(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クリーン音声信号および雑音信号の少なくともいずれかと無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータを記憶するモデルパラメータ記憶部と、
複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択部と、
あらかじめ定めた抑圧領域に対応する角度領域の角度領域信号を用いて算出される抑圧領域信号推定パワーおよびあらかじめ定めた収音領域に対応する角度領域の角度領域信号を用いて算出される収音領域信号推定パワーの少なくともいずれかと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化部と、
上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出部と、
上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算部と、
を含み、
jを状態の番号、kを分布の番号、ωを周波数ビン番号、lをフレーム番号、ajを音声が状態jである確率として、
上記信号成分モデルのパラメータは、平均μj,k(ω)、分散σj,k2(ω)、混合重みwj,kからなるものであり、
上記特定方向信号モデル化部は、
上記信号成分モデルの平均μj,k(ω)、分散σj,k2(ω)、混合重みwj,kを用いて、特定方向信号モデルの平均μYSj,k(ω,l)、分散σYSj,k2(ω)、混合重みwYSj,kを求めるモデルパラメータ生成部と、
上記特定方向信号モデルの平均μYSj,k(ω,l)、分散σYSj,k2(ω)、混合重みwYSj,kを用いて状態jに関する上記特定方向周波数領域信号の尤度p(YS|j)および分布kに関する
上記特定方向周波数領域信号の尤度p(YS|j,k)を求め、次式により状態jに関する事後確率αj(l)および分布kに関する事後確率βj,k(l)を計算する確率算出部と、
【数２７】
0006517124.tif 000026
を含むものである、
雑音抑圧装置。
【請求項２】
クリーン音声信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータを記憶するモデルパラメータ記憶部と、
複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択部と、
各角度領域に含まれる信号の総和をその角度領域の信号量とし、各角度領域に対する指向特性から求められるパラメータを要素とするゲイン行列の逆行列に対し、各周波数領域信号の信号量を乗じ、各角度領域の信号量を推定する信号量推定部と、
あらかじめ定めた抑圧領域に対応する角度領域の信号量を集約した抑圧領域信号推定パワーと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化部と、
上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出部と、
上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算部と、
を含む雑音抑圧装置。
【請求項３】
雑音信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータを記憶するモデルパラメータ記憶部と、
複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択部と、
各角度領域に含まれる信号の総和をその角度領域の信号量とし、各角度領域に対する指向特性から求められるパラメータを要素とするゲイン行列の逆行列に対し、各周波数領域信号の信号量を乗じ、各角度領域の信号量を推定する信号量推定部と、
あらかじめ定めた収音領域に対応する角度領域の信号量を集約した収音領域信号推定パワーと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化部と、
上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出部と、
上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算部と、
を含む雑音抑圧装置。
【請求項４】
モデルパラメータ記憶部に、クリーン音声信号および雑音信号の少なくともいずれかと無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータが記憶されており、
特定方向選択部が、複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択ステップと、
特定方向信号モデル化部が、あらかじめ定めた抑圧領域に対応する角度領域の角度領域信号を用いて算出される抑圧領域信号推定パワーおよびあらかじめ定めた収音領域に対応する角度領域の角度領域信号を用いて算出される収音領域信号推定パワーの少なくともいずれかと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化ステップと、
利得係数算出部が、上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出ステップと、
乗算部が、上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算ステップと、
を含み、
