JPWO2006082636A1 - 信号処理方法および信号処理装置 - Google Patents

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Abstract

雑音レベルの急増区間において推定雑音の追従速度を高めつつ、且つ音声区間において音声の影響による雑音スペクトルの推定誤差が生じ難いような信号処理方法及び装置を提供するため、入力信号の標本化データである時間領域信号を抽出し、フレーム毎に、該時間領域信号を周波数領域信号に変換して入力スペクトルを算出し、さらに、該入力スペクトルの極小値を求めて該入力音声信号に含まれる雑音成分の周波数領域信号である雑音スペクトルを推定する。さらには、入力スペクトルと雑音スペクトルとを比較して、雑音区間か、又は雑音と音声の混在区間かを判定する。

Description

本発明は、信号処理方法および信号処理装置に関し、特に、例えば、ディジタル携帯電話等で用いられるノイズキャンセラやＶＡＤ等の音声信号処理に必要な方法および装置に関するものである。
ディジタル方式携帯電話等において、通話音声中の背景雑音を抑圧して音声を聞こえ易くする技術としてノイズキャンセラがある。また、入力信号について、音声の有無に応じて送信出力のＯＮ／ＯＦＦを行うことで送信部の省電力化を図る技術としてＶＡＤがある。これらノイズキャンセラやＶＡＤ等では通話中に音声が存在する区間もしくは音声が存在しない区間を判定する必要がある。
区間判定の方法として、例えば、過去において算出した電力の長期平均を雑音の電力とみなし、これと現区間の電力とを比較して、現区間の電力の大きい区間を音声区間と判定するという方法がある。しかしながら、このような単純な電力の比較だけでは、背景雑音レベルが大きく信号対雑音比SNRnが小さい場合に、音声を雑音と誤判定してしまう場合がある。
この対策として音声の周波数領域信号を利用して、区間判定を行う手法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。以下にこの技術を説明する。
入力信号について、一定期間毎に時間−周波数変換を行い、入力信号の周波数領域信号（以降、入力スペクトルと称する。）を算出する。ここで、過去において算出した入力スペクトルの長期平均を雑音のスペクトル（以降、平均雑音スペクトルと称する。）とみなす。この平均雑音スペクトルと入力スペクトルについて帯域別の信号対雑音比SNRnを算出し、所望の帯域において帯域別の信号対雑音比SNRnの平均値、正（負）変動量、分散値などを算出する。そして、これらの値を用いて区間判定を行う。また、上記区間判定により雑音区間と判定された場合のみ、入力スペクトルを用いて平均雑音スペクトルの更新を行う。以上のようにして、より精度の高い区間判定を実現しようとするものである。
特開２００１−２６５３６７
しかしながら、特許文献１に記載されているような従来の技術では、雑音区間のみで平均雑音スペクトルの更新を行うため、雑音レベルが急激に増大した場合に雑音区間を音声区間と誤判定し、その後の平均雑音スペクトルの更新が行われず、誤判定を継続してしまうという問題がある。
これを回避するために、特許文献１には区間判定結果によらず、帯域別の信号対雑音比SNRnの値に応じて雑音更新の時定数を制御し雑音更新を行う、という方法も開示されている。
しかしながら、音声区間において平均雑音スペクトルの更新を行うと、少なからず音声の影響により平均雑音スペクトルが過大評価されてしまうため、小レベルの音声区間が雑音区間と誤判定され易くなるという新たな問題が生じる。
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、雑音レベルの急増区間において推定雑音の追従速度を高めつつ、且つ信号区間において音声の影響による雑音スペクトルの推定誤差が生じ難いような信号処理方法及び装置を提供することを目的とする。
（１）上記の目的を達成するため、本発明に係る信号処理方法は、入力信号の標本化データである時間領域信号を抽出する時間領域信号抽出ステップと、フレーム毎に、該時間領域信号を周波数領域信号に変換して入力スペクトルを算出する周波数領域信号分析ステップと、該入力スペクトルの極小成分を利用して、該入力信号に含まれる雑音成分の周波数領域信号である雑音スペクトルを推定するステップとを含むことを特徴としている。これを、図を参照して説明する。
