(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態に応じた複数の信号を出力する状態検知部と、
前記状態検知部からの複数の出力信号の相関行列を算定する相関算定部と、
前記相関算定部により算定された前記相関行列を窓関数にしたがって平滑化することにより、推定相関行列を算定する相関推定部と、
前記相関推定部により算定された前記推定相関行列に基づき、前記推定相関行列の推定誤差を評価する推定誤差評価部と、
前記推定誤差評価部により評価された前記推定誤差が所定の範囲内に収まるように前記窓関数の長さである窓長を調節する窓長調節部とを備えていることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の信号処理装置において、
前記相関推定部が前記窓関数として指数窓にしたがって前記推定相関行列を算定し、
前記窓長調節部が、前記所定の範囲を示す値である許容誤差率βと、時刻ｔにおける前記推定相関行列の非対角要素である推定相関値ｒ^(ｔ)と、前記窓長の矩形窓換算値の上限値Ｎmaxとに基づき、関係式（Ｃ１）および（Ｃ２）にしたがって前記窓長α(ｔ)を調節することを特徴とする信号処理装置。
Ｎ^(ｔ)＝ｍｉｎ[１／(βｒ^(ｔ))2,Ｎmax] ..(Ｃ１)
α(ｔ)＝(Ｎ^(ｔ)−１)／(Ｎ^(ｔ)＋１) ..(Ｃ２)
【請求項３】
請求項１または２記載の信号処理装置において、
前記窓長調節部により前記所定の範囲内に収まるように窓長が調整された前記推定相関行列にしたがって、前記複数の出力信号を対象とする信号処理を実行することにより前記状態を推定する状態推定部を備えていることを特徴とする信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号に適応して相関行列を推定する信号処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
相関行列の推定手法はＭＵＳＩＣ、ＢＦ（ビームフォーマー）またはＢＳＳ（ブラインド音源分離）などにおいて利用されている（非特許文献１および２参照）。相関行列Ｒxxは離散時間ｔを変数とするＮ次元の列ベクトルとして表現される信号ｘ(ｔ)について関係式（１）により定義される。
【０００３】
Ｒxx＝Ｅ[ｘ(ｔ)ｘH(ｔ)] ..(1)
【０００４】
ここで「Ｈ」は複素共役転置行列を表わす。「Ｅ(Ａ(ｔ))」はＡ(ｔ)の期待値または時間平均を表わす。関係式（１）は期待値演算を含むため、相関行列の計算はすべての時刻ｔにおいて信号ｘ(ｔ)が既知である必要がある。
【０００５】
しかし、適応ＢＦまたは適応ＢＳＳでは未来の信号が利用されえないこと、および、信号が時間的に変化することから、バッファリングした処理時点までの信号を利用して相関行列が推定される。具体的には、信号の切り出しの窓関数ｗ(ｔ)を用いて、時刻ｔにおける推定相関行列Ｒxx^(ｔ)が関係式（２）にしたがって計算される。
【０００６】
Ｒxx^(ｔ)＝ｗ(ｔ)*[ｘ(ｔ)ｘH(ｔ)]
＝Στｗ(τ)・[ｘ(ｔ−τ)ｘH(ｔ−τ)] ..(2)
【０００７】
ここで「*」は畳み込みを表わす。実処理では窓関数ｗ(ｔ)として一定の長さの矩形窓が多く用いられる。計算量の低減のため、間隔をあけた推定相関行列Ｒxx^(ｔ)の計算手法または現在時刻のデータのみに基づく計算値を用いる手法が提案されている（非特許文献３および４参照）。
【０００８】
相関行列の推定精度は窓の種類または長さによって変化する。ここで、関係式（３）および（４）のそれぞれにより定義される相関値ｒがａ（|ａ|≦１）となる２つの信号ｘ1(ｔ)およびｘ2(ｔ)について考える。説明の簡単のため、信号のパワーは正規化されている。
