(57)【要約】【課題】従来よりも精度の高いセグメント探索を行うことができる信号処理技術を提供することを目的とする。【解決手段】信号処理装置は、所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが記憶されている事例モデル記憶部１０５と、事例モデル記憶部に記憶されているセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチング部１０３と、を備えており、マッチング部１０３における事後確率は、入力信号の前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度と、入力信号の後半部分信号についてガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度とを用いて表現される。【選択図】図１
2015152705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが記憶されている事例モデル記憶部と、
上記事例モデル記憶部に記憶されているセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチング部と、を含み、
上記入力信号を２つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、
上記マッチング部における事後確率は、上記前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度と、上記後半部分信号について上記ガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度とを用いて表現される、
信号処理装置。
【請求項２】
請求項１の信号処理装置であって、
ｔ，τ，ｕ，ν，ｕ’，ν’を整数とし、フレームｔからフレームｔ＋τに対応する上記入力信号の特徴量をｙｔ：ｔ＋τとし、上記事例モデル記憶部に記憶されているフレームｕからフレームｕ＋νに対応するセグメントをＭｕ：ｕ＋νとし、フレームｕ＋ν＋１からフレームｕ＋τに対応する上記ガウス混合分布をφｕ＋ν＋１：ｕ＋τとし、Ｍｕ：ｕ＋ν及びφｕ＋ν＋１：ｕ＋τが与えられたときのｙｔ：ｔ＋τの事後確率をｐ（ｙｔ：ｔ＋τ｜Ｍｕ：ｕ＋ν，φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ）として、
上記事後確率は、以下に定義されるｐ（Ｍｕ：ｕ＋ν，φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ｜ｙｔ：ｔ＋τ）である、
【数９】
2015152705.tif 000011
信号処理装置。
【請求項３】
事例モデル記憶部には、所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが、各フレームの先頭から少なくとも所定の個数のフレームの部分だけ木構造で表現されて記憶されているとして、
マッチング部が、上記事例モデル記憶部に記憶されている上記木構造のルートノードを開始点とする任意の長さのセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチングステップを含む信号処理方法。
【請求項４】
請求項１又は２の信号処理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】
この発明は、音声信号、音響信号等の信号を処理するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
雑音や残響のある環境で音響信号を収音すると、本来の信号に音響歪み（雑音や残響）が重畳された信号が観測される。音響信号が音声の場合、重畳した音響歪みの影響により音声の明瞭度は大きく低下してしまう。その結果、本来の音声信号の性質を抽出することが困難となり、例えば、音声認識システムの認識率が低下する。この認識率の低下を防ぐためには、重畳した音響歪みを取り除く工夫が必要である。
【０００３】
そこで、以下に述べる従来の信号処理装置が提案されている。なお、この信号処理装置は、音声認識の他にも、例えば、補聴器、ＴＶ会議システム、機械制御インターフェース、楽曲を検索したり採譜したりする音楽情報処理システムなどに利用することが出来る。
【０００４】
[信号処理装置]
図１に従来の信号処理装置の機能構成例を示して、その動作を簡単に説明する。信号処理装置は、フーリエ変換部１０１と、特徴量生成部１０２と、マッチング部１０３と、音声強調フィルタリング部１０４と、事例モデル記憶部１０５とを備えている。
