"複数の音源から到来する音響の混合音を複数の収音機器で収音した複数の観測信号を処理する音響処理装置であって、前記複数の音源の各々について音響の到来方向を特定する方向特定手段と、前記方向特定手段が特定した複数の到来方向の各々について、当該到来方向に収音の死角を形成する死角制御型ビーム形成を前記複数の観測信号について実行することで指向信号を生成する指向処理手段と、前記指向処理手段が生成した複数の指向信号の振幅の加算値に対する一の指向信号の振幅の比に応じた処理係数値を周波数毎に生成する係数値生成手段と、前記観測信号の各周波数の成分に当該周波数の処理係数値を作用させる第1信号処理手段とを具備する音響処理装置。複数の周波数を第1周波数と第2周波数とに選別する周波数選別手段と、前記複数の観測信号における前記各第1周波数の成分から分離行列を前記第1周波数毎に生成する分離行列生成手段と、前記複数の観測信号における前記各第1周波数の成分に当該第1周波数の分離行列を作用させて第1分離信号を生成する第2信号処理手段とを具備し、前記指向処理手段は、前記複数の観測信号における前記各第2周波数の成分から前記到来方向毎に前記指向信号を生成し、前記係数値生成手段は、前記各第2周波数について前記処理係数値を生成し、前記第1信号処理手段は、前記複数の観測信号における前記各第2周波数の成分に当該第2周波数の前記処理係数値を作用させて第2分離成分を生成する請求項1の音響処理装置。前記方向特定手段は、前記分離行列生成手段が各第1周波数について生成した分離行列から前記複数の音源の各々について音響の到来方向を推定する請求項2の音響処理装置。前記複数の観測信号における前記各周波数の成分から分離行列を生成する学習処理の有意性を示す有意指標値を周波数毎に算定する指標算定手段を具備し、前記周波数選別手段は、前記各周波数の有意指標値に応じて前記複数の周波数を第1周波数と第2周波数とに選別する請求項2または請求項3の音響処理装置。しかし、以上の技術では、音源分離後の信号のうち低域側の周波数での強度が死角制御型ビーム形成に起因して低くなるという問題がある。以上の事情を考慮して、本発明は、音源分離後の信号について低域側の強度を維持することを目的とする。以上の課題を解決するために本発明が採用する手段を説明する。なお、本発明の理解を容易にするために、以下の説明では、本発明の要素と後述の実施形態の要素との対応を括弧書で付記するが、本発明の範囲を実施形態の例示に限定する趣旨ではない。本発明の音響処理装置は、複数の音源例えば音源PS1および音源PS2から到来する音響例えば音響S1および音響S2の混合音を複数の収音機器例えば収音機器PM1および収音機器PM2で収音した複数の観測信号例えば観測信号x1および観測信号x2を処理する音響処理装置であって、複数の音源の各々について音響の到来方向例えば到来方向θe1および到来方向θe2を特定する方向特定手段例えば方向特定部62と、方向特定手段が特定した複数の到来方向の各々について、当該到来方向に収音の死角を形成する死角制御型ビーム形成を複数の観測信号について実行することで指向信号例えば指向成分Z1nuおよび指向成分Z2nuを生成する指向処理手段例えば指向処理部64と、指向処理手段が生成した複数の指向信号の振幅の加算値に対する一の指向信号の振幅の比に応じた処理係数値例えば処理係数値αinuを周波数毎に生成する係数値生成手段例えば係数値生成部66と、観測信号の各周波数の成分に当該周波数の処理係数値を作用させる第1信号処理手段例えば信号処理部68とを具備する。以上の形態では、複数の指向信号の振幅の加算値に対する一の指向信号の振幅の比に応じた処理係数値を観測信号に作用させるから、例えば指向処理手段が生成した指向信号を音源分離後の音響信号として確定する構成と比較すると、音源分離後の信号について低域側の強度を維持することが可能である。本発明の好適な態様において、複数の周波数例えばK個の周波数F1~FKを第1周波数例えばM個の第1周波数FA1~FAMと第2周波数例えばN個の第2周波数FB1~FBNとに選別する周波数選別手段例えば周波数選別部24と、複数の観測信号における各第1周波数の成分から分離行列例えば分離行列Wmを第1周波数毎に生成する分離行列生成手段例えば分離行列生成部54と、複数の観測信号における各第1周波数の成分に当該第1周波数の分離行列を作用させて第1分離信号例えば分離成分YA1muまたは分離成分YA2muを生成する第2信号処理手段例えば信号処理部52とを具備し、指向処理手段は、複数の観測信号における各第2周波数の成分から到来方向毎に指向信号を生成し、係数値生成手段は、各第2周波数について処理係数値を生成し、第1信号処理手段は、複数の観測信号における各第2周波数の成分に当該第2周波数の処理係数値を作用させて第2分離成分例えば分離成分YB1nuまたは分離成分YB2nuを生成する。以上の態様では、複数の周波数のうち第1周波数については分離行列を利用した観測信号の処理で第1分離信号が生成され、複数の周波数のうち第2周波数については処理係数値を利用した観測信号の処理で第2分離信号が生成される。したがって、第2分離信号における低域側の強度を維持しながら、全部の周波数について分離行列を生成する構成と比較して音響処理装置の演算量や必要な記憶容量を削減できるという利点がある。