(57)【要約】  本技術はノイズ抑制システムにより生じる歪みを測定する。歪みは、ノイズ低減した音声信号と、理想的なノイズ低減をした推定基準（ＥＩＮＲＲ）との間の差として測定できる。ＥＩＮＲＲは、前処理されたスピーチ成分及びノイズ成分により決定でき、スピーチ成分とノイズ成分中の減少及び増加したエネルギーに関連するマスクと用いることができる。ＥＩＮＲＲの計算は時間的に変化する。
2013517531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズリダクションした信号中の歪みを測定する方法であって、
ノイズ成分とスピーチ成分と前記ノイズリダクションした信号から、理想的ノイズリダクションをした推定基準を構成するステップと、
前記ノイズリダクションをした信号と前記理想的ノイズリダクションをした推定基準とを比較して、前記ノイズリダクションした信号中の、増加したボイスエネルギー、減少したノイズエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つを計算するステップと、を有する方法。
【請求項２】
前記理想的ノイズリダクションをした推定基準は、時間変化するスピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定から構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
理想的ノイズリダクションをした推定基準を構成する前に、前記スピーチ信号とノイズ信号に帯域幅限定ゲインを適用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４】
前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つに、周波数重み付けをしたゲインを適用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５】
構成するステップは、推定したスピーチゲインを前記スピーチ成分に適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
構成するステップは、推定したノイズリダクションゲインを前記ノイズ成分に適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
計算するステップは、
前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つのマスクを生成するステップと、
前記マスクと、前記理想的ノイズリダクションをした推定基準との差を合成するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ノイズリダクションした信号中における前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つを、予測されたスピーチ品質平均オピニオンスコアにマッピングするステップをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、歪み測定に関し、より具体的にはノイズ抑制システムのための歪み測定に関する。
【背景技術】
【０００２】
セルラー電話などの移動デバイスは、一般的には、ほとんどの環境において、使用時にはスピーチ成分とノイズ成分とを含むオーディオ信号を受信する。オーディオ信号を処理してその中のノイズ成分を特定して低減する方法がある。ノイズリダクションテクニックによりオーディオ信号のスピーチ成分に歪みが生じることがある。この歪みにより、スピーチ信号が消されたり、リスナにとって不自然になったりする。
【０００３】
現在、ノイズ抑制システムにより生じる歪みのレベルを特定する方法は無い。ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．１６０標準は、ノイズ抑制性能（ＳＮＲＩ、ＴＮＬＲ、ＤＳＮ）を客観的にどう測定するか教示しているが、ボイス品質やボイス歪みを測定するものではないことを明示的に示している。ＩＴＵ−Ｔ  Ｐ．８３５は、ボイス品質を平均オピニオンスコア（ＭＯＳ）で主観的に測定する。しかし、この測定には人間のリスナに対する調査が必要なので、この方法は効率的でなく、コストと時間がかかる。Ｐ．８６２（ＰＥＳＱ）と様々な関連ツールは、自動的にＭＯＳスコアを予測するが、ノイズとノイズ抑制とが無い場合に限る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本技術はノイズ抑制システムにより生じる歪みを測定する。歪みは、ノイズリダクションしたスピーチ信号と、理想的なノイズリダクションをした推定基準との間の差として測定できる。理想的なノイズリダクションをした推定基準（以下、ＥＩＮＲＲ）の計算は、時間的に変化し得る。
