[发明专利]使用神经网络的信号处理装置及信号处理方法、记录介质

权利要求书

1.一种使用神经网络的信号处理装置，其根据由1个以上的麦克风观测到的包含回声的观测信号，估计减少了回声的信号，该信号处理装置的特征在于，具有：

第1估计部，其通过向神经网络输入与所述观测信号对应的观测特征量，对与所述观测信号对应的与减少了所述回声的信号的功率对应的特征量的估计值进行估计，其中，该神经网络被学习为，将包含回声的信号的特征量作为输入，输出与减少了该信号中的回声的信号的功率对应的特征量的估计值；以及

第2估计部，其使用所述第1估计部的估计结果，对生成所述观测信号的自回归过程的回归系数进行估计，其中，该估计结果是与功率对应的特征量的估计值。

2.根据权利要求1所述的使用神经网络的信号处理装置，其特征在于，

所述第2估计部将线性预测滤波器的滤波系数估计为所述回归系数，该线性预测滤波器的预测残差遵循平均为0、方差为期望信号的功率的时变的概率分布。

3.根据权利要求1所述的使用神经网络的信号处理装置，其特征在于，

所述第2估计部将线性预测滤波器的滤波系数估计为所述回归系数，该线性预测滤波器的预测残差遵循平均为0、方差为期望信号的功率的高斯分布。

4.根据权利要求2或3所述的使用神经网络的信号处理装置，其特征在于，

该使用神经网络的信号处理装置还具有逆滤波处理部，该逆滤波处理部使用所述线性预测滤波器对观测特征量进行逆滤波处理。

5.根据权利要求4所述的使用神经网络的信号处理装置，其特征在于，

该使用神经网络的信号处理装置还具有重复控制部，该重复控制部将如下处理进行重复需要次数的控制：所述第1估计部对期望信号的功率进行估计的处理、所述第2估计部对线性预测滤波器进行估计的处理、以及由所述逆滤波处理部进行的逆滤波处理。

6.根据权利要求2所述的使用神经网络的信号处理装置，其特征在于，

所述第1估计部中的所述神经网络是循环型神经网络，

所述神经网络包含层，该层通过取所述神经网络的输入的值的绝对值的平方而将该输入的值变换为实数值。

7.一种使用神经网络的信号处理方法，该信号处理方法由信号处理装置执行，该信号处理装置根据由1个以上的麦克风观测到的包含回声的观测信号，估计减少了回声的信号，

该信号处理方法的特征在于，包含：

第1估计步骤，通过向神经网络输入与所述观测信号对应的观测特征量，对与所述观测信号对应的与减少了所述回声的信号的功率对应的特征量的估计值进行估计，其中，该神经网络被学习为，将包含回声的信号的特征量作为输入，输出与减少了该信号中的回声的信号的功率对应的特征量的估计值；以及

第2估计步骤，使用所述第1估计步骤的估计结果，对生成所述观测信号的自回归过程的回归系数进行估计，其中，该估计结果是与功率对应的特征量的估计值。

8.一种记录介质，其记录有信号处理程序，该记录介质的特征在于，

该信号处理程序用于使计算机作为使用了权利要求1至6中的任意一项所述的神经网络的信号处理装置进行工作。