(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧装置であって、
音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、
前記算出処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値と、前記主パワスペクトルとに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、
前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する係数更新部と、を備え、
前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する
多入力雑音抑圧装置。
【請求項２】
前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルから前記第１演算値を単純に減算する演算とは異なる演算を行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定する
請求項１に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項３】
前記係数更新部は、前記主パワスペクトルと前記第２演算値との差分がゼロに近づくように、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）法により、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する
請求項１または２に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項４】
前記係数更新部は、前記第１重み係数および第２重み係数の各々が非負の値になるように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項５】
前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルと前記第１演算値との差分に依存するフィルタ特性を有するフィルタ演算部を含み、
前記フィルタ演算部は、前記主パワスペクトルに対して前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより前記推定目的音パワスペクトルを推定する
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項６】
前記多入力雑音抑圧装置は、複数の前記雑音参照信号を用いた処理を行い、
前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項７】
前記パワスペクトル算出部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記主パワスペクトルおよび前記参照パワスペクトルを算出し、
前記パワスペクトル推定部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記推定目的音パワスペクトルを推定し、
前記係数更新部は、
前記主パワスペクトル、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルの各々の複数の前記フレームにおける平均である時間平均を算出する時間平均部を含み、
前記係数更新部は、前記時間平均部により算出された前記主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する
請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項８】
さらに、
前記係数更新部により更新された前記第１重み係数および第２重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出する目的音波形抽出部を備える
請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項９】
さらに、
前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号を受信する主マイクロホンと、
前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小であり、前記雑音参照信号を受信する参照マイクロホンと、を備える
請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項１０】
前記係数更新部は、前記第１重み係数を更新する毎に、更新後の該第１重み係数を出力し、
さらに、
前記係数更新部が、前記第１重み係数を出力する毎に、前記係数更新部が出力した最新の前記第１重み係数を記憶する記憶部を備える
請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項１１】
さらに、
前記係数更新部により前記第１重み係数および前記第２重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する判定部を備え、
前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記係数更新部は、前回更新した前記第１重み係数および前記第２重み係数を用いて、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新し、かつ、前記パワスペクトル推定部は、当該更新が行われた前記第１重み係数を用いて前記推定処理を行い、
前記判定部が前記更新回数が前記所定回数以上であると判定したとき、前記パワスペクトル推定部は、前記所定回数未満であると判定されている間に更新された前記第１重み係数を用いて前記推定目的音パワスペクトルを推定する
請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の多入力雑音抑圧装置。
【請求項１２】
目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行うコンピュータが実行する多入力雑音抑圧方法であって、
前記多入力雑音抑圧方法は、
音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、
前記算出処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値と、前記主パワスペクトルとに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、
前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新するステップと、を含み、
前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する
多入力雑音抑圧方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の多入力雑音抑圧方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行う集積回路であって、
音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、
前記算出処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値と、前記主パワスペクトルとに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、
前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する係数更新部と、を備え、
前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する
集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多入力雑音抑圧装置、多入力雑音抑圧方法、プログラムおよび集積回路に関し、特に、目的音成分および雑音成分を含む信号を用いて雑音成分を抑圧する多入力雑音抑圧装置、多入力雑音抑圧方法、プログラムおよび集積回路に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の雑音抑圧装置としては、目的音に雑音が混入した主信号と、雑音参照信号とを基に雑音成分を抑圧するものがある（例えば、特許文献１参照）。【０００３】
特許文献１記載の雑音抑圧装置（マイクロホン装置）では、抑圧したい騒音のみが存在する状態をレベル判定などによって検出し、主信号および雑音参照信号の互いの平均パワスペクトル比と、雑音参照信号のパワスペクトルとを基に主信号に含まれる雑音のパワスペクトルを推定する。【０００４】
そして、推定した雑音成分を抑圧するようなフィルタ係数を決定し、主信号に対してフィルタリングを行うことで雑音成分を抑圧する。以下においては、特許文献１に記載された雑音成分を抑圧する技術を従来技術Ａともいう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１８７２８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来技術Ａは、以下のような課題を有する。【０００７】
具体的には、従来技術Ａの雑音抑圧装置の雑音抑圧が適切に動作するためには、目的音成分がない時間区間での平均パワスペクトル比を求める必要がある。【０００８】
従来技術Ａのように、目的音成分及び雑音成分の発生状態の検出を前提とする構成の場合、例えば、微小な目的音が含まれる状態（区間）を騒音区間であると判定してしまうと、過剰抑圧が発生し、音質が劣化する。また、目的音の発生頻度が高い場合、平均パワスペクトル比を求めるための時間区間が得られず、雑音の伝達系の変動に対して追従できない。【０００９】
すなわち、従来技術Ａのように目的音成分及び雑音成分の発生状態の検出を前提とする構成において、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得るためには、処理が複雑であるという問題がある。【００１０】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得ることができる多入力雑音抑圧装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る多入力雑音抑圧装置は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧装置である。前記多入力雑音抑圧装置は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。【００１２】
上記構成によれば、前記単位時刻の経過毎に、第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数は更新される。前記第１重み係数および第２重み係数は、それぞれ、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに乗じられる係数である。【００１３】
第２演算値は、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる値である。すなわち、第２演算値は、前記参照パワスペクトルの一部と、前記推定目的音パワスペクトルの一部とを含む値である。【００１４】
すなわち、単位時刻の経過毎に、雑音成分を含む雑音参照信号の参照パワスペクトルの一部と、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルの一部とを含む第２演算値が、目的音成分および雑音成分を含む主信号の主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数が更新される。【００１５】
よって、単位時刻の経過毎に、前記第１重み係数および前記第２重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。【００１６】
また、パワスペクトル推定部は、ｋ＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。【００１７】
これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第１重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号（推定目的音パワスペクトル）を得る（推定する）ことができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。【００１８】
また、前述の従来技術Ａでは、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要があるため、雑音成分を高精度に抑圧するためには処理が複雑である。【００１９】
一方、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、主信号の主パワスペクトルと、雑音参照信号の参照パワスペクトルから得られる第１演算値とに基づいて推定目的音パワスペクトルを推定するため、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要がない。すなわち、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号（推定目的音パワスペクトル）を得る（推定する）ことができる。【００２０】
また、好ましくは、前記パワスペクトル推定部は、前記主パワスペクトルから、前記第１演算値を減算する演算を少なくとも行うことにより、前記主パワスペクトルから前記第１演算値を単純に減算した結果とは異なる前記推定目的音パワスペクトルを推定する。【００２１】
また、好ましくは、係数更新部は、主パワスペクトルと前記第２演算値との差分がゼロに近づくように、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）法により、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。【００２２】
上記構成によれば、少ない演算量で高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。【００２３】
また、好ましくは、係数更新部は、前記第１重み係数および第２重み係数の各々が非負の値になるように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。【００２４】
上記構成によれば、各重み係数の収束性能を改善することができ、雑音が抑圧された目的音の推定が得られるまでの時間が短縮できる。【００２５】
また、好ましくは、パワスペクトル推定部は、主パワスペクトルと前記第１演算値との差分に依存するフィルタ特性を有するフィルタ演算部を含み、前記フィルタ演算部は、前記主パワスペクトルに対して前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより前記推定目的音パワスペクトルを推定する。【００２６】
上記構成によれば、パワスペクトル推定部の後段の係数更新部において、適切な誤差信号が得られるようになり、各重み係数の推定精度が改善される。【００２７】
