JPH06274196A - 雑音除去方法および雑音除去装置 - Google Patents
雑音除去方法および雑音除去装置Info
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- JPH06274196A JPH06274196A JP5064111A JP6411193A JPH06274196A JP H06274196 A JPH06274196 A JP H06274196A JP 5064111 A JP5064111 A JP 5064111A JP 6411193 A JP6411193 A JP 6411193A JP H06274196 A JPH06274196 A JP H06274196A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 音声信号に含まれる雑音を、常に十分に除去
する。 【構成】 ステップＳ２において、音声信号の振幅スペ
クトルが算出され、ステップＳ３に進み、そのうちの無
音声区間に対応する振幅スペクトルから、雑音の振幅ス
ペクトルの推定値が算出されてステップＳ４に進む。ス
テップＳ４において、音声信号の振幅スペクトルから、
ステップＳ３で算出された推定値が減算され、ステップ
Ｓ７において、その減算結果から、再び雑音の振幅スペ
クトルの推定値が算出される。そして、ステップＳ７で
算出された推定値が、所定値以下に収束するまで、ステ
ップＳ４乃至Ｓ７の処理が繰り返される。
する。 【構成】 ステップＳ２において、音声信号の振幅スペ
クトルが算出され、ステップＳ３に進み、そのうちの無
音声区間に対応する振幅スペクトルから、雑音の振幅ス
ペクトルの推定値が算出されてステップＳ４に進む。ス
テップＳ４において、音声信号の振幅スペクトルから、
ステップＳ３で算出された推定値が減算され、ステップ
Ｓ７において、その減算結果から、再び雑音の振幅スペ
クトルの推定値が算出される。そして、ステップＳ７で
算出された推定値が、所定値以下に収束するまで、ステ
ップＳ４乃至Ｓ７の処理が繰り返される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号に含まれる雑
音を除去する場合に用いて好適な雑音除去装置に関す
る。
音を除去する場合に用いて好適な雑音除去装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来の、音声信号に含まれる雑音を除去
する方法としては、例えば"Suppression of Acoustic N
oise in Speech Using Spectral Subtraction", S.F.Bo
ll, IEEE, Transactions on Acoustics, Speech, and S
ignal Processing, ASSP-27, 1979, pp.113-120に記載
されている、いわゆるスペクトルサブトラクションなど
が知られている。
する方法としては、例えば"Suppression of Acoustic N
oise in Speech Using Spectral Subtraction", S.F.Bo
ll, IEEE, Transactions on Acoustics, Speech, and S
ignal Processing, ASSP-27, 1979, pp.113-120に記載
されている、いわゆるスペクトルサブトラクションなど
が知られている。
【０００３】スペクトルサブトラクションにおいては、
音声信号の無音声区間のスペクトルの平均値を、その音
声信号に含まれる雑音の推定値とし、この推定値分の信
号成分を音声信号から取り除くようになされている。
音声信号の無音声区間のスペクトルの平均値を、その音
声信号に含まれる雑音の推定値とし、この推定値分の信
号成分を音声信号から取り除くようになされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法では、音声信号から、雑音の推定値を、一度取り除く
だけなので、音声信号に含まれる雑音を十分除去しきれ
ない課題があった。
法では、音声信号から、雑音の推定値を、一度取り除く
だけなので、音声信号に含まれる雑音を十分除去しきれ
ない課題があった。
【０００５】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、音声信号に含まれる雑音を、常に十分に
除去することができるようにするものである。
たものであり、音声信号に含まれる雑音を、常に十分に
除去することができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の雑音除
去方法は、音声信号から雑音を除去する雑音除去方法に
おいて、音声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペク
トルの推定値を算出し、音声信号の振幅スペクトルか
ら、推定値を減算することを、推定値が所定値以下に収
束するまで繰り返すことを特徴とする。
去方法は、音声信号から雑音を除去する雑音除去方法に
おいて、音声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペク
トルの推定値を算出し、音声信号の振幅スペクトルか
