JPH09252235A - 遅延されかつろ波されたソースのブラインドセパレーションのための方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 互いに遅延したかつ環境でひずみを受けたソ
ースのマルチパスコピーの集合を含むソースを分離でき
るブラインドソース分離システムを実現する。 【解決手段】 チャネル１および２の混合信号ｘ_１，ｘ
_２はチャネル１および２の適応重みｗ_１，ｗ_２で乗算さ
れチャネル１および２の積信号を生成する。チャネル２
近似信号ｕ_２からチャネル１ろ波フィードバック信号
が、チャネル１近似信号ｕ_１からチャネル２ろ波フィー
ドバック信号が発生される。チャネル１ろ波フィードバ
ック信号はチャネル１積信号に加えられチャネル１近似
信号ｕ_１を発生し、かつチャネル２ろ波フィードバック
信号はチャネル２積信号に加えられてチャネル２近似信
号ｕ_２を生成する。非線形関数３５，３６が近似信号ｕ
_１，ｕ_２に適用されて出力信号ｙ_１，ｙ_２を生成する。
適応重みおよびろ波フィードバック信号が調整され３
７、出力信号ｙ_１，ｙ_２のエントロピーを最大にする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は信号ソースまたは信
号源を分離する方法に関し、かつより特定的には、複数
のソースのブラインドセパレーション（ｂｌｉｎｄ ｓ
ｅｐａｒａｔｉｏｎ）に関する。

【０００２】

【従来の技術】ブラインドソースセパレーションは独立
したソースの混合物を観察することを意味しており、か
つこれらの混合された信号のみを使用しかつ他には何も
使用することなく、元のまたはソース信号を復元する。

【０００３】センサのアレイからの独立したソースの分
離は信号処理において古典的ではあるが困難な問題であ
る。一般に、信号ソースならびにそれらの混合物の特性
は未知である。ソースが独立であるという一般的な仮定
以外は、信号ソースの知識はなく、前記信号処理は一般
に「信号源またはソースのブラインドセパレーション
（ｂｌｉｎｄ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｕｒ
ｃｅｓ）」として技術的に知られている。このセパレー
ションまたは分離は「ブラインド」であり、それは独立
した信号源の信号について何も知られていないからであ
る。

【０００４】ソース信号のブラインドセパレーションの
典型的な例はソース信号が、２つの（またはそれ以上
の）別個の話者のような、２つの独立したソースによっ
て発生される音声である場合である。等しい数のマイク
ロホン（この例では２つ）が使用されてミキシングされ
た信号を生成し、各々の信号はソース信号の重み付けさ
れた合計として構成される。各々のソース信号は話者か
らマイクロホンにわたる間に何らかの未知の量だけ遅延
されかつ減衰され、マイクロホンにおいて他方のソース
信号の遅延されかつ減衰された成分と混合される。ソー
ス信号の複数反射によって発生する、マルチパス信号が
さらに直接のソース信号と混合される。これは一般に
「カクテルパーティ」問題として知られており、それは
人は一般に、マルチパス信号を含めて、他の妨害信号を
ろ波除去する一方で単一の音声ソースを聴取することを
希望するからである。

【０００５】信号処理技術に習熟したものはブラインド
ソースセパレーションの問題を解決しようと努力してお
り、それは数多くの通信分野へのその広い用途のためで
ある。例えば、セルラ電気通信技術においては、受信機
は受け入れられないレベルの妨害を避けるためにマルチ
パス信号を除去しなければならない。

【０００６】ユッテン（Ｊｕｔｔｅｎ）およびヘラウト
（Ｈｅｒａｕｌｔ）（“Ｓｐａｃｅｏｒ Ｔｉｍｅ Ａ
ｄａｐｔｉｖｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｂｙ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍｏｄｕｌｅ
ｓ”，Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ Ｃｏ
ｍｐｕｔｉｎｇ，Ｓｎｏｗｂｉｒｄ，ＵＴ，Ｊ．Ｓ．Ｄ
ｅｎｋｅｒ，Ｅｄ．，ＡＩＰ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ １５１，ｐｐ．２０７−２１
１，１９８６）は始めて適応分離能力を備えた簡単なニ
ューラルネットワークを紹介した。ユッテン−ヘラウト
ネットワークの詳細な説明についてはピエール・コモン
（Ｐｉｅｒｒｅ Ｃｏｍｏｎ）他の“Ｂｌｉｎｄ Ｓｅ
ｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｏｕｒｃｅｓ，Ｐａｒｔ
ＩＩ：Ｐｒｏｂｌｅｍ Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ”，Ｓｉｇ
ｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ２４（１），ｐｐ．１１
−２０（１９９１）を参照されたい。コモン他はパイプ
ライン方式の推計学的反復によってＮのファンクショナ
ルの共通のゼロをサーチすることにより前記ユッテン−
ヘラウトネットワークが機能することを述べている。コ
モン他はユッテン−ヘラウトネットワークが混合された
信号の独立を仮定することに依存することを示してお
り、これは混合された信号がソース信号のリニアな組合
わせである場合にのみ独立したソース信号を仮定するこ
とから生じる。コモン他は非線形性の何らかの導入は前
記問題をいくつかの変数を有する非線形方程式に関する
重複決定（ｏｖｅｒｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）システムの
解を必要とするものに変えることを述べている。

