JP3270480B2 - 適応音声フィルタ - Google Patents
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-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/78—Detection of presence or absence of voice signals
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques 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
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R2225/00—Details of deaf aids covered by H04R25/00, not provided for in any of its subgroups
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の分野 本発明は、情報信号と雑音の両方を含む信号から音声
などの情報信号のスペクトル成分の推定値を改良する方
法と装置に関する。この方法は、特にデジタル信号処理
装置で実現するのに適している。この発明はまた信号強
調及び情報信号の存在の検出の改良に対する基礎を与え
る。
などの情報信号のスペクトル成分の推定値を改良する方
法と装置に関する。この方法は、特にデジタル信号処理
装置で実現するのに適している。この発明はまた信号強
調及び情報信号の存在の検出の改良に対する基礎を与え
る。
発明の背景 情報信号のスペクトル成分は、音声の通信のためのチ
ャネルボコーダ、音声認識装置及び信号強調フィルタを
含む多数の信号処理装置において用いられているこれら
の装置への入力は雑音によって汚染されることが多いの
で、雑音低減技術において非常に多くの関心があった。
ャネルボコーダ、音声認識装置及び信号強調フィルタを
含む多数の信号処理装置において用いられているこれら
の装置への入力は雑音によって汚染されることが多いの
で、雑音低減技術において非常に多くの関心があった。
無相関騒音の効果は、各周波数帯におけるパワーにラ
ンダム成分を加えることである。
ンダム成分を加えることである。
チャネルボコーダには雑音の無いスペクトル成分が必
要である。ボコーダにおいて、入力信号は、多数の異な
る周波数帯にろ波されて各周波数帯からの信号は整流
（方形化）され平滑化（低域ろ波）される。平滑化プロ
セスは、雑音の変動を減らす傾向がある。このような方
法は、ロートハウザ（Rothauser）ほかの米国特許第3,4
31,355号及びシュレーダ（Schroeder）の米国特許第
３、431、355号に記載されている。代わりのアプローチ
がブレンヅェル（Brendzel）の米国特許第3,855,423号
に開示され、このアプローチにおいて各周波数帯内の雑
音のレベルは、その周波数帯の中のエネルギーの相次ぐ
極小値から推定され、信号のレベルは相次ぐ極小値から
推定される。ポール（Paul）ほかの米国特許第4,000,36
9号では、雑音レベルを同様なやり方で推定し、それ
を、各周波数帯における音声信号のよりよい推定値を得
るために、入力信号から差し引く。この方法は雑音の平
均値を小さくする。
要である。ボコーダにおいて、入力信号は、多数の異な
る周波数帯にろ波されて各周波数帯からの信号は整流
（方形化）され平滑化（低域ろ波）される。平滑化プロ
セスは、雑音の変動を減らす傾向がある。このような方
法は、ロートハウザ（Rothauser）ほかの米国特許第3,4
31,355号及びシュレーダ（Schroeder）の米国特許第
３、431、355号に記載されている。代わりのアプローチ
がブレンヅェル（Brendzel）の米国特許第3,855,423号
に開示され、このアプローチにおいて各周波数帯内の雑
音のレベルは、その周波数帯の中のエネルギーの相次ぐ
極小値から推定され、信号のレベルは相次ぐ極小値から
推定される。ポール（Paul）ほかの米国特許第4,000,36
9号では、雑音レベルを同様なやり方で推定し、それ
を、各周波数帯における音声信号のよりよい推定値を得
るために、入力信号から差し引く。この方法は雑音の平
均値を小さくする。
スペクトル処理のもう一つの適用が音声フィルタリン
グに対するものである。ワイス（Weiss）ほかは、1974
年４月のIEEE音声認識シンポジューム（Symp.Speech Re
cognition）に発表された「混信を減衰させる音声信号
の処理」において、スペクトル整形技術を開示してい
る。この技術は周波数領域処理を用い、二つのアプロー
チ−振幅変調（利得制御と等化である）と振幅クリッピ
