JP3745227B2 - 両耳信号処理技術 - Google Patents
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Description
【０００１】
（関連出願に対する引用）
本願は、所有者を同じくする、ＢＩＮＡＵＲＡＬ ＳＩＧＮＡＬ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ（両耳信号処理システムおよび方法）と題し、１９９６年６月１９日に出願されたＦｅｎｇ ｅｔ ａｌ．の同時係属中の米国特許出願第０８／６６６，７５７号の一部継続出願である。
（発明の背景）
本発明は、音響信号の処理に関し、更に特定すれば、異なる発生源から発する音響信号の定位（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）および抽出に関する。
【０００２】
干渉信号の存在の下で所望の信号を抽出することの難しさは、長年にわたって音響技術者に立ちはだかっている課題である。この問題は、音声認識およびインテリジェンス収集（ｇａｔｈｅｒｉｎｇ）のためのシステム等、多種類のデバイスの設計および構築に影響を与える。特に厄介なのは、補聴デバイスによる、所望サウンドの不要サウンドからの分離である。一般に、補聴デバイスは、近隣の発生源によって妨害された場合、特にノイズの方が強い場合、所望サウンドを選択的に増幅することができない。この問題は、所望のサウンドが言語信号であり、しかも近隣のノイズも多数の話者が生成する言語信号（例えば、おしゃべり）である場合には、一層厳しくなる。ここで用いる場合、「ノイズ」とは、ランダムなまたは非決定論的信号を意味し、あるいはまたは加えて、あらゆる望ましくない信号および／または所望の信号の知覚に干渉するあらゆる信号を意味することとする。
【０００３】
この問題を解決しようとした試みの１つに、単一の指向性が高いマイクロフォンを応用して、補聴受信機の方向性を高めたことがあげられる。この手法は、非常に限定された能力を有するに過ぎない。その結果、スペクトル減算、櫛形フィルタリング、および言語生成モデリングを探求して、単一マイクロフォン性能を高めた。しかしながら、これらの手法は、特に、信号およびノイズ源が接近している場合には、一般に所望の言語信号の了解度を高めることが未だにできないでいる。
【０００４】
別の手法として、選択した空間関係で多数のマイクロフォンを配置し、一種の方向性検出ビームを形成することがあげれられる。生憎、補聴の実用化にかなうサイズに限定されると、ビーム形成アレイも、互いに接近している信号を分離する能力に限界がある。特に、ノイズの方が所望の言語信号よりも強い場合に言える。加えて、残響が少ない環境におけるノイズ源の場合、ビーム形成器によって得られるノイズ・キャンセレーションは、ノイズ源のマイクロフォン・アレイに対する位置によって変化する。Ｒ．Ｗ．ＳｔａｄｌｅｒおよびＷ．Ｍ．ＲａｂｉｎｏｗｉｔｚのＯｎ ｔｈｅ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ Ｆｉｘｅｄ Ａｒｒａｙｓ ｆｏｒ Ｈｅａｒｉｎｇ Ａｉｄｓ（補聴用固定アレイの潜在的可能性について），９４ Ｊｏｕｒｎａｌ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ １３３２ （１９９３年９月）、およびＷ．Ｓｏｅｄｅ ｅｔ ａｌ．のＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ ａ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｈｅａｒｉｎｇ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ａｒｒａｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（アレイ技術に基づく指向性補聴器の開発），９４ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ ７８５（１９９３年８月）を、ビーム形成手法に関する追加の背景として引用する。
【０００５】
更に別の手法として、互いに変位した２つのマイクロフォンを応用して２つの信号を発生し、人間および多くの種類の動物に共通の両耳聴覚系のある面をエミュレートしたことがあげられる。生物両耳聴覚のある面は完全には理解されていないが、音源の位置を定位する能力は、両耳時間遅延の聴覚系による評価、および２つのサウンド信号の各々に関連する異なる周波数帯域全域におけるサウンド・レベルに基づくと考えられる。これら両耳時間および強度差に基づくシステムによる音源の定位は、Ｗ．ＬｉｎｄｅｒｍａｎｎのＥｘｔｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ａ Ｂｉｎａｕｒａｌ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｂｙ Ｃｏｎｔｒａｌａｔｅｒａｌ Ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ−Ｉ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｔｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｏｎａｒ ｙ Ｓｉｇｎａｌｓ（対側性禁止による両耳相互相関モデルの拡張−定常信号に対する側性化のＩ．シミュレーション），８０ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ １６０８（１９８６年１２月）において論じられている。
【０００６】
２つのマイクロフォンからの入力に基づく多数の音響源の定位は、数個の重要な課題を提起し、一旦音源を定位してからの所望の信号の分離と同様である。例えば、Ｍａｒｋｕｓ ＢｏｄｄｅｎのＭｏｄｅｌｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｓｏｕｎｄ−Ｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ｃｏｃｋｔａｉｌ−Ｐａｒｔｙ−Ｅｆｆｅｃｔ（人の音源定位およびカクテル・パーティ効果のモデリング），１ Ａｃｔａ Ａｃｕｓｔｉｃａ ４３ （１９９３年２月／３月）は、一旦所望の信号の位置が確定した後に、両耳入力信号から所望の信号を得る試みにおいて、ウィンドウイング・プロセスを含むウィーナ・フィルタを用いている。生憎、この手法では、所望の言語忠実性に著しい劣化が生ずる。また、このシステムは、約３０度の方位分離において所望の信号に等しい強度のノイズを抑制することが実証されたにすぎない。所望の発生源からの間隔が３０度よりも狭い発生源から更に強いノイズが発する場合については、引き続き課題となっている。更に、提案されたＢｏｄｄｅｎシステムのアルゴリズムは、計算集約的であり、実際に補聴デバイスに具体化できるのか否か、重大な疑念が提示される。
【０００７】
２マイクロフォン・システムの別の例が、Ｄ．ＢａｎｋｓのＬｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｖｏｉｃｅｓ ｗｉｔｈ Ｔｏｗ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓ（２つのマイクロフォンを用いた同時音声の定位および分離），ＩＥＥ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ−Ｉ，１４０（１９９３）に見出される。このシステムは、ウィンドウイング技術を用いて、干渉ノイズのスペクトルと比較して、音源のスペクトルに重複しないギャップがある場合に、音源の位置を推定する。このシステムは、このようなギャップがない広帯域信号を伴う場合、定位を行なうことができない。加えて、Ｂａｎｋｓの論文は、所望の信号を再生するアルゴリズムの詳細を与えていない。二重マイクロフォン補聴システムに関する追加の背景の資料（ｓｏｕｒｃｅ）として、Ｌｉｎｄｅｍａｎｎ ｅｔ ａｌ．の米国特許第５，４７９，５２２号、Ｓｏｌｉ ｅｔ ａｌ．の米国特許第５，３２５，４３６号、Ｆｒａｎｋｌｉｎの米国特許第５，２８９，５４４号、およびＺｗｉｃｋｅｒ ｅｔ ａｌ．の米国特許第４，７７３，０９５号を、引用する。
【０００８】
また、効果的な定位は、入力マイクロフォンの間隔に関係するある周波数以上で生ずる曖昧な位置情報によって阻害される場合が多い。この問題は、Ｓｔｅｒｎ，Ｒ．Ｍ．、Ｚｅｉｂｅｒｇ，Ａ．Ｓ．、およびＴｒａｈｉｏｔｉｓ，Ｃの”Ｌａｔｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｂｉｎａｕｒａｌ ｓｔｉｍｕｌｉ：Ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ−ｉｍａｇｅ ｍｏｄｅｌ”（複雑な両耳刺激の側性化−加重画像モデル），Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．８４，１５６−１６５（１９９８）において認識された。
【０００９】
したがって、特に両耳システムと共に用いるための、一層効果的な定位および抽出技術が相変わらず必要とされている。本発明は、これらの要望を満たし、更に別の重要な効果や利点をもたらすものである。
（発明の概要）
本発明は音響信号の処理に関する。本発明の種々の態様は、新規であり、非自明であり、種々の利点をもたらす。この明細書において網羅する本発明の実際の特性は、添付の特許請求の範囲を参照することによってのみ判断することができる。ここに開示する好適な実施形態から選択した形態および特徴について、以下に端的に説明する。
【００１０】
本発明の一形態は、多数の別個に位置する音響源の各々を突き止め特徴付ける、独特な信号処理技術を含む。この形態は、発生源から音響出力を検出する２つの離間したセンサを含むとよい。選択された各発生源または１つの特定の選択された発生源を抽出しつつ、他方の発生源の出力を抑制することができる。種々の用途がこの技術を利用することができ、補聴器、サウンド位置マッピング、または追跡デバイス、および音声認識機器を含むが、これら以外にもいくつでもあげることができる。
【００１１】
別の形態では、第１音響センサから第１信号を供給し、第１音響センサとは離間した第２音響センサから第２信号を供給する。第１および第２信号は、各々、２つ以上の音響源の複合体に対応し、一方音響源は、複数の干渉源および所望の発生源を含む。第１および第２信号の処理によって、対応する数干渉源信号を発生することによって、干渉源の位置を突き止める。これらの信号は、各々、多数の周波数成分を含む。１つ以上の周波数成分を、干渉源信号の各々に対して抑制する。この手法により、２つの入力センサを用いて、多数のノイズ源の各々について、異なる周波数成分を容易に消去することができる。
【００１２】
本発明の別の形態は、１対のセンサと、センサからの１対の入力信号に応答して多数の遅延信号をこれらから発生する遅延作用素とを有する処理システムである。また、このシステムは、遅延信号に応答して、センサの位置に対して干渉源を定位し、各々、多数の周波数成分によって表される複数の干渉源信号を供給する、定位作用素も有する。本システムは、更に、干渉源信号の各々に対して選択した周波数成分を抑制し、所望の発生源に対応する所望の信号を抽出する抽出作用素も含む。所望の信号に応答する出力信号も含まれ、所望の発生源を表す出力信号を供給する。このシステムは、センサに結合された信号プロセッサに組み込めば、所望の信号を抽出するときに、多数のノイズ源の定位および抑制が簡単に行われる。
【００１３】
更に別の形態では、音源の位置および周波数属性に応答する。これは、第１音響センサおよび第２音響センサを、複数の別々に位置する音響源を検出するように位置付けることを含む。音響源から刺激を受信した第１および第２センサによって、それぞれ、第１および第２信号を発生する。第１および第２信号から多数の遅延信号対を発生する。その各々は、第１および第２センサに対する多数の位置の１つに対応する。遅延信号対および多数の一致パターンの関数として、発生源を定位する。これらのパターンは、位置および周波数を特定し、真の発生源位置の各々にマップする位置データ推定値を認識し、対応して蓄積するために利用することができる。その結果、これらのパターンは、定位分解能を高め、スプリアス・データを排除するフィルタとして動作することができる。
【００１４】
更に別の形態では、システムは、各々、対応する第１または第２入力信号を発生する２つのセンサと、これらの信号に応答し、各々、センサに対する多数の位置の１つに対応する多数の遅延信号を発生する遅延作用素とを含む。また、システムは、遅延信号に応答し、音源定位信号の数を判定する定位作用素も含む。これらの定位信号は、遅延信号と、各々前記位置の１つに対応する多数の一致パターンから決定する。パターンは、各々、曖昧位相倍数によって生ずる周波数変動音源場所情報を、対応する位置に関係付け、音響源定位を改善する。また、システムは、定位信号に応答し、発生源の少なくとも１つに対応する出力を供給する出力デバイスも有する。
【００１５】
更に別の形態は、２つのセンサを利用して、対応する両耳信号を供給し、これらから、第１音響源の第２音響源からの相対的分離を時間の関数として確定し、第１発生源からの所望の音響信号のスペクトル内容を代表的に抽出することができる。所望の音響信号のスペクトル内容の定位および識別は、同時に行なうことができる。また、この形態は、近隣のノイズ源の方が大きな相対的強度を有する場合でも、所望の音響信号を適正に抽出することができる。
【００１６】
本発明の別の形態は、異なる場所にあり、選択した発生源から発する所望の信号と数個の干渉源から発する干渉信号とを含む音響信号の両耳表現を供給する第１および第２センサを採用する。プロセッサが、離散第１スペクトル信号および離散第２スペクトル信号をセンサ信号から発生する。プロセッサは、第１および第２スペクトル信号を、多数の時間間隔だけ遅延させ、多数の遅延第１信号および多数の遅延第２信号を発生し、時間増分信号を供給する。時間増分信号は、選択した発生源のノイズ源からの分離に対応する。プロセッサは、出力信号を時間増分信号の関数として発生し、出力デバイスがこの出力信号に応答して、所望の信号を表す出力を供給する。
【００１７】
追加の形態は、第１および第２センサを第１信号源に対して位置付けるステップを含み、第１および第２センサは互いから離間され、第２信号源は第１信号源から離間されている。第１センサから第１信号を供給し、第２センサから第２信号を供給する。第１および第２信号は、各々、第１信号源からの所望の信号と、他の音源からの不要の信号を含む複合音響信号を表す。第１および第２信号から、多数の周波数の関数として、多数のスペクトル信号を形成する。第２信号源の位置を表すスペクトル信号の１つを決定し、第１信号源を表す出力信号をこの決定されたスペクトル信号の１つから発生する。この機能は、干渉源の定位の一部として判定されるスペクトル信号からの所望の信号の抽出を容易にする。この手法は、多くの両耳システムでは必要な大量の定位後計算を回避し、所望の信号を抽出することを可能とする。
【００１８】
したがって、本発明の目的の１つは、多数の音響源の定位を改善を図ることである。
本発明の別の目的は、多数の干渉源に起因するノイズ環境から所望の音響信号を抽出することである。
【００１９】
追加の目的は、２つの別々に配置したセンサを用いて音響信号の組み合わせを検出することにより、これらの信号の定位および抽出を行なうシステムを提供することである。
【００２０】
本発明の更に別の実施形態、目的、特徴、態様、効果、形態、および利点は、ここに提示する詳細な図面および説明から明白となろう。
（選択した実施形態の説明）
本発明の原理の理解を促進する目的のために、これより、図面に示す実施形態を参照し、具体的なことばを用いてこれを説明する。しかしながら、これによって本発明の範囲限定を意図する訳ではないことは理解されよう。記載する実施形態におけるあらゆる変形や更に別の変更、およびここに記載する発明の原理のいかなる別の応用も、本発明に関係する当業者には当然に想起するものと見なすこととする。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態の音響信号処理システム１０を示す。システム１０は、近隣発生源１４から発する干渉即ちノイズにも拘らず、発生源１２から所望の信号を抽出するように構成されている。システム１０は、発生源１２、１４からの信号を含む音響励起を検出するように構成されている１対の音響センサ２２、２４を含む。センサ２２、２４は、動作的にプロセッサ３０に結合され、プロセッサ３０は、センサから受信した信号を処理する。また、プロセッサ３０は、出力デバイス９０にも結合され、発生源１２、１４からセンサ２２、２４に提示される複合音響信号と比較して、発生源１４からの干渉の方が少ない、発生源１２からの所望の信号を表す信号を供給する。
【００２２】
センサ２２、２４は、横軸Ｔに沿って距離Ｄだけ互いに離間している。中点Ｍは、センサ２２からセンサ２４までの距離Ｄに沿った中間点を表す。基準軸Ｒ１は、発生源１２と一直線上にあり、中点Ｍを通過して垂直に軸Ｔと交差する。軸Ｎは発生源１４と一線上にあり、中間点と交差する。軸Ｎは、基準軸Ｒ１と角度Ａを形成するように位置付けられている。図１は、約２０度の角度Ａを示す。注記すべきは、基準軸Ｒ１は、発生源１２、１４、センサ２２、２４、および内包軸（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ａｘｅｓ）Ｔ、Ｎ、Ｒ１と交差する方位面において０度の基準方位位置を規定するように選択するとよいことである。その結果、発生源１２は「軸上」となり、発生源１４は、軸Ｎと一直線上にあるので、「軸外」となる。発生源１４は、発生源１２に対して約２０度の方位に示されている。
【００２３】
好ましくは、センサ２２、２４を互いに対して固定し、一緒に移動させて、所望の音響信号源に対して基準軸Ｒ１を選択的に位置付けるようにする。また、センサ２２、２４は、無指向性ダイナミック・マイクロフォンのように、従来からの種々のマイクロフォンとすることも好ましい。別の実施形態では、当業者に想起されるような、異なるセンサ種も利用可能である。
【００２４】
更に、図２も参照すると、信号フロー図は、図１に示す実施形態の種々の処理段階を示す。センサ２２、２４は、左センサ２２および右センサ２４にそれぞれ対応するアナログ信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）を供給する。信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）は、最初にプロセッサ３０に別々の処理チャネルＬおよびＲで入力される。各チャネルＬ、Ｒ毎に、それぞれ、段３２ａ、３２ｂにおいて信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）を調整し、濾波して、エイリアジング（ａｌｉａｓｉｎｇ）を低減する。フィルタ段３２ａ、３２ｂの後、調整された信号Ｌｐ（ｔ）、Ｒｐ（ｔ）は、対応するアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器３４ａ，３４ｂに入力され、ディスクリート信号Ｌｐ（ｋ）、Ｒｐ（ｋ）を供給する。ここで、ｋは、離散・サンプリング・イベント（ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｅｖｅｎｔ）のインデックスである。一実施形態では、Ａ／Ｄ段３４ａ、３４ｂは、音声周波数範囲の上端周波数の少なくとも２倍のレートで信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）をサンプルし、入力信号の高忠実性表現を確保する。
【００２５】
ディスクリート信号Ｌｐ（ｋ）およびＲｐ（ｋ）は、段３６ａ、３６ｂにおいて、短期離散フーリエ変換（ＤＦＴ）アルゴリズムによって時間ドメインから周波数ドメインに変換され、複素値信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）を得る。信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、段３６ａ、３６ｂにおいて、離散周波数ｆｍで数値化される。ここで、ｍは離散周波数に対するインデックス（ｍ＝１ないしｍ＝Ｍ）であり、インデックスｐは短期スペクトル分析時間フレームを示す。インデックスＰは、逆時間順に配列され、最新の時間フレームがｐ＝１となり、次に新しい時間フレームはｐ＝２等となる。好ましくは、周波数Ｍは可聴周波数範囲を含み、短期分析において用いられるサンプル数は、処理速度の限界および得られる出力信号の所望の分解能間で最適なバランスを射止めるように選択する。一実施形態では、０．１ないし６ｋＨｚの音声範囲を、少なくとも１２．５ｋＨｚのレートでＡ／Ｄ段３４ａ、２４ｂにおいてサンプルし、短期スペクトル分析時間フレーム当たり５１２フレームを得る。代替実施形態では、周波数ドメイン分析は、Ａ／Ｄ段３４ａ、３４ｂの前に用いられるアナログ・フィルタ・バンクによって行なってもよい。尚、スペクトル信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、各々、異なる周波数ｆｍに対応する１×Ｍ次元を有するアレイとして表すとよいことを注記しておく。
【００２６】
スペクトル信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、二重遅延線４０に入力される。これを図３に更に詳細に示す。図３は、２つの遅延線４２、４４を示し、各々、Ｎ個の遅延段を有する。各遅延線４２、４４は、対応する入力信号を、各遅延段毎に対向する方向に遅延させるように構成され、概略的に、自然両耳聴取プロセスと関連する二重聴取チャネルに対応する。遅延段Ｄ1、Ｄ2、Ｄ3、．．．、ＤN-2、ＤN-1、およびＤNは、各々、対応する時間遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτN（纏めてτiで示す）だけ、入力信号を遅延させる。ここで、インデックスｉは、左から右に進む。遅延線４２では、ＸＬｐ（ｍ）は代わりにＸＬｐ1（ｍ）で示されている。ＸＬｐ1（ｍ）は、置換遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτNだけ順次遅延され、遅延線４２のタップに遅延出力を生成する。これらは、それぞれ、ＸＬｐ2（ｍ）、ＸＬｐ3（ｍ）、Ｘｌｐ4（ｍ）、．．．、ＸＬｐN-1（ｍ）、ＸＬｐN（ｍ）、およびＸＬｐN+1（ｍ）で示されている（纏めてＸＬｐi（ｍ）で示す）。遅延線４４では、ＸＲｐ（ｍ）は、代わりに、ＸＲｐN+1（ｍ）で示されている。ＸＲｐN+1（ｍ）は、順次、時間遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτNだけ遅延され、遅延線４４のタップに遅延出力を生成する。これらは、それぞれ、ＸＲｐN（ｍ）、ＸＲｐN-1（ｍ）、ＸＲｐN-2（ｍ）、．．．、ＸＬｐ3（ｍ）、ＸＬｐ2（ｍ）、およびＸｌｐ1（ｍ）で示されている（纏めてＸＲｐi（ｍ）で示す）。入力スペクトル信号および遅延線４３、４４のタップからの信号は、演算アレイ４６への入力対として構成されている。遅延線４２、４４からの１対のタップは、図３では、入力対Ｐとして示されている。
