(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音源が発した音源信号が混合され、２個のマイクロホンで観測される状況で、上記音源信号それぞれの推定信号である分離信号を分離抽出する音源分離装置であって、
２個のマイクロホンで観測された観測信号を、所定の時間区間ごとに周波数領域表現し、観測信号の複素スペクトルを得る周波数領域変換部と、
上記観測信号の複素スペクトルのマイクロホン間位相差を各時間周波数について計算する特徴量作成部と、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報、任意の１個のマイクロホンで観測された観測信号から得られた上記観測信号の複素スペクトル、および上記特徴量作成部で得られた上記マイクロホン間位相差を用い、上記各音源に対応する観測信号の複素スペクトルおよびマイクロホン間位相差の分布を表す確率モデルのパラメタを推定するパラメタ推定部と、
上記パラメタから得られる各時間周波数での上記各音源の上記観測信号の複素スペクトルに対する寄与率を用い、各時間周波数での当該寄与率および上記観測信号の複素スペクトルから、分離信号の複素スペクトルを抽出する音源分離部と、
上記分離信号の複素スペクトルを時間領域の分離信号に変換する時間領域変換部と、
を有する音源分離装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音源分離装置であって、
上記パラメタ推定部が、
上記各音源に対応する上記マイクロホン間位相差の平均を全ての音源について計算する平均パラメタ推定部と、
上記各音源に対応する上記マイクロホン間位相差の分散を全ての音源について計算する分散パラメタ推定部と、
上記各音源に対応する上記観測信号の複素スペクトルの分散を表すスペクトルパラメタを全ての音源について計算するスペクトルパラメタ推定部と、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報を保持しているスペクトル事前分布情報保持部と、
混合分布の重みを計算する重みパラメタ推定部と、を有し、
上記確率モデルは、混合分布モデルであり、
上記パラメタは、上記マイクロホン間位相差の平均、上記マイクロホン間位相差の分散、上記スペクトルパラメタ、および上記混合分布の重みを含み、
上記マイクロホン間位相差の平均、上記マイクロホン間位相差の分散、および上記混合分布の重みは、上記観測信号の複素スペクトルと上記マイクロホン間位相差とから得られる値であり、
上記観測信号の複素スペクトルの分散は、上記観測信号の複素スペクトルと上記マイクロホン間位相差と上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報とから得られる値である、
ことを特徴とする音源分離装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音源分離装置であって、
上記マイクロホン間位相差の平均、および上記マイクロホン間位相差の分散は、上記マイクロホン間位相差に２πｋを加算して得られる値の集合と上記観測信号の複素スペクトルとから得られる値であり、ｋは０を含む所定範囲内に含まれる各整数である、
ことを特徴とする音源分離装置。
【請求項４】
請求項１から３の何れかの音源分離装置であって、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報は、上記音源信号の複素スペクトルの分散に対する事前分布または当該分散の対数値に対する事前分布である、
ことを特徴とする音源分離装置。
【請求項５】
複数の音源が発した音源信号が混合され、２個のマイクロホンで観測される状況で、上記音源信号それぞれの推定信号である分離信号を分離抽出する音源分離方法であって、
２個のマイクロホンで観測された観測信号を、所定の時間区間ごとに周波数領域表現し、観測信号の複素スペクトルを得る周波数領域変換ステップと、
上記観測信号の複素スペクトルのマイクロホン間位相差を各時間周波数について計算する特徴量作成ステップと、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報、任意の１個のマイクロホンで観測された観測信号から得られた上記観測信号の複素スペクトル、および上記特徴量作成ステップで得られた上記マイクロホン間位相差を用い、上記各音源に対応する観測信号の複素スペクトルおよびマイクロホン間位相差の分布を表す確率モデルのパラメタを推定するパラメタ推定ステップと、
上記パラメタから得られる各時間周波数での上記各音源の上記観測信号の複素スペクトルに対する寄与率を用い、各時間周波数での当該寄与率および上記観測信号の複素スペクトルから、分離信号の複素スペクトルを抽出する音源分離ステップと、
上記分離信号の複素スペクトルを時間領域の分離信号に変換する時間領域変換ステップと、
を有する音源分離方法。
【請求項６】
請求項５に記載の音源分離方法であって、
上記パラメタ推定ステップが、
上記各音源に対応する上記マイクロホン間位相差の平均を全ての音源について計算する平均パラメタ推定ステップと、
上記各音源に対応する上記マイクロホン間位相差の分散を全ての音源について計算する分散パラメタ推定ステップと、
上記各音源に対応する上記観測信号の複素スペクトルの分散を全ての音源について表すスペクトルパラメタを計算するスペクトルパラメタ推定ステップと、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報を保持しているスペクトル事前分布情報保持ステップと、
混合分布の重みを計算する重みパラメタ推定ステップと、を有し、
上記確率モデルは、混合分布モデルであり、
上記パラメタは、上記マイクロホン間位相差の平均、上記マイクロホン間位相差の分散、上記スペクトルパラメタ、および上記混合分布の重みを含み、
上記マイクロホン間位相差の平均、上記マイクロホン間位相差の分散、および上記混合分布の重みは、上記観測信号の複素スペクトルと上記マイクロホン間位相差とから得られる値であり、
上記観測信号の複素スペクトルの分散は、上記観測信号の複素スペクトルと上記マイクロホン間位相差と上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報とから得られる値である、
ことを特徴とする音源分離方法。
【請求項７】
請求項６に記載の音源分離方法であって、
