"複数の音源信号それぞれの音源パワー時系列全体の状態を表す音源パワーパラメータの事前確率密度関数と、その音源パワーパラメータが与えられた場合の各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルと、を記憶した音源モデル記憶部と、上記複数の音源信号を複数のマイクロホンで収音した時間領域信号を時間周波数領域信号に変換した観測信号を入力として、各時間周波数点における音源位置特徴量と音源パワー特徴量を抽出する特徴抽出部と、上記音源パワー特徴量と、上記観測信号が得られた下での占有的な音源の事後確率密度関数である音源占有度と、上記音源パワーパラメータの事前確率密度関数と上記各音源信号の音源パワー特徴量のモデルと、上記音源パワー特徴量のモデルと上記事前確率密度関数のそれぞれの挙動を制御するパラメータである音源モデルパラメータと、を入力として上記各音源の音源パワーパラメータを更新する音源パワーパラメータ更新部と、上記音源位置特徴量と音源占有度を入力として、上記各音源の音源位置パラメータを更新する音源位置パラメータ更新部と、上記音源パワー特徴量と上記音源パワーパラメータと上記音源占有度と、上記音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として上記音源モデルパラメータを更新する音源モデルパラメータ更新部と、上記音源位置特徴量と音源パワー特徴量と各音源の更新された音源パワーパラメータと音源位置パラメータと、上記音源モデルパラメータと、上記音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として上記各音源の音源占有度を更新する音源占有度更新部と、を具備する音源パラメータ推定装置。請求項1に記載した音源パラメータ推定装置において、上記音源パワー特徴量の時系列は隠れマルコフモデルに従い、上記各音源信号のマルコフモデルの状態が既知の条件下における上記音源パワーパラメータの事後確率密度関数は共分散行列が対角行列で表されるガウス分布でモデル化されており、当該ガウス分布の平均と共分散行列の対角要素を上記音源モデルパラメータに含むことを特徴とする音源パラメータ推定装置。請求項1又は2に記載した音源パラメータ推定装置と、その音源パラメータ推定装置が出力する音源パワー特徴量と、当該音源パラメータ推定装置が更新した音源占有度と音源パワー特徴量と音源パワーパラメータと音源モデルパラメータと、上記各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルと、を入力として複数の音源のそれぞれの音源分離信号を、最小自乗誤差推定により求める音源分離部と、を具備する音源分離装置。複数の音源信号を複数のマイクロホンで収音した時間領域信号を時間周波数領域信号に変換した観測信号を入力として、各時間周波数点における音源位置特徴量と音源パワー特徴量を抽出する特徴抽出過程と、上記音源パワー特徴量と、上記観測信号が得られた下での占有的な音源の事後確率密度関数である音源占有度と、音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と上記各音源信号の音源パワー特徴量のモデルと、上記音源パワー特徴量のモデルと上記事前確率密度関数のそれぞれの挙動を制御するパラメータである音源モデルパラメータと、を入力として上記各音源の音源パワーパラメータを更新する音源パワーパラメータ更新過程と、上記音源位置特徴量と音源占有度を入力として、上記各音源の音源位置パラメータを更新する音源位置パラメータ更新過程と、上記音源パワー特徴量と上記音源パワーパラメータと上記音源占有度と、上記音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として上記音源モデルパラメータを更新する音源モデルパラメータ更新過程と、上記音源位置特徴量と音源パワー特徴量と各音源の更新された音源パワーパラメータと音源位置パラメータと、上記音源モデルパラメータと、上記音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として上記各音源の音源占有度を更新する音源占有度更新過程と、を備える音源パラメータ推定方法。