JP6064600B2 - 信号処理装置、信号処理方法、及び信号処理プログラム - Google Patents
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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して第２信号を抑圧するための信号処理技術に関する。
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理して第２信号を抑圧し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する技術として雑音抑圧技術（ｎｏｉｓｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）が知られている。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る。ノイズサプレッサは、たとえば、携帯電話など様々な音声端末において利用されている。
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おり、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。
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おり、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。
しかしながら、上述の特許文献１に開示された方法は、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していた。このため、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り、人等に歪として知覚されることがあった。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、深刻な音質の劣化として人等に知覚された。
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目的とする。
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処理して前記第２信号を抑圧する抑圧手段と、
前記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分析手段と、
前記分析手段での分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制手段と、
を備えたことを特徴とする。
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処理して前記第２信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記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分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
を含むことを特徴とする。
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処理して前記第２信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記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分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理して前記第２信号を抑圧する抑圧手段と、
前記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分析手段と、
前記分析手段での分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制手段と、
を備えたことを特徴とする。
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処理して前記第２信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記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分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
を含むことを特徴とする。
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処理して前記第２信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記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分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、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前記第２信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
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、高品質な信号処理を達成できる。
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処理して前記第２信号を抑圧するための装置である。
図１に示すように、信号処理装置１００は、信号分析部１０１と抑圧抑制部１０２と信号抑圧部１０３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判定する。抑圧抑制部１０２は、判定の結果、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、混在信号を処理して第２信号を抑圧する。
以上の構成により、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２００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が、本発明はこれ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と重要度別雑音補正部２０８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）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ごとに独立に処理される。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、本発明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に供給されても良い。
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、雑音を推定し、推定第２信号としての雑音情報２５０を生成する。また、重要度別雑音補正部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、生成された雑音情報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、重要度別雑音補正部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、重要度を決定することもできる。そして、重要度別雑音補正部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から減算され、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。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い、強調信号として、出力端子２０４に供給する。
《重要度別雑音補正部の構成》
図２Ｂ〜図２Ｇは、それぞれ重要度別雑音補正部２０８の内部構成の６つの例を示す図である。図２Ｂに示す重要度別雑音補正部２０８は、劣化信号振幅スペクトルのピークを重要度情報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２５２とを備える。
信号分析部２５１は、各周波数におけるスペクトルと、隣接する周波数におけるスペクトルとを比較して、スペクトルが十分に大きいかどうかを評価してスペクトルのピークを検出する。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（低域側及び高域側）のスペクトルと比較して、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、重要度別雑音補正部２０８は、低域側及び高域側の複数の周波数に対して差分を求め、これらの情報を総合してピークを検出することもできる。すなわち、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、それがピークとなる。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２５２へ供給する。
なお、信号分析部２５１は、ピークと判定した全ての周波数を雑音補正部２５２に供給しなくても良い。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良い。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２５２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が低減されることにより、主観的な音質が向上する。更に、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良い。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、ピークを検出することもできる。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。この性質を利用すると、信号分析部２５１は、一回ピークとして検出された周波数において、その後の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、ピーク成分が連続して検出された後にピーク成分が検出されなくなってからしばらくの間は、検出閾値を小さくしても良い。信号分析部２５１は、この閾値を、ピークが検出されない時間が長くなるにつれて次第に小さく設定してゆき、値が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２５２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し、そのスペクトルピーク周波数において入力した雑音情報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、図２Ｂに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｃは、図２Ｂとは異なる補正処理を行なう雑音補正部２５３を備えた重要度別雑音補正部２０８を示している。