(57)【要約】      （修正有）【課題】背景雑音区間をより正確にしかも簡単に推定できる音声信号処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】マイクロホンｍ１、ｍ２による入力音声信号にＦＦＴ部１１は高速フーリエ変換を行い、第１の指向性形成部１２、第２の指向性形成部１３の処理を施すことで、所定方位に死角を有する指向性特性を付与した複数の指向性信号であって、死角を有する所定方位が異なる複数の指向性信号を形成する手段と、複数の指向性信号を用いてコヒーレンスを得るコヒーレンス計算部１４によりコヒーレンスを時間変化信号と捉え、その信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを表す特徴量を得るｍｏｄＧＩ計算部１５と、得られた特徴量の大小に応じて、背景雑音区間を推定する背景雑音区間判定部１６とを有する。【選択図】図１
2015179983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から、入力音声信号に含まれている背景雑音の区間を推定する音声信号処理装置において、
入力音声信号に遅延減算処理を施すことで、所定方位に死角を有する指向性特性を付与した複数の指向性信号であって、死角を有する所定方位が異なる複数の指向性信号を形成する指向性形成手段と、
形成された複数の指向性信号を用いてコヒーレンスを得るコヒーレンス計算手段と、
得られたコヒーレンスを時間変化信号と捉え、その信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを表すコヒーレンス特徴量を得るコヒーレンス特徴量算出手段と、
得られたコヒーレンス特徴量の大小に応じて、背景雑音の区間を推定する背景雑音区間推定手段と
を有することを特徴とする音声信号処理装置。
【請求項２】
上記コヒーレンス特徴量算出手段は、上記コヒーレンスの２階差分のパワーを、上記コヒーレンスのパワーで正規化した値をコヒーレンス特徴量として算出することを特徴とする請求項１に記載の音声信号処理装置。
【請求項３】
上記背景雑音区間推定手段は、コヒーレンス特徴量と閾値とを比較し、コヒーレンス特徴量が閾値以上の区間を背景雑音の区間と判定し、コヒーレンス特徴量が閾値未満の区間を背景雑音以外の区間と判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の音声信号処理装置。
【請求項４】
上記コヒーレンス特徴量に基づいて、上記閾値を適応的に制御する閾値適応手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の音声信号処理装置。
【請求項５】
入力音声信号から、入力音声信号に含まれている背景雑音の区間を推定する音声信号処理プログラムであって、
コンピュータを、
入力音声信号に遅延減算処理を施すことで、所定方位に死角を有する指向性特性を付与した複数の指向性信号であって、死角を有する所定方位が異なる複数の指向性信号を形成する指向性形成手段と、
形成された複数の指向性信号を用いてコヒーレンスを得るコヒーレンス計算手段と、
得られたコヒーレンスを時間変化信号と捉え、その信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを表すコヒーレンス特徴量を得るコヒーレンス特徴量算出手段と、
得られたコヒーレンス特徴量の大小に応じて、背景雑音の区間を推定する背景雑音区間推定手段と
して機能させることを特徴とする音声信号処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は背景雑音区間推定装置及びプログラムに関し、例えば、電話機やテレビ会議装置などの音声信号（この明細書では、音声信号や音響信号等の音信号を「音声信号」と呼んでいる）を扱う通信機や通信ソフトウェアに適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
