JPH07283796A - 信号源特徴化システム - Google Patents
信号源特徴化システムInfo
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- JPH07283796A JPH07283796A JP7057244A JP5724495A JPH07283796A JP H07283796 A JPH07283796 A JP H07283796A JP 7057244 A JP7057244 A JP 7057244A JP 5724495 A JP5724495 A JP 5724495A JP H07283796 A JPH07283796 A JP H07283796A
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
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- H03G3/00—Gain control in amplifiers or frequency changers
- H03G3/20—Automatic control
- H03G3/30—Automatic control in amplifiers having semiconductor devices
- H03G3/32—Automatic control in amplifiers having semiconductor devices the control being dependent upon ambient noise level or sound level
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 線形たたみ込み混合される複数の信号源から
の各一次信号をそれぞれ特徴づける信号を、少ない信号
計算処理工程で、しかも高精度に得ることにある。 【構成】 信号源特徴化システム（８）は、複数の信号
源（Ｓ１〜Ｓｎ）からの一次信号Ｘ(t) の線形たたみ込
み混合物Ｅ(t) から出発し、少なくとも１つの一次信号
Ｘ(t) の特性変数の推定値を成す信号Ｆ(t) を決定す
る。前記特性変数は平均エネルギー、スペクトル密度、
自己相関関数とすることができる。予備処理手段（２
０）は、混合物からの信号Ｅ(t) が信号源分離手段（１
０）に供給される前に、これらの信号Ｅ(t) を予備処理
することができる。
の各一次信号をそれぞれ特徴づける信号を、少ない信号
計算処理工程で、しかも高精度に得ることにある。 【構成】 信号源特徴化システム（８）は、複数の信号
源（Ｓ１〜Ｓｎ）からの一次信号Ｘ(t) の線形たたみ込
み混合物Ｅ(t) から出発し、少なくとも１つの一次信号
Ｘ(t) の特性変数の推定値を成す信号Ｆ(t) を決定す
る。前記特性変数は平均エネルギー、スペクトル密度、
自己相関関数とすることができる。予備処理手段（２
０）は、混合物からの信号Ｅ(t) が信号源分離手段（１
０）に供給される前に、これらの信号Ｅ(t) を予備処理
することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、信号源分離手段を具
え、それぞれの一次信号源からの一次信号Ｘ（ｔ）の線
形たたみ込み混合により形成される第１信号Ｅ（ｔ）か
ら出発し、少なくとも１つの各一次信号Ｘ（ｔ）を特徴
づける少なくとも１つの第２信号を供給する信号源特徴
化システムに関するものである。
え、それぞれの一次信号源からの一次信号Ｘ（ｔ）の線
形たたみ込み混合により形成される第１信号Ｅ（ｔ）か
ら出発し、少なくとも１つの各一次信号Ｘ（ｔ）を特徴
づける少なくとも１つの第２信号を供給する信号源特徴
化システムに関するものである。
【０００２】さらに本発明は、電気信号、音響信号又は
電磁信号を伝送及び／又は受信する装置の制御のための
斯種システムの用法にも関するものである。
電磁信号を伝送及び／又は受信する装置の制御のための
斯種システムの用法にも関するものである。
【０００３】
【従来の技術】一次信号の混合物から各一次信号を別々
に抽出するように、これらの混合物を処理することによ
り、独立した複数の信号源から一次信号を分離する技法
は既知である。この技法は前記混合物の形態でしか入手
できない一次信号に適用され、こうした信号は一般的な
線形たたみ込み混合物（linear convolutive mixture
s）に関連するものである。これらの混合物は様々な起
源を有しており、こうした混合物は一次信号の伝搬メカ
ニズム及び／又は複数の信号源からの信号の重畳メカニ
ズム又は他の原因によって生じたりする。
に抽出するように、これらの混合物を処理することによ
り、独立した複数の信号源から一次信号を分離する技法
は既知である。この技法は前記混合物の形態でしか入手
できない一次信号に適用され、こうした信号は一般的な
線形たたみ込み混合物（linear convolutive mixture
s）に関連するものである。これらの混合物は様々な起
源を有しており、こうした混合物は一次信号の伝搬メカ
ニズム及び／又は複数の信号源からの信号の重畳メカニ
ズム又は他の原因によって生じたりする。
【０００４】一般に、上述したような分離技法はブライ
ンド（盲目）的なものであり、即ち、それぞれの信号源
は未知のもので、しかも未知の混合物でそれぞれ独立し
ていると想定している。このために、こうした混合物の
複数のサンプルを検出し、これらのサンプルから１個又
は複数の元の一次信号を分離アルゴリズムによって再生
し得るようにしている。
ンド（盲目）的なものであり、即ち、それぞれの信号源
は未知のもので、しかも未知の混合物でそれぞれ独立し
ていると想定している。このために、こうした混合物の
複数のサンプルを検出し、これらのサンプルから１個又
は複数の元の一次信号を分離アルゴリズムによって再生
し得るようにしている。
【０００５】このような技法は、例えばC.JUTTEN及びJ.
HERAULT 著による文献 "Blind Separation of sources"
（１９９１年）の第１〜１０頁の「信号処理２１」から
既知である。
HERAULT 著による文献 "Blind Separation of sources"
（１９９１年）の第１〜１０頁の「信号処理２１」から
既知である。
【０００６】上記文献には、入力端子にて信号混合物Ｅ
（ｔ）の複数の成分を受取り、出力端子にて分離一次信
号を再生するニューロンネットワークを具えている信号
源分離手段が記載されている。ニューロンネットワーク
は再帰的に作動して、アダプティブアルゴリズムにより
シナプス係数を計算する。この方法では、瞬時的な線形
たたみ込み混合物、即ち任意瞬時における各信号Ｅ
（ｔ）が線形結合信号である混合物を、同じ瞬時におけ
る一次信号Ｘ（ｔ）の値の固定又はゆっくり変化する実
係数で処理することができる。システムそのものは絶え
ず様々な混合物に適合する。一般的な線形たたみ込み混
合物に関しては、１９９１年７月２〜３日にフランスの
パリで開催された数学の欧州学会にてC.JUTTEN及びH.L.
