JPS63500543A

JPS63500543A - 雑音抑圧システム

Info

Publication number: JPS63500543A
Application number: JP61502908A
Authority: JP
Inventors: ボース，デイビッド　エドワード; ガーソン，アイラ　アラン; ビルマー，リチャード　ジョセフ; スマンスキ，フィリップ　ジェローム
Original assignee: モトロ−ラ・インコ−ポレ−テツド
Priority date: 1985-07-01
Filing date: 1986-05-05
Publication date: 1988-02-25
Anticipated expiration: 2013-02-16
Also published as: JP2714656B2; US4630304A

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】雑音抑圧システム発明の背景１、発明の分野本発明は一般的には音響雑音抑圧システムに関するものであシ、更に詳しく云うと通話品質を高めるために音声信号からの環境バッグラウンドノイズを抑圧する改良された方法および装置（　ｍｅａｎｓ　）に関する。２、先行技術の説明音響雑音抑圧システムは一般的に云うと所望する信号を周囲のバックグラウンドノイズから区別することによってその所望する信号の総体的品質を改善する目・的に役立つ。更に詳しく云うと、音声通信システムにおいては、通話品質を高めるために音声信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改善することがきわめて望ましい。この通話品質を高めるプロセスは航空機，走行中の車又は騒々しい工場のような異常に高いレベルの周囲バックグラウンドノイズのある環境においては特に必要雑音抑圧の代表的な応用例は補聴器に対するものである。環境のバックグラウンドノイズは聴覚障害者にとってわづらわしいだけではなく、彼らの音声理解能力を妨げることがしばしばある。この問題を処理する１つの方法が“自動バックグラウンドノイズ抑圧器”と題する米国特許第４，４６１，０２５号に見出される。このアプローチによると、音声信号は音声が存在しない場合にはオーディオ信号を自動的に抑圧し、音声が存在する場合にはオーディオシステム利得を大きくすることによってその品質が高められる。自動利得制御（ＡＧＣ）回路のこの変形は入シオーディオ波形自体を調べ所望する音声成分があるかどうかを決める。補聴器応用例における音声の了解度を高める第２の方法は米国特許第４１４５４．６０９号に記述されている。この技術は音声の子音のスペクトル内容を強調して子音の強さと母音の強さを等しくする。入力音声の推定スペクトル形を実際の音声信号のスペクトル形を変更するのに用いて質を高めた出力音声信号を発生させる。例えば、制御信号が入力音声信号のスペクトル形を変更するため特殊化された周波数応答を有する複数の相異なるフィルタのうちの１つを選択し、それによシ質を高めた子音出力信号を発生させてもよい。雑音抑圧システムの実施に対するよシ複雑なアプローチはスペクトル減法−又はスペクトル利得変更−技術である。このアプローチを用いる場合には、オーディオ入力信号スペクトルが帯域フィルタのバンクにょシ偶々のスペクトルバンドに分割され、特定のスペクトルバンドがそれらの雑音エネルギー内容によって減衰される。スペクトル減法雑音抑圧前置フィルタは、Ｒ，Ｊ、ＭｃＡｕｌａｙおよびＭ、Ｌ、Ｍａｌｐａｓｓの１ソフト決定雑音Ａ２　、　（１９８０年４月）、１３７〜１４５頁に記述されている。この前置フィルタはバックグラウンドノイズパワースペクトル密度の推定値（ｅｓｔｉｍａｔｅ　）を用い音声８ＮＲを発生され、次にこの８ＮＲを用いて個々の各チャネルに対する利得係数（ｇａｉｎ　ｆａｃｔｏｒ　）を計算する。この利得係数はその特定のスペクトルバンドに対する減衰を測定するためルックアップテーブル用のポインタとして用いられる。次にチャネルは減衰され、再結合されて雑音抑圧出力波形を発生させる。しかし、比較的に高レベルのバックグラウンドノイズ環境に関連した特殊な応用例では、よシ効果的な雑音抑圧技術が探求されている。例えば、一部のセルラ移動無線電話システムは自動車の運転者が両手を用いずに使える自動車用スピーカホーンをオプションとして現在提供している。この両手を用いないですむ移動マイクロホンは頭上の日よけ板に取シっけられているようにユーザから比較的に離れたところに置かれているのが一般的である。これよシも離れたところにマイクロホンを置くと、自動車内Ｃフおける道路や風による雑音のために陸上にいる末端パーティにとっての信号対雑音レベルははるかに悪くなる。陸上の端末において受信される音声は通常は了解できるが、その高いバンクグラウンドノイズレベルはきわめて耳ざわシなものとなる可能性がおる。上述した先行技術はバックグラウンドノイズがごく僅かな条件の下では十分な性能を示すかもしれないが、バックグラウンドノイズレベルがきわめて高い条件の代表的な雑音抑圧システムを用いると、オーディオ帯域の大部分にわたる雑音レベルは音声の質に著しい影響を与えずに１０　ｄＢ低下させることができる。しかし、これらの先行技術が２０　ｄＢ近くの雑音抑圧レベルを必要とする比較的高いバックグラウンドノイズレベルの環境内で用いられると、音声の質がかなシ悪くなる。従って、所望する信号に著しい影響を与えずに高い周囲雑音レベルの環境内でバックグラウンドノイズを十分に減衰させる改良された音響雑音抑圧システムが必要となる。発明の要約従って、本発明の目的は高バックグラウンドノイズ環境内でバックグラウンドノイズを抑圧する改良された方法および装置を提供することである。本発明のもう１つの目的は雑音抑圧深度と音声品質劣化との間の最適妥協を得る音声通信用の改良された雑音抑圧システムを提供することである。本発明の更に特別な目的は両手を使わないでもすむセルラ移動無線電話応用例に用いるように特に適合した雑音抑圧システムを提供することである。本発明のもう１つの目的は８ビツトマイクロコンピユータに実施することができる安価な音響雑音抑圧システムを提供することである。簡単に説明すると、本発明は雑音を伴う処理前の入力信号−雑音抑圧システムの入力において利用できる音声＋雑音信号からのバックグラウンドノイズを減衰させスペクトル利得変更により雑音を抑圧した処理後の出力信号−雑音抑圧システムの出力において与えられる音声−雑音信号を発生させることによって音声品質を高める改良された雑音抑圧システムである。本発明の雑音抑圧システムは選択された周波数チャネルを代表する複数の処理前の信号に入力信号を分離する手段、および変更信号によってこれらの処理前の信号の各々の、例えば利得のような動作パラメータを変更し処理後の雑音抑圧信号を与える手段を含む。変更信号を発生させる手段は入力信号の全平均バックグラウンドノイズレベルに応答して複数の利得衣セットのうちの１つを自動的に選択し個々のチャネル信号対雑音比推定値に応答して各利得衣から複数の利得値のりちの１つを選択することによって利得係数を発生させる。従って、個々の各チャネル利得値は、（ａ）チャネル数。（ｂ）チャネル８ＮＲ推定値および（ｅ）全平均バックグラウンドレベルの関数と（７て選択される。従って、本発明の雑音抑圧システムは処理後の信号エネルギー−雑音抑圧システムの出力において利用可能な信号エネルギーを利用して変更信号を発生させ雑音抑圧パラメータを制御する。