(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
二カ所以上の収集地点にてそれぞれ収集される音声信号を、線形フィルタに作用させることで、該音声信号に含まれる信号成分及び雑音成分を分離して抽出する信号成分抽出方法であって、
前記音声信号を現在時点を含む予め設定された収集期間分だけ常時記憶し、
前記音声信号の有音区間の開始時点が決定されると、該開始時点以前の無音区間にて収集された各音声信号と、前記無音区間で収集される音声信号より平均振幅が小さくなるよう予め設定された基準信号とに基づき、各音声信号の自己相関値、各音声信号間の相互相関値、及び各音声信号と前記基準信号との相互相関値をそれぞれ求め、
これら相関値に基づいて、前記無音区間で収集された音声信号と前記線形フィルタを規定する伝達関数との畳み込み演算により得られる信号成分と、前記基準信号との二乗誤差が最小となるように前記線形フィルタの伝達関数を規定するフィルタ係数を決定し、
この線形フィルタに、前記開始時点以降に収集される前記音声信号を作用させることで該音声信号の信号成分を抽出することを特徴とする信号成分抽出方法。
【請求項２】
二カ所以上の収集地点にてそれぞれ収集される音声信号を、線形フィルタに作用させることで、該音声信号に含まれる信号成分及び雑音成分を分離して抽出する信号成分抽出装置であって、
前記音声信号のサンプリング値である音声データを、現在時点を含む予め設定された収集期間分だけ常時記憶する信号記憶手段と、
前記音声信号の有音区間の開始時点を決定する開始時点決定手段と、
該開始時点決定手段にて決定された開始時点以前の無音区間にて前記信号記憶手段に記憶された音声データと、前記無音区間で収集される音声信号より平均振幅が小さくなるよう予め設定された基準信号のサンプリング値である基準データとに基づき、各音声信号の自己相関値、各音声信号間の相互相関値、及び各音声信号と前記基準信号との相互相関値をそれぞれ求める相関値算出手段と、
該相関値算出手段が求めた相関値に基づいて、前記無音区間で収集された音声信号と前記線形フィルタを規定する伝達関数との畳み込み演算により得られる信号成分と、前記基準信号との二乗誤差が最小となるように前記線形フィルタの伝達関数を規定するフィルタ係数を決定する係数決定手段と、
該係数決定手段が決定する伝達関数により規定された線形フィルタに、前記開始時点以降に前記信号記憶手段に記憶された音声データを作用させることで前記音声信号の信号成分を表した音声データを生成する信号成分抽出手段と、
を備えることを特徴とする音声信号抽出装置。
【請求項３】
前記相関値計算手段は、前記開始時点の決定時に前記信号記憶手段にて記憶されている音声データに基づいて各相関値を求めることを特徴とする請求項２記載の音声信号抽出装置。
【請求項４】
前記相関値計算手段は、
前記信号記憶手段の記憶内容が更新される毎に、新たに記憶された音声データと、前記信号記憶手段に記憶されている各音声データ及び前記基準データとの積を求め、前回の更新時に得られた各相関値に該相関値に対応する積を加算することで各相関値を逐次更新することを特徴とする請求項２記載の音声信号抽出装置。
【請求項５】
前記相関値計算手段は、前記基準信号として、一定値の直流信号を用いることを特徴とする請求項２乃至請求項４いずれか記載の音声信号抽出装置。
【請求項６】
前記相関値計算手段は、前記基準信号として、一様乱数信号またはガウス乱数信号を用いることを特徴とする請求項２乃至請求項４いずれか記載の音声信号抽出装置。
【請求項７】
前記開始時点決定手段は、ＰＴＴ（Push To Talk）スイッチからなることを特徴とする請求項２乃至請求項６いずれか記載の音声信号抽出装置。
【請求項８】
