"複数の音源から発せられる音を取得して、それぞれの音源を識別する装置であって、各音源について、その特徴を表現した登録特徴データと、各音源を特定する識別情報が対応付けて登録された音源データベースと、前記複数の音源から発せられる音を録音してデジタルの音響信号として取得する音響信号取得手段と、前記音響信号に対して周波数解析を行い、時間的に平均化したスペクトルである検索側平均スペクトルに基づいて検索特徴データを生成する特徴データ生成手段と、前記生成された検索特徴データと前記音源データベースに登録されている登録特徴データの各々と相関計算を行い、得られた相関値の中で、最大の相関値をもち、かつ当該相関値が所定のしきい値以上を満たす登録特徴データに対応する音源を前記識別情報により特定する音源データベース検索手段と、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応する登録特徴データを用いて、前記検索特徴データを補正し、補正特徴データを生成する特徴データ補正手段と、を有し、前記音源データベース検索手段は、前記生成された補正特徴データと、既に特定された音源を除外した前記音源データベースに登録されている登録特徴データを用いて、前記音源を特定する処理を実行し、前記音源データベース検索手段、前記特徴データ補正手段は、所定の条件を満たすまで、繰り返し処理を実行することを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1において、前記特徴データ補正手段は、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応付けて前記音源データベースに登録されている前記登録特徴データを用いて、前記登録特徴データを作成する基になる時間的に平均化したスペクトルである登録側平均スペクトルを作成し、作成された登録側平均スペクトルのうち最大の成分を与える周波数番号について、検索側平均スペクトルの対応する値を登録側平均スペクトルのうち最大の成分で除算し、その値を、前記最大の成分を与える周波数番号を含む各周波数番号に対して、前記特定された音源に対応する登録側平均スペクトルに乗じたものを前記検索側平均スペクトルから減じることにより、各周波数番号に対応する前記検索側平均スペクトルを補正するものであることを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1において、前記特徴データ補正手段は、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応する登録特徴データと、前記検索特徴データの相関値を求め、当該相関値を前記特定された登録特徴データに乗じたものを前記検索特徴データから減じることにより前記補正特徴データを生成するものであることを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1から請求項3のいずれか一項において、前記特徴データ生成手段は、前記検索側平均スペクトルの各周波数成分に、それぞれ周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値に基づいて前記検索特徴データを生成するものであることを特徴とする複数音源の識別装置。請求項4において、前記特徴データ生成手段は、前記検索特徴データとして、前記各周波数成分に、前記周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値から、さらに、それぞれ周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値の平均値を減じて偏差ベクトルを生成することを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1から請求項5のいずれか一項において、前記特徴データ生成手段は、前記音響信号取得手段により取得された音響信号の振幅が所定の値未満で所定の時間以上連続する無音区間を特定し、当該特定された無音区間を削除して音響信号を時間的に短縮する補正を実行し、当該補正された音響信号に対して、前記周波数解析を行うことを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1から請求項6のいずれか一項において、前記特徴データ生成手段は、前記周波数解析として、前記音響信号に対して、所定の区間単位に分割し、分割した各区間の波形データに同区間長にあらかじめ定義された重み関数を重畳した波形データに対してフーリエ変換を行い、各区間ごとに得られた実数スペクトルを全区間に渡って平均化することにより前記検索側平均スペクトルを得ることを特徴とする複数音源の識別装置。請求項7において、前記各区間は隣接する区間どうしで区間長の1/2の時間幅だけ重複しており、前記重み関数は時間軸方向に対して非対称な形状で2種類定義されており、奇数番目の区間に対しては、一方の重み関数を重畳し、偶数番目の区間に対しては、他方の重み関数を重畳するようにしていることを特徴とする複数音源の識別装置。請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の複数音源の識別装置により特定された前記識別情報に基づいて処理が実行されることを特徴とする複数音源に連動する情報処理装置。請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の複数音源の識別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。請求項9に記載の複数音源に連動する情報処理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。しかし、適用できる楽器はMIDI規格に準拠した電子楽器に制限される。一方、世の中には無数に近い種類のアコースティックス楽器が存在する。これに対して、特許文献2に開示されているようなアコースティックス楽器から出力される音響信号をMIDIデータに変換する符号化技術を活用する方法が考えられる。特許文献2の発明では演奏されるリズムや音階を認識して情報端末をMIDI規格に準拠した形態で渡すことは可能である。しかし、音色を認識することはできないため、演奏された楽器を特定することは困難であった。