【０００５】
フーリエ変換部１０１には、雑音/残響を含む音声が入力信号として入力される。入力信号は例えば３０ｍｓ程度の短時間ハミング窓で窓かけされ、窓かけされた入力信号は離散フーリエ変換を経て振幅スペクトルに変換される（ステップＳ１，図２）。振幅スペクトルとは、周波数スペクトルの振幅データのことである。振幅スペクトルは、特徴量生成部１０２及び音声強調フィルタリング部１０４に提供される。
【０００６】
特徴量生成部１０２は、フーリエ変換部１０１が出力する振幅スペクトルの全てを、例えばメルケプストラム特徴量に変換する（ステップＳ２，図２）。一般的に広く使われているメルケプストラムは高々１０〜２０次程度であるが、事例データを正確に表すために、高い次数（例えば、３０〜１００次程度）のメルケプストラムを用いる。なお、メルケプストラム以外の特徴量を用いても良い。生成された特徴量は、マッチング部１０３に提供される。
【０００７】
事例モデル記憶部１０５には、事例に対応したクリーン音声のデータと、フレームごとの特徴量に対して最大の尤度を与えるガウス混合分布のインデックスの系列（セグメント）である事例モデルＭとが記憶されている。事例に対応したクリーン音声のデータとは、例えば事例に対応したクリーン音声の振幅スペクトルのことである。事例モデルＭに含まれるセグメントの例を図３に示す。各セルはｉ番目の時間フレームに対応する。各セル内の数字は最大の尤度を与えるガウス混合分布ｇ中のガウス分布のインデックスmiを表す。事例モデルは、音声コーパスなどから得られる大量のクリーン音声と、あらゆる環境で得られる雑音/残響データ（雑音信号の波形や、室内インパルス応答）とを用い、さまざまな環境での観測信号を模擬生成し、その模擬観測信号を特徴量領域へ変換したものを用いて、事前に事例モデル学習装置によって生成され、予め事例モデル記憶部１０５に記憶される。この事例モデル学習装置の詳細については、後述する。
【０００８】
マッチング部１０３は、入力信号の特徴量と事例モデル記憶部１０５内に含まれる特徴量の事例とのマッチングを行い、入力信号に一番近い事例モデル中のセグメントを探索する（ステップＳ３，図２）。探索により見つかった入力信号に一番近い事例モデル中のセグメントについての情報は、音声強調フィルタリング部１０４に提供される。マッチング部１０３の詳細については、後述する。
【０００９】
音声強調フィルタリング部１０４は、マッチング部１０３で探索した入力信号に一番近い事例モデル中のセグメントに対応するクリーン音声の振幅スペクトルを用いて音声強調のためのフィルタを作成し、作成されたフィルタを用いて入力信号をフィルタリングする（ステップＳ４，図２）。入力信号に一番近い事例モデル中のセグメントに対応するクリーン音声の振幅スペクトルは、事例モデル記憶部１０５から読み込んだものを用いる。音声強調フィルタリング部１０４の詳細については、例えば非特許文献１及び特許文献１を参照のこと。
【００１０】
この信号処理装置によれば、従来は困難であった、非常に時間変化の多い雑音の除去が可能となることが報告されている。非常に時間変化の多い雑音とは、背景雑音に対して、例えば目覚まし時計のアラーム音などの雑音のことである。
【００１１】
［事例モデル生成装置］
ここで、事例モデル記憶部１０５に記憶される事例モデルを生成する事例モデル生成装置について説明する。図４に、事例モデル生成装置の機能構成例を示す。事例モデル生成装置は、フーリエ変換部２０１と、特徴量生成部２０２と、ガウス混合モデル学習部２０３と、最尤ガウス分布計算部２０４とを備えている。
【００１２】
事例モデル生成装置の各部の機能は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１３】
事例モデル生成装置への入力は、様々な雑音/残響環境の音声データである。なお、この様々な雑音/残響環境の音声データの中には、クリーン環境の音声データが含まれているとする。この様々な雑音/残響環境の音声データのそれぞれについて以下の処理が行われる
フーリエ変換部２０１及び特徴量生成部２０２は、それぞれ図１のフーリエ変換部１０１及び特徴量生成部１０２と同様であるため、重複説明を省略する。
【００１４】
ガウス混合モデル学習部２０３は、特徴量生成部２０２で得られた各短時間フレームｔでの特徴量ｘｉを学習データとして、通常の最尤推定法によりガウス混合モデルｇを得る。ガウス混合モデルｇは、以下の式により示される。
【００１５】
【数１】
2015152705.tif 000003
【００１６】
