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論日本音響学会誌 68 巻 2 号（2012），pp. 74–85

文

43.60.−c劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング*
安 齊 祐 美∗1,∗2 荒 木 章 子∗1 牧 野 昭 二∗2,∗3 中 谷 智 広∗1
山 田 武 志∗2 中 村 篤∗1 北 脇 信 彦∗4［要旨］ 本論文では，音源信号のスパース性に基づき，時間周波数バイナリマスク（BM）を用いる音源分
離手法におけるミュージカルノイズの低減を目的とした，分離音声のケプストラムスムージング（CSS）を提案する。CSS は，近年提案されたスペクトルマスクのケプストラムスムージング（CSM）で用いられるケ
プストラム領域でスムージングする考え方と，ケプストラム表現による音声特性の保持の制御という観点では，マスクではなく BM によって得られた分離音声を直接スムージングする方が好ましいという仮説とに基づいている。また，従来法（CSM）や提案法（CSS）と他のミュージカルノイズ低減手法の性能を実験により比較する。CSS では，CSM と同程度のミュージカルノイズ低減性能を有し，更に目的音声の歪の小さい
分離信号が得られた。
キーワード

ブラインド音源分離，スパース性，バイナリマスク，ミュージカルノイズ，ケプストラムス
ムージング，分離音声信号

Blind source separation, Sparseness, Binary mask, Musical noise, Cepstral smoothing,
Separated speech signals

1. は じ め に

波数バイナリマスク（BM）を用いる手法は，音声の音源分離に関して数多くの報告がある [3–15]。しかしブラインド音源分離（BSS）[1] とは，それぞれのセ

BM を用いた場合，分離信号に時間的な不連続が生じ，ンサが観測した混合信号の情報のみを用いて，各音源

ミュージカルノイズと呼ばれる非線形歪が発生するこの信号を推定する手法である。音声信号を対象としたとが知られている。そこで本論文では，音源信号のス

BSS の技術は，ハンズフリーテレビ会議システムなど，

パース性に基づく BSS，特に時間周波数バイナリマス

多くの応用が期待されている。BSS 技術としては，独ク（BM）を用いる手法における非線形歪の問題につ立成分分析（ICA）を利用する方法 [2] や，音源信号

いて議論する。

のスパース性に基づく方法（e.g, [3]）が知られている。

近年，この問題を解決するため，ミュージカルノイズ

前者は一般に，線形フィルタを用いて音源分離を行うの発生を抑えるための音源分離手法が提案された [16]。

ことから非線形歪のない分離が可能であるが，音源数この手法では，BM に対して時間方向のケプストラム

N がセンサ数 M を越える劣決定問題に適用すること

スムージングを行う（CSM: Cepstral Smoothing ofはできない。一方後者は，劣決定問題における BSS

spectral Masks）。CSM は分離音声のミュージカルノを実現することから広く検討が行われており，特に各イズの低減に効果的であることが示されている。CSM

時間周波数ごとに占有的な音源成分を抽出する時間周では，ケプストラム領域においてはスペクトル包絡や基本周波数といった音声特性とそれ以外の成分が区別∗

Cepstral smoothing of separated signals for underdetermined speech separation,
by Yumi Ansai, Shoko Araki, Shoji Makino, Tomohiro Nakatani, Takeshi Yamada, Atsushi Nakamura
and Nobuhiko Kitawaki.
∗1
NTT コミュニケーション科学基礎研究所∗2
筑波大学大学院システム情報工学研究科∗3
筑波大学生命領域学際研究センター∗4
筑波大学（問合先：牧野昭二 〒 305–8577 つくば市天王台 1–1–1
筑波大学生命領域学際研究センター）（2011 年 2 月 3 日受付，2011 年 8 月 3 日採録決定）し易くなることを利用し，BM をケプストラム領域に変換している。ミュージカルノイズの原因の一つとされるスペクトログラム上の孤立点は高次ケプストラム
成分として現れるため，CSM はマスクの高次ケプス
トラムをスムージングすることで，ミュージカルノイズを低減している。しかし，スペクトル包絡や基本周
波数などの音声特性がケプストラム領域で保存されることは，音声信号に対しては知られているものの，バ
イナリマスクのケプストラム表現が分離対象音声の音

