(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号に接続されたいくつかの入力と推定一次信号を生成する少なくとも一つの出力とを有し推定一次信号を抽出するために使用される分離係数を適応的に決定するソース分離手段よりなり、ソースから得られた一次信号の瞬間線形混合によって形成された入力信号を処理し、少なくとも一つの推定一次信号を生成し、上記混合は混合係数を発生させるソース分離方式であって、それらの信号に基づいて混合係数を推定するための入力信号に接続されたいくつかの入力を有し推定混合係数を生成する少なくとも一つの出力を有する特性手段よりなり、分離手段は推定混合係数を受信する少なくとも一つの他の入力を有し推定混合係数を分離係数に変換する手段よりなることを特徴とするソース分離方式。
【請求項２】
特性手段は入力信号に基づく２次より高い次数の累積率の推定値を生成する推定手段と、上記累積率の推定値を推定混合係数に変換する推定係数を計算するための計算手段とよりなることを特徴とする請求項１に記載の方式。
【請求項３】
推定係数計算手段は所定の変換関数にしたがって上記累積率の推定値を推定混合係数に変換するためのニューロンネットワークよりなることを特徴とする請求項２に記載の方式。
【請求項４】
分離手段はダイレクトストラクチャを有する手段であり、推定混合係数をダイレクトストラクチャに適合した分離係数に変換する変換部よりなることを特徴とする請求項２又は３に記載の方式。
【請求項５】
分離手段はリカーシブストラクチャを有する手段であり、推定混合係数をリカーシブストラクチャに適合した分離係数に変換する変換部よりなることを特徴とする請求項２又は３に記載の方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力信号に接続されたいくつかの入力と推定一次信号を生成する少なくとも一つの出力とを有し推定一次信号を抽出するために使用される分離係数を適応的に決定するソース分離手段よりなり、ソース（ｓｏｕｒｃｅ）から得られた一次信号の瞬間線形混合（ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ  ｌｉｎｅａｒ  ｍｉｘｔｕｒｅ）によって形成された入力信号を処理し、少なくとも一つの推定一次信号を生成し、上記混合は混合係数を発生させるソース分離方式に関する。
【０００２】
本発明は又、そのような方式の、電気信号、音響信号、電磁信号の受信への適用に関する。それは例えば空中、自動車無線、又はハンズフリー電話に関する。
一次信号を混合したものを処理し各一次信号の推定値を生成する一次ソースの分離技術は知られている。この技術は、その混合の形態でしか得られない、独立したソースから得られる一次信号に適用される。これは、たたみこみ線形混合又は瞬間線形混合に関する。これらは一次信号の伝搬メカニズム及び／又は様々なソース又は他の原因によって得られた信号に対する重ね合わせメカニズムによって発生される。
【０００３】
一般にソース分離の技術は「ブラインド状態」で適用され、即ちソースは知られておらず、独立であり、未知の混合物を有すると考えられる。したがってその混合物の様々なサンプルが検出され、それに基づいて、分離アルゴリズムの使用によって元の一次信号の一つの又は様々な推定値が復元される。
そのような、瞬間線形信号混合物に対して適用される技術は、例えばＪ．Ｌ．ラコウメ及びＰ．ルイツによる、信号処理のＩＥＥＥトランザクション、Ｖｏｌ．４０，Ｎｏ．１２，１９９２年１２月，第３０７４乃至３０７８頁、「相関入力からの独立ソースの分離」という文献に開示されている。
【０００４】
ソース分離を実施するため、すなわち出力として混合を形成する各ソースの推定を得るため、この文献では、累積率（ｃｕｍｕｌａｎｔｓ）を計算する方法を示している。この目的のため、混合物から得られる入力信号において測定された累積率の関数として表現された出力信号の累積率がゼロに設定され、その累積率が２次より高い次数のものであり、逆混合係数が間接的に導き出され、もって一次信号の混合演算の適用から得られる変換の逆変換を得るという方法でソース分離方式のパラメータを適合させることが教示されている。この文献の教示によって、ソース分離の方式にダイレクトストラクチャを与えることが導かれる。更に、入力信号は混合物から得られた結果であることから統計的に従属関係であるため、出力信号の累積率を入力信号の累積率にリンクする方程式は非常に複雑である。
