(57)【要約】【課題】  複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離する。【解決手段】  複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離方法において、予め設定される時点における混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算段階と、前記相関関数計算段階により得られる自己相関関数と相互相関関数とを複数の時点分遅延させる遅延段階と、前記遅延段階にて遅延された複数の時点での自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出する係数算出段階と、前記係数算出段階により得られる係数に基づいて、出力信号が複数の時点で同時に無相関となる分離行列を生成する分離行列生成段階と、前記分離行列生成段階により得られる分離行列に基づいて、前記混合信号から源信号を生成する信号生成段階とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離方法において、
予め設定される時点における混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算段階と、
前記相関関数計算段階により得られる自己相関関数と相互相関関数とを複数の時点分遅延させる遅延段階と、
前記遅延段階にて遅延された複数の時点での自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出する係数算出段階と、
前記係数算出段階により得られる係数に基づいて、出力信号が複数の時点で同時に無相関となる分離行列を生成する分離行列生成段階と、
前記分離行列生成段階により得られる分離行列に基づいて、前記混合信号から源信号を生成する信号生成段階とを有することを特徴とする信号分離方法。
【請求項２】
複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離装置において、
前記混合信号から得られる相関関数の間の線形関係から係数を算出する係数算出部と、
前記係数算出部により得られる係数に基づいて、線形演算における分離行列を生成する分離行列生成部と、
前記分離行列生成部により得られる分離行列に基づいて前記混合信号から源信号を生成する信号生成部とを有することを特徴とする信号分離装置。
【請求項３】
前記混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算部を有し、
前記係数算出部は、前記相関関数計算部により得られる自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出することを特徴とする請求項２に記載の信号分離装置。
【請求項４】
前記係数算出部は、
前記予め設定される複数の時点において得られる相関関数値を係数とする複数の１次方程式を連立させることにより係数を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の信号分離装置。
【請求項５】
前記相関関数計算部は、
前記複数の混合信号を予め設定された時間ブロックに分割し、分割したブロック毎に時間平均された信号に基づいて相関関数を計算することを特徴とする請求項３又は４に記載の信号分離装置。
【請求項６】
前記係数算出部は、
前記ブロックの少なくとも２つを用いて計算された相関関数に基づいて、係数を算出することを特徴とする請求項５に記載の信号分離装置。
【請求項７】
複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離処理をコンピュータに実行させるための信号分離プログラムにおいて、
予め設定される時点における混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算処理と、
前記相関関数計算処理により得られる自己相関関数と相互相関関数とを複数の時点分遅延させる遅延処理と、
前記遅延処理にて遅延された複数の時点での自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出する係数算出処理と、
前記係数算出処理により得られる係数に基づいて、出力信号が複数の時点で同時に無相関となる分離行列を生成する分離行列生成処理と、
前記分離行列生成処理により得られる分離行列に基づいて、前記混合信号から源信号を生成する信号生成処理とをコンピュータに実行させるための信号分離プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号分離方法、信号分離装置、及び信号分離プログラムに係り、特に、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離するための信号分離方法、信号分離装置、及び信号分離プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号（観測信号）を用いて、混合前の源信号を分離して取り出す信号分離方法として、ブラインド信号分離法が知られている。ここで、ブラインド信号分離法とは、例えば、複数の人が会話をしている室内に複数のマイクロホンを配置して、マイクロホン毎に取得された人の声が混ざって集音された複数の観測信号を用いて、夫々の人の声を分離して取り出すための技術である。
