(57)【要約】【課題】自動車などにおいて使用される通信装置において、音声信号の明瞭度を改善するために、信号の中に含まれる雨に関連するノイズを弱め、または減少させる手段を提供する。【解決手段】音声向上ロジック（１００）は、処理された信号の知覚品質を改善する。音声向上システムは、ノイズ検出器（１０２）およびノイズ減衰器（１０４）を含む。ノイズ検出器（１０２）は雨に関連するノイズを検出し、モデル化する。ノイズ減衰器（１０４）は信号からの雨ノイズを弱め、または減少し、その結果として、非音声的、完全音声的、または混合音声的なセグメントの明瞭性を改善する。【選択図】図１
2006163417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号または非音声信号から雨ノイズを抑制するためのシステムであって、
入力信号から雨ノイズを検出しモデル化するノイズ検出器と、
該ノイズ検出器に電気的に接続され、該入力信号から該雨ノイズを実質的に除去するノイズ減衰器と
を備える、システム。
【請求項２】
前記ノイズ検出器が前記入力信号の一部分をモデル化する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ノイズ検出器が、一ラインを前記入力信号の一部分に適合するように構成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ノイズ検出器が、相関係数を計算することによって雨イベントをモデル化するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記モデル化された雨ノイズの属性が規定値を越えることを防止するように、前記ノイズ検出器が構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
母音に類似する構造または倍音に類似する構造が検出される場合に、前記ノイズ検出器が、雨ノイズの補正を制限するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記ノイズ検出器が平均の雨ノイズモデルを得るように構成され、音声信号または混合の音声信号が検出される場合には、該平均の雨ノイズモデルは更新されない、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ノイズ検出器が、最初に分析されてモデル化された他の信号の重み付き平均によって得られる平均の雨ノイズモデルを得るように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記ノイズ減衰器が、前記入力信号から前記ノイズおよび連続ノイズを実質的に除去するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
周波数範囲において信号パワーの大きな増加が検出される場合に、該周波数範囲において信号のパワーを弱めるために、前記ノイズ検出器および前記ノイズ減衰器と接続される残留減衰器をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ノイズ検出器に接続される入力装置を備え、該入力装置が音波をアナログ信号に変換するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ノイズ検出器に接続されるプリプロセッシングシステムをさらに備え、該プリプロセッシングシステムが、該雨ノイズ検出器が前記入力信号を処理する前に、該入力信号を前もって調節するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プリプロセッシングシステムが、離れて配置される第１のマイクロホンと第２のマイクロホンとを備え、異なるマイクロホンに到着し得る信号の遅延時間を利用するように構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力信号において最小量のノイズを検知するマイクロホンおよびチャンネルを自動的に選択する制御ロジックをさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ノイズ検出器および前記第１のマイクロホンに接続される第２のノイズ検出器をさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
音声信号または非音声信号から雨ノイズを検出するためのシステムであって、
時間的に変化する入力信号を周波数領域へと変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数ロジックに接続され、レシーバ付近で生じる連続ノイズを計測するように構成されるバックグラウンドノイズ推定器と、
該バックグラウンドノイズの推定器に接続され、雨と関連したノイズを自動的に識別しモデル化するように構成される雨ノイズ検出器と
を備える、システム。
【請求項１７】
非周期的な過渡信号が検出される場合に、前記バックグラウンドノイズ推定器を無効にするように構成される過渡検出器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記雨ノイズ検出器が、一ラインと前記入力信号の一部分との間で相関を得るように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記雨ノイズ検出器に接続され、前記入力信号の前記音声と前記ノイズのセグメントを識別するように構成される信号弁別器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記雨ノイズ検出器に接続され、前記レシーバにより検知された雨と関連したノイズを低減するように構成される雨ノイズ減衰器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
前記ノイズ減衰器が、雨と関連したノイズを前記入力信号から実質的に除去するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２２】
前記バックグラウンドノイズ推定器と接続され、周波数範囲において信号パワーの大きな増加が検出される場合に、該周波数範囲において信号のパワーを弱めるように動作可能な残留減衰器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
音声信号または非音声信号から雨ノイズを抑制するためのシステムであって、
時間的に変化する入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数変換ロジックに接続され、レシーバ付近で生じる連続ノイズを計測するように構成されるバックグラウンドノイズ推定器と、
該バックノイズ推定器に接続され、一ラインを入力信号の一部分に適合するように構成される雨ノイズ検出器手段と、
該雨ノイズ検出器手段に接続され、該レシーバによって検知された雨と関連したノイズを除去するように構成される雨ノイズ減衰器と
を備える、システム。
【請求項２４】
入力信号から雨と関連したノイズを除去する方法であって、
時間的に変化する信号を複素スペクトルに変換することと、
バックグラウンドノイズを推定することと、
一ラインと入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合に、雨と関連したノイズを検出することと、
雨と関連したノイズを該入力信号から弱めること
を包含する、方法。
【請求項２５】
非周期的な過渡性が検出されない場合に、前記バックグラウンドノイズを推定する動作が、該バックグラウンドノイズを推定することを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記雨と関連したノイズを除去する動作が、前記入力信号から雨ノイズを実質的に除去することを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
