(57)【要約】【課題】  より現実に即した雑音スペクトルを推定し、もって雑音抑圧効果をより実効的にする。【解決手段】  入力信号に含まれる音声の有無を検出する音声検出部（８０）と、その検出結果及び入力信号に基づいて、当該入力信号に含まれる雑音スペクトルを推定する第１雑音スペクトル推定部（２１）と、前記音声検出部による検出結果の如何に関わらず、前記入力信号に基づいて前記雑音スペクトルを推定する第２雑音スペクトル推定部（２３）と、前記音声検出部が音声を継続的に検出する時間の長さに応じ、かつ、前記第１及び第２雑音スペクトル推定手段それぞれによる推定結果たる第１及び第２雑音スペクトル推定値に基づく、雑音スペクトル最終推定値を算出する雑音スペクトル算出手段（図中の符号３０等参照）と、を備える。【選択図】図１
2010102204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号に含まれる音声の有無を検出する音声検出手段と、
前記音声検出手段による検出結果及び前記入力信号に基づいて、当該入力信号に含まれる雑音スペクトルを推定する第１雑音スペクトル推定手段と、
前記音声検出手段による検出結果の如何に関わらず、前記入力信号に基づいて前記雑音スペクトルを推定する第２雑音スペクトル推定手段と、
前記音声検出手段が前記音声を継続的に検出する時間の長さに応じ、かつ、前記第１及び第２雑音スペクトル推定手段それぞれによる推定結果たる第１及び第２雑音スペクトル推定値に基づく、雑音スペクトル最終推定値を算出する雑音スペクトル算出手段と、
前記雑音スペクトル最終推定値に基づいて、雑音抑圧ゲインを算出するゲイン演算手段と、
前記入力信号に前記雑音抑圧ゲインを適用することで、当該入力信号に含まれる雑音を抑圧する雑音抑圧手段と
を備えることを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項２】
前記雑音スペクトル算出手段は、
前記第１及び第２雑音スペクトル推定値に乗算するための、前記時間の長さに応じて値の異なる重み付け係数を算出する係数算出部を含み、
当該雑音スペクトル算出手段は、
前記重み付け係数を用いた、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値についての加重平均値を算出することで、前記雑音スペクトル最終推定値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の雑音抑圧装置。
【請求項３】
前記雑音スペクトル算出手段は、
前記時間の長さに応じて動作し、かつ、前記第１雑音スペクトル推定値を初期値とし前記第２雑音スペクトル推定値が入力されることで動作する積分器を含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の雑音抑圧装置。
【請求項４】
前記雑音スペクトル算出手段は、
前記時間の長さが第１所定値以下である場合は、
前記第１雑音スペクトル推定値をそのまま、前記雑音スペクトル最終推定値として算出し、
前記時間の長さが第２所定値以上である場合は、
前記第２雑音スペクトル推定値をそのまま、前記雑音スペクトル最終推定値として算出し、
前記時間の長さが、第１所定値を上回り、かつ、第２所定値を下回る場合は、
前記第１及び第２雑音スペクトル推定値間の中間値を、前記雑音スペクトル最終推定値として算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の雑音抑圧装置。
【請求項５】
前記中間値は、
前記第１及び第２雑音スペクトル推定値間を繋ぐように、前記時間の長さに応じて異なる値をとる、
ことを特徴とする請求項４に記載の雑音抑圧装置。
【請求項６】
前記音声検出手段は、
前記入力信号のうち所定の周波数帯域に属する部分に関する前記音声の有無、を検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の雑音抑圧装置。
【請求項７】
入力信号に含まれる音声の有無を検出する音声検出工程と、
前記音声検出工程による検出結果及び前記入力信号に基づいて、当該入力信号に含まれる雑音スペクトルを推定する第１雑音スペクトル推定工程と、
前記音声検出工程による検出結果の如何に関わらず、前記入力信号に基づいて前記雑音スペクトルを推定する第２雑音スペクトル推定工程と、
前記音声検出工程における前記音声の継続的な検出時間の長さに応じ、かつ、前記第１及び第２雑音スペクトル推定工程それぞれによる推定結果たる第１及び第２雑音スペクトル推定値に基づく、雑音スペクトル最終推定値を算出する雑音スペクトル算出工程と、
前記雑音スペクトル最終推定値に基づいて、雑音抑圧ゲインを算出するゲイン演算工程と、
前記入力信号に前記雑音抑圧ゲインを適用することで、当該入力信号に含まれる雑音を抑圧する雑音抑圧工程と
を含むことを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項８】
前記雑音スペクトル算出工程は、
前記第１及び第２雑音スペクトル推定値に乗算するための、前記時間の長さに応じて値の異なる重み付け係数を算出する係数算出工程を含み、
当該雑音スペクトル算出工程では、
前記重み付け係数を用いた、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値についての加重平均値が算出されることで、前記雑音スペクトル最終推定値が算出される、
ことを特徴とする請求項７に記載の雑音抑圧方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力信号に応じてスピーカ等の負荷を駆動する音声再生装置、遠隔地間で音声を伝達する音声通信装置、音声の種別等を区別・認識することでその意味等を理解する音声認識装置、等々が提案されている。これら各装置では、音声を正確に再生し、伝達し、あるいは認識等するため、そこに含まれる雑音の影響が除去されるのが好適である。
そのような雑音抑圧の技術としては、例えば以下の特許文献１及び２並びに非特許文献１及び２に開示されているようなものが知られている。
【特許文献１】特開２００６−１２６８５９号公報
【特許文献２】米国特許第５５７２６２１号
【非特許文献１】Boll,S., ”Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction”, IEEE Trans.Vol.ASSP-27, No2, pp.113-120, 1979.
