JPS61286900A - 信号処理装置 - Google Patents
信号処理装置Info
- Publication number
- JPS61286900A JPS61286900A JP60129696A JP12969685A JPS61286900A JP S61286900 A JPS61286900 A JP S61286900A JP 60129696 A JP60129696 A JP 60129696A JP 12969685 A JP12969685 A JP 12969685A JP S61286900 A JPS61286900 A JP S61286900A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spectrum
- signal
- data
- time
- noise
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Noise Elimination (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
以下の順序でこの発明を説明する。
Ａ 産業上の利用分野
Ｂ 発明の概要
Ｃ従来の技術
Ｄ 発明が解決しようとする問題点
Ｅ 問題点を解決するための手段（第１図）Ｆ 作用
Ｇ 実施例（第２図）
Ｇ１短時間フーリエ解析の説明
（第３図、第５図、第６図）
Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明（第７図）Ｇ３短
時間フーリエ解析の逆演算の説明（第４図） Ｈ発明の効果 Ａ 産業上の利用分野 この発明はノイズ成分を含む音声信号や映像信号の信号
強調及びノイズリダクションを行なう信号処理装置に関
する。
時間フーリエ解析の逆演算の説明（第４図） Ｈ発明の効果 Ａ 産業上の利用分野 この発明はノイズ成分を含む音声信号や映像信号の信号
強調及びノイズリダクションを行なう信号処理装置に関
する。
Ｂ 発明の概要
この発明はノイズ成分を有する音声信号や映像信号に直
交変換を施こし、得られた成分のダイナミックレンジを
拡大する非線形処理を行ない、これを逆直交変換によっ
て元の時間軸上に戻すようにしたもので、これにより信
号成分の強調及びノイズの低減を図ったものである。
交変換を施こし、得られた成分のダイナミックレンジを
拡大する非線形処理を行ない、これを逆直交変換によっ
て元の時間軸上に戻すようにしたもので、これにより信
号成分の強調及びノイズの低減を図ったものである。
Ｃ従来の技術
ノイズ成分を有する音声信号や映像信号の明瞭度の向上
、ノイズの低減を図る場合、従来量も良く使用されるの
は周波数軸上のフィルタリング処理によって、信号成分
がノイズ成分に比して多い周波数画成では利得を増加さ
せ、ノイズ成分が主となっている周波数帯域では利得を
低減させる方法である。
、ノイズの低減を図る場合、従来量も良く使用されるの
は周波数軸上のフィルタリング処理によって、信号成分
がノイズ成分に比して多い周波数画成では利得を増加さ
せ、ノイズ成分が主となっている周波数帯域では利得を
低減させる方法である。
この方法を実施するには、従来、信号の全周波数帯域を
対数軸上で１０〜２０等分した例えばバンドパスフィル
タバンクを使用することが主であった。
対数軸上で１０〜２０等分した例えばバンドパスフィル
タバンクを使用することが主であった。
Ｄ 発明が解決しようとする問題点
とこ・ろが、上述のような方法を用いた場合には、時間
的に変化している信号スペクトルに対し、固定した通過
周波数のフィルタを用いることになり、大まかな調整し
かできないことと相俟って信号そのものを低下させてし
まうことも多く、明瞭度。
的に変化している信号スペクトルに対し、固定した通過
周波数のフィルタを用いることになり、大まかな調整し
かできないことと相俟って信号そのものを低下させてし
まうことも多く、明瞭度。
ノイズ低減の向上はあまり望むことができなかった。
Ｅ 問題点を解決するための手段
この発明は上記の欠点を改善するため、以下のように構
成する。
成する。
すなわち、第１図はこの発明装置の一例で、（１）は音
声信号又はビデオ信号の入力端子、（２）はＡ／Ｄコン
バータ、（３）はフーリエ変換等の直交変換回路、（４
）はパワースペクトラム算出回路（４１）及びパワース
ペクトラム強調回路（４２）からなるスペクトル処理部
、（５）は逆フーリエ変換等の逆直交変換回路、（６）
はこの逆直交変換回路（５）よりのデジタル出力をアナ
ログ信号に戻すＤ／Ａコンバータ、（７）は出力端子で
ある。
声信号又はビデオ信号の入力端子、（２）はＡ／Ｄコン
バータ、（３）はフーリエ変換等の直交変換回路、（４
）はパワースペクトラム算出回路（４１）及びパワース
ペクトラム強調回路（４２）からなるスペクトル処理部
、（５）は逆フーリエ変換等の逆直交変換回路、（６）
はこの逆直交変換回路（５）よりのデジタル出力をアナ
ログ信号に戻すＤ／Ａコンバータ、（７）は出力端子で
ある。
Ｆ 作用
入力端子（１）を通じた音声信号又は映像信号はＡ／Ｄ
コンバータ（２）にてデジタル信号に変換された後、直
交変換回路（３）に供給される。
コンバータ（２）にてデジタル信号に変換された後、直
交変換回路（３）に供給される。
この直交変換回路（３）においては例えばフーリエ変換
されて時間軸が周波数軸に変換されたスペク
１トルが形成される。
されて時間軸が周波数軸に変換されたスペク
１トルが形成される。
この直交変換回路（３）の出力はスペクトル処理部（４
）のパワースペクトル算出回路（４１）において例えば
絶対値演算がなされてパワースペクトルが算出される。
）のパワースペクトル算出回路（４１）において例えば
絶対値演算がなされてパワースペクトルが算出される。
算出されたパワースペクトルはパワースペクトル強調回
路（４２）に供給されて、スペクトルの振幅成分の包路
線の山と谷とが強調される。
路（４２）に供給されて、スペクトルの振幅成分の包路
線の山と谷とが強調される。
この強調回路（４２）の出力は逆直交変換回路（５）に
供給されて例えば逆フーリエ変換されて周波数軸が時間
軸に戻される。
供給されて例えば逆フーリエ変換されて周波数軸が時間
軸に戻される。
そして、この時間軸に戻された信号がＤ／Ａコンバータ
（６）によってアナログ信号に戻され、出力端子（７）
に導出される。
（６）によってアナログ信号に戻され、出力端子（７）
に導出される。
言語情報は短時間スペクトルの振幅成分のスペクトル包
路線の山、谷の位置と大きさが担っているので、上記の
ようなスペクトル強調によって言語情報の明瞭度が向上
する。
路線の山、谷の位置と大きさが担っているので、上記の
ようなスペクトル強調によって言語情報の明瞭度が向上
する。
また、スペクトルがノイズに汚されていた場合、ノイズ
に汚されたスペクトルの谷は、信号のスペクトルがノイ
ズのスペクトルにうずもれてしまった部分と考えられ、
またスペクトルの山はノイズに汚されつつも、なお、信
号のスペクトルの特徴を有している部分と考えられる。
に汚されたスペクトルの谷は、信号のスペクトルがノイ
ズのスペクトルにうずもれてしまった部分と考えられ、
またスペクトルの山はノイズに汚されつつも、なお、信
号のスペクトルの特徴を有している部分と考えられる。
したがって、スペクトル強調されてスペクトルの山と谷
のピークの差が広がる（ダイナミックレンジが広がる）
ことによって、ノイズ部分のみレベルが少なくなったこ
とになり、もとの情報信号を失うことなく、ノイズ低減
が可能になる。
のピークの差が広がる（ダイナミックレンジが広がる）
ことによって、ノイズ部分のみレベルが少なくなったこ
とになり、もとの情報信号を失うことなく、ノイズ低減
が可能になる。
Ｇ 実施例
第２図はこの発明の一実施例を示すもので、この例では
スペクトラム領域で処理したスペクトラムに基づいて時
間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴ （Ｓｈｏｒ
ｔ Ｔｉｎｇｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒａ
＋） （ＩＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ
ＡＣＯＵＳＴＩＣ５，５ＰＩＩ！ＥＣＨ，ＡＮＤ ５
ＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ、ＶＯＬ、ＡＳＳＰ−
２８，ＮＯ，１，ＦｆｉＢＲＵＡＲＹ １９８０Ｐ、９
９〜Ｐ、 １０２参照）による合成アルゴリズムを用い
ている。
スペクトラム領域で処理したスペクトラムに基づいて時
間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴ （Ｓｈｏｒ
ｔ Ｔｉｎｇｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒａ
＋） （ＩＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ
ＡＣＯＵＳＴＩＣ５，５ＰＩＩ！ＥＣＨ，ＡＮＤ ５
ＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ、ＶＯＬ、ＡＳＳＰ−
２８，ＮＯ，１，ＦｆｉＢＲＵＡＲＹ １９８０Ｐ、９
９〜Ｐ、 １０２参照）による合成アルゴリズムを用い
ている。
同図において、入力音声はマイクロホン（１工）及びア
ンプ（１２）によって電気信号に変換され、これがロー
パスフィルタ（工３）に供給されて帯域が例えば３．２
ｋＨｚに制限される。このローパスフィルタ（１３）を
通った信号はＡ／Ｄコンバータ（１４）に供給される。
ンプ（１２）によって電気信号に変換され、これがロー
パスフィルタ（工３）に供給されて帯域が例えば３．２
ｋＨｚに制限される。このローパスフィルタ（１３）を
通った信号はＡ／Ｄコンバータ（１４）に供給される。
このＡ／Ｄコンバータ（１４）にはクロック発生回路（
１５）よりの６．４ｋＨｚのサンプリングクロックＣ１
ｈが供給されてアナログ信号が１ワード１２ビツトのデ
ジタル信号に変換される。このデジタル信号はシフトレ
ジスタ（１６）に、クロック発生回路（１５）よりの６
．４ｋＨｚのシフトクロックＣ１ｈで順次書き込まれる
。この場合、このシフトレジスタ（１６）は２５６ワ一
ド分の容量を有する。
１５）よりの６．４ｋＨｚのサンプリングクロックＣ１
ｈが供給されてアナログ信号が１ワード１２ビツトのデ
ジタル信号に変換される。このデジタル信号はシフトレ
ジスタ（１６）に、クロック発生回路（１５）よりの６
．４ｋＨｚのシフトクロックＣ１ｈで順次書き込まれる
。この場合、このシフトレジスタ（１６）は２５６ワ一
ド分の容量を有する。
すなわちシフトレジスタ（１６）には、Ａ／Ｄコンバー
タ（１４）によって生成された、一連の２５６ワードの
デジタルデータがはいっており、Ａ／Ｄコンバータ（１
４）が、デジタルデータを１語、生成するごとに、シフ
トレジスタ（３）は、１語、右にシフトされ、その内容
が更新されてゆく。
タ（１４）によって生成された、一連の２５６ワードの
デジタルデータがはいっており、Ａ／Ｄコンバータ（１
４）が、デジタルデータを１語、生成するごとに、シフ
トレジスタ（３）は、１語、右にシフトされ、その内容
が更新されてゆく。
Ｇ１短時間フーリエ解析の説明
ここで、第２図におけるシフトレジスタ（１６）以下の
信号の具体的な流れについて説明する前に、短時間フー
リエ解析について、一般的な事柄を述べておく。
信号の具体的な流れについて説明する前に、短時間フー
リエ解析について、一般的な事柄を述べておく。
例えば、「あいうえお」という音声信号を考えてみると
、「あ」という音が発せられている時間と、「い」とい
う音が発せられている時間とでは、音声を発しているヒ
トの口や声道の形状が異なっている。すなわち「あいう
えお」という音声信号は、時間とともにその特性が変化
してゆく物理的実体から発せられた信号であり、定常信
号とは見なせない。
、「あ」という音が発せられている時間と、「い」とい
う音が発せられている時間とでは、音声を発しているヒ
トの口や声道の形状が異なっている。すなわち「あいう
えお」という音声信号は、時間とともにその特性が変化
してゆく物理的実体から発せられた信号であり、定常信
号とは見なせない。
このように、音声信号や音楽信号などは、それを発して
いる物理的実体の特性が、時間とともに変化しており、
一般に定常信号と見なすことはできず、定常信号を対象
にしたフーリエスペクトラム解析を直接に通用すること
は不可能である。しかしながら、先はどの例の「あいう
えお」について言うと、「あ」、「い」、「う」、「え
」。
いる物理的実体の特性が、時間とともに変化しており、
一般に定常信号と見なすことはできず、定常信号を対象
にしたフーリエスペクトラム解析を直接に通用すること
は不可能である。しかしながら、先はどの例の「あいう
えお」について言うと、「あ」、「い」、「う」、「え
」。
「お」の各々の音声を発している時間内では、ヒトの口
や声道の形状は、はぼ一定しており、その時間内に信号
を限定すれば、定常信号と見なせる。
や声道の形状は、はぼ一定しており、その時間内に信号
を限定すれば、定常信号と見なせる。
そこで、フーリエ変換する領域を、定常と見なせる時間
の区間に限定してフーリエ変換をおこない、その区間を
次々に更新してゆき、得られるフーリエスペクトラムを
用いれば、非定常ではあるが、短時間の区間については
定常であるような、音声信号や音楽信号に対してフーリ
エ解析が可能になる。
