JP2003078423A - ブラインド信号分離処理装置 - Google Patents
ブラインド信号分離処理装置Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 背景雑音が存在しかつ畳み込み混合された実
環境での信号（音声、画像、電波などの信号）から、源
信号をブラインドで分離することが可能なブラインド信
号分離処理装置を提供する。 【解決手段】 本発明のブラインド信号分離処理装置
は、複数の信号源から発せられた被分離信号を複数の観
測手段で観測してそれらの観測信号のみを使って源信号
を分離するものにおいて、被分離信号を検出する複数個
のセンサー１と、各センサーが検出した被分離信号を保
存する被分離信号格納部２と、被分離信号格納部から信
号を取り出して被分離信号を各信号源の信号に分離する
処理を行う信号処理部３と、信号処理部３で分離した被
分離信号を格納する分離信号格納部８とからなる。
環境での信号（音声、画像、電波などの信号）から、源
信号をブラインドで分離することが可能なブラインド信
号分離処理装置を提供する。 【解決手段】 本発明のブラインド信号分離処理装置
は、複数の信号源から発せられた被分離信号を複数の観
測手段で観測してそれらの観測信号のみを使って源信号
を分離するものにおいて、被分離信号を検出する複数個
のセンサー１と、各センサーが検出した被分離信号を保
存する被分離信号格納部２と、被分離信号格納部から信
号を取り出して被分離信号を各信号源の信号に分離する
処理を行う信号処理部３と、信号処理部３で分離した被
分離信号を格納する分離信号格納部８とからなる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、背景雑音、反射、
マルチパス等が存在する実環境において混合された電
波、光、音等の被分離信号をブラインド分離処理するブ
ラインド信号分離処理装置に関する。
マルチパス等が存在する実環境において混合された電
波、光、音等の被分離信号をブラインド分離処理するブ
ラインド信号分離処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ブラインド信号分離処理では、以
下に説明する原理に従って行われている。
下に説明する原理に従って行われている。
【０００３】今、Ｎ個の信号源からの信号ｓ1(t),ｓ
2(t),…ｓN(t)からなる信号群ｓ(t)を以下に記載するベ
クトルで表す。
2(t),…ｓN(t)からなる信号群ｓ(t)を以下に記載するベ
クトルで表す。
【０００４】ｓ
(t)＝（ｓ1(t),ｓ2(t),・・・,ｓN(t))T (1)
ただし、ｓ(t)の平均値は０であり、各信号（ベクトル
の成分）は互いに独立であるとする。ここで、記号(…)
Tはベクトルとマトリクスの転置を表すものとする。ブ
ラインド信号分離処理の対象はディジタル化された信号
であり、時間は離散値をとる。このため、時間tはサン
プリングの順番を表す番号と一致し、 ここでは、 t＝0,1,2・・・ (2) であるとする。また、信号ｓ（ｔ）に対する観測信号
を、x (t)＝（x1(t),x2(t),・・・,xN(t))T (3) と表す。
の成分）は互いに独立であるとする。ここで、記号(…)
Tはベクトルとマトリクスの転置を表すものとする。ブ
ラインド信号分離処理の対象はディジタル化された信号
であり、時間は離散値をとる。このため、時間tはサン
プリングの順番を表す番号と一致し、 ここでは、 t＝0,1,2・・・ (2) であるとする。また、信号ｓ（ｔ）に対する観測信号
を、x (t)＝（x1(t),x2(t),・・・,xN(t))T (3) と表す。
【０００５】ここで、観測信号x(t)の各成分はそれぞ
れ、0,1,2,・・・,Nのセンサーで観測された各観測信号に
対応する。一般には、センサーの個数と信号源の個数と
は必ずしも一致しないが、ここでは一致しているものと
仮定する。
れ、0,1,2,・・・,Nのセンサーで観測された各観測信号に
対応する。一般には、センサーの個数と信号源の個数と
は必ずしも一致しないが、ここでは一致しているものと
仮定する。
【０００６】ブラインド信号分離処理では、s(t)とx(t)
との間に、x (t)＝A(t)*s(t)、 (4) なる線形関係を仮定する。ただし、A(t)はN×Nの未知の
伝達関数を表す行列で、符号「*」は畳み込み積分を表
す。
との間に、x (t)＝A(t)*s(t)、 (4) なる線形関係を仮定する。ただし、A(t)はN×Nの未知の
伝達関数を表す行列で、符号「*」は畳み込み積分を表
す。
【０００７】ここでいう「畳み込み」とは、伝搬路で入
力信号が遅延されて、所定の係数が乗算された後、加算
される操作をいう。図１はその畳み込み混合の簡単な例
を示すもので、源信号ｓ1（ｔ）、ｓ2（ｔ）は、伝達関
数が行列Ａ（ｔ）で表される伝搬路を介して、観測信号
ｘ1（ｔ）、ｘ2（ｔ）としてセンサー１、センサー２に
到達する。ここで、伝搬路の伝達関数Ａ（ｔ）の要素は
Ａ11、Ａ12、Ａ21、Ａ 22である。図１には、源信号ｓ1
（ｔ）はＡ11及びＡ21と、源信号ｓ2（ｔ）は、Ａ11及
びＡ21と畳み込み積分された後、ｓ1（ｔ）＊Ａ11とｓ2
（ｔ）＊Ａ12が加算されて、センサー１で観測される信
号ｘ1（ｔ）が生成され、ｓ1（ｔ）＊Ａ21とｓ2（ｔ）
＊Ａ22が加算されてセンサー２で観測される信号ｘ2が
生成された状態が示されている。
