JP6011536B2 - 信号処理装置、信号処理方法、およびコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理することにより、その第２信号を抑圧する信号処理の技術分野に関する。

雑音抑圧技術（ｎｏｉｓｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）が知られている。雑音抑圧技術は、第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理することにより、その第２信号を抑圧し、これにより強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する技術である。例えば、ノイズサプレッサは、所望の音声信号に重畳されている雑音（ノイズ）を抑圧するシステムであり、携帯電話など様々な音声端末において利用されている。より一般的には、目的とする所望信号に重畳されている目的信号以外の信号を抑圧するシステムであると言える。すなわち、所望信号は音声信号に限定されることはなく、音楽や環境音など任意の信号であってよい。
この種の技術に関し、特許文献１には、入力信号に１より小さな抑圧係数を乗算することによって、ノイズを抑圧する方法が開示されている。特許文献２には、推定された雑音を劣化信号から直接減算することによって、雑音を抑圧する方法が開示されている。

特許第４２８２２２７号 特開平８−２２１０９２号

しかしながら、上述の特許文献１に開示された構成では、重要な信号か否かに拘わらず、推定した雑音情報を用いて劣化信号中の雑音を抑圧するため、この推定した雑音が過大であるときには、出力が正しい値よりも小さくなる。この場合、ユーザ（人）は、出力を歪として知覚することがある。特に、所望信号のうち、重要な周波数成分に対する処理によって信号品質が劣化してしまう場合には、ユーザは、出力を深刻な音質の劣化として知覚する。
以上を踏まえ、本発明は、上述の課題を解決する信号処理技術を提供することを１つの目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧する抑圧部と、
前記抑圧部による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延部と、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析部と、
前記分析部における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制部と、
を備えることを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧し、
抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成し、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析し、
分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する、
ことを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係るコンピュータ・プログラムは、
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧する抑圧処理と、
前記抑圧処理による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延処理と、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析処理と、
前記分析処理における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、重要な信号成分をより正確に残すことが可能となり、高品質な信号処理を達成できる。

