(57)【要約】【課題】  任意の音声強調処理によって変形させられた音声のスペクトル包絡を復元する。【解決手段】  本発明は、音声成分と雑音成分を含む入力信号の音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した音声強調信号を処理する信号処理装置に関する。そして本発明の収音装置は、入力信号及び又は音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、周波数帯域ごとに、入力信号及び又は音声強調信号を探索し、周波数帯域ごとに入力信号で音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求める、求めた周波数ごとに、入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出し、算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、スペクトルゲインを音声強調信号に乗じることを有することを特徴とする。【選択図】      図１
2020076907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置において、
前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求める周波数算出手段と、
前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出する帯域ゲイン算出手段と、
前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じる音質改善手段と
を有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記周波数算出手段は、分割した前記周波数帯域ごとに、前記入力信号の振幅スペクトルが最大となる周波数を、前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生したと推定される周波数として求めることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記周波数算出手段は、分割した前記周波数帯域ごとに、前記音声強調信号の振幅スペクトルが最大となる周波数を、前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生したと推定される周波数として求めることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記周波数算出手段は、分割した前記周波数帯域ごとに、前記入力信号又は前記音声強調信号のいずれかを選択し、選択した信号の振幅スペクトルが最大となる周波数を、前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生したと推定される周波数として求めることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記周波数算出手段は、前記周波数帯域ごとに、前記音声成分に対する前記雑音成分の比を表すＳＮ比の推定結果に基づいて、前記入力信号又は前記音声強調信号のいずれかを選択することを特徴とする請求項４に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記周波数算出手段は、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号が最大となる第１の帯域最大周波数と、前記音声強調信号が最大となる第２の帯域最大周波数を算出し、
前記帯域ゲイン算出手段は、前記周波数帯域ごとに、前記第１の帯域最大周波数における前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記第２の帯域最大周波数における前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記周波数算出手段は、前記入力信号におけるピッチ周波数を推定した結果に基づいてそれぞれの前記周波数帯域を設定することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記周波数算出手段は、前記入力信号におけるピッチ周波数を推定した結果に基づいて、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求めることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項９】
前記周波数算出手段は、所定周波数未満の帯域について周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求め、