力信号が遅延されて、所定の係数が乗算された後、加算
される操作をいう。図１はその畳み込み混合の簡単な例
を示すもので、源信号ｓ1（ｔ）、ｓ2（ｔ）は、伝達関
数が行列Ａ（ｔ）で表される伝搬路を介して、観測信号
ｘ1（ｔ）、ｘ2（ｔ）としてセンサー１、センサー２に
到達する。ここで、伝搬路の伝達関数Ａ（ｔ）の要素は
Ａ11、Ａ12、Ａ21、Ａ 22である。図１には、源信号ｓ1
（ｔ）はＡ11及びＡ21と、源信号ｓ2（ｔ）は、Ａ11及
びＡ21と畳み込み積分された後、ｓ1（ｔ）＊Ａ11とｓ2
（ｔ）＊Ａ12が加算されて、センサー１で観測される信
号ｘ1（ｔ）が生成され、ｓ1（ｔ）＊Ａ21とｓ2（ｔ）
＊Ａ22が加算されてセンサー２で観測される信号ｘ2が
生成された状態が示されている。
【０００８】行列A(t)や源信号s(t)に関する事前情報を
利用せずに、観測した信号x(t)から、その観測信号のみ
を使って分源信号を離する処理が、ブラインド信号分離
処理と呼ばれている。
利用せずに、観測した信号x(t)から、その観測信号のみ
を使って分源信号を離する処理が、ブラインド信号分離
処理と呼ばれている。
【０００９】分離処理は信号源から発生した信号が観測
されるまでの間に受けた伝搬路上の影響をN×Nの行列で
表される関数として予測し、その逆行列B(t)を求め、u (t)＝B(t)*x(t)、 (5) で求まる各成分の互いに独立な時間領域分離信号u(t)を
再構成することにある。
されるまでの間に受けた伝搬路上の影響をN×Nの行列で
表される関数として予測し、その逆行列B(t)を求め、u (t)＝B(t)*x(t)、 (5) で求まる各成分の互いに独立な時間領域分離信号u(t)を
再構成することにある。
【００１０】行列A(t)の各成分が実数である場合、式
(4)による混合は単純な線形混合であり、実数以外の場
合は畳み込み線形混合である。また、信号が伝搬する環
境を表すため、行列A(t)の各成分をFIR(Finite Impulse
Response）フィルターと仮定する手段がよく使われ
る。この場合、式(4)は、式(6)を用いて表せる。
(4)による混合は単純な線形混合であり、実数以外の場
合は畳み込み線形混合である。また、信号が伝搬する環
境を表すため、行列A(t)の各成分をFIR(Finite Impulse
Response）フィルターと仮定する手段がよく使われ
る。この場合、式(4)は、式(6)を用いて表せる。
【００１１】
【数１】
【００１２】このような観測データから元の信号源の信
号を復元する手段の代表が、このFIRの係数をブライン
ドで推定し、逆フィルターを構成して分離する手法であ
る。
号を復元する手段の代表が、このFIRの係数をブライン
ドで推定し、逆フィルターを構成して分離する手法であ
る。
【００１３】FIRの係数をブラインドで推定する問題を
簡略化するため、式(6)をWindowedFourier変換（ウイン
ドウフーリエ変換）する。ωを周波数、tsを窓関数の位
置、s(t)、x(t)、A(t)の変換対象をそれぞれs〜(ω,ts),x
〜(ω,ts),A〜(ω)とすると、（８）式が成り立つ。
簡略化するため、式(6)をWindowedFourier変換（ウイン
ドウフーリエ変換）する。ωを周波数、tsを窓関数の位
置、s(t)、x(t)、A(t)の変換対象をそれぞれs〜(ω,ts),x
〜(ω,ts),A〜(ω)とすると、（８）式が成り立つ。
【００１４】
【数２】
【００１５】ただし、任意の時間関数f(t)のWindowed F
ourier変換f〜(ω,ts)の定義は以下の通りである。
ourier変換f〜(ω,ts)の定義は以下の通りである。
【００１６】
【数３】
【００１７】ここで、Ｍは離散Fourier変換の点数、w
(t)は窓関数であり、ΔＴは窓関数の移動時間である。
(t)は窓関数であり、ΔＴは窓関数の移動時間である。
【００１８】時間−周波数領域での混合行列A〜(ω)の
要素は以下に記載する（１０）式で表わされる。
要素は以下に記載する（１０）式で表わされる。
【００１９】
【数４】
【００２０】ここでHm,n(ω)は伝達関数の振幅を表し、
τm,nはｎ番目の原信号がｍ番目のセンサーに到達する
までの遅延時間を表す。
τm,nはｎ番目の原信号がｍ番目のセンサーに到達する
までの遅延時間を表す。
【００２１】以上のように、Windowed Fourier 変換後
の任意の周波数成分に対して、式(8)の右辺は単純な複
素数の行列の積となっており、ブラインド分離処理が簡
略化されることがわかる。
の任意の周波数成分に対して、式(8)の右辺は単純な複
素数の行列の積となっており、ブラインド分離処理が簡
略化されることがわかる。
【００２２】ある周波数ωに対して混合行列A〜(ω)の
推定を行い、分離行列W(ω)を求め、時間−周波数領域
での信号を以下の（１１）式に記載するように分離した
とする。ここで、分離行列W(ω)は混合行列A〜(ω)の逆
行列である。
推定を行い、分離行列W(ω)を求め、時間−周波数領域
での信号を以下の（１１）式に記載するように分離した
とする。ここで、分離行列W(ω)は混合行列A〜(ω)の逆
行列である。
【００２３】
【数５】
【００２４】この結果得られたu 〜(ω,ts)をすべての周
波数で集め、時系列信号に戻すことによって、信号分離
が完了する。
波数で集め、時系列信号に戻すことによって、信号分離
が完了する。
【００２５】A〜(ω)の推定に関してはいくつかのアル
