(57)【要約】【課題】非定常な雑音信号を抑圧した収音を実施し、かつ収音範囲の広さによらず高い抑圧性能を実施する。【解決手段】収音範囲設定部２５は、収音する範囲を設定する。話者位置検出部２３は、マイクロホン１１1〜１１Mで受音された信号と、マイクロホン１１1〜１１Mの位置から話者位置を検出する。フィルタ係数設定部２４は、検出された話者位置が、収音範囲設定部２４で設定された収音範囲内であれば収音し、範囲外であれば抑圧するようにフィルタ係数を計算する。計算されたフィルタ係数はフィルタ部２１1〜２１Mにコピーされる。フィルタ部２１1〜２１Mは、マイクロホン１１1〜１１Mにより受音された信号を各々フィルタリングする。フィルタ部２１1〜２１Mの出力信号は加算器２２で加算され、出力信号となる。【選択図】図１
2005064968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収音方法であって、
収音範囲を設定する収音範囲設定段階と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出段階と、
前記検出された話者位置が前記収音範囲内である場合には話者音声を収音し、前記収音範囲外である場合には話者音声を抑圧する条件で、前記受音信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定段階と、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を、前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ段階と、
前記フィルタ段階の各出力信号を加算する加算段階を有する収音方法。
【請求項２】
収音方法であって、
収音範囲と音量範囲を設定する収音範囲・音量範囲設定段階と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出段階と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者音量を推定する話者音量推定段階と、
前記検出された話者位置が前記収音範囲内であり、かつ前記推定された話者音量が前記音量範囲内である場合は収音し、それ以外の場合には話者音声抑圧する条件で、前記受音信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定段階と、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を、前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ段階と、
前記フィルタ段階の各出力信号を加算する加算段階とを有する収音方法。
【請求項３】
前記フィルタ係数設定段階は、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT段階と、
前記FFT段階の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散行列を求める共分散行列計算段階と、
前記検出された話者位置ごとに前記共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶段階と、
前記記憶された共分散行列、前記検出された話者位置と前記収音範囲、および前記推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算段階とを含む、請求項１または請求項２に記載の収音方法。
【請求項４】
前記フィルタ係数設定段階は、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT段階と、
前記FFT段階の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散量列を求める共分散行列計算段階と、
前記検出された話者位置ごとに前記共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶段階と、
前記記憶された共分散行列のうち対角成分で最もパワーの大きい成分、または前記記憶された共分散行列の対角成分の加算値の周波数特性を平滑化するゲインを、前記記憶された共分散行列に乗算する白色化段階と、
前記白色化された共分散行列、前記検出された話者位置と前記収音範囲、および前記推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算段階を含む、請求項１または請求項２に記載の収音方法。
【請求項５】
収音装置であって、
収音範囲を設定する収音範囲設定手段と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出手段と、
前記検出された話者位置が前記収音範囲内である場合には話者音声を収音し、前記収音範囲外である場合には話者音声を抑圧する条件で、前記受信信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定手段と、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を、前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ手段と、
