JP4395772B2

JP4395772B2 - ノイズ除去方法及び装置

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Publication number: JP4395772B2
Application number: JP2005177567A
Authority: JP
Inventors: 昭彦杉山
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2005-06-17
Filing date: 2005-06-17
Publication date: 2010-01-13
Anticipated expiration: 2021-11-05
Also published as: JP2005321821A

Description

本発明は、ノイズ除去方法及び装置に関し、より詳しくは、所望の音声信号に重畳されているノイズを除去するノイズ除去方法及び装置に関する。

ノイズ除去装置（ノイズ・サプレッサ）は、所望の音声信号に重畳されている雑音（ノイズ）を除去するものであり、時間領域から周波数領域に変換した入力信号を用いてノイズ成分のパワースペクトルを推定し、この推定パワースペクトルを入力信号から差し引くことにより、所望の音声信号に混在するノイズを抑圧するように動作する。ノイズ成分のパワースペクトルを、音声の無音区間を検出して更新することにより、非定常なノイズの抑圧にも適用することができる。
ノイズ除去装置としては、例えば非特許文献１に記載されている方式がある。これは、最小平均２乗誤差短時間スペクトル振幅法として知られている。図４８に、非特許文献１に記載されたノイズ除去装置の構成を示す。

入力端子１１には、劣化音声信号（所望音声信号とノイズの混在する信号）が、時間領域サンプル値系列として供給される。劣化音声信号サンプルは、フレーム分割部１に供給され、Ｋ/２サンプル毎のフレームに分割される。ここに、Ｋは２以上の偶数とする。
フレームに分割された劣化音声信号サンプルは、窓がけ処理部２に供給され、窓関数ｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｙ_n(ｔ）（ｔ＝０，１，....，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけされた信号ｙ_n(ｔ）バーは、式（１）で与えられる。

また、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけすることも広く行なわれている。オーバラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、ｔ＝０，１，....，Ｋ／２−１に対して、式（２）で得られるｙ_n(ｔ）バー（ｔ＝０，１，....，Ｋ／２−１）が、窓がけ処理部２の出力となる。

実数信号に対しては、左右対称窓関数が用いられる。また、窓関数は、後述する抑圧係数を１に設定したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計される。これは、ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ＋Ｋ／２）＝１となることを意味する。
以後、連続する２フレームの５０％をオーバラップして窓がけする場合を例として説明を続ける。窓関数ｗ（ｔ）としては、例えば式（３）に示すハニング窓を用いることができる。

窓がけされた出力ｙ_n(ｔ）バーは、フーリエ変換部３に供給され、周波数領域の劣化音声スペクトル（周波数領域信号）Ｙ_n(ｋ）に変換される。劣化音声スペクトルＹ_n(ｋ）は位相と振幅に分離され、劣化音声位相スペクトルのａｒｇＹ_n(ｋ）は逆フーリエ変換部９に、劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜は音声検出部４、多重乗算部１６及び多重乗算部１７に供給される。

音声検出部４は、劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜に基づいて音声の有無を検出し、その結果によって定められる音声検出フラグを推定雑音計算部５１に伝達する。多重乗算部１７は、供給された劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜を周波数別に２乗し、劣化音声パワースペクトルとして推定雑音計算部５１と周波数別ＳＮＲ（信号対雑音比）計算部６に伝達する。推定雑音計算部５１は、音声検出フラグ、劣化音声パワースペクトル、及びカウンタ１３から供給されるカウント値を用いて、上記劣化音声振幅スペクトルに含まれる雑音（第２の雑音）のパワースペクトルを推定し、推定雑音パワースペクトルとして周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達する。周波数別ＳＮＲ計算部６は、入力された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて周波数別に除算し、後天的ＳＮＲ（a posteriori SNR）として推定先天的ＳＮＲ計算部７と雑音抑圧係数生成部８に供給する。後天的ＳＮＲは雑音を含む強調前音声と雑音の比の推定値である。

推定先天的ＳＮＲ計算部７は、入力された後天的ＳＮＲ、及び後述する雑音抑圧係数生成部８から供給された抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーを用いて、真の音声対雑音比を示す先天的ＳＮＲ（a priori SNR）を推定し、推定先天的ＳＮＲとして雑音抑圧係数生成部８に帰還させる。雑音抑圧係数生成部８は、入力として供給された後天的ＳＮＲと推定先天的ＳＮＲを用いて雑音抑圧係数を生成し、抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーとして推定先天的ＳＮＲ計算部７に帰還すると同時に多重乗算部１６に伝達する。
多重乗算部１６は、フーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜を、雑音抑圧係数生成部８から供給された抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーで重みづけすることによって強調音声振幅スペクトル｜Ｘ_n(ｋ）｜バーを求め、逆フーリエ変換部９に伝達する。｜Ｘ_n(ｋ）｜バーは、式（４）で与えられる。

逆フーリエ変換部９は、多重乗算部１６から供給された強調音声振幅スペクトル｜Ｘ_n(ｋ）｜バーとフーリエ変換部３から供給された劣化音声位相スペクトルａｒｇＹ_n(ｋ）を乗算して、強調音声スペクトルＸ_n(ｋ）バーを求める。すなわち、式（５）を実行する。

そして、得られた強調音声スペクトルＸ_n(ｋ）バーに逆フーリエ変換を施し、１フレームがＫサンプルから構成される時間領域サンプル値系列（時間領域信号）ｘ_n(ｔ）バー（ｔ＝０，１，....，Ｋ−１）として、フレーム合成部１０に伝達する。フレーム合成部１０は、ｘ_n(ｔ）バーの隣接する２フレームからＫ／２サンプルずつを取り出して重ね合わせ、（６）式によって強調音声ｘ_n(ｔ）ハット（ｔ＝０，１，....，Ｋ／２−１）を得る。得られた強調音声ｘ_n(ｔ）ハットが、フレーム合成部１０の出力として、出力端子１２に伝達される。

次に、図４８に示したノイズ除去装置の各部の構成及び動作について、さらに説明する。
音声検出部の実現方法について、非特許文献１は詳細に開示していない。しかし、音声検出部の実現例としては非特許文献２が知られているので、以降、非特許文献２に示されたものを従来の方法として説明する。
図４９は、図４８における音声検出部４の構成を示すブロック図である。音声検出部４は、閾値記憶部４０１、比較部４０２、乗算器４０４、対数計算部４０５、パワー計算部４０６、重みつき加算部４０７、重み記憶部４０８、論理否定回路４０９を有する。

図４８におけるフーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅スペクトルは、パワー計算部４０６に供給される。パワー計算部４０６は、劣化音声振幅スペクトルのパワー｜Ｙ_n(ｋ）｜² のｋ＝０からＫ−１に対する総和を計算して、対数計算部４０５に伝達する。対数計算部４０５は、入力された劣化音声スペクトルパワー｜Ｙ_n(ｋ）｜² の対数を求め、乗算器４０４に伝達する。乗算器４０４は、供給された対数値を定数倍（例えば１０倍）して劣化音声パワーＱ_n を求め、比較部４０２及び重みつき加算部４０７に供給する。すなわち、第ｎフレームの劣化音声パワーＱ_n は、式（７）で与えられる。

なお、非特許文献２に開示された音声検出部は、時間領域サンプルであるｙ_n(ｔ）バーを用いて、式（８）に従ってＱ_nを求めている。

しかし、例えば非特許文献３にあるように、式（８）と式（７）が等価であることは、パーセバル（Parseval）の等式として知られている。

比較部４０２には、閾値記憶部４０１から、閾値ＴＨ_nが供給されている。比較部４０２は、乗算器４０４の出力Ｑ_nと閾値ＴＨ_nを比較し、ＴＨ_n＞Ｑ_nのときは有音を表す“１”を、ＴＨ_n≦Ｑ_nのときは無音を表す“０”を出力する。比較部４０２の出力は、音声検出部４の出力である音声検出フラグとして外部に供給されると同時に、否定演算回路４０９に供給される。否定演算回路４０９の出力は、重みつき加算部制御信号９０５として重みつき加算部４０７に供給される。重みつき加算部４０７には、また、閾値記憶部４０１から閾値（ＴＨ_n-1）９０２と、重み記憶部４０８から重み９０３が供給される。

重みつき加算部４０７は、閾値記憶部４０１から供給される閾値（ＴＨ_n-1）９０２を、重みつき加算部制御信号９０５に基づいて選択的に更新する。更新閾値ＴＨ_nは、閾値（ＴＨ_n-1）９０２と劣化音声パワー（Ｑ_n）９０１を、重み記憶部４０８から供給される重み９０３を用いて重みつき加算することによって求められる。更新閾値ＴＨ_nの計算は、論理否定回路４０９の出力である重みつき加算部制御信号９０５が“１”に等しいときだけ行なわれる。すなわち、無音のときだけ、閾値ＴＨ_n-1がＴＨ_nに更新される。更新によって得られた更新閾値ＴＨ_nは、更新閾値９０４として閾値記憶部４０１に帰還される。

図５０は、図４９に示した音声検出部４に含まれるパワー計算部４０６の構成を示すブロック図である。パワー計算部４０６は、分離部４０６１、Ｋ個の乗算器４０６２₀ 〜４０６２_K-1 、加算器４０６３を有する。多重化された状態で図４８におけるフーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜は、分離部４０６１において周波数別のＫサンプルに分離され、それぞれ乗算器４０６２₀ 〜４０６２_K-1 に供給される。乗算器４０６２₀ 〜４０６２_K-1 は、それぞれ入力された信号を２乗し、加算器４０６３に伝達する。加算器４０６３は、入力された信号の総和を求めて出力する。

図５１は、図４９に示した音声検出部４に含まれる重みつき加算部４０７の構成を示すブロック図である。重みつき加算部４０７は、乗算器４０７１，４０７３、定数乗算器４０７５、加算器４０７２，４０７４を有する。図４９における乗算器４０４から劣化音声パワー（Ｑ_n）９０１が、図４９における閾値記憶部４０１から閾値（ＴＨ_n-1）９０２が、図４９における重み記憶部４０８から重み９０３が、図４９における論理否定回路４０９から重みつき加算部制御信号９０５が、それぞれ入力として供給される。

値βを有する重み９０３は、定数乗算器４０７５と乗算器４０７３に伝達される。定数乗算器４０７５は入力信号を−１倍して得られた−βを、加算器４０７４の一方の入力として供給する。加算器４０７４の他方の入力としては１が供給されており、加算器４０７４の出力は両者の和である１−βとなる。１−βは乗算器４０７１の一方の入力として供給されて、他方の入力である劣化音声パワー（Ｑ_n）９０１と乗算され、積である（１−β）Ｑ_nが加算器４０７２に伝達される。

一方、乗算器４０７３では、重み９０３として供給されたβと閾値（ＴＨ_n-1）９０２が乗算され、積であるβＴＨ_n-1が加算器４０７２に伝達される。加算器４０７２は、βＴＨ_n-1と（１−β）Ｑ_nの和を、更新閾値（ＴＨ_n）９０４として出力する。
更新閾値ＴＨ_nの計算は、重みつき加算部制御信号９０５が“１”に等しいときだけ行なわれる。すなわち、重みつき加算部４０７の機能は、無音のときに、閾値ＴＨ_{n -1}を更新してＴＨ_nを求めることであり、式（９）によって表すことができる。

図４８における多重乗算部１７について説明する。図５２は、多重乗算部１７の構成を示すブロック図である。多重乗算部１７は、Ｋ個の乗算器１７０１₀ 〜１７０１_K-1 、分離部１７０２，１７０３、多重化部１７０４を有する。多重化された状態で図４８におけるフーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅スペクトルは、分離部１７０２及び１７０３において周波数別のＫサンプルに分離され、それぞれ乗算器１７０１₀ 〜１７０１_K-1 に供給される。乗算器１７０１₀ 〜１７０１_K-1 は、それぞれ入力された信号を２乗し、多重化部１７０４に伝達する。多重化部１７０４は、入力された信号を多重化し、劣化音声パワースペクトルとして出力する。

図４８における推定雑音計算部５１について説明する。図５３は、推定雑音計算部５１の構成を示すブロック図である。推定雑音計算部５１は、分離部５０２、多重化部５０３、Ｋ個の周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４_K-1 を有する。図４８における音声検出部４から供給された音声検出フラグと図４８におけるカウンタ１３から供給されたカウント値は、周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４_K-1 に伝達される。図４８における多重乗算部１７から供給された劣化音声パワースペクトルは、分離部５０２に伝達される。

分離部５０２は、多重化された状態で供給された劣化音声パワースペクトルをＫ個の周波数に対応した成分に分離して、それぞれ周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４_K-1 に伝達する。周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４_K-1 は、分離部５０２から供給された劣化音声パワースペクトルを用いて雑音パワースペクトルを計算し、多重化部５０３に伝達する。雑音パワースペクトルの計算は、カウント値と音声検出フラグの値によって制御され、予め定めた条件が満足されるときだけ実行される。多重化部５０３は、供給されたＫ個の雑音パワースペクトル値を多重化して、推定雑音パワースペクトルとして出力する。

