(57)【要約】【課題】  雑音を抑制しつつ、音色変化や目的音成分の欠落を防止して、精密な目的音の復元を行う。【解決手段】  音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する。推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する。無雑音状態であることを検出した場合、収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する。【選択図】  図１
2015097355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習手段と
を備えることを特徴とする収音装置。
【請求項２】
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記学習手段で生成した目的音モデルによって、前記収音信号をモデリングすることによって、目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の収音装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記目的音モデルの活性度に応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の収音装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記推定手段で推定した推定雑音信号の処理単位フレームにおける時間振幅絶対値の平均値が、予め定められた閾値以下である場合に、その処理単位フレームの時間区間を前記無雑音状態として判定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の収音装置。
【請求項５】
前記検出手段は、処理単位フレームにおける複数の前記音入力部それぞれから入力された収音信号間の相関度が、予め定められた閾値よりも大きい場合に、その処理単位フレームの時間区間を前記無雑音状態として判定する
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項６】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶する記憶手段と
前記記憶手段に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段とを備え、
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする収音装置。
【請求項７】
前記推定雑音信号のスペクトル分布に応じて、前記収音信号を低域と高域に分割する分割周波数を決定する決定手段を更に備え、
前記復元手段は、前記決定手段で決定した分割周波数より高域の基底スペクトルに基づいて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算する
ことを特徴とする請求項６に記載の収音装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記雑音抑制後信号の前記分割周波数より低域の低域成分を、前記目的音復元信号の低域成分に置換して出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の収音装置。
【請求項９】
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記雑音抑制後信号の前記分割周波数より低域の低域成分に、前記目的音復元信号の低域成分を混合して出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の収音装置。
【請求項１０】
前記音入力部は、複数あり、
前記推定手段は、ビームフォーマー、独立成分分析のいずれかを用いて、前記収音信号から雑音信号を推定する
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項１１】
前記抑制手段は、スペクトル減算、ハイパスフィルタ、ウィーナーフィルタのいずれかを用いて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項１２】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御方法であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習工程と
を備えることを特徴とする収音装置の制御方法。
【請求項１３】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御方法であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶媒体に記憶する記憶工程と
前記記憶工程に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習工程と、
前記学習工程で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元工程と、
前記復元工程が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制工程が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択工程とを備え、
前記選択工程は、前記復元工程が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする収音装置の制御方法。
【請求項１４】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習手段と
して機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶する記憶手段と