jを状態の番号、kを分布の番号、ωを周波数ビン番号、lをフレーム番号、ajを音声が状態jである確率として、
上記信号成分モデルのパラメータは、平均μj,k(ω)、分散σj,k2(ω)、混合重みwj,kからなるものであり、
上記特定方向信号モデル化ステップは、
上記信号成分モデルの平均μj,k(ω)、分散σj,k2(ω)、混合重みwj,kを用いて、特定方向信号モデルの平均μYSj,k(ω,l)、分散σYSj,k2(ω)、混合重みwYSj,kを求めるモデルパラメータ生成ステップと、
上記特定方向信号モデルの平均μYSj,k(ω,l)、分散σYSj,k2(ω)、混合重みwYSj,kを用いて状態jに関する上記特定方向周波数領域信号の尤度p(YS|j)および分布kに関する上記特定方向周波数領域信号の尤度p(YS|j,k)を求め、次式により状態jに関する事後確率αj(l)および分布kに関する事後確率βj,k(l)を計算する確率算出ステップと、
【数２８】
0006517124.tif 000027
を含むものである、
雑音抑圧方法。
【請求項５】
モデルパラメータ記憶部に、クリーン音声信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータが記憶されており、
特定方向選択部が、複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択ステップと、
信号量推定部が、各角度領域に含まれる信号の総和をその角度領域の信号量とし、各角度領域に対する指向特性から求められるパラメータを要素とするゲイン行列の逆行列に対し、各周波数領域信号の信号量を乗じ、各角度領域の信号量を推定する信号量推定ステップと、
特定方向信号モデル化部が、あらかじめ定めた抑圧領域に対応する角度領域の信号量を集約した抑圧領域信号推定パワーと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化ステップと、
利得係数算出部が、上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出ステップと、
乗算部が、上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算ステップと、
を含む雑音抑圧方法。
【請求項６】
モデルパラメータ記憶部に、雑音信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータが記憶されており、
特定方向選択部が、複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択ステップと、
信号量推定部が、各角度領域に含まれる信号の総和をその角度領域の信号量とし、各角度領域に対する指向特性から求められるパラメータを要素とするゲイン行列の逆行列に対し、各周波数領域信号の信号量を乗じ、各角度領域の信号量を推定する信号量推定ステップと、
特定方向信号モデル化部が、あらかじめ定めた収音領域に対応する角度領域の信号量を集約した収音領域信号推定パワーと上記信号成分モデルのパラメータとを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、上記特定方向周波数領域信号が観測されたときの上記特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化ステップと、
利得係数算出部が、上記信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を上記特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出ステップと、
乗算部が、上記利得係数を上記特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算ステップと、
を含む雑音抑圧方法。
【請求項７】
請求項１から３のいずれかに記載の雑音抑圧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、マルチチャネルのマイクロホンアレーで収音した音響信号から雑音を抑圧して話者の音声を強調する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マルチチャネルのマイクロホンアレーを利用して雑音抑圧を行う技術のうち、方向制御が容易なビームフォーミング技術として、遅延和アレーによる指向性マイクロホンアレーがよく用いられている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１に記載された手法では、特定方向から到来した音がマルチチャネルのマイクロホンに到達するときのマイクロホン間での遅延を計算し、遅延が小さいマイクロホンの受音信号を遅延が大きいマイクロホンの受音信号に合わせて遅延させる。これにより、特定方向の信号が全受音信号で同相化され、それらの総和を出力としたときに出力のゲインが最大化される。
【０００３】
指向性マイクロホンアレーを用いるマルチチャネル雑音抑圧として、ビームフォーミングの後段にフィルタを適用する手法がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された手法では、方向別に収音した信号から信号量を推定し、その推定された信号量を用いてウィーナーフィルタを設計する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４７２４０５４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】大賀寿郎、金田豊、山崎芳男著、“音響システムとディジタル処理”、電子情報通信学会、１９９５年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、多くの音源が密に存在する状況では、各音源からの信号が互いに干渉するため、空間情報のみに基づいて音源を分離することが難しい。そのため、そのような状況では、従来のビームフォーミングでは雑音抑圧の性能が低下するという問題があった。
