"音響信号の目標成分が抑圧されるように周波数毎の係数値が設定された処理係数列を前記音響信号の単位区間毎に生成する装置であって、特定帯域内の各周波数の係数値が前記音響信号を抑圧する抑圧値に設定されるとともに前記特定帯域外の各周波数の係数値が前記音響信号を維持する通過値に設定された基礎係数列を生成する基礎係数列生成手段と、前記基礎係数列生成手段が生成した前記基礎係数列において前記特定帯域内の各周波数に対応する複数の係数値のうち前記目標成分以外の各周波数の係数値を前記通過値に変更することで前記単位区間毎に前記処理係数列を生成する係数列加工手段とを具備する音響処理装置。前記係数列加工手段は、前記音響信号のうち前記特定帯域内の周波数成分の発生点から所定の時間にわたって当該周波数の係数値が前記通過値に設定されるように、前記基礎係数列生成手段による生成後の基礎係数列を加工する発音点解析手段を含む請求項1の音響処理装置。基準音高の時系列を記憶する記憶手段を具備し、前記発音点解析手段は、前記特定帯域内の各周波数成分の複数の発生点のうち前記基準音高の時系列に対応する発生点については、前記所定の時間においても前記係数値を前記抑圧値に設定する請求項2の音響処理装置。前記係数列加工手段は、前記音響信号の前記特定帯域内の周波数成分について単位区間毎に特定される複数の基本周波数のうち前記目標成分に該当する可能性が高い基本周波数を目標周波数として特定し、前記複数の基本周波数のうち前記目標周波数以外の各基本周波数とその倍音周波数とに対応する各係数値が前記通過値に設定されるように、前記基礎係数列生成手段による生成後の基礎係数列を加工する基本周波数解析手段を含む請求項1から請求項3の何れかの音響処理装置。前記基本周波数解析手段は、前記音響信号のうち前記特定帯域内の周波数成分について単位区間毎に複数の基本周波数を特定する周波数検出手段と、動的計画法による経路探索で単位区間毎の前記複数の基本周波数から前記目標周波数の時系列を特定する遷移解析手段と、前記複数の基本周波数のうち前記遷移解析手段が特定した目標周波数以外の各基本周波数とその倍音周波数とに対応する各係数値が前記通過値に設定されるように前記基礎係数列を加工する係数列設定手段とを含み、前記遷移解析手段は、動的計画法による経路探索で単位区間毎の前記複数の基本周波数から基本周波数の時系列を特定する第1処理手段と、目標成分の有無を単位区間毎に判定する第2処理手段とを含み、前記第1処理手段が特定した複数の基本周波数の時系列のうち前記第2処理手段が前記目標成分の存在を肯定した単位区間の基本周波数を前記目標周波数として特定する請求項4の音響処理装置。前記係数列加工手段は、前記複数の単位区間で構成される解析区間毎に前記目標成分の有無を判定し、前記目標成分の存在が否定される解析区間内の単位区間について、全部の係数値が前記通過値に設定された前記処理係数列を生成する発音解析手段を含む請求項1から請求項5の何れかの音響処理装置。しかし、特許文献1や特許文献2の技術のもとでは、所定方向の定位成分の全部が一律に抑圧されるから、目標方向に複数の音像が定位するように生成された音響信号から特定の音像の音響成分のみを選択的に抑圧することができないという問題がある。以上の事情を考慮して、本発明は、音響信号の目標成分以外の成分を維持しながら目標成分を抑圧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、音響信号の目標成分が抑圧されるように周波数毎の係数値が設定された処理係数列例えば処理係数列Gを音響信号の単位区間毎に生成する装置であって、特定帯域例えば特定帯域B0内の各周波数の係数値が音響信号を抑圧する抑圧値例えば抑圧値γ0に設定されるとともに特定帯域外の各周波数の係数値が音響信号を維持する通過値例えば通過値γ1に設定された基礎係数列例えば基礎係数列Hを生成する基礎係数列生成手段例えば基礎係数列生成部42と、基礎係数列生成手段が生成した基礎係数列において特定帯域内の各周波数に対応する複数の係数値のうち目標成分以外の各周波数の係数値を通過値に変更することで単位区間毎に処理係数列を生成する係数列加工手段例えば係数列加工部44A,44Bとを具備する。以上の構成においては、基礎係数列の特定帯域内の係数値のうち目標成分以外の音響成分に対応する各周波数の係数値が通過値に設定される。したがって、音響信号の特定帯域内の音響成分のうち目標成分以外の音響成分を維持しながら目標成分を抑圧できるすなわち目標成分を高精度に抑圧できるという利点がある。本発明の第1態様において、係数列加工手段は、音響信号のうち特定帯域内の周波数成分の発生点から所定の時間にわたってその周波数の係数値が通過値に設定されるように、基礎係数列生成手段による生成後の基礎係数列を加工する発音点解析手段例えば発音点解析部52を含む。以上の態様においては、特定帯域内の音響成分の発音点から所定の期間にわたってその音響成分に対応する係数値が通過値に設定されるから、特定帯域内で発音点が顕著な音響成分例えば打楽器音を成分抑圧処理の実行後に維持できるという利点がある。第1態様の好適例において、基礎係数列生成手段は、特定帯域のうち所定方向の定位成分例えば選択定位域C0内の定位成分の各周波数の係数値が抑圧値に設定されるとともに他の周波数の係数値が通過値に設定された基礎係数列を生成する。以上の態様においては、基礎係数列のうち抑圧値に設定される係数値が、特定帯域のうち所定方向の定位成分に対応する係数値に限定されるから、所定方向に定位する目標成分を高精度に抑圧できるという効果が実現される。第1態様の好適例に係る音響処理装置は、基準音高の時系列を記憶する記憶手段を具備し、発音点解析手段は、特定帯域内の各周波数成分の複数の発生点のうち基準音高の時系列に対応する発生点については、所定の時間においても係数値を抑圧値に設定する。以上の態様では、基準音高の時系列に対応する発生点すなわち、目標成分の発生点については係数値が抑圧値に設定されるから、目標成分を高精度に抑圧できるという利点がある。なお、以上の態様の具体例は、例えば第3実施形態として後述される。本発明の第2態様において、係数列加工手段は、音響信号の特定帯域内の周波数成分について単位区間毎に特定される複数の基本周波数例えば候補周波数Fc~Fcのうち目標成分に該当する可能性が高い基本周波数を目標周波数例えば目標周波数Ftarとして特定し、複数の基本周波数のうち目標周波数以外の各基本周波数とその倍音周波数とに対応する各係数値が通過値に設定されるように、基礎係数列生成手段による生成後の基礎係数列を加工する基本周波数解析手段例えば基本周波数解析部56を含む。以上の態様においては、特定帯域から特定された複数の基本周波数のうち目標周波数以外の各基本周波数とその倍音周波数とに対応する係数値が通過値に設定されるから、特定帯域内で調波構造を持つ目標成分以外の音響成分を成分抑圧処理の実行後に維持できるという利点がある。第2態様の具体例に係る基本周波数解析手段は、音響信号のうち特定帯域内の周波数成分について単位区間毎に複数の基本周波数を特定する周波数検出手段例えば周波数検出部62と、動的計画法による経路探索で単位区間毎の複数の基本周波数から目標周波数の時系列を特定する遷移解析手段例えば遷移解析部66と、複数の基本周波数のうち遷移解析手段が特定した目標周波数以外の各基本周波数とその倍音周波数とに対応する各係数値が通過値に設定されるように基礎係数列を加工する係数列設定手段例えば係数列設定部68とを含む。以上の態様においては、動的計画法による経路探索を利用することで演算量を削減しながら目標周波数の時系列を特定できるという利点がある。また、動的計画法を適用することで、基本周波数の瞬時的な欠落や検出誤りに対しても頑健な経路探索が実現される。第2態様の具体例において、周波数検出手段は、各周波数が音響信号の基本周波数に該当する尤度例えば尤度Lsを算定するとともに尤度が高い複数の周波数を基本周波数として選定し、遷移解析手段は、尤度に応じた第1確率例えば確率PA1を基本周波数毎に算定し、第1確率を利用した経路探索で目標周波数の時系列を特定する。以上の態様においては、周波数検出手段が検出する基本周波数の尤度に応じた第1確率を利用して目標周波数の時系列が特定されるから、特定帯域内で基本周波数が顕著な調波構造の目標成分を高精度に抑圧できるという利点がある。第2態様の具体例において、複数の基本周波数の各々に対応する調波構造の音響特性と目標成分に対応する音響特性との類否を示す特性指標値例えば特性指標値Vを単位区間毎に算定する指標算定手段例えば指標算定部64を具備し、遷移解析手段は、特性指標値に応じた第2確率例えば確率PA2を基本周波数毎に算定し、第2確率を利用した経路探索で目標周波数の時系列を特定する。以上の態様においては、特性指標値に応じた第2確率を利用して目標周波数の時系列が特定されるから、目標成分に対応する基本周波数を音響特性の類否という観点から高精度に評価することが可能である。第2態様の具体例において、確率算定手段は、一の単位区間の各基本周波数から直後の単位区間の各基本周波数に遷移する第3確率例えば確率PA3νを、相前後する各単位区間について各基本周波数の差異例えば周波数差εに応じて算定し、第3確率を利用した経路探索で目標周波数の時系列を特定する。以上の態様においては、相前後する単位区間における基本周波数の差異に応じた第3確率を利用して目標周波数の時系列が特定されるから、基本周波数が極端に変化する経路が誤検出される可能性を低減できるという利点がある。第2態様の具体例において、遷移解析手段は、動的計画法による経路探索で単位区間毎の複数の基本周波数から基本周波数の時系列を特定する第1処理手段例えば第1処理部71と、目標成分の有無を単位区間毎に判定する第2処理手段例えば第2処理部72とを含み、第1処理手段が特定した複数の基本周波数の時系列のうち第2処理手段が目標成分の存在を肯定した単位区間の基本周波数を目標周波数として特定する。以上の態様においては、第1処理手段が特定した複数の基本周波数の時系列のうち第2処理手段が目標成分の存在を肯定した単位区間の基本周波数が目標周波数として特定されるから、遷移解析手段が第1処理手段のみを具備する構成と比較して、目標成分の基本周波数を高精度に特定できるという利点がある。第1処理手段と第2処理手段とを具備する第2態様の好適例の音響処理装置は、基準音高の時系列を記憶する記憶手段例えば記憶装置24と、複数の単位区間の各々について、周波数検出手段が当該単位区間について特定した複数の基本周波数の各々と、当該単位区間に対応する基準音高との差異に応じた音高尤度例えば音高尤度LPを算定する音高評価手段例えば音高評価部92とを具備し、第1処理手段は、複数の基本周波数の各々について音高尤度を利用した経路探索で推定系列を特定し、第2処理手段は、推定系列上の基本周波数に対応する音高尤度に応じて単位区間毎に算定される発音状態の確率と、非発音状態の確率とを利用した経路探索で状態系列を特定する。以上の態様では、周波数検出手段が検出した基本周波数と基準音高との差異に応じた音高尤度が第1処理手段および第2処理手段による経路探索に適用されるから、目標成分の基本周波数を高精度に特定できるという利点がある。なお、以上の態様の具体例は第5実施形態として後述される。本発明の第3態様において、係数列加工手段は、複数の単位区間で構成される解析区間毎に目標成分の有無を判定し、目標成分の存在が否定される解析区間内の単位区間について、全部の係数値が通過値に設定された処理係数列を生成する発音解析手段例えば発音解析部84を含む。以上の態様においては、目標成分の存在が否定される解析区間内の単位区間例えば解析区間の中央に位置する単位区間については各係数値が通過値に設定された処理係数列が生成されるから、目標成分が存在しない単位区間の音響信号の部分的な欠落を防止できるという利点がある。