(57)【要約】【課題】  音響データのゲインの変化に追従しつつ、予め判明している装置がノイズ発生源からの機械的ノイズを除去すると共に、ノイズ発生源の計時変化にも追従にする。【解決手段】  レジスタ２５はＡＬＣ１０でのゲインに応じた閾値を発生する。比較器２３はＡＬＣ１０からの音声データと閾値とを比較し、その結果に基づいて重み付け係数ｋ，１−ｋを生成し、重み付け係数乗算器１７、１９に出力する。重み付け係数乗算器１７、１９及び加算器２１により、メモリ１３のデータと、入力した音響データとを重み付け平均値を算出し、その算出結果でメモリ１３の内容を更新することで、メモリ１３内にＮＯＩＳＥ成分のみが格納されるようにする。レベル調整器２７は、現在のＡＬＣ１０のゲインに応じて、メモリ１３内からのデータを調整し、加算器１５にて入力した音響データから、調整後のデータを減算することで、ノイズ除去後のデータを出力する。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的なノイズを発生するノイズ発生源と音波を電気的な音響データに変換して取得する音響データ収集手段を有する電子機器であって、
前記音響データ収集手段で得られた音響データのレベルを自動調整するＡＬＣ手段と、
前記ノイズ発生源で発生するノイズの少なくとも一周期分の音響データを格納可能な記憶手段と、
前記ＡＬＣ手段より得られた注目音響データと第１の重み付け係数値とを乗算し、前記注目音響データと前記記憶手段中の同位相のデータと第２の重み付け係数とを乗算し、２つの乗算結果を加算して前記記憶手段を更新する更新手段と、
前記記憶手段から読出したデータを、前記ＡＬＣ手段のゲインに応じて調整する調整手段と、
該調整手段で調整されたデータを、前記注目音響データから減算し、当該減算の結果をノイズ除去後の音響データとして出力する減算手段と
を備えることを特徴とする電子機器。
【請求項２】
前記更新手段における第１の重み付け係数ｋ１（０＜ｋ１＜１）、前記第２の重み付け係数ｋ２としたとき、
ｋ２＝１−ｋ１
なる関係を有することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記ＡＬＣ手段で得られた音響データの絶対値が所定の閾値を超える場合の前記第１の重み付け係数をｋ１、前記所定値以下の場合の重み付け係数をｋ１’としたとき、
ｋ１＜ｋ１’
の関係を有することを特徴とする請求項２に記載の電子機器。
【請求項４】
前記閾値は、前記ＡＬＣ手段のゲインに依存して変化することを特徴とする請求項３に記載の電子機器。
【請求項５】
前記ノイズ発生源は、音響データを記憶・再生する磁気テープの搬送部と、当該磁気テープに音響データを記録するための記録ヘッドドラムの回転駆動部で構成されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項６】
周期的なノイズを発生するノイズ発生源と音波を電気的な音響データに変換して取得する音響データ収集手段と、該音響データ収集手段で得られた音響データのレベルを自動調整するＡＬＣ手段と、前記ノイズ発生源で発生するノイズの少なくとも一周期分の音響データを格納可能な記憶手段とを備える電子機器の制御方法であって、
前記ＡＬＣ手段より得られた注目音響データと第１の重み付け係数値とを乗算し、前記注目音響データと前記記憶手段中の同位相のデータと第２の重み付け係数とを乗算し、２つの乗算結果を加算して前記記憶手段を更新する更新工程と、
前記記憶手段から読出したデータを、前記ＡＬＣ手段のゲインに応じて調整する調整工程と、
該調整工程で調整されたデータを、前記注目音響データから減算し、当該減算の結果をノイズ除去後の音響データとして出力する減算工程と
を備えることを特徴とする電子機器の制御方法。
【請求項７】
周期的なノイズを発生するノイズ発生源と、音波を電気的な音響データに変換して取得する音響データ収集手段を有する電子機器であって、
前記音響データ収集手段で得られた音響データのゲインを、外部からの指示に基づいて調整するゲイン調整手段と、
前記ノイズ発生源で発生するノイズの少なくとも一周期分の音響データを格納可能な記憶手段と、
前記ゲイン調整手段より得られた音響データを、当該ゲイン調整手段のゲインに応じて再調整し、実質的に一定のゲインの音響データを生成する第１の調整手段と、
該第１の調整手段で得られた注目音響データと第１の重み付け係数値とを乗算し、前記注目音響データと前記記憶手段中の同位相のデータと第２の重み付け係数とを乗算し、２つの乗算結果を加算して前記記憶手段を更新する更新手段と、
前記記憶手段から読出したデータを、前記第１の調整手段で得られた注目音響データから減じる減算手段と、
該減算手段で得られた音響データを、前記ゲイン調整手段のゲインに応じて再調整し、ノイズ除去後の音響データとして出力する第２の調整手段と
を備えることを特徴とする電子機器。
【請求項８】
前記更新手段における第１の重み付け係数ｋ１（０＜ｋ１＜１）、前記第２の重み付け係数ｋ２としたとき、
ｋ２＝１−ｋ１
なる関係を有することを特徴とする請求項７に記載の電子機器。
【請求項９】
前記ゲイン調整手段で得られた音響データの絶対値が所定の閾値を超える場合の前記第１の重み付け係数をｋ１、前記所定値以下の場合の重み付け係数をｋ１’としたとき、
ｋ１＜ｋ１’
の関係を有することを特徴とする請求項８に記載の電子機器。
【請求項１０】
前記閾値は、前記ゲイン調整手段のゲインに依存して変化することを特徴とする請求項９に記載の電子機器。
【請求項１１】
