"音源の種類の尤度を音響特徴量に対応づけて記憶する音源モデル記憶部と、音響信号を入力する音響信号入力部と、前記音源モデル記憶部を参照して、前記音響信号入力部が入力した音響信号の音響特徴量に基づき、前記音響信号の音源の種類を同定する音源同定部と、前記音源同定部が同定した種類の音源の音響信号について音源方向を推定する第1の音源定位部と、を備えることを特徴とする音源方向推定装置。前記音響信号入力部が入力した音響信号に対して音源方向を推定する第2の音源定位部と、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が入力した音源毎の音響信号に分離する音源分離部を備え、前記第1の音源定位部は、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする請求項1に記載の音源方向推定装置。前記音源分離部が分離した音響信号の相関行列を算出する相関行列算出部を備え、前記第1の音源定位部は、前記相関行列算出部が算出した相関行列と前記音響信号入力部が入力した音響信号の相関行列に基づき、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする請求項2に記載の音源方向推定装置。相関行列情報を離散音源方向毎に記憶する相関行列情報記憶部を備え、前記相関行列算出部は、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に隣接する離散音源方向に対応する相関行列情報を用いて、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を算出することを特徴とする請求項3に記載の音源方向推定装置。前記相関行列情報は、音源からの各受音手段までの伝達関数を要素とする伝達関数ベクトルに基づく正方行列と、当該正方行列と隣接する離散音源方向の正方行列との比を表す比率行列を含み、前記相関行列算出部は、前記離散音源方向に対応する相関行列情報が表す正方行列を周波数領域で補間した正方行列を固有値展開して正則行列を算出し、前記離散音源方向に対応する相関行列情報が表す比率行列をべき乗して補間した正方行列を固有値展開して対角行列を算出し、前記相関行列算出部は、前記正則行列と前記対角行列を用いて前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を算出することを特徴とする請求項4に記載の音源方向推定装置。前記第1の音源定位部は、前記音響信号入力部が入力した音響信号の相関行列を単位行列として、前記相関行列算出部が算出した相関行列を固有値展開して算出した固有ベクトルに基づき空間スペクトルを算出し、算出した空間スペクトルのピークを最小とする音源方向情報を推定することを特徴とする請求項3に記載の音源方向推定装置。前記音源分離部は、前記第1の音源定位部が推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が音源毎の音響信号に分離することを特徴とする請求項2に記載の音源方向推定装置。方向情報を入力する方向入力部と、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を、前記方向入力部が入力した方向情報に基づく相関行列情報を用いて変換する相関行列変換部と、を備え、前記第1の音源定位部は、前記相関行列変換部が変換した相関行列に基づき、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする請求項4ないし6のいずれか1項に記載の音源方向推定装置。音源の種類の尤度を音響特徴量に対応づけて記憶する音源モデル記憶部を備える音源方向推定装置における音源方向推定方法であって、前記音源方向推定装置が、音響信号を入力する過程と、前記音源方向推定装置が、前記音源モデル記憶部を参照して、前記入力した音響信号の音源の種類を同定する過程と、前記音源方向推定装置が、前記同定した種類の音源の音響信号について音源方向を推定する過程と、を有すること、を特徴とする音源方向推定方法。しかしながら、特許文献1に記載の音源方向推定装置は、音の種類を区別することなく処理を行うため、特定の種類の音源について、その方向を推定できないことがあった。本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、特定の種類の音源の方向を推定することができる音源方向推定装置又は音源方向推定方法を提供する。1本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、音源の種類の尤度を音響特徴量に対応づけて記憶する音源モデル記憶部と、音響信号を入力する音響信号入力部と、前記音源モデル記憶部を参照して、前記音響信号入力部が入力した音響信号の音響特徴量に基づき、前記音響信号の音源の種類を同定する音源同定部と、前記音源同定部が同定した種類の音源の音響信号について音源方向を推定する第1の音源定位部音源定位部111、211、311、411と、を備えることを特徴とする音源方向推定装置である。2本発明のその他の態様は、前記音響信号入力部が入力した音響信号に対して音源方向を推定する第2の音源定位部音源定位部104と、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が入力した音源毎の音響信号に分離する音源分離部を更に備え、前記第1の音源定位部は、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする1の音源方向推定装置である。3本発明のその他の態様は、前記音源分離部が分離した音響信号の相関行列を算出する相関行列算出部を更に備え、前記第1の音源定位部は、前記相関行列算出部が算出した相関行列と前記音響信号入力部が入力した音響信号の相関行列に基づき、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする2の音源方向推定装置である。4本発明のその他の態様は、相関行列情報を離散音源方向毎に記憶する相関行列情報記憶部を更に備え、前記相関行列算出部は、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に隣接する離散音源方向に対応する相関行列情報を用いて、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を算出することを特徴とする3の音源方向推定装置である。5本発明のその他の態様は、前記相関行列情報は、音源からの各受音手段までの伝達関数を要素とする伝達関数ベクトルに基づく正方行列と、当該正方行列と隣接する離散音源方向の正方行列との比を表す比率行列を含み、前記相関行列算出部は、前記離散音源方向に対応する相関行列情報が表す正方行列を周波数領域で補間した正方行列を固有値展開して正則行列を算出し、前記離散音源方向に対応する相関行列情報が表す比率行列をべき乗して補間した正方行列を固有値展開して対角行列を算出し、前記相関行列情報は、前記正則行列と前記対角行列を用いて前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を算出することを特徴とする4の音源方向推定装置である。6本発明のその他の態様は、前記第1の音源定位部は、前記音響信号入力部が入力した音響信号の相関行列を単位行列として、前記相関行列算出部が算出した相関行列を固有値展開して算出した固有ベクトルに基づき空間スペクトルを算出し、算出した空間スペクトルのピークを最小とする音源方向情報を推定することを特徴とする3の音源方向推定装置である。7本発明のその他の態様は、前記音源分離部は、前記第1の音源定位部が推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が音源毎の音響信号に分離することを特徴とする2の音源方向推定装置である。8本発明のその他の態様は、方向情報を入力する方向入力部と、前記第2の音源定位部が推定した音源方向に対応する相関行列を、前記方向入力部が入力した方向情報に基づく相関行列情報を用いて変換する相関行列変換部とを更に備え、前記第1の音源定位部は、前記相関行列変換部が変換した相関行列に基づき、前記音源分離部が分離した音響信号の音源方向を推定することを特徴とする4ないし6のいずれかの音源方向推定装置である。9本発明のその他の態様は、音源の種類の尤度を音響特徴量に対応づけて記憶する音源モデル記憶部を備える音源方向推定装置における音源方向推定方法であって、前記音源方向推定装置が、音響信号を入力する過程と、前記音源方向推定装置が、前記音源モデル記憶部を参照して、前記入力した音響信号の音源の種類を同定する過程と、前記音源方向推定装置が、前記同定した種類の音源の音響信号について音源方向を推定する過程と、を有することを特徴とする音源方向推定方法である。本発明の一態様によれば、入力した音響信号の音源の種類と音源方向を同時に推定することができる。本発明の他の態様2によれば、一次的に推定した音源方向からの音響信号を抽出し、抽出した音響信号に対して最終的な音源方向を推定するため、音源毎の音源方向を高精度で推定できる。本発明の他の態様3によれば、対象音源毎の成分に注目して音源毎の音源方向を高精度で推定できる。本発明の他の態様4によれば、推定した音源方向に対応する相関行列を補間できるため、任意の音源方向に対応する相関行列を算出することができる。本発明の他の態様5によれば、振幅及び位相情報両者に対して滑らかに相関行列を補間できる。本発明の他の態様6によれば、逐次に伝達関数又は正方行列を補間することなく任意の音源方向情報を推定することができる。本発明の他の態様7によれば、方向の異なる音源毎の音響信号を良好に分離し、高精度に各音源の音源方向を推定できる。本発明の他の態様8によれば、入力した方向情報の変化に応じて音源方向を推定することができる。本発明の他の態様9によれば、入力した音響信号の音源の種類と音源方向を同時に推定することができる。第1の実施形態以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。図1は、本実施形態に係る音源方向推定装置1の構成を示す概略図である。音源方向推定装置1は、音声入力部101、第1相関行列算出部102、伝達関数記憶部103、音源定位部104、音源分離部105、音源モデル記憶部106、音源同定部107、第2相関行列算出部108、目的音選択部110、音源定位部111を含んで構成される。この構成では、音源定位soundsourcelocalization部104がMUSICmultiplesignalclassification;多信号分類法を用い第1の音源方向sounddirection情報を一次候補として推定する。