利用者の音声を含む第1の音響信号の周波数スペクトルと妨害音を含む第2の音響信号の周波数スペクトルに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する重み付与手段と、前記重み付与手段で付与された周波数帯域別の重みを利用して、前記第1の音響信号の周波数スペクトルから特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴量に基づいて、前記第1の音響信号の音声/非音声を判別する音声/非音声判別手段と、を備える音声判別装置。前記重み付与手段が、前記第1の音響信号の周波数スペクトルの大きさが第1の閾値より小さく、かつ、前記第2の音響信号の周波数スペクトルの大きさが第2の閾値より大きくなるような周波数帯域に予め決められた所定の重みを付与し、前記特徴抽出手段が、前記重み付与手段で所定の重みが付与された周波数帯域における周波数スペクトルを除外して特徴量を抽出する請求項1記載の音声判別装置。前記第2の音響信号を利用して、前記第1の音響信号に含まれる妨害音を抑圧する雑音抑圧手段を更に備え、前記重み付与手段が、前記雑音抑圧手段で妨害音が抑圧された第1の音響信号の周波数スペクトルの大きさを利用する請求項1乃至請求項2記載の音声判別装置。複数チャンネルの音響信号を処理して利用者の音声を強調した第1の音響信号を抽出する目的音強調手段と、複数チャンネルの音響信号を処理して妨害音を強調した第2の音響信号を抽出する妨害音強調手段を更に備え、前記重み付与手段が、前記目的音強調手段で抽出された第1の音響信号の周波数スペクトルと、前記妨害音強調手段で抽出された第2の音響信号の周波数スペクトルを利用する請求項1乃至請求項2に記載の音声判別装置。複数チャンネルの音響信号を処理して利用者の音声を強調した第1の音響信号を抽出する目的音強調手段と、複数チャンネルの音響信号を処理して妨害音を強調した第2の音響信号を抽出する妨害音強調手段を更に備え、前記雑音抑圧手段が、前記妨害音強調手段で抽出された第2の音響信号を利用して、前記目的音強調手段で抽出された第1の音響信号に含まれる妨害音を抑圧する請求項3記載の音声判別装置。第2の音響信号にシステム音を混合する混合手段を更に備え、前記重み付与手段が、前記システム音が混合された第2の音響信号の周波数スペクトルを利用する請求項1から請求項5の何れか1項に記載の音声判別装置。利用者の音声を含む第1の音響信号の周波数スペクトルと妨害音を含む第2の音響信号の周波数スペクトルに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する重み付与工程と、前記重み付与工程で付与された周波数帯域別の重みを利用して、前記第1の音響信号の周波数スペクトルから特徴量を抽出する特徴抽出工程と、前記特徴抽出工程で抽出された特徴量に基づいて、前記第1の音響信号の音声/非音声を判別する音声/非音声判別工程と、を備える音声判別方法。利用者の音声を含む第1の音響信号の音声/非音声を判別する判別装置に、前記第1の音響信号の周波数スペクトルと妨害音を含む第2の音響信号の周波数スペクトルに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する重み付与工程と、前記重み付与工程で付与された周波数帯域別の重みを利用して、前記第1の音響信号の周波数スペクトルから特徴量を抽出する特徴抽出工程と、前記特徴抽出工程で抽出された特徴量に基づいて、前記第1の音響信号の音声/非音声を判別する音声/非音声判別工程と、を実現させるための音声判別プログラム。発明が解決しようとする課題は、利用者音声の主要な成分を除外せずに妨害音の影響を除外する音声判別装置を提供することである。実施形態の音声判別装置は、利用者の音声を含む第1の音響信号の周波数スペクトルと妨害音を含む第2の音響信号の周波数スペクトルに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する重み付与手段と、前記重み付与手段で付与された周波数帯域別の重みを利用して、前記第1の音響信号の周波数スペクトルから特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された特徴量に基づいて、前記第1の音響信号の音声/非音声を判別する音声/非音声判別手段とを備える。