JP2002236497A - ノイズリダクションシステム - Google Patents
ノイズリダクションシステムInfo
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- JP2002236497A JP2002236497A JP2001031986A JP2001031986A JP2002236497A JP 2002236497 A JP2002236497 A JP 2002236497A JP 2001031986 A JP2001031986 A JP 2001031986A JP 2001031986 A JP2001031986 A JP 2001031986A JP 2002236497 A JP2002236497 A JP 2002236497A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 着目している車両に最適なノイズリダクショ
ン係数を設定できるようにする。 【解決手段】 複数のノイズリダクション係数を係数バ
ンク５４に保存すると共に、該ノイズリダクション係数
を決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイズデ
ータをノイズデータバンク５５に該係数に対応させて保
存する。パターン照合／判定部５７，５８はマイクロホ
ン５１により検出されたノイズ信号に最も類似するノイ
ズデータバンクに保存されているノイズ信号を求め、係
数選択部５９は該ノイズ信号に応じたノイズリダクショ
ン係数を係数バンクより読み出してノイズリダクション
部５２に入力し、ノイズリダクション部は該入力された
ノイズリダクション係数に基づいて検出音信号よりノイ
ズ信号を除去する。
ン係数を設定できるようにする。 【解決手段】 複数のノイズリダクション係数を係数バ
ンク５４に保存すると共に、該ノイズリダクション係数
を決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイズデ
ータをノイズデータバンク５５に該係数に対応させて保
存する。パターン照合／判定部５７，５８はマイクロホ
ン５１により検出されたノイズ信号に最も類似するノイ
ズデータバンクに保存されているノイズ信号を求め、係
数選択部５９は該ノイズ信号に応じたノイズリダクショ
ン係数を係数バンクより読み出してノイズリダクション
部５２に入力し、ノイズリダクション部は該入力された
ノイズリダクション係数に基づいて検出音信号よりノイ
ズ信号を除去する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はノイズリダクション
システムに係わり、特に、車室内で検出した検出音信号
よりノイズ信号を除去するノイズリダクションシステム
に関する。
システムに係わり、特に、車室内で検出した検出音信号
よりノイズ信号を除去するノイズリダクションシステム
に関する。
【０００２】
【従来の技術】ナビゲーションシステムなど、車載機器
のヒューマンインターフェース（入出力手段）として音
声認識装置が一般化してきている。音声認識装置は、認
識の対象とする音声以外の外乱の影響で認識性能が低下
する。このため、さまざまな騒音対策が実現されてい
る。例えば、音声認識性能に悪影響を与える車両走行ノ
イズやエンジンノイズをフィルタリングによりマイク受
信信号から除去する技術(カーノイズリダクションシス
テム:CNRシステム)が実現されている。
のヒューマンインターフェース（入出力手段）として音
声認識装置が一般化してきている。音声認識装置は、認
識の対象とする音声以外の外乱の影響で認識性能が低下
する。このため、さまざまな騒音対策が実現されてい
る。例えば、音声認識性能に悪影響を与える車両走行ノ
イズやエンジンノイズをフィルタリングによりマイク受
信信号から除去する技術(カーノイズリダクションシス
テム:CNRシステム)が実現されている。
【０００３】図３は従来のノイズリダクション装置の構
成図である。図中１はマイクロホン、２はマイクアン
プ、２１は任意のフィルタ係数を設定可能なFIR型のデ
ィジタルフィルタ、２２は多数のノイズリダクション特
性のそれぞれに応じたフィルタ係数を記憶する係数デー
タベース、２３は所定のフィルタ係数をディジタルフィ
ルタ２１に設定する制御部（ＣＰＵ）である。
