WO2011055829A1 - 信号処理方法、情報処理装置、及び信号処理プログラム - Google Patents

Abstract

　予め多数の雑音情報を記憶することなく、未知な雑音を含む多種多様な雑音を抑圧する雑音抑圧技術を提供すること。　劣化信号中の雑音を抑圧し、雑音抑圧結果に基づいて雑音情報を生成し、生成された雑音情報を用いて劣化信号中の雑音を抑圧する。

Description

信号処理方法、情報処理装置、及び信号処理プログラム

　本発明は、劣化信号中の雑音を抑圧して所望の信号を強調するための信号処理技術に関する。

　劣化信号（所望の信号と雑音とが混合された信号）から、雑音の全部又は一部を抑圧し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する信号処理技術として、雑音抑圧技術（ｎｏｉｓｅ　ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）が知られている。例えば、ノイズサプレッサは、所望の音声信号に重畳されている雑音（ノイズ）を抑圧するシステムであり、携帯電話など様々な音声端末において利用されている。
　この種の技術の一例として、特許文献１には、入力信号に１より小さな抑圧係数を乗算することによって、ノイズを抑圧する方法が開示されている。また、特許文献２には、推定された雑音を劣化信号から直接減算することによって、雑音を抑圧する方法が開示されている。
　特許文献１及び２に記載の技術によれば、既に雑音が混合されて劣化している所望信号から、雑音を推定しなければならない。しかし、劣化信号だけから正確に雑音を推定することには限界があり、特許文献１及び２に記載された方法は、一般的に、雑音が所望信号に対して十分小さい場合のみ有効である。雑音が所望信号に対して十分に小さいという条件が満たされない場合は、雑音推定値の精度が低いため、特許文献１及び２に記載された方法は、十分な雑音抑圧の効果が得られず、さらに強調信号に大きな歪が含まれていた。
　これに対し、雑音が所望信号に対して十分に小さいという条件が満たされない場合にも、十分な雑音抑圧効果と強調信号における小さな歪とを実現できる雑音抑圧システムが、特許文献３に開示されている。特許文献３に記載された方法は、所望信号に混入する雑音の特性が事前にある程度わかる場合を想定しており、事前に記録しておいた雑音情報（雑音の特性に関する情報）を、劣化信号から減算することで、雑音を抑圧する。また、入力信号を分析して得られた入力信号パワーが大きいときは大きな係数を、その入力信号パワーが小さいときは小さな係数を、雑音情報に積算して、その積算結果を劣化信号から減算する方法も開示されている。

特許第４２８２２２７号公報 特開平８−２２１０９２号公報 特開２００６−２７９１８５号公報

　しかしながら、上述の特許文献３に開示された構成では、雑音特性情報を予め記憶する必要があり、消去できる雑音の種類が非常に限定されてしまう。消去できる雑音の種類を増やそうとすると、雑音情報を多数記録する必要が生じるため、必要な記憶容量が増大し、装置の製造コストが増加する。さらに、特許文献３に開示された技術は、記憶された雑音情報から乖離した、未知の雑音を抑圧できない。
　以上を踏まえ、本発明は、上述の課題を解決する信号処理技術を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するため、本発明に係る信号処理方法は、劣化信号中の雑音を抑圧する際に、雑音情報を、劣化信号の雑音抑圧結果に応じて生成し、生成した雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する。
　上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、劣化信号中の雑音を抑圧する雑音抑圧手段と、前記劣化信号中の雑音を抑圧した結果に基づいて雑音情報を生成する雑音情報生成手段と、を備え、前記雑音抑圧手段は、前記雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する。
　上記目的を達成するため、本発明に係るプログラム記録媒体に格納される信号処理プログラムは、雑音を抑圧した処理の結果に基づいて雑音情報を生成し、生成された雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する処理をコンピュータに実行させる。

　本発明は、予め多数の雑音情報を記憶することなく、未知な雑音を含む多種多様な雑音を抑圧する信号処理技術を提供することができる。

本発明の第１実施形態としての雑音抑圧装置１００の概略構成を示すブロック図。 本発明の第１実施形態としての雑音抑圧装置１００に含まれる変換部２の構成を示すブロック図。 本発明の第１実施形態としての雑音抑圧装置１００に含まれる逆変換部４の構成を示すブロック図。 本発明の第３実施形態としての雑音抑圧装置２００の概略構成を示すブロック図。 本発明の第４実施形態としての雑音抑圧装置３００の概略構成を示すブロック図。 本発明の第５実施形態としての雑音抑圧装置４００の概略構成を示すブロック図。 本発明の他の実施形態としての信号処理プログラムを実行するコンピュータ１０００の概略構成を示すブロック図。 本発明の情報処理装置１２００の構成例を示す図。

