(57)【要約】マイクロフォンのアレイは、ノイズ抑制のために２つのマイクロフォンの２つの組を用いる。３つのマイクロフォンのうち第１及び第２のマイクロフォンは、ノイズキャンセルを達成するために使用される音響信号を提供するよう互いに近接して位置付けられてよい。第３のマイクロフォンは、第３のマイクロフォン及び第１又は第２のマイクロフォンによって提供されるオーディオ信号からレベルキューを得るために、拡散マイクロフォン構成において第１又は第２のマイクロフォンのいずれか一方に対して間隔を空けられてよい。レベルキューは、１又はそれ以上のクラスタトラッキング制御信号を決定するために使用されるマイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）により表される。ＩＬＤに基づくクラスタトラッキング信号は、ヌル処理ノイズキャンセルモジュールの適応を制御するために使用される。ノイズキャンセルされた主音響信号及びＩＬＤに基づくクラスタトラッキング制御信号は、ポストフィルタリングの間、スピーチ推定信号に適用されるマスクを適応生成するために使用される。
2013518477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズ抑制方法であって、
主音響信号を含む２又はそれ以上の音響信号を受信するステップと、
前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するステップと、
前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって、前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するステップと
を有するノイズ抑制方法。
【請求項２】
前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルの適応は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定されるレベル差キューによって制御される、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。
【請求項３】
カスケードにおいて構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルモジュールは、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。
【請求項４】
最初のノイズキャンセルモジュールが音響信号のいずれかの対の入力を受け、次のノイズキャンセルモジュールがいずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受ける、
請求項３に記載のノイズ抑制方法。
【請求項５】
強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又は
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力
を含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。
【請求項６】
ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。
【請求項７】
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップを更に有し、
前記マイクロフォン間レベル差は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定される、
請求項６に記載のノイズ抑制方法。
【請求項８】
カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項６に記載のノイズ抑制方法。
【請求項９】
カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するステップと、
前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項６に記載のノイズ抑制方法。
【請求項１０】
いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受けるノイズキャンセルモジュールのいずれか１つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、
前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項６に記載のノイズ抑制方法。
【請求項１１】
前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、
請求項４に記載のノイズ抑制方法。
【請求項１２】
ノイズ抑制システムであって、
メモリにおいて記憶され、主音響信号を含む２又はそれ以上の音響信号を受信するようプロセッサによって実行される周波数解析モジュールと、
メモリにおいて記憶され、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するようプロセッサによって実行されるＩＬＤモジュールと、
メモリにおいて記憶され、前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するようプロセッサによって実行されるノイズ減算モジュールと
を有するノイズ抑制システム。
【請求項１３】
前記ノイズ減算モジュールは、前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるよう実行可能であり、
前記ノイズキャンセルの適応は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定されるレベル差キューによって制御される、
請求項１２に記載のノイズ抑制システム。
【請求項１４】
更に、カスケード連通において構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルが実行され、
前記ノイズキャンセルモジュールは、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項１２に記載のノイズ抑制システム。
【請求項１５】
第１のノイズキャンセルモジュールは、プロセッサによって実行される場合に、音響信号のいずれかの対の入力を受け、第２のノイズキャンセルモジュールは、いずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受けるようプロセッサによって実行可能である、
請求項１４に記載のノイズ抑制システム。
【請求項１６】
メモリにおいて記憶され、強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するようプロセッサによって実行されるポストフィルタモジュールを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又は
