(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号処理装置で実行される信号処理方法であって、
前記信号処理装置は、雑音又は音響歪みを含む音声或いはクリーン音声を学習した混合分布モデルを記憶する記憶部を有し、
前記信号処理装置が、入力信号から第１の特徴量を生成する特徴量生成工程と、
前記信号処理装置が、前記第１の特徴量を、雑音又は音響歪みの低減処理を施した第２の特徴量に変換する特徴量変換工程と、
前記信号処理装置が、話者の特徴を表現した話者特徴量を生成する話者特徴量生成工程と、
前記信号処理装置が、前記第２の特徴量と前記話者特徴量とを連結した連結特徴量を生成する連結工程と、
前記信号処理装置が、前記記憶部に記憶された前記混合分布モデルのパラメータを基に、前記連結特徴量が前記混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を前記入力信号に対応するクリーン音声特徴量として求める照合工程と、
前記信号処理装置が、前記照合工程において求められたクリーン音声特徴量から構成されるフィルタを前記入力信号に乗算した強調音声信号を出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
前記低減処理は、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network；ディープニューラルネットワーク）−ＨＭＭ（Hidden  Markov  Model；隠れマルコフモデル）音響モデルからボトルネック特徴量を得る処理であることを特徴とする請求項１に記載の信号処理方法。 
【請求項３】
前記信号処理装置が、学習用の入力信号から第３の特徴量を生成する学習用特徴量生成工程と、
前記信号処理装置が、前記第３の特徴量に対して前記雑音又は音響歪みの低減処理を施した第４の特徴量を生成する学習用特徴量変換工程と、
前記信号処理装置が、前記第４の特徴量を学習データとして、最尤推定法によりガウス混合分布モデルを取得するガウス混合モデル学習工程と、
前記信号処理装置が、各時間に対して最大の尤度を与える前記ガウス混合分布モデルの中のガウス分布のインデックスを求め、該インデックスの時間系列を取得する最尤ガウス分布計算工程と、
前記信号処理装置が、前記インデックスの時間系列を、前記混合分布モデルのパラメータとして前記記憶部に格納する格納工程と、
を含んだことを特徴とする請求項１または２に記載の信号処理方法。
【請求項４】
雑音又は音響歪みを含む音声或いはクリーン音声を学習した混合分布モデルを記憶する記憶部と、
入力信号から第１の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記第１の特徴量を、雑音又は音響歪みの低減処理を施した第２の特徴量に変換する特徴量変換部と、
話者の特徴を表現した話者特徴量を生成する話者特徴量生成部と、
前記第２の特徴量と前記話者特徴量とを連結した連結特徴量を生成する連結部と、
前記記憶部に記憶された前記混合分布モデルのパラメータを基に、前記連結特徴量が前記混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を前記入力信号に対応するクリーン音声特徴量として求める照合部と、
前記照合部によって求められたクリーン音声特徴量から構成されるフィルタを前記入力信号に乗算した強調音声を出力する出力部と、
を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
信号処理装置に実行させるための信号処理プログラムであって、
前記信号処理装置は、雑音又は音響歪みを含む音声或いはクリーン音声を学習した混合分布モデルを記憶する記憶部を有し、
入力信号から第１の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
前記第１の特徴量を、雑音又は音響歪みの低減処理を施した第２の特徴量に変換する特徴量変換ステップと、
話者の特徴を表現した話者特徴量を生成する話者特徴量生成ステップと、
前記第２の特徴量と前記話者特徴量とを連結した連結特徴量を生成する連結ステップと、
前記記憶部に記憶された前記混合分布モデルのパラメータを基に、前記連結特徴量が前記混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を前記入力信号に対応するクリーン音声特徴量として求める照合ステップと、
前記照合ステップにおいて求められたクリーン音声特徴量から構成されるフィルタを前記入力信号に乗算した強調音声信号を出力する出力ステップと、
を前記信号処理装置に実行させるための信号処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理方法、信号処理装置及び信号処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識システム、補聴器、ＴＶ会議システム、機械制御インターフェース、楽曲の検索及び採譜のための音楽情報処理システム等において、マイクロホンを用いて音響信号を収音し、目的の音声信号の成分を抽出する技術が利用されている。
【０００３】
一般的に、雑音や残響のある実環境でマイクロホンを用いて音響信号を収音すると、収音目的の音声信号だけでなく、雑音や残響（音響歪み）が重畳された信号が観測される。しかしながら、これらの雑音や残響が信号に重畳されると、収音目的の音声信号の成分の抽出が困難となり、音声信号の明朗度や聞き取りやすさを大きく低下させてしまう要因となる。この結果、例えば、音声認識システムの認識率が低下してしまうという問題があった。
【０００４】
そこで、音声信号に重畳した雑音や残響を取り除く技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。例えば、図１０を参照して、従来の音声信号の信号処理装置について説明する。図１０は、従来の信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、図１０に示す信号処理装置１Ｐは、ガウス混合分布モデル（ＧＭＭ：Gaussian  Mixture  Model）によって表現された事例モデルを用いて、入力音声を変換した特徴量との類似度を調べ、高い類似度を示した事例モデルを収音目的の音声信号候補としていく。
【０００５】
