(57)【要約】【課題】ノイズを正確に検出するノイズ検出装置およびノイズ検出方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係るノイズ検出装置は、算出部と、対称化部と、検出部とを備える。算出部は、受信信号の周波数スペクトルに基づいて周波数スペクトルの上側波帯と周波数スペクトルの下側波帯との非対称成分を算出する。対称化部は、非対称成分に基づいて周波数スペクトルを補正して対称化する。検出部は、対称化部によって対称化された対称化周波数スペクトルに基づいてノイズを検出する。【選択図】図１
2018110296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信信号の周波数スペクトルに基づいて前記周波数スペクトルの上側波帯と前記周波数スペクトルの下側波帯との非対称成分を算出する算出部と、
前記非対称成分に基づいて前記周波数スペクトルを補正して対称化する対称化部と、
前記対称化部によって対称化された対称化周波数スペクトルに基づいてノイズを検出する検出部と
を備えることを特徴とするノイズ検出装置。
【請求項２】
前記周波数スペクトルを時間方向に平滑化する時間方向平滑化部
を備え、
前記算出部は、
前記時間方向に平滑化された前記周波数スペクトルに基づいて前記非対称成分を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のノイズ検出装置。
【請求項３】
前記周波数スペクトルを周波数方向に平滑化する周波数方向平滑化部
を備え、
前記算出部は、
前記周波数方向に平滑化された前記周波数スペクトルに基づいて前記非対称成分を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載のノイズ検出装置。
【請求項４】
前記周波数スペクトルでレベルがピークとなるピーク周波数を検出するピーク周波数検出部と、
前記ピーク周波数のレベルを低下させるピークカットを行うピークカット部と
を備え、
前記算出部は、
前記ピークカットされた前記周波数スペクトルに基づいて前記非対称成分を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のノイズ検出装置。
【請求項５】
前記ピークカット部は、
前記上側波帯と前記下側波帯とで非対称位置に前記ピークが現れる前記ピーク周波数に対してのみ前記ピークカットを行う
ことを特徴とする請求項４に記載のノイズ検出装置。
【請求項６】
前記検出部は、
前記上側波帯と前記下側波帯とで対称位置に前記ピークが現れる前記ピーク周波数の信号を前記ノイズとして検出しない
ことを特徴とする請求項４または５に記載のノイズ検出装置。
【請求項７】
受信信号の周波数スペクトルに基づいて前記周波数スペクトルの上側波帯と前記周波数スペクトルの下側波帯との非対称成分を算出する算出工程と、
前記非対称成分に基づいて前記周波数スペクトルを補正して対称化する対称化工程と、
対称化された対称化周波数スペクトルに基づいてノイズを検出する検出工程と
を含むことを特徴とするノイズ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、ノイズ検出装置、およびノイズ検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放送波を受信した受信信号は、ノイズを含むことがある。ノイズは、例えば、車両のバッテリーの電力変換を行うスイッチング処理時に発生し、放送波を受信する際に受信信号に重畳される。従来、ノイズを含む受信信号からノイズを除去するために、ノイズを検出するノイズ検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ノイズを含む受信信号の周波数スペクトルでは、放送波は、搬送波の周波数を中心とした上側波帯および下側波帯で線対称（以下、「対称」とする。）となり、ノイズは、特定の周波数にのみ現れるため、上側波帯および下側波帯で非対称となることが知られている。そのため、周波数スペクトルで非対称成分を算出し、非対称成分をノイズとして検出することが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−９０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ラジオなどの放送波では、ＳＦＮ（Single  Frequency  Network）などによって複数の放送波が干渉し、放送波が周波数スペクトルにおいて上側波帯および下側波帯で非対称となることがある。
