JP5166460B2 - 残響予測フィルタ算出装置、残響抑圧装置、残響予測フィルタ算出方法、残響抑圧方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、音楽信号に含まれる残響を抑圧する技術に関する。

従来技術として非特許文献１に開示されている残響抑圧方法の処理の流れを、図１−４を参照しながら説明する。

まず、短時間フーリエ変換過程Ｓ１００において、短時間フーリエ変換部１００が、短時間フーリエ変換により、残響を含む観測音声信号ｘ（ｔ）から短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}を計算する。ただし、ｔ、ｎ、ｍはそれぞれ、時間、短時間フレーム、周波数ビンのインデクスである。また、短時間フレームの個数をＮ、周波数ビンの個数をＭとする。以下、短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}を観測短時間フーリエ係数列という。

次に、残響予測フィルタ算出過程Ｓ１１０において、残響予測フィルタ算出部１１０が、各周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）における残響予測フィルタ｛ｇ_Δｍ，ｍ，…，ｇ_{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}を計算する。ただし、Δ_ｍとＫ_ｍはそれぞれ、ｍごとに予め定められた、残響予測ステップ数および残響予測次数と呼ばれる定数である。Δ_ｍは１以上の整数値、Ｋ_ｍは０以上の整数値をとる。なお、本明細書では、第１の下付添字に対する第２の下付添字を、テキストで記す場合にはそのまま第１の下付添字と同じように表記していることに留意されたい。

次に、残響抑圧過程Ｓ１２０では、残響抑圧部１２０が、周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）毎に、式（１）と式（２）に従って、残響予測フィルタ算出過程１１０で求められた残響予測フィルタ｛ｇ_Δｍ，ｍ，…，ｇ_{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝を観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}に適用することで観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}に含まれる残響成分｛ｒ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を求め、さらに、残響成分｛ｒ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}から減算することで残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列｛ｓ^＾ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を計算する。ただし、記号＊は複素共役を表す。なお、この明細書では、記号Ａ^＾は、記号Ａの真上に記号＾が付された組み合わせ文字を表す。同様に、記号Ａ⁻は、記号Ａの真上に記号−が付された組み合わせ文字を表す。

最後に、逆短時間フーリエ変換過程Ｓ１３０において、逆短時間フーリエ変換部１３０が、短時間逆フーリエ変換によりｓ^＾ _ｎ，ｍから出力信号ｓ^＾（ｔ）を算出する。

残響予測フィルタ算出過程Ｓ１１０の詳細な処理について、図３−４を参照しながら説明する。非特許文献１に開示されている残響抑圧方法の残響予測フィルタ算出過程Ｓ１１０は反復処理に基づいて構成されており、初期化過程Ｓ１１１と、残響抑圧過程Ｓ１１３と、音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４と、残響予測フィルタ更新過程Ｓ１１５と、各過程Ｓ１１３〜Ｓ１１５を包含するループ処理（Ｓ１１２，Ｓ１１６，Ｓ１１７）を含んでいる。

初期化過程Ｓ１１１では、制御部１１１が、すべての周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）について、反復処理により繰り返し得られる残響予測フィルタ｛ｇ⁻ _Δｍ，ｍ，…，ｇ⁻ _{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}の初期値を定める。初期値の設定方法の一例として、式（３）のように、すべての残響予測フィルタ係数ｇ⁻ _ｋ，ｍを０で初期化する方法がある。

続いて、制御部１１１が、繰り返し処理のためのインデクスｉを１に設定する（ループ処理１１２−初期値設定）。

残響抑圧過程Ｓ１１３では、残響暫定抑圧部１１３が、残響抑圧過程Ｓ１２０と同じ処理を行う。すなわち、残響暫定抑圧部１１３は、周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）毎に、式（３ａ）と式（３ｂ）に従って、現時点で暫定的に得られている残響予測フィルタ｛ｇ⁻ _Δｍ，ｍ，…，ｇ⁻ _{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝を観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}に適用することで観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}に含まれる残響成分の暫定的な推定値｛ｒ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を求め、この残響成分の暫定的な推定値｛ｒ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を観測短時間フーリエ係数列｛ｘ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}から減算することで残響が暫定的に抑圧された信号の短時間フーリエ係数列｛ｓ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を計算する。ここで「暫定」という表現を用いている理由は、後述するように残響予測フィルタの更新を含む反復処理を行うことを予定しているからであり、ここでの「暫定的に得られている残響予測フィルタ」は初期値の場合を除いて、後述の残響予測フィルタ更新過程Ｓ１１５における処理で得られた残響予測フィルタである。

音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４では、音源短時間パワースペクトル推定部１１４が、残響を含まない未知の音源信号の短時間パワースペクトル系列｛λ_ｎ，０，…，λ_{ｎ，Ｍ−１}｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を暫定的に推定する。非特許文献１の方法では、各短時間フレームｎ（０≦ｎ≦Ｎ−１）と各周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）について、λ_ｎ，ｍの推定値λ^＾ _ｎ，ｍは式（４）によって求められる。すなわち、残響が暫定的に抑圧された信号の短時間フーリエ係数列｛ｓ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}のエネルギースペクトルそのものを、音源信号の短時間パワースペクトル系列の暫定的な推定値｛λ^＾ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}とする。

