JP2002541753A - 固定フィルタを用いた時間領域スペクトラル減算による信号雑音の低減 - Google Patents

固定フィルタを用いた時間領域スペクトラル減算による信号雑音の低減

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JP2002541753A JP2000611268A JP2000611268A JP2002541753A JP 2002541753 A JP2002541753 A JP 2002541753A JP 2000611268 A JP2000611268 A JP 2000611268A JP 2000611268 A JP2000611268 A JP 2000611268A JP 2002541753 A JP2002541753 A JP 2002541753A
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ハラルド グスタフッソン，
スヴェン ノルドホルム，
イニヴァル クラエッソン，
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テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル）
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    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
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    • G10L21/0208—Noise filtering

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Abstract

(57)【要約】 雑音抑制のために、スペクトラル減算フィルタリングが、スペクトラル減算フィルタリングは周波数領域においてブロック的な方法で計算されたスペクトラル減算利得関数の時間領域表現を用いて、時間領域においてサンプル的な方法で実行される。サンプル単位を基本として連続的に時間領域のフィルタリングを実行することにより、開示された方法と装置では、周波数領域を基本とするスペクトラル減算システムに関連したブロック処理遅延を回避する。その結果、開示された方法と装置は、非常に短い処理遅延が要求されるアプリケーションに非常に適している。定常的で低エネルギーな背景雑音だけが存在するアプリケーションでは、計算上の複雑さは初期化期間中に数多くの別々のスペクトラル減算利得関数を生成することにより低減される。各利得関数はいくつかの前もって定義された入力信号のクラスの１つ（例えば、いくつかの所定信号エネルギー範囲の１つ）に対して適しており、それ以後、入力信号特性が変化するまでそのいくつかの利得関数を固定する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 発明の技術分野 本発明は通信システムに関し、特に、通信信号の破壊的な背景雑音成分の影響
を軽減する方法と装置に関する。
【０００２】 発明の背景 今日の通信は多種多様な破壊的な可能性のある環境において行なわれており、
それ故に、現代の通信による解決策として、しばしばそのような環境を補償する
装備が備えられる。例えば、典型的なランドライン、或いは移動電話のマイクロ
フォンはしばしば、近接した場所にいる電話のユーザの声のみならず、あるかも
しれない近接した周りの背景雑音をもピックアップしてしまう。このことは、オ
フィスや自動車の中のハンドフリーな環境では特に真実である。そのような背景
雑音は通話相手のユーザによって悩ましいものであるか、或いは許容できないも
のでさえあるので、今日の多くの電話は雑音低減プロセッサを装備し、これが背
景雑音を抑制するようにしている一方、スピーカの声を歪なく通過させるように
している。そのような雑音低減プロセッサはしばしばスペクトラル減算の公知技
術に基づいており、その技術では雑音が入った音声信号のスペクトル成分が解析
され、貧弱な信号対雑音比をもつそれらの周波数成分は減衰させられる。例えば
、IEEE Trans. Acoust. Speech and Sig, Proc., 27:113-120, 1979のＳ．Ｆ．
ボール（S.F.Boll）による「スペクトラル減算を用いた音声における音響雑音の
抑制（Suppression of Acoustic Noise in Speech using Spectral Subtraction
）」を参照されたい。
【０００３】 雑音低減プロセッサを実現するとき、取り込まれてしまうかもしれない人為的
要素や遅延を最小化することは重要である。なぜなら、そのような人為的要素や
遅延は通話相手のユーザにとっては背景雑音と同じくらいうるさいものとなりえ
るからである。従って、上述の組み込まれた特許出願は従来のスペクトラル減算
技術と比較して信号歪を低くするスペクトラル減算雑音低減システムを開示して
いる。具体的には、係属中の出願第０９／０８４，３８７号は、ブロックを基本
にしたスペクトラル減算雑音低減プロセッサを開示しており、そのプロセッサで
信号フィルタリングが分散低減、分解能低減の利得関数フィルタを用いて周波数
領域において実行される。都合の良い事に、利得関数の次数は、周波数領域のフ
ィルタリングが、時間領域における真の非円形の畳み込みに対応するように選択
され、位相が利得関数に付加されてその利得関数が因果的となる。その結果、開
示された雑音低減プロセッサは、従来のスペクトラル減算技術と比較して、より
小さな全体的な人為的な要素とより小さなブロック内の不連続性しか持ちこまな
い。さらにその上、係属中の出願第０９／０８４，５０３号は、フィルタ利得関
数の分散をさらに低減し、そして、これにより全体的な人為的な要素が入り込む
ことを低減する技術を開示している。具体的には、フィルタ利得関数は、例えば
、雑音の入った音声信号のスペクトラル密度と雑音だけのスペクトラル密度との
間の測定された相違に依存して、複数ブロックにわたって平均化される。
【０００４】 出願第０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号の周波数領域のス