なお、一般的なMUSIC法を、標準固有値展開standardeigenvaluedecomposition;SEVD-MUSIC法と呼ぶことがある。音源分離部105は、推定された音源方向情報に基づいて入力された音響信号を音源毎に分離する。音源同定部107は、分離した音源毎に、階層GMMGaussianmixturemodel;ガウシアン混合モデルに基づいて音源の種類クラスを定める。音源定位部111は、音源の種類が定められた音源毎にGEVDgeneralizedeigenvaluedecomposition;一般化固有値展開-MUSIC法を用いて第2の音源方向情報二次候補を推定する。このように、音源方向推定装置1は、第1の音源方向情報を推定し、音源毎に音源の種類を定め、音源の種類が定められた音源毎に第2の音源方向情報を推定する。これにより、複数の種類の音響信号が混合する混合音に対しても音源毎にその種類と第2の音源方向情報を推定することができる。音声入力soundinput部101は、収音手段例えば、マイクロホンをM個備えMは2以上の整数、各収音手段は異なる位置に配置されている。音声入力部101は、例えば、M個のマイクロホンを備えるマイクロホンアレーである。各収音手段が受信した音波を各1チャネルの音響信号に変換する。音声入力部101は、変換した音響信号をチャネル毎に並列して多チャネルMチャネル音響信号として第1相関行列correlationmatrix算出部102、音源定位部104及び音源分離soundseparation部105に出力する。第1相関行列算出部102は、音声入力部101から入力された各チャネルの時間領域の音響信号に対して離散フーリエ変換discreteFouriertransfor;DFTを行う。これにより第1相関行列算出部102は、時間領域の音響信号を周波数領域の入力スペクトルxに変換する。入力スペクトルxは、チャネル毎の周波数領域における値を要素とするM列のベクトルである。第1相関行列算出部102は、算出した入力スペクトルxに基づいて周波数毎に入力相関行列Rxxを算出する。ここで、第1相関行列算出部102は、例えば式1を用いて算出する。式1において、xは、入力スペクトルxベクトルの複素共役転置演算子を示す。E[xx]は、行列xxの期待値例えば、現在までの予め設定した時間にわたる時間平均である。第1相関行列算出部102は、算出した入力相関行列Rxxを音源定位部104及び第2音源定位部111に出力する。伝達関数記憶部103は、予め定めた数例えば、音源方向φが5°間隔の場合、72個[360°/5°]の伝達関数ベクトルDφが音源方向φと対応付けて記憶されている。伝達関数ベクトルDφの要素値は、音源から音声入力部101が備える各マイクロホンまでの周波数毎の伝達関数である。音源定位部104は、第1相関行列算出部102から入力された入力相関行列Rxxに基づいて、音源毎の第1の音源方向情報一次候補を推定する。具体的には、音源定位部104は、例えば、一般的なMUSIC法を用いて音源毎の第1の音源方向情報を推定する。一般的なMUSIC法を用いる場合、音源定位部104は、式2を満たすように入力相関行列Rxxの固有値δiと固有ベクトルeiを算出する。音源定位部104は、式2を満たす固有値δiと固有ベクトルeiとの組を保持する。iは、1以上M以下の整数であるインデックスである。インデックスiの順序、1、2...Mは、固有値δiが大きい順序の降順である。音源定位部104は、伝達関数記憶部103から選択した伝達関数ベクトルDと、算出した固有ベクトルeiに基づいて、式3を用いて空間スペクトルspatialspectrumPφを算出する。式3において、|DφDφ|は、スカラー値DφDφの絶対値を示す。Lは、認識可能な最大音源個数であって、予め設定した値例えば3である。本実施形態では、L<Mである。Kは、音源定位部104が保持した固有ベクトルeiの数である。Kは、予め設定した整数であり、K≦Mである。即ち、固有ベクトルeiL1≦i≦Kは、音源以外とみなされた成分例えば、雑音の特性を示すベクトル値である。従って、空間スペクトルPφは、音源から伝搬した成分の割合であって、音源以外の成分の割合を表す。音源定位部104は、式3を用いて、予め設定した周波数帯域の空間スペクトルPφを取得する。予め設定した周波数帯域とは、具体的には、音源として可能性がある音響信号による音圧が大きい周波数帯域であり、かつ雑音の音圧が小さい周波数帯域である。その周波数帯域は、人間が発声する音声を音源とする場合、例えば、0.5~2.8kHzである。音源定位部104は、算出した周波数帯域の空間スペクトルPを、その周波数帯域よりも広帯域に拡張することで拡張extended空間スペクトルPextφを算出する。具体的には、音源定位部104は、入力された多チャネル音響信号に基づきS/N比signal-to-noiseratio;信号対雑音比を算出し、算出したS/N比が予め設定した閾値よりも高い即ち、ノイズが少ない周波数帯域ωを選択する。音源定位部104は、選択した周波数帯域ωにおいて式2を用いて固有値δiを算出する。音源定位部104が算出した固有値δiのうち、最大となる最大固有値δmaxの平方根に空間スペクトルPを乗算し、乗算した値を加算することで拡張空間スペクトルPextを算出する式4参照。式4において、Ωは周波数帯域の集合を示し、|Ω|は集合Ωの要素数、kは周波数帯域を示すインデックスを示す。これにより拡張空間スペクトルPextには、空間スペクトルPの値が大きい周波数帯域ωの特性が強く反映される。音源定位部104は、拡張空間スペクトルPextのピーク値極大値と、対応する角度φを選択する。この選択されたφが音源方向として推定される。ピーク値とは、角度φの拡張空間スペクトルの値Pextが、角度φから微小量Δφだけ負方向にずれた角度φ-Δφにおける値Pext、及び角度φから微小量Δφだけ正方向にずれた角度φΔφにおける値Pextよりも大きな値である。Δφは、音源方向φの量子化幅quantizationwidth、例えば1°である。音源定位部104は、拡張空間スペクトルPextのピーク値のうち、最も大きい値1番目からL番目に大きい値までを抽出し、抽出したピーク値に各々対応する音源方向φl1≦l≦Lを選択する。音源定位部104は、選択した音源方向φlを表す音源方向情報を生成する。なお、音源定位部104は、音源毎の方向情報を推定するために、上述のMUSIC法の代わりに、例えば、WDS-BFweighteddelayandsumbeamforming法を用いてもよい。音源定位部104は、生成した音源方向情報を音源分離部105に出力する。音源分離soundsourceseparation部105は、入力された音源方向情報に基づいて音源l毎の音響信号slを、音声入力部101から入力された多チャネル音響信号から分離する。音源分離部105は、音響信号slを抽出するために、例えば、音声入力部11が備える各収音手段の配置に応じて音源l毎の音源方向φlへの指向性が最も高くなる空間フィルタ係数を算出し、算出した空間フィルタ係数を多チャネル音響信号に畳み込み演算してもよい。音源分離部105は、分離した音源l毎の音響信号slを音源同定部107及び第2相関行列算出部108に出力する。音源分離部105は、入力された音源方向情報を第2相関行列算出部108に出力する。音源同定soundsourceidentification部107は、音源分離部105から入力された音響信号slに基づき音源l毎の種別を示すクラスclass情報λlを決定する。例えば、音源同定部107は、例えば、階層的ガウシアン混合モデルhierarchicalGaussianMixtureModel;h-GMMに基づく音源同定法を用いてクラス情報λlを決定する。音源同定部107は、決定したクラス情報λlを目的音選択部110に出力する。ここで、音源同定部107は、h-GMMに基づく音源同定法において、階層情報を1個又は複数個含むGMM階層関係情報と、音響特徴量xに対応するクラス情報λの尤度、を含む階層的ガウシアン混合モデル情報を用いる。階層情報とは、あるクラス情報をルート情報とし、そのルート情報に属する1個又は複数個のサブクラス情報の関係を表す情報である。本実施形態では、クラス情報が表す音源種別が、サブクラス情報が表す音源種別の上位概念に相当するように、音源種別が各クラス情報及びサブクラス情報に割り当てられている。また、GMM階層関係情報は、ある階層情報に含まれるサブクラス情報が、他の階層情報に含まれるルート情報と一致するように、階層情報間の関係を表す。そこで、音源モデル記憶部106は、階層的ガウシアン混合モデル情報を予め記憶しておく。次に、本実施形態に係るGMM階層関係情報について例を挙げて説明する。図2は、本実施形態に係るGMM階層関係情報の一例を示す概念図である。図2に示すGMM階層関係情報において、最上位の階層階層情報Λ1は、音響を示すクラス情報λ1をルート情報とし、サブクラス情報として音声を示すクラス情報λ11、音楽を示すクラス情報λ12、環境音を示すクラス情報λ13及び無音の状態を示すクラス情報λ14を含む。最上位から2番目の階層は、クラス情報λ11をルート情報とする階層Λ11、クラス情報λ12をルート情報とする階層Λ12及びクラス情報λ13をルート情報とする階層Λ13を含む。階層Λ11は、男声を示すクラス情報λ111と女声を示すクラス情報λ112をサブクラス情報として含む。階層Λ12は、クラシック音楽を示すクラス情報λ121とジャズ音楽を示すクラス情報λ122をサブクラス情報として含む。階層Λ13は、ドア音を示すクラス情報λ131と電子音を示すクラス情報λ132をサブクラス情報として含む。音源同定部107は次の処理を行ってクラス情報λlを決定する。図3は、本実施形態に係るクラス情報を決定する処理のフローチャートである。ステップS101音源同定部107は、注目する階層Λiを、最上位の階層Λ1と初期設定する。その後、ステップS102に進む。ステップS102音源同定部107は、音源分離部105から入力された音響信号slに基づき音響特徴量xtを算出する。ここで、tはフレーム時刻を示す。音響特徴量xtは、例えば24次元のメル尺度ケプストラムMel-frequencycepstrumcoefficient;MFCCである。その場合には、音源同定部107は、予め記憶された複数の候補ベクトルの中から、音響特徴量xtに最も近似する1つを選択することで、音響特徴量xtをベクトル量子化する。その後、ステップS103に進む。ステップS103音源同定部107は、算出した音響特徴量xtの階層Λiに含まれるクラス情報λに対する尤度fxt|λを音源モデル記憶部106から読み出す。