JP3484757B2 - 音声信号の雑音低減方法及び雑音区間検出方法 - Google Patents
音声信号の雑音低減方法及び雑音区間検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号の雑音低減方
法及び雑音区間検出方法に関し、特に、入力音声信号に
基づいて算出されたＳＮ比及び音声存在確率に基づい
て、音声成分を算出するための最尤フィルタを適応的に
制御することで雑音抑圧を行う音声信号の雑音低減方
法、及びこの雑音低減方法に用いて好適な雑音区間検出
方法に関する。
法及び雑音区間検出方法に関し、特に、入力音声信号に
基づいて算出されたＳＮ比及び音声存在確率に基づい
て、音声成分を算出するための最尤フィルタを適応的に
制御することで雑音抑圧を行う音声信号の雑音低減方
法、及びこの雑音低減方法に用いて好適な雑音区間検出
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】携帯用電話機や音声認識等の応用におい
て、収音された音声信号に含まれる環境雑音や背景雑音
等の雑音を抑圧し、音声成分を強調することが必要とさ
れている。
て、収音された音声信号に含まれる環境雑音や背景雑音
等の雑音を抑圧し、音声成分を強調することが必要とさ
れている。
【０００３】このような音声強調あるいは雑音低減の技
術として、減衰ファクタの調整のために条件付き確率関
数を用いる例が、文献「軟判定雑音抑圧フィルタを用い
る音声強調」（Speech Enhancement Using a Soft-Deci
sion Noise Suppression Filter, R.J.McAulay, M.L.Ma
lpass, IEEE Trans. Acoust.,Speech, Signal Processi
ng, Vol.28, pp.137-145, April 1980）や、「移動電話
システムにおける周波数領域雑音抑圧研究」（Frequenc
y Domain Noise Suppression Approach in Mobile Tele
phone Systems, J.Yang, IEEE ICASSP, Vol.II, pp.363
-366, April 1993）等に開示されている。
術として、減衰ファクタの調整のために条件付き確率関
数を用いる例が、文献「軟判定雑音抑圧フィルタを用い
る音声強調」（Speech Enhancement Using a Soft-Deci
sion Noise Suppression Filter, R.J.McAulay, M.L.Ma
lpass, IEEE Trans. Acoust.,Speech, Signal Processi
ng, Vol.28, pp.137-145, April 1980）や、「移動電話
システムにおける周波数領域雑音抑圧研究」（Frequenc
y Domain Noise Suppression Approach in Mobile Tele
phone Systems, J.Yang, IEEE ICASSP, Vol.II, pp.363
-366, April 1993）等に開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の雑音抑圧技術においては、不適切な固定のＳＮＲ（信
号対雑音比）に基づく動作をするため、又は不適切な抑
圧ファクタにより、音色の不自然さや歪んだ音声を生ず
ることがある。実際の運用の際に、最適の性能を得るた
めに雑音抑圧装置のパラメータの１つであるＳＮＲを調
整することは、ユーザにとって望ましいことではない。
さらに、従来の音声信号強調技術は、短時間ＳＮＲの大
きな変動がある音声信号に対して副作用として発生して
しまう歪を持たせずに充分雑音を除去することは困難で
ある。
の雑音抑圧技術においては、不適切な固定のＳＮＲ（信
号対雑音比）に基づく動作をするため、又は不適切な抑
圧ファクタにより、音色の不自然さや歪んだ音声を生ず
ることがある。実際の運用の際に、最適の性能を得るた
めに雑音抑圧装置のパラメータの１つであるＳＮＲを調
整することは、ユーザにとって望ましいことではない。
さらに、従来の音声信号強調技術は、短時間ＳＮＲの大
きな変動がある音声信号に対して副作用として発生して
しまう歪を持たせずに充分雑音を除去することは困難で
ある。
【０００５】また、このような音声強調あるいは雑音低
減方法においては、雑音区間検出の技術が用いられ、入
力レベルやパワー等を所定の閾値で比較することにより
雑音区間判別を行っているが、音声にトラッキングする
ことを防ぐために閾値の時定数を大きくすると、ノイズ
レベルが変化するとき、特に増加するときに追従できな
くなり、誤判別が生じ易くなる。
減方法においては、雑音区間検出の技術が用いられ、入
力レベルやパワー等を所定の閾値で比較することにより
雑音区間判別を行っているが、音声にトラッキングする
ことを防ぐために閾値の時定数を大きくすると、ノイズ
レベルが変化するとき、特に増加するときに追従できな
くなり、誤判別が生じ易くなる。
【０００６】本発明は、上記実情に鑑みてなされたもの
であり、入力音声信号に応じて実際の入力のＳＮＲに最
適化した抑圧ファクタに調整が行われ、ユーザが使用に
先立って調整等を行う必要がなく、副作用的な歪を発生
すること無く充分な雑音除去が行えるような音声信号の
雑音低減方法の提供を目的とする。
であり、入力音声信号に応じて実際の入力のＳＮＲに最
適化した抑圧ファクタに調整が行われ、ユーザが使用に
先立って調整等を行う必要がなく、副作用的な歪を発生
すること無く充分な雑音除去が行えるような音声信号の
雑音低減方法の提供を目的とする。
【０００７】また、本発明の他の目的は、入力信号に応
じて最適の閾値による雑音区間判別が行われて、ノイズ
レベル変動時にも誤判断が生じないような雑音区間検出
方法を提供することである。
じて最適の閾値による雑音区間判別が行われて、ノイズ
レベル変動時にも誤判断が生じないような雑音区間検出
方法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に係る音声信号の
雑音低減方法は、入力音声信号に基づいて算出されたＳ
Ｎ比及び音声存在確率に基づいて、音声成分を算出する
ためのフィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行
う音声信号の雑音低減方法であって、上記音声存在確率
の算出に、入力信号のスペクトルから推定雑音スペクト
ルを減算したものを用いることを特徴とする。
雑音低減方法は、入力音声信号に基づいて算出されたＳ
Ｎ比及び音声存在確率に基づいて、音声成分を算出する
ためのフィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行
う音声信号の雑音低減方法であって、上記音声存在確率
の算出に、入力信号のスペクトルから推定雑音スペクト
ルを減算したものを用いることを特徴とする。
【０００９】ここで、上記音声存在確率の算出には、上
記減算出力の値と一定値とを比較して大きい方を取り出
したものを用いるのが好ましい。また、この比較結果に
ついて、現フレームの値と前フレームの値に一定の減衰
係数を乗算した値とを比較して大きい方を取り出したも
のを用いることが好ましい。
記減算出力の値と一定値とを比較して大きい方を取り出
したものを用いるのが好ましい。また、この比較結果に
ついて、現フレームの値と前フレームの値に一定の減衰
係数を乗算した値とを比較して大きい方を取り出したも
のを用いることが好ましい。
【００１０】また、上記最尤フィルタ特性に対して、周
波数軸方向と時間軸方向の円滑化フィルタ処理を施すこ
とが挙げられ、上記周波数軸方向の円滑化フィルタ処理
に、処理対象の周波数帯域の上記最尤フィルタ特性と隣
接する周波数帯域の最尤フィルタ特性との中央値あるい
はメジアン値を用いることが好ましい。
波数軸方向と時間軸方向の円滑化フィルタ処理を施すこ
とが挙げられ、上記周波数軸方向の円滑化フィルタ処理
に、処理対象の周波数帯域の上記最尤フィルタ特性と隣
接する周波数帯域の最尤フィルタ特性との中央値あるい
はメジアン値を用いることが好ましい。
【００１１】
【００１２】
【００１３】また、上記入力音声信号の最大ＳＮ比を用
いて算出される閾値Th2 を用いて現フレームの相対エネ
ルギを弁別した結果と、上記ＲＭＳ値を閾値Th1 で比較
した結果とに基づいて上記雑音区間検出を行うことが好
ましい。上記閾値Th2 は、後述する実施例においては、
dBthresrel[k] とされており、フレーム毎の相対エネル
ギはｄＢrel とされている。なお、相対エネルギｄＢ
rel は、直前に存在した信号エネルギのローカルピーク
に基づく値との相対値で現在の信号エネルギを記述した
ものである。
いて算出される閾値Th2 を用いて現フレームの相対エネ
ルギを弁別した結果と、上記ＲＭＳ値を閾値Th1 で比較
した結果とに基づいて上記雑音区間検出を行うことが好
ましい。上記閾値Th2 は、後述する実施例においては、
dBthresrel[k] とされており、フレーム毎の相対エネル
ギはｄＢrel とされている。なお、相対エネルギｄＢ
rel は、直前に存在した信号エネルギのローカルピーク
に基づく値との相対値で現在の信号エネルギを記述した
ものである。
【００１４】このような特徴を有する雑音区間検出方法
を、上記本発明に係る音声信号の雑音低減方法に用いる
ことが好ましい。
を、上記本発明に係る音声信号の雑音低減方法に用いる
ことが好ましい。
【００１５】
【作用】本発明に係る音声信号の雑音低減方法によれ
ば、入力信号のスペクトルから雑音推定スペクトルを減
算するスペクトルサブトラクションにより音声存在確率
を算出し、この算出された音声存在確率に基づいて、最
尤フィルタを適応的に制御しているため、入力音声信号
のＳＮＲに応じて最適の抑圧ファクタに調整が行われ、
ユーザが使用に先立って調整等を行う必要が無い。
ば、入力信号のスペクトルから雑音推定スペクトルを減
算するスペクトルサブトラクションにより音声存在確率
を算出し、この算出された音声存在確率に基づいて、最
尤フィルタを適応的に制御しているため、入力音声信号
のＳＮＲに応じて最適の抑圧ファクタに調整が行われ、
ユーザが使用に先立って調整等を行う必要が無い。
【００１６】また、本発明に係る雑音区間検出方法は、
雑音区間判別のための閾値Th1 を求めるのに用いられる
値thを、現フレームのＲＭＳ値と前フレームの値thに係
数αを乗算したものとの小さい方の値を用いて算出し、
係数αを現フレームのＲＭＳ値に応じて切り換えている
ため、入力信号に応じた最適の閾値による雑音区間判別
が行われて、ノイズレベル変動時にも誤判断が生じな
い。
雑音区間判別のための閾値Th1 を求めるのに用いられる
値thを、現フレームのＲＭＳ値と前フレームの値thに係
数αを乗算したものとの小さい方の値を用いて算出し、
係数αを現フレームのＲＭＳ値に応じて切り換えている
ため、入力信号に応じた最適の閾値による雑音区間判別
が行われて、ノイズレベル変動時にも誤判断が生じな
い。
【００１７】
【実施例】以下、本発明に係る音声信号のノイズ低減方
法の好ましい実施例について、図面を参照しながら説明
する。図１は、本発明の実施例となる音声信号のノイズ
低減方法が適用されたノイズ低減装置の概略構成を示す
ブロック回路図である。
法の好ましい実施例について、図面を参照しながら説明
する。図１は、本発明の実施例となる音声信号のノイズ
低減方法が適用されたノイズ低減装置の概略構成を示す
ブロック回路図である。
