JP6064566B2 - 音響処理装置 - Google Patents
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Description
本発明は、雑音成分を包含する音響信号を処理する技術に関し、雑音成分を推定して音響信号から抑圧する雑音抑圧に特に好適に利用される。
音響信号に包含される雑音成分を推定して音響信号から抑圧する雑音抑圧技術が従来から提案されている。雑音成分の推定には様々な方法が利用される。例えば非特許文献１には、音響信号のうちパワーが最小となる区間を雑音成分として推定する技術（最小統計法）が開示されている。
Rainer Martin, "Spectral Subtraction Based on Minimum Statistics", Proc. EUSIPCO 94, p. 1182-1185
しかし、非特許文献１の技術のもとで雑音成分を高精度に推定するためには音響信号のうち数秒程度の長時間にわたる区間を対象としてパワーの最小値を探索する必要がある。したがって、雑音成分の特性が変動した場合に変動後の雑音成分を迅速かつ高精度に推定することが困難であるという問題がある。以上の事情を背景として、本発明は、雑音成分が変動した場合でも音響信号の雑音成分を高精度に推定することを目的とする。
以上の課題を解決するために、本発明の音響処理装置は、目的音成分と雑音成分とを包含する音響信号の時間変化に追従する第１指標値（例えば第１指標値Ｐ1(k,m)）と、第１指標値と比較して低い追従性で音響信号の時間変化に追従する第２指標値（例えば第２指標値Ｐ2(k,m)）との相違に応じて、音響信号の各単位期間が目的音成分および雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度（例えば信頼度ＣS(k,m)または信頼度ＣN(k,m)）を単位期間毎に算定する指標算定手段と、指標算定手段が算定した各単位期間の信頼度を利用して音響信号から推定雑音成分を生成する推定処理手段とを具備する。以上の構成では、相異なる追従性で音響信号の時間変化に追従する第１指標値と第２指標値との相違に応じた各単位期間の信頼度を利用して推定雑音成分が生成される。したがって、雑音成分が変動した場合でも音響信号の雑音成分を高精度に推定することが可能である。
本発明の好適な態様において、指標算定手段は、音響信号の各単位期間が目的音成分に該当する確度の指標である基礎指標（例えば信頼度ＣS(k,m)）を第１指標値と第２指標値とに相違に応じて単位期間毎に算定し、基礎指標が第１閾値（例えば閾値ＴH1）を上回る単位期間について信頼度を所定値（例えばゼロ）に設定する。以上の態様では、基礎指標が第１閾値を上回る場合に信頼度が所定値に設定されるから、単位期間内で目的音成分が充分に優勢な場合でも推定雑音成分を高精度に生成できるという利点がある。他の態様において、指標算定手段は、音響信号の強度が第２閾値（例えば閾値ＴH2）を下回る単位期間について信頼度を所定値（例えばゼロ）に設定する。以上の態様では、音響信号の強度が第２閾値を下回る場合に信頼度が所定値に設定されるから、例えば音響信号の強度が瞬間的に低下した場合でも推定雑音成分を高精度に生成できるという利点がある。
本発明の好適な態様において、推定処理手段は、指標算定手段が算定した信頼度に応じた平滑化係数（例えば平滑化係数ω(k,m)）を音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで推定雑音成分を生成する。以上の態様では、音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均で推定雑音成分が算定されるから、音響信号のうち数秒程度の長時間にわたる区間を対象としてパワーの最小値を探索する非特許文献１の技術と比較して、推定雑音成分の算定のために音響信号の強度を保持すべき単位期間の総数（音響信号の強度の保持に必要な記憶容量）が削減されるという利点がある。
本発明の好適な態様において、推定処理手段は、指標算定手段が算定した信頼度と第１係数（例えば第１係数Ａ1）とに応じた平滑化係数（例えば平滑化係数ω1(k,m)）を音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで第１推定雑音成分（例えば第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)）を生成し、指標算定手段が算定した信頼度と第１係数とは相違する第２係数（例えば第２係数Ａ2）とに応じた平滑化係数（例えば平滑化係数ω2(k,m)）を音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで第２推定雑音成分（例えば第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)）を生成し、第１推定雑音成分と第２推定雑音成分とに応じて推定雑音成分を生成する。以上の態様では、相異なる平滑化係数で音響信号の強度を指数移動平均した第１推定雑音成分および第２推定雑音成分に応じて推定雑音成分が生成されるから、推定雑音成分を高精度に生成できるという効果は格別に顕著である。
本発明の好適な態様に係る音響処理装置は、推定処理手段が生成した推定雑音成分を音響信号から抑圧する雑音抑圧手段を具備する。本発明によれば、推定雑音成分を高精度に生成できるから、音響信号の雑音成分を高精度に抑圧することが可能である。
以上の各態様に係る音響処理装置は、音響信号の処理に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの汎用の演算処理装置とプログラムとの協働によっても実現される。本発明に係るプログラムは、目的音成分と雑音成分とを包含する音響信号の時間変化に追従する第１指標値と、第１指標値と比較して低い追従性で音響信号の時間変化に追従する第２指標値との相違に応じて、音響信号の各単位期間が目的音成分および雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度を単位期間毎に算定する指標算定処理と、指標算定処理で算定した各単位期間の信頼度を利用して音響信号から推定雑音成分を生成する推定処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明に係る音響処理装置と同様の作用および効果が実現される。
本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされる。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。また、例えば、本発明のプログラムは、通信網を介した配信の形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。
本発明は、音響信号の各単位期間が目的音成分および雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度を算定する音響処理装置（指標算定装置）としても特定される。すなわち、本発明の他の態様に係る音響処理装置は、目的音成分と雑音成分とを包含する音響信号の時間変化に追従する第１指標値と、第１指標値と比較して低い追従性で音響信号の時間変化に追従する第２指標値との相違に応じて、音響信号の各単位期間が目的音成分および雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度を単位期間毎に算定する指標算定手段を具備する。以上の構成によれば、雑音成分が変動した場合でも音響信号の各単位期間の信頼度を高精度に算定することが可能である。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る音響処理装置１００のブロック図である。図１に示すように、第１実施形態の音響処理装置１００には信号供給装置１２と放音装置１４とが接続される。信号供給装置１２は、目的音成分と雑音成分との混合音の波形を示す時間領域の音響信号ｘ(t)を音響処理装置１００に供給する（ｔ：時間）。目的音成分は、例えば音声や楽音等の音響成分であり、雑音成分は、例えば空調設備の動作音や人混み内の雑踏音等の環境音に代表される加法性雑音の音響成分である。周囲の音響を収音して音響信号ｘ(t)を生成する収音機器や、可搬型または内蔵型の記録媒体から音響信号ｘ(t)を取得して音響処理装置１００に供給する再生装置や、通信網から音響信号ｘ(t)を受信して音響処理装置１００に供給する通信装置が信号供給装置１２として採用され得る。
