JP2013250356A - 係数設定装置および雑音抑圧装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ミュージカルノイズの発生を有効に抑制し得る雑音抑圧を実現する。
【解決手段】係数設定装置２００は、音響信号Ｓx(t)の各周波数ｆの観測成分Ｘ(f,τ)に乗算されて音響信号Ｓx(t)の雑音成分を抑圧する処理係数Ｇ(f,τ)の算定にて事前ＳＮＲに適用に適用される忘却係数αを設定する。係数設定部７６は、観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数Ｐ(x)の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数ηと忘却係数αとに応じたモーメントμ_mを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標Ｋを算定し、尖度指標Ｋが目標値Ｋtarを下回るように忘却係数αを設定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、音響信号から雑音成分を抑圧する技術に関する。

周波数領域で音響信号から雑音成分を抑圧する技術が従来から提案されている。例えば非特許文献１には、音響信号から推定される雑音成分に応じて設定された処理係数（スペクトルゲイン）を音響信号の各周波数成分に乗算することで雑音成分を抑圧する技術（ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ：Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude estimator）が開示されている。処理係数は、事前ＳＮＲと事後ＳＮＲとに応じて算定される。事前ＳＮＲは、仮決定法（Decision-Directed法）を適用した演算式で忘却係数に応じて推定される。

Y. Ephraim, et al., "Speech Enhancement Using a Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator", IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, ASSP-32, 6, p.1109-1121, 1984

ところで、周波数領域の雑音抑圧技術では、雑音抑圧に起因して発生する耳障りなミュージカルノイズの発生が問題となる。非特許文献１の技術において処理係数の推定に適用される忘却係数は経験的または実験的に選定された数値であり、所望の雑音性能を維持しながら有効にミュージカルノイズを抑制するという観点からは必ずしも最適な数値ではない。以上の事情を考慮して、本発明は、ミュージカルノイズの発生を有効に抑制し得る雑音抑圧の実現を目的とする。

本発明の係数設定装置は、音響信号の各周波数の観測成分（例えばパワーや振幅）に乗算されて音響信号の雑音成分を抑圧する処理係数の算定にて事前ＳＮＲに適用される忘却係数を設定する装置であって、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式（例えば数式(15)）を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を特定する係数設定手段を具備する。以上の構成によれば、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標が算定されるから、複合シンプソン法等の他の求積法を利用した場合と比較して、尖度指標の算定に必要な演算量を削減することが可能である。

なお、尖度指標が目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる場合とは、雑音抑圧前後で尖度変化が大きいほど尖度指標が大きい数値となる構成では、尖度指標が目標値を下回る場合を意味し、雑音抑圧前後で尖度変化が大きいほど尖度指標が小さい数値となる構成では、尖度指標が目標値を上回る場合を意味する。

本発明の好適な態様において、係数設定手段は、複数の形状母数の各々と尖度指標の複数の目標値の各々との組合せ毎に忘却係数を設定し、形状母数と尖度指標の目標値との各組合せに忘却係数を対応させた参照テーブルを生成する。以上の態様では、複数の形状母数の各々と尖度指標の複数の目標値の各々との組合せ毎に忘却係数が設定されるから、多様な形状母数や多様な目標値に対して適切な忘却係数を設定できるという利点がある。複数の形状母数の各々と複数の目標値の各々との組合せ毎に忘却係数を設定する構成では、多数の尖度指標を算定する必要があるから、尖度指標の算定に必要な演算量が削減される本発明は格別に有効である。

ところで、基本的には忘却係数が増加するほど尖度指標も増加するが、例えば忘却係数が最大値（１）に近い範囲では、忘却係数の増加に対して尖度指標が減少するという傾向が観測される。例えばＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法やＭＭＳＥ-ＬＳＡ法を適用して処理係数を算定する構成では以上の傾向が顕著である。そこで、本発明の好適な態様において、係数設定手段は、形状母数と尖度指標の目標値とのひとつの組合せについて、忘却係数の数値範囲のうち第１範囲内の忘却係数と、第１範囲とは相違する第２範囲内の忘却係数とを特定する。例えば第１範囲は、忘却係数に対して尖度指標が単調増加する範囲であり、第２範囲は、忘却係数に対して尖度指標が減少する範囲（忘却係数の最大値に近い範囲）である。以上の態様では、第１範囲内の忘却係数と第２範囲内の忘却係数とを選択的に処理係数の算定に利用することが可能である。

本発明の第１態様に係る雑音抑圧装置は、以上の各態様に係る係数設定装置が生成した参照テーブルを利用して雑音抑圧用の処理係数を算定する。すなわち、本発明の雑音抑圧装置は、音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析手段と、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定手段と、形状母数と尖度指標の目標値と忘却係数とを対応させる参照テーブルを参照して、特性解析手段が推定した形状母数と目標設定手段が設定した目標値とに対応する忘却係数を設定する第１設定手段と、第１設定手段が設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定手段と、第２設定手段が算定した処理係数を音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧手段とを具備し、参照テーブルは、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により算定される尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となるように、雑音成分の形状母数と尖度指標の目標値と忘却係数との関係を規定する。以上の構成によれば、参照テーブルの生成に必要な演算量が削減されるという利点がある。

第１態様に係る雑音抑圧装置の好適な態様において、参照テーブルは、忘却係数の数値範囲のうち第１範囲内の忘却係数が設定された第１参照テーブルと、第１範囲とは相違する第２範囲内の忘却係数が設定された第２参照テーブルとを含み、第１設定手段は、第１雑音抑圧モードでは第１参照テーブルを参照して忘却係数を設定し、第２雑音抑圧モードでは第２参照テーブルを参照して忘却係数を設定する。以上の態様では、第１範囲内の忘却係数と第２範囲内の忘却係数とを選択的に処理係数の算定に利用できるという利点がある。

本発明の第２態様に係る雑音抑圧装置は、音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析手段と、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定手段と、忘却係数を可変に設定する第１設定手段と、第１設定手段が設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定手段と、第２設定手段が算定した処理係数を音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧手段とを具備し、第１設定手段は、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を設定する。以上の構成によれば、尖度指標の算定に必要な演算量を削減することが可能である。

前述の各態様に係る係数設定装置は、忘却係数の設定に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの汎用の演算処理装置とプログラム（ソフトウェア）との協働によっても実現される。本発明のプログラムは、音響信号の各周波数の観測成分に乗算されて音響信号の雑音成分を抑圧する処理係数の算定にて事前ＳＮＲに適用される忘却係数を設定するために、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を特定する係数設定処理をコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明の係数設定装置と同様の作用および効果が実現される。

