(57)【要約】【課題】  非線形成分を含んだ音声信号を精度良く分離でき、しかも、集音に用いるマイクの数を必要最小限に抑えることが可能な音声分離方法及び装置を提供する。【解決手段】  車室内に設置された二つのマイクを介して入力される音声信号をサンプリングし、サンプリングしたデータがＭ個ずつ蓄積され、且つ、その蓄積されたデータ（以下、入力信号という）ｘ1 (１)〜ｘ1 (Ｍ)，ｘ2 (１)〜ｘ2 (Ｍ)に、ドライバが発した音声が含まれている場合には（Ｓ１１０〜Ｓ１３０）、非線形成分を含んだ入力信号ｘ1 ，ｘ2 を線形化する線形化処理を実行し（Ｓ１４０）、その線形化された信号ｚ1 ，ｚ2 に基づき、信号成分とノイズ成分とに分離する分離処理を実行する（Ｓ１５０）。そして、分離処理にて分離されたドライバ音声信号Ｓ(１)〜Ｓ(Ｍ)を、音声認識処理部１３に供給する（Ｓ１６０）。【選択図】図２
2009103904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
非線形成分を含む音声信号を、信号成分とノイズ成分とに分離する音声分離方法において、
前記音声信号を、互いに異なる位置に配置された二つのマイクでそれぞれ収集する第１手順と、
前記第１手順で収集された二つの音声信号を、それぞれ線形化する第２手順と、
前記第２手順で線形化された二つの信号を、ブラインドソースセパレーションによって信号成分とノイズ成分とに分離する第３手順と、
からなることを特徴とする音声分離方法。
【請求項２】
互いに異なる位置に設置された二つのマイクと、
前記マイクで収集された音声信号を、それぞれ線形化する線形化手段と、
前記線形化手段によって線形化された二つの信号を、ブラインドソースセパレーションによって信号成分とノイズ成分とに分離する音声分離手段と、
を備えることを特徴とする音声分離装置。
【請求項３】
前記線形化手段は、
前記信号成分をｓ1 ，前記ノイズ成分をｓ2 ，両成分を線形混合した成分をｕi ＝ａi1・ｓ1 ＋ａi2・ｓ2 （ｉ＝１，２、ａi1，ａi2は係数）として、前記二つのマイクにより収集される音声信号ｘ1 ，ｘ2 の混合過程を表す関数Ｆi(ｕi)が、次式で表されるものと仮定し、
ｘi ＝Ｆi(ｕi)＝ｂi ・ｕi ＋ｃi ＋ｕi2  （ｂi ，ｃi は係数）
次の関数Ｇi(ｘi)を用いて、前記音声信号ｘi を線形化した信号ｚi を得ることを特徴とする請求項１に記載の音声分離装置。
【数１】
2009103904.tif 000015
【請求項４】
前記線形化手段は、
前記信号ｚi の平均値を最小化する学習アルゴリズムを用いて、前記関数Ｇi(ｘi)を規定するパラメータαi ，βi を最適化することを特徴とする請求項３に記載の音声分離装置。
【請求項５】
前記マイクの一つは、非線形成分を含んだノイズ成分の発生源付近に配置されていることを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれかに記載の音声分離装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクで集音した音声信号をブラインドソースセパレーションによって信号成分とノイズ成分とに分離する音声分離方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、カーナビゲーションシステムにおいて、音声による操作指令の入力を可能とすることが行われている。
この場合、操作指令を表す音声と共に集音される様々なノイズが、音声認識率を低下させる原因となるため、マイクにより集音した音声信号を、操作内容を表す音声（信号成分）とその他のノイズ（ノイズ成分）とに分離する必要がある。
【０００３】
このような音声信号の分離方法として、ブラインドソースセパレーション（ＢＳＳ：Blind Source Separation ）が注目されている（例えば、特許文献１参照）。
ＢＳＳは、複数の箇所にて集音した複数の音声信号を用い、その音声信号を信号成分とノイズ成分とに分離する分離行列を、信号独立成分分析の技術を用いた学習アルゴリズムによって最適化するものである。
【０００４】