NGUYEN THIにより発表された文献 "New algorithms for
separation of sources" からも既知である。しかし、
このようなシステムには、混合物の全一次信号源のブラ
インド分離にかなりの計算能力を必要とするという欠点
がある。これは大規模な用途にとっては不利益であり、
又出力端子に得られる分離信号の精度又は安定性にも問
題がある。
（ｔ）の複数の成分を受取り、出力端子にて分離一次信
号を再生するニューロンネットワークを具えている信号
源分離手段が記載されている。ニューロンネットワーク
は再帰的に作動して、アダプティブアルゴリズムにより
シナプス係数を計算する。この方法では、瞬時的な線形
たたみ込み混合物、即ち任意瞬時における各信号Ｅ
（ｔ）が線形結合信号である混合物を、同じ瞬時におけ
る一次信号Ｘ（ｔ）の値の固定又はゆっくり変化する実
係数で処理することができる。システムそのものは絶え
ず様々な混合物に適合する。一般的な線形たたみ込み混
合物に関しては、１９９１年７月２〜３日にフランスの
パリで開催された数学の欧州学会にてC.JUTTEN及びH.L.
NGUYEN THIにより発表された文献 "New algorithms for
separation of sources" からも既知である。しかし、
このようなシステムには、混合物の全一次信号源のブラ
インド分離にかなりの計算能力を必要とするという欠点
がある。これは大規模な用途にとっては不利益であり、
又出力端子に得られる分離信号の精度又は安定性にも問
題がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、上述
したような信号源分離を利用する用途の特殊な特性を考
慮することにより前記計算能力を低減させることにあ
る。
したような信号源分離を利用する用途の特殊な特性を考
慮することにより前記計算能力を低減させることにあ
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、冒頭にて述べ
た信号源特徴化システムにおいて、当該システムが前記
信号源分離手段の前に配置される予備処理手段を具え、
この予備処理手段が前記第１信号Ｅ（ｔ）を予備処理し
て、この信号Ｅ（ｔ）の少なくとも１つの特性変数を求
め、この変数が、前記一次信号Ｘ（ｔ）に関連する同じ
性質の特性変数に係わる固定又はゆっくり変化する係数
による線形結合によって形成される第３信号Ｉ（ｔ，
ｐ）の形態で供給されるようにしたことを特徴とする。
た信号源特徴化システムにおいて、当該システムが前記
信号源分離手段の前に配置される予備処理手段を具え、
この予備処理手段が前記第１信号Ｅ（ｔ）を予備処理し
て、この信号Ｅ（ｔ）の少なくとも１つの特性変数を求
め、この変数が、前記一次信号Ｘ（ｔ）に関連する同じ
性質の特性変数に係わる固定又はゆっくり変化する係数
による線形結合によって形成される第３信号Ｉ（ｔ，
ｐ）の形態で供給されるようにしたことを特徴とする。
【０００９】このように信号Ｅ（ｔ）を予備処理するこ
とにより、信号源分離手段がかなり単純化され、一次信
号、即ち瞬時的な線形たたみ込み混合物の特性変数を線
形結合したものを処理するだけで済む。このことは出力
端子に信号源の分離信号Ｘ（ｔ）を供給するのではな
く、これらの信号源を特徴づける１つ以上の特性変数を
供給するのである。多くの用途にとっては実際上こうし
た特性変数を知るだけで十分である。必要に応じ、これ
らの特性変数を後に処理して、出力端子に分離した信号
源の信号を得ることができる。
とにより、信号源分離手段がかなり単純化され、一次信
号、即ち瞬時的な線形たたみ込み混合物の特性変数を線
形結合したものを処理するだけで済む。このことは出力
端子に信号源の分離信号Ｘ（ｔ）を供給するのではな
く、これらの信号源を特徴づける１つ以上の特性変数を
供給するのである。多くの用途にとっては実際上こうし
た特性変数を知るだけで十分である。必要に応じ、これ
らの特性変数を後に処理して、出力端子に分離した信号
源の信号を得ることができる。
【００１０】上記特性変数は、平均エネルギー、スペク
トル密度、自己相関関数又は他の変数とすることができ
る。このことは、例えば手を使わずにダイヤル操作する
電話のユーザの声を検出して、音声情報を有効に処理す
る場合に、カーラジオの如き装置の出力電力を抑えたり
するのに極めて好都合である。
トル密度、自己相関関数又は他の変数とすることができ
る。このことは、例えば手を使わずにダイヤル操作する
電話のユーザの声を検出して、音声情報を有効に処理す
る場合に、カーラジオの如き装置の出力電力を抑えたり
するのに極めて好都合である。
【００１１】システムは、全く同一の一次信号Ｘ（ｔ）
に対する複数の特性変数用の複数の信号Ｆ（ｔ）か、複
数の一次信号Ｘ（ｔ）に関連する同一又は同一でない特
性変数用の複数の信号Ｆ（ｔ）のいずれかを供給するよ
うに拡張することもできることは明らかである。
に対する複数の特性変数用の複数の信号Ｆ（ｔ）か、複
数の一次信号Ｘ（ｔ）に関連する同一又は同一でない特
性変数用の複数の信号Ｆ（ｔ）のいずれかを供給するよ
うに拡張することもできることは明らかである。
【００１２】信号のスペクトル密度の如き幾つかの特性
変数に対しては、予備処理の後に事後処理して、計算し
た特性変数を他の特性変数に変換することができる。本
発明によれば、事後処理手段を信号源分離手段の出力端
子に接続する。予備処理手段によって行われる予備処理
と、事後処理手段によって行われる事後処理とを組合わ
せることによって１つ又は複数の一次信号に対するスペ
クトル密度又は他の特性変数を決定することができる。
変数に対しては、予備処理の後に事後処理して、計算し
た特性変数を他の特性変数に変換することができる。本
発明によれば、事後処理手段を信号源分離手段の出力端
子に接続する。予備処理手段によって行われる予備処理
と、事後処理手段によって行われる事後処理とを組合わ
せることによって１つ又は複数の一次信号に対するスペ
クトル密度又は他の特性変数を決定することができる。
【００１３】
【実施例】複数の信号が生じる混合物の性質に従って、
これら信号Ｅ（ｔ）の幾つかのタイプが区別される。普
通の線形たたみ込み混合物は次のような総称信号Ｅ