さらに、複数の楽器を同時に発音させた場合は、それぞれの楽器を特定することは一層困難であった。このような音源分離技術としては、複数のマイクロフォンやマイクロフォンアレイを使用する手法が提案されているが特許文献4参照、装置が大掛かりでコスト高になり、楽器音のように音源が物理的に近接している場合は分離が困難である。これに対して、出願人も複数の楽器音演奏が合成されて録音された単一の音響信号に対して一律にMIDI形式に符号化し、あらかじめ定義された音色管理テーブルを用いて符号化されたMIDIデータを複数のチャンネルに分離する手法を提案している特許文献5参照。しかし、ピアノとボーカル、ピアノとギターなど互いに特性が顕著に異なる音色でないと高精度に分離することができず、例えば、グランドピアノとエレキピアノのような組み合わせでは分離が難しいという問題がある。また、近年では、デジタルサイネージなど各種情報端末のユーザインターフェースとして、キーボード、マウス、タッチパネル等の既存のデジタル入力に変わるものとして、音声認識による入力も一部導入され始めている。しかし、サイネージが設置される雑踏の中では音声入力精度が著しく悪く、出力される音声も明瞭に聞こえないという問題があり、デジタルサイネージにおいて音声入出力はあまり普及していない。このように、音声以外の楽器音などの音入力を用いたユーザインターフェースの事例はなく、ましてや、複数のアコースティック楽器等を用いてユーザインターフェースの代用を行う手段は存在しなかった。そこで、本発明は、アコースティックス楽器、自然音、ヒト生物等の複数の音源が同時に発した音から、各音源を特定することが可能な複数音源の識別装置および複数音源に連動する情報処理装置を提供することを課題とする。上記課題を解決するため、本発明第1の態様では、複数の音源から発せられる音を取得して、それぞれの音源を識別する装置であって、各音源について、その特徴を表現した登録特徴データと、各音源を特定する識別情報が対応付けて登録された音源データベースと、前記複数の音源から発せられる音を録音してデジタルの音響信号として取得する音響信号取得手段と、前記音響信号に対して周波数解析を行い、時間的に平均化したスペクトルである検索側平均スペクトルに基づいて検索特徴データを生成する特徴データ生成手段と、前記生成された検索特徴データと前記音源データベースに登録されている登録特徴データの各々と相関計算を行い、得られた相関値の中で、最大の相関値をもち、かつ当該相関値が所定のしきい値以上を満たす登録特徴データに対応する音源を前記識別情報により特定する音源データベース検索手段と、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応する登録特徴データを用いて、前記検索特徴データを補正し、補正特徴データを生成する特徴データ補正手段と、を有し、前記音源データベース検索手段は、前記生成された補正特徴データと、既に特定された音源を除外した前記音源データベースに登録されている登録特徴データを用いて、前記音源を特定する処理を実行し、前記音源データベース検索手段、前記特徴データ補正手段は、所定の条件を満たすまで、繰り返し処理を実行することを特徴とする複数音源の識別装置を提供する。本発明第1の態様によれば、音源から発せられる音をデジタル化した音響信号に対して周波数解析を行い、時間的に平均化したスペクトルに基づいて検索特徴データを生成し、音源データベース中の各登録特徴データと比較して、相関の高い登録特徴データを特定した後、特定された登録特徴データを用いて検索特徴データを補正して補正特徴データを得て、この補正特徴データと音源データベース中の各登録特徴データと比較して相関の高い登録特徴データを特定する処理を繰り返し実行するようにしたので、複数の音源が同時に発した音から、各音源を特定することが可能になる。本発明第2の態様では、本発明第1の態様の複数音源の識別装置における特徴データ補正手段が、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応付けて前記音源データベースに登録されている前記登録特徴データを用いて、前記登録特徴データを作成する基になる時間的に平均化したスペクトルである登録側平均スペクトルを作成し、作成された登録側平均スペクトルのうち最大の成分を与える周波数番号について、検索側平均スペクトルの対応する値を登録側平均スペクトルのうち最大の成分で除算し、その値を、前記最大の成分を与える周波数番号を含む各周波数番号に対して、前記特定された音源に対応する登録側平均スペクトルに乗じたものを前記検索側平均スペクトルから減じることにより、各周波数番号に対応する前記検索側平均スペクトルを補正するものであることを特徴とする。本発明第2の態様によれば、登録特徴データを作成する基になる登録側平均スペクトルVdjを登録しておき、特定された音源に対応する登録側平均スペクトルVdjを最大にする周波数番号jmaxについて、検索側平均スペクトルの対応する値Vqjmaxを登録側平均スペクトルVdmaxjのうち最大の成分Vdmaxjmaxで除算し、その値を、前記周波数番号jmaxを含む全ての周波数番号jに対して、登録側平均スペクトルVdmaxjに乗じたものを検索側平均スペクトルVqjから減じることにより、全ての周波数jに対応する検索側平均スペクトルVqjを補正し、検索特徴データを補正するようにしたので、取得された音響信号の検索側平均スペクトルから、特定された音源の登録側平均スペクトルに相当する分を除去することができ、補正された検索側平均スペクトルは、特定された第1音源を除外した音源を表現したものとなるので、第2音以降を正確に特定することが可能になる。本発明第3の態様では、本発明第1の態様の複数音源の識別装置における特徴データ補正手段が、前記音源データベース検索手段により特定された音源に対応する登録特徴データと、前記検索特徴データの相関値V1を求め、当該相関値V1を前記特定された登録特徴データに乗じたものを前記検索特徴データから減じることにより前記補正特徴データを生成するものであることを特徴とする。本発明第3の態様によれば、特定された音源に対応する登録特徴データと、検索特徴データの相関値V1を求め、相関値V1を特定された登録特徴データに乗じたものを検索特徴データから減じることにより補正特徴データを生成するようにしたので、検索特徴データから第1音源の成分割合を定量的に算出しながら高精度に第1音源の特徴を除外した補正特徴データを生成でき、第2音源以降の成分割合を同様に算出しながら第2音源以降の特定を高精度に行うことが可能になる。