更に好適な態様において、方向特定手段は、分離行列生成手段が各第1周波数について生成した分離行列から複数の音源の各々について音響の到来方向を推定する。以上の態様では、分離行列生成手段が第1周波数について生成した分離行列から各音響の到来方向が推定されるから、分離行列生成手段による分離行列の生成とは別個に方向特定部が各音響の到来方向を推定する構成と比較して、音響処理装置の演算量や必要な記憶容量が削減されるという利点がある。本発明の好適な態様の音響処理装置は、複数の観測信号における各周波数の成分から分離行列を生成する学習処理の有意性を示す有意指標値を周波数毎に算定する指標算定手段例えば指標算定部26を具備し、周波数選別手段は、各周波数の有意指標値に応じて複数の周波数を第1周波数と第2周波数とに選別する。以上の態様では、学習処理例えば独立成分分析の有意性を示す有意指標値に応じて複数の周波数が選別されるから、複数の周波数を学習処理の有意性とは無関係に選別する構成と比較して、高精度な音源分離が可能な分離行列を生成することが可能である。以上の各態様の音響処理装置は、音声の処理に専用されるDSPDigitalSignalProcessorなどのハードウェア電子回路によって実現されるほか、CPUCentralProcessingUnitなどの汎用の演算処理装置とプログラムとの協働によっても実現される。本発明に係るプログラムは、複数の音源例えば音源PS1および音源PS2から到来する音響例えば音響S1および音響S2の混合音を複数の収音機器例えば収音機器PM1および収音機器PM2で収音した複数の観測信号例えば観測信号x1および観測信号x2を処理するためのプログラムであって、複数の音源の各々について音響の到来方向例えば到来方向θe1および到来方向θe2を特定する方向特定処理例えば方向特定部62と、方向特定処理で特定した複数の到来方向の各々について、当該到来方向に収音の死角を形成する死角制御型ビーム形成を複数の観測信号について実行することで指向信号例えば指向成分Z1nuおよび指向成分Z2nuを生成する指向処理例えば指向処理部64と、指向処理で生成した複数の指向信号の振幅の加算値に対する一の指向信号の振幅の比に応じた処理係数値例えば処理係数値αinuを周波数毎に生成する係数値生成処理例えば係数値生成部66と、観測信号の各周波数の成分に当該周波数の処理係数値を作用させる第1信号処理例えば信号処理部68とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明に係る音響処理装置と同様の作用および効果が奏される。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。<A:第1実施形態>図1は、第1実施形態に係る音響処理装置100Aのブロック図である。相互に間隔をあけて配置された収音機器PM1および収音機器PM2が音響処理装置100Aに接続される。収音機器PM1および収音機器PM2は、例えば無指向性または指向性のマイクロホンである。収音機器PM1および収音機器PM2の周辺の相異なる位置には音源PS1および音源PS2が存在する。音源PS1は、観測点例えば収音機器PM1と収音機器PM2との中点に対して方向θ1に位置し、音源PS2は観測点に対して方向θ2に位置する。音源PS1が発生した音響S1と音源PS2が発生した音響S2との混合音が収音機器PM1および収音機器PM2に到達する。収音機器PM1は観測信号x1を生成し、収音機器PM2は観測信号x2を生成する。観測信号x1および観測信号x2の各々は、音響S1と音響S2との混合音の時間波形を表す音響信号であるt:時間。音響処理装置100Aは、観測信号x1および観測信号x2に対する音源分離で分離信号y1および分離信号y2を生成する信号処理装置である。分離信号y1は、音響S1を強調音響S2を抑制した音響信号であり、分離信号y2は、音響S2を強調音響S1を抑制した音響信号である。すなわち、音響S1と音響S2とが分離音源分離される。分離信号y1および分離信号y2は、スピーカやヘッドホン等の放音機器図示略に供給されることで音響として再生される。なお、分離信号y1および分離信号y2の一方のみを生成する構成例えば分離信号y2を雑音として破棄する構成も採用される。また、観測信号x1および観測信号x2をアナログからデジタルに変換するAD変換器や、分離信号y1および分離信号y2をデジタルからアナログに変換するDA変換器の図示は便宜的に省略した。図1に示すように、音響処理装置100Aは、演算処理装置12と記憶装置14とを具備するコンピュータシステムで実現される。記憶装置14は、演算処理装置12が実行するプログラムや演算処理装置12が使用する各種の情報を記憶する。磁気記録媒体や半導体記録媒体等の公知の記録媒体または複数種の記録媒体の組合せが記憶装置14として任意に採用される。観測信号x1および観測信号x2を事前に収録して記憶装置14に格納した構成したがって収音機器PM1および収音機器PM2は省略されるも好適である。