また、前述の各態様に係る雑音抑圧装置は、雑音成分の抑圧に専用されるＤＳＰなどのハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵなどの汎用の演算処理装置とプログラム（ソフトウェア）との協働によっても実現される。本発明の第１態様に係るプログラムは、音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析処理と、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定処理と、形状母数と尖度指標の目標値と忘却係数とを対応させる参照テーブルを参照して、特性解析処理で推定した形状母数と目標設定処理で設定した目標値とに対応する忘却係数を設定する第１設定処理と、第１設定処理で設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定処理と、第２設定処理で算定した処理係数を音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明の第１態様に係る雑音抑圧装置と同様の作用および効果が実現される。また、第２態様に係るプログラムは、音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析処理と、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定処理と、忘却係数を可変に設定する第１設定処理と、第１設定処理で設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定処理と、第２設定処理で算定した処理係数を音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、第１設定処理では、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を設定する。以上のプログラムによれば、本発明の第２態様に係る雑音抑圧装置と同様の作用および効果が実現される。

本発明の各態様に係るプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態で提供されてコンピュータにインストールされる。

第１実施形態に係る雑音抑圧装置のブロック図である。 参照テーブルの模式図である。 忘却係数と尖度指標との関係を示すグラフである。 忘却係数と雑音抑圧率との関係を示すグラフである。 係数設定装置のブロック図である。 係数設定装置が参照テーブルを生成する処理のフローチャートである。 第２実施形態における忘却係数と尖度指標との関係を示すグラフである。 忘却係数が１に近い範囲内の忘却係数と尖度指標との関係を示すグラフである。 第２実施形態における忘却係数と尖度指標との関係を示すグラフである。 第２実施形態における忘却係数とケプストラム歪との関係を示すグラフである。 第３実施形態における忘却係数と尖度指標との関係を示すグラフである。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る雑音抑圧装置１００のブロック図である。雑音抑圧装置１００には、信号供給装置１２と入力装置１４と放音装置１６とが接続される。信号供給装置１２は、音響信号Ｓx(t)を雑音抑圧装置１００に供給する。音響信号Ｓx(t)は、目的音成分（例えば音声や楽音等の音響成分）と雑音成分（例えば空調設備の動作音や雑踏音等の環境音）との混合音の波形を示す時間領域の信号である（ｔ：時間）。周囲の音響を収音して音響信号Ｓx(t)を生成する収音機器や、可搬型または内蔵型の記録媒体から音響信号Ｓx(t)を取得して雑音抑圧装置１００に供給する再生装置や、通信網から音響信号Ｓx(t)を受信して雑音抑圧装置１００に供給する通信装置が信号供給装置１２として採用され得る。

雑音抑圧装置１００は、信号供給装置１２が供給する音響信号Ｓx(t)から音響信号Ｓy(t)を生成する信号処理装置（音響処理装置）である。音響信号Ｓy(t)は、音響信号Ｓx(t)の雑音成分を抑圧した音響（目的音成分を強調した音響）の波形を示す時間領域の信号である。放音装置１６（例えばスピーカやヘッドホン）は、雑音抑圧装置１００が生成した音響信号Ｓy(t)に応じた音波を放音する。なお、音響信号Ｓy(t)をデジタルからアナログに変換するＤ/Ａ変換器の図示は便宜的に省略されている。入力装置１４は、利用者からの指示を受付ける機器であり、例えば利用者が操作する複数の操作子を含んで構成される。

図１に示すように、雑音抑圧装置１００は、演算処理装置２２と記憶装置２４とを具備するコンピュータシステムで実現される。記憶装置２４は、演算処理装置２２が実行するプログラムＰGM1や演算処理装置２２が使用する各種のデータ（例えば参照テーブルＴBL）を記憶する。半導体記録媒体や磁気記録媒体などの公知の記録媒体や複数種の記録媒体の組合せが記憶装置２４として任意に採用され得る。音響信号Ｓx(t)を記憶装置２４に記憶した構成（したがって信号供給装置１２は省略される）も好適である。

演算処理装置２２は、記憶装置２４に格納されたプログラムＰGM1を実行することで、音響信号Ｓx(t)から音響信号Ｓy(t)を生成するための複数の機能（周波数分析部３２，解析処理部３４，雑音抑圧部３６，波形合成部３８）を実現する。なお、演算処理装置２２の各機能を複数の装置に分散した構成や、専用の電子回路（ＤＳＰ）が一部の機能を実現する構成も採用され得る。

周波数分析部３２は、周波数軸上の複数の周波数の各々に対応する音響信号Ｓx(t)の成分（以下「観測成分」という）Ｘ(f,τ)を時間軸上の単位区間（フレーム）毎に順次に生成する。記号ｆは周波数軸上の任意の周波数（周波数ビン）を意味し、記号τは時間軸上の任意の時点（単位区間）を意味する。第１実施形態の観測成分Ｘ(f,τ)は振幅で表現される。各観測成分（振幅スペクトル）Ｘ(f,τ)の算定には、短時間フーリエ変換等の公知の周波数分析が任意に採用される。

解析処理部３４は、音響信号Ｓx(t)の雑音成分を抑圧するための各周波数ｆの処理係数Ｇ(f,τ)を単位区間毎に順次に算定する。処理係数Ｇ(f,τ)は、音響信号Ｓx(t)の観測成分Ｘ(f,τ)に対する利得（スペクトルゲイン）を意味し、雑音成分の特性に応じて０以上かつ１以下の範囲内で可変に設定される。具体的には、音響信号Ｓx(t)のうち雑音成分が優勢である周波数ｆの処理係数Ｇ(f,τ)ほど小さい数値に設定される。

雑音抑圧部３６は、解析処理部３４が算定した処理係数Ｇ(f,τ)を音響信号Ｓx(t)の観測成分Ｘ(f,τ)に作用させることで、雑音成分を抑圧した各周波数ｆの成分（以下「雑音抑圧成分」という）Ｙ(f,τ)を単位区間毎に順次に生成する。具体的には、以下の数式(1)で表現される通り、雑音抑圧部３６は、各単位区間の観測成分Ｘ(f,τ)とその単位区間の処理係数Ｇ(f,τ)とを乗算することで雑音抑圧成分（振幅スペクトル）Ｙ(f,τ)を算定する。

