(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量と、上記目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、上記目的音についての音響特徴量を説明変数とし上記目的音が存在するかどうかを目的変数とするロジスティック回帰モデルにおける回帰ベクトルとを用いて、上記目的音の存在確率を求める存在確率計算部と、
上記目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、事前信号雑音比と上記目的音についての所定の音響特徴量との同時分布を表すガウス混合モデルのパラメータを用いて、上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量を条件として事前信号雑音比が出現する確率の期待値である条件付き期待値を計算する条件付き期待値計算部と、
上記目的音の存在確率と上記条件付き期待値とを乗算することにより、事前信号雑音比を求める事前信号雑音比計算部と、
上記事前信号雑音比を用いてウィナーフィルタを求めるウィナーフィルタ計算部と、
を含むウィナーフィルタ設計装置。
【請求項２】
請求項１のウィナーフィルタ設計装置において、
上記所定の音響特徴量は、上記目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、目的音についての予め定められた音響特徴量を説明変数とし上記目的音が存在するかどうかを目的変数とする回帰ベクトルをグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により計算することにより得られた回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量である、
ウィナーフィルタ設計装置。
【請求項３】
上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号を周波数領域信号に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域信号に基づいて上記所定の音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出部と、
上記抽出された音響特徴量を上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量とする請求項１又は２のウィナーフィルタ設計装置と、
上記ウィナーフィルタ設計装置で求まったウィナーフィルタを上記周波数領域信号に適用してフィルタリング後周波数領域信号を得るフィルタリング部と、
上記フィルタリング後周波数領域信号を時間領域信号に変換する時間領域変換部と、
を含む音強調装置。
【請求項４】
目的音及び雑音の学習データに基づいて予め定められた音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出部と、
上記目的音についての音響特徴量を説明変数とし上記目的音が存在するかどうかを目的変数とする回帰ベクトルをグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により計算する回帰ベクトル計算部と、
上記回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量を選択する選択部と、
を含む音響特徴量選択装置。
【請求項５】
存在確率計算部が、強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量と、上記目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、上記目的音についての音響特徴量を説明変数とし上記目的音が存在するかどうかを目的変数とするロジスティック回帰モデルにおける回帰ベクトルとを用いて、上記目的音の存在確率を求める存在確率計算ステップと、
条件付き期待値計算部が、上記目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、事前信号雑音比と上記目的音についての所定の音響特徴量との同時分布を表すガウス混合モデルのパラメータを用いて、上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量を条件として事前信号雑音比が出現する確率の期待値である条件付き期待値を計算する条件付き期待値計算ステップと、
事前信号雑音比計算部が、上記目的音の存在確率と上記条件付き期待値とを乗算することにより、事前信号雑音比を求める事前信号雑音比計算ステップと、
ウィナーフィルタ計算部が、上記事前信号雑音比を用いてウィナーフィルタを求めるウィナーフィルタ計算ステップと、
を含むウィナーフィルタ設計方法。
【請求項６】
周波数領域変換部が、上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号を周波数領域信号に変換する周波数領域変換ステップと、
音響特徴量抽出部が、上記周波数領域信号に基づいて上記所定の音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出ステップと、
上記抽出された音響特徴量を上記強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量とする請求項５のウィナーフィルタ設計方法と、
