TWI488179B - 藉由歸零處理雜訊減除提供雜訊抑制的方法及系統 - Google Patents

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Description

藉由歸零處理雜訊減除提供雜訊抑制的方法及系統

本發明通常係關於音訊處理,且更具體而言,係關於音訊信號之調適性雜訊抑制。

本申請案係關於2007年7月6日申請之名為「System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression」的美國專利申請案第11/825,563號及2008年3月31日申請之名為「System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression」的美國專利申請案第12/080,115號,該兩案均以引用的方式併入本文中。

本申請案亦關於2006年1月30日申請之名為「System and Method for Utilizing Inter-Microphone Level Differences for Speech Enhancement」的美國專利申請案第11/343,524號及2007年1月29日申請之名為「System and Method for Utilizing Omni-Directional Microphones for Speech Enhancement」的美國專利申請案第11/699,732號,該兩案以引用的方式併入本文中。

當前,有許多方法用於降低在一不利音訊環境下之背景雜訊。一種此類方法係使用一穩態雜訊(stationary noise)抑制系統。該穩態雜訊抑制系統始終提供低於輸入雜訊之一固定量的輸出雜訊。通常,該穩態雜訊抑制係在12至13分貝(dB)的範圍內。該雜訊抑制係固定在守恆位準(conservative level)以避免產生語音失真,其對於較高雜訊抑制是顯而易見的。

為提供較高雜訊抑制,已利用基於信雜比(SNR)之動態雜訊抑制系統。接著可使用SNR以決定一抑制值。不幸的是,由於音訊環境中的不同雜訊類型,SNR本身不是非常好的語音失真預測項。SNR是語音比雜訊高多少的比例。然而,語音可為一非穩態信號,其可不斷改變且含有停頓。通常,語音能量在一段時間內將包括一詞、一停頓、一詞、一停頓等等。此外,在音訊環境中可存在穩態雜訊及動態雜訊。SNR平均化所有此等穩態及非穩態語音及雜訊。沒有考慮雜訊信號的統計;僅考慮雜訊的整體位準。

在某些先前技術系統中,可基於一雜訊頻譜之一估計而導出一增強濾波器。一共通增強濾波器係Wiener濾波器。不利的是該增強濾波器典型經組態以最小化某種數學誤差量,未考量一使用者之感知。結果,引入一定量之語音降級成為該雜訊抑制之一副作用。語音降級將隨著雜訊位準上升變得更嚴重且應用更多雜訊抑制。即,隨著SNR變低,應用愈低增益,導致愈多雜訊抑制。這引入愈多語音損耗失真及與語音降級。

某些先前技術系統調用一廣義旁波瓣消除器。該廣義旁波瓣消除器被用於識別一接收信號所包括之所需信號及干擾信號。該等所需信號從一期望位置傳播,且該等干擾信號從其他位置傳播。從意欲消除干擾之該接收信號中減除該等干擾信號。

許多雜訊抑制處理計算一遮罩增益且應用該遮罩增益至一輸入信號。因此,若一音訊信號主要為雜訊,則可應用(即,乘以)一低值之遮罩增益至該音訊信號。相反地,若該音訊信號主要係所需音響(諸如語音),則一高值遮罩增益可被應用到該音訊信號上。此處理通常係稱為相乘性雜訊抑制。

本發明之實施例克服或大體上減輕相關聯於雜訊抑制及語音增強之先前問題。在例示性實施中,藉由一麥克風陣列接收至少一主要音響信號及一次要音響信號。該麥克風陣列可包括一閉型麥克風陣列(close microphone array)或一展開型麥克風陣列(spread microphone array)。

可決定該麥克風所接收之每一副頻帶信號中的一雜訊分量信號,其方式係藉由自該次要音響信號減去以一複值係數σ加權之該主要音響信號。接著從該主要音響信號可減除以另一複值係數α加權之該雜訊分量信號,導致一目標信號之一估計(即,一雜訊減除信號)。

可作出關於是否調整α的一決定。在例示性實施例中,該決定可基於一參考能量比(g1 )及一預測能量比(g2 )。當該預測能量比大於該參考能量比時可調適該複值係數α,以調整該雜訊分量信號。相反地,該調適係數在當該預測能量比小於該參考能量比時,可凍結該調適係數。接著,可從該主要音響信號移除該雜訊分量信號,以產生一雜訊減除信號,可輸出該雜訊減除信號。

本發明提供用於在音訊信號中之調適抑制雜訊之例示性系統及方法。實施例嘗試在以最小或無語音降級(即,語音損耗失真)平衡雜訊抑制。在例示性實施例中,雜訊抑制係基於音訊源位置且應用減除雜訊抑制處理,而非應用純相乘性雜訊抑制處理。

可在任何音訊裝置上實踐本發明之實施例,此類音訊裝置經組態以接收音響,諸如(但不限制於)行動電話、電話手機、耳機及會議系統。有利地,例示性實施例經組態以提供改良之雜訊抑制,同時最小化語音失真。雖然引用在一行動電話上操作來描述本發明之某些實施例,但是可在任何音訊裝置上實踐本發明。

參考圖1,其繪示可實踐本發明實施例之環境。一使用者充當至一音訊裝置104之一語音源102。該例示性音訊裝置104可包含一麥克風陣列。該麥克風陣列可包括一閉型麥克風陣列或一展開型麥克風陣列。

