JP2004029674A - 雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】少ない情報量で原音に近い雑音信号の伝送すること。
【解決手段】窓掛け部１０１は、雑音を含む入力音声信号を所定時間単位（フレーム）で分割してハニングウインドウ等を利用した窓掛け処理を行い、窓掛け処理後の入力音声信号をＦＦＴ部１０２に出力する。ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出し、抽出されたノイズベースの振幅情報を振幅量子化部１０５に出力する。振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【選択図】 図１
【解決手段】窓掛け部１０１は、雑音を含む入力音声信号を所定時間単位（フレーム）で分割してハニングウインドウ等を利用した窓掛け処理を行い、窓掛け処理後の入力音声信号をＦＦＴ部１０２に出力する。ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出し、抽出されたノイズベースの振幅情報を振幅量子化部１０５に出力する。振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置に関し、特に通信装置に用いて好適な雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声符号化の前処理として用いられる雑音抑圧は、低レート符号化の品質改善にとって重要である。しかし、低ＳＮ比である騒音環境下において雑音を抑圧する場合、雑音抑圧により生じた音声歪や残留雑音は、符号化及び復号化を通して不自然に聞こえる問題点がある。
【０００３】
この問題を解決する方法として、入力信号を音声と雑音に分離して各々符号化して伝送し、この符号化した信号を復号した後、復号化した音声と雑音を加算して入力信号を再生する方法がある。この方法を用いることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話の実現が期待されている。
【０００４】
上記に示す音声と雑音を分離して符号化する手法、および雑音符号化手法の一例として、特開平１１−２４２４９９号公報及び特開２０００−９９０９６号公報に記載されているものがある。特開平１１−２４２４９９号公報及び特開２０００−９９０９６号公報に記載されている雑音信号符号化手法は、分離後の雑音信号に対して、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて帯域分割し、帯域毎の平均化された雑音スペクトル振幅成分を符号化する手法である。
【０００５】
この手法は、全ての帯域の平均化した雑音スペクトルの振幅情報を伝送するので多くの伝送情報量が必要になる。そこで、少ない情報量で全ての帯域の平均化した雑音スペクトルの振幅情報を伝送する場合、分割する帯域の数を少なくする必要がある。この結果、分割する帯域の数を少なくすると周波数分解能が悪くなる。
【０００６】
また、雑音の振幅情報のみを用いて符号化及び復号化を行うので、ある周波数成分に雑音のエネルギーが集中し、かつ振幅値の変化が少ない雑音、例えば、車内ノイズや計算機ノイズなどに対して、原音に近い雑音の再生が難しい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の装置においては、少ない情報量で原音に近い雑音信号の符号化及び復号化することが難しいという問題がある。
【０００８】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、少ない情報量で効率よく原音に近い雑音信号の伝送を可能とする雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の雑音信号符号化装置は、入力音声スペクトルのノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、前記ノイズベースを間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する抽出手段と、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００１０】
この構成によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１１】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、雑音エネルギーの多い周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔を雑音エネルギーの少ない周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔より小さくしてノイズベース振幅情報を抽出する構成を採る。
【００１２】
この構成によれば、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出し、大きなエネルギーの雑音信号が集中する周波数領域の情報を用いてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１３】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数間隔について低周波数領域における周波数間隔を高周波数領域における周波数間隔より小さくする構成を採る。
【００１４】
この構成によれば、大きなエネルギーの雑音信号が低周波数領域に集中する特性を利用して、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１５】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域における振幅の最大値をノイズベース振幅情報とする構成を採る。
【００１６】
この構成によれば、抽出されたノイズベースの振幅値をその近傍の周波数における振幅値と比較し、最大値をノイズベース振幅値として抽出することにより、聴感上では重要と思われるエネルギーの高いノイズベースの振幅情報を抽出することができ、よりよい雑音品質を再生することができる。
【００１７】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、複数の周波数領域からそれぞれ少なくとも一つの周波数のノイズベース振幅情報を抽出する構成を採る。
【００１８】
この構成によれば、間引きされたノイズベースに対して、複数の周波数領域に分割し、各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を伝送することで、雑音信号符号化すべき情報量を大きく低減することができる。
【００１９】
本発明の雑音信号符号化装置は、ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００２０】
本発明の雑音信号符号化装置は、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００２１】
これらの構成によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００２２】
本発明の雑音信号符号化装置は、ノイズベースに基づいて雑音の特性を推定する雑音特性推定手段と、前記特性に基づいて推定するノイズベースの移動平均値を決定する移動平均係数計算手段と、を具備し、ノイズベース推定手段は、前記移動平均値を用いてノイズベースを平均化して推定する構成を採る。
【００２３】
この構成によれば、ノイズベースの時間的変動の大きさに応じてノイズベースの移動平均係数の値を調整することによって、雑音の種類により異なる雑音スペクトルの時間的変動特性を反映できるノイズベース振幅情報の抽出ができ、実際の雑音に近い特性の雑音信号の符号化を行うことができる。
【００２４】
本発明の雑音信号復号化装置は、ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２５】
本発明の雑音信号復号化装置は、上記の雑音信号符号化装置において符号化されたノイズベースの振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２６】
これらの構成によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、これらの構成によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを直交変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００２７】
本発明の雑音信号復号化装置は、乗算手段は、振幅が最も大きいノイズベースの周波数領域について、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する構成を採る。
【００２８】
本発明の雑音信号復号化装置は、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化手段と、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２９】
これらの構成によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【００３０】
本発明の雑音信号符号化プログラムは、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する間引きステップと、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３１】
この構成によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００３２】
本発明の雑音信号符号化プログラムは、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、振幅が最も大きいノイズベースの振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出ステップと、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出ステップと、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出ステップと、前記位相を量子化する位相量子化ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３３】
この構成によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００３４】
本発明の雑音信号復号化プログラムは、ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース情報を補間するノイズベース補間ステップと、ランダムな位相を生成する乱数位相生成ステップと、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３５】
この構成によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００３６】
本発明の雑音信号復号化プログラムは、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化ステップと、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３７】
この構成によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【００３８】
本発明の雑音信号符号化・復号化方法は、符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出し、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成し、復号化側において、前記ノイズベース情報を補間し、ランダムな位相を生成し、補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算するようにした。
【００３９】
この方法によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００４０】
また、この方法によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、この方法によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００４１】
本発明の雑音信号符号化・復号化方法は、符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値をノイズベース最大振幅値として抽出し、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出し、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出し、復号化側において、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力するようにした。
【００４２】
この方法よれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００４３】
また、この方法によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
本発明者は、雑音を符号化する場合、全ての帯域の雑音スペクトルの情報を伝送することにより多くの伝送情報量が必要になることに着目し、本発明をするに至った。
【００４５】
すなわち、本発明の骨子は、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することである。
【００４６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。図１の雑音信号符号化装置１００は、窓掛け部１０１と、ＦＦＴ部１０２と、ノイズベース推定部１０３と、間引き処理部１０４と、振幅量子化部１０５とから主に構成される。
【００４７】
窓掛け部１０１は、雑音を含む入力音声信号を所定時間単位（フレーム）で分割してハニングウインドウ等を利用した窓掛け処理を行い、窓掛け処理後の入力音声信号をＦＦＴ部１０２に出力する。
【００４８】
ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。具体的には、ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号にＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、音声信号を周波数領域に変換する。そして、ＦＦＴ部１０２は、得られた音声スペクトル信号をノイズベース推定部１０３に出力する。
【００４９】
ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号の周波数振幅スペクトル（以下、「ノイズベース」という）を推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを間引き処理部１０４に出力する。
【００５０】
以下、ノイズベース推定部１０３の詳細な動作について説明する。最初に、ノイズベース推定部１０３は、各周波数成分において、ＦＦＴ部１０２から出力された音声スペクトル信号と前フレームのノイズベースを比較する。
【００５１】
そして、ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトル信号と前フレームのノイズベースの差が予め設定された閾値を超える場合は、フレームに音声成分が含まれていると判別し、ノイズベースの更新を行わない。また、ノイズベース推定部１０３は、この差が予め設定された閾値を超えない場合は、フレームに音声成分が含まれていないと判別し、ノイズベースの更新を行う。
【００５２】
具体的には、まず、周波数成分ｋにおける入力音声パワースペクトル を式（１）を用いて計算する。
【００５３】
【数１】
ここで、ｋは、周波数成分を特定する番号を示す。また、Ｒｅ｛Ｄｆ（ｋ）｝は、ＦＦＴ後の入力音声スペクトルＤｆ（ｋ）の実数部を示し、Ｉｍ｛Ｄｆ（ｋ）｝は、ＦＦＴ後の入力音声スペクトルＤｆ（ｋ）の虚数部を示す。また、ＨＢはＦＦＴ変換長を示す。
【００５４】
そして、ノイズベース推定部１０３は、式（２）を用いてフレーム番号ｍ、周波数成分ｋにおけるノイズベースを推定する。
【００５５】
【数２】
ここで、Ｎｂａｓｅ（ｍ−１，ｋ）は前フレームにおけるノイズベースの推定値を示す。また、αは、ノイズベースの移動平均係数であり、Θｂａｓｅは、音声と非音声を識別する閾値である。
【００５６】
このように、ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルからノイズベースを推定して間引き処理部１０４に出力する。
【００５７】
間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出し、抽出されたノイズベースの振幅情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【００５８】
具体的には、間引き処理部１０４は、以下の式（３）を用いて予め設定された間引き周波数間隔 でノイズベースの振幅情報を抽出する。
【００５９】
【数３】
