JP2003510665A - 適応フィルタリングアルゴリズムを用いるデエッサーのための装置および方法 - Google Patents

適応フィルタリングアルゴリズムを用いるデエッサーのための装置および方法

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JP2003510665A JP2001527479A JP2001527479A JP2003510665A JP 2003510665 A JP2003510665 A JP 2003510665A JP 2001527479 A JP2001527479 A JP 2001527479A JP 2001527479 A JP2001527479 A JP 2001527479A JP 2003510665 A JP2003510665 A JP 2003510665A
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Abstract

(57)【要約】 非所望部分すなわちノイズ部分（１１８）を有する入力信号（１１０）からの出力オーディオ信号のリアルタイム作成のための方法および装置である。当該システムは、適応検出フィルタ（１２０）を用いることにより入力信号の前記非所望部分（１１８）を検出して、前記入力信号の前記非所望部分を低減する。前記非所望部分の低減は、非所望信号の圧縮、前記信号の前記非所望部分の引き算、または前記非所望部分が、もはや検出されなくなるまで、出力信号を削除すること、によって行なわれる（１２６）。該システムは、とりわけ、シビラントのような高周波数で且つ高振幅の音を発見すべく設計される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （技術分野） 本発明は、概して入力オーディオ信号からのノイズ部分すなわち非所望信号部
分の除去に関する。より詳細には、この発明は、増幅器、楽器、およびそれに類
似したものに用いるための英語における発音された文字「ｓ」の音のノイズ部分
の除去に属する。
【０００２】 （背景技術） オーディオすなわち音響システムについての典型的な問題は、信号フィードバ
ックに結びつく高ピッチのスクリーチ音である。例として、マイクロフォンの傍
で増幅システムを通して聴衆に対して語りかける人を考慮されたい。マイクロフ
ォンは、その人のスピーチ（言葉）をピックアップ（採取）して、音波をアナロ
グオーディオ信号に変換する。このアナログオーディオ信号は、それから、増幅
器に伝送されて、スピーカーシステムに送られる。高振幅、高周波数の信号がス
ピーカーに送信されると、この信号は、マイクロフォンによってピックアップさ
れて、それから増幅器を介して伝送され、スピーカーに戻される。この循環性パ
ターンは、継続し、そして結果として生ずる音は、通常の場合は、フィードバッ
クに結びつく高ピッチのスクリーチ音である。このフィードバックループは、話
し言葉における「エス」音によって引き起こされ得る。この「エス」音は、シビ
ラントとしても知られている。
【０００３】 従来技術は、言語音は、有声音、摩擦音、および破裂音の３つの別個のクラス
、に系統立てられ得る。この分類は、刺激の形態に基づいている。声道内のいく
つかの点において狭搾を形成し、そして乱流を生じさせるべく充分に高い速度に
おいて前記狭搾を通して空気を押し進めることは、無声摩擦音を生じさせる。
【０００４】 無声摩擦音は、概して本質的に高周波数である。この言語音のクラスにシビラ
ントが含まれる。シビラントは、「エス」音として一般的に知られている。シビ
ラントは、主として１ｋＨｚを超える鋭い振幅上昇を有する高周波成分から構成
されている。エネルギーの大部分は、４ｋＨｚから１０ｋＨｚの領域内に収まっ
ている。
【０００５】 シビラントの高周波数高振幅の性質は、オーディオ設備においてしばしば重大
な問題を引き起こし得る。問題は、ライブ音、レコーディング、および放送を含
むオーディオ工学技術の全ての分野において発生する。特定の問題は、増幅器の
クリッピングおよびＦＭ音声伝送におけるオーバーモジュレーションを含んでい
る。
【０００６】 シビラントにより引き起こされる問題を解決する過去の方法は、圧縮およびイ
コライゼーション（ＥＱ）を含んでいる。これらの方法は、限定された応用には
適しているが、もしもこれらの解法が選択的に使用されなければ、それらは、オ
ーディオ信号の不必要な処理を引き起こし得る。
【０００７】 シビラントにより引き起こされる問題に対するこれらの過去の解法の一例は、
周波数依存圧縮、すなわちデエッサーとして一般に知られているもの、を用いる
ことである。大抵のデエッサーは、シビラント周波数帯域におけるいかなる音も
圧縮を生じさせるようにセットアップされた、サイドチェーン付きイコライザー
（ＥＱ）を有する圧縮器からなっている。これらのプロセッサーは、概して有効
