(57)【要約】【課題】ノイズ抑圧から導入されるミュージカルノイズアーティファクトを低減する、スピーチ中を含めてスピーチがさらに正確にノイズを予測する。【解決手段】ゲイン制約ノイズ抑圧システム１００は、スペクトルゲインＧ（ｍ，ｋ）をスピーチ信号１１５の各短時間スペクトル値Ｓ（ｍ，ｋ）に適用することによって動作する。ｍはフレーム番号、ｋはスペクトルインデックスである。スペクトル値は、周波数ビンにグループ化され、各ビンに対して予測されたノイズ特性は、「ノイズビン」として分類される。エネルギパラメータは、ビンによるノイズ推定値を改善するために時間領域と周波数領域の両方で平滑化される。ゲインファクタＧ（ｍ，ｋ）は、現在の信号スペクトルおよびノイズ推定値に基づいて計算され、平滑化されてから信号スペクトル値Ｓ（ｍ，ｋ）に適用される。【選択図】図１
2006003899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力スピーチ信号のフレームを複数のスペクトル値を有する周波数領域表現に変換すること、
複数の周波数ビンをノイジーまたは非ノイジーとして分類すること、
前記複数の周波数ビンについて複数のゲインファクタを計算すること、
ノイジーな周波数ビンの数の周波数ビン総数に対する比に基づくノイジーファクタを計算して、前記複数のゲインファクタを、平滑化しないことを示す値から一定ゲインに平滑化することを示す値まで変化させること、
前記複数のゲインファクタを前記ノイジーファクタに従って平滑化すること、
前記複数のスペクトル値を、相関するスペクトル値に前記ゲインファクタを適用することによって修正すること、および、
該修正スペクトル値を変換して出力スピーチ信号を生成すること
を含むことを特徴とするスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項２】
前記平滑化することが、
前記複数のゲインファクタを周波数領域表現に変換すること、
前記複数のゲインファクタの前記周波数領域表現の高周波成分を前記ノイジーファクタに従って遮断すること、および、
前記複数のゲインファクタの前記周波数領域表現を逆変換すること
を含む、請求項１のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項３】
前記分類することが、
フレームエネルギを計算すること、
ノイズ平均およびノイズ分散の推定値を前記複数の周波数ビンについて追跡すること、
前記フレームエネルギが、先行フレームのそれぞれの周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値の関数よりも小さいときに、周波数ビンをノイジーとして分類すること、および、
ノイジーとして分類された周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値を更新すること
を含む、請求項１のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項４】
前記複数のスペクトル値を平滑化すること、および
前記フレームエネルギ並びにノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値の計算に、平滑化された前記複数のスペクトル値を使用すること
をさらに含むことを特徴とする請求項３のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項５】
前記複数のスペクトル値を平滑化することが、スペクトル値の時間および周波数領域平滑化の両方を実行することを含む、請求項４のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項６】
履歴低フレームエネルギを計算すること、
フレームエネルギが前記履歴低フレームエネルギの第１の閾値倍数より小さい場合に、ノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値をリセットすることを決定すること、および、
前記フレームエネルギが前記履歴低フレームエネルギの第２の閾値倍数より小さい場合に、周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値を更新することを決定すること
をさらに含むことを特徴とする請求項３のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項７】
前記複数のゲインファクタを計算することが、
前記複数のゲインファクタを、ノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値とそれぞれの周波数ビンのスペクトル値の関数として計算すること
を含む、請求項３のスピーチノイズ抑圧方法。
【請求項８】
入力スピーチ信号のフレームを複数のスペクトル値を有する周波数領域表現に変換する手段、
複数の周波数ビンをノイジーまたは非ノイジーとして分類する手段、
前記複数の周波数ビンについて複数のゲインファクタを計算する手段、