音源同定部107は、読み出した尤度fxt|λに基づき結合尤度を算出し、結合尤度を最大とするクラス情報λ’を決定する。決定されたクラス情報λ’は、式5で表される。式5において、max...は、変数...の最大値を示す。argλ[...]は、変数λの関数...を最大とする変数λを示す。kは、フレーム時刻tからのフレーム時刻を示す。Nは、予め定められたフレーム数、即ち結合尤度を算出する時間を示す。従って、tはその時間の先頭フレームを示す。その後、ステップS104に進む。ステップS104音源同定部107は、クラス情報λ’が注目する階層Λiに含まれるサブクラス情報λであるか否か判断する。音源同定部107は、クラス情報λ’が階層Λiに含まれるサブクラス情報λであると判断したときステップS104Y、ステップS105に進む。音源同定部107は、クラス情報λ’が階層Λiに含まれるサブクラス情報λでない、つまりルート情報と判断したときステップS104N、ステップS106に進む。ステップS105音源同定部107は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在するか否か判断する。音源同定部107は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在すると判断したときステップS105Y、階層Λ’を注目する階層Λiと設定し、ステップS103に進む。音源同定部107は、クラス情報λ’がルート情報である階層Λ’が存在しないと判断したときステップS105N、ステップS106に進む。ステップS106音源同定部107は、クラス情報λ’をフレーム時刻tにおける音源lのクラス情報λlと決定する。第2相関行列算出部108は、音源分離部105から入力された音響信号sl及び音源方向情報に基づいて、音源l毎の相関行列Vl音源相関行列を算出し、算出した音源相関行列Vlを目的音選択部110に出力する。ここで、第2相関行列算出部108は、音源分離部105から入力された音源方向情報が示す音源方向φlに対応する伝達関数ベクトルDφl又は音源方向φlに最も近似する方向φ~lに対応する伝達関数ベクトルDφ~lを伝達関数記憶部103から読み出す。本実施形態では、説明を簡単にするために、読み出した伝達関数ベクトルDφl及びDφ~lを、いずれもDφlと記載する。第2相関行列算出部108は、音源分離部105から入力された音響信号slに対して離散フーリエ変換を行って周波数領域のスペクトルSlに変換する。第2相関行列算出部108は、読み出した伝達関数ベクトルDφlにスペクトルSlを乗じて音源別伝達関数ベクトル{DφlSl}を生成する。第2相関行列算出部108は、式6に示すように音源別伝達関数ベクトルの要素値間の積を要素とする行列を音源相関行列Vlとして算出する。音源相関行列Vlは、音源lから受信したチャネル間のスペクトルの相関を示す。目的音選択部110は、第2相関行列算出部108から入力された音源l毎の相関行列Vlに基づき、音源同定部107から入力された音源l毎のクラス情報λ音源の種類に基づき、目的とする音源の種類目的音を示すクラス情報λに対応する相関行列Kλを算出する。目的音選択部110は、算出した相関行列Kλを音源定位部111に出力する。目的音選択部110は、相関行列Kλを算出するために、例えば式7を用いる。ここで、目的音選択部110は、乗算して得られた行列に目的音を示すクラス情報λに対応する音源iの相関行列Viの逆行列Vi-1を全て乗算して、目的音毎の相関行列Kλを算出する。この相関行列Kλは、音源定位部111において音源方向情報を算出する際、目的音の成分を抽出する作用をもたらす。目的音選択部110は、式7の代わりに式8を用いて相関行列Kλを算出してもよい。目的音選択部110は、目的としない音源の種類非目的音を示すクラス情報λに対応する音源jの相関行列Vjを全て乗算する。目的音選択部110は、乗算して得られた行列に目的とする音源の種類目的音を示すクラス情報λに対応する音源iの相関行列Viの逆行列Vi-1を全て乗算して、目的音毎の相関行列Kλを算出する。つまり、相関行列Kλは、非目的音に対する相関行列Vjの目的音に対する相関行列Viとの比を表す。この相関行列Kλは、音源定位部111において音源方向情報を算出する際、目的音の成分を抽出し、非目的音の成分を除去する作用をもたらす。もしくは、目的音選択部110は、以下の処理を行ってクラスλ毎の相関行列Kλを算出してもよい。ここで、第2相関行列算出部108は、音源1からlエルまでのlエル個の音源信号s1、...slを全て加算して加算音源信号zlを算出する。第2相関行列算出部108は、加算音源信号zlに離散フーリエ変換を行って加算音源スペクトルZlを算出し、算出した加算音源スペクトルZlを式1に代入して、第lエルの入力相関行列Rlを算出する。第2相関行列算出部108は、音源lエルに対応した音源相関行列Clを式9に示すように、第lエルの入力相関行列Rlに音源1からlエル-1までの音源相関行列の逆行列C1-1,...Cl-1-1を乗算して反復的に算出する。第2相関行列算出部108は、算出した音源lエル毎の音源相関行列Clを目的音選択部110に出力する。目的音選択部110は、第2相関行列算出部108から入力された音源相関行列Clのうち、式10に示すように非目的音jに係る音源相関行列を全て乗算してクラス情報λに対する相関行列Kλを算出する。その他、目的音選択部110は、興味指数interestindexDlに応じて音源相関行列をスケーリングした傾聴listening行列を用いて相関行列Kを算出してもよい。目的音選択部110は、算出した相関行列Kを音源定位部111に出力し、音源定位部111において相関行列Kλとして用いる。これにより、本実施形態では利用者が関心の高い種類の音源について音源方向情報を算出することができる。興味指数Dlとは、利用者による音源lエル毎の関心の程度を示すパラメータであり、-1以上1以下の値をとる実数である。興味指数Dlが小さいほど、音源lへの関心が高いことを示す。Dl=-1のとき、音源lを完全にfully傾聴listenし、Dl=1のとき、音源lを無視することを示す。そこで、目的音選択部110は、上述の音源相関行列Clを、式11を満足するように固有値展開を行ってM個の固有値δl,1,...δl,Mと、各固有値に対応する固有ベクトルel,1,...el,Mを算出する。式11において、iは、各固有値、各固有ベクトルを表すインデックスであり、iは固有値の降順である。目的音選択部110は、固有ベクトルel,1,...el,Mを順に統合してM行M列の正則行列regularmatrixElを生成し、固有値δl,1,...δl,Mを順に対角要素として配置したM行M列の対角行列diagonalmatrixΔlを生成する。目的音選択部110は、音源相関行列Clに対して予め設定した音源lエル毎の興味指数Dlを用いてべき乗演算exponentiationを行うことでスケーリングscalingすることで傾聴行列ClDlを算出する。目的音選択部110は、傾聴行列ClDlを算出するために式12に示すように、対角行列Δlを興味指数Dlでべき乗した行列の左側に正則行列Elを乗算し、右側に正則行列の逆行列El-1を乗算する。目的音選択部110は、式13に示すように音源lエル毎の傾聴行列ClDlを全て乗算して、相関行列Kを算出する。ここで、目的音選択部110は、音源同定部107から入力された音源lエル毎のクラス情報λに基づき、興味指数Dlを定めてもよい。その後、目的音選択部110は、定めた興味指数Dlを用いて相関行列Kλを算出する。興味指数Dlを定める方法の一例について、音源lエルが音楽と人間が発声した音声の何れかである場合を例にとって説明する。目的音選択部110は、音源1のクラス情報λ1が音楽である場合、フレーム時刻tにおける識別値identification;IDをIDt=1、クラス情報λ2が音声である場合、識別値をIDt=-1と予め設定しておく。目的音選択部110は、音源1の興味指数D1を式14に示すように、1から識別値IDtの時間平均値を差し引いた値を更に2で除算した値とする。これにより、識別値IDtが-1から1に増加するほど興味指数D1が1から0に減少する。例えば、音源1が音楽、つまり識別値IDtが-1のとき、D1は1となり、音源1が音声、つまり識別値IDtが1のとき、D1は-1となる。これにより、目的音選択部110は、音源1が音声であることを同定し、音源定位部111は音声に対する音源方向情報を算出できるようになる。式14において、Wは予め設定したフレーム数である。他方、目的音選択部110は、音源2の興味指数D2を式15に示すように、1から識別値IDtの時間平均値の和を2で除した値とする。これにより、識別値IDtが-1から1に増加するほど興味指数D2が0から1に増加する。例えば、音源2が音楽、つまり識別値IDtが-1のとき、D2は0となり、音源2が音声、つまり識別値IDtが1のとき、D2は1となる。これにより、目的音選択部110は、音源2が音楽であることを同定し、音源定位部111は音楽に対する音源方向情報を算出できるようになる。その他、音源数が1個である場合には、音源定位部111は、相関行列Kλとして雑音信号に基づいて算出した雑音相関行列Vnを用いてもよい。これにより、雑音信号とは無相関uncorrelated又は低相関lowcorrelatedの音源信号について音源方向情報を算出することができる。そのために、目的音選択部110は、予め収録した多チャネルMチャネルの雑音信号に離散フーリエ変換を行って周波数領域に変換して雑音スペクトルnを算出する。目的音選択部110は、入力スペクトルxの代わりに雑音スペクトルnを式1に代入して周波数毎に雑音相関行列Vnを算出し、自部が備える記憶部に算出した雑音相関行列Vnを予め記憶させておく。そして、音源定位部111は、目的音選択部110の記憶部から雑音相関行列Vnを読み出す。音源定位部111は、目的音選択部110から入力された目的音毎の相関行列Kλを用い、第1相関行列算出部102から入力された入力相関行列Rxxに基づいて目的音毎の第2の音源方向情報二次候補を生成する。具体的には、音源定位部111は、例えばGEVD-MUSIC法を用いて位置情報を生成する。ここで、音源定位部111は、入力相関行列Rxxと相関行列Kλに基づいて目的音毎に一般化固有値展開を行って、固有値δm1≦m≦Mと固有ベクトルemを算出する。入力相関行列Rxx、相関行列Kλ、固有値δm、固有ベクトルemは、式16に示される関係がある。式16において、mの順序は、固有値δmの大きい順序の降順である。つまり、mが小さい固有ベクトルemほど、入力された音響信号に寄与する度合いが高いことを示す。