(57)【要約】【課題】  ブラインド信号分離において、離散的周波数表現の巡回性による影響を軽減する。【解決手段】  重み付け平均化部３４において、その後の逆フーリエ変換により求まるＦＩＲフィルタの両端が０に収束するように、分離行列の各要素を周波数間で重み付け平均化する。しかし、この重み付け平均化により、満たすべきＩＣＡの解との誤差が生じるため、プリスケーリング部３３において、この誤差を出来るだけ小さくするように、分離行列の各行の大きさを前もって調整する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測信号から周波数毎の時系列を求め、該時系列を独立成分分析し周波数毎の分離行列を求め、該周波数毎の分離行列を用いて分離信号を求める手順を有するブラインド信号分離方法であって、
該分離行列の各要素を時間領域に変換した像であるＦＩＲフィルタの両端の値が０に収束するように、該分離行列の各要素を、周波数間において重み付け平均化する手順を有すること、
を特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項２】
前記請求項１に記載のブラインド信号分離方法において、
前記周波数毎の分離行列を用いて分離信号を求める手順が、
前記分離行列の要素を時間領域に変換し分離フィルタを求め、
該分離フィルタに観測信号を畳み込み、混合することによって、分離信号を求める手順である、
ことを特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項３】
前記請求項１に記載のブラインド信号分離方法において、
前記周波数毎の分離行列を用いて分離信号を求める手順が、
前記分離行列に前記周波数毎の時系列を掛け合わせ、混合することによって、分離信号の周波数毎の時系列を求め、
該時系列を時間領域に変換することによって、分離信号を求める手順である、
ことを特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項４】
請求項１に記載のブラインド信号分離方法において、
更に、前記周波数毎の分離行列において、
異なる周波数の分離行列であっても各行に対応する源信号が同一となるように、各周波数における前記分離行列の各行を並べ替える手順を有すること、
を特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項５】
請求項１に記載のブラインド信号分離方法において、
更に、周波数毎に、観測信号の時系列と分離信号の時系列の差が小さくなるように、前記周波数毎の分離行列の行ベクトルの大きさを決める手順を有すること、
を特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項６】
請求項１、４及び５の何れかに記載のブラインド信号分離方法において、
更に、前記重み付け平均化された分離行列と独立成分分析の解との誤差が最小になるように、予め前記分離行列の行ベクトルの大きさを調節する手順を有すること、
を特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項７】
請求項６に記載のブラインド信号分離方法において、
予め前記分離行列の行ベクトルの大きさを調節する手順が、
所定の歪み許容範囲内で前記誤差が最小になるように、予め前記分離行列の行ベクトルの大きさを調節する手順である、
ことを特徴とするブラインド信号分離方法。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１から７の何れかに記載されたブラインド信号分離方法の手順を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９】
請求項８に記載のブラインド信号分離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、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、目的とする信号の成分のみを取り出す信号分離の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
