(57)【要約】      （修正有）【課題】話者や発声内容などに依存せず、また、雑音の予測や複雑な計算などを必要とせずに骨導音声の改善が可能なマイクロホン等を提供する。【解決手段】マイクロホンは、骨導音声を収集する骨導マイクと、気導音声を収集する気導マイクと、骨導マイクから入力される骨導音声信号ｘ（ｎ）をフィルタリングし、導出音声信号ｙ（ｎ）として出力するトランスバーサルフィルタ回路１８と、トランスバーサルフィルタ回路１８から入力される導出音声信号ｙ（ｎ）、および、気導マイクから所望信号として入力される気導音声信号ｄ（ｎ）の差分を誤差信号ｅ（ｎ）として出力し、加算器２０から入力される誤差信号ｅ（ｎ）が小さくなるようにフィルタ係数を更新するフィルタ係数調整部２２とを有し、気導音声信号ｄ（ｎ）と相関のある骨導音声信号ｘ（ｎ）を導出音声信号ｙ（ｎ）として出力可能である。【選択図】図２
2007251354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
骨導音声を収集する骨導音声収集部と、
気導音声を収集する気導音声収集部と、
前記骨導音声収集部から入力される骨導音声信号をフィルタ係数を用いてフィルタリングし、導出音声信号として出力するフィルタリング部と、
前記フィルタリング部から入力される導出音声信号、および、前記気導音声収集部から所望信号として入力される気導音声信号の差分を誤差信号として出力する誤差信号生成部と、
前記誤差信号生成部から入力される誤差信号が小さくなるように前記フィルタリング部のフィルタ係数を更新するフィルタ係数調整部と、を有して構成され、
前記気導音声信号と相関のある骨導音声信号を前記導出音声信号として出力可能であることを特徴とする、
マイクロホン。
【請求項２】
前記フィルタ係数調整部が、
モーメンタム項を有するアルゴリズムを用いて前記フィルタリング部のフィルタ係数を更新することを特徴とする、
請求項１に記載のマイクロホン。
【請求項３】
前記モーメンタム項を有するアルゴリズムは、モーメンタム最小自乗平均アルゴリズム、または、誤差逆伝搬アルゴリズムを用いたニューラルネットワークのいずれかであることを特徴とする、
請求項２に記載のマイクロホン。
【請求項４】
骨導音声収集部によって骨導音声を収集するステップと、
気導音声収集部によって前記骨導音声と同時に気導音声を収集するステップと、
前記軌道音声を学習信号として用いる学習システム部によって、前記骨導音声収集部から入力される骨導音声信号を、前記学習信号との相関関係の強さに基づいて修正するステップと、
前記学習信号と相関の強い前記骨導音声信号を出力するステップと、
を有することを特徴とする音声生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気導音声および骨導音声を電気信号に変換するマイクロホン、及びその音声生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、交通騒音、工場騒音、航空機騒音、地下鉄騒音、工事現場騒音などの高騒音環境下においては、音声品質が大きく劣化して円滑な音声通信が困難となる場合が多い。このような問題を解決する一手段として、体内の骨導によって伝達される音声（骨導音声）を電気信号に変換する骨導マイクロホンが広く知られている。
【０００３】
しかしながら、従来の骨導マイクロホンは、１ｋＨｚ以上の高周波数成分が減衰しやすい上に、骨導音声の各音素間における振幅の相対関係が気導音声と大きく異なることなどが原因で音声品質が劣化しやすいといった問題があった。そのため、骨導音声が時には判別しにくい音声に変換されてしまう場合があり、気導音声に比べ、自然性や了解性が低いといった欠点があった。
【０００４】
このような骨導マイクロホンの音質改善策として、例えば特許文献１には、気導音声と骨導音声の長時間スペクトルの差を利用して、骨導マイクロホンで集音された音の品質を改善し、自然な音に近くなるように修正する気導音推定装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−２７９７６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記気導音推定装置を含む従来の骨導マイクロホンでは、発音内容、話者、マイクロホンの取り付け位置などによって骨導音声の改善度合いが変動し、骨導音声の改善度が安定しないといった問題点があった。
【０００６】