演算処理装置12は、記憶装置14に格納されたプログラムを実行することで複数の要素周波数解析部22,周波数選別部24,指標算定部26,第1音源分離部31,第2音源分離部32,周波数統合部42,波形合成部44として機能する。なお、演算処理装置12の各機能を複数の集積回路に分散した構成や、専用の電子回路DSPが各機能を実現する構成も採用され得る。周波数解析部22は、観測信号x1を周波数軸上の周波数Fkk=1~K毎帯域毎に区分したK個の周波数成分X1kuX11u~X1Kuと、観測信号x2を周波数Fk毎に区分したK個の周波数成分X2kuX21u~X2Kuとを単位期間フレーム毎に順次に生成する。記号kは周波数軸上の各周波数を示す変数であり、記号uは時間軸上の各時点を示す変数例えば単位期間の番号である。各周波数成分X1kuおよび各周波数成分X2kuの生成には、例えば短時間フーリエ変換等の公知の周波数解析が任意に採用される。また、通過帯域が相違するK個の帯域通過フィルタフィルタバンクを周波数解析部22として利用することも可能である。周波数成分X1kuと周波数成分X2kuとを要素とする観測ベクトルXvkuXvku=[X1ku,X2ku]Tが順次に記憶装置14に格納される。なお、記号Tは行列の転置を意味する。周波数選別部24は、K個の周波数F1~FKをM個の第1周波数FA1~FAMとN個の第2周波数FB1~FBNとに単位期間毎に選別するMおよびNは自然数。K=MN。周波数解析部22が生成したK個の周波数成分X11u~X1Kuのうち各第1周波数FAmm=1~MのM個の周波数成分XA11u~XA1Muは第1音源分離部31に供給され、各第2周波数FBnn=1~NのN個の周波数成分XB11u~XB1Nuは第2音源分離部32に供給される。同様に、K個の周波数成分X21u~X2Kuのうち各第1周波数FAmのM個の周波数成分XA21u~XA2Muは第1音源分離部31に供給され、各第2周波数FBnのN個の周波数成分XB21u~XB2Nuは第2音源分離部32に供給される。指標算定部26は、周波数選別部24による周波数Fkの選別の基準となる有意指標値σkσ1~σKをK個の周波数F1~FKの各々について算定する。有意指標値σkの算定は所定の周期例えば単位期間の所定個毎で実行される。有意指標値σkは、その周波数Fkの観測ベクトルXvkuから分離行列を生成する学習処理独立成分分析の有意性の尺度となる数値である。第1実施形態の指標算定部26は、所定個の単位期間にわたる周波数Fkの観測ベクトルXvkuの時系列の共分散行列RxxkRxxk=EXvkuXvkuHの行列式をその周波数Fkの有意指標値σkとして算定する。記号Hは行列の共役転置を意味し、記号Eは所定個の単位期間にわたる平均値期待値または加算値を意味する。なお、共分散行列Rxxkの行列式の算定については特許文献1に詳述されている。周波数選別部24は、指標算定部26が算定した各有意指標値σkに応じてK個の周波数F1~FKをM個の第1周波数FA1~FAMとN個の第2周波数FB1~FBNとに選別する。特許文献1に開示されるように、共分散行列Rxxkの行列式が小さいほど、観測ベクトルXvkuを適用した行列処理の有意性学習処理の前後で音源分離の精度が向上する度合が低いという傾向がある。そこで、周波数選別部24は、K個の周波数F1~FKのうち有意指標値σkが大きいM個例えば有意指標値σkの降順で上位のM個や有意指標値σkが所定の閾値を上回るM個の周波数Fkを第1周波数FA1~FAMに選別し、有意指標値σkが小さいN個の周波数Fkを第2周波数FB1~FBNに選別する。図1の第1音源分離部31は、各周波数成分XA1muおよび各周波数成分XA2muに対して独立成分分析を適用した音源分離を実行することで、各第1周波数FAmに対応するM個の分離成分YA11u~YA1MuとM個の分離成分YA21u~YA2Muとを単位期間毎に生成する。分離成分YA1muは、第1周波数FAmにおける音響S1の成分を強調音響S2を抑制した周波数成分であり、分離成分YA2muは、第2周波数FBmにおける音響S2の成分を強調音響S1を抑制した周波数成分である。第2音源分離部32は、第1音源分離部31とは相違する信号処理を各周波数成分XB1nuおよび各周波数成分XB2nuに対して実行することで、各第2周波数FBmに対応するN個の分離成分YB11u~YB1NuとN個の分離成分YB21u~YB2Nuとを単位期間毎に生成する。分離成分YB1nuは、第2周波数FBnにおける音響S1の成分を強調音響S2を抑制した周波数成分であり、分離成分YB2nuは、第2周波数FBnにおける音響S2の成分を強調音響S1を抑制した周波数成分である。周波数統合部42は、第1音源分離部31が生成したM個の分離成分YA11u~YA1Muと第2音源分離部32が生成したN個の分離成分YB11u~YB1Nuとを周波数の順番に配列統合することでK個の分離成分Y11u~Y1Kuを単位期間毎に生成する。同様に、周波数統合部42は、M個の分離成分YA21u~YA2MuとN個の分離成分YB21u~YB2Nuとを配列したK個の分離成分Y21u~Y2Kuを単位期間毎に生成する。波形合成部44は、周波数統合部42が単位期間毎に生成するK個の分離成分Y11u~Y1Kuから時間領域の分離信号y1を生成する。