JP4173469B2 - 信号抽出方法、信号抽出装置、拡声装置、送話装置、受信装置、信号抽出プログラム、これを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、騒音乃至は雑音に埋もれた信号を鮮明に抽出することができる信号抽出方法、信号抽出装置、これを用いた拡声装置、送話装置、受信装置、信号抽出プログラム及びこれを記録した記録媒体に関する。

近年、マルチメディア技術の進歩に伴ない、マイクロホンとスピーカを用いた拡声通話形態による通信会議システムが普及してきている。その場合、周囲の騒音や残響音を抑圧し、目的とする話者の音声信号のみを鮮明に抽出する技術が求められている。また、他の事例としてノイズに埋もれた電磁波から目的とする電磁波を鮮明に抽出する受信装置が求められている。このような従来技術の一つとしてＭＩＮＴ法（非特許文献１）がある。
以下では抽出対象となる信号を音響信号とした場合の信号抽出方法の従来技術を説明する。図１は、ＭＩＮＴ法による目的音抽出の原理を説明する図である。図１において１_１〜１_Ｎはマイクロホン（Ｎはマイクロホン数）、２_１〜２_Ｎはフィルタ、３は加算器、７はスピーカ、８は測定用信号発生部、９はインパルス応答計算部、１０は逆フィルタ計算部、６_１は目的音源、６_２〜６_Ｍは騒音源である。

ＭＩＮＴ法では、まず、スピーカ７を目的音源６_１の位置に設置して測定用信号発生部８より発生される測定用信号を出力し、各マイクロホン１_１〜１_Ｎで収録し、インパルス応答計算部９で収録された音と測定用信号とからスピーカ７の位置から各マイクロホン１_１〜１_ｎまでのインパルス応答を計算する。次に、騒音源６_２〜６_Ｍの位置にスピーカを設置して、同様にインパルス応答を測定する。
次に、それらインパルス応答から逆フィルタ計算部１０において次式の連立一次方程式を解いて逆フィルタを計算する。

Ｈはインパルス応答畳み込み行列、Ｈ_mnは第ｍ番目の音源から第ｎ番目のマイクロホン１_Ｎまでのインパルス応答畳み込み行列、ｃは逆フィルタ係数ベクトル、ｃ_ｎは第ｎ番目の逆フィルタ係数ベクトル、ｂは目的インパルス応答係数ベクトル、ｈ_mn（ｋ）は第ｍ番目の音源６_ｍから第ｎ番目のマイクロホン１_Ｎまでのインパルス応答係数、ｃ_ｎ（Ｌ）は第ｎ番目の逆フィルタ係数、Ｍは音源数、Ｎはマイクロホン数、Ｋはインパルス応答タップ数、Ｌは逆フィルタタップ数である。

式（１）においてインパルス応答畳み込み行列Ｈと目的インパルス応答係数ベクトルｂを与えて、連立一次方程式を解き、逆フィルタ係数ベクトルｃを計算することにより逆フィルタ係数ｃ_ｎ（Ｌ）を求める。
式（１）の連立一次方程式が解けるためには、ＭＩＮＴ理論から次の条件が成り立っていなければならない。
Ｎ＞Ｍ＋１ …（２）
Ｌ＝Ｍ（Ｋ−１）／（Ｎ−Ｍ） …（３）
求めた逆フィルタ係数をフィルタ２_１〜２_Ｎに転送して、マイクロホン１_Ｎからの信号に畳み込み、それら出力を加算器３において全て加算し、その結果を最終的な出力として出力する。この出力は、騒音および残響音を抑圧し、目的音のみを抽出したものになっている。

ＭＩＮＴ法では、事前に音源からマイクロホンまでのインパルス応答を測定しておく必要がある。しかし、テレビ会議システムなど目的音源を高品質に収音したい場合、音源（目的音源、騒音源）の位置にスピーカを設置してインパルス応答を測定することは非常に困難であるという問題点があった。それに対して、ＭＩＮＴ法の逆フィルタ係数を事前のインパルス応答の測定無しに計算し推定するｂｌｉｎｄ−ＭＩＮＴ方法（特許文献１）がある。特許文献１の方法は、上記課題を解決するため、図２に示すような構成とされる。
複数のマイクロホンで収録された音響信号を各々独立なフィルタを通し、加算して収音信号を得る収音装置として実現される。