本発明第4の態様では、本発明第1から第3のいずれかの態様の複数音源の識別装置における特徴データ生成手段が、前記検索側平均スペクトルの各周波数成分に、それぞれ周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値に基づいて前記検索特徴データを生成するものであることを特徴とする。本発明第4の態様によれば、時間的に平均化したスペクトルである検索側平均スペクトルの各周波数成分にそれぞれ周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した特徴データを生成するようにしたので、音源間の違いがたとえ高周波成分のわずかな違いであってもその差が明確になり、アコースティックス楽器、自然音、ヒト生物等の発せられた音の特徴を明確に識別することができるため、正しい音源を特定することが可能になる。本発明第5の態様では、本発明第4の態様の複数音源の識別装置における特徴データ生成手段が、前記検索特徴データとして、前記各周波数成分に、前記周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値から、さらに、それぞれ周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる重みを乗算した値の平均値を減じて偏差ベクトルを生成することを特徴とする。本発明第5の態様によれば、検索特徴データとして、各周波数成分にそれぞれ異なる重みを乗算したものの平均値を減じた偏差ベクトルを生成するようにしたので、特徴のある周波数成分がより明確になり、各音源の識別が容易になる。本発明第6の態様では、本発明第1から第5のいずれかの態様の複数音源の識別装置における特徴データ生成手段が、前記音響信号取得手段により取得された音響信号の振幅が所定の値未満で所定の時間以上連続する無音区間を特定し、当該特定された無音区間を削除して音響信号を時間的に短縮する補正を実行し、当該補正された音響信号に対して、前記周波数解析を行うことを特徴とする。本発明第6の態様によれば、周波数解析を行う前に音響信号の無音区間を削除するようにしたので、特徴データの基礎となるスペクトルに対して、無音区間と発音区間との間隔が揺らいでも音源の同定に与える影響を防ぐことが可能となる。本発明第7の態様では、本発明第1から第6のいずれかの態様の複数音源の識別装置における特徴データ生成手段が、前記周波数解析として、前記音響信号に対して、所定の区間単位に分割し、分割した各区間の波形データに同区間長にあらかじめ定義された重み関数を重畳した波形データに対してフーリエ変換を行い、各区間ごとに得られた実数スペクトルを全区間に渡って平均化することにより前記検索側平均スペクトルを得ることを特徴とする。本発明第7の態様によれば、周波数解析として、音響信号を所定の区間単位に分割し、各区間の波形データに対してフーリエ変換を行い、各区間ごとに得られた実数スペクトルを全区間に渡って平均化するようにしたので、周波数解析の時間分解能を落とすことなく、全区間に渡る特徴である検索特徴データを生成することが可能になる。本発明第8の態様では、本発明第7の態様の複数音源の識別装置において、前記各区間は隣接する区間どうしで区間長の1/2の時間幅だけ重複しており、前記重み関数は時間軸方向に対して非対称な形状で2種類定義されており、奇数番目の区間に対しては、一方の重み関数を重畳し、偶数番目の区間に対しては、他方の重み関数を重畳するようにしていることを特徴とする。本発明第8の態様によれば、各区間を隣接する区間どうしで区間長の1/2の時間幅だけ重複させ、重み関数を時間軸方向に対して非対称な形状で2種類定義し、奇数番目の区間と偶数番目の区間で異なる重み関数を重畳するようにしたので、音響信号を逆から再生した逆回し波形と元の音響信号を正常に再生した音との識別が可能になる。本発明第9の態様では、本発明第1から第8のいずれかの態様の複数音源の識別装置により特定された前記識別情報に基づいて処理が実行される音源に連動する情報処理装置を提供する。本発明第9の態様によれば、複数音源の識別装置により特定された識別情報に基づいて情報処理装置が処理を実行するようにしたので、発せられた音にマイクを向けるだけで、その音源に対応した処理が実行されることになる。本発明によれば、アコースティックス楽器、自然音、ヒト生物等の複数の音源が同時に発した音から、各音源を特定することが可能となる。以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。1.音源データベースの準備本発明では、音源から発せられる音を周波数解析し、音源ごとのスペクトルを生成する。生成したスペクトルに基づいてその音源の特徴を表現した特徴データを生成し、音源の識別情報等とともに音源データベースに記録しておく。そして、識別対象とする音を取得し、周波数解析を行って特徴データを生成し、データベース内の特徴データと比較照合することにより、その音の音源を特定する。そのため、まず、音源に対応した特徴データを記憶した音源データベースを準備することが必要になる。音源データベースに登録する特徴データの生成は、登録特徴データ生成装置により行う。図1は、登録特徴データ生成装置のハードウェア構成図である。登録特徴データ生成装置は、汎用のコンピュータで実現することができ、図1に示すように、CPU1CPUCentralProcessingUnitと、コンピュータのメインメモリであるRAM2RAMRandomAccessMemoryと、CPUが実行するプログラムやデータを記憶するための大容量の記憶装置3例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等と、キーボード、マウス等のキー入力I/Fインターフェース4と、外部装置データ記憶媒体等とデータ通信するためのデータ入出力I/Fインターフェース5と、表示装置液晶ディスプレイ等に情報を送出するための表示出力I/Fインターフェース6と、を備え、互いにバスを介して接続されている。図2は、登録特徴データ生成装置の構成を示す機能ブロック図である。図2において、10は無音区間削除手段、20は音響フレーム読込手段、30は特徴データ生成手段、40は特徴データ登録手段、50は音源データベースである。