雑音抑制技術の一つにはウィーナーフィルタという技術がある（特許文献１参照）。これは、入力信号から背景雑音区間を検出し、周波数ごとに背景雑音の特性を推定し、背景雑音の特性に応じたウィーナーフィルタ係数を算出し、入力信号にウィーナーフィルタ係数を乗算することで、入力信号に含まれていた背景雑音成分を抑制する技術である。
【０００３】
このようなウィーナーフィルタを適用するためには、背景雑音区間を検出しなければならず、その検出方法の一つとして、コヒーレンスという特徴量に基づいた方法がある（コヒーレンスについては特許文献２参照）。コヒーレンスは、簡単に述べれば入力信号の到来方向を意味する特徴量である。携帯電話機などの利用を想定して目的音声若しくは背景雑音の到来方向を比較すると、話者の声（目的音声）は正面から到来するのに対し、背景雑音は明確な到来方向をもたない、という差異がある。従って、到来方向に着目することで目的音声と、背景雑音の区別が可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１０−５３２８９７号公報
【特許文献２】特開２００９−０４２５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、コヒーレンスを利用して背景雑音区間を推定する場合には、コヒーレンスと閾値とを比較することを要する。しかし、閾値の選定によっては、背景雑音区間ではなく、妨害音声区間が検出される恐れがある。これを回避しようとすると、背景雑音区間を推定する構成、方法が複雑なものとなる。
【０００６】
そのため、背景雑音区間をより正確にしかも簡単に推定できる音声信号処理装置及びプログラムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の本発明は、入力音声信号から、入力音声信号に含まれている背景雑音の区間を推定する音声信号処理装置において、（１）入力音声信号に遅延減算処理を施すことで、所定方位に死角を有する指向性特性を付与した複数の指向性信号であって、死角を有する所定方位が異なる複数の指向性信号を形成する指向性形成手段と、（２）形成された複数の指向性信号を用いてコヒーレンスを得るコヒーレンス計算手段と、（３）得られたコヒーレンスを時間変化信号と捉え、その信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを表すコヒーレンス特徴量を得るコヒーレンス特徴量算出手段と、（４）得られたコヒーレンス特徴量の大小に応じて、背景雑音の区間を推定する背景雑音区間推定手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明は、入力音声信号から、入力音声信号に含まれている背景雑音の区間を推定する音声信号処理プログラムであって、コンピュータを、（１）入力音声信号に遅延減算処理を施すことで、所定方位に死角を有する指向性特性を付与した複数の指向性信号であって、死角を有する所定方位が異なる複数の指向性信号を形成する指向性形成手段と、（２）形成された複数の指向性信号を用いてコヒーレンスを得るコヒーレンス計算手段と、（３）得られたコヒーレンスを時間変化信号と捉え、その信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを表すコヒーレンス特徴量を得るコヒーレンス特徴量算出手段と、（４）得られたコヒーレンス特徴量の大小に応じて、背景雑音の区間を推定する背景雑音区間推定手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、背景雑音区間をより正確にしかも簡単に推定できる音声信号処理装置及びプログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態に係る音声信号処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態のる音声信号処理装置におけるｍｏｄＧＩ計算部が計算したｍｏｄＧＩの時間変化を示す特性図である。
【図３】第１の実施形態のる音声信号処理装置における背景雑音区間判定部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態に係る音声信号処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（Ａ）修正されたグラディエント・インデックス（ｍｏｄＧＩ）について