75

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング

声特性を保持しているかどうかは必ずしも自明ではない。また，[16] では結果の一例しか示されておらず，他のミュージカルノイズ低減手法との性能比較も行われていない。
そこで本論文では，BM に比べケプストラム領域で音声特性をより保持すると期待される，BM による分離音声信号に対してケプストラムスムージングをかける手法（CSS: Cepstral Smoothing of separated Sig-nals）を提案し，CSM や他のミュージカルノイズ低減

図–1

劣決定 BSS のブロック図（N > M ）手法との性能を比較する実験を行う [17]。この実験から，CSM と比較して，CSS は目的音声の歪が小さく，

Xj (f, m) =N
Hji (f )Si (f, m)

i=1

ミュージカルノイズ低減も可能であることを明らかに(j = 1, . . . , M )する。また，他手法よりもミュージカルノイズ低減に(2)

効果的であることも明らかにする。これにより，ミューHji (f ) は音源 i からセンサ j への伝達関数，Si (f, m)

ジカルノイズ低減と音声特性の保持における CSS のと Xj (f, m) はそれぞれ短時間フーリエ変換（STFT）

有効性を示す。

された原信号と観測信号を表す。f は周波数，m は時

本論文の構成を以下に示す。第 2 章では，BM を用いた BSS の問題設定について述べる。第 3 章では，従来法である BM のケプストラムスムージング（CSM）

間フレーム番号である。

2.2 分 離 処 理
分離には時間周波数バイナリマスク（BM）を用いについて概説する。第 4 章では，分離音声のケプストる手法 [3, 6] を採用する。この手法では，原信号はス

ラムスムージング（CSS）の提案を行う。第 5 章では，

パースである，つまり各時間周波数スロットにおいて提案法（CSS）と従来法（CSM）や他のミュージカル

原信号のうち一つだけが支配的であると仮定する。こ

ノイズ低減手法との性能を比較する実験について説明の仮定を適用すると，2 個のセンサの観測信号の位相

し，実験結果の提示と考察を行う。第 6 章では，結論差によって N 個のクラスタが形成される。個々のクとして本論文のまとめを行い，今後の課題を挙げる。

ラスタは各音源に対応するため，個々のクラスタに属

2. 問 題 設 定する時間周波数の観測信号を再構成することで，各信号を分離できる。

2.1 混 合 系
複数の音声信号 si (i = 1, . . . , N ) が M 個のセンサで観測されたとすると，センサ j による観測信号

xj (j = 1, . . . , M ) は畳み込みによって次のようにモデ

X (f, m) = [X1 (f, m), . . . , XM (f, m)]T をクラスタリングし，次式で表されるマスクを生成する [6]。

Mk (f, m) =ル化できる。

xj (n) =具体的には，まず k-means 法で観測信号ベクトル

L
N 


X (f, m) ∈ Ck ,Mminotherwise(3)

ここで k は音源番号，Ck は音源 k のクラスタを表す。

hji (l)si (n − l + 1)

Mmin には 0 に近い非常に小さい値 (> 0) が入る。こi=1 l=1(j = 1, . . . , M )1(1)hji は音源 i からセンサ j へのインパルス応答，l はイン。BSS
パルス応答のタップ数，n は時刻である（図–1）の BM を観測信号の一つに適用して分離音声を生成する。

Yk (f, m) = Mk (f, m)Xj (f, m)(4)の目的は，観測信号 xj の情報のみを用いて分離信号 yi

最後にこの分離信号 Yk (f, m) に逆 STFT とオーバラッを得ることである。本論文では劣決定問題（N > M ）プアドを適用し，時間領域の分離信号 yk を得る。

