(57)【要約】【課題】車室内で行う音声認識処理の認識率を更に向上させることができる車両用音声認識装置を提供する。【解決手段】車室内において、集音マイク４〜７を、ハンドル１１，ダッシュボード５，助手席側スピーカ１４の前，助手席１３後方側に設置し、音声分離処理部２は、ＢＳＳ法により、これらの集音マイク４〜７により入力された音声信号を、ドライバ音声信号Ｓとその他の雑音信号Ｎ１〜Ｎ３とに分離し、車両用ナビゲーション装置１の音声認識処理部３は、分離されたドライバ音声信号について音声認識処理を行なう。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車室内において車両の乗員が発した音声を集音マイクにより集音し、音声認識処理を行なう車両用音声認識装置において、
前記集音マイクを、少なくとも、運転者音声，エンジン音，スピーカ出力音声を夫々収集する位置に設置し、これら複数の集音マイクにより入力された音声信号を、ブラインドソースセパレーション法によって運転者音声信号とその他の雑音信号とに分離し、前記運転者音声信号について音声認識処理を行なうことを特徴とする車両用音声認識装置。
【請求項２】
前記ブラインドソースセパレーション法によって分離した信号ｙを、信号源ｓが前記集音マイクによって集音される場合の混合過程を非線形モデル化することで下式のように設定し、
ｙ＝ｈｓ＋ｋｓ2  （ｈ，ｋは任意の暫定係数）
上式を解いて得られるｓを、非線形関数Ｇとして用いた演算
ｚ＝Ｇ（ｙ）＝−α／２±（α2／４＋ｙ／β）1/2
（α＝ｈ／ｋ，β＝１／ｋ）
を行なうことで、線形化処理した信号ｚを得ることを特徴とする請求項１記載の車両用音声認識装置。
【請求項３】
前記複数の集音マイクは、夫々ハンドル，ダッシュボード，助手席側スピーカの前方に設置されることを特徴とする請求項１又は２記載の車両用音声認識装置。
【請求項４】
前記集音マイクは、後部座席の乗員音声を収集する位置にも設置されていることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の車両用音声認識装置。
【請求項５】
前記集音マイクは、助手席後方側に設置されていることを特徴とする請求項４記載の車両用音声認識装置。
【請求項６】
前記分離した雑音信号を、前記複数の集音マイクより入力される信号より減算するように構成したことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の車両用音声認識装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載の車両用音声認識装置を備え、前記運転者音声信号についての音声認識処理結果に基いて操作制御を行うように構成されることを特徴とする車両用ナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車室内において車両の乗員が発した音声を集音マイクにより集音し、音声認識処理を行なう車両用音声認識装置、及び当該装置を備えてなる車両用ナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近の車両用ナビゲーション装置は、音声認識処理機能が向上した結果、ドライバが発した音声によって操作が可能であるものが増えてきている。例えば、音声認識処理に関する従来技術としては、特許文献１〜５に開示されているものがある。
【０００３】
しかし、車室内は、車両のエンジン音や、カーオーディオ装置がスピーカより出力する音など、多くのノイズが発生する環境であるため、音声の認識率を向上させるには更なる改良を行うことが好ましい。上記従来技術のうち、特許文献４，５に開示されているブラインドソースセパレーション（ＢＳＳ）法は、雑音のみが発生している区間が存在せずとも、認識対象の音声信号とその他の雑音信号とを明確に認識することができる。