ング（スペクトル減算という技術に等化である）を記載
している。雑音推定値も音声推定値も更新されないの
で、このフィルタは適応性で無い。出力時間波形がスペ
クトル推定値を元の位相で再結合することによって得ら
れる。
グに対するものである。ワイス（Weiss）ほかは、1974
年４月のIEEE音声認識シンポジューム（Symp.Speech Re
cognition）に発表された「混信を減衰させる音声信号
の処理」において、スペクトル整形技術を開示してい
る。この技術は周波数領域処理を用い、二つのアプロー
チ−振幅変調（利得制御と等化である）と振幅クリッピ
ング（スペクトル減算という技術に等化である）を記載
している。雑音推定値も音声推定値も更新されないの
で、このフィルタは適応性で無い。出力時間波形がスペ
クトル推定値を元の位相で再結合することによって得ら
れる。
適応音声フィルタがグロープ（Graupe）とコージー
（Causey）の米国特許第４、185、168号に開示されてお
り、この特許は、本明細書に参照して含まれている。グ
ロープとコージーは、雑音が音声信号に比べて比較的定
常な統計値を備えている仮定に基づいて、雑音のある音
声信号の適応フィルタリングをする方法を記載してい
る。
（Causey）の米国特許第４、185、168号に開示されてお
り、この特許は、本明細書に参照して含まれている。グ
ロープとコージーは、雑音が音声信号に比べて比較的定
常な統計値を備えている仮定に基づいて、雑音のある音
声信号の適応フィルタリングをする方法を記載してい
る。
グロープとコージーの方法において、入力信号は異な
る周波数帯に限られた一組の信号に分割される。各信号
に対するSN比は、次にその絶対値の時間的変動に従って
推定される。次に、各信号の利得は、SN比の推定値（利
得は、普通は高いSN比に対して１に近く、低いSN比に対
して１より小さい）にしたがって制御される。
る周波数帯に限られた一組の信号に分割される。各信号
に対するSN比は、次にその絶対値の時間的変動に従って
推定される。次に、各信号の利得は、SN比の推定値（利
得は、普通は高いSN比に対して１に近く、低いSN比に対
して１より小さい）にしたがって制御される。
グローブとコージーは、信号内の相次ぐ極小値から雑
音パワーを推定する特定の方法を記載し、利得を推定さ
れた雑音パワーと信号パワーの関数として求める若干の
方法を記載している。これはグロープとコーザーの米国
特許第４、025、721号に前に記載された方法に代わるも
のであり、この方法は、入力信号にある発声の間の休止
期間を検出して、これらの休止期間の間に雑音パラメー
タの推定値を更新する。米国特許第４、025、721号にお
いて、グロープとコージーは、雑音を減らすためにウィ
ーナ及びカルマン・フィルタを用いることを記載してい
る。これらのフィルタは、時間領域又は周波数領域にお
いて実現することができる。
音パワーを推定する特定の方法を記載し、利得を推定さ
れた雑音パワーと信号パワーの関数として求める若干の
方法を記載している。これはグロープとコーザーの米国
特許第４、025、721号に前に記載された方法に代わるも
のであり、この方法は、入力信号にある発声の間の休止
期間を検出して、これらの休止期間の間に雑音パラメー
タの推定値を更新する。米国特許第４、025、721号にお
いて、グロープとコージーは、雑音を減らすためにウィ
ーナ及びカルマン・フィルタを用いることを記載してい
る。これらのフィルタは、時間領域又は周波数領域にお
いて実現することができる。
ボル（Boll）は、IEEEトランザクションズ・オン・ア
クスチックス、スピーチ・アンド・シグナル・プロセシ
ング（Transactions on Acoustics,Speech and Signal
Processing）、Vol.ASSP−27,No.2,1979年４月の「音声
における音響雑音のスペクトル減算を用いる抑制」にお
いて、スペクトル減算を行う計算効率のよりよい方法を
記載している。
クスチックス、スピーチ・アンド・シグナル・プロセシ
ング（Transactions on Acoustics,Speech and Signal
Processing）、Vol.ASSP−27,No.2,1979年４月の「音声
における音響雑音のスペクトル減算を用いる抑制」にお
いて、スペクトル減算を行う計算効率のよりよい方法を
記載している。
ポール、ワイス及びボルによって用いられたスペクト
ル減算技術において、雑音スペクトルの一定又はゆるや
かに変わる推定値を差し引く。しかし、各周波数ビンに
おける雑音パワーの相次ぐ測定値が迅速に変り、雑音の
平均だけがスペクトル減算によって下げられる。残留雑
音は、雑音パワーの変動によって変わる。これはスペク
トル利得が一定になっているワイスのスペクトル整形技
術についても真である。グロープの方法においては、各
