JPH03266899A - 雑音抑圧装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は雑音の重畳した音声信号から雑音を減らして音
声のみを抽出するようにした雑音抑圧装置および雑音抑
圧方法に関するものである。

従来の技術 従来より、無線通信を行うときに支障となる雑音を減ら
すために雑音抑圧装置が利用されている。

以下、図面を参照しながら、上述した従来の雑音抑圧装
置について説明を行う。

第８図は従来の雑音抑圧装置の構成図を示すものである
。第８図において、８００は帯域分割手段、８０１．８
０２，８０３，８０４は帯域分割手段８００の出力を入
力するレベル検出手段、８０５，８０６，８０７，８０
８はレベル検出手段８０１，８０２，８０３，８０４の
出力を入力する雑音レベル推定手段、８０９，８１０，
８１１．８１２はレベル検出手段８０１，８０２，８０
３．８０４の出力と雑音レベル推定手段８０５，８０６
，８０７，８０８の出力を入力する音声レベル比推定手
段、８１３，８１４，８１５，８１６は帯域分割手段８
００の出力と音声レベル検出手段８０９，８１０，８１
１゜８１２の出力を乗算する乗算手段、８１７は乗算手
段８１３、８１４．８１５．８１６の出力を加算する加
算手段である。

以上のように構成された雑音抑圧装置について、以下そ
の動作について説明する。なお、帯域分割数は４として
説明する。

まず入力信号が帯域分割手段８００により４個の周波数
帯域に分けられる。次に各帯域の信号レベルがレベル検
出手段８０１，８０２，８０３，８０４により求められ
る。そして雑音レベル推定手段８０５　、８０６　、８
０７８０８は入力信号が無音声であると判断したときに
各帯域の雑音レベルの推定を行う。次に音声レベル比推
定手段８０９，８１０，８１１，８１２は各帯域の入力
信号レベルに占める音声信号レベルの割合の推定値の演
算を行う。そして各帯域の信号は乗算手段８１３．８１
４，８１５，８１６により音声レベル比推定手段８０９
゜８１０、８１Ｌ　８１２の出力で重み付けされる。次
に加算手段８１７は乗算手段８１３，８１４，８１５，
８１６の出力の全てを加算して出力する。

発明が解決しようとする課題 しかしながら、上記のような構成では、雑音のレベルは
下がるが音声自身も抑圧されるという課題を有していた
。

本発明は上記課題に鑑み、音声の明瞭度をなるべく下げ
ることなく雑音を抑圧することのできる雑音抑圧装置お
よび雑音抑圧方法を提供するものである。

課題を解決するための手段 この目的を達成するために本発明の雑音抑圧装置は、入
力信号を周波数軸上に変換する周波数分析手段と、前記
周波数分析手段の出力に基づき雑音のスペクトルを推定
する雑音推定手段と、前記周波数分析手段の出力と前記
雑音推定手段の出力とに基づき入力スペクトルに対する
音声スペクトルの割合を推定する音声化推定手段と、前
記周波数分析手段の出力と前記雑音推定手段の出力とに
基づきスペクトルを強調する係数を求めるスペクトル強
調手段と、前記周波数分析手段の出力に前記音声化推定
手段の出力と前記スペクトル強調手段の出力とを乗じる
乗算手段と、前記乗算手段の出力を時間軸上に変換する
周波数合成手段から構成されている。