図５４は、図５３に示した推定雑音計算部５１に含まれる周波数別推定雑音計算部５１４の構成を示すブロック図である。非特許文献２で開示された雑音推定は、無音区間において雑音推定値を更新するものであり、雑音推定値として巡回型フィルタによる平均化を施した推定雑音の瞬時値を用いている。一方、非特許文献４に開示された雑音推定では、推定雑音の瞬時値を平均化して用いると記述されている。これは、巡回型の代わりにトランスバーサル型フィルタ（シフトレジスタを用いた構成）を用いた平均化の実現を示唆している。どちらの実現も機能は等しいので、ここでは非特許文献４に開示された方法について説明する。

周波数別推定雑音計算部５１４は、更新判定部５２１、レジスタ長記憶部５９４１、スイッチ５０４４、シフトレジスタ５０４５、加算器５０４６、最小値選択部５０４７、除算部５０４８、カウンタ５０４９を有する。
スイッチ５０４４には、図５３における分離部５０２から、周波数別劣化音声パワースペクトルが供給されている。スイッチ５０４４が回路を閉じたときに、周波数別劣化音声パワースペクトルは、シフトレジスタ５０４５に伝達される。シフトレジスタ５０４５は、更新判定部５２１から供給される制御信号に応じて、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。シフトレジスタ長は、後述するレジスタ長記憶部５９４１に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ５０４５の全レジスタ出力は、加算器５０４６に供給される。加算器５０４６は、供給された全レジスタ出力を加算して、加算結果を除算部５０４８に伝達する。

一方、更新判定部５２１には、カウント値と音声検出フラグが供給されている。更新判定部５２１は、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に“１”を、到達した後は音声検出フラグが“０”である（無音の）ときに“１”を、それ以外のときに“０”を出力し、制御信号としてカウンタ５０４９、スイッチ５０４４、及びシフトレジスタ５０４５に伝達する。スイッチ５０４４は、更新判定部５２１から供給された制御信号が“１”のときに回路を閉じ、“０”のときに開く。カウンタ５０４９は、更新判定部５２１から供給された制御信号が“１”のときにカウント値を増加し、“０”のときには変更しない。シフトレジスタ５０４５は、更新判定部５２１から供給された信号が“１”のときにスイッチ５０４４から供給される信号サンプルを１サンプル取り込むと同時に、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。

最小値選択部５０４７には、カウンタ５０４９の出力とレジスタ長記憶部５９４１の出力が供給されている。最小値選択部５０４７は、供給されたカウント値とレジスタ長のうち、小さい方を選択して、除算部５０４８に伝達する。除算部５０４８は、加算器５０４６から供給された周波数別劣化音声パワースペクトルの加算値をカウント値又はレジスタ長の小さい方の値で除算し、商を周波数別推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）として出力する。Ｂ_n(ｋ）（ｎ＝０，１，....，Ｎ−１）をシフトレジスタ５０４５に保存されている劣化音声パワースペクトルのサンプル値とすると、λ_n(ｋ）は式（１０）で与えられる。

ただし、Ｎはカウント値とレジスタ長のうち、小さい方の値である。カウント値はゼロから始まって単調に増加するので、最初はカウント値で除算が行なわれ、後にはレジスタ長で除算が行なわれる。一方、実際に値が記憶されているレジスタの数は、カウント値がレジスタ長より小さいときはカウント値に等しく、カウント値がレジスタ長より大きくなると、レジスタ長と等しくなる。したがって、加算器５０４６から供給された周波数別劣化音声パワースペクトルの加算値を、実際に値が記憶されているレジスタの数で除算することになる。カウント値がレジスタ長より大きいときは、シフトレジスタ５０４５に格納された値の平均値を求めることになる。この演算結果が周波数別推定雑音パワースペクトルとなる。

図５５は、図５４に示した周波数別推定雑音計算部５１４に含まれる更新判定部５２１の構成を示すブロック図である。更新判定部５２１は、論理否定回路５２０２、比較部５２０３、閾値記憶部５２０４、論理和計算部５２１１を有する。
図４８におけるカウンタ１３から供給されるカウント値は、比較部５２０３に伝達される。閾値記憶部５２０４の出力である閾値も、比較部５２０３に伝達される。比較部５２０３は、供給されたカウント値と閾値を比較し、カウント値が閾値より小さいときに“１”を、カウント値が閾値より大きいときに“０”を、論理和計算部５２１１に伝達する。

一方、供給された音声検出フラグは論理否定回路５２０２に伝達される。論理否定回路５２０２は、入力された信号の論理否定値を求め、論理和計算部５２１１に伝達する。すなわち、音声検出フラグが“１”である有音部では“０”を、音声検出フラグが“０”である無音部では“１”を、論理和計算部５２１１に伝達することになる。
その結果、論理和計算部５２１１の出力は、音声検出フラグが“０”である無音部のとき、又はカウント値が閾値より小さいときに“１”となって、図５４におけるスイッチ５０４４を閉じ、カウンタ５０４９をカウントアップさせる。

図４８における周波数別ＳＮＲ計算部６について説明する。図５６は、周波数別ＳＮＲ計算部６の構成を示すブロック図である。周波数別ＳＮＲ計算部６は、Ｋ個の除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 、分離部６０２，６０３、多重化部６０４を有する。図４８における多重乗算部１７から供給される劣化音声パワースペクトルは、分離部６０２に伝達される。図４８における推定雑音計算部５１から供給される推定雑音パワースペクトルは、分離部６０３に伝達される。劣化音声パワースペクトルは分離部６０２において、推定雑音パワースペクトルは分離部６０３において、それぞれ周波数成分に対応したＫサンプルに分離され、それぞれ除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 に供給される。除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 では、式（１１）に従って、供給された劣化音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜²を推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）で除算して周波数別ＳＮＲγ_n(ｋ）を求め、多重化部６０４に伝達する。多重化部６０４は、伝達されたＫ個の周波数別ＳＮＲγ_n(ｋ）を多重化して、後天的ＳＮＲとして出力する。

図４８における推定先天的ＳＮＲ計算部７について説明する。図５７は、推定先天的ＳＮＲ計算部７の構成を示すブロック図である。推定先天的ＳＮＲ計算部７は、多重値域限定処理部７０１、後天的ＳＮＲ記憶部７０２、抑圧係数記憶部７０３、多重乗算部７０４，７０５、重み記憶部７０６、多重重みつき加算部７０７、加算器７０８を有する。
図４８における周波数別ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）（ｋ＝０，１，....，Ｋ−１）は、加算器７０８の一方の端子と、後天的ＳＮＲ記憶部７０２に伝達される。後天的ＳＮＲ記憶部７０２は、第ｎフレームにおける後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）を記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける後天的ＳＮＲγ_n-1(ｋ）を多重乗算部７０５に伝達する。

図４８における雑音抑圧係数生成部８から供給される抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バー（ｋ＝０，１，....，Ｋ−１）は、抑圧係数記憶部７０３に伝達される。抑圧係数記憶部７０３は、第ｎフレームにおける抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーを記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける抑圧係数Ｇ_n-1(ｋ）バーを多重乗算部７０４に伝達する。多重乗算部７０４は、供給されたＧ_n-1(ｋ）バーを２乗してＧ² _n-1（ｋ）バーを求め、多重乗算部７０５に伝達する。多重乗算部７０５は、Ｇ² _n-1（ｋ）バーとγ_n-1(ｋ）をｋ＝０，１，....，Ｋ−１に対して乗算してＧ² _n-1（ｋ）バーγ_n-1(ｋ）を求め、その結果を多重重みつき加算部７０７に過去の推定ＳＮＲ９２２として伝達する。多重乗算部７０４及び７０５の構成は、既に図５２を用いて説明した多重乗算部１７に等しいので、詳細な説明は省略する。

加算器７０８の他方の端子には−１が供給されており、加算結果γ_n(ｋ）−１が多重値域限定処理部７０１に伝達される。多重値域限定処理部７０１は、加算器７０８から供給された加算結果γ_n(ｋ）−１に値域限定演算子Ｐ［・］による演算を施し、その結果であるＰ［γ_n(ｋ）−１］を多重重みつき加算部７０７に瞬時推定ＳＮＲ９２１として伝達する。ただし、Ｐ［ｘ］は式（１２）で定められる。

多重重みつき加算部７０７には、また、重み記憶部７０６から重み９２３が供給されている。多重重みつき加算部７０７は、これらの供給された瞬時推定ＳＮＲ９２１、過去の推定ＳＮＲ９２２、重み９２３を用いて推定先天的ＳＮＲ９２４を求める。重み９２３をαとし、ξ_n(ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲとすると、ξ_n(ｋ）ハットは、式（１３）によって計算される。ここに、右辺第１項の初期値（ｎ＝０）を、γ_-1（ｋ）Ｇ² _-1(ｋ）バー＝１とする。

図５８は、図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部７に含まれる多重値域限定処理部７０１の構成を示すブロック図である。多重値域限定処理部７０１は、定数記憶部７０１１、Ｋ個の最大値選択部７０１２₀ 〜７０１２_K-1 、分離部７０１３、多重化部７０１４を有する。分離部７０１３には、図５７における加算器７０８から、γ_n(ｋ）−１が供給される。分離部７０１３は、供給されたγ_n(ｋ）−１をＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ最大値選択部７０１２₀ 〜７０１２_K-1 の一方の入力に供給する。最大値選択部７０１２₀〜７０１２_K-1の他方の入力には、定数記憶部７０１１からゼロが供給されている。最大値選択部７０１２₀ 〜７０１２_K-1 は、γ_n(ｋ）−１をゼロと比較し、大きい方の値を多重化部７０１４へ伝達する。この最大値選択演算は、式（１２）を実行することに相当する。多重化部７０１４は、これらの値を多重化して出力する。

図５９は、図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部７に含まれる多重重みつき加算部７０７の構成を示すブロック図である。多重重みつき加算部７０７は、Ｋ個の重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 、分離部７０７２，７０７４、多重化部７０７５を有する。

分離部７０７２には、図５７における多重値域限定処理部７０１から、Ｐ［γ_n(ｋ）−１］が瞬時推定ＳＮＲ９２１として供給される。分離部７０７２は、Ｐ［γ_n(ｋ）−１］をＫ個の周波数別成分に分離し、周波数別瞬時推定ＳＮＲ９２１₀ 〜９２１_K-1 として、それぞれ重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 に伝達する。分離部７０７４には、図５７における多重乗算部７０５から、Ｇ² _n-1（ｋ）バーγ_n-1(ｋ）が過去の推定ＳＮＲ９２２として供給される。分離部７０７４は、Ｇ² _n-1（ｋ）バーγ_n-1(ｋ）をＫ個の周波数別成分に分離し、過去の周波数別推定ＳＮＲ９２２₀ 〜９２２_K-1 として、それぞれ重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 に伝達する。一方、重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 には、重み９２３も供給される。重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 は、式（１３）によって表される重みつき加算を実行し、周波数別推定先天的ＳＮＲ９２４₀ 〜９２４_K-1 を多重化部７０７５に伝達する。多重化部７０７５は、周波数別推定先天的ＳＮＲ９２４₀ 〜９２４_K-1 を多重化し、推定先天的ＳＮＲ９２４として出力する。
重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 の構成と動作は、既に図５１を用いて説明した重みつき加算部４０７と等しいので、詳細な説明は省略する。但し、重みつき加算の計算は常に行なわれる。

図４８における雑音抑圧係数生成部８について説明する。図６０は、雑音抑圧係数生成部８の構成を示すブロック図である。雑音抑圧係数生成部８は、Ｋ個の抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 、分離部８０２，８０３、多重化部８０４を有する。分離部８０２には、図４８における周波数別ＳＮＲ計算部６から後天的ＳＮＲが供給される。分離部８０２は、供給された後天的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 に伝達する。分離部８０３には、図４８における推定先天的ＳＮＲ計算部７から推定先天的ＳＮＲが供給される。分離部８０３は、供給された推定先天的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 に伝達する。抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 は、供給された後天的ＳＮＲと推定先天的ＳＮＲに対応した抑圧係数を検索し、検索結果を多重化部８０４に伝達する。多重化部８０４は、供給された抑圧係数を多重化して出力する。

図６１は、図６０に示した雑音抑圧係数生成部８に含まれる抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 の構成を示すブロック図である。抑圧係数検索部８０１は、抑圧係数テーブル８０１１、アドレス変換部８０１２，８０１３を有する。アドレス変換部８０１２には、図６０における分離部８０２から、周波数別後天的ＳＮＲが供給される。アドレス変換部８０１２は、供給された周波数別後天的ＳＮＲを対応したアドレスに変換し、抑圧係数テーブル８０１１に伝達する。アドレス変換部８０１３には、図６０における分離部８０３から、周波数別推定先天的ＳＮＲが供給される。アドレス変換部８０１３は、供給された周波数別推定先天的ＳＮＲを対応したアドレスに変換し、抑圧係数テーブル８０１１に伝達する。抑圧係数テーブル８０１１は、アドレス変換部８０１２とアドレス変換部８０１３から供給されたアドレスに対応した領域に格納されている抑圧係数を、周波数別抑圧係数として出力する。ここでは、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導出した抑制係数が用いられている。