なお、音源信号の短時間パワースペクトル系列｛λ_ｎ，０，…，λ_{ｎ，Ｍ−１}｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}を推定する別の方法として、非特許文献２には、音声信号の表現に適した全極モデルを用いる方法が開示されている。

本明細書では、エネルギースペクトルとパワースペクトルという用語を区別して用いる。エネルギースペクトルは、短時間フーリエ係数の絶対値を二乗したものを指す。パワースペクトルは、エネルギースペクトルのモデルを指す。非特許文献１の方法のように、パワースペクトルの推定値としてエネルギースペクトルを用いることもできるが、非特許文献２のように、必ずしもこれに限定されない。

残響予測フィルタ更新過程Ｓ１１５では、残響予測フィルタ更新部１１５が、更新後の残響予測フィルタを式（７）にしたがって算出する。ここでは便宜上、周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）毎に残響予測フィルタ係数を式（５）のようにベクトル表記し、観測短時間フーリエ係数ベクトルを式（６）のように表記する。ただし、上付添字Ｔは非共役転置を表し、上付添字Ｈは共役転置を表す。

制御部１１１は、繰り返し回数ｉが予め定められた最大繰り返し回数Ｎ_Ｒに達していればループ処理を終了し（ループ処理１１６−条件判定）、そうでなければｉを１だけ増やして残響抑圧過程Ｓ１１３に戻る制御を行う（ループ処理１１７−繰り返し制御）。このループ処理が終了した時点で得られている残響予測フィルタ｛ｇ⁻ _Δｍ，ｍ，…，ｇ⁻ _{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝が残響抑圧過程Ｓ１２０にて用いられる残響予測フィルタ｛ｇ_Δｍ，ｍ，…，ｇ_{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝である。

T. Nakatani, T. Yoshioka, K. Kinoshita, M. Miyoshi, and B.-H. Juang, "Blind speech dereverberation with multi-channel linear prediction based on short time Fourier transform representation," in Proc. Int’l Conf. Acoust. Speech, Signal Process., 2008, pp. 85-88. T. Yoshioka, T. Nakatani, and M. Miyoshi, "Integrated speech enhancement method using noise suppression and dereverberation," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 17, no. 2, pp. 231-246, 2009.

従来技術は、式（４）のようにノンパラメトリックな（エネルギースペクトルをそのまま用いる）方法で、あるいは非特許文献２に開示されるように全極モデルを用いて、音源信号（残響を含まない音楽信号）の短時間パワースペクトル系列の暫定的な推定値を計算する。このような単純なモデルは、音声信号に対しては十分な効果をもつが、音楽信号を対象とする場合には必ずしも有効ではない。なぜなら、音楽信号に含まれる残響は音声信号の場合よりも強いことが多いため、単純なモデルでは音源信号（残響を含まない音楽信号）の短時間パワースペクトル系列を精度良く推定できないからである。

そこで本発明は、音楽信号に含まれる残響を抑圧する技術を提供することを目的とする。

本発明の残響予測フィルタ算出技術は、次のとおりである。すなわち、観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（観測短時間フーリエ係数列）から差し引かれる残響成分を求めるために観測短時間フーリエ係数列に適用される残響予測フィルタを、残響を含まない音楽信号（すなわち、音源信号）の短時間パワースペクトル系列の暫定的な推定値（暫定短時間パワースペクトル系列）に基づいて更新することにより算出する残響予測フィルタ算出技術であり、
現在の残響予測フィルタを観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分の暫定的な推定値を観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列の暫定的な推定値（暫定短時間フーリエ係数列）を得て[残響暫定抑圧処理]、
音源信号の短時間パワースペクトルのモデルとして、調波ＧＭＭによる調波成分間のパワースペクトルのギャップを埋めるためのパワースペクトルであるパワースペクトルフロアを当該調波ＧＭＭに加算したモデル（フロアつき調波ＧＭＭ）を用いて、
暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに基づきフロアつき調波ＧＭＭの調波パラメータ（フロアつき調波パラメータ）を推定し、このフロアつき調波パラメータの推定値で規定されるフロアつき調波ＧＭＭにより暫定短時間パワースペクトル系列を求め[短時間パワースペクトル推定処理]、
現在の残響予測フィルタを、暫定短時間パワースペクトル系列に基づいて更新し[残響予測フィルタ更新処理]、
残響暫定抑圧処理と、短時間パワースペクトル推定処理と、残響予測フィルタ更新処理を、予め定められた第１の条件を満たすまで繰り返す[制御処理]。
なお、フロアつき調波ＧＭＭが表わすパワースペクトルのうち、調波ＧＭＭに由来する成分を音源成分、パワースペクトルフロアに由来する成分をフロア成分と呼ぶ。

この残響予測フィルタ算出技術の短時間パワースペクトル推定処理では、フロアつき調波パラメータの推定値として、暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに対してＩ−ダイバージェンスを最小化するパワースペクトルを与えるフロアつき調波パラメータ（ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータ）を求めてもよい。