本発明が著しい音声品質低下を伴わずに一高周囲ノイズバックグラウンドにおいて音響雑音抑圧を行うことができるのは、処理後の信号を与えて変更信号を発生させ全平均バックグラウンドノイズレベルについて複数の利得表セットのうちの１つを自動的に選択するこれらの技術である。図面の簡単な説明新規なものと思われる本発明の諸特徴は添付の請求の範囲に詳細に述べである。しかし本発明自体ならびにその追加の目的および利点は添付の図面とともに下記の説明を参照することによって非常によく理解されるものと思われる。第１図はスペクトル利得変更技術を示す技術上周知の基本的雑音抑圧システムのブロック図である。第２図はチャネルフィルタバンク技術を示す先行技術の雑音抑圧システムの代わシの実施例のブロック図である。第３図は本発明のバックグラウンドノイズ推定技術を用いる改良された音響雑音抑圧システムのブロック図である。第４図はバックグラウンドノイズ推定値を発生させるためにシミュレートされた処理後信号を用いる本発明の代わ夛の実施例のブロック図である。第５図は本発明による改良された雑音抑圧システムの好ましい実施例を示す詳細なブロック図である。第６図は本発明の実施によシ行われる動作の一般的順序を示す流れ図である。第７図は第６図に示す動作の特殊な順序を示す詳細な流れ図である。好ましい実施例の説明さて添付の図面を参照すると、第１図は技術上知られているスペクトル減法雑音抑圧の一般的原理を示す。音声＋雑音を含む連続時間信号が雑音抑圧システム１００の入力１０２に印加される。この信号は次に人−り変換器１０５によってデジタル形に変換される。次にこのデジタルデータはウィンドウ１１０によって行われるウィンドウィング動作（例えば、ハミング、ハニング又はカイザーウィンドウィング技術）によってデータのブロックに区分化される。ウィンドウの選択はアナログスペクトル分析におけるフィルタ応答の選択に似ている。次に雑音を伴う音声信号は高速７−リエ変換（ＦＦＴ）１１５によって周波数領域に変換される。絹音を伴う音声信号のパワースペクトルは振幅二乗動作（ｍａｇｎｉ−ｔｕｄｅ　ｓｑａｊｉｒｉｎｇ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　）　１２０によって計算され、バックグラウンドノイズ推定器（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）　１２５とパワースペクトル変更器（ｍｏｄｉｆｌｅｒ　）　１３０へ印加される。バックグラウンドノイズ推定器（ｅｓｔｉｍａｔｏｒ　）は２つの機能を行う。即ち、（ｌ）この推定器は入シ音声＋維音信号がバックグラウンドノイズを含む時を測定し、（２）バックグラウンドノイズのみが存在する場合に古いバックグラウンドノイズパワースペクトル密度推定値を更新する０バツクグラウンドノイズパワースペクトルの現在の推定値をパワースペクトル変更器（ｍｏｄｉ−ｆｉｅｒ）　１３０によって音声＋雑音パワースペクトルから差引くか、これは理想的にはきれいな音声のパワースペクトルのみを残す。次にきれいな音声パワースペクトルの平方根を振幅平方根動作１３５によって計算される。きれいな音声信号のこの振幅はもとの信号の位相情報１４５に加算され、逆高速７−リエ変換（ＩＰＦＴ）１４０によって周波数領域からもとの時間領域に変換される。次にきれいな音声信号の離散的データセグメントをオーバラップおよび加算動作１５０に印加して処理ずみの信号を再構成する。このデジタル信号はＤ−Ａ変換器１５５によって出力１５８において利用可能なアナログ波形に再変換される。従って、スペクトル減法技術を用いる音響雑音抑圧システムは雑音消去機能を行うために現在のバックグラウンドノイズパワースペクトル密度の正確な推定を必要とする。第１図のフーリエ変換アプローチの１つの欠点は、周波数領域において雑音抑圧システムを実施するためにかなりｏ計算力を必要とするデジタル信号処理技術であるということである。ＦＦＴアプローチのもう１つの欠点は出力信号がＦＰＴ計算のためのサンプルを累積するのに要する時間だけ遅れることである。スペクトル減法雑音抑圧システムの代わシの実施例は第２図に示すチャネルフィルタバンク技術である。雑音抑圧システム２００においては、入力２０５において利用可能な音声＋雑音信号をチャネル分割器２１０によって多数の選択されたチャネルに分離する。次にこれらの個々の処理前の音声チャネル２１５の利得は変更信号に応答してチャネル利得変更器２５０によってｖｊ４整されるので、低音声対雑音比を示すチャネルの利得は低下する。処理後の音声を含む個々のチャネルは次にチャネル結合器２６０において再結合され、出力２６５において利用可能な雑音を抑圧された音声信号を作る。チャネル分割器２１０は一般的にはＮ個の連続帯域フィルタからなる。これらのフィルタは３ｄＢ点においてオーバラップしているので、再構成された出力信号線全音声周波数範囲で１ｄＢを下回るリップルを示す。本実施例では、周波数範囲２５０〜３４００Ｈｚにまたがるために１４個のバターワース帯域フィルタが用いられているが、任意の数および型のフィルタを用いてもよい。またこの好ましい実施例では、チャネル分割器２１０のフィルタバンクがデジタル的に実施されている。この特定の実施例については第６図および第７図において後述する。チャネル利得変更器２５０は処理前の音声２１５を含む個々のチャネルの各々の利得を調整する役目をする。この変更は特定のチャネルにおける処理前の入力信号の振幅と変更信号２４５から見られたその対応するチャネル利得値とを乗算することによって行われる。チャネル利得変更機能はデジタル信号処理（ＤＢＰ）技術を用いるソフトウェアにおいて容易に実施できる。同様に、チャネル結合器２６００総和機能はＮ個の処理後チャネルを単一の処理後出力信号に結合するためＤＬＲを用いたソフトウェア又は総和回路を用いたハードウェアにおいて実施してもよい。従って、チャネルフィルタバンク技術は騒音を伴う入力信号を個々のチャネルに分離し、低音声対雑音比を有するこれらのチャネルを減衰させ、個々のチャネルを再結合して低雑音出力信号を作る。処理前の音声２１５を含む個々のチャネルはまたチャネルエネルギー推定器２２０に印加され、この推定器は各チャネルごとのエネルギーエンベロープ値Ｅ、　 −ＥＸを発生させる役目をする。チャネルエネルギー推定値２２５を含むこれらのエネルギー値はチャネル雑音推定器２３０によって用いられて各チャネルに対する８ＮＢ推定値Ｘ１−ＸＮを与える。次に８ＮＢ推定値２３５はチャネル利得コントローラ２４０に与えられ、このコントセー２は変更信号２４５を含む個々のチャネル利得値Ｇ、−ＧＮを与える。チャネルエネルギー推定器２２０は１セットＮ個のエネルギー検出器からな、９Ｎ個のチャネルの各々における処理前の信号エネルギーの推定値を発生させる。各エネルギー検出器は全波整流器とそれに続く二次バターワース低域フィルタと、そして多分それに続く別の全波整流器からなる。本発明の好ましい実施例はソフトウェアにおいてＤＳＦ実施技術を用いるが、多数のその他のアプローチを用いることができる。適当なりＳＰアルゴリズ上がり、Ｒ，ＲａｂｉｎｅｒシよびＢ、Ｇｏｌｄ著１デジタル信号処理の論理と応用−（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ　Ｈａｌｌ、Ｅｎｇｌｅ−ｗｏｏｄ　Ｃ目ｆｆｓ、　Ｎ、Ｊ、、　１９７５　）　Ｉ／Ｃ説明されている。