i （ｔ）を発生する。
これら信号Ｅ（ｔ）の幾つかのタイプが区別される。普
通の線形たたみ込み混合物は次のような総称信号Ｅ
i （ｔ）を発生する。
【数１】 ここに、Ｃij（ｔ）は混合物フィルタのインパルス応答
であり、記号（＊）は合成積を表わす。
であり、記号（＊）は合成積を表わす。
【００１４】これらの一般的な混合物には、任意の信号
Ｘ（ｔ）が固定の伝搬遅延時間θで、しかも一定の減衰
度１／αijで伝搬する混合物の族が含まれる。これは特
に空気中での音波の伝搬に相当する。
Ｘ（ｔ）が固定の伝搬遅延時間θで、しかも一定の減衰
度１／αijで伝搬する混合物の族が含まれる。これは特
に空気中での音波の伝搬に相当する。
【００１５】この場合の総称信号Ｅi （ｔ）のタイプは
次のようなものである。即ち、
次のようなものである。即ち、
【数２】 ここに、θijは伝搬遅延時間を定める定数であり、記号
（・）は典型的な乗法を示す。これらの信号は遅延時間
が零でない固定の遅延を伴なう線形たたみ込み混合物で
ある。
（・）は典型的な乗法を示す。これらの信号は遅延時間
が零でない固定の遅延を伴なう線形たたみ込み混合物で
ある。
【００１６】前記混合物の族は、伝搬遅延時間θijが零
である混合物のサブ族を含む。この場合の総称信号Ｅi
（ｔ）のタイプは次のようなものである。即ち、
である混合物のサブ族を含む。この場合の総称信号Ｅi
（ｔ）のタイプは次のようなものである。即ち、
【数３】 ここに、ａijは固定又はゆっくり変化する係数（これは
係数αijとは相違させることができる）である。これら
の信号は遅延時間が零の線形瞬時又は線形たたみ込み混
合物である。
係数αijとは相違させることができる）である。これら
の信号は遅延時間が零の線形瞬時又は線形たたみ込み混
合物である。
【００１７】前述したC.JUTTEN及びJ.HERAULT による引
用文献は式（３）に基づく信号に関するものである。本
発明は上記他の２つの種類の信号にも関するものであ
る。
用文献は式（３）に基づく信号に関するものである。本
発明は上記他の２つの種類の信号にも関するものであ
る。
【００１８】例として、乗物に搭載したカーラジオの音
量を制御する必要がある場合につき考察する。カーラジ
オは周囲の音源に応じて、それが発生する音量を制御し
うる手段（図示せず）を具えている。従って、周囲の雑
音が増大する（窓を開けたり、速度を高めたりするた
め、及び駆動雑音等による）場合には、カーラジオが発
生する音のレベルを高くするのが望まれる。しかし、こ
れは周囲の音源が乗客の声により形成される場合は別で
ある。この場合の問題は、乗客が話をしている時には音
量を高くするというよりも若しろ下げることにある。こ
れには乗客の声を識別する必要がある。
量を制御する必要がある場合につき考察する。カーラジ
オは周囲の音源に応じて、それが発生する音量を制御し
うる手段（図示せず）を具えている。従って、周囲の雑
音が増大する（窓を開けたり、速度を高めたりするた
め、及び駆動雑音等による）場合には、カーラジオが発
生する音のレベルを高くするのが望まれる。しかし、こ
れは周囲の音源が乗客の声により形成される場合は別で
ある。この場合の問題は、乗客が話をしている時には音
量を高くするというよりも若しろ下げることにある。こ
れには乗客の声を識別する必要がある。
【００１９】図１は、例えば乗客の声や、様々な雑音源
（エンジン、車体、窓を通しての空気の循環等によるも
の）や、カーラジオそのものによって形成される一次信
号源（音源）５、Ｓｌ〜Ｓｎを示している。音を識別す
るために、トランスジューサＣｌ〜Ｃｎ、例えばマイク
ロホンが乗客スペース内に設置されている。トランスジ
ューサはスピーカが発した音を直接ピックアップするこ
とができる。マイクロホン（トランスジューサ）は、種
々の信号源Ｓｌ〜Ｓｎにより供給される一次信号Ｘ
1 （ｔ）〜Ｘn （ｔ）の種々の混合物から第１信号Ｅ1
（ｔ）〜Ｅn （ｔ）を検出する。
（エンジン、車体、窓を通しての空気の循環等によるも
の）や、カーラジオそのものによって形成される一次信
号源（音源）５、Ｓｌ〜Ｓｎを示している。音を識別す
るために、トランスジューサＣｌ〜Ｃｎ、例えばマイク
ロホンが乗客スペース内に設置されている。トランスジ
ューサはスピーカが発した音を直接ピックアップするこ
とができる。マイクロホン（トランスジューサ）は、種
々の信号源Ｓｌ〜Ｓｎにより供給される一次信号Ｘ
1 （ｔ）〜Ｘn （ｔ）の種々の混合物から第１信号Ｅ1
（ｔ）〜Ｅn （ｔ）を検出する。
【００２０】乗客スペース内に形成される混合物は、空
気中での音声信号の伝搬に直接関連すると見なすことが
できる。第１近似では、こうした混合物を各信号源の伝
搬特性の非零減衰係数及び非零伝搬時定数によって特徴
づけることができる。マイクロホンによって検出される
信号Ｅi （ｔ）は次式によって表わすことができる。即
ち、
気中での音声信号の伝搬に直接関連すると見なすことが
できる。第１近似では、こうした混合物を各信号源の伝
搬特性の非零減衰係数及び非零伝搬時定数によって特徴
づけることができる。マイクロホンによって検出される
信号Ｅi （ｔ）は次式によって表わすことができる。即
ち、
【数４】 ここに、ｉはマイクロホンの電流指数であり、ｊは信号
源の電流指数であり、１／αij及びθijは信号源Ｓj か
らマイクロホンＥi までの伝搬特性のそれぞれ減衰係数
及び伝搬時定数である。
源の電流指数であり、１／αij及びθijは信号源Ｓj か
らマイクロホンＥi までの伝搬特性のそれぞれ減衰係数
及び伝搬時定数である。
【００２１】本発明によれば、信号Ｅi （ｔ）を信号源
特徴化システム８に入れる。このシステムは信号源分離
手段１０が後続する予備処理手段２０を具えている。
特徴化システム８に入れる。このシステムは信号源分離
手段１０が後続する予備処理手段２０を具えている。
【００２２】線形瞬時信号混合物、即ち項θijが全て零
である（式３）混合物を分離しうる信号源分離手段は非
常に簡単であり、従って式２による非零遅延の線形たた
み込み混合物を分離しうる信号源分離手段よりも実現す
るのが容易である。線形瞬時信号の混合物を処理する手
段は、前記C.JUTTEN及びJ.HERAULT による文献に記載さ
