(57)【要約】【課題】音響信号の特性が変化する場合にも雑音抑圧後のミュージカルノイズを有効に低減する。【解決手段】第１雑音抑圧部３１は、音響信号ＶINの周波数スペクトルＸm(n)から雑音スペクトルψm(n)を減算する第１雑音抑圧処理を実行する。第２雑音抑圧部３２は、目的音を強調するスペクトルゲインＧm(n)を周波数スペクトルＸm(n)に乗算する第２雑音抑圧処理を実行する。指標算定部４２は、音響信号ＶINの強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合を示す尖度指標値σmを第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理の各々について算定する。選択部４４は、各尖度指標値σmに応じて第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理の何れかを選択する。【選択図】図１
2010160246.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相異なる雑音抑圧処理を音響信号に対して実行する複数の雑音抑圧手段と、
前記音響信号の強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合を示す尖度指標値を前記各雑音抑圧手段による雑音抑圧処理毎に算定する指標算定手段と、
前記指標算定手段が算定した各尖度指標値に応じて前記各雑音抑圧手段による複数の雑音抑圧処理の何れかを選択する選択手段と
を具備する雑音抑圧装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記複数の雑音抑圧処理のうち前記尖度指標値の示す尖度の変化が小さい雑音抑圧処理を選択する
請求項１の雑音抑圧装置。
【請求項３】
前記音響信号を時間軸上で雑音区間と目的音区間とに区分する信号区分手段と、
前記各雑音抑圧処理に対する加重値を雑音区間と目的音区間とで変化させて前記前記各尖度指標値を加重する加重手段とを具備し、
前記選択手段は、前記加重後の各尖度指標値に応じて雑音抑圧処理を選択する
請求項１または請求項２の雑音抑圧装置。
【請求項４】
前記複数の雑音抑圧処理は、前記音響信号のスペクトルから雑音スペクトルを減算する減算型雑音抑圧処理と、目的音を強調するスペクトルゲインを前記音響信号のスペクトルに乗算する乗算型雑音抑圧処理とを含む
請求項１から請求項３の何れかの雑音抑圧装置。
【請求項５】
音響信号に対して個別に実行される複数の雑音抑圧処理と、
音響信号の強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合を示す尖度指標値を雑音抑圧処理毎に算定する指標算定処理と、
前記指標算定処理で算定した各尖度変化指標に応じて前記複数の雑音抑圧処理の何れかを選択する選択処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的音と雑音との混合音から雑音を抑圧する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
目的音と雑音との混合音から雑音を抑圧する技術が従来から提案されている。例えば非特許文献１には、音響信号のスペクトルから雑音スペクトルを減算するスペクトルサブトラクション（SS：spectral subtraction）法が開示されている。また、非特許文献２には、目的音（音声）が強調されるように選定されたスペクトルゲインを音響信号のスペクトルに乗算するMMSE-STSA（minimum mean square error short time spectral amplitude）法が開示されている。
【０００３】
しかし、非特許文献１や非特許文献２のように周波数領域で音響信号から雑音を抑圧する方法においては、雑音の抑圧後に時間軸上および周波数軸上に分散的に点在する成分が、耳障りなミュージカルノイズとして受聴者に知覚されるという問題がある。そこで、非特許文献３には、雑音の抑圧後にミュージカルノイズを除去する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】S. F. Boll, "Suppression of acoustic noise in using spectral subtraction", IEEE Trans., Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. ASSP-27, no. 2, p.113-120, Apr. 1979
【非特許文献２】Y. Ephraim and D. Malah, "Speech enhancement using a minimum mean-square error short-time spectral amplitude estimator", IEEE ASSP, vol.ASSP-32, no.6, p.1109-1121, Dec. 1984
【非特許文献３】阿部友実，松本光春，橋本周司，"時間−周波数Ｍ変換によるミュージカルノイズ除去"，日本音響学会講演論文集，3-6-9，p.727−p.730，2008年３月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、雑音の抑圧後に発生するミュージカルノイズの程度は音響信号の音響的な特性に応じて相違する。したがって、音響信号のうち特定の区間に発生するミュージカルノイズが非特許文献３の技術で低減されても、音響的な特性が相違する別区間のミュージカルノイズを充分に低減できるとは限らない。以上の事情を背景として、本発明は、音響信号の音響的な特性が変化する場合でも雑音の抑圧後のミュージカルノイズを効果的に低減することをひとつの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するために、本発明に係る雑音抑圧装置は、相異なる雑音抑圧処理を音響信号に対して実行する複数の雑音抑圧手段と、音響信号の強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合を示す尖度指標値を各雑音抑圧手段による雑音抑圧処理毎に算定する指標算定手段と、指標算定手段が算定した各尖度指標値に応じて各雑音抑圧手段による複数の雑音抑圧処理の何れかを選択する選択手段とを具備する。例えば、選択手段は、複数の雑音抑圧処理のうち尖度指標値の示す尖度の変化が小さい雑音抑圧処理を選択する。