無音区間削除手段10は、デジタル音響信号のうち、無音であると判断される区間無音区間を削除する機能を有している。音響フレーム読込手段20は、ある音を素材として記録したデジタルの音響信号から所定数Nのサンプルを1音響フレームとして順次読み込む機能を有している。特徴データ生成手段30は、読み込んだ音響フレームを利用して、周波数解析を行い、その音源についての音響信号の特徴を表現した特徴データを生成する機能を有している。この特徴データは、ある音響信号の特徴を少ないデータ量で表現したものであり、後述するように最大N/2次元のベクトルである。本発明では、音源データベースに登録された登録特徴データと、音を録音して取得した音響信号から生成した検索特徴データを比較することにより音源を特定する。したがって、登録特徴データと検索特徴データは同じ形式である必要がある。そのため、登録特徴データと検索特徴データの生成手法は同一であり、本明細書では、生成された特徴データが音源データベースに登録されたものを登録特徴データとし、音を録音して取得した音響信号から生成された特徴データを検索特徴データと呼ぶ。特徴データ登録手段40は、生成した特徴データを、元の音響信号に対応する音源に関連する関連情報、および音源を特定するための識別情報である音源IDと対応付けて登録特徴データとして音源データベース50に登録する機能を有している。音源とは、上述のように、楽器、自然物、生物、自然現象等、音の発信源を示すものである。図2に示した各構成手段は、図1に示したハードウェア構成に専用のプログラムを搭載することにより実現される。図1の記憶装置3には、CPU1を動作させ、コンピュータを、登録特徴データ生成装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、CPU1は、無音区間削除手段10、音響フレーム読込手段20、特徴データ生成手段30、特徴データ登録手段40としての機能を実現することになる。また、記憶装置3は、処理に必要な様々なデータを記憶する。次に、図1、図2に示した登録特徴データ生成装置の処理動作について図3のフローチャートに従って説明する。まず、登録特徴データ生成装置は、事前に準備された識別情報がわかっている音源を録音した音響信号ファイルから、デジタルの音響信号を読み込む。このデジタル音響信号は、アナログ音響信号に対して、PCM等の手法によりサンプリングを行うことにより得られたものである。例えば、サンプリング周波数が44.1kHzの場合、1秒当たり44100のサンプルとして得られることになる。登録特徴データ生成装置では、デジタル音響信号を読み込んだ後、無音区間削除手段10が、無音区間の削除を行うS101。具体的には、サンプルの値が所定のしきい値未満となるサンプルが所定数連続した場合に、無音区間であると判断し、無音区間を削除する。各サンプルのしきい値、無音サンプルの連続数は適宜設定することができる。本実施形態では、サンプリング周波数44.1kHz、量子化ビット数16ビット10進数で-32768~32767を条件として、各サンプルの絶対値のしきい値を100010進数、無音サンプルの連続数を2048としている。無音サンプルの連続数2048は、サンプリング周波数44.1kHzの場合、約0.046秒に相当する。図4は、無音区間の削除を説明するための図である。図4においては、音響信号の各サンプル値を線分で結んで波形として示している。無音区間の削除は、図4に示すように、無音区間のサンプルの値を0にするのではなく、その区間のサンプル自体を除去し、後方の発音区間のサンプルを前に詰めることにより行う。したがって、S101における無音区間の削除処理の結果、読み込まれた音響信号の総サンプル数は減少し、そのまま再生した場合の再生時間も短くなることになる。音源の特性によっては、無音区間の削除は必ずしも行う必要はない。しかし、パーカッション楽器音のように、短い発音区間が間欠的に並んでいるタイプの場合、無音区間と発音区間の比率演奏リズムにより、開始から終了までの平均のスペクトルが大きく変化してしまう。例えば、図2、図3に示される特徴データを登録する際に準備した太鼓の音Aと、後述の図7で示されるマイクロフォン60で取り込まれる太鼓の音Bとは、演奏者が異なりリズムも異なるのが一般的であるが、図2、図3のような登録時および図7、図8のような識別時の双方の処理において、この無音区間の削除処理を実行させることにより、太鼓の音Aと太鼓の音Bとのリズムの相違を吸収し、太鼓の音Aと太鼓の音Bとは同一の音源であると判定することが可能になる。このため、短い発音区間が間欠的に並んでいるタイプの音源に対しては、無音区間の削除を行うことが有効である。無音区間の削除を終えたら、続いて、音響フレーム読込手段20が、音響信号から、所定数のサンプルを1音響フレームとして読み込む。音響フレーム読込手段20が読み込む1音響フレームのサンプル数は、適宜設定することができるが、サンプリング周波数が44.1kHzの場合、4096サンプル程度とすることが望ましい。これは、約0.093秒に相当する。ただし、後述する周波数変換における窓関数の利用により値が減少するサンプルを考慮して、音響フレームは、所定数分のサンプルを重複させて読み込むことにしている。本実施形態では、音響フレームの区間長のちょうど1/2となる2048サンプルを重複させている。したがって、先頭の音響フレームはサンプル1~4096、2番目の音響フレームはサンプル2049~6144、3番目の音響フレームはサンプル4097~8192というように、順次読み込まれていくことになる。続いて、特徴データ生成手段30は、読み込んだ各音響フレームに対して、周波数変換を行って、その音響フレームのスペクトルであるフレームスペクトルを得るS102。具体的には、音響フレーム読込手段20が読み込んだ音響フレームについて、窓関数を利用して周波数変換を行う。周波数変換としては、フーリエ変換、ウェーブレット変換その他公知の種々の手法を用いることができる。本実施形態では、フーリエ変換を用いた場合を例にとって説明する。ここで、本実施形態においてフーリエ変換に利用する窓関数について説明しておく。一般に、所定の信号に対してフーリエ変換を行う場合、信号を所定の長さに区切って行う必要があるが、この場合、所定長さの信号に対してそのままフーリエ変換を行うと、高域部に擬似成分が発生する。