(57)【要約】【課題】  少量のデータのみを用い、残響時間が長い残響環境においても高い精度で残響除去を行う。【解決手段】  後部残響パワー推定部１０ｃが、音響信号のパワー（利得）の最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出し、後部残響除去部１０ｄが、後部残響音成分のパワー推定値を用い、音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出する。そして、残響除去フィルタ計算部１０ｇが、直接音成分と初期反射音成分との推定値を参照信号として用い、推定逆フィルタを算出し、残響除去フィルタ乗算部１０ｈが、推定逆フィルタに音響信号のパワーを乗じ、その演算結果を出力する。  【選択図】        図１
2007065204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響信号から残響を取り除く残響除去装置であって、
上記音響信号のパワーの最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出する後部残響パワー推定部と、
上記後部残響音成分のパワー推定値を用い、上記音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出する後部残響除去部と、
を有することを特徴とする残響除去装置。
【請求項２】
請求項１に記載の残響除去装置であって、
上記直接音成分と初期反射音成分との推定値を参照信号として用い、推定逆フィルタを算出する残響除去フィルタ計算部と、
上記推定逆フィルタに上記音響信号のパワーを乗じ、その演算結果を出力する残響除去フィルタ乗算部と、
を有することを特徴とする残響除去装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の残響除去装置であって、
上記後部残響パワー推定部は、
周波数領域の音響信号を用い、上記音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出する、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の残響除去装置であって、
上記後部残響パワー推定部は、
平滑化した上記音響信号を用いて、上記音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出する、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の残響除去装置であって、
上記後部残響除去部は、
スペクトル減算法によって、上記音響信号のパワーと上記後部残響音成分のパワー推定値とから、上記音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出する、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項６】
請求項２に記載の残響除去装置であって、
上記後部残響パワー推定部は、
周波数領域の音響信号を用い、上記音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出し、
上記残響除去フィルタ計算部は、
上記直接音成分と初期反射音成分との周波数領域での推定値を参照信号として用い、上記推定逆フィルタを算出し、
上記後部残響パワー推定部が取り扱う信号のフレーム長は、上記残響除去フィルタ計算部が取り扱う信号のフレーム長よりも短い、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項７】
請求項６に記載の残響除去装置であって、
上記残響除去フィルタ計算部が取り扱う信号のフレーム長は、上記音響信号のインパルス応答長よりも長い、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項８】
請求項２に記載の残響除去装置であって、
上記残響除去フィルタ計算部は、
フレーム毎に推定逆フィルタを算出して、当該推定逆フィルタを各フレーム間で平均したものを出力し、
上記残響除去フィルタ乗算部は、
上記の各フレーム間で平均した推定逆フィルタに上記音響信号を乗じ、その演算結果を出力する、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項９】
請求項２に記載の残響除去装置であって、
上記残響除去フィルタ乗算部からの出力値を上記音響信号とし、上記後部残響パワー推定部と、上記後部残響除去部と、上記残響除去フィルタ計算部と、残響除去フィルタ乗算部との処理を、それぞれ実行させる制御部を有する、
ことを特徴とする残響除去装置。
【請求項１０】
音響信号から残響を取り除く残響除去方法であって、
後部残響パワー推定部が、上記音響信号のパワーの最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出するステップと、
後部残響除去部が、上記後部残響音成分のパワー推定値を用い、上記音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出するステップと、
を有することを特徴とする残響除去方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の残響除去方法であって、
残響除去フィルタ計算部が、上記直接音成分と初期反射音成分との推定値を参照信号として用い、推定逆フィルタを算出するステップと、
残響除去フィルタ乗算部が、上記推定逆フィルタに上記音響信号のパワーを乗じ、その演算結果を出力するステップと、
を有することを特徴とする残響除去方法。
【請求項１２】
請求項１から９の何れかに記載の残響除去装置としてコンピュータを機能させるための残響除去プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを格納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、残響を伴った音響信号から、残響を取り除いた音響信号を抽出する残響除去技術関する。
【背景技術】
【０００２】
音響信号は、残響のある環境で観測されると、本来の信号に残響が重畳された信号として観測される。その音響信号が音声の場合、重畳した残響成分により音声の明瞭性が抵下する。それにより、本来の音声信号の性質を抽出することが困難となり、自動音声認識（以下、音声認識）システムの音声認識率も著しく低下する。このような場合、残響除去処理によって重畳した残響を取り除くことで、本来の音質に戻し、明瞭性を回復し、音声認識率を改善することができる。