成図である。図中１はマイクロホン、２はマイクアン
プ、２１は任意のフィルタ係数を設定可能なFIR型のデ
ィジタルフィルタ、２２は多数のノイズリダクション特
性のそれぞれに応じたフィルタ係数を記憶する係数デー
タベース、２３は所定のフィルタ係数をディジタルフィ
ルタ２１に設定する制御部（ＣＰＵ）である。
【０００４】車室内ノイズは車種により異なるため、ノ
イズを除去するためのノイズリダクション特性は自動車
の排気量、車体の形状、等によっていくつかにカテゴリ
分けすることが可能である。そこで、予め、図４のノイ
ズリダクション特性を求めるシステムを用いて、各カテ
ゴリ毎に最適なフィルタ係数（ノイズリダクション係
数）を求めて係数データベース２２に設定しておく。そ
して、車両に応じたノイズリダクション係数を係数デー
タベース２２より選択し、該係数をディジタルフィルタ
２１に設定する。かかる状態において、ディジタルフィ
ルタ２１はマイクロホン１の検出音信号に設定された係
数に応じたノイズリダクション特性を作用させ、ノイズ
信号を除去した音声信号を出力する。この結果、ＳＮ比
が改善して音声認識率が向上する。
イズを除去するためのノイズリダクション特性は自動車
の排気量、車体の形状、等によっていくつかにカテゴリ
分けすることが可能である。そこで、予め、図４のノイ
ズリダクション特性を求めるシステムを用いて、各カテ
ゴリ毎に最適なフィルタ係数（ノイズリダクション係
数）を求めて係数データベース２２に設定しておく。そ
して、車両に応じたノイズリダクション係数を係数デー
タベース２２より選択し、該係数をディジタルフィルタ
２１に設定する。かかる状態において、ディジタルフィ
ルタ２１はマイクロホン１の検出音信号に設定された係
数に応じたノイズリダクション特性を作用させ、ノイズ
信号を除去した音声信号を出力する。この結果、ＳＮ比
が改善して音声認識率が向上する。
【０００５】図４はノイズリダクション装置のフィルタ
特性を求めるシステムの構成図である。図中、１はマイ
クロホン、２はアンプ、３はランダムノイズたとえばホ
ワイトノイズを発生するシグナルジェネレータ（Ｓ
Ｇ）、４はゲイン可変アンプ、５は話者口元からマイク
ロホン迄の伝搬特性CSを模擬し、該伝搬特性を目標信号
に付与する伝達回路、６は伝達回路から出力する信号を
マイクロホンの出力信号に加算する加算部である。７は
適応信号処理部であり、LMS演算部７ａとFIR型ディジタ
ルフィルタ構成の適応フィルタ７ｂを有している。信号
処理部７は、学習時、加算部６の出力信号を参照信号ｘ
(n)としてエラー信号ｅ(n)のパワーが最小となるように
適応フィルタ係数Ｗを更新する。
特性を求めるシステムの構成図である。図中、１はマイ
クロホン、２はアンプ、３はランダムノイズたとえばホ
ワイトノイズを発生するシグナルジェネレータ（Ｓ
Ｇ）、４はゲイン可変アンプ、５は話者口元からマイク
ロホン迄の伝搬特性CSを模擬し、該伝搬特性を目標信号
に付与する伝達回路、６は伝達回路から出力する信号を
マイクロホンの出力信号に加算する加算部である。７は
適応信号処理部であり、LMS演算部７ａとFIR型ディジタ
ルフィルタ構成の適応フィルタ７ｂを有している。信号
処理部７は、学習時、加算部６の出力信号を参照信号ｘ
(n)としてエラー信号ｅ(n)のパワーが最小となるように
適応フィルタ係数Ｗを更新する。
【０００６】８はシグナルジェネレータ３から出力する
ランダムノイズ信号を入力される遅延処理部である。適
応フィルタ７ｂのタップ長の半分の信号遅延時間をｄと
すれば、遅延処理部８は遅延時間ｄの遅延特性を有し、
オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特
性）を有する。９は演算部であり、遅延処理部８から出
力する信号ｓ(n)より適応信号処理部７の出力信号ｙ(n)
を減算して誤差信号ｅ(n)を出力する。
ランダムノイズ信号を入力される遅延処理部である。適
応フィルタ７ｂのタップ長の半分の信号遅延時間をｄと
すれば、遅延処理部８は遅延時間ｄの遅延特性を有し、
オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特
性）を有する。９は演算部であり、遅延処理部８から出
力する信号ｓ(n)より適応信号処理部７の出力信号ｙ(n)
を減算して誤差信号ｅ(n)を出力する。