在例示性實施例中,該麥克風陣列可包括相對於該音訊源102之一主要麥克風106及位於離該主要麥克風106一段距離之一次要麥克風108。雖然將關於具有兩個麥克風106及108論述本發明之實施例,但是替代實施例可考慮在該麥克風陣列中任何數量之麥克風或音響感測器。在某些實施例中,該等麥克風106及108可包括全方向麥克風。

雖然該等麥克風106及108從該音訊源102接收音響(即,音響信號),該等麥克風106及108亦拾取雜訊110。儘管該雜訊110繪示為來自圖1中之一單一位置,但該雜訊110可包括來自與該音訊源102不同的一個或多個位置的任何音響,且可包含回響及回聲。該雜訊110可為穩態雜訊、非穩態雜訊或穩態雜訊及非穩態雜訊兩者之一組合。

現參考圖2,圖中更詳細繪示例示性音訊裝置104。在例示性實施例中,該音訊裝置104係一音訊接收裝置,其包括一處理器202、該主要麥克風106、該次要麥克風108、一音訊處理系統204及一輸出裝置206。該音訊裝置104可包括對於音訊裝置104操作所必需的更多組件(圖中未繪示)。將結合圖3更詳細地論述該音訊處理系統204。

在例示性實施例中,該主要麥克風106及該次要麥克風108被空間分離一段距離以允許其等之間的一能級差。一旦由該麥克風106及108接收,該等音響信號可被轉換為電子信號(即,一主要電子信號及一次要電子信號)。依照某些實施例,該等電子信號自身可藉由一類比轉數位轉換器(圖中未繪示)而被轉換為數位信號以進行處理。為了區別該等音響信號,在本文中,由該主要麥克風106接收之該音響信號稱為該主要音響信號,由該次要麥克風108接收之該音響信號稱為該次要音響信號。

該輸出裝置206為向使用者提供一音訊輸出之任何裝置。例如,該輸出裝置206可包括耳機聽筒或電話聽筒,或在會議裝置上之揚聲器。

圖3繪示根據本發明之實施例之例示性音訊處理系統204a之詳細方塊圖。在例示性實施例中,該音訊處理系統204a被體現在一記憶體裝置內部。在包括一展開型麥克風陣列之實施例中,可利用圖3之該音訊處理系統204a。

在操作中,自該主要麥克風106及該次要麥克風108接收之該等音響信號被轉換為電子信號且藉由一頻率分析模組302予以處理。在一實施例中,該頻率分析模組302採用該等音響信號且模仿藉由一濾波器庫(filter bank)模擬的耳蝸(即,耳蝸域(cochlea domain))之頻率分析。在一項實例中,該頻率分析模組302分離該等音響信號成為若干頻率副頻帶。一副頻帶係對一輸入信號的濾波操作結果,其中濾波器的頻寬窄於由該頻率分析模組302接收之信號的頻寬。或者,對於頻率分析及合成,可使用其他濾波器,諸如短時傅立葉變換(STFT))、副頻帶濾波器庫、調變複合重疊變換(complex lapped transform)、耳蝸模型、微波等。因為大部份音響(舉例而言,音響信號)係複合的且包括一個以上頻率,所以對該音響信號的一副頻帶分析決定在一個訊框(即,一預定時間段)內在該複合音響信號中存在的個別頻率。根據一實施例,該訊框係8毫秒長。替代實施例可利用其他訊框長度或不用訊框。結果可包括在一快速耳蝸變換(FCT)域之副頻帶信號。

一旦決定該等副頻帶信號,該等副頻帶信號被轉遞至一雜訊減除引擎304。該例示性雜訊減除引擎304經組態以對於每個副頻帶從該主要音響信號調適性減除一雜訊分量。就其本身而論,該雜訊減除引擎304之輸出係由若干雜訊減除副頻帶信號所組成之一雜訊減除信號。將結合圖7a及圖7b更詳細地論述該雜訊減除引擎304。應注意,該等雜訊減除副頻帶信號可包括所需音訊,該所需音訊係語音或非語音(舉例而言,音樂)。該雜訊減除引擎304之結果可被輸出給使用者或經由一進一步雜訊抑制系統(即,雜訊抑制引擎306a)處理。為了說明,本發明之實施例將討論透過一進一步雜訊減除系統來處理該雜訊減除引擎304之輸出之實施例。

接著,該等雜訊減除副頻帶信號連同該次要音響信號之該等副頻帶信號一起提供給該雜訊抑制引擎306a。根據例示性實施例,該雜訊抑制引擎306a產生待應用到該等雜訊減除副頻帶信號之一遮罩增益,以進一步降低仍然存在於該雜訊減除語音信號中之雜訊分量。下文將結合圖4更詳細地論述該雜訊抑制引擎306a。

接著,可在一遮罩模組308,將該雜訊抑制引擎306a所決定的該遮罩增益應用於該雜訊減除信號。因此,每個遮罩增益可被應用於一相關聯之雜訊減除頻率副頻帶,以產生經遮罩之頻率副頻帶。如圖3所描述,一相乘性雜訊抑制系統312a包括該雜訊抑制引擎306a及該遮罩模組308。

接下來,該等經遮罩之頻率副頻帶從該耳蝸域被轉換回時間域。該轉換可包括在一頻率合成模組310中採用該等經遮罩之頻率副頻帶並且及將耳蝸頻道(cochlea channel)之相移信號相加。或者,該轉換可包括在該頻率合成模組310中採用該等經遮罩之頻率副頻帶並且將該等經遮罩之頻率副頻帶與該等耳蝸頻道之一反轉頻率(inverse frequency)相乘。一旦完成轉換,該經合成音響信號可輸出給使用者。