［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。すべての信号はあるサンプリング周波数ｆｓでサンプリングされ、離散的に表現されるものとする。Ｎ個の信号が混合されてＭ個のセンサで観測されたとする。以下では、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）からセンサｑ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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となる。ここでｔはサンプリング時刻を、ｋは掃引（時間シフトした信号のサンプル値それぞれに異なる係数を作用させる操作）のための変数を、それぞれ示している。一般的なインパルス応答ｈｑｐ（ｋ）の形状は、適当な時間経過後にパルス的な強い応答を持ち、時間と共に減衰していくものである。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、分離のための長さＬのＦＩＲ(Finite Impulse Response)フィルタｗｒｑ（ｋ）と分離信号
【数２】
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を求めることにある。図６にＮ＝Ｍ＝２である場合のブラインド信号分離の構成を示す。なお、ブラインド信号分離の性能は、源信号ｓｐ（ｔ）から出力ｙｒ（ｔ）へのインパルス応答
【数３】
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を用いて解析できる。以下においても、これを用いて性能評価を行う。なお、τは、掃引のための変数を示している。
【０００３】
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ＦＩＲフィルタ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、畳み込み混合を分離する方法は大きく２種類に分類できる。
【０００４】
１つ目は時間領域での手法である。これは、畳み込み混合のモデル上で、そのまま独立成分分析を適用するものである。求めるべきＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｋ）が短い場合には有効であるが、実環境での音源分離に必要な長いＦＩＲフィルタ（８ｋＨｚサンプリングで数千タップ）の場合には、良い初期値から始めない限り、収束するまでに非常に多くの繰り返し学習が必要になる。
【０００５】
２つ目は周波数領域での手法である。これは短時間離散フーリエ変換により、観測信号を周波数毎の時間系列に変換し、それぞれの周波数毎に単純混合の独立成分分析を適用するものである。個々の周波数での独立成分分析は非常に早く収束するため、数千タップの長いフィルタでも実用的な処理時間で学習が可能となる。その代償として発生する問題は、以下に示すパーミュテーション（permutation）の問題と、離散的周波数表現の巡回性による影響である。
【０００６】
［周波数領域でのブラインド信号分離］
以下では２つ目の周波数領域での手法を採用する。ここでは、ＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｋ）を直接計算するのではなく、その周波数特性Ｗｒｑ（ｆ）を周波数毎に計算し、その結果からｗｒｑ（ｋ）を構成する。
【０００７】
まず、センサｑでの観測信号ｘｑ（ｔ）にＬ点離散フーリエ変換を用いた短時間離散フーリエ変換を適用して周波数毎の時系列Ｘｑ（ｆ，ｔ）を求める。
【数４】
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ここでｆは周波数であり、ｆ＝０，ｆｓ／Ｌ  ，・・・，ｆｓ（Ｌ−１）／Ｌと離散化されている（ｆｓはサンプリング周波数）。また、ｇ（τ）は窓関数である。ハニング窓ｇ（τ）＝（１＋ｃｏｓ（２πτ／Ｌ））／２などのｇ（０）にパワーの中心を持つ窓関数を用いることで、Ｘｑ（ｆ，ｔ）は時刻ｔを中心とする観測信号ｘｑ（ｔ）の周波数特性を表現する。なお、Ｘｑ（ｆ，ｔ）はＬサンプルにわたる情報を含んでいるため、すべての時刻ｔに対してＸｑ（ｆ，ｔ）を求める必要はなく、多くの場合Ｌ／２の約数に相当するサンプル間隔で間引きする。
【０００８】
次に、周波数特性Ｗｒｑ（ｆ）を得るために、各周波数ｆで単純混合の独立成分分析Ｙ（ｆ,ｔ）＝Ｗ（ｆ）・Ｘ（ｆ,ｔ）を解く。ここで、Ｗ（ｆ）は要素がＷｒｑ（ｆ）であるＮ×Ｍの行列であり、分離行列と呼ばれる。また、Ｘ（ｆ，ｔ）＝［Ｘ１（ｆ，ｔ），…，  ＸＭ（ｆ，ｔ）］Ｔは観測信号の周波数毎の時系列、Ｙ（ｆ，ｔ）＝［Ｙ１（ｆ，ｔ），…，  ＹＮ（ｆ，ｔ）］Ｔは分離信号の周波数毎の時系列であり、［・］Ｔは［・］の転置である。例えばＮ＝Ｍ＝２である場合は、
【数５】
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となる。単純混合のＩＣＡを解く方法は、非特許文献１に様々なものが紹介されている。
【０００９】