【０００３】
このブラインド信号分離方法によれば、出力信号間を互いに統計的に独立にすることで複数の観測信号から所望の源信号を分離することができる。また、分離する信号は、音声信号だけでなく、画像信号あるいは様々な測定データを対象とするものである。
【０００４】
また、上述のブラインド信号分離を実現するための従来技術として、例えば独立成分分析を用いた方法がある。独立成分分析とは、複数の源信号が互いに統計的に独立という条件のもとで、これらが混合された複数個の観測信号に対して線形演算を行った結果、互いに統計的に独立となる信号が得られていれば、源信号の情報や源信号が混合されたときの条件、混合手法等の情報がなくても出力信号として源信号が得られるというものである。
【０００５】
ここで、独立成分分析の従来の手法としては、理論通りに出力信号を統計的に独立とする方法と、信号の非定常性を利用して統計的に独立にする替わりに無相関にする方法とに大別できる。
【０００６】
前者は信号分離が保証されている方法であり、統計的独立性を得るためには、３次以上の統計量を扱う必要がある。また、後者は出力の無相関化だけでは、信号分離できる線形演算を一意に決められないが、複数の時刻（時点）において、同時に出力を無相関化する演算を得ることができれば、信号分離可能なことが知られている（例えば、非特許文献１参照。）。また、リアルタイムに信号分離を行うための手法も提案されている（例えば、非特許文献２参照。）
更に、出力を無相関化させる場合には、各時刻で出力を無相関化する演算の集合を求め、これらの共通部分を取得していくことにより、目的とする解を得られることができる。ここで、線形演算の共通部分を取得するということは、出力無相関化の式を連立させて、この連立方程式を解くことを意味する。このような連立方程式を解くことで、信号分離を行う手法も提案されている（例えば、非特許文献３参照。）。
【非特許文献１】河本他、「時空間的に混合した非定常信号のブラインド信号分離」、電子情報通信学会論文誌Ａ、Ｖｏｌ．Ｊ８２−Ａ，ｎｏ．８  ｐｐ．１３２０−１３２８  １９９９年８月
【非特許文献２】岩城正和，安藤彰男、「非定常信号の無相関化に基づく信号分離手法の検討」、音響学会講演論文集２−５−１７  ２００２年９月
【非特許文献３】Ｙ．Ｔａｋａｈａｓｈｉ，  ｅｔ  ａｌ  “Ｓｏｕｎｄ  ｓｏｕｒｃｅ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｂｙ  ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ２−ｐｏｉｎｔ  ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ  ｓｉｇｎａｌ”  Ｐｒｏｃ．１７ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｇｒｅｓｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ（ＩＣＡ２００１）  ３Ｄ．０４．０２  ２００１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１では、観測信号の相互相関（２次の相関）を無相関にすることによるブラインド信号分離が提案されているが、その具体的なアルゴリズムとしてニューラルネットに基づく学習的方法が提案されており、収束に時間を要するためリアルタイム処理向きのアルゴリズムとはなっていなかった。
【０００８】
また、非特許文献２では、リアルタイム向きの手法ではあったが、出力を無相関化する線形演算の共通部分を求める替わりにシンプレックス法を用いた最適化手法によって逐次的に解を求める手法である。そのため、必ずしも音源を分離する解に収束するとは限らず、高精度な信号分離を実現しているとはいえなかった。
【０００９】
更に、非特許文献３では、出力無相関化を表す式が、観測信号の相関関数を係数とし、分離行列の要素を変数とする２次方程式となっているため、３時点（３つの異なる時刻）以上で連立させることができず、３時点で強引に連立させたとしても、相関関数の推定誤差の影響を受け易い。このため、非特許文献３では、２時点でしか連立させられないうえ、相関関数の推定誤差等により安定した解が得られない恐れがあり、これも高精度な信号分離を実現しているとはいえなかった。
【００１０】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離するための信号分離方法、信号分離装置、及び信号分離プログラム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】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１２】