について議論し，音源数 N とセンサ数 M は既知であると仮定する。

しかし，BM は時間的に非定常なマスクであり，非線形な処理であるため，分離信号に時間的な不連続が生じ，

ここでは，時間周波数領域での音声信号は時間領域

ミュージカルノイズが発生するという問題がある [15]。

よりスパースであることや [7, 18–21]，時間領域での

3. 従 来 法

畳み込みは各周波数で積に変形できることを利用する
ため，時間周波数領域手法を採用する。時間周波数領域の観測信号は次のようにモデル化される。

3.1 CSM の概要
本節では BM のケプストラムスムージング（CSM）

76

日本音響学会誌 68 巻 2 号（2012）

lpitch = argmax{Mkcepst (l, m)|llow ≤ l ≤ lhigh }l(8)
範囲 {llow , lhigh } は音声の基本周波数の存在し得る 70〜

500 Hz に対応するように決定する。ここで，[16] では，
有声区間と無声区間を区別することなく式 (8) により

lpitch を求めている。そのため無声区間における lpitch
図–2にも式 (7) のとおりスムージングが行われることにな
BM のケプストラムスムージング（CSM）のブロック図[16] について概説する。図–2 に CSM のブロック図をるが，該当する係数は一つでありその影響は限定的である。

l > F/2 の範囲では，DFT における対称性の仮定
cepst

示す。
ケプストラム領域のマスクは次式により得られる。

= DF T −1 {ln(Mk (f, m))|f =0,...,F −1 }(5)l はケプストラム係数，DF T {·} は離散フーリエ変換を意味し，F は周波数ビンの数である。Mk (f, m) は(3) と同様で，Mmin = 0.01 とする。この Mkcepst に対して時間方向の再帰的なスムージングを行う。
cepst(l, m) を決定する。そして DFT と指数関数により時間周波数領域に変換し，スムージングされたマスク M k (f, m) を生成する。

Mkcepst (l, m)

Mkから M kcepst(l, m) = βl M k(l, m − 1)+(1 − βl )Mkcepst (l, m)

M k (f, m)
cepst= exp(DFT{M k(l, m)|l=0,...,F −1 })このスムージングされたマスクを使用し，次式により分離信号を得る。

Y k (f, m) = M k (f, m)Xj (f, m)
(6)

(9)

(10)

3.2 CSM の有効性と問題点

ミュージカルノイズの原因の一つとされるスペクトロ

図–3 に BM と CSM で得られた分離信号のスペクトグラム上の孤立点はスペクトル上ではランダムピーク

ログラムを示す。これらの音声は，センサ数 M = 3，として現れ，ケプストラム領域では高次ケプストラム

音源数 N = 4 の観測信号に対して，BM と CSM で成分となる。そこで，式 (6) のケプストラムスムージ

それぞれ音源分離を行って得られた 4 種類の分離信号

ングにおいて，不要なランダムピークと音声特性とをである。BM では（図–3(A)），孤立のランダムピーク

区別するため，ケプストラム l によってスムージングが目立ち，多くのミュージカルノイズが発生する。一係数 βl を次のように設定する。

方 CSM では（図–3(B)），孤立のランダムピークはス⎧
βenv if l ∈ {0, . . . , lenv }⎪⎪⎨βl = βpitch if l = lpitch⎪⎪⎩
βpeak if l ∈ {(lenv +1), . . . , F/2}\{lpitch }(7)

ムージングされており，CSM がミュージカルノイズ低減に効果的であることが確認できる。
しかし，CSM では BM をケプストラム領域でスムー
ジングしているが，BM は 1 と Mmin といった 2 値であり，目的音声の存在の有無を各時間周波数で指定しここで F はケプストラム係数の数であり，式 (5) の周ているに過ぎない。図–4 に，スムージング前後のマス

波数ビンの数 F と等しいものとする。

クのケプストラムの時間変化を図示したもの（以降，ケ

文献 [16] では，低次の l ∈ {0, . . . , lenv } では

プストログラムと呼ぶ）を示す。ここでは原信号 (A)Mkcepst (l, m) が Mk (f, m) のスペクトル包絡を表すとと BM による分離信号 (B)，及びスムージング前後の想定し，βenv を非常に小さな値にしてスムージングを

