JP5675848B2 - レベルキューによる適応ノイズ抑制 - Google Patents
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Description
不利なオーディオ環境において背景ノイズを抑制するための方法が存在する。そのような方法の１つは、定常ノイズ抑制システムを使用することである。定常ノイズ抑制システムは、常に、入力ノイズよりも低い、固定量である出力ノイズを提供する。通常、定常ノイズ抑制は、１２〜１３デシベル（ｄＢ）の範囲にある。ノイズ抑制は、音声歪みを生じることを回避するために、この保存的レベルに固定される。これは、より高度のノイズ抑制により明らかである。
幾つかの先行技術のシステムは、汎用のサイドローブキャンセラを用いる。汎用のサイドローブキャンセラは、受信信号により成る所望の信号及び干渉信号を特定するために使用される。所望の信号は所望の場所から伝播し、干渉信号は他の場所から伝播する。干渉信号は、干渉を相殺する意図を持って受信信号から減じられる。
従来のオーディオ装置は、オーディオ信号においてノイズを低減するよう２つのマイクロフォンシステムを組み込んでいる。２マイクロフォンシステムは、ノイズキャンセル又は音源定位を達成するために使用され得るが、それらの両方を得るには適さない。２つの大きく離されたマイクロフォンを用いると、音源定位及び乗法ノイズ抑制のためにレベル差キュー（level difference cues）を得ることが可能である。しかしながら、２つの大きく離されたマイクロフォンによれば、ノイズ相殺は、マイクロフォン信号の低コヒーレンスを鑑みて、乾点源（dry point sources）に制限される。２つのマイクロフォンは、マイクロフォン信号の間のより高いコヒーレンスによる改善されたノイズ相殺のために、近接配置され得る。しかしながら、マイクロフォンどうしの間隔を狭めることは、信頼できる位置推定のためには弱すぎるレベルキューをもたらす。
本技術は、独立しているが相補的である２つの２マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差（inter-microphone level difference）方法及びヌル処理（null processing）ノイズ減算方法の組み合わせを用いる。これらの方法は、ノイズ抑制性能を最大限とするよう互いを助け補完する。夫々の２マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
例となるマクロフォン配置は、ノイズ抑制のために２つのマイクロフォンの２つの組を使用してよく、マイクロフォンの組は２又はそれ以上のマイクロフォンを有する。第１のマイクロフォン及び第２のマイクロフォンは、ノイズキャンセルを達成するために使用される音響信号を提供するよう互いに近接して位置付けられてよい。第３のマイクロフォンは、第３のマイクロフォン及び第１又は第２のマイクロフォンによって提供されるオーディオ信号からレベルキューを得るために、拡散マイクロフォン構成において第１又は第２のマイクロフォンのいずれか一方に対して間隔を空けられてよい（あるいは、第３のマイクロフォンよりむしろ第１のマイクロフォン又は第２のマイクロフォンのいずれか一方として実施されてよい）。レベルキューは、１又はそれ以上のクラスタトラッキング制御信号を決定するために使用されるマイクロフォン間レベル差（inter-microphone level difference）（ＩＬＤ）により表される。ノイズキャンセルされた主音響信号及びＩＬＤに基づくクラスタトラッキング制御信号は、ポストフィルタリングの間、スピーチ推定信号に適用されるマスクを適応生成するために使用される。
ノイズ抑制のための実施形態は２又はそれ以上の信号を受信してよい。該２又はそれ以上の信号は主音響信号を含んでよい。レベル差は、２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対から決定されてよい。ノイズキャンセルは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって、主音響信号に対して実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。
ノイズ抑制のためのシステムの実施形態は、周波数解析モジュール、ＩＬＤモジュール、及び少なくとも１つのノイズ減算モジュールを有してよい。それらのモジュールの全てはメモリに記憶され、プロセッサによって実行されてよい。前記周波数解析モジュールは、２又はそれ以上の音響信号を受信するよう実行されてよく、該２又はそれ以上の音響信号は主音響信号を含む。前記ＩＬＤモジュールは、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するよう実行されてよい。前記ノイズ減算モジュールは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するよう実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。
実施形態は、プログラムを坦持する機械により読み取り可能な媒体を含んでよい。前記プログラムは、上記のノイズ抑制方法のための命令を提供してよい。
独立しているが相補的である２つの２マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差方法及びヌル処理ノイズ減算方法が、ノイズ抑制性能を最大限とするよう組み合わされ得る。夫々の２マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
オーディオ装置は、ノイズ抑制のために２対のマイクロフォンを利用してよい。第１及び第２のマイクロフォンは、互いに近接して位置付けられてよく、ノイズキャンセルを達成するために使用されるオーディオ信号を提供してよい。第３のマイクロフォンは、第１のマイクロフォン又は第２のマイクロフォンのいずれか一方と拡散マイクロフォン構成において間隔を空けられてよく、レベルキューを得るためにオーディオ信号を提供してよい。レベルキューは、関連する音響構造及びトランスデューサによる歪みを相殺するよう、マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）においてエンコードされ、クラスタトラッカによって正規化される。クラスタトラッキング及びレベル差決定は、以下でより詳細に論じられる。