図１は、本発明の第１実施形態に係る音響処理装置１００のブロック図である。図１に示すように、第１実施形態の音響処理装置１００には信号供給装置１２と放音装置１４とが接続される。信号供給装置１２は、目的音成分と雑音成分との混合音の波形を示す時間領域の音響信号ｘ(t)を音響処理装置１００に供給する（ｔ：時間）。目的音成分は、例えば音声や楽音等の音響成分であり、雑音成分は、例えば空調設備の動作音や人混み内の雑踏音等の環境音に代表される加法性雑音の音響成分である。周囲の音響を収音して音響信号ｘ(t)を生成する収音機器や、可搬型または内蔵型の記録媒体から音響信号ｘ(t)を取得して音響処理装置１００に供給する再生装置や、通信網から音響信号ｘ(t)を受信して音響処理装置１００に供給する通信装置が信号供給装置１２として採用され得る。
音響処理装置１００は、信号供給装置１２が供給する音響信号ｘ(t)から雑音成分を抑圧（目的音成分を強調）した音響信号ｙ(t)を生成する信号処理装置（雑音抑圧装置）である。放音装置１４（例えばスピーカやヘッドホン）は、音響処理装置１００が生成した音響信号ｙ(t)に応じた音波を放射する。なお、音響信号ｙ(t)をデジタルからアナログに変換するＤ/Ａ変換器の図示は便宜的に省略されている。
図１に示すように、音響処理装置１００は、演算処理装置２２と記憶装置２４とを具備するコンピュータシステムで実現される。記憶装置２４は、演算処理装置２２が実行するプログラムや演算処理装置２２が使用する各種のデータを記憶する。半導体記録媒体や磁気記録媒体などの公知の記録媒体または複数種の記録媒体の組合せが記憶装置２４として任意に採用され得る。音響信号ｘ(t)を記憶装置２４に記憶した構成（したがって信号供給装置１２は省略される）も好適である。
演算処理装置２２は、記憶装置２４に格納されたプログラムを実行することで、音響信号ｘ(t)から音響信号ｙ(t)を生成するための複数の機能（周波数分析部３２，雑音推定部３４，雑音抑圧部３６，波形生成部３８）を実現する。なお、演算処理装置２２の各機能を複数の装置に分散した構成や、専用の電子回路（例えばＤＳＰ）が一部の機能を実現する構成も採用され得る。
周波数分析部３２は、周波数軸上の複数の周波数の各々に対応する音響信号ｘ(t)の成分（以下「観測成分」という）Ｘ(k,m)を時間軸上の単位期間（フレーム）毎に順次に生成する。記号ｋは周波数軸上の任意の１個の周波数（周波数ビン）を意味し、記号ｍは時間軸上の任意の１個の単位期間を意味する。各観測成分（周波数スペクトル）Ｘ(k,m)の算定には、短時間フーリエ変換等の公知の周波数分析が任意に採用される。なお、通過帯域が相違する複数の帯域通過フィルタの系列（フィルタバンク）を周波数分析部３２として利用することも可能である。
雑音推定部３４は、音響信号ｘ(t)（観測成分Ｘ(k,m)）に包含される雑音成分（以下「推定雑音成分」という）Ｎ(k,m)を単位期間毎に順次に推定する。第１実施形態の推定雑音成分Ｎ(k,m)はパワー（パワースペクトル）に相当する。雑音推定部３４の具体的な構成および動作については後述する。
雑音抑圧部３６は、雑音推定部３４が推定した推定雑音成分Ｎ(k,m)を音響信号ｘ(t)（観測成分Ｘ(k,m)）から抑圧することで音響信号ｙ(t)の周波数毎の成分（以下「雑音抑圧成分」という）Ｙ(k,m)を単位期間毎に順次に生成する。具体的には、第１実施形態の雑音抑圧部３６は、周波数領域で観測成分Ｘ(k,m)のパワー（パワースペクトル）|Ｘ(k,m)|2から推定雑音成分Ｎ(k,m)を減算（スペクトル減算）する以下の数式(1)の演算で雑音抑圧成分Ｙ(k,m)を算定する。
数式(1)の記号max{ }は、括弧内の最大値を選択する演算を意味する。数式(1)の記号ｊは虚数単位を意味し、記号θ(k,m)は、音響信号ｘ(t)の位相角（位相スペクトル）を意味する。数式(1)から理解される通り、所定の定数（フロアリング係数）βを下限値として観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2から推定雑音成分Ｎ(k,m)を減算した結果の平方根が雑音抑圧成分Ｙ(k,m)の振幅（振幅スペクトル）|Ｙ(k,m)|に相当する。
図１の波形生成部３８は、雑音抑圧部３６が単位期間毎に順次に生成する雑音抑圧成分Ｙ(k,m)から時間領域の音響信号ｙ(t)を生成する。具体的には、波形生成部３８は、各単位期間の雑音抑圧成分Ｙ(k,m)を短時間逆フーリエ変換で時間領域に変換するとともに前後の単位期間について相互に連結することで音響信号ｙ(t)を生成する。波形生成部３８が生成した音響信号ｙ(t)が放音装置１４に供給されて音波として放射される。
図２は、雑音推定部３４のブロック図である。図２に示すように、第１実施形態の雑音推定部３４は、指標算定部４２と推定処理部４４とを含んで構成される。指標算定部４２は、音響信号ｘ(t)の単位期間毎に各周波数の信頼度ＣN(k,m)を算定する。信頼度ＣN(k,m)は、音響信号ｘ(t)の観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度（観測成分Ｘ(k,m)内で雑音成分が目的音成分と比較して優勢である度合）の指標であり、０以上かつ１以下の範囲内で可変に設定される。図２に示すように、第１実施形態の指標算定部４２は、平滑処理部４２２と算定処理部４２４とを含んで構成される。
平滑処理部４２２は、音響信号ｘ(t)の時間変化（具体的には観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の時間変化）に追従する第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)を単位期間毎に順次に算定する。具体的には、平滑処理部４２２は、以下の数式(2A)および数式(2B)で表現される通り、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均（平滑化）で第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)を算定する。
数式(2A)の記号α1および数式(2B)の記号α2は、指数移動平均の平滑化係数（忘却係数）を意味し、０以上かつ１以下の範囲内で設定される。数式(2A)および数式(2B)から理解される通り、第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)は、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の時間軸上の包絡線（パワーエンベロープ）に相当する。
