JP3565226B2 - ノイズ低減システム、ノイズ低減装置及びこの装置を具える移動無線局 - Google Patents
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Description
本発明は、結合音声信号中のノイズを低減するノイズ低減システムであって、
互いに離間された各マイクロホンによって特に記録され、加算ノイズによって妨害された複数の音声信号をサンプリングするサンプリング手段と、
前記音声信号を加算する加算手段に入力部を結合するとともに、ノイズ補正結合音声信号を出力部から付与する適応フィルタと、
音声信号の変換サンプルから求められた自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルから、結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを求めるために配置するとともに、音声信号セグメントに基づいて前記結合自動パワースペクトル及び前記結合クロスパワースペクトルから得られる係数を、前記フィルタの係数入力部に供給するために配置された信号処理手段とを具えるノイズ低減システムに関するものである。
また本発明は、ノイズ低減装置及びこのような装置を具える移動無線局に関するものである。
この種のノイズ低減システムは、1988年４月11〜14日にニューヨークで開催されたICASS88,International Conference on Acoustics,Speech,and Signal ProcessingにおけるR.ゼリンスキー（Zelinski）による文献“A microphone array with adaptive post−filtering for noise reduction in reverberant rooms"の2578〜2581頁から既知である。この文献には、結合音声信号中のノイズが低減される音声通信システムが開示されている。先ず、四つのマイクロホンで記録された音声信号が、経路長の差を見積もるためにある時間領域で位相整合され、その後結合信号として適応ウィーナーフィルタに供給される。ウィーナーフィルタは定常処理で信号見積もりを最適化し、かつ、音声は最大20msec間定常状態であるので、16msecの音声セグメントで、ウィーナーフィルタのフィルタ係数が更新される。ウィーナーフィルタのフィルタ係数は、ノイズ性音声信号のサンプルに離散フーリエ変換を行い、フーリエ変換されたサンプルから結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを計算し、これら結合スペクトルを逆フーリエ変換し、かつ、これら自動相関及びクロス相関を結合することにより求める。既知の信号対ノイズ比改善法では、実際には非相関ノイズのみを抑制している。記録された各記録音声信号は非相関であると仮定される。この状況は、例えば、車両中のハンドフリー電話通信の場合のように比較的近接した距離で配置されたマイクロホンの場合は正しくない。15cmの間隔に対して、ゼリンスキー法では、ノイズ源が相関されていないので、800Hzより下のノイズ周波数に対して十分な成果が得られていないことが確認されている。車両には、種々のノイズ源が存在し、例えば、四つのタイヤによって四つの広域スペクトル非相関ノイズ源が生じ、排気管によって数kHzの帯域を有するノイズ源が生じ、また、モータのノイズにより200〜300Hzの基本ノイズピークが発生する。
他のノイズ低減システムが、1991年９月４〜６日にイタリアで開催されたProceedings of the International Digital Signal Processing Conference FlorenceにおいてK.Kroschelにより発表され、1991年にElsevier Science Publishersから刊行された文献“Enhancement of speech signals using microphone arrays"から既知である。この既知の文献には、雑音状態のマイクロホンのアレイから得られる結合音声信号中のノイズを低減させるために、いわゆるゼリンスキー法にいわゆるスペクトル減算法を組み合わせたノイズ低減システムが開示されている。音声信号を結合する前に、記録された音声信号がサンプルされ、フーリエ変換され、かつ、フーリエ領域で位相整合される。遅延補償された信号をすべて組み合わすために、和及び差が周波数領域で形成される。その理由は、正確な位相整合が行われると、和は増大された音声信号を含み、差は同等のノイズ信号を含むからである。このような仮定から開始すると、和及び差を用いる２段階のスペクトル減算法において、音声がノイズを除去しながら増大する。自動車内、より一般的には比較的小さい室内では、信号が容易に反射され得る場合、差がノイズのみを含むという仮定は適用されず、したがって、理論的に予想される場合に比べて改善されない。また、すべての信号部の和及び差が形成されるので、この方法は計算の観点からあまり有効ではない。すなわちこの方法では多くの計算動作を必要とする。さらに、追加の見積もり段階を含む２段階の方法を用いると、追加の見積誤差が発生し、したがって総合音声増大処理が悪化する。また、クローセル（Kroschel）システムでは、フーリエ変換のセグメント寸法に相当する総合的な音声信号の遅延が発生する。このような総合的な遅延は、例えば自動車電話通信システムにおいて非常に不都合である。
本発明の目的は、いわゆるゼリンスキー法の上記不都合及び既知の組合されたゼリンスキー−スペクトル減算システムの不都合を有しない、ゼリンスキーシステムをスペクトル減算に組み合わせたノイズ低減システムを提供することである。