波形合成部３８は、雑音抑圧部３６が単位区間毎に生成する雑音抑圧成分Ｙ(f,τ)から時間領域の音響信号Ｓy(t)を生成する。具体的には、波形合成部３８は、各単位区間の雑音抑圧成分Ｙ(f,τ)を短時間逆フーリエ変換で時間領域に変換するとともに前後の単位区間について相互に連結することで音響信号Ｓy(t)を生成する。短時間逆フーリエ変換には例えば音響信号Ｓx(t)の位相スペクトルが適用される。波形合成部３８が生成した音響信号Ｓy(t)が放音装置１６に供給されて音波として放射される。

解析処理部３４について以下に詳述する。図１に示すように、第１実施形態の解析処理部３４は、雑音推定部４２と特性解析部４４と目標設定部４６と第１設定部５２と第２設定部５４とを含んで構成される。

雑音推定部４２は、音響信号Ｓx(t)に含まれると推定される雑音成分（以下「推定雑音成分」という）Ｎ(f,τ)を特定する。推定雑音成分Ｎ(f,τ)の推定には公知の技術が任意に採用され得る。例えば、雑音推定部４２は、目的音成分が存在する目的音区間と目的音成分が存在しない雑音区間とに音響信号Ｓx(t)を時間軸上で区分し、雑音区間内の各単位区間の観測成分Ｘ(f,τ)を推定雑音成分Ｎ(f,τ)として特定する。したがって、推定雑音成分Ｎ(f,τ)は振幅（振幅スペクトル）で表現される。目的音区間と雑音区間との区分には公知の音声検出技術（ＶＡＤ：Voice Activity Detection）が任意に採用される。

第２設定部５４は、各周波数ｆの処理係数Ｇ(f,τ)を単位期間毎に順次に設定する。具体的には、第２設定部５４は、観測成分Ｘ(f,τ)と推定雑音成分Ｎ(f,τ)とに応じた処理係数Ｇ(f,τ)を以下の数式(2)の演算で算定する。数式(2)から理解される通り、第１実施形態の処理係数Ｇ(f,τ)は、仮決定法（ＤＤ法：Decision-Directed）を適用したウィナー（Wiener）フィルタに相当する。

数式(2)の変数ξ(f,τ)は、仮決定法で推定される事前ＳＮＲ（推定事前ＳＮＲ）を意味し、以下の数式(3)で定義される。数式(3)の記号Ｆ[ ]は、括弧内の負数をゼロに設定するフロアリング関数を意味する。

数式(3)の記号γ(f,τ)は、事後ＳＮＲ（推定事後ＳＮＲ）を意味し、観測成分Ｘ(f,τ)と推定雑音成分Ｎ(f,τ)とを適用した以下の数式(4)で定義される。数式(4)の記号Ｐ_N(f)は、雑音区間内の所定個の単位区間にわたる推定雑音成分Ｎ(f,τ)のパワー|Ｎ(f,τ)|²の平均値（例えば相加平均）を意味する。

数式(3)の記号αは、直前の単位区間における事後ＳＮＲγ(f,τ-1)の加重値に相当する忘却係数であり、１未満の正数（０＜α＜１）に設定される。以上の説明から理解されるように、第１実施形態の第２設定部５４は、事前ＳＮＲξ(f,τ)および事後ＳＮＲγ(f,τ)に忘却係数αを適用（事後ＳＮＲγ(f,τ)についてはフロアリング関数Ｆ[γ(f,τ)−１]を介して適用）して処理係数Ｇ(f,τ)を算定する。

図１の特性解析部４４は、推定雑音成分Ｎ(f,τ)の特性に応じた形状母数（shape parameter）ηを算定する。形状母数ηは、雑音区間内の複数の単位区間にわたる推定雑音成分Ｎ(f,τ)の度数分布（以下「強度分布」という）の形状に応じた統計量である。形状母数ηは、音響信号Ｓx(t)の雑音成分の特性に依存する。例えば、雑音成分のガウス性が高い（強度分布が正規分布に近い）ほど形状母数ηは大きい数値（１に近い数値）となる。

具体的には、特性解析部４４は、各観測成分Ｘ(f,τ)（推定雑音成分Ｎ(f,τ)）の強度分布を近似する確率密度関数Ｐ(x)の形状母数ηを算定する。第１実施形態の確率密度関数Ｐ(x)は、観測成分Ｘ(f,τ)のパワーを確率変数ｘ（ｘ＝|Ｘ(f,τ)|²）として各観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布をガンマ分布（一般化ガンマ分布）で近似する以下の数式(5)の分布関数である。

数式(5)の記号θは、尺度母数（scaling parameter）である。数式(5)の形状母数ηは、以下の数式(6A)および数式(6B)で定義される。特性解析部４４は、雑音区間内の各観測成分Ｘ(f,τ)のパワー|Ｘ(f,τ)|²（推定雑音成分Ｎ(f,τ)のパワー|Ｎ(f,τ)|²）を確率変数ｘとして数式(6A)および数式(6B)の演算を実行することで形状母数ηを算定する。なお、最尤推定等の公知の方法で各観測成分Ｘ(f,τ)の形状母数ηを推定することも可能である。

ところで、雑音抑圧部３６による処理後の雑音抑圧成分Ｙ(f,τ)には、時間軸上および周波数軸上に高強度の成分（孤立点）が点在し、人工的で耳障りなミュージカルノイズとして受聴者に知覚される可能性がある。第１実施形態の目標設定部４６は、雑音抑圧に起因したミュージカルノイズを抑制する度合の目標（雑音抑圧性能の目標）を可変に設定する。

雑音抑圧に起因したミュージカルノイズは非ガウス性の音響成分であるから、強度分布のガウス性の指標となる高次統計量がミュージカルノイズの発生量の定量的な指標として好適である。具体的には、強度分布（強度分布を近似する確率分布）の尖度（kurtosis）がミュージカルノイズの発生量の指標として利用され得る。雑音抑圧で強度分布の尖度が増加するほどミュージカルノイズが顕在化していると評価できる。

以上の傾向を考慮して、雑音抑圧前の観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布の尖度κAと雑音抑圧後の雑音抑圧成分Ｙ(f,τ)の強度分布の尖度κBとの相違の度合を示す指標（以下「尖度指標」という）Ｋを雑音抑圧性能の指標として利用する。第１実施形態の尖度指標Ｋは、以下の数式(7)で定義されるように、雑音抑圧前の尖度κAに対する雑音抑圧後の尖度κBの比（尖度比）である。