１９８４年１２月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アクースティクス・スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、第３２巻、第６号（IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.32, NO.6, PP.1109-1121, DEC, 1984）、１１０９〜１１２１ページ２０００年３月、日本音響学会講演論文集、３２１〜３２２ページ１９８５年、ディジタル信号処理の理論、コロナ社、７５〜７６ページ１９９８年５月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・スピーチ・アンド・オーディオ・プロセシング、第６巻、第３号（IEEE TRANS-ACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING, VOL.6, NO.3, PP.287-292, MAY, 1998 ）、２８７〜２９２ページ２０００年４月、電子情報通信学会技術研究報告、ＤＳＰ、５３〜６０ページ１９８５年、数学辞典、岩波書店、３７４．Ｇページ１９８０年、聴覚と音声、電子情報通信学会、１１５〜１１８ページ１９８３年、マルチレート・ディジタル・シグナル・プロセシング（Multirate Digital Signal Processing），１９８３，Prentice-Hall Inc.，USA １９７９年１２月、プロシーディングス・オブ・ザ・アイ・イー・イー・イー、第６７巻、第１２号（PROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL.67, NO.12, PP.1586-1604, DEC, 1979 ）、１５８６〜１６０４ページ１９７９年４月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アクースティクス・スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、第２７巻、第２号（IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.27, NO.2, PP.113-120, APR, 1979）、１１３〜１２０ページ

このように、従来のノイズ除去装置及び方法では、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導出した抑圧係数を用いて雑音抑圧を行なっていたため、その統計モデルに従わない雑音を効果的に除去することができなかった。このため、十分高い強調音声の品質を達成できなかった。
また、従来のノイズ除去装置及び方法では、逆フーリエ変換して得られた時間領域信号の隣接する２フレームから取り出した信号サンプルを重ね合わせ加算することによって、強調音声を得ていた。一方、フーリエ変換前に時間領域信号にかける窓関数は、雑音抑圧処理を行なわないときに、入力が出力において再現されるように設計されていた。このため、重ね合わせ加算の対象となった信号サンプルが、隣接するフレームにおいて異なった抑圧係数値で抑圧されると、フレーム境界において信号サンプルに不連続性を生じ、出力信号に発生する雑音によって音質が劣化してしまっていた。

以上のように従来のノイズ除去装置及び方法には、優れた音質の強調音声を得ることができないという問題があった。
本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、優れた音質の強調音声を得ることができるノイズ除去装置及び方法を提供することにある。

このような目的を達成するために、本発明のノイズ除去方法は、入力信号に基づいて擬似的な雑音を生成し、この擬似的な雑音を注入して得られた抑圧係数を用いることを特徴とする。抑圧係数を定めるときに上述した擬似的な雑音を注入することにより、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導出した抑圧係数を、入力信号に応じて補正することができる。

より具体的には、本発明のノイズ除去方法は、入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて周波数領域信号を重みづけすることによって、入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、信号対雑音比を求めるステップは、周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、周波数領域信号と推定雑音に基づいて周波数領域信号への注入雑音を計算し、注入雑音を周波数領域信号に付加して補正周波数領域信号を求め、注入雑音を推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、補正周波数領域信号と補正された推定雑音から信号対雑音比を求め、周波数領域信号に対する注入雑音の付加を、入力信号の性質に応じて選択的に行なう。これにより、例えば抑圧係数の導出に用いられた統計モデルに従わない雑音を含む信号が入力された場合だけ注入雑音を付加し、抑圧係数の補正を選択的に行うことができる。

ここで、入力信号の性質として、信号の定常性を用いてもよい。言うなれば、信号の性質、例えば平均パワーやスペクトル形状等が、時間と共にどの程度変化するかを基準として、注入雑音の付加を行ってもよい。
信号の定常性としては、入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いてもよいし、このゼロ交差の数と相関を示す前記周波数領域信号の高域電力を用いてもよい。

また、入力信号を変換した周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる推定雑音を推定し、この推定雑音と周波数領域信号とを用いて注入雑音のパワーを定めるようにしてもよい。
また、入力信号を変換した周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる推定雑音を推定し、この推定雑音と周波数領域信号とを用いて注入雑音を計算し、この注入雑音と周波数領域信号との和、及び注入雑音と推定雑音との和を用いて信号対雑音比を求めるようにしてもよい。
ここで、入力信号を変換した周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて推定雑音を推定するようにしてもよい。
また、本発明にかかる他のノイズ除去方法は、入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて周波数領域信号を重みづけすることによって、入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、信号対雑音比を求めるステップは、周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、周波数領域信号と推定雑音に基づいて周波数領域信号への注入雑音を計算し、注入雑音を周波数領域信号に付加して補正周波数領域信号を求め、注入雑音を推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、補正周波数領域信号と補正された推定雑音から信号対雑音比を求め、入力信号を変換した周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる推定雑音を推定し、この推定雑音と周波数領域信号とを用いて注入雑音のパワーを定めるようにしたものである。
ここで、入力信号を変換した周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて推定雑音を推定するようにしてもよい。

また、本発明のノイズ除去装置は、入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、周波数領域信号の振幅成分に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、推定雑音と周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、注入雑音と周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、注入雑音と推定雑音を加算する第２の加算器と、第１の加算器の出力信号と第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、この第１の乗算部の出力と周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部とを少なくとも具備し、注入雑音計算部は、入力信号が入力され，入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を計算し，その計算結果に応じた制御信号を出力するゼロ交叉計算部と、このゼロ交叉計算部から入力された制御信号によって注入雑音を選択的にゼロに設定するスイッチとを含むものである。
また、上述したノイズ除去装置は、周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，得られた重みつき振幅成分を推定雑音計算部に出力し，推定雑音計算部に重みつき振幅成分に基づいて推定雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備するものであってもよい。
ここで、重みつき劣化音声計算部は、周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計算部から入力された第２の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、この非線形処理部から入力された重みを用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，推定雑音計算部に出力する第２の乗算部とを含む構成としてもよい。
また、上述したノイズ除去装置は、抑圧係数生成部から入力された抑圧係数を，周波数領域信号に基づいて補正して第１の乗算部に出力し，第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備するものであってもよい。

また、本発明にかかる他のノイズ除去装置は、入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、周波数領域信号の振幅成分に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、推定雑音と周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、注入雑音と周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、注入雑音と推定雑音を加算する第２の加算器と、第１の加算器の出力信号と第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、この第１の乗算部の出力と周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部とを少なくとも具備し、注入雑音計算部は、変換部から入力された周波数領域信号の振幅成分の高域電力を計算し，その計算結果に応じた制御信号を出力する高域電力計算部と、この高域電力計算部から入力された制御信号によって注入雑音を選択的にゼロに設定するスイッチとを含む構成としてもよい。
また、上述したノイズ除去装置は、周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，得られた重みつき振幅成分を推定雑音計算部に出力し，推定雑音計算部に重みつき振幅成分に基づいて推定雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備するものであってもよい。
ここで、重みつき劣化音声計算部は、周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計算部から入力された第２の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、この非線形処理部から入力された重みを用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，推定雑音計算部に出力する第２の乗算部とを含む構成としてもよい。
また、上述したノイズ除去装置は、抑圧係数生成部から入力された抑圧係数を，周波数領域信号に基づいて補正して第１の乗算部に出力し，第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備するものであってもよい。
また、本発明にかかる他のノイズ除去装置は、入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、周波数領域信号の振幅成分に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、推定雑音と周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、注入雑音と周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、注入雑音と推定雑音を加算する第２の加算器と、第１の加算器の出力信号と第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、この第１の乗算部の出力と周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部とを少なくとも具備し、抑圧係数生成部から入力された抑圧係数を，周波数領域信号に基づいて補正して第１の乗算部に出力し，第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備するものであってもよい。

また、上述したノイズ除去装置は、周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，得られた重みつき振幅成分を推定雑音計算部に出力し，推定雑音計算部に重みつき振幅成分に基づいて推定雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備するものであってもよい。
ここで、重みつき劣化音声計算部は、周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計算部から入力された第２の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、この非線形処理部から入力された重みを用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけし，推定雑音計算部に出力する第２の乗算部とを含む構成としてもよい。

また、本発明のノイズ除去方法は、入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、この推定雑音を周波数領域信号から差し引くことによって、入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、ノイズを除去するステップは、周波数領域信号と推定雑音に基づいて周波数領域信号への注入雑音を計算し、注入雑音を推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、補正された推定雑音を周波数領域信号から差し引くことでノイズを除去することを特徴とする。
このノイズ除去方法において、推定雑音に対する注入雑音の付加を、入力信号の性質に応じて選択的に行なってもよい。これにより、例えば抑圧係数の導出に用いられた統計モデルに従わない雑音を含む信号が入力された場合だけ注入雑音を付加し、強調音声の補正を選択的に行うことができる。
ここで、入力信号の性質として、信号の定常性を用いてもよい。言うなれば、信号の性質、例えば平均パワーやスペクトル形状等が、時間と共にどの程度変化するかを基準として、注入雑音の付加を行ってもよい。
信号の定常性としては、入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いてもよいし、このゼロ交差の数と相関を示す前記周波数領域信号の高域電力を用いてもよい。
また、注入雑音のパワーを、周波数領域信号と推定雑音とを用いて定めるようにしてもよい。
また、入力信号を変換した周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて推定雑音を推定するようにしてもよい。
ここで、入力信号を変換した周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を用いて重みを求め、この重みを用いて周波数領域信号を重みづけするようにしてもよい。これにより、周波数領域信号に含まれる音声成分の影響を小さくし、推定雑音の推定より高精度に行うことができる。
例えば、入力信号を変換した周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を非線形処理関数によって処理して重みを求め、この重みを用いて周波数領域信号を重みづけするようにしてもよい。
また、上述したノイズ除去方法において、周波数領域の強調音声を変換した時間領域信号に窓がけ処理を施してもよい。

以上説明したように、本発明では、入力信号に基づいて擬似的な雑音を生成し、この擬似的な雑音を注入して得られた抑圧係数を用いる。抑圧係数を定めるときに上述した擬似的な雑音を注入することにより、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導出した抑圧係数を入力信号に応じて補正し、その統計モデルに従わない雑音を効果的に除去することができる。従って、あらゆる背景雑音に対して十分高い品質の強調音声を得ることができる。

また、本発明では、周波数領域の強調音声を変換した時間領域信号に窓がけ処理を施す。周波数領域の強調音声を変換した時間領域信号の隣接する２フレームを重ね合わせ加算する場合に、重ね合わせ加算の対象となった信号サンプルが各フレームにおいて異なった抑圧係数値で抑圧されたとしても、各フレームを窓がけ処理してフレーム境界における信号サンプルの振幅を小さくすることによって、フレーム境界における信号サンプルの連続性を改善することができる。これにより、雑音の発生を防止し、雑音による音質の劣化を低減することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本発明に関連する参考例も合わせて説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明のノイズ除去装置の第１の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置と、図４８に示した従来のノイズ除去装置とは、窓がけ処理部２２、注入雑音計算部５５、加算器５６，５７を除いて同一である。この同一部分については同一符号を付している。以下、上述の相違点を中心に詳細に説明する。

窓がけ処理部２２は、逆フーリエ変換部９から供給された時間領域サンプル値系列ｘ_n(ｔ）バーに窓関数ｈ（ｔ）を乗算し、積であるｈ（ｔ）ｘ_n(ｔ）バーをフレーム合成部１０に伝達する。フレーム合成部１０は、ｈ（ｔ）ｘ_n(ｔ）バーの隣接する２フレームからＫ／２サンプルずつを取り出して重ね合わせ、式（１４）によって、強調音声ｘ_n(ｔ）ハット（ｔ＝０，１，....，Ｋ／２−１）を得る。得られた強調音声ｘ_n(ｔ）ハットが、フレーム合成部１０の出力として、出力端子１２に伝達される。

オーバラップが、５０％ではなく、Ｍサンプルで、フレーム長がＬサンプル（Ｍ＜Ｌ）の場合は、式（１５）によって、強調音声ｘ_n(ｔ）ハットを得る。これに合わせて、フレーム分割部も修正する。

すでに述べたように、実数信号に対しては、左右対称窓関数が用いられる。また、窓関数は、抑圧係数を１に設定したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計される。これらの条件を満たすいかなる窓関数であっても、ｗ（ｔ）、ｈ（ｔ）として使用することができる。その一例として、ハニング窓を開平した関数（ルートハニング窓）を挙げることができる。他にもこれらの条件を満たす窓関数は存在するが、詳細は省略する。
隣接する２フレームを構成するｘ_n-1(ｔ）バーとｘ_n(ｔ）バーが各フレームにおいて異なった抑圧係数値で抑圧されたとしても、ｘ_n-1(ｔ）バーとｘ_n(ｔ）バーのそれぞれに上述した窓関数ｈ（ｔ）を乗算してフレーム境界におけるｘ_n-1(ｔ）バーとｘ_n(ｔ）バーの振幅を小さくすることによって、フレーム境界における連続性を改善し、雑音の発生を低減することができる。よって、雑音による音質劣化を抑制し、優れた音質の強調音声を得ることができる。

注入雑音計算部５５は、それぞれ多重乗算部１７及び推定雑音計算部５１から供給された劣化音声パワースペクトル及び推定雑音パワースペクトルを用いて、注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音）を計算し、加算器５６及び５７に伝達する。加算器５６は、推定雑音計算部５１から供給された推定雑音パワースペクトルに注入雑音計算部５５で得られた注入雑音を加算し、その和を周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達する。加算器５７は、多重乗算部１７から供給された劣化音声パワースペクトルに注入雑音計算部５５で得られた注入雑音を加算し、その和を周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達する。

