JP2002175099A - 雑音抑制方法および雑音抑制装置 - Google Patents
雑音抑制方法および雑音抑制装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 音声成分に重畳した雑音成分を全周波数帯域
に亘って良好に抑制し得る雑音抑制方法を提供する。 【解決手段】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における雑音成分を抑制する雑音抑制方法であっ
て、入力音声信号のスペクトル上において調波構造が存
在する低周波帯域と低周波帯域を超える高周波帯域とを
特定する周波数帯域特定ステップ（ステップ２４）と、
低周波帯域における雑音成分を櫛形フィルタ法に従って
抑制する低周波帯域雑音抑制ステップ（ステップ２６）
と、高周波帯域における雑音成分をスペクトルサブトラ
クション法に従って抑制する高周波帯域雑音抑制ステッ
プ（ステップ２７）とを実行する。
に亘って良好に抑制し得る雑音抑制方法を提供する。 【解決手段】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における雑音成分を抑制する雑音抑制方法であっ
て、入力音声信号のスペクトル上において調波構造が存
在する低周波帯域と低周波帯域を超える高周波帯域とを
特定する周波数帯域特定ステップ（ステップ２４）と、
低周波帯域における雑音成分を櫛形フィルタ法に従って
抑制する低周波帯域雑音抑制ステップ（ステップ２６）
と、高周波帯域における雑音成分をスペクトルサブトラ
クション法に従って抑制する高周波帯域雑音抑制ステッ
プ（ステップ２７）とを実行する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル補聴器、
携帯電話等の通信機器、および音声集音システムなどに
使用され、音声成分に重畳した雑音成分を抑制する雑音
抑制方法、および雑音抑制装置に関するものである。
携帯電話等の通信機器、および音声集音システムなどに
使用され、音声成分に重畳した雑音成分を抑制する雑音
抑制方法、および雑音抑制装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】単一のマイクロフォンに入力された入力
音声信号の音声成分に重畳されている雑音成分を抑制す
る雑音抑制方法として、櫛形フィルタ法とスペクトルサ
ブトラクション法とが従来から知られている。前者の櫛
形フィルタ法は、調波構造を有し音声成分の大部分を占
める有声音成分に着目して雑音成分を抑制する。この櫛
形フィルタ法では、スペクトル上において基本周波数に
対して整数倍の各周波数においてパワーのピークを有す
るという調波構造の特徴を利用し、この基本周波数に対
する整数倍の各周波数に存在するスペクトルのみを櫛形
フィルタで取り出し、残りのスペクトルを除去すること
で雑音成分を抑制しつつ音声成分を抽出する。この櫛形
フィルタ法によれば、音声成分の基本周波数を正確に検
出することにより、雑音抑制効果を大きくすることがで
きる。一方、後者のスペクトルサブトラクション法は、
音声成分に重畳されている雑音成分のスペクトルを無音
区間のスペクトルに基づいて推定し、その推定した推定
雑音成分のスペクトルを入力音声信号のスペクトルから
差し引くことによって雑音成分を抑制する。このため、
このスペクトルサブトラクション法によれば、櫛形フィ
ルタ法とは異なり、調波構造を有しない音声成分（例え
ば無声音成分）に対しても雑音成分を抑制することがで
きる。
音声信号の音声成分に重畳されている雑音成分を抑制す
る雑音抑制方法として、櫛形フィルタ法とスペクトルサ
ブトラクション法とが従来から知られている。前者の櫛
形フィルタ法は、調波構造を有し音声成分の大部分を占
める有声音成分に着目して雑音成分を抑制する。この櫛
形フィルタ法では、スペクトル上において基本周波数に
対して整数倍の各周波数においてパワーのピークを有す
るという調波構造の特徴を利用し、この基本周波数に対
する整数倍の各周波数に存在するスペクトルのみを櫛形
フィルタで取り出し、残りのスペクトルを除去すること
で雑音成分を抑制しつつ音声成分を抽出する。この櫛形
フィルタ法によれば、音声成分の基本周波数を正確に検
出することにより、雑音抑制効果を大きくすることがで
きる。一方、後者のスペクトルサブトラクション法は、
音声成分に重畳されている雑音成分のスペクトルを無音
区間のスペクトルに基づいて推定し、その推定した推定
雑音成分のスペクトルを入力音声信号のスペクトルから
差し引くことによって雑音成分を抑制する。このため、
このスペクトルサブトラクション法によれば、櫛形フィ
ルタ法とは異なり、調波構造を有しない音声成分（例え
ば無声音成分）に対しても雑音成分を抑制することがで
きる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、これらの雑
音抑制方法には、以下の問題点がある。すなわち、櫛形
フィルタ法では、音声成分（有声音成分）の基本周波数
の検出に若干の誤差が存在する場合、検出した基本周波
数に基づいて決定した櫛形フィルタにおける各通過帯域
の中心周波数と、実際の音声成分における基本周波数に
対する整数倍の各周波数との周波数差が、高い周波数帯
域において顕著となる。このため、この高い周波帯域に
おいて、雑音成分が抑制されずに音声成分が抑制される
ことがあり、かかる場合に、雑音抑制処理後において再
生される出力音声信号のＳ／Ｎ比が却って劣化すること
があるという問題が生じる。
音抑制方法には、以下の問題点がある。すなわち、櫛形
フィルタ法では、音声成分（有声音成分）の基本周波数
の検出に若干の誤差が存在する場合、検出した基本周波
数に基づいて決定した櫛形フィルタにおける各通過帯域
の中心周波数と、実際の音声成分における基本周波数に
対する整数倍の各周波数との周波数差が、高い周波数帯
域において顕著となる。このため、この高い周波帯域に
おいて、雑音成分が抑制されずに音声成分が抑制される
ことがあり、かかる場合に、雑音抑制処理後において再
生される出力音声信号のＳ／Ｎ比が却って劣化すること
があるという問題が生じる。
【０００４】一方、スペクトルサブトラクション法で
は、推定雑音成分のスペクトルを入力音声信号のスペク
トルから差し引くことによって雑音成分を抑制する。こ
のため、音声成分に重畳している雑音成分が非定常（ラ
ンダムスペクトル）の場合、このスペクトルサブトラク
ション法には、無音区間における雑音成分のスペクトル
と有音区間における雑音成分のスペクトルとが大きく相
違することに起因して、音声成分のスペクトルが全周波
数帯域に亘って欠損して劣化するという問題点がある。
特に、低い周波数帯域において大きく相違した場合、音
声成分の大部分を占める有声音成分が低い周波帯域に含
まれているため、雑音抑制処理後における出力音声信号
のＳ／Ｎ比が大きく低下する。
は、推定雑音成分のスペクトルを入力音声信号のスペク
トルから差し引くことによって雑音成分を抑制する。こ
