(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の信号源からそれぞれ発せられた信号の混合信号をＢ個（Ｂ≧２）のセンサでそれぞれ観測して得られたＢチャネルの観測信号から、特定の信号源から発せられた目的信号を抽出する信号抽出装置において、
前記Ｂチャネルの観測信号にそれぞれ含まれる雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する雑音相関関数計算部と、
前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数である観測相関関数を計算する観測相関関数計算部と、
前記観測相関関数と前記雑音相関関数とを用いて、逆フィルタ係数を求める重み付き逆フィルタ係数算出部と、
前記逆フィルタ係数を前記観測信号に畳み込むフィルタ部と、
前記フィルタ部の出力を加算することで前記目的信号を生成する加算部と、
前記観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する白色化フィルタ係数計算部と、
入力された信号に前記白色化フィルタ係数を畳み込んで白色化する白色化フィルタ部と、
前記観測信号に含まれる雑音信号を検出する雑音区間検出部と、を備え、
前記雑音相関関数計算部は、前記検出された雑音信号間の雑音相関関数を計算するものであり、
前記白色化フィルタ係数計算部は、前記雑音区間検出部で検出された雑音信号の平均スペクトルと前記Ｂチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項２】
複数の信号源からそれぞれ発せられた信号の混合信号をＢ個（Ｂ≧２）のセンサでそれぞれ観測して得られたＢチャネルの観測信号にそれぞれ含まれる雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する雑音相関関数計算部と、
前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数である観測相関関数を計算する観測相関関数計算部と、
前記観測相関関数からなる行列にかけると特定のチャネルについてインパルスが得られ、その他のチャネルについて０となるベクトルが得られ、かつ、前記雑音相関係数からなる行列に重みをつけた行列にかけると０ベクトルが得られるベクトルの要素を各チャネルの逆フィルタ係数として算出する重み付き逆フィルタ係数算出部と、
前記逆フィルタ係数を前記観測信号に畳み込むフィルタ部と、
前記フィルタ部の出力を加算することで前記目的信号を生成する加算部と、
を備えることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項３】
請求項２記載の信号抽出装置において、
更に、前記観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する白色化フィルタ係数計算部と、
入力された信号に前記白色化フィルタ係数を畳み込んで白色化する白色化フィルタ部と、を備え、
前記観測相関関数計算部は、前記白色化フィルタ部で白色化された前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数を計算して、前記観測相関関数として出力するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項４】
請求項３記載の信号抽出装置であって、
前記雑音相関関数計算部は、前記白色化フィルタ部で白色化された雑音信号のチャネル間相関関数を計算して、前記雑音相関関数として出力するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項５】
請求項２〜４何れかに記載の信号抽出装置であって、
更に、前記観測信号に含まれる雑音信号を検出する雑音区間検出部を備え、
前記雑音相関関数計算部は、前記検出された雑音信号間の雑音相関関数を計算するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項６】
請求項５記載の信号抽出装置であって、
前記白色化フィルタ係数計算部は、前記雑音区間検出部で検出された雑音信号の平均スペクトルと前記Ｂチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項７】
複数の信号源からそれぞれ発せられた信号の混合信号をＢ個（Ｂ≧２）のセンサでそれぞれ観測して得られたＢチャネルの観測信号から、特定の信号源から発せられた目的信号を抽出する信号抽出装置において、
前記Ｂチャネルの観測信号から雑音信号のみが含まれる雑音区間情報を検出する雑音区間検出部と、