ピンに適用される利得は、雑音の変動と平均レベルの両
方を低減できるように絶えず変えられる。
ル減算技術において、雑音スペクトルの一定又はゆるや
かに変わる推定値を差し引く。しかし、各周波数ビンに
おける雑音パワーの相次ぐ測定値が迅速に変り、雑音の
平均だけがスペクトル減算によって下げられる。残留雑
音は、雑音パワーの変動によって変わる。これはスペク
トル利得が一定になっているワイスのスペクトル整形技
術についても真である。グロープの方法においては、各
ピンに適用される利得は、雑音の変動と平均レベルの両
方を低減できるように絶えず変えられる。
スペクトル利得を求める多くのスキームがある。一つ
のスキームは、エフレイム（Ephraim）とマラー（Mala
h）によってIEEEトランザクションズ・オン・アクスチ
ックス、スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、
Vol.ASSP−32,No.6,1984年12月の「最小自乗誤差短時間
スペクトル振幅推定器を用いる音声強調」において記載
されている。これは、SN比の二つの推定値、すなわち、
入力信号からのものと出力信号からのものとを得る技術
を記載している。それは雑音レベルの推定値を更新しな
い。この利得は、これら二つの推定値の複雑な数学関数
なので、この方法はデジタル処理装置で直接実現するの
に適さない。
のスキームは、エフレイム（Ephraim）とマラー（Mala
h）によってIEEEトランザクションズ・オン・アクスチ
ックス、スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、
Vol.ASSP−32,No.6,1984年12月の「最小自乗誤差短時間
スペクトル振幅推定器を用いる音声強調」において記載
されている。これは、SN比の二つの推定値、すなわち、
入力信号からのものと出力信号からのものとを得る技術
を記載している。それは雑音レベルの推定値を更新しな
い。この利得は、これら二つの推定値の複雑な数学関数
なので、この方法はデジタル処理装置で直接実現するの
に適さない。
オールダズバーグ（Aldersburg）ほかの米国特許第
５、012、519号において、エフレイム及びマラーの利得
評価技術は、完全に適応的な装置を与えるようにグロー
プとコージー−の米国特許第４、025、721号に開示され
た雑音パラメータ推定方法と結合されている。エフレイ
ム及びマラーの数学関数は、利得を求めるために２次元
ルックアップテーブルで置き換えられる。しかし、SN比
の推定値が非常に大きな範囲にわたって変動する可能性
があるので、このテーブルは多量の高価な処理装置メモ
リーを必要とする。オールダズバーグほかは、かなりの
追加の処理を必要とする入力信号に個別の音声検出装置
を用いている。
５、012、519号において、エフレイム及びマラーの利得
評価技術は、完全に適応的な装置を与えるようにグロー
プとコージー−の米国特許第４、025、721号に開示され
た雑音パラメータ推定方法と結合されている。エフレイ
ム及びマラーの数学関数は、利得を求めるために２次元
ルックアップテーブルで置き換えられる。しかし、SN比
の推定値が非常に大きな範囲にわたって変動する可能性
があるので、このテーブルは多量の高価な処理装置メモ
リーを必要とする。オールダズバーグほかは、かなりの
追加の処理を必要とする入力信号に個別の音声検出装置
を用いている。
したがって、安いデジタル信号処理装置において実現
するのに適する効率的適応信号強調フィルタが必要とさ
れている。
するのに適する効率的適応信号強調フィルタが必要とさ
れている。
また、雑音特性における変化と一致できる頑丈な雑音
推定器が必要とされている。に対するニーズがある。
推定器が必要とされている。に対するニーズがある。
効率的な信号検出装置に対するニーズもある。
発明の概要 本発明は、音声又は音楽などの情報信号と雑音の両方
を含む信号におけるスペクトル成分の推定値を改良する
改良適応スペクトル推定装置に関する。改良点は、雑音
パワー推定器及び計算処理上効率の良い利得計算方法に
関する。適応スペクトル推定器は、特にデジタル信号処
理を用いる実現に適する。この推定器を情報信号の改良
されたスペクトル推定値を与えるのに用いることがで
き、スピーチ又は音声認識装置と組み合わせることがで
きる。本発明のその他の目的は、音声検出のための正確
な方法を与えることである。
を含む信号におけるスペクトル成分の推定値を改良する
改良適応スペクトル推定装置に関する。改良点は、雑音
パワー推定器及び計算処理上効率の良い利得計算方法に
関する。適応スペクトル推定器は、特にデジタル信号処
理を用いる実現に適する。この推定器を情報信号の改良
されたスペクトル推定値を与えるのに用いることがで
き、スピーチ又は音声認識装置と組み合わせることがで
