む音響信号の空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算する。また、空間共分散計算部１１ａは、時間周波数マスクを用いて、雑音が優勢な時間周波数点の音響信号の特徴量を計算し、当該特徴量に基づき、雑音のみを含む音響信号の空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する。
【０００５】
そして、雑音抑圧部１３ａは、音響信号と雑音下目的信号空間共分散行列と雑音空間共分散行列とを基に雑音抑圧フィルタを計算し、計算した雑音抑圧フィルタを観測信号に適用することで、目的音声を抽出する。
【０００６】
マスク計算の方法としては、音響信号の空間特徴量クラスタリングに基づく方法（例えば、非特許文献１を参照）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）に基づく方法（例えば、非特許文献２を参照）等が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Takuya  Higuchi,  Nobutaka  Ito,  Takuya  Yoshioka,  Tomohiro  Nakatani,  “Robust  MVDR  beamforming  using  time-frequency  masks  for  online/offline  ASR  in  noise,”ICASSP  2016,  pp.  5210-5214,  2016.
【非特許文献２】Jahn  Heymann,  Lukas  Drude,  Reinhold  Haeb-Umbach,  “Neural  network  based  spectral  mask  estimation  for  acoustic  beamforming,”  ICASSP  2016,  pp.  196-200,  2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来の目的音声抽出方法には、様々な背景雑音が混在する環境では、目的音声の抽出精度が低くなる場合があるという問題があった。例えば、音響信号の中に目的話者以外の話者が含まれていたり、ＴＶ等の音が含まれていたりする場合、従来の目的音声抽出方法では、どれが目的音声なのかを定めることができない場合がある。また、例えば、入力されてくる音響信号を逐次的に処理する場合、目的音声の開始時に、空間共分散行列の推定精度が低くなる場合がある。
【０００９】
さらに、上記の課題を回避するために、事前学習した雑音下目的信号空間共分散行列や雑音空間共分散行列を空間共分散の初期値として用いる方法が提案されている。しかし、この方法では、話者が話す位置をある程度、事前に、固定する必要がある。そのため、話者が自由な位置で話す場合、目的音声を抽出することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の目的音声抽出方法は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算するキーワード検出工程と、前記キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、前記キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する空間共分散計算工程と、前記雑音下目的信号空間共分散行列及び前記雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に前記雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する雑音抑圧工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、様々な背景雑音が混在する環境で、目的音声を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、第１の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、第３の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、目的音声抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、従来の目的音声抽出装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願に係る目的音声抽出方法、目的音声抽出装置及び目的音声抽出プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。また、実施形態において、目的音声抽出方法及び目的音声抽出プログラムは、目的音声抽出装置によって実行されるものとする。
【００１４】
以下の説明では、目的音声と背景雑音とが混在する状況において、それぞれ異なる位置で収録されたＭ個（ただし、Ｍは２以上の整数）の音響信号が目的音声抽出装置に入力されるものとする。
【００１５】
以下、実施形態では、各音響信号は、短時間フーリエ変換された信号xt,f(m)（t:時間番号、f:周波数番号、m:マイク番号）として表現されているものとして説明する。目的音声抽出装置は、他の時間周波数表現された信号でも同様に扱うことができ、また、音響信号が波形で与えられている場合であっても、適宜、周波数分析を行うことで、時間周波数表現された信号に変換して用いることができる。なお、ここに記載する実施形態により、本発明が限定されるものではない。
