本研究では移動ロボットによる音声対話のための多チャネル音声強調について述べる．多くの従来法は音源の静止を仮定しており，移動ロボットでは，歩きながら話しかけてくる人やロボット自身の移動によって強調性能が劣化する. この問題を解決するため，深層回帰により求めた時変な空間相関行列からビームフォーミングする枠組みが提案されている．本研究ではこの手法を拡張し，強調性能の高性能化とロボット上での実時間処理を目指す．具体的には，ビームフォーマの改良および，ブロックオンライン化による準実時間システム化を行う．実際のロボットで収集した騒音信号を用いた数値実験により，提案法の有効性を確認した．