また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、複数の前記雑音参照信号を用いた処理を行い、前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である。【００２８】
上記構成によれば、装置または接続されるデバイス等の固有雑音などの影響で存在する定常的なノイズの影響を除去することができ、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。【００２９】
また、好ましくは、前記パワスペクトル算出部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記主パワスペクトルおよび前記参照パワスペクトルを算出し、前記パワスペクトル推定部は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、前記推定目的音パワスペクトルを推定し、係数更新部は、前記主パワスペクトル、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルの各々の複数の前記フレームにおける平均である時間平均を算出する時間平均部を含み、前記係数更新部は、前記時間平均部により算出された前記主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。【００３０】
上記構成によれば、周波数分析におけるフレーム時間長が短い場合、または、重み係数の更新速度を高める場合に、重み係数の収束性能を安定化することができる。【００３１】
また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部により更新された前記第１重み係数および第２重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出する目的音波形抽出部を備える。【００３２】
上記構成によれば、高精度に雑音が抑圧された目的音の信号波形を抽出することができる。【００３３】
また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号を受信する主マイクロホンと、前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小であり、前記雑音参照信号を受信する参照マイクロホンと、を備える。【００３４】
上記構成によれば、指向性や雑音抑圧性能の改善された指向性マイクロホンとしての機能が得られる。【００３５】
また、好ましくは、前記係数更新部は、前記第１重み係数を更新する毎に、更新後の該第１重み係数を出力し、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部が、前記第１重み係数を出力する毎に、前記係数更新部が出力した最新の前記第１重み係数を記憶する記憶部を備える。【００３６】
上記構成によれば、少なくともパワスペクトル推定部が第１重み係数を用いるタイミングを適切なタイミングにすることができ、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。【００３７】
また、好ましくは、前記多入力雑音抑圧装置は、さらに、前記係数更新部により前記第１重み係数および前記第２重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する判定部を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記推定処理を行い、前記係数更新部は、前記判定部が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前回更新した前記第１重み係数および前記第２重み係数を用いて、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する。【００３８】
上記構成によれば、単位時間内における重み係数の収束に要する時間を短縮でき、伝達系の変動などに対して追従性が改善される。これにより、より高精度に雑音が抑圧された目的音の推定ができる。【００３９】
本発明の一態様に係る多入力雑音抑圧方法は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行う多入力雑音抑圧方法である。前記多入力雑音抑圧方法は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。【００４０】
本発明の一態様に係るプログラムは、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行うコンピュータが実行するプログラムである。前記プログラムは、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うステップと、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うステップと、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新するステップと、を含み、前記推定処理を行うステップでは、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。【００４１】
本発明の一態様に係る集積回路は、目的音成分および雑音成分を含む主信号と、雑音成分を含む少なくとも１つの雑音参照信号とを用いた処理を行う集積回路である。前記集積回路は、音の処理単位に対応する単位時刻の経過毎に、前記主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行うパワスペクトル算出部と、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行うパワスペクトル推定部と、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する係数更新部と、を備え、前記パワスペクトル推定部は、前記推定処理において、ｋ（１以上の整数）＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。
【発明の効果】
【００４２】
本発明により、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置のブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置に入力される信号の説明図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る係数更新部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る係数更新部の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係るパワスペクトル推定部の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、雑音抑圧処理のフローチャートである。
【図８】図８は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置への入力信号波形の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置で得られる重み係数の時間変化と収束値の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１に係るパワスペクトル推定部の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１に係る係数更新部の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置の他の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、実施の形態２に係る多入力雑音抑圧装置のブロック図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２に係る目的音波形抽出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、雑音抑圧処理Ａのフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施の形態２に係る計算機シミュレーションに用いた入出力信号の波形を示す図である。
【図１７】図１７は、複数の雑音参照信号にクロストークが存在する場合の実施の形態２に係る装置に入力される信号の説明図である。
【図１８】図１８は、実施の形態２に係る計算機シミュレーションに用いた入出力信号波形を示す図である。
【図１９】図１９は、実施の形態２に係る多入力雑音抑圧装置の他の一例を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、実施の形態３に係る多入力雑音抑圧装置のブロック図である。
【図２１】図２１は、実施の形態３に係る多入力雑音抑圧装置に入出力される各信号の指向特性パタンの例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。
【００４５】
本発明は、請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００４６】
また、以下の説明では、同一の構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明を省略する場合がある。
【００４７】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置１０００のブロック図である。
【００４８】
図１に示すように、多入力雑音抑圧装置１０００は、パワスペクトル算出部１００と、パワスペクトル推定部２００と、係数更新部３００とを備える。
【００４９】
パワスペクトル算出部１００は、詳細は後述するが、単位時刻の経過毎に、主パワスペクトルと、参照パワスペクトルとを算出する。当該主パワスペクトルとは、主信号ｘ（ｎ）のパワスペクトルである。当該参照パワスペクトルとは、雑音参照信号のパワスペクトルである。
【００５０】
パワスペクトル算出部１００は、周波数分析部１１０，１２０，１３０を有する。
【００５１】
周波数分析部１１０は、主信号ｘ（ｎ）を周波数分析（時間周波数変換）し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルＰ1（ω）を出力する。主信号ｘ（ｎ）は、目的音成分および雑音成分を含む。
【００５２】
本明細書において、目的音成分とは、目的音の成分を示す。本明細書において、目的音とは、必要とされる音の成分のみを含む音である。本明細書では、一例として、必要とされない音は雑音であるとする。この場合、目的音は、雑音成分を含まない、必要とされる音の成分のみを含む音である。また、本明細書において、ωは、２πｆで示される。
【００５３】
周波数分析部１２０は、主信号ｘ（ｎ）に含まれる雑音成分、又は、当該雑音成分の一部を含む雑音参照信号ｒ1（ｎ）を周波数分析し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルＰ2（ω）を出力する。
【００５４】
周波数分析部１３０は、主信号ｘ（ｎ）に含まれる雑音成分、又は、当該雑音成分の一部を含む雑音参照信号ｒ2（ｎ）を周波数分析し、当該周波数分析により得られるパワスペクトルＰ3（ω）を出力する。
【００５５】
すなわち、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の各々は、雑音成分を含む。
【００５６】
パワスペクトル推定部２００は、詳細は後述するが、パワスペクトル算出部１００により前記算出処理が行われる毎に、主パワスペクトルと、参照パワスペクトルに重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行う。
【００５７】
以下においては、推定目的音パワスペクトルＰｓ（ω）を、単に、Ｐｓ（ω）とも表記する。
【００５８】
パワスペクトル推定部２００は、周波数分析部１１０，１２０，１３０が、それぞれ出力するパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）を受信する。また、パワスペクトル推定部２００は、係数更新部３００が出力する重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を受信する。
【００５９】
以下においては、パワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）を、それぞれ、Ｐ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）とも表記する。
【００６０】
パワスペクトル推定部２００は、詳細は後述するが、主信号ｘ（ｎ）のパワスペクトルＰ1（ω）に含まれる雑音成分を、パワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）、および、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を用いて抑圧し、推定目的音パワスペクトルＰｓ（ω）を出力する。
【００６１】
係数更新部３００は、周波数分析部１１０，１２０，１３０がそれぞれ出力するパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）、および、パワスペクトル推定部２００が出力する推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を受信する。また、係数更新部３００は、前記第１重み係数を更新する毎に、更新後の該第１重み係数を出力する。当該第１重み係数は、重み係数Ａ2（ω）または重み係数Ａ3（ω）である。
【００６２】
係数更新部３００が出力する重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、次の処理時刻に対応する、推定目的音パワスペクトルの推定処理に用いられるように、パワスペクトル推定部２００に入力される。
【００６３】
図２は、パワスペクトル算出部１００に含まれる周波数分析部１１０，１２０，１３０、パワスペクトル推定部２００および係数更新部３００の構成の一例を示す。
【００６４】
周波数分析部１１０は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）演算部１１１と、パワ演算部１１２とを含む。ＦＦＴ演算部１１１は、主信号ｘ（ｎ）に対してＦＦＴ演算を行い、当該ＦＦＴ演算により得られたスペクトルを出力する。本明細書において、ＦＦＴ演算は、フレーム単位で行われる。本明細書において、フレームとは、ＦＦＴ演算の処理対象となる信号の一部（一定時間分の信号）を処理するための枠を意味する。当該一定時間は、例えば、１００ミリ秒である。例えば、信号の一部である１００ミリ秒の信号がＦＦＴ演算の対象となる場合、当該１００ミリ秒の信号にフレームが設定されることになる。
【００６５】
本実施の形態において、フレーム時間は、例えば、４８ｋ／Ｓ（６４≦Ｓ≦４０９６）の範囲の値である。フレーム時間は、例えば、１００ミリ秒である。
【００６６】
