(57)【要約】【課題】高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することを可能とする目的信号抽出装置、目的信号抽出方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】目的信号抽出装置１０の分離行列算出部１１は、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求め、目的信号抽出部１２は分離行列を用いて混合信号から目的信号を抽出する。【選択図】  図５
2007178590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の方向から到来する、目的信号を含む混合信号を複数のセンサで観測し、これら複数のセンサからの観測信号に基づき周波数毎の時系列を求め、該時系列を独立成分分析し周波数毎の分離行列を求める分離行列算出手段と、該周波数毎の分離行列を用いて混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出手段とを備える目的信号抽出装置であって、
前記分離行列算出手段は、
事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする目的信号抽出装置。
【請求項２】
前記分離行列算出手段は、
目的信号源からセンサまでの周波数応答に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする
請求項１に記載の目的信号抽出装置。
【請求項３】
前記分離行列算出手段は、
干渉信号だけが存在する区間の信号を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする
請求項１又は２に記載の目的信号抽出装置。
【請求項４】
前記分離行列算出手段は、
干渉信号だけが存在する区間の信号を利用し、エネルギー最小の拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする
請求項１から３の何れか１項に記載の目的信号抽出装置。
【請求項５】
前記分離行列算出手段は、
各チャンネルの観測信号の相関を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする
請求項１から４の何れか１項に記載の目的信号抽出装置。
【請求項６】
前記分離行列算出手段は、
各チャンネルの観測信号の相関が０との拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする
請求項１から５の何れか１項に記載の目的信号抽出装置。
【請求項７】
複数の方向から到来する、目的信号を含む混合信号を複数のセンサで観測する信号観測ステップと、
前記複数のセンサからの観測信号に基づき周波数毎の時系列を求める周波数領域変換ステップと、
前記周波数領域変換ステップにおいて求められた時系列について事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を行うことにより、周波数毎の分離行列を求める分離行列算出ステップと、
前記分離行列算出ステップにおいて求められた分離行列を用いて、混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出ステップと
を備えることを特徴とする目的信号抽出方法。
【請求項８】
コンピュータに、
混合信号から目的信号を抽出するための分離行列の初期値を事前情報として推定する事前情報推定ステップと、
事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を用いて、前記事前情報推定ステップにおいて推定された事前情報を逐次更新することにより、分離行列を求める分離行列算出ステップと、
前記分離行列算出ステップにおいて求められた分離行列を用いて、混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出装置、目的信号抽出方法、及び、プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
混合信号から目的信号を分離抽出する手法の一つとして独立成分分析（Independent Component Analysis : ＩＣＡ、以下「ＩＣＡ」ともいう）による手法がある。これは、複数の線形混合された信号を、元の信号や混合過程についての知識を全く用いることなしに推定する手法であり、ブラインド音源分離（Blind Source Separation : ＢＳＳ）とよばれる。まず、ブラインド音源分離について説明する。
・実環境での混合信号（観測信号）モデル
図８は、ＩＣＡ法によるブラインド音源分離のモデルを示す図である。ｓiを信号源１１iの信号、ｈjiを信号源１１iからセンサ１２jまでのインパルス応答（周波数応答）、Ｐをインパルス応答の次数、信号源１１iの数をＮ個（Ｎ＞１）、センサ１２jの数をＭ（Ｍ≧Ｎ）個、ｎを離散的時刻とすると、センサ１２jで観測される信号ｙjは
【０００３】
【数１】
2007178590.tif 000003
と表現される。ここでＮ個の信号ｓiは統計的に互いに独立であると仮定する。観測信号ｙj（ｎ）は一定周期で標本化され、ディジタル信号系列とされている。
・分離信号のモデル
ブラインド音源分離では、式（１）の形で得られる観測信号と、長さがＱタップ、インパルス応答がｗijのＮ×Ｍ個の分離フィルタ群１３ijから成る分離系を用いて分離する。この分離フィルタ群１３ijを用いて、分離して得られる信号ｙi（ｎ）は