【０００９】
ｘ1(ｔ)＝ｎ1(ｔ) ..(3)
ｘ2(ｔ)＝ａｎ1(ｔ)＋(１−ａ2)1/2ｎ2(ｔ) ..(4)
【００１０】
ここでｎ1(ｔ)およびｎ2(ｔ)は標準正規分布にしたがう雑音信号を表わしている。長さＮの矩形窓を利用した期待値演算が関係式（５）によって定義される場合、当該２つの信号の推定相関値ｒ^は関係式（７）にしたがって算出される。
【００１１】
ＥN[ｕ(ｔ)]＝(１／Ｎ)Σt=0-N-1ｕ(ｔ) ..(5)
ｒ^＝ＥN[ｘ1(ｔ)ｘ2(ｔ)]
＝ａＥN[ｎ12(ｔ)]＋(１−ａ2)1/2ＥN[ｎ1(ｔ)ｎ2(ｔ)] ..(7)
【００１２】
Ｎが無限大に近づいた場合、ＥN[ｎ12(ｔ)]は１に近づく一方、ＥN[ｎ1(ｔ)ｎ2(ｔ)]は０に近づくので、推定相関値ｒ^は真値にほぼ一致する。しかし、Ｎが有限である場合には関係式（８）で表現される誤差ｅが生じる。
【００１３】
ｅ＝ｒ^−ｒ
＝ａ(ＥN[ｎ12(ｔ)]−１)＋(１−ａ2)1/2ＥN[ｎ1(ｔ)ｎ2(ｔ)] ..(8)
【００１４】
ＥN[ｎ12(ｔ)]は自由度Ｎのχ二乗分布χN2にしたがい、その平均値は１であり、分散は２／Ｎである。ＥN[ｎ1(ｔ)ｎ2(ｔ)]は正規分布の積の分布にしたがい、その平均値は０であり、分散は１／Ｎと推定される。したがって、相関値の推定誤差の平均的なパワーＥ[ｅ2]は関係式（９）で表わされるようにＮに反比例することがわかる。
【００１５】
Ｅ[ｅ2]＝(ａ2＋１)／Ｎ ..(9)
【００１６】
図７に無相関信号が矩形窓により推定された場合の誤差のＲＭＳ（二乗平均平方根）値の算出結果が示されている。実験値（×印）は独立な２つのガウス分布にしたがった乱数を元に１０００回の試行から計算された。理論値（実線）は１／Ｎ1/2に設定された。図７から明らかなように、理論値と実験値とは一致し、無相関信号でも相関値は０とはならず、そのＲＭＳ値はＮ-1/2に比例している。図８に窓長Ｎが１０００に固定された状態で相関値ａが変化した場合の誤差のＲＭＳ値が示されている。図８から明らかなように相関値ａが高いほど誤差が増加している。なお、この解析では実信号が取り扱われたが、実部および虚部のそれぞれの値が独立なガウス分布にしたがうような複素信号ｚ1(ｔ)およびｚ2(ｔ)の相関値ＥN[ｚ1*(ｔ)ｚ2(ｔ)]についても同様の解析によって誤差の平均パワーがＮ-1/2に比例することがわかる。ただし、ＥN[|ｎ1(ｔ)|2]の分散は１／Ｎになるので、誤差の平均パワーは相関値ａによらず一定となる。
【００１７】
入力信号に対して時々刻々または連続的に相関値が推定される場合、記憶量または計算量の点で矩形窓よりも指数窓のほうが優れている。指数窓は信号のパワー推定などでよく用いられている（非特許文献５参照）。一方、相関行列の推定における報告例は少ない。
【００１８】
次に、推定値の推定精度が二乗窓の面積に依存することについて説明する。減衰率α（０＜α＜１）の指数窓による期待値演算が関係式（１０）により定義されている場合、当該窓による推定値は関係式（１１）にしたがって再帰的に計算される。
【００１９】
Ｅa[ｕ(ｔ)]＝(１−α)Στｕ(ｔ−τ)ατ ..(10)
Ｅa[ｕ(ｔ)]＝αＥa[ｕ(ｔ−１)]＋(１−α)ｕ(ｔ) ..(11)
【００２０】
窓ｗ(ｔ)により平均された信号の分散は、平均されていない信号の分散と比較してΣtｗt2倍、すなわち、面積倍になる。このため、指数窓による相関値の推定誤差の平均パワーは関係式（１２）にしたがって推定される。
【００２１】
Ｅ[ｅ2]＝(ａ2＋１)Στ[(１−α)ατ]2
＝(ａ2＋１)(１−α)／(１＋α) ..(12)