ここで、Ｄは、ノイズベースの振幅を抽出する周波数成分を示す。例えば、Ｄ＝１０は、１０個の周波数成分毎に１個のノイズベースの振幅値を抽出することを意味する。また、Ｎｂａｓｅ ｄｅｃ（ｎ）は、間引きされたノイズベースの振幅情報を示す。また、Ｎは、間引き後のノイズスペクトル振幅の個数であり、Ｎ＝ＨＢ／（２・Ｄ）から求められる。
【００６０】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００６１】
雑音信号符号化装置１００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの間引きについて説明する。
【００６２】
図２は、ノイズベースの一例を示す図である。図２において、破線は、間引き前のノイズベースを示し、実線は、間引きしたノイズベースを示す。また、点線は、ノイズベースの線形補間処理を示す。なお、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。
【００６３】
ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルの破線で示されるノイズベースを推定する。このノイズベース情報を全て使用する場合、大きな情報量となる。
【００６４】
そこで、間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出する。図２の実線は、１０個の周波数成分毎に振幅情報を抽出したノイズベースである。振幅量子化部１０５は、この抽出されたノイズベースの振幅情報を量子化する。抽出されたノイズベースは、間引きされた分、情報量が少なくなっている。
【００６５】
復号側では、この抽出されたノイズベースに線形補間処理等の間引きした部分を補う処理を行い、ノイズベースを復元する。
【００６６】
次に、復号側について説明する。図３は、本実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図である。図３の雑音信号復号化装置３００は、ノイズベース情報復号器３０１と、ノイズベース補間部３０２と、乱数位相生成器３０３と、乗算器３０４と、ＩＦＦＴ部３０５とから主に構成される。
【００６７】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果をノイズベース補間部３０２に出力する。
【００６８】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅復号情報に基づいて間引きされたノイズベース振幅値に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを乱数位相生成器３０３に出力する。
【００６９】
具体的には、ノイズベース補間部３０２は、以下の線形補間の式（４）を用いて間引きされたノイズベース振幅情報の補間処理を行う。
【００７０】
【数４】
ここで、Ｎｂａｓｅ ｉｎｔ（ｍ，ｋ）は、ノイズベースを線形補間した結果である。また、Ｎｂａｓｅ ｉｎｔ（０）＝０とする。
【００７１】
乱数位相生成器３０３は、ランダムに位相を生成し、生成した位相情報を乗算器３０４に出力する。
【００７２】
乗算器３０４は、ノイズベース補間部３０２において復元されたノイズベースと乱数位相生成器３０３から生成された乱数位相と乗算して雑音信号のスペクトルを再構成する。そして、乗算器３０４は、再構成した雑音信号のスペクトルをＩＦＦＴ部３０５に出力する。
【００７３】
ＩＦＦＴ部３０５は、乗算器３０４から出力された雑音信号のスペクトルに逆フーリエ変換を行い、得られた雑音復号信号を出力する。具体的には、ＩＦＦＴ部３０５は、雑音信号のスペクトルにＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、スペクトル信号を雑音復号信号に変換する。
【００７４】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、入力信号から雑音情報のみを含むノイズベースの推定を行い、このノイズベースに対して間引き処理を行うことによって、少ない情報量でノイズベースの振幅情報を符号化することができる。
【００７５】
また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００７６】
そして、本実施の形態の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、符号化側で入力信号から推定したノイズベースに対して間引き処理を行い、復号側で間引きしたノイズベースに基づいてノイズベースを補間することにより、少ない情報量で原音に近い雑音信号の伝送を可能とすることができる。
【００７７】
（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。但し、図１と同一の構成となるものについては、図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。図４の雑音信号符号化装置４００は、非均等間引き処理部４０１を具備し、雑音の特性を考慮して、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する点が、図１の雑音信号符号化装置と異なる。
【００７８】
図４において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１に出力する。
【００７９】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【００８０】
具体的には、非均等間引き処理部４０１は、雑音のエネルギーは通常低周波数領域に集中する特性を利用して、低周波数領域において、スペクトルから情報を抽出する周波数間隔を小さくし、高周波数領域において、スペクトルから情報を抽出する周波数間隔を大きくする。
【００８１】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００８２】
雑音信号符号化装置４００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。
【００８３】
次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの間引きについて説明する。図５は、ノイズベースの一例を示す図である。図５において、破線は、間引き前のノイズベースを示し、実線は、間引きしたノイズベースを示す。また、点線は、ノイズベースの線形補間処理を示す。なお、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数（周波数成分の番号、×４０００／２５６（＝１５．６２５）Ｈｚ）を示す。
【００８４】
ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルの破線で示されるノイズベースを推定する。このノイズベース情報を全て使用する場合、大きな情報量となる。
【００８５】
図５の破線のノイズベースにおいて、５０番目の周波数成分（＝約７８１Ｈｚ）未満の周波数領域では、ノイズベースの振幅が大きい、すなわちエネルギーが大きい。そして、５０番目の周波数成分（＝約７８１Ｈｚ）以上の周波数領域では、ノイズベースの振幅が小さい、すなわちエネルギーが小さい。
【００８６】
そこで、非均等間引き処理部４０１は、ノイズベースの振幅の大きい低周波数領域においてノイズベースを抽出する周波数間隔を小さくし、ノイズベースの振幅の小さい高周波数領域においてノイズベースを抽出する周波数間隔を大きくする。図５の実線は、振幅情報を抽出したノイズベースである。
【００８７】
振幅量子化部１０５は、この抽出されたノイズベースの振幅情報を量子化する。抽出されたノイズベースは、間引きされた分、情報量が少なくなっている。
【００８８】
復号側では、この抽出されたノイズベースに線形補間処理等の間引きした部分を補う処理を行い、ノイズベースを復元する。雑音信号符号化装置４００により符号化された雑音信号は、実施の形態１の雑音信号復号化装置３００と同様に構成により復号化できる。
【００８９】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、大きなエネルギーの雑音信号が低周波数領域に集中する特性を利用して、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００９０】
具体的には、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの振幅情報の抽出において、ノイズベース情報を抽出する周波数間隔について雑音エネルギーの多い周波数領域における周波数間隔を雑音エネルギーの少ない周波数領域における周波数間隔より小さくすることにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００９１】
（実施の形態３）
実施の形態３では、ノイズベース情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域の中で振幅が最も大きいノイズベースを抽出し、この振幅値を符号化するノイズベースの振幅情報とする例について説明する。
【００９２】
図６は、本発明の実施の形態３に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。但し、図１または図４と同一の構成となるものについては、図１または図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。図６の雑音信号符号化装置６００は、振幅選択部６０１を具備し、ノイズベース情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域の中で振幅が最も大きいノイズベースを抽出し、この最大値を符号化すべきノイズベースの振幅情報とする点が、図４の雑音信号符号化装置と異なる。
【００９３】
図６において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１と振幅選択部６０１に出力する。
【００９４】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅選択部６０１に出力する。
【００９５】
振幅選択部６０１は、非均等間引き処理部４０１で抽出されたノイズベース振幅値とその近傍の周波数における振幅値を比較し、振幅が最大である振幅値を抽出する、そして、振幅選択部６０１は、抽出した振幅値をノイズベース振幅値として振幅量子化部１０５に出力する。
【００９６】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００９７】
雑音信号符号化装置６００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の比較の一例について説明する。
【００９８】
振幅選択部６０１は、周波数成分ｋにおける間引きされたノイズベースの振幅値は、周波数成分ｋ−１およびｋ＋１におけるノイズベースの振幅値と比較して、そのうちの最大値を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【００９９】
以下、３つの例を用いて振幅値の比較及び抽出について説明する。図７は、ノイズベースの一例を示す図である。図７において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図７において、周波数成分ｋの振幅値７０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値７０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値７０３とを比較した場合、周波数成分ｋの振幅値７０１が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋの振幅値７０１を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１００】
図８は、ノイズベースの一例を示す図である。図８において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図８において、周波数成分ｋの振幅値８０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値８０３とを比較した場合、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１０１】
図９は、ノイズベースの一例を示す図である。図９において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図９において、周波数成分ｋの振幅値９０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値９０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３とを比較した場合、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１０２】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、抽出されたノイズベースの振幅値をその近傍の周波数における振幅値と比較し、最大値をノイズベース振幅値として抽出することにより、聴感上では重要と思われるエネルギーの高いノイズベースの振幅情報を抽出することができ、よりよい雑音品質を再生することができる。
【０１０３】
なお、本実施の形態の雑音信号符号化装置は、実施の形態２の雑音符号化装置と同様に、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する例に適用しているが、抽出するノイズベースの周波数間隔は、特に限定されない。例えば、図１の雑音信号符号化装置１００と組み合わせて適用しても良い。
【０１０４】
（実施の形態４）
図１０は実施の形態４に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図４と共通する構成については図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１０５】
図１０の雑音信号符号化装置１０００は、周波数分割部１００１と順次更新部１００２を具備し、各周波数領域における符号化すべきノイズベース情報から各符号化時間単位で更新する情報を順次選択して出力する点が、図４と異なる。
【０１０６】
図１０において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１に出力する。
【０１０７】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【０１０８】
周波数分割部１００１は、間引き処理を行ったノイズベース情報を、少なくとも二つ以上の所定の周波数領域で分割し、各周波数領域のノイズベース振幅情報を順次更新部１００２に出力する。
【０１０９】
順次更新部１００２は、分割された各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し振幅量子化部１０５に出力する。
【０１１０】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【０１１１】
雑音信号符号化装置１０００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の抽出手順の一例について説明する。
【０１１２】
図１１は、ノイズベースの一例を示す図である。図１１において縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。周波数分割部１００１は、所定の周波数領域を低周波数領域と高周波数領域に分割し、順次更新部１００２は、各周波数領域において、間引きされたノイズベースに対して１個ずつのノイズベースの振幅情報を抽出する。
【０１１３】
すなわち、図１１に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１１０１〜１１０９を有する低周波数領域と、１１１１〜１１１９を有する高周波数領域に対して、順次更新部１００２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１１０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１１４】
次のフレームｍ＋１において、順次更新部１００２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１１０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１２を抽出する。
【０１１５】
順次更新部１００２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１１０９、高周波数領域では１１１９）を抽出したフレームの次フレームからは、同じ手順を再度繰返して以降同様にノイズベースの振幅情報の抽出を行う。
【０１１６】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、間引きされたノイズベースに対して、複数の周波数領域に分割し、各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいて伝送することで、雑音信号符号化すべき情報量を大きく低減することができる。
【０１１７】