請求項4に記載した音源パラメータ推定方法において、上記音源パワー特徴量の時系列は隠れマルコフモデルに従い、上記各音源信号のマルコフモデルの状態が既知の条件下における上記音源パワーパラメータの事後確率密度関数は共分散行列が対角行列で表されるガウス分布でモデル化されており、当該ガウス分布の平均と共分散行列の対角要素を上記音源モデルパラメータに含むことを特徴とする音源パラメータ推定方法。請求項4又は5に記載した音源パラメータ推定方法で抽出した音源パワー特徴量と、当該音源パラメータ推定方法で更新した音源占有度と音源パワー特徴量と音源パワーパラメータと音源モデルパラメータと、上記各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルと、を入力として複数の音源のそれぞれの音源分離信号を、最小自乗誤差推定により求める音源分離過程と、を備える音源分離方法。請求項1乃至3の何れかに記載した音源パラメータ推定装置又は音源分離装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。従来の音源パラメータ推定装置は、音源モデル記憶部が記憶する音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルのそれぞれの挙動を制御するパラメータである音源モデルパラメータが事前に与えられなければ音源パラメータの推定を行うことができなかった。この発明はこの課題に鑑みてなされたものであり、音源モデルパラメータが事前に与えられていない場合でも、音源パラメータの一部としてその他の音源パラメータと一緒に音源モデルパラメータをも推定できる音源パラメータ推定装置と音源分離装置と、それらの方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の音源パラメータ推定装置は、音源モデル記憶部と、特徴抽出部と、音源パワーパラメータ更新部と、音源位置パラメータ更新部と、音源モデルパラメータ更新部と、音源占有度更新部と、を具備する。音源モデル記憶部は、複数の音源信号それぞれの音源パワー時系列全体の状態を表す音源パワーパラメータの事前確率密度関数と、その音源パワーパラメータが与えられた場合の各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルとを記憶する。特徴抽出部は、複数の音源信号を複数のマイクロホンで収音した時間領域信号を時間周波数領域信号に変換した観測信号を入力として、各時間周波数点における音源位置特徴量と音源パワー特徴量を抽出する。音源パワーパラメータ更新部は、音源パワー特徴量と、観測信号が得られた下での占有的な音源の事後確率密度関数である音源占有度と、音源パワーパラメータの事前確率密度関数と各音源信号の音源パワー特徴量のモデルと、音源パワー特徴量のモデルと音源パワーパラメータの事前確率密度関数のそれぞれの挙動を制御するパラメータである音源モデルパラメータと、を入力として各音源の音源パワーパラメータを更新する。音源位置パラメータ更新部は、音源位置特徴量と音源占有度を入力として、各音源の音源位置パラメータを更新する。音源モデルパラメータ更新部は、音源パワー特徴量と音源パワーパラメータと音源占有度と、音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として音源モデルパラメータを更新する。音源占有度更新部は、音源位置特徴量と音源パワー特徴量と各音源の更新された音源パワーパラメータと音源位置パラメータと、音源モデルパラメータと、音源モデル記憶部に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数と音源パワー特徴量のモデルとを入力として各音源の音源占有度を更新する。この発明の音源パラメータ推定装置によれば、音源モデルパラメータが事前に与えられていない場合でも、音源パラメータの一部としてその他の音源パラメータと一緒に音源モデルパラメータをも推定することができるので、事前に統計的性質を与えることができない多様な音源に対しても最適な音源パラメータを与えることができる。その音源パラメータ推定装置を用いたこの発明の音源分離装置は、誤差の少ない音源分離信号を出力することが可能である。