(57)【要約】　　　（修正有）【課題】音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出処理を簡易にかつ精度良く行う信号抽出システムを提供する。【解決手段】混合信号を周波数領域でＮ個の帯域に分割した後の各帯域ｉの帯域信号行列に対して、第１独立成分解析処理を施し、各帯域ごとにＭ個の分離信号ｌｉ，ｊを出力する。一方、帯域分割した後の振幅包絡信号行列に対して、第２独立成分解析処理を施し、各帯域ごとにＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊを出力する。そして、ｌ′ｉ，ｊに基づいて、混合信号に含まれる複数の音声信号パターンに類似した複数の基準音声信号パターンに基づいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークを参照し、取り出すべき音声信号パターンに対応する出力チャネルおよび振幅値の相対値を決定する。これにより、抽出信号出力部１７において、ｌｉ，ｊに基づいて最終的な抽出信号を求める。【選択図】　図１
2004126198.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力する入力部と、
前記入力部を介して入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割する帯域分割処理部と、
前記帯域分割処理部により前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力する第１独立成分解析処理部と、
前記帯域分割処理部により前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力する第２独立成分解析処理部と、
前記複数の信号パターンに類似した複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて各帯域ごとに構築された複数のニューラルネットワークを有するニューラルネットワーク処理部であって、前記第２独立成分解析処理部により各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識することにより、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力するニューラルネットワーク処理部と、
前記ニューラルネットワーク処理部により各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求める帯域信号決定部と、
前記帯域信号決定部により各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記第１独立成分解析処理部により前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、前記帯域信号決定部により各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力する抽出信号出力部とを備えたことを特徴とする信号抽出システム。
【請求項２】
前記第２独立成分解析処理部および前記ニューラルネットワーク処理部で用いられる前記各帯域の符号化信号は振幅包絡信号であることを特徴とする、請求項１に記載の信号抽出システム。
【請求項３】
前記ニューラルネットワーク処理部で構築される前記各ニューラルネットワークはラジアル基底関数ニューラルネットワークであることを特徴とする、請求項１または２に記載の信号抽出システム。
【請求項４】
複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて複数のニューラルネットワークを構築するステップと、
前記複数の基準信号パターンに類似した複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力するステップと、
入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割するステップと、
前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力するステップと、
前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力するステップと、
各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識し、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力するステップと、
各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求めるステップと、
各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力するステップとを含むことを特徴とする信号抽出方法。
【請求項５】
前記各帯域の符号化信号は振幅包絡信号であることを特徴とする、請求項４に記載の信号抽出方法。
【請求項６】
前記各ニューラルネットワークはラジアル基底関数ニューラルネットワークであることを特徴とする、請求項４または５に記載の信号抽出方法。
【請求項７】
複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて複数のニューラルネットワークを構築する手順と、
前記複数の基準信号パターンに類似した複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力する手順と、
入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割する手順と、
前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力する手順と、
前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力する手順と、
各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識し、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力する手順と、
各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求める手順と、
各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力する手順とを、コンピュータに対して実行させることを特徴とする信号抽出プログラム。
【請求項８】
前記各帯域の符号化信号は振幅包絡信号であることを特徴とする、請求項７に記載の信号抽出プログラム。
【請求項９】
前記各ニューラルネットワークはラジアル基底関数ニューラルネットワークであることを特徴とする、請求項７または８に記載の信号抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出システムに係り、とりわけ、独立成分解析法を用いて信号抽出（信号分離）処理を行う信号抽出システム、信号抽出方法および信号抽出プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、信号抽出処理を行うための手法として、独立成分解析法（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）（非特許文献１参照）が注目されている。独立成分解析法とは、統計的に独立な複数の信号成分を含む入力信号から、各信号成分の独立性に注目して元の独立な信号成分を抽出する手法であり、音声信号の解析や、生体信号の解析、通信信号からの雑音の除去といった様々な信号処理分野において、広範な応用が期待されている。
【０００３】
また、このような信号抽出処理を行うための手法としては、その精度をより向上させるため、周波数帯域分割法と独立成分解析法とを組み合わせる手法が提案されている。すなわち、この手法においては、入力信号を周波数領域で帯域分割した上で、このような帯域分割後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析法を適用し、このようにして得られた各帯域の複数の出力信号のうち適切な出力信号のみを合成して最終的な抽出信号を出力する（非特許文献２および３）。
【０００４】
【非特許文献１】
Ｓ．　Ｈａｙｋｉｎ，　”Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，”　Ｗｉｌｅｙ，　Ｖｏｌ．　１−２，２０００．
【非特許文献２】
