(57)【要約】【課題】  目的信号及び雑音信号を含む検出信号から、目的信号に対応する推定信号を抽出する精度を高めることを可能とする信号抽出装置、信号抽出方法及び信号抽出プログラムを提供する。【解決手段】  独立成分分析によって分離行列を推定する分離行列推定部３０と、分離行列推定部３０によって推定された分離行列に基づいて、目的信号に対応する推定信号を抽出する目的信号抽出部５０とを携帯端末１００が備え、目的信号抽出部５０が、分離行列に対して拘束条件を導入して推定信号を抽出し、拘束条件が、目的信号源と複数のセンサとの間の距離に応じて定められる。【選択図】  図１
2008153994.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を検出する複数のセンサと、
前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換する周波数領域変換部と、
前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記推定信号を時間領域に変換する時間領域変換部とを備え、
前記抽出部は、前記分離行列に対して拘束条件を導入して前記推定信号を抽出し、
前記拘束条件は、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項２】
前記拘束条件は、前記目的信号源から前記複数のセンサまでの間における前記目的信号の伝達関数に応じて定められることを特徴とする請求項１に記載の信号抽出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
前記拘束条件に従って、前記分離行列が誤っているか否かを前記周波数成分毎に判定し、
前記分離行列が誤っていると判定された前記周波数成分について、予め定められた初期値を用いて前記推定信号を抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の信号抽出装置。
【請求項４】
前記拘束条件は、前記目的信号に対応する前記分離行列の値の比について有効範囲を定める条件であり、
前記抽出部は、前記目的信号に対応する前記分離行列の値の比が前記有効範囲を超える前記分離行列を誤っていると判定することを特徴とする請求項３に記載の信号抽出装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記分離行列が誤っていると判定された前記周波数成分について、前記初期値に加えて、前記分離行列に基づいて分離される分離信号を用いて、前記推定信号を抽出することを特徴とする請求項３に記載の信号抽出装置。
【請求項６】
第１時刻に続く第２時刻の前記推定信号を抽出する際に用いられる前記初期値は、前記第１時刻で抽出された前記推定信号であることを特徴とする請求項３に記載の信号抽出装置。
【請求項７】
目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を複数のセンサによって検出するステップＡと、
前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換するステップＢと、
前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定するステップＣと、
前記ステップＣで推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出するステップＤと、
前記ステップＤで抽出された前記推定信号を時間領域に変換するステップＥとを含み、
前記ステップＤでは、前記分離行列に対して拘束条件を導入して前記推定信号を抽出し、
前記拘束条件は、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを特徴とする信号抽出方法。
【請求項８】
目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を複数のセンサによって検出するステップＡと、
前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換するステップＢと、
前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定するステップＣと、
前記ステップＣで推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出するステップＤと、
前記ステップＤで抽出された前記推定信号を時間領域に変換するステップＥとをコンピュータに実行させ、
前記ステップＤでは、前記分離行列に対して拘束条件を導入して前記推定信号を抽出し、
前記拘束条件は、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを特徴とする信号抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサによって検出された信号に基づいて、目的信号に対応する推定信号を抽出する信号抽出装置、信号抽出方法及び信号抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のセンサ（マイクロフォンなど）を用いて、目的信号と雑音信号とを分離する方法として、独立成分分析（ＩＣＡ；Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｉｓｙｓ）が知られている。