チャネル雑音推定器２３０は現在の入力信号エネルギー（信号）の個々のチャネルエネルギー推定値とバックグラウンドノイズエネルギー（雑音）の何らかの種類の現在の推定値とを比較することによって８ＮＲ推定値Ｘ、−Ｘ、を発生させる。このバックグラウンドノイズ推定値は人間の音声の休止期間中にチャネルエネルギー測定を行うことによって発生させてもよい。従って、バックグラウンドノイズ推定器は入力音声信号を連続的に監視して音声内の休止の位置を決めるので、その正確な時間区分の期間中にバックグラウンドノイズエネルギーを測定できる。チャネル雑音推定器はこのバックグラウンドノイズ推定値と入力信号エネルギー推定値とを比較して各チャネルごとの信号対雑音推定値をつくる。本発明の実施例では、このＳＮＲ比較は個々のチャネルごとのバックグラウンドノイズ推定値によるチャネルエネルギー推定値のソフトウェア分割（ｄｉｖｉｓｉｏｎ　）として行われる。チャネル利得コントローラ２４０はＳＮＲ推定値２３５に応答して変更信号２４５の個々のチャネル利得値を発生させる。利得値を選択する１つの方法はＳＮＲ推定値と予め選択されたしきい値とを比較し８ＮＲ推定値がしきい値を下回る場合には単位利得を与えるが、しきい値を上回る増大した利得を与えることである。第２のアプローチは利得値を８ＮＲ推定値の関数として計算し、その利得値が８ＮＲに対する特定の数学的関係（即ち線形、対数など）に対応するようにすることである０本発明は第３のアプローチ、即ち実験的に決められた利得値からなるチャネル利得衣からチャネル利得値を選択する方法を用いている。このアプローチは第５表に関連して詳しく説明する。上述したように、人間の音声の休止期間中の処理前の信号エネルギーの測定を行うことによってバックグラウンドノイズ推定値を発生させてもよい。従って、バックグラウンドノイズ推定器はバックグラウンドノイズエネルギー測定が行われる時間を制御するため音声／雑音決定を行うことによって音声における休止の位置を正確に突止めなければならない。音声／雑音決定を行う以前の方法は入力信号エネルギー−雑音抑圧システムの入力において利用可能な信号十雑音エネルギーを利用することによってこれまで実施されてきた。入力信号を用いるこのやシ方はいかなるバックグラウンドノイズ推定技術の有効性に対しても固有の制約を加える。これらの制約は有声音で発音されていない音声音のエネルギー特性がバックグラウンドノイズのエネルギー特性に非常によく似ているという事実による。比較的高いバックグラウンドノイズ環境では、音声／雑音決定プロセスは非常に困難になシ、この結果バックグラウンドノイズ推定値は非常に不正確になる。この不正確さは雑音抑圧システム全体としての性能に直接に影響を与える。しかし、バックグラウンドノイズ推定値の音声／雑音決定が出力信号エネルギー −雑音抑圧システムの出力において使用可能な信号エネルギーに基づくとするテム自体によって大いに高められる。換言すると、処理後の音声−雑音抑圧システムの出方におい”Ｃ利用可能な音声エネルギーを用いることによって、バックグラウンドノイズ推定器ははるかにょシきれいな音声信号について動作するので、よシ正確な音声／雑音分類を行うことができる。本発明は処理後の音声信号を実施してそれに基づいて音声／雑音決定を行うというこの一意の概念を教示している。従って、音声における休止のよシ正確な測定が行われ、雑音抑圧器の性能が向上する。本発明のこの新規外技術が改良された音響雑音抑圧システム３００の簡略化したブロック図を示す第３図に示されている。チャネル分割器２１０　、チャネル利得変更器２５０＃チヤネル結合器２６ｏ、チャネル利得コントローラ２４０訃よびチャネルエネルギー推定器２２０は雑音抑圧システム２００のものと変らない。しかし、第２図のチャネル雑音推定器２３０はチャネル８ＮＲ推定器３工０゜バックグラウンドノイズ推定器３２０およびチャネルエネルギー推定器３３０によってとって代られている。これらの３素子は組合わせられて処理前の音声２１５と処理後の音声２５５の両方に基づいてＳＮＲ推定値２３５を発生させる。チャネルエネルギー推定値３３０の動作および構造はチャネルエネルギー推定器２２０のそれと同じであるが、但し処理前の音声２１５ではなくて処理後の督声２５５がその入力に印加される。処理後のチャネルエネルギー推定値３３５は音声／雑音決定を行うためにバックグラウンドノイズ推定器によって用いられる。バックグラウンドノイズ推定値３２５を発生させるには、２つの基本的機能を行わなければならない。第１に、人間の音声における休止期間中において入シ音声＋雑音信号がバックグラウンドノイズのみを含む時について決定を行わなければならない。この音声／雑音決定は個々のチャネルに基づいて又は結合された全チャネルに基づいて処理後の音声信号２５５の最小値を周期的に検出することによって行われる。第２に、音声／雑音決定はバックグラウンドノイズエネルギー測定を行う時を制御しそれによシ古ｂバックグラウンドノイズ推定値を更新する機構を与えるために音声／雑音決定が用いられる。バックグラウンドノイズ推定は処理前のチャネルエネルギー推定値２２５によって与えられる処理前の音声のバックグラウンドノイズエネルギーの推定値を発生させ記憶することによって行われる。処理後の信号エネルギーの最小値を検出するため、又は処理前の信号に基づいたバックグラウンドノイズエネルギーの推定値を発生させ記憶するためには多くの方法を用いることができる。これらの機能を行うために本実施例に用いられている特定のアプローチは第６図に関連して説明する。チャネルＳＮＲ推定器３１０はバックグラウンドノイズ推定値３２５とチャネルエネルギー推定値２２５とを比較して８ＮＲ推定値２３５を発生させる。上述したように、このＳＮＲ比較は本実施例においては個々のチャネルに基づいたバックグラウンドノイズ推定値（雑音）によるチャネルエネルギー推定値（信号十雑音）のソフトウェア分割（ｄｉｖｉｓｉｏｎ　）によって行われる。　８ＮＲ推定値２３５は実験的に決定した利得からなるチャネル利得表から特定の利得値を選択するのに用いられる。バックグラウンドノイズ推定値に対する処理前の音声のよシ正確な測定を行うのは、処理後の音声エネルギーに基づいて時間決定を行うことによってバックグラウンドノイズ測定を行う時をよシ正確に制御するこの方法である。この結果全雑音抑圧システムの性能は処理後の音声から音声／雑音決定を誘導することによって改善される。第４図はバックグラウンドノイズ推定器によって用いられる処理後の音声エネルギーがどのようにして異なる方法で見られるかを示す本発明の代わシの実施例でちる。処理後の音声エネルギーをチャネルエネルギー推定値２２０からえた処理前のチャネルエネルギー推定！２２５とチャネル利得コントローラ２４０からえた変更信号２４５のチャネル利得値とを乗算することによって”シミュレート″ してもよい。この乗算はバックグラウンドノイズ推定器４２０においてチャネルごとに行い、それによって複数のバンクグラウンドノイズ推定値３２５をチャネルＳＮＲ推定器３１０へ与える。本実施例においては、この乗算プロセスはバックグラウンドノイズ推定器４２０に組込まれているエネルギー推定値変更器（、ｍｏｄｉｆｉｅｒ）によって行われる。そ０代わシにこのシミュレートされた処理後音声は外部乗算ブロックによって又はその他の変更手段によって与えてもよい。シミュレートされた処理後音声エネルギーをバックグラウンドノイズ推定器へ与えることの利点は、第２のチャネルエネルギー推定器（３２０）をもはや必要としない点である。