(57)【要約】【課題】音源定位システムをオンラインで適合する方法、すなわちその定位動作の方法を提供すること。【解決手段】第１および第２のマイクを音源の方に向けるステップ（２１０）と、２つのマイクの間の両耳時間差（ＩＴＤ）を測定するステップ（２２０）と、上記２つのステップ（２１０、２２０）を両耳時間差（ＩＴＤ）が予め定められた閾値（ε）より小さくなるまで繰り返すステップ（２３０）とを含む音源の位置を判定する方法。この方法において、第１および第２のマイクから成る対の場合、第３のマイクを前記音源の方に向けるステップと、前記第２のマイクと前記第３のマイクとの間の前記両耳時間差（ＩＴＤ）を測定するステップと、上記２つのステップを前記両耳時間差（ＩＴＤ）が予め定められた閾値（ε２）より小さくなるまで繰り返すステップとをさらに含むことが好ましい。【選択図】図１
2007322416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源の位置を推定する方法であって、
前記音源を指向して少なくとも第１および第２のマイクを回転させるステップ（２１０）と、
前記２つのマイクの間の両耳時間差（ＩＴＤ）を測定するステップ（２２０）と、
上記２つのステップ（２１０、２２０）を前記両耳時間差（ＩＴＤ）が予め定められた閾値（ε）より小さくなるまで繰り返すステップ（２３０）と
を含む方法。
【請求項２】
第１および第２のマイクから成る対の場合、
第３のマイクを前記音源の方に向けるステップと、
前記第２のマイクと前記第３のマイクとの間の前記両耳時間差（ＩＴＤ）を測定するステップと、
上記２つのステップを前記両耳時間差（ＩＴＤ）が予め定められた閾値（ε２）より小さくなるまで繰り返すステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項２のマッピング学習ステップが複数対のマイクについて繰り返される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記マイクを介して検出された音源信号が異なる周波数チャネルに分離され、多数の周波数チャネルに亘って合計されたＩＴＤの絶対値が前記ＩＴＤ測定ステップで用いられる、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
さらにＩＥＤが前記測定ステップで用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記回転ステップ（２１０）を制御する場合、最小検出が事前のＩＴＤ測定の勾配に従って実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
最小検出が、前記音源が前記マイクの中央面に位置するように前記マイクを前記音源へと回転させるために、前記マイクの全回転位置に対して完全なＩＴＤ測定スキャンを行うことによって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
音源の位置を判定する方法であって、
マイクをもつシステムＨの初期位置（ｐ１）で、未知の位置にある音源を起源とする音声信号のＩＴＤおよび／またはＩＥＤの第１の測定（ＩＴＤ（ｐ１））を行うステップ（５１０）と、
前記システムＨを前記初期位置（ｐ１）から前記初期位置とは異なる他の位置（ｐ２）へ回転させるステップ（５２０）と、
前記システムＨの位置（ｐ２）でＩＴＤ（および／またはＩＥＤ）の第２の測定（ＩＴＤ（ｐ２））を行うステップ（５３０）と、
前記事前に行われたＩＴＤ（および／またはＩＥＤ）の２つの測定（ＩＴＤ（ｐ１）、ＩＴＤ（ｐ２））を用いて前記音源の位置を推定するステップ（５４０）と
を含む方法。
【請求項９】
前記音源の位置が線形補間を用いて推定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記音源の位置がモデル、
ＩＴＤ（ｐ）＝ａ＊（ｐ−ｓ）
を用いて推定され、
ただしｐが前記システムＨの位置であり、ａが線の勾配であり、ｓが前記音源の位置である、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
音源の位置を判定する方法であって、
任意選択で異なる周波数チャネルについて、複数の手がかりを並行して測定するステップを含み、前記複数の手がかりはＩＥＤ、ＩＩＤ、およびＩＴＤを有し、
測定された全ての手がかりを平均位置推定にマッピングすることによって前記音源の位置を推定するステップを含む、方法。
