(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解する方法であって、
前記個別のソース信号の夫々は、前記混合されたウェーブフィールドを共に作り出す複数のエネルギーソースの夫々によって生成されるものであり、
前記方法は、
一配列のセンサにて前記混合されたウェーブフィールドを感知することと、
前記複数のセンサの夫々によって感知された前記混合されたウェーブフィールドを、前記センサの夫々によって感知された前記混合されたウェーブフィールドを表す複数の電気的センサ信号に変換することと、
前記複数の電気的センサ信号の夫々をデジタル化して、前記センサの夫々によって感知された前記混合されたウェーブフィールドを表すサンプル化されたセンサ信号データを作り出すことと、
複数の予測ソース信号データ配列を設定し、前記複数のエネルギーソースの夫々に対応した予測ソース信号データを格納することと、
前記複数のエネルギーソースの夫々に対して、夫々の前記個別のソース信号が前記一配列のセンサにおける夫々のセンサに到達した際の時間差を表すソース遅れ値を決定することと、
前記一配列のセンサの夫々に対応する複製センサ信号データを作り出すための前記複数のエネルギーソースの夫々に対するソース遅れ値を夫々伴った前記エネルギーソースの夫々に対応する前記予測ソース信号データを組み合わせることによって、及び、前記複製センサ信号データと前記サンプル化されたセンサ信号データとを用いて予測確認係数を算出することによって、前記複製センサ信号データの正確性を確認することと、
ランダムプロセスを用いて前記予測ソース信号データを調整することと、
前記予測確認係数が、前記予測ソース信号が正確であると確認される所定値に達するまで、前記予測ソース信号データの正確性の確認と調整とを行うステップを複数回反復して繰り返すことと、
正確であると確認された予測ソース信号を前記要素分解された個別のソース信号として出力することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記予測確認係数が、前記サンプル化されたセンサ信号データと前記複製センサ信号データとの平均２乗誤差である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測ソース信号データを調整するステップが、
ａ．前記予測ソース信号データ配列における一つの予測ソース信号データ要素のインクリメンタル増加とインクリメンタル減少とのうちのいずれかを無作為に選択することと、
ｂ．前記予測ソース信号データ要素のインクリメンタル増加とインクリメンタル減少とのうちのいずれかに基づいてインクリメンタル予測確認係数を算出することと、
ｃ．前記予測ソース信号データ要素を前記インクリメンタル予測確認係数に基づいて調整するか否かを決定することと、
ｄ．前記予測ソース信号データ配列の夫々における各予測ソース信号データ要素に対してａ〜ｃのステップを繰り返すことと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予測ソース信号データ要素を前記インクリメンタル予測確認係数に基づいて調整するか否かを決定するステップが、
前記インクリメンタル予測確認係数が負である場合にだけ前記予測ソース信号データ要素を調整すること、を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記予測ソース信号データ要素を前記インクリメンタル予測確認係数に基づいて調整するか否かを決定するステップが、
前記インクリメンタル予測確認係数が負である場合に前記予測ソース信号データ要素を調整することと、
ｄＥが前記インクリメンタル予測確認係数、Ｔが前記複数回反復の各修正による管理パラメータであるとした場合における前記インクリメンタル予測確認係数の指数関数ｅｘｐ（−ｄＥ／Ｔ）が０と１の間の乱数値よりも大きい場合に前記予測ソース信号データ要素を調整することと、
を含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記予測確認係数を算出することが、
前記センサの夫々に対応する検査配列になる前記サンプル化されたセンサ信号データから前記複製センサ信号データを差し引くことと、
前記検査配列における各データ要素を２乗することと、
前記検査配列の全てに関して前記２乗されたデータ要素を足し合わせることと、
その足し合わせた合計を検査配列要素の数で割ることと、
を含む請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のエネルギーソースの夫々に対してソース遅れ値を決定するステップが、
前記エネルギーソースと前記一配列のセンサとの想定される配置に基づいて少なくとも一つの所定のソース遅れ値を割り当てること、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも一つの所定のソース遅れ値が、右象限ソース遅れ値と左象限ソース遅れ値とを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のエネルギーソースの夫々に対してソース遅れ値を決定するステップが、相互相関処理を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記相互相関処理が、
ａ．前記サンプル化されたセンサ信号データから一対のサンプル化されたセンサ信号のセグメントを選び出すステップと、
ｂ．前記一対のサンプル化されたセンサ信号の前記セグメントの夫々をフィルタリングして第１及び第２フィルタリング済みセンサ信号セグメントを作り出すステップと、
ｃ．前記第１及び第２フィルタリング済みセンサ信号セグメントのスカラー積を算出するステップと、
ｄ．前記スカラー積を相互相関配列に保存するステップと、
ｅ．前記第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントのインデックスを１ユニット分だけシフトしてシフト後第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントを作り出すステップと、
ｆ．前記シフト後第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントが所定の最大ユニット数を越えてシフトされるまでｃ〜ｅのステップを繰り返すステップと、  ｇ．前記相互相関配列における前記最大要素のインデックスに基づいて前記ソース遅れ値を決定するステップと、
を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記サンプル化されたセンサ信号データから、異なる一対のサンプル化されたセンサ信号のセグメントを選び出すステップと、
ｂ〜ｇの相互相関処理のステップを繰り返すステップと、
前記ソース遅れ値の夫々をバッファに格納するステップと、
最も蓋然性の高いソース遅れ値を選び出すステップと、
を更に含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記一配列のセンサが２つのセンサを含み、前記複数のエネルギーソースが３つのエネルギーソースを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記混合されたウェーブフィールドが、夫々のアコースティックソースによって生成された個別のアコースティックソース信号を有する、混合されたアコースティックフィールドであって、前記一配列のセンサがアコースティックセンサを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記アコースティックソースは発話ソースを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記一配列のアコースティックセンサは３つのアコースティックセンサを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記エネルギーソースの一つをターゲットソースとして選び出すことと、