きる。本発明のその他の目的は、音声検出のための正確
な方法を与えることである。
図面の簡単な説明 図１は、従来技術の装置の線図である。
図２は、本発明の装置の線図である。
図３は、利得改変のための装置の線図である。
図４は、信号パワー推定のための装置の線図である。
図５は、雑音パワー推定のための装置の線図である。
図６は、情報信号検出器の線図である。
好ましい実施例の説明 この方法は、雑音のある音声信号の適応フィルタリン
グの方法を記載しているグロープとコージーと米国特許
第４、185、168号に記載されているものの改変版であ
る。この方法は、雑音が音声信号に比べて比較的定常な
統計値を有するという仮定に基づいている。
グの方法を記載しているグロープとコージーと米国特許
第４、185、168号に記載されているものの改変版であ
る。この方法は、雑音が音声信号に比べて比較的定常な
統計値を有するという仮定に基づいている。
フィルタへの入力は、通常、雑音と情報信号を含むア
ナログ信号に高域及び低域フィルタを通過させた後に、
少なくとも8kHzの抜取率で通過結果信号を標本化するこ
とによって得られるデジタル信号である。高域フィルタ
は、フィルタのダイナミックレンジに悪い影響を与える
可能性のある低周波雑音を取り除くように設計されてい
る。高域フィルタの反転周波数は、_lowより小さく、
_lowは、ヘルツで表した音声域の下限である。低域フ
ィルタは、少なくとも_highの反転周波数を有するア
ンチ−エイリアシング・フィルタであり、_highは、
ヘルツで表した音声域の上限である。低域フィルタの順
序は、標本化周波数とエイリアシングを防止する必要性
によって決められる。
ナログ信号に高域及び低域フィルタを通過させた後に、
少なくとも8kHzの抜取率で通過結果信号を標本化するこ
とによって得られるデジタル信号である。高域フィルタ
は、フィルタのダイナミックレンジに悪い影響を与える
可能性のある低周波雑音を取り除くように設計されてい
る。高域フィルタの反転周波数は、_lowより小さく、
_lowは、ヘルツで表した音声域の下限である。低域フ
ィルタは、少なくとも_highの反転周波数を有するア
ンチ−エイリアシング・フィルタであり、_highは、
ヘルツで表した音声域の上限である。低域フィルタの順
序は、標本化周波数とエイリアシングを防止する必要性
によって決められる。
出力信号は、実係数を持った周波数領域フィルタを用
いて入力信号をろ波することで計算される。
いて入力信号をろ波することで計算される。
出力が時系列である場合、それをデジタル−アナログ
変換器（DAC）アンチ−エイリアシング・フィルタを通
してアナログ出力信号を作ること、又はそれを続く信号
処理のための入力として用いることができる。
変換器（DAC）アンチ−エイリアシング・フィルタを通
してアナログ出力信号を作ること、又はそれを続く信号
処理のための入力として用いることができる。
スペクトル成分の推定器は、四つの基本ステップから
なっている。
なっている。
1.入力信号のスペクトルの計算。
2.音声帯域（_low→_high Hz）内の各周波数ビンに
ある信号と雑音パワの推定。
ある信号と雑音パワの推定。
3.周波数領域フィルタの各周波数ビンに対する利得（係
数）の計算。
数）の計算。
4.各入力スペクトル成分に対応する利得をかけることに
よるスペクトル推定値の計算。
よるスペクトル推定値の計算。
これは基本的には、図１に纏められているグロープと
コージーの方法である。各プロセスを以下に詳細に説明
する。
コージーの方法である。各プロセスを以下に詳細に説明
する。
入力信号のスペクトル成分を帯域ろ波とフーリエ変換
を含む様々な手段によって得ることができる。一つの実
施態様では、離散又は高速フーリエ変換を用いて入力時
系列のＮ点の逐次ブロックを変換する。ハニング（Hann
ing）窓などの窓関数をN/2点の重なりを使用できる場合
に適用できる。離散フーリエ変換（DFT）を音声帯域内
各周波数ビンにおいて用いることができるし、又は代わ
りに高速フーリエ変換（FFT）を全周波数帯にわたって
使用できる。スペクトルを音声帯域内の各周波数ビンご
とに記憶する。いくつかの用途の場合は、不同に間隔を
あけた周波数を有することが望ましく、これらの用途で
は高速フーリエ変換を使用でき、各成分を独立に計算し
なければならないことがある。一つの実施態様におい
て、入力スペクトルＸは、入力時系列x,すなわち， Ｘ＝フーリエ変換｛x,窓関数,N｝ として計算される。
を含む様々な手段によって得ることができる。一つの実
施態様では、離散又は高速フーリエ変換を用いて入力時
系列のＮ点の逐次ブロックを変換する。ハニング（Hann
ing）窓などの窓関数をN/2点の重なりを使用できる場合
に適用できる。離散フーリエ変換（DFT）を音声帯域内
各周波数ビンにおいて用いることができるし、又は代わ
