JP5595605B2 - 音声信号復元装置および音声信号復元方法 - Google Patents
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Description
この特許文献1では、音声信号復元の前処理として、狭帯域音声信号をノイズ除去信号(音声成分)と抽出ノイズ信号(雑音成分)とに分離する成分分離部を導入している。この成分分離部は、ノイズ除去部、差分処理部、および周期成分除去部によって構成されており、ノイズ除去部により抽出した音声成分と、差分処理部および周期成分除去部により抽出した雑音成分とに分離する。そして、成分分離部の後段にて、それぞれの成分に対して音声信号復元を行うことにより、入力となる狭帯域音声信号に雑音が混入しても、不快な雑音が低減し、出力される広帯域の音声復元信号の明瞭度が向上している。
さらに、調波構造の崩れた狭帯域音声信号を用いて、拡張帯域の微細構造を含む音源信号の生成を行うと、かえって明瞭度の低い音声になってしまうという課題もある。なぜなら、狭帯域音声信号の調波構造の情報を使って、拡張帯域の微細構造を含む音源信号を生成するので、調波構造の崩れの影響を受けやすいからである。
実施の形態1.
図1は、本実施の形態1に係る音声信号復元装置100の構成を示すブロック図である。
この音声信号復元装置100は、広帯域の音声信号(以下、広帯域音声信号)が帯域制限された狭帯域の音声信号(以下、狭帯域音声信号)を入力に用いて、この制限された帯域(以下、拡張帯域)の信号を生成して狭帯域音声信号と合成し、広帯域の音声復元信号を生成する装置である。
先ず、マイクロホン(不図示)等を通じて取り込まれた音声および音楽等が、A/D(アナログ/デジタル)変換された後、所定のサンプリング周波数(例えば、8000Hz)でサンプリングされると共にフレーム単位(例えば、10ms)に分割され、更に帯域制限された狭帯域音声信号(例えば、300〜3400Hz)として、本実施の形態1の音声信号復元装置100へ入力される。
また、この説明では、拡張帯域を50〜300Hzおよび3400〜7000Hz、最終的に得る広帯域の音声復元信号の周波数帯域を50〜7000Hzとする。
なお、帯域Iが第1の周波数帯域に相当し、帯域II,I,II’が第2の周波数帯域に相当する。
なお、雑音抑圧部102で用いる雑音抑圧処理のアルゴリズムは一般的なものでよく、例えば、スペクトル・サブトラクション(Spectral Subtraction)法(S.F.Boll,“Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction”,IEEE Trans.on Acoustics,Speech,and Signal Processing,vol.ASSP−27,No.2,pp.113−120,1979)、ウィナー・フィルタ(Wiener Filter)法(J.S.Lim,A.V.Oppenheim,“Enhancement and bandwidth compression of noisy speech”,Proc.IEEE,vol.67,No.12,pp.1586−1604,1979)、および最尤推定法(R.J.McAulay,M.L.Malpass,“Speech enhancement using a soft−decision noise suppression filter”,IEEE Trans.on Acoustics,Speech,and Signal Processing,vol.ASSP−28,No.2,pp.137−145,1980)等が適用できる。
また、このように雑音抑圧を行っても、先ほど述べた通り、スペクトル包絡推定部103は振幅スペクトル値の情報のみを用い、調波構造の情報は用いないため、音源生成部101に比べ、狭帯域音声信号の音声成分の、雑音抑圧による調波構造の崩れの影響を受け難い。
また、スペクトル包絡推定部103で推定に用いる学習モデルは、一般的なアルゴリズムで学習したものでよく、例えば線形回帰予測、ニューラルネットワーク(Neural Network)等を用いてもよいし、これら以外でもよい。