ｇ（ｘｉ|ｍ）は、平均μｍ、分散Σｍを持つｍ番目のガウス分布を表す。ｇ（ｘｉ|ｍ）は、多くの場合多次元ガウス分布であり、その次元数は特徴量ｘｉの次元数と同じである。ｇ（ｘｉ|ｍ）が多次元ガウス分布である場合、平均μｍ及び分散Σｍのそれぞれはベクトルとなる。ここでは、ｇ（ｘｉ|ｍ）が多次元ガウス分布であったとしても、記載の簡略化のためｇ（ｘｉ|ｍ）のことを単にガウス分布と表現する。ｗ（ｍ）は、ｍ番目のガウス分布に対する混合重みを表す。Ｑは混合数を表す。Ｑには、例えば、4096や8192など、かなり大きな値を設定する。
【００１７】
最尤ガウス分布計算部２０４は、各時間フレームｉに対して最大の尤度を与えるガウス混合分布ｇの中のガウス分布のインデックスｍｉを求め、そのインデックスｍｉの時間系列を事例モデルＭとして求める。事例モデルＭは、ガウス分布のインデックスｍｉの集合とガウス混合モデルｇを用いて以下の式に示すように表される。
【００１８】
【数２】
2015152705.tif 000004
【００１９】
ここで、ｍｉは、ｉ番目のフレームの特徴量xｉに対して最大の尤度を与えるガウス分布のインデックスであり、ガウス混合分布ｍの中のガウス分布ｇ（ｘｉ|ｍ）を表している。Ｉは学習データの総フレーム数を表す。例えば、1時間の学習データを仮定すると、Ｉ＝３．５×１０５となる。生成された事例モデルＭは、事例モデル記憶部１０５（図１）に記憶される。この事例モデルの生成は、様々な雑音/残響環境の学習データのそれぞれに対して行われる。
【００２０】
なお、環境がクリーンの場合は、フーリエ変換部２０１から出力された振幅スペクトルデータも事例モデル記憶部１０５（図１）に記憶される。
【００２１】
［マッチング部１０３の具体処理］
ここで、マッチング部１０３における処理を詳述する。簡単のためあるひとつの雑音/残響環境の事例モデルＭのみを考える。また、簡単のため入力信号の特徴量系列と学習データセグメントのマッチングの際の時間伸縮は考えないものとする。マッチング部１０３は、入力信号の特徴量ｙｔと事例モデルＭとを用いて、入力信号の特徴量系列に最も近い学習データのセグメントを探索し、入力信号に含まれるクリーン音声に一番近いクリーン音声系列を与えると思われる学習データセグメントＭｔｕ：ｕ＋τｍａｘを出力する。
【００２２】
入力信号は、Ｔ個の時間フレームから成るとし、その入力信号の特徴量系列をｙ＝{ｙｔ:ｔ=1，２，…，Ｔ}とする。また、ｙｔ：ｔ＋τを入力信号の特徴量の時間フレームｔからｔ＋τまでの系列とする。そして、Ｍｕ：ｕ＋τ＝{ｇ，ｍｉ：ｉ＝ｕ，ｕ＋１，…，ｕ＋τ}を、学習データの中のｕ番目からｕ＋τ番目までの連続する時間フレームに対応するガウス分布系列とする。
【００２３】
入力信号の特徴量系列ｙｔ：ｔ＋τと学習データの中のあるセグメントとの距離の定義や、入力信号の特徴量系列ｙｔ：ｔ＋τと一番近い学習データの探索方法としては、ユークリッド距離など、他のいくつかの方法を考えることが出来る。ここでは、入力信号の特徴量系列に対する一番近い学習データセグメントは、入力信号の特徴量系列に良く一致する学習データセグメントの中でも長さの最も長いものとする。つまり、入力信号の特徴量系列に最も近い学習データセグメントＭｔｕ：ｕ＋τは、次式に示す事後確率を最大化することで求めることが出来る。
【００２４】
【数３】
2015152705.tif 000005
【００２５】
ここで、ｐ（Ｍｕ:ｕ+τ|ｙｔ:ｔ+τ）は事後確率を表し、ｙｔ:ｔ+τとＭｕ:ｕ+τが比較的よく一致している場合、τが長ければ長いほど高い事後確率を与えるという特徴を持っている。この特徴の証明は、非特許文献１に詳述されている。より長いセグメントを探索するという方策を取ることで、ある時間に局所的に存在する雑音などの影響を受け難くなり、雑音などに対して比較的ロバストなマッチングが行われることが期待できる。
【００２６】
式（２）の分子の項ｐ（ｙｔ:ｔ+τ|Ｍｕ:ｕ+τ）は、Ｍｕ:ｕ+τに対応する学習データセグメントに対するｙｔ:ｔ+τの尤度である。その尤度は次式で計算される。
【００２７】
【数４】
2015152705.tif 000006
【００２８】
簡単のため、隣り合うフレームは独立であることを仮定している。式（２）の分母の第１項は、学習データ中のあらゆる時間フレームｕ’を開始点として，ｐ（ｙｔ:ｔ+τ|Ｍｕ’:ｕ’+τ）の和を取ったものである。式（２）の分母の第２項は、ガウス混合モデルｇに対するｙｔ:ｔ+τの尤度であり、次式で計算される。
【００２９】
【数５】
2015152705.tif 000007
【００３０】
