(57)【要約】【課題】ＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式による音源分離処理を行うに当たり、音響環境の変化があった場合でも、高い音源分離性能が維持されるようにしつつ、プロセッサの演算負荷を極力抑えられること。【解決手段】学習演算部２６が、随時変化する入力信号（混合音声信号ｘi(ｆ)）に対する分離フィルタ処理部２５の音源分離性能を表す指標値εxを算出し、学習制御部２７は、指標値εxに基づいて、学習演算部２６に学習演算をさせて新たな分離行列を算出する処理と、分離フィルタ処理部２５において用いられる分離行列Ｗ(ｆ)を、学習演算部２６により算出された新たな分離行列に更新する処理との両方を行うか否かを判別し、その判別結果に従って学習演算部２６を制御する。音源分離の対象となる一部の周波数帯域に属する周波数ビンそれぞれについての指標値εxを総合評価した指標値に基づいて、学習演算部２６を制御してもよい。【選択図】図１
2007282177.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の音響空間に複数の音源と複数の音声入力手段とが存在する状態で、該音声入力手段各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号に基づいて分離行列の学習演算を行う分離行列学習演算手段と、前記複数の混合音声信号に対して前記分離行列学習演算手段により演算された前記分離行列を用いた行列演算を施すことにより前記音源信号に対応する分離信号を逐次生成する逐次音源分離手段とを備え、独立成分分析法に基づくブラインド音源分離方式による音源分離処理を行う音源分離装置であって、
随時変化する前記混合音声信号に対する前記逐次音源分離手段の音源分離性能を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記分離行列学習演算手段の学習演算により新たな分離行列を算出する新分離行列算出処理と、前記逐次音源分離手段において用いられる前記分離行列を前記分離行列学習演算手段により算出された前記新たな分離行列に更新する分離行列更新処理との両方を行うか否かを、前記指標値算出手段により算出された前記指標値に基づいて制御する学習・更新制御手段と、
を具備してなることを特徴とする音源分離装置。
【請求項２】
前記分離行列学習演算手段及び前記逐次音源分離手段の各々が、時間領域から周波数領域へ変換された前記混合音声信号に基づいて、前記分離行列の学習演算及び前記分離行列に基づく行列演算の各々を行うものである請求項１に記載の音源分離装置。
【請求項３】
前記指標値算出手段が、周波数領域の前記混合音声信号における全ての周波数帯域の中の予め設定された一部の周波数帯域について前記指標値を算出する一部帯域指標値算出手段を具備し、
前記学習・更新制御手段が、前記一部帯域指標値算出手段により算出された前記指標値に基づいて、前記新分離行列算出処理及び前記分離行列更新処理の両方を行うか否かを制御してなる請求項２に記載の音源分離装置。
【請求項４】
前記分離行列学習演算手段による前記新分離行列算出処理が、複数の周波数ビンごとに存在する複数の前記分離行列のうち、前記一部帯域指標値算出手段による前記指標値の算出対象となった前記一部の周波数帯域に属する前記周波数ビンに対応する前記分離行列の算出のみを行なう処理である請求項３に記載の音源分離装置。
【請求項５】
前記指標値算出手段が、周波数領域の前記混合音声信号における前記一部の周波数帯域に属する複数の周波数ビンそれぞれについて前記逐次音源分離手段の音源分離性能を表す単位指標値を算出し、該単位指標値の総合評価により前記指標値を算出してなる請求項３又は４のいずれかに記載の音源分離装置。
【請求項６】
前記指標値算出手段が、前記単位指標値の平均若しくは加重平均により前記指標値を算出してなる請求項５に記載の音源分離装置。
【請求項７】
周波数領域の前記混合音声信号における周波数ビンごとの信号強度に基づいて、前記指標値算出手段が前記単位指標値の加重平均を行う際の重み係数を自動設定する重み係数自動設定手段を具備してなる請求項６に記載の音源分離装置。
【請求項８】
前記分離行列学習演算手段が、前記学習・更新制御手段の制御により前記学習演算を行う場合に、該学習演算の実行中における前記分離行列が所定の収束状態となるか、或いは前記学習演算における繰り返し計算の実行回数が所定の制限回数に達するかのいずれかの条件が成立するまで前記学習演算を実行し、これによって得られる前記分離行列を前記新たな分離行列とするものである請求項１〜７のいずれかに記載の音源分離装置。
【請求項９】
所定の音響空間に複数の音源と複数の音声入力手段とが存在する状態で、該音声入力手段各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号に基づいて分離行列の学習演算を行う分離行列学習演算工程と、前記複数の混合音声信号に対して前記分離行列学習演算工程により演算された前記分離行列を用いた行列演算を施すことにより前記音源信号に対応する分離信号を逐次生成する逐次音源分離工程とをコンピュータに実行させることにより、コンピュータに独立成分分析法に基づくブラインド音源分離方式による音源分離処理を行わせるための音源分離プログラムであって、
随時変化する前記混合音声信号に対する前記逐次音源分離工程の音源分離性能を表す指標値を算出する指標値算出工程と、
前記分離行列学習演算工程の学習演算により新たな分離行列を算出する新分離行列算出処理と、前記逐次音源分離工程において用いられる前記分離行列を前記分離行列学習演算工程により算出された前記新たな分離行列に更新する分離行列更新処理との両方を行うか否かを、前記指標値算出工程により算出された前記指標値に基づいて制御する学習・更新制御工程と、
をコンピュータに実行させるための音源分離プログラム。
【請求項１０】
所定の音響空間に複数の音源と複数の音声入力手段とが存在する状態で、該音声入力手段各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号に基づいて分離行列の学習演算を行う分離行列学習演算工程と、前記複数の混合音声信号に対して前記分離行列学習演算工程により演算された前記分離行列を用いた行列演算を施すことにより前記音源信号に対応する分離信号を逐次生成する逐次音源分離工程とを実行することにより、独立成分分析法に基づくブラインド音源分離方式による音源分離処理を行う音源分離方法であって、
随時変化する前記混合音声信号に対する前記逐次音源分離工程の音源分離性能を表す指標値を算出する指標値算出工程と、