まず、図１のような入力信号（雑音重畳音声）を例とした場合、図中の区間（i）、（iv）は「雑音のみの区間」（以下、雑音区間と称する。）であり、区間（iii）で雑音レベルの急増が生じている。区間（ii）、（v）は「音声と雑音の混在区間」（以下、混在区間と称する。）である。図２に上記の区間（i）、（ii）、（iv）、（v）の各区間における典型的な入力スペクトルを示す。
また、図２の区間（i）と区間（ii）の入力スペクトルＡを比較すると、区間（ii）の「音声と雑音の混在区間」において、入力スペクトルＡの極小部分（図中の黒丸部分）は重畳雑音によりマスクされており雑音の寄与度が高いので、区間（i）の「雑音のみの区間」の入力スペクトルの極小部分の値と同等となる。これは、雑音レベルが増加した場合でも同様で、区間（iv）の「雑音のみの区間」と区間（v）の「音声と雑音の混在区間」のスペクトルの極小部分の値は同等となる。以下の説明では、入力スペクトルの極小部分を直線で結んで、図２に示す如く極小スペクトルＢと称する。
このような原理に基づき、本発明では、時間領域信号抽出ステップと周波数領域信号分析ステップにおいて、所定区間の時間領域の入力信号から周波数領域信号である入力スペクトルＡを算出する。そして、雑音推定ステップにおいて、この入力スペクトルＡの極小値を用いて、極小スペクトルＢを求め、現フレーム中の雑音成分の周波数領域信号である雑音スペクトルを推定する。
このように、本発明ではこのスペクトルの極小部分を利用して推定雑音を算出することで、音声信号の影響による雑音スペクトルの推定誤差が生じ難く、且つ雑音レベルの急増区間においても推定雑音の追従速度を高めることが可能となる。
（２）上記（１）において、該雑音推定ステップでは、該雑音スペクトルとして、フレーム毎の瞬時雑音スペクトルを求めることができる。
従って、雑音スペクトルの推定ステップはフレーム内で閉じているので、より応答性の高い雑音の推定が可能となる。また、比較的小規模の回路構成での実装が可能となる。
（３）上記（１）において、該雑音推定ステップでは、該雑音スペクトルとして、該瞬時雑音スペクトルの複数のフレームにわたる平均雑音スペクトルを求めることができる。
これにより、推定された雑音スペクトルは、長時間平均されることとなり、より安定した雑音の推定が可能となる。
（４）上記（１）乃至（３）のいずれか１つにおいて、該雑音スペクトルと該入力スペクトルとを比較して、それぞれのフレームが音声と雑音の混在した区間又は音声を含まない雑音区間の何れであるかを判定する区間判定ステップを更に含むことができる。
すなわち、図１および図２に示したように、入力スペクトルＡと、極小スペクトルＢに基づく瞬時雑音スペクトルを比較することによって、混在区間と雑音区間を特定でき、雑音抑圧と省電力に優れたシステムを構築できる。
（５）上記（４）において、該雑音推定ステップでは、前フレームまでの該区間判定ステップでの判定結果が該混在区間を示しているときには、該瞬時雑音スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求め、該雑音区間を示しているときには該入力スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求めることができる。
すなわち、該区間判定ステップでの前フレームまでの判定結果が、該混在区間を示しているときには、上記のとおり、該瞬時雑音スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求めるが、該判定結果が該雑音区間を示しているときには、該瞬時雑音スペクトルを用いる必要はなく、該入力スペクトルを用いればよいので、この入力スペクトルに基づいて該平均雑音スペクトルを求めることになる。
（６）上記（４）において、該区間判定ステップでの判定結果を考慮し、さらに該雑音スペクトルと該入力スペクトルに基づき該入力信号に対する抑圧量を帯域毎に算出して該入力信号の雑音抑圧を行う抑圧量算出ステップをさらに含むことができる。
これにより、入力信号に対する抑圧量を雑音スペクトルと入力スペクトルに基づいて算出するが、この抑圧量を該区間判定ステップでの判定結果を考慮して、例えば該混在区間の場合には抑圧量を小さくし、該雑音区間の場合には抑圧量を大きくすれば、より効果的な雑音抑圧が可能となる。
これにより、応答性と安定性のバランスの取れた雑音推定が可能となる。
