(57)【要約】【課題】信号の雑音成分の抑圧に関してさらなる改善を実現する。【解決手段】信号処理部１０Ａは、観測信号の所定期間以上の平均を算出して定常的な推定雑音スペクトルを取得する。信号処理部１０Ａは、観測信号スペクトルと推定雑音スペクトルとに基づき、雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出し、フィルタ係数を用いて観測信号における推定所望信号を算出する。信号処理部１０Ａは、観測信号と推定所望信号とに基づき、現在の時間フレームの観測信号における雑音成分を算出し、推定所望信号スペクトルと算出雑音信号スペクトルとの相関を示すコヒーレンスを算出する。信号処理部１０Ａは、算出したコヒーレンスに応じて、周波数毎にフィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出し、フィルタ適応係数を用いて次の時間フレームのフィルタ係数を算出する。【選択図】図２
2020160290.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理装置であって、
前記処理対象として入力される観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得する観測信号取得部と、
前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得する推定雑音取得部と、
前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部と、
前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出する所望信号推定部と、
前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力する信号出力部と、
前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出する雑音信号算出部と、
前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するフィルタ適応係数算出部と、を有し、
前記フィルタ係数算出部は、前記フィルタ適応係数を用いて前記フィルタ係数を算出する、
信号処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号処理装置であって、
前記雑音信号算出部は、
周波数領域において、前記観測信号の観測信号スペクトルと前記推定所望信号の推定所望信号スペクトルとの差分を算出する減算部を含み、前記差分によって前記算出雑音信号の算出雑音信号スペクトルを算出し、
前記コヒーレンス算出部は、
前記推定所望信号スペクトルと前記算出雑音信号スペクトルとから前記コヒーレンスを算出する、
信号処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の信号処理装置であって、
前記雑音信号算出部は、
周波数領域において、前記観測信号の観測信号スペクトルと前記フィルタ係数とによって前記算出雑音信号の算出雑音信号スペクトルを算出し、
前記コヒーレンス算出部は、
前記推定所望信号の推定所望信号スペクトルと前記算出雑音信号スペクトルとから前記コヒーレンスを算出する、
信号処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の信号処理装置であって、
前記コヒーレンス算出部は、
前記推定所望信号スペクトルのパワースペクトルを算出する第１のパワースペクトル算出部と、
前記算出雑音信号スペクトルのパワースペクトルを算出する第２のパワースペクトル算出部と、
前記推定所望信号スペクトルと前記算出雑音信号スペクトルとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出部と、
前記推定所望信号スペクトルのパワースペクトル、前記算出雑音信号スペクトルのパワースペクトル、及び前記クロススペクトルによって前記コヒーレンスを算出するコヒーレンス計算部と、を有する、
信号処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の信号処理装置であって、
前記雑音信号算出部は、
時間領域において、前記観測信号と前記推定所望信号との差分を算出する減算部を含み、前記差分によって前記算出雑音信号を算出し、
前記コヒーレンス算出部は、
前記推定所望信号と前記算出雑音信号とから前記コヒーレンスを算出する、
信号処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の信号処理装置であって、
前記コヒーレンス算出部は、
前記推定所望信号を周波数領域に変換した推定所望信号スペクトルを取得する第１の周波数変換部と、
前記算出雑音信号を周波数領域に変換した算出雑音信号スペクトルを取得する第２の周波数変換部と、
前記推定所望信号スペクトルのパワースペクトルを算出する第１のパワースペクトル算出部と、
前記算出雑音信号スペクトルのパワースペクトルを算出する第２のパワースペクトル算出部と、
前記推定所望信号スペクトルと前記算出雑音信号スペクトルとのクロススペクトルを算出するクロススペクトル算出部と、
前記推定所望信号スペクトルのパワースペクトル、前記算出雑音信号スペクトルのパワースペクトル、及び前記クロススペクトルによって前記コヒーレンスを算出するコヒーレンス計算部と、を有する、
信号処理装置。
【請求項７】
処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理システムであって、
前記処理対象となる信号を入力する入力部と、
前記入力部より処理対象として入力される観測信号に対して、前記観測信号の雑音成分を抑圧する信号処理を行う信号処理部と、
前記信号処理部による信号処理後の信号を出力する出力部と、を有し、
前記信号処理部は、
前記観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得する観測信号取得部と、
前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得する推定雑音取得部と、
前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部と、
前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出する所望信号推定部と、
前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力する信号出力部と、
前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出する雑音信号算出部と、
前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するフィルタ適応係数算出部と、を有し、
前記フィルタ係数算出部は、前記フィルタ適応係数を用いて前記フィルタ係数を算出する、
信号処理システム。
【請求項８】
処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理装置における信号処理方法であって、
前記処理対象として入力される観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得するステップと、
前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得するステップと、
前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するステップと、
