JP4479625B2 - 騒音抑圧装置 - Google Patents

Description

本発明は、インターホンシステムを構成する拡声通話装置等に用いられ、通話音声と不要な騒音が混在する入力信号から騒音信号を抑圧した信号を出力する騒音抑圧装置に関するものである。

インターホンシステムを構成する拡声通話装置、例えば、集合住宅の共用玄関（ロビー）に設置されるロビーインターホンや各住戸に設置される住戸機（インターホン親機や住宅情報盤など）では、話者の声を集音するためのマイクロホンが周囲の騒音も集音してしまうために音声が聞き取りにくくなるなどの不具合が生じやすい。このような不具合を解消するために通話音声と不要な騒音が混在する入力信号から騒音を抑圧した信号を出力する騒音抑圧装置を拡声通話装置に内蔵する場合があった。

この種の騒音抑圧装置は、音声信号ｓ(ｎ)と騒音信号ｎ(ｎ)を含む時間領域の入力信号ｖ(ｎ)を周波数領域の入力信号Ｖ_k(ｎ)（＝Ｓ_k(ｎ)＋Ｎ_k(ｎ)）に変換（フーリエ変換）した後、各周波数帯域ｋにおける入力信号Ｖ_k(ｎ)の時刻（時間フレーム）ｎでのＳ／Ｎ比を推定し、推定した瞬時Ｓ／Ｎ比（＝SNR_k(ｎ)）から各周波数帯域ｋにおけるゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ)）を演算し、入力信号Ｖ_k(ｎ)にゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ)）を乗算することで騒音成分が抑圧された出力信号Ｓ^_k(ｎ)（＝Ｇ(SNR_k(ｎ)）×Ｖ_k(ｎ)）を求め、この出力信号Ｓ^_k(ｎ)を周波数領域から時間領域に変換（フーリエ逆変換）することで騒音が抑圧されて目的とする音声が明瞭になるのである。なお、Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)からゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))を求める方法については、非特許文献１に記載されているSpectral Substraction法（以下、「ＳＳ法」と略す。）、非特許文献２に記載されているWiener Filtering法（以下、「ＷＦ法」と略す。）、非特許文献３に記載されているMaximum Likelihood Envelope estimation法（以下、「ＭＬ法」と略す。）などが既に提案されている。ここで、ＳＳ法、ＷＦ法、ＭＬ法におけるゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))の演算方法を下記の式（１）〜（３）に示す。

ここで、瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)は周波数帯域ｋにおける音声信号の信号パワーＰ_S,k(ｎ)と騒音信号の信号パワーＰ_N,k(ｎ)から下記の式（４）より求めている。

SNR_k(ｎ)＝Ｐ_S,k(ｎ)／Ｐ_N,k(ｎ)…（４）
ところで、騒音信号の信号パワーＰ_N,k(ｎ)には後述するように入力信号Ｖ_k(ｎ)の信号パワーＰ_V,k(ｎ)から推定される推定値が用いられるため、推定誤差によって出力信号Ｓ^_k(ｎ)に歪みの発生する場合がある。これに対して、処理音（上記出力信号Ｓ^_k(ｎ)）を原音付加によりマスキングすることで推定誤差による歪みを低減した騒音抑圧装置が提案されている（特許文献１参照)。この従来例におけるゲイン関数Ｇ'(SNR_k(ｎ)）は下記の式（５）で表される。

Ｇ'(SNR_k(ｎ))＝α＋(１−α)×Ｇ(SNR_k(ｎ))…（５）
ここで、αは原音付加率であって瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)の長時間平均値＜SNR_k(ｎ)＞に基づいてその値が選択されるものである。但し、ゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))はＳＳ法、ＷＦ法、ＭＬ法の何れかの方法で求められる。
特開２０００-８２９９９号公報 Boll,"Supppression of Acoustic Noise in Speech using Spectral Substraction,"IEEE Trans.on ASSP,vol.27,No.2,pp.113-120,Apr(1979). Lim & Oppenheim, "Enhancement and Bandwidth Compression of Noisy Speech,"in Proc.IEEE,Vol.67,No.12,pp.1586-1604,Dec.(1979). McAulay & Malpass, "Speech Enhancement Using a Soft-Decision Noise Suppression Filter," IEEE Trans. on ASSP,vol.28,No.2,pp.137-145,Apr.(1980).

