【課題】目的信号とノイズ信号とが混合した信号から目的信号が存在する区間を高精度に推定する。
【解決手段】目的信号とノイズ信号とが混合した混合信号をサンプリングした離散混合信号と、離散混合信号の時系列変動を示す変動モデル及び離散混合信号の分散の時系列変動を示す分散変動モデルを結合した結合モデルとを用いて、当該結合モデルのパラメータを推定する。そして、当該パラメータを用いて時間領域マスクを生成し、当該時間領域マスクと混合信号とを被演算子とした演算を行い、その演算結果を目的信号区間情報として出力する。 （もっと読む）

【課題】 音源分離性能を確保しつつ，実用的なプロセッサを用いても音響環境の変化に対して即応性の高い音源分離を行うこと。
【解決手段】 時間領域における所定時間長分の複数の混合音声信号ごとに，これに離散フーリエ変換処理を施して周波数領域における複数の混合音声信号へ順次変換し，その変換後の信号が周波数帯域によって複数に分割された信号ごとに，これを用いた独立成分分析法に基づくブラインド音源分離方式における分離行列の学習計算を，複数のＤＳＰ１０５に分担させて並行処理することにより分離行列を順次算出し，これにより算出された分離行列を用いて行列演算を行うことにより，周波数領域における混合音声信号から各音源に対応する分離信号を生成し，その分離信号に逆離散フーリエ変換を施す。 （もっと読む）

【課題】 リアルタイム処理を可能としつつ，音源分離性能を極力高められること。
【解決手段】 複数の混合音声信号Ｘi(ｔ)からＩＣＡ−ＢＳＳ方式の音源分離処理により音源信号Ｓi(ｔ)を分離した第１分離信号ｙ1i(t)を分離生成する第１の音源分離ユニット１０と，そのようなＩＣＡ−ＢＳＳ音源分離処理以外の方式のリアルタイムの音源分離処理により第２分離信号ｙ2i(t)を分離生成する第２の音源分離ユニット２０と，第１分離信号ｙ1i(t)を出力信号ｙi(t)とするか，第２分離信号ｙ2i(t)を出力信号ｙi(t)とするかを切り替えるマルチプレクサ３０とを具備する。第１の音源分離ユニット１０の処理は，マルチプレクサ３０の選択状況によらず継続実行され，第１分離信号ｙ1i(t)が出力されているときは，第１の音源ユニット１０における分離行列Ｗの逐次計算回数を，リアルタイム処理が可能な回数に制限する。 （もっと読む）

【課題】マルチパス環境下でも移動する信号源を追跡する。
【解決手段】信号源の軌跡をモデル化するものである。既知の軌跡に沿って移動する信号源によって生成されるトレーニング信号が、センサのアレイにおける各センサによって捕捉される。つぎに、トレーニング信号のすべての一意の対の間の位相差が確定される。また、それらの位相差から、位相ラップ隠れマルコフモデルが作成される。作成された位相ラップ隠れマルコフモデルは、信号源の既知の軌跡をモデル化する複数のガウス分布を含む。 （もっと読む）

【課題】 作業現場の映像や音声をその作業現場と基地局とで共有でき，作業現場での複数音源からの音声各々を区別して把握しつつ現場作業支援を行えること。
【解決手段】 作業現場で音声入力するマイクロホン１１ａ〜１１ｃと，入力した複数音源からの音声が重畳された混合音声信号から音源各々に対応する分離信号各々を音源分離処理部Ｚで生成し，生成した複数の分離信号からマルチプレクサ１４によりいずれかを選択若しくは複数を選択し，現場映像をカメラ１８で撮像し，マルチプレクサ１４で選択された分離信号及びカメラ１８で得た現場映像を無線通信部２３等によりネットワーク７０を通じて基地局装置Ｃへ送信し，基地局装置Ｃにおいて受信した分離信号をスピーカ６３で音声出力し，受信した現場映像を表示部６２ａに表示し，基地局装置Ｃで現場の支援情報を設定して現場の端末装置Ａに送信し，その支援情報を現場でＨＭＤ２５に表示させる。 （もっと読む）