であるが、ＥＱによって検出されるシビラント周波数帯域内に生ずる、シンバル
のような、他の信号をも圧縮してしまう。
【０００８】 過去の研究においては、いかなるダイナミックな処理も生ずる前にシビラント
を最初に検出するために検出フィルタが用いられている。検出のためのこれらの
従来技術アルゴリズムは、リアルタイムで行なうことがあまりに計算的に困難で
あり、いずれもハードウェアベースでなされている。
【０００９】 この発明は、リアルタイム処理にてシビラントを検出し且つ除去するためのデ
ィジタル適応技法をもたらす。この発明は、望ましくないシビラント信号を検出
し、そして入力信号の修正を望まれない信号部分に制限するためのディジタルア
ルゴリズムを提供する。したがって、本発明は、該非所望信号を認識し且つフィ
ルタするための検出および推定の両方のフィルタの使用法を教示する。
【００１０】 （発明の開示） 本発明は、非所望信号すなわちノイズ部分を有する入力信号からクリーン出力
オーディオ信号のリアルタイム作成のための方法および装置を教示する。システ
ムは、高分解能適応検出フィルタを用いることにより入力信号の前記非所望部分
を検出し、そして該入力信号の前記非所望部分を低減する。前記非所望部分の低
減は、前記非所望信号の圧縮、前記信号の前記非所望部分の引き算、または前記
非所望部分が、もはや検出されなくなるまで、出力信号を削除すること、によっ
て行なわれる。該システムは、とりわけ、シビラントのような高周波数で且つ高
振幅の音を発見すべく設計される。
【００１１】 本発明の一つの実施形態においては、非所望信号部分は、入力信号を非所望部
分の例と比較することにより検出される。この比較は、比較をあらわす類似性値
を生成するために使用される。もしも類似性値が予め設定された閾値を超えたな
らば、そのときは該システムは検出信号を出力するであろう。前記例は、異なる
音声パラメーターまたは年齢、性別、主たる言語、および地理的な方言の影響の
ような人間の話し言葉に影響を及ぼす他の要因に従って変化する多数の例を保持
する非所望信号データベースから選択されても良い。
【００１２】 該比較は、到来するデータストリームを非所望信号部分のモデルすなわち例に
対して比較する高分解能検出フィルタを用いて行なわれる。
【００１３】 一つの実施形態においては、システムは、通常は、非所望部分に結びつく限定
された周波数領域を圧縮することによって非所望信号部分を低減する。信号修正
ユニットは、周波数領域を選択的に取り扱う周波数圧縮を行なう。該システムは
、また、適応ノイズキャンセル推定フィルタによって非所望部分の周波数領域を
フィルタリングすることによって非所望部分を低減するための第２の方法も許容
する。非所望信号部分を低減するための第３の方法は、入力信号から部分推定値
を引き算することによる。これらの方法は、信号から、シビラントすなわち非所
望部分を部分的なまたは完全な除去のために使用され得る。
【００１４】 他の実施形態においては、非所望信号部分検出装置は、コンピュータープログ
ラムを動作させるためのコンピューターシステムを利用する。前記プログラムは
、シビラントデータベースから選択された非所望信号例を使用する。代案として
、前記非所望信号例は、入力音声特性によって、信号発生器を用いて生成されて
も良く、そのため該信号発生器が処理のためのシビラント例を作成するであろう
。前記非所望信号例は、それから信号比較器において用いられ、該信号比較器で
は、該非所望信号と入力信号とのリアルタイム比較が類似性値を生成するために
使用される。前記類似性値は、前記非所望信号部分と前記入力信号との間の類似
性をあらわす。閾値検出器は、前記類似性値を閾値レベルに対して比較し、そし
て前記類似性値が前記閾値を超えたときに修正信号を生成する。それから、信号
修正ユニットは、修正信号が検出されたときに、前記入力信号を修正する。
【００１５】 シビラントすなわち非所望信号例は、非所望信号のデータベースから選択され
ても良い。前記非所望信号は、入力信号の既知の特性に基づいて選択されても良
い。したがって、シビラント例は、多数の音声の物理的特性を表し得る。このや
り方において、前記シビラント例は、前記入力信号を作成する人の音声特性に従
って選択され得る。
【００１６】 （発明を実施するための最良の形態） この発明は、非所望すなわちノイズ信号部分を有する入力信号からの出力オー
ディオ信号のリアルタイム作成のための方法、システム、および装置を開示する
。入力オーディオ信号は、音響音声信号のディジタル信号表現である。前記オー
ディオ信号は、非所望高振幅高周波数部分を含んでいる。高振幅、高周波数部分
は、音響音声デバイスにおける装備問題、共鳴信号、またはフィードバック信号
を引き起こし得るシビラント信号に類似した信号である。当該システムは、高分
解能適応検出フィルタを利用することによって、この入力オーディオ信号の非所
