JP3264831B2 - 背景雑音消去装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力音響信号にお
いて音声信号に重畳されている背景雑音を除去する背景
雑音消去装置（ノイズキャンセラ）に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の背景雑音消去装置として
は、下記文献に開示されるものがあった。

【０００３】文献『秋田昌憲、大倉猛共著、「雑音環境
におけるスペクトル変形回復の一方法」、電子情報通信
学会技術研究報告、ＥＡ９５−５７、1995年11月』 図２は、この文献に開示されている従来技術の概略構成
を示すブロック図である。

【０００４】話者から発せられた話者信号Ｖと背景雑音
源から発せられた雑音Ｎはマイクロホン１００に入力さ
れる。マイクロホン１００に入力された信号は、アナロ
グ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器、図示せず）でデジ
タル信号に変換され、簡易周波数サブトラクション処理
部１０１へと入力される。

【０００５】簡易周波数サブトラクション処理部１０１
において、入力された信号はまず、高速フーリエ変換処
理（以下、ＦＦＴ処理と呼ぶ）を施され、周波数領域の
信号に変換される。周波数領域の信号に変換された信号
Ｓ(k) は、(1) 式及び(2) 式に従って、簡易周波数サブ
トラクション処理（簡易スペクトルサブトラクション処
理）が施された信号Ｓ’(k) に変換される。この変換後
信号Ｓ’(k) は、対数変換が施された後、スペクトル修
復部１０３に出力される。簡易周波数サブトラクション
処理は、入力信号の全てのスペクトル包絡に対する低レ
ベル制限処理である。

【０００６】 Ｓ’(k) ＝Ｓ(k) （Ｓ(k) ＞ｔｈ(k) のとき） Ｓ’(k) ＝ｔｈ(k) （Ｓ(k) ≦ｔｈ(k) のとき） …(1) ｔｈ(k) ＝ＴＨ１＋２・ｋ・（ＴＨ２−ＴＨ１）／Ｎ …(2) なお、(1) 式及び(2) 式において、ｔｈ(k) は、定常有
色雑音環境を疑似する低レベル制限直線関数であり、Ｎ
は高速フーリエ変換の点数であり、ｋはＮ点中のｋ番目
のスペクトル線を示し、ＴＨ１及びＴＨ２（ＴＨ１＜Ｔ
Ｈ２）は予め定められる、低レベル制限直線関数ｔｈ
(k) を規定する閾値である。

【０００７】次に、スペクトル修復部１０３に入力され
た信号（Ｓ’(k) ）の処理過程を説明する。

【０００８】図３は、簡易周波数サブトラクション処理
部１０１で処理された信号Ｓ’(k)の例である。

【０００９】背景雑音が話者音声信号に重畳されている
ために、簡易周波数サブトラクション処理部１０１での
処理後（低レベルの抑圧処理後）は、音声信号だけの場
合におけるスペクトルの小さい部分での谷間が欠如した
ものとなっている。スペクトル修復部１０３は、以下に
説明するように、スペクトルパワーの小さい谷間の部分
を推定して修復する。すなわち、谷間の左側については
(3) 式の直線関数ＴＨＬ(f) で、谷間の右側については
(4) 式の直線関数ＴＨＬ(f) で、谷間を修復する。

【００１０】 ＴＨＬ(f) ＝Ｐ(f1) ＋｛Ｗ(f2)−Ｐ(f1)｝・（ｆ−ｆ１）／（ｆ２−ｆ１） …(3) ＴＨＲ(f) ＝Ｐ(f2) ＋｛Ｗ(f3)−Ｐ(f2)｝・（ｆ３−ｆ）／（ｆ３−ｆ２） …(4) ここで、(3) 式及び(4) 式におけるＰ(f) は、雑音レベ
ルを疑似する(5) 式で表される直線関数であり、０〜ナ
イキスト周波数の範囲で０（＝ＴＨ１）〜−１０ｄＢ
（＝ＴＨ２）となっている。また、Ｗ(f) は、谷の深さ
を疑似する(6) 式で表される直線関数であり、０〜ナイ
キスト周波数で−３０（＝ＴＨ３）〜−４０ｄＢ（＝Ｔ
Ｈ４）と固定している。また、修復する谷の数は、周波
数の下方から２個までと限定している。

【００１１】 Ｐ(f) ＝ＴＨ１＋ｆ・（ＴＨ２−ＴＨ１）／５０００ …(5) Ｗ(f) ＝ＴＨ３＋ｆ・（ＴＨ４−ＴＨ３）／５０００ …(6) 周波数下方からみて第１の谷について、周波数ｆ１及び
ｆ３は１．２ｋＨｚ以降であり、入力信号Ｓ’(k) と雑
音レベル疑似関数Ｐ(f) との交点であり、周波数ｆ２は
周波数軸上での周波数ｆ１及びｆ３の２点の中点であ
る。また、第２の谷については、ｆ３以降で周波数であ
り、入力信号Ｓ’(k) が雑音レベル疑似Ｐ(f) を上から
下に横切る交点を新たに周波数ｆ４として周波数ｆ１と
同様に扱うと共に、次の交点を周波数ｆ６として周波数
ｆ３と同様に扱う。ここでも、周波数ｆ４及びｆ６の周
波数軸上での中点を周波数ｆ５とし、前述の周波数ｆ２
と同様に扱う。

【００１２】なお、周波数ｆ３又はｆ６に相当する周波
数が上限であるナイキスト周波数まで検索しても見つか
らないときにはナイキスト周波数を持って周波数ｆ３又
はｆ６に代えて用いる。前者の場合は、谷の数は１個と
なる。図３は、周波数ｆ６に相当の周波数がナイキスト
周波数まで達した例である。

【００１３】以上のように、周波数軸上での特性で谷間
を復元した信号を、内蔵する部分平滑処理部において、
信号の高周波数領域を平滑化し、内蔵する逆ＦＦＴ処理
部において、逆ＦＦＴ処理を施して時間軸信号に戻し、
出力端子１０４より次段の音声信号処理回路に出力して
いた。

【００１４】従来においては、以上のように、簡易周波
数サブトラクション処理及びスペクトル修正処理を通じ
て、背景雑音を軽減した後、音声スペクトルを修復して
音声スペクトルを強調した信号を得るようにしていた。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
の背景雑音消去方法及び装置では、以下に述べるような
課題を有するものであった。

【００１６】(1) 谷の深さを疑似する関数Ｗ(f) は、背
景雑音の状態にも依存するため、通常は未知であり、従
来のように予め固定の関数に設定できないものであり、
固定関数としていると、修復された音声スペクトルが実
際の音声スペクトルとかなり異なることも生じている。

【００１７】(2) 従来の方法では、スペクトルを修復す
る谷間の数を周波数下方から２個までと限定している
が、実際には、下方からの数が２よりも多く必要になる
場合があり、音声通信等に、この谷間の数の制限を有す
る従来方法を直接応用すると、音声が不自然になって通
話品質が悪くなる。

【００１８】(3) 雑音レベル疑似関数Ｐ(f) 及び谷の深
さ疑似関数Ｗ(f) について、第２の谷間より周波数軸で
上方の特性にも近似直線を利用するため、実際の音声信
号の周波数成分は低域の方が周波数パワーが大きく、高
域の方が周波数パワーが小さいという音声の一般的な性
質が反映されず、高域雑音成分を残り、音声通信等に、
従来方法を直接応用すると著しく音感を損ねてしまう。

【００１９】(4) 上述では説明を省略していたが、従来
方法は有声音に有効な方法であり、そのため、予め測定
した無雑音状況での判定結果を流用して有声部及び無声
部の判定を実行しているが、実用では、実際に入手でき
る信号はなにがしかの雑音が混入した上での信号であ
り、雑音の混入を前提とした有声成分信号及び無声成分
信号化の判断を行なう必要があり、従来技術で実際の音
声通信システム等に対する実装が不可能なレベルにあ
る。

【００２０】そのため、より一段と背景雑音の消去性能
が高い、周波数サブトラクション（スペクトルサブトラ
クション）処理を利用した背景雑音消去装置が求められ
ている。

【００２１】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明においては、音声信号に重畳されている背景
雑音を除去する背景雑音消去装置を、以下の各手段を有
するように構成したことを特徴とするものである。

【００２２】すなわち、(1) 時間軸上の入力音響信号を
周波数軸上の信号に変換する時間軸／周波数軸変換手段
と、(2) 入力音響信号が背景雑音だけか、入力音響信号
が音声信号を含むか、音声信号を含む場合に有声音か無
声音かを判別する信号種別判定手段と、(3) 時間軸／周
波数軸変換手段で変換された周波数軸上の音響信号に基
づいて、入力音響信号が背景雑音だけのときだけに入力
音響信号に追従しながら背景雑音を推定した推定雑音信
号を形成すると共に、入力音響信号が音声信号を含むと
きに、音声信号が含まれる直前の推定雑音信号を繰返し
出力する背景雑音推定出力手段と、(4) 少なくとも入力
音響信号が音声信号を含むときに、当該背景雑音推定出
力手段からの推定雑音信号に第１の係数を乗算する第１
の乗算手段と、(5) 時間軸／周波数軸変換手段で変換さ
れた周波数軸上の音響信号から、第１の係数が乗算され
た推定雑音信号を減じる第１の雑音消去演算手段と、
(6)この第１の雑音消去演算手段からの出力信号又は時
間軸／周波数軸変換手段からの出力信号の周波数特性に
応じて、窓関数を作成する適応窓関数発生手段と、(7)
第１の雑音消去演算手段からの出力信号のスペクトル
を、上記窓関数発生手段が作成した窓関数に応じて修正
するスペクトル修正手段と、(8) 入力音響信号に有声音
の音声信号があるときに、スペクトル修正手段からの出
力信号を選択し、入力音響信号に無声音の音声信号があ
るときに、第１の雑音消去演算手段からの出力信号を選
択する雑音消去信号選択手段と、(9) この雑音消去信号
選択手段で選択された周波数軸上の信号を時間軸上の信
号に変換する周波数軸／時間軸変換手段とを有すること
を特徴とする。

