JP2005077423A - ノイズ除去装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なわないようにする。
【解決手段】窓関数を乗算器１０で乗算してフレーム毎に切り出された音波形は、ＦＦＴ１１で周波数領域の音信号とされ、ピーク検出部１２によりピークが検出される。検出されたピークのフレームにおいて軌跡をなすスペクトルがピーク追従部１３で追従される。この軌跡を成すスペクトルの内のハムのイズ周波数に関連するスペクトルが選択され正弦波合成部１４で合成される。合成されたノイズ波形が、加算器１６において元波形から減算されることにより、元波形からハムノイズが除去される。
【選択図】 図１
【解決手段】窓関数を乗算器１０で乗算してフレーム毎に切り出された音波形は、ＦＦＴ１１で周波数領域の音信号とされ、ピーク検出部１２によりピークが検出される。検出されたピークのフレームにおいて軌跡をなすスペクトルがピーク追従部１３で追従される。この軌跡を成すスペクトルの内のハムのイズ周波数に関連するスペクトルが選択され正弦波合成部１４で合成される。合成されたノイズ波形が、加算器１６において元波形から減算されることにより、元波形からハムノイズが除去される。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音信号のノイズを除去するノイズ除去装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音信号に混入した５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数のノイズ、いわゆるハムノイズを除去するには、電源周波数の周波数成分を除去するコムフィルタを用いるようにしていた。すなわち、音信号をコムフィルタに入力させることによりハムノイズを除去した音信号をコムフィルタの出力から得るようにしていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このようなノイズ除去手段では音信号は常時コムフィルタによりフィルタリングされることから、音信号の内の電源周波数成分の信号が除去されることになる。すると、除去された信号には音信号成分が含まれていることもあることから、音信号のディテイルが損ねられてしまうおそれが生じるという問題点があった。
【０００４】
そこで、本発明はノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことないノイズ除去装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のノイズ除去装置は、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ピークが軌跡を成すスペクトルの内のノイズ周波数に関連するスペクトルを選択して合成することによりノイズ波形を合成し、合成したノイズ波形を音波形から減算することによりノイズを除去するようにしている。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができることから、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【０００６】
上記目的を達成することのできる本発明の他のノイズ除去装置は、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ノイズ周波数に関連するスペクトルを抽出して、周波数領域に変換された音信号から抽出されたスペクトルの振幅を修正して、時間領域の音波形に再変換している。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができることから、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第１の構成を示すブロック図を図１に示す。
図１に示すノイズ除去装置１において、元波形は乗算器１０に供給され、窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算されることによりフレーム毎の音波形として切り出される。この元波形の波形の一例を図２に示すが、図２に示すように大きなハムノイズが混入された元波形とされている。乗算器１０から出力される切り出されたフレーム毎の音波形は、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）１１に供給されて周波数領域の音信号に変換される。すなわち、音波形を構成するスペクトル毎に分解され、振幅データおよび位相データを有する各スペクトルのデータがＦＦＴ１１から出力される。これらのデータはピーク検出部１２に供給され、スペクトルの振幅データからピークを成す、すべてのスペクトルの周波数が検出される。このピーク検出部１２により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータを図３に示す。なお、図３における横軸は時間（サンプル数）とされ、縦軸は周波数（Ｈｚ）とされており、線状に見える部分においてもピーク点の集まりとされている。各スペクトルの振幅は、スペクトルの各点の色で示すことが可能とされているが図３では示されていない。
【０００８】
ピーク検出部１２においてピークデータを検出するまでの処理は、乗算器１０において切り出されたフレーム毎に行われ、フレーム毎に検出されたピークデータはピーク追従部１３に供給される。ピーク追従部１３においては、フレーム毎に検出されたピークデータからピークが軌跡を成すピークデータのスペクトルの追従が行われる。また、ピーク追従部１３にはハムノイズ周波数情報が供給されており、ハムノイズ周波数情報に関連する軌跡を成すピークデータのスペクトルが追従される。このハムノイズ周波数情報は、５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数を基本周波数として、その倍調波の周波数とされる。このようにしてピーク追従部１３で追従されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルの軌跡が図４に示されている。図４を参照すると、電源周波数の基本周波数である６０Ｈｚとその倍調波である１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚ・・・の軌跡が示されていることがわかる。図４に示すように追従した軌跡を示すと共にハムノイズの周波数に関連しているスペクトルの情報がピーク追従部１３から出力されて正弦波合成部１４に供給される。
【０００９】
