(57)【要約】人の音声から音響ノイズを除去する方法およびシステムを提供する。音響ノイズは、ノイズの種別、振幅、または方位に関係なく除去する。本システムは、マイクロフォンと発声活動検出（「ＶＡＤ」）エレメントとの間に結合されているプロセッサを含む。プロセッサは、伝達関数を発生するノイズ消去アルゴリズムを実行する。プロセッサは、マイクロフォンからの音響データと、ＶＡＤからのデータを受け取る。プロセッサは、ＶＡＤが発声活動を示すとき、およびＶＡＤが発声活動を示さないときに、種々の伝達関数を発生する。伝達関数を用いて、ノイズ消去データ・ストリームを発生する。
2005529379.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子信号からノイズを除去する方法であって、
第１受信デバイスにおいて複数の音響信号を受信するステップと、
第２受信デバイスにおいて複数の音響信号を受信するステップであって、前記複数の音響信号は、少なくとも１つのノイズ源が発生した少なくとも１つの信号と、少なくとも１つの信号源が発生した少なくとも１つの有声信号とを含み、前記少なくとも１つの信号源が話者から成り、前記信号源と、前記第１受信デバイスと、前記第２受信デバイスとの相対的位置が一定でかつ既知である、ステップと、
発声活動の有無を含む、前記話者の人発声活動に伴う心理学的情報を受信するステップと、
少なくとも指定した一期間にわたって前記複数の音響信号において発声活動がないと判定した場合、前記複数の音響ノイズ信号を表す少なくとも１つの第１伝達関数を発生するステップと、
少なくとも前記指定した一期間において前記複数の音響信号内に有声情報があると判定した場合、前記複数の音響信号を表す少なくとも１つの第２伝達関数を発生するステップと、
前記少なくとも１つの第１伝達関数と前記少なくとも１つの第２伝達関数との少なくとも１つの組み合わせを用いて、前記複数の音響信号からノイズを除去し、少なくとも１つのノイズ消去データ・ストリームを生成するステップと、
から成る方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記第１受信デバイスおよび前記第２受信デバイスは、各々、単一指向性マイクロフォンおよび単一指向性マイクロフォンから成る群から選択したマイクロフォンから成る、方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記複数の音響信号は、離散時間サンプルの形態で受信され、前記第１受信デバイスおよび前記第２受信デバイスは、距離「ｄ」だけ離れて位置しており、ｄがｎ個の離散時間サンプルに対応する、方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記少なくとも１つの第２伝達関数は、前記第１受信デバイスにおける信号データの振幅と、前記第２受信デバイスにおける信号データの振幅との差の関数として固定されている、方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記複数の音響信号からノイズを除去するステップは、前記少なくとも１つの第１受信デバイスから前記少なくとも１つの信号源への方向および距離を用いるステップを含む、方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記少なくとも１つの受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスのそれぞれの周波数応答は異なっており、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償し、前記少なくとも１つの第１受信デバイスからの信号データに対して適正な関係を有するようにした、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法において、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償することは、前記少なくとも１つの第１受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスにおいて、前記少なくとも１つの信号源からの信号について予期される距離および方位に位置する信号源からのブロードバンド信号を記録することを含む、方法。
【請求項８】
請求項６記載の方法において、前記少なくとも１つの第１受信デバイスからの信号データの補償は、周波数ドメイン補償から成る、方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、周波数補償は、
前記少なくとも１つの第１受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスの各々からの信号データについて、周波数変換を計算するステップと、
各周波数ビンにおいて前記周波数変換の度合いを計算するステップと、
各周波数において、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データについての前記周波数変換の度合いを、前記少なくとも１つの受信デバイスからの信号データについての前記周波数変換の度合いに関する値に設定するステップと、
から成る、方法。
【請求項１０】
請求項６記載の方法において、前記少なくとも１つの第１受信デバイスからの信号データの補償は、時間ドメイン補償から成る、方法。
【請求項１１】
請求項６記載の方法であって、更に、
初期において、前記少なくとも１つの第２伝達関数を０に設定するステップと、
前記少なくとも１つのノイズ信号が前記少なくとも１つの有声信号に対して相対的に小さいときに、補償係数を計算するステップと、
を含む、方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法において、前記複数の音響信号は、前記少なくとも１つのノイズ信号の少なくとも１つの反射と、前記少なくとも１つの有声信号の少なくとも１つの反射とを含む、方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法において、心理学的情報を受信するステップは、音響マイクロフォン、無線周波数デバイス、電子言語記録計、超音波デバイス、音響喉当てマイクロフォン、および空気流検出器から成る群から選択した少なくとも１つの検出器を用いて、人の発声に伴う心理学的データを受信するステップから成る、方法。
【請求項１４】
請求項１記載の方法において、前記少なくとも１つの第１伝達関数および前記少なくとも１つの第２伝達関数を発生するステップは、適応技法および再帰技法から成る群から選択した少なくとも１つの技法を用いるステップを含む、方法。
【請求項１５】
音響信号からノイズを除去するシステムであって、
少なくとも１つの受信機であって、
信号源から少なくとも１つの音響信号を受信するように構成された少なくとも１つの信号受信機と、
ノイズ源から少なくとも１つのノイズ信号を受信するように構成された少なくとも１つのノイズ受信機とを備え、前記信号源と、前記少なくとも１つの信号受信機と、前記少なくとも１つのノイズ受信機との相対的な位置が一定でかつ既知である、前記の少なくとも１つの受信機と、
人の発声活動に伴う心理学的情報を受信する少なくとも１つのセンサと、
