(57)【要約】【課題】複数の目的信号源から発信される各目的信号を同時に分離することができるとともに、システムの小型化および動きのあるシステムへの適用が可能で、かつ、汎用性のある信号分離方法およびその装置を提供すること。【解決手段】複数の検出手段（マイクロホン等）Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）を同位置に設置し、これらで複数の目的信号源（音源等）Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの各目的信号を同時に検出した後、ＦＦＴを実行し、ＦＦＴ後の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および各目的信号源の方向に対する各検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求め、ＩＦＦＴを実行する。【選択図】  図１
2004279845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、
これらの複数の検出手段のそれぞれで前記複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、
前記複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行し、
さらに、フーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求め、
その後、求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項２】
請求項１に記載の信号分離方法において、
前記検出手段の設置個数を前記目的信号源の個数と同数とし、
前記Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く際には、前記伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の信号分離方法において、
前記目的信号源は、音源であり、
前記検出手段は、マイクロホンである
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項４】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、
このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と、
この目的信号列ベクトル算出手段により求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項５】
請求項４に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する伝達特性を記憶する伝達特性記憶手段と、
この伝達特性記憶手段に記憶された前記伝達特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる前記伝達関数行列Ｍを作成する伝達関数行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記伝達関数行列作成手段により作成された前記伝達関数行列Ｍを用いて、前記Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項６】
請求項４に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる前記伝達関数行列Ｍを記憶する伝達関数行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記伝達関数行列記憶手段に記憶された前記伝達関数行列Ｍを用いて、前記Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項７】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、
このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算することにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と、
この目的信号列ベクトル算出手段により求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項８】
請求項７に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する伝達特性を記憶する伝達特性記憶手段と、
この伝達特性記憶手段に記憶された前記伝達特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる前記伝達関数行列Ｍの前記逆行列Ｍ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列作成手段により作成された前記逆行列Ｍ−１を用いて、前記Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項９】
請求項７に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の伝達特性によって定まる前記伝達関数行列Ｍの前記逆行列Ｍ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列記憶手段に記憶された前記逆行列Ｍ−１を用いて、前記Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１０】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、
これらの複数の検出手段のそれぞれで前記複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、
前記複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行し、
さらに、フーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求め、
その後、求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の信号分離方法において、
前記検出手段の設置個数を前記目的信号源の個数と同数とし、
前記Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く際には、前記振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載の信号分離方法において、
前記Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解いて求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに位相情報を付加した後、フーリエ逆変換を実行する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１３】
請求項１０〜１２のいずれかに記載の信号分離方法において、
前記目的信号源は、音源であり、
前記検出手段は、マイクロホンである
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項１４】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、
このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める目的信号列ベクトル算出手段と、
この目的信号列ベクトル算出手段により求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、
この振幅特性記憶手段に記憶された前記振幅特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列Ａを作成する振幅特性行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記振幅特性行列作成手段により作成された前記振幅特性行列Ａを用いて、前記Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１６】
請求項１４に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列Ａを記憶する振幅特性行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記振幅特性行列記憶手段に記憶された前記振幅特性行列Ａを用いて、前記Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１７】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、
このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算することにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める目的信号列ベクトル算出手段と、
この目的信号列ベクトル算出手段により求めた前記目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、
この振幅特性記憶手段に記憶された前記振幅特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列Ａの前記逆行列Ａ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列作成手段により作成された前記逆行列Ａ−１を用いて、前記Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項１９】
請求項１７に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列Ａの前記逆行列Ａ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列記憶手段に記憶された前記逆行列Ａ−１を用いて、前記Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２０】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、
これらの複数の検出手段のそれぞれで前記複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、
前記複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の信号分離方法において、
前記検出手段の設置個数を前記目的信号源の個数と同数とし、
前記ｒ＝ａ・ｓ＊を解く際には、前記振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項２２】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２３】
請求項２２に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、
この振幅特性記憶手段に記憶された前記振幅特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列ａを作成する振幅特性行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記振幅特性行列作成手段により作成された前記振幅特性行列ａを用いて、前記ｒ＝ａ・ｓ＊を解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２４】
請求項２２に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列ａを記憶する振幅特性行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記振幅特性行列記憶手段に記憶された前記振幅特性行列ａを用いて、前記ｒ＝ａ・ｓ＊を解く構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２５】
複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて前記複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、
これらの複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算することにより、前記複数の目的信号源から発信されて前記複数の検出手段の設置位置まで到達した前記各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と
を備えたことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２６】
請求項２５に記載の信号分離装置において、
前記複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、
この振幅特性記憶手段に記憶された前記振幅特性に基づき、前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列ａの前記逆行列ａ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列作成手段により作成された前記逆行列ａ−１を用いて、前記ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２７】
請求項２５に記載の信号分離装置において、
前記複数の目的信号源の各方向に対する前記複数の検出手段の振幅特性によって定まる前記振幅特性行列ａの前記逆行列ａ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、
前記目的信号列ベクトル算出手段は、前記逆行列記憶手段に記憶された前記逆行列ａ−１を用いて、前記ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する構成とされている
ことを特徴とする信号分離装置。
【請求項２８】
請求項１〜３，１０〜１３のいずれかに記載の信号分離方法において、
前記フーリエ変換は、高速フーリエ変換であり、
前記フーリエ逆変換は、高速フーリエ逆変換である
ことを特徴とする信号分離方法。
【請求項２９】
請求項４〜９，１４〜１９のいずれかに記載の信号分離装置において、
前記フーリエ変換手段は、高速フーリエ変換手段であり、
前記フーリエ逆変換手段は、高速フーリエ逆変換手段である
ことを特徴とする信号分離装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、目的とする信号を発信する複数の目的信号源が、同時に存在する環境下において、これらの目的信号源からの各目的信号を分離する信号分離方法およびその装置に係り、例えば、複数の音源が存在する環境下において、これらの音源が発する各目的信号を分離する場合等に利用できる。
【０００２】
【背景技術】
複数の音源が存在する環境下において、目的とする音だけを分離する技術は長年望まれてきた技術である。特に、近年、テレビ会議、音声認識装置、デジタル補聴器等の利用が進展するにつれて、高品質受音装置への需要は、ますます高まりを見せている。このような高音質受音に対する技法として、これまでにも様々な研究がなされている。例えば、マイクロホンアレイや独立成分分析（ＩＣＡ）等は、高音質受音に関する代表的な研究であるといえる。
【０００３】
マイクロホンアレイは、複数のマイクロホンをアレイ上に並べ、各マイクロホンで観測される音源の位相特性を利用して、雑音を抑制し、目的音を強調する技術である。このマイクロホンアレイには、一般に遅延和型アレイ（非特許文献１参照）と、適応型アレイ（非特許文献２参照）とがあり、実際のロボットに搭載されたり、次世代自動販売機への応用が検討されるなど、様々な場面で利用されている。そして、これらの遅延和型アレイおよび適応型アレイの双方とも、従来からある指向性マイクとは異なり、ビーム方向を可変にし（マイク自体は無指向性のものを用いてソフトウェアにより実現していることが多い。）、目的音に対して超指向性を持つシステムとして利用されている。
