"所定の範囲内に存在し、抽出対象の音である抽出音と、前記抽出音以外の音である雑音とを含む第1入力信号が入力される第1音入力部と、前記所定の範囲内に存在し、前記雑音を含む第2入力信号が入力される第2音入力部と、前記第1音入力部と前記第2音入力部との距離および音速に基づいて、前記第1音入力部への前記雑音の到達時間と、前記第2音入力部への前記雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる区間を算出し、算出した前記区間における前記第2入力信号の平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出手段と、前記第1入力信号から、算出された前記平均スペクトルの特性を差し引くことにより前記第1入力信号の前記雑音を低減するフィルタ処理手段と、を備えることを特徴とする雑音低減処理装置。前記第1音入力部は、前記抽出音の強度が、前記第2音入力部よりも大きい強度で入力されることを特徴とする請求項1に記載の雑音低減処理装置。前記第2音入力部は、前記所定の範囲内における天井に設置されていることを特徴とする請求項1または2に記載の雑音低減処理装置。前記第1音入力部は、前記所定の範囲内を移動する発話者に装着されていることを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の雑音低減処理装置。前記フィルタ処理手段は、算出された前記平均スペクトルから逆スペクトル特性を有するフィルタを作成し、作成した前記フィルタを前記第1入力信号に乗ずることにより、前記第1入力信号から前記平均スペクトルの特性を差し引くことを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の雑音低減処理装置。所定の範囲内に存在し、抽出対象の音である抽出音と、前記抽出音以外の音である雑音とを含む第1入力信号が入力される第1音入力部と、前記所定の範囲内に存在し、前記雑音を含む第2入力信号が入力される第2音入力部と、を備えた雑音低減処理装置で実行される雑音低減処理方法において、前記第1音入力部と前記第2音入力部との距離および音速に基づいて、前記第1音入力部への前記雑音の到達時間と、前記第2音入力部への前記雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる区間を算出し、算出した前記区間における前記第2入力信号の平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出ステップと、前記第1入力信号から、算出された前記平均スペクトルの特性を差し引くことにより前記第1入力信号の前記雑音を低減するフィルタ処理ステップと、を含むことを特徴とする雑音低減処理方法。しかしながら、上述したような従来の雑音処理技術で十分な雑音低減効果を得るためには、雑音が定常であること、音声入力マイクと雑音入力マイクの位置が既知であること、雑音の到来方向が既知であること、といった条件を満たさなければならないという問題があった。具体的には、上述のSS法による雑音処理技術では、音声入力時の雑音と推定した雑音が同じである必要があることから、雑音が定常でなければならず、非定常な雑音には適用することができない。しかし、音声認識精度の低下を招く雑音は、常に定常とは限らず非定常であることが多く、音声認識精度を向上させる雑音低減処理には非定常な雑音に対しても適応する手法が必要である。また、上述の適応フィルタによる雑音処理技術では、音声入力信号と雑音入力信号をそれぞれ別のマイクロホンで観測して処理を行うが、2つの入力信号の位相の同期をとる必要があることから、雑音の到来方向およびマイクロホン間の距離情報が既知でなければならない。しかし、雑音入力マイクを建物内などに設置し、音声入力マイクを発話者が装着した状態で雑音低減を行う場合には、発話者が移動することによりマイクロホン間の距離が変化してしまう。また、マイクロホンの移動や周囲の環境の変化によって雑音到来方向も変化してしまう。そうすると、音声入力信号と雑音入力信号の位相の同期をとることが困難になるため、マイクロホン間の距離や雑音到来方向の変化に依存しない手法が必要である。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られる雑音低減処理装置および雑音低減処理方法を得ることを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、所定の範囲内に存在し、抽出対象の音である抽出音と、前記抽出音以外の音である雑音とを含む第1入力信号が入力される第1音入力部と、前記所定の範囲内に存在し、前記雑音を含む第2入力信号が入力される第2音入力部と、前記第1音入力部と前記第2音入力部との距離および音速に基づいて、前記第1音入力部への前記雑音の到達時間と、前記第2音入力部への前記雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる区間を算出し、算出した前記区間における前記第2入力信号の平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出手段と、前記第1入力信号から、算出された前記平均スペクトルの特性を差し引くことにより前記第1入力信号の前記雑音を低減するフィルタ処理手段と、を備えることを特徴とする。