ブラインド分離を実行するために、信号部分空間のスペクトル推定と共にキュムラントを使用して、狭帯域の仮定で低信号対雑音＋干渉比を有する統計的に独立した信号のブラインド音源分離（“BSS”）用の技術が開示される。BSS技術は、行列ペンシルの一般化固有分析で高次の統計方法（特に４次キュムラント）を使用し、空間的及び／又は時間的相関のガウス雑音で信号を分離する機能を有する低信号対雑音＋干渉比で、未知の統計的に独立した定常狭帯域信号の線形混合をブラインド的に分離する。開示されたBSS技術は、任意の非校正センサアレイを使用した観測用の低SNR同一チャネル音源を分離する。開示されたBSS技術は、干渉エミッタ及びガウス雑音による平均２乗誤差を最小化するハイブリッド行列ペンシルの適応的アレイ重みを備えた分離行列を作る。ハイブリッド重みは、信号対干渉＋雑音比を最大化する。

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【課題】 本発明は、走行中などの車両内において乗員の音声命令により交通情報や携帯電話のＥ−メール、インターネット接続によるニュースなどを適宜選択できる、認識率の高い車両用音声認識装置を提供するものである。
【解決手段】 本発明は、音声命令を入力する音声入力手段２と、この音声入力手段２からの音声命令を分析し保存してある音声サンプル情報と比較することにより音声命令を音声認識し、この認識された音声命令の要求に対応した命令を実行する車両用音声認識装置において、音声命令に対応する要求が実行できる手動実行手段３を有し、音声入力手段２からの音声命令が音声認識できないとき、この不認識の音声命令に対応した実行を手動実行手段３により行うことができる。 （もっと読む）

【課題】聞く人に応じて音量をより適切な大きさに自動的に調節することができる音声処理装置を提供する。
【解決手段】処理すべき音声データの有音区間と無音区間とを判定する音声判定部３０Ａと、この音声判定部３０Ａで判定された有音区間について、各有音区間の平均フレームエネルギーを計算する平均フレームエネルギー計算部３０Ｂと、この平均フレームエネルギー計算部３０Ｂで計算された各有音区間の平均フレームエネルギーに基づいて、各有音区間の音声レベルを調整するための音声レベル調整ゲインを計算する音声レベル調整ゲイン計算部３０Ｃと、この音声レベル調整ゲイン計算部３０Ｃにより求めた音声レベル調整ゲインを音声データの所定の位置に書き込む音声レベル調整ゲイン書き込み部３０Ｄとを具備する。 （もっと読む）

発話音声の歪みのパラメトリックモデルに基づいてノイズ低減における不確実性を判定する方法および装置が提供される。この方法を使用して、まず、雑音のある信号内のノイズを低減する。特に、音響環境モデル（４１８）を使用することによって、雑音のある信号の一部の表現からノイズが低減され（３０４）て、浄化された信号の表現が生成される。次いでノイズ低減プロセスに関連する不確実性が算出される。一実施形態では、ノイズ低減信号とともにノイズ低減プロセスの不確実性を使用して、パターン状態がデコードされる（３０６）。 （もっと読む）