のため、音声成分に重畳している雑音成分が非定常（ラ
ンダムスペクトル）の場合、このスペクトルサブトラク
ション法には、無音区間における雑音成分のスペクトル
と有音区間における雑音成分のスペクトルとが大きく相
違することに起因して、音声成分のスペクトルが全周波
数帯域に亘って欠損して劣化するという問題点がある。
特に、低い周波数帯域において大きく相違した場合、音
声成分の大部分を占める有声音成分が低い周波帯域に含
まれているため、雑音抑制処理後における出力音声信号
のＳ／Ｎ比が大きく低下する。
【０００５】本発明は、かかる問題点に鑑みてなされた
ものであり、音声成分に重畳した雑音成分を全周波数帯
域に亘って良好に抑制し得る雑音抑制方法および雑音抑
制装置を提供することを主目的とする。
ものであり、音声成分に重畳した雑音成分を全周波数帯
域に亘って良好に抑制し得る雑音抑制方法および雑音抑
制装置を提供することを主目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成すべく請
求項１記載の雑音抑制方法は、音声成分に雑音成分が重
畳した入力音声信号における当該雑音成分を抑制する雑
音抑制方法であって、前記入力音声信号のスペクトル上
において調波構造が存在する低周波帯域と当該低周波帯
域を超える高周波帯域とを特定する周波数帯域特定ステ
ップと、前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形フ
ィルタ法に従って抑制する低周波帯域雑音抑制ステップ
と、前記高周波帯域における前記雑音成分をスペクトル
サブトラクション法に従って抑制する高周波帯域雑音抑
制ステップとを実行することを特徴とする。なお、本発
明における「入力音声信号」には、アナログの音声信号
と、アナログの音声信号をディジタル信号に変換したデ
ィジタルデータで構成される音声信号とが含まれる。
求項１記載の雑音抑制方法は、音声成分に雑音成分が重
畳した入力音声信号における当該雑音成分を抑制する雑
音抑制方法であって、前記入力音声信号のスペクトル上
において調波構造が存在する低周波帯域と当該低周波帯
域を超える高周波帯域とを特定する周波数帯域特定ステ
ップと、前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形フ
ィルタ法に従って抑制する低周波帯域雑音抑制ステップ
と、前記高周波帯域における前記雑音成分をスペクトル
サブトラクション法に従って抑制する高周波帯域雑音抑
制ステップとを実行することを特徴とする。なお、本発
明における「入力音声信号」には、アナログの音声信号
と、アナログの音声信号をディジタル信号に変換したデ
ィジタルデータで構成される音声信号とが含まれる。
【０００７】請求項２記載の雑音抑制方法は、音声成分
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制方法であって、前記音声成分の基
本周波数に対して整数倍の各周波数における前記入力音
声信号のスペクトル値を連ねた山スペクトル包絡曲線を
求め、前記各周波数の中間にそれぞれ位置する各中間周
波数における前記入力音声信号のスペクトル値を連ねた
谷スペクトル包絡曲線を求め、その求めた両スペクトル
包絡曲線が交差する周波数またはその近傍周波数を境界
周波数とする低周波帯域および高周波帯域を特定する周
波数帯域特定ステップと、前記低周波帯域における前記
雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制する低周波帯域
雑音抑制ステップと、前記高周波帯域における前記雑音
成分をスペクトルサブトラクション法に従って抑制する
高周波帯域雑音抑制ステップとを実行することを特徴と
する。
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制方法であって、前記音声成分の基
本周波数に対して整数倍の各周波数における前記入力音
声信号のスペクトル値を連ねた山スペクトル包絡曲線を
求め、前記各周波数の中間にそれぞれ位置する各中間周
波数における前記入力音声信号のスペクトル値を連ねた
谷スペクトル包絡曲線を求め、その求めた両スペクトル
包絡曲線が交差する周波数またはその近傍周波数を境界
周波数とする低周波帯域および高周波帯域を特定する周
波数帯域特定ステップと、前記低周波帯域における前記
雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制する低周波帯域
雑音抑制ステップと、前記高周波帯域における前記雑音
成分をスペクトルサブトラクション法に従って抑制する
高周波帯域雑音抑制ステップとを実行することを特徴と
する。
【０００８】請求項３記載の雑音抑制方法は、請求項１
または２記載の雑音抑制方法において、前記スペクトル
サブトラクション法に従って前記高周波帯域における前
記雑音成分を抑制する際に、前記入力音声信号のスペク
トルを時間的に平均化することによって前記高周波帯域
における推定雑音成分のスペクトルを求め、その求めた
推定雑音成分のスペクトルを前記入力音声信号のスペク
トルから差し引くことを特徴とする。
または２記載の雑音抑制方法において、前記スペクトル
サブトラクション法に従って前記高周波帯域における前
記雑音成分を抑制する際に、前記入力音声信号のスペク
トルを時間的に平均化することによって前記高周波帯域
における推定雑音成分のスペクトルを求め、その求めた
推定雑音成分のスペクトルを前記入力音声信号のスペク
トルから差し引くことを特徴とする。
【０００９】請求項４記載の雑音抑制装置は、音声成分
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制装置であって、前記雑音成分を抑
制する演算処理部を備え、当該演算処理部は、前記入力
音声信号のスペクトルに基づいて調波構造が存在する低
周波帯域と当該低周波帯域を超える高周波帯域とを特定
し、前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形フィル
タ法に従って抑制すると共に、前記高周波帯域における
前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法に従って
抑制することを特徴とする。
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制装置であって、前記雑音成分を抑
制する演算処理部を備え、当該演算処理部は、前記入力
音声信号のスペクトルに基づいて調波構造が存在する低
周波帯域と当該低周波帯域を超える高周波帯域とを特定
し、前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形フィル
タ法に従って抑制すると共に、前記高周波帯域における
前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法に従って
