少なくとも所望特徴量に雑音特徴量が重畳された観測特徴量の時系列データが入力され、前記所望特徴量の推定値である強調特徴量の時系列データを出力する特徴量強調装置であって、前記所望特徴量の事後分布は混合分布の形式で表現され、前記混合分布の各混合要素に対する事後重みを決定するための識別パラメータと、前記各混合要素に対する第1回帰行列、第2回帰行列、及びバイアスベクトルからなる、前記混合分布の各混合要素に対する条件つき強調特徴量を計算するための回帰パラメータと、が更に入力され、各短時間フレームの前記雑音特徴量を、前記各短時間フレームの前記観測特徴量に基づき推定する雑音推定部と、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する事後重みを、前記観測特徴量と前記雑音特徴量と前記識別パラメータとから計算する混合要素事後重み計算部と、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を、前記観測特徴量と前記第1回帰行列との積と、前記雑音特徴量と前記第2回帰行列との積と、前記バイアスベクトルと、の和として計算する条件つき強調特徴量計算部と、前記各短時間フレームの強調特徴量を、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を前記各混合要素に対する事後重みを用いて重みつき平均することで計算する重みつき平均計算部と、を備える特徴量強調装置。請求項1に記載の特徴量強調装置において、前記回帰パラメータを、所望特徴量と劣化特徴量と雑音特徴量の三つ組みの集合である第1訓練データセットを用いて予め学習して出力する第1学習部を更に備え、前記第1学習部は、前記三つ組みに対して、各混合要素の条件つき事後確率を計算する条件つき事後確率計算手段と、前記回帰パラメータを、前記三つ組みと前記各混合要素の条件つき事後確率とからなる正規方程式を解くことにより計算して出力する回帰パラメータ計算手段と、を備えることを特徴とする特徴量強調装置。請求項1又は2に記載の特徴量強調装置において、前記識別パラメータは、観測特徴量と雑音特徴量との結合である拡張特徴量の混合分布のパラメータであり、前記混合要素事後重み計算部は、前記各混合要素に対する混合要素事後重みを、前記拡張特徴量が与えられた場合の前記混合分布の事後確率としてベイズの定理に従って計算することを特徴とする特徴量強調装置。請求項3に記載の特徴量強調装置において、前記拡張特徴量の混合分布のパラメータは、拡張特徴量の混合正規分布の重みと平均ベクトルと共分散行列であり、劣化特徴量と雑音特徴量の組の集合である第2訓練データセットを用いて学習されたものであることを特徴とする特徴量強調装置。請求項1又は2に記載の特徴量強調装置において、前記識別パラメータは、前記各混合要素に対して定義された対数線形モデルの重みベクトルであり、前記混合要素事後重み計算部は、前記各混合要素に対する事後重みを、観測特徴量と雑音特徴量との結合である拡張特徴量が与えられた場合の混合要素の事後確率として前記対数線形モデルに基づいて計算することを特徴とする特徴量強調装置。請求項5に記載の特徴量強調装置において、前記各混合要素に対する対数線形モデルの重みベクトルを、所望特徴量と劣化特徴量と雑音特徴量の三つ組みの集合である第1訓練データセットを用いて予め学習して出力する第2学習部を更に備え、前記第2学習部は、前記第1訓練データセットの所望特徴量の集合を用いて、所望特徴量の混合正規分布のパラメータを学習する参照混合正規分布学習手段と、前記所望特徴量の混合正規分布のパラメータを用いて、各所望特徴量に対して、条件つき事後確率を最大にする参照混合要素を計算する参照混合要素識別手段と、前記参照混合要素と、前記第1訓練データセットの前記劣化特徴量と前記雑音特徴量との組の集合と、を用いて、前記各混合要素に対する対数線形モデルの重みベクトルを、正則化項つき最尤推定法により計算して出力する重み推定手段と、を備えることを特徴とする特徴量強調装置。