(57)【要約】  雑音の多い音響環境から抽出される音声信号の質を高めるための方法が提供される。ある手法では、信号分離プロセスは音声活動検出器と関連付けられる。音声活動検出器は、音声活動の特に着実且つ正確な検出を可能にする２チャネル検出器である。音声が検出されると、音声活動検出器は制御信号を発生させる。制御信号は、結果として生じる音声信号の質を高めるために信号分離プロセスまたは事後処理動作を活性化する、調整する、あるいは制御するために使用される。別の手法では、信号分離プロセスは、学習段階及び出力段階として提供される。学習段階は現在の音響状態に積極的に適応し、係数を出力段階に渡す。出力段階はさらにゆっくりと適応し、音声コンテンツ信号と雑音優勢信号とを発生させる。学習段階が不安定になると、学習段階だけがリセットされ、出力段階が高品質の音声信号を出力し続けることを可能にする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声活動検出器を使用して音声信号を改善するための方法であって、
第１の信号を受信することと、
第２の信号を受信することと、
該第１の信号のエネルギーレベルを該第２の信号のエネルギーレベルに比較することと、
該第１の信号の該エネルギーレベルが該第２の信号の該エネルギーレベルより高いときに、音声活動が存在することを決定することと、
音声活動が存在することを決定することに応えて制御信号を発生させることと、
該制御信号を使用して音声強調プロセスを制御することと、
を備える方法。
【請求項２】
該第１の信号が第１のマイクによって生成され、該第２の信号が第２のマイクによって生成される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項３】
該第１の信号が、信号分離プロセスによって生成される音声コンテンツ信号であり、該第２の信号が該信号分離プロセスによって生成される雑音優勢信号である請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項４】
該決定するステップが、該第１の信号と該第２の信号の間の該エネルギーレベルの差が閾値を超えることを決定することを含む請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項５】
該閾値が動的に調整される請求項４に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項６】
該比較するステップが、約１０ｍｓから約３０ｍｓの長さの信号サンプルを比較することを含む請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。  
【請求項７】
該音声強調プロセスが信号分離プロセスであり、該信号分離プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項８】
音声強調プロセスは事後処理動作であり、事後処理動作が該制御信号に応えて活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項９】
該音声強調プロセスが事後処理動作であり、該事後処理動作が該制御信号に応えて非活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１０】
該音声強調プロセスが信号分離プロセスであり、該信号分離プロセスのための学習プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１１】
該音声強調プロセスが雑音推定プロセスであり、該雑音推定プロセスが該制御信号に応えて非活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１２】
該音声強調プロセスが自動利得制御プロセスであり、該自動利得制御プロセスが制御信号に応えて活性化される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１３】
該音声強調プロセスが事後処理スペクトル減算プロセスであり、該事後処理スペクトル減算プロセスからの出力が該制御信号に応えて拡大縮小される請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１４】
音声強調プロセスがエコーキャンセルプロセスであり、該エコーキャンセルプロセスが遠端信号とマイク信号を、存在していない制御信号に対応するフィルタ入力として使用する請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１５】
該音声強調プロセスがエコーキャンセルプロセスであり、該エコーキャンセルプロセスが凍結し、該制御信号に応えて入信遠端信号に学習されたフィルタを適用する請求項１に記載の音声活動を検出するための方法。
【請求項１６】
第１の信号を受信することと、
第２の信号を受信することと、
音声活動が存在することを決定するために、該第１の信号と該第２の信号とを比較することと、
音声活動が存在することを決定することに応えて制御信号を発生させることと、
該制御信号に応えてブラインド信号分離プロセスを活性化することと、
該第１の信号と該第２の信号を該ブラインド信号分離プロセスの中に受け入れることと、
音声コンテンツを有する信号を発生させることと、
を備える信号分離プロセス。
【請求項１７】
該制御信号が存在しないときに、該ブラインド信号分離プロセスを非活性化する該ステップをさらに含む請求項１６に記載の信号分離プロセス。
【請求項１８】
該ブラインド信号分離プロセスが独立成分分析プロセスである請求項１６に記載の信号分離プロセス。
【請求項１９】
第１の信号を発生させる第１のマイクと、
第２の信号を発生させる第２のマイクと、
該第１の信号と該第２の信号を受信し、教授係数のセットを生成する第１の学習段階と、
その係数を現在の音響状態に迅速に適応させるように構成されている学習段階と、
該学習段階に結合され、該教授係数を受け取る出力段階と、
該第１の信号と該第２の信号を受信し、音声コンテンツ信号と雑音優勢信号を発生させる該出力段階と、
その係数をさらにゆっくりと適応させるように構成されている該出力段階と、
を備える信号分離システム。
【請求項２０】
不安定な状態について該学習段階を監視し、不安定な状態が検出されるとリセット信号を生成するリセットモニタをさらに含む請求項１９に記載の信号分離システム。
【請求項２１】
該学習段階のための該係数が、該リセット信号に応えてリセットされ、該出力段階がリセットされない請求項２０に記載の信号分離システム。
【請求項２２】
該学習段階のための該係数が、該リセット信号に応えてデフォルト係数のセットでリセットされる請求項２０に記載の信号分離システム。
【請求項２３】
該係数がデフォルト係数の複数のセットから選択され、係数の各セットが別の予想動作環境に従って定められる請求項２２に記載の信号分離システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音のある音響環境から音声信号を分離するためのプロセス及び方法に関する。さらに詳細には、本発明の一例は、雑音環境から音声信号を分離するためのブラインド信号源プロセスを提供する。
【０００２】
（関連出願）
本願は、２００５年７月２２日に出願され、「雑音環境における音声信号の着実な分離（Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ｉｎ  ａ  Ｎｏｉｓｙ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）」と題された米国特許出願番号第１１／１８７，５０４号に対する優先権を主張し、そのすべてが参照することにより本書に組み込まれている米国特許出願番号第６０／４３２，６９１号及び第６０／５０２，２５３号に対する優先権を主張する２００３年１２月１１日に出願された「改善された独立成分分析を使用する音声処理のためのシステム及び方法（Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）」と題される同時係属特許協力条約出願番号ＰＣＴ／ＵＳ第０３／３９５９３号に関する、２００４年７月２２日に出願され、「マルチトランスデューサ装置におけるターゲット音響信号の分離（Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔａｒｇｅｔ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ｉｎ  ａ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ  Ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）」と題される米国特許出願番号第１０／８９７，２１９号に関する。
【背景技術】
【０００３】
音響環境は、多くの場合雑音があり、所望される情報信号を確実に検出し、反応することを困難にする。例えば、ある人が、音声通信チャネルを使用している別の人と通信することを所望することがある。チャネルは、例えば、モバイル無線ハンドセット、ウォーキ−ト−キ−、双方向の無線機、または他の通信装置によって提供されてよい。使いやすさを高めるために、人は通信装置に接続されているヘッドセットまたはイヤホンを使用してよい。ヘッドセットまたはイヤホンは、多くの場合、１つまたは複数のイヤースピーカーまたはマイクを有する。通常は、マイクは、マイクが話している人物の音を拾う可能性を高めるために人物の口に向かってブームを伸ばす。人物が話すと、マイクは人物のボイスシグナルを受信し、それを電子信号に変換する。マイクは、多様な雑音源からも音響信号を受信するため、電子信号の中に雑音成分も含む。ヘッドセットはマイクを人物の口から数インチに配置することがあり、環境は多くの制御できない雑音源を有することがあるため、結果として生じる電子信号はかなりの雑音成分を有することがある。このようなかなりの雑音は満足の行かない通信経験を引き起こし、通信装置が非効率的に動作し、それによって電池の消耗を増大させることがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
１つの特定の例では、音声信号は雑音環境の中で生成され、環境雑音から音声信号を分離するために音声処理方法が使用される。現実世界の状態では雑音はほぼつねに存在するため、このような音声信号処理は、日常の通信の多くの分野で重要である。雑音は、関心のある音声信号を妨害するあるいは劣化させるすべての信号の組み合わせとして定義される。現実世界は、多くの場合、一点雑音源を含む、残響を生じさせる複数の音の中に入り込む複数の雑音源が豊富である。暗騒音から分離、隔離されない限り、所望されている音声信号の確実且つ効率的な使用は困難である。暗騒音は、信号のそれぞれから生じる反射及び残響だけではなく、一般的な環境により発生する多数の雑音信号、他人の背景の会話によって生じる信号を含んでよい。ユーザが多くの場合雑音環境で話をする通信では、ユーザの音声信号を暗騒音から分離することが望ましい。例えば携帯電話、スピーカーフォン、ヘッドセット、コードレス電話、電話会議、ＣＢラジオ、ウォーキ−ト−キ−、コンピュータテレフォニー応用例、コンピュータと自動車音声コマンド応用例、及び他のハンズフリー応用例、インターコム、マイクシステム等の音声通信媒体は、所望される音声信号を暗騒音から分離するために音声信号処理を利用できる。
【０００５】
暗騒音信号から所望される音響信号を分離するために、単純なフィルタ処理を含む多くの方法が作り出されてきた。従来の技術のノイズフィルタは、所定の特徴のある信号を白色雑音信号として識別し、このような信号を入力信号から取り去る。これらの方法は、音響信号のリアルタイム処理に十分に簡略且つ高速であるが、さまざまな音声環境に容易に適応可能ではなく、分解されることが求められている音声信号のかなりの劣化を生じさせることがある。雑音の特徴の所定の仮定は、過剰包括的または過小包括的となることがある。結果として、例えば音楽または会話等の暗騒音の部分がこれらの方法によって非雑音と見なされるため、出力される音声信号に含まれることがある一方、人物のスピーチの部分がこれらの方法によって「雑音」と見なされるために、出力される音声信号から除去されることがある。
【０００６】
信号処理の応用例では、通常は１つまたは複数の入力信号が、例えばマイク等のトランスデューサセンサを使用して獲得される。センサによって提供される信号は多くの源の混合物である。一般的には、それらの混合物特性だけではなく信号源も未知である。源独立性の一般的な統計的仮定以外の信号源の知識がない場合、この信号処理問題は「ブラインド音源分離（ＢＳＳ）問題」として技術で知られている。ブラインド分離の問題は、多くの身近な形で遭遇されている。たとえば「カクテルパーティ効果」と称されている現象である、人間が多くのこのような源を含む環境においても単一の音源に注意を集中できるということは周知である。音源信号のそれぞれは遅延し、源からマイクへの伝送の間になんらかの時間的に変化する方法で減衰され、それは次にそれ自体のマルチパスバージョン（残響）を含む、さまざまな方向から到着する遅延バージョンである、他の無関係に遅延し、減衰された音源信号と混合される。すべてのこれらの音響信号を受信する人は、マルチパス信号を含む他の干渉源を除去するあるいは無視しながら、音源のある特定のセットを傾聴できる可能性がある。
【０００７】
カクテルパーティ効果を解決するために従来の技術では、物理的な装置において及び、このような装置の計算上のシミュレーションの両方においてかなりの努力が投入されてきた。現在では、分析前に信号を単純に排除することから、音声信号と非音声信号間の正しい区別に依存する雑音スペクトルの適応推定のための方式まで、多様な雑音緩和技法が利用されている。これらの技能の説明は、一般的には（参照することにより本書に組み込まれている）米国特許番号第６，００２，７７６号で特徴付けられている。特に、米国特許第６，００２，７７６号は、等しい数またはより少ない数の異なる音源を含む環境で２本または３本以上のマイクが取り付けられている場合に、音源信号を分離するための方式を説明している。到来方向情報を使用すると、チャネル間の残留漏話は第２のモジュールによって除去されるが、第１のモジュールがオリジナルの音源信号を抽出しようと試みる。このような装置は、到来方向が明確に明示された空間的に局所化された点音源を分離する上で有効である可能性があるが、特定の到来方向を決定できない現実世界の空間的に分散した雑音環境で音声信号を分離することはできない。