【非特許文献２】Doblinger G., “Computationally efficient speech enhancement by spectral minima tracking in subbands”, Proc.of Eurospeech EUROSPEECH’95, pp.1513-1516
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これら各文献に開示される技術は、基本的に、周波数領域の振幅スペクトルのレベルを適当な手法によって差し引くことによって雑音を抑圧する手法、即ちいわゆるスペクトラル・サブトラクション法（Spectral Subtraction）に関連し、これらいずれの技術よっても、一定の雑音抑圧効果が享受され得る。
【０００４】
しかしながら、これらの文献においては未開示・未解決の課題はなおある。
例えば、前記のスペクトラル・サブトラクション法は、入力信号中に含まれる雑音スペクトルを推定し、その雑音スペクトル推定値を、振幅スペクトルから差し引く手法に基づくが、この場合、その雑音スペクトル推定値の正確性を確保することが困難だという問題がある。すなわち、ここでいう雑音スペクトル推定値は、それがあくまでも“推定値”である以上、必ずしも、実際の雑音スペクトルを反映するとは限らないのである。そうすると、その結果、より差し引くべきところで差し引き控えが生じ、あるいはその逆に、差し引いてはならないところで差し引きの過剰が生じる、などといった事象を発生させることになるので、結局、正確な雑音抑圧ができないという不具合が生じることになる。
【０００５】
前述の特許文献１は、入力信号に音声が含まれているかどうかを検出し、音声のない期間のスペクトルの平均値を雑音スペクトルとして推定する手法を提案し、特許文献２及び非特許文献２は、音声検出を行わず、入力信号から直接的に雑音スペクトルを推定する手法を提案する。
しかしながら、これらのいずれにしても、それら雑音スペクトルが“推定値”であるという事情は何ら変わらないから、原理的な観点を徹底すれば、前述の不具合を強力に解決し得る手段を提供しているとはいえない。
【０００６】
また、前記の各文献を個別的にみても、以下のような問題がある。すなわち、第１に、特許文献２では、有限時間窓内における入力信号のスペクトルを平滑化処理した値の中から最小値をみつけ、これを雑音スペクトルとする手法が開示されているが、これでは、当該のスペクトルを記憶しておくための記憶容量が比較的大きくなり、また、最小値を求めるための演算量も大きくなる、などといった問題がある。
また、この特許文献２では、前述したような「最小値」を用いて雑音スペクトルを推定するために、入力信号に雑音しか含まれていない場合における雑音スペクトル推定値を過小に評価してしまう傾向がある。また、同じ理由から、入力信号に音声信号が含まれていると、前記「最小値」を用いたとしても、今度は、雑音スペクトル推定値を過大に評価してしまう傾向がある。前者によれば、ほとんど抑圧されていない雑音のいわば垂れ流しとなり、後者によれば、差し引き過ぎによる音質劣化の問題が生じる。このような不具合は、前記の非特許文献２でも同様に生じ得る。
【０００７】
さらに、前記の特許文献１は、雑音のレベルが急変する場合に必ずしもうまく対応することができないという問題がある。すなわち、特許文献１では、入力信号のレベルが急変すると、それを音声信号であるとみなして、雑音スペクトル推定値の更新が行われなくなるが、そのレベルの急変は、本当は“雑音”のレベルに係るものであったという場合、問題がある。しかも、この状況が継続すると、雑音スペクトル推定値の未更新も継続してしまうことになるため、結局、その急変したレベルをもつ雑音が例えば“再生”され続けるという問題が生じることになってしまう。
【０００８】
本発明は、上述した課題の少なくとも一部を解決することの可能な雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る雑音抑圧装置は、上述した課題を解決するため、入力信号に含まれる音声の有無を検出する音声検出手段と、前記音声検出手段による検出結果及び前記入力信号に基づいて、当該入力信号に含まれる雑音スペクトルを推定する第１雑音スペクトル推定手段と、前記音声検出手段による検出結果の如何に関わらず、前記入力信号に基づいて前記雑音スペクトルを推定する第２雑音スペクトル推定手段と、前記音声検出手段が前記音声を継続的に検出する時間の長さに応じ、かつ、前記第１及び第２雑音スペクトル推定手段それぞれによる推定結果たる第１及び第２雑音スペクトル推定値に基づく、雑音スペクトル最終推定値を算出する雑音スペクトル算出手段と、前記雑音スペクトル最終推定値に基づいて、雑音抑圧ゲインを算出するゲイン演算手段と、前記入力信号に前記雑音抑圧ゲインを適用することで、当該入力信号に含まれる雑音を抑圧する雑音抑圧手段と、を備える
【００１０】
本発明によれば、第１及び第２雑音スペクトル推定手段によって、音声検出手段による検出結果に基づいた第１雑音スペクトル推定値と、それに関わらない第２雑音スペクトル推定値とが取得される。前者は、音声検出の結果を踏まえた推定値なので、より信頼性が高く、また、音声信号の有無に応じた、使用すべき雑音スペクトルの選択（ひいては、雑音抑圧処理態様の選択）等が可能となるので、雑音抑圧効果もより実効的になる可能性が高い。他方、後者は、そのような効果は薄いが、音声検出の結果に関わらない推定値であるので、その推定の根拠は原理的には入力信号それ自体に尽きるということもでき、それゆえにこそ、そのレベルの変動に対しては非常に優れた追随性を示す可能性が高い。
とはいえ、これらそれぞれの推定値に関しては、上述したように、前記第１雑音スペクトル推定値に関しては“雑音レベル”が急激に変化した場合にこれを有効に抑圧することが困難である点、及び、前記第２雑音スペクトル推定値に関しては雑音スペクトルの過小評価又は過大評価が生じ得る点、において、それぞれ難がある。
【００１１】
しかるに、本発明においては、雑音スペクトル算出手段が、音声を継続的に検出する時間の長さに応じて、雑音スペクトル最終推定値を算出するようになっている。
ここで、この「時間の長さ」は、「音声を継続的に検出」した場合における時間の長さであるが、実際上、人が話す際には息継ぎ等が必要となること等々より、入力信号中に音声信号が非常に長い間含まれている可能性は極めて小さいと考えられることに鑑みるに、その、「音声」を検出したものとされた「時間」中において、実は、「雑音」しか存在しない時間が含まれている可能性（言い換えると、その「音声」の検出は、単に、“雑音レベルの上昇の検出”に過ぎない可能性）が否定されない。むしろ、当該の「時間」が長ければ長いほど、そのことが強く推定される。
本発明は、このような場合に好適に対応可能である。すなわち、前述のように、「雑音スペクトル最終推定値」は、前記「時間の長さ」に応じて算出されるので、例えば、当該の時間の長さが極めて長くなるような場合は、「音声」検出の「時間」は継続しているものの、実は入力信号は雑音信号のみということがあり得るので、それを有効に抑圧すべく、前記第２雑音スペクトル推定値の影響を強めた雑音スペクトル最終推定値を算出する、などといった対応をとることが可能となっているのである。
いずれにしても、本発明によれば、前記「時間の長さ」に応じた第１及び第２雑音スペクトル推定値の単純な使い分け等を含む各種の利用態様が選択可能であるので、時に、第１雑音スペクトル推定値に係る前述の利点を生かし（又は、その欠点を殺し）、時に、第２雑音スペクトル推定値に係る前述の利点を生かす（又は、その欠点を殺す）、などといった配慮に基づく、雑音スペクトル最終推定値の算出を行うことが可能になる。
【００１２】
この発明に係る雑音抑圧装置では、前記雑音スペクトル算出手段は、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値に乗算するための、前記時間の長さに応じて値の異なる重み付け係数を算出する係数算出部を含み、当該雑音スペクトル算出手段は、前記重み付け係数を用いた、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値についての加重平均値を算出することで、前記雑音スペクトル最終推定値を算出する、ように構成してもよい。