【請求項１２】
１つの手がかりが視覚入力に基づく、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
それらの信頼性に応じた異なる手がかりおよびチャネルへの重み付けが、前記音源の位置を推定するのに用いられる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
特定の手がかりまたはチャネルの信頼性の算出が、事前の測定からの全手がかりの合計とのその対応の重複に基づいて計算される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＩＴＤが予め設定された閾値εより小さい場合、ＩＩＤがゼロになるように１つのマイクについて利得要因ｇ（ｔ）を更新することで適合を実行するステップであって、
ｇ（ｔ＋１）＝ｇ（ｔ）＊（１−ａｌｐｈａ２＊ＩＩＤ（ｔ｜ＩＴＤ＜ε））
ただしａｌｐｈａ２が学習パラメータであるステップをさらに含む、請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記適合が全ての周波数チャネルで別々になされる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
音源の位置を推定する方法であって、
２つのマイクをもつロボット頭部を外部モジュール（ＥＸＴ）の指示に従って回転させるステップ（７１０）と、
前記音源からの音声信号のＩＴＤを測定するステップ（７２０）と、
前記ＩＴＤが予め定められた値（ε）より小さいかどうか検査するステップ（７３０）と、を含み、
小さい場合、システムを適合して前記音源の知られている位置（これは前記頭部の現在の位置に対して０度である）が与えられ、次の音声信号を待ち、
小さくない場合、
全体のシステムに余分な追従運動を実行する容量があるかどうかを検査するステップ（７４０）とを含み、
容量がある場合、新たな回転を開始させ（７１０）、
容量がない場合、
平滑化された定位誤差が低いかどうか検査するステップを含み、
低い場合、
請求項６から８のいずれか一項に記載の方法を用いて前記音源の位置を推定するステップ（７６０）を含み、
低くない場合、
請求項９から１２のいずれか一項に記載の方法を用いて前記音源の位置を推定するステップ（７７０）を含む方法。
【請求項１８】
前記誤差が予め定められた値より大きいかどうか検査するステップ（７８０）と、
大きい場合、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法を用いて限定された一連の回転を実施するステップ（７９０）と、をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
音源の位置を判定するためのシステム（１００）であって、
１組の少なくとも２つのマイク（１２０）をもつ回転するプラットフォーム（１１０）と、
前記マイクからの音声信号の定位手がかり（Ｃ）を計算するための第１デバイス（Ｌ）と、
マッピング関数（Ｔ）を用いて前記手がかり値（Ｃ）を前記音源の推定された位置（ｐ）に変換するための第２デバイス（Ｂ）と、
前記現在推定された位置（ｐ）および測定された手がかり値（Ｃ（ｐ））に関する情報を受け取り、前記マッピング関数（Ｔ）の更新版を前記第２のデバイス（Ｂ）に送る学習モジュール（Ｓ）と
を含むシステム。
【請求項２０】
前記学習モジュールがさらに前記第２デバイス（Ｂ）から推定された音源位置を受け取る、請求項１９に記載のシステム（１００）。
【請求項２１】
前記学習モジュール（Ｓ）がターゲット位置をシステム（Ｈ）に送る、請求項１９に記載のシステム（１００）。
【請求項２２】
前記マイク（１２０）が前記回転するプラットフォーム（１１０）の中心軸の周りに対称的に設定される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
前記回転するプラットフォームの追従運動の実行を制御する調停モジュール（Ａ）をさらに含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
前記学習モジュール（Ｓ）がターゲット位置を前記調停モジュール（Ａ）に送る、請求項２３に記載のシステム（１００）。
【請求項２５】
その要件に応じて追従運動の前記実行が制御される外部制御モジュールをさらに含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２６】
