"多チャネル音響信号を観測信号とし、それぞれのチャネルの観測信号の特徴量を抽出する特徴量推定部と、クリーン音声混合ガウス分布を記憶するクリーン音声ガウス混合分布記憶部と、上記多チャネルの観測信号の特徴量と、上記クリーン音声ガウス混合モデルとを入力として、上記観測信号の特徴量に含まれる加法性雑音成分とチャネル応答歪みに関する音響歪みパラメータを最尤推定する音響歪みパラメータ推定部と、上記多チャネルの観測信号の特徴量と、上記音響歪みパラメータ推定部で推定した音響歪みパラメータと、上記クリーン音声ガウス混合モデルを入力として、上記観測信号に含まれるクリーン音声を最小二乗誤差推定してクリーン音声信号の特徴量を推定するクリーン音声特徴量推定部と、を具備する音声強調装置。請求項1に記載した音声強調装置において、上記音響歪みパラメータ推定部は、更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvを、マイクロホン毎の特徴量領域のスカラー量τvnpに分解する雑音成分分解手段と、更新されたチャネル応答成分ベクトル ̄qを、n番目のマイクロホンと話者間の室内伝達関数に対応するチャネル応答成分Qnpに分解するチャネル応答成分分解手段と、クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声ガウス混合分布の平均ベクトルμs,kを、特徴量領域のスカラー量τs,kpに分解するクリーン音声成分分解手段と、雑音信号とチャネル応答成分とクリーン音声ガウス混合分布の上記特徴量領域のスカラー量と上記観測信号の特徴量を入力として、クリーン音声の特徴量と加法性雑音の特徴量とチャネル応答成分の特徴量とでモデル化した観測信号を、テーラー展開したそれぞれの特徴量に関するテーラー展開係数と上記観測信号に関する事後確率の期待値を計算する期待値計算手段と、上記期待値計算手段で計算した上記テーラー展開係数と上記事後確率を入力として、上記更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvと共分散 ̄Σvvと上記更新されたチャネル応答成分ベクトル ̄qとをさらに更新させ、上記加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvを上記雑音成分分解手段に、上記チャネル応答成分ベクトル ̄qを上記チャネル応答成分分解手段に、上記共分散 ̄Σvvを上記期待値計算手段に、それぞれ帰還する処理を、それらの値が最大化するまで繰り返す最大化手段と、を備えたことを特徴とする音声強調装置。請求項1又は2に記載した音声強調装置において、上記クリーン音声特徴量推定部は、上記特徴量抽出部が出力する観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、上記音響歪みパラメータ推定部が出力する音響歪みパラメータμv,Σvv,qと上記テーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、上記クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声の統計量μs,k,Σss,kを入力として、特徴量領域の多チャネルウィナーフィルタHkを算出する音声強調フィルタ算出手段と、上記多チャネルウィナーフィルタHkと、上記観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、上記テーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、上記クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声の統計量μs,kとを入力として、クリーン音声特徴量の最小二乗誤差推定値^stを音声強調済み特徴量として計算する音声強調フィルタ処理手段と、を備えたことを特徴とする音声強調装置。多チャネル音響信号を観測信号とし、それぞれのチャネルの観測信号の特徴量を抽出する特徴量推定過程と、上記多チャネルの観測信号の特徴量と、クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声ガウス混合モデルとを入力として、上記観測信号の特徴量に含まれる加法性雑音成分とチャネル応答歪みに関する音響歪みパラメータを最尤推定する音響歪みパラメータ推定過程と、上記多チャネルの観測信号の特徴量と、上記音響歪みパラメータ推定部で推定した音響歪みパラメータと、上記クリーン音声ガウス混合モデルを入力として、上記観測信号に含まれるクリーン音声を最小二乗誤差推定してクリーン音声信号の特徴量を推定するクリーン音声特徴量推定過程と、を含む音声強調方法。