JP2000330598A - 雑音区間判定装置，雑音抑圧装置及び推定雑音情報更新方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 現在のフレームが雑音区間であるか否かの一
次判定を実施して、その判定結果に基づいて推定雑音情
報を更新するが、この一次判定に誤りが生じると、音声
区間の特徴が推定雑音情報に取り込まれてしまうため、
雑音区間の判定精度が低下するなどの課題があった。 【解決手段】 Ｎフレーム前が雑音区間であるか否か
を、Ｎフレーム前を含む過去から現在までの複数フレー
ムの遅延判定用パラメータに基づいて一次判定を実施
し、この判定結果とＮフレーム前の非遅延判定用パラメ
ータに基づいて非遅延判定に用いる判定用閾値を更新す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ディジタル音声
信号中の背景雑音が支配的な区間を判定する雑音区間判
定装置、ディジタル音声信号に含まれている音声以外の
雑音成分を抑圧する雑音抑圧装置、及び雑音区間判定装
置や雑音抑圧装置などで使用される推定雑音情報更新方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の雑音区間判定装置としては、特開
平３−４８９００号公報、特開平４−５８２９７号公報
に開示されているものがある。特開平３−４８９００号
公報に開示されている雑音区間判定装置は、雑音区間判
定装置の性能向上を目的としたものであり、現在のフレ
ームの入力音声に対して特徴パラメータを算出し、全て
の特徴パラメー又は雑音区間の特徴パラメータを記憶す
る。

【０００３】そして、Ｓフレーム前から数えてＮフレー
ム分の過去の特徴パラメータ集合を取り出して、現在の
フレームの特徴ベクトルとの距離ベクトル又はベクトル
のノルムを求めて、これを変換パラメータとし、この変
換パラメータと予め設定された標準パターンとを比較し
て雑音区間を判定するようにしたものである。

【０００４】即ち、過去のフレームの特徴パラメータと
現在のフレームの特徴パラメータを用いて、現在のフレ
ームが有音区間であるか否かを判定するための判定用パ
ラメータとして変換パラメータを求め、この変換パラメ
ータを用いて現在のフレームの判定を行っている。

【０００５】なお、背景雑音の影響を回避するために雑
音区間の特徴パラメータのみを記憶する構成の場合、現
在のフレームに対する雑音区間判定（一次判定）を行
い、その結果が雑音区間と判定したときに現在のフレー
ムの特徴パラメータを記憶するようにしている。この従
来の雑音区間判定装置における推定雑音情報は、Ｓフレ
ーム前から数えてＮフレーム分の過去の特徴パラメータ
集合であり、その更新は、現在のフレームが雑音区間で
あると一次判定されたときに現在のフレームの特徴パラ
メータをバッファに追加記憶することによって行われて
いる。

【０００６】特開平４−５８２９７号公報に開示されて
いる雑音区間判定装置は、上記特開平３−４８９００号
公報に開示されている雑音区間判定装置と同様に、雑音
区間判定装置の性能向上を目的としたものであり、現在
のフレームの入力音声に対して特徴パラメータを算出
し、雑音区間であると一次判定されたフレームの特徴ベ
クトルを記憶する。

【０００７】そして、Ｓフレーム前から数えてＮフレー
ム分の過去の特徴パラメータ集合を取り出して、この集
合に基づいて雑音標準パターンを作成し、現在のフレー
ムの特徴パラメータを雑音標準パターンと比較すること
で、雑音区間を判定するようにしたものである。

【０００８】この従来の雑音区間判定装置における推定
雑音情報は、Ｓフレーム前から数えてＮフレーム分の過
去の特徴パラメータ集合、または、この集合に基づいて
作成された雑音標準パターンであり、その更新は、現在
のフレームが雑音区間であると一次判定されたときに現
在のフレームの特徴パラメータをバッファに追加記憶す
ることによって行われている。

【０００９】従来の雑音抑圧装置としては、特開平９−
３１１６９８号公報に開示されているものがある。特開
平９−３１１６９８号公報に開示されている雑音抑圧装
置は、雑音抑圧後の音質を改善することを目的としたも
のであり、音声区間では推定雑音信号（推定雑音情報）
の更新を停止させるか、または、雑音区間より遅い追従
速度で更新させるようにしている。現在のフレームが音
声区間であるか雑音区間であるかの判定については、短
期間信号のパワー平均値の差、相関係数、ＬＰＣ係数の
変化などを用いることができると記載されている。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】従来の雑音区間判定装
置は以上のように構成されているので、現在のフレーム
が雑音区間であるか否かの一次判定を実施して、その判
定結果に基づいて推定雑音情報を更新するが、この一次
判定に誤りが生じると、音声区間の特徴が推定雑音情報
に取り込まれてしまうため、雑音区間の判定精度が低下
するなどの課題があった。特に、背景雑音レベルが高い
場合、レベルの低い音声区間（例えば、音声の立ち上が
り区間）と、雑音が変動している区間の判定が困難であ
るため、一次判定に誤りが生じ易く、その誤った一次判
定が雑音区間の判定精度の低下をもたらすという課題が
あった。

【００１１】また、従来の雑音抑圧装置は以上のように
構成されているので、現在のフレームが音声区間である
か雑音区間であるかの判定を実施して、その判定結果に
基づいて推定雑音情報の更新を制御しているが、その判
定に誤りが生じると、音声区間の特徴が推定雑音情報に
取り込まれてしまうため、この推定雑音情報を用いて雑
音抑圧処理を実施すると、雑音抑圧後の音質が劣化する
などの課題があった。特に、背景雑音レベルが高い場
合、レベルの低い音声区間（例えば、音声の立ち上がり
区間）と、雑音が変動している区間の判定が困難である
ため、判定を誤って音声区間の特徴を推定雑音情報に取
り込み易く、雑音抑圧後の音質が劣化し易いという課題
があった。

【００１２】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、雑音区間の一次判定精度を高め
て、精度よく雑音区間を判定することができる雑音区間
判定装置を得ることを目的とする。また、この発明は、
雑音区間の判定精度を高めて、精度よく雑音を抑圧する
ことができる雑音抑圧装置を得ることを目的とする。さ
らに、この発明は、音声区間の特徴の取り込みを抑制し
て、精度よく推定雑音情報を更新することができる推定
雑音情報更新方法を得ることを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この発明に係る雑音区間
判定装置は、記憶手段に記憶されている入力音声の複数
のフレームにおける遅延判定用パラメータからＮフレー
ム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定し、
その判定結果と記憶手段に記憶されている入力音声のＮ
フレーム前の非遅延判定用パラメータから判定用閾値を
更新するようにしたものである。

【００１４】この発明に係る雑音区間判定装置は、パラ
メータ分析手段により取得された入力音声の複数のフレ
ームにおける遅延判定用パラメータからＮフレーム前が
雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定し、その判
定結果とパラメータ分析手段により取得された入力音声
のＮフレーム前の非遅延判定用パラメータから判定用閾
値を更新するようにしたものである。

【００１５】この発明に係る雑音区間判定装置は、遅延
判定用パラメータと非遅延判定用パラメータを共通化す
るようにしたものである。

【００１６】この発明に係る雑音区間判定装置は、更新
手段により更新された判定用閾値と入力音声の複数のフ
レームにおける遅延判定用パラメータを比較して、Ｎフ
レーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定
するようにしたものである。

【００１７】この発明に係る雑音区間判定装置は、音声
区間である可能性の大きさを算出し、その音声区間であ
る可能性の大きさに基づいて判定用閾値の更新速度を制
御するようにしたものである。

【００１８】この発明に係る雑音区間判定装置は、更新
手段により更新された判定用閾値の変動を分析し、その
変動の大きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの値を制
御するようにしたものである。

【００１９】この発明に係る雑音区間判定装置は、雑音
区間又は音声区間の何れであるかを判定する際、非遅延
判定手段の判定結果を考慮して判定するようにしたもの
である。

【００２０】この発明に係る雑音区間判定装置は、判定
用閾値を更新する際、非遅延判定手段の判定結果を考慮
して更新するようにしたものである。

【００２１】この発明に係る雑音抑圧装置は、記憶手段
に記憶されている入力音声のＮフレーム前のスペクトル
と遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペクトルを更
新し、その推定雑音スペクトルを用いて入力音声の現在
のフレームにおけるスペクトルを補正するようにしたも
のである。

【００２２】この発明に係る雑音抑圧装置は、スペクト
ル分析手段により分析された入力音声のＮフレーム前の
スペクトルと遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペ
クトルを更新し、その推定雑音スペクトルを用いて入力
音声の現在のフレームにおけるスペクトルを補正するよ
うにしたものである。

【００２３】この発明に係る雑音抑圧装置は、スペクト
ル分析手段により取得された入力音声のスペクトルから
遅延判定用パラメータを算出するようにしたものであ
る。

【００２４】この発明に係る雑音抑圧装置は、更新手段
により更新された推定雑音スペクトルから遅延判定用パ
ラメータを算出し、その遅延判定用パラメータと入力音
声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータを比
較して、Ｎフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れで
あるかを判定するようにしたものである。

【００２５】この発明に係る雑音抑圧装置は、音声区間
である可能性の大きさを算出し、その音声区間である可
能性の大きさに基づいて推定雑音スペクトルの更新速度
を制御するようにしたものである。

【００２６】この発明に係る雑音抑圧装置は、更新手段
により更新された推定雑音スペクトルの変動を分析し、
その変動の大きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの値
を制御するようにしたものである。

【００２７】この発明に係る雑音抑圧装置は、記憶手段
に記憶されている入力音声の複数のフレームにおける遅
延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又は音
声区間の何れであるかを判定し、その判定結果と記憶手
段に記憶されている入力音声のＮフレーム前の非遅延判
定用パラメータから判定用閾値を更新する一方、スペク
トル分析手段により取得された入力音声のスペクトルと
非遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペクトルを更
新し、その推定雑音スペクトルを用いて入力音声の現在
のフレームにおけるスペクトルを補正するようにしたも
のである。

【００２８】この発明に係る雑音抑圧装置は、パラメー
タ分析手段により取得された入力音声の複数のフレーム
における遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音
区間又は音声区間の何れであるかを判定し、その判定結
果とパラメータ分析手段により取得された入力音声のＮ
フレーム前の非遅延判定用パラメータから判定用閾値を
更新する一方、スペクトル分析手段により取得された入
力音声のスペクトルと非遅延判定手段の判定結果から推
定雑音スペクトルを更新し、その推定雑音スペクトルを
用いて入力音声の現在のフレームにおけるスペクトルを
補正するようにしたものである。

【００２９】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
遅延判定用パラメータと特徴情報を記憶すると、入力音
声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータから
Ｎフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを
判定し、その判定結果と入力音声のＮフレーム前の特徴
情報から推定雑音情報を更新するようにしたものであ
る。

【００３０】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータと特徴情報
を取得すると、その入力音声の複数のフレームにおける
遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又は
音声区間の何れであるかを判定し、その判定結果と入力
音声のＮフレーム前の特徴情報から推定雑音情報を更新
するようにしたものである。

【００３１】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
遅延判定用パラメータと特徴情報を共通化するようにし
たものである。

【００３２】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
推定雑音情報中の遅延判定用パラメータと入力音声の複
数のフレームにおける遅延判定用パラメータを比較し
て、Ｎフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れである
かを判定するようにしたものである。

【００３３】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
音声区間である可能性の大きさを算出し、その音声区間
である可能性の大きさに基づいて推定雑音情報の更新速
度を制御するようにしたものである。

【００３４】この発明に係る推定雑音情報更新方法は、
推定雑音情報の変動を分析し、その変動の大きさに応じ
て遅延フレーム数を示すＮの値を制御するようにしたも
のである。

【００３５】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による雑
音区間判定装置を示す構成図であり、図において、１は
入力音声をフレーム毎に分析して、その入力音声の特徴
を表す遅延判定用パラメータと非遅延判定用パラメータ
を取得するパラメータ分析部（パラメータ分析手段）、
２は非遅延判定用パラメータを取得する非遅延判定用パ
ラメータ分析部、３は遅延判定用パラメータを取得する
遅延判定用パラメータ分析部である。

【００３６】４はパラメータ分析部１により取得された
遅延判定用パラメータと非遅延判定用パラメータを記憶
する記憶部（記憶手段）、５は記憶部４に記憶されてい
る入力音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメ
ータからＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れで
あるかを判定する遅延判定部（遅延判定手段）、６は記
憶部４に記憶されている入力音声のＮフレーム前の非遅
延判定用パラメータと遅延判定部５の判定結果から判定
用閾値を更新する閾値算出部（更新手段）、７はパラメ
ータ分析部１により取得された入力音声の現在のフレー
ムにおける非遅延判定用パラメータと閾値算出部６によ
り更新された判定用閾値を比較して、現在のフレームが
雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定する非遅延
判定部（非遅延判定手段）である。

【００３７】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、パラメータ分
析部１内の非遅延判定用パラメータ分析部２と遅延判定
用パラメータ分析部３に入力される。

【００３８】非遅延判定用パラメータ分析部２は、入力
音声を分析して、入力音声（現在のフレーム）の特徴を
表す所定のパラメータを求め、これを非遅延判定用パラ
メータとして出力する。一方、遅延判定用パラメータ分
析部３は、入力音声を分析して、非遅延判定用パラメー
タ分析部２と異なる所定のパラメータ（現在のフレーム
の特徴を表す所定のパラメータ）を求め、これを遅延判
定用パラメータとして出力する。

【００３９】ここで、非遅延判定用パラメータ及び遅延
判定用パラメータとしては、入力音声のパワー、帯域パ
ワー、高域強調などの所定の加工処理を施した入力音声
のパワー、ＬＳＰなどのスペクトル特徴を表すスペクト
ルパラメータ、このスペクトルパラメータを用いてスペ
クトル特徴を取り除いた後の残差信号のパワー、ピッチ
周期の相関の大きさなど、従来の雑音区間判定装置で用
いられている様々なパラメータを、単独または複数で用
いることができる。

【００４０】記憶部４は、パラメータ分析部１が非遅延
判定用パラメータと遅延判定用パラメータを出力する
と、これらを記憶するが、記憶部４は、（Ｎ＋１）フレ
ーム分の非遅延判定用パラメータと、Ｍフレーム分の遅
延判定用パラメータを記憶することができる能力を有す
る。

【００４１】なお、記憶部４は、パラメータ分析部１が
新たに現在のフレームの非遅延判定用パラメータと遅延
判定用パラメータを出力すると、その内部に記憶されて
いる最も過去のフレームの両パラメータ、即ち、（Ｎ＋
１）フレーム前の非遅延判定用パラメータと、Ｍフレー
ム前の遅延判定用パラメータを忘却し、現在のフレーム
の非遅延判定用パラメータと、現在のフレームの遅延判
定用パラメータを記憶することで内部状態を更新する。
この更新処理により、記憶部４内には、常にＮフレーム
前から現在のフレームまでの、合計（Ｎ＋１）フレーム
分の最新の非遅延判定用パラメータと、（Ｍ−１）フレ
ーム前から現在のフレームまでの、合計Ｍフレーム分の
最新の遅延判定用パラメータが格納されている状態が保
たれる。ただし、Ｎは１以上の整数、ＭはＮより大きい
整数である。

【００４２】遅延判定部５は、記憶部４が非遅延判定用
パラメータと遅延判定用パラメータを記憶すると、記憶
部４に記憶されているＭフレーム分の遅延判定用パラメ
ータを用いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか、音声
区間であるかを判定し、その判定結果を閾値算出部６に
出力する。

【００４３】上記の判定は例えば以下のように行うこと
ができる。Ｍを雑音区間が必ず含まれるほど大きく取れ
る場合には、Ｍフレーム分の遅延判定用パラメータから
雑音区間フレームを特定し、その雑音区間フレームの遅
延判定用パラメータから平均的な雑音区間の遅延判定用
パラメータを求める。Ｍをそれほど大きく取れない場合
には、各フレームの遅延判定用パラメータを用いて平均
的な雑音区間の遅延判定用パラメータを逐次更新する。