前記分離行列学習演算工程の学習演算により新たな分離行列を算出する新分離行列算出処理と、前記逐次音源分離工程において用いられる前記分離行列を前記分離行列学習演算工程により算出された前記新たな分離行列に更新する分離行列更新処理との両方を行うか否かを、前記指標値算出工程により算出された前記指標値に基づいて制御する学習・更新制御工程と、
を有してなることを特徴とする音源分離方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の音響空間に複数の音源と複数の音声入力手段とが存在する状態で、その音声入力手段各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号（音源各々からの音源信号が重畳された信号）に対し、所定の分離行列を用いた行列演算を施すことにより前記音源信号に対応する複数の分離信号を逐次生成する機能を備えた音源分離装置、音源分離プログラム及び音源分離方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
所定の音響空間に複数の音源と複数のマイク（音声入力手段）とが存在する場合、その複数のマイクごとに、複数の音源各々からの個別音声信号（以下、音源信号という）が重畳された音声信号（以下、混合音声信号という）が取得される。このようにして取得（入力）された複数の前記混合音声信号のみに基づいて、前記音源信号各々を同定（分離）する音源分離処理の方式は、ブラインド音源分離方式（Blind Source Separation方式、以下、ＢＳＳ方式という）と呼ばれる。なお、本明細書において、「音声」は、人が発する声に限らず各種の音響を含む概念を表す用語として用いている。
さらに、ＢＳＳ方式の音源分離処理の１つに、独立成分分析法（Independent Component Analysis、以下、ＩＣＡ法という）に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理がある。このＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式は、複数のマイクを通じて入力される複数の前記混合音声信号（時系列の音声信号）において、前記音源信号どうしが統計的に独立であることを利用して所定の分離行列（逆混合行列）を最適化し、入力された複数の前記混合音声信号に対して最適化された分離行列によるフィルタ処理（行列演算）を施すことによって前記音源信号の同定（音源分離）を行う処理方式である。
ここで、分離行列の最適化は、所定の時間長分の混合音声信号に基づいて、分離行列を用いたフィルタ処理（行列演算）による分離信号（同定された信号）の算出と、その分離信号を用いた逆行列演算等による分離行列の更新とを逐次繰り返す学習計算により行われる。このように、分離行列を用いたフィルタ処理（行列演算）は、出力信号となる分離信号を得るために行われるとともに、これと並行して、学習計算においても行われる。前者は、学習計算によって学習済みの分離行列を用いて行われる。後者は、学習計算において逐次更新される分離行列（学習途上の分離行列）を用いて行われる。以下、便宜上、前者を分離用フィルタ処理、後者を学習用フィルタ処理という。なお、本明細書において、「演算」、「計算」及び「算出」の用語はほぼ同義を表すものとする。
【０００３】
ここで、学習計算開始時には、所定の初期値が設定された分離行列（以下、初期行列という）が与えられ、その初期行列が学習計算により更新されて音源分離（前記分離用フィルタ処理）に用いる分離行列として設定される。通常、最初の学習計算開始時には、予め定められた所定の行列が初期行列として設定され、以後、学習計算が行われるごとに、学習後の分離行列が次の学習計算開始時の初期行列として設定される。このようなＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理（以下、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理という）は、例えば、非特許文献１や非特許文献２等に詳説されている。
また、特許文献１には、周波数領域におけるブラインド音源分離処理において、permutation（周波数解析窓ごとに分離音源の入れ替わりが発生する現象）の問題を分離信号の類似度計算によって解決する技術が示されている。
ここで、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理における分離行列の学習計算は、演算負荷が高く、現状の実用的なプロセッサではそれをリアルタイムで行うことはできない。このため、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理をリアルタイムで行う場合、逐次入力される混合音声信号に対し、分離行列を用いた行列演算（前記分離用フィルタ処理）を逐次施してリアルタイムで出力信号としての分離信号を得る一方、これと並行して学習計算を行い、その学習計算によって新たな分離行列が得られる都度、リアルタイムの分離処理に用いる分離行列を新たな分離行列に更新するという処理を行えばよい。
また、特許文献２には、話者が音源である場合に、話者が発話中であるか否かを判別し、その判別結果に応じて分離行列の学習及び分離処理をＯＮ／ＯＦＦ制御する技術が示されている。
【特許文献１】特開２００４−１４５１７２号公報
【特許文献２】特開２００５−２２７５１２号公報
【非特許文献１】猿渡洋、「アレー信号処理を用いたブラインド音源分離の基礎」電子情報通信学会技術報告、vol.EA2001-7、pp.49-56、April 2001.
【非特許文献２】高谷智哉他、「SIMOモデルに基づくICAを用いた高忠実度なブラインド音源分離」電子情報通信学会技術報告、vol.US2002-87、EA2002-108、January 2003.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理において、分離行列の学習計算を十分に行えば、即ち、学習計算における逐次計算回数を増やせば、高い音源分離性能（前記音源信号の同定性能）が得られる。ここで、処理の開始後しばらくの時間帯や、音響環境の変化（音源の移動や音源の追加・変更等）があった場合等、学習計算開始時の分離行列（即ち、初期行列）がそのときの音源の状態に対応していない場合に、十分な音源分離性能を得る（学習結果を十分に収束させる）ためには、学習計算における逐次計算回数をより多くする必要がある。