なお、本実施の形態では、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値を抽出しているが、各周波数領域でノイズベースの振幅値を抽出する順序に限定はない。例えば、周波数を減少する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値を抽出してもよい。
【０１１８】
次に復号側について説明する。図１２は、実施の形態４に係る雑音信号復号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図３と共通する構成については図３と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１１９】
図１２の雑音信号復号化装置１２００は、記憶部１２０１を具備し、以前に処理したノイズベースの振幅情報を記憶し、記憶したノイズベース情報から全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する点が、図３と異なる。
【０１２０】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果を記憶部１２０１に出力する。
【０１２１】
記憶部１２０１は、ノイズベース情報復号器３０１において復号化されたノイズベースの振幅情報を記憶して全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する。そして、記憶部１２０１は、再構成したノイズベース情報をノイズベース補間部３０２に出力する。
【０１２２】
例えば、記憶部１２０１は、フレームｍで更新されたノイズベースの振幅情報、およびフレームｍ以前に更新されて保存されたノイズベースの振幅情報を用いて、全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する。
【０１２３】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅復号情報に基づいて間引きされたノイズベース振幅値に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを乱数位相生成器３０３に出力する。
【０１２４】
このように、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、符号化側において抽出されたノイズベースの振幅情報を記憶し、全周波数領域における間引き後のノイズベースの振幅情報を再構成することにより、少ない情報量で伝送されたノイズベースの情報からノイズベースを復元することができる。
【０１２５】
なお、本実施の形態の雑音信号符号化装置は、実施の形態２の雑音符号化装置と同様に、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する例に適用しているが、抽出するノイズベースの周波数間隔は、特に限定されない。例えば、図１の雑音信号符号化装置１００と組み合わせて適用しても良い。
【０１２６】
また、実施の形態４は、実施の形態３と組み合わせることができる。すなわち、図１０の雑音信号符号化装置１０００に実施の形態３に記載の振幅選択部６０１を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。
【０１２７】
（実施の形態５）
図１３は実施の形態５に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１または図４と共通する構成については図１または図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１２８】
図１３の雑音信号符号化装置１３００は、非均等間引き処理部１３０１と、交互更新部１３０２とを具備し、抽出したノイズベース情報を送信した後、ノイズベースを抽出する周波数を変える点が、図１または図４と異なる。
【０１２９】
図１３において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部１３０１に出力する。
【０１３０】
非均等間引き処理部１３０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を周波数分割部１００１に出力する。そして、非均等間引き処理部１３０１は、所定のフレーム数分、ノイズベースの情報を抽出した後、ノイズベースの情報を抽出する周波数を変更する。この周波数は、先にノイズベースの情報を抽出する周波数と異なる周波数とする。
【０１３１】
周波数分割部１００１は、間引き処理を行ったノイズベース情報に対して、少なくとも二つ以上の所定の周波数領域に分割し、各周波数領域のノイズベース振幅情報を交互更新部１３０２に出力する。
【０１３２】
交互更新部１３０２は、分割された各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し、振幅量子化部１０５に出力する。そして、非均等間引き処理部１３０１がノイズベースの情報を抽出する周波数を変更した後、交互更新部１３０２は、再び、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し、振幅量子化部１０５に出力する。
【０１３３】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【０１３４】
雑音信号符号化装置１３００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の抽出手順の一例について説明する。
【０１３５】
雑音信号符号化装置１３００は、まず実施の形態４と図１１と同様に所定の周波数領域を低周波数領域と高周波数領域に分割し、各周波数領域において、間引きされたノイズベースに対して１個ずつのノイズベースの振幅情報を抽出する。
【０１３６】
すなわち、図１１に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１１０１〜１１０９を有する低周波数領域と、１１１１〜１１１９を有する高周波数領域に対して、順次更新部１００２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１１０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１３７】
次のフレームｍ＋１において、順次更新部１００２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１１０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１２を抽出する。
【０１３８】
順次更新部１００２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１１０９、高周波数領域では１１１９）を抽出したフレームの次フレームからは、同じ手順を再度繰返して以降同様にノイズベースの振幅情報の抽出を行う。
【０１３９】
そして、全周波数領域の間引いたノイズベースの振幅情報を符号化した後、雑音信号符号化装置１３００は、先にノイズベースの情報を抽出した周波数と異なる周波数でノイズベースの情報を抽出する。図１４は、ノイズベースの一例を示す図である。図１４において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。
【０１４０】
図１４のノイズベース１４０１〜１４０９及び１４１１〜１４１９の周波数は、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９と異なる周波数である。
【０１４１】
雑音信号符号化装置１３００は、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９を符号化した後、図１４のノイズベース１４０１〜１４０９及び１４１１〜１４１９を符号化する。
【０１４２】
具体的には、図１４に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１４０１〜１４０９を有する低周波数領域と、１４１１〜１４１９を有する高周波数領域に対して、交互更新部１３０２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１４０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１４１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１４３】
次のフレームｍ＋１において、交互更新部１３０２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１４０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１４１２を抽出する。
【０１４４】
交互更新部１３０２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１４０９、高周波数領域では１４１９）を抽出したフレームの次フレームからは、再び、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９の振幅情報の抽出を行う。
【０１４５】
このように、本実施の形態の雑音符号化装置によれば、予め設定された二つ以上の更新順序に基づいて間引きされたノイズベースの振幅情報を更新することによって、少ない情報量で周波数分解能の高いノイズベースの振幅情報の更新を行うことができる。
【０１４６】
なお、実施の形態５は、実施の形態３と組み合わせることができる。すなわち、図６の雑音信号符号化装置に実施の形態３に記載の振幅選択手段を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。
【０１４７】
（実施の形態６）
図１５は実施の形態６に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１及び図４と共通する構成については図１及び図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１４８】
図１５の雑音信号符号化装置１５００は、最大値抽出部１５０１と、最大値位置抽出部１５０２と、最大値量子化部１５０３と、位相抽出部１５０４と、位相量子化部１５０５とを具備し、振幅値が最大であるノイズベースの振幅と位相の情報を符号化する点が図１及び図４の雑音信号符号化装置と異なる。
【０１４９】
図１５において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１、最大値抽出部１５０１、及び最大値位置抽出部１５０２に出力する。
【０１５０】
最大値抽出部１５０１は、所定の周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値を抽出し、最大振幅値を最大値量子化部１５０３に出力する。
【０１５１】
最大値位置抽出部１５０２は、所定の周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値の周波数位置を抽出し、この周波数位置を最大値量子化部１５０３及び位相抽出部１５０４に出力する。
【０１５２】
最大値量子化部１５０３は、最大値抽出部１５０１から出力されたノイズベースの最大振幅値及び最大値位置抽出部１５０２から出力されたノイズベースの最大振幅値の周波数位置を量子化し、雑音最大値情報として出力する。
【０１５３】
位相抽出部１５０４は、最大値位置抽出部１５０２から抽出された最大振幅値の周波数位置情報およびＦＦＴ後の入力音声スペクトル情報に基づいて、ノイズベースの最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出する。そして、位相抽出部１５０４はこの位相を位相量子化部１５０５に出力する。
【０１５４】
位相量子化部１５０５は、位相抽出部１５０４から抽出された位相を量子化し、雑音位相情報として出力する。
【０１５５】
雑音信号符号化装置１５００は、上記構成により振幅値が最大のノイズベースの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの位相情報の処理の一例について説明する。図１６は、位相情報の量子化の一例を示す図である。
【０１５６】
雑音信号符号化装置１５００は、雑音信号符号化ビットを低減するために、雑音のエネルギーが通常低周波数領域に集中する特性を利用して、所定の低周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、量子化を行うと共に、前記最大振幅値およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する入力音声スペクトルの位相を雑音位相として抽出し、量子化を行う。
【０１５７】
例えば、位相量子化部１５０５は、位相を図１６に示すπ／４、３π／４、５π／４、及び７π／４のいずれかの位相に量子化する。
【０１５８】
具体的には、位相量子化部１５０５は、位相が０〜π／２に位置する場合、位相をπ／４に量子化し、π／２〜πに位置する場合、位相を３π／４に量子化する。また、位相量子化部１５０５は、π〜３π／２に位置する場合、位相を５π／４に量子化し、３π／２〜２πに位置する場合、位相を７π／４に量子化する。
【０１５９】
このように、位相量子化部１５０５は、位相を４つの状態に量子化することにより２ビットの情報量で位相を表現することができる。
【０１６０】
そして、復号側で、間引きしたノイズベース雑音振幅情報と最大振幅値の振幅値と位相の情報からノイズベースを復元する。図１７は、本実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図である。
【０１６１】
図１７の雑音信号復号化装置１７００は、雑音最大値情報復号器１７０１と、雑音振幅生成器１７０２と、雑音位相情報復号器１７０３と、位相付加部１７０４とを具備し、間引きしたノイズベース雑音振幅情報と最大振幅値の振幅値と位相の情報からノイズベースを復元する点が、図３の雑音信号復号化装置と異なる。
【０１６２】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果を雑音振幅生成器１７０２に出力する。
【０１６３】
雑音最大値情報復号器１７０１は、雑音最大値情報からノイズベースの振幅の最大値を復号し、この振幅の最大値を雑音振幅生成器１７０２に出力する。
【０１６４】
雑音振幅生成器１７０２は、ノイズベースの振幅情報とノイズベースの振幅の最大値から全周波数領域のノイズベースの振幅情報を生成し、生成したノイズベースの振幅情報をノイズベース補間部３０２に出力する。
【０１６５】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅生成器１７０２において生成されたノイズベースの振幅情報に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを位相付加部１７０４に出力する。
【０１６６】
乱数位相生成器３０３は、ランダムに位相を生成し、生成した位相情報を位相付加部１７０４に出力する。
【０１６７】
雑音位相情報復号器１７０３は、雑音位相情報から振幅値が最大のノイズベースの位相情報を復号し、この位相情報を位相付加部１７０４に出力する。
【０１６８】
位相付加部１７０４は、乱数位相生成器３０３において生成された乱数位相および雑音位相情報復号器１７０３から出力された位相情報を用いて、雑音のスペクトルを再構成し、再構成した雑音スペクトルをＩＦＦＴ部３０５に出力する。
【０１６９】
ＩＦＦＴ部３０５は、乗算器３０４から出力された雑音信号のスペクトルに逆フーリエ変換を行い、得られた雑音復号信号を出力する。
【０１７０】
具体的には、ＩＦＦＴ部３０５は、以下の式（５）を用いて雑音のスペクトルを再構成する。
【０１７１】
【数５】
ここで、Ｎｂａｓｅ ｉｎｔ（ｍ，ｋ）は復元されたノイズベースの振幅値を示し、Ｋｍａｘはノイズベースの最大振幅値を有する周波数を示す。また、θｐｈａｓｅ（ｋ）は復号された雑音位相情報を示す。例えば２ビットのスカラ量子化を行った場合は、θｐｈａｓｅは、図１６に示されるように、π／４、３π／４、５π／４および７π／４に限定される。θｒａｎｄ（ｋ）は乱数位相生成器で生成された乱数位相である。
【０１７２】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【０１７３】
また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【０１７４】
なお、実施の形態６は、実施の形態３から実施の形態５までのいずれかと組み合わせることができる。すなわち、図１５の雑音信号符号化装置に実施の形態３に記載の振幅選択部６０１を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。また、図１６の雑音信号符号化装置に実施の形態４に記載の周波数分割部１００１および順次更新部１００２を用いれば、実施の形態４の効果も得ることができ、図１６の雑音信号符号化装置に実施の形態５に記載の周波数分割部１００１および交互更新部１３０２を用いれば、実施の形態５の効果も得ることができる。
【０１７５】
（実施の形態７）
図１８は実施の形態７に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１と共通する構成については図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１７６】