このために、本発明によるノイズ低減システムは、前記信号処理装置により、音声セグメント及び音声休止セグメント中前記結合クロスパワースペクトルを求め、前記ノイズ低減システムにより、音声休止セグメントに対する前記結合クロスパワースペクトルの見積もりを求め、前記信号処理手段により、音声セグメント中求められた結合クロスパワースペクトルから前記見積もりを減算することによって補正結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とするものである。スペクトル減算法では、周波数領域内の信号変数のみを用いているので、いわゆる結合クロスパワースペクトルしたがって見積誤差がより小さくなる。したがって、本発明によるシステムでは音声信号の総合見積もりをより良好に行うことができる。また、信号処理手段の動作が少なくなる。したがって、信号処理手段がこのようなデジタル信号プロセッサによって実現される場合、より廉価なデジタル信号プロセッサを用いることができる。したがって、システムのゼリンスキー部では、非相関ノイズ信号が既に取り消されている。したがって、結合クロスパワースペクトルの見積もりがより正確になり、その結果音声信号の総合見積もりがさらに良好になる。
本発明によるノイズ低減システムの好適例では、前記音声休止セグメントに対する結合クロスパワースペクトルを、音声休止に対して以前に求められた結合クロスパワースペクトル及び現在の結合クロスパワースペクトルからの重み付け平均として見積もる。この場合、音声休止セグメント中の結合クロスパワースペクトルは暗黙的に評価され、暗黙音声休止手段が不要となる。したがって非常に簡単なシステムが達成される。
本発明によるノイズ低減システムの他の例では、前記信号処理手段に音声休止検出信号を供給する音声休止検出手段を設け、これに従って前記結合クロスパワースペクトルを求める。この場合、音声セグメント及び音声休止セグメント中の結合クロスパワースペクトルに対する見積もりを個別に実行することができる。したがって、より良好な音声信号の総合見積もりが得られる。
本発明の実施の態様を、図面を参照して以下説明する。
図１は、本発明によるノイズ低減システムを示す。
図２は、結合クロスパワースペクトルの結合音声信号の相関ノイズの影響を示す。
図３は、単一の周波数に対するクロスパワー関数にノイズ成分の見積もりを結合したものを示す。
図４は、本発明による補正結合クロスパワー値を見積もるフローチャートである。
図５は、移動電話通信システムのノイズ低減装置を示す。
図６は、移動無線システムに使用される移動無線局を示す。
図面中、同一符号を同一部材に使用する。
図１は、結合音声信号ａ（ｔ）中のノイズを低減するノイズ低減システム１を示す。このシステムは、マイクロホン5,6及び７によって記録された音声信号をそれぞれサンプリングするA/Dコンバータの形態のサンプリング手段を具える。このような音声信号を、自動車内のハンドフリー電話器に供給すべき音声信号とすることができる。自動車中のハンドフリー電話通信は、交通安全のためには好適な形態である。ハンドフリー電話通信では、ラウドスピーカ及びマイクロホンを、自動車中の固定位置に配置する。通常の電話通信に比べて、マイクロホンと話者の口との間の距離が増える。その結果、信号対ノイズ比が減少し、ノイズを低減することが必要になってくる。自動車中には（基本周波数のノイズ源や、より広いスペクトルのノイズ源のような）種々のノイズ源が存在する。自動車中ではマイクロホンが互いに近接して配置されているので、総合ノイズスペクトルは、低周波数（例えば800Hzより下）で相関ノイズを呈するとともに、高周波数で非相関ノイズを呈する。本発明を、このような自動車電話通信システム及び同様なノイズ特性を有するシステムに適用することができる。サンプルされた音声信号は、音声信号を位相整合する信号整合制御手段８に供給される。このような整合は、ある時間領域又はある周波数領域で実行することができる。上記クロスケルの文献では、ある周波数領域における整合が開示されている。本発明を最適に動作させるために、半分のサンプルの整合だけ必要とされる。サンプルされた各信号ｓ（ｔ）＋n1（ｔ）、ｓ（ｔ）＋n2（ｔ）及びｓ（ｔ）＋n3（ｔ）は、各位相整合手段8A,8B及び8Cで位相整合された後加算手段９に供給されて、結合音声信号ａ（ｔ）を形成する。位相整合手段8A,8B及び8Cをタップ付遅延線（図示せず）とすることができ、このタップによりマルチプレクサ（図示せず）に給電し、このマルチプレクサは位相整合制御手段８によって制御される。結合音声信号ａ（ｔ）は、それ自体は既知の適応ウィーナーフィルタ10に供給される。ウィーナーフィルタ10の出力部にて、結合音声信号ａ（ｔ）のノイズ補正バージョンａ′（ｔ）を利用することができる。サンプルされた信号は信号処理手段11にも供給される。この信号処理手段11を、本発明を実施するプログラムを記憶する不揮発性メモリ及びプログラム実行中プログラム変数を記憶する揮発性メモリを有するデジタル信号プロセッサとすることができる。不揮発性メモリ及び揮発性メモリを有するデジタル信号プロセッサは既知である。信号処理手段11は、サンプル信号及び位相補正音声信号をフーリエ変換する離散フーリエ変換手段を具える。このようなフーリエ変換手段それ自体は、1986年にマグローヒルから出版されたハンドブック“The Fourier Transform and Its Applications"（R.N.Bracewell著）の356〜362頁及び370〜377頁から既知である。信号処理手段11を、フーリエ変換されたサンプル信号及び位相補正信号から自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルを求めるためにも配置する。本例では、それぞれを自動パワースペクトルΦ11、Φ22及びΦ33並びにクロスパワースペクトルΦ12、Φ23及びΦ31とする三つの音声信号とする。