前記開始時点決定手段は、前記信号記憶手段に記憶された音声データに基づいて、前記音声信号のパワー、パワースペクトラム、或いはゼロクロス数のうち少なくともいずれか一つを判定値として求め、該判定値の変化から前記開始時点を決定することを特徴とする請求項２乃至請求項６いずれか記載の音声信号抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、雑音が存在する環境下において収集される音声信号から信号成分を抽出する信号成分抽出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、雑音が存在する環境下において収集される音声信号から信号成分を抽出する方法としては、例えばＳＳ（Spectrum Subtraction）法、（S.F.BOLL,"Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction," IEEE TRANSACTION ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.ASSP-27,NO.2,APRIL 1979,pp113-pp120）が知られている。
【０００３】
これは、有音区間の開始直前の無音区間にて収集されれた雑音成分のみからなる音声信号から、その音声信号、即ち雑音成分のパワースペクトラムを求め、この雑音成分のパワースペクトラムを、有音区間にて収集される音声信号のパワースペクトラムから減算することで音声信号の信号成分を抽出しようとするものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述のＳＳ法では、減算により雑音成分の除去を行うため、雑音成分のパワースペクトラムと信号成分のパワースペクトラムとが共通する周波数成分を持つと、信号成分の情報も失われてしまうことがあるという問題があった。
【０００５】
また、場合によっては、減算の結果が負値になってしまうことがあり、このようなときには、パワースペクトラムの正性から、その部分を非負の小さな値に置き換えなければならない。その結果、パワースペクトラムに非線形な歪みが導入されることになり、新たな雑音が付加されてしまうという問題もあった。
【０００６】
更に、ＳＳ法では、パワースペクトラムにて表される各周波数成分の振幅のみを考慮して近似的に雑音成分を除去するものであるため、雑音に起因する位相の乱れを取り除くことができないという問題もあった。
即ち、音声信号を時間軸上で見た場合に、信号成分をｓ（ｔ）、雑音成分をｎ（ｔ）とすると、音声信号をフーリエ変換して周波数軸上で見た場合、フーリエ変換後の音声信号における信号成分Ｓ（ω）と雑音成分Ｎ（ω）とは位相情報を含んだベクトル値（複素数値）にて表現されるものであり、音声信号の振幅｜Ｓ（ω）＋Ｎ（ω）｜は、信号成分の振幅と雑音成分の振幅とを単純に加算したもの｜Ｓ（ω）｜＋｜Ｎ（ω）｜とは必ずしも一致しない。しかし、ＳＳ法では、位相情報を無視し｜Ｓ（ω）＋Ｎ（ω）｜＝｜Ｓ（ω）｜＋｜Ｎ（ω）｜であるとみなして、音声信号から雑音成分を減算しているため、この雑音成分による位相の乱れを取り除くことができないのである。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するために、雑音成分の影響を大きく受けることなく信号成分を確実に抽出可能な信号成分抽出方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための発明である請求項１記載の信号成分抽出方法では、二カ所以上の収集地点にてそれぞれ収集される音声信号を、現在時点を含む予め設定された収集期間分だけ常時記憶し、音声信号の有音区間の開始時点が決定されると、この開始時点以前の無音区間にて収集された各音声信号と、無音区間で収集される音声信号より平均振幅が小さくなるよう予め設定された基準信号とに基づき、各音声信号の自己相関値、各音声信号間の相互相関値、及び各音声信号と基準信号との相互相関値をそれぞれ求める。
【０００９】
そして、これら相関値に基づいて、無音区間で収集された音声信号と線形フィルタを規定する伝達関数との畳み込み演算により得られる信号成分と、基準信号との二乗誤差が最小となるように線形フィルタを規定する（即ち、音声信号中の雑音成分を基準信号程度の振幅の小さな信号に変換する）伝達関数を決定し、この線形フィルタに、開始時点以降に収集される音声信号を作用させることで音声信号の信号成分を抽出する。
【００１０】