この従来の信号処理装置１Ｐには、事例モデル記憶部１１Ｐに、事前に学習された混合分布モデルによって表現された事例モデルが記憶されている。具体的には、事例モデル記憶部１１Ｐには、各事例に対応したクリーン音声の振幅スペクトルと、フレームごとの特徴量（例えば、メル周波数ケプストラム係数）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）を含む事例モデルとが記憶されている。
【０００６】
まず、フーリエ変換部１２Ｐが、音響歪みを含む入力信号を離散フーリエ変換して振幅スペクトルを取得し、特徴量生成部１３Ｐが、振幅スペクトルから、特徴量のセグメントを生成する。
【０００７】
続いて、マッチング部１５Ｐは、特徴量生成部１３Ｐが生成した特徴量のセグメントと事例モデル記憶部１１Ｐの事例モデルに含まれるセグメントとのマッチングを行い、事例モデルの中から、特徴量生成部１３Ｐが生成した特徴量のセグメントに対して最も高い類似度を示すセグメントを探索する。具体的には、マッチング部１５Ｐが、事例モデルのセグメントの中から、特徴量生成部１３Ｐが生成した特徴量のセグメント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。
【０００８】
そして、音声強調フィルタリング部１６Ｐが、マッチング部１５Ｐが探索した事例モデルのセグメントの特徴量に対応するクリーン音声の振幅スペクトルを、入力信号に最も類似するクリーン音声の振幅スペクトルとみなし、事例モデル記憶部１１Ｐから、このクリーン音声の振幅スペクトルを読み出して音声強調のためのフィルタを作成する。このフィルタで入力信号をフィルタリングすることによって、入力信号から音響歪みが除去された強調音声信号が得られる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】J.  Ming  and  R.  Srinivasan,  and  D.  Crookes,  “A  Corpus-Based  Approach  to  Speech  Enhancement  From  Nonstationary  Noise,”  IEEE  Transactions  on  Audio,  Speech,  and  Language  Processing,  Vol.19,  No.4,  pp.822-836,  2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
このように、従来の信号処理装置１Ｐは、入力音声に最も類似するクリーン音声の振幅スペクトルを求めるために、特徴量生成部１３Ｐが生成した特徴量のセグメントを用いて、事例モデル記憶部１１Ｐの事例モデルの中から、最大の事後確率を与えるセグメントを探索する。
【００１１】
しかしながら、セグメント探索に用いるメル周波数ケプストラム係数は、振幅スペクトルから得られる単純な特徴量である。このため、入力信号に雑音や残響が含まれる場合には、メル周波数ケプストラム係数も雑音や残響の影響を含むものとなり、マッチング部１５Ｐによるセグメント探索は、必ずしも高精度であるとは言えなかった。
【００１２】
また、事例モデルは、種々の音響歪み環境を想定して準備するものの、現実的に、全ての音響歪み環境に対応する事例モデルを準備することは困難であるため、マッチング部１５Ｐは、特徴量生成部１３Ｐが生成した特徴量のセグメントと高い類似度を有するセグメントを事例モデルの中から探索できない場合があった。
【００１３】
したがって、従来の信号処理装置では、探索に用いる特徴量が雑音や残響の影響を受けるため、入力信号に類似するクリーン音声の特徴量を探索する精度にも限界があった。
【００１４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力信号に類似するクリーン音声の探索に対する雑音や残響の影響を低減した信号処理方法、信号処理装置及び信号処理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】
【００１５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る信号処理方法は、信号処理装置で実行される信号処理方法であって、前記信号処理装置は、雑音又は音響歪みを含む音声或いはクリーン音声を学習した混合分布モデルを記憶する記憶部を有し、前記信号処理装置が、入力信号から第１の特徴量を生成する特徴量生成工程と、前記信号処理装置が、前記第１の特徴量を、雑音又は音響歪みの低減処理を施した第２の特徴量に変換する特徴量変換工程と、前記信号処理装置が、前記記憶部に記憶された前記混合分布モデルのパラメータを基に、前記第２の特徴量が前記混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を前記入力信号に対応するクリーン音声特徴量として求める照合工程と、前記信号処理装置が、前記照合工程において求められたクリーン音声特徴量から構成されるフィルタを前記入力信号に乗算した強調音声信号を出力する出力工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、入力信号に類似するクリーン音声の探索に対する雑音や残響の影響を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施の形態１に係る信号処理装置の構成の一例を模式的に示す図である。
【図２】図２は、セグメントの一例を説明するための図である。
【図３】図３は、図１に示す特徴量変換部の処理を説明するための概念図である。
【図４】図４は、図１に示す信号処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施の形態１に係る事例モデル生成装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、図５に示す事例モデル生成装置による事例モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施の形態２に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、図７に示す信号処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、プログラムが実行されることにより、信号処理装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、従来の信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１９】
