"目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧装置であって、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する多入力雑音抑圧装置。前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルから、前記第1演算値を減算する演算を少なくとも行うことにより、前記主パワスペクトルから前記第1演算値を単純に減算した結果とは異なる前記推定目的音パワスペクトルを推定する請求項1に記載の多入力雑音抑圧装置。前記係数更新部は、前記主パワスペクトルと前記第2演算値との差分がゼロに近づくように、LMSLeastMeanSquare法により、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する請求項1または2に記載の多入力雑音抑圧装置。前記係数更新部は、前記第1重み係数および第2重み係数の各々が非負の値になるように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルと前記第1演算値との差分に依存するフィルタ特性を有するフィルタ演算部を含み、前記フィルタ演算部は、前記主パワスペクトルに対して前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより前記推定目的音パワスペクトルを推定する請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。前記多入力雑音抑圧装置は、複数の前記雑音参照信号を用いた処理を行い、前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。前記パワスペクトル算出部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記主パワスペクトルおよび前記参照パワスペクトルを算出し、前記パワスペクトル推定部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記推定目的音パワスペクトルを推定し、前記係数更新部は、前記主パワスペクトル、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルの各々の複数の前記フレームにおける平均である時間平均を算出する時間平均部を含み、前記係数更新部は、前記時間平均部により算出された前記主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。さらに、前記係数更新部により更新された前記第1重み係数および第2重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出する目的音波形抽出部を備える請求項1~請求項7のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。さらに、前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号を受信する主マイクロホンと、前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小であり、前記雑音参照信号を受信する参照マイクロホンと、を備える請求項1~請求項8のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。前記係数更新部は、前記第1重み係数を更新する毎に、更新後の該第1重み係数を出力し、さらに、前記係数更新部が、前記第1重み係数を出力する毎に、前記係数更新部が出力した最新の前記第1重み係数を記憶する記憶部を備える請求項1~請求項9のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。さらに、前記係数更新部により前記第1重み係数および前記第2重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する判定部を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記推定処理を行い、前記係数更新部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前回更新した前記第1重み係数および前記第2重み係数を用いて、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する請求項1~請求項10のいずれか1項に記載の多入力雑音抑圧装置。目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧方法であって、前記多入力雑音抑圧方法は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する多入力雑音抑圧方法。目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行うコンピュータが実行するプログラムであって、前記プログラムは、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力するプログラム。目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う集積回路であって、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する集積回路。しかしながら、上記従来技術Aは、以下のような課題を有する。具体的には、従来技術Aの雑音抑圧装置の雑音抑圧が適切に動作するためには、目的音成分がない時間区間での平均パワスペクトル比を求める必要がある。従来技術Aのように、目的音成分及び雑音成分の発生状態の検出を前提とする構成の場合、例えば、微小な目的音が含まれる状態区間を騒音区間であると判定してしまうと、過剰抑圧が発生し、音質が劣化する。また、目的音の発生頻度が高い場合、平均パワスペクトル比を求めるための時間区間が得られず、雑音の伝達系の変動に対して追従できない。すなわち、従来技術Aのように目的音成分及び雑音成分の発生状態の検出を前提とする構成において、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得るためには、処理が複雑であるという問題がある。本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得ることができる多入力雑音抑圧装置等を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る多入力雑音抑圧装置は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧装置である。前記多入力雑音抑圧装置は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。上記構成によれば、前記単位時刻の経過毎に、第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数は更新される。前記第1重み係数および第2重み係数は、それぞれ、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに乗じられる係数である。第2演算値は、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる値である。すなわち、第2演算値は、前記参照パワスペクトルの一部と、前記推定目的音パワスペクトルの一部とを含む値である。すなわち、単位時刻の経過毎に、雑音成分を含む雑音参照信号の参照パワスペクトルの一部と、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルの一部とを含む第2演算値が、目的音成分および雑音成分を含む主信号の主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数が更新される。よって、単位時刻の経過毎に、前記第1重み係数および前記第2重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。また、パワスペクトル推定部は、k1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第1重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号推定目的音パワスペクトルを得る推定することができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。また、前述の従来技術Aでは、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要があるため、雑音成分を高精度に抑圧するためには処理が複雑である。一方、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、主信号の主パワスペクトルと、雑音参照信号の参照パワスペクトルから得られる第1演算値とに基づいて推定目的音パワスペクトルを推定するため、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要がない。すなわち、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号推定目的音パワスペクトルを得る推定することができる。また、好ましくは、前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルから、前記第1演算値を減算する演算を少なくとも行うことにより、前記主パワスペクトルから前記第1演算値を単純に減算した結果とは異なる前記推定目的音パワスペクトルを推定する。また、好ましくは、係数更新部は、主パワスペクトルと前記第2演算値との差分がゼロに近づくように、LMSLeastMeanSquare法により、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。上記構成によれば、少ない演算量で高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。また、好ましくは、係数更新部は、前記第1重み係数および第2重み係数の各々が非負の値になるように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。上記構成によれば、各重み係数の収束性能を改善することができ、雑音が抑圧された目的音の推定が得られるまでの時間が短縮できる。また、好ましくは、パワスペクトル推定部は、主パワスペクトルと前記第1演算値との差分に依存するフィルタ特性を有するフィルタ演算部を含み、前記フィルタ演算部は、前記主パワスペクトルに対して前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより前記推定目的音パワスペクトルを推定する。上記構成によれば、パワスペクトル推定部の後段の係数更新部において、適切な誤差信号が得られるようになり、各重み係数の推定精度が改善される。また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、複数の前記雑音参照信号を用いた処理を行い、前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である。上記構成によれば、装置または接続されるデバイス等の固有雑音などの影響で存在する定常的なノイズの影響を除去することができ、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。