しかしながら、音響環境の変化があっても高い音源分離性能を確保するために、学習計算の実行回数や、各学習計算における逐次計算回数を増やすと、その計算を行うプロセッサの演算負荷が高くなり、消費電力も増えるという問題点があった。特に、音響環境の変化が小さい状況下において、高い頻度で学習計算を行うと、プロセッサの演算負荷が高いにもかかわらず、音源分離性能はあまり向上しないという無駄の発生が顕著となる。
また、特許文献２においても、発話中における学習演算の負荷低減については何ら示されてない。
従って、本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式による音源分離処理を行うに当たり、音響環境の変化があった場合でも、高い音源分離性能が維持されるようにしつつ、プロセッサの演算負荷を極力抑えられる音源分離装置、音源分離プログラム及び音源分離方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために本発明は、所定の音響空間に複数の音源と複数の音声入力手段（マイクロホン）とが存在する状態で、その音声入力手段各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号に基づいて分離行列の学習演算を行う分離行列学習演算手段と、前記複数の混合音声信号に対して前記分離行列学習演算手段により演算された前記分離行列を用いた行列演算を施すことにより、前記音源信号に対応する分離信号を逐次生成する逐次音源分離手段とを備え、これらによって独立成分分析法に基づくブラインド音源分離方式（以下、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離方式という）による音源分離処理を行う音源分離装置、或いはその処理をコンピュータに実行させるためのプログラム若しくはその処理を実行する音源分離方法に適用されるものである。なお、前記逐次音源分離手段が実行する処理が、前記分離用フィルタ処理に相当する。
そして、本発明の特徴は、以下の（１）及び（２）の各構成要素を備える点にある。なお、本発明を音源分離プログラム又は音源分離方法として捉えるときは、以下に示す各手段は、その各手段が行う処理をコンピュータに実行させる工程、又はその各手段が行う処理を実行する工程であると捉えればよい。
（１）随時変化する前記混合音声信号に対する前記逐次音源分離手段の音源分離性能を表す指標値を算出する指標値算出手段。
（２）前記分離行列学習演算手段の学習演算により新たな分離行列を算出する処理（以下、新分離行列算出処理という）と、前記逐次音源分離手段において用いられる前記分離行列を前記分離行列学習演算手段により算出された前記新たな分離行列に更新する処理（以下、分離行列更新処理という）との両方を行うか否かを、前記指標値算出手段により算出された前記指標値に基づいて制御する学習・更新制御手段。
このような構成によれば、音響環境の変化が大きい場合には、音源分離性能が悪化したと認められる前記指標値が得られるので、そのような場合にのみ、新たな分離行列を算出する学習演算と、前記逐次音源分離手段の処理（前記分離用フィルタ処理）に用いる分離行列の更新とを行うように制御できる。また、音響環境の変化が小さい場合には、無駄な学習演算を行わないように制御できる。その結果、音響環境の変化があった場合でも、高い音源分離性能が維持されるとともに、プロセッサの演算負荷を極力抑えることができる。
なお、現状の実用的なプロセッサの能力からすれば、前記分離行列学習演算手段及び前記逐次音源分離手段の各々が、時間領域から周波数領域へ変換された前記混合音声信号に基づいて、前記分離行列の学習演算及び前記分離行列に基づく行列演算の各々を行うタイプのＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離方式による音源分離処理（後述する、ＦＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理）を採用することが現実的である。ＦＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を採用することにより、時間領域の前記混合音声信号をそのまま処理する場合よりもプロセッサの演算負荷をより軽減できる。
【０００６】
また、前記指標値算出手段が、周波数領域の前記混合音声信号における全ての周波数帯域の中の予め設定された一部の周波数帯域について前記指標値を算出する一部帯域指標値算出手段を具備することが考えられる。
この場合、前記学習・更新制御手段は、前記一部帯域指標値算出手段により算出された前記指標値に基づいて、前記新分離行列算出処理及び前記分離行列更新処理の両方を行うか否かを制御する。
これにより、前記混合音声信号に、分離対象とする主要音声の信号とその他のノイズ音声の信号とが混在しているような場合に、主要音声の信号成分が占める一部の周波数帯域について前記指標値を算出し、その指標値に基づく学習制御を行うことができる。その結果、後述するように、無駄な学習演算及び分離行列の更新を回避し、学習演算を実行するプロセッサの演算負荷をより低減することができる。また、前記混合音声信号における特に主要な周波数成分（分離対象とする信号成分）について、より重点的に（良好な指標値が得られるように）学習演算が行われるので、演算負荷を抑えつつ、実質的に高い分離性能を確保できる。
【０００７】
また、前記分離行列学習演算手段による前記新分離行列算出処理が、複数の周波数ビンごとに存在する複数の前記分離行列のうち、前記一部帯域指標値算出手段による前記指標値の算出対象となった前記一部の周波数帯域に属する前記周波数ビンに対応する前記分離行列の算出のみを行なう処理であるものであればなお好適である。
これにより、前記分離行列について、学習の必要がない前記分離行列についての学習演算が省略され、学習演算を実行するプロセッサの演算負荷をより低減することができる。
また、前記指標値算出手段による処理の具体例としては、周波数領域の前記混合音声信号における前記一部の周波数帯域に属する複数の周波数ビンそれぞれについて、前記逐次音源分離手段の音源分離性能を表す単位指標値を算出し、その単位指標値の総合評価により前記指標値を算出するものが考えられる。
この場合、前記指標値算出手段は、例えば、前記単位指標値の平均若しくは加重平均により前記指標値を算出すればよい。
また、所定の重み係数自動設定手段が、周波数領域の前記混合音声信号における周波数ビンごとの信号強度に基づいて、前記指標値算出手段が前記単位指標値の加重平均を行う際の重み係数を自動設定することも考えられる。これにより、前記混合音声信号における特に主要な周波数成分（信号強度が強い周波数帯域の成分）について、より重点的に（良好な指標値が得られるように）学習演算が行われるので、演算負荷を抑えつつ、実質的に高い分離性能を確保できる。