【０００４】
【数２】
2007178590.tif 000004
と表される。図８には、Ｎ＝Ｍ＝２の場合について、信号源１１1，１１2とセンサ１２1，１２2間の混合過程と、センサ１２1，１２2の出力信号ｙ1，ｙ2から２×２個のフィルタ群１３ijを用いるＩＣＡ法により分離信号ｙ1（ｎ），ｙ2（ｎ）を出力端子１４1，１４2に得る分離過程を示している。
分離フィルタ係数（周波数応答）ｗijの推定には、独立成分分析（ＩＣＡ）と呼ばれる技術が広く用いられる。時間領域信号を周波数領域へ変換し、各周波数において分離行列を求める手法（周波数領域ＢＳＳ）が広く用いられている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
従来の尤度最大法に基づくＩＣＡによる周波数領域ＢＳＳ法の機能構成を図９に示す。観測信号ｙ1（ｎ），ｙ2（ｎ）を周波数領域変換部で、例えば短時間離散フーリエ変換（ＤＦＴ）（窓関数を掛け、例えば１／２フレームごとにずらしながら１フレームずつ離散フーリエ変換）して周波数領域の信号Ｙ（ω）に変換する。
尤度最大化基準に基づく分離行列推定部において、各出力信号の周波数領域の信号Ｙi（ｆ，ｍ）が互いに独立となるように、次式のように分離行列Ｗ（ｆ）を推定する。
【０００６】
【数３】
2007178590.tif 000005
【０００７】
このようにして各周波数成分においての分離が達成される。
時間領域変換部において、周波数領域で出力される信号Ｙi（ｆ，ｍ）を例えば逆フーリエ変換により時間領域の信号に変換する。こうして得られる分離信号の中から、何らかの手法を用いて目的信号を選ぶことで、目的信号が分離抽出される。
【０００８】
周波数領域においてＩＣＡを行う問題点の一つとして、分離行列の行が入れかわっても、出力Ｚ1（ｆ，ｍ）とＺ2（ｆ，ｍ）の独立性は保たれる。すなわち分離行列の１行目と２行目を入れかえると、一つ目の出力にＺ2（ｆ，ｍ）が、二つ目の出力にＺ1（ｆ，ｍ）が得られるが、ここでもやはり二つの出力信号は独立である。即ち、ＩＣＡは出力信号同士を互いに独立にはするが、その出力順序は拘束しない。
【０００９】
これより、任意の二つの周波数ｆ1とｆ2を考えた時、例えば出力信号Ｚ1（ｆ1，ｍ）とＺ1（ｆ2，ｍ）とが、同じ信号ｓiに対する推定信号であるとは限らない。従って、周波数領域ＩＣＡでは、Ｚi（ｆ1，ｍ）とＺi（ｆ2，ｍ）が同じ信号源の信号ｓiの推定となるように、分離行列の行（各チャンネル）を正しく並べ替える必要がある。これを置換（Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）の問題と呼ぶ。
また、従来のＩＣＡでは尤度最大の基準に基づいて分離行列を算出しているため、分離行列の値が最適値に収束するまで繰り返し演算を行う必要があり、演算処理に時間を要する。また、算出された最適値はローカル最適値でありグローバル最適値であることは保証されない。
【００１０】
特許文献１には、事前知識を利用して、ＩＣＡのＰｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの問題を解決する方法が記載されている。特許文献１では、事前知識から算出した分離ベクトル（分離行列の一成分）の初期値を用いて、尤度最大の基準に基づくＩＣＡにより分離行列の一成分を算出している（図１０参照）。事前知識としての事前周波数応答情報Ｈ1（ｆ）は、目的信号源の方位（目的信号到来方向）θを既知としてＨj1（ｆ）＝ｅｘｐ（ｊ２πｆτj1），τj1＝（ｄj ／ｃ）ｓｉｎθ1を計算したもの、あるいは予め測定したものである。既知である周波数応答をＨ′j1（ｆ）＝ｅｘｐ（ｊ２πｆτj1）とする。拘束条件として例えば次式で与えられ、
Σj=1MＨ′j1Ｗ1j（ｆ）＝Ｗ1（ｆ）Ｈ1（ｆ）＝１
【００１１】
この式の条件を満たしながら誤差信号Ｅ（ｆ，ｍ）のパワーを最小とする係数Ｗ′1j（ｆ）を求める。ここで、Ｈ1（ｆ）＝［Ｈ′11（ｆ），Ｈ′21（ｆ）］T，Ｗ1（ｆ）＝［Ｗ11（ｆ），Ｗ12（ｆ）］である。上式は、目的信号から出力までの周波数応答を全ての周波数で１にする、という拘束条件となっている。これは目的信号が歪み無く出力されるための条件である。
【００１２】
また、特許文献２では、信号源の数がセンサの数よりも小さいときに顕著に発生するＰｅｒｍｕｔａｔｉｏｎの問題を解決している。特許文献２では、周波数領域（ＦＤ）および時間領域（ＴＤ）での独立成分分析を順次行い、特に、ＦＤＩＣＡにおける信号の識別過程を複数個のサブブロックに分割する構成とし、この処理過程で信号源の数を推定した結果を用いて実質的に実働センサの数と信号源の数とを合わせるようにしている。
特許文献３には、音素モデル（ＨＭＭ）の平均ベクトルを、最大事後確率（ＭＡＰ；Maximum A Posteriori）推定法により推定する技術が開示されている。
【００１３】
【特許文献１】特開２００４−３０２１２２号公報
【特許文献２】特開２００５−９１５６０号公報
【特許文献３】特開平８−２２２９６号公報
【非特許文献１】A. Hyvaerinen and J. Karhunen and E. Oja, "Independent Component Analysis, "John Wiley & Sons,2001,ISBN 0-471-40540