の区間に限定してフーリエ変換をおこない、その区間を
次々に更新してゆき、得られるフーリエスペクトラムを
用いれば、非定常ではあるが、短時間の区間については
定常であるような、音声信号や音楽信号に対してフーリ
エ解析が可能になる。
このようなフーリエ解析は、短時間フーリエ解析と呼ば
れている。
れている。
数式を用いてさらに説明しよう、入力信号ｘ （ｔｌを
サンプリングして得られるデータ列を（Ｘ（ホ））（ｍ
＝０．１．２．・・・・）としたとき、上述した事柄は
、定常とみなせるデータの部分列（ｘ （ｍ＋ｓＲ）
）Ｃｍ＝ＯＡ＋・・−； ５＝（ＬＬ−・−Ｒ，Ｍはあ
る整定数）の変数ｍについて、有限の部分列（ｘ（ｍ＋
ＳＲ） ） （ｍ＝０．１ｓ・・・、 Ｍ−１）の端
部がスペクトルに及ぼす影響を減じる窓係数（ｈ（−ｍ
））（ｍ＝０．１．・・・・、ト１）を乗じた後、変数
ｍについて離散的フーリエ変換をおこない、短時間フー
リエスペクトラムＸ （ＳＲ，ｋ） （Ｓ＝０．１．
・・・・１Ｍ−１； ｋ ＝ ０．１．２．・・・・、
ト１）を得る、ということになる。
サンプリングして得られるデータ列を（Ｘ（ホ））（ｍ
＝０．１．２．・・・・）としたとき、上述した事柄は
、定常とみなせるデータの部分列（ｘ （ｍ＋ｓＲ）
）Ｃｍ＝ＯＡ＋・・−； ５＝（ＬＬ−・−Ｒ，Ｍはあ
る整定数）の変数ｍについて、有限の部分列（ｘ（ｍ＋
ＳＲ） ） （ｍ＝０．１ｓ・・・、 Ｍ−１）の端
部がスペクトルに及ぼす影響を減じる窓係数（ｈ（−ｍ
））（ｍ＝０．１．・・・・、ト１）を乗じた後、変数
ｍについて離散的フーリエ変換をおこない、短時間フー
リエスペクトラムＸ （ＳＲ，ｋ） （Ｓ＝０．１．
・・・・１Ｍ−１； ｋ ＝ ０．１．２．・・・・、
ト１）を得る、ということになる。
２π
第５図より明らかなように、Ｒは分析すると区間の更新
量であり、以下のような制約がある。
量であり、以下のような制約がある。
（１）式より
２π
ｍ ＋ ＳＲ＝ ｆとおくと
２π
・・・・（２）
窓係数（ｈ （−ｍ） ） （ｍ＝０．１．２．・・
・・、 Ｍ−１）の定義を、ｍについて一〇〜＋■まで
拡大して、とすると ２π すなわち、Ｘ（ＳＲ，ｋ）は、第６図に示すように第１
番目の変数ＳＲについて、データ列（Ｓ ＝ Ｏ，Ｌ、
２．・・・・）をＲ−１データおきに再サンプリングし
たものになっており、デジタル信号ンバルスレスポンス
（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシステムに入力
した出力を、Ｒ−１データおきに再サンプリングしたも
のと解釈できる。
・・、 Ｍ−１）の定義を、ｍについて一〇〜＋■まで
拡大して、とすると ２π すなわち、Ｘ（ＳＲ，ｋ）は、第６図に示すように第１
番目の変数ＳＲについて、データ列（Ｓ ＝ Ｏ，Ｌ、
２．・・・・）をＲ−１データおきに再サンプリングし
たものになっており、デジタル信号ンバルスレスポンス
（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシステムに入力
した出力を、Ｒ−１データおきに再サンプリングしたも
のと解釈できる。
故に、分析する区間の更新量ＲＸＩは、サンプ ５でな
ければならない。
ければならない。
（Ｘ （ｍ、ｋ） ） （ｍ＝０．１．２．・・・・
）の帯域幅は、の上限は、図に於ける、インパルスレス
ポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシステム
の口すなわちＲは、 ・・・・（５） でなければならない。
）の帯域幅は、の上限は、図に於ける、インパルスレス
ポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシステム
の口すなわちＲは、 ・・・・（５） でなければならない。
一例として、Ｍ＝２５６． （ｈ （ｍ） ） として
ハミング窓係数とすると窓係数ｈ （ｍ） ＝ ０．５
４−０．４６Ｘ ｃｏｓ ’（２πｍ／２５５
） （ｍ＝ｏ、１．・・・・、 ２５５ ）を用いる
とすると、（ｈ （ｍ） ） （ｍ＝０．１．２．”
・、 ２５５）のローパス部分の帯域幅は、約４２ｄＢ
まで減衰するかって、Ｒは、上式の関係から、 Ｒ≦□＝６４ でなければならない。
ハミング窓係数とすると窓係数ｈ （ｍ） ＝ ０．５
４−０．４６Ｘ ｃｏｓ ’（２πｍ／２５５
） （ｍ＝ｏ、１．・・・・、 ２５５ ）を用いる
とすると、（ｈ （ｍ） ） （ｍ＝０．１．２．”
・、 ２５５）のローパス部分の帯域幅は、約４２ｄＢ
まで減衰するかって、Ｒは、上式の関係から、 Ｒ≦□＝６４ でなければならない。
第４図において、シフトレジスタ（１８）以降で上述し
た、短時間フーリエ変換をおこなっている。
た、短時間フーリエ変換をおこなっている。
Ｍ ＝ ２５６ 、分析窓係数として、ハミング窓係数
ｈ （ｍ） ＝０．５４−０．４６ＸＣＯ３（２πｍ／
２５５ ）（ｍ ＝ ０．１．２．・・・・、 ２５５
） 、Ｒ−６４としている。
ｈ （ｍ） ＝０．５４−０．４６ＸＣＯ３（２πｍ／
２５５ ）（ｍ ＝ ０．１．２．・・・・、 ２５５
） 、Ｒ−６４としている。
上述の例で明らかなように、Ｒ＝６４は、（５）式を満
たしている。
たしている。
以下、具体的に述べる。
１ワード１２ビツト、２５６ワードより成るシフトレジ
スタ（１６）の内容は、Ａ／Ｄ変換器（１４）の駆動ク
ロックＣＬを分周回路（１７）で６４分周したクロック
ＣＫ２の１パルス（すなわち、６４Ｘ （Ａ／Ｄ変換（
１４）の駆動クロック周期、約１５８μｓｅｃ ）（秒
））ごとに、同じくｌワード１２ビツト、２５６ワード
よりなるシフトレジスタ（１８）にラッチされる。ラッ
チされた２５６ワードのデータは、クロック発生回路（
１９）よりの１０ＭＨｚ （周期１００ ｎ ｓｅｃ
）のクロックＣＫ３のタイミングで、１ワードずつ図中
布ヘシフトされ、１２ビツトより成る２つの入力端子、
および２３ビツトより成る１つの出力端子を有する乗算
器（２０）の一方の入力端子におくりこまれる。一方、
この同じクロックＣＫ３のタイミングで、乗算器（２０
）のもう一方の入力端子に、あらかじめＲＯＭ（２１）
に貯えであるハミング窓係数ｈ （ｍ） −０，５４−
０，４６ｃｏｓ （２ｒｃ ｍ／ ２５５ ）（ｍ’＝
０１１１２１・・・・、 ２５５ ）が、−語ずつ、ｍ
＝０゜１．２．・・・・の順に、おくりこまれ、この２
つの入力の積が、乗算器（２０）の出力として、入力デ
ータがセットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、乗算
器（２０）の出力端子にセットされる。
スタ（１６）の内容は、Ａ／Ｄ変換器（１４）の駆動ク
ロックＣＬを分周回路（１７）で６４分周したクロック
ＣＫ２の１パルス（すなわち、６４Ｘ （Ａ／Ｄ変換（
１４）の駆動クロック周期、約１５８μｓｅｃ ）（秒
））ごとに、同じくｌワード１２ビツト、２５６ワード
よりなるシフトレジスタ（１８）にラッチされる。ラッ
チされた２５６ワードのデータは、クロック発生回路（
１９）よりの１０ＭＨｚ （周期１００ ｎ ｓｅｃ
）のクロックＣＫ３のタイミングで、１ワードずつ図中
布ヘシフトされ、１２ビツトより成る２つの入力端子、
および２３ビツトより成る１つの出力端子を有する乗算
器（２０）の一方の入力端子におくりこまれる。一方、
この同じクロックＣＫ３のタイミングで、乗算器（２０
）のもう一方の入力端子に、あらかじめＲＯＭ（２１）
に貯えであるハミング窓係数ｈ （ｍ） −０，５４−
０，４６ｃｏｓ （２ｒｃ ｍ／ ２５５ ）（ｍ’＝
０１１１２１・・・・、 ２５５ ）が、−語ずつ、ｍ
＝０゜１．２．・・・・の順に、おくりこまれ、この２
つの入力の積が、乗算器（２０）の出力として、入力デ
ータがセットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、乗算
器（２０）の出力端子にセットされる。
この、乗算器（２０）の２３ビツトより成る出力結果は
、乗算器（２０）に入力データを送りこむタイミングク
ロックのタイミングで（すなわち、１００ｎ ｓｅｃご
とに） Ｆ Ｆ Ｔ （Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔ
ｒａｎｓｆｏｒｍ）変換器（２２）へ送りこまれる。Ｆ
ＦＴ変換器（２２）は、こうして送りこまれるｌワード
２３ビツトのデータが２５６ワードになると、この１ワ
ード２３ビツト、２５６ワードのデータに対して、ＦＦ
Ｔをおこない、実部、虚部ともに１６ビツトから成る２
５６ワードの複素データを生成する。
、乗算器（２０）に入力データを送りこむタイミングク
ロックのタイミングで（すなわち、１００ｎ ｓｅｃご
とに） Ｆ Ｆ Ｔ （Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔ
ｒａｎｓｆｏｒｍ）変換器（２２）へ送りこまれる。Ｆ
ＦＴ変換器（２２）は、こうして送りこまれるｌワード
２３ビツトのデータが２５６ワードになると、この１ワ
ード２３ビツト、２５６ワードのデータに対して、ＦＦ
Ｔをおこない、実部、虚部ともに１６ビツトから成る２
５６ワードの複素データを生成する。
すなわち、マイクロホン（１１）に第３図Ａに示すよう
な信号が供給されると、同図Ａに示すように所定時間り
分ずつ、所定時間長Ｌ−Ｒ分だけ前の信号とオーバーラ
ツプして信号が抽出される。
な信号が供給されると、同図Ａに示すように所定時間り
分ずつ、所定時間長Ｌ−Ｒ分だけ前の信号とオーバーラ
ツプして信号が抽出される。
換言すれば時間Ｒ毎に時間長り分ずつ信号がＡ／Ｄコン
バータ（１４）の出力より抽出されてシフトレジスタ（
１８）の出力に得られる。そしてこの抽出された信号は
フーリエ変換されて第３図Ｂに示すように時間軸が周波
数軸に変換されたスペクトラムが形成される。
バータ（１４）の出力より抽出されてシフトレジスタ（
１８）の出力に得られる。そしてこの抽出された信号は
フーリエ変換されて第３図Ｂに示すように時間軸が周波
数軸に変換されたスペクトラムが形成される。
なお、第３図は説明の便宜上アナログで示した。
Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明
このＦＦＴ変換器（２２）よりの２５６個の複素スペク
トラムデータＣ（１） （ｌ＝０．１，２．・・・・
、２５５）はスペクトル処理部（２３）に供給される。
トラムデータＣ（１） （ｌ＝０．１，２．・・・・
、２５５）はスペクトル処理部（２３）に供給される。
スペクトル処理部（２３）では複素スペクトラムＣ（１
）が絶対値計算回路（２３１）に供給されてパワースペ
クトラムが計算される。
）が絶対値計算回路（２３１）に供給されてパワースペ
クトラムが計算される。
すなわち、複素スペクトラムＣ（Ｉｌ）のうち信号成分
を Ｓ （１） ＝Ｓ （１） Ｒ＋ｊＳ（６） Ｉノイズ
成分を ｎ （１） ＝ｎ （ｆ） ｙｔ ＋ｊｎ（Ｉり Ｉと
すると、複素スペクトラムＣＣＧ は、ＣＣＱ″）＝
（Ｓ（ｆｆｉ）ａ ＋ ｎ（Ｉ２）Ｒ） ＋ ｊ （
Ｓ（ｆｆｉ）＋ ＋ ｎｏ２）＋ ）となり、パワー
スペクトルＣＡ（１）は、（ｃＡ（１り） ２＝ ｌ
Ｃ（Ｉ２） ＋ ２＝ （（Ｓ（１２）Ｊ ＋５（Ｉ２
）＋２３ ＋ （（ｎ（１りＪ ＋ ｎ（ｆｆｉ）＋２
）＋２ （（ｎ（ｆｆｉ）ａ −３（Ｑ）＋ ） ＋２
（（ｎ（Ｑ）ｒ ５（１２）Ｒ）・・・・（６）ｊ ここで信号とノイズとは無相関とみなせるから、ｎ （
１）Ｒ−８（１）！ ＝Ｏ ｎ （ｊり Ｉ＝Ｓ （ｊ’） Ｒ＝０である
。（６）式で第１項目は信号のパワースペクトラムであ
り、第２項目はノイズのパワースペクトラムである。
を Ｓ （１） ＝Ｓ （１） Ｒ＋ｊＳ（６） Ｉノイズ
成分を ｎ （１） ＝ｎ （ｆ） ｙｔ ＋ｊｎ（Ｉり Ｉと
すると、複素スペクトラムＣＣＧ は、ＣＣＱ″）＝
（Ｓ（ｆｆｉ）ａ ＋ ｎ（Ｉ２）Ｒ） ＋ ｊ （
Ｓ（ｆｆｉ）＋ ＋ ｎｏ２）＋ ）となり、パワー
スペクトルＣＡ（１）は、（ｃＡ（１り） ２＝ ｌ
Ｃ（Ｉ２） ＋ ２＝ （（Ｓ（１２）Ｊ ＋５（Ｉ２
）＋２３ ＋ （（ｎ（１りＪ ＋ ｎ（ｆｆｉ）＋２
）＋２ （（ｎ（ｆｆｉ）ａ −３（Ｑ）＋ ） ＋２
（（ｎ（Ｑ）ｒ ５（１２）Ｒ）・・・・（６）ｊ ここで信号とノイズとは無相関とみなせるから、ｎ （
１）Ｒ−８（１）！ ＝Ｏ ｎ （ｊり Ｉ＝Ｓ （ｊ’） Ｒ＝０である
。（６）式で第１項目は信号のパワースペクトラムであ
り、第２項目はノイズのパワースペクトラムである。
一般にノイズ成分は小さいから、信号のパワースペクト
ラムの谷の方が、このノイズの影響を受けていると考え
られる。
ラムの谷の方が、このノイズの影響を受けていると考え
られる。
以上から、絶対値計算回路（２３１”）では、・・・・
（７） が計算されることになる。この値ＣＡ（ｊりは各々１６
ビツトから成る。
（７） が計算されることになる。この値ＣＡ（ｊりは各々１６
ビツトから成る。
この計算結果は対数計算回路（２３２’）に供給され、
これにおいて、 ＣＢ （Ｉｌ） ＝ ｌｏｇ （ｃＡ（１２）） Ｃ
Ｉ＝０．ｌ、２．・・・・２５５ ）・・・・（８） が計算される。ＣＢ（１）も各々１６ビツトから成る。
これにおいて、 ＣＢ （Ｉｌ） ＝ ｌｏｇ （ｃＡ（１２）） Ｃ
Ｉ＝０．ｌ、２．・・・・２５５ ）・・・・（８） が計算される。ＣＢ（１）も各々１６ビツトから成る。
この対数計算回路（２３２）の出力はべき乗計算回路（
２３３）に供給され、予めＲＯＭ（２３４）に設定され
るべき乗の値によりべき乗計算される。
２３３）に供給され、予めＲＯＭ（２３４）に設定され