具体的には、例えば、２カ所の収集地点に設置したマイクロフォンにて音声信号をそれぞれ収集し、これらの音声信号をそれぞれサンプリングしてなる音声データをデジタル信号処理することで、相関値やフィルタ係数を求める場合を仮定すると、以下のようになる。
【００１１】
なお、各収集地点をＰ１，Ｐ２とし、各収集地点Ｐｉ（ｉ＝１，２）にて収集された音声信号（ここでは音声信号をサンプリングしてなる音声データのデータ列）をＭｉ(ｎ)（ｎ＝０，１，２，…）、音声信号に含まれる信号成分（ここでは信号成分を表すデータ列）をＳ(ｎ)、雑音成分（ここでは雑音成分を表すデータ列）をＮ(ｎ)とする。また、音声発生源をＧ１，雑音発生源をＧ２として、各発生源Ｇｊ（ｊ＝１，２）から各収集地点Ｐｉまでの空間伝達特性のＺ変換をＡij(ｚ)とすると、以下の（１）式が成立する。但し、式中の記号「＊」は、畳み込み演算を意味するものとする。
【００１２】
【数１】
0003932960.tif 000002
【００１３】
また、Ａij(ｚ)からなる伝達マトリクスＡの逆伝達マトリクスをＷとし、その成分をＷ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)，Ｗ21(ｚ)，Ｗ22(ｚ)とすると（２）式が成立し、更に、（２）式を信号成分Ｓ(ｎ)について記述すると（３）式が得られる。
【００１４】
【数２】
0003932960.tif 000003
【００１５】
即ち、伝達特性Ｗ11(ｚ)とＷ12(ｚ)を実現する線形フィルタＦ１，Ｆ２を構成できれば、この線形フィルタに音声信号Ｍ１(ｎ)，Ｍ２(ｎ)を作用させることで、雑音成分Ｎ(ｎ)が除去された信号成分Ｓ(ｎ)のみからなる音声信号を抽出できる。
【００１６】
ここで、音声信号Ｍｉ(ｎ)中の信号成分をＳｉ(ｎ)、雑音成分をＮｉ(ｎ)とすると、音声データＭｉ(ｎ)は（４）式にて表される。
【００１７】
【数３】
0003932960.tif 000004
【００１８】
そして、本発明では、有音区間の直前の無音区間にて収集される音声信号に比較して、平均振幅の小さな基準信号ＳＴ(ｎ)を考え、ＳＴ(ｎ)とＳ(ｎ)との二乗誤差が最小となるように、無音区間で収集された音声信号を用いて線形フィルタＦ１，Ｆ２の伝達特性Ｗ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)を推定している。
【００１９】
その推定された線形フィルタＦ１，Ｆ２に、無音区間にて収集される音声信号Ｍｉ(ｎ)を作用させると、（５）式に示すように、基準信号ＳＴ(ｎ)に近い小さな振幅の信号Ｃに変換され、即ち雑音成分Ｎｉ(ｎ)が抑圧される。
【００２０】
【数４】
0003932960.tif 000005
【００２１】
また、有音区間で収集される音声信号Ｍｉ(ｎ)は、信号成分と雑音成分とが加法的に混ざり合っているため、この音声信号Ｍｉ(ｎ)を先に推定された線形フィルタＦ１，Ｆ２に作用させると、（６）式に示すように、雑音成分Ｎｉ(ｎ)のみが抑圧され、信号成分Ｓｉ(ｎ)は抑圧されることなく抽出される。
【００２２】
【数５】
0003932960.tif 000006
【００２３】
ここで、線形フィルタＦ１，Ｆ２（伝達特性Ｗ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)）のフィルタ係数の算出方法について説明する。
なお、線形フィルタＦ１，Ｆ２のインパルスレスポンスが有限長Ｌ１，Ｌ２（いずれも正の整数）であるとすると、その伝達特性Ｗ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)は、次の（７）（８）式で表すことができる。
【００２４】
【数６】
0003932960.tif 000007
【００２５】
これらを（３）式に代入すると（９）式が得られ、また、無音区間でのＳＴ(ｎ)とＳ(ｎ)との二乗誤差をＥとすると、（１０）式が得られる。
【００２６】
【数７】
0003932960.tif 000008
【００２７】
二乗誤差Ｅを最小にするため、（１１）式で示すように、二乗誤差Ｅをフィルタ係数ｗ11(m0)，ｗ12(k0)（ｍ０＝０，１，２，…Ｌ１−１、ｋ０＝０，１，２，…Ｌ２−１）でそれぞれ偏微分してゼロに等しいとする。
【００２８】
