(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得する信号取得部と、
前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向と妨害者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向との間の角度が第１の閾値以下の状態における前記妨害者の発話の度合を示す第１の発話度と、前記角度が前記第１の閾値より大きい状態における前記妨害者の発話の度合を示す第２の発話度とのうちの少なくとも１つを発話度生成装置から取得する発話度取得部と、
前記第１の発話度と前記第２の発話度とのうちの少なくとも１つと、予め定められた閾値である発話度判定閾値とに基づいて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する発話判定部と、
騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、前記判定によって得られた結果である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、前記騒音レベル情報と前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する制御部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得する信号取得部と、
妨害者の発話の度合を示す発話度を生成する発話度生成装置から前記発話度を取得する発話度取得部と、
前記発話度と予め定められた閾値である発話度判定閾値とを用いて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する発話判定部と、
騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、前記判定によって得られた結果である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、前記騒音レベル情報と前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する制御部と、
を有する情報処理装置。
【請求項３】
複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得する信号取得部と、
騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを示す情報である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、前記騒音レベル情報と前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する制御部と、
発話判定部と、
を有し、
前記信号取得部は、
前記複数のマイクロホンから出力された前記妨害者の音声信号を取得可能であり、
前記発話判定部は、
前記妨害者の音声信号と音声区間検出とを用いて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定し、
前記第１の情報は、前記発話判定部によって判定された結果を示す情報である、
情報処理装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記騒音レベル情報と前記第１の情報とに基づいて、前記ビーム幅及び前記死角形成強度を変更する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
騒音レベル判定部をさらに有し、
前記信号取得部は、
前記複数のマイクロホンから出力された前記騒音の信号である騒音信号を取得し、
前記騒音レベル判定部は、
前記騒音信号に基づいて、前記騒音レベルを判定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が、
複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得し、
前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向と妨害者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向との間の角度が第１の閾値以下の状態における前記妨害者の発話の度合を示す第１の発話度と、前記角度が前記第１の閾値より大きい状態における前記妨害者の発話の度合を示す第２の発話度とのうちの少なくとも１つを発話度生成装置から取得し、
前記第１の発話度と前記第２の発話度とのうちの少なくとも１つと、予め定められた閾値である発話度判定閾値とに基づいて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定し、
騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、前記判定によって得られた結果である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、
前記騒音レベル情報と前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する、
制御方法。
【請求項７】
情報処理装置に、
