WO2016051565A1 - 雑音除去装置、雑音除去方法、および位置特定方法 - Google Patents

雑音除去装置、雑音除去方法、および位置特定方法 Download PDF

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noise source
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遼一 高島
洋平 川口
遠藤　隆
真人 戸上
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株式会社日立製作所
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    • H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones

Definitions

  • the present invention relates to a noise removing device and a noise removing method for removing noise generated by a noise source with vibration, and a position specifying method for specifying a position of noise generated by the noise source with vibration.
  • Patent Document 1 there is Patent Document 1 as background art in this technical field.
  • this publication “one or more microphones, one or more sensors, noise extraction means for extracting a noise band from the output signal of the sensor, and a microphone that uses the output signal of the noise extraction means as a reference input signal.
  • a microphone device having a corresponding adaptive filter and an adder that subtracts the output signal of the adaptive filter from the output signal of the microphone, the vibration detection direction of the microphone and the sensor is matched with the output polarity of the vibration signal.
  • the microphone device is described.
  • Patent Document 1 the vibration of a noise source is detected using a sensor that detects vibration, and an adaptive filter that uses the vibration signal as a reference input signal is used to subtract the output signal of the adaptive filter from the microphone input signal. A method for suppressing vibration-dependent noise is described.
  • Patent Document 1 discloses the technology of a noise removal device, but is not limited to this field, and in an environment where a plurality of noise sources emit sound independently at different positions, the positions of the noise sources are defined. Separately, a technique for performing some kind of processing is required.
  • the present invention provides a technique capable of discriminating the position of the noise source and executing a predetermined process when the position of the noise source varies greatly with time.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems.
  • a microphone for observing surrounding sounds, a sensor for detecting vibrations from a noise source, the microphone and the sensor are electrically connected.
  • a signal processing unit connected to the signal processing unit.
  • the signal processing unit calculates noise source position information using an acoustic signal from the microphone and a vibration signal from the sensor, and selects a prediction filter based on the noise source position information. Generating and removing noise from the acoustic signal using the acoustic signal, the vibration signal, and the prediction filter.
  • the microphone or the sensor is plural.
  • a step of observing ambient sounds with a microphone a step of detecting vibration from a noise source with a sensor, and a signal processing unit electrically connected to the microphone and the sensor, Calculating noise source position information using an acoustic signal from the microphone and a vibration signal from the sensor; and selecting or generating a prediction filter based on the noise source position information by the signal processing unit;
  • the signal processing unit includes a step of removing noise from the acoustic signal using the acoustic signal, the vibration signal, and the prediction filter.
  • the microphone or the sensor is plural.
  • a step of observing ambient sounds with a microphone a step of detecting vibration from a noise source with a sensor, and a signal processing unit electrically connected to the microphone and the sensor, And a step of identifying the position of the noise source using an acoustic signal from the microphone and a vibration signal from the sensor.
  • the microphones or the sensors are plural.
  • the position of the noise source when the position of the noise source varies greatly with time, the position of the noise source can be distinguished and a predetermined process can be executed.
  • the present invention relates to a noise removal apparatus and a noise removal method for removing these noises.
  • FIG. 1 is an example of a hardware configuration diagram of an apparatus for removing noise generated by a noise source with vibration.
  • the noise removal apparatus 100 includes a microphone 101 that records ambient sounds, a sensor 102 that detects vibration from a noise source, an A / D conversion unit (AD converter) 103, and a central processing unit (CPU: Central Processing Unit). 104, a memory 105, and a storage medium 106.
  • AD converter A / D conversion unit
  • CPU Central Processing Unit
  • the noise removal apparatus 100 of this embodiment removes noise accompanied by vibration from the sound signal recorded by the microphone 101.
  • the microphone 101 observes ambient sounds, and the sensor 102 observes vibration from a noise source.
  • the A / D converter 103 converts the observed sound and vibration signal from an analog signal to a digital signal.
  • the central processing unit 104 performs various processes by executing a noise removal program stored in the storage medium 106.
  • the memory 105 stores various information necessary for processing of the central processing unit 104 described later.
  • the central processing unit 104 stores the digital signal (acoustic signal and vibration signal) converted by the A / D conversion unit 103 in the memory 105. Further, the central processing unit 104 separates the vibration signal stored in the memory 105 into the vibrations of the noise sources. Thereafter, the central processing unit 104 extracts noise source position information using the acoustic signal stored in the memory 105 and the separated vibration signal, and calculates a threshold value used for position determination.
  • the central processing unit 104 determines the noise source position using the extracted noise source position information, the threshold value, and the position information template recorded in the memory 105. At this time, when it is determined that the position is an existing position, the central processing unit 104 selects a filter (prediction filter) that predicts noise from the vibration signal from the filters for each position stored in the memory 105 according to the position determination result.
  • This filter is, for example, an adaptive filter used for noise removal.
  • the central processing unit 104 newly generates a position template and stores it in the memory 105. If it is determined that the position is unknown, then the central processing unit 104 newly creates a filter, stores the created filter in the memory 105, and selects the filter.
  • the central processing unit 104 performs noise removal using the acoustic signal, the separated vibration signal, and the selected filter.
  • FIG. 2 is an example of a functional block diagram of the noise removal device 100.
  • the various processing units in FIG. 2 are implemented as the above-described noise removal program.
  • the various processing units in FIG. 2 are collectively referred to as a signal processing unit 200.
  • the noise removal apparatus includes a microphone 201, a sensor 202, and a signal processing unit 200 electrically connected to the microphone 201 and the sensor 202.
  • the signal processing unit 200 includes an A / D conversion unit 203, a vibration source separation unit 204, a noise source position information output unit 205, a threshold value calculation unit 206, a noise source position determination unit 207, and a position information template generation unit 209. And a filter selection unit 210 and a noise removal unit 212.
  • the signal processing unit 200 uses the position information database 208 and the filter database 211. These various databases 208 and 211 are stored in the memory 105 or the storage medium 106, for example.
  • the microphone 201 detects ambient sound, and the sensor 202 detects vibration from a noise source.
  • the analog signal detected by the microphone 201 and the analog signal detected by the sensor 202 are input to the A / D conversion unit 203.
  • the A / D conversion unit 203 converts each input analog signal into a digital signal and outputs it as an acoustic signal and a vibration signal, respectively.
  • the acoustic signal is input to the noise source position information output unit 205 and the noise removal unit 212, and the vibration signal is input to the vibration source separation unit 204.
  • the vibration source separation unit 204 separates the input vibration signal into vibrations of each noise source.