具体的には、波形合成部44は、K個の分離成分Y11u~Y1Kuの系列周波数スペクトルを逆フーリエ変換で時間領域に変換するとともに前後の単位期間について相互に連結することで分離信号y1を生成する。同様に、波形合成部44は、周波数統合部42が単位期間毎に生成するK個の分離成分Y21u~Y2Kuから分離信号y2を生成する。図2は、第1音源分離部31および第2音源分離部32のブロック図である。図2に示すように、第1音源分離部31は、信号処理部52と分離行列生成部54とを含んで構成される。信号処理部52は、各第1周波数FAmの周波数成分XA1muおよび周波数成分XA2muにその第1周波数FAmの分離行列Wmを作用させることで分離成分YA1muおよび分離成分YA2muを生成する。具体的には、信号処理部52は、M個の第1周波数FA1~FAMの各々について以下の数式の演算音源分離を実行する。図2の分離行列生成部54は、信号処理部52が数式の音源分離に適用する分離行列WmW1~WMをM個の第1周波数FA1~FAMの各々について単位期間毎に生成する。分離行列Wmの生成には独立成分分析を適用した学習処理分離行列Wmの累積的な更新が採用される。分離行列Wmの学習処理には公知の技術が任意に採用され得るが、第p回目の更新後の分離行列Wpmから直後の分離行列Wp1mを算定する以下の数式の演算が好適である。なお、最初の分離行列W1mの算定には所定の初期行列W0m例えば単位行列が適用される。数式の記号ηは所定の定数ステップサイズを意味し、記号offdiagは、対角成分をゼロに置換する演算子を意味する。また、記号φmnは所定の非線形関数例えば双曲線正接関数である。数式の記号Yvpmuは、周波数成分XA1muおよび周波数成分XA2muに分離行列Wpmを作用させる数式の演算で算定されるベクトルYvpmu=[YA1mu,YA2mu]Tを意味する。分離行列生成部54は、数式の演算を所定回だけ反復した時点の分離行列Wp1mを分離行列Wmとして確定する。以上が第1音源分離部31の構成および作用である。図2に示すように、第2音源分離部32は、演算処理部60と信号処理部68とを含んで構成される。演算処理部60は、N個の第2周波数FB1~FBNの各々について処理係数値α1nuα11u~α1Nuと処理係数値α2nuα21u~α2Nuとを設定する。処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuの算定は所定の周期毎例えば単位期間毎に実行される。各第2周波数FBnの処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuは、音響S1のうちその第2周波数FBnの周波数成分S1nuの振幅S1nuと、音響S2のうちその第2周波数FBnの周波数成分S2nuの振幅S2nuとの関係大小に応じて0以上かつ1以下の範囲内で可変に設定される。具体的には、音響S1の振幅S1nuが振幅S2nuに対して大きいほど処理係数値α1nuは大きい数値に設定され、音響S2の振幅S2nuが振幅S1nuに対して大きいほど処理係数値α2nuは大きい数値に設定される。図2の信号処理部68は、各第2周波数FBnの周波数成分XB1nuおよび周波数成分XB2nuにその第2周波数FBnの処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuを作用させることで分離成分YB1nuおよび分離成分YB2nuを単位期間毎に生成する。具体的には、信号処理部68は、N個の第2周波数FB1~FBNの各々について以下の数式および数式の演算を実行する。すなわち、周波数成分XB1nuに対する処理係数値α1nuの乗算で、音響S1の周波数成分S1nuを強調した分離成分YB1nuが生成され、周波数成分XB2nuに対する処理係数値α2nuの乗算で、音響S2の周波数成分S2nuを強調した分離成分YB2nuが生成される。したがって、処理係数値α1nuは周波数成分XB1nuに対する利得スペクトルゲインに相当し、処理係数値α2nuは周波数成分XB2nuに対する利得に相当する。図2に示すように、演算処理部60は、方向特定部62と指向処理部64と係数値生成部66とを含んで構成される。方向特定部62は、音響S1の到来方向音源PS1の方向θe1と音響S2の到来方向音源PS2の方向θe2とを特定する。なお、以下の説明において符号の添字eは推定値estimateを意味する。第1実施形態の方向特定部62は、分離行列生成部54が第1周波数FAm毎に生成する分離行列WmW1~WMを利用して到来方向θe1および到来方向θe2を推定する。到来方向θe1および到来方向θe2の推定には公知の技術例えば非特許文献1に開示された方法が任意に採用される。例えば、方向特定部62は、各第1周波数FAmの分離行列Wmから音響S1の到来方向θe1mと音響S2の到来方向θe2mとを推定し、M個の到来方向θe11~θe1Mの代表値例えば加重和や平均値や中央値を到来方向θe1として確定するとともにM個の到来方向θe21~θe2Mの代表値を到来方向θe2として確定する。