【特許文献１】特開２００４−０６９７７２号公報
【特許文献２】特開２００４−３０９５３６号公報
【特許文献３】特開２００４−３１７９４２号公報
【特許文献４】特開２００２−０２３７７６号公報
【特許文献５】特開２００５−２２７５１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
また、特許文献５には、ＢＳＳ法を車室内の音声認識に適用することが示唆されているが、適用するに当たり、具体的にどのような構成に基づいてＢＳＳ法を実施するかについては、全く開示されていない。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車室内で行う音声認識処理の認識率を更に向上させることができる車両用音声認識装置，並びにその車両用音声認識装置備えて構成される車両用ナビゲーション装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１記載の車両用音声認識装置によれば、集音マイクを、少なくとも、運転者音声，エンジン音，スピーカ出力音声を夫々収集する位置に設置し、これらの集音マイクにより入力された音声信号を、ブラインドソースセパレーション法によって運転者音声信号とその他の雑音信号とに分離し、分離した運転者音声信号について音声認識処理を行なう。即ち、車室内において運転者が発する音声以外の音源としては、エンジン音，カーオーディオが発する音声などが主であるから、少なくともそれらの音源が発する音声を集音するためのマイクを配置してＢＳＳ法を適用すれば、運転者が発した音声以外の雑音を効果的に分離することが可能となる。
【０００６】
請求項２記載の車両用音声認識装置によれば、ブラインドソースセパレーション法によって分離した信号ｙを、信号源ｓが前記集音マイクによって集音される場合の混合過程を非線形モデル化することで、ｙ＝ｈｓ＋ｋｓ2のように設定する。そして、ｋｓ2＋ｈｓ−ｙ＝０を、２次方程式の解の公式よりｓについて解くと、
ｓ＝−ｈ／（２ｋ）±（ｈ2／（４ｋ2）＋ｙ／ｋ）1/2
が得られる。このｓを非線形関数Ｇとして、演算
ｚ＝Ｇ（ｙ）＝−α／２±（α2／４＋ｙ／β）1/2
（α＝ｈ／ｋ，β＝１／ｋ）
を行なうことで、線形化処理した信号ｚを得る。即ち、信号源ｓが、例えばスピーカのように、周期性を有する音響信号を発するものである場合、混合過程は非線形的となる。従って、非線形関数Ｇを最適化するように係数α，βを決定すれば、非線形関数Ｇを用いて分離信号ｙを線形化することで、運転者音声信号とその他の各雑音信号とをより高精度に分離することが可能となる。
【０００７】
請求項３記載の車両用音声認識装置によれば、複数の集音マイクを、ハンドル，ダッシュボード，助手席側スピーカの前方に夫々設置する。即ち、上記の配置は、運転者の音声、エンジン音，カーオーディオの音声を夫々集音するのに適切であり、車室内の主たる雑音を確実に捉えることができる。
【０００８】
請求項４記載の車両用音声認識装置によれば、集音マイクを、後部座席の乗員音声を収集する位置にも設置する。即ち、後部座席が存在する車両で且つ当該座席に乗員が存在する場合は、その乗員が音声を発することも想定される。従って、後部座席の乗員音声も集音することで、運転者音声の分離をより良好に行うことができる。
請求項５記載の車両用ナビゲーション装置によれば、請求項４の場合に、集音マイクを助手席後方側に設置するので、後部座席の乗員音声を良好に集音することができる。
【０００９】
