ブラインド信号処理 (BSS) による音源分離を実環境で行う場合，部屋の反射音の影響のため性能が低下する．著者らは，サブスペース法を BSS の前処理として用い反射音を低減してから，信号を分離する手法を提案している．本報告では，周波数領域の Infomax アルゴリズムとサブスペース法を組み合わせた枠組みを提案し，実環境での評価を行う．また，周波数領域のアルゴリズムの場合は permutation (チャネルの入れ違い) が問題となる．本報告では，伝達関数内の周波数の coherency を利用した新しい permutation の解法 IFC を提案する．サブスペース法を用いて完全に permutation を解いた場合の単語認識率は，用いない場合に比べ 18% 程度改善され，またIFCを用いた場合の単語認識率は，これより 4% 程度低い認識率を達成した．