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態の音声判別装置は、音声認識の前処理に利用されるものであり、所定区間長に分割した音響信号の各区間に認識対象となる利用者の音声が含まれるか否かを判別する。音声判別装置は、利用者の近くに設置された主マイクロホンで取得した第1の音響信号と、主マイクロホンと比べて相対的に利用者から遠い位置に設置された副マイクロホンで取得した第2の音響信号の2つの音響信号を取得する。マイクロホンの位置関係から、第1の音響信号には利用者の音声が、第2の音響信号には妨害音の方が主として含まれる。音声判別装置は、第1および第2の音響信号の周波数スペクトルの大きさを利用して、周波数帯域別の重みを付与する。本実施形態では、利用者音声を含まず、かつ妨害音を含む周波数帯域には小さな重みを、それ以外の周波数帯域には大きな重みを付与する。そして、音声判別装置は、重みの小さな周波数帯域を除外して第1の音響信号から特徴量を抽出する。このように、第1および第2の音響信号の周波数スペクトルの大きさを利用して重みを付与することにより、利用者音声の主要な成分を含む周波数帯域の周波数スペクトルが特徴抽出時に除外されることを防止する。ブロック構成図1は、第1の実施形態にかかる音声判別装置を備えた音声認識システムを示すブロック図である。この音声認識システムは、利用者の近くに設置された主マイクロホン130-1と、主マイクロホン130-1と比べて相対的に利用者から遠い位置に設置された副マイクロホン130-2と、主マイクロホン130-1で取得した第1の音響信号の音声/非音声を判別する音声判別装置100と、音声/非音声の判別結果を利用して音声判別装置100が出力した音響信号ettは時間インデックスを認識する音声認識部110とを備える。主マイクロホン130-1で取得した第1の音響信号dtと副マイクロホン130-2で取得した第2の音響信号xtには、利用者音声と妨害音がともに含まれるが、その設置位置により、第1の音響信号には利用者音声が、第2の音響信号には妨害音が相対的に強く含まれる。音声判別装置100は、第1の音響信号を所定区間長に分割し、各区間に利用者音声が含まれるか否かを判別する。また、音声判別装置100は、第1の音響信号dtをそのまま音響信号etとして音声認識部110に出力する。音声認識部110は、音声判別装置100が出力した所定区間ごとの音声/非音声判別情報から利用者の音声区間始端から終端までの区間を特定し、音響信号etの音声認識を実行する。図2は、音声判別装置100の構成を示すブロック図である。音声判別装置100は、第1および第2の音響信号の周波数スペクトルの大きさを利用して、利用者音声の主要な成分は含まれないが妨害音が含まれる蓋然性が高い周波数帯域妨害主要周波数帯域に重み0を、それ以外の周波数帯域に重み1を付与する重み付与部101と、第1の音響信号から妨害主要周波数帯域における周波数スペクトルを除いて特徴量を抽出する特徴抽出部102と、特徴抽出部102で抽出された特徴量を利用して、所定区間ごとの音声/非音声情報を求める音声/非音声判別部103とを備える。フローチャート図3は、本実施形態にかかる音声認識システムのフローチャートである。まず、ステップS401では、重み付与部101が、第1の音響信号dtと第2の音響信号xtの周波数スペクトルの大きさを利用して、特徴抽出部102で特徴量を抽出する際に利用する各周波数帯域fの重みRfkを算出するkは、フレーム番号。重み付与部101は、まず、16000Hzのサンプリングで取得された第1の音響信号dtおよび第2の音響信号xtを、フレーム長25ms400サンプル、間隔8ms128サンプルのフレームにそれぞれ分割する。フレーム分割にはハミング窓を使用する。