まず、各実施形態の音声信号処理装置を説明する前に、これら実施形態で信号の特徴を表す指標として適用されている修正グラディエント・インデックス（ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｉｎｄｅｘ：以下、ｍｏｄＧＩと呼ぶ）について説明する。
【００１２】
以下では、基本的なグラディエント・インデックス（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｉｎｄｅｘ：以下、ＧＩと呼ぶ）を説明した後に、ｍｏｄＧＩについて説明する。
【００１３】
なお、ＧＩについては、参照文献「Ｎａｏｆｕｍｉ  Ａｏｋｉ，”Ａ  Ｂａｎｄ  Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｎａｒｒｏｗ−Ｂａｎｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｆｕｌｌ  Ｗａｖｅ  Ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，  ＩＥＩＣＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｃｏｍｍｕｎ．，Ｖｏｌ．Ｅ９３−Ｂ（３），ｐｐ．７２９−７３１，２０１０」に記載されている。また、ｍｏｄＧＩは、本願の特許出願人が、特許出願人である特願２０１２−２５８６５１号で提案された特徴量である。
【００１４】
ＧＩは、信号波形の傾き方向が変化する回数とその大きさを測る指標である。時間の要素番号をｎ、ＧＩの算出に供する特徴量算出対象の信号をｓ（ｎ）とすると、ＧＩは、（４）式によって算出される。（１）式〜（３）式は、（４）式における変数ΔΨ（ｎ）を規定している式である。ＧＩは、例えば、特徴量算出対象の信号ｓ（ｎ）の所定数（Ｎ個）のサンプルが利用されてサンプル毎に算出される。（１）式〜（４）式においては、利用するＮ個のサンプル（Ｎ個のサンプルをフレームと呼ぶこともある）の要素番号ｎを０〜（Ｎ−１）で表している。
【数１】
2015179983.tif 000003
【００１５】
（１）式及び（２）式は、特徴量算出対象信号の相前後するサンプルの差分が正（０を含む）（増加する傾き方向）のときに１に、負（減少する傾き方向）のときに−１に符号化することを表している。（３）式は、同じ傾き方向が続いたときに０をとり、傾き方向が変化したときに１をとる変数ΔΨ（ｎ）を定義している。ＧＩは、傾き方向が変化したときの、相前後するサンプルの差分絶対値の総和を、そのフレームのパワーの平方根で除算したものとして求められる。従って、ＧＩは、１フレーム内の傾きの変化回数が多いほど大きくなり易く、また、傾きが変化したときの変化量が大きいほど大きくなり易いものである。
【００１６】
しかしながら、（３）式及び（４）式から明らかなように、ＧＩは、変数ΔΨ（ｎ）という０又は２の２値しかとらない、時系列的に値の大きな飛び跳ねが多発するパラメータを算出要素としているため、値が不規則に大きくなったり小さくなったりするという特徴がある。このような特徴を、この明細書では「値が暴れる」と表現する。ＧＩの値が暴れると、ＧＩを利用する値も暴れる（大きく変動する）。
【００１７】
ＧＩは、その値が暴れる（値の大きな飛び跳ねを有する）という性質を有することに鑑み、ＧＩに代えて、ＧＩと高い相関を持ちながら、値の大きな飛び跳ねを抑制した変化が安定した新しい特徴量であるｍｏｄＧＩが提案された。
【００１８】
ｍｏｄＧＩは、特徴量算出対象の任意の信号（本願では後述するコヒーレンス）に関し、その「算出対象信号のパワー」で正規化された、その「算出対象信号の２階差分のパワー」（これに定数倍したものも含まれる）として定義される。
【００１９】
「算出対象信号の２階差分のパワー」としては、算出対象信号の２階差分の２乗和、算出対象信号の２階差分の２乗和の平方根、算出対象信号の２階差分の絶対値の和、これら３つの値のそれぞれに関し、和を行ったサンプル数で割った値など、算出対象信号の２階差分のパワーが反映された値（上述した６種類以外の値であっても良い）であれば、いずれの値を適用することができる。