前記記憶手段に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段として機能させ、
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風雑音を抑制しつつ周囲の音を収録する収音技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カムコーダやカメラ、スマートフォン等の撮像装置の普及により気軽に画像が撮影できるようになってきている。また、高音質録音が可能なポータブルオーディオレコーダも多く普及しており、画像が付随する・しないに関わらず、屋外で周囲、もしくは目的物の音を録音する機会が増えている。
【０００３】
このような屋外で収音する場合において、風が収音用マイクロフォンに作用することによって生じる雑音（以下、風雑音と呼称）が収音信号に混じると、目的音が聞き取りにくくなり、また、不快な音になる。そこで、風雑音を除去、または抑制することが、従来から重要な課題になっている。
【０００４】
風雑音の周波数特性を分析すると、そのエネルギーの多くは５００Ｈｚ以下の低周波数域に偏るという特徴を持っている。そこで、風雑音を抑制する従来技術の一つとして、高周波数域通過フィルタ（以下、ハイパスフィルタと呼称）を用いて風雑音を抑制する手法がある。
【０００５】
ところが、ハイパスフィルタを用いた風雑音抑制手法では、風雑音のレベルが大きい場合、ハイパスフィルタもそれに応じて抑制量を大きくする必要がある。そのため、目的音成分の低周波数域が丸ごと抑制され、目的音の音色が変化してしまうという問題がある。
【０００６】
また、風雑音を抑制する従来技術の一つとして、風雑音信号を推定して、収音信号からスペクトル減算を行うことにより抑制する技術がある。
【０００７】
しかしながら、スペクトル減算を用いた抑制方法においても、風雑音のレベルが大きくなりすぎると目的音成分自体がかき消されてしまい、風雑音を減算すると目的音成分までなくなってしまうという問題がある。
【０００８】
そこで、風雑音抑制処理によって失われる目的音成分を、風雑音抑制後に復元してその目的音成分を補完するという従来技術が存在する。
【０００９】
例えば、特許文献１では、入力信号を低・中・高の三帯域に分離し、中帯域から低帯域の復元信号を生成し、風雑音の影響度合いを推定して入力信号の低帯域信号と混合している。また、中帯域の信号レベルを低減して混合している。このような構成により、歪の発生を抑制しつつ風雑音を低減するという技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００９−５５５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１の技術では、調波性のある中帯域、高帯域信号を利用して基本波や低次高調波を復元するものであり、調波性のある信号しか復元できないという課題がある。また、基本波を特定する情報は持っておらず、低次高調波のレベルバランスも考慮しないため、不正確な低帯域成分を付加してしまい、かえって音質が劣化する、あるいは、音色が変化してしまう恐れがあった。
【００１２】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、雑音を抑制しつつ、音色変化や目的音成分の欠落を防止して、精密な目的音の復元を行うことができる収音技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の目的を達成するための本発明による収音装置は以下の構成を備える。即ち、
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習手段と
を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、雑音を抑制しつつ、音色変化や目的音成分の欠落を防止して、精密な目的音の復元を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態１の収音装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１の収音装置の収音処理を示すフローチャートである。
【図３】実施形態２の収音装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態２の収音装置の収音処理を示すフローチャートである。
【図５】実施形態３の収音装置の構成を示すブロック図である。
【図６】実施形態３の収音装置の収音処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。尚、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。  ＜実施形態１＞
図１は、実施形態１の収音装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１において、１は音入力部としてのマイクロフォンユニットであり、目的音を含む周囲の音を収音し、電気信号に変換する。２はマイクロフォンアンプであり、マイクロフォンユニット１が出力する微弱なアナログ音響信号を増幅して出力する。３はアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）であり、入力されたアナログ音響信号をデジタル音響信号に変換し、収音信号として出力する。
【００１８】
１０１は雑音推定器であり、入力された収音信号に含まれる非定常雑音を推定して、推定雑音信号を出力する。１０２は無雑音状態推定器であり、雑音推定器１０１が出力する推定雑音信号が無雑音状態（雑音が弱い、もしくは、雑音が発生していない状態）であるか否かを検出し、無雑音状態である場合にのみスイッチＯＮ信号をスイッチ１０８に出力する。尚、無雑音状態をより定量的に表現すれば、無雑音状態とは、雑音の強度を示す雑音レベルが、雑音として知覚されない所定レベル以下である状態を意味する。
【００１９】
