(57)【要約】  本発明の１つの態様は、音声信号のノイズ抑制方法であって、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域の表示を有する音声信号に対し、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの周波数ビンのスケーリング利得値を決定するステップと、平滑済みのスケーリング利得値を算出するステップとを有する方法を提供する。平滑済みのスケーリング利得値の算出ステップには、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの周波数ビンに対し、上記スケーリング利得の現在の決定値と、平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とを合成するステップが含まれる。別の態様では、複数の周波数ビンを、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、上記セットの連続する周波数ビンの間に境界周波数を設ける方法が提供され、境界周波数によりノイズ抑制手法が識別され、音声信号のスペクトル内容の関数として境界周波数の値が変更される。
2007517249.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号のノイズ抑制方法であって、
複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号に対して、前記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの前記周波数ビンのスケーリング利得値を決定するステップと、
平滑化済みのスケーリング利得値を算出するステップであって、前記周波数ビンのうちの前記少なくともいくつかの前記周波数ビンに対して、前記スケーリング利得値の現在の決定値と、前記平滑化済みのスケーリング利得値の前回の決定値との合成を行うステップを含むステップとを有することを特徴とする音声信号のノイズ抑制方法。
【請求項２】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、信号対雑音比（ＳＮＲ）を利用するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップが、前記スケーリング利得値に対して逆比例する値を有する平滑化係数を利用する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップは、平滑化ステップが小さな値のスケーリング利得値に対してより強くなるように決定された値を有する平滑化係数を利用する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する少なくともいくつかの周波数帯域のスケーリング利得値を決定するステップと、
前記周波数帯域のうちの前記少なくともいくつかの周波数帯域に対して、前記スケーリング利得値の現在の決定値と、平滑化された周波数帯域のスケーリング利得値の前回の決定値とを合成するステップを含むような、前記平滑化された周波数帯域のスケーリング利得値を算出するステップとをさらに有する方法。
【請求項６】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム当たりｎ回（ｎは１よりも大きい）行われる請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ｎが２である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記音声信号の周波数スペクトルの平滑化済みのスケーリング利得値を利用してさらなるスケーリングを行うステップを有し、或る周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、或る周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行する請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記或る周波数の値が可変値であり、前記音声信号の関数である請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
現在の音声フレーム内の前記或る周波数の値が、前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）発生し、前記或る周波数の値が可変値であり、前記音声信号の関数である請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）発生し、前記或る周波数の値が可変値であり、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の音声信号の関数である請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用して前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップが、１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で実行される請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップが、３７００Ｈｚの周波数に対応する最大数の周波数ビンで実行される請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が最小値に設定され、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が１に設定される請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
非活性音声フレームの発生に応答して、前記複数の平滑化済みのスケーリング利得値を最小値にリセットするステップをさらに有する請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
ノイズ抑制が活性音声フレームでは実行されず、複数の周波数帯域内で最大ノイズエネルギがしきい値未満であり、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域用の周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）更新される前記スケーリング利得の単一値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域のスケーリングを行うステップとをさらに有する請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
狭帯域音声信号に対して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域であって、前記第１のｘ周波数帯域が３７００Ｈｚまでの周波数に対応する前記周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンで、前記スケーリング利得値を利用して、３７００Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の前記周波数ビンの周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域をゼロにするステップとをさらに有する請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた狭帯域音声信号である請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記音声信号の前処理を行うステップを有する請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記の前処理が、ハイパスフィルタ処理を行うステップと、プレエンファシスを行うステップとを有する請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記或る周波数が有声化カットオフ周波数に関係し、計算された有声音測定値を用いて前記有声化カットオフ周波数を決定するステップをさらに有する請求項８に記載の方法。
【請求項２６】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定するステップを有しており、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とで周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定し、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項２５に記載の方法。
【請求項２９】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】
音声信号のノイズ抑制方法であって、
複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号に対して、前記複数の周波数ビンを第１のセットの連続する周波数ビンと、第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、前記第１のセットの周波数ビンと前記の第２のセットの周波数ビンとの間に境界周波数を設け、前記境界周波数によってノイズ抑制手法を識別するステップと、
前記音声信号のスペクトル内容の関数として前記境界周波数の値を変更するステップとを有することを特徴とする音声信号のノイズ抑制方法。
【請求項３１】
前記音声信号の周波数スペクトルの平滑化済みのスケーリング利得値を利用してさらなるスケーリングを行うステップを有しており、前記境界周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記境界周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行し、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ノイズ抑制手法が、周波数ビン毎の手法と、周波数帯域毎の手法とを具備し、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
現在の音声フレーム内の境界周波数が、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の音声信号の関数である請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
請求項３１に記載の方法であって、
前記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの前記周波数ビンのスケーリング利得値を決定するステップと、
平滑化済みのスケーリング利得値を算出するステップであって、前記周波数ビンの前記少なくともいくつかの周波数ビンに対して、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値との合成を行うステップを含むステップとをさらに有する方法。
【請求項３５】
周波数帯域毎のベースで前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップが、１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で実行される請求項３１に記載の方法。
【請求項３６】
周波数帯域毎のベースで前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップが、３７００Ｈｚの周波数に対応する最大数の境界周波数ビンで実行される請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
スケーリング利得値を決定するステップが、信号対雑音比（ＳＮＲ）を利用するステップを有する請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が最小値に設定され、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が１に設定される請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップが、前記スケーリング利得値に対して逆比例する値を有する平滑化係数を利用する請求項３４に記載の方法。
【請求項４１】
非活性音声フレームの発生に応答して、平滑化済みのスケーリング利得値を最小値にリセットするステップをさらに有する請求項３４に記載の方法。
【請求項４２】
ノイズ抑制が活性音声フレームでは実行されず、複数の周波数帯域内で最大ノイズエネルギがしきい値未満であり、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項３０に記載の方法。
【請求項４３】
短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、第１のｘ周波数帯域用の帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）更新される前記スケーリング利得の単一値を利用して前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域のスケーリングを行うステップとをさらに有する請求項３１に記載の方法。
【請求項４４】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
狭帯域音声信号に対して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域であって、前記第１のｘ周波数帯域が３７００Ｈｚまでの周波数に対応する前記周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンで、前記スケーリング利得値を利用して３７００Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の前記周波数ビンの周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域をゼロにするするステップとをさらに有する請求項３０に記載の方法。
【請求項４６】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた狭帯域音声信号である請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記音声信号の前処理を行うステップを有する請求項３０に記載の方法。
【請求項４８】
前記の前処理が、ハイパスフィルタ処理を行うステップと、プレエンファシスを行うステップとを有する請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム当たりｎ回（ｎは１よりも大きい）行われる請求項３４に記載の方法。
【請求項５０】
ｎが２である請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記境界周波数の値が有声化カットオフ周波数の関数であり、計算された有声音測定値を用いて、前記有声化カットオフ周波数をさらに決定するステップを有する請求項３０に記載の方法。
【請求項５２】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定するステップを有しており、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とに対して周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項５１に記載の方法。
