JP4886715B2 - 定常率算出装置、雑音レベル推定装置、雑音抑圧装置、それらの方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、雑音が混入した入力信号中の雑音レベルの推定に用いる定常率算出装置、それを利用した雑音レベル推定装置、雑音抑圧装置、それらの方法、プログラム及び記録媒体に関する。

従来、雑音が混入した入力信号における雑音レベルの推定を、非音声区間だけでなく音声区間においても継続的に行う手法として、Ｌフレームの区間における平滑化された入力信号パワースペクトルの時系列の最小値から雑音レベルを推定する手法がこれまでに提案されている〔非特許文献１〕。

図１１はこの手法を用いた従来の雑音レベル推定装置１０の構成例を示す図である。雑音レベル推定装置１０は、入力側周波数分析部１１と雑音レベル計算部１２とから構成される。入力側周波数分析部１１は、時間領域の入力信号ｘ（ｎ）が入力されると、フレーム（所定時間）ごとに区切って短時間フーリエ変換等により周波数領域に変換して周波数スペクトルＸ_i,kを出力する。ここで、ｎは所定間隔の離散時間を指す数（サンプリング点の番号）、ｉは所定の周波数間隔の周波数成分の番号、ｋは短時間フーリエ変換を行うフレームの番号である。例えば、８ｋＨｚでサンプリングした２５６点の再生信号ｘ（ｎ−２５５）,・・・,ｘ（ｎ）を１フレームとし、半フレームずらしながら周波数領域に変換していき（１／２加算）、入力信号x(k)をフレームごとに、８ｋＨｚまでの周波数帯域をサンプル点数１２８点で表した周波数スペクトルＸ_i,k(ｉ＝１、・・・、１２８）に変換し出力する。雑音レベル計算部１２は、周波数スペクトルＸ_i,kが入力され、雑音レベル推定値を式（１）により算出して出力する。

ここで、ｍｉｎ｛・｝は最小値選択を意味し、κは最小値と平均値との間の誤差を補償する定数である。また、Ψ[ , ]は時系列において過去のデータを考慮して行う指数平滑移動平均化処理を表し、時系列をＰ_ｋとおいた時、Ｐ_ｋの指数平滑移動平均値Ψ[Ｐ_k,ε]は式（２）により計算される。

ここで、εは０＜ε＜１を満たす忘却係数であり、指数関数的な減衰の時定数を決定する。
R.Martin,"Spectral Subtraction Based on Minimum Statics," Proc. EUSIPCO'94., pp.1182-1185, Sept. 1994.

上述した非特許文献１の雑音レベル推定方法は、Ｌフレームの区間における平滑化された入力信号パワースペクトルの時系列の最小値を雑音レベルとみなすため、Ｌフレームの区間が全て音声区間であるなど音声区間が長時間継続する場合には、音声の影響を十分に回避できず、雑音レベルの推定精度が大幅に劣化するという問題があった。

本発明の目的は、音声区間が長時間継続しても高精度に雑音レベルを推定するための定常率を求める定常率算出装置、定常率を用いて雑音レベルの推定を行う雑音レベル推定装置及び雑音抑圧処理を行う雑音抑圧装置を提供することにある。

本発明の定常率算出装置は、入力側周波数分析部と定常率計算部とを有する。入力側周波数分析部は、音声等の所望の成分と雑音成分とを含む信号が入力され、当該信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数領域に変換して周波数スペクトルを出力する。定常率計算部は、フレームごとの周波数スペクトルが順次入力され、当該各周波数スペクトルにおける同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（定常率）を求めて出力する。上記定常率γ _i,k は、複数フレーム分の上記周波数スペクトルＸ _i,k の同一周波数成分を並べてベクトル化した時系列ベクトルと、ベクトルの全要素が同じ数であり、かつ、要素の個数が前記時系列ベクトルの要素の個数と同じである定数ベクトルとの正規化相関により求める。

本発明では、入力信号に含まれる雑音成分の割合を、フレームごとに変換された各周波数スペクトルにおける同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（定常率）として求め、これに基づき雑音レベルを推定するため、音声区間であるか否かに影響されずに高精度に雑音レベルの推定を行うことができる。