前記ノイズ発生源は、音響データを記憶・再生する磁気テープの搬送部と、当該磁気テープに音響データを記録するための記録ヘッドドラムの回転駆動部で構成されることを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項１２】
周期的なノイズを発生するノイズ発生源と、音波を電気的な音響データに変換して取得する音響データ収集手段と、該音響データ収集手段で得られた音響データのゲインを、外部からの指示に基づいて調整するゲイン調整手段と、前記ノイズ発生源で発生するノイズの少なくとも一周期分の音響データを格納可能な記憶手段とを備える電子機器の制御方法であって、
前記ゲイン調整手段より得られた音響データを、当該ゲイン調整手段のゲインに応じて再調整し、実質的に一定のゲインの音響データを生成する第１の調整工程と、
該第１の調整工程で得られた注目音響データと第１の重み付け係数値とを乗算し、前記注目音響データと前記記憶手段中の同位相のデータと第２の重み付け係数とを乗算し、２つの乗算結果を加算して前記記憶手段を更新する更新工程と、
前記記憶手段から読出したデータを、前記第１の調整工程で得られた注目音響データから減じる減算工程と、
該減算工程で得られた音響データを、前記ゲイン調整手段のゲインに応じて再調整し、ノイズ除去後の音響データとして出力する第２の調整工程と
を備えることを特徴とする電子機器の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクロホン等の音響データ収集手段より得た音響データを処理する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置としては、例えばカメラ一体型ビデオカメラが知られている。このような装置の場合、記録媒体として磁気テープを用い、その記録媒体への記録密度を上げるために回転ドラムを用いたヘリカルスキャン方式のメカニズムを用いている。
【０００３】
しかしながら、このメカニズムでは、磁気テープと回転記録ヘッドが接触した時と離れた時とにヘッド叩きと呼ばれるノイズが発生する。また、回転ドラムを駆動するために磁気モータのコイルへの通電をスイッチングして行うため、その電磁音も発生する。
【０００４】
これらのノイズが内蔵しているマイクロフォンに混入し、本来収録すべく音声と共に記録されてしまい、耳障りなものとなっていた。かかる点を解決するものとしては、予めマイクロフォンに混入するノイズスペクトラムを調べ、その帯域の成分をノイズの大きさに合わせて引き算することによるノイズ低減技術が知られている（特許文献１）。
【０００５】
この提案によれば、ノイズスペクトラムの成分を抽出する手段を設けて、本来記録するべき音声を遮断した状態でノイズのレベルを測り、混入したノイズと同じ大きさになるような制御をすることによって、ノイズのスペクトラムのレベル分だけを低減し、音声が入った時にもその音声に影響を与えることが少なくすることが可能である。
【特許文献１】特開平７−１７７５９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、かかる従来の方法では、あらかじめノイズになる成分を調べる必要があり、ノイズのスペクトラムの成分の数だけノイズを抽出する手段、例えば、バンドパスフィルタを準備する必要がある。回避策としては、スペクトラムが近い周波数同士をまとめて抽出することによって、バンドパスフィルタの数を減らすことが考えられる。例えば、ノイズスペクトラムが１ｋＨｚと２ｋＨｚの２つだった場合に、中心周波数を１．５ｋＨｚにし、帯域幅を１ｋＨｚとすると、ノイズ成分の１ｋＨｚと２ｋＨｚは抜き取ることが出来る。しかし、その場合に１ｋＨｚと２ｋＨｚのレベルが違っている場合は、２つの平均値をとるかどちらかに合わせることになり、ノイズ成分と同じ大きさにならず、除去効果が薄れてしまう。さらに、収録する音声信号に１．５ｋＨｚ成分がある場合には、その成分も減衰してしまい、音質に影響を与えてしまう。また、経時変化によって、そのレベルの変化が合った場合は、キャンセルするためのレベルの再調整が必要になったり、ノイズのスペクトラムの変化が生じた場合は、その対応が困難になるといった欠点がある。
【０００７】
本発明は、音響データのゲインの変化に追従しつつ、予め判明している装置がノイズ発生源からの機械的ノイズを除去すると共に、ノイズ発生源の計時変化にも追従可能な技術を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題を解決するため、本発明の電子機器は以下の構成を備える。すなわち、
周期的なノイズを発生するノイズ発生源と音波を電気的な音響データに変換して取得する音響データ収集手段を有する電子機器であって、
前記音響データ収集手段で得られた音響データのレベルを自動調整するＡＬＣ手段と、
前記ノイズ発生源で発生するノイズの少なくとも一周期分の音響データを格納可能な記憶手段と、
前記ＡＬＣ手段より得られた注目音響データと第１の重み付け係数値とを乗算し、前記注目音響データと前記記憶手段中の同位相のデータと第２の重み付け係数とを乗算し、２つの乗算結果を加算して前記記憶手段を更新する更新手段と、
前記記憶手段から読出したデータを、前記ＡＬＣ手段のゲインに応じて調整する調整手段と、