以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。実施例の説明の前にこの発明の基本的な考えについて説明する。この発明の基本的な考えこの発明では、予め音源モデルパラメータが与えられていなくとも音源パラメータの推定が行えるようにするために、l番目の音源信号の音源パワー特徴量の時系列全体をSnkと表した時に、その同時確率密度関数を音源モデルパラメータψを含めてモデル化すると共に、複数の音が混在した信号の音源パワー特徴量Xnkが与えられたときに、各音源の音源占有度、音源パワー特徴量のモデルと音源パワーパラメータの事前確率密度関数、および音源パワーパラメータに基づいて各音源の音源モデルパラメータを更新する音源モデルパラメータ更新部を有する点で新しい。最初に説明に用いる記号について説明する。観測信号には、Ns個の音源信号が重畳しており、その音源信号をNm本のマイクロホンで収音する。m番目のマイクロホンから収音した収音信号を短時間フーリエ変換等を用いて周波数領域の信号に変換した観測信号をXnkと表記する。nはn番目の時間つまりフレーム番号、kはk番目の周波数つまりビン番号であり、n番目の時間及びk番目の周波数に対応する時間周波数点を参照する場合に、時間周波数点nkと表記する。なお、記号^の位置や添え字の表記とその位置は、式中の表記が正しい。この発明では、l番目の音源信号の音源パワー時系列全体Snkの同時確率密度関数を次式に示すようにモデル化する。ここで、qはl番目の音源の音源パワー時系列全体の状態を表す音源パワーパラメータを表す。以下では全ての音源のqをまとめてqq...,qとも表記する。ψはl番目の音源の音源モデルパラメータ全体を現す。全ての音源のψをまとめてψψ...,ψとも表記する。また、βqnkψは音源パワー特徴量のモデルであり、音源パワーパラメータqと音源モデルパラメータψが与えられた下で各時間周波数点の音源信号の音源パワーがSnkとなる確率密度関数である式3。式1の総和演算は、qが離散値ではなく連続値をとる場合にはqに関する積分演算に置き換えて表現されるものとする。式2において、音源の状態が既知のもとでは、異なる時間周波数点における音源パワーSnkは相互に独立であるという仮定を導入している。また、この発明では式4に示すように、各時間周波数点において最も大きなエネルギーを持つ音源信号以下、占有的な音源信号と称するの音源パワーSnkは、観測信号の音源パワーと一致すると仮定する。また、占有的ではない音源lに関しては、Snk≦Xnkの関係を持つと仮定する。すると、各音源信号の状態が既知の条件の下で、観測信号の音源パワーXnkの事後確率密度関数は次のように表現できることが知られている参考文献:SJRennieJRHersheyandPA01senHierarchicalvariationalloopybeliefpropagationformultitalkerspeechrecognitionProcASRU2009pp1761812009。この発明では、更に上式は次のように分解可能であると仮定している。また、この発明では音源位置特徴量から音源位置パラメータφ^を推定するため、音源位置特徴量のモデルpを導入する。音源位置特徴量のモデルpは、各音源信号のエネルギーは異なる時間周波数点にわたり疎に分布していると仮定し、その時間周波数点において占有的な音源の音源位置のみに依存して決まると仮定する。一般的に、全ての音源の音源位置パラメータφをまとめてφψ...,ψと表すと、音源位置特徴量のモデルp、つまり観測信号の音源位置特徴量の確率密度関数は、混合分布として式8に示すように展開することができる。式8において、Znkは時間周波数点nkにおいて占有的な音源の番号を表す確率変数であり、Znklは、l番目の音源が占有的な音源である場合を示す。また、pは、l番目の音源が時間周波数点nkにおいて占有的な音源になる事前確率密度関数を表している。更に、以降の説明では次の表記を用いることにする。γφnkは、時間周波数点nkにおいて占有的な音源の番号がlの場合に、音源位置特徴量Ankが得られる確率密度関数を表す。これは、l番目の音源の音源位置パラメータφのみに依存するものとする。具体的なγφnkやφの定義については後述する。