(57)【要約】【解決手段】１以上のマイクロフォンを有し、狭帯域分布ノイズ源が位置するコンソールを有する装置において、ノイズを低減する方法が開示される。広帯域に分布する所望の音と、コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含むマイクロフォン信号が、複数の周波数ビンに分割される。各周波数ビンについて、その周波数ビン内の信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか、決定される。狭帯域ノイズを低減するために、狭帯域分布特性に属する信号を含む周波数ビンがフィルタリング処理される。【選択図】図２
2009535997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンソールを有する装置においてノイズを低減する方法であって、そのコンソールは、１以上のマイクロフォンとそのコンソール上に位置する狭帯域分布ノイズ源とを有し、
広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップと、
前記信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか、決定するステップと、
前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、その周波数ビン内の前記信号の一部に対応する値と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの既知の信号から導出された、その周波数ビンの値として格納されている値とを比較するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１以上のマイクロフォンは、第１マイクロフォンと、第２マイクロフォンとを含み、
前記１以上のマイクロフォンから信号を取得するステップは、前記第１マイクロフォンから第１信号を取得するステップと、前記第２マイクロフォンから第２信号を取得するステップとを含み、
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、前記第１信号から第１ベクトル特性を決定し、前記第２信号から第２ベクトル特性を取得するステップと、前記第１信号と前記第２信号とを連結させて結合特徴ベクトルを形成し、その結合特徴ベクトルをモデルに対してマッチングするステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記信号を、複数の周波数ビンに分割するステップは、
時間窓で切り取られた前記信号の一部を取り込むステップと、
前記時間窓で切り取られた前記信号の一部を周波数領域信号に変換するステップと、
前記周波数領域信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記広帯域に分布する所望の音は、音声である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記狭帯域分布ノイズのノイズ源は、ディスクドライブである請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記広帯域に分布する所望の音は、ガウス分布確率密度関数で特徴づけられる請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記狭帯域ノイズは、ガンマ分布確率密度関数で特徴づけられる請求項１に記載の方法。
【請求項９】
電子装置であって、
コンソールと、
前記コンソール上に位置する１以上のマイクロフォンと、
前記コンソール上に位置する狭帯域ノイズのノイズ源と、
前記マイクロフォンに接続されているプロセッサと、
前記プロセッサに接続されており、ノイズ低減方法を実装するためのプロセッサ可読命令セットを格納するメモリとを備え、
前記プロセッサ可読命令は、
実行された際に、広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか、決定するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
を含む電子装置。
【請求項１０】
前記実行された際に各周波数ビンについてその周波数ビン内の前記信号の一部が前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか決定するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
実行された際に、その周波数ビン内の前記信号の一部に対応する値と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの既知の信号から導出されたその周波数ビンの値として格納されている値とを比較する１以上の命令を含む請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記メモリに格納されたルックアップテーブルをさらに備え、
