(57)【要約】【課題】複数の音が発生している環境下で、音源の方向を推定し特定の音を抽出する方法、およびシステムを提供する。【解決手段】複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信部101と、受信部101からの2ch間信号を入力として該信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割（2ch間信号をそれぞれ複素ウェーブレット変換することにより複素ウェーブレットスケール毎に分割）する変換部102と、それぞれの対数周波数帯域ごとに2ch間の差分データ（複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差）を算出して、該差分データを基にDOA推定を用いて音源の方向を推定する推定部103と、DOA推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離部104と、DOA推定のために必要な測定データが予め記録されたデータベース105とを有することを特徴とし、音源方向を推定する精度を向上させるとともに目的とする音源を抽出することが可能となる。【選択図】図１
2007240605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信プロセスと、前記2ch間信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する変換プロセスと、前記分割されたデータから2ch間の差分データを算出するとともに、前記差分データを基にDOA(Direction of Arrival)推定を用いて音源の方向を推定する推定プロセスと、前記推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離プロセスと、を有することを特徴とする音源分離方法。
【請求項２】
前記変換プロセスは、前記2ch間信号をそれぞれ複素ウェーブレット変換することにより複素ウェーブレットスケール毎に分割するとともに、複素ウェーブレット係数の偏角およびレベルを算出することを特徴とする請求項１に記載の音源分離方法。
【請求項３】
前記推定プロセスは、複素ウェーブレットスケール毎に2ch間の差分データとして複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出するとともに、算出された偏角差およびレベル差のデータと、データベースに予め記録しておいた測定データとを比較し、最も近い偏角差およびレベル差を与えるデータベース中の方向をDOA推定値とすることを特徴とする請求項１に記載の音源分離方法。
【請求項４】
前記測定データは、様々な角度から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）で収録した信号データから、複素ウェーブレット変換を用いて、複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出し、複素ウェーブレットスケール毎に偏角差およびレベル差と方向角との関係を表すデータとして、予め記録されていることを特徴とする請求項３に記載の音源分離方法。
【請求項５】
前記分離プロセスは、前記推定により得られたDOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、目的音波形の再構築を行うこと、および前記目的音波形の再構築にはウェーブレット逆変換を用いることを特徴とする請求項１に記載の音源分離方法。
【請求項６】
複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信手段と、前記2ch間信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する変換手段と、前記分割されたデータから2ch間の差分データを算出するとともに、前記差分データを基にDOA推定を用いて音源の方向を推定する推定手段と、前記推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離手段と、を有することを特徴とする音源分離システム。
【請求項７】
前記変換手段は、前記2ch間信号をそれぞれ複素ウェーブレット変換することにより複素ウェーブレットスケール毎に分割するとともに、複素ウェーブレット係数の偏角およびレベルを算出することを特徴とする請求項６に記載の音源分離システム。
【請求項８】
前記推定手段は、複素ウェーブレットスケール毎に2ch間の差分データとして複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出するとともに、算出された偏角差およびレベル差のデータと、データベースに予め記録しておいた測定データとを比較し、最も近い偏角差およびレベル差を与えるデータベース中の方向をDOA推定値とすることを特徴とする請求項６に記載の音源分離システム。
【請求項９】
前記データベースには、様々な角度から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）で収録した信号データから、複素ウェーブレット変換を用いて、複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出し、複素ウェーブレットスケール毎に偏角差およびレベル差と方向角との関係を表すデータが、予め記録されていることを特徴とする請求項８に記載の音源分離システム。
【請求項１０】
