JP3424757B2

JP3424757B2 - 音源信号推定装置

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Publication number: JP3424757B2
Application number: JP35686392A
Authority: JP
Inventors: 雅博藤田; 和彦高林
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1992-12-22
Filing date: 1992-12-22
Publication date: 2003-07-07
Anticipated expiration: 2018-07-07
Also published as: JPH06195097A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば、周囲に雑音が
多い環境下において、所望の音声信号を抽出する場合に
用いて好適な音源信号推定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の音声認識における重要な問題の一
つに、雑音あるいは対象とする人以外の音から、所定の
人の音声信号を分離する問題がある。例えば、オフィス
などでは、周囲にコンピュータのファンの音、空調の音
などが存在する。また、自動車の中では、エンジンノイ
ズや走行ノイズが非常に大きく、Ｓ／Ｎ比で−２０ｄＢ
位の環境となる。このように、周囲に雑音が存在する環
境下で音声認識装置を用いようとすると、これらの雑音
にマスクされ、音声認識の対象となる音声信号を正確に
検出することができない。音声信号を雑音とともに取り
込むと、音声認識の認識率の致命的な低化を招く。

【０００３】このような問題に対して、従来より、例え
ば次のような対処の方法が提案されている。（１）マイクの指向性を利用する。（２）定常信号を仮定したフィルタ(Wiener Filter)を
利用する。（３）適応信号処理により妨害音を推定して除去する。

【０００４】上記した（１）の例を、図４に示す。例え
ば、目標とする音源がマイクアレイの大きさ（マイク０
からマイク（Ｍ−１）までの距離）に較べて充分遠く、
図４に示すように、各マイクに対する音源の方向が平行
な方向で近似できるものとする。このとき、各マイクの
距離をｂとすると、マイクアレイが構成する直線（図
中、上下方向の直線）とω₀の角度を持つ方向から来る
信号の音波は、ｂcos(ω₀)に比例する時間だけずれて、
それぞれ隣のマイクに入力される。

【０００５】いま、マイク０のこの音源からの音波に対
する応答を、ｙ_0,0(t)＝ｓ(ｔ) ・・・（１）という時刻ｔの信号とすると、これよりｂ×ｍだけ離れ
たマイクｍの応答は、ｙ_m,0(ｔ)＝ｓ(ｔ＋ｍｂcosω₀) ・・・（２）となる。

【０００６】また、妨害波がマイク０乃至Ｍ−１に対し
て角度ω₁の方向から来るとする。この妨害波（雑音）
に対するマイク０の応答をｙ_0,1(ｔ)＝ｎ(ｔ) ・・・（３）とすれば、マイクｍの応答は、ｙ_m,1(ｔ)＝ｎ(ｔ＋ｍｂcosω₁) ・・・（４）となる。

【０００７】従って、マイク０乃至Ｍ−１の出力を、目
標信号に対応する時間差だけ遅延回路０乃至Ｍ−１によ
り遅延した後、加算器１で加算することにより、目標の
音に対して同期加算を実行することができる。任意のマ
イクｍの出力は、ｙ_m(ｔ)＝ｙ_m,0(ｔ)＋ｙ_m,1(ｔ) ・・・（５）と表すことができるから、図４でマイクｍの出力後の遅
延時間を、ｍｂcosω₀に設定することにより、遅延後の
信号ｚ_m(ｔ)は、ｚ_m(ｔ)＝ｙ_m(ｔ−ｍｂcosω₀) ＝ｙ_m,0(ｔ−ｍｂcosω₀)＋ｙ_m,1(ｔ−ｍｂcosω₀) ＝ｓ(ｔ＋ｍｂcosω₀−ｍｂcosω₀) ＋ｎ(ｔ＋ｍｂcosω₁−ｍｂcosω₀) ＝ｓ(ｔ)＋ｎ(ｔ＋ｍｂcosω₁−ｍｂcosω₀) ・・・（６）となる。