　以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　（第１実施形態）
　＜全体構成＞
　本発明に係る信号処理方法を実現する第１実施形態として、劣化信号（所望の信号と雑音とが混合された信号）から、雑音の一部又は全部を抑圧し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する雑音抑圧装置１００について説明する。図１は、雑音抑圧装置１００の全体構成を示すブロック図である。雑音抑圧装置１００は、例えばデジタルカメラ、ノートパソコン、携帯電話などといった装置の一部としても機能するが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力信号からのノイズ除去を要求されるあらゆる情報処理装置に適用可能である。また、図８は本発明にかかる情報処理装置１２００の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１２００は、雑音抑圧部３と雑音情報生成部７とを備える。
　入力端子１には、劣化信号（所望信号と雑音の混在する信号）が、サンプル値系列として供給される。入力端子１に供給された劣化信号は、変換部２においてフーリエ変換などの変換を施されて複数の周波数成分に分割される。複数の周波数成分のうち振幅スペクトルは雑音抑圧部３へ供給され、位相スペクトルは、逆変換部４に伝達される。なお、ここでは、雑音抑圧部３に振幅スペクトルが供給されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、その二乗に相当するパワースペクトルが雑音抑圧部３に供給されても良い。
　一時記憶部６は、半導体メモリなどの記憶素子を含み、雑音情報（雑音の特性に関する情報）を記憶することができる。一時記憶部６は、雑音情報としては、例えば、雑音のスペクトルの形を記憶している。しかし、一時記憶部６は、スペクトルの代わりに、あるいは、スペクトルと共に、位相の周波数特性、特定の周波数における強弱や時間変化などの特徴量などを記憶することもできる。雑音情報は、統計量（最大、最小、分散、メジアン）などでも良い。
　雑音抑圧部３は、変換部２から供給された劣化信号振幅スペクトルと一時記憶部６から供給された雑音情報とを用いて、各周波数で雑音を抑圧し、雑音抑圧結果としての強調信号振幅スペクトルを逆変換部４に伝達する。逆変換部４は、雑音抑圧部３から供給された強調信号振幅スペクトルと変換部２から供給された劣化信号の位相とを合わせて逆変換を行い、強調信号サンプルとして、出力端子５に供給する。
　雑音抑圧結果としての強調信号振幅スペクトルは、同時に、雑音情報生成部７にも伝達される。雑音情報生成部７は、雑音抑圧結果としての強調信号振幅スペクトルに基づいて、新しい雑音情報を生成し、一時記憶部６に供給する。一時記憶部６は、雑音情報生成部７から供給された新しい雑音情報を用いて、現在の雑音情報を更新する。
　＜変換部２の構成＞
　図２は、変換部２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、変換部２はフレーム分割部２１、窓がけ処理部（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ　ｕｎｉｔ）２２、及びフーリエ変換部２３を含む。劣化信号サンプルは、フレーム分割部２１に供給され、Ｋ／２サンプル毎のフレームに分割される。ここで、Ｋは偶数である。フレームに分割された劣化信号サンプルは、窓がけ処理部２２に供給され、窓関数（ｗｉｎｄｏｗ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であるｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｙｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけ（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）された信号は、次式（１）で与えられる。

　また、窓がけ処理部２２は、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけしてもよい。オーバラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、以下の式（２）で得られる左辺が、窓がけ処理部２２の出力となる。

　窓がけ処理部２２は、実数信号に対しては、左右対称窓関数を用いてもよい。また、窓関数は、ＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法における抑圧係数を１に設定したとき、またはＳＳ法においてゼロを減算したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するような関数である。これは、ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ＋Ｋ／２）＝１となることを意味する。
　以後、連続する２フレームの５０％をオーバラップして窓がけする場合を例として説明を続ける。窓がけ処理部２２は、ｗ（ｔ）として、例えば、次式（３）に示すハニング窓を用いることができる。