【００１６】
［第１の実施形態］
［第１の実施形態の構成］
第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成、処理の流れ及び効果を説明する。まず、図１を用いて、第１の実施形態の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。図１に示すように、目的音声抽出装置１０は、キーワード検出部１１、空間共分散計算部１２及び雑音抑圧部１３を有する。
【００１７】
キーワード検出部１１は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算する。キーワード検出部１１は、入力されてくる音響信号中に、あらかじめ定められたキーワードが含まれているかどうかを監視し、キーワードを検出した場合に、キーワードが含まれる時間区間を求め、出力する。
【００１８】
キーワード検出部１１は、キーワードの開始時刻と終了時刻を求め、開始時刻から終了時刻までの時間区間をキーワード区間とすることができる。例えば、キーワード検出部１１は、キーワードが話され終わった終了時刻を検出し、終了時刻と、キーワードを話す時間としてあらかじめ定められた時間と、に基づいてキーワード区間を計算することができる。具体的には、キーワード検出部１１は、キーワード終了時刻を求め、終了時刻からあらかじめ定められたキーワードの期待される時間長だけ時間をさかのぼってキーワード開始時刻と定めることができる。
【００１９】
また、キーワード検出部１１は、キーワード区間の推定誤差を考慮して、求めたキーワード区間の前後の時間区間を含めてキーワード区間と定めてもよい。また、キーワード検出部１１は、キーワードの検出方法としては、キーワード区間又はキーワード終了時刻を求めることができる方法であればどのような方法を用いてもよい。キーワードの検出方法として、従来より、様々な方法が提案されている。
【００２０】
空間共分散計算部１２は、音響信号とキーワード区間を受け取る。そして、空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する。雑音下目的信号空間共分散行列は、音声と雑音の両方を含む音響信号の空間共分散行列である。また、雑音空間共分散行列は、雑音のみを含む音響信号の空間共分散行列である。
【００２１】
いま、全マイクロホンからの音響信号を、各時間周波数点(t,f)ごとにまとめて、以下の（１）式のように、１つのベクトルで表現するものとする。
【００２２】
【数１】
2019045576.tif 000003
【００２３】
ただし、'は、行列やベクトルの非共役転置を表すものとする。さらに、キーワード区間に含まれる時間番号の集合をTinと表記し、キーワード区間以外の時間区間に含まれる時間番号の集合をToutと表記することとする。また、Tin及びToutの要素の個数を、それぞれNin及びNoutと表記することとする。
【００２４】
ここで、Toutは、キーワード区間の前後の雑音のみが存在すると期待される時間区間を指す。例えば、Toutは、キーワード区間の直前の一定の時間区間（例えば、３秒）としてもよいし、キーワード区間の直後の一定の時間区間（例えば、1秒）としてもよい。また、Toutは、キーワード区間の直前の一定の時間区間とキーワード区間の直後の一定の時間区間とを合わせたものとしてもよい。すると、空間共分散計算部１２は、雑音下目的信号空間共分散行列Φsと雑音空間共分散行列Φnを、それぞれ以下の（２−１）式及び（２−２）式のように求めることができる。
【００２５】
【数２】
2019045576.tif 000004
【００２６】
ただし、Hは、行列やベクトルの共役転置を表す。また、t∈Tは、tが集合Tの要素であることを表す。
【００２７】
雑音抑圧部１３は、入力された音響信号と雑音空間共分散行列と雑音下目的信号空間共分散行列とを受け取る。そして、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する。
【００２８】
雑音抑圧部１３は、例えば、参考文献１（Nobutaka  Ito,  Shoko  Araki,  Marc  Delcroix,  Tomohiro  Nakata,  “PROBABILISTIC  SPATIAL  DICTIONARY  BASED  ONLINE  ADAPTIVE  BEAMFORMING  FOR  MEETING  RECOGNITION  IN  NOISY  AND  REVERBERANT  ENVIRONMENTS,”ICASSP  2017,  pp.  681-685,  2017.）に記載の方法を用いて雑音抑圧フィルタを計算することができる。
【００２９】
雑音抑圧部１３は、参考文献１に記載の方法を用いる場合、E()を、行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを抽出する関数とすると、以下の（３−１）式及び（３−２）式のように雑音抑圧フィルタを計算することができる。
【００３０】
【数３】
2019045576.tif 000005
【００３１】
ここで、hf=[hf(1),hf(2),…,hf(M)]は、話者からマイクロホンまでの音響伝達関数（目的音声のステアリングベクトル）に相当し、wf=[wf(1),wf(2),…,wf(M)]は、無歪応答最小分散フィルタに相当する。
【００３２】
