"複数音源からの混合音を分離する音源分離部と、分離された音声信号の周波数のスペクトル成分ごとに、0から1の間の連続的な値をとりうるソフトマスクを、分離された音声信号の分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を使用して生成するマスク生成部と、前記音源分離部によって分離された音声を、前記マスク生成部で生成されたソフトマスクを使用して認識する音声認識部と、を備えた音声認識装置。前記マスク生成部は、時系列入力信号の周波数スペクトルの成分ごとに生成された、横軸がパワーの大きさのインデクスであり縦軸が累積頻度である、指数移動平均の重みをつけた累積ヒストグラムを使用して、音声信号とノイズとを分離し、前記分離信頼度に対する音声信号の分布及びノイズの分布を求める請求項1に記載の音声認識装置。前記マスク生成部が、環境の変化に応じて適応的にソフトマスクを生成するように構成された請求項1または2に記載の音声認識装置。前記マスク生成部が、前記分離信頼度を変数とする正規分布の確率密度関数を使用して前記ソフトマスクを生成する請求項1から3のいずれかに記載の音声認識装置。前記ソフトマスクが、音声信号の静的特徴量と動的特徴量に対して、別個の重み係数を備える請求項1から4のいずれかに記載の音声認識装置。音源分離部が、複数音源からの混合音を分離するステップと、マスク生成部が、分離された音声信号の分離信頼度を求めるステップと、マスク生成部が、音声信号とノイズを分離するステップと、マスク生成部が、分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を求めるステップと、マスク生成部が、分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布から、分離された音声信号の周波数のスペクトル成分ごとにソフトマスクを作成するステップと、音声認識部が、該ソフトマスクを使用して音声を認識するステップと、を含む音声認識方法。したがって環境の変化に対応することのできる構造を有したソフトマスクを使用した音声認識装置及び音声認識方法に対するニーズがある。本発明の第1の態様による音声認識装置は、複数音源からの混合音を分離する音源分離部と、分離された音声信号の周波数のスペクトル成分ごとに、0から1の間の連続的な値をとりうるソフトマスクを、分離された音声信号の分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を使用して生成するマスク生成部と、前記音源分離部によって分離された音声を、前記マスク生成部で生成されたソフトマスクを使用して認識する音声認識部と、を備えている。本態様によれば、マスク生成部が、分離された音声信号の分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を使用してソフトマスクを生成するので、環境の変化に応じて適切なソフトマスクを生成することができる。その結果、高性能の音声認識装置が得られる。本発明の第2の態様による音声認識方法は、音源分離部が、複数音源からの混合音を分離するステップと、マスク生成部が、分離された音声信号の分離信頼度を求めるステップと、マスク生成部が、音声信号とノイズを分離するステップと、マスク生成部が、分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を求めるステップと、マスク生成部が、分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布から、分離された音声信号の周波数のスペクトル成分ごとにソフトマスクを作成するステップと、音声認識部が、該ソフトマスクを使用して音声を認識するステップと、を含む。本態様によれば、マスク生成部が、分離された音声信号の分離信頼度に対する音声信号及びノイズの分布を使用してソフトマスクを生成するので、環境の変化に応じて適切なソフトマスクを生成することができる。その結果、高性能の音声認識方法が得られる。本発明の実施形態による音声認識装置及び音声認識方法において、前記マスク生成部は、時系列入力信号の周波数スペクトルの成分ごとに生成された、横軸がパワーの大きさのインデクスであり縦軸が累積頻度である、指数移動平均の重みをつけた累積ヒストグラムを使用して、音声信号とノイズとを分離し、前記分離信頼度に対する音声信号の分布及びノイズの分布を求める。本実施形態によれば、パワーに対する音声信号及びノイズの分布の特性から、音声信号とノイズとを明確に分離することができる。