JP2004145172A - ブラインド信号分離方法及び装置、ブラインド信号分離プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】(s1)観測信号を短時間フーリエ変換し、(s2)独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、(s3)各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、(s4)その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、(s5)周波数間での分離信号の類似度を計算し、(s6)各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション(permutation)を解決する際に、信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定する。
【選択図】図3
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は信号処理の技術分野に属し、複数の信号が空間内で混合されたものから、源信号をできるだけ正確に復元する信号分離の技術に関する。
本技術により、様々な妨害信号が発生する実環境において、目的の信号を精度良く取り出すことが可能となる。音信号に対する応用例としては、音声認識器のフロントエンドとして働く音源分離システムなどが挙げられる。話者とマイクが離れた位置にあり、マイクが話者の音声以外を収音してしまうような状況でも、そのようなシステムを使うことで話者の音声のみを取り出して正しく音声を認識することができる。
【0002】
【従来の技術】
[ブラインド信号分離]
まず、ブラインド信号分離の定式化を行う。
N個の信号が混合されてM個(M≧N)のセンサで観測されたとする。本発明では、信号の発生源からセンサまでの距離により信号が減衰・遅延し、また壁などにより信号が反射して残響が発生する状況を扱う。このような状況での混合は、源信号sp(t)(t:時刻、1<p≦N)からセンサxq(t)(1<q≦M)へのインパルス応答hqp(k)による畳み込み混合
【数1】
ブラインド信号分離の目的は、源信号sp(t)やインパルス応答hqp(k)を知らずに、観測信号xq(t)のみから、分離のためのFIR(Finite Impulse Response)フィルタの係数wrq(k)と分離信号
【数2】
図1にN=M=2である場合のブラインド信号分離の概要を説明するための図を示す。
一般に源信号sp(t)は互いに独立であるため、独立成分分析(ICA:Independent Component Analysis)を用いて分離のためのフィルタ係数wrq(k)を計算できる。ICAを用いた信号分離の手法には様々なものがあるが、残響に対処するためには周波数領域での手法が有効である。上記の畳み込み混合の問題を、周波数毎の瞬時混合の問題に置き換えることができるからである。
【0003】
[周波数領域でのブラインド信号分離]
図2に周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置の構成を示す。
周波数領域の手法では、フィルタ係数wrq(k)を直接計算するのではなく、その周波数応答Wrq(f)をICAを用いて計算する。そのために、まず、センサqでの観測信号xq(t)に短時間離散フーリエ変換を適用してXq(f,m)を求める。ここでfは周波数、mはフレーム番号である。
次に、各周波数fで瞬時混合のICA:
【外1】
揃える必要がある。これがパーミュテーション(permutation)の問題である。これを解決した後、Wrq(f)に逆離散フーリエ変換を施すことで、分離のためのフィルタ係数wrq(k)が最終的に求まる。以下、permutationの問題を解決する従来技術を2つ紹介する
【0004】
[信号の到来方向によるpermutationの解法]
1つ目の従来技術は、信号の到来方向を推定することによるpermutationの解法である(例えば、非特許文献1 参照)。
センサの間隔が適度に狭ければ、独立成分分析によって得られる分離行列の各行は、ある方向から到来する信号を取り出しながら、別の方向から到来する信号を抑圧するという周波数領域でのフィルタを形成している。各周波数におけるこのような状況を解析し、分離行列の各行が取り出している信号の到来方向Θ(f)=[θ1(f),・・・,θP(f)]Tを推定できれば、permutationを解決することができる。
到来方向の推定を行う代表的な方法として、指向特性をプロットするものが知られている。その方法はまず、混合系のインパルス応答を直接波のみで近似し、さらに平面波を仮定する。源信号spの到来方向を0°≦θP≦180°(センサの並びと垂直な方向が90°)、センサqの位置をdqとすると、混合系の周波数応答はHqp(f)=exp(j2πfc−1dqcosθP)と表現できる(cは信号の速度)。すると、角度θPにある源信号spから分離信号yrへの周波数応答
【数3】
が求まる。
【0005】
図7は、ある2つの周波数に関して、指向特性のゲインをプロットしたものである。まず周波数3152Hzを見ると、分離行列の1行目Y1が与える指向特性は41°でゲインが最小となっており、2行目Y2が与える指向特性は132°でゲインが最小となっている。このことから、分離行列の1行目Yは41°から到来する信号を抑圧して132°から到来する信号を取り出し、逆に分離行列の2行目Y2は132°から到来する信号を抑圧して41°から到来する信号を取り出している。従って、Θ(3152Hz)=[132,41]Tと推定できる。同様に周波数3156Hzにおいては、Θ(3156Hz)=[45,126]Tと推定できる。明らかに現状ではpermutationが揃っていないため、3152Hzの分離行列の行を入れ替えてpermutationを揃える必要がある。