残響除去法の従来例（特許文献１参照）を、図１３を参照して説明する。従来例では、まず、シングルマイクロホンを用いて残響の付加された音声を観測する。次に、その観測音の時間周波数的な特徴である調波構造（有声音部分）を調波構造抽出部５０１により抽出する。そして、残響除去フィルタ計算部５０２で、その調波構造を逆フィルタ推定の参照信号として逆フィルタを算出し、残響除去フィルタ乗算部５０３で残響除去処理を行う。
【特許文献１】特開２００４−１０９７４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来の残響除去方法では、少量のデータのみを用い、残響時間が長い残響環境においても高い精度で残響除去を行うことは困難であった。
すなわち、逆フィルタの推定は、実環境から抽出した「参照信号」を用いた学習によって行われる。そして、この「参照信号」が、本来のクリーン音響信号に近ければ近いほど、精度が高い逆フィルタを推定できる。ところが、従来法では、音響信号は有性音のみからなっているという少々無理のある仮定を前提に「参照信号」を推定し、逆フィルタの推定を行っていた。そのため、従来、推定される逆フィルタには相当な量の誤差が含まれていた。その結果、従来法を用い、高い精度で残響除去を行うためには、大量の音響信号データによって逆フィルタを推定し、それらの平均をとって逆フィルタの推定精度を高めるしかなかった。しかし、例えば、音声認識の前処理として残響除去を行う場合、その残響処理は、残響時間が長い残響環境にも対応可能なものでなければならない。従来法によって、例えば、５００ｍｓｅｃ程度の長い残響を除去する場合、１時間程度の大量の音響信号データを用いなければ、好適な音声認識率を得られる程度の精度で残響除去を行うことはできない。ところが、約１時間もの間、音源とマイクロホンとの間の伝達関数が一定である実環境は通常存在しない。すなわち、従来法では、時々刻々と変化する実環境の伝達関数に適応しつつ、高い精度で残響除去を行うことは困難であった。
【０００４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、少量のデータのみを用い、残響時間が長い残響環境においても高い精度で残響除去を行うことを可能にする技術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】
【０００５】
本発明では上記課題を解決するために、音響信号のパワー（利得）の最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出し、後部残響音成分のパワー推定値を用い、音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出する。
ここで、残響は、直接音の後、自然対数的に減衰する。そのため、後部残響成分は、直接音成分及び初期反射音成分と比べてパワーが小さい。また、クリーンな音響信号は、時間的に密でないスパースな信号である。そして、後部残響成分は、本来、スパースな部分に重畳する。よって、スパースな部分の後部残響成分は、ある程度の時間区間を観測したときのパワーの最小値として観測される。さらに、インパルス応答が長い場合、後部残響成分は、比較的長時間定常的に残存する。そのため、スパースな部分から推定された後部残響成分のパワーを、スパースでない部分の後部残響成分のパワーと推定することは妥当である。すなわち、音響信号のパワーの最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値とすることは妥当である。さらに、厳密な意味での最小値でなくても、それに類する「擬似最小値」であれば、その値を後部残響音成分のパワー推定値とすることは妥当である。なお、「擬似最小値」の具体例については後述する。
【０００６】
また、後部残響成分は、直接音成分や初期反射音成分と無相関である。そのため、例えば、スペクトル減算法等により、後部残響音成分のパワー推定値を用い、音響信号から後部残響音成分を除去した直接音成分及び初期反射音成分の推定値を算出することも容易である。ここで、音響認識を劣化させる残響中の主要因は後部残響成分である。よって、音響信号から後部残響音を除去した直接音成分と初期反射音成分との推定値を求め、それを「参照信号」として逆フィルタを推定した場合、その逆フィルタは、好適な音声認識率を得られる程度に残響を除去するものであるといえる。すなわち、本発明では、大量の音響信号データに対して逆フィルタを推定し、その平均をとるといった処理を経ることなく、少ない音響信号データから、好適な音声認識率を得られる程度の高精度で残響を除去することが可能な逆フィルタを推定することができる。なお、本発明の場合、逆フィルタを用いることなく、後部残響音成分のパワー推定値を用いて推定した音響信号の直接音成分と初期反射音成分とを、残響除去結果として利用することも可能である。
【０００７】
また、本発明において好ましくは、周波数領域の音響信号を用い、音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出する。これにより、周波数毎の残響除去処理が可能となるため、好適な残響除去性能が得られる。
また、本発明において好ましくは、周波数領域の音響信号を用い、音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出し、直接音成分と初期反射音成分との周波数領域での推定値を参照信号として用い、推定逆フィルタを算出する。そして、後部残響音成分のパワー推定値を抽出する際のフレーム長を、推定逆フィルタを算出する際のフレーム長よりも短くする。
【０００８】
ここで、本発明では、音響信号のパワーの最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出しているが、この処理では、音響信号を周波数領域に変換する際のフレーム長を短くすることが望ましい。音響信号の時間変動を詳細にとられることができるからである。一方、本発明で逆フィルタを推定する場合、直接音成分と初期反射音成分との推定値を参照信号として用いているが、この処理では、参照信号のフレーム長が長いほうが望ましい。フレーム長が短いと音響信号のインパルス応答を完全に捉えることができないからである。すなわち、本発明で逆フィルタを推定する際のフレーム長は、音響信号のインパルス応答長よりも長いことが望ましい。
【０００９】
また、本発明において好ましくは、平滑化した音響信号を用いて、音響信号の後部残響音成分のパワー推定値を抽出する。これにより、変動の激しい音響信号に対しても、適切に後部残響音成分のパワー推定値を抽出することができる。
また、本発明において好ましくは、フレーム毎に推定逆フィルタを算出して、当該推定逆フィルタを各フレーム間で平均したものを、残響除去用の逆フィルタとして用いる。これにより、より精度の高い逆フィルタを推定できる。
