JPS6225298B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

この発明は楽音信号や音声信号等に混入した雑
音を原信号から自己相関法で求めた線型予測係数
により作成した代替信号で置換えることにより除
去するようにした雑音除去装置に関する。 楽音信号や音声信号等に混入する雑音（レコー
ド盤上の傷やホコリによるクリツクノイズあるい
はチユーナに飛来する車のイグニツシヨンノイズ
など）や、PCM（pulse code modulation）信号
処理上で発生する符号誤りに起因する雑音を除去
する方法として従来一般的であつたのは前置ホー
ルド（雑音が発生する直前の正しい値を雑音が発
生している区間にわたつて保持する方法）や平均
値補間（雑音部分の直前、直後の正しい値の平均
値を雑音区間にわたつて保持する方法）あるいは
特開昭55―84010号公報に記載の方法などであつ
た。これらは、いずれも単一誤りにはかなりの効
果を有するが、バースト誤りなどの長期間にわた
る雑音に対しては補間信号が原信号を完全には復
原できないため、適切な雑音除去を行なうことが
できなかつた。 この発明は上述の点に鑑みてなされたもので、
原信号に近似した信号を代替信号として作成し、
原信号中の雑音部分をこの代替信号で置換えるこ
とにより、長い雑音に対しても充分な抑圧効果を
あげることができるようにした雑音除去装置を提
供しようとするものである。この発明は特に、出
力からの過去の複数のサンプル値と原信号から自
己相関法により算出される線型予測係数にそれぞ
れ１以下の重み付けを施した係数との線型結合を
代替信号とした点に特徴を有するものである。 以下この発明を添付図面の実施例にもとづいて
詳しく説明する。 第１図の実施例は雑音検出を入力信号の過去の
サンプルから予測される現時点の予測値ｘ_iと、
実際のサンプルｘ_iとの誤差（予測誤差）△ｘ_iに
よつて判定するいわゆる線型予測の手法を用いた
場合について示している。すなわち、楽音とか音
声という信号波型は一般にマルコフ過程（ある時
点の信号が過去の信号の影響を受けるような確率
過程のこと）と見なせると言われており、この予
測誤差△ｘ_iが大きいということは楽音から離れ
た信号と見なしてよいわけで、これを雑音と判断
するようにしている。この方法では、予測誤差が
どの程度から雑音と見なすかを決めるしきい値
（Ls）をうまく選べばかなり精度良く雑音検出が
できる。 第１図において入力信号ｘ_iは原信号を適宜の
周期でサンプリングしデイジタル化したものであ
る。線型予測係数算出回路１は入力信号ｘ_iの短
区間における最適な予測係数a₁，a₂，……，ａ_p
を求め雑音検出回路２に送出する。雑音検出回路
２では与えられた予測係数a₁，a₂，……，ａ_pに
基づき予測値ｘ_iを演算し（予測計数a₁，a₂，…
…，ａ_pと１クロツクずつ遅れた入力サンプルｘ_i
−１，ｘ_i-2，……，ｘ_i-pとの乗算値をすべて和算
することにより求められる）、入力信号ｘ_iとの差
（予測誤差）△ｘ_i＝ｘ_i−ｘ_iを計算し、予測誤差
の絶対値｜△ｘ_i｜が設定されたしきい値Lsより
大きな値をとつた場合にそこに雑音が存在すると
判定し、雑音検出トリガＴ_Nhを発生する。 信号切換回路３はｘ／端子に入力信号ｘ_iを遅
延回路７４でＮ／２（Ｎは後述するように短区間相関 関数を求めるためのサンプル数）遅延した信号ｘ