【０００６】
このような場合に、上側波帯と下側波帯との非対称成分をノイズとして検出すると、放送波がノイズとして誤検出されるおそれがある。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、ノイズを正確に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の一態様に係るノイズ検出装置は、算出部と、対称化部と、検出部とを備える。算出部は、受信信号の周波数スペクトルに基づいて周波数スペクトルの上側波帯と周波数スペクトルの下側波帯との非対称成分を算出する。対称化部は、非対称成分に基づいて周波数スペクトルを補正して対称化する。検出部は、対称化部によって対称化された対称化周波数スペクトルに基づいてノイズを検出する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、ノイズを正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係るノイズ検出の概要を示す図である。
【図２】図２は、第１実施形態に係る受信機の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】図３は、第１実施形態に係るノイズ検出処理を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、第１周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図５】図５は、図４の第１周波数スペクトルが時間方向に平滑化された第２周波数スペクトルを示す図である。
【図６】図６は、図５の第２周波数スペクトルにおける第１差分を示す図である。
【図７】図７は、図６の第１差分を周波数方向に平滑化した平滑化後第１差分を示す図である。
【図８】図８は、図７の平滑化後第１差分に基づいて算出された非対称成分を示す図である。
【図９】図９は、図４の第１周波数スペクトルが対称化された第３周波数スペクトルを示す図である。
【図１０】図１０は、図９の第３周波数スペクトルを時間方向に平滑化した第４周波数スペクトルを示す図である。
【図１１】図１１は、図１０の第４周波数スペクトルにおける第２差分である。
【図１２】図１２は、第２実施形態に係る受信機の構成を示す概略ブロック図である。
【図１３】図１３は、第２実施形態に係るノイズ検出処理を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、第２周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、図１４の周波数スペクトルに対するピーク周波数の検出結果を示す図である。
【図１６】図１６は、図１５のピーク周波数の検出結果に対する対称ピーク周波数の検出結果を示す図である。
【図１７】図１７は、図１４の周波数スペクトルに対して、ピークカットが行われた第２周波数スペクトルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本願の開示するノイズ検出装置、およびノイズ検出方法を説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１２】
また、以下の実施形態では、受信機が車両に搭載され、受信機であるラジオにノイズ検出装置が搭載される場合について説明する。受信機は、ＡＭ（Amplitude  Modulation）変調されたラジオ放送波（以下、受信信号という。）を受信するものとする。
【００１３】
なお、受信機は、ラジオに限定されるものではなく、ＡＭ変調された信号を受信可能な通信機器であればよい。また、受信機は、車両に限定されず、例えば、列車や、飛行機などの移動体、ラジオ受信機やパソコンなどの電化製品などに搭載されてもよい。
【００１４】
受信信号には、搬送波と、音声信号である信号波とが含まれる。また、受信信号には、例えば、車両のバッテリーの電力変換を行うスイッチング処理時に発生するノイズが含まれることがある。
【００１５】
ノイズが含まれた受信信号がＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform）処理されて得られた周波数スペクトルでは、信号波は、搬送波の周波数を中心として上側波帯および下側波帯で対称に現れることが知られている。また、ノイズは、特性の周波数にのみ現れ、上側波帯および下側波帯で非対称に現れることが知られている。例えば、ノイズは、上側波帯の特定の周波数にのみ現れる。
