(57)【要約】【課題】人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することを課題とする。【解決手段】この音響エコー除去装置は、集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出する音声認識を行う環境内において、想定しうる状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持し、環境内に複数チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、複数チャンネルのまま受け付け、受け付けられた複数チャンネルの参照信号それぞれに対して、保持される伝達特性それぞれを用いて、音響エコーを推定し、推定された音響エコーそれぞれを用いて、音響エコー除去を行い、音響エコー除去された結果から、発話音声の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する。【選択図】        図１
2009216835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去を行う環境内において、想定しうる状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する伝達特性保持手段と、
前記環境内に複数チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、前記複数チャンネルのまま受け付ける参照信号受付手段と、
前記参照信号受付手段により受け付けられた複数チャンネルの参照信号それぞれに対して、前記伝達特性保持手段により保持される伝達特性それぞれを用いて、前記発話信号以外の音声を示す音響エコーを推定する音響エコー推定手段と、
前記音響エコー推定手段により推定された音響エコーそれぞれを用いて、前記音響エコー除去を行う音響エコー除去手段と、
前記音響エコー除去手段により音響エコー除去された結果から、前記発話信号の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する音響エコー除去結果選択手段と、
を備えたことを特徴とする音響エコー除去装置。
【請求項２】
前記音響エコー削除結果選択手段は、当該音響エコー除去装置に接続され、前記音響エコー除去の結果を用いて各種処理を実行する音声認識エンジンに、前記選択した音声尤度が最も高い結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の音響エコー除去装置。
【請求項３】
集音された音声信号を示す観測信号から運転席者により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去を行う車内において、想定しうる乗員配置の状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する伝達特性保持手段と、
前記車内に二チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、前記二チャンネルのまま受け付ける参照信号受付手段と、
前記参照信号受付手段により受け付けられた二チャンネルの参照信号それぞれに対して、前記伝達特性保持手段により保持される伝達特性それぞれを用いて、前記発話信号以外の音声を示す音響エコーを推定する音響エコー推定手段と、
前記音響エコー推定手段により推定された音響エコーそれぞれを用いて、前記音響エコー除去を行う音響エコー除去手段と、
前記音響エコー除去手段により音響エコー除去された結果から、前記発話信号の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する音響エコー除去結果選択手段と、
を備えたことを特徴とする音響エコー除去装置を備えた車載装置。
【請求項４】
前記伝達特性保持手段は、前記乗員配置の他に、気温、走行ノイズ、エアコン音、シート位置を含んだ状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持することを特徴とする請求項３に記載の車載装置。
【請求項５】
前記音響エコー推定手段は、前記参照信号受付手段により受け付けられた二チャンネルの参照信号それぞれに対して、車内のシートに備え付けられた荷重センサにより検出された重さに基づいて乗員配置を推定し、前記伝達特性保持手段により保持されるすべての伝達特性のうち推定された乗員配置の伝達特性を用いて、前記発話信号以外の音声を示す音響エコーを推定することを特徴とする請求項３に記載の車載装置。
【請求項６】
集音された音声信号を示す観測信号から運転席者により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去を行う車内において、想定しうる乗員配置の状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する伝達特性保持工程と、
前記環境内に二チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、前記二チャンネルのまま受け付ける参照信号受付工程と、
