"多チャネル観測信号の各時間周波数ビンを特徴付ける特徴ベクトルを、複素領域の観測信号をそのノルムで正規化して計算する特徴ベクトル計算部と、上記特徴ベクトルを入力として、当該特徴量ベクトルをN個の目的音源と加法性雑音とに各々起因するN1個の成分に分類し、各目的音源と加法性雑音に関する事後確率を最尤推定する音声雑音存在確率計算部と、上記各目的音源の目的信号についての事後確率と加法性雑音についての事後確率と、上記多チャネル観測信号とを入力として、n番目の目的信号の共分散行列と観測信号に含まれる多チャネル観測信号の共分散行列を計算する音声雑音特徴計算部と、上記n番目の目的信号の共分散行列と、上記多チャネル観測信号の共分散行列を入力として、観測信号に含まれるn番目の目的信号以外の不要成分を求め、上記目的信号を回復する一般化多チャネルウィナーフィルタを計算する音声推定用フィルタ計算部と、上記多チャネル観測信号と上記一般化多チャネルウィナーフィルタと上記各目的音源に関する事後確率とを入力として、n番目の目的信号の推定値を出力する多チャネルフィルタリング部と、を具備する音源分離装置。請求項1に記載した音源分離装置において、上記音声雑音特徴計算部は、上記多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtを乗じた値を、総観測フレーム数Tで平均して多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyを計算する観測信号共分散行列計算手段と、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと加法性雑音に関する事後確率pCN1ytとを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均して、加法性雑音の共分散行列^Rvvを計算する加法性雑音共分散行列計算手段と、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θと上記加法性雑音の共分散行列^Rvvを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと各目的音源に関する事後確率pCnytとを乗じた値を観測信号Tで平均した値から、上記加法性雑音の共分散行列^Rvvを減じて各々の目的信号に関する共分散行列^Rxnxnを計算する目的信号共分散行列計算手段と、を備えることを特徴とする音源分離装置。多チャネル観測信号の各時間周波数ビンを特徴付ける特徴ベクトルを、複素領域の観測信号をそのノルムで正規化して計算する特徴ベクトル計算過程と、上記特徴ベクトルを入力として、当該特徴量ベクトルをN個の目的音源と加法性雑音とに各々起因するN1個の成分に分類し、各目的音源と加法性雑音に関する事後確率を最尤推定する音声雑音存在確率計算過程と、上記各目的音源の目的信号についての事後確率と加法性雑音についての事後確率と、上記多チャネル観測信号とを入力として、n番目の目的信号の共分散行列と観測信号に含まれる多チャネル観測信号の共分散行列を計算する音声雑音特徴計算過程と、上記n番目の目的信号の共分散行列と、上記多チャネル観測信号の共分散行列を入力として、観測信号に含まれるn番目の目的信号以外の不要成分を求め、上記目的信号を回復する一般化多チャネルウィナーフィルタを計算する音声推定用フィルタ計算過程と、上記多チャネル観測信号と上記一般化多チャネルウィナーフィルタと上記各目的音源に関する事後確率とを入力として、n番目の目的信号の推定値を出力する多チャネルフィルタリング過程と、を備える音源分離方法。請求項3に記載した音源分離方法において、上記音声雑音特徴計算過程は、上記多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtを乗じた値を、総観測フレーム数Tで平均して多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyを計算する観測信号共分散行列計算ステップと、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと加法性雑音に関する事後確率pCN1ytとを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均して、加法性雑音の共分散行列^Rvvを計算する加法性雑音共分散行列計算ステップと、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θと上記加法性雑音の共分散行列^Rvvを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと各目的音源に関する事後確率pCnytとを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均した値から、上記加法性雑音の共分散行列^Rvvを減じて各々の目的信号に関する共分散行列^Rxnxnを計算する目的信号共分散行列計算ステップと、を含むことを特徴とする音源分離方法。