JP6261749B2 - 雑音抑圧装置、雑音抑圧方法および雑音抑圧プログラム - Google Patents

Description

この発明は、入力信号に重畳した背景雑音を抑圧する雑音抑圧装置、雑音抑圧方法および雑音抑圧プログラムに関するものである。

近年のディジタル信号処理技術の進展に伴い、携帯電話による屋外での音声通話、自動車内でのハンズフリー音声通話、および音声認識によるハンズフリー操作が広く普及している。これらの機能を実現する装置は高騒音環境下で用いられることが多いため、マイクロホンに音声と共に背景雑音も入力されてしまい、通話音声の劣化および音声認識率の低下などを招く。そのため、快適な音声通話および高精度の音声認識を実現するには、入力信号に混入した背景雑音を抑圧する雑音抑圧処理が必要である。

従来の雑音抑圧方法としては、例えば、時間領域の入力信号を周波数領域の信号であるパワースペクトルに変換し、入力信号のパワースペクトルと、入力信号から別途推定した推定雑音スペクトルとを用いて雑音抑圧のための抑圧量を算出し、得られた抑圧量を用いて入力信号のパワースペクトルの振幅抑圧を行い、振幅抑圧されたパワースペクトルと入力信号の位相スペクトルを時間領域へ変換して雑音抑圧信号を得る方法がある（例えば、非特許文献１参照）。

この従来の雑音抑圧方法では、音声のパワースペクトルと推定雑音パワースペクトルの比（ＳＮ比）に基づいて抑圧量を算出しているが、入力信号に重畳する雑音が時間・周波数方向にある程度定常な条件下で有効であり、時間・周波数方向で非定常な雑音が入力されると正しく抑圧量を算出することができず、ミュージカルトーンと呼ばれる耳障りな人工的な残留雑音が生じるという不具合があった。

上記の不具合に対し、例えば特許文献１には、雑音抑圧後の出力信号に対し、レベルを適宜調整した入力信号（原音）を付加することで、耳障りな残留雑音を聴感上目立たなくする方法が開示されている。

また、異なる方法として特許文献２には、安定した雑音抑圧をするために所定の１つの目標雑音スペクトルを予め設定し、残留雑音スペクトルが設定した目標雑音スペクトルに近づくよう雑音抑圧量を制御することにより、非定常騒音に対してもミュージカルノイズの発生を抑え、自然で安定した雑音抑圧を行う方法が開示されている。

特開２０００−８２９９９号公報 欧州特許出願公開第１９９５７２２号明細書

Ｙ．Ｅｐｈｒａｉｍ， Ｄ．Ｍａｌａｈ，"Ｓｐｅｅｃｈ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ"，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ，ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３２，Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．１９８４

しかしながら、上述した特許文献１の技術では、出力信号に所定の加工信号を付加するため、出力信号の音色に変化が生じる、あるいは音声信号が雑音的になるなどの課題があった。

また、上述した特許文献２の技術では、所定の帯域のパワーに基づいて雑音抑圧後の残留雑音のスペクトルを所定の１つの目標雑音スペクトルに近づけるように制御しているため、特許文献１の技術による新たな課題は発生しないものの、以下に示すような課題があった。

図１４および図１５を参照しながら、特許文献２の技術および当該技術による課題について説明する。図１４および図１５は特許文献２に記載の従来技術を模式的に示した図であり、縦軸は信号振幅（デシベル：ｄＢ）、横軸は周波数（０〜４０００Ｈｚ）を示す。
図１４は、車両が高速（時速７０ｋｍおよび時速１６０ｋｍ）で走行した場合の車内雑音のスペクトルの様態を示す図である。スペクトルＮａは車両が時速７０ｋｍで走行した場合における入力信号の推定雑音スペクトルを示し、スペクトルＮｂは車両が時速１６０ｋｍで走行した場合における入力信号の推定雑音スペクトルを示す。ここで、入力信号の推定雑音スペクトルとは、入力信号に混入する走行騒音から推定されるスペクトルである。
領域Ａおよび領域Ｂで示すように、車両の走行速度の違いによって、雑音の周波数特性に差異が生じる。図１４で示した推定雑音スペクトルＮａ，Ｎｂに対して、特許文献２に記載の従来技術を適用して雑音抑制を行った結果を図１５に示す。

図１５（ａ）は時速７０ｋｍで走行中の車両内での雑音抑制を示し、図１５（ｂ）は時速１６０ｋｍで走行中の車両内での雑音抑制を示している。
スペクトルＮａ，Ｎｂは推定雑音スペクトルを示し、スペクトルＲａ，Ｒｂは目標雑音スペクトルを示し、スペクトルＳａ，Ｓｂは残留雑音スペクトルを示す。特許文献２に記載の雑音抑制方法では、基準抑圧量を決定する帯域Ｘａ，Ｘｂにおいて、残留雑音スペクトルＳａ，Ｓｂのレベルを目標雑音スペクトルＲａ，Ｒｂの振幅レベルに合うように、雑音抑圧のための最大抑圧量を制御する（帯域Ｘａ，Ｘｂ内の位置Ｙａ，Ｙｂ参照）。制御された最大抑圧量に基づいて、推定雑音スペクトルＮａ，Ｎｂに対して雑音抑制を行う。具体的には、図１５（ａ）の矢印Ｚ_ａ１，Ｚ_ａ２，Ｚ_ａ３、図１５（ｂ）の矢印Ｚ_ｂ１，Ｚ_ｂ２，Ｚ_ｂ３で示した方向へ、最大抑圧量に基づいた雑音抑制処理を行う。

雑音抑制処理を行った結果、図１５（ａ）に示すように、入力信号の目標雑音スペクトルＲａの形状およびパワーが、推定雑音スペクトルＮａの形状およびパワーと概ね一致する場合には、雑音抑圧処理後の残留抑圧スペクトルＳａは良好な結果を示す。

一方、図１５（ｂ）に示すように、目標雑音スペクトルＲｂの形状およびパワーが、推定雑音スペクトルＮｂの形状およびパワーと大きく異なった場合、雑音抑圧処理後の残留雑音スペクトルＳｂと目標雑音スペクトルＲｂの形状およびパワーとが一致せず、残留雑音スペクトルＳｂを目標雑音スペクトルＲｂの周波数特性に合わせるように、さらに抑圧制御を行う。これにより、領域Ｃで示すように極端に抑圧過剰な帯域（矢印Ｚ_ｃ参照）、あるいは領域Ｄで示すように極端に抑圧不足な帯域（矢印Ｚ_ｄ参照）が発生する。これらの帯域により、音声に歪み、隠滅感および雑音感が生じるという課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、音声に歪みや隠滅感および雑音感が生じない良好な雑音抑制を行うことを目的とする。

この発明に係る雑音抑圧装置は、入力信号に関連する情報を用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から、目標雑音スペクトルを生成する目標雑音スペクトル生成部と、生成された目標雑音スペクトルに基づいて、入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算部と、計算された抑圧量制限係数を用いて、スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算部とを備え、目標雑音スペクトル生成部は、推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算部と、雑音パワー計算部が計算した雑音パワーを用いて、複数の目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択部と、目標雑音スペクトル選択部が選択した複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理部とを備えるものである。