チャネルエネルギー推定器２２０は各チャネルごとに処理前の音声エネルギー推定値２２５を与え、これは個々のチャネル利得係数によって乗算されると、処理後のチャネルエネルギー推定器３３０によって通常与えられる処理後の音声エネルギー推定値３３５を表わす。従って、１つのチャネルエネルギー推定器ブロックの機能は何らかの種類のエネルギー推定値変更ブロックを犠牲にすることによって省かれる（■マｅ）かもしれない。システム構成および実施方法に２じて、（変更ブロックによって与えられる）シミュレートされた処理後音声対（出力から直接に与えられた）処理後音声を用いる利点は著しいものとなるかもしれない。第５図は本発明の好ましい実施例の詳細な実施例である。改良された雑音抑圧システム５００は多くの有用な雑音抑ル技術、即ち（ａ）第２図に示したチャネルフィルタバンク雑音抑圧技術、（ｂ）第４図に示すようなバックグラウンドノイズ推定のためのシミュレートされた処理後音声エネルギー技術、（Ｃ）音声／雑音決定を行うエネルギー谷底（バレー：　Ｖａｌｌｅｙ）検出器技術、（ｄ）全バックグラウンドノイズレベルによシ多重利得表から利得値を選択する新規な技術、および（ｅ）サンプルごとに利得係数を平滑化する（　ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ　）新らしい方法を取シ入れている。さて第５図を参照すると、Ａ−Ｄ変換器５１０は１２５マイクロ秒ごとに入力２０５において雑音を伴う音声信号のサンプリングを行う、このデジタル信号は次にブレエンファシスフィルタ５２０に印加され、このフィルタはその信号が複数のチャネルに分離される前にオクターブあた夛約６ｄＢのプレエンファシスをその信号に与える。プレエンファシスを用いる理由は、高周波雑音および高周波音声成分の両方が通常は低周波雑音および音声に比べるとエネルギーレベルが低いからである。プレエンファシスされた信号は次にチャネル分割器２１０に印加され、この分割器は入力信号を選択された周波数チャネルを表わすＮ個の信号に分離する。処理前の音声２１５を含むこれらのＮ個のチャネルは次に上述したようにチャネルエネルギー推定器２２０とチャネル利得変更器２５０に印加される◇利得変更後、処理後音声２５５を含む個々のチャネルはチャネル結合器２６０によって合計され単一の処理後出力信号をつくる。次にこ（７）信号ハＤ−人変換器５５０によってアナログ波形に再変換される前にデエンファシス（ｄａ−ｅｍｐｈａｓｉｓ　）ネットワーク５４０によってオクターブあたｊ）６ｄＢだけデエンファシスされる。次に雑音抑圧された（きれいな）音声信号は出力２６５において利用可能になる。Ｎ個のチャネルの各々におけるエネルギーはチャネルエネルギー推定器２２０によって測定されチャネルエネルギー推定値を発生させる。これらのエネルギーエンベロープ値は３つの別々のブロックに印加される。第１に、処理前の信号エネルギー推定値はエネルギー推定値変更器５６０中の生の（ｒａ’ｗ　）チャネル利得値５３５と乗算される。この乗算はチャネル利得変更器２５０と本質的には同じ機能を行うことによって処理後エネルギーをシミュレートするのに役立つ。但し、この機能はチャネル信号レベルについてではなくチャネルエネルギーレベルについて行われる。エネルギー推定値変更器５６０からのシミュレートされた処理後チャネルエネルギー推定値はチャネルエネルギー結合器５６５に印加され、この結合器はエネルギー谷底検出器５７０のための単一の全体的エネルギー推定値を発生させる。多重谷底検出器を各チャネルごとに使用して谷底検出器出力信号を結合させる場合には、チャネルエネルギー結合器５６５は省いてもよい。エネルギー谷底（Ｖａｔ　ｌｅｙ　）検出器５７０は結合器５６５からの全体的エネルギー推定値を用いて音声における休止を検出する。これは３段階に分けて行われる。第１に、初期の谷底（Ｖａｌｌｅｙ）レベルを設定する。バックグラウンドノイズ推定器４２０が前もって初期設定されていないならば、高バックグラウンドノイズ環境に対応する初期谷底レベルをつくる。さもなければ以前の谷底レベルをその処理後バックグラウンドノイズエネルギーヒストリー（ｈｉｓｔｏｒｙ　）として維持する。次に、以前の（又は初期設定した）谷底レベルを現在のバックグラウンドノイズ状態を反映するように更新する。これは以前の谷底レベルと結合器５６５からの単一の全体的エネルギー推定値とを比較することによって行われる。現在の谷底レベルはこの更新プロセスによって作られるが、このプロセスについては第７図において詳述する。エネルギー谷底検出器５７０によって行われる第３段階は実際の音声／雑音決定を行う段階である。予め選択された谷底（Ｖａｌｌｅｙ）オフセットを更新した現在の谷底（Ｖａｌｌｅｙ）レベルに加えて雑音しきい値レベルを発生させる。次に単一の全体的処理後エネルギー推定値を比較するが、この時だけは雑音しきい値レベルと比較する。このエネルギー推定値が雑音しきい値レベルを下回ると、エネルギー谷底検出器５７０は音声／雑音制御信号（谷底（Ｖａｌｌｅｙ）検出信号）を発生させて音声のないことを示す。処理前のエネルギー推定値にとっての第２の用途はバックグラウンドノイズ推定値を更新することである。エネルギー谷底検出器５７０からの正の谷底検出後によって決定されたシミュレートされた処理後音声信号中の休止期間中は、チャネルスイッチ５７５は閉じられて処理前の音声エネルギー推定値２２５が平滑化フィルタ５８０に印加できるようにする０平滑化フイルタ５８０の出力における平滑化されたエネルギー推定値はエネルギー推定値記憶レジスタ５８５に記憶される。図示したように接続されている素子５８０および５８５は個々の各音声エネルギー推定値の時間的平均値を与える再帰フィルタ（ｒｅｅｕｒｓｉｏｎ　ｆｉｌｔｅｒ　）を形成するＯ　この平滑化は現在のバックグラウンドノイズ推定値がスイッチ５７５の出力において利用可能な瞬時雑音エネルギー推定値とは反対に記憶レジスタ５８２に記憶された平均バックグラウンドノイズ推定値を罹災に反映するようにする。従って、非常に正確なバックグラウンドノイズ推定値が雑音抑圧システムによって連続的に使用可能となる。以前のバックグラウンドノイズ推定値がエネルギー推定値記憶レジスタ５８５に存在しないと、１７・ジスタは低雑音入力の推定値に近似したバックグラウンドノイズ推定値を表わす初期設定値でプリセットされる。最初は雑音抑圧は行われていない。この結果エネルギー谷底検出器５７０はまだ処理されていない音声エネルギーに対する音声／雑音決定を行いつつある。最終的には谷底検出器５７０は概略の（ｒｏｕｇｈ）音声／雑音を行ってチャネルスイッチ５７５を起動させ、これは初期設定されたバックグラウンドノイズ推定値を更新させる。バックグラウンドノイズ推定値が更新されると、雑音抑圧器はバックグラウンドノイズを抑圧することによって入力音声エネルギーの処理を始める。この結果処理後の音声エネルギーは谷底検出器に対して僅かによシ大きい信号対雑音比を示しよシ正確な音声／′雑音分類を行うのに用いる。システムが短時間（例工ばＺｏｏ　−５００ミ！Ｊ秒）動作した後では、谷底検出器は改善した８ＮＲ音声信号について動作しつつある。従って信頼できる音声／雑音決定がスイッチ５７５を制御し、今度はこのためにエネルギー推定値記憶レジスタ５８５がバックグラウンドノイズパワースペクトルを非常に正確に反映できるようになる。本発明が音響雑音抑圧システムのために非常に正確なバックグラウンドノイズ推定値を発生させることができるようにするのは、との°ブートストラッピング技術″、即ちょシ正確なバックグラウンドノイズ推定値を用いて初期設定値を更新する技術である。