Ａ．　Ｋ．　Ｂａｒｒｏｓ，　Ｈ．　Ｋａｗａｈａｒａ，　Ａ．　Ｃｉｃｈｏｃｋｉ，　Ｓ．　Ｋａｊｉｔａ，　Ｔ．　Ｒｕｔｋｏｗｓｋｉ，　ａｎｄ　Ｎ．　Ｏｈｎｉｓｈｉ，　”Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ａ　ｓｐｅｅｃｈ　ｓｉｇｎａｌ　ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ｉｎ　ｎｏｉｓｙ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｕｓｉｎｇ　ｔｗｏ　ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓ，”　Ｐｒｏｃ．　ＩＣＡ’２０００，　ｖｏｌ．　１，　ｐｐ．　４２３−４２８，　Ｈｅｌｓｉｎｋｉ，　２０００．
【非特許文献３】
Ａ．　Ｋ．　Ｂａｒｒｏｓ，　Ｔ．　Ｒｕｔｋｏｗｓｋｉ，　Ｆ．　Ｉｔａｋｕｒａ　ａｎｄ　Ｎ．　Ｏｈｎｉｓｈｉ，　”Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｐｅｅｃｈ　ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ｉｎ　ａ　ｒｅｖｅｒｂｅｒａｎｔ　ａｎｄ　ｎｏｉｓｙ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｂｙ　ｉｎｄｅｐｅｄｅｎｔ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｗａｖｅｌｅｔｓ，”　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，　Ｊｕｌｙ　２００２　（ｉｎ　ｐｒｉｎｔ）．
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような独立成分解析法では一般に、最終的に得られる複数の出力信号のうちでどの出力信号が目的とする信号成分に対応するものであるのかを決定することが困難であり、また、各出力信号の振幅値と目的とする信号成分の振幅値との間の関係も曖昧であるという問題がある。このような問題は、周波数帯域分割法と独立成分解析法とを組み合わせた手法のように、入力信号を周波数領域で帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析法を適用する場合に特に顕著となり、各帯域の複数の出力信号のうちのどの出力信号が目的とする信号成分に対応するものであるのか、また、各帯域の出力信号の振幅値が最終的な抽出信号の振幅値から見て妥当なスケーリングであるか否か等を評価することが非常に困難となる。
【０００６】
このため、周波数帯域分割法と独立成分解析法とを組み合わせた手法では、各帯域の出力信号を合成して最終的な抽出信号を求めるまでに多大な手間がかかり、また、各帯域の出力信号を合成した後の最終的な抽出信号に歪みが生じやすいという問題がある。
【０００７】
本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出処理を簡易にかつ精度良く行うことができる信号抽出システム、信号抽出方法および信号抽出プログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、第１の解決手段として、複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力する入力部と、前記入力部を介して入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割する帯域分割処理部と、前記帯域分割処理部により前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力する第１独立成分解析処理部と、前記帯域分割処理部により前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力する第２独立成分解析処理部と、前記複数の信号パターンに類似した複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて各帯域ごとに構築された複数のニューラルネットワークを有するニューラルネットワーク処理部であって、前記第２独立成分解析処理部により各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識することにより、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力するニューラルネットワーク処理部と、前記ニューラルネットワーク処理部により各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求める帯域信号決定部と、前記帯域信号決定部により各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記第１独立成分解析処理部により前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、前記帯域信号決定部により各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力する抽出信号出力部とを備えたことを特徴とする信号抽出システムを提供する。
【０００９】
本発明は、第２の解決手段として、複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて複数のニューラルネットワークを構築するステップと、前記複数の基準信号パターンに類似した複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力するステップと、入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割するステップと、前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力するステップと、前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力するステップと、各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識し、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力するステップと、各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求めるステップと、各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力するステップとを含むことを特徴とする信号抽出方法を提供する。
【００１０】
本発明は、第３の解決手段として、複数の基準信号パターンを周波数領域で帯域分割した後の各帯域の符号化信号に基づいて複数のニューラルネットワークを構築する手順と、前記複数の基準信号パターンに類似した複数の信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力する手順と、入力された前記各混合信号を周波数領域で帯域分割する手順と、前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力する手順と、前記各混合信号を帯域分割した後の各帯域の符号化信号に対して独立成分解析処理を施し、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力する手順と、各帯域ごとに出力された複数の第２出力信号を前記各第２出力チャネル単位で前記各ニューラルネットワークに順次入力してパターン認識し、当該各帯域の複数の第２出力信号のそれぞれに合致した基準信号パターンの識別番号を前記各第２出力チャネル単位で順次出力する手順と、各帯域ごとに前記各第２出力チャネル単位で順次出力された複数の基準信号パターンの識別番号に基づいて、各帯域ごとに、取り出すべき信号パターンに合致した出力チャネルの番号、および取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値とを求める手順と、各帯域ごとに求められた出力チャネルの番号に基づいて、各帯域ごとに、前記各第１出力チャネルを介して出力された複数の第１出力信号のうちで抽出すべき第１出力信号を特定し、この特定された各帯域の第１出力信号を、各帯域ごとに求められた振幅値の相対値に基づいて補正しながら加算することにより、最終的な抽出信号を出力する手順とを、コンピュータに対して実行させることを特徴とする信号抽出プログラムを提供する。
【００１１】
なお、上述した第１乃至第３の解決手段において、前記各帯域の符号化信号は振幅包絡信号であることが好ましい。また、前記各ニューラルネットワークはラジアル基底関数ニューラルネットワークであることが好ましい。