さらに、本発明において好ましくは、推定した逆フィルタと音響信号とを乗算して求めた残響除去信号を新たな音響信号として、本発明の残響除去処理を再び実行する。これにより、後部残響成分の除去精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、少量のデータのみを用い、残響時間が長い残響環境においても高い精度で残響除去を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
〔第１の実施の形態〕
まず、本形態の原理について説明する。
＜原理＞
音声認識の前処理として用いられる残響除去は、以下のような条件を満たさねばならない。
A‐1）残響時間が長い残響環境（0．5秒程度以上）でも有効であること。
A‐2）音声認識の性能の劣化の主な原因といわれる後部残響の除去に効果的であること（例えば、「B. W. Gillespie and L. E. Atlas, "Acoustic diversity for improved speech recognition in reverberant environments," Proc. of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol.1 pp. 557-600 2002」等参照）。
そこで、本形態では、この上記の二つの条件を満たすような残響除去法を提案する。ここでは、まず、後部残響成分の特性を述べ、その後、後部残響を除去するための原理を説明する。
【００１２】
［残響音声中の後部残響の特性］
音声信号は、発話機構からくる制約により、短い時間区間では高い相関を持ち、逆に、それよりも長い区間とは相関の低い、準定常的な信号として考えられる。つまり、以下の式（１）で表される音声の自己相関Rss(u)は、クリーンな音声をs(n)とした場合、以下の式（２）のように仮定できる。
Rss(u)=ε[s(n) s(n‐u)]   …(1)
|Rss(u)|≒0  for u≧T    …(2)
なお、ε[・]は期待値を示す。また、音声信号の場合、各々の音素の特徴によって、Ｔは30msから100ms程度の幅を持つ。また、u，nは離散時間を示す。
残響は下記の式（３）のように、クリーン音声s(n)と、インパルス応答h(n)=[h(0,n)...h(M-1,n)]tの畳み込みで表される。なお、αtは、ベクトルαの転置を示す。
x(n)=s(n)th(n)    …(3)
そのため、インパルス応答h(u)がu≧Tでエネルギーを有すると、観測信号（残響の付加された音声）x(n)は以下の三つからなる信号に分けることができる。一つ目は、h(0)s(n)として表される直接音、二つ目は、直接音と相関のある信号成分
【００１３】
【数１】
2007065204.tif 000003
、三つ目は、直接音と無相関な信号成分
【００１４】
【数２】
2007065204.tif 000004
である。h(0)を直接音、h(u)(0<u<T‐1)を初期反射音、h(u)(u≧T)を後部残響と呼ぶ。
この観点から、以下のような後部残響の特性を仮定することができる。
B‐1）後部残響成分は、直接音成分・初期反射音成分と無相関
【００１５】
［逆フィルタ算出のための参照信号の推定（スペクトル減算法による後部残響成分の推定・除去）］
逆フィルタ算出のためには、参照信号が必要となるが（逆フィルタの算出方法については後述する)、本形態では、参照信号推定のためにスペクトル減算法を用いる。スペクトル減算法は、推定したい信号と、除去したい信号が互いに無相関な場合に用いられることが可能となる（例えば「S. F. Boll, "Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction," IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing, 27(2), pp. 113-120, 1979」参照）。前述のB‐1）に示したとおり、後部残響成分と直接音成分・初期反射音成分とは無相関であると仮定できる。そのため、もし、後部残響成分のパワーを時間毎に推定することができれば、直接音成分・初期反射音成分を、スペクトル減算法で推定することが可能となる。そして、後部残響成分の時間毎のパワー推定を行うために、従来法では用いられていなかった音響信号の時間領域の特徴に注目した処理を行う。これにより、従来法と比べて、格段に少ない学習データで有効な残響除去を行うことが可能となる。この時間領域の特徴を用いるために、以下の後部残響成分の特性と音声のスパース性という二つの特徴的な物理量を用いる。
【００１６】
後部残響成分の特性：
B‐2）残響は、直接音の後、自然対数的に減衰する。そのため、後部残響成分は直接音・初期反射音と比べてエネルギーが小さい。
B‐３）インパルス応答が長い場合、後部残響成分は、比較的長時間定常的に残存する。
音声のスパース性：
Ｂ‐４）クリーンな音声信号は、周波数帯域信号として見た場合、全ての時間に常にエネルギーが存在するような信号ではなく、時間的に密でない（スパースな）信号である。また、音声信号は、絶え間なく続くことはなく、数秒毎にポーズが入るのも特徴であり、その意味でもスパースな信号だといえる。
【００１７】
スパース性という特徴を持った信号に後部残響成分が付加されると、信号のスパースな部分は後部残響成分によって満たされ、結果、音声はスパースでない信号になってしまう。
しかし、スパース性と後部残響の特徴を考えると、以下のように後部残響のパワーを推定することができる。
まず、B‐２）の特性を考えると、後部残響成分は、直接音成分・初期反射成分と比べてエネルギーが小さい。そのため、本来スパースな場所に重畳した後部残響成分は、ある時間区間においては、直接音・初期反射音成分と比べて、非常に小さいエネルギーとして観測されると仮定できる。つまり、後部残響成分は、本来、スパースな部分に重畳しているため、ある程度の時間区間を観測したときの、最小のエネルギーとして観測できる。また、B‐３）の特性を考えると、スパースな部分で観測された後部残響成分のパワーは、その周辺の時間での後部残響のパワーとほぼ同じであると考えられる。そのため、スパースでない部分の後部残響成分に関しても、スパースな部分から推定された後部残響成分を同様に適用できる。こうすることにより、すべての時間区間で後部残響成分のパワーを算出することができる。
スペクトル減算法の関数をNR[・]とした場合、処理後の音声は次式のように表すことができる。
【００１８】
【数３】
2007065204.tif 000005