前記ターゲットソースに対応する前記要素分解された個別のソース信号データを、要素分解されたアコースティック信号に変換することと、
前記要素分解されたアコースティック信号を少なくともユーザーの一方の耳に伝達することと、
を更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数のエネルギーソースが３つのエネルギーソースを含み、前記ターゲットソースが前記３つのエネルギーソースのうちの中央のソースである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記要素分解されたソース信号データを記録すること、を更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記混合されたウェーブフィールドが、複数の電磁ソースによって生成された複数の電磁波要素を有する混合された電磁フィールドである、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解するためのシステムであって、
前記個別のソース信号の夫々は、前記混合されたウェーブフィールドを共に作り出す複数のエネルギーソースの夫々によって生成されるものであり、
前記システムは、
前記混合されたウェーブフィールドを感知し、前記混合されたウェーブフィールドを複数の電気的センサ信号に変換する一配列のセンサと、
前記一配列のセンサに応答して、前記複数の電気的センサ信号をデジタル化し、前記一配列のセンサの夫々に対応したサンプル化されたセンサ信号データを作り出すデジタイザと、
前記デジタイザに応答して、前記複数のサンプル化されたセンサ信号を処理し、要素分離されたソース信号の決定を行う信号処理装置と、を含み、
前記信号処理装置は、
前記デジタイザに応答して、前記サンプル化されたセンサ信号データを夫々の前記センサ毎に格納するサンプル化されたセンサ信号データ配列と、
前記複数のエネルギーソースの夫々に対応する予測ソース信号データを格納する予測ソース信号データ配列と、
前記予測ソース信号データ配列に応答して、前記予測ソース信号データに、前記複数のエネルギーソースの夫々に関連するソース遅れ値を組み合わせることによって、複製センサ信号データを算出すると共に、前記複製センサ信号データを前記サンプル化されたセンサ信号データと比較することによって、前記複製センサ信号データが正確なものとして許容可能なものか否かを確認する予測ソース信号検証装置と、
前記予測ソース信号検証装置に応答して、前記複製センサ信号データが許容可能となるまで、前記予測ソース信号配列における前記予測ソース信号データの調整を行う予測ソース信号調整機と、
を含む、システム。
【請求項２１】
前記混合されたウェーブフィールドは、複数のアコースティックソースによって生成された複数のアコースティックソース信号を有する混合されたアコースティックフィールドであり、前記一配列のセンサは、アコースティックセンサを含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記信号処理装置は、
前記サンプル化されたセンサ信号データ配列に応答して、前記サンプル化されたセンサ信号データのセグメントをフィルタリングするフィルタと、
前記フィルタに応答して、前記サンプル化されたセンサ信号データのフィルタリング済みのセグメントと、相互相関処理と、を用いて前記ソース遅れ値を算出するソース遅れ算出機と、を有し、
前記予測ソース信号検証装置が、前記ソース遅れ算出機に応答して、前記予測される混合されたウェーブフィールドデータを算出するために使用される前記ソース遅れ値を受信する、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記予測ソース信号検証装置は、前記複製センサ信号データと前記サンプル化されたセンサ信号データとを用いて予測確認係数を算出する、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
前記予測ソース信号調整機は、ランダムプロセスと模擬アニーリングアルゴリズムとを用いて前記予測ソース信号データの調整を行う、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２５】
混合された音フィールド中の一つの音要素を選択的に聞き取るための聴覚システムであって、
前記一つの音要素は、前記混合された音フィールドを共に作り出す複数の音ソースの一つによって生成されるものであり、
前記システムは、
前記混合された音フィールドを感知し、前記混合された音フィールドを複数の電気的センサ信号に変換する一配列のアコースティックセンサと、
前記一配列のアコースティックセンサに応答して、前記複数の電気的センサ信号をデジタル化し、前記一配列のセンサの夫々に対応したサンプル化されたセンサ信号データを作り出すデジタイザと、
前記デジタイザに応答して、前記複数のサンプル化されたセンサ信号を処理し、前記一つの音要素の決定を行う信号処理装置と、を含み、
前記信号処理装置は、
前記デジタイザに応答して、前記サンプル化されたセンサ信号データを夫々の前記センサ毎に格納するサンプル化されたセンサ信号データ配列と、
前記複数の音ソースの夫々に対応する予測ソース信号データを格納する予測ソース信号データ配列と、
前記予測ソース信号データ配列に応答して、前記予測ソース信号データに、前記複数の音ソースの夫々に関連するソース遅れ値を組み合わせることによって、複製センサ信号データを算出すると共に、前記複製センサ信号データを前記サンプル化されたセンサ信号データと比較することによって、前記複製センサ信号データが正確なものとして許容可能なものか否かを確認する予測ソース信号検証装置と、
前記予測ソース信号検証装置に応答して、前記複製センサ信号データが許容可能となるまで、前記予測ソース信号配列における前記予測ソース信号データの調整を行う予測ソース信号調整機と、
を含む、聴覚システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
本発明は信号処理システム及び方法に関し、特に、アコースティックなウェーブフィールドのような混合されたウェーブフィールドを、混合されたウェーブフィールドを作り上げているそれぞれのエネルギーソースによって生成された個別成分又はソース信号に要素分解するためのシステム及び方法に関する。
発明の背景
混合されたウェーブフィールドは、アコースティック音源のような、多重エネルギーソースによって生成され、個別に発生したソース信号が結合して混合されたウェーブフィールドを形成している。混合されたウェーブフィールドは従来のセンサ又はトランスデューサを用いて検出され、従来の信号処理技術を用いて処理されることができる。しかしながら、従来の信号処理システムは、検出されたウェーブフィールドから個別のエネルギーソースに起因するソース信号の各々を選択的に決定する能力が制限されていた。混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解することはきわめて困難であり、そこでは、複数のエネルギーソースによって生成された信号が、会話やその他の複雑なアコースティック信号のような、複雑な波形を有している。
【０００２】
通例検出され、処理される混合されたウェーブフィールドの一種は、補聴器によるような多重のアコースティックソースによって生成されるアコースティックウェーブフィールドである。トランスデューサ、マイクロフォン、又は他のセンサがアコースティックウェーブフィールドを検出するために用いられ、従来の信号処理技術が検出されたアコースティック信号を処理するために用いられる。しかしながら、アコースティックウェーブフィールドは、測定され、送信され、更に処理される所望の信号を遮蔽し又は劣化させる多くの望ましくないアコースティック信号又は雑音をしばしば含んでいる。従来の信号処理システムでは、これらの望ましくないアコースティック信号又は雑音をフィルターで除去したり、それぞれのアコースティックソースによって生成された個別のアコースティック信号の一つ又はそれ以上のものに焦点を合わせる試みがなされている。