【００２０】
「算出対象信号のパワー」としては、算出対象信号の２乗和、算出対象信号の２乗和の平方根、算出対象信号の絶対値の和、これら３つの値のそれぞれに関し、和を行ったサンプル数で割った値など、算出対象信号のパワーが反映された値（上述した６種類以外の値であっても良い）であれば、いずれの値を適用することができる。
【００２１】
ｍｏｄＧＩの具体的な算出式の種類は、「算出対象信号の２階差分のパワー」の算出式として複数種類があり、「算出対象信号のパワー」の算出式として複数種類があるので、「算出対象信号の２階差分のパワー」の算出式の種類と、「算出対象信号のパワー」の算出式の種類の組み合わせ数だけ存在する。
【００２２】
次に、ｍｏｄＧＩが、ＧＩと強い相関を有しつつ、値の大きな飛び跳ねが抑制された（値が暴れ難い）特徴量となっていることを説明する。
【００２３】
ｍｏｄＧＩ（数式中ではＭＧＩと記す）を、（５）式で定義する。なお、（５）式では、ＧＩとの比較の便宜を考えて、「算出対象信号の２階差分のパワー」として入力信号の２階差分の絶対値の和を適用し、「算出対象信号のパワー」として入力信号の２乗和に平方根を適用した場合を示しているが、上述した通り、ｍｏｄＧＩの算出式は（５）式に限定されるものではない。
【００２４】
一方、ＧＩに関する変数ΔΨ（ｎ）は、（２）式を（３）式に代入することにより（６）式で算出される。（５）式の分子の積分（総和処理）の要素（積分要素）は、（６）式と似ていることが分かる。
【数２】
2015179983.tif 000004
【００２５】
より詳細に比較するために、ＧＩとｍｏｄＧＩの分子における積分要素をそれぞれ、（８）式、（９）式に示すように、ＧＩｎｕｍ、ＭＧＩｎｕｍとして定義する。なお、比例定数を重要ではないので除外した。また、（７）式は、１階差分ｄ（ｎ）の計算式である。
【数３】
2015179983.tif 000005
【００２６】
まず、ｓ（ｎ−２）＜ｓ（ｎ−１）＜ｓ（ｎ）又はｓ（ｎ−２）＞ｓ（ｎ−１）＞ｓ（ｎ）、すなわち、相前後するサンプルから捉えた傾き方向が２サンプル期間で変化しない場合を考える。この場合、ＧＩｎｕｍ（ｎ）の２つのｓｉｇｎ関数は同じ値となるので、ＧＩｎｕｍ（ｎ）＝０となる。一方、ｄ（ｎ）とｄ（ｎ−１）は同符号となるので、その差の絶対値は比較的小さくなるから、ＭＧＩｎｕｍ（ｎ）も小さな値をとる。
【００２７】
次に、ｓ（ｎ−２）＜ｓ（ｎ−１）＞ｓ（ｎ）又はｓ（ｎ−２）＞ｓ（ｎ−１）＜ｓ（ｎ）、すなわち、相前後するサンプルから捉えた傾き方向が２サンプル期間で変化する場合を考える。この場合、ＧＩｎｕｍ（ｎ）の２つのｓｉｇｎ関数は異なる値となるので、ＧＩｎｕｍ（ｎ）＝２｜ｄ（ｎ）｜となる。一方、ｄ（ｎ）とｄ（ｎ−１）は異符号となるので、ＭＧＩｎｕｍ（ｎ）＝｜ｄ（ｎ）｜＋｜ｄ（ｎ−１）｜となり、比較的大きな値をとる。
【００２８】
以上より、ＧＩｎｕｍ（ｎ）とＭＧＩｎｕｍ（ｎ）は、両者とも、２サンプル期間で傾き方向が変化しない場合には小さな値を取り、傾き方向が変化する場合には大きな値をとるから、高い相関を持つことがわかる。一方で、ＧＩｎｕｍ（ｎ）が０又は非０の不連続な系列となるのに対して、ＭＧＩｎｕｍ（ｎ）は２階差分の絶対値ゆえに非０が連続する系列（なお、０をとることがあるが、０にする操作は実行されていない）となるので、積分要素の総和処理（積分）を行った後の比較でも、ｍｏｄＧＩの方が値の飛び跳ねが平均的に小さくなる（値が暴れ難い）ことが分かる。
【００２９】
（１０）式〜（１２）式はそれぞれ、（５）式以外のｍｏｄＧＩの算出式の例を示しており、（１０）式〜（１２）式のいずれかを適用してｍｏｄＧＩを算出しても良いことは勿論である。（１０）式は、「算出対象信号の２階差分のパワー」として算出対象信号の２階差分の２乗和の平方根を適用し、「算出対象信号のパワー」として算出対象信号の２乗和の平方根を適用した算出式である。（１１）式は、「算出対象信号の２階差分のパワー」として算出対象信号の２階差分の絶対値の和を適用し、「算出対象信号のパワー」として算出対象信号の絶対値の和適用した算出式である。（１２）式は、「算出対象信号の２階差分のパワー」として算出対象信号の２階差分の２乗和を適用し、「算出対象信号のパワー」として算出対象信号の２乗和を適用した算出式である。