また、本発明は、所定の範囲内に存在し、抽出対象の音である抽出音と、前記抽出音以外の音である雑音とを含む第1入力信号が入力される第1音入力部と、前記所定の範囲内に存在し、前記雑音を含む第2入力信号が入力される第2音入力部と、を備えた雑音低減処理装置で実行される雑音低減処理方法において、前記第1音入力部への前記雑音の到達時間と、前記第2音入力部への前記雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる区間を算出し、算出した前記区間における前記第2入力信号の平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出ステップと、前記第1入力信号から、算出された前記平均スペクトルの特性を差し引くことにより前記第1入力信号の前記雑音を低減するフィルタ処理ステップと、を含むことを特徴とする。本発明によれば、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られるという効果を奏する。以下に添付図面を参照して、この発明にかかる雑音低減処理装置および雑音低減処理方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。実施の形態1図1は、実施の形態1にかかる雑音低減処理装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、雑音低減処理装置100は、音声入力マイク10と、雑音参照マイク20と、受信部101と、AD変換部102と、平均スペクトルフィルタ算出部103と、フィルタ処理部104と、出力部105と、記憶部110とを主に備えている。音声入力マイク10は、予め定められた移動範囲内を移動する発話者に装着されており、明瞭にすべき抽出対象の音である発話者の音声や雑音を集音するワイヤレスマイクロホン無線式マイクである。ここで、雑音とは、抽出対象の音以外の音であって、本実施の形態では、発話者の音声以外の音である。音声入力マイク10は、発話者が所定の移動範囲内を移動する場合には、常にその移動範囲内に存在し、発話者の音声と周囲の雑音とを含む音声入力信号が入力される。音声入力信号とは、発話者が音声入力を行った信号であり、周囲の雑音が混在している。雑音参照マイク20は、上述した所定の移動範囲内における所定位置例えば天井に固定して設置されており、周囲の雑音や音声を集音するマイクロホン有線式マイクである。雑音参照マイク20は、音声に付加された雑音を含む信号である雑音参照信号が入力される。また、音声入力マイク10は、雑音を低減して抽出する音声発話者の音声の強度が、雑音参照マイク20で集音される音声雑音を除くの強度よりも大きい強度で入力されることが、音声入力マイク10と雑音参照マイク20の設置条件となっている。すなわち、雑音参照マイク20と発話者音声の発せられる音源との距離が、音声入力マイク10と発話者との距離より相対的に長く遠くなる状況であることが好ましい。なお、本実施の形態では、音声入力マイク10が発話者に装着されているが、これに限定されることなく、所定の移動範囲内であれば一定の位置に固定して設置されてもよい。また、本実施の形態では、雑音参照マイク20が所定位置に固定して設置されているが、これに限定されることなく、所定の移動範囲内であって、かつ発話者の音声の強度が、雑音参照マイク20で集音される音声の強度よりも大きい強度で音声入力マイク10に入力されれば、固定して設置されていなくともよい。また、本実施の形態では、音声入力マイク10を無線式とし、雑音参照マイク20を有線式としているが、これらのマイクは適用環境により有線式、無線式のいずれも使用可能である。図2は、実施の形態1の音声入力マイクと雑音参照マイクの使用環境の一例を示す説明図である。本実施の形態の雑音低減処理装置100は、雑音の強度が高い環境下において、図2に示すように、予め設定した移動範囲A内を雑音低減処理装置100の使用者発話者30が移動する状態で利用する。雑音の強度が高い環境下とは、例えば、工場やコンビニエンスストア、小売店など様々な雑音機械音や店内BGM、屋外からの騒音などが存在する場所である。また、移動範囲とは、例えば、工場内や小売店のカウンター内などが想定される。図2では、雑音参照マイク20を天井などの所定の場所に固定して設置する。そして、音声入力マイク10を発話者30が装着し、予め設定した移動範囲Aを発話者30が移動する環境での適用を示している。