(57)【要約】      （修正有）【課題】左右、上下二次元的に存在する複数の音源方向を推定する方法、およびその為のシステムを提供すること、及び、上下二次元的に存在する複数の音源から特定の音響信号を、分離する方法、及びシステムを提供する。【解決手段】（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力する手段、（２）左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割する手段、（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、パワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求める手段、（４）全周波数帯域で、ＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定する手段、（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段、（６）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離する手段、とからなる音源分離システム。【選択図】図１
2004325284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力し、
（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割し、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求め、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定し、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段とからなる音源方向を推定する方法。
【請求項２】
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力する手段、（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割する手段、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求める手段、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定する手段、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段とからなる音源方向を推定するシステム。
【請求項３】
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力し、
（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割し、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求め、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定し、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定し、
（６）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離することからなる音源分離方法。
【請求項４】
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力する手段、
（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割する手段、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求める手段、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定する手段、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段、
（６）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離する手段、とからなる音源分離システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、音源方向の推定方法、それに用いられるシステム、および音源の分離方法、およびそのためのシステムに関する。更に詳しくは、本発明は、上下、左右二次元の音源から発せられる音源方向の推定方法、それに用いられるシステム、および音源の分離方法、およびそのためのシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年発展の目覚しい自律型ロボット産業とともに、ヒューマノイドの開発が進み今後大きな産業に発展することが期待されている。ホンダのアシモやソニーのアイボ等に代表される自律型ロボットの多くは、行動決定に画像センサー、角度センサー、タッチセンサー等のセンサーを用いている。一方で我々人間は、視覚および聴覚を主たるセンサーとして行動決定や判断を行っている。それ故ロボットをより高度に知能化し、人間と対話する為には人間と同等のセンサーが必要であり、いわゆるヒューマノイドの開発においては、画像センサーのみならず、音響センサーも重要であると考えられる。
【０００３】
しかしながら、一般に自律型ロボットにおける聴覚センサーの研究は画像センサーの研究に比べ発展しておらず、その機能は副次的なものでしかない。この要因として、音響センサーでは検出すべき目的信号に環境雑音等が重畳することにより目的信号が歪んでしまい、分析精度を低下させることが挙げられる。また、実環境においては壁面等からの音の反射も妨害音と同等に分析精度を低下させ、結果的に音声認識や音源の到来方向の検出を行う際に認識率の低下を招く等の影響が発生する。つまり、音響信号を用いた様々なアプリケーションが提案されているものの、実際には使用環境がその性能を大きく左右する。
【０００４】
これらの問題を解決する為、これまで音声強調および音源分離に関する様々な研究がなされてきた。
【０００５】
音声を分離する技術の一つとして、複数個のマイクロフォンを用いるシステムが知られている。この技術は一般にマイクロフォンアレイと呼ばれているが、一般にマイクロフォンアレイ素子数が増加するに従い、処理が複雑になる。また、伝達経路が変動した場合の対応が困難であることも問題となる。また、多くの場合、分離可能な音源数は構成されるマイクロフォン素子の数によって決まり、素子数Ｍに対してＭより多くの音源の分離は極めて難しい。
【０００６】
一般に我々人間は、雑音環境下においても会話をし、その内容が理解できる。これは左右両耳に入力される音響信号の特性が、音源位置に依存して変化することに起因し、人間は、この変化を検出できることによる。これは、一般にカクテル・パーティ効果として知られている。この効果を音源分離に利用した研究の一つとして、ホーデンによって提案された両耳聴モデルに基づくカクテル・パーティ・プロセッサがある。しかし、このプロセッサは、全ての演算を時間領域で行なうことから、演算量が多く、ソフトウェアレベルでの実時間動作が困難であった。また分離精度が十分でないため、改善が求められていた。
【０００７】
これに対し、本発明者らはこの両耳聴モデルを高速化することを目的とし、全ての演算を周波数領域で行う、両耳間位相差に基づいた周波数領域両耳聴モデル（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｂｉｎａｕｒａｌ  Ｍｏｄｅｌ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ＩＰＤ：ＦＤＢＭ−ＩＰＤ）を提案した。この手法は波長が長く、両耳同位相差が大きくならない低周波数領域の信号に対しては有効であった。これにより演算の高速化の問題は解決されたが、一方、波長が短く両耳間位相差が±πを越えてしまう可能性のある高周波数領域の信号においては、音源方向を一意に決定する為に連続位相を求める必要があり、算出が容易ではない。このため、推定誤差を考慮すると、有効な手段であるとはいえず、高周波数領域における分離性能が充分でないことが判明した。
【０００８】
そこで、本発明者らは更に両耳間レベル差および両耳間位相差を用いた周波数領域両耳聴モデル（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｂｉｎａｕｒａｌ  Ｍｏｄｅｌ：ＦＤＢＭ）を提案した。ＦＤＢＭでは、ＦＤＢＭ−ＩＰＤで問題となる高周波数領域の信号に対し、両耳間レベル差を用い音源方向検出を行う。これは、高周波数領域の信号が、頭部を回折しにくく、その結果両耳間レベル差が大きくなることに基づく。したがって、ＦＤＢＭは低周波数領域の信号に対しては、両耳間位相差を用い、高周波数領域の信号に対しては、両耳間レベル差を用いることによって音源の到来方向を推定する。得られた推定結果に基づき、特定方向の音源のみをフィルタリングにより分離する。これにより広周波数帯域での音源方向の推定精度が改善され、また分離性能が改善された。
【０００９】
しかしながら、上記方法における音源方向の推定は、仰角が０°、すなわち水平面での一次元の方向について推定するものであり、仰角がある、すなわち二次元をなす音源方向を判定しようとすると、両耳間の位相差、レベル差が等しい点がいくつか空間上に存在するため、方向の推定は出来ないという問題が残っていた。
【００１０】
【発明が解決しようとする問題点】