抑制することを特徴とする。
【００１０】請求項５記載の雑音抑制装置は、音声成分
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制装置であって、前記雑音成分を抑
制する演算処理部を備え、当該演算処理部は、前記音声
成分の基本周波数に対して整数倍の各周波数における前
記入力音声信号のスペクトル値を連ねた山スペクトル包
絡曲線を求め、前記各周波数の中間にそれぞれ位置する
各中間周波数における前記入力音声信号のスペクトル値
を連ねた谷スペクトル包絡曲線を求め、その求めた両ス
ペクトル包絡曲線が交差する周波数またはその近傍周波
数を境界周波数とする低周波帯域および高周波帯域を特
定し、かつ前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形
フィルタ法に従って抑制すると共に、前記高周波帯域に
おける前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法に
従って抑制することを特徴とする。
に雑音成分が重畳した入力音声信号における当該雑音成
分を抑制する雑音抑制装置であって、前記雑音成分を抑
制する演算処理部を備え、当該演算処理部は、前記音声
成分の基本周波数に対して整数倍の各周波数における前
記入力音声信号のスペクトル値を連ねた山スペクトル包
絡曲線を求め、前記各周波数の中間にそれぞれ位置する
各中間周波数における前記入力音声信号のスペクトル値
を連ねた谷スペクトル包絡曲線を求め、その求めた両ス
ペクトル包絡曲線が交差する周波数またはその近傍周波
数を境界周波数とする低周波帯域および高周波帯域を特
定し、かつ前記低周波帯域における前記雑音成分を櫛形
フィルタ法に従って抑制すると共に、前記高周波帯域に
おける前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法に
従って抑制することを特徴とする。
【００１１】請求項６記載の雑音抑制装置は、請求項４
または５記載の雑音抑制装置において、前記演算処理部
は、前記スペクトルサブトラクション法に従って前記高
周波帯域における前記雑音成分を抑制する際に、前記入
力音声信号のスペクトルを時間的に平均化することによ
って前記高周波帯域における推定雑音成分のスペクトル
を求め、その求めた推定雑音成分のスペクトルを前記入
力音声信号のスペクトルから差し引くことを特徴とす
る。
または５記載の雑音抑制装置において、前記演算処理部
は、前記スペクトルサブトラクション法に従って前記高
周波帯域における前記雑音成分を抑制する際に、前記入
力音声信号のスペクトルを時間的に平均化することによ
って前記高周波帯域における推定雑音成分のスペクトル
を求め、その求めた推定雑音成分のスペクトルを前記入
力音声信号のスペクトルから差し引くことを特徴とす
る。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、本発
明に係る雑音抑制装置および雑音抑制方法の好適な実施
の形態について説明する。
明に係る雑音抑制装置および雑音抑制方法の好適な実施
の形態について説明する。
【００１３】雑音抑制装置１は、機能的には、図１に示
すように、入力変換部２、フーリエ変換部３、演算処理
部４、フーリエ逆変換部５、および出力変換部６を備え
ている。この場合、入力変換部２は、機能的にはＡ／Ｄ
変換器やメモリを備えて構成され、具体的にはＡ／Ｄ変
換機能や内部メモリを有するＣＰＵやＤＳＰ（Digital
Signal Processor）で構成されている。この入力変換部
２は、単一のマイクロフォン（図示せず）を介して連続
して入力される入力音声信号ＳVIをディジタルデータに
変換する。より具体的には、入力変換部２は、図４に示
す入力音声信号ＳVIをディジタルデータに変換すると共
に、変換したディジタルデータを所定の時間長（一例と
して３２ms）の分析フレームＦＬ単位で入力音声データ
ＤSIとして出力する。この場合、入力変換部２は、分析
フレームＦＬの時間長よりも短いフレーム周期Ｔｆ（一
例として１０msに規定されている）毎に、各分析フレー
ムＦＬ単位の入力音声データＤSIを順次生成して出力す
る。したがって、各入力音声データＤSIが生成される各
分析フレームＦＬは、時間軸上において所定時間分（分
析フレームＦＬの時間−フレーム周期Ｔｆ）だけ互いに
部分的に重なり合う。
すように、入力変換部２、フーリエ変換部３、演算処理
部４、フーリエ逆変換部５、および出力変換部６を備え
ている。この場合、入力変換部２は、機能的にはＡ／Ｄ
変換器やメモリを備えて構成され、具体的にはＡ／Ｄ変
換機能や内部メモリを有するＣＰＵやＤＳＰ（Digital
Signal Processor）で構成されている。この入力変換部
２は、単一のマイクロフォン（図示せず）を介して連続
して入力される入力音声信号ＳVIをディジタルデータに
変換する。より具体的には、入力変換部２は、図４に示
す入力音声信号ＳVIをディジタルデータに変換すると共
に、変換したディジタルデータを所定の時間長（一例と
して３２ms）の分析フレームＦＬ単位で入力音声データ
ＤSIとして出力する。この場合、入力変換部２は、分析
フレームＦＬの時間長よりも短いフレーム周期Ｔｆ（一
例として１０msに規定されている）毎に、各分析フレー
ムＦＬ単位の入力音声データＤSIを順次生成して出力す
る。したがって、各入力音声データＤSIが生成される各
分析フレームＦＬは、時間軸上において所定時間分（分
析フレームＦＬの時間−フレーム周期Ｔｆ）だけ互いに
部分的に重なり合う。
【００１４】フーリエ変換部３は、分析フレームＦＬ単
位の入力音声データＤSIに対して、ＦＦＴ法などによる
短時間フーリエ解析を行い、パワースペクトルまたは振
幅スペクトル（以下、単に「スペクトル」ともいう）を
求めて、スペクトルデータＤSAとして出力する。
位の入力音声データＤSIに対して、ＦＦＴ法などによる
短時間フーリエ解析を行い、パワースペクトルまたは振
幅スペクトル（以下、単に「スペクトル」ともいう）を
求めて、スペクトルデータＤSAとして出力する。
【００１５】演算処理部４は、機能的には、基本周波数
検出部１１、境界周波数検出部１２、低周波帯域雑音抑
制部１３、雑音成分推定部１４、および高周波帯域雑音
抑制部１５で構成されている。この演算処理部４は、入
力したスペクトルデータＤSAに基づいて、調波構造が存
在する（調波構造が明瞭な）低周波帯域と、この低周波
帯域を超える高周波帯域とを特定し、低周波帯域におけ
る雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制すると共に、
高周波帯域における雑音成分をスペクトルサブトラクシ
ョン法に従って抑制する。
検出部１１、境界周波数検出部１２、低周波帯域雑音抑
制部１３、雑音成分推定部１４、および高周波帯域雑音
抑制部１５で構成されている。この演算処理部４は、入
力したスペクトルデータＤSAに基づいて、調波構造が存