【００１２】
本発明によれば、入力された複数の混合信号を周波数領域で複数の帯域に帯域分割し、次いで、このようにして帯域分割した後の各帯域の帯域信号に対して独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ごとに複数の第１出力チャネルを介して複数の第１出力信号を出力する。一方、前記各混合信号を帯域分割した後の符号化信号に対して独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ごとに複数の第２出力チャネルを介して複数の第２出力信号を出力し、この複数の第２出力信号に基づいて、学習モードにおいて各混合信号に含まれる複数の音声信号パターンに類似した複数の基準音声信号パターンに基づいて構築されたニューラルネットワークを参照し、複数の第１出力信号のうちでどの出力信号が目的とする抽出信号に対応するものであるか（取り出すべき音声信号パターンに対応する出力チャネルの番号）を決定するとともに、各第１出力信号の振幅値と目的とする抽出信号の振幅値との間の関係（取り出すべき音声信号パターンに対応する振幅値の相対値）を決定する。これにより、出力された複数の第１出力信号に基づいて最終的な抽出信号を求めることができ、このため、独立成分解析法における信号成分の特定および信号成分の振幅値の決定に伴う問題を解消して、音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出処理を簡易にかつ精度良く行うことができる。
【００１３】
また、本発明によれば、ニューラルネットワークにおける学習モードおよび信号抽出モードにおける処理を、各帯域の帯域信号そのものではなく、それに付随するデータ長の短い符号化信号を用いて行っているので、各ニューラルネットワークにおける学習やパターン認識等の処理を、少ないメモリ容量で効率的に行うことができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１乃至図６は本発明による信号抽出システムの一実施の形態を説明するための図である。
【００１５】
まず、図１により、本発明の一実施の形態に係る信号抽出システムの全体構成について説明する。なお、本実施の形態においては、複数の音声信号パターンが混合されてなる混合信号から特定の音声信号パターンのみを抽出する場合を例に挙げて説明する。
【００１６】
図１に示すように、本実施の形態に係る信号抽出システム１０は、複数の音声信号パターンが混合されてなる複数の混合信号を入力する入力部１１と、入力部１１を介して入力された複数の混合信号を周波数領域で帯域分割する帯域分割処理部１２とを備えている。
【００１７】
このうち、入力部１１は、センサー（図示せず）等に接続されたＭ個の入力チャネル１１ａを有し、全体としてＭチャネル分のバッチデータ（混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ））を取り込むようになっている。ここで、各混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）は、時間軸成分を含むベクトルであり、離散時間をｋとすると、ｘｊ＝［ｘｊ（ｋ），ｘｊ（ｋ−１），…，ｘｊ（ｋ−Ｌ）］Ｔとして表される。
【００１８】
また、帯域分割処理部１２は、入力部１１の各入力チャネル１１ａを介して入力された混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を周波数領域でＮ個の帯域に帯域分割するＮ個の帯域分割ユニット１２ａを有し、入力部１１の各入力チャネル１１ａを介して入力されたＭ個の混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に基づいて、対応する帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに帯域信号行列Ｂｉおよびそれに付随する符号化信号としての振幅包絡信号行列Ｃｉを出力するようになっている。ここで、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉは、Ｍ個分の信号ベクトルを含む行列であり、Ｂｉ＝［ｂｉ，１，ｂｉ，２，…，ｂｉ，Ｍ］Ｔとして表される。また、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉは、帯域信号を振幅成分と位相成分とに分割した後の振幅成分に基づいて生成されるＭ個分の振幅包絡信号ベクトルを含む行列であり、Ｃｉ＝［ｃｉ，１，ｃｉ，２，…，ｃｉ，Ｍ］Ｔとして表される（上記文献３参照）。なお、本明細書中において、下線付きの英文字はベクトルまたは行列を表している。
【００１９】
ここで、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉは、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａに入力されるようになっている。各独立成分解析ユニット１３ａは、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉに対して独立成分解析処理（上記文献１参照）を施し、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル（第１出力チャネル）１３ｂを介してＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）（第１出力信号）を出力するようになっている。
【００２０】
また、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉは、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａに入力されるようになっている。各独立成分解析ユニット１４ａは、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉに対して独立成分解析処理（上記文献１参照）を施し、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル（第２出力チャネル）１４ｂを介してＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）（第２出力信号）を出力するようになっている。
【００２１】
なお、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）は、ニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５ａに入力されるようになっている。
【００２２】
ここで、各ニューラルネットワークユニット１５ａは、その動作形態として、学習モードおよび信号抽出（認識）モードの２つのモードをとり、学習モードにおいて、混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に含まれる複数の音声信号パターンに類似した複数の基準音声信号パターンに基づいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにラジアル基底関数ニューラルネットワーク（Ｒａｄｉａｌ　Ｂａｓｉｓ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　（ＲＢＦ）　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）（文献４「Ｓ．　Ｈａｙｋｉｎ，　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ　−　Ａ　Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，　Ｍａｃｍｉｌｌａｎ，　１９９４」参照）が構築され、信号抽出モードにおいては、学習モードにおいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークに基づいて、混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に含まれる複数の音声信号パターンが信号抽出されるようになっている。
【００２３】