りに高速フーリエ変換（FFT）を全周波数帯にわたって
使用できる。スペクトルを音声帯域内の各周波数ビンご
とに記憶する。いくつかの用途の場合は、不同に間隔を
あけた周波数を有することが望ましく、これらの用途で
は高速フーリエ変換を使用でき、各成分を独立に計算し
なければならないことがある。一つの実施態様におい
て、入力スペクトルＸは、入力時系列x,すなわち， Ｘ＝フーリエ変換｛x,窓関数,N｝ として計算される。
入力スペクトルにおけるパワーは、 power＝モジュラス自乗｛Ｘ｝ 代わりに、帯域フィルタを用いてもよく、その場合に
は、パワーをフィルタ出力を整流して平滑化することに
よって推定してもよい。
は、パワーをフィルタ出力を整流して平滑化することに
よって推定してもよい。
グロープとコージーの装置が図１に示されている。
入力信号ｘを帯域フィルタのバンクに通す。これらの
フィルタの一つ１が図１に示されている。これは、入力
成分Ｘを作る。この成分のパワーは、２において測定さ
れる。
フィルタの一つ１が図１に示されている。これは、入力
成分Ｘを作る。この成分のパワーは、２において測定さ
れる。
この方法は、推定値が信号パワー、signal、及び雑音
パワー、noise、で構成されることを要求する。雑音パ
ワーは、雑音を不変と考えることのできる時間に関する
時定数で３において推定される。信号は、４において推
定される。これらの推定値からウィーナフィルタ利得、
Ｗ、が情報信号の中のパワー対全パワーの比として計算
される。これは、図１の５においてなされる。各周波数
ビンに対して、これは Ｗ＝signal/（noise＋signal） である。
パワー、noise、で構成されることを要求する。雑音パ
ワーは、雑音を不変と考えることのできる時間に関する
時定数で３において推定される。信号は、４において推
定される。これらの推定値からウィーナフィルタ利得、
Ｗ、が情報信号の中のパワー対全パワーの比として計算
される。これは、図１の５においてなされる。各周波数
ビンに対して、これは Ｗ＝signal/（noise＋signal） である。
グロープとコージーの方法において、ウィーナフィル
タ利得、Ｗ、は入力スペクトルの対応する成分に直接に
加えられる。無修正スキームにおいて、出力のスペクト
ル成分は、入力成分に図１の６における利得を掛けるこ
とによって与えられる。結果は、 Ｙ＝Ｗ＊Ｘ である。
タ利得、Ｗ、は入力スペクトルの対応する成分に直接に
加えられる。無修正スキームにおいて、出力のスペクト
ル成分は、入力成分に図１の６における利得を掛けるこ
とによって与えられる。結果は、 Ｙ＝Ｗ＊Ｘ である。
出力時系列、ｙ、が必要な場合、それを逆FFT（又はD
FT）と「重複−加算」方法によるか又は個々のチャネル
からの成分を図１のチャネル加算器を用いて計算でき
る。各反復ｋの後にＮ時間点の出力ブロックを yk（1:N）＝逆フーリエ変換｛Ｙ、Ｎ｝ yk（1:N/2）＝yk（1:N/2）＋yk−１（N/2＋1:N） として更新される。
FT）と「重複−加算」方法によるか又は個々のチャネル
からの成分を図１のチャネル加算器を用いて計算でき
る。各反復ｋの後にＮ時間点の出力ブロックを yk（1:N）＝逆フーリエ変換｛Ｙ、Ｎ｝ yk（1:N/2）＝yk（1:N/2）＋yk−１（N/2＋1:N） として更新される。
次に、ykのN/2点をDACに送るか又はさらに処理するた
めに用いることができる。
めに用いることができる。
本発明の改良装置が図２に示されている。追加の特徴
を以下に説明する。
を以下に説明する。
利得変更 SN比が低いとき、ウィーナフィルタ利得を直接に用い
ると、音楽的又は芸術的特徴を有する残留雑音が生ず
る。
ると、音楽的又は芸術的特徴を有する残留雑音が生ず
る。
本発明の一つの改良点は、残留雑音の音楽的性質を少
なくする図２の利得変更器８を用いることである。利得
変更器は、図３に示されているが、次に説明する。
なくする図２の利得変更器８を用いることである。利得
変更器は、図３に示されているが、次に説明する。
情報信号の瞬時パワーを瞬時パワーとウィーナフィル
タ利得の積として推定できる。これはパワーを図３の10
において雑音で割って、これを11において変調すなわち
ウィーナフィルタ利得を調整即ち増倍するのに用いるこ
とによって得られる各周波数ビンにおける瞬時SN比、sn
r,の推定値を与える。したがって、 snr＝Ｗ＊（power/noise）。
タ利得の積として推定できる。これはパワーを図３の10
において雑音で割って、これを11において変調すなわち
ウィーナフィルタ利得を調整即ち増倍するのに用いるこ
とによって得られる各周波数ビンにおける瞬時SN比、sn
r,の推定値を与える。したがって、 snr＝Ｗ＊（power/noise）。
次に、SN比の関数を12において計算する。ベクトルＣ
によって表されている変更フィルタ利得（係数）は、13
