JP2009049885A - ノイズキャンセル装置及びノイズキャンセル方法 - Google Patents

Abstract

【課題】音声とノイズが混在する入力音からノイズ成分のみを除去することができるノイズキャンセル装置及びノイズキャンセル方法を提供する。
【解決手段】周囲の音を電気信号に変換する音響電気変換器から入力される入力信号に対して信号演算処理を行なうことで、当該信号に含まれるノイズを除去することができるデジタル信号プロセッサで構成されるノイズキャンセル装置であって、上記入力信号の周波数特性を用いて自己相関係数を算出する自己相関演算手段と、上記自己相関係数の低域部分を除去するフィルターと、低域部分が除去された相関係数に対して積分演算を行なう積分演算手段と、積分演算結果が所定の値以下であるか否かを判定する判定手段とを有するノイズキャンセル装置による。
【選択図】図２

Description

本発明は、音声とノイズが混在する入力音からノイズ成分のみを除去することができるノイズキャンセル装置及びノイズキャンセル方法に関するものである。

雑音環境下でマイクロホンを使用する場合、人の声（音声）が雑音よりも大きくないと、音声を聞き取ることはできない。このような環境下において音声を明瞭に拡声し、周囲雑音は除去するノイズキャンセル装置が知られている。このようなノイズキャンセル装置は、定常雑音下では音声が雑音よりも大きいと仮定し、マイクロホンから入力される入力信号に含まれる周波数成分のなかから、一定の音量レベル以下の成分を排除することで雑音成分を除去し、一定音量レベル以上の成分のみを出力するものである。

このように、音量レベルを目安にして音声と雑音の識別をする方法を用いるノイズキャンセル装置は、周囲雑音が音声よりも大きい場合には正常に動作することができない。そこで、音声と周囲雑音のそれぞれの周波数成分の特徴（特性）を識別し、音声に該当する成分のみを抽出して（又は雑音のみを除去して）出力するノイズキャンセル装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００６―１６６３７５号公報

特許文献１に記載されているノイズキャンセル装置は、周波数が一定となる楽音の持続音とハウリング（周囲雑音に相当する）とを区別するために、波形記憶部にハウリングの波形パターンを記憶し、入力された信号と上記波形パターンを、相互相関関数を用いて演算し、この演算によって得た相互相関値が、所定の閾値以上であるときは、入力信号はハウリングであると判定して適応フィルターによるハウリング抑制処理を行なうものである。

特許文献１記載のノイズキャンセル装置を用いて、周囲雑音を除去する場合は、その波形パターンを予め記憶しておき、この波形パターンと入力信号との相互相関演算を行なうことで周囲雑音を認識する。あらゆる周囲雑音に対応するためには、予め、多様な波形パターンを記憶しておく必要があり、実現が困難である。また、記憶していない波形パターンを有する周囲雑音に対しては効果を発揮することができないので、効果的に雑音を除去することは困難であった。

そこで本発明は、上記課題を鑑みてなされたもので、音声の特性に着目し、入力の自己相関係数によって周囲雑音を除去することができるスペクトル引き算法を基礎とするノイズキャンセル装置及びノイズキャンセル方法を提供することを目的とする。

本発明は、周囲の音を電気信号に変換する音響電気変換器から入力される入力信号に対して信号演算処理を行なうことで、当該信号に含まれるノイズを除去することができるデジタル信号プロセッサで構成されるノイズキャンセル装置であって、上記入力信号の周波数特性を用いて自己相関係数を算出する自己相関演算手段と、上記自己相関係数の低域部分を除去するフィルターと、低域部分が除去された相関係数に対して積分演算を行なう積分演算手段と、積分演算結果が所定の値以下であるか否かを判定する判定手段とを有することを最も主要な特徴とする。

また 本発明は、上記判定手段において所定の値以下と判定された周波数特性の平均値を算出する平均ノイズ演算手段と、入力信号の周波数特性から上記平均値を減算する減算処理手段とをさらに有することを特徴とする。

また、本発明は、上記ノイズキャンセル装置において、上記信号を周波数特性に変換するフーリエ変換手段と、上記平均値を減算した周波数特性を電気信号に変換する逆フーリエ変換手段とをさらに有することを特徴とする。

本発明によれば、入力音に含まれる周波数特性を自己相関関数による演算によって音声であるか周囲雑音であるか否かを判定し、周囲雑音の平均値（平均ノイズ）を算出して、入力音から平均ノイズを減算することで周囲雑音成分を除去することができるので、多様な環境においても効果的にノイズを除去することができるようになる。

以下、本発明にかかるノイズキャンセル装置の実施形態について、図を用いて説明する。図１はノイズキャンセル装置の使用例を示すイメージ図である。図１に示すように、ノイズキャンセル装置１０（以下「ＮＣ１０」とする）は、音声などの入力に使用する音響電気変換器であるマイク２０、入力された信号の出力に使用するアンプ３０に接続し、アンプ３０にはスピーカ４０を接続して使用する。ＮＣ１０は、発話者の音声と、発話者の周囲雑音が混在して入力信号となるので、この入力信号からノイズ成分のみを除去して音声成分のみをアンプ３０に出力する。