請求項1又は2に記載した音源分離装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。しかし、従来の方法では、入力信号に加法性雑音が含まれていることが仮定されていなかった。したがって、入力信号に加法性雑音が含まれると、その抑圧が不能なため、効果的に目的信号を回復することができなかった。この発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、入力信号に加法性雑音が含まれる場合でも、適切にその加法性雑音を抑圧し、複数の目的音源の各々の目的信号を回復することのできる音源分離装置と、その方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の音源分離装置は、特徴ベクトル計算部と、音声雑音存在確率計算部と、音声雑音特徴計算部と、音声推定用フィルタ計算部と、多チャネルフィルタリング部と、を具備する。特徴ベクトル計算部は、多チャネル観測信号の各時間周波数ビンを特徴付ける特徴ベクトルを、複素領域の観測信号をそのノルムで正規化して計算する。音声雑音存在確率計算部は、特徴ベクトルを入力として、その特徴量ベクトルをN個の目的音源と加法性雑音とに各々起因するN1個の成分に分類し、各目的音源と加法性雑音に関する事後確率を最尤推定する。音声雑音特徴計算部は、各目的音源の目的信号についての事後確率と加法性雑音についての事後確率と多チャネル観測信号とを入力として、n番目の目的信号の共分散行列と観測信号に含まれる多チャネル観測信号の共分散行列を計算する。音声推定用フィルタ計算部は、n番目の目的信号の共分散行列と、多チャネル観測信号の共分散行列を入力として、観測信号に含まれるn番目の目的信号以外の不要成分を求め、目的信号を回復する一般化多チャネルウィナーフィルタを計算する。多チャネルフィルタリング部は、多チャネル観測信号と一般化多チャネルウィナーフィルタと各目的音源に関する事後確率とを入力として、n番目の目的信号の推定値を出力する。この発明の音源分離装置によれば、多チャネル観測信号を、N個の目的音源の各々に起因する成分と、加法性雑音に起因する成分とに分類して処理するので、加法性雑音を効果的に抑圧することが出来る。評価実験で確認した具体的な効果については後述する。以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。実施例の説明の前に、観測信号をモデル化する。観測信号のモデル化観測信号には、NN≧1個の点音源に起因する目的信号と、加法性雑音とが、共に存在する状況を仮定する。この場合、M個のマイクロホンを用いて観測された多チャネル観測信号yk,tは、短時間窓での切り出し処理と短時間フーリエ変換を経て、複素スペクトル領域で式1に示すように表される。ここで、tは時間フレームのインデックス、kは周波数インデックスを表す。観測信号yk,tは、M個の混合信号であるyk,t=Y1k,t...YMk,tTであり、xnk,tはn番目のチャネル応答を伴った信号成分xnk,t=hnkSnk,tである。Snk,tはn番目の目的信号である。n番目の音源と各マイクロホン間のチャネル応答hnkは、hnk=H1nk...HMnkTとして表される。加法性雑音成分vk,tは、vk,t=V1nk...VMkTである。この発明では、対象とする加法性雑音は他の音源と比べ十分にゆっくりと変化すると仮定する。また、この発明では、チャネル応答は時不変とする。この発明の各処理は、各周波数kごとに個別に行われるものであるため、以降の説明では簡単のため周波数インデックスkは適宜省略して表記する。また、観測信号には、ある時間周波数ビンでは多くとも一つの点音源に起因する音のみが存在し、それ以外の点音源に起因する音は存在しないとするスパース性の仮定を導入し、式2に示すように観測信号をモデル化する。