〔第１実施形態〕
図１は、本発明の定常率算出装置２０の機能構成例であり、図２はそれに対応する処理フローである。

定常率算出装置２０は、入力側周波数分析部１１と定常率計算部２１とから構成される。入力側周波数分析部１１の機能は図１１に示した従来技術と同じである。よって、図１の中で図１１と対応する部分には同一参照番号を付け、基本的に説明は省略する。これ以降のその他の図面についても同様とする。入力側周波数分析部１１は、入力信号ｘ（ｎ）をフレームごとに周波数スペクトルＸ_i,k（ｉは周波数成分の番号、ｋはフレーム番号）に変換して出力し（Ｓ１、Ｓ２）、この出力が定常率計算部２１に順次入力される。定常率計算部２１では、各周波数スペクトルＸ_i,kにおける同一周波数成分ｉの時系列中の定常成分の割合である定常率γ_i,kを算出し出力する（Ｓ３）。定常率γ_i,kは、例えばＬフレーム分の周波数スペクトルから同一周波数成分ｉを抜き出して式（３）のようなＬフレーム分の時系列ベクトルＶＸ_i,kを生成し、これと式（４）のようなＬフレーム分の定数Ｃから構成される定数ベクトルＶＣとの正規化相関をとることによって、式（５）のように求めることができる。

なお、＜ , ＞は内積、||・||はノルムを表し、αは必要に応じて調整設定する周波数スペクトルＸ_i,kの強調係数（α＞０）で、通常は２を用いる。

入力信号、入力信号中の音声等の所望の成分、入力信号中の雑音成分のそれぞれの短時間スペクトルを、Ｘ_i,k、Ｓ_i,k、Ｎ_i,kとすると、これらの関係はＸ_i,k＝Ｓ_i,k＋Ｎ_i,kと表すことができる。もし、入力信号Ｘ_i,k中の雑音成分のスペクトルＮ_i,kの周波数成分ｉの時系列が、基本的には変動せずに定常であるとみなすことができれば、雑音成分は定数ベクトルと相関があることになる。そうであれば、定常率γ_i,kは概ね入力信号における雑音成分の割合を意味することになり、定常率γ_i,kから雑音レベルの推定を行うことができる。そこで、
(i)雑音成分は定数ベクトルと相関が高い
(ii)音声成分は定数ベクトルと相関が低い
との仮説を立て、これについて妥当性の検証を行った。定数ベクトルとの相関は、時系列中の直流成分のパワー比率に相当し、相関が高いほど直流成分のパワー比率が大きくなる。音声信号と雑音信号のそれぞれについての直流成分のパワー比率の周波数特性を求めた結果を図３(a)に示す。ここで、音声信号としては図３(b)に示す波形で表わされる男声を与え、雑音信号には空調雑音を用いている。図３(a)からわかるように、雑音における直流成分のパワー比率は全ての周波数帯域で約８０％と定数ベクトルとの相関が高い一方、音声における直流成分のパワー比率は平均で約３０％程度と定数ベクトルとの相関は低い。また、雑音として車内雑音や街頭雑音を用いた場合でも同様な相関が得られることを確認済である。このことから、仮説(i)(ii)の妥当性が高いと判断できる。以上より、定常率γ_i,kは概ね入力信号における雑音成分の割合であるとみなすことができ、よって、定常率γ_i,kから雑音レベルの推定を行うことができる。

図４は、定常率γ_i,kから雑音レベルの推定を行う雑音レベル推定装置３０の機能構成例であり、図５はそれに対応する処理フローである。雑音レベル推定装置３０は、入力側周波数分析部１１、定常率計算部２１、及び雑音レベル計算部３１から構成される。雑音レベル計算部３１は、入力側周波数分析部１１でフレームごとに周波数領域に変換された入力信号の周波数スペクトルＸ_i,kが入力されるとともに、定常率計算部２１で計算された定常率γ_i,kが入力され、雑音レベル推定値を計算して出力する（Ｓ４）。雑音レベル推定値は、例えば式（６）から求めることができる。