この装置は複数マイクロホン１_１〜１_Ｎと、前記複数マイクロホン１_１〜１_Ｎからの信号間の相関関数を計算する相関関数計算部４と、前記相関関数計算部４で計算されれた相関関数を用いて逆フィルタを計算するブラインド逆フィルタ計算部５と、前記複数マイクロホン１_１〜１_Ｎからの信号を、前記ブラインド逆フィルタ計算部５で計算された逆フィルタ係数でフィルタリングするフィルタ部と、前記フィルタ部２_１〜２_Ｎの出力を加算する加算器３を具備し、前記複数マイクロホン１_１〜１_Ｎからの信号間の相関関数のみから逆フィルタ係数を計算することを特徴とする。図１に示した技術とは、逆フィルタ係数を計算するのに音源からマイクロホンまでのインパルス応答を用いない点が異なる。

次に、相関関数のみから逆フィルタ係数を計算する原理について述べる。
ＭＩＮＴ法において、式（１）の連立一次方程式を解く上で、音源からマイクロホンまでのインパルス応答が分かっていなければ、インパルス応答行列Ｈが分からず逆フィルタ係数ベクトルｃについて解くことができない。ここに、ＭＩＮＴ法の欠点がある。
本発明では、式（１）をそのまま計算するのではなく、次のように式を変形して考える。

まず、式（１）の両辺にＨ^Ｔを左側からかける。
Ｈ^ＴＨｃ＝Ｈ^Ｔｂ …（５）
ここで、ＨはＭＩＮＴ理論によれば、式（２）、式（３）が成り立ち、各インパルス応答の零点が重ならなければ、正則である。したがって、その転置行列Ｈ^Ｔも正則であり、式（５）の解は、式（１）の解と等しくなる。
次に、Ｈ^ＴＨをＲ^１とおくと式（５）は、
Ｒ′ｃ＝Ｈ^Ｔｂ …（６）
ここで、

であり、
ｒ′_ij(p)＝Σ_ｍΣ_ｑｈ_mi(q)ｈ_mj(ｑ＋ｐ)，ｉ＝１,…,Ｎ，ｊ＝１,…,Ｎ，ｍ＝１,…,Ｍ
である。

また、各マイクロホン１_Ｎからの信号をそれぞれｘ_ｎ（ｒ）とすると、各チャネル間の相関関数は、
ｒ_ij(p)＝Σ_ｑｘ_i(ｑ)ｘ_j(ｑ＋ｐ)，ｉ＝１，…，Ｎ，ｊ＝１，…，Ｎ
となる。ここで、ｘ_n(ｒ)＝Σ_ｍΣ_ｑｓ_ｍ(ｑ)ｈ_mn(ｑ＋ｒ)，ｎ＝１，…，Ｎ，ｍ＝１，…，Ｍであり、ｓ_ｍ(ｒ)は第ｍ番目の音源の原信号であることを用いてｒ_ij(ｐ)を書きなおすと、
ｒ_ij(ｒ)＝Σ_ｍ｛Σ_ｐＳ_ｍ(ｐ＋ｒ)Σ_ｑｈ_mi(ｑ)ｈ_mj(ｑ＋ｐ)｝ …（７）
となる。ここで、Ｓ_ｍ(ｐ)＝Σ_ｑｓ_ｍ(ｑ)ｓ_ｍ(ｑ＋ｐ)であり、第ｍ番目の音源の自己相関関数を表す。ここで、音源の自己相関関数をデルタ関数で近似できるとすると、

となる。
したがって、Ｒを

とすると、式（６）は次式のようになる。
Ｒｃ＝Ｈ^Ｔｂ …（９）

次に、右辺は

から、次式となることがわかる。
Ｈ^Ｔｂ＝ｄ′ …（10）
ここで、

である。
第nclosest番目のマイクロホンに目的音源６_１が最も近く、最初に音が届くとすると
ｈ_1n（０）≠０ for ｎ＝nclosest
＝０ for ｎ≠nclosest
となる。

したがって、式（１０）は、

となる。ここで、
δ_ｎ＝１ for ｎ＝nclosest
＝０ for ｎ≠nclosest
である。
式（９）と式（１１）より、
Ｒｃ＝ｈ_１nclosest（０）ｄ …（12）
となる。さらに、
Ｒｃ′＝ｄ …（13）
とかける。ここで、ｃ′＝ｃ／ｈ_１nclosest（０）である。

