JP2004064584A

JP2004064584A - 信号分離抽出装置

Info

Publication number: JP2004064584A
Application number: JP2002222380A
Authority: JP
Inventors: Toshio Takara; 高良　俊夫; Tomoyuki Motoi; 本井　知之
Original assignee: Kanda Tsushin Kogyo Co Ltd
Current assignee: Kanda Tsushin Kogyo Co Ltd
Priority date: 2002-07-31
Filing date: 2002-07-31
Publication date: 2004-02-26

Abstract

【目的】信号分離抽出する機能を上げること。
【構成】複数のセンサー（一例としてマイク）を使用して指向特性を構成し、入力する信号を分離抽出する装置において、そのうちのいくつかのセンサー出力に対して予測残差を計算する線形予測分析回路と、その回路の出力を入力とする再合成フィルタと、その再合成フィルタの出力と他のセンサー出力との差を計算する減算器とを有し、その減算器の出力が最小になるように再含成フィルタの係数を更新する結果として、該他のセンサー出力に含まれる一部の信号を除去することを特徴とする信号分離抽出装置。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の信号が入射する系に複数のセンサーを設置し、その各センサー出力に適当な処理を施して入射する信号を分離抽出する機能を実現する信号分離抽出装置の改良に関する。
【０００２】
本発明の適用が考えられる応用分野の一つに高速道路のトンネル内に設置される非常用電話機がある。この非常用電話機はトンネル内を走行中の自動車の騒音に加えて、排気ガスを外に排出するジェットファンの騒音が充満した中で使用される。そのために、使用時においてこの電話機を利用する話者の声が騒音に埋もれて話しの内容が聞き取り難いという問題が生じている。
【０００３】
この問題を解決するために、その話者の音声に重畳した騒音を電子的に取り除く手法の確立が強く求められている。そのような手法として本発明と強く関連する多くの技術について、構成法の違いを基にして分類すると、それらは大きく以下の二つに分けることができる。その一つは、使用するセンサーとしてマイクロホンを一つだけとして、その一つのマイクロホンに混入した騒音重畳音声に各種アルゴリズムを駆使し、騒音を抑圧することによって高い信号対雑音比の音声を得る方法である。あと一つは、複数のマイクロホンを設置して指向性マイクロホンを構成し、その死角を騒音の入射方向に向けることによって騒音を抑圧し、音声を高い信号対雑音比で抽出する方法である。本発明は後者の装置の改良に関する。
【０００４】
【従来の技術】
本発明が属する分野としてよく知られた技術の一つであるマイクロホンアレーに関する技術の動向は（１）宝珠山治、杉山昭彦、“マイクロホンアレーの研究動向と実現技術”電子情報通信学会技術報告、ＤＳＰ９９−１２２（１９９９−１２）（２）安倍正人、“マイクロホンアレー技術の概要と最近の動向”平成１０年度日本音響学会春季研究発表会言青演論文集、２−５−１２（１９９８−０３）に詳しくまとめられている。　これらをさらに俯瞰すると、これらには共通する原理があることがわかる。すなわち、ここで紹介されている各種の手法も騒音の入射方向に死角を向けることによって騒音を抑圧する装置を構成しているという点に違いはない。それらは単にその死角を向けるための手法に違いがあるだけである。
【０００５】
そこで、その死角を向ける手法の原理を説明するために、その最も簡単な構造の装置の例として図２に示す２つのマイクロホンからなるマイクロホンアレーを取り上げる。ただし、この図において二つのマイクロホンａとｂは間隔をｄとして離しておかれ、騒音は右θの方向から音速ｖで入射するものとしている。この場合、左のマイクロホンｂに騒音が入力するのは右のマイクロホンａに騒音が入力してから（ｄ／ｖ）ｃｏｓθ秒後となることは明らかである。したがって、その右のマイクロホンａから入力した騒音に電子回路的に同じ大きさの遅延（ｄ／ｖ）ｃｏｓθ秒を与えるように構成すると、その電子的に遅延を与えられた騒音と左のマイクロホンｂの出力として得られる騒音は同じ騒音ということになる。