なお、以上の態様の具体例は例えば第2実施形態として後述される。本発明の好適な態様に係る音響処理装置は、基準音高の時系列を記憶する記憶手段例えば記憶装置24と、周波数情報が示す基本周波数が、当該周波数情報に対応する時点の基準音高の1.5倍の周波数を含む所定の範囲内にある場合に基本周波数を11.5倍に補正し、基準音高の2倍の周波数を含む所定の範囲内にある場合に基本周波数を12倍に補正する補正手段例えば補正部94とを具備する。以上の態様では、周波数情報が示す基本周波数が基準音高に応じて補正される五度エラーやオクターブエラーが補償されるから、目標成分の基本周波数を正確に特定することが可能である。なお、以上の態様の具体例は例えば第6実施形態として後述される。以上の各態様に係る音響処理装置は、処理係数列の生成に専用される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等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、音響信号の目標成分が抑圧されるように周波数毎の係数値が設定された処理係数列を音響信号の単位区間毎に生成するために、特定帯域内の各周波数の係数値が音響信号を抑圧する抑圧値に設定されるとともに特定帯域外の各周波数の係数値が音響信号を維持する通過値に設定された基礎係数列を生成する基礎係数列生成処理と、基礎係数列生成処理で生成した基礎係数列において特定帯域内の各周波数に対応する複数の係数値のうち目標成分以外の各周波数の係数値を通過値に変更することで単位区間毎に処理係数列を生成する係数列加工処理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、本発明の第1実施形態の音響処理装置100のブロック図である。図1に示すように、音響処理装置100には入力装置12と表示装置14と信号供給装置16と放音装置18とが接続される。入力装置12は、利用者からの指示を受付ける操作子で構成される。表示装置14例えば液晶表示装置は、音響処理装置100からの指示に応じて画像を表示する。信号供給装置16は、相異なる位置に設置された音源が発音した複数の音響成分歌唱音や伴奏音の混合音の時間波形を表現する音響信号xxL,xRを音響処理装置100に供給する。左チャネルの音響信号xLおよび右チャネルの音響信号xRは、各音響成分の音源に対応する音像が相異なる位置に定位するすなわち音響成分の振幅や位相が音源の位置に応じて相違するように収音または加工例えばミキサ等を利用して左右の振幅比を人為的に操作する処理されたステレオ形式の信号である。周囲の音響を収音して音響信号xを生成する収音機器ステレオマイクや、可搬型または内蔵型の記録媒体例えばCDから音響信号xを取得して音響処理装置100に供給する再生装置や、通信網から音響信号xを受信して音響処理装置100に供給する通信装置が信号供給装置16として採用され得る。音響処理装置100は、信号供給装置16が供給する音響信号xから音響信号yyL,yRを生成する。左チャネルの音響信号yLおよび右チャネルの音響信号yRは、音響信号xのうち特定の音響成分以下目標成分というを他の音響成分に対して抑圧したステレオ形式の信号である。音響信号xのうち所定の方向に音像が定位する目標成分が抑圧される。以下の説明では、音響信号xに含まれる歌唱音を目標成分として抑圧する場合を想定する。放音装置18例えばステレオスピーカやステレオヘッドホンは、音響処理装置100が生成した音響信号yyL,yRに応じた音波を放射する。図1に示すように、音響処理装置100は、演算処理装置22と記憶装置24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24は、演算処理装置22が実行するプログラムや演算処理装置22が使用する各種の情報を記憶する。半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の記録媒体が記憶装置24として任意に採用される。なお、音響信号xxL,xRを記憶装置24に格納した構成したがって信号供給装置16は省略されるも採用され得る。演算処理装置22は、記憶装置24に格納されたプログラムを実行することで、音響信号xから音響信号yを生成するための複数の機能周波数分析部31,係数列生成部33,信号処理部35,波形合成部37,表示制御部39を実現する。なお、演算処理装置22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。周波数分析部31は、窓関数の乗算で音響信号xを単位区間フレームTu毎に区分し、音響信号xLの周波数スペクトルXLと音響信号xRの周波数スペクトルXRとを単位区間Tu毎に順次に生成する。周波数スペクトルXLは、相異なる周波数周波数帯域fに対応する複数の周波数成分XLで表現される複素スペクトルである。同様に、周波数スペクトルXRは、複数の周波数成分XRで表現される複素スペクトルである。記号tは時間例えば単位区間Tuの番号を意味する。周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXR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分析が任意に採用され得る。係数列生成部33は、音響信号xの目標成分を抑圧するための処理係数列Gを単位区間Tu毎に順次に生成する。処理係数列Gは、相異なる周波数fに対応する複数の係数値gの系列である。係数値gは、音響信号xLの周波数成分XLおよび音響信号xRの周波数成分XRに対する利得スペクトルゲインに相当し、音響信号xの特性に応じて可変に設定される。具体的には、処理係数列Gのうち音響信号xに目標成分が存在すると推定される周波数fの係数値gは、音響信号xの強度を抑圧する数値以下抑圧値というγ0に設定され、目標成分が存在しないと推定される周波数fの係数値gは、音響信号xの強度を維持する数値以下通過値というγ1に設定される。抑圧値γ0は例えば0であり、通過値γ1は例えば1である。信号処理部35は、係数列生成部33が生成した処理係数列Gを周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRの各々に作用させる処理以下成分抑圧処理というで音響信号yLの周波数スペクトルYLと音響信号yRの周波数スペクトルYRとを単位区間Tu毎に生成する。各単位区間Tuの周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRに対する成分抑圧処理には、その単位区間Tuについて係数列生成部33が生成した処理係数列Gが適用される。すなわち、信号処理部35は、係数列生成部33による処理係数列Gの生成に必要な時間だけ周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRを遅延させてから処理係数列Gを適用する。本実施形態の成分抑圧処理は、周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRと処理係数列Gとの乗算である。具体的には、成分抑圧処理の実行後の音響信号yLの各周波数成分YLは、以下の数式に示すように音響信号xLの周波数成分XLと処理係数列Gの係数値gとの乗算値に設定される。同様に、成分抑圧処理の実行後の各周波数成分YRは、以下の数式に示すように周波数成分XRと係数値gとの乗算値に設定される。数式から理解されるように、音響信号xLのうち係数値gが抑圧値γ0に設定された周波数fの周波数成分XLに対応する音響成分すなわち目標成分は成分抑圧処理で抑圧され、係数値gが通過値γ1に設定された周波数fの周波数成分XLに対応する音響成分すなわち目標成分以外の音響成分は成分抑圧処理を通過するすなわち抑圧されずに維持される。同様に、音響信号xRの目標成分は成分抑圧処理で抑圧され、音響信号xRの目標成分以外の音響成分は成分抑圧処理を通過する。図1の波形合成部37は、信号処理部35が生成した周波数スペクトルYLおよび周波数スペクトルYRからステレオ形式の音響信号yLおよび音響信号yRを生成する。具体的には、波形合成部37は、単位区間Tu毎の周波数スペクトルYLを時間領域の波形信号に変換するとともに前後の単位区間Tuで相互に連結することで音響信号yLを生成する。同様に、波形合成部37は、単位区間Tu毎の周波数スペクトルYRから時間領域の音響信号yRを生成する。波形合成部37が生成した音響信号yyL,yRが放音装置18に供給されて音波として再生される。図1の表示制御部39は、利用者が目標成分を指定するために参照する図2の定位画像142を生成して表示装置14に表示させる。定位画像142は、相交差する定位軸横軸144と周波数軸縦軸146とで規定される平面内に複数の音像点qを配置した画像である。定位軸142上の位置ξと周波数fとに対応する音像点qは、所定の基準点例えば音響信号xの収録点から位置ξの方向に定位する周波数fの周波数成分が音響信号xに存在することを意味する。表示制御部39は、周波数fに対応する音像点qの位置ξを以下の数式で算定する。なお、数式の記号XLは、音響信号xLの周波数成分XLの振幅を意味し、記号XRは、音響信号xRの周波数成分XRの振幅を意味する。所定個単数または複数の単位区間Tuにわたる数式の音像点qが定位画像142に配置される。なお、数式の詳細は、例えば、MVinyesJBonadaALoscosDemixingCommercialMusicProductionswiaHumanAssistedTimeFrequencyMasking,AudioEngineeringSociety120thConventionFrance2006に開示されている。利用者は、入力装置12を適宜に操作することで定位画像142の任意の領域以下選択領域という148を指定することが可能である。表示制御部39は、図2に示すように、利用者が指定した選択領域148を表示装置14に表示させる。選択領域148の位置や各縁辺の寸法は利用者からの指示に応じて可変に設定される。音響信号xを構成する複数の音響成分の各々収録時の各音源に対応する音像点qは、その音響成分の定位位置と周波数特性とに応じた領域に偏在する。利用者は、定位画像142内の各音像点qの分布を確認しながら、自身の所望の目標成分に対応する音像点qを内包するように選択領域148を指定する。なお、音響信号xに出現し得る複数種の音響成分の各々について周波数帯域が事前に登録され、利用者が選択した種類の音響成分について登録された周波数帯域が選択領域148の周波数軸上の分布範囲として自動的に設定される構成も好適である。図2に示すように、利用者が指定した選択領域148内の各音像点qに対応する周波数周波数帯域fの集合すなわち、周波数軸146上の選択領域148の分布範囲を以下では特定帯域B0と表記し、選択領域148内の各音像点qが分布する定位軸142上の範囲定位軸142上の選択領域148の分布範囲を以下では選択定位域C0と表記する。すなわち、選択定位域C0に音像が定位する特定帯域B0内の定位成分が音響信号xからの抑圧対象として利用者により概略的に指定される。図1の係数列生成部33は、基礎係数列生成部42と係数列加工部44Aとを含んで構成される。基礎係数列生成部42は、処理係数列Gの初期値基礎となる基礎係数列Hを単位区間Tu毎に生成する。基礎係数列Hは、相異なる周波数fに対応する複数の係数値hの系列である。