（７）上記（１）乃至（６）のいずれかにおいて、該入力信号は、音声信号でもよい。この場合、実効ある応用が提供される。
なお、本発明では、上記（１）乃至（７）に記載の信号処理方法を、それぞれ実施する為の信号処理装置を実現する事ができる。
本発明によれば、雑音レベルの急増区間において推定雑音の追従速度を高めつつ、混在区間において音声の影響による雑音スペクトルの推定誤差を低減し、正確な区間判定を行うことができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
第１の実施形態
図３は、本発明の第１の実施形態による雑音推定装置及び雑音区間判定装置として機能する信号処理装置を示す構成ブロック図である。この信号処理装置は、時間領域信号抽出部１と、周波数領域信号分析部２と、雑音推定装置３ａと、区間判定装置４ａとで構成されている。以下に各ブロックの詳細を説明する。
時間領域信号抽出部１は、アナログの入力音声信号を量子化し、単位時間（フレーム）毎の標本化データとしての時間領域信号xn(k)を抽出する（ここで、ｎはフレーム番号を表す。）。また、周波数領域信号分析部２は、時間領域信号xn(k)について、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）などを用いて周波数分析を行い、入力信号のスペクトル振幅である入力スペクトルXn(f)（図２の入力スペクトルAに対応）を算出する。ここで、ＦＦＴについては「ディジタル信号処理シリーズ第1巻 ディジタル信号処理（辻井、鎌田）、 94〜120頁、昭晃堂」や「 コンピュータ音楽（Curtis Roads著、青柳他訳・監修） 452〜457頁、東京電機大学出版局」等で詳細に説明されている。
なお、入力スペクトルXn(f)を複数の帯域に分割し、それぞれの帯域で重み付け平均等により算出した帯域スペクトルを入力スペクトルの代わりに用いても良い。
また、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）により算出した帯域別入力振幅
Figure 2006082636
を入力スペクトルXn(f)の代わりに用いることができる。ここで、帯域別入力振幅
Figure 2006082636
は以下の手順により算出する。
先ず、次式より、入力信号xn(t)を帯域信号
Figure 2006082636
に分割する。
Figure 2006082636
次に、次式より、フレーム毎に帯域別入力振幅
Figure 2006082636
を算出する。
Figure 2006082636
以上のようにして求めた入力スペクトルを、雑音推定装置３ａと区間判定装置４ａへの入力とする。
雑音推定装置３ａは、瞬時雑音推定部３１を備えている。この瞬時雑音推定部３１では、周波数領域信号分析部２で算出した入力スペクトルXn(f)の概形から現フレーム中の雑音のスペクトルである瞬時雑音スペクトルNn(f)を推定する。ここで、瞬時雑音スペクトルNn(f)は以下の手順により算出する。
先ず、入力スペクトルXn(f)からスペクトルの極小値mn(k)を選択する。例えば、以下のような条件式を満たす入力スペクトルXn(f)を極小値mn(k)として選択する。
Figure 2006082636
次に、極小値mn(k)より極小スペクトルMn(f)（図２の極小スペクトルBに対応）を算出する。ここで、ｋ番目の極小値mn(k)の周波数をｆｋとすると、極小スペクトルMn(f)は極小値mn(k)とｆｋの関数で表せる。例えば極小スペクトルMn(f)が、図４に示すような関数である時、極小スペクトルMn(f)は次式で表せる。
Figure 2006082636
なお、図４では極小スペクトルMn(f)の算出に非線形関数を用いた例を示したが、高次多項式や線形関数等を用いてもよい。
次に、このようにして求めた極小スペクトルMn(f)を用いて瞬時雑音スペクトルNn(f)を算出する。ここで、瞬時雑音スペクトルNn(f)は、極小スペクトルMn(f)に補正係数αn(f)を加算、もしくは乗算することにより算出することができる。
ここで補正係数αn(f)は、事前に実際の雑音から（雑音の分散等を考慮して）経験的に求めておいた定数でも良く、フレーム毎に算出した変数でも良い。以下に、αn(f)が変数である場合を、算出例１及び算出例２として示す。