ペクトラル減算フィルタリング技術は、特に、ブロックを基本としたシステム（
例えば、公知の汎欧州テジタル移動電話方式或いはＧＳＭのようなシステムであ
り、そのシステムで、信号は定義によってサンプルブロック毎に処理される）の
環境ではうまく作用するが、それらの技術に関連したブロック処理回数は、極端
に短い信号処理遅延を要求するアプリケーションには適切でないかもしれない。
例えば、有線電話システムでは、信号遅延の最大許容範囲は、（標準的な８ＫＨ
ｚの電話のサンプリング率で１６サンプルに対応する）２ｍｓ（ミリ秒）ほどの
短さである。その結果、スペクトラル減算による雑音低減を実行する方法や装置
の改善が必要となる。
【０００５】 発明の要約 本発明は、雑音低減技術を備えることにより上述の、また、他の必要を達成す
る。その技術では、スペクトラル減算フィルタリングは周波数領域においてブロ
ック的な方法で計算されたスペクトラル減算利得関数の時間領域表現を用いて時
間領域においてサンプル的な方法で実行される。サンプル単位を基本として連続
的に時間領域のフィルタリングを実行することにより、開示された方法と装置で
は、周波数領域を基本とするスペクトラル減算システムに関連したブロック処理
遅延を回避できる。その結果、開示された方法と装置は、非常に短い処理遅延が
要求されるアプリケーションに非常に適している。さらにその上、スペクトラル
減算利得関数は、周波数領域において（例えば、上記の組み込まれた係属出願第
０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号の技術を用いて）ブロック
的な方法で計算されるので、全体的な人為的な要素が低減され、信号歪が小さく
、高品質な性能が維持される。定常的で低エネルギーな背景雑音だけが存在する
アプリケーションでは、計算上の複雑さは初期化期間中に数多くの別々のスペク
トラル減算利得関数を生成することにより低減される。各利得関数はいくつかの
前もって定義された入力信号のクラスの１つ（例えば、いくつかの所定信号エネ
ルギー範囲の１つ）に対して適しており、それ以後、入力信号特性が変化するま
でそのいくつかの利得関数を固定する。
【０００６】 代表的な実施形態では、雑音軽減プロセッサは、雑音の入った入力信号を時間
領域スペクトラル減算利得関数で畳み込み、雑音が軽減された出力信号を提供す
るよう構成された時間領域フィルタと、周波数領域スペクトラル減算利得関数を
雑音の入った入力信号の関数として計算するように構成されたスペクトラル減算
利得関数のプロセッサと、その周波数領域スペクトラル減算利得関数を変換する
ことにより、その時間領域スペクトラル減算利得関数を備えるように構成された
変換プロセッサとを含み、前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、数多
くの利用可能なスペクトラル減算利得関数から周波数領域スペクトラル減算利得
関数を選択する。例えば、そのスペクトラル減算利得関数のプロセッサは、初期
化期間中に、その利用可能なスペクトラル減算利得関数を生成し、それから、そ
の初期化期間後に、その利用可能なスペクトラル減算利得関数を固定する。その
結果、すぐ得られるスペクトラル減算利得関数は初期化後に連続的に再計算され
る必要はない。
【０００７】 代表的な実施形態に従えば、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数の夫々
は、数多くの雑音の入った入力信号の可能な分類の１つに対応する。例えば、そ
の雑音の入った入力信号は、数多くの前もって定義されたエネルギーレンジの１
つ内にある測定エネルギーレベルをもつものとして分類される。加えて、その利
用可能なスペクトラル減算利得関数は、初期化期間後に周期的に再生成されるか
、或いは、その雑音の入った入力信号の雑音成分の特性が変化するときに、再生
成される。その雑音成分の特性が変化したかどうかに関しての判断は、その雑音
成分のスペクトラルの内容の評価を測定することにより（例えば、擬似ランダム
な間隔で）なされる。
【０００８】 本発明の上述のまた他の特徴と利点とは、添付図面に示された図示した例を参
照して、これ以後詳細に説明される。当業者であれば、その説明される実施形態
は例示と理解のために備えられており、数多くの同等の実施形態がそこには意図
されていることを認識するであろう。
【０００９】 発明の詳細な説明 図１は本発明に従う代表的な雑音低減システム１００を描写したものである。
図示されているように、代表的なシステム１００は、遅延バッファ１１０、フレ
ームバッファ１２０、周波数領域スペクトラル減算利得関数プロセッサ１３０、
高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）プロセッサ１４０、及び時間領域スペクトラル
減算フィルタ１５０とを含んでいる。当業者であれば、以下に説明する図１のシ
ステム１００の種々のブロックの機能性は、実際のところ、汎用デジタルコンピ
ュータ、標準的なデジタル信号処理部品、及び1つ以上のアプリケーション専用
集積回路を含む種々の公知のハードウェア構成のいずれかを用いて実施される。
【００１０】 図１において、雑音の入った音声信号ｘ（ｎ）は遅延バッファ１１０の入力と
フレームバッファ１２０の入力とに結合される。遅延バッファ１１０の出力は、
時間領域スペクトラル減算フィルタ１５０の信号入力に結合され、フレームバッ
ファ１２０の出力は、周波数領域利得関数プロセッサ１３０の信号入力に結合さ
れる。利得関数プロセッサ１３０の出力はＩＦＦＴプロセッサ１４０の入力に結
合され、ＩＦＦＴプロセッサ１４０の出力は利得関数入力に結合される。フィル
タ１５０は雑音抑制音声信号ｙ（ｎ）を提供する。
【００１１】 動作において、雑音の入った音声信号ｘ（ｎ）の連続的なサンプル（例えば、
ニアエンドの背景雑音を含むニアエンドのマイクロフォン信号）が遅延バッファ
１１０とフレームバッファ１２０とにフィードされる。フレームバッファ１２０
は到来するサンプルを収集し、それらを利得関数プロセッサ１３０へと一度に１
フレーム、引き渡す（ここで、１フレームは整数Ｌ個の連続的な信号サンプルの
集合体であると理解される）。加えて、遅延バッファ１１０は調整可能な遅延ゼ
ロをＬ個のサンプルに導入し、遅延されたサンプルを一度に１個、時間領域スペ
クトラル減算フィルタ１５０へと引き渡す。スペクトラル減算フィルタ１５０は