れているものとすることができる。
である（式３）混合物を分離しうる信号源分離手段は非
常に簡単であり、従って式２による非零遅延の線形たた
み込み混合物を分離しうる信号源分離手段よりも実現す
るのが容易である。線形瞬時信号の混合物を処理する手
段は、前記C.JUTTEN及びJ.HERAULT による文献に記載さ
れているものとすることができる。
【００２３】本発明によれば、線形瞬時信号の混合物を
分離しうる信号源分離手段（１０）を選択し、この手段
を予備処理手段２０の後段に設ける。予備処理手段２０
は第１信号Ｅi （ｔ）によって形成される非零遅延の線
形混合物を変換して、第３信号Ｉi （ｔ，ｐ）によって
形成される前記線形結合信号を得るようにする。前記第
３信号におけるｔは時間であり、ｐは関連する特性変数
に対する有意なパラメータ、例えば周波数である。この
パラメータＰは、特性変数を平均エネルギーとする場合
には使用すべきでない。
分離しうる信号源分離手段（１０）を選択し、この手段
を予備処理手段２０の後段に設ける。予備処理手段２０
は第１信号Ｅi （ｔ）によって形成される非零遅延の線
形混合物を変換して、第３信号Ｉi （ｔ，ｐ）によって
形成される前記線形結合信号を得るようにする。前記第
３信号におけるｔは時間であり、ｐは関連する特性変数
に対する有意なパラメータ、例えば周波数である。この
パラメータＰは、特性変数を平均エネルギーとする場合
には使用すべきでない。
【００２４】予備処理手段２０の構成は識別すべき一次
信号Ｘ（ｔ）の特性変数に依存する。この変数は次のよ
うなものとすることができる。
信号Ｘ（ｔ）の特性変数に依存する。この変数は次のよ
うなものとすることができる。
【００２５】−１つ以上の信号源の一次信号Ｘ（ｔ）の
平均エネルギー。この場合の変数（平均エネルギー）
は、連続時間間隔に対する或る所定期間に対して決定し
た全特性変数である。
平均エネルギー。この場合の変数（平均エネルギー）
は、連続時間間隔に対する或る所定期間に対して決定し
た全特性変数である。
【００２６】−１つ以上の連続時間間隔に対する或る所
定期間に対して決定した１つの一次信号Ｘ（ｔ）又は複
数の一次信号Ｘ（ｔ）の自己相関関数。
定期間に対して決定した１つの一次信号Ｘ（ｔ）又は複
数の一次信号Ｘ（ｔ）の自己相関関数。
【００２７】−１つ以上の連続時間間隔に対する或る所
定期間に対して決定した１つの一次信号Ｘ（ｔ）又は複
数の一次信号Ｘ（ｔ）のスペクトル分布を与えるスペク
トル密度。
定期間に対して決定した１つの一次信号Ｘ（ｔ）又は複
数の一次信号Ｘ（ｔ）のスペクトル分布を与えるスペク
トル密度。
【００２８】専門家は本発明の範疇を逸脱することなく
他の特性変数で本発明を実施することができるであろ
う。
他の特性変数で本発明を実施することができるであろ
う。
【００２９】本発明を実施するには、先ず信号Ｅ（ｔ）
の直流成分を例えば低減通過フィルタ処理することによ
り除去する。これにより信号Ｅ（ｔ）の平均値を前記C.
JUTTEN及びJ.HERAULT による文献に記載されているよう
に零にする。
の直流成分を例えば低減通過フィルタ処理することによ
り除去する。これにより信号Ｅ（ｔ）の平均値を前記C.
JUTTEN及びJ.HERAULT による文献に記載されているよう
に零にする。
【００３０】２つの信号源Ｓ１及びＳ２があり、２つの
混合信号Ｅ１（ｔ）とＥ２（ｔ）のうちの一方の混合信
号Ｅ１（ｔ）が前記２つの信号源信号の混合物となり、
他方の混合信号が前記２つの信号源のうちの一方の信号
源から直接到来する、又はそのように見なされる純粋信
号となる特殊なケースがある。この場合の信号源分離手
段１０は、前記両信号を適切に重み付けした後に前記純
粋信号を他方の信号から差引くアダプティブ フィルタ
リング装置に単純化することができる。
混合信号Ｅ１（ｔ）とＥ２（ｔ）のうちの一方の混合信
号Ｅ１（ｔ）が前記２つの信号源信号の混合物となり、
他方の混合信号が前記２つの信号源のうちの一方の信号
源から直接到来する、又はそのように見なされる純粋信
号となる特殊なケースがある。この場合の信号源分離手
段１０は、前記両信号を適切に重み付けした後に前記純
粋信号を他方の信号から差引くアダプティブ フィルタ
リング装置に単純化することができる。
【００３１】このようなケースは純粋信号と、この純粋
信号を含む複数の混合信号とを有するものに一般化する
ことができる。
信号を含む複数の混合信号とを有するものに一般化する
ことができる。
【００３２】実際上、純粋信号は、それがスピーカによ
り伝送される直前にカーラジオの出力端子にて直接この
カーラジオにて測定することができる。
り伝送される直前にカーラジオの出力端子にて直接この
カーラジオにて測定することができる。
【００３３】例えば、一次信号Ｘ（ｔ）の平均エネルギ
ーを求める場合につき考察する。先ず、この目的のため
に予備処理手段２０は平均信号エネルギーＥi （ｔ）を
計算する。信号Ｅ1 （ｔ）に対するこの平均エネルギー
は、瞬時ｔ＝Ｔo から出発する期間Ｓに対して次のよう
に定められる。即ち、
ーを求める場合につき考察する。先ず、この目的のため
に予備処理手段２０は平均信号エネルギーＥi （ｔ）を
計算する。信号Ｅ1 （ｔ）に対するこの平均エネルギー
は、瞬時ｔ＝Ｔo から出発する期間Ｓに対して次のよう
に定められる。即ち、
【数５】
【００３４】式（２）による混合物を生成する２つの信
号源Ｓ１及びＳ２の場合には、トランスジューサＣ１に
より測定される信号を次のように表わすことができる。
即ち、 Ｅ１(t) ＝α11・Ｘ1(ｔ−θ11) ＋α12・Ｘ2 （ｔ−θ
12) 非相関信号源の信号Ｘ1 及びＸ2 の場合で、期間δを θ11, θ12<<δ となるように選択する場合の平均エネルギーは次の通り
である。
号源Ｓ１及びＳ２の場合には、トランスジューサＣ１に
より測定される信号を次のように表わすことができる。
即ち、 Ｅ１(t) ＝α11・Ｘ1(ｔ−θ11) ＋α12・Ｘ2 （ｔ−θ
12) 非相関信号源の信号Ｘ1 及びＸ2 の場合で、期間δを θ11, θ12<<δ となるように選択する場合の平均エネルギーは次の通り
である。
【数６】
【００３５】上式から明らかなように、遅延時間の項θ
