JPH05158494A

JPH05158494A - ノイズ低減装置

Info

Publication number: JPH05158494A
Application number: JP3189437A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Katsumata; 泰勝又; Toru Sasaki; 徹佐々木; Hitoshi Okubo; 仁大久保; Takeshi Hara; 毅原
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1991-07-04
Filing date: 1991-07-04
Publication date: 1993-06-25
Anticipated expiration: 2016-01-29
Also published as: JP3128870B2

Abstract

(57)【要約】【構成】マイクロホン１２で受信された主要入力には
信号源１１からの信号成分ｓにノイズ源１４からのノイ
ズ成分ｎ_aが混入している。マイクロホン１４でノイズ
源１４からのノイズ成分ｎ_bを受信し、適応フィルタ１
６によりノイズ成分ｎ_aに近似した出力ｙを求め、これ
を主要入力から減算することで、信号成分ｓに近似した
残差ｅを求める。この残差ｅにランダムノイズ発生器１
９からの白色性のランダムノイズを重畳して、残差ｅ中
の残留ノイズをマスクする。【効果】残差ｅ中の残留ノイズが特定周波数帯域に偏
在していても、音声等の信号が聞きやすくなる。音声認
識装置に用いた場合に誤認識が防止できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声信号等をマイクロ
ホンで収音する際に周囲からマイクロホンに混入するノ
イズ（雑音）を低減するためのノイズ低減装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に音声や音楽等のオーディオ信号を
収音するためのマイクロホンを備えた通信機器や記録機
器等において、このマイクロホンに混入するノイズを抑
圧して受信音声や再生音声等を聞きやすくするために、
ノイズ低減装置が用いられる。このノイズ低減装置は、
音声認識装置に適用して、ノイズ混入による誤認識を減
らす目的のため等に用いられることもある。

【０００３】このノイズ低減装置（ノイズキャンセラ）
として、入力信号に応じて適応的にフィルタ特性が制御
されるような適応フィルタを用いた適応ノイズ低減装置
が知られている。ここで、従来から使用されている適応
ノイズ低減装置の一例について、図５を参照しながら説
明する。

【０００４】この図５において、信号源１からの音声等
がマイクロホン２に、ノイズ源３からのノイズがマイク
ロホン２及び４によってそれぞれ受信される。信号源１
からマイク２によって受信される信号成分をｓとする。
またマイクロホン２は、この信号成分ｓとは無相関のノ
イズ源３からのノイズ成分ｎ_aを受信する。これらの信
号成分ｓとノイズ成分ｎ_aとを加えた入力ｓ＋ｎ_aを主
要入力と呼ぶ。一方、もう１つのマイクロホン４は、上
記信号成分ｓとは無相関だがノイズ成分ｎ_aとは相関の
あるノイズ成分ｎ_bをノイズ源３から受信する。このマ
イクロホン入力ｎ_bを参照入力と呼ぶ。

【０００５】上記主要入力ｓ＋ｎ_aは加算器５に送られ
ている。上記参照入力ｎ_bは、入力ｘとして適応フィル
タ６に送られてフィルタ処理され、出力ｙとなる。この
フィルタ出力ｙは加算器５に減算信号として送られて上
記主要入力から減算され、その残差ｅが出力端子７より
取り出されて、この図５の適応ノイズ低減装置の出力と
なる。適応フィルタ６は、この残差ｅのパワーを最小に
するように動作する。すなわち、適応フィルタ６は、上
記参照入力ｎ_bに基づいて、学習によって上記ノイズ成
分ｎ_aの疑似出力（疑似ノイズ）ｙを生成し、これを上
記主要入力ｓ＋ｎ_aから減算することによってノイズ成
分ｎ_aを相殺しようとするわけである。適応フィルタ出
力ｙがノイズ成分ｎ_aに近づく程、上記残差ｅが上記信
号成分ｓに近づくことになる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記適応フ
ィルタ６には例えばＦＩＲ（有限インパルス応答）フィ
ルタが用いられ、このＦＩＲフィルタはマイクロホン２
からマイクロホン４までの経路の伝達特性を線形特性と
して近似する。従って、この伝達特性の近似が正確に行
われればノイズは完全に除去されることになるわけであ
るが、実際には、この近似は不完全にしか行えないこと
が多い。