【００２２】
関係式（９）および（１２）から、減衰率αの指数窓による推定誤差は窓長Ｎ＝（１−α）／（１＋α）の矩形窓による誤差に一致することがわかる。図９に窓の減衰率αに対する誤差の標準偏差の算出結果が示されている。横軸は１−αの対数値が示されている。図９から明らかなように、理論値および実験値が一致することと、指数窓による相関値の推定誤差の標準偏差が、面積が同じ二乗窓としての矩形窓による相関値の推定誤差の標準偏差と一致する。
【非特許文献１】菊間「アレーアンテナによる適応信号処理」科学技術出版  1999
【非特許文献２】H.Saruwatari et al., IEEE Trans. on Speech and Audio Process, vol.14(2), pp.666-678, 2006
【非特許文献３】J.M.Valin et al., Proc.IEEE/RSJ Intelligent Robot and Systems, pp.2123-2128, 2004
【非特許文献４】中島ほか  信学技報  vol.EA2007-30,pp.19-24,2007
【非特許文献５】I.kohen and B.Berdugo, Signal Processing, vol.81,pp.2403-2418,2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
しかし、相関値の推定精度が二乗窓の面積に依存するため、窓が長いほど相関値の推定精度が高くなる一方、逐次的な処理では変動に対する追従性が低下する。図１０に無相関の２つの信号の相関値が指数窓により逐次的に推定された結果が示されている。横軸は時間を表わし、縦軸は相関値を表わし、線種は指数窓の原水率αの相違を表わしている。図１０から明らかなように窓が長い場合（α＝０．９９８の場合）、窓が短い場合（α＝０．９９の場合）と比較して無相関であることが高精度で検知されうるが、収束時間が長くなることがわかる。
【００２４】
そこで、本発明は、相関値の推定における収束速度および推定精度の向上を図ることができる装置を提供することを解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
第１発明の信号処理装置は、状態に応じた複数の信号を出力する状態検知部と、前記状態検知部からの複数の出力信号の相関行列を算定する相関算定部と、前記相関算定部により算定された前記相関行列を窓関数にしたがって平滑化することにより、推定相関行列を算定する相関推定部と、前記相関推定部により算定された前記推定相関行列に基づき、前記推定相関行列の推定誤差を評価する推定誤差評価部と、前記推定誤差評価部により評価された前記推定誤差が所定の範囲内に収まるように前記窓関数の長さである窓長を調節する窓長調節部とを備えていることを特徴とする。
【００２６】
第１発明の信号処理装置によれば、相関行列の推定誤差が所定の範囲内に収まるように窓長が調節されるので、相関行列およびその非対角要素である相関値の推定における収束速度および推定精度の向上を図ることができる。
【００２７】
第２発明の信号処理装置は、第１発明の信号処理装置において、前記相関推定部が前記窓関数として指数窓にしたがって前記推定相関行列を算定し、前記窓長調節部が、前記所定の範囲を示す値である許容誤差率βと、時刻ｔにおける前記推定相関行列の非対角要素である推定相関値ｒ^(ｔ)と、前記窓長の矩形窓換算値の上限値Ｎmaxとに基づき、関係式（Ｃ１）および（Ｃ２）にしたがって前記窓長α(ｔ)を調節することを特徴とする。
【００２８】
Ｎ^(ｔ)＝ｍｉｎ[１／(βｒ^(ｔ))2,Ｎmax] ..(Ｃ１)