本発明の第１実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音補正部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る変換部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る逆変換部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る雑音推定部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る更新判定部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る重み付き劣化音声計算部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る非線形関数の例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る抑圧係数生成部の構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る推定先天的ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る重み付き加算部の構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る雑音抑圧係数計算部の構成を示すブロック図である。 本発明の第６実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第７実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第８実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第９実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１０実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１１実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１２実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 本発明の他の実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態としての信号処理装置１００について、図１を用いて説明する。信号処理装置１００は、第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工（処理）することにより、前記第２信号を抑圧する装置である。
図１に示すように、信号処理装置１００は、信号分析部（分析部）１０１と抑圧抑制部（抑制部）１０２と信号抑圧部（抑圧部）１０３と遅延部１０４とを含む。信号分析部１０１は、混在信号に含まれる第１信号の重要度を周波数成分ごとに分析する。抑圧抑制部１０２は、分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第２信号の抑圧を抑制する。信号抑圧部１０３は、混在信号を加工することにより第２信号を抑圧する。遅延部１０４は、信号抑圧部１０３の出力である抑圧結果を遅延させることにより、過去の抑圧結果を生成する。遅延部１０４は、生成した過去の抑圧結果を抑圧抑制部１０２および信号分析部１０１に帰還する。ここで、信号分析部１０１は、混在信号に含まれる第１信号の重要度を、過去の抑圧結果を参照することにより周波数成分ごとに分析する。また、抑圧抑制部１０２は、分析の結果と過去の抑圧結果とを参照することにより、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第２信号の抑圧を抑制する。
言い換えれば、信号分析部１０１は、第１信号を分析した結果を、遅延部１０４を介して受ける。そして、信号分析部１０１は、第１信号を分析した結果を信号分析に利用する。信号分析部１０１は、過去の抑圧結果を用いて信号分析を行うことにより、より正確な分析結果を得る。これは、抑圧抑制部１０２における正確な処理を可能にし、信号抑圧部１０３における第２信号の正確な抑圧につながる。
また、抑圧抑制部１０２は、第１信号を分析した結果を、遅延部１０４を介して受ける。そして、抑圧抑制部１０２は、第１信号を分析した結果を抑圧抑制に利用する。抑圧抑制部１０２は、過去の抑圧結果を用いて抑圧抑制を行うことにより、より正確な抑圧抑制結果を得る。これは、信号抑圧部１０３における第２信号の正確な抑圧につながる。
遅延部１０４が信号抑圧部１０３の出力である抑圧結果を遅延させる量は、任意に設定されうる。例えば、遅延させる量として、Ｌサンプル（Ｌは正の整数）の遅延量が設定されると、抑制抑圧部１０２及び信号抑圧部１０３は、Ｌサンプル過去の抑圧結果を用いて、信号分析と抑圧抑制を行うことができる。また、遅延させる量は、Ｌ１サンプルの遅延量とＬ２サンプルの遅延量（Ｌ１とＬ２はどちらも正の整数）を与えた複数の抑圧結果を遅延部１０４が出力できるように設定されてもよい。この場合、遅延部１０４は、前者を信号分析部１０１に、後者を抑圧抑制部１０２に帰還することもできる。さらに、遅延させる量は、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の４種類の遅延量（Ｌ１からＬ４はいずれも正の整数）を与えた抑圧結果を遅延部１０４が出力できるように設定されてもよい。この場合、遅延部１０４は、遅延量Ｌ１とＬ２の抑圧結果を信号分析部１０１に、遅延量Ｌ３とＬ４の抑圧結果を抑圧抑制部１０２に帰還することもできる。このように、本実施形態における信号処理装置１００は、より多様な過去の抑圧結果を信号分析と抑圧抑制に利用することによって、より正確な第２信号の抑圧を達成することができる。
一方、遅延させる量は、Ｌ＝０と設定されてもよい。Ｌ＝０と設定することは、現在の信号抑圧結果を信号分析と抑圧抑制に利用することを意味する。すなわち、Ｌ＝０と設定することは、仮に信号を分析して、その結果に基づいて得られた仮の信号抑圧結果を用いてさらに信号分析と抑圧を行うことを意味する。このような反復処理は、２パス処理と呼ばれる。一つの例としては、本実施形態における信号処理装置１００は、まず複数の周波数成分をひとまとめに取り扱って信号分析、抑圧抑制、信号抑圧を行う。そして、本実施形態における信号処理装置１００は、その結果を用いて各周波数成分に対して独立の処理を適用する。本実施形態における信号処理装置１００は、第２信号の悪影響を一部取り除いてから信号分析を行うので、より正確な第２信号の抑圧を達成することができる。
以上の構成により、本実施形態における信号処理装置１００は、重要な信号成分をより正確に残すことが可能となり、高品質な信号処理を達成できる。
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態としての雑音抑圧装置について図２乃至図１１を用いて説明する。本実施形態の雑音抑圧装置２００は、例えばデジタルカメラ、ノートパソコン、携帯電話などといった装置の一部としても機能する。しかしながら、本実施形態の雑音抑圧装置２００は、上述した装置の構成に限定されるものではなく、入力信号からのノイズ除去を要求されるあらゆる信号処理装置に適用可能である。
《全体構成》
図２Ａは、雑音抑圧装置２００の全体構成を示すブロック図である。図２Ａに示すように、雑音抑圧装置２００は、入力端子２０１と、変換部２０２と、逆変換部２０３と出力端子２０４の他、雑音抑圧部２０５と雑音推定部２０６と雑音補正部２０８と遅延部２０９とを含む。入力端子２０１には、劣化信号（第１信号としての所望信号と第２信号としての雑音の混在する混在信号）２１０が、サンプル値系列として供給される。入力端子２０１に供給された劣化信号２１０は、変換部２０２においてフーリエ変換などの変換を施されて複数の周波数成分に分割される。複数の周波数成分は各周波数で独立に処理される。ここでは、特定の周波数成分に注目して説明を続ける。周波数成分のうち振幅スペクトル（振幅成分）２２０は雑音抑圧部２０５へ供給され、位相スペクトル（位相成分）２３０は逆変換部２０３に供給される。なお、ここでは雑音抑圧部２０５に振幅スペクトル２２０が供給されているが、本実施形態はこれに限定されるものではなく、その二乗に相当するパワースペクトルが雑音抑圧部２０５に供給されてもよい。
雑音推定部２０６は、変換部２０２から供給される劣化信号振幅スペクトル２２０を用いて、雑音を推定することにより、推定第２信号としての雑音情報２５０を生成する。ここで、劣化信号振幅スペクトル２２０は、劣化信号（第１信号としての所望信号と第２信号としての雑音の混在する混在信号）の振幅スペクトルである。また、雑音補正部２０８は、変換部２０２から供給された劣化信号振幅スペクトル２２０と、生成した雑音情報２５０とを用いて、信号の重要度別に雑音を補正する。信号の重要度は、スペクトル中における振幅がどの程度知覚されやすいかによって決まる。すなわち、雑音補正部２０８は、振幅それ自体だけではなく、近傍周波数の信号成分によるマスキングを考慮して、重要度を決定してもよい。そして、雑音補正部２０８は、重要な周波数の信号については雑音を補正して、抑圧する雑音を小さくする。つまり、雑音の抑圧程度を低減する。
補正後の雑音情報である補正雑音２６０は、雑音抑圧部２０５に供給されて劣化信号２２０から減算することにより、強調信号振幅スペクトル２４０として逆変換部２０３に供給される。ここで、本実施形態における、強調信号振幅スペクトル２４０は、強調信号（所望の信号の重要度の高い周波数成分を強調した信号）の振幅スペクトルである。逆変換部２０３は、変換部２０２から供給された位相スペクトル２３０と、強調信号振幅スペクトル２４０とを合成して逆変換を行うことにより、強調信号として、出力端子２０４に供給する。
また、強調信号振幅スペクトル２４０は、遅延部２０９を介して、雑音補正部２０８に帰還される。雑音補正部２０８は、強調信号振幅スペクトル２４０を用いて、信号の重要度別に雑音を補正する。遅延部２０９は、強調信号振幅スペクトル２４０を遅延させて、過去の強調信号振幅スペクトル２４０を雑音補正部２０８に供給する。
《雑音補正部の構成》
図２Ｂ〜図２Ｉは、それぞれ雑音補正部２０８の内部構成の８つの例を示す図である。図２Ｂに示す雑音補正部２０８は、劣化信号振幅スペクトルのピークを、重要度を表す情報（以下、重要度情報と略称する）として検出する信号分析部２５１と、スペクトルピークでは雑音情報が小さくなるように補正する雑音補正部２５２Ａとを備える。
信号分析部２５１は、入力された劣化信号振幅スペクトル２２０に基づいて、スペクトルのピークを、各周波数におけるスペクトルを隣接する周波数におけるスペクトルと比較することにより、十分に大きいかどうかを評価して検出する。例えば、信号分析部２５１は、各周波数のスペクトルをその両隣（低域側および高域側）のスペクトルと比較することにより、その差が閾値より大きいときにピークと判定する。ここでのピーク検出用閾値は、両側のスペクトルに対して等しい必要はない。日本工業規格ＪＩＳ×４３３２−３「音響映像オブジェクトの符号化 ―第３部 音響―」、２００２年３月には、高域側の差分閾値を低域側差分閾値よりも小さくすることが、聴覚特性に合致すると記載されている。この文献と同様に、雑音補正部２０８は、低域側および高域側の複数の周波数に対して差分を求めることにより、これらの情報を総合してピークを検出してもよい。すなわち、雑音補正部２０８は、すぐ隣の周波数に対しては差分が大きいが、それよりも離れた隣接周波数同士においては差分が小さい周波数を検出すれば、それをピークとして検出する。信号分析部２５１は、このようにして検出したピークの位置（周波数）を、雑音補正部２５２Ａへ供給する。
なお、信号分析部２５１は、ピークと判定したすべての周波数を雑音補正部２５２Ａに供給しなくてもよい。例えば、信号分析部２５１は、全体のピークの振幅上位所定割合（例えば８０％）以上に入っている周波数のみ抽出してもよい。また、信号分析部２５１は、特定の周波数帯域に含まれるピークだけを雑音補正部２５２Ａに供給してもよい。このような周波数帯域の例としては、低域周波数がある。低域周波数は、知覚的に重要であり、低域にあるピーク成分の雑音抑圧程度を低減することにより、主観的な音質が向上する。さらに、信号分析部２５１は、一定の周波数間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合、または一定の時間間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合には、その規則的ピークが現われる周波数をより重要な周波数と判定してもよい。同様に、信号分析部２５１は、時間軸方向のピークの定常性を利用して、ピークを検出してもよい。すなわち、特定の周波数がピークと判定されると、その周波数がその後もピークである可能性が高い。信号分析部２５１は、この性質を利用すると、一回ピークとして検出された周波数に基づいて、その後検出閾値を通常よりも小さく設定することによって、雑音などに妨害されて検出が失敗することを防止することができる。また、信号分析部２５１は、ピーク成分として連続して検出された後にピーク成分として検出されなくなってからしばらくの間は、検出閾値を小さく設定してもよい。この閾値の設定は、検出されない連続時間が長くなるにつれて繰り返し小さく設定してゆき、一定値を下回ったときに通常の閾値に再設定してもよい。