においてSN比の関数をパワー対雑音の比によって割るこ
とによって計算される。これは、各周波数ごとになされ
るので、 Ｃ＝Ｆ{snr}＊(noise/power)＝Ｆ{snr}／(power/noise) ここでＦは、単一変数の関数であり、したがって、ル
ックアップ・テーブル又は解析関数としてDSPで実現す
るのによく適している。関数Ｆの一つの形は ここでｃ及びsnr0は定数である。他の形を使用できる
が、関数が高いSN比においてほぼ線形であることが望ま
しい。特に、エフレイムとマラーの利得はそれをこの形
で実現できるように操作されてもよい。
によって表されている変更フィルタ利得（係数）は、13
においてSN比の関数をパワー対雑音の比によって割るこ
とによって計算される。これは、各周波数ごとになされ
るので、 Ｃ＝Ｆ{snr}＊(noise/power)＝Ｆ{snr}／(power/noise) ここでＦは、単一変数の関数であり、したがって、ル
ックアップ・テーブル又は解析関数としてDSPで実現す
るのによく適している。関数Ｆの一つの形は ここでｃ及びsnr0は定数である。他の形を使用できる
が、関数が高いSN比においてほぼ線形であることが望ま
しい。特に、エフレイムとマラーの利得はそれをこの形
で実現できるように操作されてもよい。
情報信号のスペクトルの推定値であるスペクトル出
力、Ｙ、は入力スペクトル成分に対応する変更利得を図
２の６において掛けることによって計算されるので、各
周波数に対して、 Ｙ＝Ｃ＊Ｘ 信号推定 エフレイムとマラーはSN比を更新する方法を記載して
いる。この方法を信号パワーの推定値、signal、を与え
るように変更できる。この信号推定器（図２の４）は図
２の９において計算される出力信号内のパワーを用い
る。この方法は図４に詳細に示され sig1＝極大｛power−noise,0｝ sig2＝モジュラス自乗｛Ｙ｝ signal＝（１−beta）＊sig1＋beta＊sig2 現在の全パワーと雑音の推定値の間の差は、14におい
て計算される。次に、この信号は15において半波整流さ
れる。信号推定値は、出力信号における整流信号とパワ
ーの加重和16として得られる。加重和において用いられ
る重みパラメータbetaは、普通、0.5より大きく１より
小さくなるように選択される。
力、Ｙ、は入力スペクトル成分に対応する変更利得を図
２の６において掛けることによって計算されるので、各
周波数に対して、 Ｙ＝Ｃ＊Ｘ 信号推定 エフレイムとマラーはSN比を更新する方法を記載して
いる。この方法を信号パワーの推定値、signal、を与え
るように変更できる。この信号推定器（図２の４）は図
２の９において計算される出力信号内のパワーを用い
る。この方法は図４に詳細に示され sig1＝極大｛power−noise,0｝ sig2＝モジュラス自乗｛Ｙ｝ signal＝（１−beta）＊sig1＋beta＊sig2 現在の全パワーと雑音の推定値の間の差は、14におい
て計算される。次に、この信号は15において半波整流さ
れる。信号推定値は、出力信号における整流信号とパワ
ーの加重和16として得られる。加重和において用いられ
る重みパラメータbetaは、普通、0.5より大きく１より
小さくなるように選択される。
雑音推定 雑音の推定値を情報信号内の休止期間中に更新でき
る。休止期間は、周波数ビンを横切る信号対雑音成分の
加重和を調べることによって検出できる（均一な加重を
用いることができる）。この加重和があらかじめ定めた
閾値、例えばSmin、以下であれば、各周波数における雑
音推定値は、 noise＝noise＋alpha＊極大｛power−noise、０｝ ここでalphaは推定値の時定数を決めるパラメータで
ある。alphaは、普通は、0.9より大きく１より小さく選
ばれる。
る。休止期間は、周波数ビンを横切る信号対雑音成分の
加重和を調べることによって検出できる（均一な加重を
用いることができる）。この加重和があらかじめ定めた
閾値、例えばSmin、以下であれば、各周波数における雑
音推定値は、 noise＝noise＋alpha＊極大｛power−noise、０｝ ここでalphaは推定値の時定数を決めるパラメータで
ある。alphaは、普通は、0.9より大きく１より小さく選
ばれる。
代わりの雑音推定器を情報信号と雑音信号が無相関で
あるという仮定を用いて得ることができる。信号パワー
を出力成分、Ｙ、から推定し、前の更新からの全パワ
ー、old_power、から引くことができる。すなわち、 temp＝alpha＊（old_power［ｆ］−signal） noise＝(１−alpha)＊noise＋ alpha＊符号{temp}＊極大{絶対値(temp),noise/2} である。
あるという仮定を用いて得ることができる。信号パワー
を出力成分、Ｙ、から推定し、前の更新からの全パワ