図2の指向処理部64は、所定の方向に収音の死角収音の感度が低い領域を形成する処理以下死角制御型ビーム形成というを周波数成分XB1nuおよび周波数成分XB2nuに対して実行することで、指向成分Z1nuZ11u~Z1Nuと指向成分Z2nuZ21u~Z2Nuとを単位期間毎に生成する。具体的には、指向処理部64は、方向特定部62が特定した到来方向θe2に収音の死角を形成する死角制御型ビーム形成NBFを周波数成分XB1nuおよび周波数成分XB2nuに実行することで指向成分Z1nuを生成し、到来方向θe1に収音の死角を形成する死角制御型ビーム形成を周波数成分XB1nuおよび周波数成分XB2nuに実行することで指向成分Z2nuを生成する。したがって、指向成分Z1nuでは到来方向θe2からの到来音音響S2が抑制され、指向成分Z2nuでは到来方向θe1からの到来音音響S1が抑制される。図3は、指向処理部64のブロック図である。図3には、音源PS1が放射した音響S1周波数成分S1nuと音源PS2が放射した音響S2周波数成分S2nuとが収音機器PM1および収音機器PM2の各々に到達するまでの伝播経路のモデルが便宜的に併記されている。図3の記号Aini=12は、音響Siの周波数成分Sinuの伝播損失伝播経路で付与される利得を意味する。なお、周波数成分Sinuの伝播遅延は、伝播損失Ainに反映されることを考慮して図3では省略した。図3の記号τi1は、周波数成分Sinuが収音機器PM2に到達してから収音機器PM1に到達するまでの遅延時間差を意味し、記号τi2は、周波数成分Sinuが収音機器PM1に到達してから収音機器PM2に到達するまでの遅延を意味する。図3から理解されるように、収音機器PMjによる収音後の周波数成分XB1nuおよび周波数成分XB2nuは、以下の数式および数式で表現される。数式および数式の記号ωnは第2周波数FBnに対応する角周波数を意味し、記号jは虚数単位を意味する。図3に示すように、指向処理部64は、指向成分Z1nuを生成する第1処理部72と指向成分Z2nuを生成する第2処理部74とを具備する。第1処理部72は、周波数成分XB1nuに遅延τe22を付与する遅延部721と、周波数成分XB2nuに遅延τe21を付与する遅延部723と、遅延部721および遅延部723の各出力間の差分を指向成分Z1nuとして生成する演算部725とを含んで構成される。同様に、第2処理部74は、周波数成分XB2nuに遅延τe11を付与する遅延部741と、周波数成分XB1nuに遅延τe12を付与する遅延部743と、遅延部741および遅延部743の各出力間の差分を指向成分Z2nuとして生成する演算部745とを含んで構成される。遅延τeijは、伝播経路で付与される遅延τijの推定値である。遅延τe21および遅延τe22は、到来方向θe2に収音の死角が形成されるように設定され、遅延τe11および遅延τe12は到来方向θe1に収音の死角が形成されるように設定される。図3から理解されるように、指向成分Z1nuおよび指向成分Z2nuは、以下の数式および数式で表現される。数式および数式を数式に代入して変形すると以下の数式が導出される。同様に、数式および数式を数式に代入して変形すると以下の数式が導出される。いま、方向特定部62による到来方向θe1および到来方向θe2の推定の精度が充分に高いθe1≒θ1,θe2≒θ2と仮定すると、指向処理部64に適用される遅延τeijを、実際の伝播経路における遅延τijで近似するτeij≒τijことが可能である。したがって、数式の右辺の第2項と第4項とが相殺されて以下の数式が導出され、数式の右辺の第1項と第3項とが相殺されて以下の数式が導出される。いま、指向成分Z1nuの振幅Z1nuと指向成分Z2nuの振幅Z2nuとの加算値以下振幅和というに対する指向成分Z1nuの振幅Z1nuの比は、数式および数式を考慮すると以下の数式のように表現される。同様に、振幅和に対する指向成分Z2nuの振幅Z2nuの比は、以下の数式のように表現される。数式および数式のうち遅延位相τijに関連する遅延項後半の括弧部分は指向成分Z1nuと指向成分Z2nuとで共通する。したがって、数式および数式では遅延項が消去される。図2の係数値生成部66は、以下の数式および数式に示すように、振幅和に対する指向成分Z1nuの振幅Z1nuの比数式を処理係数値α1nuとして第2周波数FBn毎に算定し、振幅和に対する指向成分Z2nuの振幅Z2nuの比数式を処理係数値α2nuとして第2周波数FBn毎に算定する。数式および数式と数式および数式とから理解されるように、処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuは、観測点での音響S1および音響S2の単位期間毎の振幅の内分比観測信号x1および観測信号x2の各々に対する各音源PSiの寄与度に相当する。すなわち、観測点での音響S1の振幅比が処理係数値α1nuで表現され、観測点での音響S2の振幅比が処理係数値α2nuで表現され得る。例えば、観測点での音響S1の振幅A1nS1nuと音響S2の振幅A2nS2nuとが相等しい場合に処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuは0.5となり、音響S1の振幅A1nS1nuが音響S2の振幅A2nS2nuを上回る場合には、処理係数値α1nuは処理係数値α2nuを上回る。