１０３は目的音学習器であり、入力されたデジタル音響信号を目的音信号として解析し、そのスペクトル包絡や調波構造等の特性を学習し、これらの特性を複数のパターンに類型化して、目的音モデル１０４に出力する。
【００２０】
１０４は目的音モデルであり、目的音学習器１０３が出力した目的音信号のパターン情報を格納し、目的音復元器１０６に適宜供給する。１０５は雑音抑制器であり、雑音推定器１０１が出力する推定雑音信号に従って、収音信号から推定雑音を抑制した信号（雑音抑制後信号）を出力する。１０６は目的音復元器であり、収音信号と目的音モデル１０４に格納されているパターン情報とのパターンマッチングを行うことにより、目的音信号を復元し、目的音復元信号として出力する。また、この時の目的音パターンの活性度を出力する。
【００２１】
１０７は信号選択・混合器であり、雑音抑制器１０５から出力される雑音抑制後信号と、目的音復元器１０６が出力する目的音復元信号とを、学習モデルである目的音モデルの活性度に従って、適宜置換、もしくは混合を行って出力する。
【００２２】
尚、収音装置は、上記の構成以外に、汎用コンピュータに搭載される標準的な構成要素（例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、外部記憶装置、ネットワークインタフェース、ディスプレイ、キーボード、マウス等）を有することができる。そして、例えば、ハードディスク等に記憶されているプログラムをＣＰＵが読み出し実行することによって、以下で説明する各種フローチャートの処理を実行することもできる。
【００２３】
以下、図１の構成において、目的音の成分欠落や音質劣化を防止しつつ、収音信号に含まれる非定常雑音を抑制する一連の動作をフローに従って説明する。
【００２４】
図２は、実施形態１の収音装置が実行する収音処理を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、ステップＳ１で、マイクロフォンユニット１によって目的音を含む周囲の音を電気信号に変換し、マイクロフォンアンプ２によって増幅し、ＡＤＣ３において、デジタル信号に変換し、所定サンプル長の処理単位フレームに切り出して出力する。
【００２６】
ステップＳ２で、雑音推定器１０１において、ステップＳ１で切り出した収音信号の処理フレームに含まれる雑音信号を推定する。実施形態１において、モノラル音響信号から非定常雑音を推定する方法としては、線形予測を用いて予測できなかった成分を非定常雑音とする方法や、予め学習した音源（音声）信号モデルに合致しない成分を非定常雑音とする方法等を用いる。尚、これらの雑音推定処理は公知であり、一般的に利用されているものであるため、詳細な説明は行わない。
【００２７】
ステップＳ３で、無雑音状態検出器１０２において、ステップＳ２で得られた推定雑音信号の当該処理フレームにおける時間振幅絶対値の平均（雑音レベル）を計算する。これは、以下の式（１）によって計算できる。
【００２８】
【数１】
2015097355.tif 000003
【００２９】
但し、Ｔはフレームサンプル数、ａtはフレーム内の時間ｔにおける推定雑音信号の時間振幅である。
【００３０】
ステップＳ４で、無雑音状態検出器１０２において、ステップＳ３で計算した時間振幅絶対値の平均が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。時間振幅絶対値の平均が閾値より大きい場合（ステップＳ４でＮＯ）、無雑音状態検出器１０２は、当該処理フレームの時間区間を雑音状態と判定して、ステップＳ７へ進む。この場合、無雑音状態検出器１０２は、信号を出力しない。
【００３１】
一方、時間振幅絶対値の平均が閾値以下である場合（ステップＳ４でＹＥＳ）、無雑音状態検出器１０２は、当該処理フレームの時間区間を無雑音状態であると判定し、ステップＳ５へ進む。この場合、無雑音状態検出器１０２は、スイッチＯＮ信号をスイッチ１０８に出力する。これにより、スイッチ１０８が接続されるため、目的音学習器１０３に収音信号が入力される。
【００３２】
ステップＳ５で、目的音学習器１０３において、当該処理フレームの収音信号を目的音として、その特性を解析する。この解析によって、収音信号のスペクトル包絡や調波構造、時間波形包絡等が解析結果として得られる。
【００３３】
ステップＳ６で、目的音学習器１０３において、ステップＳ５で得られた収音信号の特性を目的音モデル変数として目的音モデル１０４に追加することにより、目的音モデル１０４の再構築を行う。
【００３４】
以上の処理により、ステップＳ４で無雑音状態と判定した処理フレームの収音信号を目的音信号としてステップＳ５で解析し、ステップＳ６でその特性を目的音モデル変数として追加することにより目的音モデル１０４を再構築する。これにより、非定常雑音の影響を避けつつ、より正確な目的音モデル変数を収音信号から学習することができる。
【００３５】
ステップＳ７で、雑音抑制器１０５において、ステップＳ２で得られた推定雑音信号に基づいて、当該処理フレームの収音信号に対して雑音抑制を行う。実施形態１において、この処理は、収音信号のスペクトル振幅から推定雑音信号のスペクトル振幅を減算することによって行われる。
【００３６】
尚、実施形態１において、スペクトル減算を用いるのはあくまでも一例である。例えば、推定雑音信号のスペクトルエネルギー分布に基づいてカットオフ周波数を定めたハイパスフィルタ処理を行うようにしても、同様な処理が可能である。あるいは、処理単位フレームの周波数成分毎に、推定雑音が占めるエネルギーの割合を計算することで、ウィーナーフィルタを設計して収音信号から推定雑音成分を除去する処理を行ってもよく、本発明の範囲を限定するものではない。
【００３７】
ステップＳ８で、目的音復元器１０６において、収音信号の特性を解析して、目的音モデル１０４に格納されている目的音モデル変数を用いてモデリングを行うことにより、目的音を復元する。具体的には、収音信号を解析して得られるスペクトル包絡や調波構造等の特性と、目的音モデル１０４に格納されている目的音モデル変数とのパターンマッチングを行う。次に、マッチングしたパターンを組み合わせることにより収音信号をモデル化することによって、目的音信号を復元し、出力する。