前記Ｂチャネルの観測信号と前記雑音区間情報とから、前記Ｂチャネルの観測信号にそれぞれ含まれる雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する雑音相関関数計算部と、
前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数である観測相関関数を計算する観測相関関数計算部と、
前記観測相関係数からなる行列にかけると特定のチャネルについてインパルスが得られ、その他のチャネルについて０となるベクトルが得られ、かつ、前記雑音相関関数からなる行列に重みをつけた行列にかけると０ベクトルが得られるベクトルの要素を各チャネルの逆フィルタ係数として算出する重み付き逆フィルタ係数算出部と、
前記逆フィルタ係数を前記観測信号に畳み込むフィルタ部と、
前記フィルタ手段の出力を加算することで前記目的信号を生成する加算部と、
を備えることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項８】
請求項７記載の信号抽出装置において、
更に、前記Ｂチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する白色化フィルタ係数計算部と、
入力された信号に前記白色化フィルタ係数を畳み込む白色化フィルタ部を備え、
前記観測相関関数計算部は、前記白色化フィルタ部で白色化された前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間の相関関数を計算して、前記観測相関関数として出力するものであり、
前記雑音相関関数計算部は、前記白色化されたＢチャネルの観測信号と前記雑音区間情報とから雑音相関関数を計算するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項９】
請求項８記載の信号抽出装置であって、
前記雑音区間検出部は、雑音信号も検出するものであり、
前記白色化フィルタ係数計算部は、前記検出された雑音信号の平均スペクトルと前記Ｂチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算するものであることを特徴とする信号抽出装置。
【請求項１０】
複数の信号源からそれぞれ発せられた信号の混合信号をＢ個（Ｂ≧２）のセンサでそれぞれ観測して得られたＢチャネルの観測信号から、特定の信号源から発せられた目的信号を抽出する信号抽出方法において、
雑音区間検出部が、前記Ｂチャネルの観測信号それぞれに含まれる雑音信号を検出する過程と、
白色化フィルタ係数計算部が、前記雑音信号の平均スペクトルと前記観測信号の平均スペクトルとを用いて、白色化フィルタ係数を計算する過程と、
白色化フィルタ部が、前記Ｂチャネルの観測信号に前記白色化フィルタ係数を畳み込んで白色化する過程と、
前記白色化フィルタ部が、前記雑音信号に前記白色化フィルタ係数を畳み込んで白色化する過程と、
白色化された前記Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数である観測相関関数を計算する過程と、
白色化された前記雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する過程と、
前記観測相関関数からなる行列にかけると特定のチャネルについてインパルスが得られ、その他のチャネルについて０となるベクトルが得られ、かつ、前記雑音相関関数からなる行列に重みをつけた行列にかけると０ベクトルが得られるベクトルの要素を各チャネルの逆フィルタ係数として求める過程と、
前記逆フィルタ係数を前記Ｂチャネルの観測信号に畳み込んで、それぞれを加算することで前記目的信号を生成する過程と、を有することを特徴とする信号抽出方法。
【請求項１１】
請求項１〜９何れかに記載の信号抽出装置の各処理をコンピュータに実行させるための信号抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の信号源から発せられた混合信号から目的の信号を良好に抽出するための信号抽出装置、その方法、そのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、マルチメディア技術の進歩に伴い、センサ（例えばマイクロホン）とスピーカを用いた拡声通話形態によるテレビ会議などの通信会議が普及してきている。その場合、机上に話者数分のマイクロホンを設置することなくマイクロホンを意識しない自然な通話が可能で、かつ音声品質を劣化させる騒音や残響を抑圧し、目的とする音声信号のみを観測する信号抽出装置が求められている。
【０００３】
