JP2021071599A - 雑音抑制装置、雑音抑制方法及び音声入力機器 - Google Patents
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Abstract
Description
hv T:ウィーナーフィルタのN個のフィルタ係数(h(−N/2+1)、h(−N/2+2)・・h(N/2))からなるベクトルhvの転置
x:入力信号x(t)のN個のサンプリングデータ(x(t−N/2+1)、x(t−N/2+2)・・x(t+N/2))からなるベクトル
s:時刻tにおける所望信号
hv=Ψxx −1ψss (2)
ただし、(2)式において、Ψxx −1は、次の(3)式で表される行列Ψxxの逆行列であり、ψssは、次の(4)式で表されるベクトルである。
12…STFT部
13…パワースペクトル推定部
14…IFFT部
15…フィルタ係数更新部
16…畳み込み演算部
17…自己相関推定部
18…窓関数乗算部
19…オーバーラップ加算部
20…入力層
21、22…中間層
23…出力層
Claims (12)
- 入力信号に含まれる雑音成分を抑制し、前記雑音成分が抑制された所望信号を生成する雑音抑制装置であって、
所定の間隔でシフトさせたフレーム毎に取得した取得済入力信号を周波数領域で第1パワースペクトルに変換するフーリエ変換部と、
前記第1パワースペクトルを入力し、ニューラルネットワークを用いた推定処理により、入力信号の未取得フレームに対応する第1自己相関と、前記未取得フレームの雑音成分が抑制された所望信号に対応する第2自己相関を推定する自己相関推定部と、
前記第1自己相関と前記第2自己相関とに基づいて、前記未取得フレームの雑音成分を抑制するためのフィルタ係数を更新するフィルタ係数更新部と、
未取得フレームが入力されると予め更新された前記フィルタ係数を用いて前記取得済入力信号に畳み込み演算を行う畳み込み演算部と、
前記畳み込み演算部の演算結果に窓関数を乗じる窓関数乗算部と、
前記窓関数を乗じた1フレーム分を切り取り所定の間隔でシフトしながら加算していき所望信号を生成するオーバーラップ加算部と、
を備えることを特徴とする雑音抑制装置。 - 前記フィルタ係数は前記フィルタ係数に含まれる非因果的成分を除去した因果的なフィルタ係数であることを特徴とする請求項1に記載の雑音抑制装置。
- 前記ニューラルネットワークは、入力層と、2層以上の中間層と、出力層とを有するディープニューラルネットワークであることを特徴とする請求項1又は2に記載の雑音抑制装置。
- 前記フーリエ変換部は、短時間フーリエ変換処理を実行することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の雑音抑制装置。
- 前記ニューラルネットワークのそれぞれに付随するパラメータは、前記第1パワースペクトル、前記第1自己相関及び前記第2自己相関を関連付けて予め蓄積したデータ群を用いたディープラーニングに基づいて設定されることを特徴とする請求項3に記載の雑音抑制装置。
- 前記自己相関推定部は、
前記第1パワースペクトルを入力し、前記ニューラルネットワークを用いた推定処理により、前記第1パワースペクトルに基づき前記未取得フレームの第3パワースペクトルを推定するとともに、前記第3パワースペクトルに基づき前記未取得フレームの雑音成分が抑制された前記所望信号に対応する第2パワースペクトルを推定するパワースペクトル推定部と、
前記第2パワースペクトルを前記第2自己相関に変換し、前記第3パワースペクトルを前記第1自己相関に変換する逆フーリエ変換部と、
を備えることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の雑音抑制装置。 - 前記逆フーリエ変換部は、逆高速フーリエ変換を実行することを特徴とする請求項6に記載の雑音抑制装置。
- 前記ニューラルネットワークのそれぞれに付随するパラメータは、前記第1パワースペクトル、前記第2パワースペクトル及び前記第3パワースペクトルを関連付けて予め蓄積したデータ群を用いたディープラーニングに基づいて設定されることを特徴とする請求項6に記載の雑音抑制装置。
- 前記推定処理は、フレーム長N(NはN≧2の整数)の各フレームに対してシフト長M(MはN≧M≧1の整数、N/Mは整数)だけシフトしつつ実行され、前記入力信号の未取得フレームは前記取得済入力信号のフレームに対してMフレームだけ後続のフレームであることを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の雑音抑制装置。
- 前記フィルタ係数は、平均二乗誤差を最小化するウィーナーフィルタによる演算に基づき生成されることを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の雑音抑制装置。
- 入力信号に含まれる雑音成分を抑制し、前記雑音成分が抑制された所望信号を生成する雑音抑制方法であって、
所定の間隔でシフトさせたフレーム毎に取得した取得済入力信号を周波数領域で第1パワースペクトルに変換するフーリエ変換を行い、
前記第1パワースペクトルを入力し、ニューラルネットワークを用いた推定処理により、入力信号の未取得フレームに対応する第1自己相関と、前記入力信号の未取得フレームの雑音成分が抑制された所望信号に対応する第2自己相関を推定し、
前記第1自己相関と前記第2自己相関とに基づいて、前記入力信号の未取得フレームの前記雑音成分を抑制するためのフィルタ係数を更新し、
前記入力信号の未取得フレームが入力されると予め更新された前記フィルタ係数を用いて前記取得済入力信号に畳み込み演算を行い
前記畳み込み演算結果に窓関数を乗じ、
前記窓関数を乗じた1フレーム分を切り取り所定の間隔でシフトしながら加算していき所望信号を生成するオーバーラップ加算を行う、
ことを特徴とする雑音抑制方法。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載の雑音抑制装置を備えることを特徴とする音声入力機器。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN115530787A (zh) * | 2022-10-13 | 2022-12-30 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆的信号处理方法、装置和车辆 |
KR102524100B1 (ko) * | 2021-11-26 | 2023-04-21 | 국방과학연구소 | 고속 푸리에 변환을 이용한 광대역 신호 감시 방법 및 장치 |
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FR2726392B1 (fr) | 1994-10-28 | 1997-01-10 | Alcatel Mobile Comm France | Procede et dispositif de suppression de bruit dans un signal de parole, et systeme avec annulation d'echo correspondant |
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EP2151822B8 (en) | 2008-08-05 | 2018-10-24 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus and method for processing an audio signal for speech enhancement using a feature extraction |
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