フィルタリング部が、上記ウィナーフィルタ設計方法で求まったウィナーフィルタを上記周波数領域信号に適用してフィルタリング後周波数領域信号を得るフィルタリングステップと、
時間領域変換部が、上記フィルタリング後周波数領域信号を時間領域信号に変換する時間領域変換ステップと、
を含む音強調方法。
【請求項７】
音響特徴量抽出部が、目的音及び雑音の学習データに基づいて予め定められた音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出ステップと、
回帰ベクトル計算部が、上記目的音についての音響特徴量を説明変数とし上記目的音が存在するかどうかを目的変数とする回帰ベクトルをグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により計算する回帰ベクトル計算ステップと、
選択部が、上記回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量を選択する選択ステップと、
を含む音響特徴量選択方法。
【請求項８】
請求項１又は２のウィナーフィルタ設計装置、請求項３の音強調装置、請求項４の音響特徴量選択装置の何れかの装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特定の音を強調するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
雑音下で収音した信号から、所望の音を強調する手法として、ウィナーフィルタリングがよく知られている。時間と周波数のインデックスをそれぞれτ∈{1,2,…,T},ω∈{1,2,…,Ω}とし、所望の音の複素スペクトルをSω,τとし、雑音の複素スペクトルをNω,τとしたとき、観測信号Xω,τは、
Xω,τ=Sω,τ+Nω,τ
と記述することができる。所望の音を強調するウィナーフィルタGω,τは、
【０００３】
【数１】
0006404780.tif 000002
【０００４】
もしくは、
【０００５】
【数２】
0006404780.tif 000003
【０００６】
と求めることができる。ここで、Eは期待値演算を表す。すなわち、E[|Sω,τ|2], E[|Nω,τ|2]は所望の音のパワースペクトル密度（PSD）、ξω,τは事前信号雑音比（「事前SNR」とも呼ぶ。）に相当する。ウィナーフィルタGω,τと観測信号Xω,τと掛け合わせることにより、所望の音を強調した信号Yω,τを得ることができる。
Yω,τ=Gω,τXω,τ
【０００７】
つまり、適切なウィナーフィルタGω,τを設計するためには、観測信号Xω,τから、(1)所望の音のPSD、(2) 雑音のPSD、(3) 事前SNRのうち、どれかを推定する必要がある。
【０００８】
ここで、所望の音の特徴が既知ならば、PSDの推定に役立ちそうである。例えばシュート音やバッティング音を収音したいとき、突発性の音源であるという特徴が事前に既知であるので、ある帯域における時間的なパワー差分を使えば、目的音を検出できるだろう。また、その突発性の強度の情報などを用いてPSD を推定できそうだろう。すなわち、所望の音や雑音の音源の特性に着目するアプローチが有効そうである。このようなアプローチをした従来技術として、信号や雑音の突発性を表す特徴量を用いて所望の音源を検出しルールベースでPSDを推定する方法がある（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−２９２８１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、シュート音のように、「突発性」というその音を特徴づける性質が明確であればよいが、人間の声や動物の鳴き声など、音を特徴づける性質（音響特徴量）が未知である場合には、特許文献１の技術を用いてウィナーフィルタの設計や音の強調をすることはできなかった。
【００１１】
この発明の目的は、強調の対象となる目的音を特徴づける音響特徴量が未知である場合においても用いることができるウィナーフィルタ設計関連技術及び音の強調技術である、ウィナーフィルタ設計装置、音強調装置、音響特徴量選択装置、これらの方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明の一態様によるウィナーフィルタ設計装置は、強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量と、目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、目的音についての音響特徴量を説明変数とし目的音が存在するかどうかを目的変数とするロジスティック回帰モデルにおける回帰ベクトルとを用いて、目的音の存在確率を求める存在確率計算部と、目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、事前信号雑音比と目的音についての所定の音響特徴量との同時分布を表すガウス混合モデルのパラメータを用いて、強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量を条件として事前信号雑音比が出現する確率の期待値である条件付き期待値を計算する条件付き期待値計算部と、目的音の存在確率と条件付き期待値とを乗算することにより、事前信号雑音比を求める事前信号雑音比計算部と、事前信号雑音比を用いてウィナーフィルタを求めるウィナーフィルタ計算部と、を備えている。