【０００７】一般に、従来技術は瞬時的な混合物に関係
しており遅延したかつろ波されたソースを扱うことはで
きない。例えば、プラット（Ｐｌａｔｔ）およびファギ
ン（Ｆａｇｇｉｎ）（Ｎｅｔｗｏｋｓ Ｆｏｒ ｔｈｅ
Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｏｕｒｃｅｓ Ｔｈ
ａｔ Ａｒｅ Ｓｕｐｅｒｉｍｐｏｓｅｄ ａｎｄＤｅ
ｌａｙｅｄ”，Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ
Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓ
ｙｓｔｅｍｓ，Ｖｏｌ．４，Ｍｏｒｇａｎ−Ｋａｕｆｍ
ａｎｎ，Ｓａｎ Ｍａｔｅｏ，Ｃａｌｉｆ．，１９９
２）は、前記ユッテン−ヘラウトネットワークの混合マ
トリクスを評価する一方で、前記ユッテン−ヘラウトネ
ットワークを時間遅延のマトリクスをも評価するよう変
更するネットワークを提案した。プラットおよびファギ
ンは時間遅延と共にまたはろ波を通して混合されるソー
ス信号を分離するために新しいネットワークを提案し
た。しかしながら、プラットおよびファギンはまたはそ
れらの学習技術は複数の安定状態を有しかつ経験による
場合を除きそれらは１つの解への収束（すなわち、別個
のソース信号）を予測できないことを述べている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】現実の世界の条件の下
で作動するブラインドソースセパレーションシステムは
多数の用途を有している。例えば、ノイズの存在する状
況での音声信号の増強、遠隔地間会議の状況での話者の
分離（カクテルパーティ問題）、マルチパス反響ひずみ
の除去、シンボル間妨害の低減、その他である。現在の
アルゴリズムはすべて、広帯域オーディオ記録のよう
な、数多くの現実の世界の状況に対しそれらの首尾よい
適用をはばむという欠点を有している。

【０００９】したがって、現実の世界の条件の下で動作
するブラインドソースセパレーションシステムが極めて
望まれる。

【００１０】本発明の目的は、新規なかつ改善されたブ
ラインドソースセパレーションシステムを提供すること
にある。

【００１１】本発明の他の目的は、現実の世界の条件の
下で動作する新規なかつ改善されたブラインドソースセ
パレーションシステムを提供することにある。

【００１２】本発明のさらに他の目的は、お互いに関し
て遅延されたソースを取り扱う能力を有する新規なかつ
改善されたブラインドソースセパレーションシステムを
提供することにある。

【００１３】本発明のさらに他の目的は、環境によって
ひずみを受けたソースのマルチパスコピー（複製）を合
わせたものを含むソースを分離可能な新規なかつ改善さ
れたブラインドソースセパレーションシステムを提供す
ることにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】ソース信号の成分を含む
等しい数の混合された信号からのソース信号を復元する
新規な方法によって上記問題および他のものは少なくと
も部分的に解決され、かつ上記目的および他のものが実
現される。該方法の最初のステップとして、チャネル１
および２の混合された信号はチャネル１および２の適応
重みによって乗算されて、それぞれ、チャネル１および
２の積信号を生成する。チャネル１のろ波されたフィー
ドバック信号がチャネル２の近似信号から発生されかつ
チャネル２のろ波されたフィードバック信号がチャネル
１の近似信号から発生される。チャネル１のろ波された
フィードバック信号は前記チャネル１の積信号に加えら
れてチャネル１の近似信号を生成し、かつチャネル２の
ろ波されたフィードバック信号が前記チャネル２の積信
号に加えられてチャネル２の近似信号を生成する。非線
形関数が前記近似信号に適応されて出力信号を生成す
る。前記適応重みおよびろ波されたフィードバック信号
はチャネル１およびチャネル２の出力信号のエントロピ
ーを最大にするよう調整される。

【００１５】本発明の好ましい実施形態では、前記チャ
ネル１の混合信号を前記チャネル１の適応重みによって
乗算してチャネル１の積信号を生成するステップはチャ
ネル１の混合信号を一連の異なる遅延に関連する一連の
異なる重みによって乗算しかつ加算または合計を行なっ
てチャネル１の積信号を生成する段階を含み、前記チャ
ネル２の混合信号をチャネル２の適応重みによって乗算
してチャネル２の積信号を生成するステップは前記チャ
ネル２の混合信号を一連の異なる遅延に関連する一連の
異なる重みによって乗算しかつ加算または合計を行なっ
てチャネル２の積信号を生成するステップを含む。ま
た、前記チャネル１のろ波されたフィードバック信号を
発生するステップは前記チャネル２の近似信号を一連の
異なる遅延に関連する一連の異なる重みによって乗算し
かつ加算を行ないチャネル１のろ波されたフィードバッ
ク信号を生成するステップを含み、かつ前記チャネル２
のろ波されたフィードバック信号を発生するステップは
前記チャネル１の近似信号を一連の異なる遅延に関連す
る一連の異なる重みによって乗算しかつ加算を行なって
チャネル２のろ波されたフィードバック信号を生成する
ステップを含む。