ゴリズムが適用できる（参考文献[1-7]参照）が、大別
して２つの手法がある。
ゴリズムが適用できる（参考文献[1-7]参照）が、大別
して２つの手法がある。
【００２６】１つは確率分布の独立性に基づく分離Info
max（参考文献［２］参照）等がある。もう一つは、時
間相関に基づく分離法で、例として、ＴＤＤ（Time Dil
ayedDeconvolution 参考文献［５，６］参照）等があ
る。
max（参考文献［２］参照）等がある。もう一つは、時
間相関に基づく分離法で、例として、ＴＤＤ（Time Dil
ayedDeconvolution 参考文献［５，６］参照）等があ
る。
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、ブラインド
分離手法を実際の環境に応用する場合、以下に説明する
２つの問題がある。参考文献［９］、［１０］はその実
環境への適用を提案している。 （１）チャネルの入れ違い問題 式（１１）を用いて信号を分離したとき、分離された信
号ｕ 〜（ω，ｔs）の各成分の順番はＢＳＳ（Blind Sou
rce Separation（ブラインド分離手法））だけでは決ま
らず、曖昧さが生じる。このため、ある周波数ω1での
分離信号ｕ 〜（ω1，ｔs）の各成分の順番が、他の周波
数ω2で分離した順番と一致するとは限らない。これ
が、各周波数における入れ違い（チャネルの入れ違い）
問題と呼ばれる現象である。
分離手法を実際の環境に応用する場合、以下に説明する
２つの問題がある。参考文献［９］、［１０］はその実
環境への適用を提案している。 （１）チャネルの入れ違い問題 式（１１）を用いて信号を分離したとき、分離された信
号ｕ 〜（ω，ｔs）の各成分の順番はＢＳＳ（Blind Sou
rce Separation（ブラインド分離手法））だけでは決ま
らず、曖昧さが生じる。このため、ある周波数ω1での
分離信号ｕ 〜（ω1，ｔs）の各成分の順番が、他の周波
数ω2で分離した順番と一致するとは限らない。これ
が、各周波数における入れ違い（チャネルの入れ違い）
問題と呼ばれる現象である。
【００２８】この入れ違い問題を解決するため、参考文
献［９］では、信号の各周波数成分の長スケールでの類
似性を利用する方法を提案している。
献［９］では、信号の各周波数成分の長スケールでの類
似性を利用する方法を提案している。
【００２９】一方、参考文献［１０］では、信号の各周
波数成分と対応する伝達関数のCoherencyを利用する手
法が提案されている。
波数成分と対応する伝達関数のCoherencyを利用する手
法が提案されている。
【００３０】しかし、実際にはいずれの手法も、入れ違
い問題の解決には不十分であり、誤った順番の周波数成
分が残るという問題がある。また、従来の技術ではこの
入れ違い問題を解決する計算処理が複雑であり、膨大な
数の信号処理を行わなければならないために処理が遅延
し、このため実時間処理が不可能であった。 （２）背景雑音に関する問題 更に、従来技術では、背景雑音がある場合、この処理に
ついての検討も不十分である。背景雑音については、参
考文献［１０］によるサブスペース法を利用する手法等
があるが、必要とするセンサーの個数が多く実用的では
ないという問題があった。
い問題の解決には不十分であり、誤った順番の周波数成
分が残るという問題がある。また、従来の技術ではこの
入れ違い問題を解決する計算処理が複雑であり、膨大な
数の信号処理を行わなければならないために処理が遅延
し、このため実時間処理が不可能であった。 （２）背景雑音に関する問題 更に、従来技術では、背景雑音がある場合、この処理に
ついての検討も不十分である。背景雑音については、参
考文献［１０］によるサブスペース法を利用する手法等
があるが、必要とするセンサーの個数が多く実用的では
ないという問題があった。
【００３１】本発明は、上記事情に鑑みて為されたもの
で、背景雑音が存在しかつ畳み込み混合された実環境で
の信号（音声、画像、電波などの信号）から、源信号を
ブラインドで分離することが可能なブラインド信号分離
処理装置を提供する。
で、背景雑音が存在しかつ畳み込み混合された実環境で
の信号（音声、画像、電波などの信号）から、源信号を
ブラインドで分離することが可能なブラインド信号分離
処理装置を提供する。
【００３２】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載のブライ
ンド信号分離処理装置は、複数の信号源から発せられた
被分離信号を複数の観測手段で観測してそれらの観測信
号のみを使って源信号を分離するブラインド信号分離処
理装置において、前記被分離信号を検出する複数個のセ
ンサーと、各センサーが検出した被分離信号を保存する
被分離信号格納部と、該被分離信号格納部から信号を取
り出して被分離信号を各信号源の信号に分離する処理を
行う信号処理部と、該信号処理部で分離した被分離信号
を格納する分離信号格納部とからなり、前記信号処理部
は、前記被分離信号をウインドウフーリエ変換により離
散フーリエ変換して時間−周波数領域の成分に変換する
ＤＦＦＴ処理と、前記ＤＦＦＴ処理後の信号に基づき混
合行列を各周波数成分ごとに推定する混合行列推定処理
部と、前記周波数成分ごとに推定した混合行列に基づき
各周波数成分ごとに分離行列を算出し、前記分離行列と
前記ＤＦＦＴ処理後の信号の積を各周波数成分ごとに算
出する信号分離処理部と、前記信号分離処理部で得られ