【００１３】
この発明の一態様による音強調装置は、強調の対象となる目的音が含まれる音信号を周波数領域信号に変換する周波数領域変換部と、周波数領域信号に基づいて所定の音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出部と、抽出された音響特徴量を強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量とする請求項１又は２のウィナーフィルタ設計装置と、ウィナーフィルタ設計装置で求まったウィナーフィルタを周波数領域信号に適用してフィルタリング後周波数領域信号を得るフィルタリング部と、フィルタリング後周波数領域信号を時間領域信号に変換する時間領域変換部と、を備えている。
【００１４】
この発明の一態様による音響特徴量選択装置は、目的音及び雑音の学習データに基づいて予め定められた音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出部と、目的音についての音響特徴量を説明変数とし目的音が存在するかどうかを目的変数とする回帰ベクトルをグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により計算する回帰ベクトル計算部と、回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量を選択する選択部と、を備えている。
【発明の効果】
【００１５】
強調の対象となる目的音を特徴づける音響特徴量が未知である場合においても用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】音強調装置及びウィナーフィルタ設計装置の例を説明するためのブロック図。
【図２】音響特徴量抽出装置の例を説明するためのブロック図。
【図３】グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰による、所定の音響特徴量qτ及び回帰ベクトルβの求め方の例を表す模式図。
【図４】音強調方法の例を説明するための流れ図。
【図５】ウィナーフィルタ設計方法の例を説明するための流れ図。
【図６】音響特徴量抽出方法の例を説明するための流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［実施形態］
以下、図面を参照して、この発明の一実施形態であるウィナーフィルタ設計装置と、ウィナーフィルタ設計装置を含む音強調装置とについて説明する。
【００１８】
ウィナーフィルタ設計装置４は、図１に示すように、存在確率計算部４１、条件付き期待値計算部４２、事前信号雑音比計算部４３及びウィナーフィルタ計算部４４を例えば備えている。ウィナーフィルタ設計装置４の各部が、図５のステップＡ４１からステップＡ４４の各ステップの処理を行うことにより、ウィナーフィルタ設計方法が実現される。
【００１９】
音強調装置は、図１に示すように、マイクロホン１、周波数変換部２、音響特徴量抽出部３、ウィナーフィルタ設計装置４、回帰ベクトル計算部５、ＧＭＭパラメータ計算部６、フィルタリング部７及び時間領域変換部８を例えば備えている。音強調装置の各部が、図４のステップＡ１からステップＡ６の各ステップの処理を行うことにより、ウィナーフィルタ設計方法が実現される。
【００２０】
＜マイクロホン１＞
M個のマイクロホン１を用いて、強調の対象となる目的音が含まれる、所望の音が観測される（ステップＡ１）。ここで、Mは1以上の任意の自然数である。観測により得られた音信号は、周波数変換部２に出力される。
【００２１】
＜周波数変換部２＞
周波数変換部２は、音信号をフレームごとに切り出し、FFT等の手段で周波数領域に変換し、複素スペクトルである周波数領域信号Xω,τを得る。ここで、フレーム切り出し長やフレームシフト長は任意であるが、例えば切り出し長を32ms、シフト長16msのように設定できる。得られた複素スペクトルである周波数領域信号Xω,τは、音響特徴量抽出部３に出力される。
【００２２】
このようにして、周波数変換部２は、強調の対象となる目的音が含まれる音信号を周波数領域信号に変換する（ステップＡ２）。
【００２３】
＜音響特徴量抽出部３＞
音響特徴量抽出部３は、周波数領域信号Xω,τに基づいて所定の音響特徴量を抽出する（ステップＡ３）。この音響特徴量は、N次元であるとする。時刻τの周波数領域信号Xω,τから抽出されたN次元の音響特徴量をまとめてqτ∈RNとする。ここで、Nは１以上の認定の自然であり、Rは実数を意味する。
【００２４】
強調したい音の検出に有効な音響特徴量がわかっている場合には、その強調したい音の検出に有効な音響特徴量を「所定の音響特徴量」とすればよい。
【００２５】
強調したい音の検出に有効な音響特徴量がわかっていない場合には、後述するグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により、強調したい音の検出に有効な音響特徴量がわかる。このグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰によりわかった強調したい音の検出に有効な音響特徴量を「所定の音響特徴量」としてもよい。
【００２６】