複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得し、
前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向と妨害者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向との間の角度が第１の閾値以下の状態における前記妨害者の発話の度合を示す第１の発話度と、前記角度が前記第１の閾値より大きい状態における前記妨害者の発話の度合を示す第２の発話度とのうちの少なくとも１つを発話度生成装置から取得し、
前記第１の発話度と前記第２の発話度とのうちの少なくとも１つと、予め定められた閾値である発話度判定閾値とに基づいて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定し、
騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、前記判定によって得られた結果である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、
前記騒音レベル情報と前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する、
処理を実行させる制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、制御方法、及び制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビームフォーミングが知られている。例えば、特許文献１には、ビームフォーミングに関する技術が記載されている。また、ビームフォーミングには、固定ビームフォーミングと適応ビームフォーミングがある。そして、適応ビームフォーミングの一種として、ＭＶ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｖａｒｉａｎｃｅ）が知られている（非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１２３１６１号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】浅野太著「音のアレイ信号処理  音源の定位・追跡と分離」、コロナ社、２０１１年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、従来の適応ビームフォーミングは、対象者の音声がマイクアレイに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応するビームの幅であるビーム幅と対象者の音声を妨害する妨害音を抑制する度合である死角形成強度を状況に応じて変更していなかった。例えば、ビーム幅が狭く、死角形成強度が高い状態で適応ビームフォーミングが行われた場合、マイクアレイに入力される妨害音と当該マイクアレイに入力される対象者の音声との間の角度が広い状況では、狭い角度範囲の音を取得でき、ビーム外の角度から到来した妨害音を抑制するため、適応ビームフォーミングの効果が向上する。一方、マイクアレイに入力される妨害音と当該マイクアレイに入力される対象者の音声との間の角度が狭い場合、死角がビームに近づくように形成される。そのため、マイクアレイに入力される妨害音と当該マイクアレイに入力される対象者の音声との間の角度が広い場合よりもビーム幅が狭まる。ビーム幅が過度に狭まることで、対象者の発話方向とビーム方向とのわずかなずれが許容できなくなるため、適応ビームフォーミングの効果が低下する。なお、妨害音とは、例えば、対象者以外の音声、騒音などである。このように、状況に応じてビーム幅と死角形成強度を変更しないことは、問題である。【０００６】
本発明の目的は、状況に応じてビーム幅及び死角形成強度を動的に変更することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る情報処理装置が提供される。情報処理装置は、複数のマイクロホンから出力された対象者の音声信号を取得する信号取得部と、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向と妨害者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向との間の角度が第１の閾値以下の状態における前記妨害者の発話の度合を示す第１の発話度と、前記角度が前記第１の閾値より大きい状態における前記妨害者の発話の度合を示す第２の発話度とのうちの少なくとも１つを発話度生成装置から取得する発話度取得部と、前記第１の発話度と前記第２の発話度とのうちの少なくとも１つと、予め定められた閾値である発話度判定閾値とに基づいて、前記妨害者が前記対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する発話判定部と、騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、前記判定によって得られた結果である第１の情報とのうちの少なくとも１つを取得し、前記騒音レベル情報と、前記第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、前記対象者の音声が前記複数のマイクロホンに入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する前記ビームの幅であるビーム幅と、前記複数のマイクロホンに入力される前記騒音と前記妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である死角形成強度とを変更する制御部と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、状況に応じてビーム幅及び死角形成強度を動的に変更できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】（Ａ），（Ｂ）は、実施の形態の具体例を示す図である。