た全ての周波数成分についての分離行列とＤＦＦＴ処理
後の信号との積に基づき離散逆フーリエ変換の演算を行
って前記被分離信号を分離・再生するＩ−ＤＦＦＴ処理
部と、から構成されていることを特徴とする。
ンド信号分離処理装置は、複数の信号源から発せられた
被分離信号を複数の観測手段で観測してそれらの観測信
号のみを使って源信号を分離するブラインド信号分離処
理装置において、前記被分離信号を検出する複数個のセ
ンサーと、各センサーが検出した被分離信号を保存する
被分離信号格納部と、該被分離信号格納部から信号を取
り出して被分離信号を各信号源の信号に分離する処理を
行う信号処理部と、該信号処理部で分離した被分離信号
を格納する分離信号格納部とからなり、前記信号処理部
は、前記被分離信号をウインドウフーリエ変換により離
散フーリエ変換して時間−周波数領域の成分に変換する
ＤＦＦＴ処理と、前記ＤＦＦＴ処理後の信号に基づき混
合行列を各周波数成分ごとに推定する混合行列推定処理
部と、前記周波数成分ごとに推定した混合行列に基づき
各周波数成分ごとに分離行列を算出し、前記分離行列と
前記ＤＦＦＴ処理後の信号の積を各周波数成分ごとに算
出する信号分離処理部と、前記信号分離処理部で得られ
た全ての周波数成分についての分離行列とＤＦＦＴ処理
後の信号との積に基づき離散逆フーリエ変換の演算を行
って前記被分離信号を分離・再生するＩ−ＤＦＦＴ処理
部と、から構成されていることを特徴とする。
【００３３】請求項２に記載のブラインド信号分離処理
装置は、前記混合行列推定処理部は、各周波数成分にお
ける混合行列を推定する際の設定初期値として、目的周
波数成分と隣接する周波数成分の混合行列の推定値を用
いることを特徴とする。
装置は、前記混合行列推定処理部は、各周波数成分にお
ける混合行列を推定する際の設定初期値として、目的周
波数成分と隣接する周波数成分の混合行列の推定値を用
いることを特徴とする。
【００３４】請求項３に記載のブラインド信号分離処理
装置は、前記混合行列推定処理部における混合行列の推
定アルゴリズムが、複素数化されたFastICAのアルゴリ
ズムであることを特徴とする。
装置は、前記混合行列推定処理部における混合行列の推
定アルゴリズムが、複素数化されたFastICAのアルゴリ
ズムであることを特徴とする。
【００３５】請求項４に記載のブラインド信号分離処理
装置は、前記各センサーがマイクロフォンであり、前記
被分離信号が複数の音源からの音信号であって、複数の
音源からの音信号を各音源の信号に分離することを特徴
とする。
装置は、前記各センサーがマイクロフォンであり、前記
被分離信号が複数の音源からの音信号であって、複数の
音源からの音信号を各音源の信号に分離することを特徴
とする。
【００３６】
【発明の実施の形態】（本発明の原理）本発明は、チャ
ネルの入れ違い問題の対策として隣接周波数での分離行
列（式（１１）のＷ（ω））のリレー処理を適用する。
このリレー処理を行うために、複素数化されたFastICA
（参考文献の［７］［８］参照）を利用する。
ネルの入れ違い問題の対策として隣接周波数での分離行
列（式（１１）のＷ（ω））のリレー処理を適用する。
このリレー処理を行うために、複素数化されたFastICA
（参考文献の［７］［８］参照）を利用する。
【００３７】以下、これらについて説明する。
（１）周波数における分離行列のリレー処理
任意の２つの周波数における混合行列の間の関係は以下
の（１２）式を用いて表すことができる。
の（１２）式を用いて表すことができる。
【００３８】
【数６】
【００３９】ここで、Ｔ（ω2，ω1）は回転行列であ
る。隣接周波数ω1とω2を考えれば、ω2＝ω1＋Δωの
関係がある。Windowed Fourier変換のサンプル数が十分
大きい場合、この周波数の差Δωは十分小さく、この両
者のCoherencyは非常に高いと考えられる。
る。隣接周波数ω1とω2を考えれば、ω2＝ω1＋Δωの
関係がある。Windowed Fourier変換のサンプル数が十分
大きい場合、この周波数の差Δωは十分小さく、この両
者のCoherencyは非常に高いと考えられる。
【００４０】すなわち、（１３）式又は（１４）式が成
り立つと考えられる。
り立つと考えられる。
【００４１】
【数７】
【００４２】今、周波数ω1での混合行列の推定結果を
Ａ〜（ω1）と表現することとする。また、この推定値
によって分離された信号の順番をＰ1と表すことにす
る。そして、周波数ω2での混合行列を推定するため
に、周波数ω2における推定の初期値をＡ〜 initial（ω
2）＝Ａ〜（ω1）と設定する。推定結果Ａ〜（ω1）の
精度が十分高ければ、式（１３），（１４）に示される
ように、この推定値は周波数ω 2においてもＰ1と同じ順
番を得るための混合行列の真の値に十分近づくことにな
る。
Ａ〜（ω1）と表現することとする。また、この推定値
によって分離された信号の順番をＰ1と表すことにす
る。そして、周波数ω2での混合行列を推定するため
に、周波数ω2における推定の初期値をＡ〜 initial（ω
2）＝Ａ〜（ω1）と設定する。推定結果Ａ〜（ω1）の
精度が十分高ければ、式（１３），（１４）に示される
ように、この推定値は周波数ω 2においてもＰ1と同じ順
番を得るための混合行列の真の値に十分近づくことにな
る。
【００４３】すなわち、隣接する周波数での混合行列の
推定結果を次の周波数での推定の初期値とすることによ