少なくとも所望特徴量に雑音特徴量が重畳された観測特徴量の時系列データが入力され、前記所望特徴量の推定値である強調特徴量の時系列データを出力する特徴量強調方法であって、前記所望特徴量の事後分布は混合分布の形式で表現され、前記混合分布の各混合要素に対する事後重みを決定するための識別パラメータと、前記各混合要素に対する第1回帰行列、第2回帰行列、及びバイアスベクトルからなる、前記混合分布の各混合要素に対する条件つき強調特徴量を計算するための回帰パラメータと、が更に入力され、各短時間フレームの前記雑音特徴量を、前記各短時間フレームの前記観測特徴量に基づき推定する雑音推定ステップと、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する事後重みを、前記観測特徴量と前記雑音特徴量と前記識別パラメータとから計算する混合要素事後重み計算ステップと、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を、前記観測特徴量と前記第1回帰行列との積と、前記雑音特徴量と前記第2回帰行列との積と、前記バイアスベクトルと、の和として計算する条件つき強調特徴量計算ステップと、前記各短時間フレームの強調特徴量を、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を前記各混合要素に対する事後重みを用いて重みつき平均することで計算する重みつき平均計算ステップと、を実行する特徴量強調方法。請求項7に記載の特徴量強調方法において、前記回帰パラメータを、所望特徴量と劣化特徴量と雑音特徴量の三つ組みの集合である第1訓練データセットを用いて学習して出力する第1学習ステップを予め実行し、前記第1学習ステップは、前記三つ組みに対して、各混合要素の条件つき事後確率を計算する条件つき事後確率計算サブステップと、前記回帰パラメータを、前記三つ組みと前記各混合要素の条件つき事後確率とからなる正規方程式を解くことにより計算して出力する回帰パラメータ計算サブステップと、を実行することを特徴とする特徴量強調方法。請求項7又は8に記載の特徴量強調方法において、前記識別パラメータは、観測特徴量と雑音特徴量との結合である拡張特徴量の混合分布のパラメータであり、前記混合要素事後重み計算ステップは、前記各混合要素に対する混合要素事後重みを、前記拡張特徴量が与えられた場合の前記混合分布の事後確率としてベイズの定理に従って計算することを特徴とする特徴量強調方法。請求項9に記載の特徴量強調方法において、前記拡張特徴量の混合分布のパラメータは、拡張特徴量の混合正規分布の重みと平均ベクトルと共分散行列であり、劣化特徴量と雑音特徴量の組の集合である第2訓練データセットを用いて学習されたものであることを特徴とする特徴量強調方法。請求項7又は8に記載の特徴量強調方法において、前記識別パラメータは、前記各混合要素に対して定義された対数線形モデルの重みベクトルであり、前記混合要素事後重み計算ステップは、前記各混合要素に対する事後重みを、観測特徴量と雑音特徴量との結合である拡張特徴量が与えられた場合の混合要素の事後確率として前記対数線形モデルに基づいて計算することを特徴とする特徴量強調方法。請求項11に記載の特徴量強調方法において、前記各混合要素に対する対数線形モデルの重みベクトルを、所望特徴量と劣化特徴量と雑音特徴量の三つ組みの集合である第1訓練データセットを用いて学習して出力する第2学習ステップを予め実行し、前記第2学習ステップは、前記第1訓練データセットの所望特徴量の集合を用いて、所望特徴量の混合正規分布のパラメータを学習する参照混合正規分布学習サブステップと、前記所望特徴量の混合正規分布のパラメータを用いて、各所望特徴量に対して、条件つき事後確率を最大にする参照混合要素を計算する参照混合要素識別サブステップと、前記参照混合要素と、前記第1訓練データセットの前記劣化特徴量と前記雑音特徴量との組の集合と、を用いて、前記各混合要素に対する対数線形モデルの重みベクトルを、正則化項つき最尤推定法により計算して出力する重み推定サブステップと、を実行することを特徴とする特徴量強調方法。請求項1乃至6のいずれかに記載の特徴量強調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。非特許文献1に開示された上記の方法では、特徴量強調のパラメータは、基本訓練データセットを用いて学習された劣化特徴量の混合正規分布とステレオ訓練データセットを用いて学習された所望特徴量の条件つき事後確率密度関数で決まる。しかし、これらのモデルの学習と特徴量強調の両方のプロセスにおいて雑音の特徴量は明示的に考慮されない。そのため、この方法が適切に動作するためには、特徴量強調装置に入力される観測特徴量に含まれる雑音が、訓練データセットやステレオ訓練データセットにも含まれていなければならない。また、他の特徴量強調方法として、非特許文献2に開示された方法が挙げられる。