算出例１としては、後段の雑音／音声判定部４２で雑音と判定された過去の区間において入力スペクトルXn(f)の分散値σn(f)を算出しておき、この分散値σn(f)より補正係数αn(f)を算出する。ここで分散値σn(f)は周波数帯域毎に算出しても良く、または、或る特定の帯域における重み付け平均等により算出しても良い。
分散値σn(f)による補正係数αn(f)の算出の一例として、次のような計算式を用いることができる。
Figure 2006082636
ここで、係数γn(f)は、実験的に求められる経験値である。
算出例２としては、入力スペクトルXn(f)と極小スペクトルMn(f)との比の積分値Rxmnに応じて算出する。ここで、積分値Rxmnは次式で表せる。
Figure 2006082636
ここで、積分値Rxmnは図５の斜線領域の面積に対応し、同図（１）に示す雑音区間では小さく、同図（２）に示す音声と雑音の混在区間では大きな値をとる。したがって、補正係数αn(f)を積分値Rxmnの関数として例えば図６のように規定すると、入力信号中の音声信号の寄与度に応じて瞬時雑音算出時の補正係数αn(f)を変化させ、より実態に近い雑音スペクトルを推定することが可能となる。
この時、積分値Rxmnを或る特定の帯域において算出しても良い。またRxm-1、Rxm-2、α-1(f)、α-2(f)は各周波数帯域で異なる値を用いても良く、或る特定の帯域において同じ値を用いても良い。これは、現実の雑音スペクトルに対応するように適宜選択される。
このようにして瞬時雑音推定部３１で推定された瞬時雑音スペクトルNn(f)は雑音推定装置３ａから出力される。
これと共に瞬時雑音スペクトルNn(f)は区間判定装置４ａに送られる。区間判定装置４ａは、雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａと雑音／音声判定部４２とを備えている。雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａでは、瞬時雑音推定部３１にて算出した瞬時雑音スペクトルNn(f)と、周波数領域信号分析部２からの入力スペクトルXn(f)を用いて区間判定用のパラメータを算出する。
この区間判定用のパラメータとしては、例えば入力スペクトルXn(f)から入力信号の電力を算出し、瞬時雑音スペクトルNn(f)から瞬時雑音の電力を算出する。そして各電力から算出した信号対雑音比SNRnを区間判定用のパラメータとして利用する。または、入力スペクトルXn(f)と瞬時雑音スペクトルNn(f)より算出した帯域毎の信号対雑音比の積分値Rn等を、区間判定用のパラメータとして用いてもよい。ここで、積分値Rnは次式で表せる。
Figure 2006082636
なお、積分値Rnを求める周波数の積分範囲を、或る特定の帯域に限定して算出しても良い。
雑音／音声判定部４２では、雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａにて算出した区間判定用パラメータと閾値とを比較することにより区間判定を行い、判定結果vad_flagを出力する。すなわち、判定結果vad_flagがFALSEなら、そのフレームが音声を含む混在区間であることを意味し、判定結果vad_flagがTRUEなら、そのフレームが音声を含まない雑音区間であることを意味する。
ここで、区間判定用パラメータとしては、雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａで算出した信号対雑音比SNRnまたは積分値Rnを用いる。より効果的な実装としては、雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａを、信号対雑音比SNRn及び積分値Rnの両方を算出するように構成し、信号対雑音比SNRn及び積分値Rnの両方の関数として、区間判定用パラメータを計算し、判定に利用することもできる。
第２の実施形態
図７は、本発明の第２の実施形態により雑音推定装置及び雑音区間判定装置として機能する信号処理装置を示す。この信号処理装置は、第１の実施形態による信号処理装置と同様に、時間領域信号抽出部１と、周波数領域信号分析部２と、雑音推定装置３ｂと、区間判定装置４ｂとで構成されている。ただし、ここでは、第１の実施形態のように、瞬時雑音スペクトルをそのまま推定雑音スペクトルとするのではなく、これを用いて、平均雑音スペクトルを算出し、この平均雑音スペクトルを推定雑音スペクトルとして出力している。なお、図３と同じ番号のブロックについては第１の実施形態と同様であり、ここでの説明は省略する。