【００１６】
なお、「上側波帯および下側波帯で対称」とは、搬送波の周波数を中心に上側波帯および下側波帯の周波数が対称となり、かつ上側波帯のレベルと下側波帯のレベルとの差分の絶対値が、所定値よりも小さい状態を含む。所定値は、予め設定された値であり、ノイズであるか否かの判定可能な値である。すなわち、所定値は、上側波帯のレベルと下側波帯のレベルとの差分の絶対値が所定値よりも小さい場合にはノイズではないと判定される値である。
【００１７】
ノイズは、上側波帯および下側波帯で非対称に現れるため、上側波帯と下側波帯とを比較し、上側波帯と下側波帯との非対称成分を検出することで、ノイズを検出することができる。
【００１８】
しかし、受信機が、ＳＦＮや、マルチパスや、隣接妨害等による放送波が干渉した状態で受信信号を受信した場合、信号波が上側波帯および下側波帯で非対称に現れることがある。そのため、上側波帯と下側波帯とを比較してノイズを検出する場合に、本来、ノイズとは判定されない周波数の信号がノイズであると誤検出され、ノイズを正確に検出することができないおそれがある。
【００１９】
そこで、以下の方法により、ノイズ検出装置は、ＳＦＮ等により放送波が干渉した状態でもノイズを正確に検出できることとした。
【００２０】
ノイズ検出装置は、受信信号にＦＦＴ処理を行い、周波数スペクトルを算出する（Ｓ１）。ノイズ検出装置は、周波数スペクトルに基づいて上側波帯と下側波帯との非対称成分を算出する（Ｓ２）。
【００２１】
ノイズ検出装置は、非対称成分を用いて、上側波帯および下側波帯が搬送波を中心として対称となるように周波数スペクトルを補正し、周波数スペクトルを対称化する（Ｓ３）。これにより、放送波が干渉した影響を低下させた周波数スペクトルを得ることができる。
【００２２】
そして、ノイズ検出装置は、対称化した周波数スペクトル（対称化周波数スペクトル）を用いてノイズを検出する（Ｓ４）。ノイズ検出装置は、対称化した周波数スペクトルの上側波帯と、対称化した周波数スペクトルの下側波帯とを比較し、上側波帯のレベルと下側波帯のレベルとの差分の絶対値が所定値以上となる周波数の信号をノイズであると判定し、ノイズを検出する。
【００２３】
このように、ノイズ検出装置は、上側波帯と下側波帯との非対称成分に基づいて補正されて対称化された周波数スペクトルを用いてノイズを検出することで、放送波が干渉した状態でもノイズを正確に検出することができる。
【００２４】
次に、第１実施形態に係る受信機１について図２を参照し説明する。図２は、第１実施形態に係る受信機１の構成を示す概略ブロック図である。
【００２５】
受信機１は、ＲＦ／ＩＦ部２と、Ａ／Ｄ変換部３と、ＦＦＴ部４と、ノイズ除去装置５と、出力部６とを備える。また、受信機１には、アンテナ２０が接続される。なお、ノイズ除去装置５は、ノイズを検出するノイズ検出装置でもある。
【００２６】
アンテナ２０は、様々なラジオ放送局から送信される複数の信号を受信する。アンテナ２０によって受信される受信信号には、所定周波数（例えば、ＲＦ（Radio  Frequency）帯）の搬送波、音声信号である信号波およびノイズ等が含まれる。
【００２７】
ＲＦ／ＩＦ部２は、アンテナ２０において受信した受信信号から受信すべき放送波の信号を抽出して増幅し、高周波信号（ＲＦ信号）増幅回路や、中間周波信号（ＩＦ信号）増幅回路等により構成され、その処理信号であるＩＦ信号はＡ／Ｄ変換部３に出力される。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換部３は、ＲＦ／ＩＦ部２から入力されたＩＦ信号をデジタル信号に変換する。
【００２９】
ＦＦＴ部４は、デジタル信号に変換されたＩＦ信号にＦＦＴ処理を行い、ＩＦ信号の周波数スペクトル（以下、「第１周波数スペクトル」という。）を算出する。
【００３０】
ノイズ除去装置５は、第１平滑化部５０と、第１差分算出部５１と、第２平滑化部５２と、非対称成分算出部５３と、対称化部５４と、第３平滑化部５５と、第２差分算出部５６と、ノイズ検出部５７と、ノイズ除去部５８とを備える。
【００３１】
第１平滑化部５０は、第１周波数スペクトルに対し、時間方向に平滑化を行い、時間方向における平滑化後の周波数スペクトルを算出する。
【００３２】