正弦波合成部１４では、ピーク追従部１３から出力された情報に基づいて複数のスペクトルを正弦波合成することにより時間領域のノイズ波形が合成される。このようにして合成されたノイズ波形を図５に示すが、このノイズ波形は図２に示す音波形に混入されているノイズ成分を示している。正弦波合成部１４から出力されるノイズ波形は、係数乗算器１５において「−１」が乗算されて、ノイズ波形の位相が反転される。そして、位相が反転されたノイズ波形と元波形とが加算器１６において加算されることにより、元波形からノイズ波形が減算されて除去されるようになる。加算器１６から出力されるハムノイズを除去した出力波形を図６に示す。図６を参照すると、出力波形はピアノ音等の減衰音波形とされており、図６に示す減衰音波形に図５に示すハムノイズが混入されて図２に示す元波形とされていることがわかる。
【００１０】
次に、本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第２の構成を示すブロック図を図７に示す。
図７に示すノイズ除去装置２において、元波形は乗算器２０に供給され、窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算されることによりフレーム毎の音波形として切り出される。この元波形の波形は前記図２に示す波形とされ、図２に示すように大きなハムノイズが混入された元波形とされている。乗算器２０から出力される切り出されたフレーム毎の音波形は、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）２１に供給されて周波数領域の音信号に変換される。すなわち、音波形を構成するスペクトル毎に分解され、振幅データおよび位相データを有する各スペクトルのデータがＦＦＴ２１から出力される。ＦＦＴ２１から出力されるスペクトルを図８に示す。図８において横軸は周波数とされ、縦軸はレベルとされている。
【００１１】
これらのデータはピーク検出部２２に供給され、振幅データからピークを成す、すべてのスペクトルの周波数が検出される。このピーク検出部２２により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータは前記図３に示すようになる。ピーク検出部２２で検出されたピークデータはピーク選択部２３に供給されるが、ピーク検出部２２では供給されているハムノイズ周波数情報に関連するピークデータのスペクトルが選択される。このハムノイズ周波数情報は、５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数を基本周波数として、その倍調波の周波数とされる。選択されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルが図９に小さな四角形のマークを付されて示されている。図９を参照すると、電源周波数の基本周波数である５０Ｈｚとその倍調波である１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ・・・のスペクトルにマークが付されて示されていることがわかる。そして、選択されたスペクトルをマスキングするように近接している大きなレベルのスペクトルがあるか否かがノイズ成分出力部２４において検出される。ノイズ成分出力部２４から出力される減算情報は、ピーク選択部２３で選択されたハムノイズの周波数に関連しているスペクトル情報とマスキングされていることを示すマスキング情報とからなっている。
【００１２】
スペクトル修正部２５は、ＦＦＴ２１から出力されるスペクトルの振幅レベルを修正しているが、修正されるスペクトルは減算情報中のスペクトル情報で示されるハムノイズの周波数に関連しているスペクトルとされる。また、振幅レベルの修正は当該スペクトルの振幅レベルを減衰させて、ハムノイズを除去するように修正される。ただし、減算情報中のマスキング情報で示されるスペクトルについては、ハムノイズがマスクされていると判断してその振幅レベルを減衰させないようにする。スペクトル修正部２５で修正されたスペクトルを図１０に示す。図１０を参照すると、マーキングしたハムノイズに関連するスペクトルの振幅レベルが減衰されていることがわかる。そして、スペクトル修正部２５で修正された図１０に示すスペクトルは、逆高速フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）２６により再び時間領域の音波形に変換される。変換された時間領域の音波形は乗算器２７において窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算される。
【００１３】
この場合、音波形がオーバラップするように窓関数の時間位置が移動されて音波形が切り出される。この場合の窓関数は、オーバラップした窓関数を足し合わせると定数になる窓関数とされる。そして、オーバラップして切り出された音波形がオーバラップ加算部２８においてオーバラップして加算されることにより、ハムノイズが除去された出力波形を得ることができる。この出力波形を図１１に示す。図１１を参照すると、出力波形はピアノ音等の減衰音波形とされていることがわかる。オーバラップ加算部２８により、オーバサンプリングされたことになりエイリアシングから音波形を保護することができるようになる。
以上の説明では、マーキングされたスペクトルをマスキングするように近接している大きなレベルのスペクトルがある場合には、マーキングされたスペクトルの振幅を減衰させないようにしたが、これに替えてマーキングされたスペクトルの振幅を減衰させるようにしてもよい。
【００１４】
【発明の効果】
本発明は以上説明したように、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ピークが軌跡を成すスペクトルの内のノイズに関連するスペクトルを選択して合成することによりノイズ波形を合成し、音波形からノイズ波形を減算することによりノイズを除去するようにしている。また、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ノイズに関連するスペクトルを抽出して、周波数領域に変換された音信号から抽出されたスペクトルの振幅を修正して、時間領域の音波形に再変換している。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができるようになり、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置に入力される元波形の波形の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置におけるピーク検出部により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置におけるピーク追従部で追従されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルの軌跡を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置における正弦波合成部で正弦波合成されたノイズ波形を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置でノイズ除去された出力波形を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第２の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるＦＦＴから出力されるスペクトルを示す図である。