のみを表わすバックグラウンドノイズ推定値３２５と比較するための信号中雑音を表わす。この信号対雑音比較はチャネル８ＮＲ推定器３１０におけるノットウニ”１分割（ｄｉｖｉｓｉｏｎ　）として行われチャネル８ＮＲ推定器２３５を発生させる。これらのＳＮＲ推定値は変更信号２４５を含む特定のチャネル利得値を選択するのに用いられる。利得表はチャネル８ＮＢ入力ＸＩ　ＸＮとチャネル利得出力ＧＩ　ＧＨとの間の非線形マツピングを一般に与える。利得表は基本的には経験的に決定した利得値の平面配列である。これらのチャネル利得値は２つの変数、即ち（ａ）個々のチャネルの数Ｎおよび（ｉ））個々の８ＮＲ推定値ＸＨの関数として一般に選択され志。音声が個々のチャネルに存在すると、チャネル信号対雑音比推定値は高くなる。８ＮＲ推定値が大きいと、その結果としてチャネル利得値ＧＮは最大値（即ち、本実施例においては１）に近づくようになる。利得上昇の量は検出された８ＮＢに依存するように設計してもよ（，８ＮＢが大きければ大きいほど個々のチャネル利得は基礎利得（全雑音）からよシ多く上昇する。個々のチャネルに雑音のみが存在する場合には８ＮＲ推定値は低くなり、そのチャネルにとっての利得は減少し最小基礎利得値（即ち０）に近づく。音声エネルギーは全チャネルに同時には現われないので、低音声エネルギーレベルを含むチャネルは音声エネルギースペクトルから抑圧される。しかし、約２０ｄＢの雑音抑圧レベルを必要とする異常に高いバックグラウンドノイズ環境では、そのようなレベルに対応するため声相異なる雑音抑圧利得係数を選択しなければならない。更に、雑音環境の変化を示す一部の応用例では、１つのバックグラウンドノイズレベルのために選ばれた利得係数が異なるバックグラウンドノイズレベルと一緒に用いられると音声品質を著しく低下させることがある。この問題は利得係数が不適当であると低周波数の音声成分を失わせそれが高雑音抑圧の下では音声音を１薄（（ｔｈｉｎ）　”’する自動車内環境において特に明らかである。本実施例はチャネル利得値をチャネル利得コントローラ２４０によって３つの変数の関数として選択することによってこの問題を解決する。第１の変数は個々のチャネル数１〜Ｎの変数であるので、高周波チャネルの利得係数とは無関係に低周波チャネル利得係数が選択されるかもしれない。第２の変数は個々のチャネルの８ＮＢ推定値である。これらの２つの変数はスペクトル利得変更雑音抑圧の根本を行う。という訳は、低信号対雑音比推定値を含む個々のチャネルが音声スペクトルから抑圧されるからである。第３の変数は入力信号の全平均バックグラウンドノイズレベルの変数でおる。この第３の変数は複数の利得表のうちの１つを自動的に選択することを可能にし、その各利得表は他の２つの変数の関数として選択できる１組の経験的に決められたチャネル利得値を含む。この利得表選択技術は特定のバックグラウンドノイズ環境に応じてチャネル利得値のより幅広い選択を可能にする。例えば、低周波利得値と高周波利得値との間の相異なる非線形関係のある別個の利得表セットが特定のバックグラウンドノイズ環境において所望され雑音が抑圧され次音声がよシ正常に聞えるようにすることができるかもしれない。この技術は低周波音声成分の喪失が高雑音抑圧の下では音声音を薄くする自動車内環境において特に有用である。再び第５図を参照すると、現在の谷底（Ｖａｌｌｅｙ）レベル５２５をエネルギー谷底検出器５７０から雑音レベル量子化器（ｑｕａｎｔｉｚｅｒ　）　５５５へ印加することによって全平均バックグラウンドノイズレベルが決定すれる。量子化器５５５の出力は一定の雑音環境にとって適当な利得表セットを選択するのに用いられる。雑音レベル量子化が必要なのは、現在の谷底レベルが絶えず変化みがそこから利得値を選択するのに利用可能であるからである。雑音レベル量子化器５５．５は静的（厳密に線形の）シ、きい値選択機構とは反対に成る範囲の現在の谷底レベルから特定の利得光セットを決定するためにヒステリシスを用いる。雑音レベル量子化器５５５から出力された利得表選択信号は利得光スイッチ５９５に印加され利得表選択プ。セスを実施する。従って、複数の利得光セット５９０のうちの１つを全平均バックグラウンドノイズレベルの関数として選択してもよい。各利得光セットは種々の個々のチャネル８ＮＲ推定値２３５に対応する選択された個々のチャネル利得値を有する。本笑施例においては、低、中程度又は高バックグラウンドノイズレベルを表わす３つの利得光セットが用いられている。しかし、任意の数の利得光セットを用いてもよく、チャネル利得値の任意の編成を実施してもよい。スイッチ９５９の出力において利用可能な生の（ｒａＷ）チャネル利得値５３５は利得平滑化フィルタ５３０とエネルギー推定値変更器５６０に印加される。上述したように、これらの生の利得値はシミュレートされた処理後音声エネルギー推定値を発生させるためにエネルギー推定値変更器５６０によって用いられる。利得平滑化フィルタ５３０は個々のチャネルについてサンプルごとに生の利得値５３５の平滑化を行う。雑音抑圧利得係数のこのサンプルごとの平滑化は、７レームごとの利得変化における段階不連続性によって生じた雑音フラッフ性能を著しく改善する。用いられる相異なる利得光セットを補正するため各チャネルについて異なる時定数が用いられる。利得平滑化フィルタアルゴリズムについては後述する。これらの平滑化された利得値はチャネル利得変更器２５０に印加される変更信号２４５を含む。上述したよりに、チャネル利得変更器は雑音を伴うチャネルの相対的利得を減少させることによってスペクトル利得変更雑音抑圧を行う。第６図１および第６図すは本発明の全体的動作を示す流れ図である。第６図ａ／ｂの流れ図は第５図の改良された雑音抑圧システム５００に対応する。この−膜化された流れ図は３つの機能ブロック、即ち第７図１において更に詳述する雑音抑圧ループ６０４．第７図すにおいて更に詳述する自動利得選択器６１５．および第７図Ｃおよび第７図ｄに示しである自動バックグラウンドノイズ推定器６２１に細区分される。本発明の改良された雑音抑圧システムの動作は第６図３の初期設定ブロック６０１で始まる。システムが最初にパワーアップされた時には、エネルギー推定値記憶レジスタ５８５には古いバックグラウンドノイズ推定値は存在せず、エネルギー谷底検出器５７０には雑音工６０１０期間中に、記憶レジスタ５８５は入力におけるきれいな音声信号に対応するバックグラウンドノイズ推定値を表わす初期設定値でプリセラＩ・される。同様に、エネルギー谷底検出器５７０は入力における雑音を伴う音声信号に対応する谷底レベルを表わす初期設定値でプリセットされる。初期設定ブロック６０１はまた初期サンプルカウント。チャネルカウントおよびフレームカウントを与える。下記の説明のために、サンプル期間は８ＫＨ！サンプリング率に対応する１２５ミリ秒と定められている。フレーム期間は入力信号サンプルが量子化される１０ミリ秒の接続時間間隔と定められている。従って、１つのフレームは８ＫＨ，サンプリング軍における（資）サン、プルに対応する。最初にサンプルカウントを零にセクトする。ブロック６０２はサンプルを１だけ増分させ、ブロック６０３において雑音を伴う音声サンプルがＡ／Ｄ変換器５１０から入力される。次に音声サンプルはブロック６０５におけるブレエンファシスネットワークによシフレエンファシスされる。ブレエンファシス後ブロック６０６はチャネルカウントを１に初期設定する。判断ブロック６０７拡次にチャネルカウント数をテストする。