該調整手段で調整されたデータを、前記注目音響データから減算し、当該減算の結果をノイズ除去後の音響データとして出力する減算手段とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、音響データのゲインの変化に追従しつつ、予め判明している装置がノイズ発生源からの機械的ノイズを除去すると共に、ノイズ発生源の計時変化にも追従可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、実施形態が適用するデジタルビデオカメラ装置における音声記録再生部分（ヘリカルスキャン型の記録再生部分）の主要構成を示す図である。なお、本装置には、ＣＣＤ撮像素子、フォーカシングレンズ、及びそのレンズの駆動を行う光学部（撮像部）も備えるが、この光学部における駆動制御は公知のものであるものとし、尚且つ、それらは本願発明には直接には関係しないので、その構成については省略する。
【００１２】
図中、１は記録媒体の磁気テープ（磁気テープカセットは不図示）、２は回転ドラム、３、４は回転ドラムに装着され音声や映像データを記録する磁気ヘッド、５はデータ計算処理部５ａ（詳細後述）を有する制御用マイコン、６、７はそれぞれＬ、Ｒチャネル用のマイクロフォン、８，９はマイクアンプ、１０はオートレベルコンロール（ＡＬＣ）部である。１１、１２はＡ／Ｄコンバータであって、所定のサンプリング周波数に従って正負の符号つきの１６ビットデータとして出力するものとする。
【００１３】
この構成において、マイク６、７にて電気信号に変換された音響信号は、マイクアンプ８、９でそれぞれ増幅されて、オートレベルコントロール部１０で適切な大きさに増幅され、Ａ／Ｄコンバーター１１、１２でデジタルデータに変換される。デジタル音響データは、最終的に磁気テープに記録されることになる。
【００１４】
実施形態におけるデータ計算処理部５ａは、図８で示すように、Ｌ、Ｒチャネルそれぞれに独立した回路構成５ａ−１と５ａ−２を有する。
【００１５】
図示において、１３，１４はメモリ、１５，１６、２１、２２は加算器、１７，１８、１９，２０は重み付け係数乗算器、２３，２４は比較器、２５，２６は閾値を格納するレジスタである。ＬチャネルとＲチャネルの回路構成は同じであるので、ここではＬチャネルの回路５ａ−１とその動作について説明する。
【００１６】
磁気テープ１には、マイコン５で回転制御した回転ドラム２に１８０度の位置関係で取り付けられた磁気ヘッド３、４によるヘリカルスキャンによって、記録信号が記録される。また、回転ドラム２は回転の位相を示す基準信号、すなわちヘッドスイッチングパルスを制御マイコン５に出力し、磁気ヘッド３、４の磁気テープ１との接触状態を知らせる。制御マイコン５は、このタイミングに従って記録信号の磁気ヘッド３、４への出力を制御する。この時、磁気ヘッド３、４が、回転ドラム２に巻き付いている磁気テープ１と接触、或いは離脱する時にノイズ（機械的振動）が発生し、前述した音響信号に混じって、マイク６、７に入ってしまう。
【００１７】
図２に前述した基準信号、磁気ヘッド３、４と磁気テープ１の接触タイミング、ノイズの発生の時間的関係を示す。
【００１８】
同図において、ヘッドスイッチングパルスがＨｉｇｈレベルの時に磁気ヘッド３に記録信号が印加され、ヘッドスイッチングパルスがＬｏｗレベルの時に磁気ヘッド４に記録信号が印加される。このヘッドスイッチングパルスの一周期が回転ドラム２の一回転を表している。各々の磁気ヘッドは、記録信号が印加される以前に磁気テープ１に接触して安定状態になっている必要があるため、記録信号の切り替えより少し前に接触し、記録信号の印加が終わってからも微小期間は接触状態を維持するようになっている。これを示したのが、図中の磁気ヘッド３接触状態と磁気ヘッド４接触状態で、Ｈｉｇｈレベルが接触、Ｌｏｗレベルが非接触を示している。その下方に、この時に発生するノイズ発生のタイミングを示す。
【００１９】
さらに、この現象をノイズの波形で示したのが、図３である。図中、最上部に示したヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔに対して、連続した時間を、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３、…，Ｔｎと一周期の時間毎に区切って、並べたものである。同図から分かるように一回転毎に発生するノイズは、ほぼ毎回同じであることが判明している。回転ヘッドと磁気テープの動作の関係は、ほとんど変化する要素が無いためである。最下部にその平均Aveを取った波形を示す。
【００２０】
一方、ヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔにおける、マイク６、７に入る音声信号の様子を示したのが図４である。すなわち、連続していた音声波形をＴ１，Ｔ２、…、Ｔｎと一周期の時間毎に区切って並べたものである。これらの一周期分の音声信号の変化は、ヘッドスイッチングパルスとは無関係であるので、それらが同期する確率は小さい。したがって、その平均を取る回数を増やすと限りなくゼロに近づくことになる。
【００２１】
したがって、音声データを適当な期間記憶保持し、ヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔにおける同位相のデータを加算した場合に残るのは、図３で示したノイズ成分だけとなる。本実施形態では、これら図３、図４で示した特性の違いを利用するものである。
【００２２】
ここでヘッドスイッチングパルス一周期Ｔ間でサンプリングしたデータをフレームと呼ぶ。すなわち、上記のＴ１、Ｔ２、Ｔ３…は、図５のフレームＦ１、Ｆ２、Ｆ３で表わされる。平均値Ａｖｅを得るには、図６に示すように各フレームのサンプリングデータを記憶するメモリを用意すれば良い。すなわち、１５０フレームの平均値を算出するのであれば、１５０個分のメモリを必要とする。