【００２３】このような構成とすることにより、入力さ
れた音響信号に存在する音声信号が有声音か無声音かに
よって、雑音消去特性が異なる出力信号を選択できると
共に、有声音を有する音響信号に対する減衰特性の谷間
の深さを規制する窓関数を入力音響信号の内容によって
適応的に変化でき、出力信号における音感、音質を従来
より高めることができる適切な背景雑音消去を実行でき
るようになる。

【００２４】

【発明の実施の形態】

（Ａ）第１の実施形態 以下、本発明による背景雑音消去装置の第１の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【００２５】（Ａ−１）第１の実施形態の構成 図１は、第１の実施形態の背景雑音消去装置の全体構成
を示すブロック図である。

【００２６】図１において、マイクロホン１は、入力音
声Ｓ(t) 及び背景雑音Ｎ(t) 、又は、背景雑音Ｎ(t) だ
けでなる音響を電気信号（アナログ信号）に変換してＡ
／Ｄ変換器２に与えるものである。Ａ／Ｄ変換器２は、
マイクロホン１から与えられた入力信号（アナログ信
号）を、所望のサンプリング周波数（例えば８ｋＨｚ）
でデジタル信号に変換して窓関数処理部３及び時間軸信
号種別判定部１０に与えるものである。

【００２７】時間軸信号種別判定部１０は、時間軸音声
検出器１１及び有声、無声判定器１２から構成されてお
り、Ａ／Ｄ変換器２からの出力信号は時間軸音声検出器
１１に与えられる。なお、図４には、時間軸信号種別判
定部１０の処理を説明するための模式的な信号波形図を
示している。

【００２８】時間軸音声検出器１１は、Ａ／Ｄ変換器２
からの時間領域での信号ｘ(k) に対し、音声信号の有無
を、以下のように検出する。

【００２９】まず、Ａ／Ｄ変換器２の出力信号ｘ(k) の
短時間平均ｙｓ(k) 及び長時間平均ｙｌ(k) をそれぞ
れ、(7) 式、(8) 式に従って求める。なお、各平均ｙｓ
(k) 、ｙｌ(k) の初期値は０であり、ｋはサンプリング
番号を示している。また、(7)式及び(8) 式の各重付け
平均係数β１、β２はそれぞれ、例えば、０．８、０．
２に選定しておく。

【００３０】 ｙｓ(k) ＝β１・｜ｘ(k) ｜＋（１−β１）・ｙｓ(k-1) …(7) ｙｌ(k) ＝β２・｜ｘ(k) ｜＋（１−β２）・ｙｌ(k-1) …(8) その後、時間軸音声検出器１１は、短時間平均ｙｓ(k)
と、長時間平均ｙｌ(k) に所定係数δを加算した値ｙｌ
(k) ＋δとを比較する。そして、ｙｓ(k) ＜ｙｌ(k) ＋
δのときに「音声なし」と判定し、ｙｓ(k) ≧ｙｌ(k)
＋δのときに、有声音、無声音に拘らず「音声あり」と
判定する。なお、値δは音声検出の感度を決める係数で
あり、その定め方としては種々の方法を適用し得るが、
例えば、δ＝１．５×ｙｌ(k) とするようにすれば良
い。

【００３１】時間軸音声検出器１１は、「音声なし」の
判定結果を得たときには後述するオンオフスイッチ５を
閉成させると共に、後述する３入力１出力スイッチ１７
を後述する単純減衰部１６に接続されている入力端子ａ
を選択させるスイッチ制御信号を出力する。また、時間
軸音声検出器１１は、「音声あり」の判定をしたときに
はスイッチ５は開放するスイッチ制御信号を出力する。
なお、後述するスイッチ１７は、「音声あり」の場合に
は、有声、無声判定器１２からの出力信号に応じて、入
力端子ｂ又はｃを選択する。また、時間軸音声検出器１
１は、「音声あり」のときには、短時間平均ｙｓ(k) 及
び長時間平均ｙｌ(k) を有声、無声判定器１２に与え
る。

【００３２】有声、無声判定器１２は、短時間平均ｙｓ
(k) と、有声判定閾値Ｌｖ（例えば−１５dBm0）に係数
δを加算した値Ｌｖ＋δとを比較する。ここで、ｙｓ
(k) ≧Ｌｖ＋δであれば有声音とみなす。

【００３３】これに対して、ｙｓ(k) ＜Ｌｖ＋δであれ
ば、引き続き以下の判断を加える。すなわち、有声音と
は直ちには決定できないが、ｙｓ(k) ≧ｙｌ(k) ＋δで
ある「音声あり」の継続時間Δｔが閾値時間Ｔｖ（例え
ば５０ｍｓ）より大きいか否かを判断する。そして、Δ
ｔ＞Ｔｖであれば「有声音あり」と判定し、Δｔ≦Ｔｖ
であれば「有声音なし」と判定する。

【００３４】このような有声、無声の判断方法は、音声
信号があるときにおいて、有声成分はレベルが大きくな
ることが多く、また、レベルが小さいときであっても、
比較的継続時間が無声成分よりも長いことを考慮したも
のである。

【００３５】有声、無声判定器１２は、無声音成分
（「有声音なし」）と判定したときには、後述するスイ
ッチ１７を入力端子ｂに接続させるスイッチ制御信号を
出力すると共に、有声音成分（「有声音あり」）と判定
したときには後述するスイッチ１７を入力端子ｃに接続
させるスイッチ制御信号を出力する。

【００３６】なお、図４（Ｂ）に示した例では、時間Δ
ｔ１は有声区間と、また、時間Δｔ２は無声区間と判定
される例である。また、値Ｌｖの一例として−１５dBm0
を挙げ、値Ｔｖの一例として５０ｍｓを挙げたが、値Ｌ
ｖ及びＴｖがこれらに限定されないことは勿論である。

【００３７】上述したＡ／Ｄ変換器２からの信号が与え
られる窓関数処理部３は、入力信号に対して、予め定め
られたフレーム長毎に窓関数演算を施し、その処理後の
信号（時間領域の信号）をＦＦＴ演算器４に出力する。
ここで、窓関数としては、ハミング窓等の公知の窓関数
を用いれば良い。以下では、窓関数としてハニング窓を
適用し、１フレーム長として２５６サンプルに選定した
場合を意識して説明するが、これに限定されるものでは
ない。

【００３８】ＦＦＴ演算器４は、窓関数処理が施された
時間領域の信号ｘ(k) をフレーム毎に区切って、周波数
成分（周波数領域の信号）Ｘ(f) に変換する。ＦＦＴ演
算器４による変換方法としては、公知の方法で良いの
で、その詳細説明は省略する。ＦＦＴ演算器４によって
変換された周波数成分Ｘ(f) は、スイッチ５、加算器１
３、１４、信号レベル計算部１５及び単純減衰部１６に
与えられる。

【００３９】スイッチ５は、初期状態で閉成しているも
のであり、その後は、上述したように、時間軸音声検出
器１１からのスイッチ制御信号に応じ、当該装置への入
力信号が「音声なし」の場合にのみ閉成状態をとって、
ＦＦＴ演算器４からの周波数成分Ｘ(f) を背景雑音推定
部６に与えるものである。

【００４０】なお、この第１の実施形態においては、装
置が立ち上げられた直後においては、背景雑音のみが入
力されると仮定している。この仮定下においては、Ａ／
Ｄ変換器２からの出力信号ｘ(k) 及びＦＦＴ演算器４か
らの出力信号Ｘ(f) はそれぞれ、(9) 式、(10)式に示す
ように、背景雑音成分だけとなっている。

【００４１】 ｘ(k) ＝ｎ(k) …(9) Ｘ(f) ＝Ｎ(f) …(10) 背景雑音推定部６は、(11)式に従って、背景雑音期間
（「音声なし」期間）においてのみ、周波数領域で背景
雑音を推定し、推定背景雑音信号Ｎ’(f) を作成する。

【００４２】 Ｎ’(f) ＝γ・Ｎ’(f) ＋（１−γ）・Ｎ(f) …(11) (11)式において、右辺のＮ’(f) は左辺のＮ’(f) より
ＦＦＴ演算器４による分析フレームが１フレーム前のも
のであり、右辺のＮ(f) は左辺のＮ’(f) とＦＦＴ演算
器４による分析フレームが同じものである。