上記マイクロホン間位相差の平均、および上記マイクロホン間位相差の分散は、上記マイクロホン間位相差に２πｋを加算して得られる値の集合と上記観測信号の複素スペクトルとから得られる値であり、ｋは０を含む所定範囲内に含まれる各整数である、
ことを特徴とする音源分離方法。
【請求項８】
請求項５から７の何れかの音源分離方法であって、
上記音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報は、上記音源信号の複素スペクトルの分散に対する事前分布または当該分散の対数値に対する事前分布である、
ことを特徴とする音源分離方法。
【請求項９】
請求項１から４の何れかの音源分離装置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】
本発明は信号処理の技術分野に属する。特に複数信号が混在している音響データから、それぞれの音源信号を推定する、音源分離技術に属する。その中でも特に、音源信号やそれらがどう混ざったかの情報を用いずに複数信号が混在している音響データのみから、それぞれの音源信号を推定する、ブラインド音源分離技術に属する。
【背景技術】
【０００２】
音源がＮｓ個（Ｎｓは２以上の整数）あり、それらから同時に発せられた音源信号が混合し、２個のマイクロホンで観測され、観測信号ｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）］Ｔが得られたとする。ｔは離散的な時刻を表し、「αＴ」はαの転置を表す。このようなＮｓ個の音源信号が混ざった観測信号ｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）］Ｔから、それぞれの音源信号を推定する。このような技術としては、たとえば特許文献１に開示されたものがある。以下では特許文献１に開示された技術をもとに従来技術を説明する。
【０００３】
従来技術の構成を図１に例示する。
まず、周波数領域変換部１０１において、たとえば短時間フーリエ変換等により、時間領域の観測信号ｘＬ（ｔ）を所定の時間区間である時間フレームごとに周波数領域表現し、観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌを生成する。複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌが以下のように表されると仮定する。
【数１】
0005726790.tif 000002
ここで、ｎは各時間フレームをそれぞれ代表する離散的な時刻（たとえば、各時間フレームの中心時刻）に対応する整数のインデックス、ｆは離散的な各周波数（０，ｆｓ・（１／Ｎｆ），...，ｆｓ・（Ｎｆ−１）／Ｎｆ）に対応する整数のインデックス、Ｎｆは周波数ｆの個数（Ｎｆは１以上の整数、例えばＮｆ≧２）、ｆｓはサンプリング周波数、Ｌは各マイクロホンにそれぞれ対応するインデックス（Ｌ＝１，２）、ｍは各音源にそれぞれ対応するインデックス（ｍ＝１，...，Ｎｓ）を表す。Ｈｆ，Ｌ，ｍは音源ｍからマイクロホンＬまでの周波数ｆでの周波数応答を表す。Ｓｎ，ｆ，ｍは、音源ｍから発せられた音源信号の、時刻ｎおよび周波数ｆでの複素スペクトルを表す。「音源ｍ」はインデックスｍに対応する音源、「時刻ｎ」はインデックスｎに対応する時刻、「周波数ｆ」はインデックスｆに対応する周波数、「マイクロホンＬ」はインデックスＬに対応するマイクロホンを意味する。時刻ｎおよび周波数ｆからなる組（時間周波数スロット（ｎ，ｆ））を「時間周波数（ｎ，ｆ）」と表現する。「・」は乗算演算子を表す。
【０００４】
音源分離を行うために、音源信号がスパースである、すなわち、各音源信号の複素スペクトルＳｎ，ｆ，ｍは稀にしか大きな値をとらず、Ｓｎ，ｆ，ｍ１とＳｎ，ｆ，ｍ２（ｍ１≠ｍ２、ｍ１，ｍ２∈｛１，...，Ｎｓ｝）が各時間周波数（ｎ，ｆ）で互いに重ならない、ということを仮定する。これは、互いに異なる音源から発せられた音声信号などで確認される性質である。これを仮定すると、式（１）は以下のように近似できる。
【数２】
0005726790.tif 000003
ここでＳｎ，ｆ，ｍは、時間周波数（ｎ，ｆ）で支配的な音源信号を表す。
【０００５】
また、式（１）におけるＨｆ，Ｌ，ｍが、音源信号がマイクロホンに到達する間に部屋の残響の影響をうけないことを仮定する、以下の無響モデルで書けると仮定する。
【数３】
0005726790.tif 000004
ただし、ｅは自然対数の底、ｊは虚数単位、μｍは音源ｍから発せられた音源信号がマイクロホン１，２に到達するまでの時間差である。
【０００６】
次に、位相差計算部１０２において、マイクロホン１と２における、観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，１，Ｘｎ，ｆ，２の位相差Ａｎ，ｆ（以下「マイクロホン間位相差」と呼ぶ）を以下のように計算する。
【数４】
0005726790.tif 000005
ここで、式（２）と（３）より、音源ｍが支配的な時間周波数（ｎ，ｆ）では以下のようになることに注意。
【数５】
0005726790.tif 000006
ただし、ａｒｇ［α］はαの偏角を表す。
【０００７】
従来法では、次に位相差分類部１０３において、マイクロホン間位相差Ａｎ，ｆをクラスタリングする。スパース性の仮定（式（２））より、音源ｍ’＝ｍ１だけが支配的な時間周波数（ｎ，ｆ）での時間差μｍ１に対応するマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆ、および音源ｍ’＝ｍ２だけが支配的な時間周波数（ｎ，ｆ）での時間差μｍ２に対応するマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆが求まっているので、マイクロホンからみた音源ｍ１の方向と音源ｍ２の方向とが異なっていれば、全時間周波数のマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆを分類できる。分類の方法としては、Ａｎ，ｆに対してｋ−ｍｅａｎｓ法などを用いてクラスタリングを行なったり、Ａｎ，ｆに対して混合正規分布をあてはめたりすることが一般的である。前者ではそれぞれのクラスタ、後者ではそれぞれの正規分布により、各音源信号の複素スペクトルを推定することができる。
【０００８】