前記ルックアップテーブルは、前記格納されている値を含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記１以上のマイクロフォンは、第１マイクロフォンと、第２マイクロフォンとを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記実行された際に信号を前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
実行された際に、第１マイクロフォンから第１信号を取得するステップと、第２マイクロフォンとから第２信号を取得するステップとを前記装置に実行せしめる１以上の命令を含み、
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、前記第１信号から第１ベクトル特性を決定し、前記第２信号から第２ベクトル特性を取得するステップと、前記第１信号と前記第２信号とを連結させて結合特徴ベクトルを形成し、その結合特徴ベクトルをモデルに対してマッチングするステップとを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記実行された際に前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
時間窓で切り取られた前記信号の一部を取り込むステップと、
前記時間窓で切り取られた前記信号の一部を周波数領域信号に変換するステップと、
前記周波数領域信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
を前記装置に実行せしめる命令を含む請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記広帯域に分布する所望の音は、音声である請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記狭帯域分布ノイズのノイズ源は、ディスクドライブである請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
前記広帯域に分布する所望の音は、ガウス分布確率密度関数で特徴づけられる請求項９に記載の装置。
【請求項１８】
前記狭帯域ノイズは、ガンマ分布確率密度関数で特徴づけられる請求項９に記載の装置。
【請求項１９】
前記コンソールは、テレビゲームコンソールである請求項９に記載の装置。
【請求項２０】
前記コンソールは、デジタルビデオレコーダ、またはケーブルテレビセットトップボックスである請求項９に記載の装置。
【請求項２１】
コンソールを有する電子装置においてノイズ低減方法を実装するためのプロセッサ可読命令セットを格納したプロセッサ可読媒体であって、前記コンソールには１以上のマイクロフォンが位置しており、前記コンソールには狭帯域分布ノイズのノイズ源が位置しており、プロセッサはマイクロフォンと接続されており、メモリはプロセッサと接続されており、
前記プロセッサ可読命令は、
実行された際に、広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか決定するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
を含む媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[優先権の主張］
本出願は、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献１の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願は、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献２の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献３の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献４の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献５の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献６の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献７の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献８の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献９の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。本出願はまた、本出願と譲受人が共通であって本出願と同時に係属する特許文献１０の恩恵を主張し、その開示内容全体をここに援用する。
【特許文献１】米国特許出願  第11/381,727号,シャドン  マオ, "NOISE REMOVAL FOR ELECTRONIC DEVICE WITH FAR FIELD MICROPHONE ON CONSOLE", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA05073US00)
