(57)【要約】  本技術は、音声の歪みレベルを制限しながら、音響信号におけるノイズ及びエコーコンポーネントを同時に低減するロウバストなノイズ抑制システムを提供する。音響信号が受信され、蝸牛ドメインサブバンド信号に変換される。ピッチなどの特徴が特定され、サブバンド信号内で追跡される。初期的な音声及びノイズモデルは、追跡されたピッチソースに基づき少なくとも部分的には確率解析から推定される。音声及びノイズモデルは、初期的な音声及びノイズモデルから分解され、ノイズ低減がサブバンド信号に対して実行され、音響信号がノイズ低減されたサブバンド信号から再構成される。
2013534651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズ低減を実行する方法であって、
時間ドメインの音響信号を複数の蝸牛ドメインのサブバンド信号に変換するため、メモリに格納されたプログラムを実行するステップと、
前記複数のサブバンド信号のサブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡するステップと、
前記追跡されたピッチソースに基づき、音声モデルと１以上のノイズモデルとを生成するステップと、
前記音声モデルと前記１以上のノイズモデルとに基づき、前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記追跡するステップは、サブバンド信号の連続するフレームにおいて複数のピッチソースを追跡することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記追跡するステップは、
前記複数のピッチソースの各ピッチソースについて少なくとも１つの特徴を計算し、
前記ピッチソースが音声ソースである確率を各ピッチソースについて決定する、
ことを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記確率は、ピッチエネルギーレベル、ピッチ顕著性及びピッチ定常性に少なくとも部分的に基づく、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記複数のピッチトラックから音声モデルとノイズモデルとを生成するステップをさらに有する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記音声モデルと１以上のノイズモデルとを生成するステップは、前記複数のモデルを合成することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
音声が前記前のフレームにおいて支配的であるとき、ノイズモデルは、現在フレームのサブバンドについて更新されず、音声が前記サブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおいて更新されない、請求項１記載の方法。
【請求項８】
ノイズ低減は、最適なフィルタを用いて実行される、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記最適なフィルタは、最小二乗定式化に基づく、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記音響信号を変換するステップは、前記音響信号を遅延した後、高速蝸牛変換を実行することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
音声信号においてノイズ低減を実行するシステムであって、
メモリと、
前記メモリに格納され、時間ドメイン音響を蝸牛ドメインサブバンド信号に変換するためプロセッサにより実行される解析モジュールと、
前記メモリに格納され、前記サブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡し、前記追跡されたピッチソースに基づき音声モデルと１以上のノイズモデルとを生成するためプロセッサにより実行されるソース推定エンジンと、
前記メモリに格納され、前記音声モデルと１以上のノイズモデルとに基づき前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するためプロセッサにより実行される変更モジュールと、
を有するシステム。
【請求項１２】
前記ソース推定エンジンは、各ピッチソースについて少なくとも１つの特徴を計算し、前記音声ソースが前記音声である確率を各音声ソースについて決定するよう実行可能である、請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記ソース推定エンジンは、前記ピッチトラックから音声モデルとノイズモデルとを生成するよう実行可能である、請求項１１記載のシステム。
【請求項１４】
前記ソース推定エンジンは、音声が前記前のフレームにおいて支配的であるとき、現在フレームにおけるサブバンドについてノイズモデルを更新せず、音声がサブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおけるサブバンドについてノイズモデルを更新しないよう実行可能である、請求項１１記載のシステム。
【請求項１５】
前記変更モジュールは、各フレームの各サブバンドに第１オーダフィルタを適用するよう実行可能である、請求項１１記載のシステム。
【請求項１６】
前記周波数解析モジュールは、前記音響信号を遅延した後、高速蝸牛変換を実行することによって前記音響信号を変換するよう実行可能である、請求項１１記載のシステム。
【請求項１７】
プログラムを具現化したコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記プログラムは、音声信号におけるノイズを低減する方法を実行するためプロセッサにより実行可能であり、
前記方法は、
時間ドメイン信号から蝸牛ドメインサブバンド信号に音響信号を変換するステップと、
前記サブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡するステップと、
前記追跡されたピッチソースに基づき音声モデルと１以上のノイズモデルとを生成するステップと、
前記音声モデルと１以上のノイズモデルとに基づき、前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するステップと、
を有するコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記追跡するステップは、サブバンド信号の連続するフレームにおける複数のピッチソースを追跡することを含む、請求項１７記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
