JP4210521B2 - 雑音低減法および装置 - Google Patents
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Description
・雑音の多い環境における電話会議またはテレビ会議(専用室内またはマルチメディア・コンピュータからでさえ、等);
・電話:固定電話または携帯電話等の端末器と、伝送ネットワークとの少なくとも一方における処理;
・特に事務所、車両または携帯端末機におけるハンドフリー端末機;
・公共の場所(駅、空港、等)における音を拾うこと;
・車両内で両手を使用せずに音を拾うこと;
・騒がしい環境内で音声を確実に認識すること;
・映画およびメディア(たとえば、スポーツ報道または演奏会のための、ラジオ、テレビジョン、等)のために音響を拾うこと;
を非限定的に含めた、オーディオ信号(音声または音楽)処理の分野である。
・X(k,f):解析される信号x(n)のk番目のフレーム(kはフレーム指標)のフーリェ変換(fは周波数指標);
・S(k,f):所望の信号s(n)のk番目のフレームのフーリェ変換;
・
・γuu(f):信号u(n)のパワースペクトル密度(PSD)である。
・有声検出(VAD);
・無声期間中の雑音のパワースペクトル密度(PSD)の推定;
・雑音のスペクトル成分を抑制するための規則を基にして推定された短時間スペクトル減衰の適用;
・処理された信号のOLS型またはOLA型技術を基にした合成。
・雑音と有用な信号とは統計的に相関していない;
・有用な雑音は断続的である(雑音を推定できる期間であるような沈黙期間の存在);
・人の耳は信号の位相を感知しない(D.L.Wang、J.S.Lim、「音声強調における位相の非重要性(The unimportance of phase in speech enhancement)」、IEEE Trans. on ASSP、30巻、4号、679〜681、1982、参照)。
・パワースペクトル差し引き(J.S.Lim、A.V.Oppenheimによる上記文献参照)。これに対しては雑音低減フィルタの伝達関数H(k,f)は
・振幅スペクトル差し引き(S.F.Boll、「スペクトル差し引きを用いる音声の雑音抑制(Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction)」、IEEE Trans. on Audio,Speech and Signal Processing、27巻、2号、113〜120ページ、1979年4月、参照)。それに対しては伝達関数H(k,f)は
・ウィーナーフィルタの直接適用(J.S.Lim、A.V.Oppenheimにより上記文献参照)。これに対しては雑音低減フィルタの伝達関数H(k, f)は
・短時間推定の平均化(S.F.Bollによる前記論文参照);
・雑音電力スペクトルの過大推定(M.Berouti他、「雑音に埋もれている音声の増強(Enhanncement of speech corrupted by acoustic noise)」、Int. Conf. on Speech,Signal Processing、208〜211ページ、1979、およびP.Lockwood、J.Boudy、「非直線スペクトル除去器による実験、隠されたマルコフモデルおよび車両における強固な音声認識(Experiments with a non‐linear spectral subtractor,hidden Markov models and the projection for robust speech recognition in cars)」、Proc. of EUSIPCO’91、79〜82ページ、1991、参照);
・最低雑音スペクトル密度のトラッキング(R.Martin、「最小統計を基にしたスペクトル除去(Spectaral subtraction based on minimum statistics)」、in Signal Processing VII:Theories and Applications,EUSIPCO’94、1182〜1185ページ、1994、9月、参照);
音声信号と付加雑音との統計モデルを基にした新規な抑制規則についての多くの研究も行われてきた。それらの研究によって新規な「ソフト決定」アルゴリズムが導入されるようになった。その理由は、従来の方法と比較してそれらのアルゴリズムが自由度を余分に有しているからである(R.J.MacAulay、M.L.Malpass、「ソフト決定雑音抑制フィルタを用いる音声強調(Speech enhancement using a soft‐decision noise suppression filter)」、IEEE trans. on Audio,Speech and Signal Processing、28巻、2号、138〜145ページ、1980、4月、Y.Ephraim、D.Malah、「最適非直線スペクトル振幅推定を用いる音声強調(Speech enhandement using optimal non‐linear spectral amplitude estimation)、Int.Conf.on Speech,Signal Processing、1118〜1121ページ、1983、Y.Ephraim、D.Malah、「最小平均二乗誤差短時間スペクトル振幅推定値を用いる音声強調(Speech enhandement using a minimum mean square error short‐time spectral amplitude estimator)、IEEE trans. on ASSP、32巻、6号、1109〜1121ページ、1984、参照)。
・短時間スペクトル減衰の計算は各スペクトル成分における雑音レベルの推定に依存し、各等式は量
・それらの技術はブロックごとの処理を基にしており(連続するブロックの間で重なり合う可能性がある)、その処理は、雑音低減装置の入力端子に存在する、所与のフレームの全ての標本を単一のスペクトル減衰で濾波することにある。この特性は、フィルタがスペクトル領域内で乗算を適用されるという事実にある。これは、たとえば、ある語の始まりまたは終わりの場合、あるいは有声/無声が混じったフレームの場合でさえ、現在のフレームに存在する信号が第2種の静止仮定を満たさない場合に特に制限する。
・スペクトル領域内で行われる乗算は実際には周期的なくりこみ演算に相当する。実際には、歪みを避けるために、試みられる操作は線形くりこみである。それはある数の零標本を各入力フレームに加えること(零パッディングと呼ばれる技術)と、雑音低減フィルタのインパルス応答の時間領域サポートを制限することを目的とした付加処理を実行することとを要する。そのために、時間領域くりこみ制約はスペクトル変換の次数を、したがって、雑音低減処理の数学的な複雑さを、必然的に増加する。雑音低減フィルタのインパルス応答の時間領域サポートを制限するために最も用いられる技術は時間領域内に制約を導入することにある。それは(i)フィルタの伝達関数H(k,f)についての知識を基にしてインパルス応答h(k,n)を得るために第1の「逆」スペクトル変換と、(ii)このインパルス応答の点の数を制限すること、これによって切り詰められた時間領域フィルタh′(k,f)になる、その後で、(iii)変更された伝達関数H′(k,f)を得るために切り詰められたインパルス応答h′(k,n)を基にして第2の「直接」スペクトル変換とを要する。