［実施の形態１］
まず、実施の形態１に係る信号処理装置について説明する。この信号処理装置は、雑音及び残響（音響歪み）を含む入力信号から音響歪みを除去し、明瞭な強調音声信号を出力する処理を行う装置である。
【００２０】
［信号処理装置の構成］
図１は、実施の形態１に係る信号処理装置の構成の一例を模式的に示す図である。実施の形態１に係る信号処理装置１は、例えば、例えばＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで実現される。
【００２１】
図１に示すように、信号処理装置１は、事例モデル記憶部１１、フーリエ変換部１２、特徴量生成部１３、特徴量変換部１４、マッチング部１５（照合部）及び音声強調フィルタリング部１６（出力部）を有する。信号処理装置１は、ＧＭＭによって表現された事例モデルＭを用いて、入力信号を変換した特徴量との類似度を調べ、高い類似度を示した事例モデルＭを収音目的の音声信号候補として利用する。
【００２２】
事例モデル記憶部１１は、音響歪みを含む音声或いはクリーン音声を学習した混合分布モデルを記憶する。具体的には、事例モデル記憶部１１は、事例に対応したクリーン音声のデータと、事例モデルＭとが記憶される。クリーン音声のデータは、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。また、事例モデルＭは、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）を、混合分布モデルのパラメータとして含む。
【００２３】
ここで、事例モデルＭは、事前に事例モデル生成装置２（後述）によって生成され、事例モデル記憶部１１に格納される。事例モデル生成装置２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、種々の環境で得られる雑音及び残響データ（雑音信号の波形や、室内インパルス応答等）とを用い、様々な環境での観測信号を学習用の音声信号として模擬生成し、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、事例モデルＭを生成する。
【００２４】
具体的には、事例モデル生成装置２（後述）によって、学習用の音声信号の特徴量を基に、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モデルｇの中のガウス分布のインデックスｍｉが求められ、該求められたインデックスｍｉの時間系列（セグメント）が、事例モデルＭの一つとなる。この事例モデルＭは、ガウス混合モデルｇの中の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とを用いて以下の（１）式に示すように表される。
【００２５】
【数１】
0006499095.tif 000002
【００２６】
なお、ｍｉは、ｉ番目のフレームの特徴量ｋｉ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（ｋｉ｜ｍ）を表している。Ｉは学習用の音声信号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。
【００２７】
そして、事例モデルＭに含まれるセグメントの例を説明する。図２は、セグメントの一例を説明するための図である。例えば、図２に示すセグメントの各セルは、Ｉフレームのうち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モデルｇ中のガウス分布のインデックスｍｉを表す。
【００２８】
フーリエ変換部１２は、入力信号をフレームごとに振幅スペクトルに変換する。この入力信号として、雑音及び残響を含む音声信号がフーリエ変換部１２に入力される。まず、フーリエ変換部１２は、入力信号の波形データを短い時間幅で切り出す。例えば、フーリエ変換部１２は、３０（ｍｓｅｃ）程度の短時間ハミング窓等の窓関数を掛け合わせて入力信号を短い時間幅で切り出す。続いて、フーリエ変換部１２は、切り出した入力信号に離散フーリエ変換処理を実行し、振幅スペクトルに変換する。なお、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。フーリエ変換部１２は、変換後の振幅スペクトルを、特徴量生成部１３及び音声強調フィルタリング部１６に入力する。
【００２９】
特徴量生成部１３は、フーリエ変換部１２から出力された振幅スペクトルから特徴量（第１の特徴量）ｘｔを生成する。言い換えると、特徴量生成部１３は、フーリエ変換部１２から入力された振幅スペクトルから特徴量ｘｔのセグメントを生成する。なお、ｔは、処理対象のフレームとする。特徴量生成部１３は、フーリエ変換部１２から出力された振幅スペクトルの全てを、例えば、メル周波数ケプストラム係数に変換する。これによって、入力信号は、フレームごとに、特徴量ベクトルのセグメントとして表される。
【００３０】
ここで、一般的に使用されているメル周波数ケプストラム係数は、１０〜２０次程度である。信号処理装置１では、事例モデルＭを正確に表すために、一般的に使用されている次数よりも高い次数（例えば、３０〜１００次程度）のメル周波数ケプストラム係数を用いる。このため、特徴量生成部１３は、フーリエ変換部１２から出力された振幅スペクトルの全てを、例えば、３０〜１００次程度のメル周波数ケプストラム係数に変換する。なお、特徴量生成部１３は、メル周波数ケプストラム係数以外の特徴量（例えば、ケプストラム係数等）を用いてもよい。特徴量生成部１３は、生成した特徴量ｘｔを、特徴量変換部１４に入力する。
【００３１】
特徴量変換部１４は、特徴量生成部１３が生成した特徴量ｘｔを、雑音又は残響（音響歪み）の低減処理を施した特徴量（第２の特徴量）に変換する。すなわち、特徴量変換部１４は、特徴量生成部１３で生成された、例えばメル周波数ケプストラム係数等の特徴量を、音響歪み耐性が高い特徴量に変換する。
【００３２】