連続的に遅延サンプルを一般的な時間領域スペクトラル減算利得関数ｇ〜 M（ｉ
）（ここで、Ｍは整数のサブフレーム長であり、ｉは以下に詳細に説明する整数
のフレームカウントである）で畳み込み、雑音が低減された音声信号ｙ（ｎ）を
提供する。Ｍ個のサンプルの時間領域利得関数ｇ〜 M（ｉ）はそれ故に、従来技
術で良く知られているように、時間領域フィルタ１５０の衝撃応答として考えら
れる。
【００１２】 本発明に従えば、時間領域利得関数ｇ〜 M（ｉ）は、フレーム毎に、利得関数
プロセッサ１３０とＩＦＦＴプロセッサ１４０とによって計算される。より具体
的には、各フレームｉに関して、利得関数プロセッサ１３０はフレームサンプル
ｘL（ｉ）を用いてＭ個の周波数領域スペクトラル減算利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）
を（後で詳細に説明するように）計算し、ＩＦＦＴプロセッサ１４０は周波数領
域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）を、時間領域フィルタ１５０の衝撃応答を更新する
（即ち、以前に存在していたフィルタ係数ｇ〜 M（ｉ−１）が新しく計算された
係数ｇ〜 M（ｉ）で置換される）ために用いられる対応する時間領域利得関数ｇ
〜 M（ｉ）に変換する。しかしながら、フィルタ１５０は連続的に一般的な利得
関数を用いて雑音の入った音声サンプルについて作用するので、雑音が抑制され
た出力ｙ（ｎ）と雑音の入った入力ｘ（ｎ）との間の信号遅延はだた遅延バッフ
ァ１１０とフィルタ１５０とによってのみ決定され、フレームバッファ１２０、
利得関数プロセッサ１３０、或いはＩＦＦＴプロセッサ１４０によって決定され
るのではない。
【００１３】 図１の代表的なシステム１００の上述した動作は、（上記の組み込まれた特許
出願第０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号のような）スペクト
ラル減算システムの動作とは対照となすものであり、そのシステムではフィルタ
リングは周波数領域において実行される。そのようなシステムにおいて、雑音の
入った音声サンプルのフレームの周波数領域での表現は、（時間領域における畳
み込みに対応する）周波数領域利得関数で乗算されて、その後に時間領域へと変
換して戻される、雑音が低減された出力信号の周波数領域での表現を提供する。
その結果、雑音の入った音声信号ｘ（ｎ）と雑音の低減された出力信号ｙ（ｎ）
の対応するサンプル間での遅延は、１フレーム期間（入力フレームにおける全サ
ンプルがともに処理されて対応する出力フレームを提供するので）＋全体的なフ
レーム処理時間（即ち、雑音の入った音声サンプルのフレームを時間領域から周
波数領域に変換し、それから周波数領域利得関数を計算し、周波数領域乗算を実
行し、そして、その結果を時間領域へと変換して戻すのに必要な時間）と同じ程
度である。
【００１４】 都合の良いことに、図１の代表的なシステムは、信号遅延が特定のアプリケー
ションに最善の結果が与えられるために設定されることを可能にしている。例え
ば、信号遅延がそれほど厳しくはないアプリケーションにおいて、遅延バッファ
１１０は１フレーム期間分の遅延を導入し、その結果、雑音の入った音声信号ｘ
（ｎ）の各サンプルが、そのサンプルに基づいて計算された利得関数を用いてフ
ィルタされるように設定される。そのようにすることは、上記組み込まれた出願
第０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号の動作と同等な動作を図
１のシステム１００にさせ、最適な音声品質を提供する。或いは、短い信号遅延
が重大なものであるアプリケーションにおいて、遅延バッファ１１０は遅延がほ
どんどないか、或いは遅延がないようにし、その結果、雑音の入った音声信号ｘ
（ｎ）の各サンプルが、直前のサンプルに基づいて計算された利得関数を用いて
フィルタされるように設定される。音声品質はすこし低下するかもしれないが、
極端に短い信号遅延が達成される。音声品質と音声遅延との間のトレードオフは
、各特定のアプリケーションに対して設計上の選択の問題である。
【００１５】 フィルタ１５０によって実行される時間領域フィルタリングは周波数領域フィ
ルタリングに相当することを保証するために、周波数領域スペクトラル減算利得
関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）を構築するときに注意が払われねばならない。周波数領域
利得関数を構築する（即ち、図１の利得関数プロセッサ１３０を実施する）適切
な方法が上述の組み込まれた出願第０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，
５０３号で詳細に説明されている。簡単に言うと、スペクトラル減算は、音声信
号と背景雑音とがランダムであり、相関がなく、互いに加算されて雑音の入った
音声信号ｘ（ｎ）を形成するという仮定の上に構築される。言い換えると、もし
、ｓ（ｎ）、ｗ（ｎ）、及びｘ（ｎ）が夫々、音声、雑音、及び雑音の入った音
声を表現する統計的に短時間では定常的な過程であるとすれば、 と、 である。ここで、ｆ∈［０，Ｎ−１］は１つの周波数の箱に対応する離散的変数
であり、Ｒ(・)（ｆ）はランダム過程のパワースペクトラル密度である。
【００１６】 短時間のスペクトラル密度は、例えば、公知のバートレット（Bartlett）方法
を用いて次のように評価される。 ここで、ＸL,p（ｉ）は、夫々がＭ個のデータサンプルをもつｐ個のサブフレー
ムをもったｉ番目の長さＬのフレームである。この計算方法は分散とともに結果
として得られるスペクトラムの周波数分解能を低減している。実際に、分散の低
減と分解能との間のトレードオフは設計上の選択の問題であり、実験ではＭ＝６
４の周波数の箱の分解能が通常は良い品質結果を提供していることを示した。
【００１７】 記載を単純化するために、 は、振幅スペクトラム評価として定義される。短時間雑音の振幅スペクトラムは
従って、以下の式によって音声休止期間中に評価される。 ここで、μは時間常数を平均化する指数である。音声休止を検出するため、従来
技術で良く知られているように、音声アクティビティ検出器（ＶＡＤ）が用いら
れる。