【０００８】
例えば、独立成分分析（「ＩＣＡ」）等の方法は音声信号の雑音源からの分離のための相対的に正確で柔軟な手段を提供する。ＩＣＡは、互いから独立していると推定される混合音源信号（成分）を分離するための技法である。簡略化された形では、独立成分分析は、例えば、行列を混合された信号で乗算する等の混合された信号上の重みの分離行列を演算し、分離された信号を生じさせる。重みは初期値を割り当てられてから、情報の冗長性を最小限に抑えるために信号の結合エントロピーを最大限にするために調整される。この重み調整及びエントロピー増加のプロセスは、信号の情報冗長性が最小値に削減されるまで繰り返される。この技法は各信号源に関する情報を必要としないために、それは「ブラインド音源分離」方法として知られている。ブラインド分離の問題は、複数の独立した源から生じる混合された信号を分離する考えを指している。
【０００９】
１０年前に存在したにすぎないそれらの重大な改良によって進化してきた多くの一般的なＩＣＡアルゴリズムは、数を含むその性能を最適化するために開発されてきた。例えば、Ａ．Ｊ．Ｂｅｌｌ及びＴＪ  Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ、神経計算モデル（Ｎｅｕｒａｌ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ）７：１１２９−１１５９（１９９５年）、及びＢｅｌｌ，Ａ．Ｊ．、米国特許番号第５，７０６，４０２号に説明されている研究は、通常、その特許を受けた形では使用されていない。代わりに、その性能を最適化するために、このアルゴリズムは多くの異なるエンティティによる複数の再特徴付けを経験した。１つのこのような変化は、Ａｍａｒｉ、Ｃｉｃｈｏｃｋｉ、Ｙａｎｇ（１９９６年）に説明された「自然勾配」の使用を含む。他の一般的なＩＣＡアルゴリズムは、キュムラント等の高次統計を計算する方法を含む（Ｃａｒｄｏｓｏ、１９９２年、Ｃｏｍｏｎ、１９９４年、Ｈｙｖａｅｒｉｎｅｎ及びＯｊａ、１９９７年）。
【００１０】
しかしながら、多くの公知のＩＣＡアルゴリズムは、部屋の建築様式に関連する反射に起因する反響音等の音響エコーを本質的に含む、現実の環境で記録された信号を効果的に分離することができない。これまで言及された方法が音源信号の線形的な静止混合物から生じる信号の分離に制限されることが強調される。直接経路信号及びそれらの反響性の対応物を合計することから生じる現象が残響と呼ばれ、人工的な音声強調システム及び認識システムにおいて主要な問題を提起する。ＩＣＡアルゴリズムは時間遅延し、反響した信号を分離し、このようにして効果的なリアルタイム使用を不可能にするロングフィルタを必要とすることがある。
【００１１】
公知のＩＣＡ信号分離システムは、フィルタネットワークに入力される任意の数の混合された信号から個々の信号を分解するために、通常は、神経網として作用するフィルタのネットワークを使用する。すなわち、ＩＣＡネットワークは、ピアノ音楽と話をしている人から成る音源信号を受信するために使用され、２ポートのＩＣＡネットワークは音を２つの信号、つまり大部分はピアノ音楽を有するある信号と、大部分はスピーチを有する別の信号に分離する。
【００１２】
別の従来の技法は、聴覚情景分析に基づいて音を分離することである。この分析では、存在する音の性質に関する仮定が活発に使用される。音は、同様に例えば調和性及び時間の連続性等の属性に従って分類できる、トーンとバースト等の小さい要素に分解することができると仮定される。聴覚情景分析は、単一のマイクから、あるいは複数のマイクからの情報を使用して実行できる。聴覚情景分析の分野は、コンピュータによる聴覚情景分析つまりＣＡＳＡにつながる計算機学習アプローチの可用性のためにさらに多くの注目を集めてきた。それは人間の聴覚処理の理解を必要とするために科学的に興味深いが、モデル仮定及び計算技法は現実的なカクテルパーティのシナリオを解決するためには依然としてその初期段階にある。
【００１３】
音を分離するための他の技法は、それらの源の空間的隔離を利用することによって作用する。この原理に基づいた装置は複雑度で異なる。最も簡略なこのような装置は、きわめて選択的であるが、固定された感度のパターンを有するマイクである。例えば指向性マイクは、ある特定の方向から生じる音に対する最大感度を有するように設計されているため、他を基準にして１つの音源を強化するために使用できる。同様に、話者の口の近くに取り付けられる接話マイクはいくつかの遠い源を拒絶する可能性がある。その結果、マイクアレイ処理技法が、知覚される空間的隔離を利用することによって源を分離するために使用される。これらの技法は少なくとも１本のマイクは所望される信号だけしか含まないというその仮定のために、競合する音源の十分な抑圧を達成できないため、実用的ではなく、音響環境では実用的ではない。
【００１４】
線形マイク−アレイ処理のための幅広く知られている技法は多くの場合「ビーム形成」と呼ばれている。この方法では、マイクの空間的な差異に起因する信号間の時間差が、信号を強化するために使用される。さらに詳細には、他のマイクが相対的に減衰された信号を発生させるのに対し、マイクの内の１本が音声源をさらに直接的に「見る」可能性が高い。何らかの減衰は達成できるが、ビームフォーマは、波長がアレイより大きくなる周波数成分の相対的な減衰を提供できない。これらの技法は、ビームを音源の方に導くための空間フィルタリングのための、したがって他の方向にヌルを指定する方法である。ビーム形成技法は、音源に関して仮定しないが、源とセンサまたは音響信号自体の間の幾何学形状が、信号を反響する、あるいは音源の場所を突き止めるために公知であると仮定する。
【００１５】
「一般化サイドローブキャンセル」（ＧＳＣ）と呼ばれている着実な適応ビーム形成の公知の技法は、Ｈｏｓｈｕｙａｍａ、Ｏ、Ｓｕｇｉｙａｍａ、Ａ．Ｈｉｒａｎｏ、Ａ．「制約された適応フィルタを使用するブロッキングマトリックス付きマイクアレイのための着実な適応ビームフォーマ（Ａ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒ  ｆｏｒ  Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ  Ａｒｒａｙｓ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｂｌｏｃｋｉｎｇ  Ｍａｔｒｉｘ  ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｓ）」、信号処理に関するＩＥＥＥ会議録（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、第４７巻、第１０号、２６７７から２６８４ページ、１９９９年１０月に説明されている。ＧＳＣは、ＧＳＣ原理（Ｔｈｅ  ＧＳＣ  ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ）、Ｇｒｉｆｆｉｔｈｓ、Ｌ．Ｊ．、Ｊｉｍ、Ｃ．Ｗ．、「線形制約適応ビーム形成に対する代替手法（Ａｎ  ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｌｉｎｅａｒ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ」、アンテナ及び伝搬に関するＩＥＥＥ会議録（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  Ａｎｔｅｎｎａｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）、第３０巻、第１号、２７から３４ページ、１９８２年１月にさらに詳細に説明されるように、測定値ｘの集合から単一の所望される音源信号ｚ＿ｉを除去することを目的としている。一般的には、ＧＳＣは、理想的には他の方向が抑制される必要があるのに対して、所望される源からの直接的な経路が歪められないままとなるように、信号に無関係なビームフォーマｃがセンサ信号をフィルタにかけることを事前に定義する。最も多くの場合、所望される源の位置は追加の定位方法によって予定されなければならない。下部の側面経路では、適応ブロッキングマトリックスＢが、雑音成分だけがＢの出力に出現するように所望される信号ｚ＿ｉから発するすべての成分を抑制することを目的とする。これらから、適応干渉キャンセラａが、総出力電力Ｅ（ｚ＿ｉ＊ｚ＿ｉ）の推定値を最小限に抑えることによって、ｃの出力の中の残りの雑音成分の推定値を導出する。このようにして固定されたビームフォーマｃ及び干渉キャンセラａは一緒に干渉抑制を実行する。ＧＳＣは、所望される話者が限られた追跡調査領域に制限されることを必要とするので、その適用性は空間的に固定されたシナリオに制限される。
【００１６】
別の公知の技法が、音源分離と呼ばれるアクティブ消去アルゴリズムのクラスである。しかしながら、この技法は「基準信号」、つまり源の内の１つからだけ導出される信号を必要とする。アクティブ雑音消去技法及びエコーキャンセル技法は、この技法を広範囲に使用し、雑音低減は、雑音だけしか含んでいない公知の信号をフィルタにかけ、それを混合物から取り去ることによって混合物に対する雑音の負担部分に関連している。この方法は、測定された信号の１つが唯一の源から成る、つまり多くの現実の環境では現実的ではない仮定を行っている。
【００１７】
基準信号を必要としないアクティブ消去のための技法は、「ブラインド」と呼ばれ、本願の主要な関心である。それらはここでは、好ましくない信号がそれによってマイクに到達する音響プロセスに関する根本的な仮定の現実主義の程度に基づいて分類される。ブラインドアクティブ消去技法の１つのクラスは、「利得ベース」と呼ばれてよいか、あるいは「瞬時混合」としても知られている。つまり、各源によって生じる波形は同時であるが、異なる相対的な利得をもってマイクに受信されると推測される。（指向性マイクは多くの場合、利得の必要とされる差異を生じさせるために使用される。）したがって、利得をベースにしたシステムは、相対的な利得をマイク信号に適用し、取り去るが、時間遅延または他のフィルタリングを適用しないことによってさまざまなマイク信号の所望されていない源のコピーを消去しようと試みる。ブラインドアクティブ消去のための多数の利得をベースにした方法が提案されてきた。Ｈｅｒａｕｌｔ及びＪｕｔｔｅｎ（１９８６年）、Ｔｏｎｇら（１９９１年）及びＭｏｌｇｅｄｅｙ及びＳｃｈｕｓｔｅｒ（１９９４年）を参照すること。利得をベースにした、あるいは瞬時混合の仮定は、大部分の音響応用例においてのようにマイクが空間内で分離されると破られる。この方法の簡略な拡張は、他のフィルタリングを行わないが時間遅延要因を含むことであり、無響状態でうまくいく。しかしながら、源からマイクまでの音響伝搬のこの簡略なモデルは、エコー及び残響が存在する時には限られた効果しかない。現在公知の最も現実的なアクティブ消去技法は「畳み込み」である。各源から各マイクまでの音響伝搬の効果は畳み込みフィルタとしてモデル化されている。これらの技法は、それらは明示的にマイク間分離、反響及び残響の影響に対処するために、利得をベースにした技法及び遅延をベースにした技法より現実的である。原則的には、利得及び遅延は畳み込みフィルタリングの特殊なケースであるので、それらはより一般的でもある。
【００１８】
畳み込みブラインド消去技法は、Ｊｕｔｔｅｎら（１９９２年）を含む多くの研究者によって、Ｖａｎ  Ｃｏｍｐｅｒｎｏｌｌｅ及びＶａｎ  Ｇｅｒｖｅｎ（１９９２年）によって、Ｐｌａｔｔ及びＦａｇｇｉｎ（１９９２年）、Ｂｅｌｌ及びＳｅｊｎｏｗｓｋｉ（１９９５年）、Ｔｏｒｋｋｏｌａ（１９９６年）、Ｌｅｅ（１９９８年）によって、及びＰａｒｒａら（２０００年）によって説明されてきた。マイクのアレイ、複数の源モデルによる複数のチャネル観察のケースでおもに使用される数学モデルは、以下のように定式化することが可能であり、
2009503568.tif 000003
ここでは、ｘ（ｔ）は観察されたデータを示し、ｓ（ｔ）は非表示の音源信号であり、ｎ（ｔ）は付加的な感覚雑音信号であり、ａ（ｔ）は混合フィルタである。パラメータｍは源の数であり、Ｌは畳み込み順序であり、環境音響に依存し、ｔは時間インデックスを示す。第１の総和は、環境における源のフィルタリングに起因し、第２の総和はさまざまな源の混合に起因する。ＩＣＡに関する研究の大部分は、第１の総和が除去され、タスクは混合行列ａを反転することに簡略化されることである、瞬時混合シナリオのためのアルゴリズムに集中してきた。わずかな修正は、残響がないと仮定するときに、点音源から発する信号が、振幅要因及び遅延を除き、さまざまなマイクの位置で記録されるときに同一と見なすことができるという点である。前記方程式で記述されたような問題はマルチチャネルブラインドデコンボルーション問題として知られている。適応信号処理の代表的な研究は、感覚入力信号の間で相互情報を近似するためにさらに高次の統計情報が使用される、Ｙｅｌｌｉｎ及びＷｅｉｎｓｔｅｉｎ（１９９６年）を含む。ＩＣＡ及びＧＳＳの研究を畳み込み混合物に拡張したものは、Ｌａｍｂｅｒｔ（１９９６年）、Ｔｏｒｋｋｏｌａ（１９９７年）、Ｌｅｅら（１９９７年）及びＰａｒｒａら（２０００年）を含む。
【００１９】