【図２】通信システムを示す図である。
【図３】情報処理装置が有するハードウェア構成を示す図（その１）である。
【図４】情報処理装置が有するハードウェア構成を示す図（その２）である。
【図５】情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】信号処理部が有する機能ブロックを示す図である。
【図７】パラメータ決定テーブルの例を示す図である。
【図８】フィルタ生成部が有する機能ブロックを示す図である。
【図９】情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】フィルタ生成処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら実施の形態を説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１１】
実施の形態．
図１（Ａ），（Ｂ）は、実施の形態の具体例を示す図である。図１（Ａ）は、複数のユーザが車に乗っている状態を示している。
ここで、運転席に座っているユーザは、対象者と呼ぶ。後部座席のユーザは、妨害者と呼ぶ。
図１（Ａ）は、対象者と妨害者が同時に発話している状態を示している。すなわち、妨害者は、対象者の話を妨害して話している。
【００１２】
また、撮像装置を含むＤＭＳ（Ｄｒｉｖｅｒ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）３００により、対象者と妨害者の顔が撮像される場合がある。
対象者の音声と妨害者の音声は、マイクアレイ２００に入力される。また、マイクアレイ２００には、騒音が入力される。
【００１３】
図１（Ｂ）は、対象者の音声と妨害者の音声と騒音とが、入力音として、マイクアレイ２００に入力されることを示している。
後述する情報処理装置は、入力音が電気信号に変換された音信号に対して処理を行う。詳細には、情報処理装置は、妨害者の音声信号と騒音信号とを抑制する。すなわち、情報処理装置は、死角を形成して、妨害者の音声信号と騒音信号を抑制する。
これにより、抑制された妨害者の音声が、出力音として、出力される。また、抑制された騒音が、出力音として、出力される。
図１の具体例は、実施の形態の一例である。実施の形態は、様々な状況に適用できる。
【００１４】
次に、実施の形態の通信システムを説明する。
図２は、通信システムを示す図である。通信システムは、情報処理装置１００、マイクアレイ２００、ＤＭＳ３００、及び外部装置４００を含む。
情報処理装置１００は、マイクアレイ２００、ＤＭＳ３００、及び外部装置４００と接続する。
情報処理装置１００は、制御方法を実行する装置である。例えば、情報処理装置１００は、タブレット装置又はカーナビゲーションシステムに組み込まれるコンピュータである。
【００１５】
マイクアレイ２００は、複数のマイクを含む。例えば、マイクアレイ２００には、マイク２０１，２０２が含まれる。ここで、マイクとは、マイクロホンのことである。以下、マイクロホンは、マイクと表現する。マイクアレイ２００に含まれるそれぞれのマイクには、マイクロホン回路が含まれている。例えば、マイクロホン回路は、マイクに入力される音の振動を捉える。そして、マイクロホン回路は、振動を電気信号に変換する。
【００１６】
ＤＭＳ３００は、撮像装置を有する。ＤＭＳ３００は、発話度生成装置とも言う。ＤＭＳ３００は、妨害者の発話度を生成する。妨害者の発話度とは、妨害者が発話している度合いを示す値である。例えば、ＤＭＳ３００は、撮像により得られた妨害者の顔画像に基づいて妨害者の発話度を生成してもよい。また、例えば、ＤＭＳ３００は、対象者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向と妨害者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向との間の角度が閾値以下の状態であることを示す情報を撮像装置が撮像することにより得られた画像から取得してもよい。そして、ＤＭＳ３００は、当該状態で当該妨害者の顔画像に基づいて妨害者の発話度を生成してもよい。当該妨害者の発話度は、妨害者の発話度（狭い）とも言う。また、例えば、ＤＭＳ３００は、当該角度が当該閾値より大きい状態であることを示す情報を撮像装置が撮像することにより得られた画像から取得してもよい。そして、ＤＭＳ３００は、当該状態で当該妨害者の顔画像に基づいて妨害者の発話度を生成してもよい。当該妨害者の発話度は、妨害者の発話度（広い）とも言う。ＤＭＳ３００は、妨害者の発話度を情報処理装置１００に送信する。
例えば、外部装置４００は、音声認識装置、ハンズフリー通話装置、又は異常音監視装置である。また、外部装置４００は、スピーカでもよい。
【００１７】