前記参照信号受付工程により受け付けられた二チャンネルの参照信号それぞれに対して、前記伝達特性保持工程により保持される伝達特性それぞれを用いて、前記発話信号以外の音声を示す音響エコーを推定する音響エコー推定工程と、
前記音響エコー推定工程により推定された音響エコーそれぞれを用いて、前記音響エコー除去を行う音響エコー除去工程と、
前記音響エコー除去工程により音響エコー除去された結果から、前記発話信号の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する音響エコー除去結果選択工程と、
を含んだことを特徴とする車載装置における音響エコー除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去を行う音響エコー除去装置、車載装置および音響エコー除去方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車内向け音声認識システムでは、車内で音楽がスピーカから出力されている状況で音声認識を行うと、音声認識マイクに認識対象の音声と音声以外の音声信号（音響エコー）が混入し、音声認識の妨げとなる。そこで、音響エコーキャンセラによって音響エコーを除去し、音声認識率を確保する様々な技術が開示されている。
【０００３】
例えば、図７に示すように、スピーカから出力される２ｃｈの参照信号を１ｃｈにまとめ（モノラル化）、１ｃｈにまとめた参照信号を適応フィルタに入力して車内の音響エコーを推定し、推定した音響エコーをマイクに集音された全ての音声を示す観測信号からキャンセルして、その結果を適応フィルタにフィードバックする音声エコーキャンセラ装置が開示されている（非特許文献１参照）。
【０００４】
具体的には、音声エコーキャンセラ装置は、マイクにより集音された観測信号に適応フィルタを適用して音響エコーを推定し、観測信号から推定した音響エコーを削除して発話された発話音声のみを抽出し、抽出した音声を音声認識エンジンに出力する。そして、音声エコーキャンセラ装置は、観測信号から音響エコーを削除したキャンセル結果を用いて適応フィルタを更新していくことで、より高精度に発話音声の抽出を行う。
【０００５】
より具体的には、音声エコーキャンセラ装置は、スピーカ（ＦＲ、ＲＲ）から出力されている参照信号（Ｒｃｈ）と、スピーカ（ＦＬ、ＲＬ）とから出力されている参照信号（Ｌｃｈ）とを一つにまとめて、適応フィルタに入力する。つまり、ここでは、音声エコーキャンセラ装置は、４つのスピーカから出力された音響エコーを１ｃｈの音響エコーとして得ることとなる。そして、音声エコーキャンセラ装置は、一つにまとめられた１ｃｈの参照信号が入力された適応フィルタを用いて、音響エコーを推定し、観測信号から推定した音響エコーを削除して発話された発話音声のみを抽出し（音声認識）、抽出した音声を音声認識エンジンに出力するとともに、推定した音響エコーを用いて適応フィルタを更新する。
【０００６】
つまり、音声エコーキャンセラ装置は、推定した音響エコーを用いて適応フィルタを更新していくことで、適応フィルタの特性を実際の伝達特性に近づける（収束させる）ことができ、より高精度に発話音声の抽出を行うことができる。
【０００７】
【非特許文献１】Abderrahman、“Speech  Enhancement  Using  Multi-Reference  Reduction  in  a  Vehicle  Environmen”、pp838-841、Interspeech  2007
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記した従来の技術は、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合には、音響エコー除去精度が劣化するという課題があった。
【０００９】
具体的には、従来技術では、参照信号を１ｃｈにまとめた後に、音響エコーを推定し、マイクにより集音された観測信号から推定した音響エコーを削除して音声認識を行うので、無響室など音の反射が少ない部屋などで伝達特性が比較的単純な場合では、適応フィルタの伝達特性で疑似できるため、音響エコーを十分にキャンセルできる。ところが、例えば、車内などの複雑な環境における複雑な伝達特性の場合では、推定した音響エコーにより適応フィルタを更新したとしても、適応フィルタの伝達特性が複雑な環境の伝達特性に近づかず、音響エコーを十分にキャンセルできない。その結果、音声認識の精度が劣化する。