【０００４】
一方、独立成分分析（ＩＣＡ）は、信号源の確率的な独立性に注目し、音源分離を行う手法である。ＩＣＡでは、信号源が確率的に独立であれば、クルバック−レイブラー・ダイバージェンス（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を最大にするように復元フィルタを設計することで、複数の音源を観測音のみから分離することが可能である（非特許文献３，４参照）。
【０００５】
【非特許文献１】
野村博昭，金田豊，小島順治，「近接音場型マイクロホンアレー」，日本音響学会誌，１９９７年，第５３巻，第２号，ｐ．１１０−１１６
【非特許文献２】
金田豊，「アダプティブマイクロホンアレー」，電子情報通信学会論文誌，１９９２年，Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｂ−ＩＩ，Ｎｏ．１１，ｐ．７４２−７４８
【非特許文献３】
Ｃ．ジュテン（Ｃ．Ｊｕｔｔｅｎ），Ｊ．ヘラウルト（Ｊ．Ｈｅｒａｕｌｔ），「ブラインド・セパレーション・オブ・ソースイズ（Ｂｌｉｎｄ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｏｕｒｃｅｓ），パートＩ：アン・アダプティブ・アルゴリズム・ベースト・オン・ニューロン（Ｐａｒｔ  Ｉ：Ａｎ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｎｅｕｒｏｎ）」，シグナル・プロセシング（Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），１９９１年，Ｖｏｌ．２４，ｐ．１−１０
【非特許文献４】
甘利俊一，村田昇，「独立成分分析−多変量データ解析の新しい方法」，サイエンス社，２００２年
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した遅延和型アレイでは、鋭い指向性を実現するためには、音波の空間波長に対して数倍程度の受音器が必要になることが知られている。人間（男性）の音声の基本周波数は百数十Ｈｚ程度であり、音速は３４０ｍ／ｓであるので、その空間波長は２ｍ以上になってしまう。このため、遅延和型アレイでは、高音質な受音を実現するために非常に大きなアレイサイズが必要となるという問題があり、実際のシステムに適用するときに、大きな制約となっている。
【０００７】
また、前述した適応型アレイは、遅延和型アレイに比べ、小規模なアレイサイズでも高い雑音抑制効果を実現できるが、ロボットのような動きのあるシステムに適用する際には、指向性制御をロボットの動きに合わせて逐次行う必要があり、動きのあるシステムに適用するには困難が伴う。
【０００８】
さらに、マイクロホンアレイは、適応型アレイおよび遅延和型アレイのいずれでも、存在する複数の音源のうち特定の音源に焦点を合わせる雑音抑制は可能であるが、複数の音源を同時に分離する音源分離をすることは困難であるため、複数の人間の音声双方が目的音であるような環境下での使用を考えたときには、理想的であるとは言い難い。
【０００９】
一方、前述したように独立成分分析（ＩＣＡ）では、複数の音源を観測音のみから分離することが可能であるが、ＩＣＡで逆行列を求めるためには、各々の地点で十分な量の観測データが存在することが必要不可欠な条件となるため、実用途に適用するには多くの困難が伴う。例えば、実ロボットのような動きのあるシステムにＩＣＡを適用する際には、その動きに応じて各地点で十分な量のデータが必要になるため、ロボットの動きに合わせて各地点で逆行列を求めることは実質的に不可能である。
【００１０】
また、以上に述べた手法とは異なる音源分離の試みとして、音源に対して幾つかの制約を置くことで音源分離を実現するアルゴリズムや、対象を楽器等に特化することで音源分離性能を向上させようとする研究等も提案されている。しかし、これらの制約は、汎用的な音源分離技術として用いようとしたときに、大きな妨げとなることは明らかである。
【００１１】
従って、例えば小型ロボット等の動きのあるシステムにまで導入が可能であるような音源分離システムとして、外部環境変数に対して独立であり、システムの小型化が可能であり、リアルタイムでの制御が可能であるシステムが望まれる。そして、以上のことは、音源分離に限らず、より一般的に、複数の目的信号源から発信される各目的信号の分離を行う際にも、同様にいえることである。
【００１２】
本発明の目的は、複数の目的信号源から発信される各目的信号を同時に分離することができるとともに、システムの小型化および動きのあるシステムへの適用が可能で、かつ、汎用性のある信号分離方法およびその装置を提供するところにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の信号分離方法は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、これらの複数の検出手段のそれぞれで複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行し、さらに、フーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求め、その後、求めた目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行することを特徴とするものである。
【００１４】
ここで、「目的信号」には、例えば、音、圧力等が含まれる。
【００１５】
また、「検出手段」には、例えば、マイクロホン、圧力センサ等が含まれる。「検出手段」は、複数の方向からの信号を同時に検出でき、かつ、これらの複数の方向からの各入力信号に対する各応答信号が合成された状態の信号を出力するものであればよい。
【００１６】
さらに、「略同位置」とは、目的信号の波長に対し、複数の検出手段同士の設置間隔が短く、同位置に設置されているとみなすことができるという意味である。なお、本願明細書において、検出手段を「設置」というときは、検出手段を空間的に固定するという意味ではなく、例えば、ロボットのような動きのあるシステムへの設置（従って、検出手段自体が向きや位置を変えること）が含まれる。
【００１７】
そして、「フーリエ変換」および「フーリエ逆変換」には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆｉｒｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）および高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ：Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆｉｒｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）およびその逆変換がそれぞれ含まれる。以下の発明においても同様である。
【００１８】
このような本発明の信号分離方法においては、出力信号列ベクトルＲおよび伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、目的信号列ベクトルＳ＊を求める。この際、複数の検出手段のそれぞれの伝達特性が既知であり、かつ、各目的信号の到来方向（複数の目的信号源の各方向）が既知であれば、伝達関数行列Ｍが定まるので、伝達関数行列Ｍが定まった状態で、複数の検出手段の各出力信号から出力信号列ベクトルＲが得られれば、目的信号列ベクトルＳ＊を求めることが可能となる。
【００１９】
このため、従来のマイクロホンアレイのように、存在する複数の音源のうち特定の音源に焦点を合わせる雑音抑制を行う場合とは異なり、複数の目的信号源からの各目的信号を同時に分離することが可能となる。従って、例えば、複数の人間の音声双方が目的音であるような環境下等でも使用できるようになる。
【００２０】
また、複数の検出手段を同位置または略同位置に設置するので、従来の遅延和型マイクロホンアレイのようにシステムが大型化することはなく、システムの小型化が図られる。
【００２１】
さらに、伝達関数行列Ｍは、外部依存のものではなく、内部変数によってのみ定まる変数行列であるため、本発明の信号分離方法は、外部環境に依存せず、内部変数のみを操作することによって信号分離を実現することが可能となる。このため、従来の適応型マイクロホンアレイや独立成分分析（ＩＣＡ）を実用途に適用する場合に生じるような困難性は解消されるので、実際の応用面で有効であり、ロボット等の動きのあるシステムへの実装が可能となる。
【００２２】
そして、信号分離を行うにあたって、目的信号源に対して幾つかの制約を置いたり、対象とする目的信号源の種別を特化する必要もないので、汎用性のある信号分離が実現され、これらにより前記目的が達成される。
【００２３】
また、前述した信号分離方法において、検出手段の設置個数を目的信号源の個数と同数とし、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く際には、伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算するようにしてもよい。
【００２４】
このように目的信号源の個数と同数の検出手段を設置し、伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて計算を行うようにした場合には、目的信号列ベクトルＳ＊を容易に求めることが可能となり、また、システムの小型化、システム構成の簡易化を図ることが可能となる。
【００２５】
さらに、前述したように、本発明の信号分離方法の適用対象となる目的信号は、例えば音や圧力等であるが、特に実用途への応用に適した例として、目的信号源が音源であり、検出手段がマイクロホンである場合が挙げられる。
【００２６】
また、以上に述べた本発明の信号分離方法（以下、フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法という。）を実現する装置として、以下のような本発明の信号分離装置（以下、フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離装置という。）が挙げられる。
【００２７】
すなわち、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と、この目的信号列ベクトル算出手段により求めた目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２８】
ここで、「フーリエ変換手段」および「フーリエ逆変換手段」には、高速フーリエ変換手段およびその逆変換手段、離散フーリエ変換手段およびその逆変換手段がそれぞれ含まれる。以下の発明においても同様である。
【００２９】
このような本発明の信号分離装置（フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離装置）においては、前述した本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法）で得られる作用・効果がそのまま得られ、これにより前記目的が達成される。
【００３０】
さらに、前述した信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する伝達特性を記憶する伝達特性記憶手段と、この伝達特性記憶手段に記憶された伝達特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを作成する伝達関数行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、伝達関数行列作成手段により作成された伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く構成としてもよい。
【００３１】
このように伝達特性記憶手段および伝達関数行列作成手段を備えた構成とした場合には、各目的信号の到来方向（複数の目的信号源の各方向）が、複数の検出手段の設置方向に対して相対的に変化しても、その都度、その時の状態の伝達関数行列Ｍを自動的に定めることが可能となる。つまり、内部変数の変化に応じて、演算処理に用いる伝達関数行列Ｍを逐次変化させることが可能となる。
【００３２】
そして、前述した信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍを記憶する伝達関数行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、伝達関数行列記憶手段に記憶された伝達関数行列Ｍを用いて、Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊を解く構成としてもよい。
【００３３】
このように伝達関数行列記憶手段を備えた構成とした場合には、各目的信号の到来方向（複数の目的信号源の各方向）が、複数の検出手段の設置方向に対して相対的に固定されているような状況下であれば、固定された伝達関数行列Ｍを用いて、目的信号列ベクトルＳ＊を求める演算処理を行うことが可能となる。
【００３４】
また、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算することにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段と、この目的信号列ベクトル算出手段により求めた目的信号列ベクトルＳ＊に対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３５】
このような本発明の信号分離装置（フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離装置）においては、前述した本発明の信号分離装置に対し、目的信号源の個数と同数の検出手段が設置され、かつ、伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて目的信号列ベクトルＳ＊の算出処理が行われる点が異なるのみであるため、前述した本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法）で得られる作用・効果がそのまま得られ、これにより前記目的が達成される。
【００３６】
さらに、前述した信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する伝達特性を記憶する伝達特性記憶手段と、この伝達特性記憶手段に記憶された伝達特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列作成手段により作成された逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する構成としてもよい。
【００３７】
このように伝達特性記憶手段および逆行列作成手段を備えた構成とした場合には、各目的信号の到来方向（複数の目的信号源の各方向）が、複数の検出手段の設置方向に対して相対的に変化しても、その都度、その時の状態の伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を自動的に定めることが可能となる。つまり、内部変数の変化に応じて、演算処理に用いる伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を逐次変化させることが可能となる。
【００３８】
そして、前述した信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の伝達特性によって定まる伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列記憶手段に記憶された逆行列Ｍ−１を用いて、Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する構成としてもよい。
【００３９】