数式(2B)の平滑化係数α2は数式(2A)の平滑化係数α1を下回る（０≦α2＜α1≦１）。したがって、第２指標値Ｐ2(k,m)は、第１指標値Ｐ1(k,m)と比較して低い追従性で観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の時間変化に追従する。すなわち、数式(2B)による平滑化の時定数τ2は数式(2A)による平滑化の時定数τ1を上回る（τ2＞τ1）。なお、平滑化係数α1を１に設定する（すなわち、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2を第１指標値Ｐ1(k,m)として利用する）ことも可能である。
図２の算定処理部４２４は、平滑処理部４２２が算定した第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)とを利用して信頼度（観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度）ＣN(k,m)を算定する。第１実施形態の算定処理部４２４は、観測成分Ｘ(k,m)が目的音成分に該当する確度（観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が雑音成分と比較して優勢である度合）を意味する信頼度（基礎指標）ＣS(k,m)を第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)との相違に応じて算定し、信頼度ＣS(k,m)を適用した演算で信頼度ＣN(k,m)を算定する。
具体的には、算定処理部４２４は、以下の数式(3)の演算で信頼度ＣS(k,m)を算定する。
すなわち、算定処理部４２４は、第２指標値Ｐ2(k,m)に対する第１指標値Ｐ1(k,m)の相対比（Ｐ1(k,m)/Ｐ2(k,m)）を、所定値（第１実施形態の例示では１）以下の範囲内（０≦ＣS(k,m)≦１）で信頼度ＣS(k,m)として算定する。なお、第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)との差分を信頼度ＣS(k,m)として算定する構成も採用され得る。
すなわち、算定処理部４２４は、第２指標値Ｐ2(k,m)に対する第１指標値Ｐ1(k,m)の相対比（Ｐ1(k,m)/Ｐ2(k,m)）を、所定値（第１実施形態の例示では１）以下の範囲内（０≦ＣS(k,m)≦１）で信頼度ＣS(k,m)として算定する。なお、第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)との差分を信頼度ＣS(k,m)として算定する構成も採用され得る。
音声や楽音等の目的音成分は雑音成分と比較して時間的な変動が顕著であるという概略的な傾向がある。第１指標値Ｐ1(k,m)は第２指標値Ｐ2(k,m)と比較して高い追従性で観測成分Ｘ(k,m)の時間変化に追従するから、以上の傾向のもとでは、観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が雑音成分と比較して優勢である場合には第１指標値Ｐ1(k,m)が第２指標値Ｐ2(k,m)を上回り、結果的に観測成分Ｘ(k,m)の信頼度ＣS(k,m)は増加する。したがって、観測成分Ｘ(k,m)が目的音成分に該当する確度の指標として信頼度ＣS(k,m)を利用することが可能である。
図２の算定処理部４２４は、以下の数式(4)で表現される通り、数式(3)の演算で算定した信頼度ＣS(k,m)を所定値（第１実施形態の例示では１）から減算することで信頼度ＣN(k,m)を算定する。すなわち、信頼度ＣS(k,m)が増加するほど信頼度ＣN(k,m)が減少するように信頼度ＣN(k,m)は算定される。
前述の通り、観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が優勢であるほど信頼度ＣS(k,m)は０以上かつ１以下の範囲内で大きい数値となる（雑音成分が優勢であるほど信頼度ＣS(k,m)は小さい数値となる）から、観測成分Ｘ(k,m)内で雑音成分が目的音成分と比較して優勢である（観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度が高い）ほど信頼度ＣN(k,m)は大きい数値となる。したがって、観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度の指標として信頼度ＣN(k,m)を利用することが可能である。以上に説明した通り、図２の指標算定部４２は、第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)との相違（具体的には両者間の相対比）に応じて各周波数の信頼度ＣN(k,m)を単位期間毎に順次に算定する。図２の推定処理部４４は、指標算定部４２が算定した信頼度ＣN(k,m)を利用して音響信号ｘ(t)の推定雑音成分Ｎ(k,m)を単位期間毎に順次に生成する。
前述の通り、観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が優勢であるほど信頼度ＣS(k,m)は０以上かつ１以下の範囲内で大きい数値となる（雑音成分が優勢であるほど信頼度ＣS(k,m)は小さい数値となる）から、観測成分Ｘ(k,m)内で雑音成分が目的音成分と比較して優勢である（観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度が高い）ほど信頼度ＣN(k,m)は大きい数値となる。したがって、観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度の指標として信頼度ＣN(k,m)を利用することが可能である。以上に説明した通り、図２の指標算定部４２は、第１指標値Ｐ1(k,m)と第２指標値Ｐ2(k,m)との相違（具体的には両者間の相対比）に応じて各周波数の信頼度ＣN(k,m)を単位期間毎に順次に算定する。図２の推定処理部４４は、指標算定部４２が算定した信頼度ＣN(k,m)を利用して音響信号ｘ(t)の推定雑音成分Ｎ(k,m)を単位期間毎に順次に生成する。
具体的には、推定処理部４４は、以下の数式(5)で表現される通り、各単位期間の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均を推定雑音成分Ｎ(k,m)として算定する。すなわち、推定雑音成分Ｎ(k,m)は、現在の単位期間の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2と過去の単位期間（直前の単位期間）の推定雑音成分Ｎ(k,m-1)との加重和とも換言される。
数式(5)の平滑化係数（加重値）ω(k,m)は、指標算定部４２が算定した信頼度ＣN(k,m)に応じて設定される。具体的には、第１実施形態の平滑化係数ω(k,m)は、以下の数式(6)で表現される通り、信頼度ＣN(k,m)と所定の係数Ａとの乗算値である。
係数Ａは、０以上かつ１以下の範囲内で適切な数値に設定される。具体的には、抑圧対象として想定される雑音成分の定常性（時間的な変動の程度）に応じて係数Ａは可変に設定される。例えば、時間的な変動が比較的に大きい雑音成分が想定される場合には係数Ａが０.２から０.５程度の数値に設定され、時間的な変動が小さい雑音成分が想定される場合には係数Ａが０.０２程度の数値に設定される。利用者からの指示に応じて係数Ａを可変に設定することも可能である。
係数Ａは、０以上かつ１以下の範囲内で適切な数値に設定される。具体的には、抑圧対象として想定される雑音成分の定常性（時間的な変動の程度）に応じて係数Ａは可変に設定される。例えば、時間的な変動が比較的に大きい雑音成分が想定される場合には係数Ａが０.２から０.５程度の数値に設定され、時間的な変動が小さい雑音成分が想定される場合には係数Ａが０.０２程度の数値に設定される。利用者からの指示に応じて係数Ａを可変に設定することも可能である。