基礎係数列Hを周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRの各々に作用させた場合に選択領域148内に存在する各周波数成分すなわち、特定帯域B0内の周波数fのうち選択定位域C0内の定位成分が他の周波数成分に対して抑圧されるように、基礎係数列生成部42は基礎係数列Hを生成する。具体的には、基礎係数列生成部42は、基礎係数列Hのうち選択領域148内の周波数成分の各周波数fすなわち、選択領域148内に音像点qが存在する各周波数fに対応する係数値hを抑圧値γ0音響成分を抑圧させる数値に設定し、他の係数値hを通過値γ1音響成分を通過させる数値に設定する。利用者が指定した選択領域148内選択定位域C0に定位する特定帯域B0内の定位成分には目標成分以外の音響成分も混在し得る。したがって、基礎係数列Hを処理係数列Gとして音響信号xに適用した場合には、目標成分以外の音響成分が目標成分とともに抑圧される。具体的には、特定帯域B0内で選択定位域C0の方向位置ξに定位する音響成分すなわち特定帯域B0内で目標成分と同方向に音像が定位する音響成分は目標成分以外の音響成分でも目標成分とともに抑圧され得る。そこで、図1の係数列加工部44Aは、選択領域148内の周波数成分のうち目標成分以外の周波数成分が成分抑圧処理を通過する音響信号yでも維持されるように基礎係数列Hの各係数値hを変更することで単位区間Tu毎に前述の処理係数列Gを生成する。すなわち、係数列加工部44Aは、概略的には、基礎係数列生成部42が生成した基礎係数列Hにおいて選択領域148内の各周波数成分に対応する複数の係数値hのうち目標成分以外の音響成分の各周波数成分の周波数fに対応する係数値hを通過値γ1音響成分を通過させる数値に変更して処理係数列Gを生成する。図3は、係数列加工部44Aのブロック図である。図3に示すように、係数列加工部44Aは、発音点解析部52と遅延部54と基本周波数解析部56とを含んで構成される。係数列加工部44Aの各要素について以下に詳述する。<発音点解析部52>発音点解析部52は、音響信号xのうち選択領域148内の各音響成分の発音点の直後の部分音量が立上がるアタック部分が成分抑圧処理を通過するように基礎係数列Hを加工する。図4は、発音点解析部52の動作のフローチャートである。単位区間Tu毎に図4の処理が実行される。図4の処理を開始すると、発音点解析部52は、音響信号xLの周波数スペクトルXLと音響信号xRの周波数スペクトルXRとを、時間軸上で相対応する単位区間Tuについて加算または平均することで単位区間Tu毎に周波数スペクトル複素スペクトルZを生成するS11。なお、音響信号xLと音響信号xRとの加算または平均のうち選択領域148内の各音像点qに対応する複数の周波数成分を選択して周波数軸上に配列した系列を周波数スペクトルZとして利用することも可能である。発音点解析部52は、周波数スペクトルZのうち特定帯域B0内の各周波数成分Zの解析で各音響成分の発音点を検出するS12A~S12E。発音点の検出には公知の技術が任意に採用され得るが、以下に例示する方法が格別に好適である。発音点解析部52は、図5に示すように、特定帯域B0を複数の単位帯域Buに区分するS12A。また、発音点解析部52は、処理S11で生成した周波数スペクトルZのうち特定帯域B0内に存在する複数のピークpkを検出し、複数の単位帯域Buの各々をピークpk毎に複数の帯域Bpkに区分するS12B。各ピークpkの検出には公知の技術が任意に採用される。そして、発音点解析部52は、以下の数式で表現される偏心度ωpkを帯域Bpk毎に算定するS12C。数式の記号Zは、周波数スペクトルZのうち周波数fの周波数成分Zの振幅を意味し、記号φは、周波数スペクトルZの周波数成分Zの位相角を意味する。発音点解析部52は、処理S12Cで帯域Bpk毎に算定した偏心度ωpkを単位帯域Buの複数の帯域Bpkについて平均することで偏心度Ωuを算定するS12D。すなわち、偏心度Ωuは特定帯域B0内の各単位帯域Buについて時間軸上の単位区間Tu毎に算定される。数式における位相角φの偏微分は群遅延を意味する。すなわち、数式は、周波数スペクトルZのパワーZ2を加重値とした遅延群の加重和に相当する。したがって、偏心度Ωuは、図6に示すように、窓関数で規定される単位区間Tuの時間軸上の中心点tcと、単位区間Tu内の音響信号xのうち単位帯域Bu内のエネルギーの時間軸上の重心tgとの相違偏心の指標として利用され得る。音響成分の発音点の到来前および発音点の経過後の定常的な状態音響成分のエネルギーが安定した状態では中心点tcと重心tgとが時間軸上で略一致する。他方、音響成分の発音点では重心tgが中心点tcの後方に移動偏心する。したがって、図7に示すように、特定の単位帯域Buの偏心度Ωuは、その単位帯域Bu内の音響成分の発音点の近傍で瞬間的に増加する。以上の傾向を考慮して、第1実施形態では、各単位帯域Buの偏心度Ωuの時間的な変化に応じて単位帯域Bu毎に音響成分の発音点を検出するS12E。すなわち、発音点解析部52は、図7に示すように、各単位帯域Buの偏心度Ωuが所定の閾値Ωuthを上回る単位区間Tuをその単位帯域Buの音響成分の発音点として検出する。閾値Ωuthは、特定帯域B0内の全部の単位帯域Buについて同一値に設定される。ただし、単位帯域Buの周波数fの高低に応じて単位帯域Bu毎に閾値Ωuthを相違させた構成も採用され得る。以上の処理S12A~S12Eで特定帯域B0内の音響成分の発音点を検出すると、発音点解析部52は、発音点から所定長の期間τにわたってその音響成分が成分抑圧処理を通過するように基礎係数列Hの各係数値hを設定するS13。すなわち、発音点解析部52は、図8に示すように、基礎係数列Hのうち処理S12Eで発音点が検出された単位帯域Bu内の係数値hを、その発音点から所定の期間ττ=τ1τ2にわたって、抑圧値γ0を上回る通過値γ1に設定する。具体的には、図8に示すように、通過値γ1は、発音点を始点とする期間τ1内の各単位区間Tuでは1に設定され、期間τ1の経過後の期間τ2内の各単位区間Tuにて段階的に低下して抑圧値γ0に到達する。したがって、基礎係数列生成部42が生成した基礎係数列Hでは抑圧対象とされる特定帯域B0内の音響成分のうち例えば発音点が顕著な打楽器音の音響成分が成分抑圧処理を通過するようになる。期間τ1や期間τ2の時間長は、特定帯域B0のうち成分抑圧処理を通過させるべき音響成分典型的には打楽器音の継続長に応じて適宜に選定される。以上が発音点解析部52の動作である。なお、発音点解析部52による基礎係数列Hの加工の結果、特定帯域B0のうち打楽器音以外の音響成分例えば目標成分となる歌唱音についても発音点の直後の区間が成分抑圧処理を通過することになる。しかし、打楽器音以外の音響成分は打楽器音と比較すると発音点での音量の上昇が緩慢であるから、発音点解析部52による処理では打楽器音以外の音響成分が過度に顕在化することはない。図3の遅延部54は、周波数分析部31が生成した周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRを、発音点解析部52での処理図4の処理S11から処理S13に必要な時間だけ遅延させて基本周波数解析部56に供給する。したがって、各単位区間Tuの周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRとその単位区間Tuについて発音点解析部52が生成した基礎係数列Hとが並列同時に基本周波数解析部56に供給される。<基本周波数解析部56>基本周波数解析部56は、特定帯域B0内の音響成分のうち目標成分以外で調波構造を持つ音響成分が成分抑圧処理を通過するように発音点解析部52での処理後の基礎係数列Hを加工することで処理係数列Gを生成する。概略的には、基本周波数解析部56は、選択領域148内特定帯域B0内の複数の周波数成分からM個の基本周波数ピッチF0を単位区間Tu毎に検出するとともに、各単位区間TuのM個の基本周波数F0のうち目標成分に該当する可能性が高い基本周波数F0を目標周波数Ftartar:targetとして特定し、M個の基本周波数F0のうち目標周波数Ftar以外の各基本周波数F0とその倍音周波数とに対応する音響成分が成分抑圧処理を通過するように処理係数列Gを生成する。図9に示すように、基本周波数解析部56は、周波数検出部62と指標算定部64と遷移解析部66と係数列設定部68とを含んで構成される。基本周波数解析部56の各要素について以下に詳述する。<周波数検出部62>周波数検出部62は、選択領域148内の複数の周波数成分に対応するM個の基本周波数F0を検出する。周波数検出部62による基本周波数F0の検出には公知の技術が任意に採用され得るが、図10を参照して以下に例示する方法が格別に好適である。図10の処理は単位区間Tu毎に順次に実行される。なお、以下に例示する方法の詳細は、APKlapuriMultiplefundamentalfrequencyestimationbasedonharmonicityandspectralsmoothnessIEEETransSpeechandAudioProc118048162003に開示されている。図10の処理を開始すると、周波数検出部62は、図4の処理S11と同様に、遅延部54による遅延後の周波数スペクトルXLと周波数スペクトルXRとを加算または平均することで周波数スペクトルZを生成するS21。例えば、周波数スペクトルXLと周波数スペクトルXRとの加算または平均のうち選択領域148内特定帯域B0内の各周波数成分を選択して周波数軸上に配列した系列が周波数スペクトルZとして生成される。そして、周波数検出部62は、周波数スペクトルZのうち特定帯域B0内のピークpkを強調した周波数スペクトルZpを生成するS22。具体的には、周波数検出部62は、以下の数式から数式の演算で周波数スペクトルZpの各周波数fの周波数成分Zpを算定する。数式の定数k0および定数k1は所定値例えばk0=50Hz,k1=6kHzに設定される。数式は、周波数スペクトルZのピークを強調する演算である。数式の記号Nは、周波数スペクトルZの周波数成分Zの周波数軸上の移動平均である。したがって、数式から理解されるように、周波数スペクトルZのピークに対応する周波数成分Zpが極大値となり、相隣接するピークpkの間の周波数成分Zpが0となる周波数スペクトルZpが生成される。周波数検出部62は、周波数スペクトルZpをJ個の帯域成分Zp1~ZpJに分割するS23。第j番目j=1~Jの帯域成分Zpjは、以下の数式で表現されるように、処理S22で生成した周波数スペクトルZp周波数成分Zpに窓関数Wjを乗算した成分である。数式の記号Wjは、周波数軸上に設定された窓関数を意味する。窓関数W1~WJは、人間の聴覚特性メル尺度を考慮して、図11に示すように高域側ほど分解能が低下するように設定される。図12には、処理S23で生成される第j番目の帯域成分Zpjが図示されている。周波数検出部62は、処理S23で算定したJ個の帯域成分Zp1~ZpJの各々について、以下の数式で表現される関数値Ljを算定するS24。図12に示すように、帯域成分Zpjは、周波数FLjから周波数FHjまでの周波数帯域Bj内に分布する。周波数帯域Bj内には、低域側の周波数FLjに対して周波数Fsオフセットだけ高域側の周波数FLjFsを起点として周波数δFの間隔周期毎に対象周波数fpが設定される。周波数Fsおよび周波数δFは可変値である。記号Iは、周波数帯域Bj内の対象周波数fpの総数を意味する。以上の説明から理解されるように、関数値aは、周波数帯域Bj内のI個の対象周波数fpの各々における帯域成分Zpjの合計値I個の数値の総和に相当する。変数cは、関数値aを正規化する要素である。数式の記号maxAは、相異なる周波数Fsについて算定される複数の関数値Aで算定される関数値Ljと各対象周波数fpの周波数δFとの関係を示すグラフである。