具体的には、各ニューラルネットワークユニット１５ａには、学習モードにおいて、複数（例えばＰ個）の基準音声信号パターンを帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａにより周波数領域で帯域分割した後の各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトルが、独立成分解析処理等を施されることなく直接入力されるようになっており（図１の点線矢印参照）、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトル（時間方向および振幅方向の両方向に正規化したもの）をセントロイドベクトルとして持つＰ個のラジアル基底関数（ＲＢＦ）がラジアル基底関数ニューラルネットワーク内のニューロンとして追加されるようになっている。また、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいては、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトルに基づいて構築されたラジアル基底関数（ＲＢＦ）のそれぞれに対応して、各基準音声信号パターンの識別番号と、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとの振幅値の相対値ｑｉ，ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｐ）とが保存される。なお、このｑｉ，ｎの値としては、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとの帯域信号の相対的な振幅値（例えば、標準偏差等）を用いることができる。
【００２４】
一方、各ニューラルネットワークユニット１５ａには、信号抽出モードにおいて、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）が各出力チャネル１４ｂ単位で順次入力されるようになっており、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を、学習モードにおいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークにより順次パターン認識することにより、当該各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）のそれぞれに合致した基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を各出力チャネル１４ｂ単位で順次出力するようになっている。
【００２５】
なお、ニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５ａから各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに各出力チャネル１４ｂ単位で順次出力された複数の基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，Ｍ）は、帯域信号決定部１６に入力され、この帯域信号決定部１６において、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに、取り出すべき音声信号パターンに合致した出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と、取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とを求めるようになっている。
【００２６】
ここで、帯域信号決定部１６により各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに求められた出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）は抽出信号出力部１７に入力され、抽出信号出力部１７において、次式（１）に従って最終的な抽出信号ｙが求められる。
【００２７】
【数１】
2004126198.tif 000003
具体的には、抽出信号出力部１７においては、帯域信号決定部１６により各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに求められた出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に基づいてスイッチ１８および増幅器１９の設定が行われ、スイッチ１８の切り替えにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａにより各出力チャネル１３ｂを介して出力されたＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）のうちで抽出すべき分離信号を選択し、この選択された各帯域の分離信号を、増幅器１９により振幅値の相対値ｄｉに基づいて補正しながら加算器２０により加算することにより、最終的な抽出信号ｙを出力する。
【００２８】
次に、このような構成からなる本実施の形態の作用について説明する。
【００２９】
［学習モード］
まず、図１および図２により、上述した構成からなる信号抽出システム１０の学習モードにおける動作について説明する。
【００３０】
まず、複数（例えばＰ個）の基準音声信号パターンのうちの１つを入力部１１の各入力チャネル１１ａを介して帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａに入力し（ステップ１０１）、各帯域分割ユニット１２ａにおいて、各基準音声信号パターンを周波数領域でＮ個の帯域に帯域分割する（ステップ１０２）。
【００３１】
そして、このようにして帯域分割した後の各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトルをニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５ａに直接入力し（図１の点線矢印参照）、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに、入力された基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトルをセントロイドベクトルとして持つラジアル基底関数（ＲＢＦ）を、ラジアル基底関数ニューラルネットワーク内の一つのニューロンとして追加する（ステップ１０３）。
【００３２】
また、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号ベクトルに基づいて構築されたラジアル基底関数（ＲＢＦ）のそれぞれに対応して、基準音声信号パターンの識別番号（例えば、基準音声信号パターンがＡさんの発話に伴うものであれば“Ａ”、Ｂさんの発話に伴うものであれば“Ｂ”）と、基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとの振幅値の相対値ｑｉ，ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｐ）とを保存する（ステップ１０４）。
【００３３】
その後、Ｐ個の基準音声信号パターンの全てに対する処理が終了するまで、上述したステップ１０１〜１０４の処理を繰り返す（ステップ１０５）。これにより、最終的に、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、入力されたＰ個の基準音声信号パターンに対応するＰ個のラジアル基底関数（ＲＢＦ）を含むラジアル基底関数ニューラルネットワークが構築されるとともに、Ｐ個のラジアル基底関数（ＲＢＦ）のそれぞれに対応して、各基準音声信号パターンの識別番号と、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとの振幅値の相対値ｑｉ，ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｐ）とが保存される。
【００３４】
［信号抽出（認識）モード］
次に、図１および図３により、上述した構成からなる信号抽出システム１０の信号抽出モードにおける動作について説明する。なお、図３に示すフローチャートでは、便宜上、ステップ２０３の処理を行った後にステップ２０４〜２０６の処理を行うものとして記載されているが、図１に示す信号抽出システム１０の構成からも明らかなとおり、ステップ２０３の処理とステップ２０４〜２０６の処理とを行う順番には特に限定はない。
【００３５】
まず、抽出対象となるＭチャネル分の混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を入力部１１の各入力チャネル１１ａを介して取り込み、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａに入力する（ステップ２０１）。
【００３６】