【請求項５５】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項５２に記載の方法。
【請求項５６】
複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号用のノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダにおいて、前記ノイズ抑制装置が、前記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの前記周波数ビンのスケーリング利得値を決定し、前記スケーリング利得値の現在の決定値と、平滑化済みのスケーリング利得値の前回の決定値とを合成することによって、前記周波数ビンのうちの前記少なくともいくつかの周波数ビンに対して、前記平滑化済みのスケーリング利得値を算出できるように動作可能であることを特徴とする音声エンコーダ。
【請求項５７】
前記スケーリング利得値を決定する際に、前記ノイズ抑制装置が信号対雑音比（ＳＮＲ）を利用する請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項５８】
平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップが、前記スケーリング利得値に対して逆比例する値を有する平滑化係数を利用する請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項５９】
平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップが、平滑化ステップが小さな値のスケーリング利得値に対してより強くなるように決定された値を有する平滑化係数を利用する請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項６０】
請求項５６に記載の音声エンコーダであって、前記ノイズ抑制装置が、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する少なくともいくつかの周波数帯域のスケーリング利得値を決定するようにさらに動作可能で、かつ、前記周波数帯域のうちの前記少なくともいくつかの周波数帯域に対して、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化された周波数帯域のスケーリング利得の前回の決定値とを合成することによって、平滑化された周波数帯域スケーリング利得値を算出するようにさらに動作可能である音声エンコーダ。
【請求項６１】
前記スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム当たりｎ回（ｎは１よりも大きい）行われる請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項６２】
ｎが２である請求項６１に記載の音声エンコーダ。
【請求項６３】
前記ノイズ抑制装置が、周波数ビン毎のベースまたは周波数帯域毎のベースのうちの一方のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うスケーリング単位をさらに具備し、或る周波数未満の周波数に対しては、前記周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記或る周波数以上の周波数に対しては、前記周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行する請求項６０に記載の音声エンコーダ。
【請求項６４】
前記或る周波数の値が可変値であり、前記音声信号の関数である請求項６３に記載の音声エンコーダ。
【請求項６５】
現在の音声フレーム内の前記或る周波数の値が、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項６３に記載の音声エンコーダ。
【請求項６６】
前記ノイズ抑制装置が音声フレーム毎に前記スケーリング利得値をｎ回（ｎは１よりも大きい）決定し、前記或る周波数の値が可変値であり、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項６３に記載の音声エンコーダ。
【請求項６７】
前記ノイズ抑制装置が、周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行う請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項６８】
前記ノイズ抑制装置が、周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、３７００Ｈｚの周波数に対応する最大数の周波数ビンで前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行う請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項６９】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が最小値に設定され、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が１に設定される請求項５７に記載の音声エンコーダ。
【請求項７０】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項６９に記載の音声エンコーダ。
【請求項７１】
前記ノイズ抑制装置が非活性音声フレームの発生に応答して、前記複数の平滑化済みのスケーリング利得値を最小値にリセットする請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項７２】
活性音声フレームでは前記ノイズ抑制装置がノイズを抑制せず、複数の周波数帯域内で最大ノイズエネルギがしきい値未満であり、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項７３】
前記ノイズ抑制装置が短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域用の帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行い、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）更新される前記スケーリング利得の単一値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域のスケーリングを行う請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項７４】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項７３に記載の音声エンコーダ。
【請求項７５】
前記ノイズ抑制装置が、狭帯域音声信号に応答して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域であって、前記第１のｘ周波数帯域が３７００Ｈｚまでの周波数に対応する前記周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンで、前記スケーリング利得値を利用して、３７００Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の前記周波数ビンの周波数スペクトルのスケーリングを行い、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域をゼロにする請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項７６】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた請求項７５に記載の音声エンコーダ。
【請求項７７】
前記ノイズ抑制装置への前記音声信号の印加より前に、前記入力音声信号の前処理を行う少なくとも１つのプリプロセッサをさらに具備する請求項５６に記載の音声エンコーダ。
【請求項７８】
前記少なくとも１つのプリプロセッサが、ハイパスフィルタとプリエンファシス回路とを具備する請求項７７に記載の音声エンコーダ。
【請求項７９】
計算された有声音測定値を用いて決定される有声化カットオフ周波数に前記或る周波数が関係する請求項６３に記載の音声エンコーダ。
【請求項８０】
前記ノイズ抑制装置が前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定し、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とに対して周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項７９に記載の音声エンコーダ。
【請求項８１】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項８０に記載の音声エンコーダ。
【請求項８２】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項８０に記載の音声エンコーダ。
【請求項８３】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項８０に記載の音声エンコーダ。
【請求項８４】
複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号に対して、前記複数の周波数ビンを第１のセットの連続する周波数ビンと、第２のセットの連続する周波数ビンとに分割するノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダであって、前記ノイズ抑制装置が前記周波数ビンの間に境界周波数を設け、前記境界周波数によってノイズ抑制手法を識別し、前記音声信号のスペクトル内容の関数として前記境界周波数の値を変更するように動作可能であることを特徴とする音声エンコーダ。
【請求項８５】
前記ノイズ抑制装置が、前記音声信号の周波数スペクトルの平滑化済みのスケーリング利得値を利用してさらなるスケーリングを行うスケーラをさらに具備し、前記境界周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記境界周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行し、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項８６】
前記ノイズ抑制手法が、周波数ビン毎の手法と、周波数帯域毎の手法とを具備し、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項８７】
現在の音声フレーム内の前記境界周波数が、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項８８】
請求項８５に記載の音声エンコーダであって、前記ノイズ抑制装置が、前記周波数帯域の個々の周波数帯域に対するスケーリング利得値を決定し、平滑化済みのスケーリング利得値を算出する単位をさらに具備し、さらに、前記周波数帯域のうちの少なくともいくつかの周波数帯域に対して、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とを合成し、この場合、スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）発生し、さらに、前記境界周波数の値が少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である音声エンコーダ。
【請求項８９】
前記スケーラが、１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用する請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項９０】
前記スケーラが、３７００Ｈｚの周波数に対応する最大数の境界周波数ビンで周波数帯域毎のベースで平滑化済みのスケーリング利得値を利用する請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項９１】
信号対雑音比（ＳＮＲ）を利用して前記スケーリング利得値が決定される請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項９２】
前記平滑化係数の値が、前記スケーリング利得値に対して逆比例する請求項８６に記載の音声エンコーダ。
【請求項９３】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が最小値に設定され、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値が１に設定される請求項９２に記載の音声エンコーダ。
【請求項９４】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項９３に記載の音声エンコーダ。
【請求項９５】
非活性音声フレームの発生に応答して、平滑化済みのスケーリング利得値を最小値にリセットする請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項９６】
ノイズ抑制が活性音声フレームでは実行されず、複数の周波数帯域内で最大ノイズエネルギがしきい値未満であり、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項９７】
短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、第１のｘ周波数帯域用の帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行い、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）更新される前記スケーリング利得の単一値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域のスケーリングを行う請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項９８】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項９７に記載の音声エンコーダ。
【請求項９９】
前記ノイズ抑制装置が、狭帯域音声信号の存在に応答して、第１のｘ周波数帯域であって、前記第１のｘ周波数帯域が３７００Ｈｚまでの周波数に対応する前記帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行うステップと、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンで、前記スケーリング利得値を利用して、３７００Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の前記周波数ビンの周波数スペクトルのスケーリングを行い、前記音声信号の周波数スペクトルの残りの周波数帯域をゼロにする請求項８５に記載の音声エンコーダ。
【請求項１００】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた請求項９９に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０１】