また、雑音抑圧部１３は、例えば、参考文献２（Shoko  Araki,  Hiroshi  Sawada,  Shoji  Makino,  “Blind  speech  separation  in  a  meeting  situation  with  maximum  SNR  beamformers,”  ICASSP  2007,  vol.  I,  pp.  41-44,  2007.）に記載の方法を用いて、以下の（４−１）式及び（４−２）式のように雑音抑圧フィルタを計算することができる。
【００３３】
【数４】
2019045576.tif 000006
【００３４】
ここで、（５）式で表されるφxは、音響信号の空間共分散行列に相当し、例えば、（４−１）式及び（４−２）式より、（６）式のように求めることができる。また、ej=[0,…,0,1,0,…,0]’は、音声を抽出する対象となるマイクの番号に対応するj番目の要素だけが1で、それ以外の要素は0となるM次列ベクトルに相当する。
【００３５】
【数５】
2019045576.tif 000007
【００３６】
【数６】
2019045576.tif 000008
【００３７】
雑音抑圧部１３は、雑音抑圧フィルタの計算方法として、上記以外にも、非特許文献１又は非特許文献２に記載の方法等、様々な方法を利用することができる。続いて、雑音抑圧部１３は、計算した雑音抑圧フィルタを、例えば、以下の（７）式のように音響信号に適用することで目的音声を抽出する。
【００３８】
【数７】
2019045576.tif 000009
【００３９】
なお、キーワード検出部１１が受け取る音響信号、空間共分散計算部１２が受け取る音響信号及び雑音抑圧部１３が受け取る音響信号は、いずれも同じものであってもよいし、互いに異なるものであってもよい。
【００４０】
例えば、キーワード検出部１１が第１の音響信号を基にキーワード区間を計算することができる。また、空間共分散計算部１２は、第１の音響信号及びキーワード区間を基に雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を計算することができる。このとき、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に計算した雑音抑圧フィルタを、第１の音響信号とは異なる第２の音響信号に適用し目的音声を抽出することができる。
【００４１】
（変形例）
第１の実施形態の変形例について説明する。第１の実施形態の変形例において、空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、時間周波数マスクを用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を計算することができる。
【００４２】
ここで、時間周波数点(t,f)の時間周波数マスクをMt,fと表し、0<=Mt,f<=1であることとする。また、Mt,f=1は、目的音声が優勢であることを表し、Mt,f=0は雑音が優勢であることを表すこととする。また、時間周波数マスクを計算する方法としては、非特許文献１又は２に記載された方法や、参考文献１に記載された方法が知られている。
【００４３】
第１の実施形態の変形例では、空間共分散計算部１２は、Toutで示されるキーワード区間以外の時間区間においては、常に、Mt,f=0であり、Tinで示されるキーワード区間では、何らかの時間周波数マスク計算方法により時間周波数マスクを計算するものとする。そして、空間共分散計算部１２は、計算された時間周波数マスクに基づき、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を、それぞれ以下の（８−１）式及び（８−２）式のように計算する。
【００４４】
【数８】
2019045576.tif 000010
【００４５】
［第１の実施形態の処理］
ここで、図２を用いて、第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを説明する。図２は、第１の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４６】
まず、図２に示すように、キーワード検出部１１は、キーワードを検出するまで（ステップＳ１０１、Ｎｏ）、音響信号を監視する。ここで、キーワード検出部１１は、キーワードを検出すると（ステップＳ１０１、Ｙｅｓ）、キーワード区間を計算する（ステップＳ１０２）。
【００４７】
空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算する（ステップＳ１０３）。次に、空間共分散計算部１２は、キーワード区間以外の区間の音響信号を基に雑音空間共分散行列を計算する（ステップＳ１０４）。
【００４８】
そして、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算する（ステップＳ１０５）。ここで、雑音抑圧部１３は、雑音抑圧フィルタを用いて音響信号から目的音声を抽出する（ステップＳ１０６）。
【００４９】
図３を用いて、第１の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを説明する。図３は、第１の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５０】
まず、図３に示すように、キーワード検出部１１は、キーワードを検出するまで（ステップＳ１５１、Ｎｏ）、音響信号を監視する。ここで、キーワード検出部１１は、キーワードを検出すると（ステップＳ１５１、Ｙｅｓ）、キーワード区間を計算する（ステップＳ１５２）。
【００５１】