【０００８】その結果、加算器１の出力ｕ(ｔ)は次のよ
うになる。

【０００９】

【数１】

【００１０】従って、目標信号ｓ(ｔ)は、その振幅がＭ
倍になるが、妨害波信号ｎ(ｔ)は、上式のように遅延平
均を取られることとなり、低域通過型のフィルタを通る
こととなり、そのレベルは低下する。

【００１１】一方、上記（２）の方法は、マイクで検出
した信号から、Wiener Filter（あるいは、バンドパス
フィルタ）を用いて、所望の周波数帯域の音声信号成分
を抽出するものである。

【００１２】さらに上記（３）の例を、図５に示す。例
えば、時刻ｔにおける音声ｓ(ｔ)をマイク１５で検出し
ようとすると、エンジン１１が発生するエンジンノイズ
ｎ₁(ｔ)がマイク１５で同時に検出される。そこで、エ
ンジンノイズ（エンジンノイズに関係する震動）だけを
検出する（音声ｓ(ｔ)を検出しない）ピックアップ１２
を、エンジンルームに直接設置する。ピックアップ１２
の出力ｎ₂(ｔ)を可変タップＷ_iを有する適応フィルタ１
３に供給し、所望の特性に制御して、信号ｈ(ｔ)ｎ
₂(ｔ)を得る。そして、この信号を減算器１４に供給
し、マイク１５の出力ｙ(ｔ)（＝ｓ(ｔ)＋ｎ₁(ｔ)）か
ら差し引き、次式の誤差信号を得る。ｙ(ｔ)−ｈ(ｔ)ｎ₂(ｔ)＝ｓ(ｔ)＋ｎ₁(ｔ)−ｈ(ｔ)ｎ₂(ｔ) ・・・（８）

【００１３】この誤差信号をＬＭＳ回路１６に供給し、
その二乗平均が最小になる適応フィルタ１３の係数（可
変タップＷ_i）を勾配法を用いて演算する。

【００１４】すなわち、ｙ(ｔ)，ｎ₂(ｔ)，ｈ(ｔ)のサ
ンプル系列を時刻インデックスｋを用いてｙ(ｋ)，ｎ
₂(ｋ)，ｈ(ｋ)で表すと、適応フィルタ１３の出力ｈ
(ｋ)＊ｎ ₂ ( ｋ)は次式で示される。

【００１５】

【数２】

【００１６】そして、次式から更新量ｄＷ_iを演算し、ｄＷ_i＝−αｎ₂(ｋ−ｉ)（ｙ(ｋ)−ｈ(ｋ)＊ｎ ₂ (ｋ)）・・・（１０）可変タップＷ_iを更新量ｄＷ_iだけ変化させるのである。
なお、αは正の定数である。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の手法においては、以下のような課題があった。上記
した複数のマイクの出力を所定時間遅延して加算する方
法は、同期加算が基本なので、理想的な状態でも、１個
のマイクにつき３ｄＢしかＳ／Ｎの向上を期待すること
ができない。このため、実際に音声認識に適用すること
は困難である。

【００１８】また、フィルタで所定の周波数帯域の信号
を抽出する方法は、定常妨害音に対してのみ有効であ
り、また目標とする信号と雑音の周波数帯域が重なって
いる場合には、目標の信号成分も失われる。

【００１９】さらに、図５に示した方法は、妨害音に関
係する信号だけをピックアップしなければならないが、
そのようなことは、実際には不可能である場合が多い。

【００２０】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、目標とする信号を、できるだけ雑音に影響
されずに、確実に検出することができるようにするもの
である。

【００２１】

【課題を解決するための手段】本発明の音源信号推定装
置は、音源から発生した信号を検出する検出手段として
の信号検出部２１と、信号検出部２１の出力に対応し
て、音源から信号検出部２１までの伝達関数を推定する
推定手段としての伝達関数推定部２３と、伝達関数推定
部２３によって推定された伝達関数と、信号検出部２１
により検出された信号を用いて生成される音源推定信号
の誤差を最小化する音源推定信号の更新値を生成する誤
差最小化手段としての音源推定誤差最小化部２４と、音
源に関し制約条件を付加する制約手段としての制約部２
５と、音源推定誤差最小化部２４により生成された更新
値と、制約部２５により与えられた制約に対応して、音
源推定信号を生成する生成手段としての更新部２６とを
備えることを特徴とする。