チャネルカウントが最高チャネル数Ｎｔ−下回ると、そのチャネルに対するサンプルは帯域フィルタでろ波され、そのチャネルに対する信号エネルギーがブロック６０８において推定される。その結果は後で用いるために退避される。ブロック６０９は現在のチャネルにとっての生のチャネル利得を平滑化し、ブロック６１０は平滑化されたチャネル利得を用いて帯域フィルタでろ波されたサンプルのレベルを変更する。次に（同じくブロック６１０において）８個のチャネルを結合して単一〇処理した出力音声サンプルを作る。ブロック６１１はチャネルカウントを１だけ増分させて、ブロック６０７〜６１１における手順を反復する。ブロック６０７における判断結果が真であると、結合されたサンプルはブロック６１２においてデエン７アシスされ、ブロック６１３において変更された音声サンプルとして出力される０そのサンプルカウントが次にブロック６１４においてテストされ現在のフレーム中の全サンプルが処理されたかどうかを調べる。もしサンプルが残っていると、別のサンプルのためにブロック６０２〜６１３からなるループに再び入る。現在のフレーム中の全サンプルが処理されていると、ブロック６１４唸ブロツク６１５の手順を開始して個々のチャネル利得″ｆ！：更新する。第６図すに続きブロック６１６はチャネルカウンタを１に初期設定する。ブロック６１７は全チャネルが処理されたかどうかをテストする。この判断が否定であれば、ブロック６１８はＳＮＲ推定値を作ることによって特定のチャネル用の利得衣に対する指標を計算する。次にこの指標はブロック６１９において探索表（１ｏｏｋ−ｕｐｔａｂｌｅ）からチャネル利得値を得るのに用いられる。次にこの利得値は雑音抑圧ループ６０４において用いるために記憶される。次にブロック６２０はチャネルカウンタを増分させ、ブロック６１７はすべてのチャネル利得が更新されたかどうかを調べるために再びチェックする。この判断が肯定であると、バックグラウンドノイズ推定値が次にブロック６２１において更新される。バックグラウンドノイズ推定値を更新するために、本発明は先づ更新された生のチャネル利得値とそのチャネルに対する処理前のエネルギー推定値とを乗算することによってブロック６２２において処理後エネルギーをシミュレートする。次に、シミュレートされた処理後エネルギー推定値はブロック６２３において結合され、谷底検出器が用いるだめの全チャネルエネルギー推定値を作る。ブロック６２４はこの処理後の全エネルギー推定値と以前の谷底レベルとを比較する。エネルギー値が以前の谷底レベルを上回ると、以前の谷底レベルはそのレベルを遅い時定数で上げることによってブロック６２６において更新される。このことは音声又はよシ高いバックグラウンドノイズレベルが存在する場合に起きる。判断ブロック６２４の出方が否定であると（処理後エネルギーが以前の谷底レベルを下回ると）、以前の谷底レベルはそのレベルを速い時定数で下げることによってブロック６２５において更新される。この以前の谷底レベルの低下は最小バックグラウンドノイズが存在する場合に発生する。従って、バックグラウンドノイズヒストリーは以前の谷底レベルを現在の処理後エネルギー推定値の方向へ徐々に上昇させるか又は急速に低下させることによって連続的に更新される。以前の谷底レベルの更新（ブロック６２５又は６２６）に引きつソいて、判断ブロック６２７は現在の処理後エネルギー値が所定の雑音しきい値を上回るかどうかを調べるためにテストする。この比較の結果が否定であれば、雑音のみが存在するという判断が下され、バックグラウンドノイズスペクトルに推定（１はブロック６２８において更新される。これはチャネルスイッチ５７５の閉鎖に対応する。テスト結果が肯定であ・りて音声が存在することを示すと、バックグラウンドノイズ推定値は更新されない。いづれの場合にも、バックグラウンドノイズ推定器６２１の動作は、ブロック６２９においてサンプルカウントがリセットされブロック６３０において７レームカウントが増分されると終了する。次に動作はブロック６０２へ進み音声の次の７レームについて雑音抑圧が始まる。第７図１の流れ図は雑音抑圧ループ６０４の動作順序の特定の詳細を示す。人力音声のあらゆるサンプルについて、ブロック７０１は下記の式によって記述されるフィルタを実施することによってそのサンプルをプレエンファシスする。Ｙ（ｎＴ）　＝　Ｘ（ｎＴ）　−Ｋ１［Ｘ（（ｎ−１）　Ｔ　）　）但し、Ｙ（ｎＴ）は時間ｎＴにおけるフィルタの出力であシ、Ｔはサンプル期間であシ、Ｘ（ｎＴ）およびＸ（（ｎ−１）Ｔ）はそれぞれ時間ｎＴおよび（ｎ−１）Ｔにおける入力サンプルでワシ、プレエン７アシス［数Ｋｇハ０．９３７５である。　上述したように、このフィルタはｌオクターブあたシ約＋６ｄＢで音声サンプルをプレエンファシスする。ブロック７０２はチャネルカウントを１に等しくセリトン、出力サンプル合計を零に初期設定する。ブロック７０３はチャネルカウントがチャネル総数Ｎに等しいかどうかを調べるためにテストする。この判断が否定であれは、音声サンプルを現在のチャネルカウントに対応する帯域フィルタを通してろ波することによって雑音抑圧ループは始まる。上述したように、この帯域フィルタはＤ８Ｆ技術を用いてデジタル的に実施されているので、それらのフィルタは４極バターワース帯域フイルタとして機能する。帯域フィルタ（ｃＣ）からの音声サンプル出力は次にブロック７０５において全波整流され、ブロック７０６において低域フィルタでろ波され、この特定のサンプルに対するエネルギーエンベロープ値Ｅ（ｃ’ｃ’）・を得る。次にこのチャネルエネルギー推定値は後で用いるためにブロック７０７によって記憶される。当業者には明らかなように、エネルギーエンベロープ値Ｅ（ｃｃ）は実際はチャネルにおけるエネルギーの平方根の推定値である０ブロック７０Ｂはチャネルｃｃ用の生の利得値ＲＧを得て、下記の式を実施して一次（ｆｉｒｓｔ　ｏｒｄｅｒ　）　ＩＩＲフィルタによって利得平滑化を行う：Ｇ（ｎＴ）　＝　Ｇ（（ｎ　１）Ｔ）Ｋｇ（ｃｃ）（ＲＧ（ｎＴ）　Ｇ（ｎ−１）Ｔ）但し、Ｇ（ｎＴ）は時間Ｔにおける平滑化されたチャネル利得であシ、Ｔはサンプル期間であシ、Ｇ（（ｎ−１）Ｔ）は時間（ｎ−１）Ｔにおける平滑化されたチャネル利得であ’）　、ＲＧ　（ｎＴ　）は最後のフレーム期間に対する計算された生のチャネル利得であＪ）、Ｋｇ（ＣＣ）はチャネルｃｃに対するフィルタ係数である。各サンプルごとの生の利得値のこの平滑化は利得変化における不連続性を減少させ、それによって雑音クラッタ性能を改善する。ブロック７０９はブロック７０４で得られたろ波されたサンプルとブロック７０８から得られたチャネルｅｃに対する平滑化された利得値とを乗算する。この動作は帯域フィルタでろ波されたサンプルのレベルを現在ノチャネル利得を用いて変更するものであシ、この動作はチャネル利得変更器２５０の動作に対応する。次にブロック７１０はチャネ、Ａ／ｃＣに対する変更されたフィルタサンプルを出力サンプル合計に加算し、これはＮ回行われるとＮ個の変更された帯域フィルタ出力を結合して単一の処理された音声サンプル出力を作る。ブロック７１０の動作はチャネル結合器２６０に対応する。ブロック７１１はチャネルカウントを１だけ増分させ、次にブロック７０３〜７１１０手順が反復される。ブロック７０３におけるテスト結果が真であると、出力音声サンプルは下記の式によジブロック７１２において！