在する（調波構造が明瞭な）低周波帯域と、この低周波
帯域を超える高周波帯域とを特定し、低周波帯域におけ
る雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制すると共に、
高周波帯域における雑音成分をスペクトルサブトラクシ
ョン法に従って抑制する。
【００１６】この場合、基本周波数検出部１１は、スペ
クトルデータＤSAに基づいて、スペクトルデータＤSAに
含まれている音声成分の基本周波数ｆ0 を分析フレーム
ＦＬ単位で求める。また、基本周波数検出部１１は、求
めた基本周波数ｆ0 を基本周波数データＤF0として、境
界周波数検出部１２と低周波帯域雑音抑制部１３とに出
力する。また、境界周波数検出部１２は、スペクトルデ
ータＤSAに基づき、スペクトル上において調波構造が明
瞭な低周波帯域と、調波構造が明瞭でない高周波帯域と
の境界周波数ｆc を分析フレームＦＬ単位で求める。具
体的には、境界周波数検出部１２は、図２に示すよう
に、スペクトルデータＤSAに含まれている音声成分の基
本周波数ｆ0 に対して整数倍の各周波数におけるスペク
トルのピーク値またはその近傍値（本明細書では、単に
「スペクトル値」ともいう）を連ねた山スペクトル包絡
曲線ＰＳＥと、基本周波数ｆ0 に対して整数倍の各周波
数の中間にそれぞれ位置する各中間周波数におけるスペ
クトル値を連ねた谷スペクトル包絡曲線ＶＰＳとを求め
る。また、境界周波数検出部１２は、求めた両スペクト
ル包絡曲線ＰＳＥ，ＶＰＳが最初に交差する周波数、つ
まり両スペクトル包絡曲線が交差する周波数の内の最も
低い周波数を境界周波数ｆｃとして求める。この場合、
入力音声データＤSI（入力音声信号ＳVI）の高周波帯域
では、音声成分のスペクトル値が小さく、かつ調波構造
が明瞭でないため、両スペクトル包絡曲線ＰＳＥ，ＶＰ
Ｓが必ず交差する。したがって、境界周波数ｆc を必ず
特定することができる。さらに、境界周波数検出部１２
は、求めた境界周波数ｆｃを境界周波数データＤFCとし
て、低周波帯域雑音抑制部１３および高周波帯域雑音抑
制部１５に出力する。なお、両スペクトル包絡曲線ＰＳ
Ｅ，ＶＰＳが最初に交差する周波数の近傍周波数を境界
周波数ｆｃとして求めてもよい。
クトルデータＤSAに基づいて、スペクトルデータＤSAに
含まれている音声成分の基本周波数ｆ0 を分析フレーム
ＦＬ単位で求める。また、基本周波数検出部１１は、求
めた基本周波数ｆ0 を基本周波数データＤF0として、境
界周波数検出部１２と低周波帯域雑音抑制部１３とに出
力する。また、境界周波数検出部１２は、スペクトルデ
ータＤSAに基づき、スペクトル上において調波構造が明
瞭な低周波帯域と、調波構造が明瞭でない高周波帯域と
の境界周波数ｆc を分析フレームＦＬ単位で求める。具
体的には、境界周波数検出部１２は、図２に示すよう
に、スペクトルデータＤSAに含まれている音声成分の基
本周波数ｆ0 に対して整数倍の各周波数におけるスペク
トルのピーク値またはその近傍値（本明細書では、単に
「スペクトル値」ともいう）を連ねた山スペクトル包絡
曲線ＰＳＥと、基本周波数ｆ0 に対して整数倍の各周波
数の中間にそれぞれ位置する各中間周波数におけるスペ
クトル値を連ねた谷スペクトル包絡曲線ＶＰＳとを求め
る。また、境界周波数検出部１２は、求めた両スペクト
ル包絡曲線ＰＳＥ，ＶＰＳが最初に交差する周波数、つ
まり両スペクトル包絡曲線が交差する周波数の内の最も
低い周波数を境界周波数ｆｃとして求める。この場合、
入力音声データＤSI（入力音声信号ＳVI）の高周波帯域
では、音声成分のスペクトル値が小さく、かつ調波構造
が明瞭でないため、両スペクトル包絡曲線ＰＳＥ，ＶＰ
Ｓが必ず交差する。したがって、境界周波数ｆc を必ず
特定することができる。さらに、境界周波数検出部１２
は、求めた境界周波数ｆｃを境界周波数データＤFCとし
て、低周波帯域雑音抑制部１３および高周波帯域雑音抑
制部１５に出力する。なお、両スペクトル包絡曲線ＰＳ
Ｅ，ＶＰＳが最初に交差する周波数の近傍周波数を境界
周波数ｆｃとして求めてもよい。
【００１７】低周波帯域雑音抑制部１３は、境界周波数
データＤFCに基づいてスペクトルデータＤSAにおける低
周波帯域を特定し、この低周波帯域に含まれている雑音
成分を櫛形フィルタ法に従って抑制する。具体的には、
低周波帯域雑音抑制部１３は、基本周波数データＤF0に
基づいて櫛形フィルタの各通過帯域を分析フレームＦＬ
単位で決定し、この櫛形フィルタを用いて低周波帯域に
含まれる基本周波数ｆ0 の整数倍の各周波数にそれぞれ
存在する各スペクトルのみを取り出す。したがって、低
周波帯域雑音抑制部１３は、スペクトルデータＤSAにお
ける低周波帯域内の雑音成分のスペクトルのみを抑制し
たスペクトルデータＤSCを出力する。
データＤFCに基づいてスペクトルデータＤSAにおける低
周波帯域を特定し、この低周波帯域に含まれている雑音
成分を櫛形フィルタ法に従って抑制する。具体的には、
低周波帯域雑音抑制部１３は、基本周波数データＤF0に
基づいて櫛形フィルタの各通過帯域を分析フレームＦＬ
単位で決定し、この櫛形フィルタを用いて低周波帯域に
含まれる基本周波数ｆ0 の整数倍の各周波数にそれぞれ
存在する各スペクトルのみを取り出す。したがって、低
周波帯域雑音抑制部１３は、スペクトルデータＤSAにお
ける低周波帯域内の雑音成分のスペクトルのみを抑制し
たスペクトルデータＤSCを出力する。
【００１８】雑音成分推定部１４は、スペクトルデータ
ＤSAを時間的に平均化することによって、推定雑音成分
のスペクトルデータＤSBを分析フレームＦＬ単位で求め
る。この場合、入力音声信号ＳVIに含まれている音声成
分の基本周波数ｆ0 は時間経過と共に変化する。つま
り、基本周波数検出部１１によって検出される基本周波
数ｆ0 は分析フレームＦＬ毎に変化する。このため、音
声成分の基本周波数ｆ0に対する整数倍の各周波数が常
に変動し、この変動は特に高周波帯域では大きくなる。
したがって、雑音成分推定部１４は、音声データ生成部
３によって最新に生成された分析フレームＦＬのスペク
トルデータＤSAと、過去に生成された複数の分析フレー
ムＦＬのスペクトルデータＤSAとを平均化することによ
って推定雑音成分を求めてスペクトルデータＤSBとして
出力する。この場合、平均化することにより、高周波帯
域において周波数の変動が大きい音声成分のスペクトル
値を十分に低下させることができるため、高周波帯域に
おける真の雑音成分に十分に近似する推定雑音成分のス
ペクトルデータＤSBを抽出することができる。なお、ス
ペクトルデータＤSAを時間的に平均化する雑音成分推定
部１４の一構成例を図５に示す。この構成では、乗算器
３１が、スペクトルデータＤSAに重み係数αを乗算し、
加算器３２が、乗算器３１から出力される乗算値に、過
去に得られたスペクトルデータＤSBを加算する。また、
除算器３３が、加算器３２から出力される加算値を値
（１＋α）で除算する。この構成によれば、過去に生成
された複数の分析フレームＦＬの各スペクトルデータＤ
