×この技術を簡単クリック査定この機能をご利用いただくには、会員登録(無料)が必要です。出願した特許の牽制数、引用された数などを知る事ができます。気になる技術や特許をブックマークしておけば、いつでも後から読むことができます。後で印刷するために、公報をPDFでダウンロードできます。会員登録してastamuseを使えば、もっと簡単に便利にお使いいただけます。会員登録(無料)「astamuse」は世界中の挑戦したい社会課題に挑戦し、未来を創る人のプラットフォームです。※この項目の情報は公開日時点(2018年3月1日)のものです。データから生成される雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部127と、目的音スペクトル特性ベクトルと雑音スペクトル特性ベクトルから、推定目的音PSDと推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部128、推定目的音PSDと推定雑音PSDと、目的音PSDと雑音PSDを用いてネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部129とを含む。Ratio))を出力する音源強調用ニューラルネットワークを構築してきた。従来の音源分離・強調の方式として、非特許文献1がある。強調したい音源信号(以下、目的音という)をs(t)、目的音以外の雑音をn(t)と表す(ここで、tは時間のインデックスである)。s(t)、n(t)は時間領域信号である。ω)と表す(ここで、τ、ωは、それぞれ時間フレームのインデックス、周波数のインデックスである)。ω)は、以下のように表現される。ω)の時間領域表現をx(t)とする。雑音は特性に応じて複数に分けてもよい。ここで、雑音の特性とは、例えば、音楽のように非定常性が強いという性質、空調雑音のように定常性の強いという性質や低域成分が強いという性質、2ch以上のマイクを用いて観測する場合には到来方向が異なるといった性質等のことである。雑音の特性が異なる場合には、以下のように雑音をモデル化することができる。ω)はi番目の雑音特性に属する雑音源の周波数領域雑音である。以下では、まず、図12〜図13を参照して従来技術の音源強調学習装置800を説明する。800の構成を示すブロック図である。800の動作を示すフローチャートである。800は、学習データ記録部890に接続している。ω)が学習データとして記録されている。ω)から、特徴量とラベルを生成する(S810)。ω)|2を平滑化した値を利用することができる。ω)を用いることができる。ω)を用いて説明する。ω)は、フレーム時間ごと、周波数ごとに用意する。ω)は、次式で計算される。ω)は観測時点の雑音混在レベルであり、θはバイナリマスクの値(0または1)を決定する閾値である。したがって、ラベル(0または1)は周波数ごと、または周波数帯域ごとに付与されることになる。閾値θは、θ=0dB程度とすることが多い。これは、該当する周波数−時間フレームで、目的とする音源が最も主要な音源か否かを判断することに対応する。ω)の値)は、式(3)では0としたが、実際には、0<α<1を満たす値αを用いることが多い。αを0.05〜0.3程度の値とする。ω)は、次式で計算される。事前学習部820は、特徴量とラベルの組からネットワークパラメータpを学習する(S820)。ネットワークパラメータpは、以下で説明する音源強調装置900を構成するバイナリマスク推定部920で使用するパラメータである。Network)といったいずれの教師あり学習方法を用いてもよい。ネットワークパラメータpは、事前の教師あり学習により、音源ごとに最適化されたパラメータの集合である。DNNを用いる場合、ネットワークパラメータpは、重み行列とバイアスベクトルとなる。次に、図14〜図15を参照して従来技術の音源強調装置900を説明する。図14は、音源強調装置900の構成を示すブロック図である。図15は、音源強調装置900の動作を示すフローチャートである。910と、バイナリマスク推定部920と、信号強調部930と、時間領域変換部940を含む。音源強調装置900は、学習結果記録部990に接続している。ω)を生成する(S910)。観測信号x(t)は、1chの信号であってもいいし、2ch以上の信号であってもよい。ω)を生成する(S920)。800で用いた学習方法に対応するものを利用することを前提としている。ω)を出力してもよい。この場合、特徴量・ラベル生成部810における特徴量の生成や事前学習部820におけるネットワークパラメータの事前学習についても同様の処理を実行する必要がある。ω)を生成する(S930)。ω)から時間領域での推定音源信号である強調音^s(t)を生成する(S940)。高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習する音源強調学習装置を提供する。データから生成される雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部127と、目的音スペクトル特性ベクトルと雑音スペクトル特性ベクトルから、推定目的音PSDと推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部128、推定目的音PSDと推定雑音PSDと、目的音PSDと雑音PSDを用いてネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部129とを含む。