前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出するステップと、
前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力するステップと、
前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の時間フレームの前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出するステップと、
前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するステップと、
前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に次の時間フレームの前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するステップと、
前記フィルタ適応係数を用いて次の時間フレームの前記フィルタ係数を算出するステップと、を有する、
信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、信号の雑音成分を抑圧するための信号処理を行う信号処理装置、信号処理システム及び信号処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
処理対象となる信号の雑音成分を抑圧する技術として、例えば、特許文献１には、入力信号の雑音スペクトルの推定値に対し、推定値の分散に応じて平滑化処理を行うことによりスペクトル減算処理後のミュージカルノイズの発生を低減させる手法が開示されている。また、特許文献２には、ビームフォーミング処理により、目的音を強調した音声信号と雑音を強調した音声信号を算出し、入力音声において、目的音の成分が多い場合は雑音の抑圧度合いを小さくし、雑音の成分が多い場合は雑音の抑圧度合いを大きくすることにより、ミュージカルノイズの発生を低減させる手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５２６５０５６号公報
【特許文献２】特許第５６７８４４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
処理対象となる音声信号等の信号の雑音成分を抑圧する技術において、さらなる改善が必要であった。
【０００５】
本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、信号の雑音成分の抑圧に関してさらなる改善を実現できる信号処理装置、信号処理システム及び信号処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、一態様として、処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理装置であって、前記処理対象として入力される観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得する観測信号取得部と、前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得する推定雑音取得部と、前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部と、前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出する所望信号推定部と、前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力する信号出力部と、前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出する雑音信号算出部と、前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するフィルタ適応係数算出部と、を有し、前記フィルタ係数算出部は、前記フィルタ適応係数を用いて前記フィルタ係数を算出する、信号処理装置を提供する。
【０００７】
本開示は、一態様として、処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理システムであって、前記処理対象となる信号を入力する入力部と、前記入力部より処理対象として入力される観測信号に対して、前記観測信号の雑音成分を抑圧する信号処理を行う信号処理部と、前記信号処理部による信号処理後の信号を出力する出力部と、を有し、前記信号処理部は、前記観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得する観測信号取得部と、前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得する推定雑音取得部と、前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するフィルタ係数算出部と、前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出する所望信号推定部と、前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力する信号出力部と、前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出する雑音信号算出部と、前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するフィルタ適応係数算出部と、を有し、前記フィルタ係数算出部は、前記フィルタ適応係数を用いて前記フィルタ係数を算出する、信号処理システムを提供する。
【０００８】
本開示は、一態様として、処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理装置における信号処理方法であって、前記処理対象として入力される観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得するステップと、前記観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、前記算出した平均値によって前記観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得するステップと、前記観測信号スペクトルと前記推定雑音スペクトルとに基づき、前記観測信号の雑音成分を抑圧するためのフィルタ係数を算出するステップと、前記フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって前記観測信号における推定所望信号を算出するステップと、前記推定所望信号を時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力するステップと、前記観測信号と前記推定所望信号又は前記フィルタ係数とに基づき、現在の時間フレームの前記観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出するステップと、前記推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、前記算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出するステップと、前記コヒーレンスに応じて、周波数毎に次の時間フレームの前記フィルタ係数に寄与するフィルタ適応係数を算出するステップと、前記フィルタ適応係数を用いて次の時間フレームの前記フィルタ係数を算出するステップと、を有する、信号処理方法を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、信号の雑音成分の抑圧に関してさらなる改善を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る信号処理システムの構成の一例を示すブロック図