_h（ｈ＝ｉ−Ｎ／２）を入力し、x₂端子に代替信号を 入力する。そして、雑音が検出されていないとき
はx₁端子入力を出力端子に導き、雑音検出トリガ
Ｔ_Nhが加えられるとx₂端子入力を出力に導き雑音
除去を行なう。 回帰型関数発生回路４は信号切換回路３の出力
yhの複数のサンプル値を初期値とする回帰演算
を実行し、その演算出力を代替信号として信号切
換回路３のx₂端子に加える。 次に各部分の詳細について説明する。 〔１〕 線型予測係数算出回路１ 第１図において線型予測係数算出回路１は、ま
ず自己相関数算出回路１０で自己相関関数r₀，
r₁，……，ｒ_pを求め、次に線型予測係数演算回
路１１でr₀，r₁，……，ｒ_pを係数とする連立方
程式を解くことにより線型予測係数a₁，a₂，…
…，ａ_pを算出する。 自己相関関数の算出方法およびそれから線型予
測係数を算出する方法は次の通りである。 (A) 自己相関関数の算出 一般にデイジタル化された信号のサンプル列
（この実施例では楽音に対応させるためサンプリ
ング周期は約50kHzに選ばれていいる）ｘ_i（ｉ＝
……，−２，−１，０，１，２，……）の自己相関
関数ｒ_j（ｊ＝０，１，２，……）は互いにｊ個
離れた２個のサンプルの積の期待値として定義さ
れ、次式で与えられる。 第(1)式は信号全体の相関関数を与え、時刻には
依存しない。 時々刻々変化してゆく信号の各部分区間での相
関関数に着目する場合には第(1)式の代わりに時刻
ｉに依存する短区間自己相関関数を近似的に用い
る。時刻ｉとその直前のＮ―１個のサンプル（合
計Ｎ個）のサンプル間での短区間自己相関関数ｒ
_j,_iは で与えられる。ただし、この式の算出に用いられ
るサンプル値ｘ_k＋ｊのうち、着目している区間
（ｉ−Ｎ＋１からｉ）から外れるものについては
これを０と置く。したがつてＮ個以上離れたサン
プル間の自己相関関数ｒ_j（ｊ＞Ｎ）＝０となる。 雑音検出を行なうためには、発明者の実験によ
ればＮ個の相関関数の全てを知る必要はなく、低
次の５〜６項（ｊが０から５または６まで）求め
れば充分であることがわかつた。また、第(2)式中
の定数係数１／Ｎは予測係数の算出過程では実質的に 影響せず、無視することができる。 以上のことを踏まえると、必要な短区間自己相
関関数ｒ_j,_iは次のようになる。 展開して書けば となる。 第(4)式の演算をハードウエアで行なうために逐
次演算形式に書き換える。第２図はこれを説明す
るためのもので、各時刻におけるデータを上下２
段に〇印で示し（着目している区間から外れるも
のはすべて０でありこれを×印で示す）、相関を
取るためにかけ合せる２個のデータの組合せを線
で結んだものである。第（ｉ−１）ステツプで自
己相関関数ｒ_j,_i-1が得られていたとすると、第ｉ
ステツプの自己相関関数ｒ_j,_iはｒ_j,_i-1に新たに着
目している区間に入つてきた組合せ（太い実線で
示す）の積ｘ_i-j・ｘ_iを加え、その区間から出て
いつた組合せ（太い点線で示す）の積ｘ_i−Ｎ・
ｘ_i−Ｎ＋ｊを引くことにより求められる。すな
わち ｒ_j,_i＝ｒ_j,_i-1＋ｘ_i-j ・ｘ_i−ｘ_i−Ｎ・ｘ_i−Ｎ＋ｊ (5) として求められる。 第３図は第(5)式の演算を行なうように構成した
自己相関関数算出回路１０の一例を示すものであ
る。入力信号ｘ_iはｐ個のレジスタ１９―１，１
９―２，……，１９―ｐで順次シフトされ、レズ
スタ１９―１，１９―２，……１９―ｐからは信