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、特許文献１，２では、尤度最大の基準に基づくＩＣＡにより分離行列を求めているため、計算時間がかかり、かつ、求められた分離行列や抽出された目的信号の精度が低いという従来の問題点は解決されない。
また、特許文献３のように、ＨＭＭに事後確率最大推定法を適用する場合は、既知の事前情報として不特定話者の音声を用いることができるが、ＩＣＡでは既知の事前情報が存在しない。このため、ＩＣＡに事後確率最大推定法を適用するには事前情報を推定する必要がある。また、計算量を削減し高速に計算を行うためには精度の高い事前情報を推定する必要がある。
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することを可能とする目的信号抽出装置、目的信号抽出方法、及び、プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数の方向から到来する、目的信号を含む混合信号を複数のセンサで観測し、これら複数のセンサからの観測信号に基づき周波数毎の時系列を求め、該時系列を独立成分分析し周波数毎の分離行列を求める分離行列算出手段と、該周波数毎の分離行列を用いて混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出手段とを備える目的信号抽出装置であって、前記分離行列算出手段は、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする目的信号抽出装置を提供する。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、従来の尤度最大の基準に基づく独立成分分析よりも、高速かつ高精度に分離行列を求めることができ、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００１６】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の目的信号抽出装置において、前記分離行列算出手段は、目的信号源からセンサまでの周波数応答に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、目的信号源からセンサまでの周波数応答に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、事前情報を高い精度で算出することができ、分離行列のチャンネルの入替（Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）が発生するという問題が生じなくなる。また、高速かつ高精度に分離行列を求めて、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の目的信号抽出装置において、前記分離行列算出手段は、干渉信号だけが存在する区間の信号を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、干渉信号だけが存在する区間の信号を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とするため、事前情報を高い精度で推定することができ、高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の目的信号抽出装置において、前記分離行列算出手段は、干渉信号だけが存在する区間の信号を利用し、エネルギー最小の拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、干渉信号だけが存在する区間の信号を利用し、エネルギー最小の拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、事前情報を高い精度で推定することができ、高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００１９】
請求項５に記載の発明は、請求項１から４の何れか１項に記載の目的信号抽出装置において、前記分離行列算出手段は、各チャンネルの観測信号の相関を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、各チャンネルの観測信号の相関を利用して推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、事前情報を高い精度で推定することができ、高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００２０】
請求項６に記載の発明は、請求項１から５の何れか１項に記載の目的信号抽出装置において、前記分離行列算出手段は、各チャンネルの観測信号の相関が０との拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることを特徴とする。