【０００３】
具体的には、独立成分分析では、時間領域から周波数領域に信号を変換した後に、目的信号と雑音信号とを分離するための分離行列の推定が行われる。
【０００４】
例えば、一の信号源（目的信号源）が発する目的信号をｓ１、他の信号源（雑音信号源）が発する雑音信号をｓ２とした場合に、二つのセンサが検出する検出信号をｘ１及びｘ２は、以下の式（１）によって表される。
【数１】
2008153994.tif 000003
【０００５】
行列式では、以下の式（２）によって表される。
【数２】
2008153994.tif 000004
【０００６】
ここで、２系統の分離信号（ｙ１及びｙ２）は、以下の式（３）によって算出される。
【数３】
2008153994.tif 000005
【０００７】
行列式では、以下の式（４）によって表される。
【数４】
2008153994.tif 000006
【０００８】
ここで、分離行列は、周波数成分毎に算出されることに留意すべきである。従って、同一の信号源が発する信号が各分離信号（ｙ１又はｙ２）に分離して含まれるようにするために、周波数成分毎に推定された分離行列の組合せを最適化する必要がある（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理）。
【０００９】
また、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理を適切に行う技術として、信号の到来方向に応じて分離行列を組み合わせる方法Ａと、分離信号の類似度に応じて分離行列を組み合わせる方法Ｂとを組み合わせて用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【００１０】
具体的には、信号の到来方向を信用することができる場合には、上述した方法Ａによってｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理を行って、信号の到来方向を信用することができない場合には、上述した方法Ｂによってｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理を行う。
【特許文献１】特開２００４−１４５１７２号公報（例えば、請求項１、、など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述した方法Ａでは、信号の到来方向が一定であること（すなわち、目的信号源とセンサとの位置関係が一定であること）が前提とされているため、目的信号源とセンサとの位置関係が変更される条件下では、目的信号を適切に抽出することが難しい。
【００１２】
また、上述した方法Ａでは、目的信号の伝達特性が理想的であることを前提とされているため、目的信号及びセンサの位置関係が変更される場合、目的信号源とセンサとの間に障害物がある場合、センサが反射波を検出する場合には、目的信号を適切に抽出することが難しい。
【００１３】
一方で、上述した方法Ｂでは、互いに隣接する周波数成分の分離信号の類似度が高くなるように分離行列を組み合わせるため、同一の周波数成分において２系統の分離信号が類似する場合に、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理が適切に行われない可能性がある。
【００１４】
従って、上述した方法Ａ及び方法Ｂを組み合わせたとしても、目的信号の抽出精度が不十分であった。
【００１５】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、目的信号及び雑音信号を含む検出信号から、目的信号に対応する推定信号を抽出する精度を高めることを可能とする信号抽出装置、信号抽出方法及び信号抽出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】
【００１６】
本発明の一の特徴は、目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を検出する複数のセンサ（センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂ）と、前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換する周波数領域変換部（ＦＦＴ処理部２０）と、前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定する推定部（分離行列推定部３０）と、前記推定部によって推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出する抽出部（目的信号抽出部５０）と、前記抽出部によって抽出された前記推定信号を時間領域に変換する時間領域変換部（ＩＦＦＴ処理部６０）とを信号抽出装置が備え、前記抽出部が、前記分離行列に対して拘束条件を導入して前記推定信号を抽出し、前記拘束条件が、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを要旨とする。