　このほかにも、窓がけ処理部２２は、ハミング窓、ケイザー窓、ブラックマン窓など、様々な窓関数を用いても良い。窓がけされた出力はフーリエ変換部２３に供給され、劣化信号スペクトルＹｎ（ｋ）に変換される。劣化信号スペクトルＹｎ（ｋ）は位相と振幅に分離され、劣化信号位相スペクトルａｒｇ　Ｙｎ（ｋ）は、逆変換部４に、劣化信号振幅スペクトル｜Ｙｎ（ｋ）｜は、雑音抑圧部３に供給される。既に説明したように、変換部２は、振幅スペクトルの代わりにパワースペクトルを利用することもできる。
　＜逆変換部４の構成＞
　図３は、逆変換部４の構成を示すブロック図である。図３に示すように、逆変換部４は逆フーリエ変換部４３、窓がけ処理部４２、及び、フレーム合成部４１を含む。逆フーリエ変換部４３は、雑音抑圧部３から供給された強調信号振幅スペクトルと変換部２から供給された劣化信号位相スペクトルａｒｇ　Ｙｎ（ｋ）とを組み合わせて、強調信号（以下の式（４）の左辺）を求める。

　逆フーリエ変換部４３は、得られた強調信号に逆フーリエ変換を施す。逆フーリエ変換された強調信号は、１フレームがＫサンプルを含む時間領域サンプル値系列ｘｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）として、窓がけ処理部４２に供給され、窓関数ｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｘｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対してｗ（ｔ）で窓がけされた信号は、次式（５）の左辺で与えられる。

　また、窓がけ処理部４２は、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけしてもよい。フレーム長の５０％をオーバラップ長として仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、以下の式の左辺が、窓がけ処理部４２の出力となり、フレーム合成部４１に伝達される。

　フレーム合成部４１は、窓がけ処理部４２からの隣接する２フレームの出力を、Ｋ／２サンプルずつ取り出して重ね合わせ、以下の式（７）によって、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１における出力信号（式（７）の左辺）を得る。得られた出力信号は、フレーム合成部４１から出力端子５に伝達される。