【００３８】
例えば、実施形態１では、スペクトル包絡のモデル変数として、当分野で一般的に用いられているＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｃｏｄｉｎｇ：線形予測符号）スペクトル包絡を用いる。処理対象フレームの収音信号を線形予測分析して得られるＬＰＣスペクトル包絡をｇ（λ）、目的音モデル１０４に格納されているｉ番目のＬＰＣスペクトル包絡をｆi（λ）とする。実施形態１では、この２つのマッチングをｃｏｓｈ尺度によって計算する。ｃｏｓｈ尺度は、以下の式（２）で計算する。
【００３９】
【数２】
2015097355.tif 000004
【００４０】
但し、λは角周波数（−π＜λ≦π）である。
【００４１】
ここで、ｆi（λ）とｇ（λ）の対数スペクトル差分をＶ（λ）とする。
【００４２】
【数３】
2015097355.tif 000005
【００４３】
式（２）より、ＣＯＳＨfiの値は、Ｖ（λ）を用いて、以下の式（４）で記述できる。
【００４４】
【数４】
2015097355.tif 000006
【００４５】
式（４）の積分項をＶ（λ）＝０のまわりでテーラー展開すると、以下の式（５）になる。
【００４６】
【数５】
2015097355.tif 000007
【００４７】
よって、｜Ｖ（λ）｜が小さい場合、すなわち、マッチング度合いが高い場合は、ＣＯＳＨfiの値はその値の二乗に極めて近い重みになる。一方、｜Ｖ（λ）｜が大きい場合、すなわち、マッチング度合いが低い場合は、ＣＯＳＨfiの値は指数関数ｅ|V(λ)|の重みになる。
【００４８】
以上のように、式（２）の計算を目的音モデル１０４に格納されている全てのＬＰＣスペクトル包絡に対して行い、ＣＯＳＨ値が最も小さい値となるＬＰＣスペクトル包絡ｆを目的音復元に用いるモデル変数として使用する。
【００４９】
このとき、選択したＬＰＣスペクトル包絡ｆの活性度αspctrを、以下の式（６）で計算する。
【００５０】
【数６】
2015097355.tif 000008
【００５１】
モデル変数として参照されるＬＰＣスペクトル包絡と収音信号のＬＰＣスペクトル包絡との差が少ないほど、ＣＯＳＨ値の値は小さくなり限りなく０に近づくため、モデル変数とのマッチング度合いが高いほどαspctrの値は１に近づく。また、マッチング度合いが小さいほどＣＯＳＨ値は大きくなるため、αspctrの値は０に近づく。
【００５２】
次に、目的音復元器１０６は、目的音モデル１０４に格納されている全ての調波構造と、収音信号の調波構造とのマッチングを取り、最もマッチングする調波構造を目的音復元に用いるモデル変数として選択する。さらに、その活性度αharmをαspctrと同様な値域を取るように計算する。
【００５３】
次に、目的音復元器１０６は、最も活性度が大きいスペクトル包絡と調波構造を周波数領域で畳み込み、逆ＦＦＴを行うことにより、時間領域の目的音復元信号を復元する。
【００５４】
このとき、目的音モデル１０４全体の活性度αを、以下の式（７）で計算する。
【００５５】
【数７】
2015097355.tif 000009
【００５６】
目的音復元器１０６は、活性度αを目的音復元信号と同時に信号選択・混合器１０７に出力する。
【００５７】
ステップＳ９で、信号選択・混合器１０７において、ステップＳ８で計算した目的音モデル１０４の活性度αの値を確認し、予め定められた閾値、Ａ、Ｂと比較する。尚、Ａ＞Ｂである。
【００５８】
ここで、Ａ、Ｂの実際の値は、例えば、様々なα値の条件で復元した目的音復元信号と実際の目的音信号との聴感上の比較実験を行い、その結果において、５％の有意水準で有意性が認められたα値とする。つまり、目的音復元信号と目的音信号がほぼ等しいことが５％の有意水準で有意性が認められた場合のα値の内、最小値をＡとする。また、目的音復元信号と目的音信号が全く異なっていることが５％の有意水準で有意性が認められた場合のα値の内、最大値をＢとする。
【００５９】
ステップＳ９における比較の結果、α≧Ａとなる場合は、信号選択・混合器１０７において、ステップＳ８で得られた目的音復元信号が実際の目的音とほぼ等しいと判定する。そして、ステップＳ１０で、信号選択・混合器１０７において、目的音復元器１０６から入力した目的音復元信号をそのまま出力する（第１の出力形態）。
【００６０】
ステップＳ９における比較の結果、Ｂ≦α＜Ａとなる場合は、信号選択・混合器１０７において、ステップＳ８で得られた目的音復元信号には実際の目的音がある程度含まれていると判定する。そして、ステップＳ１１で、信号選択・混合器１０７において、雑音抑制信号と目的音復元信号の混合率βを計算する。これは、例えば、目的音モデル１０４の活性度αに基づいて、以下の式（８）で計算する。
【００６１】
【数８】
2015097355.tif 000010
【００６２】
ステップＳ１２で、ステップＳ１１で計算した混合率βに基づいて、雑音抑制信号と目的音復元信号を混合して出力する（第２の出力形態）。ある時間ｔに対する雑音抑制信号の時間振幅をｚt、目的音復元信号の時間振幅をｓtとすると、時間ｔに対する混合信号ｍtは、以下の式（９）で計算する。
【００６３】
【数９】
2015097355.tif 000011
【００６４】
式（８）より、活性度αが大きいほど、混合率βは小さくなるので、式（９）より混合信号における目的音復元信号の割合が大きくなることになる。
【００６５】
尚、実施形態１では、時間領域信号において混合しているが、周波数領域で混合してもよい。
【００６６】
ステップＳ９における比較の結果、α＜Ｂとなる場合は、信号選択・混合器１０７において、ステップＳ８で得られた目的音復元信号には実際の目的音はほぼ含まれていないと判定する。そして、ステップＳ１３で、信号選択・混合器１０７において、ステップＳ７で生成した雑音抑制信号を出力する（第３の出力形態）。このようにすることによって、学習モデルが活性化されない場合に、誤って復元された信号が最終的な出力に反映されることを防止することができる。