ＩＣＡで得られる分離信号の周波数毎の時系列Ｙ（ｆ，ｔ）には、順序の任意性と大きさの任意性がある。Ｙ（ｆ，ｔ）の要素Ｙｒ（ｆ，ｔ）の順序が入れ替わっても、各要素の大きさが変化しても独立性が保たれるからである。分離行列Ｗ（ｆ）のｒ行をＷｒ（ｆ）と表記すると、Ｙｒ（ｆ，ｔ）＝Ｗｒ（ｆ）・Ｘ（ｆ，ｔ）であることから、分離信号の周波数毎の時系列Ｙ（ｆ，ｔ）に関するこれらの任意性は、分離行列Ｗ（ｆ）の行に関する任意性に対応する。そこで、分離行列Ｗ（ｆ）の各行Ｗｒ（ｆ）が同じ信号に対応するように行を並べ変える手順と、各行Ｗｒ（ｆ）の大きさを適切に調整する手順が必要になる。
【００１０】
まず、分離行列の各行Ｗｒ（ｆ）が同じ信号に対応するように行を並べ変える問題は、パーミュテーションの問題と呼ばれる。このパーミュテーションの問題は、例えば、非特許文献２などの方法で解決できる。
【００１１】
次に、分離行列の行Ｗｒ（ｆ）の大きさを適切に調整する問題はスケーリング（scaling）の問題と呼ばれる。これには、例えば、非特許文献３に示されている方法が有効である。すなわち、観測信号の周波数毎の時系列Ｘｑ（ｆ，ｔ）の大きさを参照して、Ｙｒ（ｆ，ｔ）すなわちＷｒ（ｆ）の大きさを調節する。これらの問題を解決した後、Ｗｒｑ（ｆ）に逆フーリエ変換を施すことで、長さＬのＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｆ）が最終的に求まる。ただし、このＦＩＲフィルタを因果的にするために、Ｌ／２程度の遅延を付加することが必要となる。
【００１２】
［離散的周波数表現の巡回性による影響］
これまで説明した周波数領域での手法は、離散的周波数表現の巡回性による影響を受けることがある。その巡回性とは、周波数特性をｆｓ／Ｌの間隔でＬ個の離散点でサンプリングしたものは、Ｌ／ｆｓの繰返し周期を持つ時間信号を表現するという性質である。そのため、求める時間信号の長さ以上の離散点で周波数特性をサンプリングしなければ、別の周期の信号と重なりを持ってしまう。簡単な例として、長さ６のＦＩＲフィルタの周波数特性をＬ＝４個の離散的な周波数でサンプリングした場合を図７示す。離散的表現の巡回性により、長さ６のＦＩＲフィルタは周期Ｌ＝４で繰り返され、前後に重なりを持っている。その周波数特性を逆フーリエ変換すると、重なったＦＩＲフィルタ［−４,６,２,２］を求めてしまう。本来のＦＩＲフィルタ［１,−３,６,２,１,−１］を逆フーリエ変換で正しく求めるには、６個以上の離散的な周波数でサンプリングしなければならない。
【００１３】
周波数領域ブラインド信号分離手法では、Ｌ個の離散的な周波数特性Ｗｒｑ（ｆ）からＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｆ）を逆フーリエ変換により求める。Ｌ個の周波数特性Ｗｒｑ（ｆ）が長さＬ以下のＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｆ）を表現している場合は巡回性の影響を受けないが、Ｌ個の周波数特性Ｗｒｑ（ｆ）がＬよりも長いＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｆ）の周波数特性のサンプリングの一部であるとすると、巡回性の影響を受けて誤差が生じる。図８にこの影響を受けた事例を示す。これらは、実環境で混合された３信号源のブラインド信号分離を、従来の周波数領域の手法で行った結果である。（ａ）が源信号ｓ１（ｔ）から分離信号ｙ１（ｔ）へのインパルス応答ｕ１１（ｋ）、（ｂ）が源信号ｓ３（ｔ）から分離信号ｙ１（ｔ）へのインパルス応答ｕ１３（ｋ）である。（ａ）は目的信号の抽出に対応し、（ｂ）は干渉信号の抑圧に対応する。従って、（ａ）は中央だけに強いパワーを持ち、（ｂ）はすべて零になるのが理想である。しかし、それぞれ、両端に小さな針のようなものが見られる。（ａ）（ｂ）それぞれの図において、ＦＩＲフィルタの長さＬ＝１０２４だけ（ａ）の針をずらして（ｂ）の針に足し合わせると消えることから、これらは巡回性による影響であると言える。結果として、（ａ）では分離信号の歪みを、（ｂ）では分離性能の低下を引き起こしている。
【００１４】
この事例で作成されたＦＩＲフィルタの１つｗ１１（ｋ）を図９に示す。このように両端が０に収束していないことが、巡回性の影響を受けている場合のＦＩＲフィルタの典型的な形状である。このことから、ＦＩＲフィルタの長さがＬでは不十分な場合に巡回性の影響を受けることが分かる。
【非特許文献１】A. Hyvarinen and J. Karhunen and E. Oja,“Independent Component Analysis," John Wiley & Sons, 2001, ISBN 0-471-40540.
