(57)【要約】      （修正有）【課題】音を表す電気入力信号の信号対ノイズ比を推定するオーディオ処理装置及び方法を提供する。【解決手段】入力ユニットは標的音源ＴＳからの標的話声信号成分Ｓ（ｋ，ｎ）と、標的音源以外の音源からのノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する。電気入力信号の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定し、帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、再帰的判定指向型アルゴリズムに基づいて電気入力信号の演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定する。ｎ番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）は、（ｎ−１）番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）とから決定される。【選択図】図１Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
補聴器などのオーディオ処理装置であって、
周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスをそれぞれｋ及びｎとする、標的音源ＴＳからの標的話声信号成分Ｓ（ｋ，ｎ）と、前記標的音源以外の音源からのノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する少なくとも１つの入力ユニットと、
ノイズ低減システムと、
を備え、前記ノイズ低減システムは、
前記電気入力信号の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定し、
前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、再帰アルゴリズムに基づいて前記電気入力信号の演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定し、
（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、
ｎ番目の時間フレームについての前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）と、
からｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定する、
ように構成される、
ことを特徴とするオーディオ処理装置。
【請求項２】
前記再帰アルゴリズムは、適応的時定数を有するローパスフィルタを実装するように構成される、
請求項１に記載のオーディオ処理装置。
【請求項３】
前記ローパスフィルタの前記適応的時定数は、前記第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は前記第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して決定される、
請求項１又は２に記載のオーディオ処理装置。
【請求項４】
所与の周波数インデックスｋについての前記ローパスフィルタの前記適応的時定数は、前記周波数インデックスｋのみに対応する前記第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は前記第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して決定される、
請求項１から３のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項５】
所与の周波数インデックスｋについての前記ローパスフィルタの前記適応的時定数又はローパスカットオフ周波数は、複数の周波数インデックスｋ’に対応する前記第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は前記第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して、所定の又は適応的スキームに従って決定される、
請求項１から３のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項６】
所与の周波数インデックスｋについての前記ローパスフィルタの適応的時定数は、１又は２以上の検出器に依存して決定される、
請求項１から５のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項７】
前記ノイズ低減システムは、γ（ｋ，ｎ）が１以上であるという仮定の下で、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成される、
請求項１から６のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項８】
前記ノイズ低減システムは、（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）の最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）とから、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成される、
請求項１から７のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項９】
前記ノイズ低減システムは、前記最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）を、最大演算子をＭＡＸ、前記最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）の最小値をζMLmin（ｋ，ｎ）とするＭＡＸ｛ζMLmin（ｋ，ｎ）；γ（ｋ，ｍ）−１｝として決定するように構成される、
請求項８に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１０】
前記ノイズ低減システムは、前記帰納的信号対ノイズ比推定値γの非線形平滑化、又は該非線形平滑化から導出されるパラメータによって前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζを決定するように構成される、
請求項１から９のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１１】
前記ノイズ低減システムは、高ＳＮＲ条件よりも低ＳＮＲ条件の方が平滑化されやすいＳＮＲ依存型平滑化を提供するように構成される、
請求項１０に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１２】
前記ノイズ低減システムは、低ＳＮＲ条件の場合にζnMLに比べて負のバイアスを提供するように構成される、
請求項１から１１のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１３】
前記ノイズ低減システムは、低から高及び高から低への構成可能なＳＮＲ条件の切り換えを可能にする再帰バイアスを提供するように構成される、
請求項１２に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１４】
前記ノイズ低減システムは、（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）の前記最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）とから、（ｎ−１）番目の時間フレームのバイアス関数又はパラメータをρ（ｓn-1）とし、（ｎ−１）番目の時間フレームの平滑化関数又はパラメータをλ（ｓn-1）とする以下の再帰アルゴリズムに従ってｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成される、
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請求項８から１３のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１５】
前記電気入力信号の前記時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する分析フィルタバンクを含むフィルタバンクを備える、
請求項１から１４のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１６】
前記分析フィルタバンクがオーバーサンプリングされることをもたらすように構成される、
請求項１５に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１７】
ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定する前記アルゴリズムの再帰ループは、例えば循環バッファなどの高次遅延要素を含む、
請求項１６に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１８】
ノイズ低減システムは、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定する前記アルゴリズムを、前記分析フィルタバンクのオーバーサンプリングを補償するように適合させるよう構成される、
請求項１６又は１７に記載のオーディオ処理装置。
【請求項１９】
補聴器、ヘッドセット、イヤホン、防音保護装置、又はこれらの組み合わせなどの聴覚装置を含む、
請求項１から１８のいずれか１項に記載のオーディオ処理装置。
【請求項２０】
周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスをそれぞれｋ及びｎとする、標的話声成分とノイズ成分とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）の演繹的信号対ノイズ比ζ（ｋ，ｎ）を推定する方法であって、
前記電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、再帰アルゴリズムに基づいて前記電気入力信号の演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）とから、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
前記再帰アルゴリズムは、適応的時定数を有するローパスフィルタを実装するように構成される、
請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記標的話声成分の振幅の推定値
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（ｋ，ｎ）は、前記電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）に、前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）と前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）との関数である利得関数Ｇを乗算したものから決定される、
請求項２０又は２１に記載の方法。
【請求項２３】
プロセッサと、該プロセッサに請求項２０から２２のいずれか１項に記載の方法を実行させるプログラムコード手段とを備える、
ことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項２４】
コンピュータによって実行された時に該コンピュータに請求項２０から２２のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を含む、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、例えば補聴器などのオーディオ処理装置、及び音を表す電気入力信号の信号対ノイズ比の推定方法に関する。具体的には、本開示は、（例えば、適応的低域カットオフ周波数を用いた低域フィルタリングとして実装される）帰納的信号対ノイズ比推定値の非線形平滑化による演繹的信号対ノイズ比推定値の取得スキームに関する。
【背景技術】
【０００２】
本文脈における「帰納的信号対ノイズ比」（ＳＮＲpost）は、例えば１又は２以上のマイクによって拾われた、ノイズを含む信号のパワーなどの、所与の時点ｔにおいて観察された（入手可能な）ノイズを含む信号（標的信号ＳにノイズＮを加えたもの、Ｙ（ｔ）＝Ｓ（ｔ）＋Ｎ（ｔ））と、ノイズ信号のパワーなどの、ノイズの推定値（
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（ｔ））などのノイズＮ（ｔ）との比率を意味し、すなわちＳＮＲpost（ｔ）＝Ｙ（ｔ）／
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（ｔ）、又はＳＮＲpost（ｔ）＝Ｙ（ｔ）2／
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（ｔ）2である。例えば、「帰納的信号対ノイズ比」（ＳＮＲpost）は、各周波数帯（インデックスｋ）及び時間フレーム（インデックスｎ）の値として時間−周波数領域において定義することができ、すなわちＳＮＲpost＝ＳＮＲpost（ｋ，ｎ）であり、すなわち、例えばＳＮＲpost（ｋ，ｎ）＝｜Ｙ（ｋ，ｎ）｜2／｜
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（ｔ）2｜である。「帰納的」信号対ノイズ比の生成例については、単一マイク構成及び複数マイク構成について図１Ａ及び図１Ｂにそれぞれ示している。
【０００３】
本文脈における「演繹的信号対ノイズ比」ＳＮＲprioは、所与の時点ｔにおける標的信号Ｓ（ｔ）（又は標的信号パワーＳ（ｔ）2）の推定値と、ノイズ信号振幅Ｎ（ｔ）（又はノイズ信号パワーＮ（ｔ）2）の推定値との比率などの、これらの信号の比率をそれぞれ意味し、例えばＳＮＲprio＝ＳＮＲprio（ｔ）＝
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（ｔ）2／
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（ｔ）2であり、又はＳＮＲprio＝ＳＮＲprio（ｋ，ｎ）、すなわち、例えばＳＮＲprio（ｋ，ｎ）＝｜
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（ｋ，ｎ）｜2／｜
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（ｋ，ｎ）｜2である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】欧州特許第２７０１１４５号明細書
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｅｐｈｒａｉｍ，Ｙ．、Ｍａｌａｈ，Ｄ．著、「最小平均二乗誤差短時間スペクトル振幅推定量を用いた音声強調（Ｓｐｅｅｃｈ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｍｉｎｉｍｕｍ  ｓｑｕａｒｅ  ｅｒｒｏｒ  ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１９８４年１２月、第３２巻、第６号、１１０９〜１１２１頁、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｔａｍｐ／ｓｔａｍｐ．ｊｓｐ？ｔｐ＝＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１１６４４５３＆ｉｓｎｕｍｂｅｒ＝２６１８７
【非特許文献２】Ｍａｒｔｉｎ，Ｒ．著、「最適平滑化と最小統計量に基づくノイズパワースペクトル密度推定（Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉａｍｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｓｔａｔｉｓｉｔｉｃｓ）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２００１年４月、第９巻、第５号、５０４〜１５１２頁