連続する複数のフレームは、当該複数のフレームにおける各隣り合う２つのフレームの一部が重なるように設定される。隣り合う２つのフレームが重なりあうように、フレームをシフトする長さを、フレームシフトの長さまたはフレームシフト量という。
【００６７】
なお、複数のフレームにおける各隣り合う２つのフレームが重ならないように、当該複数のフレームは設定されてもよい。
【００６８】
フレームは、ある時刻に対応する。以下においては、フレームに対応する時刻を、フレーム時刻ともいう。フレーム時刻から、フレーム時間だけ経過した時刻までの信号が、１回のＦＦＴ演算の対象となる。フレーム時刻は、音の処理単位に対応する単位時刻である。以下においては、フレーム時刻を、時刻、処理時刻または単位時刻ともいう。
【００６９】
複数のフレームは、それぞれ、複数のフレーム時刻に対応する。本実施の形態では、複数のフレーム時刻を、例えば、時刻Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎで表す。以下においては、フレームにおける処理をフレーム処理ともいう。
【００７０】
パワ演算部１１２は、ＦＦＴ演算部１１１が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の２乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルＰ1（ω）として出力する。
【００７１】
本明細書において、周波数成分毎とは、所定の周波数毎である。当該所定の周波数は、例えば、４８ｋ／Ｓ（６４≦Ｓ≦４０９６）の範囲の値である。Ｓが１０２４である場合、４８ｋ／１０２４＝４６．９により、当該所定の周波数は、約４７Ｈｚである。この場合、周波数成分毎は、４７の倍数（４７，９４，１４１，・・・）の各々に相当する。
【００７２】
周波数分析部１２０は、ＦＦＴ演算部１２１と、パワ演算部１２２とを含む。ＦＦＴ演算部１２１は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）に対してＦＦＴ演算を行い、当該ＦＦＴ演算により得られたスペクトルを出力する。パワ演算部１２２は、ＦＦＴ演算部１２１が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の２乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルＰ2（ω）として出力する。
【００７３】
周波数分析部１３０は、ＦＦＴ演算部１３１と、パワ演算部１３２とを含む。ＦＦＴ演算部１３１は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）に対してＦＦＴ演算を行い、当該ＦＦＴ演算により得られたスペクトルを出力する。パワ演算部１３２は、ＦＦＴ演算部１３１が出力したスペクトルに対して周波数成分毎に、当該スペクトルの絶対値の２乗を計算し、当該計算により得られた結果を、パワスペクトルＰ3（ω）として出力する。
【００７４】
パワスペクトル推定部２００は、乗算部２１２，２１３を含む。乗算部２１２は、パワスペクトルＰ2（ω）に対し、重み係数Ａ2（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部２１２は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【００７５】
乗算部２１３は、パワスペクトルＰ3（ω）に対し、重み係数Ａ3（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部２１３は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【００７６】
パワスペクトル推定部２００は、さらに、加算部２２１と、減算部２２２と、フィルタ演算部２５０とを含む。
【００７７】
加算部２２１は、乗算部２１２，２１３がそれぞれ出力する２つの重み付けされたパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。以下においては、加算部２２１が行う加算により得られるパワスペクトルを、第１パワスペクトルともいう。そして、加算部２２１は、第１パワスペクトルを出力する。
【００７８】
減算部２２２は、周波数成分毎に、パワスペクトルＰ1（ω）から第１パワスペクトルを減算する。以下においては、減算部２２２が行う減算により得られるパワスペクトルを、第２パワスペクトルともいう。そして、減算部２２２は、第２パワスペクトルを、パワスペクトルＰsig（ω）として出力する。
【００７９】
フィルタ演算部２５０は、パワスペクトルＰ1（ω）およびパワスペクトルＰsig（ω）を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出し、当該推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を出力する。
【００８０】
係数更新部３００は、乗算部３１１，３１２，３１３を含む。
【００８１】
乗算部３１１，３１２，３１３の各々は、詳細は後述するが、パワスペクトルに対し、重み係数を乗算する。
【００８２】
係数更新部３００は、さらに、加算部３２１と、減算部３２２とを含む。
【００８３】
加算部３２１は、乗算部３１１，３１２，３１３がそれぞれ出力する重み付けされた３つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。加算部３２１は、当該加算により得られたパワスペクトルを出力する。
【００８４】
また、係数更新部３００は、さらに、後述の時間平均部３０５を含む。なお、図２では、図の簡略化のため、時間平均部３０５は示していない。
【００８５】
減算部３２２は、パワスペクトルＰ1（ω）から、加算部３２１が出力するパワスペクトルを周波数成分毎に減算する。減算部３２２は、当該減算により得られたパワスペクトルを、推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）として出力する。
【００８６】
重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）、およびパワスペクトルＰ2（ω），Ｐ3（ω）を基に更新される。以下においては、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）の各々を、第１重み係数ともいう。また、以下においては、重み係数Ａ1（ω）を、第２重み係数ともいう。
【００８７】
乗算部３１１，３１２，３１３は、詳細は後述するが、次の処理時刻における各入力信号に対して、更新された各重み係数を用いて重み付けを行う。ここで、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の更新については、図２に示すよう、一般的に適応アルゴリズムの表記で用いられる矢印線で示す。当該矢印線は、乗算部３１１，３１２，３１３にかかるように示される。重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の更新の詳細は、以下の動作の説明において数式で示す。
【００８８】
次に、多入力雑音抑圧装置１０００の動作について説明する。
【００８９】
なお、以下の説明においては、特に説明がない場合、信号を表す記号の最初の文字が小文字であれば時間領域の信号を示す。また、信号を表す記号の最初の文字が大文字であれば周波数領域に変換された位相情報を含む複素スペクトルを示す。また、信号を表す記号の最初の文字がＰであるものはパワスペクトルを示すとする。
【００９０】
図３を用いて、主信号ｘ（ｎ）と雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）との関係から、推定目的音パワスペクトルを推定する方法について説明する。
【００９１】
ここで、目的音Ｓ０（ω）を発する目的音源と、雑音Ｎ１（ω）および雑音Ｎ２（ω）をそれぞれ発する雑音源Ａおよび雑音源Ｂが存在するとして説明する。
【００９２】
主信号ｘ（ｎ）は、目的音Ｓ０（ω）、雑音Ｎ１（ω）、雑音Ｎ２（ω）にそれぞれ伝達特性Ｈ１１（ω）、Ｈ１２（ω）、Ｈ１３（ω）が掛かった各信号を含む信号として観測される。ここで、伝達特性（伝達関数）とは、音を伝達する媒体による当該音の変化を示す関数である。主信号ｘ（ｎ）を周波数領域で表すと以下の式１のようになる。
【００９３】
【数１】
0005919516.tif 000002
【００９４】
式１のＸ（ω）は、主信号ｘ（ｎ）のスペクトルである。
【００９５】
また、ここでは、雑音参照信号ｒ1（ｎ）は、雑音Ｎ１（ω）に伝達特性Ｈ２２（ω）が掛かった信号として表現される（観測される）とする。また、雑音参照信号ｒ2（ｎ）は、雑音Ｎ２（ω）に伝達特性Ｈ３３（ω）が掛かった信号として表現される（観測される）とする。
【００９６】
周波数領域において、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）は、それぞれ、式２および式３のように表される。式２のＲ１（ω）は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）を周波数領域で示したスペクトルである。式３のＲ２（ω）は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）を周波数領域で示したスペクトルである。
【００９７】
【数２】
0005919516.tif 000003
【００９８】
【数３】
0005919516.tif 000004
【００９９】
式１〜３において、雑音Ｎ１（ω）および雑音Ｎ２（ω）の各々を雑音成分とした場合、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の各々は、主信号ｘ（ｎ）に含まれる雑音成分を含むことになる。
【０１００】
一方、式１〜３において、伝達特性が乗算された雑音Ｎ１（ω）および雑音Ｎ２（ω）の各々を雑音成分とした場合、主信号ｘ（ｎ）に含まれる雑音成分と、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の各々に含まれる雑音成分とは異なる。
【０１０１】
ここで、主信号Ｘ（ω）から雑音成分が除かれた目的音成分のパワスペクトルとみなされる推定目的音パワスペクトルＰs（ω）は、式４のように表されると仮定する。この場合、式１〜式３を用いて、式４を計算することにより、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）が得られる。
【０１０２】
【数４】
0005919516.tif 000005
【０１０３】
なお、このように装置において観測できる主信号および雑音信号を用いて、目的音を推定する方法として、振幅位相情報を用いて雑音の波形打ち消しを行うノイズキャンセリング（キャンセラー）の方式、および、位相情報を用いずパワスペクトル上で処理を行うノイズ抑圧（サプレッサ）の方式がある。本実施の形態では、上記のノイズ抑圧の方式を用いるとする。
【０１０４】
単純に主信号ｘ（ｎ）から雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）を減算しても雑音抑圧効果は得られない。そこで、伝達特性Ｈ１１（ω），Ｈ２２（ω），Ｈ３３（ω）を用いて式１〜式３の入力信号を表現している理由は、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の各々に重みを掛けて、主信号ｘ（ｎ）に混入した雑音成分を推定する必要性を表現するためである。
【０１０５】
装置（例えば、多入力雑音抑圧装置１０００）に対する目的音源および雑音源Ａ，Ｂの位置や距離によって、伝達特性Ｈ１１（ω），Ｈ１２（ω），Ｈ１３（ω），Ｈ２２（ω），Ｈ３３（ω）は異なる。そのため、単純に主信号ｘ（ｎ）から雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）を減算しても目的音の推定や雑音抑圧はできない。
【０１０６】
本発明の実施の形態における推定方法は、位相情報を用いずパワスペクトル領域で処理を行う。これにより、上記のように複数の音源がある場合の処理を簡単化する。式１は、両辺をパワスペクトルで表現して、時間平均εをとると、独立する各信号同士の積はゼロとみなせる（例えば、ε｛Ｓ０（ω）Ｎ１＊（ω）｝≒０（＊は複素共役を示し、εは、波括弧（{  }）内の信号の時間平均を示す））。
【０１０７】
そのため、式１は、式５のように表せる。ここで、パワスペクトルは、フレーム単位で処理される。本明細書において、時間平均とは、例えば、連続する複数のフレームにそれぞれ対応する複数の信号（例えば、パワスペクトル）において、同一の周波数成分毎の平均を算出したものである。
【０１０８】
【数５】
0005919516.tif 000006
【０１０９】
式５において、＊は複素共役を示す。
【０１１０】
ここで、Ｘ（ω）のパワスペクトルをＰｘ（ω）と表現し、雑音Ｎ１（ω）のパワスペクトルをＰＮ１（ω）と表現し、雑音Ｎ２（ω）のパワスペクトルをＰＮ２（ω）と表現する。式５のＸ（ω）、Ｎ１（ω）およびＮ２（ω）に、それぞれ、Ｐｘ（ω）、ＰＮ１（ω）およびＰＮ２（ω）を代入し、さらに、式４を用いて式５を整理すると、以下の式６が導かれる。
【０１１１】
【数６】
0005919516.tif 000007
【０１１２】
ここで、式２のＲ１（ω）のパワスペクトルをＰR1（ω）と表現し、式３のＲ２（ω）のパワスペクトルをＰR２（ω）と表現する。この場合、式２、式３からそれぞれ式７、式８が導かれる。そして、式７、式８を、式６に代入して整理する。これにより、式９のように、求めたいＰs（ω）と、観測できるＰx（ω）、ＰR1（ω）、ＰR2（ω）の関係が、線形式で表現できる。
【０１１３】
【数７】
0005919516.tif 000008
【０１１４】
【数８】
0005919516.tif 000009
【０１１５】
【数９】
0005919516.tif 000010
【０１１６】
式９の右辺の第２項および第３項の伝達特性に関わる部分を、式１０、式１１のように重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）で表現する。式１０および式１１を式９に代入すると式１２が導かれる。
【０１１７】
【数１０】
0005919516.tif 000011
【０１１８】
【数１１】
0005919516.tif 000012
【０１１９】
【数１２】
0005919516.tif 000013
【０１２０】
以上から重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）の算出により、多入力雑音抑圧装置において観測できるパワスペクトル信号Ｐx（ω）、ＰR1（ω）、ＰR2（ω）に基づいて、推定目的音パワスペクトル信号Ｐs（ω）が求められる。
【０１２１】
ここで式１２において、パワスペクトルＰx（ω），ＰR1（ω），ＰR2（ω），Ｐs（ω）の各々のレベルは、単位時刻Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎの各々に対応するフレームにおいて変化する。それに対して、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）は伝達特性のみに関わる。そのため、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、伝達特性が変化しなければ一定の値である。
【０１２２】
