(57)【要約】【課題】周波数領域での幾何学的な処理によって雑音の影響を抑制し、目的とする音響信号の短時間スペクトルを推定する。【解決手段】信号入力部を備えたマルチチャネルを用いた信号処理方法であって、各信号入力部からの観測信号をチャネル毎に周波数領域に変換することでチャネル毎の観測信号のスペクトルを周波数ω毎に複素平面上の点として求めるステップと、周波数ω毎に、複素平面上で該複数のスペクトルあるいはそれらのなるべく近くを通るような円を推定するで円を推定し、推定された円の中心を目的信号のスペクトルと推定するステップとを有する。【選択図】図２
2005258215.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号入力部を備えたマルチチャネルを用いた信号処理方法であって、
各信号入力部からの観測信号をチャネル毎に周波数領域に変換することでチャネル毎の観測信号のスペクトルを周波数ω毎に複素平面上の点として求めるステップと、
周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づいて複素平面上で円を推定し、推定された円の中心を目的信号のスペクトルと推定するステップと、
を有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の信号処理方法において、信号入力部を備えたマルチチャネルは、複数のマイクロフォンから構成されたマイクロフォンアレイであることを特徴とする信号処理方法。
【請求項３】
請求項１，２いずれかに記載の信号処理方法において、該観測信号は同相化されており、同相化された観測信号を周波数領域に変換することでスペクトルを得るようにしたことを特徴とする信号処理方法。
【請求項４】
請求項1乃至３いずれかに記載の信号処理方法において、該スペクトルは短時間スペクトルであることを特徴とする信号処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の信号処理方法において、該短時間スペクトルは、短時間フーリエ変換によって求めることを特徴とする信号処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５いずれかに記載の信号処理方法において、
観測信号ｍｉ(ｔ)は、
【数１】
2005258215.tif 000025
観測信号のスペクトルＭi(ω)は、
【数２】
2005258215.tif 000026
で与えられることを特徴とする信号処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれかに記載の信号処理方法において、前記周波数ω毎に得られた複数のスペクトルに基づく円の推定は、複素平面上で該複数のスペクトルあるいはそれらのなるべく近くを通るような円を推定するものであることを特徴とする信号処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載の信号処理方法において、周波数ω毎の目的信号のスペクトルの推定は、分散最小化によって、円の中心を求めるものであることを特徴とする信号処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の信号処理方法において、周波数ω毎の目的信号のスペクトルの推定は、
【数３】
2005258215.tif 000027
で求めることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１０】
請求項１乃至６いずれかに記載の信号処理方法において、該観測信号は複数の雑音を含んでおり、前記周波数ω毎の、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づく円の推定は、周波数ω毎に求められた複数のスペクトルに基づいて、複数の雑音中の一つの雑音のみを含む仮想観測信号の仮想スペクトルを想定し、複素平面上で該仮想スペクトルを通る円を推定するものであることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１１】
請求項１乃至６，１０いずれかに記載の信号処理方法において、
周波数ω毎の、目的信号のスペクトルの推定は、
【数４】
2005258215.tif 000028
で求めることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１いずれかに記載の信号処理方法において、周波数ωは、有限の全周波数帯域の離散値であることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１３】
請求項1乃至１２いずれかに記載の信号処理方法において、
該方法は、さらに、
周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求めるステップと、
周波数ω毎に求めた複素平面上の円心の信頼性を評価するステップを含み、
信頼性評価に基づいた円心と重心の間の重み付き点を周波数ω毎の目的信号のスペクトルと推定することを特徴とする信号処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の信号処理方法において、前記円心の信頼性の評価ステップは、周波数ω毎に得られた複素平面上における複数のスペクトル間の円心から見込んだ角度差を要素として含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項１５】
請求項１３，１４いずれかにおいて、目的信号のスペクトルは分散最小化によって求められ、前記円心の信頼性の評価ステップは、分散を要素として含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項１６】
請求項１３に記載の信号処理方法において、前記円心の信頼性の評価ステップは、観測信号のスペクトルの実数成分と複素数成分の相関係数を要素として含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項１７】
請求項１乃至１６いずれかに記載の信号処理方法において、該方法は、さらに、得られた目的信号のスペクトルを用いて音声認識を行うステップを有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１６いずれかに記載の信号処理方法において、該方法は、さらに、得られた目的信号のスペクトルから目的信号の波形を得るステップを有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項１９】
請求項１乃至１９いずれかに記載の信号処理方法において、該方法は、さらに、周波数ω毎に雑音到来方向を推定し、周波数ω毎に求められた雑音到来方向を統合することで雑音到来方向を推定するステップを有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項２０】
