JP2739811B2 - 雑音抑圧方式 - Google Patents
雑音抑圧方式Info
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- JP2739811B2 JP2739811B2 JP29717693A JP29717693A JP2739811B2 JP 2739811 B2 JP2739811 B2 JP 2739811B2 JP 29717693 A JP29717693 A JP 29717693A JP 29717693 A JP29717693 A JP 29717693A JP 2739811 B2 JP2739811 B2 JP 2739811B2
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- Japan
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- noise
- signal
- voice
- section
- speech
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
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- G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0316—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation by changing the amplitude
- G10L21/0364—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation by changing the amplitude for improving intelligibility
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号に重畳した雑
音を抑圧する雑音抑圧方式に関し、特に、音声符号化の
前処理あるいは後処理において動作させる雑音抑圧方式
に関する。
音を抑圧する雑音抑圧方式に関し、特に、音声符号化の
前処理あるいは後処理において動作させる雑音抑圧方式
に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声符号化の前処理として、音声区間と
無音区間とを判別する方式としては、例えば、J.リンチ
Jr.(J.Lynch, Jr.)氏らによる“スピーチ／サイレンス
・セグメンテーション・フォー・リアル―タイム・コー
ディング・ヴィア・ルール・ベースド・アダプティヴ・
エンドポイント・ディテクション”（@Speech/silences
egmentation for real-time coding via rule based ad
aptive endpointdetection"(Proc. ICASSP, pp.1348-13
51, 1987) と題した論文（文献１）等に記載された音
声検出方法が知られている。また、雑音の重畳した音声
から、雑音成分を除去する方法として、特開平2-278298
号明細書（文献２）等に記載のスペクトルサブトラクシ
ョン法が知られている。
無音区間とを判別する方式としては、例えば、J.リンチ
Jr.(J.Lynch, Jr.)氏らによる“スピーチ／サイレンス
・セグメンテーション・フォー・リアル―タイム・コー
ディング・ヴィア・ルール・ベースド・アダプティヴ・
エンドポイント・ディテクション”（@Speech/silences
egmentation for real-time coding via rule based ad
aptive endpointdetection"(Proc. ICASSP, pp.1348-13
51, 1987) と題した論文（文献１）等に記載された音
声検出方法が知られている。また、雑音の重畳した音声
から、雑音成分を除去する方法として、特開平2-278298
号明細書（文献２）等に記載のスペクトルサブトラクシ
ョン法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した文献１の従来
方式では、音声区間と無音区間の検出をしているのみで
あり、特に雑音抑圧は行っていなかった。仮に前記従来
方式を雑音抑圧に使おうとすると、音声区間に重畳した