【０００７】
以上の構成においては、音響信号の強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合（すなわちミュージカルノイズの発生の度合）を示す尖度指標値に応じて、選択手段が選択する雑音抑圧処理が変更されるから、音響信号の音響的な特性が変化する場合でも雑音の抑圧後のミュージカルノイズを効果的に低減できるという利点がある。
【０００８】
本発明の好適な態様に係る雑音抑圧装置は、音響信号を時間軸上で雑音区間と目的音区間とに区分する信号区分手段と、各雑音抑圧処理に対する加重値を雑音区間と目的音区間とで変化させて各尖度指標値を加重する加重手段とを具備し、選択手段は、加重後の各尖度指標値に応じて雑音抑圧処理を選択する。以上の態様においては、各尖度指標値が近接する場合でも、雑音区間および目的音区間の各々に適した雑音抑圧処理を安定的に選択できるという利点がある。
【０００９】
音響信号のスペクトルから雑音スペクトルを減算する減算型雑音抑圧処理（例えばスペクトルサブトラクション法）は、音声が優勢な区間についてミュージカルノイズを抑制する雑音抑圧処理として好適である。一方、目的音を強調するスペクトルゲインを音響信号のスペクトルに乗算する乗算型雑音抑圧処理（例えばMMSE-STSA法やMAP法）は、雑音（特に定常的な雑音）が優勢な区間についてミュージカルノイズを抑制する雑音抑圧処理として好適である。したがって、選択手段による選択の候補となる複数の雑音抑圧処理が減算型雑音抑圧処理と乗算型雑音抑圧処理とを含む構成によれば、音響信号のうち音声が優勢な区間と雑音が優勢な区間との双方についてミュージカルノイズの発生を抑制できるという利点がある。
【００１０】
また、以上の各態様に係る雑音抑圧装置は、雑音の抑圧に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの汎用の演算処理装置とプログラムとの協働によっても実現される。本発明に係るプログラムは、音響信号に対して個別に実行される複数の雑音抑圧処理と、音響信号の強度の度数分布における尖度が雑音抑圧処理の前後で変化した度合を示す尖度指標値を雑音抑圧処理毎に算定する指標算定処理と、指標算定処理で算定した各尖度変化指標に応じて複数の雑音抑圧処理の何れかを選択する選択処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明の各態様に係る雑音抑圧装置と同様の作用および効果が奏される。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る雑音抑圧装置のブロック図である。
【図２】音響信号の区分について説明するための概念図である。
【図３】第１雑音抑圧部のブロック図である。
【図４】第２雑音抑圧部のブロック図である。
【図５】音響信号の強度の度数分布が雑音の抑圧で変化する様子を示す概念図である。
【図６】指標算定部のブロック図である。
【図７】雑音区間における尖度比のグラフである。
【図８】目的音区間における尖度比のグラフである。
【図９】雑音抑圧処理に適用した各係数の図表である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る雑音抑圧装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜Ａ：第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る雑音抑圧装置のブロック図である。雑音抑圧装置１００には、目的音と雑音との混合音の波形を表す時間領域の音響信号ＶINが供給される。音響信号ＶINの供給元（図示略）は、例えば、周囲の音響に応じた音響信号ＶINを生成する収音機器や、記録媒体から音響信号ＶINを取得して出力する再生装置である。雑音抑圧装置１００は、音響信号ＶINの雑音を抑圧することで音響信号ＶOUTを生成する。音響信号ＶOUTは、例えばスピーカやヘッドホンなどの放音装置（図示略）に供給されて音波として再生される。
【００１３】
雑音抑圧装置１００は、演算処理装置１２と記憶装置１４とを含むコンピュータシステムで実現される。記憶装置１４は、音響信号ＶINから音響信号ＶOUTを生成するためのプログラムや各種のデータを記憶する。半導体記録媒体や磁気記録媒体などの公知の記録媒体が記憶装置１４として任意に採用される。
【００１４】
演算処理装置１２は、記憶装置１４に格納されたプログラムを実行することで複数の要素（周波数分析部２０，抑圧処理部３０，指標算定部４２，選択部４４，波形合成部４６）として機能する。なお、音響信号ＶINの処理に専用される電子回路（ＤＳＰ）が演算処理装置１２の各要素を実現する構成や、演算処理装置１２の各要素を複数の集積回路に分散的に搭載した構成も採用される。
【００１５】