【０００７】
この発明の目的は、このような問題に鑑みて、特定方向から到来する信号を高精度にモデル化し、雑音抑圧性能を高めることができる雑音抑圧技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、この発明の雑音抑圧装置は、クリーン音声信号および雑音信号の少なくともいずれかと無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した信号成分モデルのパラメータを記憶するモデルパラメータ記憶部と、複数の異なる方向の角度領域から到来する音を強調して収音した複数の角度領域信号のそれぞれを複数の帯域成分に分割した複数の周波数領域信号から所望方向の角度領域の角度領域信号に所属する特定方向周波数領域信号を選択する特定方向選択部と、信号成分モデルのパラメータを用いて複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現される特定方向信号モデルを生成し、特定方向周波数領域信号が観測されたときの特定方向信号モデルの事後確率を計算する特定方向信号モデル化部と、信号成分モデルのパラメータを用いて算出された周波数帯域毎の利得係数を特定方向信号モデルの事後確率で重み付き加算する利得係数算出部と、利得係数を特定方向周波数領域信号の各対応する周波数帯域の信号量に乗算する乗算部と、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
この発明の雑音抑圧技術によれば、各角度領域の信号量と統計モデルに基づく信号量とを併用することで、特定方向から到来する信号を高精度にモデル化することができる。このモデルを利用することにより、ウィーナーフィルタを高精度に設計可能になるため、雑音抑圧性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第一実施形態の雑音抑圧装置の機能構成を例示する図である。
【図２】図２は、第一実施形態の雑音抑圧方法の処理手続きを例示する図である。
【図３】図３は、モデルパラメータ記憶部の機能構成を例示する図である。
【図４】図４は、ビームフォーマー部の指向特性を説明するための図である。
【図５】図５は、ビームフォーマー部に設定する指向方向領域の分割例を説明するための図である。
【図６】図６は、ビームフォーマー部の機能構成を例示する図である。
【図７】図７は、特定方向選択部の機能構成を例示する図である。
【図８】図８は、信号量推定部の機能構成を例示する図である。
【図９】図９は、ビームフォーマー部の指向特性の一例を説明するための図である。
【図１０】図１０は、第一実施形態の特定方向信号モデル化部の機能構成を例示する図である。
【図１１】図１１は、利得係数算出部の機能構成を例示する図である。
【図１２】図１２は、第二実施形態の雑音抑圧装置の機能構成を例示する図である。
【図１３】図１３は、第二実施形態の特定方向信号モデル化部の機能構成を例示する図である。
【図１４】図１４は、第三実施形態の雑音抑圧装置の機能構成を例示する図である。
【図１５】図１５は、第三実施形態の特定方向信号モデル化部の機能構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１２】
［第一実施形態］
従来技術では、多音源が密に存在する場合、各音源からの音が互いに干渉するため、収音信号から推定するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）の推定誤差が大きくなる。そこで、第一実施形態では、事前に状態ごとのクリーン音声モデルを学習し、そのクリーン音声モデルを用いて収音信号に含まれる音声ＰＳＤの推定誤差を補正する。その補正した音声ＰＳＤを用いてウィーナーフィルタを設計することで、従来よりも高精度な雑音抑圧を可能とする。
【００１３】
なお、この発明の各実施形態では、音声信号（クリーン音声信号および無音信号）並びに雑音信号を次のように定義する。雑音が全く存在しない防音室等で録音を行っても、録音された信号には極微小で白色的な雑音が観測される。このような環境において観測される信号を「無音信号」と定義する。無音信号も雑音の一種であるといえるが、この雑音は録音機材等の電気回路や転送系などの電気的要因により発生する雑音である。一方、自動車の走行音や風の音などは、音波が大気中を伝わって観測される音響的要因により発生する雑音である。そこで、電気的要因による雑音と音響的要因による雑音とを区別し、後者のみを「雑音信号」と定義する。また、無音信号が観測されている環境において発話を行うと、発話音声信号が無音信号に重畳された形で観測される。この重畳された信号を「クリーン音声信号」と定義する。そして、雑音信号が存在しない環境では、連続する無音信号の合間にクリーン音声信号が観測される。これら無音信号とクリーン音声信号を総称して「音声信号」と定義する。
【００１４】