ここで、空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号を基に時間周波数マスクを計算する（ステップＳ１５３）。そして、空間共分散計算部１２は、時間周波数マスクを用いて、キーワード区間の音響信号を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算する（ステップＳ１５４）。さらに、空間共分散計算部１２は、時間周波数マスクを用いて、キーワード区間及びキーワード区間以外の区間の音響信号を基に雑音空間共分散行列を計算する（ステップＳ１５５）。
【００５２】
そして、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算する（ステップＳ１５６）。ここで、雑音抑圧部１３は、雑音抑圧フィルタを用いて音響信号から目的音声を抽出する（ステップＳ１５７）。
【００５３】
［第１の実施形態の効果］
ここで、キーワード検出部１１によって計算されるキーワード区間、空間共分散計算部１２によって計算される各空間共分散行列、雑音抑圧部１３によって計算される雑音抑圧フィルタ及び時間周波数マスクは、いずれも推定値である。このため、本実施形態では、目的音声抽出装置１０は、各空間共分散行列、雑音抑圧フィルタ及び雑音抑圧マスクの推定を行っていることになる。また、目的音声抽出装置１０による各推定の推定精度が良くなるほど、目的音声抽出装置１０による目的音声の抽出精度は良くなる。
【００５４】
第１の実施形態において、キーワード検出部１１は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算する。また、空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する。また、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する。このように、第１の実施形態によれば、様々な背景雑音が混在する環境であっても、キーワードを検出することにより、目的音声を発する話者の位置に関する雑音下目的信号空間共分散行列と雑音空間共分散行列を精度良く推定することができるため、当該話者の発する目的音声を精度良く抽出することができる。
【００５５】
キーワード検出部１１は、キーワードが話され終わった終了時刻を検出し、終了時刻と、キーワードを話す時間としてあらかじめ定められた時間と、に基づいてキーワード区間を計算することができる。これにより、第１の実施形態では、キーワードの開始時刻を検出できない場合であっても、キーワード区間の計算を行うことが可能となる。
【００５６】
空間共分散計算部１２は、キーワード区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、時間周波数マスクを用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を計算することができる。このように、第１の実施形態の変形例では、キーワード区間中の雑音が優勢な時間周波数点を雑音空間共分散行列の計算に含め、同時間周波数点を雑音下目的信号空間共分散行列の計算から除外することができるため、より高精度に、各空間共分散行列を推定できるようになる。
【００５７】
［第２の実施形態］
［第２の実施形態の構成］
第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成、処理の流れ及び効果を説明する。まず、図４を用いて、第２の実施形態の構成について説明する。図４は、第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。図４に示すように、目的音声抽出装置２０は、キーワード検出部２１、空間共分散計算部２２、雑音抑圧部２３及び記憶部２４を有する。
【００５８】
キーワード検出部２１は、第１の実施形態のキーワード検出部１１と同様の処理を行う。つまり、キーワード検出部２１は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算する。
【００５９】
空間共分散計算部２２は、音響信号を所定の時間区間ごとに区切って得られる短時間音響信号のそれぞれに基づく空間共分散行列である短時間空間共分散行列をさらに計算し、計算した短時間空間共分散行列を記憶部２４に格納する。空間共分散計算部２２は、キーワード区間が計算されたか否かにかかわらず、一定の短時間区間ごとに短時間空間共分散行列Ψdを（９）式のように計算し、記憶部２４に格納する。
【００６０】
【数９】
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【００６１】
ここで、dは、短時間区間の番号、Tdは、短時間区間dに含まれる時間番号の集合、Ndは、短時間区間dに含まれる時間番号の数を表す。また、短時間区間は、例えば、数十〜数千ミリ秒程度の長さに相当する。
【００６２】
そして、空間共分散計算部２２は、キーワード検出部２１によってキーワード区間が計算された場合、記憶部２４に記憶された短時間空間共分散行列のうち、キーワード区間を含む時間区間の短時間空間共分散行列を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、記憶部２４に記憶された短時間空間共分散行列のうち、キーワード区間を含まない時間区間の短時間空間共分散行列を基に雑音空間共分散行列を計算する。
【００６３】
ここで、キーワード区間に対応する短時間区間番号の集合をDinと表記し、キーワード区間以外の短時間区間に対応する短時間区間番号の集合をDoutと表記することとする。また、Din及びDoutの要素の個数を、それぞれQin及びQoutと表記することとする。