信号入力部を備えたマルチチャネルと、
各信号入力部からの観測信号をチャネル毎に周波数領域に変換することで周波数ω毎に、チャネル毎の観測信号のスペクトルを複素平面上の点として求める複素スペクトル値算出部と、
周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づいて複素平面上で円を推定し、推定された円の中心を目的信号のスペクトルと推定する目的信号スペクトル推定部と、
を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載の信号処理装置において、信号入力部を備えたマルチチャネルは、複数のマイクロフォンから構成されたマイクロフォンアレイであることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２２】
請求項２０，２１いずれかに記載の信号処理装置において、該装置は、チャネル毎の観測信号に遅延を加えて目的信号の時間差を補正して同相化する遅延器を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２３】
請求項２０乃至２２いずれかに記載の信号処理装置において、該スペクトル算出部は、短時間フーリエ変換部であることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２４】
請求項２０乃至２３いずれかに記載の信号処理装置において、周波数ω毎に得られた複数のスペクトルに基づく円の推定は、複素平面上で該複数のスペクトルあるいはそれらのなるべく近くを通るような円を推定するものであることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２５】
請求項２４に記載の信号処理装置において、周波数ω毎の目的信号のスペクトルの推定は、分散最小化によって、円の中心を求めるものであることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２６】
請求項２０乃至２５いずれかに記載の信号処理装置において、該観測信号は複数の雑音を含んでおり、周波数ω毎の、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づく円の推定は、周波数ω毎に求められた複数のスペクトルに基づいて、複数の雑音中の一つの雑音のみを含む仮想観測信号の仮想スペクトルを想定し、複素平面上で該仮想スペクトルを通る円を推定するものであることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２７】
請求項２０乃至２６いずれかに記載の信号処理装置において、
該装置はさらに、
周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求める重心算出部と、
周波数ω毎に求めた複素平面上の円心の信頼性を評価する信頼性評価部を有し、
信頼性評価に基づいた円心と重心の間の重み付き点を周波数ω毎の目的信号のスペクトルと推定することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２８】
請求項２０乃至２７いずれかに記載の信号処理装置において、該装置は、さらに、得られた目的信号のスペクトルを用いて音声認識を行う音声認識部を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２９】
請求項２０乃至２７いずれかに記載の信号処理装置において、該装置は、さらに、得られた目的信号のスペクトルから目的信号の波形を得る波形取得部を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３０】
請求項２０乃至２９いずれかに記載の信号処理装置において、該装置は、さらに、周波数ω毎に雑音到来方向を推定し、周波数ω毎に求められた雑音到来方向を統合することで雑音到来方向を推定する雑音到来方向推定部を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３１】
請求項１乃至１９いずれかに記載した信号処理方法を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的信号における雑音の影響を除去する信号処理方法及び信号処理装置に関するものである。本発明は、一つの好ましい態様では、マイクロフォンアレイを用いた信号処理方法に係り、詳しくは、マイクロフォンアレイのそれぞれのマイクロフォンで観測された信号に周波数領域において幾何学的な処理を行うことによって雑音の影響を除き、目的信号の短時間スペクトルを推定する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マイクロフォンを用いて音響信号を受音する際、実環境においては周囲の雑音や、残響により目的の音響信号が劣化してしまう。このような劣化した音響信号は人間にとって聞き取りにくいのはもちろん、機械による音声認識やピッチ抽出、その他の分析も困難にし、劣化していない音響信号に比べ、それらの性能を低下させてしまうことが多い。このため、より劣化していない音響信号を受音する方法についての研究が盛んに行われている。
【０００３】
これらの方法の中に、マイクロフォンアレイ（複数のマイクロフォン素子から構成される受音器)を用いるものがある。マイクロフォンアレイでは、目的とする音響信号の信号源と雑音源の物理的な位置の違いに起因する、音の空間的な情報を複数のマイクロフォンで観測することによって雑音の影響を抑制することができる。マイクロフォンアレイについては既に様々な技術が研究されてきている。それらの中で、基本的な方法である遅延和（DS：Delay-and-Sum）アレイは学習を必要としないが、その性能は十分とはいえない。また、Griffith-JimやAMNORなどに代表される適応型マイクロフォンアレイでは、予め無音声区間を入力し、学習させることで未知である雑音の方向対して自動的に感度の死角を形成し、目的とする音響信号を高SN比で受音することができる。しかし、信号源や雑音源の位置や反響などの環境が時々刻々と変化するような場合においては、学習による環境への追従が間に合わず、性能が低下することがある。
【０００４】