マルチチャネルブラインドデコンボルーションの問題を解決するためのＩＣＡ及びＢＳＳに基づいたアルゴリズムは、音響的に混合された源の分離を解決するためのそれらの可能性のためにますます一般的になってきた。しかしながら、現実的なシナリオに対するそれらの適用性を制限する、それらのアルゴリズムでなされる依然として強力な仮定がある。最も矛盾した仮定の１つは、少なくとも分離される源と同じくらい多くのセンサを有するという用件である。数学的には、この仮定は意味をなす。しかしながら、実際的には、源の数は、通常は動的に変化しており、センサ数は固定される必要がある。加えて、多数のセンサを有することは、多くの応用例で実用的ではない。大部分のアルゴリズムでは、統計的な音源信号モデルが、適切な密度推定、したがって多岐に渡る音源の分離を保証するように適応される。この要件は、フィルタの適応に加えて源モデルの適応もオンラインで行なわれる必要があるため、計算上煩わしい。源間の統計的な独立性を仮定することは、かなり現実的な仮定であるが、相互情報の計算は集約的且つ困難である。実用的なシステムには優れた近似が必要とされる。さらに、センサ雑音は通常考慮に入れられず、ハイエンドのマイクが使用されるときには有効な仮定である。しかしながら、簡略なマイクは、アルゴリズムが妥当な性能を達成するためには対処されなければならないセンサ雑音を示す。最後に、大部分のＩＣＡの系統的な論述は、根本的な音源信号が、それらのそれぞれの反響及び残響にも関わらず、本来空間的に局所化された点音源から発生すると暗に仮定している。この仮定は、通常、同程度の音圧レベルで多くの方向から出現する風雑音のような強力に拡散した、または空間的に分散された雑音源に対しては有効ではない。これらのタイプの分散雑音シナリオの場合、ＩＣＡ手法だけで達成可能な分離は不十分である。
【００２０】
所望されているのは、ほぼリアルタイムで暗騒音から音声信号を分離でき、多大な計算力を必要としないが、依然として相対的に正確な結果を生じさせ、さまざまな環境に柔軟に適応できる簡略化された音声処理方法である。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
手短に言えば、本発明は雑音の多い音響環境から抽出される音声信号の質を改善するための着実な方法を提供する。ある手法では、信号分離プロセスは音声活動検出器と関連付けられている。音声活動検出器は、特に音声活動の着実且つ正確な検出を可能にする２チャネル検出器である。音声が検出されると、音声活動検出器が制御信号を発生させる。制御信号は、結果として生じる音声信号の質を高めるために、信号分離プロセスまたは事後処理動作を活性化する、調整する、あるいは制御するために使用される。別の手法では、信号分離プロセスは、学習段階と出力段階として提供される。学習段階は現在の音響状態に積極的に適応し、出力段階に係数を渡す。出力段階はよりゆっくりと適応し、音声−コンテンツ信号と雑音優勢信号とを発生させる。万一学習段階が不安定になると、学習段階だけがリセットされ、出力段階が高品質の音声信号の出力を続行できるようにする。
【００２２】
さらに別の手法では、分離プロセスは、それぞれのマイクによって発生する２つの入力信号を受信する。マイクはターゲット話者と所定の関係を有するため、他方のマイクが雑音優勢信号を発生させる一方で、一方のマイクは音声優勢信号を発生させる。両方の信号とも信号分離プロセスの中に受け入れられ、信号分離プロセスからの出力は、事後処理動作のセットでさらに処理される。スケーリングモニタは、信号分離プロセスまたは事後処理動作の１つまたは複数を監視する。信号分離プロセスにおいて調整を行うために、スケーリングモニタは入力信号のスケーリングまたは増幅を制御してよい。好ましくは、各入力信号は、無関係に拡大縮小されてよい。入力信号の１つまたは両方を拡大縮小することにより、信号分離プロセスはさらに効果的にまたは積極的に動作させられてよく、より少ない事後処理を可能にし、全体的な音声信号品質を改善する。
【００２３】
さらに別の手法では、マイクからの信号は風雑音の発生について監視される。風雑音が１本のマイクから検出されると、そのマイクは非活性化される、または重要視されなくなり、システムは単一チャネルシステムとして動作するように設定される。風雑音が存在しなくなったら、マイクは再活性化され、システムは通常の２チャネル動作に戻る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
ここで図１を参照すると、音声分離プロセス１００が描かれている。音声分離プロセス１００は、予定される話者と所定の関係を有する信号入力（例えば、マイクからの音源信号）１０２と１０４のセットを有する。例えば、信号入力１０４は話者の口からさらに遠く離間されたマイクからであってよいが、信号入力１０２は話者の口に最も近くなるように配置されたマイクからであってよい。対象となる話者との相対的な関係を事前に定義することによって、分離プロセス、事後処理プロセス及び音声活動検出プロセスはさらに効率的に操作されてよい。音声分離プロセス１０６は、一般的には２つの別々であるが相互に関係のあるプロセスを有する。分離プロセス１０６は、例えばブラインド信号源（ＢＳＳ）または独立成分分析（ＩＣＡ）プロセスであってよい信号分離プロセス１０８を有する。動作中、マイクは信号分離プロセス１０８に１組の入力信号を発生させ、信号分離プロセスは音声コンテンツを有する信号１１２と雑音優勢信号１１４を発生させる。事後処理ステップ１１０はこれらの信号を受信し、伝送サブシステム１２３によって送信されてよい１２５出力音声信号１２１を発生させるためにさらに雑音を削減する。
【００２５】
安定性を強化し、分離効果を高め、電力消費を削減するために、プロセス１００は音声活動検出器１０６を使用して、選択された信号分離、事後処理、または伝送の機能を活性化する、調整する、あるいは制御する。音声活動検出器は２チャネル検出器であり、音声活動検出器（「ＶＡＤ」）が特に着実に、且つ正確に動作できるようにする。ＶＡＤ１０６は２つの入力信号１０５を受信し、信号の１つはさらに強力な音声信号を保持するために明示される。したがって、ＶＡＤはいつ音声が存在するかを決定するための簡略で効率的な方法を有する。音声を検出すると、ＶＡＤ１０６は制御信号１０７を発生させる。制御信号は、例えば、音声が発生しているときにだけ信号分離プロセスを活性化するために使用されてよく、それにより安定性を高め、節電する。別の例では、特徴付けプロセスは、音声が発生していないときだけに限定されてよいため、事後処理ステップ１１０は、さらに正確に雑音を特徴付けるために制御されてよい。雑音のさらに優れた特徴付けを用いて、雑音信号の残余は音声信号からさらに効果的に除去されてよい。さらに後述されるように、着実且つ正確なＶＡＤ１０６によって、さらに安定し、効果的な音声分離プロセスが可能になる。
【００２６】
ここで図２を参照すると、通信プロセス１７５が描かれている。通信プロセス１７５は、音声分離プロセス１８０の中に受け入れられる第１のマイク信号１７８を発生させる第１のマイク１７７を有する。第２のマイク１７５は、音声分離プロセス１８０の中にも受け入れられる第２のマイク信号１８２を発生させる。１つの構成では、音声活動検出器１８５は、第１のマイク信号１７８と第２のマイク信号１８２を受信する。マイク信号はフィルタにかけられてよい、デジタル化されてよい、あるいはそれ以外の場合処理されてよいことが理解される。第１のマイク１７７は話者の口、それからマイク１７９の近くに配置される。この所定の配列が、音声活動検出の改善だけではなく、音声信号の簡略化された識別も可能にする。例えば、２チャネル音声活動検出器１８５は、図３または図４に関して説明されるプロセスに類似したプロセスを操作してよい。音声活動検出回路の一般的な設計は周知であるため、詳細に説明しない。有利なことに、音声活動検出器１８５は、図３または図４に関して説明されるように、２チャネル音声活動検出器である。つまりＶＡＤ１８５は妥当なＳＮＲについて特に着実且つ正確であり、したがって通信プロセス１７５におけるコア制御機構として確信を持って使用されてよい。２チャネル音声活動検出器１８５は音声を検出すると、それは制御信号１８６を発生させる。
【００２７】
制御信号１８６は、有利なことに通信プロセス１７５でいくつかのプロセスを活性化する、制御する、あるいは調整するために使用されてよい。例えば、音声分離プロセス１８０は適応できてよく、特定の音響環境に従って学習してよい。音声分離プロセス１８０は、特定のマイク配置、音響環境または特定のユーザのスピーチに適応してもよい。音声分離プロセスの適応性を高めるために、学習プロセス１８８は、音声活動制御信号１８６に応えて活性化されてよい。このようにして、音声分離プロセスは、所望される音声がたぶん発生しているときにその適応学習プロセスを適用するにすぎない。また、雑音だけが存在するとき、あるいは代わりに雑音だけが存在しないときに学習処理を非活性化することによって、処理及び電池残量が節約されてよい。
【００２８】
説明のために、音声分離プロセスは、独立成分分析（ＩＣＡ）プロセスとして説明される。一般的には、ＩＣＡモジュールは、所望される話者が話をしていないときには任意の時間間隔でその主要な分離機能を実行することができず、したがってオフにされてよい。この「オン」状態と「オフ」状態は、入力チャネル間の比較エネルギーコンテンツ、または特定のスペクトルシグナチャのような所望される話者の先験的な知識に基づいて音声活動検出モジュール１８５によって監視、及び制御できる。所望されるスピーチが存在しないときにＩＣＡをオフにすることによって、ＩＣＡフィルタは不適切に適応せず、それによってこのような適応が分離改善を達成できるであろうときだけに適応を可能にできる。ＩＣＡフィルタの適応を制御することにより、ＩＣＡプロセスは、所望される話者の長引いた沈黙の期間の後にも優れた分離品質を達成、維持し、ＩＣＡ段階が解決できない状況に対処するための実を結ばない分離努力に起因するアルゴリズムの特異性を回避できるようにする。多様なＩＣＡアルゴリズムは等方性雑音に対する堅牢さまたは安定性の異なる程度を示すが、所望される話者の不在、あるいは雑音の不在の間にＩＣＡ段階をオフにすることによって方法論にかなりの堅牢さが加えられる。また、雑音しか存在しないときにＩＣＡ処理を非活性化することによって、処理及び電池残量は節約されてよい。
【００２９】
ＩＣＡインプリメンテーションのための一例で無限インパルス応答フィルタが使用されるので、結合／学習プロセスの安定性は理論的につねに保証できない。現在のＩＩＲフィルタ構造での白色化アーチファクトの不在も魅力的であるが、同じ性能のＦＩＲフィルタ、つまり同等なＩＣＡ  ＦＩＲフィルタに比較されるＩＩＲフィルタシステムのきわめて望ましい効率もはるかに長く、かなり高いＭＩＰＳを必要とし、閉ループシステムの極配置にだいたい関連する安全性チェックのセットが含まれ、ＩＣＡフィルタの初期状態だけではなく、フィルタ履歴の初期状態のリセットもトリガする。ＩＩＲフィルタリング自体は、過去のフィルタエラー（数値不安定性）の蓄積に起因して非有界出力を生じさせることがあるため、不安定性がないかチェックするために有限精度符号化で使用される技法を使用することができる。ＩＣＡフィルタリング段階に対する入出力エネルギーの明示的な評価は、異常を検出し、監督モジュールによって提供される値にフィルタ及びフィルタリング履歴をリセットするために使用される。
【００３０】
別の例では、音声活動検出器制御信号１８６は、音量調整１８９を設定するために使用される。例えば、音声信号１８１に対する音量は、音声活動が検出されないときには実質的に下げられてよい。次に、音声活動が検出されると、音量は音声信号１８１について上げられてよい。この音量調整は、任意の事後処理段階の出力に対しても行われてよい。これはさらに優れた通信信号を提供するだけではなく、限られた電池残量も節約する。同様に、雑音推定プロセス１９０は、音声活動が検出されない場合にいつ雑音削減プロセスがより積極的に操作されてよいかを決定するために使用されてよい。雑音推定プロセス１９０はここでいつ信号が雑音にすぎないのかを認識するので、それは雑音信号をさらに正確に特徴付けてよい。このようにして、雑音プロセスは実際の雑音特性にさらによく調整でき、音声がない期間にさらに積極的に適用されてよい。その結果、音声活動が検出されると、雑音削減プロセスは音声信号にあまり劣化しない影響を及ぼすように調整されてよい。例えば、いくつかの雑音削減プロセスは、それらは雑音を削減する上できわめて効果的であってよいが、音声信号で好ましくないアーチファクトを生じさせると知られている。これらの雑音プロセスは、音声信号が存在しないときに操作されてよいが、たぶん音声が存在するときには無効にされてよい、あるいは調整されてよい。
【００３１】
別の例では、制御信号１８６は特定の雑音削減プロセス１９２を調整するために使用されてよい。例えば、雑音削減プロセス１９２は、スペクトル減算プロセスであってよい。さらに詳細には、信号分離プロセス１８０は雑音信号１９６及び音声信号１８１を発生させる。音声信号１８１は、依然として雑音成分を有してよく、雑音信号１９６は雑音を正確に特徴付けるので、スペクトル減算プロセス１９２は音声信号からさらに雑音を除去するために使用されてよい。しかしながら、このようなスペクトル減算は残りの音声信号のエネルギーレベルを削減する働きもする。その結果、制御信号が音声が存在することを示すとき、雑音削減プロセスは、残りの音声信号に相対的に小さい増幅を適用することによってスペクトル減算を補償するために調整されてよい。この小さいレベルの増幅が、より自然且つ一貫性のある音声信号を生じさせる。また、雑音削減プロセス１９０は、どれほど積極的にスペクトル減算が実行されたのかを認識しているので、増幅のレベルは相応して調整できる。
【００３２】
制御信号１８６は、自動利得制御（ＡＧＣ）関数１９４を制御するためにも使用されてよい。ＡＧＣは、音声信号１８１の出力に適用され、有効なエネルギーレベルで音声信号を維持するために使用される。ＡＧＣはいつ音声が存在しているのかを認識しているので、ＡＧＣは利得制御を音声信号にさらに正確に適用できる。出力音声信号をさらに正確に制御する、あるいは正規化することによって、事後処理関数はさらに容易に、且つ効果的に適用されてよい。また、事後処理及び伝送における飽和のリスクは削減される。制御信号１８６が、他の事後処理１９５関数を含む、通信システムにおけるいくつかのプロセスを制御するまたは調整するために有利に使用されてよいことが理解されるであろう。
【００３３】
例示的な実施形態では、ＡＧＣは完全に適応できる、または固定利得を有することができるかのどちらかである。好ましくは、ＡＧＣは約−３０ｄＢから３０ｄＢの範囲の完全に適応できる運転モードをサポートする。デフォルトの利得値は無関係に確立されてよく、通常は０ｄＢである。適応利得制御が使用される場合、初期利得値はこのデフォルト利得によって指定される。ＡＧＣは入力信号１８１の電力レベルに従って利得係数を調整する。高エネルギー信号が減衰される一方、低いエネルギーレベルの入力信号１８１は快適な音響レベルに増幅される。