【００４４】そして、遅延判定部５の判定対象であるＮ
フレーム前及びその近傍のフレームの各遅延判定用パラ
メータと、この平均的な雑音区間の遅延判定用パラメー
タを比較して、各フレームに対する暫定的な雑音／音声
区間の判定を行う。この暫定的な判定において、Ｎフレ
ーム前が音声区間であると判定され、なおかつ、その前
後の少なくとも一方に音声区間と判定されたフレームが
所定数以上存在する場合に、Ｎフレーム前が音声区間で
あると判定する。即ち、Ｎフレーム前の情報だけでな
く、その近傍（現在を含む）の情報を用いて総合的に判
定を行う。

【００４５】図１９は遅延判定部５における判定方法の
一例を説明する説明図である。図１９では遅延判定用パ
ラメータとして入力音声のパワーを使用し、背景雑音区
間のパワーがある程度定常で、かつ、音声区間の大半よ
り低い値となる条件を前提にして判定を行う。

【００４６】図１９の場合には、ａの区間のパワー値が
低いので暫定的に雑音区間と判定される。ただし、図１
９（１）では、Ｎフレーム前は暫定的に音声区間である
と判定されるが、その前後に音声区間と判定されるフレ
ームがないため、最終的にＮフレーム前は雑音区間であ
ると判定される。これに対し、図１９（２）では、Ｎフ
レーム前に加えて、（Ｎ−１）フレーム前以降に音声区
間と判定されるフレームが多く存在するので、最終的に
Ｎフレーム前は音声区間であると判定される。

【００４７】閾値算出部６は、遅延判定部５が判定結果
を出力すると、その判定結果と記憶部４に記憶されてい
るＮフレーム前の非遅延判定用パラメータとを用いて、
非遅延判定部７が使用する判定用閾値を更新し、更新後
の判定用閾値を非遅延判定部７に出力する。

【００４８】この更新は、例えば以下のように、１より
小さい正の値αを更新速度として行うことができる。ま
ず、閾値算出部６は、内部パラメータとして、雑音区間
の平均的な非遅延判定用パラメータＰｎと音声区間の平
均的な非遅延判定用パラメータＰｓを更新する。具体的
には、遅延判定部５の判定結果が、Ｎフレーム前が雑音
区間であるとする判定の場合、Ｎフレーム前の非遅延判
定用パラメータＰを用いて雑音区間の平均的な非遅延判
定用パラメータＰｎを更新する。遅延判定部５の判定結
果が、Ｎフレーム前が音声区間であるとする判定の場
合、Ｎフレーム前の非遅延判定用パラメータＰを用いて
音声区間の平均的な非遅延判定用パラメータＰｓを更新
する。

【００４９】この２つの内部パラメータの更新は、
（１）式と（２）式に示すように、１フレーム前の非遅
延判定用パラメータＰｎ又はＰｓにαを乗じたものと、
Ｎフレーム前の非遅延判定用パラメータＰに（１−α）
を乗じたものを加算することにより行う。 Ｐｎ←Ｐｎ×α＋Ｐ×（１−α） （１） Ｐｓ←Ｐｓ×α＋Ｐ×（１−α） （２）

【００５０】そして、閾値算出部６は、この２つの内部
パラメータを用いて、以下の（３）式と（４）式によっ
て２つの判定用閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を算出し、これを出
力とする。なお、βとγは０より大きく１より小さい値
で、βの方がγより小さい値をもつ。 Ｔｈ１＝Ｐｎ×β＋Ｐｓ×（１−β） （３） Ｔｈ２＝Ｐｎ×γ＋Ｐｓ×（１−γ） （４）

【００５１】非遅延判定部７は、閾値算出部６が判定用
閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を更新すると、非遅延判定用パラメ
ータ分析部２が出力する現在のフレームの非遅延判定用
パラメータと、閾値算出部６が出力する判定用閾値とを
比較して、現在のフレームが雑音区間であるか、音声区
間であるかを判定し、その判定結果を出力する。その判
定は、前フレームが音声区間であって、現在のフレーム
の非遅延判定用パラメータが判定用閾値Ｔｈ１より大き
い場合、または、前フレームが雑音区間であって、現在
のフレームの非遅延判定用パラメータが判定用閾値Ｔｈ
２より大きい場合に音声区間であると判定し、それ以外
であれば雑音区間であると判定する。

【００５２】なお、この実施の形態１では、雑音区間の
平均的な非遅延判定用パラメータＰｎと音声区間の平均
的な非遅延判定用パラメータＰｓを更新する更新速度と
して共通のαという値を用いたが、異なる更新速度を与
えて、判定結果が良くなるように調整することも可能で
ある。また、判定用閾値を更新するための値βとγは固
定値である必要はなく、ＰｎとＰｓの値の差の大きさな
どに基づいて適応的な値を与えてもよい。

【００５３】また、この実施の形態１では、２つの判定
用閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を用いたが、一つの判定用閾値だ
けの構成も可能である。また、ＰｎまたはＰｓの一方の
みを更新するようにして、これをそのまま判定用閾値と
する構成も可能である。また、記憶部４に記憶されてい
る複数のフレームの非遅延判定用パラメータを用いて非
遅延判定を行ってもよい。非遅延判定部７については、
この他にも従来の様々な雑音区間判定装置で用いられて
きた各種判定方法を用いることができる。

【００５４】以上で明らかなように、この実施の形態１
によれば、Ｎフレーム前が雑音区間であるか否かを、Ｎ
フレーム前を含む過去から現在までの複数フレームの遅
延判定用パラメータに基づいて一次判定を実施し、この
判定結果とＮフレーム前の非遅延判定用パラメータに基
づいて非遅延判定に用いる判定用閾値を更新するように
したので、一次判定においては、判定対象フレームであ
るＮフレーム前から見て過去と未来の情報を用いること
ができるので誤判定が抑制でき、その結果として、音声
区間のパラメータを用いて判定用閾値である推定雑音情
報（雑音区間の平均的な非遅延判定用パラメータ）を更
新したり、雑音区間のパラメータを用いて判定用閾値で
ある推定音声情報（音声区間の平均的な非遅延判定用パ
ラメータ）を更新することが少なくなり、最終的な雑音
区間判定の精度が向上する効果がある。背景雑音レベル
が高い場合でも、音声の立ち上がり区間のようにレベル
の低い音声区間と、雑音が変動して特徴パラメータが変
化したのかが精度良く一次判定でき、安定に雑音区間判
定が行える効果がある。

【００５５】実施の形態２．図２はこの発明の実施の形
態２による雑音区間判定装置を示す構成図であり、図に
おいて、図１と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。１１は入力音声を数フレーム分記憶
する記憶部（記憶手段）、１２が記憶部１１に記憶され
ている入力音声を分析して、その入力音声の特徴を表す
遅延判定用パラメータと非遅延判定用パラメータを取得
するパラメータ分析部（パラメータ分析手段）、１３は
非遅延判定用パラメータを取得する非遅延判定用パラメ
ータ分析部、１４は遅延判定用パラメータを取得する遅
延判定用パラメータ分析部である。

【００５６】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、記憶部１１に
入力される。記憶部１１は、Ｍフレーム分の入力音声を
記憶することができる能力を有し、その内部に記憶され
ている最も過去のフレームの入力音声を忘却し、入力さ
れた現在のフレームの入力音声を記憶することで内部状
態を更新する。この更新処理により、この記憶部１１内
には、常に（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレームま
での、合計Ｍフレーム分の最新の入力音声が格納されて
いる状態が保たれる。

【００５７】パラメータ分析部１２内の非遅延判定用パ
ラメータ分析部１３は、記憶部１１に記憶されているＮ
フレーム前の入力音声と現在のフレームの入力音声を分
析して、各フレームの入力音声の特徴を表す所定のパラ
メータを求め、これを各フレームの非遅延判定用パラメ
ータとして出力する。一方、パラメータ分析部１２内の
遅延判定用パラメータ分析部１４は、記憶部１１に記憶
されているＭフレーム分の入力音声を分析して、非遅延
判定用パラメータ分析部１３と異なる所定のパラメータ
を求め、これを各フレームの遅延判定用パラメータとし
て出力する。なお、非遅延判定用パラメータ及び遅延判
定用パラメータについては、上記実施の形態１と同様
に、従来の雑音区間判定装置で用いられている様々なパ
ラメータを、単独または複数で用いることができる。

【００５８】遅延判定部５は、遅延判定用パラメータ分
析部１４がＭフレーム分の遅延判定用パラメータを出力
すると、そのＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用
いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか、音声区間であ
るかを判定し、その判定結果を閾値算出部６に出力す
る。

【００５９】閾値算出部６は、遅延判定部５が判定結果
を出力すると、その判定結果と、非遅延判定用パラメー
タ分析部１３が出力するＮフレーム前の非遅延判定用パ
ラメータとを用いて、非遅延判定部７が使用する判定用
閾値を更新し、更新後の判定用閾値を非遅延判定部７に
出力する。

【００６０】そして、非遅延判定部７は、閾値算出部６
が更新後の判定用閾値を出力すると、非遅延判定用パラ
メータ分析部１３が出力する現在のフレームの非遅延判
定用パラメータと、更新後の判定用閾値とを比較して、
現在のフレームが雑音区間であるか音声区間であるかを
判定し、この判定結果を出力する。遅延判定部５におけ
る判定方法、閾値算出部６における更新方法、非遅延判
定部７における判定方法については、上記実施の形態１
と同様な方法を用いることができる。

【００６１】なお、この実施の形態２では、遅延判定部
５が、遅延判定用パラメータ分析部１４が既に分析済み
の複数フレームの遅延判定用パラメータを用いて判定を
行ったが、遅延判定部５内での判定の信頼度が低いと判
断される場合に、遅延判定部５が遅延判定用パラメータ
分析部１４に別の遅延判定用パラメータの分析と出力を
要求し、遅延判定用パラメータ分析部１４がこれに応え
て、複数フレーム分の別の遅延判定用パラメータの分析
と出力を行い、遅延判定部５が、このパラメータを用い
て判定を行うようにすることもできる。

【００６２】以上で明らかなように、この実施の形態２
によれば、Ｍフレーム分の入力音声を記憶しておき、こ
れから過去及び現在の非遅延判定用パラメータと遅延判
定用パラメータを算出し、上記実施の形態１と同様にし
て一次判定と判定用閾値の更新を行うようにしたので、
上記実施の形態１が持つ効果に加えて、非遅延判定用パ
ラメータと遅延判定用パラメータの情報量の合計が入力
音声の情報量を上回る場合に、記憶部１１の容量を削減
できる効果が得られる。

【００６３】また、遅延判定部５が、必要に応じて別の
遅延判定用パラメータの分析と出力を要求する構成とし
た場合には、メモリ量を増加させず、平均的な処理量を
あまり増加させないで、一次判定精度を改善でき、音声
区間のパラメータを用いて判定用閾値である推定雑音情
報（雑音区間の平均的な非遅延判定用パラメータ）を更
新したり、雑音区間のパラメータを用いて判定用閾値で
ある推定音声情報（音声区間の平均的な非遅延判定用パ
ラメータ）を更新することが少なくなり、最終的な雑音
区間判定の精度が向上する効果がある。

【００６４】実施の形態３．図３はこの発明の実施の形
態３による雑音区間判定装置を示す構成図であり、図に
おいて、２１は入力音声をフレーム毎に分析して、その
入力音声の特徴を表す判定用パラメータを取得するパラ
メータ分析部（パラメータ分析手段）、２２はパラメー
タ分析部２１により取得された判定用パラメーを記憶す
る記憶部（記憶手段）、２３は記憶部２２に記憶されて
いる入力音声の複数のフレームにおける判定用パラメー
タからＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであ
るかを判定する遅延判定部（遅延判定手段）である。

【００６５】２４は記憶部２２に記憶されている入力音
声のＮフレーム前の判定用パラメータと遅延判定部２３
の判定結果から判定用閾値を更新する閾値算出部（更新
手段）、２５はパラメータ分析部２１により取得された
入力音声の現在のフレームにおける非遅延判定用パラメ
ータと閾値算出部２４により更新された判定用閾値を比
較して、現在のフレームが雑音区間又は音声区間の何れ
であるかを判定する非遅延判定部（非遅延判定手段）で
ある。

【００６６】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、パラメータ分
析部２１に入力される。パラメータ分析部２１は、入力
音声を分析して、入力音声（現在のフレーム）の特徴を
表す所定のパラメータを求め、これを判定用パラメータ
として出力する。なお、判定用パラメータについては、
上記実施の形態１における非遅延判定用パラメータと同
じものを用いる。

【００６７】記憶部２２は、Ｍフレーム分の判定用パラ
メータを記憶することができる能力を有し、その内部に
記憶されている最も過去のフレームの判定用パラメータ
（Ｍフレーム前の判定用パラメータ）を忘却し、パラメ
ータ分析部２１が出力する現在のフレームの判定用パラ
メータを記憶することで、内部状態を更新する。この更
新処理により、この記憶部２２内には、常に（Ｍ−１）
フレーム前から現在のフレームまでの、合計Ｍフレーム
分の最新の判定用パラメータが格納されている状態が保
たれる。

【００６８】遅延判定部２３は、記憶部２２に記憶され
ているＭフレーム分の判定用パラメータを用いて、Ｎフ
レーム前が雑音区間であるか、音声区間であるかを判定
し、その判定結果を閾値算出部２４に出力する。判定方
法としては、上記実施の形態１における遅延判定部５の
判定に用いる遅延判定用パラメータを、判定用パラメー
タに変更したものを用いることができる。なお、遅延判
定部２３の判定に用いるパラメータについては、判定用
パラメータが複数のパラメータで構成されている場合
に、その一部だけを用いて簡易に判定するようにしても
構わない。

【００６９】閾値算出部２４は、遅延判定部２３が判定
結果を出力すると、その判定結果と、記憶部２２に記憶
されているＮフレーム前の判定用パラメータとを用い
て、非遅延判定部２５が使用する判定用閾値を更新し、
更新後の判定用閾値を非遅延判定部２５に出力する。更
新方法としては、上記実施の形態１における閾値算出部
６の更新に用いる遅延判定用パラメータを、判定用パラ
メータに変更したものを用いることができる。

【００７０】そして、非遅延判定部２５は、閾値算出部
２４が更新後の判定用閾値を出力すると、パラメータ分
析部２１が出力する現在のフレームの判定用パラメータ
と、更新後の判定用閾値とを比較して、現在のフレーム
が雑音区間であるか音声区間であるかを判定し、この判
定結果を出力する。判定方法としては、上記実施の形態
１における非遅延判定部７の判定に用いる非遅延判定用
パラメータを、判定用パラメータに変更したものを用い
ることができる。

【００７１】なお、この実施の形態３は、上記実施の形
態１における非遅延判定用パラメータと遅延判定用パラ
メータを共通化して判定用パラメータのみとしたものに
相当するが、同様に実施の形態２における非遅延判定用
パラメータと遅延判定用パラメータを共通化して判定用
パラメータのみとした構成も可能である。

【００７２】以上で明らかなように、この実施の形態３
によれば、上記実施の形態１における非遅延判定用パラ
メータと遅延判定用パラメータを共通化して判定用パラ
メータのみとしたので、上記実施の形態１が持つ効果に
加えて、パラメータ分析処理量、記憶部２２における必
要な記憶容量が削減できる効果がある。同様に実施の形
態２における非遅延判定用パラメータと遅延判定用パラ
メータを共通化して判定用パラメータのみとしたので、
上記実施の形態２が持つ効果に加えて、パラメータ分析
処理量や記憶容量が削減できる効果がある。

【００７３】実施の形態４．図４はこの発明の実施の形
態４による雑音区間判定装置を示す構成図であり、図に
おいて、図３と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。２６は閾値算出部２４により更新さ
れた判定用閾値と入力音声の複数のフレームにおける遅
延判定用パラメータを比較して、Ｎフレーム前が雑音区
間又は音声区間の何れであるかを判定する遅延判定部
（遅延判定手段）である。

【００７４】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、パラメータ分
析部２１に入力される。パラメータ分析部２１は、入力
音声を分析して、入力音声（現在のフレーム）の特徴を
表す所定のパラメータを求め、これを判定用パラメータ
として出力する。