このように逆行列記憶手段を備えた構成とした場合には、各目的信号の到来方向（複数の目的信号源の各方向）が、複数の検出手段の設置方向に対して相対的に固定されているような状況下であれば、固定された伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、目的信号列ベクトルＳ＊を求める演算処理を行うことが可能となる。
【００４０】
以上においては、フーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法およびその装置について述べたが、以下においては、これとは異なる本発明の信号分離方法およびその装置（以下、フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法およびその装置という。）について述べる。
【００４１】
すなわち、本発明の信号分離方法は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、これらの複数の検出手段のそれぞれで複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行し、さらに、フーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求め、その後、求めた目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行することを特徴とするものである。
【００４２】
ここで、「目的信号」、「検出手段」、および「略同位置」の意味は、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法の場合と同様である。
【００４３】
このような本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法）においては、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法が位相特性も考慮していたのに対し、位相特性を考慮せずに振幅特性のみを考慮する点が異なるのみであるため、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法の場合と同様な作用・効果が得られ、これにより前記目的が達成される。例えば、人間の耳は、目的信号の位相に対しては振幅に対するよりも感度が低いことが知られているので、体感的な音源分離の観点からは、目的信号源のうち、特に振幅情報の復元が重要となるため、このような場合には、振幅特性のみを考慮した簡易な信号分離方法であっても、厳密な信号分離方法の場合と同様な作用・効果が得られる。
【００４４】
また、前述した信号分離方法において、検出手段の設置個数を目的信号源の個数と同数とし、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く際には、振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算するようにしてもよい。
【００４５】
このように目的信号源の個数と同数の検出手段を設置し、振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて計算を行うようにした場合には、目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを容易に求めることが可能となり、また、システムの小型化、システム構成の簡易化を図ることが可能となる。
【００４６】
さらに、前述した信号分離方法において、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解いて求めた目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに位相情報を付加した後、フーリエ逆変換を実行することが望ましい。
【００４７】
このように位相情報を付加してからフーリエ逆変換を実行するようにした場合には、パワースペクトルに対してそのままフーリエ逆変換を実行すると、フーリエ逆変換の区間幅によって不連続点が出ることがあるが、これを解消することが可能となる。
【００４８】
そして、フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法においても、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法の場合と同様に、本発明の信号分離方法の適用対象となる目的信号は、例えば音や圧力等であるが、特に実用途への応用に適した例として、目的信号源が音源であり、検出手段がマイクロホンである場合が挙げられる。
【００４９】
また、以上に述べた本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法）を実現する装置として、以下のような本発明の信号分離装置（フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離装置）が挙げられる。なお、以下のフーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離装置では、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離装置における伝達関数行列Ｍが、振幅特性行列Ａに置き換えられるだけであり、厳密な信号分離装置の場合と同様な作用・効果が得られる。
【００５０】
すなわち、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める目的信号列ベクトル算出手段と、この目的信号列ベクトル算出手段により求めた目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００５１】
また、上記の信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、この振幅特性記憶手段に記憶された振幅特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを作成する振幅特性行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、振幅特性行列作成手段により作成された振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く構成としてもよい。
【００５２】
さらに、上記の信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａを記憶する振幅特性行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、振幅特性行列記憶手段に記憶された振幅特性行列Ａを用いて、Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く構成としてもよい。
【００５３】
そして、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号に対してフーリエ変換を実行するフーリエ変換手段と、このフーリエ変換手段によりフーリエ変換された複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算することにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める目的信号列ベクトル算出手段と、この目的信号列ベクトル算出手段により求めた目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに対してフーリエ逆変換を実行するフーリエ逆変換手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００５４】
また、上記の信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、この振幅特性記憶手段に記憶された振幅特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列作成手段により作成された逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する構成としてもよい。
【００５５】
さらに、上記の信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列記憶手段に記憶された逆行列Ａ−１を用いて、Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する構成としてもよい。
【００５６】
以上においては、フーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法およびその装置について述べたが、以下においては、これとは異なる本発明の信号分離方法およびその装置（以下、フーリエ変換およびその逆変換を行わない信号分離方法およびその装置という。）について述べる。
【００５７】
すなわち、本発明の信号分離方法は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上の複数の検出手段を同位置または略同位置に設置し、これらの複数の検出手段のそれぞれで複数の目的信号源からの各目的信号を同時に検出した後、複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求めることを特徴とするものである。
【００５８】
ここで、「目的信号」は、例えば圧力等である。また、「検出手段」は、例えば圧力センサ等であり、インパルス入力に対して出力がインパルス応答となるようなものであればよい。さらに、「略同位置」の意味は、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法、並びにフーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法の場合と同様である。
【００５９】
このような本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行わない信号分離方法）においては、フーリエ変換およびその逆変換を行わない点が、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法、並びにフーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法と異なっているが、その他の処理手順は同様であるため、前述したフーリエ変換およびその逆変換を行う厳密な信号分離方法、並びにフーリエ変換およびその逆変換を行う簡易な信号分離方法の場合と同様な作用・効果が得られ、これにより前記目的が達成される。
【００６０】
また、前述した信号分離方法において、検出手段の設置個数を目的信号源の個数と同数とし、ｒ＝ａ・ｓ＊を解く際には、振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算するようにしてもよい。
【００６１】
そして、以上に述べた本発明の信号分離方法（フーリエ変換およびその逆変換を行わない信号分離方法）を実現する装置として、以下のような本発明の信号分離装置（フーリエ変換およびその逆変換を行わない信号分離装置）が挙げられる。
【００６２】
すなわち、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数以上設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００６３】
また、上記の信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、この振幅特性記憶手段に記憶された振幅特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを作成する振幅特性行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、振幅特性行列作成手段により作成された振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解く構成としてもよい。
【００６４】
さらに、上記の信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａを記憶する振幅特性行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、振幅特性行列記憶手段に記憶された振幅特性行列ａを用いて、ｒ＝ａ・ｓ＊を解く構成としてもよい。
【００６５】
そして、本発明の信号分離装置は、複数の目的信号源に対してこれらの目的信号源の個数と同数設置され、かつ、それぞれ同位置または略同位置に設置されて複数の目的信号源からの各目的信号をそれぞれ同時に検出する複数の検出手段と、これらの複数の検出手段の各出力信号を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算することにより、複数の目的信号源から発信されて複数の検出手段の設置位置まで到達した各目的信号を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める目的信号列ベクトル算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００６６】
また、上記の信号分離装置において、複数の検出手段のそれぞれについての方向に対する振幅特性を記憶する振幅特性記憶手段と、この振幅特性記憶手段に記憶された振幅特性に基づき、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を作成する逆行列作成手段とを備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列作成手段により作成された逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する構成としてもよい。
【００６７】
さらに、上記の信号分離装置において、複数の目的信号源の各方向に対する複数の検出手段の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を記憶する逆行列記憶手段を備え、目的信号列ベクトル算出手段は、逆行列記憶手段に記憶された逆行列ａ−１を用いて、ｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する構成としてもよい。
【００６８】
そして、以上に述べた本発明の信号分離方法において、フーリエ変換は、高速フーリエ変換であり、フーリエ逆変換は、高速フーリエ逆変換であることが望ましい。
【００６９】
また、以上に述べた本発明の信号分離装置において、フーリエ変換手段は、高速フーリエ変換手段であり、フーリエ逆変換手段は、高速フーリエ逆変換手段であることが望ましい。
【００７０】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の各実施形態を図面に基づいて説明する。
【００７１】
［第１実施形態］
【００７２】
図１には、本発明の信号分離装置である第１実施形態の音源分離装置１０の全体構成が示されている。音源分離装置１０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆｉｒｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）および高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ：Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆｉｒｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う厳密な音源分離方法を実現する装置であり、複数（ここでは、Ｎ個とする。）の目的信号源である音源Ｓ（１），Ｓ（２），…，Ｓ（ｊ），…，Ｓ（Ｎ）から発信される各目的信号である目的音を同時に分離する装置である。
【００７３】