具体的には、分離行列によって分離された信号間の相互情報量を表す関数をコスト関数とし、各時点でのコスト関数の傾き（勾配）の絶対値が最大となる方向へ、コスト関数（ひいては分離行列）を規定するパラメータを逐次的に変化させる、いわゆる勾配法等を用いて、相互情報量を最小化する分離行列を求めている。
【特許文献１】特開２００２−２３７７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、例えば、カーナビゲーションシステから出力されるガイド音声のように、ＤＳＰを用いて合成された音声等は、非線形成分を含んだものとなることが知られている。
しかし、ＢＳＳは、マイクにより集音した音声信号が、非線形成分を含まないことを前提とするものであるため、このような非線形成分を含んだ音声信号を精度よく分離することができないという問題があった。
【０００６】
これに対して、本発明の発明者らは、ＢＳＳによって分離した信号成分を線形化する手法を既に提案している。
具体的には、信号成分をｓ1 とノイズ成分をｓ2 とすると、両成分を非線形的に混合した混合信号ｘj は、（１）式で表される。但し、三次以上の非線形成分は非常に小さいため、これを無視するものとする。
【０００７】
【数２】
2009103904.tif 000003
なお、ｄj ，ｅj ，ｆj ，ｇj ，ｈj は、各項の係数である。
【０００８】
一方、（１）式で表される信号に対してＢＳＳを行うことにより得られる互いに独立した二つの信号ｙi （ｉ＝１，２）、即ち、信号成分ｓ1 のみからなる分離信号ｙ1 、及びノイズ成分ｓ2 のみからなる分離信号ｙ2 は、（２）式で表される。
【０００９】
【数３】
2009103904.tif 000004
そして、（２）式をｓi の二次方程式とみて、解の公式から得られる原信号ｓi は、（３）式で表される。
【００１０】
【数４】
2009103904.tif 000005
この式を非線形関数Ｇi(ｙi)として、（４）式に示す演算を行うことで、線形化処理された信号ｚi を得ることができる。
【００１１】
【数５】
2009103904.tif 000006
但し、（１）式で表される混合信号ｘj から、（２）式で表される分離信号ｙ1 を導出する際には、（１）式からｓ2 ，ｓ1・ｓ2，ｓ22の３項を消去する必要があり、同様に、（２）式で表される分離信号ｙ2 を導出するには、（１）式からｓ1 ，ｓ1・ｓ2，ｓ12の３項を消去する必要がある。そのためには、連立方程式の解法から明らかなように、少なくとも４個の混合信号ｘj （ｊ＝１，２，３，４）が必要となる。
【００１２】
つまり、この場合、非線形成分を含んだ信号を線形化することができるものの、信号の分離に必要な条件を満たすためには、混合信号ｘj を得るための集音用のマイクの数が４個以上必要となり、装置規模が大きくなってしまうという問題もあった。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解決するために、非線形成分を含んだ音声信号を精度良く分離でき、しかも、集音に用いるマイクの数を必要最小限に抑えることが可能な音声分離方法及び装置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】
【００１４】
上記目的を達成するためになされた発明である請求項１に記載の音声分離方法は、音声信号を、互いに異なる位置に配置された二つのマイクでそれぞれ収集する第１手順と、第１手順で収集された二つの音声信号を、それぞれ線形化する第２手順と、第２手順で線形化された二つの信号を、ブラインドソースセパレーションによって信号成分とノイズ成分とに分離する第３手順とからなる。
【００１５】
つまり、従来の提案方法では、ＢＳＳによって分離された信号を線形化しているのに対して、本発明では、その手順を反対にして、集音した音声信号を線形化（第２手順）した後、ＢＳＳ（第３手順）を実行している。
【００１６】
これにより、ＢＳＳでは高次項を含まない（即ち、信号成分とノイズ成分とが線形的に混合された）音声信号を分離すればよいため、分離に必要な条件を少なくすることができる。
【００１７】