【００７５】記憶部２２は、Ｍフレーム分の判定用パラ
メータを記憶することができる能力を有し、その内部に
記憶されている最も過去のフレームの判定用パラメータ
（Ｍフレーム前の判定用パラメータ）を忘却し、パラメ
ータ分析部２１が出力する現在のフレームの判定用パラ
メータを記憶することで、内部状態を更新する。

【００７６】遅延判定部２６は、記憶部２２に記憶され
ているＭフレーム分の判定用パラメータと、閾値算出部
２４にて前フレームまでに更新されている判定用閾値を
用いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であ
るかを判定し、その判定結果を閾値算出部２４に出力す
る。この判定は例えば以下のように行うことができる。

【００７７】遅延判定部２６の判定対象であるＮフレー
ム前及びその近傍のフレームの各判定用パラメータと、
閾値算出部２４から出力された判定用閾値を比較して、
各フレームに対する暫定的な雑音／音声区間の判定を行
う。この暫定的な判定においてＮフレーム前が音声区間
であると判定され、なおかつ、その前後の少なくとも一
方に音声区間と判定されるフレームが所定数以上存在す
る場合には、Ｎフレーム前が音声区間であると判定す
る。即ち、Ｎフレーム前の情報だけでなく、その近傍
（現在を含む）の情報を用いて、総合的に判定を行う。
なお、遅延判定部２６の判定に用いるパラメータについ
ては、前記判定用パラメータが複数のパラメータで構成
されている場合に、その一部だけを用いて簡易に判定す
るようにしても構わない。

【００７８】閾値算出部２４は、遅延判定部２６が判定
結果を出力すると、その判定結果と、記憶部２２に記憶
されているＮフレーム前の判定用パラメータとを用い
て、非遅延判定部２５が使用する判定用閾値を更新し、
更新後の判定用閾値を非遅延判定部２５に出力する。

【００７９】そして、非遅延判定部２５は、閾値算出部
２４が更新後の判定用閾値を出力すると、パラメータ分
析部２１が出力する現在のフレームの判定用パラメータ
と、更新後の判定用閾値とを比較して、現在のフレーム
が雑音区間であるか音声区間であるかを判定し、この判
定結果を出力する。

【００８０】以上で明らかなように、この実施の形態４
によれば、上記実施の形態３の構成において、遅延判定
部２６が、閾値算出部２４から出力される判定用閾値を
用いて判定を行うようにしたので、上記実施の形態３が
持つ効果に加えて、遅延判定部２６内での処理が簡易化
でき、なおかつ、安定に更新された判定用閾値を利用す
ることで一次判定の精度が一層改善し、音声区間のパラ
メータを用いて判定用閾値である推定雑音情報（雑音区
間の平均的な非遅延判定用パラメータ）を更新したり、
雑音区間のパラメータを用いて判定用閾値である推定音
声情報（音声区間の平均的な非遅延判定用パラメータ）
を更新することが少なくなり、最終的な雑音区間判定の
精度が向上する効果がある。

【００８１】実施の形態５．上記実施の形態１では、遅
延判定部５が判定結果のみを出力し、閾値算出部６が、
遅延判定部５の判定結果が音声区間であるか雑音区間で
あるかに応じて判定用閾値の更新を行うものについて示
したが、遅延判定部５が、Ｎフレーム前が音声区間であ
る可能性の大きさを出力し、閾値算出部６がこの可能性
の大きさに応じて判定用閾値の更新速度を制御する構成
も可能である。以下、図１に基づいて、動作が新規な部
分のみ説明する。

【００８２】遅延判定部５は、記憶部４に記憶されてい
るＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、Ｎフ
レーム前が音声区間である可能性の大きさを算出して、
その可能性の大きさを閾値算出部６に出力する。この算
出は例えば以下のように行うことができる。

【００８３】Ｍを雑音区間が必ず含まれるほど大きく取
れる場合には、まず、Ｍフレーム分の遅延判定用パラメ
ータから雑音区間フレームを特定する。そして、この雑
音区間フレームの遅延判定用パラメータから平均的な雑
音区間の遅延判定用パラメータを求める。一方、Ｍをそ
れほど大きく取れない場合には、各フレームの遅延判定
用パラメータを用いて平均的な雑音区間の遅延判定用パ
ラメータを逐次更新する。

【００８４】そして、遅延判定部５の判定対象であるＮ
フレーム前及びその近傍のフレームの各遅延判定用パラ
メータと、この平均的な雑音区間の遅延判定用パラメー
タとの距離を計算する。この複数の距離値を、予め用意
しておいたニューラルネットワークに入力して、出力値
として、Ｎフレーム前が音声区間である可能性の大きさ
を得る。なお、このニューラルネットワークは、音声区
間と雑音区間が正しく判定されている様々な雑音重畳音
声データを分析して、上記と同様の距離値と正しい判定
結果（音声区間なら１、雑音区間なら０）を教師信号と
して与えて学習を行っておく。この場合、常に０〜１の
値が出力される。

【００８５】閾値算出部６は、遅延判定部５により算出
されたＮフレーム前が音声区間である可能性の大きさ
と、記憶部４に記憶されているＮフレーム前の非遅延判
定用パラメータとを用いて、非遅延判定部７が使用する
判定用閾値を更新し、更新後の判定用閾値を非遅延判定
部７に出力する。この更新は、例えば以下のように行う
ことができる。

【００８６】まず、内部パラメータとして、雑音区間の
平均的な非遅延判定用パラメータＰｎと、音声区間の平
均的な非遅延判定用パラメータＰｓを更新する。具体的
には、遅延判定部５により算出されたＮフレーム前が音
声区間である可能性の大きさＱと、更新速度に関する固
定値Ｃｎ，Ｃｓ（１より小さい正の固定値）とを用い
て、（５）式及び（６）式から２つの更新速度αｎ，α
ｓを算出する。

【００８７】そして、この２つの更新速度αｎ，αｓ
と、Ｎフレーム前の非遅延判定用パラメータＰとを用い
て、（７）式及び（８）式から雑音区間の平均的な非遅
延判定用パラメータＰｎと音声区間の平均的な非遅延判
定用パラメータＰｓを更新する。音声区間である可能性
が高い場合には、Ｑが１に近づくため、αｎが１に近づ
くとともに、αｓが１−Ｃｓに近づき、Ｐｎの更新は殆
ど行われず、Ｐｓの更新速度が大きくなる。逆に音声区
間である可能性が低い場合には、Ｑが０に近づくため、
αｎが１−Ｃｎに近づくとともに、αｓが１に近づき、
Ｐｓの更新は殆ど行われず、Ｐｎの更新速度が大きくな
る。

【００８８】 αｎ＝１−Ｃｎ×（１−Ｑ）×（１−Ｑ） （５） αｓ＝１−Ｃｓ×Ｑ×Ｑ （６） Ｐｎ←Ｐｎ×αｎ＋Ｐ×（１−αｎ） （７） Ｐｓ←Ｐｓ×αｓ＋Ｐ×（１−αｓ） （８） そして、この２つの内部パラメータを用いて、前記
（３）式と（４）式によって２つの判定用閾値Ｔｈ１，
Ｔｈ２を算出し、これを出力とする。

【００８９】この実施の形態５では、遅延判定部５にお
いて、遅延判定用パラメータ上での距離をニューラルネ
ットワークに入力して音声区間である可能性の大きさを
求めたが、距離に上限値を与えたり、対数距離、複数の
パラメータの各々の重要度に基づいた重み付け距離など
の尺度を用いても構わないし、ニューラルネットワーク
ではなく、適切な演算式によって算出しても構わない。
更に更新速度の制御方法は（５）式と（６）式に限定さ
れるものではなく、Ｑが０．６以上の時にのみＰｓの更
新を行い、Ｑが０．４以下の時にのみＰｎの更新を行う
など、様々な方法が可能である。また、上記実施の形態
２から実施の形態４の遅延判定部と閾値算出部を、この
実施の形態５と同様なものに変更した構成も可能であ
る。

【００９０】以上で明らかなように、この実施の形態５
によれば、上記実施の形態１から実施の形態４の構成に
おいて、Ｎフレーム前が音声区間である可能性の大きさ
を算出し、この可能性の大きさに基づいて判定用閾値の
更新速度を制御するようにしたので、上記実施の形態１
から実施の形態４が持つ効果に加えて、遅延判定部にお
いて音声区間であるか雑音区間であるかを２値判定して
いた場合に避けられない誤判定による判定用閾値の急激
な更新を緩和でき、最終的な雑音区間判定の精度が向上
する効果がある。この実施の形態５の場合、雑音区間で
あるか音声区間であるか曖昧な場合には、判定用閾値の
更新が自動的に遅く制御されることにより上記の効果が
得られる。

【００９１】実施の形態６．図５はこの発明の実施の形
態６による雑音区間判定装置を示す構成図であり、図に
おいて、図１と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。３１は閾値算出部６により更新され
た判定用閾値の変動を分析する変動性分析部（遅延制御
手段）、３２は変動性分析部３１により分析された変動
の大きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの値を制御す
る遅延制御部（遅延制御手段）である。

【００９２】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、パラメータ分
析部１内の非遅延判定用パラメータ分析部２と遅延判定
用パラメータ分析部３に入力される。非遅延判定用パラ
メータ分析部２は、入力音声を分析して、入力音声（現
在のフレーム）の特徴を表す所定のパラメータを求め、
これを非遅延判定用パラメータとして出力する。一方、
遅延判定用パラメータ分析部３は、入力音声を分析し
て、非遅延判定用パラメータ分析部２と異なる所定のパ
ラメータを求め、これを遅延判定用パラメータとして出
力する。

【００９３】記憶部４は、（Ｎ＋１）フレーム分の非遅
延判定用パラメータとＭフレーム分の遅延判定用パラメ
ータを記憶することができる能力を有し、その内部に記
憶されている最も過去のフレームの両パラメータ、即
ち、（Ｎ＋１）フレーム前の非遅延判定用パラメータ
と、Ｍフレーム前の遅延判定用パラメータを忘却し、非
遅延判定用パラメータ分析部２が出力する現在のフレー
ムの非遅延判定用パラメータと、遅延判定用パラメータ
分析部３が出力する現在のフレームの遅延判定用パラメ
ータを記憶することで、内部状態を更新する。

【００９４】遅延判定部５は、記憶部４に記憶されてい
るＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、Ｎフ
レーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判定
し、その判定結果を閾値算出部６に出力する。閾値算出
部６は、遅延判定部５の判定結果と、記憶部４に記憶さ
れているＮフレーム前の非遅延判定用パラメータとを用
いて、非遅延判定部７が使用する判定用閾値を更新し、
更新後の判定用閾値を非遅延判定部７と変動性分析部３
１に出力する。

【００９５】非遅延判定部７は、非遅延判定用パラメー
タ分析部２が出力する現在のフレームの非遅延判定用パ
ラメータと、閾値算出部６が出力する判定用閾値とを比
較して、現在のフレームが雑音区間であるか音声区間で
あるかを判定し、この判定結果を出力する。

【００９６】変動性分析部３１は、閾値算出部６から出
力された判定用閾値の変動の大きさを分析して、その結
果を遅延制御部３２に出力する。変動の分析としては、
過去の複数フレーム分の判定用閾値を記憶しておき、そ
の最大値と最小値の差の大きさを固定値にて正規化した
値を求めたり、フレーム毎の判定用閾値の変化量を求め
て、その最大値や標準偏差を固定値にて正規化した値を
求めるなど、様々な方法が可能である。

【００９７】変動性分析部３１で求める変動の大きさ
は、雑音の変動性に関するものである。従って、判定用
閾値として、上記実施の形態１と同様に、雑音区間の平
均的な非遅延判定用パラメータと音声区間の平均的な非
遅延判定用パラメータを用いている場合には、雑音区間
の平均的な非遅延判定用パラメータの変動の大きさを分
析する。

【００９８】遅延制御部３２は、変動性分析部３１によ
り分析された変動の大きさが大きいほど、遅延フレーム
数Ｎを大きく制御し、このＮの値を記憶部４、遅延判定
部５及び閾値算出部６に出力する。記憶部４、遅延判定
部５及び閾値算出部６は前記した通り、このＮの値を用
いて、次のフレーム以降の各処理を行う。

【００９９】Ｎの制御方法の一例としては、上限値と下
限値を与え、変動の大きさが所定の閾値を上回るフレー
ムと下回るフレームをカウントアップし、所定の閾値を
上回るフレーム数の方が所定数より多くなったらＮを１
増やし、逆に所定の閾値を下回るフレーム数の方が所定
数より多くなったらＮを１減らし、Ｎを増減させたらフ
レーム数のカウントを初期化する。なお、変動の大きさ
に関する所定の閾値については、Ｎの値毎に用意してお
いて現在のＮの値に応じて与えればよい。

【０１００】なお、この実施の形態６では、上記実施の
形態１をベースにして、変動性分析部３１と遅延制御部
３２を追加した構成としているが、上記実施の形態２か
ら実施の形態５に対して、同様の変動性分析部３１と遅
延制御部３２を追加した構成も可能である。

【０１０１】以上で明らかなように、この実施の形態６
によれば、上記実施の形態１から実施の形態５の構成に
おいて、判定用閾値の変動の大きさを分析し、その大き
さが大きいほど、遅延フレーム数Ｎを大きく制御するよ
うにしたので、上記実施の形態１から実施の形態５が持
つ効果に加えて、雑音の変動が大きく一次判定誤りの可
能性が高い場合に遅延フレーム数Ｎを増やして、一次判
定誤りの増加を抑制することができ、最終的な雑音区間
判定の精度が向上する効果がある。雑音の変動性が小さ
い場合には、遅延フレーム数Ｎを減らすことで、記憶部
４における記憶容量を減らすことができ、判定用閾値の
雑音に対する追従性が向上して最終的な雑音区間判定の
精度が向上する効果がある。

【０１０２】実施の形態７．図６はこの発明の実施の形
態７による雑音区間判定装置を示す構成図であり、図に
おいて、図１と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。３３は雑音区間又は音声区間の何れ
であるかを判定する際、非遅延判定部７の判定結果を考
慮して判定する遅延判定部（遅延判定手段）である。

【０１０３】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、判定用パラメ
ータ分析部１内の非遅延判定用パラメータ分析部２と遅
延判定用パラメータ分析部３に入力される。非遅延判定
用パラメータ分析部２は、入力音声を分析して、入力音
声（現在のフレーム）の特徴を表す所定のパラメータを
求め、これを非遅延判定用パラメータとして出力する。
一方、遅延判定用パラメータ分析部３は、入力音声を分
析して、非遅延判定用パラメータ分析部２と異なる所定
のパラメータを求め、これを遅延判定用パラメータとし
て出力する。

【０１０４】記憶部４は、（Ｎ＋１）フレーム分の非遅
延判定用パラメータ、Ｍフレーム分の遅延判定用パラメ
ータ、Ｍフレーム分の非遅延判定部７の判定結果を記憶
することができる能力を有し、その内部に記憶されてい
る最も過去のフレームの各パラメータ、即ち、（Ｎ＋
１）フレーム前の非遅延判定用パラメータ、Ｍフレーム
前の遅延判定用パラメータ及びＭフレーム分の非遅延判
定部７の判定結果を忘却し、非遅延判定用パラメータ分
析部２が出力する現在のフレームの非遅延判定用パラメ
ータと、遅延判定用パラメータ分析部３が出力する現在
のフレームの遅延判定用パラメータと、非遅延判定部７
が出力する判定結果を記憶することで、内部状態を更新
する。

【０１０５】遅延判定部３３は、記憶部４に記憶されて
いるＭフレーム分の遅延判定用パラメータとＭフレーム
分の非遅延判定部７の判定結果を用いて、Ｎフレーム前
が雑音区間であるか音声区間であるかを判定し、その判
定結果を閾値算出部６に出力する。その判定方法は以下
の通りである。