そのような従来技術として、複数のマイクロホンを用いて、残響や雑音を抑圧する信号抽出装置がある。この信号抽出装置の詳細は特許文献１に記載されている。図１に従来技術の信号抽出装置５００の機能構成例を示す。信号源の数をＡ個とし、そのうち、目的信号の音源（目的音源）の数を１個、雑音信号の音源（雑音源）をＡ−１個とする。マイクロホンの数をＢ個とする。ただし、Ａ、Ｂは２以上の整数とする。Ｂ個のマイクロホン１ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）が信号抽出装置５００に接続される。信号抽出装置５００は、白色化フィルタ係数計算部１１０、観測相関関数計算部４、逆フィルタ係数計算部５、Ｂ個の白色化フィルタ部１００ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）、Ｂ個のフィルタ部２ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）、加算部３により構成される。また、離散時刻ｐを用いて、目的信号をＭ（ｐ）とし、雑音信号をＮ（ｐ）とし、マイクロホン１ｂで観測された観測信号Ｒｂ（ｐ）とする。観測信号Ｒｂ（ｐ）は目的信号Ｍｂ（ｐ）と雑音信号Ｎｂ（ｐ）とが、混合された信号である。
【０００４】
まず、マイクロホン１ｂよりの観測信号Ｒｂ（ｐ）は白色化フィルタ係数計算部１１０とフィルタ部２ｂに入力される。白色化フィルタ係数計算部１１０は、観測信号Ｒｂ（ｐ）から目的信号Ｍ（ｐ）の平均スペクトルを推定する。そして、その平均スペクトルをフラットにする白色化フィルタの係数を計算する。白色化フィルタ係数の計算は、次のように行なわれる。まず、観測信号Ｒｂ（ｐ）から予め特定したチャネル（例えばチャネル１）の信号Ｒ１（ｐ）をＦ個のフレームに分ける。全てのフレームのフレーム長をＧ（例えば２５６）とする。そして、ｆ（ｆ＝１，．．．，Ｆ）番目のフレームの自己相関関数Ｕ１ｆ（ｐ）を以下の式により計算する。
Ｕ１ｆ（ｐ）＝ΣｑＲ１（ｐ）Ｒ１（ｐ＋ｑ）    （１）
ただし、ｑ＝Ｇ×（ｆ−１），Ｇ×（ｆ−１）＋１，．．．，Ｇ×ｆ−２，Ｇ×ｆ−１
ｐ＝−Ｇ，．．．，０，．．．，Ｇである。これをフレームについて平均をとって、以下の式により平均自己相関関数Ｕ−１（ｐ）を計算する。
Ｕ−１（ｐ）＝Σｆ＝１ＦＵ１ｆ（ｐ）    （２）
【０００５】
この平均自己相関関数Ｕ−１（ｐ）を周波数領域に変換することで、つまり、以下の式（３）により、観測信号の平均スペクトルＶ１（ｋ）が求められる。周波数領域への変換手法は、例えば、フーリエ変換などを用いれば良い。
Ｖ１（ｋ）＝ＦＦＴ（Ｕ−１（ｐ））    （３）
ただし、ＦＦＴ（Ｕ−１（ｐ））はＵ−１（ｐ）に対して、フーリエ変換することであり、ｋは周波数を示す。
【０００６】
また、別の平均スペクトルの計算方法として、以下の式（４）のように、各フレーム毎に信号Ｒ１（ｐ）のスペクトルを計算し、それを、フレームについて平均をとる方法もある。
Ｖ１（ｋ）＝Σｆ＝１Ｆ｜ＦＦＴ（ｕ１（ｐ））｜    （４）
【０００７】
次に、以下の式（５）のように、計算された平均スペクトルの逆数を計算することで、白色化フィルタのスペクトルＷ１（ｋ）が求められる。
Ｗ１（ｋ）＝１／Ｖ１（ｋ）    （５）
白色化フィルタのフィルタ係数ｗ１（ｐ）は、以下の式（６）のように、このスペクトルＷ１（ｋ）を逆フーリエ変換ＩＦＦＴし、窓がけして計算される。窓の種類としてハニング窓、ハミング窓、方形窓、三角窓、カイザー窓、などがある。
ｗ１（ｐ）＝window（ＩＦＦＴ（Ｗ１（ｋ）））    （６）
これらの処理を各チャネルｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）について行い、白色化フィルタ係数ｗｂ（ｐ）を求める。
【０００８】
次に、白色化フィルタ部１００ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）は、以下の式（７）のように、観測信号Ｒｂ（ｐ）に白色化フィルタ係数ｗｂ（ｐ）を畳み込んで、観測信号Ｒｂ（ｐ）を白色化する。以下、白色化された観測信号を白色化観測信号という。
【数１】
0004933975.tif 000002
観測相関関数計算部４は、白色化観測信号Ｒ’ｎ（ｐ）（ｎ＝１，．．．，Ｎ）の間の相関関数ｒ’１１（ｐ），ｒ’１２（ｐ），．．．，ｒ’１Ｂ（ｐ），ｒ’２１（ｐ），．．．，ｒ’２Ｂ（ｐ），．．．，ｒ’Ｂ１（ｐ），．．．，ｒ’ＢＢ（ｐ）を計算する。この相関関数を以下では、ｒ’ｉｊ（ｐ）（ｉ＝１，．．．，Ｂ，ｊ＝１，．．．，Ｂ）と表す。
ここで、ｒ’ｉｊ（ｐ）＝ΣｑＲ’ｉ(ｑ) Ｒ’ｊ(ｑ＋ｐ)    （８）である。
【０００９】
逆フィルタ係数計算部５は、以下の連立一次方程式を解くことで、逆フィルタを計算する。逆フィルタ係数とは、目的信号と雑音信号とが混合されている観測信号に畳み込むことで、雑音信号を抑圧し、目的信号を抽出できるものである。
【数２】