【０００５】
結論としてこのような技術は、一般的に瞬時線形混合物から得られる実信号の場合、その実施が非常に複雑であり、簡単な解を得るものではないことが分かる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、推定一次信号を生成することによってソースを区別するようにする処理を単純化することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この目的は、それに基づいて混合係数を推定するための入力信号に接続されたいくつかの入力を有し推定混合係数を生成する少なくとも一つの出力を有する特性手段よりなり、分離手段は推定混合係数を受信する少なくとも一つの他の入力を有し推定混合係数を分離係数に変換する手段よりなるソース分離方式によって達成される。
【０００８】
好都合なことに、推定は逆混合係数ではなく混合係数それ自体から得られる。この特性によってソース分離をより正確にすることが出来、推定一次信号は一次信号により近くなる。更に、ソース分離手段は、したがって、よりコンパクトなリカーシブ（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）ストラクチャを有するものでもよい。
上記特性手段は入力信号に基づく２次より高い次数の累積率の推定値を生成する推定手段と、上記累積率の推定値を推定係数を計算するための推定混合係数に変換する計算手段とよりなることが望ましい。
【０００９】
この処理は、入力信号の累積率とソース信号の累積率との関係を確率することによって単純化されるので有利である。ソースは統計的に独立であるため、法的式はより単純となり、したがって先行技術におけるよりもより簡単に解答を得ることが出来、その結果大規模な処理手段を必要としなくなる。
また、特に、推定係数計算手段は所定の変換関数にしたがって上記累積率の推定値を推定混合係数に変換するためのニューロンネットワークよりなる。
【００１０】
本発明の適用の分野は、一次信号ソース及び／又は受信機が可動性で様々な伝送状態を必要とする場合である。
本発明のこれら及び他の面について以下に実施例を参照しながら説明する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は、例えば様々な無線周波数の伝送器よりなる一次ソース、Ｓ１乃至Ｓｎを示す。これらの伝送器を区別及び分離するため、センサＣ１乃至Ｃｎが様々な受信点に設けられる。これらのセンサの各々は例えば増幅器及び復調器が設けられたアンテナである。これらのセンサは、ソースＳ１乃至Ｓｎから直接生成され、又はソースＳ１乃至Ｓｎによって放送された信号を変調するために使用される一次信号Ｘ1 （ｔ）乃至Ｘn （ｔ）の混合から得られる信号Ｅ1 （ｔ）乃至Ｅn （ｔ）を生成する。
【００１２】
それらの一次信号から得られたこれらの混合物は、空間におけるこれらの信号の伝搬に直接リンクされる。これらの混合物は、特に使用する変調器及び復調器の形式及び方式の動作周波数を選択することによって、例えば振幅変調を使用した伝送器を選択することによって、伝送器及び適当なセンサを使用して完全に又は略線形かつ瞬間的に示され得る。
【００１３】
図１では検出信号Ｅ1 （ｔ）乃至Ｅn （ｔ）は、推定一次信号
【００１４】
【外１】
0003838382.tif 000002
【００１５】
を生成するソース分離部１０に入力される。尚、変数ｔは、例えば時間である。これらの混合入力信号Ｅ1 （ｔ）乃至Ｅn （ｔ）は瞬時線形混合物であり、それらは一般的に未知の一次信号Ｘ1 （ｔ）乃至Ｘp （ｔ）によって発生され、
【００１６】
【数１】
0003838382.tif 000003
【００１７】
である。尚、１≦ｉ≦ｎかつ１≦ｊ≦ｐ、又、ｉ，ｊはカレント（ｃｕｒｒｅｎｔ）変数である。図１ではｎ＝ｐである。
これらの一次信号は統計的に独立であると想定され、少なくとも４次迄のものであることが望ましい。しかしながら、ある場合には少なくとも３次迄のものであることが望ましい。