そこで、一般にフーリエ変換を行う場合には、ハニング窓と呼ばれる窓関数を用いて、信号の値を変化させた後、変化後の値に対してフーリエ変換を実行する。S102においてフーリエ変換を行う場合、具体的には、サンプルiにおける値Xii=0,...,N-1に対して、ハニング窓関数Wi=0.5-0.5cos2πi/Nを用いて、以下の数式1に従った処理を行う。これを各音響フレームgg=0,...,G-1に対して実行し、各音響フレームgの各周波数における実部Ag,j、虚部Bg,jを得る。数式1Ag,j=Σi0...N1WiXicos2πij/NBg,j=Σi0...N1WiXisin2πij/N続いて、特徴データ生成手段30は、時間方向の平均化を行うS103。具体的には、以下の数式2に従った処理を行い、各周波数におけるG個の音響フレームの時間平均スペクトルVjを得る。数式2Vj=Σg0...G1{Ag,j2Bg,j2}/G12上記数式1数式2において、iは、各音響フレーム内のN個のサンプルに付した通し番号であり、i=0,1,2,...N-1の整数値をとる。また、jは周波数の値について、値の小さなものから順に付した通し番号であるが、算出したスペクトルより折り返し成分を除く下半分を用いる。したがって、j=1,2,...N/2の整数値をとる。サンプリング周波数が44.1kHz、N=4096の場合、jの値が1つ異なると、周波数が10.8Hz異なることになる。上記数式2に従った処理の結果、G個の全音響フレームを平均化した、各周波数における時間平均スペクトルVjが得られる。続いて、特徴データ生成手段30は、偏差ベクトルの算出を行うS104。具体的には、全音響フレームに渡って平均化した時間平均スペクトルVjの各周波数成分に、周波数値が大きくなるのに伴って大きくなる値jを重みとして乗じ、各周波数成分について、全周波数の平均を減じる処理を行う。実際には、特徴データ生成手段30は、以下の数式3に従った処理を実行し、平均値Avを算出する。数式3Av=Σjf1...f2Vjj/f2f11上記数式3においては、周波数番号f1からf2の間の各周波数について、その時間平均スペクトルVjに周波数番号jを乗じたものの平均値Avを算出している。周波数番号f1、f2としては、音源データベースに登録されている登録特徴ワードの元になった音響信号の周波数帯域に応じて適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、f1=27約300Hzに相当、f2=743約8000Hzに相当と設定している。そして、特徴データ生成手段30は、以下の数式4に従った処理を実行し、偏差ベクトルδVjを特徴データとして算出する。数式4δVj=Vjj-Avここで、特徴データとして偏差ベクトルを用いる際に周波数番号jなる重みを乗じる理由について説明する。特徴データの基本となる音源のスペクトルは、調波構造をもっており、図5abに示すように、周波数に反比例して信号成分が小さくなる傾向がある。特に、楽器を音源とした場合、高次倍音に音色の特徴が現れることが多いため、高周波成分における差が目立たなくなる。そこで、本実施形態では、周波数値に比例した値を重みとして乗じたスペクトルを特徴データとして生成し、高周波成分の差を際立たせ、各音源の識別を容易にする。例えば、図5abに示した楽器ア、楽器イのスペクトルに、周波数値に比例した値を重みとして乗じると、図5cdに示すような重み付けスペクトルが得られる。高周波成分になる程大きな重みが乗じられているため、図5cとdの波形を比較すると明らかなように、高周波成分の差が目立つことになる。以上のようにして、ある音源の音響信号から偏差ベクトルである特徴データδVjが生成される。この特徴データδVjは、最大N/2次元N=4096の場合、2048次元の偏差ベクトルとなる。ただし、上述のように設定されたf1、f2に従いf2-f11次元となる。したがって、f1=27、f2=743と設定されている場合は、717次元となる。特徴データδVjが生成されたら、特徴データ登録手段40は、別途入力された音響ID、音源名等の関連情報と対応付けて特徴データδVjおよび時間平均スペクトルVjを音源データベース50に登録する。後述する複数音源の検索処理の過程で、特徴データδVjと時間平均スペクトルVjの双方が必要になるが、特徴データδVjは、元来、時間平均スペクトルVjを用いて数式3および数式4に基づき算出されたものであるため、現実には、時間平均スペクトルVjのみ記憶装置3内の所定の領域に格納されればよく、逆に、時間平均スペクトルVjは、特徴データδVjとスペクトルの平均値Avを用いて数式4を変形することにより逆算出可能であるため、特徴データδVjとスペクトルの平均値Avが記憶装置3内の所定の領域に格納される形態をとることもできる。識別時に録音して得られる音響信号から生成された特徴データ、時間平均スペクトルと区別するため、以下、音源データベースに登録された特徴データδVj、時間平均スペクトルVjをそれぞれ登録特徴データδVdj、登録側平均スペクトルVdjと表現する。2.音源の識別次に、本発明に係る複数音源の識別装置について説明する。図6は、本発明に係る複数音源の識別装置のハードウェア構成図である。複数音源の識別装置は、登録特徴データ生成装置と同様、汎用のコンピュータで実現することができ、図6に示すように、CPU1aCPUCentralProcessingUnitと、コンピュータのメインメモリであるRAM2aRAMRandomAccessMemoryと、CPU1aが実行するプログラムやデータを記憶するための大容量の記憶装置3a例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等と、キーボード、マウス等のキー入力I/Fインターフェース4aと、外部装置データ記憶媒体等とデータ通信するためのデータ入出力I/Fインターフェース5aと、表示装置ディスプレイに情報を送出するための表示出力I/Fインターフェース6aと、マイクロフォンと接続された音声入力I/Fインターフェース7aと、を備え、互いにバスを介して接続されている。図7は、本発明に係る複数音源の識別装置の構成を示す機能ブロック図である。図7において、10は無音区間削除手段、20は音響フレーム読込手段、30は特徴データ生成手段、31は特徴データ補正手段、50は音源データベース、60はマイクロフォン、70は音響信号取得手段、80は音源データベース検索手段、90は音源情報出力手段である。