り、分離信号に関して同じ順番を得るための混合行列の
最適推定値が得られる。ここでは、この手法を「隣接周
波数における分離行列のリレー処理」ということにす
る。 （２）FastICAの複素数化 「隣接周波数における分離行列のリレー処理」を適用す
るためには、推定処理アルゴリズムとしてFastICAを利
用する必要がある。ただし、本発明ではFastICAを時間
−周波数領域で利用するため、FastICAを複素数化しな
ければならない。
推定結果を次の周波数での推定の初期値とすることによ
り、分離信号に関して同じ順番を得るための混合行列の
最適推定値が得られる。ここでは、この手法を「隣接周
波数における分離行列のリレー処理」ということにす
る。 （２）FastICAの複素数化 「隣接周波数における分離行列のリレー処理」を適用す
るためには、推定処理アルゴリズムとしてFastICAを利
用する必要がある。ただし、本発明ではFastICAを時間
−周波数領域で利用するため、FastICAを複素数化しな
ければならない。
【００４４】FastICAを利用することによる効果として
は、大きな背景雑音が存在する場合でも、混合行列の推
定における演算が安定して収束し、背景雑音に対するロ
バスト性が得られる。また、上記「隣接周波数における
分離行列のリレー処理」による入れ違い問題の対策で
は、乗法や加法計算を殆ど必要としないため、演算処理
部を極めて簡単にできる。
は、大きな背景雑音が存在する場合でも、混合行列の推
定における演算が安定して収束し、背景雑音に対するロ
バスト性が得られる。また、上記「隣接周波数における
分離行列のリレー処理」による入れ違い問題の対策で
は、乗法や加法計算を殆ど必要としないため、演算処理
部を極めて簡単にできる。
【００４５】更に、隣接周波数での最終推定値を次の周
波数における推定処理の初期値として利用するため収束
速度が極めて速い上に、採用したFastICAは、この混合
行列の推定速度を更に改善する効果もある。 （実施例）図２に本発明に係わるブラインド分離処理装
置のブロック回路図を示す。その図２において、１は被
分離信号（観測信号ともいう）を検出するセンサー（観
測手段ともいう）である。ここでは、センサー１の個数
はＮ個であり、順番に番号づけられている。各センサー
１が検出した被分離信号は被分離信号格納部２に保存さ
れる。その被分離信号格納部２に保存されている被分離
信号は信号処理部３に入力される。
波数における推定処理の初期値として利用するため収束
速度が極めて速い上に、採用したFastICAは、この混合
行列の推定速度を更に改善する効果もある。 （実施例）図２に本発明に係わるブラインド分離処理装
置のブロック回路図を示す。その図２において、１は被
分離信号（観測信号ともいう）を検出するセンサー（観
測手段ともいう）である。ここでは、センサー１の個数
はＮ個であり、順番に番号づけられている。各センサー
１が検出した被分離信号は被分離信号格納部２に保存さ
れる。その被分離信号格納部２に保存されている被分離
信号は信号処理部３に入力される。
【００４６】信号処理部３は被分離信号格納部２に保存
されている被分離信号を取り出してこの被分離信号を各
信号源の信号に分離する処理を行う。
されている被分離信号を取り出してこの被分離信号を各
信号源の信号に分離する処理を行う。
【００４７】信号処理部３は、その被分離信号をWindow
ed FFT（Windowed Fourier変換)で離散フーリエ変換し
て時間−周波数領域の成分に変換するＤＦＦＴ処理部4
と、そのＤＦＦＴ処理後の信号に基づき混合行列を各周
波数成分ごとに推定する混合行列推定処理部５と、周波
数成分ごとに推定した混合行列に基づき各周波数成分ご
とに分離行列を算出して、分離行列とＤＦＦＴ処理後の
信号との積を各周波数成分ごとに算出する信号分離処理
部６と、信号分離処理部６により得られた全ての周波数
成分についての分離行列とＤＦＦＴ処理後の信号の積に
基づき離散逆フーリエ変換の演算を行って被分離信号を
分離・再生するＩ−ＤＦＦＴ処理部７とから構成されて
いる。
ed FFT（Windowed Fourier変換)で離散フーリエ変換し
て時間−周波数領域の成分に変換するＤＦＦＴ処理部4
と、そのＤＦＦＴ処理後の信号に基づき混合行列を各周
波数成分ごとに推定する混合行列推定処理部５と、周波
数成分ごとに推定した混合行列に基づき各周波数成分ご
とに分離行列を算出して、分離行列とＤＦＦＴ処理後の
信号との積を各周波数成分ごとに算出する信号分離処理
部６と、信号分離処理部６により得られた全ての周波数
成分についての分離行列とＤＦＦＴ処理後の信号の積に
基づき離散逆フーリエ変換の演算を行って被分離信号を
分離・再生するＩ−ＤＦＦＴ処理部７とから構成されて
いる。
【００４８】その混合行列推定処理部５は、各周波数成
分における混合行列を推定する際の設定初期値として、
目的周波数成分に隣接する周波数成分の混合行列の推定
値を用いる。その混合行列推定処理部５における混合行
列の推定アルゴリズムは、複素数化されたFastICAのア
ルゴリズムである。その信号処理部３で分離された被分
離信号は分離信号格納部８に出力され、各信号源からの
信号が後段の回路に出力される。
分における混合行列を推定する際の設定初期値として、
目的周波数成分に隣接する周波数成分の混合行列の推定
値を用いる。その混合行列推定処理部５における混合行
列の推定アルゴリズムは、複素数化されたFastICAのア