【０００７】学習時、マイクロホン１には自動車ＣＲが
発生するノイズXn(z)のみが入力する。伝達回路５は、
話者口元からマイクロホン出力端迄の伝達特性CS1を模
擬した特性CS1＾を目標信号としてのランダムノイズに
付与する。加算部６は伝達回路５の出力とマイクロホン
出力を合成し、適応信号処理部７は加算部６の出力信号
を参照信号ｘ(n)としてエラー信号ｅ(n)のパワーが最小
となるように適応信号処理を行って適応フィルタ７ｂの
係数Ｗを更新する。学習終了時に得られた係数Ｗをノイ
ズリダクション係数として、図３のディジタルフィルタ
２１に設定し、演算部９の出力信号を音声認識部（図示
せず）に入力する。かかるノイズリダクション装置によ
れば、音声認識時にノイズが小さくなり、しかも、大き
な話者音声信号が得られＳＮ比を改善できる。
発生するノイズXn(z)のみが入力する。伝達回路５は、
話者口元からマイクロホン出力端迄の伝達特性CS1を模
擬した特性CS1＾を目標信号としてのランダムノイズに
付与する。加算部６は伝達回路５の出力とマイクロホン
出力を合成し、適応信号処理部７は加算部６の出力信号
を参照信号ｘ(n)としてエラー信号ｅ(n)のパワーが最小
となるように適応信号処理を行って適応フィルタ７ｂの
係数Ｗを更新する。学習終了時に得られた係数Ｗをノイ
ズリダクション係数として、図３のディジタルフィルタ
２１に設定し、演算部９の出力信号を音声認識部（図示
せず）に入力する。かかるノイズリダクション装置によ
れば、音声認識時にノイズが小さくなり、しかも、大き
な話者音声信号が得られＳＮ比を改善できる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかし、図３のノイズ
リダクション装置において、車両に応じて選択したノイ
ズリダクション係数が必ずしも最適な特性を示す係数で
ない場合がある。すなわち、従来は、多数の用意されて
いるノイズリダクション係数の中から車両に最適な係数
を選択できない問題がある。これは一般にユーザーは、
測定器など持っておらず、自分の車のノイズ成分がどの
ような特徴をもっているかはわからないため、どのよう
なノイズリダクション係数を選べば良いかわからないか
らである。そこで、予め市販全車輌に対してノイズリダ
クション係数を持たせることもできるが、膨大なデータ
量になってしまう。以上から、本発明の目的は、着目し
ている車両に最適なノイズリダクション特性を選択して
設定するノイズリダクションシステムを提供することで
ある。
リダクション装置において、車両に応じて選択したノイ
ズリダクション係数が必ずしも最適な特性を示す係数で
ない場合がある。すなわち、従来は、多数の用意されて
いるノイズリダクション係数の中から車両に最適な係数
を選択できない問題がある。これは一般にユーザーは、
測定器など持っておらず、自分の車のノイズ成分がどの
ような特徴をもっているかはわからないため、どのよう
なノイズリダクション係数を選べば良いかわからないか
らである。そこで、予め市販全車輌に対してノイズリダ
クション係数を持たせることもできるが、膨大なデータ
量になってしまう。以上から、本発明の目的は、着目し
ている車両に最適なノイズリダクション特性を選択して
設定するノイズリダクションシステムを提供することで
ある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、検出音信号よ
りノイズ信号を除去するノイズリダクションシステムで
あり、(1) 車室内の音を検出する音検出部、(2) 音検出
部から出力する検出音信号に所定のノイズリダクション
特性を作用させて該検出音信号よりノイズ信号を除去す
るノイズリダクション部、(3) 複数のノイズリダクショ
ン係数を保存する係数保存部、(4) 前記ノイズリダクシ
ョン係数のそれぞれを決定する際に参照したノイズ信号
を特定するノイズデータを該係数に対応させて保存する
ノイズデータ保存部、(5) 前記音検出部により検出され
たノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存部に保存
されているノイズ信号を求める類似ノイズ決定部、(6)
該求めたノイズ信号に応じたノイズリダクション係数を
係数保存部より読み出してノイズリダクション部に入力
する手段を備え、ノイズリダクション部は入力されたノ