【０００８】
また、前記分離行列学習演算手段が、前記学習・更新制御手段の制御により前記学習演算を行う場合に、その学習演算の実行中における前記分離行列が所定の収束状態となるか、或いはその学習演算における繰り返し計算の実行回数が所定の制限回数に達するかのいずれかの条件が成立するまで前記学習演算を実行し、これによって得られる前記分離行列を前記新たな分離行列とするものが考えられる。
このように、学習演算における繰り返し計算の実行回数に制限を設ければ、音響環境の変化が大きい場合に、分離行列が十分に学習されること（収束すること）を待つがために、前記逐次音源分離手段の処理（前記分離用フィルタ処理）に用いられる分離行列の更新（学習演算の結果が反映された分離行列への更新）が大幅に遅れるという不都合を回避できる。この場合、前記逐次音源分離手段の処理に用いられる分離行列は、複数回に分けて少しずつ段階的に学習及び更新されることになる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、前記指標値に基づいて、音響環境の変化が大きい場合にのみ、新たな分離行列を算出する学習演算と、前記逐次音源分離手段の処理（前記分離用フィルタ処理）に用いる分離行列の更新とを行うように制御できる。また、音響環境の変化が小さい場合には、無駄な学習演算を行わないように制御できる。その結果、音響環境の変化があった場合でも、高い音源分離性能が維持されるとともに、プロセッサの演算負荷を極力抑えることができる。
また、新たな学習演算及び分離行列の更新を実行するか否かを、周波数領域の混合音声信号における一部の周波数帯域（分離対象とする信号の周波数帯域）についての分離性能の指標値に基づいて制御すればより好適である。これにより、無駄な学習演算及び分離行列の更新が実行されることをが回避され、学習演算を実行するプロセッサの演算負荷をより低減することができる。また、前記混合音声信号における特に主要な周波数成分（分離対象とする信号成分）について、より重点的に（良好な指標値が得られるように）学習演算が行われるので、演算負荷を抑えつつ、実質的に高い分離性能を確保できる。
さらに、学習演算における前記単位処理の実行回数に制限を設ければ、音響環境の変化が大きい場合に、前記逐次音源分離手段の処理に用いられる分離行列はが少しずつ段階的に学習及び更新される。その結果、分離行列が十分に学習されることを待つがために、学習演算の結果が反映された分離行列への更新が大幅に遅れるという不都合を回避できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の実施の形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに、図１は本発明の実施形態に係る音源分離装置Ｘの概略構成を表すブロック図、図２は音源分離装置Ｘにおける学習演算の実行タイミングを表すタイムチャート、図３は音源分離装置Ｘにおける学習演算の実行制御の手順を表すフローチャート、図４はＴＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニットＺ１の概略構成を表すブロック図、図５はＦＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニットＺ２の概略構成を表すブロック図である。
【００１１】
まず、本発明の実施形態について説明する前に、図４及び図５に示すブロック図を用いて、本発明の構成要素として適用可能な各種のＩＣＡ−ＢＳＳ方式の音源分離ユニットの例について説明する。
図４は、ＩＣＡ−ＢＳＳ方式の一種である時間領域独立成分分析方式（time-domain independent component analysis方式、以下、ＴＤＩＣＡ方式という）に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う従来の音源分ユニットＺ１の概略構成を表すブロック図である。なお、本処理の詳細は、非特許文献１や非特許文献２等に示されている。
音源分離ユニットＺ１は、分離フィルタ処理部１１ｔにより、２つの音源１、２からの音源信号Ｓ1(ｔ)、Ｓ2(ｔ)（音源ごとの音声信号）を２つのマイクロホン（音声入力手段）１１１、１１２で入力した２チャンネル（マイクロホンの数）の混合音声信号ｘ１(ｔ)、ｘ２(ｔ)について、分離行列Ｗ(ｚ)によりフィルタ処理を施すことによって音源分離を行う。なお、混合音声信号ｘ１(ｔ)、ｘ２(ｔ)は、所定のサンプリング周期でデジタル化された信号であるが、図４、図５においては、Ａ／Ｄ変換手段の記載を省略している。
図４には、２つの音源１、２からの音源信号Ｓ1(ｔ)、Ｓ2(ｔ)（個別音声信号）を２つのマイクロホン（音声入力手段）１１１、１１２で入力した２チャンネル（マイクロホンの数）の混合音声信号ｘ１(ｔ)、ｘ２(ｔ)に基づいて音源分離を行う例について示しているが、２チャンネル以上であっても同様である。ＩＣＡ−ＢＳＳ方式による音源分離の場合、（入力される混合音声信号のチャンネル数ｎ（即ち、マイクロホンの数））≧（音源の数ｍ）であればよい。
複数のマイクロホン１１１、１１２各々で集音された各混合音声信号ｘ１(ｔ)、ｘ２(ｔ)には、複数音源からの音源信号が重畳されている。以下、各混合音声信号ｘ１(ｔ)、ｘ２(ｔ)を総称してｘ(ｔ)と表す。この混合音声信号ｘ(ｔ)は音源信号Ｓ(ｔ)の時間的空間的な畳み込み信号として表現され、次の（１）式のように表される。
【数１】
2007282177.tif 000003
ＴＤＩＣＡによる音源分離の理論は、この音源信号Ｓ(ｔ)のそれぞれの音源同士が統計的に独立であることを利用すると、ｘ(ｔ)がわかればＳ(ｔ)を推測することができ、従って、音源を分離することができるという発想に基づく理論である。
ここで、当該音源分離処理に用いる分離行列をＷ(ｚ)とすれば、分離信号（即ち、同定信号）ｙ(ｔ)は、次の（２）式で表される。
【数２】
2007282177.tif 000004
ここで、Ｗ(ｚ)は、出力ｙ(ｔ)から逐次計算（学習計算）により求められる。また、分離信号は、チャンネルの数だけ得られる。
なお、音源合成処理はこのＷ(ｚ)に関する情報により、逆演算処理に相当する配列を形成し、これを用いて逆演算を行えばよい。また、分離行列Ｗ(ｚ)の逐次計算を行う際の分離行列の初期値（初期行列）は、予め定められたものが設定される。
このようなＩＣＡ−ＢＳＳ方式による音源分離を行うことにより、例えば、人の歌声とギター等の楽器の音とが混合した複数チャンネル分の混合音声信号から、歌声の音源信号と楽器の音源信号とが分離（同定）される。