【００４３】また、γは推定雑音平均係数であり、推定
雑音平均係数γを小さくすると入力信号の時間変化に敏
感に、推定雑音平均係数γを大きくすると入力信号の時
間変化に安定にＮ’(f) を作成することができる。この
第１の実施形態の場合、背景雑音推定部６内にカウンタ
（図示せず）を設け、当該装置全体が初期動作を開始し
たときには推定雑音平均係数γを０．２とし、雑音期間
が初期状態から１６０msを経過したときには推定雑音平
均係数γを０．５とし、初期状態において追従性を良好
にすると共に、ある程度追従した後では安定性を増すよ
うにしている。なお、推定雑音平均係数γの値は適用す
る用途に応じて１．０≧γの範囲で所望の設計値にして
良く、第１の実施形態の値に限定するものではない。

【００４４】なお、上述したように、入力信号に音声信
号があると時間軸音声検出器１１で判定された場合に
は、スイッチ５が開放され、これにより、推定背景雑音
信号Ｎ’(f) は、この開放期間（すなわち「音声あり」
期間）では開放変更時点での値を継続するようになされ
ている。

【００４５】背景雑音保持部７は、背景雑音推定部６か
ら与えられた１フレーム毎に更新される（維持される場
合を含む）推定背景雑音信号Ｎ’(f) を１フレーム期間
のみ保持するものであり、その保持した推定背景雑音信
号Ｎ’(f) を各乗算器８、９に出力するものである。

【００４６】乗算器９は、後述するスイッチ１７の選択
動作により、加算器１４、適応窓関数発生部１９及びス
ペクトル修正部１８と共に、入力信号が「音声あり」の
場合の出力信号の形成に有効に機能するものであり、こ
れに対して、乗算器８は、スイッチ１７の選択動作によ
り、加算器１３、信号レベル計算部１５及び単純減衰部
１６と共に、入力信号が「音声なし」の場合（背景雑音
だけを含む期間（以下、雑音期間と呼ぶ））の出力信号
の形成に有効に機能するものである。

【００４７】乗算器９は、推定背景雑音信号Ｎ’(f) に
対して背景雑音除去係数α１（１．０≧α１≧０）を乗
算し、その出力信号Ｎ１’(f) （＝α１・Ｎ’(f) ）を
加算器１４に対して減算入力として与えるものである。

【００４８】一方、乗算器８は、推定背景雑音信号Ｎ’
(f) に対して背景雑音除去係数α２（１．０≧α２≧
０）を乗算し、その出力信号Ｎ２’(f) （＝α２・Ｎ’
(f) ）を加算器１３に対して減算入力として与えるもの
である。

【００４９】背景雑音除去係数α１又はα２は、１．０
以下の範囲で適切に設定されるものであり、この背景雑
音除去係数α１又はα２を大きくすると雑音除去量に優
れる一方、音声混入の際には音感が不自然になり、この
背景雑音除去係数α１又はα２を小さくすると、雑音除
去特性が劣るが音感が自然になる。この実施形態では、
１．０≧α２≧α１≧０になるように選定しており、例
えば、α１＝０．７、α２＝０．９としている。

【００５０】この実施形態の場合、上述したように、背
景雑音推定器６には、雑音期間の場合にのみ信号が入力
されるので、ＦＦＴ演算器４からの出力信号はＮ(f) と
なっており、そのため、各乗算器９、８からの出力信号
Ｎ１’(f) 、Ｎ２’(f) はそれぞれ、上述したように、
α１・Ｎ’(f) 、α２・Ｎ’(f) となる。

【００５１】各加算器１３、１４にはＦＦＴ演算器４か
らの出力信号Ｘ(f) （雑音期間ではＮ(f) ）が入力され
ており、各加算器１３、１４はそれぞれ、ＦＦＴ演算器
４からの出力信号Ｘ(f) から、対応する乗算器８、９か
らの出力信号Ｎ１’(f) 、Ｎ２’(f) を減算して、ＦＦ
Ｔ演算器４からの出力信号Ｘ(f) に対する雑音消去を行
なう。

【００５２】各加算器１３、１４は、入力信号に音声信
号があろうがなかろうが同じ減算演算を実行するが、音
声信号がない雑音期間では、ＦＦＴ演算器４からの出力
信号Ｘ(f) が雑音成分Ｎ(f) だけになっており、しか
も、背景雑音推定部６において精度良く背景雑音が推定
された場合には、推定背景雑音信号Ｎ’(f) は入力信号
における雑音成分Ｎ(f) に等しいとみなすことができる
ので、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は(12)式で表
すことができ、また、加算器１３からの出力信号Ｅ２
(f) は(13)式で表すことができる。

【００５３】 Ｅ１(f) ＝Ｎ(f) −Ｎ１’(f) ＝Ｎ(f) −α１・Ｎ’(f) ＝（１−α１）・Ｎ(f) …(12) Ｅ２(f) ＝Ｎ(f) −Ｎ２’(f) ＝Ｎ(f) −α２・Ｎ’(f) ＝（１−α２）・Ｎ(f) …(13) なお、上述したように、背景雑音除去係数α１又はα２
は１．０≧α２≧α１≧０を満たすように選定されてい
るので、雑音期間において、加算器１４からの出力信号
Ｅ１(f) は、常に、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f)
以上となっている。

【００５４】また、入力信号に音声信号が含まれている
とき（以下、音声期間と呼ぶ）には、上述したように、
スイッチ５が開放されて推定背景雑音信号Ｎ’(f) の更
新は停止されて、音声信号が推定雑音に対しての影響を
与えないので、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は(1
4)式で表すことができ、また、加算器１３からの出力信
号Ｅ２(f) は(15)式で表すことができ、加算器１４から
の出力信号Ｅ１(f) は、常に、加算器１３からの出力信
号Ｅ２(f) 以上となる。なお、(14)式及び(15)式におけ
るＳ(f) は、入力音声Ｓ(t) に対するＦＦＴ演算器４か
らの成分である。

【００５５】 Ｅ１(f) ＝（１−α１）・Ｎ(f) ＋Ｓ(f) …(14) Ｅ２(f) ＝（１−α２）・Ｎ(f) ＋Ｓ(f) …(15) 加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) は、信号レベル計算
部１５及びスペクトル修正部１８に与えられる。また、
加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は、スイッチ１７の
入力端子ｂ、適応窓関数発生部１９及びスペクトル修正
部１８に与えられる。

【００５６】信号レベル計算部１５は、まず、加算器１
３からの出力信号（雑音消去処理後の信号）Ｅ２(f) の
パワーレベル情報として、(16)式に従う絶対値レベル和
Ｌ２を計算すると共に、ＦＦＴ演算器４からの出力信号
（雑音消去処理前の信号であり、雑音期間で有効に機能
するのでＮ(f) を考えれば良い）のパワーレベル情報と
して、(17)式に従う絶対値レベル和Ｌ３を計算する。な
お、(16)式及び(17)式における総和Σは、周波数領域で
の開始周波数ｓｆからその終了周波数ｅｆ（＝４kHz ）
についてである。なお、パワーレベル情報として、自乗
平均の和を求めるようにしても構わない。

【００５７】 Ｌ２＝Σ｜Ｅ２(f) ｜ …(16) Ｌ３＝Σ｜Ｎ(f) ｜ …(17) 信号レベル計算部１５は、絶対値レベル和Ｌ２及びＬ３
を求めると、次には、(18)式に従って、減衰係数γ４を
求めて単純減衰部１６に出力する。

【００５８】 γ４＝Ｌ２／Ｌ３ …(18) なお、以上では、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) と、Ｆ
ＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル比を減衰係数γ
４として計算しているが、加算器１４の出力信号Ｅ１
(f) と、ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル比を
減衰係数γ４として計算するようにしても良い。

【００５９】単純減衰部１６は、ＦＦＴ演算器４からの
出力信号（雑音期間で有効に機能するのでＮ(f) ）の周
波数成分に減衰係数γ４を乗算し、レベルの小さい周波
数成分信号γ４・Ｎ(f) を作成し、雑音期間（「音声な
し」期間）において選択されるスイッチ１７の入力端子
ａに出力する。この単純減衰部１６からの出力信号γ４
・Ｎ(f) は、ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル
を、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) のレベルに変換した
ものとなり、しかも、雑音消去処理を受けない信号、す
なわち、処理によるゆがみがない信号γ４・Ｎ(f) とな
る。

【００６０】加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が入力
される適応窓関数発生部１９は、パワー最大値周波数検
索器２０、交差点検出器２１、周辺極大値検索器２２及
びカウンタ２３から構成されており、加算器１４からの
出力信号Ｅ１(f) はパワー最大値周波数検索器２０へ入
力される。

【００６１】適応窓関数発生部１９は、以下のようにし
て、入力信号Ｅ１(f) の周波数特性に応じて、窓関数処
理を施すものである。図５及び図６は、適応窓関数発生
部１９による窓関数作成方法の説明図であり、適応窓関
数発生部１９の各部２０、２１、２２、２３の機能をこ
れら図５及び図６をも参照しながら説明する。

【００６２】上述したように、パワー最大値周波数検索
器２０には、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が入力
され、パワー最大値周波数検索器２０は、処理周波数の
中で最大のパワーを示す周波数ｆmax を検索する。図６
の例では、最大パワー周波数ｆmax は、点ａの周波数で
ある。最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）は窓関数を施
す対象の基準であり、最大値パワー周波数ｆmax （点
ａ）を中心に予め定めた個数だけの窓関数処理を施す。
ここでは、最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）を中心に
周波数上方及び下方にそれぞれ２個の窓関数処理を施す
ものとする。