請求項１に記載された発明は、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離方法において、予め設定される時点における混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算段階と、前記相関関数計算段階により得られる自己相関関数と相互相関関数とを複数の時点分遅延させる遅延段階と、前記遅延段階にて遅延された複数の時点での自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出する係数算出段階と、前記係数算出段階により得られる係数に基づいて、出力信号が複数の時点で同時に無相関となる分離行列を生成する分離行列生成段階と、前記分離行列生成段階により得られる分離行列に基づいて、前記混合信号から源信号を生成する信号生成段階とを有することを特徴とする。
【００１３】
請求項１記載の発明によれば、複数の源信号が混合されてなる信号から元の源信号を高精度に分離することができる。
【００１４】
請求項２に記載された発明は、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離装置において、前記混合信号から得られる相関関数の間の線形関係から係数を算出する係数算出部と、前記係数算出部により得られる係数に基づいて、線形演算における分離行列を生成する分離行列生成部と、前記分離行列生成部により得られる分離行列に基づいて前記混合信号から源信号を生成する信号生成部とを有することを特徴とする。
【００１５】
請求項２記載の発明によれば、複数の源信号が混合されてなる信号から元の源信号を高精度に分離することができる。
【００１６】
請求項３に記載された発明は、前記混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算部を有し、前記係数算出部は、前記相関関数計算部により得られる自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出することを特徴とする。
【００１７】
請求項３記載の発明によれば、自己相関関数と相互相関関数との間で無相関化が同時に成立する係数を算出することにより、高精度な信号分離を実現することができる。
【００１８】
請求項４に記載された発明は、前記係数算出部は、前記予め設定される複数の時点において得られる相関関数値を係数とする複数の１次方程式を連立させることにより係数を算出することを特徴とする。
【００１９】
請求項４記載の発明によれば、相関関数を係数とする１次方程式を複数の時点で連立させることにより、２次方程式の連立手法よりも精度が安定し、かつ容易に係数（解）を算出することができる。これにより、リアルタイム処理にも対応することができる。また、多時点での連立への拡張も容易に行うことができる。
【００２０】
請求項５に記載された発明は、前記相関関数計算部は、前記複数の混合信号を予め設定された時間ブロックに分割し、分割したブロック毎に時間平均された信号に基づいて相関関数を計算することを特徴とする。
【００２１】
請求項５記載の発明によれば、時間平均に基づいて自己相関関数及び相互相関関数を計算することにより、相関関数の精度が向上することができる。これにより、より高精度な信号分離を実現することができる。
【００２２】
請求項６に記載された発明は、前記係数算出部は、前記ブロックの少なくとも２つを用いて計算された相関関数に基づいて、係数を算出することを特徴とする。
【００２３】
請求項６記載の発明によれば、相関関数の精度を安定させることができ、これにより、より高精度な信号分離を実現することができる。
【００２４】
請求項７に記載された発明は、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から源信号を分離するための信号分離処理をコンピュータに実行させるための信号分離プログラムにおいて、予め設定される時点における混合信号から自己相関関数と相互相関関数とを計算する相関関数計算処理と、前記相関関数計算処理により得られる自己相関関数と相互相関関数とを複数の時点分遅延させる遅延処理と、前記遅延処理にて遅延された複数の時点での自己相関関数と相互相関関数との線形関係から係数を算出する係数算出処理と、前記係数算出処理により得られる係数に基づいて、出力信号が複数の時点で同時に無相関となる分離行列を生成する分離行列生成処理と、前記分離行列生成処理により得られる分離行列に基づいて、前記混合信号から源信号を生成する信号生成処理とをコンピュータに実行させる。
【００２５】
請求項７記載の発明によれば、複数の源信号が混合されてなる信号から元の源信号を高精度に分離することができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に信号分離を実現することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
＜本発明の概要＞
本発明は、従来２つの時点のみで無相関化する方法しか提案されていなかったが、３以上も含めた任意個の時点での高精度な無相関化を実現する。この方法は、従来手法が観測信号の相関関数を係数とし分離行列の要素を変数とする２次方程式を２つの時点で強引に連立させて解く方法であったのに対して、複数の時点で相関関数間の線形関係を求めた上で、これに基づいて分離行列の要素を解く方法である。
【００２８】
