"複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音から目的音源からの音源信号を分離する音源分離装置であって、前記混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1のビームフォーマ処理部と、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2のビームフォーマ処理部と、前記第1のビームフォーマ処理部により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2のビームフォーマ処理部により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算するパワー計算部と、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、を備え、前記第1のビームフォーマ処理部により得られた信号と、前記重み付け係数算出部が算出する前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離する音源分離部と、を有することを特徴とする音源分離装置。前記第1のビームフォーマ処理部により得られた信号と、前記重み付け係数算出部が算出する前記重み付け係数とを乗算する重み付け係数乗算部を更に有し、前記音源分離部は、前記重み付け係数乗算部の出力結果と前記第1のビームフォーマ処理部から得られた信号とを、所定の割合で加算した結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする請求項1に記載の音源分離装置。前記重み付け係数乗算部の出力結果と前記第1のビームフォーマ処理部から得られた信号とを、所定の割合で加算した結果を出力するミュージカルノイズ低減部と、前記マイクロホン対のうち、前記目的音源に近いマイクロホンからの出力信号にフィルタ係数が可変な適応フィルタを適用することで前記マイクロホン対のうち、前記目的音源から遠いマイクロホンからの出力信号と一致するような擬似信号を算出し、前記目的音源から遠いマイクロホンからの出力信号と前記疑似信号との差分によって雑音成分を算出する雑音推定部と、前記ミュージカルノイズ低減部の出力結果と、前記雑音推定部が算出した前記雑音成分に基づいて、前記ミュージカルノイズ低減部の出力結果に含まれる雑音成分を算出する雑音イコライザ部と、前記ミュージカルノイズ低減部の出力結果と雑音イコライザ部の出力結果に基づき前記ミュージカルノイズ低減部の出力結果に含まれる残留雑音を抑圧する残留雑音抑圧部を有し、前記音源分離部は、前記残留雑音抑圧部の出力結果に基づき前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする請求項2に記載の音源分離装置。前記雑音推定部、前記雑音イコライザ部、および前記残留雑音抑制部の少なくとも一つを前記周波数毎の重み付け係数に基づき制御する制御部を有する請求項3に記載の音源分離装置。前記第1のビームフォーマ処理部で得られた音源信号に前記重み付け係数を乗算した乗算結果と、前記第1のビームフォーマ処理で得られた音源信号とを、所定の割合で加算するためのゲインを算出するミュージカルノイズ低減ゲイン算出部を有し、前記音源分離部は、前記ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部で算出されたゲインと前記第1のビームフォーマ処理にで得られた音源信号との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする請求項1に記載の音源分離装置。前記マイクロホン対のうち、前記目的音源に近いマイクロホンからの出力信号にフィルタ係数が可変な適応フィルタを適用することで前記マイクロホン対のうち、前記目的音源から遠いマイクロホンからの出力信号と一致するような擬似信号を算出し、前記目的音源から遠いマイクロホンからの出力信号と前記疑似信号との差分によって雑音成分を算出する雑音推定部と、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた音源信号と前記ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部において算出されたゲインとを乗算した乗算結果と、前記雑音推定部が算出した前記雑音成分に基づいて、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた音源信号と前記ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部において算出されたゲインとを乗算した乗算結果に含まれる雑音成分を算出する雑音イコライザ部と、前記ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部で算出されたゲインと、前記雑音イコライザ部で算出された前記雑音成分に基づいて、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた音源信号に乗算するためのゲインであって、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた音源信号と前記ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部において算出されたゲインとを乗算した乗算結果に含まれる残留雑音を抑圧するためのゲインを算出する残留雑音抑圧ゲイン算出部を備え、前記音源分離部は、残留雑音抑圧ゲイン算出部で算出されたゲインと前記第1のビームフォーマ処理で得られた音源信号との乗算結果に基づき前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする請求項5に記載の音源分離装置。前記雑音推定部、前記雑音イコライザ部、および前記残留雑音抑圧ゲイン算出部の少なくとも一つを前記周波数毎の重み付け係数に基づき制御する制御部を有する請求項6に記載の音源分離装置。前記マイクロホン対の少なくとも一方のマイクロホンからの出力信号に乗算して、当該マイクロホンの位置を仮想的に移動させるための基準遅延量を周波数毎に算出する基準遅延量算出部と、前記マイクロホン対の少なくとも一方のマイクロホンからの出力信号に対して周波数帯域ごとに遅延量を与える指向性制御部を備え、前記指向性制御部は、基準遅延量算出部が算出する前記基準遅延量が空間サンプリング定理を満たす周波数帯域では、当該基準遅延量を前記遅延量とし、前記基準遅延量が空間サンプリング定理を満たさない周波数帯域では、下記式30によって求められる最適遅延量τ0を前記遅延量とすることを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の音源分離装置。