0004933975.tif 000003
【００１０】
ここで、Ｒはチャネル間相関関数の行列、Ｒijはｉ番目のマイクロホン１ｉとｊ番目のマイクロホン１ｊの相関関数の行列、ｃは求めるべき逆フィルタ係数のベクトル、ｃｂは第ｎ番目の逆フィルタ係数のベクトル、ｄはブラインド目的インパルス応答係数ベクトル、ｄｂは第ｂ番目のブラインド目的インパルス応答ベクトル、ｃｂ（Ｌ）は第ｂ番目の逆フィルタ係数、Ｂはマイクロホン数、Ｌは逆フィルタのタップ数である。δｂは、目的音源６１がマイクロホンの中で第ｂ番目のマイクロホン１ｂに最も近いときに「１」となり、それ以外では「０」とする。
【００１１】
式（９）の連立一次方程式を解き、逆フィルタ係数ベクトルｃを計算して、逆フィルタ係数ｃｂ（ｐ）を求める。式（４）の連立一次方程式が解けるためには、ＭＩＮＴ理論と同様の条件（以下の式（１０）（１１）が成り立っていなければならない。
Ｂ＞Ａ＋１    （１０）
Ｌ＝Ａ（Ｋ−１）／（Ｎ−Ａ）    （１１）
ただし、Ａは音源数、Ｋはインパルス応答タップ数である。また、ＭＩＮＴ理論については、「M.Miyoshi and Y.Kaneda,”Invese Filtering of acoustics,”IEEE Trans Acoust.Speech Signal Process.,vol.ASSP-36,no2,pp.145-152,Feb.1998.」に記載されている。
【００１２】
それぞれのフィルタ部２ｂは、観測信号Ｒｂ（ｐ）に逆フィルタ係数ｃｂ（ｐ）を畳み込むことで、信号Ｓｂ（ｐ）を得る。各フィルタ部２ｂの出力Ｓｂ（ｐ）を加算器３で全て加算し、その加算結果を目的信号Ｓ（ｐ）として出力する。この出力信号Ｓ（ｐ）は、騒音および残響音を抑圧し、目的音のみを抽出したものになっている。
【特許文献１】特開２００６−６６９８９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
従来の信号抽出装置５００を実施する場合、目的音源から最も近いマイクロホンと、雑音源から最も近いマイクロホンとが個別に存在するという環境下で実施しなければならなかった。この環境下でなければ、上記式（９）の連立一次方程式において、方程式の数が足りず、適切な逆フィルタ係数を求めることができなかった。従って、抽出目的となる音声の残響は抑圧されるが、雑音は除去されないという問題があった。
【００１４】
本発明は、雑音信号を考慮した逆フィルタ係数を求めることで、目的信号の残響と雑音を効果的に除去する信号抽出装置、その方法、そのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
この発明は、複数の信号源からそれぞれ発せられた信号の混合信号をＢ個（Ｂ≧２）のセンサでそれぞれ観測して得られたＢチャネルの観測信号から、特定の信号源から発せられた目的信号を抽出する信号抽出装置である。この信号抽出装置は、雑音相関関数計算部と観測相関関数計算部と重み付き逆フィルタ係数算出部とフィルタ部と加算部とを有する。雑音相関関数計算部は、Ｂチャネルの観測信号にそれぞれ含まれる雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する。観測相関関数計算部は、Ｂチャネルの観測信号のチャネル間相関関数である観測相関関数を計算する。重み付き逆フィルタ係数算出部は、観測相関関数と雑音相関関数とを用いて逆フィルタ係数を求め。フィルタ部は、逆フィルタ係数を観測信号に畳み込む。加算部は、フィルタ部の出力を加算することで目的信号を生成する。
【００１６】
更に、白色化フィルタ係数計算部と白色化フィルタ部とを有しても良い。白色化フィルタ係数計算部は、観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する。白色化フィルタ部は、入力された信号に白色化フィルタ係数を畳み込んで白色化する。この場合、観測相関関数計算部は、白色化フィルタ部で白色化されたＢチャネルの観測信号のチャネル間相関関数を計算して、観測相関関数として出力する。
【００１７】
更に、雑音相関関数計算部は、白色化フィルタ部で白色化された雑音信号のチャネル間相関関数を計算して、雑音相関関数として出力してもよい。
【００１８】
更に、観測信号に含まれる雑音信号を検出する雑音区間検出部を備えてもよい。この場合、雑音相関関数計算部は、検出された雑音信号間の雑音相関関数を計算する。更に、この場合、白色化フィルタ係数計算部は、雑音区間検出部で検出された雑音信号の平均スペクトルとＢチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算してもよい。
【００１９】