また、複雑な計算や雑音の分散予測などが必要となる場合があり、骨導音声の改善度が計算や予測の精度に大きく依存してしまうといった問題点もあった。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであって、話者や発声内容などに依存せず、また、雑音の予測や複雑な計算などを必要とせずに骨導音声の改善が可能で、騒音環境下においても明瞭な音声を収集することができるマイクロホンおよびその音声生成方法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】
【０００８】
本発明は、以下の手段によって、上記課題を解決したものである。
【０００９】
（１）本発明は、骨導音声を収集する骨導音声収集部と、気導音声を収集する気導音声収集部と、前記骨導音声収集部から入力される骨導音声信号をフィルタ係数を用いてフィルタリングし、導出音声信号として出力するフィルタリング部と、前記フィルタリング部から入力される導出音声信号、および、前記気導音声収集部から所望信号として入力される気導音声信号の差分を誤差信号として出力する誤差信号生成部と、前記誤差信号生成部から入力される誤差信号が小さくなるように前記フィルタリング部のフィルタ係数を更新するフィルタ係数調整部と、を有して構成され、前記気導音声信号と相関のある骨導音声信号を前記導出音声信号として出力可能であることを特徴とする、マイクロホンである。
【００１０】
（２）本発明はまた、前記フィルタ係数調整部が、モーメンタム項を有するアルゴリズムを用いて前記フィルタリング部のフィルタ係数を更新することを特徴とする、前記（１）に記載のマイクロホンである。
【００１１】
（３）本発明はまた、前記モーメンタム項を有するアルゴリズムは、モーメンタム最小自乗平均アルゴリズム、または、誤差逆伝搬アルゴリズムを用いたニューラルネットワークのいずれかであることを特徴とする、前記（２）に記載のマイクロホンである。
【００１２】
（４）本発明は、骨導音声収集部によって骨導音声を収集するステップと、気導音声収集部によって前記骨導音声と同時に気導音声を収集するステップと、前記軌道音声を学習信号として用いる学習システム部によって、前記骨導音声収集部から入力される骨導音声信号を、前記学習信号との相関関係の強さに基づいて修正するステップと、前記学習信号と相関の強い前記骨導音声信号を出力するステップと、を有することを特徴とする音声生成方法である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係るマイクロホンによれば、話者や発声内容などに依存せず、また、雑音の予測や複雑な計算などを必要とせずに骨導音声の改善が可能で、騒音環境下においても明瞭な音声を収集することができるといった優れた効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態に係るマイクロホン及びこのマイクロフォンが実行する音声生成手順等について詳細に説明する。
【００１５】
＜マイクロホン＞
【００１６】
図１は、本実施形態に係るマイクロホン１０の主要部の構成を示した概略構成図である。
【００１７】
同図に示されるように、このマイクロホン１０は、気導音声を収集する気導マイク（本発明に係る「気導音声収集部」）１２と、骨導音声を収集する骨導マイク（本発明に係る「骨導音声収集部」）１４と、これら気導マイク１２および骨導マイク１４によって収集された劣化音声Ｓ１を良質音声Ｓ２に変換する学習システム１６と、を有して構成されている。
【００１８】
＜気導マイク＞
【００１９】
気導マイク１２は、気導音声を収集可能であればよく、例えば、ダイナミック型のマイクや、コンデンサー型のマイクなど、従来公知の気導マイクを適用することができる。なお、本発明に係る「気導音声」とは、声帯から発生し、空気振動によって伝達される音声をいう。
【００２０】
＜骨導マイク＞
【００２１】
骨導マイク１４は、骨導音声を収集可能であればよく、従来公知の骨導マイクを適用することができる。なお、本発明に係る「骨導音声」とは、体内の骨導によって伝達される音声をいう。
【００２２】
＜学習システム＞
【００２３】
図２は、マイクロホン１０に適用される学習システム１６の概念図であり、図３は、この学習システム１６のブロック図である。
【００２４】
同図に示されるように、この学習システム１６は、トランスバーサルフィルタ回路（本発明に係る「フィルタリング部」）１８と、加算器（本発明に係る「誤差信号生成部」）２０と、フィルタ係数調整部２２と、を有して構成されている。