【００１８】
係数ａijは、信号Ｘj （ｔ）の混合信号Ｅi （ｔ）に対する寄与度を画定する混合係数である。この混合係数ａijは未知であり、定数又はゆっくり変化する変数である。
以下の説明のために一次正規化信号を定義する。即ち、
【００１９】
【数２】
0003838382.tif 000004
【００２０】
である。更に正規化混合係数を定義する。即ち、
【００２１】
【数３】
0003838382.tif 000005
【００２２】
である。これらの正規化の後、方程式（１）は
【００２３】
【数４】
0003838382.tif 000006
【００２４】
のようになる。
正規化混合係数αijは、以下単に混合係数と称する。
入力信号Ｅi （ｔ）に基づいて推定一次信号
【００２５】
【外２】
0003838382.tif 000007
【００２６】
を生成するため、分離部１０は、それがダイレクトストラクチャを有する場合、分離係数Ｃki。を使用する。これは下記の逆変換（ｋ、出力ランニング指数）を実行することによって推定一次信号を生成する。
【００２７】
【数５】
0003838382.tif 000008
【００２８】
分離係数Ｃkiは、未知の混合係数αijの推定値を形成する推定混合係数
【００２９】
【外３】
0003838382.tif 000009
【００３０】
を基に、分離部１０によって決定される。この推定値は、入力信号Ｅi （ｔ）を基に、推定混合係数（図１）を生成する特性部１５において得られる。
これと類似して、分離部（１０）は、分離係数ｄkiが使用されるリカーシブストラクチャを有してもよい。
図２は特性部１５を示す図である。これは、推定係数計算部１７が次に設けられた推定部１６よりなる。推定部１６は一組の入力信号Ｅi （ｔ）を受信して入力信号Ｅi （ｔ）のＡ組の特性マグニチュードの推定値を形成する。これらのＡ組の特性マグニチュードは、入力信号Ｅi （ｔ）を基に最初に計算することが出来、次に混合係数αijから、そして正規化一次信号Ｙj （ｔ）に関するＢ組の特性マグニチュードから表現することが出来るように選択される。しかしながらそれらは未知であり、Ｂ組の特性マグニチュードはＡ組の特性マグニチュードと同じ種類のものである。
【００３１】
次の説明において、選択された特性マグニチュードは混合信号Ｅi （ｔ）を基にして計算された累積率である。
混合係数を介してＡ組とＢ組とをリンクする関係は、前述の方式の本質的な特性を形成する。本発明によれば、推定部１６はＡ組の推定値を決定し、その推定値は、そこから推定係数計算部１７において導かれる推定混合係数
【００３２】
【外４】
0003838382.tif 000010
【００３３】
のために十分なものである。
望ましい実施例によれば、Ａ組を形成する特性マグニチュードは、前にセンタリングされた各混合信号Ｅi （ｔ）に関する自己累積率（ａｕｔｏｃｕｍｕｌａｎｔｓ）であり、又前にセンタリングされた一対の混合信号Ｅf （ｔ），Ｅg （ｔ）に関する相互累積率（ｃｒｏｓｓ−ｃｕｍｕｌａｎｔｓ）である（ｆ，ｇは整数の指数であり、１≦ｆ≦ｎ，１≦ｇ≦ｎ）。類似して、Ｂ組を形成する特性マグニチュードが前にセンタリングされた各正規化一次信号Ｙi （ｔ）に関する自己累積率である。これらのマグニチュードの定義は当業者にとって周知のものである。
【００３４】
本発明によれば、２次より高い次数の累積率（自己累積率及び相互累積率）が考えられる。最も単純な方法で計算される累積率は、最低の次数のものである。しかしながら、３次の累積率は、それらの累積率のみに限定される計算のために十分大きくなければならない。この条件は、限定された種類のソースに関してのみ生ずる。本発明によれば、実験的に見出された信号のより大きいスペクトルの範囲を可能とする、４次の累積率を計算することが望ましい。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなく種々の次数の累積率を選択すればよい。
【００３５】
更に明瞭に説明する目的で、以下に累積率の定義を繰り返し説明する。しかしながらその説明は上述の例に必要な累積率のみに限られ、即ち、自己累積率、４次の相互累積率の範囲に限り、２個の信号の範囲に限り、該当する２個の信号間に生ずる時間シフトは生じないものとする。