【０００５】
この技術は、ノイズ抑制アルゴリズムの一連の入出力を記録し、ＥＩＮＲＲを生成し、周波数領域（例えば、短期フーリエ変換、高速フーリエ変換、蝸牛モデル、ガンマトーンフィルタバンク、サブバンドフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、変調複素重複変換、その他の任意の周波数領域における方法）で記録とＥＩＮＲＲとを分析して比較する。このプロセスは、時間・周波数セルのエネルギーを４つの成分、すなわちボイス歪み減少エネルギー、ボイス歪み増加エネルギー、ノイズ歪み減少エネルギー、及びノイズ歪み増加エネルギーに割り当てる。これらの成分を集計すると、ボイス歪み総エネルギーとノイズ歪み総エネルギーとが得られる。
【０００６】
信号中の歪みを測定する一実施形態は、ノイズ成分とスピーチ成分から理想的なノイズリダクションをした推定基準を構成することにより、行われる。ノイズ抑制オーディオ信号におけるボイスエネルギー増加、ボイスエネルギー減少、ノイズエネルギー増加、及びノイズエネルギー減少の少なくとも１つが計算できる。オーディオ信号はノイズ成分とスピーチ成分とから生成される。計算は理想的なノイズリダクションをした推定基準に基づき得る。理想的なノイズリダクションをした推定基準は、スピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定から構成される。スピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定は時間及び周波数に依存し得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１Ａ】スピーチとノイズがモバイルデバイスによりキャプチャされる環境の一例を示すブロック図である。
【図１Ｂ】スピーチ信号とノイズ信号の、周波数対エネルギーのグラフを示す。
【図１Ｃ】スピーチ信号とノイズ信号の、周波数対エネルギーのグラフを示す。
【図１Ｄ】スピーチ信号とノイズ信号の、周波数対エネルギーのグラフを示す。
【図２】ノイズ抑制システムにおける歪みを測定するシステムの一例を示すブロック図である。
【図３】ノイズ抑制システムにおける歪みを測定する方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】理想的ノイズリダクションをした推定基準を生成する方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】ボイス成分とノイズ成分から減少した、又は増加したエネルギーを決定する方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】本技術の一実施形態を実施するのに用いられるコンピューティングシステム６００の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本技術はノイズ抑制システムにより生じる歪みを測定する。歪みは、ノイズリダクションした音声信号と、理想的なノイズリダクションをした推定基準との間の差として測定できる。理想的なノイズリダクションをした推定基準（以下、ＥＩＮＲＲ）の計算は、時間的に変化し得る。本技術は、ＥＩＮＲＲを生成し、周波数領域（例えば、短期フーリエ変換、高速フーリエ変換、蝸牛モデル、ガンマトーンフィルタバンク、サブバンドフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、変調複素重複変換、その他の任意の周波数領域における方法）で記録とＥＩＮＲＲとを分析して比較する。このプロセスは、時間・周波数セルのエネルギーを４つの成分、すなわちボイス歪み減少エネルギー、ボイス歪み増加エネルギー、ノイズ歪み減少エネルギー、及びノイズ歪み増加エネルギーに割り当て得る。これらの成分を集計すると、ボイス歪み総エネルギーとノイズ歪み総エネルギーとが得られる。
【０００９】
本技術を用いて、ノイズ抑制システム、例えばモバイルデバイス内のノイズ抑制システムにより生じた歪みを測定できる。図１Ａは、スピーチとノイズがモバイルデバイスによりキャプチャされる環境の一例を示すブロック図である。スピーチソース１０２は、例えばセルラー電話のユーザは、モバイルデバイス１０４に対して言葉を発する。ユーザは、通信デバイス１０４にオーディオ（スピーチ）ソース１０２を提供する。通信デバイス１０４は、オーディオソース１０２に対して、マイクロホンを、例えば主マイクロホン（ＭＩ）１０６を含む。主マイクロホンは主オーディオ信号を提供する。もしあれば、別のマイクロホンが副オーディオ信号を提供してもよい。ある実施形態では、マイクロホンは無指向性マイクロホンである。別の実施形態では、他の形式のマイクロホンや音響センサを利用することもできる。
【００１０】