また、本発明の信号抽出装置は、雑音区間検出部と雑音相関関数計算部と観測相関関数計算部と重み付き逆フィルタ係数算出部とフィルタ部と加算部とを備えても良い。雑音区間検出部は、Ｂチャネルの観測信号から雑音信号のみが含まれる雑音区間情報を検出する。雑音相関関数計算部は、Ｂチャネルの観測信号と雑音区間情報とから、Ｂチャネルの観測信号にそれぞれ含まれる雑音信号のチャネル間相関関数である雑音相関関数を計算する。観測相関関数計算部、重み付き逆フィルタ係数算出部、フィルタ部、加算部は上記と同様である。
【００２０】
更に、この信号抽出装置の構成の場合、白色化フィルタ係数計算部と白色化フィルタ部とを備えても良い。白色化フィルタ係数計算部は、Ｂチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する。白色化フィルタ部は、入力された信号に白色化フィルタ係数を畳み込む。そして、観測相関関数計算部は、白色化フィルタ部で白色化されたＢチャネルの観測信号のチャネル間の相関関数を計算して、観測相関関数として出力する。雑音相関関数計算部は、白色化されたＢチャネルの観測信号と雑音区間情報とから雑音相関関数を計算する。
【００２１】
この場合、雑音区間検出部は、雑音信号も検出するようにしても良い。そして、白色化フィルタ係数計算部は、検出された雑音信号の平均スペクトルとＢチャネルの観測信号の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する。
【発明の効果】
【００２２】
上記の構成により、観測信号のチャネル間の相関関数である観測相関関数と、雑音信号のチャネル間の相関関数である雑音相関関数とが求められる。そして、観測相関関数に、雑音相関関数による拘束を付けて、逆フィルタ係数が求められる。つまり、雑音信号の特性を反映させた方程式が増加する。その結果、雑音源から最も近いマイクロホンと目的音源から最も近いマイクロホンとが同一であっても、目的信号の残響のみではなく、雑音も効果的に抑圧できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に、発明を実施するための最良の形態を示す。なお、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行う過程には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【実施例１】
【００２４】
この実施例の信号抽出装置の説明では、抽出の対象となる信号を音声信号として説明するが、これに限られない。この実施例の信号抽出装置によれば、例えば、ノイズに埋もれた電磁波から目的とする電磁波を鮮明に抽出することもできる。また信号を観測するセンサとは例えば、マイクロホンである。図２に実施例１の信号抽出装置６００−１の機能構成例を示し、図３に信号抽出装置６００−１の主な処理の流れを示す。［背景技術］で説明したものと同様に、信号源の数をＡ個とし、そのうち、目的信号の音源の数を１個、雑音信号の音源をＡ−１個とする。マイクロホンの数をＢ個とする。ただし、Ａ、Ｂは２以上の整数とする。Ｂ個のマイクロホン１ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）が信号抽出装置６００−１に接続される。信号抽出装置６００−１は、雑音区間検出部１２０、白色化フィルタ係数計算部１１０、白色化フィルタ部１００ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）、フィルタ部２ｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）、観測相関関数計算部４、雑音相関関数計算部１３０、重み付き逆フィルタ係数計算部１４０、とで構成される。
【００２５】
まず、マイクロホン１ｂで観測信号Ｒｂ（ｐ）が観測されると（ステップＳ２）、観測信号Ｒｂ（ｐ）は、雑音区間検出部１２０に入力される。雑音区間検出部１２０は、観測信号Ｒｂ（ｐ）に含まれる雑音信号Ｎｂ（ｐ）を検出する（ステップＳ４）。例えば、目的信号Ｍｂ（ｐ）を音声と考え、一般的なＶＡＤ（音声検出技術：Voice Activity Detection）を用いて、音声区間以外の信号を雑音信号Ｎｂ（ｐ）として出力する。
【００２６】
また、白色化フィルタ係数計算部１１０は、マイクロホン１ｂよりの観測信号Ｒｂ（ｐ）の平均スペクトルを用いて、白色化フィルタ係数を計算する（ステップＳ６）。平均スペクトル、白色化フィルタ係数の求め方は上記式（１）〜（６）を用いればよいのでここでは省略する。白色化フィルタ部１００ｂは、上記式（７）により、対応する観測信号Ｒｂ（ｐ）に白色化フィルタ係数ｗｂ（ｐ）を畳み込んで、白色化観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）を生成する（ステップＳ８）。そして、観測相関数計算部４は白色化された観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）について、上記式（８）より、チャネル間相関関数である観測相関関数ｒ’ｉｊ（ｉ＝１，．．．，Ｂ  ｊ＝１，．．．，Ｂ）を求める（ステップＳ１０）。