推定処理部４４は、指標算定部４２が単位期間毎に算定する信頼度ＣN(k,m)を適用した数式(5)の演算を実行することで、推定雑音成分Ｎ(k,m)を信頼度ＣN(k,m)に応じて単位期間毎に更新する。推定雑音成分Ｎ(k,m)の初期値（Ｎ(k,0)）は、例えば以下の数式(7)で表現される通り、雑音区間内のＭ0個の単位期間にわたる観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の平均値（単純平均）に設定される。
雑音区間は、音響信号ｘ(t)のうち目的音成分が存在しないと推定される区間である。例えば、雑音抑圧の開始点から所定の時間長にわたる区間（例えば音響信号ｘ(t)の始点から５００ミリ秒の区間）が雑音区間として好適である。
雑音区間は、音響信号ｘ(t)のうち目的音成分が存在しないと推定される区間である。例えば、雑音抑圧の開始点から所定の時間長にわたる区間（例えば音響信号ｘ(t)の始点から５００ミリ秒の区間）が雑音区間として好適である。
数式(5)および数式(6)から理解される通り、信頼度ＣN(k,m)が大きい（平滑化係数ω(k,m)が大きい）ほど、現在の単位期間の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の影響（観測成分Ｘ(k,m)が推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される度合）が増加する。すなわち、雑音成分が優勢な観測成分Ｘ(k,m)が優先的に推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される（雑音成分が優勢な観測成分Ｘ(k,m)の重み（混合比率）が増加する）ように推定雑音成分Ｎ(k,m)は単位期間毎に更新される。したがって、第１実施形態によれば、音響信号ｘ(t)の雑音成分が時間的に変動する場合でも雑音成分を高精度に推定することが可能である。図１の雑音抑圧部３６は、以上の手順で雑音推定部３４が推定した各単位期間の推定雑音成分Ｎ(k,m)をその単位期間の観測成分Ｘ(k,m)から抑圧する（数式(1)）。したがって、第１実施形態によれば、雑音成分を高精度に抑圧した音響信号（すなわち、目的音成分が高精度に強調された音響信号）ｙ(t)を生成できるという利点がある。
図３の領域Ｆ31には、雑音成分のみを含む音響信号ｘ(t)のスペクトログラムが図示されている。図３および後掲の図４のスペクトログラムでは、表示階調が低い地点（黒色に近い地点）ほど強度が低いことを意味する。図３では、時間軸上の原点で１種類の雑音成分が開始し、原点から約３秒が経過した時点Ｔ0で他の種類の雑音成分を音響信号ｘ(t)に追加した場合が想定されている。すなわち、音響信号ｘ(t)の雑音成分の音響特性は時点Ｔ0で変動する。図３の領域Ｆ32には、領域Ｆ31の音響信号ｘ(t)から第１実施形態の方法で推定された推定雑音成分Ｎ(k,m)のスペクトログラムが図示されている。また、図３の領域Ｆ31の音響信号ｘ(t)のうち雑音区間（時間軸上の原点から５００ミリ秒の区間）内の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の平均を雑音成分の推定結果とする場合（以下「対比例」という）の推定雑音成分のスペクトログラムが図３の領域Ｆ33に図示されている。対比例では、時点Ｔ0での雑音成分の変動は推定結果に反映されない。他方、第１実施形態によれば、音響信号ｘ(t)の雑音成分が高精度に推定され、かつ、雑音成分が変動した場合に変動後の雑音成分を迅速に推定できることが図３から明確に把握される。
図４の領域Ｆ41には、図３の領域Ｆ31に例示した雑音成分を目的音成分（音声）に重畳した音響信号ｘ(t)のスペクトログラムが図示されている。また、図４の領域Ｆ42には、第１実施形態の方法で生成された推定雑音成分Ｎ(k,m)（図３の領域Ｆ32）を音響信号ｘ(t)から抑圧した音響信号ｙ(t)のスペクトログラムが図示され、図４の領域Ｆ43には、図３の領域Ｆ33の推定雑音成分を音響信号ｘ(t)から抑圧した場合の抑圧後のスペクトログラムが図示されている。対比例では特に時点Ｔ0以降の雑音成分が抑圧後にも残留するのに対し、第１実施形態によれば、時点Ｔ0の前後にわたり雑音成分が良好に抑圧されることが図４から確認できる。
また、第１実施形態では、信頼度ＣN(k,m)に応じた平滑化係数ω(k,m)を観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均に適用することで推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。したがって、音響信号のうち数秒程度の長時間にわたる区間を対象としてパワーの最小値を探索する非特許文献１の技術と比較して、推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定のためにパワー|Ｘ(k,m)|2を保持すべき単位期間の総数（観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の保持に必要な記憶容量）が削減されるという利点がある。
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を以下に説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
本発明の第２実施形態を以下に説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
第２実施形態の指標算定部４２（算定処理部４２４）は、前掲の数式(4)に代えて、以下の数式(8)の演算を実行することで信頼度ＣS(k,m)から信頼度ＣN(k,m)を算定する。
数式(8)から理解される通り、信頼度ＣS(k,m)が閾値ＴH1を上回る場合（ＣS(k,m)＞ＴH1）、指標算定部４２は、信頼度ＣN(k,m)をゼロに設定する。閾値ＴH1は、観測成分Ｘ(k,m)内の目的音成分が充分に優勢であると評価できる信頼度ＣS(k,m)の数値（例えば０.６〜０.９程度の１に近い正数）に好適に設定される。
第１実施形態のもとで信頼度ＣS(k,m)が閾値ＴH1を上回るほど観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が優勢である場合（雑音成分が極端に少ない場合）、数式(4)で算定される信頼度ＣN(k,m)は、充分に小さい数値ではあるが正数（ＣN(k,m)＞０）に設定される。目的音成分は雑音成分と比較してパワー（エネルギー）が充分に高いから、信頼度ＣN(k,m)が充分に小さい数値に設定された場合でも、観測成分Ｘ(k,m)の目的音成分は推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される。したがって、雑音成分の推定精度が低下する可能性がある。他方、第２実施形態では、信頼度ＣS(k,m)が閾値ＴH1を上回るほど観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が優勢である場合には信頼度ＣN(k,m)がゼロに設定され、結果的に観測成分Ｘ(k,m)は推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映されない。したがって、観測成分Ｘ(k,m)内で目的音成分が充分に優勢な場合でも推定雑音成分Ｎ(k,m)を高精度に推定できるという利点がある。
また、数式(8)から理解される通り、現在の単位期間における観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2が閾値ＴH2を下回る場合（|Ｘ(k,m)|2＜ＴH2）も同様に、指標算定部４２は、信頼度ＣN(k,m)をゼロに設定する。閾値ＴH2は、充分に小さいと評価できるパワー|Ｘ(k,m)|2の数値に設定される。具体的には、閾値ＴH2は、所定の係数λと直前の単位期間の推定雑音成分Ｎ(k,m-1)との乗算値（したがって可変値）に設定される（ＴH2＝λ・Ｎ(k,m-1)）。係数λは所定の正数（例えば０.１以下の数値）に設定される。