本発明は、上記問題点を解決することを目的としている。本発明は第一に左右、上下二次元的に存在する複数の音源方向を推定する方法、およびその為のシステムを提供することを目的とする。本発明はまた、上下二次元的に存在する複数の音源から特定の音響信号を、分離する方法、及びシステムを提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
すなわち本発明の第１の発明は、
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力し、
（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割し、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求め、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られ  ＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を求め、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段からなる音源方向を推定する方法である。
【００１２】
本発明の第２の発明は、
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力する手段、（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割する手段、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求める手段、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定する手段、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定するシステムである。
【００１３】
本発明の第３の発明は、
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力し、
（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割し、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求め、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定し、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定し、
（６）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離することからなる音源分離方法である。
【００１４】
本発明の第４の発明は、
（１）複数の音源から発生される音響信号を、左右両受音部から入力する手段、（２）入力した左右両入力信号を、周波数帯域ごとに分割する手段、
（３）左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（ＩＰＤ）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ＩＬＤ）を求める手段、
（４）全周波数帯域で、各周波数帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を推定する手段、
（５）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する手段、
（６）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離する手段、
とからなる音源分離システムである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について説明する。
【００１６】
本発明の周波数領域両耳聴モデル（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｂｉｎａｕｒａｌ  Ｍｏｄｅｌ：ＦＤＢＭ）システムを図１に示す。本発明のシステムは図１示すように下記の４つのサブブロックから構成される。
【００１７】
（１）周波数帯域分割手段、分割工程
（２）両耳間情報の抽出手段、抽出工程
（３）両耳間情報に基づく音源方向推定手段、推定工程
（４）フィルタリング手段、フィルタリング工程
【００１８】
すなわち、本発明の方法においては、音源の分離を次の工程を経て行なう。
（１）左右両耳から入力した音響信号を、周波数帯域ごとに分割する。
（２）周波数帯域成分ごとに両耳間レベル差（ＩＬＤ）・両耳間位相差（ＩＰＤ）を算出する。