幾つかの実施形態において、広げられたマイクロフォンの対からのＩＬＤキューは正規化され、第１のマイクロフォン及び第２のマイクロフォンにより実施されるノイズキャンセルの適応を制御するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、後処理乗法マスク（post-processing multiplicative mask）はポストプロセッサにより実施されてよい。ポストプロセッサは幾通りかの方法で得られ、それらの方法のうちの１つは、音声成分を除去するよう第３のマイクロフォンから受信される信号をヌル処理することによってノイズリファレンスの導出を伴ってよい。
本技術の実施形態は、携帯電話機、電話端末、及び会議システム等の、しかしこれらに限られない、音響を受け取るよう構成されるあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。有利に、例となる実施形態は、音声歪みを最小限としながら改善されたノイズ抑制を提供するよう構成される。本技術の実施形態は携帯電話機の動作を参照して記載されるが、本技術はあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。
図１を参照すると、本技術の実施形態が実施され得る環境が示されている。ユーザは、オーディオ装置１０４に対する音源１０２として行動してよい。例となるオーディオ装置１０４は、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０を有するマイクロフォンアレイを有してよい。マイクロフォンアレイは、マイクロフォン１０６及び１０８による近接マイクロフォンアレイと、マイクロフォン１１０及びマイクロフォン１０６又は１０８のいずれか一方による拡散マイクロフォンアレイとを含んでよい。マイクロフォン１０６、１０８及び１１０の１又はそれ以上は、例えば、互いから２から２０センチメートル（ｃｍ）といったように、互いに対して如何なる距離においても配置されてよい。
マイクロフォン１０６、１０８及び１１０は、音源１０２及びノイズ１１２から音声（すなわち、音響信号）を受けてよい。ノイズ１１２は、図１において単一の場所から入来するように示されているが、音源１０２と異なる１又はそれ以上の場所からのあらゆる音声を含んでよく、反響音及びエコーを含んでよい。ノイズ１１２は、定常、非定常、又は定常及び非定常ノイズの組み合わせであってよい。
オーディオ装置１０４におけるマイクロフォン１０６、１０８及び１１０の位置は様々であってよい。例えば、図１において、マイクロフォン１１０は、オーディオ装置１０４の背面上部に位置付けられ、マイクロフォン１０６及び１０８は、オーディオ装置１０４の前面下部及び背面下部に位置付けられる。図２の実施形態において、マイクロフォン１１０は、オーディオ装置１０４の側面上部に位置付けられ、マイクロフォン１０６及び１０８はオーディオ装置１０４の側面下部に位置付けられる。
マイクロフォン１０６、１０８及び１１０は夫々、Ｍ１、Ｍ２及びＭ３とラベル表示される。たとえマイクロフォンＭ１及びＭ２が互いに対して近接しているように表され、マイクロフォンＭ３がマイクロフォンＭ１及びＭ２から更に相隔たっているとしても、如何なるマイクロフォン信号結合も、ノイズキャンセルを達成し且つ２つのオーディオ信号間のレベルキューを決定するよう処理され得る。Ｍ１、Ｍ２及びＭ３の記号表示はマイクロフォン１０６、１０８及び１１０により任意であり、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０のいずれがＭ１、Ｍ２及びＭ３であってもよい。マイクロフォン信号の処理は、図４Ａ乃至５に関して以下でより詳細に論じられる。
図１及び２において表される３つのマイクロフォンは、例となる実施形態に相当する。本技術は、例えば、２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のマイクロフォンといったように、如何なる数のマイクロフォンを用いても実施されてよい。２又はそれ以上のマイクロフォンによる実施形態において、信号は以下でより詳細に論じられるように処理され得、信号はマイクロフォンの対と関連付けられ、各対は異なるマイクロフォンを有してよく、あるいは、１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
図３は、例となるオーディオ信号のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ装置１０４は、マイクロフォン１０６、マイクロフォン１０８、マイクロフォン１１０、プロセッサ３０２、オーディオ処理システム３０４、及び出力装置３０６を有する受音装置である。オーディオ装置１０４は、オーディオ装置１０４の動作に必要な更なる構成要素（図示せず。）、例えば、アンテナ、インターフェース部、非オーディオ入力部、メモリ及び他の構成要素を有してよい。
プロセッサ３０２は、オーディオ信号のためのノイズ抑制を含む、ここで記載される機能を実行するよう、オーディオ装置１０４のメモリ（図３に図示せず。）に記憶されている命令及びモジュールを実行してよい。
オーディオ処理システム３０４は、受信信号においてノイズを抑制してオーディオ信号を出力装置３０６へ供給するよう、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０（Ｍ１、Ｍ２及びＭ３）によって受信された音響信号を処理してよい。オーディオ処理システム３０４は、図３に関して以下でより詳細に論じられる。
出力装置３０６は、オーディオ出力をユーザに提供するあらゆる装置である。例えば、出力装置３０６は、会議開催装置におけるヘッドセット若しくはハンドセットの受話器又はスピーカを有してよい。
図４Ａは、例となるオーディオ処理システム３０４のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ処理システム３０４は、オーディオ装置１０４内のメモリ装置内で具現される。オーディオ処理システム３０４は、周波数解析モジュール４０２及び４０４と、ＩＬＤモジュール４０６と、ＮＰＮＳモジュール４０８と、クラスタトラッカ４１０と、ノイズ推定モジュール４１２と、ポストフィルタモジュール４１４と、乗算器４１６と、周波数合成モジュール４１８とを有してよい。オーディオ処理システム３０４は、図４Ａに表されている以外のより多くの又はより少ない構成要素を有してよく、モジュールの機能は、より少ない又は更なるモジュールにまとめられ又は拡張されてよい。例となる通信ラインが図４Ａ及び他の図（例えば、図４Ｂ及び５）の様々なモジュールの間に表されている。それらの通信ラインは、どのモジュールが他のモジュールと通信上結合されるのかを制限するよう意図されない。更に、ラインの視覚表示（例えば、破線、点線、交互破線及び点線）は、特定の通信を示すよう意図されず、むしろシステムの視覚的な提示を助けるよう意図される。