従って、単位時刻Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎの各々に対応するフレームにおいてパワスペクトルＰx（ω）、ＰR1（ω）、ＰR2（ω），Ｐs（ω）が変化しても、式１２の線形式を成立させる重み係数Ａ2（ω）、Ａ3（ω）が存在する。
【０１２３】
適応等化アルゴリズムを応用して、式１２の左辺Ｐx（ω）に右辺の線形式を等化させることで重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）が得られる。この方法によると単位時刻Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎの各々に対応するフレームにおけるパワスペクトルＰx（ω）、ＰR1（ω）、ＰR2（ω）およびＰs（ω）の値が、常に、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）の算出に利用できる。そのため、本実施の形態によれば、目的音の推定のために、目的音のみまたは雑音のみの時間区間を検出する必要がなくなる。
【０１２４】
ここで、単位時刻Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎは、前述のフレーム時刻に対応する。フレーム長およびフレームシフトの長さは、２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚの可聴域の音響処理の場合、例えば、数ｍｓｅｃ〜数１００ｍｓｅｃのオーダーの値である。また、超音波や低周波などのその他の信号を用いる場合、フレーム長およびフレームシフトの長さは、扱う周波数帯域に比例して変化する。
【０１２５】
式１２に応用する適応等化アルゴリズムとして、ＬＭＳ法（Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）がある。このＬＭＳ法を利用して、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を求める方法について述べる。
【０１２６】
通常、ＬＭＳ法は信号に畳み込まれる伝達特性の推定に使われるため、入力信号は時間波形であり、推定する係数は伝達特性のインパルス応答である。本実施の形態では、ＬＭＳ法を、複数チャネル間の周波数成分パワの比率を求めことに利用する。
【０１２７】
そのため、入力信号は時間波形ではなく、複数チャネル毎の周波数成分のパワスペクトルであり、推定する係数は、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）である。本実施の形態において、ＬＭＳ法で使用する入力信号および重み係数は、非負の値をとる。入力信号および重み係数が非負の値をとるという点において、本実施の形態において使用する入力信号および重み係数は、通常のＬＭＳ法の応用における入力信号および推定係数と異なる。
【０１２８】
ＬＭＳ法で解を得る計算は、式１３を用いて推定誤差Ｐerr（ω）を求め、式１４を用いて係数更新する。式１３、式１４は、ＬＭＳ法として、特にＮＬＭＳ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）を応用した例である。
【０１２９】
式１３および式１４における重み係数Ａ1（ω）について学習による更新が行われた結果、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）は、入力信号パワスペクトルＰx（ω）に含まれる目的音パワスペクトルと等しくなる。そのため、予め、重み係数Ａ1（ω）＝１などのように、重み係数Ａ1（ω）を固定係数としても良い。
【０１３０】
【数１３】
0005919516.tif 000014
【０１３１】
【数１４】
0005919516.tif 000015
【０１３２】
式１４において、ｎが対応づけられている項は、現在の重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を示す。ｎ＋１が対応づけられている項は、更新後の重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を示す。
【０１３３】
【数１５】
0005919516.tif 000016
【０１３４】
【数１６】
0005919516.tif 000017
【０１３５】
【数１７】
0005919516.tif 000018
【０１３６】
図４は、実施の形態１に係る係数更新部３００の構成の一例を示す。
【０１３７】
係数更新部３００は、時間平均部３０５を含む。時間平均部３０５は、詳細は後述するが、主パワスペクトル、参照パワスペクトルおよび推定目的音パワスペクトルの各々の複数のフレームにおける平均である時間平均を算出する。
【０１３８】
時間平均部３０５は、ＬＰＦ部３０１，３０２，３０３，３０４を含む。ＬＰＦ部３０１，３０２，３０３，３０４には、それぞれ、Ｐs（ω）、Ｐ２（ω）、Ｐ３（ω）、Ｐ１（ω）が入力される。
【０１３９】
図４の構成により、係数更新部３００は、式１３および式１４に、式１５〜式１７を代入することにより得られた式を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の更新を行うことができる。以下においては、式１３に、式１５を代入した式を式１３Ａともいう。また、以下においては、式１４に、式１６および式１７を代入した式を式１４Ａともいう。
【０１４０】
式１３および式１４において、εは、波括弧（{  }）内の信号の時間平均を示す。ＬＰＦ部３０１は、ε｛Ｐs（ω）｝を乗算部３１１へ出力する。ＬＰＦ部３０２は、ε｛Ｐ2（ω）｝を、乗算部３１２へ出力する。ＬＰＦ部３０３は、ε｛Ｐ３（ω）｝を、乗算部３１３へ出力する。ＬＰＦ部３０４は、ε｛Ｐ1（ω）｝を、減算部３２２へ出力する。ε｛Ｐs（ω）｝、ε｛Ｐ2（ω）｝、ε｛Ｐ３（ω）｝、ε｛Ｐ1（ω）｝は、それぞれ、Ｐs（ω）、Ｐ２（ω）、Ｐ３（ω）、Ｐ１（ω）の時間平均である。
【０１４１】
ＬＰＦ部３０１〜３０４の各々は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数の入力信号の時間平均を算出する役割を有する。
【０１４２】
ＬＰＦ部３０１は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のＰs（ω）の時間平均ε｛Ｐs（ω）｝を算出する。ＬＰＦ部３０２は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のＰ2（ω）（参照パワスペクトル）の時間平均ε｛Ｐ2（ω）｝を算出する。ＬＰＦ部３０３も、ＬＰＦ部３０２と同様に、ε｛Ｐ３（ω）｝を算出する。ＬＰＦ部３０４は、複数のフレームにそれぞれ対応する複数のＰ１（ω）（主パワスペクトル）の時間平均ε｛Ｐ1（ω）｝を算出する。
【０１４３】
係数更新部３００は、算出した各入力信号の時間平均と、減算部３２２が出力する推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）とを、式１３Ａおよび式１４Ａに代入することで、乗算部３１１〜３１３で用いる重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新する。
【０１４４】
ここで、係数更新部３００への各入力信号と、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）とは、全て非負の値をとる。そのため、推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）がゼロに近づくよう、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）は収束していく（更新される）。
【０１４５】
式１３において、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）が大きすぎると、Ｐerr（ω）が負になる。式１４において、Ｐerr（ω）以外の変数は非負の値なので、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、減少する方向に更新される。
【０１４６】
逆に、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）が小さすぎると、Ｐerr（ω）が正になり、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）は増加する方向に更新される。Ｐerr（ω）が正または負に振動しながら、重み係数Ａ１（ω），Ａ2（ω），Ａ３（ω）の比率が求まる。
【０１４７】
重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、入力レベルが高いチャネル（信号）ほど、Ｐerr（ω）の値に寄与が大きくなる。そのため、入力レベルが高いチャネル（信号）に対応する重み係数ほど、Ｐerr（ω）に基づく更新量が大きくなる。
【０１４８】
また、式１４のステップサイズパラメータαは、複数回の更新により重み係数が徐々に収束値に近づくように設定される収束速度を制御するパラメータである。本実施の形態では、αは、０＜α＜１の範囲になるよう設定され、このようなパラメータαを用いると平滑処理的な効果（時間平均的な効果）も得られる。
【０１４９】
また、周波数分析部１１０，１２０，１３０においても、周波数分析のため、ある時間長の信号を用いる。これにより、短時間平均の効果が含まれる。そのため、本実施の形態では、式１８および式１９を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新する処理が行われてもよい。
【０１５０】
式１８は、式１３のε{  }の部分を省略した式である。式１９は、式１４のε{  }の部分を省略した式である。
【０１５１】
【数１８】
0005919516.tif 000019
【０１５２】
【数１９】
0005919516.tif 000020
【０１５３】
よって、式１８および式１９を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新する係数更新部３００は、図５に例示するような構成であってもよい。
【０１５４】
すなわち、係数更新部３００は、時間平均部３０５を含まない構成であってもよい。
【０１５５】
次に、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）の推定方法に相当する目的音パワスペクトルの導出について述べる。推定目的音パワスペクトルＰs（ω）は、多入力雑音抑圧装置１０００の出力として求めることが望まれる信号である。式１３、式１４を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を得るためには、予め推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定（算出）しておく必要がある。
【０１５６】
しかしながら、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を、Ｐerr（ω）＝０、重み係数Ａ1（ω）＝１と仮定した式２０を用いて推定すると、式１３の演算時にＰerr（ω）が常にゼロとなる。そのため、式１４を用いた係数更新を行えなくなる。重み係数Ａ1（ω）＝１と仮定する理由は、重み係数Ａ1（ω）は、最終的に、ほぼ１に収束するためである。式２０は、スペクトル減算法に基づく式である。
【０１５７】
【数２０】
0005919516.tif 000021
【０１５８】
従って、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）は、式２０とは異なる規範から導出される方法で推定する必要がある。さらに、式２０よりも雑音抑圧効果が高めに得られる方法で推定することが望ましい。
【０１５９】
パワスペクトル推定部２００は、図２に示した構成に限定されず、以下の図６の構成であってもよい。
【０１６０】
図６は、パワスペクトル推定部２００がフィルタ演算部２５１を有する構成例を示すブロック図である。図６を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を雑音抑圧（ノイズサプレッサ）として用いられるウィナーフィルタ法を用いて導出する例を示す。乗算部２１２，２１３、加算部２２１および減算部２２２に関しては図２で説明したのと同様であるので説明を省略する。
【０１６１】
フィルタ演算部２５１は、雑音抑圧（ノイズサプレッサ）としてのフィルタ特性として、式２１に示すウィナーフィルタのフィルタ特性Ｈｗ（ω）を有する。なお、Ｐｓｉｇ（ω）は、式２０の右辺を計算して得られる値である。
【０１６２】
【数２１】
0005919516.tif 000022
【０１６３】
パワスペクトル推定部２００（フィルタ演算部２５０）は、式２１および式２２を用いて、主信号ｘ（ｎ）のスペクトルＸ（ω）にフィルタ特性Ｈｗ（ω）を乗じ、乗じた結果をさらに２乗することにより、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を得る（算出する）。スペクトルＸ（ω）は、ＦＦＴ演算部１１１が出力するスペクトルである。
【０１６４】
【数２２】
0005919516.tif 000023
【０１６５】
さらに、式２２を整理することによって、式２３が導出される。図２のパワスペクトル推定部２００は、式２３を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出する。
【０１６６】
【数２３】
0005919516.tif 000024
【０１６７】
図２のパワスペクトル推定部２００（フィルタ演算部２５０）は、式２３を用いることにより、図６のパワスペクトル推定部２００による式２２を用いた演算と同様に推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出でき、かつ、演算量を削減できる構成となっている。
【０１６８】
式２３は、パワスペクトルＰ1（ω）と第１パワスペクトルとの差分であるパワスペクトルＰsig（ω）に依存する式である。すなわち、図２のフィルタ演算部２５０は、主パワスペクトルと第１演算値（加算部２２１の出力）との差分（パワスペクトルＰsig（ω））に依存するフィルタ特性を有する。
【０１６９】
フィルタ演算部２５０が、式２３を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出することは、フィルタ演算部２５０が、主パワスペクトルに対して、前記フィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定することに相当する。
【０１７０】
式２２および式２３は、ウィナーフィルタ法を規範にして得られるもので、式２０のスペクトル減算法とは異なり、式１３の演算時にＰerr（ω）が常にゼロとなることはない。そのため、式１３を用いて、重み係数の更新を行うことができる。
【０１７１】
次に、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置１０００が行う処理（以下、雑音抑圧処理ともいう）について説明する。雑音抑圧処理は、フレーム単位で行われる。本実施の形態において、フレーム時間は、例えば、一例として、１００ミリ秒であるとする。なお、フレーム時間は、１００ミリ秒に限定されず、数ミリ秒〜数１００秒の範囲であってもよい。