前記分離手段は、前記推定により得られたDOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、目的音波形の再構築を行うこと、および前記目的音波形の再構築にはウェーブレット逆変換を用いることを特徴とする請求項６に記載の音源分離システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の音が異なる方位から提示されている環境下において、ある音を選択的に入力する選択的両耳聴アルゴリズムを用いて音源方向を推定し分離する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複数の音が異なる方位から提示されている環境下においてある音を選択的に入力する選択的両耳聴アルゴリズム（カクテルパーティ効果アルゴリズム）は、ヒトの聴覚機構の実現という観点から様々な研究がされている。
【０００３】
特許文献１では、周波数領域両耳聴モデル（FDBM: Frequency Domain Binaural Model）を用いて、複数の音源から発生される音響信号を左右両受音部から入力し、入力した左右両入力信号を周波数帯域ごとに分割し、左右両入力信号のクロススペクトルから周波数帯域ごとの両耳間位相差（IPD）、左右両入力信号のパワースペクトルのレベル差から両耳間レベル差（ILD）を求め、全周波数帯域で各周波数帯域ごとに得られたIPD / ILDと、データベースのそれとを比較することにより各周波数帯域ごとに音源方向の候補を求め、各周波数帯域ごとに得られた音源方向のうち出現頻度が高い方向を、音源方向と推定する方法により、複数の音が発生している環境下で、左右、上下二次元的に存在する複数の音源方向を推定する方法が提案されている。
【０００４】
一方、人間の聴覚処理は対数周波数軸である1/4〜1/6 オクターブ単位であることが知られており、このようなオクターブ構造の解析手段には、ウェーブレット変換が適している。特許文献１の周波数軸にフーリエ変換する手法では、周波数軸上に線形に解析結果が並ぶことになる。すなわち、例えばサンプリング周波数が16kHzで512ポイントの周波数解析を行った場合、16k/512 =  31.25Hzの間隔で解析結果が得られる。人間の聴覚機構は、指数的な周波数分解能を持っているため、100Hz程度の低周波領域では、分解能として31.25Hzは粗い分解になる。一方4kHz程度の高周波領域になると、31.25Hzの違いを聞き分けることが難しいほどになる。すなわちフーリエ変換のように線形で解析を行う手法は、高周波領域では冗長的なデータを持ってしまうことになり、低周波領域では分解能が足りないことになる。
【０００５】
周波数軸上で線形に分割されたフーリエ変換に比べて、周波数軸の分解がオクターブ構造になっているウェーブレット変換は、ヒトが持つ聴覚フィルタと整合がとれており、その品質が向上することが、非特許文献１で述べられている。
【０００６】
【特許文献１】特開2004-325284 『音源方向を推定する方法、そのためのシステム、および複数の音源の分離方法、そのためのシステム』
【非特許文献１】西村他，“Wavelet変換を用いたSpectral Subtractionによる音声強調”，信学論，J79-A（12），pp.1986-1993，(1996)．
【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、実ウェーブレット変換をベースに音声信号の分離を行っているため、基本的にDOA(Direction Of Arrival)推定を行うことはできず、音声抽出を行う際に抽出する音のスペクトル分布などを予め知っておく必要がある。例えば、右30度の音声と左30度からの音声が混合された環境下で音声分離をする応用を考えたとき、非特許文献１の場合には、音声そのもののスペクトルを予め与えてやる必要がでてくる。
【０００８】
本発明は、上記問題を解決するため、ウェーブレット変換する際に特にDOA 推定が可能な時間差情報（偏角）を保持できる複素ウェーブレット変換に注目し、複素ウェーブレット係数を用いてDOA 推定を行い、その結果に基づいて音の分離を行う方法を提供することを目的とする。この方法では、解像度がオクターブよりも細かい連続複素ウェーブレット変換や複素ウェーブレットパケット解析を用いて、1/4オクターブから1/6オクターブ程度の対数周波数分割に対応した分割（複素ウェーブレットスケール毎の分割）を行うとともに、ウェーブレット変換構造を利用してDOAの推定を行い、これを利用して音声抽出を行うため、抽出する音声のスペクトルを予め知っておく必要はなく、抽出したい音の音源方向のみを与えてやることで、音声抽出が可能となる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の音源分離方法は、複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信プロセスと、前記2ch間信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する変換プロセスと、前記分割されたデータから2ch間の差分データを算出するとともに、前記差分データを基にDOA(Direction of Arrival)推定を用いて音源の方向を推定する推定プロセスと、前記推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離プロセスと、を有することを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載の変換プロセスは、前記2ch間信号をそれぞれ複素ウェーブレット変換することにより複素ウェーブレットスケール毎に分割するとともに、複素ウェーブレット係数の偏角およびレベルを算出することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の推定プロセスは、複素ウェーブレットスケール毎に2ch間の差分データとして複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出するとともに、算出された偏角差およびレベル差のデータと、データベースに予め記録しておいた測定データとを比較し、最も近い偏