本発明の実施形態による音声認識装置及び音声認識方法において、前記マスク生成部が、環境の変化に応じて適応的にソフトマスクを生成するように構成されている。本実施形態によれば、環境の変化に常にソフトマスクを適応させることができる。本発明の実施形態による音声認識装置及び音声認識方法において、前記マスク生成部が、前記分離信頼度を変数とする正規分布の確率密度関数を使用して前記ソフトマスクを生成する。本実施形態によれば、簡単な手順でソフトマスクを生成することができる。本発明の実施形態による音声認識装置及び音声認識方法において、前記ソフトマスクが、音声信号の静的特徴量と動的特徴量に対して、別個の重み係数を備える。本実施形態によれば、静的特徴量の重み係数と動的特徴量の重み係数を別個に調整することにより、音声認識性能をより向上させることができる。図1は、本発明の一実施形態による音声認識装置の構成を示す図である。音声認識装置は、複数話者など複数音源の音声を同時認識する。音声認識装置は、音源分離部100、多チャンネルポストフィルタ200、音特徴抽出部300、マスク生成部400及び音声認識部500から構成される。音源分離部100について説明する。M個の音源とN個≧Mのマイクロフォンがあるとする。周波数ωにおけるM個の音源のスペクトルベクトルを、で示し、周波数ωにおけるN個のマイクロフォンによってとらえられた信号のスペクトルベクトルをで示す。ここで、Tは、転置オペレータである。xは、xHsによって計算される。ここで、Hは、伝達関数行列である。伝達関数行列の各コンポーネントHnmは、m番目の音源からn番目のマイクロフォンへの伝達関数を表す。音源分離は、一般的に以下の式によってあらわされる。yWxここで、Wは、分離行列と呼ばれる。音源分離は、出力信号yがsと同じであるという条件を満足するWを見つけることとして定義される。音源分離のアルゴリズムとして、BlindSourceSeparationとbeamformingの複合アルゴリズムであるGeometricSourceSeparationを使用する。多チャンネルポストフィルタ200について説明する。多チャンネルポストフィルタ200は、音源分離部100の出力を強調するために使用されるIEEE2005pp897-902。多チャンネルポストフィルタ200は、文献に記載された最適ノイズ推定器を使用したスペクトルフィルタである。この方法は、スペクトル減算IEEE1979pp200-203の一種であるが、時間及び周波数の寄与を考慮しているので、ミュージカルノイズ及びひずみの発生量は少ない。多チャンネルポストフィルタ200の入力は、音源分離部100の出力yである。多チャンネルポストフィルタ200の出力は、であり、と定義される。ここで、Gはスペクトルゲインである。Gの推定は、スペクトル振幅のMMSEminimummeansquareerror推定に基づいている。Gを推定するためにノイズ分散が推定される。ノイズ分散推定値λmは、と表現される。ここで、は、周波数fに対するフレームtにおける音源mに対するノイズの定常成分の推定値であり、は、音源リークの推定値である。定常ノイズ推定値は、MCRA技法ICohenandBBerdugoSpeechenhancementfornonstationarynoiseenvironmentsSignalProcessingvol81no2pp2403-24182001を使用して計算した。を推定するには、他の音源からの干渉は、係数ηによって減少すると仮定した。リーク推定値は、以下のように表現される。ここで、Ziは、m番目の音源ymの平滑化されたスペクトルであり、再帰的に定義されるSYamamotoKNakadaiJMValinJRouatFMichaudKKomataniTOgataandHGOkunoGeneticalgorithmbasedimprovementofrobothearingcapabilitiesinseparatingandrecognizingsimultaneousspeechsignalsinProceedingsof19thInternationalConferenceonIndustrialEngineeringandOtherApplicationsofAppliedIntelligentSystemsvolLNAI4031SpringerVerlag2006pp207-217。αは、0.7である。音特徴抽出部300について説明する。音特徴として、メルスケールログスペクトルを使用する。MSLSは、メル周波数ケプストラム係数に逆離散コサイン変換を適用することによって得られる。