WO2012070668A1 - 信号処理装置、信号処理方法、及び信号処理プログラム - Google Patents
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- G10L21/0208—Noise filtering
Definitions
- the present invention relates to a signal processing technique for processing a mixed signal in which a first signal and a second signal are mixed to suppress a second signal.
- Noise suppression technology is known as a technique for processing a mixed signal in which the first signal and the second signal are mixed to suppress the second signal and outputting an enhanced signal (a signal in which a desired signal is enhanced). It has been.
- a noise suppressor is a system that suppresses noise (noise) superimposed on a desired audio signal. Noise suppressors are used in various audio terminals such as mobile phones.
- Patent Document 1 discloses a method for suppressing noise by multiplying an input signal by a suppression coefficient smaller than 1
- Patent Document 2 discloses that the estimated noise is converted into a degraded signal.
- a method of suppressing noise by subtracting directly from is disclosed.
- an object of the present invention is to provide a signal processing technique that solves the above-described problems.
- an apparatus provides: Suppression means for processing the mixed signal in which the first signal and the second signal are mixed to suppress the second signal; Analyzing means for analyzing the importance of the first signal included in the mixed signal for each frequency component; As a result of the analysis by the analyzing means, a suppressing means for suppressing suppression of the second signal with respect to a frequency component having a higher importance level than a frequency component having a lower importance level; It is provided with.
- the method according to the present invention comprises: A suppression step of processing the mixed signal in which the first signal and the second signal are mixed to suppress the second signal; An analysis step of analyzing the importance of the first signal included in the mixed signal for each frequency component; As a result of the analysis in the analysis step, a suppression step of suppressing suppression of the second signal with respect to a frequency component with a high importance level compared to a frequency component with a low importance level; It is characterized by including.
- a program according to the present invention provides: A suppression step of processing the mixed signal in which the first signal and the second signal are mixed to suppress the second signal; An analysis step of analyzing the importance of the first signal included in the mixed signal for each frequency component; As a result of the analysis in the analysis step, a suppression step of suppressing suppression of the second signal with respect to a frequency component with a high importance level compared to a frequency component with a low importance level; Is executed by a computer.
- the signal processing apparatus 100 is an apparatus for processing a mixed signal in which a first signal and a second signal are mixed to suppress the second signal.
- the signal processing device 100 includes a signal analysis unit 101, a suppression suppression unit 102, and a signal suppression unit 103.
- the signal analysis unit 101 determines the importance of the first signal included in the mixed signal for each frequency component.
- a noise suppression apparatus 200 according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
- the noise suppression apparatus 200 according to the present embodiment also functions as a part of an apparatus such as a digital camera, a notebook computer, or a mobile phone.
- the present invention is not limited to this, and noise removal from an input signal is possible. Applicable to any required signal processing apparatus.
- All structure FIG.
- the noise suppression apparatus 200 includes an input terminal 201, a conversion unit 202, an inverse conversion unit 203, an output terminal 204, a noise suppression unit 205, a noise estimation unit 206, and an importance-level noise correction unit. 208.
- a deterioration signal (a mixed signal in which a desired signal as the first signal and noise as the second signal are mixed) is supplied to the input terminal 201 as a sample value series.
- the degradation signal supplied to the input terminal 201 is subjected to transformation such as Fourier transformation in the transformation unit 202 and is divided into a plurality of frequency components. A plurality of frequency components are processed independently for each frequency.
- the description will be continued focusing on a specific frequency component.
- the amplitude spectrum (amplitude component) 220 is supplied to the noise suppression unit 205, and the phase spectrum (phase component) 230 is supplied to the inverse conversion unit 203.
- the amplitude spectrum 220 is supplied to the noise suppression unit 205 here, the present invention is not limited to this, and a power spectrum corresponding to the square thereof may be supplied to the noise suppression unit 205.
- the noise estimation unit 206 estimates noise using the deteriorated signal amplitude spectrum 220 supplied from the conversion unit 202, and generates noise information 250 as an estimated second signal.
- the importance-specific noise correction unit 208 corrects noise for each signal importance using the degraded signal amplitude spectrum 220 supplied from the conversion unit 202 and the generated noise information 250.
- the importance of the signal depends on how easily the amplitude in the spectrum is perceived. That is, the noise correction unit 208 by importance level can determine the importance level in consideration of not only the amplitude itself but also masking by the signal component of the nearby frequency.
- the importance level noise correction unit 208 corrects noise for signals having important frequencies to reduce noise to be suppressed. That is, the degree of noise suppression is reduced.
- the corrected noise 260 which is noise information after correction, is supplied to the noise suppression unit 205, subtracted from the deteriorated signal 220, and supplied to the inverse conversion unit 203 as an enhanced signal amplitude spectrum 240.
- the inverse conversion unit 203 synthesizes the phase spectrum 230 supplied from the conversion unit 202 and the enhancement signal amplitude spectrum 240 to perform inverse conversion, and supplies the resultant signal to the output terminal 204 as an enhancement signal.
- ⁇ Configuration of noise correction unit by importance level> 2B to 2G are diagrams illustrating six examples of the internal configuration of the noise correction unit 208 according to importance.
- the 2B includes a signal analysis unit 251 that detects a peak of a degraded signal amplitude spectrum as importance level information, and a noise correction unit 252 that corrects the noise information to be small at the spectrum peak.
- the signal analysis unit 251 compares the spectrum at each frequency with the spectrum at the adjacent frequency, evaluates whether the spectrum is sufficiently large, and detects the peak of the spectrum. For example, the signal analysis unit 251 compares the spectrum of each frequency with the spectrums on both sides (low band side and high band side), and determines that the peak is a peak when the difference is larger than a threshold value.
- the threshold value for peak detection here does not need to be equal for the spectra on both sides.
- the difference threshold on the high frequency side may be made smaller than the differential threshold on the low frequency side. It is described that it matches the characteristics.
- the noise correction unit 208 by importance degree can also obtain a difference with respect to a plurality of frequencies on the low frequency side and the high frequency side, and can detect the peak by combining these pieces of information. That is, the difference is large with respect to the immediately adjacent frequency, but if a frequency with a small difference is detected between adjacent frequencies farther than that, it becomes a peak.
- the signal analysis unit 251 supplies the peak position (frequency) detected in this way to the noise correction unit 252.
- the signal analysis unit 251 may not supply all the frequencies determined to be peaks to the noise correction unit 252. For example, the signal analysis unit 251 may extract only frequencies that are within a predetermined upper amplitude ratio (for example, 80%) of the entire peak. Further, the signal analysis unit 251 may supply only the peak included in the specific frequency band to the noise correction unit 252.
- An example of such a frequency band is a low frequency. The low frequency is perceptually important, and the subjective sound quality is improved by reducing the noise suppression level of the peak component in the low frequency. Further, when there is a regular peak that regularly appears at a certain frequency interval, or when there is a regular peak that regularly appears at a certain time interval, the signal analysis unit 251 The appearing frequency may be determined as a more important frequency.
- the signal analysis unit 251 can detect a peak using the continuity of the peak in the time axis direction. That is, if it is determined that a specific frequency is a peak, there is a high possibility that the frequency is a peak thereafter. By utilizing this property, the signal analysis unit 251 prevents the detection failure due to interference by noise or the like by setting a detection threshold value after that at a frequency detected as a single peak smaller than normal. be able to. Further, the signal analysis unit 251 may decrease the detection threshold for a while after the peak component is not detected after the peak component is continuously detected.
- the signal analysis unit 251 may set the threshold value gradually smaller as the time during which no peak is detected becomes longer, and may reset the threshold value to a normal threshold value when the value falls below a certain value.
- the noise correction unit 252 determines that the spectrum peak frequency received from the signal analysis unit 251 is a highly important frequency component, and subtracts a constant value P from the noise information 250 input at the spectrum peak frequency. As a result, the input noise information 250 is corrected like a correction noise 260 shown in FIG. 2B.