【００１６】

【発明の実施の形態】ブラインドソースを分離する基本
的な問題は図１の単純化した表現を参照することにより
最も明瞭に見ることができる。以後使用される特定の例
では、ソースは音声を表わす信号とされるが、ソースの
信号は、光信号、オーディオ信号、ＲＦ信号、振動測
定、あるいはクロストークまたは同様の形式の妨害を含
み得る任意のシステムのような、検知されかつ処理でき
る任意のものとすることができることを理解すべきであ
る。図１においては、ブラインドソース分離システムは
（この時点で）未知の成分を含む古典的なブラックボッ
クス１０で表わされている。一対のマイクロホン１１お
よび１２がブラックボックス１０に２つの入力を提供
し、これらの入力は２つの別個の独立したソースＳ_１お
よびＳ_２から得られる。マイクロホン１１は第１の混合
信号ａ_１１Ｓ_１＋ａ_１２Ｓ_２を提供し、かつマイクロホ
ン１２は第２の混合信号ａ_２１Ｓ_１＋ａ_２２Ｓ_２を提供
する。理解されるように、これらの混合信号の“ａ”は
何らかの未知の固定振幅を表わす。ブラックボックス１
０は２つの入力信号へのアクセスのみを有しかつそれら
を２つの元のソース信号Ｓ_１およびＳ_２へと分離しなけ
ればならない。

【００１７】非常に単純化した例では、ソース信号Ｓ_１
およびＳ_２は、図２において、それぞれ、パルス（方形
波形）１３および１４で表わされ、パルス１４は負であ
り、またはパルス１３の反対である。ブラックボックス
１０の第１の入力に加えられる第１の混合信号は波形１
５で表わされ、これはパルス１３の部分（１に等しい）
およびパルス１４の部分（この単純化した例では２分の
１に等しい）を含む。同様に、ブラックボックス１０へ
の第２の入力は波形１６で表わされ、これはパルス１４
の部分（１に等しい）およびパルス１３の部分（２分の
１に等しい）を含んでいる。続いて、ブラックボックス
１０は上部チャネルにおいてパルス１３の部分からパル
ス１４の部分を減算して純粋なソース信号Ｓ_１に到達し
なければならない。また、ブラックボックス１０は下部
チャネルにおいてパルス１４の部分からパルス１３の部
分を減算して純粋なソース信号Ｓ_２に到達しなければな
らない。もしパルス１３およびパルス１４の部分から減
算された、それぞれ、パルス１４およびパルス１３の部
分がぴったり正しければ、ブラックボックス１０の出力
において純粋のソース信号が達成される。しかしなが
ら、問題はいつ出力が分離されるかを決定する基準を見
つけることである。

【００１８】最近、ベル（Ｂｅｌｌ）およびセジノフス
キー（Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ）はブラインドソース分離の
ための可能な基準は相互の情報であることを述べている
（Ａ．Ｊ．Ｂｅｌｌ ａｎｄ Ｔ．Ｊ．Ｓｅｊｎｏｗｓ
ｋｉ，“Ｂｌｉｎｄ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
Ｂｌｉｎｄ Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ：Ａｎ Ｉｎ
ｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ Ａｐｐｒｏ
ａｃｈ”，Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．３４１５−
３４１８，Ｄｅｔｒｏｉｔ Ｍｉ，Ｍａｙ ９−１２，
１９９５ ａｎｄ Ａ．Ｊ．Ｂｅｌｌ ａｎｄ Ｔ．
Ｊ．Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ，“Ａｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉ
ｏｎ−ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ
ｔｏ Ｂｌｉｎｄ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｂ
ｌｉｎｄＤｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ”，Ｔｅｃｈｎｉ
ｃａｌ Ｒｅｐｏｒｔ ＩＮＣ−９５０１，ＵＳＣＤ，
Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｎｅｕｒａｌ Ｃｏｍｐ
ｕｔａｔｉｏｎ，Ｆｅｂ．１９９５）。ベルおよびセジ
ノフスキーのブラインドソース分離システムの単純化し
たブロックおよび回路図が図３に示されている。