その後、ノイズロバストな音特徴を得るために、3個の正規化プロセス、平均パワー正規化、スペクトルピーク強調及びスペクトル平均正規化を適用する。詳細は文献に記載されている。特徴量は、静的スペクトル特徴量と動的スペクトル特徴量を含む。静的スペクトル特徴量をMkとすると、動的スペクトル特徴量は以下の式によって定義される。ここで、k、iは時間のインデクスである。動的スペクトル特徴量は、リークノイズ及び静的背景ノイズに対してロバストである。その理由は、隣接する静的スペクトル特徴量の差として定義された動的スペクトル特徴量は、リークノイズ及び静的背景ノイズをキャンセルすることができるからである。静的スペクトル特徴量は、そのようなノイズに対して、動的スペクトル特徴量よりもロバストではない。したがって、動的スペクトル特徴量の寄与が、静的スペクトル特徴量の寄与よりも高い場合には、音声認識率が向上することが期待される。音声認識部500について説明する。音声認識部500は、時間周波数マップにおいて、音声認識を向上させるためにミッシングフィーチャマスクを使用する。MFMの中で、0または1の2値のものをハードMFMまたはハードマスクと呼称し、0と1の間の連続的な値をとるものをソフトMFMまたはソフトマスクと呼称する。各MFMは、特定の時間フレームにおいて周波数ビンに対するスペクトル値が信頼できるかどうかを特定する。予備処理におけるエラーによって生じた、信頼できない音特徴量は、MFMを使用して遮断され、信頼できる音特徴量だけが、音声認識デコーダにおける尤度計算に使用される。デコーダは、隠れマルコフモデルベースの認識システムであり、従来の音声認識システムにおいて一般的に使用されている。音声認識部500においては、デコーダにおける出力確率の推定プロセスが改良されている。は、i番目の音特徴量の信頼度を表すMFMベクトルであるとする。出力確率は、以下の式によって与えられる。ここで、は、確率オペレータである。また、Lは混合正規分布の混合数を表し、lは混合正規分布の混合数のインデクスを表す。は、音特徴ベクトルであり、Nは音特徴ベクトルのサイズであり、は、j番目の状態である。具体化するにあたり、MultibandJulianMultibandJuliushttpwwwfuruicstitechacjpmbandjuliusを使用した。MultibandJulianは、JuliantheJapaneserealtimelargevocabularyspeechrecognitionengineTKawaharaandALeeFreesoftwaretoolkitforJapaneselargevocabularycontinuousspeechrecognitioninInternationalConferenceonSpokenLanguageProcessingvol42000pp476-479をベースとしている。なお、MFMについては後で詳細に説明する。マスク生成部400について説明する。マスク生成部400は、ソフトMFMを生成する。図2は、マスク生成部400の構成を示す図である。マスク生成部400は、定常ノイズ推定部410、分離信頼度演算部420、音声ノイズ分離処理部430、及びマスク演算部440を備える。定常ノイズ推定部410は、N個のマイクロフォンの信号から、MCRA技法ICohenandBBerdugoSpeechenhancementfornonstationarynoiseenvironmentsSignalProcessingvol81no2pp2403-24182001を使用して背景ノイズを推定する。分離信頼度演算部420は、以下の式によって分離信頼度Rを計算する。ここで、は、多チャンネルポストフィルタ200の出力であり、ymは、音源分離部100の出力である。ymは、音声と背景雑音bnとリークを足し合わせたものからなるため、リークがない場合他の音源からの混ざりこみがなく、完全に分離できている場合には分離信頼度Rが1となり、リークが大きくなるにつれて0に近い値をとるようになる。音声ノイズ分離処理部430は、分離信頼度R及び音源分離部100の出力ymを入力として、分離信頼度Rに対する音声信号及びノイズの分布を作成する。図3は、マスク生成部400の音声ノイズ分離処理部430の構成を示す図である。音声ノイズ分離処理部430は、累積ヒストグラム生成部4310、ノイズパワー推定部4320、音声ノイズ分離部4330、音声分布作成部4340及びノイズ分布作成部4350を備える。