【０００７】その理由の一つは、ＦＩＲフィルタの回路
規模、特にいわゆるタップ数を充分大きく取れないこと
にある。単純にタップ数を増やせば近似の精度は高まる
が、少タップ数時と同じ速さで学習を収束させるために
は演算速度をより高める必要が生じてくる。このような
ことから、ハードウェアの大きさによる制約や高価な高
速素子が要求されることによるコストの点での制約等が
障害となって、実現が困難となっているのが現状であ
る。

【０００８】またもう一つの理由は、近似しようとする
伝達特性が必ずしも線形ではないことにある。これは、
例えばマイクロホンの品質が悪かったり、動作範囲を越
えて使用した場合等において、歪みが発生することか
ら、特性が非直線に表れること等が原因とされている。

【０００９】このように適応ノイズ低減装置において適
応フィルタ６による伝達特性の近似が完全でないと、上
記残差ｅの中に上記ノイズ成分ｎ_aと相関のある残留ノ
イズ成分が残ることになる。勿論、この残留ノイズ成分
のパワーは、上記主要入力中の混入ノイズ成分ｎ_aその
もののパワーよりは小さくなっているが、次のような害
を及ぼすこともある。

【００１０】すなわち、例えば上記残留ノイズの周波数
成分が特定帯域に偏在している場合に、小さなレベルで
あっても聴感上非常に耳障りとなることがある。この場
合に適応ノイズ低減装置は、音声等を聞きやすくすると
いう当初の目的を達成していないことになる。さらに、
このように特定周波数帯域に偏在するノイズは、音声等
の信号成分に重畳されることによってその周波数分布の
バランスをくずす可能性がある。例えば、多くの音声認
識装置においては、音声の周波数分布の特徴を抽出して
判定の材料に使っていることから、音声の周波数分布が
変化することは誤認識を起こす原因に充分なり得る。

【００１１】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、ノイズ低減出力中に含まれる残留ノイズ
が特定周波数帯域に偏在することによる悪影響を防止で
き、混入するノイズの性質に関係なく、適応ノイズ低減
装置を通った音声を聞きやすく、あるいは了解しやすく
すると共に、音声認識装置に応用された場合にも誤認識
を起こしにくいようなノイズ低減装置の提供を目的とす
る。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明に係るノイズ低減
装置は、信号源からの信号を受信するために設けられた
第１のマイクロホンと、ノイズ源からのノイズを受信す
るために設けられた第２のマイクロホンと、上記第１の
マイクロホンで受信されて得られた第１の入力が供給さ
れる減算手段と、上記第２のマイクロホンで受信されて
得られた第２の入力に基づいてフィルタ処理した出力を
上記減算手段に送ると共に該減算手段からの出力のパワ
ーを最小にするようにフィルタ特性を制御する適応フィ
ルタと、上記減算手段からの出力中の残留ノイズ成分を
マスクするためのランダムノイズを発生するノイズ発生
手段とを有することにより、上述の課題を解決する。

【００１３】ここで、上記ノイズ発生手段からのランダ
ムノイズは、上記減算手段からの出力に重畳することが
考えられ、この重畳位置としては、上記減算手段出力を
上記適応フィルタに送る前の位置と、後の位置とが考え
られる。該ランダムノイズを上記第１のマイクロホンか
ら上記減算手段に送る上記第１の入力に重畳してもよ
い。また、上記適応フィルタから上記減算手段に送られ
るフィルタ処理出力に上記ランダムノイズを重畳しても
よい。上記適応フィルタは、フィルタ部と適応アルゴリ
ズム部とを有しているが、この適応アルゴリズム部に供
給される上記第２のマイクロホンからの第２の入力に上
記ランダムノイズを重畳してもよい。さらに、この適応
フィルタの上記フィルタ部に用いられるフィルタ係数に
上記ランダムノイズを重畳してもよい。