ここで、グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰によりわかった強調したい音の検出に有効な音響特徴量を「所定の音響特徴量」とすることにより、(1) 後述するGMMの学習精度を高めることができ、また、(2)演算量を削減することができる。
【００２７】
まず、(1) について説明する。GMMを用いて、高い次元の特徴量ベクトルの確率密度関数を学習する場合、十分な量の学習データがない場合、過適合を起こしたり、ランク落ちした共分散行列が求まったりすることがある。つまり、学習が正常に動作しなくなることがある。グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰で特徴選択を行うことで、GMM で学習する特徴ベクトルの次元を削減することができるため、学習が正常に行えるようになる。
【００２８】
次に、(2) について説明する。(1) の問題を解決する方法として、特徴選択の他に、主成分分析やフィッシャーの線形判別などの「次元圧縮」と呼ばれる方法がある。次元圧縮は、特徴量候補の線形結合によって、少ない次元の特徴量を新たに作り出す手法である。したがって、新たな入力データに対して次元圧縮を行うには、特徴選択が特徴量候補のうちN個の特徴を計算するだけなのに対し、次元圧縮はまず大量の特徴量候補を計算し、次にその線形結合で新たなN個の特徴量を作り出す。そのため、次元圧縮ではなく特徴選択を用いることで、計算の高速化が期待できる。
【００２９】
＜ウィナーフィルタ設計装置４＞
ウィナーフィルタ設計装置４は、音響特徴抽出部３で抽出された音響特徴量qτから、事前SNRξτを推定し、ウィナーフィルタを設計する。ξτは事前SNRを並べたベクトルξτ=(ξ1,τ,…,ξΩ,τ)Tである。なお、回帰関数の次元を減らすために、事前SNRξω,τを30次元程度のメルフィルタバンクを用いて圧縮してもよい。
【００３０】
MMSE（Minimum Mean Squared Error）推定量を用いて事前SNRを推定する。音響特徴量qτを得たもとでのMMSE 推定量は以下の式のように記述できる。
^ξω,τ=E[p(ξτ|qτ)]
【００３１】
ところで、この式は、目的音が鳴っている時刻にzτ=1、それ以外の時刻はzτ=0となる変数zτを導入することで、確率の乗法定理を用いて以下のように変形できる。
^ξω,τ=E[p(ξτ|qτ)]
=∫ξξτp(ξτ|qτ)dξ
=Σi=01∫ξξτp(ξτ|qτ,zτ=i)p(zτ=i|qτ)dξ
=Σi=01p(zτ=i|qτ)∫ξξτp(ξτ|qτ,zτ=i)dξ  …(a)
=p(zτ=1|qτ)∫ξξτp(ξτ|qτ,zτ=1)dξ  …(b)
=p(zτ=1|qτ)E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]  …(1)
【００３２】
式(a)から式(b)への変形には、音が鳴っていないとき(zτ=0)の事前SNRは常に0なことを用いた。つまり、事前SNRを求めるには、目的音の存在確率p(zτ=1|qτ)と、同時分布p(ξτqτ|zτ=1)から求まる条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]を計算すればよい。E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]は、目的音が存在するとわかった上で音響特徴量qτを得た下での事前信号雑音比ξτの条件付き期待値である。
【００３３】
ウィナーフィルタ設計装置４は、図１に例示するように、存在確率計算部４１、条件付き期待値計算部４２、事前信号雑音比計算部４３及びウィナーフィルタ計算部４４を例えば備えている。以下、これらの各部の処理について説明する。
【００３４】
＜＜存在確率計算部４１＞＞
目的音の存在確率p(zτ=1|qτ)の計算には、ニューラルネットワークや判別分析など様々な方法が取れるが、ここでは、後述する特徴量選択を行うために、ロジスティック回帰を用いる。ロジスティック回帰で音の存在確率を求めるには、以下の計算式を実行すればよい。
p(zτ=1|qτ)=1/(1+exp(-qτTβ))
【００３５】
すなわち、存在確率計算部４１は、強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量qτと回帰ベクトルβとを用いて、目的音の存在確率p(zτ=1|qτ)を求める（ステップＡ４１）。求まった目的音の存在確率p(zτ=1|qτ)は、事前信号雑音比計算部４３に出力される。
【００３６】
ここで、βは後述するように、目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、目的音についての音響特徴量を説明変数とし目的音が存在するかどうかを目的変数とするロジスティック回帰モデルにおける回帰ベクトルであり、例えば回帰ベクトル計算部５により予め計算されたものである。
【００３７】
なお、有効な音響特徴量が既知の場合には、ロジスティック回帰以外の方法で存在確率を計算してもよい。その際は、後述するロジスティック回帰の学習に対応する部分を、変更後の確率モデルの学習法に変更すればよい。
【００３８】
＜条件付き期待値計算部４２＞
条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]は、事前SNRと音響特徴量の同時分布をガウス混合モデル(GMMともいう。)で学習し、それを条件付き分布へと変形することで計算する。
【００３９】