ただし、下記式30中、dは2つのマイクロホン間距離、cは音速、ωは周波数複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音から目的音源からの音源信号を分離する音源分離装置であって、前記混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して異なる第1の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1のビームフォーマ処理手段と、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2のビームフォーマ処理手段と、前記第1のビームフォーマ処理手段により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2のビームフォーマ処理手段により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算するパワー計算手段と、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1のビームフォーマ処理手段で得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する重み付け係数算出手段と、を備え、前記第1のビームフォーマ処理手段により得られた信号と、前記重み付け係数算出手段が算出する前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離する音源分離手段と、を有することを特徴とする音源分離装置。前記第1のビームフォーマ処理手段により得られた信号と、前記重み付け係数算出手段が算出する前記重み付け係数とを乗算する重み付け係数乗算手段を更に有し、前記音源分離手段は、前記重み付け係数乗算手段の出力結果と前記第1のビームフォーマ処理手段から得られた信号とを、所定の割合で加算した結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする請求項9に記載の音源分離装置。第1のビームフォーマ処理部と、第2のビームフォーマ処理部と、パワー計算部と、重み付け係数算出部と、音源分離部と、を有する音源分離装置が実行する音源分離方法であって、前記第1のビームフォーマ処理部が、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1のステップと、前記第2のビームフォーマ処理部が、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2のステップと、前記パワー計算部が、前記第1のステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2のステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算する第3のステップと、前記重み付け係数算出部が、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1のステップで得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する第4のステップと、前記音源分離部が、前記第1のステップにより得られた信号と、前記第4のステップにおいて算出された前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離する第5のステップと、を含むことを特徴とする音源分離方法。コンピュータに、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1の処理ステップと、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2の処理ステップと、前記第1の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算する第3の処理ステップと、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1の処理ステップで得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する第4の処理ステップと、前記第1の処理ステップにより得られた信号と、前記第4の処理ステップにおいて算出された前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離する第5の処理ステップと、を実行させるためのプログラム。ところで、特許文献1に記載の音源分離装置では、ビームフォーマ処理後に算出される2つのパワースペクトル情報の差分が所定の閾値以上である場合にはその差分を目的音であると認識してそのまま出力する一方、2つのパワースペクトル情報の差分が所定の閾値未満である場合にはその差分は雑音であると認識してその周波数帯域の出力を0としている。よって、例えば自動車の走行雑音のように到来方向が特定の方向に定まらない拡散性雑音が存在する環境下において特許文献1の音源分離装置を動作させると、特定の周波数帯域が大きく削除される結果、拡散性雑音が音源分離結果に不規則に振り分けられてミュージカルノイズとなる場合がある。なお、ミュージカルノイズとは雑音の消し残りであり、時間軸上および周波数軸上で孤立した成分であるため、不自然で耳障りな音として聞こえる。また、特許文献1では、ポストフィルタ処理をビームフォーマ処理の前段に入れることによって、拡散性雑音、定常雑音などを低減し、音源分離後のミュージカルノイズの発生を防ぐことが開示されている。しかしながら、マイクロホンが離れて配置された場合や携帯電話やヘッドセットなどの筐体にマイクロホンがモールドされている場合、両方のマイクロホンに入力される雑音の音量差や位相差が大きくなる。そのため、片方のマイクロホンで求めたゲインをそのままもう片方のマイクロホンに適用すると帯域毎に目的音が抑圧されすぎたり、雑音が大きく残ったりする。その結果、ミュージカルノイズの発生を十分に防ぐことは困難となる。そこで、本発明は、上述のような問題を解決するためになされたものであり、マイクロホンの配置の影響を受けることなくミュージカルノイズの発生を十分に低減させることが可能な音源分離装置、音源分離方法、及び、プログラム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、本発明の一態様は、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音から目的音源からの音源信号を分離する音源分離装置であって、前記混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1のビームフォーマ処理部と、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2のビームフォーマ処理部と、前記第1のビームフォーマ処理部により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2のビームフォーマ処理部により得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算するパワー計算部と、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1のビームフォーマ処理部で得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、を備え、前記第1のビームフォーマ処理部により得られた信号と、前記重み付け係数算出部が算出する前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする音源分離装置である。