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力
を含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項１２に記載のノイズ抑制システム。
【請求項１７】
ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、
請求項１に記載のノイズ抑制方法。
【請求項１８】
前記マイクロフォン間レベル差情報は、メモリにおいて記憶され且つプロセッサによって実行されるクラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ出力され、
前記マイクロフォン間レベル差は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定される、
請求項１７に記載のノイズ抑制システム。
【請求項１９】
前記ＩＬＤモジュールは、
カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力する
ようプロセッサによって実行される、
請求項１７に記載のノイズ抑制システム。
【請求項２０】
前記ノイズキャンセルモジュールは、カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するよう実行可能であり、
前記ＩＬＤモジュールは、前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するよう実行可能である、
請求項１７に記載のノイズ抑制システム。
【請求項２１】
ノイズキャンセルモジュールは、いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受ける１又はそれ以上のノイズキャンセルモジュールのいずれか１つの出力としてノイズリファレンス信号を生成するよう実行可能であり、
前記ＩＬＤモジュールは、前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するよう実行可能である、
請求項１７に記載のノイズ抑制方法。
【請求項２２】
前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、
請求項１５に記載のノイズ抑制方法。
【請求項２３】
ノイズ抑制方法のための命令を提供するプログラムを坦持する、機械により読み取り可能な媒体であって、
前記ノイズ抑制方法は、
主音響信号を含む２又はそれ以上の音響信号を受信するステップと、
前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するステップと、
前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって、前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するステップと
を有する、
機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２４】
前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルの適応は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定されるレベル差キューによって制御される、
請求項２３に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２５】
カスケードにおいて構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、
前記ノイズキャンセルモジュールは、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、
請求項２３に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２６】
最初のノイズキャンセルモジュールが音響信号のいずれかの対の入力を受け、次のノイズキャンセルモジュールがいずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受ける、
請求項２５に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２７】
強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、
前記強調信号推定は、
音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又は
あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力
を含み、
前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、
請求項２３に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２８】
ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、
請求項２３に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項２９】
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップを更に有し、
前記マイクロフォン間レベル差は、
音響信号のいずれかの対、又は
音響信号のいずれかの対に基づく第１のノイズキャンセルモジュールの第１の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか１つ、又は
音響信号のいずれかの対に基づく前記第１のノイズキャンセルモジュールの前記第１の出力及び第２の出力
の間で測定される、
請求項２８に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項３０】
カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項２８に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項３１】
カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するステップと、
前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項２８に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項３２】
いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受けるノイズキャンセルモジュールのいずれか１つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、
前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、
クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップと
を更に有する請求項２８に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【請求項３３】
前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、
請求項２６に記載の機械により読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
不利なオーディオ環境において背景ノイズを抑制するための方法が存在する。そのような方法の１つは、定常ノイズ抑制システムを使用することである。定常ノイズ抑制システムは、常に、入力ノイズよりも低い、固定量である出力ノイズを提供する。通常、定常ノイズ抑制は、１２〜１３デシベル（ｄＢ）の範囲にある。ノイズ抑制は、音声歪みを生じることを回避するために、この保存的レベルに固定される。これは、より高度のノイズ抑制により明らかである。
【０００２】
幾つかの先行技術のシステムは、汎用のサイドローブキャンセラを用いる。汎用のサイドローブキャンセラは、受信信号により成る所望の信号及び干渉信号を特定するために使用される。所望の信号は所望の場所から伝播し、干渉信号は他の場所から伝播する。干渉信号は、干渉を相殺する意図を持って受信信号から減じられる。
【０００３】
従来のオーディオ装置は、オーディオ信号においてノイズを低減するよう２つのマイクロフォンシステムを組み込んでいる。２マイクロフォンシステムは、ノイズキャンセル又は音源定位を達成するために使用され得るが、それらの両方を得るには適さない。２つの大きく離されたマイクロフォンを用いると、音源定位及び乗法ノイズ抑制のためにレベル差キュー（level  difference  cues）を得ることが可能である。しかしながら、２つの大きく離されたマイクロフォンによれば、ノイズ相殺は、マイクロフォン信号の低コヒーレンスを鑑みて、乾点源（dry  point  sources）に制限される。２つのマイクロフォンは、マイクロフォン信号の間のより高いコヒーレンスによる改善されたノイズ相殺のために、近接配置され得る。しかしながら、マイクロフォンどうしの間隔を狭めることは、信頼できる位置推定のためには弱すぎるレベルキューをもたらす。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本技術は、独立しているが相補的である２つの２マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差（inter-microphone  level  difference）方法及びヌル処理（null  processing）ノイズ減算方法の組み合わせを用いる。これらの方法は、ノイズ抑制性能を最大限とするよう互いを助け補完する。夫々の２マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
【０００５】
例となるマクロフォン配置は、ノイズ抑制のために２つのマイクロフォンの２つの組を使用してよく、マイクロフォンの組は２又はそれ以上のマイクロフォンを有する。第１のマイクロフォン及び第２のマイクロフォンは、ノイズキャンセルを達成するために使用される音響信号を提供するよう互いに近接して位置付けられてよい。第３のマイクロフォンは、第３のマイクロフォン及び第１又は第２のマイクロフォンによって提供されるオーディオ信号からレベルキューを得るために、拡散マイクロフォン構成において第１又は第２のマイクロフォンのいずれか一方に対して間隔を空けられてよい（あるいは、第３のマイクロフォンよりむしろ第１のマイクロフォン又は第２のマイクロフォンのいずれか一方として実施されてよい）。レベルキューは、１又はそれ以上のクラスタトラッキング制御信号を決定するために使用されるマイクロフォン間レベル差（inter-microphone  level  difference）（ＩＬＤ）により表される。ノイズキャンセルされた主音響信号及びＩＬＤに基づくクラスタトラッキング制御信号は、ポストフィルタリングの間、スピーチ推定信号に適用されるマスクを適応生成するために使用される。
【０００６】
ノイズ抑制のための実施形態は２又はそれ以上の信号を受信してよい。該２又はそれ以上の信号は主音響信号を含んでよい。レベル差は、２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対から決定されてよい。ノイズキャンセルは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって、主音響信号に対して実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。
【０００７】
ノイズ抑制のためのシステムの実施形態は、周波数解析モジュール、ＩＬＤモジュール、及び少なくとも１つのノイズ減算モジュールを有してよい。それらのモジュールの全てはメモリに記憶され、プロセッサによって実行されてよい。前記周波数解析モジュールは、２又はそれ以上の音響信号を受信するよう実行されてよく、該２又はそれ以上の音響信号は主音響信号を含む。前記ＩＬＤモジュールは、前記２又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するよう実行されてよい。前記ノイズ減算モジュールは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するよう実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。
【０００８】
実施形態は、プログラムを坦持する機械により読み取り可能な媒体を含んでよい。前記プログラムは、上記のノイズ抑制方法のための命令を提供してよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本技術の実施形態が使用される環境の説明である。
【図２】本技術の実施形態が使用される環境の説明である。
【図３】例となるオーディオ装置のブロック図である。
【図４Ａ】例となるオーディオ処理システムのブロック図である。
【図４Ｂ】例となるヌル処理ノイズ減算モジュールのブロック図である。
【図５】他の例となるオーディオ処理システムのブロック図である。
【図６】オーディオ信号にノイズ低減を提供する例となる方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
独立しているが相補的である２つの２マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差方法及びヌル処理ノイズ減算方法が、ノイズ抑制性能を最大限とするよう組み合わされ得る。夫々の２マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
【００１１】