この方法では、劣化特徴量から予め雑音特徴量を減算することで雑音の影響を正規化する。しかし、音声信号から特徴量を抽出するプロセスには様々な非線形処理が含まれるため、単純な減算では雑音の影響は正規化されない。本発明の目的は、基本訓練データセットやステレオ訓練データセットでカバーされない種類の雑音が観測特徴量に含まれる場合でも適切な強調特徴量を得ることが可能な、特徴量強調装置、特徴量強調方法、及びそのプログラムを提供することにある。本発明の特徴量強調装置は、少なくとも所望特徴量に雑音特徴量が重畳された観測特徴量の時系列データが入力され、前記所望特徴量の推定値である強調特徴量の時系列データを出力する特徴量強調装置であって、前記所望特徴量の事後分布は混合分布の形式で表現され、前記混合分布の各混合要素に対する事後重みを決定するための識別パラメータと前記混合分布の各混合要素に対する条件つき強調特徴量を計算するための回帰パラメータとが更に入力され、前記回帰パラメータは前記各混合要素に対する第1回帰行列、第2回帰行列、及びバイアスベクトルから構成されるものであり、各短時間フレームの前記雑音特徴量を、前記各短時間フレームの前記観測特徴量に基づき推定する雑音推定部と、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する事後重みを、前記観測特徴量と前記雑音特徴量と前記識別パラメータとから計算する混合要素事後重み計算部と、前記短時間フレーム毎に、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を、前記観測特徴量と前記第1回帰行列との積と、前記雑音特徴量と前記第2回帰行列との積と、前記バイアスベクトルと、の和として計算する条件つき強調特徴量計算部と、前記各短時間フレームの強調特徴量を、前記各混合要素に対する条件つき強調特徴量を前記各混合要素に対する事後重みを用いて重みつき平均することで計算する重みつき平均計算部と、を備える。本発明の特徴量強調装置、特徴量強調方法、及びそのプログラムは、混合要素の事後重みと条件つき強調特徴量を、それぞれ観測特徴量だけでなく雑音特徴量も用いて計算する。そのため、観測特徴量に含まれる雑音特徴量を直接的に取り扱うことができ、基本訓練データセットやステレオ訓練データセットでカバーされない種類の雑音が観測特徴量に含まれる場合でも適切な強調特徴量を得ることができる。以下、本発明の実施形態について、詳細に説明する。図1に本発明の特徴量強調装置100の機能構成例を、図2にその処理フロー例をそれぞれ示す。本発明の特徴量強調装置100は、所望特徴量に雑音特徴量が重畳された観測特徴量ytは観測特徴量の時系列データを構成する短時間フレームのインデックスと当該観測特徴量の抽出元である劣化音声信号Yとが入力され、所望特徴量の推定値である強調特徴量xを出力する特徴量強調装置である。本発明においては、観測特徴量yと雑音特徴量nとが与えられた場合の所望特徴量xの事後分布p|ynの平均値を強調特徴量xとする。また、本発明においては、所望特徴量の事後分布は混合分布混合数Kの形式で次式のように表現されると仮定する。特徴量強調装置100は、音声区間検出部110と雑音推定部120と混合要素事後重み計算部130と条件つき強調特徴量計算部140と重みつき平均計算部150とを備える。特徴量強調装置100には、まず、観測特徴量yと劣化音声信号Yとが入力されるS11とともに、予め学習された、混合分布の各混合要素kk=1、、Kに対する事後重みを決定するための識別パラメータと各混合要素kに対する第1回帰行列Ak、第2回帰行列Bk、及びバイアスベクトルγkからなる所望特徴量を推定するための回帰パラメータとが入力されるS12。観測特徴量yと劣化音声信号Yは、これらが記録された電子ファイルを読み込む、あるいはマイクロホン等の入力端子に供給された劣化音声信号の各短時間フレームから特徴量を抽出すること、等により入力される。この実施例では、識別パラメータは、観測特徴量yと雑音特徴量nとの結合である拡張特徴量z=yTnTTTは転置を表すの混合正規分布のパラメータである。具体的には、混合正規分布のk番目の混合要素の重みπk、平均ベクトルμk、共分散行列Σkである。これらの識別パラメータについても、これが記録された電子ファイルを読み込むこと等により入力される。音声区間検出部110は、観測特徴量yの各短時間フレームが、抽出元の劣化音声信号Yにおいて、音声が存在する区間音声存在区間に属するか音声が存在しない区間音声非存在区間に属するかを検出するS13。