【００２２】信号検出部２１により検出された信号をフ
ーリエ変換する変換手段としてのフーリエ変換部２２を
さらに設けることができる。

【００２３】制約条件は、各音源の発生する信号を無相
関な信号とし、相関行列を対角化する条件とすることが
できる。

【００２４】音源推定誤差最小化部２４は、勾配法を用
いて音源推定信号の誤差を最小化することができる。

【００２５】音源推定誤差最小化部２４は、伝達関数
を、音源から信号検出部２１までの距離を音速で割った
値を含む関数としてモデル化することができる。

【００２６】

【作用】上記構成の音源信号推定装置においては、音源
から信号検出部２１までの伝達関数が推定されるととも
に、所定の制約条件を与えて、音源からの信号が推定さ
れる。従って、雑音は確実に抑制される。

【００２７】

【実施例】

〈妨害音分離の原理〉最初に本実施例における妨害音分
離（抑制）の原理について説明する。いま、仮に、音源
（この音源には、抽出すべき信号を発生する音源だけで
なく、抑制すべき雑音を発生する音源も含む）がＳ個、
この音源からの音声信号を検出する信号検出器（マイ
ク）がＭ個あるものとする。音源ｓから信号検出器ｍま
での伝達関数をＨ_m,sとする。このとき、音源ｓにおけ
る信号ｘ_s(ｔ)、あるいはそのフーリエ変換であるＸ
_s(ω)と、信号検出器における信号ｙ_m(ｔ)、あるいはそ
のフーリエ変換ｙ_m(ω)との関係は、次式で表わされ
る。Ｙ_m(ω)＝Ｈ_m,sＸ_s(ω) ・・・（１１）ただし、ｍ＝０，１，・・・，Ｍ−１、ｓ＝０，１，・
・・，Ｓ−１である。

【００２８】また、上式は、行列で表わすと、次のよう
になる。Ｙ＝ＨＸ・・・（１２）ここで、Ｙ，Ｈ，Ｘは、それぞれ次式で表わされる。な
お、[ ]^tは行列の転置を表わす。

【００２９】

【数３】

【００３０】従って、Ｈが正則な正方行列であれば、
（１２）式よりＸ、すなわち、各音源の信号を独立に求
めることができる。また、一般化逆行列Ｈ_L ^-1を用いれ
ば、最小二乗的な意味でＸを推定することができる。

【００３１】一般化逆行列を直接求めなくとも最小二乗
に基づいて、数値計算によりＸを推定することが可能で
ある。すなわち、次式で示される評価関数Ｅ₁(Ｘ)を最
小化するのである。尚、次式において、|| ||はノルム
を示す。Ｅ₁(Ｘ)＝||Ｙ−ＨＸ||² ・・・（１６）

【００３２】この評価関数を最小化するのに勾配法を用
いることができる。すなわち、次式に従ってＸの推定値
を更新する。Ｘ(ｋ＋１)＝Ｘ(ｋ)＋ｄＸ(ｋ) ・・・（１７）ｄＸ(ｋ)＝−α∂Ｅ ₁ (Ｘ)／∂Ｘ・・・（１８）

【００３３】さらに、Ｘに関しての制約をかけることに
より、Ｈのランクｒが音源の個数Ｓと等しいか、それよ
り小さくとも、Ｘに関して適当な解を求めることが可能
となる。すなわち、最小にすべき評価関数Ｅ₁(Ｘ)とあ
わせて、制約条件Ｅ₂(Ｘ)を設定し、次式Ｌ(Ｘ)を定義
する。尚、次式において、λは係数である。Ｌ(Ｘ)＝Ｅ₁(Ｘ)＋λＥ₂(Ｘ) ・・・（１９）そして、上記（１９）式を、制約付の最小化問題として
解くのである。この場合におけるＸの更新は、次式に従
って行なわれる。Ｘ(ｋ＋１)＝Ｘ(ｋ)−α∂Ｌ(Ｘ)／∂Ｘ・・・（２０）