ら、推定値を減算することを、推定値が所定値以下に収
束するまで繰り返すことを特徴とする。
【０００７】請求項２に記載の雑音除去装置は、音声信
号から雑音を除去する雑音除去装置において、音声信号
の振幅スペクトルを算出する算出手段としてのプログラ
ムの処理ステップＳ２と、音声信号の無音声区間に対応
する振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推定
値を算出する推定手段としてのプログラムの処理ステッ
プＳ３またはＳ７と、音声信号の振幅スペクトルから、
推定値を減算する減算手段としてのプログラムの処理ス
テップＳ４と、プログラムの処理ステップＳ７で算出さ
れた推定値が所定値以下に収束しているか否かを判定す
る判定手段としてのプログラムの処理ステップＳ８とを
備えることを特徴とする。
号から雑音を除去する雑音除去装置において、音声信号
の振幅スペクトルを算出する算出手段としてのプログラ
ムの処理ステップＳ２と、音声信号の無音声区間に対応
する振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推定
値を算出する推定手段としてのプログラムの処理ステッ
プＳ３またはＳ７と、音声信号の振幅スペクトルから、
推定値を減算する減算手段としてのプログラムの処理ス
テップＳ４と、プログラムの処理ステップＳ７で算出さ
れた推定値が所定値以下に収束しているか否かを判定す
る判定手段としてのプログラムの処理ステップＳ８とを
備えることを特徴とする。
【０００８】
【作用】請求項１に記載の雑音除去方法においては、音
声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペクトルの推定
値を算出し、音声信号の振幅スペクトルから、推定値を
減算することを、推定値が所定値以下に収束するまで繰
り返す。従って、音声信号に含まれる雑音を、常に十分
に除去することができる。
声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペクトルの推定
値を算出し、音声信号の振幅スペクトルから、推定値を
減算することを、推定値が所定値以下に収束するまで繰
り返す。従って、音声信号に含まれる雑音を、常に十分
に除去することができる。
【０００９】請求項２に記載の雑音除去装置において
は、プログラムの処理ステップＳ２において、音声信号
の振幅スペクトルが算出され、プログラムの処理ステッ
プＳ３またはＳ７において、そのうちの無音声区間に対
応する振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推
定値が算出される。そして、プログラムの処理ステップ
Ｓ４において、音声信号の振幅スペクトルから、推定値
が減算され、プログラムの処理ステップＳ８において、
ステップＳ７で算出された雑音の振幅スペクトルの推定
値が所定値以下に収束しているか否かが判定される。従
って、プログラムの処理ステップＳ８の判定結果によ
り、プログラムの処理ステップＳ７で算出される雑音の
振幅スペクトルの推定値が、所定値以下に収束するま
で、プログラムの処理ステップＳ４およびＳ７における
処理動作を繰り返すようにすることができるので、音声
信号に含まれる雑音を、常に十分に除去することができ
る。
は、プログラムの処理ステップＳ２において、音声信号
の振幅スペクトルが算出され、プログラムの処理ステッ
プＳ３またはＳ７において、そのうちの無音声区間に対
応する振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推
定値が算出される。そして、プログラムの処理ステップ
Ｓ４において、音声信号の振幅スペクトルから、推定値
が減算され、プログラムの処理ステップＳ８において、
ステップＳ７で算出された雑音の振幅スペクトルの推定
値が所定値以下に収束しているか否かが判定される。従
って、プログラムの処理ステップＳ８の判定結果によ
り、プログラムの処理ステップＳ７で算出される雑音の
振幅スペクトルの推定値が、所定値以下に収束するま
で、プログラムの処理ステップＳ４およびＳ７における
処理動作を繰り返すようにすることができるので、音声
信号に含まれる雑音を、常に十分に除去することができ
る。
【００１０】
【実施例】図１は、本発明を適用した音声通信装置の一
実施例の構成を示すブロック図である。Ａ／Ｄ変換部１
は、入力された音声信号を、所定のサンプリング周波数
ｆs（例えば、ｆs＝１２ｋＨｚ）でサンプリングし、デ
ィジタル信号としての音声信号に変換する。雑音除去部
２は、後述するようにしてＡ／Ｄ変換部１からの音声信
号に含まれる雑音を除去する。符号化部３は、雑音除去
部２からの音声信号を符号化する。伝送部４は、符号化
部３で符号化された音声信号を変調し、電波として放
射、あるいは伝送信号として伝送路に出力する。
実施例の構成を示すブロック図である。Ａ／Ｄ変換部１
は、入力された音声信号を、所定のサンプリング周波数
ｆs（例えば、ｆs＝１２ｋＨｚ）でサンプリングし、デ
ィジタル信号としての音声信号に変換する。雑音除去部
２は、後述するようにしてＡ／Ｄ変換部１からの音声信
号に含まれる雑音を除去する。符号化部３は、雑音除去
部２からの音声信号を符号化する。伝送部４は、符号化
部３で符号化された音声信号を変調し、電波として放