ノイジーな周波数ビンの数の周波数ビン総数に対する比に基づくノイジーファクタを計算して、前記複数のゲインファクタを、平滑化しないことを示す値から一定ゲインに平滑化することを示す値まで変化させる手段、
前記複数のゲインファクタを前記ノイジーファクタに従って平滑化する手段、
前記複数のスペクトル値を、相関するスペクトル値に前記ゲインファクタを適用することによって修正する手段、および、
該修正スペクトル値を変換して出力スピーチ信号を生成する手段
を備えることを特徴とするスピーチノイズサプレッサ。
【請求項９】
前記平滑化する手段が、
前記複数のゲインファクタを周波数領域表現に変換する手段、
前記複数のゲインファクタの前記周波数領域表現の高周波成分を前記ノイジーファクタに従って遮断する手段、および、
前記複数のゲインファクタの前記周波数領域表現を逆変換する手段
を有する、請求項８のスピーチノイズサプレッサ。
【請求項１０】
前記分類する手段が、
フレームエネルギを計算する手段、
ノイズ平均およびノイズ分散の推定値を前記複数の周波数ビンについて追跡する手段、
前記フレームエネルギが、先行フレームのそれぞれの周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値の関数よりも小さいときに、周波数ビンをノイジーとして分類する手段、および、
ノイジーとして分類された周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値を更新する手段
を有する、請求項８のスピーチノイズサプレッサ。
【請求項１１】
前記複数のスペクトル値を平滑化する手段、および
前記フレームエネルギ並びにノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値の計算に、平滑化された前記複数のスペクトル値を使用する手段
をさらに備えることを特徴とする請求項１０のスピーチノイズサプレッサ。
【請求項１２】
前記複数のスペクトル値を平滑化する手段が、スペクトル値の時間および周波数領域平滑化の両方を実行する手段を備える、請求項１１のスピーチノイズサプレッサ。
【請求項１３】
履歴低フレームエネルギを計算する手段、
フレームエネルギが前記履歴低フレームエネルギの第１の閾値倍数より小さい場合に、ノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値をリセットすることを決定する手段、および、
前記フレームエネルギが前記履歴低フレームエネルギの第２の閾値倍数より小さい場合に、周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値を更新することを決定する手段
をさらに備えることを特徴とする請求項１０のスピーチノイズサプレッサ。
【請求項１４】
前記複数のゲインファクタを計算する手段が、
前記複数のゲインファクタを、ノイズ平均およびノイズ分散の前記推定値とそれぞれの周波数ビンのスペクトル値の関数として計算する手段
を有する、請求項１０のスピーチノイズサプレッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は全体的にはデジタルオーディオ信号処理に関し、より詳細には、ボイスまたはスピーチ信号におけるノイズ抑圧に関する。
【背景技術】
【０００２】
スピーチ信号のノイズ抑圧（Noise Suppression；ＮＳ）は、多くの用途に使用できる。例えば、携帯電話においてノイズ抑圧を使用すると、バックグラウンドノイズを除去して、ノイジーな環境でなされた呼び出しからより容易に理解できる通話を提供することができる。同様に、ノイズ抑圧は、電話会議、オンラインゲームでのボイスチャット、インターネットベースのボイスメッセージおよびボイスチャット、ならびに他の同様の通信用途において、知覚上の品質および通話の明瞭度を改善できる。入力オーディオ信号は、録音環境が理想的なものでないため、これらの用途にとっては通例、ノイジーである。さらにノイズ抑圧は、音声信号の符号化または圧縮（例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  Ｍｅｄｉａ  Ｖｏｉｃｅコーデック、および他の同様のコーデックによる）前に使用すると、圧縮性能を改善することができる。ノイズ抑圧をスピーチ認識前に利用して認識精度を改善することもできる。
【０００３】