ここで、νは雑音成分と定数ベクトルとの相関が１００％でないことにより生じる誤差を補償する定数（ν＞１）であり、ξは指数平滑移動平均化処理における時定数を決定する忘却係数（０＜ξ＜１）である。

なお、雑音レベル推定の際に用いる定常率γ_i,kを求める際、式（５）は実用上、例えば式（７）のように変形して近似的に計算してもよい。

ここで、βはαと同様、必要に応じて調整設定する周波数スペクトルＸ_i,kの強調係数であり、α＞β＞０となるように設定する。音声等の成分が非常に大きく雑音成分が非常に小さい場合には、定常率γ_i,kは小さい値になるべきであるところ、必ずしもそうはならない場合がある。このような時に、例えばαの値を大きくする、又はβの値を小さくすることにより定常率γ_i,kを小さくする方向に調整することができ、また、α、βを共に調整することでよりきめ細かい調整をすることも可能である。逆に、定常率γ_i,kを大きくする方向に調整したい場合は、αの値を小さくする又は／及びβの値を大きくすればよい。λは定常率γ_i,kの強調係数であり、通常は１を用いるが、α、βを変化させることにより定常率の誤差が生じたような場合には、その補正のために任意の正の値を設定する。

このように、入力信号に含まれる雑音成分の割合を、フレームごとの各周波数スペクトルにおける同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（定常率）として求め、これに基づき雑音レベルを推定するため、音声区間であるか否かに影響されることなく高精度に雑音レベルの推定を行うことができる。

〔第２実施形態〕
図６は、本発明の雑音抑圧装置４０の機能構成例であり、図７はそれに対応する処理フローである。

雑音抑圧装置４０は、入力側周波数分析部１１、定常率計算部２１、雑音抑圧部４１、及び出力側周波数分析部４２から構成される。雑音抑圧部４１は、入力側周波数分析部１１でフレームごとに周波数領域に変換された入力信号の周波数スペクトルＸ_i,kが入力されるとともに、定常率計算部２１で計算された定常率γ_i,kが入力され、雑音抑圧後周波数スペクトルＹ_i,kを計算して出力する（Ｓ５）。第１実施形態において説明したように、入力信号中の雑音成分の割合は定常率として求めることができる。これは言い換えれば、所望の成分の割合は非定常率として１−γ_i,kにより求めることができることを意味する。そこで、式（８）のように入力信号の周波数スペクトルＸ_i,kに非定常率１−γ_i,kを積算することにより、雑音成分が抑圧された周波数スペクトル（雑音抑圧後周波数スペクトル）Ｙ_i,kを求めることができる。

出力側周波数分析部４２は、雑音抑圧後周波数スペクトルＹ_i,kが入力され、時間領域の所望の信号ｙ（ｎ）を再合成して出力する（Ｓ６）。

このように第２実施形態の構成によれば、定常率を利用することで音声区間であるか否かに影響されることなく高精度に雑音レベルを把握することができるため、雑音の抑圧についても高精度に行うことができる。

〔第３実施形態〕
第１実施形態においては、入力信号スペクトルＸ_i,k中の雑音成分のスペクトルＮ_i,kの周波数成分ｉの時系列が、基本的には変動せず定常であるとみなした場合の定常率γ_i,kの算定式（式（５）及び式（７））を明らかにした。しかし、実際には雑音成分に非定常成分が含まれたり、音声成分に定常成分が含まれたりする場合が少なくない。

そこで、このような場合には、例えば式（７）の定常率γ_i,kの算定式を雑音成分中の非定常成分と音声成分中の定常成分が計算上除去されるように下式（９）のように補正し、補正後の定常率γ_i,k´により雑音レベルの推定等を行えばよい。

ここで、Ｃ_１は式（９）の回帰直線を形成する定数（例えば０．５）、Ｔｈ_ｍａｘ(i)は雑音における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍａｘ(i)≦１、例えば０．８）、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)は音声における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍｉｎ(i) ≦１、例えば０．３〜０．５）、Ｔｈ_ｍｉｄ(i)はＴｈ_ｍａｘ(i)とＴｈ_ｍｉｎ(i)との平均値を示す。なお、この計算によりγ_i,k´が１より大きくなった場合には１に近い値に、０より小さくなる場合には０に近い値にクリッピングを行う。