ここで、（２）式は、次の（３）式のように書き換えて表現できる。
【数３】
2007282177.tif 000005
そして、（３）式における分離フィルタ（分離行列）Ｗ(ｎ)は、次の（４）式により表される処理（以下、第１の単位処理という）を繰り返し実行する逐次計算により求められる。即ち、前回（ｊ）の出力ｙ(ｔ)を（４）式に適用することよって今回（ｊ＋１）のＷ(ｎ)を求め、今回求めたＷ(ｎ)を用いて所定時間長分の混合音声信号に対してフィルタ処理（行列演算）を施すことによって今回（ｊ＋１）の出力ｙ(ｔ)を求める、という前記第１の単位処理を複数回繰り返す。これにより、分離フィルタ（分離行列）Ｗ(ｎ)が、徐々に上記逐次計算で用いられる混合音声信号に対応した内容となる。
【数４】
2007282177.tif 000006
【００１２】
次に、図５に示すブロック図を用いて、ＩＣＡ−ＢＳＳ方式の一種であるＦＤＩＣＡ方式（Frequency-Domain ICA）に基づく音源分離処理を行う従来の音源分離ユニットＺ２について説明する。
ＦＤＩＣＡ方式では、まず、入力された混合音声信号ｘ(ｔ)について、ＳＴ−ＤＦＴ処理部１３によって所定の周期ごとに区分された信号であるフレーム毎に短時間離散フーリエ変換（Short Time Discrete Fourier Transform、以下、ＳＴ−ＤＦＴ処理という）を行うことにより、観測信号の短時間分析（時間領域から周波数領域への変換）を行う。離散フーリエ変換後の信号は、周波数ビンと呼ばれる所定範囲の周波数帯域ごとに区分された信号となる。そして、そのＳＴ−ＤＦＴ処理後の各チャンネルの信号（各周波数成分の信号）について、分離フィルタ処理部１１ｆにより分離行列Ｗ(ｆ)に基づく分離フィルタ処理を施すことによって音源分離（音源信号の同定）を行う。ここでｆを周波数ビン、ｍを分析フレーム番号とすると、分離信号（同定信号）ｙ(ｆ、ｍ)は、次の（５）式のように表すことができる。
【数５】
2007282177.tif 000007
そして、（５）式における分離フィルタ（分離行列）Ｗ(ｆ)は、次の（６）式により表される処理（以下、第２の単位処理という）を繰り返し実行する逐次計算により求められる。即ち、前回（ｉ）の出力ｙ(ｆ)を（６）式に適用することよって今回（ｉ＋１）のＷ(ｆ)を求め、今回求めたＷ(ｆ)を用いて所定時間長分の混合音声信号（周波数領域に変換されたもの）に対してフィルタ処理（行列演算）を施すことによって今回（ｉ＋１）の出力ｙ(ｆ)を求める、という前記第２の単位処理を複数回繰り返す。これにより、分離フィルタ（分離行列）Ｗ(ｆ)が、徐々に上記逐次計算で用いられる混合音声信号に対応した内容となる。
【数６】
2007282177.tif 000008
このＦＤＩＣＡ方式によれば、音源分離処理が各狭帯域における瞬時混合問題として取り扱われ、比較的簡単かつ安定に分離フィルタ（分離行列）Ｗ(ｆ)を更新することができる。
【００１３】
以下、図１に示すブロック図を用いて、本発明の実施形態に係る音源分離装置Ｘについて説明する。
音源分離装置Ｘは、複数の音源１、２が存在する音響空間に配置される複数のマイクロホン１１１、１１２（音声入力手段）を備え、そのマイクロホン１１１、１１２各々を通じて逐次入力される複数の混合音声信号ｘi(ｔ)から、音源信号（個別音声信号）を分離（同定）した分離信号（即ち、音源信号に対応した同定信号）ｙi(ｔ)を逐次生成してスピーカ（音声出力手段）に対してリアルタイム出力するものである。ここで、混合音声信号は、音源１、２各々からの音源信号（個別の音声信号）が重畳された信号である。
【００１４】
図１に示すように、音源分離装置Ｘは、Ａ／Ｄコンバータ２１（図中、ＡＤＣと表記）、Ｄ／Ａコンバータ２２（図中、ＤＡＣと表記）、ＤＦＴ処理部２３、ＩＤＦＴ処理部２４、分離フィルタ処理部２５、学習演算部２６、学習制御部２７及び信号バッファ２８等を具備して構成されている。ここで、ＤＦＴ処理部２３、ＩＤＦＴ処理部２４、分離フィルタ処理部２５、学習演算部２６及び学習制御部２７は、それぞれＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の演算用のプロセッサ及びそのプロセッサにより実行されるプログラムが記憶されたＲＯＭ等の記憶手段、並びにＲＡＭ等のその他の周辺装置により構成されたものが考えられる。或いは、１つのＣＰＵ及びその周辺装置を有するコンピュータにより、上記各構成要素が行う処理に対応するプログラムモジュールを実行するよう構成されたもの等も考えられる。また、所定のコンピュータ（音源分離装置が備えるプロセッサを含む）に各構成要素の処理を実行させる音源分離装置用のプログラムとして提供することも考えられる。
ここで、図１には、入力される混合音声信号ｘi(ｔ)のチャンネル数（即ち、マイクロホンの数）が２つである例について示しているが、（チャンネル数ｎ）≧（音源の数ｍ）であれば、３チャンネル以上であっても同様の構成により実現できる。
【００１５】
ＡＤＣ２１は、複数のマイクロホン１１１、１１２各々から入力されるアナログの混合音声信号各々を所定のサンプリング周期でサンプリングすることにより、デジタルの混合音声信号Ｘi(ｔ)に変換するすものである。例えば、各音源信号Ｓi(ｔ)が人の声の音声信号である場合、８ｋＨｚ程度のサンプリング周期でデジタル化すればよい。
ＤＦＴ処理部２３は、ＡＤ／コンバータ２１から伝送されてくる混合音声信号ｘi(ｔ)に対して離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform）処理を行い、所定の時間長分の時間領域の混合音声信号ｘi(ｔ)であるフレーム信号を、同時間長分の周波数領域の混合音声信号ｘi(ｆ)（周波数ビンと呼ばれる所定範囲の周波数帯域ごとに区分された信号）に変換する。例えば、前述したＳＴ−ＤＦＴ処理（図５参照）を行う。なお、混合音声信号ｘi(ｔ)は、所定周期でサンプリングされてデジタル化されているので、混合音声信号ｘi(ｔ)の時間長を規定することは、デジタル化された混合音声信号ｘi(ｔ)のサンプル数を規定することと同義である。
【００１６】
分離フィルタ処理部２５は、マイクロホン１１１、１１２、Ａ／Ｄコンバータ２１及びＤＦＴ処理部２３を通じて逐次入力される複数の周波数領域の混合音声信号ｘi(ｆ)に対し、分離行列Ｗ(ｆ)を用いた行列演算を施すことにより、音源信号Ｓi(ｔ)各々に対応する複数の分離信号ｙi(ｔ)を逐次生成してリアルタイムで出力する逐次音源分離処理を実行するものである（逐次音源分離手段の一例）。なお、周波数ビンをｆ、フレーム番号をｍとすると、分離フィルタ処理部２５の処理によって得られる分離信号ｙ(ｆ、ｍ)（上記ｙi(ｆ)と同義）は、前述した（５）式で表される。