図１の周波数分析部２０は、図２に示すように、音響信号ＶINを時間軸上で区分した複数のフレームＦRの各々について周波数スペクトルＸm(n)を算定する。記号ｎは、周波数軸上に離散的に設定されたＮ個の周波数（周波数ビン）ｆ1〜ｆNのうち第ｎ番目の周波数ｆnを意味し（ｎ＝１〜Ｎ）、記号ｍはフレームＦRの番号を意味する。周波数スペクトルＸm(n)の算定には公知の技術（例えば短時間フーリエ変換）が任意に採用される。第ｍ番目のフレームＦRの周波数スペクトルＸm(n)は、目的音の周波数スペクトルＳm(n)と雑音の周波数スペクトルＮm(n)との加算に相当する（数式(1)）。
Ｘm(n)＝Ｓm(n)＋Ｎm(n)  ……(1)
【００１６】
図１の抑圧処理部３０は、周波数分析部２０が生成した周波数スペクトルＸm(n)（音響信号ＶIN）に対して相異なる複数種の雑音抑圧処理を並列に実行する。図１に示すように、抑圧処理部３０は、第１雑音抑圧部３１と第２雑音抑圧部３２とを含んで構成される。第１雑音抑圧部３１は、各フレームＦRの周波数スペクトルＸm(n)に第１雑音抑圧処理を実行することでフレームＦR毎に周波数スペクトルＹm(n)_1を生成する。第２雑音抑圧部３２は、周波数スペクトルＸm(n)に第２雑音抑圧処理を実行することでフレームＦR毎に周波数スペクトルＹm(n)_2を生成する。
【００１７】
第１雑音抑圧処理は、音響信号ＶINから推定される雑音の周波数スペクトル（以下「推定雑音スペクトル」という）ψm(n)を音響信号ＶINの周波数スペクトルＸm(n)から減算する処理である。他方、第２雑音抑圧処理は、音響信号ＶINの目的音が強調されるように選定されたスペクトルゲインＧm(n)を音響信号ＶINの周波数スペクトルＸm(n)に乗算する処理である。すなわち、第１雑音抑圧処理は減算型の雑音抑圧処理（スペクトルサブトラクション法）に相当し、第２雑音抑圧処理は乗算型の雑音抑圧処理に相当する。
【００１８】
図３は、第１雑音抑圧部３１のブロック図である。図３に示すように、第１雑音抑圧部３１は、雑音推定部３１２と減算部３１４とを含んで構成される。雑音推定部３１２は、推定雑音スペクトル（パワースペクトル）ψm(n)をフレームＦR毎に推定する。推定雑音スペクトルψm(n)の生成（雑音の推定）には公知の技術が任意に採用される。例えば、雑音推定部３１２は、音響信号ＶINのうち目的音が存在しない雑音区間内の各フレームＦRの周波数スペクトルＸm(n)を雑音の周波数スペクトルＮm(n)として以下の数式(2)の演算を実行することで推定雑音スペクトルψm(n)を生成する。数式(2)の記号Ｅは、複数のフレームＦRにわたる平均（加算）を意味する。
ψm(n)＝Ｅ｛|Ｎm(n)|2｝  ……(2)
【００１９】
図３の減算部３１４は、周波数スペクトルＸm(n)から推定雑音スペクトルψm(n)を減算することで周波数スペクトルＹm(n)_1を算定する。周波数スペクトルＹm(n)_1は、振幅スペクトルＰm(n)１/２と周波数スペクトルＸm(n)の位相θx(n)とを利用して数式(3)で表現される。
Ｙm(n)_1＝（Ｐm(n)）１/２・ｅjθx(n)  ……(3)
数式(3)のパワースペクトルＰm(n)は以下の数式(4a)および数式(4b)で算定される。
【数１】
2010160246.tif 000003
【００２０】
すなわち、周波数スペクトルＸm(n)の強度（パワー）|Ｘm(n)|２が所定値（推定雑音スペクトルψm(n)と係数αmとの乗算値）を上回る場合、パワースペクトルＰm(n)は、式(4a)に示すように強度|Ｘm(n)|２と当該所定値（αm・ψm(n)）との差分値に設定される。他方、強度|Ｘm(n)|２が所定値（αm・ψm(n)）を下回る場合、パワースペクトルＰm(n)は、式(4b)に示すように推定雑音スペクトルψm(n)と係数βmとの乗算値（βm・ψm(n)）に設定される。係数αm（減算係数）および係数βm（フロアリング係数）は、必要な雑音抑圧の程度に応じて適宜に選定される。
【００２１】
次に、図４は、第２雑音抑圧部３２のブロック図である。図４に示すように、第２雑音抑圧部３２は、雑音推定部３２２とゲイン算定部３２４と乗算部３２６とを含んで構成される。雑音推定部３２２は、雑音推定部３１２と同様の方法で推定雑音スペクトルψm(n)を生成する。なお、雑音推定部３１２が生成した推定雑音スペクトルψm(n)を第２雑音抑圧部３２が流用する構成（雑音推定部３２２を省略した構成）も採用される。
【００２２】
図４のゲイン算定部３２４は、目的音の強調用のスペクトルゲインＧm(n)をフレームＦR毎に算定する。スペクトルゲインＧm(n)は、周波数ｆnで雑音が優勢であるほどゼロに近い数値に設定される（周波数ｆnで目的音が優勢であるほど大きい数値に設定される）。スペクトルゲインＧm(n)の算定には、以下に例示するように非特許文献２のMMSE-STSA法が好適である。具体的には、ゲイン算定部３２４は、以下の数式(5)を演算することでスペクトルゲインＧm(n)を算定する。数式(5)の符号Γはガンマ関数を意味する。また、符号Ｉ0は、０次の変形ベッセル関数を意味し、符号Ｉ1は、１次の変形ベッセル関数を意味する。
【数２】
2010160246.tif 000004
【００２３】
数式(5)の事後ＳＮ比（posteriori SNR）γm(n)および事前ＳＮ比（priori SNR）ξm(n)は、周波数分析部２０が生成した周波数スペクトルＸm(n)と雑音推定部３２２が生成した推定雑音スペクトルψm(n)から以下の数式(6a)および数式(6b)の演算で算定される。数式(6b)の関数値Ｆ[x]は、変数ｘが正数である場合に当該変数ｘに設定され、変数ｘがゼロまたは負数である場合にゼロに設定される。また、数式(6b)の係数ηは、１を下回る所定の正数である。
γm(n)＝|Ｘm(n)|２／ψm(n)  ……(6a)
ξm(n)＝η・|Ｓm-1(n)|２／ψm-1(n)＋（１−η）・Ｆ[γm(n)−１]  ……(6b)
【００２４】
図４の乗算部３２６は、周波数スペクトルＸm(n)とスペクトルゲインＧm(n)との乗算で周波数スペクトルＹm(n)_2を算定する（Ｙm(n)_2＝Ｇm(n)・Ｘm(n)）。スペクトルゲインＧm(n)は目的音を強調するように設定されるから、周波数スペクトルＹm(n)_2においては音響信号ＶINの雑音が抑圧される。以上が抑圧処理部３０の具体的な構成である。