したがって、数式の処理係数値α1nuおよび数式の処理係数値α2nuは観測点での音響S1と音響S2との振幅比を表現する変数として妥当である。処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuは以上のように設定されるから、数式の処理係数値α1nuを適用した数式の演算で信号処理部68が生成する分離成分YB1nuでは音響S1の周波数成分S1nuが強調され、数式の処理係数値α2nuを適用した数式の演算で生成される分離成分YB2nuでは音響S2の周波数成分S2nuが強調される。すなわち、N個の第2周波数FB1~FBNの各々について音響S1周波数成分S1nuと音響S2周波数成分S1nuとが分離される。図4の部分は、音源PSiが放射した音響Siの振幅スペクトルであり、図4の部分は、第1実施形態の構成で生成された分離信号yiの振幅スペクトルである。図4の部分は、指向処理部64による死角制御型ビーム形成で生成された指向成分Zinuを分離成分YBinuとする構成以下対比例というで生成された分離信号yiの振幅スペクトルである。指向成分Zinuを示す数式および数式の遅延項の各項ejωn,ejωnは角周波数ωnが小さいほど1に近付くから、角周波数ωnが小さいほど数式および数式の遅延項はゼロに近付く。したがって、指向成分Zinuは低域側ほど抑制される。すなわち、指向成分Zinuを分離成分YBinuとして分離信号yiを生成する対比例の構成では、図4の部分からも把握されるように、分離信号yiのうち低域側特に0Hz~500Hzの強度振幅が本来の音響Si部分と比較して抑制されるという問題がある。他方、第1実施形態では、指向成分Z1nuおよび指向成分Z2nuの振幅から算定される処理係数値αinuを周波数成分XBinuに作用させて分離成分YBinuが生成される。前述の通り、処理係数値α1nuおよび処理係数値α2nuでは、数式および数式における遅延項の影響は排除されるから、図4の部分からも把握されるように、分離信号yiにおける低域側の強度を音響Siと同等に維持することが可能である。すなわち、第1実施形態によれば、対比例と比較して高精度な音源分離が実現される各音響Siを忠実に抽出できるという利点がある。また、数式や数式から理解されるように、第2音源分離部32の処理処理係数値αinuの算定や数式および数式の演算は第1音源分離部31の処理学習処理の反復で分離行列Wmを生成する処理と比較して負荷が少ない。したがって、学習処理の対象となる第1周波数FAmの個数Mを削減できる第1実施形態によれば、音源分離の性能を低下させずに、演算処理装置12の処理負荷消費電力や記憶装置14に必要な記憶容量を削減できるという利点がある。以上の効果は、演算処理装置12の性能や電源容量や記憶容量が制約される可搬型の情報端末例えば携帯電話機に音響処理装置100Aを搭載する場合に格別に有利である。学習処理の対象となる第1周波数FAmの個数Mと音源分離の精度とについて以下に詳述する。なお、以下の説明では、観測信号xiを以下の数式および数式のように表現し、分離信号yiを以下の数式および数式のように表現する。記号xijおよび記号yijは、音源PSiから収音機器PMjに到来する音響成分を意味する。図5および図6は、独立成分分析の学習処理で分離行列Wmを生成する第1周波数FAmの個数M横軸と音源分離の評価指標縦軸との関係を示すグラフである。図5および図6の横軸の記号FDICAは、K個の周波数F1~FKの全部例えばK=513を第1周波数FAmに選別した場合すなわち、第2音源分離部32を省略した構成を意味する。また、図5および図6では、第1実施形態実線および対比例破線の各々について、無響室で収録された観測信号xiを処理した場合の結果と、残響時間が500ミリ秒である音響室で収録された観測信号xiを処理した場合の結果とが併記されている。図5では、音源分離後のセグメンタルSNRSegSNR:SegmentalSignaltoNoiseRatioが音源分離の評価指標として縦軸に図示されている。音源分離後のセグメンタルSNRは以下の数式で表現される。数式の記号xijは、数式および数式の音響成分xijのうち第u番目の単位期間内の時点hでの信号値振幅を意味する。また、数式の記号yiは、音源分離後の分離信号yiのうち第u番目の単位期間内の時点hでの信号値振幅を意味する。数式から理解されるように、音源分離後のセグメンタルSNRが大きいすなわち分離信号yiが観測点での音響Siに近いほど音源分離の精度が高いと評価できる。図5から把握されるように、対比例の構成では、学習処理の対象となる第1周波数FAmの個数Mが減少するほど音源分離の精度セグメンタルSNRが低下するのに対し、第1実施形態では、第1周波数FAmの個数Mを削減した場合でも充分に高精度な音源分離が実現される。K個の全部を第1周波数FAmに選別した場合FDICAと比較しても第1実施形態のほうが音源分離の精度が高いことが図5から把握される。他方、図6では、音源分離の前後にわたるSIR信号対干渉比:SignaltoInterferenceRatioの変化量ΔSIRが音源分離の評価指標として縦軸に図示されている。