射、あるいは伝送信号として伝送路に出力する。
【００１１】以上のように構成される音声通信装置で
は、まず最初に、Ａ／Ｄ変換部１において、入力された
音声信号が、所定のサンプリング周波数ｆsでサンプリ
ングされ、雑音除去部２に出力される。雑音除去部２で
は、Ａ／Ｄ変換部１からの音声信号に含まれる雑音が、
図２に示すフローチャートにしたがって除去される。
は、まず最初に、Ａ／Ｄ変換部１において、入力された
音声信号が、所定のサンプリング周波数ｆsでサンプリ
ングされ、雑音除去部２に出力される。雑音除去部２で
は、Ａ／Ｄ変換部１からの音声信号に含まれる雑音が、
図２に示すフローチャートにしたがって除去される。
【００１２】即ち、まず、ステップＳ１において、図３
に示すように、Ａ／Ｄ変換部１より出力された音声信号
から、ｐサンプル（例えば、ｐ＝１２８）ずつずらしな
がら、Ｎサンプル（例えば、Ｎ＝２５６）分の音声信号
が順次取り出され、これが１フレームとされる。ここ
で、以下、第ｉフレームのＮサンプル分の音声信号を、
ｘi（ｎ）（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ−１）と表す。
に示すように、Ａ／Ｄ変換部１より出力された音声信号
から、ｐサンプル（例えば、ｐ＝１２８）ずつずらしな
がら、Ｎサンプル（例えば、Ｎ＝２５６）分の音声信号
が順次取り出され、これが１フレームとされる。ここ
で、以下、第ｉフレームのＮサンプル分の音声信号を、
ｘi（ｎ）（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ−１）と表す。
【００１３】さらに、ステップＳ１において、各フレー
ムごとの音声信号ｘi（ｎ）に、例えば次式で示される
ハミングウインドウｗH（ｎ）あるいはハニングウイン
ドウｗN（ｎ）（ｎは時間）がかけられる。 ｗH（ｎ）＝０．５４−０．４６ｃｏｓ（２πｎ／（Ｎ
−１）） ｗN（ｎ）＝０．５−ｃｏｓ（２πｎ／（Ｎ−１））
ムごとの音声信号ｘi（ｎ）に、例えば次式で示される
ハミングウインドウｗH（ｎ）あるいはハニングウイン
ドウｗN（ｎ）（ｎは時間）がかけられる。 ｗH（ｎ）＝０．５４−０．４６ｃｏｓ（２πｎ／（Ｎ
−１）） ｗN（ｎ）＝０．５−ｃｏｓ（２πｎ／（Ｎ−１））
【００１４】即ち、ウインドウがかけられた音声信号ｘ
i（ｎ）をｙi（ｎ）と表すとすると、式 ｙi（ｎ）＝ｗH（ｎ）×ｘi（ｎ） あるいは ｙi（ｎ）＝ｗN（ｎ）×ｘi（ｎ） なる演算が行われる。
i（ｎ）をｙi（ｎ）と表すとすると、式 ｙi（ｎ）＝ｗH（ｎ）×ｘi（ｎ） あるいは ｙi（ｎ）＝ｗN（ｎ）×ｘi（ｎ） なる演算が行われる。
【００１５】ウインドウがけされたフレームごとの音声
信号ｙi（ｎ）は、ステップＳ２において、次式にした
がってフーリエ変換され、振幅スペクトルＹi（ｅjw）
が算出されてステップＳ３に進む。
信号ｙi（ｎ）は、ステップＳ２において、次式にした
がってフーリエ変換され、振幅スペクトルＹi（ｅjw）
が算出されてステップＳ３に進む。
【００１６】
【数１】
【００１７】ステップＳ３において、図４に示すよう
に、ステップＳ２で算出された振幅スペクトルＹi（ｅj
w）のうち、入力された音声信号の音声区間（実際に、
発話された区間）が始まる直前の無音声区間Ｍ（例え
ば、Ｍ＝１０）フレーム分の振幅スペクトルＹm（ｅj
w）（ｍ＝０，１，・・・，Ｍ−１）が取り出される。
そして、その平均値が、次式にしたがって算出され、こ
の平均値が、音声信号に含まれる雑音の振幅スペクトル
の推定値μ0（ｅjw）とされる。
に、ステップＳ２で算出された振幅スペクトルＹi（ｅj
w）のうち、入力された音声信号の音声区間（実際に、
発話された区間）が始まる直前の無音声区間Ｍ（例え
ば、Ｍ＝１０）フレーム分の振幅スペクトルＹm（ｅj
w）（ｍ＝０，１，・・・，Ｍ−１）が取り出される。
そして、その平均値が、次式にしたがって算出され、こ
の平均値が、音声信号に含まれる雑音の振幅スペクトル
の推定値μ0（ｅjw）とされる。
【００１８】
【数２】
【００１９】なお、本実施例においては、説明を簡単に
するために、入力された音声信号の第０フレームから第
Ｍ−１フレームまでを無音声区間としている。
するために、入力された音声信号の第０フレームから第
Ｍ−１フレームまでを無音声区間としている。
【００２０】音声信号に含まれる雑音の振幅スペクトル
の推定値μ0（ｅjw）の算出後、ステップＳ４におい
て、各フレームの振幅スペクトルＹi（ｅjw）から、雑
音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅjw）が減算され、
ステップＳ５に進み、その減算結果としての新たな音声
信号の振幅スペクトルの周波数成分の中で負になる成分
があるか否かが判定される。
の推定値μ0（ｅjw）の算出後、ステップＳ４におい
て、各フレームの振幅スペクトルＹi（ｅjw）から、雑
音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅjw）が減算され、
ステップＳ５に進み、その減算結果としての新たな音声
信号の振幅スペクトルの周波数成分の中で負になる成分
があるか否かが判定される。
【００２１】ステップＳ５において、各フレームの振幅
スペクトルＹi（ｅjw）から、雑音の振幅スペクトルの