望部分を検出し、そして入力信号の非所望部分を低減する。前記非所望部分の低
減は、前記非所望信号の圧縮、前記信号の前記非所望部分の引き算、または前記
非所望部分が、もはや検出されなくなるまで、出力信号を削除すること、によっ
て行なわれる。該システムは、とりわけ、音響音声増幅デバイスにおけるフィー
ドバック効果を低減するために、シビラントまたは他の高周波数で且つ高振幅の
音を発見するように設計される。
【００１７】 信号およびノイズ 推計学的な信号およびノイズ処理からなるリニアフィルタリングシステムは、
次の式
【数１】
【数２】 によって表現され得る。
【００１８】 この発明の解説の目的のために、式１における入力信号ｒ（ｔ）は、「Ｂｕｔ
ｉｔ’ｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ」という文である。前記入力信号ｒ（ｔ）のグラ
フが、図１に示されている。この入力信号におけるノイズは、「Ｉｔ’ｓ」にお
ける「ｓ」および「ｐｏｓｓｉｂｌｅ」における「ｓｓ」からなっている。この
ノイズは、図２に示されたような「ｓ」の時間領域表現においても見られ得る。
【００１９】 シビランスは、人間の話し言葉における自然発生であるので、「ｓ」音をもっ
ていない入力信号を得ることは不可能である。したがって、前記「エス」音の非
所望ノイズ部分を含まない現実的な入力信号を得ることはできない。この理由の
ために、我々は、図２に示されるようなノイズ信号ｓ（ｔ）の推定を用いる。本
発明は、２００の個人からの実際のシビラントサンプルをスムージングすること
により作成され、非所望部分例としても知られる、シビラント例を用いる。各人
物はシビラントを話し、そしてそのシビラントは記録され且つ他の個人からのシ
ビラント信号と組み合わされる。これらのシビラントの組み合わせは、スムーズ
シビラントとして知られるシビラントノイズについて矛盾のない信号ベースを結
果として生ずる。実際のシビラント例を利用するための代案として、非所望信号
例は、信号発生器を用い、そして適切な特性を入力することによって、生成され
ても良く、そのため前記信号発生器は、処理のためのシビラント例を作成するで
あろう。非所望部分例のために信号発生器を利用することによって、異なる信号
が、異なる話し言葉および音声の特徴について生成され得る。前記発生器は、話
者の年齢、性別、そして物理的特性のような事項を含む異なる入力パラメーター
を前記発生器が利用するためにセットアップされ得て、そのため、該信号発生器
がシビラントの異なるタイプまたはスタイルに適応し得る。選択された非所望シ
ビラント部分は、それから話者の音声または物理的特性に従って選択されても良
い。我々は、非所望信号部分の例を得たからには、この非所望部分が、入力信号
内において検出されるはずである。
【００２０】 検出フィルタ オーディオ信号において一般的な関心のある問題は、ノイズ中の信号または信
号中のノイズの検出である。マッチトフィルタ、高分解能フィルタ、および反転
フィルタの３つの一般的な検出フィルタがある。これらは、式３−マッチトフィ
ルタ、式４−高分解能フィルタ、そして式５−反転フィルタにおいて数学的に示
されている。
【数３】
【数４】
【数５】
【００２１】 式３は、マッチト検出フィルタを示しており、そしてそれは、古典的検出フィ
ルタとしても知られている。マッチト検出フィルタは、信号またはノイズが検出
されたときには、ナローパルスを送出する。マッチト検出フィルタは、信号位相
とは逆の、位相を導入する。それゆえ、期待される信号と類似する全ての信号の
出力スペクトル成分は、同位相となるであろう。このことは、信号が生じたとき
にナローパルスを生じさせる。
【００２２】 式５は、反転検出フィルタを示している。反転検出フィルタは、検出フィルタ
のうち最も単純なものである。信号のみが、そしてノイズなしに、印加されたと
きに、インパルスが出力される。式６が満足されない限り、大きな誤差が、この
フィルタ内に導入される。
【数６】
【００２３】 前記マッチト検出フィルタおよび前記反転フィルタと対照的に、式４に示され
る高分解能検出フィルタは、最も有用なフィルタである。それは、ｓ（ｔ）＋ｎ
（ｔ）と同様な信号が印加されたときに、ナローパルスを出力する。高分解能検
出フィルタは、非相関ウィーナー推定フィルタと組み合わされた反転検出フィル
タである。
【００２４】 推定フィルタ 推定フィルタは、適応フィルタの他の共通の形態である。フィルタを最適化す
るために、出力誤差は最小化されるべきである。このことは積分二乗誤差を解析
することによって達成される。
【数７】
【００２５】 但し、ｅ（ｔ）＝ｄ（ｔ）−ｃ（ｔ）。この式において、ｄ（ｔ）は、望まし
い信号であり、そしてｃ（ｔ）−ｈ（ｔ）ｒ（ｔ）は、該フィルタの出力である
。これは、式８として示される周波数領域式に操作され且つ変換されても良い。