また、好ましくは、前記パワスペクトル算出部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記主パワスペクトルおよび前記参照パワスペクトルを算出し、前記パワスペクトル推定部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記推定目的音パワスペクトルを推定し、係数更新部は、前記主パワスペクトル、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルの各々の複数の前記フレームにおける平均である時間平均を算出する時間平均部を含み、前記係数更新部は、前記時間平均部により算出された前記主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。上記構成によれば、周波数分析におけるフレーム時間長が短い場合、または、重み係数の更新速度を高める場合に、重み係数の収束性能を安定化することができる。また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部により更新された前記第1重み係数および第2重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出する目的音波形抽出部を備える。上記構成によれば、高精度に雑音が抑圧された目的音の信号波形を抽出することができる。また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号を受信する主マイクロホンと、前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小であり、前記雑音参照信号を受信する参照マイクロホンと、を備える。上記構成によれば、指向性や雑音抑圧性能の改善された指向性マイクロホンとしての機能が得られる。また、好ましくは、前記係数更新部は、前記第1重み係数を更新する毎に、更新後の該第1重み係数を出力し、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部が、前記第1重み係数を出力する毎に、前記係数更新部が出力した最新の前記第1重み係数を記憶する記憶部を備える。上記構成によれば、少なくともパワスペクトル推定部が第1重み係数を用いるタイミングを適切なタイミングにすることができ、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部により前記第1重み係数および前記第2重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する判定部を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記推定処理を行い、前記係数更新部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前回更新した前記第1重み係数および前記第2重み係数を用いて、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する。上記構成によれば、単位時間内における重み係数の収束に要する時間を短縮でき、伝達系の変動などに対して追従性が改善される。これにより、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。本発明の一態様に係る多入力雑音抑圧方法は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧方法である。前記多入力雑音抑圧方法は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。本発明の一態様に係るプログラムは、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行うコンピュータが実行するプログラムである。前記プログラムは、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。本発明の一態様に係る集積回路は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも1つの雑音参照信号とを用いた処理を行う集積回路である。前記集積回路は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、k1以上の整数1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。本発明により、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得ることができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。また、以下の説明では、同一の構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明を省略する場合がある。実施の形態1図1は、実施の形態1に係る多入力雑音抑圧装置1000のブロック図である。図1に示すように、多入力雑音抑圧装置1000は、パワスペクトル算出部100と、パワスペクトル推定部200と、係数更新部300とを備える。パワスペクトル算出部100は、詳細は後述するが、単位時刻の経過毎に、主パワスペクトルと、参照パワスペクトルとを算出する。当該主パワスペクトルとは、主信号xnのパワスペクトルである。当該参照パワスペクトルとは、雑音参照信号のパワスペクトルである。パワスペクトル算出部100は、周波数分析部110,120,130を有する。周波数分析部110は、主信号xnを周波数分析時間周波数変換し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルP1ωを出力する。主信号xnは、目的音成分および雑音成分を含む。本明細書において、目的音成分とは、目的音の成分を示す。本明細書において、目的音とは、必要とされる音の成分のみを含む音である。本明細書では、一例として、必要とされない音は雑音であるとする。この場合、目的音は、雑音成分を含まない、必要とされる音の成分のみを含む音である。また、本明細書において、ωは、2πfで示される。周波数分析部120は、主信号xnに含まれる雑音成分、又は、当該雑音成分の一部を含む雑音参照信号r1nを周波数分析し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルP2ωを出力する。周波数分析部130は、主信号xnに含まれる雑音成分、又は、当該雑音成分の一部を含む雑音参照信号r2nを周波数分析し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルP3ωを出力する。すなわち、雑音参照信号r1n,r2nの各々は、雑音成分を含む。パワスペクトル推定部200は、詳細は後述するが、パワスペクトル算出部100により前記算出処理が行われる毎に、主パワスペクトルと、参照パワスペクトルに重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行う。以下においては、推定目的音パワスペクトルPsωを、単に、Psωとも表記する。パワスペクトル推定部200は、周波数分析部110,120,130が、それぞれ出力するパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωを受信する。また、パワスペクトル推定部200は、係数更新部300が出力する重み係数A2ω,A3ωを受信する。以下においては、パワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωを、それぞれ、P1ω,P2ω,P3ωとも表記する。パワスペクトル推定部200は、詳細は後述するが、主信号xnのパワスペクトルP1ωに含まれる雑音成分を、パワスペクトルP1ω,P2ω,P3ω、および、重み係数A2ω,A3ωを用いて抑圧し、推定目的音パワスペクトルPsωを出力する。係数更新部300は、周波数分析部110,120,130がそれぞれ出力するパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ω、および、パワスペクトル推定部200が出力する推定目的音パワスペクトルPsωを受信する。また、係数更新部300は、前記第1重み係数を更新する毎に、更新後の該第1重み係数を出力する。当該第1重み係数は、重み係数A2ωまたは重み係数A3ωである。係数更新部300が出力する重み係数A2ω,A3ωは、次の処理時刻に対応する、推定目的音パワスペクトルの推定処理に用いられるように、パワスペクトル推定部200に入力される。図2は、パワスペクトル算出部100に含まれる周波数分析部110,120,130、パワスペクトル推定部200および係数更新部300の構成の一例を示す。周波数分析部110は、FFTFastFourierTransform演算部111と、パワ演算部112とを含む。FFT演算部111は、主信号xnに対してFFT演算を行い、当該FFT演算により得られたスペクトルを出力する。本明細書において、FFT演算は、フレーム単位で行われる。本明細書において、フレームとは、FFT演算の処理対象となる信号の一部一定時間分の信号を処理するための枠を意味する。当該一定時間は、例えば、100ミリ秒である。例えば、信号の一部である100ミリ秒の信号がFFT演算の対象となる場合、当該100ミリ秒の信号にフレームが設定されることになる。本実施の形態において、フレーム時間は、例えば、48k/S64≦S≦4096の範囲の値である。フレーム時間は、例えば、100ミリ秒である。連続する複数のフレームは、当該複数のフレームにおける各隣り合う2つのフレームの一部が重なるように設定される。隣り合う2つのフレームが重なりあうように、フレームをシフトする長さを、フレームシフトの長さまたはフレームシフト量という。なお、複数のフレームにおける各隣り合う2つのフレームが重ならないように、当該複数のフレームは設定されてもよい。フレームは、ある時刻に対応する。以下においては、フレームに対応する時刻を、フレーム時刻ともいう。フレーム時刻から、フレーム時間だけ経過した時刻までの信号が、1回のFFT演算の対象となる。フレーム時刻は、音の処理単位に対応する単位時刻である。以下においては、フレーム時刻を、時刻、処理時刻または単位時刻ともいう。複数のフレームは、それぞれ、複数のフレーム時刻に対応する。本実施の形態では、複数のフレーム時刻を、例えば、時刻T1、T2、...、Tnで表す。以下においては、フレームにおける処理をフレーム処理ともいう。パワ演算部112は、FFT演算部111が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の2乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルP1ωとして出力する。本明細書において、周波数成分毎とは、所定の周波数毎である。当該所定の周波数は、例えば、48k/S64≦S≦4096の範囲の値である。Sが1024である場合、48k/1024=46.9により、当該所定の周波数は、約47Hzである。この場合、周波数成分毎は、47の倍数47,94,141,の各々に相当する。周波数分析部120は、FFT演算部121と、パワ演算部122とを含む。FFT演算部121は、雑音参照信号r1nに対してFFT演算を行い、当該FFT演算により得られたスペクトルを出力する。パワ演算部122は、FFT演算部121が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の2乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルP2ωとして出力する。周波数分析部130は、FFT演算部131と、パワ演算部132とを含む。FFT演算部131は、雑音参照信号r2nに対してFFT演算を行い、当該FFT演算により得られたスペクトルを出力する。