推定値μ0（ｅjw）を減算した減算結果としての新たな
音声信号の振幅スペクトルの周波数成分の中で負になる
成分があると判定された場合、ステップＳ６に進み、負
になる周波数成分が０に置き換えられ、ステップＳ７に
進む。また、ステップＳ５において、ステップＳ４で算
出された新たな音声信号の振幅スペクトルの周波数成分
の中で負になる成分がないと判定された場合、ステップ
Ｓ６をスキップしてステップＳ７に進む。
スペクトルＹi（ｅjw）から、雑音の振幅スペクトルの
推定値μ0（ｅjw）を減算した減算結果としての新たな
音声信号の振幅スペクトルの周波数成分の中で負になる
成分があると判定された場合、ステップＳ６に進み、負
になる周波数成分が０に置き換えられ、ステップＳ７に
進む。また、ステップＳ５において、ステップＳ４で算
出された新たな音声信号の振幅スペクトルの周波数成分
の中で負になる成分がないと判定された場合、ステップ
Ｓ６をスキップしてステップＳ７に進む。
【００２２】即ち、各フレームの振幅スペクトルＹi
（ｅjw）から、雑音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅj
w）を減算した減算値としての新たな各フレームの振幅
スペクトルをＹi(0)（ｅjw）と表すと、ステップＳ４乃
至Ｓ６では、式 Ｙi(0)（ｅjw）＝Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） 但し、μ0（ｅjw）≦｜Ｙi（ｅjw）｜のとき、 Ｈ0（ω）＝１−μ0（ｅjw）／｜Ｙi（ｅjw）｜ で、μ0（ｅjw）＞｜Ｙi（ｅjw）｜のとき、 Ｈ0（ω）＝０ にしたがって、新たな音声信号の振幅スペクトルＹi(0)
（ｅjw）が算出される。
（ｅjw）から、雑音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅj
w）を減算した減算値としての新たな各フレームの振幅
スペクトルをＹi(0)（ｅjw）と表すと、ステップＳ４乃
至Ｓ６では、式 Ｙi(0)（ｅjw）＝Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） 但し、μ0（ｅjw）≦｜Ｙi（ｅjw）｜のとき、 Ｈ0（ω）＝１−μ0（ｅjw）／｜Ｙi（ｅjw）｜ で、μ0（ｅjw）＞｜Ｙi（ｅjw）｜のとき、 Ｈ0（ω）＝０ にしたがって、新たな音声信号の振幅スペクトルＹi(0)
（ｅjw）が算出される。
【００２３】その後、ステップＳ７において、ステップ
Ｓ３における場合と同様にして、新たな音声信号の振幅
スペクトルＹi(0)（ｅjw）のうち、入力された音声信号
の音声区間（実際に、発話された区間）が始まる直前の
無音声区間Ｍフレーム分に対応する振幅スペクトルＹm
(0)（ｅjw）が取り出され、その平均値が、次式にした
がって算出される。そして、この平均値が、新たな音声
信号に含まれる雑音の振幅スペクトル、即ち入力された
音声信号に含まれる雑音の残差の振幅スペクトルの推定
値μ1（ｅjw）とされる。
Ｓ３における場合と同様にして、新たな音声信号の振幅
スペクトルＹi(0)（ｅjw）のうち、入力された音声信号
の音声区間（実際に、発話された区間）が始まる直前の
無音声区間Ｍフレーム分に対応する振幅スペクトルＹm
(0)（ｅjw）が取り出され、その平均値が、次式にした
がって算出される。そして、この平均値が、新たな音声
信号に含まれる雑音の振幅スペクトル、即ち入力された
音声信号に含まれる雑音の残差の振幅スペクトルの推定
値μ1（ｅjw）とされる。
【００２４】
【数３】
【００２５】雑音の残差の振幅スペクトルの推定値μ0
（ｅjw）の算出後、ステップＳ８に進み、この推定値μ
0（ｅjw）の各周波数成分すべてが所定値ｒ以下である
か否かが判定される。ステップＳ８において、雑音の残
差の雑音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅjw）の各周
波数成分すべてが所定値ｒ以下でないと判定された場
合、ステップＳ４に戻り、上述した場合と同様にして、
新たな音声信号の各フレームの振幅スペクトルＹi(0)
（ｅjw）から、雑音の残差の振幅スペクトルの推定値μ
1（ｅjw）が減算され、さらに新たな音声信号の振幅ス
ペクトルＹi(1)（ｅjw）が算出される。そして、ステッ
プＳ５，Ｓ６において、この振幅スペクトルＹi(1)（ｅ
jw）の周波数成分の中で負になる成分がある場合には、
その負になる周波数成分が０に置き換えられる。
（ｅjw）の算出後、ステップＳ８に進み、この推定値μ
0（ｅjw）の各周波数成分すべてが所定値ｒ以下である
か否かが判定される。ステップＳ８において、雑音の残
差の雑音の振幅スペクトルの推定値μ0（ｅjw）の各周
波数成分すべてが所定値ｒ以下でないと判定された場
合、ステップＳ４に戻り、上述した場合と同様にして、
新たな音声信号の各フレームの振幅スペクトルＹi(0)
（ｅjw）から、雑音の残差の振幅スペクトルの推定値μ
1（ｅjw）が減算され、さらに新たな音声信号の振幅ス
ペクトルＹi(1)（ｅjw）が算出される。そして、ステッ
プＳ５，Ｓ６において、この振幅スペクトルＹi(1)（ｅ
jw）の周波数成分の中で負になる成分がある場合には、
その負になる周波数成分が０に置き換えられる。
【００２６】即ち、雑音の残差の振幅スペクトルの推定