前記帯域ゲイン算出手段は、前記所定周波数未満の帯域の前記帯域ゲインについては、前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した値を適用し、前記所定周波数以上の帯域の前記帯域ゲインについては一定値を適用する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１０】
音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置に搭載されたコンピュータを、
前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求める周波数算出手段と、
前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出する帯域ゲイン算出手段と、
前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じる音質改善手段と
して機能させることを特徴とする信号処理プログラム。
【請求項１１】
音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置が行う信号処理方法において、
前記信号処理装置は、周波数算出手段、帯域ゲイン算出手段、及び音質改善手段を有し、
前記周波数算出手段は、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求め、
前記帯域ゲイン算出手段は、前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出し、
前記音質改善手段は、前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じる
ことを特徴とする信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、信号処理装置、信号処理プログラム及び信号処理方法に関し、例えば、音声と雑音が混在した入力信号に対する音声強調処理に適用し得る。
【背景技術】
【０００２】
従来、自然環境において雑音はいたる所に存在するため、一般に実世界で観測される音声は種々の発信元からの雑音を含む。雑音を含んで観測された入力信号から音声だけを強調させるために、様々な音声強調方法が開発されている。
【０００３】
代表的な音声強調方法として、従来、非特許文献１、非特許文献２の記載技術がある。
【０００４】
非特許文献１の記載技術では、事前に雑音成分の振幅スペクトルを推定しておき、音声と雑音が混在する入力信号の振幅スペクトルから推定した雑音成分の振幅スペクトルを減じることで、音声成分の振幅スペクトルを推定する。当該技術は、一般にスペクトル減算法と呼ばれる。
【０００５】
非特許文献２の記載技術では、２つのマイクを備え、第１のマイクからの入力信号の周波数スペクトルから第２のマイクからの入力信号の周波数スペクトルを減じることで正面から到来する音声を抑圧して雑音の周波数スペクトルを推定し、第１のマイクからの入力信号の振幅スペクトルから雑音の振幅スペクトルを減じることで正面から到来する音声の振幅スペクトルを推定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｓ．  Ｆ．  Ｂｏｌｌ，”Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｕｓｉｎｇ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，  ｎｏ．２，  ｐｐ．１１３−１２０，  Ａｐｒｉｌ  １９７９．
【非特許文献２】矢頭  隆、森戸  誠、山田  圭、小川  哲司、“正方形マイクロホンアレイによる音源分離技術”  情報処理、Ｖｏｌ．５１、Ｎｏ．１１、２０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の音声強調方法には、以下に述べるような問題点が存在する。
【０００８】
非特許文献１の記載技術には、音声成分の方が優勢な周波数において、雑音成分が過剰に減算されることで、音声のスペクトル包絡が変形する問題がある。この問題は、任意の周波数において、入力信号の振幅スペクトルが音声成分と雑音成分の振幅スペクトルの和よりも小さくなるという性質に起因して生じる。また、音声のスペクトル包絡は、雑音成分が大きい周波数において、より顕著に変形する。
【０００９】
非特許文献２の記載技術のようなマイクアレイ処理には、マイク間距離に比べて波長が大きくなると精度が低下するという性質があるため、低い周波数では音声の振幅スペクトルが正しく推定できなくなり、音声のスペクトル包絡が変形する問題がある。
【００１０】