【００２５】
ところで、周波数スペクトルＹm(n)_1の時系列や周波数スペクトルＹm(n)_2の時系列には、時間軸上および周波数軸上にミュージカルノイズが点在する場合がある。図１の指標算定部４２は、雑音抑圧処理に起因したミュージカルノイズの発生の度合の定量的な尺度となる尖度指標値σm（σm_1，σm_2）をフレームＦR毎に算定する。尖度指標値σmについて以下に詳述する。
【００２６】
図５の部分(A)は、雑音の抑圧前の音響信号ＶINのうち所定の区間における強度の度数分布（強度を確率変数とする確率密度関数）である。図５の部分(A)に示すように、音響信号ＶINの強度は、強度がゼロから増加するほど度数が減少するように非線形に分布する。
【００２７】
図５の部分(B)は、雑音の抑圧後の強度の度数分布である。図５の部分(A)と部分(B)との対比から理解されるように、音響信号ＶIN（雑音の抑圧前）のうちゼロに近い強度の度数が雑音の抑圧で増加するという傾向がある。すなわち、強度がゼロの近傍となる範囲内における度数分布の傾斜は雑音の抑圧後に急峻な形状に変化する。度数分布の形状（傾斜の急峻度）の尺度として尖度（kurtosis）を導入すると、雑音抑圧処理の実行後の尖度ＫBmは、雑音抑圧処理の実行前（音響信号ＶIN）の尖度ＫAmと比較して高い数値となる（ＫBm＞ＫAm）。尖度κは、ｎ次のモーメントから以下の数式(7)で算定される高次統計量である。
【数３】
2010160246.tif 000005
【００２８】
雑音の抑圧後にミュージカルノイズが多い音響信号には、ゼロの付近の強度の度数が高いという傾向がある。したがって、度数分布にて強度がゼロとなる度数が雑音の抑圧の前後で増加するほど、雑音抑圧処理に起因して発生したミュージカルノイズが多いと評価できる。すなわち、雑音の抑圧の前後にわたる尖度κの変化（ＫAm→ＫBm）が大きいほど、雑音の抑圧後に発生するミュージカルノイズは多い。
【００２９】
以上の傾向から、図１の指標算定部４２は、抑圧処理部３０による処理の前後にわたる尖度κの変化に応じた尖度指標値σm（σm_1，σm_2）を算定する。尖度指標値σm_1は、第１雑音抑圧部３１による第１雑音抑圧処理の前後で尖度κが変化した度合の尺度であり、周波数スペクトルＹm(n)_1におけるミュージカルノイズの発生の度合の指標として利用される。尖度指標値σm_2は、第２雑音抑圧部３２による第２雑音抑圧処理の前後で尖度κが変化した度合の尺度であり、周波数スペクトルＹm(n)_2におけるミュージカルノイズの発生の度合の指標として利用される。Ｍ個の強度ｘ1〜ｘMの度数分布における尖度κは例えば以下の方法で算定される。
【００３０】
Ｍ個の強度ｘ1〜ｘMの度数分布は、以下の数式(8)の関数Ｇa(x；k,θ)で近似される。
【数４】
2010160246.tif 000006
数式(8)の係数Ｃは、ガンマ関数Γ(k)を利用して以下のように定義される。
【数５】
2010160246.tif 000007
【００３１】
２次のモーメントμ2の定義式における分布関数Ｐ(x)を数式(8)の関数Ｇa(x；k,θ)に置換することで以下の数式(9)が導出される。
【数６】
2010160246.tif 000008
【００３２】
２次のモーメントμ2の導出と同様に、４次のモーメントμ4の定義式における分布関数Ｐ(x)を数式(8)の関数Ｇa(x；k,θ)に置換することで以下の数式(10)が導出される。
【数７】
2010160246.tif 000009
【００３３】
数式(9)の２次のモーメントμ2と数式(10)の４次のモーメントμ4とを数式(7)に代入すると、尖度κを定義する以下の数式(11)が導出される。
【数８】
2010160246.tif 000010
【００３４】
Ｍ個の強度ｘ1〜ｘMについて数式(11)を演算することで尖度κが算定される。もっとも、尖度κを算定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、強度ｘ1〜ｘMの度数分布を所定の関数（例えば数式(8)）で近似する構成は必須ではない。
【００３５】
図６は、指標算定部４２のブロック図である。図６の第１尖度算定部４２１は、音響信号ＶINの強度の度数分布における尖度（雑音の抑圧前の尖度）ＫAmを周波数スペクトルＸm(n)の時系列から算定する。すなわち、第１尖度算定部４２１は、周波数スペクトルＸm(n)の時系列から抽出されるＭ個の強度ｘ1〜ｘMについて数式(11)の演算を実行することで尖度ＫAmを算定する。尖度ＫAmの算定に利用される強度ｘ1〜ｘMは、図２に示すように、第ｍ番目のフレームＦRを最後とするτ個のフレームＦRの各々の周波数スペクトルＸm(n)における強度|Ｘm(n)|２に相当する（Ｍ＝τ×Ｎ）。
【００３６】
図６の第２尖度算定部４２２は、第１雑音抑圧部３１が生成する周波数スペクトルＹm(n)_1の時系列から第１雑音抑圧処理の実行後の尖度ＫBm_1を算定する。具体的には、第２尖度算定部４２２は、第ｍ番目のフレームＦRを最後とするτ個のフレームＦRの周波数スペクトルＹm(n)_1を構成するＭ個の強度|Ｙm(n)_1|２を強度ｘ1〜ｘMとして数式(11)の演算を実行することで尖度ＫBm_1を算定する。図６の第３尖度算定部４２３は、第２尖度算定部４２２と同様の方法で、第２雑音抑圧処理の実行後の尖度ＫBm_2を周波数スペクトルＹm(n)_2の時系列から算定する。
【００３７】
図６の第１指標算定部４２５は、第１尖度算定部４２１が算定した尖度ＫAmと第２尖度算定部４２２が算定した尖度ＫBm_1とから尖度指標値σm_1を算定する。尖度指標値σm_1は、以下の数式(12)に示すように、尖度ＫAmに対する尖度ＫBm_1の相対比（以下「尖度比」という）Ｒm_1を変数とする関数Ｆaで定義される（Ｒm_1＝ＫBm_1／ＫAm）。関数Ｆaは、尖度指標値σm_1と尖度比Ｒm_1との関係を定義する単調増加関数である。