【００２５】
トランスバーサルフィルタ回路１８は、骨導マイク１４から入力される骨導音声信号ｘ（ｎ）を、（後述する）フィルタ係数を用いてフィルタリングし、導出音声信号ｙ（ｎ）として出力するものである。このトランスバーサルフィルタ回路１８は、図３に示されるように、骨導音声信号ｘ（ｎ）を遅延する複数の遅延素子２６、２８と、骨導音声信号ｘ（ｎ）および遅延した各骨導音声信号ｘ（ｎ−１）、ｘ（ｎ−２）に対してフィルタ係数調整部２２が設定したフィルタ係数を乗算する乗算器３０、３２、３４と、各乗算器３０、３２、３４の出力を加算して導出音声信号ｙ（ｎ）を出力する加算器３６と、を有して構成されている。
【００２６】
加算器２０は、トランスバーサルフィルタ回路１８から入力される導出音声信号ｙ（ｎ）、および、気導マイク１２から所望信号として入力される気導音声信号ｄ（ｎ）の差分を誤差信号ｅ（ｎ）として出力するものである。
【００２７】
フィルタ係数調整部２２は、加算器２０から入力される誤差信号ｅ（ｎ）が最小となるようにトランスバーサルフィルタ回路１８のフィルタ係数を更新するものである。
【００２８】
なお、このフィルタ係数調整部２２によるフィルタ係数の更新アルゴリズムとしては、例えば、最小自乗平均（Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ：ＬＭＳ）、正規化ＬＭＳ（Ｎｏｒｍｉｌａｚｅｄ  ＬＭＳ：ＮＬＭＳ）、モーメンタムＬＭＳ（ｍｏｍｅｎｔｕｍ  ＬＭＳ：ＭＬＭＳ）、再帰最小自乗（Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ：ＲＬＳ）、誤差逆伝搬（Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ：ＢＰ）などの適応アルゴリズムや、ニューラルネットワークなどを挙げることができるが、その中でも、「ＭＬＭＳアルゴリズム（以下、単に「ＭＬＭＳ」と称する場合がある）」や、「ＢＰアルゴリズムを用いたニューラルネットワーク（以下、単に「ＮＮＥＴ」と称する場合がある）」などのモーメンタム項を有する更新アルゴリズムが好適である。なお、その理由については後述する。
【００２９】
次に、図２および図３を用いて、本実施形態に係るマイクロホン１０の作用について説明する。
【００３０】
いま、骨導マイク１４から骨導音声信号ｘ（ｎ）が入力し、このときのトランスバーサルフィルタ回路１８の乗算器３０、３２、３４に設定されているフィルタ係数が、それぞれ、ｃ０（ｎ）、ｃ１（ｎ）、ｃ２（ｎ）であると仮定する。
【００３１】
（１）最初に、トランスバーサルフィルタ回路１８は、フィルタ係数ｃ０（ｎ）、ｃ１（ｎ）、ｃ２（ｎ）を用いて積和演算を行い、次に示す導出音声信号ｙ（ｎ）を出力する。
【００３２】
【数１】
2007251354.tif 000003
【００３３】
（２）次に、加算器２０は、この導出音声信号ｙ（ｎ）と、気導マイク１２から所望信号として入力される気導音声信号ｄ（ｎ）との差分を、次に示す誤差信号ｅ（ｎ）として出力する。
【００３４】
【数２】
2007251354.tif 000004
【００３５】
（３）そして、フィルタ係数調整部２２は、更新アルゴリズムを用いて、誤差信号ｅ（ｎ）を最小化するフィルタ係数ｃ０（ｎ＋１）、ｃ１（ｎ＋１）、ｃ２（ｎ＋１）を算出し、トランスバーサルフィルタ回路１８のフィルタ係数を更新する。
【００３６】
トランスバーサルフィルタ回路１８は、次の骨導音声信号ｘ（ｎ＋１）が入力されると、フィルタ係数調整部２２によって更新されたフィルタ係数ｃ０（ｎ＋１）、ｃ１（ｎ＋１）、ｃ２（ｎ＋１）を用いて積和演算を行い、以下、上記（１）〜（３）の適応処理が繰り返し実行される。
【００３７】
このような学習システム１６による適応処理は、数式で次のように記述することができる。
【００３８】
骨導音声信号ベクトルＸ（ｎ）は、次のように表される。
【００３９】
【数３】
2007251354.tif 000005
【００４０】
なお、Ｍはフィルタ次数、Ｔは転置である。
【００４１】
また、フィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）は、次のように表される。
【００４２】
【数４】
2007251354.tif 000006
【００４３】
このとき、導出音声信号ｙ（ｎ）と誤差信号ｅ（ｎ）は、それぞれ次のように表される。
【００４４】
【数５】
2007251354.tif 000007
（数式１）