請求項4に記載した音声強調方法において、上記音響歪みパラメータ推定過程は、更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvを、マイクロホン毎の特徴量領域のスカラー量τvnpに分解する雑音成分分解ステップと、更新されたチャネル応答成分ベクトル ̄qを、n番目のマイクロホンと話者間の室内伝達関数に対応するチャネル応答成分Qnpに分解するチャネル応答成分分解ステップと、クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声ガウス混合分布の平均ベクトルμs,kを、特徴量領域のスカラー量τs,kpに分解するクリーン音声成分分解ステップと、雑音信号とチャネル応答成分とクリーン音声ガウス混合分布の上記特徴量領域のスカラー量と上記観測信号の特徴量を入力として、クリーン音声の特徴量と加法性雑音の特徴量とチャネル応答成分の特徴量とでモデル化した観測信号を、テーラー展開したそれぞれの特徴量に関するテーラー展開係数と上記観測信号に関する事後確率の期待値を計算する期待値計算ステップと、上記期待値計算手段で計算した上記テーラー展開係数と上記事後確率を入力として、上記更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvと共分散 ̄Σvvと上記更新されたチャネル応答成分ベクトル ̄qとをさらに更新させ、上記加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μvを上記雑音成分分解手段に、上記チャネル応答成分ベクトル ̄qを上記チャネル応答成分分解手段に、上記共分散 ̄Σvvを上記期待値計算手段に、それぞれ帰還する処理を、それらの値が最大化するまで繰り返す最大化ステップと、を含むことを特徴とする音声強調方法。請求項4又は5に記載した音声強調方法において、上記クリーン音声特徴量推定過程は、上記特徴量抽出過程が出力する観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、上記音響歪みパラメータ推定過程が出力する音響歪みパラメータμv,Σvv,qと上記テーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、上記クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声の統計量μs,k,Σss,kを入力として、特徴量領域の多チャネルウィナーフィルタHkを算出する音声強調フィルタ算出ステップと、上記多チャネルウィナーフィルタHkと、上記観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、上記テーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、上記クリーン音声ガウス混合分布記憶部に記憶されたクリーン音声の統計量μs,kとを入力として、クリーン音声特徴量の最小二乗誤差推定値^stを音声強調済み特徴量として計算する音声強調フィルタ処理ステップと、を含むことを特徴とする音声強調方法。請求項1乃至3の何れかに記載した音声強調装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。しかし、従来の特徴量を用いた音声強調方法では、音響歪みパラメータ推定に空間情報を用いる考えが無かったので、入力信号が1チャネルであることが通常であった。その結果、パラメータ推定の精度が不十分である課題があった。この発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、入力信号を多チャネル化することで空間情報を利用可能とし、十分なパラメータ推定精度が得られる特徴量領域で動作する音声強調装置と、その方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の音声強調装置は、特徴量抽出部と、クリーン音声ガウス混合分布記憶部と、音響歪みパラメータ推定部と、クリーン音声特徴量推定部と、を具備する。特徴量推定部は、多チャネル音響信号を観測信号とし、それぞれのチャネルの音響信号の特徴量を抽出する。クリーン音声ガウス混合分布記憶部は、クリーン音声の混合ガウス分布を記憶する。音響歪みパラメータ推定部は、多チャネルの観測信号の特徴量と、クリーン音声ガウス混合モデルを入力として、上記観測信号に含まれる加法性雑音成分とチャネル応答歪みに関する音響歪みパラメータを最尤推定する。クリーン音声特徴量推定部は、多チャネルの観測信号の特徴量と、音響歪みパラメータ推定部で推定した音響歪みパラメータと、クリーン音声ガウス混合モデルを入力として、観測信号に含まれるクリーン音声を最小二乗誤差推定してクリーン音声信号の特徴量を推定する。