更に具体的に説明すると、本発明は、複数の時刻で出力を無相関化する演算の集合を求め、これらの共通部分を取得していく。また、本発明では出力無相関化によって得られる式を連立させる替わりに、第１段階で複数の時刻で共通に成り立つような自己相関関数と相互相関関数との間の線形関係から係数を求め、第２段階でこの係数に基づいて出力信号が複数の時点で同時に無相関となる線形演算（分離行列）を生成する。
【００２９】
特に、第１段階は、相関関数を係数とする１次方程式を複数の時点で連立させる方法であるため、２次方程式の連立手法よりも精度が安定し、かつ容易に係数を算出することができる。これにより、リアルタイム処理にも対応することができる。また、多時点での連立への拡張も容易に行うことができる。
【００３０】
以下に、上述したような特徴を有する本発明における信号分離方法、信号分離装置、及び信号分離プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に示す実施の形態では、源信号数が２つの場合について説明するが、本発明においては、２以上の源信号数について適用することができる。
＜信号分離方法＞
次に、本発明の原理を含めた実施手順について説明する。まず、適当な音声信号が２種類あり、これらを源信号としてｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）で表す。これらの信号を以下に示す（１）式により混合した信号をｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）とする。
【００３１】
【数１】
2005236852.tif 000003
ここで、本発明では、ｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）や係数ａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２は未知なものとして、与えられたｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）に対して以下に示す（２）式の演算を行い、（２）式により得られたｙ（ｔ）の要素ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）を元のｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）の定数倍とするようなＣを求めることで、源信号を復元するものである。
【００３２】
【数２】
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一般に、このような手法は、ブラインド信号分離と呼ばれ、独立成分分析により、ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）とを統計的独立とするｃ１２、ｃ２１を求めることにより、源信号が復元できることが知られている。
【００３３】
本発明では、ｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）が非定常信号の場合には、各時点でｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）を無相関とするＣの要素ｃ１２、ｃ２１の集合を求め、これらの共通部分を取れば、源信号を復元するＣを取得することができることを利用し、そのための具体的な方法を以下に示す。
【００３４】
まず、（２）式により、以下に示す（３）式が成り立つ。
【００３５】
【数３】
2005236852.tif 000005
したがって、ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）の相関関数は、期待値を“Ｅ［  ］”として以下に示す（４）式で計算する。
【００３６】
【数４】
2005236852.tif 000006
なお、上述の（５）式はｘ１（ｔ）の自己相関関数を示し、（６）式はｘ２（ｔ）の自己相関関数を示し、（７）式は、ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）の相互相関関数を示す。
ここで出力信号を無相関化するためには、以下に示す（８）式が成り立つ必要がある。
【００３７】
【数５】
2005236852.tif 000007
ここで、上述の（８）式を満たすｃ１２、ｃ２１は一意に決まらず、ｃ１２，ｃ２１平面上の双曲線で表される。そこで、複数の時刻（時点）で（８）式を連立させて解を算出する必要がある。本発明では、この連立させた方程式を後述する２段階（第１段階、第２段階）で解を算出する。具体的には、第１段階で複数の時刻で共通に成り立つような自己相関関数と相互相関関数との間の線形関係から係数を求め、第２段階でこの係数に基づいて出力信号が複数の時点で同時に無相関となる線形演算（分離行列）を生成する。なお、自己相関関数と相互相関関数との間の線形関係から係数を求める方法としては、例えば、自己相関関数と相互相関関数との間に重回帰モデルを当てはめ、複数の時点における相関関数値からその重回帰係数を算出することできる。これにより、より高精度な信号分離を実現することができる。
【００３８】
まず、上述の（８）式を以下に示す（９）式に変形する。
【００３９】
【数６】
2005236852.tif 000008