【００１０】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することが可能である音響エコー除去装置、車載装置および音響エコー除去方法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】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去を行う環境内において、想定しうる状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する伝達特性保持手段と、前記環境内に複数チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、前記複数チャンネルのまま受け付ける参照信号受付手段と、前記参照信号受付手段により受け付けられた複数チャンネルの参照信号それぞれに対して、前記伝達特性保持手段により保持される伝達特性それぞれを用いて、前記発話信号以外の音声を示す音響エコーを推定する音響エコー推定手段と、前記音響エコー推定手段により推定された音響エコーそれぞれを用いて、前記音響エコー除去を行う音響エコー除去手段と、前記音響エコー除去手段により音響エコー除去された結果から、前記発話信号の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する音響エコー除去結果選択手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る音響エコー除去装置、車載装置および音響エコー除去方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例に係る音響エコー除去装置の概要および特徴、音響エコー除去装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００１４】
［音響エコー除去装置の概要および特徴］
まず最初に、図１と図２とを用いて、実施例に係る音響エコー除去装置の概要および特徴を説明する。図１と図２は、実施例１に係る音響エコー除去装置の概要と特徴を説明するための図である。
【００１５】
実施例１に係る音響エコー除去装置（音響エコーキャンセラ）は、人から発話された発話信号が抽出された音響エコー除去の結果を用いて各種処理を実行する音声認識エンジンに接続され、例えば、教室、車内、などの環境において集音された音声信号を示す観測信号から発話信号を抽出することを概要とするものであり、特に人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することが可能である点に主たる特徴がある。
【００１６】
この主たる特徴について、実施例１に係る音響エコー除去装置を車内に適用した例を用いて具体的に説明する。そして、この音響エコー除去装置は、音声認識エンジンに接続され、音声認識エンジンは、音響エコー除去装置から受け付けた音声認識結果に基づいて、カーナビゲーションの操作やスピーカの音量などの音声操作を実行する。
【００１７】
このような状態において、実施例１に係る音響エコー除去装置は、集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出するための音響エコー除去環境内において、想定しうる状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する。
【００１８】
具体的に例を挙げて説明すると、音響エコー除去装置は、図１に示すように、音声認識を行う４つのスピーカ（FR、RR、FL、RL）が備えられた車内において、想定しうる１２パターンの乗員配置でインパルス応答を測定し、測定したインパルス応答に基づいて伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する。なお、車内において想定しうる状況、つまり、インパルス応答が異なる結果となるであろう状況としては、上記した乗員配置以外にも、車の種類や物の配置などが考えられるが、ここでは、最もインパルス応答に違いが発生する状況として、乗員配置を例にして説明する。また、図１に示した乗員配置以外の乗員配置としては、運転席者不在の状況と後部座席の片側に２名が偏る状況とがあるが、音声操作を行う（音声認識を行う）車内状況としては考えにくいため、ここでは除外する。
【００１９】
そして、音響エコー除去装置は、環境内に複数チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、複数チャンネルのまま受け付ける。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去装置は、図２に示すように、車の右側に備え付けられたスピーカ（FR、RR）から出力される参照信号（１ｃｈ）と、車の左側に備え付けられたスピーカ（FL、RL）から出力される参照信号（１ｃｈ）との２ｃｈからなる参照信号を、１ｃｈにまとめてモノラル信号にすることなく２ｃｈのステレオ信号のまま受け付ける。
【００２０】
その後、音響エコー除去装置は、受け付けた複数チャンネルの参照信号それぞれに対して、保持するすべての伝達特性それぞれを用いて、発話音声以外の音声を示す音響エコーを推定する。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去装置は、受け付けた左右のスピーカから出力される２ｃｈの参照信号それぞれに対して、保持する１２パターンの乗員配置の伝達特性それぞれを、音声認識を行うフィルタに入力して発話音声以外の音声を示す１２パターンの音響エコーを推定する。なお、図２では、説明上、図１に示した１２パターンの伝達特性に対して、FRに対応するフィルタと、RRに対応するフィルタと、FLに対応するフィルタと、FRに対応するフィルタとの４つのフィルタを用いて音響エコーを推定する場合を図示しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、全てのスピーカを１つのフィルタに入力し、保持する１２パターンの伝達特性を一つずつ読み出して、音響エコーを推定することもできる。
