(57)【要約】【課題】音声に対して雑音が大きなパワーを有する場合でも、非音声区間における小さな残留雑音と音声区間における小さな出力歪を両立し、高音質な強調音声を出力することのできる雑音抑圧の方法、装置、及びプログラムを提供すること。【解決手段】本発明は、入力信号を周波数領域信号に変換し、該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求め、該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定め、該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求め、該仮出力を用いて第２の推定雑音を求め、該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定め、前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求め、該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する。【選択図】図１
2010204392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を周波数領域信号に変換し、
該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求め、
該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定め、
該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求め、
該仮出力を用いて第２の推定雑音を求め、
該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定め、
前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求め、
該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する
ことを特徴とする雑音抑圧の方法。
【請求項２】
前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が大きいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が小さくなるように、前記補正抑圧係数を求める
ことを特徴とする請求項１に記載の雑音抑圧の方法。
【請求項３】
前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が小さいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が大きくなるように、前記補正抑圧係数を求める
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の雑音抑圧の方法。
【請求項４】
入力信号を周波数領域信号に変換し、
該周波数領域信号を用いて前記入力信号における第１の音声含有率を推定し、
該含有率に応じて決定した抑圧係数を用いて前記入力信号に含まれる雑音を抑圧して強調音声を求める際に、前記抑圧係数を求め、
前記強調信号に残留する雑音を推定し、
前記残留する雑音を用いて前記強調音声における第２の音声含有率を求め、
前記第２の音声含有率が高いときには前記強調音声の歪が少なくなるように、前記第２の音声含有率が低いときには前記強調音声に残留する雑音が少なくなるように、前記入力信号に含まれる雑音を抑圧して強調音声を求める
ことを特徴とする雑音抑圧の方法。
【請求項５】
入力信号を周波数領域信号に変換する変換部と、
該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求める第１の雑音推定部と、
該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定める雑音抑圧係数生成部と、
該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求める第１の乗算器と、
該仮出力を用いて第２の推定雑音を求める第２の雑音推定部と、
該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定める仮出力ＳＮＲ計算部と、
前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求める抑圧係数補正部と、
該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する第２の乗算器と
を有することを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項６】
前記抑圧係数補正部は、
さらに前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が大きいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が小さくなるように、前記抑圧係数を補正する
ことを特徴とする請求項５に記載の雑音抑圧装置。
【請求項７】
前記抑圧係数補正部は、
さらに前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が小さいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が大きくなるように、前記抑圧係数を補正する
ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の雑音抑圧装置。
【請求項８】
コンピュータに、
入力信号を周波数領域信号に変換し、
該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求め、
該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定め、
該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求め、
該仮出力を用いて第２の推定雑音を求め、
該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定め、前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求め、
該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する
処理を実行させるための雑音抑圧プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
さらに前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が大きいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が小さくなるように、前記抑圧係数を補正する