【非特許文献２】H. Sawada, R. Mukai, S. Araki and S. Makino, “A Robust and Precise Method for Solving the Permutation Problem of Frequency-Domain Blind Source Separation," in Proc. the 4th International Symposium on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation(ICA 2003), 2003, pp. 505-510.
【非特許文献３】K. Matsuoka and S. Nakashima,“Minimal Distortion Principle for Blind Source Separation," in Proc. the 3rd International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation (ICA2001), 2001, pp. 722-727.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
これまで説明したように、従来の周波数領域でのブラインド信号分離方法は、離散的周波数表現の巡回性による影響を受けることがある。その結果、分解性能の低下および分離信号の歪みを引き起こす。
そこで本発明の目的は、その巡回性による影響を軽減する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記の目的を達成するため本発明では、分離行列の各要素を時間領域に変換した像であるＦＩＲフィルタの両端の値が０に収束するように、この分離行列の各要素を、周波数間において重み付け平均化する。これにより、Ｌ個の周波数が持つ周波数特性が、Ｌ以下の長さの分離フィルタを表現することになる。
【００１７】
また、好ましくは、この発明では、更に、重み付け平均化された分離行列と独立成分分析の解との誤差が最小になるように、予め分離行列の行ベクトルの大きさを調節する。これにより、上記の重み付け平均化の代償としてＩＣＡで求めた周波数特性が変化し、分離性能が劣化することを軽減する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明では、分離行列の各要素を時間領域に変換した像であるＦＩＲフィルタの両端の値が０に収束するように、分離行列の各要素を、周波数間において重み付け平均化する。これにより、Ｌ個の周波数が持つ周波数特性が、Ｌ以下の長さの分離フィルタを表現することになる。その結果、離散的周波数表現の巡回性による影響を軽減することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。
＜実施例１＞
［全体の構成］
図１は、実施例１におけるブラインド信号分離装置１の構成を示すブロック図である。簡単のため、信号源2個、センサ2個の場合を示している。時間領域のセンサ信号ｘｑ（ｔ）は、周波数領域でＩＣＡを適用するために、短時間離散フーリエ変換部１０における短時間離散フーリエ変換により周波数毎の時系列Ｘｑ（ｆ，ｔ）に変換される。そして、独立成分分析（ＩＣＡ）部２０で、ベクトルＸ（ｆ，ｔ）にＩＣＡを適用した結果、各周波数毎に分離行列Ｗ（ｆ）と分離信号Ｙ（ｆ，ｔ）が得られる。そして、分離行列統合部３０で様々な処理を施して新たな分離行列Ｗ’（ｆ）を得た後、その各要素Ｗ’ｒｑ（ｆ）に逆フーリエ変換部４０における逆フーリエ変換を適用してＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｋ）を求める。最後に、求めたＦＩＲフィルタの行列に時間領域のセンサ信号ｘｑ（ｔ）を通して分離信号ｙｒ（ｔ）を得る。
【００２０】
[分離行列統合部]