音源定位部111は、算出した固有ベクトルem及び伝達関数記憶部103から読み出した伝達関数ベクトルDφに基づき、例えば式3を用いて空間スペクトルPφを指標値として算出する。但し、音源定位部111は、固有ベクトルeiの代わりに、算出した固有ベクトルemを式3に代入する。音源定位部111は、空間スペクトルPφが最も大きい音源方向φを選択し、選択した音源方向φを目的音毎の第2の音源方向情報と定める。音源定位部111は、定めた目的音毎の第2の音源方向情報を音源方向推定装置1の外部に出力する。音源定位部111は、第2の音源方向情報を生成するために、GEVD-MUSIC法の代わりに一般化特異値分解generalizedsingularvaluedecomposition;GSVD-MUSIC法を用いてもよい。ここで、音源定位部111は、式17を満足するように入力相関行列Rxxに相関行列Kλの逆行列Kλ-1を乗じた行列を特異値分解して左ユニタリunitary行列Eleft、特異値singularvalue行列Σ、及び右ユニタリ行列Erightを算出する。特異値行列Σは、非対角要素の値がすべて零であって、対角要素である特異値σs,iiとして非負non-negativeの値を要素として含む行列である。特異値行列Σにおいて、各特異値σs,iiの行又は列番号iの順序は、その値σs,iiの大きい順の降順である。左ユニタリ行列Eleftは、各行iに特異値σs,iiに対応する特異ベクトルesl,iを要素として含む。右ユニタリ行列Erightは、各列iに特異値σs,iiに対応する特異ベクトルesr,iを要素として含む。特異ベクトルesl,i、esr,iは互いに直交する。音源定位部111は、算出した特異ベクトルes,i及び伝達関数記憶部103から読み出した各音源方向φに対応する伝達関数ベクトルDφに基づき、例えば式3を用いて空間スペクトルPφを指標値として算出する。ここで、音源定位部111は、式3に固有ベクトルeiの代わりに、算出した特異ベクトルesl,iを代入する。音源定位部111は、空間スペクトルPφが最も大きい音源方向φを選択し、選択した音源方向φを第2の音源方向情報と定める。音源定位部111は、定めた第2の音源方向情報を音源方向推定装置1の外部に出力する上述では、音源定位部111が、左ユニタリ行列Eleftの要素である特異ベクトルesl,iを用いて空間スペクトルPφを算出する例について説明したが、本実施形態では、右ユニタリ行列Erightの要素である特異ベクトルesr,iを用いて空間スペクトルPφを算出してもよい。特異ベクトルは相互に直交するため、必ずしも直交性が保証されない固有ベクトルemを用いる場合よりも、空間スペクトルPφを指標値として、異なる方向から到来した音源毎の成分を方向φ毎に確実に分離することができる。従って、音源定位部111は、GSVD-MUSIC法を用いて音源方向の推定精度を向上させることができる。音源定位部111は、第2の音源方向情報を生成するために、上述のGEVD-MUSIC法やGSVD-MUSIC法で算出した空間スペクトルの代わりに、聴感補正を行った空間スペクトルを用いてもよい。音源定位部111は、補正した空間スペクトルPWφが最大となる音源方向φを選択し、選択した音源方向φを目的音毎の第2の音源方向情報と定める。聴感補正を行うために、音源定位部111は、空間スペクトルPφに更にA特性を付与したA-weighted空間スペクトルPWφを、例えば式18を用いて算出する。A特性A-weightingとは、人間の聴覚における雑音に対する感度の周波数特性値であって、国際電気標準会議InternationalElectrotechnicalCommission;IECにおいて標準化された特性値IEC61672:2003である。但し、標準化された特性値は、離散的に定義されているため、音源定位部111は、標準化された特性値をスプライン補間してA特性重み係数Wωを算出しておく。式18において、Wωの単位はデシベルdBで表示されているのに対し、Pφは線形値で表示されている。これにより、音源定位部111は、人間の聴覚において鋭敏な周波数帯域成分を重視して音源方向を推定する。例えば、200Hz以下の低周波数帯域成分が抑圧される。そのため、主に低周波数帯域成分で残留する拡散性雑音が抑圧される。従って、音源定位部111は、例えば拡散性雑音による影響を回避して、高い精度で音源方向を推定することができる。同様に、音源定位部104は、式3を用いて算出した空間スペクトルPφに対して聴感補正を行った空間スペクトルPφを用いて音源毎の第1の音源方向情報を推定してもよい。次に、本実施形態に係る音源方向推定装置1が行う音源方向推定処理について説明する。図4は、本実施形態に係る音源方向推定処理を表すフローチャートである。ステップS201第1相関行列算出部102は、入力された多チャネル音響信号を構成する各チャネルの時間領域の音響信号を周波数領域に変換し、周波数毎に入力スペクトルxを算出する。第1相関行列算出部102は、算出した入力スペクトルxに基づき入力相関行列Rxxを、例えば式1を用いて周波数毎に算出する。第1相関行列算出部102は、算出した入力相関行列Rxxを音源定位部104及び音源定位部111に出力する。その後、ステップS202に進む。ステップS202音源定位部104は、第1相関行列算出部102から入力された入力相関行列Rxxに基づいて、例えば、MUSIC法を用いて音源毎の第1の音源方向情報を推定する。音源定位部104は、推定した音源方向情報を音源分離部105に出力する。その後、ステップS203に進む。ステップS203音源分離部105は、入力された音源方向情報に基づいて音源l毎の音響信号slを、音声入力部101から入力された多チャネル音響信号から分離する。音源分離部105は、分離した音源l毎の音響信号slを音源同定部107及び第2相関行列算出部108に出力する。音源分離部105は、入力された音源方向情報を第2相関行列算出部108に出力する。その後、ステップS203に進む。ステップS204音源同定部107は、音源分離部105から入力された音響信号slに基づき、例えば、音源モデル記憶部106に予め記憶した階層的ガウシアン混合モデル情報を用いて、音源l毎の種別を示すクラス情報λlを決定する。音源同定部107は、決定したクラス情報λlを目的音選択部110に出力する。その後、ステップS205に進む。ステップS205第2相関行列算出部108は、音源分離部105から入力された音響信号sl及び音源方向情報に基づいて、音源l毎の音源相関行列Vlを算出し、算出した音源相関行列Vlを目的音選択部110に出力する。その後、ステップS206に進む。ステップS206目的音選択部110は、第2相関行列算出部108から入力された音源l毎の相関行列Vlに基づき、音源同定部107から入力された音源l毎のクラス情報λ音源の種類に基づき、例えば式7を用いて目的音毎の相関行列Kλを算出する。目的音選択部110は、算出した相関行列Kλを音源定位部111に出力する。その後、ステップS207に進む。ステップS207音源定位部111は、目的音選択部110から目的音毎の相関行列Kλを入力され、第1相関行列算出部102から入力相関行列Rxxを入力される。音源定位部111は、目的音毎の相関行列Kλと入力相関行列Rxxに基づき、例えばGEVD-MUSIC法を用いて目的音毎の第2の音源方向情報二次候補を生成する。音源定位部111は、生成した第2の音源方向情報を音源方向推定装置1の外部に出力する。その後、処理を終了する。次に本実施形態に係る音源方向推定装置1の動作検証結果について説明する。第1の検証では、音声入力部101であるマイクロホンを人型ロボットの頭部に設置した。ロボットの正面前方0°に静止したスピーカ音源を設置し、複数の種類の音源信号のうち一つを2~7秒毎に順次切り換えて再生させた。複数の種類の音源信号とは、女声、ジャズ音楽、ドア音、クラシック音楽、掃除機の動作音、及び男声である。音源モデル記憶部106には、最上位の階層階層情報Λ1は、音響を示すクラス情報λ1をルート情報とし、サブクラス情報として音声を示すクラス情報λ11及び音楽を示すクラス情報λ12を含む階層情報を有するGMM階層関係情報を記憶させた。次に、本実施形態に係る音源同定結果の一例について説明する。図5は、本実施形態に係る音源同定結果の一例を示す図である。図5の上段及び下段において、横軸は時刻秒である。図5の上段において縦軸は、入力された音響信号の振幅を示す。図5の下段において縦軸は、同定された音源の種類を示す値である。値1は、人間が発声した音声voiceを示し、値-1が音楽musicを示し、値0がその他othersを示す。図5は、時刻2.8秒から6.3秒まで女声が入力され、その間、音源同定部107は、ほぼ音声と判断していることを示す。図5は、時刻7.8秒から14.4秒までジャズ音楽が入力され、その間、音源同定部107は、主に音楽と判断していることを示す。図5は、時刻15.7秒から19.8秒までドア音が入力され、その間音源同定部107は、その他と判断していることを示す。図5は、時刻23.0秒から28.1秒までクラシック音楽が入力され、その間、音源同定部107は、音楽と判断していることを示す。図5は、時刻30.4秒から37.5秒まで掃除機の動作音が入力され、その間、音源同定部107が、その他と判断していることを示す。図5は、時刻、39.9秒から42.4秒まで男声が入力され、その間、音源同定部107が音声と判断していることを示す。この結果から、本実施形態では入力音響信号に対して音源の種類を確実に同定できることを示す。第2の検証では、第1の検証と同様に音声入力部101を人型ロボットの頭部に設置し、ロボットの左前方60°に女声を、正面前方0°にジャズ音楽を、右前方-60°に男声を再生した。各音源は静止させた。次に、本実施形態に係る音源同定結果の一例について説明する。図6は、本実施形態に係る音源同定結果のその他の例を示す図である。図6では、最上段から順にa女声を抽出した音響信号、bジャズ音楽を抽出した音響信号、c男声を抽出した音響信号、d入力信号、eaの信号に対する同定結果、fbの信号に対する同定結果、gcの信号に対する同定結果、を示す。図6ではa-gのいずれも、横軸は時刻秒を示す。図6のa-dにおいて、縦軸は音響信号の振幅を示し、図6のe-fにおいて、縦軸は同定された音源の種別を示す。値1は、音声voiceを示し、値-1が音楽musicを示し、値0がその他othersを示す。図6e及びgは、a及びcに示される音響信号に基づき、値1又は0、つまり音楽かその他と同定され、音声と誤認識されることがないことを示す。但し、図6fは、bに示される音響信号に基づき値-1又は0の他、値1、つまり音楽と誤認識される場合があることを示す。次に、本実施形態に係る推定された音源方向の一例について説明する。図7は、本実施形態に係る推定された音源方向の一例を示す図である。