非音声信号（雑音）の抑圧は困難である。さらに、上述
の文献２では、雑音の重畳したスペクトルから、雑音の
みのスペクトルを推定して除去することにより、雑音抑
圧を行う。しかしながら、音声符号化では、スペクトル
のみならず、位相成分も符号化して伝送するので、スペ
クトル上での雑音除去では雑音除去効果は不十分であ
り、波形上での雑音除去処理が必要である。また、上述
の従来方式は、音声符号化の後処理に適用することはで
きない。
方式では、音声区間と無音区間の検出をしているのみで
あり、特に雑音抑圧は行っていなかった。仮に前記従来
方式を雑音抑圧に使おうとすると、音声区間に重畳した
非音声信号（雑音）の抑圧は困難である。さらに、上述
の文献２では、雑音の重畳したスペクトルから、雑音の
みのスペクトルを推定して除去することにより、雑音抑
圧を行う。しかしながら、音声符号化では、スペクトル
のみならず、位相成分も符号化して伝送するので、スペ
クトル上での雑音除去では雑音除去効果は不十分であ
り、波形上での雑音除去処理が必要である。また、上述
の従来方式は、音声符号化の後処理に適用することはで
きない。
【０００４】本発明の目的は、上述した問題点を解決
し、音声符号化の前処理、後処理のいずれにも付加する
ことが可能で、音声区間、非音声区間いずれでも、波形
上で雑音信号を抑圧することのできる雑音抑圧方式を提
供することにある。
し、音声符号化の前処理、後処理のいずれにも付加する
ことが可能で、音声区間、非音声区間いずれでも、波形
上で雑音信号を抑圧することのできる雑音抑圧方式を提
供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、音声信
号を入力しあらかじめ定められた時間長のフレームに分
割し、前記音声信号のスペクトル的特徴を含む特徴量を
計算する特徴量計算手段と、前記特徴量のうち少なくと
も１つを用いて、非音声区間と音声区間を検出する音声
検出手段と、非音声区間における平均振幅を記憶する記
憶手段と、前記音声区間と前記非音声区間の少なくとも
１つの区間において、前記スペクトル的特徴を表す特徴
量を用いて前記音声信号をフィルタリングし前記フィル
タリング結果と前記記憶手段の出力をもとに前記フィル
タリング結果に対して雑音信号を推定し、前記フィルタ
リング結果から雑音を抑圧し、さらに音声信号を復元し
て出力する雑音抑圧手段とを有することを特徴とする雑
音抑圧方式が得られる。
号を入力しあらかじめ定められた時間長のフレームに分
割し、前記音声信号のスペクトル的特徴を含む特徴量を
計算する特徴量計算手段と、前記特徴量のうち少なくと
も１つを用いて、非音声区間と音声区間を検出する音声
検出手段と、非音声区間における平均振幅を記憶する記
憶手段と、前記音声区間と前記非音声区間の少なくとも
１つの区間において、前記スペクトル的特徴を表す特徴
量を用いて前記音声信号をフィルタリングし前記フィル
タリング結果と前記記憶手段の出力をもとに前記フィル
タリング結果に対して雑音信号を推定し、前記フィルタ
リング結果から雑音を抑圧し、さらに音声信号を復元し
て出力する雑音抑圧手段とを有することを特徴とする雑
音抑圧方式が得られる。
【０００６】さらに本発明によれば、特徴量と音源信号
に関するインデクスを受信して復号する復号手段と、前
記特徴量のうちの少なくとも１つを用いて非音声区間と
音声区間を検出する音声検出手段と、非音声区間におけ
る平均振幅を記憶する記憶手段と、前記非音声区間と前
記音声区間の少なくとも１つの区間において、前記記憶
手段の出力をもとに前記音源信号における雑音信号を推
定し、前記音源信号から雑音を抑圧して出力する雑音抑
圧手段とを有することを特徴とする雑音抑圧方式が得ら
れる。
に関するインデクスを受信して復号する復号手段と、前
記特徴量のうちの少なくとも１つを用いて非音声区間と
音声区間を検出する音声検出手段と、非音声区間におけ
る平均振幅を記憶する記憶手段と、前記非音声区間と前
記音声区間の少なくとも１つの区間において、前記記憶
手段の出力をもとに前記音源信号における雑音信号を推
定し、前記音源信号から雑音を抑圧して出力する雑音抑
圧手段とを有することを特徴とする雑音抑圧方式が得ら
れる。
【０００７】
【作用】本発明による雑音抑圧方式の作用を示す。
【０００８】本発明では、音声区間に重畳した雑音信号
に対して抑圧を施す。音声信号をフレーム（例えば４０
ｍｓ）に分割し、さらにサブフレーム（例えば８ｍｓ）
に分割する。特徴量計算部では、フレーム毎に、あるい