音源分離前のSIRinは以下の数式で表現され、音源分離後のSIRoutは以下の数式で表現される。数式の音響成分x21および音響成分x12数式,数式と、数式の音響成分y21および音響成分y12数式,数式とが干渉成分妨害音に相当する。図6の縦軸に図示された変化量ΔSIRは、音源分離前のSIRinと音源分離後のSIRoutとの差分値ΔSIR=SIRout-SIRinに相当する。したがって、変化量ΔSIRが大きいほど音源分離の精度が高いと評価できる。図6から把握されるように、第1実施形態および対比例の双方について、学習処理の対象となる第1周波数FAmの個数Mが減少するほど音源分離の精度変化量ΔSIRが低下する。以上の傾向は、残響が発生する環境で特に顕著となる。以上に説明したように、第1実施形態では、セグメンタルSNRの観点から評価した音源分離の精度とSIR変化量ΔSIRの観点から評価した音源分離の精度とが、第1周波数FAmの個数Mに対して相互に背反する関係にある。したがって、図5のセグメンタルSNRと図6のSIRの変化量ΔSIRとが高い水準で両立するように第1周波数FAmの個数Mを選定することで、対比例と比較して高精度な音源分離を実現することが可能である。例えば、第1実施形態では第1周波数FAmの個数Mが少ないほどセグメンタルSNRが上昇する。したがって、セグメンタルSNRを改善するという観点や、演算処理装置12の処理負荷消費電力および記憶装置14の容量を削減するという観点からすると、第1周波数FAmの個数Mを減少させるほど有利である。他方、第1周波数FAmの個数Mを極端に減少させた場合には、SIRの変化量ΔSIRの低下が顕在化する可能性があるが、第1周波数FAmの個数Mが周波数Fkの総数KK=513の14程度M=128を上回る範囲であれば、SIRの変化量ΔSIRの低下は顕在化しないという傾向が図6から把握される。また、分離行列Mmの個数Mが極端に少ない場合には到来方向θe1および到来方向θe2の推定精度が低下するが、個数Mが周波数Fkの総数Kの14程度であれば、充分な精度で到来方向θe1および到来方向θe2を推定することが可能である。以上の傾向を考慮すると、第1周波数FAmの個数Mを周波数Fkの総数Kの25程度例えば20~30に設定した構成が格別に好適である。<B:第2実施形態>本発明の第2実施形態を以下に説明する。第1実施形態では、独立成分分析を利用した音源分離第1音源分離部31と死角制御型ビーム形成を利用した音源分離第2音源分離部32とを併用したが、第2実施形態では独立成分分析による音源分離が省略される。なお、以下に例示する各構成において作用や機能が第1実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。図7は、第2実施形態の音響処理装置100Bのブロック図である。図7に示すように、第2実施形態の音響処理装置100Bは、第1実施形態における周波数選別部24と指標算定部26と第1音源分離部31と周波数統合部42とを省略した構成であり、周波数解析部22と音源分離部35と波形合成部44とを具備する。周波数解析部22は、第1実施形態と同様に、観測信号x1のK個の周波数成分X1kuX11u~X1Kuと観測信号x2のK個の周波数成分X2kuX21u~X2Kuとを生成する。音源分離部35は、第1実施形態の第2音源分離部32と同様に、図2の方向特定部62と指向処理部64と係数値生成部66と信号処理部68とを具備し、各周波数成分X1kuおよび各周波数成分X2kuに対して死角制御型ビーム形成を利用した音源分離を実行することでK個の分離成分Y1kuY11u~Y1KuとK個の分離成分Y2kuY21u~Y2Kuとを単位期間毎に生成する。すなわち、第2実施形態の音源分離部35の動作は、第1実施形態においてK個の周波数F1~FKの全部を第2周波数FB1~FBNに選別した場合N=Kの第2音源分離部32の動作と同様である。波形合成部44は、第1実施形態と同様に、K個の分離成分Y11u~Y1Kuから分離信号y1を生成するとともにK個の分離成分Y21u~Y2Nuから分離信号y2を生成する。第2実施形態においても第1実施形態と同様の効果が実現される。なお、第1実施形態の方向特定部62は到来方向θe1および到来方向θe2の推定に分離行列Wmを利用したが、第2実施形態の方向特定部62が到来方向θe1および到来方向θe2を特定する方法には公知の技術が任意に採用される。例えば、方向特定部62は、EmaTakuroandNozomuHamadaFDICAusingTimeFrequencyCellSelectionforBlindSourceSeparation2005RISPInternationalWorksyoponNonlinearCircuitandSignalProcessingp471474等に記載された方法で、各周波数成分X1kuおよび各周波数成分X2kuから到来方向θe1および到来方向θe2を推定する。また、第1実施形態の分離行列生成部54を第2実施形態に追加し、分離行列生成部54が生成した分離行列Wmから第1実施形態と同様の方法で方向特定部62が到来方向θe1および到来方向θe2を推定する構成すなわち分離行列Wmを到来方向θe1および到来方向θe2の推定のみに利用する構成も採用される。