図１８の雑音信号符号化装置１８００は、音声／雑音フレーム判別部１８０１と、雑音特性推定部１８０２と、移動平均係数計算器１８０３と、ノイズベース推定部１８０４とを具備し、雑音の特性に応じてノイズベースの更新速度を調整する点が図１の雑音信号符号化装置と異なる。
【０１７７】
ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。具体的には、ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号にＦＦＴを行い、音声信号を周波数領域に変換する。そして、ＦＦＴ部１０２は、得られた音声スペクトル信号を音声／雑音フレーム判別部１８０１、雑音特性推定部１８０２、及びノイズベース推定部１８０４に出力する。
【０１７８】
音声／雑音フレーム判別部１８０１は、入力音声スペクトルおよびノイズベース推定値に基づいて、当該フレームが音声フレームか雑音フレームのいずれであるかを判別する。具体的には、音声／雑音フレーム判別部１８０１は、最初に各周波数成分において、式（６）を用いて、音声／非音声を判別するコムフィルタ を計算する。
【０１７９】
【数６】
ここで、Ｓｆ（ｋ）は入力音声パワースペクトルを示し、Θｓｎは音声と非音声を識別する閾値である。
【０１８０】
次に、音声／雑音フレーム判別部１８０１は、式（７）で定義するフレーム毎の音声帯域と雑音帯域のパワー比ＳＮＲ（ｍ）を計算する。
【０１８１】
【数７】
もし、ＳＮＲ（ｍ）が連続して所定数のフレーム（例えば１０フレーム）以上にわたって予め設定された閾値より小さい場合、音声／雑音フレーム判別部１８０１は、当該フレームを雑音フレームと判定し、これ以外の条件では当該フレームを音声フレームと判定する。
【０１８２】
雑音特性推定部１８０２は、入力音声スペクトル、ノイズベース推定値および音声／雑音フレームの判別結果に基づいて、雑音の特性を推定する。具体的には、雑音特性推定部１８０２は、雑音フレームと判別された区間で、以下の式（８）を用いて雑音スペクトルの時間的変動の大きさを推定するためのコムフィルタｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）を計算する。
【０１８３】
【数８】
ここで、Θｅｓｔは音声／非音声識別閾値である。
【０１８４】
例えば、雑音スペクトルの時間的変動が大きければ大きいほど、ｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）＝１となる周波数帯域が増える。
【０１８５】
そこで、雑音特性推定部１８０２は、以下の式（９）を用いてｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）＝１となる周波数成分を雑音フレーム毎に全帯域に渡り加算して、加算結果の移動平均値を求める。この加算結果の移動平均値から、雑音スペクトルの時間的変動の大きさを推定できる。
【０１８６】
【数９】
ここで、ｎｓ＿ｅｓｔ（ｍ）は推定された雑音スペクトルの時間的変動量を表す値であり、βは移動平均係数である。
【０１８７】
移動平均係数計算器１８０３は、式（９）で推定された雑音の分散値に基づいてノイズベースの移動平均係数の値を計算する。そして、移動平均係数計算器１８０３は、ノイズベースの移動平均係数をノイズベース推定部１８０４に出力する。
【０１８８】
雑音スペクトルの時間的変動が大きい場合（例えば、街頭ノイズなど）、ノイズベース推定部１８０４は、移動平均係数の値を大きくしてノイズベースの更新速度を速くする。逆に、雑音スペクトルの時間的変動が小さい場合（例えば、車内ノイズなど）、ノイズベース推定部１８０４は、移動平均係数の値を小さくしてノイズベースの更新速度を遅くする。そして、ノイズベース推定部１８０４は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。推定されたノイズベースは、実施の形態１から実施の形態６のいずれかの雑音信号符号化装置においてノイズベース情報を間引きされ、符号化される。
【０１８９】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの時間的変動の大きさに応じてノイズベースの移動平均係数の値を調整することによって、雑音の種類により異なる雑音スペクトルの時間的変動特性を反映できるノイズベース振幅情報の抽出ができ、実際の雑音に近い特性の雑音信号の符号化を行うことができる。
【０１９０】
（実施の形態８）
実施の形態８では、実施の形態１から実施の形態７のいずれかの雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置を用いて音声と雑音とを個々に符号化する例について説明する。
【０１９１】
図１９は、実施の形態８に係る音源分離符号化装置の構成を示すブロック図である。図１９において、音源分離符号化装置１９００は、音源分離部１９０１と、音声符号化部１９０２と、雑音符号化部１９０３と、から主に構成される。
【０１９２】
図１９において、音源分離部１９０１は、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離する。そして、音源分離部１９０１は、分離された音声信号を音声符号化部１９０２に出力し、分離された雑音信号を雑音符号化部１９０３に出力する。
【０１９３】
具体的には、音源分離部１９０１は、スペクトルサブトラクションによる雑音抑圧手法を用いて入力音声信号に含まれる雑音信号を抑圧し、その結果を分離された音声信号とする。
【０１９４】
音声符号化部１９０２は、分離された音声の符号化を行い、その結果を音声符号化情報として出力する。
【０１９５】
一方、雑音符号化部１９０３は、雑音の分離および雑音符号化手法として、本発明の実施の形態１から実施の形態７に示された方法を用いて、雑音の分離および符号化を行い、その結果を雑音符号化情報として出力する。
【０１９６】
次に、音源分離復号化装置について説明する。図２０は、実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図である。図２０の音源分離復号化装置２０００は、音声復号化部２００１と、雑音復号化部２００２と、加算器２００３から主に構成される。
【０１９７】
図２０において、音声復号化部２００１は、音声符号化情報に基づいて、音声信号の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。雑音復号化部２００２は、雑音信号符号化情報に基づいて、雑音信号の復号化を行う。具体的には、本発明の実施の形態１または実施の形態６に示された雑音復号化の手法を用いて雑音の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。加算器２００３は、復号された音声信号と復号された雑音信号を加算し、加算結果を再生音声として出力する。
【０１９８】
このように、本実施の形態の音源分離符号化装置及び音源分離復号化装置によれば、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離して各々符号化・伝送し、復号側で加算再生する構成にすることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話を実現することができる。
【０１９９】
（実施の形態９）
図２１は、実施の形態９に係る音源分離復号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図２０と共通する構成については図２０と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０２００】
図２１の音源分離復号化装置２１００は、雑音レベル調整部２１０１を具備し、復号化された雑音のレベルを調整する点が図２０の雑音信号復号化装置と異なる。
【０２０１】
音声復号化部２００１は、音声符号化情報に基づいて、音声信号の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。
【０２０２】
雑音復号化部２００２は、雑音信号符号化情報に基づいて、雑音信号の復号化を行う。具体的には、本発明の実施の形態１または実施の形態６に示された雑音復号化の手法を用いて雑音の復号化を行い、復号化の結果を雑音レベル調整部２１０１に出力する。
【０２０３】
雑音レベル調整部２１０１は、復号された雑音信号のレベルを雑音の特性により調整し、その結果を加算器２００３に出力する。
【０２０４】
具体的には、実施の形態７に示された雑音特性推定手法を用いて雑音の特性を推定し、雑音の特性の情報を復号側に送信する。そして、復号側において、雑音の特性の情報を用いて、雑音スペクトルの時間的変動の大きい雑音に対して雑音レベルの減衰を行わない或いは少ない減衰を行い、時間的変動の小さい雑音に対して雑音レベルの減衰を大きくする。
【０２０５】
加算器２００３は、復号された音声信号と復号された雑音信号を加算し、加算結果を再生された入力音声として出力する。
【０２０６】
この結果、時間的変動の大きい雑音、例えば、街頭ノイズやバブルノイズなどに対して雑音を残してより自然感のある通話を実現することができる。一方、時間的変動の小さい雑音、例えば、車内ノイズや計算機ノイズなどに対して雑音を抑圧して耳障りの生じやすい雑音を低減することができる。
【０２０７】
このように、本実施の形態の音源分離復号化装置によれば、雑音の特性に基づいて復号化された雑音のレベルを調整し、雑音スペクトルの時間的変動に応じて雑音レベルの減衰量を調整することにより、耳障りな雑音を低減し、自然感のある通話を実現することができる。
【０２０８】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態では、雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置として行う場合について説明しているが、これに限られるものではなく、この雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法をソフトウェアとして行うことも可能である。
【０２０９】
例えば、上記雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法を実行するプログラムを予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）に格納しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）によって動作させるようにしても良い。
【０２１０】
また、上記雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法を実行するプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、記憶媒体に格納されたプログラムをコンピュータのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）に記録して、コンピュータをそのプログラムにしたがって動作させるようにしても良い。
【０２１１】
また、本発明の雑音信号符号化装置、雑音信号復号化装置、雑音信号符号化装置、及び雑音信号復号化装置は、無線通信装置、基地局装置、または通信端末装置に搭載し、それぞれの通信において上記説明と同様の効果を得ることもできる。
【０２１２】
また、上記説明では、フーリエ変換及び逆フーリエ変換の処理は、直交変換を行う処理であればいずれも適用できる。例えば、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＤＷＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等の直交変換を用いてもよい。
【０２１３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で原音に近い雑音信号を伝送することができる。
【０２１４】
また、本発明の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離して各々符号化・伝送し、復号側で加算再生する構成にすることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】ノイズベースの一例を示す図
【図３】上記実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図５】ノイズベースの一例を示す図
【図６】本発明の実施の形態３に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図７】ノイズベースの一例を示す図
【図８】ノイズベースの一例を示す図
【図９】ノイズベースの一例を示す図
【図１０】実施の形態４に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１１】ノイズベースの一例を示す図
【図１２】実施の形態４に係る雑音信号復号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１３】実施の形態５に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１４】ノイズベースの一例を示す図
【図１５】実施の形態６に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１６】位相情報の量子化の一例を示す図
【図１７】上記実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図１８】実施の形態７に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１９】実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図
【図２０】実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図
【図２１】実施の形態９に係る音源分離復号化装置の構成の例を示すブロック図
【符号の説明】
１０１ 窓掛け部
１０２ ＦＦＴ部
１０３、１８０４ ノイズベース推定部
１０４ 間引き処理部
１０５ 振幅量子化部
３０１ ノイズベース情報復号器
３０２ ノイズベース補間部
３０３ 乱数位相生成器
３０４ 乗算器
３０５ ＩＦＦＴ部
４０１、１３０１ 非均等間引き処理部
６０１ 振幅選択部
１２０１ 記憶部
１３０２ 交互更新部
１５０１ 最大値抽出部
１５０２ 最大値位置抽出部
１５０３ 最大値量子化部
１５０４ 位相位置抽出部
１５０５ 位相量子化部
１７０１ 雑音最大値情報復号器
１７０２ 雑音振幅生成器
１７０３ 雑音位相情報復号器
１７０４ 位相付加部
１８０１ 音声／雑音フレーム判別器
１８０２ 雑音特性推定部
１８０３ 移動平均係数計算器
１９０１ 音源分離部
１９０２ 音声符号化部
１９０３ 雑音符号化部
２００１ 音声復号化部
２００２ 雑音復号化部
２００３ 加算器
２１０１ 雑音レベル調整部
【発明の属する技術分野】
本発明は、雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置に関し、特に通信装置に用いて好適な雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声符号化の前処理として用いられる雑音抑圧は、低レート符号化の品質改善にとって重要である。しかし、低ＳＮ比である騒音環境下において雑音を抑圧する場合、雑音抑圧により生じた音声歪や残留雑音は、符号化及び復号化を通して不自然に聞こえる問題点がある。
【０００３】
この問題を解決する方法として、入力信号を音声と雑音に分離して各々符号化して伝送し、この符号化した信号を復号した後、復号化した音声と雑音を加算して入力信号を再生する方法がある。この方法を用いることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話の実現が期待されている。
【０００４】
上記に示す音声と雑音を分離して符号化する手法、および雑音符号化手法の一例として、特開平１１−２４２４９９号公報及び特開２０００−９９０９６号公報に記載されているものがある。特開平１１−２４２４９９号公報及び特開２０００−９９０９６号公報に記載されている雑音信号符号化手法は、分離後の雑音信号に対して、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて帯域分割し、帯域毎の平均化された雑音スペクトル振幅成分を符号化する手法である。
【０００５】
この手法は、全ての帯域の平均化した雑音スペクトルの振幅情報を伝送するので多くの伝送情報量が必要になる。そこで、少ない情報量で全ての帯域の平均化した雑音スペクトルの振幅情報を伝送する場合、分割する帯域の数を少なくする必要がある。この結果、分割する帯域の数を少なくすると周波数分解能が悪くなる。
【０００６】
また、雑音の振幅情報のみを用いて符号化及び復号化を行うので、ある周波数成分に雑音のエネルギーが集中し、かつ振幅値の変化が少ない雑音、例えば、車内ノイズや計算機ノイズなどに対して、原音に近い雑音の再生が難しい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の装置においては、少ない情報量で原音に近い雑音信号の符号化及び復号化することが難しいという問題がある。
