JP2002278585A - 雑音除去装置 - Google Patents
雑音除去装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 信号波形の変形や信号のなだらかな変化部に
おける雑音除去能力の低下がなく、音声信号に重畳した
小振幅ランダム雑音を効果的に除去する。 【解決手段】 入力音声信号Ｘ（ｎ）は、基本構造抽出
フィルタ１０によりフィルタリング処理され、基本構造
成分ｓ（ｎ）が抽出される。抽出された基本構造成分ｓ
（ｎ）は、減算器４０に供給される。減算器４０は、入
力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造成分ｓ（ｎ）を減算し
残差成分ｔ（ｎ）を出力する。残差成分ｔ（ｎ）には、
基本構造抽出フィルタ１０で取り除かれた基本構造成分
以外の成分が含まれているので、これを残差成分処理フ
ィルタ２０でフィルタリング処理して、小振幅ランダム
雑音のみを除去する。基本構造成分抽出フィルタ１０の
出力ｓ（ｎ）は、基本構造成分処理フィルタ３０でフィ
ルタリングされるか、又はスルー状態で加算器５０の一
方の入力に与えられ、ここで残差成分処理フィルタ２０
の出力ｖ（ｎ）と加算されて、小振幅ランダム雑音の除
去された出力音声信号Ｙ（ｎ）が出力される。
おける雑音除去能力の低下がなく、音声信号に重畳した
小振幅ランダム雑音を効果的に除去する。 【解決手段】 入力音声信号Ｘ（ｎ）は、基本構造抽出
フィルタ１０によりフィルタリング処理され、基本構造
成分ｓ（ｎ）が抽出される。抽出された基本構造成分ｓ
（ｎ）は、減算器４０に供給される。減算器４０は、入
力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造成分ｓ（ｎ）を減算し
残差成分ｔ（ｎ）を出力する。残差成分ｔ（ｎ）には、
基本構造抽出フィルタ１０で取り除かれた基本構造成分
以外の成分が含まれているので、これを残差成分処理フ
ィルタ２０でフィルタリング処理して、小振幅ランダム
雑音のみを除去する。基本構造成分抽出フィルタ１０の
出力ｓ（ｎ）は、基本構造成分処理フィルタ３０でフィ
ルタリングされるか、又はスルー状態で加算器５０の一
方の入力に与えられ、ここで残差成分処理フィルタ２０
の出力ｖ（ｎ）と加算されて、小振幅ランダム雑音の除
去された出力音声信号Ｙ（ｎ）が出力される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、人声や楽音等の
音声信号に含まれる小振幅のランダム雑音を除去する雑
音除去装置に関する。
音声信号に含まれる小振幅のランダム雑音を除去する雑
音除去装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】人声や楽音等の音声信号に含まれる雑音
成分を抑圧する技術は、音声認識における認識精度向上
や電話機の通話品質向上等、各種の分野に応用されてい
る。この種の雑音除去方式としては、従来よりスペクト
ラルサブトラクション法（Spectral Subtraction）が良
く知られている。この方式は、入力音声信号の周波数ス
ペクトルから、それに含まれる音声スペクトルとして特
徴的な成分を除く成分を雑音スペクトルとして抑圧する
方式である。この方式の場合、周波数スペクトルに変動
分が多く含まれるため、高精度な雑音除去は不可能であ
る。また、この変動分を平滑化するため、線形低域通過
フィルタを用いると、音声がこもった感じに聞こえ、音
声品質の低下が目立ってしまう。
成分を抑圧する技術は、音声認識における認識精度向上
や電話機の通話品質向上等、各種の分野に応用されてい
る。この種の雑音除去方式としては、従来よりスペクト
ラルサブトラクション法（Spectral Subtraction）が良
く知られている。この方式は、入力音声信号の周波数ス
ペクトルから、それに含まれる音声スペクトルとして特
徴的な成分を除く成分を雑音スペクトルとして抑圧する
方式である。この方式の場合、周波数スペクトルに変動
分が多く含まれるため、高精度な雑音除去は不可能であ
る。また、この変動分を平滑化するため、線形低域通過
フィルタを用いると、音声がこもった感じに聞こえ、音
声品質の低下が目立ってしまう。
【０００３】一方、本発明者等は、画像の小振幅ランダ
ム雑音除去を目的として、ε−分離型非線形ディジタル
フィルタ（以下、「εフィルタ」と呼ぶ）等の非線形フ
ィルタを提案し、画像信号に対してその有効性を示した
（原島、荒川、藤井；“非線形ディジタルフィルタと信
号処理”、信学論（Ａ）、J-65-A,4,pp.297-304,Apr.19
82）。このフィルタは、線形ディジタルフィルタの簡単
な変形で実現されることから容易にハードウェア上で実
現できるという利点がある。
ム雑音除去を目的として、ε−分離型非線形ディジタル
フィルタ（以下、「εフィルタ」と呼ぶ）等の非線形フ
ィルタを提案し、画像信号に対してその有効性を示した
（原島、荒川、藤井；“非線形ディジタルフィルタと信
号処理”、信学論（Ａ）、J-65-A,4,pp.297-304,Apr.19
82）。このフィルタは、線形ディジタルフィルタの簡単
な変形で実現されることから容易にハードウェア上で実
現できるという利点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな非線形フィルタは、フィルタリングの過程でわずか
ながら信号波形の変形を生じ、また、信号のなだらかな
変化部における雑音除去能力の低下を引き起こす。この
欠点は、画像信号に対しては、あまり顕著な欠点として
現れないが、音声信号に対しては、聴覚上強く認識さ
れ、良好な音質改善を実現することができなかった。
うな非線形フィルタは、フィルタリングの過程でわずか
ながら信号波形の変形を生じ、また、信号のなだらかな
変化部における雑音除去能力の低下を引き起こす。この
欠点は、画像信号に対しては、あまり顕著な欠点として
現れないが、音声信号に対しては、聴覚上強く認識さ
れ、良好な音質改善を実現することができなかった。
【０００５】この発明は、このような問題点に鑑みなさ
れたもので、信号波形の変形や信号のなだらかな変化部
における雑音除去能力の低下がなく、音声信号に重畳し
た小振幅ランダム雑音を効果的に除去することができる
雑音除去装置を提供することを目的とする。
れたもので、信号波形の変形や信号のなだらかな変化部
における雑音除去能力の低下がなく、音声信号に重畳し
た小振幅ランダム雑音を効果的に除去することができる