コンピュータに、請求項１から１８いずれか１項に記載の方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音源定位システム（sound source localisation system）を補正する（calibrate:調整する）新しい方法を提供し、補正は聴覚手がかり（auditory cue）情報の、少なくとも１つの音源の推定された位置への変換（マッピング）に関する。
【０００２】
音源定位は、例えば音源の推定された位置をターゲットとして使用することのできる自律ロボット・デバイスに適用を見出すことができる。
【背景技術】
【０００３】
非特許文献１にその一般的な紹介が見出され得る音源定位（すなわち、音源の位置を推定すること）は、多数の内部パラメータおよび外部パラメータに大いに依存し、パラメータの多くは時間とともに変化し得る。したがって、自律音源定位システムでは、その自律システムの通常の稼働環境において、オンライン適合（online adaptation）の能力、すなわち、通常の動作中に、聴覚手がかり情報の、少なくとも１つの音源の推定された位置へのマッピングの再補正の能力をもつことが重要となる。
【０００４】
音源を定位し、次いでターゲットすなわち検出された音源に注意あるいは注視の方向を向けるのには、いくつかのアプローチが存在する（例えば、非特許文献２を参照）。全てのアプローチにおいて基本となる概念は、１つまたは複数のいわゆる定位手がかり（localisation cues）の測定、およびそれら手がかりの位置推定（角度位置（angular position）＝方位角（azimuth angle））へのマッピング（変換）である。
【０００５】
定位における最も重要な手がかりは、いわゆる両耳手がかり（binaural cues）であり、すなわち、空間的に距離を置いた異なるマイクで録音された信号の比較である。これは、一対のマイクでも、３つ以上のマイクを含むマイク配列（microphone arrays）でも行われ得る。
【０００６】
両耳手がかり計算は、空間的に異なる位置にあるマイクの場合、その２つのマイクに向かって信号がわずかに異なるパスを介して進むという事実を利用する。１つのよく知られた両耳手がかりは、両耳時間差（Intra-aural Time Difference）（ＩＴＤ、あるいはＩＰＤとしても知られる）である。これは２つのマイクへの到達時間から距離を測定する。関連する手がかりは、両耳包絡線差（Intra-aural Envelope Difference）（ＩＥＤ）であるが、これは本発明に関する限りＩＴＤと同じ特徴をもつ。ＩＴＤおよびＩＥＤは、２つのマイクによって測られる水平面の音源の位置およびマイク間の距離（さらに音の速度）に依存する。マイク間に何らかのタイプの障害物（例えば、ロボットの頭部）がある場合、その障害物の形もＩＴＤ値に僅かな影響をもつことになる。
【０００７】
定位の第２の重要な手がかりは、両耳音圧差（Intra-aural Intensity Difference）（ＩＩＤ、別称ＩＬＤ）である。この手がかりは、２つのマイクにおける信号強度の比較に基づく。間に音に対する障害物がある場合、信号強度も音源位置に応じて様々になる。
【０００８】
ＩＴＤの音源定位への依存は、環境的な条件およびマイク間の距離を知ることで、少なくとも概算され得るが、ＩＩＤは、マイク間に存在する任意の素材の形、素材、および密度に依存する。したがってＩＩＤを音源位置の関数として計算することは極めて難しい。基本的な依存部分に加え、手がかり計算に影響をもち得る追加要因がいくつかある。すなわち、両耳で異なる信号増幅要因、左右のマイク録音間における同期の喪失、マイクのタイプおよび正確な位置、聴覚的前処理段階あるいは手がかり計算の具体的な方法などである。
【０００９】
特に録音装置のアナログ部分もまた、温度ドリフトや可変動作時間（システムのウォームアップ）により変化を受け易い。他の重要な要因は、やはり定位に強く影響をもち得る空間特性（例えば、反響）である。
【００１０】