図13に示すように、関数値Ljには複数のピークが存在する。数式から理解されるように、周波数δFの間隔で配列する各対象周波数fpが帯域成分Zpjの各ピークの周波数すなわち調波周波数に近似するほど関数値Ljは大きい数値となる。すなわち、関数値Ljがピークとなる周波数δFは、帯域成分Zpjの基本周波数F0に該当する可能性が高い。周波数検出部62は、処理S24で帯域成分Zpj毎に算定した関数値LjをJ個の帯域成分Zp1~ZpJについて加算または平均することで関数値LsLs=L1L2L3......LJを算定するS25。以上の説明から理解されるように、周波数δFが選択領域148内特定帯域B0内の周波数成分周波数スペクトルZの基本周波数F0に近いほど、関数値Lsは、各周波数δFが選択領域148内の音響成分の基本周波数F0に該当する尤度確率を意味し、関数値Lsの分布は、周波数δFを確率変数とする基本周波数F0の確率密度関数に相当する。周波数検出部62は、処理S25で算定した尤度Lsの複数のピークのうち各ピークでの尤度Lsの数値の降順でM個すなわち尤度Lsが大きい方からM個のピークを選択し、各ピークに対応するM個の周波数δFを選択領域148内特定帯域B0内の各音響成分の基本周波数F0として特定するS26。M個の基本周波数F0の各々は、選択領域148内特定帯域B0内で調波構造を持つ各音響成分目標成分を含むの基本周波数である。なお、M個の基本周波数F0を特定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、尤度Lsが最大となる1個のピークの周波数を基本周波数F0として特定し、その基本周波数F0と各倍音周波数とに対応する周波数成分を周波数スペクトルZから除外したうえで尤度Lsを再計算して1個の基本周波数F0を特定するという処理を反復してM個の基本周波数F0を特定する方法が好適である。以上の方法によれば、各音響成分の倍音周波数を基本周波数F0として誤検出する可能性が低減されるという利点がある。更に、周波数検出部62は、処理S26で特定したM個の基本周波数F0のうち尤度Lsの降順でN個すなわち尤度Lsが大きい方からN個の基本周波数F0を目標成分の基本周波数の候補以下候補周波数というFc~Fcとして選択するS27。M個の基本周波数F0のうち尤度Lsが大きい基本周波数F0を目標成分歌唱音の候補周波数Fc~Fcとして選択するのは、音響信号xのなかで比較的に顕著な音響成分音量が大きい音響成分である目標成分は、目標成分以外の音響成分と比較して尤度Lsが大きい数値になり易いという傾向があるからである。以上に説明した図10の処理S21~S27が単位区間Tu毎に順次に実行されることで、M個の基本周波数F0とそのうちのN個の候補周波数Fc~Fcとが単位区間Tu毎に特定される。<指標算定部64>図9の指標算定部64は、周波数検出部62が処理S27で特定したN個の候補周波数Fc~Fcの各々について、その候補周波数Fcn=1~Nに対応する調波構造の特徴量典型的には音色の特徴量と目標成分に想定される特徴量との類否を示す特性指標値Vを算定する。すなわち、特性指標値Vは、候補周波数Fcが目標成分に該当する可能性を音響特性音色の観点から評価した指標歌唱音を目標成分とした本実施形態では音声らしさの尤度に相当する。以下の説明ではMFCCMelFrequencyCepstralCoeffcientを調波構造の特徴量として例示する。ただし、MFCC以外の特徴量を利用することも可能である。図14は、指標算定部64の動作のフローチャートである。図14の処理が単位区間Tu毎に順次に実行されることで単位区間Tu毎にN個の特性指標値V~Vが算定される。図14の処理を開始すると、指標算定部64は、N個の候補周波数Fc~Fcから1個の候補周波数Fcを選択するS31。そして、指標算定部64は、処理S31で選択した候補周波数Fcを基本周波数F0とする調波構造包絡線の特徴量を算定するS32~S35。まず、指標算定部64は、図15に示すように、処理S21で生成された周波数スペクトルZからパワースペクトルZ2を生成しS32、パワースペクトルZ2のうち処理S31で選択した候補周波数Fcとその倍音周波数κFcκ=2,3,4,......との各々に対応するパワー値を特定するS33。例えば、指標算定部64は、候補周波数Fcと各倍音周波数κFcとを中心周波数として周波数軸上に設定された各窓関数例えば三角窓をパワースペクトルZ2に乗算し、窓関数毎の乗算値の最大値図15の黒点を候補周波数Fcおよび各倍音周波数κFcに対応するパワー値として特定する。指標算定部64は、図15に示すように、候補周波数Fcおよび各倍音周波数κFcについて処理S33で算定したパワー値を補間することで包絡線ENVを生成するS34。具体的には、パワー値を変換した対数値dB値の補間を実行してからパワー値に再変換することで包絡線ENVが算定される。処理S34での補間には、例えばラグランジュ補間等の公知の補間技術が任意に採用され得る。以上の説明から理解されるように、包絡線ENVは、音響信号xのうち候補周波数Fcを基本周波数F0とする音響成分調波音の周波数スペクトルの包絡線に相当する。指標算定部64は、処理S34で生成した包絡線ENVからMFCC特徴量を算定するS35。MFCCの算定の方法は任意である。指標算定部64は、処理S35で算定したMFCCから特性指標値V目標成分らしさの尤度を算定するS36。特性指標値Vの算定には公知の技術が任意に採用されるが、SVMSupportVectorMachineが好適である。すなわち、指標算定部64は、音声歌唱音と非音声例えば楽器の演奏音とが混在する学習サンプルを複数のクラスタに分類する分離平面境界を事前に学習し、各クラスタ内のサンプルが音声に該当する確率例えば0以上かつ1以下の中間的な数値をクラスタ毎に設定する。特性指標値Vを算定する段階では、指標算定部64は、処理S35で算定したMFCCが所属すべきクラスタを分離平面の適用で決定し、そのクラスタに付与された確率を特性指標値Vとして特定する。例えば候補周波数Fcに対応する音響成分が目標成分歌唱音に該当する可能性が高いほど特性指標値Vは1に近い数値に設定され、目標成分に該当しない確率が高いほど特性指標値Vは0に近い数値に設定される。指標算定部64は、N個の候補周波数Fc~Fcの全部について以上の処理S31~S36を実行したか否かを判定するS37。処理S37の判定の結果が否定である場合、指標算定部64は、未処理の候補周波数Fcを新規に選択したうえでS31、前述の処理S32から処理S37の処理を実行する。そして、N個の候補周波数Fc~Fcの全部を処理するとS37:YES、指標算定部64は図14の処理を終了する。したがって、相異なる候補周波数Fcに対応するN個の特性指標値V~Vが単位区間Tu毎に順次に算定される。<遷移解析部66>図9の遷移解析部66は、周波数検出部62が単位区間Tu毎に算定したN個の候補周波数Fc~Fcから、目標成分の基本周波数に該当する可能性が高い目標周波数Ftarを選択する。すなわち、目標周波数Ftarの時系列軌跡が特定される。図9に示すように、遷移解析部66は、第1処理部71と第2処理部72とを含んで構成される。第1処理部71および第2処理部72の各々の機能について以下に詳述する。<第1処理部71>第1処理部71は、N個の候補周波数Fc~Fcのうち目標成分に該当する可能性が高い候補周波数Fcを単位区間Tu毎に特定する。図16は、第1処理部71の動作のフローチャートである。周波数検出部62がN個の候補周波数Fc~Fcを最新の1個の単位区間以下では特に新規単位区間というTuについて特定するたびに図16の処理が実行される。図16の処理は、概略的には、図17に示すように、新規単位区間Tuを最後尾とするK個の単位区間Tuにわたる経路RAを特定する処理である。経路RAは、各単位区間TuのN個の候補周波数Fc図17では4個の候補周波数Fc~Fcのうち目標成分に該当する可能性尤度が高い候補周波数FcをK個の単位区間Tuについて配列した時系列候補周波数Fcの遷移を表現する。経路RAの探索には公知の技術が任意に採用され得るが、演算量の削減の観点から動的計画法が格別に好適である。図16では、動的計画法の例示であるビタビviterbiアルゴリズムを利用して経路RAを特定する場合が想定されている。図16の処理を以下に詳述する。第1処理部71は、新規単位区間Tuについて特定されたN個の候補周波数Fc~Fcのうちの1個の候補周波数Fcを選択するS41。そして、第1処理部71は、図18に示すように、処理S41で選択した候補周波数Fcの出現の確率PA1,PA2を算定するS42。確率PA1は、候補周波数Fcについて図10の処理S25で算定された尤度Ls=Lsに応じて可変に設定される。具体的には、候補周波数Fcの尤度Lsが大きいほど確率PA1は大きい数値に設定される。第1処理部71は、例えば、尤度Lsに応じた変数λを確率変数とする正規分布平均μA1,分散σA12を表現する以下の数式の演算で候補周波数Fcの確率PA1を算定する。数式の変数λは、例えば尤度Lsを正規化した数値である。尤度Lsの正規化の方法は任意であるが、例えば尤度Lsを尤度Lsの最大値で除算した数値が正規化後の尤度λとして好適である。平均μA1および分散σA12の数値は実験的または統計的に選定される例えばμA1=1,σA1=04。処理S42で算定される確率PA2は、候補周波数Fcについて指標算定部64が算定した特性指標値Vに応じて可変に設定される。具体的には、候補周波数Fcの特性指標値Vが大きい目標成分に該当する可能性が高いほど確率PA2は大きい数値に設定される。第1処理部71は、例えば、特性指標値Vを確率変数とする正規分布平均μA2,分散σA22を表現する以下の数式の演算で確率PA2を算定する。平均μA2および分散σA22の数値は実験的または統計的に選定される例えばμA2=σA2=1。第1処理部71は、図18に示すように、新規単位区間Tuについて処理S41で選択した候補周波数Fcと、直前の単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcとの各組合せについてN個の確率PA31~PA3Nを算定するS43。確率PA3νν=1~Nは、直前の単位区間Tuの第ν番目の候補周波数Fcから新規単位区間Tuの候補周波数Fcに遷移する確率を意味する。具体的には、単位区間Tuの間で音響成分の音高が極端に変化する可能性は低いという傾向を考慮して、直前の候補周波数Fcと現在の候補周波数Fcとの差異音高差が大きいほど確率PA3νは小さい数値に設定される。第1処理部71は、例えば以下の数式の演算でN個の確率PA31~PA3Nを算定する。すなわち、数式は、関数値min6maxを確率変数とする正規分布平均μA3,分散σA32を表現する。数式の記号εは、半音を単位として直前の候補周波数Fcと現在の候補周波数Fcとの差分を表現した変数を意味する。関数値min6maxは、半音単位の周波数差εの絶対値εから05を減算した数値負数となる場合は0が6を下回る場合にはその数値に設定され、数値が6を上回る場合すなわち6半音を上回る程度に周波数が相違する場合には6に設定される。なお、音響信号xの最初の単位区間Tuの確率PA31~PA3Nは所定値例えば1に設定される。また、平均μA3および分散σA32の数値は実験的または統計的に選定される例えばμA3=0,σA3=4。以上の手順で確率PA1,PA2,PA31~PA3Nを算定すると、第1処理部71は、図19に示すように、新規単位区間Tuの候補周波数Fcと、直前の単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcとの各組合せについてN個の確率πA~πAを算定するS44。