SAを記憶するためのメモリを不要にできるため、回路構
成を極めて簡易化することができる。
ＤSAを時間的に平均化することによって、推定雑音成分
のスペクトルデータＤSBを分析フレームＦＬ単位で求め
る。この場合、入力音声信号ＳVIに含まれている音声成
分の基本周波数ｆ0 は時間経過と共に変化する。つま
り、基本周波数検出部１１によって検出される基本周波
数ｆ0 は分析フレームＦＬ毎に変化する。このため、音
声成分の基本周波数ｆ0に対する整数倍の各周波数が常
に変動し、この変動は特に高周波帯域では大きくなる。
したがって、雑音成分推定部１４は、音声データ生成部
３によって最新に生成された分析フレームＦＬのスペク
トルデータＤSAと、過去に生成された複数の分析フレー
ムＦＬのスペクトルデータＤSAとを平均化することによ
って推定雑音成分を求めてスペクトルデータＤSBとして
出力する。この場合、平均化することにより、高周波帯
域において周波数の変動が大きい音声成分のスペクトル
値を十分に低下させることができるため、高周波帯域に
おける真の雑音成分に十分に近似する推定雑音成分のス
ペクトルデータＤSBを抽出することができる。なお、ス
ペクトルデータＤSAを時間的に平均化する雑音成分推定
部１４の一構成例を図５に示す。この構成では、乗算器
３１が、スペクトルデータＤSAに重み係数αを乗算し、
加算器３２が、乗算器３１から出力される乗算値に、過
去に得られたスペクトルデータＤSBを加算する。また、
除算器３３が、加算器３２から出力される加算値を値
（１＋α）で除算する。この構成によれば、過去に生成
された複数の分析フレームＦＬの各スペクトルデータＤ
SAを記憶するためのメモリを不要にできるため、回路構
成を極めて簡易化することができる。
【００１９】高周波帯域雑音抑制部１５は、低周波帯域
雑音抑制部１３から出力されるスペクトルデータＤSCに
おける高周波帯域を境界周波数データＤFCによって特定
し、特定した高周波帯域に含まれている雑音成分をスペ
クトルサブトラクション法に従って抑制する。具体的に
は、高周波帯域雑音抑制部１５は、雑音成分推定部１４
によって求められた推定雑音成分のスペクトルデータＤ
SBにおける高周波帯域を境界周波数ｆｃによって特定
し、スペクトルデータＤSBのうちの特定した高周波帯域
における推定雑音成分をスペクトルデータＤSCから差し
引く。これにより、スペクトルデータＤSCの高周波帯域
に含まれる雑音成分が抑制される。したがって、高周波
帯域雑音抑制部１５から出力されるスペクトルデータＤ
SDにおける低周波帯域の雑音成分は低周波帯域雑音抑制
部１３によって抑制され、かつ高周波帯域の雑音成分は
高周波帯域雑音抑制部１５によって抑制されている。
雑音抑制部１３から出力されるスペクトルデータＤSCに
おける高周波帯域を境界周波数データＤFCによって特定
し、特定した高周波帯域に含まれている雑音成分をスペ
クトルサブトラクション法に従って抑制する。具体的に
は、高周波帯域雑音抑制部１５は、雑音成分推定部１４
によって求められた推定雑音成分のスペクトルデータＤ
SBにおける高周波帯域を境界周波数ｆｃによって特定
し、スペクトルデータＤSBのうちの特定した高周波帯域
における推定雑音成分をスペクトルデータＤSCから差し
引く。これにより、スペクトルデータＤSCの高周波帯域
に含まれる雑音成分が抑制される。したがって、高周波
帯域雑音抑制部１５から出力されるスペクトルデータＤ
SDにおける低周波帯域の雑音成分は低周波帯域雑音抑制
部１３によって抑制され、かつ高周波帯域の雑音成分は
高周波帯域雑音抑制部１５によって抑制されている。
【００２０】フーリエ逆変換部５は、スペクトルデータ
ＤSDに対してフーリエ逆変換を行うことにより、分析フ
レームＦＬ単位毎に出力音声データＤSOを順次生成す
る。また、出力変換部６は、機能的にはＤ／Ａ変換器や
メモリを備えて構成され、具体的にはＤ／Ａ変換機能や
内部メモリを有するＣＰＵやＤＳＰで構成されている。
この出力変換部６は、フーリエ逆変換部５によってフレ
ーム周期Ｔｆで順次生成される各分析フレームＦＬ毎の
出力音声データＤSOをフレーム周期Ｔｆに相当する時間
だけそれぞれシフトさせつつ合成する合成処理を行うと
共に、合成したディジタルデータをアナログ信号に変換
して出力音声信号ＳVOとして出力する。この場合、フレ
ーム周期Ｔｆに相当する各ディジタルデータを繋ぎ合わ
せて出力音声信号ＳVOを生成してもよいし、各分析フレ
ームＦＬにおいて重なり合う時間に相当する各ディジタ
ルデータを平均化して出力音声信号ＳVOを生成してもよ
い。
ＤSDに対してフーリエ逆変換を行うことにより、分析フ
レームＦＬ単位毎に出力音声データＤSOを順次生成す
る。また、出力変換部６は、機能的にはＤ／Ａ変換器や
メモリを備えて構成され、具体的にはＤ／Ａ変換機能や
内部メモリを有するＣＰＵやＤＳＰで構成されている。
この出力変換部６は、フーリエ逆変換部５によってフレ
ーム周期Ｔｆで順次生成される各分析フレームＦＬ毎の
出力音声データＤSOをフレーム周期Ｔｆに相当する時間
だけそれぞれシフトさせつつ合成する合成処理を行うと
共に、合成したディジタルデータをアナログ信号に変換
して出力音声信号ＳVOとして出力する。この場合、フレ
ーム周期Ｔｆに相当する各ディジタルデータを繋ぎ合わ
せて出力音声信号ＳVOを生成してもよいし、各分析フレ
ームＦＬにおいて重なり合う時間に相当する各ディジタ
ルデータを平均化して出力音声信号ＳVOを生成してもよ
い。
【００２１】次に、雑音抑制装置１による入力音声信号
に対する雑音抑制処理について、図３を参照して説明す
る。
に対する雑音抑制処理について、図３を参照して説明す
る。
【００２２】この雑音抑制装置１では、入力変換部２
が、マイクロフォンから連続して入力される入力音声信
号ＳVIをディジタルデータに変換すると共に、このディ
ジタルデータをフレーム周期Ｔｆ毎に入力音声データＤ
SIとして出力する（ステップ２１）。続いて、フーリエ
変換部３が、この入力音声データＤSIに対してフーリエ
変換を行うことにより、入力音声データＤSIのスペクト
ルデータＤSAを生成して出力する（ステップ２２）。次
に、演算処理部４の基本周波数抽出部１１が、このスペ
クトルデータＤSAに基づいて、各分析フレームＦＬ単位
毎の基本周波数ｆ0 を求めて基本周波数データＤF0を出
力する（ステップ２３）。同時に、境界周波数検出部１
２が、スペクトルデータＤSAに基づいて、境界周波数ｆ
ｃを求めて境界周波数データＤFCを出力する（ステップ
２４）。また、雑音成分推定部１４が、スペクトルデー
タＤSAに基づいて、推定雑音を特定するスペクトルデー
タＤSBを生成して出力する（ステップ２５）。続いて、
低周波帯域雑音抑制部１３が、スペクトルデータＤSAの
低周波帯域を境界周波数データＤFCに基づいて特定する
と共に基本周波数データＤF0に基づいて櫛形フィルタの
通過帯域を決定する。次いで、低周波帯域雑音抑制部１
３は、特定した低周波帯域に含まれる雑音成分を櫛形フ
ィルタ法に従って抑制する（ステップ２６）。