請求項3に記載の音源強調装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。0001本発明は、様々な音源の音源信号が混合する音源信号から特定の音源の音源信号を強調する音源強調技術に関するものであり、特に深層学習を用いる音源強調技術に関する。Ratio))を出力する音源強調用ニューラルネットワークを構築してきた。0003従来の音源分離・強調の方式として、非特許文献1がある。強調したい音源信号(以下、目的音という)をs(t)、目的音以外の雑音をn(t)と表す(ここで、tは時間のインデックスである)。s(t)、n(t)は時間領域信号である。ω)と表す(ここで、τ、ωは、それぞれ時間フレームのインデックス、周波数のインデックスである)。ω)は、以下のように表現される。ω)の時間領域表現をx(t)とする。0005雑音は特性に応じて複数に分けてもよい。ここで、雑音の特性とは、例えば、音楽のように非定常性が強いという性質、空調雑音のように定常性の強いという性質や低域成分が強いという性質、2ch以上のマイクを用いて観測する場合には到来方向が異なるといった性質等のことである。雑音の特性が異なる場合には、以下のように雑音をモデル化することができる。ω)はi番目の雑音特性に属する雑音源の周波数領域雑音である。0006以下では、まず、図12〜図13を参照して従来技術の音源強調学習装置800を説明する。800の構成を示すブロック図である。800の動作を示すフローチャートである。図12に示すように音源強調学習装置800は、特徴量・ラベル生成部810と、事前学習部820を含む。図12図130007音源強調学習装置800は、学習データ記録部890に接続している。ω)が学習データとして記録されている。ω)から、特徴量とラベルを生成する(S810)。ω)|2を平滑化した値を利用することができる。ω)を用いることができる。ω)を用いて説明する。ω)は、フレーム時間ごと、周波数ごとに用意する。ω)は、次式で計算される。ω)は観測時点の雑音混在レベルであり、θはバイナリマスクの値(0または1)を決定する閾値である。0010したがって、ラベル(0または1)は周波数ごと、または周波数帯域ごとに付与されることになる。0011閾値θは、θ=0dB程度とすることが多い。これは、該当する周波数−時間フレームで、目的とする音源が最も主要な音源か否かを判断することに対応する。ω)の値)は、式(3)では0としたが、実際には、0<α<1を満たす値αを用いることが多い。αを0.05〜0.3程度の値とする。ω)は、次式で計算される。0013事前学習部820は、特徴量とラベルの組からネットワークパラメータpを学習する(S820)。ネットワークパラメータpは、以下で説明する音源強調装置900を構成するバイナリマスク推定部920で使用するパラメータである。Network)といったいずれの教師あり学習方法を用いてもよい。ネットワークパラメータpは、事前の教師あり学習により、音源ごとに最適化されたパラメータの集合である。DNNを用いる場合、ネットワークパラメータpは、重み行列とバイアスベクトルとなる。0014次に、図14〜図15を参照して従来技術の音源強調装置900を説明する。図14は、音源強調装置900の構成を示すブロック図である。図15は、音源強調装置900の動作を示すフローチャートである。910と、バイナリマスク推定部920と、信号強調部930と、時間領域変換部940を含む。図14図150015音源強調装置900は、学習結果記録部990に接続している。800により事前学習したネットワークパラメータpが記録されている。ω)を生成する(S910)。観測信号x(t)は、1chの信号であってもいいし、2ch以上の信号であってもよい。ω)を生成する(S920)。800で用いた学習方法に対応するものを利用することを前提としている。ω)を出力してもよい。この場合、特徴量・ラベル生成部810における特徴量の生成や事前学習部820におけるネットワークパラメータの事前学習についても同様の処理を実行する必要がある。ω)を生成する(S930)。ω)から時間領域での推定音源信号である強調音^s(t)を生成する(S940)。2014.発明が解決しようとする課題0022従来技術の方法では、音源強調に用いるバイナリマスクの推定において、DNN、CNN、RNN等を用いて(周波数領域)混合音を入力としてバイナリマスクを出力する関数(以下、バイナリマスク関数という)を設計している。バイナリマスク関数はニューラルネットワークを用いて表現されるが、このニューラルネットワークの構造には物理的な制約を一切加えることなく、ネットワークパラメータを学習していた。ネットワークの層の数、ノードの数はヒューリスティックに決定したり、(重み行列やバイアスベクトルなどの)ネットワークパラメータの初期値もランダムに決定していた。混合音からバイナリマスクを推定するバイナリマスク関数をブラックボックス化していることに等しいといえる。そのため、高精度かつ安定的に音源強調するための潜在変数群(例えば、目的音/雑音のPSD)を推定するのに適したニューラルネットワークを構築できているのか否かについて判断することが困難であった。実際、ニューラルネットワークにおける途中の計算段階で目的音/雑音のPSDを高精度に推定することができないこともあった。0023そこで本発明では、音源強調のためのモデルをニューラルネットワークの構造に取り入れることにより、高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習する音源強調学習技術を提供することを目的とする。