図２は分離行列統合部３０の構成を示すブロック図である。ここでは、時間領域でのＦＩＲフィルタが適切なものになるように、各周波数で個々に求めた分離行列に対して様々な操作を施す。
まずは、パーミュテーション部３１で、分離行列の各行が各周波数において同じ源信号に対応するように行を並べ変える。本実施例では、非特許文献２に示す方法を用いる。これにより、周波数によって分離信号の順序が異なることを防ぐことができる。すなわち、例えば、上述の式（２）の周波数ｆがｆ１，ｆ２（０≦ｆ１，ｆ２≦（Ｌ−１）ｆｓ／Ｌ）であるとした場合、各々の周波数に対して式（２）が成り立つ。しかしながら、周波数ｆ１のＹ１（ｆ１，ｔ）と周波数ｆ２のＹ１（ｆ２，ｔ）とが同一の源信号ｓ１に対応していることは保障されていない。周波数ｆ２の場合に、Ｙ1（ｆ２，ｔ）が源信号ｓ２に対応しており、Ｙ２（ｆ２，ｔ）がｓ１に対応していることもあり得る。パーミュテーション部３１は、分離行列の各行を並び替えることにより、このような事態を回避する。
【００２１】
次に、個別スケーリング部３２で、分離行列の行ベクトルの大きさを周波数毎に個別に調整する。具体的には、例えば周波数毎に、観測信号の時系列と分離信号の時系列の差が小さくなるように、周波数毎の分離行列の行ベクトルの大きさを決める。本実施例では、非特許文献３に示されている方法を周波数領域で適用したものを用いる。調整のための操作は単純であり、W(ｆ)←diag(W(ｆ)-1)・W(ｆ)とするだけである。ここで、diagは行列の対角成分のみを残し、その他の成分を０にする操作である。この方法によると、源信号ｓｒ（ｔ）から出力ｙｒ（ｔ）へのインパルス応答ｕｒｒ（ｋ）を分離フィルタの時間遅れＬ／２だけずらしたものｕｒｒ（ｋ+Ｌ／２）が、源信号ｓｒ（ｔ）からセンサｒへのへのインパルス応答ｈｒｒ（ｋ）に近くなるように調整される。すなわち、１つの源信号ｓｒ（ｔ）だけが存在する時のセンサｒでの観測信号を回復するようにする。
【００２２】
本発明で特長的な部分は、次に例示するプリスケーリング（pre-scaling）部３３と重み付け平均化部３４である。重み付け平均化部３４では、その後の逆フーリエ変換により求まるＦＩＲフィルタの両端が０に収束するように、分離行列の各要素を周波数間で重み付け平均化する。しかし、この重み付け平均化により、満たすべきＩＣＡの解との誤差が生じる。プリスケーリング部３３では、この誤差を出来るだけ小さくするように、分離行列の各行の大きさを前もって調整する。
【００２３】
［重み付け平均化部］
重み付け平均化部３４では、ＦＩＲフィルタの両端が０に収束するように分離行列の各要素を周波数間で重み付け平均化する。ここで、「ＦＩＲフィルタの両端」とは、ＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｋ）のｋ＝０，Ｌ−１の部分をいい、その「両端が０」とは、ｗｒｑ（０）＝ｗｒｑ（Ｌ−１）＝０であることを指す。また、「０に収束する」とは、ｋの値が両端に近づくにつれて漸近的に０になることを指す。
【００２４】
この操作は、分離行列の各要素を逆フーリエ変換して得た時間領域のＦＩＲフィルタｗｒｑ（ｋ）にハニング窓ｇ（ｋ）＝（１＋ｃｏｓ（２πｋ／Ｌ））／２などの両端が０に収束する窓を掛け合わせる（ｇ（ｋ−Ｌ／２）・ｗｒｑ（ｋ））ことに相当する。ハニング窓の場合、その周波数特性Ｇ(ｆ)が、Ｇ（０）＝１／２、Ｇ（△ｆ）＝Ｇ（ｆｓ−Δｆ）＝１／４（△ｆ＝ｆｓ／Ｌ）、その他ではＧ（ｆ）＝０であることから、この掛け合わせにより周波数特性は、Ｗ（ｆ）←［Ｗ（ｆ−△ｆ）+２Ｗ（ｆ）+Ｗ（ｆ+△ｆ）］／４と重み付け平均化される。このように平均化の重み係数と窓の形には対応関係がある。一般に、時間領域において掛け合わせる窓の周波数特性Ｇ（ｆ）とすると、
【数６】
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という重み付け平均化となる。ハニング窓など、両側が０に収束する滑らかな窓のいくつかは、ｆ=０付近のみに周波数特性の成分を持つ。そのような窓を掛け合わせた場合、重み付け平均化の影響は近傍の周波数のみに限定されるため、以後の処理で扱い易くなる。