るべき乗の値によりべき乗計算される。
この例ではべき乗の値は１．２とされ、ＣＣＣ１） ＝
（ｃＢ（ｆｆｉ）） ！・２ ・・・・
（９）なる計算がなされて１６ビソトのデータＣＣ（１
）が得られる。
（ｃＢ（ｆｆｉ）） ！・２ ・・・・
（９）なる計算がなされて１６ビソトのデータＣＣ（１
）が得られる。
このデータＣＣ（１）は次にｅ Ｘ計算回路（２３５）
に供給され、 ＣＤ （１） ＝ ｅｘｐ （ｃＣ（１２））
・・・・Ｑｌなる計算がなされて、１６ビツト
のデータＣＤ（１）が得られる。
に供給され、 ＣＤ （１） ＝ ｅｘｐ （ｃＣ（１２））
・・・・Ｑｌなる計算がなされて、１６ビツト
のデータＣＤ（１）が得られる。
また、以上と並行してＦＦＴ変換器（２２）からのデー
タＣ（１）は位相算出回路（２３６）に供給されて、こ
の位相算出回路（２３６）において、Ｐ ｊ＝、／”了、 １＝０．１．２．・・・・２５５
・・・・（１１）が計算される。この位相データＣＰ
（１）は実部、虚部ともに１６ビツトからなる複素デー
タである。
タＣ（１）は位相算出回路（２３６）に供給されて、こ
の位相算出回路（２３６）において、Ｐ ｊ＝、／”了、 １＝０．１．２．・・・・２５５
・・・・（１１）が計算される。この位相データＣＰ
（１）は実部、虚部ともに１６ビツトからなる複素デー
タである。
こうしてｅＸ計算回路（２３５）及び位相算出回路（２
３６）より得られたデータＣＤ（１）及びＣＰ（Ｊ）は
、各々、１＝０．１．２．・・・・の順に複素乗算回路
（２３７）に供給されて、実部、虚部ともに１６ビツト
からなる乗算出力が得られる。
３６）より得られたデータＣＤ（１）及びＣＰ（Ｊ）は
、各々、１＝０．１．２．・・・・の順に複素乗算回路
（２３７）に供給されて、実部、虚部ともに１６ビツト
からなる乗算出力が得られる。
以上のようにスペクトル処理部（２３）では入力信号の
短時間スペクトルの対数振幅成分が１．２乗されている
。このようにされると、第７図Ａの入力信号のスペクト
ルは同図Ｂに示すように、その対数振幅成分の山と谷の
各々のピークの差が広がり、スペクトラムの山、谷が強
調されることになる。すなわち、スペクトラムのダイナ
ミックレンジが広がることになる。
短時間スペクトルの対数振幅成分が１．２乗されている
。このようにされると、第７図Ａの入力信号のスペクト
ルは同図Ｂに示すように、その対数振幅成分の山と谷の
各々のピークの差が広がり、スペクトラムの山、谷が強
調されることになる。すなわち、スペクトラムのダイナ
ミックレンジが広がることになる。
その結果、以下のような効果が得られることになる。
すなわち、一般的に「ア」とか「イ」とかいうような言
語情報は（短時間）スペクトルの振幅成分の包路線の山
、谷の位置と大きさかになっているわけであるが、その
スペクトル包絡の山、谷が強調されることから言語情報
の明瞭度が向上するものである。
語情報は（短時間）スペクトルの振幅成分の包路線の山
、谷の位置と大きさかになっているわけであるが、その
スペクトル包絡の山、谷が強調されることから言語情報
の明瞭度が向上するものである。
また、スペクトラムがノフイズに汚されている場合を考
えてみると、ノイズに汚されたスペクトルの谷は、信号
のスペクトラムがノイズのスペクトラムに埋もれてしま
った部分、また山はノイズに汚されつつも、なお、信号
のスペクトラムの特徴を有している部分と考えられる。
えてみると、ノイズに汚されたスペクトルの谷は、信号
のスペクトラムがノイズのスペクトラムに埋もれてしま
った部分、また山はノイズに汚されつつも、なお、信号
のスペクトラムの特徴を有している部分と考えられる。
したがって、スペクトルの山、谷のピークの差が広がる
（ダイナミンクレンジが広がる）ことによってノイズ部
分のみのレベルが小さくなり、元の「情報部分」を失う
ことなく、ノイズ低減が可能となるものである。
（ダイナミンクレンジが広がる）ことによってノイズ部
分のみのレベルが小さくなり、元の「情報部分」を失う
ことなく、ノイズ低減が可能となるものである。
Ｇ３短時間フーリエ解析の逆演算の説明以上のようなス
ペクトル処理部（２３）の出力は順次逆ＦＦＴ変換器（
２４）に供給される。そして、この逆ＦＦＴ変換器（２
４）及びそれ以降の回路によりスペクトル処理部（２３
）よりの複素データは時間領域の信号に戻される。これ
らＦＦＴ変換器 １（２４）以降の回路につ
いて説明する前に、これらに関しての一般的な関係につ
いて述べておく。
ペクトル処理部（２３）の出力は順次逆ＦＦＴ変換器（
２４）に供給される。そして、この逆ＦＦＴ変換器（２
４）及びそれ以降の回路によりスペクトル処理部（２３
）よりの複素データは時間領域の信号に戻される。これ
らＦＦＴ変換器 １（２４）以降の回路につ
いて説明する前に、これらに関しての一般的な関係につ
いて述べておく。
先に述べたように、変形された短時間フーリエスペクト
ラム９ （ＳＲ’ 、 ｋ ） （Ｓ＝０．１１２．
・・・冒に＝ｏ、１，２．・・・・、トｌ）は、短時間
フーリエスペクトラムＸ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１
．２．・・−、に＝０．１゜２、・・・・、 Ｍ：ｔ
＞を、第１番目の変数Ｓについて、Ｒ’−１データおき
に再サンプリングしたものである。そこで、変形された
短時間フーリエスペクトラムＸ （ＳＲ’ 、 ｋ）
（Ｓ＝０．１．２．・・・・ｉ ｋ＝０゜１．２．
・・・・、トｌ）から、時間領域の信号を作成するには
、９（ＳＲ・、ｋ） （Ｓ＝０．１，２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・、ト１）を補間して、９
（ｓ、ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・； ｋ＝０．
１．２．・・・・、 Ｍ−１）を作り、△ Ｘ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・。
ラム９ （ＳＲ’ 、 ｋ ） （Ｓ＝０．１１２．
・・・冒に＝ｏ、１，２．・・・・、トｌ）は、短時間
フーリエスペクトラムＸ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１
．２．・・−、に＝０．１゜２、・・・・、 Ｍ：ｔ
＞を、第１番目の変数Ｓについて、Ｒ’−１データおき
に再サンプリングしたものである。そこで、変形された
短時間フーリエスペクトラムＸ （ＳＲ’ 、 ｋ）
（Ｓ＝０．１．２．・・・・ｉ ｋ＝０゜１．２．
・・・・、トｌ）から、時間領域の信号を作成するには
、９（ＳＲ・、ｋ） （Ｓ＝０．１，２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・、ト１）を補間して、９
（ｓ、ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・； ｋ＝０．
１．２．・・・・、 Ｍ−１）を作り、△ Ｘ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・。
ト１）を逆離散的フーリエ変換すれば良い。すなわち、
Ｘ （ＳＲ’ 、 ｋ）の第１番目の変数に関して、各
々、隣りのデータの間に０をＲ’−１ｒ１１つめたデー
タＸ（Ｓ、ｋ）、すなわち、 を作り、Ｍ個のデータ（ｆ （ｍ） ） （ｍ＝０
．１．・・・・、Ｍ−１）をインパルスレスポンスとし
て持つローパスフィルタに通して、９（Ｓ、ｋ）を作る
。式Ｘ（ｉｋ）の定義より ＩＩ＋５−■ この後、Ｘ（Ｓ、ｋ）を第２番目の変数ｋに関して、逆
離散的フーリエ変換して、出力信号（ｙ （Ｓ） ）（
Ｓ＝０．１．２．・・・・）を得る。これも式で書くと
、以下のようになる。
Ｘ （ＳＲ’ 、 ｋ）の第１番目の変数に関して、各
々、隣りのデータの間に０をＲ’−１ｒ１１つめたデー
タＸ（Ｓ、ｋ）、すなわち、 を作り、Ｍ個のデータ（ｆ （ｍ） ） （ｍ＝０
．１．・・・・、Ｍ−１）をインパルスレスポンスとし
て持つローパスフィルタに通して、９（Ｓ、ｋ）を作る
。式Ｘ（ｉｋ）の定義より ＩＩ＋５−■ この後、Ｘ（Ｓ、ｋ）を第２番目の変数ｋに関して、逆
離散的フーリエ変換して、出力信号（ｙ （Ｓ） ）（
Ｓ＝０．１．２．・・・・）を得る。これも式で書くと
、以下のようになる。
２π
Ｒ’ ＝Ｒかつスペクトラムを操作しないときは、入力
信号がそのまま出力信号にならねばならない。
信号がそのまま出力信号にならねばならない。
そのためには、上式より、
ｙ （Ｓ） ＝ｘ （Ｓ）
１ｍ＝ ６０＠＝ −００
ところで、
２π
であるからｚ＝ｓ−ｐＭ（ｐ：変数）とおくと故に、（
ｈ （ｍ） ）と（ｆ （ｍ） ）とが、全てのＳにつ
いて、 ・・・・（１４） となることが必要である。
ｈ （ｍ） ）と（ｆ （ｍ） ）とが、全てのＳにつ
いて、 ・・・・（１４） となることが必要である。
さて、（１２）式より、
Ｘ （ｄ’ 、 ｋ）の逆離散的フーリエ変換をｘ （
ｍＲ’ ＋Ｓ）と書くと、 （Ｓ＝０．１．２．・・・・） （ｆ （ｍ） ）はｍ−０，１，２，・・・・、ト１で
のみ０でないので ｆ （Ｓ−＋＊Ｒ’）・ｆ （ｍＲ’ ＋Ｓ）
１は、Ｓ”ｍＲ’ ＋ ｍＲ’ ＋ｌ、
・・・・、ｄ’＋Ｍ−１（ｎ ＝Ｓ−ｍＲ’ Ｉ
ｎ ＝（Ｌ１＋” ” ＋ Ｍ−１）の部分だけが０で
ない。したがって、Ｒ′として、ｒ−Ｒ’＝ｍ（ｒ：正
の整定数）と、Ｍを割り切るように選ぶと、 （ｍ−１）Ｒ’＋Ｍ≦Ｓ≦ｍＲ’＋Ｍ−１（ｍ＝０．１
．２．・・・・） と、有限回の加算で（ｙ （Ｓ） １ （Ｓ＝０．１
，２．・・・・）が逐次求まる。
ｍＲ’ ＋Ｓ）と書くと、 （Ｓ＝０．１．２．・・・・） （ｆ （ｍ） ）はｍ−０，１，２，・・・・、ト１で
のみ０でないので ｆ （Ｓ−＋＊Ｒ’）・ｆ （ｍＲ’ ＋Ｓ）
１は、Ｓ”ｍＲ’ ＋ ｍＲ’ ＋ｌ、
・・・・、ｄ’＋Ｍ−１（ｎ ＝Ｓ−ｍＲ’ Ｉ
ｎ ＝（Ｌ１＋” ” ＋ Ｍ−１）の部分だけが０で
ない。したがって、Ｒ′として、ｒ−Ｒ’＝ｍ（ｒ：正
の整定数）と、Ｍを割り切るように選ぶと、 （ｍ−１）Ｒ’＋Ｍ≦Ｓ≦ｍＲ’＋Ｍ−１（ｍ＝０．１
．２．・・・・） と、有限回の加算で（ｙ （Ｓ） １ （Ｓ＝０．１
，２．・・・・）が逐次求まる。
第４図において具体的に述べる。なお以下の説明ではＲ
’＝６４とする。
’＝６４とする。
スペクトル処理部（２３）の複素乗算回路（２３７）よ
りの複素データはｌワードずつ逆ＦＦＴ変換器（２４）
に供給される。
りの複素データはｌワードずつ逆ＦＦＴ変換器（２４）
に供給される。
逆ＦＦＴ変換器（２４）では、こうして送りこまれる実
部、虚部ともに１６ビツトよる成るデータが２５６ワー
ドになると、このデータに対し、逆離散的フーリエ変換
がおこなわれ、１ワード１６ビツトから成る２５６ワー
ドの時間領域のデータが生成される。この１ワードＬ６
ビツトから成る２５６ワードのデータは、クロック発生
回路（２５）よりの周期１００ ｎ ｓｅｃのクロック
ＣＫ４のタイミングで、１６ビツトより成る２つの入力
端子、および１２ビツトより成る１つの出力端子を有す
る乗算回路（２６）の一方の入力端子へおくりこまれる
。
部、虚部ともに１６ビツトよる成るデータが２５６ワー
ドになると、このデータに対し、逆離散的フーリエ変換
がおこなわれ、１ワード１６ビツトから成る２５６ワー
ドの時間領域のデータが生成される。この１ワードＬ６
ビツトから成る２５６ワードのデータは、クロック発生
回路（２５）よりの周期１００ ｎ ｓｅｃのクロック
ＣＫ４のタイミングで、１６ビツトより成る２つの入力
端子、および１２ビツトより成る１つの出力端子を有す
る乗算回路（２６）の一方の入力端子へおくりこまれる
。
一方、この同じクロックＣＫ４のタイミングで、乗算回
路（２６）のもう一方の入力端子へ、あらかじめＲＯＭ
（２７）に用意されている、上述した関係式（１４）式
を満足する係数、 ｍ ＝ ０．１．２．＝ ・・、 ２５５がｍ−０１１
，２，・−・・の順に１ワードずつ、送りこまれ、この
２つの入力の積が、乗算回路（２６）の出力として、入
力データがセットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、
乗算回路（２６）の出力端子にセットされる。
路（２６）のもう一方の入力端子へ、あらかじめＲＯＭ
（２７）に用意されている、上述した関係式（１４）式
を満足する係数、 ｍ ＝ ０．１．２．＝ ・・、 ２５５がｍ−０１１
，２，・−・・の順に１ワードずつ、送りこまれ、この
２つの入力の積が、乗算回路（２６）の出力として、入
力データがセットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、
乗算回路（２６）の出力端子にセットされる。
そして、この乗算回路（２６）の出力は、同じく周期１
００ ｎ ｓｅｃのクロックによって、■ワード１２ビ
ット、２５６ワ一ド分の容量を有するシフトレジスタ（
２８）に１個ずつ順次送り込まれる。
００ ｎ ｓｅｃのクロックによって、■ワード１２ビ
ット、２５６ワ一ド分の容量を有するシフトレジスタ（
２８）に１個ずつ順次送り込まれる。
こうして・シフトレジスタ（２８）に２５６ワードの乗
算結果が送り込まれると、この２５６ワードのデータは
−このシフトレジスタ（２８）と同じ構成のシフトレジ
スタ（２９）の２５６ワードのデータと、同じ番地のも
の同志毎に加算され、その加算結果がシフトレジスタ（
２９）の同じ番地に書き込まれて、シフトレジスタ（２
９）に２５６個の新しいデータが作られる。つまり、こ
れによりオーバーラツプ加算がなされる。
算結果が送り込まれると、この２５６ワードのデータは