処理を実行させるための請求項８に記載の雑音抑圧プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
さらに前記音声らしい区間の平均パワーと前記非音声らしい区間の平均パワーの比を求め、
該比の値が小さいときに前記非音声らしい区間の残留雑音が大きくなるように、前記抑圧係数を補正する
処理を実行させるための請求項８又は請求項９に記載の雑音抑圧プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は雑音抑圧の方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズサプレッサ（雑音抑圧システム）は、所望の音声信号に重畳されている雑音（ノイズ）を抑圧するシステムであり、一般的に、周波数領域に変換した入力信号を用いて雑音成分のパワースペクトルを推定し、この推定パワースペクトルを入力信号から差し引くことにより、所望の音声信号に混在する雑音を抑圧するように動作する。雑音成分のパワースペクトルを継続的に推定することにより、非定常な雑音の抑圧にも適用することができる。ノイズサプレッサとしては、例えば、特許文献１に記載されている方式がある。
【０００３】
さらに、演算量を削減した実現として、非特許文献１に記載されている方式がある。
【０００４】
これらいずれの方式も、基本的な動作は等しい。すなわち、入力信号を線形変換で周波数領域に変換し、振幅成分を取り出して周波数成分毎に抑圧係数を計算する。その抑圧係数と各周波数成分における振幅の積と各周波数成分の位相を組み合わせて逆変換して雑音抑圧された出力を得る。このとき、抑圧係数はゼロと１の間の値であり、ゼロなら完全抑圧で出力はゼロ、１なら抑圧なしで入力がそのまま出力される。
【０００５】
特許文献１に開示されたノイズサプレッサは、サンプル値系列として供給された劣化音声信号（所望音声信号と雑音の混在する信号）にフーリエ変換などの変換を施して複数の周波数成分に分割し、その中に含まれる雑音のパワースペクトルを複数の周波数成分それぞれに対して推定する。雑音推定方式の一例としては、過去の信号対雑音比で劣化音声を重み付けて雑音成分とする方式があり、その詳細は特許文献１に記載されている。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、劣化音声に乗算することによって雑音が抑圧された強調音声を求めるための抑圧係数を生成する。抑圧係数は周波数成分毎に求めるので、周波数成分の数と等しい抑圧係数が得られる。雑音抑圧係数生成の一例としては、強調音声の平均二乗パワーを最小化する最小平均二乗短時間スペクトル振幅法が広く用いられており、その詳細は特許文献１に記載されている。抑圧係数生成の過程で、先天的ＳＮＲも周波数別に推定する。推定先天的ＳＮＲは、抑圧係数生成に用いられると同時に、補正抑圧係数を求めるためにも用いられる。劣化音声と抑圧係数を各周波数で乗算し、その積を強調音声のパワースペクトルとして逆変換を行い、強調音声信号サンプルとする。これまでの処理ではパワースペクトルを用いた例を説明したが、代わりにその平方根に相当する振幅値を用いることができることは、広く知られている。
【０００６】
これまで説明した関連する技術の構成では、残留雑音と出力歪が一般的にトレードオフの関係にあり、小さな残留雑音と小さな出力歪を両立することはできない。このため、過剰な抑圧による出力信号歪の増加を避けるためにある程度の残留雑音を許容するか、反対に、十分小さな残留雑音のために過剰な抑圧による出力歪を許容するかのどちらかを受け入れる必要があった。この問題に対して、推定雑音と仮出力から計算した音声存在確率に基づいて、音声区間では低歪を優先した抑圧を、非音声区間では低残留雑音を優先した抑圧を行うノイズサプレッサが、非特許文献２に開示されている。
【０００７】
非特許文献２に開示されたノイズサプレッサは、音声区間では低歪を優先した抑圧を、非音声区間では低残留雑音を優先した抑圧を行い、さらに音声区間と非音声区間の残留雑音レベルに不連続が生じないように、抑圧係数を設定する。このため、非音声区間における小さな残留雑音と音声区間における小さな出力歪を両立し、さらに両者の境界において不連続が生じない、高音質な強調音声を出力することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−２０４１７５号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】２００６年５月、プロシーディングス・オブ・アイ・シー・エイ・エス・エス・ピー、(PROCEEDINGS OF ICASSP, VOL.I, PP.473-476, MAY, 2006)、473〜476ページ
【非特許文献２】２００７年１月、プロシーディングス・オブ・アイ・シー・シー・イー、(PROCEEDINGS OF ICCE, 6.1-4, JAN., 2007)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、これまで説明した非特許文献２に開示された構成では、特に音声に対して雑音が大きなパワーを有する際に、音声区間と非音声区間の区別に誤りが生じるという問題がある。このため、非音声区間で大きな残留雑音を生じる、または音声区間で歪が大きくなる場合がある。これは、出力である強調音声の音質低下として知覚される。
【００１１】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、音声に対して雑音が大きなパワーを有する場合でも、非音声区間における小さな残留雑音と音声区間における小さな出力歪を両立し、高音質な強調音声を出力することのできる雑音抑圧の方法、装置、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決する本発明は、入力信号を周波数領域信号に変換し、該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求め、該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定め、該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求め、該仮出力を用いて第２の推定雑音を求め、該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定め、前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求め、該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧することを特徴とする雑音抑圧の方法である。
【００１３】