図２Ｃに示す雑音補正部２５３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（Ｑは１以下）。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｃに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｄは、図２Ｂとは異なる信号分析処理を行なう信号分析部２６１を備えた重要度別雑音補正部２０８を示している。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）が大きいときには、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２５２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、劣化信号振幅スペクトルの大きさが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、例えば、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倍などの値である。信号分析部２６１は、特に、周波数帯域に分割して閾値を決めると、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の検出については、このような処理によって検出漏れを防ぐことができる。雑音補正部２５２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２５３とを組み合わせた重要度別雑音補正部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重要度別雑音補正部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ものを選択する。そして、雑音分析部２７２は、その周波数については、雑音が一定値を下回るようにクリッピングする。例えば、雑音分析部２７２は、スペクトルピーク周波数の雑音上限値をＲとすると、スペクトルピーク周波数での雑音情報がＲより大きい場合には、Ｒを出力し、スペクトルピーク周波数での雑音情報が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。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｆに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｇは、重要度情報として、劣化信号からピーク周波数及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重要度別雑音補正部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）及び大きさ（振幅）を、雑音補正部２８２へ供給する。雑音補正部２８２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、雑音補正部２８２は、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。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｇに示す補正雑音２６０のように補正される。
その他、重要度別雑音補正部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、重要度別雑音補正部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。
重要度別雑音補正部２０８の生成する重要度情報は、既に説明したピーク、大振幅、及び雑音らしさを適切に組み合わせてもよい。例えば、重要度別雑音補正部２０８は、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などしても良い。重要度別雑音補正部２０８は、指標を組み合わせて用いることで、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、重要度別雑音補正部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することが可能である。
重要度別雑音補正部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が、重要度が低い場合には強い雑音抑圧が実行される。その結果、重要な周波数の振幅は維持され、強調信号の音質が格段に向上する。言い代えれば、雑音の振幅又はパワースペクトルに対して、重要度を加味した抑圧が行なわれることで、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、及びフーリエ変換部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、Ｋ／２サンプル毎のフレームに分割される。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、窓関数（ｗｉｎｄｏｗ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であるｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｙｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけ（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。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）で得られる左辺が、窓がけ処理部３０２の出力となる。
窓がけ処理部３０２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法における抑圧係数を１に設定したとき、又はＳＳ法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４０２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、劣化信号振幅スペクトルＹｎ（ｋ）に変換される。劣化信号スペクトルＹｎ（ｋ）は位相と振幅に分離され、劣化信号位相スペクトルａｒｇ Ｙｎ（ｋ）は逆変換部２０３に、劣化信号振幅スペクトル｜Ｙｎ（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が利用されても良い。
《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、及び、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とを乗算して、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し、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ｘｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）として、窓がけ処理部４０２に供給する。窓がけ処理部４０２は、ｘｎ（ｔ）と窓関数ｗ（ｔ）との乗算を行なう。第ｎフレームの入力信号ｘｎ（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、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、他の変換が用いられても良い。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（又はパワー）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。変換部２０２、逆変換部２０３がハール変換を用いた場合は、乗算が不要となり、ＬＳＩ化したときの面積を小さくすることができる。変換部２０２、逆変換部２０３がウェーブレット変換を用いた場合は、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、及びカウンタ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、及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し、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、及びカウンタ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し、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及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、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に″１″を、カウント値が予め設定された値に到達した後は、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、及びシフトレジスタ６０５に伝達する。スイッチ６０４は、更新判定部６０１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６０１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６０１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又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λｎ（ｋ）として出力する。Ｂｎ（ｋ）（ｎ＝０，１，．．．，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、λｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。
ただし、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。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が行なわれる。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し、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を定数倍することである。