【００１８】この図１において、入力端子１１には、音
声（speech）成分と雑音（noise ）成分とを含む入力信
号y[t]が供給されている。この入力信号y[t]は、例えば
サンプリング周波数がFSのディジタル信号であり、フレ
ーム化・窓かけ処理回路１２に送られて、フレーム長が
FLサンプルのフレームに分割され、以下各フレーム毎に
処理が行われる。このフレームの時間軸方向の移動量で
あるフレーム間隔はFIサンプルであり、第ｋ+1フレーム
は第ｋフレームからFIサンプル後に開始されることにな
る。次の直交変換である例えばＦＦＴ（高速フーリエ変
換）回路１３での計算に先立って、フレーム化・窓かけ
処理回路１２では、各フレームの信号に対して窓関数ｗ
input による窓かけ処理が施される。なお、各フレーム
毎の信号処理の終段での後述する逆ＦＦＴあるいはＩＦ
ＦＴの後には、出力信号に対して窓関数ｗoutputによる
窓かけ処理が施される。このような各窓関数ｗinput 及
びｗoutputの一例を、次の（１）式及び（２）式にそれ
ぞれ示す。
声（speech）成分と雑音（noise ）成分とを含む入力信
号y[t]が供給されている。この入力信号y[t]は、例えば
サンプリング周波数がFSのディジタル信号であり、フレ
ーム化・窓かけ処理回路１２に送られて、フレーム長が
FLサンプルのフレームに分割され、以下各フレーム毎に
処理が行われる。このフレームの時間軸方向の移動量で
あるフレーム間隔はFIサンプルであり、第ｋ+1フレーム
は第ｋフレームからFIサンプル後に開始されることにな
る。次の直交変換である例えばＦＦＴ（高速フーリエ変
換）回路１３での計算に先立って、フレーム化・窓かけ
処理回路１２では、各フレームの信号に対して窓関数ｗ
input による窓かけ処理が施される。なお、各フレーム
毎の信号処理の終段での後述する逆ＦＦＴあるいはＩＦ
ＦＴの後には、出力信号に対して窓関数ｗoutputによる
窓かけ処理が施される。このような各窓関数ｗinput 及
びｗoutputの一例を、次の（１）式及び（２）式にそれ
ぞれ示す。
【００１９】
【数１】
【００２０】また、上記周波数やサンプル数の具体例を
挙げると、サンプリング周波数FSを8000Hz＝８ｋHzとす
るとき、フレーム間隔FIを８０サンプルとすると１０ms
に、またフレーム長FLを１６０サンプルとすると２０ms
に相当することになる。
挙げると、サンプリング周波数FSを8000Hz＝８ｋHzとす
るとき、フレーム間隔FIを８０サンプルとすると１０ms
に、またフレーム長FLを１６０サンプルとすると２０ms
に相当することになる。
【００２１】次に、ＦＦＴ回路１３では、２５６ポイン
トのＦＦＴ処理が施され、得られた周波数スペクトル振
幅値は、バンド分割回路１４により例えば１８バンドに
分割される。これらの各バンドの周波数レンジの一例
を、次の表１に示す。
トのＦＦＴ処理が施され、得られた周波数スペクトル振
幅値は、バンド分割回路１４により例えば１８バンドに
分割される。これらの各バンドの周波数レンジの一例
を、次の表１に示す。
【００２２】
【表１】
【００２３】これらの周波数帯域は、人間の聴覚システ
ムが高域ほど知覚分解能が劣化することに基づいてい
る。各帯域の振幅として、対応する周波数レンジ内の最
大ＦＦＴ振幅を用いる。
ムが高域ほど知覚分解能が劣化することに基づいてい
る。各帯域の振幅として、対応する周波数レンジ内の最
大ＦＦＴ振幅を用いる。
【００２４】次に、雑音推定回路１５においては、入力
信号y[t]中のノイズを音声から区別し、ノイズと推定さ
れるフレームを検出している。この雑音区間推定あるい
はノイズフレーム検出処理は、例えば３種類の検出処理
を組み合わせている。この雑音区間推定の具体例につい
て、図２を参照しながら説明する。
信号y[t]中のノイズを音声から区別し、ノイズと推定さ
れるフレームを検出している。この雑音区間推定あるい
はノイズフレーム検出処理は、例えば３種類の検出処理
を組み合わせている。この雑音区間推定の具体例につい
て、図２を参照しながら説明する。
【００２５】図２において、入力端子１１からの入力信
号y[t]は、ＲＭＳ（自乗平均の平方根、Root Mean Squa
re）計算回路１５Ａに送られて各フレーム毎の短時間Ｒ
ＭＳ値が計算され、このＲＭＳ計算回路１５Ａからの出
力が、相対エネルギ計算回路１５Ｂ、最小ＲＭＳ計算回
路１５Ｃ、最大信号計算回路１５Ｄ及び雑音スペクトル
推定回路１５Ｅに送られている。また、雑音スペクトル
推定回路１５Ｅには、これらの相対エネルギ計算回路１
５Ｂ、最小ＲＭＳ計算回路１５Ｃ及び最大信号計算回路
１５Ｄからの各出力と、上記バンド分割回路１４からの
出力とが送られている。
号y[t]は、ＲＭＳ（自乗平均の平方根、Root Mean Squa
re）計算回路１５Ａに送られて各フレーム毎の短時間Ｒ
ＭＳ値が計算され、このＲＭＳ計算回路１５Ａからの出
力が、相対エネルギ計算回路１５Ｂ、最小ＲＭＳ計算回
路１５Ｃ、最大信号計算回路１５Ｄ及び雑音スペクトル
推定回路１５Ｅに送られている。また、雑音スペクトル
推定回路１５Ｅには、これらの相対エネルギ計算回路１
５Ｂ、最小ＲＭＳ計算回路１５Ｃ及び最大信号計算回路
１５Ｄからの各出力と、上記バンド分割回路１４からの
出力とが送られている。
【００２６】ＲＭＳ計算回路１５Ａでは、上記各フレー
ム毎の信号のＲＭＳ値の計算を行っている。第ｋフレー
ムのＲＭＳ値であるRMS[k]は、次の式で計算される。
ム毎の信号のＲＭＳ値の計算を行っている。第ｋフレー
ムのＲＭＳ値であるRMS[k]は、次の式で計算される。
【００２７】
【数２】
【００２８】相対エネルギ計算回路１５Ｂでは、前フレ
ームからの減衰エネルギに関連する第ｋフレームの相対
エネルギを示すｄＢrel[k]を計算している。このｄＢ表
示の相対エネルギｄＢrel[k]は、次の（４）式により算
出され、この（４）式中のエネルギ値Ｅ[k] 及び減衰エ
ネルギ値Ｅdecay[k]は、それぞれ次の（５）式及び
（６）式により求められる。
ームからの減衰エネルギに関連する第ｋフレームの相対
エネルギを示すｄＢrel[k]を計算している。このｄＢ表
示の相対エネルギｄＢrel[k]は、次の（４）式により算
出され、この（４）式中のエネルギ値Ｅ[k] 及び減衰エ
ネルギ値Ｅdecay[k]は、それぞれ次の（５）式及び
（６）式により求められる。
【００２９】
【数３】
【００３０】ここで、上記（５）式は、FL・(RMS[k])2
と表すことができるから、ＲＭＳ計算回路１５Ａからの
出力であるRMS[k]を用いることができるが、ＲＭＳ計算
回路１５Ａでの上記（３）式の計算の途中で得られる上
記（５）式の値をそのまま相対エネルギ計算回路１５Ｂ
に送るようにしてもよいことは勿論である。また上記
（６）式においては、減衰時間（ディケイタイム）を
０．６５sec とした例を示している。
と表すことができるから、ＲＭＳ計算回路１５Ａからの
出力であるRMS[k]を用いることができるが、ＲＭＳ計算
回路１５Ａでの上記（３）式の計算の途中で得られる上
記（５）式の値をそのまま相対エネルギ計算回路１５Ｂ
に送るようにしてもよいことは勿論である。また上記
（６）式においては、減衰時間（ディケイタイム）を
０．６５sec とした例を示している。
【００３１】このようなエネルギＥ[k] 及び減衰エネル
ギＥdecay[k]の具体例を、図３に示す。
ギＥdecay[k]の具体例を、図３に示す。
【００３２】最小ＲＭＳ計算回路１５Ｃでは、バックグ
ラウンドノイズあるいは背景雑音のレベルを評価するの
に好適な最小ＲＭＳ値を求めている。ここでは、上記フ
レーム毎の短期間（short term）及び複数フレームに亘
る長期間（long term ）での最小ＲＭＳ値を計算してい
る。この長期間値が用いられるのは、短期間値がノイズ
レベルにの大きな変化にトラッキングできない、すなわ
ち追従できないときである。短期間での最小ノイズＲＭ
Ｓ値MinNoiseshort は、次の（７）式により算出され
る。
ラウンドノイズあるいは背景雑音のレベルを評価するの
に好適な最小ＲＭＳ値を求めている。ここでは、上記フ
レーム毎の短期間（short term）及び複数フレームに亘
る長期間（long term ）での最小ＲＭＳ値を計算してい
る。この長期間値が用いられるのは、短期間値がノイズ
レベルにの大きな変化にトラッキングできない、すなわ
ち追従できないときである。短期間での最小ノイズＲＭ
Ｓ値MinNoiseshort は、次の（７）式により算出され
る。
【００３３】
【数４】
【００３４】この短期間最小ノイズＲＭＳ値MinNoise
short は、音声（speech）無しの背景雑音、いわゆるバ
ックグラウンドノイズのときに上昇してゆくように設定
されている。ノイズレベルが高いときの上昇のレートは
指数関数的であるが、低いノイズレベルのときには、よ
り大きな上昇を得るために固定の上昇レートが用いられ
る。
short は、音声（speech）無しの背景雑音、いわゆるバ
ックグラウンドノイズのときに上昇してゆくように設定
されている。ノイズレベルが高いときの上昇のレートは
指数関数的であるが、低いノイズレベルのときには、よ
り大きな上昇を得るために固定の上昇レートが用いられ
る。
【００３５】上記長期間の最小ノイズＲＭＳ値MinNoise
longは、例えば０．６秒毎に算出される。この値MinNoi
selongは、上記ｄＢ表示の相対エネルギｄＢrel が１９
ｄＢを超えるようなフレームのＲＭＳ値、すなわち上記
短時間ＲＭＳ値で、現時点より前の１．８秒間における
最小値である。もしこの１．８秒間で上記ｄＢrel が１
９ｄＢを超える値が存在しなければ、上記長期間値MinN
oiselongは使用されない。なぜなら、信号の現時点より
前の１．８秒間には、背景雑音のみのフレームを含まな
いからである。上記各０．６秒毎の区間において、も
し、MinNoiselong＞MinNoiseshort であれば、直ちにMi
nNoiseshort をMinNoiselongの値に設定する。
longは、例えば０．６秒毎に算出される。この値MinNoi
selongは、上記ｄＢ表示の相対エネルギｄＢrel が１９
ｄＢを超えるようなフレームのＲＭＳ値、すなわち上記
短時間ＲＭＳ値で、現時点より前の１．８秒間における
最小値である。もしこの１．８秒間で上記ｄＢrel が１
９ｄＢを超える値が存在しなければ、上記長期間値MinN
oiselongは使用されない。なぜなら、信号の現時点より
前の１．８秒間には、背景雑音のみのフレームを含まな
いからである。上記各０．６秒毎の区間において、も
し、MinNoiselong＞MinNoiseshort であれば、直ちにMi
nNoiseshort をMinNoiselongの値に設定する。
【００３６】最大信号計算回路１５Ｄでは、最大ＲＭＳ
値や最大ＳＮＲ（ＳＮ比）値を計算している。最大ＲＭ
Ｓ値は、最適あるいは最大ＳＮＲ値を算出するのに用い
られる。この最大ＲＭＳ値も、短期間と長期間の値を計
算する。短期間の最大ＲＭＳ値MaxSignalshortは、次の
（８）式により求められる。
値や最大ＳＮＲ（ＳＮ比）値を計算している。最大ＲＭ
Ｓ値は、最適あるいは最大ＳＮＲ値を算出するのに用い
られる。この最大ＲＭＳ値も、短期間と長期間の値を計
算する。短期間の最大ＲＭＳ値MaxSignalshortは、次の
（８）式により求められる。
【００３７】
【数５】
【００３８】長期間の最大信号ＲＭＳ値MaxSignallong
は、０．４秒毎に算出される。この値MaxSignal
shortは、フレームＲＭＳ値で現時点より前の０．８秒