  • the vibration source separation unit 204 outputs the vibration signal after each separation to the noise source position information output unit 205, the threshold value calculation unit 206, and the noise removal unit 212.
  • this separation process is not essential, and the vibration source separation unit 204 may be omitted, and the vibration signal before separation may be directly input to the noise source position information output unit 205, the threshold value calculation unit 206, and the noise removal unit 212.
  • noise removal can be performed more effectively than when noise sources emit noise at the same time.
  • separation processing is not performed, there is an advantage that calculation processing costs can be reduced. .
  • Noise is input using the digitally converted acoustic signal and the vibration signal after separation, or the vibration signal before separation when separation processing is not performed (for the sake of brevity, hereinafter collectively referred to as “vibration signal”).
  • the source position information output unit 205 extracts the position information of the noise source and outputs the position information (hereinafter referred to as “noise source position information”) to the noise source position determination unit 207.
  • the threshold value calculation unit 206 calculates a threshold value used for determining whether the detected noise source position is known or unknown.
  • the position of the noise source is known means that the position already exists in the position information database 208.
  • the threshold value calculation unit 206 outputs the calculated threshold value to the noise source position determination unit 207.
  • the threshold calculation processing is not essential if the threshold is determined in advance at the time of design or the like.
  • the noise source position determination unit 207 determines the position of the detected noise source. At this time, the noise source position discriminating unit 207 calculates the similarity with the position information template for each position stored in the position information database 208, and detects the position where the highest similarity is obtained. It is determined as a position. However, at this time, if the highest similarity is lower than the threshold output from the threshold calculation unit 206, or if the template is not present in the position information database 208 immediately after the noise removal apparatus 100 is operated, the noise source position The determination unit 207 determines the detected noise source position as an unknown position. Then, the noise source position determination unit 207 outputs the position determination result to the filter selection unit 210, and outputs the position determination result and the noise source position information to the position information template generation unit 209.
  • the position information template generation unit 209 updates or newly creates a position information template according to the position determination result output from the noise source position determination unit 207.
  • the position determination result is any known position (when it is determined as a position corresponding to a certain position information template in the position information database 208)
  • the position information template generation unit 209 displays the position corresponding to the position.
  • the template is updated using the noise source position information input to the position information template generation unit 209 for the template.
  • the position information template generation unit 209 newly creates the input noise source position information as a new position template.
  • the location information template generation unit 209 stores the updated or newly created location information template in the location information database 208.
  • the filter selection unit 210 selects a filter or generates a new filter according to the input position determination result.
  • the filter selection unit 210 selects a filter corresponding to the position from the filter database 211.
  • the filter selection unit 210 newly generates a filter and stores the generated filter in the filter database 211.
  • the noise removing unit 212 removes noise included in the acoustic signal using the selected or newly generated filter, the vibration signal, and the acoustic signal.
  • the acoustic signal after removal is output from a speaker (not shown) or used for any purpose such as some acoustic signal application.
  • FIG. 3 is an example of a processing flowchart of the noise removal apparatus 100.
  • the functional block shown in FIG. 2 will be described as the subject, but the program is executed by the processor to perform processing determined by using the memory and communication port (communication control device). The description may be based on the processor.
  • the microphone 201 observes the surrounding sound, the sensor 202 receives the vibration generated by the noise source, and the A / D conversion unit 203 A / D converts the analog signal from the microphone 201 and the analog signal from the sensor 202 (S301). ).
  • the vibration source separation unit 204 separates the vibration signal from the A / D conversion unit 203 into the vibration signal of each vibration source (S302).
  • the noise source position information output unit 205 extracts the position information of the noise source.
  • the threshold calculation unit 206 calculates a threshold (S303).
  • the noise source position determination unit 207 uses the noise source position information from the noise source position information output unit 205 and the threshold value from the threshold value calculation unit 206 to determine which position of the noise source is known, or It is determined whether the position is unknown (S304). At this time, the noise source position determination unit 207 calculates the similarity with the position information template for each position stored in the position information database 208, and obtains the highest similarity. The noise source position determination unit 207 determines that the position of the noise source is known when the highest similarity is larger than the threshold value from the threshold value calculation unit 206. On the other hand, when the highest similarity is equal to or less than the threshold value from the threshold value calculation unit 206, the noise source position determination unit 207 determines that the noise source position is unknown. If the detected noise source position is a known position, the process proceeds to S306, and if the detected noise source position is an unknown position, the process proceeds to S307 (S305).
  • the position information template generation unit 209 updates the template at the corresponding position.
  • the filter selection part 210 selects the filter (prediction filter) corresponding to the position (S306).
  • the position information template generation unit 209 newly generates a position template. Specifically, the position information template generation unit 209 stores the position index and the noise source position information in pairs in the position information database 208. Then, the filter selection unit 210 newly generates a filter (prediction filter) (S307).
  • the noise removing unit 212 inputs the vibration signal to the selected or newly generated filter, and obtains a prediction signal. Then, the noise removing unit 212 synthesizes the prediction signal and the acoustic signal to remove noise from the acoustic signal (S308).
  • FIG. 4A and 4B are arrangement examples of the microphone 201 and the sensor 202 used in the noise removal apparatus 100.
  • FIG. 4A and 4B are arrangement examples of the microphone 201 and the sensor 202 used in the noise removal apparatus 100.
  • FIG. 4A and 4B are arrangement examples of the microphone 201 and the sensor 202 used in the noise removal apparatus 100.
  • the noise source position information output unit 205 In order for the noise source position information output unit 205 to output the noise source position information, either one of the microphone 201 or the sensor 202 is required to be two or more, and the other is required to be one or more. This is because phase difference information between microphones or sensors is used as noise source position information.
  • the sensor 202 that detects vibration can be installed at any location where vibrations transmitted from a noise source can be transmitted. It can also be installed in the noise source itself. It is desirable that the microphone 201 be installed in a place where there is little influence of vibration generated by a noise source, such as in the air.
  • the vibration source separation unit 204 performs processing for separating vibrations mixed with vibrations emitted from a plurality of noise sources into vibrations of the respective noise sources. Thus, it is possible to effectively remove noise by dividing vibration for each noise source and performing position determination, filter selection, and noise removal for each noise source.
  • a vibration in which a plurality of vibrations are mixed is used as it is in the subsequent processes. In this case, the noise removal performance is deteriorated as compared with the case of performing vibration isolation, but there is an advantage that the calculation cost can be suppressed.
  • a known method such as independent component analysis, separation by frequency band, non-negative matrix factorization method may be used.