【００４５】
【数６】
2007251354.tif 000008
（数式２）
【００４６】
学習フィルタ１６は、（数式２）の誤差信号ｅ（ｎ）が小さくなるように、フィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）を更新する。
【００４７】
次に、本発明の原理について説明する。
【００４８】
例えば、気導マイク１２において雑音が重畳された気導音声信号ｄ（ｎ）が収集された場合、学習システム１６の適応処理では、過去の信号を参照しながら、所望信号である気導音声信号ｄ（ｎ）に骨導音声信号ｘ（ｎ）を適応させていくことになる。そして、骨導音声信号ｘ（ｎ）に基づく導出音声信号ｙ（ｎ）と、誤差信号ｅ（ｎ）は、上記（数式１）、（数式２）の関係にあることから、気導音声信号ｄ（ｎ）と相関のある骨導音声信号ｘ（ｎ）（雑音以外の実音声成分）は気導音声信号ｄ（ｎ）にうまく適応されるが、気導音声信号ｄ（ｎ）と相関の無い雑音成分は適応することができないため、誤差信号ｅ（ｎ）には主として雑音成分が出力されるようになる。従って、誤差信号ｅ（ｎ）が小さくなるようにフィルタ係数を決めれば、雑音が取り除かれ気導音声に近似した音声を導出することが可能となる。
【００４９】
また、本実施形態では、フィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）の更新アルゴリズムとして、上述のＭＬＭＳアルゴリズムやＮＮＥＴを適用する。
【００５０】
「ＭＬＭＳアルゴリズム」は、ＬＭＳアルゴリズムにモーメンタム項を導入したアルゴリズムであり、フィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）の更新式は次のように与えられる。
【００５１】
【数７】
2007251354.tif 000009
（数式３）
【００５２】
なお、βはモーメンタム係数である。
【００５３】
【数８】
2007251354.tif 000010
【００５４】
ＬＭＳアルゴリズムでは、適応過程において突然大きな誤差を生じるとフィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）が大きく変動してしまうが、ＭＬＭＳアルゴリズムでは、（数式３）のモーメンタム項（モーメンタム係数を含む項）の働きで、フィルタ係数ベクトルＣ（ｎ）の変化が滑らかとなる。そのため、導出音声信号ｙ（ｎ）の急激な変化を抑えることができ、歪みを小さくすることができる。
【００５５】
図４は、多層パーセプトロン（Ｍｕｌｔｉ−Ｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ：ＭＬＰ）ネットワークの概念図である。
【００５６】
「ＮＮＥＴ」は、このＭＬＰネットワークによって骨導音声信号ｘ（ｎ）から導出音声信号ｙ（ｎ）を算出すると共に、導出音声信号ｙ（ｎ）と気導音声信号（所望信号）ｄ（ｎ）との誤差信号（学習信号）に基づいて、ユニット間の結合重みとユニットの閾値を更新していくものである。
【００５７】
第１層目を入力層、第Ｍ層目を出力層、その間の層を隠れ層とし、第ｍ−１層のｊ番目のニューロンから第ｍ層のｉ番目のニューロンへの結合の重みをｗｉｊ[ｍ]、出力層の学習信号をδｉ[ｍ]とすると、ＮＮＥＴにおけるユニット間の結合重みの更新量Δｗｉｊ[ｍ]は、次の式で表される。
【００５８】
【数９】
2007251354.tif 000011
（数式４）
【００５９】
なお、μはステップサイズ、βはモーメンタム係数である。
【００６０】
このＮＮＥＴにおいても、（数式４）の第２項にあるモーメンタム項の働きで、フィルタ係数ベクトルの変化が滑らかとなる。そのため、導出音声信号ｙ（ｎ）の急激な変化を抑えることができ、歪みを小さくすることができる。
【００６１】
＜実験の概要＞
【００６２】
次に、本発明の発明者が行った実験の概要について説明する。
【００６３】
まず最初に、本実験では、被験者（２０歳前後の男性２名、女性２名）の発声を骨導マイク１４と気導マイク１２で収集した後、骨導音声信号と気導音声信号をアンプで増幅し、２チャンネルの音声信号として同時に録音した。
【００６４】
本実験では、被験者に３種類の発声文（「黒いドレスの人はだれですか？」、「あなたより背が高いのですか？」「大小様々なテーブルがあります」）をそれぞれ発声してもらい、音楽信号を録音した。なお、音楽信号のサンプリング周波数は１１．０２５ｋＨｚ、量子化ビット数は１６ビットとした。
【００６５】