間における最大の値である。上記各０．４秒毎の区間に
おいて、もしMaxSignallong がMaxSignalshortより小さ
いときは、MaxSignalshortは、 （０．７・MaxSignalshort＋０．３・MaxSignallong ） の値に設定する。
は、０．４秒毎に算出される。この値MaxSignal
shortは、フレームＲＭＳ値で現時点より前の０．８秒
間における最大の値である。上記各０．４秒毎の区間に
おいて、もしMaxSignallong がMaxSignalshortより小さ
いときは、MaxSignalshortは、 （０．７・MaxSignalshort＋０．３・MaxSignallong ） の値に設定する。
【００３９】これらの短時間ＲＭＳ値RMS[k]、最小ノイ
ズＲＭＳ値MinNoise[k] 及び最大信号ＲＭＳ値MaxSigna
l[k]の具体例を、図４に示す。この図４中で、最小ノイ
ズＲＭＳ値MinNoise[k] は、上記長期間の値MinNoise
longを考慮に入れた上記短期間の値MinNoiseshort を示
すものであり、また、最大信号ＲＭＳ値MaxSignal[k]
も、上記長期間の値MaxSignallong を考慮に入れた上記
短期間の値MaxSignalshortを示すものである。
ズＲＭＳ値MinNoise[k] 及び最大信号ＲＭＳ値MaxSigna
l[k]の具体例を、図４に示す。この図４中で、最小ノイ
ズＲＭＳ値MinNoise[k] は、上記長期間の値MinNoise
longを考慮に入れた上記短期間の値MinNoiseshort を示
すものであり、また、最大信号ＲＭＳ値MaxSignal[k]
も、上記長期間の値MaxSignallong を考慮に入れた上記
短期間の値MaxSignalshortを示すものである。
【００４０】上記短期間最大信号ＲＭＳ値MaxSignal
shortと上記短期間最小ノイズＲＭＳ値MinNoiseshort
とを用いることによって、信号の最大ＳＮＲ値が推定さ
れる。ノイズ区間判定の閾値とノイズ抑圧特性は、この
推定に基づいて行われ、ノイズの無いクリーンな音声信
号を歪ませる可能性を低減するように変更される。最大
ＳＮＲ値MaxSNRは、次の（９）式にて算出される。
shortと上記短期間最小ノイズＲＭＳ値MinNoiseshort
とを用いることによって、信号の最大ＳＮＲ値が推定さ
れる。ノイズ区間判定の閾値とノイズ抑圧特性は、この
推定に基づいて行われ、ノイズの無いクリーンな音声信
号を歪ませる可能性を低減するように変更される。最大
ＳＮＲ値MaxSNRは、次の（９）式にて算出される。
【００４１】
【数６】
【００４２】また、この値MaxSNRからは、相対ノイズレ
ベルを示す０から１までの範囲の正規化パラメータNR_l
evelが算出される。以下のNR_levelの関数が用いられ
る。
ベルを示す０から１までの範囲の正規化パラメータNR_l
evelが算出される。以下のNR_levelの関数が用いられ
る。
【００４３】
【数７】
【００４４】次に、雑音スペクトル推定回路１５Ｅでの
動作を説明する。上記相対エネルギ計算回路１５Ｂ、最
小ＲＭＳ計算回路１５Ｃ及び最大信号計算回路１５Ｄに
おいて算出した値は、音声（speech）を背景雑音（back
ground noise）から区別するために用いられる。次の条
件が正しいとき、第ｋフレーム中の信号は背景雑音とし
て分類される。
動作を説明する。上記相対エネルギ計算回路１５Ｂ、最
小ＲＭＳ計算回路１５Ｃ及び最大信号計算回路１５Ｄに
おいて算出した値は、音声（speech）を背景雑音（back
ground noise）から区別するために用いられる。次の条
件が正しいとき、第ｋフレーム中の信号は背景雑音とし
て分類される。
【００４５】
【数８】
【００４６】ここで図５は、上記（１１）式中のｄＢ表
示の相対エネルギｄＢrel[k]と、最大ＳＮＲ値MaxSNR
[k] と、雑音判別の閾値の１つであるdBthresrel[k] と
の具体例を示している。また図６は、上記（１０）式の
MaxSNR[k] の関数としてのNR_level[k] を示している。
示の相対エネルギｄＢrel[k]と、最大ＳＮＲ値MaxSNR
[k] と、雑音判別の閾値の１つであるdBthresrel[k] と
の具体例を示している。また図６は、上記（１０）式の
MaxSNR[k] の関数としてのNR_level[k] を示している。
【００４７】第ｋフレームが背景雑音あるいはノイズと
して分類される場合、ノイズスペクトルの時間平均推定
値N[w,k]は、現在フレームの信号のスペクトルY[w,k]に
よって、次の（１２）式のように更新される。なお、ｗ
は上記バンド分割のバンドの番号を示すものである。
して分類される場合、ノイズスペクトルの時間平均推定
値N[w,k]は、現在フレームの信号のスペクトルY[w,k]に
よって、次の（１２）式のように更新される。なお、ｗ
は上記バンド分割のバンドの番号を示すものである。
【００４８】
【数９】
【００４９】ここで、第ｋフレームが音声（speech）と
して分類された場合、N[w,k]はN[w,k-1]の値をそのまま
用いる。
して分類された場合、N[w,k]はN[w,k-1]の値をそのまま
用いる。
【００５０】以上のような図２に示す雑音推定回路１５
からの出力は、音声推定回路１６、Pr(Sp)計算回路１
７、Pr(Sp｜Y) 計算回路１８及び最尤フィルタ１９に送
られている。
からの出力は、音声推定回路１６、Pr(Sp)計算回路１
７、Pr(Sp｜Y) 計算回路１８及び最尤フィルタ１９に送
られている。
【００５１】音声推定回路１６では、上記バンド分割さ
れた各周波数バンド毎のＳＮ比を計算している。音声推
定回路１６には、上記バンド分割回路１４からのスペク
トル振幅データY[w,k]と、雑音推定回路１５からのノイ
ズスペクトル振幅推定データN[w,k]とが供給されてお
り、これらのデータに基づいて音声スペクトル推定デー
タS[w,k]を得ている。ノイズの無いクリーンな音声スペ
クトルの粗い推定値は、後述する確率Pr(Sp｜Y) を算出
するのに用いられる。これは、先ず、次の（１３）式に
よりスペクトルの差をとることで計算される。
れた各周波数バンド毎のＳＮ比を計算している。音声推
定回路１６には、上記バンド分割回路１４からのスペク
トル振幅データY[w,k]と、雑音推定回路１５からのノイ
ズスペクトル振幅推定データN[w,k]とが供給されてお
り、これらのデータに基づいて音声スペクトル推定デー
タS[w,k]を得ている。ノイズの無いクリーンな音声スペ
クトルの粗い推定値は、後述する確率Pr(Sp｜Y) を算出
するのに用いられる。これは、先ず、次の（１３）式に
よりスペクトルの差をとることで計算される。
【００５２】
【数１０】
【００５３】次に、周波数バンド毎の時間平均した音声
スペクトルの推定値S[w,k]が、上記（１３）式により算
出した音声スペクトルの粗い推定値S'[w,k] を用いて、
次の（１４）式により算出される。（１４）式において
は、減衰速度decay_rateを、式中の値としている。
スペクトルの推定値S[w,k]が、上記（１３）式により算
出した音声スペクトルの粗い推定値S'[w,k] を用いて、
次の（１４）式により算出される。（１４）式において
は、減衰速度decay_rateを、式中の値としている。
【００５４】
【数１１】
【００５５】周波数バンド毎のＳＮ比値は、次の（１
５）式により計算される。（１５）式において、ノイズ
スペクトルの推定値N[ ]は上記（１２）式から、音声ス
ペクトルの推定値S[ ]は上記（１４）式から求めること
ができる。
５）式により計算される。（１５）式において、ノイズ
スペクトルの推定値N[ ]は上記（１２）式から、音声ス
ペクトルの推定値S[ ]は上記（１４）式から求めること
ができる。
【００５６】
【数１２】
【００５７】次に、Pr(Sp)計算回路１７での動作を説明
する。ここで、確率Pr(Sp)は、想定した入力信号中で音
声信号が存在する確率である。従来は常に０.５ に固定
されていた。ここで、ＳＮ比の高い信号については、確
率Pr(Sp)は、音質劣化を防ぐために、高くすればよい。
このような確率Pr(Sp)は、最大信号計算回路１５Ｄで算
出されたNR_level関数を用いて、（１６）式により計算
される。
する。ここで、確率Pr(Sp)は、想定した入力信号中で音
声信号が存在する確率である。従来は常に０.５ に固定
されていた。ここで、ＳＮ比の高い信号については、確
率Pr(Sp)は、音質劣化を防ぐために、高くすればよい。
このような確率Pr(Sp)は、最大信号計算回路１５Ｄで算
出されたNR_level関数を用いて、（１６）式により計算
される。
【００５８】
Pr(Sp)＝ 0.5 ＋ 0.45・(1.0−NR_level) ・・・ （１６）
【００５９】次に、Pr(Sp｜Y) 計算回路１８での動作を
説明する。Pr(Sp｜Y) は、上記入力信号y[t]中に音声信
号が実際に存在する確率で、Pr(Sp)とSNR[w,k]を用いて
算出される。またPr(Sp｜Y) は、無音声の区画をより狭
くとるために用いられる。算出に当たっては、文献「軟
判定抑圧フィルタを用いた音声強調」（R. McAulay,M.
Malpass, "Speech Enhancement Using a Soft-Decision
Noise SuppressionFilter", IEEE Transactions on Ac
oustics, Speech, and Signal Processing,Vol.ASSP-2
8, No.2, April 1980 ）に開示された方法を採用した。
その方法を下記に示す。
説明する。Pr(Sp｜Y) は、上記入力信号y[t]中に音声信
号が実際に存在する確率で、Pr(Sp)とSNR[w,k]を用いて
算出される。またPr(Sp｜Y) は、無音声の区画をより狭
くとるために用いられる。算出に当たっては、文献「軟
判定抑圧フィルタを用いた音声強調」（R. McAulay,M.
Malpass, "Speech Enhancement Using a Soft-Decision
Noise SuppressionFilter", IEEE Transactions on Ac
oustics, Speech, and Signal Processing,Vol.ASSP-2
8, No.2, April 1980 ）に開示された方法を採用した。
その方法を下記に示す。
【００６０】
【数１３】
【００６１】ここで、上記（１７）式〜（２０）式にお
いて、H0は無音声事象、すなわち入力信号y(t)がノイズ
信号n(t)のときを、H1は音声事象、すなわち入力信号y
(t)が音声信号s(t)とノイズ信号n(t)との和であって s
(t)≠0のときをそれぞれ示し、wは上記分割バンドのバ
ンドの番号を、kはフレーム番号を、Yは入力信号Y[w,k]
を、Sは音声信号推定値S[w,k]を、そしてσはノイズ信
号推定値の二乗N[w,k]2をそれぞれ示している。
いて、H0は無音声事象、すなわち入力信号y(t)がノイズ
信号n(t)のときを、H1は音声事象、すなわち入力信号y
(t)が音声信号s(t)とノイズ信号n(t)との和であって s
(t)≠0のときをそれぞれ示し、wは上記分割バンドのバ
ンドの番号を、kはフレーム番号を、Yは入力信号Y[w,k]
を、Sは音声信号推定値S[w,k]を、そしてσはノイズ信
号推定値の二乗N[w,k]2をそれぞれ示している。
【００６２】（１７）式よりPr(H1｜Y)[w,k]を算出す