前記ノイズ抑制装置への前記音声信号の印加より前に、前記入力音声信号の前処理を行う少なくとも１つのプリプロセッサをさらに具備する請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０２】
前記少なくとも１つのプリプロセッサが、ハイパスフィルタとプリエンファシス回路とを具備する請求項１０１に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０３】
前記境界周波数の値が、計算された有声音測定値を用いて決定される有声化カットオフ周波数の関数である請求項８４に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０４】
前記ノイズ抑制装置が、前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定し、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とに対して周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項１０３に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０５】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項１０４に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０６】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設けた請求項１０４に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０７】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項１０４に記載の音声エンコーダ。
【請求項１０８】
複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号内のノイズを抑制する手段を具備する音声エンコーダにおいて、前記ノイズ抑制手段が、前記複数の周波数ビンを、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、前記第１のセットの周波数ビンと前記第２のセットの連続する周波数ビンとの間に境界周波数を設ける手段と、前記音声信号のスペクトル内容の関数として前記境界周波数を変更する手段とを具備し、前記ノイズ抑制手段が、前記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの前記周波数ビンのスケーリング利得値を決定する手段と、前記スケーリング利得の現在の決定値と、平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値との合成を行うことによって、前記周波数ビンのうちの前記少なくともいくつかの周波数ビンに対して、前記平滑化済みのスケーリング利得値を算出する手段とをさらに具備し、この場合、前記平滑化済みのスケーリング利得値の計算には前記決定値を含む平滑化係数を利用して、平滑化がスケーリング利得のより小さな値に対して強くなるようにし、前記ノイズ抑制手段が、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する少なくともいくつかの周波数帯域のスケーリング利得値を決定する手段と、平滑化済みの周波数帯域のスケーリング利得値を算出する手段とをさらに具備し、前記ノイズ抑制手段が、前記平滑化済みのスケーリング利得値を用いて、前記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行う手段をさらに具備し、この場合、前記境界周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記境界周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行することを特徴とする音声エンコーダ。
【請求項１０９】
前記境界周波数が、計算された有声音測定値を用いて決定される有声化カットオフ周波数の関数である周波数を具備し、前記ノイズ抑制手段が、前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数を決定し、この場合、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値（ｘ＝３およびｙ＝１７）とに対して周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定し、さらに、３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項１０８に記載の音声エンコーダ。
【請求項１１０】
コンピュータ読み取り可能な媒体にて実行されるコンピュータプログラムであって、音声信号のノイズ抑制を実行するためのプログラム命令であって、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号用の音声信号に対して、前記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの前記周波数ビンのスケーリング利得値を決定し、平滑化済みのスケーリング利得値を算出する処理を含むプログラム命令を具備するコンピュータプログラムにおいて、前記周波数ビンの合成を行うために、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とのうちの前記少なくともいくつかの決定値を具備することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１１】
前記処理が、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する少なくともいくつかの周波数帯域のスケーリング利得値を決定するステップと、前記周波数帯域のうちの前記少なくともいくつかの周波数帯域に対して、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化済みの周波数帯域スケーリング利得の前回の決定値とを合成するステップを有する、前記平滑化済みの周波数帯域スケーリング利得値を算出するステップとをさらに有する請求項１１０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１２】
前記処理が、前記音声信号の周波数スペクトルの平滑化済みのスケーリング利得値を利用してさらなるスケーリングを行うステップを具備し、或る周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記或る周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行する請求項１１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１３】
前記或る周波数の値が可変値であり、前記音声信号の関数である請求項１１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１４】
前記或る周波数が有声化カットオフ周波数に関係し、計算された有声音測定値を用いて前記有声化カットオフ周波数を決定する処理をさらに含む請求項１１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１５】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定する処理を含み、３つの帯域のうちの最小値と１７の帯域のうちの最大値とで周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項１１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１６】
約３２５Ｈｚ以上で、かつ、約３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項１１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１７】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項１１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１８】
コンピュータ読み取り可能な媒体にて実行されるコンピュータプログラムであって、音声信号のノイズ抑制を実行するためのプログラム命令であり、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号に対して、前記複数の周波数ビンを、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、前記第１のセットの連続する周波数ビンと前記第２のセットの連続する周波数ビンとの間に境界周波数を設け、前記音声信号のスペクトル内容の関数として前記境界周波数の値を変更するプログラム命令を具備することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１９】
前記処理が、前記音声信号の周波数スペクトルの平滑化済みのスケーリング利得値を利用してさらなるスケーリングを行うステップを具備し、前記境界周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで前記スケーリングを実行し、前記境界周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで前記スケーリングを実行し、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する請求項１１８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２０】
現在の音声フレーム内の前記境界周波数が、少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項１１８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２１】
請求項１１９に記載のコンピュータプログラムであって、前記処理が、前記周波数帯域の個々の周波数帯域に対するスケーリング利得値を決定するステップと、平滑化済みのスケーリング利得値を算出するステップを有し、さらに、前記周波数帯域のうちの少なくともいくつかの周波数帯域に対して、前記スケーリング利得の現在の決定値と、前記平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とを合成する処理を含み、この場合、スケーリング利得値を決定するステップが、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）発生し、さらに、前記境界周波数の値が少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数であるコンピュータプログラム。
【請求項１２２】
前記境界周波数が有声化カットオフ周波数に関係し、計算された有声音測定値を用いて前記有声化カットオフ周波数を決定する処理をさらに含む請求項に１１８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２３】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定する処理を含み、３つの帯域のうちの最小値と１７の帯域のうちの最大値とで周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項１２２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２４】
約３２５Ｈｚ以上で、かつ、約３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項に１２２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２５】
不活性発話時間中の臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するかしないかの決定が、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）に実質的に依存しないパラメータに基づいて行われる請求項１２２に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号を強めて、暗騒音存在時の通信を改善する手法に関する。特に、本発明は、音声信号内の暗騒音のレベルを低減させるためのノイズ低減回路の設計に関するものであるが、これ以外の事項を排除するものではない。
【背景技術】
【０００２】
多くの通信システムにおいて暗騒音レベルを低減させることは非常に重要である。例えば、移動電話は、高い暗騒音レベルが存在する多くの環境で利用される。そのような利用環境として、（ますます手を使わなくなってきている）自動車内や街路での利用状況があり、これによって、車両による高レベルの騒音や街路の騒音が存在する中で通信システムの操作を行う必要が生じることになる。テレビ会議およびハンドフリー型のインターネットアプリケーションのようなオフィスでの利用時には、システムは、オフィスの騒音に効率良く対処する必要がある。実際には別のタイプの環境騒音も経験する場合がある。低い信号対雑音比（ＳＮＲ）での操作を必要とする場合が多い上記のアプリケーションにとって、ノイズ抑制としてやはり知られているノイズの低減すなわち音声強化が重要となる。ノイズ低減は、種々の現実の環境でますます採用されている自動音声認識システムにおいても重要である。ノイズの低減は、上述のアプリケーションで通常用いられる音声符号化アルゴリズムや音声認識アルゴリズムのパフォーマンスを改善することになる。
【０００３】