ルゴリズムである。その信号処理部３で分離された被分
離信号は分離信号格納部８に出力され、各信号源からの
信号が後段の回路に出力される。
【００４９】図３は本発明に係わるブラインド分離信号
処理装置の作用を説明するためのフローチャートを示
し、まず、被分離信号ｘ（ｔ）をWindowedFFTで離散フ
ーリエ変換し、時間一周波数領域の成分ｘ 〜（ωk，
ｔs）を得る（Ｓ．１、Ｓ．２）。次いで、ｋ＝１のと
きには、Ａ〜＝Ａconstと設定する（Ｓ．３）。
処理装置の作用を説明するためのフローチャートを示
し、まず、被分離信号ｘ（ｔ）をWindowedFFTで離散フ
ーリエ変換し、時間一周波数領域の成分ｘ 〜（ωk，
ｔs）を得る（Ｓ．１、Ｓ．２）。次いで、ｋ＝１のと
きには、Ａ〜＝Ａconstと設定する（Ｓ．３）。
【００５０】次に、各周波数成分毎に複素数化されたFa
stICAによる混合行列の推定処理を行う。
stICAによる混合行列の推定処理を行う。
【００５１】ここで、最初の周波数成分に関しては、混
合行列を推定するための初期値を任意に選択することに
なる。ここでは、混合行列の初期値として、Ａ〜
initial(ωk)＝Ａconstを用いる（Ｓ．４）。
合行列を推定するための初期値を任意に選択することに
なる。ここでは、混合行列の初期値として、Ａ〜
initial(ωk)＝Ａconstを用いる（Ｓ．４）。
【００５２】引き続く周波数成分については、その初期
値として前の周波数において推定した混合行列の値を利
用する「隣接周波数における分離行列のリレー処理」を
適用する。
値として前の周波数において推定した混合行列の値を利
用する「隣接周波数における分離行列のリレー処理」を
適用する。
【００５３】この実施例では、周波数が増加する順番に
処理する場合が示されており、混合行列のリレー関係は
下記の式（１５）を用いて表すことができる。
処理する場合が示されており、混合行列のリレー関係は
下記の式（１５）を用いて表すことができる。
【００５４】
【数８】
【００５５】ただし、ｋは周波数成分ωの順番を示し、
周波数成分ωはｋを用いて下記の式（１６）で表され
る。
周波数成分ωはｋを用いて下記の式（１６）で表され
る。
【００５６】
【数９】
【００５７】FastICAを用いた学習過程を通して推定さ
れた混合行列Ａ〜（ωk）を用い（Ｓ．５）、その逆行
列Ａ〜（ωk）-1として得られる分離行列Ｂ〜（ωk）を
利用することによって（Ｓ．６）、混合信号から元の独
立の信号を分離することができる。すなわち、分離信号
ｕ〜（ωk）を成分ｘ 〜（ωk，ｔs）と分離行列Ｂ
〜（ωk）との積を用いて求め（Ｓ．７）、ｋがｋ
max（＝Ｍ−１）よりも大きいか小さいかを判定し
（Ｓ．８）、ｋがｋmaxよりも小さいときには前回求め
られた推定混合行列Ａ〜（ωk）を今回求める推定混合
行列Ａ〜の初期値として設定すると共に、順番ｋに「＋
１」を加えて（Ｓ．９）、Ｓ．４に戻り、再び、Ｓ．４
からＳ．７までの処理をｋmax（Ｎ個のセンサ）まで繰
り返し、Ｓ．８において、ｋがｋmaxを越えたときに
は、分離信号ｕ〜（ωk）を離散逆フーリ工変換（Windo
wed IFET）処理によって（Ｓ．１０）、目的の信号、す
なわち、時間領域分離信号ｕ（ｔ）を得て分離信号格納
部に保存する（Ｓ．１１）。
れた混合行列Ａ〜（ωk）を用い（Ｓ．５）、その逆行
列Ａ〜（ωk）-1として得られる分離行列Ｂ〜（ωk）を
利用することによって（Ｓ．６）、混合信号から元の独
立の信号を分離することができる。すなわち、分離信号
ｕ〜（ωk）を成分ｘ 〜（ωk，ｔs）と分離行列Ｂ
〜（ωk）との積を用いて求め（Ｓ．７）、ｋがｋ
max（＝Ｍ−１）よりも大きいか小さいかを判定し
（Ｓ．８）、ｋがｋmaxよりも小さいときには前回求め
られた推定混合行列Ａ〜（ωk）を今回求める推定混合
行列Ａ〜の初期値として設定すると共に、順番ｋに「＋
１」を加えて（Ｓ．９）、Ｓ．４に戻り、再び、Ｓ．４
からＳ．７までの処理をｋmax（Ｎ個のセンサ）まで繰
り返し、Ｓ．８において、ｋがｋmaxを越えたときに
は、分離信号ｕ〜（ωk）を離散逆フーリ工変換（Windo
wed IFET）処理によって（Ｓ．１０）、目的の信号、す
なわち、時間領域分離信号ｕ（ｔ）を得て分離信号格納
部に保存する（Ｓ．１１）。
【００５８】図４〜図７は、この実施例に係わるブライ
ンド信号処理装置を音響信号の分離に適用した場合のシ
ミュレーションを示すものである。
ンド信号処理装置を音響信号の分離に適用した場合のシ
ミュレーションを示すものである。
【００５９】ここでは、図４に示すように、独立の信号
としては２人の人間２０、２１から発生された音声と背
景雑音とを想定している。図１に示す伝搬路に対応する
式（１７）に従う混合条件によりセンサ１としてのマイ
ク２２に入力される混合信号を作成している。 Ａ11（ｎ）＝１．０−０．７ｎ-1＋０．１ｎ-2 Ａ12（ｎ）＝０．１＋０．８ｎ-1＋０．３ｎ-2 Ａ21（ｎ）＝０．０−０．１ｎ-1＋０．６ｎ-2 （１７） Ａ22（ｎ）＝１．０＋０．５ｎ-1−０．３ｎ-2 なお、ｎはサンプリングの番号（ｎ-1は１サンプル後の
値、ｎ-2は２サンプル後の値）を示し、雑音のタイプは
白色加法性雑音、信号と背景雑音とのＳＮＲは１５．０
ｄＢである。想定した２つマイク間の距離１０．０ｃｍ
である。更に、FastICAの非線形タイプは、Ｇ（ｙ）＝
（ａ＋ｙ）1/2である。
としては２人の人間２０、２１から発生された音声と背