【０００８】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、少ない情報量で効率よく原音に近い雑音信号の伝送を可能とする雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の雑音信号符号化装置は、入力音声スペクトルのノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、前記ノイズベースを間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する抽出手段と、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００１０】
この構成によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１１】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、雑音エネルギーの多い周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔を雑音エネルギーの少ない周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔より小さくしてノイズベース振幅情報を抽出する構成を採る。
【００１２】
この構成によれば、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出し、大きなエネルギーの雑音信号が集中する周波数領域の情報を用いてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１３】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数間隔について低周波数領域における周波数間隔を高周波数領域における周波数間隔より小さくする構成を採る。
【００１４】
この構成によれば、大きなエネルギーの雑音信号が低周波数領域に集中する特性を利用して、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００１５】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域における振幅の最大値をノイズベース振幅情報とする構成を採る。
【００１６】
この構成によれば、抽出されたノイズベースの振幅値をその近傍の周波数における振幅値と比較し、最大値をノイズベース振幅値として抽出することにより、聴感上では重要と思われるエネルギーの高いノイズベースの振幅情報を抽出することができ、よりよい雑音品質を再生することができる。
【００１７】
本発明の雑音信号符号化装置は、抽出手段は、複数の周波数領域からそれぞれ少なくとも一つの周波数のノイズベース振幅情報を抽出する構成を採る。
【００１８】
この構成によれば、間引きされたノイズベースに対して、複数の周波数領域に分割し、各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を伝送することで、雑音信号符号化すべき情報量を大きく低減することができる。
【００１９】
本発明の雑音信号符号化装置は、ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００２０】
本発明の雑音信号符号化装置は、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備する構成を採る。
【００２１】
これらの構成によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００２２】
本発明の雑音信号符号化装置は、ノイズベースに基づいて雑音の特性を推定する雑音特性推定手段と、前記特性に基づいて推定するノイズベースの移動平均値を決定する移動平均係数計算手段と、を具備し、ノイズベース推定手段は、前記移動平均値を用いてノイズベースを平均化して推定する構成を採る。
【００２３】
この構成によれば、ノイズベースの時間的変動の大きさに応じてノイズベースの移動平均係数の値を調整することによって、雑音の種類により異なる雑音スペクトルの時間的変動特性を反映できるノイズベース振幅情報の抽出ができ、実際の雑音に近い特性の雑音信号の符号化を行うことができる。
【００２４】
本発明の雑音信号復号化装置は、ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２５】
本発明の雑音信号復号化装置は、上記の雑音信号符号化装置において符号化されたノイズベースの振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２６】
これらの構成によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、これらの構成によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを直交変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００２７】
本発明の雑音信号復号化装置は、乗算手段は、振幅が最も大きいノイズベースの周波数領域について、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する構成を採る。
【００２８】
本発明の雑音信号復号化装置は、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化手段と、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算手段と、を具備する構成を採る。
【００２９】
これらの構成によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【００３０】
本発明の雑音信号符号化プログラムは、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する間引きステップと、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３１】
この構成によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００３２】
本発明の雑音信号符号化プログラムは、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、振幅が最も大きいノイズベースの振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出ステップと、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出ステップと、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出ステップと、前記位相を量子化する位相量子化ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３３】
この構成によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００３４】
本発明の雑音信号復号化プログラムは、ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース情報を補間するノイズベース補間ステップと、ランダムな位相を生成する乱数位相生成ステップと、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３５】
この構成によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００３６】
本発明の雑音信号復号化プログラムは、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化ステップと、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算ステップと、をコンピュータに実行させる構成を採る。
【００３７】
この構成によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【００３８】
本発明の雑音信号符号化・復号化方法は、符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出し、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成し、復号化側において、前記ノイズベース情報を補間し、ランダムな位相を生成し、補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算するようにした。
【００３９】
この方法によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００４０】
また、この方法によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、この方法によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００４１】
本発明の雑音信号符号化・復号化方法は、符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値をノイズベース最大振幅値として抽出し、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出し、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出し、復号化側において、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力するようにした。
【００４２】
この方法よれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００４３】
また、この方法によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
本発明者は、雑音を符号化する場合、全ての帯域の雑音スペクトルの情報を伝送することにより多くの伝送情報量が必要になることに着目し、本発明をするに至った。
【００４５】
すなわち、本発明の骨子は、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することである。
【００４６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。図１の雑音信号符号化装置１００は、窓掛け部１０１と、ＦＦＴ部１０２と、ノイズベース推定部１０３と、間引き処理部１０４と、振幅量子化部１０５とから主に構成される。
【００４７】
窓掛け部１０１は、雑音を含む入力音声信号を所定時間単位（フレーム）で分割してハニングウインドウ等を利用した窓掛け処理を行い、窓掛け処理後の入力音声信号をＦＦＴ部１０２に出力する。
【００４８】
ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。具体的には、ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号にＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、音声信号を周波数領域に変換する。そして、ＦＦＴ部１０２は、得られた音声スペクトル信号をノイズベース推定部１０３に出力する。
【００４９】
ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号の周波数振幅スペクトル（以下、「ノイズベース」という）を推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを間引き処理部１０４に出力する。
【００５０】
以下、ノイズベース推定部１０３の詳細な動作について説明する。最初に、ノイズベース推定部１０３は、各周波数成分において、ＦＦＴ部１０２から出力された音声スペクトル信号と前フレームのノイズベースを比較する。
【００５１】
そして、ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトル信号と前フレームのノイズベースの差が予め設定された閾値を超える場合は、フレームに音声成分が含まれていると判別し、ノイズベースの更新を行わない。また、ノイズベース推定部１０３は、この差が予め設定された閾値を超えない場合は、フレームに音声成分が含まれていないと判別し、ノイズベースの更新を行う。
【００５２】
具体的には、まず、周波数成分ｋにおける入力音声パワースペクトル を式（１）を用いて計算する。
【００５３】
【数１】
【００５４】
そして、ノイズベース推定部１０３は、式（２）を用いてフレーム番号ｍ、周波数成分ｋにおけるノイズベースを推定する。
【００５５】
【数２】
【００５６】
このように、ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルからノイズベースを推定して間引き処理部１０４に出力する。
【００５７】
間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出し、抽出されたノイズベースの振幅情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【００５８】
具体的には、間引き処理部１０４は、以下の式（３）を用いて予め設定された間引き周波数間隔 でノイズベースの振幅情報を抽出する。
【００５９】
【数３】
【００６０】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００６１】
雑音信号符号化装置１００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの間引きについて説明する。
【００６２】
図２は、ノイズベースの一例を示す図である。図２において、破線は、間引き前のノイズベースを示し、実線は、間引きしたノイズベースを示す。また、点線は、ノイズベースの線形補間処理を示す。なお、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。
【００６３】
ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルの破線で示されるノイズベースを推定する。このノイズベース情報を全て使用する場合、大きな情報量となる。
【００６４】
そこで、間引き処理部１０４は、所定の周波数間隔で、ノイズベースの振幅情報を抽出する。図２の実線は、１０個の周波数成分毎に振幅情報を抽出したノイズベースである。振幅量子化部１０５は、この抽出されたノイズベースの振幅情報を量子化する。抽出されたノイズベースは、間引きされた分、情報量が少なくなっている。
【００６５】
復号側では、この抽出されたノイズベースに線形補間処理等の間引きした部分を補う処理を行い、ノイズベースを復元する。
【００６６】
次に、復号側について説明する。図３は、本実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図である。図３の雑音信号復号化装置３００は、ノイズベース情報復号器３０１と、ノイズベース補間部３０２と、乱数位相生成器３０３と、乗算器３０４と、ＩＦＦＴ部３０５とから主に構成される。
【００６７】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果をノイズベース補間部３０２に出力する。
【００６８】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅復号情報に基づいて間引きされたノイズベース振幅値に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを乱数位相生成器３０３に出力する。
【００６９】
具体的には、ノイズベース補間部３０２は、以下の線形補間の式（４）を用いて間引きされたノイズベース振幅情報の補間処理を行う。
【００７０】
【数４】
【００７１】
乱数位相生成器３０３は、ランダムに位相を生成し、生成した位相情報を乗算器３０４に出力する。
【００７２】
乗算器３０４は、ノイズベース補間部３０２において復元されたノイズベースと乱数位相生成器３０３から生成された乱数位相と乗算して雑音信号のスペクトルを再構成する。そして、乗算器３０４は、再構成した雑音信号のスペクトルをＩＦＦＴ部３０５に出力する。
【００７３】
ＩＦＦＴ部３０５は、乗算器３０４から出力された雑音信号のスペクトルに逆フーリエ変換を行い、得られた雑音復号信号を出力する。具体的には、ＩＦＦＴ部３０５は、雑音信号のスペクトルにＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行い、スペクトル信号を雑音復号信号に変換する。
【００７４】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、入力信号から雑音情報のみを含むノイズベースの推定を行い、このノイズベースに対して間引き処理を行うことによって、少ない情報量でノイズベースの振幅情報を符号化することができる。
【００７５】
また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、間引きされた雑音の振幅の情報を復号した結果に基づいてノイズベースの補間処理を行うことにより、ノイズベースの振幅情報を復元することができる。また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、復元されたノイズベースに対して乱数位相を与えて、雑音信号スペクトルを再構成し、再構成した雑音信号スペクトルを逆フーリエ変換することによって、雑音信号を再生することができる。