【図２】実施の形態１に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図
【図３】実施の形態１におけるコヒーレンス算出部の構成例を示すブロック図
【図４】実施の形態２に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図
【図５】実施の形態２におけるコヒーレンス算出部の構成例を示すブロック図
【図６】実施の形態３に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本開示に至った知見）
処理対象となる信号からガウス性雑音等の雑音を抑圧する手法として、例えばウィナーフィルタなどのスペクトル減算に基づいた手法が知られている。スペクトル減算に基づいた雑音抑圧手法の課題として、雑音抑圧時にミュージカルノイズと呼ばれるトーン性の雑音を発生させてしまうという課題が挙げられる。これは、抑圧しようとする雑音スペクトルの推定値に関して誤差が存在するため、スペクトル減算処理後のスペクトルに孤立したピークが発生してしまうこと等による。
【００１２】
この課題を解決するために、例えば、特許文献１には、入力信号の雑音スペクトルの推定値に対し、推定値の分散に応じて平滑化処理を行うことによりスペクトル減算処理後のミュージカルノイズの発生を低減させる手法が提案されている。しかしながら、雑音スペクトルの推定値を平滑化することで、信号の全帯域において、雑音抑圧の精度が悪化するという課題が存在する。また、特許文献２には、ビームフォーミング処理を用いた手法が提案されている。特許文献２では、ビームフォーミング処理により、目的音を強調した音声信号と雑音を強調した音声信号を算出し、目的音を強調した信号と入力音声との相関、雑音を強調した信号と入力音声との相関をそれぞれ算出し、算出した相関値の比をとることで、入力音声から目的音の成分と雑音の成分の混合度合いを推定する。次に、入力音声において、目的音の成分が多い場合は雑音の抑圧度合いを小さくし、雑音の成分が多い場合は雑音の抑圧度合いを大きくすることにより、ミュージカルノイズの発生を低減させる。しかしながら、入力音声の目的音成分と雑音成分の混合度合いの推定においては、マイクロホンアレイを用いる必要があるため、マイク数が増大して構成が複雑化すると共に、ビームフォーミング処理を導入する必要があるため、システムとして演算量やハードウェアコストが増大するという課題が存在する。
【００１３】
そこで、本開示では、構成を複雑化することなく、雑音抑圧の精度を保ちながらミュージカルノイズの低減を行う信号処理装置の構成例を示す。
【００１４】
以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係る信号処理装置、信号処理システム及び信号処理方法を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１５】
以下の実施の形態では、信号処理装置の一例として、ウィナーフィルタ（Wiener Filter）を用いた信号処理部を有する信号処理システムの構成例を示す。
【００１６】
（実施の形態のシステム構成）
図１は、実施の形態に係る信号処理システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態では、例えば音声信号（音響信号）を処理対象の信号とし、処理対象の音声信号を観測信号として入力して信号処理を行う信号処理システムの構成例を示す。本実施の形態の信号処理システムは、入力した観測信号に対して、ウィナーフィルタを用いて雑音成分を抑圧する信号処理を行い、雑音抑圧後の信号を出力する。本実施の形態の信号処理システムは、例えば、車両の車室内に搭載されるハンズフリー通話装置などに用いられ、通話に関する音声信号（話者或いは通話相手の音声信号）を処理するシステムなどに適用可能である。
【００１７】
信号処理システムは、信号処理を行う信号処理部１０、信号入力デバイスの一例としてのマイクロホン５１、ＡＤ変換器等を含む入力部５２、ＤＡ変換器等を含む出力部５３、信号出力デバイスの一例としてのスピーカ５４を含む。信号処理部１０は、入力端３１に入力部５２、マイクロホン５１が接続され、出力端３２に出力部５３、スピーカ５４が接続される。
【００１８】
信号処理部１０は、プロセッサ及びメモリを有して構成され、ウィナーフィルタを含む信号処理回路の機能を有し、観測信号の雑音成分を抑圧するためのディジタル信号処理を実行する。信号処理部１０は、例えば、プロセッサがメモリ又はストレージに保持された所定のプログラムを実行することにより、各種機能を実現する。プロセッサは、ＭＰＵ（Micro processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）等を含んでよい。メモリは、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含んでよい。ストレージは、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク装置、メモリカード等を含んでよい。また、信号処理部１０は、本開示に係る信号処理を行うマイクロコンピュータ、或いはハードウェア回路により構成されてもよい。
【００１９】
マイクロホン５１において、周囲の音が収音されて電気信号の音声信号に変換され、入力部５２に入力される。入力部５２は、マイクロホン５１より入力される音声信号を、ＡＤ変換器によってディジタル信号に変換して出力し、入力端３１を介して信号処理部１０に入力する。信号処理部１０は、入力されるディジタル信号の音声信号を処理対象の観測信号とし、観測信号に対して後述するディジタル信号処理を実行し、信号の雑音成分を抑圧する。信号処理部１０は、雑音抑圧した信号処理後の観測信号（音声信号）を出力端３２を介して出力し、出力部５３に入力する。出力部５３は、信号処理後の音声信号をＤＡ変換器によってアナログ信号に変換し、スピーカ５４に出力する。スピーカ５４において、入力された音声信号が再生出力され、雑音抑圧された所望音がスピーカ５４から放音される。なお、入力部５２、信号処理部１０、出力部５３において、信号の増幅、フィルタリング等を適宜行ってもよい。
【００２０】
以下に、本実施の形態に係る信号処理部１０を含む信号処理装置の具体的な構成及び動作の例をいくつか説明する。
【００２１】
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。信号処理部１０Ａは、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）部１１、平均及び信号結合部１２、入力平均保存部１３、ＦＦＴ部１４、ウィナーフィルタ算出部１５、推定所望信号スペクトル算出部１６、ＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform）部１７、減算部１８Ａ、コヒーレンス算出部１９Ａ、ウィナーフィルタ適応係数算出部２０、ウィナーフィルタ適応係数保存部２１を有する。
【００２２】
信号処理部１０Ａには、入力部５２にて前処理が行われた音声信号が入力端３１より入力される。信号処理部１０Ａは、入力端３１に入力される処理対象の観測信号について、後述するウィナーフィルタによる信号処理を実行した後、処理後の雑音抑圧された観測信号を出力端３２より出力する。ここでは、観測信号を観測信号ベクトルｘｔとした処理例を説明する。