【数８】
0003932960.tif 000009
【００２９】
（１１）式を整理すると（１２）（１３）式に示す線形連立方程式が得られる。なお、式中において、Σに現れるｎは無音区間を示すものとする。
【００３０】
【数９】
0003932960.tif 000010
【００３１】
従って、（１２）（１３）式で規定されるＬ１＋Ｌ２個の方程式からなる線形連立方程式を解くことにより、各フィルタ係数ｗ11(０)〜ｗ11(Ｌ１−１)，ｗ12(０)〜ｗ12(Ｌ２−１)が全て求められ、即ち伝達特性Ｗ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)が求められることになる。
【００３２】
つまり、伝達特性Ｗ11(ｚ)，Ｗ12(ｚ)のフィルタ係数は、各音声信号の自己相関値（（１２）式の右辺第１項，（１３）式の右辺第２項を参照）、各音声信号間の相互相関値（（１２）式の右辺第２項，（１３）式の右辺第１項を参照）、及び各音声信号と基準信号との相互相関値（両式の左辺を参照）に基づいて求めることができるのである。
【００３３】
このように、本発明の音声信号抽出方法では、パワースペクトルを減算するのではなく、無音区間の音声信号に基づいて推定した線形フィルタを用いて雑音成分のみを抑圧することで信号成分を抽出するようにされている。
従って、信号成分を抽出する際に、雑音成分と一緒に信号成分が除去されたり、新たな雑音が導入されたりすることがなく、また、雑音成分の位相を無視した処理により信号成分に大きな影響を与えてしまうようなこともなく、確実に信号成分を抽出することができる。
【００３４】
次に、請求項２記載の音声信号抽出装置では、信号記憶手段が、二カ所以上の収集地点にてそれぞれ収集される音声信号のサンプリング値である音声データを、現在時点を含む予め設定された収集期間分だけ常時記憶し、開始時点決定手段が、音声信号の有音区間の開始時点を決定する。
【００３５】
すると、相関値算出手段が、開始時点決定手段にて決定された開始時点以前の無音区間にて信号記憶手段に記憶された音声データと、無音区間で収集される音声信号より平均振幅が小さくなるよう予め設定された基準信号のサンプリング値である基準データとに基づき、各音声信号の自己相関値、各音声信号間の相互相関値、及び各音声信号と前記基準信号との相互相関値をそれぞれ求める。その求めた相関値に基づいて、係数決定手段が、無音区間で収集された音声信号と基準信号との二乗誤差が最小となるように線形フィルタを規定する伝達関数を決定する。
【００３６】
そして、信号成分抽出手段が、係数決定手段が決定する伝達関数により規定された線形フィルタに、開始時点以降に信号記憶手段に記憶された音声データを作用させることで音声信号の信号成分を表した音声データを生成する。
つまり、本発明の装置は、請求項１記載の方法を実現するものであり、従って、請求項１記載の方法を実施した場合と同様の効果を得ることができる。
【００３７】
なお、相関値計算手段では、請求項３記載のように、開始時点の決定時に、信号記憶手段にて記憶されている音声データに基づいて、一括して各相関値を求めてもよいし、請求項４記載のように、信号記憶手段の記憶内容が更新される毎に、新たに記憶された音声データと、信号記憶手段に記憶されている各音声データ及び基準データとの積を求め、前回の更新時に得られた各相関値に、その相関値に対応する積を加算することで各相関値を逐次更新し、開始時点の決定時に求められている相関値を、計算結果として用いるようにしてもよい。
【００３８】
特に、後者の場合は、相関値の計算負荷が時間的に分散されるため、この計算を行う演算処理器の負荷を軽減し、装置をより安価に構成することができる。
また、相関値計算手段では、基準信号として、請求項５記載のように、一定値の直流信号を用いてもよいし、請求項６記載のように、一様乱数信号またはガウス乱数信号を用いてもよい。
【００３９】
また、開始時点決定手段は、請求項７記載のように、ＰＴＴ（Push To Talk）スイッチからなり、スイッチの操作に従って開始時点を決定してもよいし、請求項８記載のように、信号記憶手段に記憶された音声データに基づいて、音声信号のパワー、パワースペクトラム、或いはゼロクロス数のうち少なくともいずれか一つを判定値として求め、その判定値の変化から開始時点を決定するようにしてもよい。