つまり、時間周波数ビンでは加法性雑音とn番目の目的音源に起因する音のみが存在すると仮定する。若しくは、式3に示すように、点音源に起因する音は存在せず、雑音のみが存在することを仮定する。このようにスパース性の仮定を導入すれば、各時間周波数ビンは、N個中の何れかの目的音源に起因した特性か、雑音のみに起因した特性であるかを、大まかに切り分けることができる。観測信号ytを以上のようにモデル化した前提で、以下の実施例を説明する。図1に、この発明の音源分離装置100の機能構成例を示す。その動作フローを図2に示す。音源分離装置100は、特徴ベクトル計算部10と、音声雑音存在確率計算部20と、音声雑音特徴計算部30と、音声推定用フィルタ計算部40と、多チャネルフィルタリング部50と、を具備する。音源分離装置100の各部の機能は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。特徴ベクトル計算部10は、多チャネル観測信号ytの各時間周波数ビンを特徴付ける特徴ベクトルψtを、複素領域の観測信号をそのノルムで正規化して計算するステップS10。音声雑音存在確率計算部20は、特徴ベクトルψtを入力として、その特徴量ベクトルψtをN個の目的音源と加法性雑音に各々起因するN1個の成分に分類し、各目的音源と加法性雑音に関する事後確率を最尤推定するステップS20。音声雑音特徴計算部30は、各目的音源の目的信号についての事後確率と加法性雑音についての事後確率と多チャネル観測信号ytとを入力として、n番目の目的信号の共分散行列^Rxnxnと観測信号に含まれる多チャネル観測信号ytの共分散行列^Ryyを計算するステップS30。音声推定用フィルタ計算部40は、n番目の目的信号の共分散行列^Rxnxnと、多チャネル観測信号ytの共分散行列^Ryyを入力として、観測信号に含まれるn番目の目的信号以外の不要成分を求め、目的信号を回復する一般化多チャネルウィナーフィルタwnβを計算するステップS40。多チャネルフィルタリング部50は、多チャネル観測信号ytと一般化多チャネルウィナーフィルタwnβと各目的音源に関する事後確率とを入力として、n番目の目的信号の推定値^~Snβを出力するステップS50。制御部60は、上記した各部間の時系列的な動作等を制御するものである。なお、^~等の表記は、図及び式中に表記されているように変数の直上に位置するのが正しい表記である。背景技術で説明した音声存在確率を10の2値で切り分ける従来のバイナリマスク処理では、目的信号が存在する時間周波数ビンにおける加法性雑音の除去は出来なかったのに対し、この実施例による方法によれば、観測信号に含まれる加法性雑音を抑圧し、N個の目的信号のそれぞれを分離して取り出すことが可能である。以降において、音源分離装置100の各部の機能を更に詳しく説明する。特徴ベクトル計算部M個のマイクロホンで観測された多チャネル観測信号ytのそれぞれは、短時間フーリエ変換処理によって複素スペクトル領域の信号に変換される。1番目のマイクロホンの複素スペクトルY1k,t~M番目のマイクロホンの複素スペクトルYMk,tのベクトルが、yt=Y1k,t...YMk,tTである。この複素領域の多チャネル観測信号ytを、そのノルムで正規化して特徴ベクトルψtを式4で計算する。音声雑音存在確率計算部図3に、より具体的な音声雑音存在確率計算部20の機能構成例を示す。その動作フローを図4に示す。音声雑音存在確率計算部20は、クラスタ分類手段201と、初期化手段202と、期待値計算手段203と、最大化手段204と、収束判定手段205と、を備える。音声雑音存在確率計算部20は、特徴ベクトルψtを入力として、特徴ベクトルψtを、N個の目的信号加法性雑音と、加法性雑音のそれぞれの成分に起因するクラスタに自動分類し、各クラスタに関する事後確率pCnψt,θを、期待値最大化法EMアルゴリズムを用いて推定して音声存在確率として出力する。クラスタ分類手段201は、特徴ベクトルψtを、式5を用いて確率密度関数でモデル化するステップS201。つまり、クラスタ分類手段201は、特徴ベクトルψtを、N個の目的音源の各々に起因する成分と、加法性雑音に起因する成分とに分類し、N1個の確率密度関数でモデル化する。密度関数を特徴付けるパラメータθnをθn=an,σnで表す。anはn番目のクラスタCnの平均、σn2はその分散である。