前記少なくとも１つの受信機と前記少なくとも１つのセンサとの間に結合され、複数の伝達関数を発生する少なくとも１つのプロセッサであって、少なくとも指定した一期間にわたって前記複数の音響信号において発声情報がないとの判定に応答して、前記複数の音響ノイズ信号を表す少なくとも１つの第１伝達関数を発生し、少なくとも前記指定した一期間において前記複数の音響信号内に発声情報があるとの判定に応答して、前記複数の音響信号を表す少なくとも１つの第２伝達関数を発生し、前記少なくとも１つの第１伝達関数と前記少なくとも１つの第２伝達関数との少なくとも１つの組み合わせを用いて、前記複数の音響信号からノイズを除去する、プロセッサと、
を備えているシステム。
【請求項１６】
請求項１５記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのセンサは、人の音声に伴う組織の運動を検出する少なくとも１つの無線周波数（「ＲＦ」）干渉計を含む、システム。
【請求項１７】
請求項１５記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのセンサは、音響マイクロフォン、無線周波数デバイス、電子言語記録計、超音波デバイス、音響喉当てマイクロフォン、および空気流検出器から成る群から選択した少なくとも１つのセンサを含む、システム。
【請求項１８】
請求項１５記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記少なくとも１つの音響信号の音響データを複数のサブバンドに分割し、
前記少なくとも１つの第１伝達関数と前記少なくとも１つの第２伝達関数の少なくとも１つの組み合わせを用いて前記複数のサブバンドの各々からノイズを除去し、複数のノイズ消去音響データ・ストリームを発生し、
前記複数のノイズ消去音響データ・ストリームを組み合わせて、前記少なくとも１つのノイズ消去音響データ・ストリームを発生する、
ように構成されている、システム。
【請求項１９】
請求項１５記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つの信号受信機および前記少なくとも１つのノイズ受信機は、各々、単一指向性マイクロフォンおよび無指向性マイクロフォンから成る群から選択したマイクロフォンである、システム。
【請求項２０】
少なくとも一人のユーザと少なくとも１つの電子デバイスとの間に結合した信号処理システムであって、
信号源から少なくとも１つの音響信号を受信するように構成された少なくとも１つの第１受信デバイスと、
ノイズ源から少なくとも１つのノイズ信号を受信するように構成された少なくとも１つの第２受信デバイスであって、前記信号源と、前記少なくとも１つの第１受信デバイスと、前記少なくとも１つの第２受信デバイスとの相対的位置が一定でかつ既知である、第２受信デバイスと、
音響信号からノイズを除去するための少なくとも１つのノイズ消去サブシステムであって、
前記少なくとも１つの第１受信機と前記少なくとも１つの第２受信機との間に結合されている少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されている少なくとも１つのセンサとを備え、前記少なくとも１つのセンサが、人の発声活動に伴う心理学的情報を受信するように構成されており、前記少なくとも１つのプロセッサが複数の伝達関数を発生し、少なくとも指定した一期間にわたって前記複数の音響信号において発声情報がないとの判定に応答して、前記複数の音響ノイズ信号を表す少なくとも１つの第１伝達関数を発生し、少なくとも前記指定した一期間において前記複数の音響信号内に発声情報があるとの判定に応答して、前記複数の音響信号を表す少なくとも１つの第２伝達関数を発生し、前記少なくとも１つの第１伝達関数と前記少なくとも１つの第２伝達関数との少なくとも１つの組み合わせを用いて、前記複数の音響信号からノイズを除去する、ノイズ消去サブシステムと、
を備えている信号処理システム。
【請求項２１】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記第１受信デバイスおよび前記第２受信デバイスは、各々、単一指向性マイクロフォンおよび無指向性マイクロフォンから成る群から選択されたマイクロフォンである、信号処理システム。
【請求項２２】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの音響信号を離散時間サンプルの形態で受信し、前記第１受信デバイスおよび前記第２受信デバイスが距離「ｄ」だけ離間して位置し、ｄがｎ個の離散時間サンプルに対応する、信号処理システム。
【請求項２３】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第２伝達関数は、前記第１受信デバイスにおける信号データの振幅と、前記第２受信デバイスにおける信号データの振幅との差の関数として固定されている、信号処理システム。
【請求項２４】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの音響信号からノイズを除去することは、前記少なくとも１つの第１受信デバイスから前記少なくとも１つの信号源への方向および距離を用いることを含む、信号処理システム。
【請求項２５】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第１受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスのそれぞれの周波数応答は異なっており、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償して、前記少なくとも１つの第１受信デバイスからの信号データに対して適正な関係を有するようにした、信号処理システム。
【請求項２６】
請求項２５記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償することは、前記少なくとも１つの信号源からの信号に対して予期される距離および方位に位置する音源からのブロードバンド信号を前記少なくとも１つの第１受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスにおいて記録することを含む、信号処理システム。
【請求項２７】
請求項２５記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償することは、周波数ドメイン補償を含む、信号処理システム。
【請求項２８】
請求項２７記載の信号処理システムにおいて、周波数補償が、
前記少なくとも１つの第１受信デバイスおよび前記少なくとも１つの第２受信デバイスの各々からの信号データについて、周波数変換を計算し、
各周波数ビンにおいて前記周波数変換の度合いを計算し、各周波数において、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データについての前記周波数変換の度合いを、前記少なくとも１つの受信デバイスからの信号データについての前記周波数変換の度合いに関する値に設定すること、
から成る、信号処理システム。
【請求項２９】
請求項２５記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第２受信デバイスからの信号データを補償することは、時間ドメイン補償を含む、信号処理システム。
【請求項３０】
請求項２５記載の信号処理システムであって、更に、補償が、
初期において、前記少なくとも１つの第２伝達関数を０に設定し、
前記少なくとも１つのノイズ信号が前記少なくとも１つの音響信号に対して相対的に小さいときに、補償係数を計算すること、
から成る、信号処理システム。
【請求項３１】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの音響信号は、前記少なくとも１つのノイズ信号の少なくとも１つの反射と、前記少なくとも１つの音響信号の少なくとも１つの反射とを含む、信号処理システム。