現參考圖4,圖中繪示圖3之該雜訊抑制引擎306a。該例示性雜訊抑制引擎306a包括一能量模組402、一麥克風間位準差(ILD)模組404、一調適性分類器406、一雜訊估計模組408,及一調適性智慧抑制(AIS)產生器410。應注意,該雜訊抑制引擎306a係例示性且包括其他模組組合,諸如繪示及描述在美國專利申請案第11/343,524號中,該案以引用的方式併入本文。

根據本發明之一例示性實施例,該AIS產生器410導出由該遮罩模組308使用之時間與頻率變化增益或遮罩增益,以在該雜訊減除信號中之抑制雜訊及增加語音。然而,為導出該等遮罩增益,該AIS產生器410需要特定輸入。這些輸入包括雜訊之一功率譜密度(即,雜訊頻譜)、該雜訊減除信號之一功率譜密度(本文稱為主要頻譜)及一麥克風間位準差(ILD)。

根據例示性實施例,源自該雜訊減除引擎304之該雜訊減除信號(c'(k))及該次要音響信號(f'(k))被轉遞至該能量模組402,其在一間隔時間對於一音響信號之每個頻率頻帶計算能量/功率估計(即,功率估計)。如圖7b所示,視需要,f'(k)可等於f(k)。結果,可藉由該能量模組402決定跨所有頻率頻帶的該主要頻譜(即,該雜訊減除信號之該功率譜密度)。該主要頻譜可供應給該AIS產生器410及該ILD模組404(本文中進一步討論)。同樣地,該能量模組402決定跨所有頻率頻帶的一次要頻譜(即,該次要音響信號之該功率譜密度),該次要頻譜亦供應給該ILD模組404。關於功率估計之計算及功率譜之更多詳細資訊可在同在申請中的美國專利申請案第11/343,524號及同在申請中的美國專利申請案第11/699,732號中找到,該等案以引用的方式併入本文。

在兩個麥克風實施例中,一麥克風間位準差(ILD)模組404使用該等功率譜,以決定在該主要麥克風106與該次要麥克風108之間的一能量比。在例示性實施例中,該ILD可為一時間與頻率變化ILD。因為可依一特定方式下定向該主要麥克風106及該次要麥克風108,所以一定位準差可發生於語音係作用中時,且其他位準差可發生於雜訊係作用中時。接著,轉遞該ILD到該調適性分類器406及該AIS產生器410。關於用於計算ILD之實施例的更詳細資訊可在同在申請中的美國專利申請案第11/343,524號及同在申請中的美國專利申請案第11/699,732號中找到。在其他實施例中,可利用介於該主要麥克風106與該次要麥克風108之間的其他形式之ILD或能量差。例如,可使用該主要麥克風106及該次要麥克風108之能量的一比率。應注意,替代性實施例可使用除ILD外之提示以用於調適性分類及雜訊抑制(即,遮罩增益計算)。例如,可使用雜訊底限臨限值(noise floor threshold)。就其本身而論,對使用ILD之引用可視為可適用於其他提示。

該例示性調適性分類器406經組態以每一訊框中之每一頻率頻帶區別雜訊及擾亂項(distractor)(即,具有一負ILD之源)與該(等)音響信號之語音。該調適性分類器406被認為是調適性的,此係因為特徵(舉例而言,語音、雜訊及擾亂項)改變且取決於在環境中之音響條件。例如,在一種情況下指示語音的一ILD可在另一種情況下指示雜訊。因此,該調適性分類器406可基於該ILD調整分類界限。

根據例示性實施例,該調適性分類器406區別雜訊及擾亂項與語音,且提供結果給導出該雜訊估計之該雜訊估計模組408。最初,該調適性分類器406可決定在每一頻率之頻道之間的最大能量。亦決定每一頻率之局域ILD。可藉由應用能量至該等局域ILD而計算一全域ILD。基於重新計算的全域ILD,可更新一運行平均全域ILD及/或用於ILD觀測之一運行均值(running mean)與變異數(variance)(即,全域叢集)。接著,可基於相對於該全域叢集之全域ILD的位置來分類訊框類型。訊框類型可包括源、背景及擾亂項。

一旦決定訊框類型,該調適性分類器406可更新源、背景及擾亂項的全域平均運行均值與變異數(即,叢集)。在一實例中,若訊框被分類為源、背景或擾亂項,則對應全域叢集被視為處於作用中且朝向全域ILD移動。與訊框類型不相配之全域源、背景及擾亂項全域叢集被認為係非作用中的。在一預定時間段保持非作用中的源及擾亂項全域叢集可移動至背景全域叢集。若背景全域叢集在一預定時段保持非作用中,則背景全域叢集移動至全域平均值。

一旦決定訊框類型,該調適性分類器406亦可更新源、背景及擾亂項的局域平均運行均值與變異數(即,叢集)。更新局域作用中集及局域非作用中集之處理類似於更新全域作用中集及全域非作用中集之處理。

基於源及背景叢集之位置,能量譜中的點被分類為源或雜訊,此結果被傳給該雜訊估計模組408。

在一替代性實施例中,一調適性分類器406之一實例包括使用一最小統計估計器追蹤每一頻率頻帶中之一最小ILD的分類器。可將分類臨限值置於高於每一頻率頻帶中之最小ILD達一固定距離(舉例而言,3dB)。或者,取決於在每一頻率頻帶觀測之ILD值之最近觀測範圍,將臨限值置於高於每一頻率頻帶中之最小ILD達一可變距離。例如,若ILD觀測範圍超過6dB,可放置一臨限值使得該臨限值在某一指定時間段(舉例而言,2秒)係在每一頻率頻帶中之最小ILD與最小ILD之間的中間。調適性分類器係進一步論述在2007年6月申請之名為「System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression」的美國臨時申請案第11/825,563號,該案以引用的方式併入本文。