ノイズ低減のために最も利用される手法の１つとしてスペクトル減算手法がある（エス．エフ．ボル（Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ）の「スペクトル減算を利用する音声内の音響ノイズの抑制」（ＩＥＥＥ会報、音響、音声、信号処理、巻ＡＳＳＰ−２７、第１１３頁〜第１２０頁、１９７９年４月）を参照のこと）。スペクトル減算は、ノイズの多い音声からノイズ推定値の減算を行うことによって音声の短時間スペクトル振幅値の推定を試みるものである。位相歪みが人間の聴覚によって知覚されないという仮説に基づいてノイズの多い音声の位相は処理されない。実際には、スペクトル減算は、ノイズスペクトルとノイズの多い音声スペクトルとの推定値からＳＮＲベースの利得関数を形成することによって実行される。この利得関数に入力スペクトルを乗じて、低いＳＮＲを用いて周波数成分が抑制される。従来方式のスペクトル減算アルゴリズムを利用する上での主要な問題点として、結果として生じる「楽音（musical tones）」からなる音楽的残留ノイズがあり、この残留ノイズはリスナにとってのみならず（音声符号化のような）後続信号処理用アルゴリズムにとっても妨害となる。これらの楽音は主として、スペクトル推定時の分散に起因して生じるものである。この問題に対処するために、スペクトル平滑化ステップが提案され、この結果として低減された分散と分解能とが得られた。楽音を低減させるための別の公知の方法として、スペクトルフロアと組み合わせた過多減算係数を利用する方法がある（エム．ベルーチ（Ｍ．Ｂｅｒｏｕｔｉ）、アール．シュワルツ（Ｒ．Ｓｃｈｗａｒｔｚ）およびジェイ．マックホール（Ｊ．Ｍａｋｈｏｕｌ）の「音響ノイズによって損なわれた音声の改善」（ＩＥＥＥ  ＩＣＡＳＳＰ会報、ワシントンＤＣ、１９７９年４月、第２０８頁〜第２１１頁）を参照のこと）。この方法には、楽音が十分に低減されたとき、音声が劣化するという欠点がある。別のアプローチとして、ソフト・デシジョン・ノイズ抑制フィルタリング（アール．ジェイ．マックオーリー（Ｒ．Ｊ．ＭｃＡｕｌａｙ）およびエム．エル．マルパス（Ｍ．Ｌ．Ｍａｌｐａｓｓ）の「ソフトノイズ抑制フィルタを利用する音声の改善」（ＩＥＥＥ会報、音響、音声、信号処理、巻ＡＳＳＰ−２８、第１３７頁〜第１４５頁、１９８０年４月）を参照のこと）、および、非線形スペクトル減算（ピー．ロックウッド（Ｐ．Ｌｏｃｋｗｏｏｄ）およびジェイ．バウディ（Ｊ．Ｂｏｕｄｙ）の「非線形スペクトル減算回路（ＮＳＳ）と、隠れマルコフモデルと、投影とを用いた車内でのロバスト（robust）認識のための実験」（音声通信、巻１１、第２１５頁〜第２２８頁、１９９２年６月）を参照のこと）を利用する方法もある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記問題点を解決するために、本発明は、その１つの態様では、音声信号のノイズの抑制方法であって、複数の周波数ビン（frequency bins）に分割可能な周波数領域の表示を有する音声信号に対して、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの周波数ビンのスケーリング利得値を決定するステップと、平滑化済みのスケーリング利得値を算出するステップとを有する方法を提供するものである。平滑化済みのスケーリング利得値を算出するステップには、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの周波数ビンに対して、上記スケーリング利得値の現在の決定値と、上記平滑化済みのスケーリング利得値の前回の決定値とを合成するステップが含まれる。
【０００５】
別の態様では、上記複数の周波数ビンを、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、上記第１のセットの連続する周波数ビンと上記の第１のセットの連続する周波数ビンとの間に境界周波数を設ける方法が提供される。この方法では、上記境界周波数によってノイズ抑制手法が識別され、上記音声信号のスペクトル内容の関数として上記境界周波数の値が変更される。
【０００６】
本発明のさらに別の態様では、本発明は、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号用のノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダを提供するものである。上記ノイズ抑制装置は、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの上記周波数ビンのスケーリング利得値を決定し、上記スケーリング利得値の現在の決定値と、平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とを合成することによって、上記周波数ビンのうちの上記少なくともいくつかの周波数ビンに対して、上記平滑化済みのスケーリング利得値を算出できるように動作可能である。
【０００７】
本発明のさらに別の態様では、本発明は、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号用のノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダを提供するものである。上記ノイズ抑制装置は、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとを分割するように動作可能である。上記境界周波数はまた、ノイズ抑制手法を識別する。さらに、上記ノイズ抑制装置は、音声信号のスペクトルの内容の関数として境界周波数の値をさらに変更できるように動作可能である。
【０００８】
本発明の別の態様では、本発明は、コンピュータ読み取り可能な媒体にて実行されるコンピュータプログラムであって、音声信号のノイズ抑制を実行するためのプログラム命令であって、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号用の音声信号に対して、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの上記周波数ビンのスケーリング利得値を決定し、平滑化済みのスケーリング利得値を算出する処理を含むプログラム命令を具備するコンピュータプログラムにおいて、上記周波数ビンの合成を行うために、上記スケーリング利得の現在の決定値と、上記平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値とのうちの上記少なくともいくつかの決定値を具備するコンピュータプログラムを提供するものである。
【０００９】
本発明の別の態様では、本発明は、コンピュータ読み取り可能な媒体にて実行されるコンピュータプログラムであって、音声信号のノイズ抑制を実行するためのプログラム命令であり、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号に対して、上記複数の周波数ビンを、第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、上記第１のセットの連続する周波数ビンと上記第２のセットの連続する周波数ビンとの間に境界周波数を設け、上記音声信号のスペクトル内容の関数として上記境界周波数の値を変更するプログラム命令を具備するコンピュータプログラムを提供するものである。
【００１０】
本発明のさらに別の態様であって、本発明を限定するものではない態様では、本発明は、複数の周波数ビンに分割可能な周波数領域表示を有する音声信号内のノイズを抑制する手段を具備する音声エンコーダを提供するものである。上記ノイズ抑制手段は、上記複数の周波数ビンを第１のセットの連続する周波数ビンと第２のセットの連続する周波数ビンとに分割し、上記第１のセットの連続する周波数ビンと上記第２のセットの連続する周波数ビンとの間に境界周波数を設ける手段と、上記音声信号のスペクトル内容の関数として上記境界周波数を変更する手段とを具備する。上記ノイズ抑制手段は、上記周波数ビンのうちの少なくともいくつかの上記周波数ビンのスケーリング利得値を決定する手段と、上記スケーリング利得の現在の決定値と、平滑化済みのスケーリング利得の前回の決定値との合成を行うことによって、上記周波数ビンのうちの上記少なくともいくつかの周波数ビンに対して、上記平滑化済みのスケーリング利得値を算出する手段とをさらに具備する。平滑化済みのスケーリング利得値の計算には、上記決定値を含む平滑化係数を利用して、平滑化がより小さな値のスケーリング利得値に対して強くなるようにすることが望ましい。
上記ノイズ抑制手段は、周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する少なくともいくつかの周波数帯域のスケーリング利得値を決定する手段と、平滑化済みの周波数帯域スケーリング利得値を算出する手段とをさらに具備する。上記ノイズ抑制手段は、上記平滑化済みのスケーリング利得値を用いて、上記音声信号の周波数スペクトルのスケーリングを行う手段をさらに具備し、この場合、上記境界周波数未満の周波数に対しては、周波数ビン毎のベースで上記スケーリングを実行し、上記境界周波数以上の周波数に対しては、周波数帯域毎のベースで上記スケーリングを実行する。
【００１１】
添付図面と共に添付図面で単に例示として示される本発明の実施例についての以下の本発明を限定するものではない説明を読むときに、本発明の上述の目的およびその他の目的と、利点ならびに特徴はさらに明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本明細書では、ノイズ低減のための効率の良い手法が開示される。これらの手法は、少なくとも部分的な臨界帯域における振幅スペクトルの分割と、臨界帯域毎のＳＮＲに基づく利得関数の計算とに基づく手法であり、ＥＶＲＣ音声コーデックで用いられるアプローチと類似した手法である（３ＧＰＰ２Ｃ．Ｓ００１４−０の「広帯域スペクトラム拡散通信システム用の拡張機能を備えた可変レートコーデック（ＥＶＲＣ）サービスオプション」（３ＧＰＰ２技術仕様、１９９９年１２月）を参照のこと）。例えば、処理対象の音声フレームの性質に基づいて各種の処理手法を利用する特徴が開示される。無声音フレームでは、帯域毎の処理がスペクトル全体の中で利用される。或る一定の周波数まで有声音が検出されたフレームでは、有声音が検出されたスペクトルの低い部分で周波数ビン毎の処理が利用され、残りの帯域では帯域毎の処理が利用される。暗騒音フレームの場合には、スペクトル全体で同じスケーリング利得値を利用することによって一定のノイズフロアが除去される。さらに、個々の帯域内でのスケーリング利得値の平滑化ステップの手法が開示され、実際のスケーリング利得値に逆比例する平滑化係数を利用して周波数ビンが実行される（平滑化は小さな利得ほど強くなる）。例えば、有声音での立ち上りの場合のように、このアプローチによって低ＳＮＲフレームに先行する高いＳＮＲ音の部分内の歪みが防止される。
【００１３】
本発明を限定するものではない本発明の１つの態様として、スペクトル減算に基づくノイズ低減用の新規の方法を提供する態様がある。この態様では、ノイズ低減方法は処理対象の音声フレームの性質に依存することになる。例えば、有声音フレームでは、処理は或る一定の周波数未満の周波数ビン毎のベースで実行することも可能である。
【００１４】
ある実施例では、ノイズの低減は音声符号化システムの範囲内で実行され、符号化前に音声信号の暗騒音レベルが低減される。８０００サンプル／秒でサンプリングされた狭帯域音声信号もしくは１６０００サンプル／秒でサンプリングされた広帯域音声信号、または他の任意のサンプリング周波数に関して上記の開示された手法を利用することができる。この実施例で用いられるエンコーダは、ＡＭＲ−ＷＢコーデック（エス．エフ．ボル（Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ）の「スペクトル減算を利用する音声内の音響ノイズの抑制」（ＩＥＥＥ会報、音響、音声、信号処理、巻ＡＳＳＰ−２７、第１１３頁〜第１２０頁、１９７９年４月）を参照のこと）をベースとするものであり、内部サンプリング変換を利用して、１２８００サンプル／秒（６.４ｋＨｚの帯域で動作）への信号サンプリング周波数変換が行われる。
【００１５】
したがって、本実施例の上記の開示されたノイズ低減手法は、１２.８ｋＨｚへのサンプリング変換後、狭帯域信号かまたは広帯域信号かのいずれかの信号で動作することになる。
【００１６】
広帯域入力の場合、入力信号は１６ｋＨｚから１２.８ｋＨｚまでデシメーション（decimated）を行う必要がある。デシメーションは４だけの第１のアップサンプリングを行い、次いで、６.４ｋＨｚで周波数をカットオフするローパスＦＩＲフィルタを介して出力のフィルタリングを行うことによって実行される。次いで、信号は５だけダウンサンプリングされる。フィルタリング遅延時間は１６ｋＨｚのサンプリング周波数で１５サンプルとなる。
【００１７】
狭帯域入力の場合、８ｋＨｚから１２.８ｋＨｚまで信号のアップサンプリングを行う必要がある。このアップサンプリングは８だけの第１のアップサンプリングによって、次いで、６.４ｋＨｚのカットオフ周波数を有するローパスＦＩＲフィルタによって出力のフィルタリングを行うことにより実行される。次いで、信号は５だけダウンサンプリングされる。フィルタリング遅延時間は８ｋＨｚのサンプリング周波数で８サンプルとなる。
【００１８】
サンプリング変換を行った後、符号化処理プロセス（ハイパスフィルタ処理とプレエンファシス処理）を行う前に２つの前処理関数が信号に適用される。
【００１９】
ハイパスフィルタは、望ましくない低周波成分に対する予防策として機能するものである。本実施例では５０Ｈｚのカットオフ周波数のフィルタが使用され、下記の式によって示されている。
【数１】
2007517249.tif 000003
【００２０】
プレエンファシス回路では、１次ハイパスフィルタを利用してより高い周波数が強調され、この１次ハイパスフィルタはＨpre-emph（ｚ）＝１−０．６８ｚ-1によって示される。
【００２１】
プレエンファシス回路は、高周波でコーデックのパフォーマンスを改善し、エンコーダで使用されるエラー最小化処理時の聴覚重み付けを改善するためにＡＭＲ−ＷＢコーデックの中で用いられる。
【００２２】
本実施例の残り部分では、ノイズ低減アルゴリズムの入力時の信号は１２.８ｋＨｚサンプリング周波数に変換され、前述のような前処理が行われる。しかし、上記の開示された手法は、前処理を用いて、および、前処理を用いることなく８ｋＨｚや１６ｋＨｚのような別のサンプリング周波数の信号に等しく適用することができる。
【００２３】
以下、ノイズ低減アルゴリズムについて詳細に説明する。ノイズ低減アルゴリズムを利用する音声エンコーダは、１２.８ｋＨｚサンプリング周波数で２５６サンプルを含む２０ｍｓフレームの処理を行う。さらに、コーダはその解析時に将来のフレームから１３ｍｓの先読みを利用する。ノイズ低減は同じフレームの同期構造に従う。しかし、エンコーダフレーミングとノイズ低減フレーミングとの間に何らかのシフトを導入して、先読みの利用の最大化を図るようにすることが可能である。本説明では、サンプルのインデックスはノイズ低減フレーミングを反映するものである。
【００２４】
図１は、ノイズ低減を含む音声通信システムを概略的に示すブロック図である。ブロック１０１では、前述の実施例のように前処理が実行される。
【００２５】
ブロック１０２では、スペクトル分析と音声活性化検出（ＶＡＤ：voice activity detection）とが実行される。５０％のオーバラップ部分を有する２０ｍｓのウィンドウを利用して、２つのスペクトル分析が個々のフレームで実行される。ブロック１０３では、ノイズ低減をスペクトルパラメータに適用し、次いで、離散的逆フーリエ変換を利用して強化された信号を変換して、元の時間領域へこの信号を戻す。次いで、オーバラップ追加処理を利用して信号の再構成が行われる。
【００２６】
ブロック１０４では、線形予測（ＬＰ）分析とオープンループピッチ分析とが（通常音声符号化アルゴリズムの一部として）実行される。本実施例では、ブロック１０４の結果として生じるパラメータを決定時に使用して、臨界帯域でノイズ推定値の更新を行う（ブロック１０５）。ＶＡＤ決定はノイズ更新決定として使用することができる。ブロック１０５で更新されたノイズエネルギ推定値はノイズ低減ブロック１０３内の次のフレームで利用され、スケーリング利得値が計算される。ブロック１０６は、強化された音声信号に対して音声符号化を実行する。別のアプリケーションでは、ブロック１０６を自動音声認識システムとすることができる。ブロック１０４内の諸機能は、音声符号化アルゴリズムの一体部分にしてもよいことに留意されたい。
【００２７】
スペクトル分析
離散フーリエ変換を利用してスペクトル分析並びにスペクトルエネルギの推定が行われる。５０％のオーバラップを用いて２５６ポイント高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を利用してフレーム毎に２回周波数分析が行われる（図２に例示されているように）。分析ウィンドウが配置され、それによってすべての先読みが利用されることになる。音声エンコーダの現フレームの開始点の２４サンプル後に第１のウィンドウの開始点が配置される。第２のウィンドウはさらに１２８サンプル後に配置される。周波数分析用の入力信号の重み付けを行うために、ハニング（Hanning）ウィンドウ（サインウィンドウに相当する）の平方根が利用されてきた。このウィンドウは、オーバラップ追加方法用として特に好適である（したがって、この特別のスペクトル分析は、スペクトル減算およびオーバラップ追加分析／合成に基づいてノイズ抑制アルゴリズムで利用される）。平方根ハニング・ウィンドウは下記の式によって与えられる。