【請求項３２】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、心理学的情報の受信は、音響マイクロフォン、無線周波数デバイス、電子言語記録計、超音波デバイス、音響喉当てマイクロフォン、および空気流検出器から成る群から選択した少なくとも１つの検出器を用いて、人の発声に伴う心理学的データを受信することから成る、信号処理システム。
【請求項３３】
請求項２０記載の信号処理システムにおいて、前記少なくとも１つの第１伝達関数および前記少なくとも１つの第２伝達関数を発生することは、適応技法および再帰技法から成る群から選択した少なくとも１つの技法を用いることを含む、信号処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、望ましくない音響ノイズを音響送信または記録から除去または抑制するための数学的方法および電子システムの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願
本特許出願は、２００１年７月１２日に出願された米国特許出願第０９／９０５，３６１号の一部継続出願であり、その内容はここで引用したことにより本願にも含まれることとする。また、本特許出願は、２００１年１１月２１に出願された米国仮特許出願第６０／３３２，２０２号の優先権も主張する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
典型的な音響の用途では、人間のユーザからの音声を記録または格納し、異なる位置にある受信側に送信する。ユーザの環境には、１つ以上のノイズ源が存在し、対象の信号（ユーザの音声）を望ましくない音響ノイズで汚染する可能性がある。このために、受信側は、人であろうが機械であろうが、ユーザの音声を理解することが困難または不可能になる。これは、現在、セルラ電話機やパーソナル・ディジタル・アシスタントのような携帯通信デバイスの普及により、特に問題となっている。これらのノイズ付加を抑制する方法が存在するが、これらには重大な欠点がある。例えば、既存の方法は、計算時間が必要なために低速である。また、既存の方法は、かさばるハードウエアを必要とし、対象信号を容認できない程に歪ませたり、または使用できないような貧弱な性能を有する場合もある。これら既存の方法の多くは、Vaseghiの"Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction"（高度ディジタル信号処理およびノイズ低減）ISBN 0-471-62692-9のような教科書に記載されている。
【０００４】
【非特許文献１】Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
以下の説明は、本発明の実施形態の完全な理解を得るための具体的な詳細、およびそれを実施可能とする記載を提示する。しかしながら、本発明は、これらの詳細以外でも実施可能であることは当業者にはおわかりであろう。その他の場合には、本発明の実施形態の説明を不必要に曖昧にするのを避けるために、周知の構造や機能については詳細に図示も説明もしていない。
【０００６】
以下で特に記載がない限り、図に示す種々のブロックの構造および動作は、従来の設計と同一である。その結果、このようなブロックは、ここでは更に詳細に説明する必要はない。何故なら、これらは当業者にはわかっているはずであるからである。このような更なる詳細は、簡略化のために省略し、本発明の詳細な説明を曖昧にしないようにしている。図（または他の実施形態）におけるブロックに必要な修正は、いずれも、ここに提示する詳細な説明に基づいて、当業者には容易に行うことができる。
【０００７】
図１は、いつ音声が発しているかという知識を用いた、一実施形態のノイズ消去システムのブロック図である。この知識は、発声活動に関する心理学的情報から得られる。このシステムは、少なくとも１つのプロセッサ３０に信号を供給するマイクロフォン１０およびセンサ２０を含む。プロセッサは、ノイズ消去サブシステム、即ち、アルゴリズム４０を含む。
【０００８】
図２は、一実施形態のノイズ除去アルゴリズムを例示するブロック図であり、用いるシステム構成要素を示す。単一のノイズ源およびマイクロフォンへの直接経路を想定している。図２は、単一の信号源１００および単一のノイズ源１０１による、一実施形態のプロセスの図による説明を含む。このアルゴリズムは２つのマイクロフォン、即ち、「信号」マイクロフォン１（「ＭＩＣ１」）と、「ノイズ」マイクロフォン２（「ＭＩＣ２」）とを用いるが、これに限定される訳ではない。ＭＩＣ１は、主に信号を捕捉しノイズは一部に過ぎないと想定し、一方ＭＩＣ２は主にノイズを捕捉し、信号は一部である。信号源１００からＭＩＣ１へのデータをｓ（ｎ）で示す。ここで、ｓ（ｎ）は、信号源１００からのアナログ信号の離散サンプルである。信号源１００からＭＩＣ２へのデータをｓ２（ｎ）で示す。ノイズ源１０１からＭＩＣ２へのデータをｎ（ｎ）で示す。ノイズ源１０１からＭＩＣ１へのデータをｎ２（ｎ）で示す。同様に、ＭＩＣ１からノイズ除去エレメント１０５へのデータをｍ１（ｎ）で示し、ＭＩＣ２からノイズ除去エレメント１０５へのデータをｍ２（ｎ）で示す。
【０００９】
また、ノイズ除去エレメントは、発声活動検出（「ＶＡＤ」）エレメント１０４からの信号も受ける。ＶＡＤ１０４は、心理学的情報を検出し用いて、話者が発話しているときを判定する。種々の実施形態では、ＶＡＤは、無線周波数デバイス、電子言語記録計(electroglottograph)、超音波デバイス、音響喉当てマイクロフォン、および／または空気流検出器を含む。
【００１０】
信号源１００からＭＩＣ１への伝達関数、およびノイズ源１０１からＭＩＣ２への伝達関数は、１であると仮定する。信号源１００からＭＩＣ２への伝達関数をＨ２（ｚ）で示し、ノイズ源１０１からＭＩＣ１への伝達関数をＨ１（ｚ）で示す。伝達関数を１に仮定したことは、このアルゴリズムの一般化を阻害することはない。何故なら、信号、ノイズ、およびマイクロフォン間の実際の関係は、単純な比率であり、この比率は簡略化のためにこのように再定義されるからである。
【００１１】
従来のノイズ除去システムでは、ＭＩＣ２からの情報を用いてＭＩＣ１からノイズを除去しようとしていた。しかしながら、ＶＡＤエレメント１０４は決して完璧ではないという暗黙の仮定があり、したがって、ノイズ消去は注意深く行い、ノイズと共に余りに多くの信号を除去してしまうことのないようにしなければならない。しかしながら、ＶＡＤ１０４が完璧であり、ユーザが音声を発しないときにはそれが０に等しく、音声を発したときには１に等しいと仮定した場合、ノイズ除去に著しい改善を得ることができる。
【００１２】
図２を参照して、単一のノイズ源１０１およびマイクロフォンへの直接経路を分析するに当たり、ＭＩＣ１に入来する総音響情報をｍ１（ｎ）で示す。ＭＩＣ２に入来する総音響情報も、同様に、ｍ２（ｎ）で示す。ｚ（ディジタル周波数）ドメインでは、これらはＭ１（ｚ）およびＭ２（ｚ）として表される。すると、
【００１３】
【数１】
2005529379.tif 000003
【００１４】
そして、
【００１５】
【数２】
2005529379.tif 000004
【００１６】
したがって、
【００１７】
【数３】
2005529379.tif 000005
【００１８】
式１
これは、全ての二マイクロフォン・システムについての一般的な場合である。実際のシステムでは、常に多少のノイズ漏れがあってＭＩＣ１に混入し、更に多少の信号漏れがＭＩＣ２に混入する。式１は、４つの未知数と２つのみの既知数の関係であり、したがって明示的に解くことはできない。