パワ演算部132は、FFT演算部131が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の2乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルP3ωとして出力する。パワスペクトル推定部200は、乗算部212,213を含む。乗算部212は、パワスペクトルP2ωに対し、重み係数A2ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部212は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。乗算部213は、パワスペクトルP3ωに対し、重み係数A3ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部213は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。パワスペクトル推定部200は、さらに、加算部221と、減算部222と、フィルタ演算部250とを含む。加算部221は、乗算部212,213がそれぞれ出力する2つの重み付けされたパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。以下においては、加算部221が行う加算により得られるパワスペクトルを、第1パワスペクトルともいう。そして、加算部221は、第1パワスペクトルを出力する。減算部222は、周波数成分毎に、パワスペクトルP1ωから第1パワスペクトルを減算する。以下においては、減算部222が行う減算により得られるパワスペクトルを、第2パワスペクトルともいう。そして、減算部222は、第2パワスペクトルを、パワスペクトルPsigωとして出力する。フィルタ演算部250は、パワスペクトルP1ωおよびパワスペクトルPsigωを用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出し、当該推定目的音パワスペクトルPsωを出力する。係数更新部300は、乗算部311,312,313を含む。乗算部311,312,313の各々は、詳細は後述するが、パワスペクトルに対し、重み係数を乗算する。係数更新部300は、さらに、加算部321と、減算部322とを含む。加算部321は、乗算部311,312,313がそれぞれ出力する重み付けされた3つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。加算部321は、当該加算により得られたパワスペクトルを出力する。また、係数更新部300は、さらに、後述の時間平均部305を含む。なお、図2では、図の簡略化のため、時間平均部305は示していない。減算部322は、パワスペクトルP1ωから、加算部321が出力するパワスペクトルを周波数成分毎に減算する。減算部322は、当該減算により得られたパワスペクトルを、推定誤差パワスペクトルPerrωとして出力する。重み係数A1ω,A2ω,A3ωは、推定誤差パワスペクトルPerrω、推定目的音パワスペクトルPsω、およびパワスペクトルP2ω,P3ωを基に更新される。以下においては、重み係数A2ω,A3ωの各々を、第1重み係数ともいう。また、以下においては、重み係数A1ωを、第2重み係数ともいう。乗算部311,312,313は、詳細は後述するが、次の処理時刻における各入力信号に対して、更新された各重み係数を用いて重み付けを行う。ここで、重み係数A1ω,A2ω,A3ωの更新については、図2に示すよう、一般的に適応アルゴリズムの表記で用いられる矢印線で示す。当該矢印線は、乗算部311,312,313にかかるように示される。重み係数A1ω,A2ω,A3ωの更新の詳細は、以下の動作の説明において数式で示す。次に、多入力雑音抑圧装置1000の動作について説明する。なお、以下の説明においては、特に説明がない場合、信号を表す記号の最初の文字が小文字であれば時間領域の信号を示す。また、信号を表す記号の最初の文字が大文字であれば周波数領域に変換された位相情報を含む複素スペクトルを示す。また、信号を表す記号の最初の文字がPであるものはパワスペクトルを示すとする。図3を用いて、主信号xnと雑音参照信号r1n,r2nとの関係から、推定目的音パワスペクトルを推定する方法について説明する。ここで、目的音S0ωを発する目的音源と、雑音N1ωおよび雑音N2ωをそれぞれ発する雑音源Aおよび雑音源Bが存在するとして説明する。主信号xnは、目的音S0ω、雑音N1ω、雑音N2ωにそれぞれ伝達特性H11ω、H12ω、H13ωが掛かった各信号を含む信号として観測される。ここで、伝達特性伝達関数とは、音を伝達する媒体による当該音の変化を示す関数である。主信号xnを周波数領域で表すと以下の式1のようになる。式1のXωは、主信号xnのスペクトルである。また、ここでは、雑音参照信号r1nは、雑音N1ωに伝達特性H22ωが掛かった信号として表現される観測されるとする。また、雑音参照信号r2nは、雑音N2ωに伝達特性H33ωが掛かった信号として表現される観測されるとする。周波数領域において、雑音参照信号r1n,r2nは、それぞれ、式2および式3のように表される。式2のR1ωは、雑音参照信号r1nを周波数領域で示したスペクトルである。式3のR2ωは、雑音参照信号r2nを周波数領域で示したスペクトルである。式1~3において、雑音N1ωおよび雑音N2ωの各々を雑音成分とした場合、雑音参照信号r1n,r2nの各々は、主信号xnに含まれる雑音成分を含むことになる。一方、式1~3において、伝達特性が乗算された雑音N1ωおよび雑音N2ωの各々を雑音成分とした場合、主信号xnに含まれる雑音成分と、雑音参照信号r1n,r2nの各々に含まれる雑音成分とは異なる。ここで、主信号Xωから雑音成分が除かれた目的音成分のパワスペクトルとみなされる推定目的音パワスペクトルPsωは、式4のように表されると仮定する。この場合、式1~式3を用いて、式4を計算することにより、推定目的音パワスペクトルPsωが得られる。なお、このように装置において観測できる主信号および雑音信号を用いて、目的音を推定する方法として、振幅位相情報を用いて雑音の波形打ち消しを行うノイズキャンセリングキャンセラーの方式、および、位相情報を用いずパワスペクトル上で処理を行うノイズ抑圧サプレッサの方式がある。本実施の形態では、上記のノイズ抑圧の方式を用いるとする。単純に主信号xnから雑音参照信号r1n,r2nを減算しても雑音抑圧効果は得られない。そこで、伝達特性H11ω,H22ω,H33ωを用いて式1~式3の入力信号を表現している理由は、雑音参照信号r1n,r2nの各々に重みを掛けて、主信号xnに混入した雑音成分を推定する必要性を表現するためである。装置例えば、多入力雑音抑圧装置1000に対する目的音源および雑音源A,Bの位置や距離によって、伝達特性H11ω,H12ω,H13ω,H22ω,H33ωは異なる。そのため、単純に主信号xnから雑音参照信号r1n,r2nを減算しても目的音の推定や雑音抑圧はできない。本発明の実施の形態における推定方法は、位相情報を用いずパワスペクトル領域で処理を行う。これにより、上記のように複数の音源がある場合の処理を簡単化する。式1は、両辺をパワスペクトルで表現して、時間平均εをとると、独立する各信号同士の積はゼロとみなせる例えば、ε{S0ωN1ω}≒0は複素共役を示し、εは、波括弧内の信号の時間平均を示す。そのため、式1は、式5のように表せる。ここで、パワスペクトルは、フレーム単位で処理される。本明細書において、時間平均とは、例えば、連続する複数のフレームにそれぞれ対応する複数の信号例えば、パワスペクトルにおいて、同一の周波数成分毎の平均を算出したものである。式5において、は複素共役を示す。ここで、XωのパワスペクトルをPxωと表現し、雑音N1ωのパワスペクトルをPN1ωと表現し、雑音N2ωのパワスペクトルをPN2ωと表現する。式5のXω、N1ωおよびN2ωに、それぞれ、Pxω、PN1ωおよびPN2ωを代入し、さらに、式4を用いて式5を整理すると、以下の式6が導かれる。ここで、式2のR1ωのパワスペクトルをPR1ωと表現し、式3のR2ωのパワスペクトルをPR2ωと表現する。この場合、式2、式3からそれぞれ式7、式8が導かれる。そして、式7、式8を、式6に代入して整理する。これにより、式9のように、求めたいPsωと、観測できるPxω、PR1ω、PR2ωの関係が、線形式で表現できる。式9の右辺の第2項および第3項の伝達特性に関わる部分を、式10、式11のように重み係数A2ω,A3ωで表現する。式10および式11を式9に代入すると式12が導かれる。以上から重み係数A2ω,A3ωの算出により、多入力雑音抑圧装置において観測できるパワスペクトル信号Pxω、PR1ω、PR2ωに基づいて、推定目的音パワスペクトル信号Psωが求められる。ここで式12において、パワスペクトルPxω,PR1ω,PR2ω,Psωの各々のレベルは、単位時刻T1、T2、...、Tnの各々に対応するフレームにおいて変化する。それに対して、重み係数A2ω,A3ωは伝達特性のみに関わる。そのため、重み係数A2ω,A3ωは、伝達特性が変化しなければ一定の値である。従って、単位時刻T1、T2、...、Tnの各々に対応するフレームにおいてパワスペクトルPxω、PR1ω、PR2ω,Psωが変化しても、式12の線形式を成立させる重み係数A2ω、A3ωが存在する。適応等化アルゴリズムを応用して、式12の左辺Pxωに右辺の線形式を等化させることで重み係数A2ω,A3ωが得られる。この方法によると単位時刻T1、T2、...、Tnの各々に対応するフレームにおけるパワスペクトルPxω、PR1ω、PR2ωおよびPsωの値が、常に、重み係数A2ω,A3ωの算出に利用できる。そのため、本実施の形態によれば、目的音の推定のために、目的音のみまたは雑音のみの時間区間を検出する必要がなくなる。ここで、単位時刻T1、T2、...、Tnは、前述のフレーム時刻に対応する。フレーム長およびフレームシフトの長さは、20Hz~20kHzの可聴域の音響処理の場合、例えば、数msec~数100msecのオーダーの値である。また、超音波や低周波などのその他の信号を用いる場合、フレーム長およびフレームシフトの長さは、扱う周波数帯域に比例して変化する。式12に応用する適応等化アルゴリズムとして、LMS法LeastMeanSquareがある。このLMS法を利用して、重み係数A2ω,A3ωを求める方法について述べる。通常、LMS法は信号に畳み込まれる伝達特性の推定に使われるため、入力信号は時間波形であり、推定する係数は伝達特性のインパルス応答である。本実施の形態では、LMS法を、複数チャネル間の周波数成分パワの比率を求めことに利用する。そのため、入力信号は時間波形ではなく、複数チャネル毎の周波数成分のパワスペクトルであり、推定する係数は、重み係数A2ω,A3ωである。本実施の形態において、LMS法で使用する入力信号および重み係数は、非負の値をとる。入力信号および重み係数が非負の値をとるという点において、本実施の形態において使用する入力信号および重み係数は、通常のLMS法の応用における入力信号および推定係数と異なる。LMS法で解を得る計算は、式13を用いて推定誤差Perrωを求め、式14を用いて係数更新する。式13、式14は、LMS法として、特にNLMSNormalizedLeastMeanSquareを応用した例である。式13および式14における重み係数A1ωについて学習による更新が行われた結果、推定目的音パワスペクトルPsωは、入力信号パワスペクトルPxωに含まれる目的音パワスペクトルと等しくなる。そのため、予め、重み係数A1ω=1などのように、重み係数A1ωを固定係数としても良い。式14において、nが対応づけられている項は、現在の重み係数A1ω,A2ω,A3ωを示す。n1が対応づけられている項は、更新後の重み係数A1ω,A2ω,A3ωを示す。図4は、実施の形態1に係る係数更新部300の構成の一例を示す。係数更新部300は、時間平均部305を含む。