音声入力マイク10と雑音参照マイク20の設置条件としては、上述したように、音声入力マイク10で集音される発話者30の音声の強度が、雑音参照マイク20で集音される音声の強度よりも大きい強度で入力される位置に各マイクが設置されていればよい。この設置条件を満たすためには、例えば図2のように、雑音参照マイク20を移動範囲Aの天井に固定して設置するなど、音声入力マイク10と発話者30の距離よりも雑音参照マイク20と発話者30の距離を遠くすればよい。これら使用環境では、雑音の種類定常的な雑音や非定常な雑音などや到来方向が未知であり、また発話者30の移動による雑音到来方向の変化や、雑音到達時間差の変化が考えられる。本実施の形態の雑音低減処理装置100は、このような使用環境においても平均的に雑音を低減する効果が得られるものである。図1に戻り、受信部101は、音声入力マイク10で集音された音声入力信号を受信するものである。AD変換部102は、音声入力マイク10から入力された音声入力信号および雑音参照マイク20から入力された雑音参照信号をディジタル音に変換し出力する。平均スペクトルフィルタ算出部103は、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離および音速に基づいて、音声入力マイク10への雑音の到達時間と、雑音参照マイク20への雑音の到達時間の差である到達時間差が最小値から最大値となる区間である平均化区間を算出し、算出した平均化区間における雑音参照信号の平均スペクトルを算出するものである。以下では、平均化区間について詳細に説明する。平均化区間とは、雑音が音声入力マイク10へ到達する到達時間と、雑音が雑音参照マイク20へ到達する到達時間との差である到達時間差が最小値0[sec]から、最大値±dmax/c[sec]の区間のことである。dmax[m]とは、マイク間雑音参照マイク20と音声入力マイク10との間の最大距離であり、c[m/sec]は音速である。ここで、マイク間の最大距離dmax[m]について説明する。平均化区間の算出に用いるマイク間の最大距離dmax[m]は、雑音参照マイク20を基準として、移動範囲内で発話者に装着された音声入力マイク10が最も遠くなる位置との距離である。図3は、マイク間の最大距離の一例を示す図である。例えば、図3に示すように、雑音参照マイク20が移動範囲Aの所定位置に固定されて設置され、移動範囲A内を音声入力マイク10を装着した発話者が移動する場合、雑音参照マイク20から最も遠い位置図3では音声入力マイク10の位置までの距離が最大距離である。この2つのマイク雑音参照マイク20と音声入力マイク10が最大距離の位置にあり、かつ2つのマイクを結んだ直線の延長線上に雑音の発生源である雑音源があるとき、雑音の到達時間差|dmax/c|[sec]は最大となる。なお、図3は、平面で説明しているが、3次元でも同様に考えることができる。従って、音声入力マイク10を基準とした場合の雑音参照マイク20に入力される雑音参照信号の平均化区間は、-dmax/c~dmax/c[sec]となる。なお、図3に示すように、移動範囲Aにおける最大距離dmaxに基づいて平均化区間を算出しているが、その結果、雑音参照マイク20を中心とし、雑音参照マイク20と音声入力マイク10との最大距離dmaxを半径とした円で囲まれる範囲Bが平均化区間の対象となる。そして、音声入力信号に混在している雑音は、必ずこの平均化区間内に含まれることになる。図4は、平均化区間の概要を示す説明図である。図4に示すように、音声入力マイク10は、発話者30の音声と、例えば車40の雑音とを含む音声入力信号が入力される。また、雑音参照マイク20は、車40の雑音を含む雑音参照信号が入力される。そして、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離は、0≦d≦dmaxとなる。図4では、右側に各マイクで採取された音響信号音声入力信号と雑音参照信号の波形が示されている。この波形は、横軸が音響信号の検出時間、縦軸が音響信号の振幅を示し、上が音声入力信号、下が雑音参照信号を示している。音声入力マイク10に入力された音声入力信号は、音声入力マイク10を装着した発話者30の音声が入力された場合には、音声と雑音が混在しているため音声の波形が不明瞭となる上の波形参照。そして、この音声が入力された波形に混在する雑音は、平均化区間内における雑音参照信号の中に必ず含まれていることになる下の波形参照。図1に戻り、フィルタ処理部104は、音声入力マイク10に入力された音声入力信号から、平均スペクトルフィルタ算出部103により算出された平均スペクトルの特性を差し引くことで、音声入力信号の雑音を低減した信号である音声予測信号を算出するものである。このように、本実施の形態の雑音低減処理装置100は、平均化区間-dmax/c~dmax/c[sec]の区間における雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性を音声入力信号から差し引くことで雑音を低減している。