【０００６】
ここで、マイクロホンの間隔ｄが小さく、その間に騒音は減衰しないで伝わると仮定すると、左のマイクロホンｂの出力から電子的に遅延を受けた右のマイクロホンａの出力を差し引けば左のマイクロホンｂの出力から騒音が完全に取り除かれることになる。すなわち、これによって騒音の方向に死角を向けた指向性マイクロホンが構成されたことになる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
次に、この方式がもつ問題の説明を簡単にするために、音声は騒音とは反対の方向から同じ図２に示すφの角度で入射するものとする。このとき、右のマイクロホンａに入った音声は左のマイクロホンｂの出力との間に置かれた電子的な遅延と合わせて（ｄ／ｖ）（ｃｏｓφ＋ｃｏｓθ）秒の時間差を生じることになる。すなわち、このマイクロホンアレーにおいて音声については（ｄ／ｖ）（ｃｏｓφ＋ｃｏｓθ）秒の時間差をもった信号との間の差が構成されることになる。明らかに、この遅延（ｄ／ｖ）（ｃｏｓφ＋ｃｏｓθ）が１８０度の位相差を構成する周波数成分では２倍に増幅され、３６０度となる成分は相殺される。問題は、　このように遅延（ｄ／ｖ）（ｃｏｓφ＋ｃｏｓθ）によって生じる位相差が周波数によって異なること、したがって、このマイクロホンアレーは音声に対して周波数特性上に振幅歪みを与える。
【０００８】
例えば、マイクロホンの間隔ｄ＝１７ｃｍとし、騒音と音声が音速３４０ｍ／ｓ、角度θ＝φ＝π／３で入射したとすると、上記差分を計算する時点で２ｋＨｚの整数倍の周波数成分は波長の整数倍の位相差が生じることになる。すなわち、２ｋＨｚの整数倍の周波数成分は出力されない。この間題を回避するためには所要帯域内で差分出力が０とならないようにマイクロホンの間隔を狭くする必要がある。それはマイクロホンの設置位置に対して大きな制約を設けることに等しい。
【０００９】
また、この周波数特性上の振幅歪みを無視するとしても、マイクロホンアレーには他に重大な実用上の問題がある。すなわち、実用時において音声と騒音が同時に入力することは避けられないこと。さらに、騒音や音声の入射角が変動すること。この二つの事実に対して対応が難しいことである。この間題に対して一般には、まず、騒音の入射角の変動に対して騒音だけが存在するときを狙って上記差分出力が最小になるように遅延を調整することで対応する方式が採用される。
【００１０】
この場合、当然ながら騒音だけが入射していることを誤りなく検知する手段が必要となる。それには入力信号が騒音であるか、音声であるか、また、両方が入力しているのか、その識別が必要である。この識別は元々が音声と騒音の分離抽出を目指すマイクロホンアレーの目的からして困難であることは当然であり、現在のところ、十分な性能が得られる識別方式はまだ見出されていない。
【００１１】
本発明はこのような点に考慮してなされたものであり、信号分離抽出する機能を上げることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
まず，最初に本は発明の原理の説明を行う。
本発明は、一つのマイクロホンを使う上記に説明した前者の方法のマイクロホンアレーへの応用とみることができる。その原理は、論文（Ａ．Ｋａｗａｍｕｒａ、Ｋ．Ｆｕｊｉｉ、Ｙ．Ｉｔｏｈ、ａｎｄ　Ｙ．Ｆｕｋｕｉ“Ａ　ｎｅｗ　ｎｏｉｓｅ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｕｓｉｎｇ　ｅｓｔｉｍａｔｅｄ　ｎｏｉｓｅ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ”ＩＥＩＣＥ　Ｔｒａｎｓ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ　ｖｏｌ．Ｅ８５−Ａ、ｎｏ．４、ｐｐ．７８４−７８９．）あるいは特開２００１−１７５２９８に詳しい。ここでは、本発明の原理を理解する上で必要となる部分に限定して説明することとする。
【００１３】