時間平均部305は、詳細は後述するが、主パワスペクトル、参照パワスペクトルおよび推定目的音パワスペクトルの各々の複数のフレームにおける平均である時間平均を算出する。時間平均部305は、LPF部301,302,303,304を含む。LPF部301,302,303,304には、それぞれ、Psω、P2ω、P3ω、P1ωが入力される。図4の構成により、係数更新部300は、式13および式14に、式15~式17を代入することにより得られた式を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωの更新を行うことができる。以下においては、式13に、式15を代入した式を式13Aともいう。また、以下においては、式14に、式16および式17を代入した式を式14Aともいう。式13および式14において、εは、波括弧内の信号の時間平均を示す。LPF部301は、ε{Psω}を乗算部311へ出力する。LPF部302は、ε{P2ω}を、乗算部312へ出力する。LPF部303は、ε{P3ω}を、乗算部313へ出力する。LPF部304は、ε{P1ω}を、減算部322へ出力する。ε{Psω}、ε{P2ω}、ε{P3ω}、ε{P1ω}は、それぞれ、Psω、P2ω、P3ω、P1ωの時間平均である。LPF部301~304の各々は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数の入力信号の時間平均を算出する役割を有する。LPF部301は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のPsωの時間平均ε{Psω}を算出する。LPF部302は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のP2ω参照パワスペクトルの時間平均ε{P2ω}を算出する。LPF部303も、LPF部302と同様に、ε{P3ω}を算出する。LPF部304は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のP1ω主パワスペクトルの時間平均ε{P1ω}を算出する。係数更新部300は、算出した各入力信号の時間平均と、減算部322が出力する推定誤差パワスペクトルPerrωとを、式13Aおよび式14Aに代入することで、乗算部311~313で用いる重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新する。ここで、係数更新部300への各入力信号と、重み係数A1ω,A2ω,A3ωとは、全て非負の値をとる。そのため、推定誤差パワスペクトルPerrωがゼロに近づくよう、重み係数A1ω,A2ω,A3ωは収束していく更新される。式13において、重み係数A1ω,A2ω,A3ωが大きすぎると、Perrωが負になる。式14において、Perrω以外の変数は非負の値なので、重み係数A1ω,A2ω,A3ωは、減少する方向に更新される。逆に、重み係数A1ω,A2ω,A3ωが小さすぎると、Perrωが正になり、重み係数A1ω,A2ω,A3ωは増加する方向に更新される。Perrωが正または負に振動しながら、重み係数A1ω,A2ω,A3ωの比率が求まる。重み係数A1ω,A2ω,A3ωは、入力レベルが高いチャネル信号ほど、Perrωの値に寄与が大きくなる。そのため、入力レベルが高いチャネル信号に対応する重み係数ほど、Perrωに基づく更新量が大きくなる。また、式14のステップサイズパラメータαは、複数回の更新により重み係数が徐々に収束値に近づくように設定される収束速度を制御するパラメータである。本実施の形態では、αは、0<α<1の範囲になるよう設定され、このようなパラメータαを用いると平滑処理的な効果時間平均的な効果も得られる。また、周波数分析部110,120,130においても、周波数分析のため、ある時間長の信号を用いる。これにより、短時間平均の効果が含まれる。そのため、本実施の形態では、式18および式19を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新する処理が行われてもよい。式18は、式13のεの部分を省略した式である。式19は、式14のεの部分を省略した式である。よって、式18および式19を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新する係数更新部300は、図5に例示するような構成であってもよい。すなわち、係数更新部300は、時間平均部305を含まない構成であってもよい。次に、推定目的音パワスペクトルPsωの推定方法に相当する目的音パワスペクトルの導出について述べる。推定目的音パワスペクトルPsωは、多入力雑音抑圧装置1000の出力として求めることが望まれる信号である。式13、式14を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを得るためには、予め推定目的音パワスペクトルPsωを推定算出しておく必要がある。しかしながら、推定目的音パワスペクトルPsωを、Perrω=0、重み係数A1ω=1と仮定した式20を用いて推定すると、式13の演算時にPerrωが常にゼロとなる。そのため、式14を用いた係数更新を行えなくなる。重み係数A1ω=1と仮定する理由は、重み係数A1ωは、最終的に、ほぼ1に収束するためである。式20は、スペクトル減算法に基づく式である。従って、推定目的音パワスペクトルPsωは、式20とは異なる規範から導出される方法で推定する必要がある。さらに、式20よりも雑音抑圧効果が高めに得られる方法で推定することが望ましい。パワスペクトル推定部200は、図2に示した構成に限定されず、以下の図6の構成であってもよい。図6は、パワスペクトル推定部200がフィルタ演算部251を有する構成例を示すブロック図である。図6を用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを雑音抑圧ノイズサプレッサとして用いられるウィナーフィルタ法を用いて導出する例を示す。乗算部212,213、加算部221および減算部222に関しては図2で説明したのと同様であるので説明を省略する。フィルタ演算部251は、雑音抑圧ノイズサプレッサとしてのフィルタ特性として、式21に示すウィナーフィルタのフィルタ特性Hwωを有する。なお、Psigωは、式20の右辺を計算して得られる値である。パワスペクトル推定部200フィルタ演算部250は、式21および式22を用いて、主信号xnのスペクトルXωにフィルタ特性Hwωを乗じ、乗じた結果をさらに2乗することにより、推定目的音パワスペクトルPsωを得る算出する。スペクトルXωは、FFT演算部111が出力するスペクトルである。さらに、式22を整理することによって、式23が導出される。図2のパワスペクトル推定部200は、式23を用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出する。図2のパワスペクトル推定部200フィルタ演算部250は、式23を用いることにより、図6のパワスペクトル推定部200による式22を用いた演算と同様に推定目的音パワスペクトルPsωを算出でき、かつ、演算量を削減できる構成となっている。式23は、パワスペクトルP1ωと第1パワスペクトルとの差分であるパワスペクトルPsigωに依存する式である。すなわち、図2のフィルタ演算部250は、主パワスペクトルと第1演算値加算部221の出力との差分パワスペクトルPsigωに依存するフィルタ特性を有する。フィルタ演算部250が、式23を用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出することは、フィルタ演算部250が、主パワスペクトルに対して、前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより推定目的音パワスペクトルPsωを推定することに相当する。式22および式23は、ウィナーフィルタ法を規範にして得られるもので、式20のスペクトル減算法とは異なり、式13の演算時にPerrωが常にゼロとなることはない。そのため、式13を用いて、重み係数の更新を行うことができる。次に、実施の形態1に係る多入力雑音抑圧装置1000が行う処理以下、雑音抑圧処理ともいうについて説明する。雑音抑圧処理は、フレーム単位で行われる。本実施の形態において、フレーム時間は、例えば、一例として、100ミリ秒であるとする。なお、フレーム時間は、100ミリ秒に限定されず、数ミリ秒~数100秒の範囲であってもよい。雑音抑圧処理は、複数回繰り返し行われる。1回の雑音抑圧処理は、フレーム時間にわたって行われる。雑音抑圧処理が複数回繰り返し行われる処理は、実施の形態1に係る多入力雑音抑圧方法に相当する。図7は、雑音抑圧処理のフローチャートである。ここでは、フレーム時刻Tkk:1以上の整数1に雑音抑圧処理が開始されるとする。まず、ステップS1001では、パワスペクトル算出部100が、単位時刻フレーム時刻の経過毎に、主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行う。具体的には、パワスペクトル算出部100は、フレーム時刻Tk1に入力される、主信号xnおよび雑音参照信号r1n、r2nを、フレーム時間において周波数分析し、当該周波数分析によりパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωを算出する。そして、パワスペクトル算出部100は、パワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωを出力する。なお、パワスペクトル算出部100の周波数分析部110,120,130の各々が行う処理は、前述したので詳細な説明は繰り返さない。すなわち、前記パワスペクトル算出部100は、前記単位時刻フレーム時刻の経過毎に、フレーム単位で、主パワスペクトルおよび参照パワスペクトルを算出する。次に、ステップS1002では、パワスペクトル推定部200は、詳細は後述するが、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行う。具体的には、パワスペクトル推定部200は、フレーム時刻Tk1に対応するフレーム時間においてパワスペクトル算出部100が出力するパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωと、フレーム時刻Tkに対応するフレーム時間において係数更新部300が算出した重み係数A2ω,A3ωとを用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを推定算出する。すなわち、パワスペクトル推定部200は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、推定目的音パワスペクトルを推定する。なお、ステップS1002がはじめて行われる場合、パワスペクトル推定部200は、任意の重み係数A2ω,A3ωを初期値として用いる。さらに、当該初期値としての重み係数A2ω,A3ωは、シミュレーション等により決定された、目的音のパワスペクトルに近い推定目的音パワスペクトルPsωを算出するための重み係数としてもよい。さらに、具体的には、パワスペクトル推定部200は、前記推定処理において、k1番目の単位時刻Tkの経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻Tkの経過の際に前記係数更新部300により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、推定目的音パワスペクトルPsωを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルPsωを出力する。当該第1重み係数は、例えば、A2ωである。当該参照パワスペクトルは、例えば、パワスペクトルP2ωである。以下、詳細な説明を行う。