確率πAは、図18の確率PA1と確率PA2と確率PA3νとに応じた数値である。例えば確率PA1と確率PA2と確率PA3νとの各々の対数値の加算値が確率πAとして算定される。以上の説明から理解されるように、確率πAは、直前の単位区間Tuの第ν番目の候補周波数Fcから新規単位区間Tuの候補周波数Fcに遷移する確率尤度を意味する。第1処理部71は、処理S44で算定したN個の確率πA~πAのうちの最大値πAmaxを選択し、図19に示すように、直前の単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcのうち最大値πAmaxに対応する候補周波数Fcと新規単位区間Tuの候補周波数Fcとを連結する経路図19の太線を設定するS45。更に、第1処理部71は、新規単位区間Tuの候補周波数Fcについて確率ΠAを算定するS46。確率ΠAは、直前の単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcのうち処理S45で選択した候補周波数Fcについて過去に算定した確率ΠAと現在の候補周波数Fcについて処理S45で選択した最大値πAmaxとに応じた数値例えば各々の対数値の加算値に設定される。第1処理部71は、新規単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcの全部について以上の処理S41~S46を実行したか否かを判定するS47。処理S47の判定の結果が否定である場合、第1処理部71は、未処理の候補周波数Fcを新規に選択したうえでS41、処理S42から処理S47を実行する。すなわち、処理S41から処理S47が新規単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcの各々について実行され、直前の単位区間Tuの1個の候補周波数Fcからの経路処理S45とその経路に対応する確率ΠA処理S46とが新規単位区間Tuの候補周波数Fc毎に算定される。新規単位区間Tuの全部N個の候補周波数Fc~Fcについて処理が完了するとS47:YES、第1処理部71は、新規単位区間Tuを最後尾とするK個の単位区間Tuにわたる候補周波数Fcの経路RAを確定するS48。経路RAは、新規単位区間TuのN個の候補周波数Fc~Fcのうち処理S46で算定した確率ΠAが最大となる候補周波数Fcから、処理S45で連結した各候補周波数FcをK個の単位区間Tuにわたって順次に遡及バックトラックした経路である。なお、処理S41から処理S47を完了した単位区間TuがK個未満である段階すなわち音響信号xの始点から第個までの各単位区間Tuについて処理が完了した段階では経路RAの確定処理S48は実行されない。以上に説明したように、周波数検出部62が新規単位区間TuについてN個の候補周波数Fc~Fcを特定するたびに、その新規単位区間Tuを最後尾とするK個の単位区間Tuにわたる経路RAが特定される。<第2処理部72>ところで、音響信号xのなかには目標成分が存在しない単位区間Tu例えば歌唱音が停止した区間も存在する。第1処理部71による経路RAの探索では各単位区間Tuにおける目標成分の有無が判断されないから、実際には目標成分が存在しない単位区間Tuについても経路RA上では候補周波数Fcが特定される。以上の事情を考慮して、第2処理部72は、経路RAの各候補周波数Fcに対応するK個の単位区間Tuの各々について目標成分の有無を判定する。図20は、第2処理部72の動作のフローチャートである。第1処理部71が経路RAを特定するたび単位区間Tu毎に図20の処理が実行される。図20の処理は、概略的には、図21に示すように、経路RAに対応するK個の単位区間Tuにわたる経路RBを特定する処理である。経路RBは、K個の単位区間Tuの各々について目標成分の発音状態Svv:voicedおよび非発音状態Suu:unvoicedの何れかを選択して配列した時系列発音状態/非発音状態の遷移を表現する。各単位区間Tuの発音状態Svは、経路RAのうちその単位区間Tuの候補周波数Fcが目標成分として発音される状態を意味し、非発音状態Suは目標成分が発音されない状態を意味する。経路RBの探索には公知の技術が任意に採用され得るが、演算量の削減の観点から動的計画法が格別に好適である。図20では、動的計画法の例示であるビタビアルゴリズムを利用して経路RBを特定する場合が想定されている。図20の処理を以下に詳述する。第2処理部72は、K個の単位区間Tuの何れか以下選択単位区間というを選択するS51。具体的には、図20の第1回目の処理S51ではK個の単位区間Tuのうち最初の単位区間Tuが選択され、第2回目以降の処理S51の実行毎に直後の単位区間Tuが選択される。第2処理部72は、図22に示すように、選択単位区間Tuについて確率PB1vと確率PB1uとを算定するS52。確率PB1vは、選択単位区間Tuにて目標成分が発音状態Svに該当する確率を意味し、確率PB1uは、選択単位区間Tuにて目標成分が非発音状態Suに該当する確率を意味する。選択単位区間Tuの候補周波数Fcが目標成分に該当する可能性が高いほど、その候補周波数Fcについて指標算定部64が算定した特性指標値V目標成分らしさは大きい数値となるという傾向を考慮して、発音状態Svの確率PB1vの算定には特性指標値Vが適用される。具体的には、第2処理部72は、特性指標値Vを確率変数とする正規分布平均μB1,分散σB12を表現する以下の数式の演算で確率PB1vを算定する。数式から理解されるように、特性指標値Vが大きいほど確率PB1vは大きい数値に設定される。平均μB1および分散σB12の数値は実験的または統計的に選定される例えばμB1=σB1=1。他方、非発音状態Suの確率PB1uは、例えば以下の数式で算定される固定値である。次いで、第2処理部72は、図22に破線で示すように、選択単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suと直前の単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suとの各組合せについて遷移の確率PB2vv,PB2uv,PB2uu,PB2vuを算定するS53。確率PB2vvは、図22から理解されるように、直前の単位区間Tuの発音状態Svから選択単位区間Tuの発音状態Svに遷移する確率vv:voicedvoicedを意味する。同様に、確率PB2uvは、非発音状態Suから発音状態Svに遷移する確率uv:unvoicedvoicedを意味し、確率PB2uuは、非発音状態Suから非発音状態Suに遷移する確率uu:unvoicedunvoicedを意味し、確率PB2vuは、発音状態Svから非発音状態Suに遷移する確率vu:voicedunvoicedを意味する。具体的には、第2処理部72は、各確率を以下の数式および数式のように算定する。前述の数式で算定される確率PA3νと同様に、直前の単位区間Tuと選択単位区間Tuとの間で候補周波数Fcの周波数差εの絶対値εが大きいほど数式の確率PB2vvは小さい数値に設定される。数式の平均μB2および分散σB22の数値は実験的または統計的に選定される例えばμB2=0,σB2=4。数式および数式から理解されるように、相前後する単位区間Tuにて発音状態Svが維持される確率PB2vvは、発音状態Svおよび非発音状態Suの一方から他方に遷移する確率SPB2uv,PB2vuや非発音状態Suが維持される確率PB2uuと比較して低い確率に設定される。第2処理部72は、直前の単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suの何れかを、選択単位区間Tuの発音状態Svに関する各確率PB1v,PB2vv,PB2uvに応じて選択して選択単位区間Tuの発音状態Svに連結するS54A~S54C。まず、第2処理部72は、図23に示すように、直前の単位区間Tuの状態発音状態Sv/非発音状態Suから選択単位区間Tuの発音状態Svに遷移する確率πBvv,πBuvを算定するS54A。確率πBvvは、直前の単位区間Tuの発音状態Svから選択単位区間Tuの発音状態Svに遷移する確率であり、処理S52で算定した確率PB1vと処理S53で算定した確率PB2vvとに応じた数値例えば各々の対数値の加算値に設定される。同様に、確率πBuvは、直前の単位区間Tuの非発音状態Suから選択単位区間Tuの発音状態Svに遷移する確率を意味し、確率PB1vと確率PB2uvとに応じて算定される。第2処理部72は、図23に示すように、直前の単位区間Tuの状態発音状態Sv/非発音状態Suのうち確率πBvvおよび確率πBuvの最大値πBvmaxに対応する状態を選択して選択単位区間Tuの発音状態Svと連結しS54B、選択単位区間Tuの発音状態Svについて確率ΠBを算定するS54C。確率ΠBは、直前の単位区間Tuについて処理S54Bで選択した状態について過去に算定された確率ΠBと処理S54Bで特定した最大値πBvmaxとに応じた数値例えば各々の対数値の加算値に設定される。第2処理部72は、選択単位区間Tuの非発音状態Suについても同様に、直前の単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suの何れかを、選択単位区間Tuの非発音状態Suに関する各確率PB1u,PB2uu,PB2vuに応じて選択してその非発音状態Suに連結するS55A~S55C。すなわち、第2処理部72は、図24に示すように、確率PB1uおよび確率PB2uu応じた確率すなわち非発音状態Suから非発音状態Suに遷移する確率πBuuと、確率PB1uおよび確率PB2vuに応じた確率πBvuとを算定しS55A、直前の単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suのうち確率πBuuおよび確率πBvuの最大値πBumaxに対応する状態図24では発音状態Svを選択して選択単位区間Tuの非発音状態Suと連結するS55B。そして、第2処理部72は、処理S55Bで選択した状態について過去に算定した確率ΠBと処理S55Bで選択した確率πBumaxとに応じて選択単位区間Tuの非発音状態Suの確率ΠBを算定するS55C。選択単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suの各々について以上の手順で直前の単位区間Tuの状態との連結S54B,S55Bと確率ΠBの算定S54C,S55Cとを完了すると、第2処理部72は、K個の単位区間Tuの全部について処理が完了したか否かを判定するS56。処理S56の判定の結果が否定である場合、第2処理部72は、現在の選択単位区間Tuの直後の単位区間Tuを新規な選択単位区間Tuとして選択したうえでS51、前述の処理S52から処理S56の処理を実行する。K個の単位区間Tuの各々について処理が完了するとS56:YES、第2処理部72は、K個の単位区間Tuにわたる経路RBを確定するS57。具体的には、第2処理部72は、K個のうち最後尾の単位区間Tuの発音状態Svおよび非発音状態Suのうち確率ΠBが大きい状態から、処理S54Bまたは処理S55Bで連結した経路をK個の単位区間Tuにわたって順次に遡及することで経路RBを特定する。そして、K個の単位区間Tuにわたる経路RBのうち第1番目の単位区間Tuでの状態発音状態Sv/非発音状態Suを、その1個の単位区間Tuの状態目標成分の発音の有無として確定するS58。第2処理部72が目標成分の存在を肯定した単位区間Tuすなわち、発音状態Svと判定された単位区間Tuの候補周波数Fcが目標周波数Ftar目標成分の基本周波数F0として確定する。