図２は、注入雑音計算部５５の構成を示すブロック図である。注入雑音計算部５５は、ＳＮＲ計算部５５１、しきい値計算部５５２、注入レベル計算部５５３を有する。図１における多重乗算部１７から供給された劣化音声パワースペクトルは、ＳＮＲ計算部５５１に伝達される。図１における推定雑音計算部５１から供給された推定雑音パワースペクトルは、ＳＮＲ計算部５５１及びしきい値計算部５５２に伝達される。ＳＮＲ計算部５５１で得られたＳＮＲとしきい値計算部５５２で得られたしきい値は、注入レベル計算部５５３に供給される。注入レベル計算部５５３では、供給されたＳＮＲとしきい値に応じて、注入すべき雑音レベルを計算し、そのレベルに対応した信号を注入雑音として出力する。

注入すべき雑音をＷ_n(ｋ）とすれば、Ｗ_n(ｋ）はＳＮＲが大きいほど小さい値をとるように設定される。このようなＳＮＲとＷ_n(ｋ）の関係として、ＳＮＲが第１のしきい値ＴＨ₁よりも大きいときに第１の値Ｗ₁をとり、ＳＮＲが第２のしきい値ＴＨ₂（＜ＴＨ₁）よりも小さいときに第２の値Ｗ₂（＞Ｗ₁）をとり、ＳＮＲが第１のしきい値ＴＨ₁と第２のしきい値ＴＨ₂の中間の値をとるときには、ＳＮＲに対応してＷ_n(ｋ）が小さくなるような関数を考えることができる。最も簡単な例は、図３に示すように、ＳＮＲが第１のしきい値ＴＨ₁と第２のしきい値ＴＨ₂の中間の値をとるときには、第１の値Ｗ₁から第２の値Ｗ₂まで、直線的に変化する関数である。

第１と第２のしきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂は独立に決定することができるが、第２のしきい値ＴＨ₂を第１のしきい値ＴＨ₁の定数倍に設定し、計算の簡略化をはかることもできる。同様に、独立に決定することができるＷ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂も第２の値Ｗ₂を第１の値Ｗ₁の定数倍に設定することができる。
また、Ｗ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂は、推定雑音のレベルに対応して決定することができる。推定雑音レベルが高い時はＷ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂を小さくし、低い時は大きくする。このようにＷ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂を設定することで、同じＳＮＲの値に対して、推定雑音レベルが高い時ほど容易に小さなＷ_n(ｋ）が設定できる。この場合、注入レベル計算部５５３に推定雑音パワースペクトルを供給する構成とすることは、言うまでもない。

さらに、しきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂も、推定雑音のレベルに対応して決定することができる。推定雑音レベルが高い時はしきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂を小さくし、低い時は大きくする。このようにしきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂を設定することで、同じＳＮＲの値に対して、推定雑音レベルが高い時ほど容易に小さなＷ_n(ｋ）が設定できる。推定雑音レベルが高い時ほどＷ_n(ｋ）を小さくする理由は、推定雑音レベルが高い時には、従来の抑圧係数がほぼ適切であり、雑音注入による抑圧係数の補正量が小さいからである。この結果、本来の抑圧量が小さく、残留する雑音が知覚されやすいときに、中程度の振幅を有した成分を相対的に大きく抑圧することができ、主観音質の改善を達成することができる。

これまでの説明では、注入すべき雑音をＷ_n(ｋ）としており、各周波数成分に対して異なった雑音を注入する例について説明した。実際、注入雑音計算部５５に供給される劣化音声パワースペクトル及び推定雑音パワースペクトルは、全周波数成分に対応した値が多重化されている。従って、ＳＮＲ計算部５５１で得られたＳＮＲとしきい値計算部５５２で得られたしきい値の数は、周波数成分の数に対応している。しかし、これらのＳＮＲとしきい値を、すべての周波数成分に対して共通に設定しても良い。

一例として、劣化音声パワースペクトル及び推定雑音パワースペクトルを、全周波数成分に対して加算して総和をとり、それらの比を共通ＳＮＲとし、また、推定雑音パワースペクトルの平均値を用いてしきい値を求めることができる。その際には、ＳＮＲ計算部５５１及びしきい値計算部５５２では、各周波数成分に対応した値を分離してから個々の値を用いてＳＮＲとしきい値を計算する代わりに、前記総和と平均値を用いて、全周波数成分に対して共通のＳＮＲとしきい値を計算することになる。これらの値が、周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達される。

周波数別ＳＮＲ計算部６では、式（１１）の代わりに、式（１６）によって、周波数別ＳＮＲγ_n(ｋ）を計算する。

式（１６）を参照すると、ＳＮＲ＞０の領域では、｜Ｙ_n(ｋ）｜² ＞λ_n(ｋ）なので、雑音注入時のＳＮＲγ_n(ｋ）は本来の値よりも小さくなるように修正される。一方、非特許文献１を参照すると、ＳＮＲに対する抑圧係数の特性は、図４に示すように、ＳＮＲに対応して漸増した後、あるＳＮＲの値において急増し、再び漸増から飽和をたどる。このため、雑音注入によってγ_n(ｋ）の値が小さくなると、上記抑圧係数値が急変する近傍のＳＮＲに対して、相対的に抑圧係数減少効果が大きくなる。従って、そのようなＳＮＲに対応した周波数成分、具体的には中程度の振幅を有した成分が、相対的に大きく抑圧されることになる。このため、音声よりは振幅が小さいが無視できない程度の背景雑音の一部がより強く抑圧され、強調音声において雑音として知覚されにくくなる。よって、実際の背景雑音に対して、十分高い品質の強調音声を得ることができる。

（第１の参考例）
図５は、本発明のノイズ除去装置に関連する第１の参考例の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置は、図１に示したノイズ除去装置が具備する注入雑音計算部５５、加算器５６，５７の代わりに、ＳＮＲ補正部６５を具備するものである。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。

ＳＮＲ補正部６５には、多重乗算部１７、推定雑音計算部５１、及び周波数別ＳＮＲ計算部６から、それぞれ劣化音声パワースペクトル、推定雑音パワースペクトル、及び後天的ＳＮＲが供給されている。ＳＮＲ補正部６５からは、補正後天的ＳＮＲが推定先天的ＳＮＲ計算部７及び雑音抑圧係数生成部８に供給される。
すなわち、図１に示したノイズ除去装置では、雑音を注入した劣化音声パワースペクトルと雑音を注入した推定雑音パワースペクトルを用いて、後天的ＳＮＲを計算していたのに対して、図５に示したノイズ除去装置では、劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて計算した注入雑音を用いて、計算した後天的ＳＮＲを補正する。

図５におけるＳＮＲ補正部６５について、さらに説明する。
図６は、ＳＮＲ補正部６５の一構成例を示すブロック図である。ＳＮＲ補正部６５は、Ｋ個の補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 、分離部６５１、６５２、６５３、多重化部６５５を有する。
分離部６５１には、図５における周波数別ＳＮＲ計算部６から後天的ＳＮＲが供給される。分離部６５１は、供給された後天的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 に伝達する。分離部６５２には、図５における多重乗算部１７から劣化音声パワースペクトルが供給される。分離部６５２は、供給された劣化音声パワースペクトルをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 に伝達する。分離部６５３には、図５における推定雑音計算部５１から推定雑音パワースペクトルが供給される。分離部６５３は、供給された推定雑音パワースペクトルをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 に伝達する。補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 は、供給された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルに対応した補正を後天的ＳＮＲに加え、補正後天的ＳＮＲを多重化部６５５に伝達する。多重化部６５５は、供給された補正後天的ＳＮＲを多重化して出力する。

図７は、図６に示したＳＮＲ補正部６５に含まれる補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 の構成を示すブロック図である。補正ＳＮＲ計算部６５４は、しきい値計算部６５４１、注入雑音計算部６５４２、加算器６５４３，６５４４、除算部６５４５を有する。

しきい値計算部６５４１には、図６における分離部６５３から推定雑音パワースペクトルが供給されており、図２におけるしきい値計算部５５２と同様の動作によってしきい値を計算し、注入雑音計算部６５４２に伝達する。注入雑音計算部６５４２には、図６における分離部６５１から後天的ＳＮＲも供給されており、図２における注入レベル計算部５５３と同様の動作によって注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音，加算信号）を計算し、加算器６５４３及び６５４４に伝達する。加算器６５４３には、図６における分離部６５３から推定雑音パワースペクトルも供給されており、注入雑音計算部６５４２から供給された雑音との加算結果を除算部６５４５に伝達する。加算器６５４４には、図６における分離部６５２から劣化音声パワースペクトルも供給されており、注入雑音計算部６５４２から供給された雑音との加算結果を除算部６５４５に伝達する。除算部６５４５は、加算器６５４３の出力と加算器６５４４の出力から求めた商を、補正後天的ＳＮＲとして出力する。

図８は、ＳＮＲ補正部６５の他の構成例を示すブロック図である。この構成例では、ＳＮＲとしきい値を、すべての周波数成分に対して共通に設定している。このため、図６に示した構成例と比較すると、新たに平均値計算部６６１，６６３、注入雑音計算部６６２を有し、また補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 を置き換える形で補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 を有している。

平均値計算部６６１は、分離部６５１から供給された後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）のｋに関する平均を求め、注入雑音計算部６６２へ伝達する。従って、注入雑音計算部６６２へ伝達される値は、一つとなる。一方、平均値計算部６６３は、分離部６５３から供給された推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）のｋに関する平均を求め、しきい値計算部６５４１へ伝達する。しきい値計算部６５４１は、すでに説明した動作によってしきい値を求め、注入雑音計算部６６２へ伝達する。注入雑音計算部６６２は、図７における注入雑音計算部６５４２と同じ手順で注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音，加算信号）を計算し、補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 へ伝達する。図６に示した構成例と異なり、補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 へ伝達される注入雑音は、すべて同じ値である。

図９は、図８に示したＳＮＲ補正部６６に含まれる補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 の構成を示すブロック図である。補正ＳＮＲ計算部６６４は、注入雑音計算部６６２から供給された注入雑音を、推定雑音パワースペクトル及び劣化音声パワースペクトルに加算し、両者の商を求めてから、補正後天的ＳＮＲとして出力する。より具体的には、次のとおりである。
すなわち、注入雑音計算部６６２で計算された注入雑音は、加算器６５４３及び６５４４に伝達される。加算器６５４３には、図８における分離部６５３から推定雑音パワースペクトルも供給されており、注入雑音計算部６６２から供給された雑音との加算結果を除算部６５４５に伝達する。加算器６５４４には、図８における分離部６５２から劣化音声パワースペクトルも供給されており、注入雑音計算部６５４２から供給された雑音との加算結果を除算部６５４５に伝達する。除算部６５４５は、加算器６５４３の出力と加算器６５４４の出力から求めた商を、補正後天的ＳＮＲとして出力する。

図８，図９に示した構成例では、補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 に対して注入雑音計算部６６２としきい値計算部６５４１を共通化することによって、補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 のすべてに注入雑音計算部としきい値計算部を設ける必要がなくなるので、構成を簡素化することができる。

以上のようにしてＳＮＲ補正部６５，６６で後天的ＳＮＲを補正し、その結果得られた補正後後天的ＳＮＲを用いて抑圧係数を定めることによって、図１に示したノイズ除去装置と同様に、実際の背景雑音に対して十分高い品質の強調音声を得ることができる。

（第２の実施の形態）
図１０は、本発明のノイズ除去装置の第２の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置は、図１に示したノイズ除去装置において、注入雑音計算部５５を注入雑音計算部５８で置換した構成になっている。以下、この相違点を中心に詳細に説明する。
図１０に示すノイズ除去装置では、入力信号の性質に応じて、選択的に雑音注入を適用する。このため、入力信号の性質を評価するために、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が、注入雑音計算部５８に供給されている。

図１１は、図１０における注入雑音計算部５８の構成を示すブロック図である。図２に示した注入雑音計算部５５とは、ゼロ交叉計算部５８１とスイッチ５８２をさらに具備する点が異なっている。
フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号は、ゼロ交叉計算部５８１に供給されている。ゼロ交叉計算部５８１には、ＳＮＲ計算部５５１からＳＮＲが、しきい値計算部５５２からしきい値が、それぞれ供給されている。ゼロ交叉計算部５８１では、供給された劣化音声信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉を計数する。同時に、ＳＮＲとしきい値から、ＳＮＲが前記第２のしきい値ＴＨ₂より小さいか否かを評価する。ＳＮＲが前記第２のしきい値ＴＨ₂より小さいときだけ、前記ゼロ交叉の数を過去の数フレームに渡って平均化する。すなわち、劣化音声が無音と判定したときだけ、平均値を求める。このようにして得られた平均値を第３のしきい値と比較し、平均値の方が大きいときに“１”を、それ以外の場合は“０”を、制御信号としてスイッチ５８２に伝達する。第３のしきい値は、予め定めておくこともできるし、動作途中で変更することもできる。