【図９】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるピーク検出部で選択されたスペクトルを示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるスペクトル修正部で修正されたスペクトルを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置でノイズ除去された出力波形を示す図である。
【符号の説明】
１ ノイズ除去装置、２ ノイズ除去装置、１０ 乗算器、１１ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）、１２ ピーク検出部、１３ ピーク追従部、１４ 正弦波合成部、１５ 係数乗算器、１６ 加算器、２０ 乗算器、２１ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）、２２ ピーク検出部、２３ ピーク選択部、２４ ノイズ成分出力部、２５ スペクトル修正部、２６ 逆高速フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）、２７ 乗算器、２８ オーバラップ加算部
【発明の属する技術分野】
本発明は、音信号のノイズを除去するノイズ除去装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音信号に混入した５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数のノイズ、いわゆるハムノイズを除去するには、電源周波数の周波数成分を除去するコムフィルタを用いるようにしていた。すなわち、音信号をコムフィルタに入力させることによりハムノイズを除去した音信号をコムフィルタの出力から得るようにしていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このようなノイズ除去手段では音信号は常時コムフィルタによりフィルタリングされることから、音信号の内の電源周波数成分の信号が除去されることになる。すると、除去された信号には音信号成分が含まれていることもあることから、音信号のディテイルが損ねられてしまうおそれが生じるという問題点があった。
【０００４】
そこで、本発明はノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことないノイズ除去装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のノイズ除去装置は、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ピークが軌跡を成すスペクトルの内のノイズ周波数に関連するスペクトルを選択して合成することによりノイズ波形を合成し、合成したノイズ波形を音波形から減算することによりノイズを除去するようにしている。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができることから、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【０００６】
上記目的を達成することのできる本発明の他のノイズ除去装置は、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ノイズ周波数に関連するスペクトルを抽出して、周波数領域に変換された音信号から抽出されたスペクトルの振幅を修正して、時間領域の音波形に再変換している。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができることから、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第１の構成を示すブロック図を図１に示す。
図１に示すノイズ除去装置１において、元波形は乗算器１０に供給され、窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算されることによりフレーム毎の音波形として切り出される。この元波形の波形の一例を図２に示すが、図２に示すように大きなハムノイズが混入された元波形とされている。乗算器１０から出力される切り出されたフレーム毎の音波形は、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）１１に供給されて周波数領域の音信号に変換される。すなわち、音波形を構成するスペクトル毎に分解され、振幅データおよび位相データを有する各スペクトルのデータがＦＦＴ１１から出力される。これらのデータはピーク検出部１２に供給され、スペクトルの振幅データからピークを成す、すべてのスペクトルの周波数が検出される。このピーク検出部１２により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータを図３に示す。なお、図３における横軸は時間（サンプル数）とされ、縦軸は周波数（Ｈｚ）とされており、線状に見える部分においてもピーク点の集まりとされている。各スペクトルの振幅は、スペクトルの各点の色で示すことが可能とされているが図３では示されていない。
【０００８】
ピーク検出部１２においてピークデータを検出するまでの処理は、乗算器１０において切り出されたフレーム毎に行われ、フレーム毎に検出されたピークデータはピーク追従部１３に供給される。ピーク追従部１３においては、フレーム毎に検出されたピークデータからピークが軌跡を成すピークデータのスペクトルの追従が行われる。また、ピーク追従部１３にはハムノイズ周波数情報が供給されており、ハムノイズ周波数情報に関連する軌跡を成すピークデータのスペクトルが追従される。このハムノイズ周波数情報は、５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数を基本周波数として、その倍調波の周波数とされる。このようにしてピーク追従部１３で追従されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルの軌跡が図４に示されている。図４を参照すると、電源周波数の基本周波数である６０Ｈｚとその倍調波である１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚ・・・の軌跡が示されていることがわかる。図４に示すように追従した軌跡を示すと共にハムノイズの周波数に関連しているスペクトルの情報がピーク追従部１３から出力されて正弦波合成部１４に供給される。