　なお、図２と図３において変換部２と逆変換部４における変換をフーリエ変換として説明した。変換部２、逆変換部４は、フーリエ変換に代えて、コサイン変換、修正コサイン変換、アダマール変換、ハール変換、ウェーブレット変換など、他の変換を用いることもできる。例えば、コサイン変換や修正コサイン変換は、変換結果として振幅だけしか得ない。このため、図１における変換部２から逆変換部４に至る経路は不要になる。また、一時記憶部６に記録する雑音情報は、振幅（またはパワー）だけとなり、記憶容量の削減、雑音抑圧処理における演算量の削減に貢献する。変換部２、逆変換部４がハール変換を用いた場合には、乗算が不要となり、ＬＳＩ化したときの面積を小さくすることができる。変換部２、逆変換部４がウェーブレット変換を用いた場合には、周波数によって時間解像度を異なったものに変更できるために、雑音抑圧効果の向上が期待できる。
　また、変換部２が周波数成分を複数統合してから、雑音抑圧部３が実際の抑圧を行うこともできる。その際、変換部２は、聴覚特性の弁別能力が高い低周波領域から、能力が低い高周波領域に向かって、よりたくさんの周波数成分を統合することにより、高い音質を達成することができる。このように、複数の周波数成分を統合してから雑音抑圧を実行すると、雑音抑圧を適用する周波数成分の数が少なくなり、雑音抑圧装置１００は全体の演算量を削減することができる。
　＜雑音抑圧部３の処理＞
　雑音抑圧部３は、様々な抑圧を行うことが可能である。抑圧方法は、代表的なものとして、ＳＳ（Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ：スペクトル減算）法とＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ（Ｍｉｎｉｍｕｍ　Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ　Ｅｒｒｏｒ　Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ　Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ：最小二乗平均誤差短時間振幅スペクトル推定）法とがある。雑音抑圧部３がＳＳ法を用いる場合は、雑音抑圧部３は一時記憶部６から供給された雑音情報を、変換部２から供給された劣化信号振幅スペクトルから減算する。雑音抑圧部３がＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法を用いる場合は、雑音抑圧部３が一時記憶部６から供給された雑音情報と変換部２から供給された劣化信号振幅スペクトルを用いて、複数の周波数成分それぞれに対して抑圧係数を計算し、この抑圧係数を劣化信号振幅スペクトルに乗算する。この抑圧係数は、強調信号の平均二乗パワーを最小化するように決定される。
　雑音抑圧部３は、雑音の抑圧に際しては、過剰な抑圧を避けるために、フロアリングを適用することができる。フロアリングとは、最大抑圧量を超える抑圧を避ける方法である。フロアリングパラメータは最大抑圧量を決定する。雑音抑圧部３がＳＳ法を用いる場合は、雑音抑圧部３は、雑音情報を劣化信号振幅スペクトルから減算した結果が、フロアリングパラメータより小さくならないように制約をかける。具体的には、雑音抑圧部３は、減算結果がフロアリングパラメータよりも小さいときには、減算結果をフロアリングパラメータで置換する。また、雑音抑圧部３がＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法を用いる場合には、雑音抑圧部３は、雑音情報と劣化信号振幅スペクトルから求めた抑圧係数が、フロアリングパラメータよりも小さいときに、抑圧係数をフロアリングパラメータで置換する。フロアリングの詳細に関しては、文献「Ｍ．Ｂｅｒｏｕｔｉ，Ｒ．Ｓｃｈｗａｒｔｚ　ａｎｄ　Ｊ．Ｍａｋｈｏｕｌ，″Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ　ｂｙ　ａｃｏｕｓｔｉｃ　ｎｏｉｓｅ，″Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ’７９，ｐｐ．２０８−−２１１，Ａｐｒ．１９７９」に開示されている。雑音抑圧部３は、フロアリングを導入することによって、過剰な抑圧を生じなくなる。フロアリングは、強調信号の歪が大きくなることを防止することができる。
　雑音抑圧部３は、雑音情報の周波数成分数を劣化信号振幅スペクトルの周波数成分数よりも小さく設定することもできる。このとき、複数の雑音情報が複数の周波数成分に対して共用される。劣化信号振幅スペクトルと雑音情報の双方に対して、複数の周波数成分を統合する場合と比べて、劣化信号振幅スペクトルの周波数分解能が高いので、雑音抑圧部３は、周波数成分の統合が全くない場合よりも少ない演算量で、高い音質を達成することができる。劣化信号振幅スペクトルの周波数成分数よりも少ない周波数成分数の雑音情報を用いた抑圧の詳細は、特開２００８−２０３８７９号に開示されている。
　＜雑音情報生成部７の構成＞
　雑音情報生成部７には、雑音抑圧結果としての強調信号振幅スペクトルが供給される。雑音情報生成部７は、この雑音抑圧結果を用いて新しい雑音情報を生成し、これを用いて一時記憶部６に記憶されている雑音情報を更新する。一時記憶部６に記憶されている雑音情報の初期値としては、例えば、フラットな形状の信号スペクトルが用意されている。雑音情報生成部７は、その信号スペクトルを雑音情報として用いた雑音抑圧結果に応じて、新しい雑音情報を生成する。雑音情報生成部７は、この新しい雑音情報を用いて、一時記憶部６に記憶されている、既に抑圧に使用された雑音情報を更新する。