【００２３】
ＦＦＴ部１１は、入力端３１より入力された観測信号ベクトルｘｔに対して高速離散フーリエ変換処理を行い、信号を時間領域から周波数領域に変換し、観測信号スペクトルＸｔを算出する。ＦＦＴ部１１は、観測信号取得部の一例としての機能を有する。平均及び信号結合部１２は、入力端３１より入力された時系列の観測信号ベクトルｘｔに関して、平均をとって所定の時間フレーム毎の観測信号の平均値￣ｘｔを算出する。ここで、平均値を示すバー付きの文字記号を￣ｘｔのように表すこととする。入力平均保存部１３は、算出した観測信号ベクトルの平均値￣ｘｔを保存する。
【００２４】
また、平均及び信号結合部１２は、所定期間以上の過去の観測信号の平均値を入力平均保存部１３から読み出し、現在の観測信号の平均値と結合してベクトルｎｔを算出する。この算出したベクトルｎｔは、観測信号の長時間平均をとった信号と同等である。処理対象の信号として、音声信号のような非定常的な信号に対して自動車の走行騒音のような定常的な雑音が重畳されている信号を観測信号として想定する場合、観測信号の長時間平均をとることで音声信号のような非定常的な信号のレベルはその平均区間の長さに応じて減少する。一方で、自動車の走行騒音のような定常的な雑音のレベルは平均区間の長さによらず、一定である。したがって、過去及び現在の観測信号の平均値を結合したベクトルｎｔは、雑音信号と同等であると推定できるため、これを推定雑音信号ベクトルｎｔとみなすことにする。観測信号の長時間平均をとる所定期間は、例えば１０〜２０秒程度とする。ＦＦＴ部１４は、推定雑音信号ベクトルｎｔに対してＦＦＴ処理を行って時間領域から周波数領域に変換し、推定雑音信号スペクトルＮｔを算出する。平均及び信号結合部１２、入力平均保存部１３、ＦＦＴ部１４は、推定雑音取得部の一例としての機能を有する。
【００２５】
ウィナーフィルタ算出部１５は、上記算出した観測信号スペクトルＸｔ及び推定雑音信号スペクトルＮｔと、後述するウィナーフィルタ適応係数αｔ−１とを用いて、ウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する。ウィナーフィルタ算出部１５は、フィルタ係数算出部の一例としての機能を有する。推定所望信号スペクトル算出部１６は、算出したウィナーフィルタ係数Ｈｔを用いたフィルタ処理により、観測信号スペクトルＸｔから推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを算出する。ここで、推定値を示すハット付きの文字記号を＾Ｙｔのように表すこととする。推定所望信号スペクトル算出部１６は、所望信号推定部の一例としての機能を有する。ＩＦＦＴ部１７は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔに対して高速離散逆フーリエ変換処理を行い、信号を周波数領域から時間領域に変換し、推定所望信号ベクトル＾ｙｔを算出する。ＩＦＦＴ部１７は、信号出力部の一例としての機能を有する。
【００２６】
減算部１８Ａは、観測信号ベクトルｘｔから推定所望信号ベクトル＾ｙｔを減算し、算出雑音信号ベクトル＾ｎｔを算出する。減算部１８Ａは、雑音信号算出部の一例としての機能を有する。雑音成分を含む観測信号と推定所望信号との差分をとることによって、雑音信号を得ることができるため、減算部１８Ａによって算出雑音信号ベクトル＾ｎｔが求められる。コヒーレンス算出部１９Ａは、上記算出した推定所望信号ベクトル＾ｙｔと算出雑音信号ベクトル＾ｎｔとを用いて、推定所望信号と算出雑音信号との相関を示すコヒーレンス（相関値）γｔを算出する。
【００２７】
ここで、推定所望信号と算出雑音信号との相関を示すコヒーレンスγｔによって、算出雑音信号に含まれる所望信号成分の割合が類推できる。コヒーレンスγｔが小さく、相関が弱い場合は、算出雑音信号において所望信号成分が少ないと考えられる。一方、コヒーレンスγｔが大きく、相関が強い場合は、算出雑音信号において所望信号成分が多く混入していると考えられる。コヒーレンスγｔが大きい場合、そのままウィナーフィルタを適用すると、雑音成分のみならず所望信号成分まで抑圧を行ってしまい、音質の劣化やミュージカルノイズの発生を招くおそれがある。このため、本実施の形態では、コヒーレンスγｔの大小によって、ウィナーフィルタ係数Ｈｔを周波数毎に変動させ、ウィナーフィルタの動作を最適化する。
【００２８】
ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、コヒーレンス算出部１９Ａにより算出したコヒーレンスγｔに基づき、次の時間フレームに対して用いるウィナーフィルタ適応係数αｔを周波数毎に算出する。ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、フィルタ適応係数算出部の一例としての機能を有する。ウィナーフィルタ適応係数保存部２１は、算出したウィナーフィルタ適応係数αｔを保存する。ウィナーフィルタ適応係数保存部２１は、フィルタ係数保存部の一例としての機能を有する。本実施の形態では、コヒーレンスの値により変動するウィナーフィルタの強度係数として、ウィナーフィルタ適応係数αｔを用いる。例えば、コヒーレンスγｔが小さい（算出雑音信号に所望信号成分が少ない）周波数帯域では、ウィナーフィルタ適応係数αｔを大きくしてウィナーフィルタのかかり具合を強くし、雑音成分の抑圧度合いを大きくする。これにより、観測信号に含まれる雑音成分を多く抑圧する。また、コヒーレンスγｔが大きい（算出雑音信号に所望信号成分が多い）周波数帯域では、ウィナーフィルタ適応係数αｔを小さくしてウィナーフィルタのかかり具合を弱くし、雑音成分の抑圧度合いを小さくする。これにより、雑音成分とともに所望信号成分を抑圧してしまうことを少なくし、雑音成分を抑圧する際のミュージカルノイズの発生を低減する。このように、周波数毎にウィナーフィルタの強度を変化させることにより、雑音抑圧の精度をなるべく保ちながら音質劣化やミュージカルノイズの発生を抑えるようにする。
【００２９】
ウィナーフィルタ算出部１５は、次の時間フレームの観測信号スペクトルＸｔ及び推定雑音信号スペクトルＮｔに対して、ウィナーフィルタ適応係数αｔを用いてウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する。
【００３０】
次に、実施の形態１における信号処理部１０Ａの処理をより具体的に説明する。
【００３１】
ＦＦＴ部１１は、例えば次の式（１）に示す離散フーリエ変換演算によって信号を時間領域から周波数領域に変換する。実際には高速離散フーリエ変換処理を実行する。
【００３２】
【数１】
2020160290.tif 000003
【００３３】
上式において、Ｎは信号の周期、ｎは離散時間を示すインデックス、ｆは離散周波数を示すインデックス、ｘｎは時間領域信号、Ｘｆは周波数領域信号を表している。ｎによる離散時間は、観測信号のサンプリング周期を単位とした時間である。例えば、サンプリング周波数＝４８ｋＨｚの場合、（１／４８０００）秒≒０．０２１ｍ秒で１単位となる。観測信号のサンプル数がＮ＝１０２４の場合、１つの時間フレームは（１０２４／４８０００）≒２１．３ｍ秒となる。ｆによる離散周波数は、観測信号の（サンプリング周波数／信号の周期）を単位とした周波数である。例えば、サンプリング周波数＝４８ｋＨｚかつサンプル数Ｎ＝１０２４の場合、（４８０００／１０２４）Ｈｚ≒４６．９Ｈｚで１単位となる。
【００３４】
ＦＦＴ部１１は、入力された時間領域信号について、フレーム幅Ｌの時間フレームの信号全体にハニング窓等の窓関数を乗算し、周期Ｌの周期信号とみなすようにする。上記例では、周期Ｌ＝２１．３ｍ秒の時間フレームとなる。そして、ＦＦＴ部１１は、周期Ｌの観測信号の周期信号に対し、上記式（１）に示した離散フーリエ変換に基づき演算量を低減した高速離散フーリエ変換を行い、観測信号を周波数領域に変換する。