【０００３】
補聴器使用者の最も通例の不満の一つは、例えば、バックグラウンドノイズが会話の理解を妨げることである。補聴器でバックグラウンドノイズを低減するために現在用いられている方法は、ハイノイズレベルを含む周波数領域が除去されるフィルターリング技術である。車やその他の機械の音のような、いくつかの安定状態のノイズは、効果的に低減させることができるが、人の会話はフィルタをかけるには最も困難なタイプのノイズであり、補聴器によって直面される最も通例のアコースティックノイズである。補聴器の装着者は、例えば、パーティノイズ又はグループ会話の場合のように複数の声に面したときに一つの声又は音源に焦点を当てることがしばしば困難である。
【０００４】
他の通例の問題は、壁、天井及び他の部屋の表面からのエコー又はアコースティック反射によって生成された反響の問題である。音の反射は付加的な仮想の個別の音源のように振る舞い、検出された会話の質及び明瞭性を妨げてしまう。
現在の信号処理技術は、直面する複数の会話源から一つの会話信号を効果的に分離することができない。望ましくない会話ノイズを抑制するこれまでの試みは多数のマイクロフォンと適応形配列のアプローチを採用していた。センサ配列又は多数のマイクロフォンは混合されたアコースティックウェーブフィールドを受容し、センサ配列からの信号は、その結果出力が望まれない信号に関して望まれる信号を最大にするように結合される。個人が聞きたいと思う音又は会話が強められ、ノイズ又は望まれないアコースティック信号は抑制される。このアプローチは、その配列とマイクロフォンの方向特性を含む異なる型のマイクロフォンの相互作用に依存している。異なる方向特性を有する異なるマイクロフォンによって得られる信号をコプロセッシングすることによって、ノイズ又は望まれない信号は望まれる信号に対してキャンセルされる。
【０００５】
このアプローチは、簡単な会話でしか成功せず、一つの音源からの個別のソース信号を供給することはできない。適応型配列アプローチの信号出力は、スカラ出力、即ち、すべての音源からのアコースティック信号の重み付き合計を提供する。このように、このアプローチは一つの音源だけからの個別のアコースティック信号を供給することはなく、従って、多重の音源がある場合制限がある。適合型配列アプローチはまた、マイクロフォンの指向性と音源の相対位置の正確な決定に強く依存する。音源の相対位置誤差に対する感度のために、適合型配列アプローチは、多数の方向から反響がくる場所での反響効果を処理することが困難である。
【０００６】
従って、アコースティックウェーブフィールドのような、混合されたウェーブフィールドを、一又はそれ以上の音源のような、個別のエネルギー源に起因する個別要素又はソース信号に要素分解するためのシステム及び方法が必要である。音源の相対位置誤差及び反響によって重大に影響されることなく、混合されたウェーブフィールドを個別の要素に要素分解するシステム及び方法が必要である。特に、多数の音源の内から一つの音源からの音信号を選択的に処理し且つ伝送する補聴器又はその他のタイプの音受信及び処理システムが必要である。
発明の概要
本発明は、アコースティックウェーブフィールド等、混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解するためのシステム並びにその方法を特徴とする。各個別のソース信号は、音源等、混合されたウェーブフィールドを共に生成する複数のエネルギーソースのそれぞれ一つによって生成される。本発明は、また、電磁場を個別のソース信号に要素分解したり、複数のエネルギーソースによって生成されるその他のタイプの混合されたエネルギーウェーブフィールドを要素分解するために用いることも可能である。
【０００７】
該方法は、一列に配列されたセンサで混合されたウェーブフィールドを感知するステップと、各複数のセンサによって感知された混合されたウェーブフィールドを、各センサによって感知された混合されたウェーブフィールドを表す複数の電気的センサ信号に変換するステップと、各電気的センサ信号をデジタル化して、各センサによって感知された混合されたウェーブフィールドを表すサンプル化されたセンサ信号データを形成するステップと、各エネルギーソースに対応する予測ソース信号データを記憶するために、複数の予測ソース信号データ配列を設定するステップと、各エネルギーソースに対し、各センサに到達する各個別のソース信号の時間差を表すソース遅れ値を得るステップと、各エネルギーソースに対応する予測ソース信号データを、各エネルギーソースに対するそれぞれのソース遅れ値と組み合わせて、各センサに対応する複製センサ信号データを生成することによって、また該複製センサ信号データとサンプル化されたセンサ信号データとを用いて予測確認係数を算出することによって、複製センサ信号データの正確性を確認するステップと、ランダムプロセスを用いて予測ソース信号データを調整するステップと、予測確認係数が、予測ソース信号の正確性が確認されるような所定の値に達するまで、予測ソース信号データの正確性の確認と調整とを行うステップを複数回反復して繰り返すステップと、正確であると確認された予測ソース信号を要素分解された個別のソース信号として出力するステップとから成る。
【０００８】
予測確認係数の一例は、サンプル化されたセンサ信号データと複製センサ信号データとの平均二乗誤差である。
予測ソース信号データを調整するステップは、好ましくは、（ａ）予測ソース信号データ配列から予測ソース信号データ要素のインクリメンタル増加とインクリメンタル減少のうちの一つをランダムに選択すること、（ｂ）選択された予測ソース信号データ要素のインクリメンタル増加又はインクリメンタル減少に基づいて、インクリメンタル予測確認係数を算出すること、（ｃ）該インクリメンタル予測確認係数に基づいて、予測ソース信号データ要素を調整すべきか否かの決定を行うこと、及び（ｄ）各予測ソース信号データ配列における各予測ソース信号データ要素に対し、（ａ）〜（ｃ）のステップを繰り返し行うことを含む。
【０００９】
各予測ソース信号データ値の調整を受け入れるか否かを決定するステップは、好ましくは、インクリメンタル予測確認係数が負の場合、調整を受け入れること、及びｅｘｐ（−ｄＥ／Ｔ）で表されるインクリメンタル予測確認係数の指数関数が、０〜１の間の乱数よりも大きい場合、調整を受け入れることを含む。この場合、Ｔは、該ステップの反復毎に修正された管理パラメータを表す。
【００１０】
一つの方法では、ソース遅れ値を得るステップは、ソース及びセンサの想定された配置に基づいて、各エネルギーソースに対し、所定のソース遅れ値を割り当てることを含む。また、別の方法では、ソース遅れ値を得るステップは、相互相関処理を行うことを含む。該相互相関処理は、（ａ）一対のサンプル化されたセンサ信号のセグメントを選択するステップと、（ｂ）前記一対のサンプル化されたセンサ信号の各セグメントをフィルタリングして、第１及び第２フィルタリング済みセンサ信号セグメントを形成するステップと、（ｃ）前記第１及び第２フィルタリング済みセンサ信号セグメントのスカラー積を算出するステップと、（ｄ）前記スカラー積を相互相関配列に蓄えるステップと、（ｅ）前記第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントのインデックスを一ユニット分シフトし、シフト後第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントを形成するステップと、（ｆ）前記シフト後第１フィルタリング済みセンサ信号セグメントが、所定最大数のユニットより多くシフトされるまで、（ｃ）〜（ｅ）のステップを繰り返すステップと、（ｇ）相互相関配列における最大要素のインデックスに基づいて、ソース遅れ値を決定するステップとを備える。相互相関処理は、他のサンプル化されたセンサ信号を利用して、ソース遅れがバッファに蓄えられ、最も確かなソース遅れが選択された状態で繰り返されてもよい。
【００１１】
