"入力音声信号の時間周波数分析を実行する時間周波数分析部と、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する基底分解部と、前記基底分解部から、前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行うコマンド識別部を有する音声信号処理装置。前記学習データは、前記コマンドとして識別する音に対応する基底周波数を持つ目的音と、識別対象としない非目的音とを含む学習用音声信号に基づいて生成される学習データであり、前記基底分解部は、前記目的音対応の基底周波数と、前記非目的音対応の基底周波数を結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する請求項1に記載の音声信号処理装置。前記時間周波数分析部は、前記入力音声信号の時間周波数分析を行い、時間周波数スペクトルを生成し、さらに前記時間周波数スペクトルに基づくパワースペクトルを算出し、該パワースペクトルを前記時間周波数分析結果として、前記基底分解部に提供する請求項1に記載の音声信号処理装置。前記基底分解部は、前記入力音声信号に基づいて生成されたパワースペクトルを、前記時間周波数分析部から入力し、入力パワースペクトルに対して、前記全基底周波数Ballを適用して基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する請求項3に記載の音声信号処理装置。前記コマンド識別部は、前記基底分解部から、前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHと、予め設定した閾値との比較処理を行ってコマンドと非コマンドを判定する処理を実行する請求項1に記載の音声信号処理装置。前記音声信号処理装置は、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを生成する学習処理部を有し、前記基底分解部は、前記学習処理部の生成した学習データを適用して、前記入力音声信号の基底アクティビティHを生成する請求項1に記載の音声信号処理装置。音声コマンドの正負判定に必要な特徴量を予め算出する学習処理部と、前記学習処理部において学習された特徴量を用いて音源分離処理を行う解析処理部を備えた音声信号処理装置。前記学習処理部において算出する音声コマンドの正負判定に必要な特徴量は、前記解析処理部における音声コマンド認識処理において実行する音声コマンド対応の目的音と音声コマンド非対応の非目的音との判別処理である正負判定処理に必要な特徴量である請求項7に記載の音声信号処理装置。音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を行う音声信号処理方法であり、時間周波数分析部が、入力音声信号の時間周波数分析を実行する時間周波数分析ステップと、基底分解部が、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する基底分解ステップと、コマンド識別部が、前記基底分解ステップにおいて生成した前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行うコマンド識別ステップを実行する音声信号処理方法。音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を行う音声信号処理方法であり、学習処理部が、音声コマンドの正負判定に必要な特徴量を予め算出する学習処理ステップと、解析処理部が、前記学習処理ステップにおいて学習された特徴量を用いて音源分離処理を行う解析処理ステップを実行する音声信号処理方法。音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を実行させるプログラムであり、時間周波数分析部に。入力音声信号の時間周波数分析を実行させる時間周波数分析ステップと、基底分解部に、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成させる基底分解ステップと、コマンド識別部に、前記基底分解ステップにおいて生成した前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行わせるコマンド識別ステップを実行させるプログラム。本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で実現でき、かつ全体最適化が行われ、より精度の高い音源分離を実現する音声信号処理装置、および音声信号処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。本発明の第1の側面は、入力音声信号の時間周波数分析を実行する時間周波数分析部と、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する基底分解部と、前記基底分解部から、前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行うコマンド識別部を有する音声信号処理装置にある。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記学習データは、前記コマンドとして識別する音に対応する基底周波数を持つ目的音と、識別対象としない非目的音とを含む学習用音声信号に基づいて生成される学習データであり、前記基底分解部は、前記目的音対応の基底周波数と、前記非目的音対応の基底周波数を結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記時間周波数分析部は、前記入力音声信号の時間周波数分析を行い、時間周波数スペクトルを生成し、さらに前記時間周波数スペクトルに基づくパワースペクトルを算出し、該パワースペクトルを前記時間周波数分析結果として、前記基底分解部に提供する。