JP4952769B2 - 撮像装置 - Google Patents
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Description
このように非連続的に発生するノイズの場合、特許文献1の技術にあっては、音信号から周囲音に対応するノイズ、すなわち、連続的に発生しているノイズのみを算出しているため、非連続的に発生するノイズを算出することが困難であるという問題がある。また、そのために、撮像装置に設けられる動作部が動作することにより発生するノイズを減じることは難しいという問題があった。
図1に示す通り、撮像装置100は、光学系による像を撮像し、得られた画像データを記憶媒体200に記憶させるとともに、収音された音から動作音であるノイズを低減し、得られた音信号を記憶媒体200に記憶させる。
この光学系111は、ズームレンズ114から入射し、ズームレンズ114、AFレンズ112、及びVRレンズ113の順番で通過した光学像を、撮像素子119の受光面に導く。
この撮像素子119は、操作部180を介して撮影指示を受け付けた際に得られる画像データを、静止画又は動画の画像データとして、A/D変換部120を介して記憶媒体200に記憶させる。一方、撮像素子119は、操作部180を介して撮像指示を受け付けていない状態において、連続的に得られる画像データをスルー画データとして、A/D変換部120を介してCPU190及び表示部150に出力する。
このCPU190は、この操作情報に基づき、予め決められている操作部180の動作時間(記憶部160に保存されている)を参照して、操作情報が入力された時点と、動作時間が終了する時点が、操作部180の動作状態が変化した時であると判断する。
また、CPU190は、タイミング信号検出部191を含む。
ここでいう動作部とは、一例としては、上述したズームレンズ114、VRレンズ113、AFレンズ112、または、操作部180のことであり、撮像装置100が備えている構成のうち、動作することにより、または、動作されることにより、音が生じる(または、音が生じる可能性がある)構成である。
また、CPU190が駆動制御信号を生成する場合に、タイミング信号検出部191は、CPU190内部で実行される処理やコマンドに基づいて、動作部の動作状態が変化するタイミングを検出してもよい。
また、タイミング信号検出部191は、操作部180から入力されるズームレンズ114、または、AFレンズ112を駆動させることを示す信号に基づいて、動作部の動作状態が変化するタイミングを検出してもよい。
また、タイミング信号検出部191は、手振れ防止部118からの出力に基づいて、VRレンズ113が駆動されたことを検出することにより、動作部が動作を開始するタイミングを検出してもよく、VRレンズ113が停止されたことを検出することにより、動作部が動作を終了するタイミングを検出してもよい。
図2には、AFエンコーダ117の出力と時間、動作音が重畳した音信号の出力と時間の関係の一例が示されている。なお、図2(B)は、説明便宜のため、動作音の音信号のみ示し、目的音の音信号の図示を省略する。
この図2(A)及び(B)には、その横軸に、時刻が示されており、例えば、時刻t1は、AFレンズ112の動作が開始したタイミングを表わし、時刻t2は、AFレンズ112の動作が終了したタイミングを表わしている。また、時刻t3は、AFレンズ112の動作が開始したタイミングを表わし、時刻t4は、AFレンズ112の駆動方向が逆回転となったタイミングを表わし、時刻t5は、AFレンズ112の動作が終了したタイミングを表わしている。
つまり、図2(B)に示す通り、時刻t1〜2の期間、時刻t3〜t5の期間で、音信号に動作音が重畳(発生)している、又は、動作音が重畳している可能性が高い。ここでは、時刻t1〜2の期間、時刻t3〜t5の期間において、動作音であるノイズが発生している場合について以下説明する。