この発明によれば、極端に抑圧過剰および抑圧不足である帯域を発生させることなく、ミュージカルノイズの発生を抑え、音声に歪みや隠滅感および雑音感が生じない良好な雑音抑圧を行うことができる。

実施の形態１に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトルメモリが蓄積する目標雑音スペクトルの一例を示す図である。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の抑圧量制限係数計算部の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置の抑圧量制限係数計算部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る雑音抑圧装置による雑音抑圧処理後の残留雑音スペクトルを模式的に示した図である。 実施の形態２に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の動作を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る雑音抑圧装置の目標雑音スペクトル生成部の構成を示すブロック図である。 従来の雑音抑圧方法による推定雑音スペクトルを示す図である。 従来の雑音抑圧方法による雑音抑圧を示す図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態１の雑音抑圧装置１００は、入力端子１、フーリエ変換部２、パワースペクトル計算部３、音声・雑音区間判定部４、雑音スペクトル推定部５、目標雑音スペクトル生成部６、抑圧量制限係数計算部７、ＳＮ比計算部８、抑圧量計算部９、スペクトル抑圧部１０、逆フーリエ変換部１１および出力端子１２を備えている。
雑音抑圧装置１００の入力、すなわち入力端子１への入力としては、マイクロホン（図示せず）などを通じて取り込まれた音声および音楽などの音声信号がＡ／Ｄ（アナログ・デジタル）変換された後、所定のサンプリング周波数（例えば、８ｋＨｚ）でサンプリングされると共にフレーム単位（例えば、１０ｍｓ）に分割された信号を用いる。

入力端子１は上述した信号を取り込み、フーリエ変換部２は取り込まれた信号に対して高速フーリエ変換を行ってスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）を取得する。パワースペクトル計算部３は、フーリエ変換部２が変換したスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）からパワースペクトルＹ（λ，ｋ）を計算する。音声・雑音区間判定部４は、パワースペクトル計算部３が計算したパワースペクトルＹ（λ，ｋ）と、雑音スペクトル推定部５が１フレーム前に推定した推定雑音スペクトルＮ（λ−１，ｋ）とを用いて、現フレームの音声信号が音声であるか、雑音であるかの判定を行う。

雑音スペクトル推定部５は、パワースペクトル計算部３が計算したパワースぺクトルＹ（λ，ｋ）と、音声・雑音区間判定部４の判定結果とを用いて、現フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）を取得する。ここで、現フレームの推定雑音スペクトルとは、現フレームの入力信号に混入する騒音から推定されるスペクトルである。目標雑音スペクトル生成部６は、雑音スペクトル推定部５が取得した推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）から目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を生成する。ここで、目標雑音スペクトルとは、入力信号のスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）の雑音抑圧を行う際に、雑音抑圧処理の目標とするスペクトルである。抑圧量制限係数計算部７は、現フレームでの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）に適合するように目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のゲインを修正し、抑圧量制限係数Ｇ_{ｆｌｏｏｒ}（λ，ｋ）を計算する。

ＳＮ比計算部８は、スペクトル成分毎の事後ＳＮＲ（ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ ＳＮＲ）と事前ＳＮＲ（ａ ｐｒｉｏｒｉ ＳＮＲ）を計算する。抑圧量計算部９は、ＳＮ比計算部８が計算した事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）および事前ＳＮＲξ（λ，ｋ）と、抑圧量制限係数計算部７が計算した抑圧量制限係数Ｇ_{ｆｌｏｏｒ}（λ，ｋ）とを用いて、スペクトル毎の雑音抑圧量であるスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を計算する。スペクトル抑圧部１０は、スペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を用いてスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）をスペクトル毎に抑圧し、雑音抑圧された音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）を求める。逆フーリエ変換部１１は、スペクトル抑圧部１０が求めた音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）を用いて逆フーリエ変換を行い、雑音抑圧された音声信号ｓ（ｔ）を得る。出力端子１２は、雑音抑圧された音声信号ｓ（ｔ）を外部へ出力する。

続いて、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の各構成の動作原理を、図１および図２に基づいて説明する。
図２は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の動作を示すフローチャートである。
入力端子１は、上述した信号を取り込み、入力信号としてフーリエ変換部２に出力する（ステップＳＴ１）。フーリエ変換部２は、ステップＳＴ１で入力された入力信号に対して例えばハニング窓掛けを行った後、以下の式（１）を用いて例えば２５６点の高速フーリエ変換を行い、時間領域の信号ｘ（ｔ）からスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）に変換する（ステップＳＴ２）。得られたスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）は、パワースペクトル計算部３およびスペクトル抑圧部１０にそれぞれ出力される。
Ｘ（λ，ｋ）＝ＦＴ［ｘ（ｔ）］ （１）
式（１）において、λは入力信号をフレーム分割したときのフレーム番号、ｋはパワースペクトルの周波数帯域の周波数成分を指定する番号（以下、スペクトル番号と称する）、ＦＴ［・］はフーリエ変換処理を表す。また、ｔはサンプリングにおける離散時間番号を表す。

パワースペクトル計算部３は、以下の式（２）を用いて、入力信号のスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）からパワースペクトルＹ（λ，ｋ）を計算する（ステップＳＴ３）。得られたパワースペクトルＹ（λ，ｋ）は、後述する音声・雑音区間判定部４、雑音スペクトル推定部５、抑圧量制限係数計算部７およびＳＮ比計算部８にそれぞれ出力される。

式（２）において、Ｒｅ｛Ｘ（λ，ｋ）｝およびＩｍ｛Ｘ（λ，ｋ）｝は、それぞれフーリエ変換後の入力信号スペクトルの実数部および虚数部を表す。

音声・雑音区間判定部４は、パワースペクトル計算部３から入力されるパワースペクトルＹ（λ，ｋ）と、後述する雑音スペクトル推定部５から入力される１フレーム前に推定された推定雑音スペクトルＮ（λ−１，ｋ）とを用いて、現フレームλの入力信号が音声であるか雑音であるかの判定を行う（ステップＳＴ４）。現フレームλの入力信号が音声である場合（ステップＳＴ４；音声）、判定フラグを「１（音声）」にセットする（ステップＳＴ５）。一方、現フレームλの入力信号が雑音である場合（ステップＳＴ４；雑音）、判定フラグを「０（雑音）」にセットする（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ５またはステップＳＴ６でセットされた判定フラグは、雑音スペクトル推定部５および後述する抑圧量制限係数計算部７へそれぞれ出力される。

音声・雑音区間判定部４は、例えば、以下の式（３）および式（４）のどちらか一方、または両方を満たすか否かに基づいてステップＳＴ４の音声／雑音区間の判定を行う。式（３）および式（４）のどちらか一方、または両方を満たす場合には、音声であると判定して判定フラグＶｆｌａｇを「１（音声）」にセットする。一方、式（３）および式（４）の両方を満たさない場合には雑音であると判定して判定フラグＶｆｌａｇを「０（雑音）」にセットする。