このように時々刻々と変化する環境や突発的な雑音に対しても十分な効果を発揮するためには長時間の学習によって雑音の方向を検知し抑制するのではなく、ごく短時間の信号の情報のみを用いて雑音を抑制する方法が必要となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、各マイクロフォンアレイで受音された信号の時間差が、周波数領域では位相差として表されることに注目し、周波数領域での幾何学的な処理によって雑音の影響を抑制し、目的とする音響信号の短時間スペクトルを推定することを目的とするものである。さらに、本発明は、音響信号に限定されず、信号一般において雑音の影響を抑制することをも目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明が採用した技術手段は、信号入力部を備えたマルチチャネルを用いた信号処理方法であって、各信号入力部からの観測信号をチャネル毎に周波数領域に変換することでチャネル毎の観測信号のスペクトルを周波数ω毎に複素平面上の点として求めるステップと、周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づいて複素平面上で円を推定し、推定された円の中心（以下、本明細書において「円心」と呼ぶ）を目的信号のスペクトルと推定するステップとを有する。このような方法を円心法と呼ぶ。また、本発明が採用した信号処理装置は、信号入力部を備えたマルチチャネルと、各信号入力部からの観測信号をチャネル毎に周波数領域に変換することで周波数ω毎に、チャネル毎の観測信号のスペクトルを複素平面上の点として求める複素スペクトル値算出部と、周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づいて複素平面上で円を推定し、推定された円の中心を目的信号のスペクトルと推定する目的信号スペクトル推定部とを有する。
【０００７】
一つの好ましい態様では、信号入力部を備えたマルチチャネルは、複数のマイクロフォンから構成されたマイクロフォンアレイである。また、好ましくは、該観測信号は同相化されており、同相化された観測信号を周波数領域に変換することでスペクトルを得るようにした。好ましくは、スペクトルは短時間スペクトルである。すなわち、各チャネル毎の観測信号を共通の短時間フレームに切り出し、それぞれを周波数領域に変換することで短時間スペクトルを求める。一つの好ましい態様では、該短時間スペクトルは、短時間フーリエ変換によって求められるが、観測信号を周波数領域（フーリエ領域）に変換する手段は、フーリエ変換（短時間フーリエ変換、離散的フーリエ変換、ＦＦＴを含む）に限定されず、例えば、ウェーブレット変換（一つの好ましい例では、ガボール関数である）を用いても良い。
【０００８】
周波数ω毎に得られた複数のスペクトルに基づく円の推定は、一つの好ましい態様では、複素平面上で該複数のスペクトルあるいはそれらのなるべく近くを通るような円を推定するものである。一つの好ましい例では、周波数ω毎の目的信号のスペクトルの推定は、分散最小化によって、円の中心を求めるものである。このスペクトル推定は、雑音の到来方向が単一であることを仮定しているが、信号の短時間スペクトル推定は分析フレーム毎、周波数毎に独立して行われるので、雑音の到来方向が複数存在しても、ある分析フレームにおいて、ある周波数ωの成分を含む雑音の到来方向が単一であれば、その分析フレームのその周波数ωにおいて、上記推定は適用できる。さらに、分析フレーム内で同一の周波数ωの成分を持つ雑音の方向が複数存在しても、ある一つの雑音が他の雑音に比べて優勢であるような場合には、上記推定を適用できる。
【０００９】
観測信号が複数の雑音を含んでいる場合に、前記周波数ω毎の、求められたチャネル毎の複数のスペクトルに基づく円の推定は、一つの態様では、周波数ω毎に求められた複数のスペクトルに基づいて、複数の雑音中の一つの雑音のみを含む仮想観測信号の仮想スペクトルを想定し、複素平面上で該仮想スペクトルを通る円を推定するものである。到来方向の異なる複数の雑音が存在する場合には、観測されたスペクトル点は円には乗らない。ここで、例えば雑音が２種類だと仮定し、２つの雑音中の１つの雑音のみを含む仮想観測信号の複数の仮想スペクトルを想定し、複素平面上で該複数の仮想スペクトルを通る円を推定すれば、その円の中心が目的信号のスペクトルである。観測されたスペクトル点は、各仮想観測信号を中心とする円上に位置しており、それぞれの円上の位置には位相差が反映されている。したがって、観測されたスペクトル点を用いて、目的信号のスペクトルを表すであろう円心を求めることができ、この手法も、円心法の概念に含まれるものであると考えられる。
【００１０】
本発明の信号処理方法において、周波数ωは、有限の全周波数帯域の離散値として与えられる。雑音を含む信号から、音声のみのスペクトル(ωの関数)を求めるために、ωは本来ならば連続値であるが、実際は離散的なωのそれぞれの値について円の中心を求める。例えば、有限な周波数帯域(例えば０〜５kHz)を２５６点に離散化すると、ωの値、ω= ２kπ／２５６，ｋ＝０，１，．．．２５６、について、全てそれぞれに円の中心を求める。そうすると、ωごとに異なった円の中心が求まり、それをωの関数と考えると、雑音を除いた音声の複素スペクトルとなる。
【００１１】
一つの好ましい態様では、本発明はさらに、周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求めるステップないし算出部と、周波数ω毎に求めた複素平面上の円心の信頼性を評価するステップないし評価部を含み、信頼性評価に基づいた円心と重心の間の重み付き点を周波数ω毎の目的信号のスペクトルと推定する。求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求めることは、従来のＤｅｌａｙ−ａｎｄ−Ｓｕｍ方式（本明細書では、重心法と呼ぶ）に相当し、重心法はいわば保守的な推定を行うので頑健である。そこで、円心法による信頼性の評価に応じて、重心情報を加味して目的信号のスペクトルを推定することが望ましい場合があり得る。円心の信頼性の評価ステップは、一つには、周波数ω毎に得られた複素平面上における複数のスペクトル間の円心から見込んだ角度差を要素として含む。角度差が小さいと誤推定の可能性が高くなる。他の評価要素としては、目的信号のスペクトルを分散最小化によって求める場合の分散が挙げられる。分散が小さいほど（残差値が小さいことを意味する）、信頼性が高くなり、分散が大きいと信頼性が低くなる。さらに、他の評価要素としては、観測信号のスペクトルの実数成分と複素数成分の相関係数が挙げられる。具体的な手法では、例えば、一つあるいは複数の評価要素を数値化し、それを反映して円心と重心の間の内分比を適応的に与え、円心と重心の重み付き点（内分点）を目的信号の推定として用いる。円心と重心の重み付き点の具体的な求め方については、当業者において様々なやり方が採用され得る。
【００１２】