σm_1＝Ｆa(Ｒm_1)
＝Ｆa(ＫBm_1／ＫAm)  ……(12)
図５を参照して前述したように、尖度比Ｒm_1（尖度ＫAmから尖度ＫBm_1への変化）が小さいほど、第１雑音抑圧処理で発生するミュージカルノイズが低減される。したがって、尖度指標値σm_1が小さいほど第１雑音抑圧処理の実行後のミュージカルノイズは少ないと評価できる。すなわち、尖度指標値σm_1は、第１雑音抑圧処理に起因したミュージカルノイズの発生の度合を示す指標値（尺度）に相当する。
【００３８】
図６の第２指標算定部４２６は、第１尖度算定部４２１が算定した尖度ＫAmと第３尖度算定部４２３が算定した尖度ＫBm_2とから尖度指標値σm_2を算定する。尖度指標値σm_2は、以下の数式(13)に示すように、尖度ＫAmに対する尖度ＫBm_2の尖度比Ｒm_2を変数とする関数Ｆaで定義される（Ｒm_2＝ＫBm_2／ＫAm）。したがって、尖度指標値σm_2が小さいほど（尖度比Ｒm_1が示す尖度ＫAmから尖度ＫBm_1への変化が小さいほど）、第２雑音抑圧処理で発生するミュージカルノイズは少ないと評価できる。すなわち、尖度指標値σm_2は、第２雑音抑圧処理に起因したミュージカルノイズの発生の度合を示す指標値に相当する。
σm_2＝Ｆa(Ｒm_2)
＝Ｆa(ＫBm_2／ＫAm)  ……(13)
【００３９】
図１の選択部４４は、指標算定部４２が算定した尖度指標値σm_1および尖度指標値σm_2に応じて第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理の何れか（第１雑音抑圧部３１および第２雑音抑圧部３２の何れか）をフレームＦR毎に選択する。具体的には、尖度指標値σm_1および尖度指標値σm_2のうち小さい方に対応した雑音抑圧処理が選択される。すなわち、尖度指標値σm_1が尖度指標値σm_2よりも小さい場合には第１雑音抑圧処理（第１雑音抑圧部３１）が選択され、尖度指標値σm_2が尖度指標値σm_1よりも小さい場合には第２雑音抑圧処理（第２雑音抑圧部３２）が選択される。選択部４４は、自身が選択した雑音抑圧処理で生成された周波数スペクトルＹm(n)（Ｙm(n)_1，Ｙm(n)_2）をフレームＦR毎に順次に波形合成部４６に出力する。すなわち、選択部４４は、第１雑音抑圧処理を選択したフレームＦRでは周波数スペクトルＹm(n)_1を出力し、第２雑音抑圧処理を選択したフレームＦRでは周波数スペクトルＹm(n)_2を出力する。
【００４０】
波形合成部４６は、選択部４４がフレームＦR毎に選択した周波数スペクトルＹm(n)（Ｙm(n)_1，Ｙm(n)_2）から時間領域の音響信号ＶOUTを合成する。すなわち、波形合成部４６は、周波数スペクトルＹm(n)に対する逆フーリエ変換で算定した時間領域の信号を複数のフレームＦRについて時間軸上で重複させて加算することで音響信号ＶOUTを算定する。
【００４１】
以上の形態においては、第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理のうち尖度指標値σmが小さい方の雑音抑圧処理が音響信号ＶOUTの生成に選択的に使用される。したがって、第１雑音抑圧処理のみを実行する構成や第２雑音抑圧処理のみを実行する構成と比較すると、以下に詳述するように、音響信号ＶINの音響的な特性が変化する場合でもミュージカルノイズを有効に低減できるという効果がある。
【００４２】
図７は、音響信号ＶINの雑音区間（目的音に対して雑音が優勢な区間）におけるＳＮ比と尖度比Ｒm（Ｒm_1，Ｒm_2）との関係を示すグラフである。図８は、音響信号ＶINの目的音区間（目的音が優勢な区間）におけるＳＮ比と尖度比Ｒmとの関係を示すグラフである。なお、雑音抑圧処理に適用される各係数（αm．βm，η）はＳＮ比に応じて図９のように設定した。
【００４３】
図７に示すように、雑音区間では、第２雑音抑圧処理の前後の尖度比Ｒm_2が第１雑音抑圧処理の前後の尖度比Ｒm_1よりも低い。すなわち、第１雑音抑圧処理（ＳＳ法）よりも第２雑音抑圧処理（MMSE-STSA法）の方が、雑音の抑圧後のミュージカルノイズは低減される。したがって、選択部４４は、雑音区間内の各フレームＦRでは第２雑音抑圧部３２による第２雑音抑圧処理（周波数スペクトルＹm(n)_2）を選択する。
【００４４】
他方、図８に示すように、目的音区間では、第１雑音抑圧処理の前後の尖度比Ｒm_1が第２雑音抑圧処理の前後の尖度比Ｒm_2よりも低い。すなわち、第２雑音抑圧処理よりも第１雑音抑圧処理の方が、雑音の抑圧後のミュージカルノイズは低減される。したがって、選択部４４は、目的音区間内の各フレームＦRでは第１雑音抑圧部３１による第１雑音抑圧処理（周波数スペクトルＹm(n)_1）を選択する。
【００４５】
以上のように音響信号ＶOUTの生成に適用される雑音抑圧処理が雑音区間と目的音区間とで変更される（すなわち音響信号ＶINの音響的な特性に応じて変更される）から、音響信号ＶINの全区間にわたって第１雑音抑圧処理を実行する構成と比較して雑音区間でのミュージカルノイズが低減され、音響信号ＶINの全区間にわたって第２雑音抑圧処理を実行する構成と比較して目的音区間でのミュージカルノイズが低減されるという利点がある。
【００４６】
雑音抑圧装置１００の具体的な使用の状況を例示する。まず、空調設備の動作音などの定常的な雑音が存在する空間内で発話者が収音点（例えば収音機器）の近傍を通過する場合を想定する。収音点から充分に遠い位置に発話者が存在する状態では雑音のみが収音されるから、第２雑音抑圧処理による音響信号ＶOUTが生成される。発話者が収音点に接近した状態では発話者による発声の有無に応じて第１雑音抑圧処理と第２雑音抑圧処理とが随時に切替わる。すなわち、発話者による発声音が支配的な区間では第１雑音抑圧処理が選択され、雑音が支配的な区間（例えば発話が休止した区間）では第２雑音抑圧処理が選択される。そして、発話者が収音点から遠ざかると（すなわち雑音が優勢になると）、第２雑音抑圧処理による音響信号ＶOUTの生成が実行される。