したがって、専用の設定におけるシステムを予め補正して、音源位置とＩＥＤ／ＩＴＤ／ＩＩＤ手がかり値との間の関係を学習することは標準技法である。これらの補正測定は一般に、長期に亘り、しばしば実行に長い時間を要する多大な努力を必要とする。この補正は、例えば、マイクが別のロボット・デバイスの頭部に搭載される、新しい録音ハードウェアが使用される、増幅要因が修正されたなど、システムのハードウェアのパラメータが変更された場合、常に繰り返されなければならない。ソフトウェア側の変更の場合は、少なくとも補正手順の一部が繰り返されなければならない。これらの作用の何れにおいても、新たな、長期に亘る補正手順を必要とするはずである。
【００１１】
したがって、システムが手がかりと音源位置との関係を監督なしに継続的に学習できるようにすることが望ましい。しかし、手がかり値と位置の関係を学習するための最新のアプローチは、特別なテスト・シナリオ（すなわち、システムを定義済みの環境に持ち込み、専用の補正手順を走らせる）、または追加のセンサからの位置情報のどちらかを必要とする。それら追加のセンサは、これまでのところ極めて限られた条件下でしか機能しない。
【００１２】
特許文献１には、真に自律的なシステムに必要であるはずのオンライン適合の基本的な特徴をもつ視覚学習システムにおける感覚運動学習（sensory-motor learning）のためのシステムについて概略が述べられている。しかし、適合の重要な必須条件は、音源の真の位置に関する情報を得ることである。測定された手がかり値Ｃに対して、音源の真の相対的位置ｐが知られる場合、学習はささいなものである。マッピング関数Ｔを用いてＴ（Ｃ）＝ｐを得るか、あるいは同じ手がかり値Ｃを連続して測定する場合（インデックスｔは時間ステップ）、
Ｔ（Ｃ，ｔ＋１）＝Ｔ（Ｃ，ｔ）＋ａｌｐｈａ  ＊（ｐ（ｔ）−Ｔ（Ｃ，ｔ））
であり、ただしａｌｐｈａは学習パラメータ（０＜ａｌｐｈａ＜１）である。また、マッピング関数は、図３に示されているように、Ｔ（ｐ）＝Ｃタイプであってもよい。Ｔは、例えば参照テーブルによって表されてよい。
【００１３】
非特許文献３では、カメラを使用して視覚的に音源を識別しその位置を測定する自動補正手順が示されている。このアプローチは、視覚的に音源を識別するのが容易でないことから、オンライン適合には使用され得ない。非特許文献３の例では、音源を識別できるように、著者はスピーカー・ボックスに赤い印を付けた。しかし、この例では、環境内に他に赤い物体がないことが必要となる。
【非特許文献１】Jens Blauert、「Spatial Hearing:The Psychophysics of Human Sound Localisation」、The MIT press、USA-Cambridge MA、1996年、第2版
【非特許文献２】Kazuhiro Nakadai, Hiroshi G. Okuno and Hiroaki Kitano, Real-time sound source localisation and separation for robot audition. Proceedings of the 2002 international conference on spoken language processing (ICSLP-2002), pages 193-196.
【非特許文献３】Hiromichi Nakashima, Noboru Ohnishi, Toshiharu Mukai, Self-Organization of a Sound Source Localisation Robot by Perceptual Cycle, 9th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP'02), 2002.
【特許文献１】欧州特許第1586421 A1号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
したがって、本発明の目的は、音源定位システムをオンラインで適合する方法、すなわちその定位動作の方法を考案することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
この目的は、独立請求項１で定義される音源定位の方法によって達成される。その従属請求項で、有利な実施形態が定義される。
【００１６】
本発明は、好ましくは聴覚入力だけを用いて音源の位置を検出する方法を提供する。本発明は、オンライン補正を現実的設定において可能にする。
【００１７】
本発明は、最新の文書で提案されている長期に亘るオフラインでの補正手順に代わる継続的な再適合を可能にする。視覚（カメラ）入力を用いて適合を導く代替アプローチとは対照的に、本発明の提案するシステムは、聴覚入力だけで機能することができ、ハードウェアのコストおよび環境に課される制約を軽減する。このアプローチの典型的な適用分野は、ロボット音源定位（robot sound localisation）（この件のさらなる詳細については、例えば非特許文献２を参照）にある。