次に、本実験では、騒音環境下での使用を想定し、計算機によって算出した白色雑音と、自動車内雑音（電子協騒音データベースＮｏ．１＜走行自動車内２０００ｃｃクラス＞）と、人混み雑音（電子協騒音データベースＮｏ．１０＜人混み＞）を、録音した気導音声にそれぞれ付加して３種類の音声信号を生成し、これを所望信号（気導音声信号）として利用した。
【００６６】
そして、フィルタ係数の更新アルゴリズムとしてＬＭＳ、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴの各アルゴリズムを適用すると共に、各アルゴリズムに基づいて上述の適応処理を繰り返し行って導出音声信号を観察した。
【００６７】
なお、各アルゴリズムのパラメータは、ＬＭＳがステップサイズμ＝０．１、フィルタ次数Ｍ＝１０、ＮＬＭＳがステップサイズμ＝０．１、安定化パラメータβ＝０．０１、フィルタ次数Ｍ＝１０、ＭＬＭＳがステップサイズμ＝０．０２、モーメンタム係数β＝０．１、フィルタ次数Ｍ＝１０、ＲＬＳが忘却係数λ＝０．９５、フィルタ次数Ｍ＝１０、ＮＮＥＴがステップサイズμ＝０．１、モーメンタム係数β＝０．１、Ｍ＝４−４−４−１（入力層のニューロン数が４、２層からなる中間層のニューロン数が各４、出力層のニューロン数が１）に設定した。また、これらの各パラメータは、各アルゴリズムにおいて対数断面積比（ＬＡＲ）を指標に変化させていき、最終的には耳で試聴し最適パラメータを決定した。
【００６８】
＜実験の結果＞
【００６９】
次に、本実験の結果について説明する。
【００７０】
本実験では、音声の品質を評価する指標として、周波数領域の評価である「対数断面積比（Ｌｏｇ−Ａｒｅａ  Ｒａｔｉｏ：ＬＡＲ）」と、時間領域の評価である「セグメンタルＳＮＲ」を用いた。なお、「ＬＡＲ」は、線形予測（ＬＰＣ）係数を利用して反射係数から音声の歪み具合を評価する尺度であり、「セグメンタルＳＮＲ」は原信号と比べて時間波形の差がどの程度あるかを測る尺度である。
【００７１】
図５〜図７は、本実験において付加した雑音のＳＮＲ（横軸）と、ＬＡＲ（縦軸）の関係を示したグラフであり、図５は白色雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフ、図６は自動車内雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフ、図７は人混み雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフである。
【００７２】
なお、同図における「ＡＩＲ」は雑音を付加した気導音声と、雑音を付加していないクリーンな気導音声を比較したものであり、「ＢＯＮＥ」は雑音を付加した骨導音声と、クリーンな気導音声を比較したものである。さらに、ＬＭＳ、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴは各アルゴリズムによる導出音声と、クリーンな気導音声を比較したものである。
【００７３】
同図に示されるように、ＳＮＲが０ｄＢ以下の状態において気導音声（ＡＩＲ）と骨導音声（ＢＯＮＥ）よりも良好な導出音声が得られたのは、ＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによるものであり、その中でもＭＬＭＳアルゴリズムによる導出音声が特に良好な結果を示した。これは、学習システム１６の適応処理によって骨導音声の歪みが改善されて明瞭度が上昇した結果であると考えられる。なお、発明者が各導出音声を実際に耳で試聴したところ、ＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声は、骨導音声特有のこもった感じが軽減され、明瞭度が上昇していることが確認された。
【００７４】
また、ＭＬＭＳやＮＮＥＴアルゴリズムが他のアルゴリズムに比べて良好な結果を示しているのは、モーメンタム項によって導出音声の急激な変化が抑えられ、歪みが小さくなったためであると考えられる。
【００７５】
図８〜図１０は、本実験において付加した雑音のＳＮＲ（横軸）と、セグメンタルＳＮＲ（縦軸）の関係を示したグラフであり、図８は白色雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフ、図９は自動車内雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフ、図１０は人混み雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフである。