事前SNRと音響特徴量の結合ベクトルをGMMで学習することでパラメータ{wk,μk,Σk}k=1Kを得る。Kは、GMMの混合数である。このパラメータ{wk,μk,Σk}k=1Kは、ＧＭＭパラメータ計算部６により予め計算されたものである。ＧＭＭパラメータ計算部６の詳細については後述する。
【００４０】
結合ベクトルに対して以下の確率モデルを当てはめる。
【００４１】
【数３】
0006404780.tif 000004
【００４２】
ここで、平均ベクトルμk及び共分散行列Σkは、以下のように記述できる。
【００４３】
【数４】
0006404780.tif 000005
【００４４】
ここで、μk(ξ)及びμk(q)はそれぞれk番目の分布のξτ及びqτの平均ベクトルであり、Σk(ξξ)及びΣk(qq)はそれぞれk番目の分布のξτ及びqτの共分散行列であり、Σk(ξq)=(Σk(ξq))Tである。
【００４５】
この分布から求まる条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]は以下の計算式を実行することで得られる。
【００４６】
【数５】
0006404780.tif 000006
【００４７】
ここで、
【００４８】
【数６】
0006404780.tif 000007
【００４９】
である。
【００５０】
このようにして、条件付き期待値計算部４２は、目的音及び雑音の学習データに基づいて得られた、事前信号雑音比と目的音についての所定の音響特徴量との同時分布を表すガウス混合モデルのパラメータを用いて、強調の対象となる目的音が含まれる音信号についての所定の音響特徴量qτを条件として事前信号雑音比ξτが出現する確率の期待値である条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]を計算する（ステップＡ４２）。計算された条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]は、事前信号雑音比計算部４３に送られる。
【００５１】
＜＜事前信号雑音比計算部４３＞＞
事前信号雑音比計算部４３は、求められた音存在確率と条件付き期待値を用いて、式(1)を用いて事前SNR を推定する。
【００５２】
すなわち、事前信号雑音比計算部４３は、目的音の存在確率p(zτ=1|qτ)と条件付き期待値E[p(ξτ|qτ,zτ=1)]とを乗算することにより、事前信号雑音比ξτを求める（ステップＡ４３）。ただし、回帰関数の次元を減らすために、事前SNRξω,τをメルフィルタバンクで圧縮していた場合、求まった事前SNRをスプライン補間などの手法を用いて、線形周波数領域へ補間する。求まった事前信号雑音比ξτは、ウィナーフィルタ計算部４４に出力される。
【００５３】
＜＜ウィナーフィルタ計算部４４＞＞
ウィナーフィルタ計算部４４は、事前信号雑音比ξτを用いてウィナーフィルタGω,τを求める（ステップＡ４４）。求まったウィナーフィルタGω,τは、フィルタリング部７に出力される。
【００５４】
【数７】
0006404780.tif 000008
【００５５】
ウィナーフィルタ計算部４４は、例えば下記式により定義されるウィナーフィルタGω,τを計算する。
【００５６】
＜フィルタリング部７＞
フィルタリング部７は、ウィナーフィルタ設計装置４で求まったウィナーフィルタGω,τを周波数領域信号Xω,τに適用して複素スペクトルであるフィルタリング後周波数領域信号Yω,τを得る（ステップＡ５）。得られたフィルタリング後周波数領域信号Yω,τは、時間領域変換部８に出力される。
【００５７】
フィルタリング部７は、例えば下記式により計算される複素スペクトルYω,τを計算することによりフィルタリングを行う。
Yω,τ=Gω,τXω,τ
【００５８】
＜時間領域変換部８＞
時間領域変換部８は、IFFT等の手段でフィルタリング後周波数領域信号Yω,τを時間領域信号に変換する（ステップＡ６）。
【００５９】
［回帰ベクトルβの学習、音響特徴量選択装置及び方法について］
以下、所望の目的音の学習データ及び雑音の学習データを用いた回帰ベクトルβの学習、音響特徴量選択装置及び方法について説明する。回帰ベクトルβの学習は、図１の回帰ベクトル計算部５により行われる。回帰ベクトル計算部５は、音響特徴量選択装置９を備えている。音響特徴量選択装置９は、図２に例示するように、音響特徴量抽出部９１、回帰ベクトル計算部９２及び選択部９３を備えている。音響特徴量選択装置の各部が、図６のステップＢ１からステップＢ３の各ステップの処理を行うことにより、音響特徴量選択方法が実現される。
【００６０】
まず、所望の目的音の学習データSω,τと雑音の学習データNω,τとを重畳することで、観測信号Xω,τを作成する。このデータはzτ=1になる。また、雑音の学習データを観測信号とすることで、zτ=0のデータも作成する。
【００６１】
検出に有効な特徴量が既知の場合には、言い換えれば、強調したい音の検出に有効な音響特徴量がわかっている場合には、回帰ベクトル計算部５が、学習データから得られた観測信号Xω,τに基づいて、その強調したい音の検出に有効な音響特徴量を抽出し、抽出された音響特徴量を説明変数とし目的音が存在するかどうかを目的変数とするロジスティック回帰モデルにおける回帰ベクトルを例えば参考文献１に記載された手法により求めればよい。
【００６２】
〔参考文献１〕小西貞則, “多変量解析入門, 4 章ロジスティック回帰モデル”, 岩波書店, 2010.