この発明の音声強調装置によれば、チャネル間情報空間情報を用いることで、クリーン音声の推定精度を向上させることが出来る。評価実験で確認した具体的な効果については後述する。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、各信号についてモデル化と定義を行う。モデル化と定義観測信号の特徴量を、つまり観測信号を、対数メルスペクトル領域で式1に示すようにモデル化する。Yn,tpはn番目のマイクロホンでの観測信号特徴量、Stpはクリーン音声特徴量べクトルのp番目の要素、Vn,tpはn番目のマイクロホンで観測される加法性雑音の成分、Qn,tpはn番目のマイクロホンと話者間の室内伝達関数に対応するチャネル応答成分である。tは時間フレームのインデックスである。また、fa,b,cは式2で定義されるものである。観測信号yt、雑音信号vt、チャネル応答成分q、クリーン音声stについて以下のようにベクトルと行列表現を用いる。なお、観測信号ytは全チャネルを表し、yn,tはマイクロホン番号ごとの観測信号である。この関係は雑音信号vtとチャネル応答成分qについても同様である。クリーン音声を用いた事前学習で得られるガウス混合モデルを式4に示すように定義する。ここでKは混合数を表し、ckはk番目のガウス分布に対する混合重みを表す。平均μs,k=τs,k1...τs,kPT、共分散行列Σss,k、混合重みckは、すべて事前学習時にクリーン音声から学習される。また、共分散行列Σss,kとしては、対角成分以外の成分はゼロである対角共分散を仮定した。式1を用いれば、観測信号について精度の高いモデル化が行われるが、この非線形な観測モデルをそのまま用いると、音響歪みパラメータの推定が非常に複雑になる。複雑なパラメータ推定を回避するために、1次のテーラー展開を用いて式1を近似する。はじめに、加法性雑音成分vnを単一ガウス分布と仮定し、分散Σvv及び平均μv=μTv1...μTvNと仮定する。ここでμvnはμvn=τvn1...τvnPTである。これらの定義を用いると、μv,μs,k,q0における観測信号ytの1次のテーラー展開は式5のように表される。ここでINP×PはNP×P次元の行列であり、そのn番目n=1,...,Nの行列内のブロックはP×P次元の単位行列からなる。INP×Pの次元に注目すると、P×PのN倍の次元であることが分かり、すべてのマイクロホン信号が考慮されたモデル化が行われていることが分かる。クリーン音声sに関する1次のテーラー展開係数DskもNP×P次元の構造を持つ。チャネル応答成分qに関する1次のテーラー展開係数Dqkと、雑音信号に関する1次のテーラー展開係数Dvkは、NP×NP次元のブロック対角行列である。gkは補正項であり、式6で定義される。この実施例では、雑音に関する項の共分散行列については、周波数間での相関はゼロと仮定し、その対角要素のみを考慮した。対角要素については後述する。対角成分を考慮することで、効果的にチャネル間情報を用いることが可能となる。図1に、この発明の音声強調装置100の機能構成例を示す。その動作フローを図2に示す。音声強調装置100は、特徴量抽出部10と、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20と、音響歪みパラメータ推定部30と、クリーン音声特徴量推定部40と、制御部50と、を具備する。音声強調装置100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。特徴量抽出部10は、多チャネル音響信号を観測信号とし、それぞれのチャネルの音響信号の特徴量を抽出するステップS10。クリーン音声ガウス混合分布記憶部20は、クリーン音声の混合ガウス分布を記憶する。音響歪みパラメータ推定部30は、特徴量抽出部10が出力する多チャネルの観測信号の特徴量と、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20に記憶されたクリーン音声ガウス混合モデルを入力として、観測信号に含まれる加法性雑音成分とチャネル応答歪みに関する音響歪みパラメータを最尤推定するステップS30。クリーン音声特徴量推定部40は、特徴量抽出部10が出力する多チャネルの観測信号の特徴量と、音響歪みパラメータ推定部30で推定した音響歪みパラメータと、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20に記憶されたクリーン音声ガウス混合モデルを入力として、観測信号に含まれるクリーン音声を最小二乗誤差推定してクリーン音声信号の特徴量を推定するステップS40。