雑音除去装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明に係る雑音除去
システムは、入力音声信号から基本構造成分を抽出する
基本構造抽出フィルタと、前記入力音声信号から前記抽
出された基本構造成分を減算して残差成分を出力する減
算器と、この減算器からの残差成分に含まれる所定振幅
以下のランダムな雑音成分を除去する残差成分処理フィ
ルタと、前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構
造成分と前記残差成分処理フィルタの出力とを加算する
加算器とを備えたことを特徴とする。
システムは、入力音声信号から基本構造成分を抽出する
基本構造抽出フィルタと、前記入力音声信号から前記抽
出された基本構造成分を減算して残差成分を出力する減
算器と、この減算器からの残差成分に含まれる所定振幅
以下のランダムな雑音成分を除去する残差成分処理フィ
ルタと、前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構
造成分と前記残差成分処理フィルタの出力とを加算する
加算器とを備えたことを特徴とする。
【０００７】本発明によれば、入力音声信号に含まれる
基本構造成分については、基本構造抽出フィルタで抽出
し、残りの残差成分について残差成分処理フィルタによ
る小振幅の雑音抑制処理がなされたうえで両者が加算さ
れる。このため、信号波形の基本構造成分や、残差成分
に含まれる子音成分等の比較的大振幅の高周波成分は、
何等損なわれることなく、音声信号に重畳した小振幅の
ランダム雑音だけが効果的に除去されることになる。
基本構造成分については、基本構造抽出フィルタで抽出
し、残りの残差成分について残差成分処理フィルタによ
る小振幅の雑音抑制処理がなされたうえで両者が加算さ
れる。このため、信号波形の基本構造成分や、残差成分
に含まれる子音成分等の比較的大振幅の高周波成分は、
何等損なわれることなく、音声信号に重畳した小振幅の
ランダム雑音だけが効果的に除去されることになる。
【０００８】なお、抽出された基本構造成分は、そのま
ま加算器に供給されても良いが、基本構造成分処理フィ
ルタを更に通して、前記抽出された基本構造成分からそ
れに含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去
し、これを基本構造成分として前記加算器に出力するよ
うにしても良い。この場合、基本構造成分に残った雑音
成分は抑圧され、音声品質を更に高めることができる。
ま加算器に供給されても良いが、基本構造成分処理フィ
ルタを更に通して、前記抽出された基本構造成分からそ
れに含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去
し、これを基本構造成分として前記加算器に出力するよ
うにしても良い。この場合、基本構造成分に残った雑音
成分は抑圧され、音声品質を更に高めることができる。
【０００９】前記基本構造抽出フィルタとしては、入力
音声信号の低域成分を基本構造成分として抽出する線形
低域通過フィルタを用いることができる。また、前記残
差成分処理フィルタとしては、所定振幅以下の高周波成
分を主として抑圧する非線形フィルタを用いることがで
きる。より具体的には、基本構造抽出フィルタ及び残差
成分処理フィルタとして、ε−分離型非線形ディジタル
フィルタ等を用いることができる。
音声信号の低域成分を基本構造成分として抽出する線形
低域通過フィルタを用いることができる。また、前記残
差成分処理フィルタとしては、所定振幅以下の高周波成
分を主として抑圧する非線形フィルタを用いることがで
きる。より具体的には、基本構造抽出フィルタ及び残差
成分処理フィルタとして、ε−分離型非線形ディジタル
フィルタ等を用いることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の好ましい実施の形態について説明する。図１は、本発
明の一実施例に係る音声信号の雑音除去装置の構成を示
すブロック図である。この雑音除去装置は、成分分離型
フィルタを構成する。即ち、原音声信号に小振幅ランダ
ム雑音が重畳されたディジタルの入力音声信号Ｘ（ｎ）
は、基本構造抽出フィルタ１０によりフィルタリング処
理され、ある程度、原音声の特徴を維持した基本構造成
分ｓ（ｎ）（例えば低域成分）が抽出される。抽出され
た基本構造成分ｓ（ｎ）は、減算器４０に供給される。
減算器４０は、入力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造成分
ｓ（ｎ）を減算し残差成分ｔ（ｎ）を出力する。残差成
分ｔ（ｎ）には、基本構造抽出フィルタ１０で取り除か
れた基本構造成分以外の成分（例えば、原音声に含まれ
る高周波成分及びランダム雑音）が含まれているので、
これを残差成分処理フィルタ２０でフィルタリング処理
して、小振幅ランダム雑音のみを除去する。一方、基本
構造成分抽出フィルタ１０の出力ｓ（ｎ）は、基本構造
成分処理フィルタ３０でフィルタリングされるか、又は
そのままの状態（スルー状態）で加算器５０の一方の入
力に与えられ、ここで残差成分処理フィルタ２０の出力
ｖ（ｎ）と加算されて、小振幅ランダム雑音の除去され
た出力音声信号Ｙ（ｎ）が出力される。
の好ましい実施の形態について説明する。図１は、本発
明の一実施例に係る音声信号の雑音除去装置の構成を示
すブロック図である。この雑音除去装置は、成分分離型
フィルタを構成する。即ち、原音声信号に小振幅ランダ
ム雑音が重畳されたディジタルの入力音声信号Ｘ（ｎ）
は、基本構造抽出フィルタ１０によりフィルタリング処
理され、ある程度、原音声の特徴を維持した基本構造成
分ｓ（ｎ）（例えば低域成分）が抽出される。抽出され
た基本構造成分ｓ（ｎ）は、減算器４０に供給される。
減算器４０は、入力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造成分
ｓ（ｎ）を減算し残差成分ｔ（ｎ）を出力する。残差成
分ｔ（ｎ）には、基本構造抽出フィルタ１０で取り除か
れた基本構造成分以外の成分（例えば、原音声に含まれ
る高周波成分及びランダム雑音）が含まれているので、
これを残差成分処理フィルタ２０でフィルタリング処理
して、小振幅ランダム雑音のみを除去する。一方、基本
構造成分抽出フィルタ１０の出力ｓ（ｎ）は、基本構造
成分処理フィルタ３０でフィルタリングされるか、又は
そのままの状態（スルー状態）で加算器５０の一方の入