【００２５】
この重み付け平均化により、分離行列の各行は、ＩＣＡの解として満たすべきものに、以下に示す誤差を加えたものとなる。平均化前の分離行列のｒ行をＷｒ（ｆ）、平均化後の分離行列のｒ行をｂｒ（ｆ）とする。ＩＣＡの解には行の大きさの任意性があるため、Ｗｒ（ｆ）がＩＣＡの解であれば、αを任意の複素数として、αＷｒ（ｆ）もまたＩＣＡの解である。従ってその誤差は、ｅｒ（ｆ）＝ｂｒ（ｆ）‐αＷｒ（ｆ）と表現でき、これを最小二乗の意味で最小にするαは、
【数７】
2005079781.tif 000009
【００２６】
で与えられるため（[・]Hは[・]の複素共役転置、‖・‖は・のノルム）、最終的に誤差は、
【数８】
2005079781.tif 000010
となる。
【００２７】
具体的な窓としてハニング窓を選べば、平均化後の分離行列のｒ行は、ｂｒ（ｆ）←［Ｗｒ（ｆ−△ｆ）＋２Ｗｒ（ｆ）＋Ｗｒ（ｆ＋△ｆ）］／４となり、誤差の式を簡単化すると、
【数９】
2005079781.tif 000011
と表現できる。ｃｒ‐（ｆ）（およびｃｒ+（ｆ））は、ベクトルＷｒ（ｆ−△ｆ）（およびＷｒ（ｆ＋△ｆ））からＷｒ（ｆ）に下ろした垂線の長さであり、これら２つのベクトルの向きの差を示している。一般に、隣り合う周波数では分離行列の同じ行をベクトルとして見た場合の向きは大きく異ならない傾向にあるため、多くの場合、ｃｒ‐（ｆ），ｃｒ+（ｆ）の値も小さく、誤差ｅｒ（ｆ）はそれほど大きくならない。
【００２８】
結局、重み付け平均化部３４では、ＦＩＲフィルタの両端が０に収束するように周波数特性を変更して、離散周波数表現の巡回性による影響を排除し、その代償として分離行列の各行に誤差ｅｒ（ｆ）を導入していることになる。ハニング窓などを用いれば誤差ｅｒ（ｆ）がそれほど大きくならないため、巡回性の影響がある程度大きい場合は、このような操作を行うことで分離性能が向上する。
【００２９】
［プリスケーリング部］
プリスケーリング部３３では、上記の重み付け平均化による誤差ｅｒ（ｆ）がより小さく（最小に）なるようにＩＣＡで得られた分離行列の各行の大きさを前もって変更する。Ｗｒ（ｆ）をＩＣＡで求めた分離行列のｒ行、ｖｒ（ｆ）＝ｄｒ（ｆ）Ｗｒ（ｆ）（ｄｒ（ｆ）は複素数）を前もって変更したr行、ｂｒ（ｆ）を重み付け平均化後のｒ行とする。この場合の誤差は、
【数１０】
2005079781.tif 000012
となる。具体的な窓としてハニング窓を選べば、ｂｒ（ｆ）←［ｖｒ（ｆ−△ｆ）＋２ｖｒ（ｆ）＋ｖｒ（ｆ＋△ｆ）］／４であるため、先に定義したｃｒ‐（ｆ），ｃｒ+（ｆ）を用いると、誤差はｅｒ（ｆ）＝［ｄｒ（ｆ−△ｆ）ｃｒ‐（ｆ）+ｄｒ（ｆ+△ｆ）ｃｒ+（ｆ）］／４と表現できる。従って、すべての周波数ｆに関してｄｒ（ｆ）を最適化することで、行rに関する全周波数の誤差ｅｒ（０），ｅｒ（ｆｓ／Ｌ），…，ｅｒ（ｆｓ（Ｌ−１）／Ｌ）を小さくすることができる。ただし、ｄｒ（ｆ）が自由な値を取ると分離信号の歪みが大きくなるため、ｄｒ（ｆ）は1に近い値を取るべきである。
【００３０】
ｄｒ（ｆ）の最適化においては、様々なコスト関数、様々な最適化手法が考えられる。本実施例では、元の行の大きさで正規化した誤差ｅｒ（ｆ）／‖Ｗｒ（ｆ）‖の二乗和と、分離信号の歪みを抑制するｄｒ（ｆ）-１の二乗和、すわなち、
【数１１】
2005079781.tif 000013
をコスト関数とし、このＪｒが最小となるようにｄｒ（ｆ）を設定する。ここでβは分離信号の歪みに対する許容度を示すパラメータであり、小さいほど歪みを許容する。これは、βで定まる歪みの許容範囲内で、誤差ｅｒ（ｆ）が最小となるように、分離行列の各行の大きさを変更することを意味する。
【００３１】
また、この最適化は、コスト関数の勾配∂Ｊｒ／∂ｄｒ（ｆ）を小さなステップサイズμで徐々に下る（ｄｒ（ｆ）＝ｄｒ（ｆ）‐μ∂Ｊｒ／∂ｄｒ（ｆ））ことで行う。ハニング窓の場合、勾配は