具体的には、特徴量変換部１４は、特徴量生成部１３が生成した特徴量ｘｔを、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network；ディープニューラルネットワーク）−ＨＭＭ（Hidden  Markov  Model；隠れマルコフモデル）音響モデルにおける非線形な特徴量変換を多段に適用して変換した、音響歪み耐性の高いボトルネック特徴量ｂｔを生成する。この場合、特徴量変換部１４は、処理対象フレームの特徴量のセグメントのみでなく、その前後の所定数のフレームの特徴量のセグメントも用いて、ボトルネック特徴量ｂｔを生成する。ボトルネック特徴量ｂｔは、ニューラルネットワークの中間層のユニットを少なく抑えたボトルネック構造のネットワークから抽出される。ボトルネック構造の中間層で抽出している特徴量は、入力特徴量を次元圧縮された音響歪み耐性がある特徴量である。特徴量変換部１４は、生成したボトルネック特徴量ｂｔを、マッチング部１５に入力する。
【００３３】
なお、「音響歪み耐性がある特徴量」とは、同じ入力音声に対して、例えば、異なる二つの音響歪みが付加されていると仮定した場合に、これら二つの異なる音響歪みが付加された入力音声に対して生成した二つの特徴量が「似通っている」ことをいう。言い換えれば、「音響歪み耐性がある特徴量」は、音響歪みの影響が軽減された特徴量である。
【００３４】
マッチング部１５は、事例モデルＭを用いて、入力された入力音声の特徴量との類似度を調べ、高い類似度を示した事例モデルＭに対応するクリーン音声を収音目的の音声信号候補としていく。具体的には、マッチング部１５は、事例モデル記憶部１１に記憶された混合分布モデルのパラメータを基に、入力された特徴量（特徴量変換部１４が変換したボトルネック特徴量ｂｔ）が混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を入力信号に対応するクリーン音声の特徴量として求める。
【００３５】
言い換えると、マッチング部１５は、特徴量変換部１４から入力された特徴量（ボトルネック特徴量ｂｔ）のセグメントと事例モデル記憶部１１の事例モデルＭに含まれるセグメントとのマッチングを行い、事例モデル記憶部１１の事例モデルＭの中から、入力された特徴量のセグメントに対して最も高い事後確率をとるセグメントを探索する。マッチング部１５は、探索により見つかった事例モデルＭ中のセグメントについての情報を、音声強調フィルタリング部１６に入力する。なお、マッチング部１５の処理の詳細については、後述する。
【００３６】
音声強調フィルタリング部１６は、マッチング部１５によって求められたクリーン音声特徴量から構成されるフィルタを入力信号に乗算した強調音声信号を出力する。具体的には、音声強調フィルタリング部１６は、マッチング部１５が探索した事例モデルＭのセグメントの特徴量に対応するクリーン音声の振幅スペクトルを、入力信号に最も類似するクリーン音声の振幅スペクトルとみなし、事例モデル記憶部１１から、このクリーン音声の振幅スペクトルを読み出す。続いて、音声強調フィルタリング部１６は、読み出した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、該フィルタを用いて入力信号をフィルタリングする。この結果、音声強調フィルタリング部１６から、入力信号から音響歪みが除去された強調音声信号が出力される。
【００３７】
［特徴量変換部の処理］
次に、特徴量変換部１４の処理について詳細に説明する。特徴量変換部１４は，特徴量生成部１３で生成された、例えばメル周波数ケプストラム係数等の特徴量を、音響歪み耐性が高いボトルネック特徴量ｂｔに変換する。この特徴量変換部１４には、前述したように、ＤＮＮ−ＨＭＭ音響モデルが適用される。そこで、図３を参照して、特徴量変換部１４の処理を説明する。
【００３８】
図３は、ＤＮＮ−ＨＭＭ音響モデルを用いて構成した特徴量変換部１４の処理を説明するための概念図である。特徴量変換部１４は、特徴量生成部１３で生成された、例えばメル周波数ケプストラム係数等の特徴量ｘｔを入力データとして受け取る。このとき、特徴量変換部１４は、処理対象のフレームｔの特徴量ｘｔだけでなく、その前後数フレーム分の特徴量も受け取る。
【００３９】
例えば、特徴量変換部１４は、当該フレームｔの４０次元の特徴量ｘｔ（行ベクトル）に加えて、前後５フレーム分の特徴量ｘｔ−５，ｘｔ−４，ｘｔ−３，ｘｔ−２，ｘｔ−１，ｘｔ＋１，ｘｔ＋２，ｘｔ＋３，ｘｔ＋４，ｘｔ＋５を受け取る。この場合、特徴量変換部１４は、合計１１フレーム分で４４０次元の特徴量［ｘｔ−５＾Ｔ，・・・，ｘｔ＾Ｔ，・・・，ｘｔ＋５＾Ｔ］＾Ｔ(Ｔはベクトルの転置を表す)を受け取ることになる。
【００４０】
なお、処理対象のフレームｔの特徴量ｘｔは、静的な特徴量だけでなく、例えば、その１次，２次回帰係数で構成される場合もある。この場合、特徴量変換部１４が受け取る特徴量の次元数も増える。例えば、ｘｔが静的な４０次元の特徴量と、その１次，２次回帰係数とで構成されるとすると、次元数は合計で１２０次元となる。これの前後５フレーム分を考慮すると、特徴量変換部１４が受け取る特徴量の次元数は、１３２０次元となる。
【００４１】
続いて、４４０次元の特徴量を受け取った特徴量変換部１４は、これをＤＮＮ-ＨＭＭ音響モデルによる、例えば２０４８ノードの中間層を何層か(典型的には５〜１０層程度)通し、最終的に、例えば８０ノードのボトルネック層により８０次元程度に次元圧縮されたボトルネック特徴量ｂｔを取得する。特徴量変換部１４は、このボトルネック特徴量ｂｔをマッチング部１５に入力する。
【００４２】
特徴量変換部１４は、ＤＮＮ−ＨＭＭ音響モデルにおいて非線形な特徴量変換を多段に適用することにより，音響歪み耐性が高いボトルネック特徴量ｂｔを得ることができる。そして、マッチング部１５は、特徴量変換部１４から入力されたボトルネック特徴量ｂｔを用いてセグメントの探索を行うことで、精度の高いセグメント探索を行うことができる。そこで、このボトルネック特徴量ｂｔを用いたマッチング部１５の処理について説明する。
【００４３】
［マッチング部の処理］
ここでは、説明の簡易化のため、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、説明の簡易化のため、入力信号の特徴量のセグメントｙｔ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。実施の形態１では、入力信号の特徴量のセグメントｙｔとして、前段の特徴量変換部１４から、特徴量変換部１４が変換したボトルネック特徴量ｂｔが入力される。