【００１９】
しかしながら、式１における未知数の一部に対する別の解法がある。分析は、信号が発生していない場合、即ち、ＶＡＤエレメント１０４からの信号が０に等しく、音声が発せられていない場合の検討から開始する。この場合、ｓ（ｎ）＝Ｓ（ｚ）＝０であり、式１は次のように変形する。
【００２０】
【数４】
2005529379.tif 000006
【００２１】
ここで、変数Ｍの下付き文字ｎは、ノイズのみを受けていることを示す。これから、次の式が導かれる。
【００２２】
【数５】
2005529379.tif 000007
【００２３】
式２
Ｈ１（ｚ）は、利用可能なシステム識別アルゴリズム、およびシステムがノイズのみを受けていることが確実なときのマイクロフォン出力を用いて計算することができる。この計算は適応的に行うことができるので、システムはノイズ変化に反応することができる。
【００２４】
式１における未知数の１つに対して、ここである解法が利用可能である。別の未知数Ｈ２（ｚ）は、ＶＡＤが１に等しく、音声が発せられているときを用いることによって決定することができる。これが生じているが、マイクロフォンの最新の（恐らく１秒未満）履歴が低いノイズ・レベルを示す場合、ｎ（ｓ）＝Ｎ（ｚ）〜０と想定することができる。したがって、式１は次のように変形する。
【００２５】
【数６】
2005529379.tif 000008
【００２６】
一方、これから次の式が導かれる。
【００２７】
【数７】
2005529379.tif 000009
【００２８】
これは、Ｈ１（ｚ）計算の逆である。しかしながら、異なる入力を用いていることを注記しておく。ここでは信号のみが発生しているのに対して、以前ではノイズのみが発生していた。Ｈ２（ｚ）)の計算中、Ｈ１（ｚ）のために計算した値は一定を保ち、その逆も言える。つまり、Ｈ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）の一方を計算している間、計算していない方は実質的に変化しないと考えられる。
【００２９】
Ｈ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）を計算した後、これらを用いて信号からノイズを除去する。式１を次のように書き換えると、
【００３０】
【数８】
2005529379.tif 000010
【００３１】
次いで、式に示すようにＮ（ｚ）を代入すれば、以下のようにＳ（ｚ）について解くことができる。
【００３２】
【数９】
2005529379.tif 000011
【００３３】
式３
伝達関数Ｈ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）を十分な精度で記述することができれば、ノイズを完全に除去し、元の信号を再現することができる。これは、ノイズの増幅やスペクトル特性に関しない限り正しい。行う唯一の仮定は、完璧なＶＡＤ、即ち、十分に精度が高いＨ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）、そしてＨ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）の一方を計算しているとき、他方は実質的に変化しないことである。実際には、これらの仮定は正当であることが証明されている。
【００３４】
ここに説明するノイズ除去アルゴリズムは、あらゆる数のノイズ源を含むように、容易に一般化することができる。図３は、ｎ個の別個のノイズ源に一般化した、一実施形態のノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドのブロック図である。これら別個のノイズ源は、互いの反射またはエコーである可能性もあるが、そのようには限定しないこととする。数個のノイズ源が示されており、各々が各マイクロフォンまでの伝達関数、即ち、経路を有する。ノイズ源２のＭＩＣ１への経路の表示が一層都合良くなるように、以前にＨ２と命名した経路はＨ０と表記され直されている。各マイクロフォンの出力は、ｚドメインに変換すると、次のように表される。
【００３５】
【数１０】
2005529379.tif 000012
【００３６】
式４  
信号がない（ＶＡＤ＝０）場合、（明確化のためにｚを省略する）次のようになる。
【００３７】
【数１１】
2005529379.tif 000013
【００３８】
式５
ここで、前述のＨ１（ｚ）に類似した、新たな伝達関数を定義することができる。
【００３９】
【数１２】
2005529379.tif 000014
【００４０】
式６  
このように、Ｈ１〜は、ノイズ源およびそれらの各伝達関数のみに依存し、信号が送信されていないときにはいつでも計算することができる。この場合も、マイクロフォン入力に付いているｎという下付き文字は、ノイズが検出されていることのみを示し、一方ｓという下付き文字は、マイクロフォンが信号のみを受信していることを示す。
【００４１】
ノイズがないと仮定しながら式４を検討すると、次の式が得られる。
【００４２】
【数１３】
2005529379.tif 000015
【００４３】
このように、いずれかの利用可能な伝達関数計算アルゴリズムを用いれば、以前と同様にＨ０について解くことができる。数学的には、次のように表される。
【００４４】
【数１４】
2005529379.tif 000016
【００４５】
式６において定義したＨ１〜を用いて式４を書き直すと、次の式が得られる。
【００４６】
【数１５】
2005529379.tif 000017
【００４７】
式７
Ｓについて解くと、次の式が得られる。
【００４８】
【数１６】
2005529379.tif 000018
【００４９】
式８
これは式３と同一であり、Ｈ０がＨ２に取って代わり、Ｈ１〜がＨ１に取って代わっている。このように、ノイズ除去アルゴリズムは、ノイズ源の多数のエコーを含む、あらゆる数のノイズ源に対しても、数学的には有効である。この場合もＨ０およびＨ１〜を十分な精度で推定することができ、信号からマイクロフォンまでの経路が唯一であるという前述の仮定を維持すれば、ノイズを完全に除去することができる。
【００５０】
最も一般的な場合では、多数のノイズ源および多数の信号源を伴う。図４は、ｎ個の別個のノイズ源および信号反射があるという最も一般的な場合における、一実施形態のノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドのブロック図である。ここでは、信号の反射は双方のマイクロフォンに入る。これは、最も一般的な場合であり、マイクロフォンに入るノイズ源の反射は、単純な追加ノイズ源として精度高くモデル化することができる。明確化のために、信号からＭＩＣ２への直接経路は、Ｈ０（ｚ）からＨ００（ｚ）に変化し、ＭＩＣ１およびＭＩＣ２への反射経路を、それぞれ、Ｈ０１（ｚ）およびＨ０２（ｚ）で示す。
【００５１】
すると、マイクロフォンへの入力は次のようになる。
【００５２】
【数１７】
2005529379.tif 000019
【００５３】
式９
ＶＡＤ＝０の場合、入力は次のようになる（この場合も「ｚ」を省略する）。
【００５４】
【数１８】
2005529379.tif 000020
【００５５】
これは、式５と同一である。つまり、式６におけるＨ１〜の計算は、予想通り不変である。ノイズがない状況を検討すると、式９は次のように変形する。
【００５６】
【数１９】
2005529379.tif 000021
【００５７】
これからＨ２〜の定義が導かれる。
【００５８】
【数２０】
2005529379.tif 000022
【００５９】
式１０