以上の方法により、分離行列の各行が取り出している信号の到来方向を周波数毎に推定し、それらの方向を揃えることによりpermutationを解決することができる。しかし、いくつかの周波数では、ゲインが最小となる角度0°≦θP≦180°に存在せず、到来方向の推定が得られない場合もある。また、推定値が他の周波数と大きく異なるため信頼度の低い推定となることもある。特に低周波数では、方向の差から生じる位相差が小さいため、そのような場合が多い。従って、それらの周波数ではpermutationが決定できなかったり間違えたりする。
【0006】
[分離信号の類似度によるpermutationの解法]
2つ目の従来技術は、分離信号の類似度によるpermutationの解法である(例えば、非特許文献2 参照)。
ある2つの周波数での分離信号Yr(f1,m)とYr(f2,m)の類似度は、それらの絶対値の包絡線に関する相関を用いて計算する。
まず相関の定義を行う。
2つの信号x(n)とy(n)の相関はcor(x,y)=[<x・y>−<x>・<y>]/(σx・σy)で与えられる。ここで<・>は時間平均、σは標準偏差である。cor(x,x)=1であり、xとyが無相関ならばcor(x,y)=0である。
ある2つの周波数での分離信号Yr(f1,m)とYr(f2,m)は、たとえこれらが同じ源信号に対応していても、それらの相関は小さい。これはフーリエ変換が直交変換の性質をもつからである。一方、分離信号Yr(f,m)の絶対値の包絡線(Rは移動平均を取る長さを決定するパラメータ)
【数4】
は分離信号Yr(f,m)自身と違い、同じ源信号に対応する場合、特に近傍の周波数で高い相関を持つことが知られている。従ってこれらの相関を計算することでpermutationを解決できる。以後の説明では、permutationをπ:{1,・・・,N}→{1,・・・,N}で表現する。例えばN=2である場合、permutationを変更しなければπ(1)=1,π(2)=2であり、permutationを入れ替えればπ(1)=2,π(2)=1である。従来の技術としては、周波数の差D以下の近傍で相関の和が最も大きくなるように
【数5】
に基づき周波数fでのpermutationπfを求めていく方法が存在する。ここでπgは周波数gでのpermutationである。
【0007】
【非特許文献1】
S.Kurita, H.Saruwatari,S.Kajita, K.Takeda, and F.Itakura, ”Evaluation ofblind signal separation method using directivity pattern under reverberant conditions,” in Proc. ICASSP2000, 2000, pp.3140−3143
【非特許文献2】
S.Ikeda and N.Murata, ”An approach to blind source separation of speech signals,” in Proc. ICANN ’98, Sep.1998, pp.761−766
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術として紹介したpermutationの解決方法は、それぞれ以下の欠点がある。
1つ目の信号の到来方向によるものでは、実際に起こる信号の減衰や残響を考慮せず、混合系のインパルス応答を直接波のみで近似し平面波を仮定して方向を推定している。そのため、従来の技術で説明したように、いくつかの周波数で方向が推定できないこと、あるいは推定できたとしても信頼度の低い推定となることがある。その結果、それらの周波数ではpermutationが決定できなかったり間違えたりする。全体としてみると、いくつかの周波数でどうしてもpermutationを間違うため、高精度にpermutationを解決しているとは言えない。
一方、2つ目の分離信号の類似度によるものは、式(3)に従ってpermutationを解決するため、すべての周波数ビン(bin)でpermutationが決定できる。また、分離信号そのものを用いているため、その精度は、近似を行っている1つ目の到来方向によるものより高い。しかし、近傍の周波数との相対的な関係によりpermutationを決定していくため、どこかの周波数で間違えれば、その先の周波数すべてにおいて間違えることになる。従って、すべての周波数で正しいpermutationが得られれば良いが、どこかの周波数で間違えた場合の被害は甚大であるため、安定性に欠けるという点で実用的ではない。
そこで本発明の目的は、上記2つの方法を統合してお互いの欠点を補間し合い、高精度で安定性のあるpermutationの解決方法を提供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、
観測信号を短時間フーリエ変換し、
独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、
到来方向の推定値からpermutationを決定し、
周波数間での分離信号の類似度を計算し、
指定された(推定値が十分に信頼できる)周波数のpermutationは変更せずに、指定されない周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度に基づきpermutationを決定することを特徴とする。
【0010】
【発明の実施の形態】
[周波数領域で独立成分分析を用いる信号分離の構成]
図2は、周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置のブロック図である。
その詳細は従来の技術で説明した。本発明は、この中のpermutation解決部に特徴を有する。