一般的な場合において、変数ｔ、例えば時間の関数で変化する２個の信号Ｕ（ｔ），Ｖ（ｔ）について考える。センタリングされた信号は
【００３６】
【数６】
0003838382.tif 000011
【００３７】
によって定義される。
上記方程式において、Ｅ｛  ｝は括弧内の式の数学的期待値を示す。
これらのセンタリングされた信号に関する５個の４次の累積率は（尚、信号ｕ（ｔ），ｖ（ｔ）はそれぞれｕ，ｖと略している）
【００３８】
【数７】
0003838382.tif 000012
【００３９】
である。
実際には、正確な累積率は計算されず、推定累積率のみが計算される。累積率を計算するための様々な技術が当業者に知られている。例示のため、以下に２個の方法を示す。
第１に、累積率を計算する単純な方法は次の演算を実行することよりなる。
【００４０】
１．一つの時間ウィンドウにおいて、各信号Ｕ（ｔ），Ｖ（ｔ）の各々に関してＭ個のサンプルを採る。
２．これらのサンプルに基づいて、２個の推定量＜Ｕ＞，＜Ｖ＞を計算することによって信号Ｕ（ｔ），Ｖ（ｔ）の数学的期待値を推定する。各推定量は、例えば、該当する信号のＭ個のサンプルに亘って計算した算術平均である。これらの推定量＜Ｕ＞，＜Ｖ＞は実数である。
【００４１】
３．センタリングされた信号ｕ（ｔ），ｖ（ｔ）に関する推定量＜ｕ（ｔ）＞，＜ｖ（ｔ）＞が方程式６，７及び推定量＜Ｕ＞，＜Ｖ＞から導き出される。これらの最初の推定量は、例えば次のようにして計算されたＭ個のサンプルを含む。センタリングされた信号ｕ（ｔ）又はｖ（ｔ）のそれぞれの推定量＜ｕ（ｔ）＞又は＜ｖ（ｔ）＞は、それぞれの初めの信号Ｕ（ｔ），Ｖ（ｔ）の各サンプルから、数学的期待値Ｅ｛Ｕ（ｔ）｝の推定量＜Ｕ＞、数学的期待値Ｅ｛Ｖ（ｔ）｝の推定量＜Ｖ＞をそれぞれ差し引くことによって計算される。［推定量に対して適用された方程式６，７］
４．同じ計算法が、方程式８乃至１２において発生する数学的期待値の全ての推定量のために適用される。例えば、推定量Ｅ｛ｕ4 ｝が、Ｍ個のサンプルの［＜ｕ（ｔ）＞］4 の算術平均を計算することによって得られる。他の計算すべき数学的期待値に関しても同様に考えればよい。
【００４２】
５．方程式８乃至１２によって定義された各累積率に関する推定値は、それらから、数学的期待値をそれらのそれぞれの推定値に置き換えることで導き出される。
Ｍ個のサンプルを含むウィンドウを様々なサブウィンドウに細分化することよりなる第２の方法を適用することによって累積率の推定において、更なる正確さを得ることが出来る。第１の方法を各サブウィンドウに関して適用し部分的な累積率を生成する。次に、部分的累積率の算術平均を計算することによって、Ｍ個のサンプルの組に関して累積率を計算する（方程式８乃至１２）。
【００４３】
累積率を計算するための他の計算法も使用し得る。
本発明の正しい理解のため、例として、２個のセンサを使用した２個のソースの分離の単純な場合について考える。この例の場合、４次の自己累積率と相互累積率とのみを考える。センタリングの後に信号ｅ1 （ｔ），ｅ2 （ｔ）になる２個の信号Ｅ1 （ｔ），Ｅ2 （ｔ）が検出される。同様に、ｙ1 （ｔ），ｙ2 （ｔ）は、独立と仮定した正規化信号Ｙ1 （ｔ），Ｙ2 （ｔ）に対応するセンタリングされた信号である。
【００４４】
上述のものを適用することによって、下記の５個の方程式が得られる。
【００４５】
【数８】
0003838382.tif 000013
【００４６】
これらの方程式は、
ｉ）既に定義したＡ組の要素、即ちセンサによって生成される信号を特徴付ける要素、即ち、ｃｕｍ４（ｅ１），ｃｕｍ３１（ｅ１，ｅ２），ｃｕｍ２２（ｅ１，ｅ２），ｃｕｍ３１（ｅ２，ｅ１），ｃｕｍ４（ｅ２）と、
ｉｉ）既に定義したＢ組の要素、即ち、正規化一次信号を特徴付ける要素、即ち未知のｃｕｍ４（ｙ１），ｃｕｍ４（ｙ２）と、
ｉｉｉ）二つの未知の混合係数：α12，α21とを含む。
【００４７】
５個の方程式を解く間に、これらの未知の要素を決定することが論理的に可能である。
２個以上のソース及びそれと同数のセンサの場合、累積率ｃｕｍ４（方程式１３，１７）及び累積率ｃｕｍ３１（方程式１４，１６）は、例えばそれぞれ一般化され、
【００４８】
【数９】
0003838382.tif 000014