数式(7)から理解される通り、尖度指標Ｋが大きい（雑音抑圧後の尖度κBが雑音抑圧前の尖度κと比較して大きい）ほど雑音抑圧に起因したミュージカルノイズが多いと評価できる。図１の目標設定部４６は、尖度指標Ｋの目標値Ｋtarを、入力装置１４に対する利用者からの指示に応じて可変に設定する。

図１の第１設定部５２は、第２設定部５４が処理係数Ｇ(f,τ)の設定に適用する忘却係数α（数式(3)）を、特性解析部４４が算定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した尖度指標Ｋの目標値Ｋtarとに応じて設定する。忘却係数αの設定には、記憶装置２４に事前に格納された参照テーブルＴBLが利用される。

図２は、参照テーブルＴBLの模式図である。図２に示すように、参照テーブルＴBLは、形状母数ηの数値（η1，η2，……）と尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの数値（Ｋtar1，Ｋtar2，……）との各組合せに忘却係数αの数値（α11，α12，……）を対応させたデータテーブルである。第１設定部５２は、特性解析部４４が算定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αを参照テーブルＴBLから検索して第２設定部５４に指示する。

参照テーブルＴBL内の任意の形状母数ηと任意の目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αは、その忘却係数αを適用して算定された処理係数Ｇ(f,τ)を、その形状母数ηの雑音成分を包含する音響信号Ｓx(t)に作用させた場合に、雑音抑圧前後の尖度指標Ｋがその目標値Ｋtarを下回るように事前に選定される。第２設定部５４は、第１設定部５２から指示された忘却係数αを適用した数式(2)から数式(4)の演算で処理係数Ｇ(f,τ)を算定する。以上の説明から理解されるように、目標値Ｋtarは尖度指標Ｋの許容値（雑音抑圧装置１００の利用者がミュージカルノイズを許容する度合）を意味する。

＜尖度指標の定式化＞
以上に説明した参照テーブルＴBLを作成する観点から、尖度指標Ｋの定式化を検討する。尖度指標Ｋの基礎となる尖度κは、強度分布の２次モーメントμ₂と４次モーメントμ₄とを適用した以下の数式(8)で定義される。

ｍ次モーメントμ_mは、以下の数式(9)で表現される。

数式(3)から理解される通り、現在（第τ番目）の単位区間の処理係数Ｇ(f,τ)に過去の単位区間の観測信号が累積的に反映されることを考慮して、数式(9)の記号ｙ(ｘ_τ,……，ｘ_τ-T)は、第(τ−Ｔ)番目の単位区間から現在（第τ番目）の単位区間までの(Ｔ＋１)個（Ｔは２以上の自然数）の単位区間のパワー｛ｘ_τ,……，ｘ_τ-T｝を加味した処理係数Ｇ(f,τ)による雑音抑圧後のパワーに相当する。数式(9)の関数Ｐ(x)は、観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布（確率分布）をガンマ分布で近似する確率密度関数であり、前掲の数式(5)で表現される。

第１実施形態では、数式(9)のｍ次モーメントμ_mにおける確率密度関数Ｐ(x)の積分に一般化ガウス・ラゲール（Gauss-Laguerre）求積法を適用する。一般化ガウス・ラゲール求積法は、特定の代表点（分点）での関数値の加重和で定積分を近似する求積法であり、以下の数式(10)で表現される。

数式(10)の加重値ｗ_i ^(ρ)は、以下の数式(11)で定義される一般化ラゲール多項式Ｌ_n ^(ρ)(ｚ_i ^(ρ))がゼロとなる分点ｚ_i ^(ρ)に対応し、以下の数式(12)で表現される。分点ｚ_i ^(ρ)および加重値ｗ_i ^(ρ)の各数値は変数ρに対応する既定の数値であり、公知の数表から特定可能である。

いま、数式(5)の尺度母数θを便宜的に１と仮定すると、以下の数式(13)が導出される。

数式(13)の確率密度関数Ｐ(x)（一般化ガンマ分布）の形状母数ηと一般化ラゲール多項式の変数ρとを同視した場合に数式(10)の左辺と数式(13)の右辺とが相互に類似することに着目し、数式(13)の確率密度関数Ｐ(x)の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用すると、以下の数式(14)が導出される。

ｍ次モーメントμ_mを表現する前掲の数式(9)に数式(14)の関係を適用すると、ｍ次モーメントμ_mを近似する以下の数式(15)が導出される。数式(15)の記号ｉは、第τ番目の単位区間における確率変数ｘに対する分点の番号を意味する。

第τ番目の単位区間の確率変数ｘ_τに対応する各分点ｘ_τiは、雑音抑圧前のパワーを意味し、変数ｙ(ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i)は雑音抑圧後のパワーを意味する。したがって、処理係数Ｇ(τi)を分点ｘ_τiに作用させることで雑音抑圧後のパワーｙ(ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i)が算定される（ｙ(ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i)＝Ｇ(τi)²ｘ_τi）。

雑音成分のパワーは時刻毎に相互に独立であるが同種の確率分布に従う（独立同分布）と仮定すると、各単位区間｛τ,……,τ-Ｔ｝における雑音成分の強度分布は、形状母数ηが共通するガンマ分布に相当するから、(Ｔ＋１)個の単位区間にわたり確率変数ｘ（ｘ_τ,……，ｘ_τ-T）の分点｛ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i｝は相互に共通する（ｘ_τi＝ｘ_(τ-1)i＝……＝ｘ_(τ-T)i）。したがって、処理係数Ｇ(τi)の初期値を１として(Ｔ＋１)個の単位区間の各々に対応する処理係数Ｇ(τi)を数式(2)の演算で順次に算定し、各処理係数Ｇ(τi)を分点ｘ_τiに作用させることで雑音抑圧後のパワーｙ(ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i)が算定される。以上の説明から理解される通り、任意の形状母数ηと任意の忘却係数αとについて数式(15)の演算でｍ次モーメントμ_mを算定することが可能である。

雑音抑圧後の雑音抑圧成分Ｙ(f,τ)の尖度κBは、数式(15)で算定される２次モーメントμ₂と４次モーメントμ₄とを数式(8)に適用することで形状母数ηと忘却係数αとに応じて算定される。他方、雑音抑圧前の観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布の尖度κAは、処理係数Ｇ(τi)を１に設定（ｙ(ｘ_τi,……，ｘ_(τ-T)i)＝ｘ_τi）したときに数式(15)の演算で算定される２次モーメントμ₂と４次モーメントμ₄とを数式(8)に適用することで形状母数ηと忘却係数αとに応じて算定される。そして、以上の手順で算定された尖度κAと尖度κBとを数式(7)に適用することで尖度指標Ｋが算定される。すなわち、数式(15)のｍ次モーメントμ_mの算定を含む演算処理（以下「尖度指標算定処理」という）を実行することで、任意の形状母数ηと任意の忘却係数αとに対応する尖度指標Ｋを算定することが可能である。