【００１４】

【作用】上記ノイズ発生手段からのランダムノイズによ
り上記減算手段からの残留ノイズ成分がマスクされ、特
定周波数への偏在が防止されて、音声等が聞きやすくな
り、また音声認識装置の誤認識が防止される。

【００１５】

【実施例】先ず図１は、本発明の一実施例となるノイズ
低減装置の概略構成を示すブロック回路図である。この
図１において、信号源１１からの音声等がマイクロホン
１２に、ノイズ源１３からのノイズがマイクロホン１２
及び１４にそれぞれ受信される。マイクロホン１２に
は、信号源１１からの信号成分ｓと、ノイズ源１３から
のノイズ成分ｎ_aとが重畳（加算）された信号ｓ＋ｎ_a
が受信され、これを主要入力という。マイクロホン１４
には、ノイズ源１３からのノイズ成分ｎ_bが得られ、こ
れを参照入力という。信号成分ｓと、ノイズ成分ｎ_a、
ｎ_bとは無相関であるが、ノイズ成分ｎ_aとｎ_bとは相
関がある。

【００１６】マイクロホン１２で受信されて得られた上
記主要入力ｓ＋ｎ_aは、減算手段である加算器１５に送
られている。マイクロホン１４で受信されて得られた上
記参照入力ｎ_bは、入力ｘとして適応フィルタ１６に送
られてフィルタ処理され、出力ｙとなる。このフィルタ
出力ｙは加算器１５に減算信号として送られて上記主要
入力ｓ＋ｎ_aから減算され、その残差ｅは、適応フィル
タ１６に送られると共に出力端子１７より取り出され
る。適応フィルタ１６は、この残差ｅのパワーを最小に
するようにフィルタ特性を適応的に制御する。

【００１７】ここで、減算手段である加算器１５からの
出力（上記残差ｅ）が適応フィルタ１６に送られる点と
出力端子１７との間に、ランダムノイズを重畳するため
の加算器１８が挿入接続されている。ランダムノイズ発
生器１９からは上記各ノイズ成分ｎ_a、ｎ_bとは相関の
ない例えば白色性のランダムノイズが出力されて加算器
１８に送られ、加算器１５から出力された上記残差ｅに
重畳される。このランダムノイズが重畳された残差出力
が、図１に示す適応ノイズ低減装置の出力として出力端
子１７から取り出される。

【００１８】これによって、上記残差出力に含まれる残
留ノイズが上記ランダムノイズによってマスクされ、例
えば音声以外のノイズ成分が白色性のノイズと見なせる
ようになる。一般に白色性のノイズは、特定帯域が強調
されたノイズに比べて聴感上不快感が少ない。また白色
性のノイズは、周波数分布が一様に平均化されているの
で、音声認識装置の音声分析結果に影響を与えにくく、
特定周波数帯域に偏在する残留ノイズによる誤認識等の
悪影響を有効に防止できることになる。

【００１９】ところで、上記適応フィルタ１６は、上記
参照入力ｎ_bに基づいて、学習によって上記ノイズ成分
ｎ_aの疑似出力（疑似ノイズ）ｙを生成するものであ
り、図１に示すように、フィルタ部２１と適応アルゴリ
ズム部２２とを有して成っている。上記参照入力ｎ
_bは、端子１６ａを介して入力ｘとしてフィルタ部２１
及び適応アルゴリズム部２２に供給される。フィルタ部
２１からの出力ｙがこの適応フィルタ１６の出力として
端子１６ｂを介して取り出され、上記減算手段である加
算器１５に送られる。加算器１５からの上記残差ｅは、
端子１６ｃを介して適応アルゴリズム部２２に供給され
る。適応アルゴリズム部２２は、フィルタ部２１のフィ
ルタ係数を変化させてフィルタ特性を変化させることに
より、入力ｘをフィルタ処理して得られる出力ｙを上記
主要入力ｓ＋ｎ_aから減算して得られた残差ｅのパワー
を最小にするような適応制御を行うものである。