【非特許文献３】Ｅｐｈｒａｉｍ，Ｙ．、Ｍａｌａｈ，Ｄ．著、「最小平均二乗誤差対数スペクトル振幅推定量を用いた音声強化（Ｓｐｅｅｃｈ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｍｉｎｉｍｕｍ  ｓｑｕａｒｅ  ｅｒｒｏｒ  ｌｏｇ−ｓｐｅｃｔｒａｌ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１９８５年４月、第３３巻、第２号、４４３〜４４５頁、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｔａｍｐ／ｓｔａｍｐ．ｊｓｐ？ｔｐ＝＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝１１６４５５０＆ｉｓｎｕｍｂｅｒ＝２６１９０
【非特許文献４】Ｂｒｅｉｔｈａｕｐｔ，Ｃ．、Ｍａｒｔｉｎ，Ｒ．著、「低ＳＮＲ及び過渡条件に関する音声強化のための判定指向型ＳＮＲ推定量の分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ−Ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ＳＮＲ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  EＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｗｉｔｈ  Ｒｅｓｐｅｃｔ  ｔｏ  Ｌｏｗ−ＳＮＲ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２０１１年２月、第１９巻、第２号、２７７〜２８９頁、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｔａｍｐ／ｓｔａｍｐ．ｊｓｐ？ｔｐ＝＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝５４４４９８６＆ｉｓｎｕｍｂｅｒ＝５６０９２３２
【非特許文献５】Ｃａｐｐｅ，Ｏ．著、「Ｅｐｈｒａｉｍ及びＭａｌａｈのノイズ抑制器を用いた音楽ノイズ現象の排除（Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｉｓｉｃａｌ  ｎｏｉｓｅ  ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  Ｅｐｈｒａｉｍ  ａｎｄ  Ｍａｌａｈ  ｎｏｉｓｅ  ｓｕｐｐｒｅｓｏｒ）」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１９９４年４月、第２巻、第２号、３４５〜３４９頁、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｔａｍｐ／ｓｔａｍｐ．ｊｓｐ？ｔｐ＝＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝２７９２８３＆ｉｓｎｕｍｂｅｒ＝６９２６
【非特許文献６】Ｌｏｉｚｏｕ，Ｐ．著、「音声強化：理論と実践（Ｓｐｅｅｃｈ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ）」、ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ、ボカラトン：フロリダ州
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
オーディオ処理装置、例えば補聴器などの聴覚装置
本出願の第１の態様では、オーディオ処理装置を提供する。このオーディオ処理装置、例えば補聴器は、
・周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスをそれぞれｋ及びｎとする、標的音源ＴＳからの標的話声信号成分Ｓ（ｋ，ｎ）と、ノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する少なくとも１つの入力ユニットと、
・ノイズ低減システムと、を含み、ノイズ低減システムは、
○前記電気入力信号の第１の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定し、
○前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、再帰アルゴリズムに基づいて前記電気入力信号の第２の演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定し、
○
・（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、
・ｎ番目の時間フレームについての前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）と、
から、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値を決定する、
ように構成される。
【０００７】
ある実施形態では、再帰アルゴリズムが、単位ＤＣ利得と、適応的時定数（又はローパスカットオフ周波数）とを有する１次ＩＩＲローパスフィルタを実装する。
【０００８】
本出願の第２の態様では、オーディオ処理装置を提供する。このオーディオ処理装置、例えば補聴器は、
・周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスをそれぞれｋ及びｎとする、標的音源ＴＳからの標的話声信号成分Ｓ（ｋ，ｎ）と、ノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する少なくとも１つの入力ユニットと、
・ノイズ低減システムと、を含み、ノイズ低減システムは、各周波数帯について、
○前記電気入力信号の第１の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定し、
○前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、適応的時定数又はローパスカットオフ周波数を有するローパスフィルタを実装する再帰アルゴリズムに基づいて、前記電気入力信号の第２の演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定する。
【０００９】
換言すれば、第２の演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）は、第１の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を低域フィルタリングすることによって決定される。
【００１０】
ある実施形態では、ローパスフィルタの適応的時定数又はローパスカットオフ周波数が、第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して決定される。
【００１１】
ある実施形態では、所与の周波数インデックスｋ（周波数チャネルｋとも呼ばれる）についてのローパスフィルタの適応的時定数又はローパスカットオフ周波数が、この周波数インデックスｋのみに対応する第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して決定される。
【００１２】
ある実施形態では、所与の周波数インデックスｋ（周波数チャネルｋとも呼ばれる）についてのローパスフィルタの適応的時定数又はローパスカットオフ周波数が、例えば隣接する周波数インデックスｋ−１、ｋ、ｋ＋１を少なくとも含むような複数の周波数インデックスｋ’に対応する第１の帰納的信号対ノイズ比推定値及び／又は第２の演繹的信号対ノイズ比推定値に依存して、所定の（又は適応的）スキームに従って決定される。
【００１３】
ある実施形態では、所与の周波数インデックスｋ（周波数チャネルｋとも呼ばれる）についてのローパスフィルタの適応的時定数又はローパスカットオフ周波数が、１又は２以上の検出器（例えば、発現指示器（ｏｎｓｅｔ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ）、風切音又は音声検出器など）からの入力に依存して決定される。
【００１４】
ある実施形態では、ローパスフィルタが１次ＩＩＲローパスフィルタである。ある実施形態では、１次ＩＩＲローパスフィルタが単位ＤＣ利得を有する。
【００１５】
所与の時点ｎにおけるローパスフィルタの適応的時定数又はローパスカットオフ周波数は、その時点ｎにおける第２の演繹的標的信号対ノイズ比推定値の第１の最尤推定値、及び／又は以前の時点ｎ−１における第２の演繹的標的信号対ノイズ比推定値に依存して決定される。
【００１６】
これにより、ノイズ低減の改善をもたらすことができる。
【００１７】
ノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）は、例えば標的音源ＴＳ以外の１又は２以上の音源ＮＳｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎs）から生じることができる。ある実施形態では、ノイズ信号成分Ｎ（ｋ，ｎ）が、標的信号からの後期残響（例えば、対象の標的信号成分の支配的ピークよりも５０ｍｓ超遅れてユーザに到達する標的信号成分）を含む。
【００１８】
換言すれば、ζ（ｋ，ｎ）＝Ｆ（ζ（ｋ，ｎ−１），γ（ｋ，ｎ））である。演繹的ＳＮＲ（ＳＮＲ＝Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ（信号対ノイズ比））の決定において帰納的ＳＮＲに直近のフレームパワーを使用することは、例えば典型的には短期間におけるＳＮＲの大きな増加が生じる話声発現時のＳＮＲ推定にとって有利となり得る。
【００１９】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、γ（ｋ，ｎ）が１以上であるという仮定の下で、ｎ番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成される。ある実施形態では、電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）が、例えば電気入力信号の現在値Ｙ（ｋ，ｎ）の信号パワースペクトル密度｜Ｙ（ｋ，ｎ）｜2と、電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の現在のノイズパワースペクトル密度推定値＜σ2＞との比率として定義され、すなわちγ（ｋ，ｎ）＝｜Ｙ（ｋ，ｎ）｜2／＜σ2＞である。
【００２０】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、（ｎ−１）番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）の最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）とから、ｎ番目の時間フレームについての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成される。
【００２１】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）を、最大演算子をＭＡＸ、最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）の最小値をζMLmin（ｋ，ｎ）とするＭＡＸ｛ζMLmin（ｋ，ｎ）；γ（ｋ，ｍ）−１｝として決定するように構成される。ある実施形態では、最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）の最小値ζMLmin（ｋ，ｎ）が、例えば周波数帯インデックスに依存することができる。ある実施形態では、最小値ζMLmin（ｋ，ｎ）が独立している。ある実施形態では、最小値ζMLmin（ｋ，ｎ）が「１」（すなわち、対数スケールで０ｄＢ）に等しいと見なされる。このことは、例えば標的信号成分Ｓ（ｋ，ｍ）を無視できる場合、すなわち入力信号Ｙ（ｋ，ｍ）内にノイズ成分Ｎ（ｋ，ｍ）のみが存在する場合に当てはまる。
【００２２】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、帰納的信号対ノイズ比推定値γの非線形平滑化、又はこの非線形平滑化から導出されるパラメータによって演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζを決定するように構成される。非線形平滑化から導出されるパラメータは、例えば最尤ＳＮＲ推定量ζMLとすることができる。非線形平滑化は、例えば単位ＤＣ利得と適応的時定数とを有する１次ＩＩＲローパスフィルタによる、例えば適応的ローパスカットオフ周波数を用いた低域フィルタリングによって実施することができる。
【００２３】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、高ＳＮＲ条件よりも低ＳＮＲ条件の方が平滑化されやすいＳＮＲ依存型平滑化を提供するように構成される。この構成は、音楽ノイズを低減する利点を有することができる。「低ＳＮＲ条件」及び「高ＳＮＲ条件」という用語は、第２の条件下での真のＳＮＲよりも第１の条件下での真のＳＮＲの方が低くなるような第１及び第２の条件を示すことを意図するものである。ある実施形態では、「低ＳＮＲ条件」及び「高ＳＮＲ条件」が、それぞれ０ｄＢ未満及び０ｄＢ超を意味するように見なされる。時定数が平滑化を制御する依存性は、ＳＮＲに応じて緩やかな変化を示すことが好ましい。ある実施形態では、平滑化に関与する（単複の）時定数が高いほどＳＮＲが低い。ＳＮＲ推定値は、一般に「高ＳＮＲ条件」よりも「低ＳＮＲ条件」の方が相対的に不十分である（従って低ＳＮＲでは信頼性が低く、従ってさらなる平滑化のための要因である）。
【００２４】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、低ＳＮＲ条件の場合にξMLnに比べて負のバイアスを提供するように構成される。この構成は、ノイズのみの期間には音楽ノイズの可聴性を抑えるという利点を有することができる。本文脈における「バイアス」という用語は、最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）の期待値Ｅ（ξMLn）と演繹的信号対ノイズ比ζ（ｋ，ｎ）の期待値Ｅ（ζn）との差分を示すために使用される。換言すれば、「低ＳＮＲ条件」では（例えば、真のＳＮＲ＜０ｄＢの場合には）、（例えば、図３に示すように）Ｅ（ξMLn）−Ｅ（ζn）＜０である。
【００２５】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、低から高及び高から低への構成可能なＳＮＲ条件の切り換えを可能にする再帰バイアスを提供するように構成される。
【００２６】
対数表現では、ｎ番目の時間フレームについての演繹的信号対ノイズ比をｓn＝ｓ（ｋ，ｎ）＝１０ｌｏｇ（ζ（ｋ，ｎ））と表し、これに対応してｎ番目の時間フレームにすいての最尤ＳＮＲ推定量をｓMLn＝ｓML（ｋ，ｎ）＝１０ｌｏｇ（ζML（ｋ，ｎ）と表すことができる。
【００２７】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）の前記最尤ＳＮＲ推定器ζML（ｋ，ｎ）とから、以下の再帰アルゴリズムに従ってｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するように構成され、
2018014711.tif 000011
式中、ρ（ｓn-1）は、（ｎ−１）番目の時間フレームのバイアス関数又はパラメータを表し、λ（ｓn-1）は、（ｎ−１）番目の時間フレームの平滑化関数又はパラメータを表す。
【００２８】
ある実施形態では、ρ（ｓn-1）が、
2018014711.tif 000012
の値に等しくなるように選択され、ξが、
2018014711.tif 000013
を満たし、この場合、
2018014711.tif 000014
は、式（８）において定められる非線形関数である。
【００２９】
ある実施形態では、平滑化関数λ（ｓn-1）が、０ｄＢ交差における（すなわち、ＳnML−ｓn＝ρ（ｓn-1）の時の）関数
2018014711.tif 000015
（図３の曲線を参照）の（ｓMLnに関する）勾配に等しくなるように選択される。