一例として、該方法は、更に、エネルギーソースの一つをターゲットソースとして選択するステップと、前記ターゲットソース信号に対応する要素分解された個別のソース信号データを要素分解されたアコースティック信号に変換するステップと、前記要素分解されたアコースティック信号をユーザーの一方又は両方の耳に伝達するステップとを含む。あるいは、前記要素分解されたソース信号データを記録したり、更に処理したりしてもよい。
【００１２】
また、本発明は、混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解するシステムを特徴とする。該システムは、混合されたウェーブフィールドを感知し、それを複数の電気的センサ信号に変換するための一列に配列されたセンサを備える。該一列のセンサには、電気的センサ信号をデジタル化し、各センサに対応する多数のサンプル化されたセンサ信号を形成するためのデジタイザが接続される。該デジタイザには、サンプル化されたセンサ信号を処理し、要素分解されたソース信号を決定するための信号処理装置が接続される。
【００１３】
信号処理装置は、複数のサンプル化されたセンサ信号を記憶するためのサンプル化されたセンサ信号データ配列と、各エネルギーソースに対応する予測ソース信号データを記憶するための予測ソース信号データ配列とを含むことが好ましい。予測ソース信号検証装置は、予測ソース信号データ配列に応答し、予測ソース信号データを各ソースに付随するソース遅れ値と組み合せることによって複製センサ信号データを算出し、それらをサンプル化されたセンサ信号データと比較することにより、複製センサ信号データが受け入れ可能か否かを確かめるためのものである。その予測ソース信号検証装置に応答する予測ソース信号調整機は、予測ソース信号データが受け入れ可能な状態になるまで、予測ソース信号配列内の予測ソース信号データを調整する。一つの実施例では、信号処理装置は、更に、サンプル化されたセンサ信号データ配列に応答し、相互相関処理を用いてソース遅れ値を算出するためのソース遅れ算出機を含む。
【００１４】
本発明のこれらの特徴及び他の特徴並びに利点は、以下の図面を参照に、以下の詳細な説明を読むことによって更に詳しく理解されるであろう。
好ましい実施例の詳細な説明
本発明による、混合されたウェーブフィールドを個別の要素に要素分解するための図１のシステム１０は、混合されたウェーブフィールド１２を個別の信号要素又はソース信号１４ａ−１４ｃに要素分解するために用いられるものである。該ソース信号１４ａ−１４ｃは、結合して混合されたウェーブフィールド１２となるように、それぞれのエネルギーソース１６ａ−１６ｃにより、個別に生成される。本実施例では、混合されたウェーブフィールド１２は、多重音声ソースといったアコースティックソース又は音源１６ａ−１６ｃによって生成されるアコースティックウェーブフィールドである。本実施例は、また、これらに限定はされないが、補聴器、コンピュータの音声認知、ビデオ会議、及び多重音源の中から単一の音声又は音源のみを抜粋しなければならない、又は分離しなければならない他のアプリケーションを含めて、多くの異なるアプリケーションにおいてこのシステム１０を用いることを意図している。本発明は、また、このシステム並びに以下で説明する方法の概念を、電磁ウェーブフィールド又は他の何らかのタイプのスカラー又はベクトルの混合されたエネルギーウェーブフィールドを要素分解するために利用することも意図している。
【００１５】
該システム１０は、混合されたウェーブフィールド１２を感知し、該混合されたウェーブフィールド１２を電気的センサ信号１９ａ−１９ｃに変換するために用いられる、一列に配列されたセンサ１８ａ−１８ｃを備える。本実施例では、該センサ１８ａ−１８ｃは、音波を感知することのできるトランスデューサ又はマイクロホンである。他のタイプの混合されたウェーブフィールドを要素分解するためにシステム１０が使用される場合には、一列のセンサ１８ａ−１８ｃは、そのタイプのエネルギー波を感知し、電気信号に変換することのできるトランスデューサを含む。
【００１６】
本実施例では、センサ配列は、それぞれ間隔ｄを設けて配置された三つのセンサ、即ち、左センサ１８ａ、中央センサ１８ｂ、及び右センサ１８ｃを含む。模範的アプリケーションによれば、システム１０は、三つのエネルギーソース、即ち、左ソース１６ａ、中央ソース１６ｂ、及び右ソース１６ｃによって形成される混合されたウェーブフィールド１２を要素分解するために用いられる。中央ソース１６ｂは、センサ１８ａ−１８ｃに対して軸上のソースであり、左ソース１６ａ及び右ソース１６ｃは、それぞれ左象限、右象限に配置された非軸上のソースである。図示のとおり、左ソース１６ａは、方位角βを有する。
【００１７】
補聴器の実施例では、中心が略６〜８センチメートルの間隔をおいて配置された三つの小型マイク１８を、該マイクに対して異なる方位を有する幾つかの音源１６の音フィールドを感知するために用いることができる。該三つの小型マイクは、例えば、個人の眼鏡の左右のつる及び鼻部のブリッジに配置されてもよい。
【００１８】
あるいは、三つのマイク１８を、同様の幾何学的配置で、ユーザーの衣服の前部に取り付けられたクリップ上に配置してもよい。システム１０は、補聴器の着用者の略真っ直ぐ前方に位置するターゲットソースから届く音声を要素分解するために用いられることが好ましい。図１に示された例では、ターゲットソースは、中央センサ１８ｂの略真っ直ぐ前方に位置した軸上ソース、即ち中央ソース１６ｂとなっている。
【００１９】
ソース１６ａ−１６ｂ及びセンサ１８ａ−１８ｂが、間隔を設けて配置されている結果、ソース信号１４ａ−１４ｃは、異なる時間をかけて各センサ１８ａ−１８ｃに到達する。このため、各エネルギーソース１６ａ−１６ｃは、各センサ１８ａ−１８ｃに対して、区別の目安となる時間の遅れ、即ちソース遅れを有する。それぞれのエネルギーソース１６ａ−１６ｃに付随したソース遅れは、以下でより詳しく説明されるように、要素分解されたソース信号を決定するために用いられる。
【００２０】
図１に示されたソース１６ａ−１６ｃ及びセンサ１８ａ−１８ｃの模範的配置によれば、軸上ソース、即ち中央ソース１６ｂは、各センサ１８ａ−１８ｃへの到達時間に対して、通例０の区別の目安となる時間的遅れを有する。左ソース１６ａ及び右ソース１６ｃから到達する信号にとって、非軸上方位は、センサ１８ａ−１８ｃ間で区別を示す時間的遅れを生じさせる。つまり、左ソース１６ａは、中央センサ１８ｂに対し、左センサ１８ａで左ソース遅れｄｔｌを有し、右ソース１６ｃは、中央センサ１８ｂに対し、右センサ１８ｃで右ソース遅れｄｔｒを有する。非軸上ソースに付随するソース遅れｄｔは、次の方程式で表される。
【００２１】
【数１】
0004173280.tif 000002
この式で、ｄはセンサの間隔、βはソース方位、そしてｖは空気中での音の速度をそれぞれ表している。
【００２２】
本実施例では、三つのソースのみが示されているが、本システム並びに方法は、様々の可能な配列を有する追加のエネルギーソースを要素分解するために用いることもできる。一般に、要素分解されるソースの数は、アプリケーション及び要素分解処理の目的によるので、本システム並びに方法では、実際に存在するよりも少ない数のソースについて要素分解することも可能である。また、本実施例では、三つのエネルギーソースを要素分解するために三つのセンサを使用しているが、三つのソースを要素分解するために二つのセンサを用いることも可能である。この場合、三つのセンサを使用した場合と匹敵する効果を得るためには、反復処理の回数が増加し、延いては処理時間が増加する。
【００２３】
また、本発明は、本システムの特別な使用法に応じて、様々な間隔の設定や配置でもって追加的センサを使用することについても意図している。補聴器の実施例では、好ましい方法として、要素分解され、ユーザーに伝達されるターゲットソースとして中央、即ち軸上エネルギーソース１６ｂを想定したが、本発明は、非軸上エネルギーソースを要素分解するために使用することも可能である。
【００２４】