【００４４】
まず、マッチング部１５は、入力された特徴量のセグメントｙｔと事例モデル記憶部１１に記憶された事例モデルＭのセグメントとのマッチングを行う。続いて、マッチング部１５は、事例モデルＭのセグメントの中から、入力信号の特徴量の系列ｙｔ：ｔ＋τに最も近い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最も類似するクリーン音声系列を与えると思われるセグメントＭｔｕ：ｕ＋τｍａｘを求めて、出力する。これは、（２）式のように定式化することができる。
【００４５】
【数２】
0006499095.tif 000003
【００４６】
ここで、入力される特徴量ｙｔは、Ｌ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，・・・，Ｌ｝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、事例モデルＭ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。
【００４７】
入力信号の特徴量の系列ｙｔ：ｔ＋τと事例モデルＭ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と一番近い事例モデルＭの探索方法として、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できる。ここでは、入力信号の特徴量系列に対する一番近い事例モデルＭのセグメントは、入力信号の特徴量系列によく一致する事例モデルＭの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事例モデルＭのセグメントＭｔｕ：ｕ＋τは、（３）式に示す事後確率を最大化することで求めることができる。
【００４８】
【数３】
0006499095.tif 000004
【００４９】
この場合、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。より長いセグメントを探索するという方法を取ることで、ある時間に局所的に存在する雑音などの影響を受けにくくなり、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と思われる。
【００５０】
なお、（３）式の分子の項ｐ（ｙｔ:ｔ+τ|Ｍｕ:ｕ+τ）は、Ｍｕ:ｕ+τに対応する事例モデルＭのセグメントに対するｙｔ:ｔ+τの尤度である。この尤度は、（４）式で計算される。
【００５１】
【数４】
0006499095.tif 000005
【００５２】
ここでは、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。（３）式の分母の第１項は、事例モデルＭの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。そして、（３）式の分母の第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、（５）式で計算される。
【００５３】
【数５】
0006499095.tif 000006
【００５４】
続いて、マッチング部１５におけるセグメント探索処理の手順をさら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。
【００５５】
まず、マッチング部１５は、この制限の下で、τ＝０、すなわち、セグメント長＝１として、（３）式に従い、最大事後確率を与えるセグメント長＝１のセグメントを探索する。次に、マッチング部１５は、τ＝１、すなわち、セグメント長＝２として、（３）式に従い、最大事後確率を与えるセグメント長＝２のセグメントを探索する。
【００５６】
マッチング部１５は、この処理をτ＝τｌｉｍまで繰り返す。そして、マッチング部１５は、探索した長さの異なる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。τｍａｘは、この最大事後確率を与えるセグメントの長さである。このようなマッチング部１５におけるセグメント探索処理は、図２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。
【００５７】
そして、マッチング部１５は、探索した最大事後確率を与えるセグメント、すなわち、入力信号に含まれるクリーン音声に最も類似するクリーン音声系列を与えると思われる事例モデルＭのセグメントＭｔｕ：ｕ＋τｍａｘについての情報を、音声強調フィルタリング部１６に入力する。これによって、音声強調フィルタリング部１６は、セグメントＭｔｕ：ｕ＋τｍａｘに対応する事例モデル記憶部１１内の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、該フィルタで入力信号をフィルタリングすることによって、強調音声信号を出力する。
【００５８】
［信号処理装置における信号処理方法］
次に、信号処理装置１における信号処理方法について説明する。図４は、図１に示す信号処理装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、フーリエ変換部１２は、入力信号を振幅スペクトルに変換するフーリエ変換処理（ステップＳ１）を行う。特徴量生成部１３は、フーリエ変換部１２から出力された振幅スペクトルから、メル周波数ケプストラム係数等の特徴量を生成する特徴量生成処理（ステップＳ２）を行う。
【００６０】
特徴量変換部１４は、特徴量生成部１３が生成した特徴量を、雑音又は残響（音響歪み）の低減処理を施したボトルネック特徴量に変換する特徴量変換処理（ステップＳ３）を行う。
【００６１】
マッチング部１５は、事例モデル記憶部１１の事例モデルＭのセグメントと、入力されたボトルネック特徴量のセグメントとのマッチングを行い、事例モデルＭのセグメントの中から、入力されたボトルネック特徴量のセグメントに対して最も高い事後確率をとるセグメントをとるセグメントを探索するマッチング処理（ステップＳ４）を行う。
【００６２】
音声強調フィルタリング部１６は、マッチング部１５が探索した事例モデルＭのセグメントの特徴量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、該フィルタを入力信号に乗算した強調音声を出力する音声強調フィルタリング処理（ステップＳ５）を行う。