【００１９】特に図３を参照すると、２つのセンサ１９
および２０が、ｘ_１およびｘ_２として表わされる、２つ
の混合された信号を未知のソースから受ける。混合され
た信号ｘ_１は重みｗ_１１によって乗算されかつ加算回路
２１に供給される。混合された信号ｘ_１はまた他の重み
ｗ_１２によって乗算されかつ加算回路２２に供給され
る。同様に、混合された信号ｘ_２が重みｗ_２２によって
乗算されかつ加算回路２２に供給される。混合された信
号ｘ_１はまた他の重みｗ_２１によって乗算されかつ加算
回路２１に加えられる。バイアス重みｗ_０１およびｗ
_０２もまた、それぞれ、加算回路２１および２２に供給
されて合計値の平均値を調整する。加算回路２１および
２２からの出力信号は次に、それぞれ、出力回路２３お
よび２４に供給され、該出力回路２３および２４は次に
それらの信号を非線形関数を通しかつ分離されたソース
信号ｙ_１およびｙ_２を供給する。

【００２０】ベルおよびセジノフスキーはベクトルｙ
（ｔ）＝ｇ（ｕ（ｔ））の成分の間の相互情報を最小に
することによって種々の重み（Ｗ）を学習することを提
案し、ここでｕは加算回路２１および２２からのベクト
ルまたは出力信号であり、かつｇはソースの累積的密度
関数を近似する非線形関数である。ベルおよびセジノフ
スキーは（音声のような）正方向の尖度の高い（ｐｏｓ
ｉｔｉｖｅｌｙ ｋｕｒｔｏｔｉｃ）信号に対しては、
ｙの成分の間の相互情報を最小にすることはｙのエント
ロピーを最大にすることに等しいことを示し、これはＨ
（ｙ）＝−Ｅ［ｌｎ（ｆ_y （ｙ））］と書くことがで
き、ここでｆ_y （ｙ）はｙの確率密度関数を示す。全ネ
ット（ｎｅｔ）のヤコビアンの行列式を｜Ｊ｜で表わす
と、ｆ_y （ｙ）はｆ_x （ｘ）／｜Ｊ｜で表わすことがで
きる（ヤコビアンはδｘ_ｉ／δｙ_ｊのエントリを有する
行列である。ただし、ここでδは明細書の説明文中では
偏微分の記号として使用する）。次に、前記出力信号の
エントロピーを最大にすることはＥ［ｌｎ｜Ｊ｜］を最
大にすることにつながり、これは次に期待値を使用する
代わりにｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）の例を使用して以下の
推計的勾配上昇ルールへと展開できる。

【数１】 上の適応ルールを得るために、ｇ（ｙ）＝１／（１＋ｅ
^−ｙ）が非線形関数として使用されて前記累積的密度関
数を近似する。

【００２１】このおよびユッテン−ヘラウトのアルゴリ
ズムを現実の世界の状況に適用するためにいくつかの障
害がある。これらは、分離解の首尾よい学習に対するノ
イズの影響、多分未知の数のソース（特に、ノイズソー
ス）、およびソース信号が静止しているという仮定を含
む。最も顕著なものはソースの同時的なミキシングの仮
定である。いずれかの現実の世界のレコーディングにお
いては、媒体を通る信号の伝搬は（空気または水を通る
音のように）瞬時的なものではなく、前記混合物におけ
るソースの間に位相差がある。これは図４のいくつかの
単純化した波形で示されている。ソース１３および１４
（前に図２に関して説明した）は混合されて第１および
第２の混合された信号２５および２６を生成する。しか
しながら、この例では、信号１３と混合された信号１４
の部分はある未知の量だけ遅延している。同様に、信号
１４と混合された信号１３の部分はある未知の量だけ遅
延している。波形２７および２８から分かるように、分
離されたソースは混合物のリニアな組合わせとして達成
できない。現在のブラインドソース分離システムはこれ
らの遅延に耐えることができない。関連する問題は信号
のマルチパス到達である。一般に、各々のセンサはソー
ス信号の清浄な（ｃｌｅａｎ）写しのみを観察している
のではなく、環境によって、例えば、室のインパルス応
答によって、ひずみを受けたマルチパスコピーの合計し
たものを観察している。

【００２２】次に図５を参照すると、本発明に係わるブ
ラインドソース分離システム３０の単純化したブロック
／回路図が示されている。システム３０の動作を理解す
るために、簡略化のため２つのソースｙ_１およびｙ_２な
らびにそれらの２つの混合物ｘ_１およびｘ_２を仮定す
る。もちろん以下の説明は任意の数のソースおよびそれ
らの混合物に一般化することができることは理解される
であろう。チャネル１混合信号ｘ_１はチャネル１適応重
みｗ_１によって乗算されてチャネル１積信号を生成し、
この信号は加算回路３２に供給される。また、チャネル
２混合信号ｘ_２はチャネル２適応重みｗ_２によって乗算
されてチャネル２積信号を生成し、この信号は加算回路
３３に供給される。前に説明したように、バイアス重み
ｗ_０１およびｗ_０２もまた加算回路３２および３３にそ
れぞれ供給されるが、いくつかの特定の例ではこれらの
信号は無視されあるいは他の要素に組み込まれる。