しかしながら、上記従来例では周囲騒音が比較的に少なければ十分な抑圧効果が得られるが、周囲騒音が比較的に多くＳ／Ｎ比が悪い（小さい）状況においては騒音だけでなく目的とする音声までもが抑圧されてしまうため、結果的に十分な抑圧効果が得られない。

図５は上記３種類の方法（ＳＳ法、ＷＦ法、ＭＬ法）によって求められるゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))と、各方法で求めたゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))並びに原音付加率αから求めたゲイン関数Ｇ'(SNR_k(ｎ))とを、それぞれ横軸に瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)をとってグラフ化したものである。このグラフから明らかなように何れの方式においても瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)の値がゼロ付近でゲイン関数Ｇ(SNR_k(ｎ))，Ｇ'(SNR_k(ｎ))が相対的に最も低い値となって騒音が最も抑圧される領域となっている。

一方、一つのマイクロホンで集音した入力信号から音声信号並びに騒音信号を個別に分離して抽出することは非常に困難であり、実際には入力信号Ｖ_k(ｎ)の信号パワーＰ_V,k(ｎ)の長時間平均値＜Ｐ_V,k(ｎ)＞を騒音信号の信号パワーＰ_N,k(ｎ)とみなし、入力信号Ｖ_k(ｎ)の信号パワーＰ_V,k(ｎ)から騒音信号の信号パワーＰ_N,k(ｎ)（＝＜Ｐ_V,k(ｎ)＞）を差し引いた値を騒音信号の信号パワーＰ_N,k(ｎ)（＝Ｐ_V,k(ｎ)−＜Ｐ_V,k(ｎ)＞）とみなしている。その結果、瞬時Ｓ／Ｎ比はSNR_k(ｎ)＝{Ｐ_V,k(ｎ)/＜Ｐ_V,k(ｎ)＞}−１となり、負の領域（SNR_k(ｎ)＜０）、つまりＰ_V,k(ｎ)が＜Ｐ_V,k(ｎ)＞よりも小さい領域ではゲイン関数Ｇ'(SNR_k(ｎ))をゼロとみなしているため、周囲騒音の騒音信号と同時に通話音声の音声信号までもが抑圧されてしまい、音声信号の歪みによって通話品質が劣化してしまうことが判っている。

本発明は上記事情に鑑みて為されたものであり、その目的は、騒音信号の抑圧量を増大しつつ音声信号の歪みを抑えることができる騒音抑圧装置を提供することにある。

請求項１の発明は、上記目的を達成するために、通話音声の音声信号と周囲騒音の騒音信号とが混在する入力信号から騒音信号を抑圧して出力する騒音抑圧装置であって、サンプリングされた入力信号を複数の周波数帯域へ離散フーリエ変換するフーリエ変換手段と、変換された入力信号に含まれる騒音信号の成分を各周波数帯域毎に求める騒音成分演算手段と、入力信号と騒音信号の成分から各周波数帯域毎に騒音信号の抑圧量を決めるためのゲイン関数を求めるゲイン関数演算手段と、各周波数帯域毎の入力信号とゲイン関数を乗算することで騒音信号が抑圧された出力信号を求める騒音抑圧演算手段と、騒音抑圧演算手段の出力信号を離散フーリエ逆変換して時間領域の出力信号を得るフーリエ逆変換手段とを備え、騒音成分演算手段は、各周波数帯域毎に入力信号の瞬時信号パワーを時間平均して騒音信号成分を求め、ゲイン関数演算手段は、任意の時刻における入力信号のｋ番目の周波数帯域の瞬時信号パワーをＰ_V,k(ｎ)、該瞬時信号パワーを時間平均した平均値を＜Ｐ_V,k(ｎ)＞としたときに、任意の時刻におけるｋ番目の周波数帯域のゲイン関数を、[｜Ｐ_V,k(ｎ)−＜Ｐ_V,k(ｎ)＞｜／{｜Ｐ_V,k(ｎ)−＜Ｐ_V,k(ｎ)＞｜＋＜Ｐ_V,k(ｎ)＞}］^1/2の式から求めることを特徴とする。