【００４９】
と表される。尚、１≦ｊ≦ｎ，ｊ≠ｒ，ｊ≠ｓ，１≦ｒ≦ｎ，１≦ｓ≦ｎ，ｒ≠ｓ。又ｒ，ｓはカレント（ｃｕｒｒｅｎｔ）整数値である。
この計算（２個のソースと２個のセンサの場合）の目的は、混合係数α12，α21を決定することである。実際には混合係数α12，α21の推定を推定係数
【００５０】
【外５】
0003838382.tif 000015
【００５１】
の形態で決定する計算が行われる。
推定係数
【００５２】
【外６】
0003838382.tif 000016
【００５３】
の計算は特性部１５（図２に示されている）においてなされる。まず、推定部（１６）が混合信号の累積率の推定を決定し、その後推定係数計算部（１７）が推定係数
【００５４】
【外７】
0003838382.tif 000017
【００５５】
を生成する。
推定部（１６）は、方程式８乃至１２にしたがって累積率ｃｕｍ４（ｅｌ）ないしｃｕｍ４（ｅ２）を計算する。推定部ＤＳＰは計算機、マイクロプロセッサ又はディジタル信号処理ユニットによって構成され得る。全ての累積率が計算されると、それらは係数計算部１７によって処理され、係数計算部１７は方程式１３乃至１７を基に混合係数α12，α21を計算する。実際にはこれらの方程式の解は実際の係数α12，α21を与えないが、推定係数
【００５６】
【外８】
0003838382.tif 000018
【００５７】
を形成する概略値を与える。それは、これらが推定累積率であって、方程式１３乃至１７を解くために使用される正確な累積率ではないからである。
係数計算部１７も又、方程式を解く方法を適用した計算機、マイクロプロセッサ又はディジタル信号処理装置によって構成され得る。
これらの方程式を解くため、当業者に知られた非線形方程式を解く方法を使用することが出来る。そのような方法には、ガウスニュートン（Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ）、レベンベルグマーカート（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）、パウエルフレッチャー（Ｐｏｗｅｌｌ−Ｆｌｅｔｃｈｅｒ）アルゴリズム又は従来の傾斜勾配法（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｓｌｏｐｅ  ｍｅｔｈｏｄｓ）がある。
【００５８】
他のアプローチは、方程式１３乃至１７を組み合わせて方程式の数を減らすことよりなる。その結果下記の方程式が得られる。
【００５９】
【数１０】
0003838382.tif 000019
【００６０】
係数計算部１７は、この場合、方程式２０及び２１を例えば上述の周知の方法の一つを使用して解くようにプログラムされている。
これらの二つの方程式を組み合わせて単一の混合係数α12又はα21を含む方程
式のみを残すようにすることが可能であり、それらは容易に解くことが出来る。
【００６１】
他のアプローチは、今まさに見てきた方程式１３乃至１７の方式を正確に解くことをせず、それ自体を、計算された累積率推定値を決定されるべき推定混合係数
【００６２】
【外９】
0003838382.tif 000020
【００６３】
にリンクする関数の近似を行うことに限定する。事実上、方程式１３乃至１７は、概略下記の形態で表され得る。
【００６４】
【数１１】
0003838382.tif 000021
【００６５】
方程式２２は、その目的のためだけに、未知の係数αijを、同様に未知であるが計算する必要のないＢ組を考慮することなくＡ組にリンクしなければならない。
Ｇ（  ）がＦ（  ）の近似値を形成する関数である場合、そしてＧ（  ）が実験的に使用するのにより単純である場合、それ自体を
【００６６】
【数１２】
0003838382.tif 000022
【００６７】
を計算することに制御することが出来る。
この関数Ｆ（  ）は、該当する適用のために必要な一次信号とセンサの数の特性を示している。これは、この方式そのものがその適用の他のパラメータから独立しているため、好都合である。係数計算部１７がまず最初の段階で関数Ｆ（  ）を解く学習過程を経ればよいことが容易に理解される。第２の段階では実験的に測定されるデータが学習された方法にしたがって処理され得る。関数Ｆ（  ）の近似値が、関数Ｇ（  ）を使用し、多層ニュ−ロンネットワーク或いは多層パーセプトロン又は樹状（ｔｒｅｅ−ｌｉｋｅ）ニューロンネットワークを使用することによって得ることが出来ることは周知である。