音声がサブバンドについて前記前のフレームにおいて支配的であるとき、ノイズモデルは、現在フレームの前記サブバンドについて生成されず、音声が前記サブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおいて前記サブバンドについて生成されない、請求項１７記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記ノイズ低減を実行するステップは、各サブバンド信号に第１オーダフィルタを適用することを含む、請求項１７記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、その開示が参照することによりここに援用される、２０１０年７月１２日に出願された米国仮出願第６１／３６３，６３８号“Ｓｉｎｇｌｅ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ”の優先権を主張する。
【０００２】
本発明は、一般に音声処理に関し、より詳細にはノイズを抑制するための音声信号の処理に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、不利な音声環境におけるバックグラウンドノイズを低減するための多数の方法がある。定常ノイズ抑制システムは、定常ノイズを固定的なｄＢ又は可変的なｄＢだけ抑制する。固定的な抑制システムは、固定的なｄＢだけ定常的又は非定常的ノイズを抑制する。定常ノイズ抑制手段の欠点は、非定常的ノイズが抑制されず、固定的な抑制システムの欠点は、それが、低いＳＮＲにおいて音声の歪みを回避するため、保守的なレベルだけノイズを抑制しなければならないということである。
【０００４】
他の形態のノイズ抑制は、動的なノイズ抑制である。一般的なタイプの動的なノイズ抑制システムは、ＳＮＲ（Ｓｉｎｇｌａ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）に基づく。ＳＮＲは、抑制の程度を決定するのに利用されてもよい。残念なことに、ＳＮＲ自体は、音声環境における異なるノイズタイプの有無による音声の歪みの良好な予測手段でない。ＳＮＲは、大声の音声がどの程度ノイズになるかを示すレシオである。しかしながら、音声は、一定に変化し、ポーズを含む非定常的な信号であるかもしれない。典型的には、所与の期間における音声エネルギーは、ワード、ポーズ、ワード、ポーズなどを含むであろう。さらに、定常的かつ動的なノイズは、音声環境に存在するかもしれない。また、ＳＮＲを正確に推定することは困難となりうる。ＳＮＲは、これらの定常的及び非定常的な音声及びノイズコンポーネントのすべてを平均化する。ノイズ信号の特性のＳＮＲの決定、すなわち、ノイズの全レベルのみの決定は考慮しない。さらに、ＳＮＲの値は、それがローカル又はグローバルな推定に基づくか、またそれが瞬時又は所与の期間におけるものかなど、音声及びノイズを推定するのに用いられる機構に基づき変化しうる。
【０００５】
従来技術の問題点を解決するため、音声信号を処理するための改良されたノイズ抑制システムが利用される。
【発明の概要】
【０００６】
本技術は、音声の歪みのレベルを制限しながら、音響信号のノイズ及びエコーコンポーネントを同時に低減するロウバストなノイズ抑制システムを提供する。音響信号は受信され、蝸牛ドメインサブバンド信号に変換されてもよい。ピッチなどの特徴は、サブバンド信号内で特定及び追跡されてもよい。初期的な音声及びノイズモデルは、その後、追跡されたピッチソースに基づき確率解析から少なくとも部分的に推定されてもよい。改良された音声及びノイズモデルは、初期的な音声及びノイズモデルから分解され、ノイズ低減がサブバンド信号に対して実行されてもよく、音響信号は、ノイズ低減されたサブバンド信号から再構成されてもよい。
【０００７】
実施例では、ノイズ低減は、時間ドメインから蝸牛ドメインサブバンド信号に音響信号を変換するため、メモリに格納されているプログラムを実行することによって実行されてもよい。複数のピッチのソースは、サブバンド信号内で追跡されてもよい。音声モデル及び１以上のノイズモデルが、追跡されたピッチソースに少なくとも部分的に基づき生成されてもよい。ノイズ低減は、音声モデル及び１以上のノイズモデルに基づきサブバンド信号に対して実行されてもよい。
【０００８】
音声信号におけるノイズ低減を実行するシステムは、メモリ、周波数解析モジュール、ソース推定モジュール及び変更モジュールを有してもよい。周波数解析モジュールは、メモリに格納され、時間ドメイン音響を蝸牛ドメインサブバンド信号に変換するためプロセッサにより実行されてもよい。ソース推定エンジンは、メモリに格納され、サブバンド信号内の複数のピッチのソースを追跡し、追跡したピッチソースに少なくとも基づき音声モデル及び１以上のノイズモデルを生成するためプロセッサにより実行されてもよい。変更モジュールは、メモリに格納され、音声モデル及び１以上のノイズモデルに基づきサブバンド信号に対してノイズ低減を実行するためプロセッサにより実行されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本技術の実施例が利用可能な環境を示す。
【図２】図２は、一例となる音声装置のブロック図である。
【図３】図３は、一例となる音声処理システムのブロック図である。
【図４】図４は、音声処理システム内の一例となるモジュールのブロック図である。
【図５】図５は、変更モジュール内の一例となるコンポーネントのブロック図である。
【図６】図６は、音響信号のノイズ低減を実行するための一例となる方法のフローチャートである。
【図７】図７は、音声及びノイズモデルを推定するための一例となる方法のフローチャートである。
【図８】図８は、音声及びノイズを決定するための一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】
本技術は、音声の歪みのレベルを制限しながら、音響信号のノイズ及びエコーコンポーネントを同時に低減するロウバストなノイズ抑制システムを提供する。音響信号は受信され、蝸牛ドメインサブバンド信号に変換されてもよい。ピッチなどの特徴が特定され、サブバンド信号内で追跡されてもよい。初期的な音声及びノイズモデルは、その後、追跡されたピッチソースに基づき確率解析から少なくとも部分的に推定されてもよい。改良された音声及びノイズモデルは、初期的な音声及びノイズモデルから分解され、ノイズ低減はサブバンド信号に対して実行され、音響信号はノイズ低減されたサブバンド信号から再構成されてもよい。
【００１１】
複数のピッチソースは、サブバンドフレームにおいて特定され、複数のフレームに対して追跡されてもよい。追跡された各ピッチソース（“トラック”）は、ピッチレベル、顕著性及びピッチソースがどの程度定常的であるかを含む複数の特徴に基づき解析される。各ピッチソースはまた、格納されている音声モデル情報と比較される。各トラックについて、ターゲットの音声ソースの確率は、特徴及び音声モデル情報との比較に基づき生成される。
【００１２】
最も高い確率を有するトラックは、一部のケースにおいて、音声として指定され、残りのトラックはノイズとして指定される。いくつかの実施例では、複数の音声ソースがあってもよく、“ターゲット”の音声は、他の音声ソースとみなされるノイズを有する所望の音声であってもよい。ある閾値を超える確率を有するトラックは、音声として指定されてもよい。さらに、システムにおける決定の“ソフト化”があるかもしれない。トラック確率決定のダウンストリームでは、各ピッチトラックについてスペクトルが構成され、各トラックの確率は、対応するスペクトルが音声及び非定常ノイズモデルに追加されるゲインにマッピングされる。当該確率が高い場合、音声モデルのゲインは１であり、ノイズモデルのゲインは０となり、その反対もある。