図１において、音源分離装置１０は、複数（ここでは、Ｍ個とする。）の検出手段であるマイクロホンＭ（１），Ｍ（２），…，Ｍ（ｉ），…，Ｍ（Ｍ）と、本体１０Ａとにより構成されている。本体１０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段１１と、伝達特性記憶手段１２と、伝達関数行列作成手段１３と、目的信号列ベクトル算出手段１４と、高速フーリエ逆変換手段１５とを備えている。
【００７４】
マイクロホンＭ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｍ）は、互いに指向特性の異なるマイクロホン（指向特性が同じマイクロホンを向きを変えて設置することも含む。）であり、略同位置に設置されている。マイクロホンＭ（ｉ）の個数Ｍは、音源Ｓ（ｊ）の個数Ｎ以上である（Ｍ≧Ｎ）。各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）は、それぞれ複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの信号を同時に受信し、かつ、これらの複数の方向からの各入力信号に対する各応答信号が合成された状態の信号ｒ１（ｔ），ｒ２（ｔ），…，ｒＭ（ｔ）を出力するものである。
【００７５】
高速フーリエ変換手段１１は、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）に対して高速フーリエ変換を実行する処理を行うものである。
【００７６】
伝達特性記憶手段１２は、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する伝達特性を記憶するものである。伝達特性記憶手段１２には、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれについて、目的信号を受信可能な全範囲（全方向・全角度である。但し、連続的でなくてもよく、例えば一定角度置き等でもよい。）に渡る伝達特性が記憶されている。
【００７７】
伝達関数行列作成手段１３は、伝達特性記憶手段１２に記憶された伝達特性に基づき、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の各方向に対する各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の伝達特性によって定まるマイクロホン伝達関数行列Ｍ（後述する式（１０）参照）を作成する処理を行うものである。なお、伝達関数行列作成手段１３による伝達関数行列Ｍの作成処理は、例えば、伝達特性記憶手段１２に記憶された全方向に渡る伝達特性のデータのうちから、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータを選択する処理であってもよく、あるいは伝達特性記憶手段１２に数式等の形で記憶されている伝達特性に基づき、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応する伝達特性を計算する処理であってもよく、さらには、伝達特性記憶手段１２に記憶された全方向（但し、連続的ではなく、例えば一定角度置き等の場合）に渡る伝達特性のデータを、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータとするための補完処理であってもよい。
【００７８】
なお、音源分離装置１０を搭載したシステムが動くと（つまり、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対するマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の相対的な姿勢が変化すると）、マイクロホン伝達関数行列Ｍの各要素の値は変化する。しかし、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する伝達特性は、それぞれの方向について一意に定まるので、システムが動いたとしても、伝達特性記憶手段１２に記憶させるデータ自体（数式等であってもよい。）を変更する必要はなく、伝達関数行列作成手段１３により、その時点における各音源に対する各マイクロホンの相対姿勢に従って、伝達関数行列Ｍの各要素の値を定める処理（前述した選択処理、計算処理、補完処理等）を行うだけでよい。
【００７９】
また、音源分離装置（信号分離装置）を搭載したシステムが動く場合、あるいは音源（目的信号源）が動く場合には、その時点における音源（目的信号源）に対するマイクロホン（検出手段）の相対的な姿勢を把握しなければならないので、音源（目的信号源）の存在する方向を把握するための音源方向把握手段（目的信号源方向把握手段）を別途設けておく必要がある。
【００８０】
目的信号列ベクトル算出手段１４は、高速フーリエ変換手段１１により高速フーリエ変換された各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および伝達関数行列作成手段１３により作成された伝達関数行列Ｍを用いて、後述する式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）から発信されて各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の設置位置まで到達した各目的信号Ｓ１＊（ｆ）〜ＳＮ＊（ｆ）を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊を求める処理を行うものである。なお、目的信号列ベクトル算出手段１４による処理には、ＲからＳ＊を復元するための音源分離行列を作成する処理が含まれる。
【００８１】
高速フーリエ逆変換手段１５は、目的信号列ベクトル算出手段１４により求めた目的信号列ベクトルＳ＊に対して高速フーリエ逆変換を実行する処理を行うものである。
【００８２】
そして、本体１０Ａに含まれる各手段１１，１３，１４，１５は、本体１０Ａを構成するコンピュータの内部に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）、およびこのＣＰＵの動作手順を規定する一つまたは複数のプログラムにより実現される。
【００８３】
また、伝達特性記憶手段１２は、例えばハードディスク等により好適に実現されるが、その他に、例えば、光磁気ディスク（ＭＯ）、コンパクトディスク（ＣＤ）を利用した読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）を利用した読出し専用メモリ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤを利用したランダム・アクセス・メモリ（ＤＶＤ−ＲＡＭ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、あるいはこれらの組合せ等を用いてもよい。
【００８４】
以下においては、本発明の信号分離方法の理論的根拠を説明する。ここでは、一例として音源分離方法についての説明を行うものとする。
【００８５】
図５は、音声等の目的信号を発するＮ個の音源が、同時に存在する音場において、本発明の信号分離方法（ここでは、音源分離方法）により受音を行う状態を示すブロック図である。図５において、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）のうちの第ｊ番目の音源Ｓ（ｊ）から複数のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）のうちの第ｉ番目のマイクロホンＭ（ｉ）までの環境による空間伝達関数をＧｉｊ（ｆ）と表すものとする（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）。
【００８６】
また、第ｊ番目の音源Ｓ（ｊ）から発信される目的音Ｓｊ（ｆ）が、第ｉ番目のマイクロホンＭ（ｉ）で受音されるとき、マイクロホンＭ（ｉ）は、その伝達特性に応じて、目的音Ｓｊ（ｆ）の振幅および位相を変化させるものとし、目的音Ｓｊ（ｆ）の到来方向（音源Ｓ（ｊ）の方向）に対するマイクロホンＭ（ｉ）の伝達特性をＭｉｊ（ｆ）と表すものとする（ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）。なお、ｆは、周波数を表している。
【００８７】
複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号Ｓ１（ｆ）〜ＳＮ（ｆ）を受音した各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）は、行列表現を用いて次の式（１）のように表すことができる。
【００８８】
Ｒ＝ＭＧ・Ｓ      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）
【００８９】
ここで、Ｒは、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を要素とするＭ次の列ベクトルであり、次の式（２）のように表される。また、Ｓは、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）から発信された目的信号Ｓ１（ｆ）〜ＳＮ（ｆ）を要素とするＮ次の列ベクトルであり、次の式（３）のように表される。なお、式（２）および式（３）において、Ｔは転置を意味する。
【００９０】
Ｒ＝［Ｒ１（ｆ）  Ｒ２（ｆ）  …  ＲＭ（ｆ）］Ｔ      ・・・・・・・（２）
【００９１】
Ｓ＝［Ｓ１（ｆ）  Ｓ２（ｆ）  …  ＳＮ（ｆ）］Ｔ      ・・・・・・・（３）
【００９２】
そして、ＭＧは、空間の伝達特性Ｇｉｊ（ｆ）と、マイクロホンの伝達特性Ｍｉｊ（ｆ）とにより定まるＭ行Ｎ列の行列であり、次の式（４）のように表される。
【００９３】
【数１】
2004279845.tif 000003
【００９４】
次に、本発明による音源分離では、以下のような３つの条件を仮定する。
【００９５】
（条件１）Ｍ個のマイクロホン素子は、同位置または略同位置に置くことができる。
【００９６】
（条件２）Ｍ個のマイクロホン素子についての方向に対する伝達特性は既知である。
【００９７】
（条件３）目的音の到来方向は既知である。
【００９８】
上記の条件１より、各マイクロホン素子の設置位置が空間的に同位置であるとみなせるため、任意の一つの音源Ｓ（ｊ）（ｊ＝１〜Ｎ）から各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）までの環境による空間伝達関数は、等しいと考えられる。従って、上記の条件１が成立するとき、次の式（５）が成立するので、Ｇｉｊ（ｆ）を、次の式（６）のように表すことができる。
【００９９】
Ｇ１ｊ（ｆ）＝Ｇ２ｊ（ｆ）＝…＝ＧＭｊ（ｆ）  （ｊ＝１〜Ｎ）      ・・（５）
【０１００】
Ｇｊ（ｆ）＝Ｇｉｊ（ｆ）  （ｉ＝１〜Ｍ，ｊ＝１〜Ｎ）      ・・・・（６）
【０１０１】
そして、上記の式（６）を用いると、前述した式（４）で表されるＭＧは、次の式（７）のように表すことができる。
【０１０２】
【数２】
2004279845.tif 000004
【０１０３】
従って、前述した式（１）は、次の式（８）に示されるＮ次の列ベクトルＳ＊を使って置き換えると、次の式（９）のように記述することができる。
【０１０４】
2004279845.tif 000005
【０１０５】
Ｒ＝Ｍ・Ｓ＊      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（９）
【０１０６】
ここで、Ｍは、マイクロホン素子の伝達特性によって定まるＭ行Ｎ列の行列であり、次の式（１０）のように表される。この行列Ｍのことを、本願明細書において、マイクロホン伝達関数行列（ＭＴＦＭ：Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｍａｔｒｉｘ）と呼ぶことにする。
【０１０７】
【数３】
2004279845.tif 000006
【０１０８】
また、Ｓ＊の各要素Ｓｊ＊（ｆ）は、前述した式（８）より、次の式（１１）のように表される。
【０１０９】
Ｓｊ＊（ｆ）＝Ｇｊ（ｆ）Ｓｊ（ｆ）      ・・・・・・・・・・・・・（１１）
【０１１０】
上記の式（１１）の意味は、次の通りである。音源Ｓ（ｊ）から発信された目的信号Ｓｊ（ｆ）は、各マイクロホン素子の設置位置まで到達したときには、空間の伝達特性Ｇｊ（ｆ）を用いれば、式（１１）よりＳｊ＊（ｆ）となる。従って、このＳｊ＊（ｆ）を、各マイクロホン素子の設置位置における新たな信号源（各マイクロホン素子の設置位置において、音源Ｓ（ｊ）の方向ｊ（ｊ＝１〜Ｎ）に存在する信号源）から発信される目的信号であると考えることができる。この際、実際に音源Ｓ（ｊ）から発信される目的音を観測することは、上記の目的信号Ｓｊ＊（ｆ）を観測することに他ならない。つまり、そもそも人間が聞く音やロボットが認識する音は、人間やロボットの位置に到達した音であり、マイクロホン素子の設置位置の音に相当するからである。従って、Ｓｊ＊（ｆ）を復元できることは、実質的にＳｊ（ｆ）を復元することと等価である。なお、本願明細書において、Ｓ＊は目的信号列ベクトルと呼ぶものとする。
【０１１１】
なお、上記の式（１０）で示されるマイクロホン伝達関数行列Ｍのイメージ、および式（９）で示されるＲ＝Ｍ・Ｓ＊の関係のイメージは、後述する第３実施形態の図１４で示されるイメージと同様である。
【０１１２】
以上より、音源分離問題は、前述した３つの条件の下で、式（９）におけるＲからＳ＊を復元する問題に置き換えて考えることが可能である。ここで、前述した式（１０）の伝達関数行列Ｍは、外部依存のものではなく、内部変数によってのみ定まる変数行列であり、前述した条件２により、この伝達関数行列Ｍの各要素は既知である。このため、式（９）を演算により代数的に解くことができれば、外部変数に依存しない形での音源分離が可能となる。
【０１１３】
以下においては、式（９）を行列形式の演算により代数的に解く方法について説明を行う。
【０１１４】
マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の個数Ｍは、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の個数Ｎ以上であるが（Ｍ≧Ｎ）、この際、ＲａｎｋＭ≧Ｎであれば、ＲからＳ＊を復元するための音源分離行列（Ｒの各要素Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を用いて、Ｓ＊の各要素Ｓ１＊（ｆ）〜ＳＮ＊（ｆ）を一意に決めることができる行列）が存在するため、観測されたＲ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）からＳ１＊（ｆ）〜ＳＮ＊（ｆ）を分離することが可能となる。
【０１１５】
特に、Ｍ＝Ｎである場合には、前述した式（１０）で設定されたマイクロホン伝達関数行列Ｍが正則であれば、ＲからＳ＊を復元するための音源分離行列として、伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を選ぶことで、次の式（１２）を計算することにより、Ｓ＊を復元することが可能になる。
【０１１６】
Ｓ＊＝Ｍ−１・Ｒ      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１２）
【０１１７】
なお、Ｍ＞Ｎである場合には、例えば、一部のマイクロホンの出力信号を採用しない等の措置を採ることにより、容易に音源分離行列を定めることができる。
【０１１８】
このとき、前述した条件２，３から、Ｎ個の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各マイクロホン素子の伝達特性は既知であるため、マイクロホン伝達関数行列Ｍの各要素は、事前に求めることができる。従って、ＲからＳ＊を復元するための音源分離行列（例えば、伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１等）は、事前に求められたマイクロホン伝達関数行列Ｍを用いて計算しておくことが可能となる。以上により、本発明の信号分離方法（ここでは、一例として音源分離方法）の理論的根拠の説明を終了する。
【０１１９】
