(57)【要約】処理システムは、所望の信号成分を含み、トーンノイズを低減または排除する出力信号を生成する。出力信号は、音声認識システム、ピッチ検出器、および他の処理システムを含む任意の後続の信号処理システムに提供され得る。後続の処理システムは、トーン入力信号ノイズを誤って、所望の信号コンテンツとして捉えること、計算リソースを不必要に消費して、ノイズを解析すること、およびトーンノイズによって誘発される偽のアクションを採ることを起こりにくくする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズ信号ピークを備える入力信号を得るステップと、
該入力信号における該ノイズピークを減衰することにより、平滑化信号を得るステップと、
バックグラウンドノイズ推定を得るステップと、
該バックグラウンドノイズ推定に基づいて、該平滑化信号を該入力信号とブレンドすることにより、出力信号を得るステップと
を包含する、信号の前処理方法。
【請求項２】
前記ノイズピークを減衰するステップは、前記入力信号におけるトーンノイズを減衰するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力信号を得るステップは、トーンノイズと所望の信号ピークとを備える入力信号を得るステップを包含し、
前記減衰するステップは、該所望の信号ピークを減衰することにより、前記平滑化信号を得るステップを包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記減衰するステップは、前記入力信号の第一のウィンドウ平均を決定するステップを包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記減衰するステップは、前記入力信号の第一のウィンドウ平均を決定し、第一の平均化された信号を得るステップと、該第一の平均化された信号の第二のウィンドウ平均を決定するステップを包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記第二のウィンドウ平均を決定するステップは、
前記第一の平均化された信号におけるインデックスポイントで開始する信号成分のウィンドウを選択するステップと、
該信号成分の少なくとも一つを範囲外信号成分として識別するステップと、
該第二のウィンドウ平均を決定するにあたり、該範囲外信号成分を除外するステップと
を包含する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記識別するステップは、前記インデックスポイントでの前記入力信号の前記第一のウィンドウ平均を超える前記ウィンドウにある信号成分を決定するステップを包含する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ブレンドするステップは、前記入力信号と前記平滑化信号との信号対ノイズ比の重み付き混合を形成するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
メモリであって、
入力信号におけるノイズ信号ピークに減衰を適用することにより、平滑化信号を得る平滑化プログラムと、
バックグラウンドノイズ推定と、
該バックグラウンドノイズ推定に基づいて、該平滑化信号を該入力信号と結合することにより、出力信号を生成するブレンディングプログラムと
を備える、メモリと、
該メモリに結合され、該平滑化プログラムおよび該ブレンディングプログラムを実行するプロセッサと
を備える、信号処理システム。
【請求項１０】
前記減衰は、前記入力信号のウィンドウ平均を備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記減衰は、前記入力信号のツーパスウィンドウ平均を備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記減衰は、前記入力信号のツーパスウィンドウ平均を、該ツーパスウィンドウ平均の第二のパスの間における範囲外信号成分を除いて備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記メモリは、前記ブレンディングプログラムによって適用され、前記出力信号を生成するブレンディングルールをさらに備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ブレンディングルールは、前記入力信号の入力信号成分と前記平滑化信号の平滑化信号成分とに基づいて、前記出力信号に対する出力信号成分を生成し、
該ブレンディングルールは、前記バックグラウンドノイズ推定に基づく信号対ノイズ推定が上限閾値より大きいとき、該出力信号成分を該入力信号成分に設定する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ブレンディングルールは、前記入力信号の入力信号成分と前記平滑化信号の平滑化信号成分とに基づいて、前記出力信号に対する出力信号成分を生成し、
該ブレンディングルールは、前記バックグラウンドノイズ推定に基づく信号対ノイズ推定が下限閾値より小さいとき、該出力信号成分を該平滑化信号成分に設定する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ブレンディングルールは、前記入力信号の入力信号成分と前記平滑化信号の平滑化信号成分とに基づいて、前記出力信号に対する出力信号成分を生成し、