上記課題を解決する本発明は、入力信号を周波数領域信号に変換し、該周波数領域信号を用いて前記入力信号における第１の音声含有率を推定し、該含有率に応じて決定した抑圧係数を用いて前記入力信号に含まれる雑音を抑圧して強調音声を求める際に、前記抑圧係数を求め、前記強調信号に残留する雑音を推定し、前記残留する雑音を用いて前記強調音声における第２の音声含有率を求め、前記第２の音声含有率が高いときには前記強調音声の歪が少なくなるように、前記第２の音声含有率が低いときには前記強調音声に残留する雑音が少なくなるように、前記入力信号に含まれる雑音を抑圧して強調音声を求めることを特徴とする雑音抑圧の方法である。尚、本発明における第一の音声含有率と第二の音声含有率とが、上述した本発明の第一の推定雑音と第二の推定雑音とに相当する。
【００１４】
上記課題を解決する本発明は、入力信号を周波数領域信号に変換する変換部と、該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求める第１の雑音推定部と、該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定める雑音抑圧係数生成部と、該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求める第１の乗算器と、該仮出力を用いて第２の推定雑音を求める第２の雑音推定部と、該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定める仮出力ＳＮＲ計算部と、前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求める抑圧係数補正部と、該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する第２の乗算器とを有することを特徴とする雑音抑圧装置である。
【００１５】
上記課題を解決する本発明は、コンピュータに、入力信号を周波数領域信号に変換し、該周波数領域信号を用いて第１の推定雑音を求め、該第１の推定雑音と前記周波数領域信号を用いて抑圧係数を定め、該抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけして仮出力を求め、該仮出力を用いて第２の推定雑音を求め、該第２の推定雑音を用いて音声らしい区間と非音声らしい区間を定め、前記音声らしい区間では歪が少なくなるように、前記非音声らしい区間では残留雑音が少なくなるように、前記抑圧係数を補正して補正抑圧係数を求め、該補正抑圧係数で前記周波数領域信号を重みづけすることによって雑音を抑圧する処理を実行させるための雑音抑圧プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、非音声区間における小さな残留雑音と音声区間における小さな出力歪を両立し、さらに両者の境界において不連続が生じない、高音質な強調音声を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は本発明の最良の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図２は図１に含まれる変換部の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は図１に含まれる逆変換部の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は図１に含まれる雑音推定部の構成を示すブロック図である。
【図５】図５は図４に含まれる推定雑音計算部の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は図５に含まれる更新判定部の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は図４に含まれる重み付き劣化音声計算部の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は図７に含まれる非線形処理部における非線形関数の一例を示す図である。
【図９】図９は図１に含まれる雑音抑圧係数生成部の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は図９に含まれる推定先天的SNR計算部の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は図１０に含まれる重み付き加算部の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は図９に含まれる雑音抑圧係数計算部の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は図１に含まれる抑圧係数補正部の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、本発明の最良の実施の形態を示すブロック図である。入力端子１に供給された劣化音声は、変換部２においてフーリエ変換などの変換を施して複数の周波数成分に分割され、その振幅２乗成分（パワースペクトル）が乗算器５、雑音推定部３００、雑音抑圧係数生成部６０１、及び乗算器６６０へ供給される。位相は、逆変換部３に伝達される。
【００１９】
雑音推定部３００は、劣化音声パワースペクトルの中に含まれる雑音のパワースペクトルを複数の周波数成分それぞれに対して推定し、雑音抑圧係数生成部６０１に伝達する。雑音抑圧係数生成部６０１は、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抑圧係数を生成し、乗算器６６０と抑圧係数補正部６５１とに供給する。乗算器６６０は、劣化音声パワースペクトルと抑圧係数との積を仮出力として求め、音声存在確率計算部６７０、仮出力ＳＮＲ計算部６８０、及び雑音推定部３０１に供給する。雑音推定部３０１は、乗算器６６０の乗算結果である仮出力を受け、仮出力に含まれる雑音のパワースペクトルを複数の周波数成分ｋそれぞれに対して推定し、仮出力の推定雑音θｎ２（ｋ）として音声存在確率計算部６７０と仮出力ＳＮＲ計算部６８０に伝達する。
【００２０】
音声存在確率計算部６７０は、仮出力の推定雑音と仮出力からフレームｎ、周波数成分ｋにおける音声存在確率Ｖｎ（ｋ）を求めて、仮出力ＳＮＲ計算部６８０と抑圧係数補正部６５１に供給する。音声存在確率の一例として、仮出力ｘｎ２（ｋ）と仮出力の推定雑音θｎ２（ｋ）の比を用いることができる。すなわち、次式によって音声存在確率Ｖｎ（ｋ）を定める。
【００２１】
【数１】
2010204392.tif 000003
この比が大きいときには仮出力における瞬時的な音声存在確率が高く、小さいときには音声存在確率が低い。
【００２２】
仮出力ＳＮＲ計算部６８０は、音声存在確率Ｖｎ（ｋ）を用いて、仮出力と仮出力との推定雑音から仮出力ＳＮＲを求め、抑圧係数補正部６５１に供給する。仮出力ＳＮＲの一例として、仮出力の長時間平均ｘｎ２（ｋ）バーと仮出力の推定雑音パワースペクトルθｎ２（ｋ）による長時間出力ＳＮＲξｎＬ（ｋ）を用いることができる。このとき、仮出力ＳＮＲξｎＬ（ｋ）は次式で与えられる。
【００２３】
【数２】