−このシフトレジスタ（２８）と同じ構成のシフトレジ
スタ（２９）の２５６ワードのデータと、同じ番地のも
の同志毎に加算され、その加算結果がシフトレジスタ（
２９）の同じ番地に書き込まれて、シフトレジスタ（２
９）に２５６個の新しいデータが作られる。つまり、こ
れによりオーバーラツプ加算がなされる。
すなわち、逆ＦＦＴ変換器（２４）の出力は時間軸上で
は第４図Ａに示すように順次時間長Ｌ−Ｒずつ互いにオ
ーバーラツプしたような信号であるが、これが順次加算
されて第４図Ｂに示すような信号が形成される。なお、
この第４図は説明の便宜上アナログの状態で示した。
は第４図Ａに示すように順次時間長Ｌ−Ｒずつ互いにオ
ーバーラツプしたような信号であるが、これが順次加算
されて第４図Ｂに示すような信号が形成される。なお、
この第４図は説明の便宜上アナログの状態で示した。
シフトレジスタ（２９）は、その後、周期１００ ｎ５
ｅｃのシフトクロックで１ワードずつシフトされ、その
始めのＯ番地〜６３番地の６４個のデータが、１ワード
１２ビツト、６４ワードの容量のシフトレジスタ（３０
）に転送される。このシフトレジスタ（２９）の６４ワ
ードのシフトにより空いた１９２番地〜２５５番地には
“０”データが入れられる。
ｅｃのシフトクロックで１ワードずつシフトされ、その
始めのＯ番地〜６３番地の６４個のデータが、１ワード
１２ビツト、６４ワードの容量のシフトレジスタ（３０
）に転送される。このシフトレジスタ（２９）の６４ワ
ードのシフトにより空いた１９２番地〜２５５番地には
“０”データが入れられる。
シフトレジスタ（３０）の６４ワードのデータは、分周
回路（１７）よりのクロックＣＫ２によって、シフトレ
ジスタ（３０）と同じ構成のシフトレジスタ（３１）に
ラッチされる。このシフトレジスタ（３１）にラッチさ
れた６４ワードのデータは、クロック発生回路（１５）
よりの６．４ｋＨｚのクロックＣ）ｈにより先頭（θ番
地）から順に１ワードずつ１２ビツトのＤ／Ａコンバー
タ（３２）に送り込まれてアナログ出力にされる。そし
て、このアナログ出力はカットオフ周波数３．２ｋＨｚ
のローパスフィルタ（３３）を通されて、最終的なアナ
ログ電気信号が出力端子（３４）に導出される。
回路（１７）よりのクロックＣＫ２によって、シフトレ
ジスタ（３０）と同じ構成のシフトレジスタ（３１）に
ラッチされる。このシフトレジスタ（３１）にラッチさ
れた６４ワードのデータは、クロック発生回路（１５）
よりの６．４ｋＨｚのクロックＣ）ｈにより先頭（θ番
地）から順に１ワードずつ１２ビツトのＤ／Ａコンバー
タ（３２）に送り込まれてアナログ出力にされる。そし
て、このアナログ出力はカットオフ周波数３．２ｋＨｚ
のローパスフィルタ（３３）を通されて、最終的なアナ
ログ電気信号が出力端子（３４）に導出される。
前述したように、この出力端子（３４）に得られる信号
は、言語情報の明瞭度が向上し、また、もとの情報部分
を失うことなくノイズが低減されたものとなる。
１なお、
この例ではスペクトラム領域で処理したスペクトラムに
基づいて時間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴに
よる合成アルゴリズムを用いているので、離散的フーリ
エ変換のブロック的な処理に伴なうブロック間の信号の
不連続を避けることができる。
は、言語情報の明瞭度が向上し、また、もとの情報部分
を失うことなくノイズが低減されたものとなる。
１なお、
この例ではスペクトラム領域で処理したスペクトラムに
基づいて時間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴに
よる合成アルゴリズムを用いているので、離散的フーリ
エ変換のブロック的な処理に伴なうブロック間の信号の
不連続を避けることができる。
なお、フーリエ変換の代わりにウオルシュ変換を行ない
、スペクトル処理部（２３）においてその変換出力の実
部の絶対値をとってパワー算出を行った後、パワー強調
するとともに、上記実部の正。
、スペクトル処理部（２３）においてその変換出力の実
部の絶対値をとってパワー算出を行った後、パワー強調
するとともに、上記実部の正。
負の符号を算出し、その算出符号を上記強調した出力に
付加するような構成であってもよい。
付加するような構成であってもよい。
また、パワースペクトラム強調の方法としては、要はス
ペクトラム包絡の山、谷のピークを強調できればよいの
で、上記の例のようにべき乗する方法のみではなく、例
えばパワースペクトラムを定数倍してもよく、また、パ
ワースペクトラムをケプストラム分析し、低次の係数を
強調し、高次を抑圧するようにしてもよく、その他種々
の方法がとり得る。
ペクトラム包絡の山、谷のピークを強調できればよいの
で、上記の例のようにべき乗する方法のみではなく、例
えばパワースペクトラムを定数倍してもよく、また、パ
ワースペクトラムをケプストラム分析し、低次の係数を
強調し、高次を抑圧するようにしてもよく、その他種々
の方法がとり得る。
Ｈ発明の効果
言語情報は、スペクトルの振幅成分の包路線の山、谷の
位置と大きさかになっているが、この発明によれば、そ
のスペクトル包絡の山、谷が強調されるので、言語情報
の明瞭度が向上する。
位置と大きさかになっているが、この発明によれば、そ
のスペクトル包絡の山、谷が強調されるので、言語情報
の明瞭度が向上する。
また、スペクトルの山、谷のピークの差がスペクトル強
調により広がることにより、ノイズ部分のみのレベルが
小さくなり、「情報部分」を失うことなく、ノイズ低減
が可能となるものである。
調により広がることにより、ノイズ部分のみのレベルが
小さくなり、「情報部分」を失うことなく、ノイズ低減
が可能となるものである。
第１図はこの発明装置の一例のブロック図、第２図はこ
の発明装置の一例の具体的実施例のブロック図、第３図
及び第４図はその一部動作の説明のための図、第５図〜
第７図はその説明のための図である。 （３）は直交変換回路、（４）はスペクトル処理部、（
５）は逆直交変換回路である。 ′ニーｆ−続？１ｉｌｔ正書 昭和６０都１９月２１日 特許庁長官 宇 賀 道 部 殿−１、事件の表
示 昭和６０年 特 許 願 第１２９６９６号２°９ｔ
Ｔ！Ｑ （７）８１？ｒ、 、−ゆいい３、補正
をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 東京部品用２北品用６丁目７番３５号名称（２
１８）ソニー株式会社 代表取締役 大 賀 典 雄 ４、代理人 住 所 東京都新宿区西新宿１丁目８番１号置 ０３−
３４３−５８２１＆Ｉ５ （新組ビル）明 細
書（訂正） 発明の名称 信号処理装置 特許請求の範囲 （ａ） 入力信号に対し直交変換を施す直交変換手段
と、 （ｂｌ この直交変換手段の出力信号から上記入力信
号のスペクトル強度を算出しその算出したスペクトル強
度を強調するスペクトル処理手段と、（０） このス
ペクトル処理手段の出力信号を逆直交変改する手段とか
ら成る信号処理装置。 発明の詳細な説明 以下の順序でこの発明を説明する。 Ａ 産業上の利用分野 Ｂ 発明の概要 Ｃ従来の技術 Ｄ 発明が解決しようとする問題点 Ｅ 問題点を解決するための手段（第１図）Ｆ 作用 Ｇ 実施例（第２図） Ｇ１短時間フーリエ解析の説明 （第３図、第５図、第６図） Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明（第７図）Ｇ３短
時間フーリエ解析の逆演算の説明（第４図） Ｈ発明の効果 Ａ 産業上の利用分野 この発明はノイズ成分を含む音声信号や映像信号の信号
強調及びノイズリダクションを行なう信号処理装置に関
する。 Ｂ 発明の概要 この発明はノイズ成分を有する音声信号や映像信号に直
交変換を施こし、得られた成分のダイナミックレンジを
拡大する非線形処理を行ない、これを逆直交変換によっ
て元の時間軸上に戻すようにしたもので、これにより信
号成分の強調及びノイズの低減を図つたものである。 Ｃ従来の技術 ノイズ成分を有する音声信号や映像信号の明瞭度の向上
、ノイズの低減を図る場合、従来量も良（使用されるの
は周波数軸上のフィルタリング処理によって、信号成分
がノイズ成分に比して多い周波数帯域では利得を増加さ
せ、ノイズ成分が主となっている周波数帯域では利得を
低減させる方法である。 この方法を実施するには、従来、信号の全周波数帯域を
対数軸上で１０〜２０等分した例えばバンドパスフィル
タバンクを使用することが主であった。 Ｄ 発明が解決しようとする問題点 ところが、上述のような方法を用いた場合には、時間的
に変化している信号スペクトルに対し、固定した通過周
波数のフィルタを用いることになり、大まかな調整しか
できないことと相俟って信号そのものを低下させてしま
うことも多く、明瞭度。 ノイズ低減の向上はあまり望むことができなかった。
１Ｅ 問題点を解決するための手段 この発明は上記の欠点を改善するため、以下のように構
成する。 すなわち、第１図はこの発明装置の一例で、（１）は音
声信号又はビデオ信号の入力端子、（２）はＡ／Ｄコン
バータ、（３）はフーリエ変換等の直交変換回路、（４
）はスペクトル強度算出回路（４１）及びスペクトル強
度強調回路（４２）からなるスペクトル処理部、（５）
は逆フーリエ変換等の逆直交変換回路、（６）はこの逆
直交変換回路（５）よりのデジタル出力をアナログ信号
に戻すＤ／Ａコンバータ、（７）は出力端子である。 Ｆ 作用 入力端子（１）を通じた音声信号又は映像信号はＡ／Ｄ
コンバータ（２）にてデジタル信号に変換された後、直
交変換回路（３）に供給される。 この直交変換回路（３）においては例えばフーリエ変換
されて時間軸が周波数軸に変換されたスペクトルが形成
される。 この直交変換回路（３）の出力はスペクトル処理部（４
）のスペクトル強度算出回路（４１）において例えば絶
対値演算がなされてスペクトル強度が算出される。 算出されたスペクトル強度はスペクトル強度強調回路（
４２）に供給されて、スペクトルの振幅成分の包路線す
なわちスペクトル強度の山と谷とが強調される。 この強調回路（４２）の出力は逆直交変換回路（５）に
供給されて例えば逆フーリエ変換されて周波数軸が時間
軸に戻される。 そして、この時間軸に戻された信号がＤ／Ａコンバータ
（６）によってアナログ信号に戻され、出力端子（７）
に導出される。 言語情報は短時間スペクトルの振幅成分のスペクトル包
路線の山、谷の位置と大きさが担っているので、上記の
ようなスペクトル強調によって言語情報の明瞭度が向上
する。 また、スペクトルがノイズに汚されていた場合、ノイズ
に汚されたスペクトルの谷は、信号のスペクトルがノイ
ズのスペクトルにうずもれてしまった部分と考えられ、
またスペクトルの山はノイズに汚されつつも、なお、信
号のスペクトルの特徴を有している部分と考えられる。 したがって、スペクトル強調されてスペクトルの山と谷
のピークの差が広がる（ダイナミックレンジが広がる）
ことによって、ノイズ部分のみレベルが少なくなったこ
とになり、もとの情報信号を失うことなく、ノイズ低減
が可能になる。 Ｇ 実施例 第２図はこの発明の一実施例を示すもので、この例では
スペクトラム領域で処理したスペクトラムに基づいて時
間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴ （Ｓｈｏｒ
ｔ Ｔｔｍｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
（ＩＨＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＡＣ
ＯＵＳＴＩＣＳ、５ＰＥＥＣＩｌ、ＡＮＤ ５ＩＧＮＡ
ＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ、ＶＯＬ、ＡＳＳＰ−２８，Ｎ
Ｏ，１，ＦＢＢＲＵＡＲＹ １９８０Ｐ、９９〜Ｐ、１
０２参照）による合成アルゴリズムを用いている。 同図において、入力音声はマイクロホン（１１）及びア
ンプ（１２）によって電気信号に変換され、これがロー
パスフィルタ（１３）に供給されて帯域が例えば３．２
ｋＨｚに制限される。このローパスフィルタ（１３）を
通った信号はＡ／Ｄコンバータ（１４）に供給される。 このＡ／Ｄコンバータ（１４）にはクロック発生回路（
１５）よりの５．４ｋＨｚのサンプリングクロックＣＫ
１が供給されてアナログ信号が１ワード１２ビツトのデ
ジタル信号に変換される。このデジタル信号はシフトレ
ジスタ（１６）に、クロック発生回路（１５）よりの６
．４ｋＨｚのシフトクロックＣ１ｈで順次書き込まれる
。この場合、このシフトレジスタ（１６）は２５６ワ一
ド分の容量を有する。 すなわちシフトレジスタ（１６）には、Ａ／Ｄコンバー
タ（１４）によって生成された、一連の２５６ワードの
デジタルデータがはいっており、Ａ／Ｄコンバータ（１
４）が、デジタルデータを１語、生成するごとに、シフ
トレジスタ（３）は、１語、右にシフトされ、その内容
が更新されてゆく。 シ Ｇ１短時間フーリエ解析の説明 ここで、第２図におけるシフトレジスタ（１６）以下の
信号の具体的な流れについて説明する前に、短時間フー
リエ解析について、一般的な事柄を述べておく。 例えば、「あ°いうえお」という音声信号を考えてみる
と、「あ」という音が発せられている時間と、「い」と
いう音が発せられている時間とでは、音声を発している
ヒトの口や声道の形状が異なっている。すなわち「あい
うえお」という音声信号は、時間とともにその特性が変
化してゆく物理的実体から発せられた信号であり、定常
信号とは見なせない。 このように、音声信号や音楽信号などは、それを発して