【数４】
2015179983.tif 000006
【００３０】
（５）式、（１０）式〜（１２）式はそれぞれ、ｍｏｄＧＩの算出式の導入概念が見えるように記述しているが、これらの式を変形した式に従うようにしても良いことは勿論である。（１３）式は、（５）式を変形したｍｏｄＧＩの算出式を示しており、（１３）式を適用してｍｏｄＧＩを算出しても良いことは勿論である。
【数５】
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【００３１】
また、（５）式、（１０）式〜（１２）式に関し、同じ技術思想下で、その一部を変更したｍｏｄＧＩの算出式を適用するようにしても良い。例えば、（５）式、（１０）式〜（１２）式共に、分子の総和では、ｎが２から（Ｎ−１）の（Ｎ−２）個の総和を求めているが、分子の総和を、ｎが２から（Ｎ＋１）のＮ個の総和を求めるようにしても良い。
【００３２】
（Ｂ）第１の実施形態
次に、本発明による音声信号処理装置及びプログラムの第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。第１の実施形態の音声信号処理装置及びプログラムは、背景雑音区間を推定しようとしたものである。
【００３３】
（Ｂ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態に係る音声信号処理装置の構成を示すブロック図である。ここで、一対のマイクロホンｍ１及びｍ２を除いた部分は、ハードウェアで構成することも可能であり、また、ＣＰＵが実行するソフトウェア（音声信号処理プログラム）とＣＰＵとで実現することも可能であるが、いずれの実現方法を採用した場合であっても、機能的には図１で表すことができる。
【００３４】
図１において、第１の実施形態に係る音声信号処理装置１０は、一対のマイクロホンｍ１、ｍ２、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）部１１、第１の指向性形成部１２、第２の指向性形成部１３、コヒーレンス計算部１４、ｍｏｄＧＩ計算部１５及び背景雑音区間判定部１６を有する。
【００３５】
一対のマイクロホンｍ１、ｍ２は、所定距離（若しくは任意の距離）だけ離れて配置され、それぞれ、周囲の音声を捕捉するものである。各マイクロホンｍ１、ｍ２は、無指向のもの（若しくは、正面方向にごくごく緩やかな指向性を有するもの）である。各マイクロホンｍ１、ｍ２で捕捉された音声信号（入力信号）は、図示しない対応するＡ／Ｄ変換器を介してデジタル信号ｓ１（ｎ）、ｓ２（ｎ）に変換されてＦＦＴ部１１に与えられる。なお、ｎはサンプルの入力順を表すインデックスであり、正の整数で表現される。本文中では、ｎが小さいほど古い入力サンプルであり、大きいほど新しい入力サンプルであるとする。
【００３６】
ＦＦＴ部１１は、マイクロホンｍ１及びｍ２から入力信号系列ｓ１（ｎ）及びｓ２（ｎ）を受け取り、その入力信号ｓ１及びｓ２に高速フーリエ変換（あるいは離散フーリエ変換）を行うものである。これにより、入力信号ｓ１及びｓ２を周波数領域で表現することができる。なお、高速フーリエ変換を実施するにあたり、入力信号ｓ１（ｎ）及びｓ２（ｎ）から、所定のＮ個のサンプルからなる分析フレームＦＲＡＭＥ１（Ｋ）及びＦＲＡＭＥ２（Ｋ）を構成して適用する。入力信号ｓ１（ｎ）から分析フレームＦＲＡＭＥ１（Ｋ）を構成する例を以下の（１４）式に示すが、分析フレームＦＲＡＭＥ２（Ｋ）も同様である。
【数６】
2015179983.tif 000008
【００３７】
なお、Ｋはフレームの順番を表すインデックスであり、正の整数で表現される。本文中では、Ｋが小さいほど古い分析フレームであり、大きいほど新しい分析フレームであるとする。また、以降の説明において、特に但し書きがない限りは、分析対象となる最新の分析フレームを表すインデックスはＫであるとする。
【００３８】