【００１３】
本技術は、複数の技術の何れかを利用して、音響信号の改良されたノイズ低減を提供してもよい。本技術は、追跡されたピッチソースとトラックの確率解析に基づき、音声及びノイズモデルを推定してもよい。支配的な音声の検出は、定常的なノイズ推定を制御するのに利用されてもよい。音声、ノイズ及びトランジェントのモデルが、音声及びノイズに決定される。ノイズ低減は、制約付き最適化又は最適な最小二乗推定に基づきフィルタを用いてサブバンドをフィルタリングすることによって実行されてもよい。これらのコンセプトが、以下においてより詳細に説明される。
【００１４】
図１は、本技術の実施例が利用可能な環境の図である。ユーザは、音声装置１０４への音声ソース１０２として機能する。一例となる音声装置１０４は、プライマリマイクロフォン１０６を含む。プライマリマイクロフォン１０６は、全方向性マイクロフォンであってもよい。あるいは、実施例は、指向性マイクロフォンなどの他の形態のマイクロフォン又は音響センサを利用してもよい。
【００１５】
マイクロフォン１０６が音声ソース１０２から音声（すなわち、音響信号）を受信する間、マイクロフォン１０６はまたノイズ１１２を抽出する。図１の単一の位置からのノイズ１１０が示されるが、ノイズ１１０は、音声ソース１０２の位置と異なる１以上の位置から何れかの音声を含み、残響及びエコーを含むものであってもよい。これらは、装置１０４自体によって生成される音声を含むものであってもよい。ノイズ１１０は、定常的、非定常的及び／又は定常的ノイズと非定常的ノイズとの双方の組み合わせであってもよい。
【００１６】
マイクロフォン１０６により受信される音響信号は、例えば、ピッチにより追跡されてもよい。追跡された各信号の特徴が決定され、音声及びノイズのモデルを推定するため処理される。例えば、音声ソース１０２は、ノイズソース１１２と高いレベルを有するピッチトラックと関連付けされてもよい。マイクロフォン１０６により受信された信号の処理が、以下においてより詳細に説明される。
【００１７】
図２は、一例となる音声装置１０４のブロック図である。図示された実施例では、音声装置１０４は、受信機２００、プロセッサ２０２、プライマリマイクロフォン１０６、音声処理システム２０４及び出力装置２０６を有する。音声装置１０４はさらに、音声装置１０４の処理に必要な他のコンポーネントを有してもよい。同様に、音声装置１０４は、図２に示されるものに類似した又は等価な機能を実行するより少数のコンポーネントを含むものであってもよい。
【００１８】
プロセッサ２０２は、音響信号のノイズ低減を含む、ここに開示される機能を実行するための音声装置１０４のメモリ（図２に図示せず）に格納される命令及びモジュールを実行する。プロセッサ２０２は、プロセッサ２０２のための浮動小数点演算及び他の処理を処理する処理ユニットとして実現されるハードウェア及びソフトウェアを有してもよい。
【００１９】
一例となる受信機２００は、携帯電話及び／又はデータ通信ネットワークなどの通信ネットワークから信号を受信するよう構成される。一部の実施例では、受信機２００は、アンテナ装置を有する。その後、信号は音声処理システム２０４に転送され、ここに開示される技術を用いてノイズを低減し、音声信号を出力装置２０６に提供する。本技術は、音声装置の送信パスと受信パスの一方又は両方で利用されてもよい。
【００２０】
音声処理システム２０４は、プライマリマイクロフォン１０６を介し音響ソースから音響信号を受信し、音響信号を処理するよう構成される。処理は、音響信号内のノイズの低減を実行することを含む。音声処理システム２０４が、以下においてより詳細に説明される。プライマリマイクロフォン１０６により受信される音響信号は、例えば、プライマリ電気信号とセカンダリ電気信号などの１以上の電気信号に変換される。電気信号は、いくつかの実施例による処理のためのデジタル信号にアナログ・デジタルコンバータ（図示せず）により変換されてもよい。プライマリ音響信号は、改良されたＳＮＲを有する信号を生成するため、音声処理システム２０４により処理される。
【００２１】
出力装置２０６は、ユーザに音声出力を提供する何れかの装置である。例えば、出力装置２０６は、スピーカー、ヘッドセット又はハンドセットのイヤピース又はカンファレンス装置のスピーカーを含むものであってもよい。
【００２２】
各種実施例では、プライマリマイクロフォンは全方向性マイクロフォンであり、他の実施例では、プライマリマイクロフォンは指向性マイクロフォンである。
【００２３】
図３は、ここに開示されるノイズ低減を実行する一例となる音声処理システム２０４のブロック図である。一例となる実施例では、音声処理システム２０４が、音声装置１０４内の記憶装置内に実現される。音声処理システム２０４は、変換モジュール３０５、特徴抽出モジュール３１０、ソース推定エンジン３１５、変更生成モジュール３２０、変更モジュール３３０、再構成モジュール３３５及び後処理モジュール３４０を有してもよい。音声処理システム２０４は、図３に示されるものより多数又は少数のコンポーネントを有してもよく、モジュールの機能は、より少数又はさらなるモジュールに合成又は拡張されてもよい。一例となる通信ラインは、図３及び他の図面の各種モジュール間に示される。通信ラインは、何れのモジュールが他と通信接続されるか限定するものでなく、モジュール間で通信される信号数及び信号タイプを限定することを意図するものでない。
【００２４】
動作について、音響信号は、プライマリマイクロフォン１０６から受信され、電気信号に変換され、当該電気信号は、変換モジュール３０５を介し処理される。音響信号は、変換モジュール３０５により処理前に時間ドメインにおいて前処理されてもよい。時間ドメイン前処理はまた、入力リミッタゲインの適用、音声時間ストレッチ処理及びＦＩＲ又はＩＩＲフィルタを用いたフィルタリングを含むものであってもよい。
【００２５】
変換モジュール３０５は、音響信号を取得し、蝸牛の周波数解析を模倣する。変換モジュール３０５は、蝸牛の周波数レスポンスをシミュレートするよう構成されるフィルタバンクを有する。変換モジュール３０５は、プライマリ音響信号を２以上の周波数サブバンド信号に分離する。サブバンド信号は、入力信号に対するフィルタリング処理の結果であり、フィルタの帯域幅は、変換モジュール３０５により受信される信号の帯域幅より狭い。フィルタバンクは、カスケード化された複素値の第１オーダＩＩＲフィルタの系列により実現されてもよい。あるいは、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）、サブバンドフィルタバンク、変調複素ラップ変換、蝸牛モデル、ウェーブレットなどの他のフィルタ又は変換は、周波数解析及び合成のため利用可能である。サブバンド信号のサンプルは、時間フレーム（例えば、所定の期間における）に逐次的にグループ化されてもよい。例えば、フレームの長さは、４ｍｓ、８ｍｓ又は他の時間の長さであってもよい。いくつかの実施例では、全くフレームがなくてもよい。この結果は、高速蝸牛変換（ＦＣＴ）ドメインにサブバンド信号を含むものであってもよい。