該ブレンディングルールは、前記ＳＮＲ閾値が、前記上限ＳＮＲと前記下限ＳＮＲとの間に収まるとき、該入力信号成分と該平滑化信号成分とにブレンディング関数を適用することによって、該出力信号成分を設定する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ブレンディング関数は、前記入力信号と前記平滑化信号との線形重み付き平均を備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
メモリであって、
トーンノイズピークと所望の信号ピークとを備える入力信号表現と、
バックグラウンドノイズ推定と、
該入力信号表現と該バックグラウンドノイズ推定に基づく信号対ノイズ比（ＳＮＲ）推定と、
該入力信号表現に平均ウィンドウを連続的に適用し、該トーンノイズピークと該所望の信号ピークを減衰し、平滑化信号表現を得るように動作可能なマルチパスウィンドウプログラムと、
上限ＳＮＲ閾値と、
下限ＳＮＲ閾値と
を備える、メモリと、
該入力信号表現の入力信号成分と該平滑化信号表現の平滑化信号成分とから出力信号成分を生成するためのブレンディングプログラムであって、該ブレンディングプログラムは、少なくとも以下のブレンディングルール：
該ＳＮＲ推定が、該上限ＳＮＲ閾値より大きいとき、該出力信号成分を該入力信号成分に設定すること、
該ＳＮＲ推定が、該下限ＳＮＲ閾値より小さいとき、該出力信号成分を該平滑化信号成分に設定すること、および
該ＳＮＲ閾値が、該上限ＳＮＲ閾値と該下限ＳＮＲ閾値との間に収まるとき、該入力信号成分と該平滑化信号成分とにブレンディング関数を適用することによって、該出力信号成分を設定すること
をインプリメントする、ブレンディングプログラムと、
該メモリに結合され、該マルチパスウィンドウプログラムおよび該ブレンディングプログラムを実行するプロセッサと
を備える、信号の前処理システム。
【請求項１９】
前記平均ウィンドウは、第一の長さ平均ウィンドウと、別の第二の長さ平均ウィンドウとを備える、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記別の第二の長さ平均ウィンドウは、前記第一の長さ平均ウィンドウよりも長く、前記マルチパスウィンドウプログラムは、該より長い第二の長さ平均ウィンドウを適用する間に、範囲外信号成分を除外する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記範囲外信号成分は、前記第一の長さ平均ウィンドウの適用によって得られた平均化された信号レベルを超える、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ブレンディング関数は、前記平滑化信号成分と前記入力信号成分との線形依存混合である、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
前記別の第二の長さ平均ウィンドウは、前記第一の長さ平均ウィンドウより短い、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
マシン読み取り可能な媒体と、
該媒体に格納された命令であって、
バックグラウンドノイズ推定を得ることと、
入力信号のピークを減衰することにより、平滑化信号を得ることと、
ブレンディングルールを適用することにより、該バックグラウンドノイズ推定に基づいて、該平滑化信号を該入力信号と結合することにより、出力信号を形成することと
を処理システムに行わせる、命令と
を備える、製品。
【請求項２５】
前記ピークを減衰する命令は、トーンノイズピークおよび所望の信号ピークを減衰する命令を備える、請求項２４に記載の製品。
【請求項２６】
前記ピークを減衰する命令は、ウィンドウ平均命令を備える、請求項２４に記載の製品。
【請求項２７】
前記ピークを減衰する命令は、マルチパスウィンドウ平均命令を備える、請求項２４に記載の製品。
【請求項２８】
前記ピークを減衰する命令は、範囲外信号成分を処分するマルチパスウィンドウ平均命令を備える、請求項２４に記載の製品。
【請求項２９】
前記範囲外信号サンプルは、トーンノイズピーク成分および所望の信号ピーク成分を備える、請求項２８に記載の製品。
【請求項３０】
前記ブレンディングルールを適用する命令は、前記入力信号と前記平滑化信号との信号対ノイズ比の重み付き混合を形成する、請求項２４に記載の製品。
【請求項３１】
前記媒体は、前記バックグラウンドノイズ推定と前記入力信号とに基づいて、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）尺度を決定する命令をさらに備え、前記重み付き混合は、
ｙ＝（１−（ＳＮＲ／（ｕｐｐｅｒ−ｌｏｗｅｒ）））×ｓ＋（ＳＮＲ／（ｕｐｐｅｒ−ｌｏｗｅｒ））×ｘ
であって、ここで、「ｙ」は、前記出力信号成分、「ｓ」は、前記平滑化信号成分、「ｘ」は、前記入力信号成分、「ｕｐｐｅｒ」は、上限ＳＮＲ閾値、「ｌｏｗｅｒ」は、下限ＳＮＲ閾値、そして、「ＳＮＲ」は、該ＳＮＲ尺度である、請求項３０に記載の製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の背景）
（１．技術分野）
本発明は、信号処理システムに関する。特に、本発明は、信号処理システムで、他の信号処理システムにトーンノイズに対するロバスト性の尺度（ｍｅａｓｕｒｅ）を通知する信号処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
（２．関連分野）