この態様によれば、雑音スペクトル最終推定値の算出が好適に行われる。
特に、本態様では、音声検出の継続時間の長さに応じた「重み付け係数」を用いた「加重平均値」が求められることから、前述した、本発明に係る効果、即ち第１及び第２雑音スペクトル推定値それぞれの利点を生かし、欠点を殺すという効果が、いわば重畳的に奏され得ることになる（ここで「重畳的に」とは、定性的に言えば、第１及び第２雑音スペクトル推定値のそれぞれの利点を半分ずつ程度享受するという目的で、両者それぞれの影響を被った雑音スペクトル最終推定値を算出する、などという場合を想定している。以下、この〔課題を解決するための手段〕の項において同じ。）。
【００１３】
また、本発明に係る雑音抑圧装置では、前記雑音スペクトル算出手段は、前記時間の長さに応じて動作し、かつ、前記第１雑音スペクトル推定値を初期値とし前記第２雑音スペクトル推定値が入力されることで動作する積分器を含む、ように構成してもよい。
この態様によれば、雑音スペクトル最終推定値の算出が好適に行われる。
特に、本態様では、上述のような「積分器」が含まれていることから、時間の長さに応じた、第１雑音スペクトル推定値から第２雑音スペクトル推定値への連続的な推移、等を実現することができ、そのような態様において、前述した本発明に係る効果がやはり、いわば重畳的に奏され得ることになる。
【００１４】
また、本発明に係る雑音抑圧装置では、前記雑音スペクトル算出手段は、前記時間の長さが第１所定値以下である場合は、前記第１雑音スペクトル推定値をそのまま、前記雑音スペクトル最終推定値として算出し、前記時間の長さが第２所定値以上である場合は、前記第２雑音スペクトル推定値をそのまま、前記雑音スペクトル最終推定値として算出し、前記時間の長さが、第１所定値を上回り、かつ、第２所定値を下回る場合は、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値間の中間値を前記雑音スペクトル最終推定値として算出する、ように構成してもよい。
この態様によれば、雑音スペクトル最終推定値の算出が好適に行われる。
特に、本態様では、前記時間の長さと各所定値との大小関係に応じて、雑音スペクトル最終推定値が算出されるようになっているので、前述したような「音声」の誤検出の場合等に好適に対応することが可能である。
なお、本態様にいう「中間値」なる概念は、１個の値しかとりえない定数を意味する場合があることは勿論、後述するように連続的な値をとる一群の数の集合や、あるいは場合によっては、段階的な値をとる一群の数の集合、等々をも意味し得る。また、「中間」というのも、厳密な意味での中点（即ち、第１及び第２雑音スペクトル推定値間を結ぶ線分上の点であって、これら各推定値から等距離にある点）を意味しない。
【００１５】
この態様では、前記中間値は、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値間を繋ぐように、前記時間の長さに応じて異なる値をとる、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記「中間値」が好適に特徴付けられるが、この場合、この「中間値」は、前述のように、前記「時間の長さ」が第１所定値を上回り第２所定値を下回る場合に用いられる概念として規定されていることから、本態様において、「時間の長さに応じて異なる値をとる」という場合における「時間の長さ」に限っては、その下限が第１所定値によって、その上限が第２所定値によって画されている。
このことから、本態様の「中間値」は、時間の長さが第１所定値以下の場合の第１雑音スペクトル推定値と、第２所定値以上の場合の第２雑音スペクトル推定値との間で連続的に変化する値（の一群）として想定されることになる。そして、そのような「中間値」は、第１及び第２雑音スペクトル推定値それぞれの性質を適度に併せ持つものといえる。
以上のことから、本態様によっても、前述した本発明に係る効果が、いわば重畳的に奏され得ることになる。
【００１６】
また、本発明に係る雑音抑圧装置では、前記音声検出手段は、前記入力信号のうち所定の周波数帯域に属する部分に関する前記音声の有無、を検出する、ように構成してもよい。
この態様によれば、音声検出をより精度高く行うことが可能となり、あるいは、音声検出に係る演算速度等の向上が図られる。これは、本態様に言う「周波数帯域」が、例えば、予め音声が含まれていると強く推測される周波数帯域を含み得ることによる。
【００１７】
一方、本発明に係る雑音抑圧方法は、上記課題を解決するため、入力信号に含まれる音声の有無を検出する音声検出工程と、前記音声検出工程による検出結果及び前記入力信号に基づいて、当該入力信号に含まれる雑音スペクトルを推定する第１雑音スペクトル推定工程と、前記音声検出工程による検出結果の如何に関わらず、前記入力信号に基づいて前記雑音スペクトルを推定する第２雑音スペクトル推定工程と、前記音声検出工程における前記音声の継続的な検出時間の長さに応じ、かつ、前記第１及び第２雑音スペクトル推定工程それぞれによる推定結果たる第１及び第２雑音スペクトル推定値に基づく、雑音スペクトル最終推定値を算出する雑音スペクトル算出工程と、前記雑音スペクトル最終推定値に基づいて、雑音抑圧ゲインを算出するゲイン演算工程と、前記入力信号に前記雑音抑圧ゲインを適用することで、当該入力信号に含まれる雑音を抑圧する雑音抑圧工程と、を含む。
【００１８】
本発明によれば、上述した、本発明に係る雑音抑圧装置に関して述べた作用効果と本質的に異ならない作用効果が奏されることが明白である。
【００１９】
この発明に係る雑音抑圧方法では、前記雑音スペクトル算出工程は、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値に乗算するための、前記時間の長さに応じて値の異なる重み付け係数を算出する係数算出工程を含み、当該雑音スペクトル算出工程では、前記重み付け係数を用いた、前記第１及び第２雑音スペクトル推定値についての加重平均値が算出されることで、前記雑音スペクトル最終推定値が算出される、ように構成してもよい。
この態様によれば、上述した、本発明に係る雑音抑圧装置の各種態様のうち、「加重平均値」を算出する態様に関して述べた作用効果と本質的に異ならない作用効果が奏されることが明白である。
【００２０】
以上のほか、本発明の、より具体化された態様、あるいはそれによって奏される作用効果は、すぐ後から始まる実施形態における記載において明らかにされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
＜第１実施形態＞
以下では、本発明に係る第１の実施の形態について図１及び図２を参照しながら説明する。なお、ここに言及した図１及び図２に加え、以下で参照する各図面（例えば図４等のグラフをも含む。）においては、各部の寸法の比率が実際のものとは適宜に異ならせてある場合がある。
【００２２】
雑音抑圧装置１は、図１に示すように、時間・周波数変換部１０、スペクトル演算部１５、第１雑音スペクトル推定部２１、第２雑音スペクトル推定部２３、加重平均部３０、雑音抑圧ゲイン演算部６０、及び周波数・時間変換部７０、並びに、音声検出部８０、カウンタ部８５、及び加重係数演算部９０からなる。
【００２３】
時間・周波数変換部１０は、時間領域の入力信号にフーリエ変換をかけて、周波数領域の信号に変換する。このフーリエ変換は、入力信号を経時的に所定数のフレームに分け、かつ、そのフレームに適当な窓関数をかけることを通じて行われるのが好適である。
【００２４】
スペクトル演算部１５は、前記の周波数領域の信号が分けられた振幅スペクトル及び位相スペクトル、あるいはパワースペクトルを演算する。第１実施形態では特に、以下の式（１）に基づいて、パワースペクトルを算出する。
【数１】
2010102204.tif 000003
ここで、Ｐ（ｎ）は入力信号のパワースペクトル、Ｙｒ（ｎ）は入力信号をフーリエ変換した結果得られる実部、Ｙｉ（ｎ）は入力信号をフーリエ変換した結果得られる虚部、ｎは周波数帯域（に付けられた番号。なお、周波数帯域はＮ個に分割される。）である。
【００２５】