式8のもと、γφnkが定義されている場合、音源位置パラメータφと占有的な音源の番号に関する事前確率密度関数pが与えられれば、音源位置特徴量のモデルpは一意に定めることができる。逆に、音源位置特徴量Ankが観測された場合に、最尤推定などの方法に従い、音源位置パラメータと占有的な音源の番号に関する事前確率密度関数pやその事後確率密度関数を推定することができる。以上の定義に従うと、完全データの確率密度関数は式10に示すように導出される。式10において、qが音源パワーパラメータ、ψが音源モデルパラメータ、φが音源位置パラメータであり、これらのパラメータがパラメータ推定の対象である。この発明では、次の対数尤度関数を最大化する値として、音源パワーパラメータqと音源モデルパラメータψと音源位置パラメータφを推定する。式12で、確率変数Znkは隠れ変数として扱われる。隠れ変数を含む対数尤度関数の最大化には、例えば、期待値最大化アルゴリズムなどを用いることができる。期待値最大化アルゴリズムでは、音源パワーパラメータの推定値qと音源位置パラメータの推定値φと音源モデルパラメータの推定値ψに基づき、観測信号が得られた下での占有的な音源の番号の事後確率密度関数Mnkpをも同時に推定する必要がある。この発明では、この関数の値を音源占有度と称し、この値も音源パラメータに含めて考える。以上説明した考えで、音源パワー特徴量のモデルβqnkψと、音源位置特徴量のモデルpの両者を考慮しながら最適な音源パラメータを推定することで音源パラメータの推定誤差を減らすことができる。また、音源位置特徴量のモデルp式8と、音源パワー特徴量のモデル式7に、占有的な音源の番号を表す変数Znkを共有化することで、2つの特徴量を考慮しながら音源パラメータ推定の計算を簡単にすることができる。以上、述べたように、この発明の音源パラメータ推定方法によれば、l番目の音源信号の音源パワー時系列全体Snkの同時確率密度関数を音源モデルパラメータψを含めてモデル化すると共に、複数の音が混在した信号の音源パワー特徴量Xnkが与えられたときに、各音源の音源占有度、音源パワー特徴量のモデルと音源パワーパラメータの事前確率密度関数、および音源パワーパラメータに基づいて各音源の音源モデルパラメータを更新する音源モデルパラメータ更新部を有することで、予め音源モデルパラメータが与えられていなくとも音源パラメータの推定が行える。図1にこの発明の音源パラメータ推定装置100の機能構成例を示す。その動作フローを図2に示す。音源パラメータ推定装置100は、特徴抽出部910と、音源モデル記憶部90と、音源の数に対応した数の音源パワーパラメータ更新部601~60Nsと、音源パワーパラメータ更新部601~60Nsと同じ数の音源位置パラメータ更新部9401~940Nsと、音源占有度更新部70と、音源モデルパラメータ更新部80と、を具備する。その各部の機能は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。音源パラメータ推定装置100は、従来技術で説明した音源パワーパラメータ推定装置900に対して音源モデルパラメータ更新部80を備える点で異なる。特徴抽出部910と音源位置パラメータ更新部9401~940Nsとは、参照符号から明らかなように音源パワーパラメータ推定装置900と同じものである。各機能部の動作を説明する。特徴抽出部特徴抽出部910は、複数の音源信号を複数m本のマイクロホンで収音した時間領域信号を時間周波数領域信号に変換した観測信号xnkを入力として、各時間周波数点における音源位置特徴量Ankと音源パワー特徴量Xnkを抽出する。音源パワー特徴量Xnkは、例えば、1本目のマイクロホンが収音した信号の対数パワースペクトルを音源パワー特徴量として抽出する場合には式13に示すように計算される。音源パワー特徴量Xnkは、音源占有度更新部70と音源パワーパラメータ更新部601~60Nsに入力される。音源位置特徴量Ankは、一般に各時間周波数点における異なるマイクロホン間での信号の位相差や強度比などに表れる。したがって、音源位置特徴量Ankは、信号の位相差や強度比を異なるマイクロホンペアごとにまとめて出来るベクトルであったり、そこから更に何らかの特徴抽出を行った結果の値として抽出される。