次に、重み付与部101は、各フレームに対して112点の零詰めを行った後、512点の離散フーリエ変換を適用して第1の音響信号dtのパワースペクトルDfkと第2の音響信号xtのパワースペクトルXfkを求める。そして、重み付与部101は、得られたパワースペクトルDfkとXfkを、1式の再帰式で時間方向に平滑化した平滑化パワースペクトルD’fkとX’fkを計算する。ここで、D’fkとX’fkは周波数帯域fにおける平滑化パワースペクトルを、μは平滑化の度合いを調整する忘却係数を表している。μは0.3~0.5程度に設定する。次に、重み付与部101は、第1の音響信号の平滑化パワースペクトルD’fkを利用して、利用者音声の主要な成分を含まない周波数帯域に重み0を、それ以外の周波数帯域に重み1を付与する。具体的には、第1の音響信号の平滑化パワースペクトルD’fkと第1閾値THDkを比較して、2式により重みを付与する。第1閾値THDkは、利用者の音声が含まれる周波数帯域の検出に適した大きさが必要である。例えば、第1閾値THDkを第1の音響信号の無音区間例えば、起動直後の100msec区間などの周波数スペクトルより大きな値に設定することができる。次に、重み付与部101は、第2の音響信号の平滑化パワースペクトルX’fkを利用して、利用者音声の主要な成分が含まれていない周波数帯域のうち妨害音が混入している蓋然性が高い周波数帯域妨害主要周波数帯域を検出する。具体的には、2式で重みを付与した結果Rfkが0となっている周波数帯域について、3式によりRfkを更新する。第2閾値は、第1の音響信号の無音区間のパワーより大きな値に設定することができる。また、4式のように、各フレームにおける周波数スペクトルの平均値を第2閾値とすることもできる。ここで、Pは周波数帯域fの数である。この場合、第2閾値はフレームごとに動的に変化する。Rfkは最終的に0か1の値を持つ。Rfk=0となる周波数帯域が、利用者音声の主要な成分は含まれないが妨害音が含まれる蓋然性が高い妨害主要周波数帯域である。この他にも、重み付与部101は、第1の音響信号の平滑化パワースペクトルD’fkに適当な係数を掛けた後、これを第2の音響信号の平滑化パワースペクトルから差し引いたパワースペクトルを計算し、このパワースペクトルにおいて所定閾値を超える周波数帯域に重み0を、それ以外の周波数帯域に重み1を付与するなどしてもよい。ステップS402では、特徴抽出部102は、重み付与部101で得られた周波数帯域別の重みRfkを利用して、第1の音響信号dtから利用者の音声らしさを表す特徴量を抽出する。本実施形態では、特徴量として5式で計算される周波数帯域別SNRの平均値SNRavrgk以下、平均SNRと記すを用いる。ここで、Mkはk番目のフレームで妨害主要周波数帯域ではないと判定されたつまり、Rfk=1となる周波数帯域fの数を表している。また、Nfkは第1の音響信号に含まれる妨害音のみのパワースペクトルの推定値であり、例えば、第1の音響信号の先頭20フレームにおけるパワースペクトルの平均値から求める。一般に、利用者音声が含まれる区間における第1の音響信号は、利用者音声が含まれない区間における第1の音響信号と比較して大きくなる。したがって、平均SNRが大きいほど、第1の音響信号に利用者音声が含まれている蓋然性が高いといえる。なお、特徴量は平均SNRに限らず、例えば、非特許文献1に開示された正規化スペクトルエントロピーやスペクトル間余弦値を用いることができる。5式より、特徴抽出部102は、重み付与部101で妨害主要周波数帯域Rfk=0として特定された周波数帯域における周波数スペクトルを除外して特徴量を抽出している。妨害主要周波数帯域は、利用者音声の主要な成分は含まれないが妨害音が含まれる蓋然性の高い周波数帯域である。したがって、特徴量を抽出する際に妨害主要周波数における周波数スペクトルを除外することで、利用者音声の主要な成分を含み、かつ妨害音の影響を取り除いた特徴量の抽出が可能になる。ステップS403では、音声/非音声判別部103は、6式のように特徴抽出部102で抽出された特徴量と第3閾値THVAkを比較することで、フレーム単位の音声/非音声を判別する。