値μ0（ｅjw）の各周波数成分すべてが所定値ｒ以下で
ない場合には、式 Ｙi(1)（ｅjw）＝Ｈ1（ω）Ｙi(0)（ｅjw） ＝Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） 但し、μ1（ｅjw）≦｜Ｙi(0)（ｅjw）｜のとき、 Ｈ1（ω）＝１−μ1（ｅjw）／｜Ｙi（ｅjw）｜ で、μ1（ｅjw）＞｜Ｙi(0)（ｅjw）｜のとき、 Ｈ1（ω）＝０ にしたがって、さらに新たな音声信号の振幅スペクトル
Ｙi(1)（ｅjw）が算出されることになる。
値μ0（ｅjw）の各周波数成分すべてが所定値ｒ以下で
ない場合には、式 Ｙi(1)（ｅjw）＝Ｈ1（ω）Ｙi(0)（ｅjw） ＝Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） 但し、μ1（ｅjw）≦｜Ｙi(0)（ｅjw）｜のとき、 Ｈ1（ω）＝１−μ1（ｅjw）／｜Ｙi（ｅjw）｜ で、μ1（ｅjw）＞｜Ｙi(0)（ｅjw）｜のとき、 Ｈ1（ω）＝０ にしたがって、さらに新たな音声信号の振幅スペクトル
Ｙi(1)（ｅjw）が算出されることになる。
【００２７】以上から、ステップＳ４乃至Ｓ８では、式
【数４】 で示される雑音の残差の振幅スペクトルの推定値μk
（ｅjw）（ｋ＝０，１，・・・）が、式 μk（ｅjw）≦ｒ， ∀ω （１） で示される条件を満たすまで、繰り返し算出されるとと
もに、式 Ｙi(k)（ｅjw）＝Ｈk（ω）Ｈk-1（ω）・・・Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） （２） 但し、μk（ｅjw）≦｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜のとき、 Ｈk(k)（ω）＝１−μk（ｅjw）／｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜ （３ａ） で、μk（ｅjw）＞｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜のとき、 Ｈk(k)（ω）＝０ （３ｂ） にしたがって、雑音が除去された音声信号の振幅スペク
トルＹi(k)（ｅjw）が算出されることになる。
（ｅjw）（ｋ＝０，１，・・・）が、式 μk（ｅjw）≦ｒ， ∀ω （１） で示される条件を満たすまで、繰り返し算出されるとと
もに、式 Ｙi(k)（ｅjw）＝Ｈk（ω）Ｈk-1（ω）・・・Ｈ0（ω）Ｙi（ｅjw） （２） 但し、μk（ｅjw）≦｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜のとき、 Ｈk(k)（ω）＝１−μk（ｅjw）／｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜ （３ａ） で、μk（ｅjw）＞｜Ｙi(k-1)（ｅjw）｜のとき、 Ｈk(k)（ω）＝０ （３ｂ） にしたがって、雑音が除去された音声信号の振幅スペク
トルＹi(k)（ｅjw）が算出されることになる。
【００２８】なお、式（１）に示す条件を満足する雑音
の残差の振幅スペクトルの推定値μk（ｅjw）は、あら
かじめ計算しておくことができ、さらに式（３ａ）また
は（３ｂ）から、式（２）における右辺のＨk（ω）Ｈk
-1（ω）・・・Ｈ0（ω）は、フレームごとに計算する
ことができるになる。
の残差の振幅スペクトルの推定値μk（ｅjw）は、あら
かじめ計算しておくことができ、さらに式（３ａ）また
は（３ｂ）から、式（２）における右辺のＨk（ω）Ｈk
-1（ω）・・・Ｈ0（ω）は、フレームごとに計算する
ことができるになる。
【００２９】従って、式（２）に示される雑音が除去さ
れた音声信号の振幅スペクトルＹi(k)（ｅjw）は、フレ
ーム順に算出するようにすることができ、この場合、音
声からの雑音除去による処理時間の遅れを低減すること
ができる。
れた音声信号の振幅スペクトルＹi(k)（ｅjw）は、フレ
ーム順に算出するようにすることができ、この場合、音
声からの雑音除去による処理時間の遅れを低減すること
ができる。
【００３０】ステップＳ８において、雑音の残差の振幅
スペクトルの推定値μk（ｅjw）の各周波数成分すべて
が所定値ｒ以下であると判定された場合、即ち入力され
た音声信号に含まれる雑音が十分除去されたと考えられ
る場合、ステップＳ９に進み、雑音が除去された音声信
号の振幅スペクトルＹi(k)（ｅjw）が、次式にしたがっ
て逆フーリエ変換されることにより、時領域の音声信号
ｙi(k)（ｎ）に変換され、ステップＳ１０に進む。
スペクトルの推定値μk（ｅjw）の各周波数成分すべて
が所定値ｒ以下であると判定された場合、即ち入力され
た音声信号に含まれる雑音が十分除去されたと考えられ
る場合、ステップＳ９に進み、雑音が除去された音声信
号の振幅スペクトルＹi(k)（ｅjw）が、次式にしたがっ
て逆フーリエ変換されることにより、時領域の音声信号
ｙi(k)（ｎ）に変換され、ステップＳ１０に進む。
【００３１】
【数５】
【００３２】ステップＳ１０において、フレームごとの
音声信号ｙi(k)（ｎ）が、ｐサンプルずつずらしながら
重ね合わされ、雑音が十分除去された音声信号として復
元されて、処理を終了する。
音声信号ｙi(k)（ｎ）が、ｐサンプルずつずらしながら