信号処理アルゴリズムの構造をニューラルネットワークの構造に取り入れることにより、高精度かつ安定的に信号処理をするためのネットワークパラメータを学習する信号処理学習技術を提供することを目的とする。データから生成される雑音を強調したビームフォーミング出力信号のパワーである雑音BF出力パワーから、雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音スペクトル特性ベクトルを計算する雑音非負オートエンコーダ計算部と、前記目的音スペクトル特性ベクトルと前記雑音スペクトル特性ベクトルから、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDを計算する相補減算ニューラルネットワーク計算部と、前記推定目的音PSDと前記推定雑音PSDと、前記目的音PSDと前記雑音PSDを用いて前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部とを含む。前記ラベルを用いて、前記ネットワークパラメータを最適化するネットワークパラメータ最適化部とを含む。発明の効果0026本発明によれば、音源強調のためのモデルをニューラルネットワークの構造として取り入れ、目的音/雑音のPSDなどの潜在変数群を推定することにより、高精度かつ安定的に音源強調をするためのネットワークパラメータを学習することが可能となる。推定することにより、高精度かつ安定的に信号処理をするためのネットワークパラメータを学習することが可能となる。100の動作を示すフローチャート。事前学習部120の構成を示すブロック図。事前学習部120の動作を示すフローチャート。ネットワークパラメータ計算部122の構成を示すブロック図。ネットワークパラメータ計算122の動作を示すフローチャート。音源強調装置200の構成を示すブロック図。音源強調装置200の動作を示すフローチャート。ウィーナーフィルタ推定部220の構成を示すブロック図。800の動作を示すフローチャート。音源強調装置900の構成を示すブロック図。音源強調装置900の動作を示すフローチャート。実施例0028以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。800、音源強調装置900も含め、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。0029また、_(アンダースコア)は下付き添字を表す。xy_zはyzがxに対する上付き添字であり、xy_zはyzがxに対する下付き添字であることを表す。0030まず、発明の原理について説明する。<発明の原理>従来の方式では、ネットワークの層の数、ノード数、ノード間の連結をヒューリスティックに決定していた。ニューラルネットワークの物理的な構造について特段の制約を設けることなく、特徴量とラベルの組を入力としてニューラルネットワークを設計(学習)していた。0031本願では、音源強調のための物理的なモデルを反映したニューラルネットワークの設計を行う。設計するニューラルネットワークの構造を図1に示す。図1に示すように音源強調用ニューラルネットワーク500は、目的音非負オートエンコーダ510と、雑音非負オートエンコーダ515と、相補減算ニューラルネットワーク520を含む。目的音非負オートエンコーダ510、雑音非負オートエンコーダ515は、目的音のスペクトル特性、雑音のスペクトル特性をそれぞれ独立にモデル化するニューラルネットワークである。相補減算ニューラルネットワーク520は、目的音PSDと雑音PSDを推定するニューラルネットワークである。図10032なお、音源強調用ニューラルネットワーク500は、特性の異なる目的音や特性の異なる雑音が複数ある場合、それぞれの目的音・雑音に対応して複数の目的音非負オートエンコーダ510や雑音非負オートエンコーダ515を含むものであってもよい。空調雑音のモデル、テレビの音を雑音とするモデルのように複数の雑音モデルを考える代わりに、これらの雑音の加算値を用いて、1つの雑音非負オートエンコーダ515を設計するのでもよい。以下では、簡単のため、目的音非負オートエンコーダ510と雑音非負オートエンコーダ515はそれぞれ1つであるとして説明する。q(4)を出力するように構成する。Ωを周波数バンド数とし、φY_S(τ,ω)、φY_N(τ,ω)、qS(4)、qN(4)はΩ次元実数値ベクトルである。目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)は、フレームごと、周波数バンドごとに計算されるものである。ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を学習前に生成しておく。ω)から生成しておく。0035以下、目的音非負オートエンコーダ510と雑音非負オートエンコーダ515、相補減算ニューラルネットワーク520について説明する。0036[非負オートエンコーダによる目的音スペクトル特性、雑音スペクトル特性のモデル化]まず、目的音のスペクトル特性、雑音のスペクトル特性をモデル化するためのニューラルネットワークである目的音非負オートエンコーダ510と雑音非負オートエンコーダ515について説明する。Factorization)がある。