請求項２の発明は、請求項１の発明において、騒音成分演算手段は、入力信号に音声信号が含まれているか否かを判別し、音声信号が含まれていない入力信号のみから騒音信号成分を求めることを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１の発明において、ゲイン関数演算手段は、瞬時Ｓ／Ｎ比Ｐ_V,k(ｎ)／＜Ｐ_V,k(ｎ)＞が１未満の場合に前記式で求めたゲイン関数が所定の上限値を超えるときは当該上限値をゲイン関数とすることを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１の発明において、騒音成分演算手段は、各周波数帯域の瞬時信号パワーを平滑化することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項１の発明において、フーリエ変換手段は、各サンプリング時間の入力信号を平滑化することを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項１の発明において、ゲイン関数演算手段は、入力信号の瞬時信号パワー若しくは騒音信号成分の信号パワーが所定の条件を満たす場合は前記式を使わずにゲイン関数を求めることを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項６の発明において、ゲイン関数演算手段は、入力信号の瞬時パワーが所定のしきい値以下の場合にゲイン関数をゼロとすることを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項６の発明において、ゲイン関数演算手段は、騒音信号成分の信号パワーが所定のしきい値以下の場合にゲイン関数を１とすることを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項１の発明において、ゲイン関数演算手段は、音声とみなせない周波数帯域のゲイン関数をゼロとすることを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項１の発明において、フーリエ逆変換手段の出力信号を増幅する増幅手段を備え、増幅手段は、全周波数帯域のゲイン関数の総和を周波数帯域の総数で除した値をゲイン関数による出力信号の減衰分とみなし、当該減衰分を補うように出力信号を増幅することを特徴とする。

請求項１１の発明は、請求項１の発明において、フーリエ逆変換手段の出力信号を増幅する増幅手段を備え、増幅手段は、入力信号と出力信号の差分を補うように出力信号を増幅することを特徴とする。

請求項１２の発明は、請求項１の発明において、フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、サンプリング時間毎に奇数番目の周波数帯域と偶数番目の周波数帯域を交互に切り換えながら離散フーリエ変換並びに離散フーリエ逆変換を行うことを特徴とする。

請求項１３の発明は、請求項１２の発明において、フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、奇数番目の周波数帯域の変換値で偶数番目の周波数帯域の変換値を補間することを特徴とする。

請求項１４の発明は、請求項１２の発明において、フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、交互に演算した奇数番目の周波数帯域の変換値と偶数番の周波数帯域の変換値の和を任意のサンプリング時間における変換値とすることを特徴とする。

請求項１５の発明は、請求項１の発明において、ゲイン関数演算手段は、予め決められたフィルタ特性を加味してゲイン関数を求めることを特徴とする。

請求項１の発明によれば、騒音信号の抑圧量を増大しつつ音声信号の歪みを抑えることができる。

請求項２の発明によれば、騒音成分演算手段が入力信号に音声信号が含まれているか否かを判別し、音声信号が含まれていない入力信号のみから騒音信号成分を求めることにより、ゲイン関数演算手段におけるゲイン関数の演算に誤差が生じるのを防ぐことができる。

請求項３の発明によれば、瞬時Ｓ／Ｎ比が１未満の領域における抑圧量の減少を抑えることができる。

請求項４並びに５の発明によれば、突発的な騒音を十分に抑圧することができる。

請求項６〜８の発明によれば、ゲイン関数演算手段において最適な抑圧制御が行える。

請求項９の発明によれば、ゲイン関数演算手段における処理量が削減できる。

請求項１０並びに１１の発明によれば、出力信号のレベル低下を抑えつつ騒音成分を抑圧することができる。

請求項１２〜１４の発明によれば、フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段における処理量が削減できる。

請求項１５の発明によれば、別途フィルタを設ける場合に比較してコストダウンが図れる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。

（実施形態１）
本実施形態の騒音抑圧装置は、例えば、インターホンシステムを構成するロビーインターホンや住戸機などの拡声通話装置に内蔵され、マイクロホンで集音される通話音声に含まれる周囲騒音を抑圧するものであって、図１に示すようにＡ／Ｄ変換器８でサンプリングされ且つ量子化されたディジタルの入力信号ｖ(ｎ)を複数の周波数帯域へ離散高速フーリエ変換するフーリエ変換部１と、変換された入力信号Ｖ_k(ｎ)（ｋは周波数帯域の番号でｋ＝１，２，…，ｍ)に含まれる騒音信号の成分（以下、「騒音信号」と略す。）Ｎ_k(ｎ)を各周波数帯域毎に求める騒音成分演算部２と、入力信号Ｖ_k(ｎ)と騒音信号Ｎ_k(ｎ)から各周波数帯域毎に騒音信号の抑圧量を決めるためのゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を求めるゲイン関数演算部３と、ゲイン関数Ｇ_k(ｎ)に基づいて各周波数帯域ｋ毎に騒音信号Ｎ_k(ｎ)が抑圧された出力信号を求める騒音抑圧演算部４と、騒音抑圧演算部４の出力信号を離散フーリエ逆変換して時間領域の出力信号を得るフーリエ逆変換部５とを備える。なお、本実施形態ではディジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）やマイクロコンピュータなどのハードウェアを騒音抑圧用のプログラム（ソフトウェア）で制御することで前記各部１〜５を実現している。