（３）次に、全周波数帯域において、各帯域ごとに得られたＩＰＤ及び／またはＩＬＤとデータベースに蓄積されえているＩＰＤ及び／またはＩＬＤと比較して音源の方向を推定する。
（４）上記の各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出願頻度が高い方向を音源方向とする手段。
（５）上記より推定された音源方向情報をもとに、特定音源方向の周波数帯域を主として抽出することにより音源を分離する手段。
【００１９】
本発明の方法を、工程を追って説明する。周波数帯域分割工程における帯域分割器（ＦＦＴ）について説明すると、まず、左右両受音部から入力した音響信号を、周波数帯域ごとに分割する。これは帯域分割器により行なう。分割する帯域な幅が特に限定されないが、好ましくはフイルタバンクと等価にせず、より細かい分解能、例えば１０〜１００Ｈｚの間とすることが好ましい。
【００２０】
ある空間上の音源が鼓膜に届く過程において、その音源は頭部、耳介、外耳道等の経路を伝達する。このとき、音源はその伝達経路に応じてフィルタリングされ、その周波数特性が変化する。このフイルタは一般に頭部伝達関数（Ｈｅａｄ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＨＲＴＦ）と呼ばれており、本明細書の定義でもそれに従う。本発明の音源分離方法はこの頭部伝達関数が左右両耳で異なる点に着目した解析法である。
【００２１】
本発明の方法では、図２に示したように、帯域ごとに左右それぞれの耳に入力される信号、および両耳間信号の差を抽出する。左耳の入力信号ｌ（ｔ）と右耳での入力信号ｒ（ｔ）を数式で表すと、時間領域で表したｌ（ｔ）と、ｒ（ｔ）とは、下記式（１）と下記式（２）で表される。  式中ｈｌ及びｈｒは頭部伝達関数（ＨＲＴＦ）である。
【００２２】
【数式１】
ｌ（ｔ）＝Ｓ（ｔ）  ＊  ｈｌ（ｔ）                    （１）
【００２３】
【数式２】
ｒ（ｔ）＝Ｓ（ｔ）  ＊  ｈｒ（ｔ）                    （２）
【００２４】
これらの時間領域の式は、それぞれフーリエ変換して下記（３）式、（４）式に書き換えることができる。
【００２５】
【数式３】
Ｌ（ω）＝Ｓ（ω）ｘＨＬ（ω）                      （３）
【００２６】
【数式４】
Ｒ（ω）＝Ｓ（ω）ｘＨＲ（ω）                      （４）
【００２７】
左右の入力信号の差は音源が存在する方向の角度により異なる。本発明では、上記分別した音響情報に対して、周波数帯域成分ごとに両耳間のレベル差（以下「ＩＬＤ」ということがある）、および両耳間の位相差（以下「ＩＰＤ」ということがある）を算出する。
【００２８】
まず、ＩＰＤの求め方について、詳しく説明する。ＩＰＤはクロススペクトルの位相差として求めることができる。すなわち、両耳入力信号ｌ（ｔ）、ｒ（ｔ）をフーリエ変換して、そのクロススペクトルＧｌｒ（ω）を求めると、両耳入力信号の耳間位相差θｌｒ（ω）はＧｌｒ（ω）の位相として求めることができる。
【００２９】
すなわち、入力信号ｌ（ｔ）、ｒ（ｔ）、そのフーリエ変換をＬ（ω）、Ｒ（ω）、および入力信号のクロススペクトルＧｌｒ（ω）は、下記式（５）として表すことができる。
【００３０】
【数式５】
Ｇｌｒ（ω）＝Ｌ＊（ω）Ｒ（ω）                          （５）
【００３１】
ここでＬ＊（ω）は、複素共役を示す。クロススペクトルＧｌｒ（ω）より、両入力信号ｌ（ｔ）、ｒ（ｔ）間の位相差θｌｒ（ω）は、下記式（６）で与えられる。
【００３２】
【数式６】
2004325284.tif 000003
2004325284.tif 000004
【００３３】
但し、Ｉｍ（・）、Ｒｅ（・）はそれぞれ引数の虚部、実部を表す。
【００３４】
（２）ＩＬＤの算出方法
ＩＬＤは両耳入力信号のパワースペクトルのレベル差として求めることができる。具体的には、式（５）で得られたクロススペクトルＧｌｒ（ω）をパワースペクトルＧｌｌ（ω）で除算し、その絶対値の対数をとることで得られる。すなわち、両耳間レベル差をΛ（ω）とすると、下記（７）式、及び下記（８）式として得られる。
【００３５】
【数式７】
Ｇｌｌ（ω）＝Ｌ＊（ω）Ｌ（ω）                          （７）
【００３６】
【数式８】
2004325284.tif 000005
【００３７】
次に上記方法で求めたＩＰＤ及び／またはＩＬＤを、データベースと対比することにより音源方向を推定する。左右それぞれの耳に入力された音響信号は、低周波数領域では音波が回り込み、レベル差が明確でなくなるが、高周波数領域では回り込みがなく、レベル差が明確になること、および低周波数領域では、波長が長いため、位相差を明確に求めることができるが、高周波数領域では、波長が短く、位相差が±π以上になると区別しにくくなる。そこで、低周波領域ではＩＰＤを、高周波領域では、ＩＬＤを、その中間領域では、ＩＰＤとＩＬＤとを加重平均して用いる。一例として挙げると、７５０Ｈｚ以下の低周波数領域ではＩＰＤを、１５００Ｈｚ以上の高周波数領域ではＩＬＤに基づき音源方向を推定し、７５０Ｈｚ〜１５００Ｈｚでは、ＩＰＤとＩＬＤとから音源方向を推定することが好ましい。