【０１７２】
雑音抑圧処理は、複数回繰り返し行われる。１回の雑音抑圧処理は、フレーム時間にわたって行われる。雑音抑圧処理が複数回繰り返し行われる処理は、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧方法に相当する。
【０１７３】
図７は、雑音抑圧処理のフローチャートである。ここでは、フレーム時刻Ｔ（ｋ（ｋ：１以上の整数）＋１）に雑音抑圧処理が開始されるとする。
【０１７４】
まず、ステップＳ１００１では、パワスペクトル算出部１００が、単位時刻（フレーム時刻）の経過毎に、主信号のパワスペクトルである主パワスペクトルと、前記雑音参照信号のパワスペクトルである参照パワスペクトルとを算出する算出処理を行う。
【０１７５】
具体的には、パワスペクトル算出部１００は、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）に入力される、主信号ｘ（ｎ）および雑音参照信号ｒ1（ｎ）、ｒ2（ｎ）を、フレーム時間において周波数分析し、当該周波数分析によりパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）を算出する。そして、パワスペクトル算出部１００は、パワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）を出力する。なお、パワスペクトル算出部１００の周波数分析部１１０，１２０，１３０の各々が行う処理は、前述したので詳細な説明は繰り返さない。
【０１７６】
すなわち、前記パワスペクトル算出部１００は、前記単位時刻（フレーム時刻）の経過毎に、フレーム単位で、主パワスペクトルおよび参照パワスペクトルを算出する。
【０１７７】
次に、ステップＳ１００２では、パワスペクトル推定部２００は、詳細は後述するが、前記算出処理が行われる毎に、前記主パワスペクトルと、前記参照パワスペクトルに第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、目的音のパワスペクトルと見なされる推定目的音パワスペクトルを推定する推定処理を行う。
【０１７８】
具体的には、パワスペクトル推定部２００は、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）に対応するフレーム時間においてパワスペクトル算出部１００が出力するパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）と、フレーム時刻Ｔｋに対応するフレーム時間において係数更新部３００が算出した重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）とを用いて、推定目的音パワスペクトルＰｓ（ω）を推定（算出）する。
【０１７９】
すなわち、パワスペクトル推定部２００は、前記単位時刻の経過毎に、フレーム単位で、推定目的音パワスペクトルを推定する。
【０１８０】
なお、ステップＳ１００２がはじめて行われる場合、パワスペクトル推定部２００は、任意の重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を初期値として用いる。さらに、当該初期値としての重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、シミュレーション等により決定された、目的音のパワスペクトルに近い推定目的音パワスペクトルＰｓ（ω）を算出するための重み係数としてもよい。
【０１８１】
さらに、具体的には、パワスペクトル推定部２００は、前記推定処理において、ｋ＋１番目の単位時刻Ｔｋの経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻Ｔｋの経過の際に前記係数更新部３００により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を出力する。当該第１重み係数は、例えば、Ａ2（ω）である。当該参照パワスペクトルは、例えば、パワスペクトルＰ2（ω）である。
【０１８２】
以下、詳細な説明を行う。まず、乗算部２１２は、パワスペクトルＰ2（ω）に対し、重み係数Ａ2（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部２１２は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【０１８３】
また、乗算部２１３は、パワスペクトルＰ3（ω）に対し、重み係数Ａ3（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部２１３は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【０１８４】
加算部２２１は、乗算部２１２，２１３がそれぞれ出力する２つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算し、当該加算により得られた第１パワスペクトルを出力する。
【０１８５】
減算部２２２は、周波数成分毎に、パワスペクトルＰ1（ω）から第１パワスペクトルを減算する。そして、減算部２２２は、当該減算により得られた第２パワスペクトルを、パワスペクトルＰsig（ω）として出力する。すなわち、パワスペクトル推定部２００の減算部２２２は、前記主パワスペクトルから、前記第１演算値を減算する演算を行う。当該第１演算値は、加算部２２１が出力する第１パワスペクトルである。
【０１８６】
フィルタ演算部２５０は、パワスペクトルＰ1（ω）およびパワスペクトルＰsig（ω）を用いて、式１５と、ウィナーフィルタ法に基づく式２３を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出する。すなわち、フィルタ演算部２５０は、主パワスペクトル（Ｐ1（ω））に対して、パワスペクトルＰsig（ω）に依存するフィルタ特性を利用したフィルタリングを行うことにより推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定する。
【０１８７】
すなわち、パワスペクトル推定部２００は、前記主パワスペクトルから、前記第１演算値を減算する演算を少なくとも行うことにより、前記主パワスペクトルから前記第１演算値を単純に減算した結果とは異なる推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定する。
【０１８８】
そして、フィルタ演算部２５０は、当該推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を出力する。
【０１８９】
次に、ステップＳ１００３では、図５の係数更新部３００が、パワスペクトル算出部１００が出力するパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）と、フィルタ演算部２５０が出力した推定目的音パワスペクトルＰs（ω）とを用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新する。
【０１９０】
具体的には、係数更新部３００は、前記推定処理が行われる毎に、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、前記第１重み係数および第２重み係数を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する。当該第２重み係数は、Ａ1（ω）である。当該第２演算値は、加算部３２１が出力するパワスペクトルである。
【０１９１】
言い換えれば、係数更新部３００は、主パワスペクトルと前記第２演算値との差分がゼロに近づくように、ＬＭＳ法により、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。
【０１９２】
さらに、具体的には、乗算部３１１は、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）に対して重み係数Ａ1（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部３１１は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【０１９３】
乗算部３１２は、パワスペクトルＰ2（ω）に対して重み係数Ａ2（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部３１２は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【０１９４】
乗算部３１３は、パワスペクトルＰ3（ω）に対して重み係数Ａ3（ω）を周波数成分毎に乗算して重み付けする。そして、乗算部３１３は、重み付けされたパワスペクトルを出力する。
【０１９５】
加算部３２１は、乗算部３１１，３１２，３１３がそれぞれ出力する重み付けされた３つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算する。加算部３２１は、当該加算により得られたパワスペクトル（以下、加算済パワスペクトルともいう）を出力する。
【０１９６】
減算部３２２は、パワスペクトルＰ1（ω）から、加算部３２１が出力する加算済パワスペクトルを周波数成分毎に減算する。減算部３２２は、当該減算により得られたパワスペクトルを、推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）として出力する。
【０１９７】
そして、係数更新部３００は、式１８および式１９と、式１５〜式１７を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新（算出）する。そして、係数更新部３００は、更新後の重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋２）に対応するフレーム時間においてパワスペクトル推定部２００が使用する係数として、当該パワスペクトル推定部２００へ出力する。
【０１９８】
以上の雑音抑圧処理が、単位時刻（フレーム時刻）の経過毎に、複数回繰り返し行われる。これにより、加算部３２１が出力する加算済パワスペクトルが、主信号ｘ（ｎ）の主パワスペクトルに近づくように、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）が更新される。すなわち、単位時刻の経過毎に、第１重み係数および第２重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。当該第１重み係数は、重み係数Ａ2（ω）または重み係数Ａ3（ω）である。当該第２重み係数は、重み係数Ａ1（ω）である。
【０１９９】
これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第１重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号（推定目的音パワスペクトル）を得る（推定する）ことができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。
【０２００】
なお、ステップＳ１００３では、図４の構成の係数更新部３００が処理を行ってもよい。この場合、係数更新部３００は、前述したように、式１３〜式１７を用いて、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新（算出）する。
【０２０１】
この場合、図４の前記係数更新部３００は、前記時間平均部３０５により算出された主パワスペクトルの時間平均が、前記参照パワスペクトルの時間平均と前記推定目的音パワスペクトルの時間平均との加算に依存した値に近づくように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。
【０２０２】
次に、図８および図９を用いて本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００に係るシミュレーション結果を説明する。
【０２０３】
図８は、本実施の形態の多入力雑音抑圧装置１０００に入力される信号の一例を示す。また、図８は、図３の各信号を波形で示したものである。
【０２０４】
図８（ａ）は、目的音Ｓ０（ω）を時間領域で示した目的音ｓ０（ｎ）を示す。図８（ｂ）は、雑音Ｎ１（ω）を時間領域で示した雑音ｎ１（ｎ）を示す。雑音ｎ１（ｎ）は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）に相当する。
【０２０５】
図８（ｃ）は、雑音Ｎ２（ω）を時間領域で示した雑音ｎ２（ｎ）を示す。雑音ｎ２（ｎ）は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）に相当する。図８（ｄ）は、主信号ｘ（ｎ）を示す。
【０２０６】
主信号ｘ（ｎ）は、目的音ｓ０（ｎ）に雑音が混入している状態を模擬するため、一例として、式２４によって生成している。
【０２０７】
【数２４】
0005919516.tif 000025
【０２０８】
式２４は、簡単のために瞬時混合モデルで表現している。式２４は、式１において、全ての周波数成分ωの各々において、Ｈ１１（ω）＝１．０、Ｈ１２（ω）＝０．５、Ｈ１３（ω）＝０．７が成り立つと仮定した式に相当する。
【０２０９】
実環境では、主信号を示す式は畳込み混合モデルとなり伝達特性が畳込まれる。しかしながら、実施の形態１の処理においては、周波数分析部１１０，１２０，１３０によって、各信号をパワスペクトルに変換している。
【０２１０】
そのため、時間領域の畳込みが、周波数領域の乗算の形に変換される。すなわち、周波数成分毎の振舞いは、瞬時混合として扱うことができる。このことから式２４でも、多入力雑音抑圧装置１０００の動作の確認ができる。
【０２１１】
また、雑音参照信号ｒ1（ｎ）、雑音参照信号ｒ2（ｎ）は、全ての周波数成分ωの各々において、Ｈ２２（ω）＝１．０、Ｈ３３（ω）＝１．０が成り立つと仮定した場合、式２、式３から求められる。
【０２１２】
図９は、図８の各信号に対応する重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の更新状態を示す図である。横軸は時間、縦軸は重み係数の値を示す。重み係数の値は、周波数成分ω毎に平均をとった値を示している。
【０２１３】
図９は、図８に示すような波形の主信号ｘ（ｎ）および雑音参照信号ｒ1（ｎ）、ｒ2（ｎ）を、多入力雑音抑圧装置１０００の入力信号とした場合における、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の変化を示す。
【０２１４】
図９において、太線は、重み係数Ａ2（ω）の変化を示す。点線は、重み係数Ａ3（ω）の変化を示す。図９の最上部の線は、重み係数Ａ1（ω）の変化を示す。
【０２１５】
図９に示すように、重み係数Ａ1（ω）は約１．０に収束し、重み係数Ａ2（ω）は約０．２５に収束し、重み係数Ａ3（ω）は約０．４９に収束していることが分かる。重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）はパワスペクトルに掛る係数である。そのため、各重み係数は、対応する伝達特性の振幅レベルの２乗に収束する。
【０２１６】
つまり、重み係数Ａ1（ω）はＨ１１（ω）の絶対値の２乗に収束し、重み係数Ａ2（ω）はＨ１２（ω）の絶対値の２乗に収束し、重み係数Ａ3（ω）はＨ１３（ω）の絶対値の２乗に収束する。