【００６４】
ここで、Doutは、キーワード区間の前後の雑音のみが存在すると期待される時間区間に含まれる短時間区間の集合を指す。例えば、Doutは、キーワード区間の直前の一定の時間区間（例えば、３秒）に対応する短時間区間の集合としてもよいし、キーワード区間の直後の一定の時間区間（例えば、1秒）に対応する短時間区間としてもよい。また、Doutは、キーワード区間の直前の一定の時間区間とキーワード区間の直後の一定の時間区間とを合わせたものとしてもよい。すると、空間共分散計算部２２は、雑音下目的信号空間共分散行列Φsと雑音空間共分散行列Φnを、それぞれ以下の（１０−１）式及び（１０−２）式のように求めることができる。
【００６５】
【数１０】
2019045576.tif 000012
【００６６】
なお、空間共分散計算部２２は、（９）式の計算を、各時間ｔにおいてxt,fxt,fHを逐次的に加算し、Ndで１度除算することで実現できる。このため、xt,fは、時間tにおける計算に用いられるだけであるため、目的音声抽出装置２０は、時間t以外の時間にxt,fを記憶しておく必要がない。
【００６７】
また、（８−１）式及び（８−２）式の計算においては、キーワード区間及びその前後の数秒程度の時間区間に対応する短時間区間の短時間空間共分散Ψdのみがあれば必要十分であり、当該短時間区間より過去や未来の短時間空間共分散を記憶しておく必要がない。その結果、第２の実施形態では、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列の計算に必要な記憶領域を削減することができる。
【００６８】
雑音抑圧部２３は、第１の実施形態の雑音抑圧部１３と同様の処理を行う。つまり、雑音抑圧部２３は、入力された音響信号と雑音空間共分散行列と雑音下目的信号空間共分散行列とを受け取る。そして、雑音抑圧部１３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する。
【００６９】
また、前述の通り、空間共分散計算部２２は、逐次的に雑音空間共分散行列及び雑音下目的信号空間共分散行列を計算することができる。このため、雑音抑圧部２３は、雑音空間共分散行列及び雑音下目的信号空間共分散行列を逐次的に受け取り、さらに、（３−１）式及び（３−２）式により逐次的に雑音抑圧フィルタを計算することができる。また、この時、時間tにおける計算に用いられる音響信号はxt,fだけである。その結果、第２の実施形態では、雑音抑圧フィルタの計算に必要な記憶領域を削減することができる。
【００７０】
［第２の実施形態の処理］
ここで、図５を用いて、第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを説明する。図５は、第２の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００７１】
まず、図５に示すように、空間共分散計算部２２は、音響信号を基に短時間空間共分散行列を計算し、記憶部２４に格納する（ステップＳ２０１）。なお、空間共分散計算部２２は、キーワード検出部２１によってキーワードが検出されていない時間区間であっても、短時間空間共分散行列を計算し、記憶部２４に格納する。
【００７２】
また、キーワード検出部２１は、キーワードを検出するまで（ステップＳ２０２、Ｎｏ）、音響信号を監視する。ここで、キーワード検出部２１は、キーワードを検出すると（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ）、キーワード区間を計算する（ステップＳ２０３）。
【００７３】
空間共分散計算部２２は、記憶部２４から短時間空間共分散行列を読み込む（ステップＳ２０４）。そして、空間共分散計算部２２は、キーワード区間の短時間空間共分散行列を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算する（ステップＳ２０５）。次に、空間共分散計算部２２は、キーワード区間以外の区間の短時間空間共分散行列を基に雑音空間共分散行列を計算する（ステップＳ２０６）。
【００７４】
そして、雑音抑圧部２３は、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算する（ステップＳ２０７）。ここで、雑音抑圧部２３は、雑音抑圧フィルタを用いて音響信号から目的音声を抽出する（ステップＳ２０８）。
【００７５】
［第２の実施形態の効果］
第２の実施形態において、空間共分散計算部２２は、音響信号を所定の時間区間ごとに区切って得られる短時間音響信号のそれぞれに基づく空間共分散行列である短時間空間共分散行列をさらに計算し、計算した短時間空間共分散行列を記憶部に格納し、キーワード検出部によってキーワード区間が計算された場合、記憶部に記憶された短時間空間共分散行列のうち、キーワード区間を含む時間区間の短時間空間共分散行列を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、記憶部に記憶された短時間空間共分散行列のうち、キーワード区間を含まない時間区間の短時間空間共分散行列を基に雑音空間共分散行列を計算する。このように、第２の実施形態では、空間共分散行列の計算のために、キーワード区間とそれ以前の時間区間の音響信号を記憶しておく必要がなく、短時間空間共分散行列のみを記憶しておくことで、計算に必要な記憶領域を削減することができる。
【００７６】
［第３の実施形態］
［第３の実施形態の構成］