周波数を「ｆｊ」、時刻を「ｔｉ」、時間方向における平滑化後の周波数スペクトルを「ｆｆｔ＿ｄＢ＿ａｖｅ（ｆｊ,ｔｉ）」、時刻ｔｉにおけるレベルを「ｆｆｔ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」、平滑化時定数を「α１」とすると、時間方向における平滑化後の周波数スペクトルｆｆｔ＿ｄＢ＿ａｖｅ（ｆｊ,ｔｉ）は、式（１）および（２）に基づいて算出される。なお、式（１）および（２）は、各サンプリング周期毎に繰り返し計算され、そのつど、平滑化後の周波数スペクトルが更新されていく。
【数１】
2018110296.tif 000003
【数２】
2018110296.tif 000004
【００３３】
なお、「ｂｕｆ＿ｆｆｔ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」は、計算結果を保持するためのバッファである。式（１）において、「ｆｊ」は、１≦ｆｊ≦ｎｆｆｔの関係を満たす。「ｎｆｆｔ」は、ＦＦＴ次数である。
【００３４】
第１平滑化部５０は、式（１）および（２）を用いて、ＦＦＴ部４から出力された第１周波数スペクトルに基づいて時間方向における平滑化後の周波数スペクトル（以下、「第２周波数スペクトル」という。）を算出する。
【００３５】
第１差分算出部５１は、第２周波数スペクトルの上側波帯と、第２周波数スペクトルの下側波帯との差分を算出する。
【００３６】
差分を「ｄｉｆｆ＿ｆｆｔ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」とすると、差分ｄｉｆｆ＿ｆｆｔ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）は、式（３）に基づいて算出される。
【数３】
2018110296.tif 000005
【００３７】
なお、「ｆｊ」は、１≦ｆｊ≦ｎｆｆｔ／２の関係を満たす。
【００３８】
第１差分算出部５１は、式（３）を用いて、第２周波数スペクトルに基づいて差分（以下、「第１差分」という。）を算出する。
【００３９】
第２平滑部は、第１差分に対し、周波数方向に平滑化を行い、周波数方向における平滑化後の第１差分を算出する。
【００４０】
周波数方向における平滑化後の差分を「ｄｉｆｆ＿ｆｆｔ＿ｄＢ＿ａｖｅ（ｆｊ,ｔｉ）」とし、平滑化個数を「２ｍ＋１」とすると、周波数方向における平滑化後の差分ｄｉｆｆ＿ｆｆｔ＿ｄＢ＿ａｖｅ（ｆｊ,ｔｉ）は、式（４）に基づいて算出される。
【数４】
2018110296.tif 000006
【００４１】
第２平滑化部５２は、式（４）を用いて、第１差分に基づいて周波数方向における平滑化後の第１差分（以下、「平滑化後第１差分」という。）を算出する。
【００４２】
なお、第１差分は第２周波数スペクトルに基づいて算出されるものである。そのため、第２平滑化部５２は、周波数スペクトルを周波数方向に平滑化するともいえる。
【００４３】
非対称成分算出部５３は、平滑化後第１差分に基づいて非対称成分を算出する。なお、非対称成分は、上側波帯および下側波帯でそれぞれ算出される。
【００４４】
上側波帯の非対称成分を「ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」とすると、上側波帯の非対称成分ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）は、式（５）に基づいて算出される。下側波帯の非対称成分を「ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｎｆｆｔ−ｆｊ,ｔｉ）」とすると、下側波帯の非対称成分ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｎｆｆｔ−ｆｊ,ｔｉ）は、式（６）に基づいて算出される。
【数５】
2018110296.tif 000007
【数６】
2018110296.tif 000008
【００４５】
非対称成分算出部５３は、式（５）および（６）を用いて、平滑化後第１差分に基づいて非対称成分を算出する。
【００４６】
対称化部５４は、非対称成分に基づいて第１周波数スペクトルを補正することで対称化し、対称化した周波数スペクトル（以下、「第３周波数スペクトル」という。）を算出する。
【００４７】
第３周波数スペクトルを「ｃｏｍｐ＿ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」とすると、第３周波数スペクトルｃｏｍｐ＿ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）は、式（７）に基づいて算出される。