図3に本発明のブラインド信号分離方法の手順を示す。
s1:観測信号を短時間フーリエ変換し、
s2:独立成分分析により各周波数での分離行列を求め、
s3:各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定し、
s4:その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定し、
s5:周波数間での分離信号の類似度を計算し、
s6:各周波数で分離行列を求めた後でpermutationを解決する際に、信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数(信号の到来方向の推定が信頼できないと判定された周波数)では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定する。
【0011】
[本発明の構成]
図4は、本発明のpermutation解決部の構成例を示すブロック図である。
permutation解決部は、信号の到来方向によるpermutation解決部と、分離信号の類似度によるpermutation解決部で構成される。
信号の到来方向によるpermutation解決部では、
【外2】
【0012】
[信号の到来方向によるpermutationの解決]
図5は、信号の到来方向によるpermutation解決部の構成を示すブロック図である。
到来方向によるpermutation解析部では、従来の技術で説明した方法などを用いて、周波数毎に分離行列の各行がどの方向の信号を取り出しているかを解析してΘ(f)を出力する。方向によるpermutation決定部では、各周波数において推定された信号の到来方向Θ(f)に基づき、
【外3】
本発明の特徴は、推定された信号の到来方向が十分に信頼できるかどうかを、信頼性判定部において判定し、信頼できる周波数の集合fixを求めることにある。本実施例では以下の条件を満たすかどうかを調べることで判定する。
1.信号の到来方向の推定値が、源信号の数だけ存在すること
2.信号の到来方向の推定値が、他の周波数のものと比べて大きく異ならないこ
と
3.各推定値が与える角度において、抑圧されるべき信号が取り出される信号に
比べて十分に抑圧されていること
1つ目の条件は、到来方向推定部の出力Θ(f)が、源信号と同じ数の推定値を持っているかどうかで判定できる。2つ目の条件は、推定された信号の方向をソートした後、すべての周波数による平均を計算し、その平均と大きく異ならなければ条件を満たすと判定できる。例えば源信号が2個の場合、推定方向の全周波数での平均が54°と137°であるとする。ある周波数で推定方向が53°と134°であれば、これらは大きく異ならないため条件を満たすが、別の周波数で推定方向が20°と91°であれば大きく異なるため条件を満たしていないと見なす。3つ目の条件は、各推定値が与える角度における指向特性Br(f,θp)のゲインを計算することで判定できる。例えば、図7に示す指向特性では、3152Hz,3156Hz双方において、抑圧されるべき信号が十分に抑圧されているため条件を満たす。一方、図8に示す312Hzの指向特性では、Θ(312Hz)=[114,70]Tであり、それぞれの角度における指向特性のゲインを計算すると、B1(312Hz,114)=0.601,B2(312Hz,114)=0.537,B1(312Hz,70)=0.325,B2(312Hz,70)=0.743となる。取り出される信号と抑圧されるべき信号のゲインの比を計算すると、それぞれ、0.537/0.601=0.894,0.325/0.743=0.437であり、十分に抑圧されていないとみなせるため、条件を満たしていないと考える。
【外4】
permutationを解決し、同時にその推定値が十分に信頼できるかどうかの判定を行った。
信頼できる周波数はfixの要素となっている。fixに属さない周波数では、信号の到来方向の推定値が十分に信頼できないため、次の分離信号の類似度によるpermutationの解決に頼る必要がある。
【0013】
[分離信号の類似度によるpermutationの解決]
図6は、分離信号の類似度によるpermutation解決部の構成を示すブロック図である。
【外5】
本実施例では、既にpermutationが決定した(すなわち集合fixに属する)周波数との包絡線の相関を、明らかに大きくできる周波数からpermutationを決めていく。そのための具体的なアルゴリズムを図9に示す。
まず、集合fixに属さないすべての周波数fにおいて、周波数の差がD以下の近傍で集合fixに属する周波数との包絡線の相関の和
【数6】
を最大にするpermutationとその最大値maxCorfを求める。ここでπgは周波数gでのpermutationである。次に、maxCorfが最大となる周波数iを選び、そのpermutationをπiとして決定し、周波数iをfixの要素とする。なお、permute(W,π)は、permutationπに従ってWの行を入れ替える関数である。
以上の方法により、すべての周波数においてpermutationが決定する。
【0014】
本発明のブラインド信号分離装置は、CPUやメモリ等を有するコンピュータと、ユーザが利用する端末と、CD−ROM,磁気ディスク装置,半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体とから構成することができる。記録媒体に記録されたブラインド信号分離プログラムあるいは回線を介して伝送されたブラインド信号分離プログラムはコンピュータに読み取られ、コンピュータ上に前述した各構成要素及び処理を実現する。
【0015】
【発明の効果】
従来技術および本発明を用いて、2つの音源を分離した際の分離性能の比較を図10に示す。