また、本発明の他の態様は、第1のビームフォーマ処理部と、第2のビームフォーマ処理部と、パワー計算部と、重み付け係数算出部と、を有する音源分離装置が実行する音源分離方法であって、前記第1のビームフォーマ処理部が、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1のステップと、前記第2のビームフォーマ処理部が、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2のステップと、前記パワー計算部が、前記第1の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算する第3のステップと、前記重み付け係数算出部が、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1のステップで得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する第4のステップと、を備え、前記第1のステップにより得られた信号と、前記第4のステップにおいて算出された前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする音源分離方法である。また、本発明の他の態様は、コンピュータに、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音が入力される2つのマイクロホンからなるマイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して互いに異なる第1の係数を用いた周波数領域での積和演算を行うことにより、前記2つのマイクロホンを結ぶ線分と交わる平面を境にして目的音源の方向が含まれる領域とは反対の領域から到来する音源信号を減衰させる第1の処理ステップと、前記マイクロホン対からのそれぞれの出力信号に対して、前記互いに異なる第1の係数と周波数領域で複素共役の関係にある第2の係数を乗算し、得られる結果を周波数領域で積和演算することにより、前記平面を境にして前記目的音源の方向が含まれる領域から到来する音源信号を減衰させる第2の処理ステップと、前記第1の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第1のスペクトル情報を計算し、更に、前記第2の処理ステップにより得られた信号から周波数毎のパワー値を有する第2のスペクトル情報を計算する第3の処理ステップと、前記第1のスペクトル情報と前記第2のスペクトル情報の周波数毎のパワー値の差分に応じて、前記第1の処理ステップで得られた信号に乗算するための周波数毎の重み付け係数を算出する第4の処理ステップと、を備え、前記第1の処理ステップにより得られた信号と、前記第4の処理ステップにおいて算出された前記重み付け係数との乗算結果に基づき、前記混合音から前記目的音源からの音源信号を分離することを特徴とする音源分離プログラムである。これらの構成によれば、特に、拡散性雑音の存在する環境下であっても、ミュージカルノイズの発生を抑制しつつ、複数の音源から発せられた音源信号が混合された混合音の中から、目的音源からの音源信号を分離することが可能となる。特許文献1の効果を維持しつつ、ミュージカルノイズの発生を十分に低減させることが可能となる。以下、本発明に係る実施の形態について、図面を参照しながら説明する。[第1実施形態]図1は、第1実施形態に係る音源分離システムの基本的構成を示す図である。このシステムは、2つのマイクロホン以下マイクという10、11と、音源分離装置1とで構成されている。以下、マイクロホンを二つとして実施形態の説明を行うが、マイクロホンの数は少なくとも2つ以上あればよく、2つに限定されない。この音源分離装置1は、図示せぬ、全体を制御し演算処理を実行するCPUと、ROM、RAM、ハードディスク装置等の記憶装置を含むハードウェアと、記憶装置に記憶されたプログラム、データ等を含むソフトウェアとを備えている。これらのハードウェア及びソフトウェアによって、音源分離装置1の各機能ブロックが実現される。2つのマイク10、11は、平面上に互いに離して設置されており、2つの音源R1、R2から発せられた信号を受信する。このとき、これら2つの音源R1、R2は、2つのマイク10、11を結ぶ線分と交わる平面以下、分離面とするを境界として分割された2つの領域以下分離面の左右というにそれぞれ位置するものとするが、必ずしも分離面に対し左右対称の位置に存在する必要はない。尚、本実施形態では、分離面を、2つのマイク10、11を結ぶ線分を面内に含む平面と垂直に交わる平面であって、前記線分の中点を通る平面とした例で説明する。また、音源R1から発生する音は取得すべき目的音、音源R2から発生する音は抑圧すべき雑音とする本明細書を通じて同様。また、雑音は1つに限定するものではなく、複数あってもよい。ただし、目的音と雑音の方向は異なるものとする。このマイク10、11で得た2つの音源信号を、スペクトル分析部20、21においてそれぞれマイク出力毎に周波数分析し、ビームフォーマ部3においてこれらの周波数分析された信号を分離面の左右に死角を形成したビームフォーマ30、31でフィルタリングを行い、パワー計算部40、41においてそのフィルタ出力のパワーを計算する。なお、ビームフォーマ30、31は、好ましくは、分離面の左右において、分離面に対して対称に死角を形成するものである。[ビームフォーマ部]まず、図2を参照して、ビームフォーマ30、31からなるビームフォーマ部3の構成を説明する。スペクトル分析部20、スペクトル分析部21で周波数成分毎に分解された信号x1ω、x2ωを入力として、乗算器100a、100b、100c、100dにて、フィルタ係数w1ω、w2ω、w1ω、w2ωは複素共役の関係にあることを示すと乗算をそれぞれ行う。そして、加算器100e、100fにて2つの乗算結果を加算し、その出力としてフィルタリング処理結果ds1ω、ds2ωを出力する。目的方位θ1に対するゲインを1とし、他方向θ2に1つの死角ゲイン0を形成するビームフォーマ30のフィルタベクトルをW1ω,θ1,θ2=[w1ω,θ1,θ2,w2ω,θ1,θ2]T、観測信号をXω,θ1,θ2=[x1ω,θ1,θ2,x2ω,θ1,θ2]Tとしたとき、ビームフォーマ30の出力ds1ωは次式で求めることが出来る。ただし、Tは転置操作、Hは共役転置操作を示す。また、ビームフォーマ31のフィルタベクトルをW2ω,θ1,θ2=[w1ω,θ1,θ2,w2ω,θ1,θ2]Tとしたとき、ビームフォーマ31の出力ds2ωは次式で求めることが出来る。