【００２７】
演算アレイ４６は、１からＮ＋１まで付番した演算ユニット（ＯＰ）を有し、ＯＰ１、ＯＰ２、ＯＰ３、ＯＰ４、．．．、ＯＰＮ−２、ＯＰＮ−１、ＮＰＮ＋１として示し、纏めて演算ＯＰｉで示す。遅延線４２、４４のタップからの入力対は、次のように、アレイ４６の演算に対応する。
【００２８】
【数１】
OP1[XLp1(m), XRp1(m)], OP2[XLp2(m), XRp2(m)], OP3[XLp3(m), XRp3(m)], OP4[XLp4(m), XRp4(m)], …,OPN-2[XLpN-2(m), XRpN-2(m)], OPN-1[XLpN-1(m), XRpN-1(m)], OPN[XLpN(m), XRpN(m)], OPN+1[XLpN+1(m), XRpN+1(m)]
ここで、OPi[XLpi(m), XRpi(m)]は、ＯＰｉが出力対XLpi(m), XRpi(m)の関数として決定されることを示す。対応して、演算アレイ４６の出力は、Xp1(m), Xp2(m), Xp3(m), Xp4(m),…, Xp(N-2)(m), Xp(N-1)(m), XpN(m), およびXp(N+1)(m)となる（纏めてXpi(m)で示す）。
【００２９】
ｉ＝１からｉ≦Ｎ／２について、アレイ４６の各ＯＰｉに対する動作は、複素式（ＣＥ１）にしたがって次のように決定される。
【００３０】
【数２】
【００３１】
ここで、exp[引数]は、引数の冪に対する自然指数を表し、虚数ｊは−１の平方根である。ｉ＞（Ｎ／２）＋１）からｉ＝Ｎ＋１に対して、演算アレイ４６の演算は、複素式２（ＣＥ２）にしたがって次のように決定される。
【００３２】
【数３】
【００３３】
ここで、ここで、exp[引数]は、引数の冪に対する自然指数を表し、虚数ｊは−１の平方根である。ｉ＝（Ｎ／２）＋１に対して、ＣＥ１、ＣＥ２のいずれも実行しない。
【００３４】
Ｎ＝４（ｉ＝１からｉ＝Ｎ＋１まで）に対する演算の決定の例は次の通りである。
ｉ＝１では、ＣＥ１を次のように適用する。
【００３５】
【数４】
【００３６】
ｉ＝２≦（Ｎ／２）では、ＣＥ１を次のように適用する。
【００３７】
【数５】
【００３８】
ｉ＝３では、適用できない。（Ｎ／２）＜ｉ≦（（Ｎ／２）＋１）
ｉ＝４では、ＣＥ２を次のように適用する。
【００３９】
【数６】
【００４０】
ｉ＝５では、ＣＥ２を次のように適用する。
【００４１】
【数７】
【００４２】
図１ないし図３を参照すると、演算アレイ４６の各ＯＰｉは、基準軸Ｒに対して異なる方位位置を表すように定義されている。「中央の」演算ＯＰｉは、基準軸および発生源１２の位置を表す。ここでｉ＝（（Ｎ／２）＋１）である。例えば、Ｎ＝４の場合、この中心演算はｉ＝３に対応する。この構成は、自然な両耳聴取系に伴う異なる両耳時間差と類似している。これら自然系では、所与の音源に対する最大「同相」ピークに対応する耳内部の各サウンド通路において、相対位置がある。したがって、アレイ４６の各演算は、音源に対する潜在的な方位即ち角度位置範囲に対応する位置を表し、中心演算はゼロ方位、基準軸Ｒと一直線上にある発生源を表す。ノイズ即ち干渉がない単一発生源を有する環境の場合、最大強度を有する信号対を判定するには、追加の処理を殆ど伴わずに発生源を突き止めるだけで十分な場合もある。しかしながら、ノイズの多い環境または多発生源環境では、位置を適正に推定するには、更に処理が必要となる場合もある。
【００４３】
尚、二重遅延線４０は、二次元マトリクス出力を与え、Ｎ＋１列がXpi(m)に対応し、Ｍ行はXpi(m)の各離散周波数ｆｍに対応する。この（Ｎ＋１）×Ｍマトリクスを、各短期スペクトル分析間隔ｐ毎に決定する。更に、XLpi(m)からXRpi(m)を減算することによって、各式ＣＥ１、ＣＥ２の分母は、信号対が所与の周波数ｆｍにおいて「同相」である場合、Xpi(m)の最大値を与えるように構成される。定位段７０は式ＣＥ１、ＣＥ２のこの態様を用いて、発生源１２に対する発生源１４の位置を評価する。
【００４４】
定位段（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ）７０は、これらのマトリクスをＰ個蓄積し、発生源１４の位置を表すXpi(m)を決定する。列ｉ毎に、定位段７０は、| Xpi(m)|の振幅の二乗の総和を周波数ｆｍ、ｍ＝１からｍ＝Ｍにわたって演算する。次に、Ｍの逆数とこの総和を乗算し、平均スペクトル・エネルギを次のように求める。
【００４５】
【数８】
【００４６】
得られた平均Xavgpiは、次に、以下の式にしたがって、ｐでインデックスされたＰ個の最新のスペクトル分析時間フレームにわたって時間で平均する。
【００４７】
【数９】
【００４８】
ここでγpは経験的に決定した重み係数である。一実施形態では、γp係数は、０．８５Pないし０．９０Pの間であることが好ましい。ここで、ｐは短期スペクトル分析時間フレーム・インデックスである。Ｘiを分析し、最小値ｍ（Ｘi）を決定する。ｍ（Ｘi）のインデックスｉを「Ｉ」で示す。これは、発生源１２に対する発生源１４の方位位置を表す列を推定する。
【００４９】
発生源１２からの所望の信号のスペクトル成分は、基準軸Ｒ１と近似的に一直線上にある場合、XpI(m)から推定できることが発見されている。言い換えると、「軸外」発生源１４の相対位置に最も密接に対応するアレイ４６によるスペクトル信号出力は、同時に、発生源１２から発する信号のスペクトル表現も与える。その結果、二重遅延線４０の信号処理は、発生源１４の定位を容易にするだけでなく、定位後に最少の処理で代表的な出力を得て、所望の信号のスペクトル推定値も与える。
【００５０】
定位後処理は、定位段７０による指定信号の概念的「スイッチ」８０への供給により、二重遅延線４０の出力列XpI(m)を選択することを含む。XpI(m)は、スイッチ８０によって、段階８２における逆離散フーリエ変換アルゴリズム（逆ＤＦＴ）に導かれ、周波数ドメイン信号表現から、s(k)として示す離散時間ドメイン信号表現への変換が行われる。次いで、信号推定値（ｓｉｇｎａｌ ｅｓｔｉｍａｔｅ）s(k)は、ディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８４によって変換され、出力信号を出力デバイス９０に供給する。
【００５１】
出力デバイス９０は、プロセッサ３０からの出力信号を増幅器９２によって増幅し、増幅した信号をスピーカ９４に供給し、発生源１２からの抽出信号を与える。
【００５２】
軸上発生源からわずか２度だけ分離した軸外発生源からの干渉は、本発明によって、所望の信号が言語を含み干渉がおしゃべりを含んでいる場合でも、低減または排除できることがわかっている。更に、本発明は、干渉即ちノイズ信号が相対強度以上であっても、所望の信号の抽出が可能である。センサ２２、２４を合わせて移動させることにより、抽出するために選択した信号も対応して変化させることができる。更に、本発明は、発生源１２、１４に加えて多くの音源を有する環境においても採用可能である。一代替実施形態では、定位アルゴリズムは、自動化された学習技術を用いて、位置付けおよび相対強度に動的に応答するように構成されている。他の実施形態では、本発明は、指向性が強いマイクロフォン、同時に多数の信号を抽出するための２つよりも多いセンサ、ならびに当業者には公知の種々の適応増幅およびフィルタリング技術と共に用いるように適合化される。
【００５３】
本発明は、従来のシステムに比較して、所望の信号を表すスペクトル信号を定位処理の一部として判断することによって、計算効率を大幅に改善する。その結果、発生源１２からの所望の信号の出力信号特性は、発生源１４からの発生源１４の分離に対応する信号対XLpI(m)、XRpI (m)の関数として決定される。また、ＣＥ１、ＣＥ２の分母における指数は、発生源１２の１４からの分離から生ずる周波数ｆｍの位相差に対応する。Ｎ＝４の例を参照し、Ｉ＝１と仮定すると、この位相差は（遅延線４２については）−２π（τ1＋τ2）ｆｍとなり、（遅延線４４については）２π（τ3＋τ4）ｆｍとなり、ｉ＝３において、軸上発生源１２からの軸外発生源１４の代表的位置の分離に対応する。同様に、時間増分τ1＋τ2およびτ3＋τ4は、この例では、発生源１２からの発生源１４の分離に対応する。このように、プロセッサ３０は、二重遅延線４０および対応する演算関係ＣＥ１、ＣＥ２を実装し、所望の信号の発生源に対する干渉信号源の位置を突き止めることによって、所望の信号を発生する手段を備える。
【００５４】
τ1は、基準軸Ｒに対して概略的に等しい方位位置を与えるように選択することが好ましい。一実施形態では、この構成は、最小値から最大値まで約２０％変化するτiの値に対応する。他の実施形態では、τiは総じて互いに等しく、アレイ４６の動作が簡略化する。尚、発生源１２および１４の分離に対応するＣＥ１、ＣＥ２の分母における１対の時間刻みは、全ての値τiがほぼ同一である場合、近似的に等しくなることを注記しておく。
【００５５】
プロセッサ３０は、機器の１つ以上のコンポーネント即ちピースで構成することもできる。プロセッサは、ディジタル回路、アナログ回路、またはこれらの回路形態の組み合わせを含むことができる。プロセッサ３０は、プログラム可能、統合化状態機械、あるいはこれらの技術の組み合わせを利用することも可能である。好ましくは、プロセッサ３０は、最少の外部コンポーネントおよび接続で本発明のプロセスを実行するようにカスタム化したソリッド・ステート集積ディジタル信号プロセッサ回路である。同様に、本発明の抽出プロセスは、様々に構成され、１つ以上のハードウエア・モジュール、ファームウエア・モジュール、ソフトウエア・モジュール、またはその組み合わせによって、対応する機能性を備えるように構成された処理機器上で実行可能とするとよい。更に、ここで用いる場合、「信号」とは、ソフトウエア、ハードウエア、プログラム変数、通信チャネル、およびメモリ・ロケーション表現を含み、しかもこれらに限定される訳ではない。
【００５６】
図４Ａを参照すると、本発明の一用途を、補聴システム１１０として図示している。システム１１０は、めがねＧを含み、マイクロフォン１２２および１２４が眼鏡Ｇに固定され、互いに変位している。マイクロフォン１２２、１２４は、補聴プロセッサ１３０に動作的に結合されている。出力デバイス１９０が耳Ｅ内に位置付けされ、装着者に音声信号を供給する。
【００５７】
マイクロフォン１２２、１２４は、図１ないし図３に示した実施形態のセンサ２２、２４と同様に利用される。同様に、プロセッサ１３０には、図１ないし図３に示した信号抽出プロセスが構成されている。プロセッサ１３０は、抽出信号を出力デバイス１９０に供給し、音声出力を装着者に供給する。システム１１０の装着者は、言語信号のような所望の音源と一直線上になるようにめがねＧを位置付け、マイクロフォン１２２、１２４間の中点からの近隣の軸外ノイズ源からの干渉を低減するようにするとよい。更に、装着者は、所望の音源との位置合わせをし直すことによって異なる信号を選択し、ノイズ環境からの干渉を低減することも可能である。
【００５８】
プロセッサ１３０および出力デバイス１９０は、別個のユニット（図示の通り）としてもよく、または耳の中に装着される共通ユニットに含ませてもよい。プロセッサ１３０および出力デバイス１９０間の結合は、電気ケーブルまたはワイヤレス伝送とすればよい。一代替実施形態では、センサ１２２、１２４およびプロセッサ１３０は、離れて位置しており、無線周波数伝送またはその他の従来からの電気通信方法によって、耳Ｅ内に位置する１つ以上の出力デバイス１９０に同報通信するように構成されている。
【００５９】
図４Ｂは、本発明をフロント・エンド言語改善デバイスとして採用した音声認識システム２１０を示す。システム２１０は、パーソナル・コンピュータＣを含み、２つのマイクロフォン２２２、２２４が所定の関係で互いから離間されている。マイクロフォン２２２、２２４は、コンピュータＣ内でプロセッサ２３０と動作可能に接続されている。プロセッサ２３０は、内部使用のための出力信号、あるいはスピーカ２９４ａ，２９４ｂまたはビジュアル・ディスプレイ２９６を介して応答回答（ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ ｒｅｐｌｙ）を供給する。オペレータは、コンピュータＣのマイクロフォン２２２、２２４と所定の関係で位置合わせを行い、音声コマンドを送出する。コンピュータＣは、これらの音声コマンドを受信するように構成されており、図１ないし図３のプロセス・システムにしたがって、ノイズ環境から所望の音声コマンドを抽出する。
【００６０】
図１０ないし図１３を参照すると、本発明の別の実施形態の信号処理システム３１０が示されている。システム１０と同じシステム３１０の参照番号は、同様の構造を示す。図１０の信号フロー図は、システム３１０の種々の信号処理技術に対応する。図１０は、システム３１０の信号プロセッサ３３０に対して、左「Ｌ」および右「Ｒ」入力チャネルを示す。チャネルＬ、Ｒは、各々音響センサ２２、２４を含み、それぞれ、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）を供給する。入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）は、センサ２２、２４の検出範囲内に位置する多数の音響源からのサウンドの複合に対応する。システム１０の図１に関して述べたように、センサ２２、２４は、互いから所定の距離Ｄだけ離間された標準的なマイクロフォンであることが好ましい。別の実施形態では、異なるセンサ種別または構成も、当業者に想起されるように、用いることができる。
【００６１】
センサ２２、２４は、システム３１０のプロセッサ３３０に動作的に結合され、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）をＡ／Ｄ変換器３４ａ、３４ｂに供給する。プロセッサ３３０のＡ／Ｄ変換器３４ａ、３４ｂは、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）をアナログ形態から、それぞれｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）で表されるように、離散形態に変換する。ここで、「ｔ」は周知の連続時間ドメイン変数であり、「ｋ」は周知の離散サンプル・インデックス変数である。システム１０に関して説明したように、対応する１対の予め調整済みのフィルタ（図示せず）をプロセッサ３３０に含ませることも可能である。
【００６２】
ディジタル・フーリエ変換（ＤＦＴ）段３６ａ、３６ｂは、変換器３４ａ、３４ｂから、それぞれ、ディジタル入力信号対ｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）を受信する。段３６ａ、３６ｂは入力信号ｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）を、短期離散フーリエ変換アルゴリズムを用いて、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）で示すスペクトル信号に変換する。スペクトル信号、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）は、整数ｍによってインデックスされた多数の離散周波数成分に関して表され、ｍ＝１、２、．．．、Ｍである。また、ここで用いる場合、下付き文字ＬおよびＲは、それぞれ、左および右チャネルを示し、ｎは離散フーリエ変換文政のための時間フレームをインデックスする。
【００６３】
遅延作用素３４０は、段３６ａ、３６ｂからそれぞれスペクトル信号、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）を受信する。遅延作用素３４０は、多数の二重遅延線（ＤＤＬ）を含み、各々が、ｍでインデックスされた成分周波数の異なる１つに対応する。したがって、Ｍ個の異なる二重遅延ライン３４２が利用される。しかしながら、明確性を維持するために、ｍ＝１およびｍ＝Ｍに対応する二重遅延線３４２のみが図１０には示されている。ｍ＝２ないしｍ＝（Ｍ−１）に対応する残りの二重遅延線は、明確性を維持するために、楕円で示されている。あるいは、遅延作用素３４０は、システム１０の二重遅延線３０と同様に、Ｍ個の周波数上で同時に動作する単一の二重遅延線として記載することも可能である。
【００６４】
ｍの所与の値に対応するＤＦＴ段３６ａ、３６ｂからの周波数成分対は、二重遅延線３４２の対応する１つに入力される。図１０に示す例では、スペクトル信号成分対ｘLn（ｍ＝１）、ｘRn（ｍ＝１）が、ｍ＝１に対応する周波数に対する上位二重遅延線３４２に送られ、スペクトル信号成分対ｘLn（ｍ＝Ｍ）、ｘRn（ｍ＝Ｍ）がｍ＝Ｍに対応する周波数に対する下位二重遅延線３４２に送られる。同様に、ｍ＝２ないしｍ＝（Ｍ−１）に対応する周波数に対するｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）の共通周波数成分対は、各々、明確性を維持するために楕円で示された、対応の二重遅延線に送られる。
【００６５】
補足的に図１１を参照すると、二重遅延線３４２のある機能が更に詳しく示されている。各二重遅延線３４２は、ＤＦＴ段３６ａからの対応周波数成分入力を受信する左チャネル遅延線３４２ａ、およびＤＦＴ段３６ｂからの対応する周波数成分入力を受信する右チャネル遅延線３４２ｂを含む。遅延線３４２ａ、３４２ｂは、各々、ｉ＝１、２、．．．、Ｉでインデックスされた、奇数個Ｉの遅延段３４４を含む。Ｉ個の遅延信号対が遅延段３４４の出力３４５に供給され、対応して複素乗算器３４６に送られる。遅延線３４２ａ、３４２ｂ毎の遅延段３４４毎に対応する乗算器３４６が１つある。乗算器３４６は、遅延段３４４の対応する出力に対して、等価重み付けを行なう。対応する出力３４５からの各遅延信号対は、左遅延線３４２ａの遅延段３４４からのものおよび右遅延線３４２ｂの遅延段３４４からのものを有する。各二重遅延線３４２の複素乗算器３４６は、タップ３４７に沿ってＩ個の遅延信号対の対応する積を出力する。作用素３４０の各遅延線３４２毎のタップ３４７からのＩ個の信号対は、信号作用素３５０に入力される。
【００６６】
各二重遅延線３４２毎に、Ｉ対の乗算器タップ３４７は、各々、作用素３５０の異なる演算アレイ（ＯＡ）３５２に入力される。タップ３４７の各対は、対応する演算アレイ３５２内部の異なる演算段３５４に供給される。図１１では、遅延線３４２ａ、３４２ｂの端部および遅延線３４２ａ、３４２ｂの中間段のいずれかにおける２つの段に対応して、遅延段３４４、乗算器３４６、および演算段３５４の一部のみを示す。介在する段は、図示の段のパターンに従い、明確性を維持するために楕円で表されている。
【００６７】
任意の周波数ωmに対して、遅延時間τiは、式（１）によって次のように与えられる。
【００６８】
【数１０】
【００６９】
ここで、ｉは範囲（ｉ＝１、．．．、Ｉ）における整数遅延段インデックスであり、ITDmax=D/cは最大マイクロフォン間時間差、Ｄはセンサ２２、２４間の距離、およびｃは音速である。更に、遅延時間τiは、i=(I+1)/2に対応する遅延段の中点に対して反対象であり、以下の式（２）において示される通りである。
【００７０】
【数１１】
【００７１】
方位面は、均一にＩ個のセクタに分割することができ、その結果得られる各セクタの方位位置は、式（３）によって以下のように与えられる。
【００７２】
【数１２】
【００７３】
音響空間における方位位置は、以下のように、式（４）にしたがって、各二重遅延線３４２に沿って、対応する遅延信号対にマップすることができる。
【００７４】
【数１３】
【００７５】
二重遅延線の構造は、ｍの各値毎に異なる二重遅延線が表されていること、および乗算器３４６が、対応する各遅延段３４４を等化係数αi（ｍ）の適切な１つと乗算するように含まれていることを除いて、システム１０の実施形態と同様である。ここで、ｉは前述の遅延段インデックスである。好ましくは、エレメントαi（ｍ）は、方位および周波数双方の関数として、センサ２２、２４におけるノイズ強度の差を補償するように選択する。
【００７６】
等化係数αi（ｍ）を決定する好適な一実施形態は、振幅補償が周波数とは無関係であり、このモデルからの逸脱を全て無視し得ると見なす。この実施形態では、受信音圧|p|の振幅は、以下のように、式（Ａ１）および（Ａ２）にしたがって、発生源／受信機間距離ｒと共に変化する。
【００７７】
【数１４】
【００７８】
【数１５】
【００７９】
ここで、|pL|および|pP|は、センサ２２、２４における音圧の振幅である。図１２は、センサ２２、２４および入力信号xLn(t)およびxRn(t)を与える受信範囲以内における代表的な音響源Ｓ１を示す。図１２に示す幾何学的形状によれば、発生源Ｓ１から左および右センサまでの各距離ｒＬおよびｒＲは、以下のように、式（Ａ３）および（Ａ４）で与えられる。
【００８０】
【数１６】
【００８１】
【数１７】
【００８２】
図１１の二重遅延線３４２における所与の遅延信号対が、この手法の下で等化されるには、係数αi(m)およびαI-i+1(m)は、以下のように、式（Ａ５）を満足しなければならない。
【００８３】
【数１８】
【００８４】
式（Ａ２）を式（Ａ５）に代入すると、式（Ａ６）が以下のように得られる。
【００８５】
【数１９】
【００８６】
式（Ａ７）にしたがってαi(m)を以下のように定義する。
【００８７】
【数２０】
【００８８】
ここで、Ｋは反転長（ｉｎｖｅｒｓｅ ｌｅｎｇｔｈ）の単位であり、都合のよい振幅レベルが得られるように選択され、αI-i+1(m)の値は、式（Ａ８）によって次のように与えられる。
【００８９】
【数２１】
【００９０】
ここで、関係sinθI-i+1=sinθiは、I-i+1を式（３）のｉに代入することによって、得ることができる。式（Ａ７）および（Ａ８）を式（Ａ６）に代入することによって、式（Ａ７）においてαi(m)に割り当てられた値が式（Ａ６）によって確立された条件を満たすことを検証することができる。
【００９１】
この実施形態にしたがって等化係数αi(m)を得た後、細かい調節を行なってセンサ構成における非対称性、および音響エネルギの媒体吸収、点源以外の音響源幾何学的形状、振幅傾斜の距離以外のパラメータに対する依存性に起因すると考えられるような、理想的な場合からのその他の逸脱を較正することが好ましい。
【００９２】
乗算器３４６による係数αi(m)を用いた等化の後、同相の所望の信号成分は、概略的に、ｉ＝isignal＝ｓに対応する遅延信号対に対する二重遅延線３４２の左および右チャネルにおいて同一であり、同相ノイズ信号成分は、単一の優勢な干渉ノイズ源の場合のｉ＝inoise＝ｇに対応する遅延信号対に対する二重遅延線３４２の左および右チャネルにおいて概略的に同一である。i=sにおける所望の信号は、Sn(m)=Asexp[jωmt+Φs)]として表すことができ、i=gにおける干渉信号は、Gn(m)==Agexp[jωmt+Φg)]として表すことができる。ここで、ΦsおよびΦgは初期位相を示す。これらのモデルに基づき、二重遅延線３４２に沿ったいずれの任意の点ｉ（i=sを除く）における左チャネルの等化信号αi(m)XLn (i)(m)および右チャネルのαI-i+1(m)XRn (i)(m)も、式（５）および（６）において、以下のように表すことができる。