【数７】
2018110296.tif 000009
【００４８】
なお、「ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｆｊ,ｔｉ）」には、式（６）の「ａｓｙｍ＿ｄＢ（ｎｆｆｔ−ｆｊ,ｔｉ）」が含まれており、非対称成分に基づき、第１周波数スペクトルは、上側波帯および下側波帯において対称化が行われる。
【００４９】
非対称成分により第１周波数スペクトルが対称化されることで、第３周波数スペクトルでは、上側波帯と下側波帯とが搬送波の周波数を中心に、第１周波数スペクトルよりも対称となる。
【００５０】
第３平滑化部５５は、第３周波数スペクトルに対し、時間方向に平滑化を行い、時間方向における平滑化後の第３周波数スペクトル（以下、「第４周波数スペクトル」という。）を算出する。第３平滑化部５５は、上記式（１）および（２）を用いて、第３周波数スペクトルに基づいて第４周波数スペクトルを算出する。
【００５１】
第２差分算出部５６は、第４周波数スペクトルの上側波帯と、第４周波数スペクトルの下側波帯との差分（以下、「第２差分」という。）を算出する。第２差分算出部５６は、上記式（３）を用いて、第４周波数スペクトルに基づいて第２差分を算出する。
【００５２】
ノイズ検出部５７は、第２差分に基づいてノイズを検出する。具体的には、ノイズ検出部５７は、第２差分の絶対値、すなわち第４周波数スペクトルの上側波帯のレベルと第４周波数スペクトルの下側波帯のレベルとの差の絶対値が所定値よりも大きい周波数をノイズ周波数として検出する。
【００５３】
ノイズ除去部５８は、第２差分に基づいてノイズを除去する。例えば、ノイズ除去部５８は、第２差分に基づいてノイズを低下させるように係数を算出し、係数を用いて第１差分の大きさに基づいてノイズを除去する。第２差分が大きくなるほど、ノイズ周波数におけるレベルの低下量は大きくなる。
【００５４】
出力部６は、ノイズ除去装置５から出力された信号を、アナログ信号に変換し、スピーカ等の外部装置へ出力する。
【００５５】
次に、ノイズ検出処理について、図３を参照し説明する。図３は、ノイズ検出処理を説明するフローチャートである。
【００５６】
第１平滑化部５０は、第１周波数スペクトルを時間方向に平滑化し、第２周波数スペクトルを算出する（Ｓ１０）。
【００５７】
第１平滑化部５０によって、第１周波数スペクトルが時間方向に平滑化されることで、例えば、図４に示す第１周波数スペクトルから、図５に示す第２周波数スペクトルが算出される。図４は、第１周波数スペクトルの一例を示す図である。図５は、図４の第１周波数スペクトルが時間方向に平滑化された第２周波数スペクトルを示す図である。
【００５８】
図４に示す第１周波数スペクトルでは、ＳＦＮ等による複数の放送波が干渉することで、上側波帯と下側波帯とは、搬送波の周波数ｆｃを中心に対称とはならない。なお、図４に示す第１周波数スペクトルでは、受信信号にノイズが含まれていないものとする。第２周波数スペクトルは、第１周波数スペクトルに対して、レベルの変動が抑制されたなだらかな周波数スペクトルとなる。
【００５９】
第１差分算出部５１は、第２周波数スペクトルに基づいて上側波帯と下側波帯との差分である第１差分を算出する（Ｓ１１）。
【００６０】
第１差分算出部５１によって算出される第１差分の一例を図６に示す。図６は、図５の第２周波数スペクトルにおける第１差分を示す図である。ＳＦＮ等により複数の放送波が干渉することで、第１差分が大きくなる。
【００６１】
第２平滑化部５２は、第１差分を周波数方向に平滑化し、平滑化後第１差分を算出する（Ｓ１２）。
【００６２】
第２平滑化部５２によって周波数方向に平滑化された平滑化後第１差分の一例を図７に示す。図７は、図６の第１差分を周波数方向に平滑化した平滑化後第１差分を示す図である。平滑化後第１差分は、第１差分に対して、レベルの変動が抑制されたなだらかな差分となる。
【００６３】
非対称成分算出部５３は、平滑化後第１差分に基づいて非対称成分を算出する（Ｓ１３）。
【００６４】
非対称成分算出部５３によって算出された非対称成分の一例を図８に示す。図８は、図７の平滑化後第１差分に基づいて算出された非対称成分を示す図である。図８では、上側波帯の非対称成分および下側波帯の非対称成分が搬送波の周波数ｆｃを中心に示されている。
【００６５】
対称化部５４は、非対称成分を用いて第１周波数スペクトルを対称化し第３周波数スペクトルを算出する（Ｓ１４）。