【００３０】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）を提供する分析フィルタバンクを有するフィルタバンクを含む。ある実施形態では、電気入力信号が、複数の周波数サブバンド信号Ｙ（ｋ，ｎ），ｋ＝１，２、・・・、Ｋとして利用可能である。ある実施形態では、演繹的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）が、隣接する周波数サブバンド信号の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）（例えば、γ（ｋ−１，ｎ）及び／又はγ（ｋ＋１，ｎ））に依存する。
【００３１】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、前記分析フィルタバンクがオーバーサンプリングされることをもたらすように構成される。ある実施形態では、オーディオ処理装置が、分析フィルタバンクがＤＦＴ変調分析フィルタバンクであることをもたらすように構成される。
【００３２】
ある実施形態では、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するアルゴリズムの再帰ループが、例えば循環バッファなどの高次遅延要素を含む。ある実施形態では、この高次遅延要素が、分析フィルタバンクのオーバーサンプリングを補償するように構成される。
【００３３】
ある実施形態では、ノイズ低減システムが、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するアルゴリズムを、分析フィルタバンクのオーバーサンプリングを補償するように適合させるよう構成される。ある実施形態では、このアルゴリズムが、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）を含む。
【００３４】
ある実施形態では、２つの関数λ及びρが、平滑化の量及びＳＮＲバイアスの量を、推定されるＳＮＲの再帰関数として制御する。
【００３５】
ある実施形態では、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）が、サンプリングレートを補償するように適合される（例えば、図５を参照）。ある実施形態では、パラメータαを適合させることによって異なるオーバーサンプリングレートが補償される（例えば、図８を参照）。
【００３６】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、補聴器、ヘッドセット、イヤホン、防音保護装置、又はこれらの組み合わせなどの聴覚装置を含む。
【００３７】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、例えばユーザの聴覚障害及び／又は厳しい音響環境を補償するために、周波数依存利得、及び／又はレベル依存圧縮、及び／又は（周波数圧縮の有無に関わらず）１又は２以上の周波数範囲から１又は２以上の他の周波数範囲への転移をもたらすように適合される。ある実施形態では、オーディオ処理装置が、入力信号を強化して処理済みの出力信号を提供する信号処理ユニットを含む。
【００３８】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、ユーザが聴覚信号として知覚する刺激を処理済みの電気信号に基づいて与える出力ユニットを含む。ある実施形態では、出力ユニットが、複数の人工内耳電極又は骨伝導聴覚装置の振動器を含む。ある実施形態では、出力ユニットが、出力変換器を含む。ある実施形態では、出力変換器が、ユーザに聴覚信号としての刺激を与える受信機（スピーカ）を含む。ある実施形態では、出力変換器が、（例えば、骨取付け型聴覚装置又は骨固定型聴覚装置において）ユーザに頭蓋骨の機械的振動としての刺激を与える振動器を含む。
【００３９】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、音を表す電気入力信号を提供する入力ユニットを含む。ある実施形態では、入力ユニットが、入力音を電気入力信号に変換するマイクなどの入力変換器を含む。ある実施形態では、入力ユニットが、音を含む無線信号を受け取ってこの音を表す電気入力信号を提供する無線受信機を含む。
【００４０】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、例えば充電式バッテリのようなバッテリなどの局所的エネルギー源を含む装置などのポータブル装置である。
【００４１】
ある実施形態では、両耳用補聴器システムの一部を成す所与の定補聴器の演繹的ＳＮＲ推定値が、両耳用補聴器システムの両方の補聴器からの帰納的ＳＮＲ推定値に基づく。ある実施形態では、両耳用補聴器システムの一部を成す所与の補聴器の演繹的ＳＮＲ推定値が、両耳用補聴器システムの所与の補聴器の帰納的ＳＮＲ推定値と、他方の補聴器の演繹的ＳＮＲ推定値とに基づく。
【００４２】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、入力変換器（マイクシステム及び／又は直接電気入力（例えば、無線受信機））と出力変換器との間の順方向（又は信号）経路を含む。ある実施形態では、信号処理ユニットが、順方向経路内に位置する。ある実施形態では、信号処理ユニットが、ユーザの特定のニーズに従って周波数依存利得を提供するように適合される。ある実施形態では、オーディオ処理装置が、入力信号の分析（例えば、信号のレベル、変調、タイプ、音響フィードバック推定値など）と、場合によっては順方向経路の処理の制御とを行う機能要素を有する分析（又は制御）経路を含む。ある実施形態では、分析経路及び／又は信号経路の一部又は全部の信号処理が周波数領域で行われる。ある実施形態では、分析経路及び／又は信号経路の一部又は全部の信号処理が時間領域で行われる。
【００４３】
ある実施形態では、分析（又は制御）経路が、順方向経路よりも少ないチャネル（又は周波数サブバンド）で動作する。これを行うことで、例えば補聴器などのポータブルオーディオ処理装置などの、電力消費量が重要なパラメータであるオーディオ処理装置の電力を節約することができる。
【００４４】
ある実施形態では、音響信号を表すアナログ電気信号が、アナログ−デジタル（ＡＤ）変換処理においてデジタルオーディオ信号に変換され、この場合、アナログ信号は、例えば（用途の特定ニーズに適合された）８ｋＨｚ〜４８ｋＨｚの範囲内の所定のサンプリング周波数又はレートｆsでサンプリングされて、時間ｔn（又はｎ）内の離散点においてデジタルサンプルｘn（又はｘ［ｎ］）を提供し、各オーディオサンプルは、例えば１〜１６ビットの範囲内の所定のビット数Ｎsによってｔnにおける音響信号の値を表す。デジタルサンプルｘは、１／ｆsの時間長を有し、例えばｆs＝２０ｋＨｚでは５０μｓである。ある実施形態では、１つの時間フレーム内に複数のオーディオサンプルが配置される。ある実施形態では、１つの時間フレームが、６４個又は１２８個のオーディオデータサンプルを含む。実際の用途によっては、他のフレーム長を使用することもできる。ある実施形態では、オーバーサンプリングの場合（例えば、（フレームオーバーラップの無い）臨界サンプリングが３．２ｍｓのフレーム長に対応する（例えば、ｆs＝２０ｋＨｚであり、フレーム当たり６４サンプルである）場合）、ｍｓ毎又は２ｍｓ毎にフレームがシフトする。換言すれば、これらのフレームは、所与のフレームから次のフレームまでに例えばサンプルの２５％、５０％又は７５％などのサンプルの特定部分のみが新しくなるように重なり合う。
【００４５】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、例えば２０ｋＨｚなどの所定のサンプリングレートでアナログ入力をデジタル化するアナログ−デジタル（ＡＤ）変換器を含む。ある実施形態では、オーディオ処理装置が、デジタル信号を、例えば出力変換器を介してユーザに提供されるアナログ出力信号に変換するデジタル−アナログ（ＤＡ）変換器を含む。
【００４６】
ある実施形態では、例えばマイクユニットなどのオーディオ処理装置及び／又はトランシーバユニットが、入力信号の時間−周波数表現を提供するＴＦ変換ユニットを含む。ある実施形態では、この時間−周波数表現が、特定の時間及び周波数範囲における対象の信号の対応する複素数又は実数値の配列又はマップを含む。ある実施形態では、ＴＦ変換ユニットが、（時変）入力信号をフィルタ処理して、それぞれが入力信号の異なる周波数範囲を有する複数の（時変）出力信号を提供するフィルタバンクを含む。ある実施形態では、ＴＦ変換ユニットが、時変入力信号を周波数領域内の（時変）信号に変換するフーリエ変換ユニットを含む。ある実施形態では、オーディオ処理装置によって考慮される最小周波数ｆminから最大周波数ｆmaxまでの周波数範囲が、例えば２０Ｈｚ〜１２ｋＨｚの範囲の一部などの、２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚの典型的なヒトの可聴周波数範囲の一部を含む。ある実施形態では、オーディオ処理装置の順方向経路及び／又は分析経路の信号がＮＩ個の周波数帯に分割され、ＮＩは、例えば１０超、５０超、１００超、５００超などの５よりも大きく、少なくともこれらの一部が個別に処理される。ある実施形態では、オーディオ処理装置が、ＮＰ個の異なる周波数チャネル（ＮＰ≦ＮＩ）で順方向経路及び／又は分析経路の信号を処理するように適合される。周波数チャネルは、均一な幅又は（例えば、周波数と共に幅が増加する）不均一な幅を有することができ、重複することも、又は重複しないこともできる。
【００４７】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、オーディオ処理装置の現在の物理的環境（例えば、現在の音響環境）、及び／又はオーディオ処理装置を装着しているユーザの現在の状態、及び／又はオーディオ処理装置の現在の状態又は動作モードに関するステータス信号を提供するように構成された複数の検出器を含む。これとは別に、又はこれに加えて、１又は２以上の検出器は、オーディオ処理装置と（例えば、無線で）通信する外部装置の一部を成すこともできる。外部装置は、例えば別の聴覚補助装置、遠隔制御装置、オーディオ配信装置、電話機（例えば、スマートフォン）、外部センサなどを含むことができる。
【００４８】
ある実施形態では、複数の検出器のうちの１つ又は２つ以上が、全帯域信号（時間領域）に基づいて動作する。ある実施形態では、複数の検出器のうちの１つ又は２つ以上が、帯域分割信号（（時間−）周波数領域）に基づいて動作する。
【００４９】
ある実施形態では、複数の検出器が、順方向経路の現在の信号レベルを推定するレベル検出器を含む。ある実施形態では、所定の基準が、順方向経路の現在の信号レベルが所与の（Ｌ−）閾値を上回るか、それとも下回るかを含む。
【００５０】
特定の実施形態では、オーディオ処理装置が、入力信号が（所与の時点に）音声信号を含むか否かを判定する音声検出器（ＶＤ）を含む。本文脈における音声信号は、人間からの話声信号を含むものと見なされる。音声信号は、ヒトの話声体系によって生成された他の発声形態（例えば、歌）を含むこともできる。ある実施形態では、音声検出器ユニットが、ユーザの現在の音響環境を「音声」環境又は「非音声」環境に分類するように適合される。これには、ユーザの環境内のヒトの発声（例えば、話声）を含む電気マイク信号の時間セグメントを識別することによって、他の音源（例えば、人工的に生じたノイズ）のみを含む時間セグメントから分離できるという利点がある。ある実施形態では、音声検出器が、ユーザ自身の声も「音声」として検出するように適合される。或いは、音声検出器は、ユーザ自身の声を「音声」の検出から除外するように適合される。
【００５１】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、所与の入力音（例えば、声）がシステムのユーザの声に由来するものであるかどうかを検出する自声検出器を含む。ある実施形態では、オーディオ処理装置のマイクシステムが、ユーザ自身の声と別の人物の声、場合によっては「非音声」音とを区別できるように適合される。
【００５２】
ある実施形態では、聴覚補助装置が、検出器（の少なくとも一部）からの入力信号と、場合によっては他の入力とに基づいて現在の状態を分類するように構成された分類ユニットを含む。本文脈における「現在の状態」は、以下のうちの１つ又は２つ以上によって定められるものと見なされる。
ａ）（例えば、オーディオ処理装置によって受け取られることを意図された又は意図されていない（例えば、オーディオ信号及び／又は制御信号を含む）電磁気信号の発生などの現在の電磁気的環境、又は音響以外の現在の環境の特性を含む）物理的環境、
ｂ）現在の音響状況（入力レベル、フィードバックなど）、
ｃ）現在のユーザのモード又は状態（動き、体温など）、及び、
ｄ）現在の聴覚補助装置のモード又は状態（選択されているプログラム、最後のユーザインタラクションからの経過時間など）、及び／又はオーディオ処理装置と通信する別の装置の現在のモード又は状態。
【００５３】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、例えば圧縮、増幅、フィードバック低減などの、対象の用途のための他の関連機能をさらに含む。
【００５４】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、例えば、聴覚装置、補聴器、聴覚機器、ユーザの耳、或いは外耳内に完全に又は部分的に位置するように適合された聴覚機器、ヘッドセット、イヤホン、防音保護装置又はこれらの組み合わせなどの聴音装置を含む。
【００５５】
用途
ある態様では、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述のオーディオ処理装置の用途をさらに提供する。ある実施形態では、オーディオ配信を含むシステムでの用途を提供する。ある実施形態では、例えばハンズフリー電話システム、電話会議システム、場内アナウンスシステム、カラオケシステム、教室増幅システムなどの、１又は２以上の補聴器、ヘッドセット、イヤホン、能動的防音保護システムなどを含むシステムでの用途を提供する。
【００５６】
方法
本出願のある態様では、標的話声成分とノイズ成分とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）の演繹的信号対ノイズ比ζ（ｋ，ｎ）を推定する方法をさらに提供し、ｋ及びｎは、それぞれ周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスである。この方法は、
・前記電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
・前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、再帰アルゴリズムに基づいて前記電気入力信号の演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
・（ｎ−１）番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ−１）と、ｎ番目の時間フレームについての前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）とから、ｎ番目の時間フレームについての前記演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
を含む。
【００５７】
本出願のさらなる態様では、標的話声成分とノイズ成分とで構成された時変音響信号を表す電気入力信号の時間−周波数表現Ｙ（ｋ，ｎ）の演繹的信号対ノイズ比ζ（ｋ，ｎ）を推定する方法をさらに提供し、ｋ及びｎは、それぞれ周波数帯インデックス及び時間フレームインデックスである。この方法は、
・前記電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
・前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）から、適応的時定数又はローパスカットオフ周波数を有するローパスフィルタを実装する再帰アルゴリズムに基づいて、前記電気入力信号の演繹的標的信号対ノイズ信号比推定値ζ（ｋ，ｎ）を決定するステップと、
を含む。
【００５８】
詳細な説明及び／又は特許請求の範囲における上述の装置の構造的特徴の一部又は全部は、対応する処理によって適切に置き換えられる場合には方法の実施形態と組み合わせることができ、この逆もまた同様である。方法の実施形態は、対応する装置と同じ利点を有する。
【００５９】
ある実施形態では、前記標的話声成分の振幅の推定値
2018014711.tif 000016