例えば、2本のマイクロホンで収音した信号の位相差を音源位置特徴量Ankとして抽出する場合、式14に示すように計算される。音源モデル記憶部音源モデル記憶部90は、複数の音源信号それぞれの音源パワー時系列全体の状態を表す音源パワーパラメータqの事前確率密度関数pψlと、その音源パワーパラメータqが与えられた場合の各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルβqnkψとを記憶する。は音源パワー特徴量Xnkを表す変数である。音源占有度更新部音源占有度更新部70は、音源位置特徴量Ankと音源パワー特徴量Xnkと各音源の更新された音源パワーパラメータqと音源位置パラメータφと、音源モデルパラメータψと、音源モデル記憶部90に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数pψlと音源パワー特徴量のモデルβqnkψとを入力として上記各音源の音源占有度を更新する。音源占有度更新部70は、ΣlM1となるように、音源占有度Mnkを、例えば乱数で初期化するステップS70。若しくは、従来技術で説明した音源パラメータ推定装置900と同じ方法を用いても良い。その後、音源パワーパラメータ更新部601~60Nsと音源占有度更新部70と音源位置パラメータ更新部9401~940Nsと音源モデルパラメータ更新部80の各処理を収束するまで繰り返す。音源パワーパラメータ更新部音源パワーパラメータ更新部601~60Nsは、音源パワー特徴量Xnkと、各音源lごとに初期化された音源占有度Mnkと、音源モデル記憶部90に記憶された音源パワーパラメータqの事前確率密度関数pψlと音源パワー特徴量のモデルβqnkψと音源モデルパラメータψとを入力として、音源パワーパラメータqを式15に示すように更新MstepするステップS60。音源位置パラメータ更新部音源位置パラメータ更新部9401~940Nsは、各音源lごとに初期化された音源占有度Mnkと、音源位置特徴量Ankを入力として音源位置パラメータφを、式17に示すように更新MstepするステップS940。音源モデルパラメータ更新部音源モデルパラメータ更新部80は、音源パワー特徴量Xnkと音源パワーパラメータqと音源占有度Mnkと、音源モデル記憶部90に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数pψlと音源パワー特徴量のモデルβqnkψとを入力として音源モデルパラメータψを式15′に示すように更新するステップS81。そして、音源占有度更新部70は、各音源lごとに更新された音源パワーパラメータqと音源モデルパラメータψと音源位置特徴量Ankと音源パワー特徴量Xnkと、音源モデル記憶部90に記憶された音源パワーパラメータの事前確率密度関数pψと音源パワー特徴量のモデルβqnkψと、を入力として、音源占有度Mnkを式18に示すように更新EstepするステップS71。ステップS60~ステップS71の処理は、収束が得られるまで繰り返されるステップS72のno。より具体的な音源位置特徴量のモデル及び、音源パワー特徴量のモデルを用いた実施例2を次に説明する。先ず、特徴抽出部910は、式14に基づきマイク間位相差を、音源位置特徴量Ankとして抽出する。また、各音源lに由来する観測信号のマイク間位相差は、各周波数ごとに異なる平均値μk、分散σkのガウス分布に従うと仮定する。すると式9は以下のように定義できる。但し、φkμkσkは、音源位置パラメータφのうち周波数kのみに関する部分を取り出したものであり、φは全ての周波数kについてφkを集めたφφ1...φNkである。Nは、ガウス分布の確率密度関数を表す。一方、特徴抽出部910は、式13に基づき、どれか一つのマイクロホン信号の対数パワースペクトルを音源パワー特徴量Xnkとして抽出するものとする。さらに、音源パワーパラメータqは、q{q0q1...のように各時刻の状態を表す状態系列に分解され、一次のマルコフ過程に従い状態遷移が各時刻で起こると仮定する。但し、音源パワーパラメータq0は隠れマルコフモデルの初期状態を表す。更に、式3で定義される各時間周波数点nkにおけるSnkの事後確率密度関数は、その時刻の状態qnのみに依存するガウス分布に従うと仮定する。