- FIG. 2C shows the noise correction unit 208 according to importance including the noise correction unit 253 that performs correction processing different from that in FIG. 2B.
- FIG. 2C multiplies the input noise information 250 by a certain value Q at the spectrum peak frequency received from the signal analysis unit 251 (Q is 1 or less).
- Q is 1 or less
- FIG. 2D shows a noise correction unit 208 according to importance including a signal analysis unit 261 that performs signal analysis processing different from that in FIG. 2B.
- the signal analysis unit 261 illustrated in FIG. 2D analyzes “magnitude of the deteriorated signal amplitude spectrum” as the importance information, not a mere peak. That is, even if the spectrum does not form a peak, the signal analysis unit 261 determines that the frequency is a highly important frequency component and detects it when the amplitude value (or power value) is large.
- the signal analysis unit 261 supplies the detected position (frequency) of the large amplitude to the noise correction unit 252.
- the signal analysis unit 261 determines whether or not the deteriorated signal amplitude spectrum is important based on whether or not the size of the deteriorated signal amplitude spectrum is larger than a predetermined threshold value.
- the predetermined threshold is, for example, a value such as an average value of the power spectrum of the entire frequency, N times the average value, or N times the largest amplitude in a specific frequency band.
- the signal analysis unit 261 when the signal analysis unit 261 determines a threshold value by dividing the frequency band, the signal analysis unit 261 can detect an important frequency component in the corresponding frequency band. For detection of an important component at a frequency in a region where the band average power is small, detection omission can be prevented by such processing.
- the noise correction unit 252 is the same as that described with reference to FIG.
- FIG. 2E shows an importance-level noise correction unit 208 that combines the signal analysis unit 261 of FIG. 2D and the noise correction unit 253 of FIG. 2C. Since each operation is the same as that described with reference to FIGS. 2C and 2D, description thereof is omitted here.
- FIG. 2E shows an importance-level noise correction unit 208 that combines the signal analysis unit 261 of FIG. 2D and the noise correction unit 253 of FIG. 2C. Since each operation is the same as that described with reference to FIGS. 2C and 2D, description thereof is omitted here.
- FIG. 2F is a diagram illustrating a configuration of the importance-specific noise correction unit 208 that performs noise correction by selecting more important peaks as importance information.
- the signal analyzing unit 271 selects a spectrum peak frequency whose amplitude value exceeds a certain value.
- the noise analysis part 272 clips about the frequency so that noise may fall below a fixed value. For example, if the noise upper limit value of the spectrum peak frequency is R, the noise analysis unit 272 outputs R when the noise information at the spectrum peak frequency is greater than R, and the noise information at the spectrum peak frequency is greater than R. If it is smaller, the noise information is output as it is. As a result, the input noise information 250 is corrected as a correction noise 260 shown in FIG. 2F.
- the 2G is a diagram illustrating a configuration of the noise correcting unit 208 by importance that extracts the peak frequency and the peak amplitude from the deteriorated signal as importance information and corrects noise using them.
- the signal analysis unit 281 supplies the detected peak position (frequency) and magnitude (amplitude) to the noise correction unit 282.
- the noise correction unit 282 reduces the estimated noise according to the peak size.
- the noise correction unit 282 subtracts a value proportional to the peak size (A1, A5,%) From the noise information (N1, N2,).
- the input noise information 250 is corrected like a correction noise 260 shown in FIG. 2G.
- the importance-level noise correction unit 208 may analyze the noise likelihood of the degraded signal amplitude spectrum.
- the importance-level noise correction unit 208 may correct the noise information so that the noise information is reduced at the peak frequency existing in the low frequency range.
- the importance level information generated by the noise correction unit 208 for each importance level may appropriately combine the peak, the large amplitude, and the noise likelihood already described.
- the noise correction unit 208 for each importance level may perform control so that a small peak is detected in a band with a large amplitude by lowering a threshold for peak detection for a large amplitude spectrum.
- the importance-level noise correction unit 208 can obtain more accurate importance level information by using a combination of indices. Further, as described above, the importance-specific noise correction unit 208 can apply subband processing or the like that limits processing to a specific frequency band. As a result of the correction by the importance-level noise correction unit 208, weak noise suppression is executed when the importance is high, and strong noise suppression is executed when the importance is low. As a result, the amplitude of the important frequency is maintained, and the sound quality of the emphasized signal is significantly improved. In other words, higher-quality output can be obtained by performing suppression that takes importance into consideration with respect to the amplitude or power spectrum of noise.
- FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the conversion unit 202.
- the conversion unit 202 includes a frame division unit 301, a windowing unit 302, and a Fourier transform unit 303.
- the deteriorated signal samples are supplied to the frame dividing unit 301 and divided into frames for every K / 2 samples.
- K is an even number.
- the deteriorated signal samples divided into frames are supplied to the windowing processing unit 302, and are multiplied by w (t) which is a window function.
- the windowing processing unit 402 may use, for example, a Hanning window represented by the following equation (3) as w (t).
- various window functions such as a Hamming window, a Kaiser window, and a Blackman window are known.
- the windowed output is supplied to the Fourier transform unit 303 and converted into a degraded signal amplitude spectrum Yn (k).
- FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the inverse transform unit 203.
- the inverse transform unit 203 includes an inverse Fourier transform unit 401, a windowing processing unit 402, and a frame synthesis unit 403.
- the inverse Fourier transform unit 401 multiplies the enhancement signal amplitude spectrum 240 supplied from the noise suppression unit 205 and the deteriorated signal phase spectrum 230 supplied from the conversion unit 202 to obtain an enhancement signal (the left side of the following equation (4)). )
- the windowing processing unit 402 performs multiplication of xn (t) and the window function w (t).
- K ⁇ 1 (the left side of equation (7)) is obtained.
- the obtained output signal is transmitted from the frame synthesis unit 403 to the output terminal 204.
- the transformation in the transformation unit 202 and the inverse transformation unit 203 has been described as Fourier transformation, but instead of Fourier transformation, cosine transformation, modified cosine transformation, Hadamard transformation, Haar transformation, wavelet transformation, etc. May be used.
- the cosine transform and the modified cosine transform can obtain only the amplitude as a conversion result. For this reason, the path
- FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of the noise estimation unit 206 of FIG. 2A.
- the noise estimation unit 206 includes an estimated noise calculation unit 501, a weighted deteriorated speech calculation unit 502, and a counter 503.
- the deteriorated speech power spectrum supplied to the noise estimator 206 is transmitted to the estimated noise calculator 501 and the weighted degraded speech calculator 502.
- the weighted deteriorated sound calculation unit 502 calculates a weighted deteriorated sound power spectrum using the supplied deteriorated sound power spectrum and the estimated noise power spectrum, and transmits the weighted deteriorated sound power spectrum to the estimated noise calculation unit 501.
- the estimated noise calculation unit 501 estimates the noise power spectrum using the degraded speech power spectrum, the weighted degraded speech power spectrum, and the count value supplied from the counter 503, and outputs the estimated noise power spectrum as well as the weighted noise spectrum. Return to the deteriorated voice calculation unit 502. FIG.
- the estimated noise calculation unit 501 includes an update determination unit 601, a register length storage unit 602, an estimated noise storage unit 603, a switch 604, a shift register 605, an adder 606, a minimum value selection unit 607, a division unit 608, and a counter 609.
- the switch 604 is supplied with a weighted degraded voice power spectrum. When switch 604 closes the circuit, the weighted degraded voice power spectrum is transmitted to shift register 605.
- the shift register 605 shifts the stored value of the internal register to the adjacent register in accordance with the control signal supplied from the update determination unit 601.
- the shift register length is equal to a value stored in a register length storage unit 602 described later.
- All register outputs of the shift register 605 are supplied to the adder 606.
- the adder 606 adds all the supplied register outputs and transmits the addition result to the division unit 608.
- the update determination unit 601 is supplied with a count value, a frequency-specific degraded speech power spectrum and a frequency-specific estimated noise power spectrum.
