(57)【要約】【課題】  この発明は、マイクロホンアレーを構成する各マイクロホンの受音信号を、高い精度で同相化できる、マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法および同相化装置を提供することを目的とする。【解決手段】  可搬型機器に搭載されかつ可搬型機器を基準とした３次元座標系のｘｙ平面上に配置された３以上のマイクロホンを有するマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化装置において、所定時間毎に、上記３次元座標系での音源の座標推定値を算出する第１手段、および第１手段によって算出された音源の座標推定値に基づいて、各マイクロホンの受音信号を、同相化された信号に変換する第２手段を備えており、第１手段は、自然勾配学習法を利用して、第２手段によって得られる同相化信号の差が最小となるような音源の座標を推定するものである。【選択図】  図２
2005260744.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可搬型機器に搭載されかつ可搬型機器を基準とした３次元座標系のｘｙ平面上に配置された３以上のマイクロホンを有するマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化装置において、
所定時間毎に、上記３次元座標系での音源の座標推定値を算出する第１手段、および第１手段によって算出された音源の座標推定値に基づいて、各マイクロホンの受音信号を、同相化された信号に変換する第２手段を備えており、第１手段は、自然勾配学習法を利用して、第２手段によって得られる同相化信号の差が最小となるような音源の座標を推定するものであることを特徴とするマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化装置。
【請求項２】
可搬型機器に搭載されかつ可搬型機器を基準とした３次元座標系のｘｙ平面上に配置された３以上のマイクロホンを有するマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法において、
所定時間毎に、上記３次元座標系での音源の座標推定値を算出する第１ステップ、および第１ステップによって算出された音源の座標推定値に基づいて、各マイクロホンの受音信号を、同相化された信号に変換する第２ステップを備えており、第１ステップは、自然勾配学習法を利用して、第２ステップによって得られる同相化信号の差が最小となるような音源の座標を推定するものであることを特徴とするマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法および同相化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願の発明者らは、マイクロホンの空間的な位置や音源の到来方向が時々刻々と変化する状況下での遠隔発話音声の高品質受音目的とし、検討を行っている。
【０００３】
本出願の発明者らは、音源の到来方向に対するマイクロホンアレーの向きを推定し、受音信号間の時間差を補正する手法を提案した（参考文献〔１〕参照）。この手法は、１つの評価関数の最小化に基づいて、マイクロホンの空間的な位置を表す２つの座標軸の回転角を適応的に推定している。
【０００４】
参考文献〔１〕：堀内，水町，中村，”複数マイクロホン受音信号の逐次時間差補正アルゴリズム，”音講論集，，Vol. I, pp. 691-692, Mar. 2003. 
【０００５】
それまでの従来の方向推定手法（参考文献〔２〕参照）のほとんどがフレーム単位での推定を行っているが、本出願の発明者らが提案した上記提案手法ではサンプル毎に推定を行っている。これは、上記提案手法の特徴の一つとなっている。
【０００６】
参考文献〔２〕：大賀，山崎，金田，”音響システムとディジタル処理，”電子情報通信学会，1995. 
【０００７】
しかしながら、本出願の発明者らが提案した上記提案手法は、ＬＭＳアルゴリズムを用いており、安定性や追従速度に関しては、ステップサイズパラメータに大きく依存しており、一般に、その選定には熟練した知識が必要である。
【０００８】
ところで、参考文献〔３〕において、甘利氏らは、特異点をもつ空間上の勾配を用いる最急降下法（確率降下法）では最適な勾配方向を与えない理由を考察し、リーマン計量を用いた自然勾配（Natural Gradient) 学習法を提案している。
【０００９】
参考文献〔３〕：Amari,”Natural Gradient Works Efficiently in Learning, ” Neural Computation, vol. 10, pp. 251-276, 1998.
【非特許文献１】堀内，水町，中村，”複数マイクロホン受音信号の逐次時間差補正アルゴリズム，”音講論集，，Vol. I, pp. 691-692, Mar. 2003.
【非特許文献２】大賀，山崎，金田，”音響システムとディジタル処理，”電子情報通信学会，1995.