11, θ12はなくなり、平均エネルギーεE1は、減衰係数
が固定、又はゆっくり変化し、遅延時間が零である信号
源Ｓ１とＳ２の平均エネルギーの線形混合物となる。
11, θ12はなくなり、平均エネルギーεE1は、減衰係数
が固定、又はゆっくり変化し、遅延時間が零である信号
源Ｓ１とＳ２の平均エネルギーの線形混合物となる。
【００３６】信号Ｅi (t) の平均エネルギーを計算して
得られる信号Ｉ（ｔ，ｐ）＝εEi（Ｔ0,δ) から一次信
号のエネルギーを抽出することができる。
得られる信号Ｉ（ｔ，ｐ）＝εEi（Ｔ0,δ) から一次信
号のエネルギーを抽出することができる。
【００３７】図３は予備処理手段２０の一部を成す構成
要素２２を示す。この要素２２は信号Ｅi (t) を自乗す
る手段２４及びこれに後続し、δの期間中の乗算結果を
記憶する手段２６を具えている。要素２２の出力端子に
は信号Ｅi (t) に相当する平均エネルギーεEiが発生す
る。
要素２２を示す。この要素２２は信号Ｅi (t) を自乗す
る手段２４及びこれに後続し、δの期間中の乗算結果を
記憶する手段２６を具えている。要素２２の出力端子に
は信号Ｅi (t) に相当する平均エネルギーεEiが発生す
る。
【００３８】図３の線図はディジタル信号処理に対する
変形例を示したものであり、この場合には例えばキャパ
シタンスにより整流信号を積分することによりアナログ
信号処理の場合と同じ結果を得ることができ、これも本
発明の範疇を逸脱することではない。
変形例を示したものであり、この場合には例えばキャパ
シタンスにより整流信号を積分することによりアナログ
信号処理の場合と同じ結果を得ることができ、これも本
発明の範疇を逸脱することではない。
【００３９】予備処理手段２０は、各々が信号Ｅi (t)
に関連する複数の構成要素２２を具えている。これには
時間多重を適用することができる。出力端子には各信号
Ｅi(t) に対応する複数の平均エネルギーεEiが得られ
る。これらの全ての平均エネルギーεEiは図１に示すよ
うに信号源分離手段１０に入力される。この分離手段は
信号源の信号を分離し、出力信号Ｆi (t) （本例の場合
には当面の連続時間間隔における各一次信号Ｘi (t) の
平均エネルギーである）を供給する。
に関連する複数の構成要素２２を具えている。これには
時間多重を適用することができる。出力端子には各信号
Ｅi(t) に対応する複数の平均エネルギーεEiが得られ
る。これらの全ての平均エネルギーεEiは図１に示すよ
うに信号源分離手段１０に入力される。この分離手段は
信号源の信号を分離し、出力信号Ｆi (t) （本例の場合
には当面の連続時間間隔における各一次信号Ｘi (t) の
平均エネルギーである）を供給する。
【００４０】好ましくは信号源分離手段１０をニューロ
ンネットワークで構成する。これは前記Ｃ．ＪＵＴＴＥ
Ｎ及びＪ．ＨＥＲＡＵＬＴによる文献に記載されている
ようなネットワークとする。ニューロンネットワークは
当業者に既知の技法に従って次の２通りの動作をする。 − 学習段階：この学習段階では実行すべきタスクを学
習する； − 解決段階：この段階では学習したデータを用いて現
行値に対応する結果を求める。
ンネットワークで構成する。これは前記Ｃ．ＪＵＴＴＥ
Ｎ及びＪ．ＨＥＲＡＵＬＴによる文献に記載されている
ようなネットワークとする。ニューロンネットワークは
当業者に既知の技法に従って次の２通りの動作をする。 − 学習段階：この学習段階では実行すべきタスクを学
習する； − 解決段階：この段階では学習したデータを用いて現
行値に対応する結果を求める。
【００４１】こうした学習技法は、既知であり、ここで
はその説明を省略する。学習法は、サンプルを入力端子
に供給することと、ニューロンネットワークの特性（基
本的にはそのシナプス係数）を変更させて、サンプルに
対応する予見結果をその出力端子に発生させることとか
ら成ることが判れば十分である。「非監視」学習法、即
ちサンプルに基づく学習法が用いられ、或るアルゴリズ
ムを供給して、ニューロンネットワークの出力端子が互
いに無関係な第２信号を供給するようにシナプス係数を
適合させる。このような学習法は当業者に既知である。
はその説明を省略する。学習法は、サンプルを入力端子
に供給することと、ニューロンネットワークの特性（基
本的にはそのシナプス係数）を変更させて、サンプルに
対応する予見結果をその出力端子に発生させることとか
ら成ることが判れば十分である。「非監視」学習法、即
ちサンプルに基づく学習法が用いられ、或るアルゴリズ
ムを供給して、ニューロンネットワークの出力端子が互
いに無関係な第２信号を供給するようにシナプス係数を
適合させる。このような学習法は当業者に既知である。
【００４２】斯くして求められるシナプス係数の構成で
は、ニューロンネットワークに新規の入力データが用い
られる。従って、学習した機能に対する新入力データに
依存する結果を求めることができる。システムを混合物
の連続的変化に適合させることにより、システムが複数
の信号源を連続的に特徴づけることのできるようにする
ためには、学習処理を反復的に行なって、新規の混合物
を特徴づけるシナプス係数を更新させるようにする。
は、ニューロンネットワークに新規の入力データが用い
られる。従って、学習した機能に対する新入力データに
依存する結果を求めることができる。システムを混合物
の連続的変化に適合させることにより、システムが複数
の信号源を連続的に特徴づけることのできるようにする
ためには、学習処理を反復的に行なって、新規の混合物
を特徴づけるシナプス係数を更新させるようにする。
【００４３】特性が未知の一次信号源の信号Ｘi (t) に
対応する測定信号Ｅi (t) は入力端子に供給され、手段
１０が、これら未知の特性の測定値（本例の場合には平
均エネルギー）を供給する。
対応する測定信号Ｅi (t) は入力端子に供給され、手段
１０が、これら未知の特性の測定値（本例の場合には平
均エネルギー）を供給する。
【００４４】測定すべき一次信号Ｘ(t) の諸特性は期間
δの連続時間間隔にて求められる。各時間間隔内の信号
特性は次のようなものに関連するものとすることができ
る。即ち、 − 単一値の平均エネルギー、 − 自己相関関数を求めるために、或る信号を時間τだ