図7において、縦軸は音源方向度を示し、横軸は時刻秒を示す。図7の濃淡は、各音源に対する音響信号のパワーを示し、濃い部分ほどパワーが小さく、明るい部分ほどパワーが大きいことを示す。図7では、周囲より明るい部分が、主に音源方向60°または-60°に分布していることを示す。この結果から、音源分離部105が男声及び女声を良好に分離し、音源同定部107が音源の種類を同定でき、ひいては音源定位部111が高精度に音源方向を推定できることを示す。但し、図7では、音源方向0°付近には、暗い部分しか分布しておらず、周囲より明るい部分がほとんど分布していない。この結果から、ジャズ音楽に対する音響信号の分離が不十分であり、ジャズ音楽に対する音源の種類の同定が不十分になる一因になりうることを示す。このように、本実施形態の一態様によれば、音源の種類の尤度を音響特徴量に対応づけて記憶し、入力した音響信号の音源の種類を同定し、同定した種別の音源の音響信号について音源方向を推定する。これにより、入力した音響信号の音源の種類と音源方向を同時に推定することができる。また、本実施形態のその他の態様によれば、前記音響信号入力部が入力した音響信号に対して音源方向を推定し、推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が入力した音源毎の音響信号に分離し、分離した音響信号の音源方向を推定する。これにより、一次的に推定した音源方向からの音響信号を抽出し、抽出した音響信号に対して最終的な音源方向を推定するため、音源毎の音源方向を高精度で推定できる。また、本実施形態のその他の態様によれば、分離した音響信号の相関関数を算出し、算出した相関行列と入力した音響信号の相関行列に基づき、分離した音響信号の音源方向を推定する。対象音源毎の成分に注目して音源毎の音源方向を高精度で推定できる。第2の実施形態以下、図面を参照しながら本発明の第2の実施形態について説明する。図8は、本実施形態に係る音源方向推定装置2の構成を示す概略図である。音源方向推定装置2は、音声入力部101、第1相関行列算出部102、伝達関数記憶部103、音源定位部104、音源分離部105、音源モデル記憶部106、音源同定部107、第2相関行列算出部208、相関行列情報記憶部209、目的音選択部110、音源定位部211及び伝達関数記憶部212を含んで構成される。即ち、音源方向推定装置2は、第2相関行列算出部108、及び音源定位部111の代わりに、第2相関行列算出部208及び音源定位部211を備え、さらに相関行列情報記憶部209及び伝達関数記憶部212を備える点が、図1に示す音源方向推定装置1と異なる。以下、音源方向推定装置1との差異点を主に説明し、音源方向推定装置1との共通点について説明を省略する。この構成では、第2相関行列算出部208は、音源分離部105から入力された音源方向情報が示す音源方向φlを挟む2つの離散化された音源方向φ1l、φ2lの間で、各々対応する音源l毎の音源相関行列Vlを補間する。目的音選択部210は、補間した音源相関行列Vlを用いてクラス毎の相関行列Kλを算出する。音源定位部211は、算出した相関行列Kλに基づき算出した固有ベクトルを用いて音源方向情報を算出する。これにより、本実施形態では、連続的な音源方向を表す音源方向情報を算出できるようになる。以下、各部の構成及び処理について説明する。第2相関行列算出部208は、音源分離部105から入力された音響信号sl及び音源方向情報に基づいて、音源l毎に音源相関行列Vlを算出し、算出した音源相関行列Vlを目的音選択部110に出力する。第2相関行列算出部208は、音源分離部105から入力された音響信号slに対して離散フーリエ変換を行って周波数領域に変換し、スペクトルSlを算出する。この点において、第1の実施形態における第2相関行列算出部108と同様である。第2相関行列算出部208は、正方行列Aφ1等に対して補間処理を行い、補完された行列に基づいて音源相関行列Vlを算出する点で第2相関行列算出部108と異なる。第2相関行列算出部208は、例えば、積に基づく固有値スケーリング補間法multiplication-basedeigenvaluescalinginterpolation;M-EVSIを行って、正方行列Aφ1等を補間する。M-EVSI法を用いて補間を行う前提として、第2相関行列算出部208は、伝達関数ベクトルDφ1に対して次の処理を行って音源方向φ1毎に相関行列情報、即ち正方行列Aφ1、正則行列EMφ1,φ2及び対角行列ΔMφ1,φ2を算出する。第2相関行列算出部208は、算出した相関行列情報を相関行列記憶部209に予め記憶しておく。ここで、φ2は、伝達関数記憶部103に記憶された音源方向であって、φ1に隣接する音源方向である。次に相関行列情報を算出する処理について説明する。図9は、本実施形態に係る相関行列情報算出処理の一例を表すフローチャートである。ステップS301第2相関行列算出部208は、伝達関数記憶部103から音源方向φ1毎に伝達関数ベクトルDφ1を読み出し、読み出した伝達関数ベクトルDφ1にその複素共役転置ベクトルDφ1を乗じて正方行列Dφ1Dφ1正方行列Aφ1とも表すを算出する。その後、ステップS302に進む。ステップS302第2相関行列算出部208は、各音源方向φ1の正方行列A1φ1に、音源方向φ1に隣接する他の音源方向φ2の正方行列A2φ2の逆行列A2-1φ2を乗算して、音源方向φ1の正方行列A1φ1の、隣接音源方向φ2の正方行列A2φ2に対する比率行列AMφ1,φ2を算出する。その後、ステップS303に進む。ステップS303第2相関行列算出部208は、比率行列AMφ1,φ2に対して固有値展開を行い、式19を満足する正則行列EMφ1,φ2及び対角行列ΔMφ1,φ2を算出する。その後、ステップS303に進む。ステップS304第2相関行列算出部208は、算出した音源方向φ1の正方行列A1φ1、音源方向φ1並びにこれに隣接する音源方向φ2毎に正則行列EMφ1,φ2及び対角行列ΔMφ1,φ2を相関行列情報記憶部209に記憶する。その後、処理を終了する。次に、第2相関行列算出部208が、相関行列情報記憶部209に記憶された正方行列A1φ1、正則行列EMφ1,φ2及び対角行列ΔMφ1,φ2を用いて、正方行列をM-EVSI法を用いて補間する処理について説明する。図10は、本実施形態に係る正方行列を補間する処理の一例を示すフローチャートである。ステップS401第2相関行列算出部208は、音源方向情報が示す入力音源方向φlを挟む離散値である第1の音源方向φ1l及び第2の音源方向φ2lを定める。第1の音源方向φ1l及び第2の音源方向φ2lは、各々伝達関数記憶部103及び相関行列情報記憶部209に記憶されている音源方向のうちの一つである。第1の音源方向φ1lは、入力音源方向φlよりも小さい音源方向のうち、入力音源方向φlに最も近似する音源方向である。第2の音源方向φ2lは、入力音源方向φlよりも大きい音源方向のうち、入力音源方向φlに最も近似する音源方向である。その後、ステップS402に進む。ステップS402第2相関行列算出部208は、入力音源方向φlの第1の音源方向φ1lからの距離に対する、第1の音源方向φ1lからの第2の音源方向φ2lまでの距離に対する割合を表す方向係数directionfactorDAを算出する。DAは、0から1までの間の実数値であり、DAが大きくなるほど入力音源方向φlが第1の音源方向φ1lよりも第2の音源方向φ2lに近いことを示す値である。例えば、DA=0の場合、入力音源方向φlは第1の音源方向φ1lであり、DA=1の場合、入力音源方向φlは第2の音源方向φ2lである。その後、ステップS403に進む。ステップS403第2相関行列算出部208は、第2の音源方向φ2lに対応する正方行列Aφ2lと、第1の音源方向φ1lとこれに隣接する第2の音源方向φ2lに対応する正則行列EMφ1l,φ2l及び対角行列ΔMφ1l,φ2lを相関行列記憶部209から読み出す。第2相関行列算出部208は、式20に示すように、対角行列ΔMφ1l,φ2lを方向係数DAでべき乗してスケーリングした行列ΔMDAφ1l,φ2lの左側に、正則行列EMφ1l,φ2lと正方行列Aφ2lを乗算し、さらに乗算された行列の右側に正則行列EMφ1l,φ2lの逆行列EM-1φ1l,φ2lを乗じて入力音源方向φlに対する正方行列Aφlを算出する。その後処理を終了する。式20によれば、DA=0の場合、正方行列Aφlは音源方向φl1に対する正方行列Aφl1となり、DA=1の場合、正方行列Aφlは音源方向φl2に対する正方行列Aφl2となるように、正方行列Aφlの位相が滑らかに補間される。その他、第2相関行列算出部208は、M-EVSI法の代わりに差に基づく固有値スケーリング補間法Subtraction-basedeigenvaluescalinginterpolation;S-EVSIを用いて、正方行列の補間処理を行ってもよい。S-EVSI法を用いる場合、第2相関行列算出部208は、正方行列Aφを固有値展開して正則行列Eφφと対角行列Δφφを音源方向φ毎に予め算出しておく。第2相関行列算出部208は、相関行列情報記憶部209に、算出した正則行列Eφφと対角行列Δφφを相関行列情報として記憶させておく。第2相関行列算出部208は、上述のステップS401とステップS402を行った後、相関行列情報記憶部209から、音源方向φl1に対する正則行列Eφφl1と対角行列Δφφl1と音源方向φl2に対する正則行列Eφφl2と対角行列Δφφl2を読み出す。第2相関行列算出部208は、式21に示すように、正則行列Eφφl1、Eφφl2、対角行列Δφφl1、Δφφl2に基づいて正方行列Aφlを算出する。式21において、第1項は、対角行列Δφφl1を方向係数DAでべき乗してスケーリングした行列の左側に正則行列Eφφl1を乗算し、それらの行列の右側に正則行列Eφφl1の逆行列Eφ-1φl1を乗算して得られる行列である。第2項は、対角行列Δφφl2を1からDAの差分値1-DAでべき乗してスケーリングした行列の左側に正則行列Eφφl2を乗算し、それらの行列の右側に正則行列Eφφl2の逆行列Eφ-1φl2を乗算して得られる行列である。IはM行M列の単位行列である。この方法によって、音源方向φlに対する正方行列Aφlは、正方行列Aφl1及び正方行列Aφl2の間で振幅が滑らかに補間される。その他、第2相関行列算出部208は、上述の補間法の代わりに差に基づく周波数領域線形補間法frequencydomainlinearinterpolation;FDLIを用いて、正方行列の補間処理を行ってもよい。FDLI法を用いる場合、相関行列情報記憶部209には、予め相関行列情報を記憶させておく必要はない。