すなわち、雑音推定装置３ｂにおいて、平均雑音推定部３２ｂは、瞬時雑音推定部３１で算出した瞬時雑音スペクトルNn(f)を用いて、平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を算出する。以下に平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
の具体例として、算出例１および算出例２を示す。
算出例１としては、ＦＩＲフィルタを用いて算出する。この時、平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
は現フレームも含めた過去Ｋフレーム分の瞬時雑音スペクトルNn(f)の重み付け平均により算出する。これは次式で表せる。
Figure 2006082636
ここで、重み係数βn(f)は、周波数毎に異なる値に設定しても良い。
算出例２としては、ＩＩＲフィルタにより算出する。この時、平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
は瞬時雑音スペクトルNn(f)の長時間平均により算出する。これは次式で表せる。
Figure 2006082636
ここでも、重み係数λn(f)を、周波数毎に異なる値に設定しても良い。
このようにして平均雑音推定部３２ｂにて求めた平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を受けた雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ｂでは、第１の実施形態の雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａに記載の信号対雑音比SNRnや帯域毎の信号対雑音比の積分値Rnを、瞬時雑音スペクトルNn(f)の代わりに平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を用いて同様に算出すればよい。この後の雑音／音声判定部４２での処理は第1の実施形態と同様である。
第３の実施形態
図８は、本発明の第３の実施形態により雑音推定装置及び雑音区間判定装置として機能する信号処理装置を示す。この信号処理装置は、第１の実施形態による信号処理装置と同様に、時間領域信号抽出部１と、周波数領域信号分析部２と、雑音推定装置３ｃと、区間判定装置４ｃとを備えている。ただし、第２の実施形態との違いは、雑音区間と判定された区間の入力スペクトルを、そのまま、次のフレームにおける平均雑音スペクトルの算出に利用する点にある。なお、図３と同じ番号のブロックについては第１の実施形態と同様であり、ここでの説明は省略する。
平均雑音推定部３２ｃでは、平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を算出する。ここでは、平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を算出するに当たり、まず区間判定装置４ｃにおいて入力スペクトルXn(f)と前フレームまでに算出した平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を用いて区間判定を行う。
この結果、混在区間と判定(vad_flag=FALSE)された区間では瞬時雑音スペクトルNn(f)を用いて平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
の算出を行い、雑音区間と判定(vad_flag=TRUE)された区間では入力スペクトルXn(f)を用いて平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
の算出を行う。
すなわち、判定結果が雑音区間を示しているときには、入力信号が雑音成分そのものであるので、上記のように瞬時雑音スペクトルを用いず入力スペクトルを用いればよい。
雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ｃでは、第１の実施形態の雑音／音声判定用パラメータ算出部４１ａで算出された信号対雑音比SNRnや帯域毎の信号対雑音比の積分値Rnを、瞬時雑音スペクトルNn(f)の代わりに平均雑音推定部３２ｃにて前フレームまでに算出した平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を用いて算出する。