【００２３】加算回路３２および３３の出力信号は、そ
れぞれ、近似信号ｕ_１およびｕ_２であり、これらはろ波
されたフィードバック信号を発生するために使用され、
該ろ波されたフィードバック信号は次に、それぞれ、加
算または合計回路３２および３３に供給される。この特
定の実施形態では、チャネル１のろ波されたフィードバ
ック信号はチャネル２近似信号ｕ_２を遅延ｄ_１２だけ遅
延させかつ遅延した信号を重みｗ_１２によって乗算する
ことによって発生される。同様に、チャネル２のろ波さ
れたフィードバック信号はチャネル１の近似信号ｕ_１を
遅延ｄ_２１だけ遅延させかつ遅延した信号を重みｗ_２１
で乗算することによって発生される。近似信号ｕ_１およ
びｕ_２はまた出力回路３５および３６に供給され、これ
らの出力回路は前記近似信号をシグモイドまたはＳ字状
（ｓｉｇｍｏｉｄ）関数を通して受け渡し、チャネル１
およびチャネル２の出力信号ｙ_１およびｙ_２を生成す
る。該出力信号は調整回路３７においてチャネル１の適
応重みｗ_１、チャネル１のろ波されたフィードバック信
号、チャネル２の適応重みｗ_２、およびチャネル１およ
び２のフィードバック重みおよび遅延をチャネル１およ
びチャネル２出力信号ｙ_１およびｙ_２のエントロピーを
最大にするために調整しかつ、それによって、前記出力
信号ｙ_１としての第１のソース信号および前記出力信号
ｙ_２として第２のソース信号を復元するために使用され
る。

【００２４】システム３０は次に以下の数式を計算し、
この場合ｕ_ｉは非線形要素の前の出力であり、かつｗ
_０ｉはバイアス重みである。

【数２】 この場合、ｇはロジスティック関数ｇ（ｕ）＝１／（１
＋ｅ^−ｕ）である。ｇはまたＳ字状関数（ｓｉｇｍｏｉ
ｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）とも称される。

【００２５】出力ｙ_１およびｙ_２の間の相互情報は前記
出力におけるエントロピーを最大にすることによって最
小にされ、これはＥ［ｌｎ｜Ｊ｜］を最大にすることに
等しい。前記ネットワークのヤコビアン行列式は次のよ
うになる。

【数３】 ネットワークの各パラメータに対する適応ルールは今や
そのパラメータに関してｌｎ｜Ｊ｜の勾配を計算するこ
とによって得ることができる。

【００２６】ｗ_１に対しては、以下の数式が得られる。

【数４】 ロジスティック関数に対しては次の数式が成立する。

【数５】 したがって、偏微分に対しては次の数式が成立する。

【数６】 ｗ_１に対する適応ルールは前記数式４から（ｗ_２と同様
に）次のようになる。

【数７】 バイアス適応は次のようになる。

【数８】 これらの重みおよびバイアスの役割は前記Ｓ字状関数ｇ
を通って受け渡される情報を最大にするようにデータを
スケーリングしかつシフトすることである。

【００２７】ｗ_１２に対しては、偏微分は次のようにな
る。

【数９】 したがって、ｗ_１２に対する適応は（ｗ_２１と同様に）
次のようになる。

【数１０】 これらのルールは今の押しつぶされた出力ｙ_ｉを遅延ｄ
_ｉｊで他のソースｕ_ｊから相関解除またはデコリレート
し（ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｅ）、これはセパレーション
に等価である。前記数式９および数式１０において、ｕ
_１およびｕ_２の時間インデクスはかっこに入れて与えら
れており、一方他の変数に対しては、時間は暗にｔであ
ると仮定されていることに注意を要する。前記数式３か
らスタートするすべての偏微分はまた時間インスタンス
ｔでとられており、これは相互偏微分（ｃｒｏｓｓ ｐ
ａｒｔｉａｌ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ）を再帰的に時
間へと逆方向に展開する必要がない理由である。

【００２８】遅延ｄ_１２に対する偏微分または偏導関数
は次の通りである。

【数１１】 これは次の関係を利用する。

【数１２】 前記遅延に対する適応ルールは次のようになる（再び、
ｕ_ｉに対する時間インデクスのみが明示的に書かれてい
る）。

【数１３】 それぞれの適応ルールがローカルであり、すなわち、ネ
ットワークの分岐において重みまたは遅延を適応させる
ためには、その分岐に入るまたはその分岐から出ていく
データのみが必要であることは注目に値する。Ｎ個の混
合物への一般化もしたがって単に前記数式１０および数
式１３における１および２を他の指数と置き換えかつそ
れらの項を加算することによって行なうことができる。