よって次に音源分離部１０４において、位相差分類部１０３で得られた情報ξを用い、音源ｍに対応するクラスタを形成している時間周波数（ｎ，ｆ）では１に近い値を、それ以外の時間周波数では０に近い値をとるマスクＭｎ，ｆ，ｍを作る。Ｍｎ，ｆ，ｍとしては、あるｍ番目のクラスタを形成している時間周波数（ｎ，ｆ）でのみ１をとり、他の時間周波数（ｎ，ｆ）では０をとるように設計することもできるし、上述の混合正規分布から計算される、各時間周波数（ｎ，ｆ）での各音源の寄与率を用いることもできる。このＭｎ，ｆ，ｍを全ての音源ｍについて作る。さらに、音源分離部１０４で、マスクＭｎ，ｆ，ｍを観測信号の１つ（ここでは複素スペクトルＸｎ，ｆ，１）に乗算し、分離信号の複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを得る。
Yn,f,m=Xn,f,1・Mn,f,m      (5)
【０００９】
最後に、時間領域変換部１０５において、得られた分離信号の複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを時間領域信号に変換し、分離信号ｙｍ（ｔ）を得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−１８７０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述したようなマイクロホン間位相差のクラスタリングに基づく音源分離では、式（４−２）における２π・ｆ・μｍがとる値が、−πからπの範囲を越えることがある場合に、性能が不十分になる欠点がある。これは、式（４−２）の２π・ｆ・μｍは−πからπの範囲を越える値を取ることができるにもかかわらず、式（４−１）のＡｎ，ｆは
【数６】
0005726790.tif 000007
の関係を満たす
【数７】
0005726790.tif 000008
として、−πからπの範囲に丸められてしまうことに起因する。ここでｋは、μｍの値が既知であれば一意に決まる整数である。これを「空間的エイリアジング」という。空間的エイリアジングは、２つのマイクロホン間隔が広いためにマイクロホン間時間差μｍが大きい場合や周波数ｆが高い場合に、２π・ｆ・μｍの絶対値が大きくなり生じる。
【００１２】
図２は、空間的エイリアジングの例を示す。この図の横軸は周波数ｆを表す、縦軸はマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆを表す。具体的には、３０度方向の音源１（ｍ＝１）および１２０度方向の音源２（ｍ＝２）から発せられた音源信号を４ｃｍ間隔の２個のマイクロホンで観測し、サンプリング周波数ｆｓを１６ｋＨｚとした場合の２π・ｆ・μｍ（ｍ＝１，２）の値（図の破線）と式（４−１）のＡｎ，ｆの値（図の実線）をプロットしたものである。ただし、２個のマイクロホンを通る直線に直交するマイクロホン正面を９０度と定義している。
【００１３】
図２の実線に示すように、マイクロホン間位相差の値Ａｎ，ｆがπから−πの範囲に丸められ、複数個の音源に対応するマイクロホン間位相差が同じ値をとる周波数が存在する（図２中の○で示した箇所）。このような周波数では、マイクロホン間位相差を手掛かりとした音源の分類ができないため、従来法では、このような周波数における音源分離が不可能となる。そのため、空間的エイリアジングが生じる場合の音源分離性能が不十分であった。
【００１４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、空間的エイリアジングの問題が生じる場合にも、高い性能で音源分離を行うことが可能な技術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】
【００１５】
本発明では、２個のマイクロホンで観測された観測信号を、所定の時間区間ごとに周波数領域表現し、観測信号の複素スペクトルを得、観測信号の複素スペクトルのマイクロホン間位相差を各時間周波数について計算する。任意の１個のマイクロホンで観測された観測信号から得られた観測信号の複素スペクトル、特徴量作成部で得られたマイクロホン間位相差、および音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報を用い、各時間周波数での各音源に対応する観測信号の複素スペクトルおよびマイクロホン間位相差の分布を表す確率モデルのパラメタを推定する。推定されたパラメタから得られる各時間周波数での各音源の観測信号の複素スペクトルおよびマイクロホン間位相差に対する寄与率を用い、各時間周波数での当該寄与率および観測信号の複素スペクトルから、分離信号の複素スペクトルを抽出し、それを時間領域の分離信号に変換する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、マイクロホン間位相差だけでなく、音源信号の複素スペクトルの分布を表す事前情報も用いて音源の分類を行う。これにより、空間的エイリアジングの問題が生じる場合にマイクロホン間位相差が重なり分類ができなかった周波数についても、音源信号の複素スペクトルの分布を手掛りに音源を分類することができる。そのため、空間的エイリアジングの問題が生じる場合にも、高い性能で音源分離を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は従来の音源分離装置の構成を例示する図である。
【図２】図２は空間的エイリアジングの例を示す図である。
【図３】図３は実施形態の音源分離装置の全体構成を例示する図である。
【図４】図４はパラメタ推定部の詳細構成を例示するための図である。
【図５】図５は実施形態のパラメタ推定部の処理を説明するための図である。
【図６】図６Ａは従来の信号分離方法で得られた分離信号の複素スペクトルを例示した図である。図６Ｂは実施形態の信号分離方法で得られた分離信号の複素スペクトルを例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下の説明において、テキスト中で使用する記号「→」は、本来直前の文字の真上に記載されるべきものであるが、テキスト記法の制限により、当該文字の直後に記載する。式中においてはこれらの記号は本来の位置に記述している。
【００１９】
図３に例示するように、本形態の信号分離装置１０は、周波数領域変換部１１、特徴量作成部１２、パラメタ推定部１３、音源分離部１４、および時間領域変換部１５を有する。図４に例示するように、本形態のパラメタ推定部１３は、事後確率推定部１３１ａを含むＥステップ計算部１３１、平均パラメタ推定部１３２ａと分散パラメタ推定部１３２ｂと重みパラメタ推定部１３２ｃとスペクトルパラメタ推定部１３２ｄとを含むＭステップ計算部１３２、スペクトル事前分布情報保持部１３３、および判定部１３４を有する。