【００２６】
解析パス３２５が、改良されたピッチ推定及び音声モデル化（及びシステムパフォーマンス）のため、ＦＣＴドメイン表現３０２及び任意的には、高密度ＦＣＴ表現３０１に提供されてもよい。高密度ＦＣＴは、ＦＣＴ３０２より高い密度を有するサブバンドのフレームであってもよく、高密度ＦＣＴ３０１は、音響信号の周波数範囲内のＦＣＴ３０２より多くのサブバンドを有してもよい。信号パス３３０はまた、遅延３０３を実現した後のＦＣＴ表現３０４に提供されてもよい。遅延３０３の利用は、以降の処理段階中に音声及びノイズモデルを改良するのにリバレッジ可能な“ルックアヘッド”遅延を解析パス３２５を提供する。遅延がない場合、信号パス３３０のＦＣＴ３０４は必要でなく、図のＦＣＴ３０２の出力は、解析パス３２５と共に信号パス処理に経由可能である。図示された実施例では、ルックアヘッド遅延３０３は、ＦＣＴ３０４の前に配置される。この結果、遅延は、図示された実施例では時間ドメインに実現され、これにより、ＦＣＴドメインのルックアヘッド遅延を実現すると比較してメモリリソースの節約となる。他の実施例では、ルックアヘッド遅延は、ＦＣＴ３０２の出力を遅延し、遅延した出力を信号パス３３０に提供するなどによって、ＦＣＴドメインにより実現されてもよい。そうする際、計算リソースは、時間ドメインのルックアヘッド遅延を実現するのと比較して節約可能である。
【００２７】
サブバンドフレーム信号が、変換モジュール３０５から解析パスサブシステム３２５及び信号パスサブシステム３３０に提供される。解析パスサブシステム３２５は、信号特徴を特定し、サブバンド信号の音声コンポーネントとノイズコンポーネントを区別し、変更を生成するため信号を処理する。信号パスサブシステム３３０は、サブバンド信号のノイズを低減することによって、プライマリ音響信号のサブバンド信号を変更するためのものである。ノイズ低減は、解析パスサブシステム３２０において生成される乗数ゲインマスクなどのモディファイアを適用するか、又は各サブバンドにフィルタを適用することを含むことが可能である。ノイズ低減は、ノイズを低減し、サブバンド信号の所望の音声コンポーネントを保存してもよい。
【００２８】
解析パスサブシステム３２５の特徴抽出モジュール３１０は、音響信号から導出されるサブバンドフレーム信号を受信し、ピッチ推定や第２オーダ統計量などの各サブバンドフレームの特徴を計算する。いくつかの実施例では、ピッチ推定は、特徴抽出手段３１０により決定され、ソース推定エンジン３１５に提供される。いくつかの実施例では、ピッチ推定は、ソース推定エンジン３１５により決定される。第２オーダ統計量（瞬時のスムージングされた自己相関／エネルギー）が、ブロック３１０において、各サブバンド信号について計算される。ＨＤ  ＦＣＴ３０１について、ゼロラグ自己相関しか計算されず、ピッチ推定処理により利用される。ゼロラグ自己相関は、自らにより乗算され、平均化される前の信号の時間シーケンスであってもよい。中間的なＦＣＴ３０２について、第１オーダラグ自己相関はまた、変更を生成するのに利用されてもよいため、計算される。前の信号の時間シーケンスを１サンプルの自らのオフセットのバージョンとを乗算することによって計算されてもよい第１オーダラグ自己相関がまた、ピッチ推定を改良するのに利用されてもよい。
【００２９】
ソース推定エンジン３１５は、特徴抽出モジュール３１０により提供される（ソース推定エンジン３１５により生成される）フレーム及びサブバンド第２オーダ統計量及びピッチ推定を処理し、サブバンド信号のノイズ及び音声のモデルを導出してもよい。ソース推定エンジン３１５は、サブバンド信号、定常的コンポーネント及びトランジェントコンポーネントのピッチされたコンポーネントのモデルを導出するため、ＦＣＴドメインエネルギーを処理する。音声、ノイズ及び任意的なトランジェントモデルは、音声及びノイズモデルに分解される。本技術が非ゼロルックアヘッドを利用している場合、ソース推定エンジン３１５は、ルックアヘッドがリバレッジされるコンポーネントである。各フレームにおいて、ソース推定エンジン３１５は、解析パスデータの新たなフレームを受信し、信号パスデータの新たなフレーム（解析パスデータより以前の入力信号における相対時間に対応する）を出力する。ルックアヘッド遅延は、サブバンド信号が実際に変更される前に（信号パスにおいて）、音声及びノイズの区別を改良するための時間を提供する。また、ソース推定エンジン３１５は、ノイズの過剰推定を回避するのを支援するため、定常的ノイズ推定手段に内部的にフィードバックされるボイスアクティビティ検出（ＶＡＤ）信号（各タップについて）を出力する。
【００３０】
変更生成モジュール３２０は、ソース推定エンジン３１５により推定されるような音声及びノイズのモデルを受信する。モジュール３２０は、フレーム毎の各サブバンドについて乗数マスクを導出してもよい。モジュール３２０はまた、フレーム毎に各サブバンドのリニアエンハンスメントフィルタを導出してもよい。エンハンスメントフィルタは、抑制バックオフ機構を有し、フィルタ出力がそれの入力されたサブバンド信号とクロスフェードされる。リニアエンハンスメントフィルタは、乗数マスクに加えて又はその代わりに利用されてもよいし、又は全く利用されなくてもよい。クロスフェードゲインは、効率性のためフィルタ係数と合成される。変更生成モジュール３２０はまた、等化及びマルチバンド圧縮を適用するためのポストマスクとを生成してもよい。スペクトルコンディショニングはまた、このポストマスクに含まれてもよい。
【００３１】
乗数マスクは、Ｗｉｅｎｅｒゲインとして定義されてもよい。当該ゲインは、プライマリ音響信号の自己相関と音声の自己相関の推定（音声モデルなど）又はノイズの自己相関の推定（ノイズモデルなど）に基づき導出されてもよい。導出されたゲインを適用することが、ノイズ信号が与えられるクリーンな音声信号のＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｅｒｒｏｒ）推定を生じさせる。
【００３２】
リニアエンハンスメントフィルタは、第１オーダＷｉｅｎｅｒフィルタにより定義される。フィルタ係数は、音響信号の第０オーダと第１オーダとのラグ自己相関と音声の第０オーダ及び第１オーダラグ自己相関の推定又はノイズの第０オーダ及び第１オーダラグ自己相関の推定とに基づき導出されてもよい。一実施例では、フィルタ係数は、以下の式を用いて最適なＷｉｅｎｅｒ定式化に基づき導出される。
【００３３】
【数１】
2013534651.tif 000003
ただし、ｒｘｘ［０］は入力信号の第０オーダラグ自己相関であり、ｒｘｘ［１］は入力信号の第１オーダラグ自己相関であり、ｒｓｓ［０］は音声の推定された第０オーダラグ自己相関であり、ｒｓｓ［１］は音声の推定された第１オーダラグ自己相関である。Ｗｉｅｎｅｒの定式化では、＊は共役を示し、｜｜は大きさを示す。いくつかの実施例では、フィルタ係数は、上述されるように導出された乗数マスクに部分的に基づき導出されてもよい。係数β０は乗数マスクの値に割り当てられ、β１は、
【００３４】
【数２】
2013534651.tif 000004
の式に従ってβ０の値と共に利用される最適値として決定されてもよい。フィルタを適用することは、ノイズ信号が与えられるクリーン音声信号のＭＭＳＥ推定を生じる。