円心法は様々な分野に適用され得る。円心法によって求めた目的信号のスペクトルを用いて音声認識を行うことができる。また、得られた目的信号のスペクトルから目的信号の波形を得ることもできる（例えば、逆フーリエ変換することで）また、本発明において、さらに、周波数ω毎に雑音到来方向を推定し、周波数ω毎に求められた雑音到来方向を統合することで雑音到来方向を推定してもよい。円心法により、ω毎に目的信号の複素スペクトルが求まるが、各スペクトル点の円心からの位相角、周波数ω、マイクロフォン間の距離から雑音の到来方向を推定することができる。ここで、周波数ω毎に雑音到来方向が全く独立である場合は考え難い。もし、雑音源が単一であると仮定できるのであれば、円心法により周波数ω毎の雑音到来方向を推定し、それらの情報を統合（たとえば、それらの方向の平均を取る）して、雑音到来方向を推定し、それに合わせた雑音除去（例えば、雑音方向に対して利得を最小にする）が可能になる。雑音源が厳密に単一でなくても、近い周波数ωの帯域の中では、上述のことが成立するとして、実際的に性能を向上させることも可能である。
【００１３】
本発明は、また、上述の信号処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムに関するものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では学習を行なわず、短時間スペクトルの推定を分析フレーム内毎に独立して行うため、適応型アレイでは対応しにくい、時々刻々と変化する環境や、突発的な雑音に対しても適用でき、従来の適応型マイクロフォンアレイに比べて有利である。また、学習を必要としない遅延和マイクロフォンアレイに比べても良好な性能を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の実施例について述べる。ここでは、マイクロフォンアレイの各マイクロフォンで観測された信号に周波数領域において幾何学的な処理を行うことで雑音の影響を除き、目的信号の短時間スペクトルを推定する方法について言及する。マイクロフォンアレイの各マイクロフォンで受音される信号には到来方向による時間差が存在する。本発明は、短時間フレーム毎の周波数領域への変換（例えば、短時間フーリエ変換）により、この時間差が周波数領域では位相差として表されることに注目し、各マイクロフォンでの受音信号の周波数成分が複素平面上で円周上に分布することを利用する。そして、幾何学的な処理によって円の中心を推定することによって、目的信号の周波数成分を推定し、目的信号の短時間スペクトルを復元する。
【００１６】
アレイ入力の周波数領域での幾何学的処理について説明する。図１のように目的音源、および単一の雑音源から平面波の形で到来する音響信号をＭ個のマイクロフォンからなるマイクロフォンアレイで受音する場合を考える。目的信号の到来方向θSは既知であり、雑音の到来方向θNは未知であるとする。θSとマイクロフォンの配置から、目的信号が各マイクロフォンで受音されるときの時間差を表す相対的な遅延量τS1,・・・・・τSMを計算することができる。DSやGriffith-Jim型アレイの場合と同様に、図に表した遅延器により、各マイクロフォンの受音信号に、遅延量Ｄi(=Ｄ0-τSi,Ｄ0は固定遅延量)を付加することにより目的信号の時間差を補正し同相化する。この時、各遅延器の出力mi(t)は
【数５】
2005258215.tif 000003
となる。ここで、ｍｉ（ｔ）はｉ番目のマイクロフォンの観測波形であり、ｓ（ｔ）とｎ（ｔ）はそれぞれ対象音源と雑音源の時刻ｔの信号、τｉはｉ番目のマイクロフォンでの雑音信号の時間遅れである。s(t)は同相化された目的信号であり、n(t-τi)は相対的な遅延τiの加わった雑音である。遅延量τiはθN（未知）とマイクロフォン配置によって決まる相対的な遅延に、遅延器による遅延が加わったものである。
【００１７】
次に、マイクロフォンアレイ入力の周波数領域での表現について説明する。式（１）  で表されるｍi(t)を共通の分析フレームでそれぞれ短時間フーリエ変換すると、周波数ωの成分は、
【数６】
2005258215.tif 000004
となる。ωを固定して式（２）を幾何学的に考えると、ｅ-jωτiの絶対値はτiによらず1であるから、図２に示すようにＭi(ω)は全て複素平面上においてＳ(ω)を中心として半径|Ｎ(ω)|の円上に分布する。ここで、厳密には式（１）に対して式（２）は近似である。式（１）に対して通常のフーリエ変換を行なうと式（２）が導かれるが、ここでは信号を分析フレームで切り出して短時間フーリエ変換を行なっている。一般に各マイクロフォンによってτiが異なるので式（１）を同一の分析フレームによって切り出すと雑音n(t)の異なる時間区間が切り出されることになり、その区間は含まれる周波数成分が異なる。
【００１８】
周波数領域での幾何学的処理による目的信号の短時間スペクトルの推定について説明する。マイクロフォン数Ｍが3以上であるマイクロフォンアレイを用いて、あるωに対し複素平面上でＭi(ω)を頂点とする多角形の外接円の中心を求めれば目的信号の周波数成分Ｓ(ω)を求めることができる。これを全てのωについて行えば目的信号の短時間スペクトルＳ(ω)を求めることができる。これに対し、ＤＳ（重心法）によって求められた信号の短時間スペクトルは、
【数７】
2005258215.tif 000005
となり、マイク数Ｍで除算し正規化しても図２において多角形の重心に当たるので目的信号のスペクトルＳ(ω)と一致しないことになる。
【００１９】
周波数領域での幾何学的処理によるスペクトル推定のアルゴリズムについて説明する。雑音下で目的信号の短時間スペクトルを推定するには複素平面上でＭi(ω)を頂点とする多角形の外接円の中心を求めればよい。しかし、既述のとおり、式（２）は厳密には近似であるから4個以上のマイクロフォンからなるマイクロフォンアレイでは観測された全てのＭi(ω)を厳密に通るような円は一般に存在しない。このような場合には誤差を含む観測点Ｍi(ω)から真の円の中心を推定する問題となり、精度の良いスペクトル推定を行なうためには、(i)観測点の数（マイクロフォンの数）Ｍをなるべく多くすること、(ii)観測点から円の中心を推定するためのアルゴリズムを工夫して誤差に対して頑健にすること、がそれぞれ重要となる。
【００２０】
外接円の中心を推定する手法の一つの好ましい例として、距離2乗分散最小化による外接円の中心の推定について説明する。ここではＳ(ω)の推定値として複素平面上でＭi(ω)からの距離の2乗の分散が最小になる点
【数８】
2005258215.tif 000006
を用いた。ただしVar[・]は・の分散を表す。このような点を推定値に選んだ理由は次の通りである。まず、複素平面上で全てのＭi(ω)を通る円が存在する場合、その円の中心から各Ｍi(ω)までの距離は全て等しいから、式（４）で表される最小点は円の中心に一致する。全てのＭi(ω)を通る円が存在しない場合には推定される円ができるだけ各Ｍi(ω)の近くを通ることが望ましいと思われるが、これは推定される円の中心から各Ｍi(ω)までの距離ができるだけ円の半径に近いことと等価である。これを実現するためには推定される円の中心から各Ｍi(ω)までの距離のばらつきをできるだけ小さくすることが必要となる。この距離のばらつきの基準として距離の2乗の分散を選択すると推定される円の中心は式（４）で表される最小点となる。距離のばらつきの基準として距離の1乗の分散を用いることも考えられる。この場合推定される円の中心は、