遷移解析部66第1処理部71,第2処理部72による以上の処理が単位区間Tu毎に実行されることで、目標成分が存在する単位区間Tuとその基本周波数目標周波数Ftarとが特定される。図9の係数列設定部68は、各単位区間Tuの基礎係数列Hのうち周波数検出部62がその単位区間Tuについて検出したM個の基本周波数F0と各々の倍音周波数とに対応する各係数値hを通過値γ1すなわち音響成分を通過させる数値に設定することで処理係数列Gを生成する。ただし、係数列設定部68は、遷移解析部66が特定した目標周波数Ftarとその倍音周波数2Ftar,3Ftar,......とに対応する各係数値hを抑圧値γ0すなわち音響成分を抑圧する数値に維持する。係数列設定部68が生成した処理係数列Gを信号処理部35が周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRに作用させること成分抑圧処理で音響信号yyL,yRの周波数スペクトルYLおよび周波数スペクトルYRが生成される。以上の説明から理解されるように、音響信号yは、音響信号xのうち選択領域148特定帯域B0の外側の音響成分と、選択領域148内の各音響成分のうち発音点の直後の部分特に打楽器音と、選択領域148内で調波構造を持つ複数の音響成分のうち目標成分を除外した個の音響成分との混合音に相当する。すなわち、音響信号xから目標成分を選択的に抑圧した音響信号yが生成される。以上に説明した第1実施形態では、基礎係数列Hにおいて選択領域148特定帯域B0内の各周波数成分に対応する係数値hのうち目標成分以外の音響成分に対応する周波数の係数値hが、音響成分を通過させる通過値γ1に変更されることで処理係数列Gが生成される。したがって、選択領域148内の各周波数成分が一律に抑圧される構成と比較して、音響信号xのうち目標成分以外の音響成分を維持しながら目標成分を抑圧できるすなわち、目標成分を高精度に抑圧できるという利点がある。具体的には、第1実施形態では、音響信号xの選択領域148内の各周波数成分のうち音響成分の発音点の直後の部分に対応する各周波数成分の係数値hが通過値γ1に設定されるから、選択領域148内で発音点が顕著な音響信号例えば打楽器音を成分抑圧処理の実行後の音響信号yにて維持することが可能である。また、選択領域148特定帯域B0から検出されたM個の基本周波数F0のうち目標周波数Ftar以外の各基本周波数F0とその倍音周波数とに対応する係数値hが通過値γ1に設定されるから、選択領域148内で調波構造を持つ目標成分以外の音響成分を成分抑圧処理の実行後の音響信号yにて維持することが可能である。また、目標周波数Ftarを検出する遷移解析部66は、N個の候補周波数Fc~Fcのうち目標成分に該当する可能性が高い候補周波数Fcを選択する第1処理部71に加えて、単位区間Tu毎の目標成分の有無を判定する第2処理部72とを含んで構成される。すなわち、各単位区間Tuでの目標成分の有無を含めた目標成分の遷移が特定される。したがって、遷移解析部66が第1処理部71のみを含む構成と比較すると、音響信号xのうち目標成分が存在しない単位区間Tuの音響成分が抑圧される可能性を低減することが可能である。<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。なお、以下に例示する各態様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。第1実施形態では、選択領域148特定帯域B0のうち音響成分の発音点の部分と目標成分以外の調波構造の音響成分とが成分抑圧処理を通過するように処理係数列Gが生成される。したがって、音響成分の発音点の部分および調波構造の音響成分目標成分を含むの何れにも該当しない音響成分以下残余成分というは目標成分とともに抑圧される。以上の構成では、音響信号xのうち目標成分が存在しない区間でも残余成分が抑圧されるから、成分抑圧処理後の音響信号yが不自然な印象となる可能性がある。以上の事情を考慮して、第2実施形態では、目標成分が存在しない区間において、残余成分を含む全部の音響成分が成分抑圧処理を通過するように処理係数列Gを生成する。第2実施形態では、第1実施形態の係数列加工部44A図3が図25の係数列加工部44Bに置換される。係数列加工部44Bは、第1実施形態の係数列加工部44A発音点解析部52,遅延部54,基本周波数解析部56に遅延部82と発音解析部84とを追加した構成である。基本周波数解析部56による処理後の基礎係数列H第1実施形態の処理係数列Gが発音解析部84に供給される。遅延部82は、周波数分析部31が生成した周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRを、発音点解析部52および基本周波数解析部56での処理に必要な時間だけ遅延させて発音解析部84に供給する。したがって、各単位区間Tuの周波数スペクトルXLおよび周波数スペクトルXRとその単位区間Tuの基礎係数列Hを発音点解析部52および基本周波数解析部56で加工した基礎係数列Hとが並列同時に発音解析部84に供給される。発音解析部84は、単位区間Tu毎に音響信号xにおける目標成分の有無を判定する。単位区間Tu毎の目標成分の有無の判定には公知の技術が任意に採用され得るが、以下の説明では、複数の単位区間Tuで構成される図26の区間以下解析区間というTa内の音響信号xの特徴量θを利用して単位区間Tu毎の目標成分の有無を判定する方法を例示する。特徴量θは、音響信号xに目標成分例えば歌唱音が存在する場合と存在しない場合とで相異なる数値となるように音響信号xの音響特性に応じて変化する可変値である。図27は、発音解析部84の動作のフローチャートである。図27の処理は、単位区間Tu毎に順次に実行される。図27の処理を開始すると、発音解析部84は、目標成分の有無の判定の対象となる1個の単位区間Tu以下対象単位区間Tutarというを含むように解析区間Taを設定するS60。例えば、図26に示すように、対象単位区間Tutarとその前後の所定個にわたる単位区間Tuとの集合が解析区間Taとして設定される。解析区間Taは、例えば05秒~10秒程度の時間に設定される。相前後する解析区間Taが時間軸上で相互に重複するように解析区間Taは処理S60の実行毎に更新される。例えば、解析区間Taは、単位区間Tuの1個分例えば005秒ずつ処理S60の実行毎に順次に後方にシフトされる。発音解析部84は、処理S60で設定した解析区間Taの特徴量θを算定するS61~S63。以下の説明では、解析区間Ta内の各単位区間TuのMFCCに応じた特徴量θを例示する。具体的には、発音解析部84は、音響信号xのうち解析区間Ta内の単位区間Tu毎にMFCCを算定するS61。例えば、音響信号xの周波数スペクトルXLまたは周波数スペクトルXRや両者を加算した周波数スペクトルZからMFCCが算定される。MFCCの算定の方法は任意である。そして、発音解析部84は、解析区間Ta内の複数の単位区間TuにわたるMFCCの平均μaと分算σa2とを算定するS62。平均μaは、例えば、図26に示すように対象単位区間Tutarに近い単位区間Tuほど大きい数値となるすなわち、解析区間Ta内の両端部前端部,後端部に近い単位区間Tuほど小さい数値となるように設定された加重値wを適用した加重平均である。発音解析部84は、処理S62で算定した平均μaと分散σa2とを要素とするベクトルを特徴量θとして生成するS63。なお、平均μaや分散σa2以外の統計量を特徴量θの生成に適用することも可能である。発音解析部84は、処理S63で生成した特徴量θに応じて解析区間Ta内の目標成分の有無を判定するS64。特徴量θに応じた目標成分の有無の判定にはSVMが好適に利用される。具体的には、目標成分が存在する音響信号と目標成分が存在しない音響信号との各々から前述と同様の方法S61~S63で抽出された特徴量θを学習サンプルとする学習で、目標成分の有無の境界となる分離平面が事前に生成される。発音解析部84は、処理S63で生成した特徴量θに分離平面を適用することで、解析区間Ta内の音響信号xに目標成分が存在するか否かを判定する。解析区間Ta内に目標成分が存在すると判定した場合S64:YES、発音解析部84は、対象単位区間Tutarについて基本周波数解析部56が生成した基礎係数列Hを変更せずに処理係数列Gとして信号処理部35に供給するS65。したがって、第1実施形態と同様に、選択領域148特定帯域B0に含まれる音響成分の発音点の部分と目標成分以外の調波構造の音響成分とが成分抑圧処理を通過し、それ以外の音響成分目標成分および残余成分が成分抑圧処理で抑圧される。他方、解析区間Ta内に目標成分が存在しないと判定した場合S64:NO、発音解析部84は、対象単位区間Tutarについて基本周波数解析部56が生成した基礎係数列Hの全部の係数値hを通過値γ1音響成分を通過させる数値に設定することで処理係数列Gを生成するS66。すなわち、処理係数列Gのうち特定帯域B0を含む全帯域にわたる係数値gが通過値γ1に設定される。したがって、音響信号xの対象単位区間Tutar内の全部の音響成分が成分抑圧処理を通過する。すなわち、音響信号xの何れの音響成分も抑圧されずに音響信号yy=xとして放音装置18に供給される。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。また、第2実施形態では、目標成分が存在しない単位区間Tuにおいて音響信号xの全帯域の音響成分が成分抑圧処理を通過するから、聴感的に自然な印象の音響信号yを生成できるという利点がある。例えば、歌唱音と伴奏音との混合音の音響信号xのうちの歌唱音を目標成分として抑圧する場合、目標成分が存在しない区間例えば前奏や間奏の区間について伴奏音の部分的な欠落残余成分の抑圧が回避されるから、再生音の音質の劣化を防止することが可能である。<C:第3実施形態>発音点の直後の区間τに対応する係数値hを発音点解析部52が通過値γ1に設定する以上の各形態では、選択領域148内の音響成分のうち打楽器音以外の音響成分例えば目標成分たる歌唱音についても発音点の直後の区間が成分抑圧処理を通過する結果となる。第3実施形態では、目標成分の発音点については直後の区間に対応する係数値hを抑圧値γ0に設定する。図28は、第3実施形態における係数列加工部44Aと記憶装置24とを併記したブロック図である。係数列加工部44Aの構成は第1実施形態図3と同様である。図28に示すように、第3実施形態の記憶装置24には楽曲情報DMが記憶される。楽曲情報DMは、楽曲を構成する各音符の音高以下基準音高というPREFを時系列に指定する。以下の例示では、楽曲の主旋律に相当する歌唱音ガイドメロディの音高が基準音高PREFとして指定される場合を想定する。例えば、楽曲の音高を指定するイベントデータノートオンイベントと各イベントデータの処理の時点を指定するタイミングデータとを時系列に配列したMIDIMusicalInstrumentDigitalInterface形式の時系列データが楽曲情報DMとして好適に採用される。音響信号xxL,xRが示す楽曲と楽曲情報DMが示す楽曲とは共通する。したがって、音響信号xの目標成分歌唱音が示す音高の時系列と楽曲情報DMが指定する基準音高PREFの時系列とは時間軸上で相互に対応する。第3実施形態の発音点解析部52は、楽曲情報DMで指定される基準音高PREFの時系列を、図4の処理S12A~S12Eで検出した複数の発音点のうち目標成分の発音点を特定するために利用する。具体的には、発音点解析部52は、図4の処理S13において、処理S12A~S12Eで検出した複数の発音点のうち、楽曲情報DMから特定される各基準音高PREFの発生点ノートオンイベントの発生点に単位区間Tuの時間軸上の位置が近似し、かつ、発音点が検出された単位帯域Buがその基準音高PREFに近似する発音点すなわち、基準音高PREFと時刻および音高が類似する発音点を、目標成分の発音点として推定する。