第４の実施形態（雑音抑圧装置）
図９は、本発明の第４の実施形態により雑音抑圧装置として機能する信号処理装置を示す。この雑音抑圧装置は、第１の実施形態による信号処理装置で既に説明した時間領域信号抽出部１と、周波数領域信号分析部２と雑音推定装置３ａと区間判定装置４ａを有している。そして、この第４の実施形態による雑音抑圧装置では、更に、抑圧量算出部５と抑圧部６と時間領域信号合成部７とをさらに備えている。
まず、周波数領域信号分析部２にてＦＦＴを用いて、入力スペクトルXn(f)を生成する。そして、抑圧量算出部５では、周波数領域信号分析部２で算出した入力スペクトルXn(f)と瞬時雑音推定部３１で算出した瞬時雑音スペクトルNn(f)を用いて帯域毎の抑圧係数Gn(f)を算出する。ここで、抑圧係数Gn(f)は次式より算出する。
Figure 2006082636
なお、この式（１０）における係数Wn(f)は、雑音／音声判定部４２での判定結果vad_flagが混在区間を示しているときには、係数Wn(f)を小さいものとし、雑音区間を示しているときには、係数Wn(f)を大きく取ることにより、雑音区間での抑圧係数を混在区間のものより大きくすることができる。従って、抑圧量を増加させることができる。
抑圧部６では、抑圧量算出部５で算出した抑圧係数Gn(f)と入力スペクトルXn(f)とを用いて雑音抑圧後の帯域毎の振幅スペクトルYn(f)を算出する。ここで、振幅スペクトルYn(f)は次式より算出する。
Figure 2006082636
時間領域信号合成部７では、振幅スペクトルYn(f)をＩＦＦＴ（逆高速フーリェ変換）により周波数領域から時間領域に逆変換し、出力信号yn(t)を算出する。
ここで、図９では、雑音推定装置３a及び区間判定装置４aとして、第１の実施形態に示したものを用いているが、これらの雑音推定装置３a及び区間判定装置４aは第２の実施形態、もしくは第３の実施形態に示したものでも良い。この時、抑圧量算出部５では、瞬時雑音スペクトルNn(f)の代わりに平均雑音スペクトル
Figure 2006082636
を用いて抑圧係数Gn(f)を算出する。
以上、本発明を実施例により詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本願中に説明した実施例に限定されるものではないということは明らかである。本発明の装置は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。
例えば、本発明の第４の実施形態による雑音抑圧装置において、ＦＦＴにより算出した入力スペクトルXn(f)に代えて、ＦＩＲフィルタにより算出した帯域別入力振幅
Figure 2006082636
を用いる場合、ＩＦＦＴに代えて、帯域別入力振幅に対応した逆変換を用いて、時間領域の出力信号yn(t)を算出することができる。
本発明の原理を説明するために、入力音声信号の変化を区間毎に示した波形図である。 図１の入力音声信号のスペクトルを、それぞれの区間毎に示したスペクトル図である。 本発明の第１の実施形態による信号処理装置を示す構成ブロック図である。 本発明の第１の実施形態による信号処理装置で算出された極小スペクトルの例を示すスペクトル図である。 本発明の第１の実施形態による信号処理装置で算出された極小スペクトルへ乗算する補正係数の算出を説明するためのスペクトル図である。 本発明の第１の実施形態による信号処理装置で算出された極小スペクトルへ乗算する補正係数の算出を説明するための関係図である。 本発明の第２の実施形態による信号処理装置を示す構成ブロック図である。 本発明の第３の実施形態による信号処理装置を示す構成ブロック図である。 本発明の第４の実施形態により雑音抑圧装置として機能する信号処理装置を示す構成ブロック図である。
符号の説明
１ 時間領域信号抽出部
２ 周波数領域信号分析部
３ａ、３ｂ、３ｃ 雑音推定装置
４ａ、４ｂ、４ｃ 区間判定装置
５ 抑圧量算出部
７ 時間領域信号合成部
３１ 瞬時雑音推定部
３２ｂ、３２ｃ 平均雑音推定部
４１ａ、４１ｂ、４１ｃ 音声判定用パラメータ算出部
４２ 雑音／音声判定部
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