なお、スペクトル減算法の関数NR[・]は［観測信号のパワー］−［後部残響成分のパワー］となる。また、式（４）のer(n)は、スペクトル減算処理により［観測信号のパワー］から引きすぎてしまった成分、あるいはスペクトル減算処理結果に残留してしまった［後部残響成分のパワー］を表す。B‐２）の特性を考えると、スペクトル減算法で除去した対象である後部残響成分は、直接音成分・初期反射音成分に比べ、エネルギーが小さいので、er(n)もまたあまり大きくならないことが推測される。
【００１９】
［逆フィルタの算出］
以上のスペクトル減算法により求められた信号を逆フィルタの参照信号として用いる。逆フィルタの導出を簡略化するため、ここからは周波数領域で各信号を表す。伝達関数をH、その直接音成分をD、初期反射音成分をRE、クリーン音声をS、式（４）のer(n)に起因する項をERとすると、式（４）は、周波数領域では以下のように表すことができる。
S^(τ,f)=D(f)S(τ,f)+RE(f)S(τ,f)+ER(τ,f)    …(5)
ここでτは、フレーム番号を示す。τが示すフレーム長さ（窓長）は、インパルス応答よりも長いことが望ましい。すなわち、残響時間の長いインパルス応答を扱う場合、τのフレーム長さは、後部残響成分の除去などで用いるフレーム長よりも長いことが望ましい。なお、α^は
【００２０】
【数４】
2007065204.tif 000006
を意味する。
本形態では、式（５）のS^を逆フィルタの参照信号として、逆フィルタを以下のように計算する。まず、各フレームで逆フィルタの第一次近似を次式にしたがって算出する。
【００２１】
【数５】
2007065204.tif 000007
ここで、Hはインパルス応答を示し、H(f)S(τ,f)は、観測される残響の付加された音声を表す。次に、この第一次近似には前述のＥRが含まれているので、好ましくは、このＥRを平均化して除去するために、各フレームの平均をとる。
【００２２】
【数６】
2007065204.tif 000008
得られた逆フィルタは、後部残響を除去する線形フィルタになっている。
［逆フィルタリング］
算出された逆フィルタW(f)を用い、観測信号H(f)S(τ,f)に、以下のような残響除去を施すと、処理音声Yは、以下のような直接音成分と初期反射音成分からなる音声に変換される。
【００２３】
Y(τ,f)=W(f){H(f)S(τ,f)}
≒{D(f)+(RE(f))}S(τ,f)     …(8)
＜本形態の詳細＞
次に、本形態の詳細について説明する。
【００２４】
［ハードウェア構成］
図２は、第１の実施の形態における残響除去装置１０のハードウェア構成を例示したブロック図である。
図２に例示するように、この例の残響除去装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６及びバス１７を有している。
この例のＣＰＵ１１は、制御部１１ａ、演算部１１ｂ及びレジスタ１１ｃを有し、レジスタ１１ｃに読み込まれた各種プログラムに従って様々な演算処理を実行する。また、入力部１２は、データが入力される入力インターフェース、キーボード、マウス等であり、出力部１３は、データが出力される出力インターフェース等である。補助記憶装置１４は、例えば、ハードディスク、ＭＯ（Magneto-Optical disc）、半導体メモリ等であり、残響除去装置１０としてコンピュータを機能させるためのプログラムが格納されるプログラム領域１４ａ及び各種データが格納されるデータ領域１４ｂを有している。また、ＲＡＭ１６は、ＳＲＡＭ (Static Random Access Memory)、ＤＲＡＭ (Dynamic Random Access Memory)等であり、上記のプログラムが格納されるプログラム領域１６ａ及び各種データが格納されるデータ領域１６ｂを有している。また、バス１７は、ＣＰＵ１１、入力部１２、出力部１３、補助記憶装置１４、ＲＯＭ１５及びＲＡＭ１６を通信可能に接続する。
なお、このようなハードウェアの具体例としては、例えば、パーソナルコンピュータの他、サーバ装置やワークステーション等を例示できる。
【００２５】
［プログラム構成］
次に、プログラム領域１４ａ，１６ａに格納されるプログラムの構成について説明する。本形態のプログラムは、音響信号のパワーの最小値又は擬似最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出するための後部残響パワー推定プログラムと、後部残響音成分のパワー推定値を用い、音響信号の直接音成分と初期反射音成分との推定値を算出するための後部残響除去プログラムと、直接音成分と初期反射音成分との推定値を参照信号として用い、推定逆フィルタを算出するための残響除去フィルタ計算プログラムと、推定逆フィルタに音響信号のパワーを乗じ、その演算結果を出力するための残響除去フィルタ乗算プログラムとを有している。
なお、上述した各プログラムは、単一のプログラム列として記載されていてもよく、また、少なくとも一部のプログラムが別個のモジュールとしてライブラリに格納されていてもよい。また、上記のプログラム単体でその機能を実現できるものでもよいし、上記のプログラムがさらに他のライブラリ（記載していない）を読み出して各機能を実現するものでもよい。すなわち、上述した各プログラムの少なくとも一部が、残響除去装置１０の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムに相当する。
【００２６】
［ハードウェアとプログラムとの協働］
ＣＰＵ１１（図２）は、読み込まれたＯＳ（Operating System）プログラムに従い、補助記憶装置１４のプログラム領域１４ａに格納されている上述のプログラムをＲＡＭ１６のプログラム領域１６ａに書き込む。同様にＣＰＵ１１は、補助記憶装置１４のデータ領域１４ｂに格納されている各種データを、ＲＡＭ１６のデータ領域１６ｂに書き込む。そして、このプログラムやデータが書き込まれたＲＡＭ１６上のアドレスがＣＰＵ１１のレジスタ１１ｃに格納される。ＣＰＵ１１の制御部１１ｂは、レジスタ１１ｃに格納されたこれらのアドレスを順次読み出し、読み出したアドレスが示すＲＡＭ１６上の領域からプログラムやデータを読み出し、そのプログラムが示す演算を演算部１１ａに順次実行させ、その演算結果をレジスタ１１ｃに格納していく。
【００２７】
図１は、このようにＣＰＵ１１に上述のプログラムが読み込まれて実行されることにより構成される残響除去装置１０の機能構成を例示したブロック図である。なお、図１における矢印はデータの流れを示すが、制御部１０ｊに出入りするデータの流れに対応する矢印は省略してある。
図１に例示するように、本形態の残響除去装置１０は、記憶部１０ａ、周波数領域変換部１０ｂ，１０ｆ、後部残響パワー推定部１０ｃ、後部残響除去部１０ｄ、時間領域変換部１０ｅ，１０ｉ、残響除去フィルタ計算部１０ｇ、残響除去フィルタ乗算部１０ｈ、制御部１０ｊ及び一時メモリ１０ｋを有している。また、後部残響パワー推定部１０ｃは、平滑化部１０ｃａ、ベクトル生成部１０ｃｂ及び最小値抽出部１０ｃｄを有している。さらに、残響除去フィルタ計算部１０ｇは、フレーム逆フィルタ計算部１０ｇａ及び平均値算出部１０ｇｂを有している。