累積ヒストグラム生成部4310は、横軸がパワーの大きさのインデクスであり縦軸が累積頻度である、移動平均の重みをつけた累積ヒストグラムを、時系列入力信号の周波数スペクトルの成分ごとに生成する。移動平均の重みをつけた累積ヒストグラムについては後で説明する。ノイズパワー推定部4320は、入力信号の周波数スペクトルの成分ごとに、累積ヒストグラムからノイズパワーの推定値を求める。図5は、累積ヒストグラム生成部4310によって作成される累積ヒストグラムを説明するための図である。図5の左側の図は、ヒストグラムを示す図である。横軸はパワーの大きさのインデクスであり縦軸は頻度である。図5の左側の図において、L0はパワーの最小レベルを表し、L100はパワーの最大レベルを表す。一般的に、ノイズのパワーのレベルは、話者による音声のレベルよりも小さい。また、ノイズの頻度は、話者による音声の頻度に比較してかなり多い。図5の右側の図は、累積ヒストグラムを示す図である。横軸はパワーの大きさのインデクスであり縦軸は累積頻度である。図5の右側の図において、Lxのxは累積ヒストグラムの縦軸方向の位置を示し、たとえば、L50は縦軸方向の50に対応するメディアン中間値を示す。ノイズのパワーのレベルは、話者による音声のレベルよりも小さく、また、ノイズの頻度は、話者による音声の頻度に比較してかなり多いので、図5の右側の図において両矢印で示すように、所定の範囲のxに対応するLxの値は同じである。したがって、上記の所定の範囲のxを定め、Lxを求めることによりノイズのパワーレベルを推定することができる。図6は、累積ヒストグラム生成部4310及びノイズパワー推定部4320の動作を説明するための流れ図である。ここで、流れ図の説明に使用する符号は以下のとおりである。図6のステップS2010において、累積ヒストグラム生成部4310が入力信号のパワーを以下の式によってインデクスに変換する。パワーからインデクスへの変換は、計算時間を削減するため変換テーブルを使用して行われる。図6のステップS2020において、累積ヒストグラム生成部4310が累積ヒストグラムを以下の式を使用して更新する。ここで、αは時間減衰パラメータであり、時定数Tr及びサンプリング周波数Fsから以下の式によって定まる。このようにして作成された累積ヒストグラムは、データの古さにしたがって重みが小さくなるように構成されている。このような累積ヒストグラムを移動平均の重みをつけた累積ヒストグラムと呼称する。式6においては、全てのインデクスにαを乗じ、インデクスIyのみにを加算する。実際の計算においては、計算時間を削減するため式6を計算せずに直接式7を計算する。すなわち、式7において、全てのインデクスにαを乗じ、IyからImaxまでのインデクスに1αを加算する。さらに実際には、IyからImaxまでのインデクスに1αの代わりに指数的に増分した値1ααtを加算することによって、全てのインデクスにαを乗じる処理を避けることができ、さらに計算時間が削減される。しかし、この方法は、Sを指数的に増加させる。したがって、Sが変数の最大値に近づいた際に、Sの大きさを正規化する処理が必要である。図6のステップS2030において、ノイズパワー推定部4320は、xに相当する累積ヒストグラムのインデクスを以下の式にしたがって求める。ここで、argminは、内の値を最小値とするiであることを意味する。1からImaxまでの全てのインデクスについて式8の判定を行なう代わりに、前回検出されたインデクスIxから一方向の探索を行なうことによって計算時間が大幅に削減される。図6のステップS2040において、ノイズパワー推定部4320は、ノイズパワーの推定値を以下の式にしたがって求める。図6に示した方法は5個のパラメータを使用する。最小パワーレベルLmin、1ビンのパワーレベル幅Lstep及び累積ヒストグラムの最大インデクスImaxは、ヒストグラムの範囲及び急峻度を定める。これらのパラメータは、入力信号の範囲をカバーするように定めれば、ノイズの推定値に影響しない。一般的な値は以下のとおりである。Lmin100Lstep02Imax1000スペクトル成分の最大レベルは、96dB1Paに正規化されるとした。x及びαは、ノイズ推定値に影響する主要なパラメータである。しかし、パラメータxは、ノイズパワーのレベルが安定していれば、ノイズパワーの推定値Lxに敏感ではない。たとえば、図5において、xが30から70の範囲で変化しても、Lxの値は変化しない。不安定なノイズに対して、ノイズパワーのレベルの範囲の推定レベルを定める。実際には、時間周波数領域において、音声の信号はまばらであるので、音声出現頻度は、ほとんどの場合、ノイズ出現頻度の20よりも小さく、この値はSN比及び周波数と無関係である。