<C:変形例>以上の各形態には様々な変形が加えられる。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された2以上の態様は適宜に併合され得る。1変形例1前述の各形態において方向特定部62が到来方向θe1や到来方向θe2を特定する方法は任意である。例えば、分離行列生成部54が生成したM個の分離行列W1~WMのうち所定個の分離行列Wmを選択して到来方向θe1および到来方向θe2を推定する構成も採用され得る。また、例えば、音源PS1の方向θ1や音源PS2の方向θ2が既知である場合には、到来方向θe1や到来方向θe2を記憶装置14に事前に格納することも可能である。方向特定部62は、記憶装置14から到来方向θe1および到来方向θe2を取得する要素として機能する。利用者からの指示例えば操作子の操作で方向を指定する動作に応じて到来方向θe1および到来方向θe2を設定することも可能である。2変形例2第1実施形態の有意指標値σkは、観測ベクトルXvkuの共分散行列Rxxkの行列式に限定されない。例えば特許文献1に例示された各種の指標統計量が有意指標値σkとして採用され得る。例えば、観測ベクトルXvkuの分布における基底の総数が多い周波数Fkほど学習処理の有意性が高いという傾向を考慮すると、観測ベクトルXvkuの共分散行列Rxxkの条件数を有意指標値σkとして指標算定部26が算定し、有意指標値σkが小さいM個の周波数Fkを周波数選別部24が第1周波数FAkに選別することが可能である。すなわち、共分散行列Rxxkの行列式や条件数は、観測ベクトルXvkuの分布における基底の総数の指標として利用される。なお、共分散行列Rxxkのトレースを有意指標値σkとして算定し、有意指標値σkが大きい周波数Fkを第1周波数FAmに選別する構成も好適である。独立成分分析の学習処理は、音源分離後の各信号が統計的に独立となるように分離行列Wmを更新する処理であるから、観測信号x1と観測信号x2との間の統計的な相関が低い周波数Fkほど学習処理の有意性は高いと評価できる。以上の傾向を考慮すると、観測信号x1と観測信号x2との間の独立性の指標が有意指標値σkとして好適である。独立性の指標としては相互相関や相互情報量が例示される。周波数選別部24は、観測信号x1と観測信号x2との間の独立性が高い相互相関や相互情報量が小さいM個の周波数Fkを第1周波数FAmに選別する。また、観測信号x1および観測信号x2に含まれる音響の種類数音源数が多いほど学習処理の有意性は高いと評価できる。音響の混合数が多いほど観測信号x1や観測信号x2の強度分布の尖度カートシスが低下するという傾向中心極限定理を考慮すると、観測信号x1または観測信号x2の強度分布確率分布の尖度が有意指標値σkとして採用され得る。周波数選別部24は、観測信号x1および観測信号x2の片方または双方の強度分布の尖度が低い音響の混合数が多いM個の周波数Fkを第1周波数FAmに選別する。複数種の指標例えば以上の例示から選択された2種以上の指標から有意指標値σkを算定することも可能である。例えば、前述の複数種の指標例えば共分散行列Rxxkの行列式とトレースの加重和を有意指標値σkとして算定する構成が採用される。もっとも、第1周波数FAmと第2周波数FBnとの選別に有意指標値σkを利用する構成指標算定部26は省略され得る。具体的には、観測信号x1や観測信号x2とは無関係にK個の周波数Fkを選別することも可能である。例えば、K個の周波数Fkから所定個の間隔で選択した周波数Fk例えば奇数番目の周波数Fkを第1周波数FAmに選別するとともに残余の周波数Fk例えば偶数番目の周波数Fkを第2周波数FBnに選別する構成が採用される。また、観測信号x1および観測信号x2に想定される音響特性や学習処理の内容等の事情から、学習処理の有意性が高い周波数Fkが事前に判明しているならば、その周波数Fkを第1周波数FAmに選別するとともに残余の周波数Fkを第2周波数FBnに選別することも可能である。3変形例3以上の各形態では、2個の音源PSiPS1,PS2からの音響Siを2個の収音機器PMjPM1,PM2で収音する構成を例示したが、音源PSiの総数や収音機器PMjの総数は適宜に変更される。ただし、収音機器PMjの総数は音源PSiの総数以上である必要がある。4変形例4例えば携帯電話機やパーソナルコンピュータ等の端末装置から送信された観測信号x1および観測信号x2をインターネット等の通信網を介して音響処理装置100100A,100Bが受信する構成も採用され得る。音響処理装置100は、観測信号x1および観測信号x2から第1実施形態や第2実施形態と同様に分離信号y1および分離信号y2を生成して端末装置に送信する。各周波数成分X1kuと各周波数成分X2kuとが端末装置から音響処理装置100に送信される構成周波数解析部22が端末装置に搭載されて音響処理装置100には搭載されない構成や、各分離成分Y1kuと各分離成分Y2kuとが音響処理装置100から端末装置に送信される構成波形合成部44が端末装置に搭載されて音響処理装置100には搭載されない構成も採用される。"