【００２８】
ここで、記憶部１０ａ及び一時メモリ１０ｋは、補助記憶装置１４、ＲＡＭ１６、レジスタ１１ｃ、その他のバッファメモリやキャッシュメモリ等の何れか、あるいはこれらを併用した記憶領域に相当する。また、周波数領域変換部１０ｂ，１０ｆ、後部残響パワー推定部１０ｃ、後部残響除去部１０ｄ、時間領域変換部１０ｅ，１０ｉ、残響除去フィルタ計算部１０ｇ、残響除去フィルタ乗算部１０ｈ及び制御部１０ｊは、ＣＰＵ１１に上記のプログラムを実行させることにより構成されるものである。
また、本形態の残響除去装置１０は、制御部１０ｊの制御のもと各処理を実行する。また、特に示さない限り、演算過程の各データは、逐一、一時メモリ１０ｋに格納・読み出され、各演算処理が進められる。
【００２９】
＜残響除去処理＞
次に、本形態の残響除去処理について説明する。
図３は、第１の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。以下、この図と図１とを用いて、本形態の残響除去処理を説明していく。
［後部残響パワー推定処理］
図示していないシングルマイクロホンで観測された時間領域の音響信号x(n)は、逐一、記憶部１０ａに格納されていく。このように記憶部１０ａに格納された時間領域の音響信号x(n)は、周波数領域変換部１０ｂに順次読み込まれる。周波数領域変換部１０ｂは、読み込んだ時間領域の音響信号x(n)を、フレーム長Ｌ１の短時間フーリエ変換によって周波数領域の音響信号X(N,f)=|X(N,f)|ej∠X(N,f)に変換し、そのパワー（マグニチュードスペクトラム）|X(N,f)|と位相ej∠X(N,f)とを記憶部１０ａに格納する（ステップＳ１）。なお、Ｎはフレーム番号であり、ｆは周波数である。また、eは自然対数を表し、ｊは虚数単位を表し、∠X(N,f)は複素平面での角度（ラジアン）を表す。以下の処理では、X(N,f)の位相ej∠X(N,f)は操作せず、パワー|X(N,f)|のみを操作する。また、フレーム長Ｌ１は、例えば、30msec程度の比較的短い長さとする。音響信号の時間領域での特徴をできるだけ正確に捉えるためである。
次に、後部残響パワー推定部１０ｃが、記憶部１０ａから周波数領域の音響信号のパワー|X(N,f)|を順次読み出し、それらのある時間区間での最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|として抽出し、記憶部１０ａに格納する（ステップＳ２）。以下にこの処理の詳細を示す。
【００３０】
［ステップＳ２の詳細］
図４（ａ）は、図３のステップＳ２の詳細を説明するためのフローチャートである。
まず、後部残響パワー推定部１０ｃの平滑化部１０ｃａが、記憶部１０ａから周波数領域の音響信号のパワー|X(N,f)|を順次読み出し、それらを移動平均などで平滑化した値|X'(N,f)|を記憶部１０ａに格納する（ステップＳ１１）。これは、平滑化した音響信号を用いて、音響信号の後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|を抽出するためである。すなわち、音声信号は、変動の激しい信号であり、周波数領域の音響信号のパワー|X(N,f)|は隣り合うフレームでも大きく異なる値を持つことが少なくない。その場合に最小値を求めていくと、音声そのものを後部残響成分として推定してしまうこともある。そこで、音声の特徴をある程度平滑化し、大域的な特徴を表すように変換した後、その最小値を音響信号の後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|として抽出する。また、これにより、周辺雑音にも頑健な残響除去を実現できる。なお、スペクトルを平滑化し、最小値を求める手法は、雑音除去手法として文献「R. Martin, "Spectral subtraction based on minimum statistics," Proc. of European Association for Signal Processing, pp. 1182-1185, 1994.」で提唱されている。
【００３１】
次に、ベクトル生成部１０ｃｂが、記憶部１０ａからフレーム番号Ｎのフレームの値|X'(N,f)|を中心とするその前後m個分のフレームの値を抽出し、それらを要素とした次式のようなベクトルXseq(N,f)を生成し、記憶部１０ａに格納する（ステップＳ１２）。
Xseq(N,f)=[|X'(N‐m,f)|,|X'(N‐(m‐1),f)|,…,|X'(N,f)| ,|X'(N+(m‐1),f)| ,|X'(N+m,f)|]    …(9)
次に、最小値抽出部１０ｃｄが、記憶部１０ａからベクトルXseq(N,f)を読み込み、その要素の最小値を、フレームN，周波数fの後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|として抽出し、記憶部１０ａに格納する（ステップＳ１３）。すなわち、ベクトルを入力とし、その要素の最小値を抽出関数をmin[・]と定義すると、最小値抽出部１０ｃｄは、
|RL(N,f)|=min[Xseq(N,f)]    …(10)
のような演算によって後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|を抽出する（［ステップＳ２の詳細］の説明終わり）。
【００３２】
［後部残響除去処理］
次に、後部残響除去部１０ｄが、記憶部１０ａから後部残響音成分のパワー推定値|RL(N,f)|と周波数領域の音響信号のパワー|X(N,f)|とを読み込み、それらを用い、音響信号X(N,f)の直接音成分と初期反射音成分との（パワー）推定値|S^(N,f)|を算出し、記憶部１０ａに格納する（ステップＳ３）。本形態の例では、後部残響除去部１０ｄは、スペクトル減算法によって|S^(N,f)|を算出する。この場合、|S^(N,f)|は、次式のように算出される。
|S^(N,f)|=|X(N,f)|‐|RL(N,f)|    …(11)
次に、時間領域変換部１０ｅが、記憶部１０ａから、音響信号X(N,f)の直接音成分と初期反射音成分との（パワー）推定値|S^(N,f)|と、周波数領域の音響信号X(N,f)の位相ej∠X(N,f)とを読み込む。そして、時間領域変換部１０ｅは、これらを掛け合わせた|S^(N,f)| ej∠X(N,f)を、逆フーリエ変換によって時間領域の推定値s^(n)に変換し、それを記憶部１０ａに格納する（ステップＳ４）。
【００３３】
［残響除去フィルタ計算処理］