ここで、マイクロホン１１１、１１２は、いずれも複数の音源１、２が存在する所定の音響空間に配置される。また、分離信号ｙi(ｆ)各々は、混合音声信号ｘi(ｆ)の入力数（＝マイクロホンの数）と同じ数だけ出力される。図１に示す例では、ｉは１又は２（２チャンネル分）を表す。
信号バッファ２８は、ＤＦＴ処理部２３を通じて逐次入力される複数の周波数領域の混合音声信号ｘi(ｆ)を入力し、常に最新の所定時間長分の混合音声信号ｘi(ｆ)を保持するデータバッファである。
学習演算部２６は、予め定められた時間長分の複数の周波数領域の混合音声信号ｘi(ｆ)を用いて、ＦＤＩＣＡ方式のＢＳＳ音源分離処理における分離行列Ｗ(ｆ)の学習演算を行うものである。学習演算部２６は、信号バッファ２８に保持されている混合音声信号ｘi(ｆ)を用いて学習演算を行う。この学習演算により得られる分離行列Ｗ(ｆ)が、分離フィルタ処理部２５で用いられる分離行列Ｗ(ｆ)として設定される。
ここで、学習演算部２６による分離行列Ｗ(ｆ)の算出（学習演算）は、図５に示した音源分離ユニットＺ２（ＦＤＩＣＡ方式に基づく分離行列（分離フィルタ）の学習演算）が採用される。即ち、ＤＦＴ処理部２３及び学習演算部２６が、前述した音源分離ユニットＺ２に相当する。
【００１７】
ＩＤＦＴ処理部２４は、分離フィルタ処理部２５から伝送されてくる周波数領域の分離信号ｙi(ｆ)に対して逆離散フーリエ変換（Inverse Discrete Fourier Transform）処理を行い、周波数領域の分離信号ｙi(ｆ)を時間領域の分離信号ｙi(ｔ)に変換するものである。
Ｄ／Ａコンバータ２２は、ＩＤＦＴ処理部２４から伝送されてくる時間領域のデジタル信号である分離信号ｙi(ｔ)をアナログの音声信号に変換するものである。変換後のアナログの音声信号は、所定のスピーカを通じて音声出力される。
学習制御部２７は、学習演算部２６の動作（処理）を制御するものである。その詳細については後述する。
【００１８】
次に、図２に示すタイムチャート及び図３に示すフローチャートを参照しつつ、音源分離装置Ｘにおける学習演算の実行制御の手順について説明する。以下、Ｓ１、Ｓ２、…は、処理手順（ステップ）の識別符号を表し、図２及び図３におけるその識別符号の表記は各々対応している。
まず、音源分離装置Ｘが処理を開始すると、学習制御部２７は、所定時間Ｔｐ分の混合音声信号ｘi(ｆ)（以下、入力信号という）が信号バッファ２８に蓄積されるまで時間待ちを行う（Ｓ１）。この時間Ｔｐは、学習演算に用いる入力信号の時間長である。
次に、学習制御部２７から学習演算部２６に所定の学習開始指令が出力され、これにより、学習演算部２６が、信号バッファ２８に蓄積された時間Ｔｐ分の入力信号を用いて、第１回目の学習演算を行う（Ｓ２）。この第１回目の学習演算が行われている期間は、図２においてＴd1と表記している期間である。なお、この第１回目の学習演算における初期値としての分離行列（初期行列）は、例えば、予め定められたものが与えられる。
さらに、学習演算部２６は、分離フィルタ処理部２５で用いられる分離行列を、ステップＳ２での学習演算により得られた学習後の分離行列Ｗ(ｆ)に設定（更新）する（Ｓ３）。これ以後、分離フィルタ処理部２５は、学習演算部２６により設定された分離行列Ｗ(ｆ)を用いて、逐次入力される混合音声信号ｘi(ｆ)に対してフィルタ処理（行列演算）を施すことにより、リアルタイムで分離信号ｙi(ｆ)を逐次出力する。
【００１９】
次に、学習制御部２７は、予め設定された時間Ｔｃを計時して時間待ちを行う（Ｓ４）。
その後、学習制御部２７は、（６）式に基づく前記第２の単位処理の実行回数を表す学習演算カウンタｉを０に設定する等の初期設定処理を行う（Ｓ５）。
次に、学習制御部２７から学習演算部２６に所定の指標値開始指令が出力され、これにより、学習演算部２６が、随時変化する入力信号（即ち、混合音声信号ｘi(ｆ)）に対する分離フィルタ処理部２５（逐次音源分離手段の一例）の音源分離性能を表す指標値εxを算出する（Ｓ６、指標値算出手段の一例）。算出された指標値εxは、学習制御部２７に引き渡される。
この指標値εxは、例えば、次の（７）式に基づいて算出する。即ち、最新の時間Ｔｐ分の入力信号に対し、その時点で分離フィルタ処理部２５に設定されている分離行列を用いてフィルタ処理（行列演算）を行い、これによって得られる分離信号ｙi(ｆ)（（７）式におけるY(ｆ,ｍ)）を（７）式に適用する。
【数７】
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この（７）式で求められる指標値εxは、学習演算部２６が実行する学習演算において繰り返し実行される前記第２の単位処理（（６）式に基づく処理）の過程で算出される値であり、（６）式における右辺第２項の乗算係数である。この指標値εxは、分離行列の要素の大きさを表すスカラ量であり、学習演算における分離行列の収束度合いを表すスカラ量としてよく用いられる指標値である。（７）式からわかるように、この指標値εxは、周波数領域に変換された入力信号（混合音声信号ｘi(ｆ)）について、複数に区分（Ｎ区分）された周波数ビンｆ（＝ｆ0〜ｆN-1）ごとに算出されるものであり、その値はそれぞれ独立である。この指標値εxが０に近づくほど、分離行列の収束度合い（学習度合い）が進んでいると評価でき、ひいては、その分離行列が設定されている分離フィルタ処理部２５の音源分離性能は十分高いと評価できる。
【００２０】
次に、学習制御部２７は、ステップＳ７で算出された指標値εxに基づいて、分離行列の更新要否を判別する（Ｓ７）。例えば、指標値εxが、予め定められた許容値ε1（但し、ε1＞０）を超える場合に分離行列の更新が必要と判別し、許容値ε1未満である場合に分離行列の更新が不要と判別する。以上のステップＳ５〜Ｓ７の処理が行われている期間は、図２においてＴaと表記している期間である。
なお、指標値εxが許容値ε1を超えていると判別する条件としては、周波数ビンｆごとの指標値εxのうち許容値ε1を超えているものが１つ以上存在することの他、例えば、以下のいずれかが考えられる。
（ａ）周波数ビンｆごとの指標値εxのうち許容値ε1を超えているものが予め定められた個数（複数個）以上或いは予め定められた比率（＞０）以上存在すること。
（ｂ）周波数ビンｆごとの指標値εxの平均値が許容値ε1を超えていること。