作用 この構成によって、乗算手段がスペクトル強調手段の求
めた係数を入力信号に乗じることにより雑音抑圧によっ
て劣化した音声の明瞭度を改善することとなる。

実施例 本発明は、音声の明瞭度をなるべく下げることなく雑音
を抑圧することのできる雑音抑圧装置を提供するもので
ある。

以下本発明の一実施例について、図面を参照しながら説
明する。

第１図は本発明の一実施例における雑音抑圧装置の構成
図を示すものである。なお、本実施例においては便宜上
、入力信号の周波数帯域を３帯域に分ける場合を例にし
て説明する。第１図において、１００は帯域分割手段、
１０１．１０２．１０３．１０４は各々帯域分割手段１
００から出力される異なる周波数帯域の信号を入力する
レベル検出手段、１０５．１０６１０７、１０８は各々
、レベル検出手段１０１．１０２．１０３．１０４の出
力を入力する雑音レベル推定手段、１０９．１１０゜１
１Ｌ１１２は各々、レベル検出手段１０１．１０２．１
０３．１０４の出力から雑音レベル推定手段１０５．１
０６．１０７．１０８の出力を減算する減算手段、１１
７．１１８．１１９．１２０は各々、レベル検出手段１
０１．１０２．１０３．１０４の出力と減算手段１０９
．１１０．　ＩＩＬ　１１２の出力を入力する音声レベ
ル比推定手段、１１３．１１４．１１５．１１６は相当
する帯域及びその前または後の数帯域の減算手段１０９
゜１１０、１１１．１１２の出力を入力するスペクトル
強調手段、１２１，１２２，１２３，１２４は各々、帯
域分割手段１００の出力と音声レベル比推定手段１１７
．１１８．１１９．１２０の出力とスペクトル強調手段
１１３．１１４．１１５．１１６の出力を入力する乗算
手段、１２５は乗算手段１２Ｌ　１２２゜１２３．１２
４からの出力、すなわち全帯域の出力を入力する加算手
段である。

以上のように構成された雑音抑圧装置について、以下そ
の動作について説明する。

まず入力信号が帯域分割手段１００により４個の周波数
帯域に分けられる。次に各帯域の信号レベルがレベル検
出手段１０Ｌ　１０２．１０３．１０４により求められ
る。雑音レベル推定手段１０５．１０６．１０７．１０
８は入力信号が無音声であると判断したときに各帯域の
雑音レベルの推定を行う。次に減算手段１０９゜１１０
、　ＩＬＬ　１１２は各々、レベル検出手段１０１，１
０２．１０３゜１０４の出力から雑音レベル推定手段１
０５，１０６，１０７゜１０８の出力を差し引くことに
より各帯域の音声レベルの推定を行う。音声レベル比推
定手段１１７゜１１８、１１９．１２０は各々、レベル
検出手段１０１，１０２．１０３゜１０４の出力と減算
手段１０９．１１０．１１１．１１２の出力に基づき各
帯域の入力信号レベルに占める音声信号レベルの割合の
推定値を求める。次にスペクトル強調手段１１３．１１
４．１１５．１１６は、各々に相当する帯域及びその前
後の帯域の減算手段１０９，１１０．１１１１１２の出
力に基づきスペクトルを強調する係数を求める。１２Ｌ
　１２２．１２３．１２４は各々、帯域分割手段１００
　（７）出力に音声レベル比推定手段１１７．１１８．
１１９゜１２０の出力とスペクトル強調手段の出力を乗
じる。

次に加算手段１２５は乗算手段１２１．１２２．１２３
．１２４からの出力、すなわち全帯域の出力を加え合わ
せる。

第２図は本実施例におけるスペクトル強調手段の構成図
を示すものである。第２図において、２００はスペクト
ルを強調するための特性を記憶した記憶手段、２０１は
データセレクタ、２０２は記憶手段２００の出力とデー
タセレクタ２０１の出力を入力とする畳み込み手段であ
る。

すなわち、減算手段１０９．１１０．１１１．、１１２
から出力される４帯域の音声レベルの推定値をデータセ
レクタ２０１に入力し、次に記憶手段２００の内容とデ
ータセレクタ２０１の出力とを畳み込み手段２０２によ
り積和演算を行い出力をする。

第３図は本発明におけるスペクトル強調手段を構成する
記憶手段に記憶されている内容の特性図であり、本実施
例よりさらに帯域分割数を拡張して示した図である。こ
の特性はガウスの誤差関数の差の形になっており、生理
学における神経細胞の側抑制回路を模擬したものである
。

なお、第３図において縦軸は記憶手段の出力値、横軸は
帯域分割手段によって分割された帯域を示し、０は各帯
域の中で自らの帯域を示す。

以上のように本実施例によれば、各スペクトル強調手段
は自らに相当する帯域及びその前後の帯域の減算手段の
出力である音声レベルの推定値に基づきスペクトルを強
調する係数を求め、乗算手段は帯域分割手段の出力に音
声レベル比推定手段の出力とスペクトル強調手段の出力
を乗しることにより、雑音を抑圧すると同時に音声のみ
を強調することができる。さらにスペクトル強調手段に
おいて、記憶手段に記憶されているデータとデータセレ
クタの出力とを畳み込み手段により積和演算を行って出
力することにより、簡単に音声強調の係数を求めること
ができる。なお、本実施例においては、帯域分割手段の
帯域分割数を４として説明したが、この値に限定される
ものではな（、さらに分割数を増やしても同様の効果が
発揮されるのは言うまでもない。

