(57)【要約】【課題】ブラインド信号分離におけるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法と分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法を組み合わせて高い精度で解決する。【解決手段】（ｓ１）観測信号を短時間フーリエ変換し、（ｓ２）独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、（ｓ３）各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、（ｓ４）その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、（ｓ５）周波数間での分離信号の類似度を計算し、（ｓ６）各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を解決する際に、信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定する。【選択図】図３
2004145172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測信号を短時間フーリエ変換する手順と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める手順と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する手順と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する手順と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する手順と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定していく手順を有する、ことを特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項２】
観測信号を短時間フーリエ変換する手段と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める手段と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する手段と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する手段と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する手段と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定していく手段と、を備えたことを特徴とするブラインド信号分離装置。
【請求項３】
観測信号を短時間フーリエ変換する処理と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める処理と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する処理と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する処理と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する処理と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定していく処理と、をコンピュータに実行させるためのブラインド信号分離プログラム。
【請求項４】
観測信号を短時間フーリエ変換する処理と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める処理と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する処理と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する処理と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する処理と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定していく処理と、をコンピュータに実行させるためのブラインド信号分離プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は信号処理の技術分野に属し、複数の信号が空間内で混合されたものから、源信号をできるだけ正確に復元する信号分離の技術に関する。
本技術により、様々な妨害信号が発生する実環境において、目的の信号を精度良く取り出すことが可能となる。音信号に対する応用例としては、音声認識器のフロントエンドとして働く音源分離システムなどが挙げられる。話者とマイクが離れた位置にあり、マイクが話者の音声以外を収音してしまうような状況でも、そのようなシステムを使うことで話者の音声のみを取り出して正しく音声を認識することができる。
【０００２】
【従来の技術】
［ブラインド信号分離］
まず、ブラインド信号分離の定式化を行う。
Ｎ個の信号が混合されてＭ個（Ｍ≧Ｎ）のセンサで観測されたとする。本発明では、信号の発生源からセンサまでの距離により信号が減衰・遅延し、また壁などにより信号が反射して残響が発生する状況を扱う。このような状況での混合は、源信号ｓｐ（ｔ）（ｔ：時刻、１＜ｐ≦Ｎ）からセンサｘｑ（ｔ）（１＜ｑ≦Ｍ）へのインパルス応答ｈｑｐ（ｋ）による畳み込み混合
【数１】
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ブラインド信号分離の目的は、源信号ｓｐ（ｔ）やインパルス応答ｈｑｐ（ｋ）を知らずに、観測信号ｘｑ（ｔ）のみから、分離のためのＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ　Ｉｍｐｕｌｓｅ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタの係数ｗｒｑ（ｋ）と分離信号
【数２】
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図１にＮ＝Ｍ＝２である場合のブラインド信号分離の概要を説明するための図を示す。
一般に源信号ｓｐ（ｔ）は互いに独立であるため、独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いて分離のためのフィルタ係数ｗｒｑ（ｋ）を計算できる。ＩＣＡを用いた信号分離の手法には様々なものがあるが、残響に対処するためには周波数領域での手法が有効である。上記の畳み込み混合の問題を、周波数毎の瞬時混合の問題に置き換えることができるからである。
【０００３】
［周波数領域でのブラインド信号分離］
図２に周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置の構成を示す。
周波数領域の手法では、フィルタ係数ｗｒｑ（ｋ）を直接計算するのではなく、その周波数応答Ｗｒｑ（ｆ）をＩＣＡを用いて計算する。そのために、まず、センサｑでの観測信号ｘｑ（ｔ）に短時間離散フーリエ変換を適用してＸｑ（ｆ，ｍ）を求める。ここでｆは周波数、ｍはフレーム番号である。
次に、各周波数ｆで瞬時混合のＩＣＡ：
【外１】
2004145172.tif 000005