信号処理システムは、その全てでないにせよ、その多くは、入力信号ノイズを賢明に（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙ）処理しなくてはならない。入力信号ノイズは、入力信号の所望の成分をマスクし得、破損（ｃｏｒｒｕｐｔ）し得、歪ませ得、さもなくば、有害な影響を与え得る。入力信号ノイズはまた、所望の入力信号成分を模倣し得、信号処理システムまたはその目的に関わらず、入力信号ノイズを識別、除去、あるいは補償する上での困難を増加し得る。
【０００３】
トーンノイズは、一部のアプリケーションにおいて、所望の入力信号成分を模倣するノイズにおける一つの形式である。例えば、会話処理システムは、高調波活動を含む音声信号成分を一般的に検出し、処理する。母音のサウンドと一部の子音は、いつ個人が話しているかを、何を話しているかを、あるいは会話の他の特徴を決定するために、処理システムが使用する特徴的なトーンコンテンツを示す。
【０００４】
所望の信号コンテンツに対する入力信号を検査する会話処理システムは、トーンノイズを会話として解釈し得、トーンノイズを有する入力信号のセグメントを隔離し得、そして、トーンノイズを処理しようと試み得る。会話処理システムは、貴重な計算リソースを消費して、セグメントを孤立するだけでなく、セグメントを処理し、その処理の結果に基づいて、アクションも採る。会話認識システムにおいて、このシステムは、トーンノイズを音声コマンドとして解釈し得、偽の（ｓｐｕｒｉｏｕｓ）なコマンドを実行し得、それに応答して、決して意図されなかったアクションを採り得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
信号処理システムのために、トーンノイズロバスト性を提供するシステムに対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（概要）
本発明は、トーンノイズをさらなる処理のための信号成分として検出することを軽減または排除する前処理システムを提供する。前処理システムは、任意の下工程の処理システムによって、より信頼性高く解析され得る出力信号を生成する。出力信号は、トーンノイズを抑制する一方で、所望の信号コンテンツを維持する。下工程の処理システムは、トーン入力信号ノイズを所望の信号コンテンツと誤ること、不必要に計算リソースを消費すること、および入力信号コンテンツによって呼び出されていないアクションを採ることを起こりにくくする。
【０００７】
前処理システムは、メモリと、そのメモリに結合されたプロセッサとを含む。メモリは、平滑化プログラム、バックグラウンドノイズ推定、およびブレンディングプログラムを格納する。平滑化プログラムは、入力信号における信号ピークに減衰を適用し、平滑化信号を生成する。ブレンディングプログラムは、バックグラウンドノイズ推定に基づいて、平滑化信号を入力信号と結合し、出力信号を生成する。プロセッサは、平滑化プログラムおよびブレンディングプログラムを実行する。
【０００８】
減衰は、入力信号へのマルチパスウィンドウ平均であり得る。減衰は、トーンノイズピークと、入力信号における所望の信号とのノイズピークとを平滑化し得る。他の減衰も使用され得る。
【０００９】
ブレンディングプログラムは、入力信号成分と平滑化信号成分とに基づいて、出力信号成分を決定する。出力信号成分は、入力信号の信号対ノイズ比、または他のノイズ測定に、一部は依存し得る。ＳＮＲに依存して、出力信号成分は、入力信号成分、平滑化信号成分であり得るか、あるいは入力信号成分と平滑化信号成分との双方の混合であり得る。他の量であるより少ない信号または追加の信号の混合も、使用され得る。
【００１０】
本発明の他のシステム、方法、特徴、および利点は、以下の図面および詳細な説明を検討すると、当業者には明らかであるか、あるいは明らかになる。全てのこのような追加のシステム、方法、特徴、および利点は、本記載の中に含まれ、本発明の範囲内であり、以下の請求項によって保護されるべきことが、意図される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、以下の図面および記載を参照して、より良く理解され得る。図におけるコンポーネントは、必ずしも縮尺どおりではなく、その代わりに、本発明の原理を説明するために強調されている。さらに、図面において、同様の参照番号は、異なる図を通して、対応するパーツを指定する。
【００１２】
（好ましい実施形態の詳細な説明）
信号処理システムは、トーンノイズをさらなる処理をするための対象の信号成分として、検出する可能性を減らす。この信号処理システムは、後続の処理回路またはロジックに対する出力信号を提供する。出力信号は、トーンノイズを低減または排除する一方で、入力信号の中に存在する所望の信号コンテンツを含む。後続の処理段階は、時間または計算リソースを費やして、誤ったノイズを対象信号として処理することを回避し得る。
【００１３】
図１において、処理システム１００は、プロセッサ１０２と、メモリ１０４とを含む。プロセッサ１０２は、自動利得コントローラ１０８を制御して、入力信号「ｘ」１０６に対する所望の動的範囲を確立または維持し得る。プロセッサ１０２は、入力信号「ｘ」を受信し、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を用いて、入力信号「ｘ」１０６をデジタル化し得る。ＡＤＣは、プロセッサ１０２の一部であることも、プロセッサ１０２から分離されることもあり得る。代替または追加として、プロセッサ１０２は、入力信号「ｘ」１０６をデジタル信号サンプルとして、受信し得る。