【００３５】
変更生成モジュール３２０から出力されるゲインマスク又はフィルタ係数の値は、時間及びサブバンド信号に依存し、サブバンド単位でノイズ低減を最適化する。ノイズ低減は、音声損失歪みが許容される閾値リミットに従うという制約を受ける。
【００３６】
実施例では、サブバンド信号におけるノイズコンポーネントのエネルギーレベルは、固定的又はゆっくりとして時間可変的な残差ノイズレベル以上に低減されてもよい。いくつかの実施例では、残差ノイズレベルは、各サブバンド信号について同じであり、他の実施例では、それはサブバンド及びフレームについて可変的であってもよい。このようなノイズレベルは、最小の検出されたピッチレベルに基づくものであってもよい。
【００３７】
変更モジュール３３０は、変換ブロック３０５から信号パス蝸牛ドメインサンプルを受信し、例えば、第１オーダＦＩＲフィルタなどの変更を各サブバンド信号に適用する。変更モジュール３３０はまた、等化及びマルチバンド圧縮などの処理を実行するため、乗数ポストマスクを適用してもよい。Ｒｘアプリケーションについて、ポストマスクはまたボイス等化特徴を有してもよい。スペクトルコンディショニングは、ポストマスクに含まれてもよい。変更手段３３０はまた、ポストマスク前であるが、フィルタの出力において音声再構成を適用してもよい。
【００３８】
再構成モジュール３３５は、蝸牛ドメインからの変更された周波数サブバンド信号を時間ドメインに変換してもよい。当該変換は、ゲイン及び位相シフトを変更されたサブバンド信号に適用し、結果としての信号を加えることを含むものであってもよい。
【００３９】
再構成モジュール３３５は、最適化された時間遅延及び複素ゲインが適用された後、ＦＣＴドメインサブバンド信号を一緒に加えることによって、時間ドメインシステム出力を構成する。ゲイン及び遅延は、蝸牛設計処理において導出される。時間ドメインへの変換が完了すると、合成された音響信号は、後処理されるか、又は出力装置２０６を介しユーザに出力され、及び／又は符号化のためのコーデックに提供されてもよい。
【００４０】
後処理３４０は、ノイズ低減システムの出力に対して時間ドメイン処理を実行する。これは、コンフォートノイズ加算、自動ゲイン制御及び出力制限を含む。音声時間ストレッチングは、例えば、Ｒｘ信号などに対して実行されてもよい。
【００４１】
コンフォートノイズは、コンフォートノイズ生成手段により生成され、当該信号をユーザに提供する前に合成された音響信号に加えられてもよい。コンフォートノイズは、リスナに通常は識別可能でない一様なコンスタントノイズ（ピンクノイズなど）であってもよい。このコンフォートノイズは、可聴性の閾値を実施し、低レベル非定常性出力ノイズコンポーネントをマスクするため、合成された音響信号に加えられてもよい。いくつかの実施例では、コンフォートノイズレベルは、可聴性の閾値をちょうど超えるよう選択され、ユーザによって設定可能であってもよい。いくつかの実施例では、変更生成モジュール３２０は、コンフォートノイズ以下のレベルにノイズを抑制するゲインマスクを生成するため、コンフォートノイズのレベルにアクセスしてもよい。
【００４２】
図３のシステムは、音声装置による受信された複数のタイプの信号を処理してもよい。システムは、１以上のマイクロフォンを介し受信した音響信号に適用されてもよい。システムはまた、アンテナ又は他の接続を介し受信したデジタルＲｘ信号などの信号を処理してもよい。
【００４３】
図４は、音声処理システム内のモジュールのブロック図である。図４のブロック図に示されるモジュールは、ソース推定エンジン３１５、変更生成手段３２０及び変更手段３３０を含む。
【００４４】
ソース推定エンジン３１５は、特徴抽出モジュール３１０から第２オーダ統計データを受信し、当該データを多声ピッチ及びソース追跡手段（追跡手段）４２０、定常的ノイズモデル化手段４２８及びトランジェントモデル化手段４３６に提供する。追跡手段４２０は、第２オーダ統計量と定常的ノイズモデルを受信し、マイクロフォン１０６により受信される音響信号内のピッチを推定する。
【００４５】
ピッチの推定は、設定可能なパラメータ毎にいくつかの繰り返しのため、最高レベルのピッチを推定し、信号統計量から当該ピッチに対応するコンポーネントを削除し、次に高いレベルのピッチを推定することを含むものであってもよい。まず、各フレームについて、ピークがＦＣＴドメインのスペクトルの大きさにおいて検出され、それは第０オーダラグ自己相関に基づき、さらにＦＣＴドメインのスペクトルの大きさがゼロの平均を有するように平均減算に基づくものであってもよい。いくつかの実施例では、ピークは、それらの４つの最近傍より大きいなどのある基準を満たす必要があり、最大入力レベルに対して十分大きなレベルを有する必要がある。検出されたピークは、第１のピッチ候補セットを形成する。その後、サブピッチは、各候補のセットに加えられ、すなわち、ｆ０／２  ｆ０／３  ｆ０／４などである。ここで、ｆ０はピッチ候補を示す。相互相関が、その後に特定の周波数範囲におけるハーモニック点の補間されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさのレベルを加えることによって実行され、これにより、各ピッチ候補についてスコアを形成する。ＦＣＴドメインのスペクトルの大きさは当該範囲においてゼロの平均であるため（平均の減算による）、ピッチ候補は、ハーモニックが有意な振幅のエリアに対応しない場合、ペナルティが科される（なぜなら、ゼロ平均ＦＣＴドメインスペクトルの大きさは、このような点において負の値を有するためである）。これは、真のピッチを下回る周波数が真のピッチに対して適切にペナルティが科されることを保証する。例えば、０．１Ｈｚの候補には、ゼロに近いスコアが与えられる（なぜなら、それは、構成によってゼロであるすべてのＦＣＴドメインのスペクトルの大きさのポイントの和であるためである）。
【００４６】
相互相関は、そのとき、各ピッチ候補のスコアを提供する。多くの候補が、周波数において極めて近い（候補セットへのサブピッチｆ０／２  ｆ０／３  ｆ０／４などの加算のため）。周波数において近い候補のスコアが比較され、ベストなもののみが保持される。ダイナミックプログラミングアルゴリズムは、前のフレームにおける候補が与えられた場合、現在フレームにおけるベストな候補を選択するのに利用される。ダイナミックプログラミングアルゴリズムは、ベストなスコアを有する候補が一般にプライマリピッチとして選択され、オクターブエラーを回避するのに役立つことを保証する。
【００４７】
プライマリピッチが選択されると、ハーモニック振幅が、ハーモニック周波数における補間されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさのレベルを用いて単に計算される。基本的な音声モデルが、通常の音声信号と整合することを確実にするためハーモニックに適用される。ハーモニックレベルが計算されると、ハーモニックは、変更されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさを形成するため、補間されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさから削除される。