【０１０６】まず、上記実施の形態１における遅延判定
部５と同様の方法を用いて、記憶部４に記憶されている
Ｍフレーム分の遅延判定用パラメータから第一の判定を
行う。次に、記憶部４に記憶されているＭフレーム分の
非遅延判定部７の判定結果を用いて、Ｎフレーム前が雑
音区間であるか音声区間であるかの第二の判定を行う。
この第二の判定は、Ｎフレーム前の非遅延判定部７の判
定結果が音声区間であるという判定であり、なおかつ、
その前後の少なくとも一方に音声区間があると判定され
たフレームが所定数以上存在する場合に、Ｎフレーム前
が音声区間であると判定する。

【０１０７】そして、第一の判定と第二の判定の結果が
一致する場合には、それらの判定結果を遅延判定部３３
の判定結果として出力する。一方、第一の判定と第二の
判定の結果が一致しない場合には、音声区間であるか雑
音区間であるかの判定を実施せず、「不定」という判定
結果を出力する。なお、判定方法の詳細については、こ
こで説明した方法に限定されるものではない。

【０１０８】閾値算出部６は、遅延判定部３３の判定結
果と、記憶部４に記憶されているＮフレーム前の非遅延
判定用パラメータとを用いて、非遅延判定部７が使用す
る判定用閾値を更新し、更新後の判定用閾値を非遅延判
定部７に出力する。更新方法としては、遅延判定部３３
の判定結果が、Ｎフレーム前が雑音区間であるとする判
定の場合には、Ｎフレーム前の非遅延判定用パラメータ
を用いて雑音区間の平均的な非遅延判定用パラメータを
更新する。遅延判定部３３の判定結果が、Ｎフレーム前
が音声区間であるとする判定の場合には、Ｎフレーム前
の非遅延判定用パラメータを用いて音声区間の平均的な
非遅延判定用パラメータを更新する。遅延判定部３３の
判定結果が「不定」である場合には、どちらの更新も行
わない。

【０１０９】最後に、非遅延判定部７は、非遅延判定用
パラメータ分析部２が出力する現在のフレームの非遅延
判定用パラメータと、閾値算出部６が出力する判定用閾
値とを比較して、現在のフレームが雑音区間であるか音
声区間であるかを判定し、この判定結果を出力する。

【０１１０】なお、この実施の形態７において、遅延判
定部３３がＭフレーム分の非遅延判定部７の判定結果の
みを用いて判定を行い、遅延判定用パラメータ分析部
３、記憶部４内の遅延判定用パラメータを省略する構成
も可能である。また、この実施の形態７は、上記実施の
形態１において、Ｍフレーム分の判定結果を記憶して、
遅延判定に使用するようにしたものであるが、上記実施
の形態２においても同様な変更が可能である。

【０１１１】以上で明らかなように、この実施の形態７
によれば、上記実施の形態１及び実施の形態２の構成に
おいて、少なくとも複数の非遅延判定部７の判定結果を
用いて遅延判定を行うようにしたので、判定のための情
報量が増えることで一次判定（遅延判定）の精度が改善
し、最終的な雑音区間判定の精度が向上する効果があ
る。また、一次判定において音声区間か雑音区間かの判
定がつかない場合に判定用閾値の更新を行わないように
したので、音声区間の情報を用いて誤って雑音区間に関
する判定用閾値を更新したり、雑音区間の情報を用いて
誤って音声区間に関する判定用閾値を更新することを抑
制でき、最終的な雑音区間判定が安定化する効果があ
る。

【０１１２】実施の形態８．上記実施の形態７では、遅
延判定部３３が複数の非遅延判定部７の判定結果を用い
て遅延判定を行うようにしたが、遅延判定部３３は上記
実施の形態１と同じ方法で判定を行い、閾値算出部６が
遅延判定部３３の判定結果と、記憶部４に記憶されてい
るＮフレーム前の非遅延判定用パラメータと複数フレー
ム分の非遅延判定部７の判定結果を用いて判定用閾値を
算出する構成も可能である。以下、図６に基づいて、動
作が新規な部分のみ説明する。

【０１１３】遅延判定部３３は、上記実施の形態１にお
ける遅延判定部５と同様に、記憶部４に記憶されている
Ｍフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、Ｎフレ
ーム前が雑音区間であるか音声区間であるか判定し、そ
の判定結果を閾値算出部６に出力する。

【０１１４】閾値算出部６は、遅延判定部３３の判定結
果と、記憶部４に記憶されているＮフレーム前の非遅延
判定用パラメータと、記憶部４に記憶されているＭフレ
ーム分の非遅延判定部７の判定結果を用いて、非遅延判
定部７が使用する判定用閾値を更新し、更新後の判定用
閾値を非遅延判定部７に出力する。

【０１１５】更新方法としては、遅延判定部３３の判定
結果と、Ｎフレーム前の非遅延判定部７の判定結果の両
方が雑音区間である場合には、Ｎフレーム前の非遅延判
定用パラメータを用いて雑音区間の平均的な非遅延判定
用パラメータを更新する。遅延判定部３３の判定結果
と、Ｎフレーム前の非遅延判定部７の判定結果の両方が
音声区間である場合には、Ｎフレーム前の非遅延判定用
パラメータを用いて音声区間の平均的な非遅延判定用パ
ラメータを更新する。遅延判定部３３の判定結果と、Ｎ
フレーム前の非遅延判定部７の判定結果が一致しない場
合には、どちらの更新も行わない。なお、更新方法の詳
細については、ここで説明した方法に限定されるもので
はない。

【０１１６】なお、この実施の形態８において、閾値算
出部６がＮフレーム前の非遅延判定用パラメータとＭフ
レーム分の非遅延判定部７の判定結果だけを用いて更新
を行い、遅延判定用パラメータ分析部３、記憶部４内の
遅延判定用パラメータ、遅延判定部３３を省略する構成
も可能である。また、この実施の形態８は、上記実施の
形態１における記憶部４と閾値算出部６を変更したもの
であるが、上記実施の形態２においても同様な変更が可
能である。

【０１１７】以上で明らかなように、この実施の形態８
によれば、上記実施の形態１及び実施の形態２の構成に
おいて、少なくとも記憶部４に記憶されている非遅延判
定用パラメータと非遅延判定部７の判定結果を用いて、
非遅延判定のための判定用閾値を算出するようにしたの
で、遅延判定結果と合わせた場合には誤った閾値の更新
が抑制され、最終的な雑音区間判定の精度が向上する効
果がある。遅延判定結果を用いない場合には、より簡単
な構成とできる効果がある。また、遅延判定部３３の判
定結果と、Ｎフレーム前の非遅延判定部７の判定結果が
一致しない場合には判定用閾値の更新を行わないように
したので、音声区間の情報を用いて誤って雑音区間に関
する判定用閾値を更新したり、雑音区間の情報を用いて
誤って音声区間に関する判定用閾値を更新することを抑
制でき、最終的な雑音区間判定が安定化する効果があ
る。

【０１１８】実施の形態９．図７はこの発明の実施の形
態９による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図におい
て、４１は入力音声をフレーム毎に分析して、その入力
音声のスペクトルを取得するスペクトル分析部（スペク
トル分析手段）、４２は入力音声に応じて推定雑音スペ
クトルを更新する推定雑音スペクトル更新部、４３は入
力音声をフレーム毎に分析して、その入力音声の特徴を
表す遅延判定用パラメータを取得するパラメータ分析部
（パラメータ分析手段）、４４はスペクトル分析部４１
により取得されたスペクトルとパラメータ分析部４３に
より取得された遅延判定用パラメータを記憶する記憶部
（記憶手段）、４５は記憶部４４に記憶されている入力
音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータか
らＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるか
を判定する遅延判定部（遅延判定手段）、４６は記憶部
４４に記憶されている入力音声のＮフレーム前のスペク
トルと遅延判定部４５の判定結果から推定雑音スペクト
ルを更新する更新部（更新手段）である。

【０１１９】４７は推定雑音スペクトル更新部４２の更
新部４６により更新された推定雑音スペクトルを用いて
入力音声の現在のフレームにおけるスペクトルを補正す
るスペクトル補正部（補正手段）、４８はスペクトル補
正部４７により補正されたスペクトルをフーリエ変換に
より信号領域に変換し、その得られた信号を連接して出
力音声を生成する出力音声生成部（音声生成手段）であ
る。

【０１２０】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、スペクトル分
析部４１と推定雑音スペクトル更新部４２内のパラメー
タ分析部４３に入力される。

【０１２１】スペクトル分析部４１は、入力音声を分析
して、入力音声（現在のフレーム）のスペクトルを求
め、これを入力音声スペクトルとして、スペクトル補正
部４７に出力する。また、この入力音声スペクトルの各
周波数成分のパワーを求めて、その得られたパワースペ
クトルを必要に応じてスペクトル補正部４７に出力す
る。さらに、このパワースペクトルを対数領域に変換し
て、その得られた対数パワースペクトルを推定雑音スペ
クトル更新部４２内の記憶部４４に出力する。なお、入
力音声スペクトルの算出は、入力音声にハニング窓や台
形窓をかけた信号に対してＦＦＴやＤＦＴなどのフーリ
エ変換を行うことによって実行できる。

【０１２２】推定雑音スペクトル更新部４２内のパラメ
ータ分析部４３は、入力音声を分析して、入力音声（現
在のフレーム）の特徴を表す所定のパラメータを求め、
これを遅延判定用パラメータとして出力する。ここで、
遅延判定用パラメータとしては、入力音声のパワー、帯
域パワー、高域強調などの所定加工処理を施した入力音
声のパワー、ＬＳＰなどのスペクトル特徴を表すスペク
トルパラメータ、このスペクトルパラメータを用いてス
ペクトル特徴を取り除いた後の残差信号のパワー、ピッ
チ周期の相関の大きさなど、従来の雑音区間判定装置で
用いられている様々なパラメータを、単独または複数用
いることができる。

【０１２３】記憶部４４は、（Ｎ＋１）フレーム分の対
数パワースペクトルとＭフレーム分の遅延判定用パラメ
ータを記憶することができる能力を有し、その内部に記
憶されている最も過去のフレームの両パラメータ、即
ち、（Ｎ＋１）フレーム前の対数パワースペクトルとＭ
フレーム前の遅延判定用パラメータを忘却し、スペクト
ル分析部４１が出力する現在のフレームの対数パワース
ペクトルと、パラメータ分析部４３が出力する現在のフ
レームの遅延判定用パラメータを記憶することで、内部
状態を更新する。

【０１２４】この更新処理により、この記憶部４４内に
は、常にＮフレーム前から現在のフレームまでの、合計
（Ｎ＋１）フレーム分の最新の対数パワースペクトル
と、（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレームまでの、
合計Ｍフレーム分の最新の遅延判定用パラメータが格納
されている状態が保たれる。なお、Ｎは１以上の整数、
ＭはＮより大きい整数である。

【０１２５】遅延判定部４５は、記憶部４４に記憶され
ているＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、
Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判
定し、その判定結果を更新部４６に出力する。この判定
は例えば以下のように行うことができる。

【０１２６】Ｍを雑音区間が必ず含まれるほど大きく取
れる場合には、まず、Ｍフレーム分の遅延判定用パラメ
ータから雑音区間フレームを特定する。そして、この雑
音区間フレームの遅延判定用パラメータから平均的な雑
音区間の遅延判定用パラメータを求める。一方、Ｍをそ
れほど大きく取れない場合には、各フレームの遅延判定
用パラメータを用いて平均的な雑音区間の遅延判定用パ
ラメータを逐次更新する。

【０１２７】そして、遅延判定部４５の判定対象である
Ｎフレーム前及びその近傍のフレームの各遅延判定用パ
ラメータと、この平均的な雑音区間の遅延判定用パラメ
ータを比較して、各フレームに対する暫定的な雑音／音
声区間の判定を行う。この暫定的な判定において、Ｎフ
レーム前が音声区間であると判定され、なおかつ、その
前後の少なくとも一方に音声区間があると判定されたフ
レームが所定数以上存在する場合には、Ｎフレーム前が
音声区間であると判定する。即ち、Ｎフレーム前の情報
だけでなく、その近傍（現在を含む）の情報を用いて、
総合的に判定を行う。この判定方法の一例については、
上記実施の形態１において、図１９を用いて説明した通
りである。

【０１２８】更新部４６は、遅延判定部４５の判定結果
と、記憶部４４に記憶されているＮフレーム前の対数パ
ワースペクトルとを用いて、雑音区間の平均的な対数パ
ワースペクトルである推定雑音スペクトルを更新し、更
新後の推定雑音スペクトルをスペクトル補正部４７に出
力する。この更新は、例えば以下のように、１より小さ
い正の値αを更新速度として行うことができる。

【０１２９】遅延判定部４５の判定結果が、Ｎフレーム
前が雑音区間であるとする判定の場合に限り、Ｎフレー
ム前の対数パワースペクトルｌｏｇ（Ｓｐ）を下記の
（９）式に代入して、推定雑音スペクトルの対数値ｌｏ
ｇ（Ｓｐｎ）を更新する。即ち、１フレーム前の推定雑
音スペクトルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）にαを乗じたも
のと、Ｎフレーム前の対数パワースペクトルｌｏｇ（Ｓ
ｐ）に（１−α）を乗じたものを加算して、新たな推定
雑音スペクトルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）とする。な
お、Ｓｐ及びＳｐｎは、各周波数成分の値を要素とする
ベクトルとなっている。 ｌｏｇ（Ｓｐｎ）←ｌｏｇ（Ｓｐｎ）×α＋ｌｏｇ（Ｓｐ）×（１−α） （９）

【０１３０】スペクトル補正部４７は、推定雑音スペク
トル更新部４２内の更新部４６が出力する推定雑音スペ
クトルを用いて、スペクトル分析部４１が出力する現在
のフレームの入力音声スペクトルに対する補正処理を実
施し、その得られた補正スペクトルを出力音声生成部４
８に出力する。

【０１３１】この補正処理の最も簡単なものとしては、
各周波数ｆの成分毎に、下記の（１０）式に従って、入
力音声のパワースペクトルＳｐから推定雑音スペクトル
Ｓｐｎを減算したときのパワースペクトルの減少率ｇを
算出し、この減少率ｇを入力音声スペクトルに対応する
各周波数成分に乗じる方法がある。 ｇ（ｆ） ＝［Ｍａｘ｛０，Ｓｐ（ｆ）−Ｓｐｎ（ｆ）｝／Ｓｐ（ｆ）］^1/2 （１０）

【０１３２】なお、この補正処理については、補正によ
って振幅が小さくなり過ぎた周波数成分に対して適切な
振幅値を与えるように修正するなど、従来の雑音抑圧装
置に用いられている様々な処理を適用することができ
る。

【０１３３】出力音声生成部４８は、スペクトル補正部
４７が出力する補正スペクトルに対して、逆ＦＦＴ、逆
ＤＦＴなどのフーリエ変換処理を行って、信号領域に戻
し、その得られた信号をハニング窓や台形窓などの適切
な窓をかけつつフレーム間を連接し、その連接した信号
をフレーム周期毎に出力音声として出力する。

【０１３４】なお、この実施の形態９では、記憶部４４
に対数パワースペクトルを記憶する構成としたが、同情
報を含む入力音声スペクトルそのものや、等価な振幅ス
ペクトルやパワースペクトルなどを記憶する構成として
も構わない。

【０１３５】以上で明らかなように、この実施の形態９
によれば、Ｎフレーム前が雑音区間であるか否かを、Ｎ
フレーム前を含む過去から現在までの複数のフレームの
遅延判定用パラメータに基づいて判定し、この判定結果
とＮフレーム前の対数パワースペクトルに基づいて推定
雑音スペクトルを更新するようにしたので、Ｎフレーム
前が雑音区間であるか否かの判定においては、判定対象
フレームであるＮフレーム前から見て過去と未来の情報
を用いることができるので誤判定が抑制でき、その結果
として、パワーが大きい音声区間の対数パワースペクト
ルを用いて推定雑音スペクトルを過大に更新することが
少なくなり、スペクトル補正部４７における過剰な補正
が抑制され、最終的に雑音抑圧された出力音声における
音質が改善する効果が得られる。