以上のような問題に鑑みて、音声強調処理によって変形させられた音声のスペクトル包絡を復元できるスペクトル包絡を変形させずに音声信号を抽出する信号処理装置、信号処理プログラム及び信号処理方法が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の本発明の信号処理装置は、（１）音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置において、（２）前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求める周波数算出手段と、（３）前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出する帯域ゲイン算出手段と、（４）前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じる音質改善手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
第２の本発明の信号処理プログラムは、音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置に搭載されたコンピュータを、（１）前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求める周波数算出手段と、（２）前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出する帯域ゲイン算出手段と、（３）前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じる音質改善手段として機能させることを特徴とする。
【００１３】
第３の本発明は、音声成分と雑音成分を含む入力信号の前記音声成分を強調した音声強調信号を生成する音声強調手段が生成した前記音声強調信号を処理する信号処理装置が行う信号処理方法において、（１）前記信号処理装置は、周波数算出手段、帯域ゲイン算出手段、及び音質改善手段を有し、（２）前記周波数算出手段は、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を所定の周波数帯域ごとに分割し、前記周波数帯域ごとに、前記入力信号及び又は前記音声強調信号を探索し、前記周波数帯域ごとに前記入力信号で前記音声成分が強調された振幅スペクトルが発生していると推定される周波数を求め、（３）前記帯域ゲイン算出手段は、前記周波数算出手段で求めた周波数ごとに、前記入力信号の周波数スペクトルの振幅値を、前記音声強調信号の周波数スペクトルの振幅値で除した帯域ゲインを算出し、（４）前記音質改善手段は、前記帯域ゲイン算出手段が算出した帯域ゲインを補間したスペクトルゲインを算出し、前記スペクトルゲインを前記音声強調信号に乗じることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、任意の音声強調処理によって変形させられた音声のスペクトル包絡を復元する信号処理装置、信号処理プログラム及び信号処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る各装置の接続構成、及び実施形態に係る収音装置の機能的構成について示したブロック図である。
【図２】実施形態に係る収音装置のハードウェア構成の例について示したブロック図である。
【図３】実施形態に係る収音装置で処理される各信号の周波数スペクトルについて示した図である。
【図４】実施形態に係る収音装置で入力スペクトルを複数の周波数帯域に分割し、各周波数帯域の帯域最大周波数を求める処理について示した説明図である。
【図５】実施形態に係る収音装置で帯域最大周波数ごとに帯域ゲインを得る処理について示した説明図である。
【図６】実施形態に係る収音装置で帯域ゲインに基づいてスペクトルゲインを求める処理の例について示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（Ａ）主たる実施形態
以下、本発明による信号処理装置、プログラム及び方法の一実施形態を、図面を参照しながら詳述する。以下では、本発明の信号処理装置、プログラム及び方法を収音装置に適用した例について説明する。
【００１７】
（Ａ−１）実施形態の構成
図１は、この実施形態に係る各装置の接続構成及び収音装置１０の機能的構成について示したブロック図である。
【００１８】
収音装置１０は、音声と雑音が混合した入力信号ｘに対して、音声成分を強調する音声強調処理を含む収音処理を行った信号を出力する装置である。以下では、収音装置１０が出力する信号を出力信号ｚと呼ぶものとする。
【００１９】
そして、この実施形態の収音装置１０により出力される出力信号ｚ（収音処理の結果）は、音声認識装置２０に供給される。音声認識装置２０は、供給された音声信号に基づいた音声認識処理を含む処理を行う装置である。
【００２０】
この実施形態では、入力信号ｘは時間領域のディジタル音響信号であるものとして以下の説明を行う。なお、入力信号ｘは、１つのマイクによって捕捉された信号（１チャネルの音響信号）であってもよいし、複数のマイクによって捕捉された信号（複数チャネルの音響信号）の集合（例えば、複数のマイクで構成されるマイクアレイからの入力信号）でも良いし、複数のマイクアレイにより捕捉された信号であっても良い。また、収音装置１０において、入力信号ｘの形式や入力方式は限定されないものであり種々の方式を適用することができる。例えば、入力信号ｘは、図示しないマイクで捕捉された音響信号（アナログ音響信号）が、図示しないコンバータでディジタル音響信号に変換された信号としてもよい。また、入力信号は、他の装置で保持されたディジタル音響信号のデータであってもよい。