号ｘ_i-1，ｘ_i-2，……，ｘ_i-pがそれぞれ得られ
る。信号ｘ_i-pは遅延回路１２でＮ―2p段遅延さ
れてｘ_i−Ｎ＋ｐとなり、更にｐ個のレジスタ２
０―ｐ，……，２０―２，２０―１で順次シフト
されて信号ｘ_i−Ｎ＋ｐ−１，……，ｘ_i−Ｎ＋
１，ｘ_i−Ｎがそれぞれ得られる。最終の出力ｘ_i
−Ｎは入力信号ｘ_iをＮ段遅延したものとなる。 第３図において符号１３―０，１３―１，…
…，１３―ｐで示した回路はそれぞれｊ＝０，
１，……，ｐにおける自己相関関数r₀，r₁，…
…，ｒ_pを求めるものである。例えばｊ＝０の自
己相関関数r₀を求める回路１３―０について説明
すれば、乗算器１４で着目している区間に新たに
入つてきた組合せの積ｘ_i・ｘ_iを求め、乗算器１
５で区間から出ていつた組合せの積ｘ_i−Ｎ，ｘ_i
−Ｎを求める。アキユームレータ１６は加算器１
７とレジスタ１８の組合せによりサンプリング周
期ごとに乗算器１４の出力を累積し、乗算器１５
の出力を減算していく。これにより第ｉステツプ
ではレジスタ１８からはその時点における自己相
関関数ｒ₀,_iが得られる。次のステツプｉ＋１では
前に得られた自己相関関数ｒ₀,_iに、新たに入つて
きた組合せの積ｘ_i＋１・ｘ_i＋１を加算し、出て
いつた組合せの積ｘ_i−Ｎ＋１・ｘ_i−Ｎ＋１を減
算してｒ₀,_i＋１を求める。他の回路１３―１，１
３―２，……，１３―ｐでも同様にしてｊ＝１，
２，……，ｐにおける自己相関関数r₁，r₂，…
…，ｒ_pを各ステツプごとに求める。尚、第３図
において各レジスタおよび遅延回路１２は初期状
態ではすべてクリアされている。 (B) 線型予測係数の算出 第１図において自己相関関数算出回路１０で算
出されたｐ個の自己相関関数ｒ₀,_i，ｒ₁,_i，……，
ｒ_p，ｉは予測係数a₁，a₂，……，ａ_pを算出する
線型予測係数演算回路１１に送られる。ここでは
ｒ₀,_i，ｒ₁,_i，……，ｒ_p,_iを係数とする次式の一次
連立方程式を解く演算が行なわれる。 なお、原信号からまず自己相関関数を算出し、
この自己相関関数から線型予測係数を求めていく
この種の手法を一般に自己相関法という。 この方程式によつて予測係数a₁，a₂，……，ａ
_pを得ることができる理由は次の通りである。 予測係数a₁，a₂，……，ａ_pは予測誤差の二乗
和を最小にする係数の組として定義される。すな
わち、ｋ番目のサンプルをｘ_k，ｘ_kの直前のｐサ
ンプルによるｘ_kの予測値をxk、予測誤差を△ｘ_k
とおけば、予測誤差△ｘ_kの二乗和は次のように
書ける。 a₀＝−１とおけば ただし ｃ_j,_lは第(10)式から明らかなようにｊ，ｌに対し
て対称であり、ｊ＞ｌ、ｍ＝ｋ−ｊと置き、着目
している区間ｋ＝ｉ−Ｎ＋１，ｉ−Ｎ＋２，…
…，ｉ以外のサンプル値ｘ_kを０とみなしている
ことに注意すれば、 を得る。 ところで、第(9)式のａ_j・ａ_lはＥを最小にする
からＥのａ_jに関する偏微分は０となり、 すなわち、 これは第(6)式にほかならない。 第(6)式の方程式はマイクロプロセツサ（第１図
の線型予測計数演算回路１１）による数値計算
で、行列のはき出しを利用した解法あるいは行列
の対称性を利用したLevinsonの方法
（LevinsoN，N.：The Wiener RMS Error
Criterion in Filter Design and Prediction.J.