スイッチ５８２には、注入レベル計算部５５３からは注入雑音が、０と共に供給されている。スイッチ５８２は、ゼロ交叉計算部５８１から制御信号として“１”が供給されたときは注入レベル計算部５５３から供給された注入雑音を、“０”が供給されたときは０を選択し、注入雑音として出力する。従って、ゼロ交叉の数の平均値が第３のしきい値より大きい場合のみに、注入レベル計算部５５３からの注入雑音が、図１０における加算器５６，５７に供給されることになる。
ゼロ交叉の数は、非定常な信号ほど多くなることが知られているので、非定常性が一定以上の信号に対してだけ、雑音注入を実行し、抑圧係数の補正を行うことができる。

（第３の実施の形態）
図１２は、本発明のノイズ除去装置の第３の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置は、図１０に示したノイズ除去装置において、注入雑音計算部５８を注入雑音計算部５９で置換した構成になっている。以下、この相違点を中心に詳細に説明する。

図１２に示すノイズ除去装置では、入力信号の性質に応じて選択的に雑音注入を適用する点で、図１０に示したノイズ除去装置と同じである。しかし、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が、注入雑音計算部５９に供給されていない。その理由は、図１０に示したノイズ除去装置とは異なり、入力信号の性質を評価するために、時間領域の劣化音声信号を用いないためである。その代わりに、劣化音声パワースペクトルを用いる。図１０に示したノイズ除去装置では、フレーム当たりのゼロ交叉の数を用いて信号の非定常性を評価していたが、ゼロ交叉の数と高周波領域（高域）におけるパワースペクトルには相関があることが知られているので、ゼロ交叉の数に代えて劣化音声パワースペクトルを用いることができる。

図１３は、図１２における注入雑音計算部５９の構成を示すブロック図である。図１１に示した注入雑音計算部５８との違いは、ゼロ交叉計算部５８１が高域電力計算部５９１に置換されていることである。
高域電力計算部５９１には、ＳＮＲ計算部５５１と共に、劣化音声パワースペクトルが供給されている。高域電力計算部５９１は、劣化音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜² のうち、ｋが基準値ｋ_THよりも大きいものの総和をとる。基準値ｋ_THは、総和をとることによって、上述した劣化音声信号のゼロ交叉の数に対応する高域電力が得られるように、劣化音声信号その他の条件に応じて設定される。この結果、前記ゼロ交叉の数に対応する高域電力が得られるので、この高域電力を第４のしきい値と比較した結果を用いて、図１１に示した注入雑音計算部５８と同様にスイッチ５８２を制御することができる。すなわち、高域電力の値によって、注入レベル計算部５５３から供給された注入雑音と０を選択し、注入雑音として出力する。

なお、劣化音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜² のうち、ｋが基準値ｋ_THよりも大きいものを重みづけして総和をとり、高域電力を求めるようにしてもよい。また、第４のしきい値は、予め定めておくこともできるし、動作途中で変更することもできる。

（第２の参考例）
図１４は、本発明のノイズ除去装置に関連する第２の参考例の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置は、図５に示したノイズ除去装置において、ＳＮＲ補正部６５をＳＮＲ補正部６７で置換した構成になっている。以下、この相違点を中心に詳細に説明する。
図１４に示すノイズ除去装置では、図１０に示したノイズ除去装置と同様に、入力信号の性質に応じて、選択的に雑音注入を適用する。このため、入力信号の性質を評価するために、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が、ＳＮＲ補正部６７に供給されている。

図１５は、図１４におけるＳＮＲ補正部６７の構成例を示すブロック図である。図８に示したＳＮＲ補正部６５の構成例とは、注入雑音計算部６６２が注入雑音計算部６７２に置換されている点において異なる。注入雑音計算部６６２とは異なり、注入雑音計算部６７２には、入力信号の性質を評価するために、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が供給されている。

図１６は、注入雑音計算部６７２の構成例を示すブロック図である。注入雑音計算部６７２は、注入レベル計算部６７２１、スイッチ６７２２、判定部６７２３を有する。注入レベル計算部６７２１と判定部６７２３には、図１５における平均値計算部６６１から後天的ＳＮＲが、また図１５におけるしきい値計算部６５４１からしきい値が、供給されている。判定部６７２３にはさらに、劣化音声信号が供給されている。注入レベル計算部６７２１は、図２における注入レベル計算部５５３と同様の動作により、注入レベルを求め、スイッチ６７２２に伝達する。判定部６７２３は、前記劣化音声信号、前記後天的ＳＮＲ、前記しきい値を受け、入力信号の性質に応じた、スイッチ６７２２の制御信号を発生する。

ここで、判定部６７２３は、さらに、無音区間検出部６７２３１、ゼロ交叉計算部６７２３２、比較部６７２３３から構成される。無音区間検出部６７２３１は、前記後天的ＳＮＲと前記しきい値を受け、ＳＮＲが前記第２のしきい値ＴＨ₂より小さいときに“１”を、それ以外の場合は“０”を、ゼロ交叉計算部６７２３２に伝達する。すなわち、劣化音声が無音と判定されると“１”を、それ以外の場合は“０”をゼロ交叉計算部６７２３２に伝達することになる。
ゼロ交叉計算部６７２３２は、供給された劣化音声信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉を計数し、無音区間検出部６７２３１から“１”を受けたときだけ、前記ゼロ交叉の数を過去の数フレームに渡って平均化する。このようにして得られた平均値は、比較部６７２３３に伝達される。
比較部６７２３３は、供給された前記ゼロ交叉の平均値を前記第３のしきい値と比較し、平均値の方が大きいときに“１”を、それ以外の場合は“０”を、制御信号としてスイッチ６７２２に伝達する。

スイッチ６７２２は、判定部６７２３の比較部６７２３３から“１”が供給されたときは注入レベル計算部６７２１から供給された注入雑音を、“０”が供給されたときは０を選択し、注入雑音として出力する。すなわち、スイッチ６７２２の動作は図１１におけるスイッチ５８２の動作に等しく、非定常性が一定以上の信号に対してだけ、雑音注入を実行し、抑圧係数の補正を行うことができる。

（第３の参考例）
図１７は、本発明のノイズ除去装置に関連する第３の参考例の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置は、図１４に示したノイズ除去装置において、ＳＮＲ補正部６７をＳＮＲ補正部６８で置換した構成になっている。以下、この相違点を中心に詳細に説明する。

図１７に示すノイズ除去装置では、入力信号の性質に応じて、選択的に雑音注入を適用する。その際、図１４に示したノイズ除去装置とは異なり、時間領域の劣化音声信号の代わりに劣化音声パワースペクトルを用いて、入力信号の性質を評価する。すなわち、フレーム当たりのゼロ交叉数で信号の非定常性を評価していた第２の参考例と異なり、高周波領域（高域）における劣化音声パワースペクトルを用いて信号の非定常性を評価する。このため、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が、ＳＮＲ補正部６８に供給されていない。
図１８は、図１７におけるＳＮＲ補正部６８の構成例を示すブロック図である。図１５に示したＳＮＲ補正部６７との違いは、注入雑音計算部６７２が注入雑音計算部６８２に置換されていることである。

図１９は、注入雑音計算部６８２の構成例を示すブロック図である。図１６に示した注入雑音計算部６７２との違いは、ゼロ交叉計算部６７２３２が高域電力計算部６８２３２に置換されていることである。高域電力計算部６８２３２には、無音区間計算部６７２３１の出力信号と共に、劣化音声パワースペクトルが供給されている。高域電力計算部６８２３２は、図１３における高域電力計算部５９１と同様の動作によって、劣化音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜² のうち、ｋが基準値ｋ_THよりも大きいものの総和をとって、高域電力を求める。この高域電力は、比較部６７２３３に伝達される。比較部６７２３３は、この高域電力を前記第４のしきい値と比較した結果を用いて、スイッチ６７２２の制御信号を発生する。すなわち、高域電力の値によって、注入レベル計算部６７２１から供給された注入雑音と０を選択し、注入雑音として出力する。

（第４の実施の形態）
図２０は、本発明のノイズ除去装置の第４の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。このノイズ除去装置と図１に示したノイズ除去装置とは、推定雑音計算部５、重みつき劣化音声計算部１４及び抑圧係数補正部１５を除いて同一である。図２０に示すノイズ除去装置の構成は、窓がけ処理部２２及び注入雑音計算部５８を除けば、非特許文献５に開示されたものに等しい。非特許文献５に開示された方法は、非特許文献１に開示された従来の方法とは異なり、重みつき劣化音声スペクトルを用いて、雑音のパワースペクトルを推定することによって、正確な推定雑音を得ることができる。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。

まず、図２０における重みつき劣化音声計算部１４について説明する。図２１は、重みつき劣化音声計算部１４の構成を示すブロック図である。重みつき劣化音声計算部１４は、推定雑音記憶部１４０１、周波数別ＳＮＲ計算部１４０２、多重非線形処理部１４０５、及び多重乗算部１４０４を有する。推定雑音記憶部１４０１は、図２０における推定雑音計算部５から供給される推定雑音パワースペクトルを記憶し、１フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルを周波数別ＳＮＲ計算部１４０２へ出力する。周波数別ＳＮＲ計算部１４０２は、推定雑音記憶部１４０１から供給される推定雑音パワースペクトルと、図２０における多重乗算部１７から供給される劣化音声パワースペクトルを用いて、ＳＮＲを各周波数毎に求め、多重非線形処理部１４０５に出力する。多重非線形処理部１４０５は、周波数別ＳＮＲ計算部１４０２から供給されるＳＮＲを用いて重み係数ベクトルを計算し、重み係数ベクトルを多重乗算部１４０４に出力する。多重乗算部１４０４は、図２０における多重乗算部１７から供給される劣化音声パワースペクトルと、多重非線形処理部１４０５から供給される重み係数ベクトルの積を周波数毎に計算し、重みつき劣化音声パワースペクトルを図２０における推定雑音計算部５に出力する。

周波数別ＳＮＲ計算部１４０２の構成は、既に図５６を用いて説明した周波数別ＳＮＲ計算部６に等しいので、詳細な説明は省略する。また、多重乗算部１４０４の構成は、既に図５２を用いて説明した多重乗算部１７に等しいので、詳細な説明は省略する。よって次に、図２１における多重非線形処理部１４０５の構成と動作について詳しく説明する。

図２２は、重みつき劣化音声計算部１４に含まれる多重非線形処理部１４０５の構成を示すブロック図である。多重非線形処理部１４０５は、分離部１４９５、Ｋ個の非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 、及び多重化部１４７５を有する。
分離部１４９５は、図２１における周波数別ＳＮＲ計算部１４０２から供給されるＳＮＲを周波数別のＳＮＲに分離し、非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 に出力する。
非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 は、それぞれ入力値に応じた実数値を出力する非線形関数を有する。図２３に、非線形関数の例を示す。ｆ₁ を入力値としたとき、図２３に示される非線形関数の出力値ｆ₂ は、式（１７）で与えられる。

非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 は、分離部１４９５から供給される周波数別ＳＮＲを、上述した非線形関数によって処理して重み係数を求め、多重化部１４７５に出力する。すなわち、非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 は、ＳＮＲに応じた１から０までの重み係数を出力する。ＳＮＲが小さい時は１を、大きい時は０を出力する。
多重化部１４７５は、非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 から出力された重み係数を多重化し、その結果得られた重み係数ベクトルを図２１における多重乗算部１４０４に出力する。

このように、図２１における多重乗算部１４０４で劣化音声パワースペクトルと乗算される重み係数は、ＳＮＲに応じた値になっており、ＳＮＲが大きい程、すなわち劣化音声に含まれる音声成分が大きい程、重み係数の値は小さくなる。推定雑音の更新には一般に劣化音声パワースペクトルが用いられるが、推定雑音の更新に用いる劣化音声パワースペクトルに対して、ＳＮＲに応じた重みづけを行うことで、劣化音声パワースペクトルに含まれる音声成分の影響を小さくすることができ、より精度の高い雑音推定を行うことができる。
なお、重み係数の計算に非線形関数を用いた例を示したが、非線形関数以外にも線形関数や高次多項式など、他の形で表されるＳＮＲの関数を用いることも可能である。

次に、図２０における推定雑音計算部５について説明する。図２４は、推定雑音計算部５の構成を示すブロック図である。この推定雑音計算部５と図５３に示した推定雑音計算部５１とは、分離部５０５が存在することと、周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４_K-1 が周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 に置換されていることを除いて同一である。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。

分離部５０５は、図２０における重みつき劣化音声計算部１４から供給される重みつき劣化音声パワースペクトルを、周波数別の重みつき劣化音声パワースペクトルに分離し、それぞれ周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 に出力する。周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 は、分離部５０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトル、分離部５０５から供給される周波数別重みつき劣化音声パワースペクトル、図２０における音声検出部４から供給される音声検出フラグ、及び図２０におけるカウンタ１３から供給されるカウント値から周波数別推定雑音パワースペクトルを計算し、多重化部５０３へ出力する。多重化部５０３は、周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルを多重化し、その結果得られた推定雑音パワースペクトルを図２０における加算器５６と注入雑音計算部５８と重みつき劣化音声計算部１４へ出力する。周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 の構成と動作の詳細な説明は、図２５〜図２７を参照しながら行う。