スピーチ信号におけるノイズ抑圧のための周知の技法がいくつか、例えばスペクトル減算および最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）がある。これらの既知の技法のほぼすべてが、スピーチ信号中のノイズの推定値に基づくスペクトルゲインＧ（ｍ，ｋ）をスピーチ信号の各短時間スペクトル値Ｓ（ｒｎ，ｋ）に適用することによって（ｍはフレーム番号、ｋはスペクトルインデックスである）、ノイズを抑圧する（例えばS.F.Boll, A. V-Oppenheim, “Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction（スペクトル減算を使用したスピーチ中の音響ノイズの抑圧），“IEEE Traps. Acoustics, Speech and Signal Processing, ASSP-27{2}, April 25 1979;およびRainer Martin, “Noise Power Spectral Density Estimation Based on Optimal Smoothing and Minimum Statistics（最適平滑化および最小限の統計学に基づくノイズパワースペクトル密度の概算），“ IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, Vol. 9, No. pp.504-512, July 2002を参照）。信号中のノイズを抑圧するために、非常に低いスペクトルゲインが、ノイズを含有すると推定されたスペクトル値に適用される。
【０００４】
不運なことに、ノイズ抑圧の使用は、例えばノイズ抑圧で適用されるスペクトルゲインが大きすぎる（ノイズ以外のものも除去する）か、小さすぎる（ノイズを完全に除去できない）かのどちらかである等の理由で、スピーチ信号中に人工的な歪（可聴「アーティファクト」）を導入する。多くのＮＳ技法が被るアーティファクトの１つにミュージカルノイズと呼ばれるものがあり、そこでＮＳ技法は、入力には存在しなかった旋律的オーディオ信号パターンとして知覚されるアーティファクトを導入する。いくつかの場合、このミュージカルノイズは、入力信号中に存在するスピーチの不正確な表現であることに加えて、顕著になり、注意を逸らすようになり得る。
【発明の開示】
【０００５】
本明細書で述べるスピーチノイズサプレッサの実装において、新規なゲイン制約技法（gain-constrained technique）が導入され、ノイズ抑圧精度を改善し、それによってミュージカルノイズアーティファクトの発生を減少させる。この技法では、ノイズスペクトルをスピーチの間に推定し、スピーチ中の休止の間に推定するのではないので、ノイズ推定値を長いスピーチ期間中により正確に維持できる。さらに、ノイズ推定平滑化（noise estimation smoothing）を使用して、より優れたノイズ推定を実現できる。リスニング試験は、このゲイン制約ノイズ抑圧およびノイズ推定平滑化技法がスピーチ信号の音声品質を著しく改善することを明らかにする。
【０００６】
ゲイン制約ノイズ抑圧（gain-constrained noise suppression）および平滑化ノイズ推定（smoothed noise estimation）技法を、スペクトルゲインＧ（ｍ，ｋ）を各短時間スペクトル値Ｓ（ｍ，ｋ）に適用することによって動作するノイズサプレッサの実装に使用することができる。ここで、ｍはフレーム数、ｋはスペクトルインデックスである。
【０００７】
ノイズサプレッサの一実装例において、さらに詳細には、入力ボイス信号がフレームに分割される。各フレームに解析窓が適用され、この信号は次に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して周波数領域の信号Ｓ（ｍ，ｋ）に変換される。スペクトル値はさらなる処理のためにＮビンにグループ化される。ノイズビンとして分類されると、各ビンについてノイズ特性が推定される。エネルギパラメータは時間領域および周波数領域の両方で平滑化され、ビン当たりのより優れたノイズ推定を得る。ゲインファクタＧ（ｍ，ｋ）は、現在の信号スペクトルおよびノイズ推定に基づいて計算される。ゲイン平滑化フィルタ（gain smoothing filter）を適用してゲインファクタを平滑化してから、ゲインファクタが信号スペクトル値Ｓ（ｍ，ｋ）に適用される。この修正信号スペクトルは、出力のために時間領域へ変換される。
【０００８】
ゲイン平滑化フィルタにより２つのステップを実施してゲインファクタを平滑化してから、ゲインファクタをスペクトル値に適用する。まず、ノイジーファクタξ（ｍ）∋［０，１］が現在のフレームについて計算される。これは、ビンの総数に対するノイズビンの数の比に基づいて決定される。ゼロ値ノイジーファクタξ（ｍ）＝０は、すべてのスペクトル値について一定ゲインのみを使用することを意味するのに対して、ノイジーファクタξ（ｍ）＝１は、平滑化が全くないことを意味する。次に、このノイジーファクタを用いて、ゲインファクタＧ（ｍ，ｋ）を変更して平滑化ゲインファクタＧｓ（ｍ，ｋ）を生成する。ノイズ抑圧の本実装例において、これはＧ（ｍ，ｋ）についてＦＦＴを適用し、次に高周波成分を遮断することによってなされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の追加の特徴および利点は、添付図面を参照しながら進める実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【００１０】
