Ｍ個の信号源によって提供される原信号を分離する通信装置は、ＮおよびＭは２より大きいとして、少なくともＮ個のアンテナビームを形成して、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和を受信するＮ個の素子を備えたアンテナアレイを含む。コントローラは、アンテナアレイに接続され、少なくともＮ個のアンテナビームを選択的に形成する。ブラインド信号分離プロセッサは、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個までの異なる総和を含む混合行列を形成する。ブラインド信号分離プロセッサは、Ｍ個の原信号の異なる総和が、相関しているかまたは統計的に独立しているかを決定し、どちらでもない場合には、異なるビームを形成し、Ｍ個の原信号の新しい異なる総和を受信するコントローラと恊働して、混合行列内の相関しておらずかつ統計的に独立もしていないＭ個の原信号の異なる総和を置き換える。所望の原信号が、ブラインド信号分離プロセッサにより、混合行列から分離される。
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【課題】一般的な周波数領域ＩＣＡに適用するＳＢＥと比較してわずかな計算量増加で済み、拡散性の雑音を除去できる音声入力装置を提供すること。
【解決手段】目的音声と非目的音とが混在する音響を複数のマイクロフォン10-1〜10-nで検知して目的音声信号と非目的音信号とが混在する複数の音響信号を取得し、その音響信号から少なくとも一つの目的音声信号を分離するフィルタを学習の繰り返しによって取得する独立成分解析法を実行する音声入力装置において、音響周波数帯域を帯域分割過程30で複数の周波数分割帯域に分割し、フィルタ学習過程40において、学習によって得られるフィルタの目的音声分離性能を評価する識別レベルを評価過程50で周波数分割帯域ごとに算出し、該識別レベルに基づいて周波数分割帯域の中から学習計算を行う周波数分割帯域を決定過程60で決定することを特徴とする音声入力装置を構成する。 （もっと読む）

Ｍ個の信号源によって提供される原信号を分離する通信装置は、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和を受信するＮ個のアンテナ素子を備えるアンテナアレイを含む。ここで、ＮおよびＭは１より大きい。Ｎ個のアンテナ素子は、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和の１つを受信する少なくとも１つのアンテナ素子と、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和の２つを受信する少なくとも２つの相関アンテナ素子と、を含む。少なくとも２つの相関アンテナ素子は、少なくとも１つのアンテナ素子と相関しない。受信機は、アンテナアレイに接続される。ブラインド信号分離プロセッサは、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和を備える混合行列を形成し、かつその混合行列から所望の原信号を分離する受信機に接続される。その混合行列は、少なくともＮに等しいまでの階数をもつ。
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【課題】加法性歪の影響を抑圧する。
【解決手段】音声信号をフィルタバンク１１により複数の帯域信号に分割し、各帯域信号の非周期成分パワー（１３，１４，１５Ａ）と、周期成分パワー（１５Ｆ，１６）とを求め、周期成分、非周期成分パワーの各雑音区間をそれぞれ時間平均手段２１Ｐ，２１Ａで長時間平均し、これら周期成分，非周期成分長時間平均で、周期成分，非周期成分パワーをそれぞれ減算し、これら周期成分，非周期成分の減算結果をそれぞれ離散コサイン変換し（１８Ｐ，１８Ａ）、周期成分，非周期成分離散コサイン係数の各時間的又は／及び次数番的に少なくとも一部をベクトル連結して特徴パラメータとする。 （もっと読む）

【課題】雑音などに基づく乗法性歪や加法性歪の影響を補正する。
【解決手段】音声信号をフィルタバンク１１により複数の帯域信号に分割し、各帯域信号の非周期成分パワー（１３、１４、１５Ａ）と、周期成分パワー（１５Ｆ、１６）とを求め、周期成分、非周期成分パワーを離散コサイン変換し（１７Ｐ、１７Ａ）、これら離散コサイン係数をベクトル連結する（１８）。このようにして得られた特徴パラメータの時間的及び／又はベクトル要素的に少なくとも一部の分散値（又は標準偏差）を求め、この分散値で、連結ベクトルの対応要素を除算（正規化）して（２２ｂ）、前記特徴パラメータに対し、乗法性歪や加法性歪の影響を補正する。 （もっと読む）