前記各フィルタ手段の出力信号を加算する加算手段を有する収音装置。
【請求項６】
収音装置であって、
収音範囲と音量範囲を設定する収音範囲・音量範囲設定手段と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出手段と、
複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者音量を推定する話者音量推定手段と、
前記検出された話者位置が前記収音範囲内であり、かつ前記推定された話者音量が前記音量範囲内である場合は収音し、それ以外の場合には話者音声抑圧する条件で、前記受音信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定手段と、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を、前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ手段と、
前記各フィルタ手段の出力信号を加算する加算手段を有する収音装置。
【請求項７】
前記フィルタ係数設定手段は、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT手段と、
前記FFT手段の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散行列を求める共分散行列計算手段と、
前記検出された話者位置ごとに前記共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶手段と、
前記記憶された共分散行列、前記検出された話者位置と前記収音範囲、および前記推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィル係数を計算するフィルタ係数計算手段を含む、請求項５または請求項６に記載の収音装置。
【請求項８】
前記フィルタ係数設定手段は、
前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT手段と、
前記FFT手段の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散行列を求める共分散行列計算手段と、
前記検出された話者位置ごとに前記共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶手段と、
前記記憶された共分散行列のうち対角成分で最もパワーの大きい成分、または前記記憶された共分散行列の対角成分の加算値の周波数特性を平滑化するゲインを、前記記憶された共分散行列に乗算する白色化手段と、
前記白色化された共分散化行列、前記検出された話者位置と前記収音範囲、および前記推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算手段を含む、請求項５または請求項６に記載の収音装置。
【請求項９】
請求項１から４のいずれかに記載の話者位置検出方法をコンピュータに実行させるための収音プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の収音プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、TV会議や音声会議、電話、遠隔講義などの収音方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
図６は従来技術の収音装置の構成図である。この従来技術の収音装置はマイクロホン１１1〜１１Mと適応フィルタ１３B1〜１３BMと学習フィルタ１３A1〜１３AMと空間特性フィルタ１８1,1〜１８J,Mと信号発生器１７1〜１７Jと遅延器１９1〜１９Jと収音範囲設定部３０と仮想目的音源位置設定部２６と空間特性推定部２７と適応期間検出部２０と適応アルゴリズム部１６と加算器１２1〜１２M、１４A、１４B、１５、５１1〜５１M、５２とで構成される。
【０００３】
図６の従来技術の収音装置は雑音を抑圧し目的音を高品質に収音する装置であり、あらかじめ設定した収音範囲内にある音源の音を収音し、収音範囲外にる雑音源の音を抑圧する。ただし、雑音源と目的音の判別は、音源が時間的に定常信号であるか非定常信号であるかで行っており、目的音は音声などの非定常信号を仮定し、雑音源は空調音などの定常信号を仮定している。したがって、非定常な雑音を抑圧することはできない。
【０００４】
マイクロホン１１1〜１１Mで収音された信号は、それぞれ適応フィルタ１３B1〜１３BMでフィルタリングされた後、加算器１４Bで加算されて出力される。適応フィルタ１３B1〜１３BMは、収音範囲設定部３０で設定された収音範囲に対して感度が高く、収音範囲外にある雑音源位置に対して感度が低くなるように学習されたものであり、加算器１４Bの出力は、目的音対雑音比（SN比）の高い高品質な音となる。ただし、従来技術の収音装置では、収音範囲全てに対して、常に感度拘束をしているので、収音範囲が広くなるほど、雑音抑圧性能が低くなるという問題がある。
【０００５】