【００１４】
入力信号「ｘ」１０６は、所望の信号成分と、望まれない信号成分とを含む。以下の議論は、車両における音声認識システム用の前処理システムを記載する。しかしながら、処理システム１００は、入力信号を処理する任意の他のアプリケーションに使用され得る。
【００１５】
図１において、所望の信号源１１０は、音声１１２を含む。音声１１２は、車両における音声認識システムに口頭命令を伝え得る。音声認識システムは、窓、鍵、オーディオまたはビジュアルシステム、空調システム、あるいは任意の他の車両コンポーネントのような車両コンポーネントを制御し得る。
【００１６】
望まれない信号源１１４は、トーンノイズ源１１６を含む。トーンノイズ源１１６は、音声１１２を破損し得、マスクし得、あるいは歪ませ得る信号を生成する。トーンノイズ源１１６は、周期的な成分を生成する。トーンノイズ源は、エンジンのハム（ｈｕｍ）またはワイン（ｗｈｉｎｅ）、あるいは他の電磁気干渉、車両のタイヤ（例えば、舗装の溝の上を、あるいはランブルストリップスのような盛り上がった舗装マーカの上をタイヤが走るように）、あるいは他の機械的ノイズ源、車両のオーディオ／ビジュアルシステムからのノイズを含んで出力されたオーディオ部分、車内の他の音声、もしくは他のトーンノイズ源を含み得る。
【００１７】
マイク１１８は、所望の信号源１１０および望ましくない信号源１１４によって生成されたサウンドをキャプチャする。マイク１１８は、車両における音声認識システムのパーツ、ハンズフリー電話システムのパーツ、または車両内の任意の他のシステムのパーツであり得る。マイク１１８は、サウンドをキャプチャし、対応する電気信号を自動ゲインコントローラ１０８に提供する。自動ゲインコントローラ１０８は、アナログデジタル変換器１０９の動的範囲に従って、入力信号レベルを調整する。
【００１８】
トーンノイズは、マイク１１８および／または自動ゲインコントローラ１０８の前または後で、入力信号の中に直接結合され得る。したがって、トーンノイズが入力信号「ｘ」１０６の中に存在するためには、可聴である必要はなく、マイク１１８によってキャプチャされる必要もない。エンジン電子機器によって生成された電磁気ノイズは、入力信号の中に直接結合するトーンノイズを生成し得る。
【００１９】
プロセッサ１０２は、ノイズ推定器１２０、平滑化プログラム１２２、およびブレンディングプログラム１２４を実行する。ノイズ推定器１２０は、バックグラウンドノイズ推定を提供する回路またはロジックであり得る。ノイズ推定器１２０は、バックグラウンドノイズ推定を形成する音声活動がない期間の間、入力信号レベルを測定し得る。代替または追加として、ノイズ推定器１２０は、バックグラウンドノイズ推定を得る音声が存在するかどうかに関わらず、特定のウィンドウの時間（例えば、１〜５００ｍｓ、１〜５ｓ、または他のウィンドウ）にわたる時間コンテンツまたは周波数コンテンツで、入力信号１０６「ｘ」の平均または他の統計学的尺度を形成し得る。信号の大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）、周波数コンテンツ、または他の特性に基づく他のノイズ推定技術もまた、使用され得る。
【００２０】
平滑化プログラム１２２は、入力信号「ｘ」１０６におけるピークを低減または排除する。ピークは、トーンノイズピーク、所望の信号ピーク、または双方のタイプのピークであり得る。平滑化プログラム１２２は、平滑化信号１２６を生成する。
【００２１】
平滑化パラメータ１２８は、平滑化プログラム１２２のための構成オプションを確立する。平滑化パラメータ１２８は、多数の平滑化技術から選択され得、これらの平坦化技術は、入力信号に適用され得るか、平滑化技術のいずれかのためのパラメータを提供し得るか、あるいは、これら以外で、平滑化プログラム１２２のための構成オプションを確立し得る。代替として、平滑化プログラム１２２は、任意の所望の平滑化技術のために、事前に構成され得る。
【００２２】
一つのインプリメンテーションにおいて、平滑化パラメータ１２８は、ウィンドウ平均平滑化技術を選択する。平滑化パラメータ１２８は、平滑化プログラム１２２がワンパスウィンドウ平均、ツーパスウィンドウ平均、あるいは他のマルチパスウィンドウ平均を適用するかをさらに特定し得る。追加的に、平滑化パラメータ１２８は、ウィンドウ平均の各パスに対するウィンドウサイズ、どのように平均が計算されるか、範囲外サンプルを処分するべきかどうか、範囲外サンプル閾値、どのパスが範囲外サンプルを処分し得るか、あるいは他の平滑化パラメータを特定し得る。
【００２３】
ブレンディングプログラム１２４は、ブレンディングルール１３２をインプリメントして、出力信号「ｙ」１３０を生成する。ブレンディングパラメータ１３４は、ブレンディングプログラム１２４に対する動作パラメータを確立し得る。ブレンディングパラメータ１３４は、下限ＳＮＲ閾値１３６、上限ＳＮＲ閾値１３８を確立し、ブレンディング関数特定器１４０を含み得る。代替として、ブレンディングプログラム１２４は、出力信号「ｙ」１３０を生成するために、事前に構成された技術をインプリメントし得る。
【００２４】
プロセッサ１０２は、入力信号「ｘ」１０６に対するバックグラウンドノイズ推定を用いて、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）スペクトル推定を形成する。ＳＮＲ推定は、サンプルごとをベースにして、定期的に、ディスクリートなイベントの発生時、ブレンディングプログラム１２４の実行前、または任意の他の時間に、更新され得る。ＳＮＲ推定は、ブレンディングプログラム１２４の動作に影響を与える。