数式(15)の各加重値ｗ_τi ^(η)の各数値は公知の数表から特定される定数である。また、数式(15)の係数Γ(η)は定数であり、ガンマ関数Γ( )の演算は不要である。以上のように数式(15)のｍ次モーメントμ_mの演算式では多数の係数が定数であるから、例えば複合シンプソン法やモンテカルロ法や台形公式等の求積法を採用した場合と比較して演算量が格段に低減されるという利点がある。

例えば、ｎ1個の分点を規定した複合シンプソン法で数式(9)のｍ次モーメントμ_mを近似した場合にはｎ1次の近似精度が実現される。他方、一般化ガウス・ラゲール求積法でｎ2個の分点を規定した場合には(２×ｎ2−１)次の近似精度が実現される。すなわち、一般化ガウス・ラゲール求積法によれば、複合シンプソン法の約半数の分点で同等の近似精度が実現される。例えば、過去の１０個の単位区間を加味した場合、１個の尖度指標Ｋの算定に必要な時間は、複合シンプソン法では約２７４１秒（約４５分）であるのに対し、第１実施形態の尖度指標算定処理では約０.５４秒であり、両者間の演算量（所要時間）には非常に顕著な相違が確認された。

図３は、形状母数ηを相違させた複数の場合の各々について忘却係数αと尖度指標Ｋ（対数値）との関係を示すグラフである。図３の左側のグラフは、尖度指標算定処理で算定された尖度指標Ｋの理論値であり、図３の右側のグラフは、実験で観測された尖度指標Ｋの測定値である。第１実施形態の尖度指標算定処理で算定される尖度指標Ｋが実際の測定値に充分に近似することが図３から確認できる。また、図３から把握されるように、特定の形状母数ηのもとでは忘却係数αが大きいほど尖度指標Ｋが増加する（すなわちミュージカルノイズが顕在化する）という傾向がある。すなわち、雑音抑圧に起因したミュージカルノイズを低減する観点からは、忘却係数αは小さい数値であることが望ましい。

図４は、形状母数ηを相違させた複数の場合の各々について忘却係数αと雑音抑圧率Ｒとの関係を示すグラフである。雑音抑圧率Ｒは、雑音抑圧の度合を示す指標であり、雑音抑圧率Ｒが高いほど雑音抑圧性能が高いと評価できる。図４から理解されるように、特定の形状母数ηのもとでは忘却係数αに対して雑音抑圧率Ｒが単調増加するという傾向がある。すなわち、単純に雑音成分を抑圧するという観点からは、忘却係数αは大きい数値であることが望ましい。

図２に例示した参照テーブルＴBLは、以上に説明した尖度指標算定処理の結果（尖度指標Ｋ）を利用して作成される。図５は、参照テーブルＴBLを作成する係数設定装置２００のブロック図である。係数設定装置２００は、雑音抑圧装置１００と同様に、演算処理装置７２と記憶装置７４とを具備するコンピュータシステムで実現される。記憶装置７４は、演算処理装置７２が実行するプログラムＰGM2や演算処理装置７２が使用する各種のデータを記憶する。半導体記録媒体や磁気記録媒体などの公知の記録媒体や複数種の記録媒体の組合せが記憶装置７４として任意に採用され得る。

演算処理装置７２は、記憶装置７４に格納されたプログラムＰGM2を実行することで係数設定部７６として機能する。係数設定部７６は、雑音抑圧装置１００で使用される参照テーブルＴBLを生成する。すなわち、係数設定部７６は、形状母数ηの各数値と尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの各数値との組合せ毎に忘却係数αを設定する。なお、係数設定装置２００の機能（係数設定部７６）を雑音抑圧装置１００に搭載することも可能である。

図６は、係数設定部７６が参照テーブルＴBLを生成する処理（係数設定処理）のフローチャートである。図６の処理を開始すると、係数設定部７６は、形状母数ηを所定値（音響信号Ｓx(t)に想定される形状母数ηの数値）に設定し（Ｓ11）、忘却係数αを所定の候補値αCに設定する（Ｓ12）。そして、係数設定部７６は、現段階の形状母数ηと忘却係数α（候補値αC）とを適用した尖度指標算定処理で尖度指標Ｋを算定する（Ｓ13）。

係数設定部７６は、忘却係数αの全部の候補値αCについて尖度指標Ｋを算定したか否かを判定する（Ｓ14）。判定結果が否定である場合、係数設定部７６は、忘却係数αを現段階とは別個の候補値αCに設定し（Ｓ12）、変更後の候補値αCを適用した尖度指標算定処理で尖度指標Ｋを算定する（Ｓ13）。すなわち、特定の形状母数ηと忘却係数αの複数の候補値αCの各々との組合せ毎に尖度指標Ｋが順次に算定される。

他方、忘却係数αの全部の候補値αCについて尖度指標Ｋを算定した場合（Ｓ14：YES）、係数設定部７６は、尖度指標Ｋの目標値Ｋtarを所定値（雑音抑圧装置１００に対して利用者が指定し得る数値）に設定する（Ｓ15）。係数設定部７６は、複数の候補値αCのうち尖度指標Ｋが現段階の目標値Ｋtarを下回る範囲内で最大の候補値αCを、参照テーブルＴBLのうち現段階の形状母数ηと現段階の目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αとして選択して記憶装置７４に格納する（Ｓ16）。図３および図４を参照して説明したように忘却係数αが大きいほど尖度指標Ｋおよび雑音抑圧率Ｒは増加するから、係数設定部７６がステップＳ16で選択する候補値αCは、雑音抑圧に起因したミュージカルノイズの発生量を目標値Ｋtarに応じた度合に抑制するという条件のもとで雑音抑圧率Ｒを最大化する忘却係数αに相当する。以上に説明した通り、係数設定部７６は、尖度指標Ｋが目標値Ｋtarを下回るように忘却係数αを設定する要素として機能する。

係数設定部７６は、尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの全部の数値についてステップＳ16の処理を実行したか否かを判定する（Ｓ17）。判定結果が否定である場合、係数設定部７６は、目標値Ｋtarを現段階とは別個の数値に設定し（Ｓ15）、変更後の目標値Ｋtarに対応する忘却係数αを確定する（Ｓ16）。すなわち、尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの数値毎に忘却係数αが設定される。