Math.Phys.25，261―278（1947））によつて解く
ことができる。マイクロプロセツサとしてLSI
11／23を用いた場合の演算時間はFORTRANプ
ログラムで約17mses、アセンブラプログラムで
約6msecとなる。音楽信号においては10〜
40msecの時間内においては準定常的とみなすこ
とができ、予測係数はほぼ一定であり毎サンプル
ごとに算出する必要はない。したがつて、例えば
アセンブラプログラムを利用し、10msecごと
（50kHzのサンプリング周期では500サンプルごと
ということ）に１度予測計数a₁，a₂，……，ａ_p
を更新するようにすればよい。 〔２〕 雑音検出回路２ 第１図の雑音検出回路２は線型予測値演算回路
３０、予測誤差検出回路４０、しきい値設定回路
５０、比較回路７０および他の回路との同期を取
るための若干の遅延回路８０等で構成されてい
る。それぞれの回路について説明する。 (A) 線型予測値演算回路３０ 線型予測値演算回路３０はｐ個のレジスタ３１
―１，３１―２，……，３１―ｐとｐ個の乗算器
３２―１，３２―２，……，３２―ｐと１個の加
算器３３によつて、ｘ_iの直前のｐ個のサンプル
ｘ_i-1，ｘ_i-2，……，ｘ_i-pおよび前記求められた
線型予測係数a₁，a₂，……，ａ_pから、ｘ_iの予測
値ｘ_i ｘ_i＝a₁x_i-1＋a₂x_i-2＋……＋ａ_pｘ_i-p (14) を算出する。 (B) 予測誤差検出回路４０ 予測誤差検出回路（加算器）４０は予測値ｘ_i
と実際の信号ｘ_iとの偏差すなわち予測誤差△ｘ_i △ｘ_i＝ｘ_i−ｘ_i を求める。 実際のデータｘ_iと予測値ｘ_iとは例えば第４図
ａ，ｂのような関係になる。すなわち、信号の定
常状態においては予測値ｘ_iはｘ_iとほぼ等しい波
形となり、予測誤差△ｘ_iは微少な値となる。し
かし、雑音が混入すると、信号の状態が部分的に
非定常となるため、予測誤差△ｘ_iは第４図ｃに
示すようにその部分で大きな変化が生ずる。 (C) 比較回路７０ 以上のようにして求められた予測誤差△ｘ_iは
遅延回路８０においてＮ／２段遅延されて△xhとなつ て比較回路７０に入力される。比較回路７０は絶
対値回路７１で予測誤差の絶対値｜△xh₁｜を求
め、比較器７２で｜△xh｜としきい値設定回路
５０から来るしきい値Lsとを比較し、｜△xh｜
≧Lsとなつたとき雑音検出フラグＦ_Nhを発生す
る。一般に雑音は10〜30サンプルにわたることが
多く、雑音検出フラグＦ_Nは例えば第４図ｃのt₁
―t₂間の比較結果を拡大して示した第４図ｄのよ
うにしばらくの間何回もオン、オフを繰返す。波
形整形回路（エツジトリガ単安定マルチバイブレ
ータ）７３は第４図ｅに示すように雑音検出フラ
グＦ_Nhの立上りにより短い時間だけオフとなり、
以後予め設定された再トリガ禁止区間T₀の間オ
ン状態を保ち続ける。 (D) しきい値設定回路５０ しきい値設定回路５０は雑音検出能力を左右す
る重要な回路である。予測誤差△ｘ_iは入力信号
ｘ_iに雑音が混入していない場合でも入力信号ｘ_i
の振幅や波形の性質によつて多少変動する。すな
わち、定常的な信号でも振幅が大きくなれば予測
誤差△ｘ_iはそれに比例して大きくなり、また、
信号ｘ_i自体が非定常的であれば、予測誤差△ｘ_i
の平均レベルは増大する。したがつて時々刻々変
化してゆく信号ｘ_iに応じて適切なしきい値Lsを
決めていく必要がある。 このためにしきい値設定回路５０では入力ｘ_i
の短区間二乗和Pxおよび予測誤差△ｘ_iの短区間
二乗和Ｐ△ｘを求め、この２つの代数和から適当
な関数によつてしきい値Lsを算出するという方
法を取る。 すなわち、 ここに、G₁，G₂，G₃は入力信号ｘ_iに応じて手
動で設定もしくは固定しておく感度係数である。
一般的にはG₃は0.01程度に固定しておけば充分で
ある。また、信号ｘ_iの性質がほとんど一定の場
合（たとえば、単一楽器による音色、振幅等の変
化の少ない場合）には、G₁，G₂は適当な値もし
くは片方を０に固定しておいてもよい。 しきい値設定回路５０において符号５１で示し