【００４７】
次に、空調設備の動作音などの定常的な雑音が存在する状態と、多数の発声音の混合音などの定常性が低い雑音が存在する状態とが随時に切替わる場合（例えば、多数の発話者が存在する展示会）を想定する。定常的な雑音が存在する状態では、図７のように尖度Ｒm_2が尖度Ｒm_1よりも低いから、第２雑音抑圧処理による音響信号ＶOUTの生成が選択される。他方、定常性が低い雑音が存在する状態（すなわち図７よりも図８に近い状態）では、尖度Ｒm_1が尖度Ｒm_2よりも低いから、第１雑音抑圧処理による音響信号ＶOUTの生成が選択される。すなわち、雑音の音響的な特性に応じて第１雑音抑圧処理または第２雑音抑圧処理が選択される。
【００４８】
＜Ｂ：第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なお、以下の各形態において作用や機能が第１実施形態と同等である要素については、以上と同じ符号を付して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００４９】
図１０は、第２実施形態に係る雑音抑圧装置１００Aのブロック図である。図１０に示すように、雑音抑圧装置１００Aは、信号区分部５２と加重部５４とを第１実施形態の雑音抑圧装置１００に追加した構成である。信号区分部５２は、音響信号ＶINを時間軸上で雑音区間と目的音区間とに区分する。雑音区間と目的音区間との選別には公知の技術が任意に採用される。
【００５０】
加重部５４は、指標算定部４２が算定した尖度指標値σm_1と尖度指標値σm_2とを重み付けする。すなわち、加重部５４は、尖度指標値σm_1に加重値ｗ1を乗算するとともに尖度指標値σm_2に加重値ｗ2を乗算する。加重値ｗ1と加重値ｗ2とは、信号区分部５２による区分の結果に応じて可変に設定される。例えば、目的音区間内の各フレームＦRでは加重値ｗ1が加重値ｗ2よりも大きい数値に設定され、雑音区間内の各フレームＦRでは加重値ｗ2が加重値ｗ1よりも大きい数値に設定される。
【００５１】
尖度指標値σm_1と尖度指標値σm_2とが接近する状態では両者の大小が短時間で頻繁に逆転する可能性がある。したがって、第１実施形態の構成（加重部５４を省略した構成）では、第２雑音抑圧処理が選択され易い雑音区間内の僅かなフレームＦRにて第１雑音抑圧処理が選択される場合や、第１雑音抑圧処理が選択され易い目的音区間内の僅かなフレームＦRにて第２雑音抑圧処理が選択される場合が発生する。以上のように雑音抑圧処理が瞬間的に変更された区間では、音響信号ＶOUTの再生音が聴感的に不自然な音響となる可能性がある。
【００５２】
第２実施形態においては、尖度指標値σm_1の加重値ｗ1と尖度指標値σm_2の加重値ｗ2とが雑音区間と目的音区間とで変更されるから、尖度指標値σm_1と尖度指標値σm_2とが接近した状態でも、目的音区間内の各フレームＦRでは第１雑音抑圧処理が選択され、雑音区間内の各フレームＦRでは第２雑音抑圧処理が選択される。すなわち、雑音抑圧処理の瞬間的な変更が防止される。したがって、第１実施形態と比較して、聴感的に自然な再生音を生成することが可能である。
【００５３】
＜Ｃ：変形例＞
以上に例示した各形態には様々な変形が加えられる。具体的な変形の態様を例示すれば以下の通りである。なお、以下の例示から２以上の態様を任意に選択して組合せてもよい。
【００５４】
（１）変形例１  
以上の各形態においては、第１雑音抑圧処理としてスペクトルサブトラクション法を採用するとともに第２雑音抑圧処理としてMMSE-STSA法を例示したが、選択部４４による選択の候補となる雑音抑圧処理の種類は以上の例示に限定されない。
【００５５】
例えば、Hack-Yoon KIM, et al., "Speech Enhancement Based on Short-Time spectral Amplitude Estimation with Two-Channel Beamformer", IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E79-A, No.12, December 1996に開示された雑音抑圧処理（以下「雑音抑圧処理Ａ」という）や、向井良，"非定常スペクトルサブトラクションによる音源分離後の残留雑音除去”, 日本音響学会 2001年秋季研究発表会, 2-6-14, p. 617−618に開示された雑音抑圧処理（以下「雑音抑圧処理Ｂ」という）が第１雑音抑圧処理または第２雑音抑圧処理として採用される。
【００５６】
雑音抑圧処理Ａにおいては、複数の収音機器が生成した複数の音響信号ＶINの加算（目的音方向に対するビームの形成）および減算（目的音方向に対する死角の形成）で目的音と雑音とを空間的に分離し（Griffith-Jim型適応ビームフォーマ）、目的音の周波数スペクトルから雑音の周波数スペクトルを減算することで雑音抑圧後の周波数スペクトルＹm(n)を生成する。他方、雑音抑圧処理Ｂにおいては、目的音を強調した分離信号を複数の音響信号ＶINの独立成分分析で生成し、分離信号から推定した雑音（残留雑音）の周波数スペクトルを分離信号の周波数スペクトルから減算することで雑音抑圧後の周波数スペクトルＹm(n)を生成する。なお、複数の音響信号ＶINが雑音抑圧処理に使用される場合、複数の音響信号ＶINのうちの何れかの音響信号ＶINから雑音抑圧前の尖度ＫAmが算定される。
【００５７】