請求項６記載の車両用音声認識装置によれば、分離した雑音信号を、複数の集音マイクより入力される信号より減算する。即ち、ＢＳＳ法により分離されて得られた運転者音声信号においても雑音信号は僅かに含まれているので、分離した雑音信号を入力側にフィードバックして集音マイクより入力される信号より減算すれば、入力される雑音信号のレベルを低減させることができ、よりクリアな運転者音声信号を得ることが可能となる。
【００１０】
請求項７記載の車両用ナビゲーション装置によれば、請求項１乃至６の何れかに記載の車両用音声認識装置を備え、分離された運転者音声信号についての音声認識処理結果に基き、より確度が高い操作制御を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（第１実施例）
以下、本発明を車両用ナビゲーション装置に適用した場合の第１実施例について図１乃至図６を参照して説明する。図１は、車両用ナビゲーション装置の構成を概略的に示す機能ブロック図である。車両用ナビゲーション装置（車両用音声認識装置）１は、音声分離処理部２及び音声認識処理部３を内蔵して構成されている。音声分離処理部２は、車室内に配置される４本の集音マイク４〜７より入力される音声信号を、ドライバ（運転者）が発した音声信号とその他の雑音信号とに分離し、前者の音声信号を音声認識処理部３に出力する。すると、音声認識処理部３は、与えられた運転者音声信号について音声認識処理を行なう。
音声認識処理部３による音声認識結果はナビ操作制御回路９に出力され、ナビ操作制御回路９は、上記の音声認識結果に基づいてナビゲーション装置１の操作制御、例えば、目的地の設定などを行うようになっている。
【００１２】
図２には、車室内における集音マイク４〜７の配置状態を示す。集音マイク４は、ドライバが発する音声を集音するためハンドル１１部分に配置されており、集音マイク５は、車両のエンジン音を集音するため、前方のダッシュボード１２上に配置されている。集音マイク６は、カーオーディオシステムによって出力される音声を集音するため、助手側１３のドアスピーカ１３の前に配置されており、集音マイク７は、後部座席の乗員が発する音声を集音するため、助手席１４の後方側に配置されている。
そして、図１に示すように、集音マイク４〜７によって夫々集音される音声は、各レベルの比に差はあるが、ドライバの音声と、その他のノイズであるエンジン音，スピーカ音，後部座席乗員の音声とが混合されたものとなっている。
【００１３】
次に、本実施例の作用について図３乃至図６も参照して説明する。図３は、ナビゲーション装置１による処理を、本発明の要旨に係る部分について示すフローチャートである。音声分離処理部２は、集音マイク４〜７により集音された音声信号の入力受付けを開始すると（ステップＳ１）、その入力が完了するまで待機する（ステップＳ２）。ここで、各集音マイク４〜７によって夫々集音される信号を、ｘ１（ｉ）〜ｘ４（ｉ）とする。変数ｉ（＝１〜ｎ）は入力信号のサンプル数を示し、サンプル数がｎに達すると入力完了となる（「ＹＥＳ」）。
【００１４】
続くステップＳ３では、入力信号にドライバが発声した音声信号が含まれているかどうかを判断する。例えば、集音マイク４の入力レベルが、その他の集音マイク５〜７の入力レベルに比較してある程度高い場合は、入力信号にドライバが発声した音声が含まれていると判断することができる（「ＹＥＳ」）。すると、ステップＳ４に移行して、音声分離処理を行う。
【００１５】
音声分離処理では、詳細は後述するが、各集音マイク４〜７に入力された信号からＢＳＳ（Blind Source Separation）法によりドライバが発声した音声信号とその他のノイズとを分離する。そして、分離した音声信号だけを音声認識処理部３に出力して、音声認識処理を実行させる（ステップＳ５）。音声認識を正常に行うことができた場合（ステップＳ６：「ＹＥＳ」）、ナビ操作制御回路９は、その認識結果に対応するナビゲーション装置１の操作制御を行う（ステップＳ７）。