また、A/D変換部240は、デジタル信号である音信号を、バッファメモリ部130あるいは記憶媒体200に記憶させる構成であってもよく、撮像素子119により撮像された画像データと、時間的に関係付けられて記憶されてもよいし、音信号を含む動画として記憶されてもよい。
この低減処理部250は、音信号処理部251と、ノイズ推定部252と、ノイズ減算部253と、逆フーリエ変換部254とを含む。
この音信号処理部251は、例えば、音信号にフーリエ変換、あるいは高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)を行うことで、周波数領域に変換する。
ここで、予め定められた区間とは、信号処理の単位(フレーム)であって、一定の間隔で繰り返される区間であってもよく。また、これらの予め定められた区間は、他の予め定められた区間と半分ずつ順にオーバーラップしていてもよい。なお、窓関数は、例えば、ハニング窓(ハニングウィンドウ)関数が利用可能である。
このノイズ推定部252は、タイミング信号検出部191から入力されるタイミング信号に基づき、動作部の動作状態が変化した時にマイク230によって取得された音信号を含むスペクトル(以下、第1音情報という)を得る。
上述の通り、音信号処理部251によって、A/D変換部240から出力された音信号が、図3に示すように他の区間と半分ずつ順にオーバーラップしている窓関数W1〜W25で重み付けされるとともに、各区間の周波数領域におけるスペクトルS1〜S25が生成される。つまり、音信号処理部251から出力されるスペクトルS1〜S25は、窓関数W1〜W25の区間に対応するスペクトルである。
ノイズ推定部252は、タイミング信号に基づき、第1音情報として、スペクトルS2、S3、S6、S7を検出する。
また、ノイズ推定部252は、タイミング信号に基づき、第1音情報であるスペクトルS2、S3を、動作部の動作が開始するタイミングt1を含む音信号として得ており、この開始タイミングに対応する動作部の動作が終了したタイミングt2を含む音信号として、スペクトルS6、S7を得る。
このノイズ推定部252は、タイミング信号に基づき、第1音情報として検出された音信号には、区間(時間領域)において、動作音が重畳されている部分と、動作音が重畳されていない部分とが含まれていると判断する。
また、ノイズ推定部252は、タイミング信号に基づき、動作部の動作が開始するタイミングt1を含むスペクトルS2、S3と、動作部の動作が終了するタイミングt2を含むスペクトルS6、S7との間にあるスペクトルS4、S5には、それぞれ、1つの区間(時間領域)において、全区間に亘って動作音が重畳されていると判断する。
このノイズ推定部252は、次に動作部の動作が開始するタイミングt3を含むスペクトルS12、S13を得た場合、この直前に動作部が動作を終了したタイミングt2を含むスペクトルS6、S7と、スペクトルS12、S13との間にあるスペクトルS8〜S11には、それぞれ、1つの区間(時間領域)において、全区間に亘って動作音が重畳されていないと判断する。
図4、5に示す通り、スペクトルS4には、動作音が重畳されているため、スペクトルS4からスペクトルS1を減算することにより、その差分である図6に示すような推定スペクトルSS1が得られる。
例えば、ノイズ減算部253は、タイミング信号に基づき、動作部が動作を開始したタイミングt1と動作を終了したタイミングt2との間に対応する音信号を、第4音情報として検出する。このノイズ減算部253は、例えば、第4音情報として、スペクトルS4、S5を検出し、このスペクトルS4、S5のそれぞれから推定スペクトルSS1を減算し、ノイズ減算処理されたスペクトルs4、s5を得る。なお、このノイズ減算処理されたスペクトルを、図7に示す。
なお、ノイズ減算部253は、第4音情報をノイズ減算処理された音信号に置き換える場合に、音信号の接続部が連続となるように、クロスフェースドなどを行ってもよい。