次に、ＮＣ１０の機能構成について図２の機能ブロック図を用いて説明する。図２において、ＮＣ１０は、マイク２０（図１参照）から入力された信号を周波数特性に変換する高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）１１と、前記周波数特性の自己相関関数を算出し、相関係数を求める自己相関演算部１２と、相関係数の変位における低域部分を除去するフィルター１３と、フィルター１３によって低域部分を除去した相関係数を用いて積分演算を行なう積分演算部１４と、前記積分演算の結果が所定の値以下であるか否かを判定し、所定の値以下であると判定した場合に、判定の元となった上記周波数特性を保持する判定部１５と、判定部１５が保持した周波数特性を用いて平均値を算出し、この演算結果を保持する平均ノイズ演算部１６と、平均ノイズ演算部１６が保持する周波数特性を入力信号の周波数特性から減ずる減算処理部１７と、減算処理の結果を逆フーリエ変換してアンプ３０に出力する逆フーリエ変換器（ＩＦＦＴ）１８を備えている。

上記ＮＣ１０を用いて、入力信号に含まれる音声成分とノイズ成分とを識別する原理について説明する。音声は生体の振動により発するので、その周波数成分には基本周波数と高調波が含まれる。一方、周囲雑音の周波数成分には高調波が含まれず、基本周波数のみである。従って、入力信号の周波数成分を分析することで、高調波を検出した場合は音声信号であると判定し、高調波が全く含まれない、もしくは高調波が所定の閾値以下しか含まれない場合は、入力信号はノイズであると判定することができる。

ノイズと判定された周波数特性は判定部１５において、所定個数を記憶し、時間平均を算出して、平均化したノイズの周波数特性を用いることで、入力信号に含まれるノイズを効果的に除去することができるようになる。

次に、上記ＮＣ１０の動作を説明する。図３は、ＮＣ１０の動作の流れを示すフローチャートである。図４乃至図７に示す波形図は、ＮＣ１０へ入力された信号に対して所定の処理を行なった結果を図示したものである。図４は、マイク２０から入力される信号の波形図であって、横軸を時間、縦軸を信号の音圧レベルとしたグラフである。先ずマイク２０から入力された信号（図４）はＦＦＴ１１によるフーリエ変換処理によって、周波数特性に変換される（Ｓ３０１）。図５は、ＦＦＴ１１によって、周波数特性に変換された入力信号のスペクトル図の例であって、横軸は周波数、縦軸を各周波数成分の大きさ（ゲイン）を表わしている。ＦＦＴ１１は入力信号に対するフーリエ変換処理（Ｓ３０１）を行なう際に、出力する周波数特性の間隔（ＦＦＴステップという）を予め規定し、ＦＦＴステップ毎に、各周波数のゲインを出力する。図５（ａ）は、音声の周波数特性の例であり、図５（ｂ）はノイズの周波数特性の例である。

次に、上記周波数特性を用いて自己相関演算部１２によって自己相関演算を行なって、相関係数を算出する（Ｓ３０２）。 図５に示した周波数特性の例を元に、自己相関演算を行なった結果のイメージを図６に示す。図６において、縦軸は相関係数の大きさ、横軸は周波数のずらし量（以下「ラグ」という）である。図６（ａ）は、音声の周波数特性に対する自己相関演算結果であって、ラグの増加するにつれて相関係数は小さくなっていくが、音声の周波数特性には高調波成分が含まれているので、所定のラグにおいて、基本周波数と高調波の相関が強く検出されるので複数のピークが形成されることになる。一方、図６（ｂ）はノイズの周波数特性であって、高調波は含まれていないのでラグの増加とともに相関係数は略反比例し、ピークを形成することはない。

次に、算出した相関係数をフィルター１３によって下側飽絡線でカットし、低域部分を除去する（Ｓ３０３）。図７は、図６に示した相関係数をフィルター１３によって低域除去した例である。図７（ａ）は、音声の周波数特性に対する自己相関演算結果に係る相関係数に対する例であり、図７（ｂ）はノイズの相関係数に対する例である。次に、フィルター１３を通過した相関係数に対して積分演算を行う（Ｓ３０４）。図７に示すように、フィルター１３を通過した後の相関係数を積分すると、音声の相関係数に対する積分結果は、形成されているピークの分だけノイズの相関係数に対する積分結果よりも大きくなる。

次に、上記相関係数の積分演算の結果が、所定の値以上であるか否かを判定処理部１５によって判定する（Ｓ３０５）。積分演算の結果が所定の値以下であれば、当該周波数特性はノイズのものであると判定して（Ｓ３０５のＮ）、このノイズと判定された周波数特性の平均値を平均ノイズ演算部１６によって算出する（Ｓ３０６）。平均ノイズ演算部１６は、入力信号においてノイズと判定された複数の周波数特性を一時的に記憶し、これらを用いて周波数特性の平均値（以下「平均ノイズ」とする）を算出し、算出した平均ノイズを図示しない記憶手段に記憶する（Ｓ３０７）。

