JP5060465B2 - 収音装置、収音方法、収音プログラム、記録媒体 - Google Patents
収音装置、収音方法、収音プログラム、記録媒体Info
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Yusuke Hioka, Kazunori Kobayashi, Ken’idhi Furuya, AkitoshiKataoka "Enhancement of Sound Sources Located within a Particular Area Using aPair of Small Microphone Arrays,"IEICE Trans. On Fundamentals, Vol.E91-A, No2,pp.561-574, 2008.
された信号は複数の周波数領域成分に分割される。
出力する。
なお、除算部142で割る数をいくつにしても、波形が同じなので、信号処理の観点からは等価である。つまり、4以外の値で除算しても、等価な処理である。
ここで、従来技術では、式(9)に定義されるゲイン行列T(ω)は、ノイズエリアNR302、NL307、NC308に対応していない。そのため、推定信号パワーベクトルXopt(ω,l)に、推定左近傍雑音パワー|NNL(ω,l)|2、推定正面近傍雑音パワー|NNC(ω,l)|2、推定右近傍雑音パワー|NNR(ω,l)|2は含まれず、これらのエリアから収音される雑音を抑圧することはできない。
利得係数R(ω,l)は周波数領域毎に算出される。乗算部9では、このように求めた利得係数R(ω,l)を周波数領域ごとに処理対象信号生成部140から与えられる所望信号を主成分とする処理対象信号YS(ω,l)に乗算することにより、周波数領域ごとに雑音成分が抑圧された信号Z(ω,l)を出力する。
逆周波数領域変換部10は、周波数領域の信号Z(ω,l)を時間領域に変換した信号z(n)を出力する。これらの処理により信号のSN比を向上することができる。
(但し、Xopt(ω,l)≧0 (15)
なお、この解を算出する方法としては、例えば、C. L. Lawson and R. J. Hanson,
“Solving Least Squares Problems,” Prentice-Hall, 1974.に記載のNon-negative Least Square法が利用できる。
により並び替え、並び替えた領域別レベル差に対応するように並べた領域情報を音源領域情報A(ω,l)として出力する。例えば、各収音部に接続された周波数領域変換部の出力信号はそれぞれ接続された入出力レベル差算出部に入力され、入出力レベル差算出部は、同じく入力された各マイクロホンアレーの任意のマイクロホンの出力信号を周波数領域に変換した信号(例えば、XR1(ω,l)、XLM(ω,l))とのレベル差を式(16)〜(21)のように除算することによって求め、その結果を入出力レベル差RLL(
ω,l)、RCL(ω,l)、RRL(ω,l)、RLR(ω,l)、RCR(ω,l)、RLR(ω,l)として出力する。
< RAC(ω,l) < RANL(ω,l) < RANC(ω,l) < RALL(ω,l) (23)
A(ω,l) = [S,NR,L,R,RR,C,NL,NC,LL] (24)
以上の処理は、図4に定義した9つの領域(S、NR,L,R,RR,C,NL,NC,LL)のうち、音源が存在する可能性が高い領域を推定するために行っている。第1,3,5収音部では、それぞれマイクロホンアレーL3Lからみて異なる角度領域ΘL1,ΘL2,ΘL3から到来する音を抑圧する。同様に、第2,4,6収音部では、それぞれマイクロホンアレーR3Rからみて異なる角度領域ΘR1,ΘR2,ΘR3から到来する音を抑圧する。従ってこれら各収音部に入力された信号(例えば、XLML(ω,l))と出力された信号(例えば、YLL(ω,l),YCL(ω,l),YRL(ω,l))の間で、信号のレベルに大きな減衰が見られるということは、音源のある角度領域を抑圧していると考えられ、その角度領域に音源がある可能性が高い。ここで述べた信号のレベル減衰を計算しているのが、式(16)〜(21)である。従って前述のマイクロホンアレーL3Lから見て特定の方向に音源が存在する可能性と、マイクロホンアレーR3Rから見て特定の方向に音源が存在する可能性に関する情報を組合せることで、9つの領域のうち、どの領域に音源が存在する可能性が高いかを知ることができる。このようにマイクロホンアレーL3Lで得たレベル差情報と、マイクロホンアレーR3Rで得たレベル差情報を組み合わせ、各領域に関するレベル差情報を得ているのが、式(22)である。そしてその結果を式(23)のように並べ替えて利用することにより、式(24)のように音源発生領域推定部では、音源が存在する可能性が高い領域を推定できる。