オーディオ装置は、ノイズ抑制のために２対のマイクロフォンを利用してよい。第１及び第２のマイクロフォンは、互いに近接して位置付けられてよく、ノイズキャンセルを達成するために使用されるオーディオ信号を提供してよい。第３のマイクロフォンは、第１のマイクロフォン又は第２のマイクロフォンのいずれか一方と拡散マイクロフォン構成において間隔を空けられてよく、レベルキューを得るためにオーディオ信号を提供してよい。レベルキューは、関連する音響構造及びトランスデューサによる歪みを相殺するよう、マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）においてエンコードされ、クラスタトラッカによって正規化される。クラスタトラッキング及びレベル差決定は、以下でより詳細に論じられる。
【００１２】
幾つかの実施形態において、広げられたマイクロフォンの対からのＩＬＤキューは正規化され、第１のマイクロフォン及び第２のマイクロフォンにより実施されるノイズキャンセルの適応を制御するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、後処理乗法マスク（post-processing  multiplicative  mask）はポストプロセッサにより実施されてよい。ポストプロセッサは幾通りかの方法で得られ、それらの方法のうちの１つは、音声成分を除去するよう第３のマイクロフォンから受信される信号をヌル処理することによってノイズリファレンスの導出を伴ってよい。
【００１３】
本技術の実施形態は、携帯電話機、電話端末、及び会議システム等の、しかしこれらに限られない、音響を受け取るよう構成されるあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。有利に、例となる実施形態は、音声歪みを最小限としながら改善されたノイズ抑制を提供するよう構成される。本技術の実施形態は携帯電話機の動作を参照して記載されるが、本技術はあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。
【００１４】
図１を参照すると、本技術の実施形態が実施され得る環境が示されている。ユーザは、オーディオ装置１０４に対する音源１０２として行動してよい。例となるオーディオ装置１０４は、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０を有するマイクロフォンアレイを有してよい。マイクロフォンアレイは、マイクロフォン１０６及び１０８による近接マイクロフォンアレイと、マイクロフォン１１０及びマイクロフォン１０６又は１０８のいずれか一方による拡散マイクロフォンアレイとを含んでよい。マイクロフォン１０６、１０８及び１１０の１又はそれ以上は、例えば、互いから２から２０センチメートル（ｃｍ）といったように、互いに対して如何なる距離においても配置されてよい。
【００１５】
マイクロフォン１０６、１０８及び１１０は、音源１０２及びノイズ１１２から音声（すなわち、音響信号）を受けてよい。ノイズ１１２は、図１において単一の場所から入来するように示されているが、音源１０２と異なる１又はそれ以上の場所からのあらゆる音声を含んでよく、反響音及びエコーを含んでよい。ノイズ１１２は、定常、非定常、又は定常及び非定常ノイズの組み合わせであってよい。
【００１６】
オーディオ装置１０４におけるマイクロフォン１０６、１０８及び１１０の位置は様々であってよい。例えば、図１において、マイクロフォン１１０は、オーディオ装置１０４の背面上部に位置付けられ、マイクロフォン１０６及び１０８は、オーディオ装置１０４の前面下部及び背面下部に位置付けられる。図２の実施形態において、マイクロフォン１１０は、オーディオ装置１０４の側面上部に位置付けられ、マイクロフォン１０６及び１０８はオーディオ装置１０４の側面下部に位置付けられる。
【００１７】
マイクロフォン１０６、１０８及び１１０は夫々、Ｍ１、Ｍ２及びＭ３とラベル表示される。たとえマイクロフォンＭ１及びＭ２が互いに対して近接しているように表され、マイクロフォンＭ３がマイクロフォンＭ１及びＭ２から更に相隔たっているとしても、如何なるマイクロフォン信号結合も、ノイズキャンセルを達成し且つ２つのオーディオ信号間のレベルキューを決定するよう処理され得る。Ｍ１、Ｍ２及びＭ３の記号表示はマイクロフォン１０６、１０８及び１１０により任意であり、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０のいずれがＭ１、Ｍ２及びＭ３であってもよい。マイクロフォン信号の処理は、図４Ａ乃至５に関して以下でより詳細に論じられる。
【００１８】
図１及び２において表される３つのマイクロフォンは、例となる実施形態に相当する。本技術は、例えば、２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のマイクロフォンといったように、如何なる数のマイクロフォンを用いても実施されてよい。２又はそれ以上のマイクロフォンによる実施形態において、信号は以下でより詳細に論じられるように処理され得、信号はマイクロフォンの対と関連付けられ、各対は異なるマイクロフォンを有してよく、あるいは、１又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。
【００１９】
図３は、例となるオーディオ信号のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ装置１０４は、マイクロフォン１０６、マイクロフォン１０８、マイクロフォン１１０、プロセッサ３０２、オーディオ処理システム３０４、及び出力装置３０６を有する受音装置である。オーディオ装置１０４は、オーディオ装置１０４の動作に必要な更なる構成要素（図示せず。）、例えば、アンテナ、インターフェース部、非オーディオ入力部、メモリ及び他の構成要素を有してよい。
【００２０】
プロセッサ３０２は、オーディオ信号のためのノイズ抑制を含む、ここで記載される機能を実行するよう、オーディオ装置１０４のメモリ（図３に図示せず。）に記憶されている命令及びモジュールを実行してよい。
【００２１】
オーディオ処理システム３０４は、受信信号においてノイズを抑制してオーディオ信号を出力装置３０６へ供給するよう、マイクロフォン１０６、１０８及び１１０（Ｍ１、Ｍ２及びＭ３）によって受信された音響信号を処理してよい。オーディオ処理システム３０４は、図３に関して以下でより詳細に論じられる。
【００２２】
出力装置３０６は、オーディオ出力をユーザに提供するあらゆる装置である。例えば、出力装置３０６は、会議開催装置におけるヘッドセット若しくはハンドセットの受話器又はスピーカを有してよい。
【００２３】
図４Ａは、例となるオーディオ処理システム３０４のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ処理システム３０４は、オーディオ装置１０４内のメモリ装置内で具現される。オーディオ処理システム３０４は、周波数解析モジュール４０２及び４０４と、ＩＬＤモジュール４０６と、ＮＰＮＳモジュール４０８と、クラスタトラッカ４１０と、ノイズ推定モジュール４１２と、ポストフィルタモジュール４１４と、乗算器４１６と、周波数合成モジュール４１８とを有してよい。オーディオ処理システム３０４は、図４Ａに表されている以外のより多くの又はより少ない構成要素を有してよく、モジュールの機能は、より少ない又は更なるモジュールにまとめられ又は拡張されてよい。例となる通信ラインが図４Ａ及び他の図（例えば、図４Ｂ及び５）の様々なモジュールの間に表されている。それらの通信ラインは、どのモジュールが他のモジュールと通信上結合されるのかを制限するよう意図されない。更に、ラインの視覚表示（例えば、破線、点線、交互破線及び点線）は、特定の通信を示すよう意図されず、むしろシステムの視覚的な提示を助けるよう意図される。