【特許文献２】米国特許出願  第11/381,729号,シャドン  マオ, "ULTRA SMALL MICROPHONE ARRAY", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA05062US00)
【特許文献３】米国特許出願  第11/381,728号,シャドン  マオ, "ECHO AND NOISE CANCELATION", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA05064US00)
【特許文献４】米国特許出願  第11/381,725号,シャドン  マオ, "METHODS AND APPARATUS FOR TARGETED SOUND DETECTION", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA05072US00),
【特許文献５】米国特許出願  第11/381,724号,シャドン  マオ, "METHODS AND APPARATUS FOR TARGETED SOUND DETECTION AND CHARACTERIZATION", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA05079US00)
【特許文献６】米国特許出願  第11/381,721号,シャドン  マオ, "SELECTIVE SOUND SOURCE LISTENING IN CONJUNCTION WITH COMPUTER INTERACTIVE PROCESSING", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA04005 JUMBOUS)
【特許文献７】PCT出願  PCT/US06/17483号,シャドン  マオ, "SELECTIVE SOUND SOURCE LISTENING IN CONJUNCTION WITH COMPUTER INTERACTIVE PROCESSING", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA04005 JUMBOPCT)
【特許文献８】米国特許出願  第11/418,988号,シャドン  マオ, "METHODS AND APPARATUSES FOR ADJUSTING A LISTENING AREA FOR CAPTURING SOUNDS", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA-00300)
【特許文献９】米国特許出願  第11/418,989号,シャドン  マオ, "METHODS AND APPARATUSES FOR CAPTURING AN AUDIO SIGNAL BASED ON VISUAL IMAGE", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA-00400)
【特許文献１０】米国特許出願  第11/429,047号,シャドン  マオ, "METHODS AND APPARATUSES FOR CAPTURING AN AUDIO SIGNAL BASED ON A LOCATION OF THE SIGNAL", 2006年5月4日出願, (代理人整理番号SCEA-00500)
【背景技術】
【０００２】
多くの民生用電子装置において、様々なユーザコントロール装置や入力装置を含むコンソールが用いられている。テレビゲームコンソールや、ケーブルテレビセット・トップボックスや、デジタルビデオレコーダのような多くの用途において、コンソールにはマイクロフォンが組み込まれていることが望ましい。コストを削減するために、マイクロフォンは典型的には、優先的な受信方向を有さない従来型の全方向性マイクロフォンである。残念ながら、このような電子装置コンソールは、冷却ファン、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブのようなノイズ源をも含む。コンソール上に位置するマイクロフォンは、例えばユーザの音声コマンドなどの所望の音声入力を多いに妨害しうる。この問題に対処するために、これらのノイズ源からのノイズをフィルタリング処理により除去する技術がこれらの装置に実装されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の手法は、広帯域（ブロードバンド）に分布するノイズをフィルタリング処理により除去する場合において、効果的であった。例えば、ファンからのノイズはガウス分布に従うため、周波数の広帯域にわたって分布している。このようなノイズは、ガウス分布によってシミュレーションすることができ、コンソールのマイクロフォンの入力信号から打ち消す（ｃａｎｃｅｌ）ことができる。例えばハードディスクやＤＶＤドライブなどのディスクドライブからのノイズは、ガンマ分布や狭帯域ラプラス分布のような狭帯域（ナローバンド）周波数分布によって特徴づけられる。残念ながら、ガウス分布ノイズ用の方法であって、ガンマ分布に従うノイズの除去に適した決定的な方法はない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