【００１８】
その結果、このシステムの定位能力は、より長い時間に亘りはるかにより強固となる。
【００１９】
また、継続的な適合は、限られた時間期間で機能する標準的な補正手順よりも優れた手がかり／定位推定マッピングを学習する可能性を有する。
【００２０】
本発明のさらなる態様および利点は、添付の図面と併せ以下の詳細な説明を学ぶとき明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は、オンライン適合の基本概念を示す。例えば、ＩＥＤ／ＩＴＤおよび任意選択でＩＩＤなどの定位手がかりが、知られている定位システムによって与えられてよい。位置は、ＩＴＤ／ＩＥＤを用いた絞込みによるか、モデルに基づく推定によるか、あるいは手がかり統合（cue integration）によるかの何れかによって推定されてよい。定位手がかりおよび推定された位置の両方がオンライン適合モジュールに供給され、そのモジュールで、手がかり値から定義済み（例えば空間またはアクチュエータ）座標系へのマッピングＴが計算される。マッピングＴは、手がかりマッピング・モジュールＢへ伝送される。マッピング変換マトリクスＴを用いて、音源の推定された位置が、供給された聴覚定位手がかり信号に基づいて計算されてよい。
【００２２】
図２は、本発明による音源定位（すなわち音源の位置の推定）のためのシステム２００の構成を示す。音源（例えば、話している人間）は、（オンライン適合の速度と比較された場合）より長い期間に亘りアクティブであると仮定されている。
【００２３】
システム２００は、例えば、人型ロボットの頭部などの可動式（例えば、回転する）プラットフォーム２１０と、１組の少なくとも２つのマイクＭＬ、ＭＲ２２０とを含む。マイク２２０は、例えばロボットの頭部２１０に搭載されてよい。以下の説明のためであって、本発明を限定するものではないが、マイク２２０が音源から等距離になった場合にロボットの頭部２１０から見られる音源の位置が正面となりロボット頭部の前面が音源に向けられるように、マイクＭＬ、ＭＲはロボット頭部２１０をその間に挟んで対称的に配置されるとみなされている。
【００２４】
システム２００はまた、マイクＭＬ、ＭＲから供給される信号に基づいて定位手がかりＣを計算するための第１デバイスＬ２３０と、マッピング関数Ｔを用いて手がかり値Ｃを運動座標（motor coordinates）ｐに変換するための第２デバイスＢ２５０とを含む。この程度までのものは、例えば非特許文献２、非特許文献３に記載されている、知られている音源位置推定設定を構成している。
【００２５】
本発明によるシステムはさらに、現在の位置ｐおよび測定された手がかり値（Ｃ（ｐ））についての情報を受け取る学習モジュールＳ２４０を含む。ｐおよびＣ（ｐ）に基づいて、学習モジュールが今度はマッピング関数Ｔを更新し、その更新版を制御デバイスＢに送る。本発明の一実施形態では、学習モジュールＳが、プラットフォームＨの回転運動を開始することもできる。本発明の他の実施形態では、学習モジュールＳが、マッピング関数Ｔを用いて手がかり値を運動座標ｐに変換するための第２デバイスＢから推定されたターゲット位置を受け取ることもできる。
【００２６】
任意選択で、システムはさらに、調停デバイス(arbiter device)Ａ２６０を含むことができる。例えば、外部モジュールＥＸＴ２７０によって、第２デバイスＢによって、あるいは学習モジュールＳによって生成される、プラットフォームに対する名目上のターゲット位置は全て調停デバイスＡに入力されてよい。調停デバイスＡは、適合方法または外部制御モジュールの要件に応じて、追従運動（orienting movements）の実行を制御できる。
【００２７】
図３は、例えば、図２を参照しながら説明された設定を用いて音源の位置を推定するシステムのオンライン補正の方法の流れ図３００を示す。
【００２８】
ステップ３１０で、マイクが音源を指向して回転される。そのスキャンの間ＩＥＤ値および／またはＩＴＤ値がマイク配列によって測定される、全ての位置に対する事前の完全スキャン、または測定されたＩＥＤ／ＩＴＤ値を分析するような勾配に基づく方法のどちらかを用いて回転が行われてもよい。
【００２９】