【００２０】図２は、上記適応フィルタ１６の内部構成
を示し、上記フィルタ部２１としていわゆるＦＩＲ（有
限インパルス応答）フィルタを用いた具体例を示してい
る。この図２において、入力端子１６ａからの参照入力
ｘは、タップ数に応じた遅延素子２３₁、２３₂、・・
・、２３_Lの直列回路に送られている。入力端子１６ａ
からの入力ｘ₀及び各遅延素子２３₁、２３₂、・・
・、２３_Lからの各出力ｘ₁、ｘ₂、・・・、ｘ_Lは、
それぞれ係数乗算器２４₀、２４₁、２４₂、・・・、
２４_Lに送られ、それぞれフィルタ係数ｗ₀、ｗ₁、ｗ
₂、・・・、ｗ_Lと乗算されて、加算器２５に送られて
いる。各フィルタ係数ｗ₀、ｗ₁、ｗ₂、・・・、ｗ_L
は、適応アルゴリズム部２２からの係数修正信号により
修正され、加算器２５からの出力ｙが出力端子１６ｂか
ら取り出される。

【００２１】適応アルゴリズム部２２で用いられる適応
アルゴリズムとしては、多くの手法のものが提案されて
いるが、その一具体例として、ＬＭＳ（最小平均自乗、
リースト・ミーン・スクウェア）アルゴリズムについて
説明する。

【００２２】入力ｘのデータ系列のｋ回目のサンプル周
期時点（時刻ｋ）における入力データ及び上記各遅延素
子２３₁、２３₂、・・・、２３_Lからの各遅延出力デ
ータを、それぞれｘ_k0、ｘ_k1、ｘ_k2、・・・、ｘ_kLとす
るとき、ＦＩＲフィルタ処理される入力ベクトルＸ
_kを、Ｘ_k＝〔ｘ_k0 ｘ_k1 ｘ_k2 ・・・ｘ_kL〕^T ・・・（１）とおく。この（１）式のＴは転置記号を示す。この入力
ベクトルＸ_kに対して、上記各フィルタ係数（加重係
数）をｗ_k0、ｗ_k1、ｗ_k2、・・・、ｗ_kLとし、ＦＩＲフ
ィルタ出力をｙ_kとすると、入出力の関係は次の（２）
式のようになる。ｙ_k＝ｗ_k0ｘ_k0＋ｗ_k1ｘ_k1＋・・・＋ｗ_kLｘ_kL ・・・（２）さらに、フィルタ係数ベクトル（加重ベクトル）Ｗ
_kを、Ｗ_k＝〔ｗ_k0 ｗ_k1 ｗ_k2 ・・・ｗ_kL〕^T ・・・（３）と定義すれば、入出力関係は、ｙ_k＝Ｘ_k ^TＷ_k ・・・（４）のように記述される。希望の応答をｄ_kとすれば、出力
との誤差ε_kは、 ε_k＝ｄ_k−ｙ_k ＝ｄ_k−Ｘ_k ^TＷ_k ・・・（５）のように表される。これらを用いて、ＬＭＳアルゴリズ
ムは、Ｗ_k+1＝Ｗ_k＋２με_kＸ_k ・・・（６）のように表される。（６）式中のμは、適応の速度と安
定性を決める利得因子である。

【００２３】ＦＩＲフィルタは、上記図１における第２
のマイクロホン１４から第１のマイクロホン１２までの
空間経路の伝達特性を線形特性として近似する。従っ
て、近似の精度が上がれば、適応フィルタ出力ｙは上記
ノイズ成分ｎ_aに近づくことになり、これを上記主要入
力ｓ＋ｎ_aから減算することによってノイズ成分ｎ_aを
相殺することができ、上記残差ｅが上記信号成分ｓに近
づくことになる。

【００２４】しかしながら、ＦＩＲフィルタ（フィルタ
部２１）のタップ数を充分大きく取れないことや、近似
しようとする伝達特性が必ずしも線形ではないこと等の
原因によって、上記近似は不完全にしか行えないことが
多い。このように適応フィルタ１６による伝達特性の近
似が完全に行えないと、上記残差ｅの中に上記ノイズ成
分ｎ_aと相関のある残留ノイズ成分が残ることになる。
この残留ノイズの周波数成分が特定帯域に偏在している
場合に、小さなレベルであっても聴感上耳障りとなった
り、音声認識装置に適用した場合に誤認識を起こす原因
となったりして好ましくないことは前述した通りであ
る。

