JP2006510069A - 改良型独立成分分析を使用する音声処理ためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
<参照>
テウォン・リーの独立成分分析、論理と適用, クルワー・アカデミック出版、ボストン、 1998年9月。 ヒバエリネン、A.、カーフネン、J、オジャ、E・独立成分分析・ジョン・ウィレイ&サンズインコーポレーション2001。 マーク・ジロラミー(自己編成型ニューラル・ネットワーク)、独立成分分析とブラインドソース分離 (ニューラル・コンピューティングの全体像) (スプリンジャー・バーラグ、 1999年9月。 マーク・ジロラミー(編集者)、独立成分分析の進歩 (ニューラル・コンピューティングの全体像) (スプリンジャー・バーラグ、2000年8月)。 シモン・ヘイキン、合可能なフィルタ理論(第3版、プレンティス・ホール(NJ)、(1996) 。 A. J.ベルおよびTJセジノウスキー(ニューラル・コンピュテーション7)1129-1159(1995)。 アマリ、シチョキ、ヤング、ブラインド信号分離の新しい新学習アルゴリズム、ニューラル情報処理システム8、編集者D.トウレツキー、M. モザー、およびM. ハセルモ、ページ757〜763、MITプレス、ケンブリッジMA、1996。 カードソ、J.-F.、第4順序累積率のみ使用するブラインドソース分離の反復技術、会報 EUSIPCO、ページ739〜742、1992。 コモン、P.、独立成分分析、「新しいコンセプト?信号処理」36(3)、287〜314、1994年4月。 ヒバエリネン、A. およびオジャ、E・独立成分分析のための高速固定小数点アルゴリズム、ニューラル・コンピュテーション、9、ページ1483−1492、1997。
図2は、音声分離システム200の一実施例を例示する。システム200は、音声拡張モジュール210と、任意の音声雑音除去モジュール220および任意の音声特徴抽出モジュール230を含む。音声拡張モジュール210は、改良型ICA処理サブモジュール212および後処理サブモジュール214を任意で含む。改良型ICA処理サブモジュール212は、比較的低い計算能力でリアルタイム音声分離を成し遂げるために、単純化され、改良型ICA処理を利用する。リアルタイム音声分離を必要としないアプリケーションにおいて、改良型ICA処理は、計算能力の必要条件を更に減らすことができる。本明細書で使用される、用語ICAおよびBSSは交換可能であって、相互情報の数学的公式を、近似値を通して直接または間接的に、最小化または最大化する方法のことを指し、それは、非相関性方法(時間遅延非相関性または非相関性方法に基づく他の第2もしくはより高い順序統計等)に基づく時間領域および周波数領域を含む。
図3は、改良型ICAまたはBSS処理サブモジュール212の一実施例300を例示する。入力信号XlおよびX2は、チャネル310および320からそれぞれ受信される。一般的に、これらの信号はそれぞれ、少なくとも一つのマイクロホンから来るが、他の音源を使用することができることも理解されよう。クロスフィルタWlおよびW2は、分離された信号Ulのチャネル330および分離された信号U2のチャネル340を生成するために、それぞれの入力信号に適用される。チャネル330(音声チャネル)は、主に所望の信号を有しており、チャネル340(雑音チャネル)は、主に雑音信号を有している。用語「音声チャネル」および「雑音チャネル」が使用されるが、用語「音声」および「雑音」は、望ましければ交換可能である(例えば、一つの音声および/または一つの雑音が他の音声および/または他の雑音よりも望ましい場合)。更に、この方法は、二以上の音源からの混在雑音信号を分離するために用いることができる。
改良型ICA処理サブモジュール212は、少なくとも2本のオーディオ入力チャネル(例えばマイクロホン)から、入力信号を受信する。このオーディオ入力チャネルの数は、最小数である2本より多くなってもよい。入力チャネルの数が増加するにつれて、音声分離品質は、一般的に入力チャネルの数が音声信号の音源の数に等しくなるまでを上限として改善することができる。例えば、入力音声信号の音源が、スピーカ、背景スピーカ、背景ミュージックの音源、ならびに遠くの交通のノイズおよび風のノイズによって発生する一般の背景雑音を含む場合、通常、4チャネル音声分離システムのほうが2チャネルシステムより性能が優れている。当然、より多くの入力チャネルが使われるにつれて、より多くのフィルタおよびより高い計算能力が必要となる。