ここで、式（３）において、Ｎ（λ−１，ｋ）は前フレームの推定雑音スペクトルであり、Ｓ_powとＮ_powはそれぞれ入力信号のパワースペクトルの総和、推定雑音スペクトルの総和である。また、式（４）において、ρ_max（λ）は正規化自己相関関数の最大値である。さらに、ＴＨ_{FR_SN}およびＴＨ_ACFは、判定用の所定の定数閾値であり、好適な例としてはＴＨ_{FR_SN}＝３．０およびＴＨ_ACF＝０．３であるが、入力信号の状態および雑音レベルに応じて適宜変更することもできる。

なお、式（４）において正規化自己相関関数の最大値ρ_max（λ）は、以下のように求めることができる。まず、式（５）を用いて、パワースペクトルＹ（λ，ｋ）から正規化自己相関関数ρ_Ｎ（λ，τ）を求める。

ただし、ρ（λ，τ）＝ＦＴ［Ｙ（λ，ｋ）］

式（５）において、τは遅延時間であり、ＦＴ［・］は上述と同じフーリエ変換処理を表し、例えば上述した式（１）と同じポイント数＝２５６にて高速フーリエ変換を行えばよい。なお、式（５）はウィナーヒンチン（Ｗｉｅｎｅｒ−Ｋｈｉｎｔｃｈｉｎｅ）の定理であるため説明は省略する。

次に、以下の式（６）を用いて、正規化自己相関関数の最大値ρ_max（λ）を得る。

ここで、式（６）は、τ＝１６〜９６の範囲で正規化自己相関関数ρ_Ｎ（λ，τ）の最大値を検索することを意味している。なお、自己相関関数の分析には、式（５）に示した方法の他、ケプストラム分析など公知の手法を用いることができる。

雑音スペクトル推定部５は、パワースペクトル計算部３から入力されるパワースペクトルＹ（λ，ｋ）と、音声・雑音区間判定部４から入力される判定フラグＶｆｌａｇを用いて、以下の式（７）および判定フラグＶｆｌａｇに従って雑音スペクトルの推定と更新を行い、現フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）を出力する（ステップＳＴ７，８；詳細は後述する）。推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）は、目標雑音スペクトル生成部６、抑圧量制限係数計算部７およびＳＮ比計算部８へそれぞれ出力されると共に、上述したように音声・雑音区間判定部４へも前フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ−１，ｋ）として出力される。

式（７）において、Ｎ（λ−１，ｋ）は前フレームにおける推定雑音スペクトルであり、雑音スペクトル推定部５内のＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶手段（不図示）に保持されている。また、αは更新係数であり、０＜α＜１の範囲の所定の定数である。好適な例としてはα＝０．９５であるが、入力信号の状態および雑音レベルに応じて適宜変更することも可能である。

式（７）において、判定フラグＶｆｌａｇ＝１の場合（ステップＳＴ５）には、現フレームの入力信号が雑音ではなく音声であると判定されていることから、前フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ−１，ｋ）をそのまま現フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）として出力する（ステップＳＴ７）。
一方、判定フラグＶｆｌａｇ＝０の場合（ステップＳＴ６）には、現フレームの入力信号が雑音であると判定されていることから、入力信号のパワースペクトルＹ（λ，ｋ）と更新係数αを用いて、前フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ−１，ｋ）の更新を行い、現フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）として出力する（ステップＳＴ８）。

目標雑音スペクトル生成部６は、雑音スペクトル推定部５から入力される推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）を用いて、後述する抑圧量制限係数を計算するために必要な目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を生成する（ステップＳＴ９）。生成された目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）は、抑圧量制限係数計算部７に出力される。なお、目標雑音スペクトル生成部６の詳細については後述する。

抑圧量制限係数計算部７は、目標雑音スペクトル生成部６から入力される目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）、パワースペクトル計算部３から入力されるパワースペクトルＹ（λ，ｋ）、雑音スペクトル推定部５から入力される推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）、音声・雑音区間判定部４から入力される判定フラグＶｆｌａｇおよびユーザが設定する所定の値である最大抑圧ゲイン量ＧＭＩＮを用いて、現フレームでの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）に適合するように目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のゲインを修正して抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）を計算する（ステップＳＴ１０）。計算された抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）は、抑圧量計算部９に出力される。なお、抑圧量制限係数計算部７の詳細については後述する。

ＳＮ比計算部８は、パワースペクトル計算部３から入力されるパワースペクトルＹ（λ，ｋ）、雑音スペクトル推定部５から入力される推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）、および後述する抑圧量計算部９から入力される前フレームのスペクトル抑圧量Ｇ（λ−１，ｋ）を用いて、スペクトル成分毎の事後ＳＮＲ（ａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ ＳＮＲ）と事前ＳＮＲ（ａ ｐｒｉｏｒｉ ＳＮＲ）を計算する（ステップＳＴ１１）。計算された事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）および事前ＳＮＲξ（λ，ｋ）はそれぞれ抑圧量計算部９へ出力される。

事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）は、パワースペクトルＹ（λ，ｋ）と推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）とを用いて、以下の式（８）より求めることができる。

また、事前ＳＮＲξ（λ，ｋ）は、前フレームのスペクトル抑圧量Ｇ（λ−１，ｋ）と、前フレームの事後ＳＮＲγ（λ−１，ｋ）とを用いて、以下の式（９）より求めることができる。

式（９）において、δは忘却係数であって０＜δ＜１の範囲の所定の定数であり、この実施の形態１ではδ＝０．９８が好適である。また、Ｆ［・］は半波整流を意味し、事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）がデシベル値で負の場合に値をゼロにフロアリング（ｆｌｏｏｒｉｎｇ）するものである。

抑圧量計算部９は、ＳＮ比計算部８から入力される事前ＳＮＲξ（λ，ｋ）および事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）と、抑圧量制限係数計算部７から入力される抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）とを用いて、スペクトル毎の雑音抑圧量であるスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を計算する（ステップＳＴ１２）。計算されたスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）は、スペクトル抑圧部１０へ出力される。

抑圧量計算部９においてスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を求める手法としては、例えばＪｏｉｎｔ ＭＡＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ａ Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）法を適用することができる。Ｊｏｉｎｔ ＭＡＰ法は、雑音信号と音声信号をガウス分布であると仮定してスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を推定する方法であり、事前ＳＮＲξ（λ，ｋ）および事後ＳＮＲγ（λ，ｋ）を用いて、条件付き確率密度関数を最大にする振幅スペクトルと位相スペクトルを求め、その値を推定値として利用する。この構成の場合、スペクトル抑圧量Ｇ_TMP（λ，ｋ）は、確率密度関数の形状を決定するνとμをパラメータとして、以下の式（１０）で表すことができる。

抑圧量計算部９は、上式（１０）にて仮のスペクトル抑圧量Ｇ_TMP（λ，ｋ）を得た後、抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）と以下の式（１１）を用いてスペクトルゲインの最小値の制限であるフロアリング処理を行い、スペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を得る。