この１次方程式である（９）式を複数の時刻（ｍ時点（ｍ：２以上））で連立させるため、第１段階として任意の時刻に対して以下に示す（１０）式を満たす係数ｗ１、ｗ２を求め、第２段階として係数ｗ１、ｗ２から以下に示す（１１）式により、ｃ１２，ｃ２１の解を求める。
【００４０】
【数７】
2005236852.tif 000009
【００４１】
【数８】
2005236852.tif 000010
また、（９）式をｍ時点で連立させると、以下に示す（１２）式となる。
【００４２】
【数９】
2005236852.tif 000011
ここで、上述の（１２）式は、未知数の数に対して方程式数が多い場合であるため、ｗ１、ｗ２は最小二乗法により求めることができる。すなわち、以下に示す（１３）式を夫々ｗ１、ｗ２で偏微分して“０”とおいた式からｗ１、ｗ２を求めることができる。
【００４３】
【数１０】
2005236852.tif 000012
したがって、ｗ１、ｗ２の具体的な解は、以下に示す（１４）式、（１５）式で表される。
【００４４】
【数１１】
2005236852.tif 000013
次に、第２段階として、（１４）式、（１５）式で得られたｗ１、ｗ２から上述の（１１）式によりｃ１２、ｃ２１を求める。具体的な解は、以下に示す（１６）式となる。
【００４５】
【数１２】
2005236852.tif 000014
このようにして得られたｃ１２，ｃ２１を上述の（３）式に代入することにより、源信号を高精度に分離することができる。
【００４６】
次に、上述の信号分離を行うための本発明における信号分離装置の構成例について図を用いて説明する。
【００４７】
＜信号分離装置＞
図１は、本発明における信号分離装置の一構成例を示す図である。図１の信号分離装置１０は、相関関数計算部１１と、遅延部１２と、係数算出部１３と、分離行列生成部１４と、出力信号生成部１５とを有するよう構成されている。
【００４８】
相関関数計算部１１は、２つの音源信号ｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）が混合された観測信号ｘ（ｔ）（なお、ｘ（ｔ）の要素を、ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）とする。）を入力すると、ｘ１（ｔ）の自己相関関数ｒｘ（１）（ｔ）と、ｘ２（ｔ）の自己相関関数ｒｘ（２）（ｔ）と、ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）の相互相関関数ｒｘ（１２）（ｔ）とを計算する。
【００４９】
なお、入力される観測信号ｘ（ｔ）は、源信号をｓ（ｔ）とし、２×２混合行列をＡとすると、上述の（１）に示すようにｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ）で表される。ただし、源信号及び混合行列は観測できず未知であるものとする。
【００５０】
また、相関関数計算部１１において計算される自己相関関数ｒｘ（１）（ｔ）、ｒｘ（２）（ｔ）、及び相互相関関数ｒｘ（１２）（ｔ）の計算式は、夫々上述の（５）式、（６）式、及び（７）式で表される。
【００５１】
なお、実際には期待値は時間平均で推定する。すなわち、複数の観測信号を予め設定された時間毎のブロック分割し、分割された各ブロック毎に時間平均に基づいて自己相関関数及び相互相関関数を計算する。上述の内容について図を用いて説明する。図２は、観測信号を所定時間毎のブロックに分割した例を示す図である。図２に誌メスように、複数の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）について、所定のブロック長に基づいて分割し（図２において、ｂｌｏｃｋ１，ｂｌｏｃｋ２，・・・，ｂｌｏｃｋｔ）、その分割されたブロック単位に相関関数を計算する。この場合、時間要素であるｔは、ブロック番号に相当している。
【００５２】
なお、上述の非定常な複数の源信号が混合された複数の観測信号を一定時間毎のブロックに分割し、分割した各ブロック毎の観測信号に線形演算を施して得られた信号を互いに無相関にする手法については、既に本出願人により提案されている（特願２００２−２７０５８１号参照。）。
【００５３】
また、ブロック長は、所望する分離性能や、測定条件等により設定される。また、本発明においては、一定のブロック長に分割されてなくともよく、例えば瞬時値等を適用してもよい。
【００５４】
このように、相関関数計算部１１は、時間平均に基づいて自己相関関数及び相互相関関数を計算することにより、相関関数の精度が向上することができる。これにより、より高精度な信号分離を実現することができる。
【００５５】
次に、相関関数計算部１１は、算出した自己相関関数ｒｘ（１）（ｔ）、ｒｘ（２）（ｔ）、及び相互相関関数ｒｘ（１２）（ｔ）を夫々に対応する遅延部１２に出力する。具体的には、相関関数計算部１１は、自己相関関数ｒｘ（１）（ｔ）を遅延部１２−１に出力し、自己相関関数ｒｘ（２）（ｔ）を遅延部１２−２に出力し、相互相関関数ｒｘ（１２）（ｔ）を遅延部１２−３に出力する。なお、各遅延部１２−１〜１２−３と出力される相関関数との組み合わせは上述の限りではなく、また、相関関数計算部１１にて算出された相関関数を夫々遅延させることができる他の遅延手段を設け、その遅延手段に出力してもよい。
【００５６】