以下の説明は、オーディオまたはスピーチ処理システムで使用するためのゲイン制約ノイズ抑圧技法に関する。図１に示すように、このゲイン制約ノイズ抑圧技法は、得られたノイズ抑圧スピーチ信号１２５を各種のオーディオ信号プロセッサ１３０（例えば符号化または圧縮、ボイスチャットまたは電話会議、スピーチ認識など）によって処理する前に、ゲイン制約ノイズ抑圧システム１００におけるプリプロセス（ノイズサプレッサ１２０による）としてスピーチ信号１１５に適用することができる。オーディオ信号プロセッサ１３０は、処理された信号出力１３５（例えばスピーチまたはオーディオ信号、スピーチ認識または他の解析パラメータなど）を生成し、これはゲイン制約ノイズ抑圧によって改善することができる（例えば知覚品質、認識または解析精度など）。
【００１１】
図２は、ノイズサプレッサ１２０（図１）で実施されるゲイン制約ノイズ抑圧処理２００を示す。ゲイン制約ノイズ抑圧処理２００は、マイクまたはスピーチ信号記録などからのスピーチ信号の入力２１０で開始する。スピーチ信号はデジタル化、すなわち、通例８０００、１１０２５、１６０００、２２０５０Ｈｚまたは用途に適切な他のレートとされ得るサンプリングレートＦｓで時間サンプリングされる。入力スピーチ信号は次に、ｘ（ｉ）として示される、スピーチ信号サンプルのシーケンスまたはストリームの形をとる。
【００１２】
プリエンファシスステージ２２０において、この入力スピーチ信号（ｘ（ｉ））を例えばハイパスフィルタリングによって処理し（他の形式の強調も代わりに使用できる）、スピーチを強調する。最初にフレーミングが実施され、スピーチ信号サンプルを、１６０サンプルとされるプリセット長Ｎのフレームにグループ化する。フレーム化されたスピーチ信号はｘ（ｍ，ｎ）で表される。ここで、ｍはフレーム番号、ｎはフレーム内のサンプル数である。エンファシスに適切なハイパスフィルタリングは次式で表わされ、適切なβの値は−０．８である。
【００１３】
【数１】
2006003899.tif 000003
【００１４】
このハイパスフィルタは、強調されたスピーチ信号ｘｈ（ｍ，ｎ）を、直前のサンプルを用いた、入力スピーチ信号の対応するサンプルの重み付け移動平均として計算することによって、次式のように実現できる。
【００１５】
【数２】
2006003899.tif 000004
【００１６】
次に窓関数３００（図３に示す）が、スピーチ強調信号のオーバーラップフレーム関数についてオーバーラップステージ２３０および窓ステージ２３１において適用される。一実施例において、窓長（Ｌ＝２５６）およびフレームオーバーラップ（Ｌｗ＝４８）を備えた窓関数ｗ（ｎ）は、次式で与えられる。
【００１７】
【数３】
2006003899.tif 000005
【００１８】
この窓関数に、次式で与えられる、強調（ハイパスフィルタ処理）信号ｘｈ（ｍ，ｎ−Ｌｗ）のオーバーラップフレームｘｗを掛ける。
【００１９】
【数４】
2006003899.tif 000006
【００２０】
この乗算により、窓処理信号ｓｗ（ｍ，ｎ）が次式の通りに与えられる。
【００２１】
【数５】
2006003899.tif 000007
【００２２】
窓処理後、スピーチ信号は、周波数解析によって（例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）２４０または他の同様の変換を使用して）周波数領域に変換される。これにより、スペクトル係数または周波数スペクトルのセットが信号の各フレームについて次式の通りに生成される。
【００２３】
【数６】
2006003899.tif 000008
【００２４】
スペクトル係数は複素値であり、それゆえスペクトル振幅（ＳA）およびスピーチ信号の位相（Ｓp）を以下の関係に従って表す。
【００２５】
【数７】
2006003899.tif 000009
【００２６】
スペクトル振幅が、ノイズ抑圧で使用されるゲインのより正確な推定値を提供するために以下のプロセスで解析されるのに対して、位相は逆ＦＦＴで使用するために保存される。
【００２７】
ステージ２５０〜２５１において、周波数および時間領域平滑化は、各フレームに対するスペクトルのエネルギバンドに対して実施される。周波数領域におけるスライディング窓平滑化は最初に、次式の通りに実施される。
【００２８】
【数８】
2006003899.tif 000010
【００２９】
これに、時間領域平滑化が次式で与えられる通りに続く。
【００３０】
【数９】
2006003899.tif 000011
【００３１】
上式中のαは次式で与えられる。
【００３２】
【数１０】
2006003899.tif 000012
【００３３】
ここでγの値は、平滑化量を制御するために可変選択できるパラメータである。特に、γの値が比（Ｎ／Ｆｓ）に近づくとαはゼロに向かい、上述の時間領域平滑化が適用されるときよりも少ない平滑化を生じる。他方、γの値をより大きくすると（γ→∞）、αは１に近づき、より大きい平滑化を生じる。
【００３４】
ステージ２６０および２６１では、フレームエネルギおよび履歴最低エネルギ（historical lowest energy）をそれぞれ計算する。フレームエネルギは次式から計算する。
【００３５】
【数１１】
2006003899.tif 000013
【００３６】
履歴最低エネルギは次式によって与えられる。
【００３７】
【数１２】
2006003899.tif 000014
【００３８】