従って、本発明の音声分離方法によれば、集音に用いるマイクの数を必要最小限に抑えつつ、非線形成分を含んだ音声信号を精度良く分離することができる。
次に、請求項２に記載の音声分離装置では、互いに異なる位置に設置された二つのマイクで集音し、その収音された音声信号を、線形化手段がそれぞれ線形化する。
【００１８】
その後、音声分離手段が、線形化手段によって線形化された二つの信号を、ブラインドソースセパレーションによって信号成分とノイズ成分とに分離する。
つまり、本発明の音声分離装置は、請求項１に記載の音声分離方法を実現する装置であり、これと同様の効果を得ることができる。
【００１９】
ところで線形化手段は、例えば、請求項３に記載のように、信号成分をｓ1 ，ノイズ成分をｓ2 ，両成分を線形混合した成分をｕi ＝ａi1・ｓ1 ＋ａi2・ｓ2 （ｉ＝１，２、ａi1，ａi2は係数）として、二つのマイクにより収集される音声信号ｘ1 ，ｘ2 の混合過程を表す関数Ｆi(ｕi)が、次式で表されるものと仮定し、
ｘi ＝Ｆi(ｕi)＝ｂi ・ｕi ＋ｃi ＋ｕi2  （ｂi ，ｃi は係数）
次の関数Ｇi(ｘi)を用いて、音声信号ｘi を線形化した信号ｚi を得るように構成すればよい（図５参照）。
【００２０】
【数６】
2009103904.tif 000007
本発明の音声分離装置によれば、関数Ｇi(ｘi)を最適化するようにパラメータαi ，βi を決定すれば、音声信号を精度よく線形化することができ、ひいては、音声分離手段にて精度よく信号成分とノイズ成分とを分離することができる。
【００２１】
具体的には、例えば、請求項４に記載のように、線形化手段は、信号ｚi の平均値を最小化する学習アルゴリズムを用いて、関数Ｇi(ｘi)を規定するパラメータαi ，βi を最適化すればよい。
【００２２】
なお、請求項５に記載のように、マイクの一つは、非線形成分を含んだノイズ成分の発生源付近に配置されていることが望ましい。
この場合、集音した音声信号の線形化を、より良好に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
＜構成＞
図１は、ドライバが発する音声を認識して、各種操作を実行する車両用ナビゲーション装置１の構成を概略的に示すブロック図である。
【００２４】
車両用ナビゲーション装置１は、地図等を表示するための液晶ディスプレイや音声や警報音を出力するスピーカ等からなる出力Ｉ／Ｆ部３と、出力Ｉ／Ｆ部３の表示画面に設けられたタッチパネルや表示画面の周囲に設けられた各種スイッチ等からなり、各種指令を手動入力するための入力Ｉ／Ｆ部５と、車室内の音声を集音する二本のマイク７，９と、入力Ｉ／Ｆ部５を介して手動入力される指令またはマイク７，９を介して音声入力される指令に基づいて各種処理を実行し処理結果を出力Ｉ／Ｆ部３を介して出力する装置本体１０とを備えている。
【００２５】
このうち、マイク７は、主としてドライバが発した音声を集音するため、ハンドル付近に配置され、マイク９は、カーオーディオシステムによって出力される音声を集音するために、助手席側のドアスピーカ付近に配置されている。
【００２６】
装置本体１０は、表示画面への地図の表示や目的地設定，経路探索，地図上での経路表示，音声による経路案内等、出力Ｉ／Ｆ部３を介して周知のナビゲーション処理を実行するナビ処理実行部１７と、マイク７，９のそれぞれから入力される音声信号ｘ1 ，ｘ2 を、線形化した後、ドライバが発した音声に基づく信号成分（以下、ドライバ音声信号ともいう）と、それ以外のノイズ成分とに分離することにより、ドライバ音声信号を抽出する音声分離処理部１１と、音声分離処理部１１で抽出されたドライバ音声信号について音声認識処理を実行する音声認識処理部１３と、音声認識処理部１３での認識結果、又は入力Ｉ／Ｆ部５を介して手動入力される各種指令に基づいて、ナビ処理実行部１７に処理を実行させるナビ操作制御部１５とを備えている。
【００２７】
なお、装置本体１０は、周知のマイクロコンピュータを中心に構成されており、音声分離処理部１１，音声認識処理部１３，ナビ操作制御部１５，ナビ処理実行部１７は、マイクロコンピュータが実行する処理によって実現されている。
【００２８】
＜音声分離処理＞