このように、ビームフォーマ部3は、複素共役フィルタ係数を使用することにより、分離面に対して対称な位置に死角を形成している。ここで、ωは角周波数を表わし、周波数fに対してω=2πfの関係にある。[パワー計算部]次に、図3を参照して、パワー計算部40、41について説明する。パワー計算部40、41は、以下の計算式により、ビームフォーマ30、ビームフォーマ31からの出力ds1ω、ds2ωを、パワースペクトル情報ps1ω、ps2ωに変換する。[重み付け係数算出部]パワー計算部40、41の出力ps1ω、ps2ωは、重み付け係数算出部50の2つの入力として使用される。重み付け係数算出部50は、この2つのビームフォーマ30、31の出力のパワースペクトル情報を入力として、周波数毎の重み付け係数GBSAωを出力する。重み付け係数GBSAωは、前記パワースペクトル情報同士の差分に基づく値であり、重み付け係数GBSAωの一例としては、周波数毎にps1ωとps2ωの差分を計算し、ps1ωの値がps2ωの値より大きい場合にはps1ωとps2ωの差分の平方根をps1ωの平方根で除算した値を示し、ps1ωの値がps2ω以下の値の場合に0を示す値を定義域とした単調増加関数の出力値が考えられる。重み付け係数GBSAωを式で表すと以下のようになる。式5において、maxa,bは、a及びbのうちいずれか大きい値を返す関数を意味する。また、Fxは定義域x≧0においてdFx/dx≧0を満たす広義単調増加関数であり、例えばシグモイド関数や2次関数などが考えられる。ここで、GBSAωds1ωについて考察する。式1で示されるように、ds1ωは観測信号Xω,θ1,θ2に対する線形処理により得られる信号である。一方、GBSAωds1ωはds1ωに対する非線形処理により得られる信号である。図4は、aマイクの入力信号に対する、b特許文献1に係る音源分離装置の処理結果と、c本実施形態に係る音源分離装置の処理結果とを示す図である。つまり、図4bおよびcは、GBSAωds1ωをスペクトログラムで表したものの一例である。本実施形態に係る音源分離装置の単調増加関数Fxにはシグモイド関数を適用した。一般的にシグモイド関数は、1/1expa-bxで表される関数であり、図4cの処理結果においては、a=4,b=6を適用している。また、図5は、図4a~cの、ある時間帯におけるスペクトログラムの一部分符号5を時間軸方向に拡大した拡大図である。入力音声図5aに対する特許文献1の音源分離装置の処理結果図5bのスペクトログラムを見ると、本実施形態の音源分離装置の処理結果図5cよりも、雑音成分のエネルギーが時間方向、周波数方向に偏在しており、ミュージカルノイズが生じている様子がわかる。一方、図4cのスペクトログラムの雑音成分は入力信号のように雑音成分のエネルギーが時間方向、周波数方向に偏在しておらず、ミュージカルノイズが少ない様子がわかる。[ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部]GBSAωds1ωは、十分にミュージカルノイズが低減された目的音源からの音源信号であるが、拡散性雑音など様々な方向から到来するような雑音の場合、非線形処理であるGBSAωは周波数ビンごとおよびフレームごとに値が大きく変化し、ミュージカルノイズを生じさせる傾向がある。そこで、非線形処理後の出力にミュージカルノイズが生じていない非線形処理前の信号を付加することでミュージカルノイズを低減する。具体的には、出力GBSAωを、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗算して得られる信号XBSAωと、ビームフォーマ30の出力ds1ωを所定の割合で足し合わせてできる信号を算出する。また、別の方法として、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗算するゲインを再算出する方法がある。ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60では、重み付け係数算出部50の出力GBSAωを、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗算して得られる信号XBSAωと、ビームフォーマ30の出力ds1ωを所定の割合で足し合わせるようなゲイン値GSωを再算出する。ここで、XBSAωにビームフォーマ30の出力ds1ωをある割合で混合したものXSωは、以下の式で表される。γSは、混合時の割合を決定する重み係数であり、0よりおおきく1よりも小さい値となる。また、式6をビームフォーマ30の出力ds1ωにゲインを乗算する形に展開すると、以下のようになる。すなわち、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60は、GBSAωから1を引く減算部と、それに重み係数γSを掛ける乗算部と、それに1を加える加算部とから構成することができる。つまり、これらの構成から、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗ずるゲインとして、ミュージカルノイズが低減されたゲイン値GSωが再算出される。ゲイン値GSωとビームフォーマ30の出力ds1ωとの乗算結果に基づいて得られる信号は、GBSAωds1ωに比べミュージカルノイズが低減された目的音源からの音源信号となる。この信号を後述する時間波形変換部120で時間領域信号に変換し、出力することで、目的音源からの音源信号とすることも可能である。ところで、ゲイン値GSωは、GBSAωに比較して必ず大きくなるため、ミュージカルノイズを低減する一方で、雑音成分を増加してしまう。そこで、残留雑音を抑圧するために、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60の後段に残留雑音抑圧ゲイン算出部110を設け、さらに最適なゲイン値を再算出する。また、ビームフォーマ30の出力ds1ωにミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60で算出されたゲインGSωを乗算したXSωの残留雑音には、突発性雑音も含まれる。そこで、突発性雑音も推定できるように残留雑音抑圧ゲイン算出部110で利用する推定雑音の算出において、以下に説明するブロッキングマトリックス部70と雑音イコライザ部100を導入する。[雑音推定部]雑音推定部70のブロック図を図6a~dに示す。雑音推定部70は、マイク10、11で得た2つの信号から適応フィルタリングを行い、目的音である音源R1からの信号成分をキャンセルすることで、雑音成分のみを取得する。ここで、音源R1からの信号をStとする。なお、音源R1からの音は音源R2からの音よりも先にマイク10に到達する。それ以外の音源から発せられる音の信号をnjtとし、それらを雑音とする。このとき、マイク10の入力x1tと、マイク11の入力x2tは、以下のようになる。図6に示される適応フィルタ部71は、マイク10の入力信号と適応フィルタ係数を畳み込み、マイク11で得られた信号成分と一致するような擬似信号を算出する。