はサブフレーム毎に音声の特徴パラメータを計算する。
特徴パラメータとしては、種々のものが考えられるが、
ここでは、音声のスペクトル的特徴を表すスペクトルパ
ラメータと、音声の周期性を表すピッチ予測ゲインと、
平均振幅を計算する。なお、平均振幅のかわりに、パワ
ーを用いることもできる。
に対して抑圧を施す。音声信号をフレーム（例えば４０
ｍｓ）に分割し、さらにサブフレーム（例えば８ｍｓ）
に分割する。特徴量計算部では、フレーム毎に、あるい
はサブフレーム毎に音声の特徴パラメータを計算する。
特徴パラメータとしては、種々のものが考えられるが、
ここでは、音声のスペクトル的特徴を表すスペクトルパ
ラメータと、音声の周期性を表すピッチ予測ゲインと、
平均振幅を計算する。なお、平均振幅のかわりに、パワ
ーを用いることもできる。
【０００９】音声検出手段では、前記特徴量の一部、あ
るいは全てに対して、しきい値と比較することにより、
音声区間か、非音声区間かを判別する。ここで、しきい
値は固定の値でも良いし、ある規則に従い、時間的に変
化させても良い。
るいは全てに対して、しきい値と比較することにより、
音声区間か、非音声区間かを判別する。ここで、しきい
値は固定の値でも良いし、ある規則に従い、時間的に変
化させても良い。
【００１０】記憶手段では、前記音声検出手段で非音声
区間と判別された区間では、平均振幅、もしくは、前記
平均振幅を時間的に平滑化したものを記憶する。
区間と判別された区間では、平均振幅、もしくは、前記
平均振幅を時間的に平滑化したものを記憶する。
【００１１】雑音抑圧手段では、音声区間、もしくは非
音声区間の少なくとも１つの区間において、雑音信号を
抑圧する。まず、当該フレームで求めた、前記スペクト
ルパラメータを用いて、入力音声を下式に従い逆フィル
タリングし、フィルタリング結果e(n)を得る。 ここで、aiは特徴量計算手段で求めたスペクトルパラメ
ータである。P は逆フィルタの次数である。e(n)には、
音声信号と雑音信号とが重畳していると考えられるが、
有声区間では、音声信号の部分は、ピッチ構造のため、
振幅の比較的大きなパルス列となる。一方、雑音信号の
部分は、振幅の比較的小さな雑音状の信号となる。従っ
て、e(n)をしきい値と比較し、しきい値よりも小さな信
号を、あらかじめ定められた値だけ抑圧するか、もしく
は０としてしまう。
音声区間の少なくとも１つの区間において、雑音信号を
抑圧する。まず、当該フレームで求めた、前記スペクト
ルパラメータを用いて、入力音声を下式に従い逆フィル
タリングし、フィルタリング結果e(n)を得る。 ここで、aiは特徴量計算手段で求めたスペクトルパラメ
ータである。P は逆フィルタの次数である。e(n)には、
音声信号と雑音信号とが重畳していると考えられるが、
有声区間では、音声信号の部分は、ピッチ構造のため、
振幅の比較的大きなパルス列となる。一方、雑音信号の
部分は、振幅の比較的小さな雑音状の信号となる。従っ
て、e(n)をしきい値と比較し、しきい値よりも小さな信
号を、あらかじめ定められた値だけ抑圧するか、もしく
は０としてしまう。
【００１２】つまり、下式のような非線形な変換を行
う。 ここで、K は、0<K<1 の定数である。Th1 は、前記記憶
手段において、非音声区間で記憶しておいた平均振幅に
応じて決定する。
う。 ここで、K は、0<K<1 の定数である。Th1 は、前記記憶
手段において、非音声区間で記憶しておいた平均振幅に
応じて決定する。
【００１３】次に、e'(n) と前記スペクトルパラメータ
を用いて、下式により、雑音の抑圧された信号を復元す
る。 以上により、音声信号にはほとんど影響を与えることな
く重畳している雑音信号を効果的に抑圧することができ
る。
を用いて、下式により、雑音の抑圧された信号を復元す
る。 以上により、音声信号にはほとんど影響を与えることな
く重畳している雑音信号を効果的に抑圧することができ
る。
【００１４】また本発明では、送信側での入力した音声
信号に対してではなく、音声復号側において音声信号を
復元するさいに、音声区間と非音声区間の少なくとも１
つの区間の雑音を抑圧する。雑音抑圧部の具体的な動作
は第１の発明の雑音抑圧手段と同一である。
信号に対してではなく、音声復号側において音声信号を
復元するさいに、音声区間と非音声区間の少なくとも１
つの区間の雑音を抑圧する。雑音抑圧部の具体的な動作
は第１の発明の雑音抑圧手段と同一である。
【００１５】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。