【００２５】
ブレンディングプログラム１２４は、入力信号のスペクトル、バックグラウンドノイズ推定、および平滑化信号を考慮に入れる。プロセッサ１０２は、高速フーリエ変換のような時間周波数変換を適用して、スペクトルを得ることもあり得る。時間周波数変換は、入力信号「ｘ」１０６におけるトーンピークを明らかにする２５６の長さ、５１２の長さ、または任意の他の長さを有し得る。
【００２６】
時間周波数変換は、入力信号とバックグラウンドノイズ推定における周波数コンテンツを表すディスクリートな信号成分を生成する。入力信号から得られた平滑化信号１２６はまた、ディスクリートな周波数信号成分として、表され得る。ブレンディングプログラム１２４は、入力信号成分、平滑化信号成分、およびＳＮＲ推定に基づいて、１つ以上の出力信号成分を決定する。
【００２７】
図１は、ブレンディングプログラム１２４において、適用またはインプリメントされる３つのブレンディングルール１３２、すなわち、第一のブレンディングルール１４２、第二のブレンディングルール１４４、および第三のブレンディングルール１４４を示す。ブレンディングルール１３２は、表１：
【００２８】
【表１】
2008541177.tif 000003
に示すように確立され得る。
【００２９】
任意の他のルールまたはルールのセットが、確立され、ブレンディングプログラム１２４の動作を指示し得る。
【００３０】
下限ＳＮＲ閾値１３６は、いつブレンディングプログラム１２４が出力信号スペクトル成分として、平滑化信号成分を使用するかを決定する。ブレンディングプログラム１２４が出力信号を生成する際に、ブレンディングルール１４４は、ＳＮＲ推定が下限ＳＮＲ閾値１３６より小さいとき、現在の出力信号「ｙ」１３０成分に平滑化信号成分を使用するように、ブレンディングプログラム１２４に指示する。上限ＳＮＲ閾値１３８は、いつブレンディングプログラム１２４が出力信号スペクトル成分として、入力信号成分を使用するかを決定し得る。ブレンディングプログラム１２４が出力信号「ｙ」１３０を生成する際に、ブレンディングルール１４２は、ＳＮＲ推定が上限ＳＮＲ閾値１３８より大きいとき、現在の出力信号成分に対して入力信号成分を使用するように、ブレンディングプログラム１２４に指示する。
【００３１】
ＳＮＲ推定はまた、上限ＳＮＲ閾値１３８と下限ＳＮＲ閾値１３６との間に存在し得る。この場合、ブレンディングルール１４６は、入力信号成分と平滑化信号成分とのブレンディング関数を評価することによって、現在の出力信号成分を決定するように、ブレンディングプログラム１２４に指示する。ブレンディング関数特定器１４０は、入力信号成分と平滑化信号成分との重み付き平均を決定するように、ブレンディングプログラム１２４に指示し得る。他のブレンディング関数が、使用され得、異なる信号、追加の信号、またはより少ない信号を考慮に入れ得る。
【００３２】
重み付き平均は、線形ＳＮＲ重み付き平均：
【００３３】
【数１】
2008541177.tif 000004
であり得る。
【００３４】
ここで、「ｙ」は、出力信号成分、「ｓ」は、平滑化信号成分、「ｘ」は、入力信号成分、「ｕｐｐｅｒ」は、上限ＳＮＲ閾値１３８、「ｌｏｗｅｒ」は、下限ＳＮＲ閾値１３６、そして、「ＳＮＲ」は、ＳＮＲ推定である。したがって、ＳＮＲ推定は、上限ＳＮＲ閾値１３８と下限ＳＮＲ閾値１３６との間の８０％である場合、出力信号成分は、平滑化信号成分の２０％と、入力信号成分の８０％とに設定される。他の線形／非線形重み付きもまた、使用され得る。
【００３５】
ブレンディングプログラム１２４は、これもまたｄＢで表される入力信号成分と平滑化信号成分とに基づいて、出力信号スペクトル成分をデシベル（ｄＢ）で決定し得る。代替として、ブレンディングプログラム１２４は、入力信号成分または平滑化信号成分のパワーまたは振幅に基づいて、出力信号成分を決定し得る。プロセッサ１０２はまた、出力信号「ｙ」を別の処理段階に提供する前に、出力信号「ｙ」１３０をパワーまたは振幅のような別の表現に変換し得る。
【００３６】
図２は、入力信号スペクトル２０２および道路ノイズスペクトル２０４を示す。道路ノイズは、入力信号「ｘ」１０６の全体レベルに寄与する。追加ノイズ源は、入力信号に１，０００Ｈｚのトーンノイズの寄与をする。トーンノイズは、１，０００Ｈｚでのノイズピーク２０６と、２０８、２１０、２１２、および２１４でラベル付けされた１，０００Ｈｚの高調波でのノイズピークとで明らかになる。
【００３７】
図３は、入力信号スペクトル３０２および道路ノイズスペクトル３０４を示す。入力信号スペクトル３０２は、信号エネルギにおける広帯域増加を示す。この増加は、過渡的であり、道路のコブ（ｂｕｍｐ）に当たった車両によって、あるいは他のノイズ源によって生じ得る。トーンノイズは、存在したまま残り、トーンノイズピーク２０６〜２１４で明らかにされる。
【００３８】
信号エネルギにおける広帯域が増加すると、その結果、信号検出器または他の処理ロジックは、入力信号が車両音声認識システムへの音声コマンドのために解析されるべきであると決定し得る。音声認識システムは、信号検出に応答して、入力信号「ｙ」１０６を検査するために、ピッチ検出器、エンドポインタ、または他の信号処理システムを使用し得る。トーンノイズは、会話（例えば、母音サウンド）の特性を模倣し、入力信号における会話コンテンツを誤って識別する結果を招き得る。処理システム１００は、入力信号「ｘ」１０６を平滑化し、ブレンドして、誤った識別を低減または排除する。
【００３９】