音声検出部８０は、入力信号の中の音声信号の有無を検出する。前述のように、入力信号がフレームに分けられる場合には、フレームごとの音声検出が行われる（なお、第１実施形態では、このような処理を前提とする。）。ここで「音声」とは特に、会話、話し言葉、音楽、各種の信号等々、人にとって有意味な音響を意味する。つまり、入力信号を適当な再生手段によって再生するとした場合、その入力信号中の「音声信号」を再生すれば、当該音響となる、という関係が成立する（もっとも、第１実施形態は、実は雑音であるものを、このような意味における「音声」として認識してしまう場合に着目する。この点についての詳細は、以後の説明において追々明らかにされる。）。
【００２６】
この音声信号は、例えば、以下の式（２）が利用されて検出される。
【数２】
2010102204.tif 000004
ただし、この式（２）中、ＰＳ、ＰＮは以下の各式によって表現される。
【数３】
2010102204.tif 000005
【数４】
2010102204.tif 000006
ここで、Ｎ１，Ｎ２は、周波数帯域の番号（したがって、Ｎ１・Ｎ２はともに、前述したＮ以下の整数である。）、Ｐ（ｎ）は入力信号のパワースペクトル（前記式（１））、Ｎｔ−１（ｎ）は現時点から１時点前に処理において推定された、雑音についてのパワースペクトルである。
これにより、ＰＳは、帯域Ｎ１から帯域Ｎ２までの入力信号の総パワースペクトル、ＰＮは、同じく帯域Ｎ１から帯域Ｎ２までの推定された雑音の総パワースペクトルとなる。
以上の式（３）及び式（４）から、式（２）のＳＮＲは、入力信号の総パワースペクトルと、推定した雑音の総パワースペクトルとのレベル差を表す。
【００２７】
そして、音声検出部８０は、この式（２）によって算出されるＳＮＲが、例えば所定値ＴＨ１以上となる場合（即ち、ＳＮＲ≧ＴＨ１）は、音声あり、そうでない場合（即ち、ＳＮＲ＜ＴＨ１）は、音声なし、などと判断する。なお、この所定値ＴＨ１は、音声検出のための閾値を意味し、具体的には例えば６〔ｄＢ〕等というように設定される。
また、音声検出部８０は、このようにして判断された、音声信号の有無情報を保持する。例えば、音声検出部８０は、音声信号の有無に応じて、値１又は０となる音声検出フラグｓｐ_ｆｌｇをもつ（ｓｐ_ｆｌｇ＝１で“音声あり”、ｓｐ_ｆｌｇ＝０で“音声なし”）。このように、音声検出部８０は、現時点において処理中である入力信号に音声信号が含まれているかどうかを常に把握する。
【００２８】
第１雑音スペクトル推定部２１は、入力信号に基づいて第１の雑音スペクトルを推定する。第１実施形態では特に、以下の式（５）に基づいて、第１雑音スペクトルが算出される。
【数５】
2010102204.tif 000007
ここで、Ｎ１ｔ（ｎ）は、現に処理中であるフレームにおける第１雑音スペクトル推定値、Ｎｔ−１（ｎ）は、その直前に処理したフレームにおける雑音スペクトル推定値（したがって、“ｔ”は、現に処理中であるフレームそれ自体を表現する添え字である。）、μは平滑化係数である。また、式（１）中、ｃａｓｅ・Ａとあるのは、前記のフラグｓｐ_ｆｌｇ＝０の場合（つまり、現時点、音声なし）を表現し、ｃａｓｅ・Ｂとあるのは、フラグｓｐ_ｆｌｇ＝１の場合（つまり、現時点、音声あり）を表現している。
このように、第１雑音スペクトル推定部２１は、現時点において音声検出部８０が音声信号を検出しているかどうかに応じて、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）を求めるために利用する式を変更する。すなわち、ｓｐ_ｆｌｇ＝１の時には、その直前の雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）をそのまま用いて第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｔ）を求め、ｓｐ_ｆｌｇ＝０の時には、入力したパワースペクトルを時間軸上で平滑化することで、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）を求める。
【００２９】
第２雑音スペクトル推定部２３は、入力信号に基づいて第２の雑音スペクトルを推定する。第１実施形態では特に、以下の式（６）及び式（７）に基づいて、第２雑音スペクトルが算出される。
【数６】
2010102204.tif 000008
【数７】
2010102204.tif 000009
ここで、ＰＡｔ（ｎ）は、現に処理中であるフレームにおけるパワースペクトルであって平滑化されたもの、ＰＡｔ−１（ｎ）は、その直前のフレームにおける当該パワースペクトルであって平滑化されたもの、αは平滑化係数、である。
また、Ｎ２ｔ（ｎ）は、現に処理中であるフレームにおける第２雑音スペクトル推定値、Ｎ２ｔ−１（ｎ）は、その直前に処理したフレームにおける第２雑音スペクトル推定値、γ・βは制御パラメータである。また、式（７）中、ｃａｓｅ・Ｃとあるのは、ＰＡｔ（ｎ）＞Ｎ２ｔ−１（ｎ）が成立する場合を表現し、ｃａｓｅ・Ｄとあるのは、それ以外の場合を表現している。
【００３０】
この場合、式（７）のｃａｓｅ・Ｄとして示される式及び式（６）の組み合わせが前記の式（５）のｃａｓｅ・Ａとして示される式と実質的にほぼ同義である。
他方、式（７）のｃａｓｅ・Ｃとして示される式は、前記式（５）中においては該当するものはない。もっとも、この式は、上述のように、即ちＰＡｔ（ｎ）＞Ｎ２ｔ−１（ｎ）が成立する場合、即ち、現に処理中であるフレームにおけるパワースペクトルが、その直前のフレームにおける第２雑音スペクトル推定値を超える場合に発動するから、このｃａｓｅ・Ｃは、その現に処理中であるフレームが、音声信号を含んでいる可能性を示唆するものと捉えることも不可能でない（仮に、多くのｎ（＝０，１，２，３，…）について、かかる条件が満たされるなら、その可能性はより高まるといえる。もっとも、あくまでも“示唆”に過ぎない。）。
これら式（６）及び式（７）は、以上のような意味における限りで、前記式（５）と共通性をもつといえる。
【００３１】
ちなみに、前記の式（５）との対比において、これら式（６）及び式（７）で重要なことは、式（５）とは異なって、音声検出の結果を必要とすることなく、雑音スペクトル推定値を算出可能であるということにある。この点については、後に改めて触れる。
【００３２】
加重平均部３０は、前述した第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）、及び、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）、並びに、後述する加重係数演算部９０によって算出された加重係数ｗを用いて、これら各推定値についての加重平均値を求める。すなわち、
【数８】
2010102204.tif 000010
である。この加重平均値Ｎｔが、最終的に適用されるべき雑音スペクトル推定値である。
【００３３】
カウンタ部８５は、音声検出部８０において音声が検出された回数をフレームを単位としてカウントする。つまり、このカウンタ部８５は、前述の音声検出フラグｓｐ_ｆｌｇが、１となるごとに、１ずつ増加する変数をもつ。この変数をＣＮＴとすると、ｓｐ_ｆｌｇ＝１ならば、ＣＮＴ＝ＣＮＴ＋１、ｓｐ_ｆｌｇ＝０ならば、ＣＮＴ＝０とする。
これにより、カウンタ部８５は、音声検出の継続時間を提供する。
【００３４】
加重係数演算部９０は、前述の加重平均部３０における演算に供すべき加重係数ｗを演算する。第１実施形態では特に、以下の式（９）に基づいて、加重係数ｗが算出される。
【数９】
2010102204.tif 000011
ここで、ＴＨ２は加重係数調整下限時、ＴＨ３は加重係数調整上限時である。また、式（９）中、ｃａｓｅ・Ｅとあるのは、ＣＮＴ≦ＴＨ２の場合を表現し、ｃａｓｅ・Ｆとあるのは、ＴＨ２＜ＣＮＴ＜ＴＨ３の場合を表現し、ｃａｓｅ・Ｇとあるのは、それら以外の場合を表現する。前記ＴＨ２及びＴＨ３のそれぞれが、加重係数調整下限時、及び、その上限時と名付けられているのは、この式（９）のｃａｓｅＦとして示される式が、ＴＨ２＜ＣＮＴ＜ＴＨ３のときに発動することに由来している。
【００３５】
このような式（９）によって算出される加重係数ｗは、例えば図２に示されるようなグラフを描く。この図２において、前述のＴＨ２は本来「回数」を表現するが、横軸の時間軸上の０．５〔ｓ〕の地点に相当するものとして描かれており、同じくＴＨ３は１．０〔ｓ〕の地点に相当するものとして描かれている。ＣＮＴは、上述のように音声検出部８０による音声継続の回数を表現するが、その値に相当する時間の長さは一義的に決定可能である。いずれにしても、ＣＮＴと、ＴＨ２又はＴＨ３とは、同じ次元（「回数」あるいは「時間」）で比較可能である。