【００１８】 そのとき、周波数領域利得関数についての表現は以下のように与えられる。 ここで、κは減算の程度を制御し、ａは振幅或いはパワースペクトラル減算が
用いられるかどうかを制御する。従って、パラメータκとａの組み合わせにより
雑音低減量が制御される。
【００１９】 利得関数の多様性をさらに低減するために、生の（raw）周波数領域利得関数
ＧM（ｆ，ｉ）が適応的に平均化されて平滑化された周波数領域利得関数Ｇ− M（
ｆ，ｉ）を生成する。例えば、その適応は、雑音スペクトルと雑音の入った音声
スペクトルとの間のスペクトラルの相違に依存してなされる。そのようにするこ
とは、入力信号がより定常的になり、それによって定常的な雑音と低エネルギー
の音声に対して多様性が低減された利得関数を提供するので、その平均を増加さ
せる傾向になる。
【００２０】 短い遅延を伴う因果的なフィルタを容易にするために、最小位相が計算された
ゼロ−位相利得関数Ｇ− M（ｆ，ｉ）に課されて最終的な周波数領域利得関数Ｇ
〜 M（ｆ，ｉ）を生成する。例えば、これはヒルバート変換の関係を用いて実施
される。例えば、Ａ．Ｖ．オッペンハイム（Oppenheim）とＲ．Ｗ．シェーファ
ー（Schafer）による離散的時間信号処理（Discrete-Time Signal Processing）
、Prentice-Hall、Inter.Ed.,１９８９を参照されたい。
【００２１】 上述の周波数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）の計算は図２に描写されており、
そこで、代表的な周波数領域利得関数プロセッサ２００が、音声アクティビティ
検出器２１０、スペクトラム評価プロセッサ２２０、雑音平均化プロセッサ２３
０、周波数領域利得関数計算プロセッサ２４０、スペクトラム相違性解析器２５
０、適応型平均化プロセッサ２６０、及び位相プロセッサ２７０を含むように示
されている。図２の代表的な利得関数プロセッサ２００が用いられて、例えば、
図１の周波数領域利得関数プロセッサ１３０を実現するために用いられる。当業
者であれば、以下に説明する図２のシステム２００の種々のブロックの機能性は
、実際には、汎用デジタルコンピュータ、標準的なデジタル信号処理部品、及び
１つ以上のアプリケーション専用集積回路を含む、種々の公知のハードウェア構
成のいずれかを用いて実施されることを認識するであろう。
【００２２】 図２において、雑音の入った音声サンプルのフレームはスペクトラム評価プロ
セッサ２２０へ入力され、スペクトラム評価プロセッサ２２０の出力は切換え可
能に、音声アクティビティ検出器２１０の制御の下、雑音平均化プロセッサ２３
０の入力に結合される。スペクトラム評価プロセッサ２２０の出力はまた、雑音
平均化プロセッサ２３０の出力であるように、利得関数計算プロセッサ２４０と
スペクトラム相違性プロセッサ２５０の夫々の入力へと結合される。利得関数計
算プロセッサ２４０とスペクトラム相違性プロセッサ２５０の出力は、適応型平
均化プロセッサ２６０の各入力へと結合され、適応型平均化プロセッサ２６０の
出力は位相プロセッサ２７０の入力へと結合される。位相プロセッサ２７０は周
波数領域の利得関数を（例えば、図１のＩＦＦＴプロセッサ１４０への入力のた
めに）備える。
【００２３】 動作において、スペクトラム評価プロセッサ２２０は、雑音の入った音声信号
ｘ（ｎ）のｉ番目のフレームのスペクトラル密度の長さＭの評価Ｐ− x,M（ｆ，
ｉ）を生成する。加えて、音声休止中に、音声アクティビティ検出器２１０はス
ペクトラム評価プロセッサ２２０の出力を雑音平均化プロセッサ２３０に結合し
、そして雑音平均化プロセッサは（例えば、指数平均化を用いて）雑音の入った
スペクトラム評価を平均化する。音声休止中、スペクトラム評価プロセッサ２２
０の出力は、雑音だけのスペクトラル密度の評価であるので、雑音平均化プロセ
ッサ２３０は背景雑音ｗ（ｎ）のスペクトラル密度の平均評価Ｐ− w,M（ｆ，ｉ
）を提供する。
【００２４】 それから、利得関数計算プロセッサ２４０は雑音の入った音声スペクトラム評
価Ｐ− x,M（ｆ，ｉ）と平均雑音スペクトラム評価Ｐ− w,M（ｆ，ｉ）との両方を
、先に定義された経験的に決定されるパラメータａとκとに関連して用い、生の
周波数領域利得関数ＧM（ｆ，ｉ）を計算する。加えて、スペクトラム相違性プ
ロセッサ２５０はスペクトラム評価Ｐ− x,M（ｆ，ｉ）とＰ− w,M（ｆ，ｉ）との
相違の程度を判断するが、その相違の程度は適応型平均化プロセッサ２６０によ
って用いられ生の利得関数ＧM（ｆ，ｉ）を（例えば、可変メモリとともに指数
平均を用いて）平均し、平均化、或いは平滑化された利得関数Ｇ− M（ｆ，ｉ）
を備える（スペクトルの相違性に基づく利得関数の平均化の実施と利点とに関す
る付加的な詳細については上述の組み込まれた出願第０９／０８４，３８７号と
第０９／０８４，５０３号とを参照されたい）。これ以後、位相プロセッサ２７
０は平均化された利得関数Ｇ− M（ｆ，ｉ）に最小位相を課して、最終的な周波
数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）を提供する（利得関数位相を負わせることの実
施と利点とに関する付加的な詳細については上述の組み込まれた出願第０９／０
８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号とを再び参照されたい）。
【００２５】 一旦、最終的な周波数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）が計算されたなら、それ
は（例えば、図１のＩＦＦＴプロセッサ１４０によって）更新された時間領域利
得関数ｇ〜 M（ｉ）を（例えば、図１のフィルタ１５０について）提供するため
に変換される。上述のように、雑音が低減された出力信号ｙ（ｎ）は、雑音の入
った入力信号ｘ（ｎ）を一般の時間領域利得関数ｇ〜 M（ｉ）で以下のように畳
み込むことにより得られる。 経験的な調査研究によれば、観察されたフィルタリング遅延は通常は０〜８サ
ンプルの範囲にあることが示された。ここで、その遅延は（群遅延の測定は広帯
域音声信号のために用いられないので）時間軸に沿ったフィルタの質量中心とし
て定義される。κ＝０．７、ａ＝１、Ｌ＝２５６、及びＭ＝６４にパラメータを
セットすると、約１０ｄＢの雑音低減が得られる。
【００２６】 上述の技術は計算上複雑なものではないが、相対的に低エネルギー雑音だけが