制御部50は、上記した各部間の時系列的な動作等を制御するものである。以上述べたように動作することで、音声強調装置100は、チャネル間情報を用いたクリーン音声特徴量の推定精度を向上させることが出来る。以降において、音声強調装置100の各部の機能を更に詳しく説明する。特徴量抽出部特徴量抽出部10は、クリーン音声に雑音とチャネル歪みが重畳した観測信号を、複数N個のマイクロホンで収音した多チャネルの音響信号を入力として、それぞれの音響信号から対数スペクトルを抽出するものであり、マイクロホンの数に対応した複数の特徴量抽出部101~10Nで構成される。その動作フローを図3に示す。観測信号は、例えば30ms程度の短時間ハミング窓で窓かけされるステップS10a。それぞれ窓かけされた観測信号は離散フーリエ変換を経てパワースペクトルに変換されるステップS10c。パワースペクトルに変換された観測信号は、その後、各周波数で対数スペクトルの観測信号特徴量Y1,tp~YN,tpに変換されるステップS10d。音響歪みパラメータ推定部音響歪みパラメータ推定部30は、チャネル応答成分qと、加法性雑音成分vnの平均μvと、その共分散Σvvを、期待値最大化法を用いて最尤推定する。加法性雑音成分の共分散Σvvには、複数チャネル間の相互関係を表す空間情報が含まれている。空間情報とは、式7の行列中のσn,mn≠mを指す。期待値最大化法EMアルゴリズムとも称するでは、一般的に初期パラメータλ={μv,Σvv,qを基に、 ̄λを変化させ尤度関数を最大化することを行う。そして、この尤度関数の最大化は、以下の補助関数Qを繰り返し最大化することで行う。ここで、補助関数Qは、初期パラメータλが固定という仮定のもとでの最適化対象 ̄λの関数であることを表している。また、SとVは、時間フレーム1~Tまでのクリーン音声と加法性雑音それぞれの特徴量からなる。Tは各発話のフレーム数であり、Kはガウス混合モデルのインデックスの集合を表す。Ksは混合数を表す。加法性雑音とチャネル応答成分に関する項は、最終的にはEMアルゴリズムの中で一緒に推定されるものではあるが、ここでは説明の都合上、各要素の推定に関して別々に説明を行う。まず、加法性雑音に関するパラメータ推定について説明する。補助関数Qの計算のために、加法性雑音に関する項としては観測信号に関する事後確率pkyt,λ、雑音の確率分布pVt ̄Σvv, ̄μV、雑音の事後分布pVtyt,k,λの計算が必要になる。これらの項の計算を行うことで、加法性雑音に関する最適パラメータ ̄μv0、 ̄Σvv0を推定することが可能となる。以下に、加法性雑音に関する項を計算するための式の導出を行う。はじめに、観測信号に関する確率密度関数pytk,λは、平均μy,k、共分散Σyy,kを持つガウス分布であることを利用する。そうすることで、観測信号に関する事後確率pkyt,λは次式で求めることができる。ここで、kはすべてのチャネル間で共通のクリーン音声に関するパラメータであることに注意すると、複数のマイクロホンを用いることで、上記事後確率pkyt,λの推定に用いることのできる情報量が増えることが分かる。より多くの情報量に基づき事後確率の推定が行われるため、事後確率の推定精度を向上させる効果が期待できる。次に、雑音の確率分布pVt ̄Σvv, ̄μVもガウス分布であることを考慮すると、雑音の事後分布pVtyt,k,λもガウス分布であることが分かる。このガウス分布の平均と分散の計算のためには、結合分布ytTvtTTの平均と分散が、以下のように与えられることを利用する。ここで、Σyy,kは式11で表され、Σvy,kは式12で表せる。上記の結合分布を考慮すると、雑音に関する事後分布pVtyt,k,λは、以下の平均と分散を持つガウス分布となる。非特許文献1では~Σyy,kの逆行列計算が必要となるが、この行列はランクPとなり、1ch処理つまり、N=1の場合のみにフルランクとなる。しかし、この実施例では多チャネルN>1での定式化を行っているため、この行列はランク落ちとなり、逆行列計算が困難となる。上記した2つの式は、非正則行列の逆行列計算を伴わないため、多チャネル処理により適した定式化である。ここでpytvt,k, ̄qとckは、 ̄Σvvと ̄μvとは独立であるため、雑音に関する最適パラメータ ̄μvo、 ̄Σvvoは式15、式16のようにそれぞれ求めることができる。式15と式16は、補助関数Qλ, ̄λをそれぞれの変数に関して偏微分し、勾配をゼロとすることで導出される。次に、チャネル応答に関する項に関するパラメータ推定について説明する。チャネル応答パラメータの最適値 ̄qoを求めるためには、観測の事後分布pytvt,k, ̄qが以下の平均と共分散~Σyy,kを持つガウス分布であることを利用する。