- the update determination unit 601 always indicates “1” until the count value reaches a preset value, and after the count value reaches the preset value, the input deteriorated speech signal is noise. When it is determined, “1” is output, and “0” is output otherwise, and is transmitted to the counter 609, the switch 604, and the shift register 605.
- the switch 604 closes the circuit when the signal supplied from the update determination unit 601 is “1”, and opens when the signal is “0”.
- the counter 609 increases the count value when the signal supplied from the update determination unit 601 is “1”, and does not change when the signal is “0”.
- the shift register 605 captures one sample of the signal sample supplied from the switch 604 when the signal supplied from the update determination unit 601 is “1”, and simultaneously shifts the stored value of the internal register to the adjacent register.
- the minimum value selection unit 607 is supplied with the output of the counter 609 and the output of the register length storage unit 602. The minimum value selection unit 607 selects the smaller one of the supplied count value and register length and transmits it to the division unit 608.
- FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of the update determination unit 601 included in FIG.
- the update determination unit 601 includes a logical sum calculation unit 701, comparison units 702 and 704, threshold storage units 705 and 703, and a threshold calculation unit 706.
- the count value supplied from the counter 503 in FIG. 5 is transmitted to the comparison unit 702.
- the threshold value that is the output of the threshold value storage unit 703 is also transmitted to the comparison unit 702.
- the comparison unit 702 compares the supplied count value with a threshold value, and transmits “1” to the logical sum calculation unit 701 when the count value is smaller than the threshold value and “0” when the count value is larger than the threshold value.
- the threshold value calculation unit 706 calculates a value corresponding to the estimated noise power spectrum supplied from the estimated noise storage unit 603 in FIG. 6 and outputs the value to the threshold value storage unit 705 as a threshold value.
- the simplest threshold calculation method is to multiply the estimated noise power spectrum by a constant.
- the threshold calculation unit 706 can also calculate the threshold using a high-order polynomial or a nonlinear function.
- the threshold storage unit 705 stores the threshold output from the threshold calculation unit 706 and outputs the threshold stored one frame before to the comparison unit 704.
- the comparison unit 704 compares the threshold value supplied from the threshold value storage unit 705 with the deteriorated sound power spectrum supplied from the conversion unit 202, and if the deteriorated sound power spectrum is smaller than the threshold value, it is “1”, and if it is larger, “0”. Is output to the logical sum calculation unit 701. That is, the comparison unit 704 determines whether or not the deteriorated speech signal is noise based on the magnitude of the estimated noise power spectrum.
- the logical sum calculation unit 701 calculates a logical sum of the output value of the comparison unit 702 and the output value of the comparison unit 704, and outputs the calculation result to the switch 604, the shift register 605, and the counter 609 in FIG.
- the update determination unit 601 outputs “1” when the deteriorated voice power is small not only in the initial state and the silent period but also in the voiced period. That is, the estimated noise is updated. Since the threshold value is calculated for each frequency, the estimated noise can be updated for each frequency.
- FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the weighted deteriorated speech calculation unit 502.
- the weighted deteriorated speech calculation unit 502 includes an estimated noise storage unit 801, a frequency-specific SNR calculation unit 802, a nonlinear processing unit 804, and a multiplier 803.
- the estimated noise storage unit 801 stores the estimated noise power spectrum supplied from the estimated noise calculation unit 501 in FIG. 5, and outputs the estimated noise power spectrum stored one frame before to the SNR calculation unit 802 for each frequency.
- the frequency-specific SNR calculation unit 802 calculates an SNR (Signal-to-Noise Ratio) for each frequency band using the estimated noise power spectrum supplied from the estimated noise storage unit 801 and the deteriorated speech power spectrum supplied from the conversion unit 202. Obtained and output to the nonlinear processing unit 804.
- the frequency-specific SNR calculation unit 802 obtains the frequency-specific SNR ⁇ n (k) hat by dividing the supplied degraded speech power spectrum by the estimated noise power spectrum according to the following equation.
- ⁇ n ⁇ 1 (k) is an estimated noise power spectrum stored one frame before.
- the nonlinear processing unit 804 calculates a weighting coefficient vector using the SNR supplied from the frequency-specific SNR calculating unit 802 and outputs the weighting coefficient vector to the multiplier 803.
- Multiplier 803 calculates the product of the degraded speech power spectrum supplied from conversion unit 202 and the weight coefficient vector supplied from nonlinear processing unit 804 for each frequency band, and calculates the weighted degraded speech power spectrum in FIG. Output to the noise calculation unit 501.
- the nonlinear processing unit 804 has a nonlinear function that outputs a real value corresponding to each of the multiplexed input values.
- FIG. 9 shows an example of a nonlinear function.
- f1 is an input value
- the output value f2 of the nonlinear function shown in FIG. 9 is expressed by the following equation.
- a and b are arbitrary real numbers.
- the non-linear processing unit 804 processes the SNR for each frequency band supplied from the SNR calculation unit for frequency 802 by a non-linear function to obtain a weighting factor, and transmits the weight coefficient to the multiplier 803. That is, the nonlinear processing unit 804 outputs a weighting coefficient from 1 to 0 corresponding to the SNR.
- the nonlinear processing unit 804 outputs 1 when the SNR is small and 0 when the SNR is large.
- the weighting coefficient multiplied by the degraded speech power spectrum by the multiplier 803 in FIG. 8 has a value corresponding to the SNR.
- the greater the SNR that is, the greater the speech component included in the degraded speech, the greater the weighting factor value. Becomes smaller.
- a degraded speech power spectrum is used to update the estimated noise.
- the multiplier 803 weights the degraded speech power spectrum used for updating the estimated noise according to the SNR.
- the noise suppression apparatus 200 can reduce the influence of the voice component included in the deteriorated voice power spectrum, and can perform more accurate noise estimation.
- FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 1000 as the third embodiment of the present invention. Unlike the second embodiment, the noise suppression device 1000 according to the present embodiment includes a noise storage unit 1006 instead of the noise estimation unit 206.
- the noise storage unit 1006 includes a storage element such as a semiconductor memory, and stores noise information (information regarding noise characteristics).
- the noise storage unit 1006 stores a noise spectrum shape as noise information.
- the noise storage unit 1006 may store a frequency characteristic of the phase, a feature amount such as strength and weakness at a specific frequency, and the like.
- the noise information may be a statistic (maximum, minimum, variance, median) or the like.
- the noise storage unit 1006 stores 1024 amplitude (or power) data.
- the noise information 250 recorded in the noise storage unit 1006 is supplied to the importance-specific noise correction unit 208.
- FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 1100 as the fourth embodiment of the present invention.
- the noise suppression device 1100 corrects the output from the noise storage unit 1006 by the noise correction unit 1101 and supplies the output to the noise correction unit 208 by importance. Yes.
- the noise correction unit 1101 receives the output 240 from the noise suppression unit 205 and corrects the noise according to the feedback of the noise suppression result.
- FIG. 12 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 1200 as the fifth embodiment of the present invention. Comparing FIG. 2A and FIG. 12, unlike the second embodiment, the noise suppression apparatus 1200 according to the present embodiment includes a suppression coefficient generation unit 1210 that generates a suppression coefficient using noise information and a deteriorated signal. .
- FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the suppression coefficient generation unit 1210 included in FIG. As illustrated in FIG. 13, the suppression coefficient generation unit 1210 includes an acquired SNR calculation unit 1301, an estimated innate SNR calculation unit 1302, a noise suppression coefficient calculation unit 1303, and a speech nonexistence probability storage unit 1304.
- the acquired SNR calculation unit 1301 calculates an acquired SNR for each frequency using the input degraded speech power spectrum and the estimated noise power spectrum, and supplies the acquired SNR calculation unit 1302 and the noise suppression coefficient calculation unit 1303.
- the estimated innate SNR calculation unit 1302 estimates the innate SNR using the input acquired SNR and the suppression coefficient fed back from the noise suppression coefficient calculation unit 1303, and the noise suppression coefficient calculation unit as the estimated innate SNR. 1303.