本発明の方法またはシステムの性能をその有効性および堅固性において高めるために、様々な周辺処理技術が入力信号および出力信号に適用され、更に、様々な段階において適用することができる。本明細書において明確に記載されている方法および装置を補完する、前処理技術および後処理技術は、混在したオーディオに適用されるブラインド音源分離技術の性能を高める。例えば、後処理技術は、望ましくない出力または分離されていない入力を利用して、所望の信号の品質を改善するために用いることができる。同様に、前処理技術または情報は、本明細書において記載されている方法およびシステムを補完するために、混在するシナリオの条件を改良することによって、混在するオーディオに適用されるブラインド音源分離技術の性能を高めることができる。
図6は、雑音除去処理の一実施例を示すフローチャートである。携帯電話アプリケーションにおいて、雑音除去は、空間的に局所化されない雑音源(例えば全ての方向から来る風の音)を分離するために最適である。更に、雑音除去技術は、固定周波数を有する雑音信号を取り除くために用いることも可能である。この処理は、開始ブロック600から、ブロック610へと進む。この処理は、ブロック610で、音声信号xの1ブロックを受信する。処理はブロック620へ進む。ここで、好ましくは以下の公式を使用して、システムは音源係数sを計算する。
図7は、ICAを使用している音声特徴抽出処理の一実施例を例示する。この処理は開始ブロック700から始まり、ブロック710に行く。ここで、この処理は音声信号xを受信する。図9と関連して後述するように、音声信号xは、入力音声信号か、音声強化によって処理された信号か、雑音除去によって処理された信号か、または音声強化および雑音除去によって処理された信号でありえる。
音声認識アプリケーションは、改良型ICA処理によって分離される音声信号を利用することができる。雑音から実質的に分離される音声信号については、音声認識アプリケーションは、より高い精度で動作することができる。Hidden Markov Model 、ニューラル・ネットワーク学習および支持ベクトル機械といった方法が、音声認識アプリケーションで用いられることができる。前述のように、2-マイクロホン配置において、改良型ICA処理は、入力信号を、所望の音声信号および若干の雑音信号からなる音声チャネルと、雑音信号および若干の音声信号からなる雑音チャネルに分離する。
音声特徴抽出、雑音除去および音声認識処理の特定の実施例は、音声強調処理と共に記載される。全ての処理を使用する必要があるというわけではないということは注目すべきである。図8は、音声強化、音声除去または音声特徴抽出処理の、いくつかの一般的組合せの一覧を示している表800である。表800の左欄は信号のタイプの一覧を示しており、右欄は、対応する信号のタイプを処理するための好適な処理の一覧を示す。
図9は、携帯電話機器の一実施例を例示する。携帯電話機器900は、音声信号を記録するための二つのマイクロホン910、920を有しており、更に、背景の雑音から所望の音声信号を分離するために、記録された信号を処理するための音声分離システム200を有している。音声分離システム200は、分離された信号をチャネル930および940上に生成するためにクロスフィルタを記録された信号に適用する改良型ICA処理サブモジュールを少なくとも一つ含む。分離された所望の音声信号は、それから音声信号受信装置(例えば有線の電話または別の携帯電話)に、送信機950によって送信される。
Claims (54)
- 周辺音響下において所望の音声信号を分離する方法であって、
複数の入力信号を受信するステップであって、該入力信号は所望の音声信号および他の音響信号に反応して生成されるステップと、
受信した入力信号を、安定化拘束の下で独立成分分析(ICA)またはブラインド音源分離(BSS)を使用して処理をするステップと、
受信した入力信号を、一以上の所望のオーディオ信号および一以上の雑音信号に分離するステップと、
を含む方法。 - 所望のオーディオ信号の一つは、所望の音声信号である請求項1記載の方法。
- ICA処理またはBSS処理は、近似値で直接または間接的に相互の情報の数学的公式化を最小または最大にすることを含む請求項1に記載の方法。
- ICAの重み付けの値を適合化させることによって得られる強弱の変化のペースによってICA処理を安定させるステップを更に含む請求項1に記載の方法。
- 重み付けの値を適合化する速度を抑えるために適合化スケーリングファクタを使用してICA入力をスケーリングすることによってICA処理を安定させるステップを更に含む請求項1に記載の方法。
- 残響の影響を回避するために時間領域および周波数領域において学習されたフィルタの重み付けの値にフィルタをかけることによってICA処理を安定させるステップを更に含む請求項1に記載の方法。
- 多様な段階における前記入力信号および分離された信号に周辺処理技術が適用される請求項1に記載の方法。
- 分離の能力を高めるために、前処理技術または手段を利用することを更に含む請求項1に記載の方法。