在例示性實施例中,該雜訊估計係基於來自該主要麥克風106之該音響信號及該調適性分類器406之結果。根據本發明之一實施例,該例示性雜訊估計模組408產生一雜訊估計,其係一分量,該分量可係藉由下式數學上大致估計之分量:

N (t ,ω)=λ 1 (t ,ω)E 1 (t ,ω)+(1-λ 1 (t ,ω))min[N (t -1,ω),E 1 (t ,ω)]

如所示,在此實施例中,該雜訊估計係基於該主要音響信號之一當前能量估計之最小統計E1 (t,ω)及一先前時間訊框之一雜訊估計N(t-1,ω)。結果,有效執行雜訊估計且具有低延時。

可從該ILD模組404所大致估計的該ILD按下式導出在上文等式中之λI (t,ω)

即,當該主要麥克風106小於一臨限值(例如,臨限值=0.5)(預期語音高於該臨限值)時,則λI 小,且因此該雜訊估計模組408密切注意雜訊。當ILD開始升高(例如,因為語音在該大ILD區域內存在)時,λI 增大。結果,該雜訊估計模組408減慢雜訊估計處理,且對於最後雜訊估計,語音能量未佔有顯著比重。替代實施例可考量用於決定雜訊估計或雜訊頻譜之其他方法。接著,雜訊頻譜(即,對一音響信號之所有頻率頻帶之雜訊估計)可被轉遞至該AIS產生器410。

該AIS產生器410從該能量模組402接收該主要頻譜之語音能量。在由該雜訊減除引擎304處理後,此主要頻譜亦可包括一些殘餘雜訊。該AIS產生器410亦可從該雜訊估計模組408接收該雜訊頻譜。基於這些輸入及來自該ILD模組404之一選用之ILD,可推斷出一語音頻譜。在一實施例中,藉由自主要頻譜的功率估計減除雜訊頻譜的雜訊估計而推斷語音頻譜。隨後,該AIS產生器410可決定遮罩增益以應用於該主要音響信號。該AIS產生器410之更多詳細論述可在名為「System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression」的美國專利申請案第11/825,563號中找到,該案以引用的方式併入本文。在例示性實施例中,來自該AIS產生器410之時間與頻率相依的遮罩增益輸出將最大化雜訊抑制,同時限制語音損耗失真。

應注意,該雜訊抑制引擎306a之系統架構係例示性的。替代實施例可包括更多組件、更少組件或同等組件且仍在本發明之實施例範圍內。該雜訊抑制引擎306a之各種模組可被組合為一單一模組。例如,該ILD模組404之功能性可與該能量模組402之功能相組合。

現參考圖5,圖中繪示一替代音訊處理系統204b之一詳細方塊圖。與圖3之該音訊處理系統204a相比,在包括一閉型麥克風陣列的實施例中,可利用圖5之該音訊處理系統204b。該頻率分析模組302、遮罩模組308及頻率合成模組310之功能完相同於關於圖3之該音訊處理系統204a所描述之彼等模組功能,且將不詳細討論。

由該頻率分析模組302決定之副頻帶信號可被轉遞至該雜訊減除引擎304及一陣列處理引擎502。該例示性雜訊減除引擎304經組態以對於每一副頻帶從該主要音響信號調適性地減除一雜訊分量。就其本身而論,該雜訊減除引擎304之輸出係由雜訊減除副頻帶信號組成之一雜訊減除信號。在當前實施例中,該雜訊減除引擎304亦提供一歸零處理(NP)增益給該雜訊抑制引擎306a。該NP增益包括一能量比,其指示已從該雜訊減除信號消除多少該主要信號。若該主要信號係雜訊具優勢,則NP增益將很大。相反地,若該主要信號係語音具優勢,則NP增益將接近零。下文中將結合圖7a及圖7b更詳細地論述該雜訊減除引擎304。

在例示性實施例中,該陣列處理引擎502經組態以調適性地處理該主要信號之副頻帶信號及該次要信號之副頻帶信號,以為閉型麥克風陣列(舉例而言,該主要麥克風106及該次要麥克風108)建立方向性場型(即,合成方向性麥克風回應)。該等方向性場型可包括基於該等主要音響(副頻帶)信號之一前向心形場型及基於該等次要(副頻帶)音響信號之一後向心形場型。在一實施例中,該等副頻帶信號可經調適,使得該後向心形場型之一零值(null)指向該音訊源102。關於該陣列處理引擎502(稱為(adaptive array processing engine;調適性陣列處理引擎))之實施方案及功能的更多詳細資訊可在名為「System and Method for Providing Close-Microphone Array Noise Reduction」的美國申請案第12/080,115號中找到,該案以引用的方式併入本文。接著,由該陣列處理引擎502提供該等心形信號(即,實施該前向心形場型之一信號及實施該後向心形場型之一信號)給雜訊抑制引擎306b。

該雜訊抑制引擎306b連同該等心形信號一起接收該NP增益。根據例示性實施例,該雜訊抑制引擎306b產生一遮罩增益,該遮罩增益係待應用至來自該雜訊減除引擎304之該等雜訊減除副頻帶信號,以進一步減少仍然存在於雜訊減除語音信號中之任何雜訊分量,其適用於。下文將結合圖6更詳細地論述該雜訊抑制引擎306b。