【００２４】
動作において、音響信号はマイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３によって受信され、電気信号に変換され、それらの電気信号は周波数解析モジュール４０２及び４０４により処理される。一実施形態において、周波数解析モジュール４０２は、音響信号を捕らえ、フィルタバンクによってシミュレーションされる蝸牛（cochlea）（すなわち、蝸牛域）の周波数解析を再現する。周波数解析モジュール４０２は、音響信号を周波数サブバンドに分けてよい。サブバンドは、フィルタの帯域幅が周波数解析モジュール４０２によって受信される信号の帯域幅よりも狭い入力信号に対するフィルタリング動作の結果である。代替的に、短時間フーリエ変換（short-time  Fourier  transform）（ＳＴＦＴ）、サブバンドフィルタバンド、変調複素重複変換（modulated  complex  lapped  transforms）、蝸牛モデル、ウェーブレット等のような他のフィルタが、周波数の解析及び合成のために使用され得る。大部分の音声（例えば、音響信号）は複雑であり、１よりも多い周波数を有するので、音響信号に対するサブバンド解析は、どの個別周波数がフレーム（例えば、所定の時間期間）中で複素音響信号において存在するのかを決定する。例えば、フレームの長さは、４ｍｓ、８ｍｓｍ又はその他の時間長さであってよい。幾つかの実施形態においては、全くフレームがなくてよい。結果として、高速蝸牛変換（fast  cochlea  transform）（ＦＣＴ）領域におけるサブバンド信号が得られる。
【００２５】
サブバンドフレーム信号は、周波数解析モジュール４０２及び４０４からＩＬＤモジュール４０６及びヌル処理ノイズ減算（ＮＰＮＳ）モジュール４０８へ供給される。ＮＰＮＳモジュール４０８は、サブバンドごとに主音響信号からノイズ成分を適応減算してよい。そのようなものとして、ＮＰＮＳモジュール４０８の出力は、主音響信号におけるノイズのサブバンド推定と、主音響信号における音声（ノイズを減じられたサブバンド信号の形をとる。）又は他の所望の音声のサブバンド推定とを含む。
【００２６】
図４Ｂは、ＮＰＮＳモジュール４０８の例となる実施を表す。ＮＰＮＳモジュール４０８は、ヌル処理減算ブロック４２０及び４２２のカスケードとして実施されてよい。２つのマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第１のＮＰＮＳブロック４２０への入力として受信される。第３のマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第１のＮＰＮＳブロック４２０の出力とともに、第２のＮＰＮＳブロック４２２への入力として受信される。サブバンド信号は、以下の式：
α，β，γ∈［１，２，３］、α≠β≠γ
が成立するように、Ｍα、Ｍβ及びＭγとして図４Ｂにおいて表されている。
【００２７】
Ｍα、Ｍβ及びＭγの夫々は、図１及び２のマイクロフォン１０６、１０８及び１１０のいずれかと関連付けられてよい。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、Ｍα及びＭβとして表されている、いずれか２つのマイクロフォンによるサブバンド信号を受信する。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、更に、クラスタトラッキングモジュール４１０からクラスタトラッカ実現信号ＣＴ１を受信してよい。第１のＮＰＮＳブロック４２０は、ノイズキャンセルを実行し、音声リファレンス出力Ｓ１及びノイズリファレンス出力Ｎ１の出力を夫々点Ａ及びＢで生成する。
【００２８】
第２のＮＰＮＳブロック４２２は、Ｍγのサブバンド信号の入力と、第１のＮＰＮＳブロック４２０の出力とを受け取る。第２のＮＰＮＳブロック４２２が第１のＮＰＮＳブロック４２０からノイズリファレンス出力Ｎ１を受け取る（点Ｃが点Ａに結合される）場合に、第２のＮＰＮＳブロック４２２はヌル処理ノイズ減算を実行し、第２の音声リファレンス出力Ｓ２及び第２のノイズリファレンス出力Ｎ２の出力を生成する。それらの出力は、図４ＡにおけるＮＰＮＳモジュール４０８による出力として供給され、それにより、Ｓ２はポストフィルタモジュール４１４及び乗算器４１６へ供給され、一方、Ｎ２はノイズ推定モジュール４１２へ（又は直接ポストフィルタモジュール４１４へ）供給される。
【００２９】
１又はそれ以上のＮＰＮＳモジュールの様々な変形が、ＮＰＮＳモジュール４０８を実施するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８は、単一のＮＰＮＳブロック４２０により実施されてよい。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８の第２の実施は、オーディオ処理システム３０４内で設けられてよく、点Ｃは点Ｂへ接続され、そのようなものとして、例えば、かかる実施形態は図５において表され、以下でより詳細に論じられる。
【００３０】
ＮＰＮＳモジュールによって実施されるヌル処理ノイズ減算の例は、２００８年６月３０日に出願された米国特許出願第１２／２１５９８０号（発明の名称「System  and  Method  for  Providing  Noise  Suppression  Utilizing  Null  Processing  Noise  Subtraction」）において開示されている。その開示は、参照により本願に援用される。
【００３１】
２つのノイズ減算モジュールのカスケードが図４Ｂにおいて表されているが、更なるノイズ減算モジュールがＮＰＮＳモジュール４０８を実施するために、例えば、４Ｂに表されているようなカスケード形態において使用されてよい。ノイズ減算モジュールのカスケードは、３、４、５又はその他の数のノイズ減算モジュールを有してよい。幾つかの実施形態において、カスケード接続されるノイズ減算モジュールの数は、マイクロフォンの数よりも少ない数であってよい（例えば、８個のマイクロフォンについて、カスケード接続されるノイズ減算モジュールは７個であってよい。）。
【００３２】
図４Ａに戻ると、周波数解析モジュール４０２及び４０４のサブバンド信号は、時間インターバルの間のエネルギレベル推定を決定するよう処理されてよい。エネルギ推定は、音響信号及び蝸牛チャネルの帯域幅に基づいてよい。エネルギレベル推定は、周波数解析モジュール４０２若しくは４０４、エネルギ推定モジュール（図示せず。）、又はＩＬＤモジュール４０６のような他のモジュールによって、決定されてよい。
【００３３】