- the noise suppression coefficient calculation unit 1303 generates a noise suppression coefficient using the acquired SNR supplied as input, the estimated innate SNR, and the speech nonexistence probability supplied from the speech nonexistence probability storage unit 1304, and suppresses the suppression coefficient Gn. (K) Output as a bar.
- the estimated innate SNR calculation unit 1302 includes a range limitation processing unit 1401, an acquired SNR storage unit 1402, a suppression coefficient storage unit 1403, multipliers 1404 and 1405, a weight storage unit 1406, a weighted addition unit 1407, and an adder 1408. .
- the acquired SNR storage unit 1402 stores the acquired SNR ⁇ n (k) in the nth frame and transmits the acquired SNR ⁇ n ⁇ 1 (k) in the n ⁇ 1th frame to the multiplier 1405.
- the suppression coefficient storage unit 1403 stores the suppression coefficient Gn (k) bar in the nth frame and transmits the suppression coefficient Gn ⁇ 1 (k) bar in the n ⁇ 1th frame to the multiplier 1404.
- the multiplier 1404 squares the supplied Gn (k) bar to obtain a Gn-12 (k) bar and transmits it to the multiplier 1405.
- the other terminal of the adder 1408 is supplied with ⁇ 1, and the addition result ⁇ n (k) ⁇ 1 is transmitted to the range limitation processing unit 1401.
- the range limitation processing unit 1401 performs an operation using the range limitation operator P [•] on the addition result ⁇ n (k) ⁇ 1 supplied from the adder 1408 and weights the result P [ ⁇ n (k) ⁇ 1]. This is transmitted to the adder 1407 as the instantaneous estimated SNR 921. However, P [x] is defined by the following equation.
- the weighted addition unit 1407 is also supplied with the weight 923 from the weight storage unit 1406.
- FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration of the weighted addition unit 1407 included in FIG.
- the weighted addition unit 1407 includes multipliers 1501 and 1503, a constant multiplier 1505, and adders 1502 and 1504. 14 is supplied as an input from the frequency range limiting processing unit 1401 of FIG.
- the weight having the value ⁇ is transmitted to the constant multiplier 1505 and the multiplier 1503.
- the constant multiplier 1505 transmits - ⁇ obtained by multiplying the input signal by ⁇ 1 to the adder 1504. 1 is supplied as the other input of the adder 1504, and the output of the adder 1504 is 1- ⁇ which is the sum of the two.
- 1- ⁇ is supplied to a multiplier 1501 and is multiplied by the other input, ie, frequency band instantaneous estimation SNRP [ ⁇ n (k) ⁇ 1], which is the product (1- ⁇ ) P [ ⁇ n (k).
- FIG. 16 is a block diagram showing the noise suppression coefficient calculation unit 1303 included in FIG.
- the noise suppression coefficient calculation unit 1303 includes an MMSE STSA gain function value calculation unit 1601, a generalized likelihood ratio calculation unit 1602, and a suppression coefficient calculation unit 1603.
- the frame number is n
- the frequency number is k
- ⁇ n (k) is the acquired frequency-specific SNR supplied from the acquired SNR calculator 1301
- ⁇ n (k) is the frequency supplied from the estimated acquired SNR calculator 1302.
- Another estimated innate SNR, q is a speech non-existence probability supplied from the speech non-existence probability storage unit 1304.
- the MMSE STSA gain function value calculation unit 1601 includes an acquired SNR ⁇ n (k) supplied from the acquired SNR calculation unit 1301, an estimated innate SNR ⁇ n (k) hat supplied from the estimated innate SNR calculation unit 1302, and FIG. Based on the speech non-existence probability q supplied from the speech non-existence probability storage unit 1304, an MMSE STSA gain function value is calculated for each frequency band and output to the suppression coefficient calculation unit 1603.
- the MMSE STSA gain function value Gn (k) for each frequency band is given by the following equation.
- the generalized likelihood ratio calculation unit 1602 includes an acquired SNR ⁇ n (k) supplied from the acquired SNR calculation unit 1301, an estimated innate SNR ⁇ n (k) hat supplied from the estimated innate SNR calculation unit 1302, and speech. Based on the speech non-existence probability q supplied from the non-existence probability storage unit 1304, a generalized likelihood ratio is calculated for each frequency band and transmitted to the suppression coefficient calculation unit 1603.
- the generalized likelihood ratio ⁇ n (k) for each frequency band is given by the following equation.
- the suppression coefficient calculation unit 1603 receives the MMSE STSA gain function value Gn (k) supplied from the MMSE STSA gain function value calculation unit 1601 and the generalized likelihood ratio ⁇ n ( k), a suppression coefficient is calculated for each frequency band, and is output to the suppression coefficient correction unit 651.
- the suppression coefficient Gn (k) bar for each frequency band is given by the following equation.
- the suppression coefficient calculation unit 1603 can also obtain an SNR common to a wide band composed of a plurality of frequency bands and use this. With the above configuration, even in noise suppression using a suppression coefficient, similarly, control is performed so that noise is reduced in accordance with the ratio of the desired signal to noise, so that high-quality signal processing is possible.
- FIG. 17 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 1700 as the sixth embodiment of the present invention.
- the noise suppression apparatus 1700 includes the noise storage unit 1006 described in the third embodiment instead of the noise estimation unit 206. Since other configurations and operations are the same as those of the fifth embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. Also in this embodiment, as in the fifth embodiment, high-quality signal processing can be performed while leaving important signal components. (Seventh embodiment) FIG.
- the noise suppression apparatus 1800 modifies the output from the noise storage unit 1006 by the noise correction unit 1101, and the corrected noise information 250 is converted into a noise correction unit by importance. 208 is supplied.
- the noise correction unit 1101 receives the output 240 from the noise suppression unit 1205 and corrects noise according to the feedback of the noise suppression result. Since other configurations and operations are the same as those in the sixth embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted. Also in the present embodiment, as in the sixth embodiment, high-quality signal processing can be performed while leaving important signal components, and noise suppression with higher accuracy can be performed.
- FIG. 19 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 1900 as the eighth embodiment of the present invention. Comparing FIG. 12 and FIG. 19, the noise suppression apparatus 1900 according to the present embodiment does not have the noise correction unit 208 according to importance, unlike the fifth embodiment, and instead is supplied from the suppression coefficient generation unit 1210. An importance level suppression coefficient correction unit 1908 is provided to correct the suppression coefficient according to the importance level. Since other configurations and operations are the same as those of the fifth embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted.
- the importance-specific suppression coefficient correction unit 1908 corrects the suppression coefficient generated by the suppression coefficient generation unit 1210 according to the importance of the input signal (frequency).
- the noise correction units 252, 253, 272, and 282 described in FIG. 2B to FIG. 2G are replaced with suppression coefficient correction units, and the same applies when a suppression coefficient is input instead of noise information. Add the correction.
- the noise suppression apparatus 1900 reduces the suppression coefficient for the important frequency component signal, and suppresses signal suppression in the noise suppression unit 1205.
- the noise suppression apparatus 1900 also performs control so that the suppression coefficient becomes small in accordance with the ratio of the desired signal to noise even in noise suppression using the suppression coefficient, so that high-quality signal processing is possible. It becomes. That is, according to the present embodiment, as in the second embodiment, high-quality signal processing can be performed while leaving important signal components, and noise suppression with higher accuracy can be performed. (Ninth embodiment) FIG.
- FIG. 20 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression device 2000 as the ninth embodiment of the present invention.
- the noise suppression apparatus 2000 includes the noise storage unit 1006 described in the third embodiment instead of the noise estimation unit 206. Since other configurations and operations are the same as those in the eighth embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals and detailed description thereof is omitted. Also in the present embodiment, as in the eighth embodiment, high-quality signal processing can be performed while leaving important signal components.
- FIG. 21 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression device 2100 according to the tenth embodiment of the present invention.
- FIG. 22 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression device 2200 as the eleventh embodiment of the present invention.