【００２０】
本形態の信号分離装置１０は、ＣＰＵ（central processing unit）やＲＡＭ（random-access memory）などを含む公知または専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される装置である。信号分離装置１０への入力情報や各部での計算結果は、図示していない一時メモリに記憶され、必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。信号分離装置１０は、図示していない制御部を有し、信号分離装置１０の処理は制御部の制御のもとで実行される。
【００２１】
複数の音源から発せられた音源信号が空間で混合され、図示していない２個のマイクロホン１，２で観測される。２個のマイクロホンで観測された観測信号はデジタル化され、時間領域の観測信号ｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）］Ｔが得られる。ここで、ｘＬ（ｔ）はマイクロホンＬ（Ｌ＝１，２）で観測された信号に対応する時間領域の観測信号である。
【００２２】
＜周波数領域変換部１１＞
時間領域の観測信号ｘＬ（ｔ）（Ｌ＝１，２）は周波数領域変換部１１に入力される。周波数領域変換部１１は、観測信号ｘＬ（ｔ）（Ｌ＝１，２）を、時間フレーム（所定の時間区間）ごとに周波数領域表現し、観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）を生成して出力する。例えば周波数領域変換部１１は、観測信号ｘＬ（ｔ）（Ｌ＝１，２）を、短時間フーリエ変換により、周波数毎の時系列信号である複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）に変換して出力する。
【００２３】
＜特徴量作成部１２＞
複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）は特徴量作成部１２に入力される。特徴量作成部１２は、任意の１個のマイクロホン（本形態の例ではマイクロホン１）で観測された観測信号から得られた複素スペクトルＸｎ，ｆ，１を複素スペクトルＸｎ，ｆとして出力する。また特徴量作成部１２は、各時間周波数（ｎ，ｆ）について、複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）のマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆを式（４−１）に従って計算して出力する。
【００２４】
＜パラメタ推定部１３＞
本形態では、上記の複素スペクトルＸｎ，ｆとマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆを、（モデル）パラメタθ（後述）による確率モデルで表し、この確率モデルのパラメタθと各時間周波数（ｎ，ｆ）で各音源ｍから発せられる音源信号の存在確率ｐ（ｍ｜Ｘｎ，ｆ，Ａｎ，ｆ，θ）とを推定することで音源分離を行なう。そのため、次にパラメタ推定部１３において、パラメタθの推定を行なう。以降、パラメタ推定部１３で用いる確率モデルを説明し、その後、パラメタ推定部１３の各構成部の処理を説明する。
【００２５】
≪本形態における確率モデル≫
［観測信号の生成モデル］
確率モデルのパラメタをまとめてθと表現し（詳しくは後述）、全ての時間周波数（ｎ，ｆ）におけるＸｎ，ｆおよびＡｎ，ｆの集合をそれぞれ｛Ｘｎ，ｆ｝および｛Ａｎ，ｆ｝とすると、全ての時間周波数（ｎ，ｆ）での各音源ｍに対応する観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆおよびマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆの分布を表す確率モデルは以下のようになる。
【００２６】
【数８】
0005726790.tif 000009
ここで、Ｍはモデル数であり、ここでは既知の音源数Ｎｓをモデル数Ｍとする（Ｍ＝Ｎｓ）。ｐ（θ）は、モデルパラメタの事前分布であり、ｐ（ｍ）は各音源ｍが観測信号中にそれぞれどんな割合で含まれているかを示す混合重みである（Σｍ＝１Ｍｐ（ｍ）＝１）。
【００２７】
ここで、複素スペクトルＸｎ，ｆとマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆは互いに独立であると仮定し、以下のように上記の確率モデルを表現する。
p(Xn,f,An,f|m,θX,θA)=p(Xn,f|m,θX)・p(An,f|m,θA)    (8)
ここでｐ（Ｘｎ，ｆ｜ｍ，θＸ）とｐ（Ａｎ，ｆ｜ｍ，θＡ）はそれぞれ、観測信号の複素スペクトルの確率モデルとマイクロホン間位相差の確率モデルであり、それぞれ以下のように定義する。
【００２８】
[マイクロホン間位相差の確率モデルｐ（Ａｎ，ｆ｜ｍ，θＡ）]
支配的な音源ｍについて、式（６）における整数ｋが既知であると仮定すると、マイクロホン間位相差Ａｎ，ｆは、平均がμｍ、分散がσｍ２の以下の正規分布Ｎでモデル化できる。
【数９】
0005726790.tif 000010
すなわちマイクロホン間位相差の確率モデルのパラメタは、全ての音源ｍにおけるμｍ，σｍ２の集合θＡ＝｛μｍ，σｍ２｝である。
【００２９】
ただし実際は、整数ｋは未知であり、整数ｋの推定が必要であるため、マイクロホン間位相差の確率モデルｐ（Ａｎ，ｆ｜ｍ，θＡ）は、上記の式（９−１）を整数ｋで周辺化した以下の式で与えられる。
【数１０】
0005726790.tif 000011
ここで、ｐ（ｋ）は各ｋに対応する定数である。ｋは０を含む所定範囲内（−Ｋ≦ｋ≦Ｋ）に含まれる各整数である。Ｋはｋの絶対値の最大値であり、周波数ｆによって異なる値をとりうる。Ｋの例は以下の通りである。
【数１１】
0005726790.tif 000012
はαよりも大きなαに最も近い整数、Ｄはマイクロホン間隔、ｃは音速を表す。また全ての周波数ｆで同じＫを用いても良い。ただし、この場合のＫは十分大きな値（例えば、サンプリング周波数ｆｓの１／２の値をｆとして式（９−３）から得られるＫなど）であることが望ましい。
【００３０】
［観測信号の複素スペクトルの確率モデルｐ（Ｘｎ，ｆ｜ｍ，θＸ）］