［発明の概要］
本発明の実施例は、１以上のマイクロフォンのあるコンソールを有し、狭帯域（ナローバンド）分布ノイズ源もまたそのコンソール上に位置する装置におけるノイズの低減を目的とする。広帯域に分布する所望の音と狭帯域に分布するノイズを含むマイクロフォン信号が、複数の周波数ビンに分割される。各周波数ビンにおいて、信号のその周波数ビン内の一部が、そのコンソールに位置する狭帯域ノイズ源の狭帯域分布特性に属するかどうか、決定される。狭帯域ノイズを低減するために、狭帯域分布に属する信号の一部を含む周波数ビンが、フィルタリング処理される。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本発明の教示は、添付の図面とともに、以下の詳細な図面を考慮することによって、容易に理解することができる。
【図１】本発明の１実施形態にかかる電子装置の概略図である。
【図２】図１に示されるタイプの装置におけるノイズ低減方法のフローチャートである。
【図３】図３Ａ−３Ｂは、本発明の実施形態にかかる狭帯域ノイズ低減を説明するグラフであり、マイクロフォン信号を周波数の関数として示すグラフである。
【図４】図４Ａ−４Ｂは、本発明の別の実施形態にかかる狭帯域ノイズ低減を説明するグラフであり、異なるマイクロフォンのマイクロフォン信号を周波数の関数として示すグラフである。
【実施例】
【０００６】
［具体的な実施形態の説明］
以下の詳細な説明は、説明の目的のための具体的な細部を含むが、以下の細部について、多くの変形や変更が、本発明の範囲内において可能であることは、当該技術分野において通常の知識を有する者に理解されるだろう。したがって、以下に記述される本発明の実施例の説明により、特許請求の範囲に記載されている発明が一般性を失うことはなく、また、制限されることはない。
【０００７】
図１に示されるように、本発明の実施形態にかかる電子装置１００は、１以上のマイクロフォン１０４Ａ、１０４Ｂを有するコンソール１０２を含む。ここで用いられるように、コンソールという語は、一般的に、計算かつ／または信号処理機能を実行する電子コンポーネントを含むスタンドアローンユニットを指す。コンソールは、例えばジョイスティック１０６のような、１以上の外部入力装置からの入力を受けてもよい。そして、コンソールは、例えばモニタ１０８のような１以上の外部出力装置に出力を供給してもよい。コンソール１０２は、ＣＰＵ１１０とメモリ１１２を含んでもよい。コンソールは、オプションとして、コンソールのコンポーネントを冷却するためのファン１１４を含んでもよい。コンソール１０２は、例えば、ソニープレイステーション（登録商標）のようなテレビゲームシステムのコンソールであってもよく、ケーブルテレビセット・トップボックスであってもよく、カルフォルニア州アルビソのＴｉＶｏＩｎｃが提供するＴｉＶｏデジタルビデオレコーダであってもよい。
【０００８】
プロセッサユニット１１０とメモリ１１２は、システムバス１１６を介して互いに接続されていてもよい。マイクロフォン１０４Ａと１０４Ｂは、入出力（Ｉ／Ｏ）エレメント１１８を通して、プロセッサかつ／またはメモリと接続されていてもよい。ここで用いられるように、入出力（Ｉ／Ｏ）という言葉は、一般的に、コンソール１００への／からの、および周辺装置への／からのデータを転送する任意のプログラム、オペレーション、または装置を指す。すべてのデータ転送が、一の装置からの出力であり、他の一の装置への入力であると見なすことができるであろう。
【０００９】
装置１００は、コンソール１０２に対して内部の、または外部の追加的な１以上の周辺ユニットを含んでもよい。周辺装置は、キーボードやマウスなどの入力のみの装置や、プリンタなどの出力のみの装置、そして上書き可能ＣＤ−ＲＯＭなどの入力装置かつ出力装置として動作する装置を含む。周辺装置という言葉は、マウス、キーボード、プリンタ、モニタ、マイクロフォン、ゲームコントローラ、カメラ、外部Ｚｉｐドライブ、スキャナなどの外部装置と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ、ハードディスクドライブ、ＤＶＤドライブ、内部モデムなどの内部装置（例えば、ディスクドライブ１２０）、および、フラッシュメモリ用リーダ／ライタ、ハードドライブなどのそのほかの周辺装置を含む。
【００１０】
コンソールは少なくとも一つの、ディスクドライブ１２０のような狭帯域分布ノイズ源を含む。ディスクドライブ１２０からの狭帯域ノイズは、マイクロフォン入力ｘＡ（ｔ）、ｘＢ（ｔ）から生成されたデジタル信号からフィルタリング処理される。これにより、例えばリモートソース１０１からの音声などの所望の音が、ディスクドライブ１２０の音によりかき消されないようにできる。狭帯域ノイズはガンマ分布により特徴づけられるかもしれない。ソース１０１からの所望の音は、望ましくは、ガウス分布確率密度関数のような広帯域確率密度関数によって特徴づけられる。
【００１１】
メモリ１１２は、プロセッサ１１０によって実行可能なコード化された命令、かつ／または、狭帯域ディスクドライブノイズの除去を促進するデータ１１５を含んでもよい。特に、データ１１５は、ディスクドライブからの音の録音の長時間トレーニングデータから作成された分布関数を含んでもよい。分布関数は、ルックアップテーブルの形で格納されていてもよい。