【００２１】
そして、音響エコー除去装置は、推定された音響エコーそれぞれを用いて、音響エコー除去を行う。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去装置は、４つのスピーカから出力された参照信号（音響エコーを推定する際に用いた参照信号と同じタイミングでスピーカから出力された参照信号）と、当該参照信号が出力されている際に乗員により発話された発話信号とがマイクによりまとめて集音された信号である観測信号に対して、推定した１２パターンの音響エコーを適用したフィルタを用いて音響エコー除去を行い、１２パターンの音響エコー除去結果（発話信号抽出結果）を抽出する。
【００２２】
続いて、音響エコー除去装置は、音響エコー除去された結果から、音響エコーを除去した後に残っている発話音声の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去装置は、音響エコー除去された１２パターンの抽出結果それぞれに対して、ＭＦＣＣ（Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficient）などの関数を用いて、音響特徴量を表す音声尤度を算出し、算出した音声尤度が最も高い音響エコー除去結果を選択する。そして、音響エコー除去装置は、選択した音声尤度が最も高い結果を音声認識エンジンに出力し、音声認識エンジンは、受信した音声認識結果に基づいて、各種操作を実行する。
【００２３】
また、音響エコー除去装置は、上記した処理を発話された度に毎回実行してもよく、例えば、１０分おきに実行するなど、所定のタイミングで実行することもできる。
【００２４】
このように、実施例１に係る音響エコー除去装置は、車内マルチスピーカ環境において、想定しうる伝達特性を予め算出し、２ｃｈの参照信号を独立に受け付け、受け付けた２ｃｈの参照信号と予め算出した伝達特性とから音響エコーを推定し、観測信号から音響エコーをキャンセルすることができる結果、上記した主たる特徴のごとく、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することが可能である。
【００２５】
［音響エコー除去装置の構成］
次に、図３を用いて、図１と図２に示した音響エコー除去装置の構成を説明する。図３は、実施例１に係る音響エコー除去装置の構成を示すブロック図である。図３に示すように、この音響エコー除去装置１０は、マイク１１と、伝達特性生成部１２と、伝達特性ＤＢ１３と、参照信号受付部２０と、音響エコー推定部２１と、音響エコー除去部２２と、音響エコー除去結果出力部２３とから構成される。
【００２６】
マイク１１は、車内において出力される各種信号を集音する。上記した例で具体的に説明すると、マイク１１は、後述する音響エコー推定部２１により音響エコーが推定される際に用いられた参照信号と同じタイミングで４つのスピーカ（２ｃｈ）から出力された参照信号と、当該参照信号と同じタイミングで人により発話された発話信号とをあわせて観測信号として集音し、集音した観測信号を後述する音響エコー除去部２２に出力する。例えば、２ｃｈの参照信号をそれぞれｘL、ｘR、車内環境ｉにおける各スピーカからマイク１１までの伝達特性をｈ(i)FL、ｈ(i)FR、ｈ(i)RL、ｈ(i)RR、ドライバの音声をｓとすると、マイク１１により集音される観測信号ｙ(i)は、式（１）と定義することができる。ここで、Ｎ(i)は、推定される音響エコーであり、式（２）と定義することができる。
【００２７】
【数１】
2009216835.tif 000003
【００２８】
【数２】
2009216835.tif 000004
【００２９】
伝達特性生成部１２は、マイク１１により集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境内において、想定しうる状況それぞれに対して伝達特性を予め測定し、測定した伝達特性を保持する。上記した例で具体的に説明すると、伝達特性生成部１２は、音声認識を行う４つのスピーカ（FR、RR、FL、RL）が備えられた車内において、想定しうる１２パターンの乗員配置でインパルス応答を測定し、測定したインパルス応答に基づいて伝達特性を予め測定し（参考文献：佐藤、日本音響学会誌５８巻１０号、pp669-676、2002）、測定した伝達特性を後述する伝達特性ＤＢ１３に格納する。なお、この伝達特性生成部１２は、発話された度に毎回実行してもよく、例えば、１０分おきに実行するなど、所定のタイミングで実行することもできる。
【００３０】
伝達特性ＤＢ１３は、伝達特性生成部１２により生成された伝達特性を記憶する。上記した例で具体的に説明すると、伝達特性ＤＢ１３は、伝達特性生成部１２により生成されて格納された想定しうる１２パターンの伝達特性を記憶する。