- 入力信号に適用された混在シナリオの条件を改良することを更に含む請求項8に記載の方法。
- 分離された所望の音声信号を含んでいるチャネルを識別するためにこの所望の音声信号の特性情報を利用することを更に含んでいる請求項2に記載の方法。
- 特性情報が空間的、スペクトル、または時間的な情報である請求項10に記載の方法。
- 後処理技術は、少なくとも一つの雑音信号または少なくとも一つの入力信号を利用することにより、所望の信号の品質を改善するために用いられる請求項1に記載の方法。
- 所望の音声信号を更に分離して強調するために、分離された雑音信号を使用するステップを更に含む請求項12に記載の方法。
- 前記使用するステップは、ノイズフィルタのための雑音スペクトルを推定するために雑音信号を使用することを含む請求項13に記載の方法。
- 少なくとも二つのマイクロフォンを間隔をおいて配置するステップと、
それぞれのマイクロホンで前記入力信号のうちの一つを生成するステップと、
を更に含む請求項1記載の方法。 - 間隔をあけるステップは、約1ミリから約1メートルの間隔をあけてマイクロフォンを配置することを含む請求項15に記載の方法。
- 間隔をあけるステップは、受話器、ヘッドセットまたはハンズフリー・キット上にマイクロホンを互いから離して配置することを含む請求項15に記載の方法。
- ICA処理は、
第1出力チャネルおよび第2入力チャネルに接続されている第1適合独立成分分析(ICA)フィルタであって、該第1フィルタは雑音信号チャネルに非線形有界符号関数のアプリケーションを含む再帰的な学習法によって構成される、第1フィルタと、
第1入力チャネルにおよび第2出力チャンネルに接続されている第2適合独立成分分析フィルタであって、該第2フィルタは所望の音声信号チャネルに非線形有界関数のアプリケーションを含む再帰的な学習法によって構成されている、第2フィルタと、
を含んでおり、
前記第1フィルタおよび第2フィルタは、前記所望の音声信号を生成するために繰り返し使用される、請求項15に記載の方法。 - (a)第1適合独立成分分析フィルタによって再帰的にフィルタをかけられる所望の音声チャネルは、フィードバックされ、第2マイクロホンから前記入力チャネルに加えられ、雑音信号チャネルを形成し、(b)第2適合独立成分分析フィルタによって再帰的にフィルタをかけられる雑音信号チャネルは、フィードバックされ、第1マイクロホンから前記入力チャネルに加えられ、所望の音声信号チャネルを形成する請求項18に記載の方法。
- 入力チャネル信号は、入力信号エネルギの関数として、再帰的方程式から計算される適合スケーリングファクタによって縮小される請求項19記載の方法。
- 第1適合ICAクロスフィルタのためのフィルタの重み付けの値の学習法は、時間的に前記フィルタ係数を平滑にすることによって安定化され、更に、第2適合ICAクロスフィルタのための法は、時間的に前記フィルタ係数を平滑にする(smoothing)ことによって安定する請求項18記載の方法。
- 第1適応ICAクロスフィルタの重み付けの値は周波数領域においてフィルタをかけられ、更に、第2適合ICAクロスフィルタの重み付けの値は周波数領域においてフィルタをかけられる請求項18記載の方法。
- 音声活性検出を含む単一または複数チャネル音声強調モジュールを適用する所望の音声信号に結合される後処理モジュールを更に含んでおり、該後処理出力は該入力チャネルにフィードバックされない請求項18に記載の方法。
- ICA処理は、適合ICAクロスフィルタがあらゆるサンプリング時に適用され、フィルタ係数がサンプリング時の倍数で更新され、更に可変的な長さのフィルタ長が利用可能な計算能力に合わせるために利用される、固定小数点の精度環境において行われる請求項18に記載の方法。
- 雑音信号を利用する、所望の音声信号の後処理であって、該後処理モジュールは前記雑音信号に基づきスペクトル減算を所望の音声信号に適用する、後処理を更に含む請求項18に記載の方法。
- 雑音信号を利用する、所望の音声信号の後処理であって、該後処理モジュールは前記雑音信号に基づきウィナーフィルタリングを所望の音声信号に適用する、後処理を更に含む請求項18に記載の方法。
- 第3チャネルからオーディオ入力信号の第3の一組を受信するステップと、非線形有界関数を第3フィルタを使用して入力信号に適用するステップを更に含む請求項18に記載の方法。
- 音声機器であって、
音響音信号を受信するために構成された、間隔が置かれた少なくとも二つのマイクロフォンであって、該マイクロフォンは音声音源から予想される距離を置くマイクロフォンと、
マイクロホンに結合されるICAまたはBSSプロセッサと、
を含んでおり、
該プロセッサが行うステップは、
二つのマイクロフォンから音声信号を受信するステップと、