イズリダクション係数に基づいて検出音信号に所定のノ
イズリダクション特性を作用させて該検出音信号よりノ
イズ信号を除去する。
りノイズ信号を除去するノイズリダクションシステムで
あり、(1) 車室内の音を検出する音検出部、(2) 音検出
部から出力する検出音信号に所定のノイズリダクション
特性を作用させて該検出音信号よりノイズ信号を除去す
るノイズリダクション部、(3) 複数のノイズリダクショ
ン係数を保存する係数保存部、(4) 前記ノイズリダクシ
ョン係数のそれぞれを決定する際に参照したノイズ信号
を特定するノイズデータを該係数に対応させて保存する
ノイズデータ保存部、(5) 前記音検出部により検出され
たノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存部に保存
されているノイズ信号を求める類似ノイズ決定部、(6)
該求めたノイズ信号に応じたノイズリダクション係数を
係数保存部より読み出してノイズリダクション部に入力
する手段を備え、ノイズリダクション部は入力されたノ
イズリダクション係数に基づいて検出音信号に所定のノ
イズリダクション特性を作用させて該検出音信号よりノ
イズ信号を除去する。
【００１０】本発明によれば、複数のノイズリダクショ
ン係数を保存すると共に、該ノイズリダクション係数を
決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイズデー
タを該係数に対応させて保存し、音検出部により検出さ
れたノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存部に保
存されているノイズ信号を求め、該ノイズ信号に応じた
ノイズリダクション係数を係数保存部より読み出してノ
イズリダクション部に入力し、ノイズリダクション部は
該入力されたノイズリダクション係数に基づいて検出音
信号に所定のノイズリダクション特性を作用させて検出
音信号よりノイズ信号を除去するようにしたから、最適
なノイズリダクション係数を用いてノイズを除去して音
声認識率を向上することができる。
ン係数を保存すると共に、該ノイズリダクション係数を
決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイズデー
タを該係数に対応させて保存し、音検出部により検出さ
れたノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存部に保
存されているノイズ信号を求め、該ノイズ信号に応じた
ノイズリダクション係数を係数保存部より読み出してノ
イズリダクション部に入力し、ノイズリダクション部は
該入力されたノイズリダクション係数に基づいて検出音
信号に所定のノイズリダクション特性を作用させて検出
音信号よりノイズ信号を除去するようにしたから、最適
なノイズリダクション係数を用いてノイズを除去して音
声認識率を向上することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】（ａ）全体の構成 図１は本発明のノイズリダクションシステムの構成図で
あり、５１は車室内に設けられた音声検出用のマイクロ
ホンで、ドライバの発した音声のほかに車室内のノイズ
（走行ノイズ、エンジンノイズ等）を検出する。５２は
ノイズ信号を検出音信号から除去するノイズリダクショ
ン部であり、係数設定可能なFIR型のディジタルフィル
タである。５３は音声認識装置、５４は複数のノイズリ
ダクション係数を保存する係数バンク、５５は複数のノ
イズデータを保存するノイズデータバンクである。ノイ
ズを除去するためのノイズリダクション特性は自動車の
排気量等によっていくつかに分類されるから、予め図２
に示すノイズリダクション係数／ノイズ算出システムを
用いて各分類に属する所定の車両について係数収束時の
適応フィルタ係数、すなわちノイズリダクション係数を
求めて係数バンク部５４に保存する。又、このノイズリ
ダクション係数を決定する際に参照したノイズ信号を特
定するノイズデータを該係数に対応させてノイズデータ
バンク５５に保存する。
あり、５１は車室内に設けられた音声検出用のマイクロ
ホンで、ドライバの発した音声のほかに車室内のノイズ
（走行ノイズ、エンジンノイズ等）を検出する。５２は
ノイズ信号を検出音信号から除去するノイズリダクショ