図２Ｂにおいて、雑音補正部２５２Ａは、信号分析部２５１から受け取ったスペクトルピーク周波数を重要度の高い周波数成分と判断する。そして、雑音補正部２５２Ａは、そのスペクトルピーク周波数において、入力された雑音情報２５０から一定値Ｐを減算する。この結果、入力した雑音情報２５０は、補正雑音２６０Ａに補正される。
その際に、雑音補正部２５２Ａは、かかる値Ｐを過去の抑圧結果に基づいて、適応的に決定してもよい。例えば、現在の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ）｜を現在の混在信号｜ｘ_ｉ（ｋ）｜に対する通常の抑圧結果よりもＰだけ強力に抑圧することを考える。その抑圧を行うためには、混在信号から減算される推定雑音ＮをＮ＋Ｐで置換すればよい。過去の抑圧結果と現在の混在信号は周波数ごとに異なる値をとるので、かかる値Ｐは周波数ごとに異なることが普通である。
同様に、特定のレベルＧまで抑圧することを考える。雑音推定値ＮからＮ−Ｇ＋｜ｘ_ｉ（ｋ）｜を減算すると、抑圧結果はＧとなる。したがって、図２Ｂにおいて、かかる値Ｐは、Ｐ＝Ｎ＋Ｇ−｜ｘ_ｉ（ｋ）｜と設定すればよい。
次に、過去の抑圧結果と同じレベルまで抑圧することを考える。既に説明したＧの代わりに過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜を用いればよいので、図２Ｂにおいて、かかる値Ｐは、Ｐ＝Ｎ＋｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜−｜ｘ_ｉ（ｋ）｜と設定すればよい。
次に、現在の混在信号と同じレベルを現在の抑圧結果とすることを考える。減算するべきノイズの推定値がゼロになればよいので、図２Ｂにおいて、かかる値Ｐは、Ｐ＝Ｎと設定すればよい。
図２Ｃは、図２Ｂに対して異なる補正処理を行なう雑音補正部２５２Ｂを備えた雑音補正部２０８を示す。図２Ｃに示す雑音補正部２５２Ｂは、信号分析部２５１から受け取ったスペクトルピーク周波数において、入力した雑音情報２５０に一定値Ｑを乗算する。この結果、入力した雑音情報２５０は、補正雑音２６０Ｂに補正される。
その際に、雑音補正部２５２Ｂは、Ｐの値を過去の抑圧結果に基づいて、適応的に決定してもよい。例えば、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より閾値δ以上大きなスペクトルが入力された場合、現在の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ）｜を現在の混在信号｜ｘ_ｉ（ｋ）｜に対する通常の抑圧結果よりも特定値Ｑだけ強力に抑圧することを考える。そのためには、混在信号から減算される推定雑音ＮをＮｘＱで置換すればよい。過去の抑圧結果と現在の混在信号は周波数ごとに異なる値をとるので、かかる値Ｑは周波数ごとに異なることが普通である。このように急激なスペクトル増大は、突発的な雑音の入力、すなわち、第２信号の急な増大によって生じる。したがって、重要な情報として判定されても、その成分は抑圧することが正しい処理となる。
同様に、特定のレベルＧまで抑圧することを考える。雑音推定値Ｎに（｜ｘ_ｉ（ｋ）｜−Ｇ）／Ｎを乗算すると、抑圧結果はＧとなる。したがって、図２Ｃにおいて、かかる値Ｑは、Ｑ＝（｜ｘ_ｉ（ｋ）｜−Ｇ）／Ｎと設定すればよい。
次に、過去の抑圧結果と同じレベルまで抑圧することを考える。既に説明したＧの代わりに過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜を用いればよいので、図２Ｃにおいて、かかる値Ｑは、Ｑ＝（｜ｘ_ｉ（ｋ）｜−｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜）／Ｎと設定すればよい。
次に、現在の混在信号と同じレベルを現在の抑圧結果とすることを考える。減算するべきノイズの推定値がゼロになればよいので、図２Ｃにおいて、かかる値Ｑは、Ｑ＝０と設定すればよい。
図２Ｄは、図２Ｂに対して、異なる信号分析処理を行なう信号分析部２６１を備えた雑音補正部２０８を示す。図２Ｄに示す信号分析部２６１は、重要度情報として、単なるピークではなく「劣化信号振幅スペクトルの大きさ」を分析する。つまり信号分析部２６１は、スペクトルがピークを形成しなくても、振幅値（またはパワー値）が大きい場合、その周波数を重要度の高い周波数成分と判断して検出する。例えば、大きな値のスペクトルが周波数方向に連続すると、ピークとしては検出されないが、このような部分は、聴覚にとって重要である。そこで、信号分析部２６１は、検出した大振幅の位置（周波数）を、雑音補正部２５２Ａへ供給する。ここでは、信号分析部２６１は、劣化信号振幅スペクトルが重要か否かを、所定の閾値よりも大きいか否かによって判定する。所定の閾値は、周波数全体のパワースペクトルの平均値、その平均値のＮ倍、特定の周波数帯域の中の一番大きい振幅のＮ倍などといった値を用いてもよい。特に、信号分析部２６１は、周波数帯域に分割して閾値を決めることにより、該当する周波数帯域の中で重要な周波数成分を検出することができる。帯域平均パワーが小さい領域にある周波数で重要な成分は、このように処理することで検出漏れを防ぐことができる。雑音補正部２５２Ａは、図２Ｂで説明したものと同様であるため説明を省略する。
図２Ｅは、図２Ｄの信号分析部２６１と、図２Ｃの雑音補正部２５２Ｂとを組み合わせた雑音補正部２０８を示している。それぞれの動作は、図２Ｃ、図２Ｄで説明したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。
図２Ｆは、重要度情報として、より重要なピークを選別して雑音補正を行なう雑音補正部２０８の構成を示す図である。ここでの信号分析部２７１は、スペクトルピーク周波数のうち、振幅値が一定値を超える周波数を選択する。そして、雑音補正部２５２Ｃは、振幅値が一定値を超える周波数については、雑音が一定値を下回るようにクリッピングする。例えば、スペクトルピーク周波数の雑音上限値を上限値Ｒとすると、雑音補正部２５２Ｃは、スペクトルピーク周波数での雑音情報が上限値Ｒより大きい場合には、上限値Ｒを出力する。一方、雑音補正部２５２Ｃは、スペクトルピーク周波数での雑音情報が上限値Ｒより小さい場合には、その雑音情報をそのまま出力する。その際に、雑音補正部２５２Ｃは、上限値Ｒの値を過去の抑圧結果に基づいて、適応的に決定してもよい。例えば、雑音補正部２５２Ｃは、過去の時点ｋ−１における雑音Ｎ（ｋ−１）と現在の雑音Ｎ（ｋ）のうち小さい方をＲに設定してもよい。この結果、入力した雑音情報２５０は、補正雑音２６０Ｃに補正される。
図２Ｇは、重要度情報として、劣化信号からピーク周波数およびピーク振幅を取り出し、それらを用いて雑音を補正する雑音補正部２０８の構成を示す図である。信号分析部２８１は、検出したピークの位置（周波数）および大きさ（振幅）を、雑音補正部２５２Ｄへ供給する。雑音補正部２５２Ｄは、ピークの大きさに応じて推定雑音を小さくする。ここでは例として、雑音情報（Ｎ１，Ｎ２，．．．）から、ピークの大きさ（Ａ１，Ａ５，．．．）に比例する値を減算している。βは定数である。その際に、現在のピークの大きさの代わりに過去のピークの大きさを含む情報を用いてもよい。例えば、現在のピークの大きさＡ（ｋ）と過去のピークの大きさＡ（ｋ−１）の平均値に比例する値を減算する。平均値の代わりに、最大値や最小値を用いてもよい。この結果、入力した雑音情報２５０は、補正雑音２６０Ｄに補正される。
図２Ｈは、図２Ｂに対して、異なる信号分析処理を行なう信号分析部２９１を備えた雑音補正部２０８を示している。図２Ｈに示す信号分析部２９１は、重要度情報として、過去のピークであるという情報と過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜との関係を利用する。例えば、信号分析部２９１は、過去の時点ｋ−１にスペクトルピークであった周波数において、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より大きなスペクトルであるか否かを判定する。その結果、信号分析部２９１は、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より大きなスペクトルである場合にその周波数を検出する。また、信号分析部２９１は、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜の代わりに｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜＋δ（δは定数）を用いてもよい。このように急激なスペクトル増大は、突発的な雑音の入力、すなわち、第２信号の急な増大によって生じる。したがって、重要な情報として判定されても、その成分は抑圧することが正しい処理となる。このような抑圧の調整は、雑音補正部２５２Ａにおける雑音の補正で実現できる。
同様に、信号分析部２９１は、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より小さなスペクトルであるか否かを判定し、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より小さなスペクトルである場合にその周波数を検出することもできる。このようなスペクトルは、ノイズまたは弱い目標信号成分によって生じる。混在信号自体が過去の抑圧結果より小さいので、抑圧結果の自然性を維持するために、何も処理せずに混在信号をそのまま抑圧結果とすることが正しい処理となる。このような抑圧の調整は、雑音補正部２５２Ａにおける雑音の補正で実現できる。
さらに、信号分析部２９１は、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より大きく｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜＋δより小さいスペクトルであるか否かを判定し、過去の抑圧結果｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜より大きく｜ｘ_ｏ（ｋ−１）｜＋δより小さいスペクトルである場合にその周波数を検出することも可能である。このように過去の抑圧結果と同等か、それより少し大きなスペクトルは、現在と過去の混在信号が似ていることを表す。したがって、過去と同程度に抑圧することが正しい処理となる。このような抑圧の調整は、雑音補正部２５２Ａにおける雑音の補正で実現できる。
信号分析部２９１は、このようにして検出した周波数を、雑音補正部２５２Ａへ供給する。雑音補正部２５２Ａは、図２Ｂで説明したものと同様であるため説明を省略する。
図２Ｉは、図２Ｈに対して異なる補正処理を行なう雑音補正部２５２Ｂを備えた雑音補正部２０８を示している。図２Ｉに示す雑音補正部２５２Ｂは、信号分析部２９１から受け取ったスペクトルピーク周波数において、入力した雑音情報２５０に一定値Ｑを乗算する。この結果、入力した雑音情報２５０は、補正雑音２６０Ｂに補正される。雑音補正部２５２Ｂについては、図２Ｃを用いて説明したので、詳細な説明を省略する。
その他、雑音補正部２０８は、劣化信号振幅スペクトルの雑音らしさを分析してもよい。例えば、検出されたピークのうち、低域に存在するピークは雑音の可能性が低い。また、スペクトル値が小さくピークでない位置では雑音らしさが高い。すなわち、雑音補正部２０８は、低域に存在するピーク周波数では雑音情報が小さくするように補正してもよい。
雑音補正部２０８の生成する重要度情報は、既に説明したピーク、大振幅、および雑音らしさを適切に組み合わせてもよい。例えば、大振幅のスペクトルに対してピーク検出の閾値を低くして、振幅が大きい帯域では小さなピークも検出されるように制御することなどがその例である。雑音補正部２０８は、指標を組み合わせて用いることによって、より正確な重要度情報を得ることができる。また、これまでの他の説明のように、雑音補正部２０８は、処理を特定の周波数帯域に限定する、サブバンド処理などを適用してもよい。
雑音補正部２０８による補正により、重要度が高い場合には弱い雑音抑圧を、重要度が低い場合には強い雑音抑圧を実行する。その結果、重要な周波数の振幅は維持されることから、強調信号の音質が格段に向上する。言い換えれば、雑音の振幅またはパワースペクトルに対して、重要度を加味した抑圧を行なうことができるから、より高品質の出力を得ることができる。
《変換部の構成》
図３は、変換部２０２の構成を示すブロック図である。図３に示すように、変換部２０２はフレーム分割部３０１、窓がけ処理部（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ ｕｎｉｔ）３０２、およびフーリエ変換部３０３を含む。劣化信号サンプルは、フレーム分割部３０１に供給される。そして、フレーム分割部３０１は、劣化信号サンプルをＫ／２サンプル毎のフレームに分割する。ここで、Ｋは偶数とする。フレームに分割された劣化信号サンプルは、窓がけ処理部３０２に供給される。そして、窓がけ処理部３０２は、フレームに分割された劣化信号サンプルと窓関数（ｗｉｎｄｏｗ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であるｗ（ｔ）との乗算を行う。第ｎフレームの入力信号ｙ_ｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）により窓がけ（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）された信号は、次式（１）で与えられる。