まず、乗算部212は、パワスペクトルP2ωに対し、重み係数A2ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部212は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。また、乗算部213は、パワスペクトルP3ωに対し、重み係数A3ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部213は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。加算部221は、乗算部212,213がそれぞれ出力する2つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算し、当該加算により得られた第1パワスペクトルを出力する。減算部222は、周波数成分毎に、パワスペクトルP1ωから第1パワスペクトルを減算する。そして、減算部222は、当該減算により得られた第2パワスペクトルを、パワスペクトルPsigωとして出力する。すなわち、パワスペクトル推定部200の減算部222は、前記主パワスペクトルから、前記第1演算値を減算する演算を行う。当該第1演算値は、加算部221が出力する第1パワスペクトルである。フィルタ演算部250は、パワスペクトルP1ωおよびパワスペクトルPsigωを用いて、式15と、ウィナーフィルタ法に基づく式23を用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出する。すなわち、フィルタ演算部250は、主パワスペクトルP1ωに対して、パワスペクトルPsigωに依存するフィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより推定目的音パワスペクトルPsωを推定する。すなわち、パワスペクトル推定部200は、前記主パワスペクトルから、前記第1演算値を減算する演算を少なくとも行うことにより、前記主パワスペクトルから前記第1演算値を単純に減算した結果とは異なる推定目的音パワスペクトルPsωを推定する。そして、フィルタ演算部250は、当該推定目的音パワスペクトルPsωを出力する。次に、ステップS1003では、図5の係数更新部300が、パワスペクトル算出部100が出力するパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωと、フィルタ演算部250が出力した推定目的音パワスペクトルPsωとを用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新する。具体的には、係数更新部300は、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第1重み係数および第2重み係数を乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する。当該第2重み係数は、A1ωである。当該第2演算値は、加算部321が出力するパワスペクトルである。言い換えれば、係数更新部300は、主パワスペクトルと前記第2演算値との差分がゼロに近づくように、LMS法により、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。さらに、具体的には、乗算部311は、推定目的音パワスペクトルPsωに対して重み係数A1ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部311は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。乗算部312は、パワスペクトルP2ωに対して重み係数A2ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部312は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。乗算部313は、パワスペクトルP3ωに対して重み係数A3ωを周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部313は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。加算部321は、乗算部311,312,313がそれぞれ出力する重み付けされた3つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。加算部321は、当該加算により得られたパワスペクトル以下、加算済パワスペクトルともいうを出力する。減算部322は、パワスペクトルP1ωから、加算部321が出力する加算済パワスペクトルを周波数成分毎に減算する。減算部322は、当該減算により得られたパワスペクトルを、推定誤差パワスペクトルPerrωとして出力する。そして、係数更新部300は、式18および式19と、式15~式17を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新算出する。そして、係数更新部300は、更新後の重み係数A2ω,A3ωを、フレーム時刻Tk2に対応するフレーム時間においてパワスペクトル推定部200が使用する係数として、当該パワスペクトル推定部200へ出力する。以上の雑音抑圧処理が、単位時刻フレーム時刻の経過毎に、複数回繰り返し行われる。これにより、加算部321が出力する加算済パワスペクトルが、主信号xnの主パワスペクトルに近づくように、重み係数A1ω,A2ω,A3ωが更新される。すなわち、単位時刻の経過毎に、第1重み係数および第2重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。当該第1重み係数は、重み係数A2ωまたは重み係数A3ωである。当該第2重み係数は、重み係数A1ωである。これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第1重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号推定目的音パワスペクトルを得る推定することができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。なお、ステップS1003では、図4の構成の係数更新部300が処理を行ってもよい。この場合、係数更新部300は、前述したように、式13~式17を用いて、重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新算出する。この場合、図4の前記係数更新部300は、前記時間平均部305により算出された主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。次に、図8および図9を用いて本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000に係るシミュレーション結果を説明する。図8は、本実施の形態の多入力雑音抑圧装置1000に入力される信号の一例を示す。また、図8は、図3の各信号を波形で示したものである。図8aは、目的音S0ωを時間領域で示した目的音s0nを示す。図8bは、雑音N1ωを時間領域で示した雑音n1nを示す。雑音n1nは、雑音参照信号r1nに相当する。図8cは、雑音N2ωを時間領域で示した雑音n2nを示す。雑音n2nは、雑音参照信号r2nに相当する。図8dは、主信号xnを示す。主信号xnは、目的音s0nに雑音が混入している状態を模擬するため、一例として、式24によって生成している。式24は、簡単のために瞬時混合モデルで表現している。式24は、式1において、全ての周波数成分ωの各々において、H11ω=1.0、H12ω=0.5、H13ω=0.7が成り立つと仮定した式に相当する。実環境では、主信号を示す式は畳込み混合モデルとなり伝達特性が畳込まれる。しかしながら、実施の形態1の処理においては、周波数分析部110,120,130によって、各信号をパワスペクトルに変換している。そのため、時間領域の畳込みが、周波数領域の乗算の形に変換される。すなわち、周波数成分毎の振舞いは、瞬時混合として扱うことができる。このことから式24でも、多入力雑音抑圧装置1000の動作の確認ができる。また、雑音参照信号r1n、雑音参照信号r2nは、全ての周波数成分ωの各々において、H22ω=1.0、H33ω=1.0が成り立つと仮定した場合、式2、式3から求められる。図9は、図8の各信号に対応する重み係数A1ω,A2ω,A3ωの更新状態を示す図である。横軸は時間、縦軸は重み係数の値を示す。重み係数の値は、周波数成分ω毎に平均をとった値を示している。図9は、図8に示すような波形の主信号xnおよび雑音参照信号r1n、r2nを、多入力雑音抑圧装置1000の入力信号とした場合における、重み係数A1ω,A2ω,A3ωの変化を示す。図9において、太線は、重み係数A2ωの変化を示す。点線は、重み係数A3ωの変化を示す。図9の最上部の線は、重み係数A1ωの変化を示す。図9に示すように、重み係数A1ωは約1.0に収束し、重み係数A2ωは約0.25に収束し、重み係数A3ωは約0.49に収束していることが分かる。重み係数A1ω,A2ω,A3ωはパワスペクトルに掛る係数である。そのため、各重み係数は、対応する伝達特性の振幅レベルの2乗に収束する。つまり、重み係数A1ωはH11ωの絶対値の2乗に収束し、重み係数A2ωはH12ωの絶対値の2乗に収束し、重み係数A3ωはH13ωの絶対値の2乗に収束する。なお、式24に用いた、入力信号および条件をまとめると、以下のようになる。条件1s0nは、音声波形信号を示す。条件2n1nは、Wn1n×sin2×π×0.5×n/fsに等しい。n1nは、1sec周期で振幅変化する広帯域雑音信号を示す。条件3n2nは、Wn2n×cos2×π×0.1×n/fsに等しい。n2nは、5sec周期で振幅変化する広帯域雑音信号を示す。条件4Wn1n,Wn2nは互いに独立なホワイトノイズである。条件5fs=44100Hz、式14のステップサイズパラメータα=0.005、FFT長フレームサイズ=1024とする。このように、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000および多入力雑音抑圧方法によれば、単位時刻の経過毎に、第1重み係数および第2重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。当該第1重み係数は、重み係数A2ωまたは重み係数A3ωである。当該第2重み係数は、重み係数A1ωである。これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第1重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。すなわち、目的音成分および雑音成分を含む主信号から、目的音のパワスペクトルに非常に近い推定目的音パワスペクトルを得ることができる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号推定目的音パワスペクトルを得る推定することができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。また、前述の従来技術Aでは、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要があるため、雑音成分を高精度に抑圧するためには処理が複雑である。一方、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000は、主信号の主パワスペクトルと、雑音参照信号のパワスペクトルから得られる演算値とに基づいて推定目的音パワスペクトルを推定する。具体的には、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000は、主パワスペクトルと雑音参照信号のパワスペクトルとの線形和線形結合関係を利用して、推定目的音パワスペクトルを推定する。