・実際には、スペクトル変換演算を行う前に、各解析フレームには解析ウィンドウw(n)が乗ぜられる。雑音低減フィルタが全通過型(すなわち、
‐周波数領域へ変換することにより入力信号のスペクトラムを計算することと、
‐周波数依存雑音レベル推定値を得ることと、
‐そのフレームに対する第1の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第1の雑音低減フィルタの伝達関数を、第1の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐入力信号のスペクトラムと第1の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、そのフレームに対する第2の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第2の雑音低減フィルタの伝達関数を、第2の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐雑音が低減された信号を生ずるために、フレーム濾波操作で第2の雑音低減フィルタの伝達関数を使用することと、
をフレームの少なくともいくつかに対して備える、入力信号の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法を提供するものである。
‐第2の雑音低減フィルタの伝達関数を時間領域へ変換して第1のインパルス応答を得るステップと、
‐第1のインパルス応答を、時間領域への変換の点の数より十分少ない(通常は少なくとも5分の1)標本数に対応する打ち切り長さに打ち切るステップと、
を備えている。
この実施例は会話による通信、特に低ビット速度の音声符号器の前処理に、適用するのに適する。
xw(k,n)=0 L≦n≦LFFTに対して (19)
この実施例で用いられるボイス活動は、信号における短期間/長期間エネルギー比較を基にする従来の方法である。雑音パワースペクトル密度γbb(k,f)の推定は、信頼できる推定と雑音統計量の時間領域変動のトラッキングとの間の妥協を確保するために十分であるとみなされる、128msの時定数に対応する、α(kb)=0.8553である式(10)に従って、指数的平滑化により更新される。
x(i)(k,n)=x(k,n)
(i−1).L/N≦n≦i.L/Nに対して (22)
のサイズL/4=40個の標本の連続抽出により得られている。
この実施例の装置は高性能の音声認識(騒がしい環境内での)への応用に適している。
F(y,z)=y/(y+z) (26)
である。
Claims (18)
- 入力信号(x(n))の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法であって、下記のステップ、
‐周波数領域へ変換することにより入力信号(x(n))のスペクトラム(X(k,f))を計算することと、
‐前記スペクトラムから、周波数依存雑音レベル推定値を得ることと、
‐前記スペクトラムと前記周波数依存雑音レベル推定値とから、そのフレームに対する第1の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第1の雑音低減フィルタの伝達関数
‐入力信号のスペクトラムと第1の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、そのフレームに対する第2の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第2の雑音低減フィルタの伝達関数
‐雑音が低減された信号を生ずるために、フレームを濾波する操作で第2の雑音低減フィルタの伝達関数を使用することと、
をフレームの少なくともいくつかに対して備える、入力信号(x(n))の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法。 - スペクトラム(X(k,f))の計算が、入力信号フレームをウィンドウ化関数(w(n))により重み付けすることと、重み付けられたフレームを周波数領域へ変換することとを備え、フレームのより近い半分に対してフレームのより近くない半分よりも強い重み付けを行うように、ウィンドウ化関数は非対称である請求項1に記載の方法。
- 入力信号(x(n))がオーディオ信号である請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の方法。
- ‐周波数領域への変換により入力信号のフレームのスペクトラム(X(k,f))を計算する手段(1〜3)と、
‐前記スペクトラムから、周波数依存雑音レベル推定値を得る手段(5)と、
‐前記スペクトラムと前記周波数依存雑音レベル推定値とから、そのフレームに対する第1の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算する手段(11)と、
‐第1の雑音低減フィルタの伝達関数
‐入力信号のスペクトラムと第1の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、フレームに対する第2の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算する手段(14〜15)と、
‐第2の雑音低減フィルタの伝達関数
‐雑音が低減されている信号を生ずるためにフレームを第2の雑音低減フィルタの伝達関数により濾波する手段(7〜9)と、
を備える入力信号(x(n))中の雑音を低減する装置。 - スペクトラム計算手段が、入力信号フレームをウィンドウ化関数(w(n))により重み付けする手段(2)と、重み付けられたフレームを周波数領域へ変換する手段(3)とを備え、フレームのより近い半分に対してフレームのより近くない半分よりも強い重み付けを行うように、ウィンドウ化関数は非対称である請求項10に記載の装置。
- 現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答を決定する手段が、打ち切られている第1のインパルス応答に、前記打ち切り長さに対応する標本の数で、ウィンドウ化関数(wfilt(n))により重み付けする手段(8)を備えている請求項13に記載の装置。
- 入力信号(x(n))がオーディオ信号である請求項10から請求項17のいずれか1項に記載の装置。
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