これらのことから、図２に示す加重係数ｗは、０．５〔ｓ〕を境に、時間の増加に連れ、即ちＣＮＴの増大に連れて、次第に小さくなっていく。そして、そのような加重係数ｗの調整期限は、１．０〔ｓ〕でもって画される（以上、式（９）のｃａｓｅ・Ｆ）。また、ＣＮＴが、０．５〔ｓ〕以下に相当する時間を表現する場合は、ｗ＝１．０（式（９）のｃａｓｅ・Ｅ）、１．０〔ｓ〕以上に相当する時間を表現する場合は、ｗ＝０（式（９）のｃａｓｅ・Ｇ）となる。なお、図２においては、このような加重平均ｗの変動に伴う１−ｗの変動が破線でもって示されている。
以上のことと、前述した式（８）の表式とから、結局、加重係数演算部９０は、ＣＮＴが大きくなるに従い、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）の影響を小さくし、かつ、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）の影響を大きくするような、加重係数ｗを定めることになる。
【００３６】
雑音抑圧ゲイン演算部６０は、前記振幅スペクトルと、式（８）で求められた雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）とに基づいて、雑音抑圧ゲインを算出する。第１実施形態では特に、以下の式（１０）により雑音抑圧ゲインを算出する。
【数１０】
2010102204.tif 000012
ここで、ｍａｘ（ａ，ｂ）は、ａ及びｂのうちいずれか大きい値を返す関数を意味する。
この式（１０）により、入力された振幅スペクトルＹ（ｎ）に対する雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）との間において、Ｙ（ｎ）＜Ｎｔ（ｎ）が成立する場合は、Ｇ（ｎ）＝０となり、Ｙ（ｎ）＞Ｎｔ（ｎ）が成立する場合は、Ｇ（ｎ）＝（Ｙ（ｎ）−Ｎｔ（ｎ））／Ｙ（ｎ）となる。
【００３７】
図１に示す乗算器１１は、以上のようにして求められた雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）を、振幅スペクトルＹ（ｎ）にかける。すなわち、Ｓ（ｎ）＝Ｇ（ｎ）・Ｙ（ｎ）なる演算が行われ、その結果、最終的に得るべき雑音抑圧後の振幅スペクトルＳ（ｎ）が得られる。
最後に、周波数・時間変換部７０は、以上のようにして求められた雑音抑圧後の振幅スペクトルＳ（ｎ）と、時間・周波数変換部１０から直接的に供給される位相スペクトルに基づいて、時間領域の出力信号を生成する。第１実施形態では、時間・周波数変換部１０においてフーリエ変換がかけられているので、周波数・時間変換部７０は、逆フーリエ変換を実施する。
【００３８】
次に、以上に述べた第１実施形態に係る雑音抑圧装置１の作用ないし動作及び効果について、既に参照した図１及び図２に加えて、図３乃至図８を参照しながら説明する。
まず、時間・周波数変換部１０は、入力信号に対して、フーリエ変換を施し、これを周波数領域の信号に変換する（図３のステップＳ１０１）。この際、時間・周波数変換部１０は、前述のように、フレームごとの処理を実施する。そして、スペクトル演算部１５は、前記式（１）に従って、入力信号のパワースペクトルＰ（ｎ）を算出する（図３のステップＳ１０２）。
【００３９】
続いて、音声検出部８０は、前述で求められたパワースペクトルＰ（ｎ）及び式（２）〜式（４）に基づいて、入力信号中に音声信号が含まれるか否かを判断する（図３のステップＳ２０１）。
この場合、例えば音声検出の精度を高めること等その他の目的をもって、式（３）及び式（４）中のＮ１及びＮ２が適当に設定され得る。すなわち、音声信号が含まれているであろう周波数帯域が所定の帯域に限定されることが予め推測されるときは、全周波数帯域について音声信号の有無を検出するよりも、その所定の帯域をカバーするようにＮ１及びＮ２を設定して、音声信号の有無を検出するほうが合理的である。この場合、それにより音声検出の精度がより高まり、あるいは演算速度が向上する、等といった利点が享受され得る（ただし、Ｎ１及びＮ２が、全周波数帯域をカバーするように設定されることを排除するわけではない。）。
いずれにせよ、以上のようにして帯域Ｎ１及びＮ２間に音声信号が含まれるかどうかが判断され、これが肯定されるときは、音声検出フラグｓｐ_ｆｌｇが立てられ（即ち、ｓｐ_ｆｌｇ＝１）、否定されるときは寝かされる（即ち、ｓｐ_ｆｌｇ＝０）。
そして、カウンタ部８５は、この音声検出部８０による音声検出作業において、ｓｐ_ｆｌｇ＝１が成立する限りは、前記変数ＣＮＴを増加させ続ける（図３のステップＳ２０２及びＳ２０３参照）。
【００４０】
このような音声検出処理に並行して、雑音抑圧装置１では、第１雑音スペクトル推定部２１及び第２雑音スペクトル推定部２３が、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）を算出する（図３のステップＳ１０３及びＳ１０４）。
まず、第１雑音スペクトル推定部２１は、前述の式（５）に基づいて、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）を算出する。この算出処理は、前述のように、ｓｐ_ｆｌｇの値の別に応じて異なる。すなわち、ｓｐ_ｆｌｇ＝０が成立する場合は、式（５）のｃａｓｅ・Ａとして示される式により時間軸上の平滑化処理が行われることによって、ｓｐ_ｆｌｇ＝１が成立する場合は、式（５）のｃａｓｅ・Ｂとして示される式により前フレームの雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）がそのまま、今フレームの第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）にあてられる。
また、第２雑音スペクトル推定部２３は、前述の式（６）及び式（７）に基づいて、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）を算出する。この算出処理は、前述のように、現に処理中であるフレームにおけるパワースペクトルであってその平滑化処理を受けたものたるＰＡｔ（ｎ）と、直前に処理したフレームにおける第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ−１（ｎ）との大小関係に応じて、異なる。すなわち、ＰＡｔ（ｎ）＞Ｎ２ｔ−１（ｎ）が成立する場合は、式（７）のｃａｓｅ・Ｃとして示される式により、そうでない場合はｃａｓｅ・Ｄとして示される式により、それぞれ第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）は求められる。
【００４１】
このようにして算出される第１及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及びＮ２ｔ（ｎ）は、例えば図４及び図５に示されるように表現される。
まず、これら各図のうち図４は、入力信号波形の一例を表し、図５は、その図４に示される入力信号に基づいて算出されたパワースペクトルの一例を表している。図４は、いわば生の信号であり、図５は、前記式（１）による算出後（あるいは、図３のステップＳ１０２の処理後）のパワースペクトルＰ（ｎ）をそれぞれ表現しているともいえる。なお、図５は、周波数２５０〔Ｈｚ〕前後の周波数帯域を特に示している。また、図５の左上端付近に示された破線矢印は、表示限界を超えてなおレベルが上昇したが、その図示が省略化されていることを表現している。
このような図４及び図５において、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）は、図５中に示す曲線Ｓ１として、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）は、同じく曲線Ｓ２として、それぞれ示されている。この場合、注意すべき点が２つある。
【００４２】