図３は、その１マイクロホンシステムの構造である。この図３においてマイクロホンで採取された音声と騒音は線形予測分析回路（２１０）において線形予測分析が加えられ、白色雑音化される。すなわち、この回路（２１０）の出力において音声と騒音の予測残差が得られる。次に、この予測残差を騒音再合成フィルタ（２２０）に入力し、その出力とマイクロホンの出力との差を減算器（２３０）において計算する。さらに、その騒音再合成フィルタ（２２０）の係数を減算器（２３０）の出力が最小となるように適当なアルゴリズム、例えば、学習同定法などを用いて更新すれば、騒音再合成フィルタ（２２０）において騒音と音声が再合成されることになる。
【００１４】
しかし、その係数更新に際して係数の収束速度を落とせば（具体的には、学習同定法において設定されるステップサイズと呼ばれる定数を小さく与えれば）、騒音再合成フィルタ（２２０）にとって音韻変化の激しい音声に追従することが困難となり、その係数更新に対して音声は外乱として働くことになる。すなわち、信号変化（音韻変化）への追随を困難となる程度に係数の収束速度を遅くすれば騒音再合成フィルタ（２２０）の係数は騒音だけを再合成するように更新される。その結果、騒音再合成フィルタ（２２０）は騒音だけを再合成し、減算器（２３０）からは音声だけが出力されるようになる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明は、この原理をマイクロホンアレーの構成に利用する。図１に、本発明の原理を示す。まず、説明を簡単にするために騒音と音声が図１に示す角度でマイクロホンＡ（１０１）とＢ（１０２）に入射するものと仮定する。本発明は、このようにしてマイクロホンＡ（１０１）で採取された騒音と音声を線形予測分析回路（１１０）に加えて線形予測分析を加える。これによって、同回路（１１０）の出力には白色化された音声と騒音の残差が出力として得られる。次に、その残差を騒音再合成フィルタ（１２０）に入力して得られた出力とマイクロホンＢ（１０２）の出力との差を減算器（１３０）で計算する。また、騒音再合成フィルタ（１２０）の係数をその差が最小になるように学習同定法などを使って更新する。
【００１６】
このとき、本発明において騒音と音声では騒音再合成フィルタ（１２０）に要求される動作が異なることに注意が必要である。すなわち、騒音はマイクロホンＢ（１０２）よりも早くマイクロホンＡ（１０１）に入力するので、騒音再合成フィルタ（１２０）は騒音に対しては騒音再合成と同時にマイクロホンＡからＢまでの音響系の同定を同時に行うことになる。一方、音声はマイクロホンＡ（１０１）よりも早くマイクロホンＢ（１０２）に入力するので、騒音再合成フィルタ（１２０）は音声に対しては線形予測フィルタとして動作することが要求される。この状態で、音声に対する線形予測を実行するためには騒音再合成フィルタ（１２０）の係数の収束速度を音韻変化に追随できるほど早くする必要がある。反対に、マイクロホンＡからＢに至る音響系の変化が遅いと仮定できることから、騒音に対しては騒音再合成フィルタ（１２０）の係数の収束速度を遅くすることができる。
【００１７】
したがって、騒音再合成フィルタ（１２０）の係数を音響系の同定を行うようにゆっくりと更新すれば、音声に対する線形予測は構成されず、騒音再合成フィルタ（１２０）は騒音の再合成だけを行うことになる。その結果として、減算器（１３０）の出力には音声だけが現れる。これは本発明において指向性マイクロホンが構成されていることを意味する（請求項１）
【００１８】
このように、図３のシステムでは騒音再合成フィルタに対して音声と騒音の再合成という同じ一つの動作が要求されるのに対して、本発明では、音声には線形予測、騒音に対してはシステム同定という異なる動作が同時に要求され、その二つの動作を同時に実現することが困難であることから、騒音再合成がより確実に行われ、騒音の抑圧性能が向上すると期待される。
【００１９】