なお、以上においては減算型の雑音抑圧処理を例示したが、乗算型の雑音抑圧処理の内容も適宜に変更される。例えば、T. Lotter and P. Vary, "Speech enhancement by MAP spectral amplitude estimation using a Super-Gaussian speech model", EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol.2005, no,7, p.1110-1126, July 2005に開示されたMAP（maximum a posteriori estimation）推定をスペクトルゲインＧm(n)の推定に利用した乗算型の雑音抑圧処理が第１雑音抑圧処理または第２雑音抑圧処理として採用される。具体的には、以下の数式(14)の演算でスペクトルゲインＧm(n)が算定される。数式(14)の係数φや係数τは、雑音の確率分布（確率密度関数）の形状を定める定数（例えばτ＝2.5，φ＝1）である。
【数９】
2010160246.tif 000011
【００５８】
また、選択部４４による選択の候補となる雑音抑圧処理は減算型や乗算型に限定されない。例えば、目的音を強調した音響信号（すなわち雑音を抑圧した音響信号）の周波数スペクトルＹm(n)を複数の音響信号ＶINに対する独立成分分析で生成する処理や、目的音の方向にビームを形成する（あるいは雑音の方向に収音上の死角を形成する）ことで雑音抑圧後の周波数スペクトルＹm(n)を生成する処理（ビームフォーマ）も、第１雑音抑圧処理または第２雑音抑圧処理として採用される。
【００５９】
なお、選択部４４による選択の候補となる複数の雑音抑圧処理で雑音の抑圧の原理が相違する必要まではない。例えば、第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理の双方を同種の減算型の雑音抑圧処理（数式(4a)）とし、雑音の抑圧に適用される係数（例えば数式(4a)の係数αmや数式(4b)の係数βm）を第１雑音抑圧処理と第２雑音抑圧処理とで相違させる構成も採用される。また、第１雑音抑圧処理および第２雑音抑圧処理の双方を乗算型の雑音抑圧処理とし、雑音の抑圧に影響する係数（例えば数式(6b)の係数η）を第１雑音抑圧処理と第２雑音抑圧処理とで相違させる構成も採用される。雑音の抑圧後のミュージカルノイズを効果的に低減できる係数（αm，βm，η）は音響信号ＶINの音響的な特性に応じて変化するから、以上のように同種の（すなわち雑音の抑圧の原理が共通する）複数の雑音抑圧処理を選択部４４による選択の候補とした構成であっても、音響信号ＶINの音響的な特性の変化に拘わらずミュージカルノイズを有効に低減するという所期の効果は実現される。以上の説明から理解されるように、選択部４４による選択の候補となる複数の雑音抑圧処理は、実行後に発生するミュージカルノイズの度合が相違する処理であれば足り、雑音抑圧の原理の異同は不問である。
【００６０】
（２）変形例２  
以上の各形態においては、実際に第１雑音抑圧処理で生成された周波数スペクトルＹm(n)_1から尖度ＫBm_1を算定したが、以下に説明するように、推定雑音スペクトルψm(n)と雑音抑圧前の周波数スペクトルＸm(n)とから尖度ＫBm_1を推定する構成も採用される。
【００６１】
いま、推定雑音スペクトルψm(n)のＡ倍（Ａ・ψm(n)）を図３の減算部３１４が周波数スペクトルＸm(n)から減算する場合（数式(4a)の係数αmを所定値Ａに設定した場合）を想定すると、雑音抑圧後の音響信号ＶOUTの強度の度数分布を近似する関数Ｇb(x；k,θ)は、数式(8)の強度ｘを強度(ｘ＋Ａ)に置換した以下の数式(15)で表現される。
【数１０】
2010160246.tif 000012
【００６２】
数式(10)と同様に、４次のモーメントμ4の定義式における分布関数Ｐ(x)に数式(15)の関数Ｇb(x；k,θ)を代入することで数式(16)が導出される。
【数１１】
2010160246.tif 000013
【００６３】
数式(16)の(ｘ＋Ａ)k-1は、以下の数式(17)のようにテイラー展開される。
【数１２】
2010160246.tif 000014
【００６４】
数式(17)の高次項を便宜的に無視したうえで数式(16)に代入すると、４次のモーメントμ4を近似する以下の数式(18)が導出される。
【数１３】
2010160246.tif 000015
【００６５】
２次のモーメントについても同様に、定義式の分布関数Ｐ(x)（数式(9)参照）に数式(15)の関数Ｇb(x；k,θ)を代入したうえで数式(17)の高次項を無視することで、以下の数式(19)が導出される。
【数１４】
2010160246.tif 000016
【００６６】
数式(18)の４次のモーメントμ4と数式(19)の２次のモーメントμ2とを数式(7)に代入することで、雑音の抑圧後の尖度ＫBm_1を定義する以下の数式(20)が導出される。なお、数式(20)の導出には、ガンマ関数Γ(k)の平均ｋ・θの正規化で導出される以下の数式(21)の関係を利用した。第２尖度算定部４２２は、数式(20)を実行することで尖度ＫBm_1（推定値）を算定する。数式(20)の所定値Ａは、第１雑音抑圧処理で所望の効果（雑音の抑圧度）が実現されるように適宜に選定される。
【数１５】
2010160246.tif 000017
θ＝１／ｋ  ……(21)
【００６７】
以上のように尖度指標値σm_1の算定に第１雑音抑圧処理の実行は不要である。そこで、第１雑音抑圧部３１は、選択部４４が第１雑音抑圧処理を選択したフレームＦRについてのみ第１雑音抑圧処理を実際に実行する。以上の構成によれば、選択部４４が第２雑音抑圧処理を選択するフレームＦRについては第１雑音抑圧処理が省略されるから、第１雑音抑圧部３１（演算処理装置１２）の処理の負荷が軽減されるという利点がある。
【００６８】