次に、減算部72において、マイク11の信号から擬似信号を減算し、マイク11に含まれる音源R1からの信号中の誤差信号雑音信号を算出する。この誤差信号xABMが、雑音推定部70の出力信号となる。さらに、適応フィルタ部71において誤差信号から適応フィルタ係数の更新を行う。例えば、適応フィルタの係数Htの更新にNLMSNormalizedLeastMeanSquareを利用する。また、外部のVAD値や、後述する制御部160の情報から適応フィルタの更新を制御してもよい図6c、図6d。具体的には、例えば、閾値比較部74において、制御部160からの制御信号が所定の閾値よりも大きいと判断した場合に適応フィルタの係数Htが更新されるようになっていてもよい。なお、VAD値とは、目的音声が発話状態か非発話状態かを示す値である。値としては、On/Offの2値変移でもよいし、発話状態の確からしさを示すようなある範囲をもつ確率値でもよい。また、このとき、目的音と雑音が無相関であると仮定すると、雑音推定部70の出力xABMtは、以下のように算出される。このとき、目的音を抑圧するような伝達関数が推定できたとすると、出力xABMtは以下のようになる。以上により、目的音方向以外の雑音成分をある程度推定することができる。特に、GriffithJim手法と異なり固定フィルタを利用しないのでマイクゲインの違いにロバストに目的音を抑圧できる。また、図6b~図6dに示されるように、遅延器73におけるフィルタのDELAY値を変えることにより、雑音と判断される空間範囲を制御できる。よって、DELAY値に応じて指向性を狭めたり広げたりすることが出来る。なお、適応フィルタとしては、上記で挙げたものの他、マイクのゲイン特性差にロバストになるようなものであれば良い。また、雑音推定部70の出力に対しては、スペクトル分析部80において周波数分析し、雑音パワー計算部90において周波数ビン毎のパワーを計算する。また、雑音推定部70の入力としては、スペクトル分析後のマイク入力信号でもよい。[雑音イコライザ部]雑音推定部70の出力を周波数分析したXABMωに含まれる雑音量と、重み付け係数GBSAωを、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗算して得られる信号XBSAωと、ビームフォーマ30の出力ds1ωを所定の割合で足し合わせてできる信号XSωに含まれる雑音量は、スペクトルの形は似ているもののエネルギー量に乖離がある。よって、雑音イコライザ部100では、両者のエネルギー量を一致させるために補正を行う。雑音イコライザ部100のブロック図を図7に示す。なお、以下、雑音イコライザ部100の入力として、パワー計算部90の出力pXABMω、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60の出力GSω、ビームフォーマ30の出力ds1ωを使用した例を説明する。まず、乗算部101は、ds1ωとGSωの乗算を行う。その出力に対し、パワー計算部102ではパワーを求める。スムージング部103、104は、外部のVAD値や後述する制御部160からの信号を受け付けることによって雑音と判断した区間で、パワー計算部90の出力pXABMωとパワー計算部102の出力pXSωに対しそれぞれスムージング処理をする。スムージング処理とは、連続的なデータにおいて、他のデータよりも大きく乖離しているデータの影響を低減するためにデータを平均化する処理である。本実施形態では、一次IIRフィルタを用いてスムージング処理を行っており、スムージング処理されたパワー計算部90の出力pXABMωとパワー計算部102の出力pXSωは、現処理フレームにおけるパワー計算部90の出力pXABMωとパワー計算部102の出力pXSωに、過去のフレームにおけるスムージング処理されたパワー計算部90の出力とパワー計算部102の出力を用いて算出されている。スムージング処理の一例として、スムージング処理されたパワー計算部90の出力pXABMωとパワー計算部102の出力pXSωは以下の式13-1のように算出される。ここで、時系列をわかりやすくするため処理フレーム番号mを設け、現処理フレームをm、一つ前の処理フレームをm-1とする。なお、スムージング部103における処理は、閾値比較部105において、制御部160からの制御信号が所定の閾値よりも小さいと判断された場合に実行されるようになっていてもよい。イコライザ更新部106は、pXABMωとpXSωの出力比を算出する。すなわち、イコライザ更新部106の出力は、以下のようになる。イコライザ適用部107は、イコライザ更新部106の出力HEQωとパワー計算部90の出力pXABMωとに基づきXSωに含まれる推定雑音のパワーpλdωを算出する。pλdωは例えば以下のような計算に基づき算出すればよい。[残留雑音抑圧ゲイン算出部]残留雑音抑圧ゲイン算出部110では、ビームフォーマ30の出力ds1ωにゲイン値GSωを適用した際に残留する雑音成分を抑圧するため、ds1ωに乗ずるゲインを再算出する。すなわち、残留雑音抑圧ゲイン算出部110では、ds1ωにGSωを適用した値XSωに対し、残留雑音成分の推定値λdωを基にXSωに含まれる雑音成分を適切に除去するゲインである残留雑音抑圧ゲインGTωを算出する。ゲインの算出には、ウィーナーフィルタやMMSE-STSA法非特許文献1参照がよく利用されている。しかし、MMSE-STSA法は、雑音を正規分布として仮定しているため、突発性雑音などはMMSE-STSAの仮定に当てはまらない場合がある。そこで、本実施形態では、比較的突発性雑音を抑圧しやすい推定器を利用する。但し、推定器には、どのような手法を用いてもよい。残留雑音抑圧ゲイン算出部110は、以下のようにしてゲインGTωを算出する。まず、残留雑音抑圧ゲイン算出部110は、事後SNRNをもとに導かれる瞬時の事前SNRクリーン音声対雑音比SNを算出する。次に、残留雑音抑圧ゲイン算出部110は、DECISION-DIRECTEDAPPROACHにより事前SNRクリーン音声対雑音比SNを算出する。そして、残留雑音抑圧ゲイン算出部110は、事前SNRを基に最適なゲイン値を算出する。以下の式18におけるβpωは、ゲインの下限値を規定するスペクトラルフロア値である。これを大きく設定することにより目的音の音質劣化が抑えられるが残留雑音量が増える。一方、小さく設定すると、残留雑音量が少なくなるが目的音の音質劣化が大きくなる。残留雑音抑圧ゲイン算出部110の出力値は、以下のように表される。これにより、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗ずるゲインとして、ミュージカルノイズが低減され、かつ残留雑音も小さくなるようなゲイン値GTωが再算出される。また、目的音の過剰抑圧を防ぐために外部VAD情報や本発明の制御部160の制御信号の値に応じてλdωの値を調整してもよい。[ゲイン乗算部]重み付け係数算出部50の出力GBSAω、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60の出力GSω、又は残留雑音抑圧算出部110の出力GTωは、ゲイン乗算部130の入力として使用される。