ここで音声分離処理部１１が実行する処理である音声分離処理の内容を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
【００２９】
本処理は、ナビゲーション装置１に電源が投入され、且つ、音声入力を有効にする設定（例えば、入力Ｉ／Ｆ部５を介して設定）にされている場合に起動する。
本処理が起動すると、まずＳ１１０では、マイク７，９を介して入力される音声信号のサンプリングを開始する。
【００３０】
続くＳ１２０では、サンプリングしたデータ数がＭ（本実施形態ではＭ＝５００〜１０００程度）個に達したか否かを判断し、Ｍ個に達していなければ、同ステップを繰り返すことで待機し、サンプリングしたデータ数がＭ個に達していれば、Ｓ１３０に進む。
【００３１】
つまり、マイク７，９からの音声信号をそれぞれサンプリングしたデータ数がＭ個ずつ蓄積される毎に、そのＭ個ずつのデータ（以下、入力信号という）ｘ1 (１)〜ｘ1 (Ｍ)，ｘ2 (１)〜ｘ2 (Ｍ)を用いて、以下の処理Ｓ１３０〜Ｓ１６０を実行する。このとき、処理Ｓ１３０〜Ｓ１６０の処理と並行して、マイク７，９からの音声信号をサンプリングする処理も実行する。以下では、ｘi (１)〜ｘi (Ｍ)（但し、ｉ＝１，２）を総称する場合、単にｘi と記述する。
【００３２】
Ｓ１３０では、入力信号に、ドライバが発した音声（以下、ドライバ音声という）が含まれているか否かを判断する。この判断は、例えば、ハンドルに設置されたマイク７からの入力信号ｘ1 の平均レベルが、他方のマイク９からの入力信号ｘ2 の平均レベルより、予め設定された閾値以上高い場合は、入力信号ｘ1 ，ｘ2 にドライバ音声が含まれているものと判断する。
【００３３】
そして、入力信号ｘ1 ，ｘ2 にドライバ音声が含まれていないと判断された場合は、Ｓ１２０に戻り、入力信号ｘ1 ，ｘ2 にドライバ音声が含まれていると判断した場合は、Ｓ１４０に進む。
【００３４】
Ｓ１４０では、非線形成分を含んだ入力信号ｘ1 ，ｘ2 を線形化する線形化処理を実行し、続くＳ１５０では、その線形化された信号に基づき、ドライバ音声信号（信号成分）とノイズ信号（ノイズ成分）とに分離する分離処理を実行する。
【００３５】
続くＳ１６０では、Ｓ１５０での分離処理の結果、分離されたドライバ音声信号Ｓ(１)〜Ｓ(Ｍ)を、音声認識処理部１３に供給して、Ｓ１２０に戻る。
なお、ドライバ音声信号Ｓ(１)〜Ｓ(Ｍ)の供給を受けた音声認識処理部１３では、そのドライバ音声信号Ｓ(１)〜Ｓ(Ｍ)についての音声認識を行い、その認識結果が、予め設定された音声コマンドと一致する場合に、音声コマンドに対応する指令をナビ操作制御部１５に供給する。すると、ナビ操作制御部１５では、音声認識処理部１３からの指令に従って、ナビ処理実行部１７に処理を実行させることにより、ドライバの音声入力による操作を実現する。
【００３６】
＜混合過程モデル＞
ここで、図５は、線形化処理の前提となる混合過程を示すシーケンス図である。
まず、ドライバ音声ｓ1 とドライバ音声以外のノイズｓ2 とを線形的に混合した成分ｕi （ｉ＝１，２）が（５）式で表されるものとし、更に、マイク７，９により集音される音声（音声信号）ｘi の混合過程を表す関数Ｆi(ｕi)が、（６）式で表されるものと仮定する。但し、ａi1，ａi2，ｂi ，ｃi ，ｄj ，ｅj ，ｆj ，ｇj ，ｈj は、各項の係数である。
【００３７】
【数７】
2009103904.tif 000008
ここで、音声信号ｘi を線形化するには、非線形関数Ｆi(ｕi)の逆関数がわかればよい。従って、（６）に基づく（７）式を成分ｕi の二次方程式とみて、解の公式から得られる成分ｕi は（８）式で表される。
【００３８】
【数８】
2009103904.tif 000009
この（８）式に基づく非線形関数Ｇi(ｘi)を用いて、（９）式に示す演算を行うことで、非線形成分を含んだ音声信号ｘi を、線形化された信号ｚi に変換することができる。
【００３９】
【数９】
2009103904.tif 000010
＜線形化処理＞
ここで、先のＳ１４０で実行する上述の混合過程モデルに基づく線形化処理の詳細を、図３に示すフローチャートに沿って説明する。なお、本処理は、音声信号ｘ1 ，ｘ2 毎に、同じ処理を実行する。