【００１２】
コード化された命令１１３は、図１に示されるタイプの装置における狭帯域分布ノイズを低減するための方法２００を実行してもよい。方法２００によると、１以上のコンソールマイクロフォン入力信号１０４Ａ、１０４Ｂは、ステップ２０２に示されるように、周波数ビンに分割される。信号を複数の周波数ビンに分割するステップは、時間窓で切り取られた信号の一部（例えば、マイクロフォン信号ｘＡ（ｔ））を取得するステップ、その時間窓で切り取られた信号の一部を周波数領域信号ｘ（ｆ）に変換するステップ（例えば高速フーリエ変換を用いて）、周波数領域信号を周波数ビンに分割するステップを含んでもよい。ステップ２０４において、例えば、約３２ミリ秒のマイクロフォンデータが、周波数ビンに分類するためのバッファに格納されているかもしれない。それぞれの周波数ビンについて、信号の一部であるその周波数ビン内の信号が、狭帯域ディスクドライブノイズの狭帯域分布特性に属するかどうか、決定される。ステップ２０６に示されるように、狭帯域分布に属する信号の一部を含む周波数ビンは、入力信号から、フィルタリング処理によって除去される。
【００１３】
入力信号のフィルタリング処理については、図３Ａ−Ｂを参照することにより理解されるであろう。具体的には、図３Ａに示されるように、周波数領域信号ｘ（ｆ）は、広帯域信号３０２と狭帯域信号３０４の組み合わせであると見なすことができるであろう。図３Ｂに示されるように、これらの信号が周波数ビン３０６に分割されるとき、各ビンは、広帯域信号３０２の一部と、狭帯域信号３０４の一部に対応する値を含む。信号ｘ（ｆ）の、所与の周波数ビンにおける狭帯域信号３０４に起因する一部（図３Ｂにおいて、破線の棒グラフで示されている）は、トレーニングデータから予測することができるであろう。この部分は、そのビンにおいて狭帯域ノイズをフィルタリング処理により除去するために、周波数ビン３０６内の値から差し引かれてもよい。
【００１４】
狭帯域信号３０４は、以下のように予測されてもよい。初めに、分布モデルのトレーニングのために、大きなボリュームにおいて、狭帯域信号サンプルが採集される。分布モデルは、スピーチモデリングのようなパターン認識技術分野において、当業者に広く知られている。狭帯域信号３０４のための分布モデルは、スピーチモデリングにおいて用いられるモデルと、いくつかの例外を除いて近似する。具体的には、ガウス分布による広帯域分布と考えられているスピーチと異なり、狭帯域信号３０４内の狭帯域ノイズは、「ガンマ」分布密度関数を有する。この分布モデルは、「ガンマミックスモデル」として知られている。これに対して、話者／言語認識のようなスピーチ応用例においては、通常、「ガウス分布ミックスモデル」が用いられる。これら二つのモデルは非常に近似しており、基礎となる分布関数のみが、大きく異なる。モデルトレーニング手法は、スピーチモデリングにおいて広く利用可能である「予測最大」（ＥＭ：Ｅｓｔｉｍａｔｅ−Ｍａｘｉｍｉｚｅ）アルゴリズムに従う。ＥＭアルゴリズムは、トレーニングデータセットから、モデルパラメータの組を予測するインタラクティブな尤度最大化（ｌｉｋｌｉｈｏｏｄ  ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）方法である。特徴ベクトル（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖｅｃｔｏｒ）が、パワースペクトラムの対数から直接的に生成される。これに対して、スピーチモデルにおいては、通常、ＤＣＴやセプトラム係数（ｃｅｐｔｒｕｍ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）のような、さらなる圧縮が適用される。これは、興味の対象となる信号は狭帯域に分布し、広帯域バックグラウンドにおける減衰につながる帯域平均は望しくないからである。実時間において、モデルは、狭帯域ノイズパワースペクトラム密度（ＰＳＤ）を予測するために用いられる。
【００１５】
このようなモデルに対するアルゴリズムは以下のように進められる。
【００１６】
初めに、信号ｘ（ｔ）が、時間領域から周波数領域に変換される。
Ｘ（ｋ）＝ｆｆｔ（ｘ（ｔ））
ここで、ｋは、周波数インデックスである。
【００１７】
次に周波数領域信号Ｘ（ｋ）から、パワースペクトラムが取得される。
Ｓｙｙ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）．＊ｃｏｎｊ（Ｘ（ｋ））
ここで、「ｃｏｎｊ」は、複素共役を指す。
【００１８】
次に、パワースペクトラムの対数から、特徴ベクトルＶ（ｋ）が、取得される。
Ｖ（ｋ）＝ｌｏｇ（Ｓｙｙ（ｋ））
【００１９】
「特徴ベクトル」という語は、パターン認識において広く用いられる語である。基本的に、任意のパターンマッチングは、１）先験的な（ｐｒｉｏｒｉ）特徴空間における分布を定義するあらかじめトレーニングされたモデルと、２）ランタイムが観測される特徴ベクトルと含む。タスクは、特徴ベクトルをモデルに対してマッチングすることである。事前にトレーニングされたガンマ＜モデル＞を所与として、狭帯域ノイズが存在する確率＜Ｐｎ（ｋ）＞は、この観測された特徴Ｖ（ｋ）から取得できる。