【００６７】
ステップＳ９からステップＳ１３までの処理を実行することによって、学習した目的音モデルの活性度αに応じて、目的音復元信号の確からしさを判定し、それによって目的音復元信号と雑音抑制信号の置換・混合の出力形態を決定することができる。このようにすることで、雑音によって失われる目的音成分を補完しつつ、不完全な学習モデルによる不完全な目的音復元信号が混入することを避けることが可能になるため、より正確な目的音信号を取り出すことができる。
【００６８】
ステップＳ１４で、収音処理を終了する制御部（不図示）による指示があるか否かを判定する。指示がない場合（ステップＳ１４でＮＯ）、ステップＳ１へ戻る。一方、指示がある場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、収音処理を終了する。
【００６９】
以上説明したように、実施形態１によれば、無雑音区間における入力信号から目的音の特性を学習し、雑音抑制で失われる目的音成分を学習モデルによって復元する。また、学習モデルと入力信号による学習モデルの活性度に応じて雑音抑制信号を補正する。これによって、風雑音を抑制しつつ、音色変化や目的音成分の欠落を防止することができる。
【００７０】
より具体的には、雑音の非定常性を利用することにより、雑音が弱い、もしくは、雑音が発生していない区間（無雑音区間）において、目的音の特性を学習し、学習モデルと入力信号のマッチング状態に応じて雑音抑制後の信号補正を制御する。これにより、たとえ、調波性を持たない目的音信号であっても、雑音抑制処理によって欠落する目的音信号を学習したモデルにより復元し、風雑音抑制後の信号をより精密に補正することができる。
【００７１】
＜実施形態２＞
実施形態２では、入力信号が複数で、かつ、目的音の学習方法として非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）を用いる構成について説明する。
【００７２】
図３は、実施形態２の収音装置の構成を示すブロック図である。
【００７３】
図中のマイクロフォンユニット１、マイクロフォンアンプ２、ＡＤＣ３は、図１の構成と同様であるので説明を省略する。実施形態２の構成では、マイクロフォンユニット１、マイクロフォンアンプ２、ＡＤＣ３の各々が、１ｃｈからＬｃｈまでのＬ個（Ｌチャンネル：Ｌは自然数）分用意され、Ｌｃｈの収音信号を収音する。Ｌ個のマイクロフォンユニット１は、同一球面上の上下左右前後の様々な方向に向けられていてもよいし、同一の平面上、もしくは線上において、全て同じ方向に並行して向けられていてもよい。
【００７４】
２０１は風雑音推定器であり、Ｌｃｈの収音信号から各チャンネルの風雑音信号を推定して、推定雑音信号を出力する。２０２は無雑音状態検出器であり、Ｌｃｈの推定雑音信号各々に対して、無雑音状態であるか否かを判定し、無雑音状態であると判定したチャンネルに対するスイッチＯＮ信号をスイッチ１０９各々に出力する。２０３は無雑音信号ＤＢ（データベース）であり、当該フレームの無雑音状態であると判定された各チャンネルの入力信号を記憶、保存する。
【００７５】
２０４は目的音基底スペクトル学習器であり、ＮＭＦを用いて無雑音信号ＤＢ２０３に記憶されている入力信号の学習を行う。２０５は目的音モデルであり、目的音基底スペクトル学習器２０４における目的音学習結果として出力される基底スペクトルを格納し、必要に応じて出力する。２０６は風雑音抑制器であり、Ｌｃｈの収音信号に対して、風雑音推定器２０１によって出力されるＬｃｈの推定雑音信号に基づいて風雑音の抑制処理を行い、雑音抑制後信号を出力する。
【００７６】
２０７は目的音復元器であり、Ｌｃｈの収音信号に対して、目的音モデル２０５に格納された基底スペクトルによる制限付ＮＭＦを行い、Ｌｃｈ分の基底アクティベートを計算し、それによって収音信号に含まれるＬｃｈ分の目的音信号を復元し、目的音復元信号として出力する。２０８は信号選択・混合器であり、風雑音抑制器２０６から出力されるＬｃｈ分の雑音抑制後信号と、目的音復元器２０７から出力されるＬｃｈ分の目的音復元信号を、各チャンネル毎に選択・混合して出力する。尚、選択・混合の判断は、目的音復元器２０７から出力されるＬｃｈ分の基底アクティベートの係数の大きさに基づいて行う。
【００７７】
以下、図３の構成において、収音信号に含まれる非定常雑音（風雑音）を抑制しつつ、ＮＭＦにより学習したモデルに基づいて雑音抑制によって欠落する目的音の補正を行う一連の動作をフローに従って説明する。
【００７８】
図４は、実施形態２の収音装置が実行する収音処理を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、ステップＳ１０１で、マイクロフォンユニット１で周囲の音を収音して電気信号に変換し、マイクロフォンアンプ２によって増幅し、ＡＤＣ３において、デジタル信号に変換し、所定サンプル長の処理単位のフレームに切り出して出力する。ステップＳ１０１では、この処理をＬｃｈ分並行して行う。
【００８０】
ステップＳ１０２で、風雑音推定器２０１において、ステップＳ１で切り出したＬｃｈ分の収音信号を分析し、それらに含まれる風雑音を推定する。多チャンネル収音信号から風雑音のような拡散性のある雑音を推定する方法としては、次のようなものがある。ビームフォーマーを用いて、指向性を持つ成分、つまり、目的音の到来する方向にヌルを向けるようにすることで、無指向性の雑音を取り出す方法がある。また、ＩＣＡ（独立成分分析）を用いて拡散性を持つ信号だけを取り出す方法がある。風雑音と目的音では、空間における拡散性や指向性が全く異なるため、このような方法を用いることで有効に風雑音を推定することができる。
【００８１】
尚、これらの方法で推定した推定雑音信号は、手法によってはＬｃｈ分全てがモノラル信号に統合されて出力される場合もあるが、推定する際の多チャンネル処理の逆変換を推定雑音信号に対して行うことにより、Ｌｃｈ分の信号に変換することができる。実施形態２では、ステップＳ１０２によって収音信号の各チャンネルに対応するＬｃｈ分の推定雑音信号が得られるものとする。これらの方法は、音源分離技術として一般に用いられており、公知であるため、詳細な説明は行わない。