【００２９】図６を参照することによって分かるよう
に、本発明に係わる他のブラインドソース分離システム
４０の単純化したブロック／回路図が示されている。シ
ステム４０は混合された信号ｘ_１およびｘ_２を、それぞ
れ、適応フィルタ４２および４３への入力において受け
入れる。これらのフィルタ内で、適応フィルタ４２にお
いて、チャネル１の混合信号ｘ_１は一連の異なる遅延に
関連する一連の異なる重みによって本質的にまたは実質
的に乗算されかつ加算が行なわれチャネル１の積信号が
生成され、該チャネル１積信号はチャネル１加算回路４
４に供給される。また、適応フィルタ４３において、チ
ャネル２混合信号ｘ_２が一連の異なる遅延に関連する一
連の異なる重みによって本質的にまたは実質的に乗算さ
れかつ加算が行なわれてチャネル２積信号を生成し、こ
れはチャネル２加算回路４５に供給される。さらに、前
に説明したように、バイアス重みｗ_０１およびｗ_０２も
またそれぞれ加算回路４４および４５に加えられ、もち
ろんいくつかの特定の例ではこれらの信号は無視されあ
るいは他の要素に組み込むこともできる。

【００３０】加算回路４４および４５の出力信号は、そ
れぞれ、近似信号ｕ_１およびｕ_２であり、これらはろ波
されたフィードバック信号を生成し、これらのろ波され
たフィードバック信号は次に、それぞれ、加算回路４５
および４４にそれぞれ供給される。この特定の実施形態
では、チャネル１のろ波されたフィードバック信号はチ
ャネル２近似信号ｕ_２を他の適応フィルタ４６を通すこ
とによって発生され、この場合ｕ_２は一連の異なる遅延
に関連する一連の異なる重みによって本質的にまたは実
質的に乗算されかつ適応フィルタ４６において加算が行
なわれてチャネル１のろ波されたフィードバック信号が
生成され、この信号はチャネル１加算回路４４に供給さ
れる。また、チャネル２のろ波されたフィードバック信
号はチャネル１の近似信号ｕ_１を他の適応フィルタ４７
を通すことによって発生され、この場合ｕ_１は適応フィ
ルタ４７において一連の異なる遅延に関連する一連の異
なる重みによって実質的にまたは本質的に乗算されかつ
加算が行なわれチャネル２のろ波されたフィードバック
信号が生成され、この信号はチャネル２の加算回路４５
に供給される。近似信号ｕ_１およびｕ_２はまた出力回路
４８および４９に供給され、該出力回路４８および４９
はｕ_１およびｕ_２を非線形を通し出力信号ｙ_１およびｙ
_２を生成する。前記出力信号は調整回路５０において使
用されてチャネル１およびチャネル２の適応フィルタ４
２，４３，４６および４７を調整し、チャネル１および
チャネル２の出力信号ｙ_１およびｙ_２のエントロピーを
最大にしかつ、それによって、出力信号ｙ_１として第１
のソース信号をおよび出力信号ｙ_２として第２のソース
信号を復元する。

【００３１】適応遅延はいくつかの用途には十分である
が、大部分のオーディオ信号に対してはそれらは十分で
はない。音響的環境（例えば、室）は各ソースとマイク
ロホンの対の間で異なるインパルス応答を与える。さら
に、各マイクロホンは異なる特性を持つかもしれず、あ
るいは少なくともそれらの周波数応答は異なる方向のソ
ースに対して異なるであろう。これらの欠点を克服する
ため、図６のブラインドソース分離システム４０が使用
され、その動作はそれを以下に説明すようにたたみ込み
混合物（ｃｏｎｖｏｌｖｅｄ ｍｉｘｔｕｒｅｓ）とし
てモデル化することにより説明される。簡略化のため、
ｚ変換領域における２つのソースが示されているが、こ
れは前と同様に任意の数のソースに一般化できることは
理解されるであろう。

【００３２】

【数１４】 この場合、Ａ_ｉｊは任意の種類のフィルタのｚ変換であ
り、かつＳ_１およびＳ_２はソースである。

【００３３】混合信号Ｘ_１およびＸ_２の項においてソー
スＳに対して解くと次のようになる。

【数１５】 Ｇ（ｚ）はＡ_１２（ｚ）Ａ_２１（ｚ）−Ａ_１１（ｚ）Ａ
_２２（ｚ）を示す。これはセパレーションに対するフィ
ードフォワードアーキテクチャを与える。しかしなが
ら、単純なフィードフォワードアーキテクチャはそれ自
身前記数式１５の解に帰するものではない。セパレーシ
ョンに加え、それは出力をホワイト化する（ｗｈｉｔｅ
ｎｉｎｇ）副作用を有する。ホワイト化効果は図６のブ
ラインドソース分離システム４０を使用することにより
避けられる。

【００３４】システム４０においては、非線形要素の前
の出力（近似信号）は次のようになる。

【数１６】 前記数式１４および数式１６を使用しかつ適応フィルタ
４２をＷ_１１として、適応フィルタ４３をＷ_２２とし
て、適応フィルタ４６をＷ_１２として、かつ適応フィル
タ４７をＷ_２１として示すと、完全なセパレーションお
よびデコンボリューション（ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏ
ｎ）のための解は次のようになる。

【数１７】 Ｗ_１１＝Ｗ_２２＝１とすることにより、出力におけるエ
ントロピーはソースをホワイト化することなく最大にす
ることができる。この場合、Ｗ_１１およびＷ_２２は次の
解を有する。