【非特許文献３】Amari,”Natural Gradient Works Efficiently in Learning, ” Neural Computation, vol. 10, pp. 251-276, 1998.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
この発明は、マイクロホンアレーを構成する各マイクロホンの受音信号を、高い精度で同相化できる、マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法および同相化装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に記載の発明は、可搬型機器に搭載されかつ可搬型機器を基準とした３次元座標系のｘｙ平面上に配置された３以上のマイクロホンを有するマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化装置において、所定時間毎に、上記３次元座標系での音源の座標推定値を算出する第１手段、および第１手段によって算出された音源の座標推定値に基づいて、各マイクロホンの受音信号を、同相化された信号に変換する第２手段を備えており、第１手段は、自然勾配学習法を利用して、第２手段によって得られる同相化信号の差が最小となるような音源の座標を推定するものであることを特徴とする。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、可搬型機器に搭載されかつ可搬型機器を基準とした３次元座標系のｘｙ平面上に配置された３以上のマイクロホンを有するマイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号の同相化方法において、所定時間毎に、上記３次元座標系での音源の座標推定値を算出する第１ステップ、および第１ステップによって算出された音源の座標推定値に基づいて、各マイクロホンの受音信号を、同相化された信号に変換する第２ステップを備えており、第１ステップは、自然勾配学習法を利用して、第２ステップによって得られる同相化信号の差が最小となるような音源の座標を推定するものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、マイクロホンアレーを構成する各マイクロホンの受音信号を、高い精度で同相化できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１５】
〔１〕マイクロホンアレー座標系の定義
図１は、マイクロホンアレー座標系を示している。
【００１６】
マイクロホンアレーは、可搬型機器に搭載されている。３個以上のマイクロホンＭi （ｉ＝１，２，…，ｍ）が、可搬型機器を基準とした３次元空間（３次元座標系）のｘｙ平面上の任意位置に配置されている。各マイクロホンＭi の座標（極座標）（ｒi ，π／２，φi ）は、予め与えられている。
【００１７】
また、音源Ｓの座標（極座標）を、（Ｒ，θ，φ）とする。ここでは、音源は単一と仮定する。
【００１８】
音源ＳからマイクロホンＭi への到達時間τi は、音源ＳとイクロホンＭi との間の距離ｄ（Ｓ，Ｍi ）を用いて、次式（１）のように表すことができる。
【００１９】
【数１】
2005260744.tif 000003
【００２０】
ただし、ｃは音速である。
【００２１】
また、この到達時間τi を用いて、各マイクロホンＭi の受音信号ｘi （ｔ）は、次式（２）のように表すことができる。
【００２２】
【数２】
2005260744.tif 000004
【００２３】
ここで、ｓ（ｔ）は音源信号を表し、ｎi （ｔ）は観測雑音を表している。
【００２４】
〔２〕マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号を同相化するための同相化回路の説明
図２は、マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号を同相化するための同相化回路を示している。
【００２５】
各マイクロホンＭi の受音信号ｘi （ｔ）は、同相化回路１０に送られる。同相化回路１０は、各受音信号ｘi （ｔ）間の遅延時間差が０となるように受音信号ｘi （ｔ）を補正する。つまり、同相化回路１０は、各受音信号ｘi （ｔ）を同相化する。そして、同相化した信号をｙi （ｔ）として出力する。以下、同相化回路１０によって行われる処理について説明する。
【００２６】
まず、受音信号ｘi （ｔ）を同相化することを考える。Ｓｉｎｃ関数を利用すると、同相化された信号ｙi （ｔ）は、次式（３）のように表すことができる。
【００２７】
【数３】
2005260744.tif 000005
【００２８】
ただし、Ｓｉｎｃ（ｘ）＝ｓｉｎ（πｘ）／πｘで与えられる。Ｎはフィルタ長、Ｄは固定遅延、Ｔはサンプリング間隔である。また、＾τi は、後述する音源Ｓの推定座標（＾Ｒ，＾θ，＾φ）から算出される到達時間τi である。