【００３１】
参照信号受付部２０は、環境内に複数チャンネルで出力される音声信号を示す参照信号を、前記複数チャンネルのまま受け付ける。上記した例で具体的に説明すると、参照信号受付部２０は、車の右側に備え付けられたスピーカ（FR、RR）から出力される参照信号（１ｃｈ）と、車の左側に備え付けられたスピーカ（FL、RL）から出力される参照信号（１ｃｈ）との２ｃｈからなる参照信号を、１ｃｈにまとめてモノラル信号にすることなく２ｃｈのステレオ信号のまま受け付ける。そして、参照信号受付部２０は、受け付けた２ｃｈの参照信号を後述する音響エコー推定部２１に出力する。
【００３２】
音響エコー推定部２１は、参照信号受付部２０により受け付けられた複数チャンネルの参照信号それぞれに対して、保持するすべての伝達特性それぞれを用いて、発話音声以外の音声を示す音響エコーを推定する。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー推定部２１は、参照信号受付部２０により受け付けられた左右のスピーカから出力される２ｃｈの参照信号それぞれに対して、伝達特性ＤＢ１３に保持される１２パターンの乗員配置の伝達特性それぞれを取得し、取得した伝達特性を後述する音響エコー除去部２２に入力して発話音声以外の音声を示す１２パターンの音響エコーを推定する。
【００３３】
例えば、推定すべき音響エコーをＮ’(i)、FL、RLスピーカに対応する伝達特性をｈ’(i)L、FR、RRスピーカに対応する伝達特性をｈ’(i)Rとした場合、音響エコー推定部２１は、式（３）（ｉ＝１〜１２：１２パターン）として、音響エコーを推定することができる。
【００３４】
【数３】
2009216835.tif 000005
【００３５】
音響エコー除去部２２は、音響エコー推定部２１により推定された音響エコーそれぞれを用いて、音声認識を行うフィルタである。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去部２２は、参照信号受付部２０により受け付けられた４つのスピーカから出力された参照信号と、当該参照信号が出力されている際に乗員により発話された発話信号とがマイク１１によりまとめて集音された信号である観測信号に対して、音響エコー推定部２１により推定された１２パターンの音響エコーを適用して音響エコー除去を行い、１２パターンの音響エコー除去結果（発話信号抽出結果）を抽出する。そして、音響エコー除去部２２は、抽出した１２パターンの音響エコー除去結果を後述する音響エコー除去結果出力部２３に出力する。例えば、マイク１１により観測信号式（１）が集音され、音響エコー推定部２１により音響エコーとして式（２）が推定され場合、音響エコー除去部２２は、音響エコー除去結果として式（４）に定義された式で算出することができる。
【００３６】
【数４】
2009216835.tif 000006
【００３７】
音響エコー除去結果出力部２３は、音響エコー除去部２２により音響エコー除去された結果から、発話音声の特徴の強さを表す音声尤度が最も高い結果を選択する。上記した例で具体的に説明すると、音響エコー除去結果出力部２３は、音響エコー除去部２２により音響エコー除去された１２パターンの抽出結果それぞれに対して、ＭＦＣＣなどの関数を用いて、音響特徴量を表す音声尤度を算出し、算出した音声尤度が最も高い音響エコー除去結果を選択する。そして、音響エコー除去結果出力部２３は、選択した音声尤度が最も高い結果を音声認識エンジンに出力し、音声認識エンジンは、受信した音響エコー除去結果に基づいて、各種操作を実行する。
【００３８】
例えば、音響エコー除去結果出力部２３は、式（４）の左辺に示す音響エコー除去部２２により音響エコー除去された１２パターンの抽出結果それぞれに対して、ＭＦＣＣを計算する。そして、音響エコー除去結果出力部２３は、計算した音響特徴量であるＭＦＣＣを用いて、あらかじめ用意している音声のＧＭＭ（Gaussian  Mixture  Model）と比較して、音声尤度を算出する。話者のＭＦＣＣ特徴を「o」とすると、音声尤度P(0)は、式（５）の通り、W個の重みつき正規分布の和として求められる。W個の正規分布のうち「ω」番目の平均「μω」、分散は「μσ」である。また、λωは、式（６）となる。
【００３９】
【数５】
2009216835.tif 000007
【００４０】
【数６】
2009216835.tif 000008
【００４１】
より具体的には、音響エコー除去部２２は、車内環境ｉにて観測された式（７）に示す観測信号ｙ(i)に対して、音響エコー推定部２１により推定された１２パターンの音響エコーを用いて、観測信号から音響エコーをキャンセルした１２パターンのキャンセル結果を算出する。そして、音響エコー除去結果出力部２３は、式（５）と式（６）とを用いて、１２パターンのキャンセル結果からＭＦＣＣ特徴量を算出する。ここで、各話者の音響モデルをλsとした場合、音響エコー除去結果出力部２３は、式（８）の左辺に示した値を算出する。このときの「ｉ」（例えば、ｉ＝４なら４パターン目）を、音響エコー除去結果出力部２３は、音声尤度が最も高い結果として選択し、選択した音声尤度が最も高い結果（例えば、ｉ＝４なら４パターン目を用いた場合の音響エコー除去結果）を音声認識エンジンに出力する。