けシフトした瞬時におけるその信号と比較することによ
って得られる一連の値、 − スペクトル密度を求めるために、種々の周波数にて
得られる複数の値。
δの連続時間間隔にて求められる。各時間間隔内の信号
特性は次のようなものに関連するものとすることができ
る。即ち、 − 単一値の平均エネルギー、 − 自己相関関数を求めるために、或る信号を時間τだ
けシフトした瞬時におけるその信号と比較することによ
って得られる一連の値、 − スペクトル密度を求めるために、種々の周波数にて
得られる複数の値。
【００４５】例えば、一次信号Ｘi (t) に対する自己相
関関数Γ（τ）をΓxi(t) ＝ΣＸi(t) ・Ｘi (t＋τ)
で求めなければならない場合を考察する。この目的のた
めに、予備処理手段２０は信号Ｅi (t) の自己相関関数
をΓEi（τ）＝ΣＥi (t) ・Ｅi (t＋τ) となるように
決定する。この予備処理手段２０は図４に示すような予
備処理ブロック２５を具えている。このような予備処理
ブロック２５の個数は処理すべき信号Ｅ(t) の数に等し
くする。この場合、時間多重を適用することもできる。
信号Ｅ(t) の自己相関をとるために、この信号Ｅ(t) を
信号取得手段３２に入力させて、これにより所定のレー
トで（期間Ｄ）信号Ｅ(t) の連続サンプルを取出す。手
段３２は一連のサンプルを記憶する記憶素子３２ａ，３
２ｂ， --- を具えているメモリとすることができる。シ
フトτは値Ｄ，２Ｄ，３Ｄ等に順次与えられる。例え
ば、記憶素子３２ａ，３２ｂの出力端子２ａ，２ｂに時
間Ｄだけ離間して現われるサンプルは、値Ｅ(t) ・Ｅ(t
＋Ｄ）を求めるために、前述した処理手段２２に供給さ
れる。メモリのアドレス指定を矢印２９で示す方向にス
ライドさせることにより、τ＝Ｄに対応する関連信号Ｅ
(t) の全体に対する自己相関関数の値が求められる。自
己相関関数の他の値も同様に、シフト２Ｄに対するアド
レス指定をスライドさせ、以下同様に３Ｄ，４Ｄ--- に
対するアドレス指定をスライドさせることにより計算さ
れる。こうした全ての自己相関値が自己相関関数を成
す。
関関数Γ（τ）をΓxi(t) ＝ΣＸi(t) ・Ｘi (t＋τ)
で求めなければならない場合を考察する。この目的のた
めに、予備処理手段２０は信号Ｅi (t) の自己相関関数
をΓEi（τ）＝ΣＥi (t) ・Ｅi (t＋τ) となるように
決定する。この予備処理手段２０は図４に示すような予
備処理ブロック２５を具えている。このような予備処理
ブロック２５の個数は処理すべき信号Ｅ(t) の数に等し
くする。この場合、時間多重を適用することもできる。
信号Ｅ(t) の自己相関をとるために、この信号Ｅ(t) を
信号取得手段３２に入力させて、これにより所定のレー
トで（期間Ｄ）信号Ｅ(t) の連続サンプルを取出す。手
段３２は一連のサンプルを記憶する記憶素子３２ａ，３
２ｂ， --- を具えているメモリとすることができる。シ
フトτは値Ｄ，２Ｄ，３Ｄ等に順次与えられる。例え
ば、記憶素子３２ａ，３２ｂの出力端子２ａ，２ｂに時
間Ｄだけ離間して現われるサンプルは、値Ｅ(t) ・Ｅ(t
＋Ｄ）を求めるために、前述した処理手段２２に供給さ
れる。メモリのアドレス指定を矢印２９で示す方向にス
ライドさせることにより、τ＝Ｄに対応する関連信号Ｅ
(t) の全体に対する自己相関関数の値が求められる。自
己相関関数の他の値も同様に、シフト２Ｄに対するアド
レス指定をスライドさせ、以下同様に３Ｄ，４Ｄ--- に
対するアドレス指定をスライドさせることにより計算さ
れる。こうした全ての自己相関値が自己相関関数を成
す。
【００４６】信号取得手段３２を図４に示す以外の構成
としうることは当業者に明らかである。信号処理手段２
２の出力端子には信号Ｅ(t) に対応する次のような自己
相関関数ΓE が得られる。 ΓEi（τ）＝ΣＥi (t) ・Ｅi (t＋τ）
としうることは当業者に明らかである。信号処理手段２
２の出力端子には信号Ｅ(t) に対応する次のような自己
相関関数ΓE が得られる。 ΓEi（τ）＝ΣＥi (t) ・Ｅi (t＋τ）
【００４７】従って、図１における種々の信号Ｅ(t) は
同じように処理されて、各信号Ｅ(t) に対して自己相関
関数ΓE を発生する。この場合、図１の信号Ｉ（ｔ，
ｐ）は自己相関関数である。平均エネルギーにつき前述
したのと同じ原理を適用することにより、信号源分離手
段１０はそれぞれの例に基づいて学習することにより、
各信号源に対応する自己相関関数ΓX を計算する。
同じように処理されて、各信号Ｅ(t) に対して自己相関
関数ΓE を発生する。この場合、図１の信号Ｉ（ｔ，
ｐ）は自己相関関数である。平均エネルギーにつき前述
したのと同じ原理を適用することにより、信号源分離手
段１０はそれぞれの例に基づいて学習することにより、
各信号源に対応する自己相関関数ΓX を計算する。
【００４８】例を２つの信号源Ｓ１とＳ２だけに限定す
る場合には、次のような信号、即ち Ｅ1(t)＝α11・Ｘ1(ｔ−θ11) ＋α12・Ｘ2 （ｔ−
θ12) Ｅ2(t)＝α21・Ｘ1(ｔ−θ21) ＋α22・Ｘ2 （ｔ−
θ22) が有効であり、これらの信号の自己相関関数ΓE は次ぎ
のようになる。即ち、
る場合には、次のような信号、即ち Ｅ1(t)＝α11・Ｘ1(ｔ−θ11) ＋α12・Ｘ2 （ｔ−
θ12) Ｅ2(t)＝α21・Ｘ1(ｔ−θ21) ＋α22・Ｘ2 （ｔ−
θ22) が有効であり、これらの信号の自己相関関数ΓE は次ぎ
のようになる。即ち、
【数７】
【００４９】信号源分離手段１０は種々の信号源の信号
の自己相関関数ΓX 、 ΓX （τ）＝ΣＸ(t) ・Ｘ（ｔ＋τ） を得る。
の自己相関関数ΓX 、 ΓX （τ）＝ΣＸ(t) ・Ｘ（ｔ＋τ） を得る。
【００５０】信号源特徴化システム８が一次信号Ｘ(t)
の自己相関関数を決定する場合、このシステムでこれら
一次信号のエネルギーを求めることもできる。このため
には、図４で遅延時間τ＝０を選択し、エネルギーに相
当する自己相関関数ΓX (0)の値を出力端子に発生させ
るようにすれば十分である。この場合の演算モードは前
述したエネルギーの計算よりも速くなる。その理由は、
信号源特徴化システムが単一時間間隔内で学習機能をす