各マイクロホンは、スピーチソース１０２とノイズ１１２からサウンド情報を受け取る。ノイズ１１２は、あるところから来るように示したが、スピーチ以外のところから来るどんなサウンドを含んでいてもよく、反射音やエコーを含んでいてもよい。
【００１１】
マイクロホン１０６で受け取ったオーディオ信号（及び、別のマイクロホンで受け取った別のオーディオ信号）にノイズリダクション方法を適用して、スピーチ成分とノイズ成分とを決定し、信号中のノイズ成分を低減することができる。一般的に、主オーディオ信号にノイズリダクションを行うことにより、その主オーディオ信号の（例えば、スピーチソース１０２からの）スピーチ成分に歪みが生じる。ノイズ成分とスピーチ成分とを特定し、オーディオ信号にノイズリダクションを行うことは、２００８年６月３０日出願の米国特許出願第１２／２１５，９８０号（発明の名称「System  and  Method  for  Providing  Noise  Suppression  Utilizing  Null  Processing  Noise  Subtraction」）に記載されている。その開示をここに参照援用する。本技術を用いて、ノイズリダクション方法により主オーディオ信号に生じた歪みのレベルを測定できる。
【００１２】
図１Ｂないし図１Ｄは、ある時点における、例えばマイクロホン１０６で受け取った主オーディオ信号の一フレームの間におけるノイズ信号とスピーチ信号の一部を示す。
【００１３】
図１Ｂは、スピーチ信号１２０とノイズ信号１２２の、エネルギー対周波数のグラフを示す。スピーチ信号とノイズ信号は、図１のマイクロホン１０６で受け取られたオーディオ信号を含む。スピーチ信号１２０のある部分は、ノイズ信号１２２のエネルギーより大きいエネルギーのピークを有する。スピーチ信号１２０の他の部分は、ノイズ信号１２２のエネルギーレベルより低いエネルギーレベルを有する。そのため、リスナに聞こえる信号は、スピーチ・プラス・ノイズ信号１２４で示したように、（エネルギーがノイズより大きい時点では）スピーチ信号とノイズ信号の組み合わせである。
【００１４】
スピーチを低減するため、ノイズリダクションシステムは、オーディオ信号のスピーチとノイズの成分を処理して、ノイズのエネルギーをノイズリダクション信号１２６まで低減する。理想的には、ノイズ信号１２２は、ノイズ信号１２２のエネルギーレベルより大きくても小さくてもスピーチのエネルギーレベルには影響せずに、ノイズリダクションレベル１２６まで低減される。しかし、通常はそうならず、スピーチの信号エネルギーはノイズリダクション処理の結果として減少する（lost）。
【００１５】
図１Ｃは、ノイズリダクションしたスピーチノイズ信号１３０を示す。図示したように、ノイズレベルが、前のノイズレベル１２２から低減ノイズレベル１２６に、低減されている。しかし、エネルギーレベルがノイズレベル１２２より小さいピークでは、スピーチ信号１２０のピークのエネルギーが、ノイズリダクション処理により無くなっている。特に、ノイズリダクションスピーチ信号１３０には、元のノイズ信号１２２よりエネルギーが大きいピークのみがある。ノイズレベル１２２のエネルギーより小さいスピーチ信号のピークのエネルギーは、スピーチとノイズが合成された信号のノイズリダクション処理により、減少（lost）している。
【００１６】
図１Ｄは、理想的なノイズリダクションをした基準信号１４０を示す。図示したように、ノイズレベルが第１のノイズエネルギー１２２から第２のレベルのノイズエネルギー１２６に低減されたとき、ノイズレベル１２６より大きいが、ノイズレベル１２２より小さいスピーチ信号に含まれるエネルギーを維持することが望ましい。理想的なノイズリダクションをした基準信号１４０は、これらのピークエネルギーをキャプチャする、理想的なノイズリダクションをした基準を示す。実際のシステムでは、ノイズ信号エネルギー１２２より小さいスピーチ信号エネルギーは、ノイズリダクション処理中に減少する（lost）ため、ノイズリダクションにより生じる歪みの原因となる。図１Ｄの黒塗り部分は、スピーチ＆ノイズ信号１２４のノイズリダクション処理により生じるスピーチエネルギー減少１４２を示す。
【００１７】
図２は、ノイズ抑制システムにおける歪みを測定するシステムの一例を示すブロック図である。図２のシステムは、前処理ブロック２３０、ノイズリダクションモジュール２２０、理想的なノイズリダクションをした理想基準（ＥＩＮＲＲ）モジュール２４０、ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０、後処理モジュール２６０、及びパーセプチュアルマッピングモジュール２７０を含む。
【００１８】
図２のシステムは、ノイズリダクションモジュール２２０により主マイクロホンスピーチ信号に生じた歪みを測定する。ノイズリダクションモジュール２２０は、スピーチ成分とノイズ成分を含みミクスト信号を受け取り、クリーンなミクスト信号を提供する。実際には、ノイズリダクションモジュール２２０は、セルラー電話などのモバイルデバイスに実装され得る。