その他に、閾値計算部７０６は、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算することも可能である。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し、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、比較部７０４は、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し、計算結果を図６のスイッチ６０４、シフトレジスタ６０５及びカウンタ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ごとに行われるため、各周波数ごとに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、及び乗算器８０３を有する。推定雑音記憶部８０１は、図５の推定雑音計算部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（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を周波数帯域毎に求め、非線形処理部８０４に出力する。具体的には、周波数別ＳＮＲ計算部８０２は、次式に従って、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で除算して周波数別ＳＮＲγｎ（ｋ）ハットを求める。ここに、λｎ−１（ｋ）は１フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルである。
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、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の積を周波数帯域毎に計算し、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。ｆ１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ｆ２は、以下の式で表わされる。但し、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、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で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おり、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、本実施の形態では、推定雑音の更新に用いられる劣化音声パワースペクトルに対して、乗算器８０３がＳＮＲに応じた重みづけを行う。これにより、雑音抑圧装置２００は、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、より精度の高い雑音推定を行うことができる。なお、重み係数の計算に乗算器８０３が非線形関数を用いた例を示したが、乗算器８０３は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の関数を用いることも可能である。
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、雑音のスペクトルの形を記憶している。雑音記憶部１００６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記憶していても良い。雑音情報は、その他、統計量（最大、最小、分散、メジアン）などでも良い。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、重要度別雑音補正部２０８に供給される。
他の構成及び動作は、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重要度別雑音補正部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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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。その他の構成及び動作は、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を計算し、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、及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を推定し、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及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し、抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーとして出力する。
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ＳＮＲγｎ（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ＳＮＲγｎ（ｋ）を記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける後天的ＳＮＲγｎ−１（ｋ）を乗算器１４０５に伝達する。
抑圧係数記憶部１４０３は、第ｎフレームにおける抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーを記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける抑圧係数Ｇｎ−１（ｋ）バーを乗算器１４０４に伝達する。乗算器１４０４は、供給されたＧｎ（ｋ）バーを２乗してＧｎ−１２（ｋ）バーを求め、乗算器１４０５に伝達する。乗算器１４０５は、Ｇｎ−１２（ｋ）バーとγｎ−１（ｋ）とをｋ＝０，１，．．．，Ｍ−１に対して乗算して、Ｇｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）を求め、結果を重み付き加算部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γｎ（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γｎ（ｋ）−１に値域限定演算子Ｐ［・］による演算を施し、結果であるＰ［γｎ（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、ξｎ（ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲとすると、ξｎ（ｋ）ハットは、次式によって計算される。ここに、Ｇｎ−１２（ｋ）γ−１（ｋ）バー＝１とする。
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［γｎ（ｋ）−１］と乗算され、積である（１−α）Ｐ［γｎ（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αＧｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）が加算器１５０２に伝達される。加算器１５０２は、（１−α）Ｐ［γｎ（ｋ）−１］とαＧｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）の和を、周波数帯域別推定先天的ＳＮＲとして、出力する。
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、及び抑圧係数計算部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、γｎ（ｋ）を後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給される周波数別後天的ＳＮＲ、ξｎ（ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される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。
また、ηｎ（ｋ）＝ξｎ（ｋ）ハット／（１−ｑ）、ｖｎ（ｋ）＝（ηｎ（ｋ）γｎ（ｋ））／（１＋ηｎ（ｋ））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ＳＮＲγｎ（ｋ）、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット及び図１３の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、周波数帯域毎に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Ｇｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。
ここに、Ｉ０（ｚ）は０次変形ベッセル関数、Ｉ１（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ＳＮＲγｎ（ｋ）、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット、及び、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、周波数帯域毎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∧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Ｇｎ（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∧ｎ（ｋ）から、周波数帯域毎に抑圧係数を計算し、抑圧係数補正部６５１へ出力する。周波数帯域毎の抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーは、以下の式で与えられる。
抑圧係数計算部１６０３は、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、これを用いることも可能である。
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、更に、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。他の構成及び動作は、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を重要度別雑音補正部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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、重要度別雑音補正部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重要度別抑圧係数補正部１９０８を備えている。その他の構成及び動作は、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。