【数８】
【００２６】 もしも、式１および式２が仮定されると、そのときは式８は、結果として相関
ウィーナー推定フィルタとなる。
【数９】 予想オペランドＥ｛｝は、統計的最適フィルタを得るために使用される。
【００２７】 もしも、信号およびノイズが、非相関であり、そして式９においてゼロ平均を
持てば、そのときは、伝達関数は、減小し非相関ウィーナー推定フィルタとなる
。このことは、式１０に示されている。
【数１０】 もしも、前記入力が、高いＳＮＲを有していれば、該フィルタは、１に収束する
し、もしもそれが非常に低いならば、それは１／｜Ｎ（ｊω）｜２に収束する。
【００２８】 フィルタ分類 前節において論じられた検出および推定フィルタは、全て信号およびノイズの
演繹的知識を仮定している。不幸なことに、これらはめったに利用できない。
【００２９】 理想的なフィルタは、クラス１：信号およびノイズが既知；クラス２：信号ま
たはノイズが既知；クラス３：信号およびノイズが未知の３つのクラスに分けら
れる。クラス２およびクラス３においては、スペクトル推定が使用されるべきで
ある。式１１および式１２を用いれば、クラス２の推定がなされ得る。
【数１１】
【数１２】
【００３０】 クラス３のフィルタは、信号推定を達成するためにスムージングまたは周波数
領域の平均化を用いる。式１３は、可能性のある信号推定を示している。
【数１３】
【００３１】 先に述べたように、我々は、演繹的に我々の信号を知らない。それゆえ、クラ
ス２のアルゴリズムが、このプロセッサにおいて使用されるであろう。
【００３２】 アルゴリズム デエッサーが達成される多くの既製品は、実際まさしく圧縮器である。多くの
ケースにおいて、高周波イコライゼーションブーストは、圧縮器の利得低減制御
回路に挿入され、シビラント範囲の周波数が圧縮を生じる。先の節において、我
々は、これらのシステムにおける明白な欠陥を議論した。
【００３３】 我々の問題を解決するための一つの方法は、適応検出フィルタを用いることで
あり、そしてシビランスが生じたときに信号を圧縮するのみとすることである。
周波数領域において圧縮をすることが良いことではあるが、それによって、我々
は、シビラントが生じた周波数帯域に対し我々のダイナミックな処理を限定し得
る。ブロック図は、図３に示される。このアルゴリズムは、ブロック処理が行な
われるであろうことを仮定している。
【００３４】 高分解能検出フィルタを使用することは、図４における出力を生成する。本発
明が何故閾値検出器を利用するかは、図４から非常に明白である。定期的に生起
する低レベルスパイクは、入力信号に含まれるバックグラウンドノイズである。
このバックグラウンドノイズは、非所望信号例に結びつくフィードバックまたは
他の問題を生じさせるには充分でない。それゆえ、入力信号は、バックグラウン
ドノイズに結びつけられるこの低レベル信号の効果を低減するために修正される
必要はない。また、検出フィルタが、信号と非所望部分との間の比較の類似性に
従った振幅を有するパルスを出力する方法も図４に示されている。このように、
検出信号は、どの位多量の信号が存在するかに相関する振幅を持つであろう。こ
の例においては、非所望信号部分を検出し、且つシステムの問題を生じない低振
幅信号を無視するために０．０７または−２３ｄＢの閾値が、使用された。いか
なる検出フィルタもこれらの信号を作成するのに使用され得るけれども、この応
用については、高分解能検出フィルタが他のフィルタを超えて有効であることが
分った。したがって、検出信号出力の振幅は、非所望信号部分の影響を低減する
ために入力信号が修正されるべきときに制御すべく閾値検出器によって処理され
る。
【００３５】 図３は、閾値検出によって制御されるスイッチを示している。もしも、シビラ
ントすなわち非所望信号部分が検出されると、周波数領域の圧縮が作動状態とな
る。この文献のために、計算を単純化するために４ｋＨｚと１０ｋＨｚの間に限
定された構成が用いられている。この圧縮の効果は、図５に示されている。図１
に示された入力信号に対して比較されたときに「ｓ」信号がどれだけ低減されて
いるかに留意されたい。さらに精巧な圧縮アルゴリズムが結果をより一層改善し
得ることも想像される。
【００３６】 先に説明された信号圧縮のための代替的な方法が、入力信号からシビラントを
完全に推定するために使用され得る。理想的なフィルタはシビラント音を完全に
除去してしまい、そしてそのことは真に我々が必要とすることではないので、こ
のことは、実際の例においては完全に望ましいわけではない。しかしながら、説
明的な目的で、この機能を実行するためのアルゴリズムが、図６に示されている
。
【００３７】 圧縮アルゴリズムを利用する代わりに、この方法は、非所望信号部分を推定す
るためにアクティブノイズ制御（ＡＮＣ）推定フィルタを利用している。この推