【０００９】
正弦波合成部１４では、ピーク追従部１３から出力された情報に基づいて複数のスペクトルを正弦波合成することにより時間領域のノイズ波形が合成される。このようにして合成されたノイズ波形を図５に示すが、このノイズ波形は図２に示す音波形に混入されているノイズ成分を示している。正弦波合成部１４から出力されるノイズ波形は、係数乗算器１５において「−１」が乗算されて、ノイズ波形の位相が反転される。そして、位相が反転されたノイズ波形と元波形とが加算器１６において加算されることにより、元波形からノイズ波形が減算されて除去されるようになる。加算器１６から出力されるハムノイズを除去した出力波形を図６に示す。図６を参照すると、出力波形はピアノ音等の減衰音波形とされており、図６に示す減衰音波形に図５に示すハムノイズが混入されて図２に示す元波形とされていることがわかる。
【００１０】
次に、本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第２の構成を示すブロック図を図７に示す。
図７に示すノイズ除去装置２において、元波形は乗算器２０に供給され、窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算されることによりフレーム毎の音波形として切り出される。この元波形の波形は前記図２に示す波形とされ、図２に示すように大きなハムノイズが混入された元波形とされている。乗算器２０から出力される切り出されたフレーム毎の音波形は、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）２１に供給されて周波数領域の音信号に変換される。すなわち、音波形を構成するスペクトル毎に分解され、振幅データおよび位相データを有する各スペクトルのデータがＦＦＴ２１から出力される。ＦＦＴ２１から出力されるスペクトルを図８に示す。図８において横軸は周波数とされ、縦軸はレベルとされている。
【００１１】
これらのデータはピーク検出部２２に供給され、振幅データからピークを成す、すべてのスペクトルの周波数が検出される。このピーク検出部２２により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータは前記図３に示すようになる。ピーク検出部２２で検出されたピークデータはピーク選択部２３に供給されるが、ピーク検出部２２では供給されているハムノイズ周波数情報に関連するピークデータのスペクトルが選択される。このハムノイズ周波数情報は、５０Ｈｚもしくは６０Ｈｚの電源周波数を基本周波数として、その倍調波の周波数とされる。選択されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルが図９に小さな四角形のマークを付されて示されている。図９を参照すると、電源周波数の基本周波数である５０Ｈｚとその倍調波である１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ・・・のスペクトルにマークが付されて示されていることがわかる。そして、選択されたスペクトルをマスキングするように近接している大きなレベルのスペクトルがあるか否かがノイズ成分出力部２４において検出される。ノイズ成分出力部２４から出力される減算情報は、ピーク選択部２３で選択されたハムノイズの周波数に関連しているスペクトル情報とマスキングされていることを示すマスキング情報とからなっている。
【００１２】
スペクトル修正部２５は、ＦＦＴ２１から出力されるスペクトルの振幅レベルを修正しているが、修正されるスペクトルは減算情報中のスペクトル情報で示されるハムノイズの周波数に関連しているスペクトルとされる。また、振幅レベルの修正は当該スペクトルの振幅レベルを減衰させて、ハムノイズを除去するように修正される。ただし、減算情報中のマスキング情報で示されるスペクトルについては、ハムノイズがマスクされていると判断してその振幅レベルを減衰させないようにする。スペクトル修正部２５で修正されたスペクトルを図１０に示す。図１０を参照すると、マーキングしたハムノイズに関連するスペクトルの振幅レベルが減衰されていることがわかる。そして、スペクトル修正部２５で修正された図１０に示すスペクトルは、逆高速フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）２６により再び時間領域の音波形に変換される。変換された時間領域の音波形は乗算器２７において窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ）が乗算される。
【００１３】
この場合、音波形がオーバラップするように窓関数の時間位置が移動されて音波形が切り出される。この場合の窓関数は、オーバラップした窓関数を足し合わせると定数になる窓関数とされる。そして、オーバラップして切り出された音波形がオーバラップ加算部２８においてオーバラップして加算されることにより、ハムノイズが除去された出力波形を得ることができる。この出力波形を図１１に示す。図１１を参照すると、出力波形はピアノ音等の減衰音波形とされていることがわかる。オーバラップ加算部２８により、オーバサンプリングされたことになりエイリアシングから音波形を保護することができるようになる。
以上の説明では、マーキングされたスペクトルをマスキングするように近接している大きなレベルのスペクトルがある場合には、マーキングされたスペクトルの振幅を減衰させないようにしたが、これに替えてマーキングされたスペクトルの振幅を減衰させるようにしてもよい。
【００１４】
【発明の効果】