本結果を得るに際し、残響時間300msのインパルス応答に、ASJ研究用音声コーパスから選んだ8秒の音声データ12組を畳み込んで混合信号を作成した。縦軸はSNR(signal−to−noise ratio)として計算した分離性能に対応し、横軸は音声データの組に対応する。”av”は12組の平均である。比較のためpermutationの解決には以下の3つの方法を用いた。”dir”は信号の到来方向による方法、”cor”は分離信号の類似度による方法、”both”は双方を併用した本発明による方法である。”dir”は安定的に解決しているが性能が不十分であるのに対し、”cor”は非常に良い場合もあるが悪い場合もあり安定性に欠ける。”both”は常に良い性能となっており、本発明の効果が確認できる。
信号の到来方向による方法では方向という絶対的な基準でpermutattionを解決するため、精度にはやや欠けるが、大きく間違えることが少ない。一方、分離信号の類似度による方法では、高い精度でpermutationを解決できるが、どこかで間違った時の被害が大きい。本発明は、これら2種類の利点を活かして統合しているため、安定的に高い精度でpermutationを解決できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】ブラインド信号分離の概要を説明するための図。
【図2】周波数領域で独立成分分析を用いるブラインド信号分離装置の構成を示すブロック図。
【図3】本発明のブラインド信号分離方法の手順を示す図。
【図4】本発明におけるpermutation解決部の構成を示すブロック図。
【図5】図4における信号到来方向によるpermutation解決部の構成を示すブロック図。
【図6】図4における分離信号の類似度によるpermutation解決部の構成を示すブロック図。
【図7】3152Hz,3156Hzにおける指向特性のゲインをプロットした図。
【図8】312Hzにおける指向特性のゲインをプロットした図。
【図9】分離信号の類似度によるpermutation決定部のアルゴリズムを示す図。
【図10】従来方法と本発明による方法の分離性能の比較を行う図。
Claims (4)
- 観測信号を短時間フーリエ変換する手順と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める手順と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する手順と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する手順と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する手順と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション(permutation)を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定していく手順を有する、ことを特徴とするブラインド信号分離方法。 - 観測信号を短時間フーリエ変換する手段と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める手段と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する手段と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する手段と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する手段と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション(permutation)を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定していく手段と、を備えたことを特徴とするブラインド信号分離装置。 - 観測信号を短時間フーリエ変換する処理と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める処理と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する処理と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する処理と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する処理と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション(permutation)を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定していく処理と、をコンピュータに実行させるためのブラインド信号分離プログラム。 - 観測信号を短時間フーリエ変換する処理と、
独立成分分析により短時間フーリエ変換した各周波数での分離行列を求める処理と、
各周波数での分離行列の各行により取り出される信号の到来方向を推定する処理と、
その推定値が十分に信頼できるかどうかを判定する処理と、
短時間フーリエ変換した周波数間での分離信号の類似度を計算する処理と、
各周波数で分離行列を求めた後でパーミュテーション(permutation)を解決する際に、
信号の到来方向の推定が十分に信頼できると判定された周波数ではそれらの方向を揃えることでpermutationを決定し、その他の周波数では近傍の周波数との分離信号の類似度を高めるようにpermutationを決定していく処理と、をコンピュータに実行させるためのブラインド信号分離プログラムを記録した記録媒体。
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