ここでマッチング部１０３におけるセグメント探索処理の手順を更に具体的に記述する。まず、セグメントの最大長を（τlim＋１）フレームに制限する。例えば、セグメントの最大長を３０フレームと制限するならば、τlim＝２９である。この制限の下で、まず、τ＝０、すなわち、セグメント長＝１として、式（２）に従い、最大事後確率を与えるセグメント長＝１のセグメントを見つける。次にτ＝１、すなわち、セグメント長＝２として、式（２）に従い、最大事後確率を与えるセグメント長＝２のセグメントを見つける。この処理をτ＝τlimまで繰り返し、最後に、見つかった異なる長さのセグメント候補の中から，最大事後確率を与えるセグメントを見つける。その最大事後確率を与えるセグメントの長さがτmaxである。
【００３１】
このマッチング部１０３におけるセグメント探索処理は、図３に示すような、Ｉフレーム分のリニアなメモリで表現できる事例モデルＭ上で行うことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００３２】
【非特許文献１】J. Ming and R. Srinivasan, and D. Crooke, “A Corpus-Based Approach to Speech Enhancement From Nonstationary Noise,” IEEE Trans. On Acoustics, Speech and Signal Processing, 19(4), pp. 822-836, 2011.
【特許文献】
【００３３】
【特許文献１】特開２０１３−３７１７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３４】
従来の信号処理装置では、マッチング部１０３において、入力信号に一番近いセグメントを探索する際に、異なる長さのセグメントを比較している。しかし、本来は異なる長さのセグメントの比較はできない。このため、従来の信号処理装置においては、必ずしも精度の高いセグメント探索ができているとは限らなかった。
【００３５】
この発明は、従来よりも精度の高いセグメント探索を行うことができる信号処理装置、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】
【００３６】
この発明の一態様による信号処理装置は、所定の信号の各フレームの特徴量に対して最大の尤度を与える、ガウス混合分布の中のガウス分布のインデックスの系列であるセグメントが記憶されている事例モデル記憶部と、事例モデル記憶部に記憶されているセグメントを候補として、入力信号の特徴量系列に対して最大の事後確率を与えるセグメントを探索するマッチング部と、を備えており、入力信号を２つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、マッチング部における事後確率は、前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度と、後半部分信号についてガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度とを用いて表現される。
【発明の効果】
【００３７】
精度の高いセグメント探索を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】信号処理装置の例を説明するためのブロック図。
【図２】信号処理方法の例を説明するためのフローチャート。
【図３】セグメントの例を説明するための図。
【図４】事例モデル生成装置の例を説明するための図。
【図５】式（７）によるセグメント評価を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、図面を参照して、信号処理装置及び方法の実施形態を説明する。
【００４０】
この実施形態による信号処理装置は、従来の信号処理装置と同様に、図１に例示するように、フーリエ変換部１０１と、特徴量生成部１０２と、マッチング部１０３と、音声強調フィルタリング部１０４と、事例モデル記憶部１０５とを備えている。
【００４１】
以下、従来とは異なる部分である、マッチング部１０３を中心に説明する。第一実施形態による信号処理装置のフーリエ変換部１０１と、特徴量生成部１０２と、音声強調フィルタリング部１０４とは、それぞれ従来の信号処理装置のフーリエ変換部１０１と、特徴量生成部１０２と、音声強調フィルタリング部１０４と同様であるため、重複説明を省略する。
【００４２】
この実施形態による信号処理装置は、マッチング部１０３において、異なるセグメント長のセグメントを、フレームという共通の長さの下で公平に評価することにより、入力信号に一番近いセグメントを探索する。
【００４３】