次に、適応フィルタ１３B1〜１３BMの学習について具体的に説明する。学習は、実際に収音した雑音と、仮想目的音源を用いて合成した仮想的な収音信号と、学習フィルタを用いて行う。このように仮想目的音源を用いるのは、実際の目的音源を観測する場合、必ず雑音が混入した信号として観測されるので、目的音と雑音を区別した処理ができないためである。
【０００６】
まず、仮想目的音源を用いた仮想的な収音信号を合成する部分を説明する。収音範囲設定部３０は、収音する範囲（音源の移動範囲、音源位置計測誤差の範囲など）を設定し、仮想目的音源位置設定部２６は、設定範囲内に一様に仮想目的音源位置を設ける。仮想目的音源位置の間隔は十分に狭い必要があり、ある仮想目的音源位置から隣り合う仮想目的音源位置に音源が移動したときに、マイクロホン間の相対遅延時間の変動がサンプリング周期より小さくなるように間隔を設定する。空間特性推定部２７は、設定された仮想目的音源位置からマイクロホン位置までのインパルス応答を推定し、空間特性フィルタ１８1, 1〜１８J, Mの係数に設定する。信号発生器１７1〜１７Jにより発生された互いに無相関で定常な信号は、空間特性フィルタ１８1, 1〜１８J, Mによりフィルタリングされマイクロホンごとに加算器５１1〜５１Mで加算される。このように、信号を空間特性フィルタ１８1,1 〜１８J, Mでフィルタリングすることにより、目的音収音信号を仮想的に合成できる。
【０００７】
次に、仮想的に合成された目的音収音信号と実際に収音された雑音信号を加算器１２1〜１２Mで加算し、これを学習フィルタ１３A1〜１３AMでフィルタリングした後、加算器１４Aで加算する。この加算器１４Aの出力が仮想的に合成された収音信号の出力となる。この出力の雑音成分が小さく、仮想目的音成分の劣化が小さければ、高品質に収音できているということになるので、加算器１５で出力から仮想目的音の原音を減算し、この加算器１５の出力を誤差信号として、学習フィルタ１３A1〜１３AMの更新を行う。ただし、学習フィルタ１３A1〜１３AMの非因果部分を有効にするために、遅延器１９1〜１９Jで仮想目的音の原音に遅延を付加してから、加算器５２で加算したものを減算している。
【０００８】
適応アルゴリズム部１６は、加算器１５出力の誤差信号と学習フィルタ１３A1〜１３AMへの入力信号から、誤差信号の二乗平均誤差が最小となるように学習フィルタ１３A1〜１３AMの更新ベクトルを求める。適応フィルタ１３B1〜１３BMには、学習フィルタ１３A1〜１３AMと同じフィルタ係数がセットされ、設定された収音範囲内の目的音源の音を収音し、雑音を抑圧する。また、マイクロホン１１1〜１１Mの収音信号に実際の目的音が含まれる場合、実際の目的音源に対して感度を低くするように学習されてしまうので、実際の目的音が存在する場合には、フィルタの更新を停止する必要がある。適応期間検出部２０は、マイクロホン１１1〜１１Mで収音された信号のパワーを監視することで、実際の目的音の存在を検出し、適応動作を停止する。
【０００９】
次に、適応アルゴリズム部１６について詳細に説明する。適応アルゴリズムとしては、LMSアルゴリズム、NLMSアルゴリズム、射影アルゴリズムなどがある。本明細書では、NLMS法を例にとって、以下にフィルタの収束解と修正式の導出を行う。まず、数式で使用する記号について説明する。サンプリング周期により離散化された時刻をn、マイクロホン数をM、仮想目的音源数をJ、時刻nにi番目マイクロホン１１iで収音された信号をx i (n)とし、Lサンプル分を取り出して行列で表したものを
【数１】
2005064968.tif 000003
【００１０】
とする。j番目の信号発生器１７jの出力信号はvj (n)、j番目の信号発生器１７jとi番目のマイクロホン１１iに対する空間特性フィルタはg i,j (n)で表し、空間特性フィルタ出力をu i,,j (n)＝gi,j (n)*vj (n)として、Lサンプル分を取り出して行列で表したものを
【数２】
2005064968.tif 000004
【００１１】
とする。ただし＊は畳み込み演算を表している。学習フィルタ１３A1〜１３AM、適応フィルタ１３B1〜１３BMはLタップのFIRフィルタとし、フィルタ係数
【数３】
2005064968.tif 000005
【００１２】
として行列で表す。h i (n −l−１)は、時刻nにおけるi番目マイクロホンに対するフィルタのlタップ目のフィルタ係数を表し、学習フィルタ１３A1〜１３AMと適応フィルタ１３B1〜１３BMには同一のフィルタ係数が用いられる。加算器１４Aの出力をy′(n)、加算器１４Bの出力をy (n)、加算器１５の出力を誤差e (n)とし、遅延器１９1〜１９Jでの遅延量は全て等しいとしτ0で表す（通常、τ0は学習フィルタ１３A1〜１３AMのタップ長の半分の長さである）。
【００１３】
まず、加算器１５の出力である誤差e (n) の二乗平均を求める。この二乗平均誤差を最小とするフィルタが最適なフィルタとなる。
【００１４】
【数４】
2005064968.tif 000006
【００１５】
ただし、￣は時間平均を意味する。仮想目的信号vj (n)は互いに無相関であり、仮想目的信号と雑音は無相関であるので、式（１）は式（２）のように変形される。
【００１６】
【数５】
2005064968.tif 000007
【００１７】
適応フィルタ
【数６】
2005064968.tif 000008