ｃ′は、真の逆フィルタ係数ベクトルｃのスカラー倍されたものであるが、出力結果のスカラー倍は重要ではないので、ｃ′が計算されれば十分である。
したがって、式（１３）の連立一次方程式を解くことにより、スカラー倍を除き等価的に式（１）の連立一次方程式の解、つまり逆フィルタ係数ベクトルを求めることができる。
式（１３）において、Ｒは複数マイクロホンの出力信号間の相関関数から計算でき、ｄは音源と最も近いマイクロホンの位置関係からわかるので、音源から各マイクロホンまでのインパルス応答を使わずに逆フィルタ係数ベクトルを計算できる。
M.Miyoshi and Y.Kaneda,"Inverse Filtering of Room acoustics,"IEEE Trans.Acoust.Speech Signal Process.,vol.ASSP-36,no2,pp.145-152,Feb.1988. 特開２００２−６２９００号公報

ｂｌｉｎｄ−ＭＩＮＴ法では、式（８）を導出するときに目的音源の自己相関関数がデルタ関数であると仮定している。つまり、音源信号を白色雑音であると仮定している。しかし、目的音源として音声などの自己相関がデルタ関数とならない場合、この仮定が成立せず、推定された逆フィルタ係数に大きな誤差を生じる。
本発明の目的は、目的音源の自己相関関数がデルタ関数でないとき、すなわち白色雑音と仮定できないときにおいて、逆フィルタ係数の推定を精度良く行ない雑音抑圧、残響抑圧の性能を向上させることにある。

上記課題を解決するため、本発明では以下のような手段を有する。
特許文献１の構成の信号入力部分に各Ｎチャネルのうち予め特定したチャネルの音響信号の平均スペクトルを平坦に補正する白色化フィルタ係数計算手段と、
白色化フィルタ係数を前記各Ｎチャネルの音響信号に畳み込むＮ個の白色化フィルタ手段と、
を追加し、雑音抑圧性能、残響抑圧性能を向上する。

本発明によれば各マイクロホンからの信号に白色化フィルタを畳み込むことによって、自己相関関数がデルタ関数に近似できるようにしているため、逆フィルタ係数の推定精度が向上し、雑音抑圧性能、残響抑圧性能の向上が期待できる。また、従来音源信号の特性も含めて逆フィルタ係数を計算していたため、音源信号特性も打ち消されて出力されていた問題を、逆フィルタ係数を計算する前に白色化フィルタにより音源信号特性を取り除いて計算することにより、出力結果は音源信号の特性を保ったまま出力され、より目的信号の原音に近い信号を得ることができるようになった。

本発明による信号抽出方法及び信号抽出装置は主にコンピュータに本発明による信号抽出プログラムをインストールし、コンピュータに信号抽出プログラムを実行させることにより実現する形態が最も望ましい実施形態である。
コンピュータはＮチャネル（Ｎは２以上の整数）の信号のうち予め定めたチャネルの信号の平均スペクトルを平坦に補正する白色化フィルタ係数計算処理と、
白色化フィルタ係数計算処理で得られた白色化フィルタ係数を各Ｎチャネルの信号に畳み込む白色化処理と、
白色化処理により得られたＮチャネルの白色化信号間の相関関数を計算する相関関数計算処理と、
Ｎチャネルの相関関数からなる行列にかけると特定したチャネルについてはインパルスが得られ、その他のチャネルについてはゼロとなるベクトルが得られるベクトルを各チャネルの逆フィルタ係数として計算する逆フィルタ係数計算処理と、
逆フィルタ係数を各Ｎチャネルの信号に畳み込むフィルタ処理と、
Ｎ個のフィルタ手段の出力を加算して目的信号のみを得る加算処理と、
を実行して「出力結果は元信号の特性を保ったまま出力され、より目的信号の原音に近い信号を得ることができる」とする本願独特の作用効果が実現される。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施例について説明する。
図３は、本発明にかかる信号抽出方法を実現するための信号抽出装置の第１の実施例である。１_１〜１_Ｎはマイクロホン（Ｎはマイクロホン数）、２_１〜２_Ｎはフィルタ部、３は加算器、４は相関関数計算部、５′は逆フィルタ係数計算部、６_１は目的音源、６_２〜６_Ｍは騒音源、１１０は白色化フィルタ係数計算部、１００_１〜１００_Ｎは白色化フィルタである。これを動作させるには、まず、マイクロホン１_１〜１_Ｎで騒音の鳴っている環境で目的音を収録する。次に白色化フィルタ係数計算部１１０で、目的音源の平均スペクトルを推定し、その平均スペクトルをフラットにする白色化フィルタ係数を計算する。白色化フィルタ係数の計算は、次のように行なわれる。まず、収録された音から予め特定した、例えばマイクロホンからの信号ｕ_１（ｒ）（この場合チャネル１）を長さＦのフレーム（時間方向に区分されたもの）毎にｆ番目の自己相関関数Ｕ_1f(ｐ)を計算する。