図14は利得係数算出部130’の構成例を示す図である。利得係数算出部130’は、ベクトル要素抽出部81’、第1ゲイン算出部131’、第2ゲイン算出部132’、ゲイン乗算部133から構成される。ベクトル要素抽出部81’は、入力された推定信号パワーベクトルXopt(ω,l)から、選択領域情報A’(ω,l)に含まれる領域に対応する推定信号パワー|S(ω,l)|2、推定左側方雑音パワー|NLL(ω,l)|2、推定左方向雑音パワー|NL(ω,l)|2、推定正面方向雑音パワー|NC(ω,l)|2、推定右方向雑音パワー|NR(ω,l)|2、推定右側方雑音パワー|NRR(ω,l)|2、推定左近傍雑音パワー|NNL(ω,l)|2、推定正面近傍雑音パワー|NNC(ω,l)|2、推定右近傍雑音パワー|NNR(ω,l)|2のいずれか3つまたは4つまたは5つを出力する。なお、図14において、全てのパワーが出力されているが、これは、選択領域情報A’(ω,l)の内容によって、何れのパワーも出力されうることを意味する。例えば、選択領域情報A’(ω,l)=[S,NR,L,R,RR]とすると、|S(ω,l)|2、|NNR(ω,l)|2、|NL(ω,l)|2、|NR(ω,l)|2、|NRR(ω,l)|2が出力される。
Gs(ω,l)=Bs
求めた第1ゲイン係数Gs(ω,l)をゲイン乗算部133へ出力する。
Gs(ω,l)=Bs’
求めた第2ゲイン係数Gs(ω,l)をゲイン乗算部133へ出力する。
ゲイン乗算部133は、次式のように第1ゲイン係数GS(ω,l)と第2ゲイン係数GSNR(ω,l)との積を利得係数R(ω,l)として出力する。
なお、本実施例では、第1ゲイン算出部、第2ゲイン算出部において、選択領域情報A’にSが含まれるか否か判定しているが、ベクトル要素推定部81’において、判定し、含まれない場合には、ベクトル要素推定部が、非常に小さな値をR(ω,l)として出力してもよい。また、利得係数算出部130’は、第2ゲイン算出部132’から得られるGSNR(ω,l)のみを利得係数R(ω,l)として出力してもよい。第2ゲイン係数GSNR(ω,l)は、算出過程でターゲットエリアを含む9つの領域から音源発生領域を推定した選択領域情報に対応した推定信号パワーベクトルXopt(ω,l)を利用して求められるため、各マイクロホンアレーと所望音源の間に存在する雑音を抑圧することができる。この場合、第1ゲイン算出部131’、ゲイン乗算部133、処理対象信号Ys(ω,l)の入力は不要となるため、構成を簡素化できるというメリットがある。その他の構成部の処理は、図2の収音装置と同じである。
(但し、Xopt(ω,l)≧0) (15)
しかし、この本発明においては、求めるパワースペクトルが9つあり、計算処理量が膨大になるため、この方法を使うことはできない。つまり、単純に従来技術における問題設定を変えるだけでは課題は解決しない。
図16(B)と図16(C)を比較すると、従来技術では、ターゲットエリアとマイクロホンアレーの間に配置される話者2の発する雑音が抑圧されずに残っていることが分かる。一方、図(D)ではそのような部分の信号も他のノイズエリアの信号と同様に抑圧されている。図17は、図16(B)の(0.0,0.2)に配置された背景雑音源の抑圧量を示したグラフである。なお、図17は、縦軸の値が、大きくなるほど、抑圧量が多く性能が良いことを示している。この結果から従来技術では雑音が殆ど抑圧できていないことがわかる。本発明による方法では、抑圧効果が得られていることが定量的な観点からも確認できる。
次に、図20に実施例1の変形例である収音装置を示す。実施例1で説明した収音装置(図9参照)と比較すると、処理対象信号生成部140’が処理対象信号生成部140’’に代替されている点で異なる。図21に処理対象信号生成部140’’の機能構成例を示す。
マイクロホンアレーLに搭載される複数のマイクロホンからのML個(複数)の出力信号xLmL(n)(ただし、mL=1,2,・・・,ML)は周波数領域変換手段202に入力される。周波数領域変換手段202は、ML個の出力信号xLmL(n)を周波数領域に変換することで、ML個のL周波数領域信号XLmL(ω、l)を生成する。
ML個のL周波数領域信号XLmL(ω、l)は、振幅算出手段204に入力される。振幅算出手段204は、ML個のL周波数領域信号XLmL(ω、l)それぞれについて、ML個のL振幅スペクトル│XLmL(ω、l)│を求める。求められたML個のL振幅スペクトル│XLmL(ω、l)│は平均計算手段206に入力される。
一方、マイクロホンアレーRに搭載される複数のマイクロホンからのMR個の出力信号xRmR(n)(ただし、mR=1,2,・・・,MR)についても、上述の周波数領域変換手段202、振幅算出手段204による処理で、MR個のR振幅スペクトル│XRmR(ω、l)│を求める。MR個のR振幅スペクトル│XRmR(ω、l)│は平均計算手段206に入力される。