  • FIG. 5 is an example of the noise source position information output from the noise source position information output unit 205 and the position information template held in the position information database 208.
  • each normalized phase spectrum is a vector whose number of elements is the number of frequency bins (FrequencyinBin).
  • the position information template may be in any other form as long as the position information of the noise source is included.
  • the horizontal direction information of the noise source is included in the phase difference between the microphones 201 or between the sensors 202.
  • the distance between the noise source and the sensor 202 can be distinguished by looking at the time difference at which sound and vibration arrive at the microphone 201 and the sensor 202, respectively. This is because the speed at which noise reaches the microphone 201, that is, the speed of sound, and the speed at which vibration reaches the sensor 202, that is, the vibration propagation speed in the solid, are different. This is because the time difference of arrival varies.
  • the distance information of the noise source is included in the phase difference between the microphone 201 and the sensor 202.
  • the position of the noise source can be expressed.
  • this method requires two or more of either the microphone 201 or the sensor 202.
  • the noise source position information output unit 205 normalizes the phase spectrum of the acoustic signal of each microphone 201 and the vibration signal of each sensor 202 from the acoustic signal and the vibration signal with the power spectrum. Is calculated and output as noise source position information.
  • the threshold calculation unit 206 calculates a threshold necessary for determining whether the detected noise source position is known or unknown. In other words, a threshold value for determining whether or not to newly create a position is calculated. This threshold value is compared with a predetermined similarity in the noise source position determination unit 207, and it is determined whether or not a new position is to be created according to the comparison result between the similarity and the threshold.
  • the reason why the position is distinguished in the present embodiment is that the parameter of the filter necessary for noise removal changes depending on the position. In other words, it is not necessary to create a new position if positions where the filter parameters do not change greatly are regarded as the same position, and the calculation cost and memory usage can be reduced. Whether or not the parameter of the filter changes greatly depends on the frequency band of the vibration signal. In the case of vibration with a low frequency, the variation in the phase difference depending on the position is small, and the amount of change in the parameter of the filter tends to be small. On the other hand, vibration with a high frequency has a large variation in the phase difference depending on the position, and the amount of change in the filter parameters tends to increase.
  • the threshold value calculation unit 206 separates the vibration signal into frequencies and determines the frequency band that occupies most of the vibration power. Then, the threshold calculation unit 206 determines a threshold according to the frequency band. For example, if the frequency band is small, the threshold value is set low so that it is difficult to determine an unknown position in the processing at the noise source position determination unit 207. On the other hand, if the frequency band is large, the threshold value is set higher so that the noise source position determination unit 207 can easily determine an unknown position. A known method such as a linear regression method may be used to determine the threshold value.
  • FIG. 6 shows an example of data stored in the position information database 208.
  • the position information database 208 includes a position index 601 and a position information template 602 corresponding to the position as configuration information.
  • the position information template 602 is expressed using the normalized phase spectrum of each microphone 201 and each sensor 202 in the same manner as the noise source position information output by the noise source position information output unit 205. That is, as shown in FIG. 6, in the position information template 602, the normalized phase spectrum information shown in FIG. 5 is stored for each position.
  • the noise source position determination unit 207 calculates the similarity between the noise source position information output from the noise source position information output unit 205 and the position information template for each position stored in the position information database 208.
  • a known method such as Euclidean distance or Cullback library divergence may be used.
  • the position having the highest similarity among the obtained similarities is determined as the position of the noise source. However, at this time, if the highest similarity is equal to or less than the threshold value output from the threshold value calculation unit 206, it is determined as an unknown position.
  • FIG. 7 shows an example of a position information template update and new generation process performed by the position information template generation unit 209.
  • the position information template generation unit 209 uses the noise source position information X in and the position determination result output from the noise source position determination unit 207 to update or newly generate the position information template.
  • the position information database 208 currently stores position information of three positions A, B, and C.
  • the position information template of position A expressed by Update with ⁇ (0 ⁇ ⁇ 1) is an update coefficient, and usually a value close to 1 of about 0.8 is used.
  • the position information template of position D expressed by Generate by.
  • the position information template generation unit 209 adds the position information template of the position D to the position information database 208 together with the index of the position D.
  • the filter selection unit 210 selects a filter at a corresponding position or newly generates a filter.
  • FIG. 8 is an example of data stored in the filter database 211.
  • the filter database 211 includes, as configuration information, a position index 801 and a filter 802 corresponding to the position.
  • the filter 802 is, for example, a predetermined adaptive filter parameter.
  • Various methods have been proposed as an adaptive filter algorithm, and a known adaptive filter may be used. As a result, the adaptive filter can be switched according to the position of the identified noise source. If the position determination result is an unknown position, the filter selection unit 210 newly creates an adaptive filter by a known method, and adds the parameter of the adaptive filter to the filter database 211.
  • FIG. 9 shows an example of noise removal processing by the noise removal unit 212 of the noise removal apparatus 100 of the present embodiment.
  • the filter selection unit 210 selects a filter at a position corresponding to the determination result from the filter database 211 according to the position determination result output from the noise source position determination unit 207, or newly generates a filter and adds it to the filter database 211 To do.
  • the noise removing unit 212 inputs a vibration signal to the filter selected by the filter selecting unit 210 or a newly generated filter, and subtracts the obtained predicted noise signal (predicted signal) from the acoustic signal, thereby removing noise. I do. At this time, the filter using the signal after noise removal is updated.
  • the noise removal unit 212 registers the updated filter in the filter database 211.
  • the update algorithm here may be a known means such as Least Mean Square (LMS) or normalized LMS.
  • the position information extraction method and the position determination method performed by the noise source position information output unit 205 and the noise source position determination unit 207 can be applied not only to the noise removal device but also to various purposes.
  • the position of the intruder can be specified by using the vibration and sound during walking of the intruder into the important facility.
  • FIG. 10 is a functional block assuming a system that outputs only the sound source position determination result.
  • the same functional blocks as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and repeated description is omitted.
  • the noise source position determination unit 207 outputs a position determination result, and the position determination result is displayed on a predetermined display device (not shown).
  • the administrator can check the position of the sound source on the display device by using vibration and sound during walking.
  • the position determination result is unknown, it means that some vibration / sound is detected at a new position that is not registered in the position information database 208, so there is some problem at a position different from the previous position. It is also possible for the administrator to recognize and deal with it.
  • Processing in the environment where a plurality of noise sources emit sound independently at different positions, when the position of the noise source varies greatly with time, the position of the noise source is distinguished, Processing can be executed.