動作において、音響信号はマイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３によって受信され、電気信号に変換され、それらの電気信号は周波数解析モジュール４０２及び４０４により処理される。一実施形態において、周波数解析モジュール４０２は、音響信号を捕らえ、フィルタバンクによってシミュレーションされる蝸牛（cochlea）（すなわち、蝸牛域）の周波数解析を再現する。周波数解析モジュール４０２は、音響信号を周波数サブバンドに分けてよい。サブバンドは、フィルタの帯域幅が周波数解析モジュール４０２によって受信される信号の帯域幅よりも狭い入力信号に対するフィルタリング動作の結果である。代替的に、短時間フーリエ変換（short-time Fourier transform）（ＳＴＦＴ）、サブバンドフィルタバンド、変調複素重複変換（modulated complex lapped transforms）、蝸牛モデル、ウェーブレット等のような他のフィルタが、周波数の解析及び合成のために使用され得る。大部分の音声（例えば、音響信号）は複雑であり、１よりも多い周波数を有するので、音響信号に対するサブバンド解析は、どの個別周波数がフレーム（例えば、所定の時間期間）中で複素音響信号において存在するのかを決定する。例えば、フレームの長さは、４ｍｓ、８ｍｓｍ又はその他の時間長さであってよい。幾つかの実施形態においては、全くフレームがなくてよい。結果として、高速蝸牛変換（fast cochlea transform）（ＦＣＴ）領域におけるサブバンド信号が得られる。
サブバンドフレーム信号は、周波数解析モジュール４０２及び４０４からＩＬＤモジュール４０６及びヌル処理ノイズ減算（ＮＰＮＳ）モジュール４０８へ供給される。ＮＰＮＳモジュール４０８は、サブバンドごとに主音響信号からノイズ成分を適応減算してよい。そのようなものとして、ＮＰＮＳモジュール４０８の出力は、主音響信号におけるノイズのサブバンド推定と、主音響信号における音声（ノイズを減じられたサブバンド信号の形をとる。）又は他の所望の音声のサブバンド推定とを含む。
図４Ｂは、ＮＰＮＳモジュール４０８の例となる実施を表す。ＮＰＮＳモジュール４０８は、ヌル処理減算ブロック４２０及び４２２のカスケードとして実施されてよい。２つのマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第１のＮＰＮＳブロック４２０への入力として受信される。第３のマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第１のＮＰＮＳブロック４２０の出力とともに、第２のＮＰＮＳブロック４２２への入力として受信される。サブバンド信号は、以下の式：
α，β，γ∈［１，２，３］、α≠β≠γ
が成立するように、Ｍα、Ｍβ及びＭγとして図４Ｂにおいて表されている。
α，β，γ∈［１，２，３］、α≠β≠γ
が成立するように、Ｍα、Ｍβ及びＭγとして図４Ｂにおいて表されている。
Ｍα、Ｍβ及びＭγの夫々は、図１及び２のマイクロフォン１０６、１０８及び１１０のいずれかと関連付けられてよい。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、Ｍα及びＭβとして表されている、いずれか２つのマイクロフォンによるサブバンド信号を受信する。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、更に、クラスタトラッキングモジュール４１０からクラスタトラッカ実現信号ＣＴ１を受信してよい。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、ノイズキャンセルを実行し、音声リファレンス出力Ｓ１及びノイズリファレンス出力Ｎ１の出力を夫々点Ａ及びＢで生成する。
第２のＮＰＮＳブロック４２２は、Ｍγのサブバンド信号の入力と、第１のＮＰＮＳブロック４２０の出力とを受け取る。第２のＮＰＮＳブロック４２２が第１のＮＰＮＳブロック４２０からノイズリファレンス出力Ｎ１を受け取る（点Ｃが点Ａに結合される）場合に、第２のＮＰＮＳブロック４２２はヌル処理ノイズ減算を実行し、第２の音声リファレンス出力Ｓ２及び第２のノイズリファレンス出力Ｎ２の出力を生成する。それらの出力は、図４ＡにおけるＮＰＮＳモジュール４０８による出力として供給され、それにより、Ｓ２はポストフィルタモジュール４１４及び乗算器４１６へ供給され、一方、Ｎ２はノイズ推定モジュール４１２へ（又は直接ポストフィルタモジュール４１４へ）供給される。
１又はそれ以上のＮＰＮＳモジュールの様々な変形が、ＮＰＮＳモジュール４０８を実施するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８は、単一のＮＰＮＳブロック４２０により実施されてよい。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８の第２の実施は、オーディオ処理システム３０４内で設けられてよく、点Ｃは点Ｂへ接続され、そのようなものとして、例えば、かかる実施形態は図５において表され、以下でより詳細に論じられる。
ＮＰＮＳモジュールによって実施されるヌル処理ノイズ減算の例は、２００８年６月３０日に出願された米国特許出願第１２／２１５９８０号（発明の名称「System and Method for Providing Noise Suppression Utilizing Null Processing Noise Subtraction」）において開示されている。その開示は、参照により本願に援用される。
２つのノイズ減算モジュールのカスケードが図４Ｂにおいて表されているが、更なるノイズ減算モジュールがＮＰＮＳモジュール４０８を実施するために、例えば、４Ｂに表されているようなカスケード形態において使用されてよい。ノイズ減算モジュールのカスケードは、３、４、５又はその他の数のノイズ減算モジュールを有してよい。幾つかの実施形態において、カスケード接続されるノイズ減算モジュールの数は、マイクロフォンの数よりも少ない数であってよい（例えば、８個のマイクロフォンについて、カスケード接続されるノイズ減算モジュールは７個であってよい。）。