【００６６】
対称化部５４によって第１周波数スペクトルが対称化された第３周波数スペクトルの一例を図９に示す。図９は、図４の第１周波数スペクトルが対称化された第３周波数スペクトルを示す図である。対称化部５４によって対称化されることで、完全には対称とはならないものの、第３周波数スペクトルでは、上側波帯と下側波帯とが、図４に示す第１周波数スペクトルよりも搬送波の周波数ｆｃを中心に対称となる。
【００６７】
第３平滑化部５５は、第３周波数スペクトルを時間方向に平滑化し、第４周波数スペクトルを算出する（Ｓ１５）。
【００６８】
第３平滑化部５５によって算出された第４周波数スペクトルの一例を図１０に示す。図１０は、図９の第３周波数スペクトルを時間方向に平滑化した第４周波数スペクトルを示す図である。第４周波数スペクトルでは、上側波帯と下側波帯とが、図５に示す第２周波数スペクトルよりも搬送波の周波数ｆｃを中心に対称となる。
【００６９】
第２差分算出部５６は、第４周波数スペクトルに基づいて、上側波帯と下側波帯との差分である第２差分を算出する（Ｓ１６）。
【００７０】
第２差分算出部５６によって算出される第２差分の一例を図１１に示す。図１１は、図１０の第４周波数スペクトルにおける第２差分を示す図である。第２差分では、図６に示す第１差分に対して、差分が小さくなっている。
【００７１】
ノイズ検出部５７は、第２差分に基づいてノイズを検出する（Ｓ１７）。
【００７２】
図１１に示す第２差分では、各周波数において第２差分の絶対値が所定値よりも小さいため、ノイズは検出されない。
【００７３】
なお、Ｓ１０〜Ｓ１２の処理は、上記順番に限られることはない。例えば、第２平滑化部５２は、時間方向に平滑化された第２周波数スペクトルを周波数方向に平滑化してもよく、第１差分算出部５１は、周波数方向に平滑化された第２周波数スペクトルに基づいて、上側波帯と下側波帯との差分（第１差分）を算出してもよい。
【００７４】
ここで、本実施形態のノイズ検出処理が用いられず、非対称成分により第１周波数スペクトルを対称化しない比較例について説明する。比較例では、例えば、図６に示す第１差分に基づいてノイズ検出が行われる。
【００７５】
図６に示す第１差分では、領域「Ａ１」〜「Ａ３」に含まれる周波数のレベルにおける差分の絶対値が所定値以上となる。このような差分は、ＳＦＮ等により放送波が干渉により生じる差分であり、ノイズにより発生するものではない。しかし、差分の絶対値が所定値以上となるため、比較例では、領域「Ａ１」〜「Ａ３」に含まれる周波数がノイズ周波数として誤検出されるおそれがある。そして、誤検出された場合、これらの周波数のレベルが低下されるので、放送波の音声信号のレベルが低下するおそれがある。
【００７６】
一方、本実施形態では、非対称成分により第１周波数スペクトルを対称化した第３周波数スペクトルを用いて算出された第２差分に基づき、ノイズ周波数が検出される。そのため、ＳＦＮ等により放送波が干渉している場合であっても、比較例と比較してノイズ周波数が誤検出されることを抑制することができる。このように、ノイズを正確に検出することができる。また、音声信号のレベルが低下することを抑止することができる。
【００７７】
また、時間方向に平滑化した第２周波数スペクトルに基づいて非対称成分が算出される。そのため、ＳＦＮ等により放送波が干渉による非対称成分を正確に算出することができ、正確に対称化した第３周波数スペクトルを算出することができる。従って、ノイズをより正確に検出することができる。また、音声信号のレベルが低下することを抑止することができる。
【００７８】
また、周波数方向に平滑化した第２周波数スペクトルに基づいて非対称成分が算出される。そのため、ＳＦＮ等により放送波が干渉による非対称成分を正確に算出することができ、正確に対称化した第３周波数スペクトルを算出することができる。従って、ノイズをより正確に検出することができる。また、音声信号のレベルが低下することを抑止することができる。
【００７９】
次に、第２実施形態に係る受信機１について図１２を参照し説明する。図１２は、第２実施形態に係る受信機１の構成を示す概略ブロック図である。ここでは、第１実施形態と異なる箇所を中心に説明し、第１実施形態と同じ構成については、第１実施形態と同じ符号を付し、詳しい説明は省略する。
【００８０】
ノイズ除去装置５は、第１平滑化部５０と、ピーク検出部５９と、ピークカット部６０と、第１差分算出部５１と、第２平滑化部５２と、非対称成分算出部５３と、対称化部５４と、第３平滑化部５５と、第２差分算出部５６と、ノイズ検出部５７と、ノイズ除去部５８とを備える。
