今回は、前回の復習を兼ねて「なぜ音源分離が必要なのか」という方向からご説明します。音源分離というと、どのようなイメージをお持ちですか。

典型的な音源分離の実験方法ですね。その場合、マイクの位置が明確であり、音源の種類も判明しています。

私達の研究対象は、ブラインド音源分離（blind source separation：BSS）です。ブラインドとは「見えない、知らない」という意味です。音の種類や数、マイクの位置関係がわからない状態で音源分離を実現します。

実は、私達は無意識のうちにこれを行っています。たとえば、昼休みに教室で、生徒達が大きな声で話しているとします。その喧噪から、自分の噂話だけは自然と耳に入ってきた、という経験がおありではないでしょうか。人間には「自分の聞きたい音」だけを聞き取る選択的聴取能力があるのです。

分散センサによる協創型音響センシングとその応用例

下の図をご覧ください。男性の声をS1、女性の声をS2、混ざり合った信号をx1、x2とし、2つの音声がどのように混ざったのかを示す情報をHとします。

x1とx2から、S1・S2を抽出するためには、Hの情報が不可欠です。しかしHの情報を利用できないとき、私たちは2つのことを同時に推定しています。第一に、統計的に独立している音源の分類問題。第二に、各音源が属する確率分布の問題です。

これを閉形式で解く方法は、存在しません。しかし解けないことには、永遠にブラインド音源分離の進歩がないことも、また事実でした。

音源分離の略式図