(57)【要約】【課題】ハウリング現象を精度良く抑制する。【解決手段】パワースペクトル演算部３２は、音声信号のパワースペクトルを求める。エンベロープ成分除去部３３は、パワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成する。フィルタ特性計算部３４は、信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算する。サプレスフィルタは、音声信号をフィルタ特性でフィルタリングする。本発明は、例えば、ハウリング現象を抑制する音声処理装置に適用することができる。【選択図】図２
2011087118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算手段と、
前記パワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、前記パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成するエンベロープ成分除去手段と、
前記信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算するフィルタ特性計算手段と、
前記音声信号を前記フィルタ特性でフィルタリングするサプレスフィルタと
を備える音声処理装置。
【請求項２】
前記エンベロープ成分除去手段は、
前記パワースペクトルをケプストラムに変換し、そのケプストラムの低次成分を０にして逆変換することにより、前記パワースペクトルの前記エンベロープ成分を除去する
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記信号特性を時間平均化する時間平均化手段
をさらに備え、
前記フィルタ特性計算手段は、前記時間平均化手段により時間平均化され前記信号特性を用いて前記フィルタ特性を計算する
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記パワースペクトルを用いて前記音声信号のピッチを検出するピッチ検出手段と、
前記信号特性が前記ピッチの調波構造を有する場合に、前記信号特性の前記ピッチの１以上の整数倍の周波数を少なくとも含む、その周波数の周辺の周波数の成分を０にする調波構造除去手段と
をさらに備え、
前記フィルタ特性計算手段は、前記調波構造除去手段により得られる前記信号特性を用いて、前記フィルタ特性を計算する
請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項５】
音声処理装置が、
音声信号のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算ステップと、
前記パワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、前記パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成するエンベロープ成分除去ステップと、
前記信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算するフィルタ特性計算ステップと、
前記音声信号を前記フィルタ特性でフィルタリングするフィルタリングステップと
を含む音声処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
音声信号のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算ステップと、
前記パワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、前記パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成するエンベロープ成分除去ステップと、
前記信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算するフィルタ特性計算ステップと、
前記音声信号を前記フィルタ特性でフィルタリングするフィルタリングステップと
を含む処理を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理装置、音声処理方法、およびプログラムに関し、特に、ハウリング現象を精度良く抑制することができるようにした音声処理装置、音声処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロフォンで集音した音声がアンプなどの増幅器により増幅されてスピーカなどの拡声装置で出力される場合、出力された音声が空間を伝わりマイクロフォンに帰還されることにより、閉ループが形成される。そのため、音量や位置関係などの条件によって、音声信号の特定の周波数の振幅が徐々に大きくなり発振が起こる、いわゆるハウリング現象が発生する。
【０００３】
このハウリング現象を自動的に抑制する方法としては、周波数解析などによりハウリング現象が発生している周波数(以下、ハウリング周波数という)を検出し、そのハウリング周波数に対応するノッチフィルタを複数作成することにより、ハウリング周波数のゲインを下げる方法がある(例えば、特許文献１参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−４９９２１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、ハウリング周波数の検出には閾値が用いられるため、閾値が低い場合、ハウリング現象への反応速度が速まるが、ハウリング周波数を誤検出し、音質を低下させる恐れがある。
【０００６】