【００７６】
そして、本実施の形態の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、符号化側で入力信号から推定したノイズベースに対して間引き処理を行い、復号側で間引きしたノイズベースに基づいてノイズベースを補間することにより、少ない情報量で原音に近い雑音信号の伝送を可能とすることができる。
【００７７】
（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。但し、図１と同一の構成となるものについては、図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。図４の雑音信号符号化装置４００は、非均等間引き処理部４０１を具備し、雑音の特性を考慮して、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する点が、図１の雑音信号符号化装置と異なる。
【００７８】
図４において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１に出力する。
【００７９】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【００８０】
具体的には、非均等間引き処理部４０１は、雑音のエネルギーは通常低周波数領域に集中する特性を利用して、低周波数領域において、スペクトルから情報を抽出する周波数間隔を小さくし、高周波数領域において、スペクトルから情報を抽出する周波数間隔を大きくする。
【００８１】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００８２】
雑音信号符号化装置４００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。
【００８３】
次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの間引きについて説明する。図５は、ノイズベースの一例を示す図である。図５において、破線は、間引き前のノイズベースを示し、実線は、間引きしたノイズベースを示す。また、点線は、ノイズベースの線形補間処理を示す。なお、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数（周波数成分の番号、×４０００／２５６（＝１５．６２５）Ｈｚ）を示す。
【００８４】
ノイズベース推定部１０３は、音声スペクトルの破線で示されるノイズベースを推定する。このノイズベース情報を全て使用する場合、大きな情報量となる。
【００８５】
図５の破線のノイズベースにおいて、５０番目の周波数成分（＝約７８１Ｈｚ）未満の周波数領域では、ノイズベースの振幅が大きい、すなわちエネルギーが大きい。そして、５０番目の周波数成分（＝約７８１Ｈｚ）以上の周波数領域では、ノイズベースの振幅が小さい、すなわちエネルギーが小さい。
【００８６】
そこで、非均等間引き処理部４０１は、ノイズベースの振幅の大きい低周波数領域においてノイズベースを抽出する周波数間隔を小さくし、ノイズベースの振幅の小さい高周波数領域においてノイズベースを抽出する周波数間隔を大きくする。図５の実線は、振幅情報を抽出したノイズベースである。
【００８７】
振幅量子化部１０５は、この抽出されたノイズベースの振幅情報を量子化する。抽出されたノイズベースは、間引きされた分、情報量が少なくなっている。
【００８８】
復号側では、この抽出されたノイズベースに線形補間処理等の間引きした部分を補う処理を行い、ノイズベースを復元する。雑音信号符号化装置４００により符号化された雑音信号は、実施の形態１の雑音信号復号化装置３００と同様に構成により復号化できる。
【００８９】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、大きなエネルギーの雑音信号が低周波数領域に集中する特性を利用して、異なる間引き周波数間隔を用いてノイズベースの振幅情報を抽出することにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００９０】
具体的には、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの振幅情報の抽出において、ノイズベース情報を抽出する周波数間隔について雑音エネルギーの多い周波数領域における周波数間隔を雑音エネルギーの少ない周波数領域における周波数間隔より小さくすることにより、少ない情報量で効率よくノイズベースの振幅情報を抽出及び伝送することができる。
【００９１】
（実施の形態３）
実施の形態３では、ノイズベース情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域の中で振幅が最も大きいノイズベースを抽出し、この振幅値を符号化するノイズベースの振幅情報とする例について説明する。
【００９２】
図６は、本発明の実施の形態３に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図である。但し、図１または図４と同一の構成となるものについては、図１または図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。図６の雑音信号符号化装置６００は、振幅選択部６０１を具備し、ノイズベース情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域の中で振幅が最も大きいノイズベースを抽出し、この最大値を符号化すべきノイズベースの振幅情報とする点が、図４の雑音信号符号化装置と異なる。
【００９３】
図６において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１と振幅選択部６０１に出力する。
【００９４】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅選択部６０１に出力する。
【００９５】
振幅選択部６０１は、非均等間引き処理部４０１で抽出されたノイズベース振幅値とその近傍の周波数における振幅値を比較し、振幅が最大である振幅値を抽出する、そして、振幅選択部６０１は、抽出した振幅値をノイズベース振幅値として振幅量子化部１０５に出力する。
【００９６】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【００９７】
雑音信号符号化装置６００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の比較の一例について説明する。
【００９８】
振幅選択部６０１は、周波数成分ｋにおける間引きされたノイズベースの振幅値は、周波数成分ｋ−１およびｋ＋１におけるノイズベースの振幅値と比較して、そのうちの最大値を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【００９９】
以下、３つの例を用いて振幅値の比較及び抽出について説明する。図７は、ノイズベースの一例を示す図である。図７において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図７において、周波数成分ｋの振幅値７０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値７０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値７０３とを比較した場合、周波数成分ｋの振幅値７０１が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋの振幅値７０１を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１００】
図８は、ノイズベースの一例を示す図である。図８において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図８において、周波数成分ｋの振幅値８０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値８０３とを比較した場合、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋ−１の振幅値８０２を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１０１】
図９は、ノイズベースの一例を示す図である。図９において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。図９において、周波数成分ｋの振幅値９０１と、周波数成分ｋ−１の振幅値９０２と、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３とを比較した場合、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３が最も大きい。そこで、振幅選択部６０１は、周波数成分ｋ＋１の振幅値９０３を周波数成分ｋにおけるノイズベースの振幅値とする。
【０１０２】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、抽出されたノイズベースの振幅値をその近傍の周波数における振幅値と比較し、最大値をノイズベース振幅値として抽出することにより、聴感上では重要と思われるエネルギーの高いノイズベースの振幅情報を抽出することができ、よりよい雑音品質を再生することができる。
【０１０３】
なお、本実施の形態の雑音信号符号化装置は、実施の形態２の雑音符号化装置と同様に、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する例に適用しているが、抽出するノイズベースの周波数間隔は、特に限定されない。例えば、図１の雑音信号符号化装置１００と組み合わせて適用しても良い。
【０１０４】
（実施の形態４）
図１０は実施の形態４に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図４と共通する構成については図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１０５】
図１０の雑音信号符号化装置１０００は、周波数分割部１００１と順次更新部１００２を具備し、各周波数領域における符号化すべきノイズベース情報から各符号化時間単位で更新する情報を順次選択して出力する点が、図４と異なる。
【０１０６】
図１０において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１に出力する。
【０１０７】
非均等間引き処理部４０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を振幅量子化部１０５に出力する。
【０１０８】
周波数分割部１００１は、間引き処理を行ったノイズベース情報を、少なくとも二つ以上の所定の周波数領域で分割し、各周波数領域のノイズベース振幅情報を順次更新部１００２に出力する。
【０１０９】
順次更新部１００２は、分割された各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し振幅量子化部１０５に出力する。
【０１１０】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【０１１１】
雑音信号符号化装置１０００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の抽出手順の一例について説明する。
【０１１２】
図１１は、ノイズベースの一例を示す図である。図１１において縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。周波数分割部１００１は、所定の周波数領域を低周波数領域と高周波数領域に分割し、順次更新部１００２は、各周波数領域において、間引きされたノイズベースに対して１個ずつのノイズベースの振幅情報を抽出する。
【０１１３】
すなわち、図１１に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１１０１〜１１０９を有する低周波数領域と、１１１１〜１１１９を有する高周波数領域に対して、順次更新部１００２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１１０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１１４】
次のフレームｍ＋１において、順次更新部１００２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１１０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１２を抽出する。
【０１１５】
順次更新部１００２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１１０９、高周波数領域では１１１９）を抽出したフレームの次フレームからは、同じ手順を再度繰返して以降同様にノイズベースの振幅情報の抽出を行う。
【０１１６】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、間引きされたノイズベースに対して、複数の周波数領域に分割し、各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいて伝送することで、雑音信号符号化すべき情報量を大きく低減することができる。
【０１１７】
なお、本実施の形態では、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値を抽出しているが、各周波数領域でノイズベースの振幅値を抽出する順序に限定はない。例えば、周波数を減少する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値を抽出してもよい。
【０１１８】
次に復号側について説明する。図１２は、実施の形態４に係る雑音信号復号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図３と共通する構成については図３と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１１９】
図１２の雑音信号復号化装置１２００は、記憶部１２０１を具備し、以前に処理したノイズベースの振幅情報を記憶し、記憶したノイズベース情報から全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する点が、図３と異なる。
【０１２０】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果を記憶部１２０１に出力する。
【０１２１】
記憶部１２０１は、ノイズベース情報復号器３０１において復号化されたノイズベースの振幅情報を記憶して全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する。そして、記憶部１２０１は、再構成したノイズベース情報をノイズベース補間部３０２に出力する。
【０１２２】
例えば、記憶部１２０１は、フレームｍで更新されたノイズベースの振幅情報、およびフレームｍ以前に更新されて保存されたノイズベースの振幅情報を用いて、全周波数領域における間引き後のノイズベース振幅情報を再構成する。
【０１２３】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅復号情報に基づいて間引きされたノイズベース振幅値に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを乱数位相生成器３０３に出力する。
【０１２４】
このように、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、符号化側において抽出されたノイズベースの振幅情報を記憶し、全周波数領域における間引き後のノイズベースの振幅情報を再構成することにより、少ない情報量で伝送されたノイズベースの情報からノイズベースを復元することができる。
【０１２５】
なお、本実施の形態の雑音信号符号化装置は、実施の形態２の雑音符号化装置と同様に、周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する例に適用しているが、抽出するノイズベースの周波数間隔は、特に限定されない。例えば、図１の雑音信号符号化装置１００と組み合わせて適用しても良い。
【０１２６】
また、実施の形態４は、実施の形態３と組み合わせることができる。すなわち、図１０の雑音信号符号化装置１０００に実施の形態３に記載の振幅選択部６０１を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。
【０１２７】
（実施の形態５）
図１３は実施の形態５に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１または図４と共通する構成については図１または図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１２８】
図１３の雑音信号符号化装置１３００は、非均等間引き処理部１３０１と、交互更新部１３０２とを具備し、抽出したノイズベース情報を送信した後、ノイズベースを抽出する周波数を変える点が、図１または図４と異なる。
【０１２９】
図１３において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部１３０１に出力する。