【００６３】これら５個の窓関数部分の作成方法は同様
である。以下では、図５における最大値パワー周波数点
ａからその周波数上方側に隣合う極大値パワー周波数点
ｄに至る周波数範囲を例にとって、窓関数の作成方法を
説明する。

【００６４】最大値パワー周波数点ａが判明すると、パ
ワー最大値周波数検索器２０は、最大値周波数ｆmax を
交差点検出器２１に出力する。この交差点検出器２１に
は、背景雑音保持部７から出力された推定背景雑音信号
Ｎ’(f) も与えられており、また、加算器１４の出力信
号Ｅ１(f) も与えられている。交差点検出器２１は、最
大値周波数点ａから周波数軸上方の各周波数について、
(19)式に示すように、両信号Ｅ１(f) 及びＮ’(f) の差
分値ＣＲ(f) の符号を判定する。

【００６５】 ＣＲ(f) ＝Ｅ１(f) −Ｎ’(f) …(19) 図５の場合、差分値ＣＲ(f) は、最初に点ｂを境に符号
が反転し、これをもって交点検出とする。さらに、差分
値ＣＲ(f) の算出、符号判定を周波数上方に向かって継
続していくと再び符号が反転する交点ｃが現れる。交差
点検出器２１は、これら交点ｂ及びｃの中点ｅを求め、
求めた中点ｅを周辺極大値探索器２２へ出力する。な
お、点ｂ及び点ｃの周波数軸上での中点ｅは窓関数の谷
間の周波数に相当する。

【００６６】周辺極大値検索器２２にも、加算器１４の
出力信号Ｅ１(f) が与えられており、周辺極大値検索器
２２は、(20)式に従って、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ
(f) を計算し、その符号を監視する。

【００６７】 ｄｅｆ(f) ＝Ｅ１(f+1) −Ｅ１(f) …(20) この(20)式に示す計算は、点ｅ（周波数ｆe ）から上方
に進行させ、符号の反転を監視する。そして、周辺極大
値検索器２２は、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ(f) の符号
が反転するとき、信号Ｅ１(f) を極大値と判定する。図
５では、点ｄが極大値として判定される。

【００６８】以上のようにして、点ｂ及び点ｃを頂点と
し、その中点ｅを谷間とした窓関数を作成することがで
きる。この窓関数は、(21)式に示す係数Ｗ(f) をもつも
のとする。

【００６９】 ｗ(f) ＝１．０−（ｆ−ｆｂ）／（ｆｅ−ｆｂ） ｆｂ≦ｆ≦ｆｅ ｗ(f) ＝（ｆ−ｆｅ）／（ｆｃ−ｆｅ） ｆｅ＜ｆ≦ｆｃ ｗ(f) ＝１．０ ｆａ＜ｆ≦ｆｂ及びｆｃ＜ｆ≦ｆｄ …(21) カウンタ２３は、以上のように１つの窓関数部分が作成
されたときにそのことを表す情報が与えられ、カウンタ
２３は、１つの窓関数部分が作成されると１だけ加算す
るものである。

【００７０】以上のようにして、パワー最大値周波数検
索器２０が検出した最大パワー周波数点ａを基準とした
窓関数が作成されると、点ｄを最大パワー周波数点ａと
入れ替えて、これを最大値とみなして、点ｄから周波数
軸上方で再び同様の処理を交差点検出器２１及び周辺極
大値検索器２２は繰返す。このような交差点検出器２１
及び周辺極大値検索器２２を中心とした窓関数の作成処
理は、カウンタ２３の計数値が所望の窓関数の個数に達
するまで繰り返し行われる。

【００７１】なお、窓の頂点で端点にあたる部分では、
頂点と窓関数の谷の特性を折り返して利用する。例え
ば、仮に、点ｄで窓関数の作成を停止するときは、点ｄ
−点ｃ−点ｅの特性を周波数軸上方に折り返しして（鏡
像）用いる。

【００７２】また、最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）
から周波数下方への処理も、処理の方向が周波数軸上で
上方から下方に進行することを除けば、全く同様な処理
が行なわれる。

【００７３】ここで、最大値パワー周波数ｆmax （点
ａ）を中心に周波数上方及び下方にそれぞれ２個の窓関
数を作成するようにしているので、図６に示すように、
ナイキスト周波数より小さい範囲でも、窓関数が作成さ
れない範囲が形成される。すなわち、係数０．０の周波
数範囲が形成される。

【００７４】適応窓関数発生部１９は、以上のようにし
て、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の内容に応じて
適応的に作成した窓関数（窓関数係数Ｗ(f) ）をスペク
トル修正部１８に与える。

【００７５】スペクトル修正部１８には、加算器１４の
出力信号Ｅ１(f) と加算器１３の出力信号Ｅ２(f) も入
力されており、スペクトル修正部１８はまず、雑音消去
所望周波数全体に渡って、(22)式に示すスペクトル信号
Ｅ３(f) を計算し、このスペクトル信号Ｅ３(f) の値が
信号Ｅ２(f) 以上の周波数ではその値Ｅ３(f) を出力値
とし、計算されたスペクトル信号Ｅ３(f) の値が信号Ｅ
２(f) より小さい周波数ではその値Ｅ３(f) を値Ｅ２
(f) に置き換えて出力値とし、このようにしてスペクト
ル修正が施されたスペクトル信号Ｅ３(f) をスイッチ１
７の入力端子ｃに与える。

【００７６】 Ｅ３(f) ＝Ｗ(f) ・Ｅ１(f) …(22) ここで、計算されたスペクトル信号Ｅ３(f) の値が信号
Ｅ２(f) より小さい周波数ではその値Ｅ３(f) を値Ｅ２
(f) に置き換えて出力値とするようにしたのは、スペク
トル成分が完全に０になるのを防ぎ、最終的に再現され
る音の自然性を確保するためである。

【００７７】図７は、図５に示す信号群が適応窓関数発
生部１９に入力された場合におけるスペクトル修正部１
８の出力スペクトル信号Ｅ３(f) を示している。このス
ペクトル信号Ｅ３(f) は、雑音なし音声信号のスペクト
ルに類似している。また、点ｆより上方のピークを有す
る点ｉ近傍の周波数成分は、窓関数の作成個数の制限に
より、窓関数係数が０．０に押さえられている周波数成
分であるため、スペクトル修正部１８からの出力信号Ｅ
３(f) は小さく押さえられている。

【００７８】スイッチ１７は、時間軸信号種別判定部１
０からの信号を制御信号として受けて、雑音期間（「音
声なし」期間）では単純減衰部１６からの出力信号を選
択し、有声音についての「音声あり」期間ではスペクト
ル修正部１８からの出力信号を選択し、無声音について
の「音声あり」期間では加算器１４からの出力信号を選
択して逆ＦＦＴ演算器２５に与えるものである。

【００７９】逆ＦＦＴ演算器２５は、スイッチ１７から
与えられた周波数領域の信号を時間軸の信号に変換して
窓関数オーバラップ処理部２４に与えるものである。

【００８０】窓関数オーバラップ処理部２４は、上述し
た窓関数処理部３での影響を打ち消すように、入力信号
をフレーム間でオーバラップさせ、音声信号の自然性を
再現するための処理を行ない、処理後の信号をデジタル
／アナログ変換器（以下、Ｄ／Ａ変換器と呼ぶ）２６に
出力するものである。例えば、２つのフレーム間で５０
％のオーバラップを施すようにすれば良いが、オーバラ
ップ率はこれに限定されるものではない。

【００８１】Ｄ／Ａ変換器２６は、入力されたデジタル
信号をアナログ信号に変換して、出力端子２７を介し
て、次段の音声信号処理回路（例えば音声通信処理回
路）に出力するものである。

【００８２】（Ａ−２）第１の実施形態の動作 次に、以上のように機能する各部から構成されている第
１の実施形態の背景雑音消去装置の動作を説明する。当
該背景雑音消去装置に対して、最初に、背景雑音Ｎ(t)
だけが入力され、その後に、音声Ｓ(t) 及び背景雑音Ｎ
(t) が混在して入力されるとして、説明を行なう。ま
た、スイッチ５は、装置の立上り時に閉成状態にあり、
スイッチ１７は、装置の立上り時に入力端子ａの選択状
態にあるとして説明を行なう。

【００８３】最初の雑音期間において、マイクロホン１
が捕捉して電気信号に変換した入力信号Ｎ(t) は、Ａ／
Ｄ変換器２において、デジタル信号に変換された後、窓
関数処理部３及び時間軸信号種別判定部１０に与えられ
る。

【００８４】時間軸信号種別判定部１０においては、時
間軸音声検出器１１が上述したように音声信号の有無を
判定するが、雑音期間であるので「音声なし」と判定
し、その結果、スイッチ５は閉成状態を維持し、スイッ
チ１７は入力端子ａの選択状態を維持する。

【００８５】一方、Ａ／Ｄ変換器２から窓関数処理部３
に与えられた信号は、予め定められたフレーム長毎に窓
関数演算が施されてＦＦＴ演算器４に与えられ、ＦＦＴ
演算器４において、入力された時間領域の信号ｘ(k) が
フレーム毎に周波数領域の信号（周波数成分）Ｘ(f) に
変換され、スイッチ５、加算器１３、１４、信号レベル
計算部１５及び単純減衰部１６に与えられる。なお、雑
音期間においては、スイッチ１７は入力端子ａの選択状
態にあるので、加算器１４は存在しないに等しい。