Ｐｎ（ｋ）＝Ｇａｍｍａ（Ｍｏｄｅｌ，Ｖ（ｋ））
【００２０】
狭帯域ノイズＰＳＤは、適応的に更新される。
Ｓｎｎ（ｋ）＝α＊Ｓｎｎ（ｋ）＋（１−α）＊Ｓｙｙ（ｋ）＊Ｐｎ（ｋ）＋Ｓｎｎ（ｋ）＊（１−Ｐｎ（ｋ））
Ｐｎ（ｋ）が、０であるならば、すなわち、狭帯域ノイズは存在せず、Ｓｎｎ（ｋ）は、変化しない。Ｐｎ（ｋ）＝１であるならば、すなわち、周波数＜ｋ＞は、完全に狭帯域ノイズである。そうすると、
Ｓｎｎ（ｋ）＝α＊Ｓｎｎ（ｋ）＋（１−α）＊Ｓｙｙ（ｋ）
が成り立つ。これは基本的に、統計的ピリオドグラム平均である。ここでαは、スムージングファクタである。
【００２１】
予測ノイズＰＳＤを所与として、クリーンな音声信号を予測することは、複雑ではない。このような予測を実行するためのアルゴリズムの例は、よく知られており、非特許文献１および非特許文献に記載されるＭＭＳＥに基づく。両文献の開示内容を、ここに援用する。
【非特許文献１】Y. Ephraim and D. Malah, "Speech enhancement using a minimum mean-square error short-time spectral amplitude estimator," IEEE Trans. Acoust, Speech, Signal Processing, Vol. ASSP-32, 1109-112ページ, 1984年12月
【非特許文献２】D. Malah, "Speech enhancement using a minimum mean-square error log- spectral amplitude estimator," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, Vol. ASSP- 33, 443-445ページ, 1985年4月
【００２２】
また別の実施形態においては、フィルタリング処理に当たって、コンソール１０２上の２以上のマイクロフォンの存在を有利に活用してもよい。コンソール１０２上に二つのマイクロフォン１０４Ａ、１０４Ｂがある時には、そのうちの一方（１０４Ｂ）が他方（１０４）よりも、ディスクドライブの近くにあるかもしれない。その結果、マイクロフォン入力信号ｘＡ（ｔ）とｘＢ（ｔ）とで、ディスクドライブ１２０からのノイズの到着時間が異なる。到着時間の差は、図４Ａ−Ｂに示されるように、入力信号ｘＡ（ｔ）とｘＢ（ｔ）が、それぞれｘＡ（ｆ）とｘＢ（ｆ）へと周波数変換されたときの、周波数分布の差に帰着する。これに対して、リモートソースからの周波数が広帯域に分布することに関しては、ｘＡ（ｔ）とｘＢ（ｔ）とについて、それほど違いはないであろう。しかしながら、マイクロフォン１０４Ａからの狭帯域信号３０４Ａの周波数分布は、マイクロフォン１０４Ｂからの周波数分布３０４Ｂに対して、周波数がシフトしているだろう。周波数ビン３０６に対する狭帯域ノイズの寄与は、二つのマイクロフォン１０４Ａ、１０４Ｂからの周波数領域信号ｘＡ（ｆ）、ｘＢ（ｆ）から特徴ベクトルＶ（ｋ）を生成することにより決定することができる。
【００２３】
例えば、第一特徴ベクトルＶ（ｋ，Ａ）は、マイクロフォン１０４ＡについてのパワースペクトラムＳｙｙ（ｋ，Ａ）から生成される。
Ｖ（ｋ，Ａ）＝ｌｏｇ（Ｓｙｙ（ｋ，Ａ））
【００２４】
第二特徴ベクトルＶ（ｋ，Ｂ）は、マイクロフォン１０４ＢについてのパワースペクトラムＳｙｙ（ｋ，Ｂ）から生成される。
Ｖ（ｋ，Ｂ）＝ｌｏｇ（Ｓｙｙ（ｋ，Ｂ））
【００２５】
特徴ベクトルＶ（ｋ）は、Ｖ（ｋ，Ａ）とＶ（ｋ，Ｂ）とを、単純に連結することにより得られる。
Ｖ（ｋ）＝［Ｖ（ｋ，１），Ｖ（ｋ，２）］
【００２６】
残りのモデルトレーニング、実時間検出は、モデルサイズと特徴ベクトルの次元が倍であることを除いて、同じである。上述の手法においては、アレイビームフォーミング（ａｒｒａｙ  ｂｅａｍ  ｆｏｒｍｉｎｇ）も、到着時間差に依存する手法も用いていないが、実際には、空間情報は、トレーニングされたモデルとランタイム特徴ベクトルに、暗に含まれており、検出における正確性を大いに向上させる。
【００２７】
本発明の実施形態は、ここで提示されたように用いられてもよく、また他のユーザ入力メカニズムと共に用いられてもよい。方位角方向や音声のボリュームを追跡したり測定したりするメカニズム、かつ／または、能動的または受動的にオブジェクトの位置を追跡するメカニズム、マシン・ビジョンを用いるメカニズム、これらの組み合わせなどである。追跡されるオブジェクトは、システムへのフィードバックを操作する補助的なコントロール装置やボタンを含んでもよい。そのようなフィードバックには、光源からの光の放射、音質の歪曲手段、その他の適切な送信機、変調器、コントロール装置、ボタン、圧力パッドなどが含まれてもよいが、これらに制限されるものではない。それは、同じ符号化状態の転送や変調に影響を及ぼしてもよく、かつ／または、システムによって追跡されている装置への命令や、その装置からの命令を転送してもよい。そのような装置は、本発明の実施形態に関連して用いられるシステムの一部であったり、またはシステムと相互作用したり、またはシステムに影響を与えたりする。
【００２８】