マスク (C)(D) のケプストログラムを示している。マ

ほとんど行わない。同様に，Mk (f, m) の基本周波数

スク Mkcepst のケプストログラム（図–4(C)）は，原音を表す l = lpitch における係数 βpitch も比較的小さな

声（図–4(A)）や BM による分離音声（図–4(B)）のケ値とする。それ以外の係数は Mk (f, m) の微細構造をプストログラムとは異なり，成分が低次に集中しない。

表し，不要なランダムピークを含んでいる可能性が非すなわち，音声のケプストラム表現とマスクのケプス

常に高いため，大きな値を持つ βpeak (> βpitch ) によ

トラム表現は大きく異なっていることから，(7) のより強いスムージングをかける。

うにマスクに対して低ケフレンシー領域の値を保持し時間フレーム m に対し，lpitch は以下の式を満たす
ケプストラム係数の次数として選ばれる。

ても，目的音声のスペクトル包絡を保持することは難しいと考えられる。

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング

図–3

分離信号のスペクトログラム

77

78

日本音響学会誌 68 巻 2 号（2012）

図–4 音声信号と CSM におけるマスクのケプストログラムの比較(A) 目的音声の原信号，(B) BM による分離音声，(C) CSM におけるマスクのスムージング前，(D) CSM におけるマスクのスムージング後 のケプス
トラムの時間変化。横軸は時間フレーム，縦軸はケプストラム次数を表す。

4. 提 案 法

それが目的音声のスペクトル包絡を保持することには

4.1 CSS の利点
3.2 節において，CSM の用いるマスクのケプストラ

マスクではなく，音声信号そのもののケプストラム表

ム表現では，マスクのスペクトル包絡を保持しても，なわち提案する CSS では，マスクではなくマスクにならない，という問題点を指摘した。そこで本節では，
現を用いたケプスロラムスムージングを提案する。す79

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング
表–1

文献 [16] に基づくパラメータ

fs = 8 kHz
lenv = 16
βenv = 0
F = 512llow = 32 βpitch = 0.4
Mmin = 0.01 lhigh = 228 βpeak = 0.8
表–2

βl の値の組み合わせ
original case 1 case 2 case 3

図–5 分離信号のケプストラムスムージング（CSS）のブ
ロック図

よって得られた分離音声に対してケプストラムスムー
ジングを行う。これにより，低次ケプストラムの保持

CSM βpitch

0.4

0.4

0.2

0.2

βpeak

0.8

0.6

0.8

0.6

βpitch

—

0.4

0.4

0.4

βpeak

—

0.8

0.5

0.4

CSS

により分離音声のスペクトル包絡を保持しながら，高本稿では [16] と同様に，lpitch の推定の際の有声区間

次ケプストラムのスムージングによってミュージカル

と無声区間の区別は行わない。

ノイズの低減ができると期待される。なお，高次ケプ
ストラムのスムージングにより，音声のスペクトルの

l > F/2 の範囲では DFT の対称性の仮定から

cepst
cepst
Y k (l, m) を決定する。Y k (l, m) に，(9) と同様

微細構造が崩れることが懸念される。この問題，すなに DFT と指数関数を適用して時間周波数領域に変換

わちミュージカルノイズ低減の度合いとスペクトル微

し，最後に逆 STFT とオーバラップアドによりスムー

細構造の保持の程度については，4.2 節に記載のとおり，パラメータ βpeak にて調整可能である。
図–5 に提案する CSS のブロック図を示す。図–2 とジングされた時間領域の分離信号 y k を得る。