ここで共分散行列~Σyy,kは非正則であるため、チャネル応答パラメータの最適値 ̄qは、補助関数Qを ̄qついて最大化するだけでは、一意に求めることはできない。そこで、チャネル応答パラメータの最適値 ̄qnoの推定には、各チャネルごとに補助関数を補助関数Qと同様の形で定義し、以下の式を導出した。ここで、 ̄qnoは各チャネルごとのチャネル応答パラメータの推定値である。ここで、~Σynyn,kは、以下の可逆な行列となる。また、~μvn,kyn,t,λは次式で定義される。図4に、音響歪みパラメータ推定部30の機能構成例を示す。その動作フローを図5に示す。音響歪みパラメータ推定部30は、雑音成分分解手段31と、チャネル応答成分分解手段32と、クリーン音声成分分解手段33と、期待値計算手段34と、最大化手段35と、を具備する。最初に、音響歪みパラメータの更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μxの初期値を雑音成分分解手段31に設定する。と共に、更新されたクリーン音声特徴量ベクトル ̄qの初期値をチャネル応答成分分解手段32に設定する。雑音に関する項μxとΣyyの初期値は、観測信号中の最もエネルギーの小さい部分から推定した。また、qについては、ランダムな初期値を与えるステップS30。雑音成分分解手段31は、更新された加法性雑音成分の平均ベクトル ̄μxを、マイクロホン毎の特徴量領域のスカラー量τvnpμvn=τvn1...τvnPTに分解する。nは1~N、pは1~Pである。チャネル応答成分分解手段32は、更新されたクリーン音声特徴量ベクトル ̄qを、n番目のマイクロホンと話者間の室内伝達関数に対応するチャネル応答成分Qnpに分解する。クリーン音声成分分解手段33は、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20に記憶されたクリーン音声ガウス混合分布の平均ベクトルμs,kを、特徴量領域のスカラー量τs,kpμs,k=τs,k1...τs,kPTに分解するステップS31~S32。期待値計算手段34は、雑音成分分解手段31とチャネル応答成分分解手段32とクリーン音声成分分解手段33の出力する特徴量領域のそれぞれのスカラー量を入力として、クリーン音声の特徴量と加法性雑音の特徴量とチャネル応答成分の特徴量とでモデル化した観測信号を、テーラー展開したそれぞれの特徴量に関する1次のテーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと観測信号に関する事後確率pkyt,λの期待値を計算するステップS33。事後確率pkyt,λは、上記した式9で計算する。クリーン音声sに関する1次のテーラー展開係数Dksは、NP×P次元の構造を持つ、n番目の行列内のブロックであるP×P次元の行列Dn,ksの中のp番目p=1,...,Pの対角要素は、式21で与えられる。ここで、Q0npは、テーラー展開の展開点のチャネル応答成分である。チャネル応答成分qに関する1次のテーラー展開係数Dkqと加法性雑音成分μvに関する1次のテーラー展開係数Dkvは、NP×NP次元のブロック対角行列であり、n番目のブロック対角要素はP×P次元の対角行列Dn,kq,Dn,kvであり、その中のp番目p=1,...,Pの対角要素は、式22と式23で与えられる。ここで、fは各要素ごとに作用する関数である。また、以下の仮定を用いている。期待値計算手段34の処理は、全てのガウス分布k混合数Kについて行われる。最大化手段34は、期待値計算手段33で計算された1次のテーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと事後確率pkyt,λを入力として、雑音に関する最適パラメータ ̄μvo、 ̄Σvvoを上記した式15と式16を用いて更新する。それと同時に、チャネル応答パラメータの最適値 ̄qnoも上記した式18を用いて更新するステップS340。更新されたパラメータ ̄μv、 ̄qn、 ̄Σvv、は、ベクトル成分分解手段31と32と、期待値計算手段34に出力帰還され、補助関数の値が十分に最大化され、パラメータが最適値 ̄μvo、 ̄Σvvo、 ̄qnoに十分に近づくまでステップS341の収束、ステップS31~S340の処理が繰り返される。なお、1次のテーラー展開係数を用いる例で説明を行ったが、より高次のテーラー展開係数を用いても良い。計算は複雑になるが、パラメータの推定精度の向上が期待できる。クリーン音声特徴量推定部図6に、クリーン音声特徴量推定部40の機能構成例を示す。その動作フローを図7に示す。クリーン音声特徴量推定部40は、音声強調フィルタ算出手段41と音声強調フィルタ処理手段42を備える。