また、窓がけ処理部３０２は、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけしてもよい。窓がけ処理部３０２は、オーバラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、以下の式（２）で得られる左辺を出力する。

窓がけ処理部２３０２は、実数信号に対しては、左右対称窓関数を用いてもよい。また、窓関数は、ＭＭＳＥ‐ＳＴＳＡ（ｍｉｎｉｍｕｍ ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ−ｅｒｒｏｒ ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）法における抑圧係数を１に設定したとき、またはＳＳ法（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）においてゼロを減算したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計される。これは、ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ＋Ｋ／２）＝１となることを意味する。
以後、連続する２フレームの５０％をオーバラップして窓がけする場合を例として説明を続ける。窓かけ処理部２０２は、ｗ（ｔ）として、例えば、次式（３）に示すハニング窓を用いてもよい。

このほかにも、ハミング窓、ケイザー窓、ブラックマン窓など、様々な窓関数が知られている。窓がけされた出力はフーリエ変換部３０３に供給される。フーリエ変換部３０３は、窓がけされた出力を劣化信号振幅スペクトルＹ_ｎ（ｋ）に変換する。劣化信号スペクトルＹ_ｎ（ｋ）は、位相と振幅に分離される。分離された劣化信号位相スペクトルａｒｇＹ_ｎ（ｋ）は、逆変換部２０３に供給される。分離された劣化信号振幅スペクトル｜Ｙ_ｎ（ｋ）｜は、雑音推定部２０６に供給される。既に説明したように、振幅スペクトルの代わりにパワースペクトルを利用してもよい。
《逆変換部の構成》
図４は、逆変換部２０３の構成を示すブロック図である。図４に示すように、逆変換部２０３は逆フーリエ変換部４０１、窓がけ処理部４０２、および、フレーム合成部４０３を含む。逆フーリエ変換部４０１は、雑音抑圧部２０５から供給された強調信号振幅スペクトル２４０と変換部２０２から供給された劣化信号位相スペクトル２３０とを乗算することにより、強調信号（以下の式（４）の左辺）を求める。

逆フーリエ変換部４０１は、得られた強調信号に逆フーリエ変換を施す。逆フーリエ変換を施された強調信号は、１フレームがＫサンプルを含む時間領域サンプル値系列ｘ_ｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）として、窓がけ処理部４０２に供給される。窓がけ処理部４０２は、窓関数ｗ（ｔ）との乗算を行う。第ｎフレームの入力信号ｘ_ｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対してｗ（ｔ）で窓がけされた信号は、次式（５）の左辺で与えられる。

また、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけすることも広く行なわれている。フレーム長の５０％をオーバラップ長として仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、以下の式の左辺が、窓がけ処理部４０２の出力となり、フレーム合成部４０３に伝達される。

フレーム合成部４０３は、窓がけ処理部４０２からの隣接する２フレームの出力を、Ｋ／２サンプルずつ取り出して重ね合わせ、以下の式（７）によって、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１における出力信号（式（７）の左辺）を得る。得られた出力信号は、フレーム合成部４０３から出力端子２０４に伝達される。