第一実施形態の雑音抑圧装置は、図１に示すように、モデルパラメータ記憶部１０、Ｍ（≧2）個のマイクロホン１１−１〜１１−Ｍからなるマイクロホンアレー１１、Ｑ（≧2）個のビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑ、Ｑ個の周波数領域変換部１３−１〜１３−Ｑ、特定方向選択部１４、信号量推定部１５、ベクトル要素抽出部１６、特定方向信号モデル化部１７、利得係数算出部１８、乗算部１９、および逆周波数領域変換部２０を含む。この雑音抑圧装置が後述する各ステップの処理を行うことにより第一実施形態の雑音抑圧方法が実現される。
【００１５】
雑音抑圧装置は、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）などを有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。雑音抑圧装置は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。雑音抑圧装置に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、雑音抑圧装置の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。雑音抑圧装置の各記憶部は、例えば、RAM（Random Access Memory）などの主記憶装置、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置、またはリレーショナルデータベースやキーバリューストアなどのミドルウェアにより構成することができる。
【００１６】
図２を参照して、第一実施形態の雑音抑圧方法の処理手続きを説明する。
【００１７】
（モデルパラメータ記憶部）
モデルパラメータ記憶部１０は、図３に示すように、無音ＧＭＭ記憶部１０Ａおよびクリーン音声ＧＭＭ記憶部１０Ｂを有する。無音ＧＭＭ記憶部１０Ａおよびクリーン音声ＧＭＭ記憶部１０Ｂには、それぞれ、あらかじめ用意された無音信号およびクリーン音声信号の確率モデルのパラメータが格納される。この実施形態では、確率モデルとして複数の正規分布を含有する混合正規分布モデル（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Model）を利用する。なお、混合正規分布モデルに含まれる正規分布の数が多いほど推定精度は向上するが、処理速度は低下する。そのため、混合正規分布モデルに含まれる正規分布の数は、実効的には２〜５１２個の間の値が望ましく、３２個程度が最も望ましい。また、それぞれの正規分布は混合重みwSj,k、平均μSj,k(ω)、分散σSj,k2(ω)をパラメータとして構成される。ここで、jはＧＭＭの種別（j=0:無音ＧＭＭ、j=1:クリーン音声ＧＭＭ）、kは各正規分布の番号、ωは周波数ビン番号である。ＧＭＭの特徴量には、例えば、信号パワーの各周波数ビンの成分を用いる。なお、ＧＭＭの構成方法については多くの公知の技術や周知技術が存在しているため、詳細な説明を省略する（例えば、下記参考文献１等参照）。
〔参考文献１〕中川聖一著、「確率モデルによる音声認識」、電子情報通信学会
【００１８】
すなわち、モデルパラメータ記憶部１０には、クリーン音声信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した確率モデルのモデルパラメータ（以下、音声モデルパラメータとも呼ぶ）が記憶されている。音声モデルパラメータΦSは式（１）により構成される。
【００１９】
【数１】
0006517124.tif 000002
【００２０】
（マイクロホンアレー）
ステップＳ１１において、マイクロホンアレー１１は、Ｍ個のマイクロホン１１−１〜１１−Ｍを用いてＭ個の信号xm(n)（m=1,…,M）を収音する。ここで、nは離散時間信号のサンプル番号を表す。信号xm(n)はそれぞれビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑに入力される。
【００２１】
（ビームフォーマー部）
ステップＳ１２において、ビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑは、例えば図４に示すような指向性のビームＢＭを、図５であらかじめ与えられたＱ個の方向領域Θ1〜ΘQのいずれかに向け、該当する方向領域で発せられる音を強調して収音する処理を行い、結果を出力する。各ビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑの出力信号y1(n), y2(n), …, yQ(n)はそれぞれ周波数領域変換部１３−１〜１３−Ｑに入力される。
【００２２】
図６はビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑの中の一つの例えばビームフォーマー部１２−ｑの構成を示している。同様の処理がすべてのビームフォーマー部において行われる。入力された信号x1(n)〜xM(n)はそれぞれフィルタ処理部ＦＣ−１〜ＦＣ−Ｍに入力される。フィルタ処理部ＦＣ−１〜ＦＣ−Ｍではあらかじめ与えられたフィルタ係数Wqm(n)を、式（２）に示す畳み込み演算に代入して得られる信号x'qm(n)を出力する。
【００２３】
【数２】
0006517124.tif 000003
【００２４】
各フィルタ処理部ＦＣ−１〜ＦＣ−Ｍの出力信号は加算部ＡＤＤに入力される。加算部ＡＤＤでは入力信号を式（３）のように加算し、ビームフォーマー部の出力信号yq(n)（q=1, …, Q）を得る。
【００２５】
【数３】
0006517124.tif 000004
【００２６】