【００３５】
ここで、信号処理部１０Ａに入力される時間領域の観測信号を、例えば次の式（２）に示すような観測信号ベクトルｘｔで表すことにする。
【００３６】
ｘｔ＝［ｘ(Ｌ×ｔ)，ｘ(Ｌ×(ｔ＋１))，…，ｘ(Ｌ×Ｎ(ｔ＋１))］Ｔ
…（２）
【００３７】
上式において、右式はベクトルの各要素ｘ（ｎ）を示し、ｎは時刻を表すパラメータであり、ｔは時間フレーム、Ｔは転置を表している。以下の式においても同様である。
【００３８】
ＦＦＴ部１１は、観測信号ベクトルｘｔに対して、上記式（１）に基づく離散フーリエ変換演算によって時間領域から周波数領域に変換し、次の式（３）に示すような観測信号スペクトルＸｔを算出する。
Ｘｔ＝［Ｘｔ(０)，Ｘｔ(１)，…，Ｘｔ(Ω)］Ｔ        …（３）
【００３９】
上式において、右式はベクトルの各要素Ｘｔ（ω）を示し、ωは周波数ビンを表しており、ω＝０，１，２，…，Ωである。以下の式においても同様である。
【００４０】
平均及び信号結合部１２は、例えば次の式（４）に示す演算によって観測信号に対して平均をとり、時間フレーム毎の観測信号の平均値を算出する。
【００４１】
【数２】
2020160290.tif 000004
【００４２】
上式において、Ｌは時間フレームのフレーム幅、ｎは離散時間を示すインデックス、ｘｔは観測信号、￣ｘｔは観測信号の平均値を表している。
【００４３】
また、平均及び信号結合部１２は、過去Ｎ−１個の時間フレーム分の観測信号の平均値を入力平均保存部１３から読み出し、上記算出した現在の時間フレームの観測信号の平均値￣ｘｔと結合し、観測信号の長時間平均を表すベクトルを算出する。雑音信号が定常的な場合、観測信号ｘｔの長時間平均を取ることにより、雑音信号を推定できる。このとき、平均及び信号結合部１２は、例えば次の式（５）に示すように、観測信号の長時間平均を表すベクトルを推定雑音信号ベクトルｎｔとして算出する。
【００４４】
【数３】
2020160290.tif 000005
【００４５】
ＦＦＴ部１４は、推定雑音信号ベクトルｎｔに対して、上記式（１）に基づく離散フーリエ変換演算によって時間領域から周波数領域に変換し、次の式（６）に示すような推定雑音信号スペクトルＮｔを算出する。
【００４６】
Ｎｔ＝［Ｎｔ(０)，Ｎｔ(１)，…，Ｎｔ(Ω)］Ｔ        …（６）
【００４７】
ウィナーフィルタ算出部１５は、観測信号スペクトル及び推定雑音信号スペクトルと、ウィナーフィルタ適応係数とに基づき、例えば次の式（７）に示す演算によって周波数領域でのウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する。
【００４８】
【数４】
2020160290.tif 000006
【００４９】
上式において、Ｘｔ（ω）は時間フレームｔにおける観測信号スペクトル、Ｎｔ（ω）は時間フレームｔにおける雑音信号スペクトル、αｔ−１（ω）は前時間フレームｔ−１で算出した推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンス値によって変動するウィナーフィルタ適応係数、Ｈｔ（ω）は時間フレームｔにおけるウィナーフィルタ係数を表している。
【００５０】
ここで、ウィナーフィルタ算出部１５は、上記式（３）に示す観測信号スペクトルＸｔ、上記式（６）に示す推定雑音信号スペクトルＮｔを用いて、上記式（７）に基づく演算を行い、次の式（８）に示すようなウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する。
【００５１】
Ｈｔ＝［Ｈｔ(０)，Ｈｔ(１)，…，Ｈｔ(Ω)］Ｔ        …（８）
【００５２】
なお、前時間フレームｔ−１で算出したウィナーフィルタ適応係数αｔ−１は、次の式（９）で表される。
【００５３】
αｔ−１＝［αｔ−１(０)，αｔ−１(１)，…，αｔ−１(Ω)］Ｔ      …（９）
【００５４】
推定所望信号スペクトル算出部１６は、算出したウィナーフィルタ係数Ｈｔを用いて、例えば次の式（１０）に示すフィルタ処理演算によって観測信号から推定所望信号スペクトルを算出する。
【００５５】
【数５】
2020160290.tif 000007
【００５６】
上式において、Ｈｔ（ω）は時間フレームｔにおけるウィナーフィルタ係数、Ｘｔ（ω）は時間フレームｔにおける観測信号スペクトル、＾Ｙｔ（ω）は時間フレームｔにおける推定所望信号スペクトルを表している。
【００５７】
ウィナーフィルタにより推定した音声信号等の所望信号の推定所望信号スペクトル＾Ｙｔ（ω）は、観測信号の振幅スペクトルに対して、算出したウィナーフィルタ係数を乗算し、更に観測信号の位相スペクトルを乗算することで算出できる。
【００５８】
ここで、推定所望信号スペクトル算出部１６は、上記式（８）に示すウィナーフィルタ係数Ｈｔ、上記式（３）に示す観測信号スペクトルＸｔを用いて、上記式（１０）に基づく演算を行い、次の式（１１）に示すような推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを算出する。
【００５９】
【数６】
2020160290.tif 000008
【００６０】
ＩＦＦＴ部１７は、例えば次の式（１２）に示す離散逆フーリエ変換演算によって信号を周波数領域から時間領域に変換する。実際には高速離散逆フーリエ変換処理を実行する。
【００６１】
【数７】
2020160290.tif 000009
【００６２】
上式において、Ｎは信号の周期、ｎは離散時間を示すインデックス、ｆは離散周波数を示すインデックス、ｘｎは時間領域信号、Ｘｆは周波数領域信号を表している。離散時間のサンプリング周期、サンプリング周波数、観測信号のサンプル数は、上記式（１）に示した離散フーリエ変換演算と同様とする。
【００６３】
ＩＦＦＴ部１７は、入力された周波数領域信号について、Ｌ個の周波数成分を持つ周波数領域信号を周期Ｌの周期信号とみなすようにする。そして、ＩＦＦＴ部１７は、周期Ｌの推定所望信号の周期信号に対し、上記式（１２）に示した離散逆フーリエ変換に基づき演算量を低減した高速離散逆フーリエ変換を行い、推定所望信号を時間領域に変換する。
【００６４】
ここで、ＩＦＦＴ部１７は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔに対して、上記式（１２）に基づく離散逆フーリエ変換演算によって周波数領域から時間領域に変換し、次の式（１３）に示すような推定所望信号ベクトル＾ｙｔを算出する。
【００６５】
【数８】
2020160290.tif 000010
【００６６】
減算部１８Ａは、観測信号ベクトルｘｔから推定所望信号ベクトル＾ｙｔを減算する減算処理を行い、次の式（１４）に示すような算出雑音信号ベクトル＾ｎｔを算出する。
【００６７】
【数９】
2020160290.tif 000011
【００６８】
図３は、実施の形態１におけるコヒーレンス算出部１９Ａの構成例を示すブロック図である。コヒーレンス算出部１９Ａは、ＦＦＴ部１９１、１９２、パワースペクトル算出部１９３、１９４、クロススペクトル算出部１９５、コヒーレンス計算部１９６を有する。
【００６９】
ＦＦＴ部（第１の周波数変換部の一例）１９１は、推定所望信号ベクトル＾ｙｔに対して、上記式（１）に基づく離散フーリエ変換演算によって時間領域から周波数領域に変換し、次の式（１５）に示すような推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを算出する。
【００７０】
【数１０】
2020160290.tif 000012
【００７１】