α(ｔ)＝(Ｎ^(ｔ)−１)／(Ｎ^(ｔ)＋１) ..(Ｃ２)
【００２９】
第２発明の信号処理装置によれば、相関行列の推定誤差が所定の範囲内に収まるように指数窓の窓長が調節されるので、相関行列の非対角要素である相関値の推定における収束速度および推定精度の向上を図ることができる。また、相関推定値ｒ^(ｔ)が誤差等のため０に近づいた場合、窓長が閾値Ｎmaxを超える程度に過大になる事態が防止されうる。
【００３０】
第３発明の信号処理装置は、第１または第２発明の信号処理装置において、前記窓長調節部により前記所定の範囲内に収まるように窓長が調整された前記推定相関行列にしたがって、前記複数の出力信号を対象とする信号処理を実行することにより前記状態を推定する状態推定部を備えていることを特徴とする。
【００３１】
第３発明の信号処理装置によれば、状態に応じた複数の出力信号の相関関係が高精度で推定された蓋然性が高い状態で、当該複数の信号を対象として信号処理が実行されることにより、当該状態が高精度で推定されうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本発明の信号処理装置の実施形態について図面を用いて説明する。以下、本願発明の手法をＯＣＲＡ（Optimum Controlled Recursive Average）法という。図１に示されている信号処理装置１０は電子制御ユニット（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ回路、Ａ／Ｄ変換回路等の電子回路などにより構成されている。）により構成されている。信号処理装置１０は状態検知部１１と、相関算定部１２と、相関推定部１３と、推定誤差評価部１４と、窓長調節部１５と、状態推定部１６とを備えている。信号処理装置１０の各構成要素は演算回路、または、メモリと、このメモリからプログラムを読み出した上でこのプログラムにしたがって担当する演算処理を実行する演算処理装置とにより構成されている。状態検知部１１は状態に応じた信号を出力する。相関算定部１２は状態検知部１１からの出力信号の相関行列を算定する。相関推定部１３は相関算定部１２により算定された相関行列を窓関数にしたがって平滑化することにより、推定相関行列を算定する。推定誤差評価部１４は相関推定部１３により算定された推定相関行列に基づき、推定誤差を評価する。窓長調節部１５は推定精度評価部１４により評価された推定誤差が減少するように窓長（窓関数の長さ）を調節する。状態推定部１６は推定誤差が所定値以下となったときの推定相関行列にしたがって、複数の出力信号を対象とする信号処理を実行することにより状態を推定する。
【００３３】
前記構成の信号処理装置１０の機能について説明する。まず、離散時刻ｔを表わす指数ｋが「１」に設定された上で（図２／Ｓ００１）、各マイクロホンＭiから状態検知部１１に信号が入力され、状態検知部１１によりこの入力信号がＡ／Ｄ変換されることにより得られた信号ｘ(ｋ)＝t(ｘ1(ｋ),..ｘn(ｋ))が出力される（図２／Ｓ００２）。また、相関算定部１２により、状態検知部１１からの出力信号ｘ(ｋ)に基づき、前記関係式（１）にしたがって相関行列Ｒ(ｋ)＝ｘ(ｋ)ｘH(ｋ)が算定される（図２／Ｓ００４）。
【００３４】
相関推定部１３により、相関算定部１２により算定された相関行列ｘ(ｋ)ｘH(ｋ)を窓関数ｗ(ｋ)としての指数窓にしたがって平滑化することにより、前記関係式（２）にしたがって推定相関行列Ｒ^(ｋ)が算定される（図２／Ｓ００６）。なお、窓関数ｗ(ｋ)としては指数窓のほか、矩形窓、ガウス窓、ハニング窓、ハミング窓、ブラックマン窓、カイザー窓またはバートレット窓等、あらゆる窓関数が採用されてもよい。