【００２５】これに対して、本発明実施例のように、減
算手段である加算器１５からの出力（上記残差ｅ）のう
ち出力する分だけにランダムノイズ発生器１９からの白
色性のランダムノイズを重畳して出力端子１７から取り
出すことにより、上記残留ノイズが特定周波数帯域に偏
在することを防止している。ランダムノイズは、上記残
留ノイズをマスクするのに充分な量だけ与え、出力の音
声信号ｓ以外の成分が白色のランダムノイズと見なせる
ようにする。白色性のノイズは、周波数分布が略々一様
であり、特定帯域に偏在しているノイズのような耳障り
の感じがなく、聴感上の不快感が少ないと共に、音声認
識装置への悪影響も少ない。

【００２６】ところで、上記ランダムノイズ発生器１９
からのランダムノイズを加える位置は、上記加算器１８
の挿入位置に限定されず、例えば図３の各点Ｐ₂〜Ｐ₅
のいずれかの位置としてもよい。すなわち、この図３に
おいて、各点Ｐ₂〜Ｐ₅の位置に加算器を挿入接続して
ランダムノイズを加算することにより、本発明の第２〜
第５の実施例をそれぞれ得ることができる。他の構成
は、上記図１に示す本発明の第１の実施例と同様である
ため、対応する部分に同じ指示符号を付して説明を省略
する。

【００２７】先ず、本発明の第２の実施例として、上記
第１のマイクロホン１２と減算手段としての加算器１５
との間の点Ｐ₂に加算器（上記図１の加算器１８）を挿
入接続し、この加算器にノイズ発生器（上記図１のラン
ダムノイズ発生器１９）からのランダムノイズを加える
構成が挙げられる。

【００２８】次に、本発明の第３の実施例として、上記
減算手段としての加算器１５の直後の点Ｐ₃に加算器を
挿入接続し、この加算器にランダムノイズを加える構成
が挙げられる。このとき、適応フィルタ１６の適応アル
ゴリズム部２２には、加算器１５からの上記残差ｅに上
記ランダムノイズが重畳されたものが供給されることに
なる。

【００２９】次に、本発明の第４の実施例として、上記
適応フィルタ１６のフィルタ部２１からの出力に対し
て、点Ｐ₄の位置でランダムノイズを重畳し、これを加
算器１５に減算信号として供給する構成が挙げられる。

【００３０】これらの第２〜第４の実施例の場合には、
上記第１の実施例の場合と異なり、重畳されたランダム
ノイズは適応フィルタ１６のフィルタ係数に影響を与え
ることになる。すなわち、フィルタ部２１のフィルタ係
数（加重係数）は、ランダムノイズが加わった残差をも
とに更新されるため、微小に揺すられる。その結果、適
応フィルタ１６のフィルタ出力の周波数成分は、上記ノ
イズ成分ｎ_aの近似ノイズの主成分の他に、広い帯域に
分散した微小な成分を有するようになる。なお上記各点
Ｐ₂〜Ｐ₄の位置に加えるランダムノイズの量は適宜調
整して、上記主要入力から上記フィルタ出力の減算が行
われた後の残差に含まれる残留ノイズが白色性のランダ
ムノイズと見なせるようにする。これによって、上記第
１の実施例と同様に、ノイズ低減処理後の音声等が聞き
やすくなり、また音声認識装置に適用した場合の誤認識
の防止が図れる。

【００３１】さらに、本発明の第５の実施例として、上
記適応フィルタ１６の適応アルゴリズム部２２の直前の
点Ｐ₅の位置で上記参照入力にランダムノイズを重畳す
る構成が挙げられる。この第５の実施例の場合には、適
応アルゴリズム部２２に供給される参照入力が微小に揺
すられ、上記第１〜第４の実施例と同様な効果を得るこ
とができる。