システム１０は、混合されたウェーブフィールド１２を表す電気的センサ信号１９ａ−１９ｃを処理して、各個別のエネルギーソース１６ａ−１６ｃによって生成された個別の要素、即ちソース信号１４ａ−１４ｃに混合されたウェーブフィールド１２を要素分解するデジタル信号処理装置２０を含む。該デジタル信号処理装置２０は、要素分解処理を行うソフトウェアが組み込まれたマイクロプロセッサ２１を含んでもよいし、要素分解処理を行うデジタル信号処理装置及び／又は計測ゲート配列回路を含んでもよい。補聴器の実施例では、好ましい形として、デジタル信号処理装置２０は、補聴器を着用している個人が、例えば、シャツや衣服のポケットに入れて持ち運べるように、略１インチ×２．３インチ×４インチの大きさのコンパクトなシステムとして形成されている。
【００２５】
デジタル信号処理装置２０は、電気的センサ信号１９ａ−１９ｃをデジタル化し、又はそのサンプルをとり、サンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃを出力するデジタイザ２２を含む。該デジタイザの一例としては、２２０５０Ｈｚ、８ビットの三つの出力を提供する、多重化された６６，１５０Ｈｚ、８ビットのアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器が含まれる。また、デジタル信号処理装置２０は、処理中にサンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃを記憶するためのサンプル化されたセンサ信号データ配列２６を含む。更に、該デジタル信号処理装置は、処理中に算出されたデータを記憶するための付加的配列を備えることも可能である。
【００２６】
一般に、混合されたウェーブフィールド１２の個別の要素への要素分解は、ランダムプロセスを用いて、該要素、即ちソース信号１４ａ−１４ｃを予測し、そしてその後、予測ソース信号の正確性を確認することによって成し遂げられる。それらの予測ソース信号は、それらの予測ソース信号をそれぞれのソース１６ａ−１６ｃに付随の適切なソース遅れと組み合せて、センサ信号２４ａ−２４ｃを複製することによって正確性が確認される。
【００２７】
デジタル信号処理装置２０は、混合されたウェーブフィールド１２を形成する個々のソース信号１４ａ−１４ｃに対応する予測ソース信号データを収容する予測ソース信号データ配列２８を含む。また、該デジタル信号処理装置２０は、センサ１８ａ−１８ｃに対する、各ソース１６ａ−１６ｃに付随のソース遅れを得る、つまり算出するソース遅れ算出機３０を含む。ソース遅れは、ソース１６ａ−１６ｃの想定された幾何学的配置に基づいて、あるいは相互相関処理を用いて算出することができる。
【００２８】
想定の幾何学的配置を用いてソース遅れを決定する一つの例は、図１に示された幾何学的配置に基づいている。このように想定された幾何学的配置によると、ターゲットソース、即ち中央ソース１６ｂは、センサ１８ａ−１８ｃの真っ直ぐ正面にあり、このため中央センサ１８ｂに対して、左右センサ１８ａ，１８ｃで感知できる時間的遅れは生じない。非軸上の左右象限のエネルギーソース１６ａ，１６ｃは、中央ソース、即ちターゲットソース１６ｂの左右にそれぞれ４５°の方位角βを有すると想定される。ソース１６ａ−１６ｃが、このように想定された幾何学的配置を有し、且つセンサ１８ａ−１８ｃが、上述のように、例えば、約６ｃｍの好ましい間隔を設けて配置されている場合、区別できる時間的遅れｄｔl，ｄｔrは、デジタイザ２２のデータ抽出時間間隔の３倍、即ち、±３抽出時間間隔に等しくなる。以下でより詳細に説明されるように、これらの想定の左右象限ソース遅れは、この特定の幾何学的配置を満たさないエネルギーソースによって生成される混合されたウェーブフィールドを要素分解するために利用することができる。また、本発明は、Ｔ0によってシフトされる予測配列を得るために、フーリエ変換、周波数依存位相変換、ωＴ0、及び逆フーリエ変換を用いることによって、分数抽出時間間隔遅れを利用することについても意図している。
【００２９】
相互相関を用いてソース遅れを決定するために、デジタル信号処理装置は、例えば、ハイパスフィルタリングによって、サンプル化されたセンサ信号データをフィルタリングするフィルタ３２を含む。ここで使用可能なフィルタの一例は、バターワース社の第５オーダー、無限インパルス応答ハイパスフィルタである。これの派生の元となったローパス類似フィルタの二乗された大きさは、次の形式を有する。
【００３０】
｜Ha(jΩ)|2 = 1/[1+(jΩ/jΩc)2n]
ここで、ｎはフィルタオーダー、Ωはラジアン周波数、そしてΩcはカットオフ周波数をそれぞれ表している。その後、ソース遅れ算出機３０は、以下でより詳細に説明されるように、相互相関処理を用いて、フィルタリング済みのサンプル化されたセンサ信号データの処理を行う。相互相関を用いることにより、いかなる特別なソースの幾何学的配列、及びセンサの間隔設定を有する場合であっても、より正確にソース遅れを決定することができる。
【００３１】
デジタル信号処理装置２０は、また、予測ソース信号データ配列２８に応答すると共に、各ソース信号１４ａ−１４ｃに対応する予測ソース信号データを、各エネルギーソース１６ａ−１６ｃに付随する適切なソース遅れと組み合わせ、その結果各センサ１８ａ−１８ｃで感知される混合されたウェーブフィールドに対応する複製センサ信号データを形成するための予測ソース信号検証装置３４を含む。該予測ソース信号検証装置３４は、複製センサ信号データを実際のサンプル化されたセンサ信号データと比較して、予測ソース信号の正確性を確認する。
【００３２】
デジタル信号処理装置２０は、また、予測ソース信号検証装置３４に応答すると共に、予測ソース信号データが検証装置３４によって正しいと確認されなかった時、予測ソース信号データを調整するための予測ソース信号調整機３６を含む。予測ソース信号データ配列２８は、予測ソース信号調整機３６に応答すると共に、予測ソース信号データに対してなされた調整を含むようにアップデートされる。その後、予測ソース信号検証装置３４は、予測ソース信号データ配列２８内の調整された予測ソース信号データの正確性を確認する。
【００３３】
この過程は、予測ソース信号検証装置３４によって、予測ソース信号配列データ配列２８に記憶された予測ソース信号データが正しいと確認されるまで、何度も繰り返し行われる。その後、正確であると確認された予測ソース信号データは、各ソース１６ａ−１６ｃから生成されたと考えられるソース信号１４ａ−１４ｃを表す要素分解されたソース信号３８ａ−３８ｃとして出力される。そしてその後、該要素分解されたソース信号３８ａ−３８ｃの一つ以上を、選択的にユーザーに伝達したり、記録したり、あるいは更に処理したりすることができる。
【００３４】
本発明によって混合されたウェーブフィールドを個別成分あるいはソース信号に要素分解する図２の方法１００は、通常、混合されたウェーブフィールド１２をセンサ配列の各センサ１８ａ−１８ｃで感知することに始まる（ステップ１１０）。各センサ１８ａ−１８ｃは、混合されたウェーブフィールドを電気的センサ信号１９ａ−１９ｃに変換する（ステップ１２０）。次に電気的センサ信号１９ａ−１９ｃはデジタイザ２２に多重送信され、デジタル化あるいはサンプル化される（ステップ１３０）。３つの電気的センサ信号１９ａ−１９ｃをデジタル化するのに、例えば６６,１５０Hz、８ビットのアナログ−デジタルコンバータを用いると、２２,０５０Hz、８ビットの振幅のサンプル率でフォーマットされた３つのデジタル音声データ配列が生成される。サンプリング周波数及びビットデプスは、信号スペクトル帯域幅及び忠実度に関する具体的な適用例の要求に応じて変えることができる。
【００３５】
サンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃは、各センサ１８ａ−１８ｃに対応する、サンプル化されたセンサ信号デジタルデータ配列２６内に保存される（ステップ１１６）。一例において、サンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃは、好適には、１０００要素の長さを有し、かつ８ビットにデジタル化された１０００バイトを収容する複数の配列に記憶される。１０００という配列の長さは、処理の遅れを１０分の１秒未満にするのに十分な短さであり、本システムが要素分解されたソース信号をユーザーに配信する際に、見たところ遅れがなくリアルタイムで機能できるようにする。サンプル化されたセンサ信号データは、左に１ビット以上シフトさせることができ、予測処理が最下位ビットの一部分である誤差を有することを可能にする。処理後、８ビットの整数における最下位ビットの一部とともに機能することができるように、更に３ビットが配列に追加される。
【００３６】
センサ信号のデジタル化に加えて、例えばセンサ利得と周波数レスポンスを全てのセンサにおいて整合させることにより、信号を調節することも可能である。  一旦サンプル化されたセンサ信号デジタルデータ配列２６が設定されると、配列２６からサンプル化されたセンサ信号データの１ブロックが処理のために選択される（ステップ１１８）。一例では、サンプル化されたセンサ信号データ配列２６は、少なくとも第一及び第二組の１Ｋバッファを含んでいる。一旦第一組のバッファがサンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃのそれぞれからのデータで一杯になると、そのサンプル化されたセンサ信号データ配列は第二組のバッファに流れていき、第一組のバッファにおけるデータブロックの処理が開始する。
【００３７】
予測ソース信号を保存するために、予測ソース信号データ配列２８は、各エネルギーソースソース用に初期設定される（ステップ１２０）。予測ソース信号の正確性が確認される前に、配列２６のそれぞれにある予測ソース信号データが、予測されているソースに関するそれぞれのソース遅れに等しい分だけシフトされる。軸を外れた各エネルギーソース１６ａ、１６ｃに関するソース遅れが、前記のように想定されるエネルギーソースの配置に基づいて得られる（ステップ１２２）か、あるいは以下でより詳細に説明されるように相互相関処理手順を用いてより正確に決定される。
【００３８】
一旦予測ソース信号データ配列２６が設定され、ソース遅れが得られると、各ソースについての予測ソース信号データの正確性が確認される（ステップ１２４）。予測ソース信号の正確性を確認するため、サンプル化されたセンサ信号２４ａ−２４ｃに対応する複製センサ信号（“証拠”としても知られる）を形成するように、予測ソース信号データが適切なソース遅れと組み合わされる。複製センサ信号は、予測ソース信号が受入れ可能であるか決定するために、サンプル化されたセンサ信号と比較される（ステップ１２６）。この比較は、複製センサ信号データ及びサンプル化されたセンサ信号データを用いて予測確認係数を計算し、予測確認係数が所定の値に達したかどうか判断することにより行われるのが望ましい。一例において、予測確認係数は、以下でより詳細に説明されているように、調整プロセス中に最小化される目的関数（“コスト“としても知られる）である。
【００３９】
予測ソース信号が受入れ不可能であると分った場合（ステップ１２６）、各ソースについての予測ソース信号は訂正あるいは調整される（ステップ１２８）。予測ソース信号データは、好適には、予測ソース信号データをインクリメンタル増加あるいはインクリメンタル減少させるべきかどうか任意に決定するランダムプロセスを用いて調整される。一例では、ランダム調整プロセスが、以下でより詳細に説明されているように、模擬アニーリングアルゴリズムを用いて実行される。調整された予測ソース信号データは、予測確認係数を計算することにより、実際のサンプル化されたセンサ信号と再び比較される複製センサ信号を形成するために、適切なソース遅れと組み合わされる。この処理は、予測確認係数が所定の値に達する（すなわち、コストが受入れ可能な値に達する）まで続き、正確性が確認された予測ソース信号が要素分解されたソース信号として出力される（ステップ１３０）。要素分解されたソース信号が更なる処理のために出力された後、別のサンプル化されたセンサ信号データのブロックを処理のために選択することができ（ステップ１１８）、この処理が繰り返される。
【００４０】
一実施例によれば、ソース遅れは図３の相互相関処理手順２００から決定される。サンプル化されたセンサ信号配列２６のうち少なくとも２つから成るセグメントが選択される（ステップ２０２）。例えば、中央センサ１８ｂからサンプル化されたセンサ信号２４ｂの第一セグメントが、また左センサ１８ａからサンプル化されたセンサ信号２４ａの第二セグメントがという具合である。セグメントの長さは、等しいことが望ましい。サンプル化されたセンサ信号データの選択されたセグメントは、次にフィルタ３２を用いてフィルタリングされる（ステップ２０４）。一例では、セグメントはハイパスフィルタ３２を用いて前記のようにハイパスフィルタにかけられ、処理するために十分な信号を供給するのに十分な程度に低く、しかもセンサ信号データの第一及び第二のフィルタリング済みセグメントを用いて行われる部分相互相関において、十分な要素分解能を提供するのに十分な程度に高い低周波カットオフ（例えば約６５０Hz）が行われる。
【００４１】
サンプル化されたセンサ信号の第一及び第二フィルタリング済みセグメントのスカラー積が計算され（ステップ２０６）、そのスカラー積が相互相関配列に保存される（ステップ２０８）。次に、第一のフィルタリング済み選択セグメントのサンプルインデックスが１ユニット分シフトされる（ステップ２１０）。この処理は、第一のフィルタリング済みセグメントのサンプルインデックスのシフトに対応する時間の間隔が、選択されたセンサ構成に関する最大限度のソース遅れを超過したかどうかを決定する（ステップ２１２）。第一のフィルタリング済みセグメントのサンプルインデックスが最大限度のソースを超えるユニット分だけシフトされていない場合（ステップ２１２）、シフトされた第一のフィルタリング済みセグメント及び第二のフィルタリング済みセグメントから、別のスカラー積が得られる（ステップ２０６）。そして、このスカラー積の結果は、次の要素として相互相関配列内に保存される(ステップ２０８)。この処理は、第一のフィルタリング済みセグメントが、最大限度のソース遅れを超えるユニット分だけシフトされるまで繰り返される(ステップ２１２)。
【００４２】
次に、相互相関配列内のデータ要素が、相互相関配列内の最大要素を見つけるためにスキャンされる（ステップ２１４）。そして、その相互相関配列内の最大要素のインデックスマイナス１が選択され、負の遅れの象限にあるソースに関する遅れ、すなわち左のソース遅れとして保存される（ステップ２１６）。
【００４３】
正の遅れの象限にあるソースのためのソース遅れ、すなわち右のソース遅れを決定するために、２つのフィルタリング済みセグメントのスカラー積を計算し（ステップ２０８）、そのスカラー積を相互相関配列に保存する（ステップ２２０）処理が繰り返され、第一のフィルタリング済みセグメントのインデックスが、マイナス１ユニットだけシフトされる(ステップ２２２)。第一のフィルタリング済みセグメントのインデックスが、この方向に、選択されたセンサ構成に関する最大限度のソース遅れを超えるユニット分シフトされると（ステップ２２４）、相互相関配列内のデータ要素が、最大要素を求めてスキャンされる（２２６）。次に、相互相関配列内の最大要素のインデックスが、正の遅れの象限におけるソースの遅れ、すなわち右のソース遅れとして選択される(ステップ２２８)。
【００４４】
好適な方法は、更に左すなわち負の象限のソース遅れ及び右すなわち正の象限のソース遅れを、例えば約２０サンプルの長さを有する環状バッファなどのメモリに保存することを含んでいる(ステップ２３０)。この相互相関処理は、他のセンサからの他のサンプル化されたセンサ信号データがあれば、それを用いて繰り返すことができる（ステップ２３２）。例えば、本適用例においては、中央センサ１８ｂ及び右センサ１８ｃからのサンプル化されたセンサ信号データのセグメントを用いて、相互相関処理手順が繰り返される。環状バッファは、各相互相関処理後にスキャンされ、最も蓋然性の高いソース遅れが、予測ソース信号を処理する際に使用するために選択される（ステップ２３４）。環状バッファあるいは他の同種のメモリにソース遅れを保存することにより、ソース遅れの処理が安定化し、配列の休止空間が相関されている間に無効な結果が得られても、ソース遅れを決定することができる。