【００４０】
前者の場合、有音区間と無音区間との区別を確実に行うことができる。一方、後者の場合、当該装置の使用者を煩わせることなく、有音区間の開始時点を決定することができる。即ち、有音区間では、音声信号のパワーが上昇したり、パワースペクトラムやゼロクロス数が特有なパターンを示すため、これらを監視することにより有音区間の開始時点の判定が可能となるのである。
【００４１】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
図１は、実施形態の音声信号抽出装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】
本実施形態の音声信号抽出装置は、異なる収集位置に配置された一対のマイク２１，２２からなる音声収集部２と、各マイク２１，２２からの音声信号を所定のサンプリング周波数（本実施形態では１０ｋＨｚ）でそれぞれサンプリング（Ａ／Ｄ変換）して音声データＭ１(ｎ)，Ｍ２(ｎ)を生成する一対のＡ／Ｄ変換器４１，４２からなる音声データ変換部４と、各Ａ／Ｄ変換器４１，４２から出力される音声データＭｉ(ｎ)（ｉ＝１，２）を、それぞれ順次記憶する一対のリングバッファ６１，６２からなる信号記憶手段としての音声データ記憶部６とを備えている。
【００４３】
なお、各リングバッファ６１，６２は、それぞれ１００個（収集期間：１０ｍｓ）分の音声データＭｉ(０)，Ｍｉ(２)，…Ｍｉ(９９)を記憶するように構成されている。但し、最新の音声データをＭｉ(９９)、最も古い音声データをＭｉ(０)とする。
【００４４】
つまり、リングバッファ６１には、マイク２１にて収集した音声信号をサンプリングしてなる１００個の音声データＭ１（ｎ）が記憶されると共に、リングバッファ６２には、マイク２２にて収集した音声信号をサンプリングしてなる１００個の音声データＭ２（ｎ）が記憶され、これらの記憶内容はサンプリングが行われる毎に逐次更新（Ｍｉ(ｎ)→Ｍｉ(ｎ−１)，サンプリング値→Ｍｉ(９９)）されるように構成されている。
【００４５】
また、本実施形態の音声信号抽出装置は、発声の開始時及び終了時に操作される開始時点決定手段としてのＰＴＴスイッチ８と、ＰＴＴスイッチ８の操作から無音区間、及び有音区間を特定し、リングバッファ６１，６２に記憶された音声データＭｉ(ｎ)に基づいて、音声信号に含まれる雑音成分を抑圧して信号成分を抽出する処理を行うことで抽出音声データＳ(ｐ)を生成する信号処理部１０と、それぞれが１００個のデータを記憶する六つのバッファからなり、信号処理部１０での処理に使用する自己相関値Ｒ11(ｈ)，Ｒ22(ｈ)、相互相関値Ｒ12(ｈ)，Ｒ21(ｈ)，Ｂ１(ｈ)，Ｂ２(ｈ)（ｈ＝０，１，…９９）を記憶するレジスタ群１２とを備えている。
【００４６】
ここで、信号処理部１０にて実行される処理を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理が起動すると、ＰＴＴスイッチ８からの信号に基づいて、有音区間が開始されたか否かを判断し（Ｓ１１０）、有音区間が開始されていなければ、即ち無音区間を継続中であれば、リングバッファ６１，６２の記憶内容が更新されたか否かを判断する（Ｓ１２０）。そして、記憶内容が更新されていなければ、そのままＳ１１０に戻り、一方、記憶内容が更新されていれば、その更新されたリングバッファ６１，６２の格納値、即ち、各１００個ずつの音声データＭｉ(０)〜Ｍｉ(９９)に基づいて、レジスタ群１２に記憶された各相関値の更新を行って（Ｓ１３０）、Ｓ１１０に戻る。
【００４７】
この相関値の更新では、具体的には、各マイク２１，２２にて収集された各音声信号についての自己相関値Ｒ11(ｈ)，Ｒ22(ｈ)、及び各音声信号間の相互相関値Ｒ12(ｈ)，R21(ｈ)を（１４）〜（１７）式により、また、各音声信号と基準信号ＳＴ(ｎ)としての直流成分Ｃ（＝０．１、定数）との相互相関値Ｂ１(ｈ)，Ｂ２(ｈ)を（１８）（１９）式に従って更新する。但し、Ｍｉ(９９)は、リングバッファ６１，６２に新たに記憶された音声データである。