【００１９】
ブロック２３０−２７０を用いてノイズリダクションモジュール２２０により生じる歪みを測定する。前処理ブロック２３０は、スピーチ成分、ノイズ成分、及びクリーンミクスト信号（clean  mixed  signal）を受け取る。前処理ブロック２３０は、ノイズリダクション固有フレームワークにマッチするように、受け取った信号を処理する。例えば、前処理ブロック２３０は、受け取った信号をフィルタして、２００Ｈｚ乃至３６００Ｈｚの限定帯域幅信号（ナローバンドテレフォニーバンド）にする。前処理ブロック２３０は、最小信号経路（ＭＳＰ）スピーチ信号、最小信号経路ノイズ信号、及び最小信号経路ミクスト信号を出力する。
【００２０】
理想的ノイズリダクション推定基準（ＥＩＮＲＲ）モジュール２４０は、最小信号経路信号とクリーンミクスト信号を受け取り、ＥＩＮＲＲ信号を出力する。ＥＩＮＲＲモジュール２４０の動作は、図３乃至図４に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。
【００２１】
ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０は、ＥＩＮＲＲ信号とクリーンミクスト信号を受け取り、ボイス成分とノイズ成分の両方の減少した（lost）及び増加した（added）エネルギーの尺度を出力する。減少した（lost）及び増加した（added）エネルギーの値は、サブバンドのスピーチ優勢性（speech  dominance）を調べ、そのサブバンドから減少した又はそのサブバンドに増加したエネルギーを決定することにより、計算する。減少した（lost）ボイスエネルギー、増加した（added）ボイスエネルギー、減少した（lost）ノイズエネルギー、及び増加した（added）ノイズエネルギーに対して１つずつ、４つのマスクを生成する。そのマスクをＥＩＮＲＲ信号に適用して、その結果を後処理モジュール２６０に出力する。ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０の動作は、図３乃至図５に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。
【００２２】
後処理モジュール２６０は、減少した、及び増加したボイスとノイズのエネルギーを表す、マスクしたＥＩＮＲＲ信号を受け取る。この信号を処理して、例えば、周波数重み付けを行う。周波数重み付けの例としては、スピーチにとってより重要とされる周波数、例えば１ｋＨｚ近辺の周波数、定数に関連する周波数、その他の周波数への重み付けがある。
【００２３】
パーセプチュアルマッピングモジュール２７０は、後処理信号を受け取り、歪みの測定値の出力を所望のスケールに、例えば感覚的に意味のあるスケールに、マッピングする。このマッピングには、パーセプチュアルスペースのより一様なスケールへのマッピングと、平均オピニオンスコア（ＭＯＳ）への、例えば、Ｐ．８３５ＭＯＳスケールへの、信号ＭＯＳ又はノイズＭＯＳとしてのマッピングが含まれる。マッピングは、Ｐ．８３５ＭＯＳの結果との相関を取ることにより、オーバーオールＭＯＳにより行ってもよい。出力信号は、ノイズリダクションシステムにより生じる歪みの特定値を提供する。
【００２４】
図３は、ノイズ抑制システムにおける歪みを測定する方法の一例を示すフローチャートである。図３の方法は、図２のシステムにより実行され得る。最初に、ステップ３１０において、スピーチ成分とノイズ成分を受け取る。スピーチ成分とノイズ成分は、オーディオ信号処理システムにより、例えば、２００６年１月３０日に出願された米国特許出願第１１／３４３，５２４（発明の名称「System  and  Method  for  Utilizing  Inter-Level  Differences  for  Speech  Enhancement」）により決定される。この特許文献の開示はここに参照援用する。
【００２５】
ステップ３２０において、ミキサ２１０は、スピーチ成分とノイズ成分を受け取り、合成して、ミクスト信号を生成する。ミクスト信号はノイズリダクションモジュール２２０と前処理ブロック２３０とに送られる。ノイズリダクションモジュール２２０は、ミクスト信号のノイズ成分を抑制するが、ミクスト信号中のノイズを抑制する時に、スピーチ成分を歪めることがある。ノイズリダクションモジュール２２０は、ノイズリダクションしたが一般的には歪んでいるクリーンミクスト信号を出力する。
【００２６】