【００４５】
本例示的実施例では、左及び右の象限のそれぞれにおける１つのエネルギーソースについて１つのソース遅れで十分であるが、結果データは、予測ソース信号の処理に必要なだけの数のソースに対してソース遅れを割り当てるのに用いることができる。
【００４６】
ソース信号を予測及び検証することにより、混合されたウェーブフィールド１２を、各エネルギーソース１６ａ−１６ｃに起因する個別の成分あるいは信号ソース１４ａ−１４ｃに要素分解することは、非確定的多項式（ＮＰ）時間問題−分析的あるいは確定的解はないが、その解の正確性が直ちに確認される問題−として知られる一種の数学的問題である。要素分解処理は、このように十分な解があり、時間に関する指数関数的にというよりは時間の多項式として増加する時間内に、解を得ることができる。混合されたウェーブフィールド要素分解処理のためのＮＰ解法は、好適には、ソース信号を予測するためのランダムプロセス及び予測されたソース信号を評価するための目的関数（熟練した当業者にはコストとして知られている）を用いる。ランダムプロセスは、目的関数が受入れ可能な値に達するまで、予測されたソース信号を調整するために用いられる。目的関数の全体的減少が達成されるとともにランダムプロセスが部分的最小値に固執しないように、模擬アニーリングアルゴリズムがランダムプロセスを管理するために用いられることが望ましい。混合されたウェーブフィールドを要素分解するのにＮＰ解法アプローチを用いると、従来技術の適応型配列のアプローチにより導き出されるスカラー出力とは対照的に、個々の要素分解されたソース信号のベクトル出力が導き出される。
【００４７】
本好適な実施例によれば、図４Ａの予測ソース信号確認プロセス１２４及び図４Ｂの予測ソース信号調整プロセス１２８は、予測確認係数あるいはコストが受入れ可能になるまで、予測ソース信号を何度も反復して(ｊ)検証及び調整することにより混合されたウェーブフィールドを要素分解するため、ＮＰ解法を採用している。図４Ａの予測信号確認プロセス１２４は予測ソース信号データ要素（ＰC(ｉ) Ｐl(ｉ）、Ｐr(ｉ））を予測ソース信号データ配列２８から得ること（ステップ３０２）に始まるが、この場合ｉは、配列２８のデータ要素のインデックスである。予測ソース信号データは、センサ１８ａ−１８ｃのそれぞれの出力に対応する複製センサ信号データあるいは証拠（ＲC(ｉ)、Ｒl(ｉ）、Ｒr(ｉ））を形成するため、適切なソース遅れ（ｄｔl、ｄｔr）と組み合わされる。
本適用例において、軸を外れたソースに対応する予測ソース信号データ配列のインデックス（Ｐl(ｉ)、 Ｐr(ｉ)）は、それぞれのソース遅れ（ｄｔl、ｄｔr）の分シフトされるが、これはサンプリング間隔の集合として表される。複製センサ信号あるいは証拠は次のように表される。
【００４８】
【数２】
0004173280.tif 000003
次に、証拠あるいは複製ソース信号はそれぞれの実際のサンプル化されたソース信号から減じられ、複製ソース信号データ要素（ＲC(ｉ)、Ｒl(ｉ）、Ｒr(ｉ））とそれぞれのサンプル化されたセンサ信号データ要素（ＳC(ｉ)、Ｓl(ｉ）、Ｓr(ｉ））との差が、検査配列（ＴC(ｉ)、Ｔl(ｉ）、Ｔr(ｉ））内に保存される(ステップ３０４)。本例示的な実施例においては、検査配列は次のように計算される。
【００４９】
【数３】
0004173280.tif 000004
検査配列を用いて予測確認係数あるいはコスト（Ｅ）が計算される(ステップ３０８)。本例示的な実施例においては、次の方程式で示すように、予測確認係数が、検査配列（ＴC(ｉ)、Ｔl(ｉ）、Ｔr(ｉ））の各要素を２乗し、その結果を各センサ用に関する全配列にわたって加算した上で、配列要素の数で割ることにより決定される平均二乗誤差であることが望ましい。
【００５０】
【数４】
0004173280.tif 000005
次に、予測確認係数又はコストが所定値又は最低コストより小さいかどうかが判断される（ステップ３１０）。許容可能な最低コストは、プロセッサ２０の設置の際に、あるいはプロセッサ２０が使用される各セッションの前に決定されるのが好ましい。最低コストは、予測ソース信号の完全性を決定する。また、最低コストは処理がリアルタイムで終了できないほど小さく設定されないのが好ましい。第一の繰り返しで、予測ソース信号（ＰC（ｉ）  Ｐl（ｉ），Ｐr（ｉ））は、通常ゼロであり、初期の予測確認係数又はコスト（Ｅ）は、ソース信号（ＳC（ｉ），Ｓl（ｉ），Ｓr（ｉ））の平均エネルギーである。予測確認係数又はコストは、予測ソース信号調整及び正確性の確認処理が何度も繰り返されるまで、通常、所定値にまで減少されることはない。一例では、およそ１００回の繰り返しを経て、所定値又は最低コストに到達する。予測確認係数又はコストが所定値より小さいとき、予測ソース信号は、さらなる処理のために要素分解されたソース信号として正確性が確認され、出力される（ステップ３１２）。上記にように、その後、予測確認及び調整処理手順を用いて、処理するための別のブロックのサンプル化されたセンサ信号データが選択できる。
【００５１】
予測確認係数又はコストがまだ所定値より大きい時、図４Ｂに示すように、予測ソース信号調整処理１２８が続けられる。予測ソース信号データを調整する前に、管理パラメータ（温度パラメータＴとしても知られている）が、下記に詳細に記述されるように、模擬アニーリングアルゴリズムと共に使用するために更新される（ステップ３１４）。実施例では、管理パラメータ（Ｔ）は以下のように、繰り返し数（ｊ）の任意関数と共に更新される。
【００５２】
【数５】
0004173280.tif 000006
予測ソース信号調整処理１２６は、その後、予測ソース信号データ配列（ＰC（ｉ）  Ｐl（ｉ），Ｐr（ｉ））の１つから予測ソース信号データ要素を選択し（ステップ３１６）、予測信号ソースデータ配列の第一の要素（ｉ＝１）の調整又は補正を始める。その後、予測ソース信号データ配列要素におけるインクリメンタル増加又はインクリメンタル減少が任意に選ばれる（ステップ３１８）。一例では、乱数ジェネレータは、０と１の間の乱数を発生する。乱数が０．５より大きい場合、選択された予測ソース信号データ配列要素が増加されることを示し、一方、乱数が０．５より小さい場合、選択された予測ソース信号データ配列要素が減少されることを示す。乱数が増加を示す場合、インクリメンタル予測確認係数又はコスト（ｄＥ）は、上記のインクリメンタル増加として計算される（ステップ３２０）。コスト関数の微分は、１ユニット増加毎のインクリメンタルコスト（ｄＥ）が、小さい調整可能定数（ｄＥ０）から、以下の方程式に示すように、適当な遅れによって増加されると考えられるインデックス（ｉ）で求められた検査配列（ＴC（ｉ）  Ｔl（ｉ），Ｔr（ｉ））の合計を引いたものに等しいことを示す。
【００５３】
【数６】
0004173280.tif 000007
乱数が減少を示す場合、インクリメンタルコスト（ｄＥ）は、上記のインクリメンタル減少として計算される（ステップ３２２）。１ユニット増加毎のインクリメンタルコスト（ｄＥ）は、小さい調整可能定数に、以下の方程式に示すように、適当な遅れによって増加された検査配列（ＴC（ｉ）  Ｔl（ｉ），Ｔr（ｉ））の合計を加えたものに等しい。
【００５４】
【数７】
0004173280.tif 000008
その処理は、その後、計算されたインクリメンタルコスト（ｄＥ）を評価し、予測ソース信号データ要素への上記の調整を受け入れるかどうかを決定する。インクリメンタルコストが負であった場合（ステップ３２４）、予測ソース信号データ配列要素における上記の補正又は調整は受け入れられる（ステップ３２６）。その結果、予測ソース信号は、コストを下げ、予測ソース信号の正確性を確認する方向へ移動するように任意に調整される。実施例では、予測ソース信号データ配列要素は、以下の方程式に示すように、各繰り返しの始めに変更可能な正の数（Ｉａ）によって割り算されたインクリメンタルコストを決定するために使用された検査配列の合計によってインクリメント（増加又は減少）される（ステップ３２６）。
