(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
混合信号における音声を強調する方法であって、前記混合信号は雑音信号及び音声信号を含み、前記方法は、
前記混合信号内の雑音の推定値を求めるステップであって、前記求めるステップは、前記音声信号、前記雑音信号、及び前記混合信号の確率モデルを用い、前記確率モデルは対数スペクトルベースの領域において定義されるものと、
前記雑音の前記推定値を前記混合信号から減算して前記強調された音声を得る、減算するステップと、
を含み、前記ステップはプロセッサにおいて実行され、
前記求めるステップは、ベクトルテーラー展開（ＶＴＳ）ベースの方法を用い、
前記雑音の前記推定値は、
【数１】
0005936695.tif 000030
であり、ここで、ｓは前記音声の状態であり、ｙは雑音を含む音声の対数スペクトルであり、
【数２】
0005936695.tif 000031
は前記ＶＴＳベースの方法の拡大点であり、μは平均であり、
【数３】
0005936695.tif 000032
は、前記雑音を含む音声の対数スペクトル及び前記拡大を所与とした前記音声の前記状態の条件付き確率である、
混合信号における音声を強調する方法。
【請求項２】
前記減算するステップは以下の複素スペクトルを生成し、
【数４】
0005936695.tif 000033
ここで、ｔは時間フレームであり、ｙｔは雑音を含む音声の対数スペクトルであり、
【数５】
0005936695.tif 000034
は前記雑音の推定値であり、θｔは前記雑音を含む音声の対数スペクトルの位相である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
雑音モデルの十分な統計が前記混合信号内の非音声セグメントから推定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記雑音モデルの平均が以下の式に従って対数スペクトル領域において推定され、
【数６】
0005936695.tif 000035
ここで、Ｉは推定される非音声フレームの時間インデックスの集合であり、ｙｔは雑音を含む音声の対数スペクトルであり、ｎは前記集合Ｉ内のインデックス数である、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記雑音モデルの平均は、以下の式に従ってパワー領域内で推定され、
【数７】
0005936695.tif 000036
ここで、Ｉは推定される非音声フレームの時間インデックスの集合であり、ｙｔは雑音を含む音声の対数スペクトルであり、ｎは集合Ｉ内のインデックス数である、
請求項３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、音声及び雑音を含む信号を強調する方法に関し、より詳細には、モデルを用いて音声信号を強調することに関する。
【背景技術】
【０００２】
ベクトルテーラー展開（ＶＴＳ：ｖｅｃｔｏｒ−Ｔａｙｌｏｒ  ｓｅｒｉｅｓ）に基づく方法等のモデルベースの音声強調方法は、音声及び雑音の双方の統計モデルを用いて、雑音を含む信号から強化された音声の推定値を生成する。モデルベースの方法において、強化された音声は通常、雑音を所与として、モデルに従ってその音声の期待値を求めることによって直接推定される。
【０００３】
ベクトルテーラー展開に基づく直接的方法
高分解能の雑音補償技法において、音声及び雑音が混合した信号は、音声認識に通常用いられるメルスペクトル等のスペクトル分解能が低減した特徴領域ではなく、短時間対数スペクトル領域においてガウス分布又はガウス混合モデルによってモデル化される。これは、適切な相補性解析及び合成ウィンドウの使用とともに、スペクトルから信号を完全に再構成することを目的として行われる。これは低減された特徴集合では不可能である。
【０００４】
ここで、フレームｔにおける短時間音声対数スペクトルｘｔは不連続状態ｓｔを条件とする。雑音は準定常であり、このため単一ガウス分布のみが雑音対数スペクトルｎｔに用いられる。
【０００５】
【数１】
0005936695.tif 000002
【０００６】
ここで、Ν（・｜μ，Σ）は平均μ及び分散Σのガウス分布Νを表す。
【０００７】
対数和近似は、パワー領域において位相に対する期待値の対数を用いて、周波数ｆ及びフレームｔにおいて観察される雑音を含むスペクトルｙｆ，ｔにわたる相互作用分布を以下のように定義する。
【０００８】
【数２】
0005936695.tif 000003
【０００９】
ここで、Ψ＝（ψｆ）ｆは位相の影響を扱うことを意図する分散である。
【００１０】
このモデルにおいて推論を行うには、以下の尤度及び後方積分を求める必要がある。
【００１１】
【数３】
0005936695.tif 000004
【００１２】
これらの積分は、式（２）における非線形相互作用関数に起因して解くのが困難である。反復的ＶＴＳにおいて、この制限は、現在の事後平均における相互作用関数を線形にし、次に事後分布を反復的に精緻化することによって克服される。