次に、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａにおいて、このようにして入力された各混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を周波数領域でＮ個の帯域に帯域分割し（ステップ２０２）、対応する帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに帯域信号行列Ｂｉおよびそれに付随する振幅包絡信号行列Ｃｉを出力する。
【００３７】
ここで、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉは、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａに入力され、各独立成分解析ユニット１３ａにおいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉに対して独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル１３ｂを介してＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を出力する（ステップ２０３）。
【００３８】
ここで、このようにして出力されたＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に基づいて最終的な抽出信号ｙが求められるが、その際に、Ｍ個の分離信号ｌｉ，ｊのうちでどの出力信号が目的とする抽出信号ｙに対応するものであるかを決定するとともに、各分離信号ｌｉ，ｊの振幅値と目的とする抽出信号ｙの振幅値との間の関係を決定する必要がある。このため、本実施の形態においては、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉに独立成分解析処理を施すことで得られたＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊに基づいて、学習モードにおいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークを参照し、分離信号ｌｉ，ｊを元にして抽出信号ｙを求めるために必要とされる情報（取り出すべき音声信号パターンに対応する出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ））を取得する。なお、本実施の形態において、帯域信号行列Ｂｉから得られる分離信号ｌｉ，ｊと振幅包絡信号行列Ｃｉから得られる分離信号ｌ′ｉ，ｊとは、周波数帯域分割法（上記文献３参照）および独立成分解析法（上記文献１）の性質上、同一の帯域番号ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および同一の出力チャネルの番号ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）をとるものの間では同一の特性を有している。従って、このような性質を利用することにより、分離信号ｌ′ｉ，ｊに対するパターン認識の結果に基づいて、最終的に、分離信号ｌｉ，ｊを元にして抽出信号ｙを求めるために必要とされる情報（出力チャネルの番号ｆｉおよび振幅値の相対値ｄｉ）を求めることができる。
【００３９】
具体的には、まず、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉを、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａに入力し、各独立成分解析ユニット１４ａにおいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉに対して独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル１４ｂを介してＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を出力する（ステップ２０４）。
【００４０】
次に、このようにして各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに出力されたＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を各出力チャネル１４ｂ単位でニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５ａに順次入力し、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊを、学習モードにおいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークにより順次パターン認識することにより、当該帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊのそれぞれに合致したＭ個の基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を各出力チャネル１４ｂ単位で出力する（ステップ２０５）。
【００４１】
具体的には、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいては、Ｍ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊのそれぞれに基づいて各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ回のパターン認識が行われ、ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）回目のパターン認識において、ラジアル基底関数ニューラルネットワーク内のＰ個のラジアル基底関数（ＲＢＦ）の出力ｈｉ，ｎ（ｌ′ｉ，ｊ）（ｎ＝１，２，…，Ｐ）が求められるので、このｈｉ，ｎ（ｌ′ｉ，ｊ）を比較することにより、ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）回目のパターン認識において最も強く発火したラジアル基底関数（ＲＢＦ）を特定することができる。なおこのとき、最も強く発火したラジアル基底関数（ＲＢＦ）の出力ｖｉ，ｊは、ｖｉ，ｊ＝ｍａｘ（ｈｉ，ｎ（ｌ′ｉ，ｊ））として表される。
【００４２】
ここで、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいて、取り出すべき音声信号パターンに対応する振幅包絡信号ベクトルに対してラジアル基底関数ニューラルネットワーク内の特定のラジアル基底関数（ＲＢＦ）ｈｉ，ｎが最も強く発火するように学習されているものとすると、それに類似した音声信号パターンが入力されたときにも、同じラジアル基底関数（ＲＢＦ）ｈｉ，ｎが強く発火する。このため、ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）回目のパターン認識において、ラジアル基底関数ニューラルネットワーク内で最も強く発火しているラジアル基底関数（ＲＢＦ）ｈｉ，ｎを特定し、それに対応して保存されている基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｉ＝１，２，…，Ｎ、ｊ＝１，２，…，Ｍ）を求めることにより、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａの各出力チャネル１４ｂから出力される音声信号パターンの識別番号を特定することができる。（なおこのとき、基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）は、（帯域数）×（パターン認識回数）個だけ、すなわちＮ×Ｍ個得られる。）
その後、このようにして各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに各出力チャネル１４ｂ単位で順次出力されたＭ個の基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を、帯域信号決定部１６に入力し、この帯域信号決定部１６において、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに、取り出すべき音声信号パターンに合致した出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と、取り出すべき信号パターンに対応する振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とを求める（ステップ２０６）。
【００４３】
ここで、出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を求める方法は次のとおりである。