  • this invention is not limited to the Example mentioned above, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment may be added to the configuration of one embodiment.
  • the present invention can also be realized by a program code of software that realizes the functions of the embodiment.
  • a storage medium in which the program code is recorded is provided to the system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reads the program code stored in the storage medium.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing it constitute the present invention.
  • a storage medium for supplying such program code for example, a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. are used.
  • an OS operating system running on the computer performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing. Also good.
  • the program code is stored in a storage means such as a hard disk or a memory of a system or apparatus, or a storage medium such as a CD-RW or CD-R
  • the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus may read and execute the program code stored in the storage means or the storage medium when used.
  • control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all control lines and information lines on the product are necessarily shown. All the components may be connected to each other.

Abstract

　雑音除去装置は、周囲の音を観測するマイクと、雑音源からの振動を検出するセンサと、前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部と、を備える。前記信号処理部は、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて雑音源位置情報を算出し、前記雑音源位置情報をもとに予測フィルタを選択又は生成し、前記音響信号と前記振動信号と前記予測フィルタを用いて前記音響信号から雑音を除去する。前記マイク又は前記センサが複数である。

Description

雑音除去装置、雑音除去方法、および位置特定方法
　本発明は、雑音源が振動を伴って発する雑音を除去する雑音除去装置及び雑音除去方法、並びに雑音源が振動を伴って発する雑音の位置を特定する位置特定方法に関する。
　本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。この公報には、「１つ以上のマイクと、１つ以上のセンサと、センサの出力信号からノイズ帯域を抽出するノイズ抽出手段と、さらにノイズ抽出手段の出力信号を参照入力信号とするマイクに対応する適応フィルタと、マイクの出力信号から適応フィルタの出力信号を減算する加算器を有するマイクロホン装置において、マイクとセンサの振動検出方向と、またはこれに加えて振動信号の出力極性を一致させるようにしたマイクロホン装置」と記載されている。
特開２００５－０５７４３７号公報
　特許文献１では、振動を検出するセンサを用いて、雑音源の振動を検出し、振動信号を参照入力信号とする適応フィルタを用いて、適応フィルタの出力信号をマイク入力信号から減算することにより、振動依存の雑音を抑圧する方法が記載されている。
　しかし、複数の雑音源がそれぞれ異なる位置で独立に音を発している前述の環境においては、時刻によって雑音源の位置が大きく変わるため、特許文献１の従来技術では適応フィルタの学習が追い付かず、雑音除去の性能が低下する。
　特許文献１では、雑音除去装置の技術を開示しているが、この分野に限定されず、複数の雑音源がそれぞれ異なる位置で独立に音を発している環境において、その雑音源の位置を区別して何らかの処理を行う技術が必要となる。
　そこで、本発明は、雑音源の位置が時間によって大きく変わる場合に、その雑音源の位置を区別し、所定の処理を実行することが可能な技術を提供する。
　上記課題を解決する為に、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例をあげるならば、周囲の音を観測するマイクと、雑音源からの振動を検出するセンサと、前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部と、を備える雑音除去装置が提供される。当該雑音除去装置において、前記信号処理部は、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて雑音源位置情報を算出し、前記雑音源位置情報をもとに予測フィルタを選択又は生成し、前記音響信号と前記振動信号と前記予測フィルタを用いて前記音響信号から雑音を除去するように構成される。当該雑音除去装置において、前記マイク又は前記センサが複数である。
　また、他の例によれば、マイクによって周囲の音を観測するステップと、センサによって雑音源からの振動を検出するステップと、前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部が、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて雑音源位置情報を算出するステップと、前記信号処理部が、前記雑音源位置情報をもとに予測フィルタを選択又は生成するステップと、前記信号処理部が、前記音響信号と前記振動信号と前記予測フィルタを用いて前記音響信号から雑音を除去するステップと、を含む雑音除去方法が提供される。当該雑音除去方法において、前記マイク又は前記センサが複数である。
　また、他の例によれば、マイクによって周囲の音を観測するステップと、センサによって雑音源からの振動を検出するステップと、前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部が、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて前記雑音源の位置を特定するステップと、を含む位置特定方法が提供される。当該位置特定方法において、前記マイク又は前記センサが複数である。