（ｋ，ｎ）が、前記電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）に利得関数Ｇを乗算したものから決定され、この利得関数Ｇは、前記帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）と前記演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）との関数である。
【００６０】
ある実施形態では、方法が、高ＳＮＲ条件よりも低ＳＮＲ条件の方が平滑化されやすいＳＮＲ依存型平滑化を提供するステップを含む。
【００６１】
ある実施形態では、方法が、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）及び／又はバイパスパラメータκを含む。
【００６２】
ある実施形態では、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）が、帰納的ＳＮＲ  γ、又は電気入力信号｜Ｙ｜2のスペクトル密度とノイズスペクトル密度＜σ2＞とに依存する。ある実施形態では、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）及び／又はパラメータκが、ユーザの聴力損失、認知技能又は話声明瞭度スコアに依存して選択される。ある実施形態では、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）及び／又はパラメータκが、対象のユーザの聴力、認知技能又は話声明瞭度技能が低ければ低いほど多くの平滑化を提供するように選択される。
【００６３】
ある実施形態では、方法が、フィルタバンクのオーバーサンプリングを考慮するために平滑化パラメータ（λ）を調整するステップを含む。
【００６４】
ある実施形態では、方法が、平滑化パラメータ及び／又はバイアスパラメータが、入力が増加しているか、それとも減少しているかに依存することをもたらすステップを含む。
【００６５】
ある実施形態では、方法が、平滑化パラメータ（λ）及び／又はバイアスパラメータ（ρ）及び／又はパラメータκがユーザインターフェイスから選択可能であることをもたらすステップを含む。ある実施形態では、ユーザインターフェイスが、スマートフォンのアプリとして実装される。
【００６６】
ある実施形態では、方法が、選択された最小値ξMLminによって、ｎ番目の時間フレーム最大尤度についての演繹的標的信号対ノイズ比推定値ζ（ｋ，ｎ）の最尤ＳＮＲ推定量ζML（ｋ，ｎ）の事前平滑化を提供するステップを含む。このステップは、以下の事例に対処するために使用される。
2018014711.tif 000017
【００６７】
ある実施形態では、再帰アルゴリズムが、バイアスパラメータ及び平滑化パラメータの計算において、最尤ＳＮＲ推定値が以前のフレームの演繹的推定値を迂回できるようにするよう構成される。ある実施形態では、再帰アルゴリズムが、現在の最尤ＳＮＲ推定値ＳnMLからパラメータκを差し引いたものが以前の演繹的ＳＮＲ推定値ｓn-1よりも大きい場合に、現在の最尤ＳＮＲ推定値ＳnMLが以前のフレームの演繹的推定値ｓn-1を迂回できるようにするよう構成される（図４を参照）。ある実施形態では、図４のマッピングユニットＭＡＰに供給される値が図４に示すようにＳnML−κであるが、別の実施形態では、（（ＳnML−κ＞ｓn-1）という条件が満たされる場合）ＳnMLがマッピングユニットＭＡＰに直接供給される。ある実施形態では、再帰アルゴリズムが、パラメータκを介したバイアスパラメータ及び平滑化パラメータの計算において最尤ＳＮＲ推定値が以前のフレームの演繹的推定値を迂回できるようにする、再帰ループ内に位置する最大演算子を含む。これにより、（大きな）ＳＮＲの発現を直ちに検出することができる（従って、話声発現の過減衰リスクを低減することができる）。
【００６８】
ある実施形態では、電気入力信号Ｙ（ｋ，ｎ）の帰納的信号対ノイズ比推定値γ（ｋ，ｎ）が、第１の帰納的信号対ノイズ比と第２の帰納的信号対ノイズ比とのミックスとして生成された組み合わせ帰納的信号対ノイズ比として提供される。（帰納的推定値以外の）他の組み合わせ（例えば、ノイズ分散推定値＜σ2＞）を使用することもできる。
【００６９】
ある実施形態では、単一マイク構成及びマルチマイク構成から、２つの帰納的信号対ノイズ比がそれぞれ生成される。ある実施形態では、第１の帰納的信号対ノイズ比が、第２の帰納的信号対ノイズ比よりも速く生成される。ある実施形態では、組み合わせ帰納的信号対ノイズ比が、第１の帰納的信号対ノイズ比と第２の帰納的信号対ノイズ比との加重混合として生成される。ある実施形態では、同側補聴器の帰納的信号対ノイズ比を生じるように組み合わせた第１及び第２の帰納的信号対ノイズ比が、両耳用補聴器システムの同側補聴器及び対側補聴器にそれぞれ由来する。
【００７０】
コンピュータ可読媒体
本出願のある態様では、プログラムコード手段を含むコンピュータプログラムを記憶する有形のコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラムがデータ処理システム上で実行された時に、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述の方法のステップのうちの少なくとも一部（大部分又は全部など）をデータ処理システムに実行させる有形のコンピュータ可読媒体をさらに提供する。
【００７１】
限定ではなく一例として、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又はその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気記憶装置、或いは所望のプログラムコードを命令又はデータ構造の形で搬送又は記憶する、コンピュータがアクセスできる他のいずれかの媒体を含むことができる。本明細書で使用するディスク（ｄｉｓｋ又はｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク及びブルーレイディスクを含み、この場合、ｄｉｓｋは、通常、データを磁気的に再生し、ｄｉｓｃは、レーザを用いてデータを光学的に再生する。これらの組み合わせもコンピュータ可読媒体の範囲に含めるべきである。コンピュータプログラムは、有形媒体に記憶することに加えて、有線又は無線リンク、或いはインターネットなどのネットワークなどの伝送媒体を介して伝送し、データ処理システムにロードして、有形媒体の場所とは異なる場所で実行することもできる。
【００７２】
コンピュータプログラム
本出願では、コンピュータによってプログラムが実行された時に、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述の方法（のステップ）をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム（製品）をさらに提供する。
【００７３】
データ処理システム
本出願のある態様では、プロセッサと、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述の方法のステップのうちの少なくとも一部（大部分又は全部など）をプロセッサに実行させるプログラムコードとを含むデータ処理システムをさらに提供する。
【００７４】
聴覚システム
別の態様では、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述のオーディオ処理装置と補助装置とを含む聴覚システムをさらに提供する。
【００７５】
ある実施形態では、システムが、オーディオ処理装置と補助装置との間に通信リンクを確立して、情報（例えば、制御信号及びステータス信号、場合によってはオーディオ信号）の交換、又は一方から他方への転送を行えることをもたらすように適合される。
【００７６】
ある実施形態では、オーディオ処理装置が、補聴器などの聴覚装置であり、又はこのような装置を含む。ある実施形態では、オーディオ処理装置が電話機であり、又は電話機を含む。
【００７７】
ある実施形態では、補助装置が、（例えば、ＴＶ又は音楽プレーヤなどのエンターテイメント装置、携帯電話機などの電話装置、又はＰＣなどのコンピュータから）複数のオーディオ信号を受け取るとともに、受け取ったオーディオ信号のうちの適当な１つ（又は信号の組み合わせ）を選択し、及び／又は組み合わせてオーディオ処理装置に送信するように適合されたオーディオゲートウェイ装置であり、又はこのような装置を含む。ある実施形態では、補助装置が、オーディオ処理装置又は（単複の）聴覚装置の機能及び動作を制御する遠隔制御装置であり、又はこのような装置を含む。ある実施形態では、場合によってはオーディオ処理装置の機能の制御を可能にするアプリを実行するスマートフォン内に遠隔制御装置の機能が実装される（（単複の）オーディオ処理装置は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の何らかの標準化スキーム又は専有スキームに基づく、スマートフォンへの適当な無線インターフェイスを含む）。
【００７８】
ある実施形態では、補助装置が、補聴器などの聴覚装置などの別のオーディオ処理装置である。ある実施形態では、聴覚システムが、両耳用補聴器システムなどの両耳用聴覚システムを実装するように適合された２つの聴覚装置を含む。
【００７９】
アプリ
本開示の別の態様では、アプリと呼ばれる非一時的アプリケーションをさらに提供する。アプリは、補助装置上で実行されて、「実施形態の詳細な説明」及び特許請求の範囲における上述の聴覚装置又は聴覚システムのためのユーザインターフェイスを実装するように構成された実行可能命令を含む。ある実施形態では、アプリが、例えばスマートフォンなどのセルラーフォン上で、又は聴覚装置や聴覚システムとの通信を可能にする別のポータブル装置上で動作するように構成される。
【００８０】
定義
本文脈における「聴覚装置」は、ユーザの周囲からの音響信号を受け取り、対応するオーディオ信号を生成し、場合によってはオーディオ信号を修正し、場合によって修正されたオーディオ信号をユーザの少なくとも一方の耳に可聴信号として提供することによってユーザの聴力を改善、強化及び／又は保護するように適合された、補聴器又は能動的防音保護装置又はその他のオーディオ処理装置などの装置を意味する。さらに、「聴覚装置」は、オーディオ信号を電子的に受け取り、場合によってはオーディオ信号を修正し、場合によって修正されたオーディオ信号をユーザの少なくとも一方の耳に可聴信号として提供するように適合されたイヤホン又はヘッドセットなどの装置も意味する。このような可聴信号は、例えばユーザの外耳内に広がる音響信号の形で提供することができ、音響信号は、ユーザの頭部の骨構造及び／又は中耳部分を通じてユーザの内耳に機械的振動として伝わり、電気信号は、ユーザの蝸牛神経に直接的又は間接的に伝わる。
【００８１】
聴覚装置は、例えば広がった音響信号を外耳道内に導く管を含む、或いは外耳道付近又は外耳道内に配置されたスピーカを含む、耳の裏側に配置されるユニットとして、耳介及び／又は外耳道内に完全に又は部分的に配置されたユニットとして、頭蓋骨に埋め込まれた固定具に取り付けられたユニットとして、いずれかの既知の方法で装着されるように構成することができる。聴覚装置は、単一のユニット、又は互いに電子的に通信する複数のユニットを含むことができる。
【００８２】
より一般には、聴覚装置は、ユーザの周囲からの音響信号を受け取って対応する入力オーディオ信号を提供する入力変換器、及び／又は入力オーディオ信号を電子的に（すなわち、有線又は無線で）受け取る受信機と、入力オーディオ信号を処理する（通常は構成可能な）信号処理回路と、処理されたオーディオ信号に依存してユーザに可聴信号を提供する出力手段とを含む。聴覚装置によっては、増幅器が信号処理回路を構成できるものもある。通常、信号処理回路は、プログラムを実行し、及び／又は処理において使用する（又は使用する可能性のある）パラメータを記憶し、及び／又は聴覚装置の機能に関連する情報を記憶し、及び／又は、例えばユーザへのインターフェイス及び／又はプログラミング装置へのインターフェイスとの接続に関連して使用する情報（例えば信号処理回路によって提供された処理済みの情報など）を記憶する、１又は２以上の（一体型又は分離型の）記憶素子を含む。いくつかの聴覚装置では、出力手段が、例えば空気伝播音響信号を提供するスピーカ、或いは構造伝搬又は液体伝搬音響信号を提供する振動器などの出力変換器を含むことができる。いくつかの聴覚装置では、出力手段が、電気信号を提供する１又は２以上の出力電極を含むことができる。
【００８３】
いくつかの聴覚装置では、振動器を、構造伝搬音響信号を頭蓋骨に経皮的に提供するように適合させることができる。いくつかの聴覚装置では、振動器を、中耳及び又は内耳に埋め込むことができる。いくつかの聴覚装置では、振動器を、構造伝搬音響信号を中耳の骨及び／又は蝸牛に提供するように適合させることができる。いくつかの聴覚装置では、振動器を、例えば卵円窓を通じて蝸牛液に液体伝搬音響信号を提供するように適合させることができる。いくつかの聴覚装置では、蝸牛又は頭蓋骨の内側に出力電極を埋め込んで、蝸牛の有毛細胞、１又は２以上の聴神経、聴覚皮質及び／又は大脳皮質の他の部分に電気信号を提供するように適合させることができる。
【００８４】
「聴覚システム」は、１又は２以上の聴覚装置を含むシステムを意味し、「両耳用聴覚システム」は、２つの聴覚装置を含んで協働的にユーザの両耳に可聴信号を提供するように適合されたシステムを意味する。聴覚システム又は両耳用聴覚システムは、（単複の）聴覚装置と通信して（単複の）聴覚装置の機能に影響を与える、及び／又はこの機能から恩恵を受ける１又は２以上の「補助装置」をさらに含む。例えば、補助装置は、遠隔制御装置、オーディオゲートウェイ装置、携帯電話機（例えば、スマートフォン）、場内アナウンスシステム、カーオーディオシステム又は音楽プレーヤとすることができる。聴覚装置、聴覚システム又は両耳用聴覚システムは、例えば聴覚障害者の聴力損失を補償し、正常聴覚者の聴力を強化又は保護し、及び／又は人に電子的オーディオ信号を伝えるために使用することができる。
【００８５】
本開示の実施形態は、例えば、補聴器、ヘッドセット、イヤホン、能動的防音保護システム、ハンズフリー電話システム、携帯電話機などの用途において有用となり得る。
【００８６】
本開示の態様は、以下の詳細な説明を添付図と共に参照することによって最も良く理解することができる。図は、明確にするために概略化及び単純化しており、特許請求の範囲を理解しやすくする詳細のみを示して他の詳細は省略している。全体を通じ、同一の又は対応する部品には同じ参照番号を使用する。各態様の個々の特徴は、それぞれを他の態様の一部又は全部の特徴と組み合わせることができる。以下に示す図を参照することにより、これらの及びその他の態様、特徴及び／又は技術的効果が明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１Ａ】標的音（ｘ）とノイズ（ｖ）のミックスｙ（ｔ）を単一のマイクが取得する単一チャネルノイズ低減ユニットを示す図である。
【図１Ｂ】標的音（ｘ）とノイズ（ｖ）のミックスｙ（ｔ）を複数のマイク（Ｍ1、Ｍ2）が取得するマルチチャネルノイズ低減ユニットを示す図である。
【図２】一方向整流によって最尤演繹的ＳＮＲ推定量ξnML＝ｍａｘ（ξminML，γn−１）に導入されるバイアスを示す真のＳＮＲ［ｄＢ］の関数としての最尤推定量ξnMLの平均値［ｄＢ］を示す図である。
【図３】ＳＴＳＡ［１］利得関数（α＝０．９８の場合）を表す式（７）の数値評価によるＤＤ＊アルゴリズムの入力−出力関係（Δoutput＝ｆ（Δinput））を示す図である。
【図４】提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、ユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の例示的な実装の図である。
【図５】判定指向型手法によって与えられたパラメータから、ρ及びλをどのように導出できるかを示す図である。
【図６Ａ】ＳＴＳＡ利得関数＝０．９８を表す所定の関数の勾配λを示す図である。
【図６Ｂ】ＳＴＳＡ利得関数＝０．９８を表す所定の関数のゼロ交差ρを示す図である。
【図７】本開示によるＤＢＳＡアルゴリズムの応答（ｘ印）と、図６Ａ及び図６Ｂにおける適合した関数を用いたＤＤアルゴリズム（線）の応答との比較を示し、曲線が、−３０ｄＢ〜＋３０ｄＢまでの演繹的ＳＮＲ値を５ｄＢ毎に示す図である。
【図８】少ないオーバーサンプリングでシステムの動的挙動を模倣することを、再帰ループに追加のＤフレーム遅延を挿入する目的として、（図４に示す）ＤＢＳＡアルゴリズムをフィルタバンクのオーバーサンプリングに適応するように修正したものを示す図である。
【図９Ａ】本開示による、例えば補聴器などのオーディオ処理装置の実施形態を示す図である。