これを数式で表すと次のようになる。ここで、πip0iは、隠れマルコフモデルの初期状態がiである事前確率、αijpnj|qn1iは、隠れマルコフモデルが状態iから状態jへ移る状態遷移確率、βinkψpnkS|qni;ψNnkμikσikは、隠れマルコフモデルの状態iにおける出力の確率密度関数であり、μik及びσikはその平均と分散である。この定義に基づくと、音源モデルパラメータψは、全てのijklに対するπiαijμikσikで構成される。この実施例では、全て若しくは一部の音源モデルパラメータが音源パラメータの一部として期待値最大化アルゴリズムにより推定される。以上の仮定の下、図2で説明済みの期待値最大化アルゴリズムのMstep1は、各音源lごとに、音源パワーパラメータ更新部601~60Nsが式22を満たす状態時系列qq0...qNsを、Viterbiアルゴリズムを用いて更新する。また、Mstep2は、各音源lごとに、音源位置パラメータ更新部9401~940Nsが、全ての周波数kで、φkμkσkを次のように更新する。また、Mstep3は、音源lごとに、音源モデルパラメータ更新部80が音源モデルパラメータψを更新する。まず、παを、ijに関するπiαijの集合とすると、παは以下のように更新される。上記の更新は、隠れマルコフモデルの学習のための既知の方法で容易に実現することが可能である。一方、μσを全てのikに関するμikσikの集合とすると、μσの更新は、以下のように実現される。上記の更新を実現する一つの方法として、準ニュートン法、共役勾配法などに代表される逐次最大化アルゴリズムを上げることができる。これには、一般的に知られる多くのアルゴリズムを適用することができる。一方、上記の関数中に含まれるlognnkψは解析的な扱いが容易であるが、lognnkψは積分演算が含まれているため解析的な扱いが複雑になり、逐次最大化アルゴリズムに必要とされる計算を比較的複雑にしてしまう問題がある。これを回避する一つの方法は、lognnkψを解析的な扱いが比較的容易な関数で近似することである。以下では、これについて少し詳しく説明する。まず、xikik12とおき、flognnkψと等価な以下の正規表現に書き換えておく。すると、上記の関数fの一次導関数dfdxは、以下のどちらか一方の関数で近似できる。これらの関数は、どちらも解析的な扱いが容易であり、特にμikσikの更新に用いることで、例えば、以下の2つの利点を得ることができる。その1は、μikの更新に関してfの一次導関数をg1で近似することで、高速な収束が得られる繰り返し推定法の一つであるニュートン法に関しても大域的な収束が保証される。その2は、g2は、lognnkψの一次導関数と同じ数学的な形式をしているため、μikσikの更新においてfの一次導関数を、g2で近似することで、複雑な計算を行わずに逐次最大化アルゴリズムを適用することができる。したがって、例えばg1を用いると、ニュートン法によるμikの1回の更新は以下のように実現することができる。ここでνiは、qniを満たす時間nの集合を表す。g1′は、g1の一次導関数を表す。一方、g2を用いると、σikの更新は以下のように実現することができる。ただし、κikは以下の値をとるものとする。また、音源占有度更新部70が行うEstepは、音源占有度を式32に示すように更新する。ここで、事前に学習した隠れマルコフモデルがない場合の音源モデルパラメータψの初期化について他の方法を説明する。音源パワー特徴量の時系列を混合ガウスモデルでモデル化し、その結果得られた混合ガウス分布の分布パラメータψ′のうち混合比α′からπαを、各ガウス分布の平均μ′ikと分散σ′ikからμik,σikを定める。このとき、混合ガウスモデルは以下の形をとる。音源パワー特徴量Xnkが与えられた条件下で、混合ガウス分布の分布パラメータを定めるためには、例えば、期待値最大化アルゴリズムなどのように、一般的に知られている方法を適用することができる。その結果得られた分布パラメータを元に、音源モデルパラメータψを以下のように定めることができる。これにより、観測された音源パワー特徴量の分布を近似的に表現する音源モデルパラメータの初期化を行うことができる。変形例1次に、音源モデルパラメータ更新部80が更新する音源モデルパラメータψの一つであるμikの更新方法の変形例を説明する。