【００８６】ＦＦＴ演算器４からスイッチ５に与えられ
た信号Ｘ(f) は、上述したように閉成状態にあるスイッ
チ５を通過して、背景雑音推定部６に与えられ、これに
より、上述したように、背景雑音の推定、更新動作がフ
レーム毎に実行され、推定背景雑音信号Ｎ’(f) が背景
雑音保持部７に保持されると共に、その保持された推定
背景雑音信号Ｎ’(f) が乗算器８、９及び交差点検出器
２１に与えられる。なお、雑音期間においては、スイッ
チ１７は入力端子ａの選択状態にあるので、交差点検出
器２１は存在しないに等しい。

【００８７】ここで、背景雑音推定部６内に計時カウン
タを設けて、初期動作を開始したときには推定雑音平均
係数γを０．２とし、雑音期間が初期状態から１６０ms
を経過したときには推定雑音平均係数γを０．５として
いるので、初期状態において追従性が良好になり、ある
程度追従した後では高い安定性で追従することができ
る。

【００８８】背景雑音保持部７に保持された推定背景雑
音信号Ｎ’(f) に対して、各乗算器８、９においてそれ
ぞれ、背景雑音の除去度合いを決める背景雑音除去係数
α２、α１が乗算されて、乗算器８、９に対応する加算
器１３、１４に与えられる。なお、乗算器９は、雑音期
間終了時の信号を形成するものとしてのみ機能する。

【００８９】各加算器１３、１４においては、ＦＦＴ演
算器４からの出力信号Ｘ(f) （ここでは雑音成分だけの
信号（Ｎ(f) ）から、対応する乗算器８、９から与えら
れた、背景雑音除去係数α２、α１が乗算された後の推
定背景雑音信号Ｎ２’(f) 、Ｎ１’(f) を減算して、Ｆ
ＦＴ演算器４からの出力信号Ｘ(f) に対する雑音消去を
行なう。なお、上述したように、雑音期間においては、
スイッチ１７は入力端子ａの選択状態にあるので、加算
器１４は存在しないに等しい。

【００９０】信号レベル計算部１５においては、まず、
加算器１３からの雑音消去処理後の信号Ｅ２(f) のパワ
ーレベル情報Ｌ２が計算されると共に、ＦＦＴ演算器４
からの雑音消去処理前の信号（雑音期間であるのでＮ
(f) ）のパワーレベル情報Ｌ３が計算され、その後、こ
れら値Ｌ２及びＬ３から、減衰係数γ４が求められて単
純減衰部１６に出力される。

【００９１】単純減衰部１６においては、ＦＦＴ演算器
４からの雑音消去処理前の信号の周波数成分に減衰係数
γ４が乗算され、これにより、レベルの小さい背景雑音
に係るスペクトル信号γ４・Ｎ(f) が作成され、このス
ペクトル信号γ４・Ｎ(f) が、上述したように、この雑
音期間において選択されているスイッチ１７の入力端子
ａを介して、逆ＦＦＴ演算器２５に与えられる。

【００９２】ここで、スペクトル信号γ４・Ｎ(f) は、
ＦＦＴ演算器４の出力信号（背景雑音）Ｎ(f) のレベル
を、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) のレベルに変換した
ものとなり、しかも、雑音消去処理を受けない信号（処
理によるゆがみがない信号）となっている。

【００９３】逆ＦＦＴ演算器２５においては、スイッチ
１７を通過した単純減衰部１７からの、歪みのないかつ
レベルの抑制された雑音成分だけを含むスペクトル信号
が時間軸の信号に変換され、さらに、窓関数オーバラッ
プ処理部２４において、窓関数処理部３での影響を打ち
消すようにフレーム間でオーバラップされ、Ｄ／Ａ変換
器２６において、アナログ信号に変換されて、出力端子
２７を介して、次段の音声信号処理回路に出力される。

【００９４】次に、マイクロホン１に背景雑音Ｎ(t) 及
び音声Ｓ(t) が重畳されて入力されるようになったとき
の動作を説明する。

【００９５】このときにも、マイクロホン１、Ａ／Ｄ変
換器２、窓関数処理部３及びＦＦＴ演算器４は、雑音期
間と同様に動作する。

【００９６】Ａ／Ｄ変換器２からの出力信号が与えられ
た時間軸信号種別判定部１０においては、時間軸音声検
出器１１が上述したように音声信号の存在を検出する。
これにより、スイッチ５は、閉成状態から開放状態に変
更される。また、この「音声あり」期間においては、有
声、無声判定器１２によって、上述したように、音声信
号が有声音か無声音かが判定される。そして、スイッチ
１７が、有声音期間において入力端子ｃを選択し、無声
音期間において入力端子ｂを選択するように切り替えら
れる。

【００９７】「音声あり」期間においては、上述のよう
に、スイッチ５が開放されるので、ＦＦＴ演算器４から
の出力信号Ｘ(f) （＝Ｓ(f) ＋Ｎ(f) ）は背景雑音推定
部６に入力されず、その結果、推定背景雑音信号Ｎ’
(f) の更新動作が実行されず、背景雑音保持部７から
は、雑音期間終了時の推定背景雑音信号Ｎ’(f) が継続
して出力される。

【００９８】そのため、「音声あり」期間においては、
各乗算器８、９から、雑音期間終了時の推定背景雑音信
号Ｎ’(f) に背景雑音除去係数α２、α１が乗算された
信号Ｎ’２(f) 、Ｎ’１(f) が対応する加算器１３、１
４に与えられる。

【００９９】各加算器１３、１４には、ＦＦＴ演算器４
からの音声信号成分Ｓ(f) 及び背景雑音成分Ｎ(f) が重
畳されている出力信号Ｘ(f) が入力されており、各加算
器１３、１４において、この信号Ｘ(f) から、対応する
乗算器８、９の出力信号Ｎ’２(f) 、Ｎ’１(f) を減算
することにより、信号Ｘ(f) の背景雑音成分Ｎ(f) が軽
減された２種類の信号Ｅ２(f) 及びＥ１(f) が形成され
る。ここで、乗算器８に対する背景雑音除去係数α２
が、乗算器９に対する背景雑音除去係数α１より大きい
ので、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の方が加算器
１３からの出力信号Ｅ２(f) より常に大きくなってい
る。

【０１００】ここで、「音声あり」期間においては、ス
イッチ１７が入力端子ａからの入力信号を選択すること
がないので、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) を利用
する信号レベル計算部１５及び単純減衰部１６は、「音
声あり」期間において存在しないに等しい。

【０１０１】加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は、ス
イッチ１７の入力端子ｂに入力されている。従って、当
該装置への入力信号に存在する音声信号が無声音の場合
には、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が、スイッチ
１７で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に与えられること
になる。

【０１０２】また、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f)
、「音声あり」期間で固定化されている背景雑音保持
部７からの推定背景雑音信号Ｎ１(f) は、適応窓関数発
生部１９に与えられ、また、加算器１４からの出力信号
Ｅ１(f) 及び加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) は、ス
ペクトル修正部１８に与えられる。

【０１０３】適応窓関数発生部１９においては、詳述は
避けるが、パワー最大値周波数検索器２０、交差点検出
器２１、周辺極大値検索器２２及びカウンタ２３の上述
した機能により、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) に
適応した窓関数が作成されてスペクトル修正部１８に与
えられる。

【０１０４】そして、スペクトル修正部１８において、
上述したように、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) に
対して、適応窓関数発生部１９が作成した窓関数を用い
た窓関数演算処理が施され、その演算後の信号Ｅ３(f)
において、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) よりレベ
ルが小さい周波数については、信号Ｅ２(f) の値に置き
換え、このようなスペクトル修正後の信号Ｅ３(f) がス
イッチ１７の入力端子ｃに与えられる。従って、当該装
置への入力信号に存在する音声信号が有声音の場合に
は、スペクトル修正部１８からの出力信号Ｅ３(f) が、
スイッチ１７で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に与えら
れることになる。

【０１０５】すなわち、「音声あり」期間においては、
存在する音声信号が有声音の場合には、スペクトル修正
され背景雑音が消去され音声成分が強調された信号が、
スイッチ１７で選択され、存在する音声信号が無声音の
場合には、背景雑音が消去され音声成分が強調された信
号が、スイッチ１７で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に
入力される。

【０１０６】これ以降は、雑音期間と同様にして、逆Ｆ
ＦＴ演算器２５、窓関数オーバラップ処理部２４及びＤ
／Ａ変換器２６による処理が施されて、出力端子２７か
ら出力される。

【０１０７】（Ａ−３）第１の実施形態の効果 上述した第１の実施形態の背景雑音消去装置によれば、
以下の効果を奏することができる。

【０１０８】(1) 谷の深さを疑似する関数を、消去度合
いの大きい雑音消去後の信号Ｅ２(f) にしたので、この
関数を背景雑音の状態に自動的に対応させることがで
き、疑似関数が未知であっても、予め固定の関数を設定
する必要がなく、実用上、良好な音声品質を達成するこ
とができる。