接著,可在該遮罩模組308中將由該雜訊抑制引擎306b決定的該遮罩增益應用至雜訊減除信號。因此,每一遮罩增益可應用至一相關聯之雜訊減除頻率副頻帶,以產生經遮罩之頻率副頻帶。隨後,由該頻率合成模組310將該等經遮罩之頻率副頻帶自該耳蝸域轉換回時間域。一旦完成轉換,經合成之音響信號可被輸出至使用者。如圖5所描述,一相乘性雜訊抑制系統312b包括該陣列處理引擎502、該雜訊抑制引擎306b及該遮罩模組308。

現參考圖6,圖中更詳細地繪示該例示性雜訊抑制引擎306b。該例示性雜訊抑制引擎306b包括該能量模組402、該麥克風間位準差(ILD)模組404、該調適性分類器406、該雜訊估計模組408及該調適性智慧抑制(AIS)產生器410。應注意,該雜訊抑制引擎306b功能之各種模組類似於在該雜訊抑制引擎306a內之該等模組。

在本實施例中,由該能量模組402接收該主要音響信號(c"(k))及該次要音響信號(f"(k)),該能量模組402對於一音響信號之每一頻率頻帶在一時間間隔計算能量/功率估計(即,功率估計)。結果,可藉由該能量模組402決定跨所有頻率頻帶之主要頻譜(即,主要副頻帶信號之功率譜密度)。此主要頻譜可供應給該AIS產生器410及該ILD模組404。類似地,該能量模組402決定跨所有頻率頻帶之次要頻譜(即,次要副頻帶信號之功率譜密度),此次要頻譜亦供應給該ILD模組404。關於功率估計之計算及功率譜的更多詳細資訊可在同在申請中的美國專利申請案第11/343,524號及同在申請中的美國專利申請案第11/699,732號中找到,該等案均以引用的方式併入本文。

如前述,可由該ILD模組404使用該等功率譜,以決定介於該主要麥克風106與該次要麥克風108之間的一能量差。接著,該ILD可被轉遞到該調適性分類器406及該AIS產生器410。在替代性實施例中,可利用介於該主要麥克風106與該次要麥克風108之間的其他形式之ILD或能量差。例如,可使用該主要麥克風106及該次要麥克風108之能量的一比率。應注意,替代性實施例可使用除ILD外之提示以用於調適性分類及雜訊抑制(即,遮罩增益計算)。例如,可使用雜訊底限臨限值。就其本身而論,對使用ILD之引用可視為可適用於其他提示。

該例示性調適性分類器406及雜訊估計模組408執行相同於依照圖4所描述所描述之功能。即,該調適性分類器區別雜訊及擾亂項與語音且提供結果給導出該雜訊估計之該雜訊估計模組408。

該AIS產生器410從該能量模組402接收該主要頻譜之語音能量。該AIS產生器410亦可從該雜訊估計模組408接收該雜訊頻譜。藉由這些輸入及從該ILD模組404之一選用之ILD,可推斷一語音頻譜。在一實施例中,藉由自主要頻譜的功率估計減除雜訊頻譜的雜訊估計而推斷語音頻譜。此外,該AIS產生器410使用該NP增益(該NP增益指示出在信號到達該雜訊抑制引擎306b(即,該相乘性遮罩)時已消除多少雜訊),以決定遮罩增益以應用至該主要音響信號。在一實例中,隨著該NP增益增大,對於該等輸入之所估計之SNR減小。在例示性實施例中,自該AIS產生器410輸出的該遮罩增益(其係時間與頻率相依的)可最大化雜訊抑制,同時限制語音損耗失真。

應注意,該雜訊減除引擎306b之系統架構係例示性的。替代性實施例可包括更多組件、更少組件或相等組件且仍在本發明實施例之範圍內。

圖7a係例示性雜訊減除引擎304之方塊圖。該例示性雜訊減除引擎304經組態以使用一減除處理以抑制雜訊。該雜訊減除引擎304可藉由最初自一第一分支中的該主要信號減除一所需分量(即,所需語音分量)來決定一雜訊減除信號,因此導致一雜訊分量。接著可在一第二分支中執行調適,以從該主要信號消除該雜訊分量。在例示性實施例中,該雜訊減除引擎304包括一增益模組702、一分析模組704、一調適模組706及至少一求和模組708,求和模組708經組態以執行信號減除。將結合圖7a論述各種模組702至708之功能,並且進一步結合圖7b之操作中圖解說明各種模組702至708之功能。

現參考圖7a,該例示性增益模組702經組態以決定藉由該雜訊減除引擎304使用之各種增益。為了本實施例的目的,該等增益表示能量比。在該第一分支中,可決定從該主要信號被移除多少所需分量的一參考能量比(g1 )。在該第二分支中,可決定在該雜訊減除引擎304之輸出已自該第一分支的結果減除多少能量之一預測能量比(g2 )。此外,可決定一能量比(即,NP增益),其表示指示出該雜訊減除引擎304已從該主要信號消除多少雜訊的該能量比。如前述,在閉型麥克風實施例中,該AIS產生器410可使用NP增益以調整該遮罩增益。

該例示性分析模組704經組態以在該雜訊減除引擎304之該第一分支中執行分析,同時該例示性調適模組706經組態以在該雜訊減除引擎304之該第二分支中執行該調適。

現參考圖7b,圖中繪示該雜訊減除引擎304之操作的一示意性圖解說明。由該雜訊減除引擎304接收該主要麥克風信號c(k)之副頻帶信號及該次要麥克風信號f(k)之副頻帶信號,其中k表示一離散時間或樣本索引。c(k)表示一語音信號s(k)與一雜訊信號n(k)之一疊加。f(k)被模型化依一複值係數σ按比例調整之該語音信號s(k)與依一複值係數v按比例調整之該雜訊信號n(k)一疊加。v表示在該主要信號中之雜訊有多少係在該次要信號中。在例示性實施例中,v係未知的,因為該雜訊之一源可為動態的。