なお、Ｊｏｉｎｔ ＭＡＰ法におけるスペクトル抑圧量導出法の詳細については、以下の参考文献１を参照することとし、ここでは説明を省略する。
［参考文献１］
Ｔ．Ｌｏｔｔｅｒ， Ｐ．Ｖａｒｙ，“Ｓｐｅｅｃｈ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｂｙ ＭＡＰ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｓｕｐｅｒ−Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｓｐｅｅｃｈ Ｍｏｄｅｌ”，ＥＵＲＡＳＩＰ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．１１１０−１１２６，Ｎｏ．７，２００５

スペクトル抑圧部１０は、抑圧量計算部９から入力されるスペクトル抑圧量Ｇ（λ，ｋ）を用いて、以下の式（１２）に従って、入力信号のスペクトル成分Ｘ（λ，ｋ）をそのスペクトル毎に抑圧して、雑音抑圧された音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）を求める（ステップＳＴ１３）。求めた音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）は、逆フーリエ変換部１１へ出力される。

逆フーリエ変換部１１は、スペクトル抑圧部１０から入力される音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）を用いて逆フーリエ変換し、前フレームの出力信号と重ね合わせ処理を行い、雑音抑圧された音声信号ｓ（ｔ）を得る（ステップＳＴ１４）。雑音抑圧された音声信号ｓ（ｔ）は出力端子１２へ出力され、出力端子１２は雑音抑圧された音声信号ｓ（ｔ）を外部へ出力し（ステップＳＴ１５）、処理を終了する。

次に、目標雑音スペクトル生成部６の詳細な構成および動作を図３から図５を参照しながら説明する。
まず、目標雑音スペクトル生成部６の構成について説明する。
図３は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６の構成を示すブロック図である。
目標雑音スペクトル生成部６は、雑音パワー計算部６１、目標雑音スペクトル選択部６２および目標雑音スペクトルメモリ６３を備える。

雑音パワー計算部６１は、雑音スペクトル推定部５から入力される推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）を用いて、入力信号スペクトル中の雑音パワーＰ_N（λ）を計算する。目標雑音スペクトル選択部６２は、目標雑音スペクトルメモリ６３を参照し、雑音パワーＰ_N（λ）に対応する目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を選択する。目標雑音スペクトルメモリ６３は、雑音パワーのパタンで分類された１以上の様々な周波数形状の雑音スペクトルを目標雑音スペクトルとして蓄積する。

次に、目標雑音スペクトルメモリ６３が蓄積する目標雑音スペクトルについて図４を参照しながら説明する。
図４は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトルメモリ６３が蓄積する目標雑音スペクトルの一例を示す図である。図４の例では、縦軸は信号振幅（デシベル：ｄＢ）、横軸は周波数（０〜４０００Ｈｚ）を示し、狭帯域電話音声（０〜４０００Ｈｚ）における雑音抑制を想定した場合を示している。

図４に示す例では、車両の走行速度を雑音パワーに対応付け、各雑音パワーに対応した複数の目標雑音スペクトルを示している。具体的には、車両の走行速度が時速７０ｋｍの場合の目標雑音スペクトルＲ_Ｓ１（ｋ）、車両の走行速度が時速１３０ｋｍの場合の目標雑音スペクトルＲ_Ｓ２（ｋ）、車両の走行速度が時速１６０ｋｍの場合の目標雑音スペクトルＲ_Ｓ３（ｋ）、車両の走行速度が時速１９０ｋｍの場合の目標雑音スペクトルＲ_Ｓ４（ｋ）を示している。なお、図４では、車両の走行速度で分類した目標雑音スペクトルを示したが、車両の走行速度に限られるものではなく、例えばエアコンの風量、窓や屋根の開閉情報、エンジンの回転数などに基づいて分類した目標雑音スペクトルを蓄積するように構成してもよい。

次に、目標雑音スペクトル生成部６の動作について図５を参照しながら説明する。
図５は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６の動作を示すフローチャートであり、図２のフローチャートのステップＳＴ９の処理をより詳細に示したものである。
雑音パワー計算部６１は、雑音スペクトル推定部５から推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）が入力されると（ステップＳＴ２１）、入力された推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）を用いて、以下の式（１３）に基づいて入力信号スペクトル中の雑音パワーＰ_N（λ）を計算する（ステップＳＴ２２）。計算された雑音パワーＰ_N（λ）は分析結果として目標雑音スペクトル選択部６２に出力される。

式（１３）において、Ｎはスペクトルの個数であり、Ｎ＝１２８とする。

目標雑音スペクトル選択部６２は、目標雑音スペクトルメモリ６３を参照し、以下の式（１４）に基づいて雑音パワー計算部６１が計算した雑音パワーＰ_N（λ）に対応する目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を選択する（ステップＳＴ２３）。選択した目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）は、抑圧量制限係数計算部７に出力される。

式（１４）において、ＴＨ_Ｎ１、ＴＨ_Ｎ２、ＴＨ_Ｎ３は、例えば車両の走行速度が時速７０ｋｍ、１３０ｋｍ、１６０ｋｍにおける雑音パワーＰ_N（λ）に関する所定の閾値を示す。なお、車両の走行速度に固定されることはなく、雑音抑圧装置１００の使用形態に応じ、車両の走行速度以外に入力信号の状態および雑音レベルに応じて、各閾値の値を適宜変更する、あるいは閾値条件を追加したりすることができる。ここで、雑音抑圧装置１００の使用形態とは、例えば上述したエアコンの風量、窓や屋根の開閉情報、エンジンの回転数などである。

次に、抑圧量制限係数計算部７の詳細な構成および動作を図６および図７を参照しながら説明する。
図６は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の抑圧量制限係数計算部７の構成を示すブロック図である。
抑圧量制限係数計算部７は、パワー計算部７１および係数補正部７２を備える。
パワー計算部７１は、目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のパワーＰＯＷ_Ｒ（λ）を計算し、推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）のパワーＰＯＷ_Ｎ（λ）を計算する。係数補正部７２は、パワー計算部７１が計算したパワーＰＯＷ_Ｒ（λ）およびパワーＰＯＷ_Ｎ（λ）から目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）の修正量Ｄ（λ）を決定し、決定した修正量Ｄ（λ）を用いて目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のゲイン修正を行う。さらにゲイン修正した目標雑音スペクトルＲ_ADJ（λ，ｋ）と入力信号のパワースペクトルＹ（λ，ｋ）とに基づいて抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）を計算する。

図７は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の抑圧量制限係数計算部７の動作を示すフローチャートであり、図２のフローチャートで示したステップＳＴ１０の処理をより詳細に示したものである。
パワー計算部７１は、目標雑音スペクトル生成部６から目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）、雑音スペクトル推定部５から入力された推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）が入力されると（ステップＳＴ３１）、以下の式（１５）に基づいて、目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のパワーＰＯＷ_Ｒ（λ）を計算し（ステップＳＴ３２）、また、推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）のパワーＰＯＷ_Ｎ（λ）を計算する（ステップＳＴ３３）。計算されたパワーＰＯＷ_Ｒ（λ），ＰＯＷ_Ｎ（λ）は、係数補正部７２に出力される。