【００２１】
次に、図１を用いて収音装置１０の内部構成について説明する。
【００２２】
収音装置１０は、周波数解析手段１０１、音声強調手段１０２、帯域最大周波数算出手段１０３、帯域ゲイン算出手段１０４、音質改善手段１０５、及び波形復元手段１０６を有している。
【００２３】
収音装置１０では、少なくとも帯域最大周波数算出手段１０３、帯域ゲイン算出手段１０４、及び音質改善手段１０５を含む構成により信号処理装置が構成されている。なお、本発明の信号処理装置には、音声強調手段１０２を含むようにしてもよい。また、本発明の信号処理装置には、周波数解析手段１０１及び又は波形復元手段１０６を含むようにしてもよい。
【００２４】
周波数解析手段１０１は、入力信号ｘに周波数解析を施して入力周波数スペクトルＸを得る。周波数解析には高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）が好適に用いられるが、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＣＴ）やウェーブレット変換、フィルタパンクなど、任意の周波数解析方法を適用し得る。
【００２５】
音声強調手段１０２は、入力周波数スペクトルＸに音声強調処理を適用して、音声成分が強調されたスペクトルＹ（以下、「音声強調周波数スペクトル」と呼ぶ）を得る。音声強調手段１０２に適用する音声強調処理の具体的な内容は限定されず、種々の方法を適用することができる。例えば、入力信号ｘを捕捉するマイクの数が１つの場合（入力信号ｘが１つのマイクで捕捉された音響信号で構成される場合）には、音声強調手段１０２に適用する音声強調処理方法として、スペクトル減算法（非特許文献１の記載技術）や、ＭＭＳＥ−ＳＴＳＡ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ−Ｓｈｏｒｔ  Ｔｉｍｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）や、これらの方法を応用した方法等を適用し得る。また、例えば、入力信号ｘを捕捉するマイクの数が複数の場合（入力信号ｘが複数のマイクで捕捉された音響信号で構成される場合）には、音声強調手段１０２に適用する音声強調処理方法として、ビームフォーミング（例えば、非特許文献２の記載技術）や、適応ビームフォーミングや、独立成分分析や独立ベクトル分析や、時間周波数バイナリマスク等に基づくブラインド音源分離などを適用し得る。
【００２６】
帯域最大周波数算出手段１０３は、複数に分割した周波数帯域ごとに、入力周波数スペクトルＸの振幅値｜Ｘ｜（以下、「入力振幅スペクトル」とも呼ぶ）が最大となる周波数Ｆｍａｘ（以下、「帯域最大周波数」とも呼ぶ）を探索する。以下では、上述の複数に分割された各周波数帯域を「ＦＢ」と呼ぶものとする。
【００２７】
帯域ゲイン算出手段１０４は、帯域最大周波数Ｆｍａｘごとに、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜を音声強調周波数スペクトルの振幅値｜Ｙ｜（音声強調振幅スペクトル）で除した値ＢＧ（以下、「帯域ゲイン」と呼ぶ）を得る。
【００２８】
音質改善手段１０５は、帯域最大周波数Ｆｍａｘごとの帯域ゲインＢＧに基づいて、音声強調周波数スペクトルＹに乗じるゲインＧ（以下、「スペクトルゲイン」と呼ぶ）を算出し、得られたスペクトルゲインＧを音声強調周波数スペクトルＹに乗じることで、音声成分のスペクトル包絡が復元された出力周波数スペクトルＺを得る。
【００２９】
波形復元手段１０６は、周波数解析手段１０１と対となる方法によって、出力周波数スペクトルＺから出力信号ｚを得る。例えば、周波数解析手段１０１で周波数解析方法としてＦＦＴを用いた場合、波形復元手段１０６では波形復元方法として逆高速フーリエ変換（Ｉｎｖｅｒｓｅ  ＦＦＴ：ＩＦＦＴ）を適用する。
【００３０】
次に、図２を用いて、収音装置１０のハードウェア構成について説明する。
【００３１】
収音装置１０は、全てハードウェア（例えば、専用チップ等）により構成するようにしてもよいし一部又は全部についてソフトウェア（プログラム）として構成するようにしてもよい。収音装置１０は、例えば、プロセッサ及びメモリを有するコンピュータにプログラム（実施形態の信号処理プログラムを含む）をインストールすることにより構成するようにしてもよい。
【００３２】
図２は、収音装置１０のハードウェア構成の例について示したブロック図である。
【００３３】
図２では、収音装置１０を、ソフトウェア（コンピュータ）を用いて構成する際の構成について示している。
【００３４】
図２に示す収音装置１０は、ハードウェア的な構成要素として、プログラム（実施形態の信号処理プログラムを含む）がインストールされたコンピュータ２００を有している。
【００３５】
コンピュータ２００は、入力された入力信号ｘに収音処理を施して出力する処理を行う。
【００３６】