図４は、入力信号スペクトル３０２から生成された平滑化信号スペクトル４０２を示す。平滑化信号スペクトル４０２は、縦（ｄＢ）軸より約４０ｄＢだけ下にシフトされる。平滑化プログラム１２２は、平滑化信号スペクトル４０２を生成する。平滑化スペクトル４０２において、トーンノイズピーク２０６〜２１４は、入力信号スペクトル３０２のツーパスウィンドウ平均を介して、実質的に低減または排除される。
【００４０】
図５は、入力信号３０２の一部分のディスクリートスペクトル表現の信号成分を示す。５０２および５０４でラベル付けされた２つの成分は、入力信号におけるピーク５０６の一部である。第一のパス平均ウィンドウ５０８は、第一の４つの入力信号成分を含む。第一のパス平均ウィンドウ５０８は、４の長さを有するが、これより長いこと（例えば、２０〜３０）も、あるいは短いこともあり得る。５の長さである第二のパス平均ウィンドウ５１０もまた、信号成分５１２、５１４、５１６、５１８、および５２０を含むインデックス位置に示される。平均ウィンドウ５０８、５１０の長さは、ウィンドウ５０８および５１０がＦＦＴによってもたらされるスペクトルピークと、周辺の周波数成分とを含むようにするために、ＦＦＴ長に依存し得る。
【００４１】
平滑化プログラム１２２は、最初に、入力信号成分に、平均ウィンドウ５０８を適用する。平滑化プログラム１２２は、ウィンドウ５０８内の入力信号成分の第一のウィンドウ平均を生成する。平滑化プログラム１２２は、入力信号成分に沿って、平均ウィンドウ５０８インデックス位置をインデックス位置分だけ移動させる。各インデックス位置で、平滑化プログラム１２２は、第一のウィンドウ平均化された信号の新たなスペクトル成分を決定する。
【００４２】
図６は、第一のウィンドウ平均化された信号６１６の一部分のディスクリートスペクトル表現の信号成分を示す。第二のパス平均ウィンドウ５１０が、第二のパス平均ウィンドウ５１０内にある入力信号成分５１２〜５２０とともに、図６に再生される。平滑化プログラム１２２は、入力信号３０２に第一のパス平均ウィンドウ５０８のワンパスを用いて、第一のウィンドウ平均化された信号６１６を生成する。第一のウィンドウ平均化された信号６１６の成分のうちの２つは、６０２および６０４でラベル付けされている。第一のウィンドウ平均ピークの６０６の２つの成分６０２および６０４は、第一のウィンドウ平均パスによる入力信号ピーク５０６の低下を示す。
【００４３】
第二のパスの間に、平滑化プログラム１１２は、入力信号成分に第二のパス平均ウィンドウ５１０を適用する。第二のパス平均ウィンドウ５１０は、第一のパス平均ウィンドウ６０８と等しいサイズ、より大きいサイズ、あるいはより小さいサイズであり得る。平滑化プログラム１２２は、第一のウィンドウ平均成分とウィンドウ５１０内の入力信号成分とに基づいて、平滑化スペクトル信号成分を生成する。平滑化プログラム１２２は、第二の平均ウィンドウ５１０のインデックス位置を入力信号成分に沿って、インデックス位置分だけ移動する。各インデックス位置で、平滑化プログラム１２２は、平滑化信号スペクトルの新たな信号成分を決定する。
【００４４】
ウィンドウ平均の第二のパスの間に、平滑化プログラム１２２は、任意の所与のインデックス位置に対する範囲外信号成分を処分し得るか、さもなくば、これらの信号成分を考慮することから除外し得る。図６において、第二のパス平均ウィンドウ５１０の現在のインデックス位置に対する２つの範囲外信号成分は、信号成分５１６および５１８である。任意の所与のインデックス位置で、範囲外信号成分は、ウィンドウ５１０内のこれらの信号成分であって、そのインデックス位置での第一のウィンドウ平均成分の値の上に存在する信号成分であり得る。
【００４５】
図６において、平均ウィンドウ５１０のインデックス位置での平均値は、６１４でラベル付けされている。信号成分５１６および５１８は、平均値６１４の上に存在し、これらの信号成分は、平滑化信号成分を決定する第二のウィンドウ平均において考慮から除外される。平滑化パラメータ１２８は、信号成分が範囲外成分としての資格を与えられるときのために、他の基準を確立し得る。その基準は、信号成分が範囲外信号成分であると決定される前に、その信号成分に対する平均絶対または相対信号成分値の上に閾値を、および／またはその信号成分に見合う他の基準を確立し得る。
【００４６】
図７は、平滑化信号スペクトル７０２の幾つかの成分を示す。平滑化ピーク７０６の２つの成分７０２および７０４は、ラベル付けされ、ピーク５０６および６０６のさらなる低下を示す。平滑化プログラム１２２は、追加または別の平滑化技術を入力信号に適用して、入力信号のピークを低下または排除させる平滑化出力信号を得ることもあり得る。平滑化ピークは、トーンノイズピーク、音声のような対象とする信号成分、または任意の他の源によって生成されるピークであり得る。したがって、平滑化信号スペクトルは、完全に平坦ではなく、入力信号で減衰された特性を幾分か残す。
【００４７】
図８は、出力信号スペクトル８０２とバックグラウンドノイズ推定スペクトル８０４とを示す。また、入力信号周波数スペクトル３０２は、トーンノイズ成分２０６〜２１４および平滑化信号スペクトル４０２とともに示される。スペクトル８０２、８０４、３０２、および４０２は、縦（ｄＢ）軸で分離されている。図８は、バックグラウンドノイズ推定８０４がトーンノイズ成分２０６〜２１４に適応したことを示し、したがって、対応するバックグラウンドノイズピーク８０６、８０８、８１０、８１２、および８１４を含む。
【００４８】