ここで、混合分布のパラメータθはθ=a1,σ1,...,aN1,σN1であり、n番目の分布の重みパラメータαnは、Σnαn=1,0≦αn≦1の制約を満たす。初期化手段202は、各混合分布パラメータθnを乱数で初期化するステップS202。期待値計算手段203は式7を用いて期待値Eステップを計算するステップS203。ここでqは、EMアルゴリズムの繰り返し回数を表す。最大化手段204は、式8を用いて特徴ベクトルψtに関する共分散行列Rを算出して、Rに関する固有値分解を行う。そして、最大固有値に対応する固有ペクトルを平均パラメータanqに代入して、分散パラメータσn2を式9で更新し、混合重みパラメータαnを式10で更新MステップするステップS204。収束判定手段205は、分散パラメータσn2と、混合重みパラメータαnの更新幅が十分小さくなるまで、ステップS203とステップS204の処理を繰り返すステップS205の収束。EMアルゴリズムによる演算を収束するまで繰り返すことで、各時間周波数ビンにおける各信号成分の存在確率を計算することが可能となる。なお、この処理で得られたクラスタCnに関する事後確率pCnψt,θ若しくは単純にpCnψtn=1,...,N1は、式11に示す特性を満たすものとする。式11は、ある時間周波数ビンにおいてn番目の信号が存在する確率は、特徴ベクトルψtにて完全に規定されることを示している。なお、これらの音声存在確率の計算は、各周波数kで独立に行われるため、あるn番目の信号成分が、異なる周波数では異なるクラスタのインデックスを持つというパーミューテーション入れ替わり問題が起こる。周波数間で同じ信号を束ねるためのパーミューテーション問題の解決には、従来法例えば非特許文献1を用いることができる。音声雑音特徴計算部図5に、より具体的な音声雑音特徴計算部30の機能構成例を示す。その動作フローを図6に示す。音声雑音特徴計算部30は、観測信号共分散行列計算手段301と、加法性雑音共分散行列計算手段302と、目的信号共分散行列計算手段303と、を備える。観測信号共分散行列計算手段301は、多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyを計算する。多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyは、式12で与えられる。実際の計算としては、多チャネル観測信号のベクトルytとそのエルミート転置yHtを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均して求める式13、ステップS301。次に、加法性雑音の成分を含まない目的信号に関する共分散行列を算出する方法について説明する。音声雑音存在確率計算部20において多チャネル観測信号ytをN1個のクラスタに分類したことを考慮すると、式12で示した観測信号の共分散行列Ryyは、次のように各クラスタの和に分解できる。n番目の積分項は式15で与えられる。n番目のクラスタに関する共分散行列は、加法性雑音に関する共分散行列Rvvと、n番目の目的信号の共分散行列Rxnxnの和の形で表せる。N1番目のクラスタは、目的音源がN個であるので、加法性雑音に関する特徴を捉えることになる。つまり、N1番目のクラスタに関する共分散行列RN1は、加法性雑音に関する共分散行列を表すRN1=Rvv。この実施例で対象としている加法性雑音は、目的音源と比べて十分にゆっくりと変化する雑音を仮定しているため、1~N番目のクラスタに含まれる加法性雑音成分とN1番目のクラスタで観測される加法性雑音成分とは、十分に近い特性を持っているものと考えることができる。したがって、加法性雑音に関する共分散行列^Rvvと、目的信号に関する共分散行列^Rxnxnは次のように計算することができる。加法性雑音共分散行列計算手段302は、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと加法性雑音に関する事後確率pCN1ytとを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均して、加法性雑音の共分散行列^Rvvを計算する式18、ステップS302。目的信号共分散行列計算手段303は、多チャネル観測信号ytと目的音源の事後確率pCnψt,θと加法性雑音の共分散行列^Rvvを入力として、多チャネル観測信号ytのベクトルとそのエルミート転置yHtと各目的音源に関する事後確率pCnytとを乗じた値を総観測フレーム数Tで平均した値から、加法性雑音の共分散行列^Rvvを減じて各々の目的信号に関する共分散行列^Rxnxnを計算する式19、ステップS303。