る。また、（１７）式中のp(Y｜H0)は（１８）式より、
p(Y｜H1)は（１９）式より求められる。そして（２０）
式からはベッセル関数I0(｜X｜)を算出する。ベッセル
関数は、次の（２１）式により近似される。
る。また、（１７）式中のp(Y｜H0)は（１８）式より、
p(Y｜H1)は（１９）式より求められる。そして（２０）
式からはベッセル関数I0(｜X｜)を算出する。ベッセル
関数は、次の（２１）式により近似される。
【００６３】
【数１４】
【００６４】従来においては、音声信号推定値S[w,k]を
用いずにPr(H1｜Y) を得るために、固定されたＳＮ比の
値（SNR=5 等）を用いていた。よってp(Y｜H1)は、次の
（２２）式のように単純化されていた。
用いずにPr(H1｜Y) を得るために、固定されたＳＮ比の
値（SNR=5 等）を用いていた。よってp(Y｜H1)は、次の
（２２）式のように単純化されていた。
【００６５】
【数１５】
【００６６】p(Y｜H1)の算出で用いたＳＮ比の値SNR よ
り低い瞬時ＳＮ比を持つ信号は、大きく抑圧されてい
る。ここで、上記ＳＮ比の値SNR が過度に高く設定され
たと仮定すると、比較的小さなレベルのノイズで歪まさ
れた音声でも、低レベルの音声部分が過剰に弱められ、
この結果得られた音声は、不自然なものになってしま
う。また逆に、上記ＳＮ比の値SNR が過度に低く設定さ
れると、比較的大きなレベルのノイズで歪まされた音声
で、低レベルの音声部分でも、抑圧が足りなく、ノイジ
ーに感じられる。従って、固定した上記ＳＮ比の値SNR
を用いる代わりに、本実施例に示すように可変のＳＮ比
の値SNRnew[w,k] を用いると、広範囲のバックグランド
／音声レベルに対応したp(Y｜H1)が得られる。そのSNR
new[w,k] は、次の（２３）式により求められる。（２
３）式中のMIN_SNR の値は、（２４）式により求めた値
を用いる。
り低い瞬時ＳＮ比を持つ信号は、大きく抑圧されてい
る。ここで、上記ＳＮ比の値SNR が過度に高く設定され
たと仮定すると、比較的小さなレベルのノイズで歪まさ
れた音声でも、低レベルの音声部分が過剰に弱められ、
この結果得られた音声は、不自然なものになってしま
う。また逆に、上記ＳＮ比の値SNR が過度に低く設定さ
れると、比較的大きなレベルのノイズで歪まされた音声
で、低レベルの音声部分でも、抑圧が足りなく、ノイジ
ーに感じられる。従って、固定した上記ＳＮ比の値SNR
を用いる代わりに、本実施例に示すように可変のＳＮ比
の値SNRnew[w,k] を用いると、広範囲のバックグランド
／音声レベルに対応したp(Y｜H1)が得られる。そのSNR
new[w,k] は、次の（２３）式により求められる。（２
３）式中のMIN_SNR の値は、（２４）式により求めた値
を用いる。
【００６７】
【数１６】
【００６８】SNRnew[w,k] は、その最小値に制限を加え
た第ｋフレームにおける瞬時ＳＮＲである。このSNRnew
[w,k] は、全体として高いＳＮ比を有する信号に対して
は１.５ まで落とすことができ、そのような場合には瞬
時ＳＮＲの低いセグメントに対して抑圧を行わないよう
にしている。全体として低い瞬時ＳＮ比を有する信号に
対しては３より小さな値になることはできない。従っ
て、瞬時ＳＮＲの低いセグメントに対しても充分な抑圧
を維持できる。
た第ｋフレームにおける瞬時ＳＮＲである。このSNRnew
[w,k] は、全体として高いＳＮ比を有する信号に対して
は１.５ まで落とすことができ、そのような場合には瞬
時ＳＮＲの低いセグメントに対して抑圧を行わないよう
にしている。全体として低い瞬時ＳＮ比を有する信号に
対しては３より小さな値になることはできない。従っ
て、瞬時ＳＮＲの低いセグメントに対しても充分な抑圧
を維持できる。
【００６９】次に、最尤フィルタ１９での動作を説明す
る。この最尤フィルタ１９は、上記バンド分割の各バン
ドの入力信号から、雑音信号を除くために設けられたプ
レフィルタの一つである。この最尤フィルタ１９におい
ては、上記バンド分割回路１４からのスペクトル振幅デ
ータY[w,k]を、雑音推定回路１５からのノイズスペクト
ル振幅データN[w,k]を用いて、H[w,k]という信号に変換
する。H[w,k]は、次の（２５）式により算出される。
る。この最尤フィルタ１９は、上記バンド分割の各バン
ドの入力信号から、雑音信号を除くために設けられたプ
レフィルタの一つである。この最尤フィルタ１９におい
ては、上記バンド分割回路１４からのスペクトル振幅デ
ータY[w,k]を、雑音推定回路１５からのノイズスペクト
ル振幅データN[w,k]を用いて、H[w,k]という信号に変換
する。H[w,k]は、次の（２５）式により算出される。
【００７０】
【数１７】
【００７１】ただし、α＝0.７−0.４・NR_level[k]
【００７２】この（２５）式において、従来において
は、上記αを１／２としていたが、本実施例ではＳＮＲ
の概略の値がわかっているので、雑音抑圧の程度は最大
ＳＮＲに依存して可変とすることができる。
は、上記αを１／２としていたが、本実施例ではＳＮＲ
の概略の値がわかっているので、雑音抑圧の程度は最大
ＳＮＲに依存して可変とすることができる。
【００７３】続いて、軟判定抑圧回路２０での動作を説
明する。この軟判定抑圧回路２０は、最尤フィルタ１９
からの信号H[w,k]から、音声部分の信号を強調するため
に設けられた、プレフィルタの一つである。信号H[w,k]
と Pr(Sp｜Y)計算回路１８からの値Pr(H1｜Y)を用い
て、次の（２６）式に示す方法で変換する。 H[w,k]←Pr(H1｜Y)[w,k]・H[w,k]＋(1-Pr(H1｜Y)[w,k])・MIN_GAIN …(26) この（２６）式中のMIN_GAINとは、最小利得を示すパラ
メータで、例えば０．１すなわち−１５ｄＢとすればよ
い。
明する。この軟判定抑圧回路２０は、最尤フィルタ１９
からの信号H[w,k]から、音声部分の信号を強調するため
に設けられた、プレフィルタの一つである。信号H[w,k]
と Pr(Sp｜Y)計算回路１８からの値Pr(H1｜Y)を用い
て、次の（２６）式に示す方法で変換する。 H[w,k]←Pr(H1｜Y)[w,k]・H[w,k]＋(1-Pr(H1｜Y)[w,k])・MIN_GAIN …(26) この（２６）式中のMIN_GAINとは、最小利得を示すパラ
メータで、例えば０．１すなわち−１５ｄＢとすればよ
い。
【００７４】次に、フィルタ処理回路２１での動作を説
明する。ここでは、周波数軸方向と時間軸方向とについ
て、軟判定抑圧回路２０からの信号H[w,k]がフィルタ処
理される。周波数軸方向のフィルタ処理は、信号H[w,k]
の有効インパルス応答長を短くする効果がある。これに
より周波数領域での乗算によるフィルタの実現に起因す
る環状畳み込みによるエリアシングの発生を未然に防い
でいる。また、時間軸方向のフィルタ処理は、突発的な
雑音を抑えるフィルタの変化の速さを制限する効果があ
る。
明する。ここでは、周波数軸方向と時間軸方向とについ
て、軟判定抑圧回路２０からの信号H[w,k]がフィルタ処
理される。周波数軸方向のフィルタ処理は、信号H[w,k]
の有効インパルス応答長を短くする効果がある。これに
より周波数領域での乗算によるフィルタの実現に起因す
る環状畳み込みによるエリアシングの発生を未然に防い
でいる。また、時間軸方向のフィルタ処理は、突発的な
雑音を抑えるフィルタの変化の速さを制限する効果があ
る。
【００７５】先ず、周波数軸方向のフィルタ処理につい
ての説明をする。上記バンド分割で例えば１８バンドに
分割された各バンドの信号H[w,k]の、メディアン（中央
値）フィルタ処理を施す。次の（２７）、（２８）式
で、この方法を示す。 Step1:H1[w,k]＝max(median(H[w-1,k],H[w,k],H[w+1,k]),H[w,k]) …(27) ただし、w-1又はw+1が存在しないときは、H1[w,k]＝H
[w,k] Step2:H2[w,k]＝min(median(H1[w-1,k],H1[w,k],H1[w+1,k]),H1[w,k]) …(28) ただし、w-1又はw+1が存在しないときは、H2[w,k]＝H1
[w,k]
ての説明をする。上記バンド分割で例えば１８バンドに
分割された各バンドの信号H[w,k]の、メディアン（中央
値）フィルタ処理を施す。次の（２７）、（２８）式
で、この方法を示す。 Step1:H1[w,k]＝max(median(H[w-1,k],H[w,k],H[w+1,k]),H[w,k]) …(27) ただし、w-1又はw+1が存在しないときは、H1[w,k]＝H
[w,k] Step2:H2[w,k]＝min(median(H1[w-1,k],H1[w,k],H1[w+1,k]),H1[w,k]) …(28) ただし、w-1又はw+1が存在しないときは、H2[w,k]＝H1
[w,k]
【００７６】第１段階(Step1) において、H1[w,k] は、
単一のあるいは孤立した０のバンドを無くしたH[w,k]で
あり、第２段階(Step1) において、H2[w,k] は、単一の
あるいは孤立した突出したバンドを無くしたH1[w,k] で
ある。この周波数軸方向のフィルタ処理により得られる
信号は、H2[w,k] となる。
単一のあるいは孤立した０のバンドを無くしたH[w,k]で
あり、第２段階(Step1) において、H2[w,k] は、単一の
あるいは孤立した突出したバンドを無くしたH1[w,k] で
ある。この周波数軸方向のフィルタ処理により得られる
信号は、H2[w,k] となる。
【００７７】次に、時間軸方向のフィルタ処理について
説明する。時間軸方向のフィルタ処理を施す際におい
て、入力信号には、音声、バックグランドノイズ、そし
て音声の立ち上がり部分である過渡的状態の３種あるこ
とを考慮に入れる。音声の信号に対しては、次の（２
９）式に示すように時間軸での円滑化あるいはスムージ
ングを行う。
説明する。時間軸方向のフィルタ処理を施す際におい
て、入力信号には、音声、バックグランドノイズ、そし
て音声の立ち上がり部分である過渡的状態の３種あるこ
とを考慮に入れる。音声の信号に対しては、次の（２
９）式に示すように時間軸での円滑化あるいはスムージ
ングを行う。
【００７８】
Hspeech[w,k]＝0.7・H2[w,k]＋0.3・H2[w,k-1] ・・・ (２９)
【００７９】背景雑音の信号に対しては、次の（３０）
式に示すような時間軸での円滑化あるいはスムージング
を行う。 Hnoise[w,k]＝0.7・Min_H＋0.3・Max_H ・・・ (３０) この（３０）式において、Min_H 、Max_H は、それぞ
れ、 Min_H＝min(H2[w,k],H2[w,k-1]) Max_H＝max(H2[w,k],H2[w,k-1])
式に示すような時間軸での円滑化あるいはスムージング
を行う。 Hnoise[w,k]＝0.7・Min_H＋0.3・Max_H ・・・ (３０) この（３０）式において、Min_H 、Max_H は、それぞ
れ、 Min_H＝min(H2[w,k],H2[w,k-1]) Max_H＝max(H2[w,k],H2[w,k-1])
【００８０】過渡的状態の信号に対しては、時間軸での
スムージングは行わない。最終的に、次の（３１）式に
より円滑化出力信号Ht_smooth[w,k]を得るような計算が
行われる。 Ht_smooth[w,k] ＝(1-αtr)(αsp・Hspeech[w,k]+(1-αsp)・Hnoise[w,k])+αtr・H2[w,k] ・・・ (３１)
スムージングは行わない。最終的に、次の（３１）式に