【００３４】＜具体例＞以下、図面を参照し、上記原理
を応用した具体例について説明する。図１に本実施例の
ブロック図を示す。いま、音源ｓがＭ個（ｓ＝０，１，
・・・，Ｍ−１）存在するものと仮定する。信号検出部
２１は、Ｍ個のマイク（マイク０乃至Ｍ−１）で構成さ
れる。任意の音源ｓから任意のマイクｍまでの空間は、
伝達関数Ｈ_m,sを有するものとする。信号検出部２１に
おいて、マイクｍは入力された音声信号を検出し、信号
ｙ_m(ｔ)（サンプル係列で表すとｙ_m(ｋ)）を出力する。
このマイクｍの出力ｙ_m(ｋ)は、フーリエ変換部２２に
おいてフーリエ領域に変換され、Ｙ_m(ω)となり、音源
推定誤差最小化部２４に出力される。

【００３５】伝達関数推定部２３は、信号検出部２１の
出力ｙ_m(ｋ)から、伝達関数（伝達関数の比Ｈ’）を演
算し、音源推定誤差最小化部２４に出力する。音源推定
誤差最小化部２４は、上記した（１６）式の評価関数Ｅ
₁(Ｘ)を最小化するように、Ｘの更新量の一部ｄＸ₁を求
める。制約部２５においては、Ｘの制約に関する量Ｅ
₂(Ｘ)に対して、Ｘの更新量の一部ｄＸ₂を求める。更新
部２６は、更新量ｄＸ₁とｄＸ₂から新たなＸを更新し、
音源推定信号として図示せぬ回路に出力するとともに、
次の更新量演算のために、音源推定誤差最小化部２４と
制約部２５にも出力するようになされている。

【００３６】次に、その動作について説明する。信号検
出部２１のＭ個のマイクの配置は既知であり、図２に示
すように、マイク０を原点として、任意のマイクｍの座
標は位置ベクトルＡ_mで表わされる。マイクｍは、音源
０乃至Ｍ−１からの信号（音声信号または雑音）を検出
し、検出信号ｙ_m(ｋ)をフーリエ変換部２２と伝達関数
推定部２３へ出力する。

【００３７】フーリエ変換部２２は、マイク出力ｙ
_m(ｋ)（ｙ_m(ｔ)）を処理しやすいように次式に従ってフ
ーリエ変換する。Ｙ_m(ω)＝∫ｇ(ｔ)ｙ_m(ｔ)ｅｘｐ(−ｊｗｔ)ｄｔ・・・（２１）ただし、ｇ(ｔ)は窓関数で例えばハニング窓である。Ｙ
_m(ω)は音源推定誤差最小化部２４に出力される。

【００３８】伝達関数推定部２３は、音源ｓとマイクｍ
の間の伝達関数Ｈ_m,sに関する推定を行う。この推定
は、伝達関数Ｈ_m,sを音波の伝達時間によりモデル化
し、さらに、マイク間の伝達時間差により定式化し、そ
して、伝達時間差を音源の方向による関数と見なしてそ
の方向を求めることで行なわれる。

【００３９】最初に、伝達関数のモデル化について説明
する。この実施例では、伝達関数Ｈ_m,sを次のように近
似（モデル化）する。Ｈ_m,s＝Ｋｅｘｐ(ｊωτ_ms) ・・・（２２）ここでＫは定数、τ_msは、音源ｓからマイクｍまでの距
離を音速で割った値（到達時間）である。