【数９】
2005258215.tif 000007
で表されるＳ（バー）（ω）となるが、式（５）によって推定値を計算で求めることは式（４）によりも難しいと考えられる。そこで、本明細書では、一つの好ましい態様として、式（４）に基づく円の中心の推定について説明する。
【００２１】
距離2乗分散最小化のアルゴリズムについて説明する。式（４）を用いてＳ（ω）の推定値を具体的に求める方法を以下に示す。X,YをそれぞれS'(ω)の実部と虚部、xi,
yiをそれぞれMi(ω)の実部と虚部とし、aとbとの共分散をCov [a,b]で表すことにすると、
【数１０】
2005258215.tif 000008
となる。これをX, Yでそれぞれ偏微分すると、
【数１１】
2005258215.tif 000009
となる。式（６）が最小となる(X,Y)に対しては式（８）の左辺が０に等しくなる必要があるので結局、
【数１２】
2005258215.tif 000010
となる。この(X, Y)によって式（４）は、
【数１３】
2005258215.tif 000011
と表される。
式（８）が式（９）のように解けるためにはxiとyiの分散共分散行列
【数１４】
2005258215.tif 000012
が正則であることが必要である。行列Sxyの行列式はxiとyiの相関係数
【数１５】
2005258215.tif 000013
を用いて
【数１６】
2005258215.tif 000014
と表せる。相関係数rxyの絶対値は1以下であり、絶対値が1に等しくなるのは点Mi(ω)(i=1,2,・・・,M)が複素平面上で一直線上に並んでいるときに限られる。またVar[xi]やVar[yi]が0に等しい時も点Mi(ω)は複素平面上で一直線上に並ぶので、結局、式（９）を用いることができる必要十分条件は点Mi(ω)が複素平面上で一直線上に並ばないこととなる。ただし、相関係数rxyの絶対値が1より小さくても1に近い場合には、式（９）は誤差の影響を受けやすい不安定な式となる。不安定性を避けるための一つの対処として、相関係数rxyの2乗が0.99を越えた場合にはDSと同じようにMi(ω)の重心を目的信号の短時間スペクトルの推定値とした。
【００２２】
距離2乗分散最小化によって目的信号の短時間スペクトルを推定する手順を図３に示す。
（１）各マイクロフォンアレイで受音した信号に遅延器により遅延を加え、目的信号の時間差を補正し、同相化する。こうして得られた信号をｍi(t)とする。
（２）各遅延器の出力ｍi(t)を共通の分析フレームを用いて切りだす。それぞれフーリエ変換し短時間スペクトルＭi(ω)を得る。
（３）得られたＭ個のスペクトルの同一の周波数ωの成分に対し距離2乗分散最小化によって目的信号の短時間スペクトルの周波数ωの成分の推定値を得る。
（４）全ての周波数ωに対し（３）の処理を行ない目的信号の短時間スペクトルを推定する。
（５）次の分析フレームに対しても（２）以降の処理を行なう。
【００２３】
マイクロフォンアレイを構成するマイクロフォンの配置態様は、当業者によって適宜最適な配置が選択される。各マイクロフォンの配置や、雑音の到来方向によってはある周波数ωにおいてマイクロフォン間の雑音の位相差が2πの整数倍に近くなり、図２においてMi(ω)が円周上の狭い範囲に集中してしまい外接円の中心を精度よく求めることが難しくなる可能性がある。従って、マイクロフォンの配置を最適化することで、さらに性能が向上するものと考えられる。
【００２４】
ロバスト性を向上させるための一つの好ましい態様では、周波数ω毎に、求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求めるステップと、周波数ω毎に求めた複素平面上の円心の信頼性を評価するステップを含み、信頼性評価に基づいた円心と重心の間の重み付き点を周波数ω毎の目的信号のスペクトルと推定する。求められたチャネル毎の複数のスペクトルの複素平面上の重心を求めることは、従来のＤｅｌａｙ−ａｎｄ−Ｓｕｍ方式（重心法）に相当し、重心法はいわば保守的な推定を行うので頑健である。そこで、円心法による信頼性の評価に応じて、重心を情報を加味して目的信号のスペクトルを推定することが望ましい場合があり得る。円心の信頼性の評価ステップは、一つには、周波数ω毎に得られた複素平面上における複数のスペクトル間の円心から見込んだ角度差を要素として含む。角度差が小さいと誤推定の可能性が高くなる。他の評価要素としては、目的信号のスペクトルを分散最小化によって求める場合の分散が挙げられる。分散が小さいほど（残差値が小さいことを意味する）、信頼性が高くなる。さらに、他の評価要素としては、観測信号のスペクトルの実数成分と複素数成分の相関係数が挙げられる。一例では、一つあるいは複数の評価要素を数値化し、それを反映して円心と重心の間の内分比を適応的に与え、円心と重心の重み付き点（内分点）を目的信号の推定として用いる。
【００２５】
次に、本発明とマイクロフォン特性及び伝達路の特性との関係について検討する。音波が平面波で到来するという仮定が成り立たない場合や、マイクロフォンの特性がインパルスとみなせない場合にはマイクロフォンアレイの各マイクロフォンで受音される信号は音源で発せられる信号に、伝達路の特性、マイクロフォンの特性が畳み込まれたものとなり、この場合図１は図４のようになる。しかしこの場合においても、マイクロフォンの特性hMi(k)が素子によらず一定でhM(k)、音源から各マイクロフォンへの伝達路の特性hSi(k),hNi(k)の差が時間遅れだけで伝達路特性のインパルス応答の波形は素子によらずhS(k),hN(k)で等しいとそれぞれみなせるならば、図４の等価回路を図５のように表すことができる。図５でhS*hM*xS(t)とhN*hM*xN(t)を新たに図１の目的信号と雑音と捉え直すと、式（１）に帰着され、周波数領域での幾何学的処理による目的信号の短時間スペクトル推定の原理をそのまま適用することができる。
【００２６】
また、実環境においてはマイクロフォンの周波数特性にばらつきがあること、目的信号や雑音の音源からマイクロフォンまでの情報伝達路のインパルス応答の違いが単なる時間差に留まらず、インパルス応答の波形、周波数特性にもばらつきがあることなどの原因により、各マイクロフォンでの受音信号の差が式（１）のような単純な雑音の時間差だけで表せないことが考えられる。このことは実際に観測されるMi(ω)が式（２）であらわされる複素平面上の円から外れてしまう原因になりうる。このうちマイクロフォンの特性は、(i)伝達路に比べて比較的短いインパルス応答であらわされる、(ii)音源の移動や周囲の環境の変化により刻々と変化する伝達路のインパルス応答に比べて、素子について一度特性を測定するとその後はほぼ変化しないと考えられるので応用上も既知のものとして考えることができる、などの理由により伝達路のインパルス応答よりも比較的フィルタなどによる補正を行ないやすい。マイクロフォン、伝達路のいずれか一方あるいは両方の補正を行なうことによりさらに性能を向上させることができるものと考えられる。