力に与えられ、ここで残差成分処理フィルタ２０の出力
ｖ（ｎ）と加算されて、小振幅ランダム雑音の除去され
た出力音声信号Ｙ（ｎ）が出力される。
【００１１】以上の構成のうち、基本構造抽出フィルタ
１０、残差成分処理フィルタ２０及び基本構造成分処理
フィルタ３０の全てに線形フィルタを使用すると、この
成分分離型フィルタは、通常の線形フィルタとなるが、
これうちの少なくとも１つに非線形フィルタを使用する
と、従来の線形フィルタでは実現できなかった新たな特
性を付与することができる。ここで採用可能な非線形フ
ィルタとしては、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ
（εフィルタ）、非線形荷重平均型フィルタ、順序統計
フィルタ（メディアンフィルタ等）、準同型フィルタ、
高次多項式で表されるフィルタ（ヴォルテラフィルタ
等）、多層ニューラルネット型フィルタ、ファジィ型係
数制御を伴うフィルタ、その他の非線形フィルタ、及び
これらの組合せを採用することができる。
１０、残差成分処理フィルタ２０及び基本構造成分処理
フィルタ３０の全てに線形フィルタを使用すると、この
成分分離型フィルタは、通常の線形フィルタとなるが、
これうちの少なくとも１つに非線形フィルタを使用する
と、従来の線形フィルタでは実現できなかった新たな特
性を付与することができる。ここで採用可能な非線形フ
ィルタとしては、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ
（εフィルタ）、非線形荷重平均型フィルタ、順序統計
フィルタ（メディアンフィルタ等）、準同型フィルタ、
高次多項式で表されるフィルタ（ヴォルテラフィルタ
等）、多層ニューラルネット型フィルタ、ファジィ型係
数制御を伴うフィルタ、その他の非線形フィルタ、及び
これらの組合せを採用することができる。
【００１２】一例としてεフィルタを例にとる。図２
は、εフィルタの例を示すブロック図である。このεフ
ィルタは、入力信号ｘ（ｎ）を順次記憶する多段接続さ
れたＤ型フリップフロップ等の遅延回路１１と、これら
遅延回路１１の各段の出力ｘ（ｎ＋ｋ）と中央の段の出
力ｘ（ｎ）との差分をとる減算回路１２と、減算回路１
２の出力を入力して非線形関数Ｆに基づく出力を出力す
る非線形関数回路１３と、この非線形関数回路１３の出
力に係数ａkを乗算する乗算回路１４と、これら乗算回
路１４の出力を加算する加算回路１５とを備える。
は、εフィルタの例を示すブロック図である。このεフ
ィルタは、入力信号ｘ（ｎ）を順次記憶する多段接続さ
れたＤ型フリップフロップ等の遅延回路１１と、これら
遅延回路１１の各段の出力ｘ（ｎ＋ｋ）と中央の段の出
力ｘ（ｎ）との差分をとる減算回路１２と、減算回路１
２の出力を入力して非線形関数Ｆに基づく出力を出力す
る非線形関数回路１３と、この非線形関数回路１３の出
力に係数ａkを乗算する乗算回路１４と、これら乗算回
路１４の出力を加算する加算回路１５とを備える。
【００１３】フィルタへの入力信号をｘ（ｎ）、出力信
号をｙ（ｎ）とすると、εフィルタの出力ｙ（ｎ）は、
次のように表される。
号をｙ（ｎ）とすると、εフィルタの出力ｙ（ｎ）は、
次のように表される。
【００１４】
【数１】
【００１５】ここで、ａkは総和が１である窓サイズ２
Ｎ＋１の低域通過フィルタ係数、Ｆ［Ｘ］は、｜Ｆ
［Ｘ］｜≦εの条件を満たす非線形関数であり、例えば
図３（ａ）〜（ｃ）に示すような特性を持つ。いま、ε
が信号振幅に対して十分小さいと考えると、このフィル
タは、入力ｘ（ｎ）における大振幅高周波成分を何等損
ねることなく、±ε／２以内の小振幅のランダム雑音を
除去することができる。εの値は、雑音の最大振幅の２
倍程度に設定するのが望ましい。また、εを十分に大き
くすると、このεフィルタは、線形低域通過フィルタと
なる。
Ｎ＋１の低域通過フィルタ係数、Ｆ［Ｘ］は、｜Ｆ
［Ｘ］｜≦εの条件を満たす非線形関数であり、例えば
図３（ａ）〜（ｃ）に示すような特性を持つ。いま、ε
が信号振幅に対して十分小さいと考えると、このフィル
タは、入力ｘ（ｎ）における大振幅高周波成分を何等損
ねることなく、±ε／２以内の小振幅のランダム雑音を
除去することができる。εの値は、雑音の最大振幅の２
倍程度に設定するのが望ましい。また、εを十分に大き
くすると、このεフィルタは、線形低域通過フィルタと
なる。
【００１６】本実施形態においては、フィルタ１０，２
０が共にεフィルタであるか、基本構造抽出フィルタ１
０が線形低域通過フィルタで、残差成分処理フィルタ２
０がεフィルタであることが望ましい。基本構造成分処
理フィルタ３０としては、例えば残差成分処理フィルタ
２０と同一のフィルタ係数ａkを持つεフィルタを採用
することによって、基本構造抽出フィルタ１０で抽出さ
れる基本構造成分とそれ以外の高周波成分とで同一の低
域通過特性を持たせることができる。この場合、基本構
造抽出フィルタ１０、残差成分処理フィルタ２０及び基
本構造成分処理フィルタ３０の伝達関数を、それぞれＨ
（ｚ），Ｅ（ｚ），Ｅ′（ｚ）＝Ｅ（ｚ）とすると、こ
の成分分離型フィルタ全体の入出力特性は、
０が共にεフィルタであるか、基本構造抽出フィルタ１
０が線形低域通過フィルタで、残差成分処理フィルタ２
０がεフィルタであることが望ましい。基本構造成分処
理フィルタ３０としては、例えば残差成分処理フィルタ
２０と同一のフィルタ係数ａkを持つεフィルタを採用
することによって、基本構造抽出フィルタ１０で抽出さ
れる基本構造成分とそれ以外の高周波成分とで同一の低
域通過特性を持たせることができる。この場合、基本構
造抽出フィルタ１０、残差成分処理フィルタ２０及び基
本構造成分処理フィルタ３０の伝達関数を、それぞれＨ
（ｚ），Ｅ（ｚ），Ｅ′（ｚ）＝Ｅ（ｚ）とすると、こ
の成分分離型フィルタ全体の入出力特性は、
【００１７】
【数２】 Ｙ（ｎ）＝［｛１−Ｈ（ｚ）｝Ｅ（ｚ）＋Ｈ（ｚ）Ｅ′（ｚ）］Ｘ（ｎ） ＝Ｅ（ｚ）Ｘ（ｎ）
【００１８】となり、フィルタ２０，３０で全体の伝達
関数Ｅ（ｎ）が決定される。但し、音声や音信号に関し
ては、基本構造成分処理フィルタ３０を省略しても、聴
感上大きな信号の劣化はみられない場合には、簡単のた
めに、Ｅ′（ｚ）＝１（スルー状態）としても良い。
関数Ｅ（ｎ）が決定される。但し、音声や音信号に関し
ては、基本構造成分処理フィルタ３０を省略しても、聴
感上大きな信号の劣化はみられない場合には、簡単のた
めに、Ｅ′（ｚ）＝１（スルー状態）としても良い。
【００１９】フィルタ１０，２０にεフィルタを使用す