【００９３】
【数２２】
【００９４】
【数２３】
【００９５】
ここで、式（７）および（８）は、更に、式（５）および（６）のある項を以下のように定義する。
【００９６】
【数２４】
【００９７】
【数２５】
【００９８】
各信号対αi(m)XLn (i)(m)およびαI-i+1(m)XRn (i)(m)は、全てのｍに対する演算アレイ３５２の対応する１つの対応する演算段３５４に入力される。ここで、各演算アレイ３５２は、二重遅延線３４２の場合におけるように、ｍの異なる値に対応する。所与の演算アレイ３５２に対して、Ｉの各値に対応する演算段３５４は、i=sを除いて、以下のように式（９）によって定義される演算を実行する。
【００９９】
【数２６】
【０１００】
式（９）の分母の値が小さ過ぎる場合、小さな正の定数εを分母に加算し、出力信号Xn (i)(m)の大きさを制限する。全てのｍに対して（信号作用素３５０の演算アレイ３５２全て）i=sに対応する信号対に対する演算段３５４による演算は行われない。
【０１０１】
式（９）は、システム１０の式ＣＥ１およびＣＥ２に相当する。しかしながら、式（９）は等化エレメントαi(m)を含み、単一の式に編成されている。演算アレイ３５２からの出力を用いて、システム３１０によって、所望の信号のスペクトル・コンテンツの同時定位および識別を行なうことができる。システム３１０による定位および抽出について、図１３の信号フロー図および以下の数学的モデルによって更に説明する。式（５）および（６）を式（９）に代入することにより、式（１０）が以下のように得られる。
【０１０２】
【数２７】
【０１０３】
ここで、更に式（１１）が次のように定義する。
【０１０４】
【数２８】
【０１０５】
式（２）を式（１１）に適用することによって、式（１２）が以下のように得られる。
【０１０６】
【数２９】
【０１０７】
信号Xn (i)(m)のエネルギは、以下のように式（１３）において表される。
【０１０８】
【数３０】
【０１０９】
信号ベクトルは次のように定義することができる。
【０１１０】
【数３１】
【０１１１】
ここで、Ｔは転置を示す。ベクトルx(i)のエネルギ||x(i)||2 2は式（１４）によって次のように与えられる。
【０１１２】
【数３２】
【０１１３】
式（１４）は、時間、および連続時間ドメイン表現における二重積分を近似する周波数に対する二重総和である。
更に、次のベクトルを定義する。
【０１１４】
【数３３】
【０１１５】
ここで、ｉ＝１、．．．、Ｉ。
ベクトルｓおよびg(i)のエネルギは、式（１５）および（１６）によって以下のように定義される。
【０１１６】
【数３４】
【０１１７】
【数３５】
【０１１８】
干渉源とは無関係の所望の信号に対して、ベクトルｓおよびg(i)は直交である。ピタゴラスの定理にしたがって、式（１７）は以下のようになる。
【０１１９】
【数３６】
【０１２０】
||x(i)||2 2≧０であるので、式（１８）は次のようになる。
【０１２１】
【数３７】
【０１２２】
式（１８）における等価性は、||x(i)||2 2＝０の場合にのみ満たされる。このようになるのは、以下の２つの条件にいずれかを満たす場合である。即ち、（ａ）Gn(m)=0、つまり、ノイズ源が無音のときであり、この場合ノイズ源の定位およびノイズ・キャンセレーションを行なう必要はない。そして、（ｂ）vs,g (i)(m)＝０の場合である。式（１２）は、この第２条件は、i=g=inoiseの場合に得られることを示す。したがって、||x(i)||2 2はi=g=inoiseのときにその最小値を有する。それは、式（１８）によれば、||s||2 2である。更に、式（１９）はこの条件を以下のように記述する。
【０１２３】
【数３８】
【０１２４】
このように、定位手順は、||x(i)||2 2の最小値を生成する遅延線３４２の各々に対して、演算アレイ３５２に沿って位置inoiseを求めることを含む。一旦二重遅延ライン３４２に沿った場所inoiseを決定したなら、ノイズ源の方位位置を、式（３）によって決定することができる。推定ノイズ位置inoiseは、ノイズ・キャンセレーションまたは所望の信号の抽出に利用することができる。これについては以下で更に詳しく説明する。実際、i=inoiseに対応する全てのｍに対する演算段３５４は、式（２０）で与えられるように、所望の信号のスペクトル成分を与える。
【０１２５】
【数３９】
【０１２６】
定位作用素（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ）３６０は、システム３１０の定位技術を具体化する。図１３は、更に、整数インデックスＩの各値に対して、加算作用素３６２および３６４の結合対を有する作用素３６０も示す。ここで、ｉ＝１、．．．、Ｉである。要約すると、加算作用素３６２および３６４は、式（１４）に対応する動作を行い、ｉの各値に対し||x(i)||2 2を発生する。各変換時間フレームｍ毎に、加算作用素３６２は各々Xn (i)(1)ないしXn (i ) (M)入力を、ｉのそれらの値に対応する演算段３５４から受信し、周波数m=1ないしm=M間の総和を求める。図示の例では、上位加算作用素３６２はi=1に対応し、信号Xn (1)(1)ないしXn (1) (M)を受信し、総和を求める。下位加算作用素はi=Iに対応し、信号Xn (1)(1)ないしXn (1) (M)を受信し総和を求める。
【０１２７】
各加算作用素３６４は、各変換時間フレームｎに対する結果を、ｉの同じ値に対応する加算作用素３６２から受信し、n=1ないしn=N変換時間フレームに対応する時間にわたって結果の和を蓄積する。ここで、Ｎは定位に適するように経験的に決定された時間フレームの量である。図示の例では、上位加算作用素３６４はi=Iに対応し、上位加算作用素３６２からの結果をＮ個のサンプルについて加算する。下位加算作用素３６４はi=Iに対応し、下位加算作用素３６２からの結果をＮ個のサンプルについて加算する。
【０１２８】
Ｉ個の加算作用素３６４から得られた||x(i)||2 2のＩ個の値を段３６６が受信する。段３６６は、Ｉ個の||x(i)||2 2の値を比較し、最少の||x(i)||2 2に対応するｉの値を決定する。このｉの値は、段３６６によってi=g=inoiseとして出力される。
【０１２９】
再度図１０を参照して、システム３１０による定位後処理について更に説明する。式（９）をi=gにおける遅延線３４２の対入力に適用すると、これは軸外ノイズ源の位置に対応し、式（２０）は、それが所望の信号の近似S‘n(m)を与えることを示す。信号S‘n(m)を抽出するために、インデックス値i=gを定位ユニット３６０の段３６６によって抽出作用素（ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ）３８０に送る。ｇに応答して、抽出作用素３８０は、出力Xn (g)(1)ないしXn (g) (M)= S‘n(m)を、それに動作的に結合されている逆フーリエ変換（ＩＦＴ）段８２に導く。この目的のために、抽出作用素３８０は、Ｉ×Ｍ個の複素入力およびＭ個の複素出力を有するマルチプレクサまたはマトリクス・スイッチを含むことが好ましい。この場合、定位作用素３６０の段３６６からの出力に応答して、異なる組のＭ個の入力を、インデックスＩの各異なる値毎に出力に導く。
【０１３０】
段８２は、抽出ユニット３８０から受信したＭ個のスペクトル成分を変換し、所望の信号S‘n(m)のスペクトル近似を周波数ドメインから、信号S’n(k)によって表される時間ドメインに変換する。段８２は、ディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８４に動作的に結合されている。Ｄ／Ａ変換器は信号S‘n(ｋ)を受信し、離散形態から、S’n(t)で表されるアナログ形態に変換する。S‘n(t)は出力デバイス９０に入力され、所望の信号の音響表現、または当業者に想起される別の指標を与える。段８２、変換器８４、およびデバイス９０について、図１０と関連付けて更に説明する。
【０１３１】
式（９）の表現の別の形態が、式（２１）によって次のように与えられる。
【０１３２】
【数４０】
【０１３３】
項wLnおよびwRnは、それぞれ、左および右チャネルのビーム形成重みと等価である。その結果、式（９）の演算は、優勢なノイズ源に対応する位置にヌルを置くビーム形成手順として等価的にモデル化しつつ、所望の出力信号S‘n(t)に向けて制御することができる。
【０１３４】
図１４は、本発明の更に別の実施形態のシステム４１０を示す。システム４１０は、システム１０および３１０と共に用いた参照番号と同じものを一部用いて図示されており、同様の機能を示すことを意図している。図１４では、システム４１０の音響センサ２２、２４の受信範囲内に、多数の音響源４１２、４１４、４１６、４１８が示されている。また、発生源４１２、４１４、４１６、４１８の位置は、参照番号４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ，４１８ａで示される、軸ＡＺに対する方位角によって表されている。図示のように、角度４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ，４１８ａは、約０°、＋２０°、＋７５°、および−７５°にそれぞれ対応する。センサ２２、２４は、信号プロセッサ４３０に動作的に結合され、軸ＡＺはその中間付近に延びている。プロセッサ４３０は、システム３１０に関して説明したように、左チャネルＬおよび右チャネルＲに対応するセンサ２２、２４から入力信号xLn(t)、xRn(t)を受信する。プロセッサ４３０は、信号xLn(t)、xRn(t)を処理し、対応する出力信号を、動作的にこれらに結合されている出力デバイス９０、４９０に供給する。
【０１３５】
図１５の信号フロー図も補足的に参照すると、システム４１０から選択された機能が示されている。システム４１０は、Ｄ／Ａ変換器３４ａ、３４ｂおよびＤＦＴ段３６ａ、３６ｂを含み、システム３１０に関して説明したのと同じ左および右チャネル処理を行なう。システム４１０は、システム３１０について説明したように、遅延作用素３４０および信号作用素３５０を含む。しかしながら、等価係数αi(m) (i=1,...,I)は、システム４１０の定位作用素４６０に関連する定位プロセスに対しては１にセットすることが好ましい。更に、システム４１０の定位作用素４６０は、システム３１０とは異なり、信号作用素３５０の出力信号の代わりに、遅延作用素３４０の出力信号を直接受信する。
【０１３６】
作用素４６０において具体化する定位技術は、周波数対方位位置に関して、一致座（ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｌｏｃｉ）の二次元（２−Ｄ）プロットを確定することから開始する。各座の一致点は、ｍでインデックスされる各周波数に対する、左および右チャネル間の最少差を表す。この最少差は、各離散周波数ｍにおける、周波数ドメイン表現XLp (i)(m)およびXLp (i)(m)間の最少の大小差δXn (i)(m)として表すことができ、M/2個の潜在的に異なる座が得られる。音響源が空間的にコヒーレントである場合、これらの座は全ての周波数にわたって同一となる。この演算は、式（２２）ないし（２５）において以下のように記述される。
【０１３７】
【数４１】
【０１３８】
【数４２】
【０１３９】
【数４３】
【０１４０】
【数４４】
【０１４１】
左および右チャネルの大きさが、ｉでインデックスされたシステム４１０の二重遅延ライン３４２に沿った所与の位置において概ね同一である場合、ｉの対応する値に対するδXn (i)(m)の値は、本質的に０でなくても、最少化される。尚、センサ間強度差にも拘らず、等価係数αi(m) (i=1, ..., I)は、一致検出の目的のために１近くに維持しなければならないことを注記しておく。その他の場合、最小のδXn (i)(m)は、同相（一致）の場所には対応しない。
【０１４２】
代わりの手法として、位相差から一致座を識別することに基づくことも可能である。この位相差手法では、ｉでインデックスされた、二重遅延線３４２に沿った位置における左および右チャネル信号間の位相差の最小値を、以下の式（２６）および（２７）によって記述されるように求める。
【０１４３】
【数４５】
【０１４４】
【数４６】
【０１４５】
ここで、Im[・]は、引数の虚部を示し、上付き記号†は複素共役を示す。位相差技術は、２つの複素ベクトル間の最小角度を検出するので、センサ間強度差を補償する必要もない。
【０１４６】
大きさまたは位相差手法のいずれも、単一の発生源を定位するために更なる処理を伴わず効果的であると考えられるが、多数の発生源がスペクトル的に重複信号を射出する場合が多く、存在しない発生源即ち疑似発生源（例えば、同じ周波数の２つの等しい強度の発生源間の中間点において）に対応する一致座が生ずるという場合がある。図１７は、縦軸に沿ったヘルツ（Ｈｚ）単位の周波数および横軸に沿った度単位の方位位置に関する２−Ｄ一致プロット５００を示す。プロット５００は、約−２０度において概略的に垂直に位置合わせした座５１２ａ、および約＋４０度において垂直に位置合わせした座５１２ｂに対応する２つの発生源を示す。また、プロット５００は、２つの発生源が相当なエネルギを有する周波数に対応する別の方位位置における識別誤り即ち疑似発生源点５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃ、５１４ｄ、５１４ｅも含む。競合する音響源が３つ以上別々に突き止められた場合、一般にその結果更に一層複雑なプロットとなる。
【０１４７】
２−Ｄ一致プロット・データにおける疑似情報の発生を低減するために、定位作用素４６０は時間および周波数で積分する。信号を各周波数で相関付けると、信号間の相互干渉は時間積分によって徐々に減衰させることができる。この手法は、一致の場所を平均化し、最小値を決定するための関数の値ではなく、クロネッカーのデルタ関数δ(i-in(m))ないしδXn (i)(m)を適用し、δ(i-in(m))を時間で平均することと等価である。一方、発生源の真の位置に対応する一致座は強調される。時間による積分は、忘却平均を所定の１組の変換時間フレームn=1,...,Nにおいて獲得した２−Ｄ一致プロットに適用し、式（２８）の総和近似によって以下のように表される。
【０１４８】
【数４７】
【０１４９】
０＜β＜１は、以前の一致結果の効果を指数的にディエンファサイズ（または忘却）する重み係数であり、δ(・)はクロネッカーのδ関数であり、θiは空間方位θi［式（２）］に対応する二重遅延線３４２に沿った位置を表し、Ｎは現時間フレームを示す。音響源の瞬時的相互作用によるクラッタリング効果を低減するために、式（２８）の結果を、式（２９）によって定義される関係にしたがって、以下のように検査する。
【０１５０】
【数４８】
【０１５１】
ここで、Γ≧０は経験的に決定したしきい値である。この手法は、センサ間遅延が周波数とは独立であることを仮定するが、この仮定からの逸脱は一般に無視できると見なせることがわかっている。
【０１５２】
一致プロットを周波数で積分することにより、一層ロバスト性が高く信頼性も高い、空間における発生源の場所の指示が得られる。周波数による積分Pn(θi,m)は、方位の関数である定位パターンを生成する。音響源の真の位置を推定する２つの技術を用いることができる。第１の推定技術は、単に、異なる方位に対応する周波数における直線的垂直追跡（ｓｔｒａｉｇｈｔ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｔｒａｃｅ）に基づくだけである。この技術では、θdは、積分が関連付けられる方位を示し、θd＝θiとなるようにして、その結果式（３０）の周波数範囲における総和が以下のように得られる。
【０１５３】
【数４９】
【０１５４】
ここで、式（３０）は時間による積分を近似する。
HN(θd)におけるピークは、発生源方位位置を表す。Ｑ個の発生源がある場合、HN(θd)におけるＱ個のピークが一般には予測することができる。各周波数におけるパターンδ(i-in(m))と比較すると、音源が１つよりも多い場合に、定位の精度が高まるだけでなく、現フレームに対する多数の発生源の殆ど即座の定位が可能となる。更に、優勢な発生源は、大抵の場合、弱い発生源よりもHN(θd)において高いピークを有するが、HN(θd)におけるピークの高さは、音源のエネルギを間接的に反映するだけに過ぎない。むしろ、高さは、各周波数帯域毎の他の信号成分のエネルギに対するθdに対応する信号成分のエネルギ、周波数帯域数、信号が優勢な期間等の数個の要因による影響を受ける。実際、各周波数は式（２８）において等しく重み付けされる。その結果、優勢な発生源による弱い発生源の隠蔽は減少する。対照的に、既存の時間ドメイン相互相関方法は、信号強度、より強いバイアス感度を優勢な発生源に組み込む。
【０１５５】
両耳時間差は、音響波長がセンサ２２、２４間の分離距離Ｄ未満である高周波サウンドに対しては曖昧であることは、注目すべきである。この曖昧さは、このセンサ間距離に関係する周波数よりも高い位相倍数の発生を生じ、特定の位相差ΔφをΔφ＋２πから区別することができなくなる。その結果、ある周波数より上では、位置対周波数の１対１の関係がなくなる。したがって、θd＝θiに対応する一次垂直追跡に加えて、位置の変動を曖昧な位相倍数毎に周波数で特徴付ける、二次関係もある。これら二次関係は、周波数で積分するための二次推定技術に対して考慮される。式（３１）は、これら二次関係を考慮する、所与の方位に対する予測一致パターンを決定する手段を以下のように与える。
【０１５６】
【数５０】
【０１５７】
ここで、γm,dは整数であり、γm,dの各値は、パターンPN(θi,m)における輪郭（ｃｏｎｔｏｕｒ）を定義する。一次関係は、γm,d＝０と関連付けられている。特定のθdに対して、有効なγm,dは式（３２）によって以下のように与えられる。
【０１５８】
【数５１】
【０１５９】
図１８のグラフ６００は、式（３１）および（３２）にしたがって決定した多数の代表的な一致パターン６１２、６１４、６１６、６１８を示す。ここで、縦軸はＨｚ単位の周波数を表し、横軸は度単位の方位位置を表す。パターン６１２は０°の方位位置に対応する。パターン６１２は、概略的に直線の実線垂直線６１２ａに対応する一次関係、および曲線状の実線線分６１２ｂに対応する多数の二次関係を有する。同様に、パターン６１４、６１６、６１８は−７５°、２０°、および７５°の方位位置に対応し、直線状の垂直線６１４ａ、６１６ａ、６１８ａとして示す一次関係、および対応して異なる破線フォーマットの、曲線線分６１４ｂ、６１６ｂ、６１８ｂとして示す二次関係を有する。一般に、垂直線を一次輪郭と呼び、曲線線分を二次輪郭と呼ぶ。他の方位位置に対する一致パターンは、当業者には想起されようが、式（３１）および（３２）を用いて決定することができる。
【０１６０】
PN(θi,m)におけるこれら曖昧さの存在は、θd＝θiに沿った積分の後に、HN(θd)におけるアーチファクト・ピークを生ずる可能性があることを注記しておく。数個の発生源に対応する曲線トレースを重ね合わせると、ノイズの多いHN(θd)項を誘発する場合がある。いずれの実際の発生源からでも、遠く離れている場合は、誤ってアーチファクト・ピークが、存在しない発生源の検出を示す場合がある。しかしながら、真の発生源に対応するピーク近くでは、HN(θd)における実際の発生源のピーク検出および定位双方に影響を及ぼす可能性がある。位相の曖昧さの悪影響を低減することが望ましい場合、定位は、所与の方位位置毎の一次関係に加えて、二次関係を考慮に入れるとよい。したがって、対象の方位方向θd（d=1,...,I)毎の一致パターンを決定し、プロットして、PN(θi,m)によって定義される形状を有する「ステンシル」ウインドウとして利用することができる（i=1,..., I; m=1,..., M)。言い換えると、各ステンシルは、一次輪郭の方位位置における音響源に帰する一致点の予測パターンであり、周波数のファクタとして、その他の方位位置に対応する疑似座を含む。ステンシル・パターンは、ｍの異なる値におけるデータを濾波する際に用いることができる。
【０１６１】
式（３２）を用いることによって、以下の式（３３）において反映されるように式（３０）の積分近似を修正する。
【０１６２】
【数５２】
【０１６３】
ここで、Ａ(θd)は、総和において用いられる点数を示す。式（３０）は、γm,d＝０に対応する、式（３３）の特殊な場合であることを注記しておく。したがって、式（３３）は、周波数での積分の第２技術が望ましい場合、式（３０）の代わりに用いられる。
【０１６４】
式（２）に示したように、変数θiおよびτiは等価であり、二重遅延線における位置を表す。これらの変数間の差は、その対応する空間方位を用いることによって、θiが二重遅延線に沿った場所を示し、一方τiは、値τiの対応する時間遅延ユニットを用いることによって場所を示す。したがって、ステンシル・パターンは、ステンシル・フィルタ関数をτiで表すと、以下の式（３４）に定義されるように、著しく簡単になる。
【０１６５】
【数５３】
【０１６６】
ここで、τdは式（４）によってθdに関係する。特定のτdに対して、有効なγm,dの範囲は、式（３５）によって以下のように与えられる。
【０１６７】
【数５４】
【０１６８】
τdの値の変更は、一致パターンの形状を変更することなく、τi−軸に沿って一致パターン（即ち、ステンシル・パターン）を単にシフトすればよい。式（３４）および（３５）によって特徴付けられる手法は、対象の各方位位置毎にパターンを分離する代わりとして利用することができる。しかしながら、遅延ユニットτiのスケーリングは二重遅延線に沿って均一であるので、二重遅延線による方位区分は均一でなく、中央面に近い領域程方位分解能は高くなる。一方、方位において等価な分解能を得るためには、均一のτiを用いると、均一のθiを用いる場合よりも遥かに多い数Ｉの遅延ユニットが必要となる。
【０１６９】
図１６の信号フロー図は、更に、定位作用素４６０に関して選択した詳細も示す。等価係数αi(m)を１にセットした場合、１対の遅延段３４４の遅延信号は、ｍにインデックスされた各周波数毎に一致検出作用素４６２に送られ、一致点を判定する。検出作用素４６２は、式（２２）または（２６）にしたがって、最小値を判定する。各一致検出作用素４６２は、結果in(m)を、所与のｍに対して対応するパターン発生器４６４に送る。発生器４６４は、ｍにインデックスされた周波数毎に、２−Ｄ一致プロットを作成し、結果を対応する加算作用素４６６に渡し、当該所与の周波数に対して、式（２８）で表される演算を実行する。加算作用素４６６は、時間積分を近似する。図１６では、明確性を維持するために、m=1およびm=Mに対応する作用素４６２、４６４、および４６６のみを示し、m=2ないしm=M-1に対応する作用素は楕円で示されている。