ゲイン乗算部130は、ビームフォーマ30の出力ds1ωと、重み付け係数GBSAω、ミュージカルノイズ低減ゲインGSω、又は残留雑音抑圧GTωとの乗算結果に基づく信号XBSAωを出力する。すなわち、XBSAωの値としては、例えば、ds1ωとGBSAωとの乗算値、ds1ωとGSωとの乗算値、又はds1ωとGTωとの乗算値を用いればよい。特に、ds1ωとGTωとの乗算値から得られた目的音源からの音源信号はミュージカルノイズ、雑音成分が極めて少ない信号となる。[時間波形変換部]時間波形変換部120は、ゲイン乗算部130の出力XBSAωを時間領域信号に変換する。[音源分離システムの別の構成例]また、図8は、本実施形態に係る音源分離システムの別の構成例を示す図である。本構成と図1に示される音源分離システムの構成との違いは、図1の音源分離システムでは雑音推定部70を時間領域で実現していたのに対し、図8の音源分離システムでは周波数領域で実現している点である。なお、他の構成については図1の音源分離システムの構成と同様である。この構成の場合、スペクトル分析80は不要となる。[第2実施形態]図9は、本発明の第2実施形態に係る音源分離システムの基本的構成を示す図である。本実施形態に係る音源分離システムにおいては、制御部160を有する点が特徴である。制御部160は、全周波数帯域の重み付け係数GBSAωをもとに、雑音推定部70、雑音イコライザ部100、残留雑音抑圧ゲイン算出部110の内部パラメータを制御することを特徴とする。内部パラメータの例としては、適応フィルタのステップサイズ、重み係数GBSAωのスペクトラムフロア値β、推定雑音の雑音量などが挙げられる。制御部160は、具体的には以下のような処理を実行する。例えば、重み付け係数GBSAωの全周波数帯域に亘る平均値を算出する。その平均値が大きければ音声存在確率が高いと判断できるため、制御部160は、算出した平均値と所定の閾値とを比較し、その比較結果に基づいて他のブロックを制御する。また、例えば、制御部160は、重み付け係数算出部50で算出される重み付け係数GBSAωのヒストグラムを0~1.0において0.1ごとに算出する。なお、GBSAωの値が大きい場合は音声が存在する確率が高く、GBSAωの値が小さい場合は音声が存在する確率が低いので、その傾向を表した重みテーブルをあらかじめ用意しておく。そして、算出したヒストグラムに重みテーブルを掛けそれらの平均値を算出し、閾値と比較し、その比較結果から他のブロックを制御する。また、例えば、制御部160は、重み付け係数GBSAωのヒストグラムを0~1.0において0.1ごとに算出した後、例えば、0.7~1.0の範囲に分布する個数を数え、その数と閾値を比較し、その比較結果に基づいて他のブロックを制御する。また、制御部160は2つのマイクロホンマイク10、11の少なくとも一方からの出力信号を受け付けてもよい。この場合の制御部160のブロック図を図10に示す。制御部160における処理の基本的な考えとしては、ds1ωとGBSAωとの乗算結果に基づく信号XBSAωと、雑音推定部165およびスペクトル分析部166による処理の出力XABMωのパワースペクトル密度を、エネルギー比較部167で比較する。具体的には、XBSAωとXABMωのパワースペクトル密度について、それぞれ対数をとりスムージングしたものを、XBSAω、XABMωとすると、制御部160は目的音の推定SNRDωを以下のように算出する。そして、上述した雑音推定部70およびスペクトル分析部80での処理と同様に、Dωから定常雑音成分DNωを検出し、DωからDNωを減算することで、Dωの突発雑音成分DSωを検出することができる。最後に、DSωとあらかじめ決められた閾値とを比較し、その比較結果から他のブロックを制御する。[第3実施形態]第1の構成図11は、本発明の第3実施形態に係る音源分離システムの基本的構成の一例を示す図である。図11に示される音源分離システムにおける音源分離装置1は、スペクトル分析部20、21と、ビームフォーマ30、31と、パワー計算部40、41と、重み付け係数算出部50と、重み付け係数乗算部310と、時間波形変換部120と、を有する。ここで、重み付け係数乗算部310以外の構成については、上述した他の実施形態における構成と同様である。重み付け係数乗算部310は、ビームフォーマ30により得られた信号ds1ωと、重み付け係数算出部50が算出する重み付け係数とを乗算する。第2の構成図12は、本発明の第3実施形態に係る音源分離システムの基本的構成の別の例を示す図である。図12に示される音源分離システムにおける音源分離装置1は、スペクトル分析部20、21と、ビームフォーマ30、31と、パワー計算部40、41と、重み付け係数算出部50と、重み付け係数乗算部310と、ミュージカルノイズ低減部320と、残留雑音抑圧部330と、雑音推定部70と、スペクトル分析部80と、パワー計算部90と、雑音イコライザ部100と、時間波形変換部120と、を有する。ここで、重み付け係数乗算部310と、ミュージカルノイズ低減部320と、残留雑音抑圧部330以外の構成については、上述した他の実施形態における構成と同様である。ミュージカルノイズ低減部320は、重み付け係数乗算部310の出力結果とビームフォーマ30から得られた信号とを、所定の割合で加算した結果を出力する。残留雑音抑圧部330は、ミュージカルノイズ低減部320の出力結果と雑音イコライザ部100の出力結果に基づき、ミュージカルノイズ低減部320の出力結果に含まれる残留雑音を抑圧する。また、図12の構成においては、雑音イコライザ部100は、ミュージカルノイズ低減部の出力結果と、雑音推定部70が算出した雑音成分に基づいて、ミュージカルノイズ低減部320の出力結果に含まれる雑音成分を算出する。ここで、重み付け係数GBSAωを、ビームフォーマ30の出力ds1ωに乗算して得られる信号XBSAωと、ビームフォーマ30の出力ds1ωを所定の割合で足し合わせてできる信号XSωには、雑音環境に応じて突発性雑音が含まれる場合がある。そこで、突発性雑音も推定できるように以下に説明する雑音推定部70と雑音イコライザ部100を導入する。以上のような構成により、図12の音源分離装置1は、残留雑音抑圧部330の出力結果に基づき混合音から、目的音源からの音源信号を分離する。すなわち、図12の音源分離装置1では、ミュージカルノイズ低減ゲインGSωや、残留雑音抑圧ゲインGTωを算出しない点が第1実施形態および第2実施形態の音源分離装置1と異なる点である。図12のような構成であっても、第1実施形態に係る音源分離装置1と同様の効果を奏する。第3の構成また、図13は、本発明の第3実施形態に係る音源分離システムの基本的構成の別の例を示す図である。図13に示される音源分離装置1は、図12の音源分離装置1の構成に、制御部160が加えられている。制御部160の機能は、第2実施形態で説明した機能と同様である。[第4実施形態]図14は、本発明の第4実施形態に係る音源分離システムの基本的構成を示す図である。本実施形態に係る音源分離システムにおいては、指向性制御部170、目的音補正部180、および到来方向推定部190を有する点が特徴である。