在一例示性實施例中,σ係一固定係數,其表示一語音之位置(舉例而言,一音訊源位置)。依照例示性實施例,可經由校準決定σ。可藉由基於一個以上位置進行校準而在該校準中包含容限。對於閉型麥克風,σ之量值可接近一。對於展開型麥克風,σ之量值可取決於該音訊裝置102相對於該說話者的嘴的放置位置。σ之量值及相位可表示在由各自副頻帶(例如,耳蝸分接頭)表示的一頻率下對於一說話者嘴位置的頻道間交叉頻譜。因為該雜訊減除引擎304可知曉σ,所以該分析模組704可應用σ至該主要信號(即,σs(k)+n(k)),且從該次要信號減除該結果(即,σs(k)+ν(k)),以從該次要信號消除該語音分量σs(k)(即,該所需分量),導致一雜訊分量脫離該求和模組708。在無語音之實施例中,α係接近1/(ν-σ),且該調適模組706可自由調適。

若藉由σ充分地表示說話者的嘴位置,則f(k)-σc(k)=(ν-σ)n(k)。此等式指示出饋入至該調適模組706(其繼而應用一調適係數α(k))的該求和模組708之輸出處的信號可缺乏發源於由σ表示(即,該所需語音信號)的一位置之一信號。在例示性實施中,該分析模組704應用σ至該次要信號f(k)且從c(k)減去該結果。可在該第二分支中消除來自該求和模組708之其餘信號(此處稱為「雜訊分量信號」)。

當該主要信號係非在語音位置(由σ表示)之音訊源102具優勢時,該調適模組706可進行調適。若該主要信號係源自由σ表示之語音位置的一信號具優勢,則可凍結調適。在例示性實施例中,該調適模組706可使用一共同最小平方方法進行調適,以從該信號c(k)消除該雜訊分量n(k)。根據一實施例,可依一訊框率更新該係數。

在一實施例中,其中在一訊框內,n(k)係白的且介於s(k)與n(k)之間的一交叉相關為零,可在每一訊框發生調適,而且該雜訊n(k)被完全地消除且該語音s(k)完全不受影響。然而,實際上不太可能滿足這些條件,特別是若訊框大小短。因而,希望對調適應用約束。在例示性實施例中,當該參考能量比g1 及該預測能量比g2 滿足以下條件時,可在每分接頭/每訊框基礎上更新該調適係數α(k):

g 2 γ >g 1

其中γ>0。例如,假設,且s(k)及n(k)係非相關的,可獲得以下:

其中E{...}係一預期值,S係一信號能量,及N係一雜訊能量。從先前三個等式中可獲得以下:

SNR 2 +SNR <γ 2 |v 一σ|4 ,

其中SNR=S/N。若雜訊係在與目標語音(即,σ=v)相同的位置,則無法滿足此條件,所以不管SNR,可從未發生調適。源愈遠離該目標位置,|v-σ|4 愈大且允許愈大的SNR,同時仍有嘗試取消雜訊之調適。

在例示性實施例中,在該第二分支(而非該第一分支)中消除更多信號情況下,調適可發生在訊框。因此,可由該增益模組702在該第一分支後計算能量並且決定g1 。亦可執行一能量計算以決定g2 ,其可指示是否允許對α進行調適。若γ2 |v-σ|4 >SNR2 +SNR4 為真,則可執行對α之調適。然而,若該等式不為真,則不調適α。

可選出該係數γ以定義介於對α之調適與不調適之間的一界限。在一實施例中,其中一遠場源係相對於介於麥克風106與108之間的一直線呈90度角。在此實施例中,該信號可具有相等功率及介於麥克風106與108之間的零相移(即,ν=1)。若SNR=1,則γ2 |ν-σ|4 =2,其等效於γ=sqrt(2)/|1-σ|4

相對於此值降低γ可改良對近端源之保護以防取消,代價為增大雜訊洩漏;升高γ具有一相反作用。應注意,在麥克風106及108中,ν=1可非為遠場/90度角情況之令人滿意充分近似值並且可必須被從校準測量獲得之一值所取代。

圖8係在音訊裝置中用於抑制雜訊之例示性方法之流程圖800。在步驟802,由該音訊裝置102接收音訊信號。在例示性實施例中,複數個麥克風(舉例而言,主要麥克風106及次要麥克風108)接收該等音訊信號。該複數個麥克風可包括一閉型麥克風陣列或一展開型麥克風陣列。

在步驟804,可執行對主要音響信號及次要音響信號之頻率分析。在一實施例中,該頻率分析模組302利用一濾波器庫以決定的該主要音響信號及該次要音響信號頻率副頻帶。

在步驟806中執行雜訊減除處理。下文將結合圖9更詳細地論述步驟806。

可接著在步驟808中執行雜訊抑制處理。在一實施例中,該雜訊抑制處理可首先計算該主要信號或該雜訊減除信號及該次要信號的一能量頻譜。接著可決定介於該兩個信號之間的一能量差。隨後,根據一實施例,可調適性地分類語音分量及雜訊分量。接著,可決定一雜訊頻譜。在一實施例中,該雜訊估計可係基於該雜訊分量。基於該雜訊估計,可調適性地決定一遮罩增益。