非負値行列分解では、次式のように、非負のスぺクトログラムSを非負のスペクトル基底行列Bと非負のアクティベーション行列Aの積として表現する。ここで、Ωは周波数バンド数、Υは解析する時間フレーム数、βはスペクトル基底数を表す。Rは実数の集合を表す。2000.0039非負値行列分解と同様の、非負のパワースペクトルをスペクトル基底群とアクティベーション群の積に分解する考え方は、ニューラルネットワークを用いて表現することができる。全結合型DNNを用いて、目的音のスペクトル特性をモデル化する方法、つまり目的音非負オートエンコーダ510の構造について説明する。0040まず、目的音非負オートエンコーダ510の入力層(第1層)に目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)を入力する。第1層への入力をqS(1)とすると、0041次に、β×Ωの実数値行列である重み行列WS(2)をβ個のスペクトル基底の集合体とみなし、WS(2)に非負行列の制約を課す。ここで、WS(2)i,jは、WS(2)の(i、j)番目の要素を表す。0042以下の演算により、第1層の出力、つまり第2層の入力となるβ×1の実数値行列(β次元実数値ベクトル)qS(2)を得る。(・)は次式で表されるランプ関数(ReLU)である。ここでは、活性化関数(伝達関数)の例としてランプ関数を用いるとしたが、これに限られるものではない。従来から用いられているシグモイド関数など、様々な非線形関数を用いることができる。0043このように計算すると、qS(2)は、1フレーム分のβ個のスペクトル基底それぞれに対するアクティベーションとみなすことができる。0044次に、重み行列WS(3)をWS(2)の転置行列(式(12))とし、式(13)〜(15)によりスペクトログラムを復元する演算を行う。ここで、Tは転置を表す。(・)は式(15)で表されるランプ関数(ReLU)である。0045目的音非負オートエンコーダ510は、Ω×1の実数値行列(Ω次元実数値ベクトル)qS(3)(以下、qS(3)を目的音スペクトル特性ベクトルという)を出力する。非負の重み行列WS(2)、WS(3)を用いて目的音非負オートエンコーダ510を構成することは、目的音のスペクトル特性をモデル化することに対応する。2015.0047同様に、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)についても、同様の演算を行うニューラルネットワークである非負オートエンコーダを構成することにより、雑音のスペクトル特性をモデル化することができる。雑音非負オートエンコーダ515の出力をΩ×1の実数値行列(Ω次元ベクトル)qN(3)(以下、qN(3)を雑音スペクトル特性ベクトルという)とする。0048[相補減算による目的音/雑音PSDの推定]次に、目的音のスペクトル特性をモデル化した目的音非負オートエンコーダ510の出力qS(3)と雑音のスペクトル特性をモデル化した雑音非負オートエンコーダ515の出力qN(3)からウィーナーフィルタの生成に用いる目的音PSD、雑音PSDを推定するためのニューラルネットワークである相補減算ニューラルネットワーク520について説明する。qN(4)を生成する。qN(4)を高精度に推定することを考える。0050対称性マイクロホンアレイや対称性ビームフォーミングを用いて受音すると、ビームフォーミングの平均的な感度Dωは目的音の到来方向とは独立に決まる。したがって、W(4)の構造も目的音の到来方向に依存せず決まるため、最適化計算が収束しやすいと考えられる。0051一例として、W(4)の初期値Winit(4)を以下の式で設計する。λS,ω_i、λN,ω_iは正の値、γS-N,ω_i、γN-S,ω_iは負の値(1≦i≦Ω)とする。0052なお、このとき、W(4)の各要素の値の範囲に関して制約を課さない。0053次式で第3層の出力q(4)を計算する。qN(4)T]T(ただし、qS(4),qN(4)はΩ次元実数値ベクトル)であり、qS(4),qN(4)がそれぞれ推定目的音PSD、推定雑音PSDとなる。[音源強調用ニューラルネットワークのネットワークパラメータの最適化]最後に、目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いて誤差逆伝搬法により3層の全体を最適化し、ネットワークパラメータpを最適化する。最適化は学習データの数だけ実行される。0055ここで、ネットワークパラメータpは、3層分の重み行列WS(2),WN(2),WS(3),WN(3),W(4)と2層分のバイアスベクトルbS(2),bN(2),bS(3),bN(3)で構成される。Ω次元実数値ベクトルである。以下の関係を満たし、W(4)はその初期値が式(16)で表現される。0056なお、あらかじめ、目的音非負オートエンコーダ510、雑音非負オートエンコーダ515を最適化した後、第3層のパラメータであるW(4)(つまり、相補減算ニューラルネットワーク520)を誤差逆伝搬法で最適化しておいてもよい。0057<実施形態1>以下、図2〜図3を参照して実施形態1の音源強調学習装置100を説明する。100の構成を示すブロック図である。100の動作を示すフローチャートである。図2に示すように音源強調学習装置100は、特徴量・ラベル生成部110と、事前学習部120を含む。800と同様、学習データ記録部890に接続している。ω)が記録されている。ω)から、特徴量とラベルを生成する(S110)。ω)から計算される目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いる。