計算されたエネルギレベルから、マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）がＩＬＤモジュール４０６によって決定されてよい。ＩＬＤモジュール４０６は、マイクロフォンＭ１、Ｍ２又はＭ３のいずれかについての計算されたエネルギ情報を受け取ってよい。ＩＬＤモジュール４０６は、一実施形態において次のように、数学的に近似されてよい：
【００３４】
【数１】
2013518477.tif 000003
ここで、Ｅ１は、マイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３のうちの２つのマイクロフォンのエネルギレベル差であり、Ｅ２は、Ｅ１に使用されないマイクロフォンと、Ｅ１に使用される２つのマイクロフォンのうちの一方のマイクロフォンとのエネルギレベル差である。Ｅ１及びＥ２は両方とも、エネルギレベル推定から求められる。この式は、−１から１の間の有界な結果を与える。例えば、ＩＬＤは、Ｅ２が０になるときに１になり、Ｅ１が０になるときに−１になる。よって、音源がＥ１に使用される２つのマイクロフォンに近く、且つ、ノイズが存在しない場合、ＩＬＤ＝１であるが、更なるノイズが加えられると、ＩＬＤは変化する。代替の実施形態において、ＩＬＤは次の式によって近似されてよい：
【００３５】
【数２】
2013518477.tif 000004
ここで、Ｅ１（ｔ，ω）は音声優位の信号のエネルギであり、Ｅ２（ｔ，ω）はノイズ優位の信号のエネルギである。ＩＬＤは時間及び周波数において変化し、−１から１の間で有界である。ＩＬＤ１は、図４Ｂにおいて第１のＮＰＮＳブロック４２０によって受信される信号についてクラスタトラッカ実現を決定するために使用される。ＩＬＤ１は：
ＩＬＤ１＝｛ＩＬＤ（Ｍ１，Ｍｉ）、ｉ∈［２，３］｝
のように、決定されてよい。
【００３６】
ここで、Ｍ１は、所望の源（例えば、口基準点）に最も近い第１のマクロフォンを表し、Ｍｉは、第１のマイクロフォン以外の他のマイクロフォンを表す。ＩＬＤ１は、第１のＮＰＮＳブロック４２０への入力と関連する２つのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定され得る。幾つかの実施形態において、ＩＬＤ１は、第１のマイクロフォンと他の２つのマイクロフォンとの間で、より高く評価されたＩＬＤとして決定される。
【００３７】
ＩＬＤ２は、図４Ｂにおいて第２のＮＰＮＳブロック４２２によって受信される信号についてクラスタトラッカ実現を決定するために使用されてよい。ＩＬＤ２は：
ＩＬＤ２＝｛ＩＬＤ１；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｓ１）、ｉ∈［β，γ］；ＩＬＤ（Ｍｉ，Ｎ１）、ｉ∈［α，γ］；ＩＬＤ（Ｓ１，Ｎ１）｝
のように、３つ全てのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定されてよい。
【００３８】
エネルギレベル推定及びマイクロフォン間レベル差を決定することは、２００６年１月３０日に出願された米国特許出願第１１／３４３５２４号（発明の名称「System  and  method  for  utilizing  inter-microphone  level  differences  for  Speech  Enhancement」）においてより詳細に論じられている。この開示は、参照により本願に援用される。
【００３９】
クラスタトラッキングモジュール４１０は、ＩＬＤモジュール４０６からサブバンドフレーム信号のエネルギ推定間のレベル差を受け取ってよい。ＩＬＤモジュール４０６は、マイクロフォン信号、音声又はノイズ信号のエネルギ推定からＩＬＤ信号を生成してよい。ＩＬＤ信号は、ノイズキャンセルの適応を制御し且つポストフィルタモジュール４１４によるマスクを生成するために、クラスタトラッカ４１０によって使用されてよい。ノイズ抑制の適応を制御するためにＩＬＤモジュール４０６によって生成されるＩＬＤ信号の例は、ＩＬＤ１及びＩＬＤ２を含む。例となる実施形態に従って、トラッキングモジュール４１０は、音声からノイズ及びディストラクタ（distracters）を区別（すなわち、分類）し、その結果をＮＰＮＳモジュール４０８及びポストフィルタモジュール４１４へ与える。
【００４０】
ＩＬＤ歪みは、多くの実施形態において、固定の（例えば、変則的な又は不適合のマイクロフォン応答から）又はゆっくりと変化する（例えば、ハンドセット、話者、又は部屋の形状及び位置の変化）要因によって生じうる。そのような実施形態において、ＩＬＤ歪みは、実装時間（build-time）の解明又はランタイムの追跡のいずれかのための推定に基づき補償されてよい。本発明の例となる実施形態は、クラスタトラッカ４１０が、源（例えば、発話）及びノイズ（例えば、背景）のＩＬＤについて周波数毎に動的に変化する推定を与えるようランタイムでそれらの推定を動的に計算することを可能にする。
【００４１】
クラスタトラッカ４１０は、音響信号から得られる音響特性に少なくとも部分的に基づく音響特性の大局的な要約（global  summary）と、大局的なランニング推定（global  running  estimate）及び音響特性の大局的な要約に基づく瞬時の大局的な分類（instantaneous  global  classification）とを決定してよい。大局的なランニング推定は更新されてよく、瞬時の局所的な分類は、１又はそれ以上の音響特性に少なくとも基づき、導出される。次いで、スペクトルエネルギ分類は、瞬時の局所的な分類及び１又はそれ以上の音響特性に少なくとも部分的に基づき、決定されてよい。
【００４２】
幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ４１０は、それらの局所的なクラスタ及び観測に基づき、エネルギスペクトルにおける点を発話又はノイズであると分類する。そのようなものとして、エネルギスペクトルにおける各点の局所バイナリマスクは、発話又はノイズのいずれか一方として特定される。クラスタトラッカ４１０は、サブバンド毎にノイズ／発話分類信号を生成し、その分類をＮＰＮＳモジュール４０８へ、そのキャンセラパラメータ（シグマ及びアルファ）適応を制御するために供給してよい。幾つかの実施形態において、分類は、ノイズと発話との間の区別を示す制御信号である。ＮＰＮＳモジュール４０８は、受け取ったマイクロフォンエネルギ推定信号（例えば、Ｍα、Ｍβ及びＭγ）においてノイズを推定するために分類信号を用いてよい。幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ４１０の結果は、ノイズ推定モジュール４１２へ転送されてよい。本質的に、目下のノイズ推定は、ノイズが位置するエネルギスペクトルの場所とともに、オーディオ処理システム３０４内でノイズ信号を処理するために与えられる。
【００４３】
クラスタトラッカ４１０は、マイクロフォンＭ１及びＭ２（又はＭ１、Ｍ２及びＭ３）によって実施されるＮＰＮＳの適応を制御するためにマイクロフォンＭ３及びマイクロフォンＭ１又はＭ２のいずれか一方からの正規化されたＩＬＤキューを使用する。よって、追跡されるＩＬＤは、ＮＰＮＳサブバンド源推定の適応を制御する（マスク４１６で適用される）ポストフィルタモジュール４１４におけるサブバンド決定マスクを導出するために使用される。