揃える必要がある。これがパーミュテーション（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）の問題である。これを解決した後、Ｗｒｑ（ｆ）に逆離散フーリエ変換を施すことで、分離のためのフィルタ係数ｗｒｑ（ｋ）が最終的に求まる。以下、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの問題を解決する従来技術を２つ紹介する
【０００４】
［信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法］
１つ目の従来技術は、信号の到来方向を推定することによるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法である（例えば、非特許文献１　参照）。
センサの間隔が適度に狭ければ、独立成分分析によって得られる分離行列の各行は、ある方向から到来する信号を取り出しながら、別の方向から到来する信号を抑圧するという周波数領域でのフィルタを形成している。各周波数におけるこのような状況を解析し、分離行列の各行が取り出している信号の到来方向Θ（ｆ）＝［θ１（ｆ），・・・，θＰ（ｆ）］Ｔを推定できれば、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決することができる。
到来方向の推定を行う代表的な方法として、指向特性をプロットするものが知られている。その方法はまず、混合系のインパルス応答を直接波のみで近似し、さらに平面波を仮定する。源信号ｓｐの到来方向を０°≦θＰ≦１８０°（センサの並びと垂直な方向が９０°）、センサｑの位置をｄｑとすると、混合系の周波数応答はＨｑｐ（ｆ）＝ｅｘｐ（ｊ２πｆｃ−１ｄｑｃｏｓθＰ）と表現できる（ｃは信号の速度）。すると、角度θＰにある源信号ｓｐから分離信号ｙｒへの周波数応答
【数３】
2004145172.tif 000006
が求まる。
【０００５】
図７は、ある２つの周波数に関して、指向特性のゲインをプロットしたものである。まず周波数３１５２Ｈｚを見ると、分離行列の１行目Ｙ１が与える指向特性は４１°でゲインが最小となっており、２行目Ｙ２が与える指向特性は１３２°でゲインが最小となっている。このことから、分離行列の１行目Ｙは４１°から到来する信号を抑圧して１３２°から到来する信号を取り出し、逆に分離行列の２行目Ｙ２は１３２°から到来する信号を抑圧して４１°から到来する信号を取り出している。従って、Θ（３１５２Ｈｚ）＝［１３２，４１］Ｔと推定できる。同様に周波数３１５６Ｈｚにおいては、Θ（３１５６Ｈｚ）＝［４５，１２６］Ｔと推定できる。明らかに現状ではｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが揃っていないため、３１５２Ｈｚの分離行列の行を入れ替えてｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを揃える必要がある。
以上の方法により、分離行列の各行が取り出している信号の到来方向を周波数毎に推定し、それらの方向を揃えることによりｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決することができる。しかし、いくつかの周波数では、ゲインが最小となる角度０°≦θＰ≦１８０°に存在せず、到来方向の推定が得られない場合もある。また、推定値が他の周波数と大きく異なるため信頼度の低い推定となることもある。特に低周波数では、方向の差から生じる位相差が小さいため、そのような場合が多い。従って、それらの周波数ではｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが決定できなかったり間違えたりする。
【０００６】
［分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法］
２つ目の従来技術は、分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解法である（例えば、非特許文献２　参照）。
ある２つの周波数での分離信号Ｙｒ（ｆ１，ｍ）とＹｒ（ｆ２，ｍ）の類似度は、それらの絶対値の包絡線に関する相関を用いて計算する。
まず相関の定義を行う。
２つの信号ｘ（ｎ）とｙ（ｎ）の相関はｃｏｒ（ｘ，ｙ）＝［＜ｘ・ｙ＞−＜ｘ＞・＜ｙ＞］／（σｘ・σｙ）で与えられる。ここで＜・＞は時間平均、σは標準偏差である。ｃｏｒ（ｘ，ｘ）＝１であり、ｘとｙが無相関ならばｃｏｒ（ｘ，ｙ）＝０である。
ある２つの周波数での分離信号Ｙｒ（ｆ１，ｍ）とＹｒ（ｆ２，ｍ）は、たとえこれらが同じ源信号に対応していても、それらの相関は小さい。これはフーリエ変換が直交変換の性質をもつからである。一方、分離信号Ｙｒ（ｆ，ｍ）の絶対値の包絡線（Ｒは移動平均を取る長さを決定するパラメータ）
【数４】
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は分離信号Ｙｒ（ｆ，ｍ）自身と違い、同じ源信号に対応する場合、特に近傍の周波数で高い相関を持つことが知られている。従ってこれらの相関を計算することでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決できる。以後の説明では、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎをπ：｛１，・・・，Ｎ｝→｛１，・・・，Ｎ｝で表現する。例えばＮ＝２である場合、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを変更しなければπ（１）＝１，π（２）＝２であり、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを入れ替えればπ（１）＝２，π（２）＝１である。従来の技術としては、周波数の差Ｄ以下の近傍で相関の和が最も大きくなるように
【数５】
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に基づき周波数ｆでのｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎπｆを求めていく方法が存在する。ここでπｇは周波数ｇでのｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎである。
【０００７】
【非特許文献１】
Ｓ．Ｋｕｒｉｔａ，　Ｈ．Ｓａｒｕｗａｔａｒｉ，Ｓ．Ｋａｊｉｔａ，　Ｋ．Ｔａｋｅｄａ，　ａｎｄ　Ｆ．Ｉｔａｋｕｒａ，　”Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆｂｌｉｎｄ　ｓｉｇｎａｌ　ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｕｓｉｎｇ　ｄｉｒｅｃｔｉｖｉｔｙ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｕｎｄｅｒ　ｒｅｖｅｒｂｅｒａｎｔ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，”　ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ＩＣＡＳＳＰ２０００，　２０００，　ｐｐ．３１４０−３１４３
【非特許文献２】