【００６３】
検出に有効な特徴量が未知の場合には、言い換えれば、強調したい音の検出に有効な音響特徴量がわかっていない場合には、まず、音響特徴量抽出部９１が、学習データから得られた観測信号Xω,τに基づいて、予め定められた音響特徴量の候補oτを抽出する。音色を表す予め定められた音響特徴量として、メルフィルタバンクの出力やMFCC、突発性を表す予め定められた音響特徴量としてメルフィルタバンクの出力の一階差分や二階差分、スペクトルフラックス、調波性を表す予め定められた音響特徴量として基本周波数やスペクトルエントロピーなどを用いることができる。メルフィルタバンクの次元はたとえば30 次元などに設定できる。
【００６４】
また、入力信号のチャンネル数がM>1の場合は、音源の空間的な特性を表す予め定められた音響特徴量として、ビームフォーミングや空間情報を用いたウィナーフィルタリング（例えば、参考文献２参照。）による音源強調を行うこともできる。さらに音源方向が既知の場合は、事前にその方向に対してビームフォーミングを行い、その結果から上述の音響特徴抽出を実行できる。このメリットは事前に所望の音Sω,τと雑音をおおまかに分離することで、特徴量のSN 比を向上させる点である。
【００６５】
〔参考文献２〕 K. Niwa, Y. Hioka, and K. Kobayashi, “Post-filter design for speech enhancement in various noisy environments,” in Proc. IWAENC 2014, pp. 36-40, 2014.
【００６６】
これらの音響特徴量の総次元数は、利用する音響特徴量の数やフィルタバンクの次元にも依存するが、例えば250 次元程度とする。
【００６７】
次に、回帰ベクトル計算部９２が、グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰（例えば、参考文献３参照。）で回帰ベクトルを計算する。音響特徴量の候補を所定のg個のグループへ分割し、oτ=(oτ,1,…,oτ,g)とする。このグループのまとめ方の例として、MFCCの１次から２４次を一つのグループにまとめたり、メルフィルタバンク出力を５バンクずつまとめたりできる。グループ数は音響特徴量候補のまとめ方にもよるが、２５程度になる。このg個のグループへの分割は、恣意的なものであり、所望の結果が得られるように適宜行われればよい。そして、oτとzτを用いて、グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰で回帰ベクトルを求める。
【００６８】
すなわち、回帰ベクトル計算部９２は、目的音についての音響特徴量を説明変数とし目的音が存在するかどうかを目的変数とする回帰ベクトルをグループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により計算する（ステップＢ２）。
【００６９】
そして、選択部９３は、推定された回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量を選択し、音響特徴量抽出部３で用いられる、目的音の検出に有効な「所定の音響特徴量」とする（ステップＢ３）。また、回帰ベクトルの非ゼロ要素だけを取り出したものを回帰ベクトルβとする。
【００７０】
ここで、ＬＡＳＳＯ(least absolute shrinkage and selection operator)とは、目的関数に回帰ベクトルのL1ノルムを正則化項として追加することにより、いくつかの回帰係数の推定値を0へ縮小させながら回帰ベクトルを推定する手法である。ＬＡＳＳＯロジスティック回帰では、クラス識別に有効でない特徴量に対応する回帰ベクトルの要素が０になる。つまり、回帰ベクトルの非ゼロ要素に対応する音響特徴量が検出に有効な特徴量である。ところが音響特徴量には、MFCCのようにいくつかの変数の組み合わせ(グループ) で性質を説明するものがある。このような特徴量を選択/縮小させる場合、特徴量選択はそのグループ毎に行われることが好ましい。グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰は、このグループごとに回帰係数が０になるように制約をかけた手法である。
【００７１】
〔参考文献３〕L. Meier, S. V. D. Geer and P. Buhlmann, “The group lasso for logistic regression,” Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), Vol. 70-1, pp 53-71, 2008.