他方、目標値Ｋtarの全部の数値について忘却係数αを確定した場合（Ｓ17：YES）、係数設定部７６は、形状母数ηの全部の数値についてステップＳ12からステップＳ17の処理を実行したか否かを判定する（Ｓ18）。判定結果が否定である場合、係数設定部７６は、形状母数ηを現段階とは別個の数値に設定し（Ｓ11）、変更後の形状母数ηについて、忘却係数αの各候補値αCに対応する尖度指標Ｋの算定（Ｓ12〜Ｓ14）と、尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの各数値に対応する忘却係数αの確定および記憶（Ｓ15〜Ｓ17）とを実行する。形状母数ηの全部の数値について処理を実行した場合（Ｓ18：YES）に図６の処理は終了する。したがって、形状母数ηの各数値（η1，η2，……）と尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの各数値（Ｋtar1，Ｋtar2，……）との組合せ毎に忘却係数αを対応させた参照テーブルＴBLが作成される。係数設定部７６が生成した参照テーブルＴBLが雑音抑圧装置１００の記憶装置２４に転送されて音響信号Ｓx(t)の雑音抑圧に利用される。

以上に説明した通り、第１実施形態では、観測成分Ｘ(f,τ)の強度分布をガンマ分布（一般化ガンマ分布）で近似する確率密度関数Ｐ(x)の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用して導出された数式(15)を含む尖度指標算定処理で尖度指標Ｋが算定されるから、複合シンプソン法等の他の求積法を利用した場合と比較して参照テーブルＴBLの生成に必要な演算量を大幅に削減することが可能である。

＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を以下に説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同等である要素については、第１実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。

第２実施形態の第２設定部５４は、ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法を適用した以下の数式(16)の演算で処理係数Ｇ(f,τ)を算定する。

数式(16)の関数ν(f,τ)は、以下の数式(17)で定義される。

第１実施形態と同様に、事前ＳＮＲξ(f,τ)は仮決定法を適用した数式(3)で算定され、事後ＳＮＲγ(f,τ)は数式(4)で算定される。また、数式(16)の関数Ｉ_β(φ)は、以下の数式(18)で定義されるβ次のベッセル関数である。

図７は、第２実施形態における忘却係数αと尖度指標Ｋ（対数値）との関係を示すグラフである。図７の左側のグラフは、数式(16)の処理係数Ｇ(f,τ)を適用した尖度指標算定処理で算定された理論値であり、図７の右側のグラフは実験で観測された実際の測定値である。処理係数Ｇ(f,τ)を数式(16)で算定した場合も、尖度指標算定処理で算定される尖度指標Ｋが実際の測定値に充分に近似することが図７から確認できる。

図７では、形状母数ηが１である場合の尖度指標Ｋの変化に応じて忘却係数αの数値範囲が範囲Ａ1と範囲Ａ2とに区分されている。範囲Ａ1では、第１実施形態と同様に、忘却係数αが大きいほど尖度指標Ｋが増加する（ミュージカルノイズが顕在化する）という傾向がある。処理係数Ｇ(f,τ)としてウィナーフィルタを採用する第１実施形態では、忘却係数αの数値範囲の全域にわたり以上の傾向が観測されるが、処理係数Ｇ(f,τ)の算定にＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法を適用した第２実施形態では、忘却係数αが１に充分に近い範囲Ａ2内において、忘却係数αの増加に対して尖度指標Ｋが減少する（すなわちミュージカルノイズが減少する）という傾向が観測される。範囲Ａ2内で１に近い忘却係数αに対応する尖度指標Ｋは、範囲Ａ1内の忘却係数αに対応する尖度指標Ｋを下回る。すなわち、忘却係数αを数値Ａ1内の数値に設定した場合と比較してミュージカルノイズが低減される。

図８は、範囲Ａ2内における忘却係数αと尖度指標Ｋとの関係を示すグラフである。なお、図８では、実験で観測された実測値を便宜的に図示した。図７および図８から把握できるように、尖度指標Ｋの変化が増加から減少に転換する忘却係数αの数値は形状母数ηに依存する。具体的には、形状母数ηが小さい（ガウス性が低い）ほど、尖度指標Ｋの変化が増加から減少に転換する忘却係数αの数値は増加するという傾向がある。すなわち、形状母数ηが小さいほど範囲Ａ1と範囲Ａ2との境界は１に近付く。

図９は、ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法を適用した処理係数Ｇ(f,τ)を雑音抑圧に利用した場合の忘却係数αと雑音抑圧率Ｒとの関係を示すグラフである。前述のように尖度指標Ｋは忘却係数αが範囲Ａ2内で１に近いほど減少するが、図９から理解されるように、雑音抑圧率Ｒは、忘却係数αの数値範囲の全域にわたり忘却係数αに対して単調増加する。したがって、雑音抑圧性能の向上（雑音抑圧率Ｒの上昇および尖度指標Ｋの低下）という観点からすると、忘却係数αを範囲Ａ2内で可能な限り大きい数値（ただし１未満）に設定することが望ましい。

図１０は、忘却係数αとケプストラム歪Ｃとの関係を忘却係数αの範囲Ａ2について図示したグラフである。図１０では、第１実施形態（ＷＦ）と第２実施形態（ＭＭＳＥ−ＳＴＳＡ法）と後述の第３実施形態（ＭＭＳＥ-ＬＳＡ法）とが併記されている。ケプストラム歪Ｃは、雑音抑圧の前後にわたる信号波形の変化（波形歪）の度合を評価するための指標である。ケプストラム歪Ｃが大きいほど波形歪（音質の変化）が大きいと評価できる。図１０から理解されるように、ケプストラム歪Ｃは忘却係数αに対して単調増加する。したがって、雑音抑圧に起因した波形歪の抑制という観点からすると、忘却係数αは小さい数値であることが望ましい。

以上の傾向を考慮して、第２実施形態の係数設定装置２００は、忘却係数αが範囲Ａ1内の数値に設定された第１参照テーブルＴBL1と、忘却係数αが範囲Ａ2内の数値に設定された第２参照テーブルＴBL2とを生成する。すなわち、図６のステップＳ16において、係数設定部７６は、忘却係数αの数値範囲を形状母数ηに応じて（すなわち形状母数ηが小さいほど範囲Ａ1と範囲Ａ2との境界が１に近付くように）範囲Ａ1と範囲Ａ2とに区分し、範囲Ａ1および範囲Ａ2の各々について忘却係数αを確定および記憶する。