【００２７】
本発明は複数の雑音源にも適用することができる。実環境においては雑音の到来方向が複数あるような場合がしばしばある。マイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による目的信号のスペクトル推定の原理では、雑音の当来方向は単一であることを仮定しているが、信号の短時間スペクトル推定は分析フレームごと、周波数ごとに独立して行われる。従って、雑音の当来方向が複数存在しても、ある分析フレームにおいて、ある周波数ωの成分を含む雑音の当来方向が単一であるならば、その分析フレームのその周波数において、上述の原理は適用できることになり、雑音低減効果が期待できる。たとえば、雑音源が音声である場合、以上の性質が当てはまる可能性がある。条件によっては分析フレーム内で同一の周波数ωの成分を持つ雑音の方向が複数存在してしまうことも考えられるが、この時には式（２）は、
【数１７】
2005258215.tif 000015
のようになり、Mi(ω)は複素平面上で円上に分布しなくなる。この時、分析フレームの同一の周波数に存在する雑音の中で、ある雑音N1が支配的で、
【数１８】
2005258215.tif 000016
が成り立つような場合にはMi(ω)は複素平面上で半径|N1|の円の近くに分布する。この時はMi(ω)の外接円の中心を推定することにより得た周波数成分には|N2|,
|N3|程度の誤差は出るものの支配的な雑音N1についてはその影響を大きく低減できると考えられる。これに対して分析フレームの同一の周波数に存在する雑音の中で同程度の強度を持つ複数の雑音が支配的であるような場合つまり、
【数１９】
2005258215.tif 000017
となるような場合にはMi(ω)の複素平面上での分布の円からのずれが大きくなり、目的信号のスペクトルに対して大きな誤差を生じてしまう可能性がある。
【００２８】
ここで、複数の雑音源がある場合の円心を、
【数２０】
2005258215.tif 000018
を用いて求めても良い。ここで、例えば雑音が２種類だと仮定し、２つの雑音中の１つの雑音のみを含む仮想観測信号の複数の仮想スペクトルを想定し、複素平面上で該複数の仮想スペクトルを通る円を推定すれば、その円の中心が目的信号のスペクトルである。観測されたスペクトル点は、各仮想観測信号を中心とする円上に位置しており、それぞれの円上のスペクトル点の位置には位相差が反映されている。したがって、観測されたスペクトル点を用いて、位相差の比を利用して、目的信号のスペクトルを表すであろう円心を求めることができる。
【００２９】
本発明を用いた、短時間スペクトル推定の音声認識への応用について説明する。マイクロフォンアレイを利用する技術の中で、既述のDS、Griffith-Jim型アレイ、AMNOR方式のような方法は時間領域で目的信号の波形を推定するものである。それに対して本発明に係るマイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法は目的信号の短時間スペクトルを推定する方法である。従ってこの方法は目的信号の短時間スペクトルを必要とするような技術に組み込むことによって工学的に応用することができる。
【００３０】
このような技術として特に重要なものとしては音声認識が考えられる。現在主流である音声認識の方法は図６のようなシステムによるものである。音響分析の過程は時間領域での波形を入力とし、音声の特徴量を抽出し出力する。探索過程では音響モデル及び言語モデルを参照しこの特徴量に対し尤度の最も高い単語列を決定し認識結果として出力する。
【００３１】
音声の特徴量としては一般的にメル周波数ケプストラム係数（MFCC）が用いられている。MFCCは信号の短時間スペクトルから求められる。ここで、マイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法で推定した目的信号の短時間スペクトルの推定値を用いてMFCCを計算することで、雑音の影響を低減することができ音声認識の性能を向上させることができると考えられる。尚、本発明が適用される音声認識法は、MFCCを用いるものに限定されない。
【００３２】
比較のため、マイクロフォンアレイによる雑音の低減などの処理を行なわない音声信号を入力とする通常の音声認識システム、DS、Griffith-Jim型アレイ、AMNOR方式などのマイクロフォンアレイ処理によって推定された時間領域での目的信号を入力とする音声認識システム、マイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法で推定した目的信号の短時間スペクトルの推定値を用いてMFCCを計算する音声認識システム、のそれぞれのシステムの音響分析の流れを図７に示す。
【００３３】
図に示したように通常、音声認識ではフーリエ変換を行なう前に高域強調を行なうためのFIRフィルタを信号に畳み込む。そこでマイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法においても各ｍi(t)に高域強調を行なうが、これは共通のフィルタを畳み込む演算であるので共通のマイクロフォン特性の場合と同じように式（１）に帰着することができる。また、この方法において時間領域でのフィルタによる高域強調を行なわず、得られた目的信号の短時間スペクトルの推定値に対して、周波数領域で高域強調フィルタの特性を乗じる方法も考えられる。
【００３４】
本発明に係る手法の有効性を確認するための音声認識実験を行なった。認識の種類は、より実際的な状況を想定し、大語彙連続音声認識とした。出力の単語列の単語正解精度に基づいて評価した。具体的には、まずマイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理によるスペクトル推定の原理の正しさを検証し、本手法の有用性を評価するため、周波数特性が完全に平坦で、感度が全て等しい理想的なマイクロフォンからなるマイクロフォンアレイによって理想的な平面波を受音した場合のシミュレーションを計算機上で行ない雑音抑制の効果を評価した。次に、実環境におけるマイクロフォン特性や残響の影響の詳しい評価を行なうために残響時間の異なる環境におけるインパルス応答のデータを計算機上で音声のドライソースと畳み込んだデータを用いて、実験を行ない雑音抑制の効果を評価した。最後にマイクロフォンの特性のばらつきや、残響の効果を無視できない実際の環境においてこの手法がただちに有用であるかどうかを評価するために通常の実験室において実際のスピーカとマイクロフォンアレイを用いた実験を行ない雑音抑制の効果を評価した。
【００３５】