る場合、基本構造抽出フィルタ１０としては、εを大き
めの値に設定し、線形に近い形とする。また、残差成分
処理フィルタ２０のεは、上述のように雑音の最大振幅
の２倍程度に設定する。そのように設定することによ
り、基本構造抽出フィルタ１０で、入力音声信号Ｘ
（ｎ）の大まかな基本構造成分を分離してから、残りの
細かい残差成分を残差成分処理フィルタ２０で平滑化す
ることができる。これにより、信号の滑らかな変化部で
の雑音除去特性を向上させることができる。即ち、従来
のεフィルタ単独使用の形態では、音声や音信号の無音
部では、十分な雑音除去が行われるものの、音の発生箇
所では却って雑音が目立つものであった。これに対し、
本実施形態の成分分離型フィルタを使用することによ
り、滑らかな変化を有する音の発生箇所においても、十
分な雑音除去効果が得られる。
る場合、基本構造抽出フィルタ１０としては、εを大き
めの値に設定し、線形に近い形とする。また、残差成分
処理フィルタ２０のεは、上述のように雑音の最大振幅
の２倍程度に設定する。そのように設定することによ
り、基本構造抽出フィルタ１０で、入力音声信号Ｘ
（ｎ）の大まかな基本構造成分を分離してから、残りの
細かい残差成分を残差成分処理フィルタ２０で平滑化す
ることができる。これにより、信号の滑らかな変化部で
の雑音除去特性を向上させることができる。即ち、従来
のεフィルタ単独使用の形態では、音声や音信号の無音
部では、十分な雑音除去が行われるものの、音の発生箇
所では却って雑音が目立つものであった。これに対し、
本実施形態の成分分離型フィルタを使用することによ
り、滑らかな変化を有する音の発生箇所においても、十
分な雑音除去効果が得られる。
【００２０】図４Ａ，Ｂ〜図６Ａ，Ｂは、それぞれ原音
声信号がそれぞれ母音「あ」、「お」、及び子音「ｓ」
の場合の、実際の処理結果を示すグラフである。なお、
サンプリング周波数は２２．０５Ｈｚとし、基本構造成
分処理フィルタ３０はスルー状態とした。各図（ａ）は
原音声信号、（ｂ）は原音声信号に標準偏差０．０２の
白色ガウス雑音が付加された入力音声信号Ｘ（ｎ）、
（ｃ）は比較のために入力音声信号Ｘ（ｎ）を線形平滑
フィルタ（非再帰型低域通過フィルタ、窓サイズ＝１０
１）によって処理した結果、（ｄ）は比較のために通常
のεフィルタ（窓サイズ＝１０１、ε＝０．０７）によ
って処理した結果である。なお、εフィルタの窓サイズ
及びεは、実験的に出力誤差二乗平均が最小となるもの
を選んで設定した。線形平滑フィルタの窓サイズはεフ
ィルタと同等の平滑力を実現するものとしてこの値を設
定した。
声信号がそれぞれ母音「あ」、「お」、及び子音「ｓ」
の場合の、実際の処理結果を示すグラフである。なお、
サンプリング周波数は２２．０５Ｈｚとし、基本構造成
分処理フィルタ３０はスルー状態とした。各図（ａ）は
原音声信号、（ｂ）は原音声信号に標準偏差０．０２の
白色ガウス雑音が付加された入力音声信号Ｘ（ｎ）、
（ｃ）は比較のために入力音声信号Ｘ（ｎ）を線形平滑
フィルタ（非再帰型低域通過フィルタ、窓サイズ＝１０
１）によって処理した結果、（ｄ）は比較のために通常
のεフィルタ（窓サイズ＝１０１、ε＝０．０７）によ
って処理した結果である。なお、εフィルタの窓サイズ
及びεは、実験的に出力誤差二乗平均が最小となるもの
を選んで設定した。線形平滑フィルタの窓サイズはεフ
ィルタと同等の平滑力を実現するものとしてこの値を設
定した。
【００２１】また、各図（ｅ）は本発明に係る成分分離
型フィルタ中の基本構造抽出フィルタ１０（窓サイズ＝
７，ε＝１．０のεフィルタで実質的に線形低域通過フ
ィルタに相当する）の出力である基本構造成分ｓ
（ｎ）、（ｆ）は入力音声信号Ｘ（ｎ）と基本構造成分
ｓ（ｎ）との差分である残差成分ｔ（ｎ）、（ｇ）は残
差成分ｔ（ｎ）を残差成分処理フィルタ２０（窓サイズ
＝１１，ε＝０．０７のεフィルタ）で処理した出力ｖ
（ｎ）、（ｈ）はｖ（ｎ）とｓ（ｎ）とを足し合わせた
成分分離型フィルタの最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）で
ある。
型フィルタ中の基本構造抽出フィルタ１０（窓サイズ＝
７，ε＝１．０のεフィルタで実質的に線形低域通過フ
ィルタに相当する）の出力である基本構造成分ｓ
（ｎ）、（ｆ）は入力音声信号Ｘ（ｎ）と基本構造成分
ｓ（ｎ）との差分である残差成分ｔ（ｎ）、（ｇ）は残
差成分ｔ（ｎ）を残差成分処理フィルタ２０（窓サイズ
＝１１，ε＝０．０７のεフィルタ）で処理した出力ｖ
（ｎ）、（ｈ）はｖ（ｎ）とｓ（ｎ）とを足し合わせた
成分分離型フィルタの最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）で
ある。
【００２２】まず、母音の「あ」、「お」のεフィルタ
の処理結果図４Ａ，図５Ａの（ｄ）では、雑音の取り残
しが多く見られる。線形平滑フィルタによる処理結果
（ｃ）では、窓サイズをεフィルタと揃えたせいもある
が、信号全体が平滑化されてしまった。線形平滑フィル
タで窓サイズを小さくしたものの処理結果が図４Ｂ，図
５Ｂ（ｅ）の成分分離型フィルタの基本構造抽出フィル
タ１０の出力ｓ（ｎ）に相当するが、（ｇ）を見ても明
らかなように、基本構造抽出フィルタ１０（線形平滑フ
ィルタ）の処理結果ｓ（ｎ）では、母音の急激な変化成
分が除去されている。そこで、入力音声信号Ｘ（ｎ）と
基本構造成分ｓ（ｎ）の差分である残差成分を残差成分
処理フィルタ２０（εフィルタ）で処理した結果ｖ
（ｎ）を足し合わせることによって、（ｈ）で示すよう
に、線形フィルタで除去された成分を取り戻すことがで
きた。ここで残差成分処理フィルタ２０も線形フィルタ
とすると、入力音声の急激な変化成分をも平滑化してし
まい、ｖ（ｎ）としては何も得られなくなってしまう
が、εフィルタを採用することにより、微弱な雑音のみ
が平滑化され、原音声信号のみを忠実に抽出することが
できた。
の処理結果図４Ａ，図５Ａの（ｄ）では、雑音の取り残
しが多く見られる。線形平滑フィルタによる処理結果
（ｃ）では、窓サイズをεフィルタと揃えたせいもある
が、信号全体が平滑化されてしまった。線形平滑フィル
タで窓サイズを小さくしたものの処理結果が図４Ｂ，図
５Ｂ（ｅ）の成分分離型フィルタの基本構造抽出フィル
タ１０の出力ｓ（ｎ）に相当するが、（ｇ）を見ても明
らかなように、基本構造抽出フィルタ１０（線形平滑フ
ィルタ）の処理結果ｓ（ｎ）では、母音の急激な変化成
分が除去されている。そこで、入力音声信号Ｘ（ｎ）と