Ｓ．Ｉｋｅｄａ　ａｎｄ　Ｎ．Ｍｕｒａｔａ，　”Ａｎ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｂｌｉｎｄ　ｓｏｕｒｃｅ　ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｐｅｅｃｈ　ｓｉｇｎａｌｓ，”　ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ＩＣＡＮＮ　’９８，　Ｓｅｐ．１９９８，　ｐｐ．７６１−７６６
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術として紹介したｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決方法は、それぞれ以下の欠点がある。
１つ目の信号の到来方向によるものでは、実際に起こる信号の減衰や残響を考慮せず、混合系のインパルス応答を直接波のみで近似し平面波を仮定して方向を推定している。そのため、従来の技術で説明したように、いくつかの周波数で方向が推定できないこと、あるいは推定できたとしても信頼度の低い推定となることがある。その結果、それらの周波数ではｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが決定できなかったり間違えたりする。全体としてみると、いくつかの周波数でどうしてもｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを間違うため、高精度にｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決しているとは言えない。
一方、２つ目の分離信号の類似度によるものは、式（３）に従ってｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決するため、すべての周波数ビン（ｂｉｎ）でｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが決定できる。また、分離信号そのものを用いているため、その精度は、近似を行っている１つ目の到来方向によるものより高い。しかし、近傍の周波数との相対的な関係によりｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定していくため、どこかの周波数で間違えれば、その先の周波数すべてにおいて間違えることになる。従って、すべての周波数で正しいｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが得られれば良いが、どこかの周波数で間違えた場合の被害は甚大であるため、安定性に欠けるという点で実用的ではない。
そこで本発明の目的は、上記２つの方法を統合してお互いの欠点を補間し合い、高精度で安定性のあるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、
観測信号を短時間フーリエ変換し、
独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、
到来方向の推定値からｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、
周波数間での分離信号の類似度を計算し、
指定された（推定値が十分に信頼できる）周波数のｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎは変更せずに、指定されない周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度に基づきｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
［周波数領域で独立成分分析を用いる信号分離の構成］
図２は、周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置のブロック図である。
その詳細は従来の技術で説明した。本発明は、この中のｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部に特徴を有する。
図３に本発明のブラインド信号分離方法の手順を示す。
ｓ１：観測信号を短時間フーリエ変換し、
ｓ２：独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、
ｓ３：各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、
ｓ４：その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、
ｓ５：周波数間での分離信号の類似度を計算し、
ｓ６：各周波数で分離行列を求めた後でｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決する際に、信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定し、その他の周波数（信号の到来方向の推定が信頼できないと判定された周波数）では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決定する。
【００１１】
［本発明の構成］
図４は、本発明のｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成例を示すブロック図である。
ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部は、信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部と、分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部で構成される。
信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部では、
【外２】
2004145172.tif 000009
【００１２】
［信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決］
図５は、信号の到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成を示すブロック図である。
到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解析部では、従来の技術で説明した方法などを用いて、周波数毎に分離行列の各行がどの方向の信号を取り出しているかを解析してΘ（ｆ）を出力する。方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ決定部では、各周波数において推定された信号の到来方向Θ（ｆ）に基づき、
【外３】
2004145172.tif 000010
本発明の特徴は、推定された信号の到来方向が十分に信頼できるかどうかを、信頼性判定部において判定し、信頼できる周波数の集合ｆｉｘを求めることにある。本実施例では以下の条件を満たすかどうかを調べることで判定する。
１．信号の到来方向の推定値が、源信号の数だけ存在すること
２．信号の到来方向の推定値が、他の周波数のものと比べて大きく異ならないこ
と
３．各推定値が与える角度において、抑圧されるべき信号が取り出される信号に
比べて十分に抑圧されていること