【００５５】
【数８】
0004173280.tif 000009
調整可能なパラメータｄＥ０、Ｉａ、Ｉｂは、要素分解処理の前に設定され、アルゴリズムを最適化するように選択される。一般に、その方策は、繰り返しの開始時に大きな補正（すなわち、インクリメント又はデクリメント）をして最終的な所定値まで早く移動するようにすることである。インクリメンタルコスト（ｄＥ）は、大きく始まり、所定値に近づくにつれて小さくなるように見積もられる。十分なｄＥによる補正は結果を不安定にするかもしれないので、それを避けるために、ｄＥは、１より大きい正の数Ｉａによって割り算される。その見積は、各繰り返しの前にパラメータＩａを変更することにより制御可能である。補正Ｐ（ｉ）が小さくなりすぎないようにするため、変数パラメータＩｂは、要素が増加されようとしているのかあるいは減少されようとしているのかによって、減算又は加算され、最小限の補正レベルを設定する。一例では、パラメータは次のように初期設定される：ｄＥ０＝０、Ｉａ＝５、Ｉｂ＝１。
【００５６】
インクリメンタルコストが正の場合、調整を行うように決定するために模擬アニーリングが使われない限り、上記の調整は拒絶される。模擬アニーリングが使用される場合、インクリメンタルコストの指数関数ｅｘｐ（−ｄＥ／Ｔ）が０と１の間の乱数より大きいかどうかが判断される（ステップ３２８）。ここでｄＥは、先に計算されたインクリメンタルコストであり、Ｔは、各繰り返しの毎に調整されている管理又は温度パラメータである。指数関数が上記の乱数より大きい場合（ステップ３３０）、予測ソース信号データ配列要素への調整は受け入れられる（ステップ３３２）。この模擬アニーリング技術は、予測確認係数又はコストにおける臨時の増加を可能にし、コストを最小限に抑えるランダムプロセスが、最小値に進むよりむしろ極小値で固定されるのを妨ぐ。
【００５７】
インクリメンタルコストが正で、インクリメンタルコストの指数関数が上記の乱数より小さい場合、予測ソース信号データ配列要素は調整されない（ステップ３３４）。処理は、その後、次の予測ソース信号データ配列のインデックス（ｉ）の要素に進み（ステップ３３６）、調整処理手順３２０が繰り返される。代わりに、各予測ソース信号データ配列毎の予測ソース信号データの要素の調整及び正確性の確認処理（ステップ３１４−３３４）は、平行処理されることができる。
【００５８】
各予測信号ソースデータ配列（ＰC（ｉ）  Ｐl（ｉ），Ｐr（ｉ））の選択インデックス（ｉ）の要素が処理されたとき、サンプル化されたインデックス（ｉ）はインクリメントされ（ステップ３３８）、各予測信号ソースデータ配列の次の要素が、それに従って処理される。各予測信号ソースデータ配列の全てのデータ配列要素が更新されたとき（ステップ３４０）、処理は、別の繰り返し（ｊ＝ｊ＋１）を実行するために確認処理手順に戻る（ステップ３４２）。確認処理手順３００は、その後、調整された予測ソース信号データを使用して、複製ソース信号を形成し（ステップ３０４）、検査配列を計算し（ステップ３０６）、コストを計算し（ステップ３０８）、もう一度コストが所定値より小さいかどうかを判断する（ステップ３１０）。処理は、コストが許容可能なコストに到達し、予測ソース信号が要素分解されたソース信号として出力されるまで何度も繰り返される。
【００５９】
本発明の利点の１つは、ソースが誤差を含んでいるかどうかに関わらず、混合されたウェーブフィールドを要素分解できることである。予測ソース信号の調整及び正確性の確認に使用されたランダムプロセスでは、さらなる繰り返しと処理とに要する時間が正しいソース遅れを使用して得た時間と比較できる正確さを得る必要がある点を除き、予想のソース遅れと実際のソース遅れとの間のいかなる食い違いも許容できる。ソース遅れは相互相関技術を用いてより正確に決定される。この場合、繰り返しはより少なくなり、その結果、処理時間は削減される。本発明のシステム及び方法の別の利点は、反響を扱うことができることである。本発明は、ターゲットソースをセンサのまっすぐ前方のエネルギーソースとして獲得し、反響により生じた仮想音源を左又は右象限（非軸上）の音源として処理することにより反響を取り扱う。その結果、反響は、ユーザーに伝達される軸上ソース又はターゲットソースの予測には現れない。本発明がソースの相対位置（方位）誤差を許容していることから、要素分解されたターゲットソース信号の劣化を最小限にするようこれらの仮想音源は処理される。非軸上ソースの１つがターゲットソースとして選択される場合、システムは、追加の非軸上ソースに対応する追加の予測ソース信号を使用することができ、これらの余分の予測ソース信号は、反響又は他の干渉音を吸収するために使用される。
【００６０】
本発明のシステム及び方法のさらなる利点は、主となる音響エネルギーの波長よりかなり短い間隔、例えば、主となる発話周波数の４分の１の波長よりもさらに短い間隔で配置された一配列のセンサが使用可能なことである。その配列においてセンサ間隔を比較的短くすると、結果として粗い性質のソース遅れユニットとなる。本発明においては、不正確なソース遅れを伴う混合されたウェーブフィールドを要素分解することができるので、主となる音響エネルギーの波長よりかなり短い間隔を有する一配列のセンサを使用することができる。
【００６１】
補聴器において使用される以外にも、本発明のシステムはまた、音フィールドを分離する他のアプリケーションにおいても使用可能である。例えば、コンピュータモニタに多数のマイクを取り付けて、コンピュータの前方に位置するユーザーの声をコンピュータによって要素分解して処理することができる。本システムはまた、多数の発話ソースの中の１つの発話から要素分解されたソース信号を記録することにより非常に指向性の強いマイクとしてマスメディアでも使用可能である。本システムはまた、ビデオに付随する音として伝達に使用するために１つの発話ソースを選ぶことによりグループビデオ会議において使用することもできる。
【００６２】
以上により、本発明のシステム及び方法は、混合されたウェーブフィールドを個別の構成要素、すなわち各別個のエネルギーソースによって生成されたソース信号、に効果的に要素分解し、個別のベクトル分離されたソース信号を生み出す。本発明のシステムと方法は、センサに対応した各エネルギーソースに関連づけられたソース遅れの正確な決定によることなく、混合されたウェーブフィールドを要素分解されたソース信号に効果的に要素分解する。本発明のシステムと方法はまた、望むならば相互相関処理手順を用いて非軸上ソース遅れを正確に測定することが可能である。本発明のシステム及び方法はまた、反響が存在してもその反響による軸上ターゲットソースの著しい劣化を伴うことなく、混合されたウェーブフィールドを要素分解されたソース信号に効果的に要素分解する。
【００６３】
当業者による変更及び代用は、本発明の請求の範囲外のものを除いて本発明の範囲内にあると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による、混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解するためのシステムの概略ブロック図である。
【図２】  本発明による、混合されたウェーブフィールドを個別のソース信号に要素分解するための方法を示すフローチャートである。
【図３】  本発明の一つの実施例による、ソース遅れを得るために相互相関を用いる方法を示すフローチャートである。
【図４Ａ及び図４Ｂ】  本発明の好ましい方法による、予測信号要素の正確性を確認し、予測信号要素を調整するための方法を示すフローチャートである。
【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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