【０１７０】
加算作用素４６６は、結果を加算作用素４６８に渡し、周波数積分を近似する。作用素４６８は、高周波数における二次関係によって生ずるアーチファクトが存在しないかまたは無視できる場合、式（３０）にしたがって構成することができる。あるいは、二次関係を含む予測一致パターンによるステンシル・フィルタリングは、加算作用素４６８を用いて式（３３）を適用することによっても行なうことができる。
【０１７１】
再度図１５を参照すると、作用素４６８はHN(θd)を出力デバイス４９０に出力し、対応する音響源位置情報をマップする。デバイス４９０は、所定の方位位置に対する音響源の空間配置を表すマップを与えることができるディスプレイまたはプリンタを含むことが好ましい。加えて、音響源が空間内で移動する毎に、動的に突き止め追跡することも可能である。移動軌道は、各サンプル・ウインドウで計算する１組の場所δ(i-in(m))から推定することができる。補聴器のような小さい携帯ユニットにシステム４１０を組み込んだ他の実施形態では、出力デバイス４９０を含まない方が好ましい。更に別の実施形態では、出力デバイス９０を含まなくてもよい。
【０１７２】
定位作用素４６０の定位技術は、似かよったった音圧レベルおよび周波数範囲の音響源を２つ以上突き止める場合に特に適しており、軸上の所望の発生源を指定する必要はない。したがって、システム４１０の定位技術は、センサ２２、２４に関して定義した多数の位置に対して２つよりも多い音響源を突き止めマップする独立した能力を備える。しかしながら、他の実施形態では、定位作用素４６０の定位能力は、指定の基準発生源と共に利用して、抽出およびノイズ抑制を行なうことも可能である。実際、図示の実施形態の抽出作用素４８０は、このような機能を組み込んでいる。これについて以下で更に詳しく説明する。
【０１７３】
２センサ検出構成に基づく既存のシステムは、一般に、ビーム形成によって最も優勢な干渉源に帰するノイズを抑制しようとするだけである。生憎、この手法は、隣接する場所に似通った干渉源が多数ある場合、その価値は限定される。
【０１７４】
定位の後複数の干渉源の各々において１つ以上の異なる周波数成分を抑制することにより、話者が多数いる場合のような、複雑な音響環境において、話者間で時間的の重複および周波数の重複があるにも拘らず、ノイズ源からの干渉を低減できることがわかった。所与の周波数成分または１組の成分は、所与の時間フレームの間干渉源の１つにおいて抑制され得るに過ぎないが、突き止めた干渉音響源間において各周波数の抑制を動的に割り当てることによって、全ての周波数において最も強い（ｏｆｆｅｎｓｉｖｅ）発生源のみを単に解消するよりも、所望の信号の了解度が向上する。
【０１７５】
抽出作用素４８０は、この手法の一実施態様を備えるに当たり、定位作用素４６０からの定位情報を利用することにより、i=s以外の位置に対応するＱ個のノイズ源を識別する。Ｑ個のノイズ源の位置は、i=noise1, noise2, ..., noiseQによって表される。作用素４８０は、システム３１０に関して説明したように、信号作用素３５０の出力を受信する。これは、周波数ｍ毎に、対応する信号Xn (i=noise1)(m), Xn (i=noise2)(m),..., Xn (i=noiseQ)(m)を表す。これらの信号は、周波数ｍにおける所望の信号の成分だけでなく、打ち消すべきもの以外の発生源からの成分も含む。抽出および抑制の目的のために、一旦定位を行なったならば、等価係数αi(m)を１にセットする必要はない。個々のノイズ源においてどの周波数成分または１組の成分を抑制するかを決定するために、Xn (i=noise1)(m), Xn (i=noise2)(m),..., Xn (i=noiseQ)(m)の振幅を算出し、比較する。以下の式（３６）によって定義されるように、最小のXn (i=noise)(m)を出力S‘n(m)として取り込む。
【０１７６】
【数５５】
【０１７７】
ここで、Xn (i=noise)(m)は、ｍの各値に対して、以下のように式（３７）によって表される条件を満たす。
【０１７８】
【数５６】
【０１７９】
尚、式（３７）において、元の信号αs(m)XLN (s)(m)が含まれていることに注目すべきである。得られるビーム・パターンは、時々、他の弱いノイズ源を増幅する場合もある。ノイズ増幅量が最も強いノイズ源のキャンセレーション量よりも大きい場合、作用素４８０に更に多くの条件を含ませ、その時点における当該周波数に対する入力信号の変更を禁止するとよい。
【０１８０】
プロセッサ３０、３３０、４３０は、当業者には公知の技術を利用して、対応するアルゴリズム、段、作用素、変換器、発生器、アレイ、手順、プロセス、ならびにそれぞれの数式および信号フロー図に記載されている技術を、ソフトウエア、ハードウエアまたは双方で具体化する１つ以上の構成要素を含む。プロセッサ３０、３３０、４３０は、当業者に想起されるいずれの形式のものでもよい。しかしながら、プロセッサ３０、３３０、４３０は各々、ソリッド・ステート集積ディジタル信号プロセッサを用いる専用ハードウエアが、他の構成要素を最小限に抑えて、必要な動作を実行することが好ましい。
【０１８１】
システム３１０、４１０は、図４Ａに関して説明した種類の補聴器としての用途に合わせたサイズとし、それに適合化することができる。更に別の補聴器の実施形態では、センサの適用２２、２４は、聴取者の耳介内に納まるサイズおよび形状とし、プロセッサ・アルゴリズムを調節して、頭部および胴体によって生ずるシャドーイングに考慮する。この調節を行なうには、当業者には公知の聴取者に特定の、または母集団平均の頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）を導出するとよい。次に、この関数を用いて、二重遅延段出力信号の適切な重みを得て、シャドーイングを補償する。
【０１８２】
更に別の実施形態では、システム３１０、４１０は、図４Ｂに関して説明した形式の音声認識システムに適合化される。更に別の実施形態では、システム３１０、４１０は、音源マッピングの用途、または当業者に想起するその他の用途に利用することもできる。
【０１８３】
種々の信号フロー作用素、変換器、機能ブロック、発生器、ユニット、段、プロセス、および技術は、本発明の精神から逸脱することなく、当業者に想起されるように、変形、再配置、交換、削除、二重化、結合、または追加が可能であることを念頭に入れている。別の一実施形態では、本発明による信号処理システムは、音響励起に対応する第１信号を供給するように構成されている第１センサを含み、この励起は、第１発生源からの第１音響信号と、第１発生源からは変位した第２発生源からの第２音響信号とを含む。また、システムは、第１センサから変位した第２センサも含み、励起に対応する第２信号を供給するように構成されている。更に、第１および第２信号に応答するプロセッサも含まれており、これは第１音響信号を表すスペクトルを有する所望の信号を発生する手段を含む。この手段は、多数の第１タップを有し多数の遅延第１信号を供給する第１遅延線と、多数の第２タップを有し多数の遅延第２信号を供給する第２点線を含む。また、このシステムは、所望の信号を表す感覚出力を発生する出力手段も含む。別の実施形態では、信号処理方法は、対応する第１信号を供給する第１の場所、および対応する第２信号を供給する第２の場所双方において音響励起を検出するステップを含む。励起は、第１発生源からの所望の音響信号と、第１発生源から離間した第２発生源からの干渉音響信号との複合体である。また、この方法は、第１および第２信号の関数として、第１発生源に対して第２発生源を空間的に定位するステップと、この定位実行の間、所望の音響信号を表す特性信号を発生するステップも含む。
（実験部）
以下の事件結果は、本発明の理解を高めるために単なる代表例として提示するのであり、本発明の範囲を減縮または限定するように解釈しないこととする。
（例１）
Sun Sparc-20ワークステーションを、本発明の信号抽出プロセスをエミュレートするようにプログラムした。半無音室において、１つのスピーカ（Ｌ１）を用いて言語信号を放出し、別のスピーカ（Ｌ２）を用いておしゃべりノイズを放出した。従来の形式のマイクロフォン２つを室内に配置し、ワークステーションと動作的に結合した。マイクロフォンは、約１５センチメートルのマイクロフォン間距離を有し、Ｌ１から約３フィートの所に位置付けた。Ｌ１をマイクロフォン間の中点と一直線状とし、０度方位を規定した。Ｌ２は、Ｌ１およびＬ２間の中点に対してほぼ等距離に、Ｌ１に対して異なる方位で配置した。
【０１８４】
図５を参照すると、長さ約２秒の文章の明確な発話が示されており、Ｌ１から発せられ、Ｌ２からの干渉はない。図６は、Ｌ１およびＬ２からの複合信号を示す。複合信号は、図５に示した言語信号と結合した、Ｌ２からのおしゃべりノイズを含む。おしゃべりノイズおよび言語信号は、Ｌ２をＬ１に対して６０度の方位に配置したときは、ほぼ等しい強度（０ｄＢ）である。図７は、図６の複合信号から復元した信号を示す。この信号は、図５の信号とほぼ同一である。
【０１８５】
図８は、おしゃべりノイズが図５の所望の信号よりも３０ｄＢ強い場合の、別の複合信号を示す。更に、Ｌ２はＬ１に対して僅か２度の方位の所に配置されている。図９は、図８の複合信号から復元した信号を示し、Ｌ２からのおしゃべりノイズが強くしかも場所が近いにも拘らず、図５の信号の明確に了解できる表現が得られた。
（例２）
システム４１０に対応する実験を、各グループに４人ずつの話者（二人の男と二人の女）を有する２つのグループで行なった。５つの異なる試験を各グループ毎に行い、各検査毎に異なる発生源の空間構成を用いた。４人の話者を図１４の発生源４１２、４１４、４１６、４１８に対応付けて配置し、各検査毎に、角度４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ、および４１８ａに異なる値を用いた。図１４の例示は、角度４１８ａが−７５度、角度４１２ａが０度、角度４１４ａが＋２０度、および角度４１６ａが＋７５度とした最初の検査に、最も密接に対応する。図１８の一致パターン６１２、６１４、６１６、および６１８も、−７５度、０度、＋２０度、および＋７５度の方位位置に対応する。
【０１８６】
この検査のための実験的設定では、２つのマイクロフォンをセンサ２２、２４に用い、マイクロフォン間距離を約１４４ｍｍとした。２つのマイクロフォン間には、回折もシャドーイング効果も存在せず、マイクロフォン間強度差を、この検査では０にセットした。６ｋＨｚで信号をロー・パス・フィルタにかけ、１２．８ｋＨｚレート、１６ビット量子化でサンプルした。量子化信号を受信し、本発明に応じて処理し、以下に述べる検査結果を出力するように、Ｗｉｎｔｅｌ系コンピュータをプログラムした。短期スペクトル分析において、信号の２０−ｍｓセグメントに、ハミング・ウィンドウで重み付けし、次いでゼロを詰め込みＤＦＴのために２０４８点とした。こうして、周波数分解能を約６Ｈｚとした。時間遅延ユニットτi (i=1, ..., I)の値は、二重遅延線の方位分解能が均一に０．５°となるように決定した。即ち、Ｉ＝３６１とした。検査に用いた二重遅延線は方位均一である。一致検出方法は、最少振幅差（ｍｉｎｉｍｕｍ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を基にした。
【０１８７】
５回の検査の各々は、４つのサブセットから成り、その中で異なる話者を所望の発話源として発話させた。最も難しい実験的制約の下でシステム性能を検査するために、言語素材（４つの等しい強度の強強格単語（ｓｐｏｎｄａｉｃ ｗｏｒｄ）を故意に時間的に一致させた。言語素材を自由場に提示した。式（３０）および式（３３）双方の技術を用いて、話者の定位を行なった。
【０１８８】
システム性能を評価するにあたって、客観的了解度重み付け尺度を用いた。これは、Ｐｅｔｅｒｓｏｎ，Ｐ．Ｍ．の”Ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｒａｙ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ，”Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ（「多数のマイクロフォン補聴のための適応アレイ処理」博士学位論文），Ｄｅｐｔ． Ｅｌｅｃｔ． Ｅｎｇ．ａｎｄ Ｃｏｍｐ．Ｓｏｃｉ．，ＭＩＴ；Ｒｅｓ．Ｌａｂ．Ｅｌｅｃｔ．Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐｔ．５４１，ＭＩＴ、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、ＭＡ（１９８９）に提案されており、Ｌｉｕ，Ｃ．およびＳｉｄｅｍａｎ，Ｓ．の”Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｘｅｄ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ”（指向性補聴器のための固定マイクロフォン・アレイのシミュレーション）、Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ． Ｓｏｃ．Ａｍ．１００，８４８〜８５６（１９９６）に詳細に記載されている。具体的には、了解度重み付け信号キャンセレーション、了解度重み付けノイズ・キャンセレーション、および正味了解度重み付け利得を用いた。
【０１８９】
実験結果を図１９ないし図２２の表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、およびＩＶにそれぞれ示す。図１９の表Ｉに記載した５回の検査は、式（３０）を利用することによって、周波数による積分を近似し、二人の男の話者Ｍ１、Ｍ２および女の話者Ｆ１、Ｆ２を含む。図２０の表ＩＩに記載した５回の検査は、周波数での積分を式（３３）で近似したことを除いて、表Ｉと同じである。図２１の表ＩＩＩに記載した５回の検査は、式（３０）を利用して、周波数での積分を近似し、二人の異なる男の話者Ｍ３、Ｍ４、および二人の異なる女の話者Ｆ３、Ｆ４を含む。図３３の表ＩＶに記載した５回の検査は、周波数による積分を式（３３）で近似したことを除いて、表ＩＩＩと同一である。
【０１９０】
検査毎に、データをマトリクス状に配列し、対角線上の数値は、所望の発生源（理想的には０ｄＢ）のノイズ・キャンセレーションの度合いをｄＢで表し、それ以外の数値は各ノイズ源に対するノイズ・キャンセレーションの度合いを表す。次の列から最後の列までは、全てのノイズ源を集中した場合のキャンセレーションの度合いを示し、最後の列は正味の了解度重み付けの改良（所望の信号におけるノイズ・キャンセレーションおよび損失双方を考慮する）を示す。
【０１９１】
総合的に、これらの結果は、約３ないし１１ｄＢの範囲で、了解度重み付け尺度におけるキャンセレーションを示し、一方所望の発生源の劣化は全体的に約０．１ｄＢ未満であった。総ノイズ・キャンセレーションは、約８ないし１２ｄＢの範囲であった。種々の表の比較から、検査に参加した話者や用いた言語素材に対する依存性は非常に低いことが示唆されている。同様の結果は、話者６人の実験からも得られた。総合的に、６つの異なるスピーカから発する６つの大きさが等しく、時間的に一致した言語サウンドの場合、了解度重み付け信号対ノイズ比において、７ないし１０ｄＢの改良が得られた。
【０１９２】
本明細書において引用した全ての刊行物および特許出願は、あたかも個々の刊行物または特許出願の各々が、具体的かつ個別に、その言及により本願に含まれているかのように、言及により本願にも含まれるものとし、本願と所有者が同じである、１９９６年６月１９日出願の米国特許出願番号第０８／６６６，７５７号、および１９９８年１１月１６日出願の米国特許出願第０８／１９３，１５８号を含むが、これらに限定される訳ではない。更に、ここで述べたあらゆる定理、動作機構、証明、および研究結果は、本発明の理解を更に高めることを意図したのであり、本発明または特許請求の範囲に規定した発明の範囲をかかる定理、動作機構、証明、または研究結果に従属させる訳ではない。本発明は、図面および前述の説明において詳細に図示しかつ記載したが、これは性質上限定ではなく例示として見なすこととする。選択した実施形態のみを示しかつ説明したのであり、特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲内に該当する変更物、修正物、および等価物全ての保護を望むことは理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態のシステムの概略図である。
【図２】 図１のシステムから選択した態様を詳しく示す信号フロー図である。
【図３】 図２の二重遅延線の概略図である。
【図４】 図４Ａは補聴器への応用に対応する本発明の別の実施形態を示す図である。
図４Ｂはコンピュータ音声認識への応用に対応する本発明の別の実施形態を示す図である。
【図５】 長さが約２秒の文章の形態の言語信号のグラフである。
【図６】 おしゃべりノイズおよび図５の言語信号を０ｄＢの信号対ノイズ比で含み、おしゃべりノイズ源が言語信号源に対して約６０度の方位にある複合信号のグラフである。
【図７】 図６の復号信号から抽出した後の図５の音声信号を表す信号のグラフである。
【図８】 おしゃべりノイズおよび図５の言語信号を−３０ｄＢの信号対ノイズ比で含み、おしゃべりノイズ源が言語信号源に対して２度の方位にある複合信号のグラフである。
【図９】 図８の複合信号から抽出した後の図５のサンプル言語信号を表す信号を示すグラフである。
【図１０】 本発明の別の実施形態の信号フロー図である。
【図１１】 図１０の二重遅延線の選択した態様を更に詳細に示す、部分的信号フロー図である。
【図１２】 多数の音源の１つの代表例に対して、図１０に示す実施形態の選択した幾何学的構造を示す図である。
【図１３】 図１０の定位作用素の選択した態様を更に詳細に示す信号フロー図である。
【図１４】 本発明の更に別の実施形態を示す図である。
【図１５】 図１４の実施形態の選択した態様を更に示す信号フロー図である。
【図１６】 図１５の定位作用素の選択した態様を更に詳細に示す信号フロー図である。
【図１７】 ２つの発生源に対する一致座のプロットを示す図である。
【図１８】 −７５°、０°、２０°、および７５°に対応する方位位置に対して一致パターンを示すグラフである。
【図１９】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２０】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２１】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２２】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
（関連出願に対する引用）
本願は、所有者を同じくする、ＢＩＮＡＵＲＡＬ ＳＩＧＮＡＬ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ（両耳信号処理システムおよび方法）と題し、１９９６年６月１９日に出願されたＦｅｎｇ ｅｔ ａｌ．の同時係属中の米国特許出願第０８／６６６，７５７号の一部継続出願である。
（発明の背景）
本発明は、音響信号の処理に関し、更に特定すれば、異なる発生源から発する音響信号の定位（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）および抽出に関する。
【０００２】
干渉信号の存在の下で所望の信号を抽出することの難しさは、長年にわたって音響技術者に立ちはだかっている課題である。この問題は、音声認識およびインテリジェンス収集（ｇａｔｈｅｒｉｎｇ）のためのシステム等、多種類のデバイスの設計および構築に影響を与える。特に厄介なのは、補聴デバイスによる、所望サウンドの不要サウンドからの分離である。一般に、補聴デバイスは、近隣の発生源によって妨害された場合、特にノイズの方が強い場合、所望サウンドを選択的に増幅することができない。この問題は、所望のサウンドが言語信号であり、しかも近隣のノイズも多数の話者が生成する言語信号（例えば、おしゃべり）である場合には、一層厳しくなる。ここで用いる場合、「ノイズ」とは、ランダムなまたは非決定論的信号を意味し、あるいはまたは加えて、あらゆる望ましくない信号および／または所望の信号の知覚に干渉するあらゆる信号を意味することとする。
【０００３】
この問題を解決しようとした試みの１つに、単一の指向性が高いマイクロフォンを応用して、補聴受信機の方向性を高めたことがあげられる。この手法は、非常に限定された能力を有するに過ぎない。その結果、スペクトル減算、櫛形フィルタリング、および言語生成モデリングを探求して、単一マイクロフォン性能を高めた。しかしながら、これらの手法は、特に、信号およびノイズ源が接近している場合には、一般に所望の言語信号の了解度を高めることが未だにできないでいる。
【０００４】
別の手法として、選択した空間関係で多数のマイクロフォンを配置し、一種の方向性検出ビームを形成することがあげれられる。生憎、補聴の実用化にかなうサイズに限定されると、ビーム形成アレイも、互いに接近している信号を分離する能力に限界がある。特に、ノイズの方が所望の言語信号よりも強い場合に言える。加えて、残響が少ない環境におけるノイズ源の場合、ビーム形成器によって得られるノイズ・キャンセレーションは、ノイズ源のマイクロフォン・アレイに対する位置によって変化する。Ｒ．Ｗ．ＳｔａｄｌｅｒおよびＷ．Ｍ．ＲａｂｉｎｏｗｉｔｚのＯｎ ｔｈｅ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ Ｆｉｘｅｄ Ａｒｒａｙｓ ｆｏｒ Ｈｅａｒｉｎｇ Ａｉｄｓ（補聴用固定アレイの潜在的可能性について），９４ Ｊｏｕｒｎａｌ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ １３３２ （１９９３年９月）、およびＷ．Ｓｏｅｄｅ ｅｔ ａｌ．のＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ ａ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｈｅａｒｉｎｇ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ａｒｒａｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（アレイ技術に基づく指向性補聴器の開発），９４ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ ７８５（１９９３年８月）を、ビーム形成手法に関する追加の背景として引用する。
【０００５】