ここで、学習制御部２７は、分離行列の更新が必要と判別した場合は、学習演算部２６に学習演算をさせて新たな分離行列を算出する処理（Ｓ８〜Ｓ１１）と、分離フィルタ処理部２５（逐次音源分離手段の一例）において用いられる分離行列Ｗ(ｆ)を、学習演算部２６により算出された新たな分離行列に更新する処理（Ｓ１２）との両方を行う。さらに、学習制御部２７は、新たな分離行列への更新を行った後に、前述したステップＳ４へ処理を移行させる。このステップＳ８〜Ｓ１１における学習演算の処理では、前回の学習演算により得られた分離行列（即ち、分離フィルタ処理部２５に設定されている最新の分離行列）が、初期行列として設定される。
一方、学習制御部２７は、分離行列の更新が不要と判別した場合は、ステップＳ８〜Ｓ１２の処理を行わずに、そのまま前述したステップＳ４へ処理を移行させる。
このような処理により、音響環境の変化が大きい場合には、音源分離性能が悪化したと認められる指標値εxが得られるので、そのような場合にのみ、音源分離装置Ｘは、新たな分離行列を算出する学習演算と、リアルタイムで分離信号を得るためのフィルタ処理に用いる分離行列の更新とを行う。一方、音響環境の変化が小さい場合には、比較的小さな指標値εxが得られるので、音源分離装置Ｘは、無駄な学習演算を行わない。
【００２１】
以下、学習演算の手順について説明する。
学習演算部２６は、ステップＳ７の判別処理（学習・更新制御手段の制御の一例）の判別結果に従って学習演算を行う場合、２つの終了条件のいずれかが成立するまで前記第２の単位処理（（６）式に基づく処理）を繰り返し実行し（Ｓ８）、これによって分離行列の学習を進める。ここで、学習演算部２６は、（６）式に基づく前記第２の単位処理を実行するごとに、その実行の過程で指標値εxを算出し、最新の指標値εxを主記憶領域等の記憶手段に記憶させる。
また、学習演算部２６は、前記第２の単位処理を実行するごとに学習演算カウンタｉを順次カウントアップし（Ｓ９）、学習カウンタｉ（即ち、前記第２の単位処理の繰り返し実行回数）が予め定められた上限回数を超えてることを第１の終了条件として判別する（Ｓ１０）。さらに、学習演算部２６は、学習演算の実行中における分離行列が、所定の収束状態（十分に学習された状態）となったことを第２の終了条件として判別する（Ｓ１１）。例えば、第２の終了条件は、ステップＳ８で算出及び記憶された最新の指標値εxが、前記許容値ε1よりも小さい目標値ε2（但し、ε1＞ε2＞０）以下となったことである。以上のステップＳ８〜Ｓ１１の処理が行われている期間は、図２においてＴdiと表記している期間である。
このように、学習演算における繰り返し計算（前記第２の単位処理）の実行回数に制限を設ければ、音響環境の変化が大きい場合に、分離行列が十分に学習されること（収束すること）を待つがために、学習演算の結果が反映された分離行列への更新が大幅に遅れるという不都合を回避できる。
以後、学習制御部２７は、ステップＳ７で分離行列の更新が必要と判別した時点、若しくはステップＳ１２で分離フィルタ処理部２５の分離行列を更新した時点から所定時間Ｔcが経過するごとに、学習演算（Ｓ８〜Ｓ１１）及び分離行列の更新（Ｓ１２）を行うか否かの判別（Ｓ５〜Ｓ７）を行い、その判別結果に応じて学習演算部２６の動作を制御する。
【実施例】
【００２２】
ところで、以上に示した実施形態では、入力信号（周波数領域の混合音声信号ｘi(ｆ)）における全ての周波数帯域について、周波数ビンｆごとに指標値εxを算出し（Ｓ６）、その指標値εxに基づいて、学習演算及び分離行列の更新の要否を判別する（Ｓ７）例を示した。
一方、入力信号ｘi(ｆ)には、分離対象とする主要音声（主要音源からの音声）以外の音声（以下、ノイズ音声という）の信号成分も含まれることが通常である。例えば、入力信号ｘi(ｆ)には、分離対象とする主要音声である人（話者）の声の信号成分と、その他の物音（風の音や足音など）の信号成分（前記ノイズ音声の信号成分）とが混在しているような場合が多い。
そのような場合に、前述した例のように、入力信号ｘi(ｆ)における全ての周波数帯域についての前記指標値εxに基づいて、学習演算及び分離行列の更新の要否を判別すると、分離対象とする主要音声の信号成分に関しては、高い分離性能が維持されている（εx≦ε1）が、それ以外のノイズ音声の信号成分に関しては、分離性能が低下している（εx＞ε1）という状況が生じ得る。そのような状況において、学習演算及び分離行列の更新を実行することは無駄である。
【００２３】
そこで、学習演算部２６が、前述したステップＳ６において、周波数領域の入力信号ｘi(ｆ)（混合音声信号）における全ての周波数帯域の中の予め設定された一部の周波数帯域について、音源分離性能を表す指標値εyを算出する（一部帯域指標値算出手段の一例）ことが考えられる。
この場合、学習制御部２７（学習・更新制御手段の一例）は、前述したステップＳ７において、ステップＳ６で算出された前記指標値εyに基づいて、分離行列の更新要否（学習演算及び分離行列の更新の要否）を判別すればよい。
以下、前記指標値εyの計算及びその指標値εyに基づく判別について、より具体的な実施例を説明する。
【００２４】
本実施例では、分離対象とする主要音声（主要音源からの音声）の周波数帯域を予め想定して設定しておく。この予め設定された周波数帯域を、以下、特定周波数帯域という。例えば、分離対象とする主要音声が人の発する音声である場合、前記特定周波数帯域を、２００Ｈｚ〜５ｋＨｚの帯域とする。なお、特定周波数帯域は、必ずしも一連の連続した帯域であるとは限らず、離散的な複数の帯域からなるものであってもよい。
そして、学習演算部２６は、前述したステップＳ６において、周波数領域の入力信号ｘi(ｆ)（混合音声信号）における前記特定周波数帯域（一部の周波数帯域）に属する複数の周波数ビンｆそれぞれについて、音源分離性能を表す前記指標値εx（単位指標値の一例）を算出する。さらに、学習演算部２６は、前述したステップＳ６において、その指標値εxの総合評価（前記特定周波数帯域全体での評価）を行うことにより、前記特定周波数帯域についての指標値εy（以下、総合指標値εyという）を算出する。
ここで、学習演算部２６は、例えば周波数ビンごとの指標値εxについて、前期特定周波数帯域全体に渡って平均値、或いは加重平均値を算出することによって総合指標値εyを算出する。ここで、周波数ビンごとの指標値εxの加重平均値を総合指標値εyとする場合、学習演算部２６は、予め設定された周波数ビンごとの重み係数をその記憶部に記憶しておく。
或いは、学習演算部２６が、入力信号ｘi(ｆ)（周波数領域の混合音声信号）における周波数ビンｆごとの信号強度の比に基づいて、加重平均を行う際の重み係数を自動設定することも考えられる（重み係数自動設定手段の一例）。例えば、全ての重み係数の和が予め定められた一定値となり、かつ、周波数ビンごとの重み係数の比と、周波数ビンごとの信号強度の比とが一致するように、学習演算部２６が周波数ビンごとの重み係数を自動設定することが考えられる。なお、周波数ビンｆごとの信号強度は、１フレーム分の入力信号ｘi(ｆ)についてのものに限らず、例えば、予め定められた数の最新の複数フレーム分についての信号強度の平均値（移動平均値）を採用することも考えられる。