本発明によれば、目的信号抽出装置は、各チャンネルの観測信号の相関が０との拘束条件に基づいて推定した分離行列を事前情報として用いて、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、混合信号から独立な特徴を高精度に抽出して事前情報を高い精度で推定することができ、高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、複数の方向から到来する、目的信号を含む混合信号を複数のセンサで観測する信号観測ステップと、前記複数のセンサからの観測信号に基づき周波数毎の時系列を求める周波数領域変換ステップと、前記周波数領域変換ステップにおいて求められた時系列について事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を行うことにより、周波数毎の分離行列を求める分離行列算出ステップと、前記分離行列算出ステップにおいて求められた分離行列を用いて、混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出ステップとを備えることを特徴とする目的信号抽出方法を提供する。
本発明によれば、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めることによって、従来の尤度最大の基準に基づく独立成分分析よりも高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、コンピュータに、混合信号から目的信号を抽出するための分離行列の初期値を事前情報として推定する事前情報推定ステップと、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を用いて、前記事前情報推定ステップにおいて推定された事前情報を逐次更新することにより、分離行列を求める分離行列算出ステップと、前記分離行列算出ステップにおいて求められた分離行列を用いて、混合信号から目的信号を抽出する目的信号抽出ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
本発明によれば、推定した事前情報を用いて事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を行うことにより、従来の尤度最大の基準に基づく独立成分分析よりも高速かつ高精度に分離行列を求めることができる。従って、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、目的信号抽出装置は、事後確率最大の基準に基づく独立成分分析により分離行列を求めるため、従来の尤度最大の基準に基づく独立成分分析よりも、高速かつ高精度に分離行列を求めることができ、求めた分離行列を用いて高速かつ高精度に混合信号から目的信号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】
【００２４】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施の形態について説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る目的信号抽出装置１０の機能構成を示すブロック図である。同図に示すように、目的信号抽出装置１０は、分離行列算出部１１と目的信号抽出部１２とで構成されている。
【００２５】
分離行列算出部１１は、複数のセンサからの観測信号に基づき周波数毎の時系列を求め、当該時系列を事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を行うことにより、周波数毎の分離行列を求める。
分離行列算出部１１は事前情報推定部１１１を備えている。事前情報推定部１１１は、事後確率最大基準に基づく独立成分分析の事前情報として、分離行列（の初期値）を推定する。
【００２６】
事前知識保持部１１２は事前知識を保持する。本実施形態においては、目的信号源からセンサまでの周波数応答の事前計測値を事前知識として保持する。本実施の形態では、この周波数応答の事前計測値に基づいて分離行列の初期値が推定される。
なお、これらの機能構成は、目的信号抽出装置１０が備えるＣＰＵ、メモリ等のハードウェア、及び、メモリに記憶されているプログラム、データ等のソフトウェアによって実現される。
【００２７】
次に、図２を参照して、目的信号抽出装置１０が行う処理手順を説明する。ここでは、雑音源が一つであり、目的音源はユーザの音声であり、これらの音を目的信号抽出装置１０としての携帯電話機に入力する場合について述べる。また、分離行列が２×２（２行２列）の行列であるものとする。さらに、観測信号がＹ1（ｎ），Ｙ2（ｎ）、分離信号がＺ1（ｎ），Ｚ2（ｎ）であり、分離した目的信号としてＺ1（ｎ）を抽出する場合を例とする。また、ユーザの口（目的信号源）から携帯電話機のマイク（センサ）までの周波数応答を事前に測定し、事前知識保持部１１２に事前測定値（事前知識）として予め保存しておくものとする。
まず、Ｓｔｅｐ１において、事前知識保持部１１２に保存しておいた事前測定値を取得する。
Ｓｔｅｐ２において、この値を分離行列の一列（つまり以下の式（１）の分離行列の二列目のａ1とａ2）とする。
【００２８】
【数４】
2007178590.tif 000006
【００２９】
Ｓｔｅｐ３において、発声音声のデータを測定し、周波数領域に変換する。
Ｓｔｅｐ４において、ＭＡＰ推定のＩＣＡ（事後確率最大基準に基づく独立成分分析）でＷの変動を吸収する。具体的には、従来のＷ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）の代わりにＷに関する事前知識を導入し、ＭＡＰ推定で式（２）によりＷの推定を図る。
Ｗ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）Ｐ（Ｗ）  （２）
以上のｓｔｅｐで求めたａ1，ａ2をＷの平均値としてＷの確率分布を仮定し、事後確率最大基準に基づいて、式（３）によりＷを逐次に更新することにより推定する。