これに対して、閾値が高い場合、ハウリング周波数の誤検出は減少し、音質を向上させることができるが、ハウリング現象への反応速度が遅くなるため、ハウリング現象が発生した後にハウリング現象が抑制される。
【０００７】
また、誤検出されたハウリング周波数や、ハウリング現象が発生しなくなったハウリング周波数に対して、ノッチフィルタをリリースすることにより、音質の低下を抑制することができるが、そのための制御は困難である。
【０００８】
以上のように、従来の方法では、ハウリング現象を精度良く抑制することは困難であった。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ハウリング現象を精度良く抑制することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面の音声処理装置は、音声信号のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算手段と、前記パワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、前記パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成するエンベロープ成分除去手段と、前記信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算するフィルタ特性計算手段と、前記音声信号を前記フィルタ特性でフィルタリングするサプレスフィルタとを備える音声処理装置である。
【００１１】
本発明の一側面の音声処理方法およびプログラムは、本発明の一側面の音声処理装置に対応する。
【００１２】
本発明の一側面においては、音声信号のパワースペクトルが求められ、そのパワースペクトルのエンベロープ成分が除去されて、パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性が生成され、その信号特性を用いて、信号特性を抑圧するためのフィルタ特性が計算され、音声信号がそのフィルタ特性でフィルタリングされる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一側面によれば、ハウリング現象を精度良く抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明を適用した音声処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の特性計算部の詳細構成例を示すブロック図である。
【図３】図２の特性計算部における信号を説明する図である。
【図４】図２の特性計算部における信号を説明する図である。
【図５】図２の特性計算部によるフィルタ特性計算処理を説明するフローチャートである。
【図６】図１の特性計算部の他の詳細構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の特性計算部における信号を説明する図である。
【図８】図６の特性計算部によるフィルタ特性計算処理を説明するフローチャートである。
【図９】コンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜一実施の形態＞
［音声処理装置の一実施の形態の構成例］
図１は、本発明を適用した音声処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００１６】
図１の音声処理装置１０は、マイク１１、信号処理部１２、アンプ１３、およびスピーカ１４により構成され、マイク１１に入力された音声を、ハウリング現象を抑制しながら増幅してスピーカ１４から出力する。
【００１７】
具体的には、音声処理装置１０のマイク１１は、周囲の音声を集音し、その音声の音声信号を信号処理部１２に供給する。
【００１８】
信号処理部１２は、サプレスフィルタ２１と特性計算部２２により構成される。サプレスフィルタ２１は、マイク１１から供給される音声信号を、特性計算部２２から供給されるフィルタ特性でフィルタリングし、アンプ１３に供給する。
【００１９】
特性計算部２２は、マイク１１から供給される音声信号を用いてサプレスフィルタ２１のフィルタ特性を計算し、サプレスフィルタ２１に供給する。これにより、サプレスフィルタ２１が更新される。なお、特性計算部２２の詳細については、後述する図２を参照して説明する。
【００２０】
アンプ１３は、サプレスフィルタ２１から供給される音声信号を増幅し、スピーカ１４に供給する。スピーカ１４は、アンプ１３から供給される音声信号に対応する音声を出力する。
【００２１】
［特性計算部の詳細構成例］
図２は、図１の特性計算部２２の詳細構成例を示すブロック図である。
【００２２】
図２の特性計算部２２は、FFT（Fast Fourier Transform（高速フーリエ変換））演算部３１、パワースペクトル演算部３２、エンベロープ成分除去部３３、およびフィルタ特性計算部３４により構成される。特性計算部２２は、マイク１１から供給される音声信号に対して、フレーム単位で処理を行う。
【００２３】
FFT演算部３１は、マイク１１から供給される音声信号に対してFFT演算を行うことにより、時間領域信号である音声信号を周波数領域信号に変換する。そして、FFT演算部３１は、周波数領域信号をパワースペクトル演算部３２に供給する。
【００２４】
パワースペクトル演算部３２は、FFT演算部３１から供給される周波数領域信号の絶対二乗値を計算し、パワースペクトルとする。パワースペクトル演算部３２は、そのパワースペクトルをエンベロープ成分除去部３３に供給する。
【００２５】
エンベロープ成分除去部３３は、パワースペクトル演算部３２から供給されるパワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、パワースペクトルのピークらしさを表す信号特性を生成する。エンベロープ成分除去部３３は、その信号特性をフィルタ特性計算部３４に供給する。