予期される場合には、複雑さをさらに減らすことが実現される。特に、定常的な
低エネルギー雑音が音声信号を妨害するとき、経験的な調査研究によれば少数の
固定された利得関数だけが良好な音声品質を提供するのに必要であることが示さ
れた。言い換えると、夫々の利得関数は（例えば、高エネルギーの歌声、摩擦音
、停止音などに対応する信号エネルギーレベルに基づいて）同数の前もって定義
された信号分類の１つに具体的に適合されているのであるが、その有限な数の利
得関数の１つが一般的な信号クラス分けの決定に基づいて動的に選択される。そ
の結果、フィルタ利得関数の連続的な再計算が回避される。都合の良いことに、
本発明は適切なセットの固定的なフィルタ利得関数を確立、或いは抽出する方法
及び装置を提供している。
【００２７】 一般に、上述の利得関数計算技術はプロセッサの初期化期間中に用いられて、
固定されたフィルタ利得関数を生成する。即ち、初期化期間中の各フレームに関
して、雑音の入った音声信号が分類され、その信号による使用のために割当てら
れた利得関数が（例えば、上述のように計算された利得関数を用いて指数平均化
によって）トレーニング、或いは更新される。（例えば、小さな反復的な変化が
各クラスに割当てられた利得関数がもっとな定常状態に達したことを示すとき、
）初期化期間の終わりにおいて、利得関数は凍結され、これ以後、雑音の入った
音声信号をフィルタするために選択的に用いられる。言い換えると、各初期化以
降のフレームについて、雑音の入った音声信号が分類され、対応する固定的なフ
ィルタ利得関数が用いられてその雑音の入った音声をフィルタする。
【００２８】 都合の良いことに、固定されたフィルタ利得関数は、その信号特性が変化する
ときだけ（即ち、背景雑音が変化するとき）、再トレーニングされたり、或いは
抽出される必要がある。そのような雑音の変化は、音声休止時に、その雑音のス
ペクトラル波形の擬似ランダムテストによって（例えば、その雑音のスペクトラ
ル振幅の評価における変化を監視することにより）、検出される。或いは、現在
選択されている固定された利得関数と（例えば、上述した技術を用いて計算され
た）動的に計算された利得関数との間にあまりにも大きな相違が検出されるとき
に平均化を再び始めることにより、固定されたフィルタが再抽出される。さらに
その上、固定されたフィルタは、ある所定の或いは可変の割合で（例えば、毎秒
かなり多くの事象で）関数を平均化することを再び始めることにより再抽出され
る。
【００２９】 信号分類は数多くの方法で実行される。例えば、雑音の入った音声信号は、い
くつかの前もって定義されたエネルギーレベルの領域の１つに属するものとして
分類される。もしそうであるなら、雑音の入った音声信号ｘ（ｎ）のエネルギー
レベルｅ（ｎ）は以下に示す指数平均を用いて計算される。 ここで、γは平均時間常数或いはメモリである。信号エネルギークラスｅclass
（ｎ）はそのとき、以下のように決定される。 初期化中、各クラス毎の利得関数Ｇ− M（ｆ，ｔ，ｉ）（ｔ∈［０，Ｔ］）が
周波数領域において以下のように平均化される。 ここで、δtはクラス当りの平均時間常数であり、ＧM（ｆ，ｉ）は上述した生の
周波数領域利得関数である。
【００３０】 初期化後、特定の固定フィルタＧ− M（ｆ，ｔ，ｉ）は、それが設計された信
号クラスが検出されるときに選択される。フィルタリングの遅延を最小化するた
めに、最小位相が上述のようにそのフィルタに課されて最終的な周波数領域フィ
ルタＧ〜 M（ｆ，ｉ）を提供している。その最終的な周波数領域フィルタＧ〜 M（
ｆ，ｉ）は時間領域に変換されて所望の時間領域フィルタｇ〜 M（ｉ）を提供す
る。
【００３１】 例えば、図３の代表的な雑音低減システム３００を用いて、上述の固定フィル
タ技術が実施される。図示されているように、システム３００は、図１のフレー
ムバッファ１２０、ＩＦＦＴプロセッサ１４０、及び時間領域スペクトラル減算
フィルタ１５０とともに、信号分類プロセッサ３０５と代替スペクトラル減算利
得関数プロセッサ３３０とを含む。当業者であれば、以下に説明する、図３のシ
ステム３００の種々のブロックの機能性は、実際には、汎用デジタルコンピュー
タ、標準デジタル信号処理部品、及び１つ以上のアプリケーション専用集積回路
を含む種々の公知のハードウェア構成のいずれかを用いて実施されることを認識
するであろう。
【００３２】 図３において、雑音の入った音声信号ｘ（ｎ）はフレームバッファ１２０、信
号分類プロセッサ３０５、及び時間領域フィルタ１５０の夫々の入力に結合され
る。フレームバッファ１２０と信号分類プロセッサ３０５との出力は、代替利得
関数プロセッサ３３０の入力に結合され、利得関数プロセッサ３３０の出力はＩ
ＦＦＴプロセッサ１４０の入力へ結合される。ＩＦＦＴプロセッサ１４０の出力
は時間領域フィルタ１５０の利得関数入力へ結合され、そして、時間領域フィル
タ１５０は雑音が抑制された出力信号ｙ（ｎ）を提供する。
【００３３】 上位レベルでは、図３のシステム３００は図１のシステム１００のように作用
する。具体的には、時間領域フィルタ１５０は連続的に雑音の入った音声信号の
サンプルを処理する一方、フレームバッファ１２０は雑音の入った音声サンプル
を収集し、それらを一度に１フレーム、利得関数プロセッサ３３０へと受け渡す
。利得関数プロセッサ３３０はフレーム的な方法で周波数領域利得関数Ｇ〜 M（
ｆ，ｉ）を計算し、ＩＦＦＴプロセッサ１４０は周波数領域利得関数を変換して
、時間領域フィルタ１５０のタップを更新するために用いられる時間領域利得関
数ｇ− M（ｉ）を提供する。しかしながら、図１のシステム１００とは異なり、
図３のシステム３００は信号分類プロセッサ３０５を用いて、（例えば、上述の
エネルギーレベル分類方式に従って）いくつかの前もって定義されたクラスのい
ずれが最も良く現在の雑音の入った音声サンプルを記述しているのかを決定する
。それから、信号分類プロセッサ３０５はクラス番号（即ち、ｔ∈［０，Ｔ］）
を、フレーム的に上述のように（例えば、初期化期間中にはＴ個の固定フィルタ
を抽出し、これ以後は信号分類プロセッサの出力に基づいてＴ個の固定フィルタ
の内の適切な１つを選択することによって）周波数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ
）を計算する利得関数プロセッサ３３０が用いるために提供する。