【００１８】
をLタップのFIRフィルタとして、式（２）をベクトル表記すれば、式（３）のようになる。
【００１９】
【数７】
2005064968.tif 000009
【００２０】
式（３）を最小化するフィルタが最適なフィルタであるので、式（３）を
【数８】
2005064968.tif 000010
【００２１】
で偏微分し、０とおいて、極小点を求める。
【００２２】
【数９】
2005064968.tif 000011
【００２３】
式（４）を
【数１０】
2005064968.tif 000012
【００２４】
について解けば、式（３）を最小化する最適フィルタ
【数１１】
2005064968.tif 000013
【００２５】
が求められる。
【００２６】
【数１２】
2005064968.tif 000014
【００２７】
式（５）の最適フィルタを求める方法として、LMSアルゴリズム、NLMSアルゴリズム、射影アルゴリズムなどの適応アルゴリズムがある。本明細書ではNLMSアルゴリズムを例にとって説明することとし、修正式は式（６）で表される。
【００２８】
【数１３】
2005064968.tif 000015
【００２９】
ただし、
【数１４】
2005064968.tif 000016
【００３０】
は式（７）で表される。
【００３１】
【数１５】
2005064968.tif 000017
【００３２】
ここまでで、式（６）の修正式を用いて、式（５）の最適フィルタが求められることを示した。
【特許文献１】特開平１４―０６２８９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３３】
しかし、上記の従来技術の収音方法では、非定常な雑音信号（例えば収音したくない話者音声など）を抑圧不可能であるという問題、収音範囲を広げることにより雑音の抑圧性能が低下するという問題がある。
【００３４】
本発明の目的は、非定常な雑音信号を抑圧した収音を実現するとともに収音範囲の広さによらず高い抑圧性能を実現する収音方法、装置、プログラム、および記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
上記目的を達成するために、本発明の収音方法は、収音範囲を設定する収音範囲設定段階と、複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出段階と、検出された話者位置が収音範囲内である場合には話者音声を収音し、収音範囲外である場合には話者音声を抑圧する条件で、受信信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定段階と、複数の収音手段の各々で受音された受音信号を、前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ段階と、各フィルタ段階の出力信号を加算する加算段階を有する。
【００３６】
これにより、設定された収音範囲の音声のみを収音し、それ以外の音を抑圧することが可能となる。
【００３７】
上記課題を解決するために、本発明の他の収音方法は、収音範囲と音量範囲を設定する収音範囲・音量範囲設定段階と、複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者位置を検出する話者位置検出段階と、複数の収音手段の各々で受音された受音信号から話者音量を推定する話者音量推定段階と、検出された話者位置が前記収音範囲内であり、かつ推定された話者音量が前記音量範囲内である場合は収音し、それ以外の場合には話者音声抑圧する条件で、フィルタ係数設定段階は、前記受音信号を用いてフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定段階と、前記複数の収音手段の各々で受音された受音信号を前記フィルタ係数で各々フィルタリングするフィルタ段階と、各フィルタ段階の出力信号を加算する加算段階を有する。
【００３８】
収音範囲の条件に加え、音量範囲の条件を加えることで、収音手段から離れた話者の不要音声だけを抑圧することが可能となる。
【００３９】
本発明の実施態様によれば、フィルタ系数設定段階は、複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT段階と、FFT段階の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散行列を求める共分散行列計算段階と、検出された話者位置ごとに前記共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶段階と、記憶された共分散行列、検出された話者位置と前記収音範囲、および推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィル係数を計算するフィルタ係数計算段階を含む。
【００４０】