ステップ３２０で、２つのマイクの間の両耳時間差（ＩＴＤ）が、ステップ３１０で定義された位置でデバイスＬ２３０によって（継続的に）測定される。これは、デバイスＬ２３０から次のＩＴＤ出力を読み出すことによって行われる。
【００３０】
ステップ３３０で、ステップ３２０で測定されたＩＴＤが、予め定められた閾値εより小さいかどうか確認される。ＩＴＤは、２つのマイクまでの距離における相違にもっぱら依存するので、音源がそれらのマイクの中央面の位置（両方のマイクまでほとんど等距離）に近付く場合、ゼロのＩＴＤに近付くことになる。
【００３１】
ＩＴＤがゼロと等しくないかゼロに近くない場合、ステップ３１０および３２０が反復され、そうでなければ、このアルゴリズムは終了し、マイクが音源に向いていると仮定される。ＩＴＤ手がかり値が予め定められた閾値εに達するまで頭部を回転させることで、音源をマイク配列と向き合うような定義済みの相対位置になるようにする。ロボット頭部および対称的なマイク設定の場合、ロボットは音源に焦点を当てるように定義済みの位置は正面となる。
【００３２】
最小のＩＴＤ値を指向する追従運動中に、手がかり値と位置の全ての対を記憶し、後に、音源の位置の推定が終了されるとマッピングの適合に使用できる。
【００３３】
本発明の一実施形態では、音源信号が異なる周波数チャネルに分離されてよい（例えば、非特許文献２でのように、ＦＦＴまたはガンマトーン・フィルタ・バンク（Gammatone filter bank））。この場合、多数の周波数チャネル（例えば、おおよそ１ｋＨｚまで）に亘り合計されたＩＴＤの絶対値が使用される場合、性能が最も発揮される。
【００３４】
本発明の他の実施形態では、上述の方法が、それに加えて、またはそれに代えて、ＩＥＤに基づいてよい。
【００３５】
図４は、相対音源位置（Ｈの現在向いている方位に対して−９０から＋９０度）と、（ガンマトーン・フィルタ・バンクを適用した後の）異なる周波数チャネルについての手がかり値（ＩＥＤ、ＩＩＤおよびＩＴＤ）との間でのマッピングＴ（ｐ）の一例を示す。
【００３６】
図５は、例示的なロボット・システムの位置の関数としてのＩＴＤ値の絶対値を示す。最小は０度（正面）の前後に位置付けられる。音源の真の位置の推定は、結局このマッピングの最小の判定ということになる。本発明の一実施形態では、最小検出が、ＩＴＤ測定の勾配に従って実行されてよい。本発明の他の実施形態では、最小検出が、全位置に対する完全スキャンを事前に行い、次いで完全回転スキャン中に測定されたＩＴＤ値および／またはＩＥＤ値を分析することによって実行される。
【００３７】
図６は、音源の位置を推定するシステムのオンライン補正の他の方法の流れ図６００を示す。これより先、音源の「真の」位置、すなわち最終的に推定された位置は、ｓで示される。システムＨの位置はｐで表される。
【００３８】
ステップ６１０で、ＩＴＤ（および／またはＩＥＤ）の第１の測定が、システムＨの初期位置ｐ＝ｐ１でなされる。第１の測定は、これより先、ＩＴＤ（ｐ１）で示される。
【００３９】
ステップ６２０で、システムＨが、任意の方向に、初期位置ｐ＝ｐ１から位置ｐ＝ｐ２へ回転される。
【００４０】
ステップ６３０で、ＩＴＤ（および／またはＩＥＤ）の第２の測定が、システムＨの位置ｐ＝ｐ２でなされる。第２の測定は、これより先、ＩＴＤ（ｐ２）で示される。
【００４１】
ステップ６４０で、音源の真の位置が、事前になされたＩＴＤ（および／またはＩＥＤ）の２つの測定ＩＴＤ（ｐ１）およびＩＴＤ（ｐ２）を用いて推定される。本発明の一実施形態では、音源の位置と手がかり値との間に線形の、あるいは少なくとも単調な関係が存在すると仮定されている。この場合、真の位置ｓは線形補間を用いて推定されてよい。
【００４２】
絶対位置ｐ＝ｐ１およびｐ＝ｐ２での２つの測定（ＩＴＤ（ｐ１）およびＩＴＤ（ｐ２））を例にとると、音源の真の位置ｓは、以下の線形モデルを仮定することによって推定され得る。
ＩＴＤ（ｐ）＝ａ＊（ｐ−ｓ）
ただしｐはシステムＨの位置であり、ａは線の勾配であり、ｓは音源の真の位置である。２つの測定ａおよびｓは、以下のように計算されてよい。
ａ＝（ＩＴＤ（ｐ１）−ＩＴＤ（ｐ２））／（ｐ１−ｐ２）
ｓ＝（ＩＴＤ（ｐ２）＊ｐ１−ＩＴＤ（ｐ１）＊ｐ２）／（ＩＴＤ（ｐ２）−ＩＴＤ（ｐ１））
【００４３】