本形態でも音源のスパース性（式（２））を仮定する。ただし本形態では、式（２）においてＨｆ，Ｌ，ｍ＝１を仮定する。この仮定はスパース性の一般性を損なわない。この仮定の下では、スパース性とは、ある時間周波数（ｎ，ｆ）において、ｍ番目の音源の音源信号のみが観測され（当該時間周波数（ｎ，ｆ）での複素スペクトルＳｎ，ｆ，ｍをＸｎ，ｆ，ｍと表す）、その他の音源ｍ’の音源信号は０として観測される（すなわち、Ｓｎ，ｆ，ｍ’＝０，ｍ’≠ｍ，ｍ’∈｛１，...，Ｍ｝）、と解釈できる。これより、観測信号の複素スペクトルの確率モデルｐ（Ｘｎ，ｆ｜ｍ，θＸ）を、以下のようにモデル化する。
【数１２】
0005726790.tif 000013
ここでｐ（Ｓｎ，ｆ，ｍ）は、音源信号ｍの複素スペクトルＳｎ，ｆ，ｍの確率モデルである。本形態では、平均０、分散γｎ，ｆ，ｍ２の以下の複素正規分布Ｎｃでｐ（Ｓｎ，ｆ，ｍ）をモデル化する。
p(sn,f,m) = Nc(sn,f,m; 0, γn,f,m2)    (11)
ここで、分散γｎ，ｆ，ｍ２は、各音源信号の複素スペクトルＳｎ，ｆ，ｍのパワーの期待値Ｅ［｜ｓｎ，ｆ，ｍ｜２］に相当する。
【００３１】
本形態では、分散γｎ，ｆ，ｍ２の対数値であるスペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍについて、事前分布を与える。
ρn,f,m=log(γn,f,m2)    (12)
ただし、「ｌｏｇ」は自然対数を表す。
【００３２】
具体的には、まず各音源ｍについて、各時刻ｎでの全ての周波数ｆにおけるスペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍを要素とするスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍ＝［ρｎ，１，ｍ，...，ρｎ，Ｎｆ，ｍ］Ｔを考える。ただしｆ∈｛１，...，Ｎｆ｝であり、添え字の「Ｎｆ」はＮｆを意味する。次に、スペクトルベクトルρ→ｎ，ｍに対する事前分布ｐ（ρ→ｎ，ｍ）を、以下の混合正規分布でモデル化する（混合正規分布モデル：Gaussian Mixture Model（GMM））。
【数１３】
0005726790.tif 000014
ここで、Ｉは上記の混合正規分布に用いられる正規分布の個数であり、ｉ（ｍ）は音源ｍのスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍの混合正規分布に含まれる各正規分布を表すインデックスである。ν→ｉ（ｍ）＝［ν１，ｉ（ｍ），...，νＮｆ，ｉ（ｍ）］Ｔ、Ｖｉ（ｍ）、およびｐ（ｉ（ｍ））は、それぞれ、当該ＧＭＭの平均、共分散行列（対角要素がυｆ，ｉ（ｍ）の対角行列）、および混合重みである。これらのパラメタは、学習用データを用いた事前学習によって得られる（学習法は後述）。
【００３３】
この事前分布の情報を用いて音源分離を行うことにより、音源信号の分布に近い分布を持つ分離信号を得ることができる。すなわち、空間的エイリアジングのために特定の周波数で大きく歪んだ周波数特性を持つ信号が分離信号として得られることの無いよう、制御することが可能となる。また上記より、観測信号の複素スペクトルの確率モデルのパラメタは、全ての時間周波数（ｎ，ｆ）および音源ｍにおけるρｎ，ｆ，ｍの集合θＸ＝｛ρｎ，ｆ，ｍ｝である。なお、分散γｎ，ｆ，ｍ２の対数値に事前分布を与えてモデル化するのではなく、分散γｎ，ｆ，ｍ２そのものに事前分布を与えてモデル化してもよい。すなわち、式（１２）に代えてρｎ，ｆ，ｍ＝γｎ，ｆ，ｍ２としてもよい。
【００３４】
≪パラメタ推定部１３の詳細≫
パラメタ推定部１３（図４）は、パラメタθ＝｛θＡ，ｐ（ｍ），θＸ｝＝｛μｍ，σｍ２，ｐ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍ｝を繰り返し演算によって求める。以下θｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ，ｐｔ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ｝をｔ回目の反復更新で得られたパラメタとし、θＡｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ｝およびθＸｔ＝｛ρｎ，ｆ，ｍｔ｝とする。
【００３５】
図５に例示するように、はじめにステップＳ０において、パラメタθの初期値θ０＝｛μｍ０，（σｍ２）０，ｐ０（ｍ），ρ０ｎ，ｆ，ｍ｝、パラメタ更新回数を表すインデックスｔの初期値ｔ＝０、モデル数Ｍ、ｋの範囲を決めるＫ、パラメタ更新回数の最大値Ｔ、収束判定の閾値Δを設定する。パラメタθ０の初期値としては、例えば、マイクロホン間隔Ｄで決まるμｍのとりうる範囲（−Ｄ／ｃ〜Ｄ／ｃ）をＭ等分した値をμｍ０、（σｍ２）０＝π／３０（ｍ＝１，...，Ｍ）、ｐ０（ｍ）＝１／Ｍ（ｍ＝１，...，Ｍ）、ρ０ｎ，ｆ，ｍ＝ｌｏｇ（Ｘｎ，ｆ２）（ｍ＝１，...，Ｍ）とする。また、モデル数Ｍは既知の音源数Ｎｓであり、Ｋは例えば前述の式（９−３）から得られる値であり、最大値Ｔは例えばＴ＝２０であり、閾値Δは例えば十分小さな正の値である。
【００３６】
また、予め学習しておいたスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍに対する事前分布ｐ（ρ→ｎ，ｍ）のパラメタ｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝を、スペクトル事前分布情報保持部１３３に保持しておく。パラメタ｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝は、音源信号の複素スペクトルＳｎ，ｆ，ｍの分布を表す事前情報である。
【００３７】
事前分布ｐ（ρ→ｎ，ｍ）の学習方法としては、以下の方法を例示できる。音源ｍから予め得ていた学習用の複素スペクトルをＳｎ，ｆ，ｍ’としてρｎ，ｆ，ｍ＝ｌｏｇ（(Ｓｎ，ｆ，ｍ’)２）を計算し、それらを用いてスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍ＝［ρｎ，１，ｍ，...，ρｎ，Ｎｆ，ｍ］Ｔを構成する。このスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍに（１３）の混合正規分布をあてはめて、パラメタ｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝を計算する。混合正規分布のあてはめには、例えばＥＭアルゴリズム（参考文献１「汪ほか、「計算統計Ｉ−確率計算の新しい手法」、岩波書店」）を用いることができる。この場合には、参考文献１のＰ１６１の式（７６）のｘをスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍに、μｉをν→ｉ（ｍ）に、ΣｉをＶｉ（ｍ）に、αｉをｐ（ｉ（ｍ））にそれぞれ置き換え、参考文献１の式（７８）（７９）（８０）にて、それぞれのパラメタを計算し、それらを｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝とする。
【００３８】
次にステップＳ１において、制御部（図示せず）がｔを１だけインクリメントする（ｔ＋１を新たなｔとする）。
【００３９】
［Ｅステップ計算部１３１］
次にステップＳ２（Ｅステップ）において、Ｅステップ計算部１３１の事後確率推定部１３１ａが、入力された複素スペクトルＸｎ，ｆおよびマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆ、スペクトル事前分布情報保持部１３３に保存されているパラメタ｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝、ならびに一時メモリ（図示せず）に保存されているパラメタθｔ−１＝｛μｍｔ−１，（σｍ２）ｔ−１，ｐｔ−１（ｍ），ρｔ−１ｎ，ｆ，ｍ｝を用い、ｐ（Ｘｎ，ｆ｜ｍ，θＸｔ−１）（式（１０）参照）、ｐ（Ａｎ，ｆ｜ｍ，ｋ，θＡｔ−１）（式（９−１）参照）、ｐ（ρ→ｎ，ｍｔ）およびｐ（ρ→ｎ，ｍｔ｜ｉ（ｍ））・ｐ（ｉ（ｍ））（式（１３）（１４）参照）を計算した上で、以下の事後確率を計算する。
【数１４】
0005726790.tif 000015
ここで、Ｇｎ，ｆ，ｍは時間周波数（ｎ，ｆ）での音源ｍの複素スペクトルＸｎ，ｆに対する寄与率を表し、Ｇｎ，ｆ，ｍｔはｔ回目の反復更新で得られる寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍを表す。ｚｎ，ｉ（ｍ）は時刻ｎでのスペクトルベクトルρ→ｎ，ｍがｉ（ｍ）番目の混合分布をとる事後確率を表す。ρ→ｎ，ｍｔ＝［ρｎ，１，ｍｔ，...，ρｎ，Ｎｆ，ｍｔ］Ｔはｔ回目の反復更新で得られるスペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍｔを要素とするスペクトルベクトルを表す。また（１６）以降、Σｋα（ｋ）はｋ＝−ＫからＫまでについてのα（ｋ）の和Σｋ＝−ＫＫα（ｋ）、Σｍα（ｍ）はｍ＝１からＭまでについてのα（ｍ）の和Σｍ＝１Ｍα（ｍ）、Σｎα（ｎ）はｎ＝１からＮｎまでについてのα（ｎ）の和Σｎ＝１Ｎｎα（ｎ）、Σｆα（ｆ）はｆ＝１からＮｆまでについてのα（ｆ）の和Σｆ＝１Ｎｆα（ｆ）である。ここで、Ｎｆは周波数の個数であり、Ｎｎはデータ全体での時間フレームの個数である。
【００４０】
［Ｍステップ計算部１３２］
次にステップＳ３（Ｍステップ）において、Ｍステップ計算部１３２が、入力された複素スペクトルＸｎ，ｆおよびマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆ、ステップＳ２で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ，ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔ、ならびにスペクトル事前分布情報保持部１３３に保存されている事前分布ｐ（ρ→ｎ，ｍ）のパラメタ｛νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ），ｐ（ｉ（ｍ））｝を用い、以下のようにパラメタθｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ，ｐｔ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ｝を得て出力する（更新式の導出は後述）。
【００４１】
［平均パラメタ推定部１３２ａ］
平均パラメタ推定部１３２ａは、マイクロホン間位相差Ａｎ，ｆおよび式（１６）で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔを入力とし、以下のように平均μｍｔ（各音源ｍに対応するマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆの平均）を計算して出力する。
【数１５】
0005726790.tif 000016
すなわち、平均μｍｔはマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆに２πｋを加算して得られる値の集合と複素スペクトルＸｎ，ｆとから得られる値である。
【００４２】
［分散パラメタ推定部１３２ｂ］
分散パラメタ推定部１３２ｂは、マイクロホン間位相差Ａｎ，ｆ、式（１６）で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ、および式（１８）で得られた平均μｍｔを入力とし、以下のように分散（σｍ２）ｔ（各音源ｍに対応するマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆの分散）を計算して出力する。
【数１６】
0005726790.tif 000017
すなわち、分散（σｍ２）ｔはマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆに２πｋを加算して得られる値の集合と複素スペクトルＸｎ，ｆとから得られる値である。
【００４３】
［スペクトルパラメタ推定部１３２ｄ］
スペクトルパラメタ推定部１３２ｄは、複素スペクトルＸｎ，ｆ、式（１５）で得られた寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍｔ、式（１７）で得られた事後確率ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔ、およびスペクトル事前分布情報保持部１３３に保存されているパラメタνｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ）を用い、以下の式（２０）を満たすスペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍｔ（各音源ｍに対応する複素スペクトルＸｎ，ｆの分散を表すスペクトルパラメタ）を計算して出力する。
【数１７】
0005726790.tif 000018