したがって、パラメータxは、SN比または周波数ではなく、推定したいノイズのパワーのレベルのみに従って設定することができる。たとえば、音声出現頻度が20であれば、中間値のノイズパワーのレベルに対して、x=40を設定し、最大値に対してx=80を設定する。時定数Trも、SN比または周波数にしたがって変化させる必要はない。時定数Trは、ヒストグラム計算の等価平均時間を制御する。時定数Trは、ノイズ及び音声の双方の長さに対して、十分大きい値に設定すべきである。質問及び回答のような一般的な繰り返し対話に対して、ほとんどの音声の発話期間は10秒よりも小さいので、時定数Trの一般的な値は10秒である。音声ノイズ分離部4330は、ノイズパワー推定部4320によって定められたノイズ閾値を使用して、音源分離部100の出力ymを音声とノイズとに分離する。音声分布作成部4340は、分離された音声と分離信頼度Rから、分離信頼度Rに対する音声の分布dsを作成する。ここで、音声の分布dsは正規分布と仮定する。正規分布の分布関数は以下の式によって定義される。したがって、音声分布作成部4340は、平均値μs及び標準偏差σsを定めることによって音声分布dsを作成する。ノイズ分布作成部4350は、分離されたノイズと分離信頼度Rから、分離信頼度Rに対するノイズの分布dnを作成する。ここで、ノイズの分布dnは正規分布と仮定する。したがって、ノイズ分布作成部4350は、平均値μn及び標準偏差σnを定めることによってdnを作成する。マスク演算部440は、音声分布ds及びノイズの分布dnから以下の式にしたがって、音声の信頼度Bすなわち、MFMを求める。静的音特徴量に対するMFMは、以下の式によって得られる。また、動的特徴量に対するMFMは、以下の式によって得られる。ここで、kは、フレームインデクスを表す。また、w1及びw2は、静的特徴量及び動的特徴量の重み係数を表す。静的特徴量と動的特徴量に対して別個の重み係数を定めた点は、本例の特徴である。重み係数は、あらかじめ定めておく。重み係数の定め方の一例については後で説明する。図4は、マスク生成に関連する処理を説明するための流れ図である。図4のステップS1010において、音源分離部100が音源分離処理を行う。音源分離部100の出力は、ymである。ここで、mは各音源を表す。図4のステップS1020において、多チャンネルポストフィルタ200が、音源分離部100の出力ymを強調する。多チャンネルポストフィルタ200の出力は、である。図4のステップS1030において、マスク生成部400の定常ノイズ推定部410が、定常ノイズbnを推定する。図4のステップS1040において、マスク生成部400の分離信頼度演算部420が定常ノイズbn音声分離部100の出力ym及び多チャンネルポストフィルタの出力に基づいて分離信頼度Rを計算する。図4のステップS1050において、マスク生成部400の音声ノイズ分離処理部430が、分離信頼度R及び音声分離部100の出力ymを使用して、分離信頼度Rに対する音声の分布ds及び分離信頼度Rに対するノイズの分布dnを求める。図4のステップS1060において、マスク生成部400のマスク演算部440が、分離信頼度Rに対する音声の分布ds及び分離信頼度Rに対するノイズの分布dnに基づいて、音声の信頼度Bを演算する。ステップS1010乃至ステップS1060の処理は、時間ごとに実施される。したがって、時間に応じて環境が変化する場合にも、適応的にMFMを作成することができる。つぎに、静的特徴量及び動的特徴量の重み係数w1及びw2の機能を確認するための実験について説明する。ここでは、簡単化の目的で、音声の信頼度Bを、パラメータa及びbを有するシグモイド関数によって近似した。静的音特徴量に対するMFMは、以下の式で表せる。xbの場合その他の場合ここでであり、kはフレームインデクスを表す。また、動的音特徴量に対するMFMは、以下の式で表せる。ここでである。8個の全方位マイクロフォンを取り付けたロボットを使用して、3個の同時スピーチの認識性能を測定し、パラメータa及びb、ならびにパラメータw1及びw2を最適化した。同時スピーチ信号は、反響時間が0.35秒である部屋の中で記録した。3個の異なる単語は、ロボットから2メートル離れた3個のスピーカーから同じ大きさで発生させた。各単語は、国際電気通信基礎研究所ATRによる、216個の日本語の単語からなる音声的にバランスのとれた単語セットから選択した。図7は、スピーカー及びロボットの配置を示す図である。1個のスピーカーは、ロボットの正面に配置した。