雑音成分は、長期的に観察すれば定常的な音響成分と評価できるが、単位期間程度の短時間に着目すれば短時間で急激に変動する音響成分と評価できる。したがって、長期的には雑音成分を定常的と評価できる場合でも観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2が少数の単位期間にて瞬間的に低下する可能性がある。以上のようにパワー|Ｘ(k,m)|2の瞬間的な低下を推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映させた場合、長期的な推定雑音成分Ｎ(k,m)が実際の雑音成分から乖離する可能性がある。第２実施形態では、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2が閾値ＴH2を下回るほど低下した場合には信頼度ＣN(k,m)がゼロに設定され、結果的に観測成分Ｘ(k,m)は推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映されない。すなわち、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の瞬間的な低下は推定雑音成分Ｎ(k,m)に影響しない。したがって、瞬間的なパワー|Ｘ(k,m)|2の低下も推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される第１実施形態と比較して、推定雑音成分Ｎ(k,m)を高精度に推定できるという効果は格別に顕著である。
なお、数式(8)から理解される通り、信頼度ＣS(k,m)が閾値ＴH1以下であり（ＣS(k,m)≦ＴH1）、かつ、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2が閾値ＴH2以下である場合（|Ｘ(k,m)|2≦ＴH2）、信頼度ＣN(k,m)は、第１実施形態と同様の方法で信頼度ＣS(k,m)に応じた数値に設定される。
＜第３実施形態＞
第３実施形態の推定処理部４４は、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)と第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)とを単位期間毎に順次に算定する。第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)は、以下の数式(9A)で表現される通り、平滑化係数ω1(k,m)を適用した観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均である。同様に、第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)は、以下の数式(9B)で表現される通り、平滑化係数ω2(k,m)を適用した観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均である。
第３実施形態の推定処理部４４は、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)と第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)とを単位期間毎に順次に算定する。第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)は、以下の数式(9A)で表現される通り、平滑化係数ω1(k,m)を適用した観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均である。同様に、第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)は、以下の数式(9B)で表現される通り、平滑化係数ω2(k,m)を適用した観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均である。
数式(9A)の平滑化係数ω1(k,m)は、指標算定部４２（算定処理部４２４）が算定した信頼度ＣN(k,m)と所定の第１係数Ａ1とに応じて設定され、数式(9B)の平滑化係数ω2(k,m)は、信頼度ＣN(k,m)と所定の第２係数Ａ2とに応じて設定される。例えば、平滑化係数ω1(k,m)は、以下の数式(10A)のように信頼度ＣN(k,m)と第１係数Ａ1との乗算値であり、平滑化係数ω2(k,m)は、以下の数式(10B)のように信頼度ＣN(k,m)と第２係数Ａ2との乗算値である。第１係数Ａ1および第２係数Ａ2は、０以上かつ１以下の範囲内で相異なる数値に設定される（０≦Ａ1＜Ａ2≦１）。
以上のように第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)は信頼度ＣN(k,m)に応じて生成されるから、第１実施形態と推定雑音成分Ｎ(k,m)と同様に、音響信号ｘ(t)の雑音成分の推定結果に相当する。ただし、第１係数Ａ1は第２係数Ａ2を下回る（Ａ1＜Ａ2）。すなわち、平滑化係数ω1(k,m)は平滑化係数ω2(k,m)を下回る（ω1(k,m)＜ω2(k,m)）。したがって、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)は、第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)と比較して低い追従性で音響信号ｘ(t)の雑音成分の時間変化に追従する。
第３実施形態の推定処理部４４は、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)と第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)とに応じた推定雑音成分Ｎ(k,m)を単位期間毎に順次に生成する。具体的には、以下の数式(11)で表現されるように、推定処理部４４は、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値を推定雑音成分Ｎ(k,m)として選択する。
第３実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第３実施形態では、相異なる平滑化係数（ω1(k,m)，ω2(k,m)）を適用してパワー|Ｘ(k,m)|2を移動平均した第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)に応じて推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。非特許文献１の最小統計法でも前提とされる通り、雑音成分は目的音成分と比較してパワーが低いという傾向があるから、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値を推定雑音成分Ｎ(k,m)として選択する第３実施形態によれば、第１実施形態と比較して高精度に音響信号ｘ(t)の雑音成分を推定できるという利点がある。
＜変形例＞
前述の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は適宜に併合され得る。
前述の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は適宜に併合され得る。