ここで、Ｍは一定のパラメータであり、通例、１秒または２秒を表す。
【００３９】
更新点検ステージ２６２において、ノイズサプレッサ１２０は、周波数ビンベースで追跡されるスピーチ信号のノイズ統計値（noise statistics）を更新するかどうかを判定する。ノイズサプレッサ１２０は、スピーチ信号フレームのスペクトル値を多数の周波数ビンにグループ化する。説明した本実施例において、スペクトル値（ｋ）は、周波数ビン当たり１つのスペクトル値にグループ化される。しかしながら、別の実装においては、周波数ビン当たり１を超えるスペクトル値などの、周波数ビンへのフレームのスペクトル値の他の各種グループ化、または周波数ビンへのスペクトル値の非均一グループ化を行っても良い。
【００４０】
図４は、更新点検ステージ２７０（図２）でノイズサプレッサ１２０（図１）により使用されるスピーチ信号のノイズ統計値が更新されるかどうか、どのように更新されるかを判定するための手順４００を示す。この手順４００において、ノイズサプレッサ１２０は、現在のスピーチ信号フレームにおいてノイズ統計値をリセットするかどうかを判定し、個々の周波数ビンのノイズ統計値を更新するかどうかも判定する。ノイズサプレッサ１２０は、この手順４００をスピーチ信号の各フレームで実行する。
【００４１】
まず、ノイズ統計値をリセットするかどうかを判定する場合、フレームエネルギが（一般にスピーチの休止を示す）スピーチ信号の履歴最低エネルギの第１の閾値倍数（λ１）よりも小さいかどうかを、ノイズサプレッサが次式の通りに点検する（決定４１０）。
【００４２】
【数１３】
2006003899.tif 000015
【００４３】
もしそうなら（ブロック４１５において）、ノイズサプレッサはフレームのリセットフラグを１に設定し（Ｒ（ｍ）＝１）、これにより、現在のフレームにおいてノイズ統計値がリセットされることを示す。
【００４４】
そうでなければ、ノイズサプレッサは続いて周波数ビンを更新するかどうかを点検する。この点検（決定４２０）のため、ノイズサプレッサは、フレームエネルギが（一般に連続するスピーチ休止を示す）履歴最低エネルギの第２の（より高い）閾値倍数（λ２）よりも小さいかどうかを、次式の通りに点検する。
【００４５】
【数１４】
2006003899.tif 000016
【００４６】
もしそうなら、ノイズサプレッサは、フレームの周波数ビンの更新フラグを１に設定する（すなわちＵ（ｍ，ｋ）＝１）。
【００４７】
そうでなければ（「ｆｏｒ」ループブロック４３０、４６０内）、ノイズサプレッサは周波数ビンベースで、それぞれの周波数ビンを更新するかどうかの判定を行う。各周波数ビンについて、ノイズサプレッサは、フレームエネルギが先行フレームにおけるそれぞれの周波数ビンのノイズ平均（noise mean）とノイズ分散（noise variance）の関数よりも小さいかどうかを、次式の通りに点検する（決定４４０）。
【００４８】
【数１５】
2006003899.tif 000017
【００４９】
周波数ビンの対数エネルギが、先行フレームにおける周波数ビンのノイズ平均およびノイズ分散の、この閾値関数よりも小さい場合、ノイズサプレッサはブロック４４５にて、周波数ビンの更新フラグを１に設定する（Ｕ（ｍ，ｋ）＝１）。現在の周波数ビンの更新フラグはそうでなければ、更新なしについてブロック４４５でゼロに設定される（Ｕ（ｍ，ｋ）＝０）。
【００５０】
図２を再度参照すると、ノイズサプレッサはブロック２６３で、ブロック２６２でされた更新判定に従って周波数ビン当たりのノイズスペクトル統計値を更新する。周波数ビンについて追跡されたノイズ統計値は、ノイズ平均およびノイズ分散を含む。
【００５１】
図５は、スピーチ信号フレームのノイズ平均を更新するための手順５００を示す。ノイズ平均更新手順５００の初期決定５１０において、ノイズサプレッサは、リセットフラグがフレームのノイズ統計値がリセットされることを示している（すなわちＲ（ｍ）＝１）かどうかを点検する。もしそうなら、ノイズサプレッサは、周波数ビンのノイズ平均の計算を次式の通りにリセットする（０≦ｋ＜Ｋ）。
【００５２】
【数１６】
2006003899.tif 000018
【００５３】
そうでなく、フレームのリセットフラグが設定されていないなら（Ｒ（ｍ）≠１）、ノイズサプレッサは、周波数ビンのノイズ平均を更新フラグに従って更新する。「ｆｏｒ」ループ５２０、５５０において、ノイズサプレッサは、各周波数ビンの更新フラグを点検する（決定５３０）。更新フラグが設定されている場合（Ｕ（ｍ，ｋ）＝１）、周波数ビンのノイズ平均は、先行フレームにおける周波数ビンのノイズ平均と現在のフレームにおける周波数ビンのスピーチ信号の重み付け総和として、次式の通りに更新される。
【００５４】
【数１７】
2006003899.tif 000019
【００５５】
そうでなければ周波数ビンのノイズ平均は更新されず、したがって次式の通りに、先行フレームから前方に移される。
【００５６】
【数１８】
2006003899.tif 000020
【００５７】