【００３５】
推定誤差評価部１４により、相関推定部１３により算定された推定相関行列Ｒ^(ｋ)に基づき、推定相関行列Ｒ^(ｋ)の推定誤差ｅ(ｋ)が評価される（図２／Ｓ００８）。具体的には、前記関係式（１０）〜（１２）にしたがって推定誤差ｅ(ｋ)の平均パワーＥ(ｅ2)が算定される。
【００３６】
続いて、窓長調節部１５により推定誤差（正確にはその平均パワー）が所定値以下であるか否かが判定される（図２／Ｓ００９）。推定誤差が所定値以下であると判定された場合（図２／Ｓ００９‥ＹＥＳ）、状態推定部１６により、推定相関行列Ｒ^(ｋ)にしたがって、複数の出力信号ｘを対象として信号処理が実行されることにより、当該複数の出力信号ｘにより表わされる状態が推定される（図２／Ｓ０１０）。具体的には、後述するような音源分離が実行される。
【００３７】
一方、推定誤差が所定値より大きいと判定された場合（図２／Ｓ００９‥ＮＯ）、窓長調節部１５により、推定精度評価部１４により評価された推定誤差が所定の範囲内に収まるように窓長が調節される（図２／Ｓ０１２）。具体的には、指数窓の窓長α（ｔ）が、所定の範囲を示す値である許容誤差率βと、時刻ｔ＝ｋにおける推定相関値ｒ^(ｋ)と、窓長の矩形窓換算値の上限値Ｎmaxとに基づき、関係式（Ｃ１）および（Ｃ２）にしたがって調節される。
【００３８】
Ｎ^(ｔ)＝ｍｉｎ[１／(βｒ^(ｋ))2,Ｎmax] ..(Ｃ１)
α(ｔ)＝(Ｎ^(ｋ)−１)／(Ｎ^(ｋ)＋１) ..(Ｃ２)
【００３９】
なお、複素信号が取り扱われることが考慮され、誤差精度がａに依存しないモデルが用いられた。その後、指数ｋが「１」だけ増やされ（図２／Ｓ０１３）、その上で信号ｘの出力以降の演算処理が繰り返し実行される（図２／Ｓ００２等参照）。
【００４０】
前記機能を発揮する信号処理装置１０によれば、推定相関行列Ｒ^(ｋ)の推定誤差が所定の範囲内に収まるように窓長が調節されるので、相関行列およびその非対角要素である相関値の推定における収束速度および推定精度の向上を図ることができる（関係式（Ｃ１）（Ｃ２）、図２／Ｓ０１２参照）。そして、状態に応じた複数の出力信号ｘの相関関係が高精度で推定された蓋然性が高い状態で、当該複数の信号を対象として信号処理が実行されることにより、当該状態が高精度で推定されうる（図２／Ｓ００９‥ＹＥＳ，Ｓ０１０参照）。
【００４１】
信号処理装置１０の性能実験結果について説明する。図３にＯＣＲＡ法にしたがって算出された無相関信号の推定相関値が示されている。横軸は時間を表わし、縦軸は相関値を表わし、線種は誤差許容率βの相違を表わしている。図３から明らかなようにβ＝１の場合、推定値のばらつきが大きいものの、非常に高速度で推定値が０に近づく。また、β＝０．３の場合、相関値が比較的安定して推定され、かつ、窓長が固定された場合（図１０参照）と比較して収束速度および推定精度の両方において優れている。さらに、β＝０．１の場合、推定値は安定しているものの、収束速度が遅い。以上より、ＯＣＲＡ法は誤差許容率が高い場合に有効な手法であるといえる。
【００４２】
ＯＣＲＡ法がＢＳＳに適用された場合の性能実験結果について説明する。状態検知部１１を構成する複数のマイクロホンＭi（ｉ＝１，２，‥，ｎ）がたとえば図４に示されているように信号処理装置１０を構成する電子制御ユニットが搭載されているロボットＲの頭部Ｐ１の左右両側に４つずつ配置されている。マイクロホンＭ1〜Ｍ4のそれぞれは頭部Ｐ１の右側の前上部、後上部、前下部および後下部のそれぞれに配置されている。マイクロホンＭ5〜Ｍ8のそれぞれは頭部Ｐ１の左側の前上部、後上部、前下部および後下部のそれぞれに配置されている。