【００１７】
抽出部は、ICAの推定値を拘束条件に従って修正し、拘束条件は、目的信号源と複数のセンサとの間の距離に応じて定められる。
【００１８】
ここで、目的信号源と一のセンサとの間の距離と、目的信号源と他のセンサとの間の距離とが著しく変動ことがない。すなわち、目的信号源と各センサとの間の距離は、一定の範囲内に納まることが一般的である。
【００１９】
このような点に着目して、目的信号源と複数のセンサとの間の距離によって定められる拘束条件を分離行列に対して導入することによって、単に、独立成分分析によって推定された分離行列を用いる場合に比べて、目的信号に対応する推定信号を抽出する精度を高めることができる。
【００２０】
本発明の一の特徴は、上述した一の特徴において、前記拘束条件が、前記目的信号源から前記複数のセンサまでの間における前記目的信号の伝達関数に応じて定められることを要旨とする。
【００２１】
本発明の一の特徴は、上述した一の特徴において、前記抽出部が、前記拘束条件に従って、前記分離行列が誤っているか否かを前記周波数成分毎に判定し、前記分離行列が誤っていると判定された前記周波数成分について、予め定められた初期値を用いて前記推定信号を抽出することを要旨とする。
【００２２】
本発明の一の特徴は、上述した一の特徴において、前記拘束条件が、前記目的信号に対応する前記分離行列の値の比について有効範囲を定める条件であり、前記抽出部が、前記目的信号に対応する前記分離行列の値の比が前記有効範囲を超える前記分離行列を誤っていると判定することを要旨とする。
【００２３】
本発明の一の特徴は、上述した一の特徴において、前記抽出部が、前記分離行列が誤っていると判定された前記周波数成分について、前記初期値を用いて値を修正し、目的記推定信号を抽出することを要旨とする。
【００２４】
本発明の一の特徴は、上述した一の特徴において、第１時刻に続く第２時刻の前記推定信号を抽出する際に用いられる前記初期値は、前記第１時刻で抽出された前記推定信号である或いは事前に測定した伝達関数の値を初期にすることを要旨とする。
【００２５】
本発明の一の特徴は、目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を複数のセンサによって検出するステップＡと、前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換するステップＢと、前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定するステップＣと、前記ステップＣで推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出するステップＤと、前記ステップＤで抽出された前記推定信号を時間領域に変換するステップＥとを信号抽出方法が含み、前記ステップＤでは、前記分離行列に対して拘束条件を導入して前記推定信号を抽出し、前記拘束条件が、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを要旨とする。
【００２６】
本発明の一の特徴は、目的信号源が発する目的信号と雑音信号とを含む信号を複数のセンサによって検出するステップＡと、前記複数のセンサによって検出された信号を周波数領域に変換するステップＢと、前記周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、前記目的信号と前記雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定するステップＣと、前記ステップＣで推定された前記分離行列に基づいて、前記目的信号に対応する推定信号を抽出するステップＤと、前記ステップＤで抽出された前記推定信号を時間領域に変換するステップＥとを信号抽出プログラムがコンピュータに実行させ、前記ステップＤでは、前記分離行列に拘束条件に拘束条件の導入で、値を修正し、前記拘束条件が、前記目的信号源と前記複数のセンサとの間の距離に応じて定められることを要旨とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、目的信号及び雑音信号を含む検出信号から、目的信号に対応する推定信号を抽出する精度を高めることを可能とする信号抽出装置、信号抽出方法及び信号抽出プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下において、本発明の実施形態に係る信号抽出装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。
【００２９】
ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００３０】
［第１実施形態］
（信号抽出装置の構成）