5. 実

験

比較すると，分離音声にケプストラムスムージングをか

5.1 実験 1：CSS と CSM との比較

けている点が異なる。これにより，シングルチャネル

実験 1 では，提案する CSS の性能を評価し，CSM

雑音抑圧手法のようなあらゆる音源分離や雑音抑圧の手法に適用可能であることが期待される。また，CSSの計算量は CSM と同じである。

4.2 CSS の処理の概要
式 (4) で得られる分離音声信号 Yk (f, m) を，次式にで示されている値（表–1 を参照）に加え，その他の値でも実験を行った。CSS の βl については，複数の値で実験を行い，その中から結果が優れている 3 組を採用した。これらの βl の組み合わせを表–2 に示す。βenv はスペクトル包絡を保持するためにどの組み合わせでもよりケプストラム領域に変換する。

Ykcepst (l, m) = DFT −1 {ln(Yk (f, m))|f =0,...,F −1 }(11)
Ykcepst に時間方向の再帰的なスムージングをかける。
cepst
cepst
Y k (l, m) = βl Y k (l, m − 1)+(1 − βl )Ykcepst (l, m)との比較を行う。CSM で用いるパラメータ βl は，[16](12)

ここで βl の条件は (7) と同様である。l ∈ {(lenv +1), . . . , F/2}\{lpitch } の範囲における (12) によるス
ムージングはミュージカルノイズ低減を目的としているが，同時に目的音声のスペクトル微細構造の短時間変動を失う可能性もある。すなわちミュージカルノイズの低減の程度とスペクトル微細構造の保持の程度にはトレードオフの関係があり，これを βpeak により制御していると考えることができる。また，lpitch を求める式は次のように変更する。

0 とし，スムージングの強さに特に関係している βpitchと βpeak を変更した。

5.2 実験 2：CSS・CSM とその他のミュージカル
ノイズ低減手法との比較
文献 [16] において，CSM の性能と他のミュージカ
ルノイズ低減手法との性能比較は行われていなかった。
そこで実験 2 では，BM を用いる手法や CSM，そして CSS の性能を，以下の四つのミュージカルノイズ低減手法と比較する。

• 原音付加（AO）：BM による分離音声に小音量の観測信号 X1 (f, m) を付加。BM やスペクトル減算法等による出力音の聴感上の非線形歪の低減を目的に，よく取られる簡便な方法である。

• 収縮化・膨張化処理 [22]（MRI）：BM に対して
画像処理における収縮化と膨張化処理を適用し，lpitch = argmax{Ykcepst (l, m)|llow ≤ l ≤ lhigh }スペクトルの孤立点を除去。具体的には，まず(13)

Mk (f, m − 1), Mk (f, m + 1)) に一つでも 0 がl

Mk (f, m) の 4 近傍（Mk (f −1, m), Mk (f +1, m),

80

日本音響学会誌 68 巻 2 号（2012）
表–3

5
4
3
2
1

5 段階絶対品質尺度

musical noise はほとんど気にならないmusical noise はあまり気にならないmusical noise がやや気になるmusical noise がかなり気になるmusical noise が非常に気になる• Sources to Artifacts Ratio (SAR): 音声対非線形歪比
ここで SDR は ISR・SIR・SAR をすべて含んだ総合
図–6

的な評価値となっており [24]，SIR は分離性能の，ISR
実験室の大きさとセンサや音源の配置場所

あれば Mk (f, m) を 0 としたあと（収縮化），更に Mk (f, m) の 4 近傍に一つでも 1 があればMk (f, m) を 1 とする（膨張化）。
• 画像処理的アプローチによるマスクの再構成（MRI 2）：画像処理的な発想に基づき，分離音声のスペクトル Yk (f, m) とその周囲の時間周波数
スロットから次式のようにスムージングを行う。

1
Y k (f, m) = Yk (f, m)
2
1+ {Yk (f − 1, m) + Yk (f + 1, m)
4+Yk (f, m − 1) + Yk (f, m + 1)} (14)と SAR はそれぞれ線形・非線形歪の評価値である。また，数値が大きいほど性能が良いことを示している。
なお，単位は dB である。
主観評価値には，11 名の日本人聴取者による Mean