【００４８】
ピッチ検出処理が、変更されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさを用いて繰り返される。第２の繰り返しの終わりに、もう１つのダイナミックプログラミングアルゴリズムを実行することなく、ベストピッチが選択される。それのハーモニックが計算され、ＦＣＴドメインスペクトルの大きさから削除される。第３ピッチは、次のベストな候補であり、それのハーモニックレベルが、２回変更されたＦＣＴドメインスペクトルの大きさに対して計算される。この処理は、設定可能な個数のピッチが推定されるまで継続される。設定可能な個数は、例えば、３又は他の数であってもよい。最後の段階として、ピッチ推定が、第１オーダラグ自己相関を用いて精緻化される。
【００４９】
その後、推定されたピッチが多声ピッチ及びソーストラッカ４２０により追跡される。このトラッキングは、音響信号の複数のフレームに対してピッチの周波数及びレベルの変化を決定する。いくつかの実施例では、推定されたピッチのサブセットが追跡され、例えば、最も大きなエネルギーレベルを有する推定されたピッチが追跡される。
【００５０】
ピッチ検出アルゴリズムの出力は、いくつかのピッチ候補から構成される。第１候補は、ダイナミックプログラミングアルゴリズムにより選択されるため、フレーム間で連続的であってもよい。残りの候補は、顕著性の順序で出力され、これにより、フレーム間で周波数連続的なトラックを形成しなくてもよい。ソースへの割当タイプのタスクのため（ノイズに関するディストラクタ（ｄｉｓｔｒａｃｔｏｒ）又は音声に関する話者）、各フレームにおける候補の集合でなく、時間に関して連続的なピッチトラックを処理することが可能であることが重要である。これは、ピッチ検出により決定されるフレーム毎のピッチ推定に対して実行されるマルチピッチ追跡ステップの目的である。
【００５１】
Ｎ個の入力候補が与えられると、アルゴリズムはＮ個のトラックを出力し、トラックが終了するとすぐにトラックスロットを再利用し、新たなものが生成される。各フレームについて、アルゴリズムは（Ｎ）個の既存のトラックの（Ｎ）個の新たなピッチ候補に対するＮ！通りの関連付けを考慮する。例えば、Ｎ＝３である場合、前のフレームからのトラック１，２，３が、６通りの方法により現在のフレームの候補１，２，３に継続可能である、すなわち、（１−１，２−２，３−３），（１−１，２−３，３−２），（１−２，２−３，３−１），（１−２，２−１，３−３），（１−３，２−２，３−１），（１−３，３−２，２−１）である。これらの関連付けのそれぞれについて、何れの関連付けが最も可能性があるか評価するため、遷移確率が計算される。遷移確率は、候補ピッチがトラックピッチから周波数においてどの程度近いか、相対的な候補及びトラックレベル及びトラックの年齢（フレームにおいてそれの開始から）に基づき計算される。遷移確率は、連続するピッチトラック、より大きなレベルを有するトラック及び他のものより古いトラックを優先する傾向がある。
【００５２】
Ｎ！通りの遷移確率が計算されると、最大のものが選択され、対応する遷移がトラックを現在のフレームに継続するため利用される。それの現在の候補の何れかへの遷移確率がベストな関連付けにおいて０になるとき、トラックは死亡する（すなわち、それは、候補の何れにも継続できない）。既存のトラックに接続されない何れかの候補ピッチが、０の年齢の新たなトラックを構成する。アルゴリズムは、トラック、それらのレベル及び年齢を出力する。
【００５３】
追跡された各ピッチは、追跡されたソースが話者か音声ソースであるかの確率を推定するため解析される。推定された確率にマッピングされる手がかりは、レベル、定常性、音声モデル類似性、トラック連続性及びピッチ範囲である。
【００５４】
ピッチトラックデータは、バッファ４２２に提供され、その後にピッチトラックプロセッサ４２４に提供される。ピッチトラックプロセッサ４２４は、整合する音声ターゲット選択のためのピッチトラッキングをスムージングする。ピッチトラックプロセッサ４２４はまた、最低周波数の特定されたピッチを追跡する。ピッチトラックプロセッサ４２４の出力は、ピッチスペクトルモデル化手段４２６に提供され、変更フィルタ４５０を計算するため提供される。
【００５５】
定常ノイズモデル化手段４２８は、定常ノイズのモデルを生成する。定常ノイズモデルは、第２オーダ統計量と共に、ピッチスペクトルモデル化手段４２６から受信したボイスアクティビティ検出信号に基づくものであってもよい。定常ノイズモデルは、ピッチスペクトルモデル化手段４２６、更新制御４３２及び多声ピッチ及びソーストラッカ４２０に提供されてもよい。トランジェントモデル化手段４３６は、第２オーダ統計量を受信し、バッファ４３８を介しトランジェントモデル決定手段４４２にトランジェントノイズモデルを提供する。バッファ４２２，４３０，４３８，４４０は、解析パス３１５と信号パス３３０との間の“ルックアヘッド”時間差を考慮するのに利用される。
【００５６】
定常ノイズモデルの構成は、音声ドミナンスに基づき合成されたフィードバック及びフィードフォワード技術を伴う。例えば、１つのフィードフォワード技術では、構成された音声及びノイズモデルが、音声が所与のサブバンドにおいて支配的であることを示す場合、定常ノイズ推定手段は当該サブバンドに対して更新されない、むしろ、定常ノイズ推定手段は、前のフレームのものに戻される。１つのフィードバック技術では、音声（ボイス）が所与のフレームについて所与のサブバンドにおいて支配的であると決定される場合、ノイズ推定は、次のフレーム期間中に当該サブバンドにおいて非アクティブ（凍結）とされる。従って、以降のフレームにおいて定常ノイズを推定しないことが、現在フレームにおいて決定される。
【００５７】
音声ドミナンスは、現在フレームについて計算され、更新制御モジュール４３２により利用されるボイスアクティビティ検出手段（ＶＡＤ）インジケータによって示される。ＶＡＤは、システムに格納され、以降のフレームにおいて定常ノイズ推定手段４２８により利用される。このデュアルモードＶＡＤは、低レベル音声、特に高周波数ハーモニックへのダメージを防ぎ、これは、ノイズ抑制に頻繁に生じる“ボイス消音”効果を低減する。
【００５８】
ピッチスペクトルモデル化手段４２６は、ピッチトラックプロセッサ４２４、定常ノイズモデル、トランジェントノイズモデル、第２オーダ統計量及び任意的には他のデータからピッチトラックデータを受信し、音声モデル及び非定常ノイズモデルを出力する。ピッチスペクトル変更手段４２６はまた、音声が特にサブバンド及びフレームにおいて支配的であるか示すＶＡＤ信号を提供する。
【００５９】
ピッチトラック（それぞれがピッチ、顕著性、レベル、定常性及び音声確率を有する）が、ピッチスペクトルモデル構成手段４２６により音声及びノイズスペクトルのモデルを構成するのに利用される。音声及びノイズのモデルを構成するため、ピッチトラックは、最高の顕著性ピッチトラックのモデルが最初に構成されるように、トラック顕著性に基づき再順序づけされてもよい。例外は、ある閾値を超える顕著性を有する高周波数トラックが優先順位付けされることである。あるいは、ピッチトラックは、最も可能性の高い音声トラックが最初に構成されるように、音声確率に基づき再順序づけされてもよい。