より円滑化出力信号Ht_smooth[w,k]を得るような計算が
行われる。 Ht_smooth[w,k] ＝(1-αtr)(αsp・Hspeech[w,k]+(1-αsp)・Hnoise[w,k])+αtr・H2[w,k] ・・・ (３１)
【００８１】ここで、（３１）式中のαspは次の（３
２）式から、αtrは次の（３３）式からそれぞれ求めら
れる。
２）式から、αtrは次の（３３）式からそれぞれ求めら
れる。
【００８２】
【数１８】
【００８３】続いて、バンド変換回路２２での動作を説
明する。ここでは、フィルタ処理回路２１からの例えば
１８バンド分の信号Ht_smooth[w,k]を、例えば１２８バ
ンド分の信号H128[w,k] に、補間処理により拡張変換す
る。この変換は、例えば２段階で行っており、１８バン
ドから６４バンドへの拡張はゼロ次ホールドにより、６
４バンドから１２８バンドへの拡張はローパスフィルタ
型の補間処理により、それぞれ行っている。
明する。ここでは、フィルタ処理回路２１からの例えば
１８バンド分の信号Ht_smooth[w,k]を、例えば１２８バ
ンド分の信号H128[w,k] に、補間処理により拡張変換す
る。この変換は、例えば２段階で行っており、１８バン
ドから６４バンドへの拡張はゼロ次ホールドにより、６
４バンドから１２８バンドへの拡張はローパスフィルタ
型の補間処理により、それぞれ行っている。
【００８４】次に、スペクトラム修正回路２３での動作
を説明する。ＦＦＴ回路１３で得られた入力信号のＦＦ
Ｔ係数の実部と虚部に各々上記信号H128[w,k] を乗じて
スペクトラム修正を行う。この結果、スペクトルの振幅
は修正されるが位相は変形を受けない。
を説明する。ＦＦＴ回路１３で得られた入力信号のＦＦ
Ｔ係数の実部と虚部に各々上記信号H128[w,k] を乗じて
スペクトラム修正を行う。この結果、スペクトルの振幅
は修正されるが位相は変形を受けない。
【００８５】続いて、ＩＦＦＴ回路２４において、スペ
クトラム修正回路２３で得た信号を用いて、逆高速フー
リエ変換（ＩＦＦＴ）を行う。
クトラム修正回路２３で得た信号を用いて、逆高速フー
リエ変換（ＩＦＦＴ）を行う。
【００８６】次に、オーバラップ加算回路２５では、各
フレーム毎のＩＦＦＴ出力信号のフレーム境界部分につ
いての重ね合わせ加算をする。出力端子２６からは、以
上説明したような手順で雑音低減処理された出力信号を
得ることができる。
フレーム毎のＩＦＦＴ出力信号のフレーム境界部分につ
いての重ね合わせ加算をする。出力端子２６からは、以
上説明したような手順で雑音低減処理された出力信号を
得ることができる。
【００８７】このようにして得られた出力信号は、例え
ば携帯用電話機の各種エンコーダ回路や、音声認識装置
の信号処理回路等に送られる。あるいは携帯用電話機の
デコーダ出力信号に本雑音抑圧処理を施してもよい。
ば携帯用電話機の各種エンコーダ回路や、音声認識装置
の信号処理回路等に送られる。あるいは携帯用電話機の
デコーダ出力信号に本雑音抑圧処理を施してもよい。
【００８８】なお、本発明は、上記実施例にのみ限定さ
れるものではなく、例えば、従来より知られた最尤フィ
ルタを用いる雑音抑圧技術において、上記フィルタ処理
回路２１によるフィルタ処理を施すようにしてもよい。
また、上記雑音推定回路１５における雑音区間検出方法
は、雑音低減装置のみならず、他の種々の装置に適用可
能である。
れるものではなく、例えば、従来より知られた最尤フィ
ルタを用いる雑音抑圧技術において、上記フィルタ処理
回路２１によるフィルタ処理を施すようにしてもよい。
また、上記雑音推定回路１５における雑音区間検出方法
は、雑音低減装置のみならず、他の種々の装置に適用可
能である。
【００８９】
【発明の効果】本発明に係る音声信号の雑音低減方法に
よれば、入力音声信号に基づいて算出されたＳＮ比及び
音声存在確率に基づいて、音声成分を算出するためのフ
ィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行う音声信
号の雑音低減方法であって、上記音声存在確率の算出
に、入力信号のスペクトルから推定雑音スペクトルを減
算したものを用いることにより、入力音声信号のＳＮに
応じて最適の雑音抑圧ファクタに調整が行われ、ユーザ
が使用に先立って調整等を行う必要が無い。
よれば、入力音声信号に基づいて算出されたＳＮ比及び
音声存在確率に基づいて、音声成分を算出するためのフ
ィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行う音声信
号の雑音低減方法であって、上記音声存在確率の算出
に、入力信号のスペクトルから推定雑音スペクトルを減
算したものを用いることにより、入力音声信号のＳＮに
応じて最適の雑音抑圧ファクタに調整が行われ、ユーザ
が使用に先立って調整等を行う必要が無い。
【００９０】また、ＳＮ比の高い信号入力時には、音声
存在確率を高くすることにより、副作用的な歪を発生す
ることなく充分な雑音除去が行える。
存在確率を高くすることにより、副作用的な歪を発生す
ることなく充分な雑音除去が行える。
【００９１】また、本発明に係る雑音区間検出方法によ
れば、入力音声信号をフレーム単位で区分して各フレー
ム毎にＲＭＳ(自乗平均の平方根)値を求め、このＲＭＳ
値を閾値(NoiseRMSthres)で比較することにより雑音区
間を検出する雑音区間検出方法において、上記閾値(Noi
seRMSthres)を求めるための値(MinNoiseshort)を、現フ
レームのＲＭＳ値と前フレームの値(MinNoiseshort)に
係数αを乗算したものとの小さい方の値を用いて算出
し、係数αを現フレームのＲＭＳ値に応じて切り換える
ことにより、入力信号に応じた最適の閾値による雑音区
間判別が行われて、ノイズレベル変動時にも誤判断が生
じない。
れば、入力音声信号をフレーム単位で区分して各フレー
ム毎にＲＭＳ(自乗平均の平方根)値を求め、このＲＭＳ
値を閾値(NoiseRMSthres)で比較することにより雑音区
間を検出する雑音区間検出方法において、上記閾値(Noi
seRMSthres)を求めるための値(MinNoiseshort)を、現フ
レームのＲＭＳ値と前フレームの値(MinNoiseshort)に
係数αを乗算したものとの小さい方の値を用いて算出
し、係数αを現フレームのＲＭＳ値に応じて切り換える
ことにより、入力信号に応じた最適の閾値による雑音区
間判別が行われて、ノイズレベル変動時にも誤判断が生
じない。
【図１】本発明に係る音声信号の雑音低減方法の実施例
が適用される回路構成を説明するためのブロック回路図
である。
が適用される回路構成を説明するためのブロック回路図
である。
【図２】図１に示した実施例に用いられる雑音推定回路
の具体例を示すブロック回路図である。
の具体例を示すブロック回路図である。
【図３】本発明の実施例におけるエネルギＥ[k] 及び減
衰エネルギＥdecay[k]の具体例を示す図である。であ
る。
衰エネルギＥdecay[k]の具体例を示す図である。であ
る。
【図４】本発明の実施例における短時間ＲＭＳ値RMS
[k]、最小ノイズＲＭＳ値MinNoise[k] 及び最大信号Ｒ
ＭＳ値MaxSignal[k]の具体例を示す図である。
[k]、最小ノイズＲＭＳ値MinNoise[k] 及び最大信号Ｒ
ＭＳ値MaxSignal[k]の具体例を示す図である。
【図５】本発明の実施例におけるｄＢ表示の相対エネル
ギｄＢrel[k]、最大ＳＮＲ値MaxSNR[k] 、及び雑音判別
の閾値の１つであるdBthresrel[k] の具体例を示す図で
ある。
ギｄＢrel[k]、最大ＳＮＲ値MaxSNR[k] 、及び雑音判別
の閾値の１つであるdBthresrel[k] の具体例を示す図で
ある。
【図６】本発明の実施例における最大ＳＮＲ値MaxSNR
[k] に対して定義される関数としてのNR_level[k] を示
すグラフである。
[k] に対して定義される関数としてのNR_level[k] を示
すグラフである。
【符号の説明】
１３ ＦＦＴ（高速フーリエ変換）回路
１４ バンド分割回路
１５ 雑音推定回路
１６ 音声推定回路
１７ Pr(Sp)計算回路
１８ Pr(Sp｜Y) 計算回路
１９ 最尤フィルタ
２０ 軟判定抑圧回路
２１ フィルタ処理回路
２２ バンド変換回路
２３ スペクトラム修正回路
２４ ＩＦＦＴ（逆高速フーリエ変換）回路
２５ オーバラップ加算回路
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G10L 21/02
G10L 11/02
Claims (7)
- 【請求項１】 入力音声信号に基づいて算出されたＳＮ
比及び音声存在確率に基づいて、音声成分を算出するた
めのフィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行う
音声信号の雑音低減方法であって、 上記音声存在確率の算出に、入力信号のスペクトルから
推定雑音スペクトルを減算したものを用いることを特徴
とする音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項２】 上記音声存在確率の算出には、現フレー
ムの値と前フレームの値に一定の減衰係数を乗算した値
とを比較して大きい方を取り出したものを用いることを
特徴とする請求項１記載の音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項３】 上記フィルタの特性に対して、周波数軸
方向と時間軸方向の円滑化フィルタ処理を施すことを特
徴とする請求項１記載の音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項４】 入力音声信号に基づいて算出されたＳＮ
比及び音声存在確率に基づいて、音声成分を算出するた
めのフィルタを適応的に制御することで雑音抑圧を行う
音声信号の雑音低減方法であって、上記フィルタの特性
に対して、周波数軸方向と時間軸方向の円滑化フィルタ
処理を施すことを特徴とする音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項５】 上記周波数軸方向の円滑化フィルタ処理
に、処理対象の周波数帯域の上記フィルタの特性と隣接
する左右の周波数帯域のフィルタの特性とのメジアン値
を当該周波数帯域のフィルタ特性として用いることを特
徴とする請求項４記載の音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項６】 上記周波数軸方向の円滑化フィルタ処理
は、上記メジアン値と上記処理対象の周波数帯域のフィ
ルタ特性とを比較して大きい方を選択する工程と、その
処理結果に対する当該周波数帯域のメジアン値と処理対
象の周波数帯域のフィルタ特性とを比較して小さい方を
選択する工程とを有することを特徴とする請求項５記載
の音声信号の雑音低減方法。 - 【請求項７】 上記時間軸方向の円滑化フィルタ処理
は、音声部分の信号に対する円滑化処理と、雑音部分に
対する円滑化処理とを有することを特徴とする請求項５
記載の音声信号の雑音低減方法。
Priority Applications (15)
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|---|---|---|---|
| JP09986994A JP3484757B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 音声信号の雑音低減方法及び雑音区間検出方法 |