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記基底分解部は、前記入力音声信号に基づいて生成されたパワースペクトルを、前記時間周波数分析部から入力し、入力パワースペクトルに対して、前記全基底周波数Ballを適用して基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記コマンド識別部は、前記基底分解部から、前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHと、予め設定した閾値との比較処理を行ってコマンドと非コマンドを判定する処理を実行する。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記音声信号処理装置は、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを生成する学習処理部を有し、前記基底分解部は、前記学習処理部の生成した学習データを適用して、前記入力音声信号の基底アクティビティHを生成する。さらに、本発明の第2の側面は、音声コマンドの正負判定に必要な特徴量を予め算出する学習処理部と、前記学習処理部において学習された特徴量を用いて音源分離処理を行う解析処理部を備えた音声信号処理装置にある。さらに、本発明の音声信号処理装置の一実施態様において、前記学習処理部において算出する音声コマンドの正負判定に必要な特徴量は、前記解析処理部における音声コマンド認識処理において実行する音声コマンド対応の目的音と音声コマンド非対応の非目的音との判別処理である正負判定処理に必要な特徴量である。さらに、本発明の第3の側面は、音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を行う音声信号処理方法であり、時間周波数分析部が、入力音声信号の時間周波数分析を実行する時間周波数分析ステップと、基底分解部が、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する基底分解ステップと、コマンド識別部が、前記基底分解ステップにおいて生成した前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行うコマンド識別ステップを実行する音声信号処理方法にある。さらに、本発明の第4の側面は、音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を行う音声信号処理方法であり、学習処理部が、音声コマンドの正負判定に必要な特徴量を予め算出する学習処理ステップと、解析処理部が、前記学習処理ステップにおいて学習された特徴量を用いて音源分離処理を行う解析処理ステップを実行する音声信号処理方法にある。さらに、本発明の第5の側面は、音声信号処理装置において、入力音声信号からのコマンド識別処理を実行させるプログラムであり、時間周波数分析部に。入力音声信号の時間周波数分析を実行させる時間周波数分析ステップと、基底分解部に、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて予め生成した学習データであり、各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを入力し、前記各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを適用して、前記時間周波数分析部から入力する入力音声信号に対する時間周波数分析結果の基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成させる基底分解ステップと、コマンド識別部に、前記基底分解ステップにおいて生成した前記基底アクティビティHを入力し、入力した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行わせるコマンド識別ステップを実行させるプログラムにある。なお、本発明のプログラムは、例えば、様々なプログラムコードを実行可能な画像処理装置やコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。本発明の一実施例の構成によれば、複数の音が混在した音声信号から、特定音源のコマンドを高精度に分離する装置、方法が実現される。具体的には、例えば、複数音源からの音を含む学習用音声信号に基づいて各音源対応の基底周波数Bからなる学習データを生成し、この各音源対応の基底周波数Bを結合した全基底周波数Ballを生成する。さらに、入力音声信号に対して、時間周波数分析を実行して時間周波数分析結果を生成する。この入力音声信号に対する時間周波数分析結果に対して、全基底周波数Ballを適用した基底分解を行い、入力音声信号に対する基底アクティビティHを生成する。最後に生成した基底アクティビティHの識別処理を実行してコマンド識別を行う。これらの学習データに基づく音源分離処理により、高精度なコマンド識別が実現される。以下、図面を参照しながら本発明の音声信号処理装置、および音声信号処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。説明は以下の項目に従って行う。1.音声信号処理装置の全体構成について2.音声信号処理装置の各構成部の処理について2.1.時間周波数分析部について2.2.基底学習部について2.3.基底分解部について2.4.コマンド識別部について[1.