上記Bracewellのハンドブックの381〜384頁には、フーリエ変換からこのようなスペクトルを形成することについて開示されており、フーリエ変換に共役フーリエ変換を乗算することによりパワースペクトルが得られることは既知である。パワースペクトルを、位相を知るのに重要でない場合又は位相が未知の場合に発生させる。これらパワースペクトルを、音声セグメントに対して、例えば１セグメント内に10kHz及び128サンプルを有する12.8msecのセグメントに対して求める。これらセグメントに対して、音声が定常である理想的なものとする。この点について、ウィーナーフィルタ10は、定常処理の信号見積もりに対して最適である。フーリエ変換、位相整合並びに自動及びクロス相関動作を処理ブロック12内で実行し、これにより、パワースペクトルは、各ポイントが周波数を表すポイント上の一次元周波数アレイの形態のDSP（デジタル信号プロセッサ）記憶手段（詳細には図示せず）に記憶される。位相整合制御手段８は処理ブロック12の一部を形成する。本例では、128零サンプルを付加した信号セグメントごとの128サンプルとともに、アレイは、4kHzの周波数範囲に及ぶ128周波数ポイントを具える。自動パワースペクトルΦ11、Φ22及びΦ33を第１加算手段13に供給して、結合自動パワースペクトルΦacを形成し、かつ、クロスパワースペクトルΦ12、Φ23及びΦ31を第２加算手段14に供給して、結合クロスパワースペクトルΦccを形成する。本発明によれば、結合クロスパワースペクトルΦccをスペクトル減算手段16に供給して、以後詳細に説明すべき補正結合クロスパワースペクトルΦcc′を形成する。ゼリンスキー法の場合のように、信号処理手段11は、フィルタ係数を求めて音声セグメント又は音声休止セグメントをウィーナーフィルタ10のフィルタ係数入力部18に供給すべきフィルタ係数算出手段17を具える。このようなフィルタ係数算出手段17を、係数を付与するいわゆるルビンソン帰納法（Levinson recursion method）に従うある時間範囲の結合自動相関関数及び結合クロス相関関数を求める逆離散フーリエ変換手段とすることができる。ルビンソン帰納法は、例えば1987年にAddison Wesleyから出版されたハンドブック“Fast Algorithms for Digital Signal Processing"（R.E.Blahut著）の352〜362頁から既知である。すなわちフィルタ係数を、係数を付与する逆離散フーリエ変換に従うある周波数範囲の結合自動パワースペクトルΦac及び補正結合クロスパワースペクトルΦcc′の除数とすることができる。この場合、フーリエ変換中に記憶された位相情報が考慮される。本発明によるスペクトル減算は、低周波数範囲（例えば800Hzより下）で主に行われるので、スペクトル減算動作は、クロスパワースペクトルアレイ（詳細には図示せず）中の限定された個数のデータポイントに対してのみ、すなわち本例では128データポイントアレイ中最初の24データポイントに対してのみ実行される。したがって、本発明によれば結合ゼリンスキー−スペクトル減算システムを非常に簡単に実現することができる。本発明の第１実施形態によれば、スペクトル減算を、クロスパワースペクトルからのノイズに対する暗黙見積もりに基づいて行われる。本発明による第２実施形態では、音声休止手段19はスペクトル減算手段16に制御信号cltを付与して、音声休止セグメント中相関ノイズ成分の記憶を制御するとともに、記憶されたノイズ成分に基づいてスペクトル減算を制御する。このような音声休止検出手段19それ自体は、例えば、1983年６月にASSPのIEEE会報のVol.ASSP−31にP.de Souzaによって記載された調査文献“A Statistical Approach to the Design of an Adaptive Self−Normalizing Silence Detector"から既知である。本発明は、結合クロスパワースペクトルを求める際に、非相関ノイズは消去するのに対し、相関ノイズは消去しないという認識に基づくものである。したがって、相関ノイズを求めるとともにスペクトル減算を用いることにより、相関ノイズも消去される。本発明により、ゼリンスキー法に関しては６〜7dBの改善を達成することができる。
図２は、結合クロスパワースペクトルΦccに及ぼされる結合音声信号ａ（ｔ）中の相関ノイズの影響を示し、図示するように音声信号見積もりの改善が達成される。結合自動パワースペクトルΦac（ω）及び結合クロスパワースペクトルΦcc（ω）を周波数ωの関数として示す。結合自動パワースペクトルΦac（ω）は|S（ω）|2＋|Nc（ω）|2＋|Nr（ω）|2に等しく、添字‘c'及び‘r'は相関ノイズのパワースペクトル及び非相関ノイズのパワースペクトルをそれぞれ示し、音声及び相関ノイズは位相整合されているものと仮定する。したがって、ゼリンスキー法では、結合クロスパワースペクトルΦccは|S（ω）|2＋|Nc（ω）|2に等しくなる。|Nc（ω）|2の影響を斜線区域で示す。dBで表現する場合、ウィーナーフィルタ10をΦcc（ω）及びΦac（ω）の商として表すことができるので、二つの曲線の相違が、ウィーナーフィルタ10で得ることができる減衰を与える。このように要求されるものは、この商の分子の|S（ω）|2の見積もりである。この見積もりを行うために、スペクトル減算が用いられる。例えば、暗黙の実施例では、分子に対して必要とされる見積もりが与えられるので、|Nc（ω）|2のバイアスμ２（ω）を、非音声動作中見積もりすることができるとともに、これを結合クロスパワースペクトルから減算することができる。相関ノイズは低周波数においてのみ存在するので、補正はこの領域でのみ行われる。減衰と減衰から得られるアーティファクトを良好に折衷するために、平滑化及び重み付けを、μ２（ω）に対する見積もりを得るために用いる。