【００８１】
ピーク検出部５９は、第２周波数スペクトルにおいてレベルがピークとなるピーク周波数を検出する。
【００８２】
具体的には、ピーク検出部５９は、或る周波数のレベルと、或る周波数の前後の周波数のレベルとを比較する。そして、或る周波数のレベルが、前後の周波数のレベルよりも大きい場合に、或る周波数のレベルがピークであると判定する。そして、ピーク検出部５９は、ピークとなる周波数のうち、予め設定された所定レベル以上のレベルを有する周波数を、ピーク周波数として検出する。なお、搬送波の周波数は、ピーク周波数として検出されない。
【００８３】
また、ピーク検出部５９は、搬送波の周波数を中心に上側波帯および下側波帯で対称となる位置に現れるピーク周波数を対称ピーク周波数として検出する。なお、対称ピーク周波数は、搬送波の周波数を中心に上側波帯および下側波帯で完全に対称となる位置に現れるピーク周波数である。
【００８４】
ピークカット部６０は、第２周波数スペクトルに対して、ピーク検出部５９によって検出したピーク周波数のレベルを低下させるピークカットを行う。例えば、ピークカット部６０は、ピーク周波数のレベルを、ピーク周波数の前後の周波数のレベルの平均値、または予め設定されたレベルにする。
【００８５】
なお、ピークカット部６０は、全てのピーク周波数、すなわち対称ピーク周波数、対称ピーク周波数ではない非対称ピーク周波数でピークカットを行う。
【００８６】
第１差分算出部５１は、ピークカット部６０によってピークカットが行われた第２周波数スペクトルに基づいて第１差分を算出する。この第１差分に基づいて非対称成分算出部５３によって算出される非対称成分は、第１実施形態の非対称成分と比較すると、ピークとなるレベルの影響が小さい。
【００８７】
第２差分算出部５６は、第３周波数スペクトルが時間方向に平滑化された第４周波数スペクトルを用いて第２差分を算出する。この第２差分は、第１実施形態の第２差分と比較してピーク周波数における差分が大きくなる。
【００８８】
ノイズ検出部５７は、第２差分に基づいてノイズを検出する。具体的には、ノイズ検出部５７は、第２差分の絶対値が所定値よりも大きい周波数のうち、対称ピーク周波数を除いた周波数を、ノイズ周波数として検出する。ノイズは搬送波の周波数を中心として上側波帯および下側波帯で非対称となる位置に現れる。そのため、ノイズ検出部５７は、対称ピーク周波数をノイズ周波数ではないと判定し、対称ピーク周波数を除いたピーク周波数を、ノイズ周波数として検出する。また、ノイズ検出部５７は、第２差分の絶対値が所定値よりも大きい周波数のうち、対称ピーク周波数を、ノイズ周波数として検出しない。
【００８９】
なお、ノイズ検出部５７は、第２差分の絶対値が所定値よりも大きい全ての周波数をノイズ周波数として検出してもよい。この場合、ノイズ除去部５８によってノイズを除去する場合に、対称ピーク周波数の信号がノイズとして処理されない。この場合、ノイズ除去部５８がノイズ検出部５７としての機能を有することとなる。
【００９０】
次に、第２実施形態に係るノイズ検出処理について図１３を参照し説明する。図１３は、第２実施形態に係るノイズ検出処理を説明するフローチャートである。
【００９１】
第１平滑化部５０は、第１周波数スペクトルを時間方向に平滑化し、第２周波数スペクトルを算出する（Ｓ２０）。
【００９２】
ピーク検出部５９は、第２周波数スペクトルに基づいてピーク周波数を検出し（Ｓ２１）、対称ピーク周波数を検出する（Ｓ２２）。
【００９３】
例えば、図１４に示す第２周波数スペクトルでは、周波数「Ｂ１」、「Ｂ２」および「Ｂ３」で、レベルがピークとなり、かつレベルが所定レベル以上となっている。この場合、ピーク検出部５９は、図１５に示すように、周波数「Ｂ１」、「Ｂ２」および「Ｂ３」をピーク周波数として検出する。図１４は、第２周波数スペクトルの一例を示す図である。図１５は、図１４の周波数スペクトルに対するピーク周波数の検出結果を示す図である。図１５では、ピーク周波数である場合、「１」となる。なお、図１５では、説明のため、ピーク周波数ではない周波数の一部を省略している。
【００９４】
図１５に示すピーク周波数の検出結果では、ピーク周波数「Ｂ２」と「Ｂ３」とが搬送波の周波数ｆｃを中心に対称の位置にあり、図１６に示すように対称ピーク周波数となる。図１６は、図１５のピーク周波数の検出結果に対する対称ピーク周波数の検出結果を示す図である。なお、図１５では、説明のため、対称ピーク周波数ではない周波数の一部を省略している。