ステップS404では、音声認識部110は、音声判別装置100が出力するフレーム単位の判別結果を使って認識対象となる利用者の音声区間を特定する。また、音声認識部110は、音声判別装置100が出力する音響信号et本実施形態では、et=dtについて音声認識処理を実行する。以上の説明では、周波数スペクトルとしてパワースペクトルを用いたが、振幅スペクトルを用いてもよい。効果このように、本実施形態にかかる音声判別装置は、第1および第2の音響信号のパワースペクトルの大きさを利用して周波数帯域別の重みを付与することにより、利用者音声の主要な成分を含む周波数帯域に小さな重みが付与されることを防止する。これにより、利用者音声の主要な成分を含む周波数帯域が特徴抽出時に除外されることを防ぐことができる。変形例1本実施形態における音声判別装置100を、次に述べる音声判別装置200に置き換えることもできる。図4は、音声判別装置200の構成を示すブロック図である。音声判別装置100と異なるのは、第1の音響信号dtから妨害音を除外する適応フィルタ部204雑音抑圧部を有する点である。これに伴い、重み付与部101は、妨害音を除外した後の第1の音響信号etおよび雑音抑圧のフィルタ特性を畳み込んだ後の第2の音響信号ytのパワースペクトルの大きさを利用して周波数帯域別の重みを付与する。また、特徴抽出部102はetから特徴量を抽出する。図5は、本変形例にかかる音声認識システムのフローチャートである。第1の実施形態と異なる処理は、ステップS421である。ステップS421では、適応フィルタ部204は、xtをフィルタ処理して、dtに混入する妨害音を抑圧する音響信号ytを生成する。減算部205は、dtからytを差し引くことで第1の音響信号に含まれる妨害音を抑圧したetを生成する。etは、7式で計算できる。適応フィルタ部204のフィルタ係数の数Lは、妨害音が副マイクロホン130-2に到達してから主マイクロホン130-1に到達するまでの遅延時間τ1と使用環境の残響時間τ2の大きい方で決まる。また、適応フィルタ部204のフィルタ係数値wは、例えば、NLMSアルゴリズムを用いて、8式で更新する。ここで、αは更新速度を調整するステップサイズ、γは分母項が零になることを防ぐための小さな正の値である。αは0.1~0.3程度に設定する。このとき、適応フィルタ部204は、9式のように特徴抽出部202によって抽出されたSNRavrgkと第4の閾値THDTの比較結果を利用してフィルタ係数の更新を制御してもよい。これにより、適応フィルタ部204は、第1の音響信号dtに利用者音声が含まれる区間でフィルタ係数を更新してしまうことを防止することができる。ステップS422では、重み付与部101は、雑音抑圧後の第1の音響信号etおよびフィルタ処理後の第2の音響信号ytのパワースペクトルの大きさに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する。ステップ423からステップS425までの処理は、第1の実施形態のステップS402からステップS404までの処理と同様であるため、説明を省略する。このように、本変形例では、第1の音響信号に含まれる妨害音を適応フィルタ部204雑音抑圧部で抑圧している。これにより、音声判別部200の音声/非音声判別の精度を向上させることができる。第2の実施形態図6は、第2の実施形態にかかる音声判別装置を備えた音声認識システムを示すブロック図である。この音声認識システムの音声判別装置300は、マイクロホン330-1からマイクロホン330-nまでのn本のマイクロホンを用いてnチャンネルの音響信号を取得する。図7は、音声判別装置300の構成を示すブロック図である。第1の実施形態と異なるのは、音声判別装置300が、遅延和アレイ304目的音強調部と死角型アレイ305妨害音強調部を有する点である。遅延和アレイ304は、m1t~mntまでのnチャンネルの音響信号を同相加算して利用者音声を主として含む第1の音響信号dtを生成する。