１つ目の条件は、到来方向推定部の出力Θ（ｆ）が、源信号と同じ数の推定値を持っているかどうかで判定できる。２つ目の条件は、推定された信号の方向をソートした後、すべての周波数による平均を計算し、その平均と大きく異ならなければ条件を満たすと判定できる。例えば源信号が２個の場合、推定方向の全周波数での平均が５４°と１３７°であるとする。ある周波数で推定方向が５３°と１３４°であれば、これらは大きく異ならないため条件を満たすが、別の周波数で推定方向が２０°と９１°であれば大きく異なるため条件を満たしていないと見なす。３つ目の条件は、各推定値が与える角度における指向特性Ｂｒ（ｆ，θｐ）のゲインを計算することで判定できる。例えば、図７に示す指向特性では、３１５２Ｈｚ，３１５６Ｈｚ双方において、抑圧されるべき信号が十分に抑圧されているため条件を満たす。一方、図８に示す３１２Ｈｚの指向特性では、Θ（３１２Ｈｚ）＝［１１４，７０］Ｔであり、それぞれの角度における指向特性のゲインを計算すると、Ｂ１（３１２Ｈｚ，１１４）＝０．６０１，Ｂ２（３１２Ｈｚ，１１４）＝０．５３７，Ｂ１（３１２Ｈｚ，７０）＝０．３２５，Ｂ２（３１２Ｈｚ，７０）＝０．７４３となる。取り出される信号と抑圧されるべき信号のゲインの比を計算すると、それぞれ、０．５３７／０．６０１＝０．８９４，０．３２５／０．７４３＝０．４３７であり、十分に抑圧されていないとみなせるため、条件を満たしていないと考える。
【外４】
2004145172.tif 000011
ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決し、同時にその推定値が十分に信頼できるかどうかの判定を行った。
信頼できる周波数はｆｉｘの要素となっている。ｆｉｘに属さない周波数では、信号の到来方向の推定値が十分に信頼できないため、次の分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決に頼る必要がある。
【００１３】
［分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決］
図６は、分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成を示すブロック図である。
【外５】
2004145172.tif 000012
本実施例では、既にｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが決定した（すなわち集合ｆｉｘに属する）周波数との包絡線の相関を、明らかに大きくできる周波数からｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを決めていく。そのための具体的なアルゴリズムを図９に示す。
まず、集合ｆｉｘに属さないすべての周波数ｆにおいて、周波数の差がＤ以下の近傍で集合ｆｉｘに属する周波数との包絡線の相関の和
【数６】
2004145172.tif 000013
を最大にするｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎとその最大値ｍａｘＣｏｒｆを求める。ここでπｇは周波数ｇでのｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎである。次に、ｍａｘＣｏｒｆが最大となる周波数ｉを選び、そのｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎをπｉとして決定し、周波数ｉをｆｉｘの要素とする。なお、ｐｅｒｍｕｔｅ（Ｗ，π）は、ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎπに従ってＷの行を入れ替える関数である。
以上の方法により、すべての周波数においてｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎが決定する。
【００１４】
本発明のブラインド信号分離装置は、ＣＰＵやメモリ等を有するコンピュータと、ユーザが利用する端末と、ＣＤ−ＲＯＭ，磁気ディスク装置，半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体とから構成することができる。記録媒体に記録されたブラインド信号分離プログラムあるいは回線を介して伝送されたブラインド信号分離プログラムはコンピュータに読み取られ、コンピュータ上に前述した各構成要素及び処理を実現する。
【００１５】
【発明の効果】
従来技術および本発明を用いて、２つの音源を分離した際の分離性能の比較を図１０に示す。
本結果を得るに際し、残響時間３００ｍｓのインパルス応答に、ＡＳＪ研究用音声コーパスから選んだ８秒の音声データ１２組を畳み込んで混合信号を作成した。縦軸はＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ　ｒａｔｉｏ）として計算した分離性能に対応し、横軸は音声データの組に対応する。”ａｖ”は１２組の平均である。比較のためｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの解決には以下の３つの方法を用いた。”ｄｉｒ”は信号の到来方向による方法、”ｃｏｒ”は分離信号の類似度による方法、”ｂｏｔｈ”は双方を併用した本発明による方法である。”ｄｉｒ”は安定的に解決しているが性能が不十分であるのに対し、”ｃｏｒ”は非常に良い場合もあるが悪い場合もあり安定性に欠ける。”ｂｏｔｈ”は常に良い性能となっており、本発明の効果が確認できる。
信号の到来方向による方法では方向という絶対的な基準でｐｅｒｍｕｔａｔｔｉｏｎを解決するため、精度にはやや欠けるが、大きく間違えることが少ない。一方、分離信号の類似度による方法では、高い精度でｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決できるが、どこかで間違った時の被害が大きい。本発明は、これら２種類の利点を活かして統合しているため、安定的に高い精度でｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎを解決できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ブラインド信号分離の概要を説明するための図。
【図２】周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置の構成を示すブロック図。
【図３】本発明のブラインド信号分離方法の手順を示す図。
【図４】本発明におけるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成を示すブロック図。
【図５】図４における信号到来方向によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成を示すブロック図。
【図６】図４における分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ解決部の構成を示すブロック図。
【図７】３１５２Ｈｚ，３１５６Ｈｚにおける指向特性のゲインをプロットした図。
【図８】３１２Ｈｚにおける指向特性のゲインをプロットした図。
【図９】分離信号の類似度によるｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ決定部のアルゴリズムを示す図。
【図１０】従来方法と本発明による方法の分離性能の比較を行う図。
【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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