指向性制御部170は、到来方向推定部190で推定される目的音位置に基づいて、分離したい2つの音源R1、R2が仮想的に出来るだけ分離面に対して対称となるように、スペクトル分析部20、21で周波数分析されたマイク出力のうち片方のマイク出力に遅延操作を与える。すなわち、仮想的に分離面を回転させるが、この時の回転角について、周波数帯域に応じて最適な値を算出する。ところで、指向性制御部170において指向性を狭めた後にビームフォーマ部3でフィルタ処理を行うことにより、目的音の周波数特性に若干の歪が生じるという問題がある。また、遅延量がビームフォーマ部3の入力信号に与えられることにより、出力ゲインが小さくなってしまう問題が生じる。そこで、目的音補正部180では、目的音出力の周波数特性を補正する。[指向性制御部]図25は、2つの音源R1目的音、音源R2雑音がマイクを結ぶ線分と交わる元々の分離面に対してθτだけ回転した分離面に対し、左右対称となる状況を示している。特許文献1に記述されているように、片方のマイクで取得した信号に一定遅延量τdを与えることで、図25に示される状況と等価な状況を実現可能である。すなわち、マイク間の位相差を操作し、指向特性を調整するため、上記の式1において、位相回転子Dωを乗ずる。なお、以下の式において、W1ω=W1ω,θ1,θ2、Xω=Xω,θ1,θ2である。ここで、遅延量τdは以下のように算出される。dはマイク間距離[m]、cは音速[m/s]である。しかしながら、位相情報をもとにアレイ処理をする場合、以下の式で表現される空間サンプリング定理を満たさなければならない。この定理を満たすために許容される遅延量の最大値τ0としては、となる。すなわち、各周波数ωが大きくなるほど、許容される遅延量τ0は小さくなってしまう。しかしながら、特許文献1の音源分離装置では、式27-2で与えられる遅延量は一定であるため、周波数領域の高域において式29を満たさなくなる場合が生ずる。結果として、図26に示されるように、所望の音源分離面から大きく外れた方向から到来する反対ゾーンの高域成分の音が出力されてしまう。そこで、本実施形態に係る音源分離装置においては、図15に示されるように、指向性制御部170に最適遅延量算出部171を設け、仮想的に分離面を回転させる際の回転角θτに対し一定の遅延を与えるのではなく、周波数帯毎に空間サンプリング定理を満たす最適な遅延量を算出することで、上記の問題を解決する。指向性制御部170は、最適遅延量算出部171において、式28よりθτによる遅延量を与えたとき周波数毎に空間サンプリング定理を満たすかを判定し、空間サンプリング定理を満たすならばθτに対応する遅延量τdを位相回転子172に適用し、空間サンプリング定理を満たさないならば、遅延量τ0を位相回転子172に適用する。図16は、本実施形態に係る音源分離装置1の指向特性を示す図である。図16に示されるように、式31の遅延量を適用することにより、所望の音源分離面から大きく外れた方向から到来する反対ゾーンの高域成分の音が出力されてしまうといった問題を解決することができる。また、図17は、指向性制御部170の別の構成を示す図である。この場合、最適遅延量算出部171において式31に基づいて算出された遅延量を片方のマイク入力だけに与えるのではなく、位相回転子172、173によって、双方のマイク入力にそれぞれ半分ずつの遅延を与え全体として同量の遅延操作を実現してもよい。つまり、片方のマイクで取得した信号に遅延量τdまたはτ0を与えるのではなく、片方のマイクで取得した信号に遅延量τd/2またはτ0/2、もう片方のマイクで取得した信号に遅延量-τd/2または-τ0/2を与えることで、全体の遅延差がτdまたはτ0になるようにしてもよい。[目的音補正部]別の問題点として、指向性制御部170において指向性を狭めた後にビームフォーマ30、31でBSA処理を行うことにより、目的音の周波数特性に若干の歪が生じることが挙げられる。また、式31の処理により、出力ゲインが小さくなってしまう問題が生じる。よって、目的音出力の周波数特性を補正するため目的音補正部180を設け周波数イコライジングを行う。つまり、目的音の場所はおおよそ固定されているため、推定される目的音位置に対して補正を行う。本実施形態では、ある点音源から各マイクまでの伝播時間や減衰量を表す伝達関数を簡易的に模した物理モデルを利用する。ここでは、マイク10の伝達関数を基準値とし、マイク11の伝達関数をマイク10に対する相対値として表現する。このとき、目的音位置から各マイクに到達する音の伝播モデルXmω=[Xm1ω,Xm2ω]は、以下のように表せる。γsは、マイク10と目的音の距離、θSは、目的音の方向である。この物理モデルを利用することで、推定される目的音位置から発せられた音声が各マイクにどのように入力されるのかが予め想定でき、目的音に対する歪具合も簡易的に算出される。上記の伝播モデルに対する重み付け係数はGBSAω|Xmωとなり、この逆数を目的音補正部180においてイコライザとして保持しておくことで、目的音の周波数歪を補正できる。よって、イコライザは、と求めることが出来る。以上より、重み付け係数算出部50で算出された重み付け係数GBSAωは目的音補正部180によって、以下の式に表されるGBSAωに補正される。図18は、θSが0度、γSが1.5[m]として目的音補正部180のイコライザを設計した際の音源分離装置1の指向特性を示す図である。0度方向から到来する音源に対し、出力信号の周波数歪がないことが図18より確認できる。なお、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60では、この補正された重み付け係数GBSAωを入力とする。すなわち、式7等のGBSAωは、GBSAωに置きかえられる。また、制御部160には、マイク10、11で得られた信号の少なくとも一方が入力されるようになっていてもよい。[音源分離システムの処理フロー]図19、音源分離システムにおける処理の一例を示すフロー図である。スペクトル分析部20、21において、マイク10、20のそれぞれにおいて得られた入力信号1、入力信号2に対し、周波数分析が実行されるステップS101、S102。また、ここで、到来方向推定部190において目的音の位置の推定が行われ、指向性制御部170において、推定された音源R1、R2の位置に基づいて最適遅延量が算出されて、この最適遅延量から入力信号1に位相回転子が乗算されるようになっていてもよい。次に、ステップS101、S102において周波数分析された信号x1ω、x2ωに対して、ビームフォーマ30、31でフィルタリング処理が実行されるステップS103、S104。また、これらのフィルタリング処理の出力に対して、パワー計算部40、41でパワーが計算されるステップS105、S106。重み付け係数算出部50において、ステップS105、S106での計算結果から分離ゲイン値GBSAωが算出されるステップS107。また、ここで、目的音補正部180において重み付け係数値GBSAωが再算出されることにより、目的音の周波数特性が補正されるようになっていてもよい。次に、ミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60において、ミュージカルノイズを低減させるようなゲイン値GSωが算出されるステップS108。