以上に基づき、絶対（体心）座標ｐ１およびｐ２から相対座標（ｐ１−ｓ）、（ｐ２−ｓ）へ進み、その２つの測定を用いてマッピング関数Ｔを更新することができる。ｐ１およびｐ２の値については（それらが異なっていなければならないことを除いて）何の要件もなく、したがってＨの追従の制御は、システムの通常の動作と十分並行して適合を可能にする外部モジュールに任されてよいことに留意されたい。第３の位置ｐ３およびＩＴＤ（ｐ３）を測定した後、上と同じステップがｐ２およびｐ３に対して実行されてよい。
【００４４】
本発明の他の実施形態では、線形モデルに代えて、少数のパラメータをもつ他の任意の関数が使われてよい。学習マッピング（learning mapping）の達成可能精度は、モデルと真のマップとの類似度に依存する。ほとんどの場合、少なくともおおよそのマッピングは可能である。
【００４５】
音源定位のほとんどのアプローチ非特許文献２、非特許文献３が、周波数表現を用いており、それにおいて手がかりを抽出する。したがって、音が発生する全ての場合において、異なる多くの周波数チャネルでいくつかの手がかり（例えば、ＩＥＤ、ＩＩＤ、ＩＴＤ）が存在し得る。ごく僅かなチャネル／手がかりが補正を失うと仮定される場合、全ての手がかりおよびチャネルの統合から有り得そうなターゲット位置を計算し、次いでこの推定された位置を用いてマッピングを適合させることが可能である。
【００４６】
図７は、音源の位置を判定する方法を示す。第１段階で、複数の手がかりが並行して測定される（ステップ７１０、７２０、７３０、７４０）。複数の手がかりは、両耳包絡線差ＩＥＤ、両耳音圧差ＩＩＤ、および両耳時間差ＩＴＤを含んでよい。任意選択で、複数の手がかりが、異なる複数の周波数チャネルについて計算されてよい。
【００４７】
第２段階（ステップ７１５、７２５、７３５、７４５）で、各手がかりが個別に使われて音源の位置を推定する。次いで、ステップ７５０で、推定された位置が使われて平均位置推定を形成する。平均位置推定は、個々の手がかりおよび／または周波数チャネルの誤差を容認する方法によって形成されてよい。任意選択で、位置推定を異なる定位手がかりから直接導出する方法では、個々の位置推定を計算するステップが省略されてよい。
【００４８】
本発明の他の実施形態では、この段階で、視覚入力を追加手がかりの形で統合することも可能である。
【００４９】
本発明の他の実施形態では、統合および定位プロセスで異なる手がかりおよびチャネルへの重み付けが追加されてよく、その結果、信頼性の低い手がかり／チャネルにはより低い重みが付与される。信頼性の算出は、特定の手がかり／チャネルが（より長期に亘って測定された）その対応において、全手がかりの合計とどれほど重複するかに基づいてよい。
【００５０】
両耳音圧差（ＩＩＤ）は、マイク、Ａ／Ｄコンバータ、ソフトウェアによる前処理などに見出される、信号利得要因（signal gain factors）（線形的に信号をスケーリングする要因）に強く影響を受けるので、一方の側だけでの（あるいは両方の側で異なるような）システムの利得要因の変更は、ＩＩＤ手がかりに著しく影響する。この問題に対応するために、１つのマイク（例えば、左側のマイク）に対して、以下のように適合されてよい本発明の一実施形態では、人工的な利得要因ｇ（ｔ）が追加されてよい。すなわち、システムが音源に集中するとき（ＩＴＤ＜ε）には、常に追加の利得要因ｇ（ｔ）が更新されてＩＩＤを０にすることができる。
【００５１】
ｇ（ｔ＋１）＝ｇ（ｔ）＊（１−ａｌｐｈａ２＊ＩＩＤ（ｔ｜ＩＴＤ＜ε））
ただしａｌｐｈａ２は学習パラメータである。以上は、録音された信号が右側のマイクでよりも左側のマイクでの方が大きい場合、ＩＩＤがプラス（＞０）であると仮定する。反対の場合、上の式の−記号が＋記号で換えられなければならない。利得要因の適合は、全ての周波数チャネルで別々に行われてもよい。
【００５２】
（図３、図６、および図７に関連して説明された）異なる適合アプローチは、異なる利点および不利点をもつ。図３を参照しながら説明された方法は、正確なマッピングを学習できるが、マッピングを学習するのに、多数になりかねない特定の追従運動を必要とする。図６を参照しながら説明された方法は、並行して十分機能することができ、特定の運動を必要としないが、基礎となっているモデルに固有の制約により高い精度でマッピングを学習できない。最後に、図７を参照しながら説明された方法は、手がかり計算の大部分が正確であることを必要とする。
【００５３】
また、図６および図７で概略が説明された方法は、定位プロセスにおいて誤差を訂正する容量に限界があり得る。このことは、さらに性能を下げ得る手がかり統合方法にとくに当てはまる。したがって、定位誤差は監視されなければならない。定位誤差が高くなりすぎる、あるいはもはや低減され得ない場合、学習アプローチ６および７は、使用不能でなければならない。