例えば、楽曲情報DMが指定する各基準音高PREFの発生点を含む所定の時間範囲の単位区間Tuについて検出され、かつ、単位帯域Buが基準音高PREFを包含する発音点が、目標成分の発音点として推定される。発音点解析部52は、複数の発音点のうち以上の手順で推定した目標成分の発音点に対応する単位帯域Bu内の係数値hを、その発音点の直後の区間τでも抑圧値γ0に維持するすなわち通過値γ1に変更しない。他方、複数の発音点のうち目標成分以外の発音点について、発音点解析部52は、第1実施形態と同様に、発音点の直後の区間τにて各係数値hを通過値γ1に設定する図8。したがって、基礎係数列生成部42が生成した基礎係数列Hでは抑圧対象とされる音響成分のうち目標成分以外の音響成分特に打楽器音の発音直後の区間が成分抑圧処理を通過するようになる。なお、処理S12A~S12Eで検出した全部の発音点について区間τ内の係数値hを通過値γ1に設定し、そのうちの目標成分の発音点に対応する係数値hを抑圧値γ0に変更する構成も採用され得る。以上に説明したように、第3実施形態では、複数の発音点のうち目標成分の発音点については区間τでも係数値hが抑圧値γ0に設定されるから、第1実施形態と比較して目標成分を高精度に抑圧できるという利点がある。なお、発音点解析部52が目標成分の発音点について係数値hを抑圧値γ0に設定する第3実施形態の構成は、第2実施形態にも同様に適用され得る。また、以上に例示した構成に加えて、目標成分や目標成分以外の音響成分の代表的な音響特性例えば周波数特性を記憶装置24に保持しておき、各発音点での音響信号xの音響特性と記憶装置24に記憶された各音響特性とを対比することで目標成分の発音点を推定する構成も好適である。<D:第4実施形態>第3実施形態では、音響信号xの目標成分の音高の時系列と楽曲情報DMが指定する基準音高PREFの時系列以下基準音高系列というとの間で時間的な対応を仮定したが、実際には両者が完全には対応しない場合もある。そこで、第4実施形態では、音響信号xに対する基準音高系列の相対的な位置時間軸上の時刻を調整する。図29は、第4実施形態における係数列加工部44Aのブロック図である。図29に示すように、第4実施形態の係数列加工部44Aは、第3実施形態と同様の要素発音点解析部52,遅延部54,基本周波数解析部56に時間調整部86を追加した構成である。記憶装置24は、第3実施形態と同様に楽曲情報DMを記憶する。時間調整部86は、音響信号xの目標成分の音高の時系列と記憶装置24内の楽曲情報DMが指定する基準音高系列とが相互に時間軸上で対応するように音響信号x各単位区間Tuと基準音高系列との相対的な位置時間差を決定する。音響信号xと基準音高系列との間で時間軸上の位置を調整する方法は任意であるが、遷移解析部66が第1実施形態または第2実施形態と同様の方法で特定した基本周波数Ftarの時系列以下解析音高系列というと楽曲情報DMが指定する基準音高系列とを対比する方法を以下では例示する。解析音高系列は、時間調整部86による処理の結果すなわち基準音高系列との時間的な対応を加味せずに特定された基本周波数Ftarの時系列である。時間調整部86は、音響信号xの全体にわたる解析音高系列と楽曲の全体にわたる基準音高系列との間で両者の時間差Δを変数とする相互相関関数Cを算定し、相互相関関数Cの関数値相互相関が最大となる時間差ΔAを特定する。例えば、相互相関関数Cの関数値が増加から減少に変化する地点の時間差Δが時間差ΔAとして特定される。相互相関関数Cを平滑化してから時間差ΔAを特定する構成も好適である。そして、時間調整部86は、解析音高系列および基準音高系列の一方を他方に対して時間差ΔAだけ遅延または先行させる。発音点解析部52は、時間調整部86による解析の結果を利用して、図4の処理S12A~S12Eで特定した複数の発音点のうち目標成分の発音点を推定する。すなわち、発音点解析部52は、解析音高系列と基準音高系列とに時間差ΔAを付与した状態で、解析音高系列のうち各発音点が検出された単位区間Tuと基準音高系列における各基準音高PREFとを対比することで、基準音高PREFと時刻および音高が類似する発音点を目標成分の発音点として推定する。基本周波数解析部56の動作は第1実施形態と同様である。ただし、前述の説明から理解されるように、基本周波数解析部56遷移解析部66は、時間調整部86が基準音高系列と対比する解析音高系列を特定するための経路探索と、発音点解析部52での処理後の基礎係数列Hを加工するための経路探索とを順次に実行する。第4実施形態では、時間調整部86が時間軸上の位置を調整した音響信号xと基準音高系列との対比で目標成分の発音点が推定されるから、音響信号xと基準音高系列との時間軸上の位置が相互に対応しない場合でも、目標成分の発音点を高精度に特定できるという利点がある。なお、以上の説明では、楽曲の全体について解析音高系列と基準音高系列とを対比したが、楽曲の所定の区間例えば先頭から14秒ないし15秒程度の区間のみについて解析音高系列と基準音高系列とを対比して時間差ΔAを特定することも可能である。また、解析音高系列および基準音高系列の各々を先頭から所定の時間毎に区分し、解析音高系列と基準音高系列との間で相互に対応する区間同士を対比することで、区間毎に時間差ΔAを算定する構成も好適である。以上のように楽曲の区間毎に時間差ΔAを算定する構成によれば、解析音高系列と基準音高系列とでテンポが相違する場合でも、解析音高系列と基準音高系列との対応を高精度に特定できるという利点がある。<E:第5実施形態>図30は、第5実施形態における基本周波数解析部56および記憶装置24のブロック図である。図30に示すように、記憶装置24は、第3実施形態と同様に楽曲情報DMを記憶する。第5実施形態の基本周波数解析部56は、楽曲情報DMで指定される基準音高PREFの時系列を、音響信号xの目標成分の基本周波数Ftarの時系列を特定するために利用する。図30に示すように、第5実施形態の基本周波数解析部56は、第1実施形態と同様の要素周波数検出部62,指標算定部64,遷移解析部66,係数列設定部68に音高評価部92を追加した構成である。音高評価部92は、周波数検出部62が特定したN個の候補周波数Fc~Fcの各々について音高尤度LPLP~LPを単位区間Tu毎に算定する。各単位区間Tuの音高尤度LPは、楽曲のうちその単位区間Tuに対応する時点について楽曲情報DMが指定する基準音高PREFと、周波数検出部62が検出した候補周波数Fcとの差異に応じた数値である。基準音高PREFが楽曲の歌唱音に対応する第5実施形態では、音高尤度LPは、各候補周波数Fcが楽曲の歌唱音に該当する可能性の指標尤度として機能する。例えば、音高尤度LPは、候補周波数Fcと基準音高PREFとの差異が小さいほど大きい数値となるように所定の範囲1以下の正数内で選定される。図31は、音高評価部92が音高尤度LPを選定する処理の説明図である。図31には、候補周波数Fcを確率変数とする確率分布αが図示されている。確率分布αは、例えば基準音高PREFを平均値とする正規分布である。図31の横軸確率分布αの確率変数は、セントcentを単位とした候補周波数Fcである。音高評価部92は、楽曲のうち楽曲情報DMが基準音高PREFを指定する区間すなわち楽曲内で歌唱音が存在する区間内の各単位区間Tuについては、図31の確率分布αにおいて候補周波数Fcに対応する確率を音高尤度LPとして特定する。他方、楽曲のうち楽曲情報DMが基準音高PREFを指定しない区間すなわち楽曲内で歌唱音が存在しない区間内の各単位区間Tuについては、音高評価部92は音高尤度LPを所定の下限値に設定する。ところで、目標成分の周波数は、例えばビブラート等の音楽的な表現により、所期の周波数を中心として時間的に変動揺動する可能性がある。そこで、基準音高PREFを中心とする所定の範囲内目標成分の周波数の変動が予定される所定の範囲内では音高尤度LPが過度に小さい数値とならないように、確率分布αの形状具体的には分散が選定される。例えば、歌唱音のビブラートによる周波数の変動は、目標の周波数を中心とした4半音分高域側2半音および低域側2半音の範囲にわたる。したがって、基準音高PREFを中心とした4半音程度の範囲内では音高尤度LPが過度に小さい数値とならないように、確率分布αの分散は、基準音高PREFに対して1半音程度の周波数幅PREF×2112に設定される。なお、図31ではセントを単位とした周波数を横軸に図示したが、周波数の単位をヘルツHzとした場合の確率分布αは、基準音高PREFを挟んだ高域側と低域側とで形状分散が相違する。図30の第1処理部71は、図16の処理S44で候補周波数Fc毎に算定する確率πAに、音高評価部92が算定した音高尤度LPを反映させる。具体的には、第1処理部71は、図16の処理S42で算定した確率PA1および確率PA2と、処理S43で算定した確率PA3νと、音高評価部92が算定した音高尤度LPとの各々の対数値の加算値を確率πAとして算定する。したがって、候補周波数Fcの音高尤度LPが高いほど、処理S46で算定される確率ΠAは大きい数値となる。すなわち、音高尤度LPが高い候補周波数Fcすなわち、楽曲の歌唱音に該当する可能性が高い候補周波数Fcほど、推定経路RAの経路上の周波数として選択される可能性が高い。以上に説明したように、第5実施形態の第1処理部71は、各候補周波数Fcの音高尤度LPを利用した経路探索で推定経路RAを特定する手段として機能する。また、第2処理部72は、図20の処理S54Aで発音状態Svについて算定される確率πBvvおよび確率πBuvに、音高評価部92が算定した音高尤度LPを反映させる。具体的には、第2処理部72は、処理S52で算定した確率PB1vと、処理S53で算定した確率PB2vvと、推定経路RAのうち選択単位区間Tuに対応する候補周波数Fcの音高尤度LPとの各々の対数値の加算値を確率πBvvとして算定する。同様に、確率PB1vと確率PB2uvと音高尤度LPとに応じて確率πBuvが算定される。したがって、候補周波数Fcの音高尤度LPが高いほど、処理S54Cで確率πBvvまたはπBuvに応じて算定される確率ΠBは大きい数値となる。すなわち、音高尤度LPが高い候補周波数Fcの発音状態Svほど状態系列RBとして選択される可能性が高い。他方、楽曲のうち基準音高PREFの音響成分が存在しない単位区間Tu内の候補周波数Fcについては音高尤度LPが下限値に設定されるから、基準音高PREFの音響成分が存在しない各単位区間Tuすなわち非発音状態Suが選択されるべき単位区間Tuについて発音状態Svが誤選択される可能性を充分に低減することが可能である。以上に説明したように、第5実施形態の第2処理部72は、推定経路RA上の候補周波数Fcの音高尤度LPを利用した経路探索で状態系列RBを特定する手段として機能する。第5実施形態では、各候補周波数Fcと楽曲情報DMで指定される基準音高PREFとの差異に応じた音高尤度LPが推定経路RAおよび状態系列RBの経路探索に適用されるから、音高尤度LPを利用しない構成と比較して、目標成分の基本周波数Ftarの推定精度を向上させることが可能である。もっとも、第1処理部71による推定経路RAの探索と第2処理部72による状態系列RBの探索との一方のみに音高尤度LPを反映させる構成も採用され得る。なお、音高尤度LPは、目標成分歌唱音らしさを示す指標という観点からすると特性指標値Vと性質が類似するから、特性指標値Vの代わりに音高尤度LPを適用する図30の構成から指標算定部64を省略することも可能である。