【００６３】
［本実施の形態１の効果］
このように、本実施の形態１に係る信号処理装置１は、マッチング部１５がセグメント探索に用いる特徴量ｙｔとして、メル周波数ケプストラム係数等の振幅スペクトルから単純に得られる特徴量ｘｔではなく、この特徴量ｘｔに対して、さらに雑音又は残響（音響歪み）の低減処理を施したボトルネック特徴量ｂｔを用いている。言い換えれば，マッチング部１５は、音響歪み耐性が高いボトルネック特徴量ｂｔを用いてセグメント探索を行うため、セグメント探索に対する雑音又は残響の影響を低減でき、セグメント探索の精度を高めることができる。したがって、信号処理装置１によれば、入力信号に類似するクリーン音声の特徴量を高精度で探索でき、入力信号を明瞭な強調音声信号に変換することができる。
【００６４】
［事例モデル生成装置］
また、信号処理装置１の事例モデル記憶部１１に記憶される事例モデルＭを生成する事例モデル生成装置２について説明する。この事例モデル生成装置２においても、例えば、学習用の音声信号から生成されたメル周波数ケプストラム係数等の特徴量ｘｔに対して、雑音又は残響（音響歪み）の低減処理を施したボトルネック特徴量ｂｔを用いて、事例モデルＭの生成を行っている。
【００６５】
図５は、事例モデル生成装置２の機能構成例を示すブロック図である。図５に示す事例モデル生成装置２は、例えば、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで実現される。事例モデル生成装置２は、フーリエ変換部１２、特徴量生成部１３、特徴量変換部１４、ガウス混合モデル学習部２５及び最尤ガウス分布計算部２６を有する。
【００６６】
まず、事例モデル生成装置２に入力される学習用の音声信号について説明する。事例モデル生成装置２に入力される信号は、様々な雑音／残響環境の音声信号である。この様々な雑音／残響環境の音声信号の中には、クリーン環境の音声信号が含まれている。具体的には、音声コーパスなどから得られる大量のクリーン音声と、種々の環境で得られる雑音及び残響データ（雑音信号の波形や、室内インパルス応答等）とを用い、さまざまな環境での観測信号を模擬生成した模擬観測信号が、学習用の音声信号として事例モデル生成装置２に入力される。これらの学習用の音声信号のそれぞれについて以下の処理が行われる。
【００６７】
フーリエ変換部１２、特徴量生成部１３及び特徴量変換部１４は、図１に示す信号処理装置１におけるフーリエ変換部１２、特徴量生成部１３及び特徴量変換部１４とそれぞれ同様の処理を、学習用の音声信号に対して実行する。特徴量変換部１４は、学習用の音声信号に対応する特徴量ｘｔをボトルネック特徴量ｂｔに変換し、ガウス混合モデル学習部２５に入力する。
【００６８】
ガウス混合モデル学習部２５は、各短時間フレームｔでの特徴量ｂｉ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。ここで、ガウス混合モデル学習部２５では、前段の特徴量変換部１４から入力されたボトルネック特徴量ｂｔを学習データとして用いてガウス混合モデルｇを得る。このガウス混合モデルｇは、（６）式により示される。また、ガウス混合モデルｇの中のガウス分布を表すｇ（ｂｉ｜ｍ）は、（７）式により示される。なお、ｂｉは、ｉ番目のフレームのボトルネック特徴量である。
【００６９】
【数６】
0006499095.tif 000007
【００７０】
【数７】
0006499095.tif 000008
【００７１】
ｇ（ｂｉ｜ｍ）は、平均μｍ、分散Σｍを持つｍ番目のガウス分布を表す。ｇ（ｂｉ｜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ｂｉの次元数と同じである。ｇ（ｂｉ｜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（ｂｉ｜ｍ）が多次元ガウス分布であっても、記載の簡略化のため、ｇ（ｂｉ｜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。
【００７２】
最尤ガウス分布計算部２６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モデル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の一つのセグメントとして取得する。なお、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、前述した（１）式のように表される。
【００７３】
事例モデルＭのセグメントの生成は、学習用の音声信号のそれぞれに対して行われ、生成された各セグメントを含む事例モデルＭは、事例モデル記憶部１１（図１）に記憶される。また、環境がクリーンの場合は、フーリエ変換部１２から出力された振幅スペクトルデータもクリーン音声の振幅スペクトルとして事例モデル記憶部１１（図１）に記憶される。
【００７４】
［事例モデル生成処理］
次に、事例モデル生成処理について説明する。図６は、事例モデル生成装置２による事例モデル生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７５】
事例モデル生成装置２において、フーリエ変換部１２、特徴量生成部１３及び特徴量変換部１４は、入力された学習用の音声信号に対し、図４に示すステップＳ１〜Ｓ３と同様の手順でステップＳ１１〜ステップＳ１３の処理を行う。
【００７６】
ガウス混合モデル学習部２５は、前段の特徴量変換部１４から入力されたボトルネック特徴量ｂｔを学習データとして用い、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学習処理を行う（ステップＳ１４）。
【００７７】
続いて、最尤ガウス分布計算部２６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モデルｇの中のガウス分布のインデックスｍｉを求め、求めたインデックスｍｉの時間系列を、事例モデルＭの一つのセグメントとして取得する最尤ガウス分布計算処理を行う（ステップＳ１５）。そして、事例モデル生成装置２は、このインデックスｍｉの時間系列を、事例モデルＭの一つのセグメントとして信号処理装置１の事例モデル記憶部１１に格納する格納処理を行う（ステップＳ１６）。
【００７８】