【００５４】
図８に関連して次に説明される本発明の他の実施形態では、したがって、ロボット・システムが、異なる多数の頭部制御および学習モードであってよい。異なるモードは、調停モジュールＡを介して選択されてよい。選択は、（標的運動（targeting movement）後の平均ＩＴＤ値に基づく）平均定位誤差Ｅに依存してよい。選択はまた、外部制御システム（ＥＸＴ）の要件、例えば、Ｈの運動を必要とする実行すべき何らかのジョブが存在するかどうかに依存してもよい。
【００５５】
図８に示されるように、ステップ８１０で、定位システムの頭部が回転される。次いで、定位手がかりが、この場合ＩＴＤが、ステップ８２０で測定される。ステップ８３０で、ＩＴＤが予め定められた閾値εより小さいかどうか検査される。小さい場合、システムは適合され、音源の知られている位置が与えられる。次いで、システムは、次の音声信号を待つ（待つステップは簡略のため図示されていない）。
【００５６】
ＩＴＤが予め定められた閾値よりなお大きい場合、この方法はステップ８４０に進み、そこで、全体のシステムに余分な追従運動を実行する容量があるかどうか、あるいはビジーかどうか検査される。容量がある場合、新たな回転が開始され、ステップ８１０から方法が継続される。システムがビジーなため回転を実行できない場合、ステップ８５０で、平滑化された定位誤差が高いかどうか検査される。高い場合、方法はステップ８４０に戻る。高くない場合、図６または図７に関連して説明された方法を用いて、音源の位置が推定されてよい。
【００５７】
平滑化された定位誤差が、標的運動後（この場合、ＩＴＤ値はゼロの前後でなければならない）、ＩＴＤの絶対値を直接測定することによって計算される。この誤差は、複数の後続の標的運動に亘って統合される（一時的な平坦化）。
【００５８】
図６による学習は、システムがビジーな場合でも行われ得る。
【００５９】
唯一の要件は、他の実行された運動である。これは、モジュールＥＸＴからの信号またはターゲット追従運動によってドライブされてよい。
【００６０】
定位誤差が高くなりすぎる、あるいはもはや低減され得ない場合、図６および図７に関連して説明された学習アプローチは、使用不能でなければならない。次いで、図３に関連して説明された学習アプローチが、性能を向上するために使用されてよい。しかし、これがなされるべきなのは、モジュールＥＸＴからターゲット位置が与えられない場合、あるいは定位性能が極めて低い（Ｅ＞閾値）場合だけである。性能がより高まると、図６および後に図７に関連して説明された方法が再度アクティブにされてよい。
【００６１】
モジュールＡおよびモジュールＳの連携によって、交換が実行される。
【００６２】
ステップ８７０で、システムが適合される。
【００６３】
他に何もなすことがない（ＥＸＴまたはＢからの出力がない）とき、常にシステムは第２の音源を探り始めることができる（図３）。このことは、定位誤差（標的運動後のＩＴＤの平滑化された合計）が高すぎる場合、常に行われなければならない。誤差が十分低い場合、学習はバックグラウンドで走り、モジュールＥＸＴまたはモジュールＢによって起動される運動に便乗する。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】オンライン適合の基本概念を示す図である。
【図２】本発明による音源定位のためのシステムの構成を示す図である。
【図３】本発明による音源定位の方法の流れ図である。
【図４】相対的な音源位置間のマッピングＴ（ｐ）の一例を示す図である。
【図５】例示的なロボット・システムの位置の関数としてのＩＴＤの絶対値を示す図である。
【図６】本発明による音源定位の他の方法の流れ図である。
【図７】本発明による音源定位の他の方法の流れ図である。
【図８】本発明による音源定位の他の方法の流れ図である。
【符号の説明】
【００６５】
２００  システム
２１０  プラットフォーム
２１０  ロボット頭部
２２０  マイク
２３０  第１デバイスＬ
２４０  学習モジュールＳ
２５０  第２デバイスＢ
２６０  調停デバイスＡ
２７０  外部モジュールＥＸＴ
【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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