図４はマイクロホンに入力した騒音が重畳した音声波形である。横軸は時間を示し、単位はマイクロ秒である。第５図〜第７図も同じ単位である。ただし、この例において音声と騒音の信号対雑音比は０ｄＢである。また、図５はその図４の入力音声に対して本発明の原理を示す図１の回路で騒音を抑圧し、抽出した音声の波形である。この結果から明らかに、本発明によれば騒音が抑圧され、音声が分離抽出されていること。すなわち、指向性マイクロホンが構成されていることが確認される。ここで、本発明における線形予測分析回路と騒音再合成フィルタは音声と騒音が同時に存在する状態で動作しており、また、騒音再合成フィルタの係数が減算出力が最小になるように自動更新されていることから、従来のマイクロホンアレーにおいて問題であった「騒音と音声の同時存在」と「騒音の入射角の変化」が解決されていることも確認される。
【００２０】
図６は図４の入力信号に対して図３に示す１マイクロホンシステムで騒音抑圧した音声の波形、そして、図７は以上の処理に用いた音声の原波形である。ここで、以上の波形を比較したとき、図５に示す本発明によって得られた音声波形が図３の１マイクロホンシステムで得られた波形よりも、とくに初めの方と後ろの方で音声波形が、より忠実度に再現されていることが分かる。また、波形では明確に現れていないが、この処理音声を実際にスピーカに出力して聞き比べた場合、高い周波数成分の再現度が本発明において高いことが確認される。このことは騒音再合成フィルタ（１２０）の出力において騒音がより忠実に再現されていることを意味し、本発明において騒音と音声がよりよく分離されているといえる。
【００２１】
以上の説明からわかるように、本発明においては従来のマイクロホンアレーと異なり、音声と騒音が同時に存在する状況においても騒音と音声を分離する動作が可能である。また、騒音再合成フィルタは騒音を忠実に再現しており、それを使って騒音の減算を行っているだけであるので、音声の周波数特性に従来のような歪みを与えない。また、マイクロホンの間隔は自由であり、したがって、これまでにあったマイクロホンアレーにおける問題が全て解決されていることがわかる。
【００２２】
実施例として、図８は本発明の効果をさらに高められる変形の一つである。この実施例では、減算器（１３０）の出力として得られた音声を再利用することによって分離性能の改善をはかっている。すなわち、減算器（１３０）の出力として得られた抽出音声に含まれる騒音は当然ながら少ない。したがって、これを参照信号とするマイクロホンＢからＡに至る音響系のシステム同定を構成することができる。ただし、図８に示す適応フィルタ（２４０）が音声に対する線形予測分析フィルタを構成することにならないように、適応フィルタの係数の収束速度は遅く設定する必要がある。
【００２３】
このように収束を遅くしたときに適応フィルタ（２４０）はマイクロホンＢからＡに至る該音響系を同定することになり、減算器（２５０）では音声を除いた騒音だけが出力されることになる。このことは、マイクロホンＡ（１０１）の出力よりも音声が減り、騒音の割合が高くなっていることを意味する。したがって、この減算器（２５０）の出力を線形予測分析すれば、その線形予測分析回路（２６０）の出力として得られる予測残差は、音声が多く混じる線形予測分析回路（ｌｌ０）で得られる予測残差よりも騒音に対する残差の割合が高くなる。すなわち、この残差を用いて騒音再合成を行えば、騒音再合成フィルタ（１２０）よりも忠実度の高い騒音が再生できることとなり、その結果として減算器（２５１）の出力において音声がより高い忠実度で得られることになる。（請求項２）
【００２４】
図９に、そのシミュレーションの結果を示す。わずかではあるけれども、図９の結果と図５、図６と比較した場合に本実施例において音声がより忠実に再現されていることが確認される。実際に音に出して聞いた結果も音質が改善されていることが確認される。ここで、減算器（２５０）の出力が減算器（１３０）の出力よりも音声の忠実度で上回っていることから、これをさらに参照信号としてマイクロホンＢからＡに至る音響系のシステム同定を新たに設けた適応フィルタで構成すれば、その同定性能は適応フィルタ（２４０）によるよりも向上することになる。従って、その新たに設けた適応フィルタの出力とマイクロホンＡの出力との差を再び使って線形予測分析を行い、その予測残差を使って騒音再合成をやればさらに音声の再現度が高くなることになる。すなわち、図８に示す（２４０）（２５０）（２６０）（２７０）（２５１）からなる回路を繰り返し構成することで音声の分離抽出性能を上げることができる。（請求項３）
【００２５】