た回路は入力ｘ_iの短区間二乗和Pxを逐次演算形
式により求める回路である。乗算器５３は入力信
号ｘ_iの二乗値ｘ_i ^２を求め遅延回路５４はこれを
Ｎ段遅延してｘ_i−N²を出力する。加算器５５は
サンプリングごとのｘ_i ^２値をレジスタ５６に累
算していく。そして、遅延回路５４の出力ｘ_i−
N²すなわち着目している区間（ｉ−Ｎ＋１から
ｉ）から外れていつたものを減算することにより
第（15）式のPxを求める。尚、Px算出回路５１
はPx＝ｒ₀,_iであることから自己相関関数算出回
路１０からの信号をそのまま用いることが可能で
ある。 しきい値設定回路５０において符号５７で示し
た回路は予測誤差△ｘ_iの短区間二乗和Ｐ△ｘを
遂次演算形式により求める回路である。乗算器５
８は予測誤差△ｘ_iの二乗値△ｘ_i ^２を求め、遅延
回路５９はこれをＮ段遅延して△ｘ_i−N²を出力
する。加算器６０はサンプリングごとの△ｘ_i ^２
値をレジスタ６１に累算していく。そして、遅延
回路５９の出力△ｘ_i−N²を減算することにより
第（15）式のＰ△ｘを求める。 以上のようにして求められたPx，Ｐ△ｘは乗
算器６２，６３で感度係数G₁，G₂がそれぞれか
けられた後加算器６４で足し合わされる。これに
より加算器６４からはG₁・Px＋G₂・Ｐ△ｘが出
力される。しきい値出力回路６５はROM（リー
ドオンリメモリ）を用いた数値テーブルで、関数
Ｆ（ｚ） Ｆ（ｚ）＝G₃・√ （ｚ＝G₁・Px＋G₂・Ｐ△ｘ） (16) からしきい値Lsを算出して前記比較回路７０に
出力する。 (E) 遅延回路８０ 比較回路７０の入力側に設けられたＮ／２段の遅延 回路８０は、第５図に示すように時刻ｉで算出さ
れるしきい値Lsをそれを求めるためのＮサンプ
ルの区間の中央のサンプル（・印で示す）に適用
させるためのもの、いいかえれば各サンプルにつ
いて適用するしきい値Lsをそのサンプルの前後
各Ｎ／２サンプルの区間のサンプルにもとづいて算出 させるためのものである。この遅延により、各サ
ンプルに対してその両側の信号によつて決まる適
切なしきい値が与えられるようになる。遅延の長
さをＮ／２以外に設定することにより、先行部、後行 部のどちらかにより重みを持たせることもでき
る。例えば遅延をＮ／４に選べば部続する信号の方に より重みづけがなされることになる。尚、第１図
遅延回路７４は遅延回路８０とあわせるために設
けられたもので、その遅延段数はＮ／２に設定されて いる。 ところで、雑音検出は上記の方法以外に、フイ
ルタでの周波数スペクトラムからの検出、あるい
はPCM（pulse code modulation）におけるデイ
ジタル符号を入力信号ｘ_iとする場合は、誤り検
出符号を利用した方法（パリテイチエツク、
CRC（cyclic redundancy check）コードなど）
を利用することができる。 〔３〕 代替信号発生回路（回帰型関数発生回
路）４ 第１図において、代替信号発生回路としての回
帰型関数発生回路４は例えば第６図のように構成
されている。第６図において回帰型関数発生回路
４は信号切換回路３の出力ｙ_hを入力し、Ｐ個の
レジスタ４０―１，４０―２，…，４０―ｐによ
りｙ_hを順次シフトしてｙ_h-1，ｙ_h-2，……，ｙ_h-
ｐをそれぞれ出力する。これらの信号は乗算器４
１―１，４１―２，……４１―ｐで回帰係数
a′₁，a′₂…，a′_pがそれぞれかけられた後、加算器
４２で加算される。これにより、加算器４２から
は信号切換回路３の出力ｙ_hの過去のＰ個のサン
プル値と回帰係数a₁′，a₂′，……，ａ_p′との線型
結合ｙ_h が代替信号として得られる。 雑音検出トリガＴ_Nhが“１”になると信号切換
回路３により上記の信号ｙ_hが選択される。以後
雑音検出トリガＴ_Nhが“１”である限り上記の演
算を繰返す。このとき出力ｙ_hの波形がどのよう
になるかは第（17）式の差分表現 を調べればよい。第（18）式の特性方程式は であり、この方程式の根を複素角周波数とする自
