(57)【要約】【課題】音声の記録時に発生する雑音を、精度高く除去することができるようにする。【解決手段】音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における雑音の有無を判定する判定部とを備え、特徴量は、複数の要素により構成され、複数の要素には、所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる。【選択図】図１
2014085609.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる
信号処理装置。
【請求項２】
前記特徴量の複数の要素のそれぞれは、
前記所定の区間の特徴量波形に基づいて算出される
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記所定の区間の特徴量波形は、前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域の信号強度を抽出して得られた１次元の信号の波形とされる
請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記特徴量の複数の要素には、前記特徴量波形の振幅の最大値、または、前記特徴量波形の突発性を表す値がさらに含まれる
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項５】
周波数変換される前の前記音声信号から、特徴量を抽出する他の特徴量抽出部をさらに備える
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記判定部は、
電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、
前記部品の駆動の有無を表す制御信号を、前記特徴量抽出部に供給する制御信号供給部をさらに備える
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記判定部による判定に用いられる係数であって、予め学習により求められた係数を保持する係数保持部をさらに備える
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記判定部は、
電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、
前記部品の駆動方式を表す情報を、前記係数保持部に供給する駆動情報供給部をさらに備え、
前記前記係数保持部は、
前記駆動情報供給部から供給された情報に基づいて前記判定部に前記係数を供給する
請求項７に記載の信号処理装置。
【請求項９】
前記判定部は、
前記特徴量の複数の要素のそれぞれに、前記係数保持部に保持されている係数を乗じる積和演算の演算結果に基づいて前記雑音の有無を判定する
請求項７に記載の信号処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、
前記特徴量の複数の要素のそれぞれを、前記係数保持部に保持されている係数に基づいて閾値判定し、それらの判定結果に基づいて前記雑音の有無を判定する
請求項７に記載の信号処理装置。
【請求項１１】
前記判定部により前記所定の区間の音声信号に雑音が有ると判定された場合、前記所定の区間の雑音を除去する雑音除去部をさらに備える
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１２】
前記雑音除去部は、
前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域を抽出し、前記抽出された周波数帯域においてのみ、前記雑音を除去する処理を実行する
請求項１１に記載の信号処理装置。
【請求項１３】
マイクにより集音された音声信号が入力される
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１４】
予め記録された音声信号が入力される
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項１５】
特徴量抽出部が、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出し、
判定部が、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定するステップを含み、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる
信号処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを、
音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる信号処理装置として機能させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、信号処理装置および方法、並びに、プログラムに関し、特に、音声の記録時に発生する雑音を、精度高く除去することができるようにする信号処理装置および方法、並びに、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声（動画含む）を記録するための装置として、ビデオカメラや動画撮影機能付きのデジタルカメラ、スマートフォン、ＩＣレコーダなどが知られている。これらの装置を動作させる際、装置本体から発生する音が記録音声に混入してしまう場合がある。
【０００３】
例えば動画撮影時には、ズーム駆動音、オートフォーカス駆動音、絞り駆動音などが発生する。これらの音は機器内部の部品を駆動させることにより発生するものであり、駆動方法や制御方法により音響特性は様々である。
【０００４】
また、近年、印加された電圧に応じて変形する圧電素子を、オートフォーカスやズームに係るレンズの駆動に用いることが多く、圧電素子による駆動音は、従来とは異なる特性を有する場合もある。
【０００５】
このような駆動音の雑音は、突発性雑音とも称される。突発性雑音が記録音声に混入してしまうと非常に耳障りであるため、静音化対策やノイズ除去などの対策が必要となる。
【０００６】
突発性雑音の対策がいくつか提案されている。
【０００７】
例えば、駆動信号が送信されたことに応じて、駆動信号が送信されたタイミングよりも前の期間の音声信号から、合成音声信号を生成し、駆動信号が送信されたタイミングよりも後の期間の音声信号に、合成音声信号を合成する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００８】
また、駆動命令から一定の期間内で、マイクの出力音声から光学要素の駆動に特徴的な周波数成分を抽出し、一定レベル以上になる区間を検出し、この区間の前後の音声から予測して補間する技術も提案されている（例えば、特許文献２参照）。これにより、撮像光学系の駆動に伴う駆動雑音を精度良く除去することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１１−００２７２３号公報
