本論文では，内部雑音測定用センサを用いた独立成分分析(ICA)に基づくセミブラインド音源分離(SBSS)とウィナーフィルタ(WF)を統合した雑音抑圧手法を提案する．ハンズフリー音声認識はロボット音声対話システムにおいて必要不可欠な技術であるが，実環境下では環境雑音や部屋の残響，ロボットの内部雑音によって音声認識性能が低下する問題がある．従来のICAに基づくSBSSでは，環境雑音と内部雑音を高精度に抑圧する事ができず，目的音声の抽出精度が低いという問題があった．この問題を改善するために，ICAの目的音声推定精度よりも雑音推定精度のほうが高精度であるという知見に基づいて，ICAを雑音推定器に用いた目的音声推定手法であるブラインド空間的サブトラクションアレーの構造を導入する．提案法では，ICAに基づくSBSSを雑音推定に用いて環境雑音と内部雑音を動的に推定し，WFによって推定した全ての雑音をマイクロホンの観測信号から抑圧し，遅延和アレー処理によって目的音声強調処理をすることで目的音声を抽出する．シミュレーション実験により，提案法は従来法に比べて，目的音声を高精度に抽出することができ，音声認識性能が改善されることを示す． この問題を改善するために，提案法ではICAに基づくSBSSを雑音推定に用いて環境雑音と内部雑音を動的に推定する．さらに，WFによって推定した全ての雑音をマイクロホンの観測信号から抑圧し，遅延和アレー処理によって目的音声強調処理をすることで目的音声を抽出する．シミュレーション実験により，提案法は従来法に比べて，目的音声を高精度に抽出することができ，音声認識性能が改善されることを示す．
一方，上記実験において，提案法におけるSBSSの雑音推定性能が十分ではなく， 音声認識性能の絶対値が低いという問題が確認された．そこで本研究では，二つ目に，ICAに基づくSBSSの雑音推定性能が劣化している原因を検証するために，目的音声と内部雑音の 音源到来方位(DOA)を解析する．解析結果から，内部雑音のDOAがマイクロホンアレーに同位相で入力する方位に定位し，目的音声と内部雑音のDOAが重なっていることによって，SBSSの雑音推定性能が劣化していたことを示す．この知見に基づき，目的音声と内部雑音のDOAを異なる方位にするためのマイクロホンアレー配置を提案する．シミュレーション実験により，提案するマイクロホンアレー配置によって，SBSSの雑音推定性能と抽出した目的音声の音声認識性能が改善されることを確かめる．