励発振を行なうことがわかる。 実際、代替信号ｙ_hとして２種類の減衰正弦波
の和 ｙ_h＝A₁・ｅ^-〓^1h・sinω₁h＋A₂ ・ｅ^-〓^2h・sinω₂h (20) を発生させる場合を考えれば、発振角周派数は であり、特性方程式は次のようになる。 （λ^２＋２α_１λ＋α^２＋ω₁ ²） （λ^２＋２α_２λ＋α^２ _２＋ω₂ ²）＝０ 第（19）式と対比すれば回帰係数a₁′，a₂′，……
として次の値を与えればよいことがわかる。 この係数a′₁，a′₂，……を与えれば雑音検出ト
リガＴ_Nhが“１”になつた時点からそれまでの過
去４項の出力yiを初期値として第（20）式の関数
発生が行なわれる。一般に、Ｐ個の係数a′₁，a′₂
……ａ_p′を与えればｐ／２個の減衰振動を発生させる ことが可能である。 入力ｘ_hに対して短区間において最も良い近似
を与えるには雑音検出のところで用いた予測係数
（原信号である入力xhから自己相関法により算出
される線型予測係数）a₁，a₂，……，ａ_pをその
まま回帰係数a′₁，a′₂，……ａ_p′として用いるの
が自然であるが、その場合演算誤差により系が不
安定（発振等）になることがあり、長く雑音が続
いた場合、演算値を異常増大させることになる。
すなわち自己相関法により求められる予測係数
は、原理的には回帰演算によつて生成する予測値
を異常増大させることはなく、系は常に安定（ル
ープゲインが常に１以下）である。しかし、現実
に回帰演算を施こすハードウエアの演算精度（デ
イジタル処理における丸め誤差やアナログ処理に
おける誤差等）により、場合によつては本来安定
であるはずのものが、誤差の累積により不安定な
ものとなつて、ループゲインが１を越えるような
予測値生成を行なうことがあり得る。その場合、
雑音が長く続いて回帰演算が30〜50サンプル程度
も繰り返すような場合には演算結果は異常に増大
していつてしまい、雑音通過後に原信号に切換え
たときのつながりが悪く、極めて不自然になつて
しまう。 これを防止するためには、ハードウエアの演算
精度を上げることも考えられるが、元々予測演算
でしかないものに演算精度を上げても、全体のコ
ストが増大するだけである。それよりも、最終的
に得られた予測係数を安全を見込んで幾分その絶
対値を小さくして用いる方が回路設計上得策であ
る。そこで、線型予測係数a₁，a₂，……，ａ_pに
それぞれ１以下の重みb₁，b₂，……，ｂ_pを乗じ
た値： を回帰係数として用いるようにする。これによ
り、雑音が長く続いた場合に、演算精度があまり
高くなくても演算結果の増大が防止され、切換後
縁での原信号とのつながりが良好になる。重み
b₁，b₂，……，ｂ_pの値は入力信号の性質によつ
て選ぶようにする。演算誤差により系の安定性が
なくなるといつても、それはほんのわずか非安定
になつた程度と考えられるので、重みb₁，b₂，…
…，ｂ_pの値としては、例えば0.99〜0.95程度の
値を用いればまず安定領域に戻し得る。実際的に
はb₁＝0.99，b₂＝0.98，b₃＝0.95，……程度に固
定しておいても充分である。 なお、上述と同様に求められた回帰係数a₁′，
a₂′，……，ａ_p′の組を原信号ソースの種類等に
よつて代表的なものを数種類ROMあるいはCPU
（Central Processing Unit）内に固定の係数とし
て貯えておき、ソース種類等によつて手動選択あ
るいは自動選択して用いるようにすることもでき
る。最も簡単化させた場合、常に固定とし、a′₁
＝0.99，a′₂＝a′₃＝……＝a′_p＝０としておけば雑
音が検知された直前のサンプル値から、指数的に
減衰する波形が得られ、不充分ではあるが、従来
の方法よりは良い結果が得られる。 〔４〕 信号切換回路３ 信号切換回路３は、信号切換にいわゆるクロス
フエードを利用して２信号を徐々に切換えていく
ようにすれば、切換時にこれら２信号にレベル差
が生じていてもそれらをなめらかにつなぐことが
でき、切換にともなう二次的ノイズの発生を抑え
ることができる。 クロスフエーダとして構成した信号切換回路３