更に別の手法として、互いに変位した２つのマイクロフォンを応用して２つの信号を発生し、人間および多くの種類の動物に共通の両耳聴覚系のある面をエミュレートしたことがあげられる。生物両耳聴覚のある面は完全には理解されていないが、音源の位置を定位する能力は、両耳時間遅延の聴覚系による評価、および２つのサウンド信号の各々に関連する異なる周波数帯域全域におけるサウンド・レベルに基づくと考えられる。これら両耳時間および強度差に基づくシステムによる音源の定位は、Ｗ．ＬｉｎｄｅｒｍａｎｎのＥｘｔｅｎｓｉｏｎ ｏｆ ａ Ｂｉｎａｕｒａｌ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｂｙ Ｃｏｎｔｒａｌａｔｅｒａｌ Ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ−Ｉ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｔｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｏｎａｒ ｙ Ｓｉｇｎａｌｓ（対側性禁止による両耳相互相関モデルの拡張−定常信号に対する側性化のＩ．シミュレーション），８０ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ １６０８（１９８６年１２月）において論じられている。
【０００６】
２つのマイクロフォンからの入力に基づく多数の音響源の定位は、数個の重要な課題を提起し、一旦音源を定位してからの所望の信号の分離と同様である。例えば、Ｍａｒｋｕｓ ＢｏｄｄｅｎのＭｏｄｅｌｉｎｇ Ｈｕｍａｎ Ｓｏｕｎｄ−Ｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ｃｏｃｋｔａｉｌ−Ｐａｒｔｙ−Ｅｆｆｅｃｔ（人の音源定位およびカクテル・パーティ効果のモデリング），１ Ａｃｔａ Ａｃｕｓｔｉｃａ ４３ （１９９３年２月／３月）は、一旦所望の信号の位置が確定した後に、両耳入力信号から所望の信号を得る試みにおいて、ウィンドウイング・プロセスを含むウィーナ・フィルタを用いている。生憎、この手法では、所望の言語忠実性に著しい劣化が生ずる。また、このシステムは、約３０度の方位分離において所望の信号に等しい強度のノイズを抑制することが実証されたにすぎない。所望の発生源からの間隔が３０度よりも狭い発生源から更に強いノイズが発する場合については、引き続き課題となっている。更に、提案されたＢｏｄｄｅｎシステムのアルゴリズムは、計算集約的であり、実際に補聴デバイスに具体化できるのか否か、重大な疑念が提示される。
【０００７】
２マイクロフォン・システムの別の例が、Ｄ．ＢａｎｋｓのＬｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｖｏｉｃｅｓ ｗｉｔｈ Ｔｏｗ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓ（２つのマイクロフォンを用いた同時音声の定位および分離），ＩＥＥ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ−Ｉ，１４０（１９９３）に見出される。このシステムは、ウィンドウイング技術を用いて、干渉ノイズのスペクトルと比較して、音源のスペクトルに重複しないギャップがある場合に、音源の位置を推定する。このシステムは、このようなギャップがない広帯域信号を伴う場合、定位を行なうことができない。加えて、Ｂａｎｋｓの論文は、所望の信号を再生するアルゴリズムの詳細を与えていない。二重マイクロフォン補聴システムに関する追加の背景の資料（ｓｏｕｒｃｅ）として、Ｌｉｎｄｅｍａｎｎ ｅｔ ａｌ．の米国特許第５，４７９，５２２号、Ｓｏｌｉ ｅｔ ａｌ．の米国特許第５，３２５，４３６号、Ｆｒａｎｋｌｉｎの米国特許第５，２８９，５４４号、およびＺｗｉｃｋｅｒ ｅｔ ａｌ．の米国特許第４，７７３，０９５号を、引用する。
【０００８】
また、効果的な定位は、入力マイクロフォンの間隔に関係するある周波数以上で生ずる曖昧な位置情報によって阻害される場合が多い。この問題は、Ｓｔｅｒｎ，Ｒ．Ｍ．、Ｚｅｉｂｅｒｇ，Ａ．Ｓ．、およびＴｒａｈｉｏｔｉｓ，Ｃの”Ｌａｔｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｂｉｎａｕｒａｌ ｓｔｉｍｕｌｉ：Ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ−ｉｍａｇｅ ｍｏｄｅｌ”（複雑な両耳刺激の側性化−加重画像モデル），Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．８４，１５６−１６５（１９９８）において認識された。
【０００９】
したがって、特に両耳システムと共に用いるための、一層効果的な定位および抽出技術が相変わらず必要とされている。本発明は、これらの要望を満たし、更に別の重要な効果や利点をもたらすものである。
（発明の概要）
本発明は音響信号の処理に関する。本発明の種々の態様は、新規であり、非自明であり、種々の利点をもたらす。この明細書において網羅する本発明の実際の特性は、添付の特許請求の範囲を参照することによってのみ判断することができる。ここに開示する好適な実施形態から選択した形態および特徴について、以下に端的に説明する。
【００１０】
本発明の一形態は、多数の別個に位置する音響源の各々を突き止め特徴付ける、独特な信号処理技術を含む。この形態は、発生源から音響出力を検出する２つの離間したセンサを含むとよい。選択された各発生源または１つの特定の選択された発生源を抽出しつつ、他方の発生源の出力を抑制することができる。種々の用途がこの技術を利用することができ、補聴器、サウンド位置マッピング、または追跡デバイス、および音声認識機器を含むが、これら以外にもいくつでもあげることができる。
【００１１】
別の形態では、第１音響センサから第１信号を供給し、第１音響センサとは離間した第２音響センサから第２信号を供給する。第１および第２信号は、各々、２つ以上の音響源の複合体に対応し、一方音響源は、複数の干渉源および所望の発生源を含む。第１および第２信号の処理によって、対応する数干渉源信号を発生することによって、干渉源の位置を突き止める。これらの信号は、各々、多数の周波数成分を含む。１つ以上の周波数成分を、干渉源信号の各々に対して抑制する。この手法により、２つの入力センサを用いて、多数のノイズ源の各々について、異なる周波数成分を容易に消去することができる。
【００１２】
本発明の別の形態は、１対のセンサと、センサからの１対の入力信号に応答して多数の遅延信号をこれらから発生する遅延作用素とを有する処理システムである。また、このシステムは、遅延信号に応答して、センサの位置に対して干渉源を定位し、各々、多数の周波数成分によって表される複数の干渉源信号を供給する、定位作用素も有する。本システムは、更に、干渉源信号の各々に対して選択した周波数成分を抑制し、所望の発生源に対応する所望の信号を抽出する抽出作用素も含む。所望の信号に応答する出力信号も含まれ、所望の発生源を表す出力信号を供給する。このシステムは、センサに結合された信号プロセッサに組み込めば、所望の信号を抽出するときに、多数のノイズ源の定位および抑制が簡単に行われる。
【００１３】
更に別の形態では、音源の位置および周波数属性に応答する。これは、第１音響センサおよび第２音響センサを、複数の別々に位置する音響源を検出するように位置付けることを含む。音響源から刺激を受信した第１および第２センサによって、それぞれ、第１および第２信号を発生する。第１および第２信号から多数の遅延信号対を発生する。その各々は、第１および第２センサに対する多数の位置の１つに対応する。遅延信号対および多数の一致パターンの関数として、発生源を定位する。これらのパターンは、位置および周波数を特定し、真の発生源位置の各々にマップする位置データ推定値を認識し、対応して蓄積するために利用することができる。その結果、これらのパターンは、定位分解能を高め、スプリアス・データを排除するフィルタとして動作することができる。
【００１４】
更に別の形態では、システムは、各々、対応する第１または第２入力信号を発生する２つのセンサと、これらの信号に応答し、各々、センサに対する多数の位置の１つに対応する多数の遅延信号を発生する遅延作用素とを含む。また、システムは、遅延信号に応答し、音源定位信号の数を判定する定位作用素も含む。これらの定位信号は、遅延信号と、各々前記位置の１つに対応する多数の一致パターンから決定する。パターンは、各々、曖昧位相倍数によって生ずる周波数変動音源場所情報を、対応する位置に関係付け、音響源定位を改善する。また、システムは、定位信号に応答し、発生源の少なくとも１つに対応する出力を供給する出力デバイスも有する。
【００１５】
更に別の形態は、２つのセンサを利用して、対応する両耳信号を供給し、これらから、第１音響源の第２音響源からの相対的分離を時間の関数として確定し、第１発生源からの所望の音響信号のスペクトル内容を代表的に抽出することができる。所望の音響信号のスペクトル内容の定位および識別は、同時に行なうことができる。また、この形態は、近隣のノイズ源の方が大きな相対的強度を有する場合でも、所望の音響信号を適正に抽出することができる。
【００１６】
本発明の別の形態は、異なる場所にあり、選択した発生源から発する所望の信号と数個の干渉源から発する干渉信号とを含む音響信号の両耳表現を供給する第１および第２センサを採用する。プロセッサが、離散第１スペクトル信号および離散第２スペクトル信号をセンサ信号から発生する。プロセッサは、第１および第２スペクトル信号を、多数の時間間隔だけ遅延させ、多数の遅延第１信号および多数の遅延第２信号を発生し、時間増分信号を供給する。時間増分信号は、選択した発生源のノイズ源からの分離に対応する。プロセッサは、出力信号を時間増分信号の関数として発生し、出力デバイスがこの出力信号に応答して、所望の信号を表す出力を供給する。
【００１７】
追加の形態は、第１および第２センサを第１信号源に対して位置付けるステップを含み、第１および第２センサは互いから離間され、第２信号源は第１信号源から離間されている。第１センサから第１信号を供給し、第２センサから第２信号を供給する。第１および第２信号は、各々、第１信号源からの所望の信号と、他の音源からの不要の信号を含む複合音響信号を表す。第１および第２信号から、多数の周波数の関数として、多数のスペクトル信号を形成する。第２信号源の位置を表すスペクトル信号の１つを決定し、第１信号源を表す出力信号をこの決定されたスペクトル信号の１つから発生する。この機能は、干渉源の定位の一部として判定されるスペクトル信号からの所望の信号の抽出を容易にする。この手法は、多くの両耳システムでは必要な大量の定位後計算を回避し、所望の信号を抽出することを可能とする。
【００１８】
したがって、本発明の目的の１つは、多数の音響源の定位を改善を図ることである。
本発明の別の目的は、多数の干渉源に起因するノイズ環境から所望の音響信号を抽出することである。
【００１９】
追加の目的は、２つの別々に配置したセンサを用いて音響信号の組み合わせを検出することにより、これらの信号の定位および抽出を行なうシステムを提供することである。
【００２０】
本発明の更に別の実施形態、目的、特徴、態様、効果、形態、および利点は、ここに提示する詳細な図面および説明から明白となろう。
（選択した実施形態の説明）
本発明の原理の理解を促進する目的のために、これより、図面に示す実施形態を参照し、具体的なことばを用いてこれを説明する。しかしながら、これによって本発明の範囲限定を意図する訳ではないことは理解されよう。記載する実施形態におけるあらゆる変形や更に別の変更、およびここに記載する発明の原理のいかなる別の応用も、本発明に関係する当業者には当然に想起するものと見なすこととする。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態の音響信号処理システム１０を示す。システム１０は、近隣発生源１４から発する干渉即ちノイズにも拘らず、発生源１２から所望の信号を抽出するように構成されている。システム１０は、発生源１２、１４からの信号を含む音響励起を検出するように構成されている１対の音響センサ２２、２４を含む。センサ２２、２４は、動作的にプロセッサ３０に結合され、プロセッサ３０は、センサから受信した信号を処理する。また、プロセッサ３０は、出力デバイス９０にも結合され、発生源１２、１４からセンサ２２、２４に提示される複合音響信号と比較して、発生源１４からの干渉の方が少ない、発生源１２からの所望の信号を表す信号を供給する。
【００２２】
センサ２２、２４は、横軸Ｔに沿って距離Ｄだけ互いに離間している。中点Ｍは、センサ２２からセンサ２４までの距離Ｄに沿った中間点を表す。基準軸Ｒ１は、発生源１２と一直線上にあり、中点Ｍを通過して垂直に軸Ｔと交差する。軸Ｎは発生源１４と一線上にあり、中間点と交差する。軸Ｎは、基準軸Ｒ１と角度Ａを形成するように位置付けられている。図１は、約２０度の角度Ａを示す。注記すべきは、基準軸Ｒ１は、発生源１２、１４、センサ２２、２４、および内包軸（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ａｘｅｓ）Ｔ、Ｎ、Ｒ１と交差する方位面において０度の基準方位位置を規定するように選択するとよいことである。その結果、発生源１２は「軸上」となり、発生源１４は、軸Ｎと一直線上にあるので、「軸外」となる。発生源１４は、発生源１２に対して約２０度の方位に示されている。
【００２３】
好ましくは、センサ２２、２４を互いに対して固定し、一緒に移動させて、所望の音響信号源に対して基準軸Ｒ１を選択的に位置付けるようにする。また、センサ２２、２４は、無指向性ダイナミック・マイクロフォンのように、従来からの種々のマイクロフォンとすることも好ましい。別の実施形態では、当業者に想起されるような、異なるセンサ種も利用可能である。
【００２４】
更に、図２も参照すると、信号フロー図は、図１に示す実施形態の種々の処理段階を示す。センサ２２、２４は、左センサ２２および右センサ２４にそれぞれ対応するアナログ信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）を供給する。信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）は、最初にプロセッサ３０に別々の処理チャネルＬおよびＲで入力される。各チャネルＬ、Ｒ毎に、それぞれ、段３２ａ、３２ｂにおいて信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）を調整し、濾波して、エイリアジング（ａｌｉａｓｉｎｇ）を低減する。フィルタ段３２ａ、３２ｂの後、調整された信号Ｌｐ（ｔ）、Ｒｐ（ｔ）は、対応するアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器３４ａ，３４ｂに入力され、ディスクリート信号Ｌｐ（ｋ）、Ｒｐ（ｋ）を供給する。ここで、ｋは、離散・サンプリング・イベント（ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｅｖｅｎｔ）のインデックスである。一実施形態では、Ａ／Ｄ段３４ａ、３４ｂは、音声周波数範囲の上端周波数の少なくとも２倍のレートで信号Ｌｐ（ｔ）およびＲｐ（ｔ）をサンプルし、入力信号の高忠実性表現を確保する。
【００２５】
ディスクリート信号Ｌｐ（ｋ）およびＲｐ（ｋ）は、段３６ａ、３６ｂにおいて、短期離散フーリエ変換（ＤＦＴ）アルゴリズムによって時間ドメインから周波数ドメインに変換され、複素値信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）を得る。信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、段３６ａ、３６ｂにおいて、離散周波数ｆｍで数値化される。ここで、ｍは離散周波数に対するインデックス（ｍ＝１ないしｍ＝Ｍ）であり、インデックスｐは短期スペクトル分析時間フレームを示す。インデックスＰは、逆時間順に配列され、最新の時間フレームがｐ＝１となり、次に新しい時間フレームはｐ＝２等となる。好ましくは、周波数Ｍは可聴周波数範囲を含み、短期分析において用いられるサンプル数は、処理速度の限界および得られる出力信号の所望の分解能間で最適なバランスを射止めるように選択する。一実施形態では、０．１ないし６ｋＨｚの音声範囲を、少なくとも１２．５ｋＨｚのレートでＡ／Ｄ段３４ａ、２４ｂにおいてサンプルし、短期スペクトル分析時間フレーム当たり５１２フレームを得る。代替実施形態では、周波数ドメイン分析は、Ａ／Ｄ段３４ａ、３４ｂの前に用いられるアナログ・フィルタ・バンクによって行なってもよい。尚、スペクトル信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、各々、異なる周波数ｆｍに対応する１×Ｍ次元を有するアレイとして表すとよいことを注記しておく。
【００２６】
スペクトル信号ＸＬｐ（ｍ）およびＸＲｐ（ｍ）は、二重遅延線４０に入力される。これを図３に更に詳細に示す。図３は、２つの遅延線４２、４４を示し、各々、Ｎ個の遅延段を有する。各遅延線４２、４４は、対応する入力信号を、各遅延段毎に対向する方向に遅延させるように構成され、概略的に、自然両耳聴取プロセスと関連する二重聴取チャネルに対応する。遅延段Ｄ1、Ｄ2、Ｄ3、．．．、ＤN-2、ＤN-1、およびＤNは、各々、対応する時間遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτN（纏めてτiで示す）だけ、入力信号を遅延させる。ここで、インデックスｉは、左から右に進む。遅延線４２では、ＸＬｐ（ｍ）は代わりにＸＬｐ1（ｍ）で示されている。ＸＬｐ1（ｍ）は、置換遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτNだけ順次遅延され、遅延線４２のタップに遅延出力を生成する。これらは、それぞれ、ＸＬｐ2（ｍ）、ＸＬｐ3（ｍ）、Ｘｌｐ4（ｍ）、．．．、ＸＬｐN-1（ｍ）、ＸＬｐN（ｍ）、およびＸＬｐN+1（ｍ）で示されている（纏めてＸＬｐi（ｍ）で示す）。遅延線４４では、ＸＲｐ（ｍ）は、代わりに、ＸＲｐN+1（ｍ）で示されている。ＸＲｐN+1（ｍ）は、順次、時間遅延刻みτ1、τ2、τ3、．．．τN-2、τN-1、およびτNだけ遅延され、遅延線４４のタップに遅延出力を生成する。これらは、それぞれ、ＸＲｐN（ｍ）、ＸＲｐN-1（ｍ）、ＸＲｐN-2（ｍ）、．．．、ＸＬｐ3（ｍ）、ＸＬｐ2（ｍ）、およびＸｌｐ1（ｍ）で示されている（纏めてＸＲｐi（ｍ）で示す）。入力スペクトル信号および遅延線４３、４４のタップからの信号は、演算アレイ４６への入力対として構成されている。遅延線４２、４４からの１対のタップは、図３では、入力対Ｐとして示されている。
【００２７】
演算アレイ４６は、１からＮ＋１まで付番した演算ユニット（ＯＰ）を有し、ＯＰ１、ＯＰ２、ＯＰ３、ＯＰ４、．．．、ＯＰＮ−２、ＯＰＮ−１、ＮＰＮ＋１として示し、纏めて演算ＯＰｉで示す。遅延線４２、４４のタップからの入力対は、次のように、アレイ４６の演算に対応する。
【００２８】
【数１】
OP1[XLp1(m), XRp1(m)], OP2[XLp2(m), XRp2(m)], OP3[XLp3(m), XRp3(m)], OP4[XLp4(m), XRp4(m)], …,OPN-2[XLpN-2(m), XRpN-2(m)], OPN-1[XLpN-1(m), XRpN-1(m)], OPN[XLpN(m), XRpN(m)], OPN+1[XLpN+1(m), XRpN+1(m)]
ここで、OPi[XLpi(m), XRpi(m)]は、ＯＰｉが出力対XLpi(m), XRpi(m)の関数として決定されることを示す。対応して、演算アレイ４６の出力は、Xp1(m), Xp2(m), Xp3(m), Xp4(m),…, Xp(N-2)(m), Xp(N-1)(m), XpN(m), およびXp(N+1)(m)となる（纏めてXpi(m)で示す）。
【００２９】
ｉ＝１からｉ≦Ｎ／２について、アレイ４６の各ＯＰｉに対する動作は、複素式（ＣＥ１）にしたがって次のように決定される。
【００３０】
【数２】
ここで、exp[引数]は、引数の冪に対する自然指数を表し、虚数ｊは−１の平方根である。ｉ＞（Ｎ／２）＋１）からｉ＝Ｎ＋１に対して、演算アレイ４６の演算は、複素式２（ＣＥ２）にしたがって次のように決定される。
【００３２】
【数３】
ここで、ここで、exp[引数]は、引数の冪に対する自然指数を表し、虚数ｊは−１の平方根である。ｉ＝（Ｎ／２）＋１に対して、ＣＥ１、ＣＥ２のいずれも実行しない。
【００３４】
Ｎ＝４（ｉ＝１からｉ＝Ｎ＋１まで）に対する演算の決定の例は次の通りである。
ｉ＝１では、ＣＥ１を次のように適用する。
【００３５】
【数４】
ｉ＝２≦（Ｎ／２）では、ＣＥ１を次のように適用する。
【００３７】
【数５】
ｉ＝３では、適用できない。（Ｎ／２）＜ｉ≦（（Ｎ／２）＋１）
ｉ＝４では、ＣＥ２を次のように適用する。
【００３９】
【数６】
ｉ＝５では、ＣＥ２を次のように適用する。
【００４１】
【数７】
図１ないし図３を参照すると、演算アレイ４６の各ＯＰｉは、基準軸Ｒに対して異なる方位位置を表すように定義されている。「中央の」演算ＯＰｉは、基準軸および発生源１２の位置を表す。ここでｉ＝（（Ｎ／２）＋１）である。例えば、Ｎ＝４の場合、この中心演算はｉ＝３に対応する。この構成は、自然な両耳聴取系に伴う異なる両耳時間差と類似している。これら自然系では、所与の音源に対する最大「同相」ピークに対応する耳内部の各サウンド通路において、相対位置がある。したがって、アレイ４６の各演算は、音源に対する潜在的な方位即ち角度位置範囲に対応する位置を表し、中心演算はゼロ方位、基準軸Ｒと一直線上にある発生源を表す。ノイズ即ち干渉がない単一発生源を有する環境の場合、最大強度を有する信号対を判定するには、追加の処理を殆ど伴わずに発生源を突き止めるだけで十分な場合もある。しかしながら、ノイズの多い環境または多発生源環境では、位置を適正に推定するには、更に処理が必要となる場合もある。
【００４３】
尚、二重遅延線４０は、二次元マトリクス出力を与え、Ｎ＋１列がXpi(m)に対応し、Ｍ行はXpi(m)の各離散周波数ｆｍに対応する。この（Ｎ＋１）×Ｍマトリクスを、各短期スペクトル分析間隔ｐ毎に決定する。更に、XLpi(m)からXRpi(m)を減算することによって、各式ＣＥ１、ＣＥ２の分母は、信号対が所与の周波数ｆｍにおいて「同相」である場合、Xpi(m)の最大値を与えるように構成される。定位段７０は式ＣＥ１、ＣＥ２のこの態様を用いて、発生源１２に対する発生源１４の位置を評価する。
【００４４】
定位段（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｔａｇｅ）７０は、これらのマトリクスをＰ個蓄積し、発生源１４の位置を表すXpi(m)を決定する。列ｉ毎に、定位段７０は、| Xpi(m)|の振幅の二乗の総和を周波数ｆｍ、ｍ＝１からｍ＝Ｍにわたって演算する。次に、Ｍの逆数とこの総和を乗算し、平均スペクトル・エネルギを次のように求める。
【００４５】
【数８】
得られた平均Xavgpiは、次に、以下の式にしたがって、ｐでインデックスされたＰ個の最新のスペクトル分析時間フレームにわたって時間で平均する。
【００４７】
【数９】