なお、コンピュータ２００は、信号処理プログラム専用のコンピュータとしてもよいし、他の機能（例えば、音声認識装置２０）のプログラムと共用される構成としてもよい。
【００３７】
図２に示すコンピュータ２００は、プロセッサ２０１、一次記憶部２０２、及び二次記憶部２０３を有している。一次記憶部２０２は、プロセッサ２０１の作業用メモリ（ワークメモリ）として機能する記憶手段であり、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の高速動作するメモリが適用される。二次記憶部２０３は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）やプログラムデータ（実施形態に係る信号処理プログラムのデータを含む）等の種々のデータを記録する記憶手段であり、例えば、ＦＬＡＳＨメモリやＨＤＤ等の不揮発性メモリが適用される。この実施形態のコンピュータ２００では、プロセッサ２０１が起動する際、二次記憶部２０３に記録されたＯＳやプログラム（実施形態に係る信号処理プログラムを含む）を読み込み、一次記憶部２０２上に展開して実行する。
【００３８】
なお、コンピュータ２００の具体的な構成は図２の構成に限定されないものであり、種々の構成を適用することができる。例えば、一次記憶部２０２が不揮発メモリ（例えば、ＦＬＡＳＨメモリ等）であれば、二次記憶部２０３については除外した構成としてもよい。
【００３９】
（Ａ−２）実施形態の動作
次に、以上のような構成を有するこの実施形態の収音装置１０の動作（実施形態の信号処理方法）を説明する。
【００４０】
収音装置１０では、入力される入力信号ｘを周波数解析手段１０１に供給し、波形復元手段１０６から得られる出力信号ｚを出力する。
【００４１】
周波数解析手段１０１は、入力信号ｘを入力周波数スペクトルＸへと変換し、音声強調手段１０２、帯域最大周波数算出手段１０３、及び帯域ゲイン算出手段１０４に与える。
【００４２】
音声強調手段１０２は、入力周波数スペクトルＸに所定の音声強調処理を適用し、得られた音声強調周波数スペクトルＹを帯域ゲイン算出手段１０４と音質改善手段１０５に与える。以下では、例として、音声強調手段１０２の音声強調方法として、スペクトル減算法（非特許文献１の記載技術）を適用した場合の例について説明する。ただし、音声強調手段１０２に適用する音声強調方法は限定されないものである。
【００４３】
入力周波数スペクトルＸは、（１）式のように、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と入力位相スペクトルｅｊφに分解される。ここで、ｊは虚数単位である。スペクトル減算法は、（２）式のように、音声成分の振幅スペクトルを、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜から雑音振幅スペクトル｜Ｎ｜を減じることで推定する。ここで、ｍａｘ｛α，β｝は、αとβの大きい方を出力する演算子である。音声強調周波数スペクトルＹは、（３）式のように、音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜に入力位相スペクトルｅｊφを乗じて算出することができる。
Ｘ＝｜Ｘ｜ｅｊφ      …（１）
｜Ｙ｜＝ｍａｘ｛｜Ｘ｜−｜Ｎ｜，０｝  …（２）
Ｙ＝｜Ｙ｜ｅｊφ      …（３）
【００４４】
スペクトル減算法では、雑音振幅スペクトル｜Ｎ｜を事前に推定する必要がある。なお、音声強調手段１０２において適用する雑音推定処理の具体的方法については限定されないものであり、種々の方法を適用することができる。例えば、例として、雑音の統計的性質は変化しないこと、及び収音装置１０の処理開始から１秒間は雑音しか存在しないと仮定する場合、音声強調手段１０２では、処理開始から１秒間の入力振幅スペクトルの時間平均を雑音振幅スペクトルとして得ることができる。また、例えば、音声強調手段１０２では、任意の音声区間検出方法を適用して音声区間を検出し、音声区間でない時刻の入力振幅スペクトルを平均して雑音振幅スペクトルを算出すれば、雑音の統計的性質が変化しても追従することができる。
【００４５】
図３では、入力スペクトルＸ、音声強調スペクトルＹ、及び入力スペクトルＸに含まれる音声成分のスペクトルの例が図示されている。図３に示す音声成分のスペクトルは、例えば、雑音を含んで捕捉された入力信号中に含まれる音声成分のスペクトルである。
【００４６】
帯域最大周波数算出手段１０３は、所定の周波数帯域ＦＢごとに入力振幅スペクトル｜Ｘ｜が最大となる周波数を探索し、得られた帯域最大周波数Ｆｍａｘを帯域ゲイン算出手段１０４に与える。
【００４７】
この実施形態では所定の周波数帯域ＦＢはＭ個あるものとする。以下では、Ｍ個に分割された各周波数帯域ＦＢを、低周波数の帯域から順にＦＢ＿１、ＦＢ＿２、…、ＦＢ＿Ｍと呼ぶものとする。さらに、以下では、各周波数帯域ＦＢ（ＦＢ＿１、ＦＢ＿２、…、ＦＢ＿Ｍ）の帯域最大周波数Ｆｍａｘを、それぞれＦｍａｘ１、Ｆｍａｘ２、…、ＦｍａｘＭと呼ぶものとする。
【００４８】