図４Ａに戻ると、周波数解析モジュール４０２及び４０４のサブバンド信号は、時間インターバルの間のエネルギレベル推定を決定するよう処理されてよい。エネルギ推定は、音響信号及び蝸牛チャネルの帯域幅に基づいてよい。エネルギレベル推定は、周波数解析モジュール４０２若しくは４０４、エネルギ推定モジュール（図示せず。）、又はＩＬＤモジュール４０６のような他のモジュールによって、決定されてよい。
計算されたエネルギレベルから、マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）がＩＬＤモジュール４０６によって決定されてよい。ＩＬＤモジュール４０６は、マイクロフォンＭ１、Ｍ２又はＭ３のいずれかについての計算されたエネルギ情報を受け取ってよい。ＩＬＤモジュール４０６は、一実施形態において次のように、数学的に近似されてよい：
ＩＬＤ１＝｛ＩＬＤ（Ｍ１，Ｍｉ）、ｉ∈［２，３］｝
のように、決定されてよい。
ここで、Ｍ１は、所望の源（例えば、口基準点）に最も近い第１のマクロフォンを表し、Ｍｉは、第１のマイクロフォン以外の他のマイクロフォンを表す。ＩＬＤ１は、第１のＮＰＮＳブロック４２０への入力と関連する２つのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定され得る。幾つかの実施形態において、ＩＬＤ１は、第１のマイクロフォンと他の２つのマイクロフォンとの間で、より高く評価されたＩＬＤとして決定される。
ＩＬＤ２は、図４Ｂにおいて第２のＮＰＮＳブロック４２２によって受信される信号についてクラスタトラッカ実現を決定するために使用されてよい。ＩＬＤ２は：
ＩＬＤ２＝｛ＩＬＤ１；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｓ１）、ｉ∈［β，γ］；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｎ１）、ｉ∈［α，γ］；ＩＬＤ（Ｓ１，Ｎ１）｝
のように、３つ全てのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定されてよい。
ＩＬＤ２＝｛ＩＬＤ１；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｓ１）、ｉ∈［β，γ］；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｎ１）、ｉ∈［α，γ］；ＩＬＤ（Ｓ１，Ｎ１）｝
のように、３つ全てのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定されてよい。
エネルギレベル推定及びマイクロフォン間レベル差を決定することは、２００６年１月３０日に出願された米国特許出願第１１／３４３５２４号（発明の名称「System and method for utilizing inter-microphone level differences for Speech Enhancement」）においてより詳細に論じられている。この開示は、参照により本願に援用される。
クラスタトラッキングモジュール４１０は、ＩＬＤモジュール４０６からサブバンドフレーム信号のエネルギ推定間のレベル差を受け取ってよい。ＩＬＤモジュール４０６は、マイクロフォン信号、音声又はノイズ信号のエネルギ推定からＩＬＤ信号を生成してよい。ＩＬＤ信号は、ノイズキャンセルの適応を制御し且つポストフィルタモジュール４１４によるマスクを生成するために、クラスタトラッカ４１０によって使用されてよい。ノイズ抑制の適応を制御するためにＩＬＤモジュール４０６によって生成されるＩＬＤ信号の例は、ＩＬＤ１及びＩＬＤ２を含む。例となる実施形態に従って、トラッキングモジュール４１０は、音声からノイズ及びディストラクタ（distracters）を区別（すなわち、分類）し、その結果をＮＰＮＳモジュール４０８及びポストフィルタモジュール４１４へ与える。
ＩＬＤ歪みは、多くの実施形態において、固定の（例えば、変則的な又は不適合のマイクロフォン応答から）又はゆっくりと変化する（例えば、ハンドセット、話者、又は部屋の形状及び位置の変化）要因によって生じうる。そのような実施形態において、ＩＬＤ歪みは、実装時間（build-time）の解明又はランタイムの追跡のいずれかのための推定に基づき補償されてよい。本発明の例となる実施形態は、クラスタトラッカ４１０が、源（例えば、発話）及びノイズ（例えば、背景）のＩＬＤについて周波数毎に動的に変化する推定を与えるようランタイムでそれらの推定を動的に計算することを可能にする。
クラスタトラッカ４１０は、音響信号から得られる音響特性に少なくとも部分的に基づく音響特性の大局的な要約（global summary）と、大局的なランニング推定（global running estimate）及び音響特性の大局的な要約に基づく瞬時の大局的な分類（instantaneous global classification）とを決定してよい。大局的なランニング推定は更新されてよく、瞬時の局所的な分類は、１又はそれ以上の音響特性に少なくとも基づき、導出される。次いで、スペクトルエネルギ分類は、瞬時の局所的な分類及び１又はそれ以上の音響特性に少なくとも部分的に基づき、決定されてよい。
幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ４１０は、それらの局所的なクラスタ及び観測に基づき、エネルギスペクトルにおける点を発話又はノイズであると分類する。そのようなものとして、エネルギスペクトルにおける各点の局所バイナリマスクは、発話又はノイズのいずれか一方として特定される。クラスタトラッカ４１０は、サブバンド毎にノイズ／発話分類信号を生成し、その分類をＮＰＮＳモジュール４０８へ、そのキャンセラパラメータ（シグマ及びアルファ）適応を制御するために供給してよい。幾つかの実施形態において、分類は、ノイズと発話との間の区別を示す制御信号である。ＮＰＮＳモジュール４０８は、受け取ったマイクロフォンエネルギ推定信号（例えば、Ｍα、Ｍβ及びＭγ）においてノイズを推定するために分類信号を用いてよい。幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ４１０の結果は、ノイズ推定モジュール４１２へ転送されてよい。本質的に、目下のノイズ推定は、ノイズが位置するエネルギスペクトルの場所とともに、オーディオ処理システム３０４内でノイズ信号を処理するために与えられる。
クラスタトラッカ４１０は、マイクロフォンＭ１及びＭ２（又はＭ１、Ｍ２及びＭ３）によって実施されるＮＰＮＳの適応を制御するためにマイクロフォンＭ３及びマイクロフォンＭ１又はＭ２のいずれか一方からの正規化されたＩＬＤキューを使用する。よって、追跡されるＩＬＤは、ＮＰＮＳサブバンド源推定の適応を制御する（マスク４１６で適用される）ポストフィルタモジュール４１４におけるサブバンド決定マスクを導出するために使用される。