【００４０】さらに、所定のマイク、仮にそれをマイク
０（ｍ＝０のマイク）とすると、そのマイク０で検出さ
れた音源ｓからの信号Ｙ₀(ω)（＝Ｈ_0,sＸ_s(ω)）を基
準として、（１２）式を次のように変形する。Ｙ'＝Ｈ'Ｘ・・・（２３）ただし、Ｈ'は次式で表わされる。

【００４１】

【数４】

【００４２】（２２）式を用いれば、上記（２４）式中
における要素Ｈ_m,s／Ｈ_0、sは、次式で表わすことができ
る。Ｈ_m,s／Ｈ_0、s＝ｅｘｐ(ｊωΔτ_ms) ・・・（２５）ここで、Δτ_msは次式で表わされる。 Δτ_ms＝τ_ms−τ_0,s ・・・（２６）

【００４３】すなわち、Ｈ'（伝達関数の比）は、音源
ｓの出力する信号のマイク０とマイクｍへの到達時間の
差のみに依存する。従って、この時間差Δτ_msを求める
ことにより、Ｈ'を求めることができる。

【００４４】そこで次に、この時間差Δτ_msを求める方
法について説明する。この時間差Δτ_msは、音源の方向
を求めることにより求めることができる。

【００４５】いま、各マイク間の距離よりも、各マイク
から音源までの距離が十分大きいものと仮定する。この
仮定のもとでは、時間差Δτ_msは音源ｓの方向にのみ依
存するようになる。図３に示すように、原点に配置され
たマイク０から音源ｓの方向への単位ベクトルをＢ_sと
すると、次式が成立する。即ち、Δτ_msは、ベクトルＡ
_m ^tとＢ_sの内積で表される。 Δτ_ms＝Ａ_m ^tＢ_s ・・・（２７）

【００４６】音源ｓの方向を求めるにはいくつかの方法
があるが、例えば、各方向における信号パワーの極大点
のサーチを行なうことで音源ｓの方向を検出することが
できる。即ち、いま、図３に示すように、ｘｙ平面内に
おけるｘ軸からの角度がθ₁、かつ、ｘｙ平面に対する
角度がθ₂である方向(θ₁,θ₂)に音源ｓがあると仮定し
て、マイク０乃至ｍの出力を、その時間差を合わせて加
算すると、次式で示される信号ｙ(θ₁,θ₂)が得られ
る。

【００４７】

【数５】

【００４８】ここでＳ(θ₁,θ₂)は、方向(θ₁,θ₂)への
単位ベクトルであり、次式で表わされる。Ｓ(θ₁,θ₂)＝［cosθ ₂ cosθ ₁ ，cosθ ₂ sinθ ₁ ，sinθ ₂］・・・（２９）このｙ(θ₁,θ₂)のパワー（強度）を検出し、その極大
値となる点を大きい順にＳ個取り、それを音源ｓの方向
とする。これにより、結局、Ｈ'の推定値を得ることが
できる。このＨ'は、音源推定誤差最小化部２４に出力
される。

【００４９】音源推定誤差最小化部２４は、勾配法を用
いて（１６）式の評価関数Ｅ₁(Ｘ)（＝||Ｙ’−Ｈ’Ｘ|
|²）が小さくなるようなＸの更新量ｄＸ₁を求める。Ｘ
は複素数であるので、複素数の偏微分を考える必要があ
るが、振幅項と位相項とに分けて独立に偏微分を取る。
まず、次式で表されるＸを考える。Ｘ＝［Ｘ₀，Ｘ₁，・・・，Ｘ_S-1］^t ・・・（３０）

【００５０】そこで、上記式の各要素Ｘ_sを次式で表わ
すようにする。

【００５１】

【数６】

【００５２】そして次式に示すように、振幅ｒ_sと位相
φ_sとに分けて偏微分を行なう。

【００５３】

【数７】

【００５４】但し、Ｈ'は次式で定義される。Ｈ'＝［ｈ₀，ｈ₁，・・・，ｈ_s-1］・・・（３４）

【００５５】偏微分して得られた値∂Ｅ［Ｅ ₁ (Ｘ)］／
∂ｒ_sと∂Ｅ［Ｅ ₁ (Ｘ)］／∂φ_sが、ｄＸ₁として更新部
２６に送られる。

【００５６】一方、制約部２５は、音源に関する制約を
与える。この実施例では、各音源ｓを無相関な信号とみ
なして、次式で示す相関行列Ｐが対角化されること（す
なわち、対角項以外が０になること）を制約条件とす
る。