2010204392.tif 000004
仮出力の長時間平均ｘｎ２（ｋ）バーは、音声存在確率計算部６７０から供給された音声存在確率Ｖｎ（ｋ）に応じて更新する。音声存在確率Ｖｎ（ｋ）が大きいときは仮出力の長時間平均を更新し、小さいときは仮出力の長時間平均を更新せずに保持する。これは、仮出力の長時間平均が仮出力中の音声成分を求めるためのものだからである。
【００２４】
音声存在確率Ｖｎ（ｋ）が大きいかどうかの判定は、音声存在確率Ｖｎ（ｋ）を予め定められた閾値Ｖｔｈ（ｋ）と比較して行うことができる。音声存在確率が大きいということは、音声区間である可能性が高いことを意味する。フレームｎに音声区間である確率をμｎ（ｋ）とすると、非音声区間である確率は１−μｎ（ｋ）となる。このとき、長時間平均ｘｎ＋１２（ｋ）バーは、現在の長時間平均ｘｎ２（ｋ）バーを用いて次式で更新することができる。
【００２５】
【数３】
2010204392.tif 000005
ここに、Ｎは整数であり、ｘ０２（ｋ）バー＝ｘ０２（ｋ）とする。すなわち、音声区間である確率を用いて仮出力を、非音声区間である確率を用いて長時間平均の現在の値を重み付けて加算し、長時間平均に対する更新成分とする。μｎ（ｋ）は様々な形で定義できるが、例えば次式を用いることができる。
【００２６】
【数４】
2010204392.tif 000006
これは、音声区間である確率の基本的な値を０．５とし、音声存在確率Ｖｎ（ｋ）が閾値Ｖｔｈ（ｋ）からずれている量の半分でこれを補正することを表す。音声存在確率Ｖｎ（ｋ）の値に応じた重みをつけた平均として仮出力の長時間平均を計算することになる。
【００２７】
また、Ｖｎ（ｋ）−Ｖｔｈ（ｋ）の符号をとって、μｎ（ｋ）を次式で計算することもできる。
【００２８】
【数５】
2010204392.tif 000007
これは、Ｖｎ（ｋ）が閾値Ｖｔｈ（ｋ）を超えたときは完全に音声区間と判断し、数３における長時間平均の現在の値の貢献をゼロにする。反対に、Ｖｎ（ｋ）が閾値Ｖｔｈ（ｋ）より小さいときは完全に非音声区間と判断し、数３における仮出力の貢献をゼロにする。
【００２９】
抑圧係数補正部６５１は、仮出力ＳＮＲと音声存在確率Ｖｎ（ｋ）を用いて抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーを補正し、補正抑圧係数Ｇｎ（ｋ）ハットとして乗算器５に供給すると同時に雑音抑圧係数生成部６０１に帰還する。乗算器５は、変換部２から供給された劣化音声と抑圧係数補正部６５１から供給された補正抑圧係数を各周波数で乗算し、その積を強調音声のパワースペクトルとして逆変換部３に伝達する。逆変換部３は、乗算器５から供給された強調音声パワースペクトルと変換部２から供給された劣化音声の位相を合わせて逆変換を行い、強調音声信号サンプルとして、出力端子４に供給する。これまでの処理ではパワースペクトルを用いた例を説明したが、代わりにその平方根に相当する振幅値を用いることができることは、広く知られている。
【００３０】
図２は、変換部２の構成を示すブロック図である。変換部２はフレーム分割部２１、窓がけ処理部２２、及びフーリエ変換部２３から構成されている。劣化音声信号サンプルは、フレーム分割部２１に供給され、Ｋ／２サンプル毎のフレームに分割される。ここに、Ｋは偶数とする。フレームに分割された劣化音声信号サンプルは、窓がけ処理部２２に供給され、窓関数ｗ（ｔ）との乗算が行なわれる。第ｎフレームの入力信号ｙｎ（ｔ）（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけされた信号ｙｎ（ｔ）バーは、次式で与えられる。
【００３１】
【数６】
2010204392.tif 000008
また、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけすることも広く行なわれている。オーバラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、
【００３２】
【数７】
2010204392.tif 000009
で得られるｙｎ（ｔ）バー（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１が、窓がけ処理部２２の出力となる。実数信号に対しては、左右対称窓関数が用いられる。また、窓関数は、抑圧係数を１に設定したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計される。これは、ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ＋Ｋ／２）＝１となることを意味する。
【００３３】
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。ｗ（ｔ）しては、例えば次式に示すハニング窓を用いることができる。
【００３４】
【数８】
2010204392.tif 000010
このほかにも、ハミング窓、ケイザー窓、ブラックマン窓など、様々な窓関数が知られている。窓がけされた出力ｙｎ（ｔ）バーはフーリエ変換部２３に供給され、劣化音声スペクトルＹｎ（ｋ）に変換される。劣化音声スペクトルＹｎ（ｋ）は位相と振幅に分離され、劣化音声位相スペクトルａｒｇ  Ｙｎ（ｋ）は逆変換部３に、劣化音声パワースペクトル｜Ｙｎ（ｋ）｜２は、乗算器５、雑音推定部３００、及び雑音抑圧係数生成部６０１に供給される。
【００３５】
図３は、逆変換部３の構成を示すブロック図である。逆変換部３は逆フーリエ変換部３３、窓がけ処理部３２、及びフレーム合成部３１から構成されている。逆フーリエ変換部３３は、乗算器５から供給された強調音声パワースペクトル｜Ｘｎ（ｋ）｜２バーを用いて求めた強調音声振幅スペクトル｜Ｘｎ（ｋ）｜バーと変換部２から供給された劣化音声位相スペクトルａｒｇ  Ｙｎ（ｋ）とを乗算して、強調音声Ｘｎ（ｋ）バーを求める。すなわち、
【００３６】
【数９】
2010204392.tif 000011
を実行する。
【００３７】
得られた強調音声Ｘｎ（ｋ）バーに逆フーリエ変換を施し、１フレームがＫサンプルから構成される時間領域サンプル値系列ｘｎ（ｔ）バー（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）として、窓がけ処理部３２に供給し、窓関数ｗ（ｔ）との乗算を行う。第ｎフレームの入力信号ｘｎ（ｔ）バー（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１）に対するｗ（ｔ）で窓がけされた信号ｘｎ（ｔ）バーは、次式で与えられる。
【００３８】
【数１０】
2010204392.tif 000012
また、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバラップ）して窓がけすることも広く行なわれている。オーバラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、ｔ＝０，１，．．．，Ｋ／２−１に対して、
【００３９】
【数１１】