　本発明によれば、雑音源の位置が時間によって大きく変わる場合に、その雑音源の位置を区別し、所定の処理を実行することができる。
　本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
本発明の一実施例の雑音除去装置のハードウェア構成図の例である。 本発明の一実施例の雑音除去装置の機能ブロック図の例である。 本発明の一実施例の雑音除去装置の処理フローチャートの例である。 本発明の一実施例の雑音除去装置のマイクおよびセンサの配置例である。 本発明の一実施例の雑音除去装置のマイクおよびセンサの配置例である。 本発明の一実施例の雑音除去装置における雑音源位置情報出力部が出力する雑音源位置情報および位置情報データベースが保持する位置情報テンプレートの例である。 本発明の一実施例の位置情報データベースに格納されているデータ例である。 本発明の一実施例の位置情報テンプレート生成部による位置情報テンプレートの更新および新規生成処理の例である。 本発明の一実施例のフィルタデータベースに格納されているデータ例である。 本発明の一実施例の雑音除去部による雑音除去処理の例である。 本発明の別の実施例に係る、音源の位置判別結果のみを出力するシステムを想定した場合の機能ブロック図の例である。
　以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。以下の実施例と既知の技術との組み合わせや置換による変形例も本発明の範囲に含まれる。
　以下、本発明の実施例について説明する。本実施例は、プラントや自動車、建機内での音声通信や大型装置の聴音診断のような、周囲に振動を伴う雑音源が複数存在しており、それぞれ独立に音を発している環境において、これらの雑音を除去する雑音除去装置および雑音除去方法に関する。
　図１は、雑音源が振動を伴って発する雑音を除去する装置のハードウェア構成図の例である。雑音除去装置１００は、周囲の音を収録するマイク１０１と、雑音源からの振動を検出するセンサ１０２と、Ａ/Ｄ変換部（ＡＤコンバータ）１０３と、中央演算装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１０４と、メモリ１０５と、記憶媒体１０６とから構成されている。
　本実施例の雑音除去装置１００は、マイク１０１で収録された音信号から、振動を伴う雑音の除去を行う。マイク１０１は、周囲の音を観測し、センサ１０２は、雑音源からの振動を観測する。Ａ/Ｄ変換部１０３は、観測された音および振動信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。
　中央演算装置１０４は、記憶媒体１０６に記憶されている雑音除去プログラムを実行することによって各種処理を行う。メモリ１０５は、後述する中央演算装置１０４の処理に必要な各種情報を格納する。
　中央演算装置１０４は、Ａ/Ｄ変換部１０３で変換されたデジタル信号（音響信号及び振動信号）をメモリ１０５に格納する。さらに、中央演算装置１０４は、メモリ１０５に格納された振動信号を各雑音源の振動に分離する。その後、中央演算装置１０４は、メモリ１０５に格納された音響信号と分離された振動信号とを用いて雑音源の位置情報を抽出し、また位置判別に用いる閾値を計算する。
　中央演算装置１０４は、抽出した雑音源の位置情報と、閾値と、さらにメモリ１０５に記録されている位置情報テンプレートとを用いて、雑音源位置を判別する。このとき、既存の位置と判別した場合、中央演算装置１０４は、位置判別結果に従って、メモリ１０５に格納された位置毎のフィルタから、振動信号から雑音を予測するフィルタ（予測フィルタ）を選択する。このフィルタは、例えば、雑音除去に用いられる適応フィルタである。
　一方、未知の位置と判別した場合、中央演算装置１０４は、新規に位置テンプレートを生成し、メモリ１０５に格納する。未知の位置と判別した場合、その後、中央演算装置１０４は、新規にフィルタを作成し、その作成されたフィルタをメモリ１０５に格納し、そのフィルタを選択する。
　最終的に、中央演算装置１０４は、音響信号と、分離後の振動信号、及び、選択したフィルタを用いて雑音除去を行う。
　図２は、雑音除去装置１００の機能ブロック図の例である。図２の各種処理部は、上述した雑音除去プログラムとして実現される。ここでは、図２の各種処理部をまとめて信号処理部２００と称する。
　雑音除去装置は、マイク２０１と、センサ２０２と、マイク２０１及びセンサ２０２と電気的に接続された信号処理部２００とを備える。信号処理部２００は、Ａ/Ｄ変換部２０３と、振動源分離部２０４と、雑音源位置情報出力部２０５と、閾値計算部２０６と、雑音源位置判別部２０７と、位置情報テンプレート生成部２０９と、フィルタ選択部２１０と、雑音除去部２１２とを備える。なお、信号処理部２００は、位置情報データベース２０８及びフィルタデータベース２１１を利用する。これらの各種データベース２０８、２１１は、例えばメモリ１０５又は記憶媒体１０６に格納されている。
　マイク２０１は、周囲の音を検知し、センサ２０２は、雑音源からの振動を検知する。マイク２０１によって検知されたアナログ信号、及び、センサ２０２によって検知されたアナログ信号は、Ａ/Ｄ変換部２０３に入力される。Ａ/Ｄ変換部２０３は、入力された各アナログ信号をデジタル信号に変換し、それぞれ、音響信号及び振動信号として出力する。
　変換されたデジタル信号の内、音響信号は、雑音源位置情報出力部２０５及び雑音除去部２１２に入力され、振動信号は、振動源分離部２０４に入力される。振動源分離部２０４は、入力された振動信号を、各雑音源の振動に分離する。振動源分離部２０４は、各分離後の振動信号を雑音源位置情報出力部２０５、閾値計算部２０６、及び雑音除去部２１２へ出力する。
　ただし、この分離処理は必須ではなく、振動源分離部２０４を無くして、分離前の振動信号をそのまま雑音源位置情報出力部２０５、閾値計算部２０６、及び雑音除去部２１２へ入力しても良い。分離処理を行う場合は、雑音源が同時に雑音を発している場合に対してより効果的に雑音除去を行うことができるが、分離処理を行わない場合は、計算処理コストを抑えられる利点がある。
　デジタル変換された音響信号と、分離後の振動信号、あるいは分離処理を行わない場合は分離前の振動信号（簡略化のため、以降はまとめて「振動信号」と記述する）を入力として、雑音源位置情報出力部２０５は、雑音源の位置情報を抽出し、その位置情報（以下、「雑音源位置情報」と記述する）を雑音源位置判別部２０７へ出力する。
　また、振動信号を入力として、閾値計算部２０６は、検知した雑音源の位置が既知か未知かの判断に用いる閾値を計算する。ここで、「雑音源の位置が既知である」とは、位置情報データベース２０８に既に存在している位置であることを意味する。閾値計算部２０６は、算出した閾値を雑音源位置判別部２０７へ出力する。ただし、閾値計算処理は、閾値を設計時などにあらかじめ決めておくのであれば、必須ではない。
　出力された雑音源位置情報を入力として、雑音源位置判別部２０７は、検知した雑音源の位置を判別する。このとき、雑音源位置判別部２０７は、位置情報データベース２０８内に格納されている位置毎の位置情報テンプレートとの類似度を計算し、最も高い類似度が得られた位置を検知した雑音源の位置として判別する。ただし、このとき、最も高い類似度が閾値計算部２０６より出力された閾値よりも低い場合、あるいは雑音除去装置１００が稼働直後で位置情報データベース２０８にテンプレートが存在しなかった場合は、雑音源位置判別部２０７は、検知した雑音源位置は未知の位置として判別する。そして、雑音源位置判別部２０７は、フィルタ選択部２１０へ位置判別結果を出力し、位置情報テンプレート生成部２０９へ位置判別結果と雑音源位置情報を出力する。