入力信号から雨ノイズを除去する方法であって、
時間的に変化する信号を複素スペクトルに変換することと、
バックグラウンドノイズを推定することと、
一ラインと入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合に、雨ノイズを検出することと、
該雨ノイズを該入力信号から除去すること
を包含する、方法。
【請求項２８】
空中を水滴が落下することと関連したノイズの検出を制御するソフトウェアを有する、信号ベアリング媒体であって、
音波を電気信号に変換する検出器と、
第１の領域から第２の領域に該電気信号を変換するスペクトル変換ロジックと、
雨と関連した該音波の一部分をモデル化する信号分析ロジックと
を備える、信号ベアリング媒体。
【請求項２９】
前記ノイズによってマスクされた音声信号の一部分を得るロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３０】
前記音波の一部分を減衰させるロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３１】
選択された周波数範囲におけるパワーを制限するように作動可能な減衰器ロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３２】
前記検出器によって検知された連続ノイズまたは環境ノイズを計測するノイズ推定ロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３３】
パワーの増加が検出される場合に、前記推定ロジックを無効にする過渡ロジックをさらに備える、請求項３２に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３４】
前記信号分析ロジックが乗り物に接続される、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３５】
前記信号分析ロジックがオーディオシステムに接続される、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【請求項３６】
前記信号分析ロジックが、前記雨と関連した音波のみをモデル化する、請求項２８に記載の信号ベアリング媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、米国特許出願第１０／６８８，８０２号、「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」、２００３年１０月１６日出願、の一部継続出願であり、該出願は米国特許出願第１０／４１０，７３６号、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」、２００３年４月１０日出願、の一部継続出願であり、該出願は米国特許出願第６０／４４９，５１１号、「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」、２００３年２月２１日出願、に対して優先権を主張する。上記出願の開示内容は、本明細書において参考として援用される。
（技術分野）
本発明は、音響技術に関する。より詳細には、干渉するノイズを減少することによって、音の知覚品質（ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｑｕａｌｉｔｙ）を向上する（ｅｎｈａｎｃｅ）ことに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くのハンドフリーな通信装置は、音声信号を取得し、理解し、伝達する。音声信号はある一つのシステムから、通信媒体を経由して別のシステムに伝わる。乗り物（ｖｅｈｉｃｌｅ）において使用されるものを含む一部のシステムにおいては、音声の明瞭度は通信システムの品質または通信媒体の品質に依存しない。音源またはレシーバの近くにノイズが発生するときには、音のひずみが音声信号に干渉し、情報を破壊し、一部の事例においては音声信号をマスクし得、その結果音声信号が認識できないことがあり得る。
【０００３】
ノイズは多くの音源から到来し得る。乗り物においては、ノイズはエンジン、道路、タイヤ、または周辺の環境によって生成され得る。乗り物上への降雨は、広い周波数スペクトルにわたって聴取され得るノイズを生成する。このノイズの一部の局面は予報可能であるが、その他はランダムである。
【０００４】
一部のシステムは、音響を抑制および減衰する様々な材料によって乗り物を隔離することによって、雨ノイズの影響に対処することを試みる。これらの材料は一部のノイズを減少することに有効であるが、その材料はまた望ましい信号を吸収し、また可聴域スペクトルの一部分をマスクし得る雨ノイズを遮断しない。一部の音向上システムに関する別の問題点は、雨ノイズを検出することである。さらに一部の音向上システムに関する問題点は、それが他の通信システムに容易に適用されないことである。
【０００５】
それ故に、表面を叩く水に関連する、様々な周波数領域にわたるノイズに対処するシステムに対するニーズが存在する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、処理された音声の知覚品質を改善する音声向上ロジックを提供する。本システムは、乗り物の表面を含む表面を叩く水に関連するノイズを記憶し、符号化し、そして次に弱める。本システムはノイズ検出器およびノイズ減衰器を含む。ノイズ検出器は、暴風雨（ｒａｉｎｓｔｏｒｍ）の間に聴取され得るノイズのような、降雨に関連するノイズを検出する。ノイズ減衰器は、検出された雨ノイズを弱め、または減少する。
【０００７】
代替案の音声向上ロジックは、時間周波数変換ロジック、バックグラウンドノイズ推定器、雨ノイズ検出器、および雨ノイズ減衰器を含む。時間周波数変換ロジックは、時間とともに変化する入力信号を、周波数領域の出力信号に変換する。バックグラウンドノイズ推定器は、入力信号に付随し得る連続的ノイズを計測する。雨ノイズ検出器は、雨に関連する一部のノイズを自動的に識別し、モデル化し、それは雨ノイズ減衰器によって弱められ、または減少される。
【０００８】
本発明は、さらに以下の手段を提供する。
【０００９】
（項目１）
音声信号または非音声信号から雨ノイズを抑制するためのシステムであって、
入力信号から雨ノイズを検出しモデル化するノイズ検出器と、
該ノイズ検出器に電気的に接続され、該入力信号から該雨ノイズを実質的に除去するノイズ減衰器と
を備える、システム。
【００１０】
（項目２）
上記ノイズ検出器が上記入力信号の一部分をモデル化する、項目１に記載のシステム。
【００１１】
（項目３）
上記ノイズ検出器が、一ラインを上記入力信号の一部分に適合するように構成される、項目２に記載のシステム。
【００１２】
（項目４）
上記ノイズ検出器が、相関係数を計算することによって雨イベントをモデル化するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００１３】
（項目５）
上記モデル化された雨ノイズの属性が規定値を越えることを防止するように、上記ノイズ検出器が構成される、項目１に記載のシステム。
【００１４】
（項目６）
母音に類似する構造または倍音に類似する構造が検出される場合に、上記ノイズ検出器が、雨ノイズの補正を制限するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００１５】
（項目７）
上記ノイズ検出器が平均の雨ノイズモデルを得るように構成され、音声信号または合成の音声信号が検出される場合には、該平均の雨ノイズモデルは更新されない、項目１に記載のシステム。
【００１６】
（項目８）
上記ノイズ検出器が、最初に分析されてモデル化された他の信号の重み付き平均によって得られる平均の雨ノイズモデルを得るように構成される、項目１に記載のシステム。
【００１７】
（項目９）