以下第２の発明の一実施例について、図面を参照しなが
ら説明する。

本発明は、音声の明瞭度をなるべく下げることなく雑音
を抑圧することのできる雑音抑圧方法を提供するもので
ある。

第４図は第２の本発明の一実施例における雑音抑圧方法
のフローチャートである。以下その動作について説明す
る。

まずステップ４００で入力信号を周波数分析し、それに
より得られたＮ個の要素をＹｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ）とす
る。次にステップ４０１で入力信号が音声区間か無音声
区間かの判定を行う。そしてステップ４０１で入力信号
が音声区間であると判定された場合にはステップ４０２
で各周波数毎に入力信号に占める音声信号の割合ＳＹｉ
　（ｉ＝１〜Ｎ）を推定し、ステップ４０３で各周波数
毎にスペクトルを強調する値Ｅｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ）を
計算する。またステップ４０１で入力信号が無音声区間
であると判定された場合にはステップ４０４で各周波数
毎に入力信号に占める音声信号の割合ＳＹｉ　（ｉ＝１
〜Ｎ）を最小値に設定し、ステップ４０５で各周波数毎
にスペクトルを強調する値Ｅｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ）を１
に設定する。次にステップ４０６で周波数分析された入
力信号Ｙｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ）にＳＹｉとＥｉを乗しる
ことにより雑音抑圧と音声強調を行い、ステップ４０７
でＹｉを周波数合成して時間軸波形に戻して出力し、ス
テップ４００に戻って以上の処理を繰り返す。

以上のように本実施例によれば、音声区間ではステップ
４０３でスペクトルを強調する値Ｅｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ
）を求め、ステップ４０６で周波数分析された入力信号
Ｙｉ　（ｉ−１〜Ｎ）にスペクトルを強調する値Ｅｉと
入力信号に占める音声信号の割合ＳＹｉを乗じることに
より、雑音を抑圧すると同時に音声のみを強調すること
ができる。さらに無音声区間ではステップ４０４で入力
信号に占める音声信号の割合ＳＹｉ　（ｉ＝１〜Ｎ）を
最小値に設定し、ステップ４０５でスペクトルを強調す
る値Ｅｉ　　（ｉ＝ｌ〜Ｎ）を無効値に設定し、ステッ
プ４０６で周波数分析された入力信号Ｙｉ　　（ｉ＝１
〜Ｎ）にＳＹｉとＥｉを乗じることにより、無音声区間
の雑音抑圧量を増すことができる。

以下第３の発明の一実施例について、図面を参照しなが
ら説明する。

本発明は、求められた係数を周波数分析された音声信号
に乗じることにより、音声の明瞭度をなるべ（下げるこ
となく雑音を抑圧することのできる音声レベル比推定方
法を提供するものである。

第５図は第３の発明の一実施例における音声レベル比推
定方法のフローチャートである。以下その動作について
説明する。

まずステップ５００で入力信号が音声区間か無音声区間
かの判定を行う。そしてステップ５００で入力信号が音
声区間であると判定された場合にはまずステップ５０１
で周波数番号ｉを初期化する。そしてステップ５０２で
周波数分析してレベルに変換された入力信号のｉ番目の
要素Ｙｉを入力する。

次にステップ５０３で周波数分析してレベルに変ｍされ
た雑音推定レベルのｉ番目の要素Ｎｉを入力する。そし
てステップ５０４で各周波数毎に人力信号に占める音声
信号の割合の推定値５Ｙｉ＝１／２＋　（Ｙｉ−Ｎｉ）
／２Ｙｉを計算する。次にステップ５０５で周波数番号
ｉを増加させる。そしてステップ５０６でまだ全ての周
波数についてＳＹｉの計算が終了していないと判断した
らステ、プ５０２に戻り、計算が終了していると判断し
た場合には処理を終了する。またステップ５００で入力
信号が無音声区間であると判定された場合にはステップ
５０７で各周波数毎に入力信号に占める音声信号の割合
ＳＹｉ　（ｉ＝１〜Ｎ）を最小値である１／２に設定し
、終了する。

以上のように本実施例によれば、音声区間ではステップ
５０４で周波数分析された入力信号レベルＹｉ　（ｉ＝
１〜Ｎ）と推定雑音レベルＮｉ　（ｉ＝１〜Ｎ）から入
力信号に占める音声信号の割合ＳＹｉを計算することに
より、簡単な四則演算でしかも雑音の強さによって非線
形的に雑音を抑圧するだめの係数を求めることができる
。さらに無音声区間ではステップ５０７で入力信号に占
める音声信号の割合ＳＹｉ　（ｉ＝１〜Ｎ）を最小値で
ある１／２に設定することにより、無音声区間の雑音抑
圧量を増すことができる。