次に、周波数領域変換部１０ｆが、記憶部１０ａから、時間領域の音響信号x(n)と上記の推定値s^(n)とを読み込み、これらをフレーム長Ｌ２の短時間フーリエ変換によって、
・周波数領域の音響信号 X(τ,f)=|X(τ,f)|ej∠X(τ,f)
・周波数領域の推定値    S^(τ,f) =|S^(τ,f)|ej∠ S^(τ,f)
に変換し、それぞれのパワー|X(τ,f)|，|S^(τ,f)|と位相ej∠X(τ,f)，ej∠ S^(τ,f)とを記憶部１０ａに格納する（ステップＳ５）。なお、τはフレーム番号を示す。また、フレーム長Ｌ２は、ステップＳ１で用いたフレーム長Ｌ１よりも長いことが好ましく、取り扱う音響信号のインパルス応答長よりも長いことがより望ましい。例えば、フレーム長Ｌ２は、長いインパルス応答にも十分に対処できるように３２７６８（２の１５乗）タップ程度であることが望ましい。
次に、残響除去フィルタ計算部１０ｇが、記憶部１０ａから推定値S^(τ,f) のパワー |S^(τ,f)|を読み出し、それを参照信号として用い、推定逆フィルタW(f)を算出して記憶部１０ａに格納する（ステップＳ６）。以下にこの処理の詳細を示す。
【００３４】
［ステップＳ６の詳細］
図４（ｂ）は、図３のステップＳ６の詳細を説明するためのフローチャートである。
まず、残響除去フィルタ計算部１０ｇのフレーム逆フィルタ計算部１０ｇａが、記憶部１０ａからステップＳ５で生成されたパワー|X(τ,f)|，|S^(τ,f)|を読み込み、
【００３５】
【数７】
2007065204.tif 000009
の演算によって、逆フィルタの第１次近似である推定逆フィルタW(τ,f)をフレーム毎に算出し、これらを記憶部１０ａに格納する（ステップＳ１５）。
次に、平均算出部１０ｇｂが、記憶部１０ａからステップＳ１５で算出された各フレームの推定逆フィルタW(τ,f)を読み込み、これらを各フレーム間で平均した推定逆フィルタW(f)を算出し、記憶部１０ａに出力して格納する（ステップＳ１６）。この平均化により、前述したＥR成分（式（７））を低減させ、推定逆フィルタの精度を向上させることができる（［ステップＳ６の詳細］の説明終わり）。
【００３６】
［残響除去フィルタ乗算処理］
次に、残響除去フィルタ乗算部１０ｈが、記憶部１０ａから推定逆フィルタW(f)と、周波数領域の音響信号のパワー|X(τ,f)|とを読み込み、次式のように、この推定逆フィルタW(f)に音響信号のパワー|X(τ,f)|を乗じ、その演算結果である周波数領域の残響除去信号（のパワー）|Y(τ,f)|を算出し、記憶部１０ａに格納する（ステップＳ７）。
|Y(τ,f)|=W(f) |X(τ,f)|        …(13)
そして、時間領域変換部１０ｉが、記憶部１０ａから残響除去信号のパワー|Y(τ,f)|と位相ej∠X(τ,f)とを読み込み、これらの積Y(τ,f)=|Y(τ,f)| ej∠X(τ,f)を算出し、その演算結果Y(τ,f)を、逆フーリエ変換によって時間領域の残響除去信号y(t)に変換し、出力する（ステップＳ８）。
【００３７】
［繰り返し処理］
以上の処理によっても少ないデータで高い精度の残響除去が可能である。しかし、本形態では、さらに残響除去フィルタの推定精度を上げるため、図３及び図４に示した処理を複数回繰り返す。その場合、１回目のループの際は、周波数領域変換部１０ｂヘの入力が観測信号であるのに対し、2回目以降は、前のループで求まった時間領域変換部１０ｉからの出力信号が周波数領域変換部１０ｂヘの入力信号となる。これにより、後部残響の消し残りを低減させることができる。
【００３８】
図５は、このような繰り返し処理を説明するためのフローチャートである。
まず、制御部１０ｊが、変数ｋに１を代入し、その変数ｋを一時メモリ１０ｋに格納する（ステップＳ２１）。次に、制御部１０ｊの制御のもと、x(n)に対して前述したステップＳ１からＳ８までの残響除去処理を実行し、残響除去信号y(t)を記憶部１０ａに格納する（ステップＳ２２）。その後、制御部１０ｊは、一時メモリ１０ｋに格納された変数ｋを読み込み、その変数ｋがｋmaxであるか否かを判断する（ステップＳ２３）。ここで、ｋmaxとは、繰り返し処理の回数を示す整数である。ここで、制御部１０ｊがｋ=ｋmaxでないと判断した場合、制御部１０ｊは、残響除去信号y(t)をx(n)に代入し、k+1を新たな変数kの値として一時メモリ１０ｋに格納し、処理をステップＳ２２に戻す。一方、制御部１０ｊがｋ=ｋmaxであると判断した場合、制御部１０ｊは、その時点の残響除去信号y(t)を出力する（ステップＳ２５）。
【００３９】
＜シミュレーション結果＞
次に、本形態の残響除去処理のシミュレーション結果を示す。
まず、連続発話データセットから女声と男声の発話（それぞれ約５０秒分）を取り出し、予め測定しておいた残響時間１．０，０．５，０．２，０．１秒のインパルス応答との畳み込み残響環境をシミュレートした。また、このシミュレーションでは、上記の［繰り返し処理］を４回繰り返した（ｋmax =4）。
図６は、本形態による処理前のインパスル応答（図６（ａ））と、本形態による残響除去処理後のインパルス応答（図６（ｂ））とを比較したグラフである。ここで、図６の横軸は時間（秒）を示し、縦軸はインパルス応答の強度を示す。０．１秒近辺に引かれた破線Ａよりも後の残響成分に注目すると分かるように、本形態による処理前では、後部残響成分が十分除去されていないのに対し、本形態による処理後は、後部残響成分がほぼ完全に除去されている。
【００４０】
次に、本形態の効果を音声認識結果によって評価した。音響モデルは、文献「K. Kinoshita, et al., "Improving automatic speech recognition performance and speech intelligibility with harmonicity based dereverberation," Proc. of International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP), 2004.」で提案されているマルチコンディションモデルと、Cepstral Mean Normalization (CMN)（B. S. Atal, "Effectiveness of linear prediction characteristics of the speech wave for automatic speaker identification and verification," Journal of Acoustical Society of America, 55(6), pp. 1304-1312, 1974.）を用いた。CMNは残響除去処理後にも残っているインパルス応答の前半部分の抑圧に効果的に働く。
【００４１】