【０２１７】
なお、式２４に用いた、入力信号および条件をまとめると、以下のようになる。
【０２１８】
（条件１）ｓ０（ｎ）は、音声波形信号を示す。
（条件２）ｎ１（ｎ）は、Ｗｎ１（ｎ）×ｓｉｎ（２×π×０．５×ｎ／ｆｓ）に等しい。ｎ１（ｎ）は、１ｓｅｃ周期で振幅変化する広帯域雑音信号を示す。
（条件３）ｎ２（ｎ）は、Ｗｎ２（ｎ）×ｃｏｓ（２×π×０．１×ｎ／ｆｓ）に等しい。ｎ２（ｎ）は、５ｓｅｃ周期で振幅変化する広帯域雑音信号を示す。
（条件４）Ｗｎ１（ｎ），Ｗｎ２（ｎ）は互いに独立なホワイトノイズである。
（条件５）ｆｓ＝４４１００Ｈｚ、式１４のステップサイズパラメータα＝０．００５、ＦＦＴ長（フレームサイズ）＝１０２４とする。
【０２１９】
このように、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００および多入力雑音抑圧方法によれば、単位時刻の経過毎に、第１重み係数および第２重み係数の各々は、主信号に含まれる目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値に収束していく。当該第１重み係数は、重み係数Ａ2（ω）または重み係数Ａ3（ω）である。当該第２重み係数は、重み係数Ａ1（ω）である。
【０２２０】
これにより、単位時刻の経過毎に、目的音成分の量および雑音成分の量を正確に示す値値に収束する第１重み係数を用いて推定される推定目的音パワスペクトルは、目的音のパワスペクトルに非常に近いものとなる。すなわち、目的音成分および雑音成分を含む主信号から、目的音のパワスペクトルに非常に近い推定目的音パワスペクトルを得ることができる。したがって、雑音成分が高精度に抑圧された音信号（推定目的音パワスペクトル）を得る（推定する）ことができる。その結果、高精度に雑音成分の抑圧を行うことができる。
【０２２１】
また、前述の従来技術Ａでは、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要があるため、雑音成分を高精度に抑圧するためには処理が複雑である。
【０２２２】
一方、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００は、主信号の主パワスペクトルと、雑音参照信号のパワスペクトルから得られる演算値とに基づいて推定目的音パワスペクトルを推定する。具体的には、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００は、主パワスペクトルと雑音参照信号のパワスペクトルとの線形和（線形結合関係）を利用して、推定目的音パワスペクトルを推定する。
【０２２３】
そのため、目的音成分及び雑音成分の発生状態を検出する必要がない。すなわち、本態様に係る多入力雑音抑圧装置は、簡易な処理により、雑音成分が高精度に抑圧された音信号（推定目的音パワスペクトル）を得る（推定する）ことができる。
【０２２４】
また、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００は、複数の音源が同時に存在している状態においても、重み係数の推定が可能となる。すなわち、目的音と雑音とが同時に発生していても正確な重み係数を推定できる。そのため、雑音成分が抑圧された推定目的音パワスペクトルが得られる。また、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００は、常に学習が可能なことから、伝達特性の変化への追従性と推定精度が高まり、音質やノイズ抑圧量の改善が得られることになる。
【０２２５】
また、雑音参照信号のチャネル数が複数になっても、チャネル間の抑圧重みが適切配分されるように学習されるので、処理の複雑さを増さずに、安定した多入力雑音抑圧装置の動作が得られる。
【０２２６】
なお、図２におけるパワスペクトル推定部２００は、図１０に示す構成としてもよい。図１０に示すパワスペクトル推定部２００が、図２に示すパワスペクトル推定部２００と異なる点は、減算部２２２と、フィルタ演算部２５０との間に数値範囲制限部２３０を設けている点である。
【０２２７】
減算部２２２から出力されるパワスペクトルＰsig（ω）（第２パワスペクトル）は、パワスペクトルであるので、パワスペクトルＰsig（ω）は非負の値を取るべきである。しかしながら、パワスペクトルＰsig（ω）は、学習の途中段階や誤差などで、負の値を取る場合が発生しうる。そのため、数値範囲制限部２３０は、パワスペクトルＰsig（ω）（第２パワスペクトル）が負値にならないように制限をかける。具体的には、数値範囲制限部２３０は、Ｐsig（ω）が負値になった場合は、Ｐsig（ω）を０に設定する。
【０２２８】
このような構成により、係数更新部３００による重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の収束性能を改善することができる。
【０２２９】
また、図２における係数更新部３００は、図１１に示す構成としてもよい。図１１に示す係数更新部３００が、図２に示す係数更新部３００と異なる点は、数値範囲制限部３３０をさらに含む点である。
【０２３０】
数値範囲制限部３３０は、減算部３２２から出力される推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）を基に行われる重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）の係数更新において、係数値の数値範囲を制限する。
【０２３１】
重み係数が、［Ａ1（ω）、Ａ2（ω）、Ａ3（ω）］＝［１、０、０］となった場合にノイズ抑圧効果がゼロとなり、かつ、係数更新が行われなくなる特異点が存在する。そこで、数値範囲制限部３３０は、［Ａ1（ω）、Ａ2（ω）、Ａ3（ω）］＝［１、０、０］とならないように、例えば、Ａ2（ω）＞０、Ａ3（ω）＞０、すなわち、Ａ2（ω）、Ａ3（ω）が正の値をとるように、重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）の最小値を設定する。
【０２３２】
すなわち、図１１の係数更新部３００は、前記第１重み係数および第２重み係数（Ａ1（ω））の各々が非負の値（例えば、正の値）になるように、前記第１重み係数および第２重み係数を更新する。当該第１重み係数は、重み係数Ａ2（ω）または重み係数Ａ3（ω）である。
【０２３３】
このような構成により、より安定した動作が得られるようになる。
【０２３４】
また、図１２に示すように、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００は、処理対象の複数の雑音参照信号のうち、一つの雑音参照信号（チャネル）を固定値（固定係数）として雑音抑圧処理を行う構成であってもよい。すなわち、前記多入力雑音抑圧装置１０００は、複数の雑音参照信号を用いた処理を行い、前記複数の雑音参照信号にそれぞれ対応する複数の参照パワスペクトルのうちのいずれかは固定値である。
【０２３５】
主信号ｘ（ｎ）に含まれるシステムの回路ノイズや多入力雑音抑圧装置１０００に接続するセンサの回路ノイズなどが大きい場合には、重み係数の学習に問題が出る。このような場合、回路ノイズなどの定常ノイズを表現するため、例えばパワスペクトルＰ3（ω）の値を固定値（固定係数）とすることにより、学習動作を改善することができる。
【０２３６】
なお、実施の形態１に係る多入力雑音抑圧装置１０００が利用する雑音参照信号の数は、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の２つとしたがこれに限定されない。多入力雑音抑圧装置１０００は、１つの主信号と、１つの雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理を行う構成（以下、構成Ａともいう）であってもよい。１つの雑音参照信号は、例えば、雑音参照信号ｒ1（ｎ）である。
【０２３７】
構成Ａにおいて、パワスペクトル推定部２００は、加算部２２１を使用しない。この場合、乗算部２１２が出力するパワスペクトルは、減算部２２２に入力される。そして、減算部２２２は、周波数成分毎に、パワスペクトルＰ1（ω）から、乗算部２１２が出力するパワスペクトルを減算することにより、パワスペクトルＰsig（ω）を算出する。そして、フィルタ演算部２５０は、パワスペクトルＰ1（ω）および第２パワスペクトルＰsig（ω）を用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出（推定）する。
【０２３８】
構成Ａにおいて、パワスペクトル推定部２００は、主パワスペクトル（パワスペクトルＰ1（ω））と、前記参照パワスペクトルに第１重み係数（Ａ2（ω））を乗じる演算を少なくとも行うことにより得られる第１演算値とに基づいて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を推定する推定処理を行う。
【０２３９】
また、構成Ａにおいて、係数更新部３００は、乗算部３１３を使用しない。この場合、加算部３２１は、乗算部３１１，３１２がそれぞれ出力する重み付けされた２つのパワスペクトルを周波数成分毎に加算し、当該加算により得られたパワスペクトルを出力する。
【０２４０】
減算部３２２は、パワスペクトルＰ1（ω）から、加算部３２１が出力するパワスペクトルを周波数成分毎に減算した結果を、推定誤差パワスペクトルＰerr（ω）として出力する。そして、前述したように、係数更新部３００は、重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω）を更新する。
【０２４１】
すなわち、構成Ａにおいて、係数更新部３００は、前記参照パワスペクトルおよび前記推定目的音パワスペクトルに、それぞれ、第１重み係数（Ａ2（ω））および第２重み係数（Ａ1（ω）を乗じて得られる少なくとも２つの値の加算で得られる第２演算値が前記主パワスペクトルに近づくように、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する。ここで、第２演算値は、加算部３２１が出力するパワスペクトルである。
【０２４２】
また、多入力雑音抑圧装置１０００は、１つの主信号と、３つ以上の雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理を行ってもよい。
【０２４３】
なお、パワスペクトル算出部１００は、周波数分析部１１０，１２０，１３０を有するとして説明した。パワスペクトル算出部１００は、ハードウェアで実現しても、信号処理プロセッサのソフトウェアとして実現してもよい。また、パワスペクトル算出部１００の各周波数分析部が同時並列処理または時分割で処理してもよい。すなわち、パワスペクトル算出部１００は、単位処理時間（フレーム時間）内にパワスペクトルを算出できる構成であればよい。
【０２４４】
（実施の形態２）
図１３は、実施の形態２に係る多入力雑音抑圧装置１０００Ａのブロック図である。図１３において、図１の多入力雑音抑圧装置１０００と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【０２４５】
図１３において、多入力雑音抑圧装置１０００Ａが、図１の多入力雑音抑圧装置１０００と異なる点は、記憶部３５０と、目的音波形抽出部４００と、判定部５００とをさらに備える点である。以下においては、多入力雑音抑圧装置１０００Ａが行う処理を、雑音抑圧処理Ａともいう。
【０２４６】
図１４は、実施の形態２に係る目的音波形抽出部４００の構成の一例を示すブロック図である。
【０２４７】
図１５は、雑音抑圧処理Ａのフローチャートである。
【０２４８】
以下、図１３〜図１５を用いて、多入力雑音抑圧装置１０００Ａの構成および動作を説明する。
【０２４９】
図１３の目的音波形抽出部４００は、主信号ｘ（ｎ）と、主信号ｘ（ｎ）のパワスペクトルＰ1（ω）と、雑音参照信号ｒ1（ｎ）のパワスペクトルＰ2（ω）と、雑音参照信号ｒ2（ｎ）のパワスペクトルＰ3（ω）と、係数更新部３００から出力される重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）とを用いて、主信号ｘ（ｎ）に含まれる雑音成分を抑圧した出力信号ｙ（ｎ）を出力する。
【０２５０】
パワスペクトルＰ1（ω）は、周波数分析部１１０から出力される。パワスペクトルＰ2（ω）は、周波数分析部１２０から出力される。パワスペクトルＰ3（ω）は、周波数分析部１３０から出力される。
【０２５１】
目的音波形抽出部４００は、乗算部４１２，４１３，４１４，４１５と、加算部４２１と、減算部４２２と、伝達特性演算部４５０と、逆フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）４６０と、係数更新部４７０と、フィルタ部４８０とを含む。
【０２５２】
図１３の記憶部３５０は、係数更新部３００が出力した最新の重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を一時的に記憶（保持）するためのバッファである。具体的には、記憶部３５０は、前記係数更新部３００が、前記第１重み係数を出力する毎に、前記係数更新部３００が出力した最新の第１重み係数を記憶する。
【０２５３】
ここで、最新のフレーム時刻が、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）であるとする。さらに具体的には、記憶部３５０は、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）の１つ前のフレーム時刻Ｔｋに対応するフレーム時間において係数更新部３００が出力した重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を一時的に記憶（保持）する。そして、記憶部３５０は、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）のフレーム処理において、保持している重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を、パワスペクトル推定部２００に出力する。
【０２５４】
図１４の目的音波形抽出部４００の乗算部４１２は、パワスペクトルＰ2（ω）に対し、重み係数Ａ2（ω）を周波数成分ω毎に乗算する。そして、乗算部４１２は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。乗算部４１３は、乗算部４１２からの出力信号に対し、定数γ１を周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部４１３は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。
【０２５５】
乗算部４１４は、パワスペクトルＰ3（ω）に対し、重み係数Ａ3（ω）を周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部４１４は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。乗算部４１５は、乗算部４１４からの出力信号に対し、定数γ２を周波数成分毎に乗算する。そして、乗算部４１５は、当該乗算により得られた信号を、出力信号として出力する。
【０２５６】
加算部４２１は、乗算部４１３からの出力信号と乗算部４１５からの出力信号とを同一の周波数成分毎に加算する。そして、加算部４２１は、当該加算により得られた信号を、出力信号として出力する。