【数２】
2007517249.tif 000004
但し、ＬFFT＝２５６はＦＦＴ分析のサイズである。ウィンドウの１／２のみが計算され、格納されることに留意されたい。というのは、このウィンドウが左右対称（０からＬFFT／２まで）であるからである。
【００２８】
（ｎ）は、ノイズ低減フレーム内の第１のサンプルに対応するインデックス０付きの信号を示すものとする（本実施例では、第１のサンプルは、音声エンコーダフレームの開始点から２４サンプル多いサンプルである）。双方のスペクトル分析用のウィンドウ化された信号が下記の式の形で得られる。
【数３】
2007517249.tif 000005
但し、ｓ′（０）は、現在のノイズ低減フレーム内の第１のサンプルである。
【００２９】
ＦＦＴは双方のウィンドウ化された信号に対して実行され、下記のようなフレーム当たり２組のスペクトルパラメータが得られる。
【数４】
2007517249.tif 000006
【００３０】
ＦＦＴの出力は、ＸR（ｋ）（ｋ＝０．．．１２８）およびＸI（ｋ）（ｋ＝０．．．１２７）によって示されるスペクトルの実数部および虚数部を与える。ＸR（０）は、０Ｈｚ（ＤＣ）におけるスペクトルに対応し、ＸR（１２８）は、６４００Ｈｚにおけるスペクトルに対応することに留意されたい。これらのポイントにおけるスペクトルは実数値化され、その後の分析時には通常単に無視される。
【００３１】
ＦＦＴ分析を行った後、結果として生じるスペクトルは以下の上限値を有するインタバル（周波数帯域範囲０〜６４００Ｈｚ内の２０帯域）を利用して臨界帯域に分割される。
臨界帯域＝｛１００.０，２０，０.０，３００.０，４００.０，５１０.０，６３０.０，７７０.０，９２０.０，１０８０.０，１２７０.０，１４８０.０，１７２０.０，２０００.０，２３２０.０，２７００.０，３１５０.０，３７００.０，４４００.０，５３００.０，６３５０.０｝Ｈｚ
（ディー．ジョンストン（Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎ）の「知覚ノイズ基準を利用するオーディオ信号の変換符号化」（ＩＥＥＥＪセレクション、通信分野、巻６、第３１４頁〜第３２３頁、１９８８年２月）を参照のこと）
【００３２】
２５６ポイントＦＦＴは５０Ｈｚの周波数分解能（６４００／１２８）をもたらすことになる。したがって、スペクトルの直流成分を無視した後、臨界帯域毎の周波数ビンの数は、それぞれ、ＭCB＝｛２、２、２、２、２、２、３、３、３、４、４、５、６、６、８、９、１１、１４、１８、２１｝となる。
【００３３】
臨界帯域内の平均エネルギは、下記の式に示すように、
【数５】
2007517249.tif 000007
として計算される。但し、ＸR（ｋ）およびＸI（ｋ）は、それぞれｋ番目の周波数ビンの実数部および虚数部であり、ｊiは、ｊi＝｛１，３，５，７，９，１１，１３，１６，１９，２２，２６，３０，３５，４１，４７，５５，６４，７５，８９，１０７｝によって与えられるｉ番目の臨界帯域における第１の周波数ビンのインデックスである。
【００３４】
第１の１７個の臨界帯域（直流成分を除く７４ビン）用スペクトル分析モジュールも周波数ビン当たりのエネルギＥBIN（ｋ）を計算するモジュールである。このエネルギＥBIN（ｋ）は下記の式により得られる。
【数６】
2007517249.tif 000008
【００３５】
最後に、双方のＦＴＴ分析用スペクトル分析モジュールは、平均臨界帯域ＥCBによって２０ｍｓフレーム内の平均総エネルギを計算する。すなわち、或る一定のスペクトル分析用のスペクトルエネルギは下記の式として計算される。
【数７】
2007517249.tif 000009
さらに、総フレームエネルギはフレーム内の双方のスペクトル分析のスペクトルエネルギの平均値として計算される。すなわち、下記の式により表される。
Ｅt＝１０＊ｌｏｇ（０.５（Ｅframe（０）＋Ｅframe（１））、ｄＢ      （５）
【００３６】
スペクトル分析モジュールの出力パラメータ、すなわち、臨界帯域毎の平均エネルギと、周波数ビン当たりのエネルギと、総エネルギとは、ＶＡＤモジュール、ノイズ低減モジュールおよびレート選択モジュールの中で利用される。
【００３７】
８０００サンプル／秒でサンプリングされた狭帯域入力用として、１２８００サンプル／秒でサンプリング変換を行った後、スペクトルの両端部には内容が存在しなくなり、したがって、第１の低周波数臨界帯域並びに最後の３つの高周波数帯域は出力パラメータの計算時に考慮されなくなる（ｉ＝１から１６までの帯域のみが考慮される）ことに留意されたい。
【００３８】
音声活性状態検出
前述のスペクトル分析はフレーム当たり２回実行される。前述の式（２）により計算されているように、ＥCB(1)(ｉ)とＥCB(2)(ｉ)とは、それぞれ第１と第２のスペクトル分析用の臨界帯域情報当たりのエネルギを示すものとする。フレーム全体に対する臨界帯域毎の平均エネルギおよび前回のフレームの一部は下記の式として計算される。
【数８】
2007517249.tif 000010
但し、ＥCB(0)(ｉ)は、前回のフレームの第２の分析から得られる臨界帯域情報当たりのエネルギを示す。次いで、臨界帯域毎の信号対雑音比（ＳＮＲ）は下記の式として計算される。
ＳＮＲCB（ｉ）＝Ｅav（ｉ）／ＮCB（ｉ）（ＳＮＲCB≧１により規定される）    （７）
但し、ＮCB（ｉ）は、次のセクションで説明することになるような臨界帯域毎の推定されるノイズエネルギである。次いで、フレーム当たりの平均ＳＮＲは、下記の式として計算される。
【数９】
2007517249.tif 000011
但し、広帯域信号の場合、ｂmin＝０かつｂmax＝１９で、狭帯域信号の場合、ｂmin＝１かつｂmax＝１６である。
【００３９】
音声活性状態は、長期ＳＮＲの関数である或る一定のしきい値とフレーム当たりの平均ＳＮＲとを比較することによって検出される。長期ＳＮＲは下記の式によって与えられる。
【数１０】
2007517249.tif 000012
但し、／Ｅｆと／Ｎｆ（本来なら上記の式（９）のように、ＥやＮ等の上部に横線を引いて表すべきであるが、現行の電子出願形式では不可能なため、以後、ＥやＮ等の左側の部分に／を添付して表すこととする）は、それぞれ、後程説明する式（１２）と式（１３）とを利用して計算される。／Ｎｆの初期値は４５ｄＢである。
【００４０】
しきい値は長期ＳＮＲの区分一次関数である。２つの関数が利用され、１つの関数はノイズのない音声用の関数であり、１つの関数はノイズの多い音声用の関数である。
【００４１】
広帯域信号の場合、ＳＮＲLT＜３５（ノイズの多い音声）ならば、
ｔｈVAD＝０.４３４６ＳＮＲLT＋１３.９５７５
そうでない（ノイズのない音声の）場合には、
ｔｈVAD＝１.０３３３ＳＮＲLT−７
狭帯域信号の場合、ＳＮＲLT＜２９.６（ノイズの多い音声）ならば、
ｔｈVAD＝０.３１３  ＳＮＲLT＋１４.６
そうでない（ノイズのない音声の）場合には、
ｔｈVAD＝１.０３３３  ＳＮＲLT−７
【００４２】
さらに、ＶＡＤ決定時のヒステリシスを活性音声の終了時に追加して、頻繁な切替えを防止する。フレームがソフトハングオーバ期間にある場合に、あるいは、最後のフレームが活性音声フレームである場合に、上記ヒステリシスが印加される。ソフトハングオーバ期間は、２個の連続フレームよりも長い個々の活性音声バースト後の第１の１０個のフレームから構成される。ノイズの多い音声（ＳＮＲLT＜３５）の場合、上記ヒステリシスはＶＡＤ決定しきい値を下げることになる。
ｔｈVAD＝０.９５ｔｈVAD
【００４３】
ノイズのない音声の場合、ヒステリシスは下記の式分だけＶＡＤ決定しきい値を下げることになる。
ｔｈVAD＝ｔｈVAD−１１
【００４４】
フレーム当たりの平均ＳＮＲがＶＡＤ決定しきい値よりも大きければ、すなわち、ＳＮＲav＞ｔｈVADならば、フレームは活性音声フレームと宣言され、ＶＡＤフラグとローカルのＶＡＤフラグとは１に設定される。フレーム当たりの平均ＳＮＲがＶＡＤ決定しきい値よりも大きくなければ、ＶＡＤフラグとローカルのＶＡＤフラグとは０に設定される。しかし、ノイズの多い音声の場合、フレーム内でのハードハングオーバ時に、ＶＡＤフラグは１まで変化する。すなわち、１つまたは２つの非活性フレームが２つの連続フレームよりも長い音声時間の後に続くことになる（この場合に、ローカルのＶＡＤフラグは０に等しくなるが、ＶＡＤフラグは１まで変化する）。
【００４５】
第１のレベルのノイズ推定と更新
本セクションでは、総ノイズエネルギ、相対フレームエネルギ、長期平均ノイズエネルギと長期平均フレームエネルギとの更新値、および、臨界帯域毎の平均エネルギ並びに騒音補正係数が計算される。さらに、ノイズエネルギの初期化と下方への更新とが行われる。
【００４６】
フレーム当たりの総ノイズエネルギは下記の式によって与えられる。
【数１１】
2007517249.tif 000013
但し、ＮCB（ｉ）は臨界帯域毎の推定ノイズエネルギである。
【００４７】
フレームの相対エネルギは、ｄＢの形でのフレームエネルギと長期平均エネルギとの間の差分によって与えられる。相対フレームエネルギは下記の式によって与えられる。
【数１２】
2007517249.tif 000014
但し、Ｅtは前述の式（５）で与えられる。
【００４８】
長期平均ノイズエネルギまたは長期平均フレームエネルギは、すべてのフレームで更新される。活性音声フレームの場合（ＶＡＤフラグ＝１）、長期平均フレームエネルギは下記の関係式を利用して更新される。
【数１３】
2007517249.tif 000015
この場合、初期値／Ｅf＝４５ｄＢを用いる。
【００４９】
非活性音声フレーム（ＶＡＤフラグ＝０）の場合、長期平均ノイズエネルギは下記の式によって更新される。
【数１４】
2007517249.tif 000016
【００５０】
／Ｎfの初期値は、第１の４つのフレームに対してＮtotに等しく設定される。さらに、第１の４つのフレームでは、／Ｅfの値には／Ｅf≧／Ｎtot＋１０という制限がある。
【００５１】
臨界帯域毎のフレームエネルギ、ノイズ初期化、および、下方へのノイズ更新
フレーム全体の臨界帯域毎のフレームエネルギはフレーム内の双方のスペクトル分析からエネルギを平均化することによって計算される。すなわち、下記の式により計算される。
【数１５】
2007517249.tif 000017
【００５２】
臨界帯域毎のノイズエネルギＮCB（ｉ）は最初０.０３に初期化される。しかし、第１の５個のサブフレームで、信号エネルギが高すぎないか、信号が強い高周波成分を持たなければ、臨界帯域毎のエネルギを利用して、ノイズエネルギの初期化が行われ、これによって、処理の当初の開始点からノイズ低減アルゴリズムを効率の良いものにすることが可能となる。２つの高い周波数比が計算される。ｒ15,16は、臨界帯域１５と１６の平均エネルギと、第１の１０個の帯域での平均エネルギとの間の比率（双方のスペクトル分析の平均値）であり、帯域１８と１９とがなければｒ18,19は同じである。
【００５３】
第１の５個のフレームにおいて、Ｅt＜４９かつｒ15,16＜２かつｒ18,19＜１.５ならば、最初の３個のフレームに対して、下記の式が得られる。
【数１６】
2007517249.tif 000018
さらに、次の２つのフレームに対して、ＮCB（ｉ）は下記の式によって更新される。
【数１７】
2007517249.tif 000019
【００５４】
以下のフレームに対して、この段階で、臨界帯域用の下方へのノイズエネルギ更新が実行され、これによって、エネルギは暗騒音エネルギ未満となる。第１に、一時的に更新されたノイズエネルギは下記の式として計算される。
【数１８】
2007517249.tif 000020
但し、ＥCB(0)(ｉ)は前回のフレームからの第２のスペクトル分析に対応する。
【００５５】
次いで、ｉ＝０から１９について、Ｎtmp（ｉ）＜ＮCB（ｉ）ならば、ＮCB（ｉ）＝Ｎtmp（ｉ）となる。
【００５６】
その後、フレームを非活性フレームとして宣言した場合、ＮCB（ｉ）＝Ｎtmp（ｉ）と設定することによって第２のノイズ更新レベルが実行される。ノイズエネルギ更新値を２つの部分に分割する（fragment）理由として、ノイズ更新が非活性音声フレーム中にのみ実行可能であり、したがって、音声活性状態の決定に必要なすべてのパラメータを必要とするという点が挙げられる。しかし、これらのパラメータはＬＰ予測分析とオープンループピッチ分析とに依存し、脱ノイズ化（denoised）音声信号に対して実行される。可能なかぎり正確なノイズ推定値を取得するノイズ低減アルゴリズム用として、ノイズ低減の実行前にノイズ推定更新値を下方へ更新し、次いで、フレームが不活性であれば、ノイズ推定更新値は後程上方へ更新する。下方へのノイズ更新は安全であり、この更新は音声活性状態に左右されずに行うことが可能である。
【００５７】
ノイズ低減
信号領域に対してノイズ低減処理を適用し、オーバラップと追加とを利用して脱ノイズ化信号の再構成が行われる。低減処理は、ｇminと１との間に制限値を設けたスケーリング利得値であって、当該臨界帯域における信号対雑音比（ＳＮＲ）から導き出したスケーリング利得値を用いて、個々の臨界帯域においてスペクトルのスケーリングを行うことにより実行される。ノイズ抑制における新たな特徴として、信号の有声化に関係する或る一定の周波数よりも低い周波数に対して、周波数ビン毎のベースで処理を実行し、臨界帯域ベースでは実行しないという特徴が挙げられる。このようにして、当該周波数ビン内のＳＮＲから導き出されるすべての周波数ビンに対してスケーリング利得値が印加されることになる（ＳＮＲは、当該ビンを含む臨界帯域のノイズエネルギによって分割されたビンエネルギを利用して計算される）。この新たな特徴によって、歪みを防止するために高調波間でノイズを強く低減させながら、高調波近くの周波数でエネルギを保持することが可能となる。有声信号に対してのみ、そして、利用される周波数分析の周波数分解能が与えられている場合に、相対的に短いピッチ周期を有する信号に対して上記特徴を利用することが可能となる。しかし、正確に言えば、これらの信号は高調波間のノイズを最も知覚できる信号である。
【００５８】
図３は、開示された処理手順の概観を示す図である。ブロック３０１でスペクトル分析が実行される。ブロック３０２は、有声臨界帯域の数が０よりも大きいかどうかを検証するブロックである。この場合、第１の有声のＫ個の帯域でビン毎の処理を実行するブロック３０４でノイズ低減処理手順が実行され、残りの帯域で帯域毎の処理が実行される。Ｋ＝０ならば、帯域毎の処理がすべての臨界帯域に適用される。後程説明するように、スペクトルに対するノイズ低減処理を行った後、ブロック３０５は逆ＤＦＴ分析を実行し、オーバラップ追加処理を利用して強化された音声信号を再構成する。
【００５９】
最小のスケーリング利得値ｇminが、最大の許されるノイズ低減値（ＮＲmax）からｄＢで導き出される。この最大の許されるノイズ低減値は、１４ｄＢのデフォルト値を有する。したがって、最小のスケーリング利得値は下記の式によって与えられることになる。
【数１９】
2007517249.tif 000021
そして、この最小のスケーリング利得値は１４ｄＢのデフォルト値として０.１９９５３に等しくなる。
【００６０】
ＶＡＤ＝０の非活性フレームの場合、同じスケーリングがスペクトル全体にわたって適用され、ノイズ抑制が活性状態になった場合（ｇminが１よりも低い場合）、このスケーリングはｇs＝０．９ｇminによって示される。すなわち、スペクトルのスケーリングがなされた実数成分と虚数成分とは下記の式によって与えられる。
【数２０】
2007517249.tif 000022
狭帯域入力用として前述の式（１９）での上限値が７９に設定される（３９５０Ｈｚまで）ことに留意されたい。
【００６１】