次に、情報処理装置１００が有するハードウェアを説明する。
図３は、情報処理装置が有するハードウェア構成を示す図（その１）である。情報処理装置１００は、信号処理回路１０１、揮発性記憶装置１０２、不揮発性記憶装置１０３、及び信号入出力部１０４を有する。信号処理回路１０１、揮発性記憶装置１０２、不揮発性記憶装置１０３、及び信号入出力部１０４は、バスで接続されている。
【００１８】
信号処理回路１０１は、情報処理装置１００全体を制御する。例えば、信号処理回路１０１は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＧＡＴＥ  Ａｒｒａｙ）、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）などである。
【００１９】
揮発性記憶装置１０２は、情報処理装置１００の主記憶装置である。例えば、揮発性記憶装置１０２は、ＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
不揮発性記憶装置１０３は、情報処理装置１００の補助記憶装置である。例えば、不揮発性記憶装置１０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）である。
【００２０】
揮発性記憶装置１０２と不揮発性記憶装置１０３は、設定データ、信号データ、処理を行う前の初期状態を示す情報、制御用の定数データなどを記憶する。
信号入出力部１０４は、インタフェース回路である。信号入出力部１０４は、マイクアレイ２００、ＤＭＳ３００、及び外部装置４００と接続する。
【００２１】
情報処理装置１００は、次のようなハードウェア構成でもよい。
図４は、情報処理装置が有するハードウェア構成を示す図（その２）である。情報処理装置１００は、プロセッサ１０５、揮発性記憶装置１０２、不揮発性記憶装置１０３、及び信号入出力部１０４を有する。
揮発性記憶装置１０２、不揮発性記憶装置１０３、及び信号入出力部１０４については、図３で説明した。そのため、揮発性記憶装置１０２、不揮発性記憶装置１０３、及び信号入出力部１０４については、説明を省略する。
プロセッサ１０５は、情報処理装置１００全体を制御する。例えば、プロセッサ１０５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００２２】
次に、情報処理装置１００の機能を説明する。
図５は、情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。情報処理装置１００は、信号取得部１１０、時間周波数変換部１２０、騒音レベル判定部１３０、発話度取得部１４０、発話判定部１５０、制御部１０、デジタルアナログ変換部１８０、及び記憶部１９０を有する。信号取得部１１０は、アナログデジタル変換部１１１を有する。制御部１０は、信号処理部１６０と時間周波数逆変換部１７０を有する。
【００２３】
信号取得部１１０、アナログデジタル変換部１１１、及びデジタルアナログ変換部１８０の一部又は全部は、信号入出力部１０４によって実現してもよい。
制御部１０、時間周波数変換部１２０、騒音レベル判定部１３０、発話度取得部１４０、発話判定部１５０、信号処理部１６０、及び時間周波数逆変換部１７０の一部又は全部は、信号処理回路１０１によって実現してもよい。
【００２４】
制御部１０、信号取得部１１０、時間周波数変換部１２０、騒音レベル判定部１３０、発話度取得部１４０、発話判定部１５０、信号処理部１６０、及び時間周波数逆変換部１７０の一部又は全部は、プロセッサ１０５が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。例えば、プロセッサ１０５が実行するプログラムは、制御プログラムとも言う。
【００２５】
プロセッサ１０５が実行するプログラムは、揮発性記憶装置１０２又は不揮発性記憶装置１０３に格納されてもよい。また、プロセッサ１０５が実行するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に格納されてもよい。そして、当該記録媒体は、配布されてもよい。情報処理装置１００は、無線通信又は有線通信を用いて、当該プログラムを他の装置から取得してもよい。当該プログラムは、外部装置４００内で実行されるプログラムと結合してもよい。結合されたプログラムは、１つのコンピュータで実行されてもよい。結合されたプログラムは、複数のコンピュータで実行してもよい。
記憶部１９０は、揮発性記憶装置１０２又は不揮発性記憶装置１０３に確保した記憶領域として実現してもよい。
【００２６】
ここで、情報処理装置１００は、アナログデジタル変換部１１１とデジタルアナログ変換部１８０を有さなくてもよい。この場合、情報処理装置１００とマイクアレイ２００と外部装置４００とは、無線通信又は有線通信を用いて、デジタル信号を送受信する。
【００２７】