定値は、それから非所望信号部分の影響を除去または顕著に低減するために入力
信号から引き算される。
【００３８】 この例においては、相関ウィーナーＡＮＣフィルタが使用されている。これは
式１４に示されている。ＡＮＣ推定フィルタは、本質的に１−Ｈｅｓｔに等しい
。
【数１４】
【００３９】 このシステムの出力は、ノイズを完全には除去しないが、その振幅を相当量低
下させる。このことは、式１５に示されたように信号推定において使用されるス
ケーリングファクタｋにほとんど依存している。
【数１５】 このファクターは、推定することが困難である。保証するために、クラス３の標
準（分母）が使用され得る。
【００４０】 パフォーマンス計測 使用される信号の性質は、信号の演繹的な知識を我々が持つことを許容しない
。この理由のために、正常なパフォーマンス計測は、実際に適用され得ない。こ
の問題を解決するために、ノイズ対ノイズ比が作成された。シビランスを含む信
号ｒ（ｔ）の選択は、既知のノイズｎ（ｔ）と比較される。これは原信号に対し
てなされ、そしてここに２つのアルゴリズムが定義される。その公式は、式１６
に示される。
【数１６】 ここで、Σは、ｍ＝１からＮである。その結果は以下に示される。
【表１】
【００４１】 ＮＮＲが望まれるように低下することは明白である。このことは、オリジナル
に対して比較されたノイズエネルギーが低下することを我々に教えてくれる。も
しも、シビラントノイズの一般的な推定が使用されることとなるならば、このア
ルゴリズムはさらに一層良好に実行されるであろうと思われる。最も効果的な技
法が、使用されている極度に限定的な構成に帰属する圧縮アルゴリズムを用いて
見出された。
【００４２】 実施形態 図面の図６は、ディジタル入力オーディオ信号１１０における非所望信号を検
出するために使用される信号検出および処理装置１００の概念図を示している。
本発明のこの実施形態は、マイクロフォン１１２およびアナログ−ディジタルコ
ンバータ１１４によって生成されるようなディジタル入力信号１１０を受ける。
この入力信号は、それから、出力オーディオ信号１１６を作成すべく非所望信号
部分の影響を除去または減小させるために処理される。非所望信号部分は、検出
フィルタ１２０によって非所望部分の例１１８に対して入力信号１１０を比較す
ることによって検出される。この比較は、比較をあらわす類似性値を生成するた
めに用いられる。もしも、閾値検出器１２２が、予め設定された閾値を前記類似
性値が超えることを発見したら、そのときは、該閾値検出器１２２は、修正信号
１２４を出力するであろう。この修正信号１２４は、出力信号１１６を作成する
ために入力信号の非所望部分の影響を低減する非所望部分低減器１２６を付勢す
る。この非所望部分低減器は、信号修正ユニット１２６としても知られる。この
出力信号１１６は、それからディジタル−アナログコンバータ１２８によってア
ナログ信号に戻し変換され、そしてスピーカーを駆動すべく増幅器１３０によっ
て増幅される。この方法においては、全体の処理においてフィードバックの効果
を低減するための低減された非所望信号部分を有する音波１３１が生成される。
【００４３】 図６に示されるように、シビラント例１１８としても知られる、非所望信号部
分１１８は、多数の例１１８を保持する非所望信号データベースから選択されて
も良い。例１１８は、異なる音声パラメーター、または、年齢、性別、主たる言
語、および地理的または方言の影響のような人間の話し言葉に影響する他のファ
クター、に従って変化する。
【００４４】 検出フィルタ１２０によって行なわれる検出フィルタ比較は、非所望信号部分
のモデルすなわち例１１８に対して到来するデータ信号１１０ストリームを比較
する高分解能検出フィルタを用いて行なわれる。
【００４５】 非所望部分低減器１２６は、通常非所望部分に結びつけられる限定された周波
数領域を圧縮することにより、非所望信号部分を低減する。このように、低減器
１２６は、周波数領域を選択的に取り扱うであろう周波数圧縮を行なう。シビラ
ントの影響を低減するために有効な周波数領域は、４ｋＨｚと１０ｋｈｚの間の
周波数を含むように選択され得る。したがって、信号修正ユニット１２６は、周
波数領域を選択的に取り扱う周波数圧縮を行なう。
【００４６】 圧縮に対する代案は、非所望部分を低減するための第２の方法を利用すること
により信号修正ユニット１２６における実施について提供される。この第２の方
法は、入力信号１１０から非所望部分の周波数領域をフィルタリングすることに
よって非所望部分を低減する。第３の方法は、非所望信号部分がもはや検出され
なくなるまで出力信号をオフにスイッチングすることによって利用され得る。し
かしながら、この方法は、ここに説明された音声処理の例については最高である
と思われる。これらの方法は、信号１１０からシビラントすなわち非所望部分の
部分的なまたは完全な除去のために使用され得る。