本発明の実施態様によれば、フィルタ係数設定段階は、複数の収音手段の各々で受音された受音信号を周波数領域に変換するFFT段階と、FFT段階の出力信号の各々を周波数成分ごとに乗算し、共分散行列を求める共分散行列計算段階と、検出された話者位置ごとに共分散行列を加算平均して、記憶する共分散行列記憶段階と、記憶された共分散行列のうち対角成分で最もパワーの大きい成分、または記憶された共分散行列の対角成分の加算値の周波数特性を平滑化するゲインを、記憶された共分散行列に乗算する白色化段階と、白色化された共分散化行列、検出された話者位置と前記収音範囲、および推定された話者音量と前記音量範囲を用いてフィルタ係数を計算するフィルタ係数計算段階を含む。
【００４１】
共分散行列の白色化により、音源の周波数特性に依存しないフィルタを求めることができる。これにより、音源の周波数特性が変化しても、フィルタの変化がなく、本発明の処理による音声の変化を防ぐことができる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明は、上記のように収音範囲を設定し、検出した話者位置が収音範囲内にある場合にその音声を収音し、範囲外の音声は抑圧する。定常／非定常に関係なく範囲外の音を抑圧するので、収音したくない音声を抑圧することができる。また、実際に発音している音源位置に対する感度のみを制御するので、収音範囲の広さによって、抑圧性能が低下することもない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
［第１の実施形態］
図１は本発明の第１の実施形態の収音装置のブロック図である。
【００４４】
第１の実施形態の収音装置はマイクロホン１１1〜１１Mと話者位置検出部２３と収音範囲設定部２５とフィルタ係数設定部２４とフィルタ部２１1〜２１Mと加算器２２により構成される。
【００４５】
収音範囲設定部２５は、収音する範囲を設定する。収音範囲は、ユーザがボタンやリモコンなどにより設定したり、事前に固定的に設定されたりする。話者位置検出部２３は、マイクロホン１１1〜１１Mで受音された信号と、マイクロホン１１1〜１１Mの位置から話者位置を検出する。フィルタ係数設定部２４は、検出された話者位置が、収音範囲設定部２４で設定された収音範囲内であれば収音し、範囲外であれば抑圧するようにフィルタ係数を計算する。計算されたフィルタ係数はフィルタ部２１1〜２１Mにコピーされる。フィルタ部２１1〜２１Mは、マイクロホン１１1〜１１Mにより受音された信号を各々フィルタリングする。フィルタ部２１1〜２１Mの出力信号は加算器２２で加算され、出力信号となる。以上により、収音範囲内の音のみを収音し、収音範囲外の不要な音は抑圧した出力信号が得られる。
【００４６】
以下に話者位置検出部２３とフィルタ係数設定部２４について詳細に説明する。
【００４７】
話者位置検出部２３は、たとえば以下の方法で実現される。
【００４８】
マイクロホン１１1〜１１Mから共分散行列を計算し、共分散行列に走査位置ごとに設定されたステアリングベクトルを乗じることで走査位置ごとの音声パワーを推定する。推定された走査位置ごとの音声パワーから最大パワーを持つ走査位置を話者位置として検出する。
【００４９】
以下に数式を用いて説明する。
【００５０】
まず、i番目のマイクロホン １１iで受音された信号をx i (t)とし、それを周波数領域に変換したものをX i (ω)とし、入力信号ベクトル
【数１６】
2005064968.tif 000018
【００５１】
を式（８）で定義する。
【００５２】
【数１７】
2005064968.tif 000019
【００５３】
ただし、Tは行列の転置を表す。
【００５４】
次に、共分散行列
【数１８】
2005064968.tif 000020
【００５５】
は式（９）で表わされる。
【００５６】
【数１９】
2005064968.tif 000021
【００５７】
ただし、Hは行列の共役転置を表す。
【００５８】
次に、音声パワー推定で用いるステアリングベクトルについて述べる。ステアリングベクトルは走査位置から到来した音が同位相となるように設定する。このようなステアリングベクトルを用いることで、同位相になった信号（走査位置で発生した音）のみが強調され、走査位置に鋭い指向性が形成される。
【００５９】
まず、走査位置（x, y, z)の場合に、i番目のマイクロホン１１iに与える遅延量d i (x, y, z)は、走査位置（x, y, z）から発せられた音が同位相となるように、走査位置（x, y, z)とi番目のマイクロホン位置(xi, yi, zi)と音速cより、式（１０）および式（１１）を用いて求められる。
【００６０】
【数２０】
2005064968.tif 000022
【００６１】
ただし、Dは固定遅延量であり、事前に定数として与えられる。
【００６２】
式（１０）を周波数領域に変換した式が式（１２）となり、これをベクトルとしたものがステアリングベクトルであり、式（１３）となる。
【００６３】
【数２１】
2005064968.tif 000023
【００６４】
このステアリングベクトル
【数２２】
2005064968.tif 000024
【００６５】
を共分散行列に乗じ、周波数について積分すれば、各走査位置に対応する音声パワーの推定値
【数２３】
2005064968.tif 000025
【００６６】
が求められる。これは式（１４）で表される。
【００６７】
【数２４】
2005064968.tif 000026
【００６８】
ステアリングベクトル
【数２５】
2005064968.tif 000027
【００６９】