【００２３】
ここで、回転ドラム２の１回転に要する時間Ｔを１／１５０秒とし、マイクロホン６によるサンプリング周波数を４８ＫＨｚとすると、１フレームは４８０００／１５０＝３２０個のデータで構成されることになる。ここで、フレームＦｎ中の各サンプリングデータをｔｍ（ｍ＝０、１、…３１９）と表現すると、各フレームの同位相ｔｍの平均値Ａｖｅ（ｔｍ）は次のように算出すればよい。
【００２４】
Ａｖｅ（ｔｍ）＝ΣＦｎ（ｔｍ）／１５０
以上のようにして、各位相位置におけるＡｖｅ（０）乃至Ａｖｅ（３１９）が算出することが可能になる。
【００２５】
さて、上記のようにして平均値を算出する場合、各サンプルデータが１６ビットとすると、メモリ１３は１６×３２０×１５０／８＝９６００バイトの容量を有し、且つ、平均値を演算するのにも無視できない時間を必要とする。本実施形態では、図８に示すように重み付け係数乗算器１７、１９を設けることで、メモリ１３は１フレーム分のメモリ容量（＝３２０×１６／８＝６４０バイト）で平均値を算出するようにした。
【００２６】
先ず、実施形態の動作として、前述した平均値Aveの抽出動作を説明する。
【００２７】
Ａ／Ｄコンバータ１１、１２からの出力は、制御マイコン５の平均値算出部５ａに入力される。
【００２８】
平均値算出部５ａの動作を図８を用いて説明する。同図において、左右のチャンネルの動作は、同じなので、片方のチャンネルのみの説明を行う。平均値算出部５ａにＡ／Ｄ変換器１１よりのデータがサンプリングクロックの周期で入力され、比較器２３に入力される。この入力の大きさは、前述したオートレベルコントロール部１０でのゲインコントロール状態で決まり、そのゲインコントロール情報をレジスタ２５に送り、ゲインコンロールの状態に連動して決定した閾値を出力させる。比較器２３では、レジスタ２５からの閾値と入力データとの比較を行い、その比較結果を重み付け係数乗算器１７、１９に出力する。重み付け係数乗算器１７、１９であるが、重み付け係数乗算器１７で乗算する重み付け値をｋ（０≦ｋ≦１）で表すと、次のような関係式で与えられる。
・重み付け係数乗算器１７で乗算する重み付け係数＝ｋ
・重み付け係数乗算器１９で乗算する重み付け係数＝１−ｋ
【００２９】
重み付け係数除算器１７は、Ａ／Ｄコンバータ１１からの入力データと、重み付け係数ｋとを乗算し、その結果を加算器２１に出力する。
【００３０】
一方、重み付け係数乗算器１９は、メモリ１３からのデータと、決定した重み付け係数「１−ｋ」とを乗算し、その結果を加算器２１に出力する。これと同時に、Ａ／Ｄコンバータ１１からの入力データと、レベル調整器２７からの出力からのデータが加算器１５で合成され、最終的な音響データとして出力する。
【００３１】
レベル調整器２７は、オートレベルコントロール部１０のゲインコントロール状態に連動して、メモリ１３からのデータに対する調整値（ゲイン）を決定する。
【００３２】
オートレベルコントロール部１０のゲインをＧ１、レベル調整器２７のゲインをＧ２とすると、
Ｇ１＝１／Ｇ２
の関係を持つ。
【００３３】
加算器１５では、Ａ／Ｄコンバータ１１からの入力データより、レベル調整器２７からのデータを減じる処理を行なう。
【００３４】
このメモリ１３は、ヘッドスイッチングパルス１周期中の音声のサンプリングデータ、具体的には、ヘッドスイッチングパルスの周期が１／１５０sec、サンプリング周波数を４８ｋＨｚとすると、サンプリングデータを３２０個格納可能なＦＩＦＯメモリである。前述した加算器１５，２１，比較器２３とメモリー１３の各回路は、サンプリング周波数（実施形態では４８ｋＨｚとしている）に同期して動作することになる。
【００３５】
次に騒音の低減の動作について説明する。それぞれのチャンネルの処理は同じなので、ここでも片チャンネルについて説明する。
【００３６】
任意のサンプリング時刻ｔn（n：整数）、任意のフレーム時刻Ｆm （m：整数）におけるＡ／Ｄコンバータ１１よりのデータをFmIntn、メモリー１３の出力データをMtnとする。メモリ１３は３２０個分のデータ（ドラムの１周期分のデータ）を格納できるわけであるから、メモリ１３から出力されるデータは、その時点でＡ／Ｄコンバータ１１からのデータよりもちょうど１／１５０秒前のデータ（同位相の１フレーム前のデータ）であることになる。従って、加算器２１では、
FmIntn＊ｋ＋F(m-1)Mtn＊（１−ｋ）
が出力されてメモリ１３に記憶される。これは、騒音の平均値Atnが記憶されたことになる。
【００３７】
加算器１５の出力をFmOUTtnとすると、
FmOUTtn ＝FmIntn−F(m-1)Mtn＊Ｇ２
で算出できる。ここで、
Mtn=Atn
であるから、入力信号の任意の周期Ｆｍ（ｍ：整数）の任意のスイッチングパルスからの時刻、ｔｎ（ｎ：整数）から騒音の平均値Atnを引き算することになり、ドラムの回転によって発生する雑音を除去することに成功することになる。
【００３８】
この時の騒音の減衰量は、回転ドラム２の回転精度と発生する騒音レベルの変化幅によって決まってくる。低減したい騒音の成分の最高周波数に対して、回転ムラがその周波数において位相を、例えば、５度の範囲で変化する精度とし、前述の平均値に対して、変動幅が２ｄＢあると仮定する。図７は、位相とレベルが異なる２信号の引き算をした時の減衰量を示したもので、前述の条件からすると、図７から１５ｄＢ以上減衰することになり、十分な効果が得られることになる。