【００３４】
乗算器は、次に出力される入力信号に利得係数を適用する。デフォルト利得、通常０ｄＢは初期に入力信号に適用される。電力推定器は、利得調整信号の短期平均電力を推定する。入力信号の短期平均出力は、好ましくは８つのサンプルごとに計算され、通常は８ｋＨｚの信号あたり１ｍｓである。クリッピング論理は、振幅が所定のクリッピング閾値を超える利得調整済み信号を特定するために短期平均出力を分析する。クリッピング論理は、利得調整済み信号の振幅が所定のクリッピング閾値を超えると、入力信号を媒体待ち行列に直接的に接続するＡＧＣバイパススイッチを制御する。ＡＧＣバイパススイッチは、利得調整済み信号の振幅がクリッピング閾値を下回るようにＡＧＣが適応するまでアップつまりバイパス位置に留まる。
【００３５】
説明されている例示的な実施形態では、ＡＧＣは、オーバフローまたはクリッピングが検出されるとかなり迅速に適応するはずであるが、ゆっくりと適応するように設計されている。システムの観点から、ＡＧＣ適応は、固定されて保持されるか、あるいはＶＡＤが音声が不活性であると決定すると暗騒音を減衰または除去するように設計されなければならない。
【００３６】
別の例では、制御信号１８６は伝送サブシステム１９１を活性化及び非活性化するために使用されてよい。特に、伝送サブシステム１９１が無線である場合、無線は、音声活動が検出されたときにだけ活性化または完全に電力を投入されさえすればよい。このようにして、音声活動が検出されないときには、送信電力が削減されてよい。ローカル無線システムがたぶん電池式である場合、送信電力を節約すると、ヘッドセットシステムに与えられる使いやすさが増す。一例では、伝送システム１９１から送信される信号は、制御モジュールで対応するブルーツース受信機によって受信されるブルーツース信号１９３である。
【００３７】
無線通信ヘッドセットのための信号分離プロセスは、着実且つ正確な音声活動検出器の恩恵を受けてよい。特に着実且つ正確な音声活動検出（ＶＡＤ）プロセスは図３に描かれている。ＶＡＤプロセス２００は２本のマイクを有し、マイクの第１のマイクは、ブロック２０６に示されるようにそれが第２のマイクより話者の口に近くなるように無線ヘッドセット上に配置されている。各それぞれのマイクは、ブロック２０７に示されているように、それぞれのマイク信号を発生させる。音声活動検出器は、ブロック２０８に示されるように、マイク信号のそれぞれでエネルギーレベルを監視し、測定されたエネルギーレベルを比較する。１つの簡略なインプリメンテーションでは、マイク信号は、信号間のエネルギーレベルの差異が所定の閾値を超えるときがないか監視される。この閾値は静的であってよい、あるいは音響環境に従って適応してよい。エネルギーレベルの規模を比較することによって、音声活動検出器は、エネルギースパイクが話をしているターゲットユーザによって引き起こされたかどうかを正確に決定してよい。通常では、比較の結果は、以下のどちらかになる。
（１）第１のマイク信号が、ブロック２０９に示されているように、第２のマイク信号より高いエネルギーレベルを有する。信号のエネルギーレベル間の差異は所定の閾値を超えている。第１のマイクは話者にさらに近いので、エネルギーレベルのこの関係性は、ブロック２１２に示されているように、ターゲットユーザが話をしていることを示す。制御信号は、所望される音声信号が存在していることを示すために使用されてよい。あるいは、
（２）第２のマイク信号は、ブロック２１０に示されているように、第１のマイク信号より高いエネルギーレベルを有する。信号のエネルギーレベル間の差異は所定の閾値を超えている。第１のマイクは話者にさらに近いので、エネルギーレベルのこの関係性は、ブロック２１３に示されているように、ターゲットユーザが話をしていないことを示す。制御信号は、信号が雑音だけであることを示すために使用されてよい。
【００３８】
実際に、１本のマイクがユーザの口にさらに近いので、その音声コンテンツはそのマイクでさらに音量が大きくなり、ユーザの音声活動は、２つの記録されたマイクチャネル間の大きなエネルギー差に伴って起こることによって追跡調査できる。また、ＢＢＳ／ＩＣＡ段階は他のチャネルからユーザの音声を削除するので、チャネル間のエネルギー差はＢＳＳ／ＩＣＡ出力レベルでさらに大きくなる可能性があってよい。ＢＳＳ／ＩＣＡプロセスからの出力信号を使用するＶＡＤは、図４に示されている。ＶＡＤプロセス２５０は２本のマイクを有し、マイクの第１のマイクは、ブロック２５１に示されるように、それが第２のマイクより話者の口にさらに近くなるように無線ヘッドセットの上に配置される。各それぞれのマイクは、信号分離プロセスの中に受け取られるそれぞれのマイク信号を発生させる。信号分離プロセスは、ブロック２５２に示されるように音声コンテンツを有する信号だけではなく、雑音優勢信号も発生させる。音声活動検出器は、信号のそれぞれのエネルギーレベルを監視し、ブロック２５３に示されるように、測定済みのエネルギーレベルを比較する。１つの簡略なインプリメンテーションでは、信号は、信号間のエネルギーレベルの差異が所定の閾値を超えるときがないか監視される。この閾値は静的であってよい、あるいは音響環境に従って適応してよい。エネルギーレベルの規模を比較することによって、音声活動検出器は、エネルギースパイクが話をしているターゲットユーザによって引き起こされたかどうかを正確に決定してよい。通常では、比較の結果は、以下のどちらかになる。
（１）音声コンテンツ信号が、ブロック２５４に示されているように、雑音優勢信号より高いエネルギーレベルを有する。信号のエネルギーレベル間の差異は所定の閾値を超えている。音声コンテンツ信号が音声コンテンツを有することが予定されているので、エネルギーレベルのこの関係性は、ブロック２５７に示されているように、ターゲットユーザが話をしていることを示す。制御信号は、所望される音声信号が存在していることを示すために使用されてよい。あるいは、
（２）雑音優勢信号は、ブロック２５５に示されているように、音声コンテンツ信号より高いエネルギーレベルを有する。信号のエネルギーレベル間の差異は所定の閾値を超えている。音声コンテンツ信号が音声コンテンツを有することが予定されているので、エネルギーレベルのこの関係性は、ブロック２５８に示されているように、ターゲットユーザが話をしていないことを示す。制御信号は、信号が雑音だけであることを示すために使用されてよい。
【００３９】
２チャネルＶＡＤの別の例では、図３及び図４に関して説明されたプロセスがともに使用されている。この装置では、ＶＡＤはマイク信号（図３）を使用してある比較を行い、信号分離プロセス（図４）からの出力を使用して別の比較を行う。マイク記録レベルでのチャネル間のエネルギー差とＩＣＡ段階の出力の組み合わせが、現在の処理済みフレームが所望されている音声を含んでいるかどうかの着実な評価を提供するために使用されてよい。
【００４０】
２チャネル音声検出プロセスは、公知の単一チャネル検出器に優る重大な優位点を有する。例えば、２チャネルプロセスは、ラウドスピーカがターゲットの話者よりさらに遠く、したがってチャネル間で大きなエネルギー差を生じさせないことを理解し、したがってそれが雑音であることを示すであろうが、ラウドスピーカでの声は、単一チャネル検出器に音声が存在していることを示させてよい。エネルギー測度だけに基づいた信号チャネルＶＡＤはとても信頼できないので、その有用性は大きく制限され、ゼロ交差率または先験的な所望される話者スピーチ時間と周波数のモデル等の追加の基準によって補完される必要があった。しかしながら、２チャネルプロセスの堅牢性と精度が、ＶＡＤが無線ヘッドセットの動作を監督し、制御し、調整する上で中心的な役割を果たすことができるようにする。
【００４１】
アクティブスピーチを含まないデジタル音声サンプルをＶＡＤが検出する機構は、いろいろな方法で実現できる。１つのこのような機構は、短期間（期間長は、通常、約１０ｍｓｅｃから３０ｍｓｅｃの範囲内にある）でデジタル音声サンプルのエネルギーレベルを監視することを伴う。チャネル間のエネルギーレベル差が固定された閾値を超える場合、デジタル音声サンプルはアクティブと宣言され、それ以外の場合それらは非アクティブと宣言される。代わりに、ＶＡＤの閾値レベルは適応でき、暗騒音エネルギーは追跡調査できる。これも、いろいろな方法で実現できる。一実施形態では、現在の期間のエネルギーが、例えば快適性雑音推定器による暗騒音推定値等の特定の閾値よりも十分に大きい場合、デジタル音声サンプルはアクティブと宣言され、それ以外の場合それらは非アクティブと宣言される。
【００４２】
適応閾値レベルを活用する単一チャネルＶＡＤでは、ゼロ交差率、スペクトル傾斜、エネルギー力学及びスペクトル力学等の音声パラメータが測定され、雑音のための値に比較される。音声のためのパラメータが雑音のためのパラメータとは大きく異なる場合、それは、デジタル音声サンプルのエネルギーレベルが低くてもアクティブスピーチが存在する現れである。本実施形態では、この他のチャネルが分離された雑音チャネルであるのか、強化されたまたは分離された可能性があった、あるいはなかった（例えば、雑音＋音声）雑音中心チャネルであるのか、あるいは雑音について記憶されたまたは推定された値であるのかに関係なく、異なるチャネル、特に他のチャネルに比較される音声中心チャネル（例えば、音声＋雑音またはそれ以外）間で比較を行うことができる。
【００４３】
デジタル音声サンプルのエネルギーを測定することは、非アクティブスピーチを検出するために十分である場合があるが、固定閾値と対照するデジタル音声サンプルのスペクトル力学は、音声スペクトルのある長い音声セグメントと長期の暗騒音を区別する上で有効であってよい。スペクトル分析を利用するＶＡＤの例示的な実施形態では、ＶＡＤは、暗騒音に基づいた長期推定値をデジタル音声サンプルの期間に基づいた短期推定値に比較するために、ＩｔａｋｕｒａまたはＩｔａｋｕｒａ−Ｓａｉｔｏ歪みを使用して自己相関を実行する。さらに、音声エンコーダによってサポートされる場合、線スペクトル対（ＬＳＰ）が、暗騒音に基づいた長期ＬＳＰ推定値を、デジタル音声サンプルの期間に基づいた短期推定値に比較するために使用できる。代わりに、スペクトルが別のソフトウェアモジュールから利用できるときには、ＦＦＴ方法が使用できる。
【００４４】
好ましくは、アクティブスピーチのあるデジタル音声サンプルのアクティブ期間の最後に残存物が適用される必要がある。残存物は、静かなトレーリング、（／ｓ／のような）無声音、または低ＳＮＲ遷移コンテンツがアクティブと分類されることを確実にするために短い非アクティブセグメントを埋める。残存物の量は、ＶＡＤの運転モードに従って調整できる。長いアクティブ期間に続く期間が明確に非アクティブである（つまり、測定された暗騒音に同様のスペクトルのある非常に低いエネルギー）場合、残存物期間の長さは削減できる。一般的には、アクティブスピーチバーストに続く非アクティブスピーチの約２０から５００ｍｓｅｃの範囲が、残存物のためにアクティブスピーチと宣言される。閾値は約−１００ｄＢｍと約−３０ｄＢｍの間で調整可能であり、デフォルト値は約−６０ｄＢｍから約−５０ｄＢｍの間となり、閾値は音声品質、システム効率及び帯域幅要件、あるいは聴力の閾値レベルに依存する。代わりに、閾値は、（例えば、他のチャネル（複数の場合がある）からの）雑音の値を超えた、あるいは雑音の値に等しい特定の固定された、あるいは変化する値となるように適応できてよい。
【００４５】
例示的な実施形態では、ＶＡＤは、音声品質、システム効率及び帯域幅要件の間でシステムトレードオフを提供するために複数のモードで動作するように構成できる。１つのモードでは、ＶＡＤはつねに無効にされ、すべてのデジタル音声サンプルをアクティブスピーチと宣言する。しかしながら、典型的な電話の会話は６０パーセントもの沈黙つまり非アクティブコンテンツを有する。したがって、デジタル音声サンプルがアクティブＶＡＤによってこれらの期間中に抑制される場合、高い帯域幅利得が実現できる。加えて、例えばエネルギー節約、処理要件の減少、音声品質の強化、またはユーザインタフェースの改善等の多くのシステム効率は、ＶＡＤ、特に適応ＶＡＤによって実現できる。アクティブなＶＡＤがアクティブスピーチを含むデジタル音声サンプルを検出しようとするだけではなく、高品質のＶＡＤが、雑音サンプルと音声サンプルの間の値範囲または雑音または音声のエネルギーを含む、デジタル音声（雑音）サンプル（分離された、または分離されていない）のパラメータを検出し、活用することもできる。したがって、アクティブＶＡＤ，特に適応ＶＡＤが、分離ステップ及び／または事後（事前）処理ステップを変調することを含む、システム効率を高める数多くの追加の特長を可能にする。例えば、デジタル音声サンプルをアクティブスピーチとして識別するＶＡＤは、分離プロセスまたは任意の事前／事後処理ステップをオンまたはオフに切り替えることができる、あるいは代わりに分離技法及び／または処理技法のさまざまなまたは組み合わせを適用する。ＶＡＤがアクティブスピーチを識別しない場合、ＶＡＤは暗騒音を減衰するまたは除去すること、雑音パラメータを推定すること、あるいは信号及び／またはハードウェアパラメータを正規化するまたは変調することを含むさまざまなプロセスを変調することもできる。
【００４６】