音声認識実験の条件を説明する。まず、異なる方向から到来した目的の音声信号と妨害音声（雑音)をマイクロフォンアレイの各マイクロフォンで受音した信号をシミュレーション、あるいは実験室での実験により得た。次に、得られたマイクロフォンアレイ入力に対し次の3通りのシステムで音声認識を行なった。
【００３６】
システム1：マイクロフォンアレイを用いず単一のマイクロフォンで得られた信号を入力とする通常の音声認識システム；システム２：DSにより妨害音声を低減した時間領域の信号を入力とする音声認識システム；システム３：本発明に係るマイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法で得た目的信号の短時間スペクトルの推定値から計算された音響特徴量を用いる音声認識システム。最後に、それぞれのシステムによって得られた認識結果を目的の音声信号で読み上げられている文と比較して、音声認識の性能を後述する単語正解精度の基準で評価した。本発明に係る手法において外接円の中心を推定するアルゴリズムは既述の距離2乗分散最小化による方法を用いた。また、提案法において高域強調は他のシステムと同様に時間領域のフィルタによっておこなった。
【００３７】
認識の対象とする音声データにはIPA-98-TestSetを用いた。これは、日本音響学会の新聞記事読み上げ音声コーパス(ASJ-JNAS)のうち音響モデルの学習に用いていないセットで、男女ともに23話者、100文である。句読点を除いた総単語数は1575で、20000語彙に対しての未知語率は0.44(7/1575)であり、1文あたりの平均時間は5.8secである。雑音として加えた音声データは同一の音声コーパスからIPA-98-TestSetに含まれない文を選び、用いた。認識対象及び雑音の音声データは、kHzサンプリング、bit量子化された波形を用いたが、音声の加算及びインパルス応答の畳み込み、遅延の付加のためのフィルタの畳み込みなどの演算はbit浮動小数点において行った。
【００３８】
全てのシステムにおいて、信号にフィルタを畳み込むことによって高域強調を行ない、幅25ms、間隔10msのHamming窓でフレーム化処理した。各フレームの音響特徴量は12次元のメル周波数ケプストラム係数(MFCC)、その一次差分(MFCC)、および対数パワーの一次差分(logPower)の全25次元のベクトルとした。システム3においてフレーム内の信号のパワーは推定されたスペクトルから求めた。発話単位でケプストラム平均による正規化(CMN)を行った。表１に音響分析条件を示す。
【表１】
2005258215.tif 000019
【００３９】
認識エンジン(デコーダ)にはIPAの日本語ディクテーション基本ソフトウェアプロジェクトExpで使用されている大語彙連続音声認識エンジンJulius(Ver.3.3p3)を用いた。それぞれのシステムの出力単語列仮説の評価には単語正解精度(Acc.)を用いた。
【００４０】
理想的な条件でのシミュレーション実験について説明する。マイクロフォンの特性は遅延のない単位インパルス、伝達路の特性は、音の到来方向とマイクロフォンの位置から計算した遅延のある単位インパルスとした。目的信号および、妨害音声の音声データに上で述べた遅延を加え、各マイクロフォンで受音される信号のシミュレーションを計算機上で行なった。雑音の到来方向が複数である場合の性質についても検証を行なうため複数の妨害音声を加えた場合についても実験を行なった。複数雑音の到来方向がマイクロフォンアレイを用いた処理系に与える影響を評価するため、特に妨害音声が2方向から来る場合について雑音の到来方向を変化させ2回実験を行なった。それぞれの妨害音声のパワーは全て目的信号のパワーに対して-10dBとした。この場合妨害音声が単一の場合にはSN比が10dBであるが、妨害音声が複数の場合にはSN比はさらに低下する。 
【００４１】
マイクロフォンおよび音源の配置について説明する。マイクロフォンアレイは直径30cmおよび、60cmの円形状で等間隔に3,4,8,16個のマイクロフォンを配置した。目的信号および妨害音声の音源はマイクロフォンと同一の平面上にあるとした。目的信号の到来方向を基準とした妨害音声の個数および到来方向を表２に示す。DSおよび本手法において目的信号を同相化するための遅延量を決定する際にはシミュレートした目的信号の到来方向を既知のものとして与え、マイクロフォンの配置から相対遅延量を計算した。
【表２】
2005258215.tif 000020
【００４２】
理想的な条件でのシミュレーション実験の結果について説明する。以上の条件でのシミュレーション実験におけるそれぞれのシステムでの認識率を表３に示す。全ての場合において本手法を用いることによりDSに比べて認識率が向上し、本手法が有効であることが示された。またDS、本手法のいずれにおいても多くのマイクロフォンを用いることでより誤差の影響を低減し、認識率が向上することが確認できた。特に雑音が複数の方向から到来する場合にもDSと比較して本手法が有効であることが確認できた。雑音の到来方向が単一である場合には本手法の認識率は雑音を加えない場合の同条件における認識率89.4に近い値となり、高い雑音低減効果が得られたことが確認できた。雑音の到来方向とアレイ処理の性能については、雑音数2-Aの結果と雑音数2-Bの結果を比べると、雑音数2-Aの場合はDSと本手法のどちらのシステムでもマイクロフォン数3の場合の方がマイクロフォン数4の場合よりも認識率が向上しているが、雑音数2-Bの場合はその逆の結果となった。これには以下のような理由が考えられる。マイクロフォンは円周上に等間隔に配置されていたが、そのうち1つのマイクロフォンの配置されていた方向を目的信号の到来する方向とした。従って、目的信号に対して270度方向の雑音に対してはマイクロフォン数4の場合、目的信号に対して60度方向の雑音に対してはマイクロフォン数3の場合に、雑音に対する相対的な遅延が0になる2つのマイクロフォンの組ができていたことになる。DSや本手法において、このようなマイクロフォンで得られたデータに含まれる誤差は他のデータに含まれる誤差よりも重く扱われ、誤差の低減の効果が低くなったことが考えられる。
【表３】
2005258215.tif 000021
【００４３】
次に、マイクロフォンと伝達路の特性を考慮したシミュレーション実験について説明する。計算機上で、目的信号および妨害音声の音声データにRWCP実環境音声・音響データベースRWCPに含まれる、各スピーカからマイクロフォンアレイの各マイクロフォンへのインパルス応答を畳み込んだ音声データを用いた。このインパルス応答のデータはTSPTSPにより65536点のTSPを用い16回の同期加算を行なって測定されたものである。なお、このインパルス応答のデータはマイクロフォン特性の補正を行なっていない。補正用のデータは利用可能であるが本実験ではこれを用いていない。SN比は10dBとした。
【００４４】