【００１６】
図４は、ステップＳ４における音声分離処理の内容を示すフローチャートである。また、図５は、ＢＳＳ法による音声分離処理を概念的に説明するものである。複数の信号源Ｓ１〜Ｓｎより出力される音声信号（Ｓｉ）を同数の集音マイクＸ１〜Ｘｎで集音する場合、各集音マイクに入力される信号（Ｘｉ）は、音声信号（Ｓｉ）と、音声信号の伝達環境に応じた混合係数Ａijとの線形和（Ｘ＝ＡＳ：ベクトル表示式）となる。そして、各集音マイクに入力される信号（Ｘｉ）から、各信号源Ｓ１〜Ｓｎに対応する音声信号（Ｓｉ）を分離して得られる出力信号（Ｙｉ）も、入力信号（Ｘｉ）と分離係数Ｗijとの線形和（Ｙ＝ＷＸ）となる。
【００１７】
上記２つの式を合わせればＹ＝ＷＡＳとなり、Ｔ＝ＷＡとすると、Ｙ＝ＴＳとなる。この行列Ｔが図５に示すように単位行列となる場合に、各信号が完全に分離できたと言える。ＢＳＳでは、このように分離を行うため、自然勾配法を用いる。自然勾配法は、相互情報量を最小化するように学習するアルゴリズムであり、分離係数Ｗを得るための学習更新式は、
Ｗ（ｔ＋１）＝Ｗ（ｔ）＋η［Λ（ｔ）−ｆ（Ｙ（ｔ））ＹT（ｔ）]Ｗ（ｔ）
・・・（１）
ここで、η：学習率，Λ（ｔ）：対角行列であり、
ｆ（Ｙ）＝−ｄｐ（Ｙ）／ｄＹ／ｐ（Ｙ），ｐ（Ｙ）は出力信号Ｙの確率密度関数
である。また、ｔは処理の時系列を示す変数である。そして、ＢＳＳ法を用いれば、混合係数Ａijが未知であっても、信号の分離を行なうことが可能となっている。
【００１８】
図４において、音声分離処理部２は、先ず、変数ｉを「０」に初期化すると（ステップＳ１１）、変数ｉをインクリメントする（ステップＳ１２）。そして、変数ｉが全サンプル数を示す［ｎ］に達するまでの間（ステップＳ１３：「ＮＯ」）、以降の処理を繰り返し実行する。
【００１９】
ステップＳ１４において、音声分離処理部２は、入力信号ｘ１（ｉ）〜ｘ４（ｉ）より、前回の処理で分離されたノイズ成分Ｎ１（ｉ−１）〜Ｎ３（ｉ−１）の総和を減算し、ｘ’１（ｉ）〜ｘ４’（ｉ）を得る。この処理については、図６で説明している。即ち、ＢＳＳ法により分離して得られた音声信号には、僅かではあるがノイズ成分も含まれている。そこで、分離したノイズ成分を入力側フィードバックして入力信号より減算したものについて音声分離処理を行うことで、出力信号におけるノイズレベルの更なる低減を図るようにしている。
【００２０】
再び、図４を参照する。続くステップＳ１５において、音声分離処理部２は、入力信号Ｘ’（ｉ）に、前回の処理で得られている分離係数Ｗ（ｉ）を乗じることで、分離出力信号Ｙ（ｉ）を得る。尚、アルファベットの大文字で表記したものは、行列を示すものとする。それから、上記（１）式を演算して、次回の処理に使用する分離係数Ｗ（ｉ＋１）を求めておく（ステップＳ１６）。尚、ステップＳ１６では、（１）式の変数ｔをｉに置き換えて表記している。
【００２１】
以降のステップＳ１７〜Ｓ２０では、音声特定処理を行う。即ち、ＢＳＳ法では、図５に示すように得られる分離出力信号は、何れの出力にドライバの音声信号が得られるかが特定できない。即ち、図１の構成では、４つの入力（集音マイク４〜７）に対応して、音源が分離された４つの出力が得られるが、その４つの何れがドライバ音声であるのかが分からない。そこで、特許文献４に開示されている技術を使用し、何れの分離出力信号がドライバの音声信号であるかを特定する。そのため、変数ｉを変数ｊに置き換え、その変数ｊが変数ｉの現在値となるまで、ステップＳ１８において音声特定処理を実行する。
【００２２】