式（１５）において、ＰＯＷ_Ｒ（λ）は現フレームの目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のパワー、ＰＯＷ_Ｎ（λ）は現フレームの推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）のパワーであり、また、Ｎ＝１２８である。

係数補正部７２は、以下の式（１６）に基づいて、目標雑音スペクトルのパワーＰＯＷ_Ｒ（λ）と、推定雑音スペクトルのパワーＰＯＷ_Ｎ（λ）に最大抑圧ゲイン量ＧＭＩＮを乗算した値とを比較し（ステップＳＴ３４）、比較結果に応じて目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）の修正量Ｄ（λ）を決定する（ステップＳＴ３５）。

式（１６）において、Ｄ_ＵＰおよびＤ_ＤＯＷＮは所定の定数であり、この実施の形態１ではＤ_ＵＰ＝１．０５，Ｄ_ＤＯＷＮ＝０．９５がそれぞれ好適であるが、雑音の種類および雑音レベルに応じて適宜変更することが可能である。また、Ｄ_ＵＰ，Ｄ_ＤＯＷＮの値はそれぞれ１種類だけに限らず、複数個用いて修正量Ｄ（λ）を決定するように構成してもよい。例えば、上式（１６）ではパワーの大小比較だけで修正量Ｄ（λ）を決定しているが、パワーの差が所定の閾値より大きい（または小さい）場合に、Ｄ_ＵＰ＝１．２（または小さい場合にＤ_ＤＯＷＮ＝０．８）として、より大きな修正量Ｄ（λ）を設定するように構成してもよい。このように、パワーの差によって修正量Ｄ（λ）の値を変更することで、修正誤差をより小さくすると共に、修正速度を速くすることができる。

なお、この実施の形態１においては、上式（１５）において全帯域のパワーを求める構成を示したが、当該構成に限定されるものではなく、一部の帯域成分、例えば、２００Ｈｚ〜８００Ｈｚのパワーを求め、上式（１６）においてパワーの比較を行うことも可能である。

続いて、係数補正部７２は、以下の式（１７）に基づいて、得られた修正量Ｄ（λ）を用いて目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）のゲインの修正を行い、ゲイン修正した目標雑音スペクトルＲ_ADJ（λ，ｋ）を得る（ステップＳＴ３６）。

また、音声・雑音区間判定部４が出力する判定フラグＶｆｌａｇ＝１の場合、即ち、現フレームが音声と判定されている場合、上式（１７）によるゲインの修正を行わないように構成してもよい。このように判定フラグＶｆｌａｇによってゲイン補正を制御することで、誤って推定雑音に音声が混入した場合に、不要なゲイン補正を抑制することができ、安定した目標雑音スペクトルを得ることができる。

最後に、係数補正部７２は、ゲイン修正した目標雑音スペクトルＲ_ADJ（λ，ｋ）と、パワースペクトル計算部３が出力する入力信号のパワースペクトルＹ（λ，ｋ）とを入力に用い、以下の式（１８）および式（１９）に基づいて抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）を計算する（ステップＳＴ３７）。以下の式（１８）は抑圧量の上限と下限を決定する式であり、以下の式（１９）は抑圧量制限係数のフレーム間平滑を行う式である。得られた抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）は、抑圧量計算部９へ出力される。

式（１８）において、ＧＭＡＸは最小抑圧ゲイン量、即ち、この雑音抑圧装置１００の「最小」の抑圧量となる１以下の所定の定数、ＧＭＩＮは前述した最大抑圧ゲイン量、即ち、この雑音抑圧装置の「最大」の抑圧量となる１以下の所定の定数である。また、βは所定の平滑化係数を表し、β＝０．１が好適である。

図８は、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の出力信号である残留雑音スペクトル、即ち、音声信号スペクトルＳ（λ，ｋ）の一例を模式的に表した図である。図８は、縦軸は信号振幅（デシベル：ｄＢ）、横軸は周波数（０〜４０００Ｈｚ）を示し、雑音抑圧対象が狭帯域電話音声（０〜４０００Ｈｚ）である場合を例に説明を行う。また、図８（ａ）は車両の走行速度が時速７０ｋｍの場合を示し、図８（ｂ）は車両の走行速度が時速１６０ｋｍの場合を示している。
図８（ａ），（ｂ）において、スペクトルＮ_１，Ｎ_２は推定雑音スペクトルを示し、スペクトルＲ_ＡＤＪ１，Ｒ_ＡＤＪ２は目標雑音スペクトルを示し、スペクトルＳ_１，Ｓ_２はこの実施の形態１による残留雑音スペクトル、即ち音声信号スペクトルを示している。図８（ａ）および図８（ｂ）共に、得られた残留雑音スペクトルＳ_１，Ｓ_２は、目標雑音スペクトルＲ_ＡＤＪ１，Ｒ_ＡＤＪ２に対して雑音の過度な抑圧や抑圧不足である帯域が生じていない。特に従来技術で説明を行った領域Ｃで示した帯域および領域Ｄで示した帯域においてもスペクトルの過度な抑圧や抑圧不足などが生じていないのが分かる。これは、例えば車両の走行速度を例に説明すると、目標雑音スペクトル選択部６２において、目標雑音スペクトルメモリ６３を参照し、車両の走行速度などのノイズ条件に応じた目標雑音スペクトルを選択するように構成したので、推定雑音スペクトルＮ_１，Ｎ_２の過度な抑制や抑圧不足を抑制することができたためである。

上述した発明が解決しようとする課題で述べたように、実際の雑音環境、例えば車両走行時の車室内で観測される走行騒音は、風切り音およびエンジン回転音などが原因で高域の雑音パワーが高くなる場合がある。このような雑音が入力信号に混入した場合、従来の雑音抑圧方法では雑音抑圧処理後の残留雑音が所定の目標スペクトルの形状に合うように全体の抑圧量を決定するために、極端に抑圧過剰な帯域および抑圧不足の帯域が出現する場合があった。これに対して、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００では、入力信号から推定した推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）から抑圧量制限係数Ｇ_floor（λ，ｋ）を計算し、計算した係数を用いてスペクトルゲインの制限処理を行ため、極端に抑圧過剰あるいは抑圧不足な帯域が生じることがなく（図８（ｂ）の領域Ｃ，Ｄ参照）、良好な雑音抑圧を行うことができる。

以上のように、この実施の形態１によれば、推定雑音スペクトルに基づいて複数の目標雑音スペクトルから入力信号に適した目標雑音スペクトルを生成する目標雑音スペクトル生成部６と、生成された目標雑音スペクトルに基づいて、雑音抑圧の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算部７と、入力信号のスペクトル成分のＳＮ比と抑圧量制限係数とを用いてスペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算部９と、スペクトル抑圧量を用いて入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧するスペクトル抑圧部１０とを備えるように構成したので、雑音を過剰に抑圧した帯域および雑音の抑圧が不足した帯域を生じさせることなく、ミュージカルノイズの発生を抑制すると共に、音声に歪みや隠滅感および雑音感が生じない良好な雑音抑圧を行うことができる。