ロボットＲは脚式移動ロボットであり、人間と同様に基体Ｐ０と、基体Ｐ０の上方に配置された頭部Ｐ１と、基体Ｐ０の上部に上部両側から延設された左右の腕体Ｐ２と、左右の腕体Ｐ２のそれぞれの先端に連結されている手部Ｐ３と、基体Ｐ０の下部から下方に延設された左右の脚体Ｐ４と、左右の脚体Ｐ４のそれぞれに連結されている足部Ｐ５とを備えている。基体Ｐ０はヨー軸回りに相対的に回動しうるように上下に連結された上部および下部により構成されている。頭部Ｐ１は基体Ｐ０に対してヨー軸回りに回動する等、動くことができる。腕体Ｐ２は肩関節機構、肘関節機構および手根関節機構のそれぞれにおいて１〜３軸回りの回動自由度を有している、手部Ｐ３は、手掌部から延設され、人間の手の親指、人差指、中指、薬指および小指のそれぞれに相当する５つの指機構を備え、物体の把持動作等が可能に構成されている。脚体Ｐ４は股関節機構、膝関節機構および足関節機構のそれぞれにおいて１〜３軸回りの回動自由度を有している。ロボットＲは音源分離結果に基づき、左右の脚体Ｐ４を動かして移動する等、適当な動作をすることができる。
【００４３】
幾何制約付きの無相関化によりＧＳＳ分離法（前記非特許文献３参照）を元に、ステップサイズが最適値に適応調整されるＧＳＳＡＳ法が利用された（前記非特許文献４参照）。ＧＳＳＡＳ法のアルゴリズムは関係式（２１）〜（２８）により表現される。
【００４４】
ｙ＝Ｗtｘ ..(21)
Ｗt+1＝Ｗt−μLCＪLC’−μssＪss’..(22)
Ｅss＝Ｒyy−diag[Ｒyy] ..(23)
Ｊss’＝２ＥssＷtＲxx ..(24)
μss＝||Ｅss||2／２||Ｊss’||2  ..(25)
ＥLC＝ＷＤ−Ｉ ..(26)
ＪLC’＝ＥLCＤH ..(27)
μLC＝||ＥLC||2／２||ＪLC’||2  ..(28)
【００４５】
ここで「ｘ」は各マイクロホンＭiからの出力信号であり、「ｙ」は分離信号（音源数Ｎ（＜マイクロホンの数））であり、「Ｗt」は分離行列であり、「Ｄ」は直接音成分の伝達関数行列である。ＧＳＳＡＳによれば、関係式（２３）および（２４）の計算で相関行列（Ｒxx，Ｒyy）に対して即時データ（ｘｘH，ｙｙH）が利用されている。これに対してＯＣＲＡ法では指数窓で平滑化された相関行列のデータが利用される。さらに、窓長の減衰率αとして固定値が用いられた場合と、ＯＣＲＡ法により窓長の減衰率αが適応的に定められた場合とが比較検討された。
【００４６】
実験に際して音源信号ｓj（ｔ）としてクリーンな２つの音声が用いられた。具体的には第１音源信号としての男声と、第２音源信号としての女声とが用いられた。インパルス応答ｈji（ｔ）としては実験室における実測値が採用された。実験室の大きさは縦４．０［ｍ］、横７．０［ｍ］、高さ３．０［ｍ］であり、残響時間は約０．２［ｓ］である。図５に各信号の周波数特性が示されている。背景雑音は音源より−１０〜−２０ｄＢ程度低いレベルとなっている。分離結果は分離結果の信号ｙと、信号ｙに含まれるノイズ信号ｎ^と、対象音源のみが存在する場合の入力信号に対する分離結果の信号ｓ^とに基づき、関係式（３１）にしたがって算出されるＳＮＲに基づいて評価された。ＳＮＲが高いほど音源が高精度で分離されていることを意味している。
【００４７】
ＳＮＲ[dB]＝１０Log10[(１／Ｔ)Σt=1-T|ｙ(ｔ)|2／|ｎ^(ｔ)|2],
ｎ^＝ｙ−ｓ^ ..(31)
【００４８】
分離結果はさらに時間周波数領域で関係式（３２）にしたがって算出される平均相関係数ＣＣに基づいて評価された。平均相関係数ＣＣが低いほど音源が高精度で分離されていることを意味している。
【００４９】
ＣＣ[dB]＝１０Log10[(１／Ｆ)Σf=1-FＣＣω(２πｆ)]，