ー、old_power、から引くことができる。すなわち、 temp＝alpha＊（old_power［ｆ］−signal） noise＝(１−alpha)＊noise＋ alpha＊符号{temp}＊極大{絶対値(temp),noise/2} である。
この雑音推定器は図５に示されている。全パワーと信
号パワーの間の差を17において計算し、次に18において
それにalphaを掛ける。19において前の雑音推定値に
（１−alpha）を掛け、乗算器18の出力に20において加
算する。上述の二つの雑音推定器はそれらが信号推定値
を利用する点で従来使用されたものと異なる。上述の二
つの方法の組合せを含む他の形の雑音推定器を使用でき
る。
号パワーの間の差を17において計算し、次に18において
それにalphaを掛ける。19において前の雑音推定値に
（１−alpha）を掛け、乗算器18の出力に20において加
算する。上述の二つの雑音推定器はそれらが信号推定値
を利用する点で従来使用されたものと異なる。上述の二
つの方法の組合せを含む他の形の雑音推定器を使用でき
る。
情報信号検出器 情報信号の存在は、周波数ビンを横切る信号対雑音比
の加重和（均一な重みを用いることができる）を調べる
ことによって検出できる。この加重和があらかじめ定め
た閾値以上であれば、その信号は情報を含むと仮定され
る。これは図６に示されている。SN比は22において重み
を付けられ、次に23において合計されてから閾値検出器
24に通される。
の加重和（均一な重みを用いることができる）を調べる
ことによって検出できる。この加重和があらかじめ定め
た閾値以上であれば、その信号は情報を含むと仮定され
る。これは図６に示されている。SN比は22において重み
を付けられ、次に23において合計されてから閾値検出器
24に通される。
特定実施例 本方法の一実施例を以下に記載する、 各更新番号ｋにおいて、 Ｘ＝フーリエ変換｛x,窓関数,N｝． 音声帯域内の各周波数ｆに対して power＝モジュラス自乗｛Ｘ［ｆ］｝ sig1＝極大｛power−noise［ｆ］,0｝ sig2＝モジュラス自乗｛Ｙ［ｆ］｝ signal＝（１−beta）＊sig1＋beta＊sig2 Ｗ＝signal/（noise［ｆ］＋signal） snr＝Ｗ＊（power/noise［ｆ］） Ｃ＝Ｆ｛snr｝／（power/noise［ｆ］） temp＝alpha＊（old_power［ｆ］−signal） noise＝(１−alpha)＊noise＋ alpha＊符号{temp}＊極小{絶対値(temp),noise/2} old_power［ｆ］＝power Ｙ［ｆ］＝Ｃ＊Ｘ［ｆ］ ここで yk（1:N）＝逆フーリエ変換｛Y,N｝ yk（1:N/2）＝yk（1:N/2）＋yk-i（N/2＋1:N） に関して終わる。
反復の終わりに、信号yk（1:N/2）は、情報信号の推定
値を与える。
値を与える。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｈ０３Ｈ 17/00 ６０１ Ｇ１０Ｌ 9/00 Ｈ 21/00 Ｆ (72)発明者 デイビス、ケネス ピー アメリカ合衆国メリーランド州20910 シルバー スプリング コルストン ド ライブ 2312 アパートメント 201 (56)参考文献 特表 昭63−500543（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 15/20 G10L 19/00
Claims (12)
- 【請求項１】情報信号と雑音の両方を含む入力信号から
情報信号の周波数成分を推定する方法において、該方法
が 入力信号を、各周波数帯に一つ宛てかつ各周波数成分に
対して一組の入力信号を作るように一組の帯域フィルタ
を通して前記入力信号をろ波する段階と、 各入力周波数成分内の全パワーを計算する段階と、 各入力周波数に含まれる情報信号のパワーを推定する段
階と、 各周波数帯に対する利得を全パワー、情報信号内のパワ
ーの推定値及び雑音パワーの前の推定値の関数として計
算する段階と、 入力周波数成分に前記利得を掛けて前記情報信号の周波
数成分の推定値を作る段階と、 前の雑音パワー及び入力周波数成分内の全パワーと前記
情報信号の周波数成分の推定値との間の差から新しい雑
音パワー推定値を推定する段階と を含む入力信号から情報信号の周波数成分を推定する方
法。 - 【請求項２】各周波数帯における利得は、 前記情報信号のパワーの推定値と前記前の雑音パワー推
定値の和に対する前記情報信号のパワーの推定値の比に
等しいウィナーフィルタ利得を推定する段階と、 前記ウィーナフィルタ利得に入力周波数成分のパワー対
推定雑音パワーの比を掛けて信号対雑音比の推定値を作
る段階と、 推定SN比の前記関数を計算する段階と、 推定SN比の前記関数を入力周波数成分対推定雑音パワー