また、フロアつき調波パラメータが、基本周波数を表すパラメータと、調波ＧＭＭに基づくパワースペクトルにおける音量（すなわち、音源成分の音量）を表すパラメータと、パワースペクトルフロアにおける音量（すなわち、フロア成分の音量）を表すパラメータと、第ｋ調波成分の相対強度を表すパラメータと、パワースペクトルフロアの周波数帯域ごとの相対強度を表すパラメータを含むとして、短時間パワースペクトル推定処理にて、音源成分の各調波成分とフロア成分の各周波数帯域に対応して周波数ビンごとに定まる分配係数の算出と、当該分配係数を用いることによるフロアつき調波パラメータの更新とを予め定められた第２の条件を満たすまで繰り返し、当該第２の条件を満たしたときのフロアつき調波パラメータを、ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータとして求めてもよい。

本発明の残響抑圧技術は、次のとおりである。すなわち、観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（観測短時間フーリエ係数列）を求め[短時間フーリエ変換処理]、本発明の残響予測フィルタ算出技術により残響予測フィルタを算出し[残響予測フィルタ算出処理]、得られた残響予測フィルタを観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分を観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列（終局短時間フーリエ係数列）を得て[残響抑圧処理]、終局短時間フーリエ係数列を短時間逆フーリエ変換して得られる信号を出力する[短時間逆フーリエ変換処理]。

あるいは、この残響抑圧技術では、上記残響抑圧処理に替えて、得られた残響予測フィルタを観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分と、残響予測フィルタ算出処理で計算された第１の条件が満たされた時点における暫定短時間パワースペクトル系列とを入力とするＷｉｅｎｅｒフィルタの出力を、観測短時間フーリエ係数列に適用することにより、観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列（終局短時間フーリエ係数列）を得る残響抑圧処理としてもよい。

本発明に拠れば、残響を含まない音楽信号の短時間パワースペクトル系列のモデルとして、調波ＧＭＭによる調波成分間のパワースペクトルのギャップを埋めるためのパワースペクトルであるパワースペクトルフロアを当該調波ＧＭＭに加算したモデル（フロアつき調波ＧＭＭ）を用いているため、残響を含まない音楽信号の短時間パワースペクトル系列を精度良く推定でき、結果、残響が長い場合であっても観測音楽信号に含まれる残響を高精度に抑圧することができる。

従来技術における残響抑圧方法の処理手順を示す図。 従来技術における残響抑圧装置の機能構成を示す図。 従来技術における残響抑圧方法に含まれる残響予測フィルタ算出過程の処理手順を示す図。 従来技術における残響抑圧装置に含まれる残響予測フィルタ算出部の機能構成を示す図。 第１実施形態に関わる残響予測フィルタ算出装置に含まれる残響予測フィルタ算出部の機能構成を示す図。 第２実施形態に関わる残響予測フィルタ算出方法に含まれる残響予測フィルタ算出過程で実行されるフロアつき調波パラメータの算出手順を示す図。 第３実施形態に関わる残響抑圧装置の機能構成を示す図。 フロアつき調波ＧＭＭを説明する図。 従来技術と比較して第２実施形態が有する効果を説明する図。

＜原理＞
音楽信号は明確な調波構造を持つため、残響を含まない音楽信号（音源信号と呼ぶ）のパワースペクトルのモデルとして調波ＧＭＭ（Harmonic Gaussian Mixture Model）を用いて、音源信号の短時間パワースペクトル系列｛λ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}を推定することを考える。調波ＧＭＭは、調波構造を表現するのに適しているため、調波ＧＭＭを用いることで音源信号の短時間パワースペクトル系列｛λ_ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}を精度良く推定できると考えられる。調波ＧＭＭについては例えば参考文献Ａを参照されたい。
（参考文献Ａ）H. Kameoka, T. Nishimoto, and S. Sagayama, “Multi-pitch trajectory estimation of concurrent speech based on harmonic GMM and nonlinear Kalman filtering,” in Proc. Interspeech, 2004, pp. 2433-2466.

調波ＧＭＭは、基本周波数を表すパラメータμ、音量γ、第ｋ調波成分の相対強度α_ｋ（１≦ｋ≦Ｎ_Ｈ）を用いて式（８）のように定義される。ただし、各調波成分の相対強度α_ｋは式（９）を満たすとし、ｆ(ｘ；τ，σ^２)は式（１０）で定義される正規分布の確率密度関数である。また、Ｎ_Ｈは調波成分の個数、Ω_１は調波成分のスペクトル広がりを表す所与の定数である。基本周波数μ、音量γ、各調波成分の相対強度α_ｋ（１≦ｋ≦Ｎ_Ｈ）をあわせて調波パラメータと呼ぶ。

参考文献Ａに開示されているように、与えられた短時間エネルギースペクトルからＥＭアルゴリズム（下記参考文献Ｂ参照）を用いて調波パラメータを推定できる。すなわち、各短時間フレームｎ（０≦ｎ≦Ｎ−１）に対して、残響が暫定的に抑圧された信号の暫定短時間フーリエ係数｛ｓ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}のエネルギースペクトル｛|ｓ⁻ _ｎ，ｍ|^２｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}から調波パラメータの推定値｛μ_ｎ，γ_ｎ，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ｝が得られる。これを式（８）に代入して、調波ＧＭＭでモデル化された音源信号の短時間パワースペクトルの推定値λ^＾ _ｎ，ｍを求めることができる（式（１１）参照）。このようにして音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４を構成することができる。
（参考文献Ｂ）A. P. Dempster, N. M. Laird and D. B. Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm", Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 39, No. 1. (1977), pp. 1-38.