上記音声特定処理について簡単に説明すると、分離された各出力信号について確率分布の尖度を計算して比較する。そして、尖度が最も大きくなっている信号がドライバの音声信号Ｓ（ｉ）であり、その他の信号がノイズＮ１（ｉ）〜Ｎ３（ｉ）となる（ステップＳ２１）。尚、ノイズＮ１（ｉ）〜Ｎ３（ｉ）については、上述したようにステップＳ１４においてそれらの総和を減算するために使用するので、敢えて発生音源を特定する必要はない。音声信号の特定を行なうと、ステップＳ１２に移行して変数ｉをインクリメントし、処理を続行する。
音声分離処理部２は、以上のようにしてドライバが発した音声信号Ｓ（ｉ）を得ると音声認識処理部３に出力し、ステップＳ６における音声認識処理を実行させる。
【００２３】
以上のように本実施例によれば、車室内において、集音マイク４〜７を、ドライバが発した音声，エンジン音，スピーカ出力音声，後部座席の乗員が発した音声を夫々収集するように、ハンドル１１，ダッシュボード５，助手席側スピーカ１４の前，助手席１３後方側に設置した。そして、音声分離処理部２は、ＢＳＳ法により、これらの集音マイク４〜７により入力された音声信号を、ドライバ音声信号Ｓとその他の雑音信号Ｎ１〜Ｎ３とに分離し、ナビゲーション装置１の音声認識処理部３は、分離されたドライバ音声信号について音声認識処理を行なうようにした。
即ち、車室内においてドライバが発する音声以外の音源としては、エンジン音，カーオーディオが発する音声，後部座席の乗員が発する音声などが主であるので、少なくともそれらの音源が発する音声を集音するように集音マイク４〜７を配置し、ＢＳＳ法を適用すれば、ノイズを効果的に分離することが可能となる。
【００２４】
また、音声分離処理部２は、分離した雑音信号を、集音マイク４〜７より入力される信号より減算するので、集音マイク４〜７より入力される信号に含まれる雑音信号のレベルを低減させることができ、よりクリアな運転者音声信号を得ることが可能となる。そして、ナビゲーション装置１は、分離されたドライバ音声信号についての音声認識処理結果に基き、より確度が高い操作制御を行うことが可能となる。
【００２５】
（第２実施例）
図７乃至図９は本発明の第２実施例を示すものであり、第１実施例と同一部分には同一符号を付して説明を省略し、以下異なる部分について説明する。第１実施例では、音声信号と雑音信号とが混合されてマイクに入力される過程（混合過程）が線形であることを前提としている。即ち、
ｘｉ＝ａi1・ｓ１＋ａi2・ｓ２＋・・・      ・・・（２）
というモデルである（ｉ＝１〜４）。
【００２６】
しかし、車室内のように、雑音となる音源がスピーカ等のように周期性を有する音響信号を発生する場合は、混合過程は非線形となることがあり、マイクに入力される信号には非線形成分も含まれることになる。即ち、
ｘｉ＝ａi1・ｓ１＋ａi2・ｓ２＋ａi12・ｓ１2＋ａi22・ｓ２2・・・  
・・・（３）
というモデルとなる。実際には、３次以上の項は極めて値が小さく無視しても問題がないので、各信号源ｓが係数ａにより混合された信号ｕに作用する非線形関数Ｆｉ（ｕ）を、
Ｆｉ（ｕｉ）＝ａｉ・ｕｉ＋ｂｉ・ｕｉ2        ・・・（４）
として想定する。尚、（４）式の係数ａｉは図７に示す混合係数ではなく、非線形関数Ｆｉ（ｕｉ）を記述するための係数である。
そこで、第２実施例では、第１実施例のようにＢＳＳ法を用いて分離した信号Ｙｉに非線形関数Ｇｉを作用させることで信号Ｙｉを線形化する処理を行い、信号Ｚｉを得るようにする。
【００２７】
図７は、混合過程が非線形的である場合に、線形化する処理までを含めてモデル化した図５相当図である。但し、非線形関数Ｇｉをより簡単化するため、信号源については、音声信号と、その他の雑音を１つにまとめたものとに２本化して、Ｓ１，Ｓ２としている（従って、信号Ｓ，関数Ｇ，信号Ｚに関するｉは、ｉ＝１，２である）。例えば、Ｙ１が第１実施例における音声信号Ｓであるとすると、Ｙ２は、ノイズ１〜３を全て足し合わせたもの、即ち、