図2と同一符号の構成要素については、図2と同様の機能を有するものであるので、説明は省略する。図7の処理は、利用者からの指示に基づいて起動されるが、利用者から発せられる識別対象の音をタイミング良く取り込むため、利用者から停止の指示があるまで、繰り返し実行されるような形態をとる。即ち、後述する図8の最後の音源情報の出力S206を実行したら、音響信号の取得S201に再び戻り以下同様な処理を実行するようにする。マイクロフォン60は、低周波成分から高周波成分まで広い範囲の音を忠実に取り込む性能を持っている必要は無く、スマートフォンなど各種携帯端末や携帯ゲーム機に内蔵されている安価な民生用マイクロフォンを用いることができる。具体的には、前述の通り特徴データの作成において、上記数式3に示されるように、周波数番号f1=27約300Hzに相当からf2=743約8000Hzに相当の周波数範囲しか計算対象としていないため、必要とするマイクロフォン60の性能としてはこの範囲をカバーしていれば良い商品として販売されるマイクロフォンは少なくともこの周波数範囲をカバーする。音響信号取得手段70は、マイクロフォン60で取り込んだアナログ音響信号をA/D変換してデジタル化する機能を有している。音源データベース検索手段80は、生成した特徴データと、音源データベース50に登録されている登録特徴データとの照合を行う機能を有している。音源情報出力手段90は、音源データベース検索手段80による照合の結果、録音により得られた音響信号の特徴に最も類似する音源についての識別情報楽器を識別するコード番号、MIDI規格のプログラム番号などを、音源データベース50から抽出して出力する機能を有している。図7に示した各構成手段は、図6に示したハードウェア構成に専用のプログラムを搭載することにより実現される。図6の記憶装置3aには、CPU1aを動作させ、コンピュータを、複数音源の識別装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、CPU1aは、無音区間削除手段10、音響フレーム読込手段20、特徴データ生成手段30、特徴データ補正手段31、音響信号取得手段70、音源データベース検索手段80、音源情報出力手段90としての機能を実現することになる。また、記憶装置3aは、処理に必要な様々なデータを記憶する。続いて、図6、図7に示した複数音源の識別装置の処理動作を、図8のフローチャートを用いて説明する。まず、利用者が複数音源の識別装置に対して起動の指示を行う。複数音源の識別装置が汎用のコンピュータで実現されている場合、キーボード上の所定のキーを押すか、画面に表示された所定の箇所をマウスでクリックすることにより、実行できる。利用者は複数音源の識別装置を起動後、任意のタイミングで識別対象の複数の音を適当な区間例えば、5秒間だけ発生させる。例えば、複数の楽器の試奏を同時に5秒間行う。複数音源の識別装置は、指示が入力されると、マイクロフォン60から流れている音楽を一定区間例えば、2秒間だけ取り込み、録音してデジタル音響信号として取得するS210。具体的には、マイクロフォン60から入力される音響信号を、音響信号取得手段70によりデジタル化する処理を行うことになる。デジタル音響信号が得られたら、このデジタル音響信号から特徴データを生成するS220。具体的には、無音区間削除手段10、音響フレーム読込手段20、特徴データ生成手段30が、図3に示したS101~S104の処理を実行する。S220における特徴データ生成処理の結果、上記数式4に示したような特徴データδVjが得られる。上述のように、特徴データの形式、生成手法は、登録特徴データδVdjと同一であるが、登録特徴データδVdj、登録側平均スペクトルVdjと区別するため、以下、複数音源の識別装置において生成された特徴データδVj、時間平均スペクトルVjをそれぞれ検索特徴データδVqj、検索側平均スペクトルVqjと表現する。次に生成された特徴データを用いて音源の検索を行うS230。この音源の検索処理の詳細については後述する。音源の検索の結果、生成された特徴データに対応する音源の特定に成功した場合にはS240、特徴データの補正を行うS250。具体的には、特定された音源に対応する登録特徴データを用いて特徴データを補正し、補正特徴データを得る。この特徴データの補正処理の詳細についても後述する。特徴データの補正後、S230に戻って、得られた補正特徴データを用い、既に特定された音源を検索対象から除外して音源の検索を行う。このようにして、特徴データの補正S250および音源の検索S230を繰り返して実行し、音源の特定に失敗した場合に処理を終了する。本実施形態では、S240において音源の特定に成功したか否かを判断し、音源の特定に失敗するまで繰り返し音源の特定を実行するが、音源の特定を終了する条件は、本実施形態に限定されず、変更しても良い。例えば、特定する音源の数を特定しておき、所定数に達した場合に、終了するようにしても良い。S230における音源の検索処理について、図9のフローチャートを用いて説明する。取得されたデジタル音響信号から特徴データδVjが得られたら、音源データベース検索手段80が、音源データベース50内の各登録特徴データとの照合を行う。まず、音源データベース50から1つの登録特徴データを抽出し、特徴データとの相関演算を行うS231。具体的には、音源データベース検索手段80は、以下の数式5に従った処理を実行し、相関値REを算出する。上述のように、音源データベース50に登録された登録特徴データと、取得されたデジタル音響信号から生成された検索特徴データは、いずれも同じ形式の最大N/2次元本例では717次元の偏差ベクトルδVjである。数式5RE={δVqjδVdj}/{|δVqj||δVdj|}=Σjf1...f2{δVqj×δVdj}/{Σjf1...f2δVqj2}12×{Σjf1...f2δVdj2}12相関値としては、登録特徴データδVdjと特徴データδVqjの相関が評価できるものであれば、どのようなものであっても良いが、本実施形態では、ともに偏差ベクトルである両者の内積を相関値REとして算出している。上記数式5に示すように、本実施形態では、内積を各ベクトルの大きさδVqj、δVdjの2乗和平方根で除算して相関値REとして算出することにより、両特徴データの対象である音の大きさの差を取り除いている。