ここで、情報処理装置１００の機能を説明する。信号取得部１１０は、マイクアレイ２００から出力された対象者の音声信号を取得する。また、この文章は、次のように表現してもよい。信号取得部１１０は、マイクアレイ２００から出力された対象者の音声信号を取得し、かつマイクアレイ２００から出力された騒音の騒音信号と対象者の話を妨害する妨害者の音声信号とのうちの少なくとも１つを取得することが可能である。制御部１０は、騒音の騒音レベルを示す騒音レベル情報と、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを示す情報とを取得する。ここで、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを示す情報は、第１の情報とも言う。制御部１０は、騒音レベル情報と第１の情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、ビーム幅及び死角形成強度を変更する。例えば、騒音レベル情報が高い値を示している場合、制御部１０は、ビーム幅を狭め、死角形成強度を高くする。また、例えば、騒音レベル情報が低い値を示している場合、制御部１０は、ビーム幅を広げ、死角形成強度を低くする。また、例えば、妨害者が対象者の近くから対象者の話を妨害している場合、制御部１０は、ビーム幅を広げ、死角形成強度を低くする。
【００２８】
なお、ビーム幅は、対象者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向を示すビームを中心として、取得される音の角度範囲に対応する当該ビームの幅である。また、死角形成強度は、マイクアレイ２００に入力される騒音と妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である。すなわち、死角形成強度は、騒音と妨害者の音声とのうちの少なくとも１つがマイクアレイ２００に入力される方向に死角を形成して、騒音と妨害者の音声とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である。なお、当該方向は、ヌルとも言う。また、死角形成強度は、次のように表現してもよい。死角形成強度は、マイクアレイ２００に入力される騒音の騒音信号とマイクアレイ２００に入力される妨害者の音声に対応する音声信号とのうちの少なくとも１つを抑制する度合である。
【００２９】
また、信号取得部１１０が、マイクアレイ２００から出力された対象者の音声信号、騒音の騒音信号、及び妨害者の音声信号の少なくとも１つを取得した場合、制御部１０は、ビーム幅と死角形成強度と適応ビームフォーミングを用いて、騒音信号と妨害者の音声信号の少なくとも１つを抑制する。
【００３０】
次に、情報処理装置１００の機能を詳細に説明する。
ここで、以下、説明を簡単にするため、情報処理装置１００は、２つのマイクから音信号を受信するものとする。２つのマイクは、マイク２０１とマイク２０２とする。マイク２０１とマイク２０２の位置は、予め決められている。また、マイク２０１とマイク２０２の位置は、変化しない。対象者の音声が到来する方向は、変化しないものとする。
以下の説明では、ビーム幅及び死角形成強度が、騒音レベル情報と第１の情報とに基づいて変更される場合を説明する。また、第１の情報は、妨害者の発話の有無を示す情報と表現する。
【００３１】
アナログデジタル変換部１１１は、マイク２０１とマイク２０２から入力音が電気信号に変換された入力アナログ信号を受信する。アナログデジタル変換部１１１は、入力アナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、入力アナログ信号がデジタル信号に変換されるとき、入力アナログ信号は、フレーム単位に分割される。例えば、フレーム単位とは、１６ｍｓである。また、入力アナログ信号がデジタル信号に変換されるとき、サンプリング周波数が用いられる。例えば、サンプリング周波数は、１６ｋＨｚである。変換されたデジタル信号は、観測信号と呼ぶ。
【００３２】
このように、アナログデジタル変換部１１１は、マイク２０１から出力された入力アナログ信号を観測信号ｚ＿１（ｔ）に変換する。また、アナログデジタル変換部１１１は、マイク２０２から出力された入力アナログ信号を観測信号ｚ＿２（ｔ）に変換する。なお、ｔは、時刻を示す。
【００３３】
時間周波数変換部１２０は、観測信号に基づいて高速フーリエ変換を実行することで、時間スペクトル成分を算出する。例えば、時間周波数変換部１２０は、観測信号ｚ＿１（ｔ）に基づいて５１２点の高速フーリエ変換を実行することで、時間スペクトル成分Ｚ＿１（ω，τ）を算出する。時間周波数変換部１２０は、観測信号ｚ＿２（ｔ）に基づいて５１２点の高速フーリエ変換を実行することで、時間スペクトル成分Ｚ＿２（ω，τ）を算出する。なお、ωは、離散周波数であるスペクトル番号を示す。τは、フレーム番号を示す。
【００３４】
騒音レベル判定部１３０は、式（１）を用いて、時間スペクトル成分Ｚ＿２（ω，τ）のパワーレベルを算出する。
【００３５】
【数１】
0006956929.tif 000002
【００３６】
このように、騒音レベル判定部１３０は、処理対象のフレームに対して、式（１）を用いて、パワーレベルを算出する。また、騒音レベル判定部１３０は、式（１）を用いて、予め決められた数のフレームに対応するパワーレベルを算出する。例えば、予め決められた数は、１００である。予め決められた数のフレームに対応するパワーレベルは、記憶部１９０に格納されてもよい。騒音レベル判定部１３０は、算出されたパワーレベルの中で最小のパワーレベルを現在の騒音レベルとする。なお、最小のパワーレベルは、騒音の騒音信号のパワーレベルと考えてもよい。現在の騒音レベルが予め決められた閾値を超えている場合、騒音レベル判定部１３０は、騒音大と判定する。現在の騒音レベルが当該閾値以下である場合、騒音レベル判定部１３０は、騒音小と判定する。騒音レベル判定部１３０は、騒音大又は騒音小を示す情報を信号処理部１６０に送信する。なお、騒音大又は騒音小を示す情報は、騒音レベル情報である。