【００６０】
モジュール４２６において、ブロードバンドの定常的ノイズ推定が変更されたスペクトルを構成するため、信号エネルギースペクトルから減算される。次に、本システムは、第１ステップにおいて決定された処理順序に従って、ピッチトラックのエネルギースペクトルを繰り返し推定する。エネルギースペクトルは、各ハーモニックについて振幅を推定し（変更されたスペクトルをサンプリングすることによって）、ハーモニックの振幅及び周波数におけるシヌソイドに対する蝸牛の応答に対応するハーモニックテンプレートを計算し、ハーモニックのテンプレートをトラックスペクトル推定に累積することによって導出されてもよい。ハーモニックの貢献が集計された後、トラックスペクトルは、次の繰り返しについて新たな変更された信号スペクトルを形成するため減算される。
【００６１】
ハーモニックテンプレートを計算するため、モジュールは、蝸牛の変換関数行列の予め計算された近似を利用する。所与のサブバンドについて、当該近似は、近似点がサブバンド中心周波数のセットから最適に選択されるサブバンドの周波数レスポンスの部分毎の線形適合から構成される（サブバンドインデックスが明示的な周波数の代わりに格納可能である）。
【００６２】
ハーモニックスペクトルが繰り返し推定された後、各スペクトルは部分的に音声モデル及び非定常ノイズモデルにおいて配分され、音声モデルに対する配分の程度は、対応するトラックの音声確率により示され、ノイズモデルに対する配分の程度は、音声モデルに対する配分の程度の逆数として決定される。
【００６３】
ノイズモデル合成手段４３４は、定常ノイズと非定常ノイズとを合成し、結果として得られたノイズをトランジェントモデル分解手段４４２に提供する。更新制御４３２は、定常ノイズ推定が現在フレームにおいて更新されるべきか決定し、結果として得られる定常ノイズを非定常ノイズモデルと合成されるノイズモデル合成手段４３４に提供する。
【００６４】
トランジェントモデル分解手段４４２は、ノイズモデル、音声モデル及びトランジェントモデルを受信し、これらのモデルを音声及びノイズに分解する。当該分解は、音声モデルとノイズモデルが重複していないことを検証し、トランジェントモデルが音声又はノイズであるか決定することに関する。ノイズ及び非音声トランジェントモデルは、ノイズとみなされ、音声モデル及びトランジェント音声は音声として決定される。トランジェントノイズモデルは、修復モジュール４６２に提供され、分解された音声及びノイズモジュールは、ＳＮＲ推定手段４４４と共に、計算変更フィルタモジュール４５０に提供される。音声モデル及びノイズモデルは、相互モデル漏れを低減するよう分解される。これらのモデルは、音声及びノイズへの入力信号の整合性のある分解に分解される。
【００６５】
ＳＮＲ推定手段４４４は、ＳＮＲの推定を決定する。ＳＮＲ推定は、クロスフェイドモジュール４６４における抑制の適応的レベルを決定するのに利用可能である。それはまた、システムの動作の他の側面を制御するのに利用可能である。例えば、ＳＮＲは、音声／ノイズモデルの分解が何を実行するかを適応的に変更するのに利用されてもよい。
【００６６】
計算変更フィルタモジュール４５０は、各サブバンド信号に適用される変更フィルタを生成する。いくつかの実施例では、第１オーダフィルタなどのフィルタが、シンプルな乗算器の代わりに各サブバンドにおいて適用される。変更フィルタモジュール４５０は、図５に関して以下でより詳細に説明される。
【００６７】
変更フィルタは、モジュール４６０によりサブバンド信号に適用される。生成されたフィルタを適用した後、サブバンド信号の各部分は、モジュール４６２において修復され、その後にクロスフェイド４６４において変更されていないサブバンド信号と線形結合される。トランジェントコンポーネントは、モジュール４６２により修復され、クロスフェイドが、ＳＮＲ推定手段４４４により提供されるＳＮＲに基づき実行されてもよい。その後、サブバンドは、再構成モジュール３３５において再構成される。
【００６８】
図５は、変更モジュール内の一例となるコンポーネントのブロック図である。変更モジュール５００は、遅延５１０，５１５，５２０、乗算器５２５，５３０，５３５，５４０及び加算モジュール５４５，５５０，５５５，５６０を有する。乗算器５２５，５３０，５３５，５４０は、変更フィルタ５００のフィルタ係数に対応する。現在のフレームのサブバンド信号ｘ［ｋ，ｔ］は、フィルタ５００により受信され、遅延、乗算器及び加算モジュールにより処理され、音声の推定ｓ［ｋ，ｔ］は、最終的な加算モジュール５４５の出力に提供される。変更手段５００では、ノイズ低減は、スカラマスクを適用する以前のシステムと異なって、各サブバンド信号をフィルタリングすることによって実行される。スカラ乗算に関して、このようなサブバンド単位のフィルタリングは、所与のサブバンド内の非一様的なスペクトル処理を可能にし、特に、これは、音声及びノイズコンポーネントがサブバンド内で異なるスペクトル形状を有する場合に関連し（より高い周波数のサブバンドと同様に）、サブバンド内のスペクトルレスポンスは、音声を保存し、ノイズを抑制するよう最適化可能である。
【００６９】
フィルタ係数β０及びβ１は、ソース推定エンジン３１５により導出される音声モデルに基づき計算され、サブピッチ抑制マスクと合成され（例えば、最も低い音声ピッチを追跡し、これらのサブバンドのβ０及びβ１の各値を低減することによって当該最小ピッチ以下にサブバンドを抑制することによって）、所望のノイズ抑制レベルに基づきクロスフェイドされる。他のアプローチでは、ＶＱＯＳアプローチが、クロスフェイドを決定するのに利用される。β０及びβ１の各値が、その後にフレーム間レート変更リミットを受け、変更フィルタの蝸牛ドメイン信号に適用される前にフレーム間で補間される。遅延の実現のため、蝸牛ドメイン信号の一例は（サブバンドにおけるタイムスライス）、モジュール状態に格納される。
【００７０】
第１オーダ変更フィルタを実現するため、受信したサブバンド信号はβ０と乗算され、１サンプルだけ遅延される。遅延の出力における信号は、β１と乗算される。２つの乗算の結果が合計され、出力ｓ［ｋ，ｔ］として提供される。遅延、乗算及び加算は、第１オーダリニアフィルタの適用に対応する。第Ｎオーダフィルタに対応してＮ個の遅延・乗算・加算段階があってもよい。
【００７１】
シンプルな乗算器の代わりに各サブバンドにおいて第１オーダフィルタを適用するとき、フィルタの非遅延ブランチでは最適なスカラ乗算器（マスク）が利用されてもよい。遅延したブランチのフィルタ係数は、スカラマスクに対して最適な条件付けとなるよう導出されてもよい。このように、第１オーダフィルタは、スカラマスクのみを用いてより高い品質の音声推定を実現することが可能である。システムは、所望される場合、より高いオーダ（第Ｎオーダフィルタ）に拡張可能である。また、第Ｎオーダフィルタについて、ラグＮまでの自己相関が特徴抽出モジュール３１０（第２オーダ統計量）において計算されてもよい。第１オーダのケースでは、第０及び第１オーダラグ自己相関が計算される。これは、第０オーダラグにのみ依拠する従来システムとの相違である。