【００３９】
ここで、Ａ／Ｄコンバータ１１からの入力データをＩＮＰＵＴ、騒音をＮＯＩＳＥ、メモリ１３の値をＡＶＥ、オートレベルコントロール部１０のゲインをＧＡＩＮとした場合のシミュレーションの一例を図１０に示す。図示において、横軸はフレーム数を、縦軸はデータ値に対応する。
【００４０】
この例では、サンプリングの任意の時刻で、フレームにおける同位相時刻における騒音のデータを狭い幅で振ってやり、具体的には、騒音のデータを１９〜２１までの値をフレーム毎にランダムに設定し、フレーム０〜５０、１５１〜２００、２５１〜３００までは、マイク入力信号をゼロにした。また、フレーム５１〜１００、１０１〜１５０、２０１〜２５０までを、マイク入力信号の大きさを、
ＭＩＣＩＮＰＵＴ  ＬＥＶＥＬ＝±５００
のランダム値として、ＡＬＣを動作させている。
【００４１】
また、オートレベルコントロール部１０の最大値「１」であるが、図示ではそれを１００倍したスケールで示している。
【００４２】
レジスタ２５は、オートレベルコントロール部１０のゲイン値に応じて２つの閾値を発生し、比較器２３に出力する。
【００４３】
実施形態では、オートゲインコントロール部１０のゲインが最大の「１」である場合の閾値threshは、
thresh＝２０±１０
とする。
【００４４】
すなわち、下限閾値（Ｔmin）として「１０」、上限閾値（Ｔmax）として「３０」を比較器２３に出力する。
【００４５】
比較器は、Ａ／Ｄコンバータ１１からのデータＩＮＰＵＴと、下限値、上限値との関係が、
Ｔmin≦ＩＮＰＵＴの絶対値≦Ｔmax        …（１）
であるとき、重み付け係数ｋを、
ｋ＝０．１
として決定し、決定した「ｋ」を重み付け係数乗算器１７に出力し、「１−ｋ］を重み付け係数乗算器１９に出力し、それぞれで乗算を行なわせる。
【００４６】
また、上記の条件（１）を満たさない場合には、
ｋ＝０．００１
として決定し、ｋを重み付け係数乗算器１７に、「１−ｋ］を重み付け係数乗算器１９に出力する。
【００４７】
図１０から分かるように、スタートしてから５０フレームまでは、オートレベルコントロール部１０のゲインが最大の状態で騒音の抽出が開始され、ある時間（４０フレーム）経過すると、平均値ＡＶＥが安定し、且つ、騒音レベルと等しくなることがわかる。１フレームは１／１５０秒としているから、４０／１５０＝約０．２６秒程度で、メモリ１３にはノイズデータが蓄積されることがわかる。
【００４８】
また、５１フレーム目からマイク入力信号が±５００のランダム値が入力されて、それに応じて、オートレベルコントロール部１０のゲインが変化している。レジスタ２５が発生する閾値は、ゲインが最大値の半分になった場合、
thresh＝（２０±１０）×０．５
として決定する。すなわち、下限閾値Ｔmin＝５、上限閾値Ｔmax＝１５として比較器２３に出力する。
【００４９】
比較器２３は、入力データＩＮＰＵＴが、先に示した条件（１）を満たす場合には、重み付け係数ｋ＝０．１とし、条件（１）を満たさない場合にはｋ＝０．００１として決定する。重み付け係数ｋ＝０．００１の場合、ｋ＝０．１よりも、平均値ＡＶＥは変化しにくい状況になり、メモリ１３の内容は変化を少なく保つことができる。
【００５０】
ここで、オートレベルコントロール部１０のゲインについて考察する。オートレベルコントロール部１０のゲインが小さくなるということは、入力データＩＮＰＵＴに含まれるＮＯＩＳＥもその分だけ小さくなっていることを意味する。メモリ１３には、オートレベルコントロール部１０のゲインが最大の「１」のときの、ノイズデータが格納されていると考えてよい。従って、Ａ／Ｄコンバータ１１からのデータＩＮＰＵＴを入力した際の、オートレベルコントロール部１０のゲイン値に依存して、メモリ１３からのデータを調整すること必要になる。この調整を行なうのが、レベル調整器２７である。
【００５１】
具体的には、前述したようにオートレベルコントロール部１０のゲインが半分になっている場合、レベル調整器２７はメモリ１３からのデータを半分の大きさにする。
【００５２】
図１０の例では、オートレベルコントロール部１０のゲインが最大の「１」のときに、ＮＯＩＳＥは１９乃至２１間でランダムに発生することとしているので、レベル調整器２７はメモリ１３からのデータを１／２にして、９．５乃至１０．５の値をその調整結果として出力することになる。
【００５３】
より詳しくは、メモリ１３は、オートレベルコントロール部１０のゲインが「１」である際に、その格納データＡＶＥがＮＯＩＳＥに近似する状態になっている。図１０の例では、メモリ１３に格納されているデータは２０近傍の値が格納されていると見なせる。そして、レベル調整器２７の調整値Ｇ２が、０．５なので、加算器１５に入力される信号は、正のデータ９．５乃至１０．５が入力され、そのデータを負の値として、入力データＩＮＰＵＴと加算されることになり、入力データＩＮＰＵＴから騒音を除去することに成功する。
【００５４】
ここで、加算器１５から出力されるデータの評価量を得るため、加算器１５から出力されるデータに混入しているノイズ量ｅｒｒｏｒを次のように表わす。
【００５５】
ｅｒｒｏｒ＝ＮＯＩＳＥ×Ｇ１−ＡＶＥ×Ｇ１      …（２）
オートゲインコントロール部１０のゲインが最大の「１」である場合には、
ｅｒｒｏｒ＝ＮＯＩＳＥ−ＡＶＥ
となり、メモリ１３に格納されているデータがＮＯＩＳＥと近似するようになると、ｅｒｒｏｒ≒０となり、加算器１５からの出力されるデータに含まれるノイズ量ｅｒｒｏｒは実質的に零になることを意味する。
【００５６】