基本構造成分ｓ（ｎ）の差分である残差成分を残差成分
処理フィルタ２０（εフィルタ）で処理した結果ｖ
（ｎ）を足し合わせることによって、（ｈ）で示すよう
に、線形フィルタで除去された成分を取り戻すことがで
きた。ここで残差成分処理フィルタ２０も線形フィルタ
とすると、入力音声の急激な変化成分をも平滑化してし
まい、ｖ（ｎ）としては何も得られなくなってしまう
が、εフィルタを採用することにより、微弱な雑音のみ
が平滑化され、原音声信号のみを忠実に抽出することが
できた。
【００２３】次に子音についてであるが、図６Ａ（ｃ）
の線形平滑フィルタによる処理結果では、やはり入力音
声信号Ｘ（ｎ）が全体的に平滑化されてしまい、（ｄ）
のεフィルタでは、比較的大振幅の子音成分は取り出せ
るものの、小振幅の箇所が部分的に平滑化されてしまっ
た。図６Ｂ（ｅ）の基本構造抽出フィルタ１０の出力で
ある基本構造成分ｓ（ｎ）は、入力音声信号Ｘ（ｎ）の
低周波成分のみを取り出したものであるため、高周波成
分が除去されて全体的に振幅が小さくなっている。これ
を入力音声信号Ｘ（ｎ）から差し引くと（ｆ）のように
なり、更に残差成分処理フィルタ２０で処理すると
（ｇ）のような処理結果ｖ（ｎ）が得られた。更にこの
処理結果ｖ（ｎ）を（ｅ）の処理結果ｓ（ｎ）に加算す
ることにより、（ｈ）に示すように、原音声信号に含ま
れていた高周波成分を大部分取り戻すことができた。な
お、（ｈ）に示す最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）は、
（ａ）の原音声信号とやや異なる波形となっているが、
これを音として聴いた場合、「ｓ」の音がほぼ正確に聞
き取れた。
の線形平滑フィルタによる処理結果では、やはり入力音
声信号Ｘ（ｎ）が全体的に平滑化されてしまい、（ｄ）
のεフィルタでは、比較的大振幅の子音成分は取り出せ
るものの、小振幅の箇所が部分的に平滑化されてしまっ
た。図６Ｂ（ｅ）の基本構造抽出フィルタ１０の出力で
ある基本構造成分ｓ（ｎ）は、入力音声信号Ｘ（ｎ）の
低周波成分のみを取り出したものであるため、高周波成
分が除去されて全体的に振幅が小さくなっている。これ
を入力音声信号Ｘ（ｎ）から差し引くと（ｆ）のように
なり、更に残差成分処理フィルタ２０で処理すると
（ｇ）のような処理結果ｖ（ｎ）が得られた。更にこの
処理結果ｖ（ｎ）を（ｅ）の処理結果ｓ（ｎ）に加算す
ることにより、（ｈ）に示すように、原音声信号に含ま
れていた高周波成分を大部分取り戻すことができた。な
お、（ｈ）に示す最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）は、
（ａ）の原音声信号とやや異なる波形となっているが、
これを音として聴いた場合、「ｓ」の音がほぼ正確に聞
き取れた。
【００２４】次に、フィルタ１０，２０，３０に使用さ
れる非線形フィルタとして非線形荷重平均型フィルタを
使用した例について説明する。非線形荷重平均型フィル
タは、次のような入出力関係を有する。
れる非線形フィルタとして非線形荷重平均型フィルタを
使用した例について説明する。非線形荷重平均型フィル
タは、次のような入出力関係を有する。
【００２５】
【数３】
【００２６】ここで、ｗkは、 （１）ｗk＝１ ；｜ｘ（ｎ）−ｘ（ｎ−ｋ）｜が小（≦ε）と判定され
た場合 （２）ｗk＝０ ；｜ｘ（ｎ）−ｘ（ｎ−ｋ）｜が大（＞ε）と判定され
た場合
た場合 （２）ｗk＝０ ；｜ｘ（ｎ）−ｘ（ｎ−ｋ）｜が大（＞ε）と判定され
た場合
【００２７】この場合にも、ｘ（ｎ）における大振幅高
周波成分を損ねることなく、±ε／２以内の小振幅ラン
ダム雑音を除去することができる。但し、この非線形加
重平均型フィルタとεフィルタとを比較すると、εフィ
ルタの方が入力音声信号ｘ（ｎ）に重きを置いているた
め、信号の波の先端部での劣化が少ない。
周波成分を損ねることなく、±ε／２以内の小振幅ラン
ダム雑音を除去することができる。但し、この非線形加
重平均型フィルタとεフィルタとを比較すると、εフィ
ルタの方が入力音声信号ｘ（ｎ）に重きを置いているた
め、信号の波の先端部での劣化が少ない。
【００２８】なお、フィルタ１０，２０，３０は、以上
のような同種又は異種の非線形フィルタ及び線形フィル
タを多段に接続するものでも良い。また、図７に示すよ
うに、このようなフィルタ１０，２０，３０からなる成
分分離型フィルタ１００，２００自体を複数段縦続接続
するようにしても良い。この際、各成分分離型フィルタ
１００，２００は、用いるフィルタ及びパラメータが異
なっていても良い。一段の成分分離型フィルタだけで
は、十分に雑音成分を除去しきれないような場合には、
このような多段縦続接続は有効である。
のような同種又は異種の非線形フィルタ及び線形フィル
タを多段に接続するものでも良い。また、図７に示すよ
うに、このようなフィルタ１０，２０，３０からなる成
分分離型フィルタ１００，２００自体を複数段縦続接続
するようにしても良い。この際、各成分分離型フィルタ
１００，２００は、用いるフィルタ及びパラメータが異
なっていても良い。一段の成分分離型フィルタだけで
は、十分に雑音成分を除去しきれないような場合には、
このような多段縦続接続は有効である。
【００２９】図８は、本発明の更に他の実施形態に係る
雑音除去システムの構成を示すブロック図である。この
実施形態では、残差成分処理フィルタが更に成分分離型
フィルタを構成している。即ち、入力音声信号Ｘ（ｎ）
から基本構造抽出フィルタ１０で抽出された原信号の基
本構造成分ｓ（ｎ）を減算器４１で減算して得られた第
１の残差成分ｔ1（ｎ）は、第１の残差成分処理フィル
タ２１に供給される。第１の残差成分処理フィルタ２１
は、第１の残差成分ｔ1（ｎ）から原信号に含まれる第
１の詳細構造成分ｖ1（ｎ）を抽出する。更に減算器４
２で第１の残差成分ｔ1（ｎ）から第１の詳細構造成分
ｖ1（ｎ）を減算し、第２の残差成分ｔ2（ｎ）を得る。
この第２の残差成分ｔ2（ｎ）は、第２の残差成分処理
フィルタ２２に供給され、ここで第２の詳細構造成分ｖ
2（ｎ）が抽出される。そして、これらフィルタ１０，
２１，２２で抽出された基本構造成分ｓ（ｎ）、第１の
詳細構造成分ｖ1（ｎ）及び第２の詳細構造成分ｖ2
（ｎ）が加算器５１で加算され、最終的な出力音声信号
Ｙ（ｎ）が得られる。なお、ここで加算器５１は、単純
な加算だけでなく、用途によっては選択的な加算を行う
ものでも良い。例えば、基本構造成分ｓ（ｎ）、第１及
び第２の詳細構造成分ｖ1（ｎ），ｖ2（ｎ）のうち、ｓ
（ｎ）及びｖ2（ｎ）のみを加算すれば、ｖ1（ｎ）で得