安定化拘束の下で、少なくとも一つの所望の音声信号回線と少なくとも一つの雑音信号回線に音声信号を分離するステップと、
を含んでいる、音声機器。 - 雑音回線および所望の音声信号回線に結合する後処理フィルタを更に含む請求項28に記載の音声機器。
- マイクロホンは互いに1ミリ〜約1メートルの間隔を置く請求項28に記載の音声機器。
- マイクロフォンで受信された音響音信号を前処理するステップをさらに含む請求項30に記載の方法。
- マイクロホンの一つが装置の筐体の表面にあり、もう一方のマイクロホンが装置の筐体の別の表面にある請求項28に記載の音声機器。
- 音声機器は、ワイヤレス電話であるように構成される請求項28に記載の音声機器。
- 音声機器は、ワイヤレス電話であるように構成される請求項28に記載の音声装置。
- 音声装置は、自動車用ハンズフリーキットであるように構成される請求項28に記載の音声装置。
- 音声装置は、ヘッドセットであるように構成される請求項28に記載の音声装置。
- 音声装置は、個人データ・アシスタントであるように構成される請求項28に記載の音声装置。
- 音声装置は、携帯バーコード走査装置であるように構成される請求項28に記載の音声装置。
- 周辺音響下において所望の音声信号を分離するシステムであって、
一以上の音響信号をそれぞれに受信する複数の入力チャネルと、
少なくとも一つのICAフィルタまたはBSSフィルタであって、該フィルタは、安定化拘束の下で受信された信号を一以上の所望のオーディオ信号および一以上の雑音信号に分離する、フィルタと、
分離された信号を送信する複数の出力チャンネルと、
を含むシステム。 - 所望のオーディオ信号は、複数の音響信号に受信される音声信号である請求項39に記載のシステム。
- フィルタは、近似値で直接的または間接的に相互の情報の数学的公式化を調整する請求項39に記載のシステム。
- フィルタは、ICAの重み付けの値を適合化させることによって得られる強弱の変化のペースにより、ICA処理を安定させる請求項39に記載のシステム。
- フィルタは、重み付けの値を適合化する速度を制限するために適合スケーリングファクタを使用してICA入力をスケーリングすることによってICA処理を安定させる請求項39に記載のシステム。
- フィルタは、残響の影響を回避するために時間領域および周波数領域の学習されたフィルタの重み付けの値にフィルタをかけることによってICA処理を安定させる請求項39に記載のシステム。
- 入力信号および/または出力信号に適用された一以上の周辺処理フィルタを更に含む請求項39に記載のシステム。
- 一以上の前処理フィルタを更に含む請求項45に記載のシステム。
- 一以上の後処理フィルタを更に含む請求項45に記載のシステム。
- 入力チャネルに結合される一以上のマイクロホンを更に含む請求項39記載のシステム。
- 約1ミリ〜約1メートルの間隔が互いに置かれた二以上のマイクロフォンを含む請求項48に記載のシステム。
- システムは、携帯機器上に構成される請求項39に記載のシステム。
- フィルタは、
第1出力チャネルおよび第2入力チャネルに接続されている第1適合独立成分分析(ICA)フィルタであって、該第1フィルタは雑音信号チャネルに非線形有界信号関数のアプリケーションを含む再帰的な学習法によって構成される、フィルタと、
第1入力チャネルにおよび第2出力チャンネルに接続されている第2適合独立成分分析フィルタであって、該第2フィルタは所望の音声信号チャネルに非線形有界関数のアプリケーションを含む再帰的な学習法によって構成されている、第2フィルタと、
を含んでおり、
該第1フィルタおよび該第2フィルタは、所望の音声信号を生成するために、繰り返し使用される、請求項39に記載のシステム。 - 音声信号を分離するシステムは、
1組の信号発生器であって、それぞれの信号発生器は、音声信号と他の音響信号の混在を表す混在信号を生成するように調整される、信号発生器と、
それぞれの該混在信号を受信するように構成されるプロセッサと、
該音声信号を受信する音声可能ユニットと、
を含んでおり、
前記プロセッサは、
安定化拘束の下で独立成分分析(ICA)またはブラインド音源分離(BSS)を使用する前記混在信号の一組を処理するステップと、
前記混在信号を、音声信号と少なくとも一つの雑音信号に分離するステップと、
を更に含む方法を実施する、システム。 - 信号発生器は、音響変換器(トランスデューサ)として構成される請求項52に記載のシステム。
- 音響変換器は、人間の音声の周波数の範囲内の音響信号を受信するために構成されるマイクロホンである請求項53に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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