すなわち、図16の処理S42で特性指標値Vに応じて算定される確率PA2が音高尤度LPに置換され、図20の処理S52で特性指標値Vに応じて算定される確率PB1vが音高尤度LPに置換される。また、記憶装置24内の楽曲情報DMが楽曲の複数のパートの各々について基準音高PREFの時系列の指定トラックを含む構成では、各候補周波数Fcの音高尤度LPの算定と推定経路RAおよび状態系列RBの探索とを、楽曲のパート毎に実行することが可能である。具体的には、音高評価部92は、楽曲の複数のパートの各々について、そのパートの基準音高PREFと各候補周波数Fcとの差異に応じた音高尤度LPLP~LPを単位区間Tu毎に算定する。そして、複数のパートの各々について、そのパートの各音高尤度LPを適用した推定経路RAおよび状態系列RBの経路探索が第5実施形態と同様に実行される。以上の構成によれば、楽曲の複数のパートの各々について基本周波数Ftarの時系列周波数情報DFを生成することが可能である。なお、第1実施形態を基礎とした構成を以上の説明では例示したが、音高評価部92を具備する第5実施形態の構成は第2実施形態から第4実施形態にも同様に適用され得る。例えば、第4実施形態の時間調整部86を第5実施形態に追加することも可能である。音高評価部92は、時間調整部86による解析の結果を利用して音高尤度LPを単位区間Tu毎に算定する。具体的には、周波数検出部62が各単位区間Tuについて検出した候補周波数Fcと、時間調整部86による調整後時間差ΔAの付与後の基準音高系列においてその単位区間Tuと同時刻に位置する基準音高PREFとの差異に応じて、音高評価部92は音高尤度LPを算定する。以上の構成によれば、音響信号xと基準音高系列との時間軸上の位置が相互に対応しない場合でも、基本周波数Ftarの時系列を高精度に特定できるという利点がある。<F:第6実施形態>図32は、第6実施形態における基本周波数解析部56のブロック図である。第6実施形態の基本周波数解析部56は、第1実施形態と同様の要素周波数検出部62,指標算定部64,遷移解析部66,係数列設定部68に補正部94を追加した構成である。補正部94は、遷移解析部66が特定した基本周波数Ftarを補正することで基本周波数Ftarcc:correctedを生成する。なお、第5実施形態と同様に、記憶装置24には、音響信号xと共通の楽曲の基準音高PREFを時系列に指定する楽曲情報DMが格納される。図33の部分は、第1実施形態と同様の方法で特定された基本周波数Ftarの時系列と、楽曲情報DMが指定する基準音高PREFの時系列とを併記したグラフである。符号Eaで示すように基準音高PREFの15倍程度の周波数が基本周波数Ftarとして誤検出される場合以下ではこの誤検出を五度エラーというと、符号Ebで示すように基準音高PREFの2倍の周波数が基本周波数Ftarとして誤検出される場合以下ではこの誤検出をオクターブエラーというとが図33の部分から把握される。五度エラーおよびオクターブエラーの原因としては、例えば音響信号xの各音響成分の倍音成分が相互に重複することや、1オクターブだけ離れた音響成分または5度の関係にある音響成分が楽曲内で音楽的に発生し易いことが想定される。図32の補正部94は、基本周波数Ftarに発生する以上のような誤差特に五度エラーやオクターブエラーを補正することで基本周波数Ftarcを生成する。具体的には、補正部94は、以下の数式に示すように、基本周波数Ftarと補正値βとの乗算で補正後の基本周波数Ftarcを単位区間Tu毎に算定する。Ftarc=β×Ftar......ただし、歌唱音のビブラート等の音楽的な表現により基本周波数Ftarと基準音高PREFとの相違が発生した場合にまで基本周波数Ftarを補正することは妥当ではない。そこで、基本周波数Ftarが、楽曲のうち基本周波数Ftarに対応する時点の基準音高PREFに対して所定の範囲内にある場合、補正部94は、基本周波数Ftarを補正せずに基本周波数Ftarcとして確定する。例えば、基本周波数Ftarが基準音高PREFに対して高域側の3半音程度の範囲内すなわちビブラート等の音楽的な表現として想定される基本周波数Ftarの変動の範囲内にある場合、補正部94は数式の補正を停止する。数式の補正値βは、基本周波数Ftarに応じて可変に設定される。図34は、基本周波数Ftar横軸と補正値β縦軸との関係を定義する関数Λのグラフである。図34では、正規分布を示す関数Λを例示した。基本周波数Ftarに対応する時点の基準音高PREFの15倍の周波数Ftar=15PREFについて補正値βが115≒067となり、かつ、基準音高PREFの2倍の周波数Ftar=2PREFについて補正値βが12=05となるように、補正部94は、楽曲情報DMが指定する基準音高PREFに応じて関数Λ例えば正規分布の平均や分散を選定する。図32の補正部94は、基準音高PREFに応じた関数Λにおいて基本周波数Ftarに対応する補正値βを特定して数式の演算に適用する。すなわち、例えば基本周波数Ftarが基準音高PREFの15倍である場合には、数式の補正値βが115に設定され、基本周波数Ftarが基準音高PREFの2倍である場合には、数式の補正値βが12に設定される。したがって、図33の部分に示すように、五度エラーにより基準音高PREFの15倍程度と誤検出された基本周波数Ftarやオクターブエラーにより基準音高PREFの2倍程度と誤検出された基本周波数Ftarは、基準音高PREFに近い基本周波数Ftarcに補正される。係数列設定部68は、補正部94による補正後の基本周波数Ftarcに応じて処理係数列Gを生成する。第6実施形態では、遷移解析部66が解析した基本周波数Ftarの時系列が楽曲情報DMの各基準音高PREFに応じて補正されるから、第1実施形態と比較して目標成分の基本周波数Ftarcを正確に検出することが可能である。前述の例示では特に、補正前の基本周波数Ftarが基準音高PREFの15倍である場合の補正値βが115に設定され、基本周波数Ftarが基準音高PREFの2倍である場合の補正値βが12に設定されるから、基本周波数Ftarの推定時に特に発生し易い五度エラーやオクターブエラーを有効に補償できるという利点がある。なお、第1実施形態を基礎とした構成を以上の説明では例示したが、補正部94を具備する第6実施形態の構成は第2実施形態から第5実施形態にも同様に適用され得る。例えば、第4実施形態の時間調整部86を第6実施形態に追加することも可能である。補正部94は、時間調整部86による解析の結果を利用して基本周波数Ftarを補正する。具体的には、各単位区間Tuの基本周波数Ftarが、時間調整部86による調整後の基準音高系列においてその単位区間Tuと同時刻に位置する基準音高PREFの15倍である場合に補正値βが115となり、基本周波数Ftarが基準音高PREFの2倍である場合に補正値βが12となるように、補正部94は関数Λを選定する。以上の構成によれば、音響信号xと基準音高系列との時間軸上の位置が相互に対応しない場合でも、基本周波数Ftarを高精度に補正できるという利点がある。また、以上の例示では正規分布を示す関数Λを利用して補正値βを決定したが、補正値βを決定する方法は適宜に変更される。例えば、基準音高PREFの15倍の周波数を含む所定の範囲例えば基準音高PREFを中心として1半音程度の帯域幅の範囲内に基本周波数Ftarがある場合五度エラーの発生が推定される場合には補正値βを115に設定し、基準音高PREFの2倍の周波数を含む所定の範囲内に基本周波数Ftarがある場合オクターブエラーの発生が推定される場合には補正値βを12に設定することも可能である。すなわち、補正値βが基本周波数Ftarに対して連続的に変化する構成は必須ではない。<G:変形例>以上の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以上の態様は併合され得る。1変形例1発音点解析部52および基本周波数解析部56の一方を省略した構成や、発音点解析部52と基本周波数解析部56との順序を逆転させた構成も採用され得る。また、第2実施形態では、目標成分が存在しないと発音解析部84が判定した各単位区間Tuについて発音点解析部52や基本周波数解析部56が動作を停止する構成も採用され得る。2変形例2指標算定部64は省略され得る。指標算定部64を省略した構成では、第1処理部71での経路RAの特定に特性指標値Vが適用されない。すなわち、処理S42での確率PA2の算定が省略され、尤度Lsに応じた確率PA1と前後の単位区間Tuでの周波数差εに応じた確率PA3νとに応じて経路RAが特定される。3変形例3第1実施形態における特性指標値Vの算定や第2実施形態における目標成分の有無の判定の手段はSVMに限定されない。例えば、kmeansアルゴリズム等の公知の技術による学習の結果を利用した構成でも、第1実施形態での特性指標値Vの算定目標成分に該当するか否かの分類や第2実施形態での目標成分の有無の判定が実現され得る。4変形例4周波数検出部62がM個の基本周波数F0を検出する方法は任意である。例えば、特開2001-125562号公報に開示されるように、相異なる基本周波数の調波構造を示す複数の音モデルの混合分布として音響信号xをモデル化したときの各音モデルの重み値から基本周波数の確率密度関数を推定し、確率密度関数のピークが存在するM個の基本周波数F0を特定する構成PreFEstも採用され得る。5変形例5図35の部分に示すように、処理係数列Gを利用した成分抑圧処理の実行後の周波数スペクトルYYL,YRには、係数値gの抑圧値γ0と通過値γ1との差異に起因した急激な強度の変化が発生して再生音の音質を低下させる可能性がある。そこで、図35の部分の例示のように、周波数スペクトルYのうち処理係数列Gの抑圧値γ0に対応する帯域b内の成分を、信号処理部35が補間する構成も採用され得る。周波数スペクトルYの補間には、例えばスプライン補間等の公知の補間技術が任意に採用され得る。なお、帯域b内の位相角を決定する方法は任意であるが、例えば処理前の周波数スペクトルXXL,XRの位相角を適用する構成や、帯域bの両側の位相角を補間する構成や、位相角を乱数に設定する構成が採用され得る。6変形例6以上の各形態では、M個の基本周波数F0のうち尤度Lsの降順でN個の基本周波数F0を周波数検出部62が候補周波数Fc~Fcとして選択したが図10の処理S27、N個の候補周波数Fc~Fcを特定する方法は任意である。例えば、処理S26で特定されたM個の基本周波数F0について指標算定部64が特性指標値Vを算定し、M個の基本周波数F0のうち特性指標値Vが大きいN個目標成分らしいN個を候補周波数Fc~Fcとして特定する構成も採用され得る。7変形例7以上の各形態では、処理係数列Gを生成する係数列生成部33と処理係数列Gを音響信号xに適用する信号処理部35との双方を具備する音響処理装置100を例示したが、処理係数列Gを生成する音響処理装置処理係数列生成装置としても本発明は実現され得る。処理係数列生成装置が生成した処理係数列Gは、別個の音響処理装置に搭載された信号処理部35に提供されて音響信号xの処理目標成分の抑圧に利用される。8変形例8係数列加工部4444A,44Bが、処理係数列Gを変形することで、目標成分を強調する処理係数列Gee:enhanceを生成する構成も好適である。処理係数列Geは、処理係数列Gと同様に信号処理部35での処理に適用される。具体的には、強調用の処理係数列Geの各係数値は、目標成分の抑圧用の処理係数列Gの各係数値gを通過値γ1から減算した数値に設定される。すなわち、処理係数列Geのうち音響信号xに目標成分が存在する各周波数fの係数値は、音響成分を通過させる大きい数値に設定され、目標成分が存在しない各周波数fの係数値は、音響成分を抑圧させる小さい数値に設定される。"