【図９Ｂ】例えば図９Ａ（Ｍ＝２の場合）の例示的なオーディオ処理装置において使用する、本開示によるノイズ低減システムの実施形態を示す図である。
【図１０】一方が単一マイクチャネルから生成され、他方がマルチマイク構成から生成された、２つの帰納的信号対ノイズ比からの組み合わせ帰納的信号対ノイズ比の生成を示す図である。
【図１１】本開示による、ユーザの耳の裏側に位置するＢＴＥ部分と、ユーザの外耳道内に位置するＩＴＥ部分とを含む本補聴器の実施形態を示す図である。
【図１２Ａ】提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、例えば図１Ａ、図１Ｂ及び図９ＢのユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の第１のさらなる例示的な実装の図である。
【図１２Ｂ】提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズムの第２のさらなる例示的な実装の図である。
【図１２Ｃ】提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズムの第３のさらなる例示的な実装の図である。
【図１３Ａ】図１２Ａ，図１２Ｂ、図１２Ｃに示すＤＢＳＡアルゴリズムの実施形態において使用する発現フラグを提供する一般例を示す図である。
【図１３Ｂ】図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃに示すＤＢＳＡアルゴリズムの実施形態において使用できる発現フラグを提供する、隣接する周波数帯からの入力に基づく発現検出器（コントローラ）の例示的な実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００８８】
図は、明確にするために概略化及び単純化しており、本開示の理解に不可欠な詳細のみを示して他の詳細は省略している。全体を通じ、同一の又は対応する部品には同じ参照番号を使用する。
【００８９】
以下の詳細な説明から、本開示のさらなる適用範囲が明らかになるであろう。しかしながら、詳細な説明及び具体例は、本開示の好ましい実施形態を示すものではあるが例示にすぎないと理解されたい。当業者には、以下の詳細な説明から他の実施形態が明らかになると思われる。
【００９０】
添付図面と共に後述する詳細な説明は、様々な構成の説明として意図するものである。詳細な説明は、様々な概念の完全な理解をもたらすことを目的として具体的な詳細を含む。しかしながら、当業者には、これらの具体的な詳細を伴わずにこれらの概念を実施できることが明らかであろう。様々なブロック、機能ユニット、モジュール、構成部品、回路、ステップ、プロセス、アルゴリズムなど（まとめて、「要素」と呼ぶ）によって装置及び方法の複数の態様を説明する。これらの要素は、特定の用途、設計制約又はその他の理由に応じて、電子ハードウェア、コンピュータプログラム、又はこれらのいずれかの組み合わせを用いて実装することができる。
【００９１】
電子ハードウェアは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰｓ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤｓ）、ゲーテッドロジック、離散ハードウェア回路、及び本開示全体を通じて説明する様々な機能を実行するように構成されたその他の好適なハードウェアを含むことができる。コンピュータプログラムは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はその他のうちのいずれで呼ぶかに関わらず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行ファイル、実行スレッド、処理手順、関数などを意味するものとして広く解釈されたい。
【００９２】
本出願は、例えば補聴器などの聴覚装置の分野に関する。
【００９３】
時間−周波数領域において高速変動する利得を適用することにより、音声強調及びノイズ低減を取得することができる。高速変動する利得を適用する目的は、話声が支配する時間−周波数タイルを不変のまま維持しながらノイズが支配する時間−周波数タイルを抑制することである。これにより、結果として得られる強調信号の変調が増加し、典型的には元の話声信号の変調と類似するようになって話声明瞭度が高くなる。
【００９４】
観察される信号ｙ（ｔ）は、（例えば、１又は複数のマイクによって拾われた）標的話声信号ｘ（ｔ）とノイズｖ（ｔ）との和であり、分析フィルタバンク（ＦＢＡ；ＦＢＡ1，ＦＢＡ2）において処理されて、周波数ｋ（以下、表記を簡単にするために周波数インデックスｋは省略する）及び時間フレームｎ（例えば、図１Ａ、図１Ｂを参照）に対応する周波数サブバンド信号Ｙkn（Ｙ（ｎ，ｋ））を生じると仮定する。例えば、Ｙnは、ＤＦＴフィルタバンクから取得された複素係数を含む（又はこのような複素係数から成る）ことができる。スペクトル話声強調法は、各時間−周波数タイルにおけるノイズ（Ｎ）の量と比べた標的信号（Ｘ）の量、すなわち信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の推定に依拠する。スペクトルノイズ低減では、ＳＮＲが、一般に以下の２つの異なる用語を用いて説明される。
１）帰納的ＳＮＲ。以下のように定義される。
2018014711.tif 000018
2018014711.tif 000019
は、ｎ番目の時間フレームにおけるノイズのスペクトル密度（ノイズのスペクトルパワー変動）の推定値である。
２）演繹的ＳＮＲ。以下のように定義される。
2018014711.tif 000020
｜Ｘn｜2は、標的信号のスペクトル密度である。帰納的ＳＮＲは、ノイズのパワースペクトル密度の推定値
2018014711.tif 000021
を必要とし、演繹的ＳＮＲは、話声（｜Ｘn｜2）とノイズの両方のパワースペクトル密度（
2018014711.tif 000022
）へのアクセスを必要とする。演繹的ＳＮＲが利用可能な場合には、時間及び周波数単位毎に標的信号の推定値を以下のように発見することができ、
2018014711.tif 000023
これはウィーナーのゲインアプローチを表す。ただし、利得関数に他のＳＮＲを使用することもできる。「帰納的」及び「演繹的」信号対ノイズ比という用語は、例えば［４］で使用される。
【００９５】
図１Ａには、単一のマイク（Ｍ）が標的音（ｘ）とノイズ（ｖ）のミックスｙ（ｔ）を受け取る単一チャネルノイズ低減ユニットを示し、図１Ｂには、複数のマイク（Ｍ１，Ｍ２）が標的音（ｘ）とノイズ（ｖ）のミックスｙ（ｔ）を受け取るマルチチャネルノイズ低減ユニットを示す。
【００９６】
本開示では、マイクからのデジタル電気入力信号を提供するために、必要に応じてアナログ−デジタル変換ユニットが適用されると想定する。同様に、必要に応じて、出力信号（例えば、スピーカによって音響信号に変換すべき信号に）には（単複の）デジタル−アナログ変換ユニットが適用されると想定する。
【００９７】
これらの（単複の）ミックスは、（図１Ａ及び図１ＢにＦＢＡ（分析）及びＦＢＡ1（分析）、ＦＢＡ2（分析）としてそれぞれ示す）それぞれの分析フィルタバンクによって周波数領域に変換され、（図１Ａ及び図１ＢにＹ（ｎ，ｋ）及びＹ（ｎ，ｋ）1、Ｙ（ｎ，ｋ）2としてそれぞれ示す）信号Ｙ（ｎ，ｋ）を取得する。いずれの場合にも、帰納的ＳＮＲ  γ（図１Ａ及び図１Ｂの帰納的ＳＮＲ、γn）は、標的信号を含む（それぞれの振幅二乗計算ユニット｜・｜2によってもたらされる）パワースペクトル密度｜Ｙn｜2と、（図１Ａ、図１Ｂに＜σ2＞として示す、それぞれのノイズ推定ユニットＮＴによってもたらされる）ミックス内のノイズのパワースペクトル密度推定値
2018014711.tif 000024
との比率として認められる（図１Ａ、図１Ｂの組み合わせユニット「・／・」を参照）。複数のマイクの場合（例えば、図１Ｂ）、図１ＢのビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵからの出力信号によって示すように、マイク信号の線形結合Ｙ（ｎ，ｋ）＝ｗ（ｋ）1・Ｙ（ｎ，ｋ）1＋ｗ（ｋ）2・Ｙ（ｎ，ｋ）2によってミックス内のノイズを低減することができ、標的信号の相殺を目的としたマイク信号の別の線形結合（Ｎ（ｎ，ｋ））、Ｙ（ｎ，ｋ）＝ｗ（ｋ）3・Ｙ（ｎ，ｋ）1＋ｗ（ｋ）4・Ｙ（ｎ，ｋ）2を使用することによって残りのノイズをより良好に推定することができる。
【００９８】
演繹的信号対ノイズ比（演繹的ＳＮＲ、図１Ａ、図１Ｂのζn）は、本開示によるアルゴリズムを実装する変換ユニットＰｏ２Ｐｒによって決定され、このアルゴリズムについては以下でさらに説明する。例えば、演繹的ＳＮＲは、（例えば、ウィーナーの利得関数に基づいて）結果として得られる現在のノイズ低減利得ＧNRを提供できる利得変換ユニットＳＮＲ２Ｇへの任意のＳＮＲの利得に変換され、これを組み合わせユニット「Ｘ」において信号Ｙ（ｎ，ｋ）（図１Ａの入力信号、及び図１Ｂの空間的フィルタ処理信号）に適用してノイズ低減信号ＹNR（ｎ，ｋ）を提供することができる。
【００９９】
（図１Ａ、図１Ｂに＜σ2＞で示す）ノイズパワー密度の推定値
2018014711.tif 000025
が利用可能な場合には、帰納的ＳＮＲを直接求めることができる（図１Ａ、図１Ｂの組み合わせ（ここでは除算）ユニット「・／・」を参照）。通常は、未知の標的振幅｜Ｘn｜の推定値をＡnとする標的パワースペクトル密度（Ａn2）にアクセスできないので、演繹的ＳＮＲに直接アクセスすることはできない。演繹的ＳＮＲを推定するために、判定指向型（ＤＤ）アルゴリズム
2018014711.tif 000026
（１）
が提案されており［１］、
2018014711.tif 000027
は、（ｎ番目の時間フレームにおける）標的信号振幅の推定値であり、
2018014711.tif 000028
は、対象の周波数におけるノイズスペクトル偏差（パワースペクトル密度）であり、αは重み付け係数である。上記の式は、演繹的ＳＮＲξnの以下の２つの推定値の線形結合である。
（γ−１＝（｜Ｙ｜2／σ2）−１＝＝（｜Ｙ｜2−σ2）／σ2）〜ζであるため）再帰的な部分
2018014711.tif 000029
（一般に
2018014711.tif 000030
はξnに依存する）、及び、
２）非再帰的な部分ｍａｘ（０，γn−１）。通常、重み付けパラメータαは、０．９４〜０．９９の間隔で選択されるが、フレームレートと、場合によっては他のパラメータとに明らかに依存し得る。ノイズ推定値
2018014711.tif 000031
は、例えば音声活動検出器及び（音声の非検出時にノイズレベルを推定し、周波数サブバンドで機能する）レベル推定量を使用するノイズトラッカー（例えば、［２］欧州特許第２７０１１４５号［３］を参照）などのスペクトルノイズ推定量から利用可能であると想定される。話声振幅推定値
2018014711.tif 000032
は、話声推定量を用いて取得され、これらのうちのいくつかが利用可能である。一般に、話声推定量は、以下の対応する利得関数Ｇによって表すことができる。
2018014711.tif 000033
（２）
【０１００】
利得関数は、コスト関数又は最小化すべき対象、並びに話声及びノイズ過程に関する統計的仮定に依存して選択することができる。周知例は、ＳＴＳＡ利得関数［１］、ＬＳＡ［４］、ＭＯＳＩＥ［５］、ウィーナー、及びスペクトルサブトラクション利得関数［５］、［７］である。ＳＴＳＡ（ＳＴＳＡ＝最小平均二乗誤差短時間スペクトル振幅推定量（ｍｉｎｉｍｕｍ−ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ  ｅｒｒｏｒ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ））、ＬＳＡ及びＭＯＳＩＥは、（推定される）演繹的ＳＮＲξnと、帰納的ＳＮＲ
2018014711.tif 000034
の両方に依存するが、ウィーナー及びスペクトルサブトラクション利得関数は１次元であり、ξnのみに依存する。［５］に示すように、
2018014711.tif 000035
は、ＭＯＳＩＥ推定量として知られている以下の式を用いて推定することができる。
2018014711.tif 000036
（３）
式中、Γ（．）はガンマ関数であり、Φ（ａ，ｂ；ｘ）は合流超幾何関数であり、
2018014711.tif 000037
である。（２）と（３）を組み合わせると、以下のように書くことができる。
2018014711.tif 000038
【０１０１】
β＝０．００１及びμ＝１とすると、ＬＳＡ推定量（例えば、［４］参照）に十分に近づくことができる（例えば、［５］を参照）。従って、判定指向型手法によって推定される演繹的ＳＮＲは、平滑化因子αと、
2018014711.tif 000039
を取得するための選択された推定量とに依存するｍａｘ（０，γn−１）の平滑化バージョンである。
【０１０２】
上述したように、αはフレームレートに依存することができる。ある実施形態では、元々［１］で提案されているような判定指向型手法が、８ミリ秒（ｍｓ）毎に変位するフレームを用いて設計される。補聴器では、通常はフレームがはるかに高いフレームレートで（例えば、１ミリ秒毎に）更新される。このフィルタバンクの高オーバーサンプリング因子は、（例えば、話声発現をより良好に維持するために）システムの反応を高速にすることができる。この反応時間が速くなる利点は、高フレームレートに従ってαを調整するだけでは十分に達成することができない。代わりに、高オーバーサンプリング因子を活用する際に良好となる方法を提案する。
【０１０３】
ＤＤアルゴリズム（１）は、以下の再帰関数として再公式化することができる。
2018014711.tif 000040
＝
2018014711.tif 000041
（４）
【０１０４】
第１の単純化として、ＤＤ＊と呼ぶわずかに修正したアルゴリズムを検討する。ＤＤ＊における再帰性は、現在のフレーム観察及び以前の演繹的推定値のみに依存するように変化する。
2018014711.tif 000042
2018014711.tif 000043
（５）
【０１０５】
この修正による演繹的推定値への影響は、数値シミュレーション（後節を参照）によって定量化することができ、その影響は、聞こえはするものの一般に小さいことが分かる。実際に、利得関数において帰納的ＳＮＲに直近のフレームパワーを使用することは、話声発現時のＳＮＲ推定にとって有益と思われる。
【０１０６】
次に、ＳＮＲ値を最高尤度で表す最尤ＳＮＲ推定量について検討する。ここでは、ノイズ及び話声過程が相関性のないガウス過程であり、スペクトル係数が時間及び周波数にわたって独立しているという標準的な仮定を立てる［１］。この時、最尤ＳＮＲ推定量ξnMLは、以下によって与えられる。
2018014711.tif 000044
（６）
【０１０７】
なお、最尤推定量は、その平均が真の値とは異なるので中心的な推定量ではない。この場合、中心的な推定量は以下のようになり、
2018014711.tif 000045
負の値をとることができる。
【０１０８】
図２に、一方向整流によって最尤演繹的ＳＮＲ推定量ξnML＝ｍａｘ（ξnML，γn−１）に導入されるバイアスを示す真のＳＮＲ［ｄＢ］の関数としての最尤推定量ξnMLの平均値［ｄＢ］を示す。標的信号は、ガウス信号であると仮定する。ノイズのみの入力では、推定されるＳＮＲがξML＝ｅ-1≒−４．３ｄＢに等しく（ξminML＝０と仮定、［５］も参照）、図２のバイアスを参照されたい。ＤＤ手法の１つの効果は、このバイアスを補償する点である。
【０１０９】
入力−出力関係
以下では、式（５）におけるＤＤ＊アルゴリズムの関数的近似を提案する。数学的便宜上、以下では、
2018014711.tif 000046
と仮定し、このような近似を求める。ξn＝ｍａｘ（０，γn−１）は、ξn＝γn−１及びγn＝ξn＋１に単純化されるので、この仮定は非再帰的部分を単純化する。この仮定の（結果に対する）影響が実際に小さいことを示すことができる。従って、
2018014711.tif 000047
である場合を無視すると、式（５）のＤＤ＊アルゴリズムは、以下のξnMLの関数として記述することができる。
2018014711.tif 000048
（７）
すなわち、
2018014711.tif 000049
であるので、関数Ψは、演繹的推定値における相対的変化を現在のξnMLと以前の演繹的ＳＮＲ推定値ξn-1との比率の関数として示す。従って、以下のようになる。
2018014711.tif 000050
2018014711.tif 000051
（８）
【０１１０】
対数（ｄＢ）スケール上でＳＮＲ比を表現することにより、上記の関係は、ＤＤ＊アルゴリズムによって表される非線形的な入力−出力関係を表す。