【０２５７】
減算部４２２は、主信号ｘ（ｎ）のパワスペクトルＰ1（ω）から、加算部４２１からの出力信号とを周波数成分毎に減算することにより、パワスペクトルＰsig（ω）を算出し、当該パワスペクトルＰsig（ω）を出力する。
【０２５８】
伝達特性演算部４５０は、主信号ｘ（ｎ）のパワスペクトルＰ1（ω）と、減算部４２２からのパワスペクトルＰsig（ω）とを用いて、ウィナーフィルタ伝達特性Ｈｗ（ω）を算出し、出力する。
【０２５９】
逆フーリエ変換部４６０は、伝達特性演算部４５０が出力するウィナーフィルタ伝達特性Ｈｗ（ω）を逆フーリエ変換し、各フレームに対応するフィルタ係数を算出する。そして、逆フーリエ変換部４６０は、算出した複数のフィルタ係数を示す信号を出力する。
【０２６０】
係数更新部４７０は、逆フーリエ変換部４６０からの出力信号に対して、フレームシフト量毎に変化するフィルタ係数を平滑化し、連続的に変化する時変係数を生成し、当該時変係数を出力する。
【０２６１】
フィルタ部４８０は、主信号（ｎ）に時変係数を畳み込んだ出力信号ｙ（ｎ）を生成し、当該出力信号ｙ（ｎ）を出力する。
【０２６２】
すなわち、目的音波形抽出部４００は、前記係数更新部３００により更新された前記第１重み係数および第２重み係数を用いて前記目的音パワスペクトルを推定し、推定された該目的音パワスペクトルを、時間領域で示すための変換を少なくとも行うことにより、目的音の信号波形を抽出（出力）する。当該目的音の信号波形は、出力信号ｙ（ｎ）の波形である。
【０２６３】
以上のように構成された目的音波形抽出部４００の動作について説明する。
【０２６４】
乗算部４１３が使用する定数をγ１、乗算部４１５が使用する定数をγ２とすると、減算部４２２は、式２５により、パワスペクトルＰsig（ω）を算出する。
【０２６５】
【数２５】
0005919516.tif 000026
【０２６６】
式２５において、γ１＝γ２＝１としたときに、パワスペクトルＰsig（ω）は、推定された目的音パワスペクトルとなる。
【０２６７】
ここでγ１、γ２を設けるのは、推定された重み係数Ａ2（ω）、Ａ3（ω）が、若干の誤差または雑音の伝達系の変動による理想値から誤差を持つことを考慮して、抑圧量の強弱の制御を行うためである。なお、γ１、γ２は、０≦（γ１、γ２）≦１０程度の範囲の値をとりうる。
【０２６８】
伝達特性演算部４５０では、一般に雑音抑圧に使われるウィナーフィルタ伝達特性に従って、式２６から伝達特性Ｈｗ（ω）を計算する。
【０２６９】
【数２６】
0005919516.tif 000027
【０２７０】
ただし、式２５によってＰsig（ω）が求められる段階で、Ｐsig（ω）が負値を持つことがある。そのため、式２６の右辺の第１項の分子の［・］ｍｉｎ＝０により、もしＰsig（ω）＜０である場合、周波数成分毎に、Ｐsig（ω）を０に設定する。また、式２６の右辺のβ（ω）は、フロアリング係数と呼ばれるもので、最大抑圧量の制限を設定する定数である。β（ω）のとりうる数値範囲は、０≦β（ω）≦１である。
【０２７１】
逆フーリエ変換部４６０では、式２７に示すように、Ｈｗ（ω）に対しＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行って、伝達特性Ｈｗ（ω）をインパルス応答に変換する。
【０２７２】
【数２７】
0005919516.tif 000028
【０２７３】
なお式２７において、Ｆ-1は、逆フーリエ変換を表す。
【０２７４】
逆フーリエ変換部４６０までの処理がフレーム処理であるのに対して、後段の時変係数ＦＩＲフィルタの処理はサンプル単位の処理である。そのため、係数更新部４７０は、フレームシフト量の周期単位で逆フーリエ変換部４６０から出力されるインパルス応答を線形補間するなどして、サンプル毎に連続的に変化するようにフィルタ係数を更新（制御）する。
【０２７５】
フィルタ部４８０は、係数更新部４７０からの時変係数を主信号ｘ（ｎ）に対して畳み込み演算し、当該畳み込み演算により得られた出力信号ｙ（ｎ）を出力する。
【０２７６】
このようにして、推定された重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を用いて、雑音抑圧のためのパワスペクトルＰｓｉｇ（ω）が求められ、フィルタ部４８０により、雑音抑圧のためのフィルタリングが実行される。
【０２７７】
図１５の雑音抑圧処理Ａは、複数回繰り返し行われる。１回の雑音抑圧処理Ａは、図７の雑音抑圧処理と同様に、フレーム時間にわたって行われる。ここでは、フレーム時刻Ｔ（ｋ（ｋ：１以上の整数）＋１）に雑音抑圧処理Ａが開始されるとする。雑音抑圧処理Ａが複数回繰り返し行われる処理は、実施の形態２に係る多入力雑音抑圧方法に相当する。
【０２７８】
まず、ステップＳ１４０１では、図７のステップＳ１００１と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。これにより、パワスペクトル算出部１００は、主信号ｘ（ｎ）、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）を用いて、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）におけるパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）を算出して、出力する。なお、パワスペクトル算出部１００の周波数分析部１１０，１２０，１３０の各々が行う処理は、前述したので詳細な説明は繰り返さない。
【０２７９】
次に、ステップＳ１４０２では、図７のステップＳ１００２と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。
【０２８０】
以下、簡単に説明する。パワスペクトル推定部２００は、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）におけるパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）と、記憶部３５０に記憶されたフレーム時刻Ｔｋに対応する重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）とを用いて、推定目的音パワスペクトルＰs（ω）を算出（推定）し、出力する。フレーム時刻Ｔｋは、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）の１つ前のフレーム時刻である。フレーム時刻Ｔｋに対応する重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）は、フレーム時刻Ｔｋに対応するフレーム時間において係数更新部３００が算出した重み係数である。
【０２８１】
すなわち、ステップＳ１４０２では、パワスペクトル推定部２００が、ｋ＋１番目の単位時刻の経過の際に算出される前記参照パワスペクトルに、ｋ番目の単位時刻の経過の際に前記係数更新部３００により更新された第１重み係数を乗じる演算を少なくとも行うことにより、前記推定目的音パワスペクトルを推定して、該推定済みの推定目的音パワスペクトルを出力する。
【０２８２】
次に、ステップＳ１４０３では、図７のステップＳ１００３と同様な処理が行われるので詳細な説明は繰り返さない。
【０２８３】
以下、簡単に説明する。係数更新部３００が、パワスペクトル算出部１００が出力するパワスペクトルＰ1（ω），Ｐ2（ω），Ｐ3（ω）と、フィルタ演算部２５０が出力した推定目的音パワスペクトルＰs（ω）とを用いて、フレーム時刻Ｔ（ｋ＋１）に対応する重み係数Ａ1（ω），Ａ2（ω），Ａ3（ω）を更新する。また、係数更新部３００は、更新した重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を、当該目的音波形抽出部４００へ出力する。
【０２８４】
すなわち、ステップＳ１４０３では、係数更新部３００が、前回更新した第１重み係数および第２重み係数を用いて、前記第１重み係数および前記第２重み係数を更新する。
【０２８５】
ステップＳ１４０４では、係数更新部３００は、更新された重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を、記憶部３５０に記憶させる。
【０２８６】
次に、ステップＳ１４０５では、判定部５００が、ステップＳ１４０２〜Ｓ１４０４までの処理の繰り返し回数が、予め設定された所定の回数になったか否かを判定する。すなわち、判定部５００は、係数更新部３００により前記第１重み係数および前記第２重み係数が更新された更新回数が予め設定された所定回数以上であるか否かを判定する。
【０２８７】
ステップＳ１４０５において、ＹＥＳならば、処理はステップＳ１４０６に移行する。一方、ステップＳ１４０５において、ＮＯならば、ｋが１インクリメントされて、再度、ステップＳ１４０２の処理が行われる。
【０２８８】
ここで、ステップＳ１４０５において、ＮＯであり、再度、ステップＳ１４０２，Ｓ１４０３の処理が行われたとする。すなわち、前記判定部５００が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、前記パワスペクトル推定部２００は、ステップＳ１４０２の処理を行う。また、前記判定部５００が前記更新回数が前記所定回数未満であると判定している間において、係数更新部３００は、ステップＳ１４０３の処理を行う。
【０２８９】
ステップＳ１４０６では、目的音波形抽出部４００が、時刻Ｔ（ｋ＋１）に対応するフレーム時間において更新された最新の重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を用いて、主信号ｘ（ｎ）から、雑音を抑圧した出力信号ｙ（ｎ）を生成し、当該出力信号ｙ（ｎ）を出力する。なお、目的音波形抽出部４００が、主信号ｘ（ｎ）から、出力信号ｙ（ｎ）を生成する処理は、図１４を用いて説明したので、詳細な説明は繰り返さない。
【０２９０】
なお、雑音抑圧処理Ａでは、実施の形態１で示したように１フレーム時間内で、パワスペクトル推定部２００の処理の後に、係数更新部３００の処理という順序で、ステップＳ１４０２，Ｓ１４０３の処理が１回のみ行われることにより、重み係数が更新されてもよい。
【０２９１】
また、より雑音抑圧の精度を上げたい場合には、本実施の形態のように１フレーム時間内で、パワスペクトル推定部２００の処理の後に、係数更新部３００の処理という順序で、ステップＳ１４０２，Ｓ１４０３の処理が複数回繰り返し行われることにより、重み係数が更新されても良い。
【０２９２】
ステップＳ１４０５での判定に用いる所定回数は、大きな値であるほど、重み係数の正確性は高まる。しかしながら、繰り返し回数には、フレームシフト量と演算速度との関係で限界があるため、１回以上かつ、多入力雑音抑圧装置１０００Ａの処理の限界の回数以下の値に設定する。
【０２９３】
このように、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、フレーム単位でステップＳ１４０１〜ステップＳ１４０６までの処理をくり返す。繰り返し回数は、１回以上である。また、繰り返し回数の上限はフレームシフト量と演算速度との関係によって限界がある。
【０２９４】
なお、係数更新部３００が行う重み係数の更新の処理は、実施の形態１において説明した、式１８または式１４を用いた処理である。
【０２９５】
図１６は、図８と同様の入力信号を、本実施の形態の多入力雑音抑圧装置１０００Ａに入力した場合の入出力信号の波形を示す図である。
【０２９６】
図１６（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、図８（ａ）〜（ｄ）と同様であるので詳細な説明は繰り返さない。
【０２９７】
図１６（ｅ）は、目的音波形抽出部４００が出力する出力信号ｙ（ｎ）を示す。雑音が混入した入力信号ｘ（ｎ）に対応する重み係数が時間経過により収束するに従い、出力信号ｙ（ｎ）の波形は、目的音Ｓ０（ｎ）の波形に近づく。
【０２９８】
なお、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、以下の図１７に示される主信号ｘ（ｎ）と雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）とを用いて、雑音抑圧処理Ａを行ってもよい。
【０２９９】
図１７は、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）間にクロストークが存在する場合における各信号を示す図である。図１７において、図３と同じ符合および同じ式については説明を繰り返さない。
【０３００】
図１７において、Ｒ１（ω）に対し、Ｈ３２（ω）Ｎ２（ω）で示されるクロストークが影響を与える場合、Ｒ１（ω）は、図１７に示される式で示される。また、Ｒ２（ω）に対し、Ｈ２３（ω）Ｎ１（ω）で示されるクロストークが影響を与える場合、Ｒ２（ω）は、図１７に示される式で示される。
【０３０１】
図１８は、Ｈ１１（ω）＝Ｈ２２（ω）＝Ｈ３３（ω）＝１、Ｈ１２（ω）＝０．５、Ｈ１３（ω）＝０．７、Ｈ３２（ω）＝０．５、Ｈ２３（ω）＝０．５とした場合における多入力雑音抑圧装置１０００Ａの入力信号波形および出力信号波形を示す。
【０３０２】
図１８（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、図８（ａ）〜（ｄ）と同様であるので詳細な説明は繰り返さない。
【０３０３】
図１８（ｅ）は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）の波形を示す図である。図１８（ｆ）は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）の波形を示す図である。図１８（ｇ）は、図１６（ｅ）と同様であるので詳細な説明は繰り返さない。
【０３０４】
雑音参照信号ｒ1（ｎ）と雑音参照信号ｒ2（ｎ）とが等しくなるなどの特殊な状態を除けば、雑音参照信号ｒ1（ｎ）と雑音参照信号ｒ2（ｎ）との間にクロストークが存在しても、各パワスペクトルが、実施の形態１における式１２と同様に表現ができれば、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、図１６に示す信号を用いた場合と同様に雑音の抑圧ができる。
【０３０５】
このように、本実施の形態係る多入力雑音抑圧装置１０００Ａによれば、実施の形態１の効果に加え、目的音波形抽出部４００が設けられることによって、目的音の波形抽出が可能となる。すなわち、目的音を出力することができる。
【０３０６】
なお、目的音の波形抽出については、このように目的音波形抽出部４００を設けずとも、目的音パワスペクトルＰs（ω）をＩＦＦＴして波形を抽出することはできる。しかしながら、本実施の形態で示したように、最新の重み係数Ａ2（ω），Ａ3（ω）を用いたり、乗算部４１３，４１５を設けることにより、より雑音を抑圧した波形（目的音）を得ることができる。
【０３０７】
なお、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは判定部５００を備える構成としたが、図１９のように、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは判定部５００を備えなくてもよい。この場合、パワスペクトル推定部２００は、雑音抑圧処理ＡのステップＳ１４０２の処理を、予め定められた回数だけ、繰り返し行う。また、係数更新部３００は、雑音抑圧処理ＡのステップＳ１４０３，Ｓ１４０４の処理を、予め定められた回数だけ、繰り返し行う。その後、ステップＳ１４０６の処理が行われる。