【数１２】
2005079781.tif 000014
として求められる。
【００３２】
［ブラインド信号分離結果］
本実施例の効果を明らかにするために、実環境で混合された３信号源のブラインド信号分離を行った結果を示す。
図３は、本実施例において作成したＦＩＲフィルタの１つｗ11（ｋ）である。（ａ）は請求項１の実施例、（ｂ）は請求項６の実施例によるものである。共に、両端が０に収束していることが分かる。また、図４は、本実施例によるシステムのインパルス応答を示す。上段（ａ）（ｂ）は請求項１の実施例、下段（ｃ）（ｄ）は請求項６の実施例によるものであり、それぞれ、左側（ａ）（ｃ）が源信号ｓ１（ｔ）から分離信号ｙ１（ｔ）へのインパルス応答ｕ１１（ｋ）、右側（ｂ）（ｄ）が源信号ｓ３（ｔ）から分離信号ｙ１（ｔ）へのインパルス応答ｕ１３（ｋ）である。従来の技術では、図８に示したように、離散周波数表現の巡回性による影響として両端に小さな針のようなものが見られたが、本実施例によるとその影響が消えていることがわかる。なお、左側（ａ）（ｃ）は目的信号の抽出に対応するため、そのインパルス応答の改善は目的信号の歪みの軽減を意味する。右側（ｂ）（ｄ）は妨害信号の抑圧に対応するため、そのインパルス応答の改善は分離性能の向上を意味する。
【００３３】
図３および図４では、請求項１および６の実施例による結果を示したが、これらの図にそれらの違いを見ることは難しい。そこで、それらの違いをより詳細に見るために、以下に信号対干渉比(SIR:signal-to-inference ratio)および信号対歪み比(SDR:signa1-to-distortion ratio)を示す。
【表１】
2005079781.tif 000015
【００３４】
これらは、それぞれ、分離性能および目的信号の歪みに対応し、双方とも大きい値の方が良い。ＳＩＲは個々の出力ｒの信号対干渉比ＳＩＲｒの平均であり、個々の出力では目的信号成分ｕｒｒ（ｋ）と干渉信号成分Σｐ≠ｒｕｒｐ（ｋ）のパワー比をＳＩＲｒ＝１０ｌｏｇ［Σｋｕｒｒ（ｋ）２］‐１０ｌｏｇ［Σｋ｛Σｐ≠ｒｕｒｐ（ｋ）｝２］として計算した。ＳＤＲは個々の出力ｒの信号対歪み比ＳＤＲｒの平均であり、個々の出力では以下のようにして計算した。まず、目的信号成分ｕｒｒ（ｋ+Ｌ／2）と参照信号の定数倍との差として歪みを定義する。個別スケーリング部３２で指標としたｈｒｒ（ｋ）を参照信号として選ぶと、歪みはｅｒ（ｋ）＝ｕｒｒ（ｋ+Ｌ／2）‐α・ｈｒｒ（ｋ）となる。ここで、αは歪みｅｒ（ｋ）を最小二乗の意味で最小にする定数であり、
【数１３】
2005079781.tif 000016
として求められる。以上の計算により、目的信号成分ｕｒｒ（ｋ+Ｌ／2）が参照信号成分α・ｈｒｒ（ｋ）と歪みｅｒ（ｋ）に分割されたことになる。信号対歪み比はそれらのパワー比であり、ＳＤＲｒ＝１０ｌｏｇ［α2Σｋｈｒｒ（ｋ）２］‐１０ｌｏｇ［Σｋｅｒ（ｋ）2］として計算できる。
【００３５】
上述の表1によると、請求項1の実施例の適用によりＳＩＲが１３．５１ｄＢから１７．７１ｄＢに向上し、これに請求項６の実施例に特有の部分を付け加えるとさらにＳＩＲが向上した。ただし、請求項６の実施例によるさらなる向上は、歪みを幾分許してＳＤＲを下げるという代償により達成されている。歪みをどこまで許容するかは、パラメータβによりコントロールする。すなわち、βが小さければ小さいほど、歪みを許容して分離性能を向上させることになる。表１には、β＝０.０５とβ＝０.００１の場合の結果を示した。β＝０.０５の場合は、わずかに歪みを増やすことで分離性能を少し向上させている。β＝０.００１の場合は、歪みを大きく許容することで分離性能を大きく向上させている。以上をまとめると、本発明により、ＳＩＲおよびＳＤＲの向上が達成され、請求項６の実施例の適用により、ＳＤＲを下げる代償と共にＳＩＲをさらに向上させることができる。
【００３６】
＜実施例２＞