【００１３】
以下において、変数ｔは明確にするために省かれる。表記を簡単にするために、ｘ及びｎは結合ベクトルｚ＝［ｘ；ｎ］を形成するように連結することができる。ここで、「；」は垂直連結を示す。事前確率は以下のように定義される。
【００１４】
【数４】
0005936695.tif 000005
【００１５】
ここで、
【数５】
0005936695.tif 000006
である。
【００１６】
相互作用関数は、ｇ（ｚ）＝ｌｏｇ（ｅｘ＋ｅｎ）として定義される。ここで、ｌｏｇ及び指数は要素ごとにｘ及びｎに対し作用する。
【００１７】
相互作用関数は
【数６】
0005936695.tif 000007
において状態ｓごとに線形にされ、以下の式が得られる。
【００１８】
【数７】
0005936695.tif 000008
【００１９】
ここで、
【数８】
0005936695.tif 000009
は    
【数９】
0005936695.tif 000010
において評価されるｇのヤコビ行列であり、以下の式となる。
【００２０】
【数１０】
0005936695.tif 000011
【００２１】
尤度は、
【数１１】
0005936695.tif 000012
であり、ここで、
【数１２】
0005936695.tif 000013
である。
【００２２】
事後状態確率は、
【数１３】
0005936695.tif 000014
である。
【００２３】
音声及び雑音の事後平均及び共分散は、
【数１４】
0005936695.tif 000015
である。
【００２４】
反復的ＶＴＳは、各反復ｋにおいて拡大点
【数１５】
0005936695.tif 000016
を以下のように更新する。
【００２５】
拡大点は事前平均
【数１６】
0005936695.tif 000017
に初期化され、その後、前回の反復の事後平均に更新される。
【００２６】
【数１７】
0005936695.tif 000018
【００２７】
【数１８】
0005936695.tif 000019
は所与の拡大点のガウス分布であるが、
【数１９】
0005936695.tif 000020
の値は反復の結果であり、ｙに非線形に依存するため、全体尤度はｙの関数として非ガウスである。音声成分及び雑音成分の事後平均は
【数２０】
0005936695.tif 000021
のサブベクトルである。
【００２８】
従来技術による方法は、音声事後期待値を用いて対数スペクトルの最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ：ｍｉｎｉｍｕｍ  ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ）推定値を形成する。
【００２９】
【数２１】
0005936695.tif 000022
【００３０】
フレームｔごとに、ＭＭＳＥ音声推定値が雑音を含むスペクトルの位相θｔと結合され、ＶＴＳ  ＭＭＳＥと呼ばれる以下の複素スペクトル推定値が生成される。
【００３１】
【数２２】
0005936695.tif 000023
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３２】
ベクトルテーラー展開（ＶＴＳ）ベースの方法等のモデルベースの音声強調方法は、共通の方法論を共有する。これらの方法は、雑音を含む音声を所与として、統計モデルに従って、強調された音声の期待値を用いて音声を推定する。
【課題を解決するための手段】
【００３３】
本発明は、モデルに従って雑音を含む音声の期待値を用い、この期待値を、雑音を含む観察値から減算して音声の間接的な推定値を形成した方が良好であり得るという認識に基づく。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態による音声強調方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
ベクトルテーラー展開（ＶＴＳ）に基づく直接的方法では、混合信号における音声及び雑音のＭＭＳＥ推定値は、これらの推定値を合計しても必ずしも取得した信号にならないという意味で対称でない。
【００３６】
モデルベースの手法において、音声モデルと取得される音声との間の不一致、及び相互作用モデルにおける近似に起因した誤差のリスクが常に存在する。音声推定値のＭＭＳＥは推定プロセス中に歪む可能性がある。
【００３７】
本発明の実施形態によるより良好な手法は、音声モデルに対する過剰コミット（ｏｖｅｒ−ｃｏｍｍｉｔｔｉｎｇ）を回避する。代わりに、雑音が推定され、次にこの雑音推定値が音声及び雑音の混合信号からが減算され、強調された音声が得られる。
【００３８】