ここで、レベル調整器２７が存在しないと仮定する。この場合のシミュレーション結果を示すのが図１１である。
【００５７】
図示のように、無音状態であるフレーム５０まででは、メモリ１３には「２０」という値が格納することに成功するが、フレーム５１以降になると、オートレベルコントロール部１０のゲインが小さくなり、それに従って減じるべき騒音の値も小さくするべきなのに、元も値「２０」を減じてしまっており、正しいノイズ除去が行なえない。
【００５８】
なぜなら、上記式（２）の代わりに、
ｅｒｒｏｒ＝ＮＯＩＳＥ×Ｇ１−ＡＶＥ
の演算を行なっているからである。
【００５９】
また、更に問題になるのは、オートレベルコントロール部１０のゲインが復帰する過程における、騒音の除去率である。
【００６０】
図１２に５０フレーム毎に５フレーム間、入力信号が±５００の信号が入った場合のノイズ除去の様子を示す。図１１，１２では表していなかったものとして、入力信号とｅｒｒｏｒとの比、つまり、聴感上のＳＮを追加でプロットした。同図からわかるように、最初の抽出時を除くと、大きな入力信号が無くなった直後においても、ＳＮが約２０ｄＢを確保できていることがわかる。
【００６１】
一方、レベル調整器２７を省いた場合を図１３に示すが、大きな入力信号が無くなった直後でのＳＮは、１０ｄＢ以下になっており、ＳＮが劣化している期間が数フレームに渡っており、ノイズが気になることが読みとれる。
【００６２】
＜第２の実施形態＞
次に本発明に係る第２の実施形態を説明する。
【００６３】
全体の構成図は、第１の実施形態における図１とほぼ同じある。異なる点は、図１では、オートレベルコントロール部１０が自動でレベル制御していたのに対し、本第２の実施形態では、操作者が各チャネル毎に独立し、マニュアル操作するゲインコントローラを搭載した点にある。
【００６４】
図９は、本第２の実施形態における、データ計算処理部５ａとその近傍の構成図である。
【００６５】
ゲインコントローラ９０ａ、９０ｂは、それぞれカメラに搭載された操作部（不図示）からの指示に従いゲインを設定する。なお、同図において左右のチャンネルの回路５ａ−１’、５ａ−２’の構成及び動作は、同じなので、片方のチャンネルのみの説明を行う。
【００６６】
Ａ／Ｄコンバータ１１よりのデータがサンプリングクロックの周期で入力されると、レベル調整器２９にて入力データＩＮＰＵＴのレベルを、ゲインコントロール部９０ａからのゲイン値に応じて調整する。
【００６７】
また、ゲインコントロール部９０ａでのゲイン値に応じて、レジスタ２５は第１の実施形態と同様に閾値を決定し、比較器２３で調整済みの入力データＩＮＰＵＴ’が閾値で設定された範囲内にあるか否かを判定し、重み付け係数ｋ（０＜ｋ＜１）を決定する。そして、比較器２３は、決定した重み付け係数ｋを重み付け係数乗算器１７に出力し、「１−ｋ」を重み付け係数乗算器１９に出力する。
【００６８】
重み付け係数乗算器１７は、データＩＮＰＵＴ’と重み付け係数ｋを乗算し、その結果を加算器２１に出力する。
【００６９】
一方、重み付け係数乗算器１９は、入力されたデータＩＮＰＵＴ’のフレーム中の位置に同期したデータをメモリ１３より読出し、そのデータ（ＡＶＥ）と「１−ｋ」とを乗算し、その結果を加算器２１に出力する。
【００７０】
加算器２１は、重み付け係数乗算器１７及び１９からのデータを加算し、その結果をメモリ１３に書き込むことで、メモリ１３の内容を更新する。これと同時に、加算器１５は、メモリ１３から読み出されたデータを負の値とし、データＩＮＰＵＴ’に加算することで、ノイズを除去する。
【００７１】
この後、レベル調整器３１にて、加算器１５からのデータを調整し、その結果を出力する。以上図９の構成について説明したが、より分かりやすく説明するのであれば、次の通りである。
【００７２】
レベル調整器２９は、ゲインコントローラ９０ａのゲインが変化したとしても、その変化を相殺するように入力データＩＮＰＵＴを調整する。すなわち、レベル調整器２９の出力以降の処理では、固定のゲインでのノイズ除去と同じように動作する。しかし、これでは、操作者の意図したゲインにはならないので、出力段階にあるレベル調整器３１にて、本来の意図したレベルに調整し、出力する。
【００７３】
具体的には、ゲインコントール部９０ａのゲインをＧ３とするとき、レベル調整器２９でのゲインＧ４は、
Ｇ４＝１／Ｇ３
として、決定する。
【００７４】
ここで、レベル調整されたデータＩＮＰＵＴ’は、比較器２３に入り、レジスタ２５から供給される閾値と比較される。レジスタ２５も、レベル調整器２９と同様、ゲインコントロール部９０ａのゲインＧ３に応じて閾値を発生する。
【００７５】
例えば、Ｇ３＝１のとき、発生する閾値ｔｈｒｅｓｈは、
ｔｈｒｅｓｈ＝（２０±１０）×Ｇ３
とする。
【００７６】
比較器２３では、データＩＮＰＵＴ’と、
１０×Ｇ３≦ＩＮＰＵＴ’≦３０×Ｇ３      …（４）
の関係を満たすか否かを判定することになる。
【００７７】
上記判定において、ゲインコントロール部９０ａのゲインが最大の“１”である場合、比較器２３では、
１０≦ＩＮＰＵＴ’の絶対値≦３０
の関係を満たすか否かを判定することに他ならない。
【００７８】
また、ゲインコントロール部９０ａでのゲインが、仮に、“０．５”になった場合には、比較器２３は、
５≦ＩＮＰＵＴ’の絶対値≦１５
の関係を満たすか否かを判定することになる。
【００７９】