重要度別抑圧係数補正部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、雑音抑圧装置１９００は、重要な周波数成分信号については、抑圧係数を小さくして、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、雑音抑圧装置１９００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、更に、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。他の構成及び動作は、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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、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。更に、本実施形態に係る雑音抑圧装置２２００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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、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良いし、単体の装置に適用されても良い。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、システム或いは装置に直接或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、或いはそのプログラムを格納した媒体、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、ＣＰＵ２４０２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の動作を制御する。すなわち、ＣＰＵ２４０２は、メモリ２４０３に格納された信号処理プログラムを実行し、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、ＣＰＵ２４０２は、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。
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るものではない。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うる様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１０年１１月２５日に出願された日本出願特願２０１０−２６３０２３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。
（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処理して前記第２信号を抑圧するための装置である。
図１に示すように、信号処理装置１００は、信号分析部１０１と抑圧抑制部１０２と信号抑圧部１０３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判定する。抑圧抑制部１０２は、判定の結果、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、混在信号を処理して第２信号を抑圧する。
以上の構成により、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２００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が、本発明はこれ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と重要度別雑音補正部２０８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）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ごとに独立に処理される。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、本発明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に供給されても良い。
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、雑音を推定し、推定第２信号としての雑音情報２５０を生成する。また、重要度別雑音補正部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、生成された雑音情報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、重要度別雑音補正部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、重要度を決定することもできる。そして、重要度別雑音補正部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から減算され、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。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い、強調信号として、出力端子２０４に供給する。
《重要度別雑音補正部の構成》
図２Ｂ〜図２Ｇは、それぞれ重要度別雑音補正部２０８の内部構成の６つの例を示す図である。図２Ｂに示す重要度別雑音補正部２０８は、劣化信号振幅スペクトルのピークを重要度情報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２５２とを備える。
信号分析部２５１は、各周波数におけるスペクトルと、隣接する周波数におけるスペクトルとを比較して、スペクトルが十分に大きいかどうかを評価してスペクトルのピークを検出する。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（低域側及び高域側）のスペクトルと比較して、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、重要度別雑音補正部２０８は、低域側及び高域側の複数の周波数に対して差分を求め、これらの情報を総合してピークを検出することもできる。すなわち、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、それがピークとなる。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２５２へ供給する。
なお、信号分析部２５１は、ピークと判定した全ての周波数を雑音補正部２５２に供給しなくても良い。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良い。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２５２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が低減されることにより、主観的な音質が向上する。更に、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良い。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、ピークを検出することもできる。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。この性質を利用すると、信号分析部２５１は、一回ピークとして検出された周波数において、その後の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、ピーク成分が連続して検出された後にピーク成分が検出されなくなってからしばらくの間は、検出閾値を小さくしても良い。信号分析部２５１は、この閾値を、ピークが検出されない時間が長くなるにつれて次第に小さく設定してゆき、値が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２５２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し、そのスペクトルピーク周波数において入力した雑音情報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、図２Ｂに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｃは、図２Ｂとは異なる補正処理を行なう雑音補正部２５３を備えた重要度別雑音補正部２０８を示している。図２Ｃに示す雑音補正部２５３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（Ｑは１以下）。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｃに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｄは、図２Ｂとは異なる信号分析処理を行なう信号分析部２６１を備えた重要度別雑音補正部２０８を示している。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）が大きいときには、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２５２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、劣化信号振幅スペクトルの大きさが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、例えば、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倍などの値である。信号分析部２６１は、特に、周波数帯域に分割して閾値を決めると、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の検出については、このような処理によって検出漏れを防ぐことができる。雑音補正部２５２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２５３とを組み合わせた重要度別雑音補正部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重要度別雑音補正部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ものを選択する。そして、雑音分析部２７２は、その周波数については、雑音が一定値を下回るようにクリッピングする。例えば、雑音分析部２７２は、スペクトルピーク周波数の雑音上限値をＲとすると、スペクトルピーク周波数での雑音情報がＲより大きい場合には、Ｒを出力し、スペクトルピーク周波数での雑音情報が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。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｆに示す補正雑音２６０のように補正される。