【００３４】 図４は、図３の利得関数プロセッサ３３０を実施するのに用いられる代表的な
周波数領域利得関数プロセッサ４００を描写したものである。図示されているよ
うに、プロセッサ４００は、図２の音声アクティビティ検出器２１０とスペクト
ラム評価プロセッサ２２０と雑音平均化プロセッサ２３０と利得関数計算プロセ
ッサ２４０と位相プロセッサ２７０とともに、数多くのフィルタ抽出器４０５と
同数のフィルタ平均化プロセッサ４１５を含んでいる。当業者であれば以下に説
明する、図４のシステム４００の種々のブロックの機能性は、実際には、汎用デ
ジタルコンピュータ、標準的なデジタル信号処理部品、１つ以上のアプリケーシ
ョン専用集積回路を含む公知のハードウェア構成のいずれかを用いて実施される
ことを認識するであろう。
【００３５】 図４において、雑音の入った音声サンプルのフレームはスペクトラム評価プロ
セッサ２２０の入力に結合され、スペクトラム評価プロセッサ２２０の出力は切
換え可能に音声アクティビティ検出器２１０の制御の下、雑音平均化プロセッサ
２３０の入力に結合される。スペクトラム評価プロセッサ２２０の出力はまた、
雑音平均化プロセッサ２３０の出力のように、利得関数計算プロセッサ２４０の
入力に結合される。利得関数計算プロセッサ２４０の出力は切換え可能に（例え
ば、図３の信号分類プロセッサ３０５の出力に依存して）いくつかのフィルタ抽
出器４０５の１つに結合され、そして、フィルタ抽出器４０５各々の出力はいく
つかの平均化プロセッサ４１５の各々の入力に結合される。位相プロセッサ２７
０の入力は選択的に（例えば、また図３の信号分類プロセッサ３０５の出力に依
存して）平均化プロセッサ４１５の１つの出力に結合され、そして、位相プロセ
ッサ２７０は出力として周波数領域利得関数を提供する。
【００３６】 動作において、音声アクティビティ検出器２１０、スペクトラム評価プロセッ
サ２２０、雑音平均化プロセッサ２３０、及び利得関数計算プロセッサ２４０は
図２のシステム２００に関して上述したように機能する。しかしながら、図４の
システム４００において、スペクトラムに依存した指数的な利得関数の平均化は
用いられずに複数のフレームにわたる生の周波数領域利得関数を平滑化する。そ
の代わり、すぐに得られた周波数領域利得関数ＧM（ｆ，ｉ）が初期化期間中に
用いられて、上述したようにクラス毎の利得関数４０５から（例えば、信号分類
プロセッサ３０５によって備えられた信号分類番号ｔによって示されているよう
に）選択された１つを更新する。
【００３７】 具体的には、その選択されたフィルタ４０５に関連した平均化プロセッサ４１
５は指数関数的に以前に存在する選択フィルタ利得関数Ｇ− M（ｆ，ｔ，ｉ−１
）とともに今すぐに得られた周波数領域利得関数ＧM（ｆ，ｔ，ｉ）を平均して
更新された選択フィルタ利得関数Ｇ− M（ｆ，ｔ，ｉ）を提供する。従って、初
期化期間の終わりには、プロセッサ４００は抽出されたＴ個の固定的なフィルタ
利得関数Ｇ− M（ｆ，ｔ，ｉ）をもち、そして背景雑音の特性が変化しないなら
、さらなる更新は凍結される。初期化の後、適切な固定フィルタ利得関数Ｇ− M
（ｆ，ｔ，ｉ）は、信号分類プロセッサ３０５によって備えられた信号分類番号
に従って、単に選択されるだけである。
【００３８】 初期化期間中とその後、位相プロセッサ２７０は、図２に関して上述したよう
に、最小の位相を付加して、最終的な周波数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）を提
供する。それから、その最終的な周波数領域利得関数Ｇ〜 M（ｆ，ｉ）が（例え
ば、図３のＩＦＦＴプロセッサ１４０によって）変換され、（例えば、図３のフ
ィルタ１５０に関して）更新された時間領域利得関数ｇ〜 M（ｉ）を提供する。
前のように、雑音が低減された出力信号ｙ（ｎ）は、雑音の入った音声信号ｘ（
ｎ）を一般的な時間領域利得関数ｇ〜 M（ｉ）で畳み込むことによって得られ、
入力と出力との間の信号遅延は小さい（通常は約８サンプル）。
【００３９】 一般に、本発明はスペクトラル減算により短い遅延の雑音抑制を実行する方法
及び装置を提供する。代表的な実施形態において、信号フィルタリングは、周波
数領域においてフレーム的な方法で計算されるスペクトラル減算利得関数の時間
領域での表現を用いて、時間領域においてサンプル的な方法で実行される。最小
の位相が、時間領域への変換に先立って、周波数領域利得関数に課され、その結
果、対応する時間領域利得関数が因果的であり、最小のフィルタリング遅延だけ
が導かれる。その結果は、約１０ｄＢの典型的な信号対雑音比（ＳＮＲ）の改善
があり約８サンプルの典型的な遅延が入り込むだけで良好な音質の雑音軽減とな
る。そのような遅延は有線電話システムにおける許容遅延範囲内にうまく入るも
のである。計算上の複雑さは低エネルギーで長時間にわたり定常的な雑音環境で
は固定フィルタのセットを抽出して用いることにより軽減される。そのような場
合、信号対雑音比の改善は通常、良好な音質を保って、おおよそ６〜１０ｄＢで
あり、入り込む遅延は再び、おおよそ８サンプルである。
【００４０】 当業者であれば、本発明はここで例示の目的のために説明された特定の代表的
な実施形態に限定されるものではなく、数多くのこれに替わる実施形態もまた予
期されることを認識するであろう。例えば、本発明はハンドフリー電話に適用す
るという環境において説明されたが、当業者であれば本発明の教示するところは
、特定の信号成分を抑止することが望ましい何らかの信号処理アプリケーション
にも等しく適用可能であることを認識するであろう。それ故に本発明の範囲は、
前述の説明というよりはむしろ、ここに添付した請求の範囲によって定義され、
その請求の範囲の意味と一貫している全ての同等物が本発明の範囲に含められる
ことが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に従う代表的な雑音低減システムのブロック図である。
【図２】 図１のシステムにおいて用いられる代表的なスペクトラル減算利得関数プロセ
ッサのブロック図である。
【図３】 本発明に従う別の雑音低減システムのブロック図である。
【図４】 図３のシステムにおいて用いられる代表的な利得関数プロセッサのブロック図