次に、減算処理部１７において、上記算出された平均ノイズを、ＦＦＴ１１によってフーリエ変換された周波数特性となった入力信号から減算する（Ｓ３０８）。減算した結果をＩＦＦＴ１８によって逆フーリエ変換処理をして、アンプ３０に出力する（Ｓ３０９）。

また、上記相関係数の積分演算結果が所定の値よりも大きい場合は、当該周波数特性は音声であると判定される（Ｓ３０５のＹ）。音声であると判定された周波数特性を用いて減算処理部１７において、平均ノイズを減算して（Ｓ３０８）、ＩＦＦＴ１８によって逆フーリエ変換処理を行ない、アンプ３０に出力する（Ｓ３０９）。

上記のように、マイク２０から入力された信号の周波数特性に対して自己相関係数を算出することで、音声とノイズの識別を行ない、ノイズの時間平均を算出して入力信号から減じることによって、入力信号に含まれるノイズ成分のみを除去することができるようになる。

本発明は、ノイズキャンセルマイクロホンに搭載するノイズキャンセル装置及びその撮像方法などにも適用できる。

本発明に係るノイズキャンセル装置をマイクロホンに接続した構成を示す概略図である。 上記ノイズキャンセル装置の機能構成の例を示すブロック図である。 上記ノイズキャンセル装置のノイズキャンセル処理の例を示すフローチャートである。 上記ノイズキャンセル装置に入力する信号の例を示す波形図である。 上記信号にフーリエ変換処理を施した結果の例を示す波形図である。 上記信号のフーリエ変換処理結果を用いた自己相関処理結果の例を示す図である。 上記自己相関処理結果に対してローカット処理を施した状態の例を示す図である。

符号の説明

１０ ノイズキャンセル装置
１１ フーリエ変換処理部
１２ 自己相関処理部
１３ フィルター
１４ 積分演算部
１５ 判定部
１６ ノイズ平均演算部
１７ 減算処理部
１８ 逆フーリエ変換部
２０ マイクロホン
３０ アンプ
４０ スピーカ

Claims (4)

1. 周囲の音を電気信号に変換する音響電気変換器から入力される入力信号に信号演算処理を行なうことで、当該信号に含まれるノイズを除去するデジタル信号プロセッサで構成されるノイズキャンセル装置であって
   上記入力信号の周波数特性を用いて自己相関係数を算出する自己相関演算手段と、
   上記自己相関係数の低域部分を除去するフィルターと、
   低域部分が除去された相関係数に対して積分演算を行なう積分演算手段と、
   積分演算結果が所定の値以下であるか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とするノイズキャンセル装置。
2. 上記判定手段において所定の値以下と判定された周波数特性の平均値を算出する平均ノイズ演算手段と、
   入力信号の周波数特性から上記平均値を減算する減算処理手段とをさらに有することを特徴とする請求項１記載のノイズキャンセル装置。
3. 上記信号を周波数特性に変換するフーリエ変換手段と、
   上記平均値を減算した周波数特性を電気信号に変換する逆フーリエ変換手段とをさらに有する請求項２記載のノイズキャンセル装置。
4. 周囲の騒音を電気信号に変換する音響電気変換器から入力される入力信号を周波数特性に変換するフーリエ変換手段と、上記周波数特性を用いて自己相関係数を算出する自己相関演算手段と、上記自己相関係数の低域部分を除去するフィルターと、低域部分が除去された相関係数に対して積分演算を行なう積分演算手段と、積分演算結果が所定の値以下であるか否かを判定する判定手段と、上記判定手段において所定の値以下と判定された周波数特性の平均値を算出する平均ノイズ演算手段と、入力信号の周波数特性から上記平均値を減算する減算処理手段と、上記平均値を減算した周波数特性を出力信号に変換する逆フーリエ変換手段と、を備えるノイズキャンセル装置におけるノイズキャンセル方法であって、
   上記フーリエ変換手段によって、入力信号を周波数特性に変換するステップと、
   上記自己相関演算手段によって、上記周波数特性を用いて相関係数を算出するステップと、
   上記フィルターによって、相関係数の低域部分を除去するステップと、
   上記積分演算手段によって、上記相関係数の積分演算を行なうステップと、
   上記判定手段によって、上記積分演算結果を判定するステップと、
   上記平均ノイズ演算手段によって、上記ステップにおいて所定の値以下であると判定された周波数特性の平均値を算出するステップと、
   上記減算処理手段によって、上記入力信号の周波数特性から上記平均値を減算するステップと、
   上記逆フーリエ変換手段によって、上記減算結果を逆フーリエ変換するステップと、を有することを特徴とするノイズキャンセル方法。

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