- the noise suppression apparatus 2200 corrects the output from the noise storage unit 1006 by the noise correction unit 1101 and supplies the corrected noise information 250 to the suppression coefficient generation unit 1210. Supply.
- the noise correction unit 1101 receives the output 240 from the noise suppression unit 1205 and corrects noise according to the feedback of the noise suppression result. Since other configurations and operations are the same as those of the ninth embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. Also in the present embodiment, as in the ninth embodiment, it is possible to perform high-quality signal processing while leaving important signal components, and to perform more accurate noise suppression. (Twelfth embodiment) FIG.
- FIG. 23 is a block diagram showing a schematic configuration of a noise suppression apparatus 2200 as the twelfth embodiment of the present invention.
- the noise suppression apparatus 2200 according to the present embodiment feeds back the corrected suppression coefficient to the suppression coefficient generation unit 2110.
- the suppression coefficient generation unit 2110 generates the next suppression coefficient using the fed back suppression coefficient. This increases the accuracy of the suppression coefficient and leads to an improvement in sound quality.
- the noise suppression apparatus 2200 according to the present embodiment corrects the output from the noise storage unit 1006 by the noise correction unit 1101 and supplies the corrected noise information 250 to the suppression coefficient generation unit 2110.
- the noise correction unit 1101 receives the output 240 from the noise suppression unit 1205 and corrects noise according to the feedback of the noise suppression result.
- the same components are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- the present embodiment it is possible to perform high-quality signal processing while leaving important signal components, and to perform more accurate noise suppression.
- noise suppression devices having different characteristics have been described.
- noise suppression devices that combine these features in any way are also included in the scope of the present invention.
- the present invention may be applied to a system constituted by a plurality of devices, or may be applied to a single device.
- FIG. 24 is a configuration diagram of a computer 2400 that executes a signal processing program when the first embodiment is configured by a signal processing program.
- the computer 2400 includes an input unit 2401, a CPU 2402, a memory 2403, and an output unit 2404.
- the CPU 2402 controls the operation of the computer 2400 by reading the signal processing program.
- the CPU 2402 executes the signal processing program stored in the memory 2403, and analyzes the importance of the first signal included in the mixed signal in which the first signal and the second signal are mixed for each frequency component (S2411). .
- the CPU 2402 performs control so as to suppress the suppression of the second signal with respect to the frequency component with high importance as compared with the frequency component with low importance (S2412).
- the CPU 2402 processes the mixed signal based on the suppression control and suppresses the second signal (S2413). Thereby, the effect similar to 1st Embodiment can be acquired. While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments.
Abstract
Description
この種の技術に関し、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おり、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。
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。
第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧手段と、
前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析手段と、
前記分析手段での分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制手段と、
を備えたことを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
を含むことを特徴とする。
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析ステップと、
前記分析ステップでの分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
(第1実施形態)
本発明の第1実施形態としての信号処理装置100について、図1を用いて説明する。信号処理装置100は、第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧するための装置である。
図1に示すように、信号処理装置100は、信号分析部101と抑圧抑制部102と信号抑圧部103とを含む。信号分析部101は、混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する。抑圧抑制部102は、判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第2信号の抑圧を抑制する。信号抑圧部103は、混在信号を処理して第2信号を抑圧する。
以上の構成により、重要な信号成分を残すことにより高品質な信号処理を達成できる。
(第2実施形態)
本発明の第2実施形態としての雑音抑圧装置200について図2乃至図11を用いて説明する。本実施形態の雑音抑圧装置200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信号処理装置に適用可能である。
《全体構成》
図2Aは、雑音抑圧装置200の全体構成を示すブロック図である。図2Aに示すように、雑音抑圧装置200は、入力端子201と、変換部202と、逆変換部203と出力端子204の他、雑音抑圧部205と雑音推定部206と重要度別雑音補正部208とを含む。入力端子201には、劣化信号(第1信号としての所望信号と第2信号としての雑音の混在する混在信号)が、サンプル値系列として供給される。入力端子201に供給された劣化信号は、変換部202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。複数の周波数成分は各周波数ごとに独立に処理される。ここでは、特定の周波数成分に注目して説明を続ける。周波数成分のうち振幅スペクトル(振幅成分)220は雑音抑圧部205へ供給され、位相スペクトル(位相成分)230は逆変換部203に供給される。なお、ここでは雑音抑圧部205に振幅スペクトル220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205に供給されても良い。
雑音推定部206は、変換部202から供給される劣化信号振幅スペクトル220を用いて、雑音を推定し、推定第2信号としての雑音情報250を生成する。また、重要度別雑音補正部208は、変換部202から供給された劣化信号振幅スペクトル220と、生成された雑音情報250とを用いて、信号の重要度別に雑音を補正する。信号の重要度は、スペクトル中における振幅がどの程度知覚されやすいかによって決まる。すなわち、重要度別雑音補正部208は、振幅それ自体だけではなく、近傍周波数の信号成分によるマスキングを考慮して、重要度を決定することもできる。そして、重要度別雑音補正部208は、重要な周波数の信号については雑音を補正して、抑圧する雑音を小さくする。つまり、雑音の抑圧程度を低減する。
補正後の雑音情報である補正雑音260は、雑音抑圧部205に供給されて劣化信号220から減算され、強調信号振幅スペクトル240として逆変換部203に供給される。逆変換部203は、変換部202から供給された位相スペクトル230と、強調信号振幅スペクトル240とを合成して逆変換を行い、強調信号として、出力端子204に供給する。