【００２６】
フィルタ特性計算部３４は、エンベロープ成分除去部３３から供給される信号特性を用いて、その信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算する。具体的には、フィルタ特性計算部３４は、以下の式（１）乃至式（３）のいずれかを用いてフィルタ特性を計算する。
【００２７】
【数１】
2011087118.tif 000003
【００２８】
【数２】
2011087118.tif 000004
【００２９】
【数３】
2011087118.tif 000005
【００３０】
なお、式（１）乃至式（３）において、p(f)は信号特性を表し、I(f)はフィルタ特性を表す。また、αはサプレスフィルタ２１のゲインを定める係数である。
【００３１】
［特性計算部における信号の説明］
図３および図４は、図２の特性計算部２２における信号を説明する図である。
【００３２】
なお、図３および図４において、横軸は、周波数（ｆ）を表し、縦軸は、音声信号のレベル（ｄＢ）を表している。
【００３３】
図２の特性計算部２２のエンベロープ成分除去部３３では、図３Ａの実線が表すパワースペクトルから、図３Ａの破線が表すエンベロープ成分が除去されて、図３Ｂに示す信号特性が生成される。
【００３４】
そして、フィルタ特性計算部３４では、図３Ｂに示す信号特性を用いて、例えば式（１）の演算（但し、α＝１）が行われ、図３Ｃに示すフィルタ特性が計算される。
【００３５】
なお、エンベロープ成分の除去の方法としては、例えばケプストラムを用いる方法がある。
【００３６】
この方法が採用される場合、まず、図４Ａの実線が表すパワースペクトルＳ（ｆ）の対数ｌｏｇＳ（ｆ）に対してIFFT（Inverse Fast Fourier transform（逆高速フーリエ変換））演算が行われ、パワースペクトルが図４Ｂに示すケプストラムに変換される。
【００３７】
次に、図４Ｂに示すケプストラムのうち、エンベロープ成分である図中破線の枠内の低次成分が０ｄＢに置換され、実線の枠内の高次成分はそのままにされる。そして、その結果得られるケプストラムに対してFFT演算が行われる。これにより、図４Ｃに示すエンベロープ成分が除去されたパワースペクトルが信号特性として生成される。
【００３８】
［特性計算部の処理の説明］
図５は、図２の特性計算部２２によるフィルタ特性計算処理を説明するフローチャートである。このフィルタ特性計算処理は、例えば、マイク１１から供給される音声信号に対してフレーム単位で行われる。
【００３９】
図５のステップＳ１１において、FFT演算部３１は、マイク１１から供給される音声信号に対してFFT演算を行うことにより、時間領域信号である音声信号を周波数領域信号に変換する。そして、FFT演算部３１は、周波数領域信号をパワースペクトル演算部３２に供給する。
【００４０】
ステップＳ１２において、パワースペクトル演算部３２は、FFT演算部３１から供給される周波数領域信号の絶対二乗値をパワースペクトルとして求める。パワースペクトル演算部３２は、そのパワースペクトルをエンベロープ成分除去部３３に供給する。
【００４１】
ステップＳ１３において、エンベロープ成分除去部３３は、パワースペクトル演算部３２から供給されるパワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、信号特性を生成する。エンベロープ成分除去部３３は、その信号特性をフィルタ特性計算部３４に供給する。
【００４２】
ステップＳ１４において、フィルタ特性計算部３４は、エンベロープ成分除去部３３から供給される信号特性を用いて、上述した式（１）乃至（３）のいずれかの演算を行うことにより、フィルタ特性を計算する。そして処理は終了する。
【００４３】
以上のように、音声処理装置１０は、音声信号のパワースペクトルを求め、そのパワースペクトルのエンベロープ成分を除去して信号特性を生成し、その信号特性を用いて、信号特性を抑圧してフラットにするためのフィルタ特性を計算し、音声信号をそのフィルタ特性でフィルタリングする。
【００４４】
従って、ハウリング現象の発生の兆候に応じて、ハウリング現象が発生する前からハウリング現象の発生を徐々に抑制することができる。また、音声信号の信号特性を用いて適応的にサプレスフィルタ２１が更新されるので、抑制が必要な周波数の音声信号に対して必要なゲインの抑制を行うことができる。以上により、ハウリング現象を精度良く抑制することができる。
【００４５】
［特性計算部の他の詳細構成例］
図６は、図１の特性計算部２２の他の詳細構成例を示すブロック図である。
【００４６】
図６に示す構成のうち、図２の構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。
【００４７】
図６の特性計算部２２の構成は、主に、ピッチ検出部５１、調波構造除去部５２、および時間平均化部５３が設けられている点が図２の構成と異なる。図６の特性計算部２２は、信号特性から音声のピッチの１以上の整数倍の周波数の成分を除いたものを時間平均化し、その結果得られる信号特性を抑圧するためのフィルタ特性を計算する。
【００４８】
ピッチ検出部５１は、パワースペクトル演算部３２から出力されるパワースペクトルの対数に対して逆FFT演算を行い、パワースペクトルをケプストラムに変換する。ピッチ検出部５１は、ケプストラムの音声のピッチが存在し得る周波数に対応する範囲（例えば、3.3ms〜15ms）で最も高いピークを検出し、そのピークの周波数を音声のピッチの候補とする。そして、ピッチ検出部５１は、ピッチの候補と処理対象のフレームのケプストラムの０次との比を求め、その比が閾値以上である場合、ピッチの候補をピッチとする。ピッチ検出部５１は、そのピッチを調波構造除去部５２に供給する。
【００４９】