ステップ３３０において、前処理を行う。前処理ブロック２３０は、ノイズリダクションモジュール２２０で行われる固有フレームワーク処理にマッチするよう、スピーチ成分とノイズ成分を前処理する。例えば、前処理ブロックは、スピーチ成分とノイズ成分を、及び加算器２１０から供給されたミクスト信号を、フィルタして、帯域幅を限定する。例えば、限定帯域は２００ヘルツ乃至３，６００ヘルツのナローテレフォニーバンドである。前処理では、ノイズ成分とスピーチ成分内の高い周波数にゲインを適用することにより、受け取ったスピーチ及びノイズ成分に前歪み処理を行う。前処理ブロックは、スピーチ成分、ノイズ成分、及びミクスト信号成分の各々の最小信号経路（ＭＳＰ）を出力する。
【００２７】
ステップ３４０において、理想的なノイズリダクションをした推定基準信号を発生する。ＥＩＮＲＲモジュール２４０は、前処理ブロック２３０から、スピーチＭＳＰ、ノイズＭＳＰ、及びミクストＭＳＰを受け取る。ＥＩＮＲＲＭモジュール２４０もノイズリダクションモジュール２２０により供給されるクリーンミクスト信号を受け取る。受け取った信号を処理して、理想的なノイズリダクションをした推定基準信号を供給する。ＥＩＮＲＲは、スピーチのゲインと、ノイズリダクションモジュール２２０によりミクスト信号に行われたノイズリダクションとを推定することにより決定する。ゲインは対応する元の信号に適用され、ゲインを適用した信号を合成してＥＩＮＲＲ信号を決定する。ゲインは時間変化に応じて、例えば、ＥＩＮＲＲモジュールにより処理された各フレームにおいて、決定される。ＥＩＮＲＲ信号の生成は、図３乃至図４に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。
【００２８】
ステップ３５０において、スピーチ成分とノイズ成分から減少した（lost）、及び増加した（added）エネルギーを決定する。ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０は、モジュール２４０からのＥＩＮＲＲ信号と、ノイズリダクションモジュール２２０からのクリーンミクスト信号と、スピーチ成分と、ノイズ成分とを受け取る。ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０は、ボイス成分とノイズ成分の両方から減少した、及び増加したエネルギーの尺度を出力する。ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２８０の動作は、図３乃至図５に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。
【００２９】
ステップ３６０において後処理を行う。後処理モジュール２６０は、エネルギー増加ボイス信号と、エネルギー減少ボイス信号と、エネルギー増加ノイズ信号と、エネルギー減少ノイズ信号とをモジュール２５０から受け取り、これらの信号に後処理を行う。後処理は、各信号の周波数へのパーセプチュアル周波数重み付けを含み得る。例えば、ある周波数部分は他の周波数部分とは異なる重み付けをされる。周波数の重み付けには、１ｋＨｚ近辺の周波数、スピーチ定数に関連する周波数、その他の周波数の重み付けが含まれる。歪み値は後処理モジュール２６０からパーセプチュアルマッピングブロック２７０に供給される。
【００３０】
ステップ３７０において、パーセプチュアルマッピングブロック２７０は、歪み尺度の出力を、パーセプチュアルに意味のあるスケールにマッピングする。このマッピングには、パーセプチュアルスペースのより一様なスケールへのマッピングと、平均オピニオンスコア（ＭＯＳ）への、例えば、Ｐ．８３５ＭＯＳスケールの１つ又は全部への、信号ＭＯＳ又はノイズＭＯＳ又はＭＯＳ全体としてのマッピングが含まれる。ＭＯＳ全体は、P.８３５ＭＯＳの結果と相関させることにより、行える。
【００３１】
図４は、理想的ノイズリダクションをした推定基準を生成する方法の一例を示すフローチャートである。図４の方法は、図３の方法のステップ３４０の詳細であり、ＥＩＮＲＲモジュール２４０により行える。
【００３２】
ステップ４１０においてスピーチゲインを推定する。スピーチゲインは、ノイズリダクションモジュール２２０によりスピーチに適用されるゲインであり、複数の方法で推定又は決定できる。例えば、スピーチゲインは、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより優勢なカレントフレームの一部分を最初に識別することにより、推定できる。フレームのその部分は、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより大きい周波数又は周波数帯である。例えば、図１Ｂでは、２つの周波数において、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより大きい。スピーチが優勢な帯域又は周波数は、スピーチ優勢性検知により判断できる。例えば、スピーチがノイズより優勢なフレームの周波数は、そのフレームのスピーチ成分とノイズ成分とを比較することにより、判断できる。他の方法も用いて、ノイズリダクションモジュール２２０により適用されるスピーチゲインを決定する。