平均計算手段206は、ML個のL振幅スペクトルおよびMR個のR振幅スペクトルの平均である平均振幅スペクトル│Ys(ω、l)│が求められる。具体的には例えば以下の式により求められる。
一方、信号平均手段208は、収音部からの周波数領域の信号の平均である平均信号Y(ω、l)AVGを求める。この例では、信号平均手段208は、4つの信号、つまり、第1収音部4−1からの出力信号YLL(ω、l)、第2収音部4−2からの出力信号YLR(ω、l)、第5収音部4−5からの出力信号YLL(ω、l)、第6収音部4−6からの出力信号YRR(ω、l)の平均である平均信号Y(ω、l)AVGを求める。信号平均手段208の処理内容は、実施例1で説明した処理対象信号生成部140’と同様の処理なので省略する。
位相算出手段210は、平均信号Y(ω、l)AVGの位相である平均信号位相φ(ω、l)を求める。位相の生成手法は、公知の技術を用いればよく、例えば以下の式により求めることができる。
φ(ω、l)=∠Y(ω、l)AVG
求められたφ(ω、l)は、複素数形成手段212に入力される。複素数形成手段212は、処理対象信号Ys(ω、l)(周波数スペクトル)を求める。処理対象信号Ys(ω、l)の振幅は、平均振幅スペクトル│Ys(ω、l)│であり、位相はφ(ω、l)である。複素数形成手段212から出力される処理対象信号Ys(ω、l)を複素数で表すと、以下の式になる。ただし、振幅を│Ys(ω、l)│とし位相角をφ(ω、l)とする。
Ys(ω、l)=│Ys(ω、l)│eφ(ω、l)
また、周波数領域手段202の一部または全部は、周波数領域変換部210、211や周波数領域変換部5と併用しても良い。
> RAC(ω,l) > RANL(ω,l) > RANC(ω,l) > RALL(ω,l) (27)
A(ω,l) = [S,NR,L,R,RR,C,NL,NC,LL] (28)
第1,3,5収音部では、それぞれマイクロホンアレーL3Lからみて異なる角度領域ΘL1,ΘL2,ΘL3から到来する音を収音する。同様に、第2,4,6収音部では、それぞれマイクロホンアレーR3Rからみて異なる角度領域ΘR1,ΘR2,ΘR3から到来する音を収音する。従ってこれら各収音部に入力された信号(例えば、XLML(ω,l))と出力された信号(例えば、YLL(ω,l),YCL(ω,l),YRL(ω,l))の間で、信号のレベルに大きな減衰が見られないということは、音源のある角度領域を収音していると考えられ、その角度領域に音源がある可能性が高い。その他の構成部の処理は、実施例1の収音装置と同じである。
3L、3R マイクロホンアレー
4−1、4’−1 第1収音部 4−2、4’−2 第2収音部
4−3、4’−3 第3収音部 4−4、4’−4 第4収音部
4−5、4’−5 第5収音部 4−6、4’−6 第6収音部
5 周波数領域変換部 7,7’、7” パワースペクトル推定部
9 乗算部 10 逆周波数領域変換部
130、130’ 利得係数算出部 140、140’ 処理対象信号生成部
210,211 周波数領域変換部 220、220’ 音源発生領域推定部
Claims (8)
- 複数のマイクロホンを搭載して構成されるマイクロホンアレーLが収音することができる全角度領域の中に、M個(M≧3)の角度領域ΘL1、ΘL2、・・・、ΘLMを設け、複数のマイクロホンを搭載して構成されるマイクロホンアレーRが収音することができる全角度領域の中に、N個(N≧3)の角度領域ΘR1、ΘR2、・・・、ΘRNを設けた場合に、予め定められたマイクロホンアレーLの角度領域(但し、ΘL1とΘLMを除く)と予め定めたマイクロホンアレーRの角度領域(但し、ΘR1とΘRNを除く)の重複する領域に位置する所望音源を収音する収音装置であって、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用して、異なる前記角度領域の音を収音する3つ以上の収音部と、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用して、異なる前記角度領域の音を収音する3つ以上の収音部と、
予め定められた1つ以上の前記マイクロホンまたは前記収音部からの信号から、処理対象信号を生成する処理対象信号生成部と、
各前記収音部で得られた各収音信号を用いて、前記マイクロホンアレーLのM個の角度領域と前記マイクロホンアレーRのN個の角度領域が重複するM×N個以下の領域の領域別レベル差を求め、この領域別レベル差を大小関係によって並び替え、並び替えた領域別レベル差に対応するように並べた領域情報を音源領域情報として出力する音源発生領域推定部と、
各前記収音部で得られた各収音信号と前記音源領域情報から、前記音源領域情報の先頭の領域情報から信号パワーを求めることができる領域情報まで選択した選択領域情報を算出し、前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーを周波数ごとに推定するパワースペクトル推定部と、