ＦＦＴ部１１は、分析フレームごとに高速フーリエ変換処理を施すことで、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に変換し、得られた周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）及びＸ２（ｆ，Ｋ）をそれぞれ、対応する第１の指向性形成部１２、第２の指向性形成部１３に与える。なお、ｆは周波数を表すインデックスである。また、Ｘ１（ｆ，Ｋ）は単一の値ではなく、（１５）式に示すように、複致の周波数ｆ１〜ｆｍのスペクトル成分から構成されるものである。Ｘ２（ｆ，Ｋ）や後述するＢ１（ｆ，Ｋ）及びＢ２（ｆ，Ｋ）も同様である。
【００３９】
Ｘ１（ｆ，Ｋ）
＝{（ｆ１，Ｋ），（ｆ２，Ｋ），…，（ｆｍ，Ｋ）｝  …（１５）
第１の指向性形成部１１は、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）及びＸ２（ｆ，Ｋ）から特定方向に指向性が強い信号Ｂ１（ｆ，Ｋ）を形成し、第２の指向性形成部１２は、周波数領域信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）及びＸ２（ｆ，Ｋ）から特定方向（上述の特定方向とは異なる）に指向性が強い信号Ｂ２（ｆ，Ｋ）を形成するものである。特定方向に指向性が強い信号Ｂ１（ｆ，Ｋ）、Ｂ２（ｆ，Ｋ）の形成方法としては既存の方法を適用でき、例えば、（１６）式を適用して右方向に指向性が強いＢ１（ｆ，Ｋ）や（１７）式を適用して左方向に指向性が強いＢ２（ｆ，Ｋ）が形成できる。（１６）式及び（１７）式では、フレームインデックスＫは演算に関与しないので省略している。
【数７】
2015179983.tif 000009
【００４０】
コヒーレンス計算部１４は、上述した２つの指向性信号Ｂ１（ｆ）、Ｂ２（ｆ）に基づいて、（１８）式、（１９）式のような演算を施すことでコヒーレンスＣＯＨを得るものである。なお、（１８）式におけるＢ２（ｆ）＊はＢ２（ｆ）の共役複素数である。
【数８】
2015179983.tif 000010
【００４１】
コヒーレンスの概念は、右から到来する信号と左から到来する信号の相関と言い換えられる（上述した（１８）式はある周波数成分についての相関を算出する式であり、（１９）式は全ての周波数成分の相関値の平均を計算している）。従って、コヒーレンスＣＯＨが小さい場合とは、２つの指向性信号Ｂ１及びＢ２の相関が小さい場合であり、反対にコヒーレンスＣＯＨが大きい場合とは相関が大きい場合と言い換えることができる。そして、相関が小さい場合の入力信号は、入力音声の到来方向が右又は左のどちらかに大きく偏った場合か、偏りがなくても背景雑音のような相関が現れ難い明確な規則性の少ない信号の場合である。そのため、コヒーレンスＣＯＨが小さい区間は背景雑音区間であるといえる。一方、コヒーレンスＣＯＨの値が大きい場合は、到来方向の偏りがないため、入力信号が正面から到来する場合であるといえ、この第１の実施形態では、目的音声は正面から到来すると仮定しているので、コヒーレンスＣＯＨが大きい場合は目的音声区間といえる。このようなコヒーレンスの性質に基づいて、背景雑音区間と、目的音声区間（若しくは非目的音声区間）との切分けにコヒーレンスを利用することとしている。
【００４２】
ｍｏｄＧＩ計算部１５は、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）についてのｍｏｄＧＩを計算し、得られたｍｏｄＧＩを背景雑音区間判定部１６に与えるものである。ｍｏｄＧＩの計算式として、上述した（５）式、（１０）式〜（１３）式のいずれを適用しても良く、算出式の算出対象信号ｓ（ｎ）にコヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）を代入してｍｏｄＧＩを算出する。なお、後述する図２は、ｍｏｄＧＩの計算式として（１３）式を適用した場合の値を示している。
【００４３】
背景雑音区間判定部１６は、算出されたｍｏｄＧＩの値を閾値と比較し、背景雑音区間を決定（推定）するものである。なお、決定された背景雑音区間をどのように利用するかは問われないものである。例えば、上述したウィーナーフィルタに適用できる。
【００４４】
コヒーレンスＣＯＨに代えて、そのｍｏｄＧＩの値に基づいて、背景雑音区間を決定するようにしたのは、以下の考え方による。