具体的には、範囲Ａ1内の複数の候補値αCのうち尖度指標Ｋが現段階の目標値Ｋtarを下回る候補値αCが第１参照テーブルＴBL1の忘却係数αとして確定され、範囲Ａ2内の複数の候補値αCのうち尖度指標Ｋが目標値Ｋtarを下回る候補値αCが第２参照テーブルＴBL2の忘却係数αとして確定される。すなわち、第１参照テーブルＴBL1内の忘却係数αは、波形歪を充分に抑制しながら雑音抑圧を実現し得る数値に設定され、第２参照テーブルＴBL2内の忘却係数αは、ある程度の波形歪を許容しながら高度な雑音抑圧を実現し得る数値に設定される。なお、範囲Ａ1および範囲Ａ2の各忘却係数αの確定時には、雑音抑圧率Ｒおよびケプストラム歪Ｃも加味される。すなわち、雑音抑圧率Ｒの向上とケプストラム歪Ｃの低下とが高水準で平衡するように範囲Ａ1および範囲Ａ2の各々の忘却係数αが選定される。以上の処理が反復されることで第１参照テーブルＴBL1と第２参照テーブルＴBL2とが生成されて雑音抑圧装置１００に転送される。

雑音抑圧装置１００の利用者は、入力装置１４を適宜に操作することで第１雑音抑圧モードと第２雑音抑圧モードとを選択することが可能である。第１雑音抑圧モードは、雑音抑圧性能の向上よりも波形歪の抑制を優先させる動作モードであり、第２雑音抑圧モードは、波形歪の抑制よりも雑音抑圧性能の向上を優先させる動作モード（ある程度の波形歪を許容する動作モード）である。第１設定部５２は、第１雑音抑圧モードでは、記憶装置２４内の第１参照テーブルＴBL1から形状母数ηと目標値Ｋtarとに応じた忘却係数αを特定し、第２雑音抑圧モードでは、記憶装置２４内の第２参照テーブルＴBL2から形状母数ηと目標値Ｋtarとに応じた忘却係数αを特定する。

第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第２実施形態では、忘却係数αを範囲Ａ2内で１に近い数値に設定することで、雑音抑圧率Ｒの上昇と尖度指標Ｋの低下（ミュージカルノイズの低減）とを有効に両立できるという利点もある。また、忘却係数αが範囲Ａ1内の数値に設定された第１参照テーブルＴBL1と忘却係数αが範囲Ａ2内の数値に設定された第２参照テーブルＴBL2とが生成され、波形歪の抑制を優先させる第１雑音抑圧モードと雑音抑圧精度の向上を優先させる第２雑音抑圧モードとが選択される。したがって、利用者の多様な要望に対応可能な雑音抑圧を実現することが可能である。

なお、忘却係数αを１に近付けることは、数式(15)の演算に加味される単位区間の個数を増加させる（処理係数Ｇ(f,τ)に反映させる時間的な範囲を拡張する）ことに相当する。単位区間の増加は演算量の増加に直結するから、範囲Ａ1内で忘却係数αが１に近いほど尖度指標Ｋが低下する（ミュージカルノイズが低減される）とは言っても、実際の忘却係数αの数値は、係数設定装置２００の演算処理装置７２の演算能力のもとで現実的な演算時間で尖度指標算定処理を実行し得る範囲に制限される。

＜第３実施形態＞
本発明の第３実施形態の第２設定部５４は、ＭＭＳＥ-ＬＳＡ（MMSE - Log Spectral Amplitude estimator）法を適用した数式(19)の演算で処理係数Ｇ(f,τ)を算定する。

数式(19)の関数ν(f,τ)は前掲の数式(17)で定義される。第１実施形態や第２実施形態と同様に、事前ＳＮＲξ(f,τ)は仮決定法を適用した数式(3)で算定され、事後ＳＮＲγ(f,τ)は数式(4)で算定される。

図１１は、第３実施形態における忘却係数αと尖度指標Ｋ（対数値）との関係を示すグラフである。図１１の左側のグラフは、数式(19)の処理係数Ｇ(f,τ)を適用した尖度指標算定処理で算定された理論値であり、図１１の右側のグラフは実験で観測された実際の測定値である。処理係数Ｇ(f,τ)を数式(19)で算定した場合も、尖度指標算定処理で算定される尖度指標Ｋが実際の測定値に充分に近似することが図１１から確認できる。また、ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法を適用した第２実施形態と同様に、忘却係数αの数値範囲は、忘却係数αに対して尖度指標Ｋが増加する範囲Ａ1と、忘却係数αに対して尖度指標Ｋが減少する範囲Ａ2とに区分され得る。したがって、雑音抑圧の動作モード（第１雑音抑圧モード／第２雑音抑圧モード）に応じて第１参照テーブルＴBL1と第２参照テーブルＴBL2とを選択的に利用する第２実施形態と同様の構成が第３実施形態でも採用され得る。

＜変形例＞
以上の各形態は多様に変形される。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は適宜に併合され得る。

（１）前述の各形態では、雑音抑圧前の尖度κAに対する雑音抑圧後の尖度κBの比を尖度指標Ｋとして算定したが、尖度指標Ｋの算定方法は以上の例示に限定されない。例えば、尖度κAと尖度κBとの差分を尖度指標Ｋとして算定する構成や、尖度κAと尖度κBとを適用した所定の演算で尖度指標Ｋを算定する構成も採用され得る。また、雑音抑圧前後の尖度変化が大きいほど尖度指標Ｋが小さい数値となるように尖度指標Ｋを算定することも可能である。以上の例示から理解されるように、尖度指標Ｋは、雑音抑圧前後の尖度変化の指標として包括される。

（２）前述の各形態では、特性解析部４４が特定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した目標値Ｋtarとに応じた忘却係数αを参照テーブルＴBLから検索して処理係数Ｇ(f,τ)の算定に適用したが、参照テーブルＴBLを参照して忘却係数αを特定する方法は以上の例示に限定されない。具体的には、参照テーブルＴBL内の複数の忘却係数αの補間で所望の形状母数ηに応じた忘却係数αを算定することも可能である。例えば、特性解析部４４が特定した形状母数ηを挟む各形状母数ηに対応する複数の忘却係数αを参照テーブルＴBLから検索し、複数の忘却係数αを補間（例えば線形補間）することで、特性解析部４４が特定した形状母数ηに対応する忘却係数αを算定する。以上の構成によれば、参照テーブルＴBL内の忘却係数αの総数（参照テーブルＴBLのデータ量）が削減されるという利点がある。