その１つは、例えば図４中の符号Ｍ１で示すような雑音信号のレベルが急変している部分（以下、「雑音レベル急変部Ｍ１」という。）が存在しているにもかかわらず、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）ないし曲線Ｓ１は、それに追随するような挙動を示していない。これは、前記式（５）において、ｃａｓｅ・Ｂとして示される式が利用されてしまった結果である。
本来、当該の式は、ｓｐ_ｆｌｇ＝１、即ち“音声あり”の場合に発動するはずであるが、音声検出部８０、あるいは前記式（２）から式（４）に基づく音声検出方法によると、図４の雑音レベル急変部Ｍ１のように、本当は単に雑音信号のレベルが急変しただけのポイントを、音声信号ありと誤って認定してしまう可能性は完全には捨てきれない。図５に描かれる曲線Ｓ１の結果は、そのためである。つまり、雑音レベル急変部Ｍ１が音声信号ありと誤認定された結果、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）は、従前の雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）に維持されてしまい、本当は抑圧すべき雑音信号であるのに、そのレベルに追随しなくなってしまったのである。
【００４３】
他方、注意すべき点の２つめは、以下のようである。すなわち、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）に関しては、前述したような第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）についてみられる不都合はなく、図５に示すように、パワースペクトルＰ（ｎ）の変動によく追随している。しかし他方、例えば図５中の符号Ｍ２で示すような音声信号ありの部分（以下、「音声信号部Ｍ２」という。）において推定された第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）の値は、若干過大となってしまっている。
これらの結果はいずれも、前記式（６）及び式（７）に内在する特徴に因っている。つまり、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）は、音声検出結果を必要としない算出原理に基づいて求められており、その算出根拠は殆どパワースペクトルＰ（ｎ）のみにあるということになっているから、パワースペクトルＰ（ｎ）の変動によく追随する反面、パワースペクトルＰ（ｎ）の値によっては、過大評価を行ってしまうおそれがあるのである。
このような過大評価された第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）をそのまま用いるかたちで、前記音声信号部Ｍ２に関する雑音抑圧処理を実行してしまうと、必要以上の雑音抑圧を行ってしまうこととなり、また、音質の劣化が懸念されることになる。
【００４４】
以上のようにして第１及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及びＮ２ｔ（ｎ）が求められたら、次に、前記変数ＣＮＴの値に応じた、加重係数ｗの設定が行われる（図３のステップＳ１０６乃至Ｓ１１０参照）。すなわち、図１の加重係数演算部９０は、ＣＮＴが、加重係数調整下限時ＴＨ２以下となるときは、ｗ＝１に設定され（図３のステップＳ１０８）、加重係数調整上限時ＴＨ３以上となるときは、ｗ＝０に設定される（図３のステップＳ１０９）。上記いずれの場合にも該当しない場合、即ちＴＨ２＜ＣＮＴ＜ＴＨ３が成立するときは、ｗ＝ｐに設定される（図３のステップＳ１１０）。ここでｐは、前述の式（９）のｃａｓｅ・Ｆとして示される式の右辺に一致し、より具体的には例えば、図２に従って定められる値である。
【００４５】
次に、加重平均部３０は、この加重係数ｗ及び前述の式（８）に従って、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）を求める（図３のステップＳ３０１）。
この場合、重要なのは、前記加重係数ｗがＣＮＴの値の大きさに応じて定められていることから、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）もまた、そのＣＮＴの値の大きさに応じて定められることにある。すなわち、ＣＮＴが小さい、即ち音声継続の時間がさほど長くないときには、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）は、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）の値に等しくなり、ＣＮＴが大きい、即ち音声継続の時間が極めて長いときには、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）は、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）の値に等しくなる。
そして、これらの中間の場合には、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）は、第１及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及びＮ２ｔ（ｎ）が適度に調合された値に等しくなる。なお、この場合においては、ＣＮＴの値の増加に連れて、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）を決定するに当たっての、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）の影響が次第に低下していく反面、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）の影響が次第に強まっていく。
【００４６】
以上の処理を経ると、最終的に適用すべき雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）が得られるが、上で参照した図５においては、その結果も表現されている。すなわち、図５において、この雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）は、曲線Ｓｆとして示されている。この雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）ないし曲線Ｓｆは、前述した加重平均化処理を経ているために、図５に示すように、パワースペクトルＰ（ｎ）の変動に対する追随性を一定程度保持しながら、また、音声信号部Ｍ２において過大なスペクトル値を推定するということもない。なお、図５に示す曲線Ｓ１、Ｓ２及びＳｆを見やすくするため、それらの各々のみを抜き出した図面を、図６乃至図８として示しておいた。
【００４７】
最後に、雑音抑圧ゲイン演算部６０は、このような雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）を用い、かつ、前記式（１０）に従い、雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）を算出する。そして、この雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）に、元の振幅スペクトルＹ（ｎ）をかければ（図１に示す乗算器１１参照）、雑音抑圧後の振幅スペクトルＳ（ｎ）が算出される（図３のステップＳ３０２）。
【００４８】
以上に述べたような構成及び作用をもつ雑音抑圧装置１によれば、以下の効果が奏される。
（１）  第１実施形態の雑音抑圧装置１によれば、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）が、現実に入力信号に含まれているであろう雑音スペクトルをよりよく反映するから、そこに含まれる雑音が極めて好適に抑圧される。これは既に述べたように、ＣＮＴの大きさに応じた、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）の設定が行われるようになっているからである。
【００４９】
一般に、入力信号中に音声信号が非常に長い間含まれている可能性は極めて小さい。このような推定は、例えば、人の会話が行われる場合においては話者の交代等の場面でしばしば無音の合間が介在すること、あるいはまた、一人の人間が話し続けるとしても途中に必ず息継ぎ等が必要であること、等から合理的な根拠をもつ。