再度Ｈ１〜についての定義（式７にあるように）を用いて式９を書き直すと、次の式が得られる。
【００６０】
【数２１】
2005529379.tif 000023
【００６１】
式１１
いくつかの代数的操作によって次の式が得られる。
【００６２】
【数２２】
2005529379.tif 000024
【００６３】
そして、最終的に次の式が得られる。
【００６４】
【数２３】
2005529379.tif 000025
【００６５】
式１２
式１２は式８と同一であるが、Ｈ０がＨ２〜と置き換わり、（１＋Ｈ０１）係数が左辺に追加されている。この新たな係数は、この状況ではＳは直接的には解くことができず、信号とそのエコー全てを追加したものについて解を生成できることを意味する。これはさほど悪い状況ではない。何故なら、エコー抑制を扱う方法は従来から多数あり、エコーを抑制できなくても、エコーが音声の理解度に重要な影響を及ぼす可能性は低いからである。ノイズ源として作用するＭＩＣ２における信号エコーに対処するには、一層複雑なＨ２〜の計算が必要となる。
【００６６】
図５は、一実施形態のノイズ消去方法(denoising method)のフロー図である。動作において、音響信号を受ける（５０２）。更に、人の発声活動に伴う心理学的情報を受ける（５０４）。少なくとも指定した１時間期間に発声情報が音響信号にないと判定した場合、音響信号を表す第１伝達関数を計算する（５０６）。少なくとも１時間期間に発声情報が音響信号にあると判定した場合、音響信号を表す第２伝達関数を計算する（５０８）。第１伝達関数および第２伝達関数の少なくとも１つの組み合わせを用いて、音響信号からノイズを除去し、ノイズ消去音響データ・ストリームを生成する（５１０）。
【００６７】
ここでは、ノイズ除去のアルゴリズム、即ち、ノイズ消去アルゴリズムについて、反射やエコーを有する多数のノイズ源への直接経路を有する単一のノイズ源という最も単純な事例から説明する。このアルゴリズムをここに示したのは、あらゆる環境条件の下でも実行可能であるためである。ノイズの種類および量は、Ｈ１〜およびＨ２〜の正しい推定値が得られ、そして一方を計算している間他方が実質的に変化しないならば、取るに足りないことである。ユーザ環境にエコーが存在するような場合、これらがノイズ源から来るのであれば、補償することができる。信号エコーも存在する場合、これらは浄化信号(cleaned signal)に影響を及ぼすが、その効果は殆どの場合無視できる程度とみてよい。
【００６８】
動作において、一実施形態のアルゴリズムは、種々のノイズ種、振幅、および方位を処理した際に、優れた結果を示している。しかしながら、数学的概念から設計用途に移行する際には、常に近似や調節を行わなければならない。式３において、Ｈ２（ｚ）が小さく、したがってＨ２（ｚ）Ｈ１（ｚ）≒０であると仮定すると、式３は次のように変形する。
【００６９】
【数２４】
2005529379.tif 000026
【００７０】
これは、Ｈ１（ｚ）のみを計算すればよいので、プロセスの高速化および必要な計算数の著しい削減がもたらされることを意味する。マイクロフォンを適正に選択することによって、この近似は容易に実現する。
【００７１】
一実施形態では、別の近似はフィルタの使用を伴う。実際のＨ１（ｚ）は疑いもなく極および零双方を有するが、安定性および簡素化のために、全零有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを用いる。十分なタップ（約６０）があれば、実際のＨ１（ｚ）に対する近似は非常に優れている。
【００７２】
サブバンドの選択に関して、伝達関数を計算しなければならない周波数範囲が広い程、これを精度高く計算するのは一層困難となる。したがって、音響データを１６のサブバンドに分割し、最低周波数を５０Ｈｚ、最高周波数を３７００Ｈｚとする。次いで、ノイズ消去アルゴリズムを各サブバンドに順番に適用し、１６のノイズ消去データ・ストリームを再結合して、ノイズ消去音響データを生成する。これは非常にうまく行くが、いずれのサブバンドの組み合わせ（即ち、４、６、８、３２、等間隔、知覚できる間隔等）でも用いることができ、同様に作用することがわかっている。
【００７３】
一実施形態では、ノイズの振幅を制限し、用いるマイクロフォンが飽和しないようにした（即ち、線形応答領域の外側で動作する）。最良の性能を確保するには、マイクロフォンが線形に動作することは重要である。この制約があっても、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が非常に低い信号でも、ノイズを消去することができる（−１０ｄＢまたはこれ未満に低下）。
【００７４】
Ｈ１（ｚ）の計算は、最小二乗平均（ＬＭＳ）方法、共通適応伝達関数を用いて、１０ミリ秒毎に行う。WidrowおよびSteamsによる"Adaptive Signal Processing"（適応信号処理）(1985)、Prentic-Hall出版、ISBN 0-13-004029-0を参照すれば、説明を見ることができる。
【００７５】
一実施形態に対するＶＡＤは、無線周波数センサと２つのマイクロフォンから得られ、有声および無声音声双方に対して非常に高い精度（＞９９％）が得られる。一実施形態のＶＡＤは、無線周波数（ＲＦ）干渉計を用いて、人の音声生成に伴う組織の運動を検出するが、そのように限定される訳ではない。したがって、これは完全に音響ノイズがなく、あらゆる音響ノイズ環境において機能することができる。ＲＦ信号の単純なエネルギ測定を用いれば、有声音声が発しているか否か判定することができる。無声音声の判定は、従来の音響系方法を用いて、ＲＦセンサまたは同様の発声センサを用いて判定した有声区間に対する近接(proximity)によって、または前述の組み合わせによって行うことができる。無声音声におけるエネルギは遥かに少ないので、その活性化精度(activation accuracy)は、有声音声ほど重要ではない。
【００７６】
有声および無声音声を信頼性高く検出することによって、一実施形態のアルゴリズムを実現することができる。ここで再度、ノイズ除去アルゴリズムは、どのようにしてＶＡＤを取得するかには依存しないこと、特に有声音声に対しては精度が高いことのみを繰り返すことは有用である。音声が検出されず、音声上で訓練が行われる場合、後続のノイズ消去音響データは歪む可能性がある。
【００７７】
データは、４チャネルで収集した。即ち、ＭＩＣ１に１つ、ＭＩＣ２に１つ、そして有声音声に伴う組織の運動を検出した無線周波数センサに２つ割り当てた。データを４０ｋＨｚで同時にサンプリングし、次いでディジタル的にフィルタ処理し、８ｋＨｚにデシメート(decimate)した。高サンプリング・レートを用いることにより、アナログ−ディジタル・プロセスによって生ずる可能性があるエイリアシングを低減させた。National Instruments社の４チャネルＡ／Ｄボードを、Labviewと共に用い、データを捕獲して格納した。次いで、データをＣプログラムに読み込み、一度に１０ミリ秒ずつノイズ消去した。
【００７８】
図６は、多くの他の話者や公衆用通報を含む空港ターミナルのノイズが存在する場合における、一実施形態のノイズ抑制アルゴリズムの英語を話すアメリカ人女性に関する結果を示す。話者は、中程度の空港ターミナルのノイズの中で、番号４０６−５５６２を発音した。汚れた音響データは、一度に１０ミリ秒ずつノイズ消去され、ノイズ消去の前に、１０ミリ秒のデータは、５０から３７００Ｈｚで予めフィルタ処理されている。約１７ｄＢのノイズ低減が明白である。このサンプルには事後フィルタ処理を行わなかった。つまり、実現したノイズ低減の全ては、一実施形態のアルゴリズムによるものである。尚、アルゴリズムはノイズに即座に順応し、他の話者の非常に難しいノイズを除去可能であることは明らかである。多くの異なる種類のノイズ全てを検査して、同様の結果を得た。その中には、町中の騒音、ヘリコプタ、音楽、および正弦波を含み、それ以外にも多数ある。また、ノイズの方位を大幅に変化させることができ、それでもノイズ抑制性能は殆ど変化しない。最後に、ノイズ除去した音声の歪みは非常に少なく、音声認識エンジンや聴取者(human receiver)に対しても同様に優れた性能を確保する。