（３）前述の各形態では、形状母数ηの各数値と尖度指標Ｋの目標値Ｋtarの各数値とに忘却係数αを対応させた参照テーブルＴBLを係数設定装置２００にて事前に生成して雑音抑圧装置１００に提供したが、雑音抑圧装置１００の特性解析部４４が算定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αを係数設定装置２００が逐次的に算定して雑音抑圧装置１００に通知する構成も採用され得る。例えば、通信網（例えばインターネット）を介して雑音抑圧装置１００と通信可能な係数設定装置２００（係数設定部７６）が、雑音抑圧装置１００から受信した形状母数ηと目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αを図６のステップＳ12からステップＳ16の処理で設定して雑音抑圧装置１００に送信する。雑音抑圧装置１００の第２設定部５４は、係数設定装置２００から受信した忘却係数αに応じた処理係数Ｇ(f,τ)を単位区間毎に順次に算定する。前述の各形態によれば、尖度指標算定処理（さらには忘却係数αの設定）に必要な演算量が充分に削減されるから、以上の例示のように雑音抑圧装置１００が逐次的に忘却係数αを算定する構成でも、雑音抑圧装置１００が形状母数ηおよび目標値Ｋtarを送信してから忘却係数αを受信するまでの時間を充分に実用的な遅延量に低減することが可能である。

なお、以上の構成では、雑音抑圧装置１００の特性解析部４４が算定した形状母数ηを雑音抑圧装置１００から係数設定装置２００に送信する構成を例示したが、特性解析部４４を係数設定装置２００に設置する（雑音抑圧装置１００からは省略する）ことも可能である。すなわち、例えば音響信号Ｓx(t)または観測成分Ｘ(f,τ)を雑音抑圧装置１００から係数設定装置２００に送信し、係数設定装置２００にて音響信号Ｓx(t)から形状母数ηを算定して尖度指標算定処理に適用する構成も採用され得る。

（４）前述の各形態では、記憶装置２４に事前に格納された参照テーブルＴBLを参照して雑音翼装置の第１設定部５２が忘却係数αを設定したが、特性解析部４４が算定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αを第１設定部５２が逐次的に算定することも可能である。第１設定部５２は、前述の各形態の係数設定部７６と同様に、特性解析部４４が特定した形状母数ηと目標設定部４６が設定した尖度指標Ｋの目標値Ｋtarとに対応する忘却係数αを図６のステップＳ12からステップＳ16の処理で算定して第２設定部５４に指示する。以上の構成によれば、参照テーブルＴBLが不要であるから、参照テーブルＴBLの記憶に必要な記憶装置２４の記憶容量が削減されるという利点がある。

（５）前述の各形態では、特性解析部４４が音響信号Ｓx(t)に応じた形状母数ηを算定したが、過去に算定された形状母数ηを記憶装置２４に記憶させて忘却係数αの算定に適用する構成や、過去に算定された複数の形状母数ηのうち例えば利用者が選択した形状母数ηを忘却係数αの算定に適用する構成も採用され得る。

（６）仮決定法による事前ＳＮＲの推定を利用した雑音抑圧処理は以上の例示（ウィナーフィルタ，ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法，ＭＭＳＥ-ＬＳＡ法）に限定されない。例えば、仮決定法で推定された事前ＳＮＲを適用したＭＡＰ（Maximum A Posteriori（事後確率最大化））法等の雑音抑圧処理にも前述の各形態と同様に本発明を適用することが可能である。すなわち、仮決定法による事前ＳＮＲの推定を利用した任意の雑音抑圧処理に本発明は適用され得る。

１００……雑音抑圧装置、１２……信号供給装置、１４……入力装置、１６……放音装置、２２……演算処理装置、２４……記憶装置、３２……周波数分析部、３４……解析処理部、３６……雑音抑圧部、３８……波形合成部、４２……雑音推定部、４４……特性解析部、４６……目標設定部、５２……第１設定部、５４……第２設定部、２００……係数設定装置、７２……演算処理装置、７４……記憶装置、７６……係数設定部。

Claims (5)

1. 音響信号の各周波数の観測成分に乗算されて前記音響信号の雑音成分を抑圧する処理係数の算定にて事前ＳＮＲに適用される忘却係数を設定する装置であって、
   前記観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を設定する係数設定手段
   を具備する係数設定装置。
2. 前記係数設定手段は、複数の形状母数の各々と尖度指標の複数の目標値の各々との組合せ毎に忘却係数を設定し、形状母数と尖度指標の目標値との各組合せに忘却係数を対応させた参照テーブルを生成する
   請求項１の係数設定装置。
3. 前記係数設定手段は、形状母数と尖度指標の目標値とのひとつの組合せについて、忘却係数の数値範囲のうち第１範囲内の忘却係数と、前記第１範囲とは相違する第２範囲内の忘却係数とを設定する
   請求項１または請求項２の係数設定装置。
4. 音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析手段と、
   雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定手段と、
   形状母数と尖度指標の目標値と忘却係数とを対応させる参照テーブルを参照して、前記特性解析手段が推定した形状母数と前記目標設定手段が設定した目標値とに対応する忘却係数を設定する第１設定手段と、
   前記第１設定手段が設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定手段と、
   前記第２設定手段が算定した処理係数を前記音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧手段とを具備し、
   前記参照テーブルは、観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により算定される尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となるように、雑音成分の形状母数と尖度指標の目標値と忘却係数との関係を規定する
   雑音抑圧装置。
5. 音響信号の雑音成分の形状母数を推定する特性解析手段と、
   雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標の目標値を可変に設定する目標設定手段と、
   忘却係数を可変に設定する第１設定手段と、
   前記第１設定手段が設定した忘却係数を事前ＳＮＲに適用して雑音成分の抑圧用の処理係数を算定する第２算定手段と、
   前記第２設定手段が算定した処理係数を前記音響信号の各周波数の観測成分に作用させる雑音抑圧手段とを具備し、
   前記第１設定手段は、前記観測成分の強度分布をガンマ分布で近似する確率密度関数の積分に一般化ガウス・ラゲール求積法を適用した演算式を利用して雑音成分の形状母数と忘却係数とに応じたモーメントを算定する尖度指標算定処理により、雑音抑圧前後の尖度変化を示す尖度指標を算定し、尖度指標が、目標値に対して尖度変化の抑制側の数値となる忘却係数を設定する
   雑音抑圧装置。

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