また、この実施の形態１によれば、抑圧量制限係数計算部７において、音声・雑音区間判定部４が出力する判定フラグＶｆｌａｇ＝１の場合、即ち、現フレームが音声と判定されている場合に、上式（１７）によるゲインの修正を行わない構成とすることが可能である。このように、判定フラグＶｆｌａｇによってゲイン補正を制御可能に構成することにより、誤って推定雑音に音声が混入していた場合にも不要なゲイン補正を抑制することができ、安定した目標雑音スペクトルを得ることができる。これにより、さらに良好な雑音抑圧が可能である。

実施の形態２．
上述した実施の形態１では、目標雑音スペクトル生成部６において推定雑音スペクトルのパワーに基づいて目標雑音スペクトルを生成する場合を示したが、この実施の形態２では推定雑音スペクトルのパワーに加えて推定雑音スペクトルの周波数特性も合わせて用いて目標雑音スペクトルを生成する構成を示す。

図９は、実施の形態２に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａの構成を示すブロック図である。なお、以下では、実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。また、雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａ以外の構成要素は実施に形態１と同一であるため、説明を省略する。

目標雑音スペクトル生成部６ａは、雑音パワー計算部６１、目標雑音スペクトル選択部６２ａおよび目標雑音スペクトルメモリ６３ａに加えて、周波数特性分析部６４を備える。
目標雑音スペクトルメモリ６３ａは、雑音パワーのパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルに加えて、推定雑音スペクトルの周波数特性のパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルを蓄積している。周波数特性分析部６４は、目標雑音スペクトルメモリ６３ａに蓄積された目標雑音スペクトルの雑音パワーＰ_ＲＳ(ｍ)と、推定雑音スペクトルの雑音パワーＰ_Ｎ（λ）を用いて推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）の正規化を行い、正規化推定雑音スペクトルと目標雑音スペクトルの二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を算出する。目標雑音スペクトル選択部６２ａは、目標雑音スペクトルメモリ６３ａを参照し、周波数特性分析部６４が算出した二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を用いて目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を選択する。

次に、実施の形態２に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａの動作について説明する。
図１０は、実施の形態２に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａの動作を示すフローチャートである。なお、以下では実施の形態１に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６と同一のステップには図５で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
雑音パワー計算部６１が入力信号スペクトル中の雑音パワーＰ_N（λ）を計算すると（ステップＳＴ２２）、周波数特性分析部６４は、目標雑音スペクトルメモリ６３ａに蓄積された目標雑音スペクトルの雑音パワーＰ_ＲＳ(ｍ)と、ステップＳＴ２２で計算された雑音パワーＰ_Ｎ（λ）を用いて、推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）の正規化を行い（ステップＳＴ４１）、以下の式（２０）を用いて、目標雑音スペクトルと正規化推定雑音スペクトルとの二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を算出する（ステップＳＴ４２）。算出された二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）は、目標雑音スペクトル選択部６２ａに出力される。

式（２０）において、ｍは図４で示した目標雑音スペクトルＲ_ｓｍ（ｋ）を指定するための番号である。

目標雑音スペクトル選択部６２ａは、周波数特性分析部６４が算出した二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を入力とし、当該二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）の値が最も小さくなる、即ち、現フレームの推定雑音スペクトルの周波数形状に最も近似する目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を、目標雑音スペクトルメモリ６３ａから選択する（ステップＳＴ４３）。選択された目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）は、抑圧量制限係数計算部７に出力される。

以上のように、この実施の形態２によれば、目標雑音スペクトル生成部６ａが、雑音パワーのパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルと、推定雑音スペクトルの周波数特性のパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルとを蓄積した目標雑音スペクトルメモリ６３ａと、目標雑音スペクトルメモリ６３ａに蓄積された目標雑音スペクトルの雑音パワーと、推定雑音スペクトルの雑音パワーを用いて推定雑音スペクトルＮ（λ，ｋ）の正規化を行い、正規化推定雑音スペクトルと目標雑音スペクトルの二乗誤差Ｄ_Ｎを算出する周波数特性分析部６４と、目標雑音スペクトルメモリ６３ａを参照し、周波数特性分析部６４が算出した二乗誤差を用いて目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択部６２ａとを備えるように構成したので、現フレームの推定雑音スペクトルの周波数形状に最も近似した目標雑音スペクトルを用いて抑圧処理を行うことができる。これにより、さらに良好に、音声に歪みや隠滅感および雑音感が生じない雑音抑圧を行うことができる。

実施の形態３．
上述した実施の形態２では、目標雑音スペクトル選択部６２ａにおいて二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）の値が最も小さくなる目標雑音スペクトルを選択する構成を示したが、この実施の形態３では、複数の目標雑音スペクトルから１つの目標雑音スペクトルを合成して出力する構成を示す。

図１１は、実施の形態３に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ｂの構成を示すブロック図である。なお、以下では、実施の形態２に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態２で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

この実施の形態３の目標雑音スペクトル生成部６ｂは、目標雑音スペクトル選択部６２ｂの後段に重み付き平均処理部６５を追加して設けている。
目標雑音スペクトル選択部６２ｂは、目標雑音スペクトルメモリ６３ａを参照し、周波数特性分析部６４が算出した二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を用いて複数の目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を選択する。複数とは、例えば、二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）の値が小さいものの上位２つの目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）を選択するなどである。重み付き平均処理部６５は、目標雑音スペクトル選択部６２ｂが選択した複数の目標雑音スペクトルＲ（λ，ｋ）に対して重み付き平均処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルを得る。

次に、実施の形態３に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ｂの動作について説明する。図１２は、実施の形態３に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ｂの動作を示すフローチャートである。なお、以下では実施の形態２に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ａと同一のステップには図１０で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
周波数特性分析部６４が目標雑音スペクトルと正規化推定雑音スペクトルとの二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を算出すると（ステップＳＴ４２）、目標雑音スペクトル選択部６２ｂは、当該二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）を入力とし、例えば、二乗誤差Ｄ_Ｎ（λ，ｍ）の値が小さいものの上位２つの目標雑音スペクトルを目標雑音スペクトルメモリ６３ａから選択する（ステップＳＴ５１）。重み付き平均処理部６５は、次の式（２１）を用いて目標雑音スペクトル選択部６２ｂが選択した２つの目標雑音スペクトルの重み付き平均処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルＲ_SYN（λ，ｋ）を得る（ステップＳＴ５２）。平均化された目標雑音スペクトルＲ_SYN（λ，ｋ）は、抑圧量制限係数計算部７に出力される。

ここで、上記の式（２１）は、Ｒ_RS1（ｋ）が第１位で選択された目標雑音スペクトル、Ｒ_RS2（ｋ）が第２位で選択された目標雑音スペクトルである場合の一例を示しているが、二乗誤差の値によっては別の目標雑音スペクトルが選択される場合がある。また、ｗは重み係数であり、第１位の目標雑音スペクトルにｗ＝０．８を設定するのが好適な事例であるが、入力信号の様態や二乗誤差の値に応じて適宜変更することも可能である。