重ね合わされ、雑音が十分除去された音声信号として復
元されて、処理を終了する。
【００３３】以上のようにして、雑音除去部２（図１）
で雑音が十分除去された音声信号は、符号化部３に入力
され、そこで符号化される。そして、伝送部４におい
て、符号化部３で符号化された音声信号が変調され、電
波として放射、あるいは伝送信号として伝送路に出力さ
れる。
で雑音が十分除去された音声信号は、符号化部３に入力
され、そこで符号化される。そして、伝送部４におい
て、符号化部３で符号化された音声信号が変調され、電
波として放射、あるいは伝送信号として伝送路に出力さ
れる。
【００３４】次に、図５は、本発明を適用した音声認識
装置の一実施例の構成を示すブロック図である。図中、
図１の音声通信装置における場合と対応する部分につい
ては同一の符号を付してある。音響分析部１１は、入力
された音声を音響分析し、例えば線形予測係数やケプス
トラム係数、所定の周波数帯域ごとのパワー、フォルマ
ント、またはゼロクロス数などの音声の特徴パラメータ
を抽出する。認識部１２は、ＤＰマッチング法やＨＭＭ
法、特開昭６０−２４９１９８、特開昭６０−２４９１
９９、または特開昭６０−２５２３９６などに開示され
ている音声認識装置の音声認識アルゴリズムなどに基づ
いて、入力された音声の特徴パラメータから音声認識処
理を行う。
装置の一実施例の構成を示すブロック図である。図中、
図１の音声通信装置における場合と対応する部分につい
ては同一の符号を付してある。音響分析部１１は、入力
された音声を音響分析し、例えば線形予測係数やケプス
トラム係数、所定の周波数帯域ごとのパワー、フォルマ
ント、またはゼロクロス数などの音声の特徴パラメータ
を抽出する。認識部１２は、ＤＰマッチング法やＨＭＭ
法、特開昭６０−２４９１９８、特開昭６０−２４９１
９９、または特開昭６０−２５２３９６などに開示され
ている音声認識装置の音声認識アルゴリズムなどに基づ
いて、入力された音声の特徴パラメータから音声認識処
理を行う。
【００３５】以上のように構成される音声認識装置にお
いては、Ａ／Ｄ変換部１において、入力された音声信号
が、所定のサンプリング周波数ｆsでサンプリングさ
れ、雑音除去部２に出力される。雑音除去部２では、Ａ
／Ｄ変換部１からの音声信号に含まれる雑音が、上述し
たように図２に示すフローチャートにしたがって、十分
除去される。
いては、Ａ／Ｄ変換部１において、入力された音声信号
が、所定のサンプリング周波数ｆsでサンプリングさ
れ、雑音除去部２に出力される。雑音除去部２では、Ａ
／Ｄ変換部１からの音声信号に含まれる雑音が、上述し
たように図２に示すフローチャートにしたがって、十分
除去される。
【００３６】雑音の十分除去された音声信号は、音響分
析部１１に入力され、そこで音声の特徴パラメータが抽
出されて、認識部１２に出力される。認識部１２におい
て、音響分析部１１からの音声の特徴パラメータから、
所定の音声認識アルゴリズムに基づいて、入力された音
声が認識される。そして、この認識結果は、例えば図示
せぬ装置を音声により操作するため（音声により所定の
タスクを実行させるため）に用いられる。
析部１１に入力され、そこで音声の特徴パラメータが抽
出されて、認識部１２に出力される。認識部１２におい
て、音響分析部１１からの音声の特徴パラメータから、
所定の音声認識アルゴリズムに基づいて、入力された音
声が認識される。そして、この認識結果は、例えば図示
せぬ装置を音声により操作するため（音声により所定の
タスクを実行させるため）に用いられる。
【００３７】以上のように、雑音が十分除去された音声
に対して認識処理が行われるので、音声の認識率を向上
させることができる。
に対して認識処理が行われるので、音声の認識率を向上
させることができる。
【００３８】以上、本発明を音声通信装置と音声認識装
置に適用した場合について説明したが、本発明は、他の
音声を処理するあらゆる装置に適用することができる。
置に適用した場合について説明したが、本発明は、他の
音声を処理するあらゆる装置に適用することができる。
【００３９】
【発明の効果】請求項１に記載の雑音除去方法によれ
ば、音声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペクトル
の推定値を算出し、音声信号の振幅スペクトルから、推
定値を減算することを、推定値が所定値以下に収束する
まで繰り返す。従って、音声信号に含まれる雑音を、常
に十分に除去することができる。
ば、音声信号の無音声区間から、雑音の振幅スペクトル
の推定値を算出し、音声信号の振幅スペクトルから、推
定値を減算することを、推定値が所定値以下に収束する
まで繰り返す。従って、音声信号に含まれる雑音を、常
に十分に除去することができる。
【００４０】請求項２に記載の雑音除去装置によれば、
算出手段において、音声信号の振幅スペクトルが算出さ
れ、推定手段において、そのうちの無音声区間に対応す
る振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推定値
が算出される。そして、減算手段において、音声信号の
振幅スペクトルから、推定値が減算され、判定手段にお
いて、推定値が、所定値以下に収束しているか否かが判
定される。従って、判定手段の判定結果により、推定手
段で算出された推定値が、所定値以下に収束するまで、