クラスタトラッカ４１０によってクラスタを追跡する例は、２００７年１２月２１日に出願された米国特許出願第１２／００４８９７号（発明の名称「System and Method for Adaptive classification of Audio Sources」）において開示されている。この開示は、参照により本願に援用される。
ノイズ推定モジュール４１２は、ノイズＮ（ｔ，ω）を推定するためにノイズ／発話分類制御信号及びＮＰＮＳ出力を受け取ってよい。クラスタトラッカ４１０は、発話からノイズ及びディストラクタを区別（すなわち、分類）し、その結果をノイズ処理のために提供する。幾つかの実施形態において、結果は、ノイズ推定を導出するためにノイズ推定モジュール４１２へ与えられてよい。ノイズ推定モジュール４１２によって決定されるノイズ推定は、ポストフィルタモジュール４１４へ与えられる。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８のノイズ推定出力（ブロッキングマトリクスの出力）と、クラスタトラッカ４１０の出力とを受け取り、その場合に、ノイズ推定モジュール４１２は用いられない。
ポストフィルタモジュール４１４は、クラスタトラッキングモジュール４１０（又は、実装されるならば、ノイズ推定モジュール４１２）からのノイズ推定と、ＮＰＮＳモジュール４０８からの音声推定出力（例えば、Ｓ１又はＳ２）とを受け取る。ポストフィルタモジュール４１４は、ノイズ推定及び音声推定に基づきフィルタ推定を導出する。一実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ウィーナー（Weiner）フィルタのようなフィルタを実装する。代替の実施形態は他のフィルタ考える。従って、ウィーナーフィルタ近似は、一実施形態に従って、次のように近似されてよい：
βは、ＩＬＤの関数である過減算（over-subtraction）項である。βは、ノイズ推定モジュール４１２の最小統計（minimum statistics）の偏りを補償し、聴覚重み付け（perceptual weighting）を形成する。時定数が異なるので、偏りは純粋なノイズの部分とノイズ及び発話の部分との間で異なる。従って、幾つかの実施形態において、この偏りの補償は必要でありうる。例となる実施形態において、βは経験的に決定される（例えば、大きなＩＬＤでは２〜３ｄＢ、低いＩＬＤでは６〜９ｄＢ）。
上記の例となるウィーナーフィルタの式において、αは、推定されるノイズ成分を更に抑制する係数である。幾つかの実施形態において、αは如何なる正の値であってもよい。非線形膨張がαを２に設定することによって得られる。例となる実施形態に従って、αは経験的に決定され、Ｗ＝（Ｐｓ／Ｐｓ＋Ｐｎ）の主部が所定値（例えば、１であるＷの最大値から１２ｄＢ下がった値）を下回る場合に適用される。
ウィーナーフィルタ推定は（例えば、１つのフレームから次のフレームへ）瞬時に変化し、ノイズ及び発話の夫々の推定は各フレームの間で大いに変動しうるので、ウィーナーフィルタ推定の適用は、そのままで、アーティファクト（例えば、不連続、ブリップ（blips）、過渡現象、等）を生じうる。従って、任意のフィルタ平滑が、時間の関数として音響信号に適用されるウィーナーフィルタ推定を平滑化するよう実行されてよい。一実施形態において、フィルタ平滑は：
Ｍ（ｔ，ω）＝λｓ（ｔ，ω）Ｗ（ｔ，ω）＋（１−λｓ（ｔ，ω））Ｍ（ｔ−１，ω）
のように、数学的に近似されてよい。ここで、λｓは、ウィーナーフィルタ推定と第１のマイクロフォンエネルギＥ１との関数である。
Ｍ（ｔ，ω）＝λｓ（ｔ，ω）Ｗ（ｔ，ω）＋（１−λｓ（ｔ，ω））Ｍ（ｔ−１，ω）
のように、数学的に近似されてよい。ここで、λｓは、ウィーナーフィルタ推定と第１のマイクロフォンエネルギＥ１との関数である。
クラスタトラッカの第２の例は、ＮＰ−ＩＬＤ、例えば、ＮＰ−ＮＳ出力間のＩＬＤ（及び発話を除去するようＭ３オーディオ信号をヌル処理することによって生成されるＮＰＮＳ処理又はマイクロフォンＭ３からの信号）を追跡するために使用されてよい。ＩＬＤは、次のように与えられてよい：
次に、発話推定は、周波数合成モジュール４１８によって蝸牛域から時間領域に逆変換される。変換は、周波数合成モジュール４１８において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの位相シフトされた信号を合算することを含んでよい。代替的に、変換は、周波数合成モジュール４１８において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの周波数の逆数（inverse frequency）をそれらに乗じることを含んでよい。変換が完了すると、信号は出力装置３０６を介してユーザに出力される。
図５は、他の例となるオーディオ処理システム３０４のブロック図である。図５のシステムは、周波数解析モジュール４０２及び４０４と、ＩＬＤモジュール４０６と、クラスタトラッキングモジュール４１０と、ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０と、ポストフィルタモジュール４１４と、乗算器４１６と、周波数合成モジュール４１８とを有する。
図５のオーディオ処理システム３０４は、マイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３の周波数サブバンドが夫々、ＩＬＤモジュール４０６に加えて、ＮＰＮＳモジュール４０８及びＮＰＮＳモジュール５２０の両方に与えられる点を除いて、図４Ａのシステムと同様である。受け取ったマイクロフォン周波数サブバンドエネルギ推定に基づくＩＬＤ出力信号はクラスタトラッカ４１０へ与えられ、次いで、クラスタトラッカ４１０は、発話／ノイズ表示を伴う制御信号をＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０並びにポストフィルタモジュール４１４へ供給する。
図５のＮＰＮＳモジュール４０８は、図４ＡのＮＰＮＳモジュール４０８と同様に動作してよい。ＮＰＮＳモジュール５２０は、点Ｃが点Ｂへ接続され、それによりノイズ推定をＮＰＮＳブロック４２２の入力として供給する場合の、図４Ｂにおいて表されるＮＰＮＳモジュール４０８として実施されてよい。ＮＰＮＳモジュール５２０の出力はノイズ推定であり、ポストフィルタモジュール４１４へ供給される。
ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８からの発話推定、ＮＰＮＳモジュール５２０からのノイズ推定、及びクラスタトラッカ４１０からの発話／ノイズ制御信号を受け取り、乗算器４１６で発話推定に適用するマスクを適応生成する。次いで、乗算器４１６の出力は、周波数合成モジュール４１８によって処理され、オーディオ処理システム３０４によって出力される。
図６は、オーディオ装置においてノイズを抑制するための例となる方法のフローチャート６００である。ステップ６０２で、オーディオ信号はオーディオ装置１０４によって受信される。例となる実施形態においては、複数のマイクロフォン（例えば、マイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３）がオーディオ信号を受信する。複数のマイクロフォンは、近接マイクロフォン配置を形成する２つのマイクロフォンを含み、複数のマイクロフォンのうちの２つ（それらの１又それ以上は近接マイクロフォン配置のマイクロフォンと共有されてよい。）は拡散マイクロフォン配置を形成する。
ステップ６０４で、第１、第２及び第３の音響信号に対する周波数解析が実行されてよい。一実施形態において、周波数解析モジュール４０２及び４０４は、装置のマイクロフォンによって受信された音響信号について周波数サブバンドを決定するようフィルタバンクを利用する。
ノイズ減算及びノイズ抑制は、ステップ６０６で、サブバンド信号に対して実行されてよい。ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０は、周波数解析モジュール４０２及び４０４から受信された周波数サブバンド信号に対してノイズ減算及び抑制処理を実行してよい。次いで、ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０は、周波数サブバンドノイズ推定及び発話推定をポストフィルタモジュール４１４へ供給する。
マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）がステップ６０８で計算される。ＩＬＤの計算は、周波数解析モジュール４０２及び周波数解析モジュール４０４の両方からのサブバンド信号についてエネルギ推定を生成することを伴ってよい。ＩＬＤの出力は、クラスタトラッキングモジュール４１０へ供給される。
クラスタトラッキングは、ステップ６１０で、クラスタトラッキングモジュール４１０によって実行される。クラスタトラッキングモジュール４１０は、ＩＬＤ情報を受け取って、サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかを示す情報を出力する。クラスタトラッキングモジュール４１０は、発話信号を正規化し、識別閾値情報を出力する。その識別閾値情報から、周波数サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかに関して決定がなされてよい。この情報は、いつノイズキャンセルパラメータを適応すべきかを決定するためにＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０へ送られる。
ノイズはステップ６１２で推定される。幾つかの実施形態において、ノイズ推定はノイズ推定モジュール４１２によって実行されてよく、クラスタトラッキングモジュール４１０の出力は、ノイズ推定をポストフィルタモジュール４１４へ与えるために使用される。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８及び／又は５２０はノイズ推定を決定し、そのノイズ推定をポストフィルタモジュール４１４へ与えてよい。
フィルタ推定は、ステップ６１４で、ポストフィルタモジュール４１４によって生成される。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８からはマスク周波数サブバンド信号から成る推定源信号を、及びヌル処理モジュール５２０又はクラスタトラッキングモジュール４１０（又はノイズ推定モジュール４１２）のいずれかからはノイズ信号の推定を受け取る。フィルタは、ウィーナーフィルタ又は他の何らかのフィルタであってよい。
ゲインマスクはステップ６１６で適用されてよい。一実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４によって生成されたゲインマスクは、サブバンド信号毎に乗算器４１６によってＮＰＮＳモジュール４０８の発話推定出力に適用されてよい。
次いで、蝸牛域サブバンド信号が、時間領域における出力を生成するよう、ステップ６１８で合成されてよい。一実施形態において、サブバンド信号は、周波数領域から時間領域へ逆変換されてよい。変換されると、オーディオ信号は、ステップ６２０で、ユーザへ出力されてよい。出力はスピーカ、イヤホーン、又は他の同様の装置を介してよい。
上記のモジュールは、機械により読み取り可能な媒体（例えば、コンピュータ可読媒体）のような記憶媒体において記憶される命令から成ってよい。命令はプロセッサ３０２によって取り出されて実行されてよい。命令の幾つかの例には、ソフトウェア、プログラムコード、及びファームウェアが含まれる。記憶媒体の幾つかの例には、メモリ装置及び集積回路が含まれる。命令は、プロセッサ３０２によって実行される場合に動作可能であり、プロセッサ３０２に本技術の実施形態に従って動作するよう指示する。当業者ならば、命令、プロセッサ及び記憶媒体に精通している。
本技術は、例となる実施形態を参照して上述された。当業者には明らかなように、種々の改良が行われてよく、他の実施形態が本技術の広範囲な適用範囲から逸脱することなしに使用されてよい。例えば、論じられているモジュールの機能は、別々のモジュールにおいて実施されてよく、別個に論じられているモジュールは、単一のモジュールにまとめられてよい。更なるモジュールが、論じられている特徴を本技術の主旨及び適用範囲内の特徴及び機能の適切な変形として実施するよう、本技術に組み込まれてよい。従って、例となる実施形態に対するそれらの及び他の変形例は、本技術によって網羅されるよう意図される。
Claims (30)
- ノイズ抑制方法であって、
第１の音響信号、第２の音響信号、及び第３の音響信号を含む３又はそれ以上の音響信号をオーディオ装置において受信するステップと、
前記第３の音響信号及び前記第１の音響信号と、前記第３の音響信号及び前記第２の音響信号とを含む少なくとも１つの対からマイクロフォン間レベル差モジュールを介してマイクロフォン間レベル差情報を決定するステップと、