このように、事例モデル生成装置２では、信号処理装置１に対応させて、ボトルネック特徴量ｂｔを用いて事例モデルＭの生成を行っている。
【００７９】
［実施の形態２］
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２では、音響歪みの影響を軽減させるとともに、話者性を考慮したセグメント探索を行う信号処理装置について説明する。
【００８０】
［信号処理装置の構成］
図７は、実施の形態２に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。図７に示すように、実施の形態２に係る信号処理装置２０１は、図１に示す信号処理装置１と比して、特徴量変換部１４と並列に設けられた話者特徴量生成部２１７と、特徴量変換部１４及び話者特徴量生成部２１７の後段に設けられた連結部２１８と、をさらに有する。
【００８１】
話者特徴量生成部２１７は、話者の特徴を表現した話者特徴量を生成する。話者特徴量生成部２１７は、特徴量生成部１３から出力されるメルケプストラム等の特徴量ｘｔを受け取り、この特徴量ｘｔを用いて、話者性を表現する例えばi-vector等の数十〜数百次元程度の話者特徴量ｗｔを生成する。
【００８２】
連結部２１８は、特徴量変換部１４が変換したボトルネック特徴量ｂｔと、話者特徴量生成部２１７が生成した話者特徴量ｗｔとを連結した連結特徴量［ｂｔ＾Ｔ，ｗｔ^Ｔ］＾Ｔ(Ｔはベクトルの転置を表す)を生成し、後段のマッチング部１５に入力する。
【００８３】
そして、マッチング部１５は、連結特徴量［ｂｔ＾Ｔ，ｗｔ^Ｔ］＾Ｔが混合分布モデルの各分布に該当する確率を示す事後確率を計算し、最も高い事後確率をとるクリーン音声特徴量を入力信号に対応するクリーン音声特徴量として求める。
【００８４】
［話者特徴量生成部の処理］
ここで、話者特徴量生成部２１７による話者特徴量ｗｔの生成処理について説明する。ここでは、話者特徴量生成部２１７が、話者の特徴を数十〜数百次元程度のベクトルで表現したi-vectorと呼ばれる特徴量ベクトル（ベクトルｗｅ）を生成する場合について説明する。また、ここでは、ＧＭＭ−ＵＢＭ（Universal  Background  Model）アプローチで、話者認識におけるi-vectorを抽出する方法について説明する。ＧＭＭ−ＵＢＭアプローチは、「音声らしい」モデル(ＵＢＭ)を多数の不特定話者の大量のＵＢＭ学習用の音声データを用いて学習しておき、新たな話者のモデル（ＧＭＭ）は、当該話者の少量の音声データを用いてＵＢＭを適応して得るという手法である。ＵＢＭは、図示しない記憶部に記憶されている。
【００８５】
以下、i-vectorであるベクトルｗｅの具体的な一連の抽出手順について述べる。i-vectorｗｅを求めるため、まず、実施の形態１に示した（３）式を用いて、信号処理装置２０１に入力された入力信号ｅから得られるＬフレームの特徴量ベクトル系列Ｘｅの各フレームの特徴量ｘｔ（ｔ=１，２，・・・，Ｌ）がＵＢＭのｍ番目のガウス分布から生成される事後確率γｔ(ｍ)を計算する。続いて、（３）式で計算した事後確率γt(ｍ)を用いて、下記の（８）式〜（１２）式に従い、i-vectorｗｅを計算する。
【００８６】
事後確率γt(ｍ)を用いると、ＵＢＭを用いた入力信号ｅに対する０次、１次のBaum-Welch統計量Ｎｅ,ｍ、ベクトルＦｅ,ｍは、下記の（８）式及び（９）式のようにそれぞれ書くことができる。ただし、ベクトルＦｅ,ｍは、Ｄ次元のベクトルである。
【００８７】
【数８】
0006499095.tif 000009
【００８８】
【数９】
0006499095.tif 000010
【００８９】
さらに、（８）式及び（９）式を用いて、（１０）式及び（１１）式のように、０次、１次のBaum-Welch統計量である行列Ｎｅ、ベクトルＦｅを定義する。ただし、行列ＮｅはＣＤ次元×ＣＤ次元の行列であり、ベクトルＦｅはＤ次元のベクトルである。
【００９０】
【数１０】
0006499095.tif 000011
【００９１】
【数１１】
0006499095.tif 000012
【００９２】
ここで、上記の（１０）式の対角成分に現れる行列ＩＤは、Ｄ次元×Ｄ次元の単位行列である。また、行列Ｔは、全変動行列と呼ばれるＣＤ次元×Ｍ次元の矩形行列（Ｍ＜＜ＣＤ)である。行列Σを全変動行列Ｔで表現できない残留変動成分をモデル化するＤ次元×Ｄ次元の対角共分散行列とする。以上を用いてi-vectorｗｅは、（１２）式のように計算できる。
【００９３】
【数１２】
0006499095.tif 000013
【００９４】
なお、（１２）式における行列ＩＭは、Ｍ次元×Ｍ次元の単位行列である。（１２）式に示すベクトルｗｅが入力音声データｅに対するＭ次元のi-vectorである。話者特徴量生成部２１７は、このベクトルｗｅを、話者特徴量ｗｔとして、連結部２１８に出力する。
【００９５】
［信号処理装置の処理］
そこで、信号処理装置２０１が強調音声信号を出力するまでの処理について説明する。
図８は、信号処理装置２０１が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００９６】
ステップＳ２１〜ステップＳ２３は、図１に示すステップＳ１〜Ｓ３である。そして、話者特徴量生成部２１７は、入力された特徴量ｘｔを用いて、話者特徴量ｗｔを生成する話者特徴量生成処理を行う（ステップＳ２４）。なお、ステップＳ２３及びステップＳ２４は、例えば、並列に実行される。
【００９７】
連結部２１８は、特徴量変換部１４が変換したボトルネック特徴量ｂｔと、話者特徴量生成部２１７が生成した話者特徴量ｗｔとを連結した連結特徴量［ｂｔ＾Ｔ，ｗｔ^Ｔ］＾Ｔ(Ｔはベクトルの転置を表す)を生成する連結処理を行う（ステップＳ２５）。
【００９８】
マッチング部１５は、事例モデル記憶部１１の事例モデルＭのセグメントに対するマッチング対象として、連結部２１８が生成した連結特徴量［ｂｔ＾Ｔ，ｗｔ^Ｔ］＾Ｔを用い、図４のステップＳ４と同様の処理手順を行って、マッチング処理を行う（ステップＳ２６）。図８に示すステップＳ２７は、図４に示すステップＳ５である。
【００９９】
［実施の形態２の効果］
音声認識においては、話者性は不要な情報であるので、ＤＮＮ−ＨＭＭ音響モデルを通す特徴量変換処理では、話者性を軽減するような特徴量変換を行う。したがって、特徴量変換部１４においては、ＤＮＮ−ＨＭＭ音響モデルを通してボトルネック特徴量を抽出する際に、話者性も軽減している。そこで、実施の形態２では、話者性が軽減されたボトルネック特徴量ｂｔに話者特徴量ｗｔを連結した連結特徴量を用いて、マッチング部１５によるセグメント探索を行ことによって、最終的に信号処理装置２０１から出力される強調音声信号を、話者性を含ませたものとすることができる。