1つの登録特徴データについて、相関値REが得られたら、音源データベース50内の全音源に対応する登録特徴データについて処理が終了したかどうかを判断しS232、終了していなければ、全音源について相関値REが得られるまで繰り返し相関演算を実行するS231。全音源について相関値REが得られたら、相関値REが最大となった音源を特定する。この際、相関値REについてしきい値を設定しておき、相関値REがしきい値より大きいものに限り選出するようにする。したがって、相関値REのうち最大のものがしきい値以下の場合には、音源は特定されない。その場合、発せられていた音と類似するものが音源データベース50内に存在しなかったということになり、音源の特定は失敗となる。相関値REのうち最大のものが、しきい値より大きい場合は、相関値RE算出の対象となった登録特徴データに対応付けて音源データベース50内に記録された音源識別情報により音源が特定されるS233。音源が特定されたら、音源情報出力手段90が、特定された音源識別情報を所定の形式で出力するS234。出力は、音源識別情報に関連したコンテンツの表示出力、他の情報機器への音源識別情報のデータ伝送出力等様々な形式が可能で、設定された形式により対応した機器にて出力される。例えば、別途準備したマルチメディアコンテンツのデータベースに音源識別情報に対応付けて、楽器の詳細や解説コンテンツ、解説コンテンツのプログラムを記憶させておくことにより、解説コンテンツが起動され、表示出力I/F6aを介した表示装置に表示される。あるいは、別の情報端末に対してUSBインタフェースやワイヤレスインタフェースを介して音源識別情報を伝送することにより、前記情報端末に対して音源識別情報に対応した所定のプログラムを起動させるようにすることができる。本実施形態では、図9のS234に示すように、音源識別情報の出力は、音源が特定される度に行われる。したがって、本実施形態では、音源が特定される度に他の情報機器等へ音源識別情報を出力し、図8のS240において音源の特定に失敗した後、音源識別情報を入力した情報機器が、まとめて複数の音源識別情報に基づく出力を行うことになる。本実施形態に限定されず、音源が全て特定された後、まとめて他の情報機器等へ音源識別情報を出力するようにすることも可能である。音源識別情報を出力する場合、コンピュータ等の情報処理装置に出力すれば、情報処理装置は、音源識別情報に応じた処理を行うことができる。例えば、コンピュータに音源識別情報ごとに異なる処理を行うプログラムを搭載しておくことにより、異なる音源にマイクロフォンを向けるだけで、異なる処理が行われることになる。3.特徴データ補正の詳細次に、S250の特徴データの補正について説明する。まず、特徴データ補正手段31は、特定された音源に対応付けて記録された登録側平均スペクトルVdjをVdmaxjとし、Vdmaxjj=f1,f11,,f2-1,f2のうち、Vdmaxjの値を最大にするjを特定し、そのときのjをjmaxとする。そして、特徴データ補正手段31は、以下の数式6に従った処理を実行することにより、j=f1,f11,,f2-1,f2の検索側平均スペクトルVqjの各値を補正した補正平均スペクトルVq ́jを算出する。なお、音源データベース50に登録側平均スペクトルVjを登録しておかない実施形態とすることも可能であるが、その場合は、音源データベース50に特徴データδVjに対応付けてスペクトルの平均値Avを登録しておく。そして、特徴データ補正手段31は、上記数式4を変形した数式Vj=δVjAv/jに従った処理を実行し、登録側平均スペクトルVdjを算出する処理を行う。数式6Vq ́j=Vqj-VdmaxjVqjmax/VdmaxjmaxVq ́j<0の場合、Vq ́j=0に設定上記数式6において、Vqjmax、Vdmaxjmaxはいずれもj=jmaxで固定されているため、固定値である。そのため、Vqjmax/VdmaxjmaxとベクトルVdmaxjとの間の演算子は、乗算を意味する。上記数式6に示すように、補正平均スペクトルVq ́jは、特定された音源に対応する配列Vdmaxjを最大にする周波数番号jmaxについて、検索側のVqjmaxを特定されたVdmaxjmaxで除算し、その値を配列Vdmaxjに乗じたものを検索側平均スペクトルVqjから減じることにより算出される。すなわち、特定された音源の最大成分の周波数jmaxについての検索側との比を、特定された音源に対応する配列Vdmaxjに乗じて検索側平均スペクトルVqjから減じることにより、元の検索側のスペクトルの各値から、特定された音源に対応するスペクトルの各値の寄与分を除去した補正平均スペクトルVq ́jが得られる。Vq ́jが0未満となった場合に、強制的に0に設定するのは、Vq ́jとして負の値は物理的に有り得ないためである。そして、特徴データ補正手段31は、この補正平均スペクトルVq ́jを用いて以下の数式7に従った処理を実行することにより、偏差ベクトルである補正特徴データδVq ́jを算出する。数式7Av ́=Σjf1...f2Vq ́jj/f2f11δVq ́j=Vq ́jj-Av ́上記数式7の第1式、第2式は、それぞれ上記数式3数式4におけるVjをVq ́j、AvをAv ́に置き換えたものである。上記数式7に従って算出された補正特徴データδVq ́jを用いて、S230の音源の検索処理を行い、2番目に主要な音源を特定する。2番目に主要な音源の特定に成功したら、補正平均スペクトルVq ́jを新たな検索側平均スペクトルVqjとし、上記数式6数式7を用いてS250において新たな補正特徴データδVq ́jを求める。音源の特定に失敗するまで、S230~S250の処理は、特徴データ補正手段31、音源データベース検索手段80により繰り返し実行される。上記数式6に示したように、特定された音源に対応する登録側平均スペクトルを最大にする周波数番号jmaxについて、対応する検索側平均スペクトルの成分Vqjmaxを特定された登録側平均スペクトルの成分Vdmaxjmaxで除算し、その値を登録側平均スペクトルVdmaxjに乗じたものを検索側平均スペクトルVqjから減じることにより、検索側平均スペクトルを補正し、検索特徴データを補正するようにしたので、取得された音響信号の検索側平均スペクトルから特定された音源の登録側平均スペクトルに相当する分を除去することができ、補正された検索側平均スペクトルは、特定された第1音源を除外した音源を表現したものとなるので、第2音以降を正確に特定することが可能になる。4.