【００７９】
一実施形態のノイズ除去アルゴリズムは、あらゆる環境条件の下でも実行可能であることが示された。Ｈ１〜およびＨ２〜の正しい推定値が得られているならば、取るに足りないことである。ユーザ環境にエコーが存在するような場合、これらがノイズ源から来るのであれば、補償することができる。信号エコーも存在する場合、これらは浄化信号に影響を及ぼすが、その効果は殆どの場合無視できる程度とみてよい。
【００８０】
図７は、図２、図３、および図４の実施形態の下において、ノイズに単一指向性マイクロフォンＭ２を用い、音声に無指向性マイクロフォンＭ１を用いてノイズ消去を行う物理的構成のブロック図である。前述のように、音声からノイズ・マイクロフォン（ＭＩＣ２）までの経路は０に近似され、近似は、無指向性および単一指向性マイクロフォンの注意深い設置によって実現する。ノイズが信号位置（ノイズ源Ｎ１）と逆に向いている場合、これは非常に高い効果が得られる（２０〜４０ｄＢのノイズ抑制）。しかしながら、ノイズ源が話者（ノイズ源Ｎ２）と同じ側を向いている場合、性能は、わずか１０〜２０ｄＢのノイズ抑制に低下する可能性がある。この抑制能力の低下は、Ｈ２が０に近いことを確保するために講ずる処置に帰する可能性がある。これらの処置は、ノイズ・マイクロフォン（ＭＩＣ２）に単一指向性マイクロフォンを用いることを含むので、ノイズ・データ内には信号は殆ど現れない。単一指向性マイクは、特定の方向から来る音響ノイズを打ち消すので、音声と同じ方向から来るノイズも打ち消す。このために、適応アルゴリズムがＮ２のような位置においてノイズを特徴化し次いで除去する能力が制限されることもあり得る。同じ効果は、単一指向性マイクロフォンを音声マイクロフォンＭ１に用いる場合にも見られる。
【００８１】
しかしながら、単一指向性マイクロフォンＭ２を無指向性マイクロフォンと交換すると、大量の信号がＭ２によって捕獲される。これは、Ｈ２が０であるとした前述の仮定に反することになり、その結果、発声中に大量の信号が除去され、ノイズ消去および「信号消去」(de-signaling)が行われることになる。信号ノイズを最小に抑えなければならない場合、これは容認できない。歪みを低減するためには、したがって、Ｈ２の値を計算する。しかしながら、Ｈ２の値は、ノイズの存在下では計算できず、さもなければ、ノイズを音声と誤って認識し(mislabel)、除去されないことになる。
【００８２】
音響のみのマイクロフォン・アレイを用いた経験から、小型の二マイクロフォン・アレイが、この問題に対する解決策となり得る。図８は、一実施形態の下における、２つの無指向性マイクロフォンを含む、ノイズ消去マイクロフォン構成である。同じ方向（信号源に向けて）に方位付けした２つの単一指向性マイクロフォンを用いることによっても、同じ効果を得ることができる。更に別の実施形態では、１つの単一指向性マイクロフォンと、１つの無指向性マイクロフォンとを用いる。その考えは、信号源の方向において、音響源から同様の情報を捕獲することである。信号源と２つのマイクロフォンの相対的な位置は、一定であり、既知である。マイクロフォンを、ｎ個の離散時間サンプルに対応する距離ｄだけ離間して配置し、話者をアレイの軸上に配置することによって、Ｈ２をＣｚ−ｎという形態に固定することができる。ここで、ＣはＭ１およびＭ２における信号データの振幅の差である。以下に続く論述について、ｎ＝１と仮定する。しかし、０以外のいずれの整数でも使用可能である。因果性(causality)のために、正の整数の使用を推奨する。球状圧力源の振幅が１／ｒとして変化すると、これは、圧力源の方向だけでなく、その距離の指定も可能にする。要求されるＣは、次のように推定することができる。
【００８３】
【数２５】
2005529379.tif 000027
【００８４】
図９は、図８の実施形態の下における、要求Ｃ対距離のプロットである。漸近線はＣ＝１．０にあり、Ｃは、１フィートよりも多少多い約３８センチメートルで０．９に達し、約６０センチメートルで０．９４に達することが分かる。ハンドセットおよびイヤピースにおいて通常関与する距離（４から１２ｃｍ）では、Ｃは約０．５から０．７５の間であろう。これは、約６０ｃｍに位置するノイズ源とは、約１９から４４％の差であり、殆どのノイズ源はそれよりも遠くに位置することは明白である。したがって、この構成を用いるシステムは、ノイズと信号との間で、これらの方位が類似していても、非常に効果的に判別することができる。
【００８５】
Ｃの推定値が劣る場合のノイズ消去に対する効果を判定するために、Ｃ＝ｎＣ０と仮定する。ここで、Ｃは推定値、Ｃ０はＣの実際の値である。前述のことからの信号の定義を用いると、
【００８６】
【数２６】
2005529379.tif 000028
【００８７】
Ｈ２（ｚ）は非常に小さいと仮定したので、信号は次のように近似することができる。
【００８８】
【数２７】
2005529379.tif 000029
【００８９】
音声がない場合にはこれは真である。何故なら、定義からＨ２＝０であるからである。しかしながら、音声が発声すると、Ｈ２は非零となり、Ｃｚ−１に設定すると、次のようになる。
【００９０】
【数２８】
2005529379.tif 000030
【００９１】
これは、次のように書き換えることができる。
【００９２】
【数２９】
2005529379.tif 000031
【００９３】
分母における最後の係数が、Ｃの推定が劣ることによる誤差を決定する。この係数をＥとすると、
【００９４】
【数３０】
2005529379.tif 000032
【００９５】
となる。
ｚ−１Ｈ１（ｚ）はフィルタであるので、その量は常に正である。したがって、計算した信号振幅(signal magnitude)のＥによる変化は、完全に（１−ｎ）に依存する。
【００９６】
誤差には２つの可能性、Ｃの過小評価（ｎ＜１）、およびＣの過大評価（ｎ＞１）がある。最初の場合、Ｃは実際よりも小さく推定され、即ち、信号は推定よりも近い。この場合、（１−ｎ）、つまりＥは正となる。したがって、分母は過度に大きくなり、ノイズ除去した信号の振幅は過度に小さくなる。これは、信号消去を示す。第２の場合、信号は推定よりも遠くにあり、Ｅは負となり、Ｓは実際よりも大きくなる。この場合、ノイズ消去は不十分となる。非常に小さな信号歪みが望ましいので、信号はＣの過大評価に向かって逸れるとよい。
【００９７】
また、この結果は、ノイズが信号と同じ立体角（Ｍ１からの方向）に位置する場合、信号位置とノイズ位置との間でのＣの変化に応じて、信号はほぼ除去される。このため、ハンドセットを用いＭ１を口から約４ｃｍとした場合、要求されるＣは約０．５であり、ノイズについては、約１メートルにおいて、Ｃは約０．９６である。このように、ノイズについては、Ｃ＝０．５の推定値が意味するのは、ノイズについてはＣが過小評価されており、ノイズは除去されるということである。除去量は、（１−ｎ）に直接依存する。したがって、このアルゴリズムは、信号に対する方向および距離を用いて、ノイズから信号を分離する。
【００９８】