そのため、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要がない。すなわち、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号推定目的音パワスペクトルを得る推定することができる。また、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000は、複数の音源が同時に存在している状態においても、重み係数の推定が可能となる。すなわち、目的音と雑音とが同時に発生していても正確な重み係数を推定できる。そのため、雑音成分が抑圧された推定目的音パワスペクトルが得られる。また、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000は、常に学習が可能なことから、伝達特性の変化への追従性と推定精度が高まり、音質やノイズ抑圧量の改善が得られることになる。また、雑音参照信号のチャネル数が複数になっても、チャネル間の抑圧重みが適切配分されるように学習されるので、処理の複雑さを増さずに、安定した多入力雑音抑圧装置の動作が得られる。なお、図2におけるパワスペクトル推定部200は、図10に示す構成としてもよい。図10に示すパワスペクトル推定部200が、図2に示すパワスペクトル推定部200と異なる点は、減算部222と、フィルタ演算部250との間に数値範囲制限部230を設けている点である。減算部222から出力されるパワスペクトルPsigω第2パワスペクトルは、パワスペクトルであるので、パワスペクトルPsigωは非負の値を取るべきである。しかしながら、パワスペクトルPsigωは、学習の途中段階や誤差などで、負の値を取る場合が発生しうる。そのため、数値範囲制限部230は、パワスペクトルPsigω第2パワスペクトルが負値にならないように制限をかける。具体的には、数値範囲制限部230は、Psigωが負値になった場合は、Psigωを0に設定する。このような構成により、係数更新部300による重み係数A1ω,A2ω,A3ωの収束性能を改善することができる。また、図2における係数更新部300は、図11に示す構成としてもよい。図11に示す係数更新部300が、図2に示す係数更新部300と異なる点は、数値範囲制限部330をさらに含む点である。数値範囲制限部330は、減算部322から出力される推定誤差パワスペクトルPerrωを基に行われる重み係数A1ω,A2ω,A3ωの係数更新において、係数値の数値範囲を制限する。重み係数が、[A1ω、A2ω、A3ω]=[1、0、0]となった場合にノイズ抑圧効果がゼロとなり、かつ、係数更新が行われなくなる特異点が存在する。そこで、数値範囲制限部330は、[A1ω、A2ω、A3ω]=[1、0、0]とならないように、例えば、A2ω>0、A3ω>0、すなわち、A2ω、A3ωが正の値をとるように、重み係数A2ω,A3ωの最小値を設定する。すなわち、図11の係数更新部300は、前記第1重み係数および第2重み係数A1ωの各々が非負の値例えば、正の値になるように、前記第1重み係数および第2重み係数を更新する。当該第1重み係数は、重み係数A2ωまたは重み係数A3ωである。このような構成により、より安定した動作が得られるようになる。また、図12に示すように、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000は、処理対象の複数の雑音参照信号のうち、一つの雑音参照信号チャネルを固定値固定係数として雑音抑圧処理を行う構成であってもよい。すなわち、前記多入力雑音抑圧装置1000は、複数の雑音参照信号を用いた処理を行い、前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である。主信号xnに含まれるシステムの回路ノイズや多入力雑音抑圧装置1000に接続するセンサの回路ノイズなどが大きい場合には、重み係数の学習に問題が出る。このような場合、回路ノイズなどの定常ノイズを表現するため、例えばパワスペクトルP3ωの値を固定値固定係数とすることにより、学習動作を改善することができる。なお、実施の形態1に係る多入力雑音抑圧装置1000が利用する雑音参照信号の数は、雑音参照信号r1n,r2nの2つとしたがこれに限定されない。多入力雑音抑圧装置1000は、1つの主信号と、1つの雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理を行う構成以下、構成Aともいうであってもよい。1つの雑音参照信号は、例えば、雑音参照信号r1nである。構成Aにおいて、パワスペクトル推定部200は、加算部221を使用しない。この場合、乗算部212が出力するパワスペクトルは、減算部222に入力される。そして、減算部222は、周波数成分毎に、パワスペクトルP1ωから、乗算部212が出力するパワスペクトルを減算することにより、パワスペクトルPsigωを算出する。そして、フィルタ演算部250は、パワスペクトルP1ωおよび第2パワスペクトルPsigωを用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出推定する。構成Aにおいて、パワスペクトル推定部200は、主パワスペクトルパワスペクトルP1ωと、前記参照パワスペクトルに第1重み係数A2ωを乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第1演算値とに基づいて、推定目的音パワスペクトルPsωを推定する推定処理を行う。また、構成Aにおいて、係数更新部300は、乗算部313を使用しない。この場合、加算部321は、乗算部311,312がそれぞれ出力する重み付けされた2つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算し、当該加算により得られたパワスペクトルを出力する。減算部322は、パワスペクトルP1ωから、加算部321が出力するパワスペクトルを周波数成分毎に減算した結果を、推定誤差パワスペクトルPerrωとして出力する。そして、前述したように、係数更新部300は、重み係数A1ω,A2ωを更新する。すなわち、構成Aにおいて、係数更新部300は、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、第1重み係数A2ωおよび第2重み係数A1ωを乗じて得られる少なくとも2つの値の加算で得られる第2演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する。ここで、第2演算値は、加算部321が出力するパワスペクトルである。また、多入力雑音抑圧装置1000は、1つの主信号と、3つ以上の雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理を行ってもよい。なお、パワスペクトル算出部100は、周波数分析部110,120,130を有するとして説明した。パワスペクトル算出部100は、ハードウェアで実現しても、信号処理プロセッサのソフトウェアとして実現してもよい。また、パワスペクトル算出部100の各周波数分析部が同時並列処理または時分割で処理してもよい。すなわち、パワスペクトル算出部100は、単位処理時間フレーム時間内にパワスペクトルを算出できる構成であればよい。実施の形態2図13は、実施の形態2に係る多入力雑音抑圧装置1000Aのブロック図である。図13において、図1の多入力雑音抑圧装置1000と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。図13において、多入力雑音抑圧装置1000Aが、図1の多入力雑音抑圧装置1000と異なる点は、記憶部350と、目的音波形抽出部400と、判定部500とをさらに備える点である。以下においては、多入力雑音抑圧装置1000Aが行う処理を、雑音抑圧処理Aともいう。図14は、実施の形態2に係る目的音波形抽出部400の構成の一例を示すブロック図である。図15は、雑音抑圧処理Aのフローチャートである。以下、図13~図15を用いて、多入力雑音抑圧装置1000Aの構成および動作を説明する。図13の目的音波形抽出部400は、主信号xnと、主信号xnのパワスペクトルP1ωと、雑音参照信号r1nのパワスペクトルP2ωと、雑音参照信号r2nのパワスペクトルP3ωと、係数更新部300から出力される重み係数A2ω,A3ωとを用いて、主信号xnに含まれる雑音成分を抑圧した出力信号ynを出力する。パワスペクトルP1ωは、周波数分析部110から出力される。パワスペクトルP2ωは、周波数分析部120から出力される。パワスペクトルP3ωは、周波数分析部130から出力される。目的音波形抽出部400は、乗算部412,413,414,415と、加算部421と、減算部422と、伝達特性演算部450と、逆フーリエ変換部IFFT460と、係数更新部470と、フィルタ部480とを含む。図13の記憶部350は、係数更新部300が出力した最新の重み係数A2ω,A3ωを一時的に記憶保持するためのバッファである。具体的には、記憶部350は、前記係数更新部300が、前記第1重み係数を出力する毎に、前記係数更新部300が出力した最新の第1重み係数を記憶する。ここで、最新のフレーム時刻が、フレーム時刻Tk1であるとする。さらに具体的には、記憶部350は、フレーム時刻Tk1の1つ前のフレーム時刻Tkに対応するフレーム時間において係数更新部300が出力した重み係数A2ω,A3ωを一時的に記憶保持する。そして、記憶部350は、フレーム時刻Tk1のフレーム処理において、保持している重み係数A2ω,A3ωを、パワスペクトル推定部200に出力する。図14の目的音波形抽出部400の乗算部412は、パワスペクトルP2ωに対し、重み係数A2ωを周波数成分ω毎に乗算する。そして、乗算部412は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。乗算部413は、乗算部412からの出力信号に対し、定数γ1を周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部413は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。乗算部414は、パワスペクトルP3ωに対し、重み係数A3ωを周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部414は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。乗算部415は、乗算部414からの出力信号に対し、定数γ2を周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部415は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。加算部421は、乗算部413からの出力信号と乗算部415からの出力信号とを同一の周波数成分毎に加算する。そして、加算部421は、当該加算により得られた信号を、出力信号として出力する。減算部422は、主信号xnのパワスペクトルP1ωから、加算部421からの出力信号とを周波数成分毎に減算することにより、パワスペクトルPsigωを算出し、当該パワスペクトルPsigωを出力する。伝達特性演算部450は、主信号xnのパワスペクトルP1ωと、減算部422からのパワスペクトルPsigωとを用いて、ウィナーフィルタ伝達特性Hwωを算出し、出力する。逆フーリエ変換部460は、伝達特性演算部450が出力するウィナーフィルタ伝達特性Hwωを逆フーリエ変換し、各フレームに対応するフィルタ係数を算出する。そして、逆フーリエ変換部460は、算出した複数のフィルタ係数を示す信号を出力する。係数更新部470は、逆フーリエ変換部460からの出力信号に対して、フレームシフト量毎に変化するフィルタ係数を平滑化し、連続的に変化する時変係数を生成し、当該時変係数を出力する。