られる成分を除去した結果が得られる。
雑音除去システムの構成を示すブロック図である。この
実施形態では、残差成分処理フィルタが更に成分分離型
フィルタを構成している。即ち、入力音声信号Ｘ（ｎ）
から基本構造抽出フィルタ１０で抽出された原信号の基
本構造成分ｓ（ｎ）を減算器４１で減算して得られた第
１の残差成分ｔ1（ｎ）は、第１の残差成分処理フィル
タ２１に供給される。第１の残差成分処理フィルタ２１
は、第１の残差成分ｔ1（ｎ）から原信号に含まれる第
１の詳細構造成分ｖ1（ｎ）を抽出する。更に減算器４
２で第１の残差成分ｔ1（ｎ）から第１の詳細構造成分
ｖ1（ｎ）を減算し、第２の残差成分ｔ2（ｎ）を得る。
この第２の残差成分ｔ2（ｎ）は、第２の残差成分処理
フィルタ２２に供給され、ここで第２の詳細構造成分ｖ
2（ｎ）が抽出される。そして、これらフィルタ１０，
２１，２２で抽出された基本構造成分ｓ（ｎ）、第１の
詳細構造成分ｖ1（ｎ）及び第２の詳細構造成分ｖ2
（ｎ）が加算器５１で加算され、最終的な出力音声信号
Ｙ（ｎ）が得られる。なお、ここで加算器５１は、単純
な加算だけでなく、用途によっては選択的な加算を行う
ものでも良い。例えば、基本構造成分ｓ（ｎ）、第１及
び第２の詳細構造成分ｖ1（ｎ），ｖ2（ｎ）のうち、ｓ
（ｎ）及びｖ2（ｎ）のみを加算すれば、ｖ1（ｎ）で得
られる成分を除去した結果が得られる。
【００３０】このように、入力音声信号Ｘ（ｎ）からそ
れに含まれる原音声信号を段階的に抽出し、ランダム誤
差を段階的に抑圧していくことで、原音声信号の細かな
成分をも損なうことなく、小振幅のランダム雑音のみを
効果的に除去することができる。
れに含まれる原音声信号を段階的に抽出し、ランダム誤
差を段階的に抑圧していくことで、原音声信号の細かな
成分をも損なうことなく、小振幅のランダム雑音のみを
効果的に除去することができる。
【００３１】ところで、音は一般に非定常信号であるの
で、音声における母音部と子音部等、各局所的性質に応
じてフィルタのパラメータや構造等を適応的に変化させ
るようにしても良い。例えば子音部では、残差成分処理
フィルタとして比較的非線形性の強い図２（ａ）の特性
を有するεフィルタを使用する。また、それ以外の部分
（主に母音部）では、残差成分処理フィルタとして線形
性が強い図２（ｂ）の特性を有するεフィルタを使用す
る。子音部とその他の部分との判定方法としては、例え
ば、入力音声信号のスペクトルを監視し、高周波成分が
多く含まれている箇所を子音部と判定する等の方法が考
えられる。より具体的には、例えば入力音声信号Ｘ
（ｎ）を線形低域通過フィルタで処理し、それと入力音
声信号Ｘ（ｎ）との差、即ち残差成分ｔ（ｎ）の局所分
散と、入力音声信号Ｘ（ｎ）の局所分散との比ｒ（＝
［ｔ（ｎ）の局所分散］／［Ｘ（ｎ）の局所分散］）
が、あるしきい値を超えるｎを子音部（摩擦音部）と判
定する
で、音声における母音部と子音部等、各局所的性質に応
じてフィルタのパラメータや構造等を適応的に変化させ
るようにしても良い。例えば子音部では、残差成分処理
フィルタとして比較的非線形性の強い図２（ａ）の特性
を有するεフィルタを使用する。また、それ以外の部分
（主に母音部）では、残差成分処理フィルタとして線形
性が強い図２（ｂ）の特性を有するεフィルタを使用す
る。子音部とその他の部分との判定方法としては、例え
ば、入力音声信号のスペクトルを監視し、高周波成分が
多く含まれている箇所を子音部と判定する等の方法が考
えられる。より具体的には、例えば入力音声信号Ｘ
（ｎ）を線形低域通過フィルタで処理し、それと入力音
声信号Ｘ（ｎ）との差、即ち残差成分ｔ（ｎ）の局所分
散と、入力音声信号Ｘ（ｎ）の局所分散との比ｒ（＝
［ｔ（ｎ）の局所分散］／［Ｘ（ｎ）の局所分散］）
が、あるしきい値を超えるｎを子音部（摩擦音部）と判
定する
【００３２】なお、ここで提案した成分分離型フィルタ
は、雑音と信号とを信号振幅で識別し、雑音の振幅は十
分小さいものと想定した。従って、雑音の振幅が大きい
場合には、あまり大きな効果はない。そこで、雑音振幅
が大きな場合には、公知の他の雑音除去方法と組み合わ
せて、雑音振幅をある程度抑制したのち、本発明による
雑音除去装置を適用することにより、効果的な雑音除去
が可能になる。例えば、図９に示すように、スペクトラ
ルサブトラクション法で雑音成分を減衰させておいて、
後処理に本発明に係る成分分離型フィルタを用いる。こ
のとき、子音検出による制御を伴う二段縦続接続型等を
用いるとより効果がある。
は、雑音と信号とを信号振幅で識別し、雑音の振幅は十
分小さいものと想定した。従って、雑音の振幅が大きい
場合には、あまり大きな効果はない。そこで、雑音振幅
が大きな場合には、公知の他の雑音除去方法と組み合わ
せて、雑音振幅をある程度抑制したのち、本発明による
雑音除去装置を適用することにより、効果的な雑音除去
が可能になる。例えば、図９に示すように、スペクトラ
ルサブトラクション法で雑音成分を減衰させておいて、
後処理に本発明に係る成分分離型フィルタを用いる。こ
のとき、子音検出による制御を伴う二段縦続接続型等を
用いるとより効果がある。
【００３３】しかし、スペクトラルサブトラクション法
で周波数スペクトルから雑音の周波数スペクトルを差し
引く際に、周波数スペクトルに変動分が多く含まれるた
め、精度の良い雑音除去が行えない場合もある。この変
動分を平滑するため、通常の線形低域通過フィルタを用
いると、音声がこもった感じになる。そこで、非線形フ
ィルタを用いて周波数スペクトル（パワースペクトル）
の平滑化を行うようにしても良い。この場合は、成分分
離型フィルタではなく、通常の非線形フィルタ、例えば
εフィルタで十分良好な特性を得ることができる。
で周波数スペクトルから雑音の周波数スペクトルを差し
引く際に、周波数スペクトルに変動分が多く含まれるた
め、精度の良い雑音除去が行えない場合もある。この変
動分を平滑するため、通常の線形低域通過フィルタを用
いると、音声がこもった感じになる。そこで、非線形フ
ィルタを用いて周波数スペクトル（パワースペクトル）
の平滑化を行うようにしても良い。この場合は、成分分
離型フィルタではなく、通常の非線形フィルタ、例えば
εフィルタで十分良好な特性を得ることができる。
【００３４】なお、以上の各実施形態では、入力音声信
号がディジタル信号であることを前提としたが、入力音
声信号はアナログ信号でも良い。この場合には、上述し
た各式の（ｎ）を時間の式（ｔ）に置き換えるようにす
ればよい。
号がディジタル信号であることを前提としたが、入力音