遅延部１２は、入力した相関関数を予め設定されるｎ時点（ブロック）前まで記憶しておき、それら全てを係数算出部１３へ出力する。つまり、遅延部１２により上述の複数の時点（ブロック）までに計算された自己相関関数及び相互相関関数が全て係数算出部１３に出力される。
【００５７】
係数算出部１３は、入力した自己相関関数及び相互相関関数について、上述した（１２）式に基づいて、その係数ｗ１、ｗ２を算出する。なお、算出方法としては、上述したように最小二乗法を用いることができる。これは、上述の（１３）式に基づいて、Ｅｒを最小化する係数ｗ１、ｗ２を求めることによって実現することができる。すなわち、以下に示す（１７）式を連立させて解を算出する。
【００５８】
【数１３】
2005236852.tif 000015
係数算出部１３は、算出した係数ｗ１、ｗ２を分離行列生成部１４へ出力する。分離行列生成部１４は、入力した係数ｗ１、ｗ２により以下に示す（１８）式で表される予め設定される信号を分離するための分離行列行列Ｃｔを生成する。
【００５９】
【数１４】
2005236852.tif 000016
また、分離行列生成部１４は、生成した行列Ｃｔを出力信号生成部１５に出力する。出力信号生成部１５は、入力した観測信号ｘ（ｔ）（ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ））に分離行例生成部１４から得られる行列Ｃｔを乗じることにより、出力信号ｙ（ｔ）（ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ））を算出する。具体的には、以下に示す（１９）式のようになる。
【００６０】
【数１５】
2005236852.tif 000017
上述したような信号分離装置の構成を有することにより、複数の源信号が混合されてなる観測信号（混合信号）から、元の源信号を高精度に分離して取り出すことができる。
【００６１】
ここで、上述の信号分離装置に示すような専用の装置構成により本発明における信号分離を行うこともできるが、後述する信号分離手順をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にインストールすることにより本発明における信号分離が実現可能となる。また、実行プログラムは、信号分離装置自体に設けられているファームウェアに実装させることもできる。
【００６２】
ここで、本発明における信号分離処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図３は、本発明における信号分離処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６３】
図３におけるコンピュータ本体には、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００６４】
入力装置２１は、使用者が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、使用者からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、入力装置２１は、観測信号を直接入力する場合には、マイクロホン等を有する。
【００６５】
出力装置２２は、本発明における信号の分離を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するモニタを有し、ＣＰＵ２６に有する制御プログラムに基づいてプログラム実行結果等を表示することができる。また、入力装置２１は、観測信号を直接出力する場合には、スピーカ等を有する。
【００６６】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体２８はドライブ装置２３にセット可能であり、記録媒体２８に含まれる実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
【００６７】
補助記憶装置２４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラムの他に、ドライブ装置２３から読み取ることができる入力信号（観測（混合）信号）、及び予め設定される相関関数計算におけるブロック長等のデータあるいは混合信号から分離して出力された出力信号ｙ（ｔ）を蓄積し、必要に応じて入出力を行うことができる。
【００６８】
ＣＰＵ２６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、また、入力装置２１によりユーザからの起動指示に基づき補助記憶装置６４から読み出され、メモリ装置２５上で起動されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御する。
【００６９】
また、ＣＰＵ２６は、本発明における実行プログラム及び制御プログラムにより、本発明における信号分離処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報は、補助記憶装置２４から取得することができ、また格納することもできる。
【００７０】