上記では説明を簡単にするために、２個の目標雑音スペクトルを用いて重み付き平均処理を行う構成を示したが、用いる目標雑音スペクトルの数は２個に限定されるものではなく、３個以上の目標雑音スペクトルを用いて重み付き平均処理を行うように構成してもよい。その場合、重み係数ｗは、用いる目標雑音スペクトルの個数および入力信号の形態に応じて適宜変更して構成すればよい。ここで、入力信号の形態とは、例えば入力信号に含まれる雑音信号スペクトルのバラつき度合いの違いや、雑音信号スペクトルのパワーの違いなどである。

このように、推定雑音スペクトルに近似した複数の目標雑音スペクトルを用いて重み付き平均化処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルを得ることにより、例えば目標雑音スペクトルメモリ６３ａに蓄積されたどの目標雑音スペクトルと比較しても二乗誤差が大きく、１つの目標雑音スペクトルに決めることができない場合に、目標雑音スペクトルの安定化を図ることができる。

以上のように、この実施の形態３によれば、目標雑音スペクトルと正規化推定雑音スペクトルとの二乗誤差に基づいて複数の目標雑音スペクトルを目標雑音スペクトルメモリ６３ａから選択する目標雑音スペクトル選択部６２ｂと、選択された目標雑音スペクトルの重み付き平均処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルを得る重み付き平均処理部６５とを備えるように構成したので、現フレームの推定雑音スペクトルの周波数形状に最も近似する１つの目標雑音スペクトルを決定することができない場合においても、平均化された１つの目標雑音スペクトルを選択することができる。これにより、目標雑音スペクトル選択の安定化を図ることができ、良好な雑音抑制を行うことができる。

なお、上述した実施の形態３では、目標雑音スペクトルと推定雑音スペクトルとの二乗誤差に基づいて目標雑音スペクトルの重み付き平均処理を行う構成を示したが、当該構成に限定されることなく、例えば、実施の形態１の図３で示した目標雑音スペクトル生成部６の目標雑音スペクトル選択部６２の後段に重み付き平均処理部６５を追加するように構成してもよい。その場合、例えば、雑音パワーが近似する複数の目標雑音スペクトルを用いて重み付き平均処理を行う。

実施の形態４．
上述した実施の形態１から実施の形態３では、入力信号から推定した雑音スペクトルを用いて目標雑音スペクトルを生成する目標雑音スペクトル生成部６，６ａ，６ｂを示したが、この実施の形態４では入力信号以外の外部情報を用いて目標雑音スペクトルを生成する構成を示す。

図１３は、実施の形態４に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ｃの構成を示すブロック図である。なお、以下では、実施の形態３に係る雑音抑圧装置１００の目標雑音スペクトル生成部６ｂの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態３で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

目標雑音スペクトル選択部６２ｃは、外部情報の入力を受け付ける。ここで、外部情報とは、当該雑音抑圧装置１００を車両に適用する場合には、エアコンの風量、ドア・窓・屋根の開閉情報、エンジンやモータの回転数などを用いることができる。また、外部情報はユーザ操作による入力情報、即ちユーザの好みに応じた目標雑音スペクトルの選択情報であってもよい。例えば、外部情報としてエアコンの風量を用いた場合、目標雑音スペクトル選択部６２ｃは「エアコン風量＝小」との外部情報が入力されると、予め設定された「風量＝小」に対応する目標雑音スペクトルを目標雑音スペクトルメモリ６３ｂから選択する。「エアコン風量＝大」との外部情報が入力されると、予め設定された「風量＝大」に対応する目標雑音スペクトルを目標雑音スペクトルメモリ６３ｂから選択する。さらに、目標雑音スペクトル選択部６２ｃは、推定雑音スペクトルに対応した目標雑音スペクトルを選択する。

目標雑音スペクトルメモリ６３ｂは、雑音パワーのパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトル、および推定雑音スペクトルの周波数特性のパタンで分類された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルに加えて、上述した外部情報のパタンで分離された１以上の周波数形状の目標雑音スペクトルを蓄積している。重み付き平均処理部６５は、上述した式（２１）を用いて外部情報に対応した目標雑音スペクトルおよび推定雑音スペクトルに対応した目標雑音スペクトルの重み付き平均処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルＲ_SYN（λ，ｋ）を求めて出力する。

以上のように、この実施の形態４によれば、推定雑音スペクトルに加えて外部情報に応じた目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択部６２ｃと、推定雑音スペクトルに対応した目標雑音スペクトルおよび外部情報に対応した目標雑音スペクトルの重み付き平均処理を行い、平均化された１つの目標雑音スペクトルを得る重み付き平均処理部６５とを備えるように構成したので、マイクロホンから入力された雑音信号以外の外部情報も用いて選択した複数の目標雑音スペクトルを重み付き平均化処理することができ、目標雑音スペクトルの精度を高めることができる。これにより、目標雑音スペクトルの変更の応答速度が向上し、より良好な雑音抑圧を行うことができる。

なお、上述した実施の形態１から実施の形態４では、抑圧量計算部９がＪｏｉｎｔ ＭＡＰ法に基づいて雑音抑圧量Ｇ（λ、ｋ）を算出し、算出された雑音抑圧量Ｇ（λ、ｋ）を用いてスペクトル抑圧部１０が雑音抑圧を行う構成を例に説明を行ったが、雑音抑圧量の算出はＪｏｉｎｔ ＭＡＰ法に限定されるものではなく、その他の方法を適用することも可能である。例えば、上述した非特許文献１に詳述されている最小平均２乗誤差短時間スペクトル振幅法、および以下に示す参考文献２に詳述されているスペクトル減算法などを適用することができる。
［参考文献２］
Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ，“Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｎｏｉｓｅ ｉｎ Ｓｐｅｅｃｈ Ｕｓｉｎｇ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ”（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ ＡＳＳＰ，Ｖｏｌ．２７，Ｎｏ．２，ｐｐ．１１３−１２０，Ａｐｒ．１９７９）

また、上述した実施の形態１から実施の形態４では、入力信号の全帯域について抑圧量制御を行う構成を示したが、これに限定されるものではなく、例えば必要に応じて低域のみまたは高域のみ抑圧量制御を行ってもよいし、また例えば５００〜８００Ｈｚ近傍のみといった特定の周波数帯域のみ抑圧量制御を行うように構成しても良い。このような限定的な周波数帯域に対する抑圧量制御は、風きり音、自動車エンジンおよびモータ回転音などの狭帯域性ノイズに有効である。
さらに、図８で示した例では雑音抑圧対象が狭帯域電話音声（０〜４０００Ｈｚ）である場合を想定して説明を行ったが、雑音抑圧対象は狭帯域電話音声に限定されるものではなく、例えば０〜８０００Ｈｚの広帯域電話音声および音響信号に対しても適用可能である。