フィルタ係数Wqm(n)は、それぞれのビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑの指向特性Dq(ω,θ)が、図５に示すあらかじめ与えられた第Ｑ方向領域ΘQで発せられる音を強調して受音し、それ以外の方向で発せられる音を抑圧するように構成される。
【００２７】
（周波数領域変換部）
ステップＳ１３において、周波数領域変換部１３−１〜１３−Ｑは入力信号y1(n), y2(n), …, yQ(n)を短い時間長（例えばサンプリング周波数16,000Hzの場合には256サンプル程度）のフレームに分解し、それぞれのフレームにおいて離散フーリエ変換を行って得られた例えばΩ個の周波数成分を出力信号Y1(ω,l), Y2(ω,l), …, YQ(ω,l)として出力する。ここで、ωは周波数ビン番号を表し、lはフレーム番号を表す。各周波数領域変換部１３−１〜１３−Ｑの出力信号Y1(ω,l), Y2(ω,l), …, YQ(ω,l)は特定方向選択部１４および信号量推定部１５にそれぞれ入力される。
【００２８】
（特定方向選択部）
ステップＳ１４において、特定方向選択部１４は、入力された周波数領域変換部の出力信号から強調したい方向領域に指向性のビームを向けたビームフォーマー部の出力に対応する信号を選択して出力する。特定方向選択部１４の出力信号YS(ω,l)は、特定方向信号モデル化部１７および乗算部１９に入力される。
【００２９】
図７は特定方向選択部１４の構成を示している。特定方向選択部１４では各ビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑより周波数領域変換部１３−１〜１３−Ｑを経て入力された周波数領域信号Y1(ω,l), Y2(ω,l), …, YQ(ω,l)のうち、強調したい第qs方向領域に対応するものを選択してYS(ω,l)として出力する。
【００３０】
【数４】
0006517124.tif 000005
【００３１】
（信号量推定部）
ステップＳ１５において、信号量推定部１５は、入力された周波数領域変換部の出力信号から各方向領域Θ1〜ΘQにおける音源から発せられる音信号の総和のパワー成分を求め、これを１つのベクトルにまとめた推定信号パワーベクトルXest(ω,l)を出力する。信号量推定部１５の出力する推定信号パワーベクトルXest(ω,l)はベクトル要素抽出部１６に入力される。
【００３２】
図８は信号量推定部１５の構成を示している。信号量推定部１５に入力される周波数領域信号Y1(ω,l), Y2(ω,l), …, YQ(ω,l)は、それぞれパワー演算部ＰＷ−１〜ＰＷ−Ｑに入力される。パワー演算部ＰＷ−１〜ＰＷ−Ｑは、各信号のパワー値|Y1(ω,l)|2, |Y2(ω,l)|2, …, |YQ(ω,l)|2を計算し、結果を出力する。パワー値|Y1(ω,l)|2, |Y2(ω,l)|2, …, |YQ(ω,l)|2は領域集約部１５Ａに入力される。領域集約部１５Ａは、あらかじめ決められた収音したい領域の集合Ｓから発せられる信号のパワー値の平均と、抑圧したい領域の集合Ｎから発せられる信号のパワー値の平均を求め、その結果からなる集約パワーベクトルY(ω,l)を出力する。
【００３３】
【数５】
0006517124.tif 000006
【００３４】
ここで、NSは集合Ｓに含まれる領域の数、NNは集合Ｎに含まれる領域の数を示している。また、すべての方向領域（1〜Q）を集合Ｓまたは集合Ｎに所属するようにあらかじめ定めておく。例えば、Q=4のとき、集合Ｓと集合Ｎを、それぞれS={1, 2}、N={3, 4}のように定めればよい。
【００３５】
集約パワーベクトルY(ω,l)は乗算部１５Ｂに入力される。乗算部１５Ｂのもう一方の入力であるパワー推定行列T-1(ω)は、逆行列演算部１５Ｃの出力信号である。逆行列演算部１５Ｃには式（６）により定義される集約ゲイン行列T(ω)が入力され、その逆行列T-1(ω)を出力する。
【００３６】
【数６】
0006517124.tif 000007
【００３７】
集約ゲイン行列Tの各要素は、図９に示すように各ビームフォーマー部１２−１〜１２−Ｑの各方向領域に対する指向特性の平均値から求められるパラメータであり、例えば、式（７）に示すよう指向特性の方向に関する平均値を用いる。
【００３８】
【数７】
0006517124.tif 000008
【００３９】
εpq(ω)はビームフォーマー部１２−ｐの第ｑ方向領域に対する指向特性の平均値である。なお、指向特性は、例えば前述の非特許文献１に記載されている周知の技術を用いてフィルタ係数Wqm(n)より求めることができる。
【００４０】
乗算部１５Ｂは式（８）に示すように入力された集約パワーベクトルY(ω,l)とパワー推定行列T-1(ω)の乗算を周波数成分ごとに行い、推定信号パワーベクトルXest(ω,l)を出力する。
【００４１】
【数８】
0006517124.tif 000009
【００４２】
推定信号パワーベクトルXest(ω,l)は、式（９）に示すように、第１成分が収音領域信号推定パワー|Sbf(ω,l)|2となり、第２成分が抑圧領域信号推定パワー|Nbf(ω,l)|2となる。
【００４３】
【数９】
0006517124.tif 000010
【００４４】
このように、収音領域と抑圧領域とで方向領域の集約を行って信号のパワー（信号量）を推定するのが、信号量推定部１５である。
【００４５】
信号量推定部の処理は上述の方法に限定されず、既知の信号量推定技術を用いることができる（例えば、上記特許文献１、下記参考文献２等参照）。
〔参考文献２〕特許第４８５６６６２号公報
【００４６】