【００３７】
また、騒音大及び騒音小を示す情報は、２つの騒音レベルによって表現される情報と考えてもよい。例えば、騒音小を示す情報は、騒音レベルが１であることを示す騒音レベル情報と考えてもよい。騒音大を示す情報は、騒音レベルが２であることを示す騒音レベル情報と考えてもよい。
【００３８】
また、騒音レベル判定部１３０は、予め決められた複数の閾値を用いて、騒音レベルを判定してもよい。例えば、騒音レベル判定部１３０は、５つの閾値を用いて、現在の騒音レベルが“４”と判定する。騒音レベル判定部１３０は、判定の結果を示す騒音レベル情報を信号処理部１６０に送信してもよい。
【００３９】
このように、騒音レベル判定部１３０は、騒音信号に基づいて、騒音レベルを判定する。騒音レベル判定部１３０は、判定の結果を示す騒音レベル情報を信号処理部１６０に送信する。
【００４０】
発話度取得部１４０は、妨害者の発話度をＤＭＳ３００から取得する。発話度は、０〜１００の値で示される。
また、発話度取得部１４０は、妨害者の発話度（狭い）と妨害者の発話度（広い）とのうちの少なくとも１つをＤＭＳ３００から取得してもよい。妨害者の発話度（狭い）は、対象者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向と妨害者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向との間の角度が閾値以下の状態における妨害者の発話の度合を示す値である。また、妨害者の発話度（広い）は、対象者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向と妨害者の音声がマイクアレイ２００に入力される方向との間の角度が閾値より大きい状態における妨害者の発話の度合を示す値である。
【００４１】
なお、妨害者の発話度（狭い）は、第１の発話度とも言う。妨害者の発話度（広い）は、第２の発話度とも言う。また、当該閾値は、第１の閾値とも言う。
【００４２】
発話判定部１５０は、妨害者の発話度と予め定められた閾値とを用いて、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。例えば、予め定められた閾値は、５０である。ここで、予め定められた閾値は、発話度判定閾値とも言う。具体的な処理を説明する。妨害者の発話度が発話度判定閾値を超えている場合、発話判定部１５０は、妨害者が対象者の話を妨害して話していると判定する。すなわち、発話判定部１５０は、妨害者の発話ありと判定する。また、妨害者の発話度が発話度判定閾値以下である場合、発話判定部１５０は、妨害者が対象者の話を妨害して話していないと判定する。すなわち、発話判定部１５０は、妨害者の発話なしと判定する。発話判定部１５０は、妨害者の発話の有無を示す情報を信号処理部１６０に送信する。また、妨害者の発話の有無を示す情報は、発話判定部１５０によって判定された結果を示す情報とも言う。
【００４３】
同様に、発話判定部１５０は、妨害者の発話度（狭い）と妨害者の発話度（広い）とのうちの少なくとも１つと、発話度判定閾値とに基づいて、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。発話判定部１５０は、妨害者の発話の有無を示す情報を信号処理部１６０に送信する。
【００４４】
また、発話判定部１５０は、妨害者の発話度（狭い）と妨害者の発話度（広い）とのそれぞれと発話度判定閾値とに基づいて、複数の妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。詳細には、発話判定部１５０は、妨害者の発話度（狭い）と発話度判定閾値とに基づいて、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。発話判定部１５０は、妨害者の発話度（広い）と発話度判定閾値とに基づいて、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。例えば、妨害者の発話度（狭い）に基づいて妨害者の発話がありと判定され、妨害者の発話度（広い）に基づいて妨害者の発話がありと判定された場合、複数の妨害者が対象者の話を妨害していると言える。
【００４５】
ここで、妨害者の発話の有無は、マイクアレイ２００から出力された妨害者の音声信号に基づいて判定されてもよい。発話判定部１５０は、対象者の位置、妨害者の位置、マイクアレイ２００に入力される入力音の到来方向に基づいて、マイクアレイ２００から出力された音声信号が対象者の音声信号であるか、妨害者の音声信号であるかを判定する。なお、対象者の位置は、情報処理装置１００に記憶されている。例えば、図１の場合、対象者が存在する運転席の位置を示す情報が、情報処理装置１００に記憶されている。妨害者の位置は、対象者の位置以外の位置とみなすことで特定される。発話判定部１５０は、発話区間を検出するための技術である音声区間検出と妨害者の音声信号とを用いて、妨害者が対象者の話を妨害して話しているか否かを判定する。すなわち、発話判定部１５０は、妨害者の音声信号と音声区間検出とを用いて、妨害者の発話の有無を判定する。
【００４６】
また、発話度取得部１４０は、妨害者の開口度をＤＭＳ３００から取得してもよい。ここで、開口度とは、口の開いている度合いである。発話判定部１５０は、妨害者の開口度に基づいて、妨害者の発話の有無を判定してもよい。例えば、妨害者の開口度が予め定められた閾値を超えている場合、発話判定部１５０は、妨害者が発話したと判定する。すなわち、妨害者の口が大きく開いている場合、発話判定部１５０は、妨害者が発話したと判定する。