また、上述した実施の形態１から実施の形態４において、雑音抑圧された音声信号は、デジタルデータ形式で音声符号化装置、音声認識装置、音声蓄積装置、ハンズフリー通話装置等の各種音声音響処理装置へ送出されるが、実施の形態１から実施の形態４の雑音抑圧装置１００は、単独または上述の他の装置と共にＤＳＰ（デジタル信号処理プロセッサ）によって実現する、あるいはソフトウエアプログラムとして実行することによっても実現可能である。プログラムはソフトウエアプログラムを実行するコンピュータの記憶装置に記憶させる構成としてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体にて配布される形式でも良い。また、ネットワークを通じてプログラムを提供することも可能である。また、各種音声音響処理装置へ送出される他、Ｄ／Ａ（デジタル・アナログ）変換の後、増幅装置にて増幅し、スピーカなどから直接音声信号として出力することも可能である。

また、上述した実施の形態１から実施の形態４では、一例として車両走行時の騒音を挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、列車走行時の騒音や航空機騒音、エレベーターなどの昇降機動作騒音や、工場内の騒音や雑踏騒音などにも適用可能であり、実施の形態１から実施の形態４のそれぞれにて述べた効果を同様に奏功する。

なお、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る雑音抑圧装置は、高品質な雑音抑圧が可能なため、音声通信・音声蓄積・音声認識システムが導入された、カーナビゲーション・携帯電話・インターフォン等の音声通信システム・ハンズフリー通話システム・ＴＶ会議システム・監視システム等の音質改善、および、音声認識システムの認識率の向上のために供するのに適している。

１ 入力端子、２ フーリエ変換部、３ パワースペクトル計算部、４ 音声・雑音区間判定部、５ 雑音スペクトル推定部、６，６ａ，６ｂ，６ｃ 目標雑音スペクトル生成部、７ 抑圧量制限係数計算部、８ ＳＮ比計算部、９ 抑圧量計算部、１０ スペクトル抑圧部、１１ 逆フーリエ変換部、１２ 出力端子、６１ 雑音パワー計算部、６２，６２ａ，６２ｂ，６２ｃ 目標雑音スペクトル選択部、６３，６３ａ，６３ｂ 目標雑音スペクトルメモリ、６４ 周波数特性分析部、６５ 重み付き平均処理部、７１ パワー計算部、７２ 係数補正部、１００ 雑音抑圧装置。

Claims (6)

1. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出し、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧し、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する雑音抑圧装置において、
   前記入力信号に関連する情報を用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から、目標雑音スペクトルを生成する目標雑音スペクトル生成部と、
   前記目標雑音スペクトル生成部が生成した目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算部と、
   前記抑圧量制限係数計算部が計算した抑圧量制限係数を用いて、前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算部とを備え、
   前記目標雑音スペクトル生成部は、
   前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算部と、
   前記雑音パワー計算部が計算した前記雑音パワーを用いて、前記複数の目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択部と、
   前記目標雑音スペクトル選択部が選択した複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理部とを備えたことを特徴とする雑音抑圧装置。
2. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出し、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧し、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する雑音抑圧装置において、
   前記入力信号に関連する情報を用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から、目標雑音スペクトルを生成する目標雑音スペクトル生成部と、
   前記目標雑音スペクトル生成部が生成した目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算部と、
   前記抑圧量制限係数計算部が計算した抑圧量制限係数を用いて、前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算部とを備え、
   前記目標雑音スペクトル生成部は、
   前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算部と、
   前記雑音パワー計算部が計算した雑音パワーを用いて、前記推定雑音スペクトルの周波数特性を分析する周波数特性分析部と、
   前記周波数特性分析部が分析した前記推定雑音スペクトルの周波数特性を用いて、前記複数の目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択部と、
   前記目標雑音スペクトル選択部が選択した複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理部とを備えたことを特徴とする雑音抑圧装置。
3. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出し、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧し、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する雑音抑圧方法において、
   雑音パワー計算部が、前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算ステップと、
   目標雑音スペクトル選択部が、前記雑音パワーを用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択ステップと、
   重み付き平均処理部が、前記選択された複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理ステップと、
   抑圧量制限係数計算部が、前記目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算ステップと、
   抑圧量計算部が、前記抑圧量制限係数を用いて前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算ステップとを備えたことを特徴とする雑音抑圧方法。
4. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出し、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧し、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する雑音抑圧方法において、
   雑音パワー計算部が、前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算部ステップと、
   周波数特性分析部が、前記雑音パワーを用いて、前記推定雑音スペクトルの周波数特性を分析する周波数特性分析ステップと、
   目標雑音スペクトル選択部が、前記推定雑音スペクトルの周波数特性を用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択ステップと、
   重み付き平均処理部が、前記選択された複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理ステップと、
   抑圧量制限係数計算部が、前記目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算ステップと、
   抑圧量計算部が、前記抑圧量制限係数を用いて前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算ステップとを備えたことを特徴とする雑音抑圧方法。
5. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出する手順と、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧する手順と、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する手順とをコンピュータに実行させるための雑音抑圧プログラムにおいて、
   前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算手順と、
   前記雑音パワー計算手順により計算された前記雑音パワーを用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択手順と、
   前記目標雑音スペクトル選択手順により選択された前記複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理手順と、
   前記重み付き平均処理手順により取得された前記目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算手順と、
   前記抑圧量制限係数計算手順により計算された前記抑圧量制限係数を用いて前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算手順とから構成されていることを特徴とする雑音抑圧プログラム。
6. 入力信号を時間領域から周波数領域へ変換したスペクトル成分と、前記入力信号から推定した推定雑音スペクトルとを用いて、前記入力信号に含まれた雑音を抑圧するためのスペクトル抑圧量を算出する手順と、算出したスペクトル抑圧量を用いて前記入力信号のスペクトル成分を振幅抑圧する手順と、当該振幅抑圧したスペクトル成分を時間領域に変更して雑音抑圧信号を生成する手順とをコンピュータに実行させるための雑音抑圧プログラムにおいて、
   前記推定雑音スペクトルの雑音パワーを計算する雑音パワー計算手順と、
   前記雑音パワー計算手順により計算された前記雑音パワーを用いて、前記推定雑音スペクトルの周波数特性を分析する周波数特性分析手順と、
   前記周波数特性分析手順により分析された前記推定雑音スペクトルの周波数特性を用いて、あらかじめ生成された複数の周波数形状に対応した雑音スペクトルである目標雑音スペクトル候補から目標雑音スペクトルを選択する目標雑音スペクトル選択手順と、
   前記目標雑音スペクトル選択手順により選択された前記複数の目標雑音スペクトルの重みつき平均を求め、平均化された目標雑音スペクトルを取得する重み付き平均処理手順と、
   前記重み付き平均処理手順により取得された前記目標雑音スペクトルに基づいて、前記入力信号に含まれた雑音の抑圧量の上下限を規定する抑圧量制限係数を計算する抑圧量制限係数計算手順と、
   前記抑圧量制限係数計算手順により計算された前記抑圧量制限係数を用いて前記スペクトル抑圧量を計算する抑圧量計算手順とから構成されていることを特徴とする雑音抑圧プログラム。

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