の一例を第７図に示す。第７図の信号切換回路３
はカウンタ３１、アンドゲート３２、ROM
（read only memory）３３、２個の乗算器３
４，３５および１個の加算器３６で構成してい
る。雑音検出トリガＴ_Nhが入力されるとカウンタ
３１はリセツトされ、その後固定のクロツクΦ_０
（クロスフエード用の比較的おそいクロツク）に
よつてカウントアツプを開始し、その最大値M₃
に至るとキヤリー出力が出てゲート３２をオフす
ることによりカウントが停止される。ROM３３
はカウンタ３１のカウント値をアドレスとして書
込まれている係数α，βを順次読出す。各カウン
ト値に対する係数のα，βの値は例えば下記第１
表のように定められている。

【表】 すなわち、α＋β＝１なる関係を保ちつつ、そ
れぞれ１→０→１、０→１→０へと段階的に変化
する。ここではα，βは開始時の勾配と終了時の
勾配が等しいが、第８図のように異ならせること
もできる。また、変化の勾配は直線のみならず曲
線とすることもできる。カウンタ１０１の最大値
M₃にクロツクΦ_０の周期Ｔ〓₀を乗じたものが代
替信号を出力に導く期間Ｔ_xFになる。 第７図においてx₁端子入力は乗算器３４で上記
読出された係数αがかけられる。またx₂端子入力
は乗算器３５で係数βがかけられる。加算器３６
はこれらを足し合わせてαx₁＋βx₂を出力端ｙに
導く。これにより出力端ｙからはx₁とx₂を徐々に
切換えた信号が得られる。 以上説明したようにこの発明によれば、出力の
複数のサンプル値を初期値とする回帰演算により
求めた原信号に近似した信号を代替信号として利
用するようにしたので、雑音区間が長期間にわた
る場合でも充分な雑音抑圧効果を得ることができ
る。しかも、回帰演算の係数として原信号から自
己相関法により算出される線型予測係数にそれぞ
れ１以下の重み付けを施した係数を用いたので、
演算誤差があつても系が不安定になるのをほぼ確
実に防止することができる。したがつて、雑音が
長く続いた場合の代替信号の異常な増大を未然に
防ぎ、後縁部での原信号とのつながりを良好にす
ることができる。また、高い演算精度が要求され
なくなるので、構成が簡略化される。

【図面の簡単な説明】

第１図は雑音検出に線型予測の手法を用いた雑
音除去装置に適用したこの発明の一実施例を示す
ブロツク図、第２図は自己相関関数の算出を逐次
演算形式により行なう方法を説明するための図、
第３図は第２図の方法を実施する回路の一例を示
すブロツク図、第４図は入力ｘ_iと入力の線型予
測値ｘ_iとの差△ｘ_iから雑音検出を行なう状態を
示す動作波形図、第５図は算出したしきい値をサ
ンプルに適用させるタイミングを説明するための
図、第６図は回帰型関数発生回路の一例を示すブ
ロツク図、第７図はクロスフエーダとして構成し
た信号切換回路の一例を示すブロツク図、第８図
は第７図の回路の動作波形図である。 １……線型予測係数算出回路、２……雑音検出
回路、３……信号切換回路、４……回帰型関数発
生回路、１０……自己相関関数算出回路、１１…
…線型予測計数演算回路、１６……アキユームレ
ータ、３０……線型予測値演算回路、４０……予
測誤差検出回路、５０……しきい値設定回路、６
５……しきい値出力回路、７０……比較回路。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 原信号中の雑音を検出する雑音検出回路と、
   前記原信号の雑音部分に置換わる代替信号を発生
   する代替信号発生回路と、前記雑音が検出されて
   いないとき前記原信号を出力に導き、前記雑音が
   検出されたとき前記代替信号を出力に導く信号切
   換回路とを具えた雑音除去装置において、前記代
   替信号発生回路が、前記信号切換回路の出力から
   過去の複数のサンプルを記憶し、当該サンプル値
   と原信号から自己相関法により算出される線型予
   測係数にそれぞれ１以下の重み付けを施した係数
   との線型結合を代替信号として発生することを特
   徴とする雑音除去装置。