る。
【００１６】図１は本発明による雑音抑圧方式の第１の
実施例を示すブロック図である。
実施例を示すブロック図である。
【００１７】図において、入力端子１００から音声信号
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば４０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば８ｍｓ）に分割する。
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば４０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば８ｍｓ）に分割する。
【００１８】特徴量計算回路１５０では、前記音声信号
の特徴量として、スペクトルパラメータと、ピッチ周期
性と、平均振幅を計算する。ここで、スペクトルパラメ
ータの計算では、少なくとも一つのサブフレームの音声
信号に対して、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２
４ｍｓ）をかけて音声を切り出してスペクトルパラメー
タをあらかじめ定められた次数（例えば10次）計算す
る。スペクトルパラメータとしては、以下では線形予測
係数aiを用いることとし、スペクトルパラメータの計算
には、周知のLPC 分析や、Burg分析等を用いることがで
きる。ここでは、Burg分析を用いることとする。Burg分
析の詳細については、中溝著による”信号解析とシステ
ム同定”と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８
２〜８７頁（文献３）に記載されているので説明は略す
る。また、他の方法として、自己相関法や、共分散法な
どを使用することもできる。また、ピッチ周期性を表す
ピッチ予測ゲインは、(4) 式に従い計算できる。 ここで、x(n)は入力音声信号、T はピッチ周期を表す遅
延量である。
の特徴量として、スペクトルパラメータと、ピッチ周期
性と、平均振幅を計算する。ここで、スペクトルパラメ
ータの計算では、少なくとも一つのサブフレームの音声
信号に対して、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２
４ｍｓ）をかけて音声を切り出してスペクトルパラメー
タをあらかじめ定められた次数（例えば10次）計算す
る。スペクトルパラメータとしては、以下では線形予測
係数aiを用いることとし、スペクトルパラメータの計算
には、周知のLPC 分析や、Burg分析等を用いることがで
きる。ここでは、Burg分析を用いることとする。Burg分
析の詳細については、中溝著による”信号解析とシステ
ム同定”と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８
２〜８７頁（文献３）に記載されているので説明は略す
る。また、他の方法として、自己相関法や、共分散法な
どを使用することもできる。また、ピッチ周期性を表す
ピッチ予測ゲインは、(4) 式に従い計算できる。 ここで、x(n)は入力音声信号、T はピッチ周期を表す遅
延量である。
【００１９】(4) 式のかわりに、簡便には、(5) 式を使
用することもできる。 また、平均振幅R の計算は下式に従う。
用することもできる。 また、平均振幅R の計算は下式に従う。
【００２０】
【００２１】音声検出回路２００では、上記の特徴量の
少なくとも一つを使用して音声区間と非音声区間の検出
を行う。種々の検出法が考えられるが、ここでは下記の
方法を用いる。平滑化したピッチ予測ゲインPg' がしき
い値Th1 以下で、平滑化した平均振幅R'がしきい値Th2
以下のときは、非音声区間と判断し、それ以外の区間は
音声区間とする。ここで、平滑化は下式に従う。 Pj'=(1- δ)・P'j-1+δ・P (7) 上式でP は平滑化を施すパラメータ（例えばピッチ予測
ゲイン、平均振幅等）である。δは平滑化時定数であ
り、0<δ<1の値をとる。Pj' は平滑化後のj 時刻の値で
ある。しきい値Th1 、Th2 は固定でも良いし時間的に変
化させてもよい。
少なくとも一つを使用して音声区間と非音声区間の検出
を行う。種々の検出法が考えられるが、ここでは下記の
方法を用いる。平滑化したピッチ予測ゲインPg' がしき
い値Th1 以下で、平滑化した平均振幅R'がしきい値Th2