図１は、本発明の実施形態による、ＶＴＳベースの間接的な方法を用いて音声を強調する方法を示している。この方法への入力は、音声及び雑音の混合信号１０１である。出力は、強化された音声１０２である。本方法はＶＴＳモデル１０３を用いる。このモデルを用いて、雑音１０４の推定１１０が行われる。次に、この雑音が入力信号から減算され（１２０）、強調された音声信号１０２が生成される。
【００３９】
上記の方法のステップは、従来技術において既知のメモリ及び入／出力インターフェースに接続されたプロセッサ１００において実行することができる。
【００４０】
ＶＴＳベースの間接的な方法
雑音のＭＭＳＥ推定値（「＾」）は、
【数２３】
0005936695.tif 000024
であり、ここで、ｓは音声状態であり、ｙは雑音を含む音声の対数スペクトルであり、
【数２４】
0005936695.tif 000025
はＶＴＳ近似の拡大点であり、μは平均であり、
【数２５】
0005936695.tif 000026
は、雑音を含む音声及び拡大点を所与とした、音声状態の条件付き確率である。
【００４１】
雑音のＭＭＳＥ推定値を、取得された音声及び雑音の混合信号から減算して複素スペクトルを推定することができる。
【００４２】
【数２６】
0005936695.tif 000027
【００４３】
これを、間接的なＶＴＳ対数スペクトル（ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ  （ｌｏｇ）−ｓｐｅｃｔｒａｌ）推定量と呼ぶ。
【００４４】
この式は、従来技術によるスペクトル減算よりも複雑である。スペクトル減算と異なり、ここで所与の時間周波数ビンにおいて減算される雑音推定値は、取得された混合信号を所与として音声及び雑音の統計モデルに従って推定される。
【００４５】
ＳＤＲを独立して増大させるための因子
本発明者らの推定プロセスに加えて、３つの他の因子を説明する。これらの因子のそれぞれが、経験的評価において平均信号対歪み比（ＳＤＲ：ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ  ｒａｔｉｏ）の改善を独立して増大させる。
【００４６】
音響モデル重み
第１の因子は、周波数ｆごとに音響モデル重みαｆを課すことである。これらの重みは、状態事前確率と比較して、音響尤度スコアを差別的に重み付けする（ｅｍｐｈａｓｉｚｅ）。これは音声状態事後確率
【数２７】
0005936695.tif 000028
の推定にしか影響しない。
【００４７】
音声認識において、本発明者らが用いる重みαｆは、低周波数情報を除去するためのプリエンファシス、及びメルスケールの双方に依拠する。メルスケールは、中でも、高周波数成分の重みを、それらの成分の次元を差別的に低減することによって抑える（ｄｅ−ｅｍｐｈａｓｉｚｅ）。
【００４８】
雑音推定
第３の因子は、取得された信号における音声が開始する前の部分、例えば最初の数フレームにおいて生じることが推定される非音声セグメントからの雑音モデルの平均の推定に関する。従来技術による方法は、対数スペクトル領域における非音声の平均を用いて雑音モデルを推定する。本発明者らは、代わりに、以下となるようにパワー領域において平均を取る。
【００４９】
【数２８】
0005936695.tif 000029
【００５０】
ここで、Ｉは非音声フレームの時間インデックスの集合である。
【００５１】
これは、小さな異常値の影響を低減するという利点を有し、より平滑な推定値を提供する。平均に関する分散は、通常の形で求められる。
【００５２】
発明の効果
本発明は、従来技術によるモデルベースの音声強調方法に対する代替案を提供する。これらの方法は、取得された音声及び雑音の混合信号を所与とした音声の期待値の再構成に焦点を当てるのに対し、本発明者らは、雑音信号の期待値から強調された音声を求める。差異は概念上僅かであるが、ＶＴＳベースのモデルにおける強調性能の利得は大きい。
【００５３】
雑音を含む環境を伴う自動車用途において得られた結果において、本発明者らの方法論は従来技術による方法と比較して信号対雑音比（ＳＮＲ：ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）の平均改善を得た。直接的なＶＴＳ手法と比較して、改良型最小制御再帰平均技法（ＩＭＣＲＡ：Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｍｉｎｉｍａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ）及び最適修正された最小二乗誤差対数スペクトル振幅（ＯＭＬＳＡ：Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ  Ｌｏｇ−Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）の組合せ等の他の従来技術による手法は直接的なＶＴＳよりも良好に機能した。しかしながら、間接的なＶＴＳはそれよりも更に０．６ｄＢ良好である。
【図１】
0005936695.tif 000037