いずれにしても、式（４）が満足する場合、比較器２３は重み付け係数ｋ（＝０．１）を重み付け係数乗算器１７に出力し、重み付け係数「１−ｋ」（＝０．９）を重み付け係数乗算器１９に出力する。また、式（４）が満たされないと判断した場合には、より小さな重み付け係数ｋ（＝０．００１）を重み付け係数乗算器１７に出力し、重み付け係数「１−ｋ」（＝０．９９９）を重み付け係数乗算器１９に出力する。
【００８０】
また、レベル調整器３１は、ゲインコントール部９０ａのゲインに従い、加算器１５からの出力データを調整する。ゲインコントロール部９０ａのゲインをＧ３、レベル調整器３のレベル調整器のゲインをＧ５とすると、Ｇ５＝Ｇ３である。
【００８１】
なお、上記はその一例である点に注意されたい。すなわち、レベル調整器２９でのゲインＧ４と、レベル調整器３１でのゲインＧ５としたとき、Ｇ５＝Ｇ３×Ｇ４となる関係を満たせば良いからである。
【００８２】
さて、本第２の実施形態での、入力信号ＩＮＰＵＴと、騒音ＮＯＩＳＥ、メモリ１３の値ＡＶＥと、レベルコントロール１０のゲインＧＡＩＮについてのシミュレーションした一例を図１４に示す。
【００８３】
図示の横軸の数字はフレーム数を、縦軸はデータの値を示す。この例では、サンプリングの任意の時刻で、フレームにおける同位相時刻における騒音のデータを狭い幅で振ってやり、具体的には、騒音のデータを１９から２１までの値をフレーム毎にランダムに設定する。そして、フレーム０から５０、１５１から２００、２５１から３００の各区間ではゲインコントロール９０ａのゲインＧ３を“３”とし、フレーム５１から１００、１０１から１５０、２０１から２５０の区間ではゲインコントロール９０ａのゲインＧ３を“１”とした場合で、マイク入力信号をゼロとしておく。なお、ゲインＧ３＝３の場合のＧＡＩＮは、図示のスケール外になってしまう点に注意されたい。レジスタ２５は、ゲインコントロール部９０ａのゲインＧ３が“１”のときに、ｔｈｒｅｓｈ＝２０±１０の閾値を発生し、この閾値間の範囲内にデータＩＮＰＵＴ’がある場合には、比較器２３が決定する重み付け係数ｋは“０．１”、範囲外にある場合には“０．００１”とした。
【００８４】
図１４からわかるように、スタートから騒音の抽出が開始し、５０フレームまでは、レベルコントロール部９０ａのゲインＧ３が“３”であるため、騒音レベルも設定した値の３倍になっており、６０付近に位置している。しかし、平均値ａｖｅの中心値は、２０付近になっている。これは、レベル調整器２９の調整値Ｇ４が先述したように
Ｇ４＝１／Ｇ３＝１／３
となっているためである。
【００８５】
一方、加算器１５の正の入力端子には調整器２９からの出力信号、負の入力端子にはメモリ１３の出力信号が供給される。調整器２９の出力信号は、入力信号が６０付近で、Ｇ４を掛けて２０付近、メモリ１３の値は２０付近であるから、加算器１５の出力に含まれるノイズ量ｅｒｒｏｒはシミュレーションの通りほぼゼロ付近になる。
【００８６】
５１フレーム目からゲインコントロール部９０ａのゲインＧ３が“１”となり、騒音レベルは、設定値の２０付近になる。平均値ａｖｅは、調整器２９の調整値Ｇ４が、
Ｇ４＝１／Ｇ３＝１
になるため、５０フレーム以前と同様の値を継続し、２０付近に維持することが可能になる。
【００８７】
従って、加算器１５の出力に含まれるノイズ量ｅｒｒｏｒは、先ほどと同様、ほぼゼロとなる。
【００８８】
ここで、仮に調整器２９が場合のシミュレーションを図１５に示す。同図からわかるように、５０フレーム目までは、騒音レベルが１０のゲインコントロールのゲインＧ３によって、３倍の６０付近になっており、平均値ａｖｅの値も６０付近に近づいている。その結果、加算器１５の出力中に含まれるノイズ量ｅｒｒｏｒはゼロに向かって収束している。
【００８９】
しかし、５１フレーム目で、ゲインコントロール部９０ａのゲインＧ３が“１”になったため、加算器１５の正の入力端子への供給されるデータＩＮＰＵＴ’のレベルは、一気に２０付近に下がるが、メモリ１３に保持されている値はまだ６０付近にあるため、その差分が出てしまう。同様にして、１００フレーム目では、逆の減少が起き、１０のゲインコントロールが変化するたびにその変化時点から数十フレームに渡ってｅｒｒｏｒ出力が大きくなっている。つまり、ノイズが発生してしまうことを意味する。
【００９０】
次に、本第２の実施形態における動作例を図１６に示し、説明する。ここでは、騒音と入力信号が一緒に入った条件で、入力信号が±１０のランダム信号とした場合のシミュレーションである。
【００９１】
図から、入力信号の振幅は、ゲインコントロール部９０ａのゲインが変わるのに連動して、その大きさが変化している。最終出力も同様にゲインコントロール９０ａに従ってその大きさが変化しなければならない。加算器１５の出力では、騒音除去をするために有利な大きさに変化しており、元の信号、つまり、ゲインコントロール部９０ａの出力信号の大きさとは異なっている。しかし、最終的には、ゲインコントロール部９０ａに従って出力されるべきであり、そのレベルを復元するために、レベル調整器３１が設けられている。
【００９２】
先述したように、調整器３１のゲインＧ５は、ゲインコントロール部９０ａのゲインＧ３と等しいため、加算器１５で騒音を除去した後のデータのレベルは、操作者の意図した信号レベルに復元している。
【００９３】
これらの処理は、Ａ／Ｄコンバータ１１でデジタルデータ化されているため、そのデータの処理を複雑に行ったとしても、ノイズの付着や歪みなどが変化しない。
【００９４】