【００４５】
コヒーレンスを適用した場合には、「課題」の項で説明した課題を有する。コヒーレンスＣＯＨについてのｍｏｄＧＩを適用した場合には、そのような課題が生じない。
【００４６】
ｍｏｄＧＩは、上述したように定義されており、波形の傾きの正負が変動する頻度を表している。コヒーレンスは、目的音声や妨害音声が存在する区間ではある程度大きな値を持ち、コヒーレンス波形の傾きの正負の変動が小さくなるのでｍｏｄＧＩが小さくなる。これに対して、背景雑音区間では、コヒーレンス値は小さく、傾きの正負の変動が大きいので、ｍｏｄＧＩは大きくなる。そのため、目的音声区間（あるいは妨害音声が存在する区間）と、背景雑音単独の区間とでは、コヒーレンスのｍｏｄＧＩは明確に異なるレンジをとる。
【００４７】
図２は、コヒーレンスについてのｍｏｄＧＩの実測値の例を示す特性図である。この図２から、目的音声区間（あるいは妨害音声が存在する区間）と、背景雑音単独の区間とでは、コヒーレンスのｍｏｄＧＩは明確に異なるレンジをとっていることが分かる。
【００４８】
このようなコヒーレンスについてのｍｏｄＧＩの挙動を利用することにより、容易に背景雑音のみの区間を検出することができるようになる。例えば、図２にＴＨと記載した閾値を用いることにより、容易に背景雑音のみの区間を検出することができる。
【００４９】
図２は、背景雑音区間判定部１６の内部構成を示すブロック図である。図２に示すように、背景雑音区間判定部１６は、ｍｏｄＧＩ受信部２１、閾値比較部２２及び比較結果送信部２３を有する。
【００５０】
ｍｏｄＧＩ受信部２１は、算出されたｍｏｄＧＩを取り込むものである。閾値比較部２２は、所定の閾値ΘとｍｏｄＧＩとを比較するものである。閾値比較部２２は、ｍｏｄＧＩ≧Θならば背景雑音区間であると判定し、ｍｏｄＧＩ＜Θならば背景雑音区間ではないと判定する。比較結果送信部２３は、背景雑音区間であれば判定結果を格納する変数ｒｅｓに「１」を、背景雑音区間でなければｒｅｓに「０」を代入して背景雑音区間判定部１６の外部へ出力する。
【００５１】
（Ｂ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態の音声信号処理装置１０の動作を、図面を参照しながら、全体動作、背景雑音区間判定部１６における動作の順に説明する。
【００５２】
一対のマイクロホンｍ１及びｍ２から入力された信号ｓ１（ｎ）、ｓ２（ｎ）はそれぞれ、ＦＦＴ部１１によって時間領域から周波数領域の信号Ｘ１（ｆ，Ｋ）、Ｘ２（ｆ，Ｋ）に変換された後、第１及び第２の指向性形成部１２及び１３のそれぞれによって、所定の方位に死角を有する指向性信号Ｂ１(ｆ，Ｋ)、Ｂ２（ｆ，Ｋ）が生成される。そして、コヒーレンス計算部１４において、指向性信号Ｂ１（ｆ，Ｋ）及びＢ２（ｆ，Ｋ）を適用して、（１８）式及び（１９）式の演算が実行され、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）が算出され、ｍｏｄＧＩ計算部１５に与えられる。
【００５３】
ｍｏｄＧＩ計算部１５においては、コヒーレンスＣＯＨ（Ｋ）についてのｍｏｄＧＩの値が例えば(１３)式に従って算出され、背景雑音区間判定部１６において、算出されたｍｏｄＧＩの値が閾値と比較されて、背景雑音区間が決定（推定）される。
【００５４】
次に、背景雑音区間判定部１６における詳細動作を説明する。
【００５５】
ｍｏｄＧＩ受信部２１にｍｏｄＧＩ計算部１５が計算したコヒーレンスについてのｍｏｄＧＩの値が与えられると、閾値比較部２２によって、所定の閾値Θと比較され、ｍｏｄＧＩが閾値Θ以上の区間を背景雑音区間とし、ｍｏｄＧＩが閾値Θ未満の区間を背景雑音区間ではない、とした判定結果ｒｅｓが、比較結果送信部２３によって背景雑音区間判定部１６の外部へ出力される。
【００５６】
（Ｂ−３）第１の実施形態の効果
以上のように、第１の実施形態の音声信号処理装置及びプログラムによれば、コヒーレンスについてのｍｏｄＧＩの値に基づいて、背景雑音区間を推定するようにしたので、単に、コヒーレンスを背景雑音区間の推定に用いる場合と比較して、より正確かつ簡易に背景雑音区間を推定することができる。
【００５７】