【００４７】
信号処理部１６０には、時間スペクトル成分Ｚ＿１（ω，τ）、時間スペクトル成分Ｚ＿２（ω，τ）、妨害者の発話の有無を示す情報、及び騒音大又は騒音小を示す情報が入力される。
【００４８】
図６を用いて、信号処理部１６０を詳細に説明する。
図６は、信号処理部が有する機能ブロックを示す図である。信号処理部１６０は、パラメータ決定部１６１、フィルタ生成部１６２、及びフィルタ乗算部１６３を有する。
【００４９】
パラメータ決定部１６１は、妨害者の発話の有無を示す情報、及び騒音大又は騒音小を示す情報に基づいて、指向性パラメータμ(０≦μ≦１)を決定する。なお、指向性パラメータμは、０に近いほどビーム幅が広がり、死角形成強度が低くなることを示す。
例えば、妨害者の発話があり、かつ騒音大である場合、パラメータ決定部１６１は、指向性パラメータμを１．０に決定する。
【００５０】
また、パラメータ決定部１６１は、パラメータ決定テーブルを用いて、指向性パラメータμを決定してもよい。ここで、パラメータ決定テーブルを説明する。
図７は、パラメータ決定テーブルの例を示す図である。パラメータ決定テーブル１９１は、記憶部１９０に格納されている。パラメータ決定テーブル１９１は、妨害者の発話（狭い）、妨害者の発話（広い）、騒音の大小、及びμの項目を有する。
【００５１】
発話判定部１５０が妨害者の発話度（狭い）に基づいて妨害者の発話を判定した場合、パラメータ決定部１６１は、妨害者の発話（狭い）の項目を参照する。発話判定部１５０が妨害者の発話度（広い）に基づいて妨害者の発話を判定した場合、パラメータ決定部１６１は、妨害者の発話（広い）の項目を参照する。騒音の大小の項目は、騒音の大小を示す。μの項目は、指向性パラメータμを示す。
このように、パラメータ決定部１６１は、パラメータ決定テーブル１９１を用いて、指向性パラメータμを決定してもよい。
【００５２】
フィルタ生成部１６２は、フィルタ係数ｗ（ω，τ）を算出する。図８を用いて、フィルタ生成部１６２を詳細に説明する。
図８は、フィルタ生成部が有する機能ブロックを示す図である。フィルタ生成部１６２は、共分散行列算出部１６２ａ、行列混合部１６２ｂ、及びフィルタ算出部１６２ｃを有する。
【００５３】
共分散行列算出部１６２ａは、時間スペクトル成分Ｚ＿１（ω，τ）と時間スペクトル成分Ｚ＿２（ω，τ）とに基づいて、共分散行列Ｒを算出する。詳細には、共分散行列算出部１６２ａは、式（２）を用いて、共分散行列Ｒを算出する。なお、λは、忘却係数である。Ｒ＿ｐｒｅは、前回算出された共分散行列Ｒである。
【００５４】
【数２】
0006956929.tif 000003
【００５５】
また、Ｒ＿ｃｕｒは、式（３）を用いて表される。なお、Ｅは、期待値である。Ｈは、エルミート転置である。
【００５６】
【数３】
0006956929.tif 000004
【００５７】
また、観測信号ベクトルＺ（ω，τ）は、式（４）を用いて表される。なお、Ｔは、転置である。
【００５８】
【数４】
0006956929.tif 000005
【００５９】
行列混合部１６２ｂは、式（５）を用いて、共分散行列Ｒに単位行列Ｉを混合したＲ＿ｍｉｘを算出する。また、上記したように、式（５）のＩは、単位行列である。
【００６０】
【数５】
0006956929.tif 000006
【００６１】
フィルタ算出部１６２ｃは、ステアリングベクトルａ（ω）を記憶部１９０から取得する。フィルタ算出部１６２ｃは、式（６）を用いて、フィルタ係数ｗ（ω，τ）を算出する。なお、Ｒ＿ｍｉｘ−１は、Ｒ＿ｍｉｘの逆行列である。また、式（６）は、ＭＶ法に基づく式である。
【００６２】
【数６】
0006956929.tif 000007
【００６３】
このように、フィルタ生成部１６２は、指向性パラメータμに基づいてフィルタ係数ｗ（ω，τ）を算出することで、ビーム幅及び死角形成強度を動的に変更する。
次に、図６に戻って、フィルタ乗算部１６３を説明する。
フィルタ乗算部１６３は、フィルタ係数ｗ（ω，τ）と観測信号ベクトルＺ（ω，τ）とのエルミート内積を算出する。これにより、スペクトル成分Ｙ（ω，τ）が算出される。具体的には、フィルタ乗算部１６３は、式（７）を用いて、スペクトル成分Ｙ（ω，τ）を算出する。
【００６４】
【数７】
0006956929.tif 000008
【００６５】
このように、信号処理部１６０は、騒音信号と妨害者の音声信号とを抑制する。
次に、図５に戻って、時間周波数逆変換部１７０を説明する。
【００６６】
時間周波数逆変換部１７０は、スペクトル成分Ｙ（ω，τ）に基づいて逆フーリエ変換を実行する。これにより、時間周波数逆変換部１７０は、出力信号ｙ（ｔ）を算出できる。出力信号ｙ（ｔ）には、対象者の音声信号が含まれる。また、マイクアレイ２００から騒音信号と妨害者の音声信号のうちの少なくとも１つが出力された場合、出力信号ｙ（ｔ）では、騒音信号と妨害者の音声信号のうちの少なくとも１つが抑制される。なお、出力信号ｙ（ｔ）は、デジタル信号である。
【００６７】
デジタルアナログ変換部１８０は、出力信号ｙ（ｔ）をアナログ信号に変換する。変換されたアナログ信号は、出力アナログ信号とも言う。情報処理装置１００は、出力アナログ信号を外部装置４００に出力する。また、情報処理装置１００は、デジタル信号を外部装置４００に出力してもよい。この場合、デジタルアナログ変換部１８０は、デジタル信号をアナログ信号に変換しない。