2010204392.tif 000013
で得られるｙｎ（ｔ）バー（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）が、窓がけ処理部３２の出力となり、フレーム合成部３１に伝達される。フレーム合成部３１は、ｘｎ（ｔ）バーの隣接する２フレームからＫ／２サンプルずつを取り出して重ね合わせ、
【００４０】
【数１２】
2010204392.tif 000014
によって、強調音声ｘｎ（ｔ）ハットを得る。得られた強調音声ｘｎ（ｔ）ハット（ｔ＝０，１，．．．，Ｋ−１）が、フレーム合成部３１の出力として、出力端子４に伝達される。図２と図３とにおいて、変換部と逆変換部で適用する変換をフーリエ変換として説明したが、フーリエ変換に代えて、コサイン変換、アダマール変換、ハール変換、ウェーブレット変換など、他の変換も用いることができることは広く知られている。
【００４１】
図４は、図１の雑音推定部３００の構成を示すブロック図である。雑音推定部３００は、推定雑音計算部３１０、重み付き劣化音声計算部３２０、及びカウンタ３３０から構成される。雑音推定部３００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３１０、及び重み付き劣化音声計算部３２０に伝達される。重み付き劣化音声計算部３２０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３１０に伝達する。推定雑音計算部３１０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３３０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３２０に帰還する。なお、雑音推定部３０１は雑音推定部３００とまったく同じ構成とすることができる。入力である劣化音声スペクトルが仮出力スペクトルに対応するように、入力を供給する。その場合、動作も雑音推定部３００とまったく同じになるので、詳細な説明は省略する。
【００４２】
図５は、図４に含まれる推定雑音計算部３１０の構成を示すブロック図である。更新判定部４００、レジスタ長記憶部４１０、推定雑音記憶部４２０、スイッチ４３０、シフトレジスタ４４０、加算器４５０、最小値選択部４６０、除算部４７０、カウンタ４８０を有する。スイッチ４３０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４３０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４４０に伝達される。シフトレジスタ４４０は、更新判定部４００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４１０に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ４４０の全レジスタ出力は、加算器４５０に供給される。加算器４５０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４７０に伝達する。
【００４３】
一方、更新判定部４００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４００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、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４８０、スイッチ４３０、及びシフトレジスタ４４０に伝達する。スイッチ４３０は、更新判定部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４８０は、更新判定部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４４０は、更新判定部から供給された信号が“１”のときにスイッチ４３０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４６０には、カウンタ４８０の出力とレジスタ長記憶部４１０の出力が供給されている。
【００４４】
最小値選択部４６０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４７０に伝達する。除算部４７０は、加算器４５０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４４０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、
【００４５】
【数１３】
2010204392.tif 000015
で与えられる。ただし、Ｎはカウント値とレジスタ長のうち、小さい方の値である。カウント値はゼロから始まって単調に増加するので、最初はカウント値で除算が行なわれ、後にはレジスタ長で除算が行なわれる。レジスタ長で除算が行なわれることは、シフトレジスタに格納された値の平均値を求めることになる。最初は、シフトレジスタ４４０に十分多くの値が記憶されていないために、実際に値が記憶されているレジスタの数で除算する。実際に値が記憶されているレジスタの数は、カウント値がレジスタ長より小さいときはカウント値に等しく、カウント値がレジスタ長より大きくなると、レジスタ長と等しくなる。
【００４６】
図６は、図５に含まれる更新判定部４００の構成を示すブロック図である。更新判定部４００は、論理和計算部４００１、比較部４００４、４００２、閾値記憶部４００５、４００３、閾値計算部４００６を有する。図４のカウンタ３３０から供給されるカウント値は、比較部４００２に伝達される。閾値記憶部４００３の出力である閾値も、比較部４００２に伝達される。比較部４００２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４００１に伝達する。一方、閾値計算部４００６は、図５の推定雑音記憶部４２０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４００５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の定数倍である。
【００４７】
その他に、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４００５は、閾値計算部４００６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４００４へ出力する。比較部４００４は、閾値記憶部４００５から供給される閾値と図１の変換部２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４００１に出力する。すなわち、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４００１は、比較部４２０２の出力値と比較部４２０４の出力値との論理和を計算し、計算結果を図５のスイッチ４３０、シフトレジスタ４４０及びカウンタ４８０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４００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で行われるため、各周波数で推定雑音の更新を行うことができる。