【０１１１】
図３に、ＳＴＳＡ［１］利得関数（α＝０．９８の場合）を表す式（７）の数値評価によるＤＤ＊アルゴリズムの入力−出力関係（Δｏｕｔｐｕｔ＝ｆ（Δｉｎｐｕｔ））を示す。中等度の入力変化では出力の変化が小さいので、低い演繹的ＳＮＲ推定値（例えば、−３０ｄＢとして示す曲線）では平滑化が有効である。さらに、非ゼロの横座標のゼロ交差によって分かるように、バイアスが導入されると、平均推定演繹的ＳＮＲが平均最尤ＳＮＲ推定値よりも小さくなる。「バイアス」という用語は、期待値Ｅ（）と「真」の基準値との間の差分を反映するために使用されることが多いが、ここでは期待値Ｅ（ξnml）とＥ（ξn）との差分を反映するため使用する。図３は、現在の最尤推定値ξnMLと、以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1（及び以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1の絶対値）との間の差分（又はこれらの比率）（入力）の知識から、現在の演繹的ＳＮＲ推定値ζnと、以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1との間の差分（又はこれらの比率）（出力）を求めることができるようにするグラフ関係を与えるものである。
【０１１２】
図３には、この２つの顕著な効果を明らかにする関係を示しており、低い演繹的ＳＮＲ値（例えば、ζn-1＝−３０ｄＢとして示す曲線）では、出力変化が入力変化よりも小さく、最尤ＳＮＲ推定値ξnMLの低域フィルタリング／平滑化を効果的に実装している。高い演繹的ＳＮＲ値（ζn-1＝＋３０ｄＢ）では、ＤＤ＊演繹的ＳＮＲ推定値ξnがξnMLの変化と同程度に変化し、平滑化が非常に少量になる。次に、低い演繹的ＳＮＲ値を表す曲線のゼロ交差は、
2018014711.tif 000052
という正のｄＢ値に最大約１０ｄＢまで変位している。このことは、低ＳＮＲ領域では、演繹的ＳＮＲ推定値ξnが、ξMLの平均値よりも約１０ｄＢ低い値に落ち着くはずであることを意味する。
【０１１３】
図３は、現在の最尤推定値ξnMLと、以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1（及び以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1の絶対値）との間の差分（又はこれらの比率）（入力）の知識から、現在の演繹的ＳＮＲ推定値ζnと、以前の演繹的ＳＮＲ推定値ζn-1との間の差分（又はこれらの比率）（出力）を求めることができるようにするグラフ関係を与えるものである。
【０１１４】
図３に示すようなグラフからは、演繹的ＳＮＲのζn-1＝−３０ｄＢ、ζn-1＝０ｄＢ及びζn-1＝＋３０ｄＢに関するグラフについて、後述する円滑化パラメータ（λDD）及びバイアスパラメータ（ρ）の値を読み取ることができる。バイアスパラメータρは、横軸との間のグラフのゼロ交差として認められる。平滑化パラメータλDDは、ゼロ交差における対象のグラフのα（・）として示す勾配として認められる。これらの値は、抽出されて、例えば演繹的ＳＮＲの関連値を表すテーブルに記憶される（例えば、図４のマッピングユニットＭＡＰを参照）。
【０１１５】
図４は、変換ユニットＰｏ２Ｐｒに実装される、提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ）の例示的な実装の図である。
【０１１６】
有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ）
図４は、ＤＤの以下の３つの主要効果を含むＤＤ手法の構成可能な代替実装を提供することを目的とした、提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、ユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の図である。
１．音楽ノイズを低減する、低ＳＮＲ条件でのさらなる平滑化を可能にするＳＮＲ依存平滑化。
２．ノイズのみの期間に音楽ノイズの可聴度を低減する、低ＳＮＲ条件のξnMLに比べて負のバイアス。
３．低から高及び高から低へのＳＮＲ条件の高速切り換えを可能にする再帰的バイアス。
【０１１７】
ＤＢＳＡアルゴリズムは、ｄＢ領域のＳＮＲ推定値で動作し、従って以下を導入する。
2018014711.tif 000053
及び、
2018014711.tif 000054
【０１１８】
提案するアルゴリズムの実施形態の中心部分は、単位ＤＣ利得と適応的時定数とを有する１次ＩＩＲローパスフィルタである。２つの関数λ（ｓn）及びρ（ｓn）は、推定されるＳＮＲの再帰関数として平滑化の量とＳＮＲバイアスの量とを制御する。
【０１１９】
以下では、上述したＤＤシステムの入力−出力関係を模倣するように制御関数を導出する。ｄＢで表される演繹的ＳＮＲ及び最尤ＳＮＲをｓn及びｓnMLとし、最大演算を無視する（さしあたり、κ→∞とする）と、ＤＢＳＡの入力−出力関係は、以下によって定義される。
2018014711.tif 000055
（９）
【０１２０】
従って、ＤＢＳＡをＤＤ＊手法と同一視することは、以下の近似に相当する。
2018014711.tif 000056
（１０）
【０１２１】
（１０）においてＤＢＳＡを完全に特定するには、バイアス関数ρ（ｓn）及び平滑化関数λ（ｓn）を特定しなければならない。目的は、ＤＤ＊手法の挙動を模倣することであるため、例えば、ゼロ交差の位置と、関数
2018014711.tif 000057
（ξnMLの関数として評価される）のこの位置における勾配とを測定し、関数ρ（ｓn）及びλ（ｓn）を、同じ値を有するように選択することができる。従って、バイアス関数ρ（ｓn）については、以下の値に等しくなるように選択し、
2018014711.tif 000058
ξは以下を満たす。
2018014711.tif 000059
【０１２２】
同様に、平滑化関数λ（ｓn-1）は、図３の曲線の０ｄＢ交差の位置における（すなわち、ｓnML−ｓn＝−ρ（ｓn-1）の時の）（ｓnMLに関する）勾配と等しく設定することができる。
【０１２３】
図４には、ＤＤ手法に代わる有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ）の実装を示す。図４の右上部分の破線ボックスは、単位ＤＣ利得及び可変平滑化係数λ（図４のλn-1）を有する１次ＩＩＲローパスフィルタを表す。この部分、並びに（信号ｓnml−ρn-1をもたらす）組み合わせユニット「＋」及び（平滑化パラメータλ及びバイアスパラメータρをもたらす）１次ＩＩＲローパスフィルタに入力を提供するマッピングユニットＭＡＰは、以下の式（１０）を実装する（図４の「式（１０）から」の指示を参照）。２つのマッピング関数λ（ｓ）及びρ（ｓ）（マッピングユニットＭＡＰを参照）は、平滑化（λ）及びバイアス（ρ）の量を、推定される演繹的ＳＮＲの再帰関数（図４のｓn-1（ζn-1））としてそれぞれ制御する。ｎ番目の時間フレームの演繹的ＳＮＲの最尤値ζnmlをもたらす図４の左側部分は、上記の式（６）を実装する（図４の「式（６）から」という指示を参照）。演繹的信号対ノイズ比の最尤値ζnmlは、「ｄＢ」ユニットによって対数領域に変換される。マッピングユニットＭＡＰは、例えば、演繹的ＳＮＲ  ζの関連値のための（例えば、より広いζの範囲、及び／又は５ｄＢ当たり１曲線又は１ｄＢ当たり１曲線などのより多くの値のための）、図３から抽出された平滑化パラメータ及びバイアスパラメータρの値を含むルックアップテーブル（又は同等のデータ材料）（図４の表示「図３から」参照）を含むメモリとして実装される。マッピングユニットＭＡＰのメモリに記憶される関連する平滑化パラメータλ及びバイアスパラメータρの（オフライン）計算アルゴリズムの実装については図５に示す。図４の実施形態は、ユニットＢＰＳによって実装される演繹的ＳＮＲのより大きな現在の最尤値ｓnml（ζnml）の値のためのバイパス分岐をさらに含む。バイパスユニットＢＰＳは、組み合わせユニット「＋」と最大演算子ユニット「ｍａｘ」とを含む。組み合わせユニット「＋」は、パラメータκを入力として取る。κの値を現在の最尤値ｓnmlから減算し、結果として得られる値ｓnml−κを、演繹的ＳＮＲの以前の値ｓn-1と共に最大値ユニットｍａｘに供給する。これにより、演繹的ＳＮＲの現在の最尤値ｓnml（ζnml）の（ｓn-1＋κよりも大きな）比較的大きな値が、マッピングユニットＭＡＰへの入力に直ちに影響を与えることができるようになる。ある実施形態では、パラメータκが周波数に依存する（すなわち、例えば異なる周波数チャネルｋでは異なる）。
【０１２４】
図５に、判定指向型手法のパラメータからバイパスパラメータρ及び平滑化パラメータλをどのように導出できるかを示す。図５には、図４のマッピングユニットＭＡＰとの関連データを生成するアルゴリズムの実施形態を示す。このアルゴリズムは、演繹的ＳＮＲの現在の最尤値ｓnml（ζnml）及び以前の演繹的ＳＮＲ値ｓn-1からバイアスパラメータρ及び平滑化パラメータλを決定する。ρ及びλの単一のマッピングを有することとは対照的に、入力が増加しているか、それとも減少しているかに応じて、異なるρ及びλの組を有するように選択することができる。これは、ρ及びλについて異なるアタック値及びリリース値を有することに対応し、このようなパラメータの組は、異なるアタック時間及びリリース時間に対応する異なるαの値から導出する（その後にマッピングユニットＭＡＰに記憶する）ことができる。後述するように、（マッピングユニットＭＡＰに記憶された平滑化パラメータλの値を直接利用できるように、）ＬＳＡ手法［４］において使用するものとは異なるフレームレート（又はフレーム長）を考慮する平滑化パラメータの補償を実装することが好ましい。これについては、例えば図８に関連して以下でさらに説明する。
【０１２５】
図６Ａ及び図６Ｂには、ＳＴＳＡ利得関数［１］を表す関数
2018014711.tif 000060
の勾配λ及びゼロ交差ρをそれぞれ示しており、両事例においてα＝０．９８を使用している。図７には、本開示によるＤＢＳＡアルゴリズムの応答（ｘ印）と、図６Ａ及び図６Ｂにおける適合した関数を用いたＤＤアルゴリズム（線）の応答との比較を示し、曲線は、−３０ｄＢ〜＋３０ｄＢまでの演繹的ＳＮＲ値を５ｄＢ毎に示す。
【０１２６】
図６には、数値評価からの結果を示し、図７には、ＤＤ＊アルゴリズムの入力−出力応答とＤＢＳＡアルゴリズムの入力−出力応答との比較を示す。後節のシミュレーションに示すように、ほとんどの場合において差分は極めて小さいことが分かる。
【０１２７】
観察されるＳＮＲが低い場合
次に、
2018014711.tif 000061
の場合について検討する。ＤＢＳＡでは、この事例が、影響を制限する最小値ξminMLによって捕らえられる。再び式（２）
2018014711.tif 000062
を参照すると、一般に、ウィーナー利得関数の累乗として表すことができる利得関数のクラスは、
2018014711.tif 000063
の時に
2018014711.tif 000064
となる。この特性は、ＤＤアルゴリズムのバイアスを極めて大きな負にし、ＤＢＳＡでは比較的小さなξminMLの値を用いて模倣することができる。
【０１２８】
一方で、ＳＴＳＡ、ＬＳＡ及びＭＯＳＩＥ利得関数では、
2018014711.tif 000065
の時に０ｄＢよりも大きな利得が発生し、極限では非ゼロの
2018014711.tif 000066
が生じる。この影響には、さらに大きなξminMLによってある程度対処することができる。実際には、ＤＤ＊手法とＤＢＳＡとの間の差分は、無視できるほどにすることができる。
【０１２９】
数値的問題
なお、場合によっては（通常は、低い演繹的ＳＮＲ値では）、関数
2018014711.tif 000067
がゼロ交差を有さない。このことは、システムが生成できる実際の演繹的ＳＮＲ値の範囲の限界を反映する。１つの特定の例は、何らかの最小利得値Ｇminによって利得関数
2018014711.tif 000068
が制限される際に生じる。この最小値を式（５）に代入すると、容易に以下を示すことができる。
2018014711.tif 000069
【０１３０】
従って、ξn-1が十分に小さい場合には、関数Ψが１よりも大きくなり、このことも、関数１０ｌｏｇ１０Ψのゼロ交差が存在しないことを意味する。数値的実装では、この状況を検出して、やはりρ（ｓn）及びλ（ｓn）についての何らかの適切なルックアップテーブル値を特定する必要がある。実際には、初期状態からの収束中にしかサンプリングされない可能性が最も高いので、使用する正確な値は問題ではない。
【０１３１】
最大演算子、その他
図４では、再帰ループ内に最大演算子が位置して、（パラメータκを介した）バイアスパラメータ及び平滑化パラメータの計算において最尤ＳＮＲ推定値が以前のフレームの演繹的推定値を迂回できるようにする。この要素の動機は、ＳＮＲ発現の検出を支援し、従って話声開始の過減衰リスクを低減することである。ＤＤ手法の式（１）では、項（１−α）が、現フレームにおける大きな発現による負バイアスの急速な減少を可能にし、この最大値は、この挙動をパラメータκによって制御されるように模倣する。従って、係数κを用いて平滑化を迂回することができる。κを増加させることにより、話声発現をより良好に維持することができる。一方で、κが増加すると、ノイズフロアが上昇する場合もある。しかしながら、増加したノイズフロアは、大量の減衰を適用した時にしか影響を及ぼさない。従って、選択されるκの値は、選択された最大減衰量に依存する。
【０１３２】
最大演算子（図４、図５及び図８の「ｍａｘ」）の代わりに、より一般的な選択スキームを用いて（急激な）ＳＮＲの変化（例えば、発現）を特定することもでき、例えば、図１２Ａ、図１２Ｂ及び図１２Ｃに示す実施形態の「選択」ユニットを参照されたい。このような一般的スキームは、例えば音響環境におけるイベント（変化）（例えば、ノイズ源（例えば、風切音）の急な出現又は除去、或いは自分の声などの話声源などの他の音源の急変）の考慮（例えば、図１３Ａを参照）、及び／又は、考慮する周波数帯周辺の多くの周波数帯にわたる信号の変化の考慮（例えば、全ての周波数帯を評価し、論理的基準を適用して、結果として得られた対象の周波数帯のための発現フラグを提供する）（例えば、図１３Ｂを参照）を含むことができる。
【０１３３】
フィルタバンクオーバーサンプリング
フィルタバンクパラメータは、ＤＤ手法の結果に大きな影響を及ぼす。オーバーサンプリングは、演繹的ＳＮＲ推定値に導入される平滑化の効果及びバイアスの量に直接的な影響を与えるので、考慮すべき主要パラメータである。
【０１３４】
文献には、ＤＤ手法におけるフィルタバンクオーバーサンプリングの補正方法が十分に記載されていない。最初の公式化［１］では、ハニング窓、４倍オーバーサンプリングに対応する１９２サンプルの重複、及び８ｋＨｚのサンプルレートと共に２５６ポイントのＦＦＴが使用された。一般的には、２倍オーバーサンプリング（５０％のフレーム重複）が普通であり、［１］及びその中の参考文献を参照されたい。しかしながら、補聴器及びその他の低遅延用途では、１６倍又はそれよりも高いオーバーサンプリングも非現実的ではない。
【０１３５】
全ての条件が等しければ、オーバーサンプリングは、ＤＤ手法及びＤＢＳＡ法の再帰的影響を抑える。「無限」オーバーサンプリングの極限では、再帰的バイアスが漸近バイアス関数に置き換えられる。
【０１３６】
オーバーサンプリング補償のための１つの考えられる手法は、ＤＤ／ＤＢＳＡ推定をオーバーサンプリングの比例倍だけダウンサンプリングして、演繹的推定値を複数のフレームにわたって一定に保つことである。この手法の短所は、利得ジャンプ（ｇａｉｎ  ｊｕｍｐ）が導入されることにより、オーバーサンプリングされたフィルタバンクと組み合わせて使用した時に音質が低下し得る点とすることができる。オーバーサンプリングでは、同等の合成フィルタでは足りず、利得ジャンプによって導入された乗法性ノイズ（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｖｅ  ｎｏｉｓｅ）の減衰にとって不十分な場合がある。
【０１３７】
ＤＢＳＡ法では、有向再帰平滑化と有向再帰バイアスとの組み合わせによって一時的挙動（すなわち、ＳＮＲ推定値の平滑化と発現に対する応答性）が制御される。計算要求は厳しいが理論的に精度の高いフィルタバンクオーバーサンプリングの処理方法は、図８に示すような再帰ループ内の高次遅延要素（循環バッファ）によるものである。
【０１３８】