このような第１実施形態においては、以下のようにして音源分離装置１０を用いて複数の音源の分離処理を行う。
【０１２０】
先ず、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれで複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号を同時に検出した後、高速フーリエ変換手段１１により、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する。なお、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）は、それぞれ複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号に対する応答信号が合成された状態の信号である。
【０１２１】
続いて、図示されない音源方向把握手段により、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向を把握した後、伝達関数行列作成手段１３により、伝達特性記憶手段１２に記憶された伝達特性に基づき、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の伝達特性によって定まるマイクロホン伝達関数行列Ｍ（前述した式（１０）参照）を作成する処理を行う。
【０１２２】
次に、目的信号列ベクトル算出手段１４により、高速フーリエ変換後の各出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を要素とする出力信号列ベクトルＲ、および伝達関数行列作成手段１３により作成したマイクロホン伝達関数行列Ｍを用いて、前述した式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、目的信号列ベクトルＳ＊を求める。
【０１２３】
その後、求めた目的信号列ベクトルＳ＊に対し、高速フーリエ逆変換手段１５により、高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）を実行する。
【０１２４】
このような第１実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、音源分離装置１０は、出力信号列ベクトルＲおよび伝達関数行列Ｍを用いて、前述した式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊を解くことにより、目的信号列ベクトルＳ＊を求めることができる。
【０１２５】
この際、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する伝達特性は、伝達特性記憶手段１２に記憶されて既知であるため、各目的信号の到来方向（各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向）を把握できれば、伝達関数行列作成手段１３により伝達関数行列Ｍを定めることができる。そして、伝達関数行列Ｍが定まった状態で、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の高速フーリエ変換後の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）が得られれば、目的信号列ベクトル算出手段１４により、目的信号列ベクトルＳ＊を求めることができる。
【０１２６】
このため、従来のマイクロホンアレイのように、存在する複数の音源のうち特定の音源に焦点を合わせる雑音抑制を行う場合とは異なり、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの各目的信号を同時に分離することができる。従って、例えば、複数の人間の音声双方が目的音であるような環境下等でも音源分離装置１０を使用することができる。
【０１２７】
また、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）を同位置または略同位置に設置するので、従来の遅延和型マイクロホンアレイのようにシステムが大型化することはなく、システムの小型化を図ることができる。
【０１２８】
さらに、伝達関数行列Ｍは、外部依存のものではなく、内部変数によってのみ定まる変数行列であるため、音源分離装置１０は、外部環境に依存せず、内部変数のみを操作することによって音源分離を実現することができる。このため、従来の適応型マイクロホンアレイや独立成分分析（ＩＣＡ）を実用途に適用する場合に生じるような困難性は解消されるので、実際の応用面で有効であり、ロボット等の動きのあるシステムに実装することができる。
【０１２９】
そして、音源分離を行うにあたって、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対して幾つかの制約を置いたり、対象とする音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の種別を、例えば楽器等に特化する必要もないので、汎用性のある音源分離を実現することができる。
【０１３０】
また、本発明の効果を確かめるために、次のような実験を行った。
【０１３１】
２つの音源を用意し、同位置に設置された２つの指向性マイクロホンにより受音した。使用した指向性マイクロホンは、ＳＯＮＹ製ＥＣＭ−ＴＳ１２５（径／長さ：１１×２６ｍｍ）である。
【０１３２】
一方の音源をθ＝０度の方向に設置し、他方の音源をθ＝９０度の方向に設置した。そして、θ＝０度の方向からは、目的音Ｓ１として５００Ｈｚの正弦波を鳴らし、θ＝９０度の方向からは、目的音Ｓ２として１０００Ｈｚの正弦波を鳴らした。このときの実験結果を、下記の表１および表２に示す。
【０１３３】
【表１】
2004279845.tif 000007
【０１３４】
【表２】
2004279845.tif 000008
【０１３５】
表１には、２つのマイクロホンによる観測結果データが示されている。Ｒ１，Ｒ２は、各マイクロホンの出力信号である。また、表２には、本発明による信号分離処理（マイクロホン伝達関数Ｍの逆行列Ｍ−１を用いた処理）を行って得られた計算結果データが示されている。Ｓ１＊，Ｓ２＊は、復元された目的信号である。
【０１３６】
表１に示すように、Ｒ１，Ｒ２として観測されたデータは、５００Ｈｚおよび１０００Ｈｚを含む混合音となっているのに対し、表２に示すように、Ｓ１＊では、５００Ｈｚの信号を、Ｓ２＊では、１０００Ｈｚの信号をそれぞれ目的音として分離していることがわかる。これにより本発明の効果が顕著に示された。
【０１３７】
なお、以上に述べた第１実施形態の変形の形態として、次のような例を挙げることができる。
【０１３８】
図２には、第１実施形態についての第１の変形の形態を示す音源分離装置２０の全体構成が示されている。
【０１３９】
図２において、音源分離装置２０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体２０Ａとにより構成されている。本体２０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段２１と、伝達関数行列記憶手段２２と、目的信号列ベクトル算出手段２３と、高速フーリエ逆変換手段２４とを備えている。
【０１４０】
高速フーリエ変換手段２１および高速フーリエ逆変換手段２４は、図１の高速フーリエ変換手段１１および高速フーリエ逆変換手段１５とそれぞれ同様である。
【０１４１】
一方、図１の音源分離装置１０では、伝達特性記憶手段１２および伝達関数行列作成手段１３が設けられていたのに対し、図２の音源分離装置２０では、既に定められたマイクロホン伝達関数行列Ｍを記憶する伝達関数行列記憶手段２２が設けられている点が異なっている。このため、図１の目的信号列ベクトル算出手段１４は、伝達関数行列作成手段１３により作成された伝達関数行列Ｍを用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図２の目的信号列ベクトル算出手段２３は、伝達関数行列記憶手段２２に記憶された伝達関数行列Ｍを用いて演算処理を行う構成とされている。
【０１４２】
従って、図２の音源分離装置２０は、マイクロホン伝達関数行列Ｍの各要素の値が固定される場合、すなわち各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０１４３】
図３には、第１実施形態についての第２の変形の形態を示す音源分離装置３０の全体構成が示されている。
【０１４４】
図３において、音源分離装置３０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体３０Ａとにより構成されている。本体３０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段３１と、伝達特性記憶手段３２と、逆行列作成手段３３と、目的信号列ベクトル算出手段３４と、高速フーリエ逆変換手段３５とを備えている。
【０１４５】
高速フーリエ変換手段３１、伝達特性記憶手段３２、および高速フーリエ逆変換手段３５は、図１の高速フーリエ変換手段１１、伝達特性記憶手段１２、および高速フーリエ逆変換手段１５とそれぞれ同様である。
【０１４６】
一方、図１の音源分離装置１０では、伝達関数行列作成手段１３が設けられていたのに対し、図３の音源分離装置３０では、伝達特性記憶手段３２に記憶された伝達特性に基づきマイクロホン伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を作成する逆行列作成手段３３が設けられている点が異なっている。このため、図１の目的信号列ベクトル算出手段１４は、伝達関数行列作成手段１３により作成された伝達関数行列Ｍを用いて、前述した式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊を解く処理を行う構成とされていたのに対し、図３の目的信号列ベクトル算出手段３４は、逆行列作成手段３３により作成されたマイクロホン伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて、前述した式（１２）のＳ＊＝Ｍ−１・Ｒを計算する処理を行う構成とされている。
【０１４７】
従って、図３の音源分離装置３０は、マイクロホンの設置個数Ｍと、音源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、マイクロホン伝達関数行列Ｍが正則であり、逆行列Ｍ−１を求めることができる場合に適用することができる。
【０１４８】
図４には、第１実施形態についての第３の変形の形態を示す音源分離装置４０の全体構成が示されている。
【０１４９】
図４において、音源分離装置４０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体４０Ａとにより構成されている。本体４０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段４１と、逆行列記憶手段４２と、目的信号列ベクトル算出手段４３と、高速フーリエ逆変換手段４４とを備えている。
【０１５０】
高速フーリエ変換手段４１および高速フーリエ逆変換手段４４は、図３の高速フーリエ変換手段３１および高速フーリエ逆変換手段３５とそれぞれ同様である。
【０１５１】
一方、図３の音源分離装置３０では、伝達特性記憶手段３２および逆行列作成手段３３が設けられていたのに対し、図４の音源分離装置４０では、既に定められたマイクロホン伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を記憶する逆行列記憶手段４２が設けられている点が異なっている。このため、図３の目的信号列ベクトル算出手段３４は、逆行列作成手段３３により作成された伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図４の目的信号列ベクトル算出手段４３は、逆行列記憶手段４２に記憶された伝達関数行列Ｍの逆行列Ｍ−１を用いて演算処理を行う構成とされている。
【０１５２】
従って、図４の音源分離装置４０は、マイクロホンの設置個数Ｍと、音源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、マイクロホン伝達関数行列Ｍが正則であり、逆行列Ｍ−１を求めることができる場合であって、さらに、マイクロホン伝達関数行列Ｍの各要素の値が固定され、その逆行列Ｍ−１も固定される場合、すなわち各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０１５３】
［第２実施形態］
【０１５４】
図６には、本発明の信号分離装置である第２実施形態の音源分離装置２１０の全体構成が示されている。音源分離装置２１０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）および高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）を行う簡易な音源分離方法を実現する装置であり、前記第１実施形態の音源分離装置１０，２０，３０，４０のような厳密で理論的な音源分離方法を実現する装置に対し、人間の耳の特性に注目した、より簡易な方法を実現する装置である。この音源分離装置２１０は、前記第１実施形態の場合と同様に、複数（ここでは、Ｎ個とする。）の目的信号源である音源Ｓ（１），Ｓ（２），…，Ｓ（ｊ），…，Ｓ（Ｎ）から発信される各目的信号である目的音を同時に分離する装置である。
【０１５５】
人間の耳は、目的信号の位相に対しては振幅に対するよりも感度が低いことが知られているので、体感的な音源分離の観点からは、目的信号源から発信される目的信号のうち、特に振幅情報の復元が重要となる。そこで、本第２実施形態の音源分離装置２１０の説明では、音源分離問題を音源の振幅情報の復元に特化し、また、音源が確率的に独立であると仮定して、パワースペクトルに関する復元問題を記述する。
【０１５６】
図６において、音源分離装置２１０は、複数（ここでは、Ｍ個とする。）の検出手段であるマイクロホンＭ（１），Ｍ（２），…，Ｍ（ｉ），…，Ｍ（Ｍ）と、本体２１０Ａとにより構成されている。本体２１０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段２１１と、振幅特性記憶手段２１２と、振幅特性行列作成手段２１３と、目的信号列ベクトル算出手段２１４と、高速フーリエ逆変換手段２１５とを備えている。
【０１５７】
マイクロホンＭ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｍ）は、前記第１実施形態の場合と同様である。
【０１５８】
高速フーリエ変換手段２１１は、前記第１実施形態の高速フーリエ変換手段１１と同様である。
【０１５９】
振幅特性記憶手段２１２は、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性を記憶するものである。振幅特性記憶手段２１２には、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれについて、目的信号を受信可能な全範囲（全方向・全角度である。但し、連続的でなくてもよく、例えば一定角度置き等でもよい。）に渡る振幅特性が記憶されている。
【０１６０】
振幅特性行列作成手段２１３は、振幅特性記憶手段２１２に記憶された振幅特性に基づき、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の各方向に対する各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａ（後述する式（１６）参照）を作成する処理を行うものである。なお、振幅特性行列作成手段２１３による振幅特性行列Ａの作成処理は、例えば、振幅特性記憶手段２１２に記憶された全方向に渡る振幅特性のデータのうちから、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータを選択する処理であってもよく、あるいは振幅特性記憶手段２１２に数式等の形で記憶されている振幅特性に基づき、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応する振幅特性を計算する処理であってもよく、さらには、振幅特性記憶手段２１２に記憶された全方向（但し、連続的ではなく、例えば一定角度置き等の場合）に渡る振幅特性のデータを、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータとするための補完処理であってもよい。