【００４８】
図７は、重み付き劣化音声計算部３２０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３２０は、推定雑音記憶部３２０１、周波数別ＳＮＲ計算部３２０２、非線形処理部３２０４、及び乗算器３２０３を有する。推定雑音記憶部３２０１は、図４の推定雑音計算部３１０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３２０２へ出力する。周波数別ＳＮＲ計算部３２０２は、推定雑音記憶部３２０１から供給される推定雑音パワースペクトルと図１の変換部２から供給される劣化音声パワースペクトルを用いてＳＮＲを周波数帯域毎に求め、非線形処理部３２０４に出力する。具体的には、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。
【００４９】
【数１４】
2010204392.tif 000016
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。
【００５０】
非線形処理部３２０４は、周波数別ＳＮＲ計算部３２０２から供給されるＳＮＲを用いて重み係数ベクトルを計算し、重み係数ベクトルを乗算器３２０３に出力する。乗算器３２０３は、図１の変換部２から供給される劣化音声パワースペクトルと、非線形処理部３２０４から供給される重み係数ベクトルの積を周波数帯域毎に計算し、重み付き劣化音声パワースペクトルを図４の推定雑音計算部３１０に出力する。
【００５１】
非線形処理部３２０４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８に、非線形関数の例を示す。ｆ１を入力値としたとき、図８に示される非線形関数の出力値ｆ２は、
【００５２】
【数１５】
2010204392.tif 000017
で与えられる。但し、ａとｂは任意の実数である。
【００５３】
非線形処理部３２０４は、周波数別ＳＮＲ計算部３２０２から供給される周波数帯域別ＳＮＲを、非線形関数によって処理して重み係数を求め、乗算器３２０３に伝達する。すなわち、非線形処理部３２０４はＳＮＲに応じた１から０までの重み係数を出力する。ＳＮＲが小さい時は１を、大きい時は０を出力する。
【００５４】
図７の乗算器３２０３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が、推定雑音の更新に用いる劣化音声パワースペクトルに対して、ＳＮＲに応じた重みづけを行うことで、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、重み係数の計算に非線形関数を用いた例を示したが、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の関数を用いる事も可能である。
【００５５】
図９は、図１に含まれる雑音抑圧係数生成部６０１の構成を示すブロック図である。図１６に示した雑音抑圧係数生成部６００の構成と比較すると、推定先天的ＳＮＲ計算部６２０の出力である推定先天的ＳＮＲが出力されない点が異なる。すなわち、雑音抑圧係数生成部６０１の出力は、抑圧係数だけである。
【００５６】
図１０は、図９に含まれる推定先天的ＳＮＲ計算部６２０の構成を示すブロック図である。推定先天的ＳＮＲ計算部６２０は、値域限定処理部６２０１、後天的ＳＮＲ記憶部６２０２、抑圧係数記憶部６２０３、乗算器６２０４、６２０５、重み記憶部６２０６、重み付き加算部６２０７、加算器６２０８を有する。図９の後天的ＳＮＲ計算部６１０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６２０２と加算器６２０８とに伝達される。後天的ＳＮＲ記憶部６２０５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６２０５に伝達する。図１の抑圧係数補正部６５１から供給される補正抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バー（ｋ＝０，１，．．．，Ｍ−１）は、抑圧係数記憶部６２０３に伝達される。抑圧係数記憶部６２０３は、第ｎフレームにおける補正抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーを記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける補正抑圧係数Ｇｎ−１（ｋ）バーを乗算器６２０４に伝達する。乗算器６２０４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６２０５に伝達する。乗算器６２０５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６２０７に過去の推定ＳＮＲ９２２として伝達する。
【００５７】
加算器６２０８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６２０１に伝達される。値域限定処理部６２０１は、加算器６２０８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６２０７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。
【００５８】
【数１６】
2010204392.tif 000018
重み付き加算部６２０７には、また、重み記憶部６２０６から重み９２３が供給されている。重み付き加算部６２０７は、これらの供給された瞬時推定ＳＮＲ９２１、過去の推定ＳＮＲ９２２、重み９２３を用いて推定先天的ＳＮＲ９２４を求める。重み９２３をαとし、ξｎ（ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲとすると、ξｎ（ｋ）ハットは、次式によって計算される。
【００５９】
【数１７】
2010204392.tif 000019
ここに、Ｇｎ−１２（ｋ）γ−１（ｋ）バー＝１とする。
【００６０】