そうすると、前記ＣＮＴがあまりに大きな値をもつことは不自然ということになるから、そのＣＮＴの増加途上においては、本来音声信号と判定してはならない場面があったのではないか、換言すると、雑音信号を音声信号と誤認定してしまっている場合があるのではないか、ということが強く推定されることになる。
【００５０】
図３のステップＳ１０７；ＹＥＳからステップＳ１０９へと至る処理は、このような事情を酌んでいる。つまり、ＣＮＴが、加重係数調整上限時ＴＨ３を越えるような場合には、前述したような不都合な事態が発生している可能性が大きいので、加重係数ｗを０にする、つまり、図２あるいは式（８）に従って、雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）を、第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）に等しくしてしまうことで、音声検出の結果をいわば無視するようにするのである。これにより、パワースペクトルＰ（ｎ）によく追随する第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）に従った雑音抑圧処理が行われることになるので、雑音信号に対する好適な対応（要するに、その効果的な抑圧）が可能となる。
【００５１】
なお、このような処理は、いわば異常な事態への好適な対応という側面をもつが、その意味では、図３のステップＳ１０６；ＹＥＳからステップＳ１０８へと至る処理（加重係数ｗを１とする処理）の流れは、“通常の処理”という意味合いをもつ。実際、音声検出結果を利用した雑音スペクトルの推定の方が、そうではない推定よりも信頼性が高く、また、第１実施形態では、前述の式（５）のように、音声信号の有無に応じて第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）の値の定め方が異なり、かつ、そのそれぞれに応じた適切な雑音抑圧処理が行われるようになっているから、雑音抑圧効果もより実効的になる可能性が大きい。したがって、このような処理を、“通常の処理”として認識することは正当といえる（もっとも、ここでいう“異常”ないし“通常”とは、その実質が「音声の誤検出の可能性」の有無にのみ関連するのであって、何かそれ以上の重大な事態を想定しているわけでないことは言うまでもない。）。
【００５２】
（２）  一方、図３のステップＳ１０７；ＮＯからステップＳ１１０へと至る処理の流れは、上の説明との対比から明らかなように、上記２つの場合の中間的な場合の処理という意味合いを持つことになる。すなわち、第１実施形態によれば、ＣＮＴが、非常に大きいともいえないが、上述した観点からすると誤認定のおそれがあり得る値をもつ領域においては、上記２つの場合における処理のいわば折衷的な処理が行われる。しかも、第１実施形態では、そのような場合であっても、当該領域において機械的に求められた一定の中間値を一律に用いるというのではなくて、ＣＮＴの値に応じた、加重係数ｗの調整が行われ（図２等参照）、その都度、最適な雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）の算出が試みられる。
このような処理の仕方は、ドラスティックな処理の変更を伴わない分、より現実に即した対応であるといえ、前述した雑音レベルの急変に対応した雑音抑圧、及び、雑音スペクトルの過大評価の回避による音質劣化の回避等の２つの効果をバランスよく享受するためには極めて有効ということができる。このことは、第１実施形態によって奏される大きな効果の１つである。
【００５３】
＜第２実施形態＞
以下では、本発明に係る第２の実施の形態について図９を参照しながら説明する。なお、この第２実施形態は、上記第１実施形態との対比において、第１及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及びＮ２ｔ（ｎ）間の混合処理に関連する相違点があり、その他の点については、特に断りがない限り上記第１実施形態と全く同じである。したがって、以下では、前記相違点に関する説明を主に行い、その他の点についての説明は簡略化ないし省略する。また、図面上の符号についても前記相違点以外については流用する。
【００５４】
この第２実施形態の雑音抑圧装置１’は、図９に示すように、積分器４０、スイッチ４５及びスイッチング信号発生部９５をもつ。このうちスイッチング信号発生部９５は、スイッチ４５を制御するためのスイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇを発生する。このスイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇは、図１に示すように、カウンタ部８５からの入力に応じる。すなわち、スイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇが発生するかどうかは、音声検出の継続時間を表すＣＮＴの値に基づく。好適には例えば、ＣＮＴ≧ＴＨ４の場合は、スイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇを発生させ（即ち、ｓｗ_ｆｌｇ＝１とし）、それ以外の場合は発生させない（即ち、ｓｗ_ｆｌｇ＝０とする）、などという基準を設けることができる（以下、これを前提とする。）。
なお、図９において、スイッチ４５の通常状態は、同図に示すように、第１雑音スペクトル推定部２１の側と接続されている場合とし、ｓｗ_ｆｌｇ＝１となるときは、反対側の第２スペクトル推定部２３の側と接続されるものとする（ｓｗ_ｆｌｇ＝０となれば、再び、第１雑音スペクトル推定部２１と接続される。）。
【００５５】
積分器４０は、例えばオペアンプ、容量素子、抵抗素子等から構成される（いずれも不図示）。第１実施形態では、図１に示すように、第１雑音スペクトル推定部２１及び第２雑音スペクトル推定部２３の双方からの出力を受ける。そして、この積分器４０は、以下の式（１１）に従って動作する。
【数１１】
2010102204.tif 000013
ここで、Ｎｉｔ（ｎ）は、現時点の積分器４０の出力、Ｎｉｔ−１（ｎ）は、その１時点前の積分器４０の出力、λは平滑化係数、である。また、式（１１）中、ｃａｓｅ・Ｈとあるのは、ＣＮＴ＝ＴＨ４の場合を表現し、ｃａｓｅ・Ｉとあるのは、ＣＮＴ＞ＴＨ４の場合を表現している。この式（１１）中のＴＨ４は、積分器４０を動作させるかどうかの閾値としての意味をもつが、後において改めて触れるように、実質的には、上記第１実施形態における加重係数調整下限時ＴＨ２と同じ機能をもつ。
【００５６】
この式（１１）において、Ｎ１ｔ（ｎ）及びＮ２ｔ（ｎ）は、上述のように、第１雑音スペクトル推定値、及び、第２雑音スペクトル推定値であるから、結局、積分器４０は、ｃａｓｅ・Ｉの場合、つまりＣＮＴ＞ＴＨ４の場合にのみ実質的に動作して、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）から第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）への滑らかな接続を実現するような各値を、ｔの増加に連れて出力することになる。
【００５７】
このような第２実施形態の雑音抑圧装置１’は、次のように動作する。
まず、図３のステップＳ１０１からステップＳ１０４、また、図３のステップＳ２０１からステップＳ２０３までは、上記第１実施形態と全く同じである。
異なるのは、ＣＮＴの使われ方である。すなわち、第１実施形態では、ＣＮＴは、加重係数ｗの調整を通じて最終的に取得される雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ）を決定するために用いられていたが、第２実施形態では、積分器４０を動作させるかどうかの基準を提供する役割を担う。
すなわち、まず、ＣＮＴが次第に増加していき、やがてＴＨ４に一致すると、それに応じて、スイッチング信号発生部９５は、スイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇを１とする。これにより、スイッチ４５は、第２雑音スペクトル推定部２３の側、即ち積分器４０の側に切り替えられる。