特徴データ補正の変形例次に、S250の特徴データの補正の変形例について説明する。上記の例では、検索特徴データδVqjの基になる検索側平均スペクトルVqjを補正した後、補正特徴データδVq ́jを得るようにしたが、変形例では、検索特徴データδVqjが複数種の音源に対応する登録特徴データδVdjの線形結合で表されると仮定して、最も主要な音源のレベルを推定し、2番目以降に主要な音源を高精度に判定する。ただし、説明を簡単にするため、検索対象の音源を2音源に限定する。変形例では、最も主要な音源のレベルをV1、2番目に主要な音源のレベルをV2とした場合、検索特徴データδVqjが以下の数式8により表現できると仮定する。数式8において、右辺の演算子は、スカラー値であるV1、V2とベクトルとの演算であるため、乗算を意味する。数式8δVqj=V1δVdmaxjV2δVd2maxj検索特徴データδVqjと最も主要な音源の登録特徴データδVdmaxjの内積は、以下の数式9により表現される。数式9において、左辺の演算子と右辺の{}内の演算子は、ベクトル同士の演算であるため、内積を意味し、右辺の{}外の演算子は、スカラー値との演算であるため、乗算を意味する。数式9δVqjδVdmaxj=V1|δVdmaxj|2V2{δVd2maxjδVdmaxj}ここで、2番目に主要な音源の登録特徴データδVd2maxjが最も主要な音源の登録特徴データδVdmaxjに比べて顕著に異なれば、線形独立と仮定でき、上記数式9右辺第2項の内積値{δVd2maxjδVdmaxj}は0に近似できるため、最も主要な音源のレベルV1は、以下の数式10により表現される。数式10V1={δVqjδVdmaxj}/|δVdmaxj|2したがって、特徴データ補正手段31は、上記数式10に従った処理を実行し、最も主要な音源のレベルV1を算出する。さらに、特徴データ補正手段31は、上記主要な音源のレベルV1を用いて以下の数式11に従った処理を実行することにより、偏差ベクトルである補正特徴データδVq ́jを算出する。数式11δVq ́j=δVqj-V1δVdmaxj変形例による特徴データの補正によれば、上記数式10に示したように、特定された音源に対応する登録特徴データδVdmaxjと、検索特徴データδVqjの相関値を音源のレベルV1として求め、さらに上記数式11に示したように、相関値V1を特定された登録特徴データδVdmaxjに乗じたものを検索特徴データδVqjから減じることにより補正特徴データδVq ́jを生成するようにしたので、定量的に検索特徴データから第1音源の特徴を除外した補正特徴データを生成でき、第2音源以降の特定を高精度に行うことが可能になる。補正特徴データδVq ́jを用いて、2番目に主要な音源の登録特徴データδVd2maxjとの内積を計算することにより、2番目に主要な音源のレベルV2を算出できる。即ち、数式9数式10を以下数式9a数式10aのように変形することにより算出できる。数式9aδVq ́jδVd2maxj=V2|δVd2maxj|2数式10aV2={δVq ́jδVd2maxj}/|δVd2maxj|25.窓関数の変形例上記実施形態では、音源を時系列方向の平均スペクトルを基礎とした特徴データを生成した。しかし、一般に音は、図10aに示すように、音の立ち上がり部アタックとディケイ、定常部サステイン、立下り部リリースの4相でスペクトルが動的に変化するため、その特徴を単一な平均スペクトルを基礎として表現するのは適切ではない。例えば、ある音響信号の時間軸を逆転させた逆回し波形は平均スペクトルに変化はないが、図10bcに示すように、波形が時間軸方向で反対になるため、音色が劇的に変化する。上記実施形態では、フーリエ変換を行う場合、全ての音響フレームに対して、一律にハニング窓である窓関数Wiを用いているが、ハニング窓は、左右対称な形状であるため、逆回し波形を識別できないという問題がある。逆回し波形とは、ある音響信号の時間軸を逆転させたものである。例えば、ピアノの音色の音響信号を逆方向から再生した場合、オルガン風音色となるが、左右対称正確には時間軸方向に前後対称な上記窓関数Wiでは、両者の違いを識別することができない。このような逆回し波形にも対応可能とするため、本発明では、図11aに示すような上記窓関数Wiに代えて左右非対称な2つの窓関数W1,i、W2,iを用いるようにすることもできる。窓関数W1,iは、図11bに示すように所定のサンプル番号iの位置において、最大値1をとり、後部においては、最小値0をとるように設定されている。どのサンプル番号の場合に最大値をとるかについては、窓関数W1,iの設計によって異なってくるが、本実施形態では、以下の数式12で定義される。また、窓関数W2,iは、図11cに示すように、所定のサンプル番号iの位置において、最大値1をとり、前部においては、最小値0をとるように設定されている。どのサンプル番号の場合に最大値をとるかについては、窓関数W2,iの設計によって異なってくるが、本実施形態では、以下の数式13で定義される。これらの窓関数は、特許文献3にも開示されているように公知の窓関数である。数式12i≦N/8のとき、W1,i=0.0N/8<i≦3N/8のとき、W1,i=0.5-0.5cos4πi-N/8/N3N/8<i≦11N/16のとき、W1,i=1.011N/16<i≦13N/16のとき、W1,i=0.50.5cos8πi-11N/16/Ni>13N/16のとき、W1,i=0.0数式13i≦3N/16のとき、W2,i=0.03N/16<i≦5N/16のとき、W2,i=0.5-0.5cos8πi-3N/16/N5N/16<i≦5N/8のとき、W2,i=1.05N/8<i≦7N/8のとき、W2,i=0.50.5cos4πi-5N/8/Ni>7N/8のとき、W2,i=0.0このように、左右非対称な2つの窓関数を用いることにより、通常再生の場合と逆回し波形との識別を行うことが可能となる。ただし、逆回し波形は品質上の問題から使用される頻度は少なく、実際のピアノ音色とオルガン音色の波形は互いに時間軸反転させたような単純な形状ではないため、上記Wiのような対象は窓関数を用いても、通常の音源の識別は可能である。以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、特徴データとして、各周波数に重みを乗じたものから平均値を減じた偏差ベクトルを算出するようにしたが、平均値を減じない状態のベクトルを特徴データとしても良い。"