第2相関行列算出部208は、上述のステップS401とステップS402を行った後、伝達関数記憶部103から、音源方向φl1に対する伝達関数Dφl1と、音源方向φl2に対する伝達関数Dφl2を読み出す。第2相関行列算出部208は、式22に示すように、伝達関数ベクトルDφl1と伝達関数ベクトルDφl2を各々方向係数DAと1-DAで重み付けして、音源方向φlに対する伝達関数ベクトルDφlを算出する。第2相関行列算出部208は、算出した伝達関数ベクトルDφlにその複素共役転置ベクトルDφlを乗じて正方行列Aφlを算出する。この方法によって、音源方向φlに対する正方行列Aφlは、正方行列Aφl1及び正方行列Aφl2の間で周波数領域の振幅が滑らかに補間される。その他、第2相関行列算出部208は、上述の補間法の代わりに時間領域線形補間法timedomainlinearinterpolation;TDLI法を用いて、正方行列の補間処理を行ってもよい。TDLI法を用いる場合、相関行列情報記憶部209には、予め相関行列情報を記憶させておく必要はない。但し、伝達関数記憶部103には、音源方向φ毎に、時間領域の伝達関数at、φ、幾何重み係数geometricalweightkφφ及び幾何遅延時間geometricallydeterminedweightdφφを予め記憶させておく。tはサンプル時刻である。時間領域の伝達関数ベクトルat、φとは、伝達関数ベクトルDφを逆離散フーリエ変換inversediscreteFouriertransform;IDFTして得られた時間領域の伝達関数を要素値とするベクトルである。幾何重み係数kφφとは、方向φにある音源から各受音手段まで伝搬に伴って減衰する振幅であって、予め定めた値で規格化された値である。幾何地点時間dφφとは、方向φにある音源から各受音手段までの伝搬に伴って遅延する時間である。第2相関行列算出部208は、上述のステップS401とステップS402を行った後、相関行列情報記憶部209から、音源方向φl1に対する時間領域の伝達関数ベクトルat、φl1、幾何重み係数kφφl1及び幾何遅延時間dφφl1と音源方向φl2に対する時間領域の伝達関数ベクトルat、φl2、幾何重み係数kφφl2及び幾何遅延時間dφφl2を読み出す。第2相関行列算出部208は、時間領域の伝達関数ベクトルat、φl1及びat、φl2を、各々幾何重み係数kφφl1及びkφφl2で重み付け加算して音源方向φに対する時間領域の伝達関数ベクトルatdφφl、φlを算出する式23参照。ここで、幾何遅延時間dφφlは、幾何遅延時間dφφl1及びdφφl2を幾何重み係数kφφl1及びkφφl2で重み付け加算した値である式24参照。第2相関行列算出部208は、算出した時間領域の伝達関数ベクトルatdφφl、φlを離散フーリエ変換して周波数領域の伝達関数ベクトルDφlを算出する。し第2相関行列算出部208は、算出した伝達関数ベクトルDφlにその複素共役転置ベクトルDφlを乗じて正方行列Aφlを算出する。この方法によって、音源方向φlに対する正方行列Aφlは、正方行列Aφl1及び正方行列Aφl2の間で時間領域の振幅が滑らかに補間される。その他、第2相関行列算出部208は、上述の補間法の代わりにFDLI法とM-EVSI法を統合した統合法[IntegrationMethodlogy]と呼ぶを用いて音源方向φlに対応する正方行列Aφlを算出してもよい。相関行列情報記憶部209には、予め音源方向φ1毎に正方行列A1φ1を、音源方向φ1とこれに隣接する音源方向φ2の組毎に対角行列ΔMφ1,φ2と対角行列ΔMφ1,φ2を相関行列情報として記憶させておく。次に正方行列を補間する処理のその他の例として、統合法を用いる例について説明する。図11は、本実施形態に係る正方行列を補間する処理のその他の例を示すフローチャートである。ステップS501第2相関行列算出部208は、上述のFDLI法を行って音源方向φlに対応する正方行列AFφlを算出する。その後、ステップS502に進む。ステップS502第2相関行列算出部208は、FDLI法により算出したAFφlを固有値展開して式25を満足する正則行列EFφl及び対角行列ΔFφlを算出する。その後、ステップS503に進む。ステップS503第2相関行列算出部208は、上述のM-EVSI法を行って音源方向φlに対応する正方行列AMφlを算出する。その後、ステップS504に進む。ステップS504第2相関行列算出部208は、M-EVSI法により算出したAFφlを固有値展開して式26を満足する正則行列EMφl及び対角行列ΔMφlを算出する。その後、ステップS505に進む。ステップS505第2相関行列算出部208は、式27に示すように、FDLI法による正則行列EFφlをM-EVSI法による対角行列ΔMφlの左側に乗算し、さらに正則行列EFφlの逆行列EF-1φlを右側に乗算して正方行列Aφlを算出する。その後、処理を終了する。これにより、第2相関行列算出部208は、FDLI法に基づく正則行列EFφlを用いることにより振幅特性を滑らかに補間し、同時にM-EVSI法に基づく対角行列ΔMφlを用いることにより位相特性を滑らかに補間して、任意の音源方向φlに対する正方行列Aφlを算出することができる。第2相関行列算出部208は、算出した正方行列Aφlに音源lのスペクトルSlのパワー値SlSlを乗じて補間された音源相関行列Vlを算出する。第2相関行列算出部208は、補間した相関行列Vlを目的音選択部110に出力する。伝達関数記憶部212は、伝達関数記憶部103と同様に、伝達関数ベクトルDφが音源方向φと対応付けて記憶されている。但し、伝達関数記憶部103よりも、各音源方向φの間隔が狭く例えば、1°、音源方向の数、即ち記憶されている伝達関数ベクトルDφの数は伝達関数記憶部103よりも多い例えば、360個[360°/1°]。音源定位部211は、音源定位部111と同様の構成を備え、同様の処理を行うが、伝達関数ベクトルDφを伝達関数記憶部103ではなく伝達関数記憶部212から読み出す点が異なる。伝達関数記憶部212は、より狭い間隔の音源方向φ毎に伝達関数ベクトルDφが記憶されているため、より高い精度で音源方向φを算出することができるからである。このように、本実施形態の一態様によれば、相関行列情報を離散音源方向毎に記憶し、分離した音響信号に対して推定した音源方向に隣接する離散音源方向に対応する相関行列情報を用いて、推定した音源方向に対応する相関行列を算出する。これにより、推定した音源方向に対応する相関行列を補間できるため、任意の音源方向に対応する相関行列を算出することができる。また、本実施形態の他の態様によれば、離散音源方向に対応する相関行列情報が表す正方行列を周波数領域で補間した正方行列を固有値展開して正則行列を算出し、離散音源方向に対応する相関行列情報が表す比率行列をべき乗して補間した正方行列を固有値展開して対角行列を算出し、前記相関行列情報は、前記正則行列と前記対角行列を用いて推定した音源方向に対応する相関行列を算出する。これにより、振幅及び位相、両者に対して滑らかに相関行列を補間できる。第3の実施形態以下、図面を参照しながら本発明の第3の実施形態について説明する。図12は、本実施形態に係る音源方向推定装置3の構成を示す概略図である。音源方向推定装置3は、音声入力部101、第1相関行列算出部102、伝達関数記憶部103、音源定位部104、音源分離部105、音源モデル記憶部106、音源同定部107、第2相関行列算出部308、相関行列情報記憶部209、目的音選択部310、音源定位部311及び伝達関数記憶部212を含んで構成される。即ち、音源方向推定装置3は、第2相関行列算出部108、及び音源定位部111の代わりに、第2相関行列算出部308及び音源定位部311を備え、図8に示す音源方向推定装置2が備える相関行列情報記憶部209を更に備える点が、図1に示す音源方向推定装置1と異なる。以下、音源方向推定装置1、2との差異点を主に説明し、音源方向推定装置1、2との共通点について説明を省略する。本実施形態では、第2相関行列算出部308は、音源定位部311から入力された離散音源方向情報が表す離散音源方向φ1lと隣接する離散音源方向φ2lの間で方向係数情報DAに基づき、クラス情報λに対応する音源lの音源相関行列Vlを補間する。音源定位部311は、補間した音源相関行列Vlを用いて算出されたクラス情報λの相関行列Kλに基づいて方向係数DAを決定し、決定した方向係数DAに基づいてクラス情報λに対応する音源lの音源方向を決定する。これにより、本実施形態では、連続的な音源方向を表す音源方向情報を決定できるようになる。また、音源定位部311は、音源定位部111、211とは異なり、その都度、空間スペクトルPθを算出する構成を備える必要はない。以下、各部の構成及び処理について説明する。第2相関行列算出部308は、音源定位部311から離散音源方向情報φ1l及び方向係数情報DAを入力される。第2相関行列算出部308は、入力された離散音源方向情報φ1l、その音源方向に隣接する音源方向を表す離散音源方向情報φ2lに各々対応する相関行列情報を相関行列情報記憶部209から読み出す。または、第2相関行列算出部308は、入力された離散音源方向情報φ1l、と隣接する音源方向を表す離散音源方向情報φ2lに各々対応する伝達関数を伝達関数記憶部103から読み出す。第2相関行列算出部308は、入力された方向係数情報DAに基づき、相関行列情報又は伝達関数を用いて正方行列ADAを算出する。ここで、第2相関行列算出部308は、第2の実施形態で説明した、M-EVSI法、S-EVSI法、FDLI法、又はTDLI法の何れかの補間方法を用いて方向係数情報DAに基づき正方行列ADAを算出する。第2相関行列算出部308は、方向情報φlの代わりに方向係数情報DAに基づき正方行列ADAを算出する。また、正方行列ADAを算出する際に、第2相関行列算出部308が相関行列情報又は伝達関数を用いるかは、第2の実施形態で説明したように補間方法に依存する。第2相関行列算出部308が、統合法を用いて正方行列ADAを算出するには、上述のようにM-EVSI法を用いて算出した正方行列ADAとFDLI法を用いて算出した正方行列ADAに対して図11に示した補間方法を用いる。第2相関行列算出部308は、算出した正方行列ADAに音源lのスペクトルSlのパワー値SlSlを乗じて補間された音源相関行列Vlを算出する。第2相関行列算出部308は、補間した音源相関行列Vlを目的音選択部110に出力する。音源定位部311は、目的音選択部110から音源相関行列Vlに基づいて算出されたクラス情報λ毎の相関行列Kλに基づき、クラス情報λに対応する音源方向情報を算出する。ここで、音源定位部311は、例えば、GEVD-MUSIC法に基づくオフライン処理を行って音源方向情報を算出する。