| US08/431,746 US5668927A (en) | 1994-05-13 | 1995-05-01 | Method for reducing noise in speech signals by adaptively controlling a maximum likelihood filter for calculating speech components |
| EP00120757A EP1065657B1 (en) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Method for detecting a noise domain |
| DE69522605T DE69522605T2 (de) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Verfahren zur Rauschreduktion eines Sprachsignals und zur Detektion des Rauschbereichs |
| DE69531710T DE69531710T2 (de) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Verfahren und Vorrichtung zur Verminderung von Rauschen bei Sprachsignalen |
| TW084104386A TW262620B (en) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Decreasing noise method of speech signal and detecting method of noise segment |
| EP95303004A EP0683482B1 (en) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Method for reducing noise in speech signal and method for detecting noise domain |
| EP00120756A EP1065656B1 (en) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Method for reducing noise in an input speech signal |
| DE69529002T DE69529002T2 (de) | 1994-05-13 | 1995-05-02 | Verfahren zur Detektion des Rauschbereichs |
| MYPI95001231A MY121946A (en) | 1994-05-13 | 1995-05-09 | Method for reducing noise in speech signal and method for detecting noise domain. |
| CN95104844A CN1113335A (zh) | 1994-05-13 | 1995-05-12 | 降低语音信号中噪声的方法和检测噪声域的方法 |
| KR1019950011826A KR100335162B1 (ko) | 1994-05-13 | 1995-05-13 | 음성신호의잡음저감방법및잡음구간검출방법 |
| US08/744,918 US5974373A (en) | 1994-05-13 | 1996-11-07 | Method for reducing noise in speech signal and method for detecting noise domain |
| US08/744,915 US5771486A (en) | 1994-05-13 | 1996-11-07 | Method for reducing noise in speech signal and method for detecting noise domain |
| US11/608,999 US7895313B2 (en) | 1994-05-13 | 2006-12-11 | Systems and methods for storing, delivering, and managing messages |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09986994A JP3484757B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 音声信号の雑音低減方法及び雑音区間検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07306695A JPH07306695A (ja) | 1995-11-21 |
| JP3484757B2 true JP3484757B2 (ja) | 2004-01-06 |
Family
ID=14258823
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09986994A Expired - Lifetime JP3484757B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 音声信号の雑音低減方法及び雑音区間検出方法 |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US5668927A (ja) |
| EP (3) | EP1065656B1 (ja) |
| JP (1) | JP3484757B2 (ja) |
| KR (1) | KR100335162B1 (ja) |
| CN (1) | CN1113335A (ja) |
| DE (3) | DE69531710T2 (ja) |
| MY (1) | MY121946A (ja) |
| TW (1) | TW262620B (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106199549A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 南京理工大学 | 一种采用谱减法提升lfmcw雷达信噪比的方法 |
Families Citing this family (78)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3484801B2 (ja) * | 1995-02-17 | 2004-01-06 | ソニー株式会社 | 音声信号の雑音低減方法及び装置 |
| JP3453898B2 (ja) * | 1995-02-17 | 2003-10-06 | ソニー株式会社 | 音声信号の雑音低減方法及び装置 |
| FI100840B (fi) * | 1995-12-12 | 1998-02-27 | Nokia Mobile Phones Ltd | Kohinanvaimennin ja menetelmä taustakohinan vaimentamiseksi kohinaises ta puheesta sekä matkaviestin |
| US6256394B1 (en) * | 1996-01-23 | 2001-07-03 | U.S. Philips Corporation | Transmission system for correlated signals |
| JP3483695B2 (ja) * | 1996-03-14 | 2004-01-06 | 株式会社リコー | 音声通信装置 |
| KR100250561B1 (ko) * | 1996-08-29 | 2000-04-01 | 니시무로 타이죠 | 잡음소거기 및 이 잡음소거기를 사용한 통신장치 |
| US5933495A (en) * | 1997-02-07 | 1999-08-03 | Texas Instruments Incorporated | Subband acoustic noise suppression |
| US6104993A (en) * | 1997-02-26 | 2000-08-15 | Motorola, Inc. | Apparatus and method for rate determination in a communication system |
| US6353809B2 (en) * | 1997-06-06 | 2002-03-05 | Olympus Optical, Ltd. | Speech recognition with text generation from portions of voice data preselected by manual-input commands |
| DE19747885B4 (de) * | 1997-10-30 | 2009-04-23 | Harman Becker Automotive Systems Gmbh | Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion |
| US6175602B1 (en) * | 1998-05-27 | 2001-01-16 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Signal noise reduction by spectral subtraction using linear convolution and casual filtering |
| US6549586B2 (en) * | 1999-04-12 | 2003-04-15 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson | System and method for dual microphone signal noise reduction using spectral subtraction |
| US7209567B1 (en) | 1998-07-09 | 2007-04-24 | Purdue Research Foundation | Communication system with adaptive noise suppression |
| US6351731B1 (en) | 1998-08-21 | 2002-02-26 | Polycom, Inc. | Adaptive filter featuring spectral gain smoothing and variable noise multiplier for noise reduction, and method therefor |
| US6453285B1 (en) | 1998-08-21 | 2002-09-17 | Polycom, Inc. | Speech activity detector for use in noise reduction system, and methods therefor |
| US6122610A (en) * | 1998-09-23 | 2000-09-19 | Verance Corporation | Noise suppression for low bitrate speech coder |