ン部であり、係数設定可能なFIR型のディジタルフィル
タである。５３は音声認識装置、５４は複数のノイズリ
ダクション係数を保存する係数バンク、５５は複数のノ
イズデータを保存するノイズデータバンクである。ノイ
ズを除去するためのノイズリダクション特性は自動車の
排気量等によっていくつかに分類されるから、予め図２
に示すノイズリダクション係数／ノイズ算出システムを
用いて各分類に属する所定の車両について係数収束時の
適応フィルタ係数、すなわちノイズリダクション係数を
求めて係数バンク部５４に保存する。又、このノイズリ
ダクション係数を決定する際に参照したノイズ信号を特
定するノイズデータを該係数に対応させてノイズデータ
バンク５５に保存する。
【００１２】図２はノイズリダクション係数／ノイズ算
出システムの構成図であり、適応フィルタ係数算出部６
１、ノイズデータ発生部６２を有している。適応フィル
タ係数算出部６１は図４の適応信号処理によるノイズリ
ダクションシステムと同一の構成を備えている。ノイズ
データ発生部６２は、マイクロホン５１により検出され
たノイズ信号に窓関数を作用させる窓関数部６２ａ、ノ
イズ信号にＮ点のＦＦＴ処理を施して周波数成分（スペ
クトル信号）に変換するＦＦＴ演算部６２ｂ、Ｎ点の各
スペクトル信号からパワースペクトルを算出するパワー
算出部６２ｃを有している。パワースペクトルは要素数
Ｎ／２のベクトル形式で表現される。
出システムの構成図であり、適応フィルタ係数算出部６
１、ノイズデータ発生部６２を有している。適応フィル
タ係数算出部６１は図４の適応信号処理によるノイズリ
ダクションシステムと同一の構成を備えている。ノイズ
データ発生部６２は、マイクロホン５１により検出され
たノイズ信号に窓関数を作用させる窓関数部６２ａ、ノ
イズ信号にＮ点のＦＦＴ処理を施して周波数成分（スペ
クトル信号）に変換するＦＦＴ演算部６２ｂ、Ｎ点の各
スペクトル信号からパワースペクトルを算出するパワー
算出部６２ｃを有している。パワースペクトルは要素数
Ｎ／２のベクトル形式で表現される。
【００１３】各分類に属する所定の車両に図２のノイズ
リダクション係数／ノイズ算出システムを搭載し、所定
速度で定速走行している時、エラー信号ｅ(n)が最小と
なるタップ長Ｎのフィルタ係数ＷCNRを求め、該フィル
タ係数ＷCNRをノイズリダクション係数として出力す
る。また、その時のノイズ信号にＮ点のＦＦＴ処理を施
して周波数成分（スペクトル信号）に変換し、Ｎ点の各
スペクトル信号からＮ／２点のノイズ信号のパワースペ
クトルをノイズデータとして出力する。これらノイズリ
ダクション係数ＷCNR及びノイズデータはそれぞれ図１
の係数バンク５４、ノイズデータバンク５５にそれぞれ
登録される。
リダクション係数／ノイズ算出システムを搭載し、所定
速度で定速走行している時、エラー信号ｅ(n)が最小と
なるタップ長Ｎのフィルタ係数ＷCNRを求め、該フィル
タ係数ＷCNRをノイズリダクション係数として出力す
る。また、その時のノイズ信号にＮ点のＦＦＴ処理を施
して周波数成分（スペクトル信号）に変換し、Ｎ点の各
スペクトル信号からＮ／２点のノイズ信号のパワースペ
クトルをノイズデータとして出力する。これらノイズリ
ダクション係数ＷCNR及びノイズデータはそれぞれ図１
の係数バンク５４、ノイズデータバンク５５にそれぞれ
登録される。
【００１４】図１に戻って、５６はノイズデータ発生部
であり、ノイズ信号のパワーを演算して出力するもの
で、図２のノイズデータ発生部６２と同一の構成を備
え、同様の方法でノイズ信号のパワースペクトルをノイ
ズデータとして出力する。５７はパターン照合部であ
り、検出したノイズデータとノイズデータバンク５５に
記憶されている各ノイズデータパターンをそれぞれ比較
・照合し類似度を出力する。５８は最も類似度の高いノ
イズデータバンク５５に保存されているノイズデータを
求め、該ノイズデータの識別番号を出力する判定部、５
９はノイズデータの識別番号に応じたノイズリダクショ
ン係数を係数バンク５４から選択する係数選択部、６０
は選択された係数を記憶するノイズリダクション特性決
定部である。ノイズリダクション部５２は、特性決定部
６０に書き込まれたノイズリダクション係数を参照して
動作し検出音信号に含まれるノイズ信号成分を除去す
る。尚、ノイズリダクション部５２の処理は時間領域で
の処理でも良いし、周波数領域の処理でも良いし、パワ