いる物理的実体の特性が、時間とともに変化しており、
一般に定常信号と見なすことはできず、定常信号を対象
にしたフーリエスペクトラム解析を直接に通用すること
は不可能である。しかしながら、先はどの例の「あいう
えお」について言うと、「あ」、「い」、「う」、「え
」。 「お」の各々の音声を発している時間内では、ヒトの口
や声道の形状は、はぼ一定しており、その時間内に信号
を限定すれば、定常信号と見なせる。 そこで、フーリエ変換する領域を、定常と見なせる時間
の区間に限定してフーリエ変換をおこない、その区間を
次々に更新してゆき、得られるフーリエスペクトラムを
用いれば、非定常ではあるが、短時間の区間については
定常であるような、音声信号や音楽信号に対してフーリ
エ解析が可能になる。 このようなフーリエ解析は、短時間フーリエ解析と呼ば
れている。 数式を用いてさらに説明しよう。入力信号ｘ （ｔ）を
サンプリングして得られるデータ列を（Ｘ（ホ））（ｍ
＝ｏ＋１＋２＋・・・・）としたとき、上述した事柄は
、定常とみなせるデータの部分列（ｘ （ｍ＋ＳＲ）
）（ｍ＝（Ｌ１＋””Ｍ ； Ｓ−０，Ｌ””・Ｒ，Ｒ
及びＭはある整定数）の変数ｍについて、有限の部分列
（ｘ （ｍ＋ｓＲ） ） （ｍ＝０．１．”、 Ｍ−
１）の端部がスペクトルに及ぼす影響を減じる窓係数（
ｈ（−ｍ） ） （ｍ＝０．ｉ、・・・・、 Ｍ−１
）を乗じた後、変数ｍについて離散的フーリエ変換をお
こない、短時間フーリエスペクトラムＸ （ＳＲ，ｋ）
（Ｓ＝０．１．・・・・； ｋ ＝０．１．２．・
・・・、Ｍ−１）を得る、ということになる。 ９π 第５図より明らかなように、Ｒは分析する区間の更新量
であり、以下のような制約がある。 （１）式より ２π ｍ ＋ ＳＲ＝ ｆとおくと ２π 窓係数（ｈ （−ｍ） ） （ｍ−０，１，２，・・
・−、Ｍ−１）の定義を、ｍについて一■〜＋■まで拡
大して、とすると ２π すなわち、Ｘ（ＳＲ，ｋ）は、第６図に示すようにデー
タ列 （ｈ （ｍ） ） とを、たたみ込んだデータ列、Ｘ（
Ｓ、ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・）を第１番目の変
数についてＲ−１データおきに再サンプリングしたもの
になっており、デジタル信号 ンバルスレスポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジ
タルシステムに入力した出力を、Ｒ−１データおきに再
サンプリングしたものと解釈できる。 故に、分析する区間の更新量ＲＸＩは、サンプでなけれ
ばならない。 （Ｘ （＋ｍ、ｋ） ） （ｍ＝０．１．２．・・・
・）の帯域幅は、（ｍ＝０．１．２．・・・・）に依存
するわけであるが、その上限は、図に於ける、インパル
スレスポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシ
ステムの口〕 すなわちＲは、 ・・・・・（５） でなければならない。 一例として、Ｍ＝２５６． （ｈ （−ｍ） ）として
ハミング窓係数とすると窓係数 ｈ （−ｍ） ＝０．５４−０．４６ｘｃｏｓ
（２πｍ／２５５）（ｍ＝０．１．・・・・、 ２５
５ ）を用いるとすると、（ｈ （−ｍ） ） （ｍ
＝０．１．２゜・・・・、２５５）のローパス部分の帯
域幅は、約４２ｄＢまで減衰する部分までをとることに
すると、−になる。したがって、Ｒは、上式の関係から
、Ｒ≦□＝６４ でなければならない。 第４図において、シフトレジスタ（１８）以降で上述し
た、短時間フーリエ変換をおこなっている。 Ｍ＝２５６、分析窓係数として、ハミング窓係数ｈ （
ｍ） −０，５４０，４６Ｘｃｏｓ （２πｍ／２５
５）（ｍ ＝ ０．１．２．・・・・、 ２５５ ）
、Ｒ＝ ６４としている。 上述の例で明らかなように、Ｒ＝６４は、（５）式を満
たしている。 以下、具体的に述べる。 １ワード１２ビツト、２５６ワードより成るシフトレジ
スタ（１６）の内容は、Ａ／Ｄ変換器（１４）の駆動ク
ロックＣＫｚを分周回路（１７）で６４分周したクロッ
クＣＫ２の１パルス（すなわち、６４Ｘ ＣＡ／Ｄ変換
（１４）の駆動クロック周期、約１５８μｓｅｃ ）（
秒））ごとに、同じく１ワード１２ビツト、２５６ワー
ドよりなるシフトレジスタ（１８）にラッチされる。ラ
ッチされた２５６ワードのデータは、クロック発生回路
（工９）よりの１０ＭＨｚ （周期１００ ｎ ｓｅｃ
）のクロック（Ｊ３のタイミングで、１ワードずつ図
中右ヘシフトされ、１２ビツトより成る２つの入力端子
、および２３ビツトより成る１つの出方端子を有する乗
算器（２０）の一方の入力端子におくりこまれる。一方
、この同じクロックＣＫ３のタイミングで、乗算器（２
０）のもう一方の入力端子に、あらかじめＲＯＭ（２１
）に貯えであるハミング窓係数ｈ （−ｍ） ＝０．５
４−０．４６ｃｏｓ （２ｙｃｍ／２５５ ）（ｍ−０
，１，２，・・・・、 ２５５ ）が、−語ずつ、ｍ
＝ Ｑ。 １．２．・・・・の順に、おくりこまれ、この２つの入
力の積が、乗算器（２０）の出力として、入力データが
セットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、乗算器（２
ｏ）の出力端子にセットされる。 この、乗算器（２０）の２３ビツトより成る出力結果は
、乗算器（２０）に入力データを送りこむタイミングク
ロックのタイミングで（すなわち、１００ｎ ｓｅｃご
とに） Ｆ Ｆ Ｔ （Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔ
ｒａｎｓｆｏｒｍ）変換器（２２）へ送りこまれる。Ｆ
ＦＴ変換器（２２）は、こうして送りこまれる１ワード
２３ビツトのデータが２５６ワードになると、このｌワ
ード２３ビツト、２５６ワードのデータに対して、ＦＦ
Ｔをおこない、実部、虚部ともに１６ビツトから成る２
５６ワードの複素データを生成する。 すなわち、マイクロホン（１１）に第３図Ａに示すよう
な信号が供給されると、同図Ａに示すように所定時間り
分ずつ、所定時間長Ｌ−Ｒ分だけ前の信号とオーバーラ
ツプして信号が抽出される。 換言すれば時間Ｒ毎に時間長り分ずつ信号がＡ／Ｄコン
バータ（１４）の出力より抽出されてシフトレジスタ（
１８）の出力に得られる。そしてこの抽出された信号は
フーリエ変換されて第３図Ｂに示すように時間軸が周波
数軸に変換されたスペクトラムが形成される。 なお、第３図は説明の便宜上アナログで示した。 Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明 このＦＦＴ変換器（２２）よりの２５６個の複素スペク
トラムデータＣＣ１） （１＝０．１，２．・・・・
、２５５）はスペクトル処理部（２３）に供給される。 スペクトル処理部（２３）では複素スペクトラムＣＣ１
＞が絶対値計算回路（２３１）に供給されてスペクトル
強度が計算される。 すなわち、複素スペクトラムＣ（Ｉｔ”）のうち信号成
分を Ｓ （１） ＝Ｓ （ｊ２） Ｒ＋ｊＳ（１） ＋ノ
イズ成分を ｎ （ｊり ＝ｎ （ｆｆｉ） Ｆｔ＋ｊｎ（１） Ｉ
とすると、複素スペクトラムｃ ＜ｐｔ＞は、Ｃ（Ｑ）
＝ （Ｓ（１２）Ｒ＋ ｎ（ｊりＲ） ＋ ｊ （Ｓ
（１２）＋ ＋ ｎｆＪり＋ ）となり、スペクトル
強度ＣＡ（ｎ）は、ＣＡ（１２） ＝ ｌ Ｃ０２）
ｌ ＝ （（Ｓ（す＆ ＋ ５（４２）＋２） ＋ （ｎ（
Ｊ２）ｙ？ ＋ ｎ（Ｑ）＋２）＋２ （ｎ（ｊりＲ
Ｈ５ｃｃ）、 ＋ ｎ（Ｑ）夏 ・ ５（３
２）ｙｃ ） ）’・・・・（６） この値ＣＡ（４２）は各々１６ビツトから成る。 この計算結果は対数計算回路（２３２）に供給され、こ
れにおいて、 ＣＢ （ｊり ＝ ｌｏｇ （ｃＡ（１１）） Ｃ
Ｉ ＝０．１．２．・・・・２５５ ）・・・・（７） が計算される。ＣＢ（ｊりも各々１６ビツトから成る。 この対数計算回路（２３２）の出力はべき乗計算回路（
２３３）に供給され、予めＲＯＭ（２３４）に設定され
るべき乗の値によりべき乗計算される。 この例ではべき乗の値は１．２とされ、ＣＣ（ｊｆ！
） ＝ （ｃＢＣＱ）） １＝２ ・・
・・（８）なる計算がなされて１６ビツトのデータＣＣ
（ｊ）が得られる。 このデータｃｃ（１）は次にｅＸ計算回路（２３５）に
供給され、 ＣＤ （ｊ！ ） ＝ ｅｘｐ （ｃＩＪ））
・・・・（９１なる計算がなされて、１６ビツ
トのデータＣＤ（ｊ’）が得られる。 また、以上と並行してＦＦＴ変換器（２２）からのデー
タＣ（β）は位相算出回路（２３６）に供給されて、こ
の位相算出回路（２３６）において、ｊ＝ｉ Ｊ＝０．
１．２．・・・傷 ・・・・α呻が計算される。この位
相データＣＰ（ｊりは実部、虚部ともに１６ビツトから
なる複素データである。 こうしてｅ Ｘ計算回路（２３５）及び位相算出回路（
２３６）より得られたデータＣＤ（１）及びＣＰ（ｊ２
）は、各々、ｆ＝０．１，２．・・・・の順に複素乗算
回路（２３７）に供給されて、実部、虚部ともに１６ビ
ツトからなる乗算出力が得られる。 以上のようにスペクトル処理部（２３）では入力信号の
短時間スペクトルの対数振幅成分が１．２乗されている
。このようにされると、第７図Ａの入力信号のスペクト
ルは同図Ｂに示すように、その対数振幅成分の山と谷の
各々のピークの差が広がり、スペクトラムの山、谷が強
調されることになる。すなわち、スペクトラムのダイナ
ミ・νクレソンが広がることになる。 その結果、以下のような効果が得られることになる。 すなわち、一般的に「ア」とか「イ」というような言語
情報は（短時間）スペクトルの振幅成分の包路線の山、
谷の位置と大きさが担っているわけであるが、そのスペ
クトル包絡の山、谷が強調されることから言語情報の明
瞭度が向上するものである。 また、スペクトラムがノイズに汚されている場合を考え
てみると、ノイズに汚されたスペクトルの谷は、信号の
スペクトラムがノイズのスペクトラムに埋もれてしまっ
た部分、また山はノイズに汚されつつも、なお、信号の
スペクトラムの特徴を有している部分と考えられる。し
たがって、スペクトルの山、谷のピークの差が広がる（
ダイナミンクレンジが広がる）ことによってノイズ部分
のみのレベルが小さくなり、元の「情報部分」を失うこ
となく、ノイズ低減が可能となるものであ す
る。 Ｇ３短時間フーリエ解析の逆演算の説明以上のようなス
ペクトル処理部（２３）の出力は順次逆ＦＦＴ変換器（
２４）に供給される。そして、この逆ＦＦＴ変換器（２
４）及びそれ以降の回路によりスペクトル処理部（２３
）よりの複素データは時間領域の信号に戻される。これ
らＦＦＴ変換器（２４）以降の回路について説明する前
に、これらに関しての一般的な関係について述べておく
。 先に述べたように、変形された短時間フーリエスペクト
ラム’Ｒ（ＳＲ，ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・；に
＝０．１，２．・・・・、ト１）は、短時間フーリエス
ペクトラム全（Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・
・ｉ ｋ ＝ ０．１，２゜・・・・、ト１）を、第１
番目の変数Ｓについて、Ｒ−１データおきに再サンプリ
ングしたものである。 そこで、変形された短時間フーリエスペクトラム△ Ｘ （ＳＲ，ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・。 八 Ｍ−１）から、時間領域の信号を作成するには、Ｘ（Ｓ
Ｒ，ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・； ｋ＝ｏ
、１，２．・・・・。 ＾ Ｍ−１）を補間して、Ｘ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１
，２．・・・・；＾ に＝０．１，２．・・・・、ト１）を作り、Ｘ （Ｓ、
ｋ） （Ｓ−０，１，２，・・・・； ｋ＝０．１
，２．・・・・、ト１）を逆離散的フーリエ変換すれば
良い。すなわち、’＆ （ＳＲ。 ｋ）の第１番目の変数に関して、各々、隣りのデータの
間に０をＲ−１個つめたデータＸ （Ｓ、ｋ） 。 すなわち、 を作り、Ｍ個のデータ（ｆ （ｍ） ） （ｍ＝０
．１．・・・・、ト１）をインパルスレスポンスとして
持つローパスフィルタに通して、Ｘ（Ｓ、ｋ）を作る。 式Ｘ（ｌｋ）の定義より 一＝ −■ △ この後、Ｘ（Ｓ、ｋ）を第２番目の変数ｋに関して、逆
離散的フーリエ変換して、出力信号（ｙ （Ｓ） ）（
Ｓ＝０．１．２．・・・・）を得る。これも式で書くと
、以下のようになる。 ２π スペクトラムを操作しないときは、入力信号がそのまま
出力信号にならねばならない。そのためには、上式より
、 ｘ （Ｓ） ＝ｙ （Ｓ） ところで、 であるから１＝Ｓ−ｐＭ（ｐ：整数である変数）とおく
と 故に、（ｈ （ｍ） ）と（ｆ （ｍ） ）とが、全て
のＳについて、 ・・・・（１３） となることが必要である。 さて、（１１）式より、 △ Ｘ（ｍＲ，ｋ ）の逆離散的フーリエ変換をｘ （ｍＲ
，Ｓ）と書くと、 ｍ＝−■ （Ｓ＝０．１，２．・・・・） （ｆ（ｍ））はｍ ＝０． Ｌ ２． ＋＋ ・＋ ＋
ｎ−ｔでのみＯでないので ｆ （Ｓ−ｍＲ） ・ｘ （ｍＲ，Ｓ）は、Ｓ＝ｍ
Ｒ，ｍＲ＋ １．・・・・、ｍＲ＋Ｍ−１の部分だけが
０でない。したがって、Ｒとして、ｒ−Ｒ＝Ｍ （ｒ
：正の整定数）と、Ｍを割り切るように選ぶと、 （ｍ＋ｒ−１）Ｒ≦Ｓ≦ （ｍ＋Ｒ）Ｒ−１（ｍ＝０＋
Ｌ２＋・・・・） と、有限回の加算で（ｙ （Ｓ） ） （Ｓ＝０．１
，２．・・・・）が逐次求まる。これをオーパーラ・ノ
ブ加算という。 第４図において具体的に述べる。なお以下の説明ではＲ