（ベクトル要素抽出部）
ステップＳ１６において、ベクトル要素抽出部１６は、入力された推定信号パワーベクトルXest(ω,l)から抑圧領域信号推定パワー|Nbf(ω,l)|2を抽出し、出力する。ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Nbf(ω,l)|2は、特定方向信号モデル化部１７および利得係数算出部１８にそれぞれ入力される。
【００４７】
（特定方向信号モデル化部）
ステップＳ１７において、特定方向信号モデル化部１７は、ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Nbf(ω,l)|2とモデルパラメータ記憶部１０に記憶された音声モデルパラメータΦSとを用いて、信号量推定部１５で推定した信号量を補正するための特定方向信号モデルを生成する。また、その特定方向信号モデルを用いて、特定方向信号YS(ω,l)が観測されたときの各状態jの事後確率αj(l)および各分布kの事後確率βj,k(l)を計算する。特定方向信号モデル化部１７が出力する事後確率αj(l), βj,k(l)は、特定方向信号モデルの各状態および各分布が、観測された特定方向信号をどの程度よく表すかの度合いを意味している。特定方向信号モデル化部１７の出力する事後確率αj(l), βj,k(l)は利得係数算出部１８に入力される。
【００４８】
図１０は特定方向信号モデル化部１７の構成を示している。状態確率記憶部１７Ｃには、音声が状態jである確率ajが記憶されている。特定方向信号モデル化部１７に入力される抑圧領域信号推定パワー|Nbf(ω,l)|2および音声モデルパラメータΦSはモデルパラメータ生成部１７Ａに入力される。
【００４９】
モデルパラメータ生成部１７Ａは、以下のようにして特定方向信号モデルのパラメータを算出する。特定方向信号はクリーン音声と雑音との和として表されるため、特定方向信号モデルの平均μYSj,k(ω,l)を式（10）により算出する。
【００５０】
【数１０】
0006517124.tif 000011
【００５１】
また、特定方向信号モデルの分散σYSj,k2(ω)と混合重みwYSj,kとを、それぞれ式（11）（12）とする。
【００５２】
【数１１】
0006517124.tif 000012
【００５３】
そして、式（13）により定義される特定方向信号モデルパラメータΦYSを出力する。特定方向信号モデルパラメータΦYSは確率算出部１７Ｂに入力される。
【００５４】
【数１２】
0006517124.tif 000013
【００５５】
確率算出部１７Ｂには、特定方向信号YS(ω,l)、特定方向信号モデルパラメータΦYS、状態確率ajが入力される。確率算出部１７Ｂは、特定方向信号モデルパラメータΦYSから状態jに関する特定方向信号の尤度p(YS|j)と分布kに関する特定方向信号の尤度p(YS|j,k)とを算出する。そして、特定方向信号の尤度p(YS|j), p(YS|j,k)と特定方向信号モデルパラメータΦYSとを用いて式（14）を計算し、分布kの事後確率βj,k(l)を算出する。
【００５６】
【数１３】
0006517124.tif 000014
【００５７】
また、特定方向信号の尤度p(YS|j), p(YS|j,k)と状態確率ajを用いて式（15）を計算し、状態jの事後確率αj(l)を算出する。
【００５８】
【数１４】
0006517124.tif 000015
【００５９】
αj(l)は式（16）（17）としてもよい。
【００６０】
【数１５】
0006517124.tif 000016
【００６１】
ここで、|Sbf(ω,l)|2はベクトル要素抽出部で抽出されずに残った要素であり、音声ＰＳＤである。また、
【００６２】
【数１６】
0006517124.tif 000017
は、それぞれ|Sbf(ω,l)|2, |Nbf(ω,l)|2の周波数平均を示す。
【００６３】
（利得係数算出部）
ステップＳ１８において、利得係数算出部１８は、モデルパラメータ記憶部１０から音声モデルパラメータΦSを読み込み、ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Nbf(ω,l)|2と特定方向信号モデル化部１７から受け取った事後確率αj(l), βj,k(l)とを用いて、ウィーナーフィルタの利得係数R(ω,l)を算出する。利得係数算出部１８が出力する利得係数R(ω,l)は乗算部１９に入力される。
【００６４】
図１１は利得係数算出部１８の構成を示している。利得係数算出部１８に入力される抑圧領域信号推定パワー|Nbf(ω,l)|2および音声モデルパラメータΦSはＳＮ比推定部１８Ａに入力される。
【００６５】
基本的なウィーナーフィルタの利得係数は式（18）で算出する。
【００６６】
【数１７】
0006517124.tif 000018
【００６７】
この実施形態では、利得係数算出に用いる音声ＰＳＤの精度を高めるために、ＳＮ比推定部１８Ａでは、式（18）で定義されるウィーナーフィルタに対して、音声ＰＳＤを音声モデルパラメータΦSで置き換え、式（19）により利得係数Rj,k(ω,l)を算出する。
【００６８】
【数１８】
0006517124.tif 000019
【００６９】
重み付き加算部１８Ｂには、ＳＮ比推定部１８Ａの出力Rj,k(ω,l)と特定方向信号モデル化部１７の出力αj(l), βj,k(l)とが入力され、式（20）により利得係数Rj,k(ω,l)を事後確率αj(l), βj,k(l)で重み付き加算して利得係数R(ω,j)を算出する。
【００７０】
【数１９】
0006517124.tif 000020