| US6711540B1 (en) * | 1998-09-25 | 2004-03-23 | Legerity, Inc. | Tone detector with noise detection and dynamic thresholding for robust performance |
| US6574334B1 (en) | 1998-09-25 | 2003-06-03 | Legerity, Inc. | Efficient dynamic energy thresholding in multiple-tone multiple frequency detectors |
| US6289309B1 (en) | 1998-12-16 | 2001-09-11 | Sarnoff Corporation | Noise spectrum tracking for speech enhancement |
| US6363345B1 (en) * | 1999-02-18 | 2002-03-26 | Andrea Electronics Corporation | System, method and apparatus for cancelling noise |
| CA2358710A1 (en) * | 1999-02-18 | 2000-08-24 | Andrea Electronics Corporation | System, method and apparatus for cancelling noise |
| JP2001016057A (ja) * | 1999-07-01 | 2001-01-19 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 音響装置 |
| US6349278B1 (en) * | 1999-08-04 | 2002-02-19 | Ericsson Inc. | Soft decision signal estimation |
| JP3961290B2 (ja) | 1999-09-30 | 2007-08-22 | 富士通株式会社 | 雑音抑圧装置 |
| ATE277400T1 (de) * | 1999-10-29 | 2004-10-15 | Ericsson Telefon Ab L M | Verfahren und vorrichtung zur robusten merkmalsextraktion für die spracherkennung |
| JP3454206B2 (ja) * | 1999-11-10 | 2003-10-06 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| US7058572B1 (en) * | 2000-01-28 | 2006-06-06 | Nortel Networks Limited | Reducing acoustic noise in wireless and landline based telephony |
| US6804640B1 (en) * | 2000-02-29 | 2004-10-12 | Nuance Communications | Signal noise reduction using magnitude-domain spectral subtraction |
| US6898566B1 (en) | 2000-08-16 | 2005-05-24 | Mindspeed Technologies, Inc. | Using signal to noise ratio of a speech signal to adjust thresholds for extracting speech parameters for coding the speech signal |
| JP3566197B2 (ja) * | 2000-08-31 | 2004-09-15 | 松下電器産業株式会社 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| GB2367467B (en) * | 2000-09-30 | 2004-12-15 | Mitel Corp | Noise level calculator for echo canceller |
| SE0003608L (sv) * | 2000-10-06 | 2001-12-17 | Xcounter Ab | Metod för reducering av högfrekvent brus i bilder med hjälp av medelvärdesbildning av pixlar och parvis addering av pixelpar som uppfyller ett villkor |
| US7139711B2 (en) * | 2000-11-22 | 2006-11-21 | Defense Group Inc. | Noise filtering utilizing non-Gaussian signal statistics |
| US7349841B2 (en) | 2001-03-28 | 2008-03-25 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Noise suppression device including subband-based signal-to-noise ratio |
| US7013273B2 (en) * | 2001-03-29 | 2006-03-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Speech recognition based captioning system |
| EP1386313B1 (en) * | 2001-04-09 | 2006-06-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Speech enhancement device |
| US7136813B2 (en) * | 2001-09-25 | 2006-11-14 | Intel Corporation | Probabalistic networks for detecting signal content |
| US7096184B1 (en) * | 2001-12-18 | 2006-08-22 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Calibrating audiometry stimuli |
| US7149684B1 (en) | 2001-12-18 | 2006-12-12 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Determining speech reception threshold |
| US6864104B2 (en) | 2002-06-28 | 2005-03-08 | Progressant Technologies, Inc. | Silicon on insulator (SOI) negative differential resistance (NDR) based memory device with reduced body effects |
| DE10252946B3 (de) * | 2002-11-14 | 2004-07-15 | Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zur Unterdrückung des Rauschanteils eines Sensorsignals |
| US6874796B2 (en) * | 2002-12-04 | 2005-04-05 | George A. Mercurio | Sulky with buck-bar |
| JP4128916B2 (ja) | 2003-08-15 | 2008-07-30 | 株式会社東芝 | 字幕制御装置および方法ならびにプログラム |
| US7363221B2 (en) * | 2003-08-19 | 2008-04-22 | Microsoft Corporation | Method of noise reduction using instantaneous signal-to-noise ratio as the principal quantity for optimal estimation |
| JP4632047B2 (ja) | 2003-09-02 | 2011-02-16 | 日本電気株式会社 | 信号処理方法および装置 |
| JP3909709B2 (ja) * | 2004-03-09 | 2007-04-25 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 雑音除去装置、方法、及びプログラム |
| DE102004017486A1 (de) * | 2004-04-08 | 2005-10-27 | Siemens Ag | Verfahren zur Geräuschreduktion bei einem Sprach-Eingangssignal |
| US7729456B2 (en) * | 2004-11-17 | 2010-06-01 | Via Technologies, Inc. | Burst detection apparatus and method for radio frequency receivers |
| GB2422237A (en) * | 2004-12-21 | 2006-07-19 | Fluency Voice Technology Ltd | Dynamic coefficients determined from temporally adjacent speech frames |
| US20060184363A1 (en) * | 2005-02-17 | 2006-08-17 | Mccree Alan | Noise suppression |
| US20060206320A1 (en) * | 2005-03-14 | 2006-09-14 | Li Qi P | Apparatus and method for noise reduction and speech enhancement with microphones and loudspeakers |
| US7346502B2 (en) * | 2005-03-24 | 2008-03-18 | Mindspeed Technologies, Inc. | Adaptive noise state update for a voice activity detector |
| CN1841500B (zh) * | 2005-03-30 | 2010-04-14 | 松下电器产业株式会社 | 一种基于自适应非线性谱减的抗噪方法和装置 |
| KR100745977B1 (ko) | 2005-09-26 | 2007-08-06 | 삼성전자주식회사 | 음성 구간 검출 장치 및 방법 |
| US20070100611A1 (en) * | 2005-10-27 | 2007-05-03 | Intel Corporation | Speech codec apparatus with spike reduction |
| JP4863713B2 (ja) * | 2005-12-29 | 2012-01-25 | 富士通株式会社 | 雑音抑制装置、雑音抑制方法、及びコンピュータプログラム |