Opinion Score (MOS) を使用した。11 名の内訳は，
男性 7 名（20 代 5 名，30 代及び 50 代各 1 名）
，及び
女性 4 名（20 代 3 名，30 代 1 名）である。各聴取者
は，ミュージカルノイズの量に着目したリスニングテ
ストにより 5 段階絶対品質尺度（表–3）で評価した。
事前の聴取者への教示事項として，ミュージカルノイ
ズ及び表–3 を説明し，幾つかの原音・BM 及び CSS
処理音声をランダムに例示した。ここでミュージカル
ノイズの程度と表–3 の尺度の対応づけについての教示• 人の知覚に基づくスペクトル減算法 [23]（Percep-

は特に行わず，聴取者の判断で点数を付けるよう依頼

tual SS）：BM にて推定した雑音スペクトル（こした。評価に用いた聴取音声は，前述のすべての音声

こでは雑音と目的話者音声以外の話者音声を含む）

組み合わせに対する BM, CSM, CSS 及び 5.2 節の 4を観測スペクトルから減算する方法。その際，ス

手法すべての処理結果と幾つかの原音声であり，これペクトル減算におけるオーバサブトラクション係

らをランダムに提示した。リスニングテストは，防音数やフロアリング係数等をヒトの知覚特性に基づ室におけるヘッドホン受聴により行った。

き決定し [23]，聴感上の非線形歪を低減させる。

5.3 実 験 条 件

5.4 結

果

図–7(a) に従来法（CSM）と提案法（CSS）の各歪値

観測データは，音声信号と実験室（図–6）で測定しと MOS を示す。比較のため，ケプストラムスムージ

たインパルス応答との畳み込みにより生成した。実験

ングを行わない BM を用いる手法の性能も評価した。

室の残響時間は約 160 ms，センサ数 M = 3，音源数

CSM，CSS ともに SIR の値は BM を用いる手法と同程

N = 4 である。使用した音声データは男女各 4 名，各度であるが，ISR や SAR の値は BM を用いる手法より

1 発話の英語音声計 8 発話であり，この中から 4 個のも低い。これについては次節で議論する。また，CSM

音声を 8 通りの組み合わせで選択する。サンプリング（original [16]）と CSS を比較すると，適切な βl（例え

周波数 fs 及び DFT のフレーム長 F は表–1 のとおり

ば CSS（case2））を選ぶことで CSS の ISR や SAR がであり，シフト長は F/2 である。

CSM（original）より良い値となることが分かった。こ

評価には客観評価と主観評価を用いた。客観評価値には [24] で提案された四つの歪尺度を使用した。

れは CSM より CSS の方が正確に目的音声のスペクト
ル包絡や基本周波数を保持できることを意味する。ま• Signal to Distortion Ratio (SDR): 音声対全歪比

た，CSS の MOS 値は CSM の値と同等であることも• Source Image to Spatial distortion Ratio (ISR):分かる。図–8 に，case2 の場合の βl で CSS を適用し音声対線形歪比• Source to Interference Ratio (SIR): 音声対目的
音声以外の音声による歪比

た分離信号のスペクトログラムを示す。図–3(A) と比較して，孤立のランダムピークがスムージングされており，ミュージカルノイズが減っていることが分かる。

81

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング

図–7(b) は，ケプストラムスムージング手法（5.1 節減に効果的であることが分かる。

と同一の CSM や CSS）と，5.2 節で述べたミュージ

このように，ケプストラムスムージング手法（CSM

カルノイズ低減手法との比較結果を示している。CSM

や CSS）はミュージカルノイズ低減に効果的である。

や CSS の ISR と SAR は他手法より低いが，一方でまた，図–7(a) より，CSS の性能とパラメータ βpeak

ミュージカルノイズの量に着目した MOS 値は CSMとの関係を読み取ることができる。すなわち，βpeak がや CSS の方が高く，他手法よりミュージカルノイズ低

大きな値の場合（case1）には MOS 値が高く ISR や

SAR が低い，すなわちミュージカルノイズが低減され
信号歪は大きい結果が得られる。一方 βpeak が小さな値の場合（case2, case3）には信号歪は小さいものの，
ミュージカルノイズが顕著となる。これは 4.2 節に述べたミュージカルノイズの軽減の程度とスペクトル微
細構造の保持の程度のトレードオフを示している。