オクターブあたシ約−６ｄＢデエンフアシスされる：Ｙ　（ｎＴ）　＝　Ｘ（ｎＴ）　＋　Ｋｓ　（Ｙ　（ｎ−１、）Ｔ）〕但し、Ｘ（ｎＴ）は時間ｎＴにおける処理されたサンプルであシ、Ｔはサンプル期間であ、９、Ｙ（ｎＴ）　およびＹ（（ｎ−４）Ｔ）はそれぞれ時間ｎＴおよび（ｎ−１）Ｔにおけるデエンフアシスされた音声サンプルであ、９、Ｋｓは０．９３７５の値を有するデエンファシス係数である。デエンファシスされ処理された音声サンプルは次に臓変換器ブロック６１３へ出力される。従って、第７図ａ（Ｄ雑音抑圧ループはチャネルフィルタバンク雑音抑圧技術とサンプルごとのチャネル利得平滑化技術の両方ｔ・示す。第７図すの流れ図は第６図の自動利得選択器ブロック６１５の詳細な動作を更に正確艮説明している。特定のフレームにおける全音声サンプルの処理後に、動作は個々のチャネル利得を更新する役目をするブロック６１５へ向けられる。先づ第１にブロック７２０においてチャネルカウント（Ｃｃ）は１にセットされる。次に、判断ブロック７２１は全チャネルが処理されたかどうかをテストする。その結果が否定であれば、動作は特定のチャネルに対する信号対雑音比を計算するブロック７２２へ進む。上述したように、ＳＮ几計算はチャネルごとのバックグラウンドノイズ推定値（雑音）によってチャネルごとのエネルギー推定値（信号十雑音）を割るだけである。従ってブロック７２２はブロック７０７からの現在の記憶されたチャネルエネルギー推定値を下記の式によジブロック６２８からの現在のバックグラウンドノイズ推定値によって割るだけである。指標（ｃｃ）＝〔チャネルＣＣに対する現在のフレームエネルギー〕／〔チャネルｃｃに対するバックグラウンドノイズ推定値〕現在の谷底レベル。第５図の５２５は次にブロック７２３において量子化され、アナログ谷底レベルからデジタル利得表選択信号を発生させる。谷底レベルの量子化にはヒステリシスが用いられる。という訳は、利得表選択信号は現在の谷底レベルの最小変化にも応答してはならないからである。ブロック７２４において、指標付けされる特定の利得光が選択される。本実施例においては、ブロック７２３において発生した現在の谷底レベルの量子化された値をこの選択を行うのに用いる。しかし、いかなる利得表選択方法を用いてもよい。ブロック７２２において計算された８ＮＲ指標は適当な利得光から生のチャネル利得値を探索するのにブロック７２５において用いられる。従って利得値は３つの変数、即ち（１）チャネル数、（２）現在のチャネル８ＮＲ推定値および（３）全平均バックグラウンドノイズレベルの関数として指標付けされる。次に生の利得値がこの３変数指標によりブロック７２６において得られる。ブロック７２７はブロック７２６において得られた生の利得値を記憶する。次にブロック７２８はチャネルカウントを増分させ、判断ブロック７２１に再び入る。Ｎ個のチャネル利得の全部が更新された後に、動作はブロック６２１へ進み現在の谷底レベルと現在のバックグラウンドノイズ推定値を更新する。従って、自動利得選択器ブロック６１５はフレームごとにチャネル利得値を全平均バックグラウンドノイズレベルの関数として更新し、特定の各チャネルに対する雑音抑圧利得係数をよシ正確に発生させる。第７図Ｃおよび第７図ｄは第５図の自動バックグラウンドノイズ推定器４２０の機能を更に具体的に説明するためにブロック７２１を更に詳しく述べている。特に第７図Ｃには処理後のエネルギーをシミュレートするプロセスを説明し、一方第７図４は谷底検出器５７０の動作を説明する。さて第７図Ｃを参照すると、処理後の音声をシミュレートする動作はチャネルカウント（ｅｅ）ｉ−１にセットすることによってブロック７３０において始まる。ブロック７３１はこのチャネルカウントをテストしＮ個のチャネル全部が処理されたかどうかを調べる。もし否であれば、ブロック７３２の式は第５図のエネルギー推定値変更器５６０によって行われた実際のシミュレーションプロセスを説明する。シミュレートされた処理後音声エネルギーは（チャネル利得値から得られた）生のチャネル利得値と各チャネルに対する（チャネルエネルギー推定器２２０から得られた）処理前のエネルギー推定値とを下記の式によシ乗算することによって発生する：８Ｅ（ｃｃ）　＝　Ｅ　（ｃｃ）　ＲＧ（ｃｃ）但し％　５Ｅ（ｃｅ）はチャネル（ＣＣ）に対するシミュレートされた処理後エネルギーであり、Ｅ（ｃｃ）はブロック７０７によって記憶されたチャネルｃｃに対する現在のフレームエネルギー推定値であ、９、ＲＧ（ｅＣ）はブロック７２５から得られた生のチャネル利得値である。上述したように、Ｅ（ｃｅ）は信号エンベロープの尺度であるので５！際にはそのチャネルにおけるエネルギーの平方根である。従って、上記の式のＲＧ（ｅｃ）項は平方されていない。ブロック７３２において行われ乗算は本質的にはチャネル利得変更器２５０と同じ機能を行うが、但し二を用いる（第５図参照）。次にブロック７３３においてチャネルカウンタは増分されブロック７３１において再びテストされる。Ｎ個のチャネル全部についてシミュレートされた処理後エネルギー値が得られると、ブロック７３４〜７３８は個々のシミュレートされたチャネルエネルギー推定値を結合し下記の式によシ単一の全エネルギー推定値を作る役目をする：但し、Ｎはフィルタバンクのフィルタ数である。ブロック７３４はチャネルカウントを１に初期設定し、ブロック７３５は全処理後エネルギー値を零に初期設定する。初期設定後に判断ブロック７３６はすべてのチャネルエネルギーが結合されたかどうかをテストする。その結果が否定であればブロック７３７は現在のチャネ全処理後エネルギー値に加算する。次に現在のチャネル数がブロック７３８において増分され、チャネル数はまたブロック７３６においてテストされる。Ｎ個のチャネル全部が結合されてシミュレートされた全処理後エネルギー推定値を作ると、動作は第７図ｄのブロック７４０へ進む。さて第７図ｄを参照すると、ブロック７４０〜７４５は以前の谷底レベルを発生させ更新するために処理後信号エネルギーがどのように用いられるかを示しておシ、これは第５図のエネルギー谷底検出器５７０の動作に対応する。チャネルあた夛のすべての処理後エネルギーが結合されると、ブロック７４０はこの結合された処理後チャネルエネルギーの対数を計算する。本実雄側において処理後音声エネルギーの対数表示を用いる１つの理由は、８ビツトマイクロプロセツサシステムにおいてきわめて大きいダイナミックレンジ（７９０ｄＢ　）信号の実施を促進するためでおる。次に判断ブロックはこの対数エネルギー値が以前の谷底レベルを上回るかどうかを調べるためにテストする。上述したように、以前の谷底レベルは前のフレームのための記憶された谷底レベルか又は第６図のブロック７０１によって与えられた初期設定された谷底レベルかのいづれかである。対数値が以前の谷底レベルを上回ると、以前の谷底レベルは約１秒の遅い時定数でレベルを上けることによって現在の対数〔処理後エネルギー〕値でブロック７４３において更新され現在の谷底レベルを作る。このことは音声又はよシ高いバックグラウンドノイズレベルが存在する時に起きる。これとは逆に判断ブロック７４１の出力が否定であると（対数〔処理後エネルギー〕が以前の谷底レベルを下回ると）、以前の谷底レベルは約４０ミリ秒の速い時定数でレベルを下げることによって現在の対数〔処理後エネルギー〕値でブロック７４２において更新され現在の谷底レベルを作る。このことはよシ低いバックグラウンドノイズレベルが存在すると起きる。従って、バックグラウンドノイズヒストリーは現在のシミュレートされた処理後音声エネルギー推定値のバックグラウンドノイズレベルに応じて以前の谷底レベルを徐々に上げ又は急速に下げることによって連続的に更新される。