以上は、本発明の好ましい実施形態の完全な記述であるが、他の様々な変形、変更、等価物への置換が可能である。それゆえ、本発明の範囲は、上記の記述によって決定されるのではなく、以下の請求項によって決定されるべきであり、その完全な等価物もその範囲に含まれる。ここで記述された特徴は、好ましいものであるか否かに関わらず、ここで述べたいずれの特徴と組み合わされてもよい。以下の請求項においては、特に明示的に断らない限りは、各要素の数量は一以上である。ここに、添付される請求項は、所与の請求項において、「〜ための手段」との語句を用いて明示的に示される場合の他は、ミーンズ・プラス・ファンクションの制限を含むと解されてはならない。  
【図１】
2009535997.tif 000003
【図２】
2009535997.tif 000004
【図３Ａ】
2009535997.tif 000005
【図３Ｂ】
2009535997.tif 000006
【図４Ａ】
2009535997.tif 000007
【図４Ｂ】
2009535997.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成20年12月24日(2008.12.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンソールを有する電子装置においてノイズ低減方法を実装するためのプロセッサ可読命令セットを格納したプロセッサ可読媒体であって、前記コンソールには１以上のマイクロフォンが位置しており、前記コンソールには狭帯域分布ノイズのノイズ源が位置しており、プロセッサはマイクロフォンと接続されており、メモリはプロセッサと接続されており、
前記プロセッサ可読命令は、
実行された際に、広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号のパワースペクトラムから特徴ベクトルを生成し、その特徴ベクトルについて事前にトレーニングされたモデルに対するマッチングをとることにより、各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか決定するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
を含むプロセッサ可読媒体。
【請求項２】
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、その周波数ビン内の前記信号の一部に対応する値と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの既知の信号から導出された、その周波数ビンの値として格納されている値とを比較するステップを含む請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項３】
前記１以上のマイクロフォンは、第１マイクロフォンと、第２マイクロフォンとを含み、
前記１以上のマイクロフォンから信号を取得するステップは、前記第１マイクロフォンから第１信号を取得するステップと、前記第２マイクロフォンから第２信号を取得するステップとを含み、
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、前記第１信号から第１ベクトル特性を決定し、前記第２信号から第２ベクトル特性を取得するステップと、前記第１信号と前記第２信号とを連結させて結合特徴ベクトルを形成し、その結合特徴ベクトルをモデルに対してマッチングするステップとを含む請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項４】
前記信号を、複数の周波数ビンに分割するステップは、
時間窓で切り取られた前記信号の一部を取り込むステップと、
前記時間窓で切り取られた前記信号の一部を周波数領域信号に変換するステップと、
前記周波数領域信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
を含む請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項５】
前記広帯域に分布する所望の音は、音声である請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項６】
前記狭帯域分布ノイズのノイズ源は、ディスクドライブである請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項７】
前記広帯域に分布する所望の音は、ガウス分布確率密度関数で特徴づけられる請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項８】
前記狭帯域ノイズは、ガンマ分布確率密度関数で特徴づけられる請求項１に記載のプロセッサ可読媒体。
【請求項９】
電子装置であって、
コンソールと、
前記コンソール上に位置する１以上のマイクロフォンと、
前記コンソール上に位置する狭帯域ノイズのノイズ源と、
前記マイクロフォンに接続されているプロセッサと、
前記プロセッサに接続されており、ノイズ低減方法を実装するためのプロセッサ可読命令セットを格納するメモリとを備え、
前記プロセッサ可読命令は、