具体的な雑音低減処理方法は複数あるが、本実施の形態では、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理を行っている。雑音低減処理の詳細は処理の流れに沿って後述する図5参照。出力部105は、フィルタ処理部104により算出された音声予測信号を出力するものである。記憶部110は、音声入力信号、雑音参照信号等の各処理で必要な信号等のデータを保存するHDDHardDiskDriveやメモリ等の記憶媒体である。次に、雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性から音声入力信号を差し引く方法雑音低減処理方法の具体的な説明を行う。以下では、雑音低減処理方法の一例である、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理について説明する。なお、本実施の形態で説明した方法に限定されることなく、その他の周波数特徴抽出手法やフィルタリング手法を用いてもよく、その場合でも同様の効果が得られる。平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理では、まず、雑音参照信号から平均化区間内のLPC係数を算出し、平均LPC係数を算出する。そして、音声入力信号を対象として、算出された平均LPC係数によるフィルタリングを算出することにより、音声入力信号から平均スペクトルの特性を差し引き、雑音が低減された音声予測信号を算出する。図5は、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理の流れを示すフローチャートである。まず、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理の詳細説明の前提として、平均化区間について説明する。音声入力信号xおよび雑音参照信号yは、以下の式1-1式1-2で表される。s:音声信号、n:雑音信号、τ:雑音信号到達の遅れ進みとする。ここで、雑音信号到達の遅れ進みτは、-dmax/c≦τ≦dmax/c[sec]を満足するものとする。そして、T=dmax/cとおくと、雑音参照信号の平均化区間は、τ±Tとなる。図5に戻り、まず、音声入力マイク10から音声入力信号を受信し、雑音参照マイク20から雑音参照信号を受信するとステップS10、AD変換部102は、それらの信号をディジタル音に変換する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、雑音参照信号からLPC係数を算出するステップS11。そして、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均化区間内のLPC係数を算出したか否かを判断するステップS12。平均化区間内のLPC係数を算出していない場合ステップS12:No、ステップS11に戻って処理を繰り返す。一方、平均化区間内のLPC係数を算出した場合ステップS12:Yes、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均LPC係数を算出するステップS13。具体的には、雑音参照信号yから次数PのLPC係数Cjを算出するフレーム長をL、フレームシフトをmとし、平均回数をNとすると、平均化区間内におけるLPC係数の平均化演算は式2のように表される。従って、式2によって、平均LPC係数Cjを算出する。次に、フィルタ処理部104は、算出された平均LPC係数により、フィルタリング信号を算出しステップS14、雑音低減処理された信号である音声予測信号を得る。具体的には、音声入力信号xを対象として、求められた平均LPC係数Cjによるフィルタリングにより算出される信号は、式3のように表され、その信号は音声予測信号となる。そして、出力部105は、算出された音声予測信号を出力するステップS15。このように、本実施の形態の雑音低減処理装置では、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離および音速に基づいて、音声入力マイク10への雑音の到達時間と、雑音参照マイク20への雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる平均化区間を算出し、算出した平均化区間における雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性を音声入力信号から差し引くことで音声入力信号の雑音を低減している。このため、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られる。実施の形態2実施の形態1の雑音低減処理装置では、雑音低減処理方法として、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理を用いていた。これに対し、本実施の形態では、平均LPCスペクトルによる雑音低減処理を用いた場合について説明する。