音声強調フィルタ算出手段41は、特徴量抽出部10が出力する観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、音響歪みパラメータ推定部30が出力する音響歪みパラメータ ̄μvo, ̄Σvvo, ̄qnoと1次のテーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20にされたクリーン音声の統計量μs,kΣss,kとを、入力として特徴量領域の多チャネルウィナーフィルタHkを次式を用いて算出するステップS41。ここで~Σyy,kは式29で計算される。補正項gkは上記した式6で計算される。音声強調フィルタ処理手段42は、ウィナーフィルタHkと、観測信号の特徴量Y1,tp~YN,tpと、1次のテーラー展開係数Dks,Dkq,Dkvと、クリーン音声ガウス混合分布記憶部20にされたクリーン音声の統計量μs,kとを、入力としてクリーン音声特徴量の最小二乗誤差推定値^stを音声強調済み特徴量として計算するステップS42。クリーン音声特徴量の最小二乗誤差推定値^stは式30で表せる。ここで、クリーン音声特徴量stの分布はガウス混合モデルで与えられることを考慮すると、クリーン音声特徴量の最小二乗誤差推定値^stは次式で与えられる。ここで、μy,kは式25のように計算される。この実施例では、空間情報を明示的に含むパラメータΣvvが、多チャネルウィナーフィルタHkを計算するために用いるパラメータΣyy,kの計算に用いられるため、ウィナーフィルタによるクリーン音声推定精度が向上する。さらに、式31に使われているpkytも、音響歪みパラメータ推定部30で空間情報を用いてより精度良く推定されているため、クリーン音声特徴量推定の精度が向上する。評価実験この発明の音声強調装置100の性能を評価する目的で評価実験を行った。実験条件は次の通りとした。評価には、TIDigitデータベースを用いた数字認識実験を用いた。標本化周波数は8kHzとした。音響モデルの学習には、TIDigitデータベースから得られるクリーン音声8440文を用いた。音響モデルは話者非依存とし、各単語について18状態からなる隠れマルコフモデルを用いた。各状態でのガウス混合モデルの混合数は3とした。特徴量としては、13次のメル周波数ケプストラムMFCCにそのΔ成分とΔΔ成分を加えた39次元のMFCC特徴量を用いた。これらの設定は一般的な実験で広く用いられている設定に倣ったものである。この発明の音声強調方法は、特徴量領域で行うが、特徴量領域としては対数メルスペクトル領域を用いた。事前学習でのガウス混合モデルの学習には、音声認識の音響モデル学習に用いたデータと同じTIDigitデータベースから得られるクリーン音声8440文を用いた。ガウス混合モデルの混合数は、K=256とした。音声強調後の処理音声は対数スペクトル領域の信号であるため、処理後の音声は、音声認識の事前学習時と同様の処理手順を用いて、39次元のMFCC特徴量に変換した。音響歪みパラメータ推定部30のEMアルゴリズムの繰り返し回数は最大10回とした。2チャネルの評価用観測信号の作成には、学習で用いられていないTIDigitデータベースの評価用クリーン音声1001文を用いた。これらのクリーン音声を、実測されたRWCPデータベースの2種類の室内インパルス応答それぞれ残響時間0秒と、0.31秒に畳み込み、2つの残響条件を模擬し、その後、この残響音声に、AURORA2データベースに含まれるノイズ区間、若しくは定常白色雑音を、いくつかのSNR条件0,5,10,15,20dBで足し合わせた。実験条件としては、合計20種類2残響条件×2雑音条件×5SNR条件の異なる雑音残響環境を模擬した。表1~4に、各雑音、残響条件での実験結果単語正解精度を示した。表中のベースラインは、音声強調処理を行わずに観測信号をそのまま認識した場合の単語正解精度である。従来法1及び2は、各々のマイク観測信号に異なる従来法を適用して音声強調を行い、処理信号を認識した場合の単語正解精度である。チャネル間情報空間情報を用いるこの発明の音声強調方法が高い認識性能を示し、この発明の有効性を確認することが出来た。上記した音声強調装置100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、DVD-RAMRandomAccessMemory、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEP-ROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory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、CD-ROM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。"