【００４４】
（出力チャネルの番号ｆｉの決定方法）
出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）は、取り出すべき音声信号パターンに基づいて、Ｎ×Ｍ個の基準音声信号パターンの識別番号ｏｉ（ｊ）（ｉ＝１，２，…，Ｎ、ｊ＝１，２，…，Ｍ）から次のようにして求められる。すなわち、最も簡単な方法においては、ｊ番目の出力チャネルから出力された分離信号ｌ′ｉ，ｊに対するｊ番目のパターン認識の結果得られるｏｉ（ｊ）（ｏｉ（１），ｏｉ（２），…，ｏｉ（Ｍ））（それぞれがＮ個の成分を含む）を互いに比較し、取り出すべき音声信号パターンの識別番号を最も多く含むもの（例えばｏｉ（ｒ））を選択し、全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、その選択されたｏｉ（ｒ）の添字番号ｊ（＝ｒ）をｆｉの値として設定する（次式（２））。
【００４５】
ｆｉ＝ｒ　　…　（２）
ここで例えば、図４に示すような形でｏｉ（ｊ）が出力され、取り出すべき音声信号パターンの識別番号が“Ａ”であり、２番目の出力チャネルに対応するｏｉ（２）が“Ａ”を最も多く含むものであるとすると、全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、ｆｉ＝２と設定する（図４の丸印参照）。
【００４６】
ここで、以上のようにして設定されるｆｉは、最終的に、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂを切り替えるために用いられ、上述したように、ｆｉ＝ｒと設定される場合には、全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のスイッチ１８が、各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂのうちでｒ番目の出力チャネルに統一的に切り替えられ、これによって、全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）において、上式（１）のｌｉ，ｆｉとして分離信号ｌｉ，ｒが得られる。
【００４７】
（振幅値の相対値ｄｉの決定方法）
振幅値の相対値ｄｉは、取り出すべき音声信号パターンに基づいて次のようにして求められる。すなわち、各ニューラルネットワークユニット１５ａにおいては、複数の基準音声信号パターンのそれぞれにつき、各基準音声信号パターンの各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとの振幅値の相対値ｑｉ，ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｐ）が保存されているので、取り出すべき音声信号パターンに対応する基準音声信号パターンのｑｉ，ｎをｄｉの値として設定する（次式（３））
ｄｉ＝ｑｉ，ｎ　　　…　（３）
最後に、このようにして各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに求められた出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）および振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を、抽出信号出力部１７に入力する。これにより、抽出信号出力部１７において、スイッチ１８および増幅器１９の設定を行い、スイッチ１８の切り替えにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとに、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａにより各出力チャネル１３ｂを介して出力されたＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）のうちで抽出すべき分離信号を選択し、この選択された各帯域の分離信号を、増幅器１９により振幅値の相対値ｄｉに基づいて補正しながら加算器２０により加算することにより、最終的な抽出信号ｙを出力する（ステップ２０７）。
【００４８】
このように本実施の形態によれば、入力部１１の各入力チャネル１１ａを介して入力された混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を、帯域分割処理部１２のＮ個の帯域分割ユニット１２ａにより周波数領域でＮ個の帯域に帯域分割し、次いで、このようにして出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号行列Ｂｉに対して、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａにより独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル１３ｂを介してＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を出力する。一方、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の振幅包絡信号行列Ｃｉに対して、第２独立成分解析処理部１４の各独立成分解析ユニット１４ａにより独立成分解析処理を施すことにより、各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）ごとにＭ個の出力チャネル１４ｂを介してＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）を出力し、このＭ個の分離信号ｌ′ｉ，ｊに基づいて、ニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５において、学習モードにおいて混合信号ｘｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に含まれる複数の音声信号パターンに類似した複数の基準音声信号パターンに基づいて構築されたラジアル基底関数ニューラルネットワークを参照し、帯域信号決定部１６において、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａから出力されたＭ個の分離信号ｌｉ，ｊのうちでどの出力信号が目的とする抽出信号ｙに対応するものであるか（取り出すべき音声信号パターンに対応する出力チャネルの番号ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ））を決定するとともに、各分離信号ｌｉ，ｊの振幅値と目的とする抽出信号ｙの振幅値との間の関係（取り出すべき音声信号パターンに対応する振幅値の相対値ｄｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ））を決定する。これにより、抽出信号出力部１７において、出力されたＭ個の分離信号ｌｉ，ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｍ）に基づいて最終的な抽出信号ｙを求めることができ、このため、独立成分解析法における信号成分の特定および信号成分の振幅値の決定に伴う問題を解消して、音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出処理を、簡易にかつ精度良く行うことができる。
【００４９】
また、本実施の形態によれば、ニューラルネットワーク処理部１５の各ニューラルネットワークユニット１５における学習モードおよび信号抽出モードにおける処理を、帯域分割処理部１２の各帯域分割ユニット１２ａから出力された各帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の帯域信号（帯域信号行列Ｂｉ）そのものではなく、それに付随するデータ長の短い符号化信号（振幅包絡信号Ｃｉ）を用いて行っているので、各ニューラルネットワークユニット１５における学習やパターン認識等の処理を、少ないメモリ容量で効率的に行うことができる。
【００５０】
なお、上述した実施の形態においては、帯域信号決定部１６において、出力チャネルの番号ｆｉを全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について一意的に決定し、抽出信号出力部１７において、全ての帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のスイッチ１８を、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂのうちで特定の出力チャネルに統一的に切り替える場合を例に挙げて説明したが、これに限らず、次のような方法により、出力チャネルの番号ｆｉを決定するようにしてもよい。