【００２７】
一方、白色化フィルタ部１００ｂは、雑音信号Ｎｂ（ｐ）に対応する白色化フィルタ係数ｗｂ（ｐ）を畳み込んで、白色化雑音信号Ｎ’ｂ（ｐ）を生成する（ステップＳ１２）。
雑音相関関数計算部１３０は、白色化雑音信号Ｎ’ｂ（ｐ）のチャネル間の相関関数である雑音相関関数ｎ’ｉｊ（ｐ）（ｉ＝１，．．．，Ｂ  ｊ＝１，．．．，Ｂ）を求める（ステップＳ１４）。
【００２８】
ここで、ｎ’ｉｊ（ｐ）＝ΣｑＮ’ｉ(ｑ)Ｎ’ｊ(ｑ＋ｐ)    （１２）である。この加算処理は、ｑについては残響時間分、加算する。図２では、観測信号Ｒｂ（ｐ）を白色化した白色化フィルタ部と雑音信号Ｎｂ（ｐ）を白色化した白色化フィルタ部とを個別に記載しているが、これらを兼用しても良い。
重み付き逆フィルタ係数計算部１４０は、雑音相関関数Ｎと観測相関関数Ｒとを用いて重み付き逆フィルタ係数ｃｂ（ｐ）を計算する。具体的には以下の連立方程式（１３）を解くことで、逆フィルタｃｂ（ｐ）を求める。
【００２９】
【数３】
0004933975.tif 000004
【数４】
0004933975.tif 000005
ただし、λ１は補正係数であり、Ｒはチャネル間相関関数の行列、Ｒijはｉ番目のマイクロホン１ｉとｊ番目のマイクロホン１ｊのチャネル間相関関数の行列、ｃは逆フィルタ係数のベクトル、ｃｎは第ｎ番目の逆フィルタ係数のベクトル、ｄはブラインド目的インパルス応答係数ベクトル、ｄｎは第ｎ番目のブラインド目的インパルス応答ベクトル、ｃｂ（Ｌ）は第ｂ番目の逆フィルタ係数、Ｂはマイクロホン数、Ｌは逆フィルタタップ数である。δｂは、目的音源６１がマイクロホンの中で第ｂ番目のマイクロホン１ｂに最も近いときに１となり、それ以外では０とする。行列ｄの要素は、ｄ１〜ｄＢでＢＬ個であり、「０」の数もＢＬ個である。従って行列ｄの要素数は２ＢＬ個である。
【００３０】
上記式（１３）を詳細に示すと図４のようになる。また、式（１３）を解くためには、［背景技術］で説明したＭＩＮＴ理論が成り立っていなければならない。
【００３１】
求められた重み付き逆フィルタ係数ｃｂ（ｐ）は対応するフィルタ部２ｂに入力される。フィルタ部２ｂは、観測信号Ｒｂ（ｐ）に重み付き逆フィルタ係数ｃｂ（ｐ）を畳み込み、信号Ｍ’（ｐ）を生成する。つまり、以下の式（１４）が行われる。
【数５】
0004933975.tif 000006
加算部３は、生成された信号Ｍ’ｂ（ｐ）を全てのチャネル分加算することで、目的信号Ｍ（ｐ）が生成する。つまり、以下の式により求められる。
Ｍ（ｐ）＝Σｂ＝１ＢＭ’ｂ（ｐ）    （１５）
【００３２】
また、上記式（１３）中のλ１の値を小さくすれば、上記式（９）に近づくことになり、目的信号の残響を抑えることができるが、雑音信号を抑えることができなくなる。λ１の値を大きくすれば、雑音信号を抑えることができるが、目的信号の残響が大きくなる。よって、目的信号を抽出する環境などを考慮して、適宜λ１の値を変更すればよい。また、上記式（１３）中の行列ＲＥにおいて、λ１を雑音相関関数の行列Ｎにかけているが、λ１を観測相関関数の行列Ｒにかけてもよい。この場合は、λ１の値を大きくすれば、目的信号の残響を抑えることができるが、雑音信号を抑えることができなくなる。λ１の値を小さくすれば、雑音信号を抑えることができるが、目的信号の残響が大きくなる。また、λ１を観測相関関数の行列Ｎにかけ、λ１と異なる値である補正係数λ１’を行列Ｒにかけてもよい。
【００３３】
観測信号Ｒｂ（ｐ）には、雑音信号Ｎｂ（ｐ）と目的信号Ｍｂ（ｐ）とが含まれている。観測信号Ｒｂ（ｐ）に白色化フィルタ係数ｗｂ（ｐ）を畳み込むということは、観測信号中の目的信号Ｍｂ（ｐ）については、適切に白色化できているが、観測信号中の雑音信号Ｎｂ（ｐ）については、適切に白色化できていない。そこで、雑音区間検出部１２０よりの雑音信号Ｎｂ（ｐ）についてもｗｂ（ｐ）で白色化して、白色化された観測信号、雑音信号を用いることで、適切な重み付き逆フィルタを求めることができる。
【００３４】
信号抽出装置５００による逆行列を求める際に用いられる行列Ｒと、信号抽出装置６００−１で用いられる行列ＲＥとを比較すると、行列ＲＥには、雑音相関関数の行列Ｎが加味されている。従って、従来より方程式の数が増加しており、かつ、雑音信号Ｎｂ（ｐ）の特性も加味されている。よって、雑音源から最も近いマイクロホンと目的音源から最も近いマイクロホンとが同一であるという環境下においても、従来より適切な逆行列を求めることができ、結果として、効果的に雑音を抑圧できる。
【００３５】
［変形例１］