ブレンディングプログラム１２４は、入力信号スペクトル３０２と平滑化信号スペクトル４０２との混合として、出力信号スペクトル８０２を生成する。ブレンディングプログラム１２４は、部分的に、バックグラウンドノイズ推定８０４に基づいて、混合を実行する。混合は、ブレンディングルール１３２または他のルールに従い得る。一つのインプリメンテーションにおいて、各スペクトルインデックス位置での出力信号成分「ｙ」は、
【００４９】
【数２】
2008541177.tif 000005
によって与えられる。
【００５０】
ここで、「ｘ」は、そのインデックス位置での入力信号成分、「ｓ」は、そのインデックス位置での平滑化入力信号成分、ＳＮＲは、ＳＮＲ推定、「ｕｐｐｅｒ」は、上限ＳＮＲ閾値１３８、そして、「ｌｏｗｅｒ」は、下限ＳＮＲ閾値１３６である。
【００５１】
上限ＳＮＲ閾値１３８は、１〜１０ｄＢ、２〜８ｄＢ、４〜６ｄＢ、または任意の上限閾値であり得る。下限ＳＮＲ閾値１３６は、０〜１ｄＢ、０ｄＢ未満、または任意の下限閾値であり得る。閾値１３６および１３８は、処理システム１００の動作の間に、動的に設定または適合され得る。
【００５２】
図８において、バックグラウンドノイズ推定８０４は、トーンノイズに適合し、ＳＮＲは、示される周波数範囲にわたって低い（例えば、０〜１ｄＢ）。したがって、ブレンディングプログラム１３２は、主として、平滑化信号４０２を用いて、出力信号８０２を生成する。トーンノイズピーク２０６〜２１４は、出力信号８０２において、著しく低下または排除される。出力信号８０２は、任意の後続の処理システムに提供され、トーンノイズ成分を所望の信号成分として誤って検出する可能性を低下または排除し得る。
【００５３】
図９は、約１００Ｈｚから２０００Ｈｚの間の音声コンテンツおよび高調波９０４を含む入力信号スペクトル９０２を示す。トーンノイズは存在したまま残り、トーンノイズピーク２０６〜２１４を１ｋＨｚ間隔で発生する。バックグラウンドノイズ推定スペクトル９０６は、持続トーンノイズに適合し、トーンノイズピーク８０６〜８１４を含む。バックグラウンドノイズ推定９０６は、より迅速に変更する音声コンテンツおよび高調波９０４に適合せず、こうして、音声コンテンツ９０４に対応する成分を除外する。
【００５４】
平滑化プログラム１２２は、入力信号スペクトル９０２から平滑化信号スペクトル９０８を生成する。平滑化信号スペクトル９０８は、入力信号スペクトル９０２におけるピークを著しく低下または排除する一方で、入力信号の減衰された特性を保持する。トーンノイズピークと音声コンテンツピークとの双方は、平滑化信号スペクトル９０８において、平滑化または排除される。
【００５５】
図９もまた、出力信号スペクトル９１０を示す。ブレンディングプログラム１２４は、ブレンディングルール１３２およびブレンディングパラメータ１３４に基づいて、出力信号スペクトル９１０を生成する。音声コンテンツおよび高調波９０４（約１００Ｈｚ〜２０００Ｈｚ）を含む入力信号スペクトル９０２の部分は、比較的高いＳＮＲを有する。２０００Ｈｚ以降の入力信号スペクトル９０２の部分は、比較的低いＳＮＲを有する。ＳＮＲスペクトルの影響は、入力信号スペクトル９０２と平滑化信号９０８との混合で示され、出力信号９１０を形成する。入力信号成分９１４は、例えば、対応するバックグラウンドノイズスペクトル点９１６の上に、ＳＮＲウェルを有する。出力信号スペクトル９１０は、したがって、入力信号成分９１４の多数または全部を再生する信号成分９１８を含む。
【００５６】
出力信号スペクトル９１０は、比較的高いＳＮＲを有する入力信号スペクトル９０２の成分を再生する。出力信号成分９１０は、したがって、音声コンテンツ９０４を表すスペクトル成分９１２を含む。さらに、出力信号スペクトル９１０は、入力信号ＳＮＲが低いとき、平滑化信号成分を用いることによって、トーンノイズピーク８０６〜８１４を著しく低下または排除する。
【００５７】
出力信号成分を生成するにあたり、ブレンディングプログラム１２４は、ＳＮＲが上限閾値１３８を超えるとき、入力信号成分を使用する。これによって、出力信号スペクトル９１０は、入力信号スペクトル９０２の中の所望の信号コンテンツをキャプチャする。ブレンディングプログラム１２４は、ＳＮＲが下限閾値１３６よりも低いとき、平滑化信号成分を使用する。これによって、出力信号スペクトル９１０は、入力信号スペクトル９０２の中に元々存在するピークの著しい減衰を反映する。
【００５８】
出力信号スペクトル９１０は、ピッチ検出器、音声認識システム、または他のシステムのような後続の処理システムに提供され得る。プロセッサ１０２は、振幅またはパワーの点から（例えば、振幅の二乗として）スペクトルサンプルの形式で、あるいは出力信号スペクトル９１０に基づく任意の他の形式で、出力信号「ｙ」１３０を提供し得る。出力信号「ｙ」１３０は、トーンノイズ成分２０６〜２１４を著しく低下または排除するが、所望の信号成分９０４を保持したままである。後続の処理システムは、トーンノイズ成分２０６〜２１４によって生じる誤ったトリガなしに、入力信号「ｘ」１０６に元々存在する音声コンテンツを信頼可能なように検出し得、処理し得る。このようにしなければ、トーンノイズ成分２０６〜２１４は、音声コンテンツまたは他の所望の信号コンテンツを模倣し得る。
【００５９】
図１０は、平滑化プログラム１２２によって採られ得るアクトの流れ図１０００を示す。平滑化プログラム１２２は、入力信号スペクトル９０２を得る（アクト１００２）。プロセッサは、入力信号「ｘ」１０６に時間周波数変換（例えば、ＦＦＴ）を実行し、メモリ１０４に入力信号スペクトル９０２を提供し得る。代替として、平滑化プログラム１２２が、変換を実行し得る。