ー領域の処理でも良い。係数バンク５４にはノイズリダ
クション係数が格納されるが、この係数はノイズリダク
ション部の構成によって、それに対応したデータ形式に
なる。
であり、ノイズ信号のパワーを演算して出力するもの
で、図２のノイズデータ発生部６２と同一の構成を備
え、同様の方法でノイズ信号のパワースペクトルをノイ
ズデータとして出力する。５７はパターン照合部であ
り、検出したノイズデータとノイズデータバンク５５に
記憶されている各ノイズデータパターンをそれぞれ比較
・照合し類似度を出力する。５８は最も類似度の高いノ
イズデータバンク５５に保存されているノイズデータを
求め、該ノイズデータの識別番号を出力する判定部、５
９はノイズデータの識別番号に応じたノイズリダクショ
ン係数を係数バンク５４から選択する係数選択部、６０
は選択された係数を記憶するノイズリダクション特性決
定部である。ノイズリダクション部５２は、特性決定部
６０に書き込まれたノイズリダクション係数を参照して
動作し検出音信号に含まれるノイズ信号成分を除去す
る。尚、ノイズリダクション部５２の処理は時間領域で
の処理でも良いし、周波数領域の処理でも良いし、パワ
ー領域の処理でも良い。係数バンク５４にはノイズリダ
クション係数が格納されるが、この係数はノイズリダク
ション部の構成によって、それに対応したデータ形式に
なる。
【００１５】（ｂ）全体の動作 予め、係数バンク５４とノイズデータバンク５５に図２
のシステムを用いてノイズリダクション係数及びノイズ
データを複数個登録する。かかる状態において、パター
ン照合部５７は、ノイズデータ発生部５６により算出し
たノイズデータのパターンとノイズデータバンク５５に
記憶されている各ノイズデータのパターンをそれぞれ比
較・照合し、類似度を出力する。この場合、類似度は以
下のように算出する。ノイズスペクトルが、N点のベク
トルで与えられるとき、マイクロホン５１から入力され
たノイズ信号のパワーススペクトルＰmicを Ｐmic ＝［ａ0，ａ1，ａ2，・・・ａN-1］・・・(1) とし、ノイズデータバンク５５に登録されているノイズ
データのパワースペクトルＰnoiseを Ｐnoise＝［ｂ0，ｂ1，ｂ2，・・・ｂN-1］・・・(2) とする。さらに重み付け係数Ｃを Ｃ＝［ｃ0，ｃ1，ｃ2，・・・ｃN-1］・・・(3) とする。
のシステムを用いてノイズリダクション係数及びノイズ
データを複数個登録する。かかる状態において、パター
ン照合部５７は、ノイズデータ発生部５６により算出し
たノイズデータのパターンとノイズデータバンク５５に
記憶されている各ノイズデータのパターンをそれぞれ比
較・照合し、類似度を出力する。この場合、類似度は以
下のように算出する。ノイズスペクトルが、N点のベク
トルで与えられるとき、マイクロホン５１から入力され
たノイズ信号のパワーススペクトルＰmicを Ｐmic ＝［ａ0，ａ1，ａ2，・・・ａN-1］・・・(1) とし、ノイズデータバンク５５に登録されているノイズ
データのパワースペクトルＰnoiseを Ｐnoise＝［ｂ0，ｂ1，ｂ2，・・・ｂN-1］・・・(2) とする。さらに重み付け係数Ｃを Ｃ＝［ｃ0，ｃ1，ｃ2，・・・ｃN-1］・・・(3) とする。
【００１６】重み付け係数Ｃは音声認識装置で重要な帯
域に重み付けするようにその値が設定される。例えば、
300Hz以上の周波数帯域を重み付けをするよう設定する
ものとすると、Ｐmic,Ｐnoiseがサンプリング周波数ｆs
＝11.025kHz、128点のパワースペクトラム情報であれ
ば、ｃ7以降に重み付けする。又、変数ｗを定義し、(1)
〜(3)式を用いて評価値（類似度）ｅを次式 ｅ＝Σnｃn・（ａn−ｗｂn）2 (n=0〜N-1) (4) により定義する。(4)式より、パワースペクトルＰmicと
パワースペクトルＰnoiseのレベル及びパターンが類似
するほど類似度ｅは小さくなり、変数ｗは１に近くな
る。又、パワースペクトルＰmicとパワースペクトルＰn
oiseのレベルが違っていてもパターンが類似すれば、類
似度ｅは小さくなるが変数ｗは１より離れる。
域に重み付けするようにその値が設定される。例えば、
300Hz以上の周波数帯域を重み付けをするよう設定する
ものとすると、Ｐmic,Ｐnoiseがサンプリング周波数ｆs
＝11.025kHz、128点のパワースペクトラム情報であれ