【００４０】
本処理が起動すると、まず、Ｓ２１０では、パラメータαi ，βi を初期値に設定する。なお、初期値は、予め設定された固定値を用いてもよいし、本処理の前回起動時に算出された値を用いてもよい
続くＳ２２０では、取得した全ての入力信号（Ｍ個のデータ）ｘi (１)〜ｘi (Ｍ)についての線形化値ｚi (１)〜ｚi (Ｍ)を、（９）式を用いて算出する。
【００４１】
続くＳ２３０では、Ｓ２２０での算出結果に基づき、（１０）式を用いて誤差関数Ｅi を算出する。ここでは誤差関数Ｅi として、線形化値ｚi (１)〜ｚi (Ｍ)の平均値を用いている。
【００４２】
【数１０】
2009103904.tif 000011
続くＳ２４０では、誤差関数Ｅi の値が、予め設定された閾値δより小さいか否かを判断し、否定判断された場合は、Ｓ２５０に進んで、パラメータαi ，βi を更新して、Ｓ２２０に戻る。
【００４３】
なお、パラメータαi ，βi の更新は、（１１）〜（１４）式を用いて行う。但し、η（０＜η＜１）は学習率である。
【００４４】
【数１１】
2009103904.tif 000012
一方、Ｓ２４０にて肯定判断された場合は、Ｓ２６０に進み、誤差関数Ｅi の算出に用いた線形化値ｚi （ｚi (１)〜ｚi (Ｍ)）を、本処理の出力として、本処理を終了する。
【００４５】
なお、Ｓ２２０〜Ｓ２４０の処理は、線形化値ｚi の算出に必要な非線形関数Ｇi(ｘi)を規定するパラメータαi ，βi が未知であるため、これを学習アルゴリズム（ここでは勾配法）を用いて求めるための処理である。
【００４６】
具体的には、信号ｚi が的確に線形化され非線形成分を含まなければ（即ち、パラメータαi ，βi の設定が的確であれば）、その平均値（即ち、誤差関数Ｅi ）がゼロとなり、逆に、信号ｚi が的確に線形化されず非線形成分を含むと（即ち、パラメータの設定が不的確であれば）、その平均値（誤差関数Ｅi ）が非ゼロとなるという性質を利用して、信号ｚi の誤差関数Ｅi がゼロとなるようにパラメータαi ，βi を逐次的に最適化するものである。
【００４７】
＜分離処理＞
次に、分離処理を、図４に示すフローチャートに沿って説明する。
まず、Ｓ３１０では、ノイズ成分の初期値Ｎ(０)，分離行列の初期値Ｗ(１)を設定すると共に、線形化信号ｚi (１)〜ｚi (Ｍ)識別に用いるパラメータｊを１に設定する。なお、Ｎ(０)，Ｗ(１)は、予め設定された固定値を用いてもよいし、本処理の前回起動時に最後に算出された値Ｎ(Ｍ)，Ｗ(Ｍ)を用いてもよい。
【００４８】
なお、分離行列Ｗ(ｊ)は、後述するノイズを除去した信号ｚ1'(ｊ)，ｚ2'(ｊ)を線形的に混合することで信号成分Ｓ(ｊ)とノイズ成分Ｎ(ｊ)に分離する（１５）式に用いる係数ｗ11，ｗ12，ｗ21，ｗ22を並べた行列であり、（１６）式で表される。
【００４９】
【数１２】
2009103904.tif 000013
続くＳ３２０では、前回の処理で特定されたノイズ成分Ｎ(ｊ−１)を、今回の処理対象となる信号ｚi (ｊ)から減じることで、ノイズを除去した信号ｚi'(ｊ)を算出する。
【００５０】
続くＳ３３０では、ノイズを除去した信号ｚ1'(ｊ)，ｚ2'(ｊ)からなる信号行列Ｚ(ｊ)（＝［ｚ1'(ｊ)，ｚ2'(ｊ)］T ）を、分離行列Ｗ(ｊ)に作用させて出力行列Ｙ(ｊ)（＝Ｗ(ｊ)Ｚ(ｊ)）を算出する。
【００５１】
続くＳ３４０では、（１７）（１８）式に従って分離行列Ｗ(ｊ＋１)を算出（分離係数を更新）する。
【００５２】
【数１３】
2009103904.tif 000014
なお、η（０＜η＜１）は学習率、Λは単位行列、ｐ(Ｙ(ｊ))は出力行列Ｙ(ｊ)の確率密度関数である。つまり、ＢＳＳで音声分離に用いる分離行列Ｗ（ｊ）の更新を、周知の自然勾配アルゴリズムを用いて行っている。この処理の具体的な内容は、例えば、特開２００２−０２３７７６号に詳述されているため、ここでは説明を省略する。
【００５３】