また、図１０は図８における減算器（１３０）の出力として得られた音声によるマイクロホンＢからＡに至る音響系の同定を線形予測分析回路（１１０）の入力で行う構造を示している。この構造においても線形予測分析回路（１１０）の入力から音声成分が抑えられ、図８の構成と同じ効果が得られることは明らかである。しかし、この場合、回路規模が節約されるという効果が得られる。（請求項４）
ここで、本発明によって抽出された音声に対して図３に示したｌマイクロホンシステムを適用すれば、そこに残る騒音をさらに少なくすることも可能である。（請求項５）
【００２６】
【発明の効果】
以上、本発明によれば従来は困難であった、分離すべき信号が混在する場合にも動作が可能で、マイクロホンの設置位置に制約の少ないマイクロホンアレーを構成することできる。ただし、以上の説明はマイクロホンアレーについて行っているが、指向性を構成するシステムであれば電波に対しても同様のことが成り立つことに注意が必要である。また、そのセンサーの数を２とする必要は全くなく、３以上とすることに不都合がないことにも注意が必要である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図
【図２】マイクロホンアレーの原理を説明する構造図
【図３】マイクロホンが一つの騒音抑圧システムを示す図
【図４】マイクロホンＡに入力する騒音重畳音声波形を示す図
【図５】本発明の装置によって得られた音声波形を示す図
【図６】図３に示す１マイクロホンシステムで得られた音声波形を示す図
【図７】処理に用いた音声の原波形を示す図
【図８】抽出音声を再利用する本発明の実施例を示す図
【図９】抽出音声を再利用する本発明の実施例で得られた音声波形
【図１０】抽出音声の再利用に際して回路規模低減した本発明の実施例を示す図
【符号の説明】
１０１　マイクロホンＡ
１０２　マイクロホンＢ
１１０　線形予測分析回路
１２０　騒音再合成フィルタ
１３０　減算器
２１０　線形予測分析回路
２２０　騒音再合成フィルタ
２３０　減算器
２４０　適応フィルタ
２５０　減算器
２５１　減算器
２５２　減算器
２６０　線形予測分析回路
２７０　騒音再合成フィルタ

Claims

複数のセンサーを使用して指向特性を構成し、入力する信号を分離抽出する装置において、そのうちのいくつかのセンサー出力に対して予測残差を計算する線形予測分析回路と、その回路の出力を入力とする再合成フィルタと、その再合成フィルタの出力と他のセンサー出力との差を計算する減算器とを有し、その減算器の出力が最小になるように再含成フィルタの係数を更新する結果として、該他のセンサー出力に含まれる一部の信号を除去することを特徴とする信号分離抽出装置。
請求項１の信号分離抽出装置において、該減算器の出力を入力とする適応フィルタと、その適応フィルタの出力と該線形予測分析回路の入力信号との差を計算する第２の減算器と、その第２の減算器の出力の予測残差を計算する第２の線形予測分析回路と、その予測残差を入力とする第２の再合成フィルタと、その再合成フィルタの出力と該他のセンサー出カとの差を計算する第３の減算器とを新たに追加し、該第２と該第３の減算器の出力を最小にするように該適応フィルタと該第２の再合成フィルタの係数を更新することにより、該他のセンサー出カに含まれる一部の信号を除去することを特徴とする信号分離抽出装置。
請求項２の信号分離抽出装置において新たに追加した回路の組を必要なだけさらに追加して該他のセンサー出力に含まれる一部の信号を除去することを特徴とする信号分離抽出装置。
請求項２の信号分離抽出装置において、該第２の減算器の出力を請求項１を構成する該線形予測分析回路の入力として加えることを特徴とする信号分離抽出装置。
請求項１から４の信号分離抽出装置において、そこで分離抽出された信号に対して予測残差を計算する第３の線形予測分析回路と、その予測残差を入力とする第３の再含成フィルタと、該第３の線形予測分析回路の入力と該第３の再合成フィルタの出力との差を計算する第４の減算器とを追加し、その第４の減算の出力を最小にするように該第３の再合成フィルタの係数を更新し、その第４の減算器による減算結果を出力とすることによって信号の分離抽出性能を上げることを特徴とする信号分離抽出装置。