【０１３６】実施の形態１０．図８はこの発明の実施の
形態１０による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図に
おいて、図７と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。５１は入力音声を数フレーム分記憶
する記憶部（記憶手段）、５２は記憶部５１に記憶され
ている入力音声を分析して、その入力音声のＮフレーム
前のスペクトルを取得するスペクトル分析部（スペクト
ル分析手段）、５３は入力音声に応じて推定雑音スペク
トルを更新する推定雑音スペクトル更新部、５４は記憶
部５１に記憶されている入力音声を分析して、その入力
音声の特徴を表す遅延判定用パラメータを取得するパラ
メータ分析部（パラメータ分析手段）である。

【０１３７】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、記憶部５１に
入力される。記憶部５１は、Ｍフレーム分の入力音声を
記憶することができる能力を有し、その内部に記憶され
ている最も過去のフレームの入力音声を忘却し、入力さ
れた現在のフレームの入力音声を記憶することで、内部
状態を更新する。この更新処理により、この記憶部５１
内には、常に（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレーム
までの、合計Ｍフレーム分の最新の入力音声が格納され
ている状態が保たれる。

【０１３８】スペクトル分析部５２は、記憶部５１に記
憶されている入力音声を分析して、入力音声（現在のフ
レーム）のスペクトルを求め、これを入力音声スペクト
ルとして、スペクトル補正部４７に出力する。また、必
要に応じて、この入力音声スペクトルの各周波数成分の
パワーを求めて、その得られたパワースペクトルをスペ
クトル補正部４７に出力する。さらに、スペクトル分析
部５２は、記憶部５１に記憶されているＮフレーム前の
入力音声を分析して、Ｎフレーム前のスペクトルを求
め、その各周波数成分のパワーを求めて、対数領域に変
換して、その得られた対数パワースペクトルを推定雑音
スペクトル更新部４５内の更新部４６に出力する。な
お、スペクトルの算出は、入力音声にハニング窓や台形
窓をかけた信号に対して、ＦＦＴやＤＦＴなどのフーリ
エ変換を行うことによって実行できる。

【０１３９】推定雑音スペクトル更新部５３内のパラメ
ータ分析部５４は、記憶部５１に記憶されているＭフレ
ーム分の入力音声を分析して、入力音声（各フレーム）
の特徴を表す所定のパラメータを求め、これを各フレー
ムの遅延判定用パラメータとして出力する。なお、非遅
延判定用パラメータ及び遅延判定用パラメータについて
は、上記実施の形態９と同様に、従来の雑音区間判定装
置で用いられている様々なパラメータを、単独または複
数用いることができる。

【０１４０】遅延判定部４５は、パラメータ分析部５４
が出力するＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用い
て、Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であるか
を判定し、その判定結果を更新部４６に出力する。更新
部４６は、遅延判定部４５の判定結果と、スペクトル分
析部５２が出力するＮフレーム前の対数パワースペクト
ルとを用いて、雑音区間の平均的な対数パワースペクト
ルである推定雑音スペクトルを更新し、更新後の推定雑
音スペクトルをスペクトル補正部４７に出力する。

【０１４１】スペクトル補正部４７は、推定雑音スペク
トル更新部５３内の更新部４６が出力する推定雑音スペ
クトルを用いて、スペクトル分析部５２が出力する現在
のフレームの入力音声スペクトルに対する補正処理を実
施し、その得られた補正スペクトルを出力音声生成部４
８に出力する。

【０１４２】出力音声生成部４８は、スペクトル補正部
４７が出力する補正スペクトルに対して、逆ＦＦＴ、逆
ＤＦＴなどのフーリエ変換処理を行って、信号領域に戻
し、その得られた信号をハニング窓や台形窓などの適切
な窓をかけつつフレーム間を連接し、その連接した信号
をフレーム周期毎に出力音声として出力する。

【０１４３】以上で明らかなように、この実施の形態１
０によれば、Ｍフレーム分の入力音声を記憶しておき、
これから過去及び現在の入力音声スペクトルと遅延判定
用パラメータを算出し、上記実施の形態９と同様にし
て、雑音区間の判定と推定雑音スペクトルの更新を行う
ようにしたので、上記実施の形態９が持つ効果に加え
て、（Ｎ＋１）フレーム分の対数パワースペクトルとＭ
フレーム分の遅延判定用パラメータの情報量の合計が
（Ｎ＋１）フレーム分の入力音声の情報量を上回る場合
に、記憶部５１の容量を削減できる効果が得られる。

【０１４４】実施の形態１１．図９はこの発明の実施の
形態１１による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図に
おいて、図７と同一符号は同一または相当部分を示すの
で説明を省略する。５５はスペクトル分析部４１により
取得された入力音声のスペクトルから遅延判定用パラメ
ータを算出するパラメータ分析部（パラメータ分析手
段）である。

【０１４５】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、スペクトル分
析部４１に入力される。

【０１４６】スペクトル分析部４１は、入力音声を分析
して、入力音声（現在のフレーム）のスペクトルを求
め、これを入力音声スペクトルとして、スペクトル補正
部４７に出力する。また、この入力音声スペクトルの各
周波数成分のパワーを求めて、その得られたパワースペ
クトルを必要に応じてスペクトル補正部４７に出力す
る。さらに、このパワースペクトルを対数領域に変換し
て、その得られた対数パワースペクトルを推定雑音スペ
クトル更新部４２内の記憶部４４及びパラメータ分析部
５５に出力する。なお、入力音声スペクトルの算出は、
入力音声にハニング窓や台形窓をかけた信号に対してＦ
ＦＴやＤＦＴなどのフーリエ変換を行うことによって実
行できる。

【０１４７】推定雑音スペクトル更新部４２内のパラメ
ータ分析部５５は、スペクトル分析部４１が出力する対
数パワースペクトルを分析して、入力音声（現在のフレ
ーム）の特徴を表す所定のパラメータを求め、これを遅
延判定用パラメータとして出力する。

【０１４８】ここで、遅延判定用パラメータとしては、
対数領域で所定帯域内を平均することで算出した帯域パ
ワー（低域パワー、高域パワーの２分割が最も単純）、
全帯域のパワー、高域に重みを強く設定して加算した対
数スペクトルの重み付き和、対数パワースペクトルをフ
ーリエ変換して求められるケプストラムなどのスペクト
ルパラメータ、このスペクトルパラメータを用いてスペ
クトル特徴を取り除いた後の残差信号のパワー、ケプス
トラムの高次から求められるピッチ周期の相関の大きさ
など、様々なパラメータを、単独または複数用いること
ができる。

【０１４９】記憶部４４は、（Ｎ＋１）フレーム分の対
数パワースペクトルとＭフレーム分の遅延判定用パラメ
ータを記憶することができる能力を有し、上記実施の形
態９と同様に、その内部に記憶されている最も過去のフ
レームの両パラメータ、即ち、（Ｎ＋１）フレーム前の
対数パワースペクトルとＭフレーム前の遅延判定用パラ
メータを忘却し、スペクトル分析部５１が出力する現在
のフレームの対数パワースペクトルと、パラメータ分析
部５５が出力する現在のフレームの遅延判定用パラメー
タを記憶することで、内部状態を更新する。

【０１５０】遅延判定部４５は、記憶部４４に記憶され
ているＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、
Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判
定し、その判定結果を更新部４６に出力する。更新部４
６は、遅延判定部４５の判定結果と、記憶部４４に記憶
されているＮフレーム前の対数パワースペクトルとを用
いて、雑音区間の平均的な対数パワースペクトルである
推定雑音スペクトルを更新し、更新後の推定雑音スペク
トルをスペクトル補正部４７に出力する。

【０１５１】スペクトル補正部４７は、推定雑音スペク
トル更新部４２内の更新部４６が出力する推定雑音スペ
クトルを用いて、スペクトル分析部４１が出力する現在
のフレームの入力音声スペクトルに対する補正処理を実
施し、その得られた補正スペクトルを出力音声生成部４
８に出力する。

【０１５２】そして、出力音声生成部４８は、スペクト
ル補正部４７が出力する補正スペクトルに対して、逆Ｆ
ＦＴ、逆ＤＦＴなどのフーリエ変換処理を行って、信号
領域に戻し、その得られた信号をハニング窓や台形窓な
どの適切な窓をかけつつフレーム間を連接し、その連接
した信号をフレーム周期毎に出力音声として出力する。

【０１５３】なお、この実施の形態１１では、パラメー
タ分析部５５が対数パワースペクトルを分析して遅延判
定用パラメータを算出したが、対数パワースペクトルで
はなく、入力音声スペクトルやそのパワースペクトルを
分析して算出を行うようにしても構わない。また、この
実施の形態１１は、上記実施の形態９における遅延判定
用パラメータをスペクトル分析部４１の出力結果を用い
て分析するようにしたものに相当するが、同様に実施の
形態１０における遅延判定用パラメータを、スペクトル
分析部４１の出力結果を用いて分析するようにした構成
も可能である。

【０１５４】以上で明らかなように、この実施の形態１
１によれば、上記実施の形態９における遅延判定用パラ
メータをスペクトル分析部４１の出力結果を用いて分析
するようにしたので、上記実施の形態９が持つ効果に加
えて、パラメータ分析処理量を削減できる効果がある。
同程度の処理量であれば、より精度の高い雑音区間判定
が行えるため、パワーが大きい音声区間の対数パワース
ペクトルを用いて推定雑音スペクトルを過大に更新する
ことが少なくなり、スペクトル補正部４７における過剰
な補正が抑制され、最終的に雑音抑圧された出力音声に
おける音質が改善する効果が得られる。

【０１５５】同様に実施の形態１０における遅延判定用
パラメータをスペクトル分析部４１の出力結果を用いて
分析するようにしたので、上記実施の形態９が持つ効果
に加えて、パラメータ分析処理量を削減できる効果があ
る。同程度の処理量であれば、より精度の高い雑音区間
判定が行えるため、パワーが大きい音声区間の対数パワ
ースペクトルを用いて推定雑音スペクトルを過大に更新
することが少なくなり、スペクトル補正部４７における
過剰な補正が抑制され、最終的に雑音抑圧された出力音
声における音質が改善する効果が得られる。

【０１５６】実施の形態１２．図１０はこの発明の実施
の形態１２による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図
において、図９と同一符号は同一または相当部分を示す
ので説明を省略する。５６は更新部４６により更新され
た推定雑音スペクトルから遅延判定用パラメータを算出
するパラメータ算出部（遅延判定手段）、５７はパラメ
ータ算出部５６により算出された遅延判定用パラメータ
と記憶部４４に記憶されている入力音声の複数のフレー
ムにおける遅延判定用パラメータを比較して、Ｎフレー
ム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定する
遅延判定部（遅延判定手段）である。

【０１５７】次に動作について説明する。更新部４６
は、遅延判定部５７の判定結果と、記憶部４４に記憶さ
れているＮフレーム前の対数パワースペクトルとを用い
て、雑音区間の平均的な対数パワースペクトルである推
定雑音スペクトルを更新し、更新後の推定雑音スペクト
ルをスペクトル補正部４７とパラメータ算出部５６に出
力する。

【０１５８】パラメータ算出部５６は、更新部４６が出
力する推定雑音スペクトルを分析して、平均的な雑音の
特徴を表す所定のパラメータを求め、これを遅延判定用
パラメータとして出力する。なお、ここにおける所定の
パラメータ及びその算出方法には、パラメータ分析部５
５と同じものを用いる。

【０１５９】遅延判定部５７は、記憶部４４に記憶され
ているＭフレーム分の遅延判定用パラメータと、パラメ
ータ算出部５６が出力する雑音区間の平均的な遅延判定
用パラメータとを比較して、Ｎフレーム前が雑音区間で
あるか音声区間であるかを判定し、その判定結果を更新
部４６に出力する。なお、判定方法については、上記実
施の形態４の遅延判定部２６と同様の方法を用いること
ができる。

【０１６０】以上で明らかなように、この実施の形態１
２によれば、上記実施の形態１１の構成において、遅延
判定部５７が、推定雑音スペクトルを分析して算出され
た遅延判定用パラメータを用いて判定を行うようにした
ので、上記実施の形態１１が持つ効果に加えて、遅延判
定部５７内での処理が簡易化でき、なおかつ、安定に更
新された推定雑音スペクトルを利用することで雑音区間
の判定精度が一層改善され、その結果として、パワーが
大きい音声区間の対数パワースペクトルを用いて推定雑
音スペクトルを過大に更新することが少なくなり、スペ
クトル補正部４７における過剰な補正が抑制され、最終
的に雑音抑圧された出力音声における音質が改善する効
果が得られる。

【０１６１】実施の形態１３．上記実施の形態９では、
遅延判定部４５が判定結果のみを出力し、更新部４６が
遅延判定部４５の判定結果が雑音区間である場合に、推
定雑音スペクトルの更新を行うものについて示したが、
遅延判定部４５がＮフレーム前が音声区間である可能性
の大きさを出力し、更新部４６がこの可能性の大きさに
応じて推定雑音スペクトルの更新速度を制御する構成も
可能である。以下、図７に基づいて、動作が新規な部分
のみ説明する。

【０１６２】遅延判定部４５は、記憶部４４に記憶され
ているＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、
Ｎフレーム前が音声区間である可能性の大きさを算出
し、その可能性の大きさを更新部４６に出力する。この
音声区間の可能性の大きさの算出方法については、上記
実施の形態５の遅延判定部５と同様の方法を用いること
ができる。

【０１６３】更新部４６は、遅延判定部４５により算出
されたＮフレーム前が音声区間である可能性の大きさ
と、記憶部４４に記憶されているＮフレーム前の対数パ
ワースペクトルとを用いて、雑音区間の平均的な対数パ
ワースペクトルである推定雑音スペクトルを更新し、更
新後の推定雑音スペクトルをスペクトル補正部４７に出
力する。この更新は、例えば以下のように行うことがで
きる。

【０１６４】まず、遅延判定部４５により算出されたＮ
フレーム前が音声区間である可能性の大きさＱと、更新
速度に関する固定値Ｃ（１より小さい正の固定値）とを
用いて、下記の（１１）式に基づいて更新速度αを算出
する。そして、この更新速度αと対数パワースペクトル
ｌｏｇ（Ｓｐ）を（９）式に代入して推定雑音スペクト
ルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）を更新する。即ち、１フレ
ーム前の推定雑音スペクトルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）
にαを乗じたものと、Ｎフレーム前の対数パワースペク
トルｌｏｇ（Ｓｐ）に（１−α）を乗じたものを加算し
て、新たな推定雑音スペクトルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐ
ｎ）とする。なお、Ｓｐ及びＳｐｎは、各周波数成分の
値を要素とするベクトルとなっている。 α＝１−Ｃ×（１−Ｑ）×（１−Ｑ） （１１）

【０１６５】音声区間である可能性が高い場合には、Ｑ
が１に近づくため、αが１に近づき、推定雑音スペクト
ルＳｐｎの更新は殆ど行われない。逆に音声区間である
可能性が低い場合には、Ｑが０に近づくため、αが１−
Ｃに近づき、推定雑音スペクトルＳｐｎの更新は殆ど行
われない。

【０１６６】なお、更新速度αの制御方法は、（１１）
式に限定されるものではなく、Ｑが０．４以下の時にの
みＳｐｎの更新を行うなど、様々な方法が可能である。
また、上記実施の形態１０から実施の形態１２の遅延判
定部と更新部をこの実施の形態１３と同様なものに変更
した構成も可能である。

【０１６７】以上で明らかなように、この実施の形態１
３によれば、上記実施の形態９から実施の形態１２の構
成において、遅延判定部４５がＮフレーム前が音声区間
である可能性の大きさを算出し、この可能性の大きさに
基づいて制御した更新速度を用いて推定雑音スペクトル
の更新を行うようにしたので、上記実施の形態９から実
施の形態１２が持つ効果に加えて、遅延判定部４５にお
いて音声区間であるか雑音区間であるかを２値判定して
いた場合に避けられない誤判定による推定雑音スペクト
ルの急激な更新を緩和でき、スペクトル補正部４７にお
ける過剰な補正が抑制され、最終的に雑音抑圧された出
力音声における音質が改善する効果が得られる。