ω)とラベルφS、φNの組からネットワークパラメータpを学習する(S120)。以下、図4〜図5を参照して事前学習部120について説明する。図4は、事前学習部120の構成を示すブロック図である。図5は、事前学習部120の動作を示すフローチャートである。図4に示すように事前学習部120は、ビームフォーミング出力パワー計算部121と、ネットワークパラメータ計算部122を含む。ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を計算する(S121)。(τ,ω)にビームフォーミングを適用し、目的音を強調したビームフォーミング出力信号YSを生成した後、そのパワーφY_S(τ,ω)を計算すればよい。雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)についても同様にして求めることができる。0062次に、ネットワークパラメータ計算部122は、S121で計算した目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)とラベルである目的音PSDφS、雑音PSDφNからネットワークパラメータpを計算する(S122)。以下、図6〜図7を参照してネットワークパラメータ計算部122について説明する。図6は、ネットワークパラメータ計算部122の構成を示すブロック図である。図7は、ネットワークパラメータ計算部122の動作を示すフローチャートである。図6に示すようにネットワークパラメータ計算部122は、目的音非負オートエンコーダ計算部126と、雑音非負オートエンコーダ計算部127と、相補減算ニューラルネットワーク計算部128と、ネットワークパラメータ最適化部129を含む。図6図70063まず、目的音非負オートエンコーダ計算部126は、音源強調用ニューラルネットワークの目的音非負オートエンコーダ510に対応するものであり、目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)から目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)を計算する(S126)。同様に、雑音非負オートエンコーダ計算部127は、音源強調用ニューラルネットワークの雑音非負オートエンコーダ515に対応するものであり、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)から雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)を計算する(S127)。qN(4)を計算する(S128)。qN(4)とS110で計算した目的音PSDφS、雑音PSDφNを用いて、ネットワークパラメータpを最適化する(S129)。<発明の原理>で説明したように、ネットワークパラメータpは、3層分の重み行列WS(2),WN(2),WS(3),WN(3),W(4)と2層分のバイアスbS(2),bN(2),bS(3),bN(3)から構成される。0066S121〜S129の処理は学習データの数だけ繰り返される。0067なお、目的音非負オートエンコーダ計算部126と雑音非負オートエンコーダ計算部127は、例えば、特性の異なる目的音の音源数、雑音の音源数に応じてそれぞれ複数あってもよい。データの組を用いて学習することにより、高精度かつ安定的に目的音PSD、雑音PSDを推定することが可能となる。当該推定した目的音PSD、雑音PSDを用いることにより、高精度かつ安定的にウィーナーフィルタを生成することが可能となる。ω)の組から音源強調用ニューラルネットワークのネットワークパラメータpを学習する方法について説明した。ここでは、実施形態1で学習したネットワークパラメータpを用いて、マイクロホンで収音した観測信号から強調音を生成する方法について説明する。これにより、観測信号中の目的音を音源強調した強調音を出力することが可能となる。0070なお、ここで用いるネットワークパラメータpの値は、実施形態1の音源強調学習装置100による学習終了時のpの値である。0071以下、図8〜図9を参照して音源強調装置200を説明する。図8は、音源強調装置200の構成を示すブロック図である。図9は、音源強調装置200の動作を示すフローチャートである。910と、ウィーナーフィルタ推定部220と、信号強調部230と、時間領域変換部940を含む。990に接続している。学習結果記録部990には上述の学習終了時のネットワークパラメータpの値が記録されている。ω)を生成する(S910)。ω)を生成する(S220)。以下、図10〜図11を参照してウィーナーフィルタ推定部220について説明する。図10は、ウィーナーフィルタ推定部220の構成を示すブロック図である。図11は、ウィーナーフィルタ推定部220の動作を示すフローチャートである。図10に示すようにウィーナーフィルタ推定部220は、ビームフォーミング出力パワー計算部121と、目的音非負オートエンコーダ部221と、雑音非負オートエンコーダ部222と、相補減算部223と、ウィーナーフィルタ計算部224を含む。ω)から目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)、雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を計算する(S121)。