ここでγpは経験的に決定した重み係数である。一実施形態では、γp係数は、０．８５Pないし０．９０Pの間であることが好ましい。ここで、ｐは短期スペクトル分析時間フレーム・インデックスである。Ｘiを分析し、最小値ｍ（Ｘi）を決定する。ｍ（Ｘi）のインデックスｉを「Ｉ」で示す。これは、発生源１２に対する発生源１４の方位位置を表す列を推定する。
【００４９】
発生源１２からの所望の信号のスペクトル成分は、基準軸Ｒ１と近似的に一直線上にある場合、XpI(m)から推定できることが発見されている。言い換えると、「軸外」発生源１４の相対位置に最も密接に対応するアレイ４６によるスペクトル信号出力は、同時に、発生源１２から発する信号のスペクトル表現も与える。その結果、二重遅延線４０の信号処理は、発生源１４の定位を容易にするだけでなく、定位後に最少の処理で代表的な出力を得て、所望の信号のスペクトル推定値も与える。
【００５０】
定位後処理は、定位段７０による指定信号の概念的「スイッチ」８０への供給により、二重遅延線４０の出力列XpI(m)を選択することを含む。XpI(m)は、スイッチ８０によって、段階８２における逆離散フーリエ変換アルゴリズム（逆ＤＦＴ）に導かれ、周波数ドメイン信号表現から、s(k)として示す離散時間ドメイン信号表現への変換が行われる。次いで、信号推定値（ｓｉｇｎａｌ ｅｓｔｉｍａｔｅ）s(k)は、ディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８４によって変換され、出力信号を出力デバイス９０に供給する。
【００５１】
出力デバイス９０は、プロセッサ３０からの出力信号を増幅器９２によって増幅し、増幅した信号をスピーカ９４に供給し、発生源１２からの抽出信号を与える。
【００５２】
軸上発生源からわずか２度だけ分離した軸外発生源からの干渉は、本発明によって、所望の信号が言語を含み干渉がおしゃべりを含んでいる場合でも、低減または排除できることがわかっている。更に、本発明は、干渉即ちノイズ信号が相対強度以上であっても、所望の信号の抽出が可能である。センサ２２、２４を合わせて移動させることにより、抽出するために選択した信号も対応して変化させることができる。更に、本発明は、発生源１２、１４に加えて多くの音源を有する環境においても採用可能である。一代替実施形態では、定位アルゴリズムは、自動化された学習技術を用いて、位置付けおよび相対強度に動的に応答するように構成されている。他の実施形態では、本発明は、指向性が強いマイクロフォン、同時に多数の信号を抽出するための２つよりも多いセンサ、ならびに当業者には公知の種々の適応増幅およびフィルタリング技術と共に用いるように適合化される。
【００５３】
本発明は、従来のシステムに比較して、所望の信号を表すスペクトル信号を定位処理の一部として判断することによって、計算効率を大幅に改善する。その結果、発生源１２からの所望の信号の出力信号特性は、発生源１４からの発生源１４の分離に対応する信号対XLpI(m)、XRpI (m)の関数として決定される。また、ＣＥ１、ＣＥ２の分母における指数は、発生源１２の１４からの分離から生ずる周波数ｆｍの位相差に対応する。Ｎ＝４の例を参照し、Ｉ＝１と仮定すると、この位相差は（遅延線４２については）−２π（τ1＋τ2）ｆｍとなり、（遅延線４４については）２π（τ3＋τ4）ｆｍとなり、ｉ＝３において、軸上発生源１２からの軸外発生源１４の代表的位置の分離に対応する。同様に、時間増分τ1＋τ2およびτ3＋τ4は、この例では、発生源１２からの発生源１４の分離に対応する。このように、プロセッサ３０は、二重遅延線４０および対応する演算関係ＣＥ１、ＣＥ２を実装し、所望の信号の発生源に対する干渉信号源の位置を突き止めることによって、所望の信号を発生する手段を備える。
【００５４】
τ1は、基準軸Ｒに対して概略的に等しい方位位置を与えるように選択することが好ましい。一実施形態では、この構成は、最小値から最大値まで約２０％変化するτiの値に対応する。他の実施形態では、τiは総じて互いに等しく、アレイ４６の動作が簡略化する。尚、発生源１２および１４の分離に対応するＣＥ１、ＣＥ２の分母における１対の時間刻みは、全ての値τiがほぼ同一である場合、近似的に等しくなることを注記しておく。
【００５５】
プロセッサ３０は、機器の１つ以上のコンポーネント即ちピースで構成することもできる。プロセッサは、ディジタル回路、アナログ回路、またはこれらの回路形態の組み合わせを含むことができる。プロセッサ３０は、プログラム可能、統合化状態機械、あるいはこれらの技術の組み合わせを利用することも可能である。好ましくは、プロセッサ３０は、最少の外部コンポーネントおよび接続で本発明のプロセスを実行するようにカスタム化したソリッド・ステート集積ディジタル信号プロセッサ回路である。同様に、本発明の抽出プロセスは、様々に構成され、１つ以上のハードウエア・モジュール、ファームウエア・モジュール、ソフトウエア・モジュール、またはその組み合わせによって、対応する機能性を備えるように構成された処理機器上で実行可能とするとよい。更に、ここで用いる場合、「信号」とは、ソフトウエア、ハードウエア、プログラム変数、通信チャネル、およびメモリ・ロケーション表現を含み、しかもこれらに限定される訳ではない。
【００５６】
図４Ａを参照すると、本発明の一用途を、補聴システム１１０として図示している。システム１１０は、めがねＧを含み、マイクロフォン１２２および１２４が眼鏡Ｇに固定され、互いに変位している。マイクロフォン１２２、１２４は、補聴プロセッサ１３０に動作的に結合されている。出力デバイス１９０が耳Ｅ内に位置付けされ、装着者に音声信号を供給する。
【００５７】
マイクロフォン１２２、１２４は、図１ないし図３に示した実施形態のセンサ２２、２４と同様に利用される。同様に、プロセッサ１３０には、図１ないし図３に示した信号抽出プロセスが構成されている。プロセッサ１３０は、抽出信号を出力デバイス１９０に供給し、音声出力を装着者に供給する。システム１１０の装着者は、言語信号のような所望の音源と一直線上になるようにめがねＧを位置付け、マイクロフォン１２２、１２４間の中点からの近隣の軸外ノイズ源からの干渉を低減するようにするとよい。更に、装着者は、所望の音源との位置合わせをし直すことによって異なる信号を選択し、ノイズ環境からの干渉を低減することも可能である。
【００５８】
プロセッサ１３０および出力デバイス１９０は、別個のユニット（図示の通り）としてもよく、または耳の中に装着される共通ユニットに含ませてもよい。プロセッサ１３０および出力デバイス１９０間の結合は、電気ケーブルまたはワイヤレス伝送とすればよい。一代替実施形態では、センサ１２２、１２４およびプロセッサ１３０は、離れて位置しており、無線周波数伝送またはその他の従来からの電気通信方法によって、耳Ｅ内に位置する１つ以上の出力デバイス１９０に同報通信するように構成されている。
【００５９】
図４Ｂは、本発明をフロント・エンド言語改善デバイスとして採用した音声認識システム２１０を示す。システム２１０は、パーソナル・コンピュータＣを含み、２つのマイクロフォン２２２、２２４が所定の関係で互いから離間されている。マイクロフォン２２２、２２４は、コンピュータＣ内でプロセッサ２３０と動作可能に接続されている。プロセッサ２３０は、内部使用のための出力信号、あるいはスピーカ２９４ａ，２９４ｂまたはビジュアル・ディスプレイ２９６を介して応答回答（ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ ｒｅｐｌｙ）を供給する。オペレータは、コンピュータＣのマイクロフォン２２２、２２４と所定の関係で位置合わせを行い、音声コマンドを送出する。コンピュータＣは、これらの音声コマンドを受信するように構成されており、図１ないし図３のプロセス・システムにしたがって、ノイズ環境から所望の音声コマンドを抽出する。
【００６０】
図１０ないし図１３を参照すると、本発明の別の実施形態の信号処理システム３１０が示されている。システム１０と同じシステム３１０の参照番号は、同様の構造を示す。図１０の信号フロー図は、システム３１０の種々の信号処理技術に対応する。図１０は、システム３１０の信号プロセッサ３３０に対して、左「Ｌ」および右「Ｒ」入力チャネルを示す。チャネルＬ、Ｒは、各々音響センサ２２、２４を含み、それぞれ、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）を供給する。入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）は、センサ２２、２４の検出範囲内に位置する多数の音響源からのサウンドの複合に対応する。システム１０の図１に関して述べたように、センサ２２、２４は、互いから所定の距離Ｄだけ離間された標準的なマイクロフォンであることが好ましい。別の実施形態では、異なるセンサ種別または構成も、当業者に想起されるように、用いることができる。
【００６１】
センサ２２、２４は、システム３１０のプロセッサ３３０に動作的に結合され、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）をＡ／Ｄ変換器３４ａ、３４ｂに供給する。プロセッサ３３０のＡ／Ｄ変換器３４ａ、３４ｂは、入力信号ｘLn（ｔ）、ｘRn（ｔ）をアナログ形態から、それぞれｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）で表されるように、離散形態に変換する。ここで、「ｔ」は周知の連続時間ドメイン変数であり、「ｋ」は周知の離散サンプル・インデックス変数である。システム１０に関して説明したように、対応する１対の予め調整済みのフィルタ（図示せず）をプロセッサ３３０に含ませることも可能である。
【００６２】
ディジタル・フーリエ変換（ＤＦＴ）段３６ａ、３６ｂは、変換器３４ａ、３４ｂから、それぞれ、ディジタル入力信号対ｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）を受信する。段３６ａ、３６ｂは入力信号ｘLn（ｋ）、ｘRn（ｋ）を、短期離散フーリエ変換アルゴリズムを用いて、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）で示すスペクトル信号に変換する。スペクトル信号、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）は、整数ｍによってインデックスされた多数の離散周波数成分に関して表され、ｍ＝１、２、．．．、Ｍである。また、ここで用いる場合、下付き文字ＬおよびＲは、それぞれ、左および右チャネルを示し、ｎは離散フーリエ変換文政のための時間フレームをインデックスする。
【００６３】
遅延作用素３４０は、段３６ａ、３６ｂからそれぞれスペクトル信号、ｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）を受信する。遅延作用素３４０は、多数の二重遅延線（ＤＤＬ）を含み、各々が、ｍでインデックスされた成分周波数の異なる１つに対応する。したがって、Ｍ個の異なる二重遅延ライン３４２が利用される。しかしながら、明確性を維持するために、ｍ＝１およびｍ＝Ｍに対応する二重遅延線３４２のみが図１０には示されている。ｍ＝２ないしｍ＝（Ｍ−１）に対応する残りの二重遅延線は、明確性を維持するために、楕円で示されている。あるいは、遅延作用素３４０は、システム１０の二重遅延線３０と同様に、Ｍ個の周波数上で同時に動作する単一の二重遅延線として記載することも可能である。
【００６４】
ｍの所与の値に対応するＤＦＴ段３６ａ、３６ｂからの周波数成分対は、二重遅延線３４２の対応する１つに入力される。図１０に示す例では、スペクトル信号成分対ｘLn（ｍ＝１）、ｘRn（ｍ＝１）が、ｍ＝１に対応する周波数に対する上位二重遅延線３４２に送られ、スペクトル信号成分対ｘLn（ｍ＝Ｍ）、ｘRn（ｍ＝Ｍ）がｍ＝Ｍに対応する周波数に対する下位二重遅延線３４２に送られる。同様に、ｍ＝２ないしｍ＝（Ｍ−１）に対応する周波数に対するｘLn（ｍ）、ｘRn（ｍ）の共通周波数成分対は、各々、明確性を維持するために楕円で示された、対応の二重遅延線に送られる。
【００６５】
補足的に図１１を参照すると、二重遅延線３４２のある機能が更に詳しく示されている。各二重遅延線３４２は、ＤＦＴ段３６ａからの対応周波数成分入力を受信する左チャネル遅延線３４２ａ、およびＤＦＴ段３６ｂからの対応する周波数成分入力を受信する右チャネル遅延線３４２ｂを含む。遅延線３４２ａ、３４２ｂは、各々、ｉ＝１、２、．．．、Ｉでインデックスされた、奇数個Ｉの遅延段３４４を含む。Ｉ個の遅延信号対が遅延段３４４の出力３４５に供給され、対応して複素乗算器３４６に送られる。遅延線３４２ａ、３４２ｂ毎の遅延段３４４毎に対応する乗算器３４６が１つある。乗算器３４６は、遅延段３４４の対応する出力に対して、等価重み付けを行なう。対応する出力３４５からの各遅延信号対は、左遅延線３４２ａの遅延段３４４からのものおよび右遅延線３４２ｂの遅延段３４４からのものを有する。各二重遅延線３４２の複素乗算器３４６は、タップ３４７に沿ってＩ個の遅延信号対の対応する積を出力する。作用素３４０の各遅延線３４２毎のタップ３４７からのＩ個の信号対は、信号作用素３５０に入力される。
【００６６】
各二重遅延線３４２毎に、Ｉ対の乗算器タップ３４７は、各々、作用素３５０の異なる演算アレイ（ＯＡ）３５２に入力される。タップ３４７の各対は、対応する演算アレイ３５２内部の異なる演算段３５４に供給される。図１１では、遅延線３４２ａ、３４２ｂの端部および遅延線３４２ａ、３４２ｂの中間段のいずれかにおける２つの段に対応して、遅延段３４４、乗算器３４６、および演算段３５４の一部のみを示す。介在する段は、図示の段のパターンに従い、明確性を維持するために楕円で表されている。
【００６７】
任意の周波数ωmに対して、遅延時間τiは、式（１）によって次のように与えられる。
【００６８】
【数１０】
ここで、ｉは範囲（ｉ＝１、．．．、Ｉ）における整数遅延段インデックスであり、ITDmax=D/cは最大マイクロフォン間時間差、Ｄはセンサ２２、２４間の距離、およびｃは音速である。更に、遅延時間τiは、i=(I+1)/2に対応する遅延段の中点に対して反対象であり、以下の式（２）において示される通りである。
【００７０】
【数１１】
方位面は、均一にＩ個のセクタに分割することができ、その結果得られる各セクタの方位位置は、式（３）によって以下のように与えられる。
【００７２】
【数１２】
音響空間における方位位置は、以下のように、式（４）にしたがって、各二重遅延線３４２に沿って、対応する遅延信号対にマップすることができる。
【００７４】
【数１３】
二重遅延線の構造は、ｍの各値毎に異なる二重遅延線が表されていること、および乗算器３４６が、対応する各遅延段３４４を等化係数αi（ｍ）の適切な１つと乗算するように含まれていることを除いて、システム１０の実施形態と同様である。ここで、ｉは前述の遅延段インデックスである。好ましくは、エレメントαi（ｍ）は、方位および周波数双方の関数として、センサ２２、２４におけるノイズ強度の差を補償するように選択する。
【００７６】
等化係数αi（ｍ）を決定する好適な一実施形態は、振幅補償が周波数とは無関係であり、このモデルからの逸脱を全て無視し得ると見なす。この実施形態では、受信音圧|p|の振幅は、以下のように、式（Ａ１）および（Ａ２）にしたがって、発生源／受信機間距離ｒと共に変化する。
【００７７】
【数１４】
【数１５】
ここで、|pL|および|pP|は、センサ２２、２４における音圧の振幅である。図１２は、センサ２２、２４および入力信号xLn(t)およびxRn(t)を与える受信範囲以内における代表的な音響源Ｓ１を示す。図１２に示す幾何学的形状によれば、発生源Ｓ１から左および右センサまでの各距離ｒＬおよびｒＲは、以下のように、式（Ａ３）および（Ａ４）で与えられる。
【００８０】
【数１６】
【数１７】
図１１の二重遅延線３４２における所与の遅延信号対が、この手法の下で等化されるには、係数αi(m)およびαI-i+1(m)は、以下のように、式（Ａ５）を満足しなければならない。
【００８３】
【数１８】
式（Ａ２）を式（Ａ５）に代入すると、式（Ａ６）が以下のように得られる。
【００８５】
【数１９】
式（Ａ７）にしたがってαi(m)を以下のように定義する。
【００８７】
【数２０】
ここで、Ｋは反転長（ｉｎｖｅｒｓｅ ｌｅｎｇｔｈ）の単位であり、都合のよい振幅レベルが得られるように選択され、αI-i+1(m)の値は、式（Ａ８）によって次のように与えられる。
【００８９】
【数２１】
ここで、関係sinθI-i+1=sinθiは、I-i+1を式（３）のｉに代入することによって、得ることができる。式（Ａ７）および（Ａ８）を式（Ａ６）に代入することによって、式（Ａ７）においてαi(m)に割り当てられた値が式（Ａ６）によって確立された条件を満たすことを検証することができる。
【００９１】
この実施形態にしたがって等化係数αi(m)を得た後、細かい調節を行なってセンサ構成における非対称性、および音響エネルギの媒体吸収、点源以外の音響源幾何学的形状、振幅傾斜の距離以外のパラメータに対する依存性に起因すると考えられるような、理想的な場合からのその他の逸脱を較正することが好ましい。
【００９２】
乗算器３４６による係数αi(m)を用いた等化の後、同相の所望の信号成分は、概略的に、ｉ＝isignal＝ｓに対応する遅延信号対に対する二重遅延線３４２の左および右チャネルにおいて同一であり、同相ノイズ信号成分は、単一の優勢な干渉ノイズ源の場合のｉ＝inoise＝ｇに対応する遅延信号対に対する二重遅延線３４２の左および右チャネルにおいて概略的に同一である。i=sにおける所望の信号は、Sn(m)=Asexp[jωmt+Φs)]として表すことができ、i=gにおける干渉信号は、Gn(m)==Agexp[jωmt+Φg)]として表すことができる。ここで、ΦsおよびΦgは初期位相を示す。これらのモデルに基づき、二重遅延線３４２に沿ったいずれの任意の点ｉ（i=sを除く）における左チャネルの等化信号αi(m)XLn (i)(m)および右チャネルのαI-i+1(m)XRn (i)(m)も、式（５）および（６）において、以下のように表すことができる。
【００９３】
【数２２】
【数２３】
ここで、式（７）および（８）は、更に、式（５）および（６）のある項を以下のように定義する。
【００９６】
【数２４】
【数２５】
各信号対αi(m)XLn (i)(m)およびαI-i+1(m)XRn (i)(m)は、全てのｍに対する演算アレイ３５２の対応する１つの対応する演算段３５４に入力される。ここで、各演算アレイ３５２は、二重遅延線３４２の場合におけるように、ｍの異なる値に対応する。所与の演算アレイ３５２に対して、Ｉの各値に対応する演算段３５４は、i=sを除いて、以下のように式（９）によって定義される演算を実行する。
【００９９】
【数２６】
式（９）の分母の値が小さ過ぎる場合、小さな正の定数εを分母に加算し、出力信号Xn (i)(m)の大きさを制限する。全てのｍに対して（信号作用素３５０の演算アレイ３５２全て）i=sに対応する信号対に対する演算段３５４による演算は行われない。
【０１０１】
式（９）は、システム１０の式ＣＥ１およびＣＥ２に相当する。しかしながら、式（９）は等化エレメントαi(m)を含み、単一の式に編成されている。演算アレイ３５２からの出力を用いて、システム３１０によって、所望の信号のスペクトル・コンテンツの同時定位および識別を行なうことができる。システム３１０による定位および抽出について、図１３の信号フロー図および以下の数学的モデルによって更に説明する。式（５）および（６）を式（９）に代入することにより、式（１０）が以下のように得られる。
【０１０２】
【数２７】
ここで、更に式（１１）が次のように定義する。
【０１０４】
【数２８】
式（２）を式（１１）に適用することによって、式（１２）が以下のように得られる。
【０１０６】
【数２９】
信号Xn (i)(m)のエネルギは、以下のように式（１３）において表される。
【０１０８】
【数３０】
信号ベクトルは次のように定義することができる。
【０１１０】
【数３１】
ここで、Ｔは転置を示す。ベクトルx(i)のエネルギ||x(i)||2 2は式（１４）によって次のように与えられる。
【数３２】
式（１４）は、時間、および連続時間ドメイン表現における二重積分を近似する周波数に対する二重総和である。
更に、次のベクトルを定義する。
【０１１４】
【数３３】
ここで、ｉ＝１、．．．、Ｉ。
ベクトルｓおよびg(i)のエネルギは、式（１５）および（１６）によって以下のように定義される。
【０１１６】
【数３４】
【数３５】
干渉源とは無関係の所望の信号に対して、ベクトルｓおよびg(i)は直交である。ピタゴラスの定理にしたがって、式（１７）は以下のようになる。
【０１１９】
【数３６】
||x(i)||2 2≧０であるので、式（１８）は次のようになる。
【０１２１】
【数３７】
式（１８）における等価性は、||x(i)||2 2＝０の場合にのみ満たされる。このようになるのは、以下の２つの条件にいずれかを満たす場合である。即ち、（ａ）Gn(m)=0、つまり、ノイズ源が無音のときであり、この場合ノイズ源の定位およびノイズ・キャンセレーションを行なう必要はない。そして、（ｂ）vs,g (i)(m)＝０の場合である。式（１２）は、この第２条件は、i=g=inoiseの場合に得られることを示す。したがって、||x(i)||2 2はi=g=inoiseのときにその最小値を有する。それは、式（１８）によれば、||s||2 2である。更に、式（１９）はこの条件を以下のように記述する。
【０１２３】
【数３８】
このように、定位手順は、||x(i)||2 2の最小値を生成する遅延線３４２の各々に対して、演算アレイ３５２に沿って位置inoiseを求めることを含む。一旦二重遅延ライン３４２に沿った場所inoiseを決定したなら、ノイズ源の方位位置を、式（３）によって決定することができる。推定ノイズ位置inoiseは、ノイズ・キャンセレーションまたは所望の信号の抽出に利用することができる。これについては以下で更に詳しく説明する。実際、i=inoiseに対応する全てのｍに対する演算段３５４は、式（２０）で与えられるように、所望の信号のスペクトル成分を与える。
【０１２５】
【数３９】
定位作用素（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ）３６０は、システム３１０の定位技術を具体化する。図１３は、更に、整数インデックスＩの各値に対して、加算作用素３６２および３６４の結合対を有する作用素３６０も示す。ここで、ｉ＝１、．．．、Ｉである。要約すると、加算作用素３６２および３６４は、式（１４）に対応する動作を行い、ｉの各値に対し||x(i)||2 2を発生する。各変換時間フレームｍ毎に、加算作用素３６２は各々Xn (i)(1)ないしXn (i ) (M)入力を、ｉのそれらの値に対応する演算段３５４から受信し、周波数m=1ないしm=M間の総和を求める。図示の例では、上位加算作用素３６２はi=1に対応し、信号Xn (1)(1)ないしXn (1) (M)を受信し、総和を求める。下位加算作用素はi=Iに対応し、信号Xn (1)(1)ないしXn (1) (M)を受信し総和を求める。
【０１２７】