【００４４】
クラスタトラッカ４１０によってクラスタを追跡する例は、２００７年１２月２１日に出願された米国特許出願第１２／００４８９７号（発明の名称「System  and  Method  for  Adaptive  classification  of  Audio  Sources」）において開示されている。この開示は、参照により本願に援用される。
【００４５】
ノイズ推定モジュール４１２は、ノイズＮ（ｔ，ω）を推定するためにノイズ／発話分類制御信号及びＮＰＮＳ出力を受け取ってよい。クラスタトラッカ４１０は、発話からノイズ及びディストラクタを区別（すなわち、分類）し、その結果をノイズ処理のために提供する。幾つかの実施形態において、結果は、ノイズ推定を導出するためにノイズ推定モジュール４１２へ与えられてよい。ノイズ推定モジュール４１２によって決定されるノイズ推定は、ポストフィルタモジュール４１４へ与えられる。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８のノイズ推定出力（ブロッキングマトリクスの出力）と、クラスタトラッカ４１０の出力とを受け取り、その場合に、ノイズ推定モジュール４１２は用いられない。
【００４６】
ポストフィルタモジュール４１４は、クラスタトラッキングモジュール４１０（又は、実装されるならば、ノイズ推定モジュール４１２）からのノイズ推定と、ＮＰＮＳモジュール４０８からの音声推定出力（例えば、Ｓ１又はＳ２）とを受け取る。ポストフィルタモジュール４１４は、ノイズ推定及び音声推定に基づきフィルタ推定を導出する。一実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ウィーナー（Weiner）フィルタのようなフィルタを実装する。代替の実施形態は他のフィルタ考える。従って、ウィーナーフィルタ近似は、一実施形態に従って、次のように近似されてよい：
【００４７】
【数３】
2013518477.tif 000005
ここで、Ｐｓは発話の電力スペクトル密度であり、Ｐｎはノイズの電力スペクトル密度である。一実施形態に従って、Ｐｎは、ノイズ推定モジュール４１２によって決定され得るノイズ推定Ｎ（ｔ，ω）である。例となる実施形態において、Ｐｓ＝Ｅ１（ｔ，ω）−βＮ（ｔ，ω）。ここで、Ｅ１（ｔ，ω）は、ＮＰＮＳモジュール４０８の出力でのエネルギであり、Ｎ（ｔ，ω）は、ノイズ推定モジュール４１２によって供給されるノイズ推定である。ノイズ推定はフレーム毎に変化するので、フィルタ推定もフィルタ毎に変化する。
【００４８】
βは、ＩＬＤの関数である過減算（over-subtraction）項である。βは、ノイズ推定モジュール４１２の最小統計（minimum  statistics）の偏りを補償し、聴覚重み付け（perceptual  weighting）を形成する。時定数が異なるので、偏りは純粋なノイズの部分とノイズ及び発話の部分との間で異なる。従って、幾つかの実施形態において、この偏りの補償は必要でありうる。例となる実施形態において、βは経験的に決定される（例えば、大きなＩＬＤでは２〜３ｄＢ、低いＩＬＤでは６〜９ｄＢ）。
【００４９】
上記の例となるウィーナーフィルタの式において、αは、推定されるノイズ成分を更に抑制する係数である。幾つかの実施形態において、αは如何なる正の値であってもよい。非線形膨張がαを２に設定することによって得られる。例となる実施形態に従って、αは経験的に決定され、Ｗ＝（Ｐｓ／Ｐｓ＋Ｐｎ）の主部が所定値（例えば、１であるＷの最大値から１２ｄＢ下がった値）を下回る場合に適用される。
【００５０】
ウィーナーフィルタ推定は（例えば、１つのフレームから次のフレームへ）瞬時に変化し、ノイズ及び発話の夫々の推定は各フレームの間で大いに変動しうるので、ウィーナーフィルタ推定の適用は、そのままで、アーティファクト（例えば、不連続、ブリップ（blips）、過渡現象、等）を生じうる。従って、任意のフィルタ平滑が、時間の関数として音響信号に適用されるウィーナーフィルタ推定を平滑化するよう実行されてよい。一実施形態において、フィルタ平滑は：
Ｍ（ｔ，ω）＝λｓ（ｔ，ω）Ｗ（ｔ，ω）＋（１−λｓ（ｔ，ω））Ｍ（ｔ−１，ω）
のように、数学的に近似されてよい。ここで、λｓは、ウィーナーフィルタ推定と第１のマイクロフォンエネルギＥ１との関数である。
【００５１】
クラスタトラッカの第２の例は、ＮＰ−ＩＬＤ、例えば、ＮＰ−ＮＳ出力間のＩＬＤ（及び発話を除去するようＭ３オーディオ信号をヌル処理することによって生成されるＮＰＮＳ処理又はマイクロフォンＭ３からの信号）を追跡するために使用されてよい。ＩＬＤは、次のように与えられてよい：
【００５２】
【数４】
2013518477.tif 000006
ここで、
2013518477.tif 000007
は、以下でより詳細に論じられる図５におけるモジュール５２０の出力として導出される。ポストフィルタモジュール４１４によって処理された後、ＮＰＮＳモジュール４０８の周波数サブバンド出力は、発話を推定するよう（ポストフィルタモジュール４１４からの）ウィーナーフィルタ推定をマスク４１６で乗じられる。上記のウィーナーフィルタに係る実施形態において、発話推定は、Ｓ（ｔ，ω）＝Ｘ１（ｔ，ω）＊Ｍ（ｔ，ω）によって近似される。ここで、Ｘ１は、ＮＰＮＳモジュール４０８の音響信号出力である。
【００５３】
次に、発話推定は、周波数合成モジュール４１８によって蝸牛域から時間領域に逆変換される。変換は、周波数合成モジュール４１８において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの位相シフトされた信号を合算することを含んでよい。代替的に、変換は、周波数合成モジュール４１８において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの周波数の逆数（inverse  frequency）をそれらに乗じることを含んでよい。変換が完了すると、信号は出力装置３０６を介してユーザに出力される。
【００５４】
図５は、他の例となるオーディオ処理システム３０４のブロック図である。図５のシステムは、周波数解析モジュール４０２及び４０４と、ＩＬＤモジュール４０６と、クラスタトラッキングモジュール４１０と、ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０と、ポストフィルタモジュール４１４と、乗算器４１６と、周波数合成モジュール４１８とを有する。
【００５５】
図５のオーディオ処理システム３０４は、マイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３の周波数サブバンドが夫々、ＩＬＤモジュール４０６に加えて、ＮＰＮＳモジュール４０８及びＮＰＮＳモジュール５２０の両方に与えられる点を除いて、図４Ａのシステムと同様である。受け取ったマイクロフォン周波数サブバンドエネルギ推定に基づくＩＬＤ出力信号はクラスタトラッカ４１０へ与えられ、次いで、クラスタトラッカ４１０は、発話／ノイズ表示を伴う制御信号をＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０並びにポストフィルタモジュール４１４へ供給する。