【００８２】
ステップＳ１０３で、無雑音状態検出器２０２において、ステップＳ１０２で推定したＬｃｈ分の推定雑音信号各々に対して、時間振幅絶対値の平均を計算する。この計算は、図２のステップＳ３と同様に、式（１）で計算する。
【００８３】
ステップＳ１０４で、無雑音状態検出器２０２において、ステップＳ１０３で計算した各チャンネルの時間振幅絶対値の平均が、予め定められた閾値以下であるか否かを判定し、閾値以下のチャンネルのスイッチＯＮ信号をスイッチ２０９それぞれに出力する。この処理によって、スイッチＯＮ信号が出力されたチャンネルの収音信号と無雑音信号ＤＢ２０３を接続するスイッチ２０９がＯＮになる。
【００８４】
ステップＳ１０５で、無雑音信号ＤＢ２０３において、ステップＳ１０４によってスイッチＯＮ信号が出力されたチャンネルの収音信号を、それぞれ無雑音信号として保存する。
【００８５】
ステップＳ１０６で、目的音基底スペクトル学習器２０４において、ステップＳ１０５によって更新した無雑音信号ＤＢ２０３に基づいて、ＮＭＦによる学習を行う。具体的には、この学習は、以下のように行う。
【００８６】
まず、無雑音信号ＤＢ２０３に新たに格納された収音信号の各々に対して、短時間フーリエ変換を行って、スペクトログラムを作成し、これまでのフレーム処理で作成したスペクトログラムの最後尾に追加する。このスペクトログラムをＭ×Ｎの大きさの二次元行列Ｖで表現する。ここで、Ｍはスペクトルの分解能、Ｎはスペクトログラムの時間サンプルである。次に、これを、Ｋ個の基底スペクトルとその各々の活性度に分解する。つまり、Ｍ×Ｋの非負値の基底スペクトル行列ＨとＫ×Ｎの非負値の基底アクティベートＵの積に分解する。
【００８７】
【数１０】
2015097355.tif 000012
【００８８】
ここで、コスト関数は、以下の式（１１）のようになる。
【００８９】
【数１１】
2015097355.tif 000013
【００９０】
式（１１）は、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準と呼ばれる。
【００９１】
実施形態２では、式（１１）の値が最小となるように基底スペクトルと基底アクティベートを最適化することにより学習を行う。Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準の一般的な解法として、Ｊｅｎｓｅｎの不等式を用いて補助関数を作成し、それを最適化する式を代入することによって、次の最適化式が得られる。
【００９２】
【数１２】
2015097355.tif 000014
【００９３】
【数１３】
2015097355.tif 000015
【００９４】
式（１２）と式（１３）による基底スペクトルと基底アクティベートの更新を、値が収束するまで繰り返すことにより、最適化、つまり、目的音モデル変数の学習を行う。
【００９５】
この処理の結果、上記のように更新された目的音基底スペクトル行列Ｈが目的音モデル２０５に出力される。また、作成したスペクトログラムと基底スペクトル行列Ｈ、基底アクティベート行列Ｕは次フレームにおけるＮＭＦ処理の初期値として用いるために、無雑音信号ＤＢ２０３に格納される。このようにすることで、無雑音信号ＤＢ２０３に保存される無雑音信号が増えるほど、基底スペクトル行列Ｈをより目的音信号に忠実に学習させることができる。
【００９６】
ステップＳ１０７で、風雑音抑制器２０６において、チャンネル毎に収音信号に対する風雑音抑制を行う。これは、図２のステップＳ７と同様な手法を用いて、チャンネル毎に行う。
【００９７】
ステップＳ１０８で、目的音復元器２０７において、目的音モデル２０５に格納された基底スペクトルを変化させずに最適化を行う。まず、各チャンネルの収音信号を、Ｍ×Ｔのスペクトログラム行列Ｖchに変換する。ここで、Ｔは収音信号の当該処理フレームの時間サンプル数である。次に、式（１３）のＶをＶch、ｎをｔに各々置き換えた計算式を用いて、基底アクティベートのみを値が収束するまで繰り返し計算する。
【００９８】
このようにして、各チャンネルの収音信号に対するＫ×Ｔの大きさの基底アクティベート行列Ｕchを計算する。また、同時に、計算した基底アクティベートと基底スペクトルを用いて、各チャンネルの目的音復元信号Ｓchを生成する。これは、以下の式（１４）によって計算する。
【００９９】
【数１４】
2015097355.tif 000016
【０１００】
基底アクティベートと目的音復元信号は、信号選択・混合器２０８に出力される。
【０１０１】
ステップＳ１０９からステップＳ１１６までの処理は、収音信号の全てのチャンネルに対して、個別の処理を繰り返して行う。
【０１０２】
ステップＳ１０９で、信号選択・混合器２０８において、処理対象となる次のチャンネルを選択する。処理対象のチャンネルは、収音信号の１ｃｈからＬｃｈまで順に選択する。
【０１０３】
ステップＳ１１０で、処理対象のチャンネルに対応する収音信号に対して、ステップＳ１０８で計算した基底アクティベートの処理フレーム全体の基底アクティベート平均値α（係数の大きさ）を計算する。
【０１０４】
基底スペクトルｋのｔ番目の時間サンプルにおける基底アクティベートの振幅をＡk,t、スペクトル基底の数をＫ、フレームの時間サンプル数をＴとすると、基底アクティベート平均値αは以下の式（１５）で計算する。
【０１０５】
【数１５】
2015097355.tif 000017
【０１０６】
ステップＳ１１１で、信号選択・混合器２０８において、ステップＳ１１０で計算した目的音モデル変数の基底アクティベート平均値αの値を確認し、予め定められた閾値、Ａ、Ｂと比較する。尚、Ａ＞Ｂである。
【０１０７】
ステップＳ１１１における比較の結果、α≧Ａとなる場合は、信号選択・混合器２０８において、ステップＳ１０８で得られた目的音復元信号が実際の目的音とほぼ等しいと判定し、ステップＳ１１２へ進む。
【０１０８】