しかしながら、この調波ＧＭＭでは、調波成分間のパワースペクトルのギャップが大きすぎる、言い換えると倍音周波数以外の点におけるパワーの値が小さすぎる。このようなパワースペクトルのギャップがあると、式（７）右辺の各分母が０に近くなるため、残響予測フィルタ更新過程Ｓ１１５の動作が不安定になってしまう。

そこで、特定の周波数でパワーが小さくなりすぎることを防ぐために、調波成分間のパワースペクトルのギャップを埋めるための、言い換えると倍音周波数以外の点におけるパワーの値を嵩上げするためのパワースペクトルであるパワースペクトルフロアを調波ＧＭＭに組み込んだ「フロアつき調波ＧＭＭ」を用いる。このフロアつき調波ＧＭＭは式（１２）により定義される。式（１２）の右辺第一項（音源成分）と第二項（フロア成分）が表現するパワースペクトルを図８に示す。図８から明らかなように、右辺第一項だけの場合（つまり、調波ＧＭＭの場合）、パワースペクトルの値がほとんど０になってしまう周波数が存在する。他方、式（１２）の右辺第二項はパワースペクトルフロアを表しており、定数Ω_２を比較的大きい値に設定することで、なだらかなパワースペクトルフロアを表現できることがわかる。従って、定数Ω_１を一般的な残響を含まない音楽信号の短時間パワースペクトルに現れる調波成分の広がり程度に設定し、定数Ω_２を定数Ω_１よりも十分に大きく設定する。｛|β_ｋ|^２｝_{０≦ｋ≦ＮＩ}は、このパワースペクトルフロアの周波数帯域ｋ（１≦ｋ≦Ｎ_Ｉ）ごとの相対強度である。γ_１とγ_２はそれぞれ、音源成分とフロア成分の音量を表す。ただし、｛α_ｋ｝_{０≦ｋ≦ＮＨ}と｛β_ｋ｝_{０≦ｋ≦ＮＩ}はそれぞれ式（１３）と式（１４）を満たすとする。

本発明による音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４では、各短時間フレームｎ（０≦ｎ≦Ｎ−１）に対して、残響が暫定的に抑圧された信号の暫定短時間フーリエ係数｛ｓ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}のエネルギースペクトル｛|ｓ⁻ _ｎ，ｍ|^２｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}からフロアつき調波パラメータの推定値｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝を計算する。これを式（１２）に代入して、短時間パワースペクトルの推定値（すなわち、暫定短時間パワースペクトル系列）｛λ^＾ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１，０≦ｍ≦Ｍ−１}を求める（式（１５）参照）。つまり、本発明によると従来技術で採用される式（４）が式（１５）に置換される。

次に、上述の原理に基づく実施形態を説明する。

＜ハードウェア構成＞
実施形態における残響予測フィルタ算出装置は、それ単体で独立に存在するよりは、算出された残響予測フィルタを用いて残響抑圧を行う装置（実施形態における残響抑圧装置）を構成する構成要素として存在することが実用的な場合がある。さらに云えば、残響予測フィルタ算出装置は、残響抑圧装置とは容易に分離可能に残響抑圧装置を構成する構成要素ではなく、残響抑圧装置自体を或る機能に着眼して片面的に評価したものと云うこともできる。要するに、残響予測フィルタ算出装置は、残響抑圧装置そのものであることが凡そ実用的と言うことができる。
ただし、残響予測フィルタ算出装置が、単体独立の構成要素として存在すること、残響抑圧装置とは容易に分離可能に残響抑圧装置を構成する構成要素であることを排除する趣旨ではない。例えば残響予測フィルタの算出自体を目的とするならば、残響予測フィルタ算出装置を単体独立の構成要素として実現することに何らの妨げは無い。
ここで残響抑圧装置は、例えば専用のハードウェアで構成された専用機やパーソナルコンピュータのような汎用機といったコンピュータで実現されるとし、単体独立の構成要素として残響予測フィルタ算出装置を実現する場合も同様である。

残響抑圧装置を単体単独の構成要素として、これをコンピュータで実現する場合のハードウェア構成例を説明する。残響予測フィルタ算出装置は、残響抑圧装置を構成する構成要素として説明する。