【００４８】
Ｒ11(ｈ)←０．９・Ｒ11(ｈ)＋Ｍ１(99)・Ｍ１(99−ｈ)    （１４）
Ｒ12(ｈ)←０．９・Ｒ12(ｈ)＋Ｍ１(99)・Ｍ２(99−ｈ)    （１５）
Ｒ21(ｈ)←０．９・Ｒ21(ｈ)＋Ｍ２(99)・Ｍ１(99−ｈ)    （１６）
Ｒ22(ｈ)←０．９・Ｒ22(ｈ)＋Ｍ２(99)・Ｍ２(99−ｈ)    （１７）
Ｂ１(ｈ)←０．９・Ｂ１(ｈ)＋Ｃ・Ｍ１(99−ｈ)          （１８）
Ｂ２(ｈ)←０．９・Ｂ２(ｈ)＋Ｃ・Ｍ２(99−ｈ)          （１９）
ｈ＝０〜９９であるため、リングバッファ６１，６２が更新される毎に、６００個の相関値が全て更新される。
【００４９】
一方、ＰＴＴスイッチ８が操作され、先のＳ１１０にて有音区間が開始されたと判定された場合は、その時点でレジスタ群１２に記憶されている相関値を用いてフィルタ係数ｗ11(０)〜ｗ11(９９)，ｗ12(０)〜ｗ12(９９)の算出を行う（Ｓ１４０）
具体的には、まず、レジスタ群１２に記憶されている各相関値を用いて、（２０）〜（２４）式で規定される２００行×２００列のマトリクスＱと、（２５）式で規定される２００次元列ベクトルＢＢを作成する。但し、Ｑ11，Ｑ12，Ｑ21，Ｑ22は、いずれも１００行×１００列のマトリクスであり、（Ｑ11）ijは、マトリクスＱ11のｉ行ｊ列（ｉ＝１，２，…１００，ｊ＝１，２，…１００）の要素を表す。
【００５０】
【数１０】
0003932960.tif 000011
【００５１】
【数１１】
0003932960.tif 000012
【００５２】
そして、フィルタ係数からなる２００次元列ベクトルをＷとして、（２６）式に示す線形連立方程式を解く。但し、列ベクトルＷは、（２７）式にて規定されるものである。
【００５３】
【数１２】
0003932960.tif 000013
【００５４】
なお、線形連立方程式の解法としては、初等線形代数学でよく知られたガウスの消去法などを用いることができる。
このようにして、フィルタ係数が算出されると、ＰＴＴスイッチ８からの信号に基づいて、有音区間が終了したか否かを判断し（Ｓ１５０）、終了していればＳ１１０に戻る。
【００５５】
一方、有音区間が継続していれば、リングバッファ６１，６２が更新されているか否かを判断し（Ｓ１６０）、更新されていなければＳ１５０に戻り、更新されていれば、Ｓ１４０にて求めたフィルタ係数ｗ11(０)〜ｗ11(９９)，ｗ12(０)〜ｗ12(９９)と、リングバッファ６１，６２に記憶された音声データＭ１(０)〜Ｍ１(９９)，Ｍ２(０)〜Ｍ２(９９)とを用いて、（２８）式にて表されるフィルタ操作を行うことにより、新たに記憶された音声データＭ１(９９)，Ｍ２(９９)についての抽出音声データＳ(ｐ)（ｐ＝０，１，２，…）を生成し（Ｓ１７０）、更に、この抽出音声データＳ(ｐ)を外部に出力する出力処理（Ｓ１８０）を行った後、Ｓ１５０に戻る。
【００５６】
【数１３】
0003932960.tif 000014
【００５７】
但し、ｐは順次生成される抽出音声データを識別するための識別子である。
なお、本実施形態において、Ｓ１３０が相関値算出手段、Ｓ１４０が係数決定手段、Ｓ１７０が信号成分抽出手段に相当する。
以上説明したように、本実施形態の音声信号抽出装置では、音声信号中の信号成分を抽出する際に、パワースペクトルを減算するのではなく、無音区間の音声信号に基づいて推定した線形フィルタ（フィルタ係数ｗ11(ｍ)，ｗ12(ｋ)）を用いて雑音成分を抑圧（振幅の小さな信号に変換）するようにされている。
【００５８】
従って、雑音成分と一緒に信号成分が除去されたり、雑音成分の除去に伴って新たな雑音が導入されたりすることがなく、また、雑音成分の位相を無視した処理によって信号成分を劣化させることもなく確実に信号成分を抽出することができる。
［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。
【００５９】
本実施形態では、第１実施形態とは音声データ記憶部６の構成、及び信号処理部１０が実行する処理の一部が異なっているだけであるため、この相異する部分を中心に説明する。