第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成、処理の流れ及び効果を説明する。まず、図６を用いて、第３の実施形態の構成について説明する。図６は、第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の構成の一例を示す図である。図６に示すように、目的音声抽出装置３０は、キーワード検出部３１、空間共分散計算部３２、雑音抑圧部３３及び音声区間検出部３５を有する。
【００７７】
キーワード検出部３１は、第１の実施形態のキーワード検出部１１又は第２の実施形態のキーワード検出部２１と同様の処理を行う。つまり、キーワード検出部３１は、入力された音響信号を基に、キーワードが話されたことを検出し、当該キーワードが話された時間区間であるキーワード区間を計算する。
【００７８】
空間共分散計算部３２は、第１の実施形態の空間共分散計算部１２又は第２の実施形態の空間共分散計算部２２と同様の処理に加え、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列の更新処理を行う。
【００７９】
まず、空間共分散計算部３２は、音響信号とキーワード区間を受け取る。そして、空間共分散計算部３２は、キーワード区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音下目的信号空間共分散行列を計算し、キーワード区間以外の所定の時間区間の音響信号に基づく空間共分散行列である雑音空間共分散行列を計算する。このとき、空間共分散計算部３２は、（２−１）式及び（２−２）式、又は（８−１）式及び（８−２）式、又は（１０−１）式及び（１０−２）式、により各空間共分散行列を計算する。
【００８０】
次に、空間共分散計算部３２は、キーワード区間より後の時間区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、時間周波数マスクを用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を更新する。
【００８１】
空間共分散計算部３２は、第１の実施形態の変形例と同様の方法で時間周波数マスクを計算することができる。また、空間共分散計算部３２は、時間周波数マスクと音響信号を基に、雑音下目的信号空間共分散行列Φsと雑音空間共分散行列Φnを更新する。
【００８２】
いま、キーワード区間終了後から、目的音声が終了するまでの時間区間に含まれる時間番号の集合をTafterと表す。すると、空間共分散計算部３２は、（２−１）式及び（２−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１１−１）式及び（１１−２）式のように更新できる。
【００８３】
【数１１】
2019045576.tif 000013
【００８４】
また、空間共分散計算部３２は、（８−１）式及び（８−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１２−１）式及び（１２−２）式のように更新できる。
【００８５】
【数１２】
2019045576.tif 000014
【００８６】
ここで、｛Tin,  Tafter｝は、TinとTafterの和集合を表す。
【００８７】
また、空間共分散計算部３２は、（１０−１）式及び（１０−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１３−１）式及び（１３−２）式のように更新できる。
【００８８】
【数１３】
2019045576.tif 000015
【００８９】
さらに、空間共分散計算部３２は、非特許文献１に記載された方法に従って、逐次的に入力されてくる音響信号を受け取り、上記の（１１−１）式及び（１１−２）、（１２−１）式及び（１２−２）、又は（１３−１）式及び（１３−２）による雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列の更新を逐次的に行うことができる。
【００９０】
雑音抑圧部３３は、第１の実施形態の雑音抑圧部１３と同様の処理を行う。つまり、雑音抑圧部３３は、入力された音響信号と雑音空間共分散行列と雑音下目的信号空間共分散行列とを受け取る。そして、雑音抑圧部３３は、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算し、入力された音響信号に雑音抑圧フィルタを適用し、目的音声を抽出する。
【００９１】
ここで、空間共分散計算部３２が雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列の更新を逐次的に行う場合、雑音抑圧部３３は、（３−１）式及び（３−２）式により雑音抑圧フィルタを逐次的に更新することができ、さらに目的音声の抽出を逐次的に行うことができる。
【００９２】
（変形例）
第３の実施形態の変形例について説明する。第３の実施形態の変形例において、音声区間検出部３５は、キーワード区間より後であって、目的音声が話されている時間区間である音声区間を検出する。このとき、空間共分散計算部３２は、さらに、音声区間に関する情報を用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を更新する。音声区間を検出する方法としては、従来より、様々な方法が知られており、音声区間検出部３５は、そのいずれの方法を用いてもよい。
【００９３】
いま、音声区間検出部３５により、音声が含まれていると判断された時間番号の集合をTonと表記し、音声が含まれていないと判断された時間番号の集合をToffと表記することとする。また、Toffに含まれる時間番号の個数をNoffと表記することとする。