【００５７】

【数８】

【００５８】式（３５）において、Ｅ［ｘ _a ｘ _b ］は、ｘ
_a とｘ _b との相関の期待値を示し、例えば、Ｅ［ｘ ₀ ｘ ₀ ］
は、ｘ ₀ の自己相関の期待値を、Ｅ［ｘ ₀ ｘ ₁ ］は、ｘ ₀ と
ｘ ₁ との相関の期待値を示す。ただし、上式で、ｘ_iの時
間インデックスは省略している。

【００５９】ｘ_i(ｔ)のサンプル系列をｘ_i(ｋ)で表し、
ベクトルＸ _i (ｋ)を次式のように定義する。Ｘ _i (ｋ) ＝[ｘ_i(ｋ)，ｘ_i(ｋ＋１)，ｘ_i(ｋ＋２)，・・・，ｘ_i(ｋ＋(Ｎ−１))］・・・（３６）ここで、Ｘ _i (ｋ)はベクトルであり、ｘ _i (ｋ)，ｘ _i (ｋ＋
１)，ｘ _i (ｋ＋２)，・・・，ｘ _i (ｋ＋(Ｎ−１))はスカ
ラ量である。

【００６０】このとき、制約は、次のように表わすこと
ができる。ΣＸ _i ^t (ｋ)Ｘ _j (ｋ)＝０・・・（３７）但し、Ｘ _i ^t (ｋ)およびＸ _j (ｋ)は、それぞれベクトルで
あり、Ｘ _i ^t (ｋ)Ｘ _j (ｋ)は、ベクトルの内積を示し、ｉ
≠ｊである。

【００６１】いま、次の（３８）式を定義すると、（３
９）式からｄＸ _i (ｋ)を演算することができる。なお、
ε₂は正の定数である。

【００６２】

【数９】

【００６３】Ｘ _i (ｋ)をｄＸ _i (ｋ)ずつ更新していくこと
により、相関行列Ｐは対角化されていく。

【００６４】上述の演算をフーリエ領域において行なう
こともできる。しかしながら、本実施例においては、制
約部２５で、更新部２６から送られてくるＸの推定値を
フーリエ逆変換し、時間領域の推定値ｘ_iにしてから上
述の演算処理が行なわれる。

【００６５】得られたｄＸ _i(ｋ)はフーリエ変換され、
ｄＸ₂として更新部２６へ送られる。ｄＸ₂はｄＸ₁と対
応させるため、フーリエ変換の振幅項と位相項に分解さ
れる。

【００６６】更新部２６は、音源推定誤差最小化部２４
と制約部２５からそれぞれ送られてくるｄＸ₁とｄＸ₂を
用いて、次式に従ってＸの推定値を更新していく。Ｘ＝Ｘ＋ｄＸ₁＋ｄＸ₂ ・・・（４０）

【００６７】そして、更新した推定値Ｘを、再び音源推
定誤差最小化部２４と制約部２５へ送り返す。音源推定
誤差最小化部２４、制約部２５および更新部２６の更新
の処理は、それが収束するまで、あるいは所定の回数を
上限として繰り返される。繰り返し計算の結果が分離さ
れた音源の信号Ｘの推定値として出力される。

【００６８】上述した行列方程式のＸについての解を得
ることは、各音源の信号を独立に推定することに他なら
ない。そして、この音源には、抽出すべき音声信号の信
号源はもとより、雑音を発生する音源も信号源として含
まれているので、理論的には雑音と完全に分離した音声
信号を得ることができる。