【００５１】
具体的には、まず、ｊ番目の出力チャネルから出力された分離信号ｌ′ｉ，ｊに対するｊ番目のパターン認識の結果得られるｏｉ（ｊ）（ｏｉ（１），ｏｉ（２），…，ｏｉ（Ｍ））（それぞれがＮ個の成分を含む）を互いに比較し、取り出すべき音声信号パターンの識別番号を最も多く含むもの（例えばｏｉ（ｒ））を選択する。
【００５２】
次に、このようにして選択されたｏｉ（ｒ）の中で、取り出すべき音声信号パターンの識別番号に合致した帯域ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）については、その添字番号ｊ（＝ｒ）をｆｉの値として設定する。すなわち、帯域信号番号全体の集合をＩ＝｛１，２，…，Ｎ｝とし、取り出すべき音声信号パターンの識別番号に合致した帯域信号番号の集合（部分集合）をＩ′＝｛ｉｎｄ（ｉ′）｝＝｛ｉｎｄ（１），ｉｎｄ（２），…，ｉｎｄ（Ｎ′）｝（Ｎ′＜Ｎ）（ここで、ｉｎｄ（ｉ′）は、１，２，…，Ｎのうちのどれか一つの値（インデックス値）で、ｉｎｄ（ｉ′１）！＝ｉｎｄ（ｉ′２），ｉ′１！＝ｉ′２）とすると、その部分集合Ｉ′の各成分である帯域ｉについて、その添字番号ｊ（＝ｒ）をｆｉの値として設定する（次式（３））。
【００５３】
ｆｉ＝ｒ（ｉ∈Ｉ′）　　…　（４）
ここで例えば、図５に示すような形でｏｉ（ｊ）が出力され、取り出すべき音声信号パターンの識別番号が“Ｃ”であり、３番目の出力チャネルに対応するｏｉ（３）が“Ｃ”を最も多く含むものであるとすると、取り出すべき音声信号パターンの識別番号に合致した帯域信号番号の集合（部分集合）Ｉ′の各成分である帯域ｉについて、ｆｉ＝３（ｉ∈Ｉ′）と設定する（図５の丸印参照）。
【００５４】
一方、集合Ｉから部分集合Ｉ′を除いた残りの部分集合Ｉ″（＝Ｉ−Ｉ′）の各成分である帯域ｉについては、ｊ＝ｒを除いた（Ｍ−１）個のｏｉ（ｊ）のうち、取り出すべき音声信号パターンの識別番号に合致した全てのｏｉ（ｊ）の添字番号の集合Ｊ′＝｛ｉｎｄ（ｊ′）｝＝｛ｉｎｄ（１），ｉｎｄ（２），…，ｉｎｄ（Ｍ′）｝（Ｍ′＜Ｍ）をｆｉの値として設定する（次式（５））。なお、次式（５）に示すように、ｆｉの各成分はｆｉ（ｊ′）として表される。
【００５５】
ｆｉ（ｊ′）＝｛ｉｎｄ（１），ｉｎｄ（２），…，ｉｎｄ（Ｍ′）｝（ｉ′∈Ｉ″）…　（５）
ここで、以上のようにして設定されるｆｉ（ｊ′）は、最終的に、第１独立成分解析処理部１３の各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂを切り替えるために用いられ、集合Ｉ′の各成分である帯域ｉ（ｉ∈Ｉ′）のスイッチ１８については、各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂのうちでｒ番目の出力チャネルに統一的に切り替えられ、これによって、帯域ｉ（ｉ∈Ｉ′）において、上式（１）のｌｉ，ｆｉとして分離信号ｌｉ，ｒが得られる。
【００５６】
これに対し、集合Ｉ″の各成分である帯域ｉ（ｉ∈Ｉ″）のスイッチ１８については、各独立成分解析ユニット１３ａのＭ個の出力チャネル１３ｂのうちで集合Ｊ′（＝｛ｉｎｄ（ｊ′）｝＝｛ｉｎｄ（１），ｉｎｄ（２），…，ｉｎｄ（Ｍ′）｝）中のＭ′個の成分に対応するＭ′個の出力チャネルの全てから分離信号ｌｉ，ｆｉ（ｊ′）が出力されるよう切り替えられ、これによって、帯域ｉ（ｉ∈Ｉ″）において、上式（１）のｌｉ，ｆとして、Ｍ′個の分離信号ｌｉ，ｆｉ（ｊ′）の和平均Ｌｉ（次式（６））が得られる。
【００５７】
【数２】
2004126198.tif 000004
また、上述した実施の形態において、信号抽出システム１０の各部（帯域分割処理部１２、第１独立成分解析処理部１３、第２独立成分解析処理部１４、ニューラルネットワーク処理部１５、帯域信号決定部１６および抽出信号出力部１７）はいずれも、図６に示すようなコンピュータシステム３０上で稼働するプログラムとして実現することができる。ここで、コンピュータシステム３０は、バス３８と、バス３８に接続されたプロセッサ３１、メモリ３２およびハードディスク３３と、バス３８に接続された周辺機器（キーボードやマウス等の入力装置３４、ディスプレイやプリンタ等の出力装置３５、ＦＤドライブ３６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３７）とを備えている。そして、上述したようなプログラムは、メモリ３２、ハードディスク３３、フレキシブルディスク３９およびＣＤ−ＲＯＭ４０等のようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、プロセッサ３１から逐次読み出されて実行されることにより上述したような機能ないし手順が実現される。
【００５８】
【実施例】
次に、上述した実施の形態の具体的実施例について述べる。
【００５９】
図１に示すような信号抽出システムを用いて、複数の同時発話された単語音声（ポルトガル語、ポーランド語）が混合されてなる混合信号から、ある特定話者の単語音声のみを取り出す実験を行った。
【００６０】
本実施例においては、信号抽出システムにおけるパラメータとして、チャネル数（センサー数）をＭ＝２、帯域数をＮ＝６４とした。
【００６１】
また、本実施例においては、帯域分割処理部における周波数帯域分割法として、上記文献３に記載されたものを用いた。独立成分解析処理部における独立成分解析法としては、２次ブラインド同定法アルゴリズム（Ｓｅｃｏｎｄ　Ｏｒｄｅｒ　Ｂｌｉｎｄ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，　ＳＯＢＩ）アルゴリズム（文献６「Ａ．　Ｂｅｌｏｕｃｈｒａｎｉ，　Ｋ．　Ａｂｅｄ−Ｍｅｒａｉｍ，Ｊ．　Ｆ．　Ｃａｒｄｏｓｏ，　ａｎｄ　Ｅ．　Ｍｏｕｌｉｎｅｓ，　”Ｓｅｃｏｎｄ−ｏｒｄｅｒ　ｂｌｉｎｄ　ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｅｍｐｏｒａｌｌｙ　ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ　ｓｏｕｒｃｅｓ，”　Ｐｒｏｃ．　Ｉｎｔ．　Ｃｏｎｆ．　ｏｎ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇ．　Ｐｒｏｃ．，　Ｃｙｐｒｕｓ，　ｐｐ．　３４６−３５１，　１９９３」参照）を用いた。ニューラルネットワーク処理部で用いられるニューラルネットワークとしては、ラジアル基底関数ニューラルネットワーク（上記文献４参照）の一種であり、学習の容易性やロバスト性等の観点でパターン認識に優れている確率論的ニューラルネットワーク（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ，　ＰＮＮ）（文献５「Ｄ．　Ｆ．　Ｓｐｅｃｈｔ，　”Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ，”　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，　３，　１０９−１１８，　１９９０」）を用いた。
【００６２】
本実施例においては、学習モードにおけるニューラルネットワークの構築のため、あらかじめ８ｋＨｚのサンプリング周波数で録音された、３人から発話された３種類の数字単語音声（男性１人：／ｏｉｔｏ／、女性１人：／ｎｏｖｅ／、女性１人：／ｑｕａｔｒｏ／、いずれもポルトガル語）を別個３パターンずつ（計９パターン）準備した。そして、これら９つの単語音声パターンのそれぞれに対応する入力信号に対して、周波数帯域分割法により元音声波形を帯域分割することで振幅包絡信号を取り出し、これを時間方向および空間方向に正規化したものを、ラジアル基底関数（ＲＢＦ）の６４次元セントロイドベクトルとして記憶した。なおこのとき、一つの単語音声パターンから１つのラジアル基底関数（ＲＢＦ）が作られるので、９つの単語音声パターンのそれぞれに対応して９つのラジアル基底関数（ＲＢＦ）が作られた。また、各ラジアル基底関数（ＲＢＦ）のそれぞれに対応して、各単語音声パターンの識別番号と、各単語音声パターンの振幅値の相対値とを保存した。なお、ここで保存される振幅値の相対値は、１種類の数字単語音声に対応する３つの単語音声パターンの平均値とした。すなわち、本実施例では、後述する認識モードにおいて、学習モードにおいて構築されたニューラルネットワークを参照すると、まず、９つのラジアル基底関数（ＲＢＦ）の発火の度合いが比較され、それに対応して保存された単語音声パターンの識別番号に基づいて、入力信号が３種類の数字単語音声（／ｎｏｖｅ／、／ｏｉｔｏ／、／ｑｕａｔｒｏ／）のいずれに該当するものであるかが判別される。次に、この判別結果が、入力信号が例えば女性１人によって発話された／ｎｏｖｅ／であることを表していたとすると、それに基づいて、既に記憶されている、／ｎｏｖｅ／に対応する３つの単語音声パターンの平均値（振幅値の相対値）が得られる。これにより、後述する認識モードにおいて、取り出すべき数字単語音声に対応する出力チャネルの番号および振幅値の相対値が求められ、独立成分解析処理を施すことで各帯域ごとに得られた分離信号に基づいて抽出信号が求められる。なおこのとき、出力チャネルの番号は全ての帯域について一意的に決定した。