【００７２】
図３は、グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰による、所定の音響特徴量qτ及び回帰ベクトルβの求め方の例を表す模式図である。グループ化ＬＡＳＳＯロジスティック回帰により、oτを構成するoτ,1,…,oτ,gのそれぞれにゼロ又は非ゼロの回帰係数βτ,1,…,βτ,gが割り当てられる。図３に示すように、所定の音響特徴量qτは比ゼロの回帰係数（非ゼロの要素）に対応する音響特徴量から構成され、回帰ベクトルβは非ゼロの回帰係数（非ゼロの要素）から構成される。
【００７３】
これまで、非音声を強調するためのウィナーフィルタの生成は、突発性などに着目してルールベースでウィナーフィルタを生成してきた。そのためルール化に多大な労力を要し、また、人間の声など時間周波数構造が複雑な音はルール化できず、収音できなかった。音響特徴量選択装置９により、目的音の性質を良く説明する特徴量を自動選択し、ウィナーフィルタ生成ルールを統計的に学習することで、狙った音だけをクリアに収音できる。
【００７４】
［GMMパラメータの学習について］
以下、所望の目的音の学習データ及び雑音の学習データを用いたGMMパラメータ{wk,μk,Σk}k=1Kの学習について説明する。GMMパラメータの学習は、図１のＧＭＭパラメータ計算部６により行われる。
【００７５】
まず、所望の音の学習データSω,τと雑音の学習データNω,τを重畳することで、観測信号Xω,τを作成する。そして、学習データから得られた観測信号Xω,τに基づいて、所定の音響特徴量qτを抽出する。
【００７６】
次に、所望の音の学習データSω,τと雑音の学習データNω,τから事前SNRξτを近似的に以下の式で計算する。
【００７７】
【数８】
0006404780.tif 000009
【００７８】
そして、事前SNRξτと音響特徴量qτとを結合し、ベクトルxτ=(ξτT, qτT)Tを生成する。そして、この結合ベクトルから、EMアルゴリズム等を用いてGMMパラメータ{wk,μk,Σk}k=1Kを計算する。混合数K はたとえば8等に設定できる。
【００７９】
[プログラム及び記録媒体]
ウィナーフィルタ設計装置、音強調装置、音響特徴量選択装置及びこれらのにおいて説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【００８０】
また、ウィナーフィルタ設計装置、音強調装置、音響特徴量選択装置における各処理をコンピュータによって実現する場合、ウィナーフィルタ設計装置、音強調装置、音響特徴量選択装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各処理がコンピュータ上で実現される。
【００８１】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００８２】
また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【００８３】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
この技術は、例えばサッカー等のスポーツ中継などで、ボールのキック音や選手の叫び声、ホイッスルなど、ある特定の競技音だけをクリアに抽出するために例えば用いることができる。もちろん、スポーツ中継以外の分野において、特定の音を強調するためにも用いることができる。
【符号の説明】
【００８５】
１      マイクロホン
２      周波数変換部
３      音響特徴量抽出部
４      ウィナーフィルタ設計装置
４１    存在確率計算部
４２    期待値計算部
４３    事前信号雑音比計算部
４４    ウィナーフィルタ計算部
５      回帰ベクトル計算部
６      パラメータ計算部
７      フィルタリング部
８      時間領域変換部
９      音響特徴量選択装置
９１    音響特徴量抽出部
９２    回帰ベクトル計算部
９３    選択部
【図１】
0006404780.tif 000010
【図２】
0006404780.tif 000011
【図３】
0006404780.tif 000012
【図４】
0006404780.tif 000013
【図５】
0006404780.tif 000014
【図６】
0006404780.tif 000015