図２５は、図２４に示した推定雑音計算部５に含まれる周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 の第１の構成例を示すブロック図である。図５４に示した周波数別推定雑音計算部５１４との相違点は、周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 が推定雑音記憶部５９４２を有すること、更新判定部５２１が更新判定部５２０に置換されていること、及びスイッチ５０４４への入力が周波数別劣化音声パワースペクトルから周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルに置換されていることである。周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 は、推定雑音の計算に劣化音声パワースペクトルではなく重みつき劣化音声パワースペクトルを用いており、また、推定雑音の更新判定に、推定雑音と劣化音声パワースペクトルを用いているため、これらの相違点が発生する。
推定雑音記憶部５９４２は、除算部５０４８から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルを記憶し、１フレーム前に記憶された周波数別推定雑音パワースペクトルを更新判定部５２０に出力する。更新判定部５２０の構成と動作の詳細な説明は、図２６を参照しながら行う。

図２６は、図２５に示した周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 に含まれる更新判定部５２０の構成を示すブロック図である。図５５に示した更新判定部５２１との相違点は、論理和計算部５２１１が論理和計算部５２０１に置換されていることと、更新判定部５２０が比較部５２０５、閾値記憶部５２０６及び閾値計算部５２０７を有することである。以下、これらの相違点を中心に詳細な動作を説明する。
閾値計算部５２０７は、図２５における推定雑音記憶部５９４２から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルに応じた値を計算し、閾値として閾値記憶部５２０６に出力する。最も簡単な閾値の計算方法は、周波数別推定雑音パワースペクトルの定数倍である。その他に、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算することも可能である。

閾値記憶部５２０６は、閾値計算部５２０７から出力された閾値を記憶し、１フレーム前に記憶された閾値を比較部５２０５へ出力する。
比較部５２０５は、閾値記憶部５２０６から供給される閾値と図２４における分離部５０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルを比較し、周波数別劣化音声パワースペクトルが閾値よりも小さければ“１”を、大きければ“０”を論理和計算部５２０１に出力する。すなわち、推定雑音パワースペクトルの大きさをもとに、劣化音声信号が雑音であるか否かを判別している。
論理和計算部５２０１は、比較部５２０３の出力値、論理否定回路５２０２の出力値、及び比較部５２０５の出力値の論理和を計算し、計算結果を図２５におけるスイッチ５０４４、シフトレジスタ５０４５及びカウンタ５０４９に出力する。

従って、初期状態や無音区間だけでなく、有音区間でも劣化音声パワーが小さい場合には、更新判定部５２０は“１”を出力する。すなわち、推定雑音の更新が行われる。閾値の計算は各周波数毎に行われるため、各周波数毎に推定雑音の更新を行うことができる。

図２５において、ＣＮＴをカウンタ５０４９のカウント値、Ｎをシフトレジスタ５０４５のレジスタ長とする。そして、Ｂ_n(ｋ）（ｎ＝０，１，....，Ｎ−１）をシフトレジスタ５０４５に蓄積されている周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルとする。このとき、除算部５０４８から出力される周波数別推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）は、式（１８）で与えられる。

すなわち、λ_n(ｋ）はシフトレジスタ５０４５に蓄積されている周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルの平均値となる。平均値の計算は、重みつき加算部（巡回型フィルタ）を用いて行うことも可能である。次に、図２７を参照しながら、λ_n(ｋ）の計算に重みつき加算部を用いる構成例について説明する。

図２７は、図２４に示した推定雑音計算部５に含まれる周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 の第２の構成例を示すブロック図である。図２５に示した周波数別推定雑音計算部５０４におけるシフトレジスタ５０４５、加算器５０４６、最小値選択部５０４７、除算部５０４８、カウンタ５０４９、レジスタ長記憶部５９４１、最小値選択部５０４７の代わりに、周波数別推定雑音計算部５０７は、重みつき加算部５０７１、重み記憶部５０７２を有する。

重みつき加算部５０７１は、推定雑音記憶部５９４２から供給される１フレーム前の周波数別推定雑音パワースペクトル、スイッチ５０４４から供給される周波数別重みつき劣化音声パワースペクトル及び重み記憶部５０７２から出力される重みを用いて、周波数別推定雑音を計算し、図２４における多重化部５０３へ出力する。すなわち、重み記憶部５０７２が記憶する重みをδ、周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを｜Ｙ_n(ｋ）｜² バーとしたとき、重みつき加算部５０７１から出力される周波数別推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）は、式（１９）で与えられる。

重みつき加算部５０７１の構成は、既に図５１を用いて説明した重みつき加算部４０７に等しいので、詳細な説明は省略する。但し、重みつき加算の計算は常に行なわれる。

次に、図２０における抑圧係数補正部１５について説明する。図２８は、図２０における抑圧係数補正部１５の構成を示すブロック図である。ＳＮＲが低いときに抑圧不足により発生する残留雑音や、ＳＮＲが高いときに過度の抑圧で発生する音声の歪みによる音質劣化を防ぐために、抑圧係数補正部１５は、ＳＮＲに応じた抑圧係数の補正を行なう。補正の例として、ＳＮＲが低いときには抑圧係数に修正値を加えて残留雑音を抑圧し、ＳＮＲが高いときには抑圧係数に下限値を設定して音声の歪みを防止することができる。抑圧係数補正部１５は、Ｋ個の周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 、分離部１５０２，１５０３及び多重化部１５０４を有する。

分離部１５０２は、図２０における推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給される推定先天的ＳＮＲを周波数別成分に分離し、それぞれ周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 に出力する。分離部１５０３は、図２０における抑圧係数生成部８から供給される抑圧係数を周波数別成分に分離し、それぞれ周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 に出力する。周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 は、分離部１５０２から供給される周波数別推定先天的ＳＮＲと、分離部１５０３から供給される周波数別抑圧係数から、周波数別補正抑圧係数を計算し、多重化部１５０４へ出力する。多重化部１５０４は、周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 から供給される周波数別補正抑圧係数を多重化し、補正抑圧係数として図２０における多重乗算部１６と推定先天的ＳＮＲ計算部７へ出力する。

図２９は、図２８に示した抑圧係数補正部１５に含まれる周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_K-1 の構成を示すブロック図である。周波数別抑圧係数補正部１５０１は、最大値選択部１５９１、抑圧係数下限値記憶部１５９２、閾値記憶部１５９３、比較部１５９４、スイッチ１５９５、修正値記憶部１５９６及び乗算器１５９７を有する。
比較部１５９４は、閾値記憶部１５９３から供給される閾値と、図２８における分離部１５０２から供給される周波数別推定先天的ＳＮＲを比較し、周波数別推定先天的ＳＮＲが閾値よりも大きければ“０”を、小さければ“１”をスイッチ１５９５に供給する。

スイッチ１５９５は、図２８における分離部１５０３から供給される周波数別抑圧係数を、比較部１５９４の出力値が“１”のとき乗算器１５９７に出力し、比較部１５９４の出力値が“０”のとき、最大値選択部１５９１に直接供給する。
乗算器１５７９は、スイッチ１５９５の出力値と修正値記憶部１５９６の出力値との積を計算し、計算結果を最大値選択部１５９１に供給する。抑圧係数値を小さくするため、修正値は１より小さい値が普通であるが、目的によってはこの限りではない。このように、周波数別推定先天的ＳＮＲが閾値よりも小さいときに、抑圧係数の補正を行なう。ＳＮＲが小さい場合に抑圧係数の補正を行なうことで、音声成分を過剰に抑圧することなく、残留雑音量を減らすことができる。

抑圧係数下限値記憶部１５９２は、記憶している抑圧係数の下限値を、最大値選択部１５９１に供給する。最大値選択部１５９１は、スイッチ１５９５又は乗算器１５９７から供給される信号と、抑圧係数下限値記憶部１５９２から供給される抑圧係数下限値を比較し、大きい方の値を周波数別補正抑圧係数として、図２８における多重化部１５０４に出力する。これにより、抑圧係数は抑圧係数下限値記憶部１５９２が記憶する下限値よりも必ず大きい値になる。従って、過度の抑圧により発生する音声の歪みを防ぐことができる。
なお、図１、図５、図１０、図１２、図１４、図１７に示したノイズ除去装置では、抑圧係数が多重乗算部１６と推定先天的ＳＮＲ計算部７へ供給されていたが、図２０に示したノイズ除去装置では、抑圧係数に代わって補正抑圧係数が供給されている。

次に、図２０における雑音抑圧係数生成部８について説明する。図６０を用いて説明したように、抑圧係数は、供給された推定先天的ＳＮＲと後天的ＳＮＲから検索で求めることができるが、演算で求めることもできる。以下、非特許文献１に記載されている計算式をもとに、抑圧係数の計算方法と共に、雑音抑圧係数生成部８の他の構成例について説明する。
図３０は、図２０における雑音抑圧係数生成部８の他の構成例を示すブロック図である。雑音抑圧係数生成部８１は、ＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値計算部８１１、一般化尤度比計算部８１２、音声存在確率記憶部８１３、及び抑圧係数計算部８１４を有する。

フレーム番号をｎ、周波数番号をｋとし、γ_n(ｋ）を図２０における周波数別ＳＮＲ計算部６から供給される周波数別後天的ＳＮＲ、ξ_n(ｋ）ハットを図２０における推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給される周波数別推定先天的ＳＮＲとする。また、η_n(ｋ）＝ξ_n(ｋ）ハット／ｑ、ｖ_n(ｋ）＝（η_n(ｋ）γ_n(ｋ））／（１＋η_n(ｋ））とする。
ＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値計算部８１１は、図２０における周波数別ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）、図２０における推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給される推定先天的ＳＮＲξ_n(ｋ）ハット及び音声存在確率記憶部８１３から供給される音声存在確率ｑをもとに、各周波数毎にＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値を計算し、抑圧係数計算部８１４に出力する。各周波数毎のＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値Ｇ_n(ｋ）は、式（２０）で与えられる。

ここに、Ｉ₀(ｚ）は０次変形ベッセル関数、Ｉ₁(ｚ）は１次変形ベッセル関数である。変形ベッセル関数については、非特許文献６に記載されている。
一般化尤度比計算部８１２は、図２０における周波数別ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）、図２０における推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給される推定先天的ＳＮＲξ_n(ｋ）ハット及び音声存在確率記憶部８１３から供給される音声存在確率ｑをもとに、周波数毎に一般化尤度比を計算し、抑圧係数計算部８１４に出力する。周波数毎の一般化尤度比Λ_n(ｋ）は、式（２１）で与えられる。

抑圧係数計算部８１４は、ＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値計算部８１１から供給されるＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値Ｇ_n(ｋ）と一般化尤度比計算部８１２から供給される一般化尤度比Λ_n(ｋ）から周波数毎に抑圧係数を計算し、図２０における抑圧係数補正部１５へ出力する。周波数毎の抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーは、式（２２）で与えられる。

周波数別にＳＮＲを計算する代わりに、複数の周波数から構成される帯域に共通なＳＮＲを求めて、これを用いることも可能である。よって次に、図２０における周波数別ＳＮＲ計算部６の他の構成例として、帯域毎にＳＮＲを計算する例について説明する。
図３１は、周波数別ＳＮＲ計算部６の他の構成例を示すブロック図である。図５６に示した周波数別ＳＮＲ計算部６との相違点は、帯域別ＳＮＲ計算部６１が帯域別パワー計算部６１１，６１２を有することである。帯域別パワー計算部６１１は、分離部６０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルをもとに帯域別のパワーを計算し、除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 へ出力する。また、帯域別パワー計算部６１２は、分離部６０３から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルをもとに帯域別のパワーを計算し、除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 へ出力する。

図３２は、帯域別ＳＮＲ計算部６１に含まれる帯域別パワー計算部６１１の構成を示すブロック図である。ここでは、帯域幅ＬをもつＭ個の帯域に等分割する例を説明する。ここに、ＬとＭは、Ｋ＝ＬＭの関係を満たす自然数であるとする。
帯域別ＳＮＲ計算部６１は、Ｍ個の加算器６１１０₀〜６１１０_M-1を有する。図３１における分離部６０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトル９１０₀ 〜９１０_K-1 （９１０₀ 〜９１０_ML-1）は、各周波数に対応した加算器６１１０₀ 〜６１１０_M-1 へそれぞれ伝達される。例えば、帯域番号０に対応する周波数番号は０からＬ−１なので、周波数別劣化音声パワースペクトル９１０₀〜９１０_L-1 は加算器６１１０₀へ伝達される。また、帯域番号１に対応する周波数番号はＬから２Ｌ−１なので、周波数別劣化音声パワースペクトル９１０_L〜９１０_2L-1は加算器６１１０₁へ伝達される。

加算器６１１０₀ 〜６１１０_M-1 は、供給された周波数別劣化音声パワースペクトルの総和をそれぞれ計算し、帯域別劣化音声パワースペクトル９１１₀ 〜９１１_ML-1（９１１₀ 〜９１１_K-1 ）を図３１における除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 へ出力する。各加算器の計算結果は、それぞれの帯域番号に応じた周波数毎に帯域別劣化音声パワースペクトルとして出力される。例えば、加算器６１１０₀ の計算結果は、帯域別劣化音声パワースペクトル９１１₀ 〜９１１_L-1 として出力される。また、加算器６１１０₁ の計算結果は、帯域別劣化音声パワースペクトル９１１_L 〜９１１_2L-1として出力される。
帯域別パワー計算部６１２の構成と動作は帯域別パワー計算部６１１と等価であるので、その説明は省略する。