【０１６８】実施の形態１４．図１１はこの発明の実施
の形態１４による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図
において、図７と同一符号は同一または相当部分を示す
ので説明を省略する。５８は更新部４６により更新され
た推定雑音スペクトルの変動を分析する変動性分析部
（遅延制御手段）、５９は変動性分析部５８により分析
された変動の大きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの
値を制御する遅延制御部（遅延制御手段）である。

【０１６９】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、スペクトル分
析部４１と推定雑音スペクトル更新部４２内のパラメー
タ分析部４３に入力される。

【０１７０】スペクトル分析部４１は、入力音声を分析
して、入力音声（現在のフレーム）のスペクトルを求
め、これを入力音声スペクトルとして、スペクトル補正
部４７に出力する。また、この入力音声スペクトルの各
周波数成分のパワーを求めて、その得られたパワースペ
クトルを必要に応じてスペクトル補正部４７に出力す
る。さらに、このパワースペクトルを対数領域に変換し
て、その得られた対数パワースペクトルを推定雑音スペ
クトル更新部４２内の記憶部４４に出力する。

【０１７１】推定雑音スペクトル更新部４２内のパラメ
ータ分析部４３は、入力音声を分析して、入力音声（現
在のフレーム）の特徴を表す所定のパラメータを求め、
これを遅延判定用パラメータとして出力する。

【０１７２】記憶部４４は、（Ｎ＋１）フレーム分の対
数パワースペクトルとＭフレーム分の遅延判定用パラメ
ータを記憶することができる能力を有し、その内部に記
憶されている最も過去のフレームの両パラメータ、即
ち、（Ｎ＋１）フレーム前の対数パワースペクトルとＭ
フレーム前の遅延判定用パラメータを忘却し、スペクト
ル分析部４１が出力する現在のフレームの対数パワース
ペクトルと、パラメータ分析部４３が出力する現在のフ
レームの遅延判定用パラメータを記憶することで、内部
状態を更新する。

【０１７３】遅延判定部４５は、記憶部４４に記憶され
ているＭフレーム分の遅延判定用パラメータを用いて、
Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判
定し、その判定結果を更新部４６に出力する。更新部４
６は、遅延判定部４５の判定結果と、記憶部４４に記憶
されているＮフレーム前の対数パワースペクトルとを用
いて、雑音区間の平均的な対数パワースペクトルである
推定雑音スペクトルを更新し、更新後の推定雑音スペク
トルをスペクトル補正部４７と変動性分析部５８に出力
する。なお、遅延判定部４５における判定方法、更新部
４６における更新方法については、上記実施の形態９と
同様の方法を用いることができる。

【０１７４】変動性分析部５８は、更新部４６が出力す
る推定雑音スペクトルの変動の大きさを分析して、その
得られた結果を遅延制御部５９に出力する。変動の分析
としては、過去の複数フレーム分の推定雑音スペクトル
を記憶しておき、各々を周波数方向に平滑化した後、周
波数毎の最大値と最小値の差の大きさを周波数毎の平均
値にて正規化した値を求めたり、フレーム間の周波数毎
の変化量を求めて、その最大値や標準偏差を平均値にて
正規化した値を求め、それらを全周波数成分で重み付け
平均を算出するなど、様々な方法が可能である。

【０１７５】遅延制御部５９は、変動性分析部５８によ
り分析された変動の大きさが大きいほど、遅延フレーム
数Ｎを大きく制御し、このＮを記憶部４４、遅延判定部
４５及び更新部４６に出力する。記憶部４４、遅延判定
部４５及び更新部４６は前記した通り、このＮの値を用
いて次のフレーム以降の各処理を行う。Ｎの制御方法に
ついては、上記実施の形態６の遅延制御部と同様な方法
を用いることができる。

【０１７６】スペクトル補正部４７は、推定雑音スペク
トル更新部４２内の更新部４６が出力する推定雑音スペ
クトルを用いて、スペクトル分析部４１が出力する現在
のフレームの入力音声スペクトルに対する補正処理を実
施し、その得られた補正スペクトルを出力音声生成部４
８に出力する。そして、出力音声生成部４８は、スペク
トル補正部４７が出力する補正スペクトルに対して、逆
ＦＦＴ、逆ＤＦＴなどのフーリエ変換処理を行って、信
号領域に戻し、その得られた信号をハニング窓や台形窓
などの適切な窓をかけつつフレーム間を連接し、その連
接した信号をフレーム周期毎に出力音声として出力す
る。

【０１７７】なお、この実施の形態１４では、上記実施
の形態９をベースに変動性分析部５８と遅延制御部５９
を追加した構成としているが、上記実施の形態１０から
実施の形態１３に同様の変動性分析部５８と遅延制御部
５９を追加した構成も可能である。

【０１７８】以上で明らかなように、この実施の形態１
４によれば、上記実施の形態９から実施の形態１３の構
成において、推定雑音スペクトルの変動の大きさを分析
し、その大きさが大きいほど、遅延フレーム数Ｎを大き
く制御するようにしたので、上記実施の形態９から実施
の形態１３が持つ効果に加えて、推定雑音スペクトルの
変動が大きく、雑音区間判定の誤りの可能性が高い場合
には、遅延フレーム数Ｎを増やして、判定誤りの増加を
抑制することができ、その結果として、パワーが大きい
音声区間の対数パワースペクトルを用いて推定雑音スペ
クトルを過大に更新することが少なくなり、スペクトル
補正部４７における過剰な補正が抑制され、最終的に雑
音抑圧された出力音声における音質が改善する効果が得
られる。推定雑音スペクトルの変動が小さい場合には、
遅延フレーム数Ｎを減らすことで、記憶部４４における
記憶容量を減らすことができ、推定雑音スペクトルの雑
音に対する追従性が向上して最終的に雑音抑圧された出
力音声における音質が改善する効果が得られる。

【０１７９】実施の形態１５．図１２はこの発明の実施
の形態１５による雑音抑圧装置を示す構成図であり、図
において、図７と同一符号は同一または相当部分を示す
ので説明を省略する。６０はスペクトル分析部４１によ
り取得された入力音声のスペクトルと雑音区間判定装置
における非遅延判定部７の判定結果から推定雑音スペク
トルを更新する推定雑音スペクトル更新部（更新手段）
である。

【０１８０】次に動作について説明する。まず、フレー
ムと呼ばれる所定の時間長の入力音声が、スペクトル分
析部４１と雑音区間判定装置内のパラメータ分析部１に
入力される。雑音区間判定装置内の各構成要素は、上記
実施の形態１の雑音区間判定装置と同様に動作し、最終
的に非遅延判定部７が判定結果を出力する。

【０１８１】スペクトル分析部４１は、入力音声を分析
して、入力音声（現在のフレーム）のスペクトルを求
め、これを入力音声スペクトルとして、スペクトル補正
部４７に出力する。また、この入力音声スペクトルの各
周波数成分のパワーを求めて、その得られたパワースペ
クトルを必要に応じてスペクトル補正部４７に出力す
る。さらに、このパワースペクトルを対数領域に変換し
て、その得られた対数パワースペクトルを推定雑音スペ
クトル更新部６０に出力する。

【０１８２】推定雑音スペクトル更新部６０は、雑音区
間判定装置における非遅延判定部７が出力する判定結果
と、スペクトル分析部４１が出力する対数パワースペク
トルとを用いて、雑音区間の平均的な対数パワースペク
トルである推定雑音スペクトルを更新し、更新後の推定
雑音スペクトルをスペクトル補正部４７に出力する。こ
の更新は、例えば以下のように、１より小さい正の値α
を更新速度として行うことができる。

【０１８３】非遅延判定部７の判定結果が雑音区間であ
る場合に限り、対数パワースペクトルｌｏｇ（Ｓｐ）を
（９）式に代入して、推定雑音スペクトルの対数値ｌｏ
ｇ（Ｓｐｎ）を更新する。即ち、１フレーム前の推定雑
音スペクトルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）にαを乗じたも
のと、対数パワースペクトルｌｏｇ（Ｓｐ）に（１−
α）を乗じたものを加算して、新たな推定雑音スペクト
ルの対数値ｌｏｇ（Ｓｐｎ）とする。

【０１８４】スペクトル補正部４７は、推定雑音スペク
トル更新部６０が出力する推定雑音スペクトルを用い
て、スペクトル分析部４１が出力する現在のフレームの
入力音声スペクトルに対する補正処理を実施し、その得
られた補正スペクトルを出力音声生成部４８に出力す
る。そして、出力音声生成部４８は、スペクトル補正部
４７が出力する補正スペクトルに対して、逆ＦＦＴ、逆
ＤＦＴなどのフーリエ変換処理を行って、信号領域に戻
し、その得られた信号をハニング窓や台形窓などの適切
な窓をかけつつフレーム間を連接し、連接した信号をフ
レーム周期毎に出力音声として出力する。

【０１８５】なお、上記実施の形態１５では、雑音区間
判定装置の構成を上記実施の形態１の雑音区間判定装置
と同一としたが、上記実施の形態２から実施の形態８の
雑音区間判定装置と同一の構成でも構わない。

【０１８６】以上で明らかなように、この実施の形態１
５によれば、上記実施の形態１から実施の形態８の雑音
区間判定装置を用いて、高精度に雑音区間の判定を実施
し、この判定結果を用いて推定雑音スペクトルを更新す
るようにしたので、パワーが大きい音声区間の対数パワ
ースペクトルを用いて推定雑音スペクトルを過大に更新
することが少なくなり、スペクトル補正部４７における
過剰な補正が抑制され、最終的に雑音抑圧された出力音
声における音質が改善する効果が得られる。

【０１８７】実施の形態１６．図１３はこの発明の実施
の形態１６による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ１は分析ステップ、Ｓ
Ｔ２は記憶ステップ、ＳＴ３は遅延判定ステップ、ＳＴ
４は遅延更新ステップである。この実施の形態１６で
は、雑音が重畳した音声が入力されたときに、その雑音
に関する所定の特徴情報の推定値である推定雑音情報を
更新する。

【０１８８】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ１において、現在のフレームの入力音声を分析し
て、遅延判定用パラメータと入力音声の所定の特徴を表
す特徴情報を取得する。

【０１８９】遅延判定用パラメータとしては、入力音声
のパワー、帯域パワー、高域強調などの所定加工処理を
施した入力音声のパワー、ＬＳＰなどのスペクトル特徴
を表すスペクトルパラメータ、このスペクトルパラメー
タを用いてスペクトル特徴を取り除いた後の残差信号の
パワー、ピッチ周期の相関の大きさなど、従来の雑音区
間判定装置で用いられている様々なパラメータを、単独
または複数用いることができる。

【０１９０】特徴情報については、雑音区間判定装置に
おける判定用閾値を推定雑音情報として更新する場合に
は、遅延判定用パラメータと同様のパラメータとなる。
一方、雑音抑圧装置における推定雑音スペクトルを推定
雑音情報として更新する場合には、入力音声の対数パワ
ースペクトル、パワースペクトル、振幅スペクトルなど
になる。

【０１９１】ステップＳＴ２において、それまでに記憶
されているＮフレーム前の特徴情報とＭフレーム前の遅
延判定用パラメータを忘却し、ステップＳＴ１で取得し
た現在のフレームの特徴情報と遅延判定用パラメータを
記憶することで、記憶内容を更新する。この更新処理に
より、常にＮフレーム前から現在のフレームまでの、合
計（Ｎ＋１）フレーム分の最新の特徴情報と、（Ｍ−
１）フレーム前から現在のフレームまでの、合計Ｍフレ
ーム分の最新の遅延判定用パラメータが記憶されている
状態が保たれる。なお、Ｎは１以上の整数、ＭはＮより
大きい整数である。

【０１９２】ステップＳＴ３において、ステップＳＴ２
で記憶してあるＭフレーム分の遅延判定用パラメータを
用いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であ
るかを判定する。この判定方法については、上記実施の
形態１における遅延判定部５に関して説明したものと同
じ方法を用いることができる。

【０１９３】ステップＳＴ４において、ステップＳＴ３
における判定結果と、ステップＳＴ２で記憶してあるＮ
フレーム前の特徴情報とを用いて、雑音区間の平均的な
特徴情報である推定雑音情報を更新する。この更新方法
についても、上記実施の形態１における閾値算出部６な
いし上記実施の形態９における更新部４６に関して説明
したものと同じ方法を用いることができる。

【０１９４】以上で明らかなように、この実施の形態１
６によれば、Ｎフレーム前が雑音区間であるか否かを、
Ｎフレーム前を含む過去から現在までの複数フレームの
遅延判定用パラメータに基づいて判定し、この判定結果
とＮフレーム前の特徴情報に基づいて推定雑音情報を更
新するようにしたので、Ｎフレーム前が雑音区間である
か否かの判定においては、判定対象フレームであるＮフ
レーム前から見て過去と未来の情報を用いることができ
るので誤判定が抑制でき、その結果として、音声区間の
特徴情報を用いて推定雑音情報を更新することが少なく
なり、推定雑音情報の精度が向上する効果が得られる。
なお、この実施の形態１６の雑音情報更新方法を用いた
雑音区間判定装置が上記実施の形態１であり、この実施
の形態１６の雑音情報更新方法を用いた雑音抑圧装置が
上記実施の形態９である。

【０１９５】実施の形態１７．図１４はこの発明の実施
の形態１７による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ１１は記憶ステップ、
ＳＴ１２は分析ステップ、ＳＴ１３は遅延判定ステッ
プ、ＳＴ１４は遅延更新ステップである。

【０１９６】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ１１において、それまでに記憶されているＭフレ
ーム前の入力音声を忘却し、現在のフレームの入力音声
を記憶することで、記憶内容を更新する。この更新処理
により、常に（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレーム
までの、合計Ｍフレーム分の最新の入力音声が記憶され
ている状態が保たれる。なお、Ｎは１以上の整数、Ｍは
Ｎより大きい整数である。

【０１９７】ステップＳＴ１２において、ステップＳＴ
１１で記憶してある入力音声を分析して、Ｍフレーム分
の遅延判定用パラメータと、Ｎフレーム前の入力音声の
所定の特徴を表す特徴情報を取得する。遅延判定用パラ
メータと特徴情報については上記実施の形態１６と同様
である。

【０１９８】ステップＳＴ１３において、ステップＳＴ
１２で取得されたＭフレーム分の遅延判定用パラメータ
を用いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間で
あるかを判定する。ステップＳＴ１４において、ステッ
プＳＴ１３における判定結果と、ステップＳＴ１２で取
得されたＮフレーム前の特徴情報とを用いて、雑音区間
の平均的な特徴情報である推定雑音情報を更新する。な
お、ステップＳＴ１３における判定方法と、ステップＳ
Ｔ１４における更新方法については、上記実施の形態１
６と同様である。

【０１９９】以上で明らかなように、この実施の形態１
７によれば、Ｎフレーム前が雑音区間であるか否かを、
Ｎフレーム前を含む過去から現在までの複数フレームの
遅延判定用パラメータに基づいて判定し、この判定結果
とＮフレーム前の特徴情報に基づいて推定雑音情報を更
新するようにしたので、Ｎフレーム前が雑音区間である
か否かの判定においては、判定対象フレームであるＮフ
レーム前から見て過去と未来の情報を用いることができ
るので誤判定が抑制でき、その結果として、音声区間の
特徴情報を用いて推定雑音情報を更新することが少なく
なり、推定雑音情報の精度が向上する効果が得られる。
なお、この実施の形態１７の雑音情報更新方法を用いた
雑音区間判定装置が上記実施の形態２であり、この実施
の形態１７の雑音情報更新方法を用いた雑音抑圧装置が
上記実施の形態１０である。

【０２００】実施の形態１８．図１５はこの発明の実施
の形態１８による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ２１は分析ステップ、
ＳＴ２２は記憶ステップ、ＳＴ２３は遅延判定ステッ
プ、ＳＴ２４は遅延更新ステップである。

【０２０１】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ２１において、現在のフレームの入力音声を分析
して、入力音声の所定の特徴を表す特徴情報を取得す
る。特徴情報については上記実施の形態１６と同様であ
る。

【０２０２】ステップＳＴ２２において、それまでに記
憶されているＭフレーム前の特徴情報を忘却し、ステッ
プＳＴ２１で取得された現在のフレームの特徴情報を記
憶することで、記憶内容を更新する。この更新処理によ
り、常に（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレームまで
の、合計Ｍフレーム分の最新の特徴情報が記憶されてい
る状態が保たれる。