図３は、ノイズ成分μ２の平滑化見積もりを用いた単一の周波数ωに対する結合クロスパワースペクトルΦccを示す。ここで、整数‘n'を音声セグメントの指標とする。平滑化見積もりを破線で示す。平滑化見積もりには、μ２（n,ω）＝αμ２（ｎ−1,ω）＋（１−α）・Φcc（n,ω）が適用され、μ２（n,ω）＜Φcc（n,ω）の場合、補正結合クロススペクトルΦcc'（n,ω）＝Φcc（n,ω）−μ２（n,ω）となり、それ以外の場合にはΦcc'（n,ω）＝ｋ・Φcc（n,ω）（ｋを間隔〔0,1〕の実数値とする。）となる。すなわち、元の結合クロスパワースペクトルは、Φcc（ω）−μ２（ω）が負の場合に復元される。パラメータαを、例えばα＝0.95の重み付け因子とする。αの値が大きいことは、以前の見積もりの重み付けを重くしたことを意味する。Φccの実数部のみが考慮される。音声及びノイズが適切に整合された場合、Φccの虚数部は見積もり誤差を含む。この場合、音声見積もりを、虚数部を零にすることにより改善することもできる。結合音声信号ａ（ｔ）が見積もり誤差を有する場合、虚数部を零にすると、鈍い音響高周波数として可聴な高周波数に対して特に、不所望な音声減衰が生じる。この場合、虚数部を零にする必要がない。この場合ウィーナーフィルタ10が位相シフトのみを付与するので、スペクトル減算が、Φccの実数部及び虚数部の両方で実行される。虚数部の場合、検査中、絶対値が取り出される。実行するに当たり、互いに15cm離間した三つのマイクロホンを用いる。128零周波数を付加した128の連続マイクロホンサンプルの音声セグメントを有する8kHzのサンプル周波数を選定した。スペクトル減算は、０〜600Hzの周波数帯域でΦccの実数部及び虚数部の両方で実行された。重み付け因子αを0.9に選定し、かつ、33個の係数からなるウィーナーフィルタ10を用いた。
図４は、本発明による補正結合クロスパワー値Φcc′（n,ω）を見積もるフローチャートを示す。ブロック40をエントリーブロックとし、ブロック41をμ２（n,ω）に対する更新ブロックとし、ブロック42を検査ブロックとし、ブロック43を検査が真の場合の処理ブロックとし、ブロック44を検査が偽の場合の処理ブロックとし、ブロック45を終了ブロックとする。これら処理は、Φccの実数部及び虚数部に関する関連の周波数ポイントに対して繰り返される。
図５は本発明によるノイズ低減装置50を示し、移動電話通信システム51内のこのノイズ低減システムは上記すべての特徴を具える。この移動電話通信システム51は、それ自体は既知の少なくとも一つの移動無線局52と、少なくとも一つの無線基地局53とを具える。このようなシステムを、既知のGSM（移動通信用広域システム）とする。本例では、ノイズ低減装置50を、その出力部が増大した音声を移動無線局52のマイクロホン入力部に供給する個別の装置とする。
図６は、移動無線局51に使用する移動無線局60を示す。本例では、ノイズ低減装置50（図５）を、自動車用電話機とすることができる移動無線局60と一体にすることができる。ノイズ低減装置50（図５）の出力部を、受信部62も具える移動無線局60の送信部61のマイクロホン入力部に結合する。無線周波数送信信号Tx及び無線周波数受信信号Rxは、双方向送信モードでは、アンテナ63を介して基地局53（図５）で交換される。移動無線局を、本発明で実施されるGSM自動車用電話機とすることができる。ハンドフリーモードでは、受信された信号はラウドスピーカ64に供給される。
互いに離間された各マイクロホンによって特に記録され、加算ノイズによって妨害された複数の音声信号をサンプリングするサンプリング手段と、
前記音声信号を加算する加算手段に入力部を結合するとともに、ノイズ補正結合音声信号を出力部から付与する適応フィルタと、
音声信号の変換サンプルから求められた自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルから、結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを求めるために配置するとともに、音声信号セグメントに基づいて前記結合自動パワースペクトル及び前記結合クロスパワースペクトルから得られる係数を、前記フィルタの係数入力部に供給するために配置された信号処理手段とを具えるノイズ低減システムに関するものである。
また本発明は、ノイズ低減装置及びこのような装置を具える移動無線局に関するものである。
この種のノイズ低減システムは、1988年４月11〜14日にニューヨークで開催されたICASS88,International Conference on Acoustics,Speech,and Signal ProcessingにおけるR.ゼリンスキー（Zelinski）による文献“A microphone array with adaptive post−filtering for noise reduction in reverberant rooms"の2578〜2581頁から既知である。この文献には、結合音声信号中のノイズが低減される音声通信システムが開示されている。先ず、四つのマイクロホンで記録された音声信号が、経路長の差を見積もるためにある時間領域で位相整合され、その後結合信号として適応ウィーナーフィルタに供給される。ウィーナーフィルタは定常処理で信号見積もりを最適化し、かつ、音声は最大20msec間定常状態であるので、16msecの音声セグメントで、ウィーナーフィルタのフィルタ係数が更新される。ウィーナーフィルタのフィルタ係数は、ノイズ性音声信号のサンプルに離散フーリエ変換を行い、フーリエ変換されたサンプルから結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを計算し、これら結合スペクトルを逆フーリエ変換し、かつ、これら自動相関及びクロス相関を結合することにより求める。既知の信号対ノイズ比改善法では、実際には非相関ノイズのみを抑制している。記録された各記録音声信号は非相関であると仮定される。この状況は、例えば、車両中のハンドフリー電話通信の場合のように比較的近接した距離で配置されたマイクロホンの場合は正しくない。15cmの間隔に対して、ゼリンスキー法では、ノイズ源が相関されていないので、800Hzより下のノイズ周波数に対して十分な成果が得られていないことが確認されている。車両には、種々のノイズ源が存在し、例えば、四つのタイヤによって四つの広域スペクトル非相関ノイズ源が生じ、排気管によって数kHzの帯域を有するノイズ源が生じ、また、モータのノイズにより200〜300Hzの基本ノイズピークが発生する。