ここで図５を参照すると、通信ヘッドセットを操作するためのプロセス３２５が描かれている。プロセス３２５は、第１のマイク信号を発生させる第１のマイク３２７と、第２のマイク信号を発生させる第２のマイク３２９とを有する。方法３２５は２本のマイクとともに描かれているが、３本以上のマイク及びマイク信号が使用されてよいことが理解されるであろう。マイク信号は音声分離プロセス３３０の中に受信される。音声分離プロセス３３０は、例えば、ブラインド信号分離プロセスであってよい。さらに具体的な例では、音声分離プロセス３３０は、独立成分分析プロセスであってよい。「マルチトランスデューサ配置におけるターゲット音響信号の分離（Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔａｒｇｅｔ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ｉｎ  ａ  Ｍｕｌｔｉ−Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ  Ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）」と題される米国特許出願番号第１０／８９７，２１９号は、音声信号を発生させるための特定のプロセスをさらに完全に提示し、その全体として本書に組み込まれている。音声分離プロセス３３０はきれいな音声信号３３１を発生させる。きれいな音声信号３３１は、伝送サブシステム３３２の中に受け入れられる。伝送サブシステム３３２は、例えば、ブルーツース無線、ＩＥＥＥ  ８０２．１１無線、または有線接続であってよい。さらに、伝送はローカルエリア無線モジュールに対してであってよい、あるいは広域インフラストラクチャ用の無線に対してであってよいことが理解されるであろう。このようにして、送信された信号３３５は、きれいな音声信号を示す情報を有している。
【００４７】
ここで図６を参照すると、通信ヘッドセットを操作するためのプロセス３５０が描かれている。通信プロセス３５０は、第１のマイク信号を音声分離プロセス３５４に提供する第１のマイク３５１を有する。第２のマイク３５２は、音声分離プロセス３５４に第２のマイク信号を提供する。音声分離プロセス３５４は、伝送サブシステム３５８の中に受け入れられるきれいな音声信号３５５を発生させる。伝送サブシステム３５８は、例えばブルーツース無線、ＩＥＥＥ  ８０２．１１無線、他のこのような無線規格、または有線接続であってよい。伝送サブシステムは、伝送信号３６２を制御モジュールまたは他の遠隔無線に送信する。きれいな音声信号３５５は、サイドトーン処理モジュール３５６によっても受信される。サイドトーン処理モジュール３５６は減衰されたきれいな音声信号をローカルスピーカ３６０に送り返す。このようにして、ヘッドセットの上のイヤホンはユーザにより自然な音声フィードバックを与える。サイドトーン処理モジュール３５６が局所的な音響状態に対応してスピーカ３６０に送信されるサイドトーン信号の音量を調整してよいことが理解される。例えば、音声分離プロセス３５４は、雑音音量を示す信号も出力してよい。局所的に雑音の多い環境では、サイドトーン処理モジュール３５６は、ユーザに対するフィードバックとしてきれいな音声信号のさらに高いレベルを出力するように調整されてよい。他の要因は、サイドトーン処理信号のために減衰レベルを設定する際に使用されてよいことが理解される。
【００４８】
ここで図７を参照すると、通信プロセス４００が描かれている。通信プロセス４００は、音声分離プロセス４０５に第１のマイク信号を提供する第１のマイク４０１を有する。第２のマイク４０２は、音声分離プロセス４０５に第２のマイク信号を提供する。音声分離プロセス４０５は、音響雑音４０７を示す信号だけではなく、比較的にきれいな音声信号４０６も発生させる。２チャネル音声活動検出器４１０は、音声がたぶんいつ発生しているのかを決定するための音声分離プロセスから１組の信号を受信し、音声がたぶん発生しているときに制御信号４１１を発生させる。音声活動検出器４１０は、図３または図４に関して説明されたようにＶＡＤプロセスを操作する。制御信号４１１は、雑音推定プロセス４１３を活性化させる、または調整するために使用されてよい。雑音推定プロセス４１３が、信号４０７がいつ音声を含まない可能性が高いのかを認識している場合には、雑音推定プロセス４１３はさらに正確に雑音を特徴付けてよい。その結果、音響雑音の特性のこの知識は、さらに完全に且つ正確に雑音を削減するために雑音削減プロセス４１５によって使用されてよい。音声分離プロセスから出現する音声信号４０６が何らかの雑音成分を有してよいので、追加の雑音削減プロセス４１５は音声信号の質をさらに高めてよい。このようにして、伝送プロセス４１８によって受信される信号は、雑音成分がさらに低い、さらに優れた品質である。制御信号４１１が、雑音削減プロセスまたは伝送プロセスの活性化、あるいは音声分離プロセスの活性化等の、通信プロセス４００の他の態様を制御するために使用されてよいことも理解される。雑音サンプル（分離されている、または分離されていない）のエネルギーは、出力強化音声のエネルギーまたは遠端ユーザの音声のエネルギーを変調するために活用できる。加えて、ＶＡＤは、本発明プロセスの前、間、及び後に信号のパラメータを変調できる。
【００４９】
一般的には、説明された分離プロセスは少なくとも２本の相隔たるマイクのセットを使用する。いくつかのケースでは、マイクが話者の声に相対的に直接的な経路を有することが望ましい。このような経路では、スピーカの音声は、間に入る物理的障害なしに、各マイクに直接的に移動する。他のケースでは、マイクは、一方が相対的に直接的な経路を有し、他方が話者から見て外方に向けられるように配置されてよい。特定のマイク配置は、例えば対象となる音響環境、物理的な制限、及び使用可能な処理力に従って行われてよいことが理解される。分離プロセスは、さらに着実な分離を必要とする応用例のために、あるいは配置の制約によりさらに多くのマイクが有効になる場合に、３本以上のマイクを有してよい。例えば、いくつかの応用例では、話者は、話者が１本または複数のマイクから遮断される位置に置かれてよいことが考えられる可能性がある。この場合、少なくとも２本のマイクが話者の声に直接的な経路を有するという尤度を高めるために追加のマイクが使用されるであろう。マイクのそれぞれは雑音源からだけではなく、音声源からも音響エネルギーを受け取り、音声成分と雑音成分の両方を有する復号マイク信号を発生させる。マイクのそれぞれは他のすべてのマイクから分離されるので、各マイクはいくぶん異なった複合信号を発生させる。例えば、音源ごとのタイミングと遅延だけではなく、雑音及び音声の相対的なコンテンツも変化してよい。
【００５０】
各マイクで生成される複合信号は、分離プロセスによって受信される。分離プロセスは、受信された複合信号を処理し、音声信号と雑音を示す信号を発生させる。一例では、分離プロセスは、２つの信号を発生させるための独立成分分析（ＩＣＡ）プロセスを使用する。ＩＣＡプロセスは、好ましくは無限インパルス応答フィルタである非線形有界関数付きのクロスフィルタを使用して受信された複合信号をフィルタにかける。非線形有界関数は、例えば、出力として入力値に基づいた正の値または負の値のどちらかを返す符号関数等の、迅速に計算できる所定の最高値と最小値のある非線形関数である。信号の反復されたフィードバックに続き、出力信号の２つのチャネルが生成され、他方のチャネルは雑音と音声の組み合わせを含む一方、一方のチャネルは、それが実質的に雑音成分から成るように雑音で占められる。他のＩＣＡフィルタ関数及び処理は本開示と一致して使用されてよいことが理解される。代わりに、本発明は、他の音源分離技法を利用することを熟考する。例えば、分離プロセスは、実質的に類似した信号分離を達成するために音響環境についてある程度の先験的な知識を使用して、ブラインド信号源（ＢＳＳ）プロセスまたは用途に特殊な適応フィルタプロセスを使用できるであろう。
【００５１】
ここで図８を参照すると、無線ヘッドセットシステム４５０が描かれている。無線ヘッドセットシステム４５０は、統合されたブームマイク付きのイヤホンとして構成されている。無線ヘッドセットシステム４５０は、図８で左側４５１から、及び右側４５２から描かれている。無線ヘッドセットまたはイヤホンは、本書に説明されている通信プロセスから恩恵を受ける多くの物理的な装置の１つにすぎないことが理解される。例えば、携帯通信装置、携帯端末、ヘッドセット、ハンズフリーカーキット、ヘルメットまたは他の異なった装置は、音声を雑音の多い環境から分離するためのより着実なプロセスから恩恵を受けてよい。
【００５２】
携帯電話端末及びヘッドセットのようなモバイル応用例では、所望される話者の移動を目的とする堅牢性が、適応によって分離ＩＣＡフィルタの指向性パターンを微調整する、及び／または一連の最も可能性の高い装置／話者の口の配置のために、同じ音声／雑音チャネル出力順序につながるマイク構成を選ぶことによって達成される。したがって、マイクは、ハードウェアのそれぞれの側に対称的にではなく、モバイル機器の分割線上に配置されることが好まれる。このようにして、モバイル機器が使用されているとき、同マイクが、通信装置の位置に関係なく大部分の音声を最も効果的に受け取るようにつねに配置される。例えば、一次マイクは、装置のユーザ位置決めに関係なく話者の口に最も近くなるように配置される。この一貫した所定の位置決めによって、ＩＣＡプロセスはさらに優れたデフォルト値を有し、音声信号をさらに容易に識別できるようになる。
【００５３】
ここで図９を参照すると、特殊な分離プロセス５００が描かれている。プロセス５００は、ブロック５０２と５０４に示されているように、音響情報と雑音を受け取り、追加の処理のための複合信号を発生させるためにトランスデューザを配置する。複合信号は、ブロック５０６に示されるように追加チャネルの中に処理される。多くの場合、プロセス５０６は、適応フィルタ係数の付いたフィルタのセットを含む。例えば、プロセス５０６がＩＣＡプロセスを使用する場合には、プロセス５０６は、それぞれが適応可能及び調整可能なフィルタ係数を有する複数のフィルタを有する。プロセス５０６が動作するにつれて、係数は、ブロック５２１に示されるように分離性能を改善するために調整され、新しい係数はブロック５２３で示されるようにフィルタで適用され、使用される。フィルタ係数のこの継続的な適応により、プロセス５０６は、変化する音響環境においても十分なレベルの分離を提供できる。
【００５４】
プロセス５０６は、通常、ブロック５０８で識別される２つのチャネルを生成する。具体的には、他方のチャネルは、雑音と情報の組み合わせであってよい音声信号として識別されるが、一方のチャネルは雑音優勢信号として識別される。ブロック５１５に示されているように、雑音優勢信号または組み合わせ信号は、信号分離のレベルを検出するために測定できる。例えば、雑音優勢信号は、音声成分のレベルを検出するために測定でき、測定に応じて、マイクの利得が調整されてよい。この測定及び調整は、プロセス５００の動作中に実行されてよい、あるいはプロセスのためのセットアップ中に実行されてよい。このようにして、望ましい利得係数は設計、試験、または製造プロセスの中のプロセスのために選択され、事前に定義されてよく、それによってプロセス５００がこれらの測定値と設定値を動作中に実行することから解放する。また、利得の適切な設定は、設計段階、試験段階または製造段階で最も効率的に使用される高速デジタルオシロスコープ等の精密電子試験装置の使用から恩恵を受けてよい。初期の利得設定は、設計段階、試験段階、または製造段階で行われてよく、利得設定値の追加の調整はプロセス５００のライブ動作中に実行されてよいことが理解される。
【００５５】
図１０は、ＩＣＡまたはＢＳＳの処理関数の一実施形態６００を描く。図１０及び図１１に関して説明されているＩＣＡプロセスは、図８に描かれているようなヘッドセットの設計に特によく適している。この構造は、マイクの明確で、所定の位置決めを有し、２つの音声信号が話者の口の前の相対的に小さな「わずかな変化」から抽出できるようにする。入力信号Ｘ１とＸ２は、それぞれチャネル６１０と６２０から受信される。通常は、これらの信号のそれぞれが少なくとも１本のマイクから出現するであろうが、他の源も使用されてよいことが理解される。クロスフィルタＷ１とＷ２は、分離された信号Ｕ１のチャネル６３０と分離された信号Ｕ２のチャネル５４０を生成するために、入力信号のそれぞれに適用される。チャネル６３０（音声チャネル）は、おもに所望される信号を含み、チャネル６４０（雑音チャネル）は、おもに雑音信号を含む。用語「音声チャネル」及び「雑音チャネル」が使用されているが、用語「音声」及び「雑音」は、望ましさに基づいて置き換え可能である。例えば、それは、１つの音声及び／または雑音より他の音声及び／または雑音で望ましいということかもしれない。加えて、方法は、３つ以上の源から混合された雑音信号を分離するために使用することもできる。
【００５６】
無限インパルス応答フィルタは、好ましくは本処理プロセスに使用される。無限インパルス応答フィルタは、出力信号が入力信号の少なくとも一部としてフィルタの中に送り返されるフィルタである。有限インパルス応答フィルタは、出力信号が入力として帰還されないフィルタである。クロスフィルタＷ２１とＷ１２は、長時間の時間遅延を取り込むために経時的にまばらに分布した係数を有することがある。大部分の簡略化された形式では、クロスフィルタＷ２１とＷ１２は、フィルタごとにただ１つのフィルタ係数しかない利得係数、例えば出力信号と帰還入力信号の間の時間遅延のための遅延利得係数、及び入力信号を増幅するための振幅利得係数である。他の形式では、クロスフィルタはそれぞれ数十、数百または数千のフィルタ係数を有することがある。後述されるように、出力信号Ｕ１とＵ２は、事後処理サブモジュール、雑音除去モジュールまたは音声特長抽出モジュールによってさらに処理できる。
【００５７】
ＩＣＡ学習規則は、ブラインド音源分離を達成するために明示的に引き出されたが、音響環境における音声処理に対するその実用的なインプリメンテーションはフィルタリング方式の不安定な挙動につながる可能性がある。このシステムの安定性を確実にするために、Ｗ１２及び同様にＷ２１の適応力学は、まず最初に安定していなければならない。このようなシステムの利得マージンは低く、一般的には、例えば非定常音声信号と遭遇した等、入力利得の増加が不安定性、したがって重み係数の急激な増加につながることがあることを意味する。音声信号は一般的にはゼロ平均のまばらな分散を示すので、符号関数は時間で頻繁に発振し、不安定な挙動に寄与するであろう。最終的には、大きな学習パラメータが高速収束のために所望されるので、大きな入力利得がシステムをさらに不安定にするため、安定性と性能の間に固有のトレードオフがある。公知の学習規則は不安定性につながるだけではなく、特に安定限界に近づくときに非線形符号関数に起因して発振する傾向があり、フィルタにかけられた出力信号Ｕ１（ｔ）とＵ２（ｔ）の残響につながる。これらの問題に対処するために、Ｗ１２とＷ２１の適応規則は安定化される必要がある。フィルタ係数の学習規則が安定しており、ＸからＵへのシステム転送関数の閉ループ極が単位円の中に位置する場合には、広範囲な分析研究及び実証的研究がシステムがＢＩＢＯ（有界入力有界出力）で安定していることを示している。したがって全体的な処理方式の最終的な対応する目的は、安定性の制約を受けた雑音の多い音声信号のブラインド音源分離となるであろう。