（１）信頼度ＣN(k,m)に応じた推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定する方法は任意であり、前述の各形態で例示した方法には限定されない。推定雑音成分Ｎ(k,m)の他の算定方法を以下に例示する。
［例１］推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定に適用される平滑化係数ω(k,m)の算定方法は任意であり、前掲の数式(6)の演算には限定されない。例えば、以下の数式(12A)のように信頼度ＣN(k,m)のρ乗（ρ＞１）に応じて平滑化係数ω(k,m)を算定する構成が採用され得る。また、以下の数式(12B)のように信頼度ＣN(k,m)の逆数を冪指数とする係数Ａの冪乗を平滑化係数ω(k,m)として算定することも可能である。
数式(12A)および数式(12B)の何れを採用した場合でも、前述の実施形態と同様に、信頼度ＣN(k,m)が大きいほど、平滑化係数ω(k,m)は大きい数値（すなわち、観測成分Ｘ(k,m)が推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される度合を増加させる数値）に設定される。なお、第１実施形態および第２実施形態の平滑化係数ω(k,m)と同様に、第３実施形態の平滑化係数ω1(k,m)および平滑化係数ω2(k,m)の算定方法も任意であり、数式(12A)や数式(12B)と同様の演算が採用され得る。
［例２］第３実施形態で例示した数式(11)を以下の数式(13)に置換することも可能である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値（min｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）が閾値σ1を上回る単位期間では推定雑音成分Ｎ(k,m)が閾値σ1に設定される。すなわち、閾値σ1を上限値として推定雑音成分Ｎ(k,m)が設定される。閾値σ1は、例えば観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2に設定される。数式(13)を採用した構成では、推定雑音成分Ｎ(k,m)の上限値が閾値σ1に制限されるから、周波数領域での雑音抑圧に起因したミュージカルノイズを低減することが可能である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値（min｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）が閾値σ1を上回る単位期間では推定雑音成分Ｎ(k,m)が閾値σ1に設定される。すなわち、閾値σ1を上限値として推定雑音成分Ｎ(k,m)が設定される。閾値σ1は、例えば観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2に設定される。数式(13)を採用した構成では、推定雑音成分Ｎ(k,m)の上限値が閾値σ1に制限されるから、周波数領域での雑音抑圧に起因したミュージカルノイズを低減することが可能である。
［例３］第３実施形態では、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値を推定雑音成分Ｎ(k,m)として選択したが（数式(11)）、以下の数式(14)で表現されるように、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最大値を推定雑音成分Ｎ(k,m)として選択することも可能である。
数式(14)を採用した構成では、数式(11)の演算で推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定する構成と比較して音響信号ｘ(t)における雑音成分の時間変化に迅速に追従するように推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定できるという利点がある。
数式(14)を採用した構成では、数式(11)の演算で推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定する構成と比較して音響信号ｘ(t)における雑音成分の時間変化に迅速に追従するように推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定できるという利点がある。
なお、数式(14)を以下の数式(15)に置換することも可能である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最大値（max｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）が閾値σ2を上回る単位期間では推定雑音成分Ｎ(k,m)が閾値σ2に設定される。すなわち、閾値σ2を上限値として推定雑音成分Ｎ(k,m)が設定される。閾値σ2は、例えば観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2に設定される。数式(15)を採用した構成では、推定雑音成分Ｎ(k,m)の上限値が閾値σ2に制限されるから、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最大値が誤推定等に起因して極端に大きい数値となった場合でも推定雑音成分Ｎ(k,m)を適切な範囲内に抑制することが可能である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最大値（max｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）が閾値σ2を上回る単位期間では推定雑音成分Ｎ(k,m)が閾値σ2に設定される。すなわち、閾値σ2を上限値として推定雑音成分Ｎ(k,m)が設定される。閾値σ2は、例えば観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2に設定される。数式(15)を採用した構成では、推定雑音成分Ｎ(k,m)の上限値が閾値σ2に制限されるから、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最大値が誤推定等に起因して極端に大きい数値となった場合でも推定雑音成分Ｎ(k,m)を適切な範囲内に抑制することが可能である。
［例４］第３実施形態や本変形例の例２および例３では、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の一方を選択したが、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第2推定雑音成分Ｑ2(k,m)の双方を加味して推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定することも可能である。例えば、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)と第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)との加重和を推定雑音成分Ｎ(k,m)として算定する構成が好適に採用される。第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の各々の加重値は、例えば利用者からの指示に応じて可変に設定される。