以下のときは、非音声区間と判断し、それ以外の区間は
音声区間とする。ここで、平滑化は下式に従う。 Pj'=(1- δ)・P'j-1+δ・P (7) 上式でP は平滑化を施すパラメータ（例えばピッチ予測
ゲイン、平均振幅等）である。δは平滑化時定数であ
り、0<δ<1の値をとる。Pj' は平滑化後のj 時刻の値で
ある。しきい値Th1 、Th2 は固定でも良いし時間的に変
化させてもよい。
【００２２】記憶回路２５０では、非音声区間におい
て、平均振幅に(7) 式を適用して求めた平滑化平均振幅
R'をフレーム毎に、あるいはサブフレーム毎に計算して
記憶する。
て、平均振幅に(7) 式を適用して求めた平滑化平均振幅
R'をフレーム毎に、あるいはサブフレーム毎に計算して
記憶する。
【００２３】雑音抑圧回路３００では、非音声区間およ
び音声区間の少なくとも一方の区間において、雑音信号
を抑圧する。ここで、雑音抑圧回路３００の詳細を示す
ブロック図を図２に示す。
び音声区間の少なくとも一方の区間において、雑音信号
を抑圧する。ここで、雑音抑圧回路３００の詳細を示す
ブロック図を図２に示す。
【００２４】まず、逆フィルタリング回路３１０では、
当該フレームの特徴量計算回路１５０で求めた線形予測
係数aiを用いて前記(1) 式に従い逆フィルタリングを行
い、フィルタリング結果e(n)を求める。
当該フレームの特徴量計算回路１５０で求めた線形予測
係数aiを用いて前記(1) 式に従い逆フィルタリングを行
い、フィルタリング結果e(n)を求める。
【００２５】次に、しきい値計算回路３３０では、記憶
回路２５０で記憶されていたR'をもとに例えば下式に従
いしきい値Th1 を計算する。 Th1=K2・R' (8) ここで0<K2とする。次に抑圧回路３２０では、音声区間
および非音声区間の少なくとも一方の区間において、
(2) 式に従い、e(n)に対して雑音抑圧処理を施し、抑圧
後の信号e'(n) を得る。
回路２５０で記憶されていたR'をもとに例えば下式に従
いしきい値Th1 を計算する。 Th1=K2・R' (8) ここで0<K2とする。次に抑圧回路３２０では、音声区間
および非音声区間の少なくとも一方の区間において、
(2) 式に従い、e(n)に対して雑音抑圧処理を施し、抑圧
後の信号e'(n) を得る。
【００２６】次に、復元回路３４０では、e'(n) を入力
し(3) 式に従い、雑音抑圧後の音声x'(n) を復元し、出
力する。
し(3) 式に従い、雑音抑圧後の音声x'(n) を復元し、出
力する。
【００２７】本発明の第２の実施例を図３に示す。図に
おいて、図１、図２と同一の構成番号を付した構成要素
は、図１と同様の動作を行うので説明を省略する。
おいて、図１、図２と同一の構成番号を付した構成要素
は、図１と同様の動作を行うので説明を省略する。
【００２８】復号回路４１０は、端子４００より、音声
の特徴量（例えばスペクトルパラメータ、ピッチ周期、
平均振幅）と音源信号に関するインデクスを入力し復号
する。
の特徴量（例えばスペクトルパラメータ、ピッチ周期、
平均振幅）と音源信号に関するインデクスを入力し復号
する。
【００２９】雑音抑圧回路５００の詳細なブロック図を
図４に示す。図４において、音声区間および非音声区間
と判別された区間のうち、少なくとも一方の区間では、
抑圧回路５１０が、音源信号v(n)に対して(10)式に従
い、雑音抑圧処理を施して音源信号v'(n) を求める。
図４に示す。図４において、音声区間および非音声区間
と判別された区間のうち、少なくとも一方の区間では、
抑圧回路５１０が、音源信号v(n)に対して(10)式に従
い、雑音抑圧処理を施して音源信号v'(n) を求める。
【００３０】
【００３１】ここで、K は(2) 式のK と同一の値であ
る。しきい値Th1 も(2) 式と同じ値である。音声復号回
路５２０は、雑音が抑圧された音源信号v'(n) と特徴量
とを入力し、周知な方法により音声信号を復元して出力
する。本発明の意向を損なうことなく、上述した実施例
以外にも種々の変形が可能である。
る。しきい値Th1 も(2) 式と同じ値である。音声復号回
路５２０は、雑音が抑圧された音源信号v'(n) と特徴量
とを入力し、周知な方法により音声信号を復元して出力
する。本発明の意向を損なうことなく、上述した実施例
以外にも種々の変形が可能である。
【００３２】特徴量計算回路におけるスペクトルパラメ
ータは線形予測係数以外にも他の周知なパラメータを用
いることができる。