【０１６１】
なお、音源分離装置２１０を搭載したシステムが動くと（つまり、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対するマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の相対的な姿勢が変化すると）、振幅特性行列Ａの各要素の値は変化する。しかし、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性は、それぞれの方向について一意に定まるので、システムが動いたとしても、振幅特性記憶手段２１２に記憶させるデータ自体（数式等であってもよい。）を変更する必要はなく、振幅特性行列作成手段２１３により、その時点における各音源に対する各マイクロホンの相対姿勢に従って、振幅特性行列Ａの各要素の値を定める処理（前述した選択処理、計算処理、補完処理等）を行うだけでよい。
【０１６２】
また、前記第１実施形態の場合と同様に、音源分離装置（信号分離装置）を搭載したシステムが動く場合、あるいは音源（目的信号源）が動く場合には、その時点における音源（目的信号源）に対するマイクロホン（検出手段）の相対的な姿勢を把握しなければならないので、音源（目的信号源）の存在する方向を把握するための音源方向把握手段（目的信号源方向把握手段）を別途設けておく必要がある。
【０１６３】
目的信号列ベクトル算出手段２１４は、高速フーリエ変換手段２１１により高速フーリエ変換された各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および振幅特性行列作成手段２１３により作成された振幅特性行列Ａを用いて、後述する式（１５）のＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）から発信されて各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の設置位置まで到達した各目的信号Ｓ１＊（ｆ）〜ＳＮ＊（ｆ）を要素とする目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める処理を行うものである。なお、目的信号列ベクトル算出手段２１４による処理には、ＲｐからＳ＊ｐを復元するための音源分離行列を作成する処理が含まれる。
【０１６４】
高速フーリエ逆変換手段２１５は、前記第１実施形態の高速フーリエ逆変換手段１５と同様である。
【０１６５】
以下においては、音源分離問題を音源の振幅情報の復元に特化し、また、音源が確率的に独立であると仮定して、パワースペクトルに関する復元問題についての理論的根拠を説明する。
【０１６６】
前記第１実施形態で示された式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊におけるＲおよびＳ＊をパワースペクトル上で考えるとき、出力信号列ベクトルＲの各要素についてのパワースペクトルの要素、すなわち各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の高速フーリエ変換後の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）のパワースペクトルの要素は、次の式（１３）のようになる。式（１３）において、ｉ＝１〜Ｍである。
【０１６７】
【数４】
2004279845.tif 000009
【０１６８】
ここで、各音源Ｓ（ｊ）（ｊ＝１〜Ｎ）からの目的信号Ｓｊ＊（ｆ）は、確率的に独立であるため、次の式（１４）が成立する。式（１４）において、ｊ＝１〜Ｎ，ｋ＝１〜Ｎである。
【０１６９】
【数５】
2004279845.tif 000010
【０１７０】
従って、式（１３）は、次の式（１５）のように表すことができる。
【０１７１】
Ｒｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐ      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１５）
【０１７２】
ここで、Ａは、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対するマイクロホン素子の振幅特性によってのみ定まるＭ行Ｎ列の行列であり、次の式（１６）のように表される。この行列Ａのことを、本願明細書において、振幅特性行列（ＡＣＭ：Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｍａｔｒｉｘ）と呼ぶ。
【０１７３】
【数６】
2004279845.tif 000011
【０１７４】
また、Ｒｐは、出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルであり、次の式（１７）のように表されるＭ次の列ベクトルである。さらに、Ｓ＊ｐは、目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルであり、次の式（１８）のように表されるＮ次の列ベクトルである。
【０１７５】
Ｒｐ＝［│Ｒ１（ｆ）│２  │Ｒ２（ｆ）│２  …  │ＲＭ（ｆ）│２］Ｔ・・・・・・・・・・・・・・・（１７）
【０１７６】
Ｓ＊ｐ＝［│Ｓ１＊（ｆ）│２  │Ｓ２＊（ｆ）│２  …  │ＳＮ＊（ｆ）│２］Ｔ・・・・・・・（１８）
【０１７７】
従って、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）が確率的に独立である場合には、前述した式（１５）から、振幅特性行列Ａを適切に設計することで、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号のパワー情報を復元することが可能となる。
【０１７８】
なお、上記の式（１６）で示される振幅特性行列Ａのイメージ、および式（１５）で示されるＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐの関係のイメージは、後述する第３実施形態の図１４で示されるイメージと同様である。
【０１７９】
以上のことから、本第２実施形態における振幅特性行列Ａについては、前記第１実施形態におけるマイクロホン伝達関数行列Ｍの場合と同様に取り扱うことができる。
【０１８０】
先ず、本第２実施形態では、前記第１実施形態の場合と同様に、以下のような３つの条件を仮定する。
【０１８１】
（条件１）Ｍ個のマイクロホン素子は、同位置または略同位置に置くことができる。
【０１８２】
（条件２）Ｍ個のマイクロホン素子についての方向に対する振幅特性は既知である。
【０１８３】
（条件３）目的音の到来方向は既知である。
【０１８４】
次に、マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の個数Ｍは、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の個数Ｎ以上であるが（Ｍ≧Ｎ）、この際、ＲａｎｋＭ≧Ｎであれば、ＲｐからＳ＊ｐを復元するための音源分離行列（Ｒｐの各要素│Ｒ１（ｆ）│２〜│ＲＭ（ｆ）│２を用いて、Ｓ＊ｐの各要素│Ｓ１＊（ｆ）│２〜│ＳＮ＊（ｆ）│２を一意に決めることができる行列）が存在するため、観測されたＲ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）からＳ１＊（ｆ）〜ＳＮ＊（ｆ）を分離することが可能となる。
【０１８５】
特に、Ｍ＝Ｎである場合には、前述した式（１６）で設定された振幅特性行列Ａが正則であれば、ＲｐからＳ＊ｐを復元するための音源分離行列として、振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を選ぶことで、次の式（１９）を計算することにより、Ｓ＊ｐを復元することが可能になる。
【０１８６】
Ｓ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐ      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１９）
【０１８７】
なお、Ｍ＞Ｎである場合には、例えば、一部のマイクロホンの出力信号を採用しない等の措置を採ることにより、容易に音源分離行列を定めることができる。
【０１８８】
このとき、前述した条件２，３から、Ｎ個の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各マイクロホン素子の振幅特性は既知であるため、振幅特性行列Ａの各要素は、事前に求めることができる。従って、ＲｐからＳ＊ｐを復元するための音源分離行列（例えば、振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１等）は、事前に求められた振幅特性行列Ａを用いて計算しておくことが可能となる。以上により、パワースペクトルに関する復元問題についての理論的根拠の説明を終了する。
【０１８９】
このような第２実施形態においては、以下のようにして音源分離装置２１０を用いて複数の音源の分離処理を行う。
【０１９０】
先ず、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれで複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号を同時に検出した後、高速フーリエ変換手段２１１により、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する。なお、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）は、それぞれ複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号に対する応答信号が合成された状態の信号である。
【０１９１】
続いて、図示されない音源方向把握手段により、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向を把握した後、振幅特性行列作成手段２１３により、振幅特性記憶手段２１２に記憶された振幅特性に基づき、各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の振幅特性によって定まる振幅特性行列Ａ（前述した式（１６）参照）を作成する処理を行う。
【０１９２】
次に、目的信号列ベクトル算出手段２１４により、高速フーリエ変換後の各出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）を要素とする出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐ、および振幅特性行列作成手段２１３により作成した振幅特性行列Ａを用いて、前述した式（１５）のＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求める。
【０１９３】
その後、求めた目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐに適当な位相情報を付加した後、高速フーリエ逆変換手段２１５により、高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）を実行する。なお、位相情報を付加するのは、位相情報損失のためにＦＦＴの窓長に合わせて、その境界で不連続点が出て、音が断続的になるのを防ぐためである。
【０１９４】
このような第２実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、音源分離装置２１０は、出力信号列ベクトルＲのパワースペクトルＲｐおよび振幅特性行列Ａを用いて、前述した式（１５）のＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解くことにより、目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求めることができる。
【０１９５】
この際、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性は、振幅特性記憶手段２１２に記憶されて既知であるため、各目的信号の到来方向（各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向）を把握できれば、振幅特性行列作成手段２１３により振幅特性行列Ａを定めることができる。そして、振幅特性行列Ａが定まった状態で、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）の高速フーリエ変換後の出力信号Ｒ１（ｆ）〜ＲＭ（ｆ）のパワースペクトル│Ｒ１（ｆ）│２〜│ＲＭ（ｆ）│２が得られれば、目的信号列ベクトル算出手段２１４により、目的信号列ベクトルＳ＊のパワースペクトルＳ＊ｐを求めることができる。
【０１９６】
このため、前記第１実施形態の場合と同様に、従来のマイクロホンアレイのように、存在する複数の音源のうち特定の音源に焦点を合わせる雑音抑制を行う場合とは異なり、複数の音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの各目的信号を同時に分離することができる。従って、例えば、複数の人間の音声双方が目的音であるような環境下等でも音源分離装置２１０を使用することができる。
【０１９７】
また、各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）を同位置または略同位置に設置するので、従来の遅延和型マイクロホンアレイのようにシステムが大型化することはなく、システムの小型化を図ることができる。
【０１９８】
さらに、振幅特性行列Ａは、外部依存のものではなく、内部変数によってのみ定まる変数行列であるため、音源分離装置２１０は、外部環境に依存せず、内部変数のみを操作することによって音源分離を実現することができる。このため、従来の適応型マイクロホンアレイや独立成分分析（ＩＣＡ）を実用途に適用する場合に生じるような困難性は解消されるので、実際の応用面で有効であり、ロボット等の動きのあるシステムに実装することができる。
【０１９９】
そして、音源分離を行うにあたって、音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対して幾つかの制約を置いたり、対象とする音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の種別を、例えば楽器等に特化する必要もないので、汎用性のある音源分離を実現することができる。
【０２００】
また、本発明の効果を確かめるために、次のような実験を行った。
【０２０１】
実験方法は、前記第１実施形態の場合（表１，表２参照）と同様であり、２つの音源を用意し、同位置に設置された２つの指向性マイクロホンにより受音した。使用した指向性マイクロホンは、ＳＯＮＹ製ＥＣＭ−ＴＳ１２５（径／長さ：１１×２６ｍｍ）である。
【０２０２】
一方の音源をθ＝０度の方向に設置し、他方の音源をθ＝９０度の方向に設置した。そして、θ＝０度の方向からは、目的音Ｓ１として５００Ｈｚの正弦波を鳴らし、θ＝９０度の方向からは、目的音Ｓ２として１０００Ｈｚの正弦波を鳴らした。このときの実験結果を、下記の表３および表４に示す。
【０２０３】
【表３】
2004279845.tif 000012
【０２０４】
【表４】
2004279845.tif 000013
【０２０５】
表３には、２つのマイクロホンによる観測結果データが示されている。Ｒ１，Ｒ２は、各マイクロホンの出力信号である。また、表４には、本発明による信号分離処理（振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いた処理）を行って得られた計算結果データが示されている。Ｓ１＊，Ｓ２＊は、復元された目的信号である。
【０２０６】