【００７１】
（乗算部）
ステップＳ１９において、乗算部１９は、入力された利得係数R(ω,l)と特定方向選択部１４の出力信号YS(ω,l)とを同じ周波数の成分ごとに掛け算した結果を出力する。乗算部１９の出力信号YSR(ω,l)は逆周波数領域変換部２０に入力される。
【００７２】
（逆周波数領域変換部）
ステップＳ２０において、逆周波数領域変換部２０は、入力された乗算部１９の出力信号YSR(ω,l)に対して逆離散フーリエ変換を行い、時間信号に復元された信号y(n)を出力する。この出力信号y(n)が雑音抑圧装置によって所望の音が強調されて収音された信号である。
【００７３】
第一実施形態では、雑音抑圧装置がマイクロホンアレーとＱ個のビームフォーマー部を備え、Ｑ個の方向領域のそれぞれで発せられる音を強調して収音する構成を説明したが、各方向領域で発せられる音を強調して収音することが可能であれば、このような構成には限定されない。例えば、雑音抑圧装置がマイクロホンアレーとＱ個のビームフォーマー部の代わりにＱ個の指向性マイクロホンを備えるものとし、各方向領域で発せられる音を強調して収音するように構成してもよい。また、指向性マイクロホンを用いる構成であってもビームフォーマー部を併用することで、より高精度に各方向領域で発せられる音を強調して収音することが可能である。このような構成は後述の実施形態においても同様に適用することができる。
【００７４】
［第二実施形態］
第一実施形態では収音信号に含まれる音声ＰＳＤの推定誤差を、クリーン音声モデルを用いて補正した。収音環境が限定的であり、雑音の性質が想定できる場合には、想定される雑音に類似した雑音信号を用意し、事前に状態ごとの雑音モデルを学習することができる。第二実施形態では、この雑音モデルを用いて収音信号に含まれる雑音ＰＳＤの推定誤差を補正する。
【００７５】
以下、第二実施形態の雑音抑圧装置の構成および雑音抑圧方法の処理手続きを、第一実施形態との相違点を中心に説明する。
【００７６】
第二実施形態の雑音抑圧装置は、図１２に示すように、モデルパラメータ記憶部１０に雑音モデルパラメータΦNが記憶されており、ベクトル要素抽出部１６の出力が収音領域信号推定パワー|Sbf(ω,l)|2となる。
【００７７】
（モデルパラメータ記憶部）
第二実施形態のモデルパラメータ記憶部には、雑音信号と無音信号の各出力確率を、それぞれ、複数の正規分布を含有する混合正規分布で表現した確率モデルのモデルパラメータ（以下、雑音モデルパラメータとも呼ぶ）が記憶されている。雑音モデルパラメータΦNは、μNj,k(ω)をそれぞれの正規分布の平均、σNj,k2(ω)を分散、wNj,kを混合重みとして、式（21）により構成される。
【００７８】
【数２０】
0006517124.tif 000021
【００７９】
（ベクトル要素抽出部）
第二実施形態のベクトル要素抽出部１６は、入力された推定信号パワーベクトルXest(ω,l)から収音領域信号推定パワー|Sbf(ω,l)|2を抽出し、出力する。ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Sbf(ω,l)|2は、特定方向信号モデル化部１７および利得係数算出部１８にそれぞれ入力される。
【００８０】
（特定方向信号モデル化部）
第二実施形態の特定方向信号モデル化部１７は、ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Sbf(ω,l)|2とモデルパラメータ記憶部１０に記憶された雑音モデルパラメータΦNとを用いて、特定方向信号モデルを生成する。具体的には、モデルパラメータ生成部１７Ａが、式（22）〜（24）により特定方向信号モデルのパラメータΦYSを算出する。
【００８１】
【数２１】
0006517124.tif 000022
【００８２】
（利得係数算出部）
第二実施形態の利得係数算出部１８は、モデルパラメータ記憶部１０から雑音モデルパラメータΦNを読み込み、ベクトル要素抽出部１６の出力信号|Sbf(ω,l)|2と特定方向信号モデル化部１７から受け取った事後確率αj(l), βj,k(l)とを用いて、ウィーナーフィルタの利得係数R(ω,l)を算出する。具体的には、ＳＮ比推定部１８Ａが、上記の式（18）で定義されるウィーナーフィルタに対して、雑音ＰＳＤを雑音モデルパラメータΦNで置き換え、式（25）により利得係数Rj,k(ω,l)を算出する。
【００８３】
【数２２】
0006517124.tif 000023
【００８４】
［第三実施形態］
第一実施形態ではクリーン音声モデルを用いて音声ＰＳＤの推定誤差を補正した。一方、第二実施形態では雑音モデルを用いて雑音ＰＳＤの推定誤差を補正した。第三実施形態では、クリーン音声モデルと雑音モデルを両方とも事前に学習しておき、音声ＰＳＤと雑音ＰＳＤのいずれについても推定誤差を補正する。
【００８５】
以下、第三実施形態の雑音抑圧装置の構成および雑音抑圧方法の処理手続きを、第一実施形態との相違点を中心に説明する。
【００８６】
第三実施形態の雑音抑圧装置は、図１４に示すように、信号量推定部１５およびベクトル要素抽出部１６を備えておらず、モデルパラメータ記憶部１０には音声モデルパラメータΦSおよび雑音モデルパラメータΦNが記憶されている。
【００８７】
（特定方向信号モデル化部）
第三実施形態の特定方向信号モデル化部１７は、モデルパラメータ記憶部１０に記憶された音声モデルパラメータΦSと雑音モデルパラメータΦNとを用いて、特定方向信号モデルを生成する。具体的には、モデルパラメータ生成部１７Ａが、式（26）〜（28）により特定方向信号モデルのパラメータΦYSを算出する。