角差およびレベル差を与えるデータベース中の方向をDOA推定値とすることを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の測定データは、様々な角度から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）で収録した信号データから、複素ウェーブレット変換を用いて、複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出し、複素ウェーブレットスケール毎に偏角差およびレベル差と方向角との関係を表すデータとして、予め記録されていることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の分離プロセスは、前記推定により得られたDOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、目的音波形再構築を行うこと、および前記目的音波形の再構築にはウェーブレット逆変換を用いることを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の音源分離システムは、複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信手段と、前記2ch間信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する変換手段と、前記分割されたデータから2ch間の差分データを算出するとともに、前記差分データを基にDOA推定を用いて音源の方向を推定する推定手段と、前記推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離手段と、を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の変換手段は、前記2ch間信号をそれぞれ複素ウェーブレット変換することにより複素ウェーブレットスケール毎に分割するとともに、複素ウェーブレット係数の偏角およびレベルを算出することを特徴とする。
【００１６】
請求項８に記載の推定手段は、複素ウェーブレットスケール毎に2ch間の差分データとして複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出するとともに、算出された偏角差およびレベル差のデータと、データベースに予め記録しておいた測定データとを比較し、最も近い偏角差およびレベル差を与えるデータベース中の方向をDOA推定値とすることを特徴とする。
【００１７】
請求項９に記載のデータベースには、様々な角度から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）で収録した信号データから、複素ウェーブレット変換を用いて、複素ウェーブレット係数の偏角差およびレベル差を算出し、複素ウェーブレットスケール毎に偏角差およびレベル差と方向角との関係を表すデータが、予め記録されていることを特徴とする。
【００１８】
請求項１０に記載の分離手段は、前記推定により得られたDOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、目的音波形の再構築を行うこと、および前記目的音波形の再構築にはウェーブレット逆変換を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１または請求項６に係る発明によれば、複数の音が発生している環境下で、音源の方向を推定すること、および特定の音を抽出することが可能となり、従来手法よりも精度が向上するという利点がある。すなわち、音響信号を解析する際にオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する手法は、人間の聴覚処理が対数周波数軸であるという特徴を捉えており、DOA推定を用いて音源の方向を推定する際の精度を向上させることができる。
【００２０】
請求項２または請求項７に係る発明によれば、周波数軸の分解がオクターブ構造になっているウェーブレット変換は人間が持つ聴覚フィルタと整合がとれている特徴を利用して、解析手段に複素ウェーブレット変換を用いることで、人間の聴覚上最も無駄のないDOA推定のためのデータベースを保存することが可能となる。また解析手段に実ウェーブレット変換を用いた場合には基本的にDOA推定は行うことはできないため、複素ウェーブレット変換を用いることで、複素ウェーブレット係数の偏角を利用してDOA推定を行うことが可能となる。
また従来の周波数軸にフーリエ変換する手法では、周波数軸上に線形に解析結果が並ぶことになり、例えばサンプリング周波数が16kHzで512ポイントの周波数解析を行った場合、16k/512 =  31.25Hzの間隔で解析結果が得られる。人間の聴覚機構は、指数的な周波数分解能を持っているため、100Hz程度の低周波領域では、分解能として31.25Hzは粗い分解になる。一方4kHz程度の高周波領域になると、31.25Hzの違いを聞き分けることが難しいほどになる。すなわちフーリエ変換のように線形で解析を行う手法は、高周波領域では冗長的なデータを持ってしまうことになり、低周波領域では分解能が足りないことになる。
一方、複素ウェーブレット変換する手法では、例えば63Hz〜8000Hzまでの帯域を1/4オクターブでデータベースを作成した場合、低周波数の分解能は約15Hz程度と周波数分解能が向上し、高周波数の分解能は周波数に応じて疎になるため、冗長な部分がなくなる。すなわち本発明では、高周波領域では冗長なデータの保存が不要となり、さらに低周波領域では分解能が向上するという利点がある。
【００２１】
請求項３、４または請求項８、９に係る発明によれば、DOA推定のためにデータベースへ保存するデータ量が従来よりも減少するため、高効率な小容量データベースの作成が可能となること、およびDOA推定の過程においてデータベースの中から最も近い数値を検索する際に検索速度が向上するという利点がある。