が、マイクロフォンから連続して入力される入力音声信
号ＳVIをディジタルデータに変換すると共に、このディ
ジタルデータをフレーム周期Ｔｆ毎に入力音声データＤ
SIとして出力する（ステップ２１）。続いて、フーリエ
変換部３が、この入力音声データＤSIに対してフーリエ
変換を行うことにより、入力音声データＤSIのスペクト
ルデータＤSAを生成して出力する（ステップ２２）。次
に、演算処理部４の基本周波数抽出部１１が、このスペ
クトルデータＤSAに基づいて、各分析フレームＦＬ単位
毎の基本周波数ｆ0 を求めて基本周波数データＤF0を出
力する（ステップ２３）。同時に、境界周波数検出部１
２が、スペクトルデータＤSAに基づいて、境界周波数ｆ
ｃを求めて境界周波数データＤFCを出力する（ステップ
２４）。また、雑音成分推定部１４が、スペクトルデー
タＤSAに基づいて、推定雑音を特定するスペクトルデー
タＤSBを生成して出力する（ステップ２５）。続いて、
低周波帯域雑音抑制部１３が、スペクトルデータＤSAの
低周波帯域を境界周波数データＤFCに基づいて特定する
と共に基本周波数データＤF0に基づいて櫛形フィルタの
通過帯域を決定する。次いで、低周波帯域雑音抑制部１
３は、特定した低周波帯域に含まれる雑音成分を櫛形フ
ィルタ法に従って抑制する（ステップ２６）。
【００２３】続いて、高周波帯域雑音抑制部１５が、ス
ペクトルデータＤSCの高周波帯域を境界周波数データＤ
FCに基づいて特定すると共に、スペクトルデータＤSBの
高周波帯域における推定雑音を特定する。次いで、高周
波帯域雑音抑制部１５は、スペクトルサブトラクション
法に従い、スペクトルデータＤSCのスペクトルからスペ
クトルデータＤSBの高周波帯域における推定雑音を差し
引くことにより、高周波帯域に含まれる雑音成分を抑制
する（ステップ２７）。以上の処理を繰り返すことによ
り、演算制御部４は、全周波数帯域に亘って雑音成分が
抑制されたスペクトルデータＤSDをフレーム周期Ｔｆ毎
に順次生成して出力する。次に、フーリエ逆変換部５
が、順次生成されたスペクトルデータＤSDをフーリエ逆
変換して、雑音成分を抑制した出力音声データＤSOを順
次生成する（ステップ２８）。続いて、出力変換部６
が、フレームＦＬ単位で順次生成される出力音声データ
ＤSOを合成し、かつ合成したディジタルデータをアナロ
グ信号に変換することにより、出力音声信号ＳVOを生成
して出力する（ステップ２８）。
ペクトルデータＤSCの高周波帯域を境界周波数データＤ
FCに基づいて特定すると共に、スペクトルデータＤSBの
高周波帯域における推定雑音を特定する。次いで、高周
波帯域雑音抑制部１５は、スペクトルサブトラクション
法に従い、スペクトルデータＤSCのスペクトルからスペ
クトルデータＤSBの高周波帯域における推定雑音を差し
引くことにより、高周波帯域に含まれる雑音成分を抑制
する（ステップ２７）。以上の処理を繰り返すことによ
り、演算制御部４は、全周波数帯域に亘って雑音成分が
抑制されたスペクトルデータＤSDをフレーム周期Ｔｆ毎
に順次生成して出力する。次に、フーリエ逆変換部５
が、順次生成されたスペクトルデータＤSDをフーリエ逆
変換して、雑音成分を抑制した出力音声データＤSOを順
次生成する（ステップ２８）。続いて、出力変換部６
が、フレームＦＬ単位で順次生成される出力音声データ
ＤSOを合成し、かつ合成したディジタルデータをアナロ
グ信号に変換することにより、出力音声信号ＳVOを生成
して出力する（ステップ２８）。
【００２４】このように、この雑音抑制装置１によれ
ば、入力音声信号ＳVIの低周波帯域については、基本周
波数ｆ0 に基づいて通過帯域を決定した櫛形フィルタ法
に従って雑音を抑制することにより、低周波帯域に含ま
れている音声の受聴に重要な有声音成分を劣化させるこ
となく雑音を抑制することができる。この場合、分析フ
レームＦＬ単位の入力音声データＤSIに含まれている音
声成分の基本周波数ｆ0に若干の検出誤差が生じた場合
であっても、その検出誤差が低周波帯域では十分に小さ
いため、有声音成分の劣化を確実に防止しつつ、雑音の
みを十分に抑制することができる。また、調波構造が明
瞭でない高周波帯域については、スペクトルサブトラク
ション法に従って高周波帯域の雑音成分のみを抑制する
ことにより、櫛形フィルタ法に従って全周波数帯域に含
まれている雑音成分を抑制する方式と比較して、音声成
分の基本周波数ｆ0 の検出誤差に応じて生じる櫛形フィ
ルタにおける通過帯域の各中心周波数と、実際の音声成
分の基本周波数ｆ0 に対する整数倍の各周波数との周波
数差に起因する高周波帯域内の音声成分（主として周期
性のない無声音成分）の欠落を低減しつつ、高周波帯域
における雑音成分を抑制することができる。したがっ
て、この雑音抑制装置１によれば、全周波数帯域に亘っ
て、音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみを抑制
することができる結果、再生される出力音声信号ＳVOの
音質（Ｓ／Ｎ比）を格段に向上させることができる。
ば、入力音声信号ＳVIの低周波帯域については、基本周
波数ｆ0 に基づいて通過帯域を決定した櫛形フィルタ法
に従って雑音を抑制することにより、低周波帯域に含ま
れている音声の受聴に重要な有声音成分を劣化させるこ
となく雑音を抑制することができる。この場合、分析フ
レームＦＬ単位の入力音声データＤSIに含まれている音
声成分の基本周波数ｆ0に若干の検出誤差が生じた場合
であっても、その検出誤差が低周波帯域では十分に小さ
いため、有声音成分の劣化を確実に防止しつつ、雑音の
みを十分に抑制することができる。また、調波構造が明
瞭でない高周波帯域については、スペクトルサブトラク
ション法に従って高周波帯域の雑音成分のみを抑制する
ことにより、櫛形フィルタ法に従って全周波数帯域に含
まれている雑音成分を抑制する方式と比較して、音声成
分の基本周波数ｆ0 の検出誤差に応じて生じる櫛形フィ
ルタにおける通過帯域の各中心周波数と、実際の音声成
分の基本周波数ｆ0 に対する整数倍の各周波数との周波
数差に起因する高周波帯域内の音声成分（主として周期
性のない無声音成分）の欠落を低減しつつ、高周波帯域
における雑音成分を抑制することができる。したがっ
て、この雑音抑制装置１によれば、全周波数帯域に亘っ
て、音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみを抑制
することができる結果、再生される出力音声信号ＳVOの
音質（Ｓ／Ｎ比）を格段に向上させることができる。
【００２５】また、スペクトルサブトラクション法に従
って高周波帯域における雑音成分を抑制する際に、スペ
クトルデータＤSAを時間的に平均化することによって高
周波帯域の推定雑音成分を求めることにより、従来の方
式とは異なり、音声成分を含まない無音区間の検出処理
が不要になるため、雑音が連続して発生する環境下であ
っても、推定雑音成分のスペクトルデータＤSBを正確か
つ確実に抽出することができる。また、無音区間を検出