図２Ｇは、重要度情報として、劣化信号からピーク周波数及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重要度別雑音補正部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）及び大きさ（振幅）を、雑音補正部２８２へ供給する。雑音補正部２８２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、雑音補正部２８２は、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。この結果、入力した雑音情報２５０は、図２Ｇに示す補正雑音２６０のように補正される。
その他、重要度別雑音補正部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、重要度別雑音補正部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。
重要度別雑音補正部２０８の生成する重要度情報は、既に説明したピーク、大振幅、及び雑音らしさを適切に組み合わせてもよい。例えば、重要度別雑音補正部２０８は、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などしても良い。重要度別雑音補正部２０８は、指標を組み合わせて用いることで、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、重要度別雑音補正部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することが可能である。
重要度別雑音補正部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が、重要度が低い場合には強い雑音抑圧が実行される。その結果、重要な周波数の振幅は維持され、強調信号の音質が格段に向上する。言い代えれば、雑音の振幅又はパワースペクトルに対して、重要度を加味した抑圧が行なわれることで、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、及びフーリエ変換部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、Ｋ／２サンプル毎のフレームに分割される。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、窓関数（ｗｉｎｄｏｗ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であるｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｙｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけ（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）された信号は、次式（１）で与えられる。
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４０２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。
《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、及び、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とを乗算して、強調信号（以下の式（４）の左辺）を求める。
《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、及びカウンタ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、及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し、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、及びカウンタ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し、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及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、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に″１″を、カウント値が予め設定された値に到達した後は、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、及びシフトレジスタ６０５に伝達する。スイッチ６０４は、更新判定部６０１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６０１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６０１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又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λｎ（ｋ）として出力する。Ｂｎ（ｋ）（ｎ＝０，１，．．．，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、λｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。
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し、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を定数倍することである。
その他に、閾値計算部７０６は、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算することも可能である。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し、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、比較部７０４は、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し、計算結果を図６のスイッチ６０４、シフトレジスタ６０５及びカウンタ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ごとに行われるため、各周波数ごとに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、及び乗算器８０３を有する。推定雑音記憶部８０１は、図５の推定雑音計算部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（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を周波数帯域毎に求め、非線形処理部８０４に出力する。具体的には、周波数別ＳＮＲ計算部８０２は、次式に従って、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で除算して周波数別ＳＮＲγｎ（ｋ）ハットを求める。ここに、λｎ−１（ｋ）は１フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルである。
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。ｆ１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ｆ２は、以下の式で表わされる。但し、ａとｂは任意の実数である。
図８の乗算器８０３で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おり、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、本実施の形態では、推定雑音の更新に用いられる劣化音声パワースペクトルに対して、乗算器８０３がＳＮＲに応じた重みづけを行う。これにより、雑音抑圧装置２００は、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、より精度の高い雑音推定を行うことができる。なお、重み係数の計算に乗算器８０３が非線形関数を用いた例を示したが、乗算器８０３は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の関数を用いることも可能である。
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、雑音のスペクトルの形を記憶している。雑音記憶部１００６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記憶していても良い。雑音情報は、その他、統計量（最大、最小、分散、メジアン）などでも良い。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、重要度別雑音補正部２０８に供給される。
他の構成及び動作は、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重要度別雑音補正部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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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。その他の構成及び動作は、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を計算し、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、及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を推定し、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及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し、抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーとして出力する。