前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーおよび前記選択領域情報から周波数ごとに利得係数を求める利得係数算出部と、
前記利得係数算出部で算出した利得係数を前記処理対象信号に乗算する乗算部と、
を有することを特徴とする収音装置。 - 請求項1記載の収音装置であって、
前記マイクロホンアレーLが収音することができる全角度領域の中に、角度領域ΘL1と前記角度領域ΘL1に隣接する角度領域ΘL2と前記角度領域ΘL2に隣接する角度領域ΘL3を設け、前記マイクロホンアレーRが収音することができる全角度領域の中に、角度領域ΘR1と前記角度領域ΘR1に隣接する角度領域ΘR2と前記角度領域ΘR2に隣接する角度領域ΘR3を設けた場合に、前記角度領域ΘL2と前記角度領域ΘR2の重複する領域に位置する前記所望音源を収音し、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用して、異なる前記角度領域の音を収音する3つの前記収音部と、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用して、異なる前記角度領域の音を収音する3つの前記収音部と、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用し各前記収音部で得られた各収音信号の各レベル差を算出し、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用し各前記収音部で得られた各収音信号の各レベル差を算出し、前記マイクロホンアレーLから得たレベル差の内の何れか1つと前記マイクロホンアレーRから得たレベル差の内の何れか1つからなる組合せの全てに対して領域別レベル差を算出し、得られた領域別レベル差を大小関係により並び替え、並び替えた領域別レベル差に対応するように並べた領域情報を音源領域情報として出力する前記音源発生領域推定部と、
各前記収音部に設定される指向特性のゲインを各要素とするゲイン行列Tのうち、音源領域情報の先頭からQ番目までの領域情報に対応する改良ゲイン行列T’(但し、Qは、Q≦5かつrankT’=Qを満たすもっとも大きな自然数)と音源領域情報のうち先頭からQ番目までを抽出した選択領域情報を求め、各前記収音部で得られた各収音信号と改良ゲイン行列T’から、前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーを周波数ごとに推定する前記パワースペクトル推定部と、
を有することを特徴とする収音装置。 - 請求項1または2記載の収音装置であって、
前記処理対象信号生成部は、
前記マイクロホンアレーLに搭載される複数のマイクロホンからの出力信号をそれぞれ周波数領域に変換することで複数のL周波数領域信号を生成し、前記マイクロホンアレーRに搭載される複数のマイクロホンからの出力信号をそれぞれ周波数領域に変換することで複数のR周波数領域信号を生成する周波数領域変換手段と、
前記複数のL周波数領域信号それぞれのL振幅スペクトル、および前記複数のR周波数領域信号それぞれのR振幅スペクトルを求める振幅算出手段と、
複数の前記L振幅スペクトルおよび複数の前記R振幅スペクトルの平均である平均振幅スペクトルを求める平均計算手段と、
前記収音部からの周波数領域の信号の平均である平均信号を求める信号平均手段と、
前記平均信号の位相である平均信号位相を求める位相算出手段と、
前記平均振幅スペクトルを振幅とし、前記平均信号位相を位相とする前記処理対象信号を生成する複素数形成手段と、を具備するものであることを特徴とする収音装置。 - 複数のマイクロホンを搭載して構成されるマイクロホンアレーLが収音することができる全角度領域の中に、M個(M≧3)の角度領域ΘL1、ΘL2、・・・、ΘLMを設け、複数のマイクロホンを搭載して構成されるマイクロホンアレーRが収音することができる全角度領域の中に、N個(N≧3)の角度領域ΘR1、ΘR2、・・・、ΘRNを設けた場合に、予め定められたマイクロホンアレーLの角度領域(但し、ΘL1とΘLMを除く)と予め定めたマイクロホンアレーRの角度領域(但し、ΘR1とΘRNを除く)の重複する領域に位置する所望音源を収音する収音方法であって、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用して、それぞれ異なる3つ以上の前記角度領域の音を収音する収音ステップと、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用して、それぞれ異なる3つ以上の前記角度領域の音を収音する収音ステップと、