他のノイズ低減システムが、1991年９月４〜６日にイタリアで開催されたProceedings of the International Digital Signal Processing Conference FlorenceにおいてK.Kroschelにより発表され、1991年にElsevier Science Publishersから刊行された文献“Enhancement of speech signals using microphone arrays"から既知である。この既知の文献には、雑音状態のマイクロホンのアレイから得られる結合音声信号中のノイズを低減させるために、いわゆるゼリンスキー法にいわゆるスペクトル減算法を組み合わせたノイズ低減システムが開示されている。音声信号を結合する前に、記録された音声信号がサンプルされ、フーリエ変換され、かつ、フーリエ領域で位相整合される。遅延補償された信号をすべて組み合わすために、和及び差が周波数領域で形成される。その理由は、正確な位相整合が行われると、和は増大された音声信号を含み、差は同等のノイズ信号を含むからである。このような仮定から開始すると、和及び差を用いる２段階のスペクトル減算法において、音声がノイズを除去しながら増大する。自動車内、より一般的には比較的小さい室内では、信号が容易に反射され得る場合、差がノイズのみを含むという仮定は適用されず、したがって、理論的に予想される場合に比べて改善されない。また、すべての信号部の和及び差が形成されるので、この方法は計算の観点からあまり有効ではない。すなわちこの方法では多くの計算動作を必要とする。さらに、追加の見積もり段階を含む２段階の方法を用いると、追加の見積誤差が発生し、したがって総合音声増大処理が悪化する。また、クローセル（Kroschel）システムでは、フーリエ変換のセグメント寸法に相当する総合的な音声信号の遅延が発生する。このような総合的な遅延は、例えば自動車電話通信システムにおいて非常に不都合である。
本発明の目的は、いわゆるゼリンスキー法の上記不都合及び既知の組合されたゼリンスキー−スペクトル減算システムの不都合を有しない、ゼリンスキーシステムをスペクトル減算に組み合わせたノイズ低減システムを提供することである。
このために、本発明によるノイズ低減システムは、前記信号処理装置により、音声セグメント及び音声休止セグメント中前記結合クロスパワースペクトルを求め、前記ノイズ低減システムにより、音声休止セグメントに対する前記結合クロスパワースペクトルの見積もりを求め、前記信号処理手段により、音声セグメント中求められた結合クロスパワースペクトルから前記見積もりを減算することによって補正結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とするものである。スペクトル減算法では、周波数領域内の信号変数のみを用いているので、いわゆる結合クロスパワースペクトルしたがって見積誤差がより小さくなる。したがって、本発明によるシステムでは音声信号の総合見積もりをより良好に行うことができる。また、信号処理手段の動作が少なくなる。したがって、信号処理手段がこのようなデジタル信号プロセッサによって実現される場合、より廉価なデジタル信号プロセッサを用いることができる。したがって、システムのゼリンスキー部では、非相関ノイズ信号が既に取り消されている。したがって、結合クロスパワースペクトルの見積もりがより正確になり、その結果音声信号の総合見積もりがさらに良好になる。
本発明によるノイズ低減システムの好適例では、前記音声休止セグメントに対する結合クロスパワースペクトルを、音声休止に対して以前に求められた結合クロスパワースペクトル及び現在の結合クロスパワースペクトルからの重み付け平均として見積もる。この場合、音声休止セグメント中の結合クロスパワースペクトルは暗黙的に評価され、暗黙音声休止手段が不要となる。したがって非常に簡単なシステムが達成される。
本発明によるノイズ低減システムの他の例では、前記信号処理手段に音声休止検出信号を供給する音声休止検出手段を設け、これに従って前記結合クロスパワースペクトルを求める。この場合、音声セグメント及び音声休止セグメント中の結合クロスパワースペクトルに対する見積もりを個別に実行することができる。したがって、より良好な音声信号の総合見積もりが得られる。
本発明の実施の態様を、図面を参照して以下説明する。
図１は、本発明によるノイズ低減システムを示す。
図２は、結合クロスパワースペクトルの結合音声信号の相関ノイズの影響を示す。
図３は、単一の周波数に対するクロスパワー関数にノイズ成分の見積もりを結合したものを示す。
図４は、本発明による補正結合クロスパワー値を見積もるフローチャートである。
図５は、移動電話通信システムのノイズ低減装置を示す。
図６は、移動無線システムに使用される移動無線局を示す。
図面中、同一符号を同一部材に使用する。