この技法で生ずる問題の１つは、その安定性である。即ち、（１−Ｈ１Ｈ２）のデコンボリューションによって安定性の疑問が生ずる。何故なら、各有声セグメントの開始時に、１−Ｈ１Ｈ２の逆数を計算する必要性が生ずるからである。これは、アルゴリズムを実施するために必要な計算時間、即ち、サイクル当たりの命令数を削減するのに役立つ。何故なら、Ｈ２が一定であると考えられるので、あらゆる有声ウィンドウについて逆数を計算する必要はなく、最初の１つだけでよいからである。しかしながら、擬陽性が生ずる毎に１−Ｈ１Ｈ２の逆数を計算する必要があることにより、この近似では、擬陽性(false positive)は計算に関しては一層コスト高となる。
【００９９】
幸い、Ｈ２の選択によって、デコンボリューションが不要となる。以上の論述から、信号は次のように書き表すことができる。
【０１００】
【数３１】
2005529379.tif 000033
【０１０１】
これは次のように書き直すことができる。
【０１０２】
【数３２】
2005529379.tif 000034
【０１０３】
または
【０１０４】
【数３３】
2005529379.tif 000035
【０１０５】
しかしながら、Ｈ２（ｚ）Ｃｚ−１という形態であるので、時間ドメインにおけるシーケンスは次のように見える。
【０１０６】
【数３４】
2005529379.tif 000036
【０１０７】
これは、現信号サンプルは、現ＭＩＣ１信号、現ＭＩＣ２信号、および直前の信号サンプルを必要とすることを意味する。これは、デコンボリューションは不要であり、以前のように単純な除算、ついでコンボリューションだけでよいことを意味する。必要な計算量の増加は最少である。したがって、この改良は実現が容易である。
【０１０８】
この実施形態に対するマイクロフォン応答の差による効果は、図２、図３、および図４を参照して説明した構成を検討することによって示すことができ、このときは、ＭＩＣ１およびＭＩＣ２の周波数応答を、それらのフィルタリングおよび増幅応答と共に表す伝達関数Ａ（ｚ）およびＢ（ｚ）のみが含まれる。図１０は、２つのマイクロフォンＭＩＣ１およびＭＩＣ２が異なる応答特性を有する一実施形態の下における、ノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドのブロック図である。
【０１０９】
図１０は、一実施形態のプロセスの図式記述を含み、単一の信号源１０００および単一のノイズ源１００１がある。このアルゴリズムは２つのマイクロフォン、即ち、「信号」マイクロフォン１（「ＭＩＣ１」）および「ノイズ」マイクロフォン２（「ＭＩＣ２」）を用いるが、これに限定される訳ではない。ＭＩＣ１は、主に信号を捕獲し、一部ノイズも捕獲すると仮定し、一方ＭＩＣ２は主にノイズを捕獲し、一部信号も捕獲すると仮定する。信号源１０００からＭＩＣ１への信号をｓ（ｎ）で示す。ｓ（ｎ）は信号源１０００からのアナログ信号の離散サンプルである。信号源１０００からＭＩＣ２へのデータをｓ２（ｎ）で示す。ノイズ源１００１からＭＩＣ２へのデータをｎ（ｎ）で示す。ノイズ源１００１からＭＩＣ１へのデータをｎ２（ｎ）で示す。
【０１１０】
伝達関数Ａ（ｚ）は、ＭＩＣ１の周波数応答を、そのフィルタリングおよび増幅応答と共に表す。伝達関数Ｂ（ｚ）は、ＭＩＣ２の周波数応答を、そのフィルタリングおよび増幅応答と共に表す。伝達関数Ａ（ｚ）の出力をｍ１（ｎ）で示し、伝達関数Ｂ（ｚ）の出力をｍ２（ｎ）で示す。信号をｍ１（ｎ）およびｍ２（ｎ）は、ノイズ除去エレメント１００５によって受け入れられ、ノイズ除去エレメント１００５は、これらの信号を処理して、「ノイズ除去音声」を出力する。
【０１１１】
これ以降、「ＭＩＣ  Ｘの周波数応答」という用語は、マイクロフォンと、当該マイクロフォンに対するデータ記録過程中に生ずるあらゆる増幅およびフィルタリング過程との総合効果を含むものとする。信号およびノイズについて解くと（明確化のため、「ｚ」を省略する）、
【０１１２】
【数３５】
2005529379.tif 000037
【０１１３】
ここで、後者を前者に代入すると、次の式が得られる。
【０１１４】
【数３６】
2005529379.tif 000038
【０１１５】
【数３７】
2005529379.tif 000039
【０１１６】
これは、（ＭＩＣ１とＭＩＣ２との間の）周波数応答の差が影響を及ぼすことを示すように思われる。しかしながら、測定しているものに注目しなければならない。以前では（マイクロフォンの周波数応答を考慮に入れる前）、Ｈ１の測定には、次の式を用いた。
【０１１７】
【数３８】
2005529379.tif 000040
【０１１８】
ここで、下付文字ｎは、この計算が、ノイズのみを含有するウィンドウの間でのみ行われることを示す。しかしながら、前述の式を検討すると、信号がない場合、マイクロフォンにおいて次のものが測定されることがわかる。
【０１１９】
【数３９】
2005529379.tif 000041
【０１２０】
したがって、Ｈ１は以下のように計算すればよい。
【０１２１】
【数４０】
2005529379.tif 000042
【０１２２】
しかしながら、Ｈ１（ｚ）を計算するときには、Ｂ（ｚ）およびＡ（ｚ）を考慮に入れていない。したがって、実際に測定しているのは、単に各マイクロフォンにおける信号の比率である。
【０１２３】
【数４１】
2005529379.tif 000043
【０１２４】
ここで、Ｈ１〜は測定した応答を表し、Ｈ１は実際の応答を表す。Ｈ２の計算も同様であり、次の式が得られる。
【０１２５】
【数４２】
2005529379.tif 000044
【０１２６】
Ｈ１〜およびＨ２〜を、逆に前述のＳの式に代入すると、次の式が得られる。
【０１２７】
【数４３】
2005529379.tif 000045
【０１２８】
または
【０１２９】
【数４４】
2005529379.tif 000046
【０１３０】
これは、マイクロフォンの周波数応答が含まれない場合、以前と同一である。ここで、Ｓ（ｚ）Ａ（ｚ）がＳ（ｚ）に取って代わり、値（Ｈ１〜（ｚ）およびＨ２〜（ｚ））が実際のＨ１（ｚ）およびＨ２（ｚ）に取って代わる。つまり、このアルゴリズムは、理論上、マイクロフォンや付随するフィルタおよび増幅器応答とは独立である。
【０１３１】
しかしながら、実施にあたってはＨ２＝Ｃｚ−１（Ｃは定数）と仮定するが、実際には、
【０１３２】
【数４５】
2005529379.tif 000047
【０１３３】
となるので、次の結果が得られる。
【０１３４】
【数４６】
2005529379.tif 000048
【０１３５】
これは、未知のＢ（ｚ）およびＡ（ｚ）に依存する。これは、マイクロフォンの周波数応答がかなり異なる場合、特に、頻繁に用いられる安価なマイクロフォンではよく生ずることだが、問題を起こす可能性がある。これが意味するのは、ＭＩＣ２からのデータを補償して、ＭＩＣ１から来るデータに対して適正な関係を有するようにしなければならないということである。これは、離れて位置し、実際の信号に予期される方位（実際の信号源を用いることもできる）にある信号源からのブロードバンド信号をＭＩＣ１およびＭＩＣ２双方において記録することによって行うことができる。次に、マイクロフォン信号毎に離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を計算し、各周波数ビンにおける変換の度合いを計算する。次に、各周波数ビンにおけるＭＩＣ２に対するＤＦＴの度合いを、ＭＩＣ１に対するＤＦＴの度合いにＣを乗算した値と等しくなるように設定する。Ｍ１［ｎ］がＭＩＣ１に対するＤＦＴのｎ番目の周波数ビンにおける度合いを表すとすると、Ｍ２［ｎ］と乗算する係数は、次の通りである。
【０１３６】
【数４７】
2005529379.tif 000049
【０１３７】