| JP4753821B2 (ja) * | 2006-09-25 | 2011-08-24 | 富士通株式会社 | 音信号補正方法、音信号補正装置及びコンピュータプログラム |
| ATE427589T1 (de) * | 2006-12-27 | 2009-04-15 | Abb Technology Ag | Verfahren zur bestimmung von kanalqualitat und modem |
| KR20090122143A (ko) * | 2008-05-23 | 2009-11-26 | 엘지전자 주식회사 | 오디오 신호 처리 방법 및 장치 |
| KR20100006492A (ko) | 2008-07-09 | 2010-01-19 | 삼성전자주식회사 | 부호화 방식 결정 방법 및 장치 |
| TWI355771B (en) | 2009-02-23 | 2012-01-01 | Acer Inc | Multiband antenna and communication device having |
| EP2401872A4 (en) * | 2009-02-25 | 2012-05-23 | Conexant Systems Inc | SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING SPEAKER DISTORTION |
| CN101859568B (zh) * | 2009-04-10 | 2012-05-30 | 比亚迪股份有限公司 | 一种语音背景噪声的消除方法和装置 |
| FR2944640A1 (fr) * | 2009-04-17 | 2010-10-22 | France Telecom | Procede et dispositif d'evaluation objective de la qualite vocale d'un signal de parole prenant en compte la classification du bruit de fond contenu dans le signal. |
| CN101599274B (zh) * | 2009-06-26 | 2012-03-28 | 瑞声声学科技(深圳)有限公司 | 语音增强的方法 |
| US8834386B2 (en) * | 2009-07-07 | 2014-09-16 | Koninklijke Philips N.V. | Noise reduction of breathing signals |
| US9215538B2 (en) * | 2009-08-04 | 2015-12-15 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for audio signal classification |
| JP2011100029A (ja) * | 2009-11-06 | 2011-05-19 | Nec Corp | 信号処理方法、情報処理装置、及び信号処理プログラム |
| JP5609157B2 (ja) * | 2010-02-26 | 2014-10-22 | ヤマハ株式会社 | 係数設定装置および雑音抑圧装置 |
| CN103594094B (zh) * | 2012-08-15 | 2016-09-07 | 湖南涉外经济学院 | 自适应谱减法实时语音增强 |
| US9107010B2 (en) * | 2013-02-08 | 2015-08-11 | Cirrus Logic, Inc. | Ambient noise root mean square (RMS) detector |
| US9231740B2 (en) | 2013-07-12 | 2016-01-05 | Intel Corporation | Transmitter noise in system budget |
| WO2015191470A1 (en) * | 2014-06-09 | 2015-12-17 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Noise level estimation |
| US10149047B2 (en) * | 2014-06-18 | 2018-12-04 | Cirrus Logic Inc. | Multi-aural MMSE analysis techniques for clarifying audio signals |
| CN106885971B (zh) * | 2017-03-06 | 2020-07-03 | 西安电子科技大学 | 一种用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法 |
| US10504538B2 (en) | 2017-06-01 | 2019-12-10 | Sorenson Ip Holdings, Llc | Noise reduction by application of two thresholds in each frequency band in audio signals |
| CN112000047A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-11-27 | 广东众科智能科技股份有限公司 | 一种远程智能化监控系统 |
| CN113488032A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-08 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 车辆以及车辆用语音识别系统和方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0127718B1 (fr) * | 1983-06-07 | 1987-03-18 | International Business Machines Corporation | Procédé de détection d'activité dans un système de transmission de la voix |
| EP0140249B1 (en) * | 1983-10-13 | 1988-08-10 | Texas Instruments Incorporated | Speech analysis/synthesis with energy normalization |
| US4630305A (en) * | 1985-07-01 | 1986-12-16 | Motorola, Inc. | Automatic gain selector for a noise suppression system |
| US5036540A (en) * | 1989-09-28 | 1991-07-30 | Motorola, Inc. | Speech operated noise attenuation device |
| CA2040025A1 (en) * | 1990-04-09 | 1991-10-10 | Hideki Satoh | Speech detection apparatus with influence of input level and noise reduced |
| FI92535C (fi) * | 1992-02-14 | 1994-11-25 | Nokia Mobile Phones Ltd | Kohinan vaimennusjärjestelmä puhesignaaleille |
| DE4405723A1 (de) * | 1994-02-23 | 1995-08-24 | Daimler Benz Ag | Verfahren zur Geräuschreduktion eines gestörten Sprachsignals |
| JP3484801B2 (ja) * | 1995-02-17 | 2004-01-06 | ソニー株式会社 | 音声信号の雑音低減方法及び装置 |
-
1994
- 1994-05-13 JP JP09986994A patent/JP3484757B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1995
- 1995-05-01 US US08/431,746 patent/US5668927A/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-02 DE DE69531710T patent/DE69531710T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-02 EP EP00120756A patent/EP1065656B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-02 EP EP95303004A patent/EP0683482B1/en not_active Expired - Lifetime
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- 1995-05-02 DE DE69522605T patent/DE69522605T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-02 DE DE69529002T patent/DE69529002T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-02 EP EP00120757A patent/EP1065657B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-05-09 MY MYPI95001231A patent/MY121946A/en unknown
- 1995-05-12 CN CN95104844A patent/CN1113335A/zh active Pending
- 1995-05-13 KR KR1019950011826A patent/KR100335162B1/ko not_active IP Right Cessation
-
1996
- 1996-11-07 US US08/744,918 patent/US5974373A/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-11-07 US US08/744,915 patent/US5771486A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106199549A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 南京理工大学 | 一种采用谱减法提升lfmcw雷达信噪比的方法 |
| CN106199549B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-01-22 | 南京理工大学 | 一种采用谱减法提升lfmcw雷达信噪比的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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