ば、ｃ7以降に重み付けする。又、変数ｗを定義し、(1)
〜(3)式を用いて評価値（類似度）ｅを次式 ｅ＝Σnｃn・（ａn−ｗｂn）2 (n=0〜N-1) (4) により定義する。(4)式より、パワースペクトルＰmicと
パワースペクトルＰnoiseのレベル及びパターンが類似
するほど類似度ｅは小さくなり、変数ｗは１に近くな
る。又、パワースペクトルＰmicとパワースペクトルＰn
oiseのレベルが違っていてもパターンが類似すれば、類
似度ｅは小さくなるが変数ｗは１より離れる。
【００１７】以上より、パターン照合部５７は、(4)式
の類似度ｅを最小にする変数ｗの値と、その時の類似度
ｅminを求め、判定部５８に送る。ノイズデータＰnoise
は、ノイズデータバンク５５に格納されている数だけ存
在するので、パターン照合部５７は各ノイズデータＰno
iseについてｅmin，ｗを算出してそれらを判定部５８に
送る。判定部５８は、全ｅminのうち最小のノイズデー
タを判定し、その結果(ノイズデータの識別番号)を係数
選択部５９に送る。この場合、最小ｅminが同じものが
２以上あれば、変数ｗが１に近い方を選択して係数選択
部５９に送る。
の類似度ｅを最小にする変数ｗの値と、その時の類似度
ｅminを求め、判定部５８に送る。ノイズデータＰnoise
は、ノイズデータバンク５５に格納されている数だけ存
在するので、パターン照合部５７は各ノイズデータＰno
iseについてｅmin，ｗを算出してそれらを判定部５８に
送る。判定部５８は、全ｅminのうち最小のノイズデー
タを判定し、その結果(ノイズデータの識別番号)を係数
選択部５９に送る。この場合、最小ｅminが同じものが
２以上あれば、変数ｗが１に近い方を選択して係数選択
部５９に送る。
【００１８】係数選択部５９は、ノイズデータの識別番
号に対応するノイズリダクション係数を選択し、ノイズ
リダクション特性決定部６０に送る。ノイズリダクショ
ン特性決定部６０は送られてきたノイズリダクション係
数を記憶し、ノイズリダクション部５２はノイズリダク
ション特性決定部６０に記憶された係数に応じたノイズ
リダクション特性を検出音信号に作用させ、検出音信号
よりノイズ信号を除去して音声認識装置５３に入力す
る。以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は
請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が
可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
号に対応するノイズリダクション係数を選択し、ノイズ
リダクション特性決定部６０に送る。ノイズリダクショ
ン特性決定部６０は送られてきたノイズリダクション係
数を記憶し、ノイズリダクション部５２はノイズリダク
ション特性決定部６０に記憶された係数に応じたノイズ
リダクション特性を検出音信号に作用させ、検出音信号
よりノイズ信号を除去して音声認識装置５３に入力す
る。以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は
請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が
可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００１９】
【発明の効果】以上本発明によれば、複数のノイズリダ
クション係数を保存すると共に、該ノイズリダクション
係数を決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイ
ズデータを該係数に対応させて保存し、音検出部により
検出されたノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存
部に保存されているノイズ信号を求め、該ノイズ信号に
応じたノイズリダクション係数を係数保存部より読み出
してノイズリダクション部に入力し、ノイズリダクショ
ン部は該入力されたノイズリダクション係数に基づいて
検出音信号に所定のノイズリダクション特性を作用させ
て検出音信号よりノイズ信号を除去するようにしたか
ら、最適なノイズリダクション係数を用いてノイズを除
去して音声認識率を向上することができる。
クション係数を保存すると共に、該ノイズリダクション