Ｙ２＝Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３      ・・・（５）
となっている。
【００２８】
また、図８は図３相当図であるが、ステップＳ４，Ｓ５の間に「線形化処理」のステップ８が挿入されることになる。
以下、ステップＳ８で行う線形化処理についてより詳細に説明する。また、各信号は全て小文字で表記する。混合過程において非線形関数Ｆｉ（ｕｉ）を経て得られる混合信号ｘｉは、
ｘｉ＝ｃｉ・ｓ１＋ｄｉ・ｓ２＋ｅｉ・ｓ１2＋ｆｉ・ｓ１・ｓ２＋ｇｉ・ｓ２2
・・・（６）
となる。尚、ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇは、各項の係数である。
【００２９】
ある２つの独立な信号（ｓ１，ｓ２）は、その高次項（ｓ１2，ｓ２2）を含んでいても独立であると、一般に言うことができる。従って、混合信号ｘｉを独立した形に分離した信号ｙｉは、
ｙ１＝ｈ１・ｓ１＋ｋ１・ｓ１2      ・・・（７）
ｙ２＝ｈ２・ｓ２＋ｋ２・ｓ２2      ・・・（８）
となる。但し、ｈ，ｋは、任意の暫定的な係数である。ここで、例えば（７）式を導出する場合、（６）式よりｓ２，ｓ１・ｓ２，ｓ２2の３項を消去する必要があるが、集音マイクが４つあることから４つの連立方程式が立てられるため、それらに基づき不要な３項を消去することができる。
【００３０】
そして、ｓｉの２次方程式
ｋｉ・ｓｉ2＋ｈｉ・ｓｉ−ｙｉ＝０      ・・・（９）
より、解の公式から原信号ｓｉを求めると、
ｓｉ＝−ｈｉ／（２ｋｉ）±（ｈｉ2／（４ｋｉ2）＋ｙｉ／ｋｉ）1/2
・・・（１０）
が得られる。この（１０）式を非線形関数Ｇｉ（ｙｉ）として、演算
ｚｉ＝Ｇｉ（ｙｉ）＝−αｉ／２±（αｉ2／４＋ｙｉ／βｉ）1/2  ・・・（１１）
（αｉ＝ｈｉ／ｋｉ，βｉ＝１／ｋｉ）
を行なうことで、線形化処理した信号ｚｉが得られる。つまり、非線形関数Ｇｉは、非線形関数Ｆｉの逆関数的な存在である。
【００３１】
ここで、ＢＳＳ法により分離された信号ｙｉには、（７）〜（９）式に示すように１次項ｓｉと２次項ｓｉ2とが含まれているが、周期性を有する音声信号等の場合、１次項の平均は「０」となり、２次項の平均はある値を持つ。従って、分離信号ｙｉの平均値が「０」になれば２次項も「０」になるので、２次項を消去して１次項だけを取り出すことができる。そこで、最終出力信号ｚｉの平均値を誤差関数Ｅｉ（ｔ）とする。尚、ｔは演算の時系列を示す変数である。
【数１】
2008020872.tif 000003
また、係数α，βの更新式は、以下のようになる。
【数２】
2008020872.tif 000004
【数３】
2008020872.tif 000005
【００３２】
尚、（１３），（１４）式におけるηは学習率（ステップ関数）であり、更新される度合いを設定するものである。学習率ηが小さい場合は学習（更新）に時間を要するが確実に最適値に到達することができる。一方、学習率ηが大きい場合は学習（更新）にはあまり時間はかからないが、最適値の近傍で発散してしまい、最適値に到達しないおそれがある。また、Ｍは１回の演算で使用するサンプル数であり、例えば５００〜１０００程度である。
【００３３】
図９は、図８のステップＳ８における「線形化処理」の詳細を示すフローチャートである。即ち、出力信号ｚｉ（ｔ）の平均である誤差関数Ｅｉ（ｔ）を演算し（ステップＳ３１）、その結果が最適値（＝０）となるか否かを判定する（ステップＳ３２）。最適値で無ければ（「ＮＯ」）（１３），（１４）式により係数α，βを更新し（ステップＳ３３）、ステップＳ３１に戻って誤差関数Ｅｉ（ｔ）を再度演算する。