［例５］推定事前ＳＮＲξ(m)を適用した以下の数式(16)の演算で推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定することも可能である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値（min｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）と観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2とを推定事前ＳＮＲξ(m)に応じた加重値で加重平均することで推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。係数ηは、推定事前ＳＮＲξ(m)の寄与度を制御するための変数である。
すなわち、第１推定雑音成分Ｑ1(k,m)および第２推定雑音成分Ｑ2(k,m)の最小値（min｛Ｑ1(k,m),Ｑ2(k,m)｝）と観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2とを推定事前ＳＮＲξ(m)に応じた加重値で加重平均することで推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。係数ηは、推定事前ＳＮＲξ(m)の寄与度を制御するための変数である。
推定事前ＳＮＲξ(m)は、例えば推定事後ＳＮＲγ(k,m)を適用した以下の数式(17A)で算定され、数式(17A)の推定事後ＳＮＲγ(k,m)は例えば以下の数式(17B)で算定される。数式(17A)の記号max｛ ,0｝は、演算結果を正数の範囲内に制限する演算を意味する。数式(17A)のうち推定事後ＳＮＲγ(k,m)（Ｋ個の周波数にわたる平均値）から１を減算する演算が、推定事前ＳＮＲを算定する演算に相当する。
数式(17A)の記号εは所定の数値に設定される。なお、ゼロの対数は負の無限大であるから、数値εをゼロに設定すると数式(17A)の演算（log10ε）が不安定となる可能性がある。そこで、数値εは非常に小さい正数（ε＞０）に設定される。
数式(17A)の記号εは所定の数値に設定される。なお、ゼロの対数は負の無限大であるから、数値εをゼロに設定すると数式(17A)の演算（log10ε）が不安定となる可能性がある。そこで、数値εは非常に小さい正数（ε＞０）に設定される。
［例６］前述の各形態では、信頼度ＣN(k,m)に応じた平滑化係数ω(k,m)を適用した観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均を推定雑音成分Ｎ(k,m)として算定したが、以下の数式(18)で表現される通り、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の加重移動平均で推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定することも可能である。
数式(18)から理解される通り、第ｍ番目の単位期間を最後尾とするＭ個の単位期間の各々の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2を、Ｍ個の単位期間にわたる信頼度ＣN(k,m)の合計値に対するその単位期間の信頼度ＣN(k,m)の相対比（ＣN(k,m)/ΣＣN(k,m-n)）を加重値として加重平均（加重加算）することで推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。
数式(18)から理解される通り、第ｍ番目の単位期間を最後尾とするＭ個の単位期間の各々の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2を、Ｍ個の単位期間にわたる信頼度ＣN(k,m)の合計値に対するその単位期間の信頼度ＣN(k,m)の相対比（ＣN(k,m)/ΣＣN(k,m-n)）を加重値として加重平均（加重加算）することで推定雑音成分Ｎ(k,m)が算定される。
以上の例示から理解されるように、推定処理部４４は、各単位期間の信頼度ＣN(k,m)を利用して音響信号ｘ(t)（観測成分Ｘ(k,m)）から推定雑音成分Ｎ(k,m)を生成する要素（推定処理手段）として包括され、信頼度ＣN(k,m)および音響信号ｘ(t)から推定雑音成分Ｎ(k,m)を生成する具体的な方法の如何は不問である。
（２）前述の各形態では、観測成分Ｘ(k,m)が雑音成分に該当する確度の指標である信頼度ＣN(k,m)を推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定に適用したが、観測成分Ｘ(k,m)が目的音成分に該当する確度の指標である信頼度ＣS(k,m)を推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定に適用することも可能である。例えば、前掲の数式(5)および数式(6)は以下の数式(5A)および数式(6A)に置換され得る。信頼度ＣN(k,m)の算定は省略される。
数式(5A)および数式(6A)を利用した構成では、信頼度ＣS(k,m)が小さい（観測成分Ｘ(k,m)内で雑音成分が目的音成分と比較して優勢である）ほど平滑化係数ω(k,m)が小さい数値となり、現在の単位期間の観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の影響が増加する。すなわち、観測成分Ｘ(k,m)内の雑音成分の優劣と観測成分Ｘ(k,m)が推定雑音成分Ｎ(k,m)に反映される度合との関係は、第１実施形態と同様に制御される。以上の説明から理解される通り、前述の各形態における指標算定部４２は、音響信号ｘ(t)の各単位期間が目的音成分および雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度（ＣS(k,m)，ＣN(k,m)）を単位期間毎に算定する要素（指標算定手段）として包括される。
（３）前述の各形態では、観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の指数移動平均を第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)として算定したが（数式(2A)，数式(2B)）、第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)を算定する方法は適宜に変更される。例えば、以下の数式(19A)および数式(19B)のように観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の単純移動平均で第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)を算定することも可能である。
数式(19A)から理解される通り、第１指標値Ｐ1(k,m)は、第ｍ番目の単位期間を最後尾とするＭ1個（Ｍ1は１以上の自然数）の単位期間にわたる観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の平均である。また、数式(19B)から理解される通り、第２指標値Ｐ2(k,m)は、第ｍ番目の単位期間を最後尾とするＭ2個の単位期間にわたる観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の平均である。数式(19B)の平均個数Ｍ2は、数式（19A）の平均個数Ｍ1を上回る（Ｍ2＞Ｍ1）。したがって、数式(19B)による平滑化の時定数τ2は、数式(19A)による平滑化の時定数τ1を上回る（τ2＞τ1）。すなわち、第１実施形態と同様に、第２指標値Ｐ2(k,m)は、第１指標値Ｐ1(k,m)と比較して低い追従性で観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の時間変化に追従する。なお、数式(19A)および数式(19B)では単純移動平均を例示したが、複数の単位区間にわたるパワー|Ｘ(k,m)|2の加重移動平均を第１指標値Ｐ1(k,m)および第２指標値Ｐ2(k,m)として算定することも可能である。