上記ノイズ減衰器が、上記入力信号から上記ノイズおよび連続ノイズを実質的に除去するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００１８】
（項目１０）
周波数範囲において信号パワーの大きな増加が検出される場合に、該周波数範囲において信号のパワーを弱めるために、上記ノイズ検出器および上記ノイズ減衰器と接続される残留減衰器をさらに備える、項目１に記載のシステム。
【００１９】
（項目１１）
上記ノイズ検出器に接続される入力装置を備え、該入力装置が音波をアナログ信号に変換するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００２０】
（項目１２）
上記ノイズ検出器に接続されるプリプロセッシングシステムをさらに備え、該プリプロセッシングシステムが、該雨ノイズ検出器が上記入力信号を処理する前に、該入力信号を前もって調節するように構成される、項目１に記載のシステム。
【００２１】
（項目１３）
上記プリプロセッシングシステムが、離れて配置される第１のマイクロホンと第２のマイクロホンとを備え、異なるマイクロホンに到着し得る信号の遅延時間を利用するように構成される、項目１２に記載のシステム。
【００２２】
（項目１４）
上記入力信号において最小量のノイズを検知するマイクロホンおよびチャンネルを自動的に選択する制御ロジックをさらに備える、項目１３に記載のシステム。
【００２３】
（項目１５）
上記ノイズ検出器および上記第１のマイクロホンに接続される第２のノイズ検出器をさらに備える、項目１３に記載のシステム。
【００２４】
（項目１６）
音声信号または非音声信号から雨ノイズを検出するためのシステムであって、
時間的に変化する入力信号を周波数領域へと変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数ロジックに接続され、レシーバ付近で生じる連続ノイズを計測するように構成されるバックグラウンドノイズ推定器と、
該バックグラウンドノイズの推定器に接続され、雨と関連したノイズを自動的に識別しモデル化するように構成される雨ノイズ検出器と
を備える、システム。
【００２５】
（項目１７）
非周期的な過渡信号が検出される場合に、上記バックグラウンドノイズ推定器を無効にするように構成される過渡検出器をさらに備える、項目１６に記載のシステム。
【００２６】
（項目１８）
上記雨ノイズ検出器が、一ラインと上記入力信号の一部分との間で相関を得るように構成される、項目１６に記載のシステム。
【００２７】
（項目１９）
上記雨ノイズ検出器に接続され、上記入力信号の上記音声と上記ノイズのセグメントを識別するように構成される信号弁別器をさらに備える、項目１６に記載のシステム。
【００２８】
（項目２０）
上記雨ノイズ検出器に接続され、上記レシーバにより検知された雨と関連したノイズを低減するように構成される雨ノイズ減衰器をさらに備える、項目１６に記載のシステム。
【００２９】
（項目２１）
上記ノイズ減衰器が、雨と関連したノイズを上記入力信号から実質的に除去するように構成される、項目１６に記載のシステム。
【００３０】
（項目２２）
上記バックグラウンドノイズ推定器と接続され、周波数範囲において信号パワーの大きな増加が検出される場合に、該周波数範囲において信号のパワーを弱めるように動作可能な残留減衰器をさらに備える、項目１６に記載のシステム。
【００３１】
（項目２３）
音声信号または非音声信号から雨ノイズを抑制するためのシステムであって、
時間的に変化する入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数変換ロジックに接続され、レシーバ付近で生じる連続ノイズを計測するように構成されるバックグラウンドノイズ推定器と、
該バックノイズ推定器に接続され、一ラインを入力信号の一部分に適合するように構成される雨ノイズ検出器手段と、
該雨ノイズ検出器手段に接続され、該レシーバによって検知された雨と関連したノイズを除去するように構成される雨ノイズ減衰器と
を備える、システム。
【００３２】
（項目２４）
入力信号から雨と関連したノイズを除去する方法であって、
時間的に変化する信号を複素スペクトルに変換することと、
バックグラウンドノイズを推定することと、
一ラインと入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合に、雨と関連したノイズを検出することと、
雨と関連したノイズを該入力信号から弱めること
を包含する、方法。
【００３３】
（項目２５）
非周期的な過渡性が検出されない場合に、上記バックグラウンドノイズを推定する動作が、該バックグラウンドノイズを推定することを包含する、項目２４に記載の方法。
【００３４】
（項目２６）
上記雨と関連したノイズを除去する動作が、上記入力信号から雨ノイズを実質的に除去することを包含する、項目２４に記載の方法。
【００３５】
（項目２７）
入力信号から雨ノイズを除去する方法であって、
時間的に変化する信号を複素スペクトルに変換することと、
バックグラウンドノイズを推定することと、
一ラインと入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合に、雨ノイズを検出することと、
該雨ノイズを該入力信号から除去すること
を包含する、方法。
【００３６】
（項目２８）
空中を水滴が落下することと関連したノイズの検出を制御するソフトウェアを有する、信号ベアリング媒体であって、
音波を電気信号に変換する検出器と、
第１の領域から第２の領域に該電気信号を変換するスペクトル変換ロジックと、
雨と関連した該音波の一部分をモデル化する信号分析ロジックと
を備える、信号ベアリング媒体。
【００３７】
（項目２９）
上記ノイズによってマスクされた音声信号の一部分を得るロジックをさらに備える、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００３８】
（項目３０）
上記音波の一部分を減衰させるロジックをさらに備える、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００３９】
（項目３１）
選択された周波数範囲におけるパワーを制限するように作動可能な減衰器ロジックをさらに備える、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００４０】
（項目３２）
上記検出器によって検知された連続ノイズまたは環境ノイズを計測するノイズ推定ロジックをさらに備える、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００４１】
（項目３３）
パワーの増加が検出される場合に、上記推定ロジックを無効にする過渡ロジックをさらに備える、項目３２に記載の信号ベアリング媒体。
【００４２】
（項目３４）
上記信号分析ロジックが乗り物に接続される、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００４３】
（項目３５）
上記信号分析ロジックがオーディオシステムに接続される、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００４４】
（項目３６）
上記信号分析ロジックが、上記雨と関連した音波のみをモデル化する、項目２８に記載の信号ベアリング媒体。
【００４５】
本発明の他のシステム、方法、特徴および利点は、以下の図面および詳細な記述を吟味することによって、同業者にとって明白なものとなる。これらの全ての付加的なシステム、方法、特徴および利点は、この記述に含まれ、本発明の範囲内にあり、添付の請求項によって保護されることが意図される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