図８には、（図４に示す）ＤＢＳＡアルゴリズムをフィルタバンクオーバーサンプリングに適合するように修正したものを示しており、この場合、再帰ループに追加のＤフレーム遅延を挿入する目的は、少ないオーバーサンプリングでシステムの動的挙動を模倣することである。図４、図５及び図８に例示するＤＢＳＡアルゴリズムの実施形態に比べ、図１２Ａ、図１２Ｂ及び図１２Ｃに示す実施形態は、最大演算子が、例えば発現フラグ（Ｏｎｓｅｔ  ｆｌａｇ）によって制御できる選択演算子（ｓｅｌｅｃｔ）に置換されている点で異なる。発現フラグは、局所的周波数チャネルｋにしか影響しない最大演算子とは対照的に、例えば所定の又は適応的な（例えば、ロジック）スキーム（例えば、図１Ａを参照）に従って適格とされた、及び／又は他の周波数チャネルも含む（例えば、図１３Ｂを参照）複数の「制御入力」に依存することができる。ある実施形態では、バイアスパラメータκが周波数に依存する（すなわち、例えば異なる周波数チャネルｋでは異なる）。
【０１３９】
図１２Ａは、提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、例えば図１Ａ、図１Ｂ及び図９ＢのユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の第１のさらなる例示的な実装の図である。発現フラグは、局所的周波数チャネルｋにしか影響しない最大演算子とは対照的に、他の周波数チャネルにも依存することができる（例えば、図１３Ｂを参照）。発現フラグの利点は、（発現が多くの周波数チャネルに同時に影響を与えると仮定した場合）高ＳＮＲを有する少数の周波数チャネルにおいて検出された発現情報を、低ＳＮＲを有する周波数チャネルに伝搬できる点である。これにより、低ＳＮＲの周波数チャネルにおいて発現情報をより速く適用することができる。ある実施形態では、所与の周波数チャネルｋのための発現フラグと同様に（又は発現フラグ判定基準への入力として）広帯域発現検出器を使用することができる。或いは、例えば複数のＫ個の周波数チャネル（例えば、対象のチャネルｋと両側の隣接するチャネル（例えば、ｋ−１、ｋ＋１、図１３Ｂを参照））におけるバイアス補正された最新のＳＮＲ値ｓnML−κ（その最尤（「演繹的」）推定値）が以前の（「演繹的」）ＳＮＲ値ｓn-1よりも高ければ、それは発現の指標である。所与の周波数チャネルｋの発現フラグの判定では、直接隣接するチャネル以外の周波数チャネル及び／又はその他の発現インジケータを考慮することができる。ある実施形態では、１〜Ｋの間の数をｑとする少なくともｑ個のチャネルにおいて局所的発現が検出されたかどうかに応じて特定の周波数チャネルｋの発現フラグが判定される。
【０１４０】
図１２Ｂは、提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、例えば図１Ａ、図１Ｂ及び図９ＢのユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の第２のさらなる例示的な実装の図である。λ及びρは、ＳＮＲへの依存に加えて、ＳＮＲが増加しているか、それとも減少しているかにも依存することができる。ｓnML＋ρn-1−ｓn-1＞０によって示されるようにＳＮＲが増加する場合には、１組のλ（ｓ）及びρ（ｓ）と、λatk（ｓ）と、ρatk（ｓ）とを選択し、ｓnML＋ρn-1−ｓn-1＜０によって示されるようにＳＮＲが減少する場合には、別の組のλ（ｓ）及びρ（ｓ）と、λrel（ｓ）と、ρrel（ｓ）とを選択する。平滑化パラメータλ（ｓ）及びρ（ｓ）の例示的な推移については、図６Ａ及び図６Ｂにそれぞれ示す。
【０１４１】
さらに、別の好ましい実施形態では、「選択」ユニットが、検出された発現のみに依存しないこともある。選択ユニットは、検出された自分の声、風切音、又は言及した（又はその他の）検出器のいずれかの組み合わせにも依存することができる（例えば、図１３Ａを参照）。
【０１４２】
図１２Ｃは、提案する有向バイアス及び平滑化アルゴリズム（ＤＢＳＡ、例えば図１Ａ、図１Ｂ及び図９ＢのユニットＰｏ２Ｐｒによって実装される）の第３のさらなる例示的な実装の図である。λ及びρは、ＳＮＲへの依存に加えて、ＳＮＲが増加又は減少していることを示す別の指標にも依存することができる。ｓnML−ｓn-1＞０によって示されるようにＳＮＲが増加する場合には、１組のλ及びρと、λatkと、ρatkとを選択し、ｓnML−ｓn-1＜０によって示されるようにＳＮＲが減少する場合には、別の組のλ及びρと、λrelと、ρrelとを選択する。
【０１４３】
図１３Ａには、図１２Ａ，図１２Ｂ、図１２Ｃに示すＤＢＳＡアルゴリズムの実施形態において使用する発現フラグを提供する一般例を示す。補聴器などのオーディオ処理装置は、オーディオ処理装置の周囲の音響シーンの変化の発現の複数のインジケータ（信号ＩＸ1、・・・、ＩＸND）をもたらして、オーディオ処理装置の順方向経路によって考慮される信号のＳＮＲを変化させることができるＮＤ個の検出器又は指示器（ＩＮＤ1、・・・、ＩＮＤND）を含むことができる。例えば、このような指示器は、時変入力音ｓ（ｔ）（例えば、図９Ａを参照）の急激な変化、例えばその変調を検出する一般的な発現検出器、風切音検出器、独自音声検出器などの音声検出器など、及びこれらの組み合わせを含むことができる。指示器（ＩＮＤ1、・・・、ＩＮＤND）からの出力（ＩＸ1、・・・、ＩＸND）は、結果として得られる所与の周波数チャネルｋの発現インジケータ（信号発現フラグ）を提供するアルゴリズムを実装するコントローラ（ＣＯＮＴＲＯＬ）に供給される。このようなスキームの特定の実装（又は部分的実装）を図１３Ｂに示す。
【０１４４】
図１３Ｂには、図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃに示すＤＢＳＡアルゴリズムの実施形態において使用できる発現フラグを提供する、隣接する周波数帯からの入力に基づくコントローラ（ＣＯＮＴＲＯＬ）の例示的な実施形態を示す。図示のスキームは、考慮する周波数帯ｋの周囲の複数の周波数帯ｋ’にわたってｓnML（ｋ’）−κ＞ｓn-1（ｋ’）が満たされているかどうかによって示されるようなＳＮＲの経時的変化を評価するインジケータを含む入力インジケータ信号（ＩＸp、・・・、ＩＸq）を提供する（例えば、ｋ’＝ｋ−１、ｋ及びｋ＋１、又はこれらのうちのたった１つ、又は「３つのうちの２つ」などについて、或いはすべての周波数帯ｋ＝１、・・・、Ｋ（又は、例えば話声及び／又はノイズが生じると予想される選択範囲）について式を評価し、ロジック基準を適用して、結果として得られる対象の周波数帯の発現フラグを提供する）。ある実施形態では、所与のチャネルｋに直接隣接する帯域のみが考慮され、すなわち各チャネルについての発現フラグを提供する際に３つのチャネルが含まれる。ある実施形態では、このようなスキームが、図１３Ａに関連して言及したような他の検出器からの入力と組み合わされる。ある実施形態では、対象のチャネル周囲の複数の周波数チャネル、例えば全てのチャネルについて式ｓnML（ｋ’）−κ＞ｓn-1（ｋ’）又は他の同様の式が評価され、結果として得られた発現フラグを提供するスキームが入力インジケータ（ＩＸp、・・・、ＩＸq）に適用される。バイアス定数κは、周波数全体にわたって一定とすることも、又はチャネル毎に異なることも、或いは一部のチャネルで異なることもできる。
【０１４５】
提案する実装の利点
提案する実装は、判定指向型手法に勝る以下の利点を有する。
・フィルタバンクのオーバーサンプリングを考慮するために平滑化パラメータを調整することができ、このことは補聴器などの低遅延用途における実装にとって重要である。
・平滑化及びバイアスが、選択された利得関数に依存するのではなく、２つのマッピング関数のパラメータ化によって平滑化λ（ｓ）及びバイアスρ（ｓ）が直接制御される。これにより、ノイズ低減と音質との間の望ましいトレードオフのために各マッピング関数を別個に調整できるようになる。例えば、バイアスを過度に強調することにより、目標エネルギーをより良好に維持することができる。また、対象となるＳＮＲの一定範囲に対処するためにパラメータを設定することもできる。ユーザによっては、主に低ＳＮＲ領域のノイズ低減から（変動利得の面で）恩恵を受け、高い信号対ノイズ比としてのノイズ低減を必要としないので、このようなパラメータの設定は、個々のユーザについて異なるように選択することができる。一方で、ユーザによっては、高い信号対ノイズ比領域においてノイズ低減を必要とし、低い信号対ノイズ比領域において一定の減衰を必要とすることもある。
・提案するシステムの拡張として、平滑化パラメータ及びバイアスパラメータは、入力が増加しているか、それとも減少しているかに依存することもできる。すなわち、２つのパラメータの異なるアタック値及びリリース値を使用することができる。
・判定指向型手法を現フレームの観察及び以前の演繹的推定値にのみに依存するように変更すると、話声発現時のＳＮＲ推定にとって有利と思われる。
・同様に、パラメータκによって制御される最大演算子を用いて、話声発現を過減衰するリスクを低減することができる。選択される値は、選択された最大減衰に依存することができる。
・選択された最小値ξminMLによるξnMLの事前平滑化を用いて
2018014711.tif 000070
の場合に対処する。
・ノイズ推定量は、マルチチャネル入力、並びに単一チャネル入力、又はこれらの両方、及び／又は両耳入力（例えば、図１０を参照）に依拠することができる。ＤＢＳＡパラメータは、ノイズ推定量が単一チャネル入力に依拠するか、それともマルチチャネル入力に依拠するかに依存して異なるように調整することができる。
【０１４６】
図９Ａに、本開示による補聴器などのオーディオ処理装置ＡＰＤの実施形態を示す。標的信号成分ｘ（ｔ）とノイズ信号成分ｖ（ｔ）とのミックスを含むと想定される時変入力音ｓ（ｔ）が、オーディオ処理装置によって拾われて処理され、処理された形で可聴信号としてユーザに提供される。ここでは補聴器である図９Ａのオーディオ処理装置は、数多くの入力ユニットＩＵj，ｊ＝１、・・・、Ｍを含み、これらの各々は、音響ｓ（ｔ）を時間−周波数表現（ｋ，ｍ）で表す電気入力信号Ｓiを提供する。図９Ａの実施形態では、各入力ユニットＩＵiが、（入力ユニットＩＵiにおいて受け取られる）環境からの入力音ｓｉを電気的時間領域信号ｓ’i，ｉ＝１、・・・、Ｍに変換する入力変換器ＩＴiを含む。入力ユニットＩＵｉは、電気的時間領域信号ｓ’iを複数の周波数サブバンド信号（ｋ＝１、・・・、Ｋ）に変換することによって時間−周波数表現Ｓi（ｋ，ｍ）の電気入力信号を提供する分析フィルタバンクＦＢＡiをさらに含む。この補聴器は、数多くの電気入力信号Ｓｉ，ｉ＝１、・・・、Ｍに基づいてノイズ低減信号ＹNRを提供するマルチ入力ノイズ低減システムＮＲＳをさらに含む。マルチ入力ノイズ低減システムＮＲＳは、マルチ入力ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵ、ポストフィルタユニットＰＳＴＦ、及び制御ユニットＣＯＮＴを含む。マルチ入力ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵ（及び制御ユニットＣＯＮＴ）は、数多くの電気入力信号Ｓi，ｉ＝１、・・・、Ｍを受け取って信号Ｙ及びＮを提供する。制御ユニットＣＯＮＴは、複素重みＷijを記憶したメモリＭＥＭを含む。複素重みＷijは、ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵの（信号Ｗijを介してＢＦＵに供給される）考えられる所定の固定ビームフォーマを定める（例えば、図９Ｂを参照）。制御ユニットＣＯＮＴは、所与の入力信号（例えば、入力信号の所与の時間−周波数単位）が音声を含む（又は音声が支配的である）か否かを推定する１又は２以上の音声活動検出器ＶＡＤをさらに含む。各制御信号Ｖ−Ｎ１及びＶ−Ｎ２は、ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵ及びポストフィルタリングユニットＰＳＴＦにそれぞれ供給される。制御ユニットＣＯＮＴは、入力ユニットＩＵiから数多くの電気入力信号Ｓi，ｉ＝１、・・・、Ｍを受け取り、ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵから信号Ｙを受け取る。信号Ｙは、標的信号成分の推定値を含み、信号Ｎは、ノイズ信号成分の推定値を含む。（単一チャネル）ポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、（空間的にフィルタ処理された）標的信号推定値Ｙと（空間的にフィルタ処理された）ノイズ信号推定値Ｎとを受け取り、ノイズ信号推定値Ｎから抽出されたノイズの知識に基づいて（さらに）ノイズを低減した標的信号推定値ＹNRを提供する。補聴器は、ノイズ低減信号を（さらに）処理して処理信号ＥＳを提供する信号処理ユニットＳＰＵをさらに含む。信号処理ユニットＳＰＵは、例えばユーザの聴覚障害を補償するために、レベル及び周波数に依存したノイズ低減信号ＹNRの成形を適用するように構成することができる。補聴器は、処理された周波数サブバンド信号ＥＳを時間領域信号ｅｓに変換する合成フィルタバンクＦＢＳをさらに含み、時間領域信号ｅｓは、音として知覚できる信号としてユーザに刺激ｅｓ（ｔ）を与える出力ユニットＯＴに供給される。図９Ａの実施形態では、出力ユニットが、ユーザに処理信号ｅｓを音として提供するスピーカを含む。ここでは、補聴器の入力ユニットから出力ユニットへの順方向経路が、時間−周波数領域で操作される（複数の周波数サブバンドＦＢk，ｋ＝１、・・・、Ｋにおいて処理される）。別の実施形態では、補聴器の入力ユニットから出力ユニットへの順方向経路を時間領域で操作することができる。補聴器は、ユーザ入力及び検出器入力がビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵなどのノイズ低減システムＮＲＳによって受け取られるようにするユーザインターフェイス及び１又は２以上の検出器をさらに含むことができる。ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵの適応的機能を設けることもできる。
【０１４７】
図９Ｂは、本開示による、例えば補聴器などの図９Ａ（Ｍ＝２の場合）の例示的な音声処理装置において使用するノイズ低減システムＮＲＳの実施形態のブロック図である。図９Ｂには、図９Ａのノイズ低減システムの例示的な実施形態をさらに詳細に示す。図９Ｂには、本開示による適応的ビームフォーマフィルタリングユニット（ＢＦＵ）の実施形態を示す。ビームフォーマフィルタリングユニットは、（図９Ｂに固定ＢＦ  Ｏ及び固定ＢＦ  Ｃとして示し、対応するビームパターンによって象徴化する）第１（全方向型）及び第２（標的キャンセル型）のビームフォーマを含む。第１及び第２の固定ビームフォーマは、第１及び第２の電気入力信号Ｓ1及びＳ2の線形結合としてのビーム形成信号Ｏ及びＣをそれぞれ提供し、それぞれのビームパターンを表す第１及び第２の複素重み付け係数（Ｗo1（ｋ）＊，Ｗo2（ｋ）＊）及び（Ｗc1（ｋ）＊，Ｗc2（ｋ）＊）の組がメモリユニット（ＭＥＭ）に記憶される（図９Ａの制御ユニットＣＯＮＴ内のメモリユニットＭＥＭ及び信号Ｗijを参照）。＊は、複素共役を示す。ビームフォーマフィルタリングユニット（ＢＦＵ）は、適応的に決定されたビームパターンを表す適応係数βada（ｋ）を提供する適応的ビームフォーマ（適応的ＢＦ、ＡＤＢＦ）をさらに含む。ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵの固定ビームフォーマと適応的ビームフォーマとを組み合わせることにより、結果として得られる標的信号Ｙの（適応的）推定値が、Ｙ＝Ｏ−βadaＣとしてもたらされる。ビームフォーマフィルタリングユニット（ＢＦＵ）は、入力信号（ここではＯ又は一方のＳi）が音声コンテンツ（例えば、話声）を含むか否か（又はどのような確率で含むか）を示す、音声活動検出器ＶＡＤ１によって音声／話声が示されていない（又はその確率が低い）時間セグメント中に適応的ビームフォーマが（ここでは標的キャンセル型ビームフォーマＣに基づく）ノイズ推定値＜σc2＞を更新できるようにする（例えば、信号Ｏ又は一方の入力信号Ｓiに基づく）制御信号Ｖ−Ｎ１を提供する音声活動検出器ＶＡＤ１をさらに含む。
【０１４８】
従って、結果として得られるビームフォーマフィルタリングユニットからの（空間的にフィルタ処理された又はビーム形成された）標的信号推定値Ｙは、以下のように表すことができる。
Ｙ（ｋ）＝Ｏ（ｋ）−βada（ｋ）・Ｃ（ｋ）
Ｙ（ｋ）＝（Ｗo1*・Ｓ1＋Ｗo2*・Ｓ2）−βada（ｋ）・（Ｗc1*・Ｓ1＋Ｗc2*・Ｓ2）
【０１４９】
しかしながら、結果としての信号を得るために使用する異なるビームフォーマを計算するよりも、各マイク信号に提供される実際の結果的な重みのみを計算する方が計算的に有利な場合もある。
【０１５０】