音声推定用フィルタ計算部音声推定用フィルタ計算部40は、多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyと、目的信号に関する共分散行列^Rxnxnを入力として、n番目の目的信号に起因する信号成分を最小二乗誤差推定する。n番目の目的信号成分の最小二乗誤差推定は、以下のように与えられる。式20は、スパース性の仮定を導入することで導かれる。上式中のn番目のクラスタに関する事後確率は、最小二乗誤差推定値E{~Sntyt,Cn}を滑らかにマスクする効果を持つ。上式右辺第2項は、以下の二乗誤差εnwを最小化する多チャネルウィナーフィルタwを求めることと等価である。εnwを最小化するフィルタwは、一般的に、以下のようなYulewalker方程式を解くことで導出される。ここで、1番目のマイクロホンにおけるn番目の目的信号を回復しようとする場合は、u1はu1=10...0Tとなる。さらに、式22のフィルタは、以下の式のように、n番目の目的音源以外の成分をどの程度抑圧するかをβを用いて調節することのできるフィルタwnβに一般化することができる。ここで、n番目の目的信号以外の不要成分であるRunは、次のように計算される。音声推定用フィルタ計算部40は、そのn番目の目的信号以外の不要成分Runを、多チャネル観測信号ytの共分散行列Ryyと、目的信号に関する共分散行列^Rxnxnを入力として求め、目的信号を回復する一般化多チャネルウィナーフィルタを式24で計算して求める。多チャネルフィルタリング部多チャネルフィルタリング部50は、多チャネル観測信号ytと、一般化多チャネルウィナーフィルタwnβと、各目的信号に関する事後確率pCnψt,θと、を入力として、n番目の目的信号の推定値を式26でフィルタリングして出力する。評価実験この発明の音源分離装置100の性能を評価する目的で評価実験を行った。実験条件は次の通りとした。目的信号を2つN=2とし、TIMITデータベースからランダムに抽出した男女各12名の話者のデータを用いた。混合の条件としては、女声2話者の混合、男性2話者の混合、女性話者1名と男声話者1名の混合、の3条件を模擬した。話者二人の位置は、マイクロホンアレーから2m離れ、互いに160度離れた位置とし、同程度の音量で混合したSIRSignaltoInterferenceRatio0dB。加法性雑音としては、noisexデータベースから抽出したバブルノイズを用い、各マイクロホン信号のSNRSignaltoNoiseRatioが5~20dBとなるように加算した。この発明としては、多チャネルウィナーフィルタ式24のβ=1とMVDRMininimumVarianceDistortionlessResponds、式24のβ=0を作成し、非特許文献1と2に示された従来技術と比較を行った。マイクロホンの数としては、8と16の2つの条件を用意した。表1にSNRの比較結果、表2にSIRの比較結果を示す。表1と2の比較結果から明らかなように、この発明の音源分離方法の方が、マイクロホンの数によらず高い性能を示した。図7と図8に、この評価結果を信号波形で示す。図7は、処理前の波形を示し、aは話者1のクリーン音声、bは話者2のクリーン音声、cはそれぞれの話者音声と雑音を混合した音声である。図8に、音源分離後の信号波形を示す。aとbは従来法で音源分離した話者1と話者2の信号波形、cdはこの発明の音源分離方法で音源分離した話者1と話者2の信号波形である。話者の信号が途切れる4秒付近の波形を比較すると、この発明の方法で音源分離した方がSNRの良いことが分かる。このように、この発明の音源分離方法は、加法性雑音を効果的に抑圧した目的信号の抽出を可能にする。上記した音声分離装置100における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAMRandomAccessMemory、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEP-ROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory等を用いることができる。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"