ネットワーク接続装置２７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、後述する信号分離処理手順を規定したプログラムを実行することで得られた情報若しくは本発明における信号分離を実行するための実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
【００７１】
なお、本発明における実行プログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の持ち運び可能な記録媒体２８に格納することにより任意の端末で実行することができる。上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで高精度な信号分離を実現することができる。
【００７２】
次に、本発明における信号分離処理手順についてフローチャートを用いて説明する。なお、以下の処理手順の説明においては、上述した信号分離の実施の形態に対応した処理を行うものとする。
【００７３】
図４は、本発明における信号分離手順の一例を示すフローチャートである。まず、異なる源信号が混合されてなる観測信号を入力する（Ｓ０１）。例えば、入力が音声である場合は、マイクロホン等の音声入力手段等が用いられる。次に、入力される複数の観測信号に基づいて、自己相関関数及び相互相関関数を計算する（Ｓ０２）。このとき、自己相関関数及び相互相関関数を計算する基となる観測信号は、一定のブロック間隔に分割され、更にブロック間隔毎に時間平均されたものを用いてもよく、また瞬時値であってもよい。
【００７４】
次に、計算された相関関数（自己相関関数、相互相関関数）を予め設定された時点分（ブロック数分）になるまで蓄積（遅延）する（Ｓ０３）。その後、予め設定された時点分（ブロック数分）の相関関数のデータが蓄積されているかを判断する（Ｓ０４）。
【００７５】
予め設定された時点分の相関関数データが蓄積されていない場合（Ｓ０４において、ＮＯ）、Ｓ０３のステップに戻り相関関数の蓄積を継続して行う。また、予め設定された時点分（ブロック数分）の相関関数データが蓄積された場合（Ｓ０４において、ＹＥＳ）、上述した（１２）式に基づいて、その係数ｗ１、ｗ２を算出する（Ｓ０５）。
【００７６】
更に、Ｓ０５のステップにて算出された係数に基づいて線形演算として用いられる分離行列を生成する（Ｓ０６）。また、生成された分離行列を上述の（３）式に適用させて演算して出力信号を生成し（Ｓ０７）、生成した出力信号を混合される前の源信号として出力する（Ｓ０８）
このように、信号分離の実行プログラムを使用することで、高精度な信号分離を実現することができる。
【００７７】
＜実験結果＞
次に、本発明を適用した場合における性能を評価した実験結果について、従来例と比較して説明する。実験の条件として、まず、６種類の音声情報（日本語男声２種類、日本語女声２種類、英語男声１種類、英語女声１種類）を用意し、夫々の音声の長さを６秒間に揃えたうえで、これらから２種類の音声を選択して源信号とし、全１５通りの組み合わせによる評価を行った。
【００７８】
また、２つの音源ｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）を出力するスピーカと、混合された音源信号を受信し、その出力を夫々ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）とする２つのマイクロホンとの位置関係は、図５に示すようになる。図５は、実測に用いたスピーカとマイクロホンの位置関係を説明するための図である。
【００７９】
図５に示すように、スピーカ３１，３２及びマイクロホン３３，３４は、同一直線上に配置され、マイクロホン３３，３４により取得される観測信号は、上述の信号分離装置１０の入力としている。また、スピーカ３１からマイクロホン３３までの距離ｄ１を１．１５ｍ、スピーカ３１からマイクロホン３３までの距離ｄ２を２．２５ｍ、２つのマイクロホン間の距離ｋを０．５ｍとし、スピーカ３１の出力ｘ１（ｔ）に予め設定される遅延（ここでは、ｋ／ｃの遅延。なお、ｋは任意の数，ｃは音速を示す）を与える。このとき、上述の（１）式における係数ａ１１，ａ１２，ａ２１，ａ２２は夫々ａ１１，＝１．０，ａ１２＝０．５１，ａ２１＝０．７，ａ２２＝０．４２となる。
【００８０】
更に、相関関数の計算では、信号を時間的なブロックに分割し、そのブロック内における時間平均で求めることとする。時間平均に基づいて相関関数を計算することにより、相関関数の推定精度を安定させることができ、より精度の高い分離性能を実現することができる。なお、ブロック長は、所望する分離性能や測定条件等により異なるが、本実験では上述した非特許文献２に記載されている従来の方法で分離度が最大になるように、予め予備実験を行った後、予備実験により得られたブロック長を設定することとした。
【００８１】
また、ブロック長を設定するための予備実験で使用した音源（音声データ）の組み合わせは、「日本語男声と日本語女声１通り」、「日本語女声と日本語女声１通り」、「日本語男声と日本語男声１通り」、「日本語女声と英語女声２通り」、「日本語男声と英語男声２通り」、「英語男声と英語女声１通り」の計８通りとした。
【００８２】
ここで、ブロック長の設定方法について説明する。各ブロック長における性能評価には平均分離度（ｄＢ）を用いた。これは、まず各ブロック毎に分離行列Ｃを求めて、上述の（３）式によって出力信号を計算した後、各出力信号において信号のパワーが大きい方の源信号を「信号Ｓ」、それ以外の源信号を「雑音Ｎ」とし、得られるＳ／Ｎ比を入力のパワーで正規化したものを分離度とした。