する方式では、無音区間を検出した時点から現時点まで
の間において雑音成分のスペクトルが変化した場合、推
定雑音のスペクトルと、現時点での真の雑音成分のスペ
クトルとが相違することになる。したがって、スペクト
ルサブトラクション法による雑音抑制処理において、音
声成分が除去されて雑音成分が除去されないことに起因
して、再生される音声信号のＳ／Ｎ比が低下することに
なる。これに対して、この雑音抑制装置１におけるスペ
クトルデータＤSBの抽出方式によれば、現時点でのノイ
ズ成分を反映させることにより、現時点での真の雑音成
分のスペクトルに推定雑音のスペクトルをほぼ近似させ
ることができる結果、再生される音声信号のＳ／Ｎ比を
格段に向上させることができる。
って高周波帯域における雑音成分を抑制する際に、スペ
クトルデータＤSAを時間的に平均化することによって高
周波帯域の推定雑音成分を求めることにより、従来の方
式とは異なり、音声成分を含まない無音区間の検出処理
が不要になるため、雑音が連続して発生する環境下であ
っても、推定雑音成分のスペクトルデータＤSBを正確か
つ確実に抽出することができる。また、無音区間を検出
する方式では、無音区間を検出した時点から現時点まで
の間において雑音成分のスペクトルが変化した場合、推
定雑音のスペクトルと、現時点での真の雑音成分のスペ
クトルとが相違することになる。したがって、スペクト
ルサブトラクション法による雑音抑制処理において、音
声成分が除去されて雑音成分が除去されないことに起因
して、再生される音声信号のＳ／Ｎ比が低下することに
なる。これに対して、この雑音抑制装置１におけるスペ
クトルデータＤSBの抽出方式によれば、現時点でのノイ
ズ成分を反映させることにより、現時点での真の雑音成
分のスペクトルに推定雑音のスペクトルをほぼ近似させ
ることができる結果、再生される音声信号のＳ／Ｎ比を
格段に向上させることができる。
【００２６】なお、本発明は、本発明の実施の形態に示
した構成に限らず、適宜変更が可能である。例えば、機
能的にブロック分けした入力変換部２、フーリエ変換部
３、演算処理部４、フーリエ逆変換部５および出力変換
部６を例えばＤＳＰで一体的に構成することができる。
また、スペクトルデータＤSAを時間的に平均化する処理
を、過去に生成した分析フレームＦＬ毎の各入力音声デ
ータＤSIをメモリに所定数だけ記憶させ、その記憶させ
た各入力音声データＤSIの各々と、現在の分析フレーム
ＦＬにおける入力音声データＤSIとに対して自由に重み
付けを行って平均化する構成を採用することもできる。
また、櫛形フィルタ法およびスペクトルサブトラクショ
ン法による雑音抑制処理自体は、公知の手法、およびそ
の公知の手法を適宜変更した手法を任意に採用すること
ができる。
した構成に限らず、適宜変更が可能である。例えば、機
能的にブロック分けした入力変換部２、フーリエ変換部
３、演算処理部４、フーリエ逆変換部５および出力変換
部６を例えばＤＳＰで一体的に構成することができる。
また、スペクトルデータＤSAを時間的に平均化する処理
を、過去に生成した分析フレームＦＬ毎の各入力音声デ
ータＤSIをメモリに所定数だけ記憶させ、その記憶させ
た各入力音声データＤSIの各々と、現在の分析フレーム
ＦＬにおける入力音声データＤSIとに対して自由に重み
付けを行って平均化する構成を採用することもできる。
また、櫛形フィルタ法およびスペクトルサブトラクショ
ン法による雑音抑制処理自体は、公知の手法、およびそ
の公知の手法を適宜変更した手法を任意に採用すること
ができる。
【００２７】
【発明の効果】以上のように、請求項１記載の雑音抑制
方法および請求項４記載の雑音抑制装置によれば、全周
波数帯域の雑音成分を櫛形フィルタ法またはスペクトル
サブトラクション法に従って抑制する従来の雑音抑制方
式と比較して、全周波帯域に亘って音声成分の劣化を招
くことなく雑音成分のみを効果的に抑制することができ
る結果、再生される出力音声信号の音質（Ｓ／Ｎ比）を
格段に向上させることができる。
方法および請求項４記載の雑音抑制装置によれば、全周
波数帯域の雑音成分を櫛形フィルタ法またはスペクトル
サブトラクション法に従って抑制する従来の雑音抑制方
式と比較して、全周波帯域に亘って音声成分の劣化を招
くことなく雑音成分のみを効果的に抑制することができ
る結果、再生される出力音声信号の音質（Ｓ／Ｎ比）を
格段に向上させることができる。
【００２８】また、請求項２記載の雑音抑制方法および
請求項５記載の雑音抑制装置によれば、調波構造が存在
する低周波帯域と調波構造が明瞭でない高周波帯域とを
確実に特定することができる。このため、櫛形フィルタ
における各通過帯域の中心周波数と実際の音声成分の基
本周波数に対する整数倍の各周波数との周波数差が小さ
い低周波帯域に対してのみ雑音抑制能力の高い櫛形フィ
ルタ法を適切に適用することができる結果、低周波帯域
における音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみを
確実に抑制することができ、これにより、再生される出
力音声信号の音質を格段に向上させることができる。
請求項５記載の雑音抑制装置によれば、調波構造が存在
する低周波帯域と調波構造が明瞭でない高周波帯域とを
確実に特定することができる。このため、櫛形フィルタ
における各通過帯域の中心周波数と実際の音声成分の基
本周波数に対する整数倍の各周波数との周波数差が小さ
い低周波帯域に対してのみ雑音抑制能力の高い櫛形フィ
ルタ法を適切に適用することができる結果、低周波帯域
における音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみを
確実に抑制することができ、これにより、再生される出
力音声信号の音質を格段に向上させることができる。
【００２９】また、請求項３記載の雑音抑制方法および
請求項６記載の雑音抑制装置によれば、スペクトルサブ
トラクション法により雑音成分を抑制する際に用いる推
定雑音成分を正確に求めることができる結果、高周波帯
域における音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみ
を確実に抑制することができ、これにより、再生される
出力音声信号の音質を格段に向上させることができる。
請求項６記載の雑音抑制装置によれば、スペクトルサブ
トラクション法により雑音成分を抑制する際に用いる推
定雑音成分を正確に求めることができる結果、高周波帯
域における音声成分の劣化を招くことなく雑音成分のみ
を確実に抑制することができ、これにより、再生される
出力音声信号の音質を格段に向上させることができる。
【図１】本発明の実施の形態に係る雑音抑制装置１の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】境界周波数ｆｃ を求める方法を説明するため
の入力音声信号ＳVI（入力音声データＤSI）のスペクト
ラム図である。
の入力音声信号ＳVI（入力音声データＤSI）のスペクト
ラム図である。