図７は、この音声認識結果を示した図である。ここで、図７（ａ）は、女声の発話の音声認識結果を示し、図７（ｂ）は、男声の発話の音声認識結果を示している。また、横軸は残響時間（秒）であり、縦軸は単語正解精度（％）である。さらに、これらのグラフの粗い鎖線は、クリーン音声を認識した場合の単語正解精度を示しており、システム上の単語正解精度の上限（限界性能）を示している。また、実線は、本発明の第１の実施の形態を適用した場合の単語正解精度を示し、細かい鎖線は、残響除去処理を行わない場合の単語正解精度を示している。これらの図に示すように、処理なしの場合は非常に低い認識性能であるのに対し、本形態の残響除去を適用すると、限界性能に非常に近い値まで音声認識率が改善した。
【００４２】
次に、残響除去処理を行わない場合と、本発明の第１の実施の形態によって残響除去処理を行った場合と、従来の残響除去法（特許文献１）によって残響除去を行った場合との音声認識結果の比較を示す。図８は、これらの音声認識結果を示した図である。なお、
この図の横軸は残響時間（秒）であり、縦軸は単語正解精度（％）である。さらに、これらのグラフの二点鎖線は、システム上の単語正解精度の上限（限界性能）を示し、細い実線は、残響除去処理を行わない場合の単語正解精度を示している。また、太い実線は、１５秒の学習データを用いて本発明の第１の実施の形態を適用した場合の単語正解精度を示し、細かい鎖線は、６０分の学習データを用いて従来の残響除去法（特許文献１）を適用した場合の単語正解精度を示している。この図に示すとおり、本形態では１５秒という少ない学習データしか用いていないにも関わらず、６０分もの学習データを用いた従来法（特許文献１）と同程度の音声認識率を達成している。これは、本形態では、従来に比べて格段に少ないデータ量で精度の高い残響除去が可能であることを示している。
【００４３】
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明における第２の実施の形態について説明する。
本形態は第１の実施の形態の変形例である。第１の実施の形態では、周波数領域で推定逆フィルタを音響信号に乗じて残響除去信号を算出していた。しかし、第２の実施の形態では、時間領域で推定逆フィルタを音響信号に乗じて残響除去信号を算出する。以下では、第１の実施の形態との相違点のみを説明し、第１の実施の形態と共通する事項については説明を省略する。
【００４４】
＜構成＞
図９は、コンピュータに所定のプログラムが読み込まれることにより構成される残響除去装置１００の機能構成を例示したブロック図である。なお、図９において第１の実施の形態と共通する部分には、図１と同じ符号を付した。
図９に示すように、本形態の残響除去装置１００の第１の実施の形態との構成上の相違点は、残響除去フィルタ乗算部１０ｈの代わりに残響除去フィルタ乗算部１１０ｈが設けられ、時間領域変換部１０ｉの代わりに時間領域変換部１１０ｉが設けられる点である。
【００４５】
＜処理＞
図１０は、第２の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。以下、この図と図９とを用いて、本形態の残響除去処理を説明していく。
ステップＳ３１からＳ３６の処理は、第１の実施の形態のステップＳ１からＳ６（図３）と同じであるため説明を省略する。
ステップＳ３６の処理の後、時間領域変換部１１０ｉは、記憶部１０ａから、記憶部１０ａから推定逆フィルタW(f)を読み込み、これを逆フーリエ変換によって時間領域の推定逆フィルタw(f)に変換して記憶部１０ａに格納する（ステップＳ３７）。
次に、残響除去フィルタ乗算部１１０ｈが、記憶部１０ａから、時間領域の推定逆フィルタw(f)及び音響信号x(n)を読み込み、推定逆フィルタw(f)に音響信号x(n)を乗じた時間領域の残響除去信号y(n)を算出し、出力する（ステップＳ３８）。
このような構成でも第１の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
【００４６】
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明における第３の実施の形態について説明する。
本形態も第１の実施の形態の変形例である。第１の実施の形態のように逆フィルタを用いることなく、後部残響除去部１０ｄでの演算結果をそのまま残響除去信号とする点が相違点である。以下では、第１の実施の形態との相違点のみを説明し、第１の実施の形態と共通する事項については説明を省略する。
【００４７】
＜構成＞
図１１は、コンピュータに所定のプログラムが読み込まれることにより構成される残響除去装置２００の機能構成を例示したブロック図である。なお、図１１において第１の実施の形態と共通する部分には、図１と同じ符号を付した。
図１１に示すように、本形態の残響除去装置２００の第１の実施の形態との構成上の相違点は、周波数領域変換部１０ｆ、残響除去フィルタ計算部１０ｇ、残響除去フィルタ上残部及び時間領域変換部１０ｉが存在しない点である。
【００４８】
＜処理＞
図１２は、第３の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。以下、この図と図１１とを用いて、本形態の残響除去処理を説明していく。
ステップＳ４１からＳ４４の処理は、第１の実施の形態のステップＳ１からＳ４（図３）とほぼ同じである。相違点は、ステップＳ４４において時間領域変換部１０ｅが算出した直接音成分と初期反射音成分との時間領域の推定値s^(n)を残響除去結果として出力する点である。
このような構成としても、少ない学習データのみを用い、ある程度の精度の残響除去が可能である。
【００４９】
〔変形例等〕
なお、本発明は上述の各実施の形態に限定されるものではない。例えば、上述の各実施の形態では、後部残響パワー推定部１０ｃが、音響信号のパワーの最小値を、当該音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出していた。しかし、後部残響パワー推定部１０ｃが、音響信号のパワーの「擬似最小値」を音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出する構成としてもよい。ここで、擬似最小値とは、最小値に準ずる値を意味する。例えば、後部残響パワー推定部１０ｃが、ある閾値以下の音響信号のパワーを選択し、それを後部残響音成分のパワー推定値としてもよい。また、所定数の音響信号のパワーを比較した時点で最小と判断された音響信号のパワーを、後部残響音成分のパワー推定値としてもよい。さらに、後部残響パワー推定部１０ｃが、所定の時間範囲内において、音響信号のパワーを小さいものから順に並び替え、先頭から所定の順位内にある何れかを、後部残響音成分のパワー推定値としてもよい。その他、音響信号のパワーが小さいものを、音響信号の後部残響音成分のパワー推定値として抽出する、という本発明の趣旨に合致した他の方法を用いて、後部残響音成分のパワー推定値を抽出してもよい。