【０１３０】
非均等間引き処理部１３０１は、ノイズベース推定部１０３から出力されたノイズベース振幅情報を周波数領域別に異なる周波数間隔で符号化すべきノイズベースの情報を抽出する非均等間引き処理を行い、抽出したノイズベースの情報を周波数分割部１００１に出力する。そして、非均等間引き処理部１３０１は、所定のフレーム数分、ノイズベースの情報を抽出した後、ノイズベースの情報を抽出する周波数を変更する。この周波数は、先にノイズベースの情報を抽出する周波数と異なる周波数とする。
【０１３１】
周波数分割部１００１は、間引き処理を行ったノイズベース情報に対して、少なくとも二つ以上の所定の周波数領域に分割し、各周波数領域のノイズベース振幅情報を交互更新部１３０２に出力する。
【０１３２】
交互更新部１３０２は、分割された各周波数領域において、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し、振幅量子化部１０５に出力する。そして、非均等間引き処理部１３０１がノイズベースの情報を抽出する周波数を変更した後、交互更新部１３０２は、再び、各符号化時間単位で量子化・伝送すべき少数のノイズベース振幅値を、予め設定された更新順序に基づいてノイズベースの振幅情報を抽出し、振幅量子化部１０５に出力する。
【０１３３】
振幅量子化部１０５は、抽出されたノイズベースの振幅値を量子化し、その結果を雑音振幅情報として出力する。
【０１３４】
雑音信号符号化装置１３００は、上記構成により雑音スペクトルの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの振幅の抽出手順の一例について説明する。
【０１３５】
雑音信号符号化装置１３００は、まず実施の形態４と図１１と同様に所定の周波数領域を低周波数領域と高周波数領域に分割し、各周波数領域において、間引きされたノイズベースに対して１個ずつのノイズベースの振幅情報を抽出する。
【０１３６】
すなわち、図１１に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１１０１〜１１０９を有する低周波数領域と、１１１１〜１１１９を有する高周波数領域に対して、順次更新部１００２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１１０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１３７】
次のフレームｍ＋１において、順次更新部１００２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１１０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１１１２を抽出する。
【０１３８】
順次更新部１００２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１１０９、高周波数領域では１１１９）を抽出したフレームの次フレームからは、同じ手順を再度繰返して以降同様にノイズベースの振幅情報の抽出を行う。
【０１３９】
そして、全周波数領域の間引いたノイズベースの振幅情報を符号化した後、雑音信号符号化装置１３００は、先にノイズベースの情報を抽出した周波数と異なる周波数でノイズベースの情報を抽出する。図１４は、ノイズベースの一例を示す図である。図１４において、縦軸は振幅値を示し、横軸は周波数を示す。
【０１４０】
図１４のノイズベース１４０１〜１４０９及び１４１１〜１４１９の周波数は、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９と異なる周波数である。
【０１４１】
雑音信号符号化装置１３００は、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９を符号化した後、図１４のノイズベース１４０１〜１４０９及び１４１１〜１４１９を符号化する。
【０１４２】
具体的には、図１４に示すように、間引き後のノイズベース振幅値として１４０１〜１４０９を有する低周波数領域と、１４１１〜１４１９を有する高周波数領域に対して、交互更新部１３０２は、あるフレームｍにおいて、低周波数領域からそこに属する周波数成分ｎを有するノイズベースの振幅値１４０１を、また、高周波数領域からそこに属する周波数成分ｎ＋ｈを有するノイズベースの振幅値１４１１を抽出する。ここで、ｍは、処理するフレームと特定する数値であり、ｎ及びｈは周波数成分を示す数値である。
【０１４３】
次のフレームｍ＋１において、交互更新部１３０２は、低周波数領域から周波数成分ｎ＋１を有するノイズベースの振幅値１４０２を、また高周波数領域から周波数成分ｎ＋１＋ｈを有するノイズベースの振幅値１４１２を抽出する。
【０１４４】
交互更新部１３０２は、周波数を増加する順序で各周波数領域の最も終端の周波数におけるノイズベースの振幅値（低周波数領域では１４０９、高周波数領域では１４１９）を抽出したフレームの次フレームからは、再び、図１１のノイズベース１１０１〜１１０９及び１１１１〜１１１９の振幅情報の抽出を行う。
【０１４５】
このように、本実施の形態の雑音符号化装置によれば、予め設定された二つ以上の更新順序に基づいて間引きされたノイズベースの振幅情報を更新することによって、少ない情報量で周波数分解能の高いノイズベースの振幅情報の更新を行うことができる。
【０１４６】
なお、実施の形態５は、実施の形態３と組み合わせることができる。すなわち、図６の雑音信号符号化装置に実施の形態３に記載の振幅選択手段を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。
【０１４７】
（実施の形態６）
図１５は実施の形態６に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１及び図４と共通する構成については図１及び図４と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１４８】
図１５の雑音信号符号化装置１５００は、最大値抽出部１５０１と、最大値位置抽出部１５０２と、最大値量子化部１５０３と、位相抽出部１５０４と、位相量子化部１５０５とを具備し、振幅値が最大であるノイズベースの振幅と位相の情報を符号化する点が図１及び図４の雑音信号符号化装置と異なる。
【０１４９】
図１５において、ノイズベース推定部１０３は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。そして、ノイズベース推定部１０３は、推定されたノイズベースを非均等間引き処理部４０１、最大値抽出部１５０１、及び最大値位置抽出部１５０２に出力する。
【０１５０】
最大値抽出部１５０１は、所定の周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値を抽出し、最大振幅値を最大値量子化部１５０３に出力する。
【０１５１】
最大値位置抽出部１５０２は、所定の周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値の周波数位置を抽出し、この周波数位置を最大値量子化部１５０３及び位相抽出部１５０４に出力する。
【０１５２】
最大値量子化部１５０３は、最大値抽出部１５０１から出力されたノイズベースの最大振幅値及び最大値位置抽出部１５０２から出力されたノイズベースの最大振幅値の周波数位置を量子化し、雑音最大値情報として出力する。
【０１５３】
位相抽出部１５０４は、最大値位置抽出部１５０２から抽出された最大振幅値の周波数位置情報およびＦＦＴ後の入力音声スペクトル情報に基づいて、ノイズベースの最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出する。そして、位相抽出部１５０４はこの位相を位相量子化部１５０５に出力する。
【０１５４】
位相量子化部１５０５は、位相抽出部１５０４から抽出された位相を量子化し、雑音位相情報として出力する。
【０１５５】
雑音信号符号化装置１５００は、上記構成により振幅値が最大のノイズベースの情報を抽出し、抽出した雑音スペクトル情報を符号化する。次に、本実施の形態に係る雑音信号符号化装置のノイズベースの位相情報の処理の一例について説明する。図１６は、位相情報の量子化の一例を示す図である。
【０１５６】
雑音信号符号化装置１５００は、雑音信号符号化ビットを低減するために、雑音のエネルギーが通常低周波数領域に集中する特性を利用して、所定の低周波数領域におけるノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、量子化を行うと共に、前記最大振幅値およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する入力音声スペクトルの位相を雑音位相として抽出し、量子化を行う。
【０１５７】
例えば、位相量子化部１５０５は、位相を図１６に示すπ／４、３π／４、５π／４、及び７π／４のいずれかの位相に量子化する。
【０１５８】
具体的には、位相量子化部１５０５は、位相が０〜π／２に位置する場合、位相をπ／４に量子化し、π／２〜πに位置する場合、位相を３π／４に量子化する。また、位相量子化部１５０５は、π〜３π／２に位置する場合、位相を５π／４に量子化し、３π／２〜２πに位置する場合、位相を７π／４に量子化する。
【０１５９】
このように、位相量子化部１５０５は、位相を４つの状態に量子化することにより２ビットの情報量で位相を表現することができる。
【０１６０】
そして、復号側で、間引きしたノイズベース雑音振幅情報と最大振幅値の振幅値と位相の情報からノイズベースを復元する。図１７は、本実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図である。
【０１６１】
図１７の雑音信号復号化装置１７００は、雑音最大値情報復号器１７０１と、雑音振幅生成器１７０２と、雑音位相情報復号器１７０３と、位相付加部１７０４とを具備し、間引きしたノイズベース雑音振幅情報と最大振幅値の振幅値と位相の情報からノイズベースを復元する点が、図３の雑音信号復号化装置と異なる。
【０１６２】
ノイズベース情報復号器３０１は、符号化されたノイズベースの振幅情報を復号化し、復号結果を雑音振幅生成器１７０２に出力する。
【０１６３】
雑音最大値情報復号器１７０１は、雑音最大値情報からノイズベースの振幅の最大値を復号し、この振幅の最大値を雑音振幅生成器１７０２に出力する。
【０１６４】
雑音振幅生成器１７０２は、ノイズベースの振幅情報とノイズベースの振幅の最大値から全周波数領域のノイズベースの振幅情報を生成し、生成したノイズベースの振幅情報をノイズベース補間部３０２に出力する。
【０１６５】
ノイズベース補間部３０２は、雑音振幅生成器１７０２において生成されたノイズベースの振幅情報に対して補間処理を行い、ノイズベースを復元する。そして、ノイズベース補間部３０２は、復元したノイズベースを位相付加部１７０４に出力する。
【０１６６】
乱数位相生成器３０３は、ランダムに位相を生成し、生成した位相情報を位相付加部１７０４に出力する。
【０１６７】
雑音位相情報復号器１７０３は、雑音位相情報から振幅値が最大のノイズベースの位相情報を復号し、この位相情報を位相付加部１７０４に出力する。
【０１６８】
位相付加部１７０４は、乱数位相生成器３０３において生成された乱数位相および雑音位相情報復号器１７０３から出力された位相情報を用いて、雑音のスペクトルを再構成し、再構成した雑音スペクトルをＩＦＦＴ部３０５に出力する。
【０１６９】
ＩＦＦＴ部３０５は、乗算器３０４から出力された雑音信号のスペクトルに逆フーリエ変換を行い、得られた雑音復号信号を出力する。
【０１７０】
具体的には、ＩＦＦＴ部３０５は、以下の式（５）を用いて雑音のスペクトルを再構成する。
【０１７１】
【数５】
【０１７２】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの最大振幅値およびその最大振幅値を有する周波数位置を抽出し、更に、前記最大振幅値を有する周波数およびその近傍の周波数のノイズベースに対応する位相を抽出し符号化することにより、特定の周波数成分にエネルギーが集中し、かつレベルの変化が少ない雑音信号に対して、この雑音信号を振幅値および位相を少ないビット数で符号化することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を符号化することができる。
【０１７３】
また、本実施の形態の雑音信号復号化装置によれば、前記最大振幅値をもつノイズベースの振幅情報及び位相情報に基づいてノイズベースを復元することにより、少ない情報量で、原音に近い雑音を再生することができる。
【０１７４】
なお、実施の形態６は、実施の形態３から実施の形態５までのいずれかと組み合わせることができる。すなわち、図１５の雑音信号符号化装置に実施の形態３に記載の振幅選択部６０１を用いれば、実施の形態３の効果も得ることができる。また、図１６の雑音信号符号化装置に実施の形態４に記載の周波数分割部１００１および順次更新部１００２を用いれば、実施の形態４の効果も得ることができ、図１６の雑音信号符号化装置に実施の形態５に記載の周波数分割部１００１および交互更新部１３０２を用いれば、実施の形態５の効果も得ることができる。
【０１７５】
（実施の形態７）
図１８は実施の形態７に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図１と共通する構成については図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１７６】
図１８の雑音信号符号化装置１８００は、音声／雑音フレーム判別部１８０１と、雑音特性推定部１８０２と、移動平均係数計算器１８０３と、ノイズベース推定部１８０４とを具備し、雑音の特性に応じてノイズベースの更新速度を調整する点が図１の雑音信号符号化装置と異なる。
【０１７７】
ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号に直交変換を行い、音声信号を周波数領域に変換する。具体的には、ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から出力されたフレーム単位の音声信号にＦＦＴを行い、音声信号を周波数領域に変換する。そして、ＦＦＴ部１０２は、得られた音声スペクトル信号を音声／雑音フレーム判別部１８０１、雑音特性推定部１８０２、及びノイズベース推定部１８０４に出力する。
【０１７８】
音声／雑音フレーム判別部１８０１は、入力音声スペクトルおよびノイズベース推定値に基づいて、当該フレームが音声フレームか雑音フレームのいずれであるかを判別する。具体的には、音声／雑音フレーム判別部１８０１は、最初に各周波数成分において、式（６）を用いて、音声／非音声を判別するコムフィルタ を計算する。
【０１７９】
【数６】
【０１８０】
次に、音声／雑音フレーム判別部１８０１は、式（７）で定義するフレーム毎の音声帯域と雑音帯域のパワー比ＳＮＲ（ｍ）を計算する。
【０１８１】
【数７】
【０１８２】
雑音特性推定部１８０２は、入力音声スペクトル、ノイズベース推定値および音声／雑音フレームの判別結果に基づいて、雑音の特性を推定する。具体的には、雑音特性推定部１８０２は、雑音フレームと判別された区間で、以下の式（８）を用いて雑音スペクトルの時間的変動の大きさを推定するためのコムフィルタｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）を計算する。
【０１８３】
【数８】
【０１８４】
例えば、雑音スペクトルの時間的変動が大きければ大きいほど、ｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）＝１となる周波数帯域が増える。
【０１８５】
そこで、雑音特性推定部１８０２は、以下の式（９）を用いてｃｏｍｂ＿ｅｓｔ（ｋ）＝１となる周波数成分を雑音フレーム毎に全帯域に渡り加算して、加算結果の移動平均値を求める。この加算結果の移動平均値から、雑音スペクトルの時間的変動の大きさを推定できる。
【０１８６】
【数９】
【０１８７】
移動平均係数計算器１８０３は、式（９）で推定された雑音の分散値に基づいてノイズベースの移動平均係数の値を計算する。そして、移動平均係数計算器１８０３は、ノイズベースの移動平均係数をノイズベース推定部１８０４に出力する。
【０１８８】
雑音スペクトルの時間的変動が大きい場合（例えば、街頭ノイズなど）、ノイズベース推定部１８０４は、移動平均係数の値を大きくしてノイズベースの更新速度を速くする。逆に、雑音スペクトルの時間的変動が小さい場合（例えば、車内ノイズなど）、ノイズベース推定部１８０４は、移動平均係数の値を小さくしてノイズベースの更新速度を遅くする。そして、ノイズベース推定部１８０４は、フレーム単位で音声スペクトル信号から雑音のみを含む信号のノイズベースを推定する。推定されたノイズベースは、実施の形態１から実施の形態６のいずれかの雑音信号符号化装置においてノイズベース情報を間引きされ、符号化される。
【０１８９】
このように、本実施の形態の雑音信号符号化装置によれば、ノイズベースの時間的変動の大きさに応じてノイズベースの移動平均係数の値を調整することによって、雑音の種類により異なる雑音スペクトルの時間的変動特性を反映できるノイズベース振幅情報の抽出ができ、実際の雑音に近い特性の雑音信号の符号化を行うことができる。
【０１９０】
（実施の形態８）
実施の形態８では、実施の形態１から実施の形態７のいずれかの雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置を用いて音声と雑音とを個々に符号化する例について説明する。