減算手段および推定手段における処理動作を繰り返すよ
うにすることができるので、音声信号に含まれる雑音
を、常に十分に除去することができる。
算出手段において、音声信号の振幅スペクトルが算出さ
れ、推定手段において、そのうちの無音声区間に対応す
る振幅スペクトルから、雑音の振幅スペクトルの推定値
が算出される。そして、減算手段において、音声信号の
振幅スペクトルから、推定値が減算され、判定手段にお
いて、推定値が、所定値以下に収束しているか否かが判
定される。従って、判定手段の判定結果により、推定手
段で算出された推定値が、所定値以下に収束するまで、
減算手段および推定手段における処理動作を繰り返すよ
うにすることができるので、音声信号に含まれる雑音
を、常に十分に除去することができる。
【図１】本発明を適用した音声通信装置の一実施例の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】図１の実施例の雑音除去部２の動作を説明する
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３】図２のフローチャートのステップＳ１のウイン
ドウがけの処理を説明する図である。
ドウがけの処理を説明する図である。
【図４】音声信号に含まれる雑音の振幅スペクトルの推
定値を算出するのに用いる無音声区間を示す図である。
定値を算出するのに用いる無音声区間を示す図である。
【図５】本発明を適用した音声認識装置の一実施例の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
１ Ａ／Ｄ変換部 ２ 雑音除去部 ３ 符号化部 ４ 伝送部 １１ 音響分析部 １２ 認識部
Claims (2)
- 【請求項１】 音声信号から雑音を除去する雑音除去方
法において、 前記音声信号の無音声区間から、前記雑音の振幅スペク
トルの推定値を算出し、前記音声信号の振幅スペクトル
から、前記推定値を減算することを、前記推定値が所定
値以下に収束するまで繰り返すことを特徴とする雑音除
去方法。 - 【請求項２】 音声信号から雑音を除去する雑音除去装
置において、 前記音声信号の振幅スペクトルを算出する算出手段と、 前記音声信号の無音声区間に対応する前記振幅スペクト
ルから、前記雑音の振幅スペクトルを推定値を算出する
推定手段と、 前記音声信号の振幅スペクトルから、前記推定値を減算
する減算手段と、 前記推定値が所定値以下に収束しているか否かを判定す
る判定手段とを備えることを特徴とする雑音除去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06411193A JP3270866B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 雑音除去方法および雑音除去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06411193A JP3270866B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 雑音除去方法および雑音除去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06274196A true JPH06274196A (ja) | 1994-09-30 |
| JP3270866B2 JP3270866B2 (ja) | 2002-04-02 |
Family
ID=13248640
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06411193A Expired - Fee Related JP3270866B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 雑音除去方法および雑音除去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3270866B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5943429A (en) * | 1995-01-30 | 1999-08-24 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Spectral subtraction noise suppression method |
| WO2002019318A1 (fr) * | 2000-08-31 | 2002-03-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Unite et procede de suppression du bruit |
| JP2003065836A (ja) * | 2001-08-28 | 2003-03-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 雑音源判別装置及び方法 |
| KR100423029B1 (ko) * | 1995-09-14 | 2004-07-01 | 에릭슨 인크. | 잡음이있는환경상태에서음성명료도를증대하기위해오디오신호를적응형으로필터링하는시스템 |