【００６８】
次に、情報処理装置１００が実行する処理についてフローチャートを用いて説明する。
図９は、情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１１）アナログデジタル変換部１１１は、マイク２０１とマイク２０２から出力された入力アナログ信号を受信する。アナログデジタル変換部１１１は、アナログデジタル変換処理を実行する。これにより、入力アナログ信号は、デジタル信号に変換される。
【００６９】
（ステップＳ１２）発話度取得部１４０は、妨害者の発話度をＤＭＳ３００から取得する。
（ステップＳ１３）発話判定部１５０は、発話判定処理を行う。そして、発話判定部１５０は、妨害者の発話の有無を示す情報を信号処理部１６０に送信する。
（ステップＳ１４）時間周波数変換部１２０は、時間周波数変換処理を実行する。これにより、時間周波数変換部１２０は、時間スペクトル成分Ｚ＿１（ω，τ）と時間スペクトル成分Ｚ＿２（ω，τ）を算出する。
【００７０】
（ステップＳ１５）騒音レベル判定部１３０は、騒音レベル判定処理を実行する。そして、騒音レベル判定部１３０は、騒音大又は騒音小を示す情報を信号処理部１６０に送信する。
なお、ステップＳ１２，Ｓ１３は、ステップＳ１４，Ｓ１５と並行して実行されてもよい。
【００７１】
（ステップＳ１６）パラメータ決定部１６１は、パラメータ決定処理を実行する。具体的には、パラメータ決定部１６１は、妨害者の発話の有無を示す情報、及び騒音大又は騒音小を示す情報に基づいて、指向性パラメータμを決定する。
（ステップＳ１７）フィルタ生成部１６２は、フィルタ生成処理を実行する。
（ステップＳ１８）フィルタ乗算部１６３は、フィルタ乗算処理を実行する。具体的には、フィルタ乗算部１６３は、式（７）を用いて、スペクトル成分Ｙ（ω，τ）を算出する。
【００７２】
（ステップＳ１９）時間周波数逆変換部１７０は、時間周波数逆変換処理を実行する。これにより、時間周波数逆変換部１７０は、出力信号ｙ（ｔ）を算出する。
（ステップＳ２０）デジタルアナログ変換部１８０は、出力処理を実行する。具体的には、デジタルアナログ変換部１８０は、出力信号ｙ（ｔ）をアナログ信号に変換する。デジタルアナログ変換部１８０は、出力アナログ信号を外部装置４００に出力する。
【００７３】
図１０は、フィルタ生成処理を示すフローチャートである。図１０は、ステップＳ１７に対応する。
（ステップＳ２１）共分散行列算出部１６２ａは、共分散行列算出処理を実行する。具体的には、共分散行列算出部１６２ａは、式（２）を用いて、共分散行列Ｒを算出する。
（ステップＳ２２）行列混合部１６２ｂは、行列混合処理を実行する。具体的には、行列混合部１６２ｂは、式（５）を用いて、Ｒ＿ｍｉｘを算出する。
【００７４】
（ステップＳ２３）フィルタ算出部１６２ｃは、ステアリングベクトルａ（ω）を記憶部１９０から取得する。
（ステップＳ２４）フィルタ算出部１６２ｃは、フィルタ算出処理を実行する。具体的には、フィルタ算出部１６２ｃは、式（６）を用いて、フィルタ係数ｗ（ω，τ）を算出する。
【００７５】
実施の形態によれば、情報処理装置１００は、騒音レベル情報と、妨害者の発話の有無を示す情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、ビーム幅及び死角形成強度を変更する。すなわち、情報処理装置１００は、状況に応じてビーム幅及び死角形成強度を変更する。よって、情報処理装置１００は、状況に応じてビーム幅及び死角形成強度を動的に変更することができる。
また、情報処理装置１００は、妨害者の発話（狭い）又は妨害者の発話（広い）に基づいて、ビーム幅及び死角形成強度を細かく調整できる。
【符号の説明】
【００７６】
１０  制御部、  １００  情報処理装置、  １０１  信号処理回路、  １０２  揮発性記憶装置、  １０３  不揮発性記憶装置、  １０４  信号入出力部、  １０５  プロセッサ、  １１０  信号取得部、  １１１  アナログデジタル変換部、  １２０  時間周波数変換部、  １３０  騒音レベル判定部、  １４０  発話度取得部、  １５０  発話判定部、  １６０  信号処理部、  １６１  パラメータ決定部、  １６２  フィルタ生成部、  １６２ａ  共分散行列算出部、  １６２ｂ  行列混合部、  １６２ｃ  フィルタ算出部、  １６３  フィルタ乗算部、  １７０  時間周波数逆変換部、  １８０  デジタルアナログ変換部、  １９０  記憶部、  １９１  パラメータ決定テーブル、  ２００  マイクアレイ、  ２０１，２０２  マイク、  ３００  ＤＭＳ、  ４００  外部装置。
【図１】
0006956929.tif 000009
【図２】
0006956929.tif 000010
【図３】
0006956929.tif 000011
【図４】
0006956929.tif 000012
【図５】
0006956929.tif 000013
【図６】
0006956929.tif 000014
【図７】
0006956929.tif 000015
【図８】
0006956929.tif 000016
【図９】
0006956929.tif 000017
【図１０】
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