なお、本実施形態では、図３と図４において変換部２０２と逆変換部２０３における変換をフーリエ変換として説明したが、フーリエ変換に代えて、コサイン変換、修正コサイン変換、アダマール変換、ハール変換、ウェーブレット変換など、他の変換を用いてもよい。例えば、コサイン変換や修正コサイン変換は、変換結果として振幅だけしか得られない。このため、図２における変換部２０２から逆変換部２０３に至る経路は不要になる。また、雑音記憶部に記録する雑音情報も、振幅（またはパワー）だけとなり、記憶容量の削減、雑音抑圧処理における演算量の削減に貢献する。ハール変換は、乗算が不要となり、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）化したときの面積を小さくすることができる。ウェーブレット変換は、周波数によって時間解像度を異なったものに変更できるために、雑音抑圧効果の向上が期待できる。
《雑音推定部の構成》
図５は、図２Ａの雑音推定部２０６の構成を示すブロック図である。雑音推定部２０６は、推定雑音計算部５０１、重み付き劣化音声計算部５０２、およびカウンタ５０３から構成される。雑音推定部２０６に供給された劣化音声パワースペクトルは、推定雑音計算部５０１、および重み付き劣化音声計算部５０２に伝達される。重み付き劣化音声計算部５０２は、供給された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて重み付き劣化音声パワースペクトルを計算する。そして、重み付き劣化音声計算部５０２は、計算した重み付き劣化音声パワースペクトル推定雑音計算部５０１に伝達する。推定雑音計算部５０１は、劣化音声パワースペクトル、重み付き劣化音声パワースペクトル、およびカウンタ５０３から供給されるカウント値を用いて雑音のパワースペクトルを推定することにより、推定雑音パワースペクトルとして出力すると同時に、重み付き劣化音声計算部５０２に帰還する。
図６は、図５に含まれる推定雑音計算部５０１の構成を示すブロック図である。推定雑音計算部５０１は、更新判定部６０１、レジスタ長記憶部６０２、推定雑音記憶部６０３、スイッチ６０４、シフトレジスタ６０５、加算器６０６、最小値選択部６０７、除算部６０８、カウンタ６０９を有する。スイッチ６０４には、重み付き劣化音声パワースペクトルが供給されている。スイッチ６０４が回路を閉じたときに、重み付き劣化音声パワースペクトルは、シフトレジスタ６０５に伝達される。シフトレジスタ６０５は、更新判定部６０１から供給される制御信号に応じて、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。シフトレジスタ長は、後述するレジスタ長記憶部６０２に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ６０５の全レジスタ出力は、加算器６０６に供給される。加算器６０６は、供給された全レジスタ出力を加算して、加算結果を除算部６０８に伝達する。
一方、更新判定部６０１には、カウント値、周波数別劣化音声パワースペクトルおよび周波数別推定雑音パワースペクトルが供給されている。更新判定部６０１は、カウント値があらかじめ設定された値に到達するまでは常に″１″を、到達した後は入力された劣化音声信号が雑音であると判定されたときに″１″’を、それ以外のときに″０″を出力し、カウンタ６０９、スイッチ６０４、およびシフトレジスタ６０５に伝達する。スイッチ６０４は、更新判定部から供給された信号が″１″のときに回路を閉じ、″０″のときに開く。カウンタ６０９は、更新判定部から供給された信号が″１″のときにカウント値を増加し、″０″のときには変更しない。シフトレジスタ６０５は、更新判定部から供給された信号が″１″のときにスイッチ６０４から供給される信号サンプルを１サンプル取り込むと同時に、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。最小値選択部６０７には、カウンタ６０９の出力とレジスタ長記憶部６０２の出力が供給されている。
最小値選択部６０７は、供給されたカウント値とレジスタ長のうち、小さい方を選択して、除算部６０８に伝達する。除算部６０８は、加算器６０６から供給された劣化音声パワースペクトルの加算値をカウント値またはレジスタ長の小さい方の値で除算し、商を周波数別推定雑音パワースペクトルλ_ｎ（ｋ）として出力する。Ｂ_ｊ（ｋ）（ｊ＝ｎ，ｎ−１，．．，ｎ−Ｎ＋１）をシフトレジスタ６０５に保存されている劣化音声パワースペクトルのサンプル値とすると、λ_ｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。

ただし、ｊは仮フレーム番号、ｎは現フレーム番号、Ｎはカウント値とレジスタ長のうち、小さい方の値である。カウント値はゼロから始まって単調に増加するので、最初はカウント値で除算が行なわれ、後にはレジスタ長Ｎで除算が行なわれる。レジスタ長で除算が行なわれることは、シフトレジスタに格納された値の平均値を求めることになる。すなわち、シフトレジスタ６０５に格納されている、現フレームｎから過去に向かってＮフレーム分のデータを平均化したものがλ_ｎ（ｋ）となる。最初は、シフトレジスタ６０５に十分多くの値が記憶されていないために、実際に値が記憶されているレジスタの数で除算する。実際に値が記憶されているレジスタの数は、カウント値がレジスタ長より小さいときはカウント値に等しく、カウント値がレジスタ長Ｎより大きくなると、レジスタ長と等しくなる。
図７は、図６に含まれる更新判定部６０１の構成を示すブロック図である。更新判定部６０１は、論理和計算部７０１、比較部７０２、７０４、閾値記憶部７０５、７０３、閾値計算部７０６を有する。図５のカウンタ５０３から供給されるカウント値は、比較部７０２に伝達される。閾値記憶部７０３の出力である閾値も、比較部７０２に伝達される。比較部７０２は、供給されたカウント値と閾値を比較することによって、カウント値が閾値より小さいときに″１″を、カウント値が閾値より大きいときに″０″を、論理和計算部７０１に伝達する。一方、閾値計算部７０６は、図６の推定雑音記憶部６０３から供給される推定雑音パワースペクトルに応じた値を計算し、閾値として閾値記憶部７０５に出力する。最も簡単な閾値の計算方法は、推定雑音パワースペクトルの定数倍である。
その他に、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算してもよい。閾値記憶部７０５は、閾値計算部７０６から出力された閾値を記憶することにより、１フレーム前に記憶された閾値を比較部７０４へ出力する。比較部７０４は、閾値記憶部７０５から供給される閾値と変換部２０２から供給される劣化音声パワースペクトルを比較し、劣化音声パワースペクトルが閾値よりも小さければ″１″を、大きければ″０″を論理和計算部７０１に出力する。すなわち、推定雑音パワースペクトルの大きさをもとに、劣化音声信号が雑音であるか否かを判別している。論理和計算部７０１は、比較部７０２の出力値と比較部７０４の出力値との論理和を計算することにより、計算結果を図６のスイッチ６０４、シフトレジスタ６０５およびカウンタ６０９に出力する。このように、初期状態や無音区間だけでなく、有音区間でも劣化音声パワーが小さい場合には、更新判定部６０１は″１″を出力する。すなわち、推定雑音の更新が行われる。閾値の計算は各周波数で行われるため、各周波数で推定雑音の更新を行うことができる。
図８は、重み付き劣化音声計算部５０２の構成を示すブロック図である。重み付き劣化音声計算部５０２は、推定雑音記憶部８０１、周波数別ＳＮＲ計算部８０２、非線形処理部８０４、および乗算器８０３を有する。ここで、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ−ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）とは、信号雑音比のことである。推定雑音記憶部８０１は、図５に示す推定雑音計算部５０１から供給される推定雑音パワースペクトルを記憶し、１フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルを周波数別ＳＮＲ計算部８０２へ出力する。周波数別ＳＮＲ計算部８０２は、推定雑音記憶部８０１から供給される推定雑音パワースペクトルと変換部２０２から供給される劣化音声パワースペクトルを用いてＳＮＲを周波数帯域ごとに求め、求めたＳＮＲを非線形処理部８０４に出力する。具体的には、次式（９）に従って、供給された劣化音声パワースペクトルを推定雑音パワースペクトルによって除算して周波数別