表３に示すように、Ｒ１，Ｒ２として観測されたデータは、５００Ｈｚおよび１０００Ｈｚを含む混合音となっているのに対し、表４に示すように、Ｓ１＊では、５００Ｈｚの信号を、Ｓ２＊では、１０００Ｈｚの信号をそれぞれ目的音として分離していることがわかる。これにより本発明の効果が顕著に示された。
【０２０７】
なお、以上に述べた第２実施形態の変形の形態として、次のような例を挙げることができる。
【０２０８】
図７には、第２実施形態についての第１の変形の形態を示す音源分離装置２２０の全体構成が示されている。
【０２０９】
図７において、音源分離装置２２０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体２２０Ａとにより構成されている。本体２２０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段２２１と、振幅特性行列記憶手段２２２と、目的信号列ベクトル算出手段２２３と、高速フーリエ逆変換手段２２４とを備えている。
【０２１０】
高速フーリエ変換手段２２１および高速フーリエ逆変換手段２２４は、図６の高速フーリエ変換手段２１１および高速フーリエ逆変換手段２１５とそれぞれ同様である。
【０２１１】
一方、図６の音源分離装置２１０では、振幅特性記憶手段２１２および振幅特性行列作成手段２１３が設けられていたのに対し、図７の音源分離装置２２０では、既に定められた振幅特性行列Ａを記憶する振幅特性行列記憶手段２２２が設けられている点が異なっている。このため、図６の目的信号列ベクトル算出手段２１４は、振幅特性行列作成手段２１３により作成された振幅特性行列Ａを用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図７の目的信号列ベクトル算出手段２２３は、振幅特性行列記憶手段２２２に記憶された振幅特性行列Ａを用いて演算処理を行う構成とされている。
【０２１２】
従って、図７の音源分離装置２２０は、振幅特性行列Ａの各要素の値が固定される場合、すなわち各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０２１３】
図８には、第２実施形態についての第２の変形の形態を示す音源分離装置２３０の全体構成が示されている。
【０２１４】
図８において、音源分離装置２３０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体２３０Ａとにより構成されている。本体２３０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段２３１と、振幅特性記憶手段２３２と、逆行列作成手段２３３と、目的信号列ベクトル算出手段２３４と、高速フーリエ逆変換手段２３５とを備えている。
【０２１５】
高速フーリエ変換手段２３１、振幅特性記憶手段２３２、および高速フーリエ逆変換手段２３５は、図６の高速フーリエ変換手段２１１、振幅特性記憶手段２１２、および高速フーリエ逆変換手段２１５とそれぞれ同様である。
【０２１６】
一方、図６の音源分離装置２１０では、振幅特性行列作成手段２１３が設けられていたのに対し、図８の音源分離装置２３０では、振幅特性記憶手段２３２に記憶された振幅特性に基づき振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を作成する逆行列作成手段２３３が設けられている点が異なっている。このため、図６の目的信号列ベクトル算出手段２１４は、振幅特性行列作成手段２１３により作成された振幅特性行列Ａを用いて、前述した式（１５）のＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐを解く処理を行う構成とされていたのに対し、図８の目的信号列ベクトル算出手段２３４は、逆行列作成手段２３３により作成された振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて、前述した式（１９）のＳ＊ｐ＝Ａ−１・Ｒｐを計算する処理を行う構成とされている。
【０２１７】
従って、図８の音源分離装置２３０は、マイクロホンの設置個数Ｍと、音源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、振幅特性行列Ａが正則であり、逆行列Ａ−１を求めることができる場合に適用することができる。
【０２１８】
図９には、第２実施形態についての第３の変形の形態を示す音源分離装置２４０の全体構成が示されている。
【０２１９】
図９において、音源分離装置２４０は、複数（Ｍ個）のマイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体２４０Ａとにより構成されている。本体２４０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、高速フーリエ変換手段２４１と、逆行列記憶手段２４２と、目的信号列ベクトル算出手段２４３と、高速フーリエ逆変換手段２４４とを備えている。
【０２２０】
高速フーリエ変換手段２４１および高速フーリエ逆変換手段２４４は、図８の高速フーリエ変換手段２３１および高速フーリエ逆変換手段２３５とそれぞれ同様である。
【０２２１】
一方、図８の音源分離装置２３０では、振幅特性記憶手段２３２および逆行列作成手段２３３が設けられていたのに対し、図９の音源分離装置２４０では、既に定められた振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を記憶する逆行列記憶手段２４２が設けられている点が異なっている。このため、図８の目的信号列ベクトル算出手段２３４は、逆行列作成手段２３３により作成された振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図９の目的信号列ベクトル算出手段２４３は、逆行列記憶手段２４２に記憶された振幅特性行列Ａの逆行列Ａ−１を用いて演算処理を行う構成とされている。
【０２２２】
従って、図９の音源分離装置２４０は、マイクロホンの設置個数Ｍと、音源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、振幅特性行列Ａが正則であり、逆行列Ａ−１を求めることができる場合であって、さらに、振幅特性行列Ａの各要素の値が固定され、その逆行列Ａ−１も固定される場合、すなわち各音源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各マイクロホンＭ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０２２３】
［第３実施形態］
【０２２４】
図１０には、本発明の第３実施形態の信号分離装置３１０の全体構成が示されている。信号分離装置３１０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）および高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）を行わない信号分離方法を実現する装置であり、複数（ここでは、Ｎ個とする。）の目的信号源Ｓ（１），Ｓ（２），…，Ｓ（ｊ），…，Ｓ（Ｎ）から発信される各目的信号を同時に分離する装置である。
【０２２５】
本第３実施形態の信号分離装置３１０は、インパルス入力に対して出力がインパルス応答となるような検出手段を用いる場合にのみ適用することができるという点で、これに限定されない前記第１，第２実施形態の各音源分離装置の場合と異なる。
【０２２６】
図１０において、信号分離装置３１０は、複数（ここでは、Ｍ個とする。）の検出手段Ｍ（１），Ｍ（２），…，Ｍ（ｉ），…，Ｍ（Ｍ）と、本体３１０Ａとにより構成されている。本体３１０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、振幅特性記憶手段３１１と、振幅特性行列作成手段３１２と、目的信号列ベクトル算出手段３１３とを備えている。
【０２２７】
検出手段Ｍ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｍ）は、例えば圧力センサ等であり、インパルス入力に対して出力がインパルス応答となるものである。
【０２２８】
振幅特性記憶手段３１１は、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性を記憶するものである。振幅特性記憶手段３１１には、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれについて、目的信号を受信可能な全範囲（全方向・全角度である。但し、連続的でなくてもよく、例えば一定角度置き等でもよい。）に渡る振幅特性が記憶されている。
【０２２９】
振幅特性行列作成手段３１２は、振幅特性記憶手段３１１に記憶された振幅特性に基づき、複数の信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の各方向に対する各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａ（後述する式（２１）参照）を作成する処理を行うものである。なお、振幅特性行列作成手段３１２による振幅特性行列ａの作成処理は、例えば、振幅特性記憶手段３１１に記憶された全方向に渡る振幅特性のデータのうちから、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータを選択する処理であってもよく、あるいは振幅特性記憶手段３１１に数式等の形で記憶されている振幅特性に基づき、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応する振幅特性を計算する処理であってもよく、さらには、振幅特性記憶手段３１１に記憶された全方向（但し、連続的ではなく、例えば一定角度置き等の場合）に渡る振幅特性のデータを、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対応するデータとするための補完処理であってもよい。
【０２３０】
なお、信号分離装置３１０を搭載したシステムが動くと（つまり、信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対する検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の相対的な姿勢が変化すると）、振幅特性行列ａの各要素の値は変化する。しかし、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性は、それぞれの方向について一意に定まるので、システムが動いたとしても、振幅特性記憶手段３１１に記憶させるデータ自体（数式等であってもよい。）を変更する必要はなく、振幅特性行列作成手段３１２により、その時点における各信号源に対する各検出手段の相対姿勢に従って、振幅特性行列ａの各要素の値を定める処理（前述した選択処理、計算処理、補完処理等）を行うだけでよい。
【０２３１】
また、前記第１，第２実施形態の場合と同様に、信号分離装置を搭載したシステムが動く場合、あるいは目的信号源が動く場合には、その時点における目的信号源に対する検出手段の相対的な姿勢を把握しなければならないので、目的信号源の存在する方向を把握するための目的信号源方向把握手段を別途設けておく必要がある。
【０２３２】
目的信号列ベクトル算出手段３１３は、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および振幅特性行列作成手段３１２により作成された振幅特性行列ａを用いて、後述する式（２０）のｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、複数の信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）から発信されて各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の設置位置まで到達した各目的信号ｓ１＊（ｔ）〜ｓＮ＊（ｔ）を要素とする目的信号列ベクトルｓ＊を求める処理を行うものである。なお、目的信号列ベクトル算出手段３１３による処理には、ｒからｓ＊を復元するための信号分離行列を作成する処理が含まれる。
【０２３３】
本第３実施形態における信号分離についての理論的根拠は、前記第１，第２実施形態の場合と略同様であり、以下の通りである。
【０２３４】
前記第１実施形態で示された式（９）のＲ＝Ｍ・Ｓ＊、および前記第２実施形態で示された式（１５）のＲｐ＝Ａ・Ｓ＊ｐに対応する式は、次の式（２０）のようになる。
【０２３５】
ｒ＝ａ・ｓ＊      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２０）
【０２３６】
ここで、ａは、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する検出手段の振幅特性によってのみ定まるＭ行Ｎ列の行列であり、次の式（２１）のように表される。この行列ａのことを、本願明細書において、振幅特性行列（ＡＣＭ：Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｍａｔｒｉｘ）と呼ぶ。この行列ａの各要素ａｉｊは、信号源Ｓ（ｊ）（ｊ＝１〜Ｎ）の方向に対する検出手段Ｍ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｍ）の振幅特性である。本発明による信号分離処理において、本第３実施形態における振幅特性行列ａは、前記第１実施形態におけるマイクロホン伝達関数行列Ｍ、および前記第２実施形態における振幅特性行列Ａに対応するものである。
【０２３７】
【数７】
2004279845.tif 000014
【０２３８】
また、出力信号列ベクトルｒは、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）を要素とするＭ次の列ベクトルであり、次の式（２２）のように表される。さらに、目的信号列ベクトルｓ＊は、目的信号ｓ１＊（ｔ）〜ｓＮ＊（ｔ）を要素とするＮ次の列ベクトルであり、次の式（２３）のように表される。
【０２３９】
ｒ＝［ｒ１（ｔ）  ｒ２（ｔ）  …  ｒＭ（ｔ）］Ｔ      ・・・・・・（２２）
【０２４０】
ｓ＊＝［ｓ１＊（ｔ）  ｓ２＊（ｔ）  …  ｓＮ＊（ｔ）］Ｔ      ・・・・（２３）
【０２４１】
なお、上記の式（２１）で示される振幅特性行列ａのイメージ、および式（２０）で示されるｒ＝ａ・ｓ＊の関係のイメージを図示すると、図１４に示すようになる。図１４では、理解を容易にするため、信号源の個数をＮ＝２、検出手段の個数をＭ＝２とし、２個の信号源Ｓ（１），Ｓ（２）と、２個の検出手段Ｍ（１），Ｍ（２）との間の関係が記載されている。
【０２４２】
図１４において、各検出手段Ｍ（１），Ｍ（２）の出力信号ｒ１（ｔ），ｒ２（ｔ）と、振幅特性行列ａの各要素ａｉｊと、各信号源Ｓ（１），Ｓ（２）からの目的信号ｓ１＊（ｔ），ｓ２＊（ｔ）との関係は、次の式（２４）および式（２５）のように表すことができる。
【０２４３】
ｒ１（ｔ）＝ａ１１・ｓ１＊（ｔ）＋ａ１２・ｓ２＊（ｔ）      ・・・・・（２４）
【０２４４】
ｒ２（ｔ）＝ａ２１・ｓ１＊（ｔ）＋ａ２２・ｓ２＊（ｔ）      ・・・・・（２５）
【０２４５】
これらを行列形式で表現すると、前述した式（２０）に対応する式として、次の式（２６）が得られる。
【０２４６】
【数８】
2004279845.tif 000015
【０２４７】
以上のことから、本第３実施形態における振幅特性行列ａについては、前記第１実施形態におけるマイクロホン伝達関数行列Ｍ、および前記第２実施形態における振幅特性行列Ａの場合と同様に取り扱うことができる。
【０２４８】
先ず、本第３実施形態では、前記第１，第２実施形態の場合と同様に、以下のような３つの条件を仮定する。
【０２４９】
（条件１）Ｍ個の検出手段は、同位置または略同位置に置くことができる。
【０２５０】
（条件２）Ｍ個の検出手段についての方向に対する振幅特性は既知である。
【０２５１】
（条件３）目的信号の到来方向は既知である。
【０２５２】