フーリエ変換部１は、ディジタルの入力信号ｖ(ｎ)を離散高速フーリエ変換して得られる振幅成分（実部）と位相成分（虚部）のうちで振幅成分Ｖ_k(ｎ)のみを騒音成分演算部２に渡し、位相成分についてはフーリエ逆変換部５に渡す。但し、以下の説明では特に断らない限りフーリエ変換後の振幅成分を入力信号Ｖ_k(ｎ)と呼ぶことにする。

騒音成分演算部２は、フーリエ変換部１から受け取った入力信号Ｖ_k(ｎ)のｋ番目の周波数帯域の瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)（＝Ｖ_k(ｎ)）を時間平均し、その平均値を騒音信号Ｎ_k(ｎ)の信号パワーＰ_N,k(ｎ)（＝＜Ｐ_V,k(ｎ)＞）とする。但し、＜Ｐ_V,k(ｎ)＞は瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)の長時間平均値を表し、下記の式で求められる。

＜Ｐ_V,k(ｎ)＞＝Ｐ_V,k(ｎ)×ρ＋＜Ｐ_V,k-M(ｎ)＞×（１−ρ） 但し、ρは定数（エンベロープ係数）、Ｍは周波数帯域の分割数を表す。

ゲイン関数演算部３では、騒音信号Ｎ_k(ｎ)を抑圧するためのゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を、時間フレームｎ並びに周波数帯域ｋ毎に下記の式(４)によって演算する。

また、騒音信号の信号パワー＜Ｐ_V,k(ｎ)＞に対する瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)の比を瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)（＝Ｐ_V,k(ｎ)／＜Ｐ_V,k(ｎ)＞）とすれば、上記式(４)は下記の式(５)のように表すこともできる。

上記式(５)をグラフ化したものを図２に示す。

騒音抑圧演算部４は、各周波数帯域ｋ毎の入力信号Ｖ_k(ｎ)とゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を乗算することで騒音信号が抑圧された出力信号（振幅成分）Ｐ'_V,k(ｎ)（＝Ｇ_k(ｎ)×Ｐ_V,k(ｎ)）を求め、求めた出力信号Ｐ'_V,k(ｎ)をフーリエ逆変換部５に渡す。そして、フーリエ逆変換部５において騒音信号が抑圧された振幅成分(実部)Ｐ'_V,k(ｎ)と位相成分(虚部)とを離散高速フーリエ逆変換することで周波数領域から時間領域に戻された出力信号ｙ(ｎ)が得られ、この出力信号ｙ(ｎ)がＤ／Ａ変換器９によってディジタル信号からアナログ信号に変換されるのである。

ここで、ゲイン関数演算部３で実行されるゲイン関数Ｇ_k(ｎ)の演算式（上記式(４)あるいは式(５)）は、瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)と騒音信号の信号パワー＜Ｐ_V,k(ｎ)＞が等しいとき、つまり、瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)＝１のときにゲイン関数Ｇ_k(ｎ)（あるいはＧ(SNR_k(ｎ))がゼロとなり、瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)と騒音信号の信号パワー＜Ｐ_V,k(ｎ)＞が略等しいところで局所的に騒音信号を抑圧する点に特徴がある。