【図３】雑音抑制装置１による雑音抑制処理のフローチ
ャートである。
ャートである。
【図４】入力音声信号ＳVIから分析フレームＦＬ毎の入
力音声データＤSIを生成する処理を説明するための入力
音声信号ＳVIの信号波形図および分析フレームＦＬのタ
イミングチャートである。
力音声データＤSIを生成する処理を説明するための入力
音声信号ＳVIの信号波形図および分析フレームＦＬのタ
イミングチャートである。
【図５】スペクトルデータＤSAを時間的に平均して推定
雑音成分のスペクトルデータＤSBを算出するための雑音
成分推定部１４の一構成例を示すブロック図である。
雑音成分のスペクトルデータＤSBを算出するための雑音
成分推定部１４の一構成例を示すブロック図である。
１ 雑音抑制装置 ２ 入力変換部 ３ フーリエ変換部 ４ 演算処理部 ５ フーリエ逆変換部 ６ 出力変換部 １１ 基本周波数検出部 １２ 境界周波数検出部 １３ 低周波帯域雑音抑制部 １４ 雑音成分推定部 １５ 高周波帯域雑音抑制部 ３１ 乗算器 ３２ 加算器 ３３ 除算器 ＤF0 基本周波数データ ＤFC 境界周波数データ ＤSA〜ＤSD スペクトルデータ ＤSI 入力音声データ ＤSO 出力音声データ ＳVI 入力音声信号 ＳVO 出力音声信号
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｒ 3/00 ３２０ Ｇ１０Ｌ 7/02 Ａ 3/02 9/00 Ｈ
Claims (6)
- 【請求項１】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における当該雑音成分を抑制する雑音抑制方法であ
って、 前記入力音声信号のスペクトル上において調波構造が存
在する低周波帯域と当該低周波帯域を超える高周波帯域
とを特定する周波数帯域特定ステップと、前記低周波帯
域における前記雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制
する低周波帯域雑音抑制ステップと、前記高周波帯域に
おける前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法に
従って抑制する高周波帯域雑音抑制ステップとを実行す
ることを特徴とする雑音抑制方法。 - 【請求項２】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における当該雑音成分を抑制する雑音抑制方法であ
って、 前記音声成分の基本周波数に対して整数倍の各周波数に
おける前記入力音声信号のスペクトル値を連ねた山スペ
クトル包絡曲線を求め、前記各周波数の中間にそれぞれ
位置する各中間周波数における前記入力音声信号のスペ
クトル値を連ねた谷スペクトル包絡曲線を求め、その求
めた両スペクトル包絡曲線が交差する周波数またはその
近傍周波数を境界周波数とする低周波帯域および高周波
帯域を特定する周波数帯域特定ステップと、前記低周波
帯域における前記雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑
制する低周波帯域雑音抑制ステップと、前記高周波帯域
における前記雑音成分をスペクトルサブトラクション法
に従って抑制する高周波帯域雑音抑制ステップとを実行
することを特徴とする雑音抑制方法。 - 【請求項３】 前記スペクトルサブトラクション法に従
って前記高周波帯域における前記雑音成分を抑制する際
に、前記入力音声信号のスペクトルを時間的に平均化す
ることによって前記高周波帯域における推定雑音成分の
スペクトルを求め、その求めた推定雑音成分のスペクト
ルを前記入力音声信号のスペクトルから差し引くことを
特徴とする請求項１または２記載の雑音抑制方法。 - 【請求項４】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における当該雑音成分を抑制する雑音抑制装置であ
って、 前記雑音成分を抑制する演算処理部を備え、当該演算処
理部は、前記入力音声信号のスペクトルに基づいて調波
構造が存在する低周波帯域と当該低周波帯域を超える高
周波帯域とを特定し、前記低周波帯域における前記雑音
成分を櫛形フィルタ法に従って抑制すると共に、前記高
周波帯域における前記雑音成分をスペクトルサブトラク
ション法に従って抑制することを特徴とする雑音抑制装
置。 - 【請求項５】 音声成分に雑音成分が重畳した入力音声
信号における当該雑音成分を抑制する雑音抑制装置であ
って、 前記雑音成分を抑制する演算処理部を備え、当該演算処
理部は、前記音声成分の基本周波数に対して整数倍の各
周波数における前記入力音声信号のスペクトル値を連ね
た山スペクトル包絡曲線を求め、前記各周波数の中間に
それぞれ位置する各中間周波数における前記入力音声信
号のスペクトル値を連ねた谷スペクトル包絡曲線を求
め、その求めた両スペクトル包絡曲線が交差する周波数
またはその近傍周波数を境界周波数とする低周波帯域お
よび高周波帯域を特定し、かつ前記低周波帯域における
前記雑音成分を櫛形フィルタ法に従って抑制すると共
に、前記高周波帯域における前記雑音成分をスペクトル
サブトラクション法に従って抑制することを特徴とする
雑音抑制装置。 - 【請求項６】 前記演算処理部は、前記スペクトルサブ
トラクション法に従って前記高周波帯域における前記雑
音成分を抑制する際に、前記入力音声信号のスペクトル
を時間的に平均化することによって前記高周波帯域にお
ける推定雑音成分のスペクトルを求め、その求めた推定
雑音成分のスペクトルを前記入力音声信号のスペクトル
から差し引くことを特徴とする請求項４または５記載の
雑音抑制装置。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2000371068A JP2002175099A (ja) | 2000-12-06 | 2000-12-06 | 雑音抑制方法および雑音抑制装置 |
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|---|---|---|---|
| JP2000371068A JP2002175099A (ja) | 2000-12-06 | 2000-12-06 | 雑音抑制方法および雑音抑制装置 |
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|---|---|
| JP2002175099A true JP2002175099A (ja) | 2002-06-21 |
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|---|---|
| JP (1) | JP2002175099A (ja) |
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-
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