　雑音情報生成部７は、雑音情報生成部７に帰還（ｆｅｅｄｂａｃｋ）された雑音抑圧結果を用いて新しい雑音情報を求めるときには、所望信号が入力されていないタイミングでの雑音抑圧結果が大きいほど（抑圧されずに残った雑音が大きいほど）雑音情報が大きくなるように、雑音情報を生成する。所望信号が入力されていないタイミングでの雑音抑圧結果が大きいということは、抑圧が不十分であることを示すため、雑音情報を大きくすることが望ましいからである。雑音情報が大きいときには、ＳＳ法では減算する値が大きくなるため、雑音抑圧結果は小さくなる。また、ＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法のような乗算型の抑圧では、抑圧係数の計算に用いる信号対雑音比の推定値が小さくなるため、小さな抑圧係数が得られる。これは、より強力な雑音抑圧をもたらす。新しい雑音情報を生成する方法は、複数の方法が考えられる。例として、再計算法及び逐次更新法について説明する。
　雑音抑圧結果としては、雑音が完全に抑圧された状態が理想である。このため、雑音情報生成部７は、例えば、劣化信号の振幅又はパワーが小さいときに雑音が完全に抑圧されるように、雑音情報を再計算又は逐次更新することができる。劣化信号の振幅又はパワーが小さいときには、抑圧しようとする雑音以外の信号のパワーも小さい確率が高いからである。雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが小さいことを、劣化信号のパワー又は振幅の絶対値が閾値よりも小さいことを用いて検出できる。
　また、雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが小さいことを、劣化信号の振幅又はパワーと一時記憶部６に記録されている雑音情報との差分が、閾値より小さいことを用いても検出できる。すなわち、雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが雑音情報と似ているときに、劣化信号における雑音情報の占有率が高い（信号対雑音比が低い）ことを利用する。特に、雑音情報生成部７は、複数の周波数点における情報を複合的に用いることにより、スペクトル概形を比較することが可能となり、検出精度を高くすることができる。
　ＳＳ法における雑音情報は、各周波数において所望信号が入力されていないタイミングでの劣化信号振幅スペクトルと等しくなるように、再計算される。言い換えれば、雑音情報生成部７は、雑音だけを入力した時点で変換部２から供給された劣化信号振幅スペクトル｜Ｙｎ（ｋ）｜と、雑音情報νｎ（ｋ）を一致させる。ここでｎはフレーム番号、ｋは、周波数番号である。すなわち、雑音情報生成部７は、雑音情報νｎ（ｋ）を次式（８）で計算する。
　νｎ（ｋ）＝｜Ｙｎ（ｋ）｜・・・（８）
　また、雑音情報生成部７は、雑音情報νｎ（ｋ）を直接利用する代わりに、その平均を用いてもよい。平均は、ＦＩＲフィルタに基づく平均（スライド窓を用いた移動平均）やＩＩＲフィルタに基づく平均（漏れ積分）などでもよい。
　一方、ＳＳ法における雑音情報の逐次更新は、各周波数において、所望信号が入力されていないタイミングでの強調信号振幅スペクトルがゼロに近づくように、雑音情報を少しずつ更新する。雑音情報生成部７は、逐次更新に摂動法を用いる場合には、ｎ番目フレーム、周波数番号ｋの誤差ｅｎ（ｋ）を用いて、νｎ＋１（ｋ）を次式（９）で計算する。
　νｎ＋１（ｋ）＝νｎ（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）・・・（９）
但し、μはステップサイズと呼ばれる微小定数である。雑音情報生成部７は、計算して得られた雑音情報νｎ（ｋ）を直ちに利用するときには、数式（９）の代わりに以下の数式（１０）を用いる。
　νｎ（ｋ）＝νｎ−１（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）・・・（１０）
すなわち、雑音情報生成部７は、現在の誤差を用いて現在の雑音情報νｎ（ｋ）を計算し、直ちに適用する。雑音情報生成部７は、雑音情報を直ちに更新することにより、リアルタイムで高精度の雑音抑圧を実現できる。
　また、雑音情報生成部７は、誤差の符号だけ表わす符号関数ｓｇｎ｛ｅｎ（ｋ）｝を用いて、以下の式（１１）によって雑音情報νｎ＋１（ｋ）を計算しても良い。
　νｎ＋１（ｋ）＝νｎ（ｋ）＋μ・ｓｇｎ｛ｅｎ（ｋ）｝・・・（１１）
同様に、雑音情報生成部７は、その他の適応アルゴリズム（逐次更新アルゴリズム）を用いてもよい。
　ＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法を用いた場合、雑音情報生成部７は、雑音情報を逐次更新する。雑音情報生成部７は、各周波数において、数式（９）から数式（１１）を用いて説明した方法と同様の方法で、雑音情報νｎ（ｋ）を更新する。
　上述した雑音情報の更新方法としての再計算法と逐次更新法について、再計算法は追従速度が速く、逐次更新法は精度が高いという特徴がある。これらの特徴を活かすために、雑音情報生成部７は、最初は再計算法を用い、後に逐次更新法を用いる、というように更新方法を変更することも可能である。雑音情報生成部７は、更新方法の変更のタイミングを決定するにあたり、雑音情報が最適値に十分近くなったことを条件として更新方法を変更しても良い。また、雑音情報生成部７は、例えば、予め定められた時間が経過したときに更新方法を変更してもよい。またさらに、雑音情報生成部７は、雑音情報の補正量が予め定められた閾値よりも小さくなったときに更新方法を変更してもよい。
　以上、本実施形態における雑音抑圧装置１００は、雑音抑圧に用いられる雑音情報を、雑音抑圧結果に基づいて生成するので、予め多数の雑音情報を記憶することなく、未知な雑音を含む多種多様な雑音を抑圧することができる。
　（第２実施形態）
　次に本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態における雑音情報生成部７は、不揮発性メモリなどに恒久的に記憶された基本情報に対して倍率係数を乗算して雑音情報を生成する。雑音情報の基本情報（初期値）としては、例えば、フラットな形状の信号スペクトルなど任意の情報が用意されている。雑音情報生成部７は、その基本情報に倍率係数を乗算することで雑音情報を生成し、その後、雑音情報を用いた雑音抑圧結果に応じて、雑音情報及びその倍率係数を更新する。雑音情報の更新に関しては既に第１実施形態で詳細に説明したので、ここでは倍率係数更新に関して説明する。