＝６４とする。 スペクトル処理部（２３）の複素乗算回路（２３７）よ
りの複素データは１ワードずつ逆ＦＦＴ変換器（２４）
に供給される。 逆ＦＦＴ変換器（２４）では、こうして送りこまれる実
部、虚部ともに１６ビツトよる成るデータが２５６ワー
ドになると、このデータに対し、逆離散的フーリエ変換
がおこなわれ、１ワード１６ビツトから成る２５６ワー
ドの時間領域のデータが生成される。この１ワード１６
ビツトから成る２５６ワードのデータは、クロック発生
回路（２５）よりの周期１００ ｎ ｓｅｃのクロック
ＣＫ４のタイミングで、１６ビツトより成る２つの入力
端子、および１２ビツトより成る１つの出力端子を有す
る乗算回路（２６）の一方の入力端子へおくりこまれる
。 一方、この同じクロックＣＫ４のタイミングで、乗算回
路（２６）のもう一方の入力端子へ、あらかじめＲＯＭ
（２７）に用意されている、上述した関係式（１４）式
を満足する係数、 ｍ ＝ ０．１．２．・・＝ 、 ２５５がｍ ＝ ０
．１．２．− ＝の順に１ワードずつ、送りこまれ、こ
の２つの入力の積が、乗算回路（２６）の出力として、
入力データがセ・ツトされてから１００ ｎ ｓｅｃ後
に、乗算回路（２６）の出力端子にセットされる。 そして、この乗算回路（２６）の出力は、同じく周期１
００ ｎ ｓｅｃのクロックによって、１ワード１２ビ
ツト、２５６ワ一ド分の容量を有するシフトレジスタ（
２日）に１個ずつ順次送り込まれる。 こうして、シフトレジスタ（２８）に２５６ワードの乗
算結果が送り込まれると、この２５６ワードのデータは
、このシフトレジスタ（２８）と同じ構成のシフトレジ
スタ（２９）の２５６ワードのデータと、同じ番地のも
の同志毎に加算され、その加算結果がシフトレジスタ（
２９）の同じ番地に書き込まれて、シフトレジスタ（２
９）に２５６個の新しいデータが作られる。つまり、こ
れによりオーバーラツプ加算がなされる。 すなわち、逆ＦＦＴ変換器（２４）の出力は時間軸上で
は第４図Ａに示すように順次時間長Ｌ−Ｒずつ互いにオ
ーバーラツプしたような信号であるが、これが順次加算
されて第４図Ｂに示すような信号が形成される。なお、
この第４図は説明の便宜上アナログの状態で示した。 シフトレジスタ（２９）は、その後、周期１００ｎｓｅ
ｃのシフトクロックで１ワードずつシフトされ、その始
めの０番地〜６３番地の６４個のデータが、１ワード１
２ビツト、６４ワードの容量のシフトレジスタ（３０）
に転送される。このシフトレジスタ（２９）の６４ワー
ドのシフトにより空いた１９２番地〜２５５番地には“
θ″データ入れられる。 シフトレジスタ（３０）の６４ワードのデータは、分周
回路（１７）よりのクロック−ＣＫ２によって、シフト
レジスタ（３０）と同じ構成のシフトレジスタ（３１）
にラッチされる。このシフトレジスタ（３１）にラッチ
された６４ワードのデータは、クロック発生回路（１５
）よりの６．４ｋＨｚのクロックＣＬにより先頭（０番
地）から順に１ワードずつ１２ビツトのＤ／Ａコンバー
タ（３２）に送り込まれてアナログ １出力に
される。そして、このアナログ出力はカットオフ周波数
３．２ｋＨｚのローパスフィルタ（３３）を通されて、
最終的なアナログ電気信号が出力端子（３４）に導出さ
れる。 前述したように、この出力端子（３４）に得られる信号
は、言語情報の明瞭度が向上し、また、もとの情報部分
を失うことなくノイズが低減されたものとなる。 なお、この例ではスペクトラム領域で処理したスペクト
ラムに基づいて時間領域の信号を作成するに際し、５Ｔ
ＦＴによる合成アルゴリズムを用いているので、離散的
フーリエ変換のブロック的な処理に伴なうブロック間の
信号の不連続を避けることができる。 なお、フーリエ変換の代わりにウオルシュ変換を行ない
、スペクトル処理部（２３）においてその変換出力の絶
対値をとった後、スペクトル強調するとともに、上記出
力の正、負の符号を算出し、その算出符号を上記強調し
た出力に付加するような構成であってもよい。 また、スペクトル強度強調の方法としては、要はスペク
トラム包絡の山、谷のピークを強調できればよいので、
上記の例のようにべき乗する方法のみではなく、例えば
スペクトル強度を定数倍してもよく、また、スペクトル
強度をケプストラム分析し、低次の係数を強調し、高次
を抑圧するようにしてもよく、その他種々の方法がとり
得る。 Ｈ発明の効果 言語情報は、スペクトルの振幅成分の包路線の山、谷の
位置と大きさが担っているが、この発明によれば、その
スペクトル包絡の山、谷が強調されるので、言語情報の
明瞭度が向上する。 また、スペクトルの山、谷のピークの差がスペクトル強
調により広がることにより、ノイズ部分のみのレベルが
小さくなり、「情報部分」を失うことなく、ノイズ低減
が可能となるものである。 図面の簡単な説明 第１図はこの発明装置の一例のブロック図、第２図はこ
の発明装置の一例の具体的実施例のブロック図、第３図
及び第４図はその一部動作の説明のための図、第５図〜
第７図はその説明のための図である。 （３）は直交変換回路、（４）はスペクトル処理部、（
５）は逆直交変換回路である。
の発明装置の一例の具体的実施例のブロック図、第３図
及び第４図はその一部動作の説明のための図、第５図〜
第７図はその説明のための図である。 （３）は直交変換回路、（４）はスペクトル処理部、（
５）は逆直交変換回路である。 ′ニーｆ−続？１ｉｌｔ正書 昭和６０都１９月２１日 特許庁長官 宇 賀 道 部 殿−１、事件の表
示 昭和６０年 特 許 願 第１２９６９６号２°９ｔ
Ｔ！Ｑ （７）８１？ｒ、 、−ゆいい３、補正
をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 東京部品用２北品用６丁目７番３５号名称（２
１８）ソニー株式会社 代表取締役 大 賀 典 雄 ４、代理人 住 所 東京都新宿区西新宿１丁目８番１号置 ０３−
３４３−５８２１＆Ｉ５ （新組ビル）明 細
書（訂正） 発明の名称 信号処理装置 特許請求の範囲 （ａ） 入力信号に対し直交変換を施す直交変換手段
と、 （ｂｌ この直交変換手段の出力信号から上記入力信
号のスペクトル強度を算出しその算出したスペクトル強
度を強調するスペクトル処理手段と、（０） このス
ペクトル処理手段の出力信号を逆直交変改する手段とか
ら成る信号処理装置。 発明の詳細な説明 以下の順序でこの発明を説明する。 Ａ 産業上の利用分野 Ｂ 発明の概要 Ｃ従来の技術 Ｄ 発明が解決しようとする問題点 Ｅ 問題点を解決するための手段（第１図）Ｆ 作用 Ｇ 実施例（第２図） Ｇ１短時間フーリエ解析の説明 （第３図、第５図、第６図） Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明（第７図）Ｇ３短
時間フーリエ解析の逆演算の説明（第４図） Ｈ発明の効果 Ａ 産業上の利用分野 この発明はノイズ成分を含む音声信号や映像信号の信号
強調及びノイズリダクションを行なう信号処理装置に関
する。 Ｂ 発明の概要 この発明はノイズ成分を有する音声信号や映像信号に直
交変換を施こし、得られた成分のダイナミックレンジを
拡大する非線形処理を行ない、これを逆直交変換によっ
て元の時間軸上に戻すようにしたもので、これにより信
号成分の強調及びノイズの低減を図つたものである。 Ｃ従来の技術 ノイズ成分を有する音声信号や映像信号の明瞭度の向上
、ノイズの低減を図る場合、従来量も良（使用されるの
は周波数軸上のフィルタリング処理によって、信号成分
がノイズ成分に比して多い周波数帯域では利得を増加さ
せ、ノイズ成分が主となっている周波数帯域では利得を
低減させる方法である。 この方法を実施するには、従来、信号の全周波数帯域を
対数軸上で１０〜２０等分した例えばバンドパスフィル
タバンクを使用することが主であった。 Ｄ 発明が解決しようとする問題点 ところが、上述のような方法を用いた場合には、時間的
に変化している信号スペクトルに対し、固定した通過周
波数のフィルタを用いることになり、大まかな調整しか
できないことと相俟って信号そのものを低下させてしま
うことも多く、明瞭度。 ノイズ低減の向上はあまり望むことができなかった。
１Ｅ 問題点を解決するための手段 この発明は上記の欠点を改善するため、以下のように構
成する。 すなわち、第１図はこの発明装置の一例で、（１）は音
声信号又はビデオ信号の入力端子、（２）はＡ／Ｄコン
バータ、（３）はフーリエ変換等の直交変換回路、（４
）はスペクトル強度算出回路（４１）及びスペクトル強
度強調回路（４２）からなるスペクトル処理部、（５）
は逆フーリエ変換等の逆直交変換回路、（６）はこの逆
直交変換回路（５）よりのデジタル出力をアナログ信号
に戻すＤ／Ａコンバータ、（７）は出力端子である。 Ｆ 作用 入力端子（１）を通じた音声信号又は映像信号はＡ／Ｄ
コンバータ（２）にてデジタル信号に変換された後、直
交変換回路（３）に供給される。 この直交変換回路（３）においては例えばフーリエ変換
されて時間軸が周波数軸に変換されたスペクトルが形成
される。 この直交変換回路（３）の出力はスペクトル処理部（４
）のスペクトル強度算出回路（４１）において例えば絶
対値演算がなされてスペクトル強度が算出される。 算出されたスペクトル強度はスペクトル強度強調回路（
４２）に供給されて、スペクトルの振幅成分の包路線す
なわちスペクトル強度の山と谷とが強調される。 この強調回路（４２）の出力は逆直交変換回路（５）に
供給されて例えば逆フーリエ変換されて周波数軸が時間
軸に戻される。 そして、この時間軸に戻された信号がＤ／Ａコンバータ
（６）によってアナログ信号に戻され、出力端子（７）
に導出される。 言語情報は短時間スペクトルの振幅成分のスペクトル包
路線の山、谷の位置と大きさが担っているので、上記の
ようなスペクトル強調によって言語情報の明瞭度が向上
する。 また、スペクトルがノイズに汚されていた場合、ノイズ
に汚されたスペクトルの谷は、信号のスペクトルがノイ
ズのスペクトルにうずもれてしまった部分と考えられ、
またスペクトルの山はノイズに汚されつつも、なお、信
号のスペクトルの特徴を有している部分と考えられる。 したがって、スペクトル強調されてスペクトルの山と谷
のピークの差が広がる（ダイナミックレンジが広がる）
ことによって、ノイズ部分のみレベルが少なくなったこ
とになり、もとの情報信号を失うことなく、ノイズ低減
が可能になる。 Ｇ 実施例 第２図はこの発明の一実施例を示すもので、この例では
スペクトラム領域で処理したスペクトラムに基づいて時
間領域の信号を作成するに際し、５ＴＦＴ （Ｓｈｏｒ
ｔ Ｔｔｍｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
（ＩＨＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＡＣ
ＯＵＳＴＩＣＳ、５ＰＥＥＣＩｌ、ＡＮＤ ５ＩＧＮＡ
ＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ、ＶＯＬ、ＡＳＳＰ−２８，Ｎ
Ｏ，１，ＦＢＢＲＵＡＲＹ １９８０Ｐ、９９〜Ｐ、１
０２参照）による合成アルゴリズムを用いている。 同図において、入力音声はマイクロホン（１１）及びア
ンプ（１２）によって電気信号に変換され、これがロー
パスフィルタ（１３）に供給されて帯域が例えば３．２
ｋＨｚに制限される。このローパスフィルタ（１３）を
通った信号はＡ／Ｄコンバータ（１４）に供給される。 このＡ／Ｄコンバータ（１４）にはクロック発生回路（
１５）よりの５．４ｋＨｚのサンプリングクロックＣＫ
１が供給されてアナログ信号が１ワード１２ビツトのデ
ジタル信号に変換される。このデジタル信号はシフトレ
ジスタ（１６）に、クロック発生回路（１５）よりの６
．４ｋＨｚのシフトクロックＣ１ｈで順次書き込まれる
。この場合、このシフトレジスタ（１６）は２５６ワ一
ド分の容量を有する。 すなわちシフトレジスタ（１６）には、Ａ／Ｄコンバー
タ（１４）によって生成された、一連の２５６ワードの
デジタルデータがはいっており、Ａ／Ｄコンバータ（１
４）が、デジタルデータを１語、生成するごとに、シフ
トレジスタ（３）は、１語、右にシフトされ、その内容
が更新されてゆく。 シ Ｇ１短時間フーリエ解析の説明 ここで、第２図におけるシフトレジスタ（１６）以下の
信号の具体的な流れについて説明する前に、短時間フー
リエ解析について、一般的な事柄を述べておく。 例えば、「あ°いうえお」という音声信号を考えてみる
と、「あ」という音が発せられている時間と、「い」と
いう音が発せられている時間とでは、音声を発している
ヒトの口や声道の形状が異なっている。すなわち「あい
うえお」という音声信号は、時間とともにその特性が変
化してゆく物理的実体から発せられた信号であり、定常
信号とは見なせない。 このように、音声信号や音楽信号などは、それを発して
いる物理的実体の特性が、時間とともに変化しており、
一般に定常信号と見なすことはできず、定常信号を対象
にしたフーリエスペクトラム解析を直接に通用すること
は不可能である。しかしながら、先はどの例の「あいう
えお」について言うと、「あ」、「い」、「う」、「え
」。 「お」の各々の音声を発している時間内では、ヒトの口
や声道の形状は、はぼ一定しており、その時間内に信号
を限定すれば、定常信号と見なせる。 そこで、フーリエ変換する領域を、定常と見なせる時間
の区間に限定してフーリエ変換をおこない、その区間を
次々に更新してゆき、得られるフーリエスペクトラムを
用いれば、非定常ではあるが、短時間の区間については
定常であるような、音声信号や音楽信号に対してフーリ