本発明は、以下の図面および記述を参照することによってより良く理解される。図面の中の構成要素は必ずしも一定の尺度で描かれておらず、それよりもむしろ本発明の原理を表すために強調されている。さらに図面においては、同じ参照番号は異なる画面を通じて対応する部分を指定する。
【００４７】
音声向上ロジックは処理された音声の知覚品質を改善する。ロジックは雨に関連するノイズの形状および形式を、実時間でまたは遅延された時間で、自動的に記憶し符号化する。選択された属性を追跡することによって、ロジックはノイズの選択された属性を一時的に蓄えるメモリを使用して、雨ノイズを実質的に消去または弱め得る。代替案として、ロジックはまた、連続的ノイズおよび／または「音楽ノイズ」、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音（ｔｏｎｅｓ）、または一部の音声向上システムによって生成され得る人工音を、弱め得る。
【００４８】
図１は音声向上ロジック１００の部分的ブロック図である。音声向上ロジック１００は、一つまたはそれ以上のオペレ−ティングシステムと共に、一つまたはそれ以上のプロセッサの上で稼動することができるハードウェアまたはソフトウェアを含み得る。高度にポータブルなロジックは、雨ノイズ検出器１０２およびノイズ減衰器１０４を含む。
【００４９】
図１において、雨ノイズ検出器１０２は、表面上に落下する、または表面を叩く雨に関連するノイズを識別し、モデル化し得る。雨ノイズは広い周波数スペクトルにわたり発生し得るので、雨ノイズ検出器１０２は耳によって知覚される雨ノイズを検出し、モデル化するように設計される。雨ノイズ検出器１０２は、入力する音を受信し、それは短時間スペクトルの中で、次の三つの広範囲なカテゴリーに分類され得る。（１）非音声的（ｕｎｖｏｉｃｅｄ）。ノイズに類似する特徴を示し、雨に関連するノイズを含み得る。例えば、一部のスペクトル形状を有するが、ハーモニックまたはフォルマント構造を含まない。
（２）完全音声的（ｆｕｌｌｙ  ｖｏｉｃｅｄ）。通常のハーモニック構造を示す、またはフォルマント構造を記述し得る、スペクトル包絡線によって重み付けされるピッチハーモニックのピーク、を示す。（３）混合音声的（ｍｉｘｅｄ  ｖｏｉｃｅ）。上記２つのカテゴリーの混合を示し、一部の部分は雨ノイズを含み得るノイズに類似のセグメントを含み、残りの部分は通常のハーモニック構造および/またはフォルマント構造を示す。
【００５０】
雨ノイズ検出器１０２は、入力するノイズのセグメントがいかに複雑または大きく（ｌａｕｄ）ても、実時間または遅延した時間の中で、ノイズに類似したセグメントを残りの信号から分離し得る。分離されたノイズに類似したセグメントは、雨ノイズの発生を、また一部の事例においては連続的な埋もれているノイズの存在を、検出するために解析される。雨ノイズが検出されたときには、そのスペクトルがモデル化され、そのモデルがメモリに保持される。雨ノイズ検出器１０２は雨ノイズ信号の全体のモデルを蓄え得るが、それはまた選択された属性をメモリに蓄え得る。一部の選択された属性は、表面を叩く雨によって生成されるノイズ、暴雨風の中で聴取され得る周辺のノイズ（例えば、車内のノイズ）、またはその組み合わせ、をモデル化し得る。
【００５１】
雨ノイズ、また一部の事例においては周辺ノイズを含み得る埋もれている連続的なノイズ、の影響を克服するために、ノイズ減衰器１０４は雨ノイズおよび／または、非音声的および混合音声的な信号からの連続的ノイズを、実質的に除去しまたは弱める。音声向上ロジック１００は、所望の周波数スペクトルにわたる雨ノイズを実質的に除去し、弱め、または減少するすべてのシステムを含む。雨ノイズを弱めまたは除去し得るシステムの例は、信号およびノイズ推定値を使用する次のようなシステムを含む。（１）ノイズを含んだ信号のニューラルネットワークマッピング、およびノイズを減少された信号に対するノイズ推定値を使用するシステム。（２）ノイズを含んだ信号からノイズ推定値を減算するシステム。（３）ノイズを含んだ信号およびノイズ推定値を使用して、コードブックからノイズの減少された信号を選択するシステム。（４）何らかの他の方法で、ノイズを含んだ信号およびノイズ推定値を使用して、マスクされた信号の再構成に基づいてノイズの減少された信号を生成するシステム。これらのシステムは雨ノイズを減衰させ、また一部の事例においては、短時間スペクトルの部分であり得る連続的ノイズを減衰させ得る。ノイズ減衰器１０４はまた、処理された信号の中に導入され得る人工音を除去しまたは弱める、任意の残留（ｒｅｓｉｄｕａｌ）減衰器１０６を接続し、または含み得る。残留減衰器１０６は「音楽ノイズ」、キーキー（ｓｑｕｅａｋ）、ギャーギャー（ｓｑｕａｗｋ）、チューチュー（ｃｈｉｒｐ）、カチリ（ｃｌｉｃｋ）、ポタポタ（ｄｒｉｐ）、ポン（ｐｏｐ）、楽音（ｔｏｎｅ）、または一部の音声向上システムによって生成され得る人工音を、除去し得る。
【００５２】
図２は音声会話および、水蒸気から凝縮された水および表面上に水滴として落下することによって生成されるノイズを含んだ信号の、例示的なフレーム（ｆｒａｍｅ）である。雨によるパルス２０２、２０４、および２０６は、雨が表面を叩くことによって生成される音を含む。雨によるパルス２０２、２０４、および２０６の振幅は、レシーバまたは検出器によって検出されたときの、表面を叩く雨のパワーまたは強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の相対的差異を反映する。乗り物の中では、雨によるパルス２０２、２０４、および２０６は、自然に流れる水が窓のような表面を叩くときに生成される音、または圧力のもとで運ばれる水が表面を叩くときに生成される音、を表し得る。図２に示される連続的ノイズは、周辺のノイズ、エンジンに関連するノイズ、動力伝達機構によって生成されるノイズ、路面ノイズ、タイヤノイズ、その他の乗り物ノイズ、または他のすべての音を含み得る。
【００５３】
図３に示される周波数スペクトル領域において、連続的ノイズおよび雨によるパルス２０２、２０４および２０６は、実質的に直線的なパルスから曲線的なパルスまでに広がり得る。図３に示される雨滴の過渡現象の実質的に垂直な線は、完全な直線であり得ない。相違の原因は、雨ノイズ検出器１０２に固有の歪み、乗り物の音響効果、および他の音源に起因し得る。一部の雨ノイズ検出器１０２または雨ノイズ検出器１０２と接続し得る装置において、音波をアナログ信号に変換する、または音波をデジタルデータに変換する回路またはハードウェアは、雨滴のデータを歪ませ得る。雨滴の過渡現象の形状は、これらの回路によって信号が検出され、または処理されるときに、変化し得る。この歪みは情報の損失を起こし得る。一部の音声向上ロジックにおいては、歪みは記憶され、符号化されて、一部のノイズ減衰器１０４が歪みを実質的に除去する、弱める、または減少し得る。
【００５４】
雨滴の検出は、時間の前方および／または後方の、周波数のセグメントをモニタすることによってなされ得る。フィルタのバンク（ｂａｎｋｓ）または高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）が音を対数（ｌｏｇ）周波数領域の中に変換する。比較することにより、雨ノイズ検出器１０２は、近隣の周波数バンドまたはフレームよりも相当に大量のエネルギを有するフレームを識別する。あるフレーム内の周波数バンドが、近隣のフレームの中よりも高いエネルギを有する場合には、雨ノイズ検出器１０２は、その周辺のフレームの中よりも大きなエネルギを有する他の周波数バンドを探す。これらの周波数バンドの中のエネルギが、図４に示される直線のような、または直線と類似されるものの、モデルと適合できる場合には、雨ノイズ検出器１０２はそのバンドを雨イベントの可能性として識別する。一部の雨ノイズ検出器１０２においては、直線に対する相対的なエネルギの分散または変動（例えば、標準偏差）が所定のまたはプログラムされる範囲内にあるときに、雨イベントが起こり得る。周辺よりも高いものの、モデルよりも明らかに高いエネルギを示すバンドは、雨滴ノイズの部分であるとは考えられ得ない。
【００５５】