である。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１３年５月４日（２００１．５．４）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】 出願第０９／０８４，３８７号と第０９／０８４，５０３号の周波数領域のス
ペクトラル減算フィルタリング技術は、特に、ブロックを基本としたシステム（
例えば、公知の汎欧州テジタル移動電話方式或いはＧＳＭのようなシステムであ
り、そのシステムで、信号は定義によってサンプルブロック毎に処理される）の
環境ではうまく作用するが、それらの技術に関連したブロック処理回数は、極端
に短い信号処理遅延を要求するアプリケーションには適切でないかもしれない。
例えば、有線電話システムでは、信号遅延の最大許容範囲は、（標準的な８ＫＨ
ｚの電話のサンプリング率で１６サンプルに対応する）２ｍｓ（ミリ秒）ほどの
短さである。その結果、スペクトラル減算による雑音低減を実行する方法や装置
の改善が必要となる。 米国特許第４，６３０，３０５号には、スペクトラル利得の変調による出力で
雑音の抑制された音声信号を生成するために、その入力において利用可能な雑音
の入った音声信号に音声品質改善を実行する雑音抑制システムとともに使用する
自動利得セレクタが記載されている。そのチャネル利得コントローラは、チャネ
ル利得変調器への適用のために、個々のチャネル利得値からなる変調信号を生成
する。特定の利得テーブルセットが、入力信号の全体的な平均背景雑音レベルの
ようなマルチチャネル雑音パラメータに応答して、セレクタスイッチと雑音レベ
ル量子化器によって複数の利得テーブルの１つから自動的に選択される。
───────────────────────────────────────────────────── 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） Ｇ１０Ｌ 21/02 Ｇ１０Ｌ 9/00 Ｆ (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ， ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ， ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，Ｋ Ｐ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ， ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，Ｓ Ｇ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 クラエッソン， イニヴァル スウェーデン国 ダルビュ エス−240 10， ヘレスタトスヴェーゲン 59 Ｆターム(参考） 5B056 BB11 BB28 HH00 HH01 5D015 EE05 5K027 BB07 DD18 HH03

Claims (30)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 雑音の入った入力信号を時間領域スペクトラル減算利得関数で
    畳み込み、雑音が軽減された出力信号を提供するよう構成された時間領域フィル
    タと、 周波数領域スペクトラル減算利得関数を前記雑音の入った入力信号の関数とし
    て計算するように構成されたスペクトラル減算利得関数のプロセッサと、 前記周波数領域スペクトラル減算利得関数を変換することにより、前記時間領
    域スペクトラル減算利得関数を備えるように構成された変換プロセッサとを有し
    、 前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、数多くの利用可能なスペクト
    ラル減算利得関数から前記周波数領域スペクトラル減算利得関数を選択すること
    を特徴とする雑音軽減プロセッサ。
  2. 【請求項２】 前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、初期化期間中
    に、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を生成することを特徴とする請求
    項１に記載の雑音軽減プロセッサ。
  3. 【請求項３】 前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、初期化期間後
    に、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を固定することを特徴とする請求
    項２に記載の雑音軽減プロセッサ。
  4. 【請求項４】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数の夫々は、前記雑音
    の入った入力信号の数多くの可能性のあるクラスの１つに対応することを特徴と
    する請求項１に記載の雑音軽減プロセッサ。
  5. 【請求項５】 前記雑音の入った入力信号は、前記雑音の入った入力信号の測
    定エネルギーのレベルに従って分類されることを特徴とする請求項４に記載の雑
    音軽減プロセッサ。
  6. 【請求項６】 前記雑音の入った入力信号は、数多くの前もって定義されたエ
    ネルギーレベルの範囲の１つ内にある測定エネルギーレベルをもつものとして分
    類されることを特徴とする請求項５に記載の雑音軽減プロセッサ。
  7. 【請求項７】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数は、前記初期化期間
    後に周期的に再生成されることを特徴とする請求項３に記載の雑音軽減プロセッ
    サ。
  8. 【請求項８】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数は、前記雑音の入っ
    た入力信号の雑音成分の特性が変化するときに、再生成されることを特徴とする
    請求項３に記載の雑音軽減プロセッサ。
  9. 【請求項９】 前記雑音成分の特性が変化したかどうかに関しての判断は、前
    記雑音成分のスペクトラルの内容の評価を測定することによりなされることを特
    徴とする請求項８に記載の雑音軽減プロセッサ。
  10. 【請求項１０】 前記雑音成分のスペクトラルの内容は、擬似ランダムな間隔