次に、検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の個数Ｍは、信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の個数Ｎ以上であるが（Ｍ≧Ｎ）、この際、ＲａｎｋＭ≧Ｎであれば、ｒからｓ＊を復元するための信号分離行列（ｒの各要素ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）を用いて、ｓ＊の各要素ｓ１＊（ｔ）〜ｓＮ＊（ｔ）を一意に決めることができる行列）が存在するため、観測されたｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）からｓ１＊（ｔ）〜ｓＮ＊（ｔ）を分離することが可能となる。
【０２５３】
特に、Ｍ＝Ｎである場合には、前述した式（２１）で設定された振幅特性行列ａが正則であれば、ｒからｓ＊を復元するための信号分離行列として、振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を選ぶことで、次の式（２７）を計算することにより、ｓ＊を復元することが可能になる。
【０２５４】
ｓ＊＝ａ−１・ｒ      ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２７）
【０２５５】
なお、Ｍ＞Ｎである場合には、例えば、一部の検出手段の出力信号を採用しない等の措置を採ることにより、容易に信号分離行列を定めることができる。
【０２５６】
このとき、前述した条件２，３から、Ｎ個の信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各検出手段の振幅特性は既知であるため、振幅特性行列ａの各要素は、事前に求めることができる。従って、ｒからｓ＊を復元するための信号分離行列（例えば、振幅特性行列ａの逆行列ａ−１等）は、事前に求められた振幅特性行列ａを用いて計算しておくことが可能となる。以上により、ＦＦＴおよびＩＦＦＴを行わない信号分離についての理論的根拠の説明を終了する。
【０２５７】
このような第３実施形態においては、以下のようにして信号分離装置３１０を用いて複数の目的信号源の分離処理を行う。
【０２５８】
先ず、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）のそれぞれで複数の目的信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号を同時に検出し、出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）を得る。なお、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）は、それぞれ複数の目的信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの目的信号に対する応答信号が合成された状態の信号である。
【０２５９】
続いて、図示されない目的信号源方向把握手段により、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向を把握した後、振幅特性行列作成手段３１２により、振幅特性記憶手段３１１に記憶された振幅特性に基づき、各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向に対する各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の振幅特性によって定まる振幅特性行列ａ（前述した式（２１）参照）を作成する処理を行う。
【０２６０】
次に、目的信号列ベクトル算出手段３１３により、各出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）を要素とする出力信号列ベクトルｒ、および振幅特性行列作成手段３１２により作成した振幅特性行列ａを用いて、前述した式（２０）のｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、目的信号列ベクトルｓ＊を求める。
【０２６１】
このような第３実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、信号分離装置３１０は、出力信号列ベクトルｒおよび振幅特性行列ａを用いて、前述した式（２０）のｒ＝ａ・ｓ＊を解くことにより、目的信号列ベクトルｓ＊を求めることができる。
【０２６２】
この際、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）についての方向に対する振幅特性は、振幅特性記憶手段３１１に記憶されて既知であるため、各目的信号の到来方向（各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の方向）を把握できれば、振幅特性行列作成手段３１２により振幅特性行列ａを定めることができる。そして、振幅特性行列ａが定まった状態で、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）の出力信号ｒ１（ｔ）〜ｒＭ（ｔ）が得られれば、目的信号列ベクトル算出手段３１３により、目的信号列ベクトルｓ＊を求めることができる。
【０２６３】
このため、前記第１，第２実施形態の場合と同様に、複数の信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）からの各目的信号を同時に分離することができる。
【０２６４】
また、各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）を同位置または略同位置に設置するので、システムの小型化を図ることができる。
【０２６５】
さらに、振幅特性行列ａは、外部依存のものではなく、内部変数によってのみ定まる変数行列であるため、信号分離装置３１０は、外部環境に依存せず、内部変数のみを操作することによって信号分離を実現することができる。このため、実際の応用面で有効であり、ロボット等の動きのあるシステムに実装することができる。
【０２６６】
そして、信号分離を行うにあたって、信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）に対して幾つかの制約を置いたり、対象とする信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）の種別を特化する必要もないので、汎用性のある信号分離を実現することができる。
【０２６７】
なお、以上に述べた第３実施形態の変形の形態として、次のような例を挙げることができる。
【０２６８】
図１１には、第３実施形態についての第１の変形の形態を示す信号分離装置３２０の全体構成が示されている。
【０２６９】
図１１において、信号分離装置３２０は、複数（Ｍ個）の検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体３２０Ａとにより構成されている。本体３２０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、振幅特性行列記憶手段３２１と、目的信号列ベクトル算出手段３２２とを備えている。
【０２７０】
図１０の信号分離装置３１０では、振幅特性記憶手段３１１および振幅特性行列作成手段３１２が設けられていたのに対し、図１１の信号分離装置３２０では、既に定められた振幅特性行列ａを記憶する振幅特性行列記憶手段３２１が設けられている点が異なっている。このため、図１０の目的信号列ベクトル算出手段３１３は、振幅特性行列作成手段３１２により作成された振幅特性行列ａを用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図１１の目的信号列ベクトル算出手段３２２は、振幅特性行列記憶手段３２１に記憶された振幅特性行列ａを用いて演算処理を行う構成とされている。
【０２７１】
従って、図１１の信号分離装置３２０は、振幅特性行列ａの各要素の値が固定される場合、すなわち各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０２７２】
図１２には、第３実施形態についての第２の変形の形態を示す信号分離装置３３０の全体構成が示されている。
【０２７３】
図１２において、信号分離装置３３０は、複数（Ｍ個）の検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体３３０Ａとにより構成されている。本体３３０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、振幅特性記憶手段３３１と、逆行列作成手段３３２と、目的信号列ベクトル算出手段３３３とを備えている。
【０２７４】
振幅特性記憶手段３３１は、図１０の振幅特性記憶手段３１１と同様である。
【０２７５】
一方、図１０の信号分離装置３１０では、振幅特性行列作成手段３１２が設けられていたのに対し、図１２の信号分離装置３３０では、振幅特性記憶手段３３１に記憶された振幅特性に基づき振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を作成する逆行列作成手段３３２が設けられている点が異なっている。このため、図１０の目的信号列ベクトル算出手段３１３は、振幅特性行列作成手段３１２により作成された振幅特性行列ａを用いて、前述した式（２０）のｒ＝ａ・ｓ＊を解く処理を行う構成とされていたのに対し、図１２の目的信号列ベクトル算出手段３３３は、逆行列作成手段３３２により作成された振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて、前述した式（２７）のｓ＊＝ａ−１・ｒを計算する処理を行う構成とされている。
【０２７６】
従って、図１２の信号分離装置３３０は、検出手段の設置個数Ｍと、信号源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、振幅特性行列ａが正則であり、逆行列ａ−１を求めることができる場合に適用することができる。
【０２７７】
図１３には、第３実施形態についての第３の変形の形態を示す信号分離装置３４０の全体構成が示されている。
【０２７８】
図１３において、信号分離装置３４０は、複数（Ｍ個）の検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）と、本体３４０Ａとにより構成されている。本体３４０Ａは、例えばコンピュータ等により構成され、逆行列記憶手段３４１と、目的信号列ベクトル算出手段３４２とを備えている。
【０２７９】
図１２の信号分離装置３３０では、振幅特性記憶手段３３１および逆行列作成手段３３２が設けられていたのに対し、図１３の信号分離装置３４０では、既に定められた振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を記憶する逆行列記憶手段３４１が設けられている点が異なっている。このため、図１２の目的信号列ベクトル算出手段３３３は、逆行列作成手段３３２により作成された振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて演算処理を行う構成とされているのに対し、図１３の目的信号列ベクトル算出手段３４２は、逆行列記憶手段３４１に記憶された振幅特性行列ａの逆行列ａ−１を用いて演算処理を行う構成とされている。
【０２８０】
従って、図１３の信号分離装置３４０は、検出手段の設置個数Ｍと、信号源の個数Ｎとが等しく（Ｍ＝Ｎ）、かつ、振幅特性行列ａが正則であり、逆行列ａ−１を求めることができる場合であって、さらに、振幅特性行列ａの各要素の値が固定され、その逆行列ａ−１も固定される場合、すなわち各信号源Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）と各検出手段Ｍ（１）〜Ｍ（Ｍ）との相対関係（相対位置・相対姿勢・相対方向等）が変化しない場合に適用することができる。
【０２８１】
［他の実施形態］
【０２８２】
なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内での変形等は本発明に含まれるものである。
【０２８３】
すなわち、前記第１，第２実施形態では、音源分離について記載されていたが、第１実施形態で記載されているＦＦＴおよびＩＦＦＴを用いた厳密な信号分離方法およびその装置、並びに第２実施形態で記載されているＦＦＴおよびＩＦＦＴを用いた簡易な信号分離方法およびその装置は、音源分離のみならず、圧力等の各種信号の分離に適用することができる。
【０２８４】
また、前記第１，第２実施形態では、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）および高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）が行われていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）およびその逆変換を行ってもよい。
【０２８５】
【発明の効果】
以上に述べたように本発明によれば、検出手段の出力信号列ベクトルまたはそのパワースペクトル、および伝達関数行列または振幅特性行列を用いて、目的信号列ベクトルまたはそのパワースペクトルを求めることができるので、複数の目的信号源から発信される各目的信号を同時に分離することができるとともに、システムの小型化および動きのあるシステムへの適用を図ることができ、かつ、汎用性のある信号分離を実現することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の音源分離装置の全体構成図。
【図２】第１実施形態についての第１の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図３】第１実施形態についての第２の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図４】第１実施形態についての第３の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図５】複数の音源が同時に存在する音場において、本発明の信号分離方法により受音を行う状態を示すブロック図。
【図６】本発明の第２実施形態の音源分離装置の全体構成図。
【図７】第２実施形態についての第１の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図８】第２実施形態についての第２の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図９】第２実施形態についての第３の変形の形態を示す音源分離装置の全体構成図。
【図１０】本発明の第３実施形態の信号分離装置の全体構成図。
【図１１】第３実施形態についての第１の変形の形態を示す信号分離装置の全体構成図。
【図１２】第３実施形態についての第２の変形の形態を示す信号分離装置の全体構成図。
【図１３】第３実施形態についての第３の変形の形態を示す信号分離装置の全体構成図。
【図１４】検出手段についての方向に対する振幅特性のイメージ図。
【符号の説明】
１０，２０，３０，４０，２１０，２２０，２３０，２４０  信号分離装置である音源分離装置
１１，２１，３１，４１，２１１，２２１，２３１，２４１  高速フーリエ変換手段
１２，３２  伝達特性記憶手段
１３  伝達関数行列作成手段
１４，２３，３４，４３，２１４，２２３，２３４，２４３，３１３，３２２，３３３，３４２  目的信号列ベクトル算出手段
１５，２４，３５，４４，２１５，２２４，２３５，２４４  高速フーリエ逆変換手段
２２  伝達関数行列記憶手段
３３，２３３，３３２  逆行列作成手段
４２，２４２，３４１  逆行列記憶手段
２１２，２３２，３１１，３３１  振幅特性記憶手段
２１３，３１２  振幅特性行列作成手段
２２２，３２１  振幅特性行列記憶手段
３１０，３２０，３３０，３４０  信号分離装置
Ｍ（１），Ｍ（２），…，Ｍ（Ｍ）  検出手段（マイクロホン等）
Ｓ（１），Ｓ（２），…，Ｓ（Ｎ）  目的信号源（音源等）
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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