図１は、結合音声信号ａ（ｔ）中のノイズを低減するノイズ低減システム１を示す。このシステムは、マイクロホン5,6及び７によって記録された音声信号をそれぞれサンプリングするA/Dコンバータの形態のサンプリング手段を具える。このような音声信号を、自動車内のハンドフリー電話器に供給すべき音声信号とすることができる。自動車中のハンドフリー電話通信は、交通安全のためには好適な形態である。ハンドフリー電話通信では、ラウドスピーカ及びマイクロホンを、自動車中の固定位置に配置する。通常の電話通信に比べて、マイクロホンと話者の口との間の距離が増える。その結果、信号対ノイズ比が減少し、ノイズを低減することが必要になってくる。自動車中には（基本周波数のノイズ源や、より広いスペクトルのノイズ源のような）種々のノイズ源が存在する。自動車中ではマイクロホンが互いに近接して配置されているので、総合ノイズスペクトルは、低周波数（例えば800Hzより下）で相関ノイズを呈するとともに、高周波数で非相関ノイズを呈する。本発明を、このような自動車電話通信システム及び同様なノイズ特性を有するシステムに適用することができる。サンプルされた音声信号は、音声信号を位相整合する信号整合制御手段８に供給される。このような整合は、ある時間領域又はある周波数領域で実行することができる。上記クロスケルの文献では、ある周波数領域における整合が開示されている。本発明を最適に動作させるために、半分のサンプルの整合だけ必要とされる。サンプルされた各信号ｓ（ｔ）＋n1（ｔ）、ｓ（ｔ）＋n2（ｔ）及びｓ（ｔ）＋n3（ｔ）は、各位相整合手段8A,8B及び8Cで位相整合された後加算手段９に供給されて、結合音声信号ａ（ｔ）を形成する。位相整合手段8A,8B及び8Cをタップ付遅延線（図示せず）とすることができ、このタップによりマルチプレクサ（図示せず）に給電し、このマルチプレクサは位相整合制御手段８によって制御される。結合音声信号ａ（ｔ）は、それ自体は既知の適応ウィーナーフィルタ10に供給される。ウィーナーフィルタ10の出力部にて、結合音声信号ａ（ｔ）のノイズ補正バージョンａ′（ｔ）を利用することができる。サンプルされた信号は信号処理手段11にも供給される。この信号処理手段11を、本発明を実施するプログラムを記憶する不揮発性メモリ及びプログラム実行中プログラム変数を記憶する揮発性メモリを有するデジタル信号プロセッサとすることができる。不揮発性メモリ及び揮発性メモリを有するデジタル信号プロセッサは既知である。信号処理手段11は、サンプル信号及び位相補正音声信号をフーリエ変換する離散フーリエ変換手段を具える。このようなフーリエ変換手段それ自体は、1986年にマグローヒルから出版されたハンドブック“The Fourier Transform and Its Applications"（R.N.Bracewell著）の356〜362頁及び370〜377頁から既知である。信号処理手段11を、フーリエ変換されたサンプル信号及び位相補正信号から自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルを求めるためにも配置する。本例では、それぞれを自動パワースペクトルΦ11、Φ22及びΦ33並びにクロスパワースペクトルΦ12、Φ23及びΦ31とする三つの音声信号とする。上記Bracewellのハンドブックの381〜384頁には、フーリエ変換からこのようなスペクトルを形成することについて開示されており、フーリエ変換に共役フーリエ変換を乗算することによりパワースペクトルが得られることは既知である。パワースペクトルを、位相を知るのに重要でない場合又は位相が未知の場合に発生させる。これらパワースペクトルを、音声セグメントに対して、例えば１セグメント内に10kHz及び128サンプルを有する12.8msecのセグメントに対して求める。これらセグメントに対して、音声が定常である理想的なものとする。この点について、ウィーナーフィルタ10は、定常処理の信号見積もりに対して最適である。フーリエ変換、位相整合並びに自動及びクロス相関動作を処理ブロック12内で実行し、これにより、パワースペクトルは、各ポイントが周波数を表すポイント上の一次元周波数アレイの形態のDSP（デジタル信号プロセッサ）記憶手段（詳細には図示せず）に記憶される。位相整合制御手段８は処理ブロック12の一部を形成する。本例では、128零サンプルを付加した信号セグメントごとの128サンプルとともに、アレイは、4kHzの周波数範囲に及ぶ128周波数ポイントを具える。自動パワースペクトルΦ11、Φ22及びΦ33を第１加算手段13に供給して、結合自動パワースペクトルΦacを形成し、かつ、クロスパワースペクトルΦ12、Φ23及びΦ31を第２加算手段14に供給して、結合クロスパワースペクトルΦccを形成する。本発明によれば、結合クロスパワースペクトルΦccをスペクトル減算手段16に供給して、以後詳細に説明すべき補正結合クロスパワースペクトルΦcc′を形成する。ゼリンスキー法の場合のように、信号処理手段11は、フィルタ係数を求めて音声セグメント又は音声休止セグメントをウィーナーフィルタ10のフィルタ係数入力部18に供給すべきフィルタ係数算出手段17を具える。このようなフィルタ係数算出手段17を、係数を付与するいわゆるルビンソン帰納法（Levinson recursion method）に従うある時間範囲の結合自動相関関数及び結合クロス相関関数を求める逆離散フーリエ変換手段とすることができる。ルビンソン帰納法は、例えば1987年にAddison Wesleyから出版されたハンドブック“Fast Algorithms for Digital Signal Processing"（R.E.Blahut著）の352〜362頁から既知である。すなわちフィルタ係数を、係数を付与する逆離散フーリエ変換に従うある周波数範囲の結合自動パワースペクトルΦac及び補正結合クロスパワースペクトルΦcc′の除数とすることができる。この場合、フーリエ変換中に記憶された位相情報が考慮される。