【００６９】

【発明の効果】以上のように、本発明の音声信号推定装
置によれば、音源から検出手段までの伝達関数を推定
し、所定の制約条件を与えて、音源からの信号を推定す
るようにしたので、次のような効果を奏することができ
る。（１）妨害音を分離して所望の信号だけを取りだすこと
ができる。（２）従来の指向性マイクを用いる場合に比べて、理論
的に音源信号推定の効果が大きい。（３）従来のWiener Filterなどを用いる場合に比較し
て、非定常な信号を扱うことができる。（４）従来の適応信号処理のように、参照信号（妨害音
だけに関係する信号）を取りだす必要がないので、種々
の分野に適用が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の音源信号推定装置の一実施例の構成を
示すブロック図である。

【図２】図１の実施例における信号検出部２１のマイク
の配置を説明する図である。

【図３】図１の実施例における信号検出部２１のマイク
と音源の位置を説明する図である。

【図４】従来の音源信号推定装置の一例の構成を示すブ
ロック図である。

【図５】従来の音源信号推定装置の他の例の構成を示す
ブロック図である。

【符号の説明】

１加算器１１エンジン１２ピックアップ１３適応フィルタ１５マイク１６ＬＭＳ回路２１信号検出部２２フーリエ変換部２３伝達関数推定部２４音源推定誤差最小化部２５制約部２６更新部

フロントページの続き (56)参考文献特開平４−64075（ＪＰ，Ａ) 特開平４−66888（ＪＰ，Ａ) 特開平７−28492（ＪＰ，Ａ) 柳田益造，角所収，一般逆行列の音響信号処理への応用，日本音響学会誌，日本，1981年６月１日，37巻６号, ｐ．290−294 金井浩，テーパ窓を用いた特異値分解と極推定による１次元空間上の複数音源の位置推定，日本音響学会誌，日本, 1989年９月１日，45巻９号，ｐ. 681−688 劉家祥，安部正人，城戸健一，二つのマイクロホン出力間のクロススペクトルによる音源位置推定法における移動雑音源の影響，日本音響学会誌，日本，1990 年７月１日，46巻７号，ｐ．523− 530 黄捷，大西昇，杉江昇，時間差ヒストグラムを用いた複数音源定位システム, 日本ロボット学会誌，日本，1991年２月15日，Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．１，ｐ．29 −38 永田仁史，安部正人，城戸健一，多数センサによる音源波形の推定，日本音響学会誌，日本，1991年４月１日，47 巻４号，ｐ．268−273 黄捷，大西昇，杉江昇，音源の方位情報を用いた複数音源の分離，日本ロボット学会誌，日本，1991年８月15日，Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．４，ｐ．９−14 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 15/28 G10L 21/02 H04R 3/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】音源から発生した信号を検出する検出手
段と、前記検出手段の出力に対応して、前記音源から前記検出
手段までの伝達関数を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された伝達関数と、前記検出
手段により検出された信号を用いて生成される音源推定
信号の誤差を最小化する音源推定信号の更新値を生成す
る誤差最小化手段と、前記音源に関し制約条件を付加する制約手段と、前記誤差最小化手段により生成された前記更新値と、前
記制約手段により与えられた制約に対応して、音源推定
信号を生成する生成手段とを備えることを特徴とする音
源信号推定装置。
【請求項２】前記検出手段により検出された信号をフ
ーリエ変換する変換手段をさらに備えることを特徴とす
る請求項１に記載の音源信号推定装置。
【請求項３】前記制約条件は、各音源の発生する信号
を無相関な信号とし、相関行列を対角化する条件である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の音源信号推
定装置。
【請求項４】前記誤差最小化手段は、勾配法を用いて
前記音源推定信号の誤差を最小化することを特徴とする
請求項１，２または３に記載の音源信号推定装置。
【請求項５】前記推定手段は、前記伝達関数を、前記
音源から前記検出手段までの距離を音速で割った値を含
む関数としてモデル化することを特徴とする請求項１乃
至４のいずれかに記載の音源信号推定装置。