景雑音とを想定している。図１に示す伝搬路に対応する
式（１７）に従う混合条件によりセンサ１としてのマイ
ク２２に入力される混合信号を作成している。 Ａ11（ｎ）＝１．０−０．７ｎ-1＋０．１ｎ-2 Ａ12（ｎ）＝０．１＋０．８ｎ-1＋０．３ｎ-2 Ａ21（ｎ）＝０．０−０．１ｎ-1＋０．６ｎ-2 （１７） Ａ22（ｎ）＝１．０＋０．５ｎ-1−０．３ｎ-2 なお、ｎはサンプリングの番号（ｎ-1は１サンプル後の
値、ｎ-2は２サンプル後の値）を示し、雑音のタイプは
白色加法性雑音、信号と背景雑音とのＳＮＲは１５．０
ｄＢである。想定した２つマイク間の距離１０．０ｃｍ
である。更に、FastICAの非線形タイプは、Ｇ（ｙ）＝
（ａ＋ｙ）1/2である。
【００６０】その図４では、２つのマイク２２により採
取した混合音が入力としてブラインド信号分離処理装置
に入力される。
取した混合音が入力としてブラインド信号分離処理装置
に入力される。
【００６１】図５（ａ）は人間２０による混合前の音声
波形を示し、図５（ｂ）は人間２１による混合前の音声
波形を示し、図６（ａ）は一方のマイク２２に入力され
る混合信号の音波形を示し、図６（ｂ）は他方のマイク
２２に入力される混合信号の音波形を示し、これは式
（１７）に従って作成されたものである。
波形を示し、図５（ｂ）は人間２１による混合前の音声
波形を示し、図６（ａ）は一方のマイク２２に入力され
る混合信号の音波形を示し、図６（ｂ）は他方のマイク
２２に入力される混合信号の音波形を示し、これは式
（１７）に従って作成されたものである。
【００６２】また、図７（ａ）、（ｂ）はブラインド信
号分離処理装置を用いて分離された音声信号波形（シミ
ュレーションによる）を示し、図７（ａ）は一方のマイ
クに入力された混合信号の分離波形を示し、図７（ｂ）
は他方のマイクに入力された混合信号の分離波形を示し
ており、図６、図７に示すブラインド分離処理前後の波
形の比較から明らかなように、背景雑音が存在する環境
においても入れ違いの問題を生じることなく独立の音声
を忠実に分離することが可能であることが分かる。
号分離処理装置を用いて分離された音声信号波形（シミ
ュレーションによる）を示し、図７（ａ）は一方のマイ
クに入力された混合信号の分離波形を示し、図７（ｂ）
は他方のマイクに入力された混合信号の分離波形を示し
ており、図６、図７に示すブラインド分離処理前後の波
形の比較から明らかなように、背景雑音が存在する環境
においても入れ違いの問題を生じることなく独立の音声
を忠実に分離することが可能であることが分かる。
【００６３】なお、明細書中で用いた記号ｕ 〜、Ｘ 〜、
Ａ〜、Ｂ〜、ｓ〜、ｆ〜は下記の記号を意味する。
Ａ〜、Ｂ〜、ｓ〜、ｆ〜は下記の記号を意味する。
【００６４】
【数１０】
【００６５】また、なお、発明の詳細な説明に使用した
参考文献を表１に示す。
参考文献を表１に示す。
【００６６】
【表１】
【００６７】
【発明の効果】本発明によれば、背景雑音が存在しかつ
畳み込み混合された実環境での信号（音声、画像、電波
など）から、源信号をブラインドで分離することが可能
である。
畳み込み混合された実環境での信号（音声、画像、電波
など）から、源信号をブラインドで分離することが可能
である。
【００６８】また、信号が伝搬路において受ける影響を
表す混合行列の推定にFastICAを利用しているので、大
きな背景雑音が存在する場合でも混合行列の推定演算が
安定して収束し、背景雑音に対する高いロバスト性が得
られる。
表す混合行列の推定にFastICAを利用しているので、大
きな背景雑音が存在する場合でも混合行列の推定演算が
安定して収束し、背景雑音に対する高いロバスト性が得
られる。
【００６９】また、「隣接周波数における分離行列のリ
レー処理」による入れ違い問題の対策には、乗法や加法
計算をほとんど必要としないので、演算処理部を極めて
簡単にできる。更に、リレー処理では、最終推定値を次
の周波数における推定処理の初期値として利用するの
で、収束速度が極めて速いという効果もある。
レー処理」による入れ違い問題の対策には、乗法や加法
計算をほとんど必要としないので、演算処理部を極めて
簡単にできる。更に、リレー処理では、最終推定値を次
の周波数における推定処理の初期値として利用するの
で、収束速度が極めて速いという効果もある。
【図１】 たたみ込み混合の一例を示す模式図である。
【図２】 本発明に係わるブラインド信号分離処理装置
のブロック回路図である。
のブロック回路図である。
【図３】 本発明に係わるブラインド信号分離処理装置
の作用を説明するためのフローチャートである。
の作用を説明するためのフローチャートである。
【図４】 音声をブラインド信号分離処理装置で分離す
る場合の説明図である。
る場合の説明図である。
【図５】 図４に示す音声源の音声波形を示し、（ａ）
は一方の人間の音声波形を示し、（ｂ）は他方の人間の
音声波形を示す。
は一方の人間の音声波形を示し、（ｂ）は他方の人間の
音声波形を示す。
【図６】 図４に示すマイクロホンに到達するまでの伝
送路において畳み込み混合された音声波形を示し、
（ａ）は一方のマイクロホンに入力される混合信号波形
を示し、（ｂ）は他方のマイクロホンに入力される混合
信号波形を示している。
送路において畳み込み混合された音声波形を示し、
（ａ）は一方のマイクロホンに入力される混合信号波形
を示し、（ｂ）は他方のマイクロホンに入力される混合
信号波形を示している。