これによって、音声非存在区間に属する短時間フレームの集合TNが得られる。なお、音声区間検出部110の実装には、劣化音声信号Yないし観測特徴量yを入力とする公知の音声区間検出方法を用いる。雑音推定部120は、雑音特徴量nを音声非存在区間TNに属する短時間フレームtの観測特徴量yに基づき推定するS14。例えば、短時間フレームtの観測特徴量yの集合の平均値として次式のように求める。なお、雑音特徴量nの算出には、上記の方法に限らず、任意の方法を用いてよい。例えば、特徴量がMFCCのベクトルであると仮定した場合には、参考文献1に示されたEMアルゴリズムを用いることができる。参考文献1LiDengJashaDroppoandAlexAceroRecursiveestimationofnonstationarynoiseusingiterativestochasticapproximationforrobustspeechrecognitionIEEETransactionsonSpeechandAudioProcessing200311p568580混合要素事後重み計算部130は、短時間フレームt毎に各混合要素kに対する事後重みwkを、観測特徴量yと雑音特徴量nと識別パラメータとから計算するS15。各混合要素kに対する事後重みwkは、式の右辺第一項の、混合要素の条件つき事後確率pnに相当するものであり、この実施例では、pnは拡張特徴量zの確率密度関数pnが混合正規分布で近似されるという仮定に基づいて、ベイズの定理を用いて次のように計算される。ここで、fNは多変量D次元正規分布の確率密度関数を表す式参照。この実施例では、各重みπk、各平均μk、各共分散行列Σkが識別パラメータを構成する。条件つき強調特徴量計算部140は、短時間フレームt毎に各混合要素kに対する条件つき強調特徴量xkを、観測特徴量yと第1回帰行列Akとの積と、雑音特徴量nと第2回帰行列Bkとの積と、バイアスベクトルγkと、の和として計算するS16。すなわち、式の右辺第二項の所望特徴量の条件つき事後確率密度関数p|kynは、yとnに基づく線形回帰を平均とする正規分布で近似されるという仮定に基づいて、次式のように表現される。式において、平均Bknγkが条件つき強調特徴量xkに相当する。一方、Δkは回帰誤差共分散行列であり、特徴量強調には使用されない。なお、本実施例では行列Bkには何ら制約を課さないが、何らかの制約を課してもよい。例えば、行列Bkの第一行目以外は全て0とすることが考えられる。この場合、雑音特徴量nの一番目の成分のみが特徴量強調に寄与することになる。重みつき平均計算部150は、各短時間フレームtの強調特徴量xを、各混合要素kに対する条件つき強調特徴量xkの、各混合要素kに対する事後重みwkによる重みつき平均として次式のように計算するS17。なお、各混合要素kに対する事後重みwkを最大にするk0に対応する条件つき強調特徴量を強調特徴量としてもよい。混合要素事後重み計算部130S15、条件つき強調特徴量計算部140S16、重みつき平均計算部150S17の各処理は、図2に示すようにループを構成しており、1回の繰り返しでは1つの短時間フレームtについて特徴量強調を実施する。そして、対象とする全ての短時間フレームについて強調特徴量xを計算した後、得られた強調特徴量xの時系列を所定の出力先に出力するS18。例えば、電子ファイルに書き出したり、パターン認識装置の入力端子に伝達する。なお、特徴量強調装置100に最初に入力される識別パラメータと回帰パラメータAk、Bk、γkは、それぞれ予め学習される。識別パラメータが、この実施例のように拡張特徴量の混合正規分布のパラメータπk、μk、Σkである場合、例えば、劣化特徴量と雑音特徴量の対の集合である第2訓練データセットを用いて、最尤推定法や最大事後確率法等の方法により学習を行うことができる。なお、混合正規分布のパラメータの具体的な学習方法については、参考文献2などで公知であるため、説明を省略する。参考文献2高村大也、言語処理のための機械学習入門、コロナ社、2010年一方、所望特徴量の回帰パラメータAk、Bk、γkは、例えば、所望特徴量、劣化特徴量、雑音特徴量の三つ組みの集合i1Nからなる第1訓練データセットを用いて学習を行うことができるNは第1訓練データセットに含まれるデータ組数。この学習のため、例えば、図3に示す学習部160を設け、図4に示すような学習処理を予め行うことが考えられる。学習部160は条件つき事後確率計算手段161と回帰パラメータ計算手段162とを備える。