以上の説明から理解される通り、第１指標値Ｐ1(k,m)は、音響信号ｘ(t)の時間変化（観測成分Ｘ(k,m)のパワー|Ｘ(k,m)|2の時間変化）に追従する数値として包括され、第２指標値Ｐ2(k,m)は、第１指標値Ｐ1(k,m)と比較して低い追従性で音響信号ｘ(t)の時間変化に追従する数値として包括される。
（４）前述の各形態では、推定雑音成分Ｎ(k,m)を周波数領域にて観測成分Ｘ(k,m)から減算することで雑音成分を抑圧したが、推定雑音成分Ｎ(k,m)を利用して音響信号ｘ(t)から雑音成分を抑圧する処理の内容は適宜に変更される。例えば、推定雑音成分Ｎ(k,m)に応じた調整値（スペクトルゲイン）を観測成分Ｘ(k,m)に乗算することで雑音成分を抑圧する乗算型の雑音抑圧にも本発明は適用され得る。具体的には、ウィナーフィルタを利用した雑音抑圧、ＭＭＳＥ-ＳＴＳＡ法やＭＭＳＥ-ＬＳＡ法を利用した雑音抑圧、あるいは、ＭＡＰ推定を利用した音声強調等に代表される任意の雑音抑圧技術に、以上の各形態で算定された推定雑音成分Ｎ(k,m)を適用することが可能である。
（５）前述の各形態では、音響信号ｘ(t)を周波数軸上で分割した複数の観測成分Ｘ(k,m)の各々について推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定および抑圧を並列に実行したが、周波数毎の推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定および抑圧は本発明に必須の要件ではない。例えば、音響信号ｘ(t)を周波数軸上で分割した複数の観測成分Ｘ(k,m)の何れかについて推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定および抑圧を実行する構成や、音響信号ｘ(t)を複数の観測成分Ｘ(k,m)に分割せずに（すなわち処理対象の全帯域にわたり一括的に）推定雑音成分Ｎ(m)の算定および抑圧を実行する構成も採用され得る。
（６）前述の各形態で例示した推定雑音成分Ｎ(k,m)の生成および抑圧は、公知の他の音響処理技術に適用され得る。例えば、複数の収音機器（マイクロフォンアレイ）で生成された各チャネルの音響信号ｘ(t)について前述の各形態と同様に推定雑音成分Ｎ(k,m)の生成および抑圧を実行することで音響信号ｙ(t)をチャネル毎に生成し、各チャネルの音響信号ｙ(t)を利用した指向性制御処理（例えば遅延加算型や死角制御型等のビーム形成）で既知の音源方向に収音ビーム（収音感度が高い領域）を形成することも可能である。
（７）前述の各形態で例示した各種の演算に適用される音響信号ｘ(t)（観測成分Ｘ(k,m)）のパワー|Ｘ(k,m)|2を振幅|Ｘ(k,m)|や振幅|Ｘ(k,m)|の冪乗（例えば４乗や１/２乗）に置換することも可能である。音響信号ｘ(t)の振幅|Ｘ(k,m)|の冪乗は、音響信号ｘ(t)の強度として包括される。音響信号ｘ(t)のパワー|Ｘ(k,m)|2や振幅|Ｘ(k,m)|は、音響信号ｘ(t)の強度の典型例である。
（８）前述の各形態では、推定雑音成分Ｎ(k,m)の生成および抑圧の双方を実行する音響処理装置１００（雑音抑圧装置）を例示したが、音響信号ｘ(t)から推定雑音成分Ｎ(k,m)を算定する音響処理装置（雑音推定装置）としても本発明は適用され得る。すなわち、図１の雑音抑圧部３６を省略することも可能である。
また、音響信号ｘ(t)の各単位期間が目的音成分に該当する確度の指標である信頼度ＣS(k,m)、または、音響信号ｘ(t)の各単位期間が雑音成分に該当する確度の指標である信頼度ＣN(k,m)を算定する音響処理装置（指標算定装置）としても本発明は適用され得る。信頼度ＣS(k,m)および信頼度ＣN(k,m)を利用する方法の典型例は、前述の各形態で例示した雑音成分の推定（推定雑音成分Ｎ(k,m)の算定）であるが、雑音成分の推定以外の用途に信頼度ＣS(k,m)または信頼度ＣN(k,m)を利用することも可能である。具体的には、信頼度ＣS(k,m)または信頼度ＣN(k,m)に応じて音響信号ｘ(t)を時間軸上で雑音区間と目的音区間とに区別する構成が想定される。例えば、複数の周波数にわたる信頼度ＣN(k,m)の平均値が所定の閾値を上回る単位期間を雑音区間に選別する構成や、複数の周波数にわたる信頼度ＣS(k,m)の平均値が所定の閾値を上回る単位期間を目的音区間に選別する構成が好適に採用される。以上の説明から理解されるように、推定処理部４４による推定雑音成分Ｎ(k,m)の生成は省略され得る。
（９）携帯電話機等の端末装置と通信するサーバ装置で音響処理装置１００（または雑音抑圧装置）を実現することも可能である。例えば、音響処理装置１００は、端末装置から受信した音響信号ｘ(t)から音響信号ｙ(t)を生成して端末装置に送信する。なお、音響信号ｘ(t)の各観測成分Ｘ(k,m)を音響処理装置１００が端末装置から受信する構成（端末装置が周波数分析部３２を具備する構成）では周波数分析部３２が省略され、各雑音抑圧成分Ｙ(k,m)を音響処理装置１００から端末装置に送信する構成（端末装置が波形生成部３８を具備する構成）では波形生成部３８が省略される。また、音響処理装置１００が、端末装置から受信した音響信号ｘ(t)から推定雑音成分Ｎ(k,m)を生成して端末装置に送信する構成（例えば端末装置が雑音抑圧部３６を具備する構成）では雑音抑圧部３６が省略され得る。
１００……音響処理装置、１２……信号供給装置、１４……放音装置、２２……演算処理装置、２４……記憶装置、３２……周波数分析部、３４……雑音推定部、３６……雑音抑圧部、３８……波形生成部、４２……指標算定部、４２２……平滑処理部、４２４……算定処理部、４４……推定処理部。
Claims (5)
- 目的音成分と雑音成分とを包含する音響信号の時間変化に追従する第１指標値と、前記第１指標値と比較して低い追従性で前記音響信号の時間変化に追従する第２指標値との相違に応じて、前記音響信号の各単位期間が前記目的音成分および前記雑音成分の一方に該当する確度の指標である信頼度を単位期間毎に算定する指標算定手段と、
前記指標算定手段が算定した各単位期間の信頼度を利用して前記音響信号から推定雑音成分を生成する推定処理手段と
を具備する音響処理装置。 - 前記指標算定手段は、前記音響信号の各単位期間が前記目的音成分に該当する確度の指標である基礎指標を前記第１指標値と前記第２指標値とに相違に応じて単位期間毎に算定し、前記基礎指標が第１閾値を上回る単位期間または前記音響信号の強度が第２閾値を下回る単位期間については信頼度を所定値に設定する一方、他の単位期間については前記基礎指標に応じて前記信頼度を算定する
請求項１の音響処理装置。 - 前記推定処理手段は、前記指標算定手段が算定した信頼度に応じた平滑化係数を前記音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで前記推定雑音成分を生成する
請求項１または請求項２の音響処理装置。 - 前記推定処理手段は、前記指標算定手段が算定した信頼度と第１係数とに応じた平滑化係数を前記音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで第１推定雑音成分を生成し、前記指標算定手段が算定した信頼度と前記第１係数とは相違する第２係数とに応じた平滑化係数を前記音響信号の各単位期間の強度の指数移動平均に適用することで第２推定雑音成分を生成し、前記第１推定雑音成分と前記第２推定雑音成分とに応じて前記推定雑音成分を生成する
請求項１から請求項３の何れかの音響処理装置。 - 前記推定処理手段が生成した推定雑音成分を前記音響信号から抑圧する雑音抑圧手段
を具備する請求項１から請求項４の何れかの音響処理装置。
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