【００４２】
【数７】
2009216835.tif 000009
【００４３】
【数８】
2009216835.tif 000010
【００４４】
［音響エコー除去装置による処理］
次に、図４を用いて、音響エコー除去装置による処理を説明する。図４は、実施例１に係る音響エコー除去装置における音響エコー除去処理の流れを示すフローチャートである。
【００４５】
図４に示すように、音響エコー除去装置１０は、実車環境において想定しうる状況下で、予め測定した伝達特性をフィルタに適用する（ステップＳ１０１）。具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置１０は、実車環境において想定しうる１２パターンの乗員配置で測定した１２パターンの伝達特性をフィルタに適用する。
【００４６】
そして、音響エコー除去装置１０は、受け付けた２ｃｈの参照信号をそのままフィルタに入力して音響エコーを推定する（ステップＳ１０２とステップＳ１０３）。具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置１０は、受け付けた左右のスピーカから出力される２ｃｈの参照信号それぞれに対して、保持する１２パターンの乗員配置の伝達特性それぞれを、音声認識を行うフィルタに入力して発話音声以外の音声を示す１２パターンの音響エコーを推定する。
【００４７】
続いて、音響エコー除去装置１０は、推定した音響エコーを観測信号から削除する（ステップＳ１０４）。具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置１０は、４つのスピーカから出力された参照信号（音響エコーを推定する際に用いた参照信号と同じタイミングでスピーカから出力された参照信号）と、当該参照信号が出力されている際に乗員により発話された発話信号とがマイクによりまとめて集音された信号である観測信号に対して、推定した１２パターンの音響エコーを適用したフィルタを用いて音響エコー除去を行い、１２パターンの音響エコー除去結果（発話信号抽出結果）を抽出する。
【００４８】
そして、音響エコー除去装置１０は、音響エコー除去された結果から、発話音声の特徴の強さを表す音声尤度を算出する（ステップＳ１０５）。具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置１０は、音響エコー除去された１２パターンの抽出結果それぞれに対して、ＭＦＣＣなどの関数を用いて、音響特徴量を表す音声尤度を算出する。
【００４９】
その後、音響エコー除去装置１０は、算出した音声尤度が最も高い結果を選択して出力する（ステップＳ１０６）。具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置１０は、音響特徴量を表す音声尤度を算出し、算出した音声尤度が最も高い音響エコー除去結果を選択して音声認識エンジンに出力する。
【００５０】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、車内マルチスピーカ環境において、想定しうる伝達特性を予め算出し、２ｃｈの参照信号を独立に受け付け、受け付けた２ｃｈの参照信号と予め算出した伝達特性とから音響エコーを推定し、観測信号から音響エコーをキャンセルすることができる結果、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することが可能である。
【実施例２】
【００５１】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）重さによる伝達特性の選択、（２）音声尤度の選択手法、（３）システム構成等、（４）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【００５２】
（１）重さによる伝達特性の選択
例えば、実施例１では、予め測定した１２パターン全ての伝達特性を用いて、音響エコーを推定して音声認識を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、車内のシートに備え付けられた荷重センサにより検出された重さに基づいて乗員配置を推定し、推定した乗員配置の伝達特性を用いて音声認識を行うこともできる。
【００５３】
具体的に例を挙げると、音響エコー除去装置は、図５に示すように、車内のシートそれぞれに備え付けられた荷重センサにより、運転席と後部座席に一人以上の重さあることを検出する。すると、音響エコー除去装置は、１２パターンの乗員配置から、現在の乗員配置として「状況８」と「状況１１」との２パターンを特定する。そして、音響エコー除去装置は、特定した２パターンのみ伝達特性を用いて、２パターンの音響エコーを推定して音声認識を行う。このようにすることで、１２パターン全ての状況を用いて音声認識を行う場合に比べて、処理を高速化することが可能である。なお、図５は、荷重センサを用いて伝達特性を推定する場合の例を示す図である。
【００５４】