【００９４】
また、空間共分散計算部３２は、キーワード区間後の音響信号に対し、第３の実施形態と同様の方法で、各時間周波数点(t,f)  における時間数周波数マスクMt,fを既に計算していることとする。すると、空間共分散計算部３２は、（２−１）式及び（２−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１４−１）式及び（１４−２）式のように更新できる。
【００９５】
【数１４】
2019045576.tif 000016
【００９６】
また、空間共分散計算部３２は、（８−１）式及び（８−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１５−１）式及び（１５−２）式のように更新できる。
【００９７】
【数１５】
2019045576.tif 000017
【００９８】
また、空間共分散計算部３２は、（１０−１）式及び（１０−２）式で求めたΦsとΦnを、例えば、それぞれ以下の（１６−１）式及び（１６−２）式のように更新できる。
【００９９】
【数１６】
2019045576.tif 000018
【０１００】
また、第３の実施形態の変形例では、時間周波数マスクを求めない処理の構成を取ることもできる。これは、例えば、音声区間内で、時間周波数マスクを求める代わりに、すべての時間周波数点において音声が存在すると仮定することで実現できる。
【０１０１】
具体的には、上記の更新式において、空間共分散計算部３２は、常に、Mt,f=1とすることで、時間周波数マスクの推定を行わなくても、雑音下目的信号空間共分散行列と雑音空間共分散行列を更新することができる。
【０１０２】
また、第３の実施形態と同様に、空間共分散計算部３２が雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列の更新を逐次的に行う場合、雑音抑圧部３３は、（３−１）式及び（３−２）式により雑音抑圧フィルタを逐次的に更新することができ、さらに目的音声の抽出を逐次的に行うことができる。
【０１０３】
［第３の実施形態の処理］
ここで、図７を用いて、第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを説明する。図７は、第３の実施形態に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０４】
まず、図７に示すように、キーワード検出部３１は、キーワードを検出するまで（ステップＳ３０１、Ｎｏ）、音響信号を監視する。ここで、キーワード検出部３１は、キーワードを検出すると（ステップＳ３０１、Ｙｅｓ）、キーワード区間を計算する（ステップＳ３０２）。
【０１０５】
空間共分散計算部３２は、キーワード区間の音響信号を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算する（ステップＳ３０３）。次に、空間共分散計算部３２は、キーワード区間以外の区間の音響信号を基に雑音空間共分散行列を計算する（ステップＳ３０４）。
【０１０６】
そして、雑音抑圧部３３は、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算する（ステップＳ３０５）。ここで、雑音抑圧部３３は、雑音抑圧フィルタを用いて音響信号から目的音声を抽出する（ステップＳ３０６）。
【０１０７】
ここで、目的音声の抽出が続行されない場合（ステップＳ３０７、Ｎｏ）、目的音声抽出装置３０は処理を終了する。一方、目的音声の抽出が続行される場合（ステップＳ３０７、Ｙｅｓ）、空間共分散計算部３２は、キーワード区間の後の区間の音響信号を基に時間周波数マスクを計算する（ステップＳ３０８）。
【０１０８】
ここで、目的音声抽出装置３０は、目的音声の抽出を続行するか否かを、あらかじめ設定された条件によって判定することができる。例えば、目的音声抽出装置３０は、目的音声の抽出が開始されて所定の長さの時間が経過したか否か、目的音声を抽出できない時間が所定の長さ以上継続したか否か、等によって目的音声の抽出を続行するか否かを判定することができる。
【０１０９】
そして、空間共分散計算部３２は、時間周波数マスクを用いて雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を更新する（ステップＳ３０９）さらに、目的音声抽出装置３０は、ステップＳ３０５に処理を戻し、雑音抑圧フィルタの計算及び目的音声の抽出を行う。
【０１１０】
ここで、図８を用いて、第３の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを説明する。図８は、第３の実施形態の変形例に係る目的音声抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１１】
まず、図８に示すように、キーワード検出部３１は、キーワードを検出するまで（ステップＳ３５１、Ｎｏ）、音響信号を監視する。ここで、キーワード検出部３１は、キーワードを検出すると（ステップＳ３５１、Ｙｅｓ）、キーワード区間を計算する（ステップＳ３５２）。
【０１１２】
空間共分散計算部３２は、キーワード区間の音響信号を基に雑音下目的信号空間共分散行列を計算する（ステップＳ３５３）。次に、空間共分散計算部３２は、キーワード区間以外の区間の音響信号を基に雑音空間共分散行列を計算する（ステップＳ３５４）。
【０１１３】
そして、雑音抑圧部３３は、雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を基に雑音抑圧フィルタを計算する（ステップＳ３５５）。ここで、雑音抑圧部３３は、雑音抑圧フィルタを用いて音響信号から目的音声を抽出する（ステップＳ３５６）。