【０１０９】(2) 修復する谷間の数を周波数下方からの
個数限定でなく、周波数特性の最大パワー周波数からの
個数にしたので、音声が自然になり、音声品質を高める
ことができる。

【０１１０】(3) 選択した谷間より周波数軸で上方の谷
間では、窓関数の作成個数の制限を通じて、窓関数係数
を０にするようにしたので、低域の方が周波数パワーが
大きく、高域の方が周波数パワーが小さいという音声の
一般的な性質を反映でき、音声通信等に音感に優れた雑
音消去を実現することができる。

【０１１１】(4) 音声検出器を装備したため、実際に入
力された信号から有声音成分信号、無声音成分信号の判
断を行なうので、実際の装置に実装して十分な背景雑音
消去装置を実現できる。

【０１１２】（Ｂ）第２の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第２の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１１３】図８は、第２の実施形態の背景雑音消去装
置の全体構成を示すブロック図であり、第１の実施形態
に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付して示
している。

【０１１４】図８及び図１の比較から明らかなように、
第２の実施形態の背景雑音消去装置は、第１の実施形態
の時間軸信号種別判定部１０に代えて、周波数軸信号種
別判定部３０を設けた点が、第１の実施形態と異なって
おり、その他の構成は、第１の実施形態と同様である。
すなわち、音声信号の存在の有無や、有声音、無声音判
定等を周波数軸信号によって行なうようにした点が、第
１の実施形態と異なっている。

【０１１５】置き換えられた周波数軸信号種別判定部３
０は、周波数軸音声検出器３１、有声、無声判定器３２
及びカウンタ３３から構成されており、信号種別の判定
結果によって、スイッチ５及びスイッチ１７の状態を制
御するものである。なお、この第２の実施形態において
も、当該背景雑音消去装置が立ち上げられた初期状態に
おいては、スイッチ５は閉成しており、スイッチ１７は
入力端子ａを選択している（すなわち、当初は雑音期間
であることを仮定している）。

【０１１６】周波数軸音声検出器３１には、ＦＦＴ演算
器４の出力信号（周波数軸信号）Ｘ(f) と、背景雑音保
持部７からの推定背景雑音信号Ｎ’(f) が与えられるよ
うになされている。なお、周波数軸音声検出器３１に与
えられるＦＦＴ演算器４の出力信号（周波数軸信号）Ｘ
(f) は、背景雑音保持部７から与えられる推定背景雑音
信号Ｎ’(f) の次のフレームのものとなっているが、こ
れら信号Ｘ(f) 及びＮ’(f) については、フレーム順序
を規定する添字を設けていない。

【０１１７】周波数軸音声検出器３１は、(23)式に従っ
て、現フレーム（フレーム番号をｋとする）について、
ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｘ(f) の周波数パワー平均Ｆ
＿ＡＶ(k) を計算すると共に、(24)式に従って、現フレ
ームについて、推定背景雑音信号Ｎ’(f) （これ自体は
ｋ−１フレームのもの）の周波数パワー平均Ｎ＿ＡＶ
(k) を計算する。(23)式及び(24)式において、ｓｆは開
始周波数であり、ｅｆは終了周波数であり、また、総和
Σは開始周波数ｓｆから終了周波数ｅｆについてであ
る。

【０１１８】 Ｆ＿ＡＶ(k) ＝Σ｛Ｘ(f) ² ｝／（ｅｆ−ｓｆ） …(23) Ｎ＿ＡＶ(k) ＝Σ｛Ｎ(f) ² ｝／（ｅｆ−ｓｆ） …(24) 周波数軸音声検出器３１は、次に、これらパワー平均Ｆ
＿ＡＶ(k) 及びＮ＿ＡＶ(k) のパワー平均比ＶＰ(k) を
(25)式に従って求め、求めたパワー平均比ＶＰ(k) を、
予め決められた閾値ｖｏｉ＿ｄ（例えば１．５）と比較
する。

【０１１９】 ＶＰ(k) ＝Ｆ＿ＡＶ(k) ／Ｎ＿ＡＶ(k) …(25) そして、周波数軸音声検出器３１は、パワー平均比ＶＰ
(k) が閾値ｖｏｉ＿ｄ以上のときには、“音声の可能性
あり”としてカウンタ３３のカウント値を１だけ増加さ
せると共に、パワー平均比ＶＰ(k) を有声、無声判定器
３２に出力する。また、パワー平均比ＶＰ(k) が閾値ｖ
ｏｉ＿ｄより小さいときには、雑音期間内として、カウ
ンタ３３をリセットさせると共に、カウンタ３３を介し
て、スイッチ５に閉成状態を指示する（又は継続する）
制御信号を与え、また、スイッチ１７に、入力端子ａを
選択させる制御信号を与える。

【０１２０】カウンタ３３は、カウント値が更新される
毎に、そのカウント値を、予め定められている音声期間
限界閾値ＬＩＭＩＴ＿ＶＴ（例えば２０フレーム、これ
に限定されるものではない）と比較する。

【０１２１】そして、カウンタ３３は、カウント値が音
声期間限界閾値ＬＩＭＩＴ＿ＶＴ以下のときには、「音
声あり」期間としてスイッチ５を開放させる制御信号を
スイッチ５に与え、これに対して、カウント値が音声期
間限界閾値ＬＩＭＩＴ＿ＶＴより大きいときに、音声継
続期間が音声期間の継続としては不自然と判定し、スイ
ッチ５を閉成させると共に、スイッチ１７に入力端子ａ
を選択させる。

【０１２２】図９は、入力信号Ｘ(f) に含まれている音
声信号が有声音の場合における各種信号等を示したもの
であり、これに対して、図１０は、入力信号Ｘ(f) に含
まれている音声信号が無声音の場合における各種信号を
示したものである。なお、パワー平均やパワー平均比に
ついては、推定背景雑音信号のパワー平均Ｎ ＡＶを
１．０とした正規化値で示している。

【０１２３】次に、有声、無声判定器３２における処理
を、これら図９及び図１０を参照しながら説明する。

【０１２４】有声、無声判定器３２は、全周波数（ｓｆ
〜ｅｆ）に渡って、ＦＦＴ演算器４からの出力信号Ｘ
(f) における最大パワーレベルＭＡＸ(k) を検索する。

【０１２５】そして、有声、無声判定器３２は、周波数
軸音声検出器３１が求めたパワー平均比ＶＰ(k) を、予
め定められている閾値Ｃ＿ＶＯＩ（例えば１．８）と比
較すると共に、最大パワーレベルＭＡＸ(k) 及び周波数
軸音声検出器３１が求めた入力信号についてのパワー平
均Ｆ＿ＡＶ(k) 間のレベル比を、予め定められている閾
値ＣＶ（例えば２．０）と比較する。すなわち、(26)式
に示す条件式を満足しているか否かと、(27)式に条件式
を満足しているか否かを判定する。

【０１２６】 ＶＰ(k) ≧Ｃ＿ＶＯＩ …(26) ＭＡＸ(k) ／Ｆ＿ＡＶ(k) ≧ＣＶ …(27) 有声、無声判定器３２は、これら(26)式及び(27)に示す
条件式を共に満足しているときに音声信号は有声音であ
ると判定し、これに対して、(26)式及び(27)式に示す条
件式の少なくとも一方が満足されないときに音声信号は
無声音であると判定する。

【０１２７】この判定結果信号はスイッチ１７に与えら
れ、入力端子ｂ又はｃの選択に用いられる。

【０１２８】また、有声、無声判定器３２は、判定結果
が無声音の場合には、そのことを表す信号をカウンタ３
３に与える。このときにも、カウンタ３３はカウント値
を１だけ増加させる。すなわち、カウンタ３３は、周波
数軸音声検出器３１によるカウントアップ動作とこの有
声、無声判定器３２によるカウントアップ動作により、
１フレーム当り、有声音のときにカウント値を１だけ増
加させ、無声音のときにカウント値を２だけ増加させ
る。これは、実用環境で背景雑音の周波数成分が、雑音
の場合は広がっていることに鑑み、雑音の増加を無声音
の継続と誤検出することを防止しようとしたためであ
る。

【０１２９】なお、有声音、無声音の判定用の(27)式の
条件式は、最大パワーレベルＭＡＸ(k) 及び周波数軸音
声検出器３１が求めた入力信号についてのパワー平均Ｆ
＿ＡＶ(k) 間のレベル「比」を閾値と比較するものであ
ったが、この条件式に代えて、最大パワーレベルＭＡＸ
(k) 及びパワー平均Ｆ＿ＡＶ(k) 間のレベル「差」を閾
値と比較する条件式を用いるようにしても良い。

【０１３０】以上のように、第２の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１３１】これに加えて、第２の実施形態によれば、
周波数軸音声検出器３１、周波数軸の有声、無声判定器
３２及びカウンタ３３を設け、音声検出及び有声音無声
音判定を周波数領域で行ない、入力信号に音声信号があ
ると判定したときには、カウンタ３３を１だけ増加さ
せ、さらに、音声が有声音であるときにはカウンタ３３
を増加させず、音声が無声音であるときにはカウンタ３
３を１だけ増加させるようにしたので、入力信号の種別
をより明確に、有声音、無声音、雑音に識別でき、消去
すべき背景雑音を精度良く推定して除去することがで
き、一段と音質向上を期待できる。