＜残響抑圧装置のハードウェア構成例＞
残響抑圧装置は、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ＣＰＵ（Central Processing Unit）〔キャッシュメモリなどを備えていてもよい。〕、メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）と、ハードディスクである外部記憶装置、並びにこれらの入力部、出力部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置間のデータのやり取りが可能なように接続するバスなどを備えている。また必要に応じて、残響抑圧装置に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。

残響抑圧装置の外部記憶装置には、残響予測フィルタを算出するためのプログラム、残響抑圧のためのプログラム並びにこれらのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている〔外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくなどでもよい。〕。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。以下、データやその格納領域のアドレスなどを記憶する記憶装置を単に「記憶部」と呼ぶことにする。

残響抑圧装置の記憶部には、観測された音楽信号に対して短時間フーリエ変換を行うためのプログラム、残響予測フィルタを算出するためのプログラム（このプログラムはさらに、残響抑圧のためのプログラム、音源信号の短時間パワースペクトルを推定するためのプログラム、残響予測フィルタを更新するためのプログラム、上述のループ処理を制御するためのプログラムを含んでいる）、観測された音楽信号に含まれる残響を抑圧するためのプログラム、残響が抑圧された信号に対して短時間逆フーリエ変換を行うためのプログラムが記憶されている。

残響抑圧装置では、記憶部に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭに読み込まれて、ＣＰＵで解釈実行・処理される。この結果、ＣＰＵが所定の機能（短時間フーリエ変換部、残響予測フィルタ算出部（これは、さらに機能構成として残響暫定抑圧部、音源短時間パワースペクトル推定部、残響予測フィルタ更新部、制御部を含む）、残響抑圧部、短時間逆フーリエ変換部）を実現することで残響予測フィルタの算出並びに残響抑圧が実現される。
なお、実施形態の残響予測フィルタ算出装置は、残響予測フィルタ算出部つまり残響暫定抑圧部、音源短時間パワースペクトル推定部、残響予測フィルタ更新部、制御部を含んで構成されるが、短時間フーリエ変換部、残響抑圧部、短時間逆フーリエ変換部は、残響予測フィルタ算出装置の必須の構成要素ではない。

＜第１実施形態＞
第１実施形態は、従来技術として非特許文献１を例に挙げて説明した上述の残響抑圧処理における残響予測フィルタ算出過程Ｓ１１０に含まれる音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４の処理を変更するものである（図５参照）。よって、この変更される部分について説明し、その他の技術事項については上述の残響抑圧処理に関する説明を援用して重複説明を省略する。

第１実施形態では、残響予測フィルタ算出過程Ｓ１１０に含まれる音源短時間パワースペクトル推定過程Ｓ１１４にて、各短時間フレームｎ（０≦ｎ≦Ｎ−１）に対して、音源短時間パワースペクトル推定部１１４が、残響が暫定的に抑圧された信号の暫定短時間フーリエ係数｛ｓ⁻ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}のエネルギースペクトル｛|ｓ⁻ _ｎ，ｍ|^２｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}が与えられたときに、フロアつき調波パラメータの推定値｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝を計算し、式（１５）に従って音源信号の短時間パワースペクトル系列の推定値（すなわち、暫定短時間パワースペクトル系列）｛λ^＾ _ｎ，ｍ｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}を求める。フロアつき調波パラメータの推定値｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝を計算は下記のとおりである。

非負関数間の距離を測る尺度として、I-ダイバージェンスがある。I-ダイバージェンスは、エネルギースペクトルをλ_ｘ(ω)，パワースペクトルをλ_ｙ(ω)とすると、式（１６）により定義される。ただし、ωは角周波数を表す。I-ダイバージェンスについては参考文献Ｃを参照されたい。
（参考文献Ｃ）I. Csiszar, "I-Divergence Geometry of Probability Distributions and Minimization Problems", The Annals of Probability, Vol. 3, No. 1. (Feb., 1975), pp. 146-158.

この実施形態では、暫定短時間フーリエ係数のエネルギースペクトル｛|ｓ⁻ _ｎ，ｍ|^２｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}に対してI-ダイバージェンスを最小化するパワースペクトルを与えるフロアつき調波パラメータの値をその推定値として求める。すなわち、式（１７）を最大化するフロアつき調波パラメータの推定値｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝（ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータ）を求める。ただし、｛α_n,ｋ｝_{０≦ｋ≦ＮＨ}と｛β_n,ｋ｝_{０≦ｋ≦ＮＩ}はそれぞれ式（１７ａ）と式（１７ｂ）の制約を満たすとする。

なお、式（１７）の導出においては、任意のτ，σ^２について式（１８）が成立することを利用した。

第１実施形態では、式（１７）を最大化する方法は問わない。例えば最急降下法やニュートン法、準ニュートン法などの一般的な最適化アルゴリズムを用いてもよい。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、音源短時間パワースペクトル推定部１１４が式（１７）を最大化するフロアつき調波パラメータを計算する方法として、ＥＭアルゴリズムに拠る場合の方法を説明する。