本発明によるスペクトル減算は、低周波数範囲（例えば800Hzより下）で主に行われるので、スペクトル減算動作は、クロスパワースペクトルアレイ（詳細には図示せず）中の限定された個数のデータポイントに対してのみ、すなわち本例では128データポイントアレイ中最初の24データポイントに対してのみ実行される。したがって、本発明によれば結合ゼリンスキー−スペクトル減算システムを非常に簡単に実現することができる。本発明の第１実施形態によれば、スペクトル減算を、クロスパワースペクトルからのノイズに対する暗黙見積もりに基づいて行われる。本発明による第２実施形態では、音声休止手段19はスペクトル減算手段16に制御信号cltを付与して、音声休止セグメント中相関ノイズ成分の記憶を制御するとともに、記憶されたノイズ成分に基づいてスペクトル減算を制御する。このような音声休止検出手段19それ自体は、例えば、1983年６月にASSPのIEEE会報のVol.ASSP−31にP.de Souzaによって記載された調査文献“A Statistical Approach to the Design of an Adaptive Self−Normalizing Silence Detector"から既知である。本発明は、結合クロスパワースペクトルを求める際に、非相関ノイズは消去するのに対し、相関ノイズは消去しないという認識に基づくものである。したがって、相関ノイズを求めるとともにスペクトル減算を用いることにより、相関ノイズも消去される。本発明により、ゼリンスキー法に関しては６〜7dBの改善を達成することができる。
図２は、結合クロスパワースペクトルΦccに及ぼされる結合音声信号ａ（ｔ）中の相関ノイズの影響を示し、図示するように音声信号見積もりの改善が達成される。結合自動パワースペクトルΦac（ω）及び結合クロスパワースペクトルΦcc（ω）を周波数ωの関数として示す。結合自動パワースペクトルΦac（ω）は|S（ω）|2＋|Nc（ω）|2＋|Nr（ω）|2に等しく、添字‘c'及び‘r'は相関ノイズのパワースペクトル及び非相関ノイズのパワースペクトルをそれぞれ示し、音声及び相関ノイズは位相整合されているものと仮定する。したがって、ゼリンスキー法では、結合クロスパワースペクトルΦccは|S（ω）|2＋|Nc（ω）|2に等しくなる。|Nc（ω）|2の影響を斜線区域で示す。dBで表現する場合、ウィーナーフィルタ10をΦcc（ω）及びΦac（ω）の商として表すことができるので、二つの曲線の相違が、ウィーナーフィルタ10で得ることができる減衰を与える。このように要求されるものは、この商の分子の|S（ω）|2の見積もりである。この見積もりを行うために、スペクトル減算が用いられる。例えば、暗黙の実施例では、分子に対して必要とされる見積もりが与えられるので、|Nc（ω）|2のバイアスμ２（ω）を、非音声動作中見積もりすることができるとともに、これを結合クロスパワースペクトルから減算することができる。相関ノイズは低周波数においてのみ存在するので、補正はこの領域でのみ行われる。減衰と減衰から得られるアーティファクトを良好に折衷するために、平滑化及び重み付けを、μ２（ω）に対する見積もりを得るために用いる。
図３は、ノイズ成分μ２の平滑化見積もりを用いた単一の周波数ωに対する結合クロスパワースペクトルΦccを示す。ここで、整数‘n'を音声セグメントの指標とする。平滑化見積もりを破線で示す。平滑化見積もりには、μ２（n,ω）＝αμ２（ｎ−1,ω）＋（１−α）・Φcc（n,ω）が適用され、μ２（n,ω）＜Φcc（n,ω）の場合、補正結合クロススペクトルΦcc'（n,ω）＝Φcc（n,ω）−μ２（n,ω）となり、それ以外の場合にはΦcc'（n,ω）＝ｋ・Φcc（n,ω）（ｋを間隔〔0,1〕の実数値とする。）となる。すなわち、元の結合クロスパワースペクトルは、Φcc（ω）−μ２（ω）が負の場合に復元される。パラメータαを、例えばα＝0.95の重み付け因子とする。αの値が大きいことは、以前の見積もりの重み付けを重くしたことを意味する。Φccの実数部のみが考慮される。音声及びノイズが適切に整合された場合、Φccの虚数部は見積もり誤差を含む。この場合、音声見積もりを、虚数部を零にすることにより改善することもできる。結合音声信号ａ（ｔ）が見積もり誤差を有する場合、虚数部を零にすると、鈍い音響高周波数として可聴な高周波数に対して特に、不所望な音声減衰が生じる。この場合、虚数部を零にする必要がない。この場合ウィーナーフィルタ10が位相シフトのみを付与するので、スペクトル減算が、Φccの実数部及び虚数部の両方で実行される。虚数部の場合、検査中、絶対値が取り出される。実行するに当たり、互いに15cm離間した三つのマイクロホンを用いる。128零周波数を付加した128の連続マイクロホンサンプルの音声セグメントを有する8kHzのサンプル周波数を選定した。スペクトル減算は、０〜600Hzの周波数帯域でΦccの実数部及び虚数部の両方で実行された。重み付け因子αを0.9に選定し、かつ、33個の係数からなるウィーナーフィルタ10を用いた。
図４は、本発明による補正結合クロスパワー値Φcc′（n,ω）を見積もるフローチャートを示す。ブロック40をエントリーブロックとし、ブロック41をμ２（n,ω）に対する更新ブロックとし、ブロック42を検査ブロックとし、ブロック43を検査が真の場合の処理ブロックとし、ブロック44を検査が偽の場合の処理ブロックとし、ブロック45を終了ブロックとする。これら処理は、Φccの実数部及び虚数部に関する関連の周波数ポイントに対して繰り返される。
図５は本発明によるノイズ低減装置50を示し、移動電話通信システム51内のこのノイズ低減システムは上記すべての特徴を具える。この移動電話通信システム51は、それ自体は既知の少なくとも一つの移動無線局52と、少なくとも一つの無線基地局53とを具える。このようなシステムを、既知のGSM（移動通信用広域システム）とする。本例では、ノイズ低減装置50を、その出力部が増大した音声を移動無線局52のマイクロホン入力部に供給する個別の装置とする。