Ｕ_1f(ｐ)＝Σ_ｑｕ₁(ｑ)ｕ₁(ｑ＋ｐ),ｑ＝ｆ×（Ｆ−１），…ｆ×Ｆ，ｐ＝−Ｆ,…,０,…Ｆ
これをフレームについて平均をとり平均自己相関関数を計算する。
Ｕ⁻ ₁(ｐ)＝Σ_fＵ_1f(ｐ)，ｐ＝−Ｆ，…，０，…Ｆ
この平均自己相関関数Ｕ_１（ｐ）から平均スペクトルＶ_１（ｋ）はフーリエ変換ＦＦＴすることによって計算される。
Ｖ_１（ｋ）＝ＦＦＴ（Ｕ⁻ ₁(ｐ)）
また、別の平均スペクトルの計算方法として、まず、各フレーム毎に信号ｕ₁(ｒ)のスペクトルを計算し、それを、フレームについて平均をとる方法もある。
Ｖ_１（ｋ）＝Σ_f｜ＦＦＴ（ｕ_１（ｐ））｜

次に、計算された平均スペクトルの逆数を計算し、それを白色化フィルタのスペクトルとする。
Ｗ_１（ｋ）＝１／Ｖ_１（ｋ）
白色化フィルタのフィルタ係数は、このスペクトルを逆フーリエ変換ＩＦＦＴし、窓がけして計算される。窓の種類としてハニング窓、ハミング窓、方形窓、三角窓、カイザー窓、などがある。
ｗ_１（ｐ）＝window（ＩＦＦＴ（Ｗ_１（ｋ）））

次に、白色化フィルタ１００_１〜１００_Ｎで各チャネルのマイクからの入力信号ｕ_１（ｐ）〜ｕ_Ｎ（ｐ）に白色化フィルタ係数を畳み込み出力する。

次に、相関関数計算部４において白色化された信号ｘ_１（ｒ）〜ｘ_Ｎ（ｒ）の間の相関関数ｒ₁₁（ｐ），ｒ₁₂（ｐ），…，ｒ_1N（ｐ），ｒ₂₁（ｐ），…，ｒ_2N（ｐ），…，ｒ_N1（ｐ），…，ｒ_NN（ｐ）を計算する。
ここで、ｒ_ij（ｐ）＝Σ_ｑｘ_i(ｑ)ｘ_j(ｑ＋ｐ)，ｉ＝１，…，Ｎ，ｊ＝１，…，Ｎである。

次に、逆フィルタ係数計算部５において、次式の連立一次方程式を解くことにより逆フィルタを計算する。

ここで、Ｒはチャネル間相関関数行列、Ｒ_ijはｉ番目のマイクロホン１_ｉとｊ番目のマイクロホン１_ｊ、ｃは逆フィルタ係数ベクトル、ｃ_ｎは第ｎ番目の逆フィルタ係数ベクトル、ｄはブラインド目的インパルス応答係数ベクトル、ｄ_ｎは第ｎ番目のブラインド目的インパルス応答ベクトル、ｃ_ｎ（Ｌ）は第ｎ番目の逆フィルタ係数、Ｍは音源数、Ｋはインパルス応答タップ数、Ｎはマイクロホン数、Ｌは逆フィルタタップ数である。δ_ｎは、目的音源６_１がマイクロホンの中で第ｎ番目のマイクロホン１_Ｎに最も近いときに１となり、それ以外では０とする。