【０１００】
このように、実施の形態２では、音響歪みの影響を軽減したボトルネック特徴量と話者性を表現する話者特徴量とを連結して用いることで、マッチング部１５において、音響歪みの影響が軽減し、かつ、話者性を考慮したセグメント探索を行うことが可能になる。
【０１０１】
［信号処理装置及び事例モデル生成装置の構成について］
なお、この発明は、複数の音響歪み(雑音／残響環境)の事例モデルを考慮する際の時間、及び、マッチング時に時間伸縮について考慮する際の時間は、非特許文献１に記載されているように、拡張可能である。また、事例モデル記憶部１１は、例えば、出願人による特開２０１５−１５２７０４号公報に記載された木構造化構成を適用したセグメントを含む事例モデルＭを記憶していてもよい。この場合、マッチング部１５は、この木構造化構成のセグメントを含む事例モデルＭから、入力信号に対応するセグメントに最も類似したセグメントを探索してもよい。また、マッチング部１５は、例えば、出願人による特開２０１５−１５２７０５号公報に記載されたセグメント評価関数を用いてセグメント探索を行ってもよい。
【０１０２】
［システム構成等］
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如く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。例えば、信号処理装置１，２０１及び事例モデル生成装置２は、一体の装置であってもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ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。
【０１０３】
また、本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おこなうこともでき、あるいは、手動的におこな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おこなうこともできる。また、本実施形態において説明した各処理は、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。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。
【０１０４】
［プログラム］
図９は、プログラムが実行されることにより、信号処理装置或いは学習モデル生成装置が実現され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。
【０１０５】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２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１０３１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１０４１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１０４１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。
【０１０６】
ハードディスクドライブ１０３１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、信号処理装置、学習モデル生成装置の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００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１０３１に記憶される。例えば、信号処理装置、学習モデル生成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１０３１に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０３１は、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）により代替されてもよい。
【０１０７】
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１０３１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１０３１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。
【０１０８】
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１０３１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、ＷＡＮ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。
【０１０９】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【０１１０】
１，１Ｐ，２０１  信号処理装置
２  事例モデル生成装置
１１，１１Ｐ  事例モデル記憶部
１２，１２Ｐ  フーリエ変換部
１３，１３Ｐ  特徴量生成部
１４  特徴量変換部
１５，１５Ｐ  マッチング部
１６，１６Ｐ  音声強調フィルタリング部
２５  ガウス混合モデル学習部
２６  最尤ガウス分布計算部
２１７  話者特徴量生成部
２１８  連結部
【図１】
0006499095.tif 000014
【図２】
0006499095.tif 000015
【図３】
0006499095.tif 000016
【図４】
0006499095.tif 000017
【図５】
0006499095.tif 000018
【図６】
0006499095.tif 000019
【図７】
0006499095.tif 000020
【図８】
0006499095.tif 000021
【図９】
0006499095.tif 000022
【図１０】
0006499095.tif 000023