【００３３】
スピーチが優勢な周波数を特定すると、ノイズリダクションをする前のその周波数のスピーチエネルギーを、クリーンミクスト信号のスピーチエネルギーと比較する。元のスピーチエネルギーのクリーンスピーチエネルギーに対する比は、推定スピーチゲインとして用いられる。
【００３４】
ステップ４２０において、フレームのノイズリダクションレベルを推定する。ノイズリダクションは、ノイズリダクションモジュール２２０により適用された、ノイズにおける低減のレベル（例えば、ゲイン）である。ノイズリダクションは、ノイズが優勢な、フレームの一部を、例えば、周波数や周波数帯域を、特定することにより推定できる。よって、ユーザが話していないフレームを特定できる。これは、例えば、受け取ったスピーチ信号のエネルギーレベル中のポーズ又は低減を検出することにより判断できる。信号中のかかる部分を特定すると、ノイズリダクション処理前のノイズ成分のエネルギー比を、ノイズリダクションモジュール２２０により供給されるクリーンミクスト信号エネルギーと比較する。ステップ４２０において、ノイズエネルギーの比は、ノイズリダクションとして用いられる。
【００３５】
ステップ４３０において、スピーチゲインをスピーチ成分に適用し、ノイズリダクションをノイズ成分に適用する。例えば、ステップ４１０で決定したスピーチゲインを、ステップ３１０で受け取ったスピーチ成分に適用する。同様に、ステップ４２０で決定したノイズリダクションを、ステップ３１０で受け取ったノイズ成分に適用する。
【００３６】
ステップ４４０において、ステップ４３０で生成されたスピーチ信号とノイズ信号をミックスして、理想的ノイズリダクションをした推定基準を生成する。したがって、ステップ４３０で生成された２つの信号を結合（combine）して、理想的ノイズリダクションをした基準信号を推定する。
【００３７】
ある実施形態では、図４の方法の実行は時間的に変化する。したがって、ステップ４１０のスピーチゲインと、ステップ４２０のノイズリダクション計算は、分析全体を通して１回だけでなく、継続的に、例えばフレームごとに行われる。
【００３８】
図５は、ボイス成分とノイズ成分から減少した、又は増加したエネルギーを決定する方法の一例を示すフローチャートである。ある実施形態では、図５の方法は、図３に示した方法のステップ３５０に対し、より詳細を提供し、ボイス／ノイズエネルギー変更モジュール２５０により行われる。最初に、ステップ５１０において、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号を、クリーンミクスト信号と比較する。これらの信号を比較して、図２の方法において、ノイズリダクションモジュール２２０により増加した、又は減少したエネルギーを決定する。この増加又は減少したエネルギーは、ノイズリダクションモジュール２２０により生じた歪みであり、その歪みを決定するために用いられる。
【００３９】
ステップ５２０においてスピーチ優勢マスクを決定する。スピーチ優勢マスクは、スピーチ信号がＥＩＮＲＲの残差ノイズより大きい時間・周波数セルを特定することにより計算できる。
【００４０】
ステップ５３０において、減少（lost）及び増加（added）したボイスエネルギーとノイズエネルギーを決定する。ステップ５２０において決定したスピーチ優勢マスクと、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号と、ノイズリダクションモジュール２２０により供給されたクリーン信号とを用いて、減少及び増加したボイスエネルギーと、減少及び増加したノイズエネルギーとを決定する。
【００４１】
ステップ５４０において、４つのマスクのそれぞれを、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号に適用する。各マスクを適用して、対応する各部分のエネルギー（減少したノイズエネルギー、増加したノイズエネルギー、減少したスピーチエネルギー、及び増加したスピーチエネルギー）を求める。マスクを適用した結果を足し合わせて、ノイズリダクションモジュール２２０により生じた歪みを決定する。
【００４２】
上記のモジュールは、記憶媒体に、例えば、機械読み取り可能媒体（例えば、コンピュータ読み取り可能媒体）に記憶された命令よりなるものであってもよい。これらの命令をプロセッサ３０２で読み出し、実行できる。命令の例としては、ソフトウェア、プログラムコード、ファームウェアがある。記憶媒体の例としては、メモリデバイスや集積回路がある。命令は、プロセッサ３０２で実行されると、プロセッサ３０２を、本技術の実施形態に応じて動作させる。当業者は、命令、プロセッサ、及び記憶媒体についてよく知っている。
【００４３】