また、音響エコー除去装置は、音響エコーを推定するパラメータとしては、乗員配置や荷重の他に、気温、走行ノイズ、エアコン音、シート位置などをパラメータとして用いることができ、そうすることで、より正確に伝達特性を測定することができる結果、音声認識を行う環境が複雑な場合でも、より高精度に音響エコー除去を行うことが可能である。
【００５５】
（２）音声尤度の選択手法
また、実施例１では、予め測定した１２パターン全ての伝達特性を用いて、１２パターンの音響エコーを推定して音響エコー除去を行い、１２パターンの音響エコー除去結果から音声尤度の最も高い結果を選択する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００５６】
例えば、音響エコー除去装置は、図６に示すように、まず、最小乗員（１名）と最大乗員（５名）とのそれぞれの伝達特性を用いて、音響エコーを推定して音声認識を行って音声尤度を算出する。そして、音響エコー除去装置は、乗員５名の場合よりも乗員１名の場合の方が音声尤度が大きい場合、次に、乗員（２名）と乗員（３名）とのそれぞれの伝達特性を用いて、音響エコーを推定して音声認識を行って音声尤度を算出する。そして、音響エコー除去装置は、乗員１名、乗員２名、乗員３名のそれぞれで最も大きい音声尤度を選択する。なお、図６は、音声尤度選択手法の例を示す図である。
【００５７】
一方、音響エコー除去装置は、乗員１名の場合よりも乗員５名の場合の方が音声尤度が大きい場合、次に、乗員（３名）と乗員（４名）とのそれぞれの伝達特性を用いて、音響エコーを推定して音声認識を行って音声尤度を算出する。そして、音響エコー除去装置は、乗員３名、乗員４名、乗員５名のそれぞれで最も大きい音声尤度を選択する。
【００５８】
このように、伝達特性の差がある状況から随時絞り込んで、実際の乗員配置に近い状況の音響エコーを推定し、音声認識を行って音声尤度を算出することで、１２パターン全てをまとめて処理する場合に比べて、処理負荷を軽減することが可能であるとともに、音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、より高精度に音響エコー除去を行うことが可能である。
【００５９】
なお、実施例１や図６に示した手法はあくまで例であり、最大乗員８名や１０名などの場合も、上記した手法と同様に処理することができる。その場合、乗員配置は、１２パターン以上になり、全てのパターンを用いて音響エコーを推定し、音響エコー除去を行って音声尤度を算出することとなる。
【００６０】
（３）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、伝達特性測定処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００６１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、音響エコー除去部と音響エコー除去結果出力部とを統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６２】
（４）プログラム
なお、本実施例で説明した音響エコー削除方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
以上のように、本発明に係る音響エコー除去装置、車載装置および音響エコー除去方法は、集音された音声信号を示す観測信号から人により発話された発話信号を抽出する音声認識を行うことに有用であり、特に、人から発話された発話信号を抽出する音響エコー除去を行う環境が複雑な場合でも、高精度に音響エコーを除去することを行うことに適する。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】実施例１に係る音響エコー除去装置の概要と特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る音響エコー除去装置の概要と特徴を説明するための図である。
【図３】実施例１に係る音響エコー除去装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１に係る音響エコー除去装置における音響エコー除去処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】荷重センサを用いて伝達特性を推定する場合の例を示す図である。
【図６】音声尤度選択手法の例を示す図である。
【図７】従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  音響エコー除去装置
１１  マイク
１２  伝達特性生成部
１３  伝達特性ＤＢ
２０  参照信号受付部
２１  音響エコー推定部
２２  音響エコー除去部
２３  音響エコー除去結果出力部
【図１】
2009216835.tif 000011
【図２】
2009216835.tif 000012
【図３】
2009216835.tif 000013
【図４】
2009216835.tif 000014
【図５】
2009216835.tif 000015
【図６】
2009216835.tif 000016
【図７】
2009216835.tif 000017