　位置情報テンプレート生成部２０９は、雑音源位置判別部２０７が出力した位置判別結果に従って、位置情報テンプレートの更新あるいは新規作成を行う。位置判別結果が既知のいずれかの位置であった場合（位置情報データベース２０８内のある位置情報テンプレートに対応する位置として判別された場合）、位置情報テンプレート生成部２０９は、その位置に対応した位置テンプレートに対して、位置情報テンプレート生成部２０９に入力された雑音源位置情報を用いてテンプレートの更新を行う。未知の位置として判別した場合、位置情報テンプレート生成部２０９は、入力された雑音源位置情報を新たな位置のテンプレートとして新規作成する。位置情報テンプレート生成部２０９は、更新あるいは新規作成した位置情報テンプレートを位置情報データベース２０８へ格納する。
　フィルタ選択部２１０は、入力された位置判別結果に従って、フィルタを選択するか、又は、新規フィルタを生成する。位置判別結果が既知のいずれかの位置であった場合、フィルタ選択部２１０は、その位置に対応したフィルタをフィルタデータベース２１１から選択する。位置判別結果が未知の位置であった場合、フィルタ選択部２１０は、フィルタを新規に生成し、生成したフィルタをフィルタデータベース２１１に格納する。
　雑音除去部２１２は、選択あるいは新規生成されたフィルタと、振動信号と、音響信号とを用いて、音響信号に含まれる雑音を除去する。除去後の音響信号は、スピーカー（図示せず）から出力するか、あるいは何らかの音響信号アプリケーションなど、任意の目的に使用される。
　図３は、雑音除去装置１００の処理フローチャートの例である。なお、以後の説明では、図２で示した機能ブロックを主語として説明を行うが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。
　マイク２０１が周囲の音を観測し、センサ２０２が雑音源が発する振動を受信し、Ａ/Ｄ変換部２０３がマイク２０１からのアナログ信号及びセンサ２０２からのアナログ信号をＡ/Ｄ変換する（Ｓ３０１）。
　次に、振動源分離部２０４は、Ａ/Ｄ変換部２０３からの振動信号を各振動源の振動信号に分離する（Ｓ３０２）。次に、雑音源位置情報出力部２０５が、雑音源の位置情報を抽出する。また、閾値計算部２０６が閾値を計算する（Ｓ３０３）。
　その後、雑音源位置判別部２０７が、雑音源位置情報出力部２０５からの雑音源位置情報と閾値計算部２０６からの閾値を用いて、雑音源の位置が既知のいずれの位置であるか、又は未知の位置かを判別する（Ｓ３０４）。このとき、雑音源位置判別部２０７は、位置情報データベース２０８内に格納されている位置毎の位置情報テンプレートとの類似度を計算し、最も高い類似度を取得する。雑音源位置判別部２０７は、その最も高い類似度が閾値計算部２０６からの閾値よりも大きい場合、雑音源の位置が既知であると判定する。一方、雑音源位置判別部２０７は、その最も高い類似度が閾値計算部２０６からの閾値以下の場合、雑音源の位置が未知であると判定する。検知した雑音源位置が既知の位置である場合は、Ｓ３０６へ進み、未知の位置である場合は、Ｓ３０７へ進む（Ｓ３０５）。
　検知した雑音源位置が既知の位置である場合は、位置情報テンプレート生成部２０９が、対応する位置のテンプレートを更新する。そして、フィルタ選択部２１０がその位置に対応したフィルタ（予測フィルタ）を選択する（Ｓ３０６）。
　一方未知の位置である場合は、位置情報テンプレート生成部２０９は、新規に位置テンプレートを生成する。具体的には、位置情報テンプレート生成部２０９は、位置のインデックスと、雑音源位置情報とを組にして、位置情報データベース２０８へ格納する。そして、フィルタ選択部２１０は、新規にフィルタ（予測フィルタ）を生成する（Ｓ３０７）。
　そして、雑音除去部２１２が、選択、あるいは新規生成されたフィルタに振動信号を入力し、予測信号を得る。そして、雑音除去部２１２が、予測信号と音響信号とを合成して、音響信号の雑音を除去する（Ｓ３０８）。
　図４Ａ及び図４Ｂは雑音除去装置１００で使用するマイク２０１とセンサ２０２の配置例である。
　雑音源位置情報出力部２０５が雑音源位置情報を出力するためには、マイク２０１あるいはセンサ２０２のどちらか一方は２個以上、もう一方は１個以上必要である。これはマイク間あるいはセンサ間の位相差情報を雑音源位置情報として用いるためである。振動を検知するセンサ２０２は、雑音源が発する振動が伝わる個所であれば任意の場所に設置することができる。雑音源自体に設置することも可能である。マイク２０１は、空中など、逆に雑音源の発する振動の影響が少ない場所に設置されることが望ましい。
　振動源分離部２０４は、複数の雑音源から発せられる振動が混ざった振動から、それぞれの雑音源の振動に分離する処理を行う。このように雑音源毎に振動を分け、雑音源ごとに位置の判別、フィルタの選択および雑音除去を行った方が効果的に雑音除去を行える。振動源分離処理を行わない場合は複数の振動が混ざった振動をそのまま以降の処理で用いる。この場合、雑音除去性能は振動分離を行った場合と比較すると劣化するが、計算コストが抑えられるという利点がある。信号分離処理の方法は、独立成分分析や周波数帯域による分離、非負値行列因子分解法など、公知の手法を使えば良い。
　図５は、雑音源位置情報出力部２０５が出力する雑音源位置情報および位置情報データベース２０８が保持する位置情報テンプレートの例である。
　この例では、各マイク２０１の音響信号と各センサ２０２の振動信号の位相スペクトルをパワースペクトルで正規化した正規化位相スペクトルの行列を雑音源位置情報として用いる。図５の例において、各正規化位相スペクトルは、周波数ビン（Frequency Bin）の数を要素数とするベクトルである。なお、位置情報テンプレート（雑音源位置情報）は、雑音源の位置情報が含まれるものであれば、他の形式でもよい。
　仮に水平面上にマイク２０１あるいはセンサ２０２を複数配置していたとする。このとき、雑音源の水平面方向によって、各マイク２０１あるいはセンサ２０２に到達する時間差に違いが生じる。そのため、マイク２０１間あるいはセンサ２０２間の位相差に雑音源の水平方向情報が含まれることになる。一方、雑音源とセンサ２０２までの距離は、マイク２０１とセンサ２０２それぞれに音・振動が到達する時間差を見ることで違いを区別することが可能である。これは雑音がマイク２０１に到達する速度、すなわち音速と、振動がセンサ２０２に到達する速度、すなわち固体中の振動伝播速度は異なるため、雑音源の距離によってマイク２０１とセンサ２０２に音あるいは振動が到達する時間差が変動するためである。そのため、マイク２０１とセンサ２０２間の位相差に雑音源の距離情報が含まれることになる。以上により、図５で示したような各マイク２０１と各センサ２０２の正規化位相スペクトルを用いることで、雑音源の位置を表現することが可能となる。ただし、この方法はマイク２０１あるいはセンサ２０２のうちどちらか一方は２個以上必要である。
　したがって、この例では、雑音源位置情報出力部２０５が、音響信号と振動信号から各マイク２０１の音響信号と各センサ２０２の振動信号の位相スペクトルをパワースペクトルで正規化した正規化位相スペクトルの行列を雑音源位置情報として計算し、出力することになる。
　閾値計算部２０６は、検知した雑音源の位置が既知か未知かを判定する際に必要な閾値を計算する。これは言い換えれば、新たに位置を作成するか否かを判定する閾値を計算していることになる。この閾値は、雑音源位置判別部２０７において所定の類似度と比較され、類似度と閾値との比較結果に応じて、新たに位置を作成するか否かが判定される。