活性フレームの場合、臨界帯域毎のＳＮＲと関係して、あるいは、第１の有声帯域用として周波数ビン毎にスケーリング利得値が計算される。ＫVOIC＞０の場合、ビン毎のノイズ抑制は第１のＫVOIC帯域で実行される。帯域毎のノイズ抑制が残りの帯域に対して利用される。ＫVOIC＝０の場合、帯域毎のノイズ抑制がスペクトル全体に対して利用される。後程説明するように、ＫVOICの値が更新される。ＫVOICの最大値は１７であり、したがって、３７００Ｈｚの最大周波数に対応する第１の１７個の臨界帯域に対してのみ周波数ビン毎の処理を適用することが可能となる。周波数ビン毎の処理を利用できる対象となる周波数ビンの最大数は７４（第１の１７の帯域内のビンの数）である。例外として、本セクションで後程説明するハードハングオーバフレームの場合がある。
【００６２】
代替実施例では、ＫVOICの値を固定値にすることも可能である。この場合、すべてのタイプの音声フレームで、或る一定の帯域まで周波数ビン毎の処理が実行され、帯域毎の処理が別の帯域に適用される。
【００６３】
或る一定の臨界帯域内の、あるいは、或る一定の周波数ビンに対するスケーリング利得値がＳＮＲの関数として計算され、下記の式によって与えられる。
（ｇs）2＝ｋsＳＮＲ＋ｃs  （ｇmin≦ｇs≦１）      （２０）
【００６４】
ＳＮＲ＝１に対してｇs＝ｇmin、ＳＮＲ＝４５に対してｇs＝１のようにして、ｋsとｃsの値が決定される。すなわち、１ｄＢ以下のＳＮＲに対してはスケーリングをｇsに限定し、４５ｄＢ以上のＳＮＲに対しては所定の臨界帯域内ではノイズ抑制は実行されない（ｇs＝１）。したがって、これら２つのエンドポイントが与えられれば、前述の式（２０）内のｋsとｃsの値は下記の式によって与えられる。
【数２１】
2007517249.tif 000023
【００６５】
前述の式（２０）内の変数ＳＮＲは、処理のタイプに応じて、臨界帯域毎のＳＮＲ（ＳＮＲCB（ｉ））か、周波数ビン毎のＳＮＲ（ＳＮＲBIN（ｋ））かのいずれかになる。
【００６６】
フレーム内の第１のスペクトル分析の場合、臨界帯域毎のＳＮＲは下記の式として計算される。
【数２２】
2007517249.tif 000024
そして、第２のスペクトル分析の場合、ＳＮＲは下記の式として計算される。
【数２３】
2007517249.tif 000025
但し、ＥCB (1)(ｉ)とＥCB(2)(ｉ)とは、それぞれ、（前述の式（２）で計算されるような）第１および第２のスペクトル分析に対する臨界帯域情報毎のエネルギを示し、ＥCB(0)(ｉ)は、前回のフレームの第２の分析から得られる臨界帯域情報毎のエネルギを示し、ＮCB（ｉ）は臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を示す。
【００６７】
第１のスペクトル分析の場合、フレーム内の或る一定の臨界帯域ｉでの臨界ビン毎のＳＮＲは下記の式として計算される。
【数２４】
2007517249.tif 000026
そして、第２のスペクトル分析の場合、ＳＮＲは下記の式として計算される。
【数２５】
2007517249.tif 000027
但し、ＥBIN(1)(ｋ)とＥBIN(2)(ｋ)とは、それぞれ、（前述の式（３）で計算されているような）第１および第２のスペクトル分析用の周波数毎のエネルギを示し、ＥBIN(0)(ｋ)は前回のフレームの第２の分析から得られる周波数毎のエネルギを示し、ＮCB（ｉ）は臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を示す。ｊiはｉ番目の臨界帯域における第１の周波数ビンのインデックスであり、ＭCB（ｉ）は、上記で定義された臨界帯域ｉでの周波数ビンの数である。
【００６８】
インデックスｉを有する帯域用の臨界帯域毎の処理の場合、前述の式（２２）の場合のようにスケーリング利得値を決定した後、そして、前述の式（２４）または式（２５）に定義されるようにＳＮＲを利用して、周波数毎の分析時に更新される平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、実際のスケーリングが実行される。
ｇBIN,LP（ｉ）＝αgsｇBIN,LP（ｉ）＋（１−αgs）ｇs      （２６）
【００６９】
本発明では、平滑化係数が適応型の係数となり、上記利得自身に逆比例する関係になる新規な特徴が開示される。本実施例では、平滑化係数はαgs＝１−ｇsによって示される。すなわち、平滑化ステップは小さなｇsに対するほど強くなる。このアプローチによって、有声音での立ち上りの場合のように低いＳＮＲフレームに先行する高いＳＮＲ音の部分での歪みが防止されることになる。例えば、無声の音声フレームでは、ＳＮＲが低くなるため、強いスケーリング利得値を利用して、スペクトル内のノイズの低減が図られることになる。有声音での立ち上りが無声音フレームに後続する場合、ＳＮＲはより高い比率になり、利得平滑化ステップがスケーリング利得値の迅速な更新を防止する場合、強いスケーリングが、良好でないパフォーマンスを結果としてもたらすことになる有声音での立ち上り時に利用されることが予想される。提案されたアプローチでは、平滑化処理手順は、立ち上り時に低いスケーリング利得値を迅速に適合させ、このスケーリング利得値を利用することが可能となる。
【００７０】
臨界帯域でのスケーリングは下記の式として実行される。
【数２６】
2007517249.tif 000028
但し、ｊiは、臨界帯域ｉにおける第１の周波数ビンのインデックスであり、ＭCB（ｉ）は当該臨界帯域内の周波数ビンの数である。
【００７１】
前述の式（２０）に記載のように、インデックスｉを持つ帯域内の周波数ビン毎の処理の場合、スケーリング利得値を決定し、前述の式（２４）または（２５）に定義されているようにＳＮＲを利用した後、周波数分析毎に更新される平滑化済みのスケーリング利得値を利用して、実際のスケーリングが下記の式として実行される。
ｇBIN,LP（ｋ）＝αgsｇBIN,LP（ｋ）＋（１−αg）ｇs      （２８）
但し、前述の式（２６）の場合と同様、αgs＝１−ｇs
【００７２】
利得の時間的平滑化ステップによって、可聴エネルギの発振が防止され、一方、例えば、有声音での立ち上りの場合のように、αgsを利用する平滑化制御ステップによって、低ＳＮＲフレームに先行する高いＳＮＲ音の部分内の歪みが防止される。
【００７３】
臨界帯域ｉにおけるスケーリングは下記の式として実行される。
【数２７】
2007517249.tif 000029
但し、ｊiは、臨界帯域ｉ内の第１のビンのインデックスであり、ＭCB（ｉ）は当該臨界帯域内のビンの数である。
【００７４】
平滑化済みのスケーリング利得値ｇBIN,LP（ｋ）とｇBIN,LP（ｉ）とは最初１に設定される。非活性フレームが処理される度に（ＶＡＤ＝０）、平滑化された利得値が前述の式（１８）で定義されたｇminにリセットされる。
【００７５】
前述のように、ＫVOIC＞０ならば、周波数ビン毎のノイズ抑制が第１のＫVOICの帯域に対して実行され、前述の処理手順を利用して帯域毎のノイズ抑制が残りの帯域に対して実行される。すべてのスペクトル分析では、平滑化済みのスケーリング利得値ｇBIN,LP（ｉ）がすべての臨界帯域に対して更新されることに留意されたい（周波数ビン毎の処理によって処理される有声化帯域の場合であっても、このケースでは、ｇBIN,LP（ｉ）が帯域ｉに属するｇBIN,LP（ｋ）の平均値を用いて更新される）。同様に、スケーリング利得値ｇBIN,LP（ｋ）は第１の１７の帯域ですべての周波数ビンに対して更新される。帯域毎の処理を用いる処理帯域の場合、これら１７の特定の帯域内でスケーリング利得値ｇBIN,LP（ｋ）をｇBIN,LP（ｉ）に等しく設定することによって更新される。
【００７６】
ノイズのない音声の場合、ノイズ抑制が活性音声フレームでは実行されないことに留意されたい（ＶＡＤ＝１）。これはすべての臨界帯域で最大ノイズエネルギを発見することによって検出される。 ｍａｘ（ＮCB（ｉ））、 ｉ＝０，．．．，１９、そして、この値が１５以下の場合、ノイズ抑制は実行されない。
【００７７】
上述のように、非活性フレーム（ＶＡＤ＝０）に対して、０．９ｇmimのスケーリングがスペクトル全体に適用され、これは、一定のノイズフロアの除去に相当する。ＶＡＤの短いハングオーバフレームに対して（ＶＡＤ＝１かつローカルのＶＡＤ＝０）、帯域毎の処理が前述のように第１の１０の帯域に対して適用され（１７００Ｈｚに対応）、次いで、スペクトルの残り部分に対して定数値ｇminによって残りのスペクトルのスケーリングを行うことによって一定のノイズフロアが減算される。この測定ステップによって、高周波数ノイズエネルギ発振が大幅に低減される。１０番目の帯域以上のこれらの帯域に対しては、平滑化済みのスケーリング利得値ｇBIN,LP（ｉ）はリセットされず、ｇs＝ｇminで前述の式（２６）を利用して更新が行われ、周波数ビン毎の平滑化済みのスケーリング利得値ｇBIN,LP（ｋ）が、これらのスケーリング利得値をｇBIN,LP（ｉ）に等しく設定することによって更新される。
【００７８】
前述の処理手順は、低減アルゴリズムが処理対象の音声フレームの性質に依存するクラス固有のノイズ低減処理と理解することができる。これは図４に例示されている。ブロック４０１は、ＶＡＤフラグが０（不活性音声）であるかどうかを検証するブロックである。ＶＡＤフラグが０であれば、スペクトル全体に同じスケーリング利得値を印加することによって、スペクトルから一定のノイズフロアが除去される（ブロック４０２）。ＶＡＤフラグが０でなければ、ブロック４０３は、フレームがＶＡＤハングオーバフレームであるかどうかの検証を行う。フレームがＶＡＤハングオーバフレームであれば、第１の１０個の帯域内で帯域毎の処理が利用され、残りの帯域では同じスケーリング利得値が利用される（ブロック４０６）。フレームがＶＡＤハングオーバフレームでなければ、ブロック４０５はスペクトルの形で第１の帯域内で有声化が検出されたかどうかを検証する。有声化が検出された場合、第１のＫ個の有声化帯域でビン毎の処理が実行され、帯域毎の処理が残りの帯域で実行される（ブロック４０６）。有声帯域が検出されなかった場合、すべての臨界帯域で帯域毎の処理が実行されることになる（ブロック４０７）。
【００７９】
（１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされる）狭帯域信号の処理の場合、ノイズ化された抑制が第１の１７個の帯域に対して実行される（３７００Ｈｚまで）。３７００Ｈｚと４０００Ｈｚ間の残りの５個の周波数ビンの場合、スペクトルは３７００Ｈｚでビンにおける最後のスケーリング利得値ｇsを利用してスケールされる。スペクトルの残り部分（４０００Ｈｚから６４００Ｈｚまで）に対しては、スペクトルはゼロになる。
【００８０】
脱ノイズ化信号の再構成
スケーリングされたスペクトル成分ＸR（ｋ）とＸ’I（ｋ）の決定後、逆ＦＦＴがスケーリングされたスペクトルに適用され、下記の式に示すように、時間領域においてウィンドウ化された脱ノイズ化信号が取得される。
【数２８】
2007517249.tif 000030
【００８１】
上記処理がフレーム内の双方のスペクトル分析用として反復されて、脱ノイズ化されたウィンドウ化信号ｘw,d(1)(ｎ)とｘw,d(2)(ｎ)とが取得される。１／２フレーム毎に、オーバラップ追加処理を利用して、分析のオーバラップ部分に対する信号の再構成が行われる。平方ハニング・ウィンドウがスペクトル分析より前に原信号に対して用いられるため、同じウィンドウがオーバラップ追加処理より前に逆ＦＦＴの出力側で適用される。したがって、２倍のウィンドウ化された脱ノイズ化信号が下記の式によって与えられることになる。
【数２９】
2007517249.tif 000031
【００８２】
分析ウィンドウの第１の半分に対して、脱ノイズ化信号を構成するためのオーバラップ追加処理が下記の式として実行される。
【数３０】
2007517249.tif 000032
次いで、分析ウィンドウの第２の半分に対して、脱ノイズ化信号を構成するオーバラップ追加処理が下記の式として実行される。
【数３１】
2007517249.tif 000033
但し、ｘw,d(0)(ｎ)は、前回のフレームでの第２の分析から得られる２倍のウィンドウ化された脱ノイズ化信号である。
【００８３】
オーバラップ追加処理と共に、音声エンコーダフレームとノイズ低減フレームとの間に２４サンプルのシフトが存在するため、本フレームに加えて先読みから２４サンプルまで脱ノイズ化信号の再構成が可能であることに留意されたい。しかし、線形予測（ＬＰ）分析とオープンループピッチ分析とのための音声エンコーダによる先読みの終了のためには、別の１２８サンプルがまだ必要となる。この部分は、オーバラップ追加処理を実行することなく脱ノイズ化されたウィンドウ化信号ｘw,d(2)(ｎ)の第２の半分の逆ウィンドウ操作を行うことによって一時的に取得される。すなわち、下記の式により表される。
【数３２】
2007517249.tif 000034
信号の当該部分は、オーバラップ追加処理の利用時に次のフレームで適正に再計算されることに留意されたい。
【００８４】
ノイズエネルギ推定値更新
このモジュールは、ノイズ抑制用として臨界帯域毎のノイズエネルギ推定値を更新するものである。更新は不活性発話時間中に実行される。しかし、臨界帯域毎のＳＮＲに基づいて上記で実行されるＶＡＤ決定は、ノイズエネルギ推定値を更新するかどうかの決定には用いられない。別の決定が、臨界帯域毎のＳＮＲに依存しない別のパラメータに基づいて実行される。ノイズ更新決定用として使用されるパラメータには、以下の、ピッチ安定性、信号の非静的状態、有声化、および、２次ＬＰ線形予測残差エネルギと１６次ＬＰ線形予測残差エネルギとの間の比率パラメータがあり、一般に低感度のノイズレベルの変動を有する。
【００８５】
ノイズ更新用のエンコーダＶＡＤの決定を利用しない理由として、ノイズレベルを敏速に変更するためにノイズ推定をロバストなものにするという理由がある。エンコーダのＶＡＤの決定がノイズ更新に利用された場合、ノイズレベルの突然の上昇が、非活性音声フレームに対してさえもＳＮＲの上昇を引き起こす原因になり、ノイズ推定装置の更新を妨げることになり、これが、今度は、次のフレームでＳＮＲを高く維持することになる、等々。したがって、ノイズ更新が阻止されることになり、別の何らかの論理回路がノイズの適合化を再開する必要が生じることになる。
【００８６】
本実施例では、オープンループピッチ分析がエンコーダで実行され、３つのオープンループピッチ推定値が、第１のハーフフレーム、第２のハーフフレームおよび先読みにそれぞれ対応してフレーム：ｄ0、ｄ1、ｄ2毎に計算される。ピッチ安定性カウンタは下記の式として計算される。
ｐｃ＝|ｄ0−ｄ-1|＋|ｄ1−ｄ0|＋|ｄ2−ｄ1|      （３１）
但し、ｄ-1は、前回のフレームの第２のハーフフレームの通信のタイムラグである。本実施例では、１２２よりもさらに大きなピッチラグ用として、オープンループピッチ探索モジュールがｄ2＝ｄ1を設定する。したがって、このような通信のタイムラグに対して、前述の式（３１）のｐｃの値に３／２を乗じて、数式の欠落している第３項の補正が行われる。ピッチ安定性はｐｃの値が１２未満であれば、真となる。さらに、低い有声化用フレームに対して、ｐｃを１２に設定して、ピッチの不安定性を示す。
すなわち、下記の式により表される。
（ｃnorm（ｄ0）＋ｃnorm（ｄ1）＋ｃnorm（ｄ2））／３＋ｒe＜０.７ならば、ｐｃ＝１２                                                                          （３２）
但し、ｃnorm（ｄ）は生の正規化相関値であり、ｒeは、低減値を補正するために、暗騒音の存在時の正規化相関値に追加されるオプションの補正値である。本実施例では、デシメーションを受けた重み付き音声信号ｓwd（ｎ）に基づいて正規化相関値が計算され、下記の式によって与えられる。
【数３３】
2007517249.tif 000035
但し、加重制限値は自身の遅延時間に依存する。本実施例では、オープンループピッチ分析で使用する重み付き信号に対して２だけデシメーションが行われ、加重制限値は、下記の式に従って与えられる。