【図７】 図４に示すブラインド信号分離処理装置によ
って分離された音声信号波形を示し、（ａ）は図５
（ａ）に示す音声波形に対応し、（ｂ）は図５（ｂ）に
示す音声波形に対応し、ブラインド信号処理装置から分
離された音声波形が後段のスピーカー装置にそれぞれ分
離出力された状態が示されている。
って分離された音声信号波形を示し、（ａ）は図５
（ａ）に示す音声波形に対応し、（ｂ）は図５（ｂ）に
示す音声波形に対応し、ブラインド信号処理装置から分
離された音声波形が後段のスピーカー装置にそれぞれ分
離出力された状態が示されている。
１…センサー
２…被分離信号格納部
３…信号処理部
４…ＤＦＦＴ処理部
５…混合行列推定処理部
６…信号分離処理部
７…Ｉ−ＤＦＦＴ処理部
８…信号格納部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ１０Ｌ 15/20 Ｇ１０Ｌ 9/16 ３０１Ａ
21/02 3/02 ３０１Ｅ
Ｆターム(参考） 2G064 AB13 BA02 CC13 CC43
5B056 BB12 BB28 BB42 HH05
5D015 EE05
5K052 DD01 DD29 EE12 FF31
Claims (4)
- 【請求項１】 複数の信号源から発せられた被分離信号
を複数の観測手段で観測してそれらの観測信号のみを使
って源信号を分離するブラインド信号分離処理装置にお
いて、 前記被分離信号を検出する複数個のセンサーと、各セン
サーが検出した被分離信号を保存する被分離信号格納部
と、 該被分離信号格納部から信号を取り出して被分離信号を
各信号源の信号に分離する処理を行う信号処理部と、 該信号処理部で分離した被分離信号を格納する分離信号
格納部とからなり、 前記信号処理部は、 前記被分離信号をウインドウフーリエ変換により離散フ
ーリエ変換して時間−周波数領域の成分に変換するＤＦ
ＦＴ処理部と、 前記ＤＦＦＴ処理後の信号に基づき混合行列を各周波数
成分ごとに推定する混合行列推定処理部と、 前記周波数成分ごとに推定した混合行列に基づき各周波
数成分ごとに分離行列を算出し、前記分離行列と前記Ｄ
ＦＦＴ処理後の信号の積を各周波数成分ごとに算出する
信号分離処理部と、 前記信号分離処理部で得られた全ての周波数成分につい
ての分離行列とＤＦＦＴ処理後の信号との積に基づき離
散逆フーリエ変換の演算を行って前記被分離信号を分離
・再生するＩ−ＤＦＦＴ処理部と、 から構成されていることを特徴とするブラインド信号分
離処理装置。 - 【請求項２】 前記混合行列推定処理部は、各周波数成
分における混合行列を推定する際の設定初期値として、
目的周波数成分と隣接する周波数成分の混合行列の推定
値を用いることを特徴とする請求項１に記載のブライン
ド信号分離処理装置。 - 【請求項３】 前記混合行列推定処理部における混合行
列の推定アルゴリズムが、複素数化されたFastICAのア
ルゴリズムであることを特徴とする請求項２に記載のブ
ラインド信号分離処理装置。 - 【請求項４】 前記各センサーがマイクロフォンであ
り、前記被分離信号が複数の音源からの音信号であっ
て、複数の音源からの音信号を各音源の信号に分離する
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に
記載のブラインド信号分離処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001266095A JP4616529B2 (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | ブラインド信号分離処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001266095A JP4616529B2 (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | ブラインド信号分離処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003078423A true JP2003078423A (ja) | 2003-03-14 |
| JP4616529B2 JP4616529B2 (ja) | 2011-01-19 |
Family
ID=19092452
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001266095A Expired - Fee Related JP4616529B2 (ja) | 2001-09-03 | 2001-09-03 | ブラインド信号分離処理装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| KR100653173B1 (ko) | 2005-11-01 | 2006-12-05 | 한국전자통신연구원 | 다중경로 혼합신호 분리계수의 교환 모호성을 해소하는방법 및 그 장치 |
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-
2001
- 2001-09-03 JP JP2001266095A patent/JP4616529B2/ja not_active Expired - Fee Related
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