【０３０８】
なお、実施の形態２に係る多入力雑音抑圧装置１０００Ａが利用する雑音参照信号の数は、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の２つとしたがこれに限定されない。多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、実施の形態１で説明したのと同様、１つの主信号と、１つの雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理Ａを行う構成であってもよい。１つの雑音参照信号は、例えば、雑音参照信号ｒ1（ｎ）である。また、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、１つの主信号と、３つ以上の雑音参照信号とを用いて、雑音抑圧処理Ａを行ってもよい。
【０３０９】
（実施の形態３）
図２０は、実施の形態３に係る多入力雑音抑圧装置１０００Ｂのブロック図である。図２０において、図１３の多入力雑音抑圧装置と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【０３１０】
図２０において、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂは、図１３の多入力雑音抑圧装置１０００Ａと比較して、マイクロホン１０，２０，３０をさらに備える点が異なる。多入力雑音抑圧装置１０００Ｂのそれ以外の構成および機能は、多入力雑音抑圧装置１０００Ａと同様なので詳細な説明は繰り返さない。
【０３１１】
マイクロホン１０は、主信号ｘ（ｎ）のみを受信するように構成される。マイクロホン２０は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）のみを受信するように構成される。マイクロホン３０は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）のみを受信するように構成される。
【０３１２】
すなわち、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂは、指向性マイクロホン装置として動作する。
【０３１３】
次に、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂの動作について説明する。
【０３１４】
以下、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００Ｂの位置に対し、目的音を発する目的音源の位置は、正面０°の位置であるとする。ポーラパターンにおいて目的音に対するマイクロホンの音圧感度は、正面０°方向のグラフ値となる。ポーラパターンとは、円形グラフにより、音の指向特性を３６０度にわたって示した図である。
【０３１５】
以下においては、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂからみて、目的音を発する方向を、目的音方向ともいう。
【０３１６】
マイクロホン１０は、主信号ｘ（ｎ）を得るためのマイクロホンである。そのため、マイクロホン１０は、目的音方向（正面０°）に感度を有する特性を用いる。特に、マイクロホン１０の指向特性は、正面０°において最大感度を有する指向特性であることが望ましい。マイクロホン１０は、受信した信号を、周波数分析部１１０および目的音波形抽出部４００へ送信する。
【０３１７】
図２１（ａ）は、マイクロホン１０の指向特性の例を示した図である。すなわち、マイクロホン１０は、前記目的音の出力源の方向に感度を有し、前記主信号ｘ（ｎ）を受信する主マイクロホンである。言い換えれば、マイクロホン１０は、前記目的音の出力源（目的音源）への方向に対する感度が、他の音源（例えば、雑音源Ａ）への方向に対する感度より高い。
【０３１８】
マイクロホン２０は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）を得るためのマイクロホンである。すなわち、マイクロホン２０は、前記雑音参照信号ｒ1（ｎ）を受信する参照マイクロホンである。そのため、マイクロホン２０は、目的音方向（正面０°）に感度死角を持つ指向特性を有する。マイクロホン２０は、受信した信号を、周波数分析部１２０へ送信する。
【０３１９】
図２１（ｂ）は、マイクロホン２０の指向特性の例を示した図である。マイクロホン２０は、一例として、９０°と２７０°に最大感度を持つ双指向特性を有する。
【０３２０】
マイクロホン３０は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）を得るためのマイクロホンである。すなわち、マイクロホン３０は、前記雑音参照信号ｒ2（ｎ）を受信する参照マイクロホンである。そのため、複数の雑音参照信号を有効に利用するため、マイクロホン３０は、マイクロホン１０，２０と異なる指向特性を有する。マイクロホン３０は、受信した信号を、周波数分析部１３０へ送信する。
【０３２１】
図２１（ｃ）は、マイクロホン３０の指向特性の例を示した図である。マイクロホン３０は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）を得るために、一例として、正面０°に感度死角を持つ指向特性を有する。また、マイクロホン２０に入力される信号とのクロストークを低減するため、マイクロホン３０は、さらに、一例として、９０°および２７０°にも感度死角を持つ指向特性を有する。マイクロホン３０の指向特性の種類としては、１８０°方向に最大感度を持つ２次音圧傾度型の指向性パタンに相当する。
【０３２２】
すなわち、マイクロホン２０，３０の各々は、前記目的音の出力源の方向の感度が最小または極小である参照マイクロホンである。言い換えれば、マイクロホン２０，３０の各々は、前記目的音の出力源の方向の感度が、ほぼゼロ（略ゼロ）である参照マイクロホンである。
【０３２３】
このように、マイクロホン１０，２０，３０にそれぞれ入力される複数の信号を、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂの入力信号とする。
【０３２４】
主信号ｘ（ｎ）の指向特性（図２１（ａ））の９０°および２７０°の方向の音については、雑音参照信号ｒ1（ｎ）の指向特性（図２１（ｂ））によって抑圧される。
【０３２５】
また、主信号ｘ（ｎ）の指向特性（図２１（ａ））の１８０°の方向の音については、雑音参照信号ｒ2（ｎ）の指向特性（図２１（ｃ））によって抑圧される。
【０３２６】
その結果、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂが出力する出力信号ｙ（ｎ）は、図２１（ｄ）のように、正面０°の方向以外の方向の感度が抑圧され、狭角度のメインローブと、正面０°の方向以外の方向の減衰量が改善されたサイドローブが得られることになる。いわゆる、サイドローブサプレッサの動作が得られることになる。
【０３２７】
前述したように、目的音源は、ポーラパターンの中心からみて、例えば、正面０°の位置にある。ここで、雑音源Ａは、ポーラパターンの中心からみて、例えば、２７０°の位置にあるとする。また、雑音源Ｂは、ポーラパターンの中心からみて、例えば、１８０°の位置にあるとする。
【０３２８】
この場合、マイクロホン１０は、主信号ｘ（ｎ）のみを受信する。また、マイクロホン２０は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）のみを受信する。マイクロホン３０は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）のみを受信する。
【０３２９】
これにより、マイクロホン１０は、主信号ｘ（ｎ）を、周波数分析部１１０および目的音波形抽出部４００へ送信する。また、マイクロホン２０は、雑音参照信号ｒ1（ｎ）を、周波数分析部１２０へ送信する。また、マイクロホン３０は、雑音参照信号ｒ2（ｎ）を、周波数分析部１３０へ送信する。
【０３３０】
雑音参照信号ｒ1（ｎ）と雑音参照信号ｒ2（ｎ）との間には角度によってクロストークが発生する。しかしながら、実施の形態２の説明で示したように、多入力雑音抑圧装置１０００Ａは、クロストークが存在しても、問題なく動作する。
【０３３１】
また、雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の指向性パタンに重みがかけられ、複数の雑音参照信号ｒ1（ｎ），ｒ2（ｎ）の総合特性は、主信号の正面０°近傍以外の角度の指向性パタンに近い形状を持つ特性に収束することになる。主信号の正面０°近傍以外の角度とは、雑音参照信号の数によって変化するが、９０°〜２７０°、１０°〜３５０°等である。
【０３３２】
このようにして、本実施の形態に係る多入力雑音抑圧装置１０００Ｂでは、複数の雑音参照信号の指向性パタンの抑圧重みを自動的に最適化する動作が行える。そのため、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂは、実際の音場において、複数の方向から同時に音が発生している状態でも常に重み係数の学習ができるため、高精度の雑音抑圧が可能となる。
【０３３３】
また、多入力雑音抑圧装置１０００Ｂは、目的音のみ、または、雑音のみが発せられている状態を方向別の音のレベル比を用いて学習制御が必要であった従来の構成と比較して、騒音抑圧性能や音質に対する改善が得られる。
【０３３４】
以上、本実施の形態によれば、複数の音源が存在する場合も、簡易な処理により、高精度に雑音成分が抑圧された音の推定ができる多入力雑音抑圧装置および多入力雑音抑圧方法を実現することができる。
【０３３５】
（その他の変形例）
以上、本発明に係る多入力雑音抑圧装置および多入力雑音抑圧方法について、前記各実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これら実施の形態に限定されるものではない。本発明の主旨を逸脱しない範囲内で、当業者が思いつく変形を本実施の形態に施したものも、本発明に含まれる。
【０３３６】
例えば、上記各実施の形態で用いた全ての数値は、本発明を具体的に説明するための一例の数値である。すなわち、本発明は、上記実施の形態で用いた各数値に制限されない。
【０３３７】
また、本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、図７の雑音抑圧処理および図１５の雑音抑圧処理Ａに相当する。本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、図７または図１５における、対応する全てのステップを必ずしも含む必要はない。すなわち、本発明に係る多入力雑音抑圧方法は、本発明の効果を実現できる最小限のステップのみを含めばよい。
【０３３８】
また、多入力雑音抑圧方法における各ステップの実行される順序は、本発明を具体的に説明するための一例であり、上記以外の順序であってもよい。また、多入力雑音抑圧方法におけるステップの一部と、他のステップとは、互いに独立して並列に実行されてもよい。
【０３３９】
また、雑音参照信号は、雑音源が発する雑音の信号としたがこれに限定されない。雑音参照信号は、目的音源が発する目的音が、例えば、壁等に反射して変化した音の信号であってもよい。
【０３４０】
（１）上記の多入力雑音抑圧装置１０００，１０００Ａ，１０００Ｂは、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各多入力雑音抑圧装置１０００，１０００Ａ，１０００Ｂの各々は、上記実施の形態で説明した機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０３４１】
（２）上記の多入力雑音抑圧装置１０００，１０００Ａ，１０００Ｂの各々を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成要素を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０３４２】
また、多入力雑音抑圧装置１０００，１０００Ａは、集積回路として構成されてもよい。
【０３４３】
（３）上記の多入力雑音抑圧装置１０００，１０００Ａ，１０００Ｂの各々を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０３４４】
（４）本発明は、上記に示す多入力雑音抑圧方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの多入力雑音抑圧方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであるとしてもよい。また、本発明は、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０３４５】
また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録したものとしてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどである。また、本発明は、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０３４６】
また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０３４７】
また本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０３４８】
また前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【０３４９】
（５）上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【０３５０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０３５１】
本発明に係る多入力雑音抑圧装置および多入力雑音抑圧方法は、雑音抑圧装置や指向性マイクロホン装置等として有用である。また、会議システムのエコーサプレッサへの応用や医療機器などの複数センサからの信号を使って目的信号（目的音）を抽出する装置等の用途にも応用できる。
【符号の説明】
【０３５２】
１０，２０，３０  マイクロホン
１００  パワスペクトル算出部
１１０，１２０，１３０  周波数分析部
１１１，１２１，１３１  ＦＦＴ演算部
１１２，１２２，１３２  パワ演算部
２００  パワスペクトル推定部
２１２，２１３，３１１，３１２，３１３，４１２，４１３，４１４，４１５  乗算部
２２１，３２１，４２１  加算部
２２２，３２２，４２２  減算部
２３０，３３０  数値範囲制限部
２５０，２５１  フィルタ演算部
３００，４７０  係数更新部
３０１，３０２，３０３，３０４  ＬＰＦ部
３０５  時間平均部
３５０  記憶部
４００  目的音波形抽出部
４５０  伝達特性演算部
４６０  逆フーリエ変換部
４８０  フィルタ部
５００  判定部
１０００，１０００Ａ，１０００Ｂ  多入力雑音抑圧装置
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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