係数を決定する際に参照したノイズ信号を特定するノイ
ズデータを該係数に対応させて保存し、音検出部により
検出されたノイズ信号に最も類似するノイズデータ保存
部に保存されているノイズ信号を求め、該ノイズ信号に
応じたノイズリダクション係数を係数保存部より読み出
してノイズリダクション部に入力し、ノイズリダクショ
ン部は該入力されたノイズリダクション係数に基づいて
検出音信号に所定のノイズリダクション特性を作用させ
て検出音信号よりノイズ信号を除去するようにしたか
ら、最適なノイズリダクション係数を用いてノイズを除
去して音声認識率を向上することができる。
【図１】本発明のノイズリダクションシステムの構成図
である。
である。
【図２】ノイズリダクション係数／ノイズ算出システム
の構成図である。
の構成図である。
【図３】従来のノイズリダクション装置の構成図であ
る。
る。
【図４】従来のノイズリダクション装置のノイズリダク
ション特性を求めるシステムの構成図である。
ション特性を求めるシステムの構成図である。
５１・・音声検出用のマイクロホン ５２・・ノイズリダクション部 ５３・・音声認識装置 ５４・・係数バンク ５５・・ノイズデータバンク ５６・・ノイズデータ発生部 ５７・・パターン照合部 ５８・・判定部 ５９・・係数選択部 ６０・・ノイズリダクション特性決定部
Claims (1)
- 【請求項１】 検出音信号よりノイズ信号を除去するノ
イズリダクションシステムにおいて、 車室内の音を検出する音検出部、 音検出部から出力する検出音信号に所定のノイズリダク
ション特性を作用させて該検出音信号よりノイズ信号を
除去するノイズリダクション部、 複数のノイズリダクション係数を保存する係数保存部、 前記ノイズリダクション係数のそれぞれを決定する際に
参照したノイズ信号を特定するノイズデータを該係数に
対応させて保存するノイズデータ保存部、 前記音検出部により検出されたノイズ信号に最も類似す
るノイズデータ保存部に保存されているノイズ信号を求
める類似ノイズ決定部、 該求めたノイズ信号に応じたノイズリダクション係数を
係数保存部より読み出してノイズリダクション部に入力
する手段、 を備え、ノイズリダクション部は入力されたノイズリダ
クション係数に基づいて検出音信号に所定のノイズリダ
クション特性を作用させて該検出音信号よりノイズ信号
を除去する、 ことを特徴とするノイズリダクションシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001031986A JP2002236497A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | ノイズリダクションシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001031986A JP2002236497A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | ノイズリダクションシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002236497A true JP2002236497A (ja) | 2002-08-23 |
Family
ID=18895987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001031986A Withdrawn JP2002236497A (ja) | 2001-02-08 | 2001-02-08 | ノイズリダクションシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002236497A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2001
- 2001-02-08 JP JP2001031986A patent/JP2002236497A/ja not_active Withdrawn
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|---|---|---|---|
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