そして、学習制御部２７（学習・更新制御手段の一例）は、前述したステップＳ７において、ステップＳ６で算出された総合指標値εyが前記許容値ε1を超える場合に分離行列の更新が必要と判別し、許容値ε1未満である場合に分離行列の更新が不要と判別する。
同様に、学習演算部２６は、総合評価値εyが前記目標値ε2以下となった場合に、分離行列が収束状態（十分に学習された状態）となった（第２の終了条件成立）と判別する。
これにより、無駄な学習演算及び分離行列の更新を回避し、学習演算部２６を具現するプロセッサの演算負荷をより低減することができる。また、入力信号ｘi(ｆ)における特に主要な周波数成分（信号強度が強い周波数帯域の成分）について、より重点的に（指標値εxがより小さくなるように）学習演算が行われるので、演算負荷を抑えつつ、実質的に高い分離性能を確保できる。
なお、前述した例の他、例えば周波数ビンごとの指標値εxについて、それらの最大値を総合指標値εyとすること（総合評価の一例）等も考えられる。
【００２５】
ここで、前述の（６）式により得られる分離行列Ｗ(ｆ)は、複数に区分（Ｎ区分）された周波数ビンｆそれぞれ（ｆ0〜ｆN-1）ごとに存在する。即ち、前記分離行列は、Ｗ(ｆ0)〜Ｗ(ｆN-1)と表される。また、前述した実施形態では、学習演算部２６は、全ての周波数ビン（ｆ0〜ｆN-1）それぞれに対応する全ての分離行列Ｗ(ｆ0)〜Ｗ(ｆN-1)について学習演算を行う。
しかしながら、本実施例のように、分離性能を前記特定周波数帯域について評価（総合指標値εyにより評価）する場合、複数の前記分離行列Ｗ(ｆ0)〜Ｗ(ｆN-1)のうち、前記特定周波数帯域以外の帯域に属する周波数ビンに対応する前記分離行列については、学習及び更新を行う必要がない。
そこで、本実施例では、学習演算部２６（分離行列学習演算手段）は、前述したステップＳ８において、全ての分離行列Ｗ(ｆ0)〜Ｗ(ｆN-1)のうち、前記総合指標値εyの算出対象となった前記特定周波数帯域（一部の周波数帯域）に属する周波数ビンに対応する分離行列についてのみ、学習演算により新たな値（行列）を算出する処理を実行する。
例えば、学習演算部２６は、全ての分離行列Ｗ(ｆ0)〜Ｗ(ｆN-1)のうち、前記特定周波数帯域に属さない全ての周波数ビンそれぞれに対応する分離行列については、（６）式に基づく学習演算をスキップし、予め定められた初期値（固定値）を設定する。一方、学習演算部２６は、前記特定周波数帯域に属する全ての周波数ビンそれぞれに対応する分離行列については、（６）式に基づく学習演算を実行する。これにより、学習制御部２７は、前述したステップＳ１２において、分離フィルタ処理部２５で用いられる分離行列Ｗ(ｆ)のうち、前記特定周波数帯域に対応する分離行列についてのみ、学習された新たなものに更新する。
これにより、学習の必要がない分離行列についての学習演算が省略され、学習演算部２６を具現するプロセッサの演算負荷をより低減することができる。
【００２６】
前述した実施形態は、学習演算部２６を具現するプロセッサの演算負荷を極力低減するため、ＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理として、ＩＣＡ−ＢＳＳ方式の一種であるＦＤＩＣＡ方式に基づく音源分離処理（周波数領域の混合音声信号に基づく音源分離処理）を行う場合を例に示した。しかしながら、学習演算部２６を具現するプロセッサの演算能力が十分であれば、ＴＤＩＣＡ方式に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理（周波数領域の混合音声信号に基づく音源分離処理）を行うよう構成されたものも考えられる。
また、前述した実施形態における学習演算部２６は、図３に示したように、ステップＳ７の判別処理（学習・更新制御手段の制御の一例）の判別結果に従って学習演算を行う場合、学習演算における繰り返し計算（前記第２の単位処理）の実行回数が上限回数を超えていること（第１の終了条件）、若しくは分離性能の指標値εxが前記目標値ε2以下となったこと（第２の終了条件）のいずれかの成立により学習演算を終了するものであった。しかしながら、これら２つの終了条件の一方のみを判別し、その判別結果に応じて学習演算を終了させる構成も考えられる。
また、分離フィルタ処理部２５の音源分離性能を表す指標値εxは、（７）式に基づく指標値以外の指標値であってもかまわない。
例えば、図４に示した音源分離ユニットＺ１の処理（時間領域の混合音声信号に基づく音源分離処理）を採用する場合、音源分離性能を表す指標値εxは、（４）式における右辺第２項の乗算係数を表す式（Σ以降から分離行列Ｗの手前までの部分）により求めることが考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
本発明は、音源分離装置への利用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施形態に係る音源分離装置Ｘの概略構成を表すブロック図。
【図２】音源分離装置Ｘにおける学習演算の実行タイミングを表すタイムチャート。
【図３】音源分離装置Ｘにおける学習演算の実行制御の手順を表すフローチャート。
【図４】ＴＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニットＺ１の概略構成を表すブロック図。
【図５】ＦＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニットＺ２の概略構成を表すブロック図。
【符号の説明】
【００２９】
Ｘ…本発明の実施形態に係る音源分離装置
Ｚ１…ＴＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニット
Ｚ２…ＦＤＩＣＡ法に基づくＢＳＳ方式の音源分離処理を行う音源分離ユニット
１、２…音源
１１ｔ、１１ｆ…分離フィルタ処理部
２１…Ａ／Ｄコンバータ
２２…Ｄ／Ａコンバータ
２３…ＤＦＴ処理部
２４…ＩＤＦＴ処理部
２５…分離フィルタ処理部
２６…学習演算部
２７…学習制御部
２８…信号バッファ
１１１、１１２…マイクロホン
Ｓ１、Ｓ２、、…処理手順（ステップ）
【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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