次に、実施例１の変形例１である信号抽出装置６００−２について説明する。信号抽出装置６００−２の機能構成例を図５に示す。信号抽出装置６００−２は雑音信号Ｎｂ（ｐ）を白色化しない点で信号抽出装置６００−１と異なる。つまり、雑音相関関数計算部１３０は、雑音信号Ｎｂ（ｐ）のチャネル間相関関数を求める。例えば、雑音信号が白色化された信号に近い波形であれば、白色化をする必要がない。従って、雑音信号が白色化された信号に近い波形であれば、このような構成にすることで、雑音信号の白色化処理を省くことができ、かつ、信号抽出装置６００−１と同様の効果を得ることができる。
【００３６】
［変形例２］
次に、実施例１の変形例２である信号抽出装置６００−３について説明する。信号抽出装置６００−３の機能構成例を図６に示す。信号抽出装置６００−３は雑音区間検出部１２０を設けず、雑音信号Ｎｂ（ｐ）を検出しない点で信号抽出装置６００−１と異なる。雑音信号がある程度予測できる環境下においては、雑音信号を検出しなくてもよい場合がある。例えば、会議室内で発声者の音声信号目的信号として抽出したい場合は、雑音信号は会議室内の空調などであることが多く、予め雑音信号を予測できる。従って予め、予測される雑音信号を入力し、雑音相関関数計算部１３０で、入力された雑音信号についての雑音相関関数を計算しておけば、雑音信号を検出することなく、雑音相関関数を求めることができ、信号抽出装置６００−１と同様の効果を得ることができる。
【００３７】
［変形例３］
次に変形例３の信号抽出装置６００−４について説明する。信号抽出装置６００−４の機能構成例を図７に示す。信号抽出装置６００−４は、白色化フィルタ部１００ｂ、白色化フィルタ係数計算部１１０がない点で信号抽出装置６００−１と異なる。例えば雑音信号、観測信号ともに白色化された信号に近い波形の場合は、雑音信号、観測信号ともに白色化する必要がない。従って、白色化フィルタ係数の計算処理、雑音信号に対する白色化係数の畳み込み処理、観測信号に対する白色化係数の畳み込み処理、を省略でき、信号抽出装置６００−１と同様の効果を得ることができる。
【００３８】
［変形例４］
次に変形例４の信号抽出装置６００−５について説明する。信号抽出装置６００−５を図８に示す。信号抽出装置６００−５は、雑音区間検出部１２０がない点で、信号抽出装置６００−４と異なる。［変形例２］で説明したとおり、雑音信号が予め予測できる環境にあり、かつ、雑音信号、目的信号ともに、白色化された信号に近い波形であれば、信号抽出装置６００−５のような構成にすることで、演算量を大幅に削減でき信号抽出装置６００−１と同様の効果を得ることができる。
【実施例２】
【００３９】
実施例１で説明した信号抽出装置６００−１の構成であると、雑音信号Ｎｂ（ｐ）のパワーが目的信号Ｍｂ（ｐ）のパワーより大きい場合、白色化フィルタ部１００ｂが雑音信号に影響を受け、雑音信号、観測信号を適切に白色化できず目的信号の残響抑圧の性能や雑音抑圧の性能が劣化するという問題が生じる。そこで、この実施例２の信号抽出装置６００−６は、白色化フィルタ係数を計算する際（図３中のステップＳ６）に、観測信号のみを用いるのではなく、観測信号と雑音信号を用いて、白色化フィルタ係数を求めるというものである。このように求めた白色化フィルタ係数は、目的信号を白色化する上で、実施例１で求めた白色化フィルタ係数より精度の良いものになる。
【００４０】
図９に実施例２の信号抽出装置６００−６の機能構成例を示す。信号抽出装置６００−６は、白色化フィルタ係数計算部に観測信号Ｒｂ（ｐ）と、雑音区間検出部１２０よりの雑音信号Ｎｂ（ｐ）が入力される点で、信号抽出装置６００−１と異なる。この白色化フィルタ係数計算部の参照番号を１１２とする。
白色化フィルタ係数計算部１１２は、観測信号Ｒｂ（ｐ）の平均スペクトルＶＲ（ｋ）と雑音信号Ｎｂ（ｐ）の平均スペクトルＶＮ（ｋ）とを用いて、目的信号Ｍｂ（ｐ）の平均スペクトルＶＭ１（ｋ）を推定する。具体的には、以下の式（１６）により求められる。
ＶＭ１（ｋ）＝ＶＲ（ｋ）−λ２ＶＮ（ｋ）    （１６）
ここで、λ２は補正係数であり、０＜λ２＜１である。式（１６）ではＶＮ（ｋ）に補正係数を乗算しているが、ＶＲ（ｋ）に乗算してもよい。また、ＶＮ（ｋ）とＶＲ（ｋ）の両方に乗算してよい。
そして、式（５）のＶ１（ｋ）をＶＭ１（ｋ）として計算して、式（６）を用いることで、目的信号の白色化フィルタ係数ｗＭｂ（ｐ）を求めることができる。このｗＭｂ（ｐ）で白色化された雑音信号Ｎ’ｂ（ｐ）、観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）を用いて雑音相関関数計算部１３０、観測相関関数計算部４で雑音相関関数、観測相関関数を求めれば良い。
【００４１】