【００３８】
ＭＩＴ  Ｍｅｄｉａ  Ｌａｂ．がウエブ上で公開しているＨＲＴＦのデータベースから、方向ごと及び周波数帯域ごとのＩＬＤおよびＩＰＤのデータベースを作成することができる。  本発明では、上記方法で得たＩＰＤ及び／またはＩＬＤと、データベースから求めたＩＰＤ及び／またはＩＬＤの値とを対比して、音源方向の推定を行なう。
【００３９】
例えば単一の周波数によって、その両耳間の周波数ごとに求められた位相差θｌｒ（ω）をデータベース内の位相差θ（ω、Ψ、ψ）と比較し、その差が閾値α以下であるとき推定方向とする。即ち、下記式（９）を満たす仰角Ψ、方位角ψを両耳間位相差より推定される音の到来方向とする。
【００４０】
【数式９】
2004325284.tif 000006
【００４１】
《レベル差での対比》
同じくレベル差Λｌｒ（ω）とレベル情報データベース内のレベル差Λ（ω、Ψ、ψ）を比較させその差が閾値βより小さいときの方向を音源方向とする。即ち、下記式（１０）を満たす方位角ψと仰角Ψを両耳間レベル差より推定される音の到来方向とする。
【００４２】
【数式１０】
2004325284.tif 000007
【００４３】
図３に周波数５００Ｈｚにおける位相差情報データベースの両耳間位相差（仰角の下４０°から上８０°まで）を示す。また、図４に周波数２ｋＨｚにおけるレベル差情報データベースの両耳間レベル差（仰角の下４０°から上８０°まで）を示す。正中面から外に離れるにつれて両耳間位相差、両耳間レベル差共に大きくなっていくのが図よりわかる。また、同じ周波数の方位角でも仰角によってデータベースの値は異なっている。すなわち、同じ周波数にもかかわらず同じ値のＩＰＤ、ＩＬＤが存在する。このため、ＩＰＤ，ＩＬＤだけでは方向は一意には決定できない。
【００４４】
《複数の周波数を用いた方向推定》
このように、単一の周波数帯域での方向推定は困難である。そこで、本発明では、複数の周波数を方向推定に用いる。具体的な方法としては、周波数帯域ごとに方向推定を行い、複数の周波数帯域により推定される推定方向の極大値の方向を、音の到来方向とする。よりパワーの強い周波数帯域、あるいは、多くの周波数帯域により推定される方向ほど、実際に音源のある確証が高いと考えられる。すなわち、下記式（１１）を満たす方向（Ｄ（Ψ、ψ））を音源方向とする。
【００４５】
【数式１１】
2004325284.tif 000008
【００４６】
《信号分離フイルタ》
式（１１）で音源の方向が決定したら、次ぎに、求められた音源の方向角Ｄ（Ψ、ψ）を基に、入力される複数の音源に対して、帯域ごとに特定方向の音源からの信号としてグループ化（フィルタリング）を行い分離する。ここで、目的音源の方向角が既知であり、Ｄ０とするならば、目的音源のスペクトルは、観測信号スペクトルＬ（ω）とＲ（ω）に分離フイルタα（ω）を乗じることで得られる。ここで、α（ω）は、下記式（１２）で表される。
【００４７】
【数式１２】
2004325284.tif 000009
【００４８】
ここで、β（ω）は下記式（１３）で与えられる。また、Ｙは、分離フイルタゲインを制御するパラメータである。
【００４９】
【数式１３】
2004325284.tif 000010
【００５０】
上記方法で分離・抽出した目的方向の音源から到来したと推定される帯域ごとのスペクトル成分を、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理により時間波形に変形し、歪の少ない分離信号を得ることができる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明の方法、およびシステムにより２入力システムによる複数個音源の分離が可能となった。また、従来の２入力システムでは不可能とされていた方位角と仰角を有する二次元の音源を分離することが可能となった。
【００５２】
本発明の方法、およびシステムは、音声認識フロントエンド、両耳型補聴器、ヒューマノイドに代表される自立型ロボットにおける聴覚センサー、ネットワーク会議システム、特殊レコーダー等の用途に用いることができる。
【００５３】
【実施例】
次に、実施例を挙げて本発明につき更に詳しく説明するが、本発明は、これらの実施例になんら制約されるものではない。
【００５４】
【実施例１】
実際の男声の音源方向を、方位角右３０°仰角上２０°とした。左右入力信号に対し、ＦＦＴによる帯域分割を行った。ＦＦＴの分析は５１２点で行っており、サンプリング周波数１６ｋＨｚに対して、周波数分解能は約３１Ｈｚ、フレーム長は３２ｍｓとなった。