0076次に、目的音非負オートエンコーダ部221は、S121で計算した目的音BF出力パワーφY_S(τ,ω)を第1層の入力qS(1)から目的音スペクトル特性ベクトルqS(3)を計算する(S221)。目的音非負オートエンコーダ部221は、学習終了時のネットワークパラメータp(重み行列WS(2),WS(3)とバイアスベクトルbS(2),bS(3)))が設定されている点においてのみ目的音非負オートエンコーダ計算部126と異なる。0077同様に、雑音非負オートエンコーダ部222は、S121で計算した雑音BF出力パワーφY_N(τ,ω)を第1層の入力qN(1)から雑音スペクトル特性ベクトルqN(3)を計算する(S222)。雑音非負オートエンコーダ部222は、学習終了時のネットワークパラメータp(重み行列WN(2),WN(3)とバイアスベクトルbN(2),bN(3))が設定されている点においてのみ雑音非負オートエンコーダ計算部127と異なる。qN(4)を計算する(S223)。相補減算部223は、学習終了時のネットワークパラメータp(重み行列W(4))が設定されている点においてのみ相補減算ニューラルネットワーク計算部128と異なる。ω)を計算する(S224)。ω)を生成する(S230)。ω)から時間領域での推定音源信号である強調音^s(t)を生成する(S940)。0082なお、目的音非負オートエンコーダ部221と雑音非負オートエンコーダ部222は、目的音非負オートエンコーダ計算部126と雑音非負オートエンコーダ計算部127と同様複数あってもよく、この場合それぞれ同数含むことになる。0083本実施形態の発明によれば、観測信号中の目的音を音源強調した強調音を高精度かつ安定的に出力することが可能となる。0084<変形例>実施形態1では、混合音を対象に音源強調処理を行うために、音源強調処理のアルゴリズムを反映した物理的構造を有するニューラルネットワークを学習した。ここでは、音源強調に最終的に必要になるウィーナーフィルタの代わりに、潜在変数である目的音スペクトル特性ベクトルを出力するニューラルネットワーク、雑音スペクトル特性ベクトルを出力するニューラルネットワーク、推定目的音PSD・推定雑音PSDを出力するニューラルネットワークをそれぞれ学習することにより、音源強調処理のアルゴリズムの特徴をニューラルネットワークの物理的構造として取り入れ、高精度かつ安定的に音源強調処理することができるニューラルネットワークを学習した。)を出力するニューラルネットワークを構成し、これらのニューラルネットワークを部品として最終的な処理結果(推定処理結果)を得るようなニューラルネットワークを構成することができる。このようにすることにより、各処理アルゴリズムに対応するニューラルネットワークを構成することができ、当該ニューラルネットワークは高精度かつ安定的に各処理を実行することができる。CPU、RAM、ROM、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。必要に応じて、ハードウェアエンティティに、CD−ROMなどの記録媒体を読み書きできる装置(ドライブ)などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。0087ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている(外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるROMに記憶させておくこととしてもよい)。これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、RAMや外部記憶装置などに適宜に記憶される。0088ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置(あるいはROMなど)に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にCPUで解釈実行・処理される。その結果、CPUが所定の機能(上記、...部、...手段などと表した各構成要件)を実現する。0089本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。0090既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ(本発明の装置)における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。0091この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。メモリ等どのようなものでもよい。Memory)等を用いることができる。することによって行う。このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。0093このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。Provider)型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの(コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等)を含むものとする。0094また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。