雨滴の過渡現象の相対的マグニチュードおよび継続時間が記憶されると、その除去は多くの方法によって実現され得る。一つの方法においては、ノイズ減衰器１０４は雨滴の過渡現象を、近隣のフレームの値に基づく推定値と置き換える。補間法が、時間上の前方／後方に位置するフレームの一つまたはそれ以上のに関して起こり得、所定の制限および／または優先する制約条件を加え得る。代替の方法においては、ノイズ減衰器１０４は既知のまたは計測された一定のノイズ推定値に対して、記憶した位置および周波数を加える。ついでノイズ減衰器１０４はノイズを含んだ信号から、モデル化された雨ノイズを含むノイズ推定値を減算する。
【００５６】
図５は非音声的、完全音声的、または混合音声的な入力信号を受信または検出し得る、雨ノイズ検出器１０２の例のブロック図である。受信されたまたは検出された信号は所定の周波数でデジタル化される。良好な品質の音声を保証するために、音声信号は任意の共通なサンプルレートを有するアナログ−デジタル変換器５０２（ＡＤＣ）によって、パルス符号変換された（ＰＣＭ）信号に変換される。スムーズウィンドウ５０４が、データのブロックに対して適用され、ウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗｅｄ）信号が得られる。窓を付けられた信号に対する複雑なスペクトルは、高速フーリエ変換器（ＦＦＴ）５０６またはフィルタの列を使用することにより得られ、それはデジタル化された信号を周波数ビン（ｂｉｎ）の中にに分離し、それぞれのビンは小さい周波数範囲において振幅および位相を識別する。それぞれの周波数ビンはついでパワースペクトル領域５０８および対数領域５１０に変換され得、連続的ノイズ推定値を含む、または含まない雨ノイズ推定値を生成する。音のより多くのウィンドウが処理されるときには、雨ノイズ検出器１０２は平均的な雨ノイズ推定値を導き得る。それぞれの周波数ビンに対して連続的ノイズ推定値を含む、または含まない雨ノイズを推定するために、時間上で平滑化された、または重み付けされた平均値が使用され得る。
【００５７】
雨イベントを検出するために、ラインが周波数スペクトルの選択された部分に対して適合され得る。回帰分析によって、最良適合ラインが与えられたデータのブロック内で雨ノイズの激しさ（ｓｅｖｅｒｉｔｙ）を表し得る。最良適合ラインと選択された周波数スペクトルとの間の高い相関が、雨ノイズイベントを識別し得る。高い相関が存在するか否かは、雨ノイズの周波数および振幅の変動、および音声または他のノイズの存在に依存し得る。
【００５８】
音声のマスキングを制限するために、疑わしい雨ノイズ信号に対してラインを適合することは、規則によって制約され得る。例示的な規則は、オフセット、傾斜、曲率または雨ノイズモデル中の座標点などの計算されたパラメータ表示が、平均値を超えることを防止し得る。別の規則は、母音または別のハーモニック構造が検出されたときには、ノイズ減衰器１０４が計算された雨ノイズの修正を適用することを防止するように、雨ノイズの修正を調節または変換し得る。ハーモニックはその狭い幅および鋭いピークによって、または音声またはピッチ検出器と関連して、識別され得る。母音または別のハーモニック構造が検出された場合には、雨ノイズ検出器１０２は所定のまたは平均の値よりも少ないまたは等しい値に対しては、雨ノイズの修正を制限し得る。付加的な規則は、平均的な雨ノイズモデルまたはその属性が、非音声的なセグメントの間のみに更新されることを許し得る。音声的または混合音声的なセグメントが検出された場合には、平均的な雨ノイズモデルまたはその属性は、この規則の下では更新されない。非音声が検出された場合には、雨ノイズモデルまたは各属性は、重み付けされた平均値または漏れ積分器（ｌｅａｋｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ）によるなどの、多くの方法によって更新され得る。多くの他の規則がモデルに対して適用され得る。これらの規則は、疑わしい雨ノイズイベントに対して音声セグメントをマスキングすることなく、実質的に良好な直線当てはめ（ｆｉｔ）を提供し得る。
【００５９】
雨ノイズの影響を克服するために、雨ノイズ減衰器１０４はあらゆる方法によって、ノイズを含むスペクトルから雨ノイズを実質的に除去または減少させ得る。一つの方法は、記録されたまたはモデル化された連続的なノイズ９０４に対して、雨ノイズモデルを加え得る。パワースペクトルにおいて、モデル化されたノイズは次いで修正されないスペクトルから減算され得る。埋もれているピーク９０２または谷（ｖａｌｌｅｙ）が図９に示されるように、雨ノイズによってマスクされる、または連続的なノイズによってマスクされる場合には、従来のまたは修正された補間法が、図１０に示すように、ピークおよび／または谷を再構成するために使用され得る。直線的な、または階段状の補間法が、信号の失われた部分を再構成するために使用され得る。逆ＦＦＴ、フィルタのバンク、が次いで信号パワーを時間領域に変換するために使用され得、その結果再構成された音声信号を提供する。代替案として、信号はメル周波数（Ｍｅｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）ケプストラム（ｃｅｐｓｔｒａｌ）係数のような、別の周波数変換に変換され得る。
【００６０】
「音楽ノイズ」、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音（ｔｏｎｅｓ）、または一部の雨ノイズ減衰器によって選択された周波数範囲に生成され得る人工音を最小化するために、任意の残留減衰器１０６（図１に示される）が音声信号を、それが時間領域に変換される前、または後に、調整し得る。残留減衰器１０６はパワースペクトルを、中間から高い周波数範囲（例えば、約１０００Ｈｚより上の）などの選択された周波数の範囲内で、追跡し得る。信号パワーの大きな増加が検出されたときには、伝達されるパワーを所定のまたは計算された閾値に対する範囲内に制限する、または弱めることによって、改善が得られ得る。計算された閾値は、初期の時間における同じ周波数範囲の平均スペクトルパワーと等しいか、またはこれに基づく値であり得る。
【００６１】
音声の品質に対するさらなる改善は、入力信号を雨ノイズ検出器１０２がそれを処理する以前に、前（ｐｒｅ）調整することによって達成され得る。一つの前調整システムは、図６に示されるように離れて位置する異なる検出器に、信号が到達する時間差を利用し得る。複数の検出器またはマイクロホン６０２が、音を電気信号に変換するために使用される場合には、前処理システムは、最少量の雨ノイズを感知するマイクロホン６０２およびチャンネルを自動的に選択する、制御ロジック６０４を含み得る。別のマイクロホン６０２が選択されるときには、電気的信号は雨ノイズ検出器１０２によって処理される前に、以前に生成された信号と結合され得る。
【００６２】
代替案としては、複数の雨ノイズ検出器１０２が、図７に示されるようにそれぞれのマイクロホン６０２の入力を解析するために使用され得る。雨ノイズのスペクトルの推定値が、それぞれのチャンネル上で得られる。一つまたはそれ以上のチャンネルの混合は、マイクロホン６０２の出力の間の切り替えによってなされ得る。信号は周波数ごとを基本に評価され、選択され得る。代替案としては、制御ロジック７０２が、特定の周波数または周波数範囲において、複数の雨ノイズ検出器１０２の出力信号を、重み付け関数により、結合し得る。
【００６３】
図８は、処理された音声の知覚品質を改良する、代替的な音声向上ロジック８００である。その向上は、時間とともに変化する信号を周波数領域にデジタル化し、変換する、時間周波数変換ロジック８０２によって完了される。バックグラウンドノイズ推定器８０４は、音源またはレシーバの近くで発生する、継続的または周囲のノイズを計測する。バックグラウンドノイズ推定器８０４は、それぞれの周波数ビンにおいて、音響パワーを平均化するパワー検出器を含み得る。非周期的な過渡状態での、バイアスされたノイズ推定を避けるために、過渡検出器８０６は、予期しない、または予測できないパワーの増加の間、ノイズ推定プロセスを無効にする。図８において、瞬時のバックグラウンドノイズＢ（ｆ，ｉ）が、平均バックグラウンドノイズＢ（ｆ）Ａｖｅを、選択されたデシベルレベル‘ｃ‘以上で、上回る場合、過渡検出器８０６は、バックグラウンドノイズ推定器７０４を無効にし得る。この関係は、以下に表現され得る。