第２実施形態では、図６に示すように、フロアつき調波パラメータを計算する過程は、初期化過程Ｓ３００と、分配過程Ｓ３１０と、パラメータ更新過程Ｓ３２０と、分配過程Ｓ３１０およびパラメータ更新過程Ｓ３２０を包含するループ処理（Ｓ３１０，Ｓ３２１，Ｓ３２２）を含んでいる。Ｎ_Ｑを所与の最大繰り返し回数を規定する定数とする。

[初期化過程Ｓ３００]
初期化過程Ｓ３００では、制御部１１１が、フロアつき調波パラメータ｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝を初期化する。

初期化方法としては例えば、下記のようにフロアつき調波パラメータの初期値を設定してもよい。まず、μの初期値は従来の基本周波数推定方法を用いて設定される。残りのパラメータの初期値は、以下のようにして設定される。

続いて、繰り返し処理のためのインデクスｉを１に設定する（ループ処理３０１−初期値設定）。

[分配過程Ｓ３１０]
分配過程Ｓ３１０では、分配係数と呼ばれる値を計算する。分配係数は、音源成分について、各調波成分ｋ（１≦ｋ≦Ｎ_Ｈ）、各周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）に一つ定義される。同様に、フロア成分について、各帯域ｋ（１≦ｋ≦Ｎ_Ｉ）、各周波数ビンｍ（０≦ｍ≦Ｍ−１）に一つ定義される。すなわち、分配係数の集合は｛ｗ_{１，１，ｍ}，…，ｗ_{１，ＮＨ，ｍ}，ｗ_{２，１，ｍ}，…，ｗ_{２，ＮＩ，ｍ}｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}と表せる。各｛ｗ_{１，ｋ，ｍ}｝_{１≦ｋ≦ＮＨ}および各｛ｗ_{２，ｋ，ｍ}｝_{１≦ｋ≦ＮＩ}はそれぞれ式（１９）、式（２０）にしたがって計算される。

[パラメータ更新過程Ｓ３２０]
パラメータ更新過程Ｓ３２０では、フロアつき調波パラメータ｛μ_ｎ，γ_ｎ，１，γ_ｎ，２，α_ｎ，１，…，α_ｎ，ＮＨ，β_ｎ，１，…，β_ｎ，ＮＩ｝の値を更新する。まず、音源成分とフロア成分の音量γ_ｎ，１ならびにγ_ｎ，２は、式（２１）と式（２２）にしたがって更新される。

各調波成分の相対強度｛α_ｎ，ｋ｝_{１≦ｋ≦ＮＨ}ならびに各帯域の相対強度｛β_ｎ，ｋ｝_{１≦ｋ≦ＮＩ}は、式（２３）と式（２４）にしたがって更新される。

最後に、基本周波数μ_ｎは式（２５）により更新される。

式（２１）−（２５）によるパラメータ更新過程Ｓ３２０が完了した後、繰り返し回数ｉが予め定められた最大繰り返し回数Ｎ_Ｑに達していればループ処理を終了する（ループ処理３２１−条件判定）。そうでなければ、ｉを１だけ増やして分配過程Ｓ３１０に戻る（ループ処理３２２−繰り返し制御）。

＜第３実施形態＞
第３実施形態では、図１に示した残響抑圧処理の流れにおいて、残響抑圧過程Ｓ１２０を式（１）及び式（２）を用いる方法とは異なる方法で実施する。式（１）と式（２）による残響抑圧過程は、残響予測フィルタ｛ｇ_Δｍ，ｍ，…，ｇ_{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}のみ用いる。一方、第３実施形態による残響抑圧過程Ｓ１２０では、残響予測フィルタ｛ｇ_Δｍ，ｍ，…，ｇ_{Δｍ＋Ｋｍ−１，ｍ}｝_{０≦ｍ≦Ｍ−１}と音源信号の短時間パワースペクトル系列の推定値｛λ^＾ _ｎ，０，…，λ^＾ _{ｎ，Ｍ−１}｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}の両方が用いられる（図７参照）。ここでの音源信号の短時間パワースペクトル系列の推定値｛λ^＾ _ｎ，０，…，λ^＾ _{ｎ，Ｍ−１}｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}は、第１実施形態によるとダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータが求められた時点において、第２実施形態によるとループ処理３２１でｉ＝Ｎ_Ｑが成立した時点において、式（１５）により得られているものである。従って、この音源信号の短時間パワースペクトル系列の推定値｛λ^＾ _ｎ，０，…，λ^＾ _{ｎ，Ｍ−１}｝_{０≦ｎ≦Ｎ−１}として第１ないし第２実施形態により得られたものを用いることができる。

具体的には、第３実施形態による残響抑圧過程Ｓ１２０では、式（２６）のようにＷｉｅｎｅｒフィルタを用いて残響抑圧部１２０が残響抑圧処理を行う。

Λは所与の定数、ｆ_Wiener(・)はＷｉｅｎｅｒフィルタを表し、具体的には式（２７）で定義される。なお、ｒ_ｎ，ｍは式（１）で計算される。

このように残響抑圧過程Ｓ１２０において、音楽信号特有の明確な調波構造を考慮することが可能となる。第３実施形態の残響抑圧過程Ｓ１２０の構成方法は、本発明のように調波構造のモデルを用いて音源信号の短時間パワースペクトル系列を推定することによって初めて効果を持つ。