以下第４の発明の一実施例について、図面を参照しなが
ら説明する。

本発明は、雑音の重畳した音声から音声区間のみを抽出
することのできる音声検出方法を提供するものである。

第６図は第４の発明の一実施例における音声検出方法の
雑音特性推定のフローチャートである。

以下その動作について説明する。

まずステップ６００で入力信号が音声区間か無音声区間
かの判定を行い、人力信号が無音声区間であると判定さ
れるとまずステップ６０１で周波数番号ｉを初期化する
。そしてステップ６０２で周波数分析してレベルに変換
された入力信号のｉ番目の要素Ｙｉに基づいて雑音の分
散Ｖｉを推定する。

この推定は立ち下がりの時定数の長い積分回路などによ
り簡単に行うことができる。次にステップ６０３で周波
数番号ｉを増加させる。そしてステップ６０４でまだ全
ての周波数についてＶｉの計算が終了していないと判断
したらステ・ンプ６０２に戻って処理を繰り返し、計算
が終了していると判断した場合にはステップ６０５でＶ
ｉの推定の終了の判定を行い、推定が終了していなけれ
ばステ・７プ６００に戻って処理を繰り返し、推定が終
了していればステップ６０６へ進む。次にステップ６０
６で雑音が雑音の分数Ｖｉを越える周波数幅のカウンタ
ＭＡＸを初期化する。そしてステップ６０７で入力信号
が音声区間か無音声区間かの判定を行い、入力信号が無
音声区間であると判定されるとステップ６０８で周波数
番号ｉを初期化する。次にステップ６０９でカウンタｊ
を初期化する。そしてステップ６１０で周波数分析して
レベルに変換された入力信号のｉ番目の要素Ｙｉと雑音
の分散の推定値Ｖｉとの比較を行い、Ｙｉがｖｉよりも
大きい場合にはステップ６１１でカウンタｊを増加させ
る。次にステップ６１２で周波数番号ｉを増加させる。

そしてステップ６１３でまだ全ての周波数についてＹｉ
とＶｉの比較が終了していないと判断したらステップ６
１０に戻って処理を繰り返し、比較が終了していると判
断した場合にはステップ６１４に進む。

次にステップ６１４でカウンタｊとＭＡＸの比較を行い
、カウンタＪの値がＭＡＸの値を越えていたらＭＡＸの
値をｊで更新する。そしてステップ６１６でＭＡＸの測
定の終了の判定を行い、推定が終了していなければステ
ップ６０７に戻って処理を繰り返し、推定が終了してい
れば雑音が雑音の分散Ｖｉを越える周波数幅の測定の処
理を終了する。

第７図は第４の発明の一実施例における音声検出方法の
音声／無音声判定のフローチャートである。以下その動
作について説明する。

まずステップ７００で周波数番号ｉを初期化する。

次にステップ７０１でカウンタｊを初期化する。そして
ステップ７０２で周波数分析してレベルに変換された入
力信号のｉ番目の要素Ｙｉと雑音の分散の推定値ｖｉと
の比較を行い、ＹｉがＶｉよりも大きい場合にはステッ
プ７０３でカウンタＪを増加させる。次にステップ７０
４で周波数番号ｉを増加させる。そしてステップ７０５
でまだ全ての周波数についてＹｉとＶｉの比較が終了し
ていないと判断したらステップ７０２に戻って処理を繰
り返し、比較が終了していると判断した場合にはステッ
プ７０６に進む。次にステップ７０６でカウンタＪとＭ
ＡＸの比較を行い、カウンタｊの値がＭＡＸの値を越え
ていたら入力信号は音声であると判断し、カウンタｊの
値がＭＡＸの値を越えていなければ入力信号は無音声で
あると判断して終了する。

以上のように本実施例によれば、ステップ６０２で推定
した雑音の分散Ｖｉ　　（ｉ＝１〜Ｎ）を闇値としてス
テップ６１０で雑音がＶｉを越える周波数幅ＭＡＸを測
定することにより、雑音の特性を簡単にしかも確実に把
握することができる。さらにステップ７０２で雑音の分
散Ｖｉ　（ｉ＝ｌ〜Ｎ）を闇値として周波数分析された
入力信号レベルＹｉがＶｉを越える周波数幅ｊを測定し
、ステップ７０６で周波数幅ｊがＭＡＸを越える場合に
は音声であると判定し、周波数幅ｊがＭＡＸを越えない
場合には無音声であると判定することにより、簡単に音
声／無音声の判定を行うことができる。