このように求めたγ_i,k´を式（６）や式（８）においてγ_i,kの代わりに用いることで、雑音成分に非定常成分が含まれたり、音声成分に定常成分が含まれたりする場合でも、雑音レベル推定を高精度に、また雑音抑圧を効果的に行うことができる。

〔第４実施形態〕
第３実施形態の方法により補正した定常率γ_i,k´を用いて雑音レベル推定を行う場合、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)の値が大きい場合には、式（９）により雑音レベルを推定した結果が実際の雑音レベルより小さくなってしまうことがある。

そのような場合の対応策として、入力信号スペクトルＸ_i,k中に音声等所望成分の信号スペクトルＳ_i,kが無い区間における入力信号スペクトルＸ_i,kの振幅の

を実質的に雑音信号レベルとみなして雑音レベル推定値を補正することが考えられる。

図８は、定常率から雑音レベルの推定を行う雑音レベル推定装置５０の機能構成例であり、図９はそれに対応する処理フローである。雑音レベル推定装置５０は、入力側周波数分析部１１、定常率計算部２１、入力信号レベル保持部３２、及び雑音レベル計算部３３から構成される。

入力信号レベル保持部３２は、下式（１４）により定義される

ここで、Ｃ_ｐｒｏｐは雑音レベルの調整定数（Ｃ_ｐｒｏｐ＞０、例えば１．０）である。なお、Ｓ_i,k≒０の区間は、例えばγ_i,k´＝Ｃ_ｍａｘ（Ｃ_ｍａｘは定数で、例えば１）となる区間とするなどにより設定することができる。

小さい場合に、入力信号レベル保持値を実質的な雑音信号レベルであるとみなすことによって、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)の値が大きい場合においても雑音推定精度の劣化を抑えることができる。

〔第５実施形態〕
第４実施形態ではＴｈ_ｍｉｎ(i)の値が大きい場合に、入力信号スペクトルＸ_i,k中に音声等の所望の成分の信号スペクトルＳ_i,kが無い区間における入力信号スペクトルの振幅の

小さい場合に、従来の雑音レベル推定値を実質的な雑音信号レベルであるとみなして雑音レベル推定値を補正することによっても、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)の値が大きい場合における雑音推定精度の劣化を抑えることができる。

なお、本発明における定常率算出装置、雑音レベル推定装置、雑音抑圧装置及びそれらの方法は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記に説明した処理は記載の順に従った時系列において実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。

〔評価実験〕
雑音レベル推定精度について、本発明の第１実施形態の雑音レベル推定手法と非特許文献１の従来手法とを比較した。標本化周波数は８ｋＨｚ、周波数処理を行う際の処理フレーム長は２５６点とし、１／２加算による分析合成を用いた。式（１）のパラメータＬ、ε、κについては、Ｌ＝５０（０．８ｓ）、ε＝０．９、κ＝１．５と非特許文献１に示されている値を用いた。式（６）（７）のパラメータν、α、β、λ、ξについては、ν＝１．６、α＝２、β＝０．１、λ＝１、ξ＝０．９８（Ｌ＝５０に相当）を用いた。音声は、図３（ｂ）に示す男声を与えた。音声に混在させる雑音として、空調雑音、車内雑音、街頭雑音の３種類を用い、ＳＮ比はそれぞれ−６ｄＢ、−１０ｄＢ、６ｄＢとした。推定精度の評価指標については、雑音レベル推定誤差ｅ（ｋ）を式（１７）のように定義した。式（１７）により、処理フレームｋにおける雑音レベル推定値と目標値の誤差の大きさを評価できる。なお、離散的周波数Ｍは１２８とした。

図１０（ａ）〜（ｃ）に各雑音を用いた場合のｅ（ｋ）の時間推移をそれぞれ示す。縦軸が推定誤差で横軸が時間であり、従来手法の誤差（ｃｎｖ．）を点線、提案手法の誤差（ｐｒｏｐ．）を太線で示す。