【００５５】
次に、上記周波数帯域ごとにＩＰＤとＩＬＤを求めた。具体的には、７５０Ｈｚ以下の低周波数領域ではＩＰＤを、１５００Ｈｚ以上の高周波数領域ではＩＬＤに基づき音源方向を推定し、７５０Ｈｚ〜１５００Ｈｚでは、ＩＰＤとＩＬＤを加重平均して推定した。
【００５６】
次に、このＩＰＤ、ＩＬＤの計算結果と、ＨＲＴＦから得たデータベースとをいくつかの周波数帯域において対比することにより、音源の方向推定を行った。データベースの範囲は、仰角の上９０°から下４０°までで、方位角の左９０°から右９０°のものを用意した。その結果を図５及び図６に示す。
【００５７】
図５は、音声の２５０Ｈｚ、５００Ｈｚ、７５０Ｈｚの両耳間位相差により推定される方向を表し、図６は、１５００Ｈｚ、２２５０Ｈｚ、３ｋＨｚの両耳間レベル差により推定される方向を表している。各周波数の両耳間位相差及び両耳間レベル差を用いた場合、いずれも複数の方向が検出された。しかし、実際に音声の到来方向である方位角右３０°仰角上２０°の位置において、各周波数の推定方向が重なっているのが確認できた。以上の結果から明らかなように、本発明の複数の周波数帯域でＩＰＤ、及び／またはＩＬＤによって一義的な方向推定が可能となった。
【００５８】
【実施例２】
《１音源に対する方向推定シミュレーション》
１音源に対する方向推定シミュレーションを行った。本実験における目的話者、ダミーヘッドの相対的な位置を図７に示す。目的信号として男声を方位角左６０°、仰角上方３０°に配置した。本実験で得られた入力信号波形及び推定方向の図を、図８に示す。
【００５９】
図８より、（ａ）入力波形、（ｂ）仰角の推定方向、（ｃ）方位角の推定方向を示している。図８より分かるように、部分的に異なる方向を推定しているものの、誤差１０°以内に収まっており、概ね実際の方向と同方向を検出している。この結果より、１音源に対する方向推定は成功していると言える。
【００６０】
【実施例３】
《２つの混合音源の分離抽出》
二次元空間におけるＦＤＢＭの音源分離性能を評価する為に、音源分離試験を行った。本実験における目的話者、妨害話者、ダミーヘッドの相対的な位置を、図９に示す。目的信号を、方位角３０°、仰角２０°に配置し妨害信号を、方位角右−３０°、仰角−２０°に配置した。使用する音響信号は、目的信号に男声、妨害信号に女声を用いた。本実験で使用する音響信号は、全て１６ｋＨｚサンプリング、量子化１６ｂｉｔとした。また、ＨＲＴＦはＭＩＴ提供のものを使用した。
【００６１】
図１０に、本実験で得られた入出力信号波形を示す。波形は上から、（ａ）目的信号、（ｂ）ダミーヘッドでの観測信号、（ｃ）音源方向を既知とした場合の分離信号、（ｄ）音源の方向推定を行った場合の分離信号である。この図から分かるように、分離信号は目的信号のエンベロープを再現しているといえる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の周波数領域両耳聴モデルシステムの１例を図１
示した模式図である。
【図２】図２は、左右それぞれの耳に入力される信号、および両耳間信号の入力様子を解説するための説明図である。
【図３】図３は、周波数５００Ｈｚにおける位相差情報データベースの両耳間位相差（仰角の下４０°から上８０°まで）を示したグラフである。
【図４】図４は、周波数２ｋＨｚにおけるレベル差情報データベースの両耳間レベル差（仰角の下４０°から上８０°まで）を示したグラフである。
【図５】図５は、本発明の１実施例において、音声の２５０Ｈｚ、５００Ｈｚ、７５０Ｈｚの両耳間位相差により推定される方向を表したグラフである。
【図６】図６は、本発明の１実施例において、１５００Ｈｚ、２２５０Ｈｚ、３ｋＨｚの両耳間レベル差により推定される方向を表したグラフである。
【図７】図７は、本発明の１実施例における目的話者、ダミーヘッドの相対的な位置を示した模式図である。
【図８】図８は、本発明の１実施例における、（ａ）入力波形、（ｂ）仰角の推定方向、（ｃ）方位角の推定方向を示したグラフである。
【図９】図９は、本発明の１実施例における目的話者、妨害話者、ダミーヘッドの相対的な位置を示した模式図である。
【図１０】図１０は、本発明の１実施例で得られた入出力信号の波形の１例を示したチャートである。
【図１】
2004325284.tif 000011
【図２】
2004325284.tif 000012
【図３】
2004325284.tif 000013
【図４】
2004325284.tif 000014
【図５】
2004325284.tif 000015
【図６】
2004325284.tif 000016
【図７】
2004325284.tif 000017
【図８】
2004325284.tif 000018
【図９】
2004325284.tif 000019
【図１０】
2004325284.tif 000020