式（４）においてチャネル間相関関数行列Ｒとブラインド目的インパルス応答係数ベクトルｄを与えて、連立一次方程式を解き、逆フィルタ係数ベクトルｃを計算することにより逆フィルタ係数ｃ_ｎ（Ｌ）を求める。
式（４）の連立一次方程式が解けるためには、ＭＩＮＴ理論と同様の条件が成り立っていなければならない。
Ｎ＞Ｍ＋１ …（２）
Ｌ＝Ｍ（Ｋ−１）／（Ｎ−Ｍ） …（３）
求めた逆フィルタ係数をフィルタ部２_１〜２_Ｎに転送し、フィルタ部で各マイクロホン１_Ｎからの信号ｘ_ｎ（ｒ）に畳み込み、その出力ｙ_ｎ（ｒ）を得る。各フィルタ部の出力ｙ_ｎ（ｒ）を加算器３において全て加算し、その結果を最終的な出力信号ｗ（ｒ）として出力する。この出力信号ｗ（ｒ）は、騒音および残響音を抑圧し、目的音のみを抽出したものになっている。

図４は、本発明にかかる信号抽出装置の第２の実施例である。１_１〜１_Ｎはマイクロホン（Ｎはマイクロホンの数）、６_１は目的音源、６_２〜６_Ｍは騒音源、７はスピーカ、１１はアンプ、１０２は図３で説明した信号抽出装置である。第２の実施例は、本発明による信号抽出装置を用いて拡声装置を構成した場合である。目的音源から発せられた音は、本発明による信号抽出装置１０２により騒音と分離され、また残響音を抑圧させて抽出される。抽出された信号をアンプ１１で増幅し、スピーカ７から拡声する。ここで、拡声された音は再びマイクロホンに入るが、目的音よりも遅れて到達する相関の大きな音なので本発明により残響の一部として取り除かれ、通常、場内拡声系で生じる音のループにより生じるハウリングが抑圧される。このように、第２の実施例では騒音、残響を抑圧するだけでなく、場内拡声系で生じるハウリングも押さえる効果がある。

図５は、本発明にかかる収音装置の第３の実施例である。１_１〜１_Ｎはマイクロホン（Ｎはマイクロホン数）、６_１は目的音源、６_２〜６_Ｍは騒音源、７はスピーカ、１１はアンプ、１０２は図３で説明した信号抽出装置である。第３の実施例は、本発明を拡声通話系に利用した場合である。目的音源から発せられた音は、本発明による信号抽出装置１０２により騒音と分離され、また残響音を抑圧させて抽出され、送話信号として通信相手へ送られる。また、受話信号はアンプ１１で増幅されスピーカ７から拡声され、再びマイクロホンに入るが、目的音とは相関のない相手側の音なので、本発明による信号抽出装置１０２により、騒音の一部として取り除かれる。通常、音響エコーとして相手側に帰ってしまう音を取り除くことができる。このように、第３の実施例では騒音、残響を抑圧するだけでなく、拡声通話系で生じる音響エコーを押さえる効果がある。

図６は、本発明にかかる収音装置の第４の実施例である。１３_１〜１３_Ｎは受信アンテナ、１２_１は目的発信源、１２_２〜１２_Ｍは雑音電波源、１２０は受信装置である。第４の実施例は、本発明を歪なく、目的電波を受信することに利用した場合である。基本的には、実施例１において、音を電波に、マイクロホンを受信アンテナに置き換えたものである。つまり、図３に示した白色化フィルタ係数計算部１１０と、相関関数計算部４、逆フィルタ係数計算部５、白色化フィルタ部１００_１〜１００_Ｎ、フィルタ部２_１〜２_Ｎ、加算器３は全て電波周波数に応答して動作する。目的発信源からの電波は、受信アンテナ１３_１〜１３_Ｎで受信され受信装置１２０で雑音電波信号、反射電波が取り除かれ目的電波を得ることができる。このように、第４の実施例では、騒音、残響音の抑圧だけでなく、電波受信における雑音電波、反射電波を抑圧する効果もある。

上述した信号抽出方法及び信号抽出装置はコンピュータにプログラム言語によって記述された信号抽出プログラムをインストールし、コンピュータに信号抽出プログラムを実行させて実現される。信号抽出プログラムはコンピュータが読み取り可能な例えば磁気ディスク或はＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録され、これらの記録媒体からインストールするか或は通信回線を通じてインストールされる。コンピュータにインストールされた信号抽出プログラムはコンピュータに備えられたＣＰＵに解読されて実行される。