背景雑音区間をより正確に推定できるので、第１の実施形態の音声信号処理装置やプログラムを適用した装置の特質等を向上させることに寄与できる。例えば、第１の実施形態の音声信号処理装置の後段に、雑音抑圧処理部を接続して、得られた区間推定結果に基づいて背景雑音特性を推定して抑圧する場合であれば抑圧品質を向上でき、また、後段に、音声符号化装置に接続して、得られた区間推定結果に応じて無音圧縮処理を行う場合であれば通信容量を的確に削減することができる。
【００５８】
以上の効果により、第１の実施形態の音声信号処理装置若しくはプログラムを適用した、テレビ会議装置や携帯電話機やスマートフォンなどの通信装置における通話音質の向上が期待できる。
【００５９】
（Ｃ）第２の実施形態
次に、本発明による音声信号処理装置及びプログラムの第２の実施形態を、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【００６０】
図４は、第２の実施形態に係る音声信号処理装置の構成を示すブロック図であり、上述した第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付して示している。
【００６１】
第２の実施形態の音声信号処理装置１０Ａは、図４及び図１の比較から明らかなように、第１の実施形態の構成に閾値適応部１７を追加したものである。閾値適応部１７は、背景雑音区間判定部１６が利用する閾値Θを適応的に制御するものである。閾値適応部１７は、例えば、直前所定期間内のｍｏｄＧＩのピーク値のα（０＜α＜１）倍を閾値Θに定めたり、また例えば、直前の目的音声区間のその前の背景雑音区間のｍｏｄＧＩの平均値のβ（０＜β＜１）倍を閾値Θに定めたりする。
【００６２】
第２の実施形態によっても、単に、コヒーレンスを背景雑音区間の推定に用いる場合に比較して、より正確にしかも簡易に背景雑音区間を推定することができるという効果を奏する。
【００６３】
（Ｄ）他の実施形態
上記各実施形態においては、妨害音声の到来方位の推定にコヒーレンスについてのｍｏｄＧＩを利用するものを示したが、ｍｏｄＧＩに代え、上述した（４）式に従って算出できるコヒーレンスについてのＧＩを、妨害音声の到来方位の推定に利用するようにしても良い。
【００６４】
上記各実施形態で説明した背景雑音区間の推定方法は、その用途がウィーナーフィルタに限定されるものではなく、背景雑音区間の情報を必要とする種々の信号処理に適用することができる。例えば、他の雑音抑圧処理、音源分離処理、音声符号化処理などに、上記各実施形態で説明した背景雑音区間の推定方法を適用することができる。
【００６５】
上記各実施形態において、周波数領域の信号で処理していた処理を、可能ならば時間領域の信号で処理するようにしても良く、逆に、時間領域の信号で処理していた処理を、可能ならば周波数領域の信号で処理するようにしても良い。
【００６６】
本発明は、コヒーレンスを得た後の構成に特徴を有し、それ以前の構成は、上記各実施形態のものに必ずしも限定されるものではない。例えば、マイクロホンとして３つ以上を有するマイクロホンアレイの信号を処理してコヒーレンスを得、その後、ｍｏｄＧＩやＧＩを算出して背景雑音区間を推定するようにしても良い。
【００６７】
上記各実施形態では、一対のマイクロホンが捕捉した信号を直ちに処理する音声信号処理装置やプログラムを示したが、本発明の処理対象の音声信号はこれに限定されるものではない。例えば、記録媒体から読み出した一対の音声信号を処理する場合にも、本発明を適用することができ、また、対向装置から送信されてきた一対の音声信号を処理する場合にも、本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【００６８】
１０、１０Ａ…音声信号処理装置、ｍ１、ｍ２…マイクロホン、１１…ＦＦＴ（高速フーリエ変換）部、１２、１３…指向性形成部、１４…コヒーレンス計算部、１５…ｍｏｄＧＩ計算部、１６…背景雑音区間判定部、１７…閾値適応部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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