図４は、帯域最大周波数算出手段１０３の処理について示した説明図である。
【００４９】
図４は、図３に示す入力スペクトルＸについて、Ｍ＝５とした場合における各周波数帯域（ＦＢ＿１、ＦＢ＿２、…、ＦＢ＿５）、各周波数帯域の帯域最大周波数（Ｆｍａｘ１、Ｆｍａｘ２、…、Ｆｍａｘ５）の例について示した説明図である。
【００５０】
各周波数帯域ＦＢの決め方（各周波数帯域ＦＢのグリッドの仕方）に制限はないが、例えば、直流成分からナイキスト周波数までをＭ等分するようにしてもよい。
【００５１】
具体的には、例えば、サンプリング周波数（収音装置１０内で処理する音響信号のサンプリング周波数）が８ｋＨｚで、Ｍ＝８とした場合、直流成分からナイキスト周波数（４ｋＨｚ）までを８等分するようにしてもよい。この場合、ＦＢ＿１の周波数帯域を［０，５００］（０〜５００Ｈｚ），ＦＢ＿２の周波数帯域を［５００，１０００]（５００〜１０００Ｈｚ），…，ＦＢ＿８（ＦＢ＿８）の周波数帯域を［３５００，４０００］（３５００〜４０００Ｈｚ）としてもよい。
【００５２】
また、他の各周波数帯域ＦＢの決め方として、対数尺度で分割する方法がある。具体的には、例えば、サンプリング周波数が８ｋＨｚでＭ＝４とした場合、ＦＢ＿１の周波数帯域を［６２．５，１２５］（６２．５〜１２５Ｈｚ）、ＦＢ＿２の周波数帯域を［１２５，２５０］（１２５〜２５０Ｈｚ），…，ＦＢ＿４の周波数帯域を［２０００，４０００］（２０００〜４０００Ｈｚ）としてもよい。
【００５３】
さらに、他の各周波数帯域ＦＢの決め方として、パーク尺度（人間の聴覚の臨界帯域）で分割する方法がある。具体的には、例えば、サンプリング周波数を８ｋＨｚでＭ＝１７とした場合、ＦＢ＿１の周波数帯域を［２０，１００］（２０〜１００Ｈｚ），ＦＢ＿２の周波数帯域が［１００，２００］（１００〜２００Ｈｚ），…，ＦＢ＿１６の周波数帯域を［２７００，３１５０］（２７００〜３１５０Ｈｚ），ＦＢ＿１７の周波数帯域を［３１５０，３７００］（３１５０〜３７００Ｈｚ）としてもよい。
【００５４】
さらにまた、例えば、他の各周波数帯域ＦＢの決め方として、上記にパーク尺度に基づく周波数帯域を２帯域ずつまとめるようにしてもよい。具体的には、例えば、サンプリング周波数を８ｋＨｚでＭ＝９とした場合、ＦＢ＿１の周波数帯域を［２０，２００］（２０〜２００Ｈｚ），ＦＢ＿２の周波数帯域を［２００，４００］（２００〜４００Ｈｚ），…，ＦＢ＿８の周波数帯域を［２３２０，３１５０］（２３２０〜３１５０Ｈｚ），ＦＢ＿９の周波数帯域を［３１５０，４４００］（３１５０〜４４００Ｈｚ）とするようにしてもよい。
【００５５】
なお、以上で説明し周波数帯域ＦＢの決め方は、音声の特徴について何ら言及していないが、次段の帯域ゲイン算出手段１０４では音声成分に注目して帯域ゲインを算出することから、収音装置１０をより安定に動作させるには、ＦＢ＿１に音声のピッチ周波数が含まれるようにする決め方が好適である。もしＦＢ＿１に音声のピッチ周波数が含まれなければ、Ｆｍａｘ＿１は低域の雑音成分のピーク周波数を示すこととなり、音声成分の帯域ゲインを正しく求めることができない。そして、ＦＢ＿１に音声のピッチ周波数が含まれれば、より高い周波数帯域ＦＢ＿ｍ（ｍ≧２）にも音声の高調波周波数が必ず含まれることになる。音声成分の振幅スペクトルのピーク値は雑音成分の振幅スペクトルより大きくなる傾向があるため、分割された周波数帯域内にピッチ成分または高調波成分が存在すれば、その周波数帯域内の最大値はピッチ成分または高調波成分のいずれかのピーク値となる。以上から、上記の４つの例（各周波数帯域ＦＢの決め方の例）では、Ｍ＝８（８等分）とする周波数帯域ＦＢの決め方が好適である。さらに例えば、２ｋＨｚ以下は５００Ｈｚごと、２ｋＨｚ以上は１ｋＨｚごとに等分（Ｍ＝６）とする周波数帯域ＦＢの決め方としてもよい。
【００５６】
帯域ゲイン算出手段１０４は、帯域最大周波数Ｆｍａｘごとに、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜を音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜で除し、得られた帯域ゲインＢＧを音質改善手段１０５に与える。以下では、入力周波数スペクトルＸの周波数ｆにおける値をｘ（ｆ）と表す（他のスペクトルも同様）。このとき、ｍ番目（ｍは１〜Ｍのいずれかの整数）の周波数帯域における帯域ゲインＢＧ＿ｍは、（４）式で算出することができる。Ｆｍａｘｍはピッチ成分または高調波成分のいずれかのピーク値の周波数であるから、帯域ゲインＢＧｍは、周波数帯域ＦＢｍの音声強調手段１０２適用前後の音声成分の振幅の比となる。
ＢＧｍ＝｜Ｘ（Ｆｍａｘｍ）｜／｜Ｙ（Ｆｍａｘｍ）｜…（４）
【００５７】
図５は、帯域最大周波数Ｆｍａｘごとに、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜とに基づいて帯域ゲインＢＧを得る処理について示した説明図である。
【００５８】