【課題】 別の話者の話声など、付加雑音による話声信号の汚れ（ｃｏｒｒｕｐｔｉｏｎ）を検出し、かつ／または補正する方法および装置を提供する。
【解決手段】 本発明にかかる方法および装置は、代替センサ信号と気導マイクロフォン信号を使用して、代替センサについてチャネル応答を決定する。次いで、このチャネル応答を使用し、代替センサ信号の少なくとも一部分を使用して雑音のない話声値を推定する。 （もっと読む）

Ｍ個の信号源によって与えられる原信号を分離する通信装置は、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の異なる総和を受信するＮ個のアンテナ素子を含むアンテナアレイを備える。符号逆拡散器が、Ｍ個の原信号の少なくともＮ個の総和を復号するＮ個のアンテナ要素に接続される。Ｎ個の異なる総和の各々は、関連付けられたＭ個の原信号のｋ個の異なる総和を与えるｋ個の符号を含む。ブラインド信号分離プロセッサは、Ｍ個の原信号の少なくともｋＮ個の異なる総和を含む混合行列を形成し、およびこの混合行列から所望の信号を分離する。混合行列は、最大でｋＮに等しい階数をもつことができる。
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混在したオーディオ信号を、所望の音声信号（４３０）（例えば音声）とノイズ（雑音）信号（４４０）とに分けるためのシステムおよび方法を開示する。マイクロホン（３１０、３２０）は混在オーディオ信号を受信するために配置され、独立成分分析（ICA）は安定化拘束(stability constraint)を利用して混在音を処理する（２１２）。ICA処理（５０８）は、目標音信号（４３０）を識別して分離するために、所望の音声信号の予め定義した特徴を利用する。フィルタ係数は、学習法によって採用され、フィルタの重み付けの値の更新・変更は、安定した分離されたICA信号の結果を得るために安定させられる。分離された信号は、更に雑音の影響を減らすために、後処理（２１４）および前処理（２２０、２３０）技術ならびに知見（手段）を用いる周辺処理をしてもよい。ここで提案されるシステムは、オーディオ通信ハードウェア環境における、DSP（デジタル信号処理）ユニット上またはＣＰＵ上での実施のために設計され、容易に適合することができる。
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【課題】本方法により、複数の音響源が生成した音響信号（例えば同じ室内の何人かの話者が同時に話した混合音声）を分離する。
【解決手段】各音源について、音響信号は結合されて、各音源に少なくとも１本ずつ設けられる複数のマイクによって取得される混合信号となる。混合信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号を総和して１つの信号にし、この信号から特徴を抽出する。因子ＨＭＭ全体のターゲットシーケンスを推測し、それに従ってフィルタパラメータを最適化する。これらのステップは、フィルタパラメータが最適なフィルタリングパラメータに収束するまで繰り返し、次にこの最適なフィルタリングパラメータを用いて混合信号をもう一度フィルタリングし、この最後のフィルリングの総和出力が特定の音響源の音響信号となる。
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【課題】 無声音での雑音除去を通して音声品質の低下を減らし、特に、ＡＬＥとＳＳＭを適用して、雑音を効果的に除去することのできる音声品質向上方法及び装置を提供する。
【解決手段】 本発明に係る音声品質向上方法は、入力音声を有声音と無声音とに区分するステップ；前記有声音の雑音を除去するための適応フィルタリングを行うステップ；前記無声音に対するスペクトルサブトラクションを行うステップを備えてなることを特徴とする。入力音声を有声音と無声音とに区分する決定ブロック；前記有声音に対して適応ライン向上技法（ＡＬＥ）を行うＡＬＥブロック；前記無声音に対してスペクトルサブトラクションを行うＳＳブロックを含んで構成されることを特徴とする音声品質向上装置。 （もっと読む）