　雑音情報生成部７は、雑音抑圧結果を用いて倍率係数を求めるときには、所望信号が入力されていないタイミングでの雑音抑圧結果が大きいほど（抑圧されずに残った雑音が大きいほど）雑音情報が大きくなるように、倍率係数を生成する。所望信号が入力されていないタイミングでの雑音抑圧結果が大きいということは、抑圧が不十分であることを示し、倍率係数を変更することによって雑音情報を大きくすることが望ましいからである。倍率係数を更新する方法は、複数の方法が考えられる。例として、再計算法及び逐次更新法について説明する。
　雑音抑圧結果としては、雑音が完全に抑圧された状態が理想である。このため、雑音情報生成部７は、例えば、劣化信号の振幅又はパワーが小さいときに雑音が完全に抑圧されるように、倍率係数を再計算又は逐次更新することができる。劣化信号の振幅又はパワーが小さいときには、抑圧しようとする雑音以外の信号のパワーも小さい確率が高いからである。雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが小さいことを、劣化信号のパワー又は振幅の絶対値が閾値よりも小さいことを用いて検出できる。
　また、雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが小さいことを、劣化信号の振幅又はパワーと一時記憶部６に記録されている雑音情報との差分が、閾値より小さいことを用いても検出できる。すなわち、雑音情報生成部７は、劣化信号の振幅又はパワーが雑音情報と似ているときに、劣化信号における雑音の占有率が高い（信号対雑音比が低い）ことを利用する。特に、雑音情報生成部７は、複数の周波数点における情報を複合的に用いることにより、スペクトル概形を比較することが可能となり、検出精度を高くすることができる。
　ＳＳ法における倍率係数は、各周波数において、雑音情報が所望信号が入力されていないタイミングでの劣化信号振幅スペクトルと等しくなるように、再計算する。言い換えれば、雑音情報生成部７は、雑音だけを入力した時点で変換部２から供給された劣化信号振幅スペクトル｜Ｙｎ（ｋ）と、倍率係数αｎと基本情報ν（ｋ）との積が一致するように倍率係数αｎ（ｋ）を求める。ここでｎはフレーム番号、ｋは、周波数番号である。すなわち、倍率係数αｎ（ｋ）は次式（１２）で計算される。
　αｎ（ｋ）＝｜Ｙｎ（ｋ）｜／ν（ｋ）・・・（１２）
　一方、ＳＳ法における倍率係数の逐次更新は、各周波数において、所望信号が入力されていないタイミングでの強調信号振幅スペクトルがゼロに近づくように、倍率係数を少しずつ更新する。雑音情報生成部７は、逐次更新に最小二乗平均（Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ　Ｍｅｔｈｏｄ，ＬＭＳ）アルゴリズムを用いる場合には、ｎ番目フレーム、周波数番号ｋの誤差ｅｎ（ｋ）を用いて、αｎ＋１（ｋ）を次式（１３）で計算する。
　αｎ＋１（ｋ）＝αｎ（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）ν（ｋ）・・・（１３）
　但し、μはステップサイズと呼ばれる微小定数である。雑音抑圧装置１００が計算して得られた倍率係数αｎ（ｋ）を直ちに利用するときには、雑音情報生成部７は数式（１３）の代わりに以下の数式（１４）を用いる。
　αｎ（ｋ）＝αｎ−１（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）ν（ｋ）・・・（１４）
すなわち、雑音情報生成部７は、現在の誤差を用いて現在の倍率係数αｎ（ｋ）を計算し、直ちに雑音抑圧装置１００に適用する。雑音情報生成部７は、倍率係数を直ちに更新することにより、リアルタイムで高精度の雑音抑圧を実現できる。
　雑音情報生成部７は、正規化最小二乗平均（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　Ｌｅａｓｔ　Ｓｑｕａｒｅｓ　Ｍｅｔｈｏｄ，ＮＬＭＳ）アルゴリズムを用いる場合には、上述した誤差ｅｎ（ｋ）を用いて、倍率係数αｎ＋１（ｋ）を次式（１５）で計算する。
　αｎ＋１（ｋ）＝αｎ（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）ν（ｋ）／σｎ（ｋ）^２・・・（１５）
　σｎ（ｋ）^２は、雑音情報ν（ｋ）の平均パワーであり、ＦＩＲフィルタに基づく平均（スライド窓を用いた移動平均）やＩＩＲフィルタに基づく平均（漏れ積分）などを用いて計算できる。
　また、雑音情報生成部７は、摂動法を用いて、以下の式（１６）によって倍率係数αｎ＋１（ｋ）を計算しても良い。
　αｎ＋１（ｋ）＝αｎ（ｋ）＋μｅｎ（ｋ）・・・（１６）
　また、雑音情報生成部７は、誤差の符号だけ表わす符号関数ｓｇｎ｛ｅｎ（ｋ）｝を用いて、以下の式（１７）によって倍率係数αｎ＋１（ｋ）を計算しても良い。
　αｎ＋１（ｋ）＝αｎ（ｋ）＋μ・ｓｇｎ｛ｅｎ（ｋ）｝・・・（１７）
　同様に、雑音情報生成部７は、最小二乗アルゴリズム（ＬＳ）アルゴリズムやその他の適応アルゴリズムを用いてもよい。また、雑音情報生成部７は、生成した倍率係数を直ちに適用することも可能である。この場合、雑音抑圧装置１００の実装者は、数（１３）から数（１４）への変更を参照して、数（１５）~数（１７）を変形して、倍率係数をリアルタイム更新するように、雑音情報生成部７を構成してもよい。
　ＭＭＳＥ　ＳＴＳＡ法を用いた場合、雑音情報生成部７は、倍率係数を逐次更新する。雑音情報生成部７は、各周波数において、数式（１３）から数式（１７）を用いて説明した方法と同様の方法で、倍率係数αｎ（ｋ）を更新する。
　上述した倍率係数の更新方法としての再計算法と逐次更新法について、再計算法は追従速度が速く、逐次更新法は精度が高いという特徴がある。これらの特徴を活かすために、雑音情報生成部７は、最初は再計算法を用い、後に逐次更新法を用いる、というように更新方法を変更することも可能である。雑音情報生成部７は、倍率係数が最適値に十分近くなったことを条件として更新方法を変更しても良い。また、雑音情報生成部７は、例えば、予め定められた時間が経過したときに更新方法を変更してもよい。またさらに、雑音情報生成部７は、倍率係数の補正量が予め定められた閾値よりも小さくなったときに更新方法を変更することもできる。