5.5 考

察

前節で述べたとおり，提案法である CSS は CSM よ
り高い ISR や SAR を持つことが分かった。また，CSS
及び CSM 法はミュージカルノイズ低減に効果的であることも示された。
しかし上述したとおり，CSS 及び CSM 法は BM 法
（図–7(a)）や 5.2 節に述べたミュージカルノイズ低減手法（図–7(b)）と比較して ISR や SAR が低くなることから，ケプストラムスムージング手法ではミュージカ
ルノイズとは異なる歪が生じることが分かった。実際
図–7

各歪値と MOS の比較結果

図–8に著者らが聴取したところでは，ケプストラムスムージ

CSS による分離信号のスペクトログラム

82

日本音響学会誌 68 巻 2 号（2012）

図–9 各音声信号のケプストログラム(A) 目的音声の原信号，(B) BM による分離音声，(C) CSM による分離信号，(D) CSS による分離信号のケプストラムの時間変化。横軸は時間フレー
ム，縦軸はケプストラム次数を表す。

ング後は残響のような歪が加わっているようにも感じ

分離信号の聴感上の特徴としては，CSM より目的音声られ，これらの歪が ISR や SAR が低くなる原因であの抑圧感や残響感は少ないということが挙げられる。

ると考えられる。また，前節において，CSS（case2）はそこで本節では，ミュージカルノイズ低減と目的音

CSM（original）よりも ISR や SAR の値が良く，MOS

声の歪について，ケプストラム表現の側面から考察す

値も同程度の結果であった。この CSS（case2）によるる。図–9 に，目的音声の原信号と，BM，CSM，CSS

83

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング

最後に，BM と CSS による分離信号を比較する。図–9 の (B) と (D) から，CSS では低次ケプストラム成分が BM による分離信号のものとほぼ変わらずに保持されていることが分かる。更に原信号 (A) と比較しても，低次ケプストラム成分は十分保持できていると言える。ここから，CSS の方が CSM よりも正確に目的
音声のスペクトル包絡成分を保持できていると言える。
しかしその一方で，CSS では目的音声の高次ケプス
トラムに直接スムージングの処理をしているため，目的音声の微細構造が変形してしまうことが推測される。

CSS では，この微細構造の変化によって目的音声に歪が生じていると考えられる。以上より，CSM と CSS
図–10 CSM におけるマスクの周波数特性（横軸は周波数
bin 番号）

によるそれぞれの分離信号のケプストログラムを示す。

における目的音声の聴感上の違いは，このような歪の原因の違いによるものと考えられる。

6. お わ り に

まず目的音声の原信号と BM による分離信号につい

本論文では，劣決定 BSS において分離音声をケプスて，その高次成分に着目する。図–9 上段のケプストロ

トラム領域でスムージングする手法を提案し，その性

グラムより，BM による分離信号では高次のケフレン能を評価した。従来法である CSM と比較して，提案

シーにも成分が現れている。低次ケプストラムについ法である CSS は音声の歪が小さく，ミュージカルノては大きな変化は見られないことから，ミュージカル

イズの低減も可能であることが分かった。ケプストラ

ノイズは高次ケプストラムに現れていると考えられる。

ムスムージングを用いない，他のミュージカルノイズ

次に，BM と CSM による分離信号について比較す低減手法と比較しても，ミュージカルノイズ低減に効る。図–9(B) と (C) を見ると，CSM による分離信号で果的であることが分かった。これにより，ミュージカ

は低次ケプストラム，特に包絡成分に当たる 0 〜 lenv

ルノイズ低減における CSS の有効性が示された。まの成分が減少している。ここで，CSM におけるマスク

た，CSS の利点として，CSS と CSM の計算量は同じのある時間フレームでの周波数特性のスムージング前

であること，分離音声に直接スムージングをかけるた

後での変化を図–10 に示す。BM は，1 と Mmin の 2 値

め，シングルチャネル雑音抑圧手法のようなあらゆるのみで中間値を持たない（図–10 上）。音声のスパース

音源分離や雑音抑圧の手法に適用可能であることが挙性が完全に成り立っているならば，分離処理 (4) によっげられる。今後の課題としては，CSS のケプストラムて BM と観測信号を掛け合わせても，分離信号のスペ