発明の効果 以上のように、第１の本発明は、音声比推定手段とスペ
クトル強調手段と乗算手段を設けることにより、明瞭度
をなるべく下げずに雑音を抑圧するという効果を得るこ
とができる優れた雑音抑圧装置を実現できるものである
。

また、第２の発明は、音声区間ではスペクトルを強調す
る値を求め、周波数分析された入力信号に、スペクトル
を強調する値と入力信号に占める音声信号の割合を乗じ
ることにより、雑音を抑圧すると同時に音声のみを強調
することができる。

さらに、無音声区間では入力信号に占める音声信号の割
合を最小値に設定してスペクトルを強調する値を無効値
に設定し、周波数分析された人力信号に、入力信号に占
める音声信号の割合とスペクトルを強調する値を乗じる
ことにより、無音声区間の雑音抑圧量を増すことができ
る。

また、第３の発明は、音声区間では周波数分析された入
力信号レベルと推定雑音レベルから入力信号に占める音
声信号の割合を計算することにより、簡単な四則演算で
しかも雑音の強さによって非線形的に雑音を抑圧するた
めの係数を求めることができる。さらに、無音声区間で
は入力信号に占める音声信号の割合を最小値に設定する
ことにより、無音声区間の雑音抑圧量を増すことができ
る。