Claims (14)

  1. 入力信号の標本化データである時間領域信号を抽出する時間領域信号抽出ステップと、
    フレーム毎に、該時間領域信号を周波数領域信号に変換して入力スペクトルを算出する周波数領域信号分析ステップと、
    該入力スペクトルの極小成分を利用して、該入力信号に含まれる雑音成分の周波数領域信号である雑音スペクトルを推定する雑音推定ステップと、
    を含むことを特徴とする信号処理方法。
  2. 請求項１において、
    該雑音推定ステップが、該雑音スペクトルとして、フレーム毎の瞬時雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理方法。
  3. 請求項２において、
    該雑音推定ステップが、該雑音スペクトルとして、該瞬時雑音スペクトルの複数のフレームにわたる平均雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理方法。
  4. 請求項１乃至３のいずれか１つにおいて、
    該雑音スペクトルと該入力スペクトルとを比較して、それぞれのフレームが音声と雑音の混在した区間又は音声を含まない雑音区間の何れであるかを判定する区間判定ステップを更に含むことを特徴とした信号処理方法。
  5. 請求項４において、
    該雑音推定ステップが、前フレームまでの該区間判定ステップでの判定結果が該混在区間を示しているときには、該瞬時雑音スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求め、該雑音区間を示しているときには該入力スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理方法。
  6. 請求項４において、
    該区間判定ステップでの判定結果を考慮し、さらに該雑音スペクトルと該入力スペクトルに基づき該入力信号に対する抑圧量を帯域毎に算出して該入力信号の雑音抑圧を行う抑圧量算出ステップをさらに含むことを特徴とした信号処理方法。
  7. 請求項１乃至６のいずれか１つにおいて、
    該入力信号が、音声信号であることを特徴とした信号処理方法。
  8. 入力信号の標本化データである時間領域信号を抽出する時間領域信号抽出部と、
    フレーム毎に、該時間領域信号を周波数領域信号に変換して入力スペクトルを算出する周波数領域信号分析部と、
    該入力スペクトルの極小成分を利用して、該入力信号に含まれる雑音成分の周波数領域信号である雑音スペクトルを推定する雑音推定部と、
    を含むことを特徴とする信号処理装置。
  9. 請求項８において、
    該雑音推定部が、該雑音スペクトルとして、フレーム毎の瞬時雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理装置。
  10. 請求項９において、
    該雑音推定部が、該雑音スペクトルとして、該瞬時雑音スペクトルの複数のフレームにわたる平均雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理装置。
  11. 請求項８乃至１０のいずれか１つにおいて、
    該雑音スペクトルと該入力スペクトルとを比較して、それぞれのフレームが音声と雑音の混在した区間又は音声を含まない雑音区間の何れであるかを判定する区間判定部を更に含むことを特徴とした信号処理装置。
  12. 請求項１１において、
    該雑音推定部が、前フレームまでの該区間判定部での判定結果が該混在区間を示しているときには、該瞬時雑音スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求め、該雑音区間を示しているときには該入力スペクトルを用いて該平均雑音スペクトルを求めることを特徴とした信号処理装置。
  13. 請求項１１において、
    該区間判定部での判定結果を考慮し、さらに該雑音スペクトルと該入力スペクトルに基づき該入力信号に対する抑圧量を帯域毎に算出して該入力信号の雑音抑圧を行う抑圧量算出部をさらに含むことを特徴とした信号処理装置。
  14. 請求項８乃至１３のいずれか１つにおいて、
    該入力信号が、音声信号であることを特徴とした信号処理装置。
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