    でテストされることを特徴とする請求項９に記載の雑音軽減プロセッサ。
  11. 【請求項１１】 通信信号の雑音成分を抑制する方法であって、 前記通信信号を時間領域スペクトラル減算利得関数で畳み込み、雑音が抑制さ
    れた出力信号を提供する工程と、 前記通信信号の値に依存して、数多くの利用可能なスペクトラル減算利得関数
    から周波数領域スペクトラル減算利得関数を選択する工程と、 前記選択された周波数領域スペクトラル減算利得関数を変換して、前記時間領
    域スペクトラル減算利得関数を備える工程とを有することを特徴とする方法。
  12. 【請求項１２】 初期化期間中に、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数
    を生成する工程をさらに有することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記初期化期間後に、前記利用可能なスペクトラル減算利得
    関数を固定する工程をさらに有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 雑音の入った入力信号を分類する工程をさらに有し、 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数の夫々は、前記雑音の入った入力信
    号の数多くの可能性のあるクラスの１つに対応することを特徴とする請求項１１
    に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記雑音の入った入力信号は、前記雑音の入った入力信号の
    測定エネルギーのレベルに従って分類されることを特徴とする請求項１４に記載
    の方法。
  16. 【請求項１６】 前記雑音の入った入力信号は、数多くの前もって定義された
    エネルギーレベルの範囲の１つ内にある測定エネルギーレベルをもつものとして
    分類されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を、前記初期化期
    間後に周期的に再生成する工程をさらに有することを特徴とする請求項１３に記
    載の方法。
  18. 【請求項１８】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を、前記雑音の入
    った入力信号の雑音成分の特性が変化するときに、再生成する工程をさらに有す
    ることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記雑音成分の特性が変化したかどうかに関しての判断は、
    前記雑音成分のスペクトラルの内容の評価を測定することによりなされることを
    特徴とする請求項１８に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記雑音成分のスペクトラルの内容は、擬似ランダムな間隔
    でテストされることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 ニアエンドの音を受信し、対応するニアエンド信号を備える
    マイクロフォンと、 前記ニアエンド信号の雑音信号を抑止するように構成されたスペクトラル減算
    プロセッサとを有し、 前記スペクトラル減算プロセッサは、 前記ニアエンド信号を時間領域スペクトラル減算利得関数で畳み込み、雑
    音が軽減されたニアエンド信号を提供するよう構成された時間領域フィルタと、 周波数領域スペクトラル減算利得関数を数多くの利用可能なスペクトラル
    減算利得関数から選択するように構成されたスペクトラル減算利得関数のプロセ
    ッサと、 前記周波数領域スペクトラル減算利得関数を変換することにより、前記時
    間領域スペクトラル減算利得関数を備えるように構成された変換プロセッサとを
    有することを特徴とする電話機。
  22. 【請求項２２】 前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、初期化期間
    中に、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を生成することを特徴とする請
    求項２１に記載の電話機。
  23. 【請求項２３】 前記スペクトラル減算利得関数のプロセッサは、前記初期化
    期間後に、前記利用可能なスペクトラル減算利得関数を固定することを特徴とす
    る請求項２２に記載の電話機。
  24. 【請求項２４】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数の夫々は、前記ニ
    アエンド信号の数多くの可能性のあるクラスの１つに対応することを特徴とする
    請求項２１に記載の電話機。
  25. 【請求項２５】 前記ニアエンド信号は、前記ニアエンド信号の測定エネルギ
    ーのレベルに従って分類されることを特徴とする請求項２４に記載の電話機。
  26. 【請求項２６】 前記ニアエンド信号は、数多くの前もって定義されたエネル
    ギーレベルの範囲の１つ内にある測定エネルギーレベルをもつものとして分類さ
    れることを特徴とする請求項２５に記載の電話機。
  27. 【請求項２７】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数は、前記初期化期
    間後に周期的に再生成されることを特徴とする請求項２３に記載の電話機。
  28. 【請求項２８】 前記利用可能なスペクトラル減算利得関数は、前記ニアエン
    ド信号の雑音成分の特性が変化するときに、再生成されることを特徴とする請求
    項２３に記載の電話機。
  29. 【請求項２９】 前記雑音成分の特性が変化したかどうかに関しての判断は、
    前記雑音成分のスペクトラルの内容の評価を監視することによりなされることを
    特徴とする請求項２８に記載の電話機。
  30. 【請求項３０】 前記雑音成分のスペクトラルの内容は、擬似ランダムな間隔
    でテストされることを特徴とする請求項２９に記載の電話機。
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