この実施形態のマッチング部１０３では、式（３）の代わりに、所定の長さのフレームの入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+τの尤度を、事例モデルＭとガウス混合モデルｇの両方を用いて計算する。すなわち、ｙｔ:ｔ+τをｙｔ:ｔ+νとｙｔ＋ν＋１:ｔ+τに分割して（０≦ν≦τ）、前者をＭで、後者をｇで、評価する形にする。具体的には入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+τの尤度は、次式のように計算される。
【００４４】
【数６】
2015152705.tif 000008
【００４５】
ここで、ｐ（ｙｔ:ｔ+ν｜Ｍｕ:ｕ+ν）は、事例モデルＭｕ:ｕ+νが与えられたときの入力信号の特徴量系列のｙｔ:ｔ+νの尤度を表す。ｐ（ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τ｜φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ）は、混合モデルφｕ＋ν＋１：ｕ＋τが与えられたときの入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+νの尤度を表す。φｕ＋ν＋１：ｕ＋τは、フレームｕ＋ν＋１からフレームｕ＋τに対応するガウス混合分布である。p(ｙｔ:ｔ+ν｜Ｍｕ:ｕ+ν, φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ)は、事例モデルＭｕ:ｕ+ν及び混合モデルφｕ＋ν＋１：ｕ＋τが与えられたときの入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+νの尤度を表す。
【００４６】
ｙｔ:ｔ+νは、入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+τのうち事例モデルのセグメントＭｕ:ｕ+νに対応する長さの入力信号の特徴量系列である。言い換えれば、ｙｔ:ｔ+νは、フレームｔからフレームｔ＋νに対応する入力信号の特徴量系列である。ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τは、入力信号の特徴量系列ｙｔ:ｔ+τのうち事例モデルのセグメントＭｕ:ｕ+νの長さを超える部分の入力信号の特徴量系列である。言い換えれば、ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τは、フレームｔ＋ν＋１からフレームｔ＋τに対応する入力信号の特徴量系列である。
【００４７】
すなわち、式（５）は、評価対象の入力信号を所定長（ここではτ＋１）の入力信号として、評価対象の入力信号の特徴量系列のうち事例モデルに基づいて評価できる部分は事例モデルで尤度ｐ（ｙｔ:ｔ+ν｜Ｍｕ:ｕ+ν）を評価し、事例モデルのセグメントＭｕ:ｕ+νで評価できない（事例モデルのセグメントの長さを超える部分の）評価対象の入力信号の特徴量系列ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τについては混合モデルｇに基づいて尤度ｐ（ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τ｜φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ）を評価することを意味する。
【００４８】
言い換えれば、入力信号を２つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、マッチング部１０３が式（４）に基づいて計算する尤度は、前半部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度ｐ（ｙｔ:ｔ+ν｜Ｍｕ:ｕ+ν）と、後半部分信号について上記ガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度ｐ（ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τ｜φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ）とが統合された尤度であると言える。
【００４９】
混合モデルｇに基づく尤度は、モデル全体で平滑化した尤度のようなものに相当する。事例モデルで評価できない部分については平均的な尤度で代用することで、等しいフレーム長で入力信号を公平に評価しようとするものである。
【００５０】
このｙｔ:ｔ+τの尤度を用いて，マッチング部１０３ではｙｔ:ｔ+τに最も適合するセグメントＭｔｕ：ｕ＋νmaxを次式（６）（７）に従い求める。ｔ，τ，ｕ，ν，ｕ’，ν’は整数である。