【特許文献２】特開２０１２−１１４８４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１の技術では、駆動信号の送信から機械動作までに遅延、駆動音源からマイクに音が到達するまでの時間などが考慮されていない。このため、駆動雑音が存在しない区間においても雑音低減処理が行われ、原音の忠実性を著しく低下させてしまうことがある。
【００１１】
また、特許文献２の技術では、主に１０kHz以上の高周波帯域のパワーに注目して雑音除去区間を判定しているが、実際の撮影環境では、各種の駆動音以外にも１０kHz帯域の音は無数に存在するので、誤判定を引き起こすことが考えられる。
【００１２】
さらに、近年、スマートフォンなどの省電力・薄型の電子機器に搭載されるカメラ機能部においては、圧電素子がオートフォーカスやズームに係るレンズの駆動に用いられる。
【００１３】
圧電素子による駆動音の雑音は、突発性雑音でありながら、駆動中に複数回連続して発生することが多く、このように連続して発生した突発性雑音の一部が除去されずに残ると、かえって不快な印象を与えることがある。
【００１４】
本技術はこのような状況に鑑みて開示するものであり、音声の記録時に発生する雑音を、精度高く除去することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本技術の第１の側面は、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、前記特徴量は、複数の要素により構成され、前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる信号処理装置である。
【００１６】
前記特徴量の複数の要素のそれぞれは、前記所定の区間の特徴量波形に基づいて算出されるようにすることができる。
【００１７】
前記所定の区間の特徴量波形は、前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域の信号強度を抽出して得られた１次元の信号の波形とされるようにすることができる。
【００１８】
前記特徴量の複数の要素には、前記特徴量波形の振幅の最大値、または、前記特徴量波形の突発性を表す値がさらに含まれるようにすることができる。
【００１９】
周波数変換される前の前記音声信号から、特徴量を抽出する他の特徴量抽出部をさらに備えるようにすることができる。
【００２０】
前記判定部は、電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、前記部品の駆動の有無を表す制御信号を、前記特徴量抽出部に供給する制御信号供給部をさらに備えるようにすることができる。
【００２１】
前記判定部による判定に用いられる係数であって、予め学習により求められた係数を保持する係数保持部をさらに備えるようにすることができる。
【００２２】
前記判定部は、電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、前記部品の駆動方式を表す情報を、前記係数保持部に供給する駆動情報供給部をさらに備え、前記前記係数保持部は、前記駆動情報供給部から供給された情報に基づいて前記判定部に前記係数を供給するようにすることができる。
【００２３】
前記判定部は、前記特徴量の複数の要素のそれぞれに、前記係数保持部に保持されている係数を乗じる積和演算の演算結果に基づいて前記雑音の有無を判定するようにすることができる。
【００２４】
前記判定部は、前記特徴量の複数の要素のそれぞれを、前記係数保持部に保持されている係数に基づいて閾値判定し、それらの判定結果に基づいて前記雑音の有無を判定するようにすることができる。
【００２５】
前記判定部により前記所定の区間の音声信号に雑音が有ると判定された場合、前記所定の区間の雑音を除去する雑音除去部をさらに備えるようにすることができる。
【００２６】
前記雑音除去部は、前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域を抽出し、前記抽出された周波数帯域においてのみ、前記雑音を除去する処理を実行するようにすることができる。
【００２７】
マイクにより集音された音声信号が入力されるようにすることができる。
【００２８】
予め記録された音声信号が入力されるようにすることができる。
【００２９】
本技術の第１の側面は、特徴量抽出部が、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出し、判定部が、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定するステップを含み、前記特徴量は、複数の要素により構成され、前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる信号処理方法である。
【００３０】
本技術の第１の側面は、コンピュータを、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、前記特徴量は、複数の要素により構成され、前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる信号処理装置として機能させるプログラムである。
【００３１】
本技術の第１の側面においては、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量が抽出され、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無が判定され、前記特徴量は、複数の要素により構成され、前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる。
【発明の効果】
【００３２】
本技術によれば、音声の記録時に発生する雑音を、精度高く除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本技術の一実施の形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】駆動音を説明する図である。
【図３】テーブル判定の例を説明する図である。
【図４】周波数変換部から出力される周波数領域の信号の例を示す図である。
【図５】特徴量波形の例を示す図である。
【図６】振幅値の算出について説明する図である。
【図７】突発性値の算出について説明する図である。
【図８】周期性値の算出について説明する図である。
【図９】雑音除去部による処理の詳細について説明する図である。
【図１０】雑音除去部による処理の詳細について説明する図である。
【図１１】雑音除去部による処理の詳細について説明する図である。
【図１２】雑音低減処理の例を説明するフローチャートである。