【００７６】
同図に示されるように、白色雑音ではＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＮＮＥＴ、ＮＬＭＳアルゴリズムによる導出音声が良好な結果を示した。なお、自動車内雑音や人混み雑音では骨導音声と大きく変わらない結果となった。
【００７７】
図１１〜図１４は、男性被験者による「黒いドレスの人は誰ですか？」の音声波形を示した図である。
【００７８】
なお、図１１は、上から、クリーンな気導音声、雑音（白色雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図であり、図１２は、上から、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。また、図１３は、上から、クリーンな気導音声、雑音（人混み雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図であり、図１４は、上から、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。
【００７９】
同図に示されるように、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声では雑音の増幅が抑えられ、実音声部分はクリーンな気導音声に近づいていることが確認できる。また、人混み雑音については骨導音声に比べれば若干の雑音増幅が見られるものの、実音声部分はクリーンな気導音声に近似しており明瞭度が向上していることが確認でき、特に、ＭＬＭＳアルゴリズムによる導出音声がクリーンな気導音声に類似している。これも、ＭＬＭＳアルゴリズムのモーメンタム項によって導出音声の急激な変化が抑えられ、歪みが小さくなったためであると考えられる。
【００８０】
図１５〜図１８は、男性被験者による「黒いドレスの人は誰ですか？」のスペクトログラムを示した図である。
【００８１】
なお、図１５は、上から、クリーンな気導音声、雑音（白色雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムであり、図１６は、上から、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。図１７は、上から、クリーンな気導音声、雑音（人混み雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムであり、図１８は、上から、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。
【００８２】
同図に示されるように、各アルゴリズムによる導出音声では、骨導音声に比べて、高周波領域が強調されており、気導音声に近づいていることが確認できる。
【００８３】
以上説明したように、本実施形態に係るマイクロホン１０は、骨導音声を収集する骨導音声収集部（本実施形態では骨導マイク１４）と、気導音声を収集する気導音声収集部（本実施形態では気導マイク１２）と、骨導音声収集部から入力される骨導音声信号ｘ（ｎ）をフィルタ係数を用いてフィルタリングし、導出音声信号ｙ（ｎ）として出力するフィルタリング部（本実施形態ではトランスバーサルフィルタ回路１８）と、フィルタリング部から入力される導出音声信号ｙ（ｎ）、および、気導音声収集部から所望信号として入力される気導音声信号ｄ（ｎ）の差分を誤差信号ｅ（ｎ）として出力する誤差信号生成部（本実施形態では加算器２０）と、誤差信号生成部から入力される誤差信号ｅ（ｎ）が小さくなるようにフィルタリング部のフィルタ係数を更新するフィルタ係数調整部２２と、を有して構成され、気導音声信号ｄ（ｎ）と相関のある骨導音声信号ｘ（ｎ）を導出音声信号ｙ（ｎ）として出力可能であるため、骨導音声に気導音声への適応処理を施すことで気導音声信号ｄ（ｎ）と相関の無い雑音成分を除去することができる。
【００８４】
そのため、骨導音声の品質改善を図ることができ、騒音環境下においても明瞭な音声を収集することができる。また、従来の骨導マイクロホンのように、話者や発声内容などに依存することがなく、また、雑音の予測や複雑な計算などを必要としない。更に、発声と同時にリアルタイムで気道音声と骨導音声を収集し、更に、骨導音声側を出力音声として利用すると共に、気道音声側を学習用信号（所望信号／教示信号）としてすることから、この気道音声に内在する理想的な音を学習して、骨導音声を理想音声に近づけることが可能になるので、雑音の効率的な除去と音声の明晰化を両立させることができる。また、適応フィルタやニューラルネットワークを利用することで、発音過程において随時学習していくので、準備工程等が不要になる共に、外部の音環境の随時変化に経時的に対応可能で、且つ個人の声帯の変化にも追従できる、使い勝手の良いマイクロホンを得ることができる。