前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づくノイズ成分をノイズキャンセルモジュールを介して前記第１の音響信号から減じることを含む前記第１の音響信号に対するノイズキャンセルを実行するステップと
を有するノイズ抑制方法。 - ポストフィルタモジュールを介して前記第１の音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルの適応は、前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づき制御される、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - カスケードにおいて構成されるノイズ減算ブロックによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、
前記ノイズ減算ブロックは、前記３又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - 最初のノイズ減算ブロックが音響信号のいずれかの対を受け、次のノイズ減算ブロックがいずれかの他の音響信号と、前のノイズ減算ブロックの出力とを受ける、
請求項３に記載のノイズ抑制方法。 - 強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストプロセッサを介してポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用する第１のノイズ減算ブロックの出力、及び
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含む第２のノイズ減算ブロックの出力
のうちいずれか１つを含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズ減算ブロックの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップを更に有する、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - エネルギレベル推定により前記マクロフォン間レベル差モジュールを介して前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップと
を更に有する請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - 少なくとも１つの周波数解析モジュールを介してエネルギレベル推定を決定するステップと、
前記エネルギレベル推定により前記マイクロフォン間レベル差モジュールを介して前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップと
を更に有する請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - ノイズ減算ブロックのいずれか１つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、
前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズ減算ブロックのスピーチリファレンス出力とに少なくとも基づきノイズ推定モジュールを介してノイズ推定を生成するステップと、
ポストプロセッサへ前記ノイズ推定を供給するステップと
を更に有し、
前記ノイズ減算ブロックの他の１つは、いずれかの音響信号と、前記ノイズ減算ブロックの中の前のノイズ減算ブロックのノイズ出力とを受け取る、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。 - 前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカモジュールによって正規化される、
請求項４に記載のノイズ抑制方法。 - ノイズ抑制システムであって、
メモリにおいて記憶され、第１の音響信号、第２の音響信号、及び第３の音響信号を含む３又はそれ以上の音響信号を受信するようプロセッサによって実行される周波数解析モジュールと、
メモリにおいて記憶され、前記第３の音響信号及び前記第１の音響信号と、前記第３の音響信号及び前記第２の音響信号とを含む少なくとも１つの対からマイクロフォン間レベル差情報を決定するようプロセッサによって実行されるマイクロフォン間レベル差モジュールと、
メモリにおいて記憶され、前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づくノイズ成分を前記第１の音響信号から減じることによって前記第１の音響信号に対してノイズキャンセルを実行するようプロセッサによって実行されるノイズキャンセルモジュールと
を有するノイズ抑制システム。 - ポストフィルタモジュールが、前記第１の音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるよう実行され、前記ノイズキャンセルの適応は、前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づき制御される、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - 更に、カスケード連通において構成されるノイズ減算ブロックによってノイズキャンセルを実行すること含み、
前記ノイズ減算ブロックは、前記３又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - 最初のノイズ減算ブロックは、プロセッサによって実行される場合に、音響信号のいずれかの対を受け、次のノイズ減算ブロックは、プロセッサによって実行される場合に、いずれかの他の音響信号と、前のノイズ減算ブロックの出力とを受ける、
請求項１３に記載のノイズ抑制システム。 - メモリにおいて記憶され、強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するようプロセッサによって実行されるポストフィルタモジュールを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用する第１のノイズ減算ブロックの出力、及び
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含む第２のノイズ減算ブロックの出力