なお、ここでは複数の帯域に等分割する例を示したが、非特許文献７に記載されている臨界帯域に分割する方法、非特許文献８に記載されているオクターブ帯域に分割する方法など、他の帯域分割方法を用いることも可能である。

（第４の参考例）
図３３は、本発明のノイズ除去装置に関連する第４の参考例の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図２０と図３３の関係は、図１と図５の関係及び図１０と図１４の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明したので、図３３に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

（第５の実施の形態）
図３４は、本発明のノイズ除去装置の第５の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相違点は、推定雑音計算部５が推定雑音計算部５２に置換されていること、及び重みつき劣化音声計算部１４が存在しないことである。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。

図３５は、図３４における推定雑音計算部５２の構成を示すブロック図である。図２４に示した推定雑音計算部５との相違点は、周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 が周波数別推定雑音計算部５０６₀ 〜５０６_K-1 に置換されていることと、推定雑音計算部５２が入力信号に重みつき劣化音声パワースペクトルを有しないことである。これは、周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 が入力信号に周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを必要とするのに対して、推定雑音計算部５０６₀ 〜５０６_K-1 は、入力信号に周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを必要としないためである。以下、図３６を参照しながら、相違点である周波数別推定雑音計算部５０６₀ 〜５０６_K-1 の構成と動作を詳細に説明する。

図３６は、図３５に示した推定雑音計算部５２に含まれる周波数別推定雑音計算部５０６₀ 〜５０６_K-1 の構成を示すブロック図である。図２５に示した周波数別推定雑音計算部５０４との相違点は、周波数別推定雑音計算部５０６が、入力信号に周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを有していないことと、除算部５０４１、非線形処理部５０４２、及び乗算器５０４３を有していることである。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。

除算部５０４１は、図３５における分離部５０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルを、推定雑音記憶部５９４２から供給される１フレーム前の推定雑音パワースペクトルで除算し、除算結果を非線形処理部５０４２に出力する。図２２に示した非線形処理部１４８５と同一の構成と機能を有する非線形処理部５０４２は、除算部５０４１の出力値に応じた重み係数を計算し、乗算器５０４３に出力する。乗算器５０４３は、図３５における分離部５０２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルと非線形処理部５０４２から供給される重み係数の積を計算し、スイッチ５０４４へ出力する。

乗算器５０４３の出力信号は、図２５に示した周波数別推定雑音計算部５０４における周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルと等価である。すなわち、周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルは、周波数別推定雑音計算部５０６の内部において計算することも可能である。従って、図３４に示したノイズ除去装置では、重みつき劣化音声計算部１４を省略することが可能となる。

（第５の参考例）
図３７は、本発明のノイズ除去装置に関連する第５の参考例の全体構成を示すブロック図である。図３４に示したノイズ除去装置との相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図３４と図３７の関係は、図１と図５の関係、図１０と図１４の関係、及び図２０と図３３の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明したので、図３７に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

（第６の実施の形態）
図３８は、本発明のノイズ除去装置の第６の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置とは、推定先天的ＳＮＲ計算部７１を除いて同一であるので、以下、この相違点を中心に詳細に説明する。
図３９は、図３８における推定先天的ＳＮＲ計算部７１の構成を示すブロック図である。図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部７は後天的ＳＮＲ記憶部７０２、抑圧係数記憶部７０３、多重乗算部７０５，７０４を有するのに対し、推定先天的ＳＮＲ計算部７１はこれらの代わりに、推定雑音記憶部７１２、強調音声パワースペクトル記憶部７１３、周波数別ＳＮＲ計算部７１５、多重乗算部７１６を有する。また、推定先天的ＳＮＲ計算部７は、入力信号に抑圧係数を有するが、推定先天的ＳＮＲ計算部７１は、抑圧係数の代わりに強調音声振幅スペクトルと推定雑音パワースペクトルを入力信号に有する。以下、推定先天的ＳＮＲ計算部７と７１との間に存在するこれらの相違点を中心に、詳細に説明する。

多重乗算部７１６は、図３８における多重乗算部１６から供給される強調音声振幅スペクトル｜Ｘ_n(ｋ）｜バー＝Ｇ_n(ｋ）バー・｜Ｙ_n(ｋ）｜を周波数毎に２乗して強調音声パワースペクトルを求め、強調音声パワースペクトル記憶部７１３に出力する。多重乗算部７１６の構成は、既に図５２を用いて説明した多重乗算部１７に等しいので、詳細な説明は省略する。
強調音声パワースペクトル記憶部７１３は、多重乗算部７１６から供給される強調音声パワースペクトルを記憶し、１フレーム前に供給された強調音声パワースペクトルを周波数別ＳＮＲ計算部７１５へ出力する。
推定雑音記憶部７１２は、図３８における推定雑音計算部５から供給される推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）を記憶し、１フレーム前に供給された推定音声パワースペクトルを周波数別ＳＮＲ計算部７１５へ出力する。

周波数別ＳＮＲ計算部７１５は、強調音声パワースペクトル記憶部７１３から供給される強調音声パワースペクトルＧ_n-1 ²（ｋ）バー・｜Ｙ_n-1(ｋ）｜² と、推定雑音記憶部７１２から供給される推定雑音パワースペクトルλ_n-1(ｋ）のＳＮＲを各周波数毎に計算し、多重重みつき加算部７０７へ出力する。周波数別ＳＮＲ計算部７１５の構成は、既に図５６を用いて説明した周波数別ＳＮＲ計算部６に等しいので、詳細な説明は省略する。
周波数別ＳＮＲ計算部７１５の出力であるＧ_n-1 ²（ｋ）バー・｜Ｙ_n-1(ｋ）｜² ／λ_n-1(ｋ）は、式（１１）の関係から、図５７における多重乗算部７０５の出力であるγ_n-1(ｋ）Ｇ_n-1 ²（ｋ）バーと等価である。従って、図２０に示したノイズ除去装置に含まれる推定先天的ＳＮＲ計算部７を推定先天的ＳＮＲ計算部７１で置換することが可能となる。

（第６の参考例）
図４０は、本発明のノイズ除去装置に関連する第６の参考例の全体構成を示すブロック図である。図３８に示したノイズ除去装置との相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図３８と図４０の関係は、図１と図５の関係、図１０と図１４の関係、図２０と図３３の関係、及び図３４と図３７の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明したので、図４０に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

（第７の実施の形態）
図４１は、本発明のノイズ除去装置の第７の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相違点は、推定雑音計算部５が推定雑音部５２に、推定先天的ＳＮＲ計算部７が推定先天的ＳＮＲ計算部７１に、それぞれ置換されていることと、重みつき劣化音声計算部１４が存在しないことである。推定雑音部５２の構成と動作は、図３５及び図３６を参照して説明したのと同様である。また、推定先天的ＳＮＲ計算部７１の構成と動作は、図３９を参照して説明したのと同様である。従って、図４１に示したノイズ除去装置は、図２０に示したノイズ除去装置と等価な機能を実現する。

（第７の参考例）
図４２は、本発明のノイズ除去装置に関連する第７の参考例の全体構成を示すブロック図である。図４１に示したノイズ除去装置との相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図４１と図４２の関係は、図１と図５の関係、図１０と図１４の関係、図２０と図３３の関係、図３４と図３７の関係、及び図３８と図４０の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明したので、図４２に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

（第８の実施の形態）
図４３は、本発明のノイズ除去装置の第８の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相違点は、推定雑音計算部５が推定雑音計算部５３で置換されていることと、音声検出部４が存在しないことである。すなわち、雑音の推定に音声検出部を必要としない構成になっている。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明する。
図４４は、図４３における推定雑音計算部５３の構成を示すブロック図である。図２４に示した推定雑音計算部５との相違点は、周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 が周波数別推定雑音計算部５０８₀ 〜５０８_K-1 に置換されていることと、推定雑音計算部５３が入力信号に音声検出フラグを有していないことである。図４５を参照しながら、周波数別推定雑音計算部５０８₀ 〜５０８_K-1 の構成と動作を詳細に説明する。

図４５は、図４４に示した推定雑音計算部５３に含まれる周波数別推定雑音計算部５０８₀ 〜５０８_K-1 の構成を示すブロック図である。図２５に示した周波数別推定雑音計算部５０４との相違点は、更新判定部５２０が更新判定部５２２に置換されていることと、５０８₀ 〜５０８_K-1 が入力信号に音声検出フラグを有していないことである。
図４６は、図４５に示した周波数別推定雑音計算部５０８に含まれる更新判定部５２２の構成を示すブロック図である。図２６に示した更新判定部５２０との相違点は、論理和計算部５２０１が論理和計算部５２２１に置換されていること、更新判定部５２２が論理否定回路５２０２を有していないこと、入力信号に音声検出フラグを有していないことである。すなわち、更新判定部５２２は、推定雑音の更新に音声検出フラグを用いていない。この点が、図２６に示した更新判定部５２０と異なる。

論理和計算部５２２１は、比較部５２０５の出力値と比較部５２０３の出力値の論理和を計算し、計算結果を図４５におけるスイッチ５０４４、シフトレジスタ５０４５及びカウンタ５０４９に出力する。すなわち、更新判定部５２２は、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に“１”を出力し、到達した後は、劣化音声パワーが閾値よりも小さいときに“１”を出力する。
図２６を用いて説明した通り、比較部５２０５は劣化音声信号が雑音であるか否かの判定を行なっている。すなわち、比較部５２０５は各周波数毎に音声検出を行なっていると言える。従って、音声検出フラグを入力信号に有しない更新判定部や推定雑音計算部を実現することが可能となる。

（第８の参考例）
図４７は、本発明のノイズ除去装置に関連する第８の参考例の全体構成を示すブロック図である。図４３に示したノイズ除去装置との相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図４３と図４７の関係は、図１と図５の関係、図１０と図１４の関係、図２０と図３３の関係、図３４と図３７の関係、図３８と図４０の関係、及び図４１と図４２の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明したので、図４７に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

図２０、図３３、図３４、図３７、図３８、図４０〜図４３、図４７に関しても、図１０と図１２及び図１４と図１７の関係に相当するような、劣化音声信号の代わりに劣化音声パワースペクトルを用いた選択的な雑音注入が可能であるが、構成は明らかなので、詳細は省略する。

これまで説明したすべての実施の形態では、ノイズ除去の方式として、最小平均２乗誤差短時間スペクトル振幅法を仮定してきたが、その他の方法にも適用することができる。このような方法の例として、非特許文献９に開示されているウィーナーフィルタ法や非特許文献１０に開示されているスペクトル減算法などがあるが、これらの詳細な構成例については、説明を省略する。

非特許文献１０に開示されているスペクトル減算法の概略動作に関しては、例えば、図４３及び図４７を参照することができる。図４３及び図４７において、多重乗算部１６を多重減算部に、雑音抑圧係数生成部８を雑音抑圧量計算部に、抑圧係数補正部１５を抑圧量補正部に置き換えれば、スペクトル減算法による動作を実現することができる。多重減算部において、補正された雑音抑圧量を劣化音声振幅スペクトルから減算し、得られた結果を逆フーリエ変換することによって、強調音声を得ることができる。ここでは、ＳＮＲを計算してから、ＳＮＲに基づいて雑音抑圧量を計算する例について説明したが、推定雑音計算部５３で得られた推定雑音を、直接劣化音声振幅スペクトルから減算することもできる。