は、走査位置（x, y, z）で発生した音のみを同位相にして強調しているので音声パワーの推定値
【数２６】
2005064968.tif 000028
【００７０】
は、走査位置に音源があった場合のみ大きな値をとる。したがって、音声パワーの推定値
【数２７】
2005064968.tif 000029
【００７１】
のうち最大パワーの走査位置（xm, ym, zm),を検出すれば、話者位置を推定可能である。
【００７２】
次に、フィルタ係数設定部２４について詳細に説明する。
【００７３】
フィルタ係数設定部２４では、話者位置検出部２３で検出された話者位置が収音範囲内にあるかどうかを判定する。収音範囲内にある場合には収音対象とし、それ以外を抑圧対象とする。
【００７４】
収音範囲内の音声だけ収音し、それ以外の音を抑圧するフィルタは、収音対象の入力信号ベクトル
【数２８】
2005064968.tif 000030
【００７５】
をフィルタ
【数２９】
2005064968.tif 000031
【００７６】
でフィルタリングし加算した信号が、収音対象の入力信号をミキシングベルト
【数３０】
2005064968.tif 000032
【００７７】
でミキシングしただけとなり、抑圧対象の入力信号ベクトル
【数３１】
2005064968.tif 000033
【００７８】
をフィルタ
【数３２】
2005064968.tif 000034
【００７９】
でフィルタリングし加算した信号が０となっていればよい。したがって、フィルタは以下の式（１５）、（１６）、（１７）を満たす場合に最適となる。
【００８０】
【数３３】
2005064968.tif 000035
【００８１】
式（１５）〜（１７）を最小二乗解でフィルタ
【数３４】
2005064968.tif 000036
【００８２】
について解けば、式（１８）となる。
【００８３】
【数３５】
2005064968.tif 000037
【００８４】
ただし、CSjとＣNkは、それぞれ話者音声収音の重みと抑圧の重みであり、CNkを大きくすれば不要音声の抑圧量が増加し、CSjを大きくすれば収音する音声の劣化が減少する。
【００８５】
式（１８）より、フィルタ係数を求めるには、入力信号の共分散行列を話者位置ごとに求める必要がある。本発明では、式（９）により求められる共分散行列
【数３６】
2005064968.tif 000038
【００８６】
を話者ごとに時間平均、保存する。このとき、収音対象の話者位置に対する共分散行列は
【数３７】
2005064968.tif 000039
【００８７】
とし、抑圧対象の話者位置に対する共分散行列は
【数３８】
2005064968.tif 000040
【００８８】
とする。
【００８９】
以上求めた共分散行列から式（１８）によりフィルタ係数を求めることができる。
【００９０】
以上示したように本実施形態では、設定された収音範囲の音声のみを収音し、それ以外の音を抑圧することが可能である。
【００９１】
図５は本発明の利用例を説明する図である。本発明を用いた収音装置がテーブルに置いてあり、その周りに話者がいる場合を想定している。装置には、範囲別のミュートボタンがついており、そのミュートボタンを押すことで、そのボタンに対応した範囲の音だけミュート（収音しない）することができる。本発明では、音の定常性、非定常性にかかわらず、収音しない範囲を設定可能であるので、このような利用方法も可能となる。
【００９２】
［第２の実施形態］
図２は本発明の第２の実施形態の収音装置のブロック図である。
【００９３】
第２の実施形態の収音装置は、第１の実施形態の収音装置に、収音範囲・音量範囲設定部３１と話者音量推定部３２を追加した例である。
【００９４】
収音範囲・音量範囲設定部３１は、収音範囲の設定と音量範囲を設定する。設定はユーザがボタンやリモコンなどにより行ったり、事前に固定的に与えたりする。話者音量推定部３２は、マイクロホン１１1〜１１Mで受音した信号から音声信号のパワーを推定する。話者位置検出部２３で検出された話者位置が収音範囲内であり、かつ推定した話者音量が音量範囲内である場合は収音し、それ以外の場合には話者音声を抑圧する。これにより、たとえばマイクロホン１１1〜１１Mに近くい受音パワーの大きい音声だけを収音し、マイクロホン１１1〜１１Mから離れた話者の音声を抑圧することが可能となる。
【００９５】
以下に、話者音量の推定方法について説明する。話者音量
【数３９】
2005064968.tif 000041
【００９６】
は、入力信号ベクトル
【数４０】
2005064968.tif 000042
【００９７】
にミキシングベクトル
【数４１】
2005064968.tif 000043
【００９８】
を乗じたものを周波数低域W内で平均したものであるので、式（１９）で求められる。
【００９９】
【数４２】
2005064968.tif 000044
【０１００】
式（１９）から、共分散行列から話者音量を推定できることが分かる。したがって、式（９）により共分散行列を求め、式（１９）により話者音量を求めることができる。
【０１０１】
第２の実施形態では、第１の実施形態の収音範囲の条件に加え、音量範囲の条件を加えることで、マイクロホン１１1〜１１Mから離れた話者の不要音声だけを抑圧することも可能となる。
【０１０２】