各加算作用素３６４は、各変換時間フレームｎに対する結果を、ｉの同じ値に対応する加算作用素３６２から受信し、n=1ないしn=N変換時間フレームに対応する時間にわたって結果の和を蓄積する。ここで、Ｎは定位に適するように経験的に決定された時間フレームの量である。図示の例では、上位加算作用素３６４はi=Iに対応し、上位加算作用素３６２からの結果をＮ個のサンプルについて加算する。下位加算作用素３６４はi=Iに対応し、下位加算作用素３６２からの結果をＮ個のサンプルについて加算する。
【０１２８】
Ｉ個の加算作用素３６４から得られた||x(i)||2 2のＩ個の値を段３６６が受信する。段３６６は、Ｉ個の||x(i)||2 2の値を比較し、最少の||x(i)||2 2に対応するｉの値を決定する。このｉの値は、段３６６によってi=g=inoiseとして出力される。
【０１２９】
再度図１０を参照して、システム３１０による定位後処理について更に説明する。式（９）をi=gにおける遅延線３４２の対入力に適用すると、これは軸外ノイズ源の位置に対応し、式（２０）は、それが所望の信号の近似S‘n(m)を与えることを示す。信号S‘n(m)を抽出するために、インデックス値i=gを定位ユニット３６０の段３６６によって抽出作用素（ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ）３８０に送る。ｇに応答して、抽出作用素３８０は、出力Xn (g)(1)ないしXn (g) (M)= S‘n(m)を、それに動作的に結合されている逆フーリエ変換（ＩＦＴ）段８２に導く。この目的のために、抽出作用素３８０は、Ｉ×Ｍ個の複素入力およびＭ個の複素出力を有するマルチプレクサまたはマトリクス・スイッチを含むことが好ましい。この場合、定位作用素３６０の段３６６からの出力に応答して、異なる組のＭ個の入力を、インデックスＩの各異なる値毎に出力に導く。
【０１３０】
段８２は、抽出ユニット３８０から受信したＭ個のスペクトル成分を変換し、所望の信号S‘n(m)のスペクトル近似を周波数ドメインから、信号S’n(k)によって表される時間ドメインに変換する。段８２は、ディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器８４に動作的に結合されている。Ｄ／Ａ変換器は信号S‘n(ｋ)を受信し、離散形態から、S’n(t)で表されるアナログ形態に変換する。S‘n(t)は出力デバイス９０に入力され、所望の信号の音響表現、または当業者に想起される別の指標を与える。段８２、変換器８４、およびデバイス９０について、図１０と関連付けて更に説明する。
【０１３１】
式（９）の表現の別の形態が、式（２１）によって次のように与えられる。
【０１３２】
【数４０】
項wLnおよびwRnは、それぞれ、左および右チャネルのビーム形成重みと等価である。その結果、式（９）の演算は、優勢なノイズ源に対応する位置にヌルを置くビーム形成手順として等価的にモデル化しつつ、所望の出力信号S‘n(t)に向けて制御することができる。
【０１３４】
図１４は、本発明の更に別の実施形態のシステム４１０を示す。システム４１０は、システム１０および３１０と共に用いた参照番号と同じものを一部用いて図示されており、同様の機能を示すことを意図している。図１４では、システム４１０の音響センサ２２、２４の受信範囲内に、多数の音響源４１２、４１４、４１６、４１８が示されている。また、発生源４１２、４１４、４１６、４１８の位置は、参照番号４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ，４１８ａで示される、軸ＡＺに対する方位角によって表されている。図示のように、角度４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ，４１８ａは、約０°、＋２０°、＋７５°、および−７５°にそれぞれ対応する。センサ２２、２４は、信号プロセッサ４３０に動作的に結合され、軸ＡＺはその中間付近に延びている。プロセッサ４３０は、システム３１０に関して説明したように、左チャネルＬおよび右チャネルＲに対応するセンサ２２、２４から入力信号xLn(t)、xRn(t)を受信する。プロセッサ４３０は、信号xLn(t)、xRn(t)を処理し、対応する出力信号を、動作的にこれらに結合されている出力デバイス９０、４９０に供給する。
【０１３５】
図１５の信号フロー図も補足的に参照すると、システム４１０から選択された機能が示されている。システム４１０は、Ｄ／Ａ変換器３４ａ、３４ｂおよびＤＦＴ段３６ａ、３６ｂを含み、システム３１０に関して説明したのと同じ左および右チャネル処理を行なう。システム４１０は、システム３１０について説明したように、遅延作用素３４０および信号作用素３５０を含む。しかしながら、等価係数αi(m) (i=1,...,I)は、システム４１０の定位作用素４６０に関連する定位プロセスに対しては１にセットすることが好ましい。更に、システム４１０の定位作用素４６０は、システム３１０とは異なり、信号作用素３５０の出力信号の代わりに、遅延作用素３４０の出力信号を直接受信する。
【０１３６】
作用素４６０において具体化する定位技術は、周波数対方位位置に関して、一致座（ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｌｏｃｉ）の二次元（２−Ｄ）プロットを確定することから開始する。各座の一致点は、ｍでインデックスされる各周波数に対する、左および右チャネル間の最少差を表す。この最少差は、各離散周波数ｍにおける、周波数ドメイン表現XLp (i)(m)およびXLp (i)(m)間の最少の大小差δXn (i)(m)として表すことができ、M/2個の潜在的に異なる座が得られる。音響源が空間的にコヒーレントである場合、これらの座は全ての周波数にわたって同一となる。この演算は、式（２２）ないし（２５）において以下のように記述される。
【０１３７】
【数４１】
【数４２】
【数４３】
【数４４】
左および右チャネルの大きさが、ｉでインデックスされたシステム４１０の二重遅延ライン３４２に沿った所与の位置において概ね同一である場合、ｉの対応する値に対するδXn (i)(m)の値は、本質的に０でなくても、最少化される。尚、センサ間強度差にも拘らず、等価係数αi(m) (i=1, ..., I)は、一致検出の目的のために１近くに維持しなければならないことを注記しておく。その他の場合、最小のδXn (i)(m)は、同相（一致）の場所には対応しない。
【０１４２】
代わりの手法として、位相差から一致座を識別することに基づくことも可能である。この位相差手法では、ｉでインデックスされた、二重遅延線３４２に沿った位置における左および右チャネル信号間の位相差の最小値を、以下の式（２６）および（２７）によって記述されるように求める。
【０１４３】
【数４５】
【数４６】
ここで、Im[・]は、引数の虚部を示し、上付き記号†は複素共役を示す。位相差技術は、２つの複素ベクトル間の最小角度を検出するので、センサ間強度差を補償する必要もない。
【０１４６】
大きさまたは位相差手法のいずれも、単一の発生源を定位するために更なる処理を伴わず効果的であると考えられるが、多数の発生源がスペクトル的に重複信号を射出する場合が多く、存在しない発生源即ち疑似発生源（例えば、同じ周波数の２つの等しい強度の発生源間の中間点において）に対応する一致座が生ずるという場合がある。図１７は、縦軸に沿ったヘルツ（Ｈｚ）単位の周波数および横軸に沿った度単位の方位位置に関する２−Ｄ一致プロット５００を示す。プロット５００は、約−２０度において概略的に垂直に位置合わせした座５１２ａ、および約＋４０度において垂直に位置合わせした座５１２ｂに対応する２つの発生源を示す。また、プロット５００は、２つの発生源が相当なエネルギを有する周波数に対応する別の方位位置における識別誤り即ち疑似発生源点５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃ、５１４ｄ、５１４ｅも含む。競合する音響源が３つ以上別々に突き止められた場合、一般にその結果更に一層複雑なプロットとなる。
【０１４７】
２−Ｄ一致プロット・データにおける疑似情報の発生を低減するために、定位作用素４６０は時間および周波数で積分する。信号を各周波数で相関付けると、信号間の相互干渉は時間積分によって徐々に減衰させることができる。この手法は、一致の場所を平均化し、最小値を決定するための関数の値ではなく、クロネッカーのデルタ関数δ(i-in(m))ないしδXn (i)(m)を適用し、δ(i-in(m))を時間で平均することと等価である。一方、発生源の真の位置に対応する一致座は強調される。時間による積分は、忘却平均を所定の１組の変換時間フレームn=1,...,Nにおいて獲得した２−Ｄ一致プロットに適用し、式（２８）の総和近似によって以下のように表される。
【０１４８】
【数４７】
０＜β＜１は、以前の一致結果の効果を指数的にディエンファサイズ（または忘却）する重み係数であり、δ(・)はクロネッカーのδ関数であり、θiは空間方位θi［式（２）］に対応する二重遅延線３４２に沿った位置を表し、Ｎは現時間フレームを示す。音響源の瞬時的相互作用によるクラッタリング効果を低減するために、式（２８）の結果を、式（２９）によって定義される関係にしたがって、以下のように検査する。
【０１５０】
【数４８】
【０１５２】
一致プロットを周波数で積分することにより、一層ロバスト性が高く信頼性も高い、空間における発生源の場所の指示が得られる。周波数による積分Pn(θi,m)は、方位の関数である定位パターンを生成する。音響源の真の位置を推定する２つの技術を用いることができる。第１の推定技術は、単に、異なる方位に対応する周波数における直線的垂直追跡（ｓｔｒａｉｇｈｔ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｔｒａｃｅ）に基づくだけである。この技術では、θdは、積分が関連付けられる方位を示し、θd＝θiとなるようにして、その結果式（３０）の周波数範囲における総和が以下のように得られる。
【０１５３】
【数４９】
ここで、式（３０）は時間による積分を近似する。
HN(θd)におけるピークは、発生源方位位置を表す。Ｑ個の発生源がある場合、HN(θd)におけるＱ個のピークが一般には予測することができる。各周波数におけるパターンδ(i-in(m))と比較すると、音源が１つよりも多い場合に、定位の精度が高まるだけでなく、現フレームに対する多数の発生源の殆ど即座の定位が可能となる。更に、優勢な発生源は、大抵の場合、弱い発生源よりもHN(θd)において高いピークを有するが、HN(θd)におけるピークの高さは、音源のエネルギを間接的に反映するだけに過ぎない。むしろ、高さは、各周波数帯域毎の他の信号成分のエネルギに対するθdに対応する信号成分のエネルギ、周波数帯域数、信号が優勢な期間等の数個の要因による影響を受ける。実際、各周波数は式（２８）において等しく重み付けされる。その結果、優勢な発生源による弱い発生源の隠蔽は減少する。対照的に、既存の時間ドメイン相互相関方法は、信号強度、より強いバイアス感度を優勢な発生源に組み込む。
【０１５５】
両耳時間差は、音響波長がセンサ２２、２４間の分離距離Ｄ未満である高周波サウンドに対しては曖昧であることは、注目すべきである。この曖昧さは、このセンサ間距離に関係する周波数よりも高い位相倍数の発生を生じ、特定の位相差ΔφをΔφ＋２πから区別することができなくなる。その結果、ある周波数より上では、位置対周波数の１対１の関係がなくなる。したがって、θd＝θiに対応する一次垂直追跡に加えて、位置の変動を曖昧な位相倍数毎に周波数で特徴付ける、二次関係もある。これら二次関係は、周波数で積分するための二次推定技術に対して考慮される。式（３１）は、これら二次関係を考慮する、所与の方位に対する予測一致パターンを決定する手段を以下のように与える。
【０１５６】
【数５０】
ここで、γm,dは整数であり、γm,dの各値は、パターンPN(θi,m)における輪郭（ｃｏｎｔｏｕｒ）を定義する。一次関係は、γm,d＝０と関連付けられている。特定のθdに対して、有効なγm,dは式（３２）によって以下のように与えられる。
【０１５８】
【数５１】
図１８のグラフ６００は、式（３１）および（３２）にしたがって決定した多数の代表的な一致パターン６１２、６１４、６１６、６１８を示す。ここで、縦軸はＨｚ単位の周波数を表し、横軸は度単位の方位位置を表す。パターン６１２は０°の方位位置に対応する。パターン６１２は、概略的に直線の実線垂直線６１２ａに対応する一次関係、および曲線状の実線線分６１２ｂに対応する多数の二次関係を有する。同様に、パターン６１４、６１６、６１８は−７５°、２０°、および７５°の方位位置に対応し、直線状の垂直線６１４ａ、６１６ａ、６１８ａとして示す一次関係、および対応して異なる破線フォーマットの、曲線線分６１４ｂ、６１６ｂ、６１８ｂとして示す二次関係を有する。一般に、垂直線を一次輪郭と呼び、曲線線分を二次輪郭と呼ぶ。他の方位位置に対する一致パターンは、当業者には想起されようが、式（３１）および（３２）を用いて決定することができる。
【０１６０】
PN(θi,m)におけるこれら曖昧さの存在は、θd＝θiに沿った積分の後に、HN(θd)におけるアーチファクト・ピークを生ずる可能性があることを注記しておく。数個の発生源に対応する曲線トレースを重ね合わせると、ノイズの多いHN(θd)項を誘発する場合がある。いずれの実際の発生源からでも、遠く離れている場合は、誤ってアーチファクト・ピークが、存在しない発生源の検出を示す場合がある。しかしながら、真の発生源に対応するピーク近くでは、HN(θd)における実際の発生源のピーク検出および定位双方に影響を及ぼす可能性がある。位相の曖昧さの悪影響を低減することが望ましい場合、定位は、所与の方位位置毎の一次関係に加えて、二次関係を考慮に入れるとよい。したがって、対象の方位方向θd（d=1,...,I)毎の一致パターンを決定し、プロットして、PN(θi,m)によって定義される形状を有する「ステンシル」ウインドウとして利用することができる（i=1,..., I; m=1,..., M)。言い換えると、各ステンシルは、一次輪郭の方位位置における音響源に帰する一致点の予測パターンであり、周波数のファクタとして、その他の方位位置に対応する疑似座を含む。ステンシル・パターンは、ｍの異なる値におけるデータを濾波する際に用いることができる。
【０１６１】
式（３２）を用いることによって、以下の式（３３）において反映されるように式（３０）の積分近似を修正する。
【０１６２】
【数５２】
ここで、Ａ(θd)は、総和において用いられる点数を示す。式（３０）は、γm,d＝０に対応する、式（３３）の特殊な場合であることを注記しておく。したがって、式（３３）は、周波数での積分の第２技術が望ましい場合、式（３０）の代わりに用いられる。
【０１６４】
式（２）に示したように、変数θiおよびτiは等価であり、二重遅延線における位置を表す。これらの変数間の差は、その対応する空間方位を用いることによって、θiが二重遅延線に沿った場所を示し、一方τiは、値τiの対応する時間遅延ユニットを用いることによって場所を示す。したがって、ステンシル・パターンは、ステンシル・フィルタ関数をτiで表すと、以下の式（３４）に定義されるように、著しく簡単になる。
【０１６５】
【数５３】
ここで、τdは式（４）によってθdに関係する。特定のτdに対して、有効なγm,dの範囲は、式（３５）によって以下のように与えられる。
【０１６７】
【数５４】
τdの値の変更は、一致パターンの形状を変更することなく、τi−軸に沿って一致パターン（即ち、ステンシル・パターン）を単にシフトすればよい。式（３４）および（３５）によって特徴付けられる手法は、対象の各方位位置毎にパターンを分離する代わりとして利用することができる。しかしながら、遅延ユニットτiのスケーリングは二重遅延線に沿って均一であるので、二重遅延線による方位区分は均一でなく、中央面に近い領域程方位分解能は高くなる。一方、方位において等価な分解能を得るためには、均一のτiを用いると、均一のθiを用いる場合よりも遥かに多い数Ｉの遅延ユニットが必要となる。
【０１６９】
図１６の信号フロー図は、更に、定位作用素４６０に関して選択した詳細も示す。等価係数αi(m)を１にセットした場合、１対の遅延段３４４の遅延信号は、ｍにインデックスされた各周波数毎に一致検出作用素４６２に送られ、一致点を判定する。検出作用素４６２は、式（２２）または（２６）にしたがって、最小値を判定する。各一致検出作用素４６２は、結果in(m)を、所与のｍに対して対応するパターン発生器４６４に送る。発生器４６４は、ｍにインデックスされた周波数毎に、２−Ｄ一致プロットを作成し、結果を対応する加算作用素４６６に渡し、当該所与の周波数に対して、式（２８）で表される演算を実行する。加算作用素４６６は、時間積分を近似する。図１６では、明確性を維持するために、m=1およびm=Mに対応する作用素４６２、４６４、および４６６のみを示し、m=2ないしm=M-1に対応する作用素は楕円で示されている。
【０１７０】
加算作用素４６６は、結果を加算作用素４６８に渡し、周波数積分を近似する。作用素４６８は、高周波数における二次関係によって生ずるアーチファクトが存在しないかまたは無視できる場合、式（３０）にしたがって構成することができる。あるいは、二次関係を含む予測一致パターンによるステンシル・フィルタリングは、加算作用素４６８を用いて式（３３）を適用することによっても行なうことができる。
【０１７１】
再度図１５を参照すると、作用素４６８はHN(θd)を出力デバイス４９０に出力し、対応する音響源位置情報をマップする。デバイス４９０は、所定の方位位置に対する音響源の空間配置を表すマップを与えることができるディスプレイまたはプリンタを含むことが好ましい。加えて、音響源が空間内で移動する毎に、動的に突き止め追跡することも可能である。移動軌道は、各サンプル・ウインドウで計算する１組の場所δ(i-in(m))から推定することができる。補聴器のような小さい携帯ユニットにシステム４１０を組み込んだ他の実施形態では、出力デバイス４９０を含まない方が好ましい。更に別の実施形態では、出力デバイス９０を含まなくてもよい。
【０１７２】
定位作用素４６０の定位技術は、似かよったった音圧レベルおよび周波数範囲の音響源を２つ以上突き止める場合に特に適しており、軸上の所望の発生源を指定する必要はない。したがって、システム４１０の定位技術は、センサ２２、２４に関して定義した多数の位置に対して２つよりも多い音響源を突き止めマップする独立した能力を備える。しかしながら、他の実施形態では、定位作用素４６０の定位能力は、指定の基準発生源と共に利用して、抽出およびノイズ抑制を行なうことも可能である。実際、図示の実施形態の抽出作用素４８０は、このような機能を組み込んでいる。これについて以下で更に詳しく説明する。
【０１７３】
２センサ検出構成に基づく既存のシステムは、一般に、ビーム形成によって最も優勢な干渉源に帰するノイズを抑制しようとするだけである。生憎、この手法は、隣接する場所に似通った干渉源が多数ある場合、その価値は限定される。
【０１７４】
定位の後複数の干渉源の各々において１つ以上の異なる周波数成分を抑制することにより、話者が多数いる場合のような、複雑な音響環境において、話者間で時間的の重複および周波数の重複があるにも拘らず、ノイズ源からの干渉を低減できることがわかった。所与の周波数成分または１組の成分は、所与の時間フレームの間干渉源の１つにおいて抑制され得るに過ぎないが、突き止めた干渉音響源間において各周波数の抑制を動的に割り当てることによって、全ての周波数において最も強い（ｏｆｆｅｎｓｉｖｅ）発生源のみを単に解消するよりも、所望の信号の了解度が向上する。
【０１７５】
抽出作用素４８０は、この手法の一実施態様を備えるに当たり、定位作用素４６０からの定位情報を利用することにより、i=s以外の位置に対応するＱ個のノイズ源を識別する。Ｑ個のノイズ源の位置は、i=noise1, noise2, ..., noiseQによって表される。作用素４８０は、システム３１０に関して説明したように、信号作用素３５０の出力を受信する。これは、周波数ｍ毎に、対応する信号Xn (i=noise1)(m), Xn (i=noise2)(m),..., Xn (i=noiseQ)(m)を表す。これらの信号は、周波数ｍにおける所望の信号の成分だけでなく、打ち消すべきもの以外の発生源からの成分も含む。抽出および抑制の目的のために、一旦定位を行なったならば、等価係数αi(m)を１にセットする必要はない。個々のノイズ源においてどの周波数成分または１組の成分を抑制するかを決定するために、Xn (i=noise1)(m), Xn (i=noise2)(m),..., Xn (i=noiseQ)(m)の振幅を算出し、比較する。以下の式（３６）によって定義されるように、最小のXn (i=noise)(m)を出力S‘n(m)として取り込む。
【０１７６】
【数５５】
ここで、Xn (i=noise)(m)は、ｍの各値に対して、以下のように式（３７）によって表される条件を満たす。
【０１７８】
【数５６】
尚、式（３７）において、元の信号αs(m)XLN (s)(m)が含まれていることに注目すべきである。得られるビーム・パターンは、時々、他の弱いノイズ源を増幅する場合もある。ノイズ増幅量が最も強いノイズ源のキャンセレーション量よりも大きい場合、作用素４８０に更に多くの条件を含ませ、その時点における当該周波数に対する入力信号の変更を禁止するとよい。
【０１８０】
プロセッサ３０、３３０、４３０は、当業者には公知の技術を利用して、対応するアルゴリズム、段、作用素、変換器、発生器、アレイ、手順、プロセス、ならびにそれぞれの数式および信号フロー図に記載されている技術を、ソフトウエア、ハードウエアまたは双方で具体化する１つ以上の構成要素を含む。プロセッサ３０、３３０、４３０は、当業者に想起されるいずれの形式のものでもよい。しかしながら、プロセッサ３０、３３０、４３０は各々、ソリッド・ステート集積ディジタル信号プロセッサを用いる専用ハードウエアが、他の構成要素を最小限に抑えて、必要な動作を実行することが好ましい。
【０１８１】
システム３１０、４１０は、図４Ａに関して説明した種類の補聴器としての用途に合わせたサイズとし、それに適合化することができる。更に別の補聴器の実施形態では、センサの適用２２、２４は、聴取者の耳介内に納まるサイズおよび形状とし、プロセッサ・アルゴリズムを調節して、頭部および胴体によって生ずるシャドーイングに考慮する。この調節を行なうには、当業者には公知の聴取者に特定の、または母集団平均の頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）を導出するとよい。次に、この関数を用いて、二重遅延段出力信号の適切な重みを得て、シャドーイングを補償する。
【０１８２】
更に別の実施形態では、システム３１０、４１０は、図４Ｂに関して説明した形式の音声認識システムに適合化される。更に別の実施形態では、システム３１０、４１０は、音源マッピングの用途、または当業者に想起するその他の用途に利用することもできる。
【０１８３】