次に、以前のＭＩＣ２ＤＦＴフェーズを用いて、新たなＭＩＣ２ＤＦＴ振幅に逆変換を適用する。このようにして、ＭＩＣ２を再同期させ、次の関係
【０１３８】
【数４８】
2005529379.tif 000050
【０１３９】
が音声のみが発生しているときに正しくなるようにする。また、この変換は、Ｆの特性をできるだけ緊密にエミュレートするフィルタを用いて、時間ドメインにおいて行うこともできる（例えば、計算したＦ［ｎ］の値と共にMatlab関数ＦＦＴ２．Ｍを用いて、適正なＦＩＲフィルタを構築することができる）。
【０１４０】
図１１Ａは、補償前の（４センチメートル隔たった）マイクロフォン間における周波数応答の差（パーセント）のプロットである。図１１Ｂは、ＤＦＴ補償後の（４センチメートル隔たった）マイクロフォン間における周波数応答の差（パーセント）のプロットである。図１１Ｃは、時間ドメイン・フィルタ補償後の（４センチメートル隔たった）マイクロフォン間における周波数応答の差（パーセント）のプロットである。これらのプロットは、前述の補償方法の有効性を示す。つまり、２つの非常に安価な無指向性または単一指向性マイクロフォンを用いても、双方の補償方法は、マイクロフォン間に正しい関係を復元する。
【０１４１】
変換は、相対的な増幅およびフィルタリング過程が不変である限り、比較的一定なはずである。したがって、補償過程は、製造段階において、１回だけ行えばよいということも可能である。しかしながら、必要であれば、ノイズが殆どなく強い信号がある場所でシステムを用いるまで、Ｈ２＝０と仮定して動作するようにアルゴリズムを設定することもできる。次いで、補償係数Ｆ［ｎ］を計算し、その時点から以降用いることができる。ノイズが殆どない場合ノイズ消去は不要なので、この計算はノイズ消去アルゴリズムに不当な歪みを加えることはない。また、ノイズ環境が最高精度に好ましいときにはいつでも、ノイズ消去係数を更新することもできる。
【０１４２】
ここに提示した図に示したブロックおよびステップの各々は、ここには記載する必要がない一連の動作を含む可能性がある。当業者は、ここに提示した図面および詳細な説明に基づいて、ルーチン、アルゴリズム、ソース・コード、マイクロコード、プログラム・ロジック・アレイを作成したり、あるいはそれ以外で本発明を実施することができる。ここに記載したルーチンは、以下のいずれか、または以下の１つ以上の組み合わせを含むことができる。関連する１つまたは複数のプロセッサの一部をなす不揮発性メモリ（図示せず）に格納したルーチン、従来のプログラム・ロジック・アレイまたは回路エレメントを用いて実現するルーチン、ディスクのような着脱可能な媒体に格納したルーチン、サーバからダウンロードした、またはクライアントの内部に格納してあるルーチン、および電気的消去可能プログラム可能リード・オンリ・メモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）半導体チップのようなチップ、特定用途数隻回路（ＡＳＩＣ）、またはディジタル信号処理（ＤＳＰ）集積回路に配線した、即ち、予めプログラムしたルーチン。
【０１４３】
特に文脈上明らかに必要でない限り、本記載および特許請求の範囲を通じて、「備える」(comprise)、「備えている」(comprising)等の単語は、排他的または網羅的な意味ではなく、包含的意味で解釈するものとする。即ち、「含むが、限定されない」という意味である。単数または複数を用いる単語も、それぞれ、複数または単数も含むものとする。加えて、「ここでは」(herein)、「これ以降」(hereunder)、および同様の趣旨の単語は、本願において用いる場合、本願全体を指し、本願のいずれの特定部分を指すのではないこととする。
【０１４４】
例示した本発明の実施形態についての以上の説明は、全てを網羅したことも、開示された正確な形態に本発明を限定することも意図してはいない。例示の目的で本発明の具体的な実施形態や例についてここでは説明したが、本発明の範囲内で種々の等価な変更が可能なことは、当業者であれば認識するところである。ここに提示した本発明の教示は、前述のデータ収集象徴学読み取り装置(data collection symbology reader)だけでなく、その他のマシン・ビジョン・システムにも適用することができる。更に、前述の種々の実施形態のエレメントおよび作用を組み合わせて、更に別の実施形態を得ることも可能である。
【０１４５】
この中で引用したあらゆる引例または米国特許出願は、その引用により、本願にも含まれることとする。必要であれば、本発明の態様を変更し、これら種々の引用のシステム、機能および概念を採用し、本発明の更に別の実施形態を得ることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４６】
【図１】図１は、一実施形態におけるノイズ除去システムのブロック図である。
【図２】図２は、単一のノイズ源およびマイクロフォンまでの直接経路を想定した場合の、一実施形態におけるノイズ除去アルゴリズムを示すブロック図である。
【図３】図３は、ｎ個のノイズ源（これらのノイズ源は、互いの反射またはエコーである可能性もある）に一般化した場合の、一実施形態のノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドを示すブロック図である。
【図４】図４は、ｎ個の別個のノイズ源および信号反射がある一般的な事例における、一実施形態のノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドを示すブロック図である。
【図５】図５は、一実施形態におけるノイズ除去方法のフロー図である。
【図６】図６は、多くの他の話者や公衆通報を含む空港ターミナルのノイズにおける、一実施形態のノイズ抑制アルゴリズムの英語を話すアメリカ人女性に関する結果を示す。
【図７】図７は、図２、図３、および図４の実施形態において、単一指向性および無指向性マイクロフォンを用いたノイズ除去についての物理的な構成のブロック図である。
【図８】図８は、一実施形態において、２つの無指向性マイクロフォンを含むノイズ消去マイクロフォン構成を示す図である。
【図９】図９は、図８の実施形態における、要求Ｃと距離の関係を示すグラフである。
【図１０】図１０は、２つのマイクロフォンが異なる応答特性を有する場合の、一実施形態におけるノイズ除去アルゴリズムのフロント・エンドのブロック図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、補償前の（４センチメートル離れている）マイクロフォン間の周波数応答の差（パーセント）を示すグラフである。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、一実施形態における、ＤＦＴ補償後の（４センチメートル離れている）マイクロフォン間の周波数応答の差（パーセント）を示すグラフである。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、代替実施形態における、時間ドメイン・フィルタ補償後の（４センチメートル離れている）マイクロフォン間の周波数応答の差（パーセント）を示すグラフである。
【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９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図８】
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【国際調査報告】
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