まず、音源定位部311は、伝達関数記憶部103に記憶された離散化された音源方向φ1lを表す離散音源方向情報毎に各周波数について空間スペクトルPφ1lを算出する。音源定位部311は、算出した空間スペクトルPφ1lのうち周波数間の最大値ピーク値を選択する。音源定位部311は、空間スペクトルPφ1lのピーク値が最小となる離散音源方向情報φ1lを選択する。音源定位部311は、このようにして音源方向情報を一次的に推定する。ピーク値が最小であることは、空間スペクトルが平坦であること、即ち、相関行列Kλが単位行列Iに近似し、固有値展開における相関行列Kλによる影響を低減することを意味する。次に、その離散音源方向情報φ1lについて、方向係数DA毎に各周波数について空間スペクトルPDAを算出する。音源定位部311は、算出した空間スペクトルPDAのうち周波数間のピーク値を選択する。音源定位部311は、空間スペクトルPDAのピーク値が最小となる方向係数DAを選択する。音源定位部311は、このように選択された音源方向情報に基づいて後述する処理を行って最終的に決定する。次に、上述の方向毎に空間スペクトルPDAを算出して、方向係数DAを選択する処理について、より具体的に説明する。離散音源方向情報φ1l毎に空間スペクトルPDAを算出して、方向係数DAを選択する処理も、この処理と同様である。但し、ステップS606において、離散音源方向情報φ1l毎に伝達関数Dφ1lを読み出し、読み出した伝達関数Dφ1lを用いて空間スペクトルPφ1lを算出する。図13は、本実施形態に係る音源方向推定処理の一形態を表すフローチャートである。ステップS601音源定位部311は、方向係数DAの初期値として0を設定する。その後、ステップS602に進む。ステップS602音源定位部311は、方向係数DAに予め設定された増分値increment、例えば0.01を加算して、方向係数DAを更新する。その後、ステップS603に進む。ステップS603音源定位部311は、方向係数DAが0以上1以下の値の範囲内であるか否かを判断する。音源定位部311は、方向係数DAが0以上1以下の値であると判断した場合ステップS603Y、ステップS604に進む。音源定位部311は、方向係数DAが0よりも小さい値、又は1よりも大きい値と判断した場合ステップS603N、ステップS609に進む。ステップS604音源定位部311は、目的音選択部110からクラス情報λ毎の相関行列Kλが入力される。その後、ステップS605に進む。ステップS605音源定位部311は、入力相関行列Rxxの代わりに単位行列Iと、入力された相関行列Kλに対して一般化固有値展開を行い、式16の関係を満たす固有値δmと固有ベクトルemを算出する。その後、ステップS606に進む。ステップS606音源定位部311は、離散化音源方向情報φ1lに対応する伝達関数DDAと、固有ベクトルeiの代わりに算出した固有ベクトルemを式3に代入して周波数毎の空間スペクトルPDAを算出する。その後、ステップS607に進む。ステップS607音源定位部311は、空間スペクトルPDAの周波数間ピーク値を選択する。その後、ステップS602に進む。ステップS608音源定位部311は、空間スペクトルPDAの周波数間のピーク値が最小となる方向係数DAを選択する。これにより、空間スペクトルPDAの周波数依存性が最も平坦、つまり、単位行列Iとおいた入力相関行列Rxxに相関行列Kλが最も近似する方向係数DAが選択される。、実際の音源の到来方向を表す入力相関行列Rxxに基づく方向係数DAに対応する。その後、処理を終了する。音源定位部311は、選択した離散音源方向情報φ1l及び方向係数DAに対応する音源方向情報φlを、例えば、式28に基づいて算出する。式28において、φlDA、φ1lは、DAが∞に漸近するとadに漸近し、DAが-∞に漸近するとdに漸近するシグモイド関数である。マッピング係数a、b、c及びdは、離散音源方向情報φ1l毎に異なる実数値である。音源定位部311は、後述する処理を行って、これらのマッピング係数を音源方向マッピング記憶部315に記憶しておく。音源定位部311は、音源方向情報φlを算出する際に読み出す。また、a、b、c及びdは、DAが0のとき、φl0、φ1l=φ1lであり、DAが1のとき、φl1、φ1l=φ2lとなる関係がある。音源定位部311は、定めた音源方向情報φlを音源方向推定装置3の外部に出力する。なお、上述の説明では、音源定位部311は、式28に示すシグモイド関数を用いて音源方向情報φlに当てはめていたが、本実施形態ではこれには限られない。音源定位部311は、シグモイド関数の代わりに方向係数DAの多項式polynomialに当てはめてもよい。この場合、マッピング係数は、各項termの係数coefficientである。その他、音源定位部311は、音源方向情報φlを逐次に算出せずに、選択した離散音源方向情報φ1l並びに方向係数情報DAに対応する音源方向情報φlを記憶部から読み出してもよい。次に、離散音源方向情報φ1l及び方向係数DAと、音源方向情報φlの間の関係を規定するマッピング係数a、b、c及びdを算出する方法について説明する。以下に説明する処理は、離散音源方向情報φ1l毎に行う。図14は、本実施形態に係るマッピング係数を算出する処理を表すフローチャートである。ステップS701音源定位部311は、方向係数DAの初期値として0を設定する。その後、ステップS702に進む。ステップS702音源定位部311は、方向係数DAに予め設定された増分値increment、例えば0.01を加算して、方向係数DAを更新する。その後、ステップS703に進む。ステップS703音源定位部311は、方向係数DAが0以上1以下の値の範囲内であるか否かを判断する。音源定位部311は、方向係数DAが0以上1以下の値であると判断した場合ステップS703Y、ステップS704に進む。音源定位部311は、方向係数DAが0よりも小さい値、又は1よりも大きい値と判断した場合ステップS703N、ステップ709に進む。ステップS704音源定位部311は、第2相関行列算出部208と同様に、音源方向φl毎に基づき、相関行列情報記憶部209から読み出した相関行列情報又は伝達関数記憶部103から読み出した伝達関数を用いて補間した正方行列Aφlを算出する。その後、ステップ705に進む。ステップS705音源定位部311は、算出した正方行列Aφlに対し、任意の音源lの音響信号に基づくスペクトルSlのパワーSlSlを乗算して、音源相関関数Vlを算出する。その後、ステップ706に進む。ステップS706音源定位部311は、クラス情報λに対応する相関行列Kλの代わりに単位行列Iと、入力相関行列Rxxの代わりに算出した音源相関関数Vlに対して一般化固有値展開を行い、式16の関係を満たす固有値δmと固有ベクトルemを算出する。その後、ステップS707に進む。ステップS707音源定位部311は、離散化音源方向情報φ1lに対応する伝達関数DDAと、固有ベクトルeiの代わりに算出した固有ベクトルemを式3に代入して周波数毎の空間スペクトルPφlを算出する。その後、ステップS708に進む。ステップS708音源定位部311は、空間スペクトルPφlの周波数間のピーク値に対応する音源方向φlを選択し、方向係数情報DAと対応付けて自部が備える記憶部に記憶する。その後、ステップS702に進む。ステップS709音源定位部311は、記憶部に記憶した音源方向φlに、方向係数情報DAに基づいて算出した音源方向情報φlを、誤差が最小になるように当てはめfitting、マッピング係数a、b、c及びdを算出する。音源定位部311は、例えば、式28を用いてマッピング係数a、b、c及びdを算出する。音源定位部311は、当てはめに係る処理において、例えば最小二乗法leastsquaresmethodを用いる。音源定位部311は、音源方向マッピング記憶部315に算出したマッピング係数を記憶する。その後、処理を終了する。このように、本実施形態では入力した音響信号の相関行列を単位行列として、前記相関行列算出部が算出した相関行列を固有値展開して算出した固有ベクトルに基づき空間スペクトルを算出し、算出した空間スペクトルのピークを最小とする音源方向情報を推定する。これにより、方向係数情報を算出する際に逐次に伝達関数又は正方行列を補間することなく任意の音源方向情報を推定することができる。第4の実施形態以下、図面を参照しながら本発明の第4の実施形態について説明する。図15は、本実施形態に係る音源方向推定装置4の構成を示す概略図である。音源方向推定装置4は、音声入力部101、第1相関行列算出部102、伝達関数記憶部103、音源定位部104、音源分離部405、音源モデル記憶部106、音源同定部107、第2相関行列算出部208、相関行列情報記憶部209、目的音選択部110、音源定位部411及び伝達関数記憶部212を含んで構成される。即ち、音源方向推定装置4は、音源分離部105及び音源定位部211の代わりに、音源分離部405及び音源定位部411を備える点が、図8に示す音源方向推定装置2と異なる。以下、音源方向推定装置2との差異点を主に説明し、音源方向推定装置2との共通点について説明を省略する。音源定位部411は、音源定位部211と同様な機能を備え、同様な処理を行う。但し、音源定位部411は、定めた目的音クラス情報λに対応する音源l毎の音源方向情報を音源方向推定装置4の外部に出力する他、音源分離部405に出力する。次に、音源分離部405が行う音源分離処理について説明する。図16は、本実施形態に係る音源分離処理を示すフローチャートである。ステップS801音源分離部405は、音源定位部104から音源l毎の音源方向情報が入力され、音源定位部411からクラス情報λに対応する音源l毎の音源方向情報が入力される。その後、ステップS802に進む。ステップS802音源分離部405は、入力された音源方向に基づいて音源方向が急激に変化したか否か判断する。ここで、音源分離部405は、例えば、音源定位部104及び音源定位部411から各々入力された音源方向情報が示す現在のフレーム時刻における音源方向と、過去例えば直前のフレーム時刻における音源方向の差分の絶対値が、予め設定された角度よりも大きいか否か判断する。音源分離部405は、音源方向が急激に変化したと判断した場合ステップS802Y、ステップS803に進む。音源分離部405は、入力された音源方向に基づいて音源方向が急激に変化していないと判断した場合、ステップS802N、ステップS804に進む。ステップS803音源分離部105と同様に、音源定位部104から入力された音源方向情報第1音源方向情報に基づいて音源l毎の音響信号slを、音声入力部101から入力された多チャネル音響信号から分離する。その後、ステップS805に進む。ステップS804音源定位部411から入力された音源方向情報第2音源方向情報に基づいて音源l毎の音響信号slを、音声入力部101から入力された多チャネル音響信号から分離する。