【００８３】
その後、各ブロック毎に分離度を計算し、全ブロックにおける分離度を平均化して平均分離度を算出した。なお、予備実験におけるスピーカ及びマイクロホンのシステム構成は、図５に示す構成と同一とした。
【００８４】
次に、上述の条件にて行ったブロック長を設定するための予備実験の結果を図６に示す。予備実験では、サンプリング条件を４４．１ＫＨｚ（１６ビット）とし、１ブロックに対応するサンプル数を１２８，２５６，５１２，１０２４，２０４８，４０９６，８１９２，及び１６３８４として、その平均分離度を算出した。また、図６において横軸はブロック長（サンプル）を示し、縦軸は平均分離度（ｄＢ）を示している。図６に示すように、上述の設定による予備実験では１ブロックあたりのサンプル数が８１９２である場合に平均分離度が最大となるため、ブロック長を８１９２サンプルに設定した。
【００８５】
次に、上述した音声１５通りの組み合わせについて、従来の２つの手法（シンプレックス法（非特許文献２）、連立方程式法（非特許文献３））と本発明における信号分離法の分離性能を比較した。図７は、実験結果の一例を示す図である。
【００８６】
なお、図７において、縦軸は平均分離度（ｄＢ）を示す。また、横軸はシンプレックス法（非特許文献２に基づいて各ブロック毎に最適解を求める方法。）、連立方程式法（非特許文献３に基づいて２ブロック間で連立方程式を立てて解を求める方法。）、本発明においてブロック（ｂｌｏｃｋ）数を２ｂｌｏｃｋ，３ｂｌｏｃｋ，４ｂｌｏｃｋ，及び５ｂｌｏｃｋとして実験し評価した結果を示している。つまり、図７において、２ｂｌｏｃｋは、２ブロック分の相関関数から分離行列を計算した場合であり、上述の複数の時点ｍ＝２に該当する。同様に、３ｂｌｏｃｋは３ブロック分の相関関数、４ｂｌｏｃｋは４ブロック分の相関関数、５ｂｌｏｃｋは５ブロック分の相関関数から分離行列を計算したものである。
【００８７】
図７に示すように、シンプレックス法においては、平均分離度が１８．１ｄＢ、連立方程式法では、３．１ｄＢであったのに対して、２ブロック分の相関関数から分離行列を計算する場合で、３１．７ｄＢ、３ブロック分の相関関数から分離行列を計算する場合で３６．２ｄＢ、４ブロック分では４０．３ｄＢ、５ブロック分では４０．７ｄＢという結果が得られた。
【００８８】
このように、音源分離実験の結果において、本発明における信号分離を適用することにより、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離することができる。また、２時点（ブロック）で解を算出した場合でも、相関関数の精度を安定させることができ、従来手法よりも高精度な信号分離を実現することができる。更に、３時点（ブロック）以上で解くことにより、より分離性能を向上させることができる。これにより、より高精度な信号分離を実現することができる。なお、本発明を適用して、より迅速（リアルタイム）に信号分離を行う場合は、少ないブロック数（例えば２ブロック）を用いて上述した信号分離を行うことにより、リアルタイムに高精度な信号分離を実現することができる。
【００８９】
上述したように本発明によれば、複数の源信号が混合されてなる複数の混合信号から元の源信号を高精度に分離することができる。これにより、例えば、多くの人が話している状況から特定の人の声のみを取り出すことや、人間の脳機能を診断する際に、脳内部で発生する多くの信号の中から特定の信号のみを取得することができる。なお、本発明では、ブラインド信号分離が適用できる全ての分野、例えば、音源分離、画像分離、その他種々の測定データの分離等に使用することができる。
【００９０】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明における信号分離装置の一構成例を示す図である。
【図２】観測信号を所定時間毎のブロックに分割した例を示す図である。
【図３】本発明における信号分離処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】本発明における信号分離手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】実測に用いたスピーカとマイクロホンとの位置関係を説明するための図である。
【図６】ブロック長を設定するための予備実験の結果の例を示す図である。
【図７】実験結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
１０  信号分離装置
１１  相関関数計算部
１２  遅延部
１３  係数算出部
１４  分離行列生成部
１５  出力信号生成部
２１  入力装置
２２  出力装置
２３  ドライブ装置
２４  補助記憶装置
２５  メモリ装置
２６  ＣＰＵ
２７  ネットワーク接続装置
２８  記録媒体
３１，３２  スピーカ
３３，３４  マイクロホン
【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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