音声信号処理装置の全体構成について]まず、図1を参照して、この発明の実施の形態に係る音声信号処理装置の全体構成について説明する。図1は、この発明の実施の形態に係る音声信号処理装置100の一例を示す図である。図1に示す音声信号処理装置100は、ユーザの言葉を入力して、ユーザの言葉から装置に対する要求である音声コマンドの認識処理を実行する装置である。図1に示す音声信号処理装置は、音声コマンドの正負判定に必要な特徴量を予め算出する学習処理部110と、学習処理部110において学習された特徴量を用いて音源分離処理を行う解析処理部120を備えた構成である。学習処理部110において算出する音声コマンドの正負判定に必要な特徴量は、例えば解析処理部120における音声コマンド認識処理において実行する音声コマンド対応の目的音と音声コマンド非対応の非目的音との判別処理である正負判定処理に必要な特徴量である。図1に示すように、音声信号処理装置100は、上段の学習処理部110と、下段の解析処理部120を有する。上段の学習処理部110は、予め目的音声と非目的音声の特徴量空間における基底学習を行い、その学習結果を学習データとして解析処理部120に提供する。解析処理部120は、学習処理部110から提供される目的音と非目的音の特徴量空間における基底学習結果を利用して、実際に解析対象となるユーザの声を含む音を入力し、入力音から目的とするユーザの声を分離し、分離結果に基づくコマンド識別処理を行う。図1に示すように、学習処理部110は、時間周波数分析部111と、基底学習部112を有する。また解析処理部120は、時間周波数分析部121と、基底分解部122と、コマンド識別部123を有する。学習処理部110の処理と、解析処理部120の処理の概要について説明する。学習処理部110は、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51を入力し、この学習用音声信号51に対して、時間周波数分析部111において時間周波数分析を行う。さらに、基底学習部112が、時間周波数分析結果を用いて学習処理を実行し、学習結果として、目的音の基底周波数行列W1の要素である基底周波数B1k,pと、目的外音の基底周波数行列W2の要素である基底周波数B2k,pを生成する。これを学習データとして、解析処理部120に提供する。解析処理部120は、抽出対象とするコマンドを含むユーザの声=目的音やノイズ=非目的音を含む入力音声信号81を入力する。時間周波数分析部121は、入力音声信号81に対する時間周波数分析を実行し、分析結果を基底分解部122に提供する。基底分解部122は、時間周波数分析部121から入力する時間周波数分析結果と、学習処理部110の基底学習部112から入力する学習データ、すなわち、目的音と非目的音に対応する基底周波数データを適用して、基底分解を行い、基底アクティビティHp,lを得る。さらに、コマンド識別部123が、基底分解部122から供給された基底アクティビティHp,lに対する識別処理を行い、コマンド82を取得する。このコマンドが識別結果としてのコマンド82は、コマンドに基づくデータ処理を実行する次段のデータ処理部に提供されることになる。以下、各構成部の処理の詳細について説明する。[2.音声信号処理装置の各構成部の処理について]2.1.時間周波数分析部について図1に示すように、時間周波数分析部は、学習処理部110と解析処理部120の双方の処理部に設定されている。図1に示す学習処理部110の時間周波数分析部111は、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51を入力し、この学習用音声信号51に対して時間周波数分析を行う。また、解析処理部120の時間周波数分析部121は、抽出対象とするコマンドを含むユーザの声=目的音や、コマンド抽出対象とならないユーザの声以外のノイズ=非目的音を含む入力音声信号81に対して時間周波数分析を行う。なお、学習処理部110において学習対象として入力する学習用音声信号51は、解析処理部120の入力する音声信号と同様のユーザの声=目的音と、ユーザの声以外のノイズ=非目的音を含む音声信号に設定することが好ましい。学習処理部110の時間周波数分析部111と、解析処理部120の時間周波数分析部121において実行する時間周波数分析処理について、図2を参照して説明する。時間周波数分析部111と、時間周波数分析部121は、入力する音信号の時間周波数情報を分析する。マイク等を介して入力する入力信号をxとする。図2の最上段に入力信号xの例を示す。横軸が時間またはサンプル番号、縦軸が振幅である。入力信号xは、様々な音源からの音が混合した信号である。学習処理部110の時間周波数分析部111に対する入力信号xは、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51である。また、解析処理部120の時間周波数分析部121に対する入力信号xは、抽出対象とするコマンドを含むユーザの声=目的音やノイズ=非目的音を含む入力音声信号81である。まず、入力信号xから固定サイズのフレーム分割を行い、入力フレーム信号xn,lを得る。図2のステップS101の処理である。図2に示す例では、フレーム分割のサイズをNとし、各フレームのシフト量sfをフレームの大きさNの50とし、各フレームを重複させた設定としている。さらに、入力フレーム信号xn,lに対して、所定の窓関数:wを乗算して窓関数適用信号wxn,lを得る。窓関数は例えばハミング窓が適用可能である。窓関数適用信号wxn,lは、以下の式1によって示される。式1上記式式1において、x:入力信号、n:時間インデックス、n=0,...,N-1、l=0,...,L-1Nはフレームの大きさl:フレーム番号、l=0,...,L-1Lは全フレーム数w:窓関数、wx:窓関数適用信号、である。