エ解析が可能になる。 このようなフーリエ解析は、短時間フーリエ解析と呼ば
れている。 数式を用いてさらに説明しよう。入力信号ｘ （ｔ）を
サンプリングして得られるデータ列を（Ｘ（ホ））（ｍ
＝ｏ＋１＋２＋・・・・）としたとき、上述した事柄は
、定常とみなせるデータの部分列（ｘ （ｍ＋ＳＲ）
）（ｍ＝（Ｌ１＋””Ｍ ； Ｓ−０，Ｌ””・Ｒ，Ｒ
及びＭはある整定数）の変数ｍについて、有限の部分列
（ｘ （ｍ＋ｓＲ） ） （ｍ＝０．１．”、 Ｍ−
１）の端部がスペクトルに及ぼす影響を減じる窓係数（
ｈ（−ｍ） ） （ｍ＝０．ｉ、・・・・、 Ｍ−１
）を乗じた後、変数ｍについて離散的フーリエ変換をお
こない、短時間フーリエスペクトラムＸ （ＳＲ，ｋ）
（Ｓ＝０．１．・・・・； ｋ ＝０．１．２．・
・・・、Ｍ−１）を得る、ということになる。 ９π 第５図より明らかなように、Ｒは分析する区間の更新量
であり、以下のような制約がある。 （１）式より ２π ｍ ＋ ＳＲ＝ ｆとおくと ２π 窓係数（ｈ （−ｍ） ） （ｍ−０，１，２，・・
・−、Ｍ−１）の定義を、ｍについて一■〜＋■まで拡
大して、とすると ２π すなわち、Ｘ（ＳＲ，ｋ）は、第６図に示すようにデー
タ列 （ｈ （ｍ） ） とを、たたみ込んだデータ列、Ｘ（
Ｓ、ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・）を第１番目の変
数についてＲ−１データおきに再サンプリングしたもの
になっており、デジタル信号 ンバルスレスポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジ
タルシステムに入力した出力を、Ｒ−１データおきに再
サンプリングしたものと解釈できる。 故に、分析する区間の更新量ＲＸＩは、サンプでなけれ
ばならない。 （Ｘ （＋ｍ、ｋ） ） （ｍ＝０．１．２．・・・
・）の帯域幅は、（ｍ＝０．１．２．・・・・）に依存
するわけであるが、その上限は、図に於ける、インパル
スレスポンス（ｈ （ｍ） ）を有する線形デジタルシ
ステムの口〕 すなわちＲは、 ・・・・・（５） でなければならない。 一例として、Ｍ＝２５６． （ｈ （−ｍ） ）として
ハミング窓係数とすると窓係数 ｈ （−ｍ） ＝０．５４−０．４６ｘｃｏｓ
（２πｍ／２５５）（ｍ＝０．１．・・・・、 ２５
５ ）を用いるとすると、（ｈ （−ｍ） ） （ｍ
＝０．１．２゜・・・・、２５５）のローパス部分の帯
域幅は、約４２ｄＢまで減衰する部分までをとることに
すると、−になる。したがって、Ｒは、上式の関係から
、Ｒ≦□＝６４ でなければならない。 第４図において、シフトレジスタ（１８）以降で上述し
た、短時間フーリエ変換をおこなっている。 Ｍ＝２５６、分析窓係数として、ハミング窓係数ｈ （
ｍ） −０，５４０，４６Ｘｃｏｓ （２πｍ／２５
５）（ｍ ＝ ０．１．２．・・・・、 ２５５ ）
、Ｒ＝ ６４としている。 上述の例で明らかなように、Ｒ＝６４は、（５）式を満
たしている。 以下、具体的に述べる。 １ワード１２ビツト、２５６ワードより成るシフトレジ
スタ（１６）の内容は、Ａ／Ｄ変換器（１４）の駆動ク
ロックＣＫｚを分周回路（１７）で６４分周したクロッ
クＣＫ２の１パルス（すなわち、６４Ｘ ＣＡ／Ｄ変換
（１４）の駆動クロック周期、約１５８μｓｅｃ ）（
秒））ごとに、同じく１ワード１２ビツト、２５６ワー
ドよりなるシフトレジスタ（１８）にラッチされる。ラ
ッチされた２５６ワードのデータは、クロック発生回路
（工９）よりの１０ＭＨｚ （周期１００ ｎ ｓｅｃ
）のクロック（Ｊ３のタイミングで、１ワードずつ図
中右ヘシフトされ、１２ビツトより成る２つの入力端子
、および２３ビツトより成る１つの出方端子を有する乗
算器（２０）の一方の入力端子におくりこまれる。一方
、この同じクロックＣＫ３のタイミングで、乗算器（２
０）のもう一方の入力端子に、あらかじめＲＯＭ（２１
）に貯えであるハミング窓係数ｈ （−ｍ） ＝０．５
４−０．４６ｃｏｓ （２ｙｃｍ／２５５ ）（ｍ−０
，１，２，・・・・、 ２５５ ）が、−語ずつ、ｍ
＝ Ｑ。 １．２．・・・・の順に、おくりこまれ、この２つの入
力の積が、乗算器（２０）の出力として、入力データが
セットされてから１００ ｎ ｓｅｃ後に、乗算器（２
ｏ）の出力端子にセットされる。 この、乗算器（２０）の２３ビツトより成る出力結果は
、乗算器（２０）に入力データを送りこむタイミングク
ロックのタイミングで（すなわち、１００ｎ ｓｅｃご
とに） Ｆ Ｆ Ｔ （Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔ
ｒａｎｓｆｏｒｍ）変換器（２２）へ送りこまれる。Ｆ
ＦＴ変換器（２２）は、こうして送りこまれる１ワード
２３ビツトのデータが２５６ワードになると、このｌワ
ード２３ビツト、２５６ワードのデータに対して、ＦＦ
Ｔをおこない、実部、虚部ともに１６ビツトから成る２
５６ワードの複素データを生成する。 すなわち、マイクロホン（１１）に第３図Ａに示すよう
な信号が供給されると、同図Ａに示すように所定時間り
分ずつ、所定時間長Ｌ−Ｒ分だけ前の信号とオーバーラ
ツプして信号が抽出される。 換言すれば時間Ｒ毎に時間長り分ずつ信号がＡ／Ｄコン
バータ（１４）の出力より抽出されてシフトレジスタ（
１８）の出力に得られる。そしてこの抽出された信号は
フーリエ変換されて第３図Ｂに示すように時間軸が周波
数軸に変換されたスペクトラムが形成される。 なお、第３図は説明の便宜上アナログで示した。 Ｇ２スペクトル処理部（２３）の説明 このＦＦＴ変換器（２２）よりの２５６個の複素スペク
トラムデータＣＣ１） （１＝０．１，２．・・・・
、２５５）はスペクトル処理部（２３）に供給される。 スペクトル処理部（２３）では複素スペクトラムＣＣ１
＞が絶対値計算回路（２３１）に供給されてスペクトル
強度が計算される。 すなわち、複素スペクトラムＣ（Ｉｔ”）のうち信号成
分を Ｓ （１） ＝Ｓ （ｊ２） Ｒ＋ｊＳ（１） ＋ノ
イズ成分を ｎ （ｊり ＝ｎ （ｆｆｉ） Ｆｔ＋ｊｎ（１） Ｉ
とすると、複素スペクトラムｃ ＜ｐｔ＞は、Ｃ（Ｑ）
＝ （Ｓ（１２）Ｒ＋ ｎ（ｊりＲ） ＋ ｊ （Ｓ
（１２）＋ ＋ ｎｆＪり＋ ）となり、スペクトル
強度ＣＡ（ｎ）は、ＣＡ（１２） ＝ ｌ Ｃ０２）
ｌ ＝ （（Ｓ（す＆ ＋ ５（４２）＋２） ＋ （ｎ（
Ｊ２）ｙ？ ＋ ｎ（Ｑ）＋２）＋２ （ｎ（ｊりＲ
Ｈ５ｃｃ）、 ＋ ｎ（Ｑ）夏 ・ ５（３
２）ｙｃ ） ）’・・・・（６） この値ＣＡ（４２）は各々１６ビツトから成る。 この計算結果は対数計算回路（２３２）に供給され、こ
れにおいて、 ＣＢ （ｊり ＝ ｌｏｇ （ｃＡ（１１）） Ｃ
Ｉ ＝０．１．２．・・・・２５５ ）・・・・（７） が計算される。ＣＢ（ｊりも各々１６ビツトから成る。 この対数計算回路（２３２）の出力はべき乗計算回路（
２３３）に供給され、予めＲＯＭ（２３４）に設定され
るべき乗の値によりべき乗計算される。 この例ではべき乗の値は１．２とされ、ＣＣ（ｊｆ！
） ＝ （ｃＢＣＱ）） １＝２ ・・
・・（８）なる計算がなされて１６ビツトのデータＣＣ
（ｊ）が得られる。 このデータｃｃ（１）は次にｅＸ計算回路（２３５）に
供給され、 ＣＤ （ｊ！ ） ＝ ｅｘｐ （ｃＩＪ））
・・・・（９１なる計算がなされて、１６ビツ
トのデータＣＤ（ｊ’）が得られる。 また、以上と並行してＦＦＴ変換器（２２）からのデー
タＣ（β）は位相算出回路（２３６）に供給されて、こ
の位相算出回路（２３６）において、ｊ＝ｉ Ｊ＝０．
１．２．・・・傷 ・・・・α呻が計算される。この位
相データＣＰ（ｊりは実部、虚部ともに１６ビツトから
なる複素データである。 こうしてｅ Ｘ計算回路（２３５）及び位相算出回路（
２３６）より得られたデータＣＤ（１）及びＣＰ（ｊ２
）は、各々、ｆ＝０．１，２．・・・・の順に複素乗算
回路（２３７）に供給されて、実部、虚部ともに１６ビ
ツトからなる乗算出力が得られる。 以上のようにスペクトル処理部（２３）では入力信号の
短時間スペクトルの対数振幅成分が１．２乗されている
。このようにされると、第７図Ａの入力信号のスペクト
ルは同図Ｂに示すように、その対数振幅成分の山と谷の
各々のピークの差が広がり、スペクトラムの山、谷が強
調されることになる。すなわち、スペクトラムのダイナ
ミ・νクレソンが広がることになる。 その結果、以下のような効果が得られることになる。 すなわち、一般的に「ア」とか「イ」というような言語
情報は（短時間）スペクトルの振幅成分の包路線の山、
谷の位置と大きさが担っているわけであるが、そのスペ
クトル包絡の山、谷が強調されることから言語情報の明
瞭度が向上するものである。 また、スペクトラムがノイズに汚されている場合を考え
てみると、ノイズに汚されたスペクトルの谷は、信号の
スペクトラムがノイズのスペクトラムに埋もれてしまっ
た部分、また山はノイズに汚されつつも、なお、信号の
スペクトラムの特徴を有している部分と考えられる。し
たがって、スペクトルの山、谷のピークの差が広がる（
ダイナミンクレンジが広がる）ことによってノイズ部分
のみのレベルが小さくなり、元の「情報部分」を失うこ
となく、ノイズ低減が可能となるものであ す
る。 Ｇ３短時間フーリエ解析の逆演算の説明以上のようなス
ペクトル処理部（２３）の出力は順次逆ＦＦＴ変換器（
２４）に供給される。そして、この逆ＦＦＴ変換器（２
４）及びそれ以降の回路によりスペクトル処理部（２３
）よりの複素データは時間領域の信号に戻される。これ
らＦＦＴ変換器（２４）以降の回路について説明する前
に、これらに関しての一般的な関係について述べておく
。 先に述べたように、変形された短時間フーリエスペクト
ラム’Ｒ（ＳＲ，ｋ）（Ｓ＝０．１．２．・・・・；に
＝０．１，２．・・・・、ト１）は、短時間フーリエス
ペクトラム全（Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・
・ｉ ｋ ＝ ０．１，２゜・・・・、ト１）を、第１
番目の変数Ｓについて、Ｒ−１データおきに再サンプリ
ングしたものである。 そこで、変形された短時間フーリエスペクトラム△ Ｘ （ＳＲ，ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・、
ｋ＝０．１，２．・・・・。 八 Ｍ−１）から、時間領域の信号を作成するには、Ｘ（Ｓ
Ｒ，ｋ） （Ｓ＝０．１．２．・・・・； ｋ＝ｏ
、１，２．・・・・。 ＾ Ｍ−１）を補間して、Ｘ （Ｓ、ｋ） （Ｓ＝０．１
，２．・・・・；＾ に＝０．１，２．・・・・、ト１）を作り、Ｘ （Ｓ、
ｋ） （Ｓ−０，１，２，・・・・； ｋ＝０．１
，２．・・・・、ト１）を逆離散的フーリエ変換すれば
良い。すなわち、’＆ （ＳＲ。 ｋ）の第１番目の変数に関して、各々、隣りのデータの
間に０をＲ−１個つめたデータＸ （Ｓ、ｋ） 。 すなわち、 を作り、Ｍ個のデータ（ｆ （ｍ） ） （ｍ＝０
．１．・・・・、ト１）をインパルスレスポンスとして
持つローパスフィルタに通して、Ｘ（Ｓ、ｋ）を作る。 式Ｘ（ｌｋ）の定義より 一＝ −■ △ この後、Ｘ（Ｓ、ｋ）を第２番目の変数ｋに関して、逆
離散的フーリエ変換して、出力信号（ｙ （Ｓ） ）（
Ｓ＝０．１．２．・・・・）を得る。これも式で書くと
、以下のようになる。 ２π スペクトラムを操作しないときは、入力信号がそのまま
出力信号にならねばならない。そのためには、上式より
、 ｘ （Ｓ） ＝ｙ （Ｓ） ところで、 であるから１＝Ｓ−ｐＭ（ｐ：整数である変数）とおく
と 故に、（ｈ （ｍ） ）と（ｆ （ｍ） ）とが、全て
のＳについて、 ・・・・（１３） となることが必要である。 さて、（１１）式より、 △ Ｘ（ｍＲ，ｋ ）の逆離散的フーリエ変換をｘ （ｍＲ
，Ｓ）と書くと、 ｍ＝−■ （Ｓ＝０．１，２．・・・・） （ｆ（ｍ））はｍ ＝０． Ｌ ２． ＋＋ ・＋ ＋
ｎ−ｔでのみＯでないので ｆ （Ｓ−ｍＲ） ・ｘ （ｍＲ，Ｓ）は、Ｓ＝ｍ
Ｒ，ｍＲ＋ １．・・・・、ｍＲ＋Ｍ−１の部分だけが
０でない。したがって、Ｒとして、ｒ−Ｒ＝Ｍ （ｒ
：正の整定数）と、Ｍを割り切るように選ぶと、 （ｍ＋ｒ−１）Ｒ≦Ｓ≦ （ｍ＋Ｒ）Ｒ−１（ｍ＝０＋
Ｌ２＋・・・・） と、有限回の加算で（ｙ （Ｓ） ） （Ｓ＝０．１
，２．・・・・）が逐次求まる。これをオーパーラ・ノ
ブ加算という。 第４図において具体的に述べる。なお以下の説明ではＲ
＝６４とする。 スペクトル処理部（２３）の複素乗算回路（２３７）よ
りの複素データは１ワードずつ逆ＦＦＴ変換器（２４）
に供給される。 逆ＦＦＴ変換器（２４）では、こうして送りこまれる実
部、虚部ともに１６ビツトよる成るデータが２５６ワー
ドになると、このデータに対し、逆離散的フーリエ変換
がおこなわれ、１ワード１６ビツトから成る２５６ワー
ドの時間領域のデータが生成される。この１ワード１６
ビツトから成る２５６ワードのデータは、クロック発生
回路（２５）よりの周期１００ ｎ ｓｅｃのクロック
ＣＫ４のタイミングで、１６ビツトより成る２つの入力
端子、および１２ビツトより成る１つの出力端子を有す
る乗算回路（２６）の一方の入力端子へおくりこまれる
。 一方、この同じクロックＣＫ４のタイミングで、乗算回
路（２６）のもう一方の入力端子へ、あらかじめＲＯＭ
（２７）に用意されている、上述した関係式（１４）式
を満足する係数、 ｍ ＝ ０．１．２．・・＝ 、 ２５５がｍ ＝ ０
．１．２．− ＝の順に１ワードずつ、送りこまれ、こ
の２つの入力の積が、乗算回路（２６）の出力として、
入力データがセ・ツトされてから１００ ｎ ｓｅｃ後