フィルタ部480は、主信号nに時変係数を畳み込んだ出力信号ynを生成し、当該出力信号ynを出力する。すなわち、目的音波形抽出部400は、前記係数更新部300により更新された前記第1重み係数および第2重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出出力する。当該目的音の信号波形は、出力信号ynの波形である。以上のように構成された目的音波形抽出部400の動作について説明する。乗算部413が使用する定数をγ1、乗算部415が使用する定数をγ2とすると、減算部422は、式25により、パワスペクトルPsigωを算出する。式25において、γ1=γ2=1としたときに、パワスペクトルPsigωは、推定された目的音パワスペクトルとなる。ここでγ1、γ2を設けるのは、推定された重み係数A2ω、A3ωが、若干の誤差または雑音の伝達系の変動による理想値から誤差を持つことを考慮して、抑圧量の強弱の制御を行うためである。なお、γ1、γ2は、0≦γ1、γ2≦10程度の範囲の値をとりうる。伝達特性演算部450では、一般に雑音抑圧に使われるウィナーフィルタ伝達特性に従って、式26から伝達特性Hwωを計算する。ただし、式25によってPsigωが求められる段階で、Psigωが負値を持つことがある。そのため、式26の右辺の第1項の分子の[]min=0により、もしPsigω<0である場合、周波数成分毎に、Psigωを0に設定する。また、式26の右辺のβωは、フロアリング係数と呼ばれるもので、最大抑圧量の制限を設定する定数である。βωのとりうる数値範囲は、0≦βω≦1である。逆フーリエ変換部460では、式27に示すように、Hwωに対しIFFTInverseFastFourierTransformを行って、伝達特性Hwωをインパルス応答に変換する。なお式27において、F1は、逆フーリエ変換を表す。逆フーリエ変換部460までの処理がフレーム処理であるのに対して、後段の時変係数FIRフィルタの処理はサンプル単位の処理である。そのため、係数更新部470は、フレームシフト量の周期単位で逆フーリエ変換部460から出力されるインパルス応答を線形補間するなどして、サンプル毎に連続的に変化するようにフィルタ係数を更新制御する。フィルタ部480は、係数更新部470からの時変係数を主信号xnに対して畳み込み演算し、当該畳み込み演算により得られた出力信号ynを出力する。このようにして、推定された重み係数A2ω,A3ωを用いて、雑音抑圧のためのパワスペクトルPsigωが求められ、フィルタ部480により、雑音抑圧のためのフィルタリングが実行される。図15の雑音抑圧処理Aは、複数回繰り返し行われる。1回の雑音抑圧処理Aは、図7の雑音抑圧処理と同様に、フレーム時間にわたって行われる。ここでは、フレーム時刻Tkk:1以上の整数1に雑音抑圧処理Aが開始されるとする。雑音抑圧処理Aが複数回繰り返し行われる処理は、実施の形態2に係る多入力雑音抑圧方法に相当する。まず、ステップS1401では、図7のステップS1001と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。これにより、パワスペクトル算出部100は、主信号xn、雑音参照信号r1n,r2nを用いて、フレーム時刻Tk1におけるパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωを算出して、出力する。なお、パワスペクトル算出部100の周波数分析部110,120,130の各々が行う処理は、前述したので詳細な説明は繰り返さない。次に、ステップS1402では、図7のステップS1002と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。以下、簡単に説明する。パワスペクトル推定部200は、フレーム時刻Tk1におけるパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωと、記憶部350に記憶されたフレーム時刻Tkに対応する重み係数A2ω,A3ωとを用いて、推定目的音パワスペクトルPsωを算出推定し、出力する。フレーム時刻Tkは、フレーム時刻Tk1の1つ前のフレーム時刻である。フレーム時刻Tkに対応する重み係数A2ω,A3ωは、フレーム時刻Tkに対応するフレーム時間において係数更新部300が算出した重み係数である。すなわち、ステップS1402では、パワスペクトル推定部200が、k1番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、k番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部300により更新された第1重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。次に、ステップS1403では、図7のステップS1003と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。以下、簡単に説明する。係数更新部300が、パワスペクトル算出部100が出力するパワスペクトルP1ω,P2ω,P3ωと、フィルタ演算部250が出力した推定目的音パワスペクトルPsωとを用いて、フレーム時刻Tk1に対応する重み係数A1ω,A2ω,A3ωを更新する。また、係数更新部300は、更新した重み係数A2ω,A3ωを、当該目的音波形抽出部400へ出力する。すなわち、ステップS1403では、係数更新部300が、前回更新した第1重み係数および第2重み係数を用いて、前記第1重み係数および前記第2重み係数を更新する。ステップS1404では、係数更新部300は、更新された重み係数A2ω,A3ωを、記憶部350に記憶させる。次に、ステップS1405では、判定部500が、ステップS1402~S1404までの処理の繰り返し回数が、予め設定された所定の回数になったか否かを判定する。すなわち、判定部500は、係数更新部300により前記第1重み係数および前記第2重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する。ステップS1405において、YESならば、処理はステップS1406に移行する。一方、ステップS1405において、NOならば、kが1インクリメントされて、再度、ステップS1402の処理が行われる。ここで、ステップS1405において、NOであり、再度、ステップS1402,S1403の処理が行われたとする。すなわち、前記判定部500が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記パワスペクトル推定部200は、ステップS1402の処理を行う。また、前記判定部500が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、係数更新部300は、ステップS1403の処理を行う。ステップS1406では、目的音波形抽出部400が、時刻Tk1に対応するフレーム時間において更新された最新の重み係数A2ω,A3ωを用いて、主信号xnから、雑音を抑圧した出力信号ynを生成し、当該出力信号ynを出力する。なお、目的音波形抽出部400が、主信号xnから、出力信号ynを生成する処理は、図14を用いて説明したので、詳細な説明は繰り返さない。なお、雑音抑圧処理Aでは、実施の形態1で示したように1フレーム時間内で、パワスペクトル推定部200の処理の後に、係数更新部300の処理という順序で、ステップS1402,S1403の処理が1回のみ行われることにより、重み係数が更新されてもよい。また、より雑音抑圧の精度を上げたい場合には、本実施の形態のように1フレーム時間内で、パワスペクトル推定部200の処理の後に、係数更新部300の処理という順序で、ステップS1402,S1403の処理が複数回繰り返し行われることにより、重み係数が更新されても良い。ステップS1405での判定に用いる所定回数は、大きな値であるほど、重み係数の正確性は高まる。しかしながら、繰り返し回数には、フレームシフト量と演算速度との関係で限界があるため、1回以上かつ、多入力雑音抑圧装置1000Aの処理の限界の回数以下の値に設定する。このように、多入力雑音抑圧装置1000Aは、フレーム単位でステップS1401~ステップS1406までの処理をくり返す。繰り返し回数は、1回以上である。また、繰り返し回数の上限はフレームシフト量と演算速度との関係によって限界がある。なお、係数更新部300が行う重み係数の更新の処理は、実施の形態1において説明した、式18または式14を用いた処理である。図16は、図8と同様の入力信号を、本実施の形態の多入力雑音抑圧装置1000Aに入力した場合の入出力信号の波形を示す図である。図16a~dは、それぞれ、図8a~dと同様であるので詳細な説明は繰り返さない。図16eは、目的音波形抽出部400が出力する出力信号ynを示す。雑音が混入した入力信号xnに対応する重み係数が時間経過により収束するに従い、出力信号ynの波形は、目的音S0nの波形に近づく。なお、多入力雑音抑圧装置1000Aは、以下の図17に示される主信号xnと雑音参照信号r1n,r2nとを用いて、雑音抑圧処理Aを行ってもよい。図17は、雑音参照信号r1n,r2n間にクロストークが存在する場合における各信号を示す図である。図17において、図3と同じ符合および同じ式については説明を繰り返さない。図17において、R1ωに対し、H32ωN2ωで示されるクロストークが影響を与える場合、R1ωは、図17に示される式で示される。また、R2ωに対し、H23ωN1ωで示されるクロストークが影響を与える場合、R2ωは、図17に示される式で示される。図18は、H11ω=H22ω=H33ω=1、H12ω=0.5、H13ω=0.7、H32ω=0.5、H23ω=0.5とした場合における多入力雑音抑圧装置1000Aの入力信号波形および出力信号波形を示す。図18a~dは、それぞれ、図8a~dと同様であるので詳細な説明は繰り返さない。図18eは、雑音参照信号r1nの波形を示す図である。図18fは、雑音参照信号r2nの波形を示す図である。図18gは、図16eと同様であるので詳細な説明は繰り返さない。雑音参照信号r1nと雑音参照信号r2nとが等しくなるなどの特殊な状態を除けば、雑音参照信号r1nと雑音参照信号r2nとの間にクロストークが存在しても、各パワスペクトルが、実施の形態1における式12と同様に表現ができれば、多入力雑音抑圧装置1000Aは、図16に示す信号を用いた場合と同様に雑音の抑圧ができる。このように、本実施の形態係る多入力雑音抑圧装置1000Aによれば、実施の形態1の効果に加え、目的音波形抽出部400が設けられることによって、目的音の波形抽出が可能となる。すなわち、目的音を出力することができる。なお、目的音の波形抽出については、このように目的音波形抽出部400を設けずとも、目的音パワスペクトルPsωをIFFTして波形を抽出することはできる。しかしながら、本実施の形態で示したように、最新の重み係数A2ω,A3ωを用いたり、乗算部413,415を設けることにより、より雑音を抑圧した波形目的音を得ることができる。なお、多入力雑音抑圧装置1000Aは判定部500を備える構成としたが、図19のように、多入力雑音抑圧装置1000Aは判定部500を備えなくてもよい。この場合、パワスペクトル推定部200は、雑音抑圧処理AのステップS1402の処理を、予め定められた回数だけ、繰り返し行う。また、係数更新部300は、雑音抑圧処理AのステップS1403,S1404の処理を、予め定められた回数だけ、繰り返し行う。その後、ステップS1406の処理が行われる。なお、実施の形態2に係る多入力雑音抑圧装置1000Aが利用する雑音参照信号の数は、雑音参照信号r1n,r2nの2つとしたがこれに限定されない。多入力雑音抑圧装置1000Aは、実施の形態1で説明したのと同様、1つの主信号と、1つの雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理Aを行う構成であってもよい。