【図１３】特徴量抽出処理の例を説明するフローチャートである。
【図１４】本技術の一実施の形態に係る信号処理装置の別の構成例を示すブロック図である。
【図１５】本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【図１６】本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【図１７】本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【図１８】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、図面を参照して、ここで開示する技術の実施の形態について説明する。
【００３５】
図１は、本技術の一実施の形態に係る信号処理装置の構成例を示すブロック図である。同図に示される信号処理装置１０は、例えば、デジタルカメラ、またはカメラ機能部を有するスマートフォンなどの電子機器に搭載される。
【００３６】
電子機器におけるカメラ機能部は、例えば、レンズの位置を移動させるズーム、オートフォーカス、絞りなどの調節を行うことができ、例えば、アクチュエータとして設けられた圧電素子が駆動されることによってレンズが移動させられるようになされている。
【００３７】
この信号処理装置１０は、例えば、デジタルカメラやスマートフォンなどによる動画撮影時に記録される音声信号を解析し、当該音声信号に含まれる雑音を低減する処理を施すようになされている。信号処理装置１０は、主に、動画撮影時に発生するズーム駆動音、オートフォーカス駆動音、絞り駆動音などの駆動を雑音として低減するようになされている。
【００３８】
図２は、ズーム駆動音、オートフォーカス駆動音、絞り駆動音などの駆動音を説明する図である。
【００３９】
図２Ａは、モータなどを利用した従来型のアクチュエータによる駆動音の例を示す図である。同図は、横軸が時間とされ、縦軸が信号レベルとされ、線５１により雑音の波形が示されている。同図に示されるように線５１は、細かい振幅を繰り返しながら、図中中央付近において振幅が突出している。
【００４０】
このように、従来型のアクチュエータを駆動させると、突発的に信号レベルが変化し、この信号レベルの変化が雑音となる。このような雑音は、突発性雑音と称される。
【００４１】
図２Ｂは、圧電素子を利用したアクチュエータによる駆動音の例を示す図である。同図は、横軸が時間とされ、縦軸が信号レベルとされ、線５２により雑音の波形が示されている。同図に示されるように線５２には、振幅が突出する部分が繰り返し出現する。
【００４２】
圧電素子による駆動音の雑音は、突発性雑音でありながら、駆動中に複数回連続して発生することが多く、このように連続して発生した突発性雑音の一部が除去されずに残ると、かえって不快な印象を与えることがある。
【００４３】
信号処理装置１０は、このように、突発性雑音でありながら、駆動中に複数回連続して発生する雑音を的確に検出して低減することができるように構成されている。
【００４４】
図１において、信号入力部２１は、例えば、マイクにより構成され、信号処理装置１０が取り付けられている電子機器の周囲の音声を集音するようになされている。
【００４５】
ＡＤ変換部２２は、信号入力部２１により集音された音声の信号をデジタル信号に変換してデジタル音声信号を生成する。
【００４６】
周波数変換部２３は、時間領域の信号を周波数領域の信号へ変換する。周波数変換部２３は、例えば、ＡＤ変換部２２から出力されたデジタル音声信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を施すことにより、周波数領域の信号に変換する。
【００４７】
この際、例えば、入力されたデジタル音声信号が５１２サンプル毎にフレーム分割されて窓関数が乗じられてＦＦＴ処理が施される。なお、例えば、２５６サンプルずつ区間がシフトされて、フレーム分割されるようになされている。
【００４８】
特徴量抽出部２４は、周波数変換部２３から出力された周波数領域の信号に基づいて、複数の特徴量を抽出する。特徴量抽出部２４は、ＦＦＴ処理において分割されたフレームについて、後述する特徴量波形を構成する複数のフレーム（例えば１０フレーム）毎に、例えば、振幅、突発性、周期性などを表す特徴量を抽出する。なお、特徴量抽出部２４の詳細な構成については後述する。
【００４９】
雑音判定部２５は、例えば、線形判別器、ニューラルネットワークを用いた統計的判別器などにより構成され、特徴量抽出部２４から出力される複数の特徴量に基づいて、当該フレームが雑音のフレームであるか否かを判定する。なお、雑音のフレームであるか否かは、後述する特徴量波形に基づいて判定され、特徴量波形を構成する複数のフレーム（例えば１０フレーム）が、まとめて雑音であるか否か判定される。
【００５０】
雑音判定部２５は、特徴量抽出部２４から出力される複数の特徴量のそれぞれを要素として構成されるベクトルＸ（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・）を変数として式（１）によりｙの値を算出する。なお、式（１）においては、ベクトルＸの要素の総数をＩで表している。
【００５１】
【数１】
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・・・（１）
【００５２】
式（１）における係数ｗｉは、各特徴量に乗じられる重み係数であり、雑音判定係数と称することにする。雑音判定係数は、例えば、予め取得された複数の雑音と非雑音のサンプルなどを用い、最急降下法、ニュートン法などの最適化法を利用して学習される。
【００５３】
雑音判定係数Ｗ（ｗ１，ｗ２，ｗ３，・・・）は、雑音判定係数保持部２６に記憶されている。雑音判定部２５が、式（１）の演算を行う際に、雑音判定係数保持部２６から雑音判定係数Ｗが、雑音判定部２５に供給される。
【００５４】
そして、雑音判定部２５は、式（１）の演算により算出されたｙの値を、予め設定された閾値と比較し、ｙの値が閾値以上である場合、当該複数のフレームは雑音のフレームであると判定し、ｙの値が閾値未満である場合、当該複数のフレームは雑音のフレームではないと判定する。
【００５５】
あるいはまた、雑音判定部２５は、テーブル判定によって、当該複数のフレームが雑音のフレームであるか否かを判定するようにしてもよい。
【００５６】
この場合、例えば、図３に示されるようなテーブルを用いたテーブル判定が行われる。図３の例では、特徴量抽出部２４によって抽出される特徴量のそれぞれを閾値判定するためのテーブル、特徴量のベクトルＸ、および判定結果が示されている。なお、テーブルに記述される閾値および判定方式は、例えば、雑音判定係数保持部２６に記憶されているものとする。
【００５７】
雑音判定部２５は、例えば、判定結果における「Ｔｒｕｅ」の数が閾値以上である場合、当該複数のフレームは雑音のフレームであると判定し、判定結果における「Ｔｒｕｅ」の数が閾値未満である場合、当該複数のフレームは雑音のフレームではないと判定する。