図１０（ａ）〜（ｃ）からわかるように、本発明の手法は従来手法と比較して音声区間中でも平均で約６ｄＢ高い推定精度を達成している。一方、従来手法では、およそ５ｓ以降の音声区間で急激に誤差が大きくなっている。これは、区間Ｌが全て音声区間であるとき、音声の影響を十分に回避できないことにより誤差が生じているためと考えられる。

本発明は、雑音が混入した入力信号中の雑音レベルの推定を高精度に行うことが求められる音響関連装置・システム等において有用である。

本発明による定常率算出装置の構成例を示す図。 本発明による定常率算出装置の処理フローを示す図。 音声成分、雑音成分それぞれの直流成分のパワー比率を示す図。 本発明による雑音レベル推定装置の構成例を示す図。 本発明による雑音レベル推定装置の処理フローを示す図。 本発明による雑音抑圧装置の構成例を示す図。 本発明による雑音抑圧装置の処理フローを示す図。 本発明による雑音レベル推定装置の別の構成例を示す図。 本発明による雑音レベル推定装置の別の処理フローを示す図。 本発明の雑音レベル推定手法による推定誤差と従来の雑音レベル推定手法による推定誤差との比較を示す図。 従来の雑音レベル推定装置の構成例を示す図。

Claims (18)

1. 所望の成分と雑音成分とを含む信号が入力され、当該信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数領域に変換して周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）を出力する入力側周波数分析部と、
   上記周波数スペクトルＸ _i,k が順次入力され、当該各周波数スペクトルＸ _i,k における同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（以下、「定常率γ _i,k 」という。）を求めて出力する定常率計算部と、
   を有し、
   上記定常率γ_i,kを、複数フレーム分の上記周波数スペクトルＸ_i,kの同一周波数成分を並べてベクトル化した時系列ベクトルと、ベクトルの全要素が同じ数であり、かつ、要素の個数が前記時系列ベクトルの要素の個数と同じである定数ベクトルとの正規化相関により求めることを特徴とする定常率算出装置。
2. 所望の成分と雑音成分とを含む信号が入力され、当該信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数領域に変換して周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）を出力する入力側周波数分析部と、
   上記周波数スペクトルＸ _i,k が順次入力され、当該各周波数スペクトルＸ _i,k における同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（以下、「定常率γ _i,k 」という。）を求めて出力する定常率計算部と、
   を有し、
   上記定常率γ_i,kを、
   

   

   （α、βは周波数スペクトルの調整係数（α＞β＞０）、λは定常率の強調係数（λ＞０）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
   により求めることを特徴とする定常率算出装置。
3. 所望の成分と雑音成分とを含む信号が入力され、当該信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数領域に変換して周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）を出力する入力側周波数分析部と、
   上記周波数スペクトルＸ _i,k が順次入力され、当該各周波数スペクトルＸ _i,k における同一周波数成分の時系列中の定常成分の割合（以下、「定常率γ _i,k 」という。）を求めて出力する定常率計算部と、
   を有し、
   上記定常率γ_i,kを、
   

   

   （Ｃ_１は定数、Ｔｈ_ｍａｘ(i)は雑音における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍａｘ(i)≦１）、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)は音声における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍｉｎ(i)≦１）、Ｔｈ_ｍｉｄ(i)はＴｈ_ｍａｘ(i)とＴｈ_ｍｉｎ(i)との平均値、α、βは周波数スペクトルの調整係数（α＞β＞０）、λは定常率の強調係数（λ＞０）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
   により求めることを特徴とする定常率算出装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の定常率算出装置と、
   

   

   を計算して出力する雑音レベル計算部と、
   を備える雑音レベル推定装置。
5. 

   （νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
   により求めることを特徴とする雑音レベル推定装置。
6. 請求項４に記載の雑音レベル推定装置であって、
   

   

   （Ｓ_i,kはＸ_i,k中の音声等所望の成分、Ｃ_propは雑音レベルの調整定数（Ｃ_prop＞０）、νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
   により求めることを特徴とする雑音レベル推定装置。
7. 請求項４に記載の雑音レベル推定装置であって、
   

   