《重要度別雑音補正部の構成》
図2B~図2Gは、それぞれ重要度別雑音補正部208の内部構成の6つの例を示す図である。図2Bに示す重要度別雑音補正部208は、劣化信号振幅スペクトルのピークを重要度情報として検出する信号分析部251と、スペクトルピークでは雑音情報が小さくなるように補正する雑音補正部252とを備える。
信号分析部251は、各周波数におけるスペクトルと、隣接する周波数におけるスペクトルとを比較して、スペクトルが十分に大きいかどうかを評価してスペクトルのピークを検出する。例えば、信号分析部251は、各周波数のスペクトルをその両隣(低域側及び高域側)のスペクトルと比較して、その差が閾値より大きいときにピークと判定する。ここでのピーク検出用閾値は、両側のスペクトルに対して等しい必要はない。日本工業規格JIS×4332−3「音響映像オブジェクトの符号化—第3部 音響—」、2002年3月には、高域側の差分閾値を低域側差分閾値よりも小さくすることが、聴覚特性に合致すると記載されている。この文献と同様に、重要度別雑音補正部208は、低域側及び高域側の複数の周波数に対して差分を求め、これらの情報を総合してピークを検出することもできる。すなわち、すぐ隣の周波数に対しては差分が大きいが、それよりも離れた隣接周波数同士においては差分が小さい周波数を検出すれば、それがピークとなる。信号分析部251は、このようにして検出したピークの位置(周波数)を、雑音補正部252へ供給する。
なお、信号分析部251は、ピークと判定した全ての周波数を雑音補正部252に供給しなくても良い。例えば、信号分析部251は、全体のピークの振幅上位所定割合(例えば80%)以上に入っている周波数のみ抽出しても良い。また、信号分析部251は、特定の周波数帯域に含まれるピークだけを雑音補正部252に供給してもよい。このような周波数帯域の例としては、低域周波数がある。低域周波数は、知覚的に重要であり、低域にあるピーク成分の雑音抑圧程度が低減されることにより、主観的な音質が向上する。更に、信号分析部251は、一定の周波数間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合、または一定の時間間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合には、その規則的ピークが現われる周波数をより重要な周波数と判定しても良い。同様に、信号分析部251は、時間軸方向のピークの定常性を利用して、ピークを検出することもできる。すなわち、特定の周波数がピークと判定されると、その周波数がその後もピークである可能性が高い。この性質を利用すると、信号分析部251は、一回ピークとして検出された周波数において、その後の検出閾値を通常よりも小さく設定することによって、雑音などに妨害されて検出が失敗することを防止することができる。また、信号分析部251は、ピーク成分が連続して検出された後にピーク成分が検出されなくなってからしばらくの間は、検出閾値を小さくしても良い。信号分析部251は、この閾値を、ピークが検出されない時間が長くなるにつれて次第に小さく設定してゆき、値が一定値を下回ったときに通常の閾値に再設定してもよい。
図2Bにおいて、雑音補正部252は、信号分析部251から受け取ったスペクトルピーク周波数を重要度の高い周波数成分と判断し、そのスペクトルピーク周波数において入力した雑音情報250から一定値Pを減算する。この結果、入力した雑音情報250は、図2Bに示す補正雑音260のように補正される。
図2Cは、図2Bとは異なる補正処理を行なう雑音補正部253を備えた重要度別雑音補正部208を示している。図2Cに示す雑音補正部253は、信号分析部251から受け取ったスペクトルピーク周波数において、入力した雑音情報250に一定値Qを乗算する(Qは1以下)。この結果、入力した雑音情報250は、図2Cに示す補正雑音260のように補正される。
図2Dは、図2Bとは異なる信号分析処理を行なう信号分析部261を備えた重要度別雑音補正部208を示している。図2Dに示す信号分析部261は、重要度情報として、単なるピークではなく「劣化信号振幅スペクトルの大きさ」を分析する。つまり信号分析部261は、スペクトルがピークを形成しなくても、振幅値(またはパワー値)が大きいときには、その周波数を重要度の高い周波数成分と判断して検出する。例えば、大きな値のスペクトルが周波数方向に連続すると、ピークとしては検出されないが、このような部分は、聴覚にとって重要である。そこで、信号分析部261は、検出した大振幅の位置(周波数)を、雑音補正部252へ供給する。ここでは、信号分析部261は、劣化信号振幅スペクトルが重要か否かを、劣化信号振幅スペクトルの大きさが所定の閾値よりも大きいか否かによって判定する。所定の閾値は、例えば、周波数全体のパワースペクトルの平均値、その平均値のN倍、特定の周波数帯域の中の一番大きい振幅のN倍などの値である。信号分析部261は、特に、周波数帯域に分割して閾値を決めると、該当する周波数帯域の中で重要な周波数成分を検出することができる。帯域平均パワーが小さい領域にある周波数で重要な成分の検出については、このような処理によって検出漏れを防ぐことができる。雑音補正部252は、図2Bで説明したものと同様であるため説明を省略する。
図2Eは、図2Dの信号分析部261と、図2Cの雑音補正部253とを組み合わせた重要度別雑音補正部208を示している。それぞれの動作は、図2C、図2Dで説明したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。
図2Fは、重要度情報として、より重要なピークを選別して雑音補正を行なう重要度別雑音補正部208の構成を示す図である。ここでの信号分析部271は、スペクトルピーク周波数のうち、振幅値が一定値を超えるものを選択する。そして、雑音分析部272は、その周波数については、雑音が一定値を下回るようにクリッピングする。例えば、雑音分析部272は、スペクトルピーク周波数の雑音上限値をRとすると、スペクトルピーク周波数での雑音情報がRより大きい場合には、Rを出力し、スペクトルピーク周波数での雑音情報がRより小さい場合には、その雑音情報をそのまま出力する。この結果、入力した雑音情報250は、図2Fに示す補正雑音260のように補正される。
図2Gは、重要度情報として、劣化信号からピーク周波数及びピーク振幅を取り出し、それらを用いて雑音を補正する重要度別雑音補正部208の構成を示す図である。信号分析部281は、検出したピークの位置(周波数)及び大きさ(振幅)を、雑音補正部282へ供給する。雑音補正部282は、ピークの大きさに応じて推定雑音を小さくする。ここでは例として、雑音補正部282は、雑音情報(N1,N2,...)から、ピークの大きさ(A1,A5,...)に比例する値を減算している。この結果、入力した雑音情報250は、図2Gに示す補正雑音260のように補正される。
その他、重要度別雑音補正部208は、劣化信号振幅スペクトルの雑音らしさを分析してもよい。例えば、検出されたピークのうち、低域に存在するピークは雑音の可能性が低い。また、スペクトル値が小さくピークでない位置では雑音らしさが高い。すなわち、重要度別雑音補正部208は、低域に存在するピーク周波数では雑音情報が小さくするように補正してもよい。
重要度別雑音補正部208の生成する重要度情報は、既に説明したピーク、大振幅、及び雑音らしさを適切に組み合わせてもよい。例えば、重要度別雑音補正部208は、大振幅のスペクトルに対してピーク検出の閾値を低くして、振幅が大きい帯域では小さなピークも検出されるように制御するなどしても良い。重要度別雑音補正部208は、指標を組み合わせて用いることで、より正確な重要度情報を得ることができる。また、これまでの他の説明のように、重要度別雑音補正部208は、処理を特定の周波数帯域に限定する、サブバンド処理などを適用することが可能である。
重要度別雑音補正部208による補正により、重要度が高い場合には弱い雑音抑圧が、重要度が低い場合には強い雑音抑圧が実行される。その結果、重要な周波数の振幅は維持され、強調信号の音質が格段に向上する。言い代えれば、雑音の振幅又はパワースペクトルに対して、重要度を加味した抑圧が行なわれることで、より高品質の出力を得ることができる。
《変換部の構成》
図3は、変換部202の構成を示すブロック図である。図3に示すように、変換部202はフレーム分割部301、窓がけ処理部(windowing unit)302、及びフーリエ変換部303を含む。劣化信号サンプルは、フレーム分割部301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は偶数とする。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302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。
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。窓かけ処理部402は、w(t)として、例えば、次式(3)に示すハニング窓を用いてもよい。
《逆変換部の構成》
図4は、逆変換部203の構成を示すブロック図である。図4に示すように、逆変換部203は逆フーリエ変換部401、窓がけ処理部402、及び、フレーム合成部403を含む。逆フーリエ変換部401は、雑音抑圧部205から供給された強調信号振幅スペクトル240と変換部202から供給された劣化信号位相スペクトル230とを乗算して、強調信号(以下の式(4)の左辺)を求める。
《雑音推定部の構成》
図5は、図2Aの雑音推定部206の構成を示すブロック図である。雑音推定部206は、推定雑音計算部501、重み付き劣化音声計算部502、及びカウンタ503から構成される。雑音推定部206に供給された劣化音声パワースペクトルは、推定雑音計算部501、及び重み付き劣化音声計算部502に伝達される。重み付き劣化音声計算部502は、供給された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて重み付き劣化音声パワースペクトルを計算し、推定雑音計算部501に伝達する。推定雑音計算部501は、劣化音声パワースペクトル、重み付き劣化音声パワースペクトル、及びカウンタ503から供給されるカウント値を用いて雑音のパワースペクトルを推定し、推定雑音パワースペクトルとして出力すると同時に、重み付き劣化音声計算部502に帰還する。
図6は、図5に含まれる推定雑音計算部501の構成を示すブロック図である。推定雑音計算部501は、更新判定部601、レジスタ長記憶部602、推定雑音記憶部603、スイッチ604、シフトレジスタ605、加算器606、最小値選択部607、除算部608、カウンタ609を有する。スイッチ604には、重み付き劣化音声パワースペクトルが供給されている。スイッチ604が回路を閉じたときに、重み付き劣化音声パワースペクトルは、シフトレジスタ605に伝達される。シフトレジスタ605は、更新判定部601から供給される制御信号に応じて、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。シフトレジスタ長は、後述するレジスタ長記憶部602に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ605の全レジスタ出力は、加算器606に供給される。加算器606は、供給された全レジスタ出力を加算して、加算結果を除算部608に伝達する。
一方、更新判定部601には、カウント値、周波数別劣化音声パワースペクトル及び周波数別推定雑音パワースペクトルが供給されている。更新判定部601は、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に″1″を、カウント値が予め設定された値に到達した後は、入力された劣化音声信号が雑音であると判定されたときに″1″を、それ以外のときに″0″を出力し、カウンタ609、スイッチ604、及びシフトレジスタ605に伝達する。スイッチ604は、更新判定部601から供給された信号が″1″のときに回路を閉じ、″0″のときに開く。カウンタ609は、更新判定部601から供給された信号が″1″のときにカウント値を増加し、″0″のときには変更しない。シフトレジスタ605は、更新判定部601から供給された信号が″1″のときにスイッチ604から供給される信号サンプルを1サンプル取り込むと同時に、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。最小値選択部607には、カウンタ609の出力とレジスタ長記憶部602の出力が供給されている。