【０１９１】
図１９は、実施の形態８に係る音源分離符号化装置の構成を示すブロック図である。図１９において、音源分離符号化装置１９００は、音源分離部１９０１と、音声符号化部１９０２と、雑音符号化部１９０３と、から主に構成される。
【０１９２】
図１９において、音源分離部１９０１は、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離する。そして、音源分離部１９０１は、分離された音声信号を音声符号化部１９０２に出力し、分離された雑音信号を雑音符号化部１９０３に出力する。
【０１９３】
具体的には、音源分離部１９０１は、スペクトルサブトラクションによる雑音抑圧手法を用いて入力音声信号に含まれる雑音信号を抑圧し、その結果を分離された音声信号とする。
【０１９４】
音声符号化部１９０２は、分離された音声の符号化を行い、その結果を音声符号化情報として出力する。
【０１９５】
一方、雑音符号化部１９０３は、雑音の分離および雑音符号化手法として、本発明の実施の形態１から実施の形態７に示された方法を用いて、雑音の分離および符号化を行い、その結果を雑音符号化情報として出力する。
【０１９６】
次に、音源分離復号化装置について説明する。図２０は、実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図である。図２０の音源分離復号化装置２０００は、音声復号化部２００１と、雑音復号化部２００２と、加算器２００３から主に構成される。
【０１９７】
図２０において、音声復号化部２００１は、音声符号化情報に基づいて、音声信号の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。雑音復号化部２００２は、雑音信号符号化情報に基づいて、雑音信号の復号化を行う。具体的には、本発明の実施の形態１または実施の形態６に示された雑音復号化の手法を用いて雑音の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。加算器２００３は、復号された音声信号と復号された雑音信号を加算し、加算結果を再生音声として出力する。
【０１９８】
このように、本実施の形態の音源分離符号化装置及び音源分離復号化装置によれば、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離して各々符号化・伝送し、復号側で加算再生する構成にすることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話を実現することができる。
【０１９９】
（実施の形態９）
図２１は、実施の形態９に係る音源分離復号化装置の構成の例を示すブロック図である。但し、図２０と共通する構成については図２０と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０２００】
図２１の音源分離復号化装置２１００は、雑音レベル調整部２１０１を具備し、復号化された雑音のレベルを調整する点が図２０の雑音信号復号化装置と異なる。
【０２０１】
音声復号化部２００１は、音声符号化情報に基づいて、音声信号の復号化を行い、復号化の結果を加算器２００３に出力する。
【０２０２】
雑音復号化部２００２は、雑音信号符号化情報に基づいて、雑音信号の復号化を行う。具体的には、本発明の実施の形態１または実施の形態６に示された雑音復号化の手法を用いて雑音の復号化を行い、復号化の結果を雑音レベル調整部２１０１に出力する。
【０２０３】
雑音レベル調整部２１０１は、復号された雑音信号のレベルを雑音の特性により調整し、その結果を加算器２００３に出力する。
【０２０４】
具体的には、実施の形態７に示された雑音特性推定手法を用いて雑音の特性を推定し、雑音の特性の情報を復号側に送信する。そして、復号側において、雑音の特性の情報を用いて、雑音スペクトルの時間的変動の大きい雑音に対して雑音レベルの減衰を行わない或いは少ない減衰を行い、時間的変動の小さい雑音に対して雑音レベルの減衰を大きくする。
【０２０５】
加算器２００３は、復号された音声信号と復号された雑音信号を加算し、加算結果を再生された入力音声として出力する。
【０２０６】
この結果、時間的変動の大きい雑音、例えば、街頭ノイズやバブルノイズなどに対して雑音を残してより自然感のある通話を実現することができる。一方、時間的変動の小さい雑音、例えば、車内ノイズや計算機ノイズなどに対して雑音を抑圧して耳障りの生じやすい雑音を低減することができる。
【０２０７】
このように、本実施の形態の音源分離復号化装置によれば、雑音の特性に基づいて復号化された雑音のレベルを調整し、雑音スペクトルの時間的変動に応じて雑音レベルの減衰量を調整することにより、耳障りな雑音を低減し、自然感のある通話を実現することができる。
【０２０８】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態では、雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置として行う場合について説明しているが、これに限られるものではなく、この雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法をソフトウェアとして行うことも可能である。
【０２０９】
例えば、上記雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法を実行するプログラムを予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）に格納しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）によって動作させるようにしても良い。
【０２１０】
また、上記雑音音声符号化方法及び雑音音声復号化方法を実行するプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、記憶媒体に格納されたプログラムをコンピュータのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）に記録して、コンピュータをそのプログラムにしたがって動作させるようにしても良い。
【０２１１】
また、本発明の雑音信号符号化装置、雑音信号復号化装置、雑音信号符号化装置、及び雑音信号復号化装置は、無線通信装置、基地局装置、または通信端末装置に搭載し、それぞれの通信において上記説明と同様の効果を得ることもできる。
【０２１２】
また、上記説明では、フーリエ変換及び逆フーリエ変換の処理は、直交変換を行う処理であればいずれも適用できる。例えば、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＤＷＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等の直交変換を用いてもよい。
【０２１３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、全ての帯域の雑音スペクトルの情報のうち、聴感上重要である雑音スペクトルの情報を抽出して雑音スペクトルの情報を間引きし、抽出した雑音スペクトル情報を符号化することにより、少ない情報量で原音に近い雑音信号を伝送することができる。
【０２１４】
また、本発明の雑音信号符号化装置及び雑音信号復号化装置によれば、入力音声信号を音声信号と雑音信号に分離して各々符号化・伝送し、復号側で加算再生する構成にすることにより、高品質な音声と自然感のある周囲騒音を再生し、違和感のない通話を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】ノイズベースの一例を示す図
【図３】上記実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図５】ノイズベースの一例を示す図
【図６】本発明の実施の形態３に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図７】ノイズベースの一例を示す図
【図８】ノイズベースの一例を示す図
【図９】ノイズベースの一例を示す図
【図１０】実施の形態４に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１１】ノイズベースの一例を示す図
【図１２】実施の形態４に係る雑音信号復号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１３】実施の形態５に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１４】ノイズベースの一例を示す図
【図１５】実施の形態６に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１６】位相情報の量子化の一例を示す図
【図１７】上記実施の形態の雑音信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図１８】実施の形態７に係る雑音信号符号化装置の構成の例を示すブロック図
【図１９】実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図
【図２０】実施の形態８に係る音源分離復号化装置の構成を示すブロック図
【図２１】実施の形態９に係る音源分離復号化装置の構成の例を示すブロック図
【符号の説明】
１０１ 窓掛け部
１０２ ＦＦＴ部
１０３、１８０４ ノイズベース推定部
１０４ 間引き処理部
１０５ 振幅量子化部
３０１ ノイズベース情報復号器
３０２ ノイズベース補間部
３０３ 乱数位相生成器
３０４ 乗算器
３０５ ＩＦＦＴ部
４０１、１３０１ 非均等間引き処理部
６０１ 振幅選択部
１２０１ 記憶部
１３０２ 交互更新部
１５０１ 最大値抽出部
１５０２ 最大値位置抽出部
１５０３ 最大値量子化部
１５０４ 位相位置抽出部
１５０５ 位相量子化部
１７０１ 雑音最大値情報復号器
１７０２ 雑音振幅生成器
１７０３ 雑音位相情報復号器
１７０４ 位相付加部
１８０１ 音声／雑音フレーム判別器
１８０２ 雑音特性推定部
１８０３ 移動平均係数計算器
１９０１ 音源分離部
１９０２ 音声符号化部
１９０３ 雑音符号化部
２００１ 音声復号化部
２００２ 雑音復号化部
２００３ 加算器
２１０１ 雑音レベル調整部
Claims (18)
- 入力音声スペクトルのノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、前記ノイズベースを間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する抽出手段と、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化手段と、を具備することを特徴とする雑音信号符号化装置。
- 抽出手段は、雑音エネルギーの多い周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔を雑音エネルギーの少ない周波数領域におけるノイズベースを抽出する周波数間隔より小さくしてノイズベース振幅情報を抽出することを特徴とする請求項１に記載の雑音信号符号化装置。
- 抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数間隔について低周波数領域における周波数間隔を高周波数領域における周波数間隔より小さくすることを特徴とする請求項２に記載の雑音信号符号化装置。
- 抽出手段は、ノイズベース振幅情報を抽出する周波数を中心とした所定の周波数領域における振幅の最大値をノイズベース振幅情報とすることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の雑音信号符号化装置。
- 抽出手段は、複数の周波数領域からそれぞれ少なくとも一つの周波数のノイズベース振幅情報を抽出することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の雑音信号符号化装置。
- ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の雑音信号符号化装置。
- 入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定手段と、ノイズベースの中で最も大きい振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出手段と、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出手段と、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出手段と、前記位相を量子化する位相量子化手段と、を具備することを特徴とする雑音信号符号化装置。
- ノイズベースに基づいて雑音の特性を推定する雑音特性推定手段と、前記特性に基づいて推定するノイズベースの移動平均値を決定する移動平均係数計算手段と、を具備し、ノイズベース推定手段は、前記移動平均値を用いてノイズベースを平均化して推定することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の雑音信号符号化装置。
- ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備することを特徴とする雑音信号復号化装置。
- 請求項１から請求項８のいずれかに記載の雑音信号符号化装置において符号化されたノイズベースの振幅情報を補間するノイズベース補間手段と、ランダムな位相を生成する乱数位相生成手段と、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算手段と、を具備することを特徴とする雑音信号復号化装置。
- 乗算手段は、振幅が最も大きいノイズベースの周波数領域について、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力することを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の雑音信号復号化装置。
- 振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化手段と、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算手段と、を具備することを特徴とする雑音信号復号化装置。
- 入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出する間引きステップと、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成する量子化ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする雑音信号符号化プログラム。
- 入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定するノイズベース推定ステップと、振幅が最も大きいノイズベースの振幅をノイズベース最大振幅値として抽出する最大値抽出ステップと、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出する最大値位置抽出ステップと、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出する位相抽出ステップと、前記位相を量子化する位相量子化ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする雑音信号符号化プログラム。
- ノイズベースから周波数方向で間引きして抽出されたノイズベース情報を補間するノイズベース補間ステップと、ランダムな位相を生成する乱数位相生成ステップと、前記ノイズベース補間手段において補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算する乗算ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする雑音信号復号化プログラム。
- 振幅が最も大きいノイズベースの振幅値と位相とを復号する復号化ステップと、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力する乗算ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする雑音信号復号化プログラム。
- 符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、前記ノイズベースから周波数方向で間引きしてノイズベース振幅情報を抽出し、前記ノイズベース振幅情報を量子化して雑音符号化情報を作成し、復号化側において、前記ノイズベース情報を補間し、ランダムな位相を生成し、補間されたノイズベース情報に前記ランダムな位相を乗算することを特徴とする雑音信号符号化・復号化方法。
- 符号化側において、入力音声スペクトルから雑音成分のみのスペクトルであるノイズベースを推定し、振幅が最も大きいノイズベースの振幅値をノイズベース最大振幅値として抽出し、前記振幅が最も大きいノイズベースの周波数を最大値位置として抽出し、前記最大値位置に基づいて振幅が最も大きいノイズベースの位相を抽出し、復号化側において、前記振幅値と前記位相とを乗算した結果をノイズベースとして出力することを特徴とする雑音信号符号化・復号化方法。
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