【００６４】
Ｂ（ｆ，ｉ）＞  Ｂ（ｆ）Ａｖｅ＋ｃ                            （式１）
雨を検出するために、雨ノイズ検出器７０８は、ラインを、スペクトラムの選択された部分に適合させ得る。回帰を介して、最適のラインは、雨ノイズ２０２の激しさのモデルを作り得る。音声の任意のマスキングを制限するために、雨ノイズの疑わしい範囲に、そのラインを適合することは、上記された規則によって制約され得る。適合されたラインと雨に関連されたノイズとの間に高い相関が検出された場合、雨は識別され得る。高い相関が存在するかどうかは、処理された音声の所望される明瞭さおよび、雨ノイズの周波数および振幅の変化に依存し得る。
【００６５】
代替的には、雨は、スペクトログラムに図示され得る入力信号の時間とともに変化するスペクトルの特徴の分析によって識別され得る。スペクトログラムは、図３において示されるように、二次元パターンであり、垂直次元は、周波数に対応し、水平次元は、時間に対応する。
【００６６】
信号弁別器８１０は、リアルタイムまたは遅延時間において、スペクトルの音声およびノイズをマークし得る。任意の方法は、音声からノイズを区別するために使用され得る。図７において、音声信号は、（１）帯域の狭い幅またはピーク、（２）ハーモニカルに関連され得る共振構造、（３）フォルマント周波数に対応する共振または広いピーク、（４）相対的に、時間とともに緩慢に変化する特徴、（５）それらの存続時間、および、多数の検出器およびマイクロフォンが使用される場合、（６）検出器またはマイクロフォンのパワー信号の相関、および、多くの他の属性および／または組み合わせ、によって、識別され得る。
【００６７】
雨ノイズの影響を克服するために、雨ノイズ減衰器８１２は、任意の方法によって、ノイズスペクトルから雨ノイズを弱め得、または大幅に取り除き得る。一つの方法は、周期的な雨ノイズパルスを、記録された、またはモデルにされた継続的ノイズに追加し得る。パワースペクトルにおいて、モデルのノイズは、次いで、上記の手段によって、修正されていないスペクトルから取り除かれ得る。下層のピークまたは谷９０２は、図９において示されるように、雨ノイズ２０２によって、または、継続的ノイズによってマスクされる場合、従来の、または修正された補間方法は、図１０において示されるように、ピークおよび／または谷を再構成するために使用され得る。直線的または段階的な補間器は、信号の失われた部分を再構成するために使用され得る。時系列シンセサイザは、次いで、信号パワーを時間領域に変換するために使用され得、それは、再構成された音声信号を提供する。
【００６８】
音楽ノイズ、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音、または一部の雨ノイズ減衰器によって選択された周波数範囲において生成され得る他の人工音を最小化するために、任意の残留減衰器８１４がまた使用され得る。残留減衰器８１４は、周波数範囲内で、パワースペクトルを追跡し得る。信号パワーの大幅な増加が検出された場合、その周波数範囲における送信されたパワーを、所定の、または計算された閾値に制限することによって、改良が得られ得る。計算された閾値は、時間的により早い、またはより後の期間で、同じ周波数範囲の平均的なスペクトルパワーと等しくあり得るか、またはそれに基づき得る。
【００６９】
図１１は、処理された音声の知覚品質を向上させるために、一部の雨ノイズおよび継続的なノイズを取り除く音声向上のフロー図である。動作（ａｃｔ）１１０２において、受信された、または検出された信号は、所定の周波数でデジタル化される。良い音質を保証するために、その音声信号は、ＡＤＣによって、ＰＣＭ信号へと変換され得る。動作１１０４において、ウィンドウな信号のための複合スペクトルは、デジタル化された信号を周波数ビンと分離させるＦＦＴまたはフィルタバンクを用いて得られ得、それぞれのビンは、振幅および小周波数範囲からのフェイズを識別する。
【００７０】
動作１１０６において、継続的または周囲のノイズは計測される。バックグラウンドノイズ推定は、それぞれの周波数ビンにおける音声パワーの平均を含み得る。過渡での偏向されたノイズ推定を避けるために、ノイズ推定プロセスは、動作１１０８での異常な、または予測できないパワーの増加の間、無効にされ得る。過渡検出動作１１０８は、瞬時のバックグラウンドノイズが、所定のデシベルレベル以上で、平均バックグラウンドノイズを上回る場合、バックグラウンドノイズ推定を無効にする。
【００７１】
動作１１１０において、高い相関が、最適なラインと周波数スペクトルの選択された部分との間に存在する場合、雨は検出され得る。代替的には、雨は入力信号の時間とともに変化するスペクトルの特徴の分析によって識別され得る。ライン適合検出方法が使用される場合、疑わしい雨信号にラインを適合することは、一部の任意の動作によって制約され得る。例示的な任意の動作は、雨ノイズモデルにおける計算されたオフセット、勾配、または座標点が平均値を上回ることを防ぎ得る。他の任意の動作は、母音または他のハーモニカルなストラクチャが検出された場合、雨ノイズ検出方法が計算された雨ノイズ訂正を適用することを防ぎ得る。母音または他のハーモニカルなストラクチャが検出された場合、雨ノイズ検出方法は、雨ノイズ訂正を、所定の、または平均値を下回るか、または等しい値に制限し得る。追加的な任意の動作は、平均的な雨ノイズモデルまたは属性を、非音声的なセグメントの間のみ、アップデートさせ得る。音声的または混合音声的なセグメントが検出された場合、平均雨ノイズモデルまたはそれぞれの属性は、加重平均または漏れリーキー積分器などのような、多くの手段を介してアップデートされ得る。多くの他の任意の動作は、そのモデルにも適用され得る。
【００７２】
動作１１１２において、信号分析は、音声信号を、ノイズのようなセグメントから弁別またはマークし得る。音声信号は、例えば、（１）それらの帯域の狭い幅またはピーク、（２）ハーモニカルに関連され得る共振構造、（３）フォルマント周波数に対応する高調波、（４）相対的に、時間とともに緩慢に変化する特徴、（５）それらの存属時間、および、検出器およびマイクロフォンが使用される場合、（６）検出器またはマイクロフォンの出力信号の相関、などの任意の手段によって識別され得る。
【００７３】
雨ノイズの影響を克服するために、雨ノイズは、任意の動作によって、ノイズスペクトルから大幅に取り除かれ、または、弱められる。一つの例示的な動作１１１４は、周期的な雨パルスを、記録された、またはモデル化された継続的なノイズに、大幅に追加する。パワースペクトルにおいて、次いで、モデル化されたノイズは、上記の方法およびシステムによって、修正されていないスペクトルから大幅に取り除かれ得る。下層のピークまたは谷９０２は、図９において示されるように、雨ノイズ２０２によってマスクされる場合、または、継続的なノイズ９０２によってマスクされる場合、従来の、または修正された補間方法は、動作１１１６におけるピークおよび／または谷を再構成するために使用され得る。時系列的な合成は、次いで、信号パワーを、動作１１２０における時間領域へと変換するために使用され得、再構成された音声信号を提供する。
【００７４】
音楽ノイズ、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音、または一部の雨ノイズ除去プロセスによって選択された周波数範囲において生成され得る他の人工音を最小化するために、その信号が時間領域へ戻って変換される前に、残留減衰方法が、実行され得る。任意の残留減衰方法１１１８は、周波数範囲内で、パワースペクトルを追跡し得る。信号パワーにおける大きな増加が検出された場合、その周波数範囲における送信されたパワーを、所定の、または計算された閾値に制限することによって、改良が得られ得る。計算された閾値は、時間的により早い、またはより後の期間で、同じ周波数範囲の平均的なスペクトルパワーと等しくあり得るか、またはそれに基づき得る。