【数１８】

【００３５】図６のブラインドソース分離システム４０
のための適応方程式は以下において、単純化のため、２
つのソースのみを使用して求められる。以下の方程式に
おいては、ｗ_ｉｋｉは混合物ｉから近似信号ｉまでの遅
延ｋに関連する重みを表わし、かつｗ_ｉｋｊは近似信号
ｊから近似信号ｉまでの遅延ｋに関連する重みを示す。
Ｗ_ｉｊに対するＦＩＲフィルタを仮定すると、時間領域
においてはネットワークは以下の数式を実行する。

【数１９】

【００３６】ヤコビアンに対しては次のようになる。

【数２０】 今や３つの異なるケースがあり、すなわち、ダイレクト
フィルタにおけるゼロ遅延重み、ダイレクトフィルタに
おける他の重み、およびフィードバック交差フィルタ
（ｃｒｏｓｓ−ｆｉｌｔｅｒｓ）における重みである。
前の導出におけるステップに従うとすべてのこれらの場
合に対し次のようになる。

【数２１】

【００３７】前記ゼロ遅延重みはまた前記データをスケ
ーリングして前記シグモイドまたはＳ字状関数を通る情
報を最大にし、ネットワークのダイレクト分岐における
他の重みは対応する入力混合物からの各出力をデコリレ
ートし（ホワイト化）、かつ前記フィードバック分岐の
重みはすべての他のソースからの各々の出力ｙ_ｉ（近似
信号ｕ_ｊ）をフィルタの範囲内のそれぞれの時間ｔ−ｋ
（セパレーション）でデコリレートする。

【００３８】この実施形態はＦＩＲフィルタを使用して
開示されたが、当業者には（一般にＩＩＲフィルタとし
て知られた）再帰フィルタを代わりに使用することがで
きかつ前記適応ルールは同様に（上に説明したように）
導出することができることは理解されるであろう。

【００３９】

【発明の効果】したがって、本発明により、現実の世界
の条件の下で動作する新しくかつ新規なブラインドソー
ス分離システムが開示された。この新しいかつ改善され
たブラインドソース分離システムはお互いに関し遅延さ
れたソースを取り扱う能力を有しかつ、従来技術のシス
テムでは不可能であった、環境によってひずみを受けた
ソースのマルチパスコピーの集合を含むソースを分離す
ることができる。

【００４０】本発明の特定の実施形態が示されかつ説明
されたが、当業者にはさらに他の修正および改善を成す
ことができるであろう。したがって、この発明は示され
た特定の形式に限定されるものではなくかつ添付の特許
請求の範囲によってこの発明の精神および範囲から離れ
ることのないすべての変更をカバーするものと考えてい
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】ブラインドソース分離の問題を説明するための
半回路図的表現を示す説明図である。

【図２】図１の構造において存在するいくつかの単純化
した波形を示す説明図である。

【図３】従来技術のブラインドソース分離システムの単
純化したブロック回路図である。

【図４】図３の構造において存在するいくつかの単純化
した波形を示す説明図である。

【図５】本発明に係わるブラインドソース分離システム
の単純化したブロック回路図である。

【図６】本発明に係わるブラインドソース分離システム
の他の単純化したブロック回路図である。

【符号の説明】

３０ ブラインドソース分離システム ３２，３３ 加算回路 ３５，３６ 出力回路 ３７ 調整回路 ４０ ブラインドソース分離システム ４２，４３ 適応フィルタ ４４，４５ 加算回路 ４６，４７ 適応フィルタ ４８，４９ 出力回路 ５０ 調整回路 ｘ_１ チャネル１混合信号 ｘ_２ チャネル２混合信号 ｕ_１，ｕ_２ 近似信号 ｙ_１ チャネル１出力信号 ｙ_２ チャネル２出力信号