実行された際に、広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号のパワースペクトラムから特徴ベクトルを生成し、その特徴ベクトルについて事前にトレーニングされたモデルに対するマッチングをとることにより、各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか、決定するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
実行された際に、前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップを前記装置に実行せしめる命令と、
を含む電子装置。
【請求項１０】
前記実行された際に各周波数ビンについてその周波数ビン内の前記信号の一部が前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか決定するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
実行された際に、その周波数ビン内の前記信号の一部に対応する値と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの既知の信号から導出されたその周波数ビンの値として格納されている値とを比較する１以上の命令を含む請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記メモリに格納されたルックアップテーブルをさらに備え、
前記ルックアップテーブルは、前記格納されている値を含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記１以上のマイクロフォンは、第１マイクロフォンと、第２マイクロフォンとを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記実行された際に信号を前記１以上のマイクロフォンから取得するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
実行された際に、前記第１マイクロフォンから第１信号を取得するステップと、前記第２マイクロフォンとから第２信号を取得するステップとを前記装置に実行せしめる１以上の命令を含み、
前記その周波数ビン内の前記信号の一部が狭帯域分布特性に属するか決定するステップは、前記第１信号から第１ベクトル特性を決定し、前記第２信号から第２ベクトル特性を取得するステップと、前記第１信号と前記第２信号とを連結させて結合特徴ベクトルを形成し、その結合特徴ベクトルをモデルに対してマッチングするステップとを含む請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記実行された際に前記信号を複数の周波数ビンに分割するステップを前記装置に実行せしめる命令は、
時間窓で切り取られた前記信号の一部を取り込むステップと、
前記時間窓で切り取られた前記信号の一部を周波数領域信号に変換するステップと、
前記周波数領域信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
を前記装置に実行せしめる命令を含む請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記広帯域に分布する所望の音は、音声である請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記狭帯域分布ノイズのノイズ源は、ディスクドライブである請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
前記広帯域に分布する所望の音は、ガウス分布確率密度関数で特徴づけられる請求項９に記載の装置。
【請求項１８】
前記狭帯域ノイズは、ガンマ分布確率密度関数で特徴づけられる請求項９に記載の装置。
【請求項１９】
前記コンソールは、テレビゲームコンソールである請求項９に記載の装置。
【請求項２０】
前記コンソールは、デジタルビデオレコーダ、またはケーブルテレビセットトップボックスである請求項９に記載の装置。
【請求項２１】
コンソールを有する装置においてノイズを低減する方法であって、そのコンソールは、１以上のマイクロフォンとそのコンソール上に位置する狭帯域分布ノイズ源とを有し、
広帯域に分布する所望の音と、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布ノイズとを含む信号を、前記１以上のマイクロフォンから取得するステップと、
前記信号を、複数の周波数ビンに分割するステップと、
前記信号のパワースペクトラムから特徴ベクトルを生成し、その特徴ベクトルについて事前にトレーニングされたモデルに対するマッチングをとることにより、各周波数ビンについて、その周波数ビン内の前記信号の一部が、前記コンソール上に位置するノイズ源からの狭帯域分布特性に属するか、決定するステップと、
前記信号から、狭帯域分布特性に属する前記信号の一部を含む周波数ビンをフィルタリング処理するステップと、
を備える方法。
【国際調査報告】
2009535997.tif 000009