この際、スペクトル包絡推定部103は、サブバンド毎の雑音量推定を行い、推定雑音量が少ないサブバンドのみを用いて拡張帯域の平均振幅スペクトル値を求めてもよい。こうすることにより、入力となる狭帯域音声信号に雑音が混入する影響に起因して拡張帯域の平均振幅スペクトル値が過剰に推定されることを、抑圧する効果がある。
この上限値は、固定値でもよいし、入力となる狭帯域音声信号の平均振幅スペクトル値に応じてフレーム毎に動的に変更してもよい。
また、音韻によってスペクトルの様態は異なるため、音韻特徴に応じてこの上限値を切り替えてもよい。例えば、無声摩擦音部のスペクトルの振幅スペクトル値は高域になるに従い大きくなることが知られているので、無声摩擦音部では上限値を大きくする。こうすることにより、より明瞭度の高い広帯域の音声復元信号を得られる効果が期待できる。
なお、帯域通過フィルタ部105が第1の帯域通過フィルタ部に相当し、帯域II,II’が第3の周波数帯域に相当する。
図3は、本実施の形態2に係る音声信号復元装置100の構成を示すブロック図であり、図1と同一または相当の部分については同一の符号を付し説明を省略する。
本実施の形態2に係る音声信号復元装置100は、上記実施の形態1の変形例であり、音源生成部101の前処理として弱雑音抑圧部107が導入されている。
なお、雑音抑圧量の上限値は、固定値でもよいし、入力となる狭帯域音声信号の振幅の最大値を検出して、この値に応じてフレーム毎に動的に変更してもよい。
図4は、本実施の形態3に係る音声信号復元装置100の構成を示すブロック図であり、図1と同一または相当の部分については同一の符号を付し説明を省略する。
本実施の形態3に係る音声信号復元装置100は、上記実施の形態1の変形例であり、信号加算部106aへの入力を、狭帯域音声信号に代えて、雑音抑圧部102によって雑音抑圧された狭帯域音声信号に変更している。
この信号加算部106aは、雑音抑圧部102によって雑音抑圧された狭帯域音声信号(例えば、図2に示す帯域I)と、帯域通過フィルタ部105によって帯域制限された擬似音声信号(例えば、図2に示す帯域II,II’)とを入力とし、この2つの信号を加算することで広帯域の音声復元信号を生成する。
図5は、本実施の形態4に係る音声信号復元装置100の構成を示すブロック図であり、図3と同一または相当の部分については同一の符号を付し説明を省略する。
本実施の形態4に係る音声信号復元装置100は、上記実施の形態2の変形例であり、信号加算部106の後処理としてスペクトル整形部108が導入されている。
スペクトル整形の具体的な処理としては、ピーク強調処理またはディップ強調処理、フィルタの畳み込み処理等が挙げられるが、理想的な広帯域音声信号に近づけるような処理であるならば、これら以外の処理であってもよい。
なお、この閾値は、固定値でもよいし、入力となる狭帯域音声の平均振幅スペクトル値に応じて適応的に変更してもよい。また、振幅スペクトル値の強調度合いも、固定値でもよいし、入力となる狭帯域音声の平均振幅スペクトル値に応じて適応的に変更してもよい。
なお、ピーク強調処理と同様に、閾値および強調度合いは、固定値でもよいし、入力となる狭帯域音声の平均振幅スペクトル値に応じて適応的に変更してもよい。
上記実施の形態1〜4は、図2のイメージ図のように、本来無いはずの低域IIおよび高域II’を推定して、帯域Iに制限された狭帯域音声信号に付与することによって、帯域幅をII,I,II’に拡張した明瞭度の高い広帯域の音声復元信号を生成する構成であった。
それに対し、本実施の形態5では、入力となる狭帯域音声信号と出力となる音声復元信号の帯域幅は変わらないが、狭帯域音声信号の帯域のうちの失われた帯域の信号成分を復元する構成にする。
なお、帯域I,II,I’が第1の周波数帯域および第2の周波数帯域に相当する。
ただし、狭帯域音声信号から劣化した帯域IIを除去する場合には、図1、図3、図5の音声信号復元装置において狭帯域音声信号の入力側と信号加算部106の間に、帯域II以外の帯域を通過させる帯域通過フィルタ部(第2の帯域通過フィルタ部に相当する)を導入する必要がある。また、図4の音声信号復元装置においては、雑音抑圧部102と信号加算部106aの間に帯域II以外の帯域を通過させる帯域通過フィルタ部(第2の帯域通過フィルタ部に相当する)を導入する必要がある。