| JP2008209445A (ja) * | 2007-02-23 | 2008-09-11 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 残響除去装置、残響除去方法、残響除去プログラム、記録媒体 |
| JP2011248290A (ja) * | 2010-05-31 | 2011-12-08 | Nara Institute Of Schience And Technology | 雑音抑圧装置 |
| WO2014132500A1 (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-04 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置および方法 |
| WO2014132499A1 (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-04 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置および方法 |
-
1993
- 1993-03-23 JP JP06411193A patent/JP3270866B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5943429A (en) * | 1995-01-30 | 1999-08-24 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson | Spectral subtraction noise suppression method |
| KR100423029B1 (ko) * | 1995-09-14 | 2004-07-01 | 에릭슨 인크. | 잡음이있는환경상태에서음성명료도를증대하기위해오디오신호를적응형으로필터링하는시스템 |
| US7054808B2 (en) | 2000-08-31 | 2006-05-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Noise suppressing apparatus and noise suppressing method |
| WO2002019318A1 (fr) * | 2000-08-31 | 2002-03-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Unite et procede de suppression du bruit |
| GB2371193A (en) * | 2000-08-31 | 2002-07-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Noise suppressor and noise suppressing method |
| GB2371193B (en) * | 2000-08-31 | 2005-01-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Noise suppressor and noise suppressing method |
| JP2003065836A (ja) * | 2001-08-28 | 2003-03-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 雑音源判別装置及び方法 |
| JP2008209445A (ja) * | 2007-02-23 | 2008-09-11 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 残響除去装置、残響除去方法、残響除去プログラム、記録媒体 |
| JP2011248290A (ja) * | 2010-05-31 | 2011-12-08 | Nara Institute Of Schience And Technology | 雑音抑圧装置 |
| WO2014132500A1 (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-04 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置および方法 |
| WO2014132499A1 (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-04 | 沖電気工業株式会社 | 信号処理装置および方法 |
| JP2014164190A (ja) * | 2013-02-26 | 2014-09-08 | Oki Electric Ind Co Ltd | 信号処理装置、方法及びプログラム |
| US9570088B2 (en) | 2013-02-26 | 2017-02-14 | Oki Electric Industry Co., Ltd. | Signal processor and method therefor |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3270866B2 (ja) | 2002-04-02 |
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