【課題】
音声の情報を欠落させることなく高い精度で雑音成分を除去できる雑音抑圧システム、方法の提供。
【解決手段】
雑音平均スペクトルを求める手段２と、入力信号と雑音平均スペクトルから仮推定音声を求める手段３と、標準パタンと、仮推定音声を標準パタン４を用いて補正する手段５を備える。 （もっと読む）

【課題】 複数の音源信号が重畳された混合音声信号における各音源信号の定位の状態にかかわらず高い音源分離性能が得られ，さらに，処理負荷を軽減できること。
【解決手段】 出力信号ｙi(ｔ)を求めるＦＤＩＣＡ音源分離処理部１１により，Ｌ及びＲの各チャンネルの信号ｘ1(ｔ)，ｘ2(ｔ)を予め周波数領域に離散フーリエ変換した信号ｘ1(ｆ)，ｘ2(ｆ)に対して音源分離処理を行うＦＤＩＣＡ法に基づく音源分離処理を行う。また，離散フーリエ変換後の周波数領域における複数の各チャンネルの信号ｘ1(ｔ)，ｘ2(ｔ)を２分岐してその一方を用いて分離行列Ｗ(ｆ)の逐次更新計算（学習計算）を行い，これと並行して，その他方を遅延させた信号ｘ1'(ｔ)，ｘ2'(ｔ)に対して前記逐次更新計算により求められた前記分離行列Ｗ(ｆ)に基づく分離処理を行う。 （もっと読む）

【課題】雑信号などの目的外信号が混入した信号において、振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質を有する目的信号をより正確に判定する。
【解決手段】離散信号ｘ（ｔ）に基づいて、当該離散信号を表現する非線形関数自己回帰モデルの自己回帰係数を求め、この自己回帰係数に基づいて、離散信号ｘ（ｔ）が目的信号であるか否かを判定する。信号判定は、求められた自己回帰係数と閾値との大小判定、あるいは、予め既知の信号で学習して得た学習内容に基づくパターン認識によって行う。また、求められた自己回帰係数を正規化・平滑化を必要に応じて行い、適宜正規化・平滑化された自己回帰係数に基づいて信号判定を行うようにしてもよい。 （もっと読む）

雑音の多い音響環境から抽出される音声信号の質を高めるための方法が提供される。ある手法では、信号分離プロセスは音声活動検出器と関連付けられる。音声活動検出器は、音声活動の特に着実且つ正確な検出を可能にする２チャネル検出器である。音声が検出されると、音声活動検出器は制御信号を発生させる。制御信号は、結果として生じる音声信号の質を高めるために信号分離プロセスまたは事後処理動作を活性化する、調整する、あるいは制御するために使用される。別の手法では、信号分離プロセスは、学習段階及び出力段階として提供される。学習段階は現在の音響状態に積極的に適応し、係数を出力段階に渡す。出力段階はさらにゆっくりと適応し、音声コンテンツ信号と雑音優勢信号とを発生させる。学習段階が不安定になると、学習段階だけがリセットされ、出力段階が高品質の音声信号を出力し続けることを可能にする。 （もっと読む）

【課題】 受信電界強度の低下によって背景雑音のレベルが増加した場合には、音声区間と雑音区間のような区別をすることが非常に困難となり、弱電界での音声信号を音声区間としてスペクトルサブトラクション法の抑圧効果を強めるとミュージカルノイズが発生し、雑音区間として振幅抑圧を行うとミュートしていることと何ら変わりなく、弱電界での背景雑音のみを抑圧することは非常に困難であった。
【解決手段】 スペクトルサブトラクション法の雑音抑圧関数が入力信号スペクトルと推定雑音スペクトルとの類似度を表していることに着目し、入力信号スペクトルが明らかに信号成分と判別される場合に、雑音抑圧関数の値を大きくし、入力信号中の信号成分を強調することで、背景雑音を相対的に抑圧し、ミュージカルノイズの発生を抑え、雑音抑圧効果を向上させる。 （もっと読む）