【００７５】
図１１において示される方法は、信号ベアリング媒体（ｓｉｇｎａｌ  ｂｅａｒｉｎｇ  ｍｅｄｉｕｍ）、メモリなどのようなコンピュータ可読媒体においてエンコードされ得、一つ以上の集積回路などのようなデバイス内でプログラム化され得、または、コントローラまたはコンピュータによって処理され得る。その方法がソフトウェアによって実行される場合、そのソフトウェアは、雨ノイズ検出器１０２、ノイズ減衰器１０４、通信インターフェース、または、音声向上ロジック１００または８００にインターフェースまたは常駐される、他の任意の非揮発性または揮発性メモリなどに、常駐またはインターフェースされて存在し得る。そのメモリは、論理機能を実行するために、実行可能な命令の秩序立ったリストを含み得る。論理機能は、デジタル回路、ソースコード、アナログ回路、またはアナログの電子、オーディオ、ビデオ信号などのようなアナログソースを介して、実行され得る。そのソフトウェアは、任意のコンピュータ可読媒体または信号ベアリング媒体において実施され得、命令実行可能システム、装置またはデバイスと接続することで、使用され得る。そのようなシステムは、コンピュータベースのシステム、システムを含むプロセッサ、命令を実行し得る、命令実行可能システム、装置、デバイスから、命令を選択的に取り出し得る、他のシステムを含み得る。
【００７６】
「コンピュータ可読媒体」、「機械可読媒体」、「伝搬信号」および／または「信号ベアリング媒体」は、ソフトウェアを含み、記憶し、通信し、伝搬し、搬送する任意の手段を含み得、命令実行可能なシステム、装置、デバイスと接続することで使用され得る。機械可読媒体は、選択的ではあるが、限定されない、電気、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体システム、装置、デバイス、または伝搬媒体であり得る。機械可読媒体の例の網羅的ではないリストは、一つ以上のワイヤを有する電気的接続（電子的）、ポータブル磁気または光学ディスク、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」（電子的）などのような揮発性メモリ、読み出し専用メモリ「ＲＯＭ」（電子的）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）（電子的）、または光ファイバー（光学的）などを含む。機械可読媒体はまた、ソフトウェアが画像として、または、他のフォーマット（例えば、光学スキャンを介して）において電気的に記憶され得、次いで、コンパイルおよび／または解釈され、または別の方法にて処理されるように、ソフトウェアがプリントされる、有形の媒体を含み得る。その処理された媒体は、次いで、コンピュータおよび／または機械メモリにおいて記憶され得る。
【００７７】
前述の記載から、上に記載されたシステムは、唯一のマイクロフォンまたは検出器から受信された信号をも制約し得ることが明白であるべきである。システムの多くの組み合わせはまた、雨を識別し追跡するために使用され得ることもまた、明白であるべきである。疑わしい雨に線を適合させることに付け加えて、システムは、（１）所定の閾値よりも大きいＳＮＲを有するスペクトルにおいて、定期的なピークを検出し得る、（２）閾値よりも大きい幅を有するピークを識別し得る、（３）ハーモニカルな関係を欠くピークを識別し得る、（４）ピークと以前の音声スペクトルを比較し得る、（５）雨ノイズセグメント、他のノイズのようなセグメント、および、一定のハーモニカルなストラクチャを識別する前に、異なるマイクロフォンから検出された信号を比較し得る。
【００７８】
他の代替的な音声向上システムは、上記された構造および機能の組み合わせを含む。これらの音声向上システムは、上記された、または、添付された図面において図示された構造と機能の任意の組み合わせから形成される。ロジックは、ソフトウェアまたはハードウェアにおいて実行され得る。「ロジック」という言葉は、ハードウェアデバイス、回路、ソフトウェア、または、その組み合わせを広く包括することを意図される。ハードウェアは、揮発性の、および／または不揮発性のメモリを有するプロセッサまたはコントローラを含み得、および、無線、および／またはハードウェア媒体を介して、デバイス間のインターフェースを含み得る。無線インターフェースは、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭａｘ、Ｍｏｂｉｌｅ−Ｆｉ、Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、携帯電話、および、他の任意の無線技術または組み合わせを利用し得る。
【００７９】
音声向上ロジックは、他の記述またはデバイスに容易に適用される。一部の音声向上システムまたは構成要素は、図１２において示されるように、人や物を搬送するための装置または構造をインターフェースまたは結合する。一部の音声向上システムまたは構成要素は、図１３において示されるように、地上通信機と無線デバイス、オーディオ装置、ナビゲーション装置、および、雨ノイズに影響を受け易い他の通信システムなどのような、遠隔地へ送信され得る形式に、音声や他の音を変換する装置とインターフェースまたは結合する。
【００８０】
音声向上ロジックは、処理された音声の知覚品質を改良する。ロジックは、水の動きに関連したノイズの、および／または、リアルタイムまたは遅延時間における、表面を叩く水に関連したノイズの、形状や型を自動的に学び、エンコードし得る。選択された属性の全てまたは一部を大幅に追跡することによって、ロジックは、そのノイズの属性を一時的に、または永続的に記憶するメモリを利用し、水に関連したノイズを除去し、弱め、または低減させ得る。音声向上ロジックはまた、継続的ノイズ、および／または、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音、または一部の音声向上システムにおいて生成され得、および、必要な場合、音声を再構成し得る、他の人工音を弱め得る。
【００８１】
雨粒を検出する別の代替的な方法では、時刻および周波数の両方における雨粒の運動強度の２次元モデルを使用する。雨粒の検出のための時間−周波数モデルの可能な実施例が図１５に示される。雨粒のノイズが広帯域であるので、実質的に同じ強度対時間のプロフィールが、雨粒イベント中に含まれる周波数範囲において予測され得る。その降雨に含まれるすべての周波数は、ほとんど同時刻で立ち上がりをプロットし得るが、様々なピーク値、継続時間、および減衰率を有し得る。この雨検出器は、例えば音声の倍音のような大きな音によって雨粒の一部がマスクされ得ることをも判断し得、この雨モデルからこれらの周波数範囲を部分的にまたは全体的に取り除き得る。この取り除き動作は、モデリングする前に相当な非雨（ｎｏｎ−ｒａｉｎ）特徴をスキャンすることによって明白であり得、または値が選択モデルを有意に超過することを許容するモデリング方法を選択することによって絶対であり得る。
【００８２】
検出は、所定の雨モデルをそのスペクトルに適合することを含み得、その整合の精度を決定することを含み得、可能であれば、どの周波数範囲が雨粒のイベント中に含まれるかを識別することも含む。この含まれる周波数範囲は、連続または不連続であり得る；さらに、そのスペクトルの一部またはすべてがその雨粒のイベント中に部分的にのみ含まれるとして識別され得る。
【００８３】
雨粒のノイズをモデル化するために使用される一部またはすべてのパラメータは、所定のおよび／または適合する制限内に拘束され得、この制限は、周波数、音声の存在、最近検出された雨粒の特徴、雨粒間の平均時間、または任意の他の内部または外部データの関数であり得、これらは雨検出器に利用可能であり得る。具体的には、これらのパラメータは、雨粒の持続時間、ピーク強度、立ち上がり速度および立ち下がり速度、様々な周波数範囲間における許容強度変数を含み得る。