　本実施形態において、雑音情報生成部７での雑音情報の生成方法以外の構成及び動作については、第１実施形態と同様であるためここではその説明を省略する。
　雑音情報と倍率情報の更新においては、雑音情報が本質的な情報であり、倍率情報はその補正をするものと考えることができる。そこで、雑音情報生成部７は、大きな変更に対しては雑音情報を、小さな変更に対しては倍率情報を更新することもできる。特に、初期値から雑音情報を生成する過程においては、雑音情報を更新することで高速な雑音情報の形成が可能となる。また、雑音情報が正しい値に近づき、誤差が小さくなったときには、倍率情報を更新することで、正確な雑音情報生成部出力を得ることができる。
　本実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、雑音情報と倍率情報の更新を適宜組み合わせることにより、雑音特性の変化に高速に追従し、正確な雑音情報生成部出力を得ることができる。
　（第３実施形態）
　本発明の第３実施形態について、図４を用いて説明する。本実施形態における雑音抑圧装置２００は、第１実施形態の構成に加えてさらに、入力端子９を有している。雑音抑圧部５３及び雑音情報生成部４７には、入力端子９から、入力した劣化信号中に特定の雑音が存在するか否かを示す情報（雑音存在情報）が供給される。これにより、雑音抑圧装置２００は、特定の雑音が存在しているタイミングで、確実に雑音を抑圧し、同時に、雑音情報の生成を行なうことができる。その他の構成及び動作については第１実施形態と同様であるためここでは詳細な説明を省略する。
　本実施形態によれば、雑音抑圧装置２００は、特定の雑音が存在していないタイミングでは、雑音情報の生成を行なわないので、特定の雑音に対する雑音抑圧の精度を向上させることができる。
　（第４実施形態）
　本発明の第４実施形態について、図５を用いて説明する。本実施形態における雑音抑圧装置３００は、所望信号存在判定部５１を有している。所望信号存在判定部５１には、変換部２からの劣化信号振幅スペクトルが伝達され、所望信号存在判定部５１は、劣化信号振幅スペクトル中に所望信号が存在するか否か、或いは、どの程度存在するのかを判定する。
　雑音情報生成部５７は、所望信号存在判定部５１での判定結果に基づいて、雑音情報を生成する。例えば、所望信号がないときには、劣化信号は全て雑音から構成されるので、雑音抑圧部３での抑圧結果はゼロになるはずである。したがって、雑音情報生成部５７は、この時の雑音抑圧結果がゼロになるように、第１実施形態で説明した雑音情報又は第２実施形態で説明した倍率係数を調整する。
　一方、雑音情報生成部５７は、劣化信号に所望信号が含まれている場合には、所望信号の存在割合に応じて、雑音情報の生成を行なう。雑音情報生成部５７は、例えば、劣化信号中に所望信号が１０％存在している場合には、部分的に（９０％だけ）一時記憶部６に記憶された雑音情報を更新する。
　本実施形態における雑音抑圧装置３００は、劣化信号中の雑音の割合に応じて雑音情報を生成するので、結果的により精度の高い雑音抑圧結果を得ることができる。
　（第５実施形態）
　本発明の第５実施形態について、図６を用いて説明する。本実施形態では、第１実施形態に記載の雑音抑圧装置４００を含む情報処理装置５００を示す図である。情報処理装置５００は、雑音の発生源となる機構部９１と、機構部９１を制御する機構制御部９２と、を備える。機構制御部９２が何らかの契機で機構部９１を動作させた場合に、その動作情報を、雑音抑圧装置４００に伝達する。これにより、機構部９１が動作している間に確実に雑音抑圧装置４００が動作して、雑音情報を生成することができる。
　或いは、雑音抑圧装置４００からの命令に基づいて機構制御部９２が機構部９１を動作させて雑音を発生させ、同時に、雑音抑圧装置４００内で、その雑音を含む劣化信号の雑音抑圧結果を用いて、雑音情報生成部６７が雑音情報を生成してもよい。
　（他の実施形態）
　以上説明してきた第１乃至第５実施形態は、それぞれ別々の特徴を持つ雑音抑圧装置について説明したが、それらの特徴を如何様に組み合わせた雑音抑圧装置も、本発明の範疇に含まれる。
　また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアの信号処理プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、或いはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。
　図７は、第１乃至第５実施形態を信号処理プログラムにより構成した場合に、その信号処理プログラムを実行するコンピュータ１０００の構成図である。コンピュータ１０００は、入力部１００１と、ＣＰＵ１００２と、出力部１００３と、メモリ１００４と、外部記憶部１００５と、通信制御部１００６とそれらを接続するバス１００７を含む。
　ＣＰＵ１００２は、情報処理プログラムを読み込むことにより、コンピュータ１０００の動作を制御する。すなわち、情報処理プログラムを実行したＣＰＵ１００２は、劣化信号中の雑音を抑圧し、雑音抑圧結果に基づいて、雑音情報を生成する（Ｓ８０１）。次に、ＣＰＵ１００２は、生成した雑音情報を用いて、劣化信号中の雑音を抑圧する（Ｓ８０２）。そして、ＣＰＵ１００２は、停止イベントが発生しなければ（Ｓ８０４）、雑音抑圧結果を用いて、雑音情報を更新する（Ｓ８０３）。ＣＰＵ１００２は、停止イベントが発生するまで、雑音情報の更新生成及び雑音の抑圧を繰り返し行なう。ここで、停止イベントとしては、電源の停止や、マイクオフなど、様々なものが考えられる。
　このように構成したコンピュータにより、第１乃至第５実施形態と同様の効果を得ることができる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
　この出願は、２００９年１１月６日に出願された日本出願特願２００９−２５５４１９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (8)