図６は、移動無線局51に使用する移動無線局60を示す。本例では、ノイズ低減装置50（図５）を、自動車用電話機とすることができる移動無線局60と一体にすることができる。ノイズ低減装置50（図５）の出力部を、受信部62も具える移動無線局60の送信部61のマイクロホン入力部に結合する。無線周波数送信信号Tx及び無線周波数受信信号Rxは、双方向送信モードでは、アンテナ63を介して基地局53（図５）で交換される。移動無線局を、本発明で実施されるGSM自動車用電話機とすることができる。ハンドフリーモードでは、受信された信号はラウドスピーカ64に供給される。
Claims (6)
- 結合音声信号中のノイズを低減するノイズ低減システムであって、
互いに離間された各マイクロホンによって特に記録され、加算ノイズによって妨害された複数の音声信号をサンプリングするサンプリング手段と、
前記音声信号を加算する加算手段に入力部を結合するとともに、ノイズ補正結合音声信号を出力部から付与する適応フィルタと、
音声信号の変換サンプルから求めた自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルから、結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを求めるために配置するとともに、音声信号セグメントに基づいて前記結合自動パワースペクトル及び前記結合クロスパワースペクトルから得られる係数を、前記フィルタの係数入力部に供給するために配置された信号処理手段とを具えるノイズ低減システムにおいて、
前記信号処理装置により、音声セグメント及び音声休止セグメント中前記結合クロスパワースペクトルを求め、前記ノイズ低減システムにより、音声休止セグメントに対する前記結合クロスパワースペクトルの見積もりを求め、前記信号処理手段により、音声セグメント中求めた結合クロスパワースペクトルから前記見積もりを減算することによって補正結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とするノイズ低減システム。 - 前記適応フィルタをウィーナーフィルタとしたことを特徴とする請求の範囲１記載のノイズ低減システム。
- 前記音声休止セグメントに対する結合クロスパワースペクトルを、音声休止に対して以前に求めた結合クロスパワースペクトル及び現在の結合クロスパワースペクトルからの重み付け平均として見積もったことを特徴とする請求の範囲１又は２記載のノイズ低減システム。
- 前記信号処理手段に音声休止検出信号を供給する音声休止検出手段を設け、これに従って前記結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とする請求の範囲１記載のノイズ低減システム。
- 結合音声信号中のノイズを低減するノイズ低減手段を具えるノイズ低減装置であって、このノイズ低減手段が、
互いに離間された各マイクロホンによって特に記録され、加算ノイズによって妨害された複数の音声信号をサンプリングするサンプリング手段と、
前記音声信号を加算する加算手段に入力部を結合するとともに、ノイズ補正結合音声信号を出力部から付与する適応フィルタと、
音声信号のフーリエ変換サンプルから求めた自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルから、結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを求めるように配置するとともに、音声信号セグメントに基づいて前記結合自動パワースペクトル及び前記結合クロスパワースペクトルから得られる係数を、前記フィルタの係数入力部に供給するために配置された信号処理手段とを有するノイズ低減装置において、
前記信号処理装置により、音声セグメント及び音声休止セグメント中前記結合クロスパワースペクトルを求め、前記ノイズ低減手段が、音声休止セグメントに対する前記結合クロスパワースペクトルの見積もりを求め、前記信号処理手段により、音声セグメント中求めた結合クロスパワースペクトルから前記見積もりを減算することによって補正結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とするノイズ低減装置。 - 結合音声信号中のノイズを低減するノイズ低減手段を具える移動無線局であって、このノイズ低減手段が、
互いに離間された各マイクロホンによって特に記録され、加算ノイズによって妨害された複数の音声信号をサンプリングするサンプリング手段と、
前記音声信号を加算する加算手段に入力部を結合するとともに、ノイズ補正結合音声信号を出力部から付与する適応フィルタと、
音声信号の変換サンプルから求めた自動パワースペクトル及びクロスパワースペクトルから、結合自動パワースペクトル及び結合クロスパワースペクトルを求めるように配置するとともに、音声信号セグメントに基づいて前記結合自動パワースペクトル及び前記結合クロスパワースペクトルから得られる係数を、前記フィルタの係数入力部に供給するために配置された信号処理手段とを有する移動無線局において、
前記信号処理装置により、音声セグメント及び音声休止セグメント中前記結合クロスパワースペクトルを求め、前記ノイズ低減手段が、音声休止セグメントに対する前記結合クロスパワースペクトルの見積もりを求め、前記信号処理手段により、音声セグメント中求めた結合クロスパワースペクトルから前記見積もりを減算することによって補正結合クロスパワースペクトルを求めたことを特徴とする移動無線局。
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