ＦＦＴ部（第２の周波数変換部の一例）１９２は、算出雑音信号ベクトル＾ｎｔに対して、上記式（１）に基づく離散フーリエ変換演算によって時間領域から周波数領域に変換し、次の式（１６）に示すような算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔを算出する。
【００７２】
【数１１】
2020160290.tif 000013
【００７３】
パワースペクトル算出部１９３、１９４は、例えば次の式（１７）に示す演算によって信号スペクトルからパワースペクトルを算出する。
【００７４】
ＰＸＸ（ω）＝｜Ｘ（ω）｜２        …（１７）
上式において、ＰＸＸ（ω）はパワースペクトルを表している。
【００７５】
ここで、パワースペクトル算出部（第１のパワースペクトル算出部）１９３は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを用いて、上記式（１７）に基づく演算を行い、次の式（１８）に示すような推定所望信号のパワースペクトルＰ＾Ｙｔ＾Ｙｔを算出する。
【００７６】
【数１２】
2020160290.tif 000014
【００７７】
また、パワースペクトル算出部（第２のパワースペクトル算出部）１９４は、算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔを用いて、上記式（１７）に基づく演算を行い、次の式（１９）に示すような算出雑音信号のパワースペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｎｔを算出する。
【００７８】
【数１３】
2020160290.tif 000015
【００７９】
クロススペクトル算出部１９５は、例えば次の式（２０）に示す演算によって信号スペクトルからクロススペクトルを算出する。
【００８０】
ＰＸＹ（ω）＝Ｘ＊（ω）Ｙ（ω）        …（２０）
【００８１】
上式において、ＰＸＹ（ω）はクロススペクトル、Ｘ＊はＸの複素共役を表している。
【００８２】
ここで、クロススペクトル算出部１９５は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔと算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔとを用いて、上記式（２０）に基づく演算を行い、次の式（２１）に示すような推定所望信号と算出雑音信号のクロススペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｙｔを算出する。
【００８３】
【数１４】
2020160290.tif 000016
【００８４】
コヒーレンス計算部１９６は、例えば次の式（２２）に示す演算によってパワースペクトル及びクロススペクトルからコヒーレンスを算出する。
【００８５】
【数１５】
2020160290.tif 000017
【００８６】
上式において、γ（ω）は周波数毎のコヒーレンスを表している。
【００８７】
ここで、コヒーレンス計算部１９６は、推定所望信号のパワースペクトルＰ＾Ｙｔ＾Ｙｔ、算出雑音信号のパワースペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｎｔ、及びクロススペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｙｔを用いて、上記式（２２）に基づく演算を行い、次の式（２３）に示すようなコヒーレンスγｔを算出する。このように算出したコヒーレンスγｔが、コヒーレンス算出部１９Ａの算出結果のコヒーレンスγｔとなる。
【００８８】
γｔ＝［γｔ(０)，γｔ(１)，…，γｔ(Ω)］Ｔ        …（２３）
【００８９】
ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、上記のように算出した時間フレームｔにおけるコヒーレンスγｔに基づき、次の時間フレームｔ＋１に対して用いるウィナーフィルタ適応係数を、例えば次の式（２４）に示す演算によって周波数インデックス毎に算出する。
【００９０】
αｔ（ω）＝（１−γｔ（ω））２        …（２４）
【００９１】
上式において、γｔ（ω）は周波数インデックス毎のコヒーレンス値、αｔ（ω）は周波数インデックス毎のウィナーフィルタ適応係数を表している。ただし、０≦αｔ(ω)≦１、ｔ≧０とする。
【００９２】
なお、ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、過去の値を参照する場合は、例えば次の式（２５）に示す演算によってウィナーフィルタ適応係数を算出する。
【００９３】
αｔ（ω）＝（ηαｔ−１（ω））（１−γｔ（ω））２        …（２５）
上式において、ηは忘却係数を表している。ただし、０＜η＜１とする。
【００９４】
ここで、ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、上記式（２３）に示すコヒーレンスγｔを用いて、上記式（２４）又は式（２５）に基づく演算を行い、次の式（２６）に示すようなウィナーフィルタ適応係数αｔを算出する。
【００９５】
αｔ＝［αｔ(０)，αｔ(１)，…，αｔ(Ω)］Ｔ        …（２６）
【００９６】
そして、ウィナーフィルタ算出部１５は、上記のように周波数毎に算出したウィナーフィルタ適応係数αｔを用いて、以前の時間フレームｔと同様に、次の時間フレームｔ＋１の観測信号に対して用いるウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する（上記式（７）、（８）参照）。
【００９７】
上述したように、本実施の形態では、推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスの大小に応じて、周波数毎に変動させたウィナーフィルタ係数を算出し、このウィナーフィルタ係数を用いて観測信号の雑音成分を抑制した推定所望信号を取得する。そして、入力される観測信号の時間フレーム毎に、逐次的にウィナーフィルタ適応係数を更新し、ウィナーフィルタ係数を算出することで、周波数帯域毎に雑音抑圧の強度を適切に選択し、雑音成分を抑圧する。これにより、雑音抑圧の強度をできるだけ保ちながら、ミュージカルノイズの発生を低減でき、観測信号の雑音抑圧を精度良く行うことが可能となる。
【００９８】
（実施の形態２）
図４は、実施の形態２に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。信号処理部１０Ｂは、ＦＦＴ部１１、平均及び信号結合部１２、入力平均保存部１３、ＦＦＴ部１４、ウィナーフィルタ算出部１５、推定所望信号スペクトル算出部１６、ＩＦＦＴ部１７、減算部１８Ｂ、コヒーレンス算出部１９Ｂ、ウィナーフィルタ適応係数算出部２０、ウィナーフィルタ適応係数保存部２１を有する。
【００９９】
実施の形態２は、実施の形態１に対してコヒーレンス算出部１９Ｂ及び減算部１８Ｂの構成が異なり、コヒーレンスの算出方法を変更した例である。以下では実施の形態１と異なる部分を中心に説明し、実施の形態１と同様の構成及び処理については説明を省略する。
【０１００】
減算部１８Ｂは、周波数領域において、観測信号スペクトルＸｔから推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを減算し、算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔを算出する。減算部１８Ｂは、雑音信号算出部の一例としての機能を有する。コヒーレンス算出部１９Ｂは、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔと、減算部１８Ｂにて算出した算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔとを用いて、周波数領域において、推定所望信号と算出雑音信号との相関を示すコヒーレンス（相関値）γｔを算出する。