而して、話者が発声していないときのように入力信号に騒音信号（定常的な騒音信号）のみが含まれている場合、入力信号の瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)とその長時間平均値＜Ｐ_V,k(ｎ)＞とが一致するので、入力信号の瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)、つまり騒音信号の瞬時信号パワーがゲイン関数Ｇ_k(ｎ)によってゼロ又はその近傍まで抑圧される。また、周囲騒音が十分に小さいために入力信号に音声信号のみが含まれているとみなせる場合、入力信号の瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)のうちで音声信号の周波数帯域に一致する周波数帯域の瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)がゲイン関数Ｇ_k(ｎ)によって抑圧されてしまうけれども、音声信号の場合は定常的な騒音信号に比較して瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)が短期的に大きく変動するので、実際は音声信号がほとんど抑圧されず、通話に支障が生じることはない。さらに、定常的な周囲騒音が存在する環境下で話者が発声しているときのように入力信号に音声信号と騒音信号が双方とも含まれている場合、音声信号の信号パワーと騒音信号の信号パワーが近い、つまり、瞬時Ｓ／Ｎ比が１に近い周波数帯域の各信号パワーが双方とも抑圧されるが、上述のように音声信号は定常的な騒音信号に比較して瞬時信号パワーが短期的に大きく変動するために瞬時Ｓ／Ｎ比も同様に短期間で大きく変動し、その結果、音声信号の瞬時信号パワーが抑圧される量が騒音信号の信号パワーが抑圧される量よりも十分に小さくなる。

例えば本発明者らの実験によると、周囲騒音として自動車のアイドリング音（音圧：８０ｄＢＡ）が存在する環境下で人の声（音圧：７４ｄＢＡ）が発せられた場合において、音声信号と騒音信号を合わせた入力信号の周波数特性（図３（ａ）参照）と、本実施形態で信号処理された後の入力信号の周波数特性（図３（ｂ）参照）とを比較すれば、自動車のアイドリング音のように定常的な周囲騒音成分のみを抑圧し、周波数変動の激しい音声信号の振幅はほとんど減衰されずに維持されていることが判る。つまり、本実施形態によれば、従来例に比べて騒音信号の抑圧量を増大しつつ音声信号の歪みを抑えることができるのである。

ところで、図２に示すように瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)が１未満（Ｐ_V,kが＜Ｐ_V,k＞よりも小さい）の領域では瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)が悪化（０に近づく）ほど騒音信号の抑圧量が減少（ゲイン関数Ｇ_k(ｎ)が増加）することになって騒音信号が十分に抑圧できない可能性があるので、ゲイン関数演算部３において、瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)が１未満の場合に式(４)又は式(５)で求めたゲイン関数が所定の上限値を超えるときは当該上限値をゲイン関数とすれば瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)が１未満の領域で騒音信号の抑圧量の減少を抑えることができる。なお、前記上限値は、例えば瞬時Ｓ／Ｎ比SNR_k(ｎ)が０．３若しくは０．４のときの値（０．６４又は０．６１）にすればよい。

また、騒音成分演算部２では瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)の長時間平均値を騒音信号の信号パワーとしているが、例えば、話者が大きな声で話している場合のように、瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)に含まれる音声信号の信号パワーが相対的に大きい場合には騒音信号の信号パワーが必要以上に大きな値となってしまい、ゲイン関数演算部３におけるゲイン関数Ｇ_k(ｎ)の演算にも誤差が生じてしまう。そこで、騒音成分演算部２が入力信号ｖ(ｎ)に音声信号が含まれているか否かを判別し、音声信号が含まれていない入力信号ｖ(ｎ)のみから騒音信号成分を求めるようにすれば、ゲイン関数演算部３におけるゲイン関数Ｇ_k(ｎ)の演算に誤差が生じるのを防ぐことができる。なお、入力信号ｖ(ｎ)に音声信号が含まれているか否かの判別方法については従来周知であるから詳細な説明は省略するが、例えば、入力信号ｖ(ｎ)の周波数特性に基づく判別方法を用いればよい。

ところで、騒音成分演算部２が瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)の長時間平均値を騒音信号の信号パワーとしているため、自動車のアイドリング音のように定常的な周囲騒音についてはゲイン関数Ｇ_k(ｎ)によって十分に抑圧可能であるが、自動車のクラクション音のように突発的に発生する騒音についてはゲイン関数Ｇ_k(ｎ)による十分な抑圧は困難である。そこで、騒音成分演算部２が騒音信号の成分を求める際に周波数帯域ｋにおいて瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)を平滑化するか、あるいはフーリエ変換部１が各サンプリング時間の入力信号ｖ(ｎ)を平滑化すれば、上述のような突発的な騒音を十分に抑圧することができる。