本発明は以上説明したように、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ピークが軌跡を成すスペクトルの内のノイズに関連するスペクトルを選択して合成することによりノイズ波形を合成し、音波形からノイズ波形を減算することによりノイズを除去するようにしている。また、フレーム毎に切り出されて周波数領域に変換された音信号のスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データから、ノイズに関連するスペクトルを抽出して、周波数領域に変換された音信号から抽出されたスペクトルの振幅を修正して、時間領域の音波形に再変換している。これにより、ノイズ成分のみを音波形から除去することができるようになり、ノイズ除去しても音信号のディテイルを損なうことを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第１の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置に入力される元波形の波形の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置におけるピーク検出部により検出されたピークを成すスペクトルのピークデータを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置におけるピーク追従部で追従されたハムノイズ周波数情報に関連するスペクトルの軌跡を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置における正弦波合成部で正弦波合成されたノイズ波形を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の第１の構成のノイズ除去装置でノイズ除去された出力波形を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態のノイズ除去装置の第２の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるＦＦＴから出力されるスペクトルを示す図である。
【図９】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるピーク検出部で選択されたスペクトルを示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置におけるスペクトル修正部で修正されたスペクトルを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態の第２の構成のノイズ除去装置でノイズ除去された出力波形を示す図である。
【符号の説明】
１ ノイズ除去装置、２ ノイズ除去装置、１０ 乗算器、１１ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）、１２ ピーク検出部、１３ ピーク追従部、１４ 正弦波合成部、１５ 係数乗算器、１６ 加算器、２０ 乗算器、２１ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）、２２ ピーク検出部、２３ ピーク選択部、２４ ノイズ成分出力部、２５ スペクトル修正部、２６ 逆高速フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）、２７ 乗算器、２８ オーバラップ加算部
Claims (4)
- 音波形に乗算する窓関数の時間位置を移動する毎に前記窓関数によりフレームとして切り出された前記音波形を、周波数領域の音信号に変換することにより、フレーム毎の音波形におけるスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データを得る周波数領域変換手段と、
ピークを成す前記振幅データに対応するすべてのスペクトルを、前記スペクトルデータから抽出し、前記フレームにおけるピークのうち軌跡を成す前記スペクトルを追従する追従手段と、
該追従手段で追従した前記スペクトルの内のノイズ周波数に関連するスペクトルを選択し、選択されたスペクトルを正弦波合成することにより時間領域のノイズ波形を得るノイズ波形合成手段と、
前記音波形から前記ノイズ波形合成手段で得られた前記ノイズ波形を減算することによりノイズ除去された音波形を得る減算手段と、
を備えることを特徴とするノイズ除去装置。 - 音波形に乗算する窓関数の時間位置を移動する毎に前記窓関数によりフレームとして切り出された前記音波形を、周波数領域の音信号に変換することにより、フレーム毎の音波形におけるスペクトルデータおよび各スペクトルの振幅データを得る周波数領域変換手段と、
ピークを成す前記振幅データに対応するすべてのスペクトルを、前記スペクトルデータから抽出し、抽出された前記スペクトルの内のノイズ周波数に関連するスペクトルを選択する選択手段と、
前記スペクトルデータの内の前記選択手段で選択されたスペクトルにおける振幅を修正する修正手段と、
該修正手段で修正されたスペクトルとされた前記スペクトルデータを時間領域の音波形に変換することにより、ノイズ除去された音波形を得る時間領域変換手段と、
を備えることを特徴とするノイズ除去装置。 - 前記時間領域変換手段で変換されたノイズ除去された音波形を、該音波形がオーバラップするよう窓関数により切り出し、切り出した音波形をオーバラップ加算するようにしたことを特徴とする請求項２記載のノイズ除去装置。
- 前記選択手段で選択されたスペクトルの近傍に大きな振幅のスペクトルがある場合は、前記選択手段で選択された当該スペクトルの振幅を、前記修正手段において修正しないようにしたことを特徴とする請求項２記載のノイズ除去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003209536A JP2005077423A (ja) | 2003-08-29 | 2003-08-29 | ノイズ除去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2202730A1 (en) | 2008-12-24 | 2010-06-30 | Fujitsu Limited | Noise detection apparatus, noise removal apparatus, and noise detection method |
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| WO2018203391A1 (ja) * | 2017-05-02 | 2018-11-08 | ヤマハ株式会社 | ノイズ低減装置と、それを用いた音声会議システム機器、及びノイズ低減装置の制御方法 |
| JP2019193239A (ja) * | 2018-04-28 | 2019-10-31 | 哲 八子 | 直熱真空管パワーアンプのハム雑音低減装置 |
-
2003
- 2003-08-29 JP JP2003209536A patent/JP2005077423A/ja not_active Withdrawn
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| US8463607B2 (en) | 2008-12-24 | 2013-06-11 | Fujitsu Limited | Noise detection apparatus, noise removal apparatus, and noise detection method |
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