マイクロフォンおよび音源の配置について説明する。上で述べたデータベースの中からマイクロフォンアレイは部屋の床からの高さ162cmで床に水平な直径30cmの円周上に等間隔に16個のマイクロフォンが配置され、スピーカはそれぞれ部屋の床から高さ172cmマイクロフォンアレイからの距離が202cmマイクロフォンアレイから見た角度が60度異なる2つのスピーカについてのインパルス応答のデータを用いた。実験は残響の程度と性能の関係を調べるため、残響時間の異なる複数の部屋で記録されたインパルス応答のデータを用いて行なった。この実験で用いたインパルス応答のデータ名及びを表４に示す。
【表４】
2005258215.tif 000022
【００４５】
DSおよび本手法において目的信号を同相化するための遅延量の決定は以下の手順で行なった。まず、標本化されたインパルス応答の波形が負で絶対値最大となる標本点を求めた。次にその標本点とその前後の1標本点の区間についてsinc補間によって標本化周波数の20倍のアップサンプリングを行なった。補間された後の標本点について値が負で絶対値最大である標本点を求めその標本点の時刻を目的信号の到来時刻とした。すべてのマイクロフォンについて上記1〜3の処理を行なって相対遅延量を求め、目的信号を同相化した。
【００４６】
マイクロフォンと伝達路の特性を考慮したシミュレーション実験の結果について説明する。以上の条件で行なった実験の結果を表５に示す。残響のほとんどない（マイクロフォン特性は存在する）無響室（ANE）のインパルス応答に対しては本手法により認識率はDSに比べ20向上した。しかし、残響の無視できない室内（E1B）のインパルス応答に対してはDSにおける認識率が提案法に比べて7.8高かった。DSおよび本手法は残響が存在する場合においてもアレイ処理を行なわない場合に比べて認識率向上の効果があった。
【表５】
2005258215.tif 000023
【００４７】
最後に、実音響空間における雑音重畳音声に対する本手法による認識評価について説明する。通常の実験室において目的信号、妨害音声の音声データをスピーカによって再生し、マイクロフォンアレイを用いて受音したデータを16kHzサンプリング、 16bit量子化した。妨害音声のパワーは目的信号のパワーに対して-10dBとした。他に雑音がない場合これはSN比を10dBとすることに相当するが、実験室内には計算機やエアコンから発生する雑音が存在したので実際のSN比はさらに低いと考えられる。これらの雑音に対する本方法の効果を評価するため、妨害音声を再生しない状態での実験も行なった。
【００４８】
マイクロフォンおよび音源の配置について説明する。マイクロフォンアレイは4行4列間隔10cmの格子点状に16個のマイクロフォンを配置した。マイクロフォンを配置した平面に、垂直な方向に目的信号の音源（スピーカ）を配置し、妨害音声の音源は対象音源から30度の方向に配置した。それらの音源はマイクロフォンアレイからほぼ1mの距離に配置した。
【００４９】
DSおよび本手法において目的信号を同相化するための遅延量の決定は以下の手順で行なった。まずm系列を用いて目的信号から各マイクロフォンへのインパルス応答を測定した。ここで、時間方向に4倍に引き延ばしたm系列を用いたため、得られたインパルス応答は実際のインパルス応答に幅7標本の三角窓が畳み込まれたものであった。次に得られたインパルス応答の波形が負で絶対値最大となる標本点を求め、その標本点の前4標本、後4標本に対しそれぞれ最小2乗法で直線をフィットし、その交点の時刻を目的信号の到来時刻とした。すべてのマイクロフォンについて上記の処理を行なって相対遅延量を求め、目的信号を同相化した。
【００５０】
実音響空間における音声認識結果について説明する。以上の条件で行なった実験の結果を表６に示す。妨害雑音を再生した場合は本手法により認識率はDSに比べ4.1向上したものの、理想的な条件でのシミュレーションにおける性能には及ばなかった。さらに、妨害音声を再生しない場合にはDSを用いた方が本手法より1.6認識率が高かった。これは実験を行なった実験室が比較的高残響であり、目的信号の残響成分や、計算機やエアコンから発生する雑音が非常に多くの方向から到来したためであると思われる。
【表６】
2005258215.tif 000024
【００５１】
実験結果に関する考察を述べる。マイクロフォンの特性や伝達路の特性が理想的なインパルスであるような場合には本手法はDSに比べて有効であることが確認できた。また雑音が特定の方向から到来した場合に特定のデータが偏った重みづけをされた結果雑音低減効果が低下したような現象が生じたと思われるデータも得られた。今後、このような現象を定式化することで、さらに性能が向上することも考えられる。マイクロフォンの特性や伝達路の特性がインパルスと見なせないような場合には、その特性が複雑になるにつれて、DSと比較した場合の本手法の有効性が低下するという結果が得られた。しかし、そのような場合の実験において、目的信号を同相化するための遅延量を決定する方法の精度が十分でなかったことがこのような結果の一因となったことも考えられる。従って、目的信号の到来方向を推定する技術にMUSICに代表されるような、より高性能な方法MUSICを用いることによってこの結果は改善されることもありえると考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明の利用分野としては、音声認識、目的信号における雑音抑制、目的信号の波形復元が例示される。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】θＳおよびθの方向から平面波で到来する目的信号及び単一の雑音をマイクロフォンアレイで受音し、遅延を加えて目的信号を同相化する例を示す図である。
【図２】受音信号の周波数成分Ｍi(ω)＝Ｓ(ω)＋Ｎ（ω）ｅ-jωτiの複素平面上での分布を示す図である。全てのＭi(ω)はＳ(ω)から等距離|Ｎ(ω)|に存在する。
【図３】本発明に係る手法を例示する図である。
【図４】伝達路とマイクロフォンの特性を考慮した場合の回路図である。
【図５】図３で特性が時間遅れを除いては一定とみなせる場合の等価回路である。信号および雑音を捉え直すことにより図３に帰着できる。
【図６】音声認識システムの構成を示す図である。
【図７】音響分析の流れを示す図である。(A)はマイクロフォンアレイ処理を行なわないシステム、(B)はマイクロフォンアレイ処理により雑音を低減した波形を入力とするシステム、(C)はマイクロフォンアレイ入力の周波数領域での幾何学的処理による方法で推定した、目的信号の短時間スペクトルの推定値を用いるシステム、をそれぞれ示している。
【図１】
2005258215.tif 000029
【図２】
2005258215.tif 000030
【図３】
2005258215.tif 000031
【図４】
2005258215.tif 000032
【図５】
2005258215.tif 000033
【図６】
2005258215.tif 000034
【図７】
2005258215.tif 000035