ｄ＝１０，．．．，１６の場合Ｌsec＝４０
ｄ＝１７，．．．，３１の場合Ｌsec＝４０
ｄ＝３２，．．．，６１の場合Ｌsec＝６２
ｄ＝６２，．．．，１１５の場合Ｌsec＝１１５
【００８７】
信号の非静的状態推定値は、臨界帯域毎のエネルギと臨界帯域毎の平均長期エネルギとの間の比率の積に基づいて実行される。
【００８８】
臨界帯域毎の平均長期エネルギは下記の式によって更新される。
【数３４】
2007517249.tif 000036
但し、広帯域信号の場合、ｂmin＝０かつｂmax＝１９であり、狭帯域信号の場合、ｂmin＝１かつｂmax＝１６であり、／ＥCB (ｉ)は、前述の式（１４）で定義される臨界帯域毎のフレームエネルギである。更新係数αeは総フレームエネルギの一次関数であり、前述の式（５）で定義され以下のように与えられる。
広帯域信号の場合、αe＝０.０２４５Ｅtot−０.２３５ （０.５≦αe≦０.９９）
狭帯域信号の場合、αe＝０.０００９１Ｅtot＋０.３１８５（０.５≦αe≦０.９９９）
【００８９】
フレームの非静的状態は、フレームエネルギと臨界帯域毎の平均長期エネルギとの間の比率の積によって与えられる。すなわち、下記の式により表される。
【数３５】
2007517249.tif 000037
【００９０】
ノイズ更新の有声化係数（ｖｏｉｃｉｎｇ）は下記の式によって与えられる。
ｖｏｉｃｉｎｇ＝（ｃnorm（ｄ0）＋ｃnorm（ｄ1））／２＋ｒe      （３５）
【００９１】
最後に、２次および１６次の分析後のＬＰ残留エネルギとの間の比率は、下記の式によって与えられる。
ｒｅｓｉｄ_ｒａｔｉｏ＝Ｅ（２）／Ｅ（１６）      （３６）
但し、Ｅ（２）およびＥ（１６）は、２次および１６次の分析後のＬＰ残留エネルギであり、当業者にとっては周知のレヴィンソン−ダービン漸化式（Levinson-Durbin recursion）で計算される。この比率は、信号スペクトル包絡を表すためには、一般に、より高次のＬＰの方がノイズ用の音声信号にとって必要であるという事実を反映する比率である。言い換えれば、 Ｅ（２）とＥ（１６）との間の差分はノイズ用の活性音声用の場合よりも低くなるように仮定されている。
【００９２】
更新値の決定は、当初６に設定される可変ノイズ更新値に基づいて行われ、非活性フレームが検出された場合、１だけ減少し、活性フレームが検出された場合、２だけ増分する。さらに、ノイズ更新値は０と６によって制限される。ノイズエネルギはｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ＝０のときにのみ更新される。
【００９３】
可変ノイズの更新値は、個々のフレームにおいて以下のように更新される。
（ｎｏｎｓｔａｔ＞ｔｈstat）または（ｐｃ＜１２）（有声化＞０.８５）または（ｒｅｓｉｄ_ｒａｔｉｏ＞ｔｈresid）の場合、
ｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ＝ｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ＋２
そうでない場合には、
ｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ＝ｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ−１0
但し、広帯域信号に対して、ｔｈstat＝３５００００かつｔｈresid＝１.９、および、狭帯域信号に対して、ｔｈstat＝５０００００かつｔｈresid＝１１
【００９４】
言い換えれば、（ｎｏｎｓｔａｔ≦ｔｈstat）かつ（ｐｃ≧１２）（有声化≦０.８５）かつ（ｒｅｓｉｄ_ｒａｔｉｏ≦ｔｈresid）、かつ、ノイズ更新が行われる前に６個のフレームのハングオーバが使用されるとき、フレームはノイズ更新に対して不活性と宣言される。
【００９５】
したがって、ｎｏｉｓｅ_ｕｐｄａｔｅ＝０ならば、
ｉ＝０．．．１９に対して、ＮCB（ｉ）＝Ｎtmp（ｉ）になる。但し、Ｎtmp（ｉ）は、前述の式（１７）ですでに計算された一時的に更新されたノイズエネルギである。
【００９６】
有声化カットオフ周波数の更新値
それ未満の周波数の信号が有声音であると見なされるカットオフ周波数が更新される。この周波数を利用して臨界帯域の数が決定され、この臨界帯域に対して周波数ビン毎の処理を利用してノイズ抑制が実行される。
【００９７】
第１に有声音測定値が下記の式として計算される。
ｖg＝０.４ｃnorm（ｄ1）＋０.６ｃnorm（ｄ2）＋ｒe      （３７）
そして、有声化カットオフ周波数が下記の式によって与えられる。
【数３６】
2007517249.tif 000038
【００９８】
次いで、ｆcを上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数、Ｋvoicが決定される。３２５≦ｆc≦３７００の境界周波数が、最小値３の帯域と最大値１７の帯域とで周波数ビン毎の処理が実行されるように設定される（上記の定義された臨界帯域上限値を意味する）。有声音測定値計算時に、先読みの正規化相関に対してさらなる重み付けが与えられることに留意されたい。というのは、所定数の有声帯域が次のフレームで使用されることになるからである。
【００９９】
したがって、上記に記載のように、次のフレームで、第１のＫvoic臨界帯域に対して、ノイズ抑制は周波数ビン毎の処理を利用することになる。
【０１００】
低い有声化を用いたフレームの場合、および、大きなピッチ遅延時間の場合、臨界帯域毎の処理のみが利用され、この結果ＫVOICが０に設定されることに留意されたい。以下の条件は次の場合に用いられる。
（０.４ｃnorm（ｄ1）＋０６Ｃnorm（ｄ2）≦０.７２）または（ｄ1＞１１６）または（ｄ2＞１１６）ならば、ｋ＝０
【０１０１】
いうまでもなく、他に多くの修正および変更例が可能である。以上述べたような本発明の実施形態についての詳細な説明例および関連図面に鑑みて、上記のような他の修正および変更例は当業者にとっては明らかにである。また一方で、自明なことであるが、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、上記のような他の変更例を実施することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】ノイズ低減を含む音声通信システムを概略的に示すブロック図である。
【図２】スペクトル分析時のウィンドウ操作を例示する図である。
【図３】ノイズ低減アルゴリズムの実施例の概観図である。
【図４】クラスを特定するノイズ低減の実施例を概略的に示すブロック図であって、ノイズ低減アルゴリズムが処理対象の音声フレームの性質に依存するブロック図である。
【図１】
2007517249.tif 000039
【図２】
2007517249.tif 000040
【図３】
2007517249.tif 000041
【図４】
2007517249.tif 000042
【手続補正書】
【提出日】平成17年10月28日(2005.10.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号のノイズ抑制方法であって、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うステップと、
前記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するステップとを有する方法において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、前記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする音声信号のノイズ抑制方法。
【請求項２】
周波数帯域の前記第１の数が、有声化された周波数帯域の前記第１の数に従って決定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
それ未満の周波数の信号が有声音であると見なされる有声化カットオフ周波数に関して、周波数帯域の前記第１の数を決定する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
周波数帯域の前記第１の数が、前記音声信号のすべての周波数帯域を含み、前記すべての周波数帯域が前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
周波数帯域の前記第１の数が所定の固定数である請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記音声信号の周波数帯域が有声化されていない場合、すべての周波数帯域に対して周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行う請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記音声信号が、複数のサンプルを含む音声フレームを含み、請求項１に記載の方法を適用して、音声フレーム内のノイズの抑制を行う請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記音声フレームの第１のサンプルに関してｍ個のサンプルによってオフセットされる分析ウィンドウを利用して、請求項１の前記周波数分析を行うステップを有する請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記音声フレームの第１のサンプルに関してｍ個のサンプルによってオフセットされる第１の分析ウィンドウを利用して、第１の周波数分析を行うステップと、前記音声フレームの第２のサンプルに関してｐ個のサンプルによってオフセットされる第２の分析ウィンドウを利用して、第２の周波数分析を行うステップとを有する請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
ｍ＝２４で、ｐ＝１２８である請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の分析ウィンドウが、前記音声フレームから、後続する音声フレームの中へ延在する先読み部分を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記周波数ビンおよび周波数帯域の少なくとも一方にスケーリング利得値を印加してノイズの抑制を行うステップを有する請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行うときに、周波数ビンに対して周波数ビン固有のスケーリング利得値を決定するステップをさらに有する請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うときに、周波数帯域に対して周波数帯域特有のスケーリング利得値を決定するステップを有する請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
一定のスケーリング利得値を印加することによってノイズの抑制を行うステップを有する請求項６に記載の方法。
【請求項１６】
周波数ビンに対して決定された前記周波数ビンの信号対雑音比（ＳＮＲ）に関して、前記周波数ビンに対して周波数ビン特有のスケーリング利得値を決定するステップを有する請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
周波数帯域に対して決定された前記周波数帯域の信号対雑音比（ＳＮＲ）に関して、前記周波数帯域に対して周波数帯域特有のスケーリング利得値を決定するステップを有する請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１および第２の周波数分析の各々に対して請求項１６に記載のステップを有する請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１と第２の周波数分析の各々に対して請求項１７に記載のステップを有する請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記スケーリング利得値が、平滑化済みのスケーリング利得値である請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
或る特定の周波数ビン、または或る特定の周波数帯域のスケーリング利得値に対して逆比例する値を有する平滑化係数を用いて、前記特定の周波数ビン、または前記特定の周波数帯域に対して印加すべき平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップを有する請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
平滑化ステップが、小さな値のスケーリング利得に対してより強くなるように決定された値を有する平滑化係数を用いて、前記特定の周波数ビン、または前記特定の周波数帯域に対して印加すべき平滑化済みのスケーリング利得値を計算するステップを有する請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記スケーリング利得の値を決定するステップが、音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）発生する請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項２４】
ｎ＝２である請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）前記スケーリング利得の値を決定するステップを有する方法であって、前記有声化カットオフ周波数が少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項２６】
周波数ビン毎のベースのノイズ抑制が、１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で行われる請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】
周波数ビン毎のベースのノイズ抑制が、３７００Ｈｚの周波数に従って最大数の周波数ビンで行われる請求項１３に記載の方法。
【請求項２８】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得の値が最小値に設定され、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得の値が１に設定される請求項１６に記載の方法。
【請求項２９】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
活性音声を含まない音声信号の検出セクションをさらに具備する請求項２０に記載の方法。
【請求項３１】
活性音声を含まない音声信号のセクションの検出に応答して、前記平滑化済みのスケーリング利得を最小値にリセットするステップをさらに有する請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
複数の周波数帯域内の最大ノイズエネルギがしきい値未満であるときに、前記ノイズ抑制手法が活性音声フレームでは実行されない請求項７に記載の方法。
【請求項３３】
短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、第１のｘ周波数帯域用の帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得を印加して前記音声信号の周波数スぺクトルのスケーリングを行うステップと、前記スケーリング利得の単一値を印加して前記音声信号の周波数スぺクトルの残りの周波数帯域のスケーリングを行うステップとをさらに有する請求項７に記載の方法。