データベースの小容量化について具体的事例を基に説明する。
従来法では、例えばサンプリング周波数が16kHzで512ポイントの周波数解析を行った場合、16k/512 =  31.25Hzの間隔で解析結果が得られる。従って分解能31.25Hzとした場合、1つの角度方向に対する必要なデータベース容量として、512×2個の数値データが必要であった。
一方、本発明では、例えば63Hz〜8000Hzまでの帯域を1/4オクターブでデータベースを作成した場合、低周波数の分解能は約15Hz程度と周波数分解能が向上し、高周波数の分解能は周波数に応じて疎になるため、冗長な部分がなくなる。１つの角度方向に対する必要なデータベース容量は、28×2個の数値で良いことになる。1/6の分解能を持たせた場合でも、42×2個の数値であり、データベース容量を従来法の1/10以下にすることができる。
【００２２】
請求項５または請求項１０に係る発明によれば、DOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、（ウェーブレット逆変換による）目的音波形の再構築を行うことにより、DOA推定により得られた特定音源方向の音を強調し、目的とする音源を抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
次に、本発明の実施の形態に係る音源分離システムについて図面に基づいて説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。
【００２４】
図１は、本発明の実施の形態に係る音源分離システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、音源分離システムは、複数音源から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）の左右両受信部で収録する受信部101と、受信部101からの2ch間信号を入力として該信号をオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する変換部102と、それぞれの対数周波数帯域ごとに2ch間の差分データを算出して、該差分データを基にDOA推定を用いて音源の方向を推定する推定部103と、DOA推定により得られた特定音源方向の音を強調する分離部104と、DOA推定のために必要な測定データが予め記録されたデータベース105と、を有する。
【００２５】
受信部101は、左右にそれぞれ1個のマイクロフォン（合計2個）が配置された構成により、左右2点間（2ch間）で複数音源から発生される音響信号を収録する。収録された2ch間の音響信号は、それぞれ電気的な信号データに変換されて変換部102へ渡される。
【００２６】
変換部102は、受信部101から渡された2ch間の信号データをそれぞれオクターブ構造の対数周波数帯域ごとに分割する。分割手段として、解像度がオクターブよりも細かい連続複素ウェーブレット変換や複素ウェーブレットパケット解析を用いて、例えば1/4オクターブから1/6オクターブ程度の対数周波数分割（複素ウェーブレットスケール毎の分割）に対応した分割を行う。すなわち、複素ウェーブレット変換を用いることにより、2ch間の信号データを複素ウェーブレットスケール毎に分割するとともに、複素ウェーブレット係数の「偏角」および「レベル」を算出する。算出された2ch間の「偏角」および「レベル」のデータは、推定部103へ渡される。
【００２７】
さらに変換部102は、周波数軸の分解がオクターブ構造になっているウェーブレット変換は人間が持つ聴覚フィルタと整合がとれている特徴を利用して、解析手段に複素ウェーブレット変換を用いることで、人間の聴覚上最も無駄のないDOA推定のためのデータベースを保存することが可能となる。
【００２８】
推定部103は、変換部102から渡された2ch間の「偏角」および「レベル」のデータから差分データとして「偏角差」および「レベル差」を、複素ウェーブレットスケール毎に算出する。算出された「偏角差」および「レベル差」のデータと、データベース105に予め記録しておいた測定データとを比較し、最も近い「偏角差」および「レベル差」を与えるデータベース中の方向をDOA推定値とする。
【００２９】
データベース105には、様々な角度から発生される音響信号を異なる2点間（2ch間）で収録した信号データから、複素ウェーブレット変換を用いて、複素ウェーブレット係数の「偏角差」および「レベル差」を算出し、複素ウェーブレットスケール毎に「偏角差」および「レベル差」と方向角との関係を表すデータが、予め記録されている。
【００３０】
分離部104は、前記推定により得られたDOA推定値に基づいて音源方向に向いている複素ウェーブレット係数を強調し、それ以外の係数を抑圧して、目的音波形の再構築を行う。この目的音波形の再構築の手段としてウェーブレット逆変換を用いる。
【００３１】
次に変換部102を詳細に説明するために、周波数や時間の局在化が明確で基本的な検討ができる複素ガウシアンウェーブレットと連続ウェーブレット変換を用いて説明する。
複素ガウシアン連続ウェーブレット変換は次式のように与えられる。（非特許文献２，３）
2007240605.tif 000003
ここで、
2007240605.tif 000004
であり、f(t), Cp, a, b, p, t, jはそれぞれ分析対象信号、正規化するための係数、スケール、シフト、次数、連続時間、および虚数単位である。また、*は複素共役、(p)はp階微分である。図１のWTは(1)式により計算され、分析帯域幅は、1/4オクターブ帯域になるようにaを設定する。 
【００３２】
(1)式を用いて、左信号の係数WL、および右信号の係数WRを求め，2ch間のレベル差および偏角差を計算する。
2ch間のレベル差DILDおよび偏角差DIAD  は次のように与えられる。