これら以外の部分に関しては、第２の実施形態と同じであるので、説明を省略する。
【０１０３】
［第３の実施形態］
図３は本発明の第３の実施形態の収音装置のブロック図である。第３の実施形態の収音装置は、第１の実施形態または第２の実施形態の収音装置において、フィルタ係数設定部１２がFFT部４１1〜４１Mと共分散行列計算部４２と共分散行列記憶部４３とフィルタ係数計算部４４とにより実現された例である。
【０１０４】
FFT部４１1〜４１Mは、マイクロホン１１1〜１１Mにより受音された信号を各々周波数領域に変換する。共分散行列計算部４２では、FFT出力信号をチャネル間で乗算し、式（９）により共分散行列を求める。共分散行列記憶部４３は、話者位置ごとに共分散行列を時間平均し、保存する。フィルタ係数計算部４４は、式（１８）により、フィルタ係数を算出する。
【０１０５】
これ以外の部分に関しては、第１の実施形態または第２の実施形態と同じであるので、説明を省略する。
【０１０６】
［第４の実施形態］
図４は本発明の第４の実施形態の話者位置検出装置のブロック図である。第４の実施形態の収音装置は、第１の実施形態または第２の実施形態の収音装置において、共分散行列計算部１２がFFT部４１1〜４１Mと共分散行列計算部４２と共分散行列記憶部４３と白色化部４５とフィルタ係数計算部４４とにより実現された例である。
【０１０７】
FFT部４１1〜４１Mと共分散行列計算部４２と共分散行列記憶部４３フィルタ係数算出部４４に関しては、第３の実施形態と同様の処理を行うので、説明を省略する。
【０１０８】
白色化部４５は、共分散行列
【数４３】
2005064968.tif 000045
【０１０９】
を周波数領域で白色化（平坦な周波数特性に）する。白色化は、共分散行列の対角成分のうち最もパワーの大きい
【数４４】
2005064968.tif 000046
【０１１０】
を平滑化する白色化ゲイン
【数４５】
2005064968.tif 000047
【０１１１】
を乗算するか、共分散行列の対角成分の平均パワーを平滑化する白色化ゲイン
【数４６】
2005064968.tif 000048
【０１１２】
を乗算することで行なう。これらはそれぞれ式（２０）と式（２１）により表される。
【０１１３】
【数４７】
2005064968.tif 000049
【０１１４】
ただし、βは白色化の度合いを調整する係数であり、１となれば完全な白色化となり、０となれば白色化は行われなくなる。
【０１１５】
第４の実施形態では、共分散行列の白色化により、音源の周波数特性に依存しないフィルタを求めることができる。これにより、音源の周波数特性が変化しても、フィルタの変化がなく、本発明の処理による音色の変化を防ぐことができる。
【０１１６】
これら以外の部分に関しては、第１の実施形態または第２の実施形態と同じであるので、説明を省略する。
【０１１７】
なお、本発明の収音方法は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フロッピーディスク、光磁気ディスク、CD―ROM等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記憶装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本発明の第１の実施形態の話者位置検出装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態の話者位置検出装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の第３の実施形態の話者位置検出装置を示すブロック図である。
【図４】本発明の第４の実施形態の話者位置検出装置を示すブロック図である。
【図５】本発明の利用例を説明する図である。
【図６】従来の話者位置検出装置の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１１1〜１１M     マイクロホン
２１1〜２１M      フィルタ部
２２    加算器
２３    話者位置検出部
２４    フィルタ係数設定部
２５    収音範囲設定部
３１    収音範囲・音量範囲設定部
３２    話者音量推定部
４１1〜４１M    FFT部
４２    共分散行列計算部
４３    共分散行列記憶部
４４    フィルタ係数計算部
４５    白色化部
１２1〜１２M    加算器
１３A1〜１３AM    学習フィルタ
１３B1〜１３BM    適応フィルタ
１４A    加算器
１４B    加算器
１５    加算器
１６    適応アルゴリズム部
１７1〜１７J    信号発生器
１８1,1〜１８J,M    空間特性フィルタ
１９1〜１９J    遅延器
２０    適応期間検出器
５１1〜５１M    加算器
５２    加算器
２６    仮想音源位置設定部
２７    空間特性推定部
３０    収音範囲設定部
【図１】
2005064968.tif 000050
【図２】
2005064968.tif 000051
【図３】
2005064968.tif 000052
【図４】
2005064968.tif 000053
【図５】
2005064968.tif 000054
【図６】
2005064968.tif 000055