　本実施例において位置を区別するのは、位置によって雑音除去に必要なフィルタのパラメータが変わるからである。言い換えれば、フィルタのパラメータが大きく変わらない程度の位置同士は同じ位置として見なした方が、新規に位置を作る必要が無く、計算コスト、メモリ使用量を抑えられる。このフィルタのパラメータが大きく変わるか否かは、振動信号の周波数帯域によって異なる。周波数が低い振動の場合は、位置による位相差の変動が小さく、フィルタのパラメータの変化量が小さくなりやすい。一方周波数が高い振動は、位置によって位相差の変動が大きく、フィルタのパラメータの変化量が大きくなりやすい。
　従って、閾値計算部２０６は、振動信号を周波数に分離し、その振動パワーの大部分を占める周波数帯域を判定する。そして、閾値計算部２０６は、その周波数帯域に従って、閾値を決定する。例えば、周波数帯域が小さければ閾値を低く設定して、雑音源位置判別部２０７での処理において未知の位置と判定されにくくする。一方、周波数帯域が大きければ閾値を高く設定して、雑音源位置判別部２０７での処理において未知の位置と判定されやすくする。閾値の決め方は、線形回帰法などの公知の手法を使えば良い。
　図６は、位置情報データベース２０８に格納されているデータ例である。位置情報データベース２０８は、位置のインデクス６０１と、その位置に対応する位置情報テンプレート６０２とを構成情報として含む。
　本例において、位置情報テンプレート６０２は、雑音源位置情報出力部２０５が出力する雑音源位置情報と同様に、各マイク２０１と各センサ２０２の正規化位相スペクトルを用いて表現される。すなわち、図６に示すように、位置情報テンプレート６０２では、各位置ごとに、図５で示した正規化位相スペクトルの情報が格納されている。
　雑音源位置判別部２０７は、雑音源位置情報出力部２０５から出力された雑音源位置情報に関して、位置情報データベース２０８に格納されている位置毎の位置情報テンプレートとの類似度を算出する。類似度の算出方法はユークリッド距離やカルバックライブラーダイバージェンスなど、公知の手法を使えば良い。得られた類似度の中で最も類似度が高い位置を、その雑音源の位置として判別する。ただしこのとき、最も高い類似度が閾値計算部２０６から出力された閾値以下であれば未知の位置として判別する。
　図７は、位置情報テンプレート生成部２０９による位置情報テンプレートの更新および新規生成処理の例である。位置情報テンプレート生成部２０９は、雑音源位置判別部２０７から出力される雑音源位置情報Xinおよび位置判別結果を用いて、位置情報テンプレートの更新あるいは新規生成を行う。
　この例において、現在、位置情報データベース２０８内には位置Ａ，Ｂ，Ｃの３か所の位置情報が格納されているとする。このとき、位置判別結果が「既知の位置Ａ」であった場合、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 で表現される位置Ａの位置情報テンプレートを、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 により更新する。α（０＜α＜１）は更新係数であり、通常は０．８前後の１に近い値を用いる。
　一方、位置判別結果が「未知の位置」であった場合は、新たな位置Ｄを定義し、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 で表現される位置Ｄの位置情報テンプレートを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 により生成する。位置情報テンプレート生成部２０９は、位置Ｄのインデクスと併せて、位置Ｄの位置情報テンプレートを位置情報データベース２０８に追加する。
　また、フィルタ選択部２１０は、対応する位置のフィルタを選択するか、又はフィルタの新規生成を行う。図８は、フィルタデータベース２１１に格納されているデータ例である。
　フィルタデータベース２１１は、位置のインデクス８０１と、その位置に対応したフィルタ８０２とを構成情報として含む。フィルタ８０２は、例えば、所定の適応フィルタのパラメータである。適応フィルタのアルゴリズムとしては種々の方法が提案されており、公知の適応フィルタを用いればよい。これにより、区別された雑音源の位置に応じて適応フィルタを切り替えることが可能となる。なお、位置判別結果が未知の位置であった場合は、フィルタ選択部２１０は、公知の手法で適応フィルタを新規に作成し、その適応フィルタのパラメータをフィルタデータベース２１１に追加する。
　図９は本実施例の雑音除去装置１００の雑音除去部２１２による雑音除去処理の例である。フィルタ選択部２１０は、雑音源位置判別部２０７が出力した位置判別結果に従って、判別結果に対応する位置のフィルタをフィルタデータベース２１１から選択するか、又はフィルタを新規に生成してフィルタデータベース２１１に追加する。
　雑音除去部２１２は、フィルタ選択部２１０によって選択されたフィルタあるいは新規に生成されたフィルタに振動信号を入力し、得られた予測雑音信号（予測信号）を音響信号から減算することにより、雑音除去を行う。またこのとき、雑音除去後の信号を元に用いたフィルタの更新を行う。雑音除去部２１２は、更新したフィルタをフィルタデータベース２１１に登録する。ここでの更新のアルゴリズムはLeast Mean Square(LMS)や正規化LMSなどの公知の手段を使えば良い。
　上記の実施例によれば、雑音源の位置を区別し、それに応じて適応フィルタを切り替えることで、雑音源の位置が大きく変わる場合であっても効果的に雑音除去を行うことが可能である。したがって、複数の雑音源がそれぞれ異なる位置で独立に音を発している環境において、雑音源の位置が時間によって大きく変わる場合（特に、複数の雑音源がランダムに音を発している場合）に、効果的に雑音除去を行うことが可能である。また、フィルタのパラメータが大きく変わらない程度の位置同士は同じ位置として見なして、同一の予測フィルタで雑音除去に対応できる。
　雑音源位置情報出力部２０５や雑音源位置判別部２０７が行った位置情報抽出手法および位置判別手法は、雑音除去装置だけでなく様々な目的に応用可能である。例えば重要設備内への侵入者を、歩行時の振動と音を用いることで侵入者の位置を特定することが可能である。
　図１０は、音源の位置判別結果のみを出力するシステムを想定した場合の機能ブロックである。図２と同じ機能ブロックについては同じ符号を付して、繰り返しの説明を省略する。
　図１０の例では、雑音源位置判別部２０７が、位置判別結果を出力し、その位置判別結果が所定の表示装置（図示せず）に表示される。これにより、例えば、歩行時の振動と音を用いることで音源の位置を管理者が表示装置上で確認することができる。また、位置判別結果が未知の場合でも、位置情報データベース２０８に登録されていない新規の位置で何らかの振動・音が検知されたことを意味するため、これまでの位置とは違う位置で何らかの問題があることを管理者が認知し、対処することも可能となる。
　上記の実施例によれば、複数の雑音源がそれぞれ異なる位置で独立に音を発している環境において、雑音源の位置が時間によって大きく変わる場合に、その雑音源の位置を区別し、所定の処理を実行することができる。
　なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることがあり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