これにより、1つの区間(時間領域)における区間全体に亘って動作音が重畳されている音信号から、1つの区間(時間領域)における区間全体に亘って動作音が重畳されていない音信号を減じた差分を、推定スペクトルとして得ることができる。従って、区間に対応する推定スペクトルを得ることができ、同じ時間長の区間に区分された音信号から、この区間に発生している可能性の高い推定スペクトルを減じることができる。よって、ノイズ減算処理の精度を高めることができる。
特に、音声(人の声)を目的音として収音する場合、音声は数十msec程度の短い時間内で、比較的同じ周期を繰り返す信号が多い。このため、区間の長さを小さくすることにより、第2音情報と第3音情報との目的音とが近づく。
ノイズ推定部252は、タイミング信号に基づき、同一の動作部の動作状態が複数回にわたって変化する場合、動作状態が変化するタイミング毎に得られる複数の推定スペクトルに基づき、ノイズ減算部253によって第4音情報から減算される1つの推定スペクトルを得ることができる。
例えば、ノイズ推定部252は、動作部の動作が開始するタイミングt1を含む第1音情報であるスペクトルS2、S3が得られた場合、スペクトルS3の直後に取得された音信号に基づくスペクトルS4から、スペクトルS2の直前に取得された音信号に基づくスペクトルS1を減算して、その差分を第1推定スペクトルSS1として得る。
また、ノイズ推定部252は、動作部の動作が終了するタイミングt2を含む第1音情報であるスペクトルS6、S7が得られた場合、スペクトルS6の直前に取得された音信号に基づくスペクトルS5から、スペクトルS7の直後に取得された音信号に基づくスペクトルS8を減算して、その差分を第2推定スペクトルSS2として得る。この第2推定スペクトルSS2を、図8に示す。
このノイズ減算部253は、ノイズ推定部252から入力された平均推定スペクトルを、第4音情報であるスペクトルS5(あるいはS4)から減じることで、ノイズ低減処理を行う。このノイズ低減処理がなされた後のスペクトルを、図10に示す。
この場合、ノイズ推定部252は、動作部が動作を開始するタイミングt1、t3においてそれぞれ得られる第1推定スペクトルSS1、SS3と、動作部が動作を終了するタイミングt2、t5においてそれぞれ得られる第2推定スペクトルSS2、SS5と、を得る。
また、ノイズ推定部252は、動作部の動作が終了するタイミングt5を含む第1音情報であるスペクトルS21、S22が得られた場合、スペクトルS21の直前に取得された音信号に基づくスペクトルS20から、スペクトルS22の直後に取得された音信号に基づくスペクトルS23を減算して、その差分を第2動作音情報SS5として得る。なお、この第2推定スペクトルSS5を、図12に示す。
この場合、ノイズ減算部253は、ノイズ推定部252から出力される推定スペクトルに基づきノイズ減算処理を行う構成であってもよい。またこの場合、過去の音信号をバッファメモリ部130から読み出して、推定スペクトルを算出する等の時間が必要ないため、ノイズ減算処理にかかる時間を短縮することができる。
例えば、ノイズ減算部253は、スペクトルS4、S5に対しては、バッファメモリ部130から読み出した推定スペクトルSS1を用いてノイズ低減処理を行い、スペクトルS14〜S20に対しては、バッファメモリ部130から読み出した推定スペクトルSS1、SS2、SS3に基づく平均推定スペクトルを用いてノイズ低減処理を行う構成であってもよい。
また、ノイズ推定部252は、複数の推定スペクトルのうち、周波数ごとの振幅が最大となる最大推定スペクトルと、このスペクトルの振幅が最小となる最小推定スペクトルとを除いた残りを平均化して、平均推定スペクトルを求めるものであってもよい。
例えば、図6、8、11、12に示す通り、スペクトルは、周波数f1〜f8を含んでいる場合、この周波数f1〜f8毎に、推定スペクトルSS1、SS2、SS3、SS5のうち、最も振幅が大きいスペクトルである最大推定スペクトルと、最も振幅が小さいスペクトルである最小推定スペクトルとを除いた残りを平均化する。