スムージングにおいて，目的音声の微細構造に与える

クトル包絡は変形しないことになる。しかし CSM の影響を小さくする工夫を考案することが挙げられる。

ケプストラムスムージングによって，マスクのスペク

謝

辞

。CSM
トル包絡が変形しているのが分かる（図–10 下）

本研究を進めるにあたり，詳細な議論をいただきまの分離信号を得る演算 (10) では，スムージングされした，NTT コミュニケーション科学基礎研究所の木下てスペクトル包絡が変形したマスクと観測信号を掛け慶介博士，筑波大学生命領域学際研究センターの寺澤合わせるため，分離音声のスペクトル包絡にも変形が洋子博士，東京大学の宮部滋樹博士に感謝いたします。

起こると考えられる。つまり，3.2 節で指摘したように，マスクの低次ケプストラム成分を保持したとしても，目的音声のスペクトル包絡を保持していることにはならないと言える。CSM における目的音声の歪は，スペクトル包絡に関するこれらの問題が原因であると考えられる。一方，CSM ではマスクの高次ケプスト
ラムにスムージング処理を行うだけで，目的音声自体のスムージングは行わない。そのため，目的音声の微細構造には直接的な影響を与えておらず，微細構造の変化による歪は CSS と比べて小さいと考えられる。

文

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安齊 祐美
平 21 筑波大学第三学群情報学類卒。平
23 同大大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士前期課程修了。在学中，音声認識，ブラインド音源分
離に関する研究に従事。

荒木 章子
平 12 東大大学院・工・計数修士課程了，
同年日本電信電話（株）入社。実環境における音響信号処理の研究に従事。現在，同社
コミュニケーション科学基礎研究所主任研究員。博士（情報科学）。日本音響学会，
IEEE，電子情報通信学会会員。

牧野 昭二
昭 56 東北大大学院修士課程了。同年日
本電信電話公社入社。以来，NTT 研究所
において，電気音響変換器，音響エコーキャ
ンセラ，ブラインド音源分離などの音響信
号処理の研究に従事。工博。現在，筑波大学生命領域学際研究センター教授。IEEE
Distinguished Lecturer。IEEE Fellow。
電子情報通信学会 Fellow。

中谷 智広
平 03 京大大学院・工・応用システム科学
修士課程了，同年日本電信電話（株）入社。実
環境における音響信号処理の研究に従事。
現在，同社コミュニケーション科学基礎研
究所主幹研究員。博士（情報学）。日本音響学会，IEEE，電子情報通信学会会員。

山田 武志
平 11 奈良先端大博士後期課程了。同年，筑波大学講師。現在，同准教授。音声認識，
音環境理解，多チャネル信号処理，メディ
ア品質評価の研究に従事。博士（工学）。
IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会，
日本音響学会各会員。

85

劣決定音源分離のための分離音声のケプストラムスムージング中村篤

昭 62 九大大学院・工・情報修士課程了。
同年日本電信電話（株）入社。平 6 国際電気通信基礎技術研究所（ATR）出向。平 12 日
本電信電話（株）復帰。音声認識，音声メディ
ア情報処理，及び学習理論応用の研究に従事。現在，同社コミュニケーション科学基礎研究所主幹研究員/信号処理研究グループリーダ。博士（工学）。日本音響学会，電子情報通信学会会員。IEEE シニアメンバ。

北脇 信彦
昭 44 東北大・工・電子卒。昭 46 同大・院・修士課程了。同年日本電信電話公社入社。平 9 筑波大学大学院教授。工博。現在，筑波大学教授（国際戦略室長）
・名誉教授。通信品質，音声符号化，音声認識，音源分離などの研究に従事。IEEE Fellow，
信学会フェロー。