【０２０３】ステップＳＴ２３において、ステップＳＴ
２２で記憶してあるＭフレーム分の特徴情報を用いて、
Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判
定する。この判定方法については、上記実施の形態１の
遅延判定部５における遅延判定用パラメータの代わりに
特徴情報を用いるようにした場合と同じものを用いるこ
とができる。なお、当然のことであるが、特徴情報の一
部を取得したり、特徴情報を変換して別のパラメータと
してから判定に用いる構成も可能である。

【０２０４】ステップＳＴ２４において、ステップＳＴ
２３における判定結果と、ステップＳＴ２２で記憶して
あるＮフレーム前の特徴情報とを用いて、雑音区間の平
均的な特徴情報である推定雑音情報を更新する。この更
新方法については、上記実施の形態１における閾値算出
部６ないし上記実施の形態９における更新部４６に関し
て説明したものと同じ方法を用いることができる。

【０２０５】なお、この実施の形態１８は、上記実施の
形態１６における特徴情報と遅延判定用パラメータを共
通化した構成に相当するが、同様に実施の形態１７にお
ける特徴情報と遅延判定用パラメータを共通化した構成
も可能である。

【０２０６】以上で明らかなように、この実施の形態１
８によれば、上記実施の形態１６における特徴情報と遅
延判定用パラメータを共通化したので、上記実施の形態
１６が持つ効果に加えて、パラメータ分析処理量と必要
な記憶容量が削減できる効果がある。同様に実施の形態
１７における特徴情報と遅延判定用パラメータを共通化
したので、上記実施の形態１７が持つ効果に加えて、パ
ラメータ分析処理量と必要な記憶容量が削減できる効果
がある。なお、この実施の形態１８の雑音情報更新方法
を用いた雑音区間判定装置が上記実施の形態３であり、
この実施の形態１８の雑音情報更新方法を用いた雑音抑
圧装置が上記実施の形態１１である。

【０２０７】実施の形態１９．図１６はこの発明の実施
の形態１９による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ３１は分析ステップ、
ＳＴ３２は記憶ステップ、ＳＴ３３は遅延判定ステッ
プ、ＳＴ３４は遅延更新ステップである。

【０２０８】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ３１において、現在のフレームの入力音声を分析
して、入力音声の所定の特徴を表す特徴情報を取得す
る。特徴情報については上記実施の形態１６と同様であ
る。

【０２０９】ステップＳＴ３２において、それまでに記
憶されているＭフレーム前の特徴情報を忘却し、ステッ
プＳＴ３１で取得された現在のフレームの特徴情報を記
憶することで、記憶内容を更新する。この更新処理によ
り、常に（Ｍ−１）フレーム前から現在のフレームまで
の、合計Ｍフレーム分の最新の特徴情報が記憶されてい
る状態が保たれる。

【０２１０】ステップＳＴ３３において、ステップＳＴ
３２で記憶してあるＭフレーム分の特徴情報中に含まれ
る各フレームの遅延判定用パラメータと、推定雑音情報
に含まれる遅延判定用パラメータとを比較して、Ｎフレ
ーム前が雑音区間であるか音声区間であるかを判定す
る。ここで、特徴情報の一部を遅延判定用パラメータと
したが、特徴情報を再分析したり、別のパラメータに変
換して遅延判定用パラメータとする構成も可能である。

【０２１１】ステップＳＴ３４において、ステップＳＴ
３３における判定結果と、ステップＳＴ３２で記憶して
あるＮフレーム前の特徴情報とを用いて、雑音区間の平
均的な特徴情報である推定雑音情報を更新する。

【０２１２】以上で明らかなように、この実施の形態１
９によれば、上記実施の形態１８の構成において、推定
雑音情報を用いて判定を行うようにしたので、上記実施
の形態１８が持つ効果に加えて、ステップＳＴ３３の遅
延判定処理が簡易化でき、なおかつ、安定に更新された
推定雑音情報を利用することで遅延判定の精度が一層改
善し、音声区間の特徴情報を用いて推定雑音情報を更新
することが少なくなり、推定雑音情報の精度が向上する
効果が得られる。なお、この実施の形態１９の雑音情報
更新方法を用いた雑音区間判定装置が上記実施の形態４
であり、この実施の形態４の雑音情報更新方法を用いた
雑音抑圧装置が上記実施の形態１２である。

【０２１３】実施の形態２０．図１７はこの発明の実施
の形態２０による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ４１は分析ステップ、
ＳＴ４２は記憶ステップ、ＳＴ４３は遅延判定ステッ
プ、ＳＴ４４は遅延更新ステップである。

【０２１４】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ４１において、現在のフレームの入力音声を分析
して、遅延判定用パラメータと、入力音声の所定の特徴
を表す特徴情報を取得する。

【０２１５】ステップＳＴ４２において、それまでに記
憶されている（Ｎ＋１）フレーム前の特徴情報とＭフレ
ーム前の遅延判定用パラメータを忘却し、ステップＳＴ
４１で取得された現在のフレームの特徴情報と遅延判定
用パラメータを記憶することで、記憶内容を更新する。

【０２１６】ステップＳＴ４３において、ステップＳＴ
４２で記憶してあるＭフレーム分の遅延判定用パラメー
タを用いて、Ｎフレーム前が音声区間である可能性の大
きさを算出する。この算出方法については、上記実施の
形態５における遅延判定部５に関して説明したものと同
じ方法を用いることができる。

【０２１７】ステップＳＴ４４において、ステップＳＴ
４３で算出されたＮフレーム前が音声区間である可能性
の大きさと、ステップＳＴ４２で記憶してあるＮフレー
ム前の特徴情報とを用いて、雑音区間の平均的な特徴情
報である推定雑音情報を更新する。音声区間の可能性の
大きさが大きいほど、推定雑音情報の更新速度を小さく
制御する。この更新方法については、上記実施の形態５
における閾値算出部６ないし上記実施の形態１３におけ
る更新部４６に関して説明したものと同じ方法を用いる
ことができる。

【０２１８】以上で明らかなように、この実施の形態２
０によれば、上記実施の形態１６から実施の形態１９の
構成において、Ｎフレーム前が音声区間である可能性の
大きさを算出し、この可能性の大きさに基づいて推定雑
音情報の更新速度を制御するようにしたので、上記実施
の形態１６から実施の形態１９が持つ効果に加えて、音
声区間であるか雑音区間であるかを２値判定していた場
合に避けられない誤判定による推定雑音情報の急激な更
新を緩和でき、推定雑音情報の精度が向上する効果が得
られる。なお、この実施の形態２０の雑音情報更新方法
を用いた雑音区間判定装置が上記実施の形態５であり、
この実施の形態２０の雑音情報更新方法を用いた雑音抑
圧装置が上記実施の形態１３である。

【０２１９】実施の形態２１．図１８はこの発明の実施
の形態２１による推定雑音情報更新方法を示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ５１は分析ステップ、
ＳＴ５２は記憶ステップ、ＳＴ５３は遅延判定ステッ
プ、ＳＴ５４は遅延更新ステップ、ＳＴ５５は変動性分
析ステップ、ＳＴ５６は遅延制御ステップである。

【０２２０】次に動作について説明する。ステップＳＴ
５１において、現在のフレームの入力音声を分析して、
遅延判定用パラメータと、入力音声の所定の特徴を表す
特徴情報を取得する。

【０２２１】ステップＳＴ５２において、それまでに記
憶されている（Ｎ＋１）フレーム前の特徴情報とＭフレ
ーム前の遅延判定用パラメータを忘却し、ステップＳＴ
５１で取得された現在のフレームの特徴情報と遅延判定
用パラメータを記憶することで、記憶内容を更新する。

【０２２２】ステップＳＴ５３において、ステップＳＴ
５２で記憶してあるＭフレーム分の遅延判定用パラメー
タを用いて、Ｎフレーム前が雑音区間であるか音声区間
であるかを判定する。ステップＳＴ５４において、ステ
ップＳＴ５３における判定結果と、ステップＳＴ５２で
記憶してあるＮフレーム前の特徴情報とを用いて、雑音
区間の平均的な特徴情報である推定雑音情報を更新す
る。

【０２２３】ステップＳＴ５５において、過去の推定雑
音情報と、ステップＳＴ５４で更新された推定雑音情報
を比較することで、推定雑音情報における時間方向の変
動の大きさを分析する。なお、ステップＳＴ５５におけ
る分析方法としては、上記実施の形態６及び実施の形態
１４における変動性分析部３１に関して説明したものと
同じ方法を用いることができる。

【０２２４】ステップＳＴ５６において、ステップＳＴ
５４で分析した変動の大きさが大きいほど、遅延フレー
ム数Ｎを大きく制御し、このＮを次のフレーム以降のス
テップＳＴ５２，ＳＴ５３，ＳＴ５４で使用するように
する。Ｎの制御方法については、上記実施の形態６の遅
延制御部３２に関して説明したものと同じ方法を用いる
ことができる。

【０２２５】なお、この実施の形態２１では、上記実施
の形態１６をベースに変動性分析ステップと遅延制御ス
テップを追加した構成としているが、上記実施の形態１
７から実施の形態２０に、同様の変動性分析ステップと
遅延制御ステップを追加した構成も可能である。

【０２２６】以上で明らかなように、この実施の形態２
１によれば、上記実施の形態１６から実施の形態２０の
構成において、推定雑音情報の変動の大きさを分析し、
その大きさが大きいほど、遅延フレーム数Ｎを大きく制
御するようにしたので、上記実施の形態１６から実施の
形態２０が持つ効果に加えて、雑音の変動が大きく雑音
区間判定の判定誤りの可能性が高い場合に遅延フレーム
数Ｎを増やして、その判定誤りの増加を抑制することが
でき、推定雑音情報の精度が向上する効果が得られる。
雑音の変動性が小さい場合には、遅延フレーム数Ｎを減
らすことで、必要な記憶容量を減らすことができ、推定
雑音情報の雑音に対する追従性が向上して最終的な推定
雑音情報の精度が向上する効果が得られる。

【０２２７】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、記憶
手段に記憶されている入力音声の複数のフレームにおけ
る遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又
は音声区間の何れであるかを判定し、その判定結果と記
憶手段に記憶されている入力音声のＮフレーム前の非遅
延判定用パラメータから判定用閾値を更新するように構
成したので、精度の高い一次判定結果を利用して雑音区
間の最終判定を実施することができるようになり、その
結果、精度よく雑音区間を判定することができる効果が
ある。

【０２２８】この発明によれば、パラメータ分析手段に
より取得された入力音声の複数のフレームにおける遅延
判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又は音声
区間の何れであるかを判定し、その判定結果とパラメー
タ分析手段により取得された入力音声のＮフレーム前の
非遅延判定用パラメータから判定用閾値を更新するよう
に構成したので、精度の高い一次判定結果を利用して雑
音区間の最終判定を実施することができるようになり、
その結果、精度よく雑音区間を判定することができる効
果がある。また、非遅延判定用パラメータと遅延判定用
パラメータの情報量の合計が入力音声の情報量を上回る
場合、記憶手段の容量を削減することができる効果があ
る。

【０２２９】この発明によれば、遅延判定用パラメータ
と非遅延判定用パラメータを共通化するように構成した
ので、パラメータの分析処理量や記憶容量が削減できる
効果がある。

【０２３０】この発明によれば、更新手段により更新さ
れた判定用閾値と入力音声の複数のフレームにおける遅
延判定用パラメータを比較して、Ｎフレーム前が雑音区
間又は音声区間の何れであるかを判定するように構成し
たので、一次判定の精度が一層改善され、最終的な雑音
区間の判定精度が向上する効果がある。

【０２３１】この発明によれば、音声区間である可能性
の大きさを算出し、その音声区間である可能性の大きさ
に基づいて判定用閾値の更新速度を制御するように構成
したので、２値判定による一次判定では避けることがで
きない誤判定に伴う判定用閾値の急激な更新を緩和でき
るようになり、その結果、最終的な雑音区間の判定精度
が向上する効果がある。

【０２３２】この発明によれば、更新手段により更新さ
れた判定用閾値の変動を分析し、その変動の大きさに応
じて遅延フレーム数を示すＮの値を制御するように構成
したので、雑音の変動が大きい場合には、一次判定の誤
りの増加を抑制することができる一方、雑音の変動が小
さい場合には、記憶手段の記憶容量を抑制して、判定用
閾値の雑音に対する追従性を向上することができる効果
がある。

【０２３３】この発明によれば、雑音区間又は音声区間
の何れであるかを判定する際、非遅延判定手段の判定結
果を考慮して判定するように構成したので、一次判定の
精度が一層改善され、最終的な雑音区間の判定精度が向
上する効果がある。

【０２３４】この発明によれば、判定用閾値を更新する
際、非遅延判定手段の判定結果を考慮して更新するよう
に構成したので、誤った判定用閾値の更新が抑制され、
最終的な雑音区間の判定精度が向上する効果がある。

【０２３５】この発明によれば、記憶手段に記憶されて
いる入力音声のＮフレーム前のスペクトルと遅延判定手
段の判定結果から推定雑音スペクトルを更新し、その推
定雑音スペクトルを用いて入力音声の現在のフレームに
おけるスペクトルを補正するように構成したので、雑音
区間の誤判定に伴う推定雑音スペクトルの過大な更新が
抑制され、出力音声の音質が向上する効果がある。

【０２３６】この発明によれば、スペクトル分析手段に
より分析された入力音声のＮフレーム前のスペクトルと
遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペクトルを更新
し、その推定雑音スペクトルを用いて入力音声の現在の
フレームにおけるスペクトルを補正するように構成した
ので、雑音区間の誤判定に伴う推定雑音スペクトルの過
大な更新が抑制され、出力音声の音質が向上する効果が
ある。また、スペクトルと遅延判定用パラメータの情報
量の合計が入力音声の情報量を上回る場合に、記憶手段
の容量を削減することができる効果がある。

【０２３７】この発明によれば、スペクトル分析手段に
より取得された入力音声のスペクトルから遅延判定用パ
ラメータを算出するように構成したので、パラメータの
分析処理量を削減することができる効果がある。

【０２３８】この発明によれば、更新手段により更新さ
れた推定雑音スペクトルから遅延判定用パラメータを算
出し、その遅延判定用パラメータと入力音声の複数のフ
レームにおける遅延判定用パラメータを比較して、Ｎフ
レーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定
するように構成したので、安定に更新された推定雑音ス
ペクトルを利用することで雑音区間の判定精度が一層改
善され、出力音声の音質が向上する効果がある。

【０２３９】この発明によれば、音声区間である可能性
の大きさを算出し、その音声区間である可能性の大きさ
に基づいて推定雑音スペクトルの更新速度を制御するよ
うに構成したので、２値判定による雑音区間の判定では
避けることができない誤判定に伴う推定雑音スペクトル
の急激な更新を緩和できるようになり、その結果、出力
音声の音質が向上する効果がある。

【０２４０】この発明によれば、更新手段により更新さ
れた推定雑音スペクトルの変動を分析し、その変動の大
きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの値を制御するよ
うに構成したので、推定雑音スペクトルの変動が大きい
場合には、判定誤りの増加を抑制することができる一
方、推定雑音スペクトルの変動が小さい場合には、記憶
手段の記憶容量を抑制して、推定雑音スペクトルの雑音
に対する追従性を向上することができる効果がある。

【０２４１】この発明によれば、記憶手段に記憶されて
いる入力音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラ
メータからＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れ
であるかを判定し、その判定結果と記憶手段に記憶され
ている入力音声のＮフレーム前の非遅延判定用パラメー
タから判定用閾値を更新する一方、スペクトル分析手段
により取得された入力音声のスペクトルと非遅延判定手
段の判定結果から推定雑音スペクトルを更新し、その推
定雑音スペクトルを用いて入力音声の現在のフレームに
おけるスペクトルを補正するように構成したので、雑音
区間の誤判定に伴う推定雑音スペクトルの過大な更新が
抑制され、出力音声の音質が向上する効果がある。