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のソース信号を等しい数の複数の混
   合された信号から復元する方法であって、各々の混合さ
   れた信号は前記ソース信号の成分を含み、前記方法は、 チャネル１の混合された信号をチャネル１の適応重みに
   よって乗算してチャネル１の積信号を生成する段階、 チャネル２の混合された信号をチャネル２の適応重みに
   よって乗算してチャネル２の積信号を生成する段階、 チャネル２の近似信号からチャネル１のろ波されたフィ
   ードバック信号を発生する段階、 チャネル１の近似信号からチャネル２のろ波されたフィ
   ードバック信号を発生する段階、 前記チャネル１のろ波されたフィードバック信号を前記
   チャネル１の積信号に加算してチャネル１の近似信号を
   生成する段階、 前記チャネル２のろ波されたフィードバック信号を前記
   チャネル２の積信号に加算してチャネル２の近似信号を
   生成する段階、 前記チャネル１およびチャネル２の近似信号に非線形関
   数を適用してチャネル１およびチャネル２の出力信号を
   生成する段階、そして前記チャネル１の適応重み、前記
   チャネル１のろ波されたフィードバック信号、前記チャ
   ネル２の適応重み、および前記チャネル２のろ波された
   フィードバック信号を調整して前記チャネル１およびチ
   ャネル２の出力信号のエントロピーを最大にし、それに
   よって第１のソース信号を前記チャネル１の出力信号と
   しておよび第２のソース信号を前記チャネル２の出力信
   号として復元する段階、 を具備することを特徴とする複数のソース信号を等しい
   数の複数の混合された信号から復元する方法。
2. 【請求項２】 複数のソース信号を等しい数の複数の混
   合された信号から復元する方法であって、各々の混合さ
   れた信号は前記ソース信号の成分を含み、前記方法は、 チャネル１の混合された信号を一連の異なる遅延に関連
   するチャネル１の一連の異なる重みによって乗算しかつ
   加算を行ってチャネル１の積信号を生成する段階、 チャネル２の混合された信号を一連の異なる遅延に関連
   するチャネル２の一連の異なる重みによって乗算しかつ
   加算を行ってチャネル２の積信号を生成する段階、 チャネル２の近似信号からチャネル１のろ波されたフィ
   ードバック信号を発生する段階であって、前記チャネル
   ２の近似信号を遅延させる段階と、前記チャネル２の近
   似信号を一連の異なる遅延に関連する一連の異なる重み
   によって乗算しかつ加算を行ってチャネル１のろ波され
   たフィードバック信号を生成する段階とを含むもの、 チャネル１の近似信号からチャネル２のろ波されたフィ
   ードバック信号を発生する段階であって、前記チャネル
   １の近似信号を遅延させる段階と、前記チャネル１の近
   似信号を一連の異なる遅延に関連する一連の異なる重み
   によって乗算しかつ加算を行ってチャネル２のろ波され
   たフィードバック信号を生成する段階とを含むもの、 前記チャネル１のろ波されたフィードバック信号を前記
   チャネル１の積信号に加算して前記チャネル１の近似信
   号を生成する段階、 前記チャネル２のろ波されたフィードバック信号を前記
   チャネル２の積信号に加算して前記チャネル２の近似信
   号を生成する段階、 前記チャネル１およびチャネル２の近似信号に非線形関
   数を適用して前記チャネル１およびチャネル２の出力信
   号を生成する段階、そして前記一連の異なる遅延に関連
   するチャネル１の一連の異なる重み、前記チャネル１の
   ろ波されたフィードバック信号、一連の異なる遅延に関
   連する前記チャネ２の一連の異なる重み、およびチャネ
   ル２のろ波されたフィードバック信号を調整して前記チ
   ャネル１およびチャネル２の出力信号のエントロピーを
   最大にし、それによって前記チャネル１の出力信号とし
   てチャネル１のソース信号をかつ前記チャネル２の出力
   信号としてチャネル２のソース信号を復元する段階、 を具備することを特徴とする複数のソース信号を等しい
   数の複数の混合された信号から復元する方法。
3. 【請求項３】 複数のソース信号（ｙ１，ｙ２）を等し
   い数の複数の混合された信号（ｘ１，ｘ２）から復元す
   る方法であって、各々の混合された信号は前記ソース信
   号の成分を含み、前記方法は、 次の数式に従ってチャネル１の近似信号（ｕ１）を発生
   する段階、 【数２２】 次の数式に従ってチャネル２の近似信号（ｕ２）を発生
   する段階、 【数２３】 を具備し、この場合、 ｗ_１ｋ１およびｗ_２ｋ２はチャネル１およびチャネル２
   の遅延ｋに関連する重みであり、 ｗ_１ｋ２およびｗ_２ｋ１はチャネル１およびチャネル２
   の遅延ｋに関連する重みであり、 ｕ_１およびｕ_２はチャネル１およびチャネル２の近似信
   号であり、かつｘ_１およびｘ_２はチャネル１およびチャ
   ネル２の混合された信号であり、 前記方法は、さらに、 非線形関数を前記チャネル１およびチャネル２の近似信
   号に適用してチャネル１およびチャネル２の出力信号を
   生成する段階、そして前記チャネル１およびチャネル２
   の出力信号のエントロピーを最大にするために、それぞ
   れ、ｗ_１ｋ１，ｗ_２ｋ２，ｗ_１ｋ２およびｗ_２ｋ１を調
   整し、それによってチャネル１の出力信号としてチャネ
   ル１のソース信号をかつチャネル２の出力信号としてチ
   ャネル２のソース信号を復元する段階、 を具備することを特徴とする複数のソース信号（ｙ１，
   ｙ２）を等しい数の複数の混合された信号（ｘ１，ｘ
   ２）から復元する方法。
4. 【請求項４】 前記ｗ_１ｋ１，ｘ_２ｋ２，ｗ_１ｋ２およ
   びりｗ_２ｋ１を調整する段階は次の数式、 【数２４】 に従って前記重みを調整する段階を含むことを特徴とす
   る請求項３に記載の複数のソース信号を等しい数の複数
   の混合された信号から復元する方法。