音質改善手段１０５は、帯域ゲインＢＧ（ＢＧ１〜ＢＧｍ）に基づいてスペクトルゲインＧを算出して音声強調周波数スペクトルＹに乗じ、得られた出力周波数スペクトルＺを波形復元手段１０６に与える。帯域ゲインＢＧ（ＢＧ１〜ＢＧｍ）は、周波数帯域ＦＢごとに１つしか算出されていないので、音質改善手段１０５は、音声強調周波数スペクトルＹに乗じるスペクトルゲインＧを得るために、各帯域最大周波数Ｆｍａｘ（各帯域ゲインＢＧ）の前後間を補間して周波数ごとのスペクトルゲインＧを得る。
【００５９】
図６は、帯域ゲインＢＧを補間してスペクトルゲインＧを取得する処理の例について示した説明図である。図６に示すように、帯域ゲインＢＧは、離散的な数値の集合であるため、帯域ゲインの各値の間を補間することでスペクトルゲインＧ（例えば、周波数毎のスペクトルゲインＧの値）を得ることができる。
【００６０】
各帯域ゲインＢＧの間を補完してスペクトルゲインＧを得る方法に制限はないが、例えば線形補間が好適である。例えば、帯域最大周波数Ｆｍａｘ同士の間の周波数には帯域ゲインＢＧに対する線形補間をそのまま適用し、直流成分〜Ｆｍａｘ＿１の区間は所定値（例えば、１．０）とＢＭ＿１との線形補間を行い、Ｆｍａｘ＿Ｍ〜ナイキスト周波数の区間はＢＧ＿Ｍと所定値（例えば、１．０）との線形補間を行うようにしてもよい。なお、各帯域ゲインＢＧの間を補完してスペクトルゲインＧを得る方法には、上述の線形補間に代えて、スプライン補間やキュービック補間を適用しても良い。
【００６１】
音質改善手段１０５は、以上のような補間によって得られたスペクトルゲインＧを音声強調周波数スペクトルＹに乗じることで出力周波数スペクトルＺを得る。そして、音質改善手段１０５で得られた出力周波数スペクトルＺの振幅スペクトル｜Ｚ｜は、帯域最大周波数Ｆｍａｘ（音声成分のピッチ成分または高調波成分のいずれかのピーク値）は、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と一致し、音声成分のスペクトル包絡が復元された状態となる。
【００６２】
波形復元手段１０６は、周波数解析手段１０１と対となる方法を出力周波数スペクトルＺに適用し、得られた出力信号ｚを出力する。
【００６３】
（Ａ−３）実施形態の効果
この実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。
【００６４】
この実施形態の収音装置１０では、任意の音声強調処理によって変形させられた音声のスペクトル包絡を復元することができる。
【００６５】
具体的には、この実施形態の収音装置１０では、帯域最大周波数算出手段１０３は、音声と雑音が混在した入力信号ｘの振幅スペクトル｜Ｘ｜において、音声の基本周波数成分と高調波成分の振幅のピーク値が雑音成分の振幅に比べて大きくなりやすいという性質を利用して、所定の周波数帯域ごとに振幅スペクトルの最大値を探索することで音声成分が優勢な周波数を見つける。そして、この実施形態の収音装置１０の帯域ゲイン算出手段１０４では、音声の基本周波数成分と高調波成分の振幅のピーク値は雑音成分の振幅の影響が小さいという性質を利用して、音声強調前の音声成分の振幅値を真値の近似値であると考えて、音声強調後の音声成分の振幅値に乗ずるべきゲイン値を算出する。そして、この実施形態の収音装置１０の音質改善手段１０５では、帯域ゲインに基づいて算出されるスペクトルゲインを音声強調後の周波数スペクトルに乗じることで、音声成分の振幅を音声強調前の振幅値に近づけて、音声のスペクトル包絡を復元する。
【００６６】
（Ｂ）他の実施形態
本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような変形実施形態も挙げることができる。
【００６７】
（Ｂ−１）帯域最大周波数算出手段１０３において、帯域最大周波数Ｆｍａｘの探索に、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜に代えて音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜を用いても良い。特に、指向性雑音を非特許文献２に記載の技術で抑圧する際に、指向性雑音が音声（非目的音声と呼ぶ）である場合には、Ｆｍａｘとして非目的音声の音声成分のピーク値の周波数が選ばれることがある。このような場合、音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜に基づいて帯域最大周波数Ｆｍａｘを探索することで、問題を回避することができる。
【００６８】
（Ｂ−２）帯域最大周波数算出手段１０３において、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜または音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜のいずれか一方を使うのでなく、所定の周波数帯域ＦＢごとに帯域最大周波数Ｆｍａｘの探索に用いる振幅スペクトルを選択しても良い。例えば、非特許文献２に記載の技術では、低い周波数における音声成分のスペクトル包絡の変形が大きく、帯域最大周波数Ｆｍａｘとして音声成分のピーク値を正しく探索できないことがある。このような場合、帯域最大周波数Ｆｍａｘの探索に、低い周波数では入力振幅スペクトル｜Ｘ｜を用い、高い周波数では音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜を用いることで、問題を回避することができる。