ータは線形予測係数以外にも他の周知なパラメータを用
いることができる。
【００３３】音声検出回路での音声区間、非音声区間の
検出法は他の衆知な方法を用いることができる。
検出法は他の衆知な方法を用いることができる。
【００３４】特徴量としては、実施例で述べたパラメー
タ以外に、他の衆知なパラメータを用いることができ
る。
タ以外に、他の衆知なパラメータを用いることができ
る。
【００３５】また、第２の実施例において、特徴量が送
信側から伝送されないときは、受信側で音声を一旦復号
した後に、復号した音声波形から第１の実施例に示した
方法を用いて特徴量を計算し、雑音抑圧に使用する構成
としてもよい。
信側から伝送されないときは、受信側で音声を一旦復号
した後に、復号した音声波形から第１の実施例に示した
方法を用いて特徴量を計算し、雑音抑圧に使用する構成
としてもよい。
【００３６】
【発明の効果】以上述べたように本発明ば、音声符号化
の前処理、後処理、いずれでも、雑音抑圧が可能であ
り、非音声区間の雑音の抑圧だけでなく、音声区間の音
声信号に重畳した非音声信号の抑圧を、波形上で実現す
ることができるという効果を奏する。
の前処理、後処理、いずれでも、雑音抑圧が可能であ
り、非音声区間の雑音の抑圧だけでなく、音声区間の音
声信号に重畳した非音声信号の抑圧を、波形上で実現す
ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例のブロック図である。
【図２】図１中の雑音抑圧回路のブロック図である。
【図３】本発明の第２の実施例のブロック図である。
【図４】図３中の雑音抑圧回路のブロック図である。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 １５０ 特徴量計算回路 ２００ 音声検出回路 ２５０ 記憶回路 ３００，５００ 雑音抑圧回路 ３１０ 逆フィルタリング回路 ３２０，５１０ 抑圧回路 ３３０ しきい値回路 ３４０ 復元回路 ５２０ 音声復号回路
Claims (3)
- 【請求項１】 音声信号を入力しあらかじめ定められた
時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペクトル
的特徴を含む特徴量を計算する特徴量計算手段と、前記
特徴量のうち少なくとも１つを用いて、非音声区間と音
声区間を検出する音声検出手段と、非音声区間における
平均振幅を記憶する記憶手段と、前記音声区間と前記非
音声区間の少なくとも１つの区間において、前記スペク
トル的特徴を表す特徴量を用いて前記音声信号をフィル
タリングし前記フィルタリング結果と前記記憶手段の出
力をもとに前記フィルタリング結果に対して雑音信号を
推定し、前記フィルタリング結果から雑音を抑圧し、さ
らに音声信号を復元して出力する雑音抑圧手段とを有す
ることを特徴とする雑音抑圧方式。 - 【請求項２】 特徴量と音源信号に関するインデクスを
受信して復号する復号手段と、前記特徴量のうちの少な
くとも１つを用いて非音声区間と音声区間を検出する音
声検出手段と、非音声区間における平均振幅を記憶する
記憶手段と、前記非音声区間と前記音声区間の少なくと
も１つの区間において、前記記憶手段の出力をもとに前
記音源信号における雑音信号を推定し、前記音源信号か
ら雑音を抑圧して出力する雑音抑圧手段とを有すること
を特徴とする雑音抑圧方式。 - 【請求項３】 前記特徴量計算手段が、入力された音声
信号をフレーム毎に分割するフレーム分割回路と、フレ
ームの音声信号をフレームよりも短いサブフレームに分
割するサブフレーム分割回路と、前記音声信号の特徴量
としてスペクトルパラメータとピッチ周期性と平均振幅
を計算する特徴量計算回路とを有することを特徴とする
請求項１記載の雑音抑圧方式。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29717693A JP2739811B2 (ja) | 1993-11-29 | 1993-11-29 | 雑音抑圧方式 |
| DE1994623703 DE69423703T2 (de) | 1993-11-29 | 1994-11-29 | Rauschunterdrückungseinrichtung zur Vorverarbeitung und/oder Nachbearbeitung von Sprachsignalen |
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