【００３４】
以上の処理を繰り返した結果、ステップＳ３２においてＥｉ（ｔ）＝０となると（「ＹＥＳ」）、その時点で係数α，βが確定し、非線形関数Ｇｉ（ｙｉ）が得られる（ステップＳ３４）。そして、非線形関数Ｇｉ（ｙｉ）を演算することで、分離信号ｙｉに２次項ｓｉ2を含むことなく、１次項ｓｉ（原信号）に、例えば所定の係数ｑを乗じた形式の出力信号ｚｉ，即ち、
ｚｉ＝Ｇｉ（ｙｉ）＝ｑ・ｓｉ    ・・・（１７）
を得ることができる（ステップＳ３５）。
【００３５】
以上のように第２実施例によれば、ＢＳＳ法により分離した信号ｙを、信号源ｓが集音マイク４〜７によって集音される場合の混合過程を非線形モデル化することで、ｙ＝ｈｓ＋ｋｓ2のように設定し、そのモデルに基づいて非線形関数Ｇｉを（１０）式のように定め、学習により係数α，βを最適化して、分離信号ｙを線形化した信号ｚｉを得るようにした。従って、運転者の音声信号とその他の各雑音信号とを、互いにより高精度に分離することが可能となる。
【００３６】
本発明は上記し又は図面に記載した実施例にのみ限定されるものではなく、以下のような変形が可能である。
ステップＳ１４におけるノイズＮ１（ｉ）〜Ｎ３（ｉ）の減算処理は、必要に応じて行えば良い。その場合、ｘ’１（ｉ）〜ｘ４’（ｉ）をｘ１（ｉ）〜ｘ４（ｉ）に置き換えれば良い。
集音マイク４〜７の配置は一例であり、ドライバ音声，エンジン音，スピーカ出力音声，後部座席乗員音声を夫々良好に収集することができれば、異なる車室の構造に応じて適宜変更して実施すれば良い。
【００３７】
後部座席の乗員音声を収集するための集音マイク７は、必要に応じて配置すれば良い。例えば、後部座席に乗員が存在するケースが殆どない車両の場合は削除しても良い。また、２シータの車両の場合も不要である。
また、車室内に配置する集音マイクの数は、５つ以上であっても良い。
車両用ナビゲーション装置に適用するものに限らず、例えば、カーオーディオやカーエアコンなどのシステムに適用して、それらの操作制御を音声認識によって行うようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明を車両用ナビゲーション装置に適用した場合の一実施例であり、ナビゲーション装置の構成を概略的に示す機能ブロック図
【図２】車室内における各集音マイクの配置状態を示す図
【図３】ナビゲーション装置による処理を、本発明の要旨に係る部分について示すフローチャート
【図４】図３のステップＳ４における音声分離処理の内容を示すフローチャート
【図５】ＢＳＳ法による音声分離処理を説明する図
【図６】分離されたノイズ信号のフィードバック処理を説明する図
【図７】本発明の第２実施例を示す図５相当図
【図８】図３相当図
【図９】図８のステップＳ８における「線形化処理」の詳細を示すフローチャート
【符号の説明】
【００３９】
図面中、１は車両用ナビゲーション装置（車両用音声認識装置）、２は音声分離処理部、３は音声認識処理部、４〜７は集音マイク、９はナビ操作制御回路を示す。
【図１】
2008020872.tif 000006
【図２】
2008020872.tif 000007
【図３】
2008020872.tif 000008
【図４】
2008020872.tif 000009
【図５】
2008020872.tif 000010
【図６】
2008020872.tif 000011
【図７】
2008020872.tif 000012
【図８】
2008020872.tif 000013
【図９】
2008020872.tif 000014