なお、窓関数:wは、ハミング窓の他、ハニング窓やブラックマンハリス窓などのその他の窓関数も使用可能である。フレームの大きさNは、例えば、0.02sec相当のサンプル数N=サンプリング周波数fs0.02である。ただし、それ以外の大きさでも構わない。また、図2に示す例では、フレームのシフト量sfはフレームの大きさNの50とし、各フレームを重複した設定としているが、それ以外のシフト量でも構わない。上記式1に従って得られた窓関数適用信号wxn,lに対して、以下に示す式2に従って時間周波数分析を行い時間周波数スペクトルXk,lを得る。式2上記式式2において、wx:窓関数適用信号、j:純虚数、M:DFT離散フーリエ変換のポイント数、k:周波数インデックス、X:時間周波数スペクトル、である。窓関数適用信号wxn,lに対する時間周波数分析処理としては、例えば、DFT離散フーリエ変換による周波数分析が適用される。その他、DCT離散コサイン変換やMDCT修正離散コサイン変換などの他の周波数分析を用いてもよい。また、必要であれば、DFT離散フーリエ変換のポイント数Mに合わせて適切に零詰めを行ってもよい。DFTのポイント数Mは、N以上の2のべき乗の値としているが、それ以外のポイント数でも構わない。次に、上記式式2に従って得られた時間周波数スペクトルXk,lから、以下に示す式3に従って、パワースペクトルPXk,lを得る。式3上記式式3において、X:時間周波数スペクトル、conj:複素共役、PX:パワースペクトル、である。この処理は、図2に示すステップS102の処理に対応する。図1に示す学習処理部110の時間周波数分析部111に対する入力信号xは、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51である。学習処理部110の時間周波数分析部111は、この目的音と非目的音からなる学習用音声信号51に対する時間周波数分析結果として得られるパワースペクトルPXk,lを基底学習部112へ供給する。また、解析処理部120の時間周波数分析部121に対する入力信号xは、抽出対象とするコマンドを含むユーザの声=目的音やノイズ=非目的音を含む入力音声信号81である。解析処理部120の時間周波数分析部121は、この抽出対象とするコマンドを含むユーザの声=目的音やノイズ=非目的音を含む入力音声信号81に対する時間周波数分析結果として得られるパワースペクトルPXk,lを基底分解部122へ供給する。図2に示すステップS103には、フレーム毎に算出したパワースペクトルPXk,lを行列として表現した場合の行列の要素を示している。周波数周波数ビンを行、時間フレームを列、としたM行L列の行列として、行列の各要素を示したものである。2.2.基底学習部について上述したように、図1に示す学習処理部110の時間周波数分析部111に対する入力信号xは、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51である。学習処理部110の時間周波数分析部111は、この目的音と非目的音からなる学習用音声信号51に対する時間周波数分析結果として得られるパワースペクトルPXk,lを学習データとして基底学習部112へ供給する。基底学習部112では、時間周波数分析部111より供給されたパワースペクトルPXk,lを、M行L列の行列として捉え、それを新たな二つの行列に分解する。M行L列の行列とは、図2に示すステップS103に示す行列である。基底学習部112は、このM行L列の行列形式のパワースペクトルPXk,lを新たな二つの行列に分解する。この行列分解には、例えば、NMF非負値行列分解を適用する。分解数をPとして、基底数P個の基底周波数Bk,pと、その各々に対応する基底数P個の基底アクティビティHp,lを得る。なお、pは基底インデックスを表し、p=0,...,P-1である。本実施例の場合、基底周波数Bk,pは、入力信号の時間周波数情報を表すパワースペクトルPXk,lの周波数方向の性質を表し、基底アクティビティHp,lは時間方向の性質を表している。入力信号xに対する分解数をPとし、以下の式4によって定義される誤差関数Eを最小化することで、基底周波数Bk,pと基底アクティビティHp,lを得る。式4上記式式4において、E:誤差関数V:パワースペクトル行列、W:基底周波数行列、H:基底アクティビティ行列、である。なお、パワースペクトルPXk,lは、図2のS103に示すようなK行L列の行列Vに対応する。基底周波数Bk,pはK行P列の行列W、基底アクティビティHp,lはP行L列の行列H、で表す。1つの行列を2つの行列に分解する処理について図3を参照して説明する。図3に示す例は、パワースペクトルPXk,lを示すM行L列の1つの行列V201を、基底周波数Bk,pを示すM行P列の行列W202と、基底アクティビティHp,lをP行L列の行列H203、これらの2つの行列に分解した例を示している。上記式4で示される誤差関数Eを勾配法により最小化することにより以下の式5に示す更新式を得る。式5なお、上記式4で示される誤差関数Eを勾配法により最小化する場合、例えば予測結果と観測結果との差の算出にユークリッド距離を用いる。その他、KLダイバージェンスやその他の距離なども利用可能である。基底学習部112は、上記処理によって得られた基底周波数行列Wの要素である基底周波数Bk,pを、解析処理部120の基底分解部122へ供給する。すなわち、図1に示す学習処理部110では、まず、時間周波数分析部111が、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51に対する時間周波数分析を実行し、時間周波数分析結果としてパワースペクトルPXk,lを生成する。