この最大推定スペクトルと最小推定スペクトルとを除いた残りに基づき平均化した情報を周波数f1〜f8毎に求めて、この各周波数f1〜f8のそれぞれに対応する平均化した情報をすべて連結されて、平均推定スペクトルを求める。
なお、このように、複数の推定スペクトルから除かれる最大推定スペクトルおよび最小推定スペクトルは、1つに限られず、そのスペクトルの振幅が大きいものから順番に複数選んで最大推定スペクトルとし、そのスペクトルの振幅が小さいものから順番に複数選んで最小推定スペクトルとするものであってもよい。
また、ノイズ推定部252は、複数の推定スペクトルに対して、この推定スペクトルに基づく音信号が収音された時間に基づき重み付けした値を平均して平均推定スペクトルを求めるものであってもよい。
音信号処理部251は、この時間情報が関連付けられている音信号をスペクトルに変換して、ノイズ推定部252に出力する。
このノイズ推定部252は、この時間情報が関連付けられているスペクトルに基づき推定スペクトルを算出することによって、スペクトルに関連付けられている時間情報に基づき、推定スペクトルに基づく音信号が収音された時間を表わす時間情報を、得られた推定スペクトルに関連づける。
また、ノイズ推定部252は、推定スペクトルに時間情報を関連付けて、記憶部160、あるいは記憶媒体200に記憶させる。
なお、ノイズ推定部252は、1ヶ月、10日、1週間等の予め決められた期間よりも古い推定スペクトルに対しては行わない構成であってもよい。
また、ノイズ推定部252は、複数の推定スペクトルに対して、S/N比に基づき重み付けした値を平均して平均推定スペクトルを求めるものであってもよい。
このS/N比は、例えば、1つのフレームで表わされる区間(時間領域)の全体に亘って動作音が重畳されていないスペクトルを、推定スペクトルで除算した比率である。つまり、動作部が動作していないときに収音された音信号に応じたスペクトルであって、例えば、スペクトルS8〜S11のように、動作終了時の第1音情報であるスペクトルS7と、動作開始時の第1音情報であるスペクトルS12との間にあるスペクトルのうち任意の1つを分子とし、推定スペクトルを分母として得られる値である。
同様にして、タイミングt2、t3、t5のS/N比は、それぞれ、スペクトルS8を推定スペクトルSS2で除算したS/N比、スペクトルS11を推定スペクトルSS3で除算したS/N比、スペクトルS23を推定スペクトルSS5で除算したS/N比、として算出される。
このように、S/N比に応じて重み付けをすることにより、目的音が小さいときに得られた推定スペクトルを重要視することができる。よって、推定スペクトルの推定誤差を小さくすることができ、ノイズ減算処理の精度を高めることができる。
また、ノイズ推定部252は、複数の推定スペクトルのうち、周波数ごとの振幅が最大となる最大推定スペクトル、あるいは、周波数ごとの振幅が最小となる最小推定スペクトルを選択し、この選択された推定スペクトルをノイズ減算部253に出力する構成であってもよい。
また、それぞれの推定スペクトルにおいて求められるS/N比を平均化した値が、予め決められている閾値よりも小さい場合、最大推定スペクトルを選択し、ノイズ減算部253に出力する構成であってもよい。
一方、S/N比が小さい場合、最大推定スペクトルを用いてノイズ減算処理を行うことで、動作音を低減することを重要視したノイズ減算処理を実現することができる。
ノイズ減算部253は、第4音情報に対応するスペクトルに対して、例えばスペクトル減算法を用いて、周波数領域でノイズ低減処理を実行し、動作音によるノイズを低減させる。
例えば、以下に示す文献に記載されている技術が利用可能である。
Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction STEVEN F. BOLL 1979.