調波構造除去部５２は、エンベロープ成分除去部３３から出力される信号特性が、ピッチ検出部５１から供給されるピッチの１以上の整数倍の周波数にピークが存在する調波構造を有するかどうかを検出する。
【００５０】
調波構造除去部５２は、この調波構造を信号特性が有することを検出した場合、信号特性のピッチの１以上の整数倍の周波数の成分は音声の成分であると判断して、その成分を０ｄＢにする。即ち、信号特性のピッチの成分と、そのピッチの高調波が０ｄＢにされる。そして、調波構造除去部５２は、その結果得られる信号特性を、時間平均化部５３に供給する。なお、調波構造除去部５２で０ｄＢにされる成分は、ピッチの高調波だけではなく、ピッチの高調波とその周辺周波数の成分であってもよい。
【００５１】
時間平均化部５３は、調波構造除去部５２から供給される信号特性を保持する。時間平均化部５３は、調波構造除去部５２から供給される処理対象のフレームの信号特性と、過去のフレームの信号特性を用いて、信号特性を時間平均化する時間平均化処理を行う。
【００５２】
例えば、時間平均化部５３は、以下の式（４）により、処理対象のフレームの信号特性In(f)と、そのフレームより１つ前のフレームの信号特性In-1(f)を用いて、信号特性In(f)を時間平均化する。なお、式（４）において、βは係数を表す。
【００５３】
【数４】
2011087118.tif 000006
【００５４】
式（４）によれば、時間平均化後の処理対象のフレームの信号特性In(f)は、処理対象のフレームの信号特性In(f)と、そのフレームより１つ前のフレームの特性In-1(f)との重み加算によって表わされる。
【００５５】
なお、式（４）は、低次のIIR型の時間平均化処理を行う式であるが、時間平均化部５３は、低次のIIR型のほか、高次のIIR型やFIR型、または非線形の時間平均化処理を行うこともできる。
【００５６】
時間平均化部５３は、時間平均化処理された信号特性をフィルタ特性計算部３４に供給する。これにより、時間平均化された信号特性を抑圧するためのフィルタ特性が計算される。
【００５７】
［特性計算部における信号の説明］
図７は、図６の特性計算部２２における信号を説明する図である。
【００５８】
図６の特性計算部２２のピッチ検出部５１では、パワースペクトルの対数に対して逆FFT演算が行われ、パワースペクトルが、図７Ａに示すケプストラムに変換される。そして、ケプストラムの、図７Ａの実線の枠で表される音声のピッチが存在し得る周波数に対応する範囲で最も高いピークＰが検出され、そのピークＰの周波数ｆPが音声のピッチの候補とされる。そして、このピッチの候補と、処理対象のフレームのケプストラムの０次との比が求められる。図７の例では、その比は閾値以上であり、ピッチの候補である周波数ｆPが音声のピッチとされる。
【００５９】
調波構造除去部５２では、図７Ｂに示す信号特性の、音声のピッチの１以上の整数倍の周波数ｆP，２ｆP，３ｆP，４ｆP，・・・の成分が検出される。そして、図７Ｂに示すように、それらの成分にピークが存在する場合、信号特性がピッチの調波構造を有することが検出され、それらの成分が０ｄＢとされる。その結果、図７Ｃに示す信号特性が得られる。
【００６０】
［特性計算部の処理の説明］
図８は、図６の特性計算部２２によるフィルタ特性計算処理を説明するフローチャートである。このフィルタ特性計算処理は、例えば、マイク１１から供給される音声信号に対してフレーム単位で行われる。
【００６１】
図８のステップＳ３１において、FFT演算部３１は、マイク１１から供給される音声信号に対してFFT演算を行うことにより、時間領域信号である音声信号を周波数領域信号に変換する。そして、FFT演算部３１は、周波数領域信号をパワースペクトル演算部３２に供給する。
【００６２】
ステップＳ３２において、パワースペクトル演算部３２は、FFT演算部３１から供給される周波数領域信号の絶対二乗値をパワースペクトルとして求める。パワースペクトル演算部３２は、そのパワースペクトルをエンベロープ成分除去部３３とピッチ検出部５１に供給する。
【００６３】
ステップＳ３３において、ピッチ検出部５１は、パワースペクトル演算部３２から供給されるパワースペクトルを用いてピッチの候補を検出する。具体的には、ピッチ検出部５１は、パワースペクトルの対数に対して逆FFT演算を行い、パワースペクトルをケプストラムに変換する。そして、ピッチ検出部５１は、ケプストラムの音声のピッチが存在し得る周波数に対応する範囲で最も高いピークを検出し、そのピークの周波数を音声のピッチの候補とする。
【００６４】
ステップＳ３４において、エンベロープ成分除去部３３は、パワースペクトル演算部３２から供給されるパワースペクトルのエンベロープ成分を除去し、信号特性を生成する。エンベロープ成分除去部３３は、その信号特性をフィルタ特性計算部３４に供給する。
【００６５】
ステップＳ３５において、ピッチ検出部５１は、ピッチの候補と処理対象のフレームのケプストラムの０次との比が閾値以上であるかどうかを判定する。ステップＳ３５で比が閾値以上であると判定された場合、ピッチ検出部５１は、ピッチの候補をピッチとし、調波構造除去部５２に供給する。
【００６６】
そして、ステップＳ３６において、調波構造除去部５２は、エンベロープ成分除去部３３から供給される信号特性は、ピッチ検出部５１から供給されるピッチの１以上の整数倍の周波数の成分にピークが存在する調波構造を有しているかどうかを判定する。
【００６７】
ステップＳ３６で信号特性はピッチの調波構造を有していると判定された場合、ステップＳ３７において、調波構造除去部５２は、信号特性のピッチの１以上の整数倍の周波数の成分を０ｄＢにする。そして、調波構造除去部５２は、その結果信号得られる信号特性を、時間平均化部５３に供給し、処理をステップＳ３８に進める。
【００６８】