図６は、スピーチ信号フレームのノイズ分散を更新するための手順６００を示す。ノイズ平均更新手順６００の初期決定６１０において、ノイズサプレッサは、リセットフラグがフレームのノイズ統計値がリセットされることを示しているかどうか（すなわちＲ（ｍ）＝１）を点検する。もしそうなら、ノイズサプレッサは、周波数ビンのノイズ分散の計算を、次式の通りにリセットする（０≦ｋ＜Ｋ）。
【００５８】
【数１９】
2006003899.tif 000021
【００５９】
そうでなく、フレームのリセットフラグが設定されていないなら（Ｒ（ｍ）≠１）、ノイズサプレッサは、周波数ビンのノイズ分散を更新フラグに従って更新する。「ｆｏｒ」ループ６２０、６５０において、ノイズサプレッサは、各周波数ビンの更新フラグを点検する（決定６３０）。更新フラグが設定されている場合（Ｕ（ｍ，ｋ）＝１）、周波数ビンのノイズ分散は、先行フレームにおける周波数ビンのノイズ分散と現在のフレームにおける周波数ビンのスピーチ信号のノイズ分散の重み付け関数として、次式の通りに更新される。
【００６０】
【数２０】
2006003899.tif 000022
【００６１】
そうでなければ、周波数ビンのノイズ分散は更新されず、したがって次式の通りに、先行フレームから前方に移される。
【００６２】
【数２１】
2006003899.tif 000023
【００６３】
図２を再度参照すると、ノイズサプレッサはゲイン制約ノイズ抑圧処理２００の次のステージ２７０〜２７１で、ステージ２７２においてスピーチ信号スペクトルを修正するためにゲインフィルタとして適用されるゲインファクタ（Ｇ（ｍ，ｋ））を、ステージ２６３からの現在の信号スペクトルおよびノイズ推定に基づいて計算および平滑化する。
【００６４】
信号対ノイズ比（ＳＮＲ）ゲインフィルタステージ２７０において、ノイズサプレッサはまず、周波数ビンのＳＮＲを次式の通りに計算する。
【００６５】
【数２２】
2006003899.tif 000024
【００６６】
ノイズサプレッサは次に、ＳＮＲを用いてゲインフィルタのゲインファクタを次式の通りに計算する。
【００６７】
【数２３】
2006003899.tif 000025
2006003899.tif 000026
【００６８】
ノイズサプレッサは次に、ゲイン平滑化ステージ２７１において、フレームの「ノイジー」さ（本明細書では「ノイジーファクタ（noisy  factor）」と呼ぶ）の計算に従ってゲインファクタを平滑化し、ここでさらにノイジーなフレームには、スピーチフレームに対するよりも、より強力な平滑化が適用される。ノイズサプレッサはフレームのノイズ比を、ビンの総数に対するノイジーな周波数ビン（すなわち更新のためフラグ処理されたビン）の数の比として、次式の通りに計算する。
【００６９】
【数２４】
2006003899.tif 000027
【００７０】
ノイズサプレッサは次に、フレーム（範囲０〜１に固定された）の平滑化ファクタを次式の通りに計算する。
【００７１】
【数２５】
2006003899.tif 000028
2006003899.tif 000029
【００７２】
本実施例において、ノイズサプレッサは、ＦＦＴを使用して周波数領域において平滑化を適用し、ゲインフィルタを周波数領域に変換する。周波数領域変換のために、ノイズサプレッサは、ゲインファクタ（Ｇ（ｍ，ｋ））から拡張ゲインファクタ（Ｇ‘（ｍ，ｋ））のセットを次式の通りに計算する。
【００７３】
【数２６】
2006003899.tif 000030
【００７４】
ここで、Ｋは周波数ビンの数、Ｌは通例２Ｋである。よって、拡張ゲインファクタはゲインファクタを０からＫ−１まで事実上コピーし、ゲインファクタの鏡像をＫからＬ−１までコピーする。
【００７５】
ノイズサプレッサは次に、拡張ゲインファクタのＦＦＴによってゲインスペクトル（ｇ（Λ））を次式の通りに計算する。
【００７６】
【数２７】
2006003899.tif 000031
【００７７】
ＦＦＴによって複素値を有するスペクトル係数を生成し、それからゲインスペクトルの振幅および位相が次式の通りに計算される。
【００７８】
【数２８】
2006003899.tif 000032
【００７９】
ノイズサプレッサは次に、ゲインスペクトルの高周波成分をゼロにすることでゲインフィルタを平滑化する。ノイズサプレッサは、多数のゲインスペクトル係数を平滑化ファクタ（Ｍ（ｍ））に基づく数まで保持し、この数を超える成分を次式に従ってゼロにする。
【００８０】
【数２９】
2006003899.tif 000033
【００８１】
よって、次式の通りになる。
【００８２】
【数３０】
2006003899.tif 000034
【００８３】
次に、この減算ゲインスペクトルに逆ＦＦＴを適用して、次式により平滑化ゲインフィルタを生成する。
【００８４】
【数３１】
2006003899.tif 000035
【００８５】
平滑化に基づくこのＦＦＴは、ゼロ付近の平滑化ファクタに対しては、平滑化を事実上ほとんどまたは全く生成せず（例えばフレーム内の更新フラグによってマーキングされた「ノイジー」周波数ビンをほとんどまたは全く用いずに）、平滑化ファクタが１に近づくにつれて（例えばすべての、またはほぼすべての「ノイジー」ビンを用いて）ゲインフィルタを一定値に向けて平滑化する。したがってゼロ平滑化ファクタ（Ｍ（ｍ）＝４）の場合、平滑化ゲインフィルタは次式の通りである。