【００６９】
（Ｂ−３）帯域最大周波数算出手段１０３において、周波数帯域ＦＢごとに、信号対雑音比（音声成分のパワーと雑音成分のパワーの比；以下、「ＳＮ比」とも呼ぶ）に応じて入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜のいずれを使うかを自動で選択するようにしても良い。ＳＮ比が低く（雑音が大きく）なると、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜における音声成分のピーク値が雑音成分に埋もれ、正しく探索ができなくなることがある。このような場合、帯域最大周波数Ｆｍａｘの探索に音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜を用いることで、問題を回避することができる。探索に用いる振幅スペクトルの選択は、全帯域共通でも良いし、所定の周波数帯域ＦＢごとに行っても良い。ＳＮ比は、入力信号のパワーｘ、推定した雑音成分のパワーｎ、音声強調後のパワーｓの３つの内の２つがわかれば算出できる。例えば、帯域最大周波数算出手段１０３は、（５）式に基づいて、ＳＮ比を推定するようにしてもよい。（５）式では、音声強調手段１０２が出力する音声強調後のパワーｓと、推定した雑音成分のパワーｎの比（ｓ／ｎ）をＳＮ比として算出（ＳＮ比の推定結果として算出）する式となっている。推定雑音成分のパワーｎについては、例えば、音声強調手段１０２の処理の過程で取得された推定雑音成分のパワーを利用するようにしてもよいし、（５）式に示すように入力信号のパワーｘから音声強調後のパワーｓを減算することで求めるようにしてもよい。なお、安定に処理をするには、算出したＳＮ比を、移動平均法やリーク積分（時定数フィルタとも呼ぶ）を用いて時間平均するのが望ましい。
ＳＮ比＝ｓ／ｎ≒（ｘ−ｎ）／ｎ≒ｓ／（ｘ−ｓ）  …（５）
【００７０】
（Ｂ−４）帯域ゲイン算出手段１０４において、各ＦＢにおける入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜の帯域最大周波数Ｆｍａｘは共通でなくても良い。例えば、入力振幅スペクトル｜Ｘ｜と音声強調振幅スペクトル｜Ｙ｜とからそれぞれ独立に帯域最大周波数ＦＸｍａｘ，ＦＹｍａｘを探索し、帯域ゲインを（６）式によって算出しても良い。雑音の種類や、音声強調手段の種類によっては、音声強調後にピーク周波数が変化することがあるが、この変形例ではこの変化に対応できる。なお、音質改善手段１０５においてスペクトルゲインＧを算出する際には、いずれの帯域最大周波数ＦＸｍａｘ，ＦＹｍａｘに基づいて補間を行っても良いが、スペクトルゲインＧは音声強調周波数スペクトルＹに乗じるので、ＦＹｍａｘに基づくのがより好適である。
ＢＧｍ＝｜Ｘ（ＦＸｍａｘｍ）｜／｜Ｙ（ＦＹｍａｘｍ）｜…（６）
【００７１】
（Ｂ−５）周波数帯域ＦＢは、ピッチ周波数に適応させてもよい。この場合、帯域最大周波数算出手段１０３において、ピッチ抽出を行って入力信号のピッチ周波数を推定し、得られたピッチ周波数に基づいてＦＢ＿１を決定し、ＦＢ＿１に基づいてより高い周波数の周波数帯域ＦＢを決定する。ＦＢ＿１は、例えばピッチ周波数をＦ０として、ＦＢ＿１＝［０．５・Ｆ０，１．５・Ｆ０］とする。そして、この場合、ｍ＞１において、ＦＢ＿ｍ＝［（ｍ−０．５）Ｆ０，（ｍ＋０．５）Ｆ０］とする。
【００７２】
（Ｂ−６）帯域最大周波数Ｆｍａｘは、厳密にピッチ周波数と高調波周波数と一致させても良い。もし精度よくピッチ周波数を推定することができるなら、この方法がＦｍａｘの探索方法として最も好適である。この変形例では、帯域最大周波数算出手段１０３において、振幅スペクトルの最大値を探索するということは行わず、ピッチ抽出を行い、ピッチ周波数をＦｍａｘ＿１とし、高調波周波数を順次Ｆｍａｘ＿２，Ｆｍａｘ＿３，…とする。
【００７３】
（Ｂ−７）帯域ゲインＢＧは、全帯域で算出しなくても良い。例えば、非特許文献２に記載の技術に適用する場合、スペクトル包絡の変形が大きいのは低い周波数であることがわかっているので、例えば２ｋＨｚ未満（所定周波数未満）の周波数帯域でのみ帯域ゲインＢＧを算出し、２ｋＨｚ以上の周波数帯域では帯域ゲインＢＧおよびスペクトルゲインＧを１．０（一定値）としても良い。
【符号の説明】
【００７４】
１０…収音装置、１０１…周波数解析手段、１０２…音声強調手段、１０３…帯域最大周波数算出手段、１０４…帯域ゲイン算出手段、１０５…音質改善手段、１０６波形復元手段、２０…音声認識装置、２００…コンピュータ、２０１…プロセッサ、２０２…一次記憶部、２０３…二次記憶部。
【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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