【０１１４】
ここで、目的音声の抽出が続行されない場合（ステップＳ３５７、Ｎｏ）、目的音声抽出装置３０は処理を終了する。一方、目的音声の抽出が続行される場合（ステップＳ３５７、Ｙｅｓ）、音声区間検出部３５は、キーワード区間の後の音声区間を検出する（ステップＳ３５８）。そして、空間共分散計算部３２は、音声区間の音響信号、及び音声区間以外の区間の音響信号を基に時間周波数マスクを計算する（ステップＳ３５９）。
【０１１５】
そして、空間共分散計算部３２は、時間周波数マスクを用いて雑音下目的信号空間共分散行列、及び雑音空間共分散行列を更新する（ステップＳ３６０）さらに、目的音声抽出装置３０は、ステップＳ３５５に処理を戻し、雑音抑圧フィルタの計算及び目的音声の抽出を行う。
【０１１６】
［第３の実施形態の効果］
第３の実施形態において、空間共分散計算部３２は、キーワード区間より後の時間区間の音響信号について、時間周波数点ごとに目的音声と雑音のどちらが優勢であるかを示す時間周波数マスクをさらに計算し、時間周波数マスクを用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を更新する。これにより、第３の実施形態では、キーワード区間後に、話者の位置が移動したり、背景雑音の性質が変化したりする場合でも、２つの空間共分散行列の変化を追跡することができるようになり、より精度良く目的音声の抽出が可能になる。
【０１１７】
第３の実施形態の変形例において、音声区間検出部３５は、キーワード区間より後であって、目的音声が話されている時間区間である音声区間を検出する。また、空間共分散計算部３２は、さらに、音声区間に関する情報を用いて、雑音下目的信号空間共分散行列及び雑音空間共分散行列を更新する。これにより、第３の実施形態では、目的音声が含まれない時間区間に誤って目的音声が含まれると検出されるエラーを減少させることができ、２つの空間共分散行列の変化を、より精度良く追跡できるようになる。
【０１１８】
［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１１９】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１２０】
［プログラム］
一実施形態として、目的音声抽出装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の目的音声の抽出を実行する目的音声抽出プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の目的音声抽出プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を目的音声抽出装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
【０１２１】
また、目的音声抽出装置１０は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の目的音声の抽出に関するサービスを提供する目的音声抽出サーバ装置として実装することもできる。例えば、目的音声抽出サーバ装置は、音響信号を入力とし、目的音声を出力とする目的音声抽出サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、目的音声抽出サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の目的音声の抽出に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。
【０１２２】
図９は、目的音声抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【０１２３】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
【０１２４】
ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、目的音声抽出装置の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、目的音声抽出装置における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）により代替されてもよい。
【０１２５】
また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【０１２６】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【０１２７】
１０、２０、３０  目的音声抽出装置
１１、２１、３１  キーワード検出部
１２、２２、３２  空間共分散計算部
１３、２３、３３  雑音抑圧部
２４  記憶部
３５  音声区間検出部
【図１】
2019045576.tif 000019
【図２】
2019045576.tif 000020
【図３】
2019045576.tif 000021
【図４】
2019045576.tif 000022
【図５】
2019045576.tif 000023
【図６】
2019045576.tif 000024
【図７】
2019045576.tif 000025
【図８】
2019045576.tif 000026
【図９】
2019045576.tif 000027
【図１０】
2019045576.tif 000028