ここで、雑音低減処理装置の全体構成、使用環境、平均化区間、音声入力マイクと雑音参照マイクの最大距離については、実施の形態1と同様であるため説明を省略する。次に、雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性から音声入力信号を差し引く方法雑音低減処理方法の具体的な説明を行う。以下では、雑音低減処理方法の一例である、平均LPCスペクトルによる雑音低減処理について説明する。平均LPCスペクトルによる雑音低減処理では、まず、雑音参照信号から平均化区間内のLPC係数を算出し、平均LPC係数を算出する。次に、平均LPC係数からスペクトル包絡を算出し、算出したスペクトル包絡から逆スペクトル特性を持ったフィルタを作成する。そして、このフィルタを音声入力信号に掛ける乗ずることにより、音声入力信号から平均スペクトルの特性を差し引き、音声予測信号を算出する。図6は、平均LPCスペクトルによる雑音低減処理の流れを示すフローチャートである。なお、音声入力信号x、雑音参照信号yや平均化区間τ±Tについては、実施の形態1と同様であるため、説明を省略する。まず、音声入力マイク10から音声入力信号を受信し、雑音参照マイク20から雑音参照信号を受信するとステップS20、AD変換部102は、それらの信号をディジタル音に変換する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、雑音参照信号からLPC係数を算出するステップS21。そして、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均化区間内のLPC係数を算出したか否かを判断するステップS22。平均化区間内のLPC係数を算出していない場合ステップS22:No、ステップS21に戻って処理を繰り返す。一方、平均化区間内のLPC係数を算出した場合ステップS22:Yes、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均LPC係数を算出しステップS23、スペクトル包絡を算出するステップS24。具体的には、式4によって、雑音参照信号yから平均LPC係数Cjを算出する。そして、算出された平均LPC係数Cjから式5によって、スペクトル包絡Yを算出する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、算出されたスペクトル包絡から、FFT逆変換を行いステップS25、フィルタを作成するステップS26。具体的には、式5によって求められたスペクトル包絡Yから式6によりFFT逆変換を行う。そして、式7によって、逆スペクトル特性を持ったフィルタwを作成する。次に、フィルタ処理部104は、作成されたフィルタにより、フィルタ処理を行いステップS27、雑音低減処理された信号である音声予測信号を得る。具体的には、式8に示すように、フィルタwを音声入力信号xに掛ける乗ずることによって、音声予測信号を得る。そして、出力部105は、算出された音声予測信号を出力するステップS28。このように、本実施の形態の雑音低減処理装置では、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離および音速に基づいて、音声入力マイク10への雑音の到達時間と、雑音参照マイク20への雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる平均化区間を算出し、算出した平均化区間における雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性を音声入力信号から差し引くことで音声入力信号の雑音を低減している。このため、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られる。実施の形態3実施の形態1の雑音低減処理装置では、雑音低減処理方法として、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理を用いていた。これに対し、本実施の形態では、平均スペクトル包絡による雑音低減処理を用いた場合について説明する。ここで、雑音低減処理装置の全体構成、使用環境、平均化区間、音声入力マイクと雑音参照マイクの最大距離については、実施の形態1と同様であるため説明を省略する。次に、雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性から音声入力信号を差し引く方法雑音低減処理方法の具体的な説明を行う。以下では、雑音低減処理方法の一例である、平均スペクトル包絡による雑音低減処理について説明する。平均スペクトル包絡による雑音低減処理では、まず、雑音参照信号からLPC係数を算出する。そして、算出されたLPC係数を元にスペクトル包絡を算出し、平均スペクトル包絡を算出する。次に、算出された平均スペクトル包絡から逆スペクトル特性を持ったフィルタを作成する。そして、このフィルタを音声入力信号に掛ける乗ずることにより、音声入力信号から平均スペクトルの特性を差し引き、音声予測信号を算出する。