【００５６】
図５のＮＰＮＳモジュール４０８は、図４ＡのＮＰＮＳモジュール４０８と同様に動作してよい。ＮＰＮＳモジュール５２０は、点Ｃが点Ｂへ接続され、それによりノイズ推定をＮＰＮＳブロック４２２の入力として供給する場合の、図４Ｂにおいて表されるＮＰＮＳモジュール４０８として実施されてよい。ＮＰＮＳモジュール５２０の出力はノイズ推定であり、ポストフィルタモジュール４１４へ供給される。
【００５７】
ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８からの発話推定、ＮＰＮＳモジュール５２０からのノイズ推定、及びクラスタトラッカ４１０からの発話／ノイズ制御信号を受け取り、乗算器４１６で発話推定に適用するマスクを適応生成する。次いで、乗算器４１６の出力は、周波数合成モジュール４１８によって処理され、オーディオ処理システム３０４によって出力される。
【００５８】
図６は、オーディオ装置においてノイズを抑制するための例となる方法のフローチャート６００である。ステップ６０２で、オーディオ信号はオーディオ装置１０４によって受信される。例となる実施形態においては、複数のマイクロフォン（例えば、マイクロフォンＭ１、Ｍ２及びＭ３）がオーディオ信号を受信する。複数のマイクロフォンは、近接マイクロフォン配置を形成する２つのマイクロフォンを含み、複数のマイクロフォンのうちの２つ（それらの１又それ以上は近接マイクロフォン配置のマイクロフォンと共有されてよい。）は拡散マイクロフォン配置を形成する。
【００５９】
ステップ６０４で、第１、第２及び第３の音響信号に対する周波数解析が実行されてよい。一実施形態において、周波数解析モジュール４０２及び４０４は、装置のマイクロフォンによって受信された音響信号について周波数サブバンドを決定するようフィルタバンクを利用する。
【００６０】
ノイズ減算及びノイズ抑制は、ステップ６０６で、サブバンド信号に対して実行されてよい。ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０は、周波数解析モジュール４０２及び４０４から受信された周波数サブバンド信号に対してノイズ減算及び抑制処理を実行してよい。次いで、ＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０は、周波数サブバンドノイズ推定及び発話推定をポストフィルタモジュール４１４へ供給する。
【００６１】
マイクロフォン間レベル差（ＩＬＤ）がステップ６０８で計算される。ＩＬＤの計算は、周波数解析モジュール４０２及び周波数解析モジュール４０４の両方からのサブバンド信号についてエネルギ推定を生成することを伴ってよい。ＩＬＤの出力は、クラスタトラッキングモジュール４１０へ供給される。
【００６２】
クラスタトラッキングは、ステップ６１０で、クラスタトラッキングモジュール４１０によって実行される。クラスタトラッキングモジュール４１０は、ＩＬＤ情報を受け取って、サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかを示す情報を出力する。クラスタトラッキングモジュール４１０は、発話信号を正規化し、識別閾値情報を出力する。その識別閾値情報から、周波数サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかに関して決定がなされてよい。この情報は、いつノイズキャンセルパラメータを適応すべきかを決定するためにＮＰＮＳモジュール４０８及び５２０へ送られる。
【００６３】
ノイズはステップ６１２で推定される。幾つかの実施形態において、ノイズ推定はノイズ推定モジュール４１２によって実行されてよく、クラスタトラッキングモジュール４１０の出力は、ノイズ推定をポストフィルタモジュール４１４へ与えるために使用される。幾つかの実施形態において、ＮＰＮＳモジュール４０８及び／又は５２０はノイズ推定を決定し、そのノイズ推定をポストフィルタモジュール４１４へ与えてよい。
【００６４】
フィルタ推定は、ステップ６１４で、ポストフィルタモジュール４１４によって生成される。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４は、ＮＰＮＳモジュール４０８からはマスク周波数サブバンド信号から成る推定源信号を、及びヌル処理モジュール５２０又はクラスタトラッキングモジュール４１０（又はノイズ推定モジュール４１２）のいずれかからはノイズ信号の推定を受け取る。フィルタは、ウィーナーフィルタ又は他の何らかのフィルタであってよい。
【００６５】
ゲインマスクはステップ６１６で適用されてよい。一実施形態において、ポストフィルタモジュール４１４によって生成されたゲインマスクは、サブバンド信号毎に乗算器４１６によってＮＰＮＳモジュール４０８の発話推定出力に適用されてよい。
【００６６】
次いで、蝸牛域サブバンド信号が、時間領域における出力を生成するよう、ステップ６１８で合成されてよい。一実施形態において、サブバンド信号は、周波数領域から時間領域へ逆変換されてよい。変換されると、オーディオ信号は、ステップ６２０で、ユーザへ出力されてよい。出力はスピーカ、イヤホーン、又は他の同様の装置を介してよい。
【００６７】
上記のモジュールは、機械により読み取り可能な媒体（例えば、コンピュータ可読媒体）のような記憶媒体において記憶される命令から成ってよい。命令はプロセッサ３０２によって取り出されて実行されてよい。命令の幾つかの例には、ソフトウェア、プログラムコード、及びファームウェアが含まれる。記憶媒体の幾つかの例には、メモリ装置及び集積回路が含まれる。命令は、プロセッサ３０２によって実行される場合に動作可能であり、プロセッサ３０２に本技術の実施形態に従って動作するよう指示する。当業者ならば、命令、プロセッサ及び記憶媒体に精通している。
【００６８】
本技術は、例となる実施形態を参照して上述された。当業者には明らかなように、種々の改良が行われてよく、他の実施形態が本技術の広範囲な適用範囲から逸脱することなしに使用されてよい。例えば、論じられているモジュールの機能は、別々のモジュールにおいて実施されてよく、別個に論じられているモジュールは、単一のモジュールにまとめられてよい。更なるモジュールが、論じられている特徴を本技術の主旨及び適用範囲内の特徴及び機能の適切な変形として実施するよう、本技術に組み込まれてよい。従って、例となる実施形態に対するそれらの及び他の変形例は、本技術によって網羅されるよう意図される。
【図１】
2013518477.tif 000008
【図２】
2013518477.tif 000009
【図３】
2013518477.tif 000010
【図４Ａ】
2013518477.tif 000011
【図４Ｂ】
2013518477.tif 000012
【図５】
2013518477.tif 000013
【図６】
2013518477.tif 000014
【国際調査報告】
2013518477.tif 000015