例えば、μikの事前確率密度関数pikNμikμik,σikが与えられていると仮定する。この事前確率密度関数の分布パラメータとしては、上記して説明した例で述べた方法などに基づき初期化された音源モデルパラメータの値を用いて、μikμik,σikσikと定めることが効果的であることが実験により確認されている。この事前確率密度関数を用いるとμikの更新式29は、事後確率最大化基準に基づき以下のように修正される。ここで、ρは事前確率密度関数の重みを調整するコントロールパラメータ>0であり、事前確率密度関数を信頼する程度に基づいて自由に定めることができる。音源分離装置図3に、この発明の音源分離装置200の機能構成例を示す。その動作フローを図4に示す。音源分離装置200は、上記した音源パラメータ推定装置100と、音源分離部95と、を具備する。音源分離部95は、音源パラメータ推定装置100が出力する音源パワー特徴量Xnkと、更新した音源占有度Mnkと音源パワーパラメータqnと音源モデルパラメータψと、各音源信号の各時間周波数点における音源パワー特徴量のモデルβqnkψと、を入力として複数の音源のそれぞれの音源分離信号Snkを最小自乗誤差推定により求める。音源分離の方法は次式によって行う。確認実験この発明の音源分離性能を評価する目的で確認実験を行った。実験条件を説明する。観測信号を30組用意し、全ての観測信号において音源数はNs2とした。各観測信号は、それぞれ2人の男性の発話、2人の女性の発話、若しくは1名の女性と1名の男性の発話の混合音で構成した。標本化周波数は16kHzとした。各観測信号に含まれる2つのマイクロホン信号は、各話者の発話に関するマイク間時間差がそれぞれ±15ミリ秒になるように、計算機上で信号を加算して合成した混合条件1。音源モデルパラメータの初期値は、上記した事前に学習した隠れマルコフモデルがない場合の初期化方法で初期化した値を用いた。そして、変形例1で説明した事前確率密度関数を利用した。各隠れマルコフモデルの状態数は4とした。実験結果を図5と図6に示す。図5の縦軸は、混合前の音声から推定した音源パワー特徴量に関する隠れマルコフモデルのそれぞれについての各状態の出力分布の平均のパワー、横軸は周波数である。図5aは混合前の音声から推定した結果、図5bは混合音から推定した結果を示す。混合音中から推定されたパラメータ図5bは、混合前の音声から推定されたパラメータと酷似しており、この発明のパラメータ推定精度の信頼性の高さを証明している。図6に、分離後の信号のケプストラム歪みと混合音の数との関係を示す。縦軸はケプストラム歪み、横軸は混合音の数数が増えるほど観測信号が長くなるである。太い実線□で示す特性は、この発明で音源モデルパラメータを混合前の各音声信号から学習した場合を示す。実線○で示す特性は、この発明で音源モデルパラメータを観測信号のみから推定した場合を示す。一点鎖線△で示す特性は、非特許文献1の方法を用いた場合を示す。図6aは、混合条件1の混合音に対して処理した結果、図6bとcは、残響のある別の環境で収録した混合音混合条件2と3に対して処理した結果を示している。全ての場合において、この発明の音源分離方法は、非特許文献1の方法よりもケプストラム歪みの小さな音源分離を実現している。また、音源モデルパラメータを事前学習していない場合でも、事前学習している場合に相当する性能が実現できていることが確認できる。上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVDDigitalVersatileDisc、DVDRAMRandomAccessMemory、CDROMCompactDiscReadOnlyMemory、CDRRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEPROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory等を用いることができる。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CDROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"