図１１は、図１０に含まれる重み付き加算部６２０７の構成を示すブロック図である。重み付き加算部６２０７は、乗算器６９０１、６９０３、定数乗算器６９０５、加算器６９０２、６９０４を有する。図１０の値域限定処理部６２０１から周波数帯域別瞬時推定ＳＮＲが、図１０の乗算器６２０５から過去の周波数帯域別ＳＮＲが、図１０の重み記憶部６２０６から重みが、それぞれ入力として供給される。値αを有する重みは、定数乗算器６９０５と乗算器６９０３に伝達される。定数乗算器６９０５は入力信号を−１倍して得られた−αを、加算器６９０４に伝達する。加算器６９０４のもう一方の入力としては１が供給されており、加算器６９０４の出力は両者の和である１−αとなる。１−αは乗算器６９０１に供給されて、もう一方の入力である周波数帯域別瞬時推定ＳＮＲＰ［γｎ（ｋ）−１］と乗算され、積である（１−α）Ｐ［γｎ（ｋ）−１］が加算器６９０２に伝達される。一方、乗算器６９０３では、重みとして供給されたαと過去の推定ＳＮＲが乗算され、積であるαＧｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）が加算器６９０２に伝達される。加算器６９０２は、（１−α）Ｐ［γｎ（ｋ）−１］とαＧｎ−１２（ｋ）バーγｎ−１（ｋ）の和を、周波数帯域別推定先天的ＳＮＲとして、出力する。
【００６１】
図１２は、図９に含まれる雑音抑圧係数生成部６３０を示すブロック図である。雑音抑圧係数生成部６３０は、ＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値計算部６３０１、一般化尤度比計算部６３０２、及び抑圧係数計算部６３０３を有する。以下、非特許文献３（１９８４年１２月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アクースティクス・スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、第３２巻、第６号（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。
【００６２】
フレーム番号をｎ、周波数番号をｋとし、γｎ（ｋ）を図９の後天的ＳＮＲ計算部６１０から供給される周波数別後天的ＳＮＲ、ξｎ（ｋ）ハットを図９の推定先天的ＳＮＲ計算部６２０から供給される周波数別推定先天的ＳＮＲ、ｑを図９の音声非存在確率記憶部６４０から供給される音声非存在確率とする。
【００６３】
また、ηｎ（ｋ）＝ξｎ（ｋ）ハット／（１−ｑ）、ｖｎ（ｋ）＝（ηｎ（ｋ）γｎ（ｋ））／（１＋ηｎ（ｋ））とする。
【００６４】
ＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値計算部６３０１は、図９の後天的ＳＮＲ計算部６１０から供給される後天的ＳＮＲγｎ（ｋ）、図９の推定先天的ＳＮＲ計算部６２０から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット及び図９の音声非存在確率記憶部６４０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６３０３に出力する。周波数帯域毎のＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値Ｇｎ（ｋ）は、
【００６５】
【数１８】
2010204392.tif 000020
で与えられる。ここに、Ｉ０（ｚ）は０次変形ベッセル関数、Ｉ１（ｚ）は１次変形ベッセル関数である。変形ベッセル関数については、非特許文献４（１９８５年、数学辞典、岩波書店、３７４．Ｇページ）に記載されている。
【００６６】
一般化尤度比計算部６３０２は、図９の後天的ＳＮＲ計算部６１０から供給される後天的ＳＮＲγｎ（ｋ）、図９の推定先天的ＳＮＲ計算部６２０から供給される推定先天的ＳＮＲξｎ（ｋ）ハット及び図９の音声非存在確率記憶部６４０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６３０３に伝達する。周波数帯域毎の一般化尤度比Λｎ（ｋ）は、
【００６７】
【数１９】
2010204392.tif 000021
で与えられる。
【００６８】
抑圧係数計算部６３０３は、ＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値計算部６３０１から供給されるＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値Ｇｎ（ｋ）と一般化尤度比計算部６３０２から供給される一般化尤度比Λｎ（ｋ）から周波数帯域毎に抑圧係数を計算し、図１の抑圧係数補正部６５１へ出力する。周波数帯域毎の抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーは、
【００６９】
【数２０】
2010204392.tif 000022
で与えられる。周波数帯域別にＳＮＲを計算する代わりに、複数の周波数帯域から構成される広い帯域に共通なＳＮＲを求めて、これを用いることも可能である。
【００７０】
図１３に、抑圧係数補正部６５１の構成例を示す。抑圧係数補正部６５１は、抑圧係数下限値計算部６５１２と最大値選択部６５１１とを含む。抑圧係数下限値計算部６５１２には、仮出力ＳＮＲξｎＬ（ｋ）と音声存在確率Ｖｎが供給されている。抑圧係数下限値計算部６５１２は、次式に基づいて、関数Ａ（ξｎＬ（ｋ））と音声区間に対応した抑圧係数最小値ｆｓを用いて、抑圧係数の下限値Ａｍｉｎ（Ｖｎ，ξｎＬ（ｋ））を計算し、最大値選択部６５１１に伝達する。
【００７１】
【数２１】
2010204392.tif 000023
関数Ａ（ξｎＬ（ｋ））は基本的に、大きなＳＮＲに対して小さな値をとるような形状を有する。Ａ（ξｎＬ（ｋ））が仮出力ＳＮＲξｎＬ（ｋ）に対応してこのような形状をとる関数であることは、仮出力ＳＮＲが高いほど、非音声区間に対応する抑圧係数の下限値が小さくなることを意味する。これは、残留雑音が小さくなることに対応し、音声区間と非音声区間の音質不連続性を低減する効果がある。なお、関数Ａ（ξｎＬ（ｋ））は全ての周波数成分に対して異なっていてもよいし、複数の周波数成分に対して共有されていてもよい。また、時間と共にその形状が変化することも可能である。
【００７２】
最大値計算部６５１１は、雑音抑圧係数計算部６３０から受けた抑圧係数Ｇｎ（ｋ）バーと抑圧係数下限値計算部６５１２を比較して、大きいほうの値を補正抑圧係数Ｇｎ（ｋ）ハットとして出力する。この処理は、次式で表すことができる。
【００７３】
【数２２】
2010204392.tif 000024
すなわち、完全に音声区間と思われる場合はｆｓが、完全に非音声区間と思われる場合は仮出力ＳＮＲξｎＬ（ｋ）に応じて単調減少関数で定められる値が、抑圧係数最小値となる。両者の中間と思われる状況では、これらの値が適切に混合される。Ａ（ξｎＬ（ｋ））の単調減少性によって、低ＳＮＲ時の大きな抑圧係数最小値が保証され、消し残し雑音の多い直前の音声区間からの連続性が保たれる。高ＳＮＲでは、抑圧係数最小値が小さくなり、残留雑音が小さくなるように制御される。これは、音声区間の残留雑音が無視できる程度に小さいので、非音声区間の残留雑音が小さいときも、連続性が保たれるためである。また、ｆｓをＡ（ξｎＬ（ｋ））よりも大きく設定することによって、音声区間あるいはその可能性が高い場合に雑音抑圧が軽度になり、音声に生じる歪を低減することができる。これは、符号化・復号によって生じる歪の混入した音声において雑音推定精度が十分に高くできない場合に、特に有効である。
【００７４】