【０１０１】
図５は、実施の形態２におけるコヒーレンス算出部１９Ｂの構成例を示すブロック図である。コヒーレンス算出部１９Ｂは、パワースペクトル算出部１９３、１９４、クロススペクトル算出部１９５、コヒーレンス計算部１９６を有する。
【０１０２】
パワースペクトル算出部（第１のパワースペクトル算出部）１９３は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔを用いて、実施の形態１と同様に、推定所望信号のパワースペクトルＰ＾Ｙｔ＾Ｙｔを算出する（上記式（１７）、（１８）参照）。また、パワースペクトル算出部（第２のパワースペクトル算出部）１９４は、算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔを用いて、実施の形態１と同様に、算出雑音信号のパワースペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｎｔを算出する（上記式（１７）、（１９）参照）。クロススペクトル算出部１９５は、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔと算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔとを用いて、実施の形態１と同様に、推定所望信号と算出雑音信号のクロススペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｙｔを算出する（上記式（２０）、（２１）参照）。
【０１０３】
コヒーレンス計算部１９６は、推定所望信号のパワースペクトルＰ＾Ｙｔ＾Ｙｔ、算出雑音信号のパワースペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｎｔ、及びクロススペクトルＰ＾Ｎｔ＾Ｙｔを用いて、実施の形態１と同様に、コヒーレンスγｔを算出する（上記式（２２）、（２３）参照）。このように算出したコヒーレンスγｔが、コヒーレンス算出部１９Ｂの算出結果のコヒーレンスγｔとなる。
【０１０４】
ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、コヒーレンス算出部１９Ｂにより算出したコヒーレンスγｔに基づき、実施の形態１と同様に、周波数毎にウィナーフィルタ適応係数αｔを算出する（上記式（２４）、（２５）、（２６）参照）。
【０１０５】
そして、ウィナーフィルタ算出部１５は、上記のように周波数毎に算出したウィナーフィルタ適応係数αｔを用いて、以前の時間フレームｔと同様に、次の時間フレームｔ＋１の観測信号に対して用いるウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する（上記式（７）、（８）参照）。
【０１０６】
実施の形態２では、周波数領域でコヒーレンスを算出することにより、コヒーレンス算出部の構成を簡略化し、演算量を低減できる。このため、信号処理部の処理時間の短縮、雑音抑圧精度の向上を図ることが可能となり、より好適である。
【０１０７】
（実施の形態３）
図６は、実施の形態３に係る信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。信号処理部１０Ｃは、ＦＦＴ部１１、平均及び信号結合部１２、入力平均保存部１３、ＦＦＴ部１４、ウィナーフィルタ算出部１５、推定所望信号スペクトル算出部１６、ＩＦＦＴ部１７、雑音信号算出部２２、コヒーレンス算出部１９Ｂ、ウィナーフィルタ適応係数算出部２０、ウィナーフィルタ適応係数保存部２１を有する。
【０１０８】
実施の形態３は、実施の形態２に対して減算部１８Ｂの代わりに雑音信号算出部２２を設け、算出雑音信号スペクトルの算出方法を変更した例である。以下では実施の形態１及び実施の形態２と異なる部分を中心に説明し、実施の形態１及び実施の形態２と同様の構成及び処理については説明を省略する。
【０１０９】
雑音信号算出部２２は、ウィナーフィルタ算出部１５にて算出したウィナーフィルタ係数Ｈｔと、観測信号スペクトルＸｔとに基づき、例えば次の式（２７）に示す演算によって算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔを算出する。
【０１１０】
【数１６】
2020160290.tif 000018
【０１１１】
上記式（２７）は、次の式（２８）に示すように、実施の形態２における減算部１８Ｂによる算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔの算出式を変形することによって得られる。
【０１１２】
【数１７】
2020160290.tif 000019
【０１１３】
コヒーレンス算出部１９Ｂは、推定所望信号スペクトル＾Ｙｔと、雑音信号算出部２２により算出した算出雑音信号スペクトル＾Ｎｔとを用いて、周波数領域において、推定所望信号と算出雑音信号との相関を示すコヒーレンス（相関値）γｔを算出する。
【０１１４】
ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、コヒーレンス算出部１９Ｂにより算出したコヒーレンスγｔに基づき、実施の形態１、２と同様に、周波数毎にウィナーフィルタ適応係数αｔを算出する（上記式（２４）、（２５）、（２６）参照）。
【０１１５】
そして、ウィナーフィルタ算出部１５は、上記のように周波数毎に算出したウィナーフィルタ適応係数αｔを用いて、以前の時間フレームｔと同様に、次の時間フレームｔ＋１の観測信号に対して用いるウィナーフィルタ係数Ｈｔを算出する（上記式（７）、（８）参照）。
【０１１６】
実施の形態３では、ウィナーフィルタ係数の算出結果を用いて算出雑音信号スペクトルを算出することにより、演算量を低減でき、信号処理部の処理時間の短縮を図ることが可能となり、より好適である。
【０１１７】
上述した本実施の形態では、定常的な観測信号においては雑音信号が定常的であると仮定し、この条件下でミュージカルノイズの発生を低減させ、観測信号の雑音成分を抑圧する。本実施の形態の信号処理部では、周波数領域において推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出する。そして、周波数毎のコヒーレンスの大小に応じてウィナーフィルタ係数を算出し、このウィナーフィルタ係数を用いたウィナーフィルタによって観測信号の雑音成分を抑制する。
【０１１８】
このとき、雑音推定精度の良い（コヒーレンスの小さい）周波数帯域において雑音抑圧の強度を保ち、雑音推定精度の悪い（コヒーレンスの大きい）周波数帯域において雑音抑圧の強度を低下させる。これにより、雑音抑圧の精度を悪化させる周波数帯域を観測信号に応じて適応的に絞り、雑音抑圧の精度をできるだけ保ちながら、ミュージカルノイズの低減を行うことができる。また、本実施の形態では、単一の入力信号に対する処理を前提とするため、複数のマイクロホンやマイクロホンアレイ等の複数系統の入力手段を用いることなく、簡易なシステム構成でミュージカルノイズの発生を低減させた雑音抑圧が可能となる。また、前段でのビームフォーミング処理等も不要であり、演算量の削減、ハードウェアコストの低減を実現できる。
【０１１９】