ただし、式（２０）はρｎ，ｆ，ｍｔについて解析的に解けないため、ニュートン法などを用いて、この式を満たすρｎ，ｆ，ｍｔを計算する（具体的な方法は後述）。
【００４４】
［重みパラメタ推定部１３２ｃ］
重みパラメタ推定部１３２ｃは、式（１５）で得られた寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍｔを用い、以下のように混合分布の重みｐｔ（ｍ）を計算して出力する。
【数１８】
0005726790.tif 000019
【００４５】
［判定部１３４］
判定部１３４は、ｔ＝Ｔとなるか、もしくは、以下の収束条件｜Ｑ（θ｜θｔ）−Ｑ（θ｜θｔ−１）｜＜Δを満たすかを判定する（ステップＳ４）。
ただし、Ｑ（θ｜θｔ）は、ｔ回目の反復更新で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ，ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔおよびパラメタθｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ，ｐｔ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ｝を用いて計算した以下のＱ関数を表す。
【数１９】
0005726790.tif 000020
Ｑ（θ｜θｔ−１）は、ｔ−１回目の反復更新で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ−１，ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔ−１およびパラメタθｔ−１＝｛μｍｔ−１，（σｍ２）ｔ−１，ｐｔ−１（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ−１｝を用いて計算したＱ関数である。すなわち、収束条件｜Ｑ（θ｜θｔ）−Ｑ（θ｜θｔ−１）｜＜Δは、ｔ回目の反復更新で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ，ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔおよびパラメタθｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ，ｐｔ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ｝から得られるＱ（θ｜θｔ）と、ｔ−１回目の反復更新で得られた事後確率ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋｔ−１，ｚｎ，ｉ（ｍ）ｔ−１およびパラメタθｔ−１＝｛μｍｔ−１，（σｍ２）ｔ−１，ｐｔ−１（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ−１｝から得られるＱ（θ｜θｔ−１）との差がΔ未満であるかの条件である。Σ｛ｉ（ｍ）｝α（ｉ（ｍ））は、Σ｛ｉ（1）｝α（ｉ（１））・Σ｛ｉ（2）｝α（ｉ（２））…・Σ｛ｉ（Ｍ）｝α（ｉ（Ｍ））を表す。
【００４６】
ステップＳ４でｎｏであればステップＳ１に戻る。一方、ｙｅｓであればパラメタ推定部１３が、パラメタθｔ＝｛μｍｔ，（σｍ２）ｔ，ｐｔ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍｔ｝をθ＝｛μｍ，（σｍ２），ｐ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍ｝とし、パラメタθｔから得られる寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍｔを寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍとして得て出力する。
【００４７】
次に、音源分離部１４において音源分離を行なう。最終的に得られたパラメタθから得られる事後確率Ｇｎ，ｆ，ｍ（式（１５））の値は、各時間周波数（ｎ，ｆ）での各音源の観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）に対する寄与率に相当する。そのため、本形態の音源分離部１４は、各時間周波数（ｎ，ｆ）での当該寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍおよび観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，Ｌ（Ｌ＝１，２）の１つ（ここではＸｎ，ｆ＝Ｘｎ，ｆ，１）を入力とし、これらから、各音源ｍに対応する分離信号の複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを抽出する。例えば、音源分離部１４は、寄与率Ｇｎ，ｆ，ｍを観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆ，１に以下のように乗算し、分離信号の複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを得る。
Yn,f,m=Gn,f,m・Xn,f,1(22)
【００４８】
最後に時間領域変換部１５が、分離信号の複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを入力とし、例えば逆フーリエ変換等によって、複素スペクトルＹｎ，ｆ，ｍを時間領域の分離信号ｙｍ（ｔ）に変換して出力する。
【００４９】
＜Ｍステップの各計算式の導出＞
ここでは、Ｍステップ計算部１３２（ステップＳ３）が計算する各パラメタの導出法について述べる。本形態では、観測信号の複素スペクトルＸｎ，ｆとマイクロホン間位相差Ａｎ，ｆについてのパラメタθ＝｛μｍ，σｍ２，ｐ（ｍ），ρｎ，ｆ，ｍ｝、ＭＡＰ推定により推定する。｛αｎ，ｆ｝を全ての時間周波数（ｎ，ｆ）におけるαｎ，ｆの集合、｛αｍ｝を全ての音源ｍにおけるαｍの集合とすると、コスト関数は、次のように与えられる。
【数２０】
0005726790.tif 000021
【００５０】
このコスト関数Ｌ（θ）を最大とするパラメタθをＥＭアルゴリズムにより求める。ＥＭアルゴリズムのためのＱ関数は以下のようになる。
【数２１】
0005726790.tif 000022