図６は、本技術の一実施形態を実施するのに用いられるコンピューティングシステム６００の一例を示す図である。図６のシステム６００を実施して、図２に示したモジュールを実施するソフトウェアプログラムを実行できる。図６のコンピューティングシステム６００は、プロセッサ６１０とメモリ６１０を含む。メインメモリ６１０は、一部分において、プロセッサ６１０が実行する命令とデータを格納する。メインメモリ６１０は、運用時、実行可能コードを記憶できる。図６のシステム６００は、さらに、大容量記憶デバイス６３０、ポータブル記憶媒体ドライブ６４０、出力デバイス６５０、ユーザ入力デバイス６６０、グラフィックスディスプレイ６７０、及び周辺デバイス６８０を含む。
【００４４】
図６に示したコンポーネントは、単一のバス６９０を介して接続されるように示した。コンポーネントは、１つ以上のデータ輸送手段により接続されてもよい。プロセッサユニット６１０とメインメモリ６１０はローカルマイクロプロセッサバスを介して接続されてもよい。また、大容量記憶デバイス６３０、周辺デバイス６８０、ポータブル記憶デバイス６４０、及びディスプレイシステム６７０は、１つ以上の入出力（Ｉ／Ｏ）バスを介して接続されていてもよい。
【００４５】
大容量記憶デバイス６３０は、磁気ディスクドライブや光ディスクドライブで実施してもよく、プロセッサユニット６１０が使用するデータと命令を記憶する不揮発性記憶デバイスである。大容量記憶デバイス６３０は、本技術の実施形態を実施するシステムソフトウェアをメインメモリ６１０にロードする目的で、そのシステムソフトウェアを記憶できる。
【００４６】
ポータブル記憶デバイス６４０は、フロッピィディスク（登録商標）、コンパクトディスク、デジタルビデオディスクなどのポータブル不揮発記憶媒体と共に動作して、図６のコンピュータシステム６００との間でデータとコードを入出力する。本技術の実施形態を実施するシステムソフトウェアは、かかるポータブルメディア上に記憶され、ポータブル記憶デバイス６４０を介してコンピュータシステム６００に入力される。
【００４７】
入力デバイス６６０はユーザインタフェースの一部を提供する。入力デバイス６６０は、英数字その他の情報を入力する、キーボードなどの英数字キーパッドと、マウス、トラックボール、スタイラス、カーソル方向キーなどのポインティングデバイスとを含む。また、図６に示したシステム６００は出力デバイス６５０を含む。好適な出力デバイスには、スピーカ、プリンタ、ネットワーク、ネットワークインタフェース、モニタが含まれる。
【００４８】
ディスプレイシステム６７０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）やその他の好適なディスプレイデバイスを含む。ディスプレイシステム６７０は、テキスト情報やグラフィックス情報を受信し、ディスプレイデバイスに出力するように、その情報を処理する。
【００４９】
周辺デバイス６８０には、コンピュータシステムに付加機能を追加する任意タイプのコンピュータサポートデバイスを含む。周辺デバイス６８０はモデムやルータを含んでいてもよい。
【００５０】
図６のコンピュータシステム６００に含まれるコンポーネントは、本技術の実施形態で用いるのに好適な、コンピュータシステムに一般的に含まれるものであり、本技術分野で周知の広い範囲のコンピュータコンポーネントを表すものである。このように、図６のコンピュータシステム６００は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、電話、モバイルコンピューティングデバイス、ワークステーション、サーバ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、その他の任意のコンピューティングデバイスであり得る。コンピュータは、異なるバス構成、ネットワークされたプラットフォーム、マルチプロセッサプラットフォームなどを含んでいてもよい。Ｕｎｉｘ、Ｌｉｎｕｘ、Ｗｉｎｄｏｗｓ、ＭａｃｈｉｎｔｏｓｈＯＳ、ＰａｌｍＯＳ、その他の好適な様々なオペレーティングシステムを利用できる。
【００５１】
以上、実施形態を参照して本技術を説明した。当業者には言うまでもなく、本技術の広い範囲から逸脱することなく、様々な修正をし、または別の実施形態を用いることができる。例えば、説明したモジュールの機能を分離した複数のモジュールで実行でき、別々に説明したモジュールを１つのモジュールに結合できる。本技術に別のモジュールを組み込んで、説明した特徴、及び本技術の精神と範囲内にある特徴と機能のバリエーションを実施してもよい。そのため、実施形態に対する上記その他の変形は本技術によりカバーされるものである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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