【００５８】
図１に戻って、雑音除去部２７は、雑音判定部２５により雑音と判定された複数のフレームの周波数スペクトルを変更することにより、雑音を除去（低減）するようになされている。雑音除去部２７は、例えば、雑音のフレームと判定された１０フレーム分の周波数スペクトルにおける４フレームを、隣接するフレームの周波数スペクトルに置き換えるなどの処理を行う。なお、雑音除去部２７による処理の詳細については後述する。
【００５９】
周波数逆変換部２８は、雑音除去部から出力される周波数領域の信号に逆ＦＦＴ処理を施すことにより、時間領域の信号に変換する。これにより、雑音が低減されたデジタル音声信号が得られたことになる。
【００６０】
信号記録部２９は、周波数逆変換部２８から出力されるデジタル音声信号を記録するようになされている。
【００６１】
次に、特徴量抽出部２４の詳細な構成について説明する。図１の例では、特徴量抽出部２４は、雑音帯域統合部４１、振幅計算部４２、突発性計算部４３、および周期性計算部４４により構成されている。
【００６２】
雑音帯域統合部４１は、周波数変換部２３から出力される周波数領域の信号を、所定のフレーム数分蓄積する。そして、雑音帯域統合部４１は、蓄積した周波数領域の信号から、駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域のみを抜き出して統合し、１次元の信号を生成する。
【００６３】
図４は、周波数変換部２３から出力される周波数領域の信号の例を示す図である。同図は、横軸がフレームとされ、縦軸が周波数帯域とされ、この例では、１０フレーム分の８つの周波数帯域の信号強度が示されている。
【００６４】
なお、図４の例では、各フレームにおける各周波数帯域の信号強度（パワー）が色の濃さにより表現されている。すなわち、図４において、濃い色の矩形で表示されているフレームの周波数帯域では信号強度が高く、薄い色の矩形で表示されているフレームの周波数帯域では信号強度が低いことになる。
【００６５】
駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域は既知とされ、図４の例では、上から１番目および２番目の周波数帯域、および、下から１番目乃至３番目の周波数帯域が駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域とされている。雑音帯域統合部４１は、これらの周波数帯域の信号強度を取得する。
【００６６】
そして、雑音帯域統合部４１は、取得した複数（図４の例では５つ）の信号強度の平均値を１フレーム毎に算出する。これにより、図５に示されるような１次元の信号が生成される。図５は、雑音帯域統合部４１により生成される信号の例を示す図である。同図は、横軸がフレーム、縦軸が信号強度とされている。
【００６７】
すなわち、第１番目のフレームにおける上述した５つの周波数帯域の信号強度の平均値、第２番目のフレームにおける上述した５つの周波数帯域の信号強度の平均値、・・・がプロットされて結ばれることにより、図５の波形７１が形成されている。すなわち、図５に示される波形７１の１０個のプロット点が各フレームに対応している。
【００６８】
図５に示される波形７１は、振幅計算部４２、突発性計算部４３、および周期性計算部４４による各特徴量の算出に用いられる。図５に示されるような、雑音帯域統合部４１により生成される信号の波形を特徴量波形と称することにする。
【００６９】
図５の例では、特徴量波形は、１０フレーム分の時間的長さを有するものとされているが、特徴量波形の時間的長さは予め設定されているものとする。例えば、駆動音の種類に応じた適切な時間的長さが既知であるものとし、この既知の時間的長さに対応するフレーム数の特徴量波形が雑音帯域統合部４１によって生成されるようになされている。
【００７０】
振幅計算部４２、突発性計算部４３、および周期性計算部４４のそれぞれは、雑音帯域統合部４１により生成された１次元の信号の波形（すなわち、特徴量波形）に基づいて、特徴量を算出する。ここで算出される特徴量は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸ（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）に対応することになる。なお、図１の構成においては、振幅計算部４２、および突発性計算部４３がそれぞれ１つの特徴量を算出し、周期性計算部４４が２つの特徴量を算出するので、ベクトルＸの要素の総数Ｉが４となる。
【００７１】
上述したように、圧電素子による駆動音の雑音は、突発性雑音でありながら、駆動中に複数回連続して発生することが多く、このように連続して発生した突発性雑音の一部が除去されずに残ると、かえって不快な印象を与えることがある。このため、本技術を適用した信号処理装置１０においては、複数回連続して発生する突発性雑音を的確に検出できるように、特徴量が算出される。
【００７２】
振幅計算部４２は、特徴量波形７１の振幅の最大値を算出する。例えば、図６に示されるように、波形７１の振幅の最大値が振幅値として算出される。
【００７３】
振幅計算部４２により算出された振幅値は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸの、例えば、第１番目の要素とされる。
【００７４】
突発性計算部４３は、特徴量波形７１の突発性を表す値を突発性値として計算する。ここで突発性値は、特徴量波形７１がどれだけ急峻なものであるかを表すものとされ、例えば、図７に示されるように特徴量波形７１の幅が突発性値として算出される。なお、図７の例では、特徴量波形７１において、信号強度（縦軸）の値が振幅の最大値の１／４となるフレーム間の時間が、信号強度とされている。
【００７５】
あるいはまた、特徴量波形７１の振幅の最大値と特徴量波形７１の幅との比が、突発性値として算出されるようにしてもよい。
【００７６】
突発性計算部４３により算出された突発性値は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸの、例えば、第２番目の要素とされる。
【００７７】
周期性計算部４４は、突発性雑音の特徴量波形が連続して発生している度合を表す値を周期性値として計算する。周期性値は、例えば、現在処理している特徴量波形と、その特徴量波形と時間的に連続する過去の特徴量波形との相関値とされる。
【００７８】
図８は、周期性値の計算の方式を説明する図である。同図の例では、時間的に連続する３０フレーム分の１次元の信号の波形が示されている。すなわち、最も古い１０フレーム（第１番目のフレームから第１０番目のフレーム）に対応する特徴量波形７１−３、第１１番目のフレームから第２０番目のフレームに対応する特徴量波形７１−２、および、第２１番目のフレームから第３０番目のフレームに対応する特徴量波形７１−１が示されている。
【００７９】