【０１３２】（Ｃ）第３の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第３の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１３３】図１１は、第３の実施形態の背景雑音消去
装置の全体構成を示すブロック図であり、第１の実施形
態に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付して
示している。

【０１３４】図１１及び図１の比較から明らかなよう
に、第３の実施形態の背景雑音消去装置は、適応窓関数
発生部１９の内部構成が第１の実施形態とは異なってお
り、適応窓関数発生部１９以外の構成は、第１の実施形
態と同様であり、その説明は省略する。

【０１３５】第３の実施形態の適応窓関数発生部１９
は、パワー最大値周波数検索器２０、ピーク基本周期探
索部４０、小領域最大値検索器４１及びカウンタ２３か
ら構成されている。

【０１３６】第３の実施形態の適応窓関数発生部１９
も、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の周波数特性に
応じて、窓関数処理を施すものである。図１２及び図１
３は、第３の実施形態の適応窓関数発生部１９による窓
関数作成方法の説明図であり、適応窓関数発生部１９の
各部の機能をこれら図１２及び図１３をも参照しながら
説明する。

【０１３７】パワー最大値周波数検索器２０は、第１の
実施形態と同様に、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f)
について、処理周波数の中で最大のパワーを示す周波数
ｆmax （点ａ）を検索する。そして、最大パワー周波数
ｆmax （点ａの周波数ｆａ）の情報をピーク基本周期探
索部４０に出力する。

【０１３８】ピーク基本周期探索部４０にも、加算器１
４の出力信号Ｅ１(f) が与えられており、ピーク基本周
期探索部４０は、パワー最大値周波数検索器２０で検索
された最大値周波数ｆmax から周波数上方に対して、以
下のようにして極大値を検索する。まず、(28)式に従っ
て、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ３(f) を計算し、その
後、符号反転を監視して極大値を検出する。

【０１３９】 ｄｅｆ３(f) ＝Ｅ１(f+1) −Ｅ１(f) …(28) 傾きｄｅｆ３(f) が０又は負のときには、極大値検索を
さらに周波数上方に向かわせ、傾きｄｅｆ３(f) が正に
なったとき以降に、極大値検出を開始し、再び、傾きが
負に変化した周波数を極大値とする。

【０１４０】図１２の場合、点ａ〜点ｅ間では極大値の
検索は行なわれず、極大値は点ｅから点ｄに向かいなが
ら計算される。図１２の場合、点ｄが極大値（第２の最
大パワー周波数ｆmax2＝ｆｄ）として検出される。

【０１４１】ピーク基本周期探索部４０は、次に、(29)
式に示すピーク間周波数幅ＳＢを求める。以後、この周
波数幅ＳＢを基準幅として、極大値の検出を行なう。

【０１４２】 ＳＢ＝ｆmax2−ｆmax ＝ｆｄ−ｆａ …(29) また、ピーク基本周期検索部４０は基本周期部分での窓
関数を作成する。すなわち、最大パワー周波数ｆmax の
周波数上下にそれぞれΔ１／２の幅をもち、最大パワー
周波数ｆmax （点ａ）及び第２の最大パワー周波数ｆma
x2（点ｄ）の中点周波数を最下点（点ｅ；周波数ｆｅ）
とする図１３に示すような窓関数を計算する。今、周波
数幅Δ１を２・ｑで表すと、ピーク基本周期検索部４０
は、最大パワー周波数ｆmax （＝ｆａ）側の傾斜部で
は、(30)式で表される窓関数係数Ｗ(f) を有し、第２の
最大パワー周波数ｆmax2（＝ｆｄ）側の傾斜部では、(3
1)式で表される窓関数係数Ｗ(f) を有する窓関数を形成
して、小領域最大値検索器４１を経由してスペクトル修
正部１８に出力する。

【０１４３】 Ｗ(f) ＝−（ｆ−ｆｅ）／｛ｆｅ−（ｆａ＋ｑ）｝ …(30) Ｗ(f) ＝（ｆ−ｆｅ）／｛（ｆａ−ｑ）−ｆｅ｝ …(31) ここで、所定の周波数幅Δ１は例えば１０Hzである。周
波数幅Δ１の余裕を持たせるようにしたのは、音声信号
成分のスペクトルの広がりに対応するためである。

【０１４４】ピーク基本周期探索部４０での窓関数作成
を終了すると、第２のピーク最大周波数ｆmax2は小領域
最大値検索器４１に出力される。小領域最大値検索器４
１は、第２の最大パワー周波数ｆmax2を新たな最大パワ
ー周波数ｆmax として置き換えると共に、この置き換え
られた最大パワー周波数ｆmax を基点とした周波数上方
での範囲ＳＢ−Δ〜ＳＢ＋Δ内でのみ新たな第２の最大
パワー周波数（ここではｆmax3で表す）を検出する。こ
こで、Δはスペクトルのピーク周期のばらつきを吸収す
るための定数であり、例えば、Δ＝１０Hzに選定できる
が、これに限定するものではない。

【０１４５】このようにして新たな探索小領域につい
て、最大パワー周波数ｆmax （＝ｆmax2）と第２の最大
パワー周波数ｆmax3が得られると、小領域最大値検索器
４１は、パワー最大値周波数検索器２０と同様にして、
これら２個の最大値パワー周波数ｆmax 及びｆmax3に基
づいて、窓関数を作成し、得られた窓関数係数をスペク
トル修正部１８に出力する。

【０１４６】カウンタ２３は、小領域最大値検索器４１
が窓関数を作成する毎にカウント値を１だけ増加させ
る。このカウンタ２３のカウント値が予め定めた個数
（例えば２個）に達するまで、小領域最大値検索器４１
は、上述した処理を繰返す。

【０１４７】パワー最大値周波数検索器２０が検出した
最大パワー周波数ｆmax より、周波数軸で下方への方向
に対しても、処理の方向が周波数軸上で逆であることを
除けば、ピーク基本周期探索部４０及び小領域最大値検
索器４１は、上述したと同様な窓関数作成処理を行な
う。

【０１４８】以上のように、第３の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１４９】これに加えて、第３の実施形態によれば、
適応窓関数発生部において、周波数領域で最大値を示す
周波数を検索するパワー最大値周波数検索器を設けて、
最大パワー周波数と第２の最大パワー周波数を求め、ピ
ーク基本周期探索部で基本部分の窓関数を発生すると共
に基本探索周期を決め、また、第２回目以後の窓関数を
求めるための小領域最大値検索器を設けて、第２回目以
後は上記で定めた基本探索周期に対して多少の余裕を持
たせた期間に限定して最大値を求め、その求めた最大値
までを小領域での窓関数幅として窓関数を作成するよう
にしたので、窓関数作成時の演算処理工程を節約でき、
適応窓関数発生部におけるソフトウエア、ハードウエア
規模の縮小が期待できる。

【０１５０】（Ｄ）第４の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第４の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１５１】図１４は、第４の実施形態の背景雑音消去
装置の全体構成を示すブロック図であり、第１、第２及
び第３の実施形態に係る図１、図８、図１１との同一、
対応部分には同一符号を付して示している。

【０１５２】この第４の実施形態に係る図１４を、図
１、図８、図１１と比較することで明らかなように、第
４の実施形態の背景雑音消去装置は、第１の実施形態の
時間軸信号種別判定部１０に代えて、第２の実施形態で
説明した周波数軸信号種別判定部３０を設けた点が、第
１の実施形態の適応窓関数発生部１９に代えて、第３の
実施形態で説明した適応窓関数発生部１９を設けた点
が、第１の実施形態と異なっている。

【０１５３】従って、第４の実施形態の全ての構成要素
の機能説明は既に終了しているので、その説明は省略す
る。

【０１５４】以上のように、第４の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１５５】また、第４の実施形態によれば、これに加
えて、周波数軸信号種別判定部を設けたことによる第２
の実施形態と同様な効果を奏することができ、また、第
３の実施形態で説明した適応窓関数発生部１９を設けた
ことによる第３の実施形態と同様な効果を奏することが
できる。

【０１５６】（Ｅ）他の実施形態 なお、上記各実施形態の説明においても、種々変形した
実施形態の説明を行なったが、本発明は、上記各実施形
態に限定されるものでなく、上述した変形した実施形態
以外の他の実施形態も許容するものである。そのうちの
いくつかを例示すると以下の通りである。

【０１５７】時間軸上の信号と周波数軸上の信号間の変
換をＦＦＴ、逆ＦＦＴ演算以外で行なうものであっても
良い。

【０１５８】有声音期間と無声音期間と雑音期間とで出
力信号の処理系を切り替えるためのスイッチの介在位置
は、上記実施形態のものに限定されるものではない。

【０１５９】音声の有無や、有音無音判定等に用いる差
における引かれる値及び引く値を逆にしたり、音声の有
無や、有音無音判定等に用いる比の分母分子を逆にして
も良いことは勿論である。この場合、閾値等も変化し、
その大小関係と判定結果等も逆になる。

【０１６０】上記各実施形態においては、適応窓関数発
生部が発生する窓関数が単調な直線関数であるものを示
したが、窓関数に公知のハミング窓等を用いることもで
きる。また、適応窓関数発生部に、ＦＦＴ演算器からの
信号を入力して窓関数を発生させるようにしても良い。
また、適応窓関数発生部が発生する窓関数部分（台形形
状部分）の個数を外部から変更し得るようにしても良
い。