【００５８】
したがって安定性を保証するためのおもな方法は、入力を適切に拡大縮小することである。このフレームワークでは、倍率ｓｃ＿ｆａｃｔが入信入力信号特性に基づいて適応される。例えば、入力が高すぎる場合、これはｓｃ＿ｆａｃｔの増加につながり、したがって入力振幅を削減する。性能と安定性の間に妥協がある。ｓｃ＿ｆａｃｔで入力を縮小することにより、分離性能の減少につながるＳＮＲを削減する。入力は、このようにして安定性を確実にするために必要な程度まで拡大縮小されなければならないにすぎない。追加の安定化は、あらゆるサンプルでの重み係数の短期変動を考慮するフィルタアーキテクチャを実行し、それにより関連する残響を回避することによってクロスフィルタのために達成できる。この適応規則フィルタは、時間領域円滑化と見なすことができる。追加のフィルタ円滑化は、隣接する周波数ビンで収束された分離フィルタの結合を強制するために周波数領域で実行できる。これは、Ｋタップフィルタを長さＬにゼロタップし、次にこのフィルタを逆変換が後に続く増加時間サポートでフーリエ変換することによって便利に実行できる。フィルタが矩形時間領域ウィンドウで効果的に表示されてきたので、それは周波数領域内のシンク関数で相応して円滑化される。この周波数領域の円滑化は、適応されたフィルタ係数を首尾一貫した解決策に周期的に再初期化するために規則正しい時間間隔で達成できる。
【００５９】
以下の方程式は、時間サンプルｔごとに使用でき、ｋが時間増分変数であるＩＣＡフィルタ構造の例である。
Ｕ１（ｔ）＝Ｘ１（ｔ）＋Ｗ１２（ｔ）AＵ２（ｔ）  （方程式１）
Ｕ２（ｔ）＝Ｘ２（ｔ）＋Ｗ２１（ｔ）AＵ１（ｔ）  （方程式２）
△Ｗ１２ｋ＝−ｆ（Ｕ１（ｔ））×Ｕ２（ｔ−ｋ）  （方程式３）
△Ｗ２１ｋ＝−ｆ（Ｕ２（ｔ））×Ｕ１（ｔ−ｋ）  （方程式４）
【００６０】
関数ｆ（ｘ）は非線形有界関数、つまり所定の最大値と所定の最小値のある非線形関数である。好ましくは、ｆ（ｘ）は、変数ｘの符号に応じて最大値または最小値に迅速に接近する非線形有界関数である。例えば、符号関数は、単純な有界関数として使用できる。符号関数ｆ（ｘ）は、ｘが正であるのか、または負であるのかに応じて１または−１という二進値のある関数である。例の非線形有界関数は、以下を含むが、これに限定されない。
2009503568.tif 000004
【００６１】
これらの規則は、必要な計算を実行するために浮動小数点精度が利用できると仮定する。浮動小数点精度は好適であるが、固定小数点演算も、さらに特にそれが最小計算処理能力の装置にも適用するので利用されてよい。固定小数点演算を利用する能力にも関わらず、最適ＩＣＡ解決策への収束はさらに困難である。実際に、ＩＣＡアルゴリズムは干渉源が取り消されなければならないという原則に基づいている。ほぼ等しい数が差し引かれる（または非常に異なる数が加算される）状況での固定小数点演算の特定の誤りのため、ＩＣＡアルゴリズムは最適未満の収束特性を示してよい。
【００６２】
分離性能に影響を及ぼす可能性のある別の要因はフィルタ係数量子化誤差影響である。限られたフィルタ係数解像度のため、フィルタ係数の適応は、特定点での漸次的に追加の分離改善策、したがって収束特性を決定する際の考慮を生じさせる。量子化誤差影響は係数の数に依存しているが、おもに使用されるフィルタ長とビット分解能の関数である。前記に一覧表示された入力拡大縮小の問題も、それが数値オーバフローを妨げる有限精度計算では必要である。フィルタリングプロセスに関与する畳み込みは潜在的に使用可能な分解能の範囲より大きい数になるため、倍数はフィルタ入力がこれが起こらないようにするほど十分に小さいことを保証しなければならない。
【００６３】
本処理の関数は、例えばマイク等の、少なくとも２つの音声入力チャネルから入力信号を受け取る。音声入力チャネル数は、２つのチャネルの最小値を超えて増やすことができる。入力チャネル数が増加するにつれ、音声分離品質が、一般的には入力チャネル数が音声信号源の数に等しくなる点まで改善してよい。例えば、入力音声信号の源が話者、背景の話者、背景の音楽源及び遠い道路騒音及び風雑音によって生じる一般的な背景雑音を含む場合には、４チャネル音声分離システムが通常は２チャネルシステムをしのぐ。言うまでもなく、さらに多くの入力チャネルが使用されるにつれて、さらに多くのフィルタとさらに多くの計算力が必要とされる。代わりに、源の総数未満が、一般的には所望される分離された信号（複数の場合がある）と雑音のためのチャネルがある限り、実現できる。
【００６４】
本処理サブモジュール及びプロセスは、入力信号の３つ以上のチャネルを分離するために使用できる。例えば、携帯電話応用例では、あるチャネルは実質的に所望される音声信号を含んでよく、別のチャネルはある雑音源から実質的に雑音信号を含んでよく、別のチャネルは別の雑音源から実質的に音声信号を含んでよい。例えば、マルチユーザ環境では、別のチャネルはおもに別のターゲットユーザからの音声を含んでよいが、あるチャネルはおもに１人のターゲットユーザからの音声を含んでよい。第３のチャネルは雑音を含んでよく、２つの音声チャネルをさらに処理するために有効であってよい。追加の音声チャネルまたはターゲットチャネルが有用であってよいことが理解される。
【００６５】
いくつかの応用例は所望される音声信号の１つの源だけを含んでいるが、他の応用例では、所望される音声信号の複数の源があってよい。例えば、電話会議応用例または音声監視応用例は、暗騒音から、及び互いから複数の話者の音声信号を分離することを必要とする可能性がある。本プロセスは、暗騒音から音声信号の１つの源を分離するためだけではなく、別の話者の音声信号からある話者の音声信号を分離するためにも使用できる。本発明は、少なくとも１本のマイクが話者との相対的に直接的な経路を有する限り複数の源を収容する。このような直接的な経路が、両方のマイクがユーザの耳の近くに位置し、口への直接音響経路がユーザの頬によって閉塞されるヘッドセット応用例でのように取得できない場合、ユーザの音声信号が空間（口の回りの吹き出し）内の妥当に小さな領域に依然として制限されるため、本発明は依然として作用する。
【００６６】
本発明は、例えば雑音信号で占められる（雑音優勢チャネル）１つのチャネルと、音声信号と雑音信号のための１つのチャネル（結合チャネル）の少なくとも２つのチャネルに音響信号を分離する。図１１に示されているように、チャネル７３０は結合チャネルであり、チャネル７４０は雑音優勢チャネルである。雑音優勢チャネルが依然として何らかの低いレベルの音声信号を含んでいる可能性は十分にある。例えば、３つ以上の重要な音源と２本のマイクだけがある場合、あるいは２本のマイクが互いに近くに設置されているが、音源が遠く離れている場合、処理だけでは必ずしも十分に雑音が分離されない可能性がある。したがって、処理された信号は、残りのレベルの暗騒音を除去するために、及び／または音声信号の品質をさらに改善するために追加の音声処理を必要とする可能性がある。これは、単一チャネルまたは複数チャネルの音声強化アルゴリズム、例えば雑音優勢出力チャネル（第２のチャネルは雑音優勢だけであるので、ＶＡＤは通常は必要とされない）を使用して推定される雑音スペクトルのあるウィナーフィルタを通して分離された出力を送ることによって達成される。ウィナーフィルタは、長期サポートで暗騒音によって劣化された信号のためのさらに優れたＳＮＲを達成するために音声活動検出器を用いて検出された非音声時間間隔も使用してよい。加えて、有界関数は結合エントロピー計算に対する簡略化された近似にすぎず、必ずしも信号の情報冗長性を完全に削減しない可能性がある。したがって、信号が本分離プロセスを使用して分離された後、音声信号の質をさらに高めるために事後処理が実行されてよい。
【００６７】
雑音優勢チャネルの中の雑音信号が、結合チャネル内の雑音信号として類似した信号シグナチャを有するという妥当な仮定に基づいて、シグナチャが雑音優勢チャネル信号のシグナチャに類似している結合チャネルの中のそれらの雑音信号は、音声処理関数で除去されなければならない。例えば、スペクトル減算技法は、このような処理を実行するために使用できる。雑音チャネルの中の信号のシグナチャは特定される。雑音特徴の所定の仮定に依存する従来の技術のノイズフィルタと比較して、音声処理は、それが特定の環境の雑音シグナチャを分析し、特定の環境を表す雑音信号を除去するために、より柔軟である。したがって、雑音除去において過剰包括的または過小包括的となる可能性は低い。ウィナーフィルタリング及びカルマンフィルタリング等の他のフィルタリング技法も、音声事後処理を実行するために使用できる。ＩＣＡフィルタ解決策は、真の解決策の制限サイクルに収束するにすぎないので、フィルタ係数はさらに優れた分離性能を生じさせることなく適応し続ける。いくつかの係数は、それらの分解能限界までドリフトするのを観察された。したがって、所望される話者信号を含むＩＣＡ出力の事後処理バージョンは、描かれているようなＩＩＲフィードバック構造を通して帰還され、収束制限サイクルは克服され、ＩＣＡアルゴリズムを不安定化していない。本手順の有益な副産物は、収束がかなり加速される点である。
【００６８】
ＩＣＡプロセスは一般的に説明され、ヘッドセット装置またはイヤホン装置が特定の特殊な機能を利用できるようになる。例えば、一般的なＩＣＡプロセスは適応リセット機構を提供するために調整される。信号分離プロセス７５０は図１２に描かれている。信号分離プロセス７５０は第１のマイクから第１の入力信号７６０を受信し、第２のマイクから第２の入力信号７６２を受信する。前述されたように、ＩＣＡプロセスは、動作中に適応するフィルタを有する。これらのフィルタが適応するにつれて、全体的なプロセスが最終的に不安定になる場合があり、結果として生じる信号が歪んだ状態、または飽和状態に達する。出力信号が飽和状態に達すると、フィルタはリセットされる必要があり、発生した音声信号７７０で不快な「ポンとはじける音」が生じることがある。１つの特に所望される装置では、ＩＣＡプロセス７５０は学習段階７５２と出力段階７５６とを有する。学習段階７５２は相対的に活動的なＩＣＡフィルタ装置を利用するが、その出力は出力段階７５６を「指導する」ためだけに使用される。出力段階７５６は円滑化関数を提供し、変化する状態にさらにゆっくりと適応する。出力段階は雑音優勢信号７７３だけではなく、音声コンテンツを有する信号７７０も発生させる。このようにして、学習段階は、出力段階が変更に対する慣性または抵抗を示す一方で、迅速に適応し、出力段階に対する変更を指示する。ＩＣＡリセットプロセス７６５は、最終的な出力信号だけではなく各段階の値も監視する。学習段階７５２は積極的に動作しているので、学習段階７５２は出力段階７５６よりさらに頻繁に飽和する可能性が高い。飽和時、学習段階フィルタ係数７５４はデフォルト状態にリセットされ、学習ＩＣＡ７５２はそのフィルタ履歴を現在のサンプル値で置換させる。しかしながら、学習ＩＣＡ７５２の出力は出力信号に直接的に接続されていないので、結果として生じる「グリッチ」は知覚できるほどの歪みまたは聞こえる歪みを引き起こさない。代わりに、変更の結果、単にフィルタ係数の別のセットが出力段階７５６に送られる。しかし、出力段階７５６は相対的にゆっくりと変化するので、それも知覚できるほどの歪みまたは聞こえる歪みを生成しない。学習段階７５２をリセットするだけで、ＩＣＡプロセス７５０はリセットに起因する大きな歪みなく動作させられる。言うまでもなく、出力段階７５６は依然としてときおりリセットされる必要がある場合があり、通常の「ポンとはじける音」を生じさせることがある。しかしながら、ここでは発生は相対的にまれである。
【００６９】
さらに、ユーザによる結果的に生じる音声の歪み及び不連続性が最小の、安定した分離ＩＣＡフィルタリング済み結果を生じさせるリセット機構が所望される。飽和チェックはステレオバッファサンプルのバッチに関して、ＩＣＡフィルタリング後に評価されるので、ＩＣＡ段階からのリセットバッファは破棄され、現在のサンプル期間でＩＣＡフィルタリングをやり直すほど十分な時間がないため、バッファはできる限り小さく実用的に選ばれる必要がある。過去のフィルタ履歴は両方のＩＣＡフィルタ段階のために現在記録されている入力バッファ値で再初期化される。事後処理段階は現在記録されている音声＋雑音信号及び現在記録されている雑音チャネル信号を基準として受け取る。ＩＣＡバッファサイズは４ｍｓに削減できるので、これは所望される話者音声出力にごくわずかな不連続を生じさせる。
【００７０】
ＩＣＡプロセスが開始されるまたはリセットされると、フィルタ値７５４または７５８またはタップは所定の値にリセットされる。ヘッドセットまたはイヤホンは多くの場合、限られた範囲の動作状態しか有さないため、タップのデフォルト値が期待される動作装置を説明するために選択されてよい。例えば、各マイクから話者の口までの距離は通常は小さい範囲で保持され、話者の声の予想周波数は相対的に小さな範囲内にある可能性が高い。実際の動作値だけではなくこれらの制約も使用すると、妥当に正確なタップ値のセットが決定されてよい。デフォルト値を注意深く選択することによって、ＩＣＡが予想可能な分離を実行する時間が短縮される。考えられる解空間を制約するためのフィルタタップの範囲に対する明示的な制約が含まれる必要がある。これらの制約は、指向性の考慮すべき事項、あるいは前記実験における最適な解に対する収束を通して得られる実験による値から引き出されてよい。デフォルト値は、経時的に且つ環境状態に応じて適応してよいことも理解される。
【００７１】