【００８４】
典型的な雨粒イベントの強度は高く、継続時間は短いので、全体のイベントが観測される前に、雨粒を減衰および除去することが望ましい、さらにいえば、実時間の設定では、制限され得ず、または利用可能な情報は存在し得ない。この雨検出方法のさらなる微調整は、雨粒の一部である高速の立ち上がりの可能性を推定するための方法、およびまったく将来情報なしで雨粒モデルのパラメータを推定するための方法である。この場合、エネルギーの増加率およびこの増加に含まれる周波数範囲は、第１の検出方法として使用され得る。推定されたモデル中において予測される継続時間および減衰率は、検出された雨粒が推定モデルを満たし続けることを検証するために、将来の時刻において使用され得る。所望でない音声信号の減衰を最小化するために、この雨粒が予想通りに挙動しない場合、雨ノイズ減衰器は減衰を中断、または減衰量を低減する。代替的には、ノイズ推定除去法が使用される場合、雨粒モデルは単に予想通りに減衰するだけで、いったんそのモデルが雨ノイズ推定の基準を下回ると、この信号は減衰せずに通過することを許容する。
【００８５】
雨信号と非雨信号とを区別する場合に、検出器を援助するために、さらなる微調整によって、雨粒のスペクトルのさらに観察される特徴が使用される。雨粒ノイズの１つの顕著な特徴は、多くの隣接する周波数範囲を横切るそのスペクトルの振幅および／または位相の連続であり得る。図１６では、雨ノイズ１６０２によって卓越するスペクトルの一部は、他のノイズ源１６０１によって卓越する一部分よりも、著しく滑らかな大きさのプロットを有する。
【００８６】
特定の型の雨粒は、音声またはその他の話をする音を含んでいるスペクトルよりも著しく平らなおよび／または滑らかな振幅を有し得る。スペクトルの平坦さまたは滑らかさの１つ以上の数学的計測は、そのスペクトルの一部またはすべてにおいて、雨スペクトルおよび音声スペクトルとの間の識別を向上するために使用され得る。所定帯域の全体のスペクトルに対して計算され得、または全体のスペクトルを横切って連続的にスライディングウィンドウを使用し得る計測は、雨粒ノイズが存在するかどうか、および各周波数が雨粒中にどのように含まれているかを決定することを助けるために使用され得る。
【００８７】
平滑計測の一例は、絶対差アルゴリズムの和であり、この計測は、隣接する周波数域間の振幅または振幅の対数の差の絶対値を計算し、多くの帯域にわたってこの和をとり、一般的に、平滑スペクトルに対しては小さい値を生成し、隣接する周波数帯域の強度間における大きな変分を持つスペクトルに対しては大きい値を生成する。平坦計測（ｆｌａｔｎｅｓｓ  ｍｅａｓｕｒｅ）の一例は、ＳＦＭ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｆｌａｔｎｅｓｓ  Ｍｅａｓｕｒｅ）であり、ＳＦＭは、振幅スペクトルの相加平均に対する相乗平均の比を計算することによって求められ得る。
【００８８】
位相連続性は、雨粒ノイズと他の音とを区別するためにも使用され得る。雨粒ノイズは、時間領域において、短い高エネルギーバースト（ｓｈｏｒｔ  ｈｉｇｈ−ｅｎｅｒｇｙ  ｂｕｒｓｔ）によって表され得、このことから、ＦＦＴのアンラップ位相(ｕｎｗｒａｐｐｅｄ）は、雨ノイズ１６０２によって卓越するスペクトルの一部分の位相プロット中に示されるように、局所的に線形となる。
【００８９】
位相の局所的な線形性の決定するための一方法は、アンラップ位相の二次微分の絶対値をとることであり、次いで周波数においてこれを平滑化する。この計測は、インパルス状のノイズが卓越するスペクトルの領域に対してゼロに近い値、および他のタイプの音（純音または長周期ノイズ）が卓越する領域においてゼロより著しく大きい値を生成し得る。この計測は、雨粒のような過渡性と純音または話音とを区別することを助けるために使用され得る。
【００９０】
さらに、位相プロットの線形部分の傾きの値は、時系列信号内で過渡性を示す位置と直接関係づけられ得、時間依存の検出または除去方法により、さらに正確に時間領域における妨害を検出および／または除去することを可能にする。
【００９１】
雨検出モジュールは、乗り物内の他のシステムのステータスに依存する雨検出器および除去器の挙動を調節するために、乗り物内の他の装置（例えば、フロントガラスワイパーコントローラ）と通信し得る。例えば、フロントガラスのワイパーがオンに切り替えられ場合にのみ、雨検出ロジック１０２を有効にすること、および／またはワイパーの速度に依存する雨粒モデルのパラメータを調節することが望まれ得る。逆に、雨検出器は、ワイパーコントローラー雨粒状のノイズ間における強度および平均時間についての情報を伝送し得、このワイパーコントローラは、運転手の介在なしでワイパーを聡明に制御するための能力を向上させ得る。
【００９２】
本発明の様々な実施形態が記述されたが、本発明の範囲内でさらに多くの実施形態および実施例が可能であることは当業者にとって明らかである。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物を考慮せずには制限されない。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】音声向上ロジックの部分的ブロック図である。
【図２】雨および他の音源に関連するノイズの時間系列プロットである。
【図３】雨および他の音源に関連するノイズの時間−周波数プロットである。
【図４】雨および他の音源のシミュレーションされたノイズの雨粒プロットである。
【図５】図１の音声向上ロジックのブロック図である。
【図６】図１の音声向上ロジックに結合された前処理システムである。
【図７】図１の音声向上ロジックに結合された代替案の前処理システムである。
【図８】代替案の音声向上システムのブロック図である。
【図９】音声信号の一部分をマスクしている雨ノイズのグラフである。
【図１０】処理され再構成された音声信号のグラフである。
【図１１】音声向上のフロー図である。
【図１２】乗り物の内部の音声向上ロジックのブロック図である。
【図１３】オーディオシステムおよび／またはナビゲーションシステムおよび／または通信システムと接続された音声向上ロジックのブロック図である。
【図１４】雨および他の音源と結合されたシミュレーションされた音声の水滴プロットである。
【図１５】二次元雨ノイズモデルを示す、シミュレーションされた時間−周波数プロットである。
【図１６】シミュレーションされたフレームを含む降雨ノイズの、周波数−マグニチュードおよび周波数−位相の結合されたプロットである。
【符号の説明】
【００９４】
１００，８００  音声向上ロジック
１０２、８０８  雨ノイズ検出器
１０４  ノイズ減衰器
１０６、８１４  残留減衰器
８０２  時間周波数変換ロジック
８０４  バックグラウンドノイズ推定器
８１２  雨ノイズ減衰器
【図１】
2006163417.tif 000003
【図２】
2006163417.tif 000004
【図３】
2006163417.tif 000005
【図４】
2006163417.tif 000006
【図５】
2006163417.tif 000007
【図６】
2006163417.tif 000008
【図７】
2006163417.tif 000009
【図８】
2006163417.tif 000010
【図９】
2006163417.tif 000011
【図１０】
2006163417.tif 000012
【図１１】
2006163417.tif 000013
【図１２】
2006163417.tif 000014
【図１３】
2006163417.tif 000015
【図１４】
2006163417.tif 000016
【図１５】
2006163417.tif 000017
【図１６】
2006163417.tif 000018