2007240605.tif 000005
ただし、＊は複素共役である。
【００３３】
次に分離部104を詳細に説明するために、ウェーブレット逆変換を用いて説明する。
元信号f(t)から(1)の変換により複素係数W(b,a) が求められたとすると、時間シフトb、スケールaに対応するf(t) の成分
2007240605.tif 000006
は、次式のようにあらわすことができる。
2007240605.tif 000007
元信号を復元するためには、数式解析的に次式のようになる。
2007240605.tif 000008
ここで、Cは、振幅を補正するための係数である。(3)式は数学的な解析解であるが、実用上は必要な周波数帯域と分離対象の時間区間を設定して、次のように計算をすることで、元信号の実用上十分な近似波形が得られる。
2007240605.tif 000009
(3)’式は、元信号の再現式であるが、この式に対し、時間シフトb、スケールa毎に所望する方向からのものであるかないかを決定し、所望しない方向からの音声成分を減衰させる。αを所望する角度と推定された角度の角度差に対応させて係数を減衰する割合で0〜1の値をとるものとすると、所望しない方向を抑圧した音声は次式のように表すことができる。
2007240605.tif 000010
その目的に応じて関数形は変わる。例えば、δをDOA推定方向と抽出を所望する音源方向の角度差すれば、
2007240605.tif 000011
とすることにより10度外れる毎に-20dB減ずるように設定することができる。
【００３４】
次に、今回実験を行った実用上の一例を示す。例えば、16kHzサンプリングのデジタルデータに対して、スケールaを1/4オクターブ分析として計算する場合には、表１に示すような量になり、時間シフトbは、聴感上違和感のないフレーム長（16kHz256ポイントとすると0.016秒毎）にすることで実現することができる。
【表１】
2007240605.tif 000012
なお、上述の表は、次のように計算できる。中心周波数fcとスケールaの関係は、解析的に次のように与えられることが知られている。
2007240605.tif 000013
ここで、aはスケール、Δはサンプル周期、FCはヘルツ単位の基本ウェーブレットの中心周波数、Faはスケールaに対応するヘルツ単位で表したものである。上述の表において、Δ= 1/16000はFC  = 1.929375となる。即ち、基本ウェーブレットのもつ中心周波数、サンプリング周波数、対数周波数軸における分析幅が決定することによって、用いるスケールの値を算出できる。
【００３５】
次に、DOA推定および音源分離実験とその評価について説明する。
東北大学通研の無響室でfs=44.1kHzで測定した頭部伝達関数（インパルスレスポンス）を入力として、データベースを作成した。前方180度水平面を10度毎に合計19方向の分析を74.33Hz〜8000Hzまでの1/4 オクターブ帯域で分析を行い、レベル差および偏角差を保存した。このとき帯域分割数は28である。データベースの一部を図２に示す。レベル差、偏角差ともにDOAに応じた変化が確認できる。
【００３６】
次に、DOA推定および音抽出について説明する。サンプリング周波数44.1kHzで収録した1ch目的音および1ch妨害音を用い、これを上述の頭部伝達関数にたたみ込み図３のように目的音30°、妨害音−30°からの音を合成し、フレーム長1024でシステムに入力した。データベースを作成した過程と同様な計算を行い、得られたレベル差および偏角差とDOAデータベース上の角が最も近いものをDOA推定値とする。DOA推定値は変換スケール毎に求める。
【００３７】
分離音を得るために目的音の方向情報をシステムに与え、方向情報と推定DOAが一致したスケールは振幅を保持し、異なった場合には推定DOA 10度の差につき2.5dB係数の振幅を減衰させた。このように補正した係数に対して分析ウェーブレットを畳みこみ、再生分離音を得た。DOAの推定結果および音波形を図４に示す。図４の(e),(f)は1フレーム中の28スケールをDOA毎に推定された数をカウントし、濃度により示したものである。妨害音なしのときは、安定なDOAの推定が行われ（図４(f)）、混合音に対しては、目的音が優位のフレームでは目的音方向に推定DOAが移動することがわかった。（図４(e)）
【００３８】
以上のDOA推定および音源分離実験結果から、複素ウェーブレット変換を用いた音源分離方法は、DOA推定を用いて音源の方向を推定し目的とする音源を抽出することに有効であることがわかった。
【００３９】
【非特許文献２】C.K.Chui, “An Introduvtion to Wavelets”, Academic Press(1992)（邦訳：「ウェーブレット入門」，桜井，新井，東京電気大学出版局(1993)
【非特許文献３】戸田，川畑，章，C MAGAZINE 2003  6  pp.34
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施の形態に係る音源分離システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る音源分離システムで用いるデータベースの一部を示す図である。
【図３】目的音30°、妨害音−30°からの音を合成する実験環境を示す図である。
【図４】DOAの推定結果および音波形を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１０１  受信部
１０２  変換部
１０３  推定部
１０４  分離部
１０５  データベース
【図１】
2007240605.tif 000014
【図２】
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【図３】
2007240605.tif 000016
【図４】
2007240605.tif 000017