【００６８】
ニューロンネットワークの使用は、分離方式それ自体において、累積率のバッチ毎に毎回方程式１３乃至１７を解くことを要しないため、特に興味深い。ニューロンネットワークが前もって関数Ｇ（  ）を解くために学習することで十分であり、もってそれが引き続いて累積率の各バッチに使用され得、ソース分離方式はこのようにして学習された関数Ｇ（  ）の種類に帰される。ソース分離方式をいくつかのセンサ又は他の数の一次信号を分離するために適用するため、ニューロンネットワークが再びこの新たな数のセンサ及び／又は新たな数の一次信号に関する新たな関数Ｇ（  ）を学習することで十分である。この学習過程に必要な一連の例を発生するため、一次信号に関して任意の自己累積率値が選択され、正規化混合係数αij（方程式１３乃至１７の右にある項）に関する任意の値が選択される。これらの方程式の目的で、混合信号の自己累積率及び相互累積率が計算される（上記方程式の左にある項）。そこでこれらの混合信号の累積率はニューロンネットワークの入力に導かれ、その出力が前に選択された正規化混合係数αijを生成することが課せられる。これらの生成された係数αijはニューロンネットワークの出力において得られる結果を形成する。ニューロンネットワークの学習はこのようにニューロンネットワークの接合（シナプティック）係数を決定し、ニューロンネットワークの入出力信号の対応を方程式１３乃至１７の予め計算された結果にしたがって近似することよりなる。これによって、複雑な方程式１３乃至１７を解く必要を無くすという効果が得られる。
【００６９】
このようにして計算された推定混合係数
【００７０】
【外１０】
0003838382.tif 000023
【００７１】
はソース分離部１０に適用され、入力信号Ｅi （ｔ）を分離（ｄｅｍｉｘ）し、推定一次信号
【００７２】
【外１１】
0003838382.tif 000024
【００７３】
を生成する。
ソース分離部１０によって実行されるソース分離は、下記の形態で表されうる。ダイレクトストラクチャに関して
【００７４】
【数１３】
0003838382.tif 000025
【００７５】
であり、リカーシブストラクチャに関して
【００７６】
【数１４】
0003838382.tif 000026
【００７７】
である。
係数Ｃki，ｄkiは、分離部１０に入る推定混合係数
【００７８】
【外１２】
0003838382.tif 000027
【００７９】
から導き出される分離係数である。
推定混合係数
【００８０】
【外１３】
0003838382.tif 000028
【００８１】
の分離係数Ｃki，ｄkiへの変換は、分離部１０のダイレクト又はリカーシブストラクチャに依存する。
分離部１０がリカーシブストラクチャを有する場合、下記の何れかの変換を実行すればよい。
【００８２】
【数１５】
0003838382.tif 000029
【００８３】
これらの変換の第１のものは、ｋth次一次信号に対応する推定一次信号が分離部のｋth番目の出力で戻って見出される場合に対応する。
しかしながら、安定性の問題からこの対応関係が設立されることが許されない場合がある。したがってｋth次一次信号に対応する推定一次信号が分離部の他の出力に生成されるようにすることが必要である。適切な分離係数ｄkiはこのようにして決定されなければならず、それによってこの置換の実行が可能となる。これは、指数に関する置換則σ（ｉ）を使用する第２の変換の目的である。
【００８４】
２個の推定係数
【００８５】
【外１４】
0003838382.tif 000030
【００８６】
を使用した２個のソースの場合、分離係数ｄkiは下記のように選択される。
【００８７】
【数１６】
0003838382.tif 000031
【００８８】
で第１の変換に関するものであり、
【００８９】
【数１７】
0003838382.tif 000032
【００９０】
で第２の変換に関するものである。
ソース分離部１０がダイレクトストラクチャを有する場合、行列転倒がなされ、もって