以上のように、本実施の形態は、処理対象となる信号に対する信号処理を行う信号処理装置、信号処理システム、及び信号処理装置方法の一例を示したものである。信号処理システムは、処理対象となる信号を入力する入力部５２と、入力部５２より処理対象として入力される観測信号に対して、観測信号の雑音成分を抑圧する信号処理を行う信号処理部１０と、信号処理部１０による信号処理後の信号を出力する出力部５３と、を有する。信号処理部１０において、ＦＦＴ部１１は、処理対象として入力される観測信号を周波数領域に変換した観測信号スペクトルを取得する。平均及び信号結合部１２、入力平均保存部１３、及びＦＦＴ部１４は、観測信号の所定期間以上の長時間の平均を算出し、算出した平均値によって観測信号における定常的な雑音成分を推定し、推定雑音成分を周波数領域に変換した推定雑音スペクトルを取得する。ウィナーフィルタ算出部１５は、観測信号スペクトルと推定雑音スペクトルとに基づき、観測信号の雑音成分を抑圧するためのウィナーフィルタ係数を算出する。推定所望信号スペクトル算出部１６は、ウィナーフィルタ係数を用いたフィルタ処理によって観測信号における推定所望信号スペクトルを算出する。ＩＦＦＴ部１７は、推定所望信号スペクトルを時間領域に変換した信号を信号処理後の観測信号として出力する。減算部１８Ａ、１８Ｂ、又は雑音信号算出部２２は、観測信号と推定所望信号又はフィルタ係数とに基づき、現在の時間フレームの観測信号における雑音成分を算出雑音信号として算出する。コヒーレンス算出部１９Ａ、１９Ｂは、推定所望信号の周波数領域の推定所望信号スペクトルと、算出雑音信号の周波数領域の算出雑音信号スペクトルと、の相関を示すコヒーレンスを算出する。ウィナーフィルタ適応係数算出部２０は、コヒーレンスに応じて、周波数毎にフィルタ係数に寄与するウィナーフィルタ適応係数を算出する。そして、ウィナーフィルタ算出部１５は、ウィナーフィルタ適応係数を用いて次の時間フレームに用いるウィナーフィルタ係数を算出する。
【０１２０】
上記構成では、周波数毎に求めた推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスの大小に応じて、ウィナーフィルタ係数を算出し、このウィナーフィルタ係数を用いたウィナーフィルタによって観測信号の雑音成分を抑制する。これにより、周波数帯域毎に雑音抑圧の強度を適切に選択して雑音抑圧を実行でき、雑音抑圧の精度をできるだけ保ちながら、ミュージカルノイズの低減が可能となる。
【０１２１】
また、信号処理部１０は、周波数領域において、観測信号スペクトルと推定所望信号スペクトルとの差分を算出する減算部１８Ｂを含み、減算部１８Ｂは、観測信号スペクトルと推定所望信号スペクトルとの差分によって算出雑音信号スペクトルを算出する。コヒーレンス算出部１９Ｂは、推定所望信号スペクトルと算出雑音信号スペクトルとからコヒーレンスを算出する。これにより、周波数領域において算出した算出雑音信号スペクトルを用いて、周波数ビンごとの推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出し、コヒーレンスに応じて周波数毎に雑音抑圧の強度を変動させたウィナーフィルタ係数を算出可能である。このため、雑音抑圧の精度をできるだけ保ちながらミュージカルノイズの低減が可能となる効果に加えて、周波数領域でコヒーレンスを算出することによって、コヒーレンス算出部の構成を簡略化し、演算量を低減することが可能となる。
【０１２２】
また、信号処理部１０は、周波数領域において、観測信号スペクトルとウィナーフィルタ係数とによって算出雑音信号スペクトルを算出する雑音信号算出部２２を含む。コヒーレンス算出部１９Ｂは、推定所望信号スペクトルと算出雑音信号スペクトルとからコヒーレンスを算出する。これにより、周波数領域において算出した算出雑音信号スペクトルを用いて、周波数ビンごとの推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出し、コヒーレンスに応じて周波数毎に雑音抑圧の強度を変動させたウィナーフィルタ係数を算出可能である。このため、雑音抑圧の精度をできるだけ保ちながらミュージカルノイズの低減が可能となる効果に加えて、ウィナーフィルタ係数の算出結果を用いて算出雑音信号スペクトルを算出することによって、演算量のさらなる低減ができ、信号処理部の処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【０１２３】
また、コヒーレンス算出部１９Ｂにおいて、パワースペクトル算出部１９３は、推定所望信号スペクトルのパワースペクトルを算出し、パワースペクトル算出部１９４は、算出雑音信号スペクトルのパワースペクトルを算出する。クロススペクトル算出部１９５は、推定所望信号スペクトルと算出雑音信号スペクトルとのクロススペクトルを算出する。そして、コヒーレンス計算部１９６は、推定所望信号スペクトルのパワースペクトル、算出雑音信号スペクトルのパワースペクトル、及びクロススペクトルによって、コヒーレンスを算出する。これにより、周波数領域において、周波数ビンごとの推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出可能である。
【０１２４】
また、信号処理部１０は、時間領域において、観測信号と推定所望信号との差分を算出する減算部１８Ａを含み、減算部１８Ａは、観測信号と推定所望信号との差分によって算出雑音信号を算出する。コヒーレンス算出部１９Ａは、推定所望信号と算出雑音信号とからコヒーレンスを算出する。これにより、時間領域において算出した算出雑音信号を用いて、周波数ビンごとの推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出し、コヒーレンスに応じて周波数毎に雑音抑圧の強度を変動させたウィナーフィルタ係数を算出可能である。このため、雑音抑圧の精度をできるだけ保ちながらミュージカルノイズの低減が可能となる。
【０１２５】
また、コヒーレンス算出部１９Ａにおいて、ＦＦＴ部１９１は、推定所望信号を周波数領域に変換した推定所望信号スペクトルを取得し、ＦＦＴ部１９２は、算出雑音信号を周波数領域に変換した算出雑音信号スペクトルを取得する。パワースペクトル算出部１９３は、推定所望信号スペクトルのパワースペクトルを算出し、パワースペクトル算出部１９４は、算出雑音信号スペクトルのパワースペクトルを算出する。クロススペクトル算出部１９５は、推定所望信号スペクトルと算出雑音信号スペクトルとのクロススペクトルを算出する。そして、コヒーレンス計算部１９６は、推定所望信号スペクトルのパワースペクトル、算出雑音信号スペクトルのパワースペクトル、及びクロススペクトルによって、コヒーレンスを算出する。これにより、推定所望信号及び算出雑音信号を時間領域から周波数領域に変換して、周波数ビンごとの推定所望信号と算出雑音信号とのコヒーレンスを算出可能である。
【０１２６】
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２７】
本開示は、信号の雑音成分の抑圧に関してさらなる改善を実現できる信号処理装置、信号処理システム及び信号処理方法として有用である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ  信号処理部
１１、１４、１９１、１９２  ＦＦＴ部
１２  平均及び信号結合部
１３  入力平均保存部
１５  ウィナーフィルタ算出部
１６  推定所望信号スペクトル算出部
１７  ＩＦＦＴ部
１８Ａ、１８Ｂ  減算部
１９Ａ、１９Ｂ  コヒーレンス算出部
２０  ウィナーフィルタ適応係数算出部
２１  ウィナーフィルタ適応係数保存部
２２  雑音信号算出部
１９３、１９４  パワースペクトル算出部
１９５  クロススペクトル算出部
１９６  コヒーレンス計算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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