他の2個のスピーカーは、ロボットの左側及び右側の、10、20、30、40、50、60、70、80又は90度の角度に配置した。図7において右側の角度をθで示し、左側の角度を-θで示している。換言すれば、角度θを変えながら、9通りの構成で実験を行なった。それぞれの構成に対して、3つの異なる単語の200個の組み合わせが実施された。表1は、パラメータセットpの探索範囲を示す。図8は、スピーカーが、0度、90度及び-90度に設置された場合に、正面スピーカーに対して、パラメータw1及びw2の最適化の例を示す図である。他の条件に対しても、パラメータw1及びw2の最適化について同様の傾向が得られた。パラメータa及びbの最適化を実施し、その結果は、各配置に対して共通の傾向を示すものであった。そこで、最適化されたパラメータセットを以下の式によって定義した。ここで、WCθ、WRθ及びWLθは、配置がそれぞれ、度であるとして、正面、右及び左スピーカーに対する、語正答率を表す。最終的にMFMに対する最適化パラメータセットPoptが得られた。つぎに、別の実験により以下の3個の音声認識システムの性能を比較した。1ハードMFMを使用した音声認識システム静的音特徴量に対するハードMFMは以下の式で定義される。RTMFMの場合HMm1その他の場合HMm0ここで、TMFMは閾値である。動的音特徴量に対するハードMFMは以下の式で定義される。ここで、kは、フレームインデクスを表す。2重みづけしないソフトMFMを使用した音声認識システム式15及び式18のソフトMFMを使用する。重みは、w1=w2=1である。3最適化パラメータセットのソフトMFMを使用した音声認識システム式15及び式18のソフトMFMを使用する。パラメータは、Poptである。実験の設定について説明する。3個のスピーカーが、3個のスピーチを同時に行うために使用される。1個のスピーカーはロボットの正面に固定され、他のスピーカーは、表2に示すように±30°、±60°、±90°、±120°または±150°に配置される。ロボットと各スピーカーとの距離は1mである。表3に示すように、音源の4通りの組み合わせが使用される。このようにして、20組のテストデータを作成した。各組のテストデータは、3つの異なる単語の200個の組み合わせを含む。単語は、国際電気通信基礎研究所ATRによって配布された、216個の音声的にバランスのとれた単語からランダムに選択した。音声認識システムの音響モデルに対して、27次元MSLS特徴量を使用して、隠れマルコフモデルに基づく、3状態及び16混合のtriphoneモデルをトレーニングした。評価を公正にするためにオープンテストを行った。すなわち、音響モデルを、テストデータとは異なるスピーチコーパスによってトレーニングした。トレーニングデータとして、300人のスピーカーによる47,308の発語を含む、日本語ニュース記事スピーチデータベースを使用した。スピーチデータに20dBの白色ノイズを加えた後、白色ノイズを加えたトレーニングデータで音響モデルをトレーニングした。この方法は、音声認識システム用の音響モデルのノイズロバスト性を向上させるためのよく知られた技術である。図9乃至図11は、それぞれ、正面、左側及び右側スピーカーに対する平均した語正答率を示す図である。正面スピーカーに対して、最適化パラメータセットのソフトMFMは、音声認識の性能を顕著に向上させる。左側及び右側スピーカーに対して、向上量は正面スピーカーの向上量よりも小さい。しかし、特にスピーカーの間の間隔が狭い場合には、ある程度の向上がみられる。正面スピーカーからの音は、左側及び右側スピーカーの両方の影響を受ける。他方、左側または右側スピーカーは、主に正面スピーカーの影響を受ける。このように、正面スピーカーに対する時間周波数コンポーネントの重なりの数は、左側または右側スピーカーのものよりも大きい。また、正面スピーカーに対する、TFコンポーネントの重なりの度合いは他のものよりも高い。このことは、最適化パラメータセットのソフトMFMが、重なりの度合いが大きい場合でも、多数の重なっているTFコンポーネントをうまく処理することができることを示している。最適化パラメータセットのソフトMFMの向上量は、三ケースを平均すると約10に達する。重みづけしないソフトMFMと最適化パラメータセットのソフトMFMの差に注目すると、ソフトMFMとハードMFMの差と同様の傾向がみられる。すなわち、重みづけ係数の最適化は、2個のスピーカーが近付いた場合により有効である。このことは、重みづけ係数は、重なりの度合いが大きいTFコンポーネントを処理するように有効に機能することを意味する。"