に、乗算回路（２６）の出力端子にセットされる。 そして、この乗算回路（２６）の出力は、同じく周期１
００ ｎ ｓｅｃのクロックによって、１ワード１２ビ
ツト、２５６ワ一ド分の容量を有するシフトレジスタ（
２日）に１個ずつ順次送り込まれる。 こうして、シフトレジスタ（２８）に２５６ワードの乗
算結果が送り込まれると、この２５６ワードのデータは
、このシフトレジスタ（２８）と同じ構成のシフトレジ
スタ（２９）の２５６ワードのデータと、同じ番地のも
の同志毎に加算され、その加算結果がシフトレジスタ（
２９）の同じ番地に書き込まれて、シフトレジスタ（２
９）に２５６個の新しいデータが作られる。つまり、こ
れによりオーバーラツプ加算がなされる。 すなわち、逆ＦＦＴ変換器（２４）の出力は時間軸上で
は第４図Ａに示すように順次時間長Ｌ−Ｒずつ互いにオ
ーバーラツプしたような信号であるが、これが順次加算
されて第４図Ｂに示すような信号が形成される。なお、
この第４図は説明の便宜上アナログの状態で示した。 シフトレジスタ（２９）は、その後、周期１００ｎｓｅ
ｃのシフトクロックで１ワードずつシフトされ、その始
めの０番地〜６３番地の６４個のデータが、１ワード１
２ビツト、６４ワードの容量のシフトレジスタ（３０）
に転送される。このシフトレジスタ（２９）の６４ワー
ドのシフトにより空いた１９２番地〜２５５番地には“
θ″データ入れられる。 シフトレジスタ（３０）の６４ワードのデータは、分周
回路（１７）よりのクロック−ＣＫ２によって、シフト
レジスタ（３０）と同じ構成のシフトレジスタ（３１）
にラッチされる。このシフトレジスタ（３１）にラッチ
された６４ワードのデータは、クロック発生回路（１５
）よりの６．４ｋＨｚのクロックＣＬにより先頭（０番
地）から順に１ワードずつ１２ビツトのＤ／Ａコンバー
タ（３２）に送り込まれてアナログ １出力に
される。そして、このアナログ出力はカットオフ周波数
３．２ｋＨｚのローパスフィルタ（３３）を通されて、
最終的なアナログ電気信号が出力端子（３４）に導出さ
れる。 前述したように、この出力端子（３４）に得られる信号
は、言語情報の明瞭度が向上し、また、もとの情報部分
を失うことなくノイズが低減されたものとなる。 なお、この例ではスペクトラム領域で処理したスペクト
ラムに基づいて時間領域の信号を作成するに際し、５Ｔ
ＦＴによる合成アルゴリズムを用いているので、離散的
フーリエ変換のブロック的な処理に伴なうブロック間の
信号の不連続を避けることができる。 なお、フーリエ変換の代わりにウオルシュ変換を行ない
、スペクトル処理部（２３）においてその変換出力の絶
対値をとった後、スペクトル強調するとともに、上記出
力の正、負の符号を算出し、その算出符号を上記強調し
た出力に付加するような構成であってもよい。 また、スペクトル強度強調の方法としては、要はスペク
トラム包絡の山、谷のピークを強調できればよいので、
上記の例のようにべき乗する方法のみではなく、例えば
スペクトル強度を定数倍してもよく、また、スペクトル
強度をケプストラム分析し、低次の係数を強調し、高次
を抑圧するようにしてもよく、その他種々の方法がとり
得る。 Ｈ発明の効果 言語情報は、スペクトルの振幅成分の包路線の山、谷の
位置と大きさが担っているが、この発明によれば、その
スペクトル包絡の山、谷が強調されるので、言語情報の
明瞭度が向上する。 また、スペクトルの山、谷のピークの差がスペクトル強
調により広がることにより、ノイズ部分のみのレベルが
小さくなり、「情報部分」を失うことなく、ノイズ低減
が可能となるものである。 図面の簡単な説明 第１図はこの発明装置の一例のブロック図、第２図はこ
の発明装置の一例の具体的実施例のブロック図、第３図
及び第４図はその一部動作の説明のための図、第５図〜
第７図はその説明のための図である。 （３）は直交変換回路、（４）はスペクトル処理部、（
５）は逆直交変換回路である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 （ａ）入力信号に対し直交変換を施して、時間軸を周波
数軸に変換する直交変換手段と、 （ｂ）この直交変換手段の出力よりそのパワースペクト
ルを算出し、その算出したパワースペクトルを強調する
スペクトル処理手段と、 （ｃ）その強調した出力を逆直交変換する手段とからな
る信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60129696A JPS61286900A (ja) | 1985-06-14 | 1985-06-14 | 信号処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60129696A JPS61286900A (ja) | 1985-06-14 | 1985-06-14 | 信号処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61286900A true JPS61286900A (ja) | 1986-12-17 |
Family
ID=15015935
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60129696A Pending JPS61286900A (ja) | 1985-06-14 | 1985-06-14 | 信号処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61286900A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62235996A (ja) * | 1986-04-07 | 1987-10-16 | 東洋通信機株式会社 | 合成音質変化方法 |
| JP2006010907A (ja) * | 2004-06-24 | 2006-01-12 | Yamaha Corp | 音声効果付与装置及び音声効果付与プログラム |
| JP2006178333A (ja) * | 2004-12-24 | 2006-07-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 近接音分離収音方法、近接音分離収音装置、近接音分離収音プログラム、記録媒体 |
| JP2008176132A (ja) * | 2007-01-19 | 2008-07-31 | Casio Comput Co Ltd | 音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、及び、プログラム |
| JP2013250380A (ja) * | 2012-05-31 | 2013-12-12 | Yamaha Corp | 音響処理装置 |
| WO2015129465A1 (ja) * | 2014-02-28 | 2015-09-03 | 独立行政法人情報通信研究機構 | 音声明瞭化装置及びそのためのコンピュータプログラム |
-
1985
- 1985-06-14 JP JP60129696A patent/JPS61286900A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62235996A (ja) * | 1986-04-07 | 1987-10-16 | 東洋通信機株式会社 | 合成音質変化方法 |
| JP2006010907A (ja) * | 2004-06-24 | 2006-01-12 | Yamaha Corp | 音声効果付与装置及び音声効果付与プログラム |
| JP4654615B2 (ja) * | 2004-06-24 | 2011-03-23 | ヤマハ株式会社 | 音声効果付与装置及び音声効果付与プログラム |
| JP2006178333A (ja) * | 2004-12-24 | 2006-07-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 近接音分離収音方法、近接音分離収音装置、近接音分離収音プログラム、記録媒体 |
| JP4533126B2 (ja) * | 2004-12-24 | 2010-09-01 | 日本電信電話株式会社 | 近接音分離収音方法、近接音分離収音装置、近接音分離収音プログラム、記録媒体 |
| JP2008176132A (ja) * | 2007-01-19 | 2008-07-31 | Casio Comput Co Ltd | 音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、及び、プログラム |
| JP2013250380A (ja) * | 2012-05-31 | 2013-12-12 | Yamaha Corp | 音響処理装置 |
| WO2015129465A1 (ja) * | 2014-02-28 | 2015-09-03 | 独立行政法人情報通信研究機構 | 音声明瞭化装置及びそのためのコンピュータプログラム |
| JP2015161911A (ja) * | 2014-02-28 | 2015-09-07 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 音声明瞭化装置及びそのためのコンピュータプログラム |
| US9842607B2 (en) | 2014-02-28 | 2017-12-12 | National Institute Of Information And Communications Technology | Speech intelligibility improving apparatus and computer program therefor |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Smith et al. | PARSHL: An analysis/synthesis program for non-harmonic sounds based on a sinusoidal representation | |
| Verfaille et al. | Adaptive digital audio effects (A-DAFx): A new class of sound transformations | |
| US4066842A (en) | Method and apparatus for cancelling room reverberation and noise pickup | |
| CN111739544B (zh) | 语音处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Tarr | Hack Audio: An Introduction to Computer Programming and Digital Signal Processing in MATLAB | |
| JP3430985B2 (ja) | 合成音生成装置 | |
| JPH07152379A (ja) | ディジタル音程変換における不連続点の改善処理方法およびその装置 | |
| JPS61286900A (ja) | 信号処理装置 | |
| JP2001356799A (ja) | タイム／ピッチ変換装置及びタイム／ピッチ変換方法 | |
| JP2002175099A (ja) | 雑音抑制方法および雑音抑制装置 | |
| JPS61289734A (ja) | 信号処理装置 | |
| Lin et al. | High quality and low complexity pitch modification of acoustic signals | |
| JP5163606B2 (ja) | 音声分析合成装置、及びプログラム | |
| Hanna et al. | Time scale modification of noises using a spectral and statistical model | |
| Haghparast et al. | Real-time pitchshifting of musical signals by a time-varying factor using normalized filtered correlation time-scale modification (NFC-TSM) | |
| US20050259833A1 (en) | Frequency responses, apparatus and methods for the harmonic enhancement of audio signals | |
| JP4170459B2 (ja) | 波形信号の時間軸圧縮伸長装置 | |
| JPH06175691A (ja) | 音声強調装置と音声強調方法 | |
| JPS61187000A (ja) | 音声のピツチ周波数抽出装置 | |
| JP3105721B2 (ja) | 音響変換装置 | |
| Favreau | Phase vocoder applications in GRM tools environment | |
| Zhang | “Shimmer” Audio Effect: A Harmonic Reverberator | |
| JPH05273981A (ja) | 電子楽器 | |
| CN115691522A (zh) | 一种重低音增强方法、系统、设备及存储介质 | |
| JPS60130908A (ja) | グラフイツクイコライザ |