また、これと同時に、積分器４０は、式（１１）のｃａｓｅ・Ｈとして示される式を発動させる。ここで、Ｎｉｔ（ｎ）＝Ｎ１ｔ（ｎ）が出力されるようになっているのは、当該積分器４０に初期値をもたせるということとほぼ同義である。
【００５８】
以後、ＣＮＴが、増加を続ける場合は、スイッチング信号ｓｗ_ｆｌｇは１をとり続け、スイッチ４５は積分器４０の側に接続されたままになり、当該積分器４０は、式（１１）のｃａｓｅ・Ｉとして示される式を発動させる。これにより、積分器４０は、当初、Ｎ１ｔ（ｎ）を出力した後、次第に第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）に近づくような値を出力し続けることになる。
【００５９】
以上のことから、図９に示す雑音抑圧ゲイン演算部６０には、ＣＮＴが閾値ＴＨ４に達しない間は、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）が入力され続け、ＣＮＴが閾値ＴＨ４に達した以降は、当初は、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）が、最終的には第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）が、それぞれ入力されることになる（後者は、例えば、前記オペアンプ等に第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）を入力することによって、その出力をＮ２ｔ（ｎ）において飽和させることで、好適に実現可能である。）。
なお、このことから明らかなように、閾値ＴＨ４は、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）から第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）への切り替えの基準点として機能する。これは、機能的にみて、第１実施形態におけるＴＨ２と実質的に同じということがいえる。
また、これに関連して、式（１１）中の平滑化係数λは、例えば０．５〔ｓ〕の時定数に相当する値として設定され得る。以上によると結局、第１実施形態として説明された、音声ありの継続時間０．５〔ｓ〕を開始点とする加重係数調整時間０．５〔ｓ〕（図２参照）という処理とほぼ同様の処理が、第２実施形態に係る図９においても実現可能である。
【００６０】
後の処理は、上記第１実施形態と同様である。すなわち、雑音抑圧ゲイン演算部６０は、前記式（１０）に従い、雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）を算出する。そして、この雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）に、元の振幅スペクトルＹ（ｎ）をかけて、雑音抑圧後の振幅スペクトルＳ（ｎ）が算出される（図３のステップＳ３０２参照）。
【００６１】
このような第２実施形態によれば、次のような効果が奏される。
まず、この第２実施形態によっても、上記第１実施形態によって奏された作用効果と本質的に異ならない作用効果が奏されることは明白である。すなわち、この第２実施形態でも、上記第１実施形態に関し述べた（１）及び（２）の効果がほぼ同様に奏される。
また、この第２実施形態によれば、積分器４０の利用により、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）から第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）への滑らかな接続が可能になり、上記第１実施形態に関し述べた（２）の効果を、より実効的なものにする。
【００６２】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明に係る雑音抑圧装置は、上述した形態に限定されることはなく、各種の変形が可能である。
（１）  上記第１及び第２実施形態では、音声検出が、式（２）から式（４）に基づいて行われるようになっているが、本発明は、かかる形態に限定されない。
例えば、単純に、入力信号のレベルが予め定めた閾値を超えるか否かを基準として音声を検出する手法も採用可能である。また、確率・統計的手法を用いて音声信号の発生確率を推定する手法等が採用されてもよいし、あるいは、検出対象としても、上記各実施形態のように、フーリエ変換後の入力信号を利用するのではなく、そのフーリエ変換前の信号を利用する手法等が採用されてもよい。
【００６３】
（２）  上記第１実施形態では、加重係数ｗが、線形的に増加する形態について説明しているが、本発明は、かかる形態に限定されない。例えば、加重係数ｗは非線形的に、即ち曲線を描くようにして増加してもよい。
また、これに関連して、加重係数ｗは、必ずしも連続的に増加する必要はない。例えば、ｗ＝０．１，０．２，…などというように、段階的に増加していってもよい。
あるいは、より一般的には、ＣＮＴが一定の値以上となるような状況が生じたときには、第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ）及び第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ）に基づいて定められた、一定値たる雑音スペクトル推定値が算出されるようにしてもよい。
【００６４】
（３）  上記第１及び第２実施形態では、雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）が、式（１０）によって算出されているが、本発明は、かかる形態に限定されない。例えば、これ以外にも、ウィナーフィルタ法、ＭＭＳＥ（Minimum Mean-Square Error）法等が用いられてよい（これらについては、例えば、Lim & Oppenheim, “Enhancement and Bandwidth Compression of Noisy Speech”, Proc.IEEE, Vol67, No12, pp.1586-1604, 1979、あるいは、Y.Ephraim and D.Malah, “Speech Enhancement Using a Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator”, IEEE Trans.Vol.ASSP-32, No.6, pp1109-1121, 1984.等を参照）。ＳＮＲ（音声（信号）／ノイズ比率）を推定し、そのＳＮＲに基づいて雑音抑圧ゲインＧ（ｎ）が求められてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の加重係数演算部（６０）で求められる加重係数ｗに関するグラフである。
【図３】第１実施形態に係る雑音抑圧処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】入力信号の波形例を示すグラフである。
【図５】入力信号のパワースペクトルの演算例を示すグラフである。
【図６】図５中、曲線Ｓ１（第１雑音スペクトル推定値Ｎ１ｔ（ｎ））だけを示すグラフである。
【図７】図５中、曲線Ｓ２（第２雑音スペクトル推定値Ｎ２ｔ（ｎ））だけを示すグラフである。
【図８】図５中、曲線Ｓｆ（最終的な雑音スペクトル推定値Ｎｔ（ｎ））だけを示すグラフである。
【図９】本発明の第２実施形態に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６６】
１，１’……雑音抑圧装置、１０……時間・周波数変換部、１５……スペクトル演算部、２１……第１雑音スペクトル推定部、２３……第２雑音スペクトル推定部、３０……加重平均部、６０……雑音抑圧ゲイン演算部、７０……周波数・時間変換部、８０……音声検出部、８５……カウンタ部、９０……加重係数演算部、１１……乗算器
Ｎ（ｎ）……雑音スペクトル推定値、Ｎ１ｔ（ｎ）……第１雑音スペクトル推定値、Ｎ２ｔ（ｎ）……第２雑音スペクトル推定値、Ｇ（ｎ）……雑音抑圧ゲイン
【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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