最小値選択部607は、供給されたカウント値とレジスタ長のうち、小さい方を選択して、除算部608に伝達する。除算部608は、加算器606から供給された劣化音声パワースペクトルの加算値をカウント値又はレジスタ長の小さい方の値で除算し、商を周波数別推定雑音パワースペクトルλn(k)として出力する。Bn(k)(n=0,1,...,N−1)をシフトレジスタ605に保存されている劣化音声パワースペクトルのサンプル値とすると、λn(k)は、以下の式で与えられる。
図7は、図6に含まれる更新判定部601の構成を示すブロック図である。更新判定部601は、論理和計算部701、比較部702、704、閾値記憶部705、703、閾値計算部706を有する。図5のカウンタ503から供給されるカウント値は、比較部702に伝達される。閾値記憶部703の出力である閾値も、比較部702に伝達される。比較部702は、供給されたカウント値と閾値を比較し、カウント値が閾値より小さいときに″1″を、カウント値が閾値より大きいときに″0″を、論理和計算部701に伝達する。一方、閾値計算部706は、図6の推定雑音記憶部603から供給される推定雑音パワースペクトルに応じた値を計算し、閾値として閾値記憶部705に出力する。最も簡単な閾値の計算方法は、推定雑音パワースペクトルを定数倍することである。
その他に、閾値計算部706は、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算することも可能である。閾値記憶部705は、閾値計算部706から出力された閾値を記憶し、1フレーム前に記憶された閾値を比較部704へ出力する。比較部704は、閾値記憶部705から供給される閾値と変換部202から供給される劣化音声パワースペクトルを比較し、劣化音声パワースペクトルが閾値よりも小さければ″1″を、大きければ″0″を論理和計算部701に出力する。すなわち、比較部704は、推定雑音パワースペクトルの大きさをもとに、劣化音声信号が雑音であるか否かを判別している。論理和計算部701は、比較部702の出力値と比較部704の出力値との論理和を計算し、計算結果を図6のスイッチ604、シフトレジスタ605及びカウンタ609に出力する。このように、初期状態や無音区間だけでなく、有音区間でも劣化音声パワーが小さい場合には、更新判定部601は″1″を出力する。すなわち、推定雑音の更新が行われる。閾値の計算は各周波数ごとに行われるため、各周波数ごとに推定雑音の更新を行うことができる。
図8は、重み付き劣化音声計算部502の構成を示すブロック図である。重み付き劣化音声計算部502は、推定雑音記憶部801、周波数別SNR計算部802、非線形処理部804、及び乗算器803を有する。推定雑音記憶部801は、図5の推定雑音計算部501から供給される推定雑音パワースペクトルを記憶し、1フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルを周波数別SNR計算部802へ出力する。周波数別SNR計算部802は、推定雑音記憶部801から供給される推定雑音パワースペクトルと変換部202から供給される劣化音声パワースペクトルを用いてSNR(Signal−to−Noise Ratio)を周波数帯域毎に求め、非線形処理部804に出力する。具体的には、周波数別SNR計算部802は、次式に従って、供給された劣化音声パワースペクトルを推定雑音パワースペクトルで除算して周波数別SNRγn(k)ハットを求める。ここに、λn−1(k)は1フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルである。
非線形処理部804は、多重化された入力値それぞれに応じた実数値を出力する、非線形関数を有する。図9に、非線形関数の例を示す。f1を入力値としたとき、図9に示される非線形関数の出力値f2は、以下の式で表わされる。但し、aとbは任意の実数である。
図8の乗算器803で劣化音声パワースペクトルと乗算される重み係数は、SNRに応じた値になっており、SNRが大きい程、すなわち劣化音声に含まれる音声成分が大きい程、重み係数の値は小さくなる。推定雑音の更新には一般に劣化音声パワースペクトルが用いられる。しかし、本実施の形態では、推定雑音の更新に用いられる劣化音声パワースペクトルに対して、乗算器803がSNRに応じた重みづけを行う。これにより、雑音抑圧装置200は、劣化音声パワースペクトルに含まれる音声成分の影響を小さくすることができ、より精度の高い雑音推定を行うことができる。なお、重み係数の計算に乗算器803が非線形関数を用いた例を示したが、乗算器803は非線形関数以外にも線形関数や高次多項式など、他の形で表されるSNRの関数を用いることも可能である。
以上のように本実施形態の構成によれば、重要な信号成分を残すことにより高品質な信号処理を達成できる。
(第3実施形態)
図10は、本発明の第3実施形態としての雑音抑圧装置1000の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1000は、第2実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに雑音記憶部1006を備えている。
雑音記憶部1006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)を記憶している。雑音記憶部1006は、雑音情報として、雑音のスペクトルの形を記憶している。雑音記憶部1006は、スペクトルに加えて、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していても良い。雑音情報は、その他、統計量(最大、最小、分散、メジアン)などでも良い。スペクトルが1024の周波数成分で表わされている場合、雑音記憶部1006には、1024の振幅(またはパワー)データが記憶されている。雑音記憶部1006に記録された雑音情報250は、重要度別雑音補正部208に供給される。
他の構成及び動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
(第4実施形態)
図11は、本発明の第4実施形態としての雑音抑圧装置1100の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1100は、第3実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加えた上で重要度別雑音補正部208に供給している。
雑音修正部1101は、雑音抑圧部205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成及び動作は、第3実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第3実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第5実施形態)
図12は、本発明の第5実施形態としての雑音抑圧装置1200の概略構成を示すブロック図である。図2Aと図12を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置1200は、第2実施形態と異なり、雑音情報と劣化信号とを用いて抑圧係数を生成する抑圧係数生成部1210を備えている。また、本実施形態に係る雑音抑圧装置1200は、乗算を行なう雑音抑圧部1205を備えている。その他の構成及び動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
《抑圧係数生成部の構成》
図13は、図12に含まれる抑圧係数生成部1210の構成を示すブロック図である。図13に示すように、抑圧係数生成部1210は、後天的SNR計算部1301と推定先天的SNR計算部1302と雑音抑圧係数計算部1303と、音声非存在確率記憶部1304とを備えている。
後天的SNR計算部1301は、入力された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて周波数別に後天的SNRを計算し、推定先天的SNR計算部1302と雑音抑圧係数計算部1303に供給する。推定先天的SNR計算部1302は、入力された後天的SNR、及び雑音抑圧係数計算部1303から帰還された抑圧係数を用いて先天的SNRを推定し、推定先天的SNRとして、雑音抑圧係数計算部1303に伝達する。雑音抑圧係数計算部1303は、入力として供給された後天的SNR、推定先天的SNR及び音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率を用いて雑音抑圧係数を生成し、抑圧係数Gn(k)バーとして出力する。
図14は、図13に含まれる推定先天的SNR計算部1302の構成を示すブロック図である。推定先天的SNR計算部1302は、値域限定処理部1401、後天的SNR記憶部1402、抑圧係数記憶部1403、乗算器1404、1405、重み記憶部1406、重み付き加算部1407、加算器1408を有する。後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγn(k)(k=0,1,...,M−1)は、後天的SNR記憶部1402と加算器1408とに伝達される。後天的SNR記憶部1402は、第nフレームにおける後天的SNRγn(k)を記憶すると共に、第n−1フレームにおける後天的SNRγn−1(k)を乗算器1405に伝達する。
抑圧係数記憶部1403は、第nフレームにおける抑圧係数Gn(k)バーを記憶すると共に、第n−1フレームにおける抑圧係数Gn−1(k)バーを乗算器1404に伝達する。乗算器1404は、供給されたGn(k)バーを2乗してGn−12(k)バーを求め、乗算器1405に伝達する。乗算器1405は、Gn−12(k)バーとγn−1(k)とをk=0,1,...,M−1に対して乗算して、Gn−12(k)バーγn−1(k)を求め、結果を重み付き加算部1407に過去の推定SNR922として伝達する。
加算器1408の他方の端子には−1が供給されており、加算結果γn(k)−1が値域限定処理部1401に伝達される。値域限定処理部1401は、加算器1408から供給された加算結果γn(k)−1に値域限定演算子P[・]による演算を施し、結果であるP[γn(k)−1]を重み付き加算部1407に瞬時推定SNR921として伝達する。ただし、P[x]は次式で定められる。
図16は、図13に含まれる雑音抑圧係数計算部1303を示すブロック図である。雑音抑圧係数計算部1303は、MMSE STSAゲイン関数値計算部1601、一般化尤度比計算部1602、及び抑圧係数計算部1603を有する。以下、IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS,SPEECH,AND SIGNAL PROCESSING,VOL.32,NO.6,PP.1109−1121,DEC,1984、1109~1121ページに記載されている計算式をもとに、抑圧係数の計算方法を説明する。
フレーム番号をn、周波数番号をkとし、γn(k)を後天的SNR計算部1301から供給される周波数別後天的SNR、ξn(k)ハットを推定先天的SNR計算部1302から供給される周波数別推定先天的SNR、qを音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率とする。
また、ηn(k)=ξn(k)ハット/(1−q)、vn(k)=(ηn(k)γn(k))/(1+ηn(k))とする。
MMSE STSAゲイン関数値計算部1601は、後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγn(k)、推定先天的SNR計算部1302から供給される推定先天的SNRξn(k)ハット及び図13の音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率qをもとに、周波数帯域毎にMMSE STSAゲイン関数値を計算し、抑圧係数計算部1603に出力する。周波数帯域毎のMMSE STSAゲイン関数値Gn(k)は、以下の式で与えられる。
一般化尤度比計算部1602は、後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγn(k)、推定先天的SNR計算部1302から供給される推定先天的SNRξn(k)ハット、及び、音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率q、をもとに、周波数帯域毎に一般化尤度比を計算し、抑圧係数計算部1603に伝達する。周波数帯域毎の一般化尤度比∧n(k)は、以下の式で与えられる。