【００９５】
ピークカット部６０は、ピーク周波数のレベルを低下させるピークカットを行う（Ｓ２３）。
【００９６】
ピークカット部６０によってピークカットが行われた第２周波数スペクトルの一例を図１７に示す。図１７は、図１４の周波数スペクトルに対して、ピークカットが行われた第２周波数スペクトルを示す図である。図１７の第２周波数スペクトルでは、ピーク周波数「Ｂ１」、「Ｂ２」および「Ｂ３」におけるレベルが、図１４に示す周波数スペクトルに対して小さくなっている。
【００９７】
第１差分算出部５１は、ピークカットが行われた第２周波数スペクトルに基づいて第１差分を算出する（Ｓ２４）。
【００９８】
第２平滑化部５２は、第１差分を周波数方向に平滑化し、平滑化後第１差分を算出する（Ｓ２５）。
【００９９】
非対称成分算出部５３は、平滑化後第１差分に基づいて非対称成分を算出する（Ｓ２６）。
【０１００】
対称化部５４は非対称成分を用いて第１周波数スペクトルを対称化し第３周波数スペクトルを算出する（Ｓ２７）。
【０１０１】
第３平滑化部５５は、第３周波数スペクトルを時間方向に平滑化し、第４周波数スペクトルを算出する（Ｓ２８）。
【０１０２】
第２差分算出部５６は、第４周波数スペクトルに基づいて上側波帯と下側波帯との差分である第２差分を算出する（Ｓ２９）。
【０１０３】
ノイズ検出部５７は、第２差分に基づいてノイズを検出する（Ｓ３０）。
【０１０４】
なお、ピーク検出部５９は、第１周波数スペクトルに基づいてピーク周波数を検出してもよい。
【０１０５】
第２実施形態では、ピーク検出部５９によってピーク周波数が検出され、ピークカット部６０によって第２周波数スペクトルからピーク周波数のレベルを低下させるピークカットが行われる。そして、ピークカットが行われた第２周波数スペクトルを用いて算出された第１差分に基づいて、非対称成分算出部５３によって非対称成分が算出される。
【０１０６】
これにより、ピーク周波数のレベルの影響が小さい非対称成分を算出することができ、非対称成分を用いて第１周波数スペクトルが対称化された第３周波数スペクトルでは、ピーク周波数のレベルが、第１実施形態のレベルよりも大きくなる。
【０１０７】
従って、受信信号にノイズが含まれる場合には、ノイズ周波数において第２差分が大きくなるので、ノイズを正確に検出することができる。また、ノイズを除去する際に第２差分に応じてノイズ低下量を算出する場合には、ノイズ低下量が小さくなることを抑制することができる。そのため、ノイズを適切に除去することができる。
【０１０８】
また、対称ピーク周波数が、ノイズ周波数として検出されないので、ノイズの可能性が低い対称ピーク周波数の信号がノイズとして処理されない。そのため、音声信号のレベルが低下することを抑制することができる。
【０１０９】
次に、上記実施形態の変形例について説明する。
【０１１０】
第２実施形態では、ピークカット部６０は、ピーク周波数の全てにおいてピークカットを行っているが、これに限定されない。ピークカット部６０は、上側波帯および下側波帯で非対称となる位置に現れるピーク周波数、すなわち対称ピーク周波数を除いたピーク周波数のレベルのみを低下させてもよい。
【０１１１】
これにより、ノイズの可能性が高いピーク周波数のみが反映された非対称成分が算出される。そのため、第２差分は、ノイズの可能性が高い周波数のみで差分が大きくなり、ノイズ検出部５７によってノイズをより正確に検出することができる。
【０１１２】
また、上記実施形態において、各部や装置における処理は、統合され、または分離されて行われてもよい。例えば、第１差分算出部５１と第２差分算出部５６とを統合して、１つの算出部としてもよい。
【０１１３】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１    ：受信機
５    ：ノイズ除去装置
５０  ：第１平滑化部（時間方向平滑化部）
５１  ：第１差分算出部
５２  ：第２平滑化部（周波数方向平滑化部）
５３  ：非対称成分算出部（算出部）
５４  ：対称化部
５５  ：第３平滑化部
５６  ：第２差分算出部
５７  ：ノイズ検出部（検出部）
５８  ：ノイズ除去部
５９  ：ピーク検出部（ピーク周波数検出部）
６０  ：ピークカット部
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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