続くＳ３５０では、出力行列Ｙ(ｊ)（＝［ｙ1 (ｊ)，ｙ2 (ｊ)］T ）を構成する二つの分離信号ｙ1 (ｊ)，ｙ2 (ｊ)は、どちらが信号成分でノイズ成分になるかが確定していないため、これを特定する処理を実行し、信号ｙ1 (ｊ)，ｙ2 (ｊ)のうち、信号成分であると特定された方をＳ(ｊ)、ノイズ成分であると特定された方をＮ(ｊ)に設定して、Ｓ３６０に進む。
【００５４】
なお、この処理は、例えば、各分離信号ｙ1 (ｊ)，ｙ2 (ｊ)の確率分布の尖度を計算して比較し、尖度が大きい方を信号成分、小さい方をノイズ成分とする。この処理の具体的な内容は、例えば、特開２００２−０２３７７６号に詳述されているため、ここでは説明を省略する。
【００５５】
Ｓ３６０では、パラメータｊをインクリメントし、続くＳ３７０では、パラメータｊがＭを超えているか否かを判断し、否定判断された場合は、未処理の線形化信号ｚi (ｊ)が存在するものとして、Ｓ３２０に戻って、上述そＳ３２０〜Ｓ３７０の処理を繰り返す。
【００５６】
一方、Ｓ３７０にて肯定判断された場合は、Ｍ個の線形化信号ｚi (１)〜ｚi (Ｍ)の全てについて処理が終了したものとして、Ｓ３８０に進み、Ｓ３５０にて信号成分であると特定された信号Ｓ（１）〜Ｓ（Ｍ）を、ドライバ音声信号に設定して、本処理を終了する。
【００５７】
＜効果＞
以上説明したように、ナビゲーション装置１では、車内の互いに異なる位置に配置された二つのマイク７，９で集音し、各マイク７，９から得られる二つの音声信号ｘ1 ，ｘ2 を、それぞれ線形化した後、その線形化された二つの線形化信号ｚ1 ，ｚ2 を、ＢＳＳによって信号成分（ドライバ音声信号）Ｓとノイズ成分Ｎとに分離するようにされている。
【００５８】
従って、ナビゲーション装置１によれば、ＢＳＳによって音声信号の分離を実行した後、線形化を実行する場合と比較して、音声信号の分離に必要な条件を少なくすることができ、集音に用いるマイクの数を従来方法で必要な４個から２個に減らすことができる。つまり、ナビゲーション装置１によれば、マイクの数を必要最小限に抑えつつ、非線形成分を含んだ音声信号の分離を精度良く行うことができる。
【００５９】
また、ナビゲーション装置１によれば、二つのマイクのうち、一方のマイク９を、非線形成分を含んだノイズの発生源となるスピーカ付近に配置されているため、少なくとも音声信号ｘ2 には、十分に識別可能な非線形成分が含まれることになり、音声信号ｘ1 ，ｘ2 を線形化する際に、この非線形成分を良好に除去することができる。
【００６０】
＜他の実施形態＞
以上、本発明の一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。
【００６１】
例えば、上記実施形態では、本発明の音声分離方法及び装置を、ナビゲーション装置に適用した例を示したが、音声認識の際に音声信号を信号成分とノイズ成分とに分離する装置であれば、どのような装置に適用してもよい。
【００６２】
また、線形化の際に非線形関数Ｇi(ｘi)を規定するパラメータαi ，βi を求めたり、ＢＳＳで音声分離に用いる分離行列Ｗ（ｊ）を求める学習アルゴリズムとして勾配法を用いているが、その他の学習アルゴリズムを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】実施形態のナビゲーション装置１の概略構成を示すブロック図。
【図２】音声分離処理の内容を示すフローチャート。
【図３】線形化処理の内容を示すフローチャート。
【図４】分離処理の内容を示すフローチャート。
【図５】混合過程及び分離過程のモデルを示すシーケンス図。
【符号の説明】
【００６４】
１…ナビゲーション装置  ３…出力Ｉ／Ｆ部  ５…入力Ｉ／Ｆ部  ７，９…マイク  １０…装置本体  １１…音声分離処理部  １３…音声認識処理部  １５…ナビ操作制御部  １７…ナビ処理実行部
【図１】
2009103904.tif 000016
【図２】
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【図３】
2009103904.tif 000018
【図４】
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【図５】
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