【０２４２】この発明によれば、パラメータ分析手段に
より取得された入力音声の複数のフレームにおける遅延
判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又は音声
区間の何れであるかを判定し、その判定結果とパラメー
タ分析手段により取得された入力音声のＮフレーム前の
非遅延判定用パラメータから判定用閾値を更新する一
方、スペクトル分析手段により取得された入力音声のス
ペクトルと非遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペ
クトルを更新し、その推定雑音スペクトルを用いて入力
音声の現在のフレームにおけるスペクトルを補正するよ
うに構成したので、雑音区間の誤判定に伴う推定雑音ス
ペクトルの過大な更新が抑制され、出力音声の音質が向
上する効果がある。

【０２４３】この発明によれば、遅延判定用パラメータ
と特徴情報を記憶すると、入力音声の複数のフレームに
おける遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区
間又は音声区間の何れであるかを判定し、その判定結果
と入力音声のＮフレーム前の特徴情報から推定雑音情報
を更新するように構成したので、雑音区間の誤判定が抑
制され、精度よく推定雑音情報を更新することができる
効果がある。

【０２４４】この発明によれば、入力音声の特徴を表す
遅延判定用パラメータと特徴情報を取得すると、その入
力音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータ
からＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れである
かを判定し、その判定結果と入力音声のＮフレーム前の
特徴情報から推定雑音情報を更新するように構成したの
で、雑音区間の誤判定が抑制され、精度よく推定雑音情
報を更新することができる効果がある。

【０２４５】この発明によれば、遅延判定用パラメータ
と特徴情報を共通化するように構成したので、パラメー
タの分析処理量と必要な記憶容量を削減することができ
る効果がある。

【０２４６】この発明によれば、推定雑音情報中の遅延
判定用パラメータと入力音声の複数のフレームにおける
遅延判定用パラメータを比較して、Ｎフレーム前が雑音
区間又は音声区間の何れであるかを判定するように構成
したので、雑音区間の判定精度が一層改善され、精度よ
く推定雑音情報を更新することができる効果がある。

【０２４７】この発明によれば、音声区間である可能性
の大きさを算出し、その音声区間である可能性の大きさ
に基づいて推定雑音情報の更新速度を制御するように構
成したので、２値判定による雑音区間の判定では避ける
ことができない誤判定に伴う推定雑音情報の急激な更新
を緩和できるようになり、その結果、精度よく推定雑音
情報を更新することができる効果がある。

【０２４８】この発明によれば、推定雑音情報の変動を
分析し、その変動の大きさに応じて遅延フレーム数を示
すＮの値を制御するように構成したので、推定雑音情報
の変動が大きい場合には、判定誤りの増加を抑制するこ
とができる一方、推定雑音情報の変動が小さい場合に
は、記憶容量を抑制して、推定雑音情報の雑音に対する
追従性を向上することができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図２】 この発明の実施の形態２による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図３】 この発明の実施の形態３による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図４】 この発明の実施の形態４による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図５】 この発明の実施の形態６による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図６】 この発明の実施の形態７による雑音区間判定
装置を示す構成図である。

【図７】 この発明の実施の形態９による雑音抑圧装置
を示す構成図である。

【図８】 この発明の実施の形態１０による雑音抑圧装
置を示す構成図である。

【図９】 この発明の実施の形態１１による雑音抑圧装
置を示す構成図である。

【図１０】 この発明の実施の形態１２による雑音抑圧
装置を示す構成図である。

【図１１】 この発明の実施の形態１４による雑音抑圧
装置を示す構成図である。

【図１２】 この発明の実施の形態１５による雑音抑圧
装置を示す構成図である。

【図１３】 この発明の実施の形態１６による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１４】 この発明の実施の形態１７による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１５】 この発明の実施の形態１８による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１６】 この発明の実施の形態１９による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１７】 この発明の実施の形態２０による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１８】 この発明の実施の形態２１による推定雑音
情報更新方法を示すフローチャートである。

【図１９】 遅延判定部における判定方法の一例を説明
する説明図である。

【符号の説明】

１，１２，２１，４３，５４，５５ パラメータ分析部
（パラメータ分析手段）、４，１１，２２，４４，５１
記憶部（記憶手段）、５，２３，２６，３３，４５，
５７ 遅延判定部（遅延判定手段）、６，２４ 閾値算
出部（更新手段）、７，２５ 非遅延判定部（非遅延判
定手段）、３１，５８ 変動性分析部（遅延制御手
段）、３２，５９ 遅延制御部（遅延制御手段）、４
１，５２ スペクトル分析部（スペクトル分析手段）、
４６ 更新部（更新手段）、４７ スペクトル補正部
（補正手段）、４８ 出力音声生成部（音声生成手
段）、５６ パラメータ算出部（遅延判定手段）、６０
推定雑音スペクトル更新部（更新手段）。

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力音声をフレーム毎に分析して、その
   入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータと非遅延判
   定用パラメータを取得するパラメータ分析手段と、上記
   パラメータ分析手段により取得された遅延判定用パラメ
   ータと非遅延判定用パラメータを記憶する記憶手段と、
   上記記憶手段に記憶されている入力音声の複数のフレー
   ムにおける遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑
   音区間又は音声区間の何れであるかを判定する遅延判定
   手段と、上記記憶手段に記憶されている入力音声のＮフ
   レーム前の非遅延判定用パラメータと上記遅延判定手段
   の判定結果から判定用閾値を更新する更新手段と、上記
   パラメータ分析手段により取得された入力音声の現在の
   フレームにおける非遅延判定用パラメータと上記更新手
   段により更新された判定用閾値を比較して、現在のフレ
   ームが雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定する
   非遅延判定手段とを備えた雑音区間判定装置。
2. 【請求項２】 入力音声を数フレーム分記憶する記憶手
   段と、上記記憶手段に記憶されている入力音声を分析し
   て、その入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータと
   非遅延判定用パラメータを取得するパラメータ分析手段
   と、上記パラメータ分析手段により取得された入力音声
   の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータからＮ
   フレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判
   定する遅延判定手段と、上記パラメータ分析手段により
   取得された入力音声のＮフレーム前の非遅延判定用パラ
   メータと上記遅延判定手段の判定結果から判定用閾値を
   更新する更新手段と、上記パラメータ分析手段により取
   得された入力音声の現在のフレームにおける非遅延判定
   用パラメータと上記更新手段により更新された判定用閾
   値を比較して、現在のフレームが雑音区間又は音声区間
   の何れであるかを判定する非遅延判定手段とを備えた雑
   音区間判定装置。
3. 【請求項３】 パラメータ分析手段は、遅延判定用パラ
   メータと非遅延判定用パラメータを共通化することを特
   徴とする請求項１または請求項２記載の雑音区間判定装
   置。
4. 【請求項４】 遅延判定手段は、更新手段により更新さ
   れた判定用閾値と入力音声の複数のフレームにおける遅
   延判定用パラメータを比較して、Ｎフレーム前が雑音区
   間又は音声区間の何れであるかを判定することを特徴と
   する請求項３記載の雑音区間判定装置。
5. 【請求項５】 遅延判定手段は音声区間である可能性の
   大きさを算出し、更新手段は遅延判定手段が算出する音
   声区間である可能性の大きさに基づいて判定用閾値の更
   新速度を制御することを特徴とする請求項１から請求項
   ４のうちのいずれか１項記載の雑音区間判定装置。
6. 【請求項６】 更新手段により更新された判定用閾値の
   変動を分析し、その変動の大きさに応じて遅延フレーム
   数を示すＮの値を制御する遅延制御手段を設けたことを
   特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項
   記載の雑音区間判定装置。
7. 【請求項７】 遅延判定手段は、雑音区間又は音声区間
   の何れであるかを判定する際、非遅延判定手段の判定結
   果を考慮して判定することを特徴とする請求項１または
   請求項２記載の雑音区間判定装置。
8. 【請求項８】 更新手段は、判定用閾値を更新する際、
   非遅延判定手段の判定結果を考慮して更新することを特
   徴とする請求項１または請求項２記載の雑音区間判定装
   置。
9. 【請求項９】 入力音声をフレーム毎に分析して、その
   入力音声のスペクトルを取得するスペクトル分析手段
   と、その入力音声をフレーム毎に分析して、その入力音
   声の特徴を表す遅延判定用パラメータを取得するパラメ
   ータ分析手段と、上記スペクトル分析手段により取得さ
   れたスペクトルと上記パラメータ分析手段により取得さ
   れた遅延判定用パラメータを記憶する記憶手段と、上記
   記憶手段に記憶されている入力音声の複数のフレームに
   おける遅延判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区
   間又は音声区間の何れであるかを判定する遅延判定手段
   と、上記記憶手段に記憶されている入力音声のＮフレー
   ム前のスペクトルと上記遅延判定手段の判定結果から推
   定雑音スペクトルを更新する更新手段と、上記更新手段
   により更新された推定雑音スペクトルを用いて入力音声
   の現在のフレームにおけるスペクトルを補正する補正手
   段と、上記補正手段により補正されたスペクトルを信号
   領域の出力音声に変換する音声生成手段とを備えた雑音
   抑圧装置。
10. 【請求項１０】 入力音声を数フレーム分記憶する記憶
    手段と、上記記憶手段に記憶されている入力音声を分析
    して、その入力音声のＮフレーム前のスペクトルを取得
    するスペクトル分析手段と、上記記憶手段に記憶されて
    いる入力音声を分析して、その入力音声の特徴を表す遅
    延判定用パラメータを取得するパラメータ分析手段と、
    上記パラメータ分析手段により分析された入力音声の複
    数のフレームにおける遅延判定用パラメータからＮフレ
    ーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定す
    る遅延判定手段と、上記スペクトル分析手段により分析
    された入力音声のＮフレーム前のスペクトルと上記遅延
    判定手段の判定結果から推定雑音スペクトルを更新する
    更新手段と、上記更新手段により更新された推定雑音ス
    ペクトルを用いて入力音声の現在のフレームにおけるス
    ペクトルを補正する補正手段と、上記補正手段により補
    正されたスペクトルを信号領域の出力音声に変換する音
    声生成手段とを備えた雑音抑圧装置。
11. 【請求項１１】 パラメータ分析手段は、スペクトル分
    析手段により取得された入力音声のスペクトルから遅延
    判定用パラメータを算出することを特徴とする請求項９
    または請求項１０記載の雑音抑圧装置。
12. 【請求項１２】 遅延判定手段は、更新手段により更新
    された推定雑音スペクトルから遅延判定用パラメータを
    算出し、その遅延判定用パラメータと入力音声の複数の
    フレームにおける遅延判定用パラメータを比較して、Ｎ
    フレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判
    定することを特徴とする請求項１１記載の雑音抑圧装
    置。
13. 【請求項１３】 遅延判定手段は音声区間である可能性
    の大きさを算出し、更新手段は遅延判定手段が算出する
    音声区間である可能性の大きさに基づいて推定雑音スペ
    クトルの更新速度を制御することを特徴とする請求項９
    から請求項１２のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装
    置。
14. 【請求項１４】 更新手段により更新された推定雑音ス
    ペクトルの変動を分析し、その変動の大きさに応じて遅
    延フレーム数を示すＮの値を制御する遅延制御手段を設
    けたことを特徴とする請求項９から請求項１３のうちの
    いずれか１項記載の雑音抑圧装置。
15. 【請求項１５】 入力音声をフレーム毎に分析して、そ
    の入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータと非遅延
    判定用パラメータを取得するパラメータ分析手段と、上
    記パラメータ分析手段により取得された遅延判定用パラ
    メータと非遅延判定用パラメータを記憶する記憶手段
    と、上記記憶手段に記憶されている入力音声の複数のフ
    レームにおける遅延判定用パラメータからＮフレーム前
    が雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定する遅延
    判定手段と、上記記憶手段に記憶されている入力音声の
    Ｎフレーム前の非遅延判定用パラメータと上記遅延判定
    手段の判定結果から判定用閾値を更新する更新手段と、
    上記パラメータ分析手段により取得された入力音声の現
    在のフレームにおける非遅延判定用パラメータと上記更
    新手段により更新された判定用閾値を比較して、現在の
    フレームが雑音区間又は音声区間の何れであるかを判定
    する非遅延判定手段と、その入力音声をフレーム毎に分
    析して、その入力音声のスペクトルを取得するスペクト
    ル分析手段と、上記スペクトル分析手段により取得され
    た入力音声のスペクトルと上記非遅延判定手段の判定結
    果から推定雑音スペクトルを更新する更新手段と、上記
    更新手段により更新された推定雑音スペクトルを用いて
    入力音声の現在のフレームにおけるスペクトルを補正す
    る補正手段と、上記補正手段により補正されたスペクト
    ルを信号領域の出力音声に変換する音声生成手段とを備
    えた雑音抑圧装置。
16. 【請求項１６】 入力音声を数フレーム分記憶する記憶
    手段と、上記記憶手段に記憶されている入力音声を分析
    して、その入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータ
    と非遅延判定用パラメータを取得するパラメータ分析手
    段と、上記パラメータ分析手段により取得された入力音
    声の複数のフレームにおける遅延判定用パラメータから
    Ｎフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れであるかを
    判定する遅延判定手段と、上記パラメータ分析手段によ
    り取得された入力音声のＮフレーム前の非遅延判定用パ
    ラメータと上記遅延判定手段の判定結果から判定用閾値
    を更新する更新手段と、上記パラメータ分析手段により
    取得された入力音声の現在のフレームにおける非遅延判
    定用パラメータと上記更新手段により更新された判定用
    閾値を比較して、現在のフレームが雑音区間又は音声区
    間の何れであるかを判定する非遅延判定手段と、その入
    力音声をフレーム毎に分析して、その入力音声のスペク
    トルを取得するスペクトル分析手段と、上記スペクトル
    分析手段により取得された入力音声のスペクトルと上記
    非遅延判定手段の判定結果から推定雑音スペクトルを更
    新する更新手段と、上記更新手段により更新された推定
    雑音スペクトルを用いて入力音声の現在のフレームにお
    けるスペクトルを補正する補正手段と、上記補正手段に
    より補正されたスペクトルを信号領域の出力音声に変換
    する音声生成手段とを備えた雑音抑圧装置。
17. 【請求項１７】 入力音声をフレーム毎に分析して、そ
    の入力音声の特徴を表す遅延判定用パラメータと特徴情
    報を取得し、その遅延判定用パラメータと特徴情報を記
    憶すると、その入力音声の複数のフレームにおける遅延
    判定用パラメータからＮフレーム前が雑音区間又は音声
    区間の何れであるかを判定し、その判定結果と入力音声
    のＮフレーム前の特徴情報から推定雑音情報を更新する
    推定雑音情報更新方法。
18. 【請求項１８】 入力音声を数フレーム分記憶して、そ
    の入力音声をフレーム毎に分析し、その入力音声の特徴
    を表す遅延判定用パラメータと特徴情報を取得すると、
    その入力音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラ
    メータからＮフレーム前が雑音区間又は音声区間の何れ
    であるかを判定し、その判定結果と入力音声のＮフレー
    ム前の特徴情報から推定雑音情報を更新する推定雑音情
    報更新方法。
19. 【請求項１９】 遅延判定用パラメータと特徴情報を共
    通化することを特徴とする請求項１７または請求項１８
    記載の推定雑音情報更新方法。
20. 【請求項２０】 推定雑音情報中の遅延判定用パラメー
    タと入力音声の複数のフレームにおける遅延判定用パラ
    メータを比較して、Ｎフレーム前が雑音区間又は音声区
    間の何れであるかを判定することを特徴とする請求項１
    ９記載の推定雑音情報更新方法。
21. 【請求項２１】 音声区間である可能性の大きさを算出
    し、その音声区間である可能性の大きさに基づいて推定
    雑音情報の更新速度を制御することを特徴とする請求項
    １７から請求項２０のうちのいずれか１項記載の推定雑
    音情報更新方法。
22. 【請求項２２】 推定雑音情報の変動を分析し、その変
    動の大きさに応じて遅延フレーム数を示すＮの値を制御
    することを特徴とする請求項１７から請求項２１のうち
    のいずれか１項記載の推定雑音情報更新方法。