【００２９】
このｙi （ｔ）に関して、次式（４）のような二乗誤差Ｅを定義する。
【００３０】
【数４】
2005260744.tif 000006
【００３１】
音源Ｓの推定座標（＾Ｒ，＾θ，＾φ）は、二乗誤差Ｅが最も小さくなる場合のＲ，θ，φとして、次式（５）で与えられる。
【００３２】
【数５】
2005260744.tif 000007
【００３３】
この二乗誤差Ｅの最小化に自然勾配（Natural Gradient) 学習法を導入する。音源Ｓの推定座標（＾Ｒ，＾θ，＾φ）を次式（６）のように定義する。
【００３４】
【数６】
2005260744.tif 000008
【００３５】
ここで、Ｔは転置を表している。
【００３６】
音源Ｓの座標の微小変化量ｄωは、次式（７）で与えられる。
【００３７】
【数７】
2005260744.tif 000009
【００３８】
自然勾配（Natural Gradient) 学習法を用いると、（ｎ＋１）回目の推定座標ωn+1 は、ｎ回目に推定された座標ωn を用いて、次式（８）で与えられる。
【００３９】
【数８】
2005260744.tif 000010
【００４０】
ここで、Ｇ-1は、次式（９）で与えられる。
【００４１】
【数９】
2005260744.tif 000011
【００４２】
上記式（８）の∇（ナブラ）は微分演算子である。上記式（８）のＧ-1∇Ｅ（ωn ）は、音源Ｓの座標の微小変化量に相当している。
【００４３】
同相化回路１０は、まず、上記式（８）に基づいて、今回の音源Ｓの推定座標（＾Ｒ，＾θ，＾φ）を算出する。次に、得られた音源Ｓの推定座標（＾Ｒ，＾θ，＾φ）と各マイクロフォンＭi の座標（ｒi ，π／２，φi ）とに基づいて、上記式（１）から、音源ＳからマイクロホンＭi への到達時間τi を算出する。そして、算出された到達時間τi に基づいて、上記式（３）から同相化された信号ｙi （ｔ）を算出する。
【００４４】
〔３〕基礎性能の検証
計算機シミュレーションにより、上記実施例で用いた音源Ｓの位置の推定アルゴリズムの基礎性能を検証する。
【００４５】
まず、計算機シミュレーションを行うにあたり、いくつかの条件設定を行った。マイクロホンは、ｘ−ｙ平面上の座標（−ｄ，３1/2 ｄ／３，０）、（ｄ，３1/2 ｄ／３，０）（−ｄ，２×３1/2 ｄ／３，０）に３つ配置した。ただし、ｄは０．０５ｍである。
【００４６】
目的音源信号には、平均０，分散０．０５，帯域が１２５Ｈｚ−６ｋＨｚのshaped gaussian noise を用いた。雑音信号には、目的音源信号と同帯域のランダム帯域雑音を用い、チャネル間および目的音源信号とは無相関である。また、信号はサンプル周波数が４８ｋＨｚ，１６ｂｉｔで量子化されたものを用いた。
【００４７】
目的音源信号は、θが４５ｄｅｇの一定方向とし、φが３０ｄｅｇと−３０ｄｅｇの方向から交互に到来するものとし、各マイクロホンＭi （ｉ＝１，２，３）での受音信号ｘi （ｔ）は、目的音源信号と雑音信号にそれぞれ適切な時間シフトを計算機上で与え、それらを加算して作成した。
【００４８】
θおよびφの初期値を０ｄｅｇ、Ｒの初期値を１とした。また、ＬＭＳアルゴリズムに基づいた従来手法（参考文献〔１〕に示された手法）と比較した。従来手法におけるステップサイズパラメータμは０．０１とした。
【００４９】
図３に、雑音信号に対する目的音源信号のＳＮＲが２０ｄＢの場合における方向推定結果を示す。図３の下側の図は、図３の上側の図の一部を拡大して示している。ただし、横軸は時間、縦軸は推定された到来方向を表している。
【００５０】
図３から、本実施例による手法（提案アルゴリズム）では、ＬＭＳアルゴリズムに基づいた従来手法（Conventional) と比較して、高速に音源方向を推定していることが確認できる。一般に、ステップサイズパラメータの選定は、システムの安定性と収束速度に関係し、容易ではない。提案アルゴリズムは、自然勾配（Natural Gradient) 学習法を用いたことで、各時間および推定座標において、係数更新量が適切に可変し、追従速度の高速化が実現できたといえる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】マイクロホンアレーの座標系を示す模式図である。
【図２】マイクロホンアレーにおけるマイクロホン受音信号を同相化するための回路の構成を示すブロック図である。
【図３】シミュレーション結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５２】
Ｍi   マイクロホン
Ｓ    音源
１０  同相化回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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