また、周囲騒音の周波数特性や信号パワーなどは常に一定ではなく時間的に変化するものであるから、ゲイン関数演算部３においては周囲騒音の変化に合わせてゲイン関数Ｇ_k(ｎ)の決定方法を変えることで最適な抑圧制御が行える。例えば、瞬時信号パワーＰ_V,k(ｎ)が所定のしきい値以下の場合は入力信号のレベルが低いのでゲイン関数Ｇ_k(ｎ)＝０として入力信号のレベルが低下するのを防止し、騒音信号の信号パワー＜Ｐ_V,k(ｎ)＞が所定のしきい値以下の場合は周囲騒音のレベルが低いのでゲイン関数Ｇ_k(ｎ)＝１として音声信号のレベル低下を防止する。さらに、音声とみなせない周波数帯域、例えば、３[kHz]を超える周波数帯域のゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を一律にゼロとすれば、ゲイン関数演算部３における演算量が削減できるという利点がある。

ところで、フーリエ変換部１並びにフーリエ逆変換部５において、サンプリング時間（時間フレームｎ）毎に奇数番目の周波数帯域ｋ（＝２ｍ−１、ｍ＝１，２，…）と偶数番目の周波数帯域ｋ（＝２ｍ、ｍ＝１，２，…）を交互に切り換えながら離散フーリエ変換並びに離散フーリエ逆変換の演算を行ったり、あるいは、奇数番目の周波数帯域の変換値Ｐ_V,2m-1(ｎ)，Ｐ_V,2m+1(ｎ)で偶数番目の周波数帯域の変換値Ｐ_V,2m(ｎ)を補間（例えば、Ｐ_V,2m(ｎ)＝{Ｐ_V,2m-1(ｎ)＋Ｐ_V,2m+1(ｎ)}／２）したり、交互に演算した奇数番目の周波数帯域の変換値Ｐ_V,2m-1(ｎ)と偶数番の周波数帯域の変換値Ｐ_V,2m(ｎ)の和を任意のサンプリング時間における変換値Ｐ_V,k(ｎ)（＝Ｐ_V,2m-1(ｎ)＋Ｐ_V,2m(ｎ)）とすれば、フーリエ変換部１並びにフーリエ逆変換部５の演算量が削減できるという利点がある。

(実施形態２)
本実施形態は、図４に示すようにフーリエ逆変換部５の出力信号ｙ(ｎ)を増幅する可変増幅部６と、可変増幅部６における増幅度を調整する調整部７とを備えている点に特徴がある。但し、その他の構成については実施形態１と共通であるから、共通の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。

調整部７は、下記の式(６)で示す演算、すなわち全周波数帯域のゲイン関数Ｇ_k(ｎ)の総和を周波数帯域の総数(分割数)Ｎで除する演算を行い、その値をゲイン関数Ｇ_k(ｎ)による出力信号ｙ(ｎ)の減衰分ΔＰとみなし、この減衰分ΔＰを補うように可変増幅部６の増幅度を調整して出力信号ｙ(ｎ)を増幅する。

すなわち、ゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を乗算して騒音成分を抑圧すると出力信号ｙ(ｎ)の信号パワーが騒音成分の抑圧量分だけ減衰してしまうが、本実施形態では可変増幅部６と調整部７からなる増幅手段で減衰分を補うように出力信号ｙ(ｎ)を増幅するので、出力信号ｙ(ｎ)のレベル低下を抑えつつ騒音成分を抑圧することができる。あるいは、調整部７において入力信号ｖ(ｎ)と出力信号ｙ(ｎ)の差分（＝ｙ(ｎ)−ｖ(ｎ)）を求め、その差分を補うように増幅部６で出力信号ｙ(ｎ)を増幅するようにしてもよい。

ところで、ゲイン関数演算部３において予め決められたフィルタ特性（例えば、音声の周波数帯域のみを通過させるバンド・パス・フィルタの特性）を加味してゲイン関数Ｇ_k(ｎ)を求めるようにすれば、別途フィルタを設ける場合に比較してコストダウンが図れるという利点がある。

本発明の実施形態１を示すブロック図である。 同上におけるゲイン関数を示すグラフである。 同上の動作説明図である。 本発明の実施形態２を示すブロック図である。 従来例におけるゲイン関数を示すグラフである。