【００６３】
本実施例においては、認識モードにおいて、３種類の数字単語音声（／ｎｏｖｅ／、／ｏｉｔｏ／、／ｑｕａｔｒｏ／）のそれぞれにつき、学習モードで用いられた３つの単語音声パターンとは異なる単語音声パターンを１つずつ準備し、２チャネル分の混合信号から、女性１人によって発話された／ｎｏｖｅ／を取り出す実験を行った。ここで、同時発話された状態としては、（１）即座混合（ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ　ｍｉｘｔｕｒｅ）の場合（実施例１）と、（２）上記（１）の即座混合に遅延要素を考慮した混合（ｄｅｌａｙｅｄ　ｍｉｘｔｕｒｅ）（より真の状況に近い混合）（実施例２）という２種類の状態を考慮した。
【００６４】
（実験結果）
まず、図７および図８により、実施例１（即座混合による混合信号ｘ１，ｘ２から特定の単語音声を取り出すもの）における実験結果について説明する。
【００６５】
実施例１においては、３人の話者によってポルトガル語で発話された３種類の数字単語音声である／ｎｏｖｅ／（ｓ１）、／ｏｉｔｏ／（ｓ２）、／ｑｕａｔｒｏ／（ｓ３）と、２人の発話者によってポーランド語で発話された２種類の単語音声（ｓ４，ｓ５）とに基づいて、次式（７）に従って、２チャネル分の混合信号ｘ１，ｘ２を合成した。
【００６６】
ｘ１＝０．８・ｓ１＋０．４・ｓ２＋０．２・ｓ３＋０．１・ｓ４＋０．３・ｓ５
ｘ２＝０．６・ｓ１＋０．８・ｓ２＋０．３・ｓ３＋０．２・ｓ４＋０．１・ｓ５　…　（７）
ここで、図７（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）（ｅ）はそれぞれ、混合される前の各単語音声の信号ｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４，ｓ５の波形を表し、図７（ｆ）（ｇ）はそれぞれ、混合信号ｘ１，ｘ２の波形を表している。
【００６７】
そして、実施例１においては、以上のようにして合成された２チャネル分の混合信号ｘ１，ｘ２から、女性１人によって発話された単語音声である／ｎｏｖｅ／（ｓ１）を取り出す実験を行った。
【００６８】
図７（ｈ）は実施例１における信号抽出処理の結果を示す図である。これに対し、図７（ｉ）は周波数帯域分割法と独立成分解析法との単純な組み合わせにより信号抽出処理を行った場合（比較例１）を示す図、図７（ｊ）は帯域分割を行うことなく独立成分解析法のみにより信号抽出処理を行った場合（比較例２）の結果を示す図である。
【００６９】
図７（ｈ）（ｉ）（ｊ）から明らかなように、実施例１に係る方法では、僅かに分離しきれなかった成分が残っているものの、比較例１および２と比較すると、明らかに、分離度が改善されていることが分かる。この改善は、信号を直接試聴する試聴実験によっても確かめられた。さらに、このような分離度を主観的に評価するため、次式（８）によって与えられる差分エネルギーも考慮した。
【００７０】
【数３】
2004126198.tif 000005
ここで、ｙ１は、信号抽出後に得られた数字単語音声／ｎｏｖｅ／に対応する単語音声パターン（比較例１および２では、実際に試聴して特定したもの）、ｓｔｄ（ｘ）は、信号ｘの標準偏差を表している。または、Ｖは同時発話される単語の数を表している。
【００７１】
図８に、同時発話される単語の数（同時発話数）を２から７の範囲で変化させた場合の、実施例１に係る方法、および比較例１および２に係る方法の３つの方法における差分エネルギーの算出結果を示す。なお、図８に示す実験では、最大で７までの同時発話数を確保するため、ニューラルネットワークに記憶させていない、他の４人の話者から（いわゆるバックグラウンド雑音として）同時発話された４種類の単語音声（男性２人、女性２人、いずれもポーランド語）を、適宜混合信号に加えた。
【００７２】
図８に示されているように、実施例１に係る方法では、どの同時発話数の場合でも差分エネルギーが比較例１および２に係る方法よりも小さいことが分かる。なお、この傾向は試聴したときにも確かめられた。
【００７３】
次に、図９および図１０により、実施例２（即座混合に遅延要素を考慮した混合信号ｘ１，ｘ２から特定の単語音声を取り出すもの）における実験結果について説明する。
【００７４】
実施例２においては、３人の話者によってポルトガル語で発話された３種類の数字単語音声である／ｎｏｖｅ／（ｓ１）、／ｏｉｔｏ／（ｓ２）、／ｑｕａｔｒｏ／（ｓ３）に基づいて、遅延要素を考慮して、次式（９）に従って、２チャネル分の混合信号ｘ１，ｘ２を合成した。なお、次式（９）においては、ｓ２，ｓ３として、ｓ１から約５ｍ程度離れている２人の話者（信号源）を想定し、振幅値および遅延要素を設定した。
【００７５】
ｘ１＝０．８・ｓ１（ｋ）＋０．２・ｓ２（ｋ−１２０）＋０．３・ｓ３（ｋ−１８０）
ｘ２＝０．６・ｓ１（ｋ）＋０．２・ｓ２（ｋ−１２５）＋０．３・ｓ３（ｋ−１９０）…　（９）
ここで、図９（ａ）（ｂ）（ｃ）はそれぞれ、混合される前の各単語音声の信号ｓ１，ｓ２，ｓ３の波形を表し、図９（ｄ）（ｅ）はそれぞれ、混合信号ｘ１，ｘ２の波形を表している。
【００７６】
そして、実施例２においては、以上のようにして合成された２チャネル分の混合信号ｘ１，ｘ２から、女性１人によって発話された単語音声である／ｎｏｖｅ／（ｓ１）を取り出す実験を行った。
【００７７】
図９（ｆ）は実施例１における信号抽出処理の結果を示す図である。これに対し、図９（ｇ）は周波数帯域分割法と独立成分解析法との単純な組み合わせにより信号抽出処理を行った場合（比較例１）を示す図、図９（ｈ）は帯域分割を行うことなく独立成分解析法のみにより信号抽出処理を行った場合（比較例２）の結果を示す図である。
【００７８】
図９（ｈ）（ｉ）（ｊ）から明らかなように、実施例２に係る方法では、特に、１０００サンプル目から４０００サンプル目にかけての波形または５０００サンプル目付近の波形に見られるように、比較例１および２と比較すると、明らかに、分離度が改善されていることが分かる。この改善は、信号を直接試聴する試聴実験によっても確かめられた。
【００７９】
さらに、上式（８）の差分エネルギーも考慮したところ、図１０に示されているように、実施例２に係る方法では、どの同時発話数の場合でも差分エネルギーが比較例１および２に係る方法と同じ、またはそれよりも小さいことが分かる。なお、この傾向は試聴したときにも確かめられた。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、音声信号等の各種の入力信号から特定の信号成分のみを取り出す信号抽出処理を簡易にかつ精度良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る信号抽出システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す信号抽出システムの学習モードにおける動作を説明するためのフローチャート。
【図３】図１に示す信号抽出システムの信号抽出モードにおける動作を説明するためのフローチャート。
【図４】図３に示すステップ２０６の処理の一例を説明するための模式図。
【図５】図３に示すステップ２０６の処理の他の例を説明するための模式図。
【図６】図１に示す信号抽出システムを実現するためのコンピュータプログラムが実装されるコンピュータシステムの一例を示す図。
【図７】第１の実施例における実験結果を示す図。
【図８】第１の実施例における信号抽出処理の性能（同時発話数と差分エネルギーとの関係）を示す図。
【図９】第２の実施例における実験結果を示す図。
【図１０】第２の実施例における信号抽出処理の性能（同時発話数と差分エネルギーとの関係）を示す図。
【符号の説明】
１０　信号抽出システム
１１　入力部
１１ａ　入力チャネル
１２　帯域分割処理部
１２ａ　帯域分割ユニット
１３　第１独立成分解析処理部
１３ａ　独立成分解析ユニット
１３ｂ　出力チャネル
１４　第２独立成分解析処理部
１４ａ　独立成分解析ユニット
１４ｂ　出力チャネル
１５　ニューラルネットワーク処理部
１５ａ　ニューラルネットワークユニット
１６　帯域信号決定部
１７　抽出信号出力部
１８　スイッチ
１９　増幅器
２０　加算器
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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