以前の谷底レベルを更新した後に、判断ブロック７４４は現在の対数〔処理後エネルギー〕値が現在の谷底レベル十所定のオフセットを上回るかどうかをテストする。現在の谷底レベルにこの谷底オフセットを加算すると雑音しきい値レベルが生じる。本笑施例においては、このオフセットは現在の谷底レベルを約６ｄＢ上昇させる。従って対数演算を用いるもう１つの理由は一定の６ｄＢオフセツト加算プロセスを簡略化することである。対数エネルギーがこのしきい値を上回ると−これはバックグラウンドノイズではなく音声のフレームに対応する一現在のバックグラウンドノイズ推定値は更新されず、バックグラウンドノイズ更新プロセスは終了する。しかし対数エネルギーが雑音しきい値レベルを上回らす−これは処理後信号において検出された最小値に対応し雑音のみが存在することを示す一バックグラウンドノイズスペクトル推定値はブロック７４５において更新される。これはエネルギー谷底検出器５７０からの正の谷底検出信号に応答してチャネルスイッチ５７５が閉鎖するのに対応する。この更新プロセスは（平滑化フィルタ５８０において）推定値を平滑化することによって特定のチャネルに対する処理前のチャネルエネルギー推定値の時間的平均値を与えることと、これらの時間的平均値をチャネルごとの雑音推定値として（エネルギー推定値記憶レジスタ５８５に）記憶することからなる。バックグラウンドノイズ推定値ブ占ツク７２１の動作は新らしいフレームを得るためにブロック７２９要するに、本発明はバックグラウンドノイズ推定値を発生させるために処理後音声信号を用いることによってスペクトル減法雑音抑圧を行う。本発明は更に全平均バックグラウンドノイズを用いて雑音抑圧利得係数を用いることによシ、またザンプルごとにこれらの利得係数を平滑化することによってこれらのシステムの性能を改善する。これらの新規な技術によシ本発明は所望する音声信号の品質を低下させることなしに高い周囲ノイズバックグラウンドにおいて音響雑音抑圧性能を改善することができる。本発明の特定の実施例をこ＼に示し説明したが、当業者は更に変形および改善を行ってもよい。こ＼に開示され権利を主張されている基本的原理を保持しているすべてのそのような変形は本発明の範囲内にある。繋６１４より６１５より７３６より６２９へ国際調査報告

Claims

【特許請求の範囲】

１．入力信号を選択された周波数チヤネルを表わす複数の処理前の信号に分離する手段と、所定の利得値に応答して前記複数の処理前信号の各各の利得を変更して複数の処理後信号を与える手段と、個々の各チヤネルにおける信号対雑音比（ＳＮＲ）の推定値に応答して前記の所定利得値を発生させる手段と、前記複数の処理後信号を表わす検出された最小値によつて決定された個々の各チヤネルにおける処理前信号の現在の信号エネルギー推定値と個々の各チヤネルにおける処理前信号の以前の雑音エネルギー推定値に基づいて個々の各チヤネルにおける前記ＳＮＲ推定値を発生させる手段、とを具えることを特徴とする雑音を伴う入力信号からのバツクグラウンドノイズを減衰させて雑音が抑圧された信号を発生させる改良された雑音抑圧システム。
２．前記の所定の利得値を発生させる前記手段は、その各々が種々の個々のチヤネルＳＮＲ推定値に対応する所定の個々のチヤネル利得値を有する複数の利得表（テーブル）と、前記入力信号の全平均デツクグラウンドノイズレベルにより前記複数の利得表の１つを自動的に選択する利得表選択手段とを含む、前記請求の範囲第１項による改良された雑音抑圧システム。
３．処理前の入力信号を複数の選択された周波数帯に分離して複数の処理前チヤネルを発生させる信号分割手段と、前記複数の処理前チヤネルの各々におけるエネルギー推定値を発生させるチヤネルエネルギー推定手段と、前記チヤネルエネルギー推定値に基づいでバツクグラウンドノイズエネルギーの推定値を発生させて記憶し、処理後信号エネルギーレベルを表わす最小値を周期的に検出するので前記バツクグラウンドノイズ推定値を前記の最小値の期間中にのみ更新するバツクグラウンドノイズ推定手段と、前記チヤネルエネルギー権定値および前記バツクグラウンドノイズ推定値に基づいて個々の各チヤネルの信号対雑音比（ＳＮＲ）の推定値を発生させるチヤネルＳＮＲ推定手段と、前記チヤネルＳＮＲ推定値に応答してチヤネル利得値を与えるチヤネル利得制御手段と、前記チヤネル利得値により前記信号分割手段によつて与えられた前記複数の処理前チヤネルの各々の利得を調整し複数の処理後チヤネルを発生させるチヤネル利得変更手段と、前記複数の処理後チヤネルを再結合して前記処理後出力信号を発生させるチヤネル結合手段と、を具えることを特徴とする雑音を伴う処理前入力信号からのバツクグラウンドノイズを減衰してスペクトル利得変更により雑音を抑圧された処理後出力信号を発生させる改良された雑音抑圧システム。
４．前記バツクグラウンドノイズ推定手段は前記複数の処理後チヤネルと前記チヤネル利得値とを乗算することによつて処理後信号エネルギーレベルの前記表示を発生させる手段を含む前記請求の範囲第３項による改良された雑音抑圧システム。
５．前記バツクグラウンドノイズ推定手段は、前記複数の選択された周波数帯の各々における処理前信号のバツクグラウンドノイズエネルギーの推定値をチヤネルごとの雑音推定値として記憶し、前記のチヤネルごとの雑音推定値を前記チヤネルＳＮＲ推定手段に連続的に与える記憶手段と、複数の選択された周波数帯の各々における処理後信号の前記表示のエネルギーの全体的推定値の最小値を周期的に検出し谷底検出信号を発生させる谷底検出手段と、前記記憶手段に結合され、前記谷底検出信号によつて制御され、前記量小値の期間中だけ新らしいバツクグラウンドノイズ推定値を前記記憶手段へ与える信号制御手段と、を具えることを特徴とする改良された雑音抑圧システム。
６．前記記憶手段は、特定の周波数帯における処理前信号の前記バツクグラウンドノイズエネルギー推定値の各々の時間的平均値を与える平滑化手段と、前記平滑化手段からの前記時間的平均値の各々をチヤネルごとの雑音推定値として記憶するメモリ手段と、を具えることを特徴とする前記請求の範囲第５項による改良された雑音抑圧システム。
７．前記谷底検出手段は、以前の検出された最小値の数値を以前の谷底レベルとして記憶する手段と、全エネルギー推定値の現在の数値と前記の以前の谷底レベルとを比較する手段と、前記の現在の数値が前記の以前の谷底レベルを上回る場合には遅い速度で前記の以前の谷底レベルを上げる手段と、前記の現在の数値が前記の以前の谷底レベルを下回る場合には早い速度で前記の以前の谷底レベルを下げ、それにより前記の以前の谷底レベルを更新して現在の谷底レベルを与える手段と、を具える前記請求の範囲第５項による改良された雑音抑圧システム。
８．前記チヤネル利得制御手段は、その各々が種々の個々のチヤネルＳＮＲ推定値に対応する所定の個々のチヤネル利得値を有する複数の利得表（デープル）と、前記入力信号の全平均バツクグラウンドノイズレベルにより前記複数の利得表の１つを自動的に選択する利得表選択手段と、を具えることを特徴とする側々の各チヤネル利得値を（ａ）個々のチヤネル数，（ｂ）現在のチヤネルＳＮＲ推定値、および（ｃ）全平均バツクグラウンドノイズレベルの関数として選択する前記請求の範囲第３項による改良された雑音抑圧システム。
９．前記チヤネル利得制御手段は、前記チヤネル利得制御手段によつて前記チヤネル利得変更手段へ与えられた利得値を平滑化する利得平滑化手段を、更に具える前記請求の範囲第８項による改良された雑音抑圧システム。