【００３０】
【数５】
2007178590.tif 000007
【００３１】
たとえば、正規分布と仮定する場合は以下の式になる。
【００３２】
【数６】
2007178590.tif 000008
【００３３】
ただし、μは事前推定値、σ2は分離行列の事前推定値の変動を表す分散値である。
Ｓｔｅｐ５において、以上のＳｔｅｐで推定した分離行列を用いて分離を行って、目的信号を抽出する。
Ｓｔｅｐ６において、目的信号を時間領域の信号に復元する。
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。図３は、本発明の第２の実施の形態に係る目的信号抽出装置１０の機能構成を示すブロック図である。同図に示すように、第２の実施の形態に係る分離行列算出部１１は、第１の実施の形態に係る分離行列算出部１１が備える事前情報推定部１１１及び事前知識保持部１１２に加えて、無音区間検出部１１３を備えている。
【００３４】
第２の実施の形態に係る事前情報推定部１１１は、第１の実施の形態に係る事前情報推定部１１１が備える機能に加えて、干渉信号だけが存在する区間（無音区間）の信号を利用して分離行列の１成分を推定する機能を備えている。
次に、図４を参照して、本実施の形態に係る目的信号抽出装置１０が行う処理手順を説明する。ここでの前提条件は、第１の実施の形態で図２を参照して説明した前提条件と同様である。
まず、Ｓｔｅｐ１において、事前知識保持部１１２から事前測定値を取得する。
次に、Ｓｔｅｐ２において、事前知識保持部１１２から取得した値を分離行列の一列（つまり以下の式（１）に示す分離行列の二列目のａ1とａ2）にする。
【００３５】
【数７】
2007178590.tif 000009
【００３６】
Ｓｔｅｐ３において、発声音声のデータを測定し、周波数領域に変換する。
Ｓｔｅｐ４において、ユーザが発声してない区間を検出する。
Ｓｔｅｐ５において、ユーザの発声してない区間の観測データ（Ｙ1とＹ2）と以下の式（２）を用いて、出力Ｚ1のエネルギー最小化基準に基づいてｗ1を求める。
【００３７】
【数８】
2007178590.tif 000010
【００３８】
その結果、ｗ1を式（４）により推定する：
ｗ1＝ａ1＊（Ｒ22−Ｒ21）／（Ｒ11−Ｒ12）  （４）
ここで、Ｒ＝Ｅ［ｙiｙj］  （５）
Ｓｔｅｐ６において、ＭＡＰ推定のＩＣＡでＷの変動を吸収する。つまり、従来のＷ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）の代わりにＷに関する事前知識を導入し、ＭＡＰ推定で式（６）によりＷの推定を図る。
Ｗ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）Ｐ（Ｗ）  （６）
以上のｓｔｅｐで求めたｗ1及びａ1，ａ2をＷの平均値として、Ｗの確率分布を仮定し、事後確率最大基準に基づいて、式（７）によりＷを逐次に更新することにより推定する。
【００３９】
【数９】
2007178590.tif 000011
【００４０】
たとえば、正規分布と仮定する場合は以下の式（８）のようになる。
【００４１】
【数１０】
2007178590.tif 000012
【００４２】
ただし、μは事前推定値、σ2は分離行列の事前推定値の変動を表す分散値である。
Ｓｔｅｐ７において、以上のＳｔｅｐで推定した分離行列を用いて分離を行って、目的信号を抽出する。
Ｓｔｅｐ８において、目的信号を時間領域の信号に復元する。
（第３の実施の形態）
次に第３の実施の形態について説明する。図５は、本発明の第３の実施の形態に係る目的信号抽出装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００４３】
第３の実施の形態に係る事前情報推定部１１１は、第２の実施の形態に係る事前情報推定部１１１が備える機能に加えて、各チャンネルの観測信号の相関を利用して分離行列の１成分を推定する機能を備えている。
次に、図６を参照して、本実施の形態に係る目的信号抽出装置１０が行う処理の手順について説明する。ここでの前提条件は、第１の実施の形態で図２を参照して説明した前提条件と同様である。
まず、Ｓｔｅｐ１において、事前知識保持部１１２から事前測定値を取得する。
次に、Ｓｔｅｐ２において、Ｓｔｅｐ１で取得した事前測定値を分離行列の一列（つまり以下の式（１）の分離行列の二列目のａ1とａ2）にする。
【００４４】
【数１１】
2007178590.tif 000013
【００４５】
Ｓｔｅｐ３において、発声音声のデータを測定し、周波数領域に変換する。
Ｓｔｅｐ４において、ユーザが発声していない区間（干渉波だけの区間）を検出する。
Ｓｔｅｐ５において、ユーザの発声してない区間の観測データ（Ｙ1とＹ2）と以下の式（２）を用いて、出力Ｚ1のエネルギー最小化基準に基づいてｗ1を求める。
【００４６】
【数１２】
2007178590.tif 000014
【００４７】
その結果、ｗ1を式（４）により推定する：
ｗ1＝ａ1＊（Ｒ22−Ｒ21）／（Ｒ11−Ｒ12）  （４）
ここで、Ｒ＝Ｅ［ｙiｙj］
Ｓｔｅｐ６において、全発声区間の音声データＹを用いて、無相関化の拘束条件式（５）でｗ2を求める（式（６））。
Ｅ［Ｚ1，Ｚ2］＝０  （５）
ｗ2＝−（ａ2ｗ1Ｅ（ｙ1ｙ2）＋ａ1ａ2Ｅ（ｙ2ｙ2））／（ｗ1Ｅ（ｙ1ｙ1）＋ａ1Ｅ（ｙ1ｙ2））  （６）
【００４８】