通信システムがデフォルト値の複数のセット７７７を有してよいことも理解される。例えば、デフォルト値のあるセット（例えば、「セット１」）は非常に雑音の多い環境で使用されてよく、デフォルト値の別のセット（例えば「セット２」）はさらに相当な環境で使用されてよい。別の例では、デフォルト値のさまざまなセットが異なるユーザのために記憶されてよい。デフォルト値の複数のセットが提供される場合に、現在の動作環境を決定し、使用可能なデフォルト値セットの内のどれが使用されるのかを決定する監督モジュール７６７が含まれる。次に、リセットコマンドがリセットモニタ７６５から受け取られると、監督プロセス７６７は、例えばチップセット上のフラッシュメモリに新しいデフォルト値を記憶することによって、選択されたデフォルト値をＩＣＡプロセスフィルタ係数に向ける。
【００７２】
初期条件のセットから分離最適を開始する手法は、収束を加速するために使用される。任意の既定のシナリオの場合、監督モジュールは、初期条件の特定のセットが適切であるかどうかを決定し、それを実現する必要がある。
【００７３】
マイク（複数の場合がある）は、空間または設計の制限のためにイヤースピーカーの近くに設置されてよいため、当然音響エコー問題がヘッドセットで発生する。例えば、図８では、マイク４６１はイヤースピーカー４５６に近い。遠端のユーザからの音声はイヤースピーカーで再生されるので、この音声はマイク（複数の場合がある）によっても拾われ、遠端のユーザに反響される。イヤースピーカーの音量及びマイク（複数の場合がある）の位置に応じて、この望まれていない反響は音量が大きく、うっとおしくなる場合がある。
【００７４】
音響エコーは干渉する雑音と見なすことができ、同じ処理アルゴリズムで除去できる。一方のクロスフィルタに対するフィルタ制約は、１つのチャネルから所望される話者を削除し、その解範囲を制限することに対するニーズを反映する。他方のクロスフィルタは、考えられる外部干渉及び音響エコーをラウドスピーカから除去する。したがって、第２のクロスフィルタタップに対する制約は、反響を除去するほど十分な適応柔軟性を与えることによって決定される。このクロスフィルタの学習率も変更される必要があり、雑音抑制に必要とされるものとは異なってよい。ヘッドセットのセットアップに応じて、イヤースピーカーのマイクに対する相対的な位置が固定されてよい。イヤースピーカーの音声を除去するために必要な第２のクロスフィルタは事前に学習し、固定することができる。他方、マイクの転送特徴は経時的に、あるいは例えば温度のような環境が変化するにつれてドリフトしてよい。マイクの位置はユーザによってある程度まで調整可能であってよい。これらのすべては、反響をさらによく排除するためにクロスフィルタ係数の調整を必要とする。これらの係数は、係数の固定された学習セットの周辺となるように適応の間に制約されてよい。
【００７５】
方程式（１）から（４）に説明されるような同じアルゴリズムは、音響エコーを除去するために使用できる。出力Ｕ１は、反響のない所望される近端ユーザ音声となる。Ｕ２は、近端ユーザからの音声が除去された雑音基準チャネルとなる。
【００７６】
従来、音響エコーは、適応正規化最小二乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズム及び遠端信号を基準として使用してマイク信号から除去される。近端ユーザの沈黙が検出される必要があり、マイクによって拾われる信号は次に反響だけを含むと仮定される。ＮＬＭＳアルゴリズムは、フィルタ入力として遠端信号を、及びフィルタ出力としてマイク信号を使用して音響エコーの線形フィルタモデルを構築する。遠端ユーザと近端ユーザの両方とも話していることが検出されると、学習されたフィルタは凍結され、反響の推定値を生成するために入信遠端信号に適用される。この推定された反響が次にマイク信号から除去され、結果として生じた信号がクリーンにされた反響として送信される。
【００７７】
前記方式の欠点は、それが近端ユーザの沈黙の優れた検出を必要とするという点である。これは、ユーザが騒々しい環境にいる場合には達成が困難となるであろう。前記方式は、イヤースピーカーからマイク収集経路への入信遠端電気信号における線形プロセスも仮定する。イヤースピーカーは、電気信号を音に変換するときにはめったに線形装置ではない。スピーカが高い音量で駆動されるときには、非線形影響は顕著である。それは飽和状態であり、高調波または歪みを生じさせることがある。２本のマイクのセットアップを使用すると、イヤースピーカーからの歪んだ音響信号が両方のマイクによって拾われる。反響はＵ２として第２のクロスフィルタによって推定され、第１のクロスフィルタによって一次マイクから削除される。この結果、反響のない信号Ｕ１が生じる。この方式は、遠端信号のマイク経路に対する非線形性をモデル化するニーズを排除する。学習規則（３−４）は、近端ユーザが沈黙しているかどうかに関わらず作用する。これがダブルトーク検出器を取り除き、クロスフィルタは会話を通して更新できる。
【００７８】
第２のマイクが使用できない状況では、近端マイク信号及び入信遠端信号が入力Ｘ１とＸ２として使用できる。本特許で説明されるアルゴリズムは、依然として反響を除去するために適用できる。唯一の変型は、遠端信号Ｘ２は近端スピーチを含まないであろうため、重みＷ２１ｋがすべてゼロに設定されるという点である。学習規則（４）は結果的に除去される。非線形性の問題はこの単一のマイクセットアップでは解決されないが、クロスフィルタは依然として会話を通して更新され、ダブルトーク検出器に対するニーズはない。２本のマイク構成または単一のマイク構成のどちらかでは、従来の反響抑制方法が、任意の残留反響を除去するために依然として適用できる。これらの方法は、音響エコーの抑制及び補足的な櫛形フィルタリングを含む。補足的な櫛形フィルタリングでは、イヤースピーカーに対する信号は最初に櫛形フィルタの帯域を通過する。マイクは、ストップバンドが第１のフィルタの通過帯域である補足的な櫛形フィルタに結合される。音響エコー抑制では、マイク信号は、近端ユーザが沈黙であると検出されると、６ｄＢ以上減衰される。
【００７９】
ここで、図１３を参照すると、音声分離システム８００が描かれている。音声分離プロセス８０８は、マイク８０２よりターゲット話者にさらに近く配置されるマイク８０１を有する。このようにして、マイク８０２はさらに優勢な雑音信号を有する一方で、マイク８０１はさらに強力な音声信号を発生させる。通信プロセス８００は例えばＢＳＳプロセスまたはＩＣＡプロセス等の信号分離プロセス８０８を有する。信号分離プロセスは、雑音優勢信号８１４だけではなく音声コンテンツを有する信号８１２も発生させる。通信プロセス８００は、追加の雑音が音声コンテンツ信号８１２から除去される事後処理ステップ８１０を有する。一例では、音声信号８１２から雑音をスペクトル減算するために使用される。減算の積極性は、過剰飽和係数（Ｏｖｅｒ−Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）（ＯＳＦ）によって制御される。しかしながら、スペクトル減算の積極的な適用が、不快な、または不自然な出力音声信号８２１を生じさせることがある。必要とされるスペクトル減算を削減するために、通信プロセス８００はスケーリング８０５または８０６をＩＣＡ／ＢＳＳプロセスに対する入力に適用させてよい。各周波数ビンの雑音シグナチャ及び振幅を音声＋雑音チャネルと雑音専用のチャネルの間で一致させるために、左入力チャネルと右入力チャネルは、音声＋雑音チャネルの雑音の可能な限り近いモデルが雑音チャネルから取得されるように、左入力チャネルと右入力チャネルが互いに関して拡大縮小されてよい。ＩＣＡ段階は可能な限り多くの等方性の雑音の指向性の成分を強制的に除去するので、処理段階で過剰減算係数（Ｏｖｅｒ−Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｆａｃｔｏｒ）（ＯＳＦ）を調整する代わりに、このスケーリングは一般的にさらに優れた音声品質を生じさせる。特定の例では、追加の雑音削減が必要とされるときに、マイク８０２からの雑音優勢信号は、さらに積極的に増幅される８０５。このようにして、ＩＣＡ／ＢＳＳプロセス８０８は追加の分離を提供し、より少ない事後処理が必要とされる。
【００８０】
ＩＣＡ段階は各チャネルでの高／低周波数の不完全な分離を生じさせるが、実際のマイクは周波数と感度の不一致を有することがある。したがって、考えられる最高の音声品質を達成するためには、各周波数ビンまたは一連のビンでのＯＳＦの個々のスケーリングが必要とされる可能性がある。また選択された周波数ビンは、知覚を改善するために強調されてよい、または重要視されなくてよい。
【００８１】
マイク８０１と８０２からの入力レベルも、所望されるＩＣＡ／ＢＳＳ学習速度に従って、あるいは事後処理方法のさらに効果的な適用を可能にするために独立して調整されてもよい。ＩＣＡ／ＢＳＳ及び事後処理サンプルバッファは、多岐に渡る範囲の振幅を通して進化する。ＩＣＡ学習速度のダウンスケーリングは高入力レベルで望ましい。例えば、高入力レベルでは、ＩＣＡフィルタ値が迅速に変化し、さらに迅速に飽和する、または不安定になる可能性がある。入力信号を拡大縮小または減衰することによって、学習速度は適切に減速されてよい。事後処理入力のダウンスケーリングは、歪みを生じさせる音声及び雑音電力の大まかな推定値を計算するのを回避するためにも望ましい。事後処理段階８１０の最大可能動的範囲から恩恵を受けるだけではなく、ＩＣＡ段階での安定性及びオーバフローの問題点を回避するためにも、ＩＣＡ／ＢＳＳ８０８段階及び事後処理８１０段階への入力データの適応スケーリングが適用されてよい。一例では、音質はＤＳＰ入力／出力分解能に比較して高い中間段階出力バッファ分解能を適切に選ぶことによって全体的に強化されてよい。
【００８２】
２本のマイク８０１と８０２の間の振幅較正を支援するために独立した入力スケーリングも使用されてよい。前述されたように、２本のマイク８０１と８０２が適切に適合されることが望ましい。なんらかの較正が動的に行われてよいが、他の較正及び選択は製造プロセスで行われてよい。周波数と全体的な感度を適合させるための両方のマイクの較正は、ＩＣＡ段階と事後処理段階で調整を最小限に抑えるために実行される必要がある。これは、別のマイクの応答を達成するために、あるマイクの周波数応答の逆転を必要とする可能性がある。ブラインドチャネル反転を含むチャネル反転を達成するための参考文献で公知のすべての技法は、この目的のために使用できる。ハードウェア較正は、製造マイクの集まりからマイクを適切に適合させることによって実行できる。オフラインまたはオンラインの調整が検討できる。オンラインの調整は、雑音だけの時間間隔で較正設定値を調整するためにＶＡＤの助けを必要とする。つまり、マイク周波数範囲は、すべての周波数を補正できるために白色雑音によって優先的に励起される必要がある。
【００８３】
風雑音は、通常はマイクのトランスデューサ膜に直接適用される空気の拡張された力によって引き起こされる。きわめて敏感な膜が、大きな、ときには飽和した電子信号を発生させる。信号は、音声コンテンツを含むマイク信号の有用な情報を圧倒し、多くの場合、間引きする。さらに、風雑音は非常に強力であるので、事後処理ステップにおいてだけではなく、信号分離プロセスにおいても飽和と安定性の問題を引き起こす可能性がある。また、伝達される風雑音はリスナーに不快で心地よくない傾聴経験を生じさせる。残念なことに、風雑音はヘッドセット装置とイヤホン装置で特に困難な問題であった。
【００８４】
しかしながら、無線ヘッドセットの２本のマイクの装置は、風を検出するためのさらに着実な方法、及び風雑音の動揺させる効果を最小限に抑えるマイク配置または設計を可能にする。２チャネル風雑音削減プロセス９００は図１４に描かれている。無線ヘッドセットは２本のマイクを有するので、ヘッドセットは風雑音の存在をさらに正確に特定するプロセス９００を操作してよい。前述されたように、２本のマイクは、入力ポートが、ブロック９０２に示されるようにさまざまな方向を向くように配置されてよい、あるいは異なる方向からの風をそれぞれ受け取るために遮蔽される。このような配置では、他のマイクが最小限に影響を受けるにすぎないのに対して、風のバーストが風に向かうマイクの劇的なエネルギーレベルの上昇を生じさせる。したがって、ヘッドセットが１本のマイクだけで大きなエネルギースパイクを検出すると、ヘッドセットは、そのマイクが風にさらされていると決定してよい。さらに、他のプロセスが、スパイクが風雑音に起因することをさらに確認するためにマイク信号に適用されてよい。例えば、風雑音は、通常低周波数パターンを有し、このようなパターンが１つまたは両方のチャネルで検出されると、風雑音の存在はブロック９０４に示されるように示されてよい。代わりに、特殊な機械設計または工学設計が、風雑音について検討できる。
【００８５】
いったんヘッドセットが、マイクの内の１本が風に当たられていることを検出すると、ヘッドセットは風の影響を最小限に抑えるためのプロセスを操作してよい。例えば、プロセスは風にさらされているマイクからの信号を遮り、ブロック９０６に示されるように他のマイクの信号だけを処理してよい。この場合、分離プロセスも非活性化され、雑音削減プロセスは、ブロック９０８に示されるようにさらに伝統的な単一マイクシステムとして操作される。ブロック９１１に示されるように、マイクがもはや風によって当たられなくなると、ヘッドセットは、ブロック９１３に示されるように通常の２チャネル動作に戻ってよい。いくつかのマイク配置では、スピーカからさらに遠いマイクは非常に限られたレベルの音声信号を受信するので、それは単一のマイク入力として動作できない。このような場合、話者に最も近いマイクは、それが風にさらされていても非活性化できない、あるいは強調できない。
【００８６】
したがって、マイクを別の風方向に向くように配置することによって、風の強い条件がマイクの内の１本だけでかなりの雑音を引き起こすことがある。他方のマイクは、大部分は影響を受けない可能性があるので、それは、他のマイクが風からの攻撃を受けている間にヘッドセットに高品質の音声信号を提供するためだけに使用されてよい。このプロセスを使用して、無線ヘッドセットは風の強い環境で有利に使用されてよい。別の例では、ヘッドセットは、ユーザが二重チャネルモードから単一チャネルモードに切り替えることができるように、ヘッドセットの外部に機械的なノブを有する。個々のマイクが指向性である場合には、単一マイク動作も依然として風雑音には敏感すぎる可能性がある。しかしながら、個々のマイクが無指向性であるときには、音響雑音抑制は劣化するが、風雑音アーチファクトをいくぶん軽減する必要がある。風雑音に対処するときに信号の質と、同時に音響雑音の間には本質的なトレードオフがある。いくつかの決定は、例えば単一チャネル動作または二重チャネル動作の間でユーザに選択させることによって、この均衡のいくらかがユーザの好みに応えてソフトウェアによって達成できる。いくつかの配置では、ユーザは単一チャネル入力として使用するためにマイクのどれかを選択できてもよい。