以下において、第１実施形態に係る信号抽出装置の構成について、図面を参照しながら説明する。なお、第１実施形態では、信号抽出装置として携帯端末を例に挙げて説明する。図１は、第１実施形態に係る携帯端末１００の構成を示すブロック図である。
【００３１】
図１に示すように、携帯端末１００は、複数のセンサ１０（センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂ）と、ＦＦＴ処理部２０と、分離行列推定部３０と、拘束条件記憶部４０と、目的信号抽出部５０と、ＩＦＦＴ処理部６０と、分離フィルタ７０と、出力部８０とを有する。
【００３２】
センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂは、一の信号源である目的信号源（例えば、ユーザの口）が発する目的信号と他の信号源である雑音信号源が発する雑音信号とを含む信号を検出する。センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂは、例えば、マイクロフォンなどである。
【００３３】
ここで、センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂは、携帯端末１００に設けられているため、目的信号源（ユーザの口）からセンサ１０Ａまでの距離（ｄ１）と目的信号源（ユーザの口）からセンサ１０Ｂまでの距離（ｄ２）との比は、一定の範囲内に納まることに留意すべきである。すなわち、目的信号源から各センサ１０までの距離の比（ｄ１／ｄ２）は、一定範囲内に納まる。
【００３４】
ＦＦＴ処理部２０は、時刻ｔｎにおいて各センサ１０が検出した信号である検出信号を周波数領域に変換する処理（ＦＦＴ；Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う。
【００３５】
分離行列推定部３０は、周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析（ＩＣＡ；Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｉｓｙｓ）を行って、目的信号と雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定する。
【００３６】
ここで、独立成分分析の概要について、図面を参照しながら説明する。図２は、第１実施形態に係る独立成分分析の概要を説明するための図である。
【００３７】
図２に示すように、目的信号源が発する目的信号（ｓ１）は、目的信号源とセンサ１０Ａとの間の伝達関数（ｈ１１）の影響を受けて、センサ１０Ａによって検出される。同様に、目的信号源が発する目的信号（ｓ１）は、目的信号源とセンサ１０Ｂとの間の伝達関数（ｈ１２）の影響を受けて、センサ１０Ｂによって検出される。
【００３８】
一方で、雑音信号源が発する雑音信号（ｓ２）は、雑音信号源とセンサ１０Ａとの間の伝達関数（ｈ２１）の影響を受けて、センサ１０Ａによって検出される。同様に、雑音信号源が発する雑音信号（ｓ２）は、雑音信号源とセンサ１０Ｂとの間の伝達関数（ｈ２２）の影響を受けて、センサ１０Ｂによって検出される。
【００３９】
従って、センサ１０Ａが検出する検出信号（ｘ１）及びセンサ１０Ｂが検出する検出信号（ｘ２）は、以下の式（５）によって表される。
【数５】
2008153994.tif 000007
【００４０】
一方で、目的信号（ｓ１）に対応する分離信号（ｙ１）及び雑音信号（ｓ２）に対応する分離信号（ｙ２）は、以下の式（６）によって算出される。
【数６】
2008153994.tif 000008
【００４１】
ここで、伝達関数（Ｈ）は周波数成分毎に異なっており、分離行列（Ｗ）は周波数成分毎に推定されることに留意すべきである。
【００４２】
上述したように、目的信号源から各センサ１０までの距離の比（ｄ１／ｄ２）は、一定範囲内に納まるため、目的信号の伝達関数の振幅の比（｜ｈ１１／ｈ１２｜）も、一定範囲内に納まることに留意すべきである。さらに、分離行列（Ｗ）は、伝達関数（Ｈ）の逆行列であるため、目的信号に対応する分離行列の値の振幅の比（｜ｗ１１／ｗ２１｜）は、一定範囲内に納まる。
【００４３】
図１に戻って、拘束条件記憶部４０は、目的信号源から各センサ１０までの距離に応じて定められる。具体的には、拘束条件は、目的信号に対応する分離行列の値の振幅の比について有効範囲を定める条件である。
【００４４】
例えば、目的信号源から各センサ１０までの物理的な距離を予め測定し、目的信号源から各センサ１０までの物理的な距離に応じて、拘束条件が定められる。
【００４５】
また、雑音信号がセンサ１０によって検出されないような条件下において、目的信号の伝達関数を予め算出し、目的信号の伝達関数の振幅の比（｜ｈ１１／ｈ１２｜）の範囲に応じて、拘束条件が定められる。
【００４６】
目的信号抽出部５０は、分離行列推定部３０によって周波数成分毎に推定された分離行列に基づいて、目的信号に対応する推定信号を抽出する。
【００４７】
具体的には、目的信号抽出部５０は、拘束条件記憶部４０に記憶された拘束条件に従って、分離行列推定部３０によって推定された分離行列が誤っているか否かを周波数成分毎に判定する。すなわち、目的信号抽出部５０は、目的信号に対応する分離行列の値の振幅の比（｜ｗ１１／ｗ２１｜）が有効範囲を超える分離行列を誤っていると判定する。