声信号はアナログ信号でも良い。この場合には、上述し
た各式の（ｎ）を時間の式（ｔ）に置き換えるようにす
ればよい。
【００３５】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば、入
力音声信号に含まれる基本構造成分については、基本構
造抽出フィルタで抽出し、残りの残差成分について残差
成分処理フィルタによる小振幅の雑音抑制処理がなされ
たうえで両者が加算されるため、信号波形の基本構造成
分や、残差成分に含まれる子音成分等の比較的大振幅の
高周波成分は、何等損なわれることなく、音声信号に重
畳した小振幅のランダム雑音だけを効果的に除去するこ
とができるという効果を奏する。
力音声信号に含まれる基本構造成分については、基本構
造抽出フィルタで抽出し、残りの残差成分について残差
成分処理フィルタによる小振幅の雑音抑制処理がなされ
たうえで両者が加算されるため、信号波形の基本構造成
分や、残差成分に含まれる子音成分等の比較的大振幅の
高周波成分は、何等損なわれることなく、音声信号に重
畳した小振幅のランダム雑音だけを効果的に除去するこ
とができるという効果を奏する。
【図１】 本発明の一実施形態に係る雑音除去装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】 同装置に使用されるεフィルタのブロック図
である。
である。
【図３】 同εフィルタにおける非線形関数Ｆを示す図
である。
である。
【図４Ａ】 同装置で母音「あ」を処理した際の各部の
波形を示すグラフである。
波形を示すグラフである。
【図４Ｂ】 同装置で母音「あ」を処理した際の各部の
波形例を示すグラフである。
波形例を示すグラフである。
【図５Ａ】 同装置で母音「お」を処理した際の各部の
波形例を示すグラフである。
波形例を示すグラフである。
【図５Ｂ】 同装置で母音「お」を処理した際の各部の
波形例を示すグラフである。
波形例を示すグラフである。
【図６Ａ】 同装置で子音「ｓ」を処理した際の各部の
波形例を示すグラフである。
波形例を示すグラフである。
【図６Ｂ】 同装置で子音「ｓ」を処理した際の各部の
波形例を示すグラフである。
波形例を示すグラフである。
【図７】 本発明の他の実施形態に係る雑音除去装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図８】 本発明の更に他の実施形態に係る雑音除去装
置のブロック図である。
置のブロック図である。
【図９】 本発明の更に他の実施形態に係る雑音除去装
置のブロック図である。
置のブロック図である。
１０…基本構造抽出フィルタ、２０，２１，２２…残差
成分処理フィルタ、３０…基本構造成分処理フィルタ、
４０，４１，４２…減算器、５０，５１…加算器、１０
０，２００…成分分離型フィルタ。
成分処理フィルタ、３０…基本構造成分処理フィルタ、
４０，４１，４２…減算器、５０，５１…加算器、１０
０，２００…成分分離型フィルタ。
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｈ０４Ｍ 1/00 Ｇ１０Ｌ 9/00 Ｆ 9/14 Ｆ (72)発明者 荒川 泰彦 東京都目黒区駒場４丁目６番１号 東京大 学先端科学技術研究センター内 Ｆターム(参考） 5D015 EE05 5K027 BB07 DD18 EE00 5K052 AA01 BB12 DD15 DD29 EE02 FF32
Claims (5)
- 【請求項１】 入力音声信号から基本構造成分を抽出す
る基本構造抽出フィルタと、 前記入力音声信号から前記抽出された基本構造成分を減
算して残差成分を出力する減算器と、 この減算器からの残差成分に含まれる所定振幅以下のラ
ンダムな雑音成分を除去する残差成分処理フィルタと、 前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構造成分と
前記残差成分処理フィルタの出力とを加算する加算器と
を備えたことを特徴とする雑音除去装置。 - 【請求項２】 前記基本構造抽出フィルタで抽出された
基本構造成分からそれに含まれる所定振幅以下のランダ
ムな雑音成分を除去し、これを基本構造成分として前記
加算器に出力する基本構造成分処理フィルタを更に備え
たことを特徴とする請求項１記載の雑音除去装置。 - 【請求項３】 前記基本構造抽出フィルタは、線形低域
通過フィルタであることを特徴とする請求項１又は２記
載の雑音除去装置。 - 【請求項４】 前記残差成分処理フィルタは、所定振幅
以下の高周波成分を主として抑圧する非線形フィルタで
あることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載
の雑音除去装置。 - 【請求項５】 前記基本構造抽出フィルタ及び残差成分
処理フィルタは、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ
であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記
載の雑音除去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001083122A JP4694706B2 (ja) | 2001-03-22 | 2001-03-22 | 雑音除去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001083122A JP4694706B2 (ja) | 2001-03-22 | 2001-03-22 | 雑音除去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002278585A true JP2002278585A (ja) | 2002-09-27 |
| JP4694706B2 JP4694706B2 (ja) | 2011-06-08 |
Family
ID=18938981
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001083122A Expired - Fee Related JP4694706B2 (ja) | 2001-03-22 | 2001-03-22 | 雑音除去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4694706B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7414387B2 (en) | 2005-12-05 | 2008-08-19 | International Business Machines Corporation | Waveform measuring apparatus and method thereof |