Ｓｔｅｐ７において、ＭＡＰ推定のＩＣＡでＷの変動を吸収する。つまり、従来のＷ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）の代わりにＷに関する事前知識を導入し、ＭＡＰ推定で式（７）によりＷの推定を図る。
Ｗ＝ａｒｇ  ｍａｘＰ（Ｗ／ｄａｔａ）Ｐ（Ｗ）  （７）
以上のｓｔｅｐで求めたｗ1、ｗ2及びａ1，ａ2をＷの平均値として、Ｗの確率分布を仮定し、事後確率最大基準に基づいて、式（８）によりＷを逐次に更新することにより推定する。
【００４９】
【数１３】
2007178590.tif 000015
【００５０】
たとえば、正規分布だと仮定する場合は以下の式（９）になる。
【００５１】
【数１４】
2007178590.tif 000016
【００５２】
ただし、μは事前推定値、σ2は分離行列の事前推定値の変動を表す分散値である。
Ｓｔｅｐ８において、以上のＳｔｅｐで推定した分離行列を用いて分離を行い、目的信号を抽出する。
Ｓｔｅｐ９において、目的信号を時間領域の信号に復元する。
図７には、従来の最尤度基準に基づくＩＣＡ手法を用いて復元した音声信号（図７（ａ））と、本発明手法の事後確率最大基準に基づくＩＣＡ手法を用いて復元した音声信号（図７（ｂ））の例を示している。グラフの横軸が時間を表し、縦軸が信号レベルを表している。図７（ａ）に示すグラフよりも図７（ｂ）に示すグラフの方が信号レベルの変動が小さく、音声信号から雑音信号がより除去されていることがわかる。つまり、本発明手法を用いて復元した音声信号については、従来のＩＣＡを用いて復元した音声信号よりも、ＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio；対雑音信号比）の向上が確認された。
【００５３】
以上説明したように、事前情報を用いて事後確率最大の基準に基づく独立成分分析を行うようにしたため、分離行列についてグローバル最適値を求めることができ、事前情報を用いない尤度最大の基準に基づく独立成分分析よりも、高速かつ高精度に混合信号から目的信号を抽出することが可能となる。また、高い精度で推定した分離行列を事前情報として用いることができるため、高速かつチャンネルの入替を発生させずに分離行列を算出することが可能となる。
【００５４】
なお、上述した実施の形態においては、分離行列が２×２の行列である場合について説明したが、これに限定されることはなく、３行以上３列以上の行列についても適用可能である。また、上述した実施の形態のフローチャートにおいては、周波数領域で抽出した目的信号を時間領域に変換するとして説明したが、機能構成図に示すように、時間領域に変換した分離行列を用いて目的信号を抽出するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、複数方向からの信号が混合されて受信され、観測したい目的信号のみを直接観測することはできず、目的信号に他のノイズ（雑音）などが重畳されて観測される状況において、目的信号を推定する場合に有効である。特に、ＳＮＲが低い条件において本発明手法は有効である。
例えば、本発明に係る目的信号抽出装置１０を携帯電話機に適用することによって、雑音環境においてユーザの入力音声以外に周囲の雑音が携帯電話機に収録される状況でも、ユーザの音声だけを抽出することが可能となる。携帯電話機以外にも、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、固定電話機、固定電話の子機等、あらゆる通信端末に適用することが可能である。また、無線通信のような外乱が発生する環境における干渉除去にも利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る目的信号抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態に係る目的信号抽出装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る目的信号抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】同実施の形態に係る目的信号抽出装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施の形態に係る目的信号抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】同実施の形態に係る目的信号抽出装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は、従来の最尤度基準に基づくＩＣＡ手法を用いて復元した音声信号のグラフであり、（ｂ）は本発明手法の事後確率最大基準に基づくＩＣＡ手法を用いて復元した音声信号のグラフである。
【図８】従来のＩＣＡ法によるブラインド音源分離（ＢＳＳ）のモデルを示す図である。
【図９】従来の尤度最大法に基づくＩＣＡによる周波数領域ＢＳＳ法の機能構成を示す図である。
【図１０】従来の特許文献１における目的信号抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５７】
１０    目的信号抽出装置
１１    分離行列算出部
１２    目的信号抽出部
１１１  分離行列初期値算出部
１１２  事前情報保持部
１１３  無音区間検出部
【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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