接著在步驟810可應用該遮罩增益。在一實施例中,可依每副頻帶信號為基礎由該遮罩模組308應用該遮罩增益。在一些實施例中,該遮罩增益可被應用至該雜訊減除信號。接著可在步驟812合成副頻帶信號以產生輸出。在一實施例中,可將副頻帶信號從頻率域轉換回時間域。一旦經轉換,可在步驟814輸出音訊信號給使用者。該輸出可係經由一揚聲器、耳機或其他類似裝置。

現參考圖9,圖中繪示用於執行雜訊減除處理(步驟806)之例示性方法之流程圖。在步驟902,由該雜訊減除引擎304接收頻率分析信號(舉例而言,頻率副頻帶信號或主要信號)。該主要音響信號可被表示為c(k)=s(k)+n(k),其中s(k)表示所需信號(舉例而言,語音信號)且n(k)表示該雜訊信號。該次要頻率分析信號(舉例而言,次要信號)可被表示為f(k)=σs(k)+νn(k)。

在步驟904中,可由該分析模組704將σ應用至該主要信號。接著,可在步驟906中藉由該求和模組708從該次要信號減除將σ應用至該主要信號之結果。該結果包括一雜訊分量信號。

在步驟908中,可由該增益模組702計算該等增益。該等增益表示各種信號之能量比。在該第一分支中,可決定從該主要信號移除多少該所需分量之一參考能量比(g1 )。在該第二分支中,可決定在該雜訊減除引擎304之輸出已自該第一分支的結果減除多少能量之一預測能量比(g2 )。

在步驟910中,作出關於α是否應被調適之一決定。依照一實施例,若SNR 2 +SNR2 ∣v-σ∣4 為真,則可在步驟912中執行對α之調適。然而,若此等式不為真,則在步驟914中不調適α,而是凍結調適。

在步驟916中藉由該求和模組708從該主要信號中減除該雜訊分量信號(無論是否經調適或未經調適)。該結果係一雜訊減除信號。在一些實施例中,該雜訊減除信號可被提供至該雜訊抑制引擎306,用以經由一相乘性雜訊抑制處理進行進一步雜訊抑制處理。在其他實施例中,該雜訊減除信號可被輸出給使用者而不進行進一步雜訊抑制處理。應注意,可提供一個以上求和模組708(舉例而言,對於該雜訊減除引擎304之每個分支,提供一個求和模組708)。

在步驟918,可計算該NP增益。該NP增益包括一能量比,該能量比指示出已從該主要信號消除多少雜訊。應注意,步驟918可為選用之步驟(舉例而言,在閉型麥克風系統中)。

該等上述模組可由儲存在儲存媒體(諸如一機器可讀媒體,舉例而言,一電腦可讀媒體)中的指令所構成。該處理器202可擷取並且執行該等指令。指令之一些實例包含軟體、程式碼及韌體。儲存媒體之一些實例包括記憶體裝置及積體電路。該等指令係在由該處理器202執行時運作,以引導該處理器202依照本發明之實施例操作。熟悉此項技術者熟悉指令、處理器及儲存媒體。

上文引用例示性實施例描述本發明。熟悉此項技術者將明白,可作各種更改且可使用其他實施例,而未脫離本發明廣泛範疇。例如,本文中論述之麥克風陣列包括一主要麥克風106及一次要麥克風108。然而,替代性實施例可考量在麥克風陣列中利用更多麥克風。因此,本發明意欲涵蓋對例示性實施例中的這些及其他變動。

102...音訊源

104...音訊裝置

106...主要麥克風

108...次要麥克風

110...雜訊

202...處理器

204...音訊處理系統

204a...音訊處理系統

206...輸出裝置

302...頻率分析模組

304...雜訊減除引擎

306a...雜訊抑制引擎

306b...雜訊抑制引擎

308...遮罩模組

310...頻率合成模組

312a...相乘性雜訊抑制系統

312b...相乘性雜訊抑制引擎

402...能量模組

404...麥克風間位準差(ILD)模組

406...調適性分類器

408...雜訊估計模組

410...調適性智慧抑制(AIS)產生器

502...陣列處理引擎

702...增益模組

704...分析模組

706...調適模組

708...求和模組

圖1繪示可實踐本發明實施例之環境,其中。

圖2繪示本發明之例示性音訊裝置實施例之方塊圖。

圖3繪示利用展開型麥克風陣列之例示性音訊處理系統之方塊圖。

圖4繪示圖3之音訊處理系統之例示性雜訊抑制系統的方塊圖。

圖5繪示利用閉型麥克風陣列之例示性音訊處理系統一方塊圖。

圖6繪示圖5之音訊處理系統之例示性雜訊抑制系統的方塊圖。

圖7a繪示例示性雜訊抑制引擎之方塊圖。

圖7b繪示示意性說明該雜訊減除引擎之作業。

圖8繪示用於在音訊裝置中抑制雜訊之例示性方法之流程圖。

圖9繪示用於執行雜訊減除處理之例示性方法之流程圖。

306a...雜訊抑制引擎

402...能量模組

404...麥克風間位準差(ILD)模組

406...調適性分類器

408...雜訊估計模組

410...調適性智慧抑制(AIS)產生器

Claims (20)