図５は、実施例２のブラインド信号分離装置１００の構成を示すブロック図である。時間領域のセンサ信号ｘｑ（ｔ）は、周波数領域でＩＣＡを適用するために、短時間離散フーリエ変換部１１０における短時間離散フーリエ変換により周波数毎の時系列Ｘｑ（ｆ，ｔ）に変換される。そして、独立成分分析部１２０でベクトルＸ（ｆ，ｔ）にＩＣＡを適用した結果、各周波数毎に分離行列Ｗ（ｆ）が得られる。
分離行列統合部１３０で、実施例１と同様な処理を施して新たな分離行列Ｗ’（ｆ）を得た後、それにベクトルＸ（ｆ，ｔ）を掛け合わせることで周波数領域での分離信号のベクトルＹ（ｆ，ｔ）を得る。その後、逆フーリエ変換部１５０で、その各要素Ｙｒ（ｆ，ｔ）に短時間逆フーリエ変換を適用して時間領域の分離信号ｙｒ（ｔ）を得る。
以上のような構成としても実施例１と同様な効果を得ることができる。
【００３７】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなく、本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。
また、この発明の構成はコンピュータによって実現することができる。この場合、各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、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上述の処理機能をコンピュータ上で実現することができる。
【００３８】
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が、具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００３９】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００４０】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、上述のプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）をも含むものとする。
また、本発明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。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明により、様々な干渉信号が発生する実環境において、干渉信号を抑圧し、目的信号のみを取り出すことが可能となる。例えば、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集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。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】ブラインド信号分離装置の構成を示すブロック図。
【図２】分離行列統合部の構成を示すブロック図。
【図３】本発明により作成したＦＩＲフィルタを例示した図。
【図４】本発明によるシステムのインパルス応答の例示。
【図５】ブラインド信号分離装置の構成を示すブロック図。
【図６】ブラインド信号分離を示す図。
【図７】長さ６のＦＩＲフィルタの周波数特性をＬ＝４個の離散的な周波数でサンプリングした状態を示す図。
【図８】離散的周波数表現の巡回性による影響を説明するための図。
【図９】従来の技術により作成されたＦＩＲフィルタを示す図。
【符号の説明】
【００４３】
１，１００  ブラインド信号分離装置
２０，１２０  独立成分分析部
３０，１３０  分離行列統合部
３１  パーミュテーション部
３２  個別スケーリング部
３３  プリスケーリング部
３４  重み付け平均化部
【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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