なお、周期性計算部４４は、特徴量波形を保持するバッファを有しているものとし、特徴量波形７１−２および特徴量波形７１−３はバッファに保持されている。
【００８０】
周期性計算部４４は、特徴量波形７１−１と特徴量波形７１−２との相関値である相関値Ａ、および、特徴量波形７１−１と特徴量波形７１−３との相関値である相関値Ｂを算出する。そして、相関値Ａと相関値Ｂが、それぞれ周期性値として出力される。
【００８１】
周期性計算部４４により算出された周期性値（相関値Ａ、相関値Ｂ）は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸの、例えば、第３番目の要素および第４番目の要素とされる。
【００８２】
この例では、周期性計算部４４が、２つの相関値を算出する場合の例について説明したが、例えば、バッファの容量が十分大きい場合、より多くの相関値を算出するようにしてもよい。
【００８３】
特徴量抽出部２４は、このようにして特徴量を算出して雑音判定部２５に出力する。
【００８４】
次に、雑音除去部２７による処理の詳細について説明する。上述したように、雑音除去部２７は、雑音判定部２５により雑音と判定された複数のフレーム（例えば、１０フレーム）の周波数スペクトルを変更することにより、雑音を除去（低減）するようになされている。
【００８５】
雑音除去部２７は、周波数変換部２３から出力される周波数領域の信号から、駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域のみを抜き出して、雑音と判定されたフレームの周波数スペクトルを変更する。
【００８６】
図９は、雑音除去部２７による雑音の除去が行われる周波数帯域と、雑音の除去が行われない周波数帯域の例を示す図である。同図は、横軸がフレームとされ、縦軸が周波数帯域とされ、この例では、１０フレーム分の８つの周波数帯域の信号強度が示されている。
【００８７】
なお、図９では、図４と同様に、各フレームにおける各周波数帯域の信号強度（パワー）が色の濃さにより表現されている。すなわち、図９において、濃い色の矩形で表示されているフレームの周波数帯域では信号強度が高く、薄い色の矩形で表示されているフレームの周波数帯域では信号強度が低いことになる。
【００８８】
雑音除去部２７は、予め設定された周波数帯域であって、駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域のみを抜き出して、雑音と判定されたフレームの周波数スペクトルを変更する。図９の例では、上から１番目および２番目の周波数帯域、および、下から１番目乃至３番目の周波数帯域が駆動音に係る雑音が含まれている周波数帯域とされ、これらの周波数帯域において雑音除去部２７による雑音の除去が行われる。一方、上から３番目乃至５番目の周波数帯域においては、雑音除去部２７による雑音の除去が行われない。
【００８９】
図１０は、具体的な雑音の除去の方式の例を説明する図である。同図は、横軸がフレームとされ、縦軸が周波数帯域とされ、この例では、１０フレーム分の８つの周波数帯域の信号強度が示されている。また、図１０では、各フレームにおける各周波数帯域の信号強度（パワー）が色の濃さにより表現されている。
【００９０】
図１０の例の場合、上から１番目の周波数帯域が、領域９１−１乃至領域９１−４に分割され、上から２番目の周波数帯域が、領域９２−１乃至領域９２−４に分割されている。同様に、上から６番目乃至８番目の周波数帯域も、領域９６−１乃至領域９８−４に分割されている。
【００９１】
雑音除去部２７は、領域９１−２の信号強度を、領域９１−１の信号強度に置き換え、領域９１−３の信号強度を、領域９１−４の信号強度に置き換える。同様の置き換えが、領域９２−１乃至領域９２−４でも行われ、領域９６−１乃至領域９８−４でも行われる。
【００９２】
すなわち、信号強度の高いフレームについて、隣接するフレームとの置き換えを行うことによって、信号強度が低減されて雑音が除去される。
【００９３】
あるいはまた、雑音除去部２７が、領域９１−２の信号強度に所定の係数（例えば、０.９）を乗じて、領域９１−１の信号強度に置き換え、領域９１−３の信号強度に所定の係数を乗じて、領域９１−４の信号強度に置き換えるようにしてもよい。そして、同様の置き換えが、領域９２−１乃至領域９２−４でも行われ、領域９６−１乃至領域９８−４でも行われるようにしてもよい。
【００９４】
図１１は、具体的な雑音の除去の方式の別の例を説明する図である。同図は、横軸がフレームとされ、縦軸が周波数帯域とされ、この例では、１０フレーム分の８つの周波数帯域の信号強度が示されている。また、図１１では、各フレームにおける各周波数帯域の信号強度（パワー）が色の濃さにより表現されている。
【００９５】
図１１の例の場合、上から１番目の周波数帯域が、領域１０１−１乃至領域１０１−４に分割され、上から２番目の周波数帯域が、領域１０２−１乃至領域１０２−４に分割されている。同様に、上から６番目乃至８番目の周波数帯域も、領域１０６−１乃至領域１０８−４に分割されている。
【００９６】
雑音除去部２７は、領域１０１−２の信号強度を、領域１０１−１の信号強度に置き換え、領域１０１−３の信号強度を、領域１０１−４の信号強度に置き換える。この際、領域１０１−３および領域１０１−４において、２つのフレームが重なり合う（オーバーラップする）。重なり合うフレームの信号強度は、例えば、平均値が設定される。同様の処理が、領域９２−１乃至領域９２−４でも行われ、領域９６−１乃至領域９８−４でも行われる。
【００９７】
このようにして雑音除去部２７による処理が行われる。
【００９８】
次に、図１２のフローチャートを参照して、図１の信号処理装置１０による雑音低減処理の例について説明する。
【００９９】
ステップＳ２１において、ＡＤ変換部２２は、信号入力部２１により集音された音声の信号（入力信号）をデジタル信号に変換する。これによりデジタル音声信号が生成される。
【０１００】
ステップＳ２２において、周波数変換部２３は、ステップＳ２１の処理で生成されたデジタル音声信号に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を施すことにより、周波数領域の信号に変換する。
【０１０１】
この際、例えば、入力されたデジタル音声信号が５１２サンプル毎にフレーム分割されて窓関数が乗じられてＦＦＴ処理が施される。なお、例えば、２５６サンプルずつ区間がシフトされて、フレーム分割されるようになされている。
【０１０２】
ステップＳ２３において、ステップＳ２２の処理による周波数領域の信号が所定のフレーム数分蓄積されたか否かが判定され、所定のフレーム数分蓄積されたと判定されるまで待機する。
【０１０３】
例えば、周波数領域の信号が１０フレーム分蓄積された場合、ステップＳ２３では、所定のフレーム数分蓄積されたと判定され、処理は、ステップＳ２４に進む。
【０１０４】
ステップＳ２４において、特徴量抽出部２４は、図１３を参照して後述する特徴量抽出処理を実行する。これにより、例えば、振幅、突発性、周期性などを表す特徴量が抽出される。