1. 　劣化信号中の雑音を抑圧する際に、
   　雑音情報を、劣化信号の雑音抑圧結果に応じて生成し、
   　生成した雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する信号処理方法。
2. 　基本情報に倍率係数を乗算することによって、前記雑音情報を生成する請求項１に記載の信号処理方法。
3. 　劣化信号中に雑音が存在するか否かを示す情報を入力し、
   　劣化信号中に雑音が存在している場合に、前記雑音情報の生成を行なう請求項１または２に記載の信号処理方法。
4. 　前記劣化信号を解析して、前記劣化信号中に所望信号がどの程度存在しているかを判定し、その判定結果に基づいて、前記雑音情報を生成する請求項１、２または３に記載の信号処理方法。
5. 　劣化信号中の雑音を抑圧する雑音抑圧手段と、
   　前記劣化信号中の雑音を抑圧した結果に基づいて雑音情報を生成する雑音情報生成手段と、
   　を備え、
   　前記雑音抑圧手段は、前記雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する情報処理装置。
6. 　前記雑音情報生成手段によって生成された雑音情報を記憶する記憶手段をさらに含む請求項５に記載の情報処理装置。
7. 　さらに、雑音の発生源となる機構手段と、
   　前記機構手段を制御する機構制御手段と、
   　を備え、
   　前記雑音情報生成手段は、前記機構制御手段が前記機構手段を動作させて雑音を発生させたタイミングで、前記雑音情報の生成を行なう請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 　雑音を抑圧した処理の結果に基づいて雑音情報を生成し、生成された雑音情報を用いて前記劣化信号中の雑音を抑圧する処理をコンピュータに実行させる信号処理プログラムを格納するプログラム記録媒体。

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