スペクトルである。

非線形処理部８０４は、周波数別ＳＮＲ計算部８０２から供給されるＳＮＲを用いて重み係数ベクトルを計算し、計算した重み係数ベクトルを乗算器８０３に出力する。乗算器８０３は、変換部２０２から供給される劣化音声パワースペクトルと、非線形処理部８０４から供給される重み係数ベクトルとの積を周波数帯域ごとに計算し、計算した重み付き劣化音声パワースペクトルを図５の推定雑音計算部５０１に出力する。
非線形処理部８０４は、多重化された入力値それぞれに応じた実数値を出力する、非線形関数を有する。図９に、非線形関数の例を示す。ｆ_１を入力値としたとき、図９に示される非線形関数の出力値ｆ_２は、以下の式で表わされる。ただし、ａとｂは任意の実数である。

非線形処理部８０４は、周波数別ＳＮＲ計算部８０２から供給される周波数帯域別ＳＮＲを、非線形関数によって処理して重み係数を求め、求めた重み係数を乗算器８０３に伝達する。すなわち、非線形処理部８０４は、ＳＮＲに応じた１から０までの重み係数を出力する。非線形処理部８０４は、ＳＮＲが小さい時は１を、大きい時は０を出力する。
図８の乗算器８０３において劣化音声パワースペクトルと乗算される重み係数は、ＳＮＲに応じた値になっているため、ＳＮＲが大きい程、すなわち劣化音声に含まれる音声成分が大きい程、重み係数の値は小さくなる。推定雑音の更新には一般に劣化音声パワースペクトルが用いられる。しかしながら、推定雑音の更新に用いる劣化音声パワースペクトルに対して、ＳＮＲに応じた重みづけを行うことにより、劣化音声パワースペクトルに含まれる音声成分の影響を小さくすることができる。このため、より精度の高い雑音推定を行うことができる。なお、重み係数の計算に非線形関数を用いた例を示したが、非線形関数以外にも線形関数や高次多項式など、他の形で表されるＳＮＲの関数を用いてもよい。
以上のように本実施形態の構成によれば、重要な信号成分を残すことにより高品質な信号処理を達成できる。
（第３実施形態）
図１０は、本発明の第３実施形態としての雑音抑圧装置１０００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置１０００は、第２実施形態と異なり、雑音推定部２０６の代わりに雑音記憶部１００６を備えている。
雑音記憶部１００６は、半導体メモリなどの記憶素子を含み、雑音情報（雑音の特性に関する情報）を記憶している。雑音記憶部１００６は、雑音情報として、まず、雑音のスペクトルの形を記憶している。しかし、雑音情報は、スペクトルに加えて、位相の周波数特性、特定の周波数における強弱や時間変化などの特徴量などを用いてもよい。雑音情報は、その他でも、統計量（最大、最小、分散、メジアン）などでもよい。スペクトルが１０２４の周波数成分で表わされている場合、雑音記憶部１００６には、１０２４の振幅（またはパワー）データが記憶されている。雑音記憶部１００６に記録された雑音情報２５０は、雑音補正部２０８に供給される。
他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第２実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
（第４実施形態）
図１１は、本発明の第４実施形態としての雑音抑圧装置１１００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置１１００は、第３実施形態と異なり、雑音記憶部１００６からの出力に対して雑音修正部１１０１で修正を加えた上で雑音補正部２０８に供給している。
雑音修正部１１０１は、雑音抑圧部２０５からの出力２４０を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成および動作は、第３実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第３実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第５実施形態）
図１２は、本発明の第５実施形態としての雑音抑圧装置１２００の概略構成を示すブロック図である。図２Ａと図１２を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置１２００は、第２実施形態と異なり、雑音情報と劣化信号とを用いて抑圧係数を生成する抑圧係数生成部１２１０を備えている。また、本実施形態に係る雑音抑圧装置１２００は、乗算を行なう雑音抑圧部１２０５を備えている。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
《抑圧係数生成部の構成》
図１３は、図１２に含まれる抑圧係数生成部１２１０の構成を示すブロック図である。図１３に示すように、抑圧係数生成部１２１０は、後天的ＳＮＲ計算部１３０１と推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２と雑音抑圧係数計算部１３０３と、音声非存在確率記憶部１３０４とを備えている。
後天的ＳＮＲ計算部１３０１は、入力された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて周波数別に後天的ＳＮＲを計算する。そして、後天的ＳＮＲ計算部１３０１は、計算した後天的ＳＮＲを推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２と雑音抑圧係数計算部１３０３に供給する。推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２は、入力された後天的ＳＮＲ、および雑音抑圧係数計算部１３０３から帰還された抑圧係数を用いて先天的ＳＮＲを推定する。そして、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２は、推定した先天的ＳＮＲを推定先天的ＳＮＲとして、雑音抑圧係数計算部１３０３に伝達する。雑音抑圧係数計算部１３０３は、入力として供給された後天的ＳＮＲ、推定先天的ＳＮＲおよび音声非存在確率記憶部１３０４から供給される音声非存在確率を用いて雑音抑圧係数を生成する。

して出力する。
図１４は、図１３に含まれる推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２の構成を示すブロック図である。推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２は、値域限定処理部１４０１、後天的ＳＮＲ記憶部１４０２、抑圧係数記憶部１４０３、乗算器１４０４、１４０５、重み記憶部１４０６、重み付き加算部１４０７、加算器１４０８を有する。後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給される後天的ＳＮＲγ_ｎ（ｋ）（ｋ＝０，１，．．．，Ｍ−１）は、後天的ＳＮＲ記憶部１４０２と加算器１４０８とに伝達される。後天的ＳＮＲ記憶部１４０２は、第ｎフレームにおける後天的ＳＮＲγ_ｎ（ｋ）を記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける後天的ＳＮＲγ_ｎ−１（ｋ）を乗算器１４０５に伝達する。

１４０７に過去の推定ＳＮＲ９２２として伝達する。
加算器１４０８の他方の端子には−１が供給されており、加算結果γ_ｎ（ｋ）−１が値域限定処理部１４０１に伝達される。値域限定処理部１４０１は、加算器１４０８から供給された加算結果γ_ｎ（ｋ）−１に値域限定演算子Ｐ［ｘ］による演算を施し、演算結果であるＰ［γ_ｎ（ｋ）−１］を重み付き加算部１４０７に瞬時推定ＳＮＲ９２１として伝達する。ただし、Ｐ［ｘ］は次式で定められる。

重み付き加算部１４０７には、また、重み記憶部１４０６から重み９２３が供給されている。重み付き加算部１４０７は、これらの供給された瞬時推定ＳＮＲ９２１、過去の推定ＳＮＲ９２２、重み９２３を用いて推定先天的ＳＮＲ９２４を求める。重み９２３をαとし、