ることができ、一連の時間間隔内にて学習する必要がな
いからである。しかし、これには多くのハードウェアを
必要とする。
の自己相関関数を決定する場合、このシステムでこれら
一次信号のエネルギーを求めることもできる。このため
には、図４で遅延時間τ＝０を選択し、エネルギーに相
当する自己相関関数ΓX (0)の値を出力端子に発生させ
るようにすれば十分である。この場合の演算モードは前
述したエネルギーの計算よりも速くなる。その理由は、
信号源特徴化システムが単一時間間隔内で学習機能をす
ることができ、一連の時間間隔内にて学習する必要がな
いからである。しかし、これには多くのハードウェアを
必要とする。
【００５１】他の例では信号Ｉ（ｔ，ｐ）をスペクトル
密度を表わす信号とすることができる。この場合の予備
処理手段２０は、 − 自己相関関数を計算し、次いで各信号Ｅ(t) に対す
るフーリエ変換を行ってから、信号Ｉ（ｔ，ｆ）（ここ
にｆは周波数）を供給するか、 − フーリエ変換（例えば高速フーリエ変換）を行な
い、次いでこれにて求めたフーリエ変換のモジュラスの
自乗を計算する。
密度を表わす信号とすることができる。この場合の予備
処理手段２０は、 − 自己相関関数を計算し、次いで各信号Ｅ(t) に対す
るフーリエ変換を行ってから、信号Ｉ（ｔ，ｆ）（ここ
にｆは周波数）を供給するか、 − フーリエ変換（例えば高速フーリエ変換）を行な
い、次いでこれにて求めたフーリエ変換のモジュラスの
自乗を計算する。
【００５２】信号Ｅ(t) から導出され、しかも同じ周波
数に対して求められる全ての信号Ｉ（ｔ，ｆ）は前述し
たように信号源分離手段１０にて処理される。この場合
に出力端子に現われる信号Ｆ(t) は周波数ｆに対する信
号源Ｓに相当するスペクトル密度Ｄx を表わす。
数に対して求められる全ての信号Ｉ（ｔ，ｆ）は前述し
たように信号源分離手段１０にて処理される。この場合
に出力端子に現われる信号Ｆ(t) は周波数ｆに対する信
号源Ｓに相当するスペクトル密度Ｄx を表わす。
【００５３】種々のの周波数ｆで連続的に作動させ、こ
れらの種々のの周波数での１つの信号源に対するスペク
トル密度の値を組合わせることにより１つ以上の信号源
に対するスペクトル密度の関数を得ることができる。
れらの種々のの周波数での１つの信号源に対するスペク
トル密度の値を組合わせることにより１つ以上の信号源
に対するスペクトル密度の関数を得ることができる。
【００５４】上述したような予備処理手段の出力信号は
平均エネルギー、自己相関関数、スペクトル密度等とす
ることができ、こうした出力信号を用いて１つ以上の信
号源Ｓ１〜Ｓｎを制御することができる。
平均エネルギー、自己相関関数、スペクトル密度等とす
ることができ、こうした出力信号を用いて１つ以上の信
号源Ｓ１〜Ｓｎを制御することができる。
【００５５】従って、自動車に搭載したカーラジオの場
合に、信号源Ｓ１の平均エネルギーが求められている場
合には、測定した平均エネルギーに応じてカーラジオの
出力増幅器を制御することができる。同様に、スピーカ
の音声によって形成される信号源Ｓ２のエネルギーを検
出することによってカーラジオの音量を下げたり、例え
ば話し手が発音する番号を伝送したり、通話が検出され
る場合にだけその通話の伝達具合を評価したりして電話
操作を制御したりすることができる。
合に、信号源Ｓ１の平均エネルギーが求められている場
合には、測定した平均エネルギーに応じてカーラジオの
出力増幅器を制御することができる。同様に、スピーカ
の音声によって形成される信号源Ｓ２のエネルギーを検
出することによってカーラジオの音量を下げたり、例え
ば話し手が発音する番号を伝送したり、通話が検出され
る場合にだけその通話の伝達具合を評価したりして電話
操作を制御したりすることができる。
【００５６】特性変数がスペクトル密度に対応する場合
には、カーラジオの音質調整器又は等化器を制御するこ
とができる。
には、カーラジオの音質調整器又は等化器を制御するこ
とができる。
【００５７】このようなことは、信号Ｅ(t) に対するト
ランスジューサ又は検出器に関連する他の音声再生装置
の場合にも当てはまることである。
ランスジューサ又は検出器に関連する他の音声再生装置
の場合にも当てはまることである。
【００５８】斯様な制御を実施するために、信号源特徴
化システム８は制御手段１５（図２）を具えており、こ
れは該当する用途との組合わせで採るべき作用を決定す
る。従って、自動車の乗客スペース内での音声の検出に
よりカーラジオの音量を制御したりすることができる。
このために、制御手段１５は適切な信号源を制御する指
令１６を供給する。
化システム８は制御手段１５（図２）を具えており、こ
れは該当する用途との組合わせで採るべき作用を決定す
る。従って、自動車の乗客スペース内での音声の検出に
よりカーラジオの音量を制御したりすることができる。
このために、制御手段１５は適切な信号源を制御する指
令１６を供給する。
【００５９】他の用途として、信号源Ｓ１〜Ｓｎを混合
物が無線伝送によって持たらされる種々の無線源のよう
なものとすることができる。この場合には、例えば空中
線により形成される検出器によって信号Ｅ(t) を検出す
ることができる。この場合の信号源特徴化システムが行
なう信号処理は前述した信号処理と同様である。
物が無線伝送によって持たらされる種々の無線源のよう
なものとすることができる。この場合には、例えば空中
線により形成される検出器によって信号Ｅ(t) を検出す
ることができる。この場合の信号源特徴化システムが行
なう信号処理は前述した信号処理と同様である。
【００６０】さらに他の場合として、種々の信号源が同
じ装置内に位置し、信号Ｘ(t) が配線により搬送され、
混合物がこれらの配線間のクロストークにより形成され
る場合がある。この場合の信号Ｅ(t) はトランスジュー
サＣ１〜Ｃｎによって得られるのではない。
じ装置内に位置し、信号Ｘ(t) が配線により搬送され、
混合物がこれらの配線間のクロストークにより形成され
る場合がある。この場合の信号Ｅ(t) はトランスジュー
サＣ１〜Ｃｎによって得られるのではない。
【００６１】スペクトル密度Ｄx (V) を求めるために、
自己相関関数を計算する場合につき説明した予備処理手