【０１０５】
ステップＳ２５において、雑音判定部２５は、ステップＳ２４の処理で得られた特徴量に基づいて、当該フレームが雑音のフレームであるか否かを判定する。なお、雑音のフレームであるか否かは、特徴量波形に基づいて判定され、特徴量波形を構成する複数のフレーム（例えば１０フレーム）が、まとめて雑音であるか否か判定される。
【０１０６】
このとき、雑音判定部２５は、特徴量抽出部２４から出力される複数の特徴量のそれぞれを要素として構成されるベクトルＸ（ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・）を変数として上述した式（１）によりｙの値を算出し、雑音であるか否かを判定する。あるいはまた、図３を参照して上述したように、テーブル判定によって、当該複数のフレームが雑音のフレームであるか否かが判定されるようにしてもよい。
【０１０７】
ステップＳ２５において、当該複数のフレームが雑音のフレームであると判定された場合、処理は、ステップＳ２６に進む。
【０１０８】
ステップＳ２６において雑音除去部２７は、雑音判定部２５により雑音と判定された複数のフレームについて、雑音の周波数帯域のみにおいて雑音の除去を行う。このとき、例えば、図１０または図１１を参照して上述した方式によって雑音の除去が行われる。
【０１０９】
一方、ステップＳ２５において、当該複数のフレームが雑音のフレームではないと判定された場合、ステップＳ２６の処理はスキップされる。
【０１１０】
ステップＳ２７において、周波数逆変換部２８は、雑音除去部から出力される周波数領域の信号に逆ＦＦＴ処理を施すことにより、時間領域の信号に変換（周波数逆変換）する。これにより、雑音が低減されたデジタル音声信号が得られたことになる。
【０１１１】
ステップＳ２８において、信号記録部２９は、周波数逆変換部２８から出力されるデジタル音声信号を記録する。
【０１１２】
このようにして、雑音低減処理が実行される。
【０１１３】
次に、図１３のフローチャートを参照して、図１２のステップＳ２４の特徴量抽出処理の詳細な例について説明する。
【０１１４】
ステップＳ４１において、雑音帯域統合部４１は、雑音の周波数帯域のみを抜き出す。すなわち、図４を参照して上述したように、雑音帯域統合部４１は、例えば、上から１番目および２番目の周波数帯域、および、下から１番目乃至３番目の周波数帯域の信号強度を取得する。
【０１１５】
ステップＳ４２において、雑音帯域統合部４１は、１次元の信号を生成する。すなわち、ステップＳ４１で取得した複数の信号強度の平均値を１フレーム毎に算出して、図５に示されるような１次元の信号が生成される。
【０１１６】
ステップＳ４３において、振幅計算部４２は、ステップＳ４２の処理で得られた特徴量波形の振幅値を算出する。このとき、例えば、図６を参照して上述したように、振幅値が算出される。
【０１１７】
ステップＳ４４において、突発性計算部４３は、ステップＳ４２の処理で得られた特徴量波形の突発性値を算出する。このとき、例えば、図７を参照して上述したように、突発性値が算出される。
【０１１８】
ステップＳ４５において、周期性計算部４４は、時間的に連続する複数の特徴量波形がバッファに保持されたか否かを判定し、複数の特徴量波形がバッファに保持されたと判定されるまで待機する。例えば、図８における特徴量波形７１−３、および、特徴量波形７１−２がバッファに保持された場合、ステップＳ４５では、時間的に連続する複数の特徴量波形がバッファに保持されたと判定される。
【０１１９】
ステップＳ４５において、時間的に連続する複数の特徴量波形がバッファに保持されたと判定された場合、処理は、ステップＳ４６に進む。
【０１２０】
周期性計算部４４は、周期性値を算出する。このとき、例えば、図８を参照して上述したように、現在処理している特徴量波形（特徴量波形７１−１）と、時間的に連続する過去の特徴量波形（特徴量波形７１−３、および、特徴量波形７１−２）との相関値（相関値Ａおよび相関値Ｂ）が算出される。
【０１２１】
このようにして、特徴量抽出処理が実行される。
【０１２２】
本技術では、特徴量抽出部２４により、雑音の周波数帯域のみを抜き出して特徴量波形が生成されて特徴量が算出されるので、様々な環境音が混在する中でも、ズーム、オートフォーカス、絞りなどに係る駆動音のみを正確に検出して除去することができる。
【０１２３】
また、周期性計算部４４では、周期性値が算出され、周期性値を含む特徴量に基づいて雑音であるか否かの判定がなされるようにしたので、連続性のある突発性雑音の検出に優れている。従って、例えば、圧電素子がオートフォーカスやズームに係るレンズの駆動に用いられる場合でも、その駆動音のみを正確に検出することができる。
【０１２４】
近年、印加された電圧に応じて変形する圧電素子を、オートフォーカスやズームに係るレンズの駆動に用いることが多く、圧電素子による駆動音は、従来とは異なる特性を有する場合もある。
【０１２５】
圧電素子による駆動音の雑音は、突発性雑音でありながら、駆動中に複数回連続して発生することが多く、このように連続して発生した突発性雑音の一部が除去されずに残ると、かえって不快な印象を与えることがある。
【０１２６】
本技術によれば、上述したように、正確に圧電素子による駆動音を検出して除去することができるので、音声の記録時に発生する雑音を、精度高く除去することができる。
【０１２７】
図１４は、本技術の一実施の形態に係る信号処理装置の別の構成例を示すブロック図である。
【０１２８】
同図の例では、図１の場合とは異なり、信号処理装置１０の特徴量抽出部２４の中に、ＲＭＳ計算部４５、および零交差回数計算部４６が設けられている。図１４の構成の場合、ＡＤ変換部から出力されたデジタル音声信号がＲＭＳ計算部４５、および、零交差回数計算部４６に供給される。
【０１２９】
ＲＭＳ計算部４５は、デジタル音声信号の５１２サンプルについてＲＭＳ（Root Mean Square）値を計算する。デジタル音声信号から得られるＲＭＳ値を特徴量に含めることにより、雑音の周波数帯域だけでなく、信号全体の情報を得ることができるため、雑音判定の精度が向上する。
【０１３０】
ＲＭＳ計算部４５により算出されたＲＭＳ値は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸの、例えば、第５番目の要素とされる。
【０１３１】
なお、デジタル音声信号の５１２サンプルを１フレームとし、２フレーム、３フレーム、またはそれ以上のフレームのそれぞれについてＲＭＳ値が算出されるようにしてもよい。あるいはまた、時間的に前後のフレームとのＲＭＳ値の差分が、ＲＭＳ計算部４５から出力される特徴量とされてもよい。
【０１３２】
零交差回数計算部４６は、デジタル音声信号の５１２サンプルについて零交差回数を算出する。デジタル音声信号から得られる零交差回数を特徴量に含めることにより、例えば、振動に起因する低周波成分も考慮することが可能となる。
【０１３３】
