JP4505597B2 - 雑音除去装置 - Google Patents
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−動作の原理−
図1に、本発明の第1の実施の形態に係る雑音除去装置の動作原理を示す。図1上段を参照して、風雑音の場合、雑音22の成分は周波数スペクトルにおいて比較的低域に集中することが知られている。一方、信号20の周波数成分はより高域に集中している。そこで、予め特徴的な雑音のスペクトル形状を複数の雑音モデル30、32、34等として準備しておき、観測信号のうち、1点鎖線24で示される所定のしきい値TH0以下の周波数成分の形状に最も近いスペクトル形状(スペクトル形状40、42または44)を持つ雑音モデルを選択する。さらに雑音レベルを推定することにより、実際の雑音成分を推定し、観測信号から減算することにより雑音除去を行なう。
図2は、本実施の形態に係る雑音除去装置50の構成を示すブロック図である。図2において、図5に示すものと同じ部品には同じ参照番号を付してある。それらの機能及び名称も同様である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。なお、図2に示す雑音除去装置50は、図5に示す従来の雑音除去装置120と同様のSS法による処理も可能であり、いずれを使用するかを選択できる。しかし図2においては、図および説明を分かりやすくするために、図2に示す各部品のうち、従来技術のみに使用される部分は示していない。
雑音除去装置50は以下のように動作する。マイクプロフィール記憶部62には、雑音除去装置50が取付けられた機器(例えば携帯ビデオカメラ等)の出荷時に、機器の製造者により、当該機器で使用されているマイクのマイクプロフィールが記憶される。出荷後、マイクプロフィールに修正があったり、新たなマイクプロフィールの追加があったりしたときには、雑音除去装置50をインターネットに接続することにより、それらマイクプロフィールによりマイクプロフィール記憶部62に記憶されたマイクプロフィールが自動的に更新される。マイクプロフィールとしては、例えば風雑音除去用のマイクプロフィールがある。
図3に、雑音除去装置50を用いて行なった実験によって得られた結果を示す。図3において、棒グラフ160、162および164はそれぞれ、従来のSS法におけるSNR(Signal-to-Noise Ratio)、上記実施の形態に係るSS法によるSNR、および理論的なSNR(いずれもdB)を示す。図3を参照して明らかなように、本実施の形態によれば従来のSS法を用いた場合と比較してはるかに高い精度で効率よく雑音を除去できる。条件にもよるが、図3に示すように上限値に近いSNRも得られる。
Claims (7)
- 周波数帯域で表された複数通りの雑音モデルを記憶するための雑音モデル記憶手段と、
入力される信号をフレームごとに周波数領域に変換するための周波数変換手段と、
所定の第1の周波数帯域において、前記周波数変換手段により周波数領域に変換された前記信号のスペクトル形状に最も近いスペクトル形状を有する雑音モデルを、前記雑音モデル記憶手段に記憶された前記複数の雑音モデルからフレームごとに選択するための雑音モデル選択手段と、
前記信号と、前記雑音モデル選択手段により選択された雑音モデルとの所定の第2の周波数帯域の周波数成分に基づいて、前記選択された雑音モデルのレベルをフレームごとに推定するためのレベル推定手段と、
前記選択された雑音モデルの周波数成分を前記レベル推定手段により推定されたレベルにしたがって変換したものを、前記周波数変換手段により周波数領域に変換された前記信号の周波数成分からフレームごとに減算するための減算手段と、
前記減算手段の出力を周波数帯域から時間領域に逆変換するための時間変換手段とを含む、雑音除去装置。 - 前記第2の周波数帯域は、前記第1の周波数帯域よりも広く選ばれている、請求項1に記載の雑音除去装置。
- 前記第1の周波数帯域は可変であり、
前記第1の周波数帯域を指定するための帯域指定手段をさらに含む、請求項1または請求項2に記載の雑音除去装置。 - 前記周波数変換手段は、前記信号に対し、所定の周波数間隔ごとに周波数成分を算出するための離散的周波数成分算出手段を含み、
前記雑音モデル選択手段は、以下の式にしたがって雑音モデル^Ngを選択するための手段を含む、請求項3に記載の雑音除去装置。
- 各々が複数通りの雑音モデルを含む複数個の信号源プロフィール情報を記憶するための手段と、
前記複数個の信号源プロフィール情報のうちのいずれかを、ユーザの指定により選択して、当該選択された信号源プロフィール情報に含まれる複数個の雑音モデルを前記雑音モデル記憶手段に格納するための手段とをさらに含む、請求項1〜請求項6のいずれかに記載の雑音除去装置。
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