また、ステップＳ１１１における比較の結果、Ｂ≦α＜Ａとなる場合は、信号選択・混合器２０８において、ステップＳ１０８で得られた目的音復元信号には実際の目的音がある程度含まれていると判定し、ステップＳ１１３へ進む。
【０１０９】
また、ステップＳ１１１における比較の結果、α＜Ｂとなる場合は、信号選択・混合器２０８において、ステップＳ１０８で得られた目的音復元信号には実際の目的音はほぼ含まれていないと判定し、ステップＳ１１５へ進む。
【０１１０】
ステップＳ１１２からステップＳ１１５までの処理は、実施形態１における図２のステップＳ１０からステップＳ１３までの処理と同様であるので、説明を省略する。これらの処理を終えると、ステップＳ１１６へ進む。
【０１１１】
ステップＳ１１６で、全てのチャンネルに対して、信号選択・混合処理が終了したか否かを判定する。全てのチャンネルに対する処理が終了していない場合（ステップＳ１１６でＮＯ）、ステップＳ１０９へ戻る。一方、全てのチャンネルに対する処理が終了した場合（ステップＳ１１６でＹＥＳ）、ステップＳ１１７へ進む。
【０１１２】
ステップＳ１０９からステップＳ１１６の処理を実行することによって、収音信号の各チャンネル毎に、基底スペクトルの活性度に応じて、目的音復元信号の確からしさを判定し、それによって目的音復元信号と雑音抑制信号の選択、混合を決定することができる。このようにすることで、雑音によって失われる目的音成分を補完しつつ、不完全な学習モデルによる不完全な目的音復元信号が混入することを避けることが可能になるため、より正確な目的音信号を取り出すことができる。
【０１１３】
ステップＳ１１７で、収音処理を終了する制御部（不図示）による指示があるか否かを判定する。指示がない場合（ステップＳ１１７でＮＯ）、ステップＳ１０１へ戻る。一方、指示がある場合（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、収音処理を終了する。
【０１１４】
以上説明したように、実施形態２によれば、無雑音区間における入力信号から目的音の特性を学習し、雑音抑制で失われる目的音成分を学習した目的音モデルによって復元する。また、目的音モデルと入力信号による目的音モデルの活性度に応じて雑音抑制信号を補正する。これによって、風雑音を抑制しつつ、音色変化や目的音成分の欠落を防止することができる。
【０１１５】
尚、実施形態２では、図４のステップＳ１０４において、各チャンネルの時間振幅絶対値の平均が予め定められた閾値以下のチャンネルの推定雑音信号を、それぞれ無雑音信号としているが、その他の雑音の性質に基づいて判定することもできる。例えば、風雑音はマイクユニット毎に独立して生じる現象によって生じるため、チャンネル間の相関性を持たない。この性質を利用して、各チャンネル間の相関を調べ、他のチャンネルとの相関度が一つでも予め定められた閾値より大きい場合、無雑音信号として判定することができる。
【０１１６】
＜実施形態３＞
実施形態３では、ＮＭＦによって目的音を復元する場合に、基底スペクトルの高域をキーにしてマッチングを行うことによって、処理量を抑えつつマッチング時の風雑音の影響を抑える構成について説明する。また、実施形態３では、風雑音の影響を受ける低域のみを補正することによって、より正確な目的音を得る場合について説明する。
【０１１７】
図５（ａ）は、実施形態３の収音装置の構成を示すブロック図である。
【０１１８】
図５（ａ）において、１から３と、２０１から２０６までの構成は、実施形態２における図３と同一であるため、説明を省略する。
【０１１９】
３０１は風雑音スペクトル分布計算器であり、風雑音推定器２０１によって出力されたＬｃｈ分の推定雑音信号に対して、チャンネル毎に周波数成分に変換する。そして、風雑音スペクトル分布計算器３０１は、各周波数成分のチャンネル平均を取ることによって、Ｌｃｈ分の推定雑音信号全体のスペクトル分布を計算して出力する。
【０１２０】
３０２は分割周波数決定器であり、風雑音スペクトル分布計算器３０１によって出力されたスペクトル分布に基づいて、収音信号を低域と高域に分割する周波数を決定する。ここで、風雑音のスペクトルエネルギーは低域に偏っている。そのため、分割周波数決定器３０２は、低域から高域にかけて急激にスペクトルエネルギーが減衰し、かつ、それより高域には大きなエネルギーが存在しない周波数を探索し、それを分割周波数として出力する。
【０１２１】
３０３は目的音復元器であり、Ｌｃｈの収音信号の各チャンネル信号に対して、分割周波数より高域のスペクトル基底を用いてＮＭＦ処理を行い、各チャンネルに対する基底アクティベートを計算する。また、目的音復元器３０３は、計算した基底アクティベートと低域の基底スペクトルを用いて、目的音低域復元信号を生成して出力する。尚、３０３の詳細構成は図５（ｂ）を用いて後述する。
【０１２２】
３０４は信号選択・混合器であり、風雑音抑制器２０６から出力されるＬｃｈ分の雑音抑制後信号の低域成分と、目的音復元器３０３から出力されるＬｃｈ分の目的音低域復元信号（低域成分の目的音復元信号）を、チャンネル毎に選択・混合して出力する。尚、選択・混合の判断は、分割周波数決定器３０２から出力される分割周波数に基づいて行う。
【０１２３】
図５（ｂ）は、目的音復元器３０３の詳細構成を示すブロック図である。
【０１２４】
図５（ｂ）において、３１１は基底スペクトル分割器であり、分割周波数決定器３０２が出力する分割周波数に従って、目的音モデル２０５に格納されている基底スペクトルを低域、高域に分割して出力する。
【０１２５】
３１２は高域スペクトログラム生成器であり、Ｌｃｈ分の収音信号の各チャンネル信号に対して、短時間フーリエ変換を行い、時間周波数情報であるスペクトログラムを生成する。さらに、分割周波数決定器３０２が出力する分割周波数に基づき、収音信号において雑音の影響を受けていない分割周波数以上の高周波成分を抜き出して出力する。
【０１２６】
３１３は制限付ＮＭＦであり、基底スペクトル分割器３１１が出力する高域基底スペクトルを変化させずに、Ｌｃｈ分の収音信号の高域成分をＮＭＦによって分解することで、Ｌｃｈ分の基底アクティベートを計算する。