【００４７】 他の実施形態において、信号装置１００は、コンピュータープログラムを動作
させるためのコンピューターシステムを利用する。該プログラムは、シビラント
データベースから選択される非所望信号例１１８を使用する。前記非所望信号例
は、それから、非所望信号例１１８と入力信号１１０のリアルタイム比較が類似
性値１２１を生成するために使用される信号比較器１２０としても知られている
検出フィルタ１２０に使用される。類似性値１２１は、非所望信号部分１１８と
入力信号１１０の間の類似性をあらわす。閾値検出器１２２は、前記類似性値を
閾値レベルに対して比較し、そして類似性値１２１が前記閾値を超えたときに修
正信号１２４を生成する。信号修正ユニット１２６は、それから、修正信号１２
４が検出されたときに、入力信号１１０を修正する。
【００４８】 シビラントすなわち非所望信号例１１８は、非所望信号のデータベース１３４
から選択されても良い。非所望信号例１１８は、入力信号１１０の既知の特性に
基づいて選択されても良い。このように、シビラント例１１８は、多数の音声の
物理的特性の代表となり得る。この方法において、シビラント例１１８は、入力
信号１１０を作成している人の音声特性に従って選択されて良い。
【００４９】 以下の、マットラブ言語で書かれた、コンピュータープログラムは、前記シビ
ラント検出およびフィルタリングを行なうためにプログラムされたアルゴリズム
を説明している。このプログラムは、フィルタリングアルゴリズムが利用されて
いるので、説明的な目的のために含められた、圧縮アルゴリズムも含んでいるが
、「％」シンボルで行を始めることによりプログラムの動作を書き出されている
。
【００５０】 前記プログラムは、変数を初期化し、且つ信号を通すためのループをセットア
ップすることによって始めている。システムは、既知の長さの信号を通すべくプ
ログラムされているが、しかしながら、これが既知の長さの一定の入力ストリー
ムを進行させるように容易に修正され得ることも想像される。
【００５１】 高分解能検出フィルタは、それから滑らかなシビラントとマッチするものを見
付けるべく入力信号上で進行される。類似性値は、それから、入力信号とマッチ
するものの間のマッチの相対的なレベルを割り当てる。この類似性値は、それか
ら、それが閾値を超えたかどうかを判定すべく監視され、そして閾値を超える類
似性値に応答して検出信号が生成される。もしも、この類似性が、閾値を超える
と、そのときは該システムは、非所望信号部分をフィルタ除去するであろう。随
意的な圧縮フィルタも示されている。このシステムは、それから信号の次のセク
ションを処理するためにリセットする。
【００５２】 ここに示されるように、信号処理のために適応フィルタを使用することに著し
い能力がある。非常に少ない演繹的情報によって、我々は、信号をフィルタする
ことができ、そのような方法で、ノイズを検出し且つそれをフィルタリングアウ
トする。ここに論じられたアルゴリズムは、現存する技術に対して極端な改善を
生み出すために使用され得る。検出フィルタを利用することによって、ダイナミ
ック処理の量が、入力信号にシビラント信号が存在するときに効力を生ずるのみ
とするように、低減され得る。このように、適応フィルタは非常に有用であり、
そしてオーディオ技術におけるそれらの使用は、無限であることは明らかである
。
【００５３】 したがって、適法フィルタリングアルゴリズムを使用するデエッサーのための
新規で且つ有用な装置および方法の本発明の特定の実施形態についてのみ説明さ
れているけれども、そのような言及が、ここで特許請求の範囲内に記載した通り
のことを除きこの発明の範囲において限定として解釈されることを意図するもの
ではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、「Ｂｕｔ ｉｔ’ｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ」という文についての入力信
号のグラフである。
【図２】 図２は、「ｓ」音の時間領域表現である。
【図３】 図３は、圧縮アルゴリズムのブロック図である。
【図４】 図４は、高分解能検出フィルタの出力のグラフである。
【図５】 図５は、入力信号への検出および圧縮アルゴリズムの結果のグラフである。
【図６】 図６は、検出および推定アルゴリズムのブロック図である。
【図７】 図７は、非所望信号部分の影響を低減するために使用される信号処理装置のブ
ロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (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，ＭＺ，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，ＢＺ，Ｃ Ｈ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ， ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，Ｋ Ｇ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ， ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，Ｓ Ｄ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ， ＺＷ

Claims (26)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 非所望部分を有する入力信号から出力音響信号のリアルタイ
    ム作成のための方法であって、 高分解能検出フィルタによって前記入力信号の前記非所望部分を検出すること
    と、 一旦前記非所望部分が検出されると、前記出力信号を形成すべく前記入力信号
    の前記非所望部分を低減することと を具備する方法。
  2. 【請求項２】 前記非所望部分は、高周波数および高振幅により特徴付けら
    れる請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記非所望部分は、シビラントである請求項１に記載の方法
    。
  4. 【請求項４】 上述における検出することは、 非所望部分例を提供することと、 前記入力信号と前記非所望部分例とを比較することと、 前記比較をあらわす類似性値を生成することと、 前記類似性値が閾値を超えるときに検出信号を出力することと を具備する請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】 上述における提供することは、 データベースに複数の部分例を提供することと、 前記非所望部分例として使用するために、前記複数から一つの部分例を選択す
    ることと を有する請求項４に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記複数の部分例は、異なる音声パラメーターについての複
    数のシビラントを含む請求項５に記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記比較することは、高速フーリエ変換および高分解能検出
    フィルタを用いる請求項５に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記低減することは、前記入力信号を圧縮することを含む請
    求項１に記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記圧縮することは、前記非所望部分の周波数領域に限定さ
    れる請求項８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記低減することは、前記非所望部分の周波数領域をフィ
    ルタリングすることを含む請求項１に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記低減することは、前記入力信号から部分推定を引き算
    することを含む請求項１に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 入力信号における非所望信号部分を検出するための装置で
    あって、 非所望信号部分例を含む非所望信号部分データベースと、 前記入力信号と前記非所望信号部分例とを比較し且つ前記非所望信号部分と前
    記入力信号との間の類似性をあらわす類似性値を生成するための信号比較器と、 前記類似性値を閾値と比較し且つ修正信号を生成するための閾値検出器と、 前記修正信号の生成時に前記信号を修正するための信号修正ユニットと を具備する装置。
  13. 【請求項１３】 前記非所望信号部分データベースは、複数の非所望信号部
    分例を含む請求項１２に記載の装置。
  14. 【請求項１４】 前記非所望信号部分例は、前記複数から前記入力信号の特
    性に基づいて選択される請求項１２に記載の装置。
  15. 【請求項１５】 前記複数の非所望信号部分例は、音声の物理的特性を代表
    している請求項１２に記載の装置。
  16. 【請求項１６】 前記比較器は、フィルタである請求項１２に記載の装置。
  17. 【請求項１７】 前記フィルタは、高分解能検出フィルタである請求項１２
    に記載の装置。
  18. 【請求項１８】 前記信号比較器は、前記入力信号と前記非所望信号部分と
    を比較するための なる式で特徴付けられる高分解能検出フィルタを用いる請求項１２に記載の装置
    。
  19. 【請求項１９】 前記閾値は、ほぼ２３ｄＢである請求項１２に記載の装置