【００８５】
特に、本実施形態に係るマイクロホン１０は、モーメンタム項を有するアルゴリズムを用いてフィルタリング部のフィルタ係数を更新するため、導出音声の急激な変化を抑えることができ、歪みをより一層小さくすることができる。なお、実験結果に示されるように、「モーメンタム項を有するアルゴリズム」としては、モーメンタム最小自乗平均アルゴリズム（ＭＬＭＳ）、または、誤差逆伝搬アルゴリズムを用いたニューラルネットワーク（ＮＮＥＴ）が好適であるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明に係るマイクロホンは、騒音環境下においても明瞭な音声を収集することができるため、例えば、駅のプラットフォーム、パチンコ店、スポーツスタジアムなどにおいて幅広く利用することができ、また、携帯電話や音声認識システムなどに代表される通信機器や音声機器のマイクロホンとして広く適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の実施形態に係るマイクロホンの主要部の構成を示した概略構成図である。
【図２】同マイクロホンに適用される学習システムの概念図である。
【図３】同学習システムのブロック図である。
【図４】同学習システムに適用される多層パーセプトロンネットワークの概念図である。
【図５】白色雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフである。
【図６】自動車内雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフである。
【図７】人混み雑音とＬＡＲとの関係を示したグラフである。
【図８】白色雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフである。
【図９】自動車内雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフである。
【図１０】人混み雑音とセグメンタルＳＮＲとの関係を示したグラフである。
【図１１】クリーンな気導音声、雑音（白色雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。
【図１２】白色雑音を付加した場合における、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。
【図１３】クリーンな気導音声、雑音（人混み雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。
【図１４】人混み雑音を付加した場合における、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声の波形をそれぞれ示した図である。
【図１５】クリーンな気導音声、雑音（白色雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。
【図１６】白色雑音を付加した場合における、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。
【図１７】クリーンな気導音声、雑音（人混み雑音）を付加した気導音声、骨導音声、ＬＭＳアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。
【図１８】人混み雑音を付加した場合における、ＮＬＭＳ、ＭＬＭＳ、ＲＬＳ、ＮＮＥＴアルゴリズムによる導出音声のスペクトログラムである。
【符号の説明】
【００８８】
１０  マイクロホン
１２  気導マイク
１４  骨導マイク
１６  学習システム
１８  トランスバーサルフィルタ回路
２０、３６  加算器
２２  フィルタ係数調整部
２６、２８  遅延素子
３０、３２、３４  乗算器
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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