予め定められた1つ以上の前記マイクロホンからの信号または前記収音ステップで得られた信号から、処理対象信号を生成する処理対象信号生成ステップと、
各前記収音ステップで得られた各収音信号を用いて、前記マイクロホンアレーLのM個の角度領域と前記マイクロホンアレーRのN個の角度領域が重複するM×N個以下の領域の領域別レベル差を求め、この領域別レベル差を大小関係によって並び替え、並び替えた領域別レベル差に対応するように並べた領域情報を音源領域情報として出力する音源発生領域推定ステップと、
各前記収音ステップで得られた各収音信号と前記音源領域情報から、前記音源領域情報の先頭の領域情報から信号パワーを求めることができる領域情報まで選択した選択領域情報を算出し、前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーを周波数ごとに推定するパワースペクトル推定ステップと、
前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーおよび前記選択領域情報から周波数ごとに利得係数を求める利得係数算出ステップと、
前記利得係数算出ステップで算出した利得係数を前記処理対象信号に乗算する乗算ステップと、
を有することを特徴とする収音方法。 - 請求項4記載の収音方法であって、
前記マイクロホンアレーLが収音することができる全角度領域の中に、角度領域ΘL1と前記角度領域ΘL1に隣接する角度領域ΘL2と前記角度領域ΘL2に隣接する角度領域ΘL3を設け、前記マイクロホンアレーRが収音することができる全角度領域の中に、角度領域ΘR1と前記角度領域ΘR1に隣接する角度領域ΘR2と前記角度領域ΘR2に隣接する角度領域ΘR3を設けた場合に、前記角度領域ΘL2と前記角度領域ΘR2の重複する領域に位置する前記所望音源を収音し、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用して、それぞれ異なる3つの前記角度領域の音を収音する前記収音ステップと、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用して、それぞれ異なる3つの前記角度領域の音を収音する前記収音ステップと、
前記マイクロホンアレーLの出力信号を利用し各前記収音ステップで得られた各収音信号の各レベル差を算出し、前記マイクロホンアレーRの出力信号を利用し各前記収音ステップで得られた各収音信号の各レベル差を算出し、前記マイクロホンアレーLから得たレベル差の内の何れか1つと前記マイクロホンアレーRから得たレベル差の内の何れか1つからなる組合せの全てに対して領域別レベル差を算出し、得られた領域別レベル差を大小関係により並び替え、並び替えた領域別レベル差に対応するように並べた領域情報を音源領域情報として出力する前記音源発生領域推定ステップと、
各前記収音ステップにおいて設定される指向特性のゲインを各要素とするゲイン行列Tのうち、音源領域情報の先頭からQ番目までの領域情報に対応する改良ゲイン行列T’(但し、Qは、Q≦5かつrankT’=Qを満たすもっとも大きな自然数)と音源領域情報のうち先頭からQ番目までを抽出した選択領域情報を求め、各前記収音ステップで得られた各収音信号と改良ゲイン行列T’から、前記選択領域情報に対応する音源の信号パワーを周波数ごとに推定する前記パワースペクトル推定ステップと、
を有することを特徴とする収音方法。 - 請求項4または5記載の収音方法であって、
前記処理対象信号生成ステップは、
前記マイクロホンアレーLに搭載される複数のマイクロホンからの出力信号をそれぞれ周波数領域に変換することで複数のL周波数領域信号を生成し、前記マイクロホンアレーRに搭載される複数のマイクロホンからの出力信号をそれぞれ周波数領域に変換することで複数のR周波数領域信号を生成する周波数領域変換ステップと、
前記複数のL周波数領域信号それぞれのL振幅スペクトル、および前記複数のR周波数領域信号それぞれのR振幅スペクトルを求める振幅算出ステップと、
複数の前記L振幅スペクトルおよび複数の前記R振幅スペクトルの平均である平均振幅スペクトルを求める平均計算ステップと、
前記収音ステップで得られた周波数領域の信号の平均である平均信号を求める信号平均手段と、
前記平均信号の位相である平均信号位相を求める位相算出ステップと、
前記平均振幅スペクトルを振幅とし、前記平均信号位相を位相とする前記処理対象信号を生成する複素数形成ステップと、を有するものであることを特徴とする収音方法。 - 請求項1〜3何れかに記載の収音装置として、コンピュータを動作させる収音プログラム。
- 請求項7記載の収音プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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