  1. 一種用於抑制雜訊之方法,其包括:自一主要麥克風接收至少一主要音響信號及自不同之一次要麥克風接收一次要音響信號;將一係數應用至該主要音響信號,以產生一所需信號分量,該係數表示一源位置,該所需信號分量並非相依於該次要音響信號;從該次要音響信號中減除該所需信號分量,以獲得一雜訊分量信號;執行與該所需信號分量及該雜訊分量信號相關之至少一能量比之一第一決定;執行是否基於該至少一能量比調整該雜訊分量信號之一第二決定;基於該第二決定來調整該雜訊分量信號;從該主要音響信號減除該雜訊分量信號以產生一雜訊減除信號;及輸出該雜訊減除信號。
  2. 如請求項1之方法,其中該至少一能量比包括一參考能量比及一預測能量比。
  3. 如請求項2之方法,進一步包括當該預測能量比大於該參考能量比時,調適一應用至該雜訊分量信號的調適係數。
  4. 如請求項2之方法,進一步包括當該預測能量比小於該參考能量比時,凍結一應用至該雜訊分量信號的調適係 數。
  5. 如請求項1之方法,進一步包括基於該至少一能量比決定一NP增益,該NP增益指示已從該雜訊減除信號消除多少該主要音響信號。
  6. 如請求項5之方法,進一步包括將該NP增益提供至一相乘性雜訊抑制系統。
  7. 如請求項1之方法,其中該主要音響信號及該次要音響信號被分離為副頻帶信號。
  8. 如請求項1之方法,其中輸出該雜訊減除信號包括:輸出該雜訊減除信號到一相乘性雜訊抑制系統。
  9. 如請求項8之方法,其中該相乘性雜訊抑制系統包括基於至少該雜訊減除信號而產生一遮罩增益。
  10. 如請求項9之方法,進一步包括將該遮罩增益應用至該雜訊減除信號,以產生一音訊輸出信號。
  11. 一種用於抑制雜訊之系統,其包括:一麥克風陣列,其經組態以自一主要麥克風接收至少一主要音響信號及自不同之一次要麥克風接收一次要音響信號;一分析模組,其經組態以產生一所需信號分量,可從該次要音響信號減除該所需信號分量,以獲得一雜訊分量信號,該分析模組進一步經組態以將一係數應用至該主要音響信號,以產生該所需信號分量,該係數表示一源位置,該所需信號分量並非相依於該次要音響信號;一增益模組,其經組態以執行與該所需信號分量及該 雜訊分量信號相關之至少一能量比之一第一決定;一調適模組,其經組態以執行是否基於該至少一能量比調整該雜訊分量信號之一第二決定,該調適模組進一步經組態以基於該第二決定調整該雜訊分量信號;及至少一求和模組,其經組態以從該次要音響信號減除該所需信號分量,且經組態以從該主要音響信號減除該雜訊分量信號,以產生一雜訊減除信號。
  12. 如請求項11之系統,其中該至少一能量比包括一參考能量比及一預測能量比。
  13. 如請求項12之系統,其中該調適模組經組態以當該預測能量比大於該參考能量比時,調適應用至該雜訊分量信號之一調適係數。
  14. 如請求項12之系統,其中該調適模組經組態以當該預測能量比小於該參考能量比時,凍結應用至該雜訊分量信號之一調適係數。
  15. 如請求項11之系統,進一步包括一增益模組,該增益模組經組態以基於該至少一能量比決定一NP增益,該NP增益指示已從該雜訊減除信號消除多少該主要音響信號。
  16. 一種非暫時性機器可讀儲存媒體,其具有一程式體現於其上,該程式提供由一處理器執行用於藉由雜訊減除處理來抑制雜訊之一方法的指令,該方法包括:自一主要麥克風接收至少一主要音響信號及自不同之一次要麥克風接收一次要音響信號; 將一係數應用至該主要音響信號,以產生一所需信號分量,該係數表示一源位置,該所需信號分量並非相依於該次要音響信號;從該次要音響信號減除該所需信號分量以獲得一雜訊分量信號;執行與該所需信號分量及該雜訊分量信號相關之至少一能量比之一第一決定;執行是否基於該至少一能量比調整該雜訊分量信號之一第二決定;基於該第二決定來調整該雜訊分量信號;從該主要音響信號減除該雜訊分量信號以產生一雜訊減除信號;及輸出該雜訊減除信號。
  17. 如請求項16之非暫時性機器可讀儲存媒體,其中該至少一能量比包括一參考能量比及一預測能量比。
  18. 如請求項17之非暫時性機器可讀儲存媒體,其中該方法進一步包括當該預測能量比大於該參考能量比時,調適應用至該雜訊分量信號之一調適係數。
  19. 如請求項17之非暫時性機器可讀儲存媒體,其中該方法進一步包括當該預測能量比小於該參考能量比時,凍結應用至該雜訊分量信號之一調適係數。
  20. 一種用於抑制雜訊之方法,其包括:自一主要麥克風接收至少一主要音響信號及自不同之一次要麥克風接收一次要音響信號; 將一係數應用至該主要音響信號,以產生一所需信號分量,該係數表示一源位置,該所需信號分量並非相依於該次要音響信號;從該次要音響信號中減除該所需信號分量,以獲得一雜訊分量信號;執行與該所需信號分量及該雜訊分量信號相關之至少一能量比之一第一決定,其中該至少一能量比包含一參考能量比及一預測能量比;執行是否基於該至少一能量比調整該雜訊分量信號之一第二決定;基於該第二決定來調整該雜訊分量信號;及從該主要音響信號減除該雜訊分量信號以產生一雜訊減除信號。
TW098121933A 2006-01-30 2009-06-29 藉由歸零處理雜訊減除提供雜訊抑制的方法及系統 TWI488179B (zh)

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