また、制御部160において、ステップS107において算出された重み付け係数値GBSAωに基づいて、雑音推定部70、雑音イコライザ部100、残留雑音抑圧ゲイン算出部110を制御するための制御信号が算出されるステップS109。次に、雑音推定部70において、雑音推定が実行されるステップS110。さらに、ステップS110における雑音推定の結果xABMに対して、スペクトル分析部80において周波数分析が実行された後ステップS111、パワー計算部90において周波数ビン毎のパワーが計算されるステップS112。また、雑音イコライザ部100において、ステップS112で算出された推定雑音のパワーの補正が実行される。次に、残留雑音抑圧ゲイン算出部110においては、ステップS103で処理されたビームフォーマ30の出力値ds1ωにステップS108において算出されたゲイン値GSωを適用した値に対して、雑音成分を除去するためのゲインGTωが算出されるステップS114。なお、ゲインGTωの算出は、ステップS112においてパワー補正された雑音成分の推定値λdωに基づいて行われる。そして、ゲイン乗算部130において、ステップS103でのビームフォーマ30における処理の結果に対して、ステップS114で算出されたゲインが乗算されるステップS117。最後に、時間波形変換部120において、ステップS117での乗算結果目的音が時間領域信号に変換されるステップS118。また、第3実施形態で説明したように、ステップS108およびステップS114のゲインの算出を行わずに、ミュージカルノイズ低減部320と残留雑御抑圧部330とによって、ビームフォーマ30の出力信号から雑音を除くようになっていてもよい。なお、図19のフロー図に示される各処理は、大きく分けて3つの処理に分けられる。3つの処理とは、すなわち、ビームフォーマ30からの出力処理ステップS101~S103と、ゲイン算出処理ステップS101~S108およびステップS114と、雑音推定処理ステップS110~S113である。ゲイン算出処理と雑音推定処理については、ゲイン算出処理のステップS101~S107で重み付け係数が算出された後、ステップS108の処理が実行されると同時に、ステップS109の処理と雑音推定処理ステップS110~S113が処理された後、ステップS114でビームフォーマ30の出力に乗算されるゲインが決定される。[雑音推定部の処理フロー]図20は、図19のステップS110における処理の詳細を示すフロー図である。まず、音源R1からの信号成分と一致するような擬似信号HTtx1tが算出されるステップS201。次に、図6の減算部72において、マイク11の信号x2tから、ステップS201で算出された擬似信号が減算されることで、雑音推定部70の出力となる誤差信号xABMが算出されるステップS202。その後、制御部160からの制御信号が所定の閾値よりも大きい場合にはステップS203、適応フィルタ部71において、適応フィルタの係数Htが更新されるステップS204。[雑音イコライザ部の処理フロー]図21は、図19のステップS113における処理の詳細を示すフロー図である。まず、ビームフォーマ30の出力ds1ωに対してミュージカルノイズ低減ゲイン算出部60から出力されるゲインGSωが乗算されて出力XSωが得られるステップS301。制御部160からの制御信号が所定の閾値より小さい場合にはステップS302、図7のスムージング部103において、パワー計算部102の出力pXSωの時間スムージング処理が実行される。また、スムージング部104において、パワー計算部90の出力pXABMωの時間スムージング処理が実行されるステップS303、S304。そして、イコライザ更新部106において、ステップS303およびステップS304の処理結果の比率HEQωが算出されて、イコライザ値がHEQωに更新されるステップS305。最後に、イコライザ適用部107において、XSωに含まれる推定雑音λdωが算出されるステップS306。[残留雑音抑圧ゲイン算出部110の処理フロー]図22は、図19のステップS114における処理の詳細を示すフロー図である。制御部160からの制御信号が所定の閾値よりも大きい場合にはステップS401、雑音イコライザ部100の出力であって、雑音成分の推定値であるλdωの値が例えば0.75倍等に小さくする処理が実行されるステップS402。次に、事後SNRが算出されるステップS403。また、事前SNRが算出されるステップS404。最後に、残留雑音抑圧ゲインGTωが算出されるステップS405。[他の実施形態]重み付け係数算出部50でのゲイン値GBSAωの算出時において、所定のバイアス値γωを用いて前記重み付け係数を算出しても良い。例えば、ゲイン値GBSAωの分母に所定のバイアス値を加算して新たなゲイン値を算出しても良い。前記バイアス値の加算は、マイクのゲイン特性が揃っており、かつ、ヘッドセットやハンドセットなど目的音がマイクの近くに存在する場合において、特に低域のSNRの改善が期待できる。図23および図24は、ビームフォーマ30の出力値について近接音と遠距離音の場合を比較したグラフを示す図である。図23および図24のa1~a3は近接音についての出力値を表すグラフであり、b1~b3は遠距離音についての出力値を表すグラフである。また、図23においては、マイク10とマイク11の間隔は0.03mであり、マイク10と音源R1、R2との距離はそれぞれ0.06mメートルと1.5mである。また、図24においては、マイク10とマイク11の間隔は0.01mであり、マイク10と音源R1、R2との距離はそれぞれ0.02mメートルと1.5mである。例えば、図23a1は近接音によるビームフォーマ30の出力値ds1ω=|XωW1ω|2の値を示すグラフ、図23b1は遠距離音によるds1ωの値を示すグラフである。ここでは、近接音を目的音位置として目的音補正部180を設計しており、遠距離音の場合には目的音補正部180の影響により低域においてps1ωの値は小さくなる。また、ds1ωの値が小さい場合すなわち、ps1ωの値が小さい場合、γωの影響が大きくなる。つまり分子に比べ相対的に分母の項が大きくなるためGBSAωがさらに小さくなる。よって、遠距離音の低域が抑圧される。また、図7の構成においては、上記の式35で得られたGBSAωはビームフォーマ30の出力値ds1ωに適用され、GBSAωとds1ωの乗算結果XBSAωは、以下のように算出される。なお、以下の式においては、一例として、音源分離装置1が図7に示される構成である場合を示す。上述したように、図23および図24のa1、b1は、ビームフォーマ30の出力ds1ωを表すグラフである。また、各図のa2、b2は、式35の分母にγωを挿入しない場合の出力XBSAωを表すグラフである。また、各図のa3、b3は、式35の分母にγωを挿入する場合の出力XBSAωを表すグラフである。各図より、遠距離音の低域が抑圧されているのがわかる。つまり、低域中心に存在する走行雑音などには効果が期待できる。なお、上記説明において、ビームフォーマ30は第1のビームフォーマ処理部を構成する。また、ビームフォーマ31は第2のビームフォーマ処理部を構成する。また、ゲイン乗算部130は、音源分離部を構成する。"