一方、ステップＳ３５で、ピッチの候補と処理対象のフレームのケプストラムの０次との比が閾値以上ではないと判定された場合、または、ステップＳ３６で、信号特性はピッチの調波構造を有していないと判定された場合、調波構造除去部５２は、エンベロープ成分除去部３３により生成された信号特性をそのまま時間平均化部５３に供給する。そして処理はステップＳ３８に進む。
【００６９】
ステップＳ３８において、時間平均化部５３は、調波構造除去部５２から供給される処理対象のフレームの信号特性と、そのフレームより１つ前のフレームの信号特性を用いて、上述した式（４）により、処理対象のフレームの信号特性を時間平均化する。
【００７０】
ステップＳ３９において、フィルタ特性計算部３４は、時間平均化部５３から供給される時間平均化された信号特性を用いてフィルタ特性を計算し、サプレスフィルタ２１（図１）に供給する。そして処理は終了する。
【００７１】
以上のように、図６の特性計算部２２を備える音声処理装置１０では、サプレスフィルタ２１が時間平均化された信号特性に対応するフィルタ特性でフィルタリングするので、音声信号などの急激に変化する信号は抑制されず、スピーカ１４から出力される音声の音質が向上する。
【００７２】
また、図６の特性計算部２２を備える音声処理装置１０では、音声のピッチが検出され、そのピッチの１以上の整数倍の周波数の成分が０ｄＢにされた信号特性を用いてフィルタ特性が計算されるので、サプレスフィルタ２１では、音声のピッチの調波構造が損なわれない。その結果、スピーカ１４から出力される音声の音質が向上する。
【００７３】
[本発明を適用したコンピュータの説明]
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【００７４】
そこで、図９は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【００７５】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としての記憶部２０８やROM（Read Only Memory）２０２に予め記録しておくことができる。
【００７６】
あるいはまた、プログラムは、リムーバブルメディア２１１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブルメディア２１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。ここで、リムーバブルメディア２１１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。
【００７７】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブルメディア２１１からドライブ２１０を介してコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵する記憶部２０８にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することができる。
【００７８】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)２０１を内蔵しており、CPU２０１には、バス２０４を介して、入出力インタフェース２０５が接続されている。
【００７９】
CPU２０１は、入出力インタフェース２０５を介して、ユーザによって、入力部２０６が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM２０２に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU２０１は、記憶部２０８に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)２０３にロードして実行する。
【００８０】
これにより、CPU２０１は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU２０１は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース２０５を介して、出力部２０７から出力、あるいは、通信部２０９から送信、さらには、記憶部２０８に記録等させる。
【００８１】
なお、入力部２０６は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部２０７は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される。
【００８２】
ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
【００８３】
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【００８４】
本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０  音声処理装置，  ２１  サプレスフィルタ，  ２２  特性計算部，  ３２  パワースペクトル演算部，  ３３  エンベロープ成分除去部，  ３４  フィルタ特性計算部，  ５１  ピッチ検出部，  ５２  調波構造除去部，  ５３  時間平均化部
【図１】
2011087118.tif 000007
【図２】
2011087118.tif 000008
【図３】
2011087118.tif 000009
【図４】
2011087118.tif 000010
【図５】
2011087118.tif 000011
【図６】
2011087118.tif 000012
【図７】
2011087118.tif 000013
【図８】
2011087118.tif 000014
【図９】
2011087118.tif 000015