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ＳＮＲγｎ（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ＳＮＲγｎ（ｋ）を記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける後天的ＳＮＲγｎ−１（ｋ）を乗算器１４０５に伝達する。
抑圧係数記憶部１４０３は、第ｎフレームにおける抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーを記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける抑圧係数Ｇｎ−１（ｋ）バーを乗算器１４０４に伝達する。乗算器１４０４は、供給されたＧｎ（ｋ）バーを２乗してＧｎ−１２（ｋ）バーを求め、乗算器１４０５に伝達する。乗算器１４０５は、Ｇｎ−１２（ｋ）バーとγｎ−１（ｋ）とをｋ＝０，１，．．．，Ｍ−１に対して乗算して、Ｇｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）を求め、結果を重み付き加算部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γｎ（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γｎ（ｋ）−１に値域限定演算子Ｐ［・］による演算を施し、結果であるＰ［γｎ（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。
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、及び抑圧係数計算部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、γｎ（ｋ）を後天的ＳＮＲ計算部１３０１から供給される周波数別後天的ＳＮＲ、ξｎ（ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される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。
また、ηｎ（ｋ）＝ξｎ（ｋ）ハット／（１−ｑ）、ｖｎ（ｋ）＝（ηｎ（ｋ）γｎ（ｋ））／（１＋ηｎ（ｋ））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ＳＮＲγｎ（ｋ）、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット及び図１３の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、周波数帯域毎に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Ｇｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。
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ＳＮＲγｎ（ｋ）、推定先天的ＳＮＲ計算部１３０２から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット、及び、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、周波数帯域毎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∧ｎ（ｋ）は、以下の式で与えられる。
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、更に、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。他の構成及び動作は、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を重要度別雑音補正部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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、重要度別雑音補正部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重要度別抑圧係数補正部１９０８を備えている。その他の構成及び動作は、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。
重要度別抑圧係数補正部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、雑音抑圧装置１９００は、重要な周波数成分信号については、抑圧係数を小さくして、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、雑音抑圧装置１９００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、更に、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。他の構成及び動作は、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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、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。更に、本実施形態に係る雑音抑圧装置２２００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。
その他の構成及び動作は、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、更に、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、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良いし、単体の装置に適用されても良い。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、システム或いは装置に直接或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、或いはそのプログラムを格納した媒体、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、ＣＰＵ２４０２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の動作を制御する。すなわち、ＣＰＵ２４０２は、メモリ２４０３に格納された信号処理プログラムを実行し、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、ＣＰＵ２４０２は、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。
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るものではない。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うる様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１０年１１月２５日に出願された日本出願特願２０１０−２６３０２３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。
Claims (9)
- 第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理して前記第２信号を抑圧する抑圧手段と、
前記混在信号に含まれる前記第１信号のスペクトルピーク周波数を判定するために、周波数におけるスペクトルとその高域側及び低域側のスペクトルとを比較して、周波数ごとに分析する分析手段と、
前記分析手段での分析の結果、スペクトルピークでない周波数成分に比べて、スペクトルピークである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手段と、
を備える信号処理装置。 - 前記分析手段は、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に記載の信号処理装置。
- 前記分析手段は、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に対する前記第２信号の抑圧を抑制する請求項１に記載の信号処理装置。
- 前記抑圧手段は、前記混在信号に混在する前記第２信号を推定し、前記推定された第２信号を用いて前記混在信号を処理する手段であり、
前記抑制手段は、
前記分析手段での分析の結果、前記スペクトルピークでない周波数成分に比べて、前記スペクトルピークである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請求項１乃至３の何れか１項に記載の信号処理装置。 - 前記抑圧手段は、前記混在信号に混在すると予測される前記第２信号を予め記憶し、前記記憶された第２信号を用いて前記混在信号を処理する手段であり、
前記抑制手段は、
前記分析手段での分析の結果、前記スペクトルピークでない周波数成分に比べて、前記スペクトルピークである周波数成分に対する前記記憶された第２信号の値を小さく補正する請求項１乃至４の何れか１項に記載の信号処理装置。 - 前記抑圧手段は、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信号を抑圧する手段であり、
前記抑制手段は、
前記スペクトルピークでない周波数成分に比べて、前記スペクトルピークである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請求項１乃至５の何れか１項に記載の信号処理装置。 - 前記第２信号は雑音であり、
前記抑制手段は、前記抑圧手段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請求項１に記載の信号処理装置。 - 信号処理装置が、
第１信号と第２信号とが混在した混在信号に含まれる前記第１信号のスペクトルピーク周波数を判定するために、周波数におけるスペクトルとその高域側及び低域側のスペクトルとを比較して、周波数ごとに分析し、
前記混在信号に含まれる前記第２信号の抑圧を行なう際、スペクトルピークでない周波数成分に比べて、スペクトルピークである周波数成分に対する抑圧を抑制する、
信号処理方法。 - 第１信号と第２信号とが混在した混在信号を処理して前記第２信号を抑圧し、
前記混在信号に含まれる前記第１信号のスペクトルピーク周波数を判定するために、周波数におけるスペクトルとその高域側及び低域側のスペクトルとを比較して、周波数ごとに分析し、
前記分析の結果、スペクトルピークでない周波数成分に比べて、スペクトルピークである周波数成分に対する前記第２信号の抑圧を抑制する、
ことをコンピュータに実行させる信号処理プログラム。
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