＜補記＞
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。

また、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（残響予測フィルタ算出装置、残響抑圧装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

本発明の効果を確かめるシミュレーションを行った。ＭＩＤＩ音源を使用して、６種類の音楽のドライソース（残響を含まない音楽信号）を作成した。３種類はバイオリンによる演奏で、残り３種類はフルートによる演奏である。これら各ドライソースに２種類のインパルス応答を畳み込むことで、合計１２種類の残響を含む音楽信号を模擬的に作成した。インパルス応答としては、ともに残響時間が１秒より長いものを用いた。この１２種類の音楽信号に対して残響抑圧を実施した。残響抑圧方法としては、非特許文献１に記載されているように音源信号の短時間パワースペクトル系列をノンパラメトリックに推定する方法、非特許文献２に記載されているように音源信号の短時間パワースペクトル系列を全極モデルを用いて推定する方法、及び本発明にしたがって音源信号の短時間パワースペクトル系列をフロアつき調波ＧＭＭを用いて推定する方法の３つの方法を用いた。本発明に関しては、上述の実施形態２を使用した。実験結果を対数スペクトル距離の改善量で評価したものを図９に示す。図９から明らかなように、フロアつき調波ＧＭＭを用いることで、対数スペクトル距離の改善量が大きく向上した。この結果から、本発明の有効性が確認された。

Claims (11)