【請求項３４】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
狭帯域音声信号に対して、個々の周波数帯域が少なくとも２つの周波数ビンを具備する第１のｘ周波数帯域であって、前記第１のｘ周波数帯域が３７００Ｈｚまでの周波数に対応する前記周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を印加することによってノイズの抑制を行うステップと、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンで、前記スケーリング利得の値を印可することによってノイズの抑制を行うステップと、前記音声信号の周波数スぺクトルの残りの周波数帯域をゼロにするステップとをさらに有する請求項２０に記載の方法。
【請求項３６】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた狭帯域音声信号である請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
計算された有声音測定値を用いて前記有声化カットオフ周波数を決定する請求項３に記載の方法。
【請求項３８】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定するステップを有しており、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とに対して周波数ビン毎の処理を実行するように境界周波数を設定する請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
音声信号内のノイズを抑制する装置であって、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
前記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、前記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする音声信号内のノイズを抑制する装置。
【請求項４２】
周波数帯域の前記第１の数が、有声化された周波数帯域の第１の数に従って決定される請求項４１に記載の装置。
【請求項４３】
それ未満の周波数の信号は有声音であると見なされる有声化カットオフ周波数に関して、周波数帯域の前記第１の数を決定するように構成される請求項４１に記載の装置。
【請求項４４】
周波数帯域の前記第１の数が、前記音声信号のすべての周波数帯域を含み、前記すべての周波数帯域が前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
周波数帯域の前記第１の数が所定の固定数である請求項４１に記載の装置。
【請求項４６】
前記音声信号の周波数帯域が有声化されていない場合、すべての周波数帯域に対して周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行う請求項４１に記載の装置。
【請求項４７】
前記音声信号が複数のサンプルを含む音声フレームを含み、音声フレーム内のノイズの抑制を行うように構成される請求項４１に記載の装置。
【請求項４８】
前記音声フレームの第１のサンプルに関してｍ個のサンプルによってオフセットされる分析ウィンドウを利用して、前記周波数分析を行うように構成される請求項４７に記載の装置。
【請求項４９】
前記音声フレームの第１のサンプルに関してｍ個のサンプルによってオフセットされる第１の分析ウィンドウを利用して、第１の周波数分析を行い、前記音声フレームの第２のサンプルに関してｐ個のサンプルによってオフセットされる第２の分析ウィンドウを利用して、第２の周波数分析を行うように構成される請求項４７に記載の装置。
【請求項５０】
ｍ＝２４で、ｐ＝１２８である請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
前記第２の分析ウィンドウが、前記音声フレームから、後続する音声フレームの中へ延在する先読み部分を含む請求項４９に記載の装置。
【請求項５２】
前記周波数ビンおよび周波数帯域の少なくとも一方にスケーリング利得値を印加してノイズの抑制を行うように構成される請求項４１に記載の装置。
【請求項５３】
周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行うときに、周波数ビンに対して周波数ビン特有のスケーリング利得値を決定するようにさらに構成される請求項４１に記載の装置。
【請求項５４】
周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うときに、周波数帯域に対して周波数帯域固有のスケーリング利得値を決定するようにさらに構成される請求項４１に記載の装置。
【請求項５５】
すべての周波数帯域に対して一定のスケーリング利得値を印加することによってノイズの抑制を行うように構成される請求項４６に記載の装置。
【請求項５６】
前記周波数ビンに対して決定された周波数ビンの信号対雑音比（ＳＮＲ）に関して、前記周波数ビンに対して周波数ビン固有のスケーリング利得値を決定するように構成される請求項５３に記載の装置。
【請求項５７】
前記周波数帯域に対して決定された前記周波数帯域の信号対雑音比（ＳＮＲ）に関して、前記周波数帯域に対して周波数帯域固有のスケーリング利得値を決定するように構成される請求項５４に記載の装置。
【請求項５８】
前記第１と第２の周波数分析の各々に対して請求項５６に記載のステップを実行するように構成される請求項５６に記載の装置。
【請求項５９】
前記第１と第２の周波数分析の各々に対して請求項５７に記載のステップを実行するように構成される請求項５７に記載の装置。
【請求項６０】
前記スケーリング利得値が平滑化済みのスケーリング利得値である請求項５２〜５４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６１】
或る特定の周波数ビン、または或る特定の周波数帯域のスケーリング利得値に対して逆比例する値を有する平滑化係数を用いて、前記特定の周波数ビン、または前記特定の周波数帯域に対して印加すべき平滑化済みのスケーリング利得値を計算するように構成される請求項５２〜５４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６２】
平滑化ステップが、小さな値のスケーリング利得値に対してより強くなるように決定された値を有する平滑化係数を用いて、前記特定の周波数ビン、または前記特定の周波数帯域に対して印加すべき平滑化済みのスケーリング利得値を計算するように構成される請求項５２〜５４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６３】
音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大）前記スケーリング利得値を決定するように構成される請求項５３または５４に記載の装置。
【請求項６４】
ｎ＝２である請求項６３に記載の装置。
【請求項６５】
音声フレーム毎にｎ回（ｎは１よりも大きい）前記スケーリング利得値を決定するように構成される装置であって、前記有声化カットオフ周波数が少なくとも部分的に前回の音声フレーム内の前記音声信号の関数である請求項５３または５４に記載の装置。
【請求項６６】
１７の帯域に対応する７４ビンの最大値で周波数ビン毎のベースのノイズ抑制を行うように構成される請求項５３に記載の装置。
【請求項６７】
３７００Ｈｚの周波数に対応する最大数の周波数ビンで周波数ビン毎のベースのノイズ抑制を行うように構成される請求項５３に記載の装置。
【請求項６８】
第１のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値を最小値に設定し、前記第１のＳＮＲ値よりも大きな第２のＳＮＲ値に対しては前記スケーリング利得値を１に設定する請求項５６に記載の装置。
【請求項６９】
前記第１のＳＮＲ値が約１ｄＢに等しく、前記第２のＳＮＲ値が約４５ｄＢである請求項６８に記載の装置。
【請求項７０】
活性音声を含まない音声信号のセクションを検出するように構成される請求項６０に記載の装置。
【請求項７１】
活性音声を含まない音声信号のセクションの検出に応答して、前記平滑化済みのスケーリング利得値を最小値にリセットするように構成される請求項７０に記載の装置。
【請求項７２】
複数の周波数帯域内の最大ノイズエネルギがしきい値未満であるときに、活性音声フレームでノイズ抑制を行わないように構成される請求項４７に記載の装置。
【請求項７３】
短いハングオーバ音声フレームの発生に応答して、第１のｘ周波数帯域に対して周波数帯域毎のベースで決定されたスケーリング利得値を平滑化することによってノイズ抑制を行い、残りの周波数帯域に対してスケーリング利得の単一値を印加することによってノイズ抑制を行うように構成される請求項４７に記載の装置。
【請求項７４】
前記第１のｘ周波数帯域が、１７００Ｈｚまでの周波数に対応する請求項７３に記載の装置。
【請求項７５】
狭帯域音声信号に対して、３７００Ｈｚまでの周波数に対応する第１のｘ周波数帯域に対して、前記周波数帯域毎のベースで決定された平滑化済みのスケーリング利得値を印加することによってノイズの抑制を行い、３７００Ｈｚに対応する前記周波数ビンのスケーリング利得値を３７００Ｈｚと４０００Ｈｚとの間の前記周波数ビンに印加することによってノイズの抑制を行い、前記第１のｘ周波数帯域が前記音声信号の周波数スぺクトルの残りの周波数帯域をゼロにするように構成される請求項６０に記載の装置。
【請求項７６】
前記狭帯域音声信号が、１２８００Ｈｚまでアップサンプリングされた狭帯域音声信号である請求項７５に記載の装置。
【請求項７７】
計算された有声音測定値を用いて前記有声化カットオフ周波数を決定する請求項４３に記載の装置。
【請求項７８】
前記有声化カットオフ周波数を上回らない上位周波数を有する臨界帯域の数をさらに決定するステップを有しており、ｘ周波数帯域の最小値とｙ周波数帯域の最大値とで周波数ビン毎の処理を実行するように構成される境界周波数を設定する請求項７７に記載の装置。
【請求項７９】
ｘ＝３およびｙ＝１７である請求項７８に記載の装置。
【請求項８０】
３２５Ｈｚ以上で、かつ、３７００Ｈｚ以下となるように前記有声化カットオフ周波数の境界周波数を設ける請求項７７に記載の装置。
【請求項８１】
ノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダであって、前記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
前記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、前記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする音声エンコーダ。
【請求項８２】
ノイズ抑制装置を具備する自動音声認識システムであって、前記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
前記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、前記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする自動音声認識システム。
【請求項８３】
ノイズ抑制装置を具備する移動電話であって、前記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
前記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、前記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする移動電話。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
上記問題点を解決するために、本発明の１つの態様では、音声信号のノイズ抑制方法であって、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うステップと、
上記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するステップとを有する方法において、上記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、上記周波数帯域第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする方法が提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明の別の態様では、音声信号内のノイズを抑制する装置であって、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
上記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、上記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、上記周波数帯域第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする装置が提供される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明のさらなる態様では、ノイズ抑制装置を具備する音声エンコーダであって、上記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
上記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、前記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、上記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする音声エンコーダが提供される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明のさらに別の態様では、ノイズ抑制装置を具備する自動音声認識システムであって、上記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
上記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、上記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、上記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする自動音声認識システムが提供される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明のさらに別の態様では、ノイズ抑制装置を具備する移動電話であって、上記ノイズ抑制装置が、
複数の周波数ビンを具備する音声信号のスペクトル領域表示を生成するために周波数分析を行うように構成され、
上記周波数ビンを複数の周波数帯域にグループ化するように構成される装置において、上記音声信号の中に有声化音声活性状態を検出したときに、周波数帯域の第１の数に対しては周波数ビン毎のベースでノイズの抑制を行い、上記周波数帯域の第２の数に対しては周波数帯域毎のベースでノイズの抑制を行うことを特徴とする移動電話が提供される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【国際調査報告】
2007517249.tif 000043
2007517249.tif 000044
2007517249.tif 000045