図１５は、図１４に含まれる重み付き加算部１４０７の構成を示すブロック図である。重み付き加算部１４０７は、乗算器１５０１、１５０３、定数乗算器１５０５、加算器１５０２、１５０４を有する。図１４の値域限定処理部１４０１から周波数帯域別瞬時推定ＳＮＲが、図１４の乗算器１４０５から過去の周波数帯域別ＳＮＲが、図１４の重み記憶部１４０６から重みが、それぞれ入力として供給される。値αを有する重みは、定数乗算器１５０５と乗算器１５０３に伝達される。定数乗算器１５０５は入力信号を−１倍して得られた−αを、加算器１５０４に伝達する。加算器１５０４のもう一方の入力としては１が供給されており、加算器１５０４の出力は両者の和である１−αとなる。１−αは乗算器１５０１に供給されて、もう一方の入力である周波数帯域別瞬時推定ＳＮＲＰ［γ_ｎ（ｋ）−１］と乗算され、積である（１−α）Ｐ［γ_ｎ（ｋ）−１］が加算器１５０２に伝達される。一方、乗算器１５０３では、重みとして供給されたαと過去の推定ＳＮＲが乗算され、積である

図１６は、図１３に含まれる雑音抑圧係数計算部１３０３を示すブロック図である。雑音抑圧係数計算部１３０３は、ＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値計算部１６０１、一般化尤度比計算部１６０２、および抑圧係数計算部１６０３を有する。以下、ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＡＣＯＵＳＴＩＣＳ，ＳＰＥＥＣＨ，ＡＮＤ ＳＩＧＮＡＬ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ，ＶＯＬ．３２，ＮＯ．６，ＰＰ．１１０９−１１２１，ＤＥＣ，１９８４、１１０９〜１１２１ページに記載されている計算式をもとに、抑圧係数の計算方法を説明する。
フレーム番号をｎ、周波数番号をｋとし、γ_ｎ（ｋ）を後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給

周波数別推定先天的ＳＮＲ、ｑを音声非存在確率記憶部１３０４から供給される音声非存在確率とする。

ＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値計算部１６０１は、後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給される後天的ＳＮＲγ_ｎ（ｋ）、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される推定先天

在確率ｑをもとに、周波数帯域ごとにＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値を計算し、抑圧係数計算部１６０３に出力する。周波数帯域毎のＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値Ｇ_ｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。

ここに、Ｉ_０（ｚ）は０次変形ベッセル関数、Ｉ_１（ｚ）は１次変形ベッセル関数である。変形ベッセル関数については、１９８５年、数学辞典、岩波書店、３７４．Ｇページに記載されている。
一般化尤度比計算部１６０２は、後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給される後天的Ｓ

よび音声非存在確率記憶部１３０４から供給される音声非存在確率ｑをもとに、周波数帯域ごとに一般化尤度比を計算し、抑圧係数計算部１６０３に伝達する。周波数帯域毎の一般化尤度比Λ_ｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。

抑圧係数計算部１６０３は、ＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値計算部１６０１から供給されるＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値Ｇ_ｎ（ｋ）と一般化尤度比計算部１６０２から供給される一般化尤度比Λ_ｎ（ｋ）から周波数帯域ごとに抑圧係数を計算し、抑圧係数補正部６