デジタルカメラやスマートフォンなどの電子機器では、圧電素子などの雑音源と、マイクが近接しているため、雑音発生に伴い振動もマイクに伝達されてしまう。このため、雑音発生に伴う振動が、主に低周波帯域成分として信号に混入し、記録されてしまうことがある。零交差回数計算部４６から出力される特徴量に基づいて雑音判定が行われることにより、振動に伴う低周波成分も含めた雑音の判定が可能となる。
【０１３４】
零交差回数計算部４６により算出された零交差回数は、式（１）の演算に用いられる変数であるベクトルＸの、例えば、第６番目の要素とされる。
【０１３５】
図１４におけるそれ以外の部分の構成は、図１を参照して上述した場合と同様なので、詳細な説明は省略する。
【０１３６】
本技術を適用した信号処理装置はこのように構成されるようにしてもよい。
【０１３７】
図１５は、本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【０１３８】
同図の例では、図１の場合とは異なり、信号処理装置１０に制御信号送信部３０が設けられている。
【０１３９】
制御信号送信部３０は、例えば、デジタルカメラやスマートフォンなどの電子機器の制御部に接続され、ズーム、オートフォーカス、絞りなどに伴う各部の駆動に係る情報を取得するようになされている。
【０１４０】
図１５の構成の場合、制御信号送信部３０により、例えば、圧電素子などで構成されるアクチュエータの駆動の有無を表す制御信号が特徴量抽出部２４に供給される。そして、圧電素子などで構成されるアクチュエータが駆動されていることを表す制御信号が送信されているときのみ、特徴量抽出部２４による特徴量抽出処理が実行される。
【０１４１】
このようにすることで、例えば、圧電素子などで構成されるアクチュエータが駆動していないときは、雑音が発生することはないので、特徴量抽出に係る処理を中止し、処理負荷を削減することができる。また、雑音判定部２５における誤判定の可能性が低くなるので、より高品質な音声を記録することができる。
【０１４２】
図１５におけるそれ以外の部分の構成は、図１を参照して上述した場合と同様なので、詳細な説明は省略する。
【０１４３】
本技術を適用した信号処理装置はこのように構成されるようにしてもよい。
【０１４４】
図１６は、本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【０１４５】
同図の例では、図１の場合とは異なり、信号処理装置１０に駆動情報送信部３１が設けられている。
【０１４６】
駆動情報送信部３１は、例えば、デジタルカメラやスマートフォンなどの電子機器の制御部に接続され、ズーム、オートフォーカス、絞りなどに伴う各部の駆動に係る情報を取得するようになされている。
【０１４７】
図１６の構成の場合、駆動情報送信部３１は、駆動している部位や素子などを特定する情報を雑音判定係数保持部２６に供給する。また、図１６の構成の場合、雑音判定係数保持部２６には、駆動している部位や素子などに応じた異なる係数が保持されている。
【０１４８】
例えば、オートフォーカスに係るアクチュエータの駆動と、絞りに係るアクチュエータの駆動では雑音の特性は異なる。それぞれに最適な雑音判定係数を雑音判定係数保持部２６に保持しておき、駆動している部位や素子などに応じて係数を切り替えることにより、雑音判定部２５の判定精度を向上させることができる。
【０１４９】
さらに、図１６の構成の場合、駆動情報送信部３１は、ズーム、オートフォーカス、絞りなどに伴う各部の駆動のモードを特定する情報を周期性計算部４４に供給するようにしてもよい。この場合、周期性計算部４４が駆動のモードに応じて相関値の演算の方式を変更する。
【０１５０】
例えば、デジタルカメラでは、オートフォーカス時に高速モードと低速モードとを切り替えられるものがある。例えば、高速モードにおいて高速にレンズを移動させるためのアクチュエータが駆動する時の雑音の周期性と、低速モードにおいて低速にレンズを移動させるためのアクチュエータが駆動する時の雑音の周期性は異なる。
【０１５１】
例えば、周期性計算部４４が、高速モードの場合は、図８の特徴量波形７１−１と特徴量波形７１−２との相関を算出し、低速モードの場合は、特徴量波形７１−１と特徴量波形７１−３との相関を算出する。このようにすれば、モードが異なる場合でも、雑音の判定に最適な特徴量を得ることができる。
【０１５２】
図１６におけるそれ以外の部分の構成は、図１を参照して上述した場合と同様なので、詳細な説明は省略する。
【０１５３】
本技術を適用した信号処理装置はこのように構成されるようにしてもよい。
【０１５４】
図１７は、本技術の一実施の形態に係る信号処理装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。
【０１５５】
同図の例では、図１の場合とは異なり、信号処理装置１０に、信号入力部２１およびＡＤ変換部２２が設けられておらず、信号読み出し部３２が設けられている。
【０１５６】
図１７の構成の場合、信号処理装置１０は、既に記録されたデータを再生して得られる音声に含まれる雑音を低減させるようになされている。信号読み出し部３２は、既に記録されたデータを読み出して再生し、得られたデジタル音声信号を周波数変換部２３に供給するようになされている。
【０１５７】
図１７におけるそれ以外の部分の構成は、図１を参照して上述した場合と同様なので、詳細な説明は省略する。
【０１５８】
本技術を適用した信号処理装置はこのように構成されるようにしてもよい。
【０１５９】
なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図１８に示されるような汎用のパーソナルコンピュータ７００などに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１６０】
図１８において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２に記憶されているプログラム、または記憶部７０８からＲＡＭ（Random Access Memory）７０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ７０３にはまた、ＣＰＵ７０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１６１】
ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２、およびＲＡＭ７０３は、バス７０４を介して相互に接続されている。このバス７０４にはまた、入出力インタフェース７０５も接続されている。
【０１６２】
入出力インタフェース７０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部７０６、ＬＣＤ(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部７０７、ハードディスクなどより構成される記憶部７０８、モデム、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードなどより構成される通信部７０９が接続されている。通信部７０９は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１６３】