死角型アレイ305は、音響信号m1tとmntを同相減算して妨害音を主として含む第2の音響信号etを生成する。フローチャート図8は、本変形例にかかる音声認識システムのフローチャートである。第1の実施形態と異なる処理は、ステップS411およびステップS412である。ステップS411では、遅延和アレイ部304は、nチャンネルの音響信号m1t~mntを同相加算して、第1の音響信号dtを生成する。また、ステップS412では、死角型アレイ305は、音響信号m1tとmntを同相減算して第2の音響信号xtを生成する。ここで、p番目の音響信号に与えるべき同相化のための遅延量をDpとしたとき、第1および第2の音響信号を求める演算は、10式と11式でそれぞれ表すことができる。第1の音響信号dtは、nチャンネルの音響信号m1t~mntを同相加算した信号であり、Dpで定まる同相化の方向に指向性を向けたm1t~mntの遅延和アレイ出力である。同相化の方向は利用者の方向に設定される。第2の音響信号xtは、2つの音響信号m1tとmntを同相減算した信号であり、同相化の方向から到来する音声を除去した死角型アレイ出力である。同相化の方向は前述の利用者の方向に設定される。この結果、第1の音響信号は利用者音声を強調した音響信号になり、第2の音響信号は利用者音声を抑圧して妨害音を強調した音響信号になる。なお、p番目の音響信号に与えるべき同相化のための遅延量Dpは、0以上の値でなければならない。これが負の場合、mpt-Dpがまだ観測されていない未来の信号値を指すことになる因果律の成立しなくなるからである。そこで、遅延量Dpを12式によって決定することで0以上の値になることを保証する。同相化の方向から到来する利用者音声がp番目のマイクロホン330-pに到達する時刻をtpとすると、マイクロホン330-1を基準にした到達時間差Δtp-1=tp-t1は図計算により求めることができる。こここで最も単純には、p番目のチャンネル信号に与えるべき同相化のための遅延量DpをΔtp-1とすることであるが、Δtp-1が負値だと前述の因果律の不成立が発生するので、何らかのオフセットを与えることになる。このオフセット値をτ3とすると、必要なτ3の値は-Δtp-1の最大値として与えることができる。なお、本実施形態では、遅延和アレイ304が出力した第1の音響信号dtをそのまま音声判別装置300が出力するetとして用いる。また、ステップ413からステップS416までの処理は、第1の実施形態のステップS401からステップS404までの処理と同様であるため、説明を省略する。このように本実施形態の音声判別装置300は、複数の音響信号を利用したアレイ処理により、利用者音声を含む第1の音響信号と妨害音を含む第2の音響信号を生成する。これにより、第1の実施形態にあるようなマイクロホン配置に関する制約副マイクロホンが主マイクロホンと比べて相対的に利用者から遠い位置に設置されることを取り除くことができる。変形例2本実施形態における音声判別装置300を、次に述べる音声判別装置400に置き換えることもできる。図9は、音声判別装置400の構成を示すブロック図である。音声判別装置300と異なるのは、遅延和アレイ304が出力した音響信号から妨害音を更に除外する適応フィルタ部204雑音抑圧部を有する点である。図10は、本変形例にかかる音声認識システムのフローチャートである。第2の実施形態と異なる処理は、ステップS433である。ステップS433では、適応フィルタ部204は、死角型アレイ305が出力した第2の音響信号xtをフィルタ処理して号ytを生成する。そして、遅延和アレイ304が出力した第1の音響信号dtからytを差し引くことで第1の音響信号dtに含まれる妨害音を抑圧する。適応フィルタ部204により妨害音を抑圧した後のetは、13式で計算できる。dtに含まれるxtの成分は、xtに対して先行したり遅延したりする。13式のτ4はこの先行による因果律の不成立を防止するためにdtに与える遅延である。分散配置されたn個のマイクロホンの重心位置から最も離れたマイクロホンまでの距離を音波が伝播する時間をTmaxとすると、このτ4の値を2Tmaxとすることができる。