段２０と、信号源分離手段１０の出力端子に設ける事後
処理手段３０とを組合わせることもできる。図５はこの
タイプの信号処理に関連し、信号源分離手段１０の前の
予備処理手段２０は自己相関関数Γxi(t) を求め、信号
源分離手段１０の出力端子に配置した事後処理手段３０
はフーリエ変換をする。
自己相関関数を計算する場合につき説明した予備処理手
段２０と、信号源分離手段１０の出力端子に設ける事後
処理手段３０とを組合わせることもできる。図５はこの
タイプの信号処理に関連し、信号源分離手段１０の前の
予備処理手段２０は自己相関関数Γxi(t) を求め、信号
源分離手段１０の出力端子に配置した事後処理手段３０
はフーリエ変換をする。
【００６２】本発明を式（２）で定義される利得項と純
粋な遅延項とを含んでいる線形たたみ込み信号の場合に
つき説明したが、本発明は一般的なたたみ組み混合物、
即ち式（１）で定義されるような混合物にも適用するこ
とができる。
粋な遅延項とを含んでいる線形たたみ込み信号の場合に
つき説明したが、本発明は一般的なたたみ組み混合物、
即ち式（１）で定義されるような混合物にも適用するこ
とができる。
【００６３】上述した式（２）の特殊なケースに対する
一般事項を減らすために、信号処理を、先ず周波数帯域
が制限されている信号Ｅ(t) に適用する。この目的のた
めに、予備処理手段２０は入力端子にそれぞれ同一のフ
ィルタ４０（図６）を具えており、これらのフィルタは
各信号Ｅi (t) を小さめの周波数帯域に制限する。信号
処理は上述した処理と同じであるが、得られる結果は一
次信号Ｘ(t) だけでなく、これらの一次信号の混合物を
ろ波したものにも関連する。それでも、こうした結果は
任意のたたみ込み混合物の信号源を特徴づけるのに十分
である。例えば、平均エネルギーはスペクトル密度を計
算する場合に、連続周波数帯域に関連する信号を出力端
子にて合成して、全周波数スペクトルに対する前記特性
変数を得ることができる。
一般事項を減らすために、信号処理を、先ず周波数帯域
が制限されている信号Ｅ(t) に適用する。この目的のた
めに、予備処理手段２０は入力端子にそれぞれ同一のフ
ィルタ４０（図６）を具えており、これらのフィルタは
各信号Ｅi (t) を小さめの周波数帯域に制限する。信号
処理は上述した処理と同じであるが、得られる結果は一
次信号Ｘ(t) だけでなく、これらの一次信号の混合物を
ろ波したものにも関連する。それでも、こうした結果は
任意のたたみ込み混合物の信号源を特徴づけるのに十分
である。例えば、平均エネルギーはスペクトル密度を計
算する場合に、連続周波数帯域に関連する信号を出力端
子にて合成して、全周波数スペクトルに対する前記特性
変数を得ることができる。
【図１】予備処理手段を具えている本発明による信号源
特徴化システムの一例を示すブロック図である。
特徴化システムの一例を示すブロック図である。
【図２】一次信号源に遡及する制御手段を具えている信
号源特徴化システムを示すブロック図である。
号源特徴化システムを示すブロック図である。
【図３】信号の平均エネルギーを求めるための予備処理
手段の一例の一部を示すブロック図である。
手段の一例の一部を示すブロック図である。
【図４】自己相関関数を求めるための予備処理手段の一
例の一部を示すブロック図である。
例の一部を示すブロック図である。
【図５】予備処理手段及び事後処理手段を具えている信
号源特徴化システムを示すブロック図である。
号源特徴化システムを示すブロック図である。
【図６】一般的なたたみ込み混合物を予備処理するため
にフィルタ手段を具えている図３に示すものと同様なブ
ロック図である。
にフィルタ手段を具えている図３に示すものと同様なブ
ロック図である。
５，Ｓ１，Ｓ２--Ｓｎ 一次信号源 ８ 信号源特徴化システム 10 信号源分離手段 20 予備処理手段 Ｃ１，Ｃ２--- Ｃｎ トランスジューサ（マイクロホ
ン）
ン）
Claims (7)
- 【請求項１】 信号源分離手段（１０）を具え、それぞ
れの一次信号源（５）からの一次信号Ｘ（ｔ）の線形た
たみ込み混合により形成される第１信号Ｅ（ｔ）から出
発し、少なくとも１つの各一次信号Ｘ（ｔ）を特徴づけ
る少なくとも１つの第２信号（Ｆ）を供給する信号源特
徴化システム（８）において、当該システムが前記信号
源分離手段（１０）の前に配置される予備処理手段（２
０）を具え、この予備処理手段が前記第１信号Ｅ（ｔ）
を予備処理して、この信号Ｅ（ｔ）の少なくとも１つの
特性変数を求め、この変数が、前記一次信号Ｘ（ｔ）に
関連する同じ性質の特性変数に係わる固定又はゆっくり
変化する係数による線形結合によって形成される第３信
号Ｉ（ｔ，ｐ）の形態で供給されるようにしたことを特
徴とする信号源特徴化システム。 - 【請求項２】 前記特性変数を平均エネルギー、スペク
トル密度及び相関関数とすることを特徴とする請求項１
に記載のシステム。 - 【請求項３】 前記システムが、前記信号源分離手段
（１０）の出力端子に配置されて、この信号源分離手段
（１０）により供給される第４信号を事後処理する事後
処理手段（３０）を具え、固定係数での前記線形結合
が、事後処理と予備処理との組合わせにより決定される
ようにしたことを特徴とする請求項１又は２に記載のシ
ステム。 - 【請求項４】 前記事後処理手段を前記一次信号Ｘ
（ｔ）の推定値を供給するのに適用するようにしたこと
を特徴とする請求項３に記載のシステム。 - 【請求項５】 前記システムが制御手段（１５）を具
え、この制御手段の入力端子にて受信する前記第２信号
（Ｆ）に基づいて前記制御手段が少なくとも１つの信号
源を制御するための少なくとも１つの指令（１６）を供
給するようにしたことを特徴とする請求項１〜４のいず
れかに記載のシステム。 - 【請求項６】 電気信号、音響信号又は電磁信号を伝送
及び／又は受信する装置の制御用に請求項１〜５のいず
れかに記載のシステムを用いる信号源特徴化システムの
使用方法。 - 【請求項７】 カーラジオによる音声制御又は手を用い
ないでダイヤル操作する電話操作の制御用に請求項６に
記載のシステムを用いる信号源特徴化システムの使用方
法。
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