事後確率計算手段161は、各三つ組みに対して、各混合要素kの条件つき事後確率uikをuik=pにより計算するS21。この式の右辺は、式により計算することができる。続いて、回帰パラメータ計算手段162は、各三つ組みに対して、各混合要素kの回帰パラメータAk、Bk、γkを、次の正規方程式を解くことにより計算して出力するS22。ここで、viは、yiとniと定数1を結合したベクトル、CkはAk、Bk、γkを結合した行列である。以上説明したように、本発明においては混合要素の事後重みと条件つき強調特徴量を、それぞれ観測特徴量だけでなく雑音特徴量も用いて計算する。そのため、観測特徴量に含まれる雑音特徴量を直接的に取り扱うことができ、基本訓練データセットやステレオ訓練データセットでカバーされない種類の雑音が観測特徴量に含まれる場合でも適切な強調特徴量を得ることができる。実施例2は、特徴量強調装置100に最初に入力される識別パラメータとして、各混合要素kに対する対数線形モデルの重みベクトルwkを用いる構成である。この構成は、実施例1の方法とは、混合要素事後重み計算部130における各混合要素の事後重みの計算方法が異なる。具体的には、各混合要素kに対する事後重みwkは、観測特徴量yと雑音特徴量nとの結合である拡張特徴量zが与えられた場合の混合要素の事後重みとして対数線形モデルに基づいて計算される。すなわち、各混合要素kに対する事後重みwkは、実施例1と同様に、式の右辺第一項の混合要素の条件つき事後確率pnに相当するが、pnは対数線形モデルを用いて次のように計算する。ここで、φは予め定められた任意のベクトル関数である。特徴量強調装置100に識別パラメータとして入力される、各混合要素kに対する対数線形モデルの重みベクトルwkは、所望特徴量、劣化特徴量、雑音特徴量の三つ組みの集合i1Nからなる第1訓練データセットを用いて予め学習しておく。この学習のため、例えば、図5に示す学習部170を設け、図6に示すような学習処理を行うことが考えられる。学習部170は、参照混合正規分布学習手段171と参照混合要素識別手段172と重み推定手段173とを備える。参照混合正規分布学習手段171は、所望特徴量xiの集合を用いて、所望特徴量xiの混合正規分布のパラメータを学習するS31。所望特徴量xiの混合正規分布の各混合要素kのパラメータは、なお、混合正規分布のパラメータの具体的な学習方法については、参考文献2などで公知であるため説明を省略する。参照混合要素識別手段172は、各所望特徴量xiに対して、条件つき事後確率pを最大にする参照混合要素kiを次のように計算するS32。なお、条件つき事後確率pは、ベイズの定理により次のように計算できる。重み推定手段173は、参照混合要素kiと、劣化特徴量yiと雑音特徴量niとの組の集合と、を用いて、各混合要素kに対する対数線形モデルの重みベクトルwkを、正則化項つき最尤推定法により計算して出力するS33。具体的には、各混合要素kについて、第1訓練データセットの三つ組みのうち、参照混合要素kiがkであるものIk=iki=kを集め、Ikに含まれる劣化特徴量yiと雑音特徴量niを用いて、重みベクトルwkを正則化項つき最尤推定法により推定する。なお、正則化項つき最尤推定法による対数線形モデルの重みベクトルの推定方法は、参考文献2などで公知であるため説明を省略する。実施例2の構成においても、実施例1と同様、混合要素の事後重みと条件つき強調特徴量を、それぞれ観測特徴量だけでなく雑音特徴量も用いて計算する。そのため、観測特徴量に含まれる雑音特徴量を直接的に取り扱うことができ、基本訓練データセットやステレオ訓練データセットでカバーされない種類の雑音が観測特徴量に含まれる場合でも適切な強調特徴量を得ることができる。本発明の特徴量強調装置及び特徴量強調方法における各処理は、上記に従った時系列の順序で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、本発明の特徴量強調装置の各機能は必要に応じ、併合分割しても構わない。その他、本発明において表現されている技術的思想の範囲内で適宜変更が可能である。本発明の特徴量強調装置を構成する各部各手段をコンピュータによって実現する場合、各部各手段が担う機能の処理内容はプログラムによって記述される。そのプログラムは、例えば、ハードディスク装置に格納されており、実行時には、必要なプログラムやデータがRAMに読み込まれて、そのプログラムがCPUにより実行されることにより、コンピュータ上で各処理内容が実現される。