【００８６】
【数３２】
2006003899.tif 000036
【００８７】
これに対して、１に等しい平滑化ファクタ（Ｍ（ｍ）＝１）の場合、平滑化処理ゲインフィルタは次式の通りである。
【００８８】
【数３３】
2006003899.tif 000037
【００８９】
次のステージ２７２において、ノイズサプレッサは、得られた平滑化ゲインフィルタをスピーチ信号フレームのスペクトル振幅に、次式の通りに適用する。
【００９０】
【数３４】
2006003899.tif 000038
【００９１】
ノイズ統計推定および平滑化プロセスの結果として、ノイジーなビンに適用されるゲインファクタは非ノイズ周波数ビンと比較してはるかに小さいはずであり、スピーチ信号中のノイズが抑圧されるほどである。
【００９２】
ステージ２８０において、ノイズサプレッサは、ゲインフィルタによって修正されたスピーチ信号のスペクトルに、次式の通りに逆変換を行う。
【００９３】
【数３５】
2006003899.tif 000039
【００９４】
次に、オーバーラップ（overlap）およびプリエンファシス（ハイパスフィルタリング）の逆の処理がステージ２８１、２８２において適用され、ノイズサプレッサの最終出力２９０が次式の通り生成される。
【００９５】
【数３６】
2006003899.tif 000040
【００９６】
２．コンピューティング環境
上述のノイズ抑圧システム１００（図１）およびゲイン制約ノイズ抑圧処理２００は、とりわけ他の実施例、コンピュータ；オーディオ再生、送信および受信装置；携帯型オーディオプレイヤー；音声会議；ウェブオーディオストリーミング用途などを含む、オーディオ信号処理が実施される各種のデバイスで実施できる。ゲイン制約ノイズ抑圧は、ハードウェア回路（例えばＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどの回路において）においてはもちろんのこと、図７に示すようにコンピュータまたは他のコンピューティング環境（中央処理ユニット（ＣＰＵ）、またはデジタル信号プロセッサ、オーディオカードなどで実行されるかどうか）で実行されるオーディオ処理ソフトウェアにおいて実施できる。
【００９７】
図７は、上述のゲイン制約ノイズ抑圧が実施できる適切なコンピューティング環境（７００）の一般例を示す。本発明は多様な汎用または特殊目的のコンピューティング環境で実施できるため、コンピューティング環境（７００）は、本発明の用途または機能の範囲に関する制限を示すものではない。
【００９８】
図７を参照すると、コンピューティング環境（７００）は少なくとも１つの処理ユニット（７１０）およびメモリ（７２０）を含む。図７において、この最も基本的な構成（７３０）は、点線内に含まれている。処理ユニット（７１０）は、コンピュータが実行可能な命令を実行し、リアルプロセッサであってもバーチャルプロセッサであっても良い。多重処理システムにおいて、多重処理ユニットは、コンピュータが実行可能な命令を実行して、処理能力を向上させる。メモリ（７２０）は、揮発性メモリ（例えばレジスタ、キャッシュ、ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（例えばＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなど）、または２つの組合せでもよい。メモリ（７２０）は、上述のゲイン制約ノイズ抑圧技法を実施するソフトウェア（７８０）を格納する。
【００９９】
コンピューティング環境は、追加の機能を有することがある。例えばコンピューティング環境（７００）は、ストレージ（７４０）、１つ以上の入力デバイス（７５０）、１つ以上の出力デバイス（７６０）、１つ以上の通信接続（７７０）を含む。相互接続機構（図示せず）、例えばバス、コントローラ、またはネットワークは、コンピューティング環境（７００）のコンポーネントを相互接続する。通例、オペレーティングシステムソフトウェア（図示せず）は、コンピューティング環境（７００）で実行する他のソフトウェアのためのオペレーティング環境を提供し、コンピューティング環境（７００）のコンポーネントの動作を調整する。
【０１００】
ストレージ（７４０）は取外し可能であるか、取外し可能でなく、磁気ディスク、磁気テープまたはカセット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、または情報を格納するために使用可能であり、コンピューティング環境（７００）内でアクセスできる他の媒体を含む。ストレージ（７４０）は、ゲイン制約ノイズ抑圧処理を実施するソフトウェア（７８０）の命令を格納する（図２）。
【０１０１】