（３）変形例３  
以上の各形態においては、各フレームＦRの尖度指標値σm（σm_1，σm_2）を利用してフレームＦR毎に雑音抑圧処理を選択したが、尖度指標値σmを算定する周期は本発明において任意である。例えば、音響信号ＶINを複数のフレームＦRで構成される区間（以下「単位区間」という）に区分し、単位区間毎に尖度指標値σmの算定と雑音抑圧処理の選択とを実行する構成も採用される。すなわち、指標算定部４２は、各単位区間の最初のフレームＦRについて尖度指標値σm（σm_1，σm_2）を算定する。選択部４４は、尖度指標値σmの比較で雑音抑圧処理を選択する。選択部４４が選択する雑音抑圧処理は、次回の単位区間の最初のフレームＦRで新たな尖度指標値σmが算定されるまで維持される。以上の構成によれば、指標算定部４２や選択部４４による処理の負荷が軽減されるという利点がある。また、フレームＦR毎に算定された尖度指標値σmを複数のフレームＦRについて平均する構成（すなわち、尖度指標値σmの時間的な変動を平滑化する構成）も好適である。
【００６９】
（４）変形例４  
尖度指標値σm（σm_1，σm_2）を算定する方法は適宜に変更される。例えば、雑音の抑圧後のミュージカルノイズの発生の度合は、尖度比Ｒm（Ｒm_1，Ｒm_2）の対数値に対して特に顕著な相関を示すという傾向がある。したがって、尖度比Ｒmの対数値から尖度指標値σmを算定する構成も好適である。また、雑音抑圧処理の前後における尖度の変化量（差分値）に応じて尖度指標値σmを算定する構成も採用される。すなわち、尖度指標値σm_1は、第１雑音抑圧処理の実行後の尖度ＫBm_1と実行前の尖度ＫAmとの差分値（ＫBm_1−ＫAm）に応じて設定され、尖度指標値σm_2は、第２雑音抑圧処理の実行後の尖度ＫBm_2と実行前の尖度ＫAmとの差分値に応じて設定される。
【００７０】
また、以上の各形態では尖度指標値σmの算定に関数Ｆaを使用したが、尖度の相対比（Ｒm_1，Ｒm_2）や尖度の変化量（ＫBm_1−ＫAm，ＫBm_2−ＫAm）を尖度指標値σm（σm_1，σm_2）として利用する構成も好適である。
【００７１】
さらに、尖度指標値σmの大小とミュージカルノイズの多少（尖度κの変化の度合）との関係は変更される。例えば、数式(12)や数式(13)の関数Ｆaを単調減少関数とした場合、尖度指標値σmが小さいほど雑音の抑圧後のミュージカルノイズは多い（すなわち尖度の変化が大きい）。したがって、選択部４４は、尖度指標値σm_1および尖度指標値σm_2のうち大きい方に対応する雑音抑圧処理を選択する。すなわち、選択部４４による処理は、各尖度指標値σmに応じて複数の雑音抑圧処理の何れかを選択する処理（より好適には、複数の雑音抑圧処理のうち尖度指標値σmの示す尖度の変化が小さい雑音抑圧処理を選択する処理）として包括される。
【００７２】
（５）変形例５  
以上の各形態においては、尖度ＫAmと尖度ＫBm（ＫBm_1，ＫBm_2）との相違の度合に応じて尖度指標値σmを選定した。しかし、雑音の抑圧前の尖度ＫAmは尖度指標値σm_1と尖度指標値σm_2とで共通するから、雑音の抑圧後の尖度ＫBmから尖度指標値σmを算定する構成（尖度指標値σmの算定に尖度ＫAmを使用しない構成）も採用される。すなわち、指標算定部４２は、尖度ＫBm_1から尖度指標値σm_1を算定するとともに尖度ＫBm_2から尖度指標値σm_2を算定する。以上の構成においては、指標算定部４２の構成や処理が簡素化される（具体的には第１尖度算定部４２１が省略される）という利点がある。
【００７３】
（６）変形例６  
第１実施形態の第１雑音抑圧処理における数式(4a)の係数αmを尖度指標値σm_1に応じて可変に制御する構成も好適である。例えば、係数αmが大きいほど第１雑音抑圧処理に起因したミュージカルノイズは増加するから、尖度指標値σm_1が大きいほど係数αmを減少させる構成が好適である。数式(4b)の係数βmについても同様に尖度指標値σm_1に応じて可変に制御される。
【００７４】
（７）変形例７  
選択部４４による選択の候補となる雑音抑圧処理の種類数は任意である。例えば、抑圧処理部３０が３種類以上の雑音抑圧処理の各々を音響信号ＶINに対して並列に実行する構成では、雑音抑圧処理毎に指標算定部４２が尖度指標値σm（３個以上）を算定し、３種類以上の雑音抑圧処理の何れかを選択部４４が選択する。また、３種類以上の雑音抑圧処理を選択の候補とした場合、選択部４４が２以上の雑音抑圧処理を選択する構成も採用される。選択部４４が選択した２以上の雑音抑圧処理で生成された２以上の周波数スペクトルＹm(n)は、例えば混合されてから波形合成部４６に出力される。
【符号の説明】
【００７５】
１００……雑音抑圧装置、１２……演算処理装置、１４……記憶装置、２０……周波数分析部、３０……抑圧処理部、３１……第１雑音抑圧部、３１２……雑音推定部、３１４……減算部、３２……第２雑音抑圧部、３２２……雑音推定部、３２４……ゲイン算定部、３２６……乗算部、４２……指標算定部、４２１……第１尖度算定部、４２２……第２尖度算定部、４２３……第３尖度算定部、４２５……第１指標算定部、４２６……第２指標算定部、４４……選択部、４６……波形合成部。
【図１】
2010160246.tif 000018
【図２】
2010160246.tif 000019
【図３】
2010160246.tif 000020
【図４】
2010160246.tif 000021
【図５】
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【図６】
2010160246.tif 000023
【図７】
2010160246.tif 000024
【図８】
2010160246.tif 000025
【図９】
2010160246.tif 000026
【図１０】
2010160246.tif 000027