また、この方式の理論的な減衰量は、回転ドラム２の回転精度と発生する騒音レベルの変化幅によって決まってくる。低減したい騒音の成分の最高周波数に対して、回転ムラがその周波数において位相を、例えば、５度変化させてしまう精度だとし、前述の平均値に対して、変動幅が２ｄＢあると仮定する。図７は、位相とレベルが異なる２信号の引き算をした時の減衰量を示したもので、前述の条件からすると、図７から１５ｄＢ以上減衰することになり、十分な効果が得られることになる。
【００９５】
以上説明したように、第１の実施形態によれば、装置が発する周期性機械的ノイズがマイクを介して得られた電気信号に重畳されていても、その機械的ノイズを相殺するデータをメモリ１３、１４に記憶するので、ノイズを効率良く除去することが可能になる。また、メモリ１３、１４の更新であるが、入力した信号レベルが比較的小さい場合には、大きな重み付け係数ｋを発生してすばやくメモリ１３、１４がノイズデータに近似するデータを保持することができ、逆に、入力信号が大きい場合には、小さな重み付け係数発生するので、メモリ１３、１４の格納されたデータの変化を少なくすることが可能になる。さらにまた、実施形態では、オートレベルコントロール部１０のゲインに応じて、メモリからのデータを調整するので、現入力の騒音の大きさにほぼ近いノイズを除去する信号を生成することが可能になる。
【００９６】
また、第２の実施形態によれば、入力信号の大きさをコントロールするゲインコントロールが手動の場合であっても、そのゲインコントロールのゲインの値に応じて、一定のノイズデータを記憶保持することが可能になる。また、ゲインコントロールのゲインが急激に変化したとしても、その過渡的な期間でも、除去すべきノイズ信号のレベルを適切なものすることが可能になる。
【００９７】
なお、実施形態では機械的ノイズ発生源の雑音として、磁気テープに記録するドラムに搭載されたヘッドとテープの接触し非接触になる際に発生する雑音、キャプスタンの回転時の電磁雑音を例にしたが、これらによって本発明が限定されるものではない。要するに、周期性のある機械的ノイズでマイクロホンに混入するものであれば如何なるものでも構わないからである。
【００９８】
以上説明したように本実施形態によれば、記録再生装置の有する例えば回転ドラムなどの周期性を持った動作をしているものから、その動作によって発生する騒音が、マイクに混入した場合に、騒音波形を抽出し、低減することが可能になる。
【００９９】
また、記録再生装置の有する例えば回転ドラムやテープを送るためのキャプスタンモータの回転の様に周期性をもった動作部から発する騒音をそれぞれ独立した周期毎に騒音の波形を抽出することが可能となり、より騒音の低減効果が高い装置を提供することが出来る。
【０１００】
さらに、マイクに混入した騒音を、しかもその混入した騒音が機器によって大きさや音色がばらつく場合にも、個々に調整をする必要がなく、また、経時変化した場合にも、同じ手段を備えることと同じ処理によって、その機器固有の騒音に対応することが可能である。
【０１０１】
また、従来技術のようにフィルタによって本来収録する音声の成分までも除去してしまうことがなく、不要な騒音の波形のみを抜き取るため、音質劣化がなく低減することが実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】第１の実施形態におけるブロック構成図である。
【図２】第１の実施形態で、回転ドラムの回転と磁気ヘッド、磁気テープの接触状態によるノイズ発生タイミングを示す図である。
【図３】第１の実施形態における周期ノイズの波形を示す図である。
【図４】第１の実施形態における非同期の音声波形を示す図である。
【図５】第１の実施形態におけるデータの並びを示す図である。
【図６】第１の実施形態におけるデータ列の処理を説明するための図である。
【図７】第１の実施形態での騒音の低減量を示す図である。
【図８】第１の実施形態におけるデータ計算処理部のブロック構成図である。
【図９】第２の実施形態におけるデータ計算処理部のブロック構成図である。
【図１０】第１の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１１】第１の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１２】第１の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１３】第１の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１５】第２の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【図１６】第２の実施形態における処理を説明するためのシミュレーション結果を示す図である。
【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】
2006216188.tif 000009
【図８】
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【図９】
2006216188.tif 000011
【図１０】
2006216188.tif 000012
【図１１】
2006216188.tif 000013
【図１２】
2006216188.tif 000014
【図１３】
2006216188.tif 000015
【図１４】
2006216188.tif 000016
【図１５】
2006216188.tif 000017
【図１６】
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