【００８７】
本発明の態様は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）だけではなく、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能アレイ論理（ＰＡＬ）装置、電気的にプログラム可能な論理メモリ装置及び標準的なセルをベースにした装置等のプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を含むいろいろな回路網のどれかにプログラムされる機能性として実現されてよい。本発明の態様を実現するためのいくつかの他の可能性は、（例えば電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）等の）メモリ付きのマイクロコントローラ、内蔵のマイクロプロセッサ、ファームウェア，ソフトウェア等を含む。本発明の態様が、製造中の（例えば、ファームウェアの中に、またはＰＬＤの中に埋め込まれる前に）少なくとも１つの段階でソフトウェアとして具現化される場合には、ソフトウェアは、例えば搬送波信号で変調される、あるいはそれ以外の場合伝送される等の磁気または光学的に可読のディスク（固定またはフロッピー（登録商標））等の任意のコンピュータ可読媒体によって搭載されてよい。
【００８８】
さらに、本発明の態様は、ソフトウェアをベースにした回線エミュレーション、個別論理（順次及び組み合わせ）、カスタムデバイス、ファジー（ニューラル）論理、量子素子、及び前記装置タイプのどれかのハイブリッドを有するマイクロプロセッサで具現化されてよい。言うまでもなく、根本的な装置技術は、例えば相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）のような金属酸化膜半導体電界効果トランジスタ（ＭＯＳＦＥＴ）技術、エミッタ結合論理（ＥＣＬ）のようなバイポーラ技術、ポリマー技術（例えば、シリコン−共役高分子構造及び金属−共役高分子−金属構造等の）、アナログとデジタル混合等の多岐に渡る構成要素タイプで提供されてよい。
【００８９】
本発明の特定の好ましい実施形態及び代替実施形態が開示されてきたが、前述された技術の多くの多様な変型及び拡張が本発明の教示を使用して実現されてよい。すべてのこのような変型及び拡張は、添付請求項の真の精神及び範囲内に含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明に従って音声信号を分離するためのプロセスのブロック図である。
【図２】本発明に従って音声信号を分離するためのプロセスのブロック図である。
【図３】本発明による音声検出プロセスのブロック図である。
【図４】本発明による音声検出プロセスのブロック図である。
【図５】本発明に従って音声信号を分離するためのプロセスのブロック図である。
【図６】本発明に従って音声信号を分離するためのプロセスのブロック図である。
【図７】本発明に従って音声信号を分離するためのプロセスのブロック図である。
【図８】本発明による無線イヤホンの図である。
【図９】本発明による分離プロセスのフローチャートである。
【図１０】本発明による改善されたＩＣＡ処理サブモジュールの一実施形態のブロック図である。
【図１１】本発明による改善されたＩＣＡ音声分離プロセスの一実施形態のブロック図である。
【図１２】本発明に従って信号分離プロセスをリセットするためのプロセスのブロック図である。
【図１３】本発明に従って信号分離プロセスに入力信号を拡大縮小するためのプロセスのブロック図である。
【図１４】本発明に従って風雑音を管理するためのプロセスのフローチャートである。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成20年4月8日(2008.4.8)
【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】
音声強調プロセスを制御するための方法であって、
第１の信号を受信することと、
第２の信号を受信することと、
前記第１の信号のエネルギーレベルを前記第２の信号のエネルギーレベルに比較することによって、音声活動がいつ前記第１の信号に存在するのかを決定することと、
存在している前記音声活動に応えて制御信号を発生させ、前記制御信号が音声強調プロセスであることと、
を備える方法。
【請求項２】
該第１の信号が第１のマイクによって生成され、該第２の信号が第２のマイクによって生成される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
該第１の信号が、信号分離プロセスによって発生する音声コンテンツ信号であり、該第２の信号が該信号分離プロセスによって発生する雑音優勢信号である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
該決定するステップが、該第１の信号と該第２の信号の間の該エネルギーレベルの差が閾値を超えることを決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
該閾値が動的に調整される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
該エネルギーレベルを比較することが、長さが約１０ｍｓから約３０ｍｓの期間で信号サンプルを比較することとを備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
該音声強調プロセスが信号分離プロセスを備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
該音声強調プロセスが学習プロセスを備え、該学習プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項７に記載の方法。
【請求項９】
該音声強調プロセスが雑音推定プロセスを備え、該雑音推定プロセスが該制御信号に応えて非活性化される請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
該音声強調プロセスが自動利得制御プロセスを備え、該自動利得制御プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記音声強調プロセスが、ブラインド音源分離プロセスを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記音声強調プロセスが、独立成分分析（ＩＣＡ）プロセスを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
該音声強調プロセスが、信号分離プロセスに続いて実行される事後処理動作を備え、該事後処理動作が該制御信号に応えて活性化される請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
該音声強調プロセスが、信号分離プロセスに続いて実行される事後処理動作を備え、該事後処理動作が該制御信号に応えて非活性化される請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
該音声強調プロセスが事後処理スペクトル減算プロセスを備え、該事後処理スペクトル減算プロセスからの該出力は該制御信号に応えて拡大縮小される請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
該音声強調プロセスがエコーキャンセルプロセスを備え、該エコーキャンセルプロセスは該制御信号に応えて学習されたフィルタを適用する請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
該制御信号に応えてブラインド信号分離プロセスを活性化することと、
該ブラインド信号分離プロセスの中に該第１の信号と第２の信号を受け入れることと、
音声コンテンツを備える分離した音声信号を発生させることと、
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
該制御信号が存在しないときに、該ブラインド信号分離プロセスを該非活性化することをさらに含む請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
該ブラインド信号分離プロセスが独立成分分析プロセスである請求項１７に記載の信号分離方法。
【請求項２０】
音声強調プロセスを制御するための装置であって、
第１の信号をユーザから受信するように構成された第１の入力と、
前記ユーザから第２の信号を受信するように構成された第２の入力と、
前記ユーザからの音声活動がいつ存在するのかを決定するために、前記第１の信号の測定されたエネルギーレベルを前記第２の信号に比較するように構成される音声活動検出器と、
前記制御信号が音声強調プロセスを制御する、存在している前記音声活動に応える制御信号と、
を備える装置。
【請求項２１】
該第１の信号が第１のマイクによって生成され、該第２の信号が第２のマイクによって生成される請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
該音声活動検出器が、該第１の信号と該第２の信号の間の該エネルギーレベルが閾値を超えるかどうかを判断するように構成される請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
該音声強調プロセスが信号分離プロセスを備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
該音声強調プロセスが学習プロセスを備え、該学習プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項２０に記載の装置。
【請求項２５】
該音声強調プロセスが雑音推定プロセスを備え、該雑音推定プロセスが該制御信号に応えて非活性化される請求項２０に記載の装置。
【請求項２６】
該音声強調プロセスが自動利得制御プロセスを備え、該自動利得制御プロセスが該制御信号に応えて活性化される請求項２０に記載の装置。
【請求項２７】
前記音声強調プロセスがブラインド音源分離プロセスを備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２８】
前記音声強調プロセスが独立成分分析（ＩＣＡ）プロセスを備える請求項２０に記載の装置。
【請求項２９】
該第１の信号と該第２の信号とを受信し、教授係数のセットを生成する第１の学習段階であって、その係数を現在の音響状態に適応させるように構成される前記学習段階と、
該学習段階に結合され、該教授係数を受け取るように構成される出力段階であって、音声コンテンツ信号と雑音優勢信号とを生成し、前記学習段階よりもさらにゆっくりとその係数を適応させるように構成される該出力段階と、
をさらに備える請求項２０に記載の装置。
【請求項３０】
不安定な状態がないか該学習段階を監視し、不安定な状態が検出されるとリセット信号を発生させる請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
該学習段階のための該係数が、該リセット信号に応えてリセットされ、該出力段階がリセットされない請求項２９に記載の装置。
【請求項３２】
該学習段階のための該係数が、該リセット信号に応えてデフォルト係数のセットでリセットされる請求項２９に記載の装置。
【請求項３３】
該係数が複数のデフォルト係数のセットから選択され、係数の各セットが別の予想動作環境に従って定められる請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記装置は、電話ヘッドセットである請求項２０に記載の装置。
【請求項３５】
前記ヘッドセットは無線ヘッドセットである請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
実行時に、
第１の信号を受信することと、
第２の信号を受信することと、
前記第１の信号のエネルギーレベルを前記第２の信号のエネルギーレベルと比較することによって、音声活動がいつ前記第１の信号に存在するのかを決定することと、
存在する前記音声活動に応えて制御信号を発生させ、前記制御信号が音声強調プロセスを制御することと、
を備える方法を実行する命令を備える装置。
【請求項３７】
前記装置がコンピュータ可読媒体を備える請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記コンピュータ可読媒体が固定ディスクを備える請求項３７に記載の装置。
【請求項３９】
前記装置がプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を備える請求項３６に記載の装置。
【請求項４０】
前記プログラマブルロジックデバイスが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能アレイ論理（ＰＡＬ）、及び特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）から成るグループから選択される請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
第１の信号を受信するための手段と、
第２の信号を受信するための手段と、
前記第１の信号のエネルギーレベルを前記第２の信号のエネルギーレベルに比較することによって前記第１の信号でいつ音声活動が存在するのかを決定するための手段と、
存在している前記音声活動に応えて制御信号を発生させ、前記制御信号が音声強調プロセスを制御する手段と、
を備える装置。
【国際調査報告】
2009503568.tif 000019