音波が各マイクロホンに到達する時刻には、同じ音波が前記重心位置に到達する時刻を基準にして±Tmaxの遅延負値は先行を生じ得る。すなわち、最初に音波が到達したマイクロホンの信号と最後に音波の到達したマイクロホンの信号とでは、この音波の成分は最大2Tmaxの時間ずれを生じ得る。よって、τ4を2Tmaxとしてdtをこのτ4だけ遅延させれば、dtに含まれるxtの成分がxtに対して確実に遅延するため、因果律の不成立を防止することができる。適応フィルタ部406のフィルタ係数の数Lは、最大先行時間τ4と使用環境の残響時間τ2の合計時間で決定される。なお、適応フィルタ部204におけるフィルタ係数wの更新、ならびにフィルタ係数の更新制御は、前述の音声判別装置200における8式と9式に示した演算と同様に行われる。以上の処理により、利用者音声がないときのetを可能な限り小さくするフィルタ係数wを求めることができ、dtに混入する妨害音は前記音声判別装置300よりも少なくなる。ステップS434では、重み付与部101は、雑音抑圧後の第1の音響信号etおよび死角型アレイ305妨害音強調部が出力した第2の音響信号xtのパワースペクトルの大きさに基づいて、周波数帯域別の重みを付与する。ステップ435からステップS437までの処理は、第1の実施形態のステップS402からステップS404までの処理と同様であるため、説明を省略する。このように、本変形例では、第1の音響信号に含まれる妨害音を適応フィルタ部204雑音抑圧部で抑圧している。これにより、音声判別部400の音声/非音声判別の精度を向上させることができる。変形例3本実施形態における音声判別装置300を、図11に示す音声判別装置500に置き換えることもできる。この構成では、変形例2の音声判別装置400に加えて、第2の音響信号xtにシステム音を混合する混合部508を更に設けている。この音声判別装置500は、スピーカから拡声出力されたシステム音が妨害音エコーとして第1の音響信号に混入するような場合にも対応できるよう改良されている。混合部508は、14式の演算によって第2の音響信号xtとシステム音x1t~xqtを混合した音響信号x’tを生成する。ここで、β1はx’t全体のゲインを定める係数であり、β2はxtとシステム音の混合比を定める係数である。この混合処理は、図10におけるステップS433において行うことができる。適応フィルタ部204におけるフィルタ係数wの更新、ならびにフィルタ係数の更新制御は、前述の音声判別装置200及び音声判別装置400における8式、9式、13式に示した演算と同様に行われる。この結果、利用者音声がないときの音響信号etを小さくするフィルタ係数が求められることになり、etに混入する妨害音を抑圧することができる。なお、14式のβ2を0にすれば音声判別装置500は前述の音声判別装置400と同じ働きをする。また、β2を1にすれば適応フィルタ部204と減算部205は、システム音の音響エコーを第1の音響信号dtから抑圧するよう動作する。周囲の環境が静かなときには妨害音の主成分が音響エコーとなるので、後者の設定を選択するとよい。変形例4本実施形態では、重み付与部101は、妨害主要周波数帯域には重み0を、それ以外の周波数帯域には重み1を付与している。付与する重みはこれに限定されず、例えば、妨害主要周波数帯域に重み-100を、それ以外の周波数帯域に重み100を付与し、特徴抽出部102で特徴量を抽出する際に重み-100が付与された周波数帯域における周波数スペクトルを除外するようにしてもよい。また、特徴抽出時に利用する重みの値を連続的に変化させてもよい。効果以上述べた少なくとも一つの実施形態の音声判別装置によれば、第1および第2の音響信号のパワースペクトルの大きさを利用して周波数帯域別の重みを付与することにより、利用者音声の主要な成分を含む周波数帯域に小さな重みが付与されることを防止する。これにより、利用者音声の主要な成分を含む周波数帯域が特徴抽出時に除外されることを防止する。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。