図９Ｂのポストフィルタリングユニットの実施形態は、入力信号Ｙ（空間的にフィルタ処理された標的信号推定値）と＜σc2＞（ノイズパワースペクトル推定値）とを受け取って、出力信号ＹBF（ノイズを低減した標的信号推定値）を提供する。ポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、ビームフォーマフィルタリングユニットから受け取ったノイズパワースペクトル推定値＜σc2＞を改善して、改善されたノイズパワースペクトル推定値＜σ2＞を提供するノイズ低減補正ユニットＮ−ＣＯＲを含む。この改善は、音声活動検出器ＶＡＤ２を用いて、空間的にフィルタ処理された標的信号推定値Ｙ（信号Ｖ−Ｎ２を参照）に無音の時間−周波数単位が存在することを示すことに由来するものである。ポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、標的信号パワースペクトル推定値｜Ｙ｜2及び帰納的信号対ノイズ比γ＝｜Ｙ｜2／＜σ2＞をそれぞれ提供する振幅二乗（｜・｜2）処理ユニット及び除算（・／・）処理ユニットをさらに含む。ポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、本開示によるアルゴリズムを実装する、帰納的信号対ノイズ比推定値γを演繹的信号対ノイズ比推定値ζに変換する変換ユニットＰｏ２Ｐｒをさらに含む。ポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、演繹的信号対ノイズ比推定値ζを、（ここでは、乗算ユニット「Ｘ」によって）空間的にフィルタ処理された標的信号推定値に適用すべき対応する利得ＧNRに変換して、結果として得られるノイズを低減した標的信号推定値ＹBFを提供するように構成された変換ユニットＳＮＲ２Ｇをさらに含む。単純化のために、図９Ｂには周波数インデックスｋ及び時間インデックスｋを示していない。しかしながら、例えば、｜Ｙｎ｜2、＜σn2＞、γn、ζn、ＧNR,nなどの処理済みの信号には、対応する時間フレームを利用できると想定される。
【０１５１】
マルチ入力ノイズ低減システムは、マルチ入力ビームフォーマフィルタリングユニットＢＦＵを含み、単一チャネルポストフィルタリングユニットＰＳＴＦは、例えば本開示において提案した修正を伴って［２］で説明したように実装することができる。
【０１５２】
図９Ｂの実施形態では、ノイズパワースペクトル＜σ2＞が、２マイクビームフォーマ（標的キャンセル型ビームフォーマＣ）に基づくが、代わりに単一チャネルノイズ推定値に基づくこともでき、例えば変調の分析（例えば、音声活動検出器）に基づくことができる。
【０１５３】
図１０には、図１Ｂに関連して説明したように、それぞれの分析フィルタバンクＦＢＡ1及びＦＢＡ2に接続されて、それぞれの混合電気入力周波数サブバンド信号Ｙ（ｎ，ｋ）1及びＹ（ｎ，ｋ）2を提供するマイクＭ1及びＭ2を含む（例えば、補聴器の）入力段を示す。第１及び第２のマイク信号に基づく電気入力信号Ｙ（ｎ，ｋ）1及びＹ（ｎ，ｋ）2は、例えば図１Ｂに関連して説明したように、（ｎ番目の時間フレームの）マルチ入力帰納的ＳＮＲ  γn,mを提供するマルチ入力（ここでは２）帰納的信号対ノイズ計算ユニット（ＡＰＳＮＲ−Ｍ）に供給される。２つの電気入力信号Ｙ（ｎ，ｋ）1及びＹ（ｎ，ｋ）2の一方、又は第３の異なる電気入力信号（例えば、ビーム形成信号、或いは対側の補聴器のマイク又は別個のマイクなどの第３のマイクに基づく信号）は、例えば図１Ａに関連して説明したように、（ｎ番目の時間フレームの）単一入力帰納的ＳＮＲ  γn,sを提供する単一入力帰納的信号対ノイズ計算ユニット（ＡＰＳＮＲ−Ｓ）に供給される。２つの帰納的ＳＮＲ  γn,m及びγn,sは、これらの２つの帰納的信号対ノイズ比から組み合わされた（結果として得られる）帰納的信号対ノイズ比γn,resを生成する混合ユニットＭＩＸに供給される。通常、２つの独立した帰納的推定値の組み合わせは、各推定値単独の場合よりも良好な推定値をもたらす。通常、マルチチャネル推定値γn,mは、単一チャネル推定値γn,sよりも信頼性が高いので、マルチチャネル推定値に必要な平滑化は、単一チャネルノイズ推定値に比べて少なくて済む。従って、マルチマイク帰納的ＳＮＲ推定値γn,m及び単一マイク帰納的ＳＮＲ推定値γn,sには、異なる平滑化パラメータρ（バイアス）、λ（平滑化）及びκ（バイアス）（図３、図４を参照）の組が必要である。結果として得られる帰納的ＳＮＲ推定値γn,resを提供するこの２つの推定値の混合は、例えば２つの推定値γn,m、γn,sの加重和として提供することができる。
【０１５４】
両耳補聴器システムの実施形態では、帰納的ＳＮＲ、演繹的ＳＮＲ、或いは対側の補聴器からのノイズ推定値又は利得が、同側の補聴器に送信されて使用される。
【０１５５】
演繹的推定値は、同側の補聴器からの帰納的推定値に加えて、対側の補聴器からの帰納的推定値、演繹的推定値、又はノイズ推定値（又は利得推定値）にも依存することができる。この場合も、異なる独立したＳＮＲ推定値を組み合わせることによって、改善された演繹的ＳＮＲ推定値を得ることができる。
【０１５６】
図１１に、本開示による、ユーザの耳の裏側に位置するＢＴＥ部分とユーザの外耳道内に位置するＩＴＥ部分とを含む補聴器の実施形態を示す。
【０１５７】
図１１には、耳介の裏側に位置するように適合されたＢＴＥ部分（ＢＴＥ）と、ユーザの外耳道（Ｅａｒ  ｃａｎａｌ）内に位置するように適合された出力変換器（例えば、スピーカ／受信機、ＳＰＫ）を有する部分（ＩＴＥ）とを含む、耳内受信機（ＲＩＴＥ）型補聴器として形成された例示的な補聴器（ＨＤ）を示す（例えば、図９Ａに示す補聴器（ＨＤ）を例示する）。ＢＴＥ部分（ＢＴＥ）とＩＴＥ部分（ＩＴＥ）は、接続要素（ＩＣ）によって接続される（例えば、電気的に接続される）。図１１の補聴器の実施形態では、ＢＴＥ部分（ＢＴＥ）が、環境からの（図１１のシナリオでは音源Ｓからの）入力音信号（ＳBTE）を表す電気的入力オーディオ信号をそれぞれ提供する２つの入力変換器（ここではマイク）（ＭBTE1、ＭBTE2）を含む。図１１の補聴器は、直接受け取られるそれぞれの補助的オーディオ信号及び／又は情報信号を提供する２つの無線受信機（ＷＬＲ1、ＷＬＲ2）をさらに含む。補聴器（ＨＤ）は、対象の用途に応じて機能的に分割されるが、導電体Ｗｘを介して互いに、及び入出力ユニットに結合された、構成可能な信号処理ユニット（ＳＰＵ）、ビームフォーマフィルタリングユニット（ＢＦＵ）及びメモリユニット（ＭＥＭ）を含む、多くの電子部品（アナログ部品、デジタル部品、受動部品など）が取り付けられた基板（ＳＵＢ）をさらに含む。言及する機能ユニット（及びその他の構成要素）は、対象の用途に応じて（例えば、サイズ、消費電力、アナログ処理かデジタル処理か、などを視野に入れて）回路及び部品内で分割することができ、例えば１又は２以上の集積回路内で、或いは１又は２以上の集積回路と１又は２以上の別個の電子部品（例えば、インダクタ、コンデンサなど）との組み合わせとして統合することができる。構成可能な信号処理ユニット（ＳＰＵ）は、ユーザに提示するための強調オーディオ信号（図９Ａの信号ＥＳを参照）を提供する。図１１の補聴器装置の実施形態では、ＩＴＥ部分（ＩＴＥ）が、電気信号（図９Ａのｅｓ）を音響信号に変換する（鼓膜（Ｅａｒ  ｄｒｕｍ）に音響信号ＳＥＤを提供する、又はそれに寄与する）スピーカ（受信機）（ＳＰＫ）の形の出力ユニットを含む。ある実施形態では、ＩＴＥ部分が、環境からの入力音信号ＳITEを表す電気的入力オーディオ信号を外耳道又はその内部に提供する入力変換器（例えば、マイク）（ＭITE）を有する入力ユニットをさらに含む。別の実施形態では、補聴器が、ＢＴＥマイク（ＭBTE1、ＭBTE2）のみを含むこともできる。さらに別の実施形態では、補聴器が、ＢＴＥ部分及び／又はＩＴＥ部分に位置する１又は２以上の入力ユニットと組み合わせて外耳道以外の場所に位置する入力ユニット（ＩＴ3）を含むことができる。ＩＴＥ部分は、ＩＴＥ部分をユーザの外耳道内に導いて位置付けるドーム（ＤＯ）などの誘導要素をさらに含む。
【０１５８】
図１１に例示する補聴器（ＨＤ）はポータブル装置であり、ＢＴＥ部分及びＩＴＥ部分の電子部品に電圧を加えるバッテリ（ＢＡＴ）をさらに含む。
【０１５９】
補聴器（ＨＤ）は、補聴器装置を装着するユーザの局所的環境内の数多くの音源のうちの標的音源を強化するように適合された指向性マイクシステム（ビームフォーマフィルタリングユニット（ＢＦＵ））を含む。ある実施形態では、指向性システムが、特定のマイク信号部分（例えば、標的部分及び／又はノイズ部分）がどの方向から生じているかを検出し（例えば、適応的に検出し）、及び／又は現在の標的方向に関する入力をユーザインターフェイス（例えば、遠隔制御装置又はスマートフォン）から受け取るように適合される。メモリユニット（ＭＥＭ）は、本開示による所定の又は一定の（又は適応的に決定された「一定の」）ビームパターンを定めるとともにビーム形成信号Ｙ（例えば、図９Ａ、図９Ｂを参照）を定める所定の（又は適応的に決定された）複素周波数依存定数を含む。
【０１６０】
図１１の補聴器は、本開示による補聴器システム及び／又は両耳補聴器システムを構成し、又はその一部を成すことができる。
【０１６１】
本開示による補聴器（ＨＤ）は、例えばスマートフォン又はその他のポータブル（又は固定）電子装置内にアプリとして実装された遠隔制御装置などの、例えば図１１に示すように補助装置（ＡＵＸ）に実装されたユーザインターフェイスＵＩを含むことができる。図１１の実施形態では、ユーザインターフェイス（ＵＩ）の画面が、平滑ビームフォーミングアプリを示す。ビームフォーミングノイズ低減システムの信号対ノイズ比の現在の平滑化を支配する、又はこれに影響を与えるパラメータ、ここではパラメータρ（バイアス）、λ（平滑化）（図３、図４に関連する説明を参照）は、（「指向性。平滑化パラメータを構成」との副題が付いた）平滑ビームフォーミングアプリによって制御することができる。バイアスパラメータρは、スライダを介して最小値（例えば０）と最大値（例えば１０ｄＢ）との間の値に設定することができる。画面では、構成可能な値の範囲にわたる（モノクロ調の）バー上のスライダの位置に現在の設定値（ここでは５ｄＢ）が示されている。同様に、平滑化パラメータも、スライダを介して最小値（例えば０）と最大値（例えば１）との間の値に設定することができる。画面では、構成可能な値の範囲にわたる（モノクロ調の）バー上のスライダの位置に現在の設定値（ここでは０．６）が示されている。画面の下部の矢印は、アプリの前の画面及び次の画面への切り換えを可能にし、２つの矢印間の円形ドット上のタブは、他のアプリ又は装置の機能の選択を可能にするメニューを呼び出す。平滑化に関するパラメータρ及びλは、必ずしもユーザに見えるとは限らない。ρ、λの組は、第３のパラメータ（例えば、平穏から積極的までのノイズ低減バー、又は環境検出器を介した設定）から導出することができる。
【０１６２】
補助装置及び補聴器は、現在選択されている平滑化パラメータを表すデータを、例えば無線通信リンク（図１１の破線矢印ＷＬ２を参照）を介して補聴器に通信できるように適合される。通信リンクＷＬ２は、補聴器内のトランシーバユニットＷＬＲ2によって示す、補聴器（ＨＤ）及び補助装置内の適当なアンテナ及びトランシーバによって実装される、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ（又は同様の技術）などの遠距離通信に基づくことができる。この通信リンクは、一方向通信（例えば、アプリから補聴器）又は双方向通信（例えば、例えば、オーディオ及び／又は制御信号又は情報信号）を提供するように構成することができる。
【０１６３】
詳細な説明及び／又は特許請求の範囲における上述の装置の構造的特徴は、対応する処理によって適切に置き換えられる場合には方法のステップと組み合わせることができる。
【０１６４】
使用する単数形の「ａ、ａｎ（英文不定冠詞）」及び「ｔｈｅ（英文定冠詞）」は、別途明示していない限り複数形も含む（すなわち、「少なくとも１つ」を意味する）ように意図される。さらに、本明細書において「含む、備える（ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、及び／又はｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語を使用している場合、これらは言及する特徴、整数、ステップ、動作、要素及び／又は構成要素を特定するものであるが、１又は２以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素及び／又はこれらの群の存在又は追加を排除するものではないと理解されたい。また、ある要素が別の要素に「接続（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」又は「結合（ｃｏｕｐｌｅｄ）」されていると言う場合には、別途明示していない限り、この要素は別の要素に直接接続又は結合することもできるが、介在要素が存在することもあると理解されたい。さらに、本明細書で使用する「接続」又は「結合」されるという表現は、無線での「接続」又は「結合」を含むこともできる。本明細書で使用する「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」という用語は、関連する記載項目のうちの１つ又は２つ以上のありとあらゆる組み合わせを含む。開示するあらゆる方法のステップは、別途明示していない限り、本明細書で言及する正確な順序に限定されるものではない。
【０１６５】
本明細書全体を通じて行う「１つの実施形態」、「ある実施形態」、「ある態様」、又は含める「ことができる」ものとしての特徴についての言及は、その実施形態に関連して説明する特定の特徴、構造又は特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。さらに、本開示の１又は２以上の実施形態では、これらの特定の特徴、構造又は特性を好適に組み合わせることもできる。上記の説明は、本明細書で説明した様々な態様をあらゆる当業者が実施できるように行ったものである。当業者には、これらの態様の様々な修正が容易に明らかになると思われ、また本明細書で定めた一般的原理は、他の態様に適用することもできる。
【０１６６】
特許請求の範囲は、本明細書に示した態様に限定されるものではなく、特許請求の範囲の文言に一致する完全な範囲が認められるものであり、単数形の要素についての言及は、特にそのように記載していない限り「唯一の」を意味するものではなく、むしろ「１又は２以上」を意味するように意図される。別途明示していない限り、「いくつかの（ｓｏｍｅ）」という用語は、１又は２以上を意味する。
【０１６７】
従って、本開示の範囲は、以下の特許請求の範囲の観点から判断されるべきである。
【符号の説明】
【０１６８】
ｙ（ｔ）  ミックス
ｘ（ｔ）  標的音
ｖ（ｔ）  ノイズ
Ｍ  マイク
ＦＢＡ  分析フィルタバンク
Ｙ（ｎ，ｋ）  時間−周波数領域の信号
｜・｜2  振幅二乗計算ユニット
ＮＴ  ノイズ推定ユニット
＜σ2＞  ノイズパワースペクトル密度推定値
・／・  組み合わせユニット
ＳＮＲ  信号対ノイズ比
γn  帰納的ＳＮＲ
Ｐｏ２Ｐｒ  変換ユニット
ζn  演繹的ＳＮＲ
ＳＮＲ２Ｇ  利得変換ユニット
ＧNR  ノイズ低減利得
ＹNR（ｎ，ｋ）  ノイズ低減信号
【図１Ａ】
2018014711.tif 000073
【図１Ｂ】
2018014711.tif 000074
【図２】
2018014711.tif 000075
【図３】
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【図４】
2018014711.tif 000077
【図５】
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【図６Ａ】
2018014711.tif 000079
【図６Ｂ】
2018014711.tif 000080
【図７】
2018014711.tif 000081
【図８】
2018014711.tif 000082
【図９Ａ】
2018014711.tif 000083
【図９Ｂ】
2018014711.tif 000084
【図１０】
2018014711.tif 000085
【図１１】
2018014711.tif 000086
【図１２Ａ】
2018014711.tif 000087
【図１２Ｂ】
2018014711.tif 000088
【図１２Ｃ】
2018014711.tif 000089
【図１３Ａ】
2018014711.tif 000090
【図１３Ｂ】
2018014711.tif 000091
【外国語明細書】
2018014711000001.pdf