【０１６１】本発明の背景雑音消去装置は、音声通信装
置の音声入力手段に適用することを意図してなされたも
のであるが、他の装置の音声入力手段に適用できること
は勿論である。

【０１６２】

【発明の効果】以上のように、本発明の背景雑音消去装
置によれば、入力された音響信号に存在する音声信号が
有声音か無声音かによって、雑音消去特性が異なる出力
信号を選択すると共に、有声音を有する音響信号に対す
る減衰特性の谷間の深さを規制する窓関数を入力音響信
号の内容によって適応的に変化させるようにしたので、
出力信号における音感、音質を従来より高めることがで
きる適切な背景雑音消去を実行できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】従来技術の概略構成を示すブロック図である。

【図３】従来技術の動作説明に用いるスペクトル図であ
る。

【図４】図１の時間軸信号種別判定部の信号波形図であ
る。

【図５】図１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法の説
明図（その１）である。

【図６】図１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法の説
明図（その２）である。

【図７】図１のスペクトル修正部の出力信号例を示す説
明図である。

【図８】第２の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図９】図８の周波数軸信号種別判定部の動作説明図
（その１）である。

【図１０】図８の周波数軸信号種別判定部の動作説明図
（その２）である。

【図１１】第３の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図１２】図１１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法
の説明図（その１）である。

【図１３】図１１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法
の説明図（その２）である。

【図１４】第４の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

１…マイクロホン、２…Ａ／Ｄ変換器、３…窓関数処理
部、４…ＦＦＴ演算器、５、１７…スイッチ、６…背景
雑音推定部、７…背景雑音保持部、８、９…乗算器、１
０…時間軸信号種別判定部、１１…時間軸音声検出器、
１２、３２…有声、無声判定器、１３、１４…加算器、
１５…信号レベル計算部、１６…単純減衰部、１８…ス
ペクトル修正部、１９…適応窓関数発生部、２０…パワ
ー最大値周波数探索器、２１…交差点検出器、２２…周
辺極大値探索器、２３…カウンタ、２４…窓関数オーバ
ラップ、２５…逆ＦＦＴ演算器、２６…Ｄ／Ａ変換器、
３０…周波数軸信号種別判定部、３１…周波数軸音声検
出器、４０…ピーク基本周期探索器、４１…小領域最大
値探索器。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−230798（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−28698（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−124097（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−242499（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−346797（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−34497（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−311698（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−56598（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 21/02

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 時間軸上の入力音響信号を周波数軸上の
   信号に変換する時間軸／周波数軸変換手段と、 入力音響信号が背景雑音だけか、入力音響信号が音声信
   号を含むか、音声信号を含む場合に有声音か無声音かを
   判別する信号種別判定手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号に基づいて、入力音響信号が背景雑音だけの
   ときだけに入力音響信号に追従しながら背景雑音を推定
   した推定雑音信号を形成すると共に、入力音響信号が音
   声信号を含むときに、音声信号が含まれる直前の推定雑
   音信号を繰返し出力する背景雑音推定出力手段と、 少なくとも入力音響信号が音声信号を含むときに、当該
   背景雑音推定出力手段からの推定雑音信号に第１の係数
   を乗算する第１の乗算手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号から、第１の係数が乗算された推定雑音信号
   を減じる第１の雑音消去演算手段と、 この第１の雑音消去演算手段からの出力信号又は上記時
   間軸／周波数軸変換手段からの出力信号の周波数特性に
   応じて、窓関数を作成する適応窓関数発生手段と、 上記第１の雑音消去演算手段からの出力信号のスペクト
   ルを、上記窓関数発生手段が作成した窓関数に応じて修
   正するスペクトル修正手段と、 入力音響信号に有声音の音声信号があるときに、上記ス
   ペクトル修正手段からの出力信号を選択し、入力音響信
   号に無声音の音声信号があるときに、上記第１の雑音消
   去演算手段からの出力信号を選択する雑音消去信号選択
   手段と、 この雑音消去信号選択手段で選択された周波数軸上の信
   号を時間軸上の信号に変換する周波数軸／時間軸変換手
   段とを有することを特徴とする背景雑音消去装置。
2. 【請求項２】 少なくとも入力音響信号が背景雑音だけ
   を含むときに、上記背景雑音推定出力手段からの推定雑
   音信号に、第１の係数より大きな第２の係数を乗算する
   第２の乗算手段と、 変換された周波数軸上の音響信号から、第２の係数が乗
   算された推定雑音信号を減じる第２の雑音消去演算手段
   と、 この第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理前後の
   信号レベルの関係に応じて、変換された周波数軸上の音
   響信号を音質を変化させずに減衰させる無歪減衰手段と
   をさらに備えると共に、 上記雑音消去信号選択手段が、入力音響信号が背景雑音
   だけを含むときに、上記無歪減衰手段からの出力信号を
   選択することを特徴とする請求項１に記載の背景雑音消
   去装置。
3. 【請求項３】 上記信号種別判定部が、 時間軸上の入力音響信号の短期平均及び長期平均を計算
   し、短期平均及び長時間平均の差が、第１の閾値を超え
   るときに音声ありと判定する時間軸音声検出器と、 この時間軸音声検出器が音声ありと判定した場合におい
   て、上記短期平均が第２の閾値を超過したとき有声音と
   判定し、第２の閾値以下のときに無声音と判定する有
   声、無声判定器とを有することを特徴とする請求項１又
   は２に記載の背景雑音消去装置。
4. 【請求項４】 上記信号種別判定部が、 上記背景雑音推定出力手段からの推定背景雑音信号の周
   波数軸でのパワー平均値と、上記時間軸／周波数軸変換
   手段で変換された周波数軸上の音響信号のパワー平均値
   の差又は比でなる平均値間関係値を第１の閾値と比較し
   て音声の有無を検出する周波数軸音声検出器と、 音声ありの場合において、上記平均値間関係値と第２の
   閾値との大小関係、及び、周波数軸での最大値と推定背
   景雑音信号のパワー比と第３の閾値との大小関係に応じ
   て、有声音か無声音かを判定する有声、無声判定器とを
   有することを特徴とする請求項１又は２に記載の背景雑
   音消去装置。
5. 【請求項５】 上記信号種別判定部は、音声信号なしの
   ときにリセットされ、有声音の音声信号ありのときに１
   だけカウントアップし、無声音の音声信号ありのときに
   ２だけカウントアップするカウンタをさらに備え、 このカウンタのカウント値が所定の閾値を超えるとき
   に、上記周波数軸音声検出器の検出結果を音声なしに切
   替えることを特徴とする請求項４に記載の背景雑音消去
   装置。
6. 【請求項６】 上記適応窓関数発生手段は、 当該適応窓関数発生手段への入力信号の最大ピークパワ
   ーをとるパワー最大値周波数を検索するパワー最大値周
   波数探索器と、 当該適応窓関数発生手段への入力信号のレベルと、上記
   背景雑音推定出力手段から出力された推定雑音信号のレ
   ベルとが交差する交点周波数を求める交差点検出器と、 パワー最大値周波数近傍の極大値を持つ周波数を検出す
   る周辺極大値検索器とを有し、 求めた極大値周波数、パワー最大値周波数及び交点周波
   数に基づいて、上記スペクトル修正手段に出力する窓関
   数を作成することを特徴とする請求項１〜５のいずれか
   に記載の背景雑音消去装置。
7. 【請求項７】 上記適応窓関数発生手段は、 当該適応窓関数発生手段への入力信号の最大ピークパワ
   ーをとるパワー最大値周波数を検索するパワー最大値周
   波数探索器と、 パワー最大値周波数を基準として周波数のピーク間の基
   本幅を計算するピーク基本周期探索器と、 求めたピーク間基本幅ずつずれた小領域におけるピーク
   周波数を検索する小領域最大値探索器とを有し、 求めたパワー最大値周波数及び小領域内ピーク周波数に
   基づいて、上記スペクトル修正手段に出力する窓関数を
   作成することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記
   載の背景雑音消去装置。
8. 【請求項８】 上記適応窓関数発生手段は、窓関数にお
   ける台形形状の窓関数部分の個数をパワー最大値周波数
   を中心とした周波数の上方及び下方にそれぞれ所定個数
   に制限して作成させる窓関数部分作成個数制限部をさら
   に有することを特徴とする請求項６又は７に記載の背景
   雑音消去装置。
9. 【請求項９】 周波数の上方に所定個数を越えた周波数
   領域における窓関数のゲインを０に選定していることを
   特徴とする請求項８に記載の背景雑音消去装置。
10. 【請求項１０】 上記スペクトル修正手段は、上記窓関
    数発生手段からの窓関数に応じて修正した後の信号にお
    ける谷間の深さが過度に小さくなったときに、その過度
    に小さくなった部分を所定レベルまで持ち上げて出力す
    ることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の背
    景雑音消去装置。
11. 【請求項１１】 上記スペクトル修正手段は、上記窓関
    数発生手段からの窓関数に応じて修正した後の信号レベ
    ルが、上記第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理
    後の信号レベルより小さくなった周波数部分を、谷間の
    深さが過度に小さくなった周波数部分と捕らえて、上記
    第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理後の信号に
    置き換えることを特徴とする請求項１０に記載の背景雑
    音消去装置。