なお、これまでの実施の形態では、特許文献１に従って、各周波数成分に対して独立に、抑圧係数を計算し、それを用いて雑音抑圧を行う例について説明してきた。しかし、演算量を削減するために、非特許文献１に開示されているように、複数の周波数成分に対して共通の抑圧係数を計算し、それを用いて雑音抑圧を行うこともできる。その場合は、図１の変換部２と雑音推定部３００及び雑音抑圧係数生成部６０１の間に帯域統合部を具備する構成となる。
【００７５】
さらに、非特許文献１にあるように、図１の変換部２の前にオフセット消去部を、変換部２の直後に振幅補正部と位相補正部を具備することにより、周波数領域で高域通過フィルタを形成することもでき、演算量を削減することができる。また、複数の周波数成分に対して共通の抑圧係数を計算する際に、特定の周波数帯域に対応した雑音推定値を補正することもできる。
【００７６】
図１４は、本発明の第２の実施の形態に基づく信号処理装置のブロック図である。本発明の第２の実施形態は、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）１０００と、入力端子１及び出力端子４とから構成されている。コンピュータ１０００は、変換部２、乗算器５、逆変換部３、雑音推定部３００、雑音抑圧係数生成部６０１、乗算器６６０、音声存在確率計算部６７０、仮出力ＳＮＲ計算部６８０、抑圧係数補正部６５１を含む。
【００７７】
入力端子１に供給された劣化音声は、コンピュータ１０００内の変換部２においてフーリエ変換などの変換を施して複数の周波数成分に分割され、雑音推定部３００、雑音抑圧係数生成部６０１、乗算器６６０及び乗算器５へ供給される。位相は、逆変換部３に伝達される。雑音推定部３００は、劣化音声パワースペクトルの中に含まれる雑音のパワースペクトルを複数の周波数成分それぞれに対して推定し、雑音抑圧係数生成部６０１、音声存在確率計算部６７０、仮出力ＳＮＲ計算部６８０に伝達する。雑音抑圧係数生成部６０１は、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抑圧係数を生成し、乗算器６６０と抑圧係数補正部６５１とに供給する。乗算器６６０は、劣化音声パワースペクトルと抑圧係数の積を仮出力として求め、音声存在確率計算部670と仮出力SNR計算部６８０に供給する。音声存在確率計算部６７０は、仮出力と推定雑音から音声存在確率を求めて、仮出力ＳＮＲ計算部６８０と抑圧係数補正部６５１とに供給する。仮出力ＳＮＲ計算部６８０は、音声存在確率を用いて、仮出力と推定雑音から仮出力ＳＮＲを求め、抑圧係数補正部６５１に供給する。抑圧係数補正部６５１は、仮出力ＳＮＲ、音声存在確率、及び抑圧係数を用いて補正抑圧係数を求め、これを乗算器５に供給すると同時に雑音抑圧係数生成部６０１に帰還する。乗算器５は、変換部２から供給された劣化音声と抑圧係数補正部６５１から供給された補正抑圧係数を各周波数で乗算し、その積を強調音声のパワースペクトルとして逆変換部３に伝達する。逆変換部３は、乗算器５から供給された強調音声パワースペクトルと変換部２から供給された劣化音声の位相を合わせて逆変換を行い、強調音声信号サンプルとして、出力端子４に供給する。
【００７８】
このような構成で動作させることによって、本実施の形態では、音声区間では低歪を優先した抑圧を、非音声区間では低残留雑音を優先した抑圧を行い、さらに音声区間と非音声区間の残留雑音レベルに不連続が生じないように、抑圧係数を設定する。このため、非音声区間における小さな残留雑音と音声区間における小さな出力歪を両立し、さらに両者の境界において不連続が生じない、高音質な強調音声を出力することができる。
【００７９】
これまで説明した全ての実施の形態では、雑音抑圧の方式として、最小平均２乗誤差短時間スペクトル振幅法を仮定してきたが、その他の方法にも適用することができる。このような方法の例として、非特許文献５（１９７９年１２月、プロシーディングス・オブ・ザ・アイ・イー・イー・イー、第６７巻、第１２号  （PROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL.67, NO.12, PP.1586-1604, DEC, 1979）、１５８６〜１６０４ページ）に開示されているウィーナーフィルタ法や、非特許文献６（１９７９年４月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アクースティクス・スピーチ・アンド・シグナル・プロセシング、第２７巻、第２号  （IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.27, NO.2, PP.113-120, APR, 1979）、１１３〜１２０ページ）に開示されているスペクトル減算法などがあるが、これらの詳細な構成例については説明を省略する。
【００８０】
以上好ましい実施の形態及び態様をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態、実施例及び態様に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
【符号の説明】
【００８１】
１  入力端子
２  変換部
３  逆変換部
４  出力端子
５，６６０，３２０３，６２０４，６２０５，６９０１，６９０３，６５０７  乗算器
２１  フレーム分割部
２２，３２  窓がけ処理部 
２３  フーリエ変換部
３１  フレーム合成部
３３  逆フーリエ変換部
３００,３０１  雑音推定部
３１０  推定雑音計算部
３２０  重み付き劣化音声計算部
３３０，４８０  カウンタ
４００  更新判定部
４１０  レジスタ長記憶部
４２０，３２０１  推定雑音記憶部
４３０，６５０５  スイッチ
４４０  シフトレジスタ
４５０，６２０８，６９０２, ６９０４  加算器
４６０  最小値選択部
４７０  除算部
６００，６０１  雑音抑圧係数生成部
６１０  後天的ＳＮＲ計算部
６２０  推定先天的ＳＮＲ計算部
６３０  雑音抑圧係数計算部
６４０  音声非存在確率記憶部
６５０，６５１  抑圧係数補正部
６７０  音声存在確率計算部
６８０  仮出力ＳＮＲ計算部
１０００  コンピュータ
３２０２  周波数別ＳＮＲ計算部
３２０４  非線形処理部
４００１  論理和計算部
４００２，４００４，６５０４  比較部
４００３，４００５，６５０３  閾値記憶部
４００６  閾値計算部
６２０１  値域限定処理部
６２０２  後天的ＳＮＲ記憶部
６２０３  抑圧係数記憶部
６２０６  重み記憶部
６２０７  重み付き加算部
６３０１  ＭＭＳＥ  ＳＴＳＡゲイン関数値計算部
６３０２  一般化尤度比計算部
６３０３  抑圧係数計算部
６５０１  最大値選択部
６５０２  抑圧係数下限値記憶部
６５０６  修正値記憶部
６５１１  最大値選択部
６５１２  抑圧係数下限値計算部
６９０５  定数乗算器
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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