なお、不図示の上記帯域通過フィルタ部により抽出される帯域I,I’が第4の周波数帯域に相当する。
図7は、本実施の形態6に係る音声信号復元装置100を用いた、カーナビゲーション装置のハンズフリー音声通話システム200の構成を示すブロック図である。この音声信号復元装置100としては、上記実施の形態1〜5に係る音声信号復元装置100のいずれかを適用する。
Claims (8)
- 第1の周波数帯域の音声信号に基づいて、当該第1の周波数帯域を含む第2の周波数帯域の音源信号を生成する音源生成部と、
上記第1の周波数帯域の音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する雑音抑圧部と、
上記雑音抑圧部により雑音抑圧された上記第1の周波数帯域の音声信号に基づいて、上記第2の周波数帯域のスペクトル包絡を推定するスペクトル包絡推定部と、
上記音源生成部の生成した上記第2の周波数帯域の音源信号、および上記スペクトル包絡推定部の推定した上記第2の周波数帯域のスペクトル包絡を合成して、上記第2の周波数帯域の音声信号を生成する信号合成部とを備える音声信号復元装置。 - 雑音抑圧量を所定の上限値内に制限しながら、上記第1の周波数帯域の音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する弱雑音抑圧部を備え、
上記音源生成部は、上記弱雑音抑圧部により雑音抑圧された上記第1の周波数帯域の音声信号に基づいて、上記第2の周波数帯域の音源信号を生成することを特徴とする請求項1記載の音声信号復元装置。 - 上記スペクトル包絡推定部は、上記スペクトル包絡として、上記雑音抑圧部により雑音抑圧された上記第1の周波数帯域の音声信号から求まる振幅スペクトルの平均値に基づき、上記第2の周波数帯域の振幅スペクトルの平均値を推定することを特徴とする請求項1記載の音声信号復元装置。
- 上記信号合成部の合成した上記第2の周波数帯域の音声信号から、上記第2の周波数帯域内の任意の第3の周波数帯域の音声信号を抽出する第1の帯域通過フィルタ部と、
上記第1の帯域通過フィルタ部により抽出された上記第3の周波数帯域の音声信号、および上記第1の周波数帯域の音声信号を加算する信号加算部とを備えることを特徴とする請求項1記載の音声信号復元装置。 - 上記第1の周波数帯域の音声信号から、上記第1の周波数帯域内であって上記第3の周波数帯域を含まない任意の第4の周波数帯域の音声信号を抽出する第2の帯域通過フィルタ部を備え、
上記信号加算部は、上記第1の帯域通過フィルタ部により抽出された上記第3の周波数帯域の音声信号、および上記第2の帯域通過フィルタ部により抽出された上記第4の周波数帯域の音声信号を加算することを特徴とする請求項4記載の音声信号復元装置。 - 上記信号加算部は、上記第1の帯域通過フィルタ部により抽出された上記第3の周波数帯域の音声信号、および上記雑音抑圧部により雑音抑圧された上記第1の周波数帯域の音声信号を加算することを特徴とする請求項4記載の音声信号復元装置。
- 上記信号加算部の生成した音声信号のスペクトルを整形するスペクトル整形部を備えることを特徴とする請求項4記載の音声信号復元装置。
- 第1の周波数帯域の音声信号に基づいて、当該第1の周波数帯域を含む第2の周波数帯域の音源信号を生成する音源生成ステップと、
上記第1の周波数帯域の音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する雑音抑圧ステップと、
上記雑音抑圧ステップで雑音抑圧した上記第1の周波数帯域の音声信号に基づいて、上記第2の周波数帯域のスペクトル包絡を推定するスペクトル包絡推定ステップと、
上記音源生成ステップで生成した上記第2の周波数帯域の音源信号、および上記スペクトル包絡推定ステップで推定した上記第2の周波数帯域のスペクトル包絡を合成して、上記第2の周波数帯域の音声信号を生成する信号合成ステップとを備える音声信号復元方法。
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