図7は、平均スペクトル包絡による雑音低減処理の流れを示すフローチャートである。なお、音声入力信号x、雑音参照信号yや平均化区間τ±Tについては、実施の形態1と同様であるため、説明を省略する。まず、音声入力マイク10から音声入力信号を受信し、雑音参照マイク20から雑音参照信号を受信するとステップS30、AD変換部102は、それらの信号をディジタル音に変換する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、雑音参照信号からLPC係数を算出しステップS31、スペクトル包絡を算出するステップS32。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均化区間内のLPC係数を算出したか否かを判断するステップS33。平均化区間内のLPC係数を算出していない場合ステップS33:No、ステップS31に戻って処理を繰り返す。一方、平均化区間内のLPC係数を算出した場合ステップS33:Yes、平均スペクトルフィルタ算出部103は、スペクトル包絡から平均スペクトル包絡を算出するステップS34。具体的には、フレーム長をL、フレームシフトをmとし、平均回数をNとすると、雑音参照信号yから、次数PのLPC係数Ci,jを元にスペクトル包絡を求めることができ、平均化区間内におけるスペクトル包絡の平均化演算は式9のように表される。従って、式9によって、平均スペクトル包絡Fを算出する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、算出された平均スペクトル包絡から、FFT逆変換を行いステップS35、フィルタを作成するステップS36。具体的には、式9によって求められた平均スペクトル包絡Fから、式10によりFFT逆変換を行う。そして、式11によって、逆スペクトル特性を持ったフィルタwを作成する。次に、フィルタ処理部104は、作成されたフィルタにより、フィルタ処理を行いステップS37、雑音低減処理された信号である音声予測信号を得る。具体的には、式12に示すように、フィルタwを音声入力信号xに掛ける乗ずることによって、音声予測信号を得る。そして、出力部105は、算出された音声予測信号を出力するステップS38。このように、本実施の形態の雑音低減処理装置では、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離および音速に基づいて、音声入力マイク10への雑音の到達時間と、雑音参照マイク20への雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる平均化区間を算出し、算出した平均化区間における雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性を音声入力信号から差し引くことで音声入力信号の雑音を低減している。このため、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られる。実施の形態4実施の形態1の雑音低減処理装置では、雑音低減処理方法として、平均LPC係数フィルタリングによる雑音低減処理を用いていた。これに対し、本実施の形態では、平均スペクトルによる雑音低減処理を用いた場合について説明する。ここで、雑音低減処理装置の全体構成、使用環境、平均化区間、音声入力マイクと雑音参照マイクの最大距離については、実施の形態1と同様であるため説明を省略する。次に、雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性から音声入力信号を差し引く方法雑音低減処理方法の具体的な説明を行う。以下では、雑音低減処理方法の一例である、平均スペクトルによる雑音低減処理について説明する。平均スペクトルによる雑音低減処理では、まず、平均化区間内についてFFT処理を行い、雑音参照信号から平均スペクトルを算出する。次に、算出した平均スペクトルから逆スペクトル特性を持ったフィルタを作成する。そして、このフィルタを音声力信号に掛ける乗ずることにより、音声入力信号から平均スペクトルの特性を差し引き、音声予測信号を算出する。図8は、平均スペクトルによる雑音低減処理の流れを示すフローチャートである。なお、音声入力信号x、雑音参照信号yや平均化区間τ±Tについては、実施の形態1と同様であるため、説明を省略する。まず、音声入力マイク10から音声入力信号を受信し、雑音参照マイク20から雑音参照信号を受信するとステップS40、AD変換部102は、それらの信号をディジタル音に変換する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、FFT処理を行うステップS41。そして、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均化区間についてFFT処理を行ったか否かを判断するステップS42。