【０１２７】
３１４は目的音復元信号生成器であり、基底スペクトル分割器３１１が出力する低域基底スペクトルと、制限付ＮＭＦ３１３が出力するＬｃｈ分の基底アクティベートの行列積を取ることにより、Ｌｃｈ分の目的音低域復元信号を生成して出力する。
【０１２８】
以下、図５の構成において、ＮＭＦによる目的音復元処理時に、雑音の影響を受けていない高域において基底アクティベートを計算することで正確に目的音信号を復元し、かつ、雑音の影響を受けている目的音信号の低域を基底アクティベートによって復元して補正することにより、風雑音抑制後の信号をより正確に補正する一連の動作をフローに従って説明する。
【０１２９】
図６は、実施形態３の収音装置が実行する収音処理を示すフローチャートである。
【０１３０】
ステップＳ２０１からステップＳ２０７までの処理は、実施形態２の図４におけるステップＳ１０１からステップＳ１０７までの処理と同一であるため説明を省略する。
【０１３１】
ステップＳ２０８で、風雑音スペクトル分布計算器３０１において、風雑音推定器２０１によって出力したＬｃｈ分の推定雑音信号に対して、チャンネル毎に時間周波数変換処理（ＦＦＴ等）を行って周波数成分に変換する。次に、風雑音スペクトル分布計算器３０１において、各周波数成分の振幅絶対値のチャンネル平均を取ることによって、Ｌｃｈ分の推定雑音信号全体のスペクトル分布を計算して出力する。このような処理は当分野において公知であるので詳細説明はしない。
【０１３２】
ステップＳ２０９で、分割周波数決定器３０２において、ステップＳ２０８で計算した風雑音スペクトル分布を解析し、風雑音成分の大部分が集中する低周波数域と、風雑音成分があまり存在しない高周波数域とを分割する分割周波数を決定する。これは、例えば、風雑音スペクトル分布において、振幅が急激に減衰する変化点となる周波数を探索し、変化点から高域の全ての周波数振幅の平均が、ピーク振幅を基準として、予め定められた閾値以下のｄＢ差となる最低周波数を分割周波数とする。
【０１３３】
ステップＳ２１０で、基底スペクトル分割器３１１において、目的音モデル２０５に格納されている基底スペクトルをステップＳ２０９で決定した分割周波数に基づいて低域と高域に分割する。実施形態３における基底スペクトルは行列で表現されている。この行列において、各行は特定の周波数成分を示し、周波数順にソートされている。また、各列が個別の基底スペクトルを表現している。よって、この分割は、分割周波数前後の行となる部分で、行列を上下に分割することによってなされる。
【０１３４】
ステップＳ２１１で、高域スペクトログラム生成器３１２において、Ｌｃｈ分の収音信号の高域スペクトログラムを生成する。この処理の詳細は、高域スペクトログラム生成器３１２の説明において前述しているので省略する。
【０１３５】
ステップＳ２１２で、制限付ＮＭＦ３１３において、ステップＳ２１１で生成したＬｃｈ分の高域スペクトログラムを、ステップＳ２１０で分割した高域基底スペクトルでＮＭＦによる分解を行うことにより、Ｌｃｈ分の基底アクティベートを計算する。
【０１３６】
ステップＳ２１３で、目的音復元信号生成器３１４において、ステップＳ２１０で分割した低域基底スペクトルと、ステップＳ２１２で算出されたＬｃｈ分の基底アクティベートの行列積を計算することにより、Ｌｃｈ分の目的音低域復元信号を生成する。
【０１３７】
ステップＳ２１４からステップＳ２２３までの処理は、実施形態２の図４と同様に、Ｌｃｈの収音信号の全てのチャンネルに対して、個別の処理を繰り返して行う。
【０１３８】
ステップＳ２１４からステップＳ２１６までの処理は、実施形態２の図４におけるステップＳ１０９からステップＳ１１１までの処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１３９】
ステップＳ２１７で、信号選択・混合器３０４において、分割周波数決定器３０２が出力する分割周波数に基づき、ステップＳ２０７で生成したＬｃｈ分の雑音抑制信号の低域成分を、ステップＳ２１３で生成した対応するチャンネルの目的音低域復元信号に置換する。
【０１４０】
ステップＳ２１８の処理は、実施形態２の図４におけるステップＳ１１３と同様であるため説明を省略する。
【０１４１】
ステップＳ２１９で、信号選択・混合器３０４において、ステップＳ２０７で生成したＬｃｈ分の雑音抑制信号の各チャンネルに対して、分割周波数以下の低域成分を取り出す。
【０１４２】
ステップＳ２２０で、信号選択・混合器３０４において、ステップＳ２１９で取り出した雑音抑制信号の低域成分と、ステップＳ２１３で生成した目的音低域復元信号を、ステップＳ２１８で算出した混合率で混合する。
【０１４３】
ステップＳ２２１で、信号選択・混合器３０４において、雑音抑制信号の低域成分を、ステップＳ２２０で生成した混合信号に置換する。このようにすることで、基底アクティベートに応じて目的音低域復元信号を雑音抑制信号に反映させることができるため、より正確な補正が可能になる。
【０１４４】
ステップＳ２２２からステップＳ２２４までの処理は、実施形態２の図４におけるステップＳ１１５からステップＳ１１７までの処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１４５】
以上説明したように、実施形態３によれば、ＮＭＦによる目的音復元処理時に、雑音の影響を受けていない高域収音信号を分解することによって基底アクティベートを正確に計算する。また、低域基底スペクトルによって目的音信号の低域を復元する。これにより、風雑音抑制後の信号をより正確に復元することができる。
【０１４６】
尚、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2015097355.tif 000018
【図２】
2015097355.tif 000019
【図３】
2015097355.tif 000020
【図４】
2015097355.tif 000021
【図５】
2015097355.tif 000022
【図６】
2015097355.tif 000023