入出力インタフェース７０５にはまた、必要に応じてドライブ７１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア７１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部７０８にインストールされる。
【０１６４】
上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、インターネットなどのネットワークや、リムーバブルメディア７１１などからなる記録媒体からインストールされる。
【０１６５】
なお、この記録媒体は、図１８に示される、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini-Disk）（登録商標）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア７１１により構成されるものだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているＲＯＭ７０２や、記憶部７０８に含まれるハードディスクなどで構成されるものも含む。
【０１６６】
なお、本明細書において上述した一連の処理は、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１６７】
また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１６８】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０１６９】
（１）
音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる
信号処理装置。
（２）
前記特徴量の複数の要素のそれぞれは、
前記所定の区間の特徴量波形に基づいて算出される
（１）に記載の信号処理装置。
（３）
前記所定の区間の特徴量波形は、前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域の信号強度を抽出して得られた１次元の信号の波形とされる
（２）に記載の信号処理装置。
（４）
前記特徴量の複数の要素には、前記特徴量波形の振幅の最大値、または、前記特徴量波形の突発性を表す値がさらに含まれる
（１）乃至（３）のいずれかに記載の信号処理装置。
（５）
周波数変換される前の前記音声信号から、特徴量を抽出する他の特徴量抽出部をさらに備える
（１）乃至（４）のいずれかに記載の信号処理装置。
（６）
前記判定部は、
電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、
前記部品の駆動の有無を表す制御信号を、前記特徴量抽出部に供給する制御信号供給部をさらに備える
（１）乃至（５）のいずれかに記載の信号処理装置。
（７）
前記判定部による判定に用いられる係数であって、予め学習により求められた係数を保持する係数保持部をさらに備える
（１）乃至（６）のいずれかに記載の信号処理装置。
（８）
前記判定部は、
電気的制御に基づいて駆動する部品の駆動音を前記雑音として判定し、
前記部品の駆動方式を表す情報を、前記係数保持部に供給する駆動情報供給部をさらに備え、
前記前記係数保持部は、
前記駆動情報供給部から供給された情報に基づいて前記判定部に前記係数を供給する
（７）に記載の信号処理装置。
（９）
前記判定部は、
前記特徴量の複数の要素のそれぞれに、前記係数保持部に保持されている係数を乗じる積和演算の演算結果に基づいて前記雑音の有無を判定する
（７）に記載の信号処理装置。
（１０）
前記判定部は、
前記特徴量の複数の要素のそれぞれを、前記係数保持部に保持されている係数に基づいて閾値判定し、それらの判定結果に基づいて前記雑音の有無を判定する
（７）に記載の信号処理装置。
（１１）
前記判定部により前記所定の区間の音声信号に雑音が有ると判定された場合、前記所定の区間の雑音を除去する雑音除去部をさらに備える
（１）乃至（１０）のいずれかに記載の信号処理装置。
（１２）
前記雑音除去部は、
前記周波数領域信号から予め定められた周波数帯域を抽出し、前記抽出された周波数帯域においてのみ、前記雑音を除去する処理を実行する
（１１）に記載の信号処理装置。
（１３）
マイクにより集音された音声信号が入力される
（１）乃至（１２）のいずれかに記載の信号処理装置。
（１４）
予め記録された音声信号が入力される
（１）乃至（１２）のいずれかに記載の信号処理装置。
（１５）
特徴量抽出部が、音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出し、
判定部が、前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定するステップを含み、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる
信号処理方法。
（１６）
コンピュータを、
音声信号を周波数変換して得られる周波数領域信号から、前記周波数領域信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記抽出された特徴量に基づいて、所定の区間の音声信号における前記雑音の有無を判定する判定部とを備え、
前記特徴量は、複数の要素により構成され、
前記複数の要素には、前記所定の区間の音声信号の周波数領域信号に係る波形である特徴量波形と、前記所定の区間と時間的に連続する他の区間の特徴量波形との相関値に基づいて定まる要素が含まれる信号処理装置として機能させる
プログラム。
【符号の説明】
【０１７０】
１０  信号処理装置，  ２１  信号入力部，  ２２  ＡＤ変換部，  ２３  周波数変換部，  ２４  特徴量抽出部，  ２５  雑音判定部，  ２６  雑音判定係数保持部，  ２７  雑音除去部，  ２８  周波数逆変換部，  ２９  信号記録部，  ３０  制御信号送信部，  ３１  駆動情報送信部，  ３２  信号読み出し部，  ４１  雑音帯域統合部，  ４２  振幅値計算部，  ４３  突発性計算部，  ４４  周期性計算部，  ４５  ＲＭＳ計算部，  ４６  零交差回数計算部
【図１】
2014085609.tif 000004
【図２】
2014085609.tif 000005
【図３】
2014085609.tif 000006
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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