その後、ステップS805に進む。ステップS805ここで、音源分離部405は、分離した音源l毎の音響信号slを音源同定部107及び第2相関行列算出部108に出力する。その後、処理を終了する。従って、音源分離部405は、音源方向が急激に変化しない場合には、音源定位部411により高精度で推定された音源方向から到来した音源を分離することができる。これにより、分離された音源に対するクラス情報音源の種類や音源の方向をより高精度に算出することができる。また、音源方向が急激に変化する場合には、音源定位部104により一次的に推定された音源方向を用いて音源を分離する。これにより、急激に音源方向が変化する場合でも、分離した音源を用いて高精度に音源方向を算出する手がかりを与えることができる。その他の点については、音源分離部405は、音源分離部105と同様の構成を備え、同様の処理を行う。なお、本実施形態において、目的音選択部110が音源l毎の関心の度合いを表す情報の一例である興味指数Dlを音源分離部405に出力し、音源分離部405は、目的音選択部110から興味指数Dlを入力されるようにしてもよい。音源分離部405は、興味指数Dlに基づいて生成した音源l毎の音響信号slを音源同定部107又は第2相関行列算出部208へ出力するか否か決定する。音源分離部405は、例えば、予め定めた閾値よりも興味指数Dlが大きい即ち、関心が低い音源lの音響信号slを音源同定部107又は第2相関行列算出部208へ出力しない。これにより、本実施形態では、利用者の関心が低いクラス種類の音源lについて、相関行列Vlの算出、クラス情報λlの決定、音源方向算出といった処理を省略し、処理を効率化することができる。なお、本実施形態は、図15に示す構成に限られない。例えば、図12に示す音源方向推定装置3において、音源分離部105の代わりに音源分離部405を備え、音源分離部405は音源定位部311から音源l毎の音源方向情報を入力するようにしてもよい。次に本実施形態に係る音源方向推定装置4の検証結果について説明する。本検証では、第1の検証と同様に音声入力部101を人型ロボットの頭部に設置し、ロボットの左前方60°に女声を、正面前方0°にジャズ音楽を、右前方-60°に男声を再生した。各音源は静止させた。また、音源分離部405は、目的音選択部110から興味指数Dlを入力し、入力した興味指数Dlに基づき、対応する音源lについて分離した音響信号を出力するか否か制御するようにした。次に、本実施形態に係る推定された音源方向の一例について説明する。図17は、本実施形態に係る推定された音源方向の一例を示す図である。図17において、縦軸は音源方向度を示し、横軸は時刻秒を示す。図17の濃淡は、各音源に対する音響信号のパワーを示し、濃い部分ほどパワーが小さく、明るい部分ほどパワーが大きいことを示す。図17では、周囲より明るい部分が、主に音源方向60°、0°、-60°に分布していることを示す。この結果から、音源分離部405が男声、女声及びジャズ音楽を良好に分離し、音源定位部411が高精度に音源方向を推定できることを示す。また、図16の結果と比較すると、図17の結果は、音源方向0°において再生したジャズ音楽に対する音源の分離及び音源方向の推定精度が向上したことを示す。従って、本実施形態により、推定した音源方向情報に基づいて音源ごとの音響信号を良好に分離し、音源方向の推定精度が向上する。このように、本実施形態の一態様によれば、音源定位部411が推定した音源方向に基づき前記音響信号入力部が音源毎の音響信号に分離する。これにより、方向の異なる音源毎の音響信号を良好に分離し、高精度に各音源の音源方向を推定できる。第5の実施形態以下、図面を参照しながら本発明の第5の実施形態について説明する。図18は、本実施形態に係る音源方向推定装置5の構成を示す概略図である。音源方向推定装置5は、音声入力部101、第1相関行列算出部102、伝達関数記憶部103、音源定位部104、音源分離部505、音源モデル記憶部106、音源同定部107、第2相関行列算出部208、相関行列情報記憶部209、目的音選択部110、音源定位部411、伝達関数記憶部212、方向入力部513及び相関行列変換部514を含んで構成される。即ち、音源方向推定装置5は、音源方向推定装置4にはない方向入力部513及び相関行列変換部514を備える点が、図15に示す音源方向推定装置4と異なる。以下、音源方向推定装置4との差異点を主に説明し、音源方向推定装置4との共通点について説明を省略する。この構成では、方向入力部513から入力された入力方向情報θに応じて、相関行列変換部514が、音源方向情報φlの音源l毎の音源相関行列Vlを補正する。補正した音源相関行列Vlを用いて音源定位部411が音源方向を推定する。方向入力部513は、入力方向情報θをフレーム時刻毎に入力される。方向入力部513は、例えば、ロボットの動作を制御するためのロボット自身の方向を表す入力方向情報θを生成する制御ユニット、自部の入力方向情報θを検知する位置センサ、その制御ユニット又は位置センサから入力方向情報θが入力される入力インタフェース、のいずれであってもよい。方向入力部513は、入力された入力方向情報θを相関行列変換部514に出力する。相関行列変換部514は、前回のフレーム時刻において、方向入力部513から入力された方向情報θに基づき、第2相関行列算出部208から入力された音源l音源方向情報φl毎の音源相関行列Vlを変換する。。ここで、音源方向φl及び入力方向情報θが空間全体の絶対的な方向を表すグローバル座標系globalcoordinatesystem、ワールド座標系[worldcoordinatesystem]ともいうで示されているとき、方向情報θを基準とした相対的な音源方向は、φl-θψlと表すとなる。以下、相関行列変換部514が音源相関行列Vlを変換する処理について説明する。図19は、本実施形態に係る音源相関行列変換処理を表すフローチャートである。ステップS901相関行列変換部514は、前回のフレーム時刻において、方向入力部513から入力された方向情報θを基準とした相対的な音源方向ψlを算出する。その後、ステップS902に進む。ステップS902相関行列変換部514は、相対的な音源方向ψlの両隣の離散化された方向ψ1l、ψ2lを表す方向情報に対応する相関行列情報を各々相関行列情報記憶部209から読み出す。その後、ステップS903に進む。ステップS903相関行列変換部514は、読み出した相関行列情報を用いて、前回の音源方向ψlに対応する補間された正方行列Aψlを算出する。ここで、相関行列変換部514は、第2相関行列算出部208と同様な方法を用いて正方行列Aψlを算出する。その後、ステップS904に進む。ステップS904相関行列変換部514は、現在のフレーム時刻において、方向入力部513から入力された方向情報θ’を基準とした相対的な音源方向ψl’を算出する。その後、ステップS905に進む。ステップS905相関行列変換部514は、相対的な音源方向ψl’の両隣の離散化した方向ψ1l’、ψ2l’を表す方向情報に対応する相関行列情報を各々相関行列情報記憶部209から読み出す。その後、ステップS906に進む。ステップS906相関行列変換部514は、読み出した相関行列情報を用いて、現在の音源方向ψl’に対応する補間された正方行列Aψl’を算出する。ここで、相関行列変換部514は、第2相関行列算出部208と同様な方法を用いて正方行列Aψl’を算出する。その後、ステップS907に進む。ステップS907相関行列変換部514は、音源方向ψlをψl’に変換する変換行列Tψl,ψl’を、前回の正方行列Aψl及び現在の正方行列Aψl’に基づいて算出する。ここで、相関行列変換部514は、例えば式29を用いる。式29において、Aψl’|Aψlは、前回の正方行列Aψl’の各行列要素の値を、正方行列Aψlの対応する行列要素の値で除算することを表す。なお、相関行列変換部514は、式29を用いる代わりに、正方行列Aψl’に正方行列Aψlの逆行列Aψl-1を乗算して変換行列Tψl,ψl’を算出してもよい。その後、ステップS908に進む。ステップS908相関行列変換部514は、音源相関行列Vlに変換行列Tψl,ψl’を演算し、変換した音源相関行列Vl’を算出する。ここで、相関行列変換部514は、例えば式30を用いる。式30において、○印の中に×印を含む記号は、その左側の変換行列Tψl,ψl’の各行列要素の値を、その右側の行列Vlの対応する行列要素の値を乗算することを意味する。なお、相関行列変換部514は、式30を用いる代わりに、音源相関行列Vlに変換行列Tψl,ψl’を乗算して変換した音源相関行列Vl’を算出してもよい。その後、処理を終了する。図19に示す処理において相関行列変換部514が正方行列Aの成分を変換するのは、音源相関行列Vlのうち音源方向に依存する成分は正方行列Aの部分であり、スペクトルSlの成分は音源方向に依存しないからである。相関行列変換部514は、補正した音源相関行列Vl’を目的音選択部110に出力する。これにより、目的音選択部110は、相関行列変換部514から入力された音源相関行列Vl’を、Vlの代わりに用いて上述の目的音毎の相関行列Kλを算出する。これにより、入力方向情報θが変化して自装置音源方向推定装置5を基準とした相対的な音源方向ψlが変化しても、本実施形態によれば正しく音源の方向情報を推定することができる。このように、本実施形態の一態様によれば、推定した音源方向に対応する相関行列を、入力した方向情報に基づく相関行列情報を用いて変換し、変換した相関行列に基づき、分離した音響信号の音源方向を推定する。これにより、入力した方向情報の変化に応じて音源方向を推定することができる。なお、上述した実施形態における音源方向推定装置1-5の一部、例えば、第1相関行列算出部102、音源定位部104、音源分離部105、405、音源同定部107、第2相関行列算出部108、208、308、目的音選択部110、音源定位部111、211、311、411、伝達関数記憶部212、方向入力部513及び相関行列変換部514をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、音源方向推定装置1-5のいずれかに内蔵されたコンピュータシステムであって、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。また、上述した実施形態における音源方向推定装置1-5の一部、または全部を、LSILargeScaleIntegration等の集積回路として実現しても良い。音源方向推定装置1-4の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。"