【００４８】
ここで、目的信号抽出部５０は、分離行列が誤っていないと判定された周波数成分については、分離行列推定部３０によって推定された分離行列を利用する。
【００４９】
一方で、目的信号抽出部５０は、分離行列が誤っていると判定された周波数成分については、分離行列推定部３０によって推定された分離行列の少なくとも一部を用いずに、予め定められた初期値を用いて目的信号に対応する推定信号を抽出する。
【００５０】
ここで、時刻ｔ１に続く時刻ｔ２の推定信号を抽出する際に用いられる初期値として、時刻ｔ１で抽出された推定信号を用いてもよい或いは事前に測定した伝達関数の値を初期値として用いてもよいことに留意すべきである。
【００５１】
ＩＦＦＴ処理部６０は、時刻ｔｎにおいて目的信号抽出部５０が抽出した推定信号を時間領域に変換する処理（ＩＦＦＴ；Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う。なお、ＩＦＦＴ処理部６０によって時間領域に変換された信号は、分離フィルタ７０が透過すべき信号の設定に用いられる。
【００５２】
分離フィルタ７０は、ＩＦＦＴ処理部６０によって時間領域に変換された信号のみを透過するように構成されている。出力部８０は、分離フィルタ７０を透過した信号を出力する。
【００５３】
（携帯端末の動作）
以下において、第１実施形態に係る携帯端末の動作について、図面を参照しながら説明する。図４は、第１実施形態に係る携帯端末１００の動作を示すフロー図である。
【００５４】
図４に示すように、ステップ１０において、携帯端末１００は、目的信号及び雑音信号を含む信号を複数のセンサ１０によって検出する。
【００５５】
ステップ２０において、携帯端末１００は、ステップ１０で検出された信号を周波数領域に変換するＦＦＴ処理を行う。
【００５６】
ステップ３０において、携帯端末１００は、ステップ２０で周波数領域に変換された信号を用いて独立成分分析を行って、目的信号と雑音信号とを分離するための分離行列を周波数成分毎に推定する。
【００５７】
ステップ４０において、携帯端末１００は、ステップ３０で周波数成分毎に推定された分離行列が誤っているか否かを判定する。続いて、携帯端末１００は、分離行列が誤っていると判定された周波数成分について、分離行列に基づいて分離された分離信号（ｙ１）をフィルタ（図３を参照）にかける。
【００５８】
ステップ５０において、携帯端末１００は、分離行列が誤っていないと判定された周波数成分については、推定した値をそのまま利用する。
【００５９】
一方で、携帯端末１００は、分離行列が誤っていると判定された周波数成分については、分離行列に基づいて分離された分離信号（ｙ１）の少なくとも一部を用いずに、予め定められた初期値を用いて、目的信号に対応する推定信号を抽出する。
【００６０】
ステップ６０において、携帯端末１００は、ステップ５０で抽出された推定信号を時間領域に変換する。なお、時間領域に変換された信号は、上述したように、分離フィルタ７０が透過すべき信号の設定に用いられる。
【００６１】
（推定信号の計算方法）
以下において、第１実施形態において、分離行列が誤っている周波数成分（周波数区間）における最終的な分離行列の値の計算方法について、図面を参照しながら説明する。図３は、第１実施形態において、初期値の重みを示すフィルタの一例を示す図である。
【００６２】
なお、図３において、縦軸は、初期値の重みを示しており、横軸は、周波数を示している。また、図３では、分離行列が誤っていると判定された周波数成分（周波数区間）が帯域（ｆ１〜ｆ２）を有する場合を例に挙げていることに留意すべきである。
【００６３】
図３（ａ）に示すように、分離行列が誤っていると判定された周波数区間の全てにおいて初期値を用いるバイナリフィルタが用いられる（初期値の重み＝１．０、分離行列の値の重み＝０．０）。
【００６４】
図３（ａ）に示すバイナリフィルタが用いられる場合には、分離行列推定部３０によって推定された分離行列の推定値が全く用いられずに、予め定められた初期値を用いて、目的信号に対応する推定信号が抽出される。
【００６５】
（推定信号の計算方法の変形例）
続いて、推定信号の計算方法の変形例について、図３（ｂ）及び図３（ｃ）を参照しながら説明する。
【００６６】
図３（ｂ）又は図３（ｃ）に示すように、目的信号に対応する分離行列の値の振幅の比（｜ｗ１１／ｗ２１｜）が有効範囲を超える度合いに応じて、初期値の重みと推定値の重みとを変更するグレーススケールのマスクフィルタを用いてもよい。
【００６７】
図３（ｂ）又は図３（ｃ）に示すグレーススケールのマスクフィルタが用いられる場合には、初期値と推定値との重み付け平均値を分離行列の最終値に設定して、目的信号に対応する推定信号が抽出される。
【００６８】
例えば、図３（ｂ）又は図３（ｃ）では、周波数ｆ０では、予め定められた初期値（初期値の重み＝１．０、推定値の重み＝０．０）を分離行列の最終値に設定する。一方で、周波数ｆ１及び周波数ｆ２では、推定値（初期値の重み＝０．０、推定値の重み＝１．０）を分離行列の最終値に設定する。周波数ｆ１と周波数ｆ０との間及び周波数ｆ２と周波数ｆ０との間では、縦軸の重みで初期値を重み付けし、１．０から縦軸の重みを除いた値で推定値を重み付けして、分離行列の最終値に設定する。このように設定された分離行列の最終値によって、目的信号に対応する推定信号が抽出される。