の比で割って変更利得を作る段階と によって決められる請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】総合SN比を各周波帯における推定SN比の加
重和から推定する段階をさらに含む請求項１に記載の方
法。 - 【請求項４】前記推定総合SN比を用いて入力信号の中に
情報信号のあることを決める段階をさらに含む請求項３
に記載の方法。 - 【請求項５】入力周波数成分内の全パワー、前の雑音推
定値及び総合SN比の推定値から雑音パワーを推定する段
階をさらに含む請求項３に記載の方法。 - 【請求項６】前記情報信号の周波数成分の推定値を再結
合して雑音を少なくした出力信号を作る段階をさらに含
む請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】情報信号のパワーが前記情報信号の周波数
成分の前の推定値と入力周波数成分内のパワーと雑音パ
ワー推定値の間の正の差の組み合わせから推定される請
求項１に記載の方法。 - 【請求項８】ろ波がフーリエ変換を介して行われる請求
項１に記載の方法。 - 【請求項９】音声認識への処理装置として用いられる請
求項１に記載の方法。 - 【請求項１０】通信装置における雑音を低減するために
用いられる請求項１に記載の方法。 - 【請求項１１】情報信号と雑音の両方を含む入力信号か
ら情報信号の周波数成分を推定する装置において、該装
置が 入力信号を各周波数帯域に一つ宛て、かつ各周波数成分
に対して一組の入力信号を作るように一組の帯域フィル
タを通して前記入力信号をろ波するろ波手段と、 各入力周波数成分内の全パワーを計算する第１の計算手
段と、 各入力周波数に含まれる情報信号のパワーを推定する推
定手段と、 各周波数帯域に対する利得を全パワー、情報信号内のパ
ワーの推定値及び雑音パワーの前の推定値の関数として
計算する第２の計算手段と、 入力周波数成分に前記利得を掛けて前記情報信号の周波
数成分の推定値を作る利得乗算手段とを備え、それによ
って前の雑音パワー及び入力周波数成分内の全パワーと
前記情報信号の周波数成分の推定値の間との差から新し
い雑音パワー推定値を推定する 入力信号から情報信号の周波数成分を推定する装置。 - 【請求項１２】第２の計算手段が、 前記前の雑音パワー推定値及び情報信号のパワーの推定
値からウィーナフィルタ利得を推定する手段と、 前記ウィーナフィルタ利得に入力周波数成分のパワー対
推定雑音パワーの比を掛けて信号対雑音比の推定値を作
るウィーナ乗算手段と、 推定SN比の前記関数を計算する関数計算手段と、 推定SN比の前記関数を入力周波数成分対推定雑音パワー
の比で割って変更利得を作る除算手段と を備える請求項11に記載の装置。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US380,528 | 1995-01-30 | ||
| US08/380,528 US5768473A (en) | 1995-01-30 | 1995-01-30 | Adaptive speech filter |
| US08/380,528 | 1995-01-30 | ||
| PCT/US1996/001185 WO1996024127A1 (en) | 1995-01-30 | 1996-01-29 | Adaptive speech filter |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10503297A JPH10503297A (ja) | 1998-03-24 |
| JP3270480B2 true JP3270480B2 (ja) | 2002-04-02 |
Family
ID=23501521
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP52365096A Expired - Fee Related JP3270480B2 (ja) | 1995-01-30 | 1996-01-29 | 適応音声フィルタ |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5768473A (ja) |
| EP (1) | EP0809842B1 (ja) |
| JP (1) | JP3270480B2 (ja) |
| AT (1) | ATE268494T1 (ja) |
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| DE (1) | DE69632626T2 (ja) |
| WO (1) | WO1996024127A1 (ja) |
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