ここでｐ（Ｘｎ，ｆ，Ａｎ，ｆ｜ｍ，ｋ，θ）は式（８）、ｇｎ，ｆ，ｍ，ｋとｚｎ，ｉ（ｍ）はそれぞれ（１６）、（１７）で与えられ、Ｑ関数の最後の項のｐ（ρ→ｎ，ｍ｜ｉ（ｍ））・ｐ（ｉ（ｍ））はｐ（ｉ（ｍ））・ΠｆＮ（ρｎ，ｆ，ｍ；νｆ，ｉ（ｍ），υｆ，ｉ（ｍ））である（式（１４））。
【００５１】
Ｑ関数の平均μｍ、分散σｍ２、スペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍでの偏微分結果をそれぞれゼロと置いて解くことで、式（１８）、（１９）、（２０）が得られる。また、式（２１）の重みのパラメタは、
【数２２】
0005726790.tif 000023
の拘束のもとで解くことで得られる（導出終）
【００５２】
＜スペクトルパラメタ推定部１３２ｄでの具体的な計算＞
スペクトルパラメタ推定部１３２ｄでは、式（２０）を満たすスペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍを計算するが、この式は、ρｎ，ｆ，ｍについて解析的に解けないため、ここではニュートン法を用いてρｎ，ｆ，ｍを計算する方法を示す。
【００５３】
式（２０）を整理して以下のように表現する。
【数２３】
0005726790.tif 000024
ここで、ａ，ｂ，ｃはそれぞれ以下である。
【数２４】
0005726790.tif 000025
【００５４】
さらに、
【数２５】
0005726790.tif 000026
となる。
【００５５】
この式にＮｅｗｔｏｎ法を適用する。まずＹを０と１の間の任意の値などで初期化した後、
【数２６】
0005726790.tif 000027
の計算を数回（５回程度）反復して行なう。ただし、「α←β」は、βを新たなαとすることを意味し、Ｆ’（Ｙ）は関数Ｆ（Ｙ）をＹについて微分することを意味する。これにより得た解Ｙを用いて、
ρn,f,m=log(b/a)-Y    (26)
を計算し、スペクトルパラメタρｎ，ｆ，ｍを得る。
【００５６】
［本形態の効果］
本形態の効果を説明する。実験条件としては、２個または３個の音源が同時に鳴っている環境において２つのマイクロホンで収録を行い、従来法および提案法で音源分離を行なった。サンプリング周波数は１６ｋＨｚ、マイク間隔は２０ｃｍであり、８５０Ｈｚ以上で空間的エイリアジングが起こる条件である。
【００５７】
ここでの従来法は、特許文献１に示されている方法である。また提案法におけるスペクトルベクトルの事前分布の学習には、音源分離対象と同じ話者が話した１４３文（分離対象の文章は含まない）を用いた。音源分離性能を、信号対妨害音比（Signal to interference ratio: SIR）および、信号対歪み比（Signal to distortion ratio: SDR）にて評価した。６通りの音声組合せにて評価し、その平均を求めた。
【００５８】
図６Ａおよび図６Ｂは、それぞれ、従来法および提案法によって分離された信号のスペクトル（音源数３）を例示している。図６Ａ（従来法）では、音源（２）と音源（３）のスペクトルにおいて、横縞様の成分が多く見られる。例えば１秒を過ぎた付近と、２．５秒付近は、音源（２）と音源（３）は無音であるにもかかわらず横縞様の成分が見える。これは、空間的エイリアジングのためマイク間位相差が重なった周波数において、音源分離が十分に行なわれず、音源（１）の信号成分が、音源（２）と音源（３）の分離信号に残ってしまったためである。一方、図６Ｂ（提案法）では、横縞様の成分は減少していることが分かる（四角で囲んだ部分など）。これより、提案法は、空間的エイリアジングのためマイクロホン間位相差が重なった周波数においても、高精度で音源分離を可能にすることが分かる。
【００５９】
表１は、ＳＩＲとＳＤＲの値を示している。これより、発明法は従来法より高い分離性能を得られることが分かる。
【表１】
0005726790.tif 000028
【００６０】
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。たとえば、上述の各種の処理は、記載に従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。その他、本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。
【００６１】
上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置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。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。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の例は、非一時的な（non-transitory）記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。
【００６２】
このプログラムの流通は、たとえば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６３】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、たとえば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。
【００６４】
上記実施形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させて本装置の処理機能が実現されたが、これらの処理機能の少なくとも一部がハードウェアで実現されてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１０  音源分離装置
１２  特徴量作成部
１３  パラメタ推定部
１４  音源分離部
１３１  Ｅステップ計算部
１３１ａ  事後確率推定部
１３２ａ  平均パラメタ推定部
１３２ｂ  分散パラメタ推定部
１３２ｃ  重みパラメタ推定部
１３２ｄ  スペクトルパラメタ推定部
１３３  スペクトル事前分布情報保持部
【図１】
0005726790.tif 000029
【図２】
0005726790.tif 000030
【図３】
0005726790.tif 000031
【図４】
0005726790.tif 000032
【図５】
0005726790.tif 000033
【図６】
0005726790.tif 000034