【００６９】
（作用及び効果）
第１実施形態に係る携帯端末１００によれば、目的信号抽出部５０は、分離行列に対して拘束条件を導入して推定信号を抽出し、拘束条件は、目的信号源と複数のセンサとの間の距離に応じて定められる。
【００７０】
ここで、目的信号源とセンサ１０Ａとの間の距離が著しく変動したり、目的信号源とセンサ１０Ｂとの間の距離が著しく変動したりすることがない。すなわち、目的信号源と各センサ１０との間の距離は、一定の範囲内に納まることが一般的である。
【００７１】
このような点に着目して、目的信号源と複数のセンサ１０との間の距離によって定められる拘束条件を分離行列に対して導入することによって、単に、独立成分分析によって推定された分離行列を用いる場合に比べて、目的信号に対応する推定信号を抽出する精度を高めることができる。
【００７２】
第１実施形態に係る携帯端末１００によれば、拘束条件は、雑音信号がセンサ１０によって検出されないような条件下において、予め算出された目的信号の伝達関数の振幅の比（｜ｈ１１／ｈ１２｜）の範囲に応じて定められる。従って、単に、目的信号源と複数のセンサ１０との間の物理的な距離に応じて拘束条件を定める場合に比べて、拘束条件を適切に定めることができる。
【００７３】
［比較結果］
以下において、実施例と比較例との比較結果について、図面を参照しながら説明する。図５は、実施例と比較例との比較結果を示す図である。具体的には、図５は、入力ノイズが一定（７０ｄＢ）であることを前提として、目的信号（入力音声パワー）を変動させた場合において、実施例及び比較例の文字認識率を測定した結果を示す図である。
【００７４】
実施例は、上述したように、目的信号源から各センサ１０までの距離に応じて定められる拘束条件を独立成分分析に導入した場合における文字認識率である。比較例１は、もとの信号をそのまま用いた場合における文字認識率である。比較例２は、従来のＩＣＡ法を用いた場合における文字認識率である。
【００７５】
図５に示すように、いずれの入力音声パワーにおいても、比較例１及び比較例２の文字認識率よりも実施例の文字認識率が高いことが確認された。すなわち、実施例では、目的信号が効果的に抽出されていることが確認された。
【００７６】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００７７】
例えば、上述した実施形態では特に触れていないが、分離行列を推定する際においてｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理を行う方法として、従来技術に係る方法を用いてもよい。具体的には、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ処理を行う方法としては、信号の到来方向に応じて分離行列を組み合わせる方法、分離信号の類似度に応じて分離行列を組み合わせる方法、これらの方法を組み合わせて用いる方法などが挙げられる。
【００７８】
上述した実施形態では、分離行列が誤っていると判定された場合に、分離行列に対し、後処理（ステップ４０）が行われるが、これに限定されるものではない。具体的には、分離行列が誤っていると判定された場合には、携帯端末１００は、分離行列を用いずに目的信号に対応する推定信号を抽出してもよい。例えば、携帯端末１００は、独立成分分析を行わずに、センサ１０Ａ及びセンサ１０Ｂのいずれか一方で検出された信号に基づいて、目的信号に対応する推定信号を抽出してもよい。
【００７９】
上述した実施形態では、信号抽出装置の一例として携帯端末１００を挙げて説明したが、信号抽出装置が携帯端末１００に限定されないことは勿論である。
【００８０】
上述した実施形態では特に触れていないが、本発明は、携帯端末１００の動作を実行するプログラムにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】第１実施形態に係る携帯端末１００の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る独立成分分析の概要を説明するための図である。
【図３】第１実施形態において、初期値の重みを示すフィルタの一例を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る携帯端末１００の動作を示すフロー図である。
【図５】実施例と比較例とを比較した結果を示す図である。
【符号の説明】
【００８２】
１０・・・センサ、２０・・・ＦＦＴ処理部、３０・・・分離行列推定部、４０・・・拘束条件記憶部、５０・・・目的信号抽出部、６０・・・ＩＦＦＴ処理部、７０・・・分離フィルタ、８０・・・出力部、１００・・・携帯端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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