次に、基底学習部112が、目的音と非目的音からなる学習用音声信号51に対する時間周波数分析結果であるパワースペクトルPXk,lに基づいて、上記式5に示す更新式によって基底周波数行列Wの要素である基底周波数Bk,pを算出し、算出した基底周波数Bk,pを解析処理部120の基底分解部122へ供給する。なお、基底学習部112が算出する基底周波数Bk,pは、1目的音の基底周波数行列W1の要素である基底周波数B1k,p2非目的音の基底周波数行列W2の要素である基底周波数B2k,pである。このように、図1に示す学習処理部110は、目的音の基底周波数行列W1の要素である基底周波数B1k,pと、非目的音の基底周波数行列W2の要素である基底周波数B2k,pを、学習用音声信号51に基づく学習データとして生成し、解析処理部120に提供する。ただし、基底数Pの値は、それぞれの音源で同じである必要はなく、適宜変化させてよい。図4は、図1に示す上段の学習処理部110において基底を学習した後、下段の解析処理部120において学習された基底が結合されて使用される概念を説明する図である。図4に示す例は、1目的音について、パワースペクトルPXを示す1つの行列V_1,311を、基底周波数Bk,pを示す行列W_1,312と、基底アクティビティHp,lを示す行列H_1,313、これらの2つの行列への分解例。2非目的音について、パワースペクトルPXを示す1つの行列V_2,321を、基底周波数Bk,pを示す行列W_2,322と、基底アクティビティHp,lを示す行列H_2,323、これらの2つの行列への分解例。3目的音と非目的音の混合信号について、パワースペクトルPXを示す1つの行列V_3,331を、基底周波数Bk,pを示す行列W_3,332と、基底アクティビティHp,lを示す行列H_3,333、これらの2つの行列への分解例。これらを示している。図1に示す上段の学習処理部110における基底学習により、図41,2のデータが生成される。下段の解析処理部120の基底分解部122は、これら図41,2のデータを適用して、図43に示す目的音と非目的音の混合信号から得られるパワースペクトルPXを示す1つの行列V_3,331から得られる基底周波数Bk,pを示す行列W_3,332と、基底アクティビティHp,lを示す行列H_3,333について、目的音対応の行列aと、非目的音対応の行列bとに分離することを行うものである。2.3.基底分解部について次に、図1に示す解析処理部120の基底分解部122の処理について説明する。基底分解部122は、前段の時間周波数分析部121において、入力信号81に対する時間周波数分析によって生成されたパワースペクトルPXk,lを入力する。さらに、基底分解部122は、学習処理部110の基底学習部112から、学習済みの様々な音源の基底周波数Bk,pを入力する。基底分解部122は、学習処理部110の基底学習部112から、学習済みの様々な音源の個別の基底周波数Bk,pに基づいて、これらを結合させた全基底周波数Ballk,pを生成する。この処理は、図4に示す3の処理に相当する。基底分解部122は、個別の基底周波数Bk,pを結合させた全基底周波数Ballk,pを用いて基底分解を行い、基底アクティビティHp,lを得る。ただし、p=0,...,P_all-1である。P_allは様々な音源毎に定められた基底数Pの数の総和をとったものである。なお、パワースペクトルPXk,lをK行L列の行列Vで表し、全基底周波数Ballk,pをK行P_all列の行列Wallで表し、基底アクティビティHp,lをP_all行L列の行列Hで表す。図4に示すように、全基底周波数Ballk,pは学習処理部110において既に学習されているため、勾配法による更新は行わず、基底アクティビティHp,lのみを更新する。基底アクティビティHp,lの更新処理は、以下の式6に従って行われる。式6基底分解部122の算出した基底アクティビティHp,lは、基底分解部122からコマンド識別部123へ供給される。2.4.コマンド識別部について次に、図1に示す解析処理部120のコマンド識別部123の処理について説明する。コマンド識別部123では、基底分解部122より供給された基底アクティビティHp,lに対する識別処理を行い、コマンド結果を得る。例えば、以下の式7に従って、閾値比較を実行してコマンド結果を得る。式7なお、上記の式7は、予め設定した閾値との比較処理を行ってコマンドと非コマンドを判定する処理を行っているが、この方法に限らず、例えば一般化線形判別など活性化関数を伴う非線形な識別を行ってもよい。また、上記式7では閾値処理の結果をAND演算しているがOR演算などその他の論理演算を適用してもよい。コマンド識別部123は、上記の式7に従った判定処理により得られたコマンド情報を、図1に示すコマンド出力82とする。このコマンド出力82が、例えばコマンドに応じたデータ処理を実行するデータ処理部に入力され、コマンドに従って様々な処理が実行される。なお、上記の実施例では、図1に示す音声信号処理装置100として、学習処理部110と、解析処理部120の2つの処理部を有する構成例として説明したが、学習処理部110の学習結果として得られる学習データを予め記憶部に格納する構成としてもよい。すなわち、記憶部に格納された学習データを解析処理部120が必要に応じて取得して入力信号に対する処理を行う構成としてもよい。この構成の場合は、学習処理部を省略した解析処理部と学習結果としての学習データを格納した記憶部によって音声信号処理装置を構成することか可能である。以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、LANLocalAreaNetwork、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。"