また、第４の発明は、推定した雑音の分散を闇値として
雑音が前記雑音の分散を越える周波数幅を測定すること
により、雑音の特性を簡単にかつ確実に把握することが
できる。さらに、雑音の分散を闇値として周波数分析さ
れた入力信号レベルが雑音の分散を越える周波数幅を測
定し、周波数幅が、雑音の分散を越える周波数幅を越え
ない場合には無音声であると判定することにより、簡単
に音声／無音声の判定をすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における雑音抑圧装置の構成
図、第２図は本発明の一実施例における雑音抑圧装置の
スペクトル強調手段の構成図、第３図は本発明の一実施
例における雑音抑圧装置のスペクトル強調手段を構成す
る記憶手段の特性図、第４図は第２の発明の一実施例に
おける雑音抑圧方法のフローチャート、第５図は第３の
発明の一実施例における音声レベル比推定方法のフロー
チャート、第６図は第４の発明の一実施例における音声
検出方法の雑音特性推定のフローチャート、第７図は本
発明の第４の実施例における音声検出方法の音声／無音
声判定のフローチャート、第８図は従来の雑音抑圧装置
の構成図である。 １００・・・・・・帯域分割手段、１０１，１０２，１
０３．１０４・・・・・・レベル検出手段、１０５．１
０６．１０７．１０８・・・・・・雑音レベル推定手段
、１０９．１１０．１１Ｌ１１２・・・・・・減算手段
、１１３゜１１４、１１５．１１６・・・・・・スペク
トル強調手段、１１７，１１８１１９、１２０・・・・
・・音声レベル比推定手段、１２１．１２２．１２３゜
１２４・・・・・・乗算手段、１２５・・・・・・加算
手段。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力信号を周波数軸上に変換する周波数分析手段
   と、前記周波数分析手段の出力に基づき雑音のスペクト
   ルを推定する雑音推定手段と、前記周波数分析手段の出
   力と前記雑音推定手段の出力とに基づき入力スペクトル
   に対する音声スペクトルの割合を推定する音声比推定手
   段と、前記周波数分析手段の出力と前記雑音推定手段の
   出力とに基づきスペクトルを強調する係数を求めるスペ
   クトル強調手段と、前記周波数分析手段の出力に前記音
   声比推定手段の出力と前記スペクトル強調手段の出力と
   を乗じる乗算手段と、前記乗算手段の出力を時間軸上に
   変換する周波数合成手段とを備えたことを特徴とする雑
   音抑圧装置。
2. （２）入力信号を複数の周波数帯域に分ける帯域分割手
   段と、前記帯域分割手段から出力される各帯域の出力の
   レベルを求めるレベル検出手段と、前記レベル検出手段
   の出力に基づき各帯域の雑音のレベルを推定する雑音レ
   ベル推定手段と、前記レベル検出手段の出力から前記雑
   音レベル推定手段の出力を減算することにより各帯域の
   音声レベルを推定する減算手段と、前記レベル検出手段
   の出力と前記減算手段の出力とに基づき各帯域の入力レ
   ベルに対する音声レベルの割合を推定する音声レベル比
   推定手段と、前記帯域分割手段によって分割される各帯
   域に相当する帯域及びその前後の数帯域の前記減算手段
   の出力に基づきスペクトルを強調する係数を各帯域毎に
   求めるスペクトル強調手段と、前記帯域分割手段の各帯
   域の出力に前記音声レベル比推定手段の出力と前記スペ
   クトル強調手段の出力とを乗じる乗算手段と、前記乗算
   手段から出力される全帯域の出力を加算する加算手段と
   を備えたことを特徴とする雑音抑圧装置。
3. （３）入力信号を複数の周波数帯域に分ける帯域分割手
   段と、前記帯域分割手段から出力される各帯域の出力の
   レベルを求めるレベル検出手段と、前記レベル検出手段
   の出力に基づき各帯域の雑音のレベルを推定する雑音レ
   ベル推定手段と、前記レベル検出手段の出力から前記雑
   音レベル推定手段の出力を減算することにより各帯域の
   音声レベルを推定する減算手段と、前記レベル検出手段
   の出力に基づき音声か無音声かの判定を行う音声検出手
   段と、前記レベル検出手段の出力と前記減算手段の出力
   と音声検出手段の出力とに基づき各帯域の入力レベルに
   対する音声レベルの割合を推定する音声レベル比推定手
   段と、前記帯域分割手段によって分割される各帯域に相
   当する帯域及びその前後の数帯域の前記減算手段の出力
   に基づきスペクトルを強調する係数を各帯域毎に求める
   スペクトル強調手段と、前記帯域分割手段の各帯域の出
   力に前記音声レベル比推定手段の出力と前記スペクトル
   強調手段の出力とを乗じる乗算手段と、前記乗算手段か
   ら出力される全帯域の出力を加算する加算手段とを備え
   たことを特徴とする雑音抑圧装置。
4. （４）スペクトル強調手段は、スペクトルを強調するた
   めの特性を記憶した記憶手段と、帯域分割手段によって
   分割される各帯域に相当する帯域及びその前後の数帯域
   の音声の推定レベルと前記記憶手段の内容との積和演算
   を行う畳み込み手段とを有することを特徴とする請求項
   （２）記載の雑音抑圧装置。
5. （５）入力信号を周波数分析し、入力信号に占める音声
   信号の割合を周波数軸上で推定し、入力信号のスペクト
   ルを強調するための値を周波数軸上で求め、入力信号に
   前記割合と前記強調するための値を周波数軸上で乗じ、
   信号を時間軸上に変換することを特徴とする雑音抑圧方
   法。
6. （６）入力信号を周波数分析し、入力信号が音声の場合
   には入力信号に占める音声信号の割合の推定と入力信号
   のスペクトルを強調するための値の計算を周波数軸上で
   行い、入力信号が無音声の場合には入力信号に占める音
   声信号の割合を小さい値に設定するとともに入力信号の
   スペクトルを強調するための値を無効にし、入力信号に
   入力信号に占める音声信号の割合と入力信号のスペクト
   ルを強調するための値とを周波数軸上で乗じ、時間軸上
   に変換することを特徴とする雑音抑圧方法。
7. （７）周波数ｉの入力信号のレベルＹｉを入力し、次に
   前記周波数ｉの雑音の推定レベルＮｉを入力し、１／２
   ＋（Ｙｉ−Ｎｉ）／２Ｙｉの演算を行って周波数ｉの音
   声レベル比とし、この一連の処理を全ての周波数にわた
   って行うことを特徴とする音声レベル比推定方法。
8. （８）入力信号が無音声の場合には全ての周波数の音声
   レベル比を１／２として終了し、入力信号が音声の場合
   にはまず周波数ｉの入力信号のレベルＹｉを入力し、次
   に前記周波数ｉの雑音の推定レベルＮｉを入力し、１／
   ２＋（Ｙｉ−Ｎｉ）／２Ｙｉの演算を行って周波数ｉの
   音声レベル比とし、この一連の処理を全ての周波数にわ
   たって行うことを特徴とする音声レベル比推定方法。
9. （９）無音声区間において雑音のスペクトルの分散を推
   定し、無音声区間において雑音のスペクトルの分散を越
   える帯域幅を計数し、入力信号のスペクトルが雑音のス
   ペクトルの分散を越える帯域幅を計数し、その計数値が
   無音声区間の時の計数値を越える場合には音声区間であ
   ると判定することを特徴とする音声検出方法。