観測信号Ｒｂ（ｐ）には、雑音信号Ｎｂ（ｐ）と目的信号Ｍｂ（ｐ）とが含まれている。観測信号Ｒｂ（ｐ）に目的信号の白色化フィルタ係数ｗＭｂを畳み込むということは、観測信号中の目的信号Ｍｂ（ｐ）については、適切に白色化できているが、観測信号中の雑音信号Ｎｂ（ｐ）については、適切に白色化できていない。そこで、雑音区間検出部１２０よりの雑音信号Ｎｂ（ｐ）についてもｗＭｂで白色化して、白色化された観測信号、雑音信号を用いることで、適切な重み付き逆フィルタを求めることができる。
【００４２】
実施例１の信号抽出装置６００−１では雑音信号Ｎｂ（ｐ）の特性も含めて白色化フィルタを計算していたため、目的信号の白色化ができていなかった。しかし、信号抽出装置６００−６の構成により、観測信号の平均スペクトルＶＲ（ｋ）から、雑音区間検出部１２０よりの雑音信号の平均スペクトルＶＮ（ｋ）を引くことにより、より精度の良い目的信号の平均スペクトルＶＭ（ｋ）を推定し、目的信号の白色化が可能となった。これにより、逆フィルタ係数の精度が向上し、雑音抑圧、目的信号の残響抑圧の性能が向上する。従って、雑音信号Ｎｂ（ｐ）のパワーが大きい場合であっても、雑音抑圧、目的信号の残響抑圧が可能となる。
【実施例３】
【００４３】
図１０に実施例３の信号抽出装置６００−７の機能構成例を示す。信号抽出装置６００−７中の雑音区間検出部１２０は、雑音信号Ｎｂ（ｐ）を検出するために用いられる各チャネルについての雑音区間情報Ｔｂ（ｂ＝１，．．．，Ｂ）と雑音信号Ｎｂ（ｐ）も出力する。雑音区間情報Ｔｂとは、例えば、観測信号中に含まれている雑音信号の時間的区間ｔ１〜ｔ２などである。雑音区間情報Ｔｂは雑音相関関数計算部１３０に入力され、雑音信号Ｎｂ（ｐ）は白色化フィルタ係数計算部１１２に入力される。そして、白色化フィルタ係数計算部１１２、白色化フィルタ部１００ｂの処理がなされる。
【００４４】
ここで、白色化フィルタ部１００ｂよりの白色化された観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）に含まれる雑音信号も白色化されている。また、白色化される前の観測信号Ｒｂ（ｐ）に含まれる雑音信号の時間的区間と、白色化された観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）に含まれる雑音信号Ｎ’ｂ（ｐ）の時間的区間とはほぼ等しい。従って、雑音区間検出部１２０で検出された雑音区間Ｔを用いれば、白色化された観測信号Ｒ’ｂ（ｐ）から白色化された雑音信号Ｎ’ｂ（ｐ）を検出できる。この検出処理は、この実施例３では、雑音相関関数計算部１３０が行うが、これに限られるものではない。よって、雑音区間検出部１２０よりの雑音信号Ｎｂ（ｐ）について白色化する必要がなく、実施例２の信号抽出装置６００−６と同様の効果を得ることができる。
【００４５】
また、実施例３の変形例として、図１１記載の信号抽出装置６００−８のように、白色化フィルタ係数計算部１１２から白色化フィルタ係数計算部１１０に代替し、観測信号Ｒｂ（ｐ）のみを用いて白色化フィルタ係数を求めるようにしても良い。また、図１２記載の信号抽出装置６００−９のように、信号抽出装置６００−８から白色化フィルタ係数計算部１１０と白色化フィルタ部１００ｂを省略してもよい。この場合、雑音相関関数計算部１３０は、雑音区間検出部１２０よりの雑音区間情報Ｔを用いて、観測信号を検出し、当該検出された観測信号についての雑音相関関数を求めればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】従来の信号抽出装置５００の機能構成例を示す図。
【図２】実施例１の信号抽出装置６００−１の機能構成例を示す図。
【図３】信号抽出装置６００−１の主な処理の流れを示す図。
【図４】式（１３）の詳細を示した図。
【図５】実施例１の信号抽出装置６００−２の機能構成例を示す図。
【図６】実施例１の信号抽出装置６００−３の機能構成例を示す図。
【図７】実施例１の信号抽出装置６００−４の機能構成例を示す図。
【図８】実施例１の信号抽出装置６００−５の機能構成例を示す図。
【図９】実施例２の信号抽出装置６００−６の機能構成例を示す図。
【図１０】実施例３の信号抽出装置６００−７の機能構成例を示す図。
【図１１】実施例３の信号抽出装置６００−８の機能構成例を示す図。
【図１２】実施例３の信号抽出装置６００−９の機能構成例を示す図。
【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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【図１１】
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【図１２】
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