ここで、1つの区間における一部分のみにノイズが発生している場合、その区間に対して、推定スペクトルをそのまま減算してしまうと、動作音によるノイズを低減し過ぎてしまう場合がある。このため、ノイズ減算部253は、推定スペクトルを減算係数で重み付けし、重み付けされた推定スペクトルを、窓関数で重み付けされたスペクトルから周波数領域で減算してもよい。そして、予め定められた区間に対応する減算係数は、その区間に対応する窓関数と、動作部の動作状態が変更したタイミング(例えば、t1)との相対位置に応じて、次のように定められる。
また、スペクトルS2は、時刻t1を含むため、このスペクトルS2に対応する減算係数は、スペクトルS2における窓関数W2の面積と、時刻t1以降の窓関数W2の面積(図13の斜線部分)との比に基づいて、定められてもよい。なお、スペクトルS3に対応する減算係数も、同様である(図14を参照)。
さらに、図15において、スペクトルS4が時刻t1を含まず、かつ、時刻t1より後に位置するため、このスペクトルS4に対応する減算係数は、この相対位置に応じて、定められてもよい。
この比率SNRi(dB)は、次式で表わすことができる。
これにより、1つの区間における一部分のみにノイズが発生している場合であっても、動作音によるノイズを低減し過ぎてしまう事態を防止し、目的音を十分に確保することができる。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Claims (10)
- 光学系による光学像を撮像する撮像部を備える撮像装置において、
前記撮像装置に備えられる動作部が動作するタイミングを示す信号を検出するタイミング信号検出部と、
音信号を取得する音信号取得部と、
前記タイミングを示す信号に基づき、前記動作部の動作状態が変化した時の前記音信号を含む前記音信号の区間の全てを第1音情報とし、前記第1音情報よりも前の音信号の区間に対応する第2音情報と、前記第1音情報よりも後の音信号の区間に対応する第3音情報との差分を前記動作部の動作音情報として算出する推定部と、
前記タイミングを示す信号に基づき、前記動作部の動作音を含む前記音信号の区間に対応する第4音情報から前記動作音情報を減じる処理部と、
を備えることを特徴とする撮像装置。 - 前記推定部が、
前記動作部が動作を開始したときに前記音信号取得部によって取得された音信号を含む音情報を、動作開始時の前記第1音情報として得て、
前記動作開始時の第1音情報の直前に取得された音信号に基づく前記第2音情報と、前記動作開始時の第1音情報の直後に取得された音信号に基づく前記第3音情報との差分を、前記動作音情報である第1動作音情報として算出することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 - 前記推定部が、
前記動作部が動作を終了したときに前記音信号取得部によって取得された音信号を含む音情報を、動作終了時の前記第1音情報として得て、
前記動作終了時の第1音情報の直前に取得された音信号に基づく前記第2音情報と、前記動作終了時の第1音情報の直後に取得された音信号に基づく前記第3音情報との差分を、前記動作音情報である第2動作音情報として算出することを特徴とする請求項2に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記第1動作音情報と前記第2動作音情報とを平均した情報を前記動作音情報として、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項3に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記第1動作音情報と前記第2動作音情報に含まれる周波数スペクトルについて周波数ごとの振幅の最大値と最小値を除いた残りに基づき前記平均した情報を求め、当該平均した情報を前記動作音情報として、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項4に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記第1動作音情報および前記第2動作音情報のそれぞれを含む音信号が収音された時刻を表わす時間情報を、前記第1動作音情報および前記第2動作音情報に関連付けて記憶部に記憶させるとともに、前記時間情報に基づき前記第1動作音情報および前記第2動作音情報のそれぞれに重み付けをした値を平均した情報を前記動作音情報として、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項4に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記動作部が動作していないときに取得された前記音信号による音情報を前記動作音情報で除算した比率に基づき、前記第1動作音情報および前記第2動作音情報に対して重み付けをした値を平均した情報を前記動作音情報として、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項4に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記動作音情報に含まれる周波数スペクトルについて周波数ごとの振幅の最大値あるいは最小値を前記動作音情報として、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記動作部が動作していないときに取得された前記音信号による音情報を前記動作音情報で除算した比率が予め決められた閾値よりも小さい場合は前記最大値を前記動作音情報とし、当該比率が前記閾値以上である場合は前記最小値を前記動作音情報とすることを特徴とする請求項8に記載の撮像装置。 - 前記処理部が、
前記タイミングを示す信号に基づき、前記第1音情報のうち、前記動作部の動作音を含む区間に対応する窓関数の部分に応じた係数を前記動作音情報に乗じて得られる値を、前記第4音情報から減じることを特徴とする請求項1から9のいずれか一項に記載の撮像装置。
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