種々の信号フロー作用素、変換器、機能ブロック、発生器、ユニット、段、プロセス、および技術は、本発明の精神から逸脱することなく、当業者に想起されるように、変形、再配置、交換、削除、二重化、結合、または追加が可能であることを念頭に入れている。別の一実施形態では、本発明による信号処理システムは、音響励起に対応する第１信号を供給するように構成されている第１センサを含み、この励起は、第１発生源からの第１音響信号と、第１発生源からは変位した第２発生源からの第２音響信号とを含む。また、システムは、第１センサから変位した第２センサも含み、励起に対応する第２信号を供給するように構成されている。更に、第１および第２信号に応答するプロセッサも含まれており、これは第１音響信号を表すスペクトルを有する所望の信号を発生する手段を含む。この手段は、多数の第１タップを有し多数の遅延第１信号を供給する第１遅延線と、多数の第２タップを有し多数の遅延第２信号を供給する第２点線を含む。また、このシステムは、所望の信号を表す感覚出力を発生する出力手段も含む。別の実施形態では、信号処理方法は、対応する第１信号を供給する第１の場所、および対応する第２信号を供給する第２の場所双方において音響励起を検出するステップを含む。励起は、第１発生源からの所望の音響信号と、第１発生源から離間した第２発生源からの干渉音響信号との複合体である。また、この方法は、第１および第２信号の関数として、第１発生源に対して第２発生源を空間的に定位するステップと、この定位実行の間、所望の音響信号を表す特性信号を発生するステップも含む。
（実験部）
以下の事件結果は、本発明の理解を高めるために単なる代表例として提示するのであり、本発明の範囲を減縮または限定するように解釈しないこととする。
（例１）
Sun Sparc-20ワークステーションを、本発明の信号抽出プロセスをエミュレートするようにプログラムした。半無音室において、１つのスピーカ（Ｌ１）を用いて言語信号を放出し、別のスピーカ（Ｌ２）を用いておしゃべりノイズを放出した。従来の形式のマイクロフォン２つを室内に配置し、ワークステーションと動作的に結合した。マイクロフォンは、約１５センチメートルのマイクロフォン間距離を有し、Ｌ１から約３フィートの所に位置付けた。Ｌ１をマイクロフォン間の中点と一直線状とし、０度方位を規定した。Ｌ２は、Ｌ１およびＬ２間の中点に対してほぼ等距離に、Ｌ１に対して異なる方位で配置した。
【０１８４】
図５を参照すると、長さ約２秒の文章の明確な発話が示されており、Ｌ１から発せられ、Ｌ２からの干渉はない。図６は、Ｌ１およびＬ２からの複合信号を示す。複合信号は、図５に示した言語信号と結合した、Ｌ２からのおしゃべりノイズを含む。おしゃべりノイズおよび言語信号は、Ｌ２をＬ１に対して６０度の方位に配置したときは、ほぼ等しい強度（０ｄＢ）である。図７は、図６の複合信号から復元した信号を示す。この信号は、図５の信号とほぼ同一である。
【０１８５】
図８は、おしゃべりノイズが図５の所望の信号よりも３０ｄＢ強い場合の、別の複合信号を示す。更に、Ｌ２はＬ１に対して僅か２度の方位の所に配置されている。図９は、図８の複合信号から復元した信号を示し、Ｌ２からのおしゃべりノイズが強くしかも場所が近いにも拘らず、図５の信号の明確に了解できる表現が得られた。
（例２）
システム４１０に対応する実験を、各グループに４人ずつの話者（二人の男と二人の女）を有する２つのグループで行なった。５つの異なる試験を各グループ毎に行い、各検査毎に異なる発生源の空間構成を用いた。４人の話者を図１４の発生源４１２、４１４、４１６、４１８に対応付けて配置し、各検査毎に、角度４１２ａ、４１４ａ、４１６ａ、および４１８ａに異なる値を用いた。図１４の例示は、角度４１８ａが−７５度、角度４１２ａが０度、角度４１４ａが＋２０度、および角度４１６ａが＋７５度とした最初の検査に、最も密接に対応する。図１８の一致パターン６１２、６１４、６１６、および６１８も、−７５度、０度、＋２０度、および＋７５度の方位位置に対応する。
【０１８６】
この検査のための実験的設定では、２つのマイクロフォンをセンサ２２、２４に用い、マイクロフォン間距離を約１４４ｍｍとした。２つのマイクロフォン間には、回折もシャドーイング効果も存在せず、マイクロフォン間強度差を、この検査では０にセットした。６ｋＨｚで信号をロー・パス・フィルタにかけ、１２．８ｋＨｚレート、１６ビット量子化でサンプルした。量子化信号を受信し、本発明に応じて処理し、以下に述べる検査結果を出力するように、Ｗｉｎｔｅｌ系コンピュータをプログラムした。短期スペクトル分析において、信号の２０−ｍｓセグメントに、ハミング・ウィンドウで重み付けし、次いでゼロを詰め込みＤＦＴのために２０４８点とした。こうして、周波数分解能を約６Ｈｚとした。時間遅延ユニットτi (i=1, ..., I)の値は、二重遅延線の方位分解能が均一に０．５°となるように決定した。即ち、Ｉ＝３６１とした。検査に用いた二重遅延線は方位均一である。一致検出方法は、最少振幅差（ｍｉｎｉｍｕｍ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を基にした。
【０１８７】
５回の検査の各々は、４つのサブセットから成り、その中で異なる話者を所望の発話源として発話させた。最も難しい実験的制約の下でシステム性能を検査するために、言語素材（４つの等しい強度の強強格単語（ｓｐｏｎｄａｉｃ ｗｏｒｄ）を故意に時間的に一致させた。言語素材を自由場に提示した。式（３０）および式（３３）双方の技術を用いて、話者の定位を行なった。
【０１８８】
システム性能を評価するにあたって、客観的了解度重み付け尺度を用いた。これは、Ｐｅｔｅｒｓｏｎ，Ｐ．Ｍ．の”Ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｒａｙ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ，”Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ（「多数のマイクロフォン補聴のための適応アレイ処理」博士学位論文），Ｄｅｐｔ． Ｅｌｅｃｔ． Ｅｎｇ．ａｎｄ Ｃｏｍｐ．Ｓｏｃｉ．，ＭＩＴ；Ｒｅｓ．Ｌａｂ．Ｅｌｅｃｔ．Ｔｅｃｈ．Ｒｅｐｔ．５４１，ＭＩＴ、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ、ＭＡ（１９８９）に提案されており、Ｌｉｕ，Ｃ．およびＳｉｄｅｍａｎ，Ｓ．の”Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｘｅｄ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ”（指向性補聴器のための固定マイクロフォン・アレイのシミュレーション）、Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ． Ｓｏｃ．Ａｍ．１００，８４８〜８５６（１９９６）に詳細に記載されている。具体的には、了解度重み付け信号キャンセレーション、了解度重み付けノイズ・キャンセレーション、および正味了解度重み付け利得を用いた。
【０１８９】
実験結果を図１９ないし図２２の表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、およびＩＶにそれぞれ示す。図１９の表Ｉに記載した５回の検査は、式（３０）を利用することによって、周波数による積分を近似し、二人の男の話者Ｍ１、Ｍ２および女の話者Ｆ１、Ｆ２を含む。図２０の表ＩＩに記載した５回の検査は、周波数での積分を式（３３）で近似したことを除いて、表Ｉと同じである。図２１の表ＩＩＩに記載した５回の検査は、式（３０）を利用して、周波数での積分を近似し、二人の異なる男の話者Ｍ３、Ｍ４、および二人の異なる女の話者Ｆ３、Ｆ４を含む。図３３の表ＩＶに記載した５回の検査は、周波数による積分を式（３３）で近似したことを除いて、表ＩＩＩと同一である。
【０１９０】
検査毎に、データをマトリクス状に配列し、対角線上の数値は、所望の発生源（理想的には０ｄＢ）のノイズ・キャンセレーションの度合いをｄＢで表し、それ以外の数値は各ノイズ源に対するノイズ・キャンセレーションの度合いを表す。次の列から最後の列までは、全てのノイズ源を集中した場合のキャンセレーションの度合いを示し、最後の列は正味の了解度重み付けの改良（所望の信号におけるノイズ・キャンセレーションおよび損失双方を考慮する）を示す。
【０１９１】
総合的に、これらの結果は、約３ないし１１ｄＢの範囲で、了解度重み付け尺度におけるキャンセレーションを示し、一方所望の発生源の劣化は全体的に約０．１ｄＢ未満であった。総ノイズ・キャンセレーションは、約８ないし１２ｄＢの範囲であった。種々の表の比較から、検査に参加した話者や用いた言語素材に対する依存性は非常に低いことが示唆されている。同様の結果は、話者６人の実験からも得られた。総合的に、６つの異なるスピーカから発する６つの大きさが等しく、時間的に一致した言語サウンドの場合、了解度重み付け信号対ノイズ比において、７ないし１０ｄＢの改良が得られた。
【０１９２】
本明細書において引用した全ての刊行物および特許出願は、あたかも個々の刊行物または特許出願の各々が、具体的かつ個別に、その言及により本願に含まれているかのように、言及により本願にも含まれるものとし、本願と所有者が同じである、１９９６年６月１９日出願の米国特許出願番号第０８／６６６，７５７号、および１９９８年１１月１６日出願の米国特許出願第０８／１９３，１５８号を含むが、これらに限定される訳ではない。更に、ここで述べたあらゆる定理、動作機構、証明、および研究結果は、本発明の理解を更に高めることを意図したのであり、本発明または特許請求の範囲に規定した発明の範囲をかかる定理、動作機構、証明、または研究結果に従属させる訳ではない。本発明は、図面および前述の説明において詳細に図示しかつ記載したが、これは性質上限定ではなく例示として見なすこととする。選択した実施形態のみを示しかつ説明したのであり、特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲内に該当する変更物、修正物、および等価物全ての保護を望むことは理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態のシステムの概略図である。
【図２】 図１のシステムから選択した態様を詳しく示す信号フロー図である。
【図３】 図２の二重遅延線の概略図である。
【図４】 図４Ａは補聴器への応用に対応する本発明の別の実施形態を示す図である。
図４Ｂはコンピュータ音声認識への応用に対応する本発明の別の実施形態を示す図である。
【図５】 長さが約２秒の文章の形態の言語信号のグラフである。
【図６】 おしゃべりノイズおよび図５の言語信号を０ｄＢの信号対ノイズ比で含み、おしゃべりノイズ源が言語信号源に対して約６０度の方位にある複合信号のグラフである。
【図７】 図６の復号信号から抽出した後の図５の音声信号を表す信号のグラフである。
【図８】 おしゃべりノイズおよび図５の言語信号を−３０ｄＢの信号対ノイズ比で含み、おしゃべりノイズ源が言語信号源に対して２度の方位にある複合信号のグラフである。
【図９】 図８の複合信号から抽出した後の図５のサンプル言語信号を表す信号を示すグラフである。
【図１０】 本発明の別の実施形態の信号フロー図である。
【図１１】 図１０の二重遅延線の選択した態様を更に詳細に示す、部分的信号フロー図である。
【図１２】 多数の音源の１つの代表例に対して、図１０に示す実施形態の選択した幾何学的構造を示す図である。
【図１３】 図１０の定位作用素の選択した態様を更に詳細に示す信号フロー図である。
【図１４】 本発明の更に別の実施形態を示す図である。
【図１５】 図１４の実施形態の選択した態様を更に示す信号フロー図である。
【図１６】 図１５の定位作用素の選択した態様を更に詳細に示す信号フロー図である。
【図１７】 ２つの発生源に対する一致座のプロットを示す図である。
【図１８】 −７５°、０°、２０°、および７５°に対応する方位位置に対して一致パターンを示すグラフである。
【図１９】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２０】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２１】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
【図２２】 本発明によって得られた実験的結果を示す表である。
Claims (31)
- 第１音響センサから第１信号を供給し、および前記第１音響センサから離間した第２音響センサから第２信号を供給するステップであって、前記第１信号および第２信号が各々３つ以上の音響源に対応し、前記音響源が複数の干渉源および所望の発生源を含む、ステップと、
前記第１および第２信号から前記干渉源を定位し、対応する数の干渉源信号を供給し、各干渉源信号が、前記干渉源の異なる１つに対応し、複数の周波数成分を有し、該成分の各々が異なる周波数に対応する、ステップと、
該干渉源信号の各々に対して、該周波数成分の１つを抑制するステップであって、該干渉源信号の任意の一つに対して抑制された周波数成分の１つが、該干渉源信号の任意の他のものに対して抑制された周波数成分の１つと異る該ステップと、
を備える方法。 - 請求項１記載の方法において、前記抑制するステップは、前記所望の発生源を表す所望の信号を抽出するステップを含む方法。
- 請求項２記載の方法において、前記抽出するステップは、最小値を前記干渉信号の関数として判定するステップを含む方法。
- 請求項１ないし３のいずれか１項記載の方法において、前記定位するステップは、各々前記第１および第２センサに対する多数の所定の空間位置の１つに対応する多数の一致パターンを用いて濾波するステップを含み、前記パターンは、各々、前記所定の空間位置の前記１つに対して、周波数と共に変動する疑似位置情報を与える、方法。
- 請求項１記載の方法であって、更に、前記第１および第２信号を、多数の周波数の各々に対して異なる二重遅延線を用いて遅延させ、対応する数の遅延信号を供給し、前記定位を行なうステップを含む方法。
- 請求項５記載の方法であって、更に、前記定位するステップの後に前記遅延信号を処理し、前記抑制を行なうステップを含む方法。
- 請求項６記載の方法であって、更に、
前記遅延の前に、周波数に関して、前記第１および第２信号を時間ドメイン形態から周波数ドメイン形態に変換するステップと、
前記所望の発生源を表す所望の信号を抽出するステップであって、前記抽出が前記抑制を含む、ステップと、
前記所望の信号を周波数ドメイン形態から時間ドメイン形態に変換するステップと、
前記所望の信号の時間ドメイン形態から、前記所望の発生源を表す音響出力を発生するステップと、
を含む方法。 - 請求項５記載の方法において、前記干渉信号は、各々、前記遅延信号の一意の対から、当該遅延信号の一意の対の大きさの差と、前記遅延信号の一意の対のそれぞれに関連する遅延量の関数として決定された差との比率として判定される方法。
- １対の離間された音響センサであって、各々が、３つ以上の別々に配置された所望の発生源と複数の干渉源とを含む音響源を検出し、対応して１対の入力信号を発生するように構成されている、該１対の離間された音響センサと、
前記入力信号に応答して、それから多数の遅延信号を発生する遅延作用素と、
前記遅延信号に応答し、前記センサの場所に対して前記干渉源を定位し、各々前記干渉源の対応する１つを表す複数の干渉源信号を供給する定位作用素であって、前記干渉源信号が、各々、複数の周波数成分に関して表現され、該成分が各々異なる周波数に対応する、該定位作用素と、
前記干渉源信号に応答し、前記干渉源信号の各々の前記周波数成分の少なくとも１つを抑制し、前記所望の発生源に対応する所望の信号を抽出する抽出作用素であって、抑制されている前記周波数成分の前記少なくとも１つが前記干渉源信号の各々に対して異なる、該抽出作用素と、
前記所望の信号に応答して、前記所望の発生源に対応する出力を供給する出力デバイスと、
から成るシステム。 - 請求項９記載のシステムにおいて、前記定位作用素は、前記干渉源を多数の位置に対して定位するフィルタを含み、該フィルタは、前記位置の各々に対する周波数と共に変動する曖昧位置情報の異なる一致パターンに基づく、システム。
- 請求項９記載のシステムであって、更に、
前記入力信号に応答して、前記入力信号の各々をアナログ形態からディジタル形態に変換するアナログ／ディジタル変換器と、
前記入力信号の前記ディジタル形態に応答して、複数の離散周波数に関して前記入力信号を時間ドメイン形態から周波数ドメイン形態に変換する第１変換段であって、前記遅延作用素が前記周波数の各々に二重遅延線を含む、該第１変換段と、
前記所望の信号に応答して、前記所望の信号を前記ディジタル周波数ドメイン形態からディジタル時間ドメイン形態に変換する第２変換段と、
前記ディジタル時間ドメインに応答して、前記出力デバイスのために前記所望の信号をアナログ出力形態に変換するディジタル／アナログ変換器と
を備えるシステム。 - 請求項９ないし１１のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記遅延作用素、前記定位作用素、および前記抽出作用素を、ソリッド・ステート信号処理デバイスによって備えるシステム。
- 請求項９ないし１１のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記所望の発生源信号を前記干渉信号の関数として判定するシステム。
- 請求項９ないし１１のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記干渉源信号を、各々、前記遅延信号の一意の対から判定するシステム。
- 請求項１４記載のシステムにおいて、前記干渉信号は、各々、前記遅延信号の前記一意の対間における大きさの差と、当該遅延信号の一意の対のそれぞれに関連する遅延量の関数として判定される差との間の比率に対応するシステム。
- 請求項９ないし１１のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記出力デバイスは、前記所望の発生源を表す音響出力を供給するように構成されているシステム。
- 第１音響センサおよび第２音響センサを配置し、複数の別々に位置する音響源を検出するステップと、
前記第１センサによって前記発生源に対応する第１信号を発生し、前記第２センサによって前記発生源に対応する第２信号を発生するステップと、
前記第１および第２信号から多数の遅延信号対を供給するステップであって、前記遅延信号対が、各々、前記第１および第２センサに対する多数の位置の１つに対応する、ステップと、
前記遅延信号対と多数の一致パターンとの関数として前記発生源を定位し、前記パターンの各々が前記位置の１つに対応し、前記位置の前記１つにおける発生源に帰せられる周波数を有する音響源位置情報の予測変動を確定するステップと、
から成る方法。 - 請求項１７記載の方法において、前記一致パターンは、各々、疑似音響源位置の変動を周波数で特徴付ける多数の関係に対応し、該関係が、各々、異なる曖昧位相倍数に対応する、方法。
- 請求項１８記載の方法であって、更に、前記一致パターンの各々に対する関係を、前記第１および第２センサを分離する距離の関数として判定するステップを含む方法。
- 請求項１８記載の方法において、前記関係は、各々、一次輪郭に対して曲線を描く二次輪郭に対応し、前記一次輪郭が、前記位置の前記１つに対応する遅延信号対から判定される周波数不変音響源位置情報を表す、方法。
- 請求項１７ないし２０のいずれか１項記載の方法において、前記定位するステップは、前記一致パターンを用いて濾波し、疑似位置情報を用いて真の位置情報を改良するステップを含む方法。
- 請求項２１記載の方法において、前記定位するステップは、時間で積分するステップおよび周波数で積分するステップを含む方法。
- 請求項１７ないし２０のいずれか１項記載の方法において、前記第１および第２センサは補聴デバイスの一部であり、更に、頭部関連伝達関数を用いて前記遅延信号対を調節するステップを含む方法。
- 請求項１７ないし２０のいずれか１項記載の方法であって、更に、
前記定位するステップの後に所望の信号を抽出するステップと、
選択された数の前記発生源の各々に対して、異なる１組の周波数成分を抑制し、ノイズを低減するステップと、
を含む方法。 - 請求項１７ないし２０のいずれか１項記載の方法において、前記位置は、各々、前記第１および第２センサに対して確定した方位に対応し、更に、前記発生源の各々の相対的な場所を示すマップを発生するステップを含む方法。
- 各々、１対の入力信号の内対応する１つを発生するように構成されている１対の離間された音響センサであって、前記信号が多数の別々に位置する音響源を表す、該音響センサと、
前記入力信号に応答し、各々前記センサに対する多数の位置の１つに対応する多数の遅延信号を発生する遅延作用素と、
前記遅延信号に応答して、前記遅延信号および多数の一致パターンから多数の音源定位信号を決定する定位作用素であって、前記パターンが、各々、前記位置の１つに対応し、曖昧位相倍数によって生ずる周波数変動音源位置情報を前記位置の前記１つに関係付け、音源定位を改善する、定位作用素と、
前記定位信号に応答し、前記発生源の少なくとも１つに対応する出力を供給する出力デバイスと、
から成るシステム。 - 請求項２６記載のシステムであって、更に、
前記入力信号に応答して、前記入力信号の各々をアナログ形態からディジタル形態に変換するアナログ／ディジタル変換器と、
前記入力信号の前記ディジタル形態に応答して、複数の離散周波数に関して前記入力信号を時間ドメイン形態から周波数ドメイン形態に変換する第１変換段であって、前記遅延作用素が前記周波数の各々に対して二重遅延線を含む、第１変換段と、
を備えるシステム。 - 請求項２７記載のシステムであって、更に、
前記定位信号に応答して所望の信号を抽出する抽出作用素と、
前記所望の信号に応答して前記所望の信号をディジタル周波数ドメイン形態からディジタル時間ドメイン形態に変換する第２変換段と、
前記ディジタル時間ドメイン形態に応答し、前記出力デバイスのために前記所望の信号をアナログ出力形態に変換するディジタル／アナログ変換器と、
を備えるシステム。 - 請求項２６ないし２８のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記出力デバイスは、音響源の場所のマップを供給するように構成されているシステム。
- 請求項２６ないし２８のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記遅延作用素および前記定位作用素を、集積ソリッド・ステート信号プロセッサによって規定するシステム。
- 請求項２６ないし２８のいずれか１項記載のシステムにおいて、前記定位作用素は、前記遅延信号に応答して、前記発生源の１つに対して、前記位置の内最も近いものを、当該位置の最も近いものに対応する前記遅延信号の少なくとも１つと、前記位置の他のものに対応する前記遅延信号の少なくとも２つの関数として決定し、前記遅延信号の前記他の少なくとも２つを、前記一致パターンの対応する１つによって決定する、システム。
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