周波数帯域別にＳＮＲを計算する代わりに、複数の周波数帯域から構成される広い帯域に共通なＳＮＲを求めて、これを用いてもよい。
以上の構成により、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて雑音が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第２実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第６実施形態）
図１７は、本発明の第６実施形態としての雑音抑圧装置１７００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置１７００は、第５実施形態と異なり、雑音推定部２０６の代わりに第３実施形態で説明した雑音記憶部１００６を備えている。他の構成および動作は、第５実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第５実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
（第７実施形態）
図１８は、本発明の第７実施形態としての雑音抑圧装置１８００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置１８００は、第６実施形態と異なり、雑音記憶部１００６からの出力に対して雑音修正部１１０１で修正を加え、修正された雑音情報２５０を雑音補正部２０８に供給している。
雑音修正部１１０１は、雑音抑圧部１２０５からの出力２４０を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成および動作は、第６実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第６実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第８実施形態）
図１９は、本発明の第８実施形態としての雑音抑圧装置１９００の概略構成を示すブロック図である。図１２と図１９を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置１９００は、第５実施形態と異なり、雑音補正部２０８を有さず、その代わりに、抑圧係数生成部１２１０から供給された抑圧係数を重要度に応じて補正する抑圧係数補正部１９０８を備える。その他の構成および動作は、第５実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
抑圧係数補正部１９０８は、抑圧係数生成部１２１０で生成された抑圧係数を入力信号（周波数）の重要度別に補正する。具体的に、抑圧係数補正部１９０８は、図２Ｂ〜図２Ｇで説明した雑音補正部２５２、２５３、２７２、２８２を、抑圧係数補正部に変更した構成となっており、雑音情報の代わりに抑圧係数を入力して同様の補正を加える。
これにより、抑圧係数補正部１９０８は、重要な周波数成分信号については、抑圧係数を小さくする。これにより、抑圧係数補正部１９０８は、雑音抑圧部１２０５における信号の抑圧を抑制する。
以上の構成により、本実施形態は、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて抑圧係数が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第２実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第９実施形態）
図２０は、本発明の第９実施形態としての雑音抑圧装置２０００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置２０００は、図１９で説明した第８実施形態と異なり、雑音推定部２０６の代わりに第３実施形態で説明した雑音記憶部１００６を備えている。他の構成および動作は、第８実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第８実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
（第１０実施形態）
図２１は、本発明の第１０実施形態としての雑音抑圧装置２１００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置２１００は、第９実施形態と異なり、抑圧係数生成部２１１０に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部２１１０は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。
その他の構成および動作は、第９実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第９実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第１１実施形態）
図２２は、本発明の第１１実施形態としての雑音抑圧装置２２００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置２２００は、第９実施形態と異なり、雑音記憶部１００６からの出力に対して雑音修正部１１０１で修正を加え、修正された雑音情報２５０を抑圧係数生成部１２１０に供給している。
雑音修正部１１０１は、雑音抑圧部１２０５からの出力２４０を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成および動作は、第９実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第９実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（第１２実施形態）
図２３は、本発明の第１２実施形態としての雑音抑圧装置２３００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置２３００は、第９実施形態と異なり、抑圧係数生成部２１１０に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部２１１０は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。さらに、本実施形態に係る雑音抑圧装置２３００は、雑音記憶部１００６からの出力に対して雑音修正部１１０１で修正を加え、修正された雑音情報２５０を抑圧係数生成部２１１０に供給している。雑音修正部１１０１は、雑音抑圧部１２０５からの出力２４０を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成および動作は、第９実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第９実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、さらに、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
（他の実施形態）
以上説明してきた第１乃至第１２実施形態では、それぞれ別々の特徴を持つ雑音抑圧装置について説明したが、それらの特徴を如何様に組み合わせた雑音抑圧装置も、本発明の範疇に含まれる。
また、上述した各実施形態を例に説明した本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する信号処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバも、本発明の範疇に含まれる。
図２４は、第１実施形態を信号処理プログラムにより構成する場合に、その信号処理プログラムを実行するコンピュータ２４００の構成図である。コンピュータ２４００は、入力部２４０１と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２４０２と、メモリ２４０３と、出力部２４０４とを含む。
ＣＰＵ２４０２は、信号処理プログラムを読み込むことにより、コンピュータ２４００の動作（処理）を制御する。すなわち、ＣＰＵ２４０２は、メモリ２４０３に格納されたコンピュータ・プログラムを実行することにより、第１信号と第２信号とが混在した混在信号に含まれる第１信号の重要度を周波数成分ごとに分析する（Ｓ２４１１）。次に、ＣＰＵ２４０２は、分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第２信号の抑圧を抑制するよう制御する（Ｓ２４１２）。そして、抑制制御に基づいて混在信号を処理して第２信号を抑圧する（Ｓ２４１３）。
これにより、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより前記第２信号を抑圧する抑圧部と、
前記抑圧部による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延部と、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析部と、
前記分析部における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制部と、
を備えることを特徴とする信号処理装置。
（付記２）
前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数を分析対象として、前記重要度の高い周波数成分を判断することを特徴とする付記１に記載の信号処理装置。
（付記３）
前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうちで、過去の抑圧結果よりも大きなスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする付記２に記載の信号処理装置。
（付記４）
前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうちで、過去の抑圧結果よりも小さなスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする付記２に記載の信号処理装置。
（付記５）
前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうちで、過去の抑圧結果よりも大きく、過去の抑圧結果との差分が所定値よりも小さいスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする付記２に記載の信号処理装置。
（付記６）
前記分析部は、第１周波数における振幅値またはパワー値と、前記第１周波数に隣接する第２周波数における振幅値またはパワー値との差分が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第１周波数をスペクトルピーク周波数と判定することを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記７）
前記分析部は、規則的に出現するスペクトルピーク周波数を、より前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする付記１乃至６のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記８）
前記分析部は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超えるスペクトルピーク周波数を、より前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする付記１乃至７のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記９）
前記抑圧部は、前記混在信号に混在する前記第２信号を推定し、推定第２信号を用いて前記混在信号を処理し、
前記抑制部は、
前記分析部における分析の結果を参照することにより、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記推定第２信号の値を小さく補正することを特徴とする付記１乃至８のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記１０）
前記抑圧部は、前記混在信号に混在すると予測される前記第２信号をあらかじめ記憶し、記憶された第２信号を用いて前記混在信号を処理し、
前記抑制部は、
前記分析部における分析の結果を参照することにより、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記記憶第２信号の値を小さく補正することを特徴とする付記１乃至９のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記１１）
前記抑圧部は、抑圧係数を前記混在信号に乗算することによって前記混在信号中の前記第２信号を抑圧し、
前記抑制部は、
重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記抑圧係数の値を小さく補正することを特徴とする付記１乃至１０のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記１２）
前記第２信号は雑音であり、
前記抑制部は、前記抑圧部で抑圧に用いられる推定雑音を小さく補正することを特徴とする付記１乃至１１のいずれか１項に記載の信号処理装置。
（付記１３）
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧し、
抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成し、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析し、
分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する、
ことを特徴とする信号処理方法。
（付記１４）
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより前記第２信号を抑圧する抑圧処理と、
前記抑圧処理による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延処理と、
前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析処理と、
前記分析処理における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１１年８月２９日に出願された日本出願特願２０１１−１８６６２１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１００ 信号処理装置
１０１ 信号分析部
１０２ 抑圧抑制部
１０３ 信号抑圧部
１０４ 遅延部
２００、１０００、１１００、１２００、１７００、１８００、１９００、２０００、２１００、２２００、２３００ 雑音抑圧装置
２０１ 入力端子
２０２ 変換部
２０３ 逆変換部
２０４ 出力端子
２０５ 雑音抑圧部
２０６ 雑音推定部
２０８ 雑音補正部
２０９ 遅延部
２１０ 劣化信号
２２０ 振幅スペクトル
２３０ 位相スペクトル
２４０ 強調信号振幅スペクトル
２５０ 雑音情報
２５１、２６１、２７１、２８１、２９１ 信号分析部
２５２Ａ、２５２Ｂ、２５２Ｃ、２５２Ｄ 雑音補正部
２６０、２６０Ａ、２６０Ｂ、２６０Ｃ、２６０Ｄ 補正雑音
３０１ フレーム分割部
３０２、４０２ 窓がけ処理部
３０３ フーリエ変換部
４０１ 逆フーリエ変換部
４０３ フレーム合成部
５０１ 指定雑音計算部
５０２ 重み付け劣化音声計算部
５０３、６０９ カウンタ
６０１ 更新判定部
６０２ レジスタ長記憶部
６０３ 推定雑音記憶部
６０４ スイッチ
６０５ シフトレジスタ
６０６、１４０８、１５０２、１５０４ 加算器
６０７ 最小値選択部
６０８ 除算部
７０１ 論理和計算部
７０２、７０４ 比較部
７０３、７０５ 閾値記憶部
７０６ 閾値計算部
８０１ 推定雑音記憶部
８０２ 周波数別ＳＮＲ計算部
８０３、１４０４、１４０５、１５０１、１５０３ 乗算器
８０４ 非線形処理部
９２１ 瞬時推定ＳＮＲ
９２２ 過去の推定ＳＮＲ
９２３ 重み
１００６ 雑音記憶部
１１０１ 雑音修正部
１２０５ 雑音抑圧部
１２１０、２１１０ 抑圧係数生成部
１３０１ 後天的ＳＮＲ計算部
１３０２ 推定先天的ＳＮＲ計算部
１３０３ 雑音抑圧係数計算部
１３０４ 音声非存在確率記憶部
１４０１ 値域限定処理部
１４０２ 後天的ＳＮＲ記憶部
１４０３ 抑圧係数記憶部
１４０６ 重み記憶部
１４０７ 重み付き加算部
１５０５ 定数乗算器
１６０１ ＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値計算部
１６０２ 一般化尤度比計算部
１６０３ 抑圧係数計算部
１９０８ 抑圧係数補正部

Claims (10)

1. 第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧する抑圧部と、
   前記抑圧部による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延部と、
   前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析部と、
   前記分析部における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制部と、
   を備えることを特徴とする信号処理装置。
2. 前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数を分析対象として、前記重要度の高い周波数成分を判断することを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
3. 前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうち、過去の抑圧結果よりも大きなスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする請求項２に記載の信号処理装置。
4. 前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうち、過去の抑圧結果よりも小さなスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする請求項２に記載の信号処理装置。
5. 前記分析部は、前記混在信号のスペクトルピーク周波数を分析し、分析結果を用いて、過去にスペクトルピークと判定された周波数のうち、過去の抑圧結果よりも大きく、過去の抑圧結果との差分が所定値よりも小さいスペクトル値をもつ周波数成分を、前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする請求項２に記載の信号処理装置。
6. 前記分析部は、第１周波数における振幅値またはパワー値と、前記第１周波数に隣接する第２周波数における振幅値またはパワー値との差分が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第１周波数をスペクトルピーク周波数と判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の信号処理装置。
7. 前記分析部は、規則的に出現するスペクトルピーク周波数を、より前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の信号処理装置。
8. 前記分析部は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超えるスペクトルピーク周波数を、より前記重要度の高い周波数成分と判断することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の信号処理装置。
9. 第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧し、
   抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成し、
   前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析し、
   分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する、
   ことを特徴とする信号処理方法。
10. 第１信号と第２信号とが混在した混在信号を加工することにより、前記第２信号を抑圧する抑圧処理と、
    前記抑圧処理による抑圧結果を遅延させることによって、過去の抑圧結果を生成する遅延処理と、
    前記混在信号に含まれる第１信号の重要度を、前記過去の抑圧結果を参照して周波数成分ごとに分析する分析処理と、
    前記分析処理における分析の結果と前記過去の抑圧結果とを参照して、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する抑制処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。

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