平均化区間についてFFT処理を行っていない場合ステップS42:No、ステップS41に戻って処理を繰り返す。一方、平均化区間についてFFT処理を行った場合ステップS42:Yes、平均スペクトルフィルタ算出部103は、平均スペクトルを算出するステップS43。具体的には、雑音参照信号yから、ポイント数PのスペクトルYを求めるフレーム長をL、フレームシフトをmとし、平均回数をNとすると、平均化区間内におけるスペクトルの平均化演算は式13のように表される。従って、式13によって、平均スペクトルFを算出する。次に、平均スペクトルフィルタ算出部103は、算出された平均スペクトルにより、FFT逆変換を行いステップS44、フィルタを作成するステップS45。具体的には、式13によって求められた平均スペクトルFから、式14によってFFT逆変換を行う。そして、式15によって、逆スペクトル特性を持ったフィルタWを作成する。次に、フィルタ処理部104は、作成されたフィルタにより、フィルタ処理を行いステップS46、雑音低減処理された信号である音声予測信号を得る。具体的には、式16に示すように、フィルタwを音声入力信号xに掛ける乗ずることによって、音声予測信号を得る。そして、出力部105は、算出された音声予測信号を出力するステップS47。このように、本実施の形態の雑音低減処理装置では、音声入力マイク10と雑音参照マイク20との距離および音速に基づいて、音声入力マイク10への雑音の到達時間と、雑音参照マイク20への雑音の到達時間との差である到達時間差が最小値から最大値となる平均化区間を算出し、算出した平均化区間における雑音参照信号の平均スペクトルを求め、その特性を音声入力信号から差し引くことで音声入力信号の雑音を低減している。このため、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られる。次に、実施の形態4の雑音低減処理装置による雑音低減処理を実施した際の結果雑音処理実験の結果を、図を参照して説明する。図9は、雑音低減処理装置による雑音低減処理条件を示す図である。図9では、雑音処理実験を行うためのパラメータを示している。ここでは、音声入力信号に雑音参照信号をSNR=0dBで付加して雑音処理実験を行った。また、マイク間の距離の変化による雑音低減の精度について評価するために、マイク間距離を3種類で雑音処理実験を行った。図9に示すように、雑音低減処理条件は、まず、音声データは、女性が天気概況としてトコロニヨッテワニワカアメガフルデショーと発声した音声である。雑音データは、マーケット内の騒音である。この雑音データの信号には、定常、非定常な騒音の他に女性客の声が含まれている。マイク音声入力マイクと雑音参照マイク間距離dは、0m、10m、-10mである。音声雑音データのSNR音声入力信号と雑音参照信号の比は、0dBである。量子化精度は、16kHz、16bitである。分析窓は、ハミング窓である。平均化処理フレーム長Lは、1024point64msecである。そして、平均化処理フレームシフトmは、512point32msecである。図10~17は、雑音低減処理を実施した際の結果を説明するための図である。各図における上図は音響信号の波形であり、下図は波形のスペクトログラム白から黒でパワーの強さを表しているである。図10は、雑音が付加されていない音声を示している。すなわち、この場合は、女性の発した音声である。図11は、付加した雑音である雑音参照信号を示している。すなわち、この場合は、マーケット内の騒音である。図12、14、16は、雑音参照信号を基準とした、それぞれのマイク間距離に相当する時間差で雑音を付加した音響信号の波形、およびスペクトログラムである。すなわち、図12は、2つのマイク音声入力マイクと雑音参照マイク間の距離が0mのときの音声入力信号を示している。図14は、マイク間の距離が10mのときの音声入力信号を示している。この場合は、雑音が雑音参照マイクより先に音声入力マイクに入力された場合である。図16は、マイク間の距離が-10mのときの音声入力信号を示している。この場合は、雑音が雑音参照マイクより後に音声入力マイクに入力された場合である。図13、15、17は、平均スペクトルフィルタによって雑音低減処理を行った結果である。すなわち、図13は、マイク間の距離が0mのときの雑音低減処理の結果を示している。図15は、マイク間の距離が10mのときの雑音低減処理の結果を示している。図17は、マイク間の距離が-10mのときの雑音低減処理の結果を示している。マイク間の距離が異なるそれぞれの図面において、雑音低減処理前図12、14、16と、雑音低減処理後図13、15、17の音響信号の波形およびスペクトログラムを比較すると、マイク間の距離や雑音の種類に関わらず、雑音を低減して音声を明瞭にしているという結果が示された。従って、本実施の形態の雑音低減処理装置により雑音低減処理を行った場合、非定常な雑音に対しても有効であり、かつマイクロホンの設置位置や雑音到来方向が既知でなくとも雑音低減効果が得られるということが示された。"