【００３２】次に、図４は、本発明の第６の実施例に用
いられる適応フィルタの具体的構成を示しており、この
図４の構成の適応フィルタを用いて、上記図１に示すよ
うな適応ノイズ低減装置（ただし加算器１８及びランダ
ムノイズ発生器１９を除く）を構成することができる。
なお、図４中で上記図２と共通する部分には同じ指示符
号を付して説明を省略する。

【００３３】この図４において、適応アルゴリズム２２
からフィルタ部２１の各係数乗算器２４₀、２４₁、２
４₂、・・・、２４_Lへの各フィルタ係数の伝送経路中
に、それぞれ加算器２８₀、２８₁、２８₂、・・・、
２８_Lを挿入接続し、これらの加算器２８₀、２８₁、
２８₂、・・・、２８_Lにランダムノイズ発生器２９か
らのランダムノイズをそれぞれ送って重畳している。こ
れにより、各係数乗算器２４₀、２４₁、２４₂、・・
・、２４_Lには、ランダムノイズが重畳された各フィル
タ係数ｗ₀’、ｗ₁’、ｗ₂’、・・・、ｗ_L’がそれ
ぞれ送られることになる。

【００３４】従って、上述したような適応アルゴリズム
によって修正された後の係数にランダムノイズが重畳さ
れ、そのためにフィルタ部２１のフィルタ特性を決める
各係数が微小に揺すられることになり、フィルタ出力の
残留ノイズの周波数成分は、広い帯域に分散した微小な
成分を有するものとなる。従って、上記第１〜第５の実
施例と同様な効果が得られる。

【００３５】なお、本発明は上記実施例のみに限定され
るものではなく、例えば、フィルタ部２１の具体的構成
や、適応アルゴリズム部２２に用いられるアルゴリズム
等は上記実施例のＦＩＲフィルタやＬＭＳアルゴリズム
に限定されない。また、ノイズ発生器からのノイズはホ
ワイトノイズに限定されない。

【００３６】

【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明に係るノイズ低減装置によれば、信号源からの信号を
受信するためのマイクロホンからの入力を減算手段に送
り、ノイズ源からのノイズを受信するためのマイクロホ
ンからの入力を適応フィルタに送って、この適応フィル
タからの出力を上記減算手段に送り、この減算手段から
の出力のパワーを最小にするように適応フィルタのフィ
ルタ特性を制御すると共に、上記減算手段からの出力中
の残留ノイズ成分をノイズ発生手段からのランダムノイ
ズによりマスクしているため、上記減算手段からの出力
中の残留ノイズ成分がマスクされ、特定周波数への偏在
が防止されて、音声等が聞きやすくなり、また音声認識
装置の誤認識が防止される。

【００３７】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例となる適応ノイズ低減装
置の概略構成を示すブロック回路図である。

【図２】該実施例に用いられる適応フィルタの内部構成
の具体例を示すブロック回路図である。

【図３】本発明の第２〜第５の実施例を説明するための
ブロック回路図である。

【図４】本発明の第６の実施例に用いられる適応フィル
タの内部構成の具体例を示すブロック回路図である。

【図５】適応ノイズ低減装置の概略構成を示すブロック
回路図である。

【符号の説明】

１１・・・・・信号源１２・・・・・（第１の）マイクロホン１３・・・・・ノイズ源１４・・・・・（第２の）マイクロホン１５・・・・・加算器（減算手段）１６・・・・・適応フィルタ１７・・・・・出力端子１８・・・・・加算器１９・・・・・ランダムノイズ発生器２１・・・・・フィルタ部２２・・・・・適応アルゴリズム部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者原毅東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】信号源からの信号を受信するために設け
られた第１のマイクロホンと、ノイズ源からのノイズを受信するために設けられた第２
のマイクロホンと、上記第１のマイクロホンで受信されて得られた第１の入
力が供給される減算手段と、上記第２のマイクロホンで受信されて得られた第２の入
力に基づいてフィルタ処理した出力を上記減算手段に送
ると共に該減算手段からの出力のパワーを最小にするよ
うに上記フィルタ特性を制御する適応フィルタと、上記減算手段からの出力中の残留ノイズ成分をマスクす
るためのランダムノイズを発生するノイズ発生手段とを
有することを特徴とするノイズ低減装置。