即ち、本実施形態において、音声データ記憶部６を構成する各リングバッファ６１，６２は、それぞれ１００００個（１ｓ分）の音声データＭｉ(０)〜Ｍｉ(9999)を記憶するように構成されている。
【００６０】
ここで、図３は、信号処理部１０が実行する処理の内容を表すフローチャートである。図３に示すように、本処理が起動すると、ＰＴＴスイッチ８からの信号に基づいて、有音区間が開始されたか否かを判断し（Ｓ２１０）、有音区間が開始されていなければ、即ち無音区間を継続中であれば、同ステップを繰り返し実行することで待機する。
【００６１】
そして有音区間が開始されたと判定された場合、リングバッファ６１，６２の格納値、即ち、各１００００個ずつの音声データＭｉ(０)〜Ｍｉ(9999)に基づいて、各相関値の算出を行う（Ｓ２３０）。
具体的には、各マイク２１，２２にて収集された各音声信号についての自己相関値Ｒ11(ｈ)，Ｒ22(ｈ)、各音声信号間の相互相関値Ｒ12(ｈ)，Ｒ21(ｈ)を、（２９）〜（３２）式により、また、各音声信号と基準信号ＳＴ(ｎ)としての直流成分Ｃ（＝０．１）との相互相関値Ｂ１(ｈ)，Ｂ２(ｈ)を（３３）（３４）式により算出する。
【００６２】
但し、Σの添え字ｎは、減少する方向に変化するものとする。
【００６３】
【数１４】
0003932960.tif 000015
【００６４】
ここでは、ｈ＝０〜９９であるため、本ステップの処理により６００個の相関値が求められ、レジスタ群１２に記憶されることになる。
このようにして相関値が算出されると、以下のＳ２４０〜Ｓ２８０では、第１実施形態におけるＳ１４０〜Ｓ１８０と全く同様の処理が行われるため、ここでは説明を省略する。
【００６５】
以上説明したように、本実施形態の音声信号抽出装置では、相関値の求め方以外は第１実施形態の場合と全く同様であり、音声信号中の信号成分を抽出する際に、パワースペクトルを減算するのではなく、無音区間の音声信号に基づいて推定した線形フィルタを用いて雑音成分を抑圧（振幅の小さな信号に変換）するようにされているため、第１実施形態の場合と同様の効果を得ることができる。
【００６６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
例えば、上記実施形態では、ＰＴＴスイッチ８の操作により、有音区間の開始時点を検出しているが、このＰＴＴスイッチ８の代わりに、例えば、図４に示すように、リングバッファ６１，６２に記憶されている音声データＭｉ(ｎ)に基づいて、所定区間毎のパワーの平均値，スペクトラム，ゼロクロス数等を判定値として求め、その判定値が有音区間に特有な値又はパターンを示すものとなった時点を、有音区間の開始時点として検出する有音区間検出部９を設けてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態では、基準信号ＳＴ(ｎ)として定数Ｃを用いたが、一様乱数信号やガウス乱数信号などを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施形態の音声信号抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  第１実施形態における信号処理部での処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】  第２実施形態における信号処理部での処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】  他の実施形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
２…音声収集部        ４…音声データ変換部    ６…音声データ記憶部
８…ＰＴＴスイッチ    ９…有音区間検出部    １０…信号処理部
１２…レジスタ群        ２１，２２…マイク    ４１，４２…Ａ／Ｄ変換器
６１，６２…リングバッファ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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