   （Ｃ_propは雑音レベルの調整定数（Ｃ_prop＞０）、νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１）、κは最小値と平均値との間の誤差を補償する定数、Ｌは所定の区間のフレーム数）
   により求めることを特徴とする雑音レベル推定装置。
8. 請求項１〜３のいずれかに記載の定常率算出装置と、
   上記周波数スペクトルＸ_i,kと上記定常率γ_i,kとが入力され、雑音抑圧後周波数スペクトルを求めて出力する雑音抑圧部と、
   上記雑音抑圧後周波数スペクトルが入力され、時間領域に変換して上記所望の成分を出力する出力側周波数分析部と、
   を備える雑音抑圧装置。
9. 所望の成分と雑音成分とを含む信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）に変換する入力側周波数分析ステップと、
   上記周波数スペクトルＸ _i,k から定常率γ _i,k を求める定常率計算ステップと、
   を実行する定常率算出方法であって、
   上記定常率γ_i,kを、複数フレーム分の上記周波数スペクトルＸ_i,kの同一周波数成分を並べてベクトル化した時系列ベクトルと、ベクトルの全要素が同じ数であり、かつ、要素の個数が前記時系列ベクトルの要素の個数と同じである定数ベクトルとの正規化相関により求めることを特徴とする定常率算出方法。
10. 所望の成分と雑音成分とを含む信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）に変換する入力側周波数分析ステップと、
    上記周波数スペクトルＸ _i,k から定常率γ _i,k を求める定常率計算ステップと、
    を実行する定常率算出方法であって、
    上記定常率γ_i,kを、
    

    

    （α、βは周波数スペクトルの調整係数（α＞β＞０）、λは定常率の強調係数（λ＞０）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
    により求めることを特徴とする定常率算出方法。
11. 所望の成分と雑音成分とを含む信号を一定時間ごとに切り出したフレームごとに周波数スペクトルＸ _i,k （ｉは周波数成分番号、ｋはフレーム番号）に変換する入力側周波数分析ステップと、
    上記周波数スペクトルＸ _i,k から定常率γ _i,k を求める定常率計算ステップと、
    を実行する定常率算出方法であって、
    上記定常率γ_i,kを、
    

    

    （Ｃ_１は定数、Ｔｈ_ｍａｘ(i)は雑音における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍａｘ(i)≦１）、Ｔｈ_ｍｉｎ(i)は音声における定常成分のパワー比率に相当する値（０≦Ｔｈ_ｍｉｎ(i)≦１）、Ｔｈ_ｍｉｄ(i)はＴｈ_ｍａｘ(i)とＴｈ_ｍｉｎ(i)との平均値、α、βは周波数スペクトルの調整係数（α＞β＞０）、λは定常率の強調係数（λ＞０）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
    により求めることを特徴とする定常率算出方法。
12. 請求項９〜１１のいずれかに記載の定常率算出方法と、
    

    

    を計算して出力する雑音レベル計算ステップと、
    を実行する雑音レベル推定方法。
13. 

    （νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
    により求めることを特徴とする雑音レベル推定方法。
14. 請求項１２に記載の雑音レベル推定方法であって、
    

    

    （Ｓ_i,kはＸ_i,k中の音声等所望の成分、Ｃ_propは雑音レベルの調整定数（Ｃ_prop＞０）、νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１））
    により求めることを特徴とする雑音レベル推定方法。
15. 請求項１２に記載の雑音レベル推定方法であって、
    

    

    （Ｃ_propは雑音レベルの調整定数（Ｃ_prop＞０）、νは誤差を補償する定数（ν＞１）、ξは忘却係数（０＜ξ＜１）、κは最小値と平均値との間の誤差を補償する定数、Ｌは所定の区間のフレーム数）
    により求めることを特徴とする雑音レベル推定方法。
16. 請求項９〜１１のいずれかに記載の定常率算出方法と、
    上記周波数スペクトルＸ_i,kと上記定常率γ_i,kとが入力され、雑音抑圧後周波数スペクトルを求めて出力する雑音抑圧ステップと、
    上記雑音抑圧後周波数スペクトルが入力され、時間領域に変換して上記所望の成分を出力する出力側周波数分析ステップと、
    を実行する雑音抑圧方法。
17. 請求項１〜８のいずれかに記載した装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
18. 請求項１７に記載したプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体。

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