本発明のノイズ除去装置の第１の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図１に示したノイズ除去装置に含まれる注入雑音計算部の第１の構成を示すブロック図である。ＳＮＲと注入雑音の関係の一例を示す図である。ＳＮＲに対する抑圧係数の特性の一例を示す図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第１の参考例の全体構成を示すブロック図である。図５に示したノイズ除去装置に含まれるＳＮＲ補正部の第１の構成を示すブロック図である。図６に示したＳＮＲ補正部に含まれる補正ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。ＳＮＲ補正部の第２の構成を示すブロック図である。図８に示したＳＮＲ補正部に含まれる補正ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第２の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。注入雑音計算部の第２の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第３の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。注入雑音計算部の第３の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第２の参考例の全体構成を示すブロック図である。ＳＮＲ補正部の第３の構成を示すブロック図である。注入雑音計算部の第４の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第３の参考例の全体構成を示すブロック図である。ＳＮＲ補正部の第４の構成を示すブロック図である。注入雑音計算部の第５の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第４の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置に含まれる重みつき劣化音声計算部の構成を示すブロック図である。図２１に示した重みつき劣化音声計算部に含まれる多重非線形処理部の構成を示すブロック図である。非線形処理部における非線形関数の一例を示す図である。図２０に示したノイズ除去装置に含まれる推定雑音計算部の第１の構成を示すブロック図である。図２４に示した推定雑音計算部に含まれる周波数別推定雑音計算部の第１の構成を示すブロック図である。図２５に示した周波数別推定雑音計算部に含まれる更新判定部の構成を示すブロック図である。周波数別推定雑音計算部の第２の構成を示すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置に含まれる抑圧係数補正部の構成を示すブロック図である。図２８に示した抑圧係数補正部に含まれる周波数別抑圧係数補正部の構成を示すブロック図である。雑音抑圧係数生成部の第２の構成を示すブロック図である。周波数別ＳＮＲ計算部の第２の構成を示すブロック図である。図３１に示した周波数別ＳＮＲ計算部に含まれる帯域別パワー計算部の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第４の参考例の全体構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第５の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。推定雑音計算部の第２の構成を示すブロック図である。図３５に示した推定雑音計算部に含まれる周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第５の参考例の全体構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第６の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。図３８に示したノイズ除去装置に含まれる推定先天的ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第６の参考例の全体構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第７の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第７の参考例の全体構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置の第８の実施の形態の全体構成を示すブロック図である。推定雑音計算部の第３の構成を示すブロック図である。図４４に示した推定雑音計算部に含まれる周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。図４５に示した周波数別推定雑音計算部含まれる更新判定部の構成を示すブロック図である。本発明のノイズ除去装置に関連する第８の参考例の全体構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置の全体構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる音声検出部の構成を示すブロック図である。図４９に示した音声検出部に含まれるパワー計算部の構成を示すブロック図である。図４９に示した音声検出部に含まれる重みつき加算部の構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる多重乗算部の構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。図５３に示した推定雑音計算部に含まれる周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。図５４に示した周波数別推定雑音計算部に含まれるの更新判定部の構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる周波数別ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる推定先天的ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部に含まれる多重値域限定処理部の構成を示すブロック図である。図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部に含まれる多重重みつき加算部の構成を示すブロック図である。従来のノイズ除去装置に含まれる雑音抑圧係数生成部の構成を示すブロック図である。図６０に示した雑音抑圧係数生成部に含まれる抑圧係数検索部の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１…フレーム分割部、２，２２…窓がけ処理部、３…フーリエ変換部、４…音声検出部、５，５１，５２，５３…推定雑音計算部、６，６１，７１５，１４０２…周波数別ＳＮＲ計算部、７，７１…推定先天的ＳＮＲ計算部、８，８１…雑音抑圧係数生成部、９…逆フーリエ変換部、１０…フレーム合成部、１１…入力端子、１２…出力端子、１３，５０４９…カウンタ、１４…重みつき劣化音声計算部、１５…抑圧係数補正部、１６，１７，７０４，７０５，７１６，１４０４…多重乗算部、５５，５８，５９，６６２，６７２，６８２，６５４２…注入雑音計算部、５６，５７，７０８，４０６３，４０７２，４０７４，５０４６，６１１０₀ 〜６１１０_M-1 ，６５４３，６５４４…加算器、６５，６６，６７，６８…ＳＮＲ補正部、４０１，１５９３，５２０４，５２０６…閾値記憶部、４０２，１５９４，５２０３，５２０５，６７２３３…比較部、４０４，４０７５…定数乗算器、４０５…対数計算部、４０６…パワー計算部、４０７，５０７１，７０７１₀ 〜７０７１_K-1 …重みつき加算部、４０８，７０６，５０７２…重み記憶部、４０９，５２０２…論理否定回路、５０２，５０５，６０２，６０３，８０２，８０３，１４９５，１５０２，１５０３，１７０２，１７０３，４０６１，５０３，６０４，６５５，８０４，１４７５，１５０４，１７０４，６１１５，７０１４，７０７５…多重化部、５０４₀ 〜５０４_K-1 ，５０６₀ 〜５０６_K-1 ，５０７，５０８₀ 〜５０８_K-1 ，５１４₀ 〜５１４_K-1 …周波数別推定雑音計算部、５２０，５２１，５２２…更新判定部、５５１…ＳＮＲ計算部、５５２，６５４１…しきい値計算部、５５３，６７２１…注入レベル計算部、５８１，６７２３２…ゼロ交叉計算部、５８２，１５９５，５０４４，６７２２…スイッチ、５９１，６８２３２…高域電力計算部、６０１₀ 〜６０１_K-1 ，５０４１，５０４８，６５４５…除算部、６１１，６１２…周波数別パワー計算部、６５１，６５２，６５３，６１１１，７０１３，７０７２，７０７４…分離部、６５４₀ 〜６５４_K-1 ，６６４₀ 〜６６４_K-1 …補正ＳＮＲ計算部、６６１，６６３…平均値計算部、７０１…多重値域限定処理部、７０２…後天的ＳＮＲ記憶部、７０３…抑圧係数記憶部、７０７…多重重みつき加算部、７１２，１４０１，５９４２…推定雑音記憶部、７１３…強調音声パワースペクトル記憶部、８０１₀ 〜８０１_K-1 …抑圧係数検索部、８１１…ＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値計算部、８１２…一般化尤度比計算部、８１３…音声存在確率記憶部、８１４…抑圧係数計算部、９０１…劣化音声パワー、９０２…閾値、９０３，９２３…重み、９０４…更新閾値、９０５…重みつき加算部制御信号、９１０₀ 〜９１０_K-1 ，９１０₀ 〜９１０_ML-1…周波数別劣化音声パワースペクトル、９１１₀ 〜９１１_K-1 ，９１１₀ 〜９１１_ML-1…帯域別劣化音声パワースペクトル、９２１…瞬時推定ＳＮＲ、９２１₀ 〜９２１_K-1 …周波数別瞬時推定ＳＮＲ、９２２…過去の推定ＳＮＲ、９２２₀ 〜９２２_K-1 …過去の周波数別推定ＳＮＲ、９２４…推定先天的ＳＮＲ、９２４₀ 〜９２４_K-1 …周波数別推定先天的ＳＮＲ、１４０５…多重非線形処理部、１４８５₀ 〜１４８５_K-1 ，５０４２…非線形処理部、１５０１₀ 〜１５０１_K-1 …周波数別抑圧係数補正部、１５９１，７０１２₀ 〜７０１２_K-1 …最大値選択部、１５９２…抑圧係数下限値記憶部、１５９６…修正量記憶部、１５９７，１７０１₀ 〜１７０１_K-1 ，４０６２₀ 〜４０６２_K-1 ，４０７１，４０７３，５０４３…乗算器、５０４５…シフトレジスタ、５０４７…最小値選択部、５２０１，５２１１，５２２１…論理和計算部、５２０７…閾値計算部、５９４１…レジスタ長記憶部、６７２３，６８２３…判定部、７０１１…定数記憶部、８０１１…抑圧係数テーブル、８０１２，８０１３…アドレス変換部、６７２３１…無音区間検出部。

Claims

入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて前記周波数領域信号を重みづけすることによって前記入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、
前記信号対雑音比を求めるステップは、
前記周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、
前記周波数領域信号と前記推定雑音に基づいて前記周波数領域信号への注入雑音を計算し、
前記注入雑音を前記周波数領域信号に付加して補正周波数領域信号を求め、
前記注入雑音を前記推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、
前記補正周波数領域信号と前記補正された推定雑音から前記信号対雑音比を求め、
前記注入雑音の付加を、前記入力信号の性質に応じて選択的に行なう
ことを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号の性質として、信号の定常性を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２に記載のノイズ除去方法において、
前記信号の定常性として、前記入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２に記載のノイズ除去方法において、
前記信号の定常性として、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号の高域電力を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１〜４のいずれか１つに記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる前記推定雑音を推定し、この推定雑音と前記周波数領域信号とを用いて前記注入雑音のパワーを定めることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１〜４のいずれか１つに記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる前記推定雑音を推定し、この推定雑音と前記周波数領域信号とを用いて注入雑音を計算し、この注入雑音と前記周波数領域信号との和、及び前記注入雑音と前記推定雑音との和を用いて信号対雑音比を求めることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項５又は６に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて前記推定雑音を推定することを特徴とするノイズ除去方法。
入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて前記周波数領域信号を重みづけすることによって前記入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、
前記信号対雑音比を求めるステップは、
前記周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、
前記周波数領域信号と前記推定雑音に基づいて前記周波数領域信号への注入雑音を計算し、
前記注入雑音を前記周波数領域信号に付加して補正周波数領域信号を求め、
前記注入雑音を前記推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、
前記補正周波数領域信号と前記補正された推定雑音から前記信号対雑音比を求め、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる前記推定雑音を推定し、この推定雑音と前記周波数領域信号とを用いて前記注入雑音のパワーを定める
ことを特徴とするノイズ除去方法。
請求項８に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて前記推定雑音を推定することを特徴とするノイズ除去方法。
入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、
前記周波数領域信号の振幅成分に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、
前記推定雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、
前記注入雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、
前記注入雑音と前記推定雑音を加算する第２の加算器と、
前記第１の加算器の出力信号と前記第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、
前記第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、
前記抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、
前記第１の乗算部の出力と前記周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部と
を少なくとも具備し、
前記注入雑音計算部は、
前記入力信号が入力され、前記入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を計算し、その計算結果に応じた制御信号を出力するゼロ交叉計算部と、
このゼロ交叉計算部から入力された前記制御信号によって前記注入雑音を選択的にゼロに設定するスイッチと
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１０に記載のノイズ除去装置において、
前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、得られた重みつき振幅成分を前記推定雑音計算部に出力し、前記推定雑音計算部に前記重みつき振幅成分に基づいて前記推定雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備することを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１１に記載のノイズ除去装置において、
前記重みつき劣化音声計算部は、
前記周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、
この第２の信号対雑音比計算部から入力された前記第２の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、
この非線形処理部から入力された前記重みを用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、前記推定雑音計算部に出力する第２の乗算部と
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１０〜１２のいずれか１つに記載のノイズ除去装置において、
前記抑圧係数生成部から入力された前記抑圧係数を、前記周波数領域信号に基づいて補正して前記第１の乗算部に出力し、前記第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備することを特徴とするノイズ除去装置。
入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、
前記周波数領域信号の振幅成分に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、
前記推定雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、
前記注入雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、
前記注入雑音と前記推定雑音を加算する第２の加算器と、
前記第１の加算器の出力信号と前記第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、
前記第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、
前記抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、
前記第１の乗算部の出力と前記周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部と
を少なくとも具備し、
前記注入雑音計算部は、
前記変換部から入力された前記周波数領域信号の振幅成分の高域電力を計算し、その計算結果に応じた制御信号を出力する高域電力計算部と、
この高域電力計算部から入力された前記制御信号によって前記注入雑音を選択的にゼロに設定するスイッチと
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１４に記載のノイズ除去装置において、
前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、得られた重みつき振幅成分を前記推定雑音計算部に出力し、前記推定雑音計算部に前記重みつき振幅成分に基づいて前記推定雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備することを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１５に記載のノイズ除去装置において、
前記重みつき劣化音声計算部は、
前記周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、
この第２の信号対雑音比計算部から入力された前記第２の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、
この非線形処理部から入力された前記重みを用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、前記推定雑音計算部に出力する第２の乗算部と
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
請求項１４〜１６のいずれか１つに記載のノイズ除去装置において、
前記抑圧係数生成部から入力された前記抑圧係数を、前記周波数領域信号に基づいて補正して前記第１の乗算部に出力し、前記第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備することを特徴とするノイズ除去装置。
入力信号を周波数領域信号に変換して振幅成分と位相成分に分離して出力する変換部と、
前記周波数領域信号の振幅成分に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定する推定雑音計算部と、
前記推定雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を用いて注入雑音を計算する注入雑音計算部と、
前記注入雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を加算する第１の加算器と、
前記注入雑音と前記推定雑音を加算する第２の加算器と、
前記第１の加算器の出力信号と前記第２の加算器の出力信号とを受けて第１の信号対雑音比を求める第１の信号対雑音比計算部と、
前記第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定める抑圧係数生成部と、
前記抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけする第１の乗算部と、
前記第１の乗算部の出力と前記周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆変換部と
を少なくとも具備し、
前記抑圧係数生成部から入力された前記抑圧係数を、前記周波数領域信号に基づいて補正して前記第１の乗算部に出力し、前記第１の乗算部に補正した抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備することを特徴とするノイズ除去装置。
入力信号を周波数領域信号に変換し、この周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、この推定雑音を前記周波数領域信号から差し引くことによって前記入力信号に含まれるノイズを除去するノイズ除去方法において、
前記ノイズを除去するステップは、
前記周波数領域信号と前記推定雑音に基づいて前記周波数領域信号への注入雑音を計算し、
前記注入雑音を前記推定雑音に付加して補正された推定雑音を求め、
前記補正された推定雑音を前記周波数領域信号から差し引くことで前記ノイズを除去する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１９に記載のノイズ除去方法において、
前記注入雑音の付加を、前記入力信号の性質に応じて選択的に行なうことを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２０に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号の性質として、信号の定常性を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２１に記載のノイズ除去方法において、
前記信号の定常性として、前記入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２１に記載のノイズ除去方法において、
前記信号の定常性として、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号の高域電力を用いることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１９〜２３のいずれか１つに記載のノイズ除去方法において、
前記注入雑音のパワーを、前記周波数領域信号と前記推定雑音とを用いて定めることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１９〜２３のいずれか１つに記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて前記推定雑音を推定することを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２５に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を用いて重みを求め、この重みを用いて前記周波数領域信号を重みづけすることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項２５に記載のノイズ除去方法において、
前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を非線形処理関数によって処理して重みを求め、この重みを用いて前記周波数領域信号を重みづけすることを特徴とするノイズ除去方法。
請求項１９〜２７のいずれか１つに記載のノイズ除去方法において、
前記周波数領域の強調音声を変換した前記時間領域信号に窓がけ処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。