【００７２】
図６は、音響信号のノイズ低減を実行するための一例となる方法のフローチャートである。まず、音響信号がステップ６０５において受信される。音響信号は、マイクロフォン１０６により受信されてもよい。音響信号は、ステップ６１０において、蝸牛ドメインに変換されてもよい。変換モジュール３０５は、蝸牛ドメインサブバンド信号を生成するため、高速蝸牛変換を実行する。いくつかの実施例では、当該変換は、時間ドメインにおいて遅延が実現された後に実行されてもよい。このようなケースでは、１つが解析パス３２５のためのものであり、他方が時間ドメイン遅延後の信号パス３３０のためのものである２つの蝸牛が存在可能である。
【００７３】
モノラル特徴は、ステップ６１５において、蝸牛ドメインサブバンド信号から抽出される。モノラル特徴は、特徴抽出手段３１０により抽出され、第２オーダ統計量を含むものであってもよい。いくつかの特徴は、ピッチ、エネルギーレベル、ピッチ顕著性及び他のデータを含むものであってもよい。
【００７４】
音声及びノイズモデルは、ステップ６２０において、蝸牛サブバンドについて推定される。音声及びノイズモデルは、ソース推定エンジン３１５により推定されてもよい。音声モデルとノイズモデルの生成は、各フレームについていくつかのピッチ要素を推定し、フレーム間で選択された個数のピッチ要素を追跡し、確率解析に基づき話者として追跡されたピッチの１つを選択することを含む。音声モデルは、追跡された話者から生成される。非定常ノイズモデルは、他の追跡されたピッチに基づくものであってもよく、定常ノイズモデルは、特徴抽出モジュール３１０により提供される抽出された特徴に基づくものであってもよい。ステップ６２０は、図７の方法に関してより詳細に説明される。
【００７５】
音声モデル及びノイズモデルは、ステップ６２５において分解される。音声モデルとノイズモデルとの分解は、これら２つのモデルの間の何れかの相互漏れを解消するよう実行される。ステップ６２５は、図８の方法に関してより詳細に説明される。ノイズ低減は、ステップ６３０において、音声モデルとノイズモデルとに基づきサブバンド信号に対して実行される。ノイズ低減は、第１オーダ（又は第Ｎオーダ）フィルタを現在フレームの各サブバンドに適用することを含む。フィルタは、各サブバンドについてスカラゲインを単に適用するより良好にノイズ低減を提供する。フィルタは、変更生成手段３２０において生成され、ステップ３３０において、サブバンド信号に適用される。
【００７６】
サブバンドは、ステップ６３５において再構成される。サブバンドの再構成は、再構成手段３３５による遅延及び複素乗算処理系列をサブバンド信号に適用することを伴う。再構成された時間ドメイン信号は、ステップ６４０において後処理される。後処理は、コンフォートノイズを追加し、自動ゲイン制御（ＡＧＣ）を実行し、最終的な出力リミッタを適用することから構成される。ノイズ低減された時間ドメイン信号が、ステップ６４５において出力される。
【００７７】
図７は、音声及びノイズモデルを推定するための一例となる方法のフローチャートである。図７の方法は、図６の方法のステップ６２０についてさらなる詳細を提供する。まず、ピッチソースが、ステップ７０５において特定される。多声ピッチ及びソーストラッキングモジュール（トラッキングモジュール）４２０は、フレーム内にあるピッチを特定する。特定されたピッチは、ステップ７１０において、フレーム間で追跡される。ピッチは、トラッキングモジュール４２０によって異なるフレーム間で追跡されてもよい。
【００７８】
音声ソースは、ステップ７１５において、確率解析により特定される。確率解析は、レベル、顕著性、音声モデルとの類似性、定常性及び他の特徴を含む複数の特徴のそれぞれに基づき、各ピッチトラックが所望の話者である確率を特定する。各ピッチに対する１つの確率は、例えば、特徴確率を乗算することによって、当該ピッチの特徴確率に基づき決定される。音声ソースは、話者と関連付けされる最も高い確率を有するピッチトラックとして特定される。
【００７９】
音声モデルとノイズモデルが、ステップ７２０において構成される。音声モデルは、最も高い確率を有するピッチトラックに部分的に基づき構成される。ノイズモデルは、所望の話者に対応する低い確率を有するピッチトラックに部分的に基づき構成される。音声として特定されたトランジェントコンポーネントが音声モデルに含まれ、非音声トランジェントとして特定されたトランジェントコンポーネントが。ノイズモデルに含まれる。音声モデルとノイズモデルとの双方が、ソース推定エンジン３１５により決定される。
【００８０】
図８は、音声及びノイズモデルを分解するための一例となる方法のフローチャートである。ノイズモデル推定は、ステップ８０５において、フィードバック及びフィードフォワードを用いて構成される。現在フレーム内のサブバンドが、音声が優勢的であると判断されると、前のフレームからのノイズ推定が、当該サブバンドの次のフレームと共に凍結される（例えば、現在フレームに利用される）。
【００８１】
音声モデルとノイズモデルとが、ステップ８１０において、音声及びノイズに分解される。音声モデルの各部分は、ノイズモデルに漏れ、その反対もありうる。音声及びノイズモデルは、これら２つの間に漏れがないように分解される。
【００８２】
遅延した時間ドメインの音響信号が、ステップ８１５において、解析パスのさらなる時間（ルックアヘッド）が音声とノイズとを区別することを可能にするため、信号パスに提供される。ルックアヘッド機構において時間ドメイン遅延を利用することによって、メモリリソースが、蝸牛ドメインのルックアヘッド遅延を実現するのと比較して節約される。
【００８３】
図６〜８に説明されるステップは、説明されるものと異なる順序で実行され、図４及び５の方法はそれぞれ、図示されたものより多く又は少ないステップを含むものであってもよい。
【００８４】
図３に関して説明されたものを含む上述されたモジュールは、マシーン可読媒体（コンピュータ可読媒体など）などの記憶媒体に格納される命令を含むものであってもよい。これらの命令は、ここに開示された機能を実行するため、プロセッサ２０２によって抽出及び実行されてもよい。命令のいくつかの具体例は、ソフトウェア、プログラムコード及びファームウェアを含む。記憶媒体のいくつかの具体例は、記憶装置及び集積回路を含む。
【００８５】
本発明が上述された好適な実施例及び具体例を参照して開示されたが、これらの具体例は、限定的な意味でなく例示的な意味で意図されることが理解されるべきである。改良及び組み合わせが当業者に容易に想到し、当該改良及び組み合わせは本発明の趣旨及び以下の請求項の範囲内である。
【図１】
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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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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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