のうちいずれか１つを含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズ減算ブロックの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - 前記マイクロフォン間レベル差情報は、クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ供給される、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - 前記マイクロフォン間レベル差モジュールは、
エネルギレベル推定により当該マイクロフォン間レベル差モジュールを介して前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、
クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給する
ようプロセッサによって実行される、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - 少なくとも１つの周波数解析モジュールは、実行される場合に、エネルギレベル推定を決定し、
前記マイクロフォン間レベル差モジュールは、実行される場合に、前記エネルギレベル推定により前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給する、
請求項１１に記載のノイズ抑制システム。 - ノイズ減算ブロックは、実行される場合に、ノイズリファレンス信号を他のノイズ減算ブロックへ供給し、前記ノイズ減算ブロックは、いずれかの音響信号と前のノイズ減算ブロックのノイズ出力とを受け、
ノイズ推定モジュールは、実行される場合に、前記ノイズリファレンス信号と、前記他のノイズ減算ブロックからのスピーチリファレンス出力とに少なくとも基づきノイズ推定を生成する、
請求項１１に記載のノイズ抑制方法。 - 前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカモジュールによって正規化される、
請求項１４に記載のノイズ抑制方法。 - ノイズ抑制方法を実行するようプロセッサによって実行されるプログラムを坦持する、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記ノイズ抑制方法は、
第１の音響信号、第２の音響信号、及び第３の音響信号を含む３又はそれ以上の音響信号をオーディオ装置において受信するステップと、
前記第３の音響信号及び前記第１の音響信号と、前記第３の音響信号及び前記第２の音響信号とを含む少なくとも１つの対からマイクロフォン間レベル差情報を決定するステップと、
前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づくノイズ成分を前記第１の音響信号から減じることを含む前記第１の音響信号に対するノイズキャンセルを実行するステップと
を有する、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記第１の音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルの適応は、前記マイクロフォン間レベル差情報に少なくとも部分的に基づき制御される、
請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - カスケードにおいて構成されるノイズ減算ブロックによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、
前記ノイズ減算ブロックは、前記３又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 最初のノイズ減算ブロックが音響信号のいずれかの対を受け、次のノイズ減算ブロックがいずれかの他の音響信号と、前のノイズ減算ブロックの出力とを受ける、
請求項２３に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用する第１のノイズ減算ブロックの出力、及び
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含む第２のノイズ減算ブロックの出力
のうちいずれか１つを含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズ減算ブロックの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップを更に有する、
請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - エネルギレベル推定によりマクロフォン間レベル差モジュールを介して前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップと
を更に有する請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 少なくとも１つの周波数解析モジュールを介してエネルギレベル推定を決定するステップと、
前記エネルギレベル推定によりマイクロフォン間レベル差モジュールを介して前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュールへ、及び該クラスタトラッカモジュールを介してポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を供給するステップと
を更に有する請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - ノイズ減算ブロックのいずれか１つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、
前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズ減算ブロックのスピーチリファレンス出力とに少なくとも基づきノイズ推定モジュールを介してノイズ推定を生成するステップと、
ポストプロセッサへ前記ノイズ推定を供給するステップと
を更に有し、
前記ノイズ減算ブロックの他の１つは、いずれかの音響信号と、前記ノイズ減算ブロックの中の前のノイズ減算ブロックのノイズ出力とを受け取る、
請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカモジュールによって正規化される、
請求項２４に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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