特許

J-GLOBAL ID：201003060706832121

方向情報分布推定装置、音源数推定装置、音源方向測定装置、音源分離装置、それらの方法、それらのプログラム

発明者： 荒木 章子 ,  中谷 智広 ,  澤田 宏 ,  牧野 昭二
出願人/特許権者： 日本電信電話株式会社
代理人 (3件)： 中尾 直樹 ,  草野 卓 ,  中村 幸雄
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2008-324226
公開番号（公開出願番号）：特開2010-145836
出願日： 2008年12月19日
公開日（公表日）： 2010年07月01日
要約：

【課題】音情報の各ピークにそれぞれ1つの確率分布モデルをフィッティングさせる。【解決手段】音源からの音情報の分布が複数のピークを持つ場合に、M個の確率分布モデルを用いて、各ピークにそれぞれ1つの確率分布モデルをフィッティングさせるものであり、現在の確率分布モデルの各パラメタを保持し、音情報と、現在の確率分布モデルの各パラメタを用いて、M個の確率分布モデルごとに事後確率を計算し、音情報と、M個の確率分布モデルごとの事後確率を用いて、現在の確率分布モデルの各パラメタを更新し、各パラメタ値が収束していると判断した場合には更新された各パラメタを出力し、各パラメタ値が収束していないと判断した場合には、更新された各パラメタをパラメタ保持部に現在の確率分布モデルの各パラメタとして保持させ、各パラメタのうち、混合重みの事前分布にディリクレ分布を用いる。【選択図】図3

請求項（抜粋）：

音源からの音情報の分布が複数のピークを持つ場合に、M(Mは1以上の整数)個の確率分布モデルを用いて、当該確率分布の各パラメタを更新することで、各ピークにそれぞれ1つの確率分布モデルをフィッティングさせる方向情報分布推定装置であって、 現在の確率分布モデルの各パラメタを保持しているパラメタ保持部と、 前記音情報と、前記現在の確率分布モデルの各パラメタを用いて、M個の確率分布モデルごとに事後確率を計算する事後確率計算部と、 前記音情報と、前記M個の確率分布モデルごとの事後確率を用いて、前記現在の確率分布モデルの各パラメタを前記更新し、各パラメタ値が収束していると判断した場合には更新された各パラメタを出力し、各パラメタ値が収束していないと判断した場合には、更新された各パラメタを前記パラメタ保持部に前記現在の確率分布モデルの各パラメタとして保持させる更新部と、を備え、 前記更新部において、前記各パラメタのうち、混合重みの事前分布にディリクレ分布を用いる方向情報分布推定装置。

IPC (1件)：

G10L 21/02

FI (1件)：

G10L21/02 202B

Fターム (1件)：

5D020BB04

引用特許：

出願人引用 (3件)

• 音源分離定位方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2006-331185   出願人：国立大学法人東京大学
• 会話構造推定方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2005-164395   出願人：日本電信電話株式会社
• 異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラム、及び記録媒体
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2004-226163   出願人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション

審査官引用 (3件)

• 音源分離定位方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2006-331185   出願人：国立大学法人東京大学
• 会話構造推定方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2005-164395   出願人：日本電信電話株式会社
• 異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラム、及び記録媒体
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2004-226163   出願人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション

引用文献：

出願人引用 (4件)

• ”2.2.1 ディリクレ分布”
• ”2.3.8 周期変数”
• ”EMアルゴリズムを用いた最尤時間周波数マスキングによる雑音環境下での2ch BSS”
• ”ディリクレ過程を利用したHMMに基づく時系列クラスタリング”

審査官引用 (4件)

• ”2.2.1 ディリクレ分布”
• ”2.3.8 周期変数”
• ”EMアルゴリズムを用いた最尤時間周波数マスキングによる雑音環境下での2ch BSS”
• ”ディリクレ過程を利用したHMMに基づく時系列クラスタリング”