この発明による信号抽出装置は音声会議システム用の収音装置或は拡声装置用の収音装置等に活用される。

従来技術を説明するためのブロック図。 従来技術の他の例を説明するためのブロック図。 本発明の一実施例を説明するためのブロック図。 この発明による信号抽出装置を拡声装置に応用した実施例を説明するためのブロック図。 この発明による信号抽出装置を送話装置に応用した場合の実施例を説明するためのブロック図。 この発明による信号抽出装置を受信装置に適用した実施例を説明するためのブロック図。

符号の説明

１_１〜１_Ｎ マイクロホン
２_１〜２_Ｎ フィルタ部
３ 加算器
４ 相関関数計算部
５′ 逆フィルタ係数計算部
６_１ 目的音源
６_２〜６_Ｍ 騒音源
１００_１〜１００_ｎ 白色化フィルタ
１１０ 白色化フィルタ係数計算部

Claims (7)

1. Ｎチャネル（Ｎは２以上の整数）の信号のうち予め特定したチャネルの信号の平均スペクトルを平坦に補正する白色化フィルタ係数計算処理と、
   前記白色化フィルタ係数計算処理で得られた白色化フィルタ係数を前記各Ｎチャネルの信号に畳み込む白色化処理と、
   前記白色化処理により得られたＮチャネルの白色化信号間の相関関数を計算する相関関数計算処理と、
   前記Ｎチャネルの相関関数からなる行列にかけると上記特定したチャネルについてはインパルスが得られ、その他のチャネルについてはゼロとなるベクトルが得られるベクトルを各チャネルの逆フィルタ係数として計算する逆フィルタ係数計算処理と、
   前記逆フィルタ係数を前記各Ｎチャネルの信号に畳み込むフィルタ処理と、
   前記Ｎ個のフィルタ処理結果を加算して目的とした信号のみを得る加算処理と、
   を含むことを特徴とする信号抽出方法。
2. Ｎチャネル（Ｎは２以上の整数）の信号のうち予め特定したチャネルの信号の平均スペクトルを平坦に補正する白色化フィルタ係数計算手段と、
   前記白色化フィルタ係数計算手段が計算した白色化フィルタ係数を前記各Ｎチャネルの信号に畳み込むＮ個の白色化フィルタ手段と、
   前記白色化フィルタ手段により出力されたＮチャネルの白色化信号間の相関関数を計算する相関関数計算手段と、
   前記Ｎチャネルの相関関数からなる行列にかけると、上記特定したチャネルについてについてはインパルスが得られ、その他のチャネルについてはゼロとなるベクトルが得られるベクトルを各チャネルの逆フィルタ係数として計算する逆フィルタ係数計算手段と、
   前記逆フィルタ係数を前記各Ｎチャネルの信号に畳み込むＮ個のフィルタ手段と、
   前記Ｎ個のフィルタ手段の出力を加算して目的とする信号のみを得る加算手段と、
   を備えたことを特徴とする信号抽出装置。
3. 上記Ｎチャネルの信号はＮ個のマイクロホンで収音した音響信号とされ、Ｎ個のマイクロホンのうち、予め特定したマイクロホンで収音した音響信号を目的信号とし、この目的信号を上記請求項２記載の信号抽出装置で抽出し、抽出した目的信号を拡声装置で放音することを特徴とする拡声装置。
4. 上記Ｎチャネルの信号はＮ個のマイクロホンで収音した音響信号とされ、Ｎ個のマイクロホンのうち、予め特定したマイクロホンで収音した音響信号を目的信号とし、この目的信号を上記請求項２記載の信号抽出装置で抽出し、抽出した目的信号を送話信号として送信することを特徴とする送話装置。
5. 上記Ｎチャネルの信号はＮ個のアンテナで受信した受信信号とされ、Ｎ個のアンテナのうち、予め特定したアンテナで受信した受信信号を目的信号とし、この目的信号を上記請求項２記載の信号抽出装置で抽出することを特徴とする受信装置。
6. コンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述され、コンピュータに前記請求項１記載の信号抽出方法を実行させる信号抽出プログラム。
7. コンピュータが読み取り可能な記録媒体で構成され、この記録媒体に前記請求項６記載の信号抽出プログラムを記録した記録媒体。

Images