【００９１】
【数１８】
0003838382.tif 000033
【００９２】
である。尚、Ｃkk＝１。
リカーシブストラクチャの場合の方程式２６乃至２８又はダイレクトストラクチャの場合の方程式１９の行列転倒の変換は変換部１１，ＤＳＰ、例えば計算機、マイクロプロセッサ又はディジタル信号処理ユニットによって実現される。この場合（図３）、ソース分離部１０は、推定混合係数
【００９３】
【外１５】
0003838382.tif 000034
【００９４】
を分離係数Ｃki，ｄkiに変換する変換部１１、及びいくつかの入力において混合信号Ｅi （ｔ）を受信し少なくとも一つの推定一次信号
【００９５】
【外１６】
0003838382.tif 000035
【００９６】
を生成する副分離部１２よりなる。分離係数Ｃki，ｄkiは他のいくつかの入力に到達する。
図４はダイレクトストラクチャを有する副分離部の一部１２k を示す。これは、各混合信号Ｅ1 （ｔ）乃至Ｅn （ｔ）を受けるいくつかの入力Ｉ1 乃至Ｉn よりなる。これらの入力の各々は、その信号に関して入力に割り当てられた分離係数Ｃk1乃至Ｃknを使用して乗算器手段１３1 乃至１３n に接続される。全ての乗算器手段１３1 乃至１３n の出力は加算器１２５に接続され、加算器１２５は全てに信号を足し合わせて推定一次信号
【００９７】
【外１７】
0003838382.tif 000036
【００９８】
を生成する。副分離部１２（図３）は、部分的副分離部１２k の数分の推定一次信号
【００９９】
【外１８】
0003838382.tif 000037
【０１００】
を含む。
例えば図５は２個の混合信号Ｅ1 及びＥ2 に基づいて２個の推定一次信号
【０１０１】
【外１９】
0003838382.tif 000038
【０１０２】
を生成することを意図したリカーシブストラクチャを有する副分離部１２を示している。このストラクチャは信号Ｅ1 （ｔ）に接続された入力と推定一次信号
【０１０３】
【外２０】
0003838382.tif 000039
【０１０４】
を生成する出力とを有する加算器１１２よりなる。第２の加算器２１２は信号Ｅ2 （ｔ）に接続された入力と推定一次信号
【０１０５】
【外２１】
0003838382.tif 000040
【０１０６】
を生成する出力とを有する。第１の加算器１１２の他の入力は、係数−ｄ12で第２の加算器の出力信号に重み付けする乗算器手段１１１を介して第２の加算器２１２の出力に接続されている。同様に、第２の加算器２１２の他の入力は、係数−ｄ21で第１の加算器の出力信号に重み付けする他の乗算器手段２１１を介して第１の加算器１１２の出力に接続されている。加算器１１２，２１２及び乗算器手段１１１，２１１は、上述の機能を実行するように正しくプログラムされた計算機、マイクロプロセッサ又はディジタル信号処理ユニットの一部分を構成するようにすればよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるソース分離方式を示す図である。
【図２】本発明による特性部を示す図である。
【図３】本発明による、推定混合係数を分離係数に変換する変換部よりなるソース分離部を示す図である。
【図４】ダイレクトストラクチャの場合の分離部の第１の実施例を示す部分図である。
【図５】リカーシブストラクチャの場合の分離部の第２の実施例を示す部分図である。
【符号の説明】
１０  ソース分離部
１２  副分離部
１２k   副分離部の部分
１３1 乃至１３n ，１１１，２１１  乗算器手段
１５  特性部
１６  推定部
１７  計算部
１１２，１２５，２１２  加算器
Ｓ１乃至Ｓｎ  一次ソース
Ｃ１乃至Ｃｎ  センサ
【図１】
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【図２】
0003838382.tif 000042
【図３】
0003838382.tif 000043
【図４】
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【図５】
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