ＣＣω(ω)≡|Σt=1-Tｙ1*(ｔ)・ｙ2(ｔ)|／(Ｙ1(ω)Ｙ2(ω))，
Ｙ1(ω)≡(Σt=1-T|ｙ1(ω,ｔ)|2)1/2，
Ｙ2(ω)≡(Σt=1-T|ｙ2(ω,ｔ)|2)1/2  ..(32)
【００５０】
音声認識エンジンＪｕｌｉｕｓ（A.Lee et al., Proc. 7th European Conf. on Speech Comm. and Tech.,vol.3,pp.1691-1694,2001参照）が利用された場合における、ＡＴＲ音素バランス単語２１６語を対象とした孤立単語認識の正解率が音声認識の正解率（ＡＳＲ）として評価された。残響および雑音がないクリーンなモデルにしたがって学習された。特徴量は２４次元める周波数対数パワー値と、それに対応する２４次元の一次線形回帰係数の合計４８次元のメル周波数対数スペクトル特徴量とが用いられた。伝達関数行列の直接音成分Ｄはインパルス応答の初期部の波形に基づいて作成された。
【００５１】
図６（ａ）に各手法により分離された音源信号のＳＮＲを示す。図６（ｂ）に当該音源信号のＣＣを示す。図６（ｃ）に当該音源信号に基づくＡＳＲを示す。図６（ａ）〜（ｃ）から明らかなように窓長が固定された状態で平均化された場合、平均化されない場合と比較して、ＣＣは向上する一方、ＳＮＲおよびＡＳＲが低下する。これに対してβ＝１の場合のＯＣＲＡ法によれば、平均化されない場合と比較してＳＮＲおよびＣＣでは差が微小であるものの、ＡＳＲが向上している。β＝０．９７の場合のＯＣＲＡ法によれば、窓長αが０．９７に固定された状態で平均化された場合よりも分離性能が若干低い。以上より、ＯＣＲＡ法が音声認識を目的としたＢＳＳについて有効な手法であることがわかる。
【００５２】
なお、ＯＣＲＡ法はＢＳＳのほか、ＭＵＳＩＣ等の位置推定、残響抑圧、雑音抑圧または音源数の推定などに適用されてもよい。対象信号は音声信号のほか、脳波形信号または通信信号などの波形信号であってもよい。信号処理装置１０はロボットＲのほか、車両（四輪自動車）、複数の音源が存在する環境に接する任意の機械や装置に搭載されうる。また、マイクロホンＭiの数および配置は任意に変更されうる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の信号処理装置の構成説明図
【図２】本発明の信号処理装置の機能を示すフローチャート
【図３】ＯＣＲＡ法による推定相関値に関する説明図
【図４】本発明の信号処理装置のロボットへの搭載例示図
【図５】各信号の周波数特性図
【図６】（ａ）音源分離結果としての各手法によるＳＮＲの比較説明図          （ｂ）音源分離結果としての各手法によるＣＣの比較説明図          （ｃ）音源分離結果としての各手法によるＡＳＲの比較説明図
【図７】無相関信号を長さＮの矩形窓を用いて推定したときの誤差のＲＭＳ値に関する説明図
【図８】窓長Ｎを１０００に固定し、相関値ａを変化させたときの誤差のＲＭＳ値に関する説明図
【図９】指数窓の減衰率αに対する誤差の標準偏差値に関する説明図
【図１０】無相関な２つの信号の相関値を指数窓により推定した結果に関する説明図
【符号の説明】
【００５４】
１０‥信号処理装置、１１‥状態検知部、１２‥相関算定部、１３‥相関推定部、１４‥推定誤差評価部、１５‥窓長調節部、１６‥状態推定部、Ｍi‥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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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