以上の構成により、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて雑音が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第6実施形態)
図17は、本発明の第6実施形態としての雑音抑圧装置1700の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1700は、第5実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに第3実施形態で説明した雑音記憶部1006を備えている。他の構成及び動作は、第5実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第5実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
(第7実施形態)
図18は、本発明の第7実施形態としての雑音抑圧装置1800の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1800は、第6実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を重要度別雑音補正部208に供給している。
雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成及び動作は、第6実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第6実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第8実施形態)
図19は、本発明の第8実施形態としての雑音抑圧装置1900の概略構成を示すブロック図である。図12と図19を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置1900は、第5実施形態と異なり、重要度別雑音補正部208を有さず、その代わりに、抑圧係数生成部1210から供給された抑圧係数を重要度に応じて補正する重要度別抑圧係数補正部1908を備えている。その他の構成及び動作は、第5実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
重要度別抑圧係数補正部1908は、抑圧係数生成部1210で生成された抑圧係数を入力信号(周波数)の重要度別に補正する。具体的には、図2B~図2Gで説明した雑音補正部252、253、272、282を、抑圧係数補正部に変更した構成となっており、雑音情報の代わりに抑圧係数を入力して同様の補正を加える。
これにより、雑音抑圧装置1900は、重要な周波数成分信号については、抑圧係数を小さくして、雑音抑圧部1205における信号の抑圧を抑制する。
以上の構成により、雑音抑圧装置1900は、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて抑圧係数が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第9実施形態)
図20は、本発明の第9実施形態としての雑音抑圧装置2000の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2000は、図19で説明した第8実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに第3実施形態で説明した雑音記憶部1006を備えている。他の構成及び動作は、第8実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第8実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。
(第10実施形態)
図21は、本発明の第10実施形態としての雑音抑圧装置2100の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2100は、第9実施形態と異なり、抑圧係数生成部2110に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部2110は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。
その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第11実施形態)
図22は、本発明の第11実施形態としての雑音抑圧装置2200の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、第9実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を抑圧係数生成部1210に供給している。
雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(第12実施形態)
図23は、本発明の第12実施形態としての雑音抑圧装置2200の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、第9実施形態と異なり、抑圧係数生成部2110に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部2110は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。更に、本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を抑圧係数生成部2110に供給している。雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。
その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。
本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。
(他の実施形態)
以上説明してきた第1乃至第12実施形態では、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されても良いし、単体の装置に適用されても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する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(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
図24は、第1実施形態を信号処理プログラムにより構成する場合に、その信号処理プログラムを実行するコンピュータ2400の構成図である。コンピュータ2400は、入力部2401と、CPU2402と、メモリ2403と、出力部2404とを含む。
CPU2402は、信号処理プログラムを読み込むことにより、コンピュータ2400の動作を制御する。すなわち、CPU2402は、メモリ2403に格納された信号処理プログラムを実行し、第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する(S2411)。次に、CPU2402は、分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第2信号の抑圧を抑制するよう制御する(S2412)。そして、CPU2402は、抑制制御に基づいて混在信号を処理して第2信号を抑圧する(S2413)。
これにより、第1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、2010年11月25日に出願された日本出願特願2010−263023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 (12)
- 第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる前記第2信号の抑圧を行なう抑圧手段と、
前記混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する分析手段と、
前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制手段と、
を備える信号処理装置。 - 前記分析手段は、スペクトルピーク周波数を、前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。
- 前記分析手段は、第1周波数における振幅値またはパワー値と、前記第1周波数に隣接する第2周波数における振幅値またはパワー値との差分が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第1周波数を前記スペクトルピーク周波数と判定する請求項2に記載の信号処理装置。
- 前記分析手段は、前記スペクトルピーク周波数のうち、規則的に出現する前記スペクトルピーク周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項2に記載の信号処理装置。
- 前記分析手段は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超える周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。
- 前記分析手段は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超えるスペクトルピーク周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。
- 前記抑圧手段は、前記混在信号に混在する前記第2信号を推定し、推定第2信号を用いて前記混在信号の前記抑圧を行なう手段であり、
前記抑制手段は、
前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記推定第2信号の値を小さく補正する請求項1乃至6の何れか1項に記載の信号処理装置。 - 前記抑圧手段は、前記混在信号に混在すると予測される前記第2信号を記憶第2信号として予め記憶し、当該記憶第2信号を用いて前記混在信号の抑圧を行なう手段であり、
前記抑制手段は、
前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記記憶第2信号の値を小さく補正する請求項1乃至6の何れか1項に記載の信号処理装置。 - 前記抑圧手段は、抑圧係数を前記混在信号に乗算することによって前記混在信号中の前記第2信号を抑圧する手段であり、
前記抑制手段は、
重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記抑圧係数の値を小さく補正する請求項1乃至8の何れか1項に記載の信号処理装置。 - 前記第2信号は雑音であり、
前記抑制手段は、前記抑圧手段で抑圧に用いられる推定雑音のうち、重要度の低い周波数成分に対する推定雑音に比べて、重要度の高い周波数成分に対する推定雑音の値を小さく補正する請求項1に記載の信号処理装置。 - 第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定し、
前記混在信号に含まれる前記第2信号の抑圧を行なう際、前記重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する抑圧を抑制する信号処理方法。 - 第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、
前記混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する分析ステップと、
前記分析ステップでの判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、
をコンピュータに実行させる信号処理プログラム。
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