【００５１】
【数７】
2015152705.tif 000009
【００５２】
ここで、式（７）の分母は、学習データのあらゆる開始点ｕ’と、ｙｔ:ｔ+τのあらゆる分割点ν’について、ｐ（ｙｔ:ｔ+τ|Ｍｕ′:ｕ′+ν′，φｕ′＋ν′＋１：ｕ′＋τ）の和を取ったものである。
【００５３】
式（７）により定義される事後確率ｐ（Ｍｕ:ｕ+ν，φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ｜ｙｔ:ｔ+τ）は、上記式（４）及び上記式（５）に示したように、入力信号を２つに分割したときの前半部分を前半部分信号とし後半部分を後半部分信号として、部分信号についてその前半部分信号に対応する長さのセグメントに基づいて評価した尤度ｐ（ｙｔ:ｔ+ν｜Ｍｕ:ｕ+ν）と、後半部分信号について上記ガウス混合分布によるモデルに基づいて評価した尤度ｐ（ｙｔ＋ν＋１:ｔ+τ｜φｕ＋ν＋１：ｕ＋τ）とを用いて表現される。
【００５４】
セグメントの最大長を、従来の方法と同様に、（τlim＋１）フレームに制限する。例えば、セグメントの最大長を３０フレームと制限するならば、τlim＝２９となる。この制限の下での式（７）によるセグメント評価を図示すると、図７のようになる。この図から明らかなように、この実施形態によれば、あらゆるセグメント長のセグメントが、（τlim＋１）フレームという共通の長さの下で、公平に評価されていることがわかる。別の見方をすれば、この実施形態によれば、最適なセグメント長（νmax）と，セグメント開始点（ｕ）の探索を同時に行っていることになる。
【００５５】
以下、本発明による式（７）の事後確率が、従来手法による式（２）の事後確率と同様に、ｙｔ:ｔ+τとＭｕ:ｕ+τが比較的よく一致している場合、τが長ければ長いほど高い事後確率を与えるという特徴を持っていることを証明する。このため，ｙｔ:ｔ+τをｙｔ:ｔ+νとｙｔ＋ν＋１:ｔ+τに分割して前者をＭで後者をｇで評価する場合（式（４））と、ｙｔ:ｔ+τをｙｔ:ｔ+ν-1とｙｔ＋ν:ｔ+τに分割して前者をＭで後者をｇで評価する場合とで、事後確率の大小を比較する。
【００５６】
式（７）から明らかなように、両場合において分母は等しくなるので、両場合の比は、式（４）から、以下の尤度比に等しくなる。
【００５７】
【数８】
2015152705.tif 000010
【００５８】
ここで、ｙｔ＋νがｍｕ＋νによく一致していると仮定する。この場合、式（８）の分母は、ｗ（ｍｕ＋ν）ｇ（ｙｔ＋ν｜ｍｕ＋ν）と近似できる。よって、式（８）は、１／ｗ（ｍｕ＋ν）に等しい。ｗ（ｍｕ＋ν）は１以下であるので、式（８）は１以上になる。これにより、ｙｔ：ｔ＋τとＭｕ：ｕ＋τが比較的よく一致している場合、τが長ければ長いほど式（７）で計算される事後確率が高くなるという特徴を持っていることが分かる。
【００５９】
［変形例等］
なお、この発明は、複数の雑音／残響環境の事例モデルを考慮する場合、及び、マッチング時に時間伸縮を考える場合についても、非特許文献１に記載されているように、拡張可能である。
【００６０】
上記信号処理装置及び方法において説明した処理は、記載の順にしたが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てもよい。
【００６１】
また、信号処理装置における各部をコンピュータによって実現する場合、信号処理装置の各部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、その各部がコンピュータ上で実現される。
【００６２】
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。
【００６３】
また、各処理手段は、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構成することにしてもよいし、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。
【００６４】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００６５】
１０１  フーリエ変換部
１０２  特徴量生成部
１０３  マッチング部
１０４  音声強調フィルタリング部
１０５  事例モデル記憶部
【図１】
2015152705.tif 000012
【図２】
2015152705.tif 000013
【図３】
2015152705.tif 000014
【図４】
2015152705.tif 000015
【図５】
2015152705.tif 000016