入力デバイス（７５０）は、タッチ入力デバイス、例えばキーボード、マウス、ペン、またはトラックボール、ボイス入力デバイス、スキャンデバイス、またはコンピューティング環境（７００）への入力を提供する別のデバイスであってもよい。オーディオの場合、入力デバイス（７５０）は、サウンドカードまたは同様のデバイスまたはオーディオ入力をアナログまたはデジタルで収容する同様のデバイス、あるいはオーディオサンプルをコンピューティング環境に提供するＣＤ−ＲＯＭリーダである。出力デバイス（７６０）は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、ＣＤライタ、またはコンピューティング環境（７００）からの出力を提供する別のデバイスである。
【０１０２】
通信接続（７７０）は、通信媒体を介した別のコンピューティングエンティティへの通信を可能にする。通信媒体は、情報、例えばコンピュータが実行可能な命令、圧縮されたオーディオまたはビデオ情報、あるいは変調データ信号中の他のデータを伝送する。変調データ信号は、その特徴セットの１つ以上を有する、または信号中の情報を符号化するような方法で変更された信号である。一例として、そして制限せずに、通信媒体は、電気、光学、ＲＦ、赤外線、音響、または他のキャリアを用いて実施される有線または無線技術を含む。
【０１０３】
高速ヘッドフォン仮想化技法は本明細書では、コンピュータ読取り可能媒体の一般的状況で説明することができる。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピューティング環境内でアクセスできるどの入手可能な媒体でもよい。制限でなく一例として、コンピューティング環境（７００）では、コンピュータ読取り可能媒体は、メモリ（７２０）、ストレージ（７４４）、通信媒体、および上記のいずれかの組合せを含む。
【０１０４】
高速ヘッドフォン仮想化技法は本明細書では、ターゲットのリアルまたはバーチャルプロセッサ上でコンピューティング環境において実行できる、コンピュータが実行可能な命令、例えばプログラムモジュールに含まれる命令の一般的な状況で説明することができる。一般にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データタイプを実施するルーチン、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、クラス、コンポーネント、データ構造などを含む。プログラムモジュールの機能性は、各種の実施形態で要望されるように、プログラムモジュール間で組合せまたは分割できる。プログラムモジュールのためにコンピュータが実行可能な命令は、ローカルまたは分散コンピューティング環境で実行できる。
【０１０５】
提示のために、詳細な説明は、コンピューティング環境におけるコンピュータの動作を説明するために「決定する」、「生成する」、「調整する」および「利用する」などの用語を使用する。これらの用語は、コンピュータによって実行される動作に関する高レベルの抽象概念であり、ヒトが実行する動作と混同されるべきではない。これらの用語に該当する実際のコンピュータの動作は、実装に応じて変化する。
【０１０６】
我々の発明の原理が利用される多くの考えられる実施形態を考慮して、我々はその発明として、特許請求の範囲およびその同等物の範囲および精神に入るようなすべての実施形態を請求する。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本明細書で述べたゲイン制約ノイズ抑圧技法を実装するスピーチノイズサプレッサのブロック図である。
【図２】図１のスピーチノイズサプレッサで実施されるゲイン制約ノイズ抑圧プロセスを示した流れ図である。
【図３】図２のゲイン制約ノイズ抑圧プロセスで入力スピーチ信号に適用されるオーバーラップ窓関数を示すグラフである。
【図４】図２のゲイン制約ノイズ抑圧プロセスで実施される更新判定チェックを示すフローチャートである。
【図５】図２のゲイン制約ノイズ抑圧プロセスで実施される更新判定チェックに基づいてノイズ統計値（それぞれ平均および分散）の更新を示すフローチャートである。
【図６】図２のゲイン制約ノイズ抑圧プロセスで実施される更新判定チェックに基づいてノイズ統計値（それぞれ平均および分散）の更新を示すフローチャートである。
【図７】図１のスピーチノイズサプレッサを実装するための適切なコンピューティング環境のブロック図である。
【符号の説明】
【０１０８】
１００  ゲイン制約ノイズ抑圧システム
１２０  ノイズサプレッサ
１３０  オーディオ信号プロセッサ
２００  ゲイン制約ノイズ抑圧処理
３００  窓関数
４００  スピーチ信号のノイズ統計値の判定手順
５００  スピーチ信号フレームのノイズ平均を更新するための手順
６００  スピーチ信号フレームのノイズ分散を更新するための手順
７００  ゲイン制約ノイズ抑圧が実施できるコンピューティング環境
７８０  ゲイン制約ノイズ抑圧処理を実施するソフトウェア
【図１】
2006003899.tif 000041
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2006003899.tif 000045
【図６】
2006003899.tif 000046
【図７】
2006003899.tif 000047
【外国語明細書】
2006003899000001.pdf