【００８８】
【数２３】
0006517124.tif 000024
【００８９】
ここで、jS, jNはそれぞれ音声モデルと雑音モデルの状態番号を示し、kS, kNはそれぞれ音声モデルと雑音モデルの分布番号を示す。
【００９０】
（利得係数算出部）
第三実施形態の利得係数算出部１８は、モデルパラメータ記憶部１０から音声モデルパラメータΦSおよび雑音モデルパラメータΦNを読み込み、特定方向信号モデル化部１７から受け取った事後確率αj(l), βj,k(l)を用いて、利得係数R(ω,l)を算出する。具体的には、ＳＮ比推定部１８Ａが、上記の式（18）で定義されるウィーナーフィルタに対して、音声ＰＳＤを音声モデルパラメータΦSで、雑音ＰＳＤを雑音モデルパラメータΦNで置き換え、利得係数Rj,k(ω,l)を式（29）により算出する。
【００９１】
【数２４】
0006517124.tif 000025
【００９２】
以下、この発明の雑音抑圧技術のポイントを説明する。雑音下での音声収音において、ビームフォーミングにより取得した空間情報から、音声ＰＳＤや雑音ＰＳＤを精度よく推定できる。一方、入力される音声や雑音と類似したデータが事前に用意できる場合、統計モデルを構築することで、音声ＰＳＤや雑音ＰＳＤをより高精度なものに補正できる。そのため、音声に雑音が混入した観測音を高精度にモデル化できる。ここで、観測音モデルに観測音を入力してウィーナーフィルタを設計する手法では、空間情報が用いられず性能向上が難しいため、ビームフォーミングにより取得した特定方向信号を入力する。このように、空間情報と音源情報を併用することで、高性能なウィーナーフィルタを設計し、音声を歪ませずに高い雑音抑圧量を実現することができる。
【００９３】
この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、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。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順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。
【００９４】
［プログラム、記録媒体］
上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能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。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、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００９５】
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。
【００９６】
また、このプログラムの流通は、例えば、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。
【００９７】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、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。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体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。また、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。また、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。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００９８】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、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。
【符号の説明】
【００９９】
１０  モデルパラメータ記憶部
１１  マイクロホンアレー
１１−１〜１１−Ｍ  マイクロホン
１２−１〜１２−Ｑ  ビームフォーマー部
１３−１〜１３−Ｑ  周波数領域変換部
１４  特定方向選択部
１５  信号量推定部
１６  ベクトル要素抽出部
１７  特定方向信号モデル化部
１８  利得係数算出部
１９  乗算部
２０  逆周波数領域変換部
【図１】
0006517124.tif 000028
【図２】
0006517124.tif 000029
【図３】
0006517124.tif 000030
【図４】
0006517124.tif 000031
【図５】
0006517124.tif 000032
【図６】
0006517124.tif 000033
【図７】
0006517124.tif 000034
【図８】
0006517124.tif 000035
【図９】
0006517124.tif 000036
【図１０】
0006517124.tif 000037
【図１１】
0006517124.tif 000038
【図１２】
0006517124.tif 000039
【図１３】
0006517124.tif 000040
【図１４】
0006517124.tif 000041
【図１５】
0006517124.tif 000042