【００５０】
また、上記の実施の形態では、後部残響パワー推定部１０ｃが、平滑化した音響信号のパワーを用いて後部残響音成分のパワー推定値を抽出していたが、この平滑化を行わない構成としてもよい。
さらに、後部残響パワー推定部１０ｃの処理を時間領域で実行してもよい。
また、上記の実施の形態では、残響除去フィルタ計算部１０ｇが、フレーム毎に推定した逆フィルタを平均したものを最終的な逆フィルタとして推定していた。しかし、何れかのフレームで算出した逆フィルタを、そのまま最終的な逆フィルタの推定としてもよい。
【００５１】
さらに、第１の実施の形態では、残響除去処理を繰り返すことによって精度を高める例を示したが、この繰り返しを行わない構成としてもよい。
また、上記の実施の形態では、フーリエ変換によって時間領域から周波数領域への変換を行うこととしたが、ウェーブレット変換やフィルタバンクなどによって、この変換を行ってもよい。
また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。さらに、残響除去装置の機能を分散配置する構成でもよい。
【００５２】
その他、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、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、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る。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、処理機能がコンピュータ上で実現される。
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。
【００５３】
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。
また、コンピュータが上記のプログラムを実行する他の形態として、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、本形態におけるプログラムには、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）を含むものとする。
【００５４】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これら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】
【００５５】
本発明は、さまざまな音響信号処理システムの要素技術として用いることが可能であり、そのシステム全体の性能を向上させる技術である。発話された音声信号の残響除去処理が要素技術として性能向上に寄与できるような音響システムには、例えば、以下のようなものを例示できる。実環境で収録された音声には、常に残響（反射音）が含まれるが、以下にあげるシステムは、そのような状況で用いられることを想定した例である。
１．残響環境での音声認識システム。
２．人が歌ったり、楽器で演奏したり、又はスピーカで演奏された音楽の残響を除去して、楽曲を検索したり、採譜したりする音楽情報処理システム。
３．人が発した音に反応して機械にコマンドをわたす機械制御インターフェース、及び機械と人間との対話装置。
４．残響環境下で残響を除去することで聞き取り易さを向上させる補聴器。
５．残響除去により音声の明瞭度を向上させるＴＶ会議システムなどの通信システム。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】図１は、第１の実施の形態における残響除去装置の機能構成を例示したブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態における残響除去装置のハードウェア構成を例示したブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】図４（ａ）は、図３のステップＳ２の詳細を説明するためのフローチャートである。また、図４（ｂ）は、図３のステップＳ６の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、第１の実施の形態の繰り返し処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】図６（ａ）は、第１の実施の形態による処理前のインパスル応答を示したグラフである。また、図６（ｂ）は、本形態による残響除去処理後のインパルス応答を示したグラフである。
【図７】図７は、第１の実施の形態による残響除去処理後の音声認識結果を示した図である。ここで、図７（ａ）は、女声の発話の音声認識結果を示したグラフである。また、図７（ｂ）は、男声の発話の音声認識結果を示したグラフである。
【図８】図８は、残響除去処理を行わない場合と、本発明の第１の実施の形態によって残響除去処理を行った場合と、従来の残響除去法（特許文献１）によって残響除去を行った場合との音声認識結果の比較を示した図である。
【図９】図９は、第２の実施の形態の残響除去装置の機能構成を例示したブロック図である。
【図１０】図１０は、第２の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、第３の実施の形態の残響除去装置の機能構成を例示したブロック図である。
【図１２】図１２は、第３の実施の形態の残響除去処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】図１３は、残響除去法の従来例（特許文献１参照）を説明するためのブロック図である。
【符号の説明】
【００５７】
１０，１００，２００  残響除去装置
【図１】
2007065204.tif 000010
【図２】
2007065204.tif 000011
【図３】
2007065204.tif 000012
【図４】
2007065204.tif 000013
【図５】
2007065204.tif 000014
【図６】
2007065204.tif 000015
【図７】
2007065204.tif 000016
【図８】
2007065204.tif 000017
【図９】
2007065204.tif 000018
【図１０】
2007065204.tif 000019
【図１１】
2007065204.tif 000020
【図１２】
2007065204.tif 000021
【図１３】
2007065204.tif 000022