1. 観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（以下、観測短時間フーリエ係数列という）から差し引かれる残響成分を求めるために前記観測短時間フーリエ係数列に適用される残響予測フィルタを、残響を含まない音楽信号（以下、音源信号という）の短時間パワースペクトル系列の暫定的な推定値である短時間パワースペクトル系列（以下、暫定短時間パワースペクトル系列という）に基づいて更新することにより算出する残響予測フィルタ算出装置であって、
   現在の残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分の暫定的な推定値を前記観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列の暫定的な推定値（以下、暫定短時間フーリエ係数列という）を得る残響暫定抑圧部と、
   前記音源信号の短時間パワースペクトルのモデルとして、調波ＧＭＭによる調波成分間のパワースペクトルのギャップを埋めるためのパワースペクトルであるパワースペクトルフロアを当該調波ＧＭＭに加算したモデル（以下、フロアつき調波ＧＭＭという）を用いて、前記暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに基づき前記フロアつき調波ＧＭＭの調波パラメータ（以下、フロアつき調波パラメータという）を推定し、この推定されたフロアつき調波パラメータを持つ前記フロアつき調波ＧＭＭにより前記暫定短時間パワースペクトル系列を求める短時間パワースペクトル推定部と、
   現在の残響予測フィルタを、前記暫定短時間パワースペクトル系列に基づいて更新する残響予測フィルタ更新部と、
   前記残響暫定抑圧部による処理と、前記短時間パワースペクトル推定部による処理と、前記残響予測フィルタ更新部による処理を、予め定められた第１の条件を満たすまで繰り返す制御を行う制御部と
   を含む残響予測フィルタ算出装置。
2. 請求項１に記載の残響予測フィルタ算出装置において、
   前記短時間パワースペクトル推定部は、前記推定されたフロアつき調波パラメータとして、前記暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに対してＩ−ダイバージェンスを最小化するパワースペクトルを与えるフロアつき調波パラメータ（以下、ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータという）を求める
   ことを特徴とする残響予測フィルタ算出装置。
3. 請求項２に記載の残響予測フィルタ算出装置において、
   前記フロアつき調波パラメータは、基本周波数を表すパラメータと、前記調波ＧＭＭに基づくパワースペクトルにおける音量を表すパラメータと、前記パワースペクトルフロアにおける音量を表すパラメータと、第ｋ調波成分の相対強度を表すパラメータと、前記パワースペクトルフロアの周波数帯域ごとの相対強度を表すパラメータを含み、
   前記短時間パワースペクトル推定部は、各前記調波成分と各前記周波数帯域に対応して定まる分配係数の算出と、当該分配係数を用いることによる前記フロアつき調波パラメータの更新とを予め定められた第２の条件を満たすまで繰り返し、当該第２の条件を満たしたときの前記フロアつき調波パラメータを、前記ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータとして求める
   ことを特徴とする残響予測フィルタ算出装置。
4. 観測された音楽信号に含まれる残響を抑圧する残響抑圧装置であって、
   前記観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（以下、観測短時間フーリエ係数列という）を求める短時間フーリエ変換部と、
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の残響予測フィルタ算出装置と、
   前記残響予測フィルタ算出装置によって得られた残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分を前記観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列として推定された短時間フーリエ係数列（以下、終局短時間フーリエ係数列という）を得る残響抑圧部と、
   前記終局短時間フーリエ係数列を短時間逆フーリエ変換して得られる信号を出力する短時間逆フーリエ変換部と
   を含む残響抑圧装置。
5. 請求項４に記載の残響抑圧装置において、
   前記残響抑圧部に替えて、
   前記残響予測フィルタ算出装置によって得られた残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分と、前記残響予測フィルタ算出装置によって得られる前記第１の条件が満たされた時点における前記暫定短時間パワースペクトル系列とを入力とするＷｉｅｎｅｒフィルタの出力を、前記観測短時間フーリエ係数列に適用することにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列の推定値（以下、終局短時間フーリエ係数列という）を得る残響抑圧部を含む
   ことを特徴とする残響抑圧装置。
6. 観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（以下、観測短時間フーリエ係数列という）から差し引かれる残響成分を求めるために前記観測短時間フーリエ係数列に適用される残響予測フィルタを、残響を含まない音楽信号（以下、音源信号という）の短時間パワースペクトル系列の暫定的な推定値である短時間パワースペクトル系列（以下、暫定短時間パワースペクトル系列という）に基づいて更新することにより算出する残響予測フィルタ算出方法であって、
   現在の残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分の暫定的な推定値を前記観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列の暫定的な推定値（以下、暫定短時間フーリエ係数という）を得る残響暫定抑圧過程と、
   前記音源信号の短時間パワースペクトルのモデルとして、調波ＧＭＭによる調波成分間のパワースペクトルのギャップを埋めるためのパワースペクトルであるパワースペクトルフロアを当該調波ＧＭＭに加算したモデル（以下、フロアつき調波ＧＭＭという）を用いて、前記暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに基づき前記フロアつき調波ＧＭＭの調波パラメータ（以下、フロアつき調波パラメータという）を推定し、この推定されたフロアつき調波パラメータを持つ前記フロアつき調波ＧＭＭにより前記暫定短時間パワースペクトル系列を求める短時間パワースペクトル推定過程と、
   現在の残響予測フィルタを、前記暫定短時間パワースペクトル系列に基づいて更新する残響予測フィルタ更新過程と、
   前記残響暫定抑圧過程における処理と、前記短時間パワースペクトル推定過程における処理と、前記残響予測フィルタ更新過程における処理を、予め定められた第１の条件を満たすまで繰り返す制御を行う制御過程と
   を有する残響予測フィルタ算出方法。
7. 請求項６に記載の残響予測フィルタ算出方法において、
   前記短時間パワースペクトル推定過程では、前記推定されたフロアつき調波パラメータとして、前記暫定短時間フーリエ係数列のエネルギースペクトルに対してＩ−ダイバージェンスを最小化するパワースペクトルを与えるフロアつき調波パラメータ（以下、ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータという）を求める
   ことを特徴とする残響予測フィルタ算出方法。
8. 請求項７に記載の残響予測フィルタ算出方法において、
   前記フロアつき調波パラメータは、基本周波数を表すパラメータと、前記調波ＧＭＭに基づくパワースペクトルにおける音量を表すパラメータと、前記パワースペクトルフロアにおける音量を表すパラメータと、第ｋ調波成分の相対強度を表すパラメータと、前記パワースペクトルフロアの周波数帯域ごとの相対強度を表すパラメータを含み、
   前記短時間パワースペクトル推定過程では、各前記調波成分と各前記周波数帯域に対応して定まる分配係数の算出と、当該分配係数を用いることによる前記フロアつき調波パラメータの更新とを予め定められた第２の条件を満たすまで繰り返し、当該第２の条件を満たしたときの前記フロアつき調波パラメータを、前記ダイバージェンス最小化フロアつき調波パラメータとして求める
   ことを特徴とする残響予測フィルタ算出方法。
9. 観測された音楽信号に含まれる残響を抑圧する残響抑圧方法であって、
   前記観測された音楽信号の短時間フーリエ係数列（以下、観測短時間フーリエ係数列という）を求める短時間フーリエ変換過程と、
   請求項１から請求項３のいずれかに記載の残響予測フィルタ算出方法にしたがってと残響予測フィルタを得る残響予測フィルタ算出過程と、
   前記残響予測フィルタ算出過程において得られた残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分を前記観測短時間フーリエ係数列から差し引くことにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列として推定された短時間フーリエ係数列（以下、終局短時間フーリエ係数列という）を得る残響抑圧過程と、
   前記終局短時間フーリエ係数を短時間逆フーリエ変換して得られる信号を出力する短時間逆フーリエ変換過程と
   を有する残響抑圧方法。
10. 請求項９に記載の残響抑圧方法において、
    前記残響抑圧過程に替えて、
    前記残響予測フィルタ算出過程において得られた残響予測フィルタを前記観測短時間フーリエ係数列に適用して得られる残響成分と、前記残響予測フィルタ算出過程において得られる前記第１の条件が満たされた時点における前記暫定短時間パワースペクトル系列とを入力とするＷｉｅｎｅｒフィルタの出力を、前記観測短時間フーリエ係数列に適用することにより、前記観測された音楽信号から残響が抑圧された信号の短時間フーリエ係数列の推定値（以下、終局短時間フーリエ係数列という）を得る残響抑圧過程を有する
    ことを特徴とする残響抑圧方法。
11. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の残響予測フィルタ算出装置および／または請求項４または請求項５に記載の残響抑圧装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。

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