　また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現されるようにしてもよい。
　さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
　最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できる。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスが使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益である場合もある。つまり、各種機能の一部又は全部が、例えば集積回路等の電子部品を用いたハードウェアにより実現されてもよい。
　さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
１００　雑音除去装置
１０１　マイク
１０２　センサ
１０３　Ａ/Ｄ変換部
１０４　中央演算装置
１０５　メモリ
１０６　記憶媒体
２０１　マイク
２０２　センサ
２０３　Ａ/Ｄ変換部
２０４　振動源分離部
２０５　雑音源位置情報出力部
２０６　閾値計算部
２０７　雑音源位置判別部
２０８　位置情報データベース
２０９　位置情報テンプレート生成部
２１０　フィルタ選択部
２１１　フィルタデータベース
２１２　雑音除去部

Claims (15)

  1. 　周囲の音を観測するマイクと、
    　雑音源からの振動を検出するセンサと、
    　前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部と、
    を備え、
    　前記信号処理部は、
    　前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて雑音源位置情報を算出し、
    　前記雑音源位置情報をもとに予測フィルタを選択又は生成し、
    　前記音響信号と前記振動信号と前記予測フィルタを用いて前記音響信号から雑音を除去するように構成され、
    　前記マイク又は前記センサが複数であることを特徴とする雑音除去装置。
  2. 　請求項１に記載の雑音除去装置において、
    　位置ごとの雑音源位置情報を格納する位置情報データベースをさらに備え、
    　前記信号処理部は、前記算出された雑音源位置情報と前記位置情報データベースの前記雑音源位置情報との類似度を算出し、前記雑音源の位置を判別することを特徴とする雑音除去装置。
  3. 　請求項２に記載の雑音除去装置において、
    　位置ごとの予測フィルタを格納するフィルタデータベースをさらに備え、
    　前記信号処理部は、前記判別された前記雑音源の位置に応じて、前記フィルタデータベースから前記予測フィルタを選択するか、又は新規に予測フィルタを生成することを特徴とする雑音除去装置。
  4. 　請求項２に記載の雑音除去装置において、
    　前記信号処理部は、前記雑音源の位置の判別結果に応じて、前記位置情報データベースの前記雑音源位置情報を更新するか、又は、前記位置情報データベースに新規の雑音源位置情報を追加することを特徴とする雑音除去装置。
  5. 　請求項２に記載の雑音除去装置において、
    　前記信号処理部は、
    　前記振動信号の周波数帯域をもとに、前記類似度と比較するための閾値を算出し、
    　前記閾値と前記類似度との比較結果をもとに、前記雑音源の位置が前記位置情報データベース内に存在するかを判定することを特徴とする雑音除去装置。
  6. 　請求項１に記載の雑音除去装置において、
    　前記雑音源位置情報は、前記マイクからの前記音響信号と前記センサからの前記振動信号から算出される位相スペクトルの情報を含むことを特徴とする雑音除去装置。
  7. 　請求項１に記載の雑音除去装置において、
    　前記信号処理部は、
    　前記振動信号を入力として、雑音源ごとの振動信号に分離し、
    　前記音響信号と、前記分離された振動信号とを用いて、前記雑音源位置情報を算出することを特徴とする雑音除去装置。
  8. 　マイクによって周囲の音を観測するステップと、
    　センサによって雑音源からの振動を検出するステップと、
    　前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部が、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて雑音源位置情報を算出するステップと、
    　前記信号処理部が、前記雑音源位置情報をもとに予測フィルタを選択又は生成するステップと、
    　前記信号処理部が、前記音響信号と前記振動信号と前記予測フィルタを用いて前記音響信号から雑音を除去するステップと、
    を含み、
    　前記マイク又は前記センサが複数であることを特徴とする雑音除去方法。
  9. 　請求項８に記載の雑音除去方法において、
    　前記信号処理部が、前記算出するステップで算出された雑音源位置情報と、位置ごとの雑音源位置情報を格納する位置情報データベースの前記雑音源位置情報との類似度を算出し、前記雑音源の位置を判別するステップをさらに含むことを特徴とする雑音除去方法。
  10. 　請求項９に記載の雑音除去方法において、
    　前記信号処理部が、前記判別するステップで判別された前記雑音源の位置に応じて、位置ごとの予測フィルタを格納するフィルタデータベースから前記予測フィルタを選択するか、又は新規に予測フィルタを生成するステップをさらに含むことを特徴とする雑音除去方法。
  11. 　請求項９に記載の雑音除去方法において、
    　前記信号処理部が、前記判別するステップで判別された前記雑音源の位置の判別結果に応じて、前記位置情報データベースの前記雑音源位置情報を更新するか、又は、前記位置情報データベースに新規の雑音源位置情報を追加するステップをさらに含むことを特徴とする雑音除去方法。
  12. 　請求項９に記載の雑音除去方法において、
    　前記信号処理部が、前記振動信号の周波数帯域をもとに、前記類似度と比較するための閾値を算出するステップと、
    　前記信号処理部が、前記閾値と前記類似度との比較結果をもとに、前記雑音源の位置が前記位置情報データベース内に存在するかを判定するステップと、
    をさらに含むことを特徴とする雑音除去方法。
  13. 　請求項８に記載の雑音除去方法において、
    　前記雑音源の前記位置情報は、前記マイクからの前記音響信号と前記センサからの前記振動信号から算出される位相スペクトルの情報を含むことを特徴とする雑音除去方法。
  14. 　請求項８に記載の雑音除去方法において、
    　前記信号処理部が、前記振動信号を入力として、雑音源ごとの振動信号に分離するステップと、
    　前記信号処理部が、前記音響信号と、前記分離された振動信号とを用いて、前記雑音源位置情報を算出するステップと、
    をさらに含むことを特徴とする雑音除去方法。
  15. 　マイクによって周囲の音を観測するステップと、
    　センサによって雑音源からの振動を検出するステップと、
    　前記マイク及び前記センサと電気的に接続された信号処理部が、前記マイクからの音響信号と前記センサからの振動信号を用いて前記雑音源の位置を特定するステップと、
    を含み、
    　前記マイク又は前記センサが複数であることを特徴とする位置特定方法。
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