1つの雑音参照信号は、例えば、雑音参照信号r1nである。また、多入力雑音抑圧装置1000Aは、1つの主信号と、3つ以上の雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理Aを行ってもよい。実施の形態3図20は、実施の形態3に係る多入力雑音抑圧装置1000Bのブロック図である。図20において、図13の多入力雑音抑圧装置と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。図20において、多入力雑音抑圧装置1000Bは、図13の多入力雑音抑圧装置1000Aと比較して、マイクロホン10,20,30をさらに備える点が異なる。多入力雑音抑圧装置1000Bのそれ以外の構成および機能は、多入力雑音抑圧装置1000Aと同様なので詳細な説明は繰り返さない。マイクロホン10は、主信号xnのみを受信するように構成される。マイクロホン20は、雑音参照信号r1nのみを受信するように構成される。マイクロホン30は、雑音参照信号r2nのみを受信するように構成される。すなわち、多入力雑音抑圧装置1000Bは、指向性マイクロホン装置として動作する。次に、多入力雑音抑圧装置1000Bの動作について説明する。以下、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000Bの位置に対し、目的音を発する目的音源の位置は、正面0°の位置であるとする。ポーラパターンにおいて目的音に対するマイクロホンの音圧感度は、正面0°方向のグラフ値となる。ポーラパターンとは、円形グラフにより、音の指向特性を360度にわたって示した図である。以下においては、多入力雑音抑圧装置1000Bからみて、目的音を発する方向を、目的音方向ともいう。マイクロホン10は、主信号xnを得るためのマイクロホンである。そのため、マイクロホン10は、目的音方向正面0°に感度を有する特性を用いる。特に、マイクロホン10の指向特性は、正面0°において最大感度を有する指向特性であることが望ましい。マイクロホン10は、受信した信号を、周波数分析部110および目的音波形抽出部400へ送信する。図21aは、マイクロホン10の指向特性の例を示した図である。すなわち、マイクロホン10は、前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号xnを受信する主マイクロホンである。言い換えれば、マイクロホン10は、前記目的音の出力源目的音源への方向に対する感度が、他の音源例えば、雑音源Aへの方向に対する感度より高い。マイクロホン20は、雑音参照信号r1nを得るためのマイクロホンである。すなわち、マイクロホン20は、前記雑音参照信号r1nを受信する参照マイクロホンである。そのため、マイクロホン20は、目的音方向正面0°に感度死角を持つ指向特性を有する。マイクロホン20は、受信した信号を、周波数分析部120へ送信する。図21bは、マイクロホン20の指向特性の例を示した図である。マイクロホン20は、一例として、90°と270°に最大感度を持つ双指向特性を有する。マイクロホン30は、雑音参照信号r2nを得るためのマイクロホンである。すなわち、マイクロホン30は、前記雑音参照信号r2nを受信する参照マイクロホンである。そのため、複数の雑音参照信号を有効に利用するため、マイクロホン30は、マイクロホン10,20と異なる指向特性を有する。マイクロホン30は、受信した信号を、周波数分析部130へ送信する。図21cは、マイクロホン30の指向特性の例を示した図である。マイクロホン30は、雑音参照信号r2nを得るために、一例として、正面0°に感度死角を持つ指向特性を有する。また、マイクロホン20に入力される信号とのクロストークを低減するため、マイクロホン30は、さらに、一例として、90°および270°にも感度死角を持つ指向特性を有する。マイクロホン30の指向特性の種類としては、180°方向に最大感度を持つ2次音圧傾度型の指向性パタンに相当する。すなわち、マイクロホン20,30の各々は、前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小である参照マイクロホンである。言い換えれば、マイクロホン20,30の各々は、前記目的音の出力源の方向の感度が、ほぼゼロ略ゼロである参照マイクロホンである。このように、マイクロホン10,20,30にそれぞれ入力される複数の信号を、多入力雑音抑圧装置1000Bの入力信号とする。主信号xnの指向特性図21aの90°および270°の方向の音については、雑音参照信号r1nの指向特性図21bによって抑圧される。また、主信号xnの指向特性図21aの180°の方向の音については、雑音参照信号r2nの指向特性図21cによって抑圧される。その結果、多入力雑音抑圧装置1000Bが出力する出力信号ynは、図21dのように、正面0°の方向以外の方向の感度が抑圧され、狭角度のメインローブと、正面0°の方向以外の方向の減衰量が改善されたサイドローブが得られることになる。いわゆる、サイドローブサプレッサの動作が得られることになる。前述したように、目的音源は、ポーラパターンの中心からみて、例えば、正面0°の位置にある。ここで、雑音源Aは、ポーラパターンの中心からみて、例えば、270°の位置にあるとする。また、雑音源Bは、ポーラパターンの中心からみて、例えば、180°の位置にあるとする。この場合、マイクロホン10は、主信号xnのみを受信する。また、マイクロホン20は、雑音参照信号r1nのみを受信する。マイクロホン30は、雑音参照信号r2nのみを受信する。これにより、マイクロホン10は、主信号xnを、周波数分析部110および目的音波形抽出部400へ送信する。また、マイクロホン20は、雑音参照信号r1nを、周波数分析部120へ送信する。また、マイクロホン30は、雑音参照信号r2nを、周波数分析部130へ送信する。雑音参照信号r1nと雑音参照信号r2nとの間には角度によってクロストークが発生する。しかしながら、実施の形態2の説明で示したように、多入力雑音抑圧装置1000Aは、クロストークが存在しても、問題なく動作する。また、雑音参照信号r1n,r2nの指向性パタンに重みがかけられ、複数の雑音参照信号r1n,r2nの総合特性は、主信号の正面0°近傍以外の角度の指向性パタンに近い形状を持つ特性に収束することになる。主信号の正面0°近傍以外の角度とは、雑音参照信号の数によって変化するが、90°~270°、10°~350°等である。このようにして、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置1000Bでは、複数の雑音参照信号の指向性パタンの抑圧重みを自動的に最適化する動作が行える。そのため、多入力雑音抑圧装置1000Bは、実際の音場において、複数の方向から同時に音が発生している状態でも常に重み係数の学習ができるため、高精度の雑音抑圧が可能となる。また、多入力雑音抑圧装置1000Bは、目的音のみ、または、雑音のみが発せられている状態を方向別の音のレベル比を用いて学習制御が必要であった従来の構成と比較して、騒音抑圧性能や音質に対する改善が得られる。以上、本実施の形態によれば、複数の音源が存在する場合も、簡易な処理により、高精度に雑音成分が抑圧された音の推定ができる多入力雑音抑圧装置および多入力雑音抑圧方法を実現することができる。その他の変形例以上、本発明に係る多入力雑音抑圧装置および多入力雑音抑圧方法について、前記各実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これら実施の形態に限定されるものではない。本発明の主旨を逸脱しない範囲内で、当業者が思いつく変形を本実施の形態に施したものも、本発明に含まれる。例えば、上記各実施の形態で用いた全ての数値は、本発明を具体的に説明するための一例の数値である。すなわち、本発明は、上記実施の形態で用いた各数値に制限されない。また、本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、図7の雑音抑圧処理および図15の雑音抑圧処理Aに相当する。本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、図7または図15における、対応する全てのステップを必ずしも含む必要はない。すなわち、本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、本発明の効果を実現できる最小限のステップのみを含めばよい。また、多入力雑音抑圧方法における各ステップの実行される順序は、本発明を具体的に説明するための一例であり、上記以外の順序であってもよい。また、多入力雑音抑圧方法におけるステップの一部と、他のステップとは、互いに独立して並列に実行されてもよい。また、雑音参照信号は、雑音源が発する雑音の信号としたがこれに限定されない。雑音参照信号は、目的音源が発する目的音が、例えば、壁等に反射して変化した音の信号であってもよい。1上記の多入力雑音抑圧装置1000,1000A,1000Bは、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAM、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータである。前記RAMまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各多入力雑音抑圧装置1000,1000A,1000Bの各々は、上記実施の形態で説明した機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。2上記の多入力雑音抑圧装置1000,1000A,1000Bの各々を構成する構成要素の一部または全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されているとしてもよい。システムLSIは、複数の構成要素を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。また、多入力雑音抑圧装置1000,1000Aは、集積回路として構成されてもよい。3上記の多入力雑音抑圧装置1000,1000A,1000Bの各々を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なICカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ICカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ICカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ICカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このICカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。4本発明は、上記に示す多入力雑音抑圧方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの多入力雑音抑圧方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録したものとしてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BDBlu-rayDisc、半導体メモリなどである。また、本発明は、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。また本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。また前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。5上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。"