| JP2008216359A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Sanyo Electric Co Ltd | 雑音抑圧装置、受信装置 |
| WO2009063662A1 (ja) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Mitsubishi Electric Corporation | 音声信号処理装置及び方法 |
| EP2772738A2 (en) | 2013-02-28 | 2014-09-03 | Yokogawa Electric Corporation | Optical fiber temperature distribution measurement device and method of measuring optical fiber temperature distribution |
| CN114387953A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-22 | 重庆卡佐科技有限公司 | 一种车载环境下的语音增强方法和语音识别方法 |
| US11522671B2 (en) | 2017-11-27 | 2022-12-06 | Mitsubishi Electric Corporation | Homomorphic inference device, homomorphic inference method, computer readable medium, and privacy-preserving information processing system |
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|---|---|---|---|---|
| JP7027744B2 (ja) * | 2016-09-13 | 2022-03-02 | 富士電機株式会社 | 超音波流量計 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0458620A (ja) * | 1990-06-28 | 1992-02-25 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 受信装置 |
-
2001
- 2001-03-22 JP JP2001083122A patent/JP4694706B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0458620A (ja) * | 1990-06-28 | 1992-02-25 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 受信装置 |
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| US8120349B2 (en) | 2005-12-05 | 2012-02-21 | International Business Machines Corporation | Waveform measuring apparatus wherein the peak-to-peak amplitude is measured |
| JP2008216359A (ja) * | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Sanyo Electric Co Ltd | 雑音抑圧装置、受信装置 |
| WO2009063662A1 (ja) * | 2007-11-16 | 2009-05-22 | Mitsubishi Electric Corporation | 音声信号処理装置及び方法 |
| JPWO2009063662A1 (ja) * | 2007-11-16 | 2011-03-31 | 三菱電機株式会社 | 音声信号処理装置及び方法 |
| JP4942755B2 (ja) * | 2007-11-16 | 2012-05-30 | 三菱電機株式会社 | 音声信号処理装置及び方法 |
| EP2772738A2 (en) | 2013-02-28 | 2014-09-03 | Yokogawa Electric Corporation | Optical fiber temperature distribution measurement device and method of measuring optical fiber temperature distribution |
| US9541459B2 (en) | 2013-02-28 | 2017-01-10 | Yokogawa Electric Corporation | Optical fiber temperature distribution measurement device and method of measuring optical fiber temperature distribution |
| US11522671B2 (en) | 2017-11-27 | 2022-12-06 | Mitsubishi Electric Corporation | Homomorphic inference device, homomorphic inference method, computer readable medium, and privacy-preserving information processing system |
| CN114387953A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-22 | 重庆卡佐科技有限公司 | 一种车载环境下的语音增强方法和语音识别方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4694706B2 (ja) | 2011-06-08 |
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