    。
  20. 【請求項２０】 前記信号修正ユニットは、スイッチを含む請求項１２に記
    載の装置。
  21. 【請求項２１】 前記信号修正ユニットは、周波数圧縮を行なう請求項１２
    に記載の装置。
  22. 【請求項２２】 前記周波数圧縮は、周波数領域を選択的に取り扱う請求項
    １２に記載の装置。
  23. 【請求項２３】 前記周波数領域は、４ｋＨｚから１０ｋＨｚの間である請
    求項１２に記載の装置。
  24. 【請求項２４】 前記フィルタは、適応ノイズキャンセル推定フィルタであ
    る請求項１２に記載の装置。
  25. 【請求項２５】 前記信号修正ユニットは、前記信号から非所望信号部分推
    定値を引き算する請求項１２に記載の装置。
  26. 【請求項２６】 前記非所望信号部分は、前記信号から完全に除去される請
    求項１２に記載の装置。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6717537B1 (en) * 2001-06-26 2004-04-06 Sonic Innovations, Inc. Method and apparatus for minimizing latency in digital signal processing systems
US20080002832A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-03 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Methods of detecting an abnormal operation of processing apparatus and systems thereof
EP2649742A4 (en) * 2010-12-07 2014-07-02 Empire Technology Dev Llc DIFFERENCES OF DIGITAL AUDIO IMPRESSIONS FOR MEASURING EXPERIENCE QUALITY FROM END TO END
WO2012128679A1 (en) * 2011-03-21 2012-09-27 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and arrangement for damping dominant frequencies in an audio signal
US9502050B2 (en) 2012-06-10 2016-11-22 Nuance Communications, Inc. Noise dependent signal processing for in-car communication systems with multiple acoustic zones
CN104737475B (zh) 2012-06-10 2016-12-14 纽昂斯通讯公司 针对具有多个声学区域的车载通信系统的风噪声检测
US9805738B2 (en) 2012-09-04 2017-10-31 Nuance Communications, Inc. Formant dependent speech signal enhancement
US9613633B2 (en) 2012-10-30 2017-04-04 Nuance Communications, Inc. Speech enhancement
EP3038106B1 (en) 2014-12-24 2017-10-18 Nxp B.V. Audio signal enhancement
US10867620B2 (en) * 2016-06-22 2020-12-15 Dolby Laboratories Licensing Corporation Sibilance detection and mitigation

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100189961B1 (ko) 1992-04-09 1999-06-01 윤종용 잡음 제거 장치
US5574791A (en) 1994-06-15 1996-11-12 Akg Acoustics, Incorporated Combined de-esser and high-frequency enhancer using single pair of level detectors
JP3039342B2 (ja) 1995-11-13 2000-05-08 富士ゼロックス株式会社 画像形成装置の消音装置および消音方法
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