符号の説明

１ フーリエ変換部
２ 騒音成分演算部
３ ゲイン関数演算部
４ 騒音抑圧演算部
５ フーリエ逆変換部

Claims (15)

1. 通話音声の音声信号と周囲騒音の騒音信号とが混在する入力信号から騒音信号を抑圧して出力する騒音抑圧装置であって、
   サンプリングされた入力信号を複数の周波数帯域へ離散フーリエ変換するフーリエ変換手段と、変換された入力信号に含まれる騒音信号の成分を各周波数帯域毎に求める騒音成分演算手段と、入力信号と騒音信号の成分から各周波数帯域毎に騒音信号の抑圧量を決めるためのゲイン関数を求めるゲイン関数演算手段と、各周波数帯域毎の入力信号とゲイン関数を乗算することで騒音信号が抑圧された出力信号を求める騒音抑圧演算手段と、騒音抑圧演算手段の出力信号を離散フーリエ逆変換して時間領域の出力信号を得るフーリエ逆変換手段とを備え、
   騒音成分演算手段は、各周波数帯域毎に入力信号の瞬時信号パワーを時間平均して騒音信号成分を求め、
   ゲイン関数演算手段は、任意の時刻における入力信号のｋ番目の周波数帯域の瞬時信号パワーをＰ_V,k(ｎ)、該瞬時信号パワーを時間平均した平均値を＜Ｐ_V,k(ｎ)＞としたときに、任意の時刻におけるｋ番目の周波数帯域のゲイン関数を、
   [｜Ｐ_V,k(ｎ)−＜Ｐ_V,k(ｎ)＞｜／{｜Ｐ_V,k(ｎ)−＜Ｐ_V,k(ｎ)＞｜＋＜Ｐ_V,k(ｎ)＞}］^1/2の式から求めることを特徴とする騒音抑圧装置。
2. 騒音成分演算手段は、入力信号に音声信号が含まれているか否かを判別し、音声信号が含まれていない入力信号のみから騒音信号成分を求めることを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
3. ゲイン関数演算手段は、瞬時Ｓ／Ｎ比Ｐ_V,k(ｎ)／＜Ｐ_V,k(ｎ)＞が１未満の場合に前記式で求めたゲイン関数が所定の上限値を超えるときは当該上限値をゲイン関数とすることを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
4. 騒音成分演算手段は、各周波数帯域の瞬時信号パワーを平滑化することを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
5. フーリエ変換手段は、各サンプリング時間の入力信号を平滑化することを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
6. ゲイン関数演算手段は、入力信号の瞬時信号パワー若しくは騒音信号成分の信号パワーが所定の条件を満たす場合は前記式を使わずにゲイン関数を求めることを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
7. ゲイン関数演算手段は、入力信号の瞬時パワーが所定のしきい値以下の場合にゲイン関数をゼロとすることを特徴とする請求項６記載の騒音抑圧装置。
8. ゲイン関数演算手段は、騒音信号成分の信号パワーが所定のしきい値以下の場合にゲイン関数を１とすることを特徴とする請求項６記載の騒音抑圧装置。
9. ゲイン関数演算手段は、音声とみなせない周波数帯域のゲイン関数をゼロとすることを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
10. フーリエ逆変換手段の出力信号を増幅する増幅手段を備え、
    増幅手段は、全周波数帯域のゲイン関数の総和を周波数帯域の総数で除した値をゲイン関数による出力信号の減衰分とみなし、当該減衰分を補うように出力信号を増幅することを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
11. フーリエ逆変換手段の出力信号を増幅する増幅手段を備え、
    増幅手段は、入力信号と出力信号の差分を補うように出力信号を増幅することを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
12. フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、サンプリング時間毎に奇数番目の周波数帯域と偶数番目の周波数帯域を交互に切り換えながら離散フーリエ変換並びに離散フーリエ逆変換を行うことを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
13. フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、奇数番目の周波数帯域の変換値で偶数番目の周波数帯域の変換値を補間することを特徴とする請求項１２記載の騒音抑圧装置。
14. フーリエ変換手段並びにフーリエ逆変換手段は、交互に演算した奇数番目の周波数帯域の変換値と偶数番の周波数帯域の変換値の和を任意のサンプリング時間における変換値とすることを特徴とする請求項１２記載の騒音抑圧装置。
15. ゲイン関数演算手段は、予め決められたフィルタ特性を加味してゲイン関数を求めることを特徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。

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