【００６０】
入力信号スペクトル９０２を平滑化するための準備において、平滑化プログラム１２２は、メモリ１０４の平滑化パラメータ１２８を読み出す（アクト１００４）。平滑化パラメータ１２８は、平滑化アルゴリズム、１つ以上のウィンドウ平均パスに対するウィンドウサイズのような平滑化アルゴリズム用のパラメータ、または他のパラメータを特定し得る。ツーパスウィンドウ平均平滑化技術に対して、平滑化プログラム１２２は、各位置ごとに、第一の平均ウィンドウ５０８を入力信号スペクトル９０２に適用し、第一のウィンドウ平均化された信号を生成する（アクト１００６）。
【００６１】
第二のパスにおいて、平滑化プログラム１２２は、第二の平均ウィンドウ６０８を入力信号に適用する（アクト１００８）。第二のパスの間に、平滑化プログラム１２２は、現在の平均ウィンドウにある信号成分が範囲外信号成分であるかどうかを決定し得る。平滑化プログラム１２２は、範囲外信号成分がウィンドウ平均に寄与しないように、あるいはさほど大きい寄与をしないようにするために、範囲外信号成分を処分または減衰し得る（アクト１０１０）。
【００６２】
平滑化プログラム１２２は、ウィンドウに残っている入力信号成分に基づいて、出力信号成分を生成する（アクト１０１０）。さらなる成分が入力信号に存在しないとき、ブレンディングプログラムは、終了する。さもなくば、平滑化プログラム１２２は、第二の平均ウィンドウ６０８を次の位置に移動して（アクト１０１２）、続く。平滑化信号スペクトル９０８が、その結果である。
【００６３】
図１１は、ブレンディングプログラム１２４によって採られ得るアクトの流れ図１１００を示す。ブレンディングプログラム１２４は、メモリ１０４からブレンディングパラメータ１３４を読み出し（アクト１１０２）、入力信号スペクトル９０２、平滑化信号スペクトル９０８、およびＳＮＲスペクトル推定を得る（アクト１１０４）。ＳＮＲスペクトル推定は、入力信号スペクトルのバックグラウンドノイズスペクトル９０６に対する比に基づき得る。
【００６４】
ブレンディングプログラム１２４は、個々の出力信号スペクトル成分を生成する。各成分に対して、ブレンディングプログラム１２４は、次の入力信号スペクトル成分、平滑化信号スペクトル成分、およびＳＮＲ推定を得る（アクト１１０６）。ブレンディングプログラム１２４は、ブレンディングルール１３２を適用して、次の出力信号スペクトル成分を生成する。
【００６５】
図１１は、ブレンディングルール１４２、１４４、および１４６の適用を示す。ＳＮＲが上限ＳＮＲ閾値１３８よりも大きいとき（アクト１１０８）、ブレンディングプログラム１２４は、出力信号成分を入力信号成分となるように決定する（アクト１１１０）。ＳＮＲが下限ＳＮＲ閾値１３６より小さいとき（アクト１１１２）、ブレンディングプログラム１２４は、出力信号成分を平滑化信号成分となるように決定する（アクト１１１４）。
【００６６】
ＳＮＲが上限ＳＮＲ閾値１３８と下限ＳＮＲ閾値１３６との間にあるとき、ブレンディングプログラム１２４は、出力信号成分を入力信号成分と平滑化信号成分との混合となるように決定する（アクト１１１６）。混合は、ＳＮＲ重み付き混合である得る。代替として、同じ信号または異なる信号の他の混合もまた、出力信号成分を形成するために使用され得る。
【００６７】
ブレンディングプログラム１２４は、各入力信号成分に対する出力信号成分を生成し得る。さらなる入力信号成分がなくなるとき（アクト１１１８）、ブレンディングプログラム１２４は、終了する。出力信号スペクトル９１０が、その結果である。
【００６８】
図１２において、トーンノイズロバスト性用の前処理システム１２００は、前処理ロジック１２０２および後処理ロジック１２０４と連携して動作する。前処理システム１２００は、ノイズ推定ロジック１２０６、平滑化ロジック１２０８、およびブレンディングロジック１２１０を含む。ノイズ推定ロジック１２０６は、バックグラウンドノイズ推定を提供し、平滑化ロジック１２０８は、入力信号におけるピークを低下または排除して、平滑化信号を形成し、そして、ブレンディングロジック１２１０は、入力信号、平滑化信号、およびバックグラウンドノイズ推定に基づいて、トーンノイズロバスト出力信号を決定する。
【００６９】
信号処理システム１２００は、入力源１２１２からの入力を、直接、あるいは信号処理システム１２１４による初期処理の後に、受け入れ得る。信号処理システム１２１４は、信号源１２１２からのデジタル入力またはアナログ入力を受け入れ得、その信号に任意の所望の処理を適用し得、前処理システム１２００への出力信号を生成する。
【００７０】
入力源１２１２は、デジタル信号源、またはアナログセンサ１２１６のようなアナログ信号源を含み得る。入力源は、マイク１２１８または他の音響センサを含み得る。マイク１２１８は、車両、ホームコンピュータ、または任意の他のアプリケーションにおける音声認識システムへの音声コマンドをキャプチャし得る。他のシステムは、トーンノイズ源に対してもまた感受性のある他のタイプのセンサ１２２０を使用し得る。センサ１２２０は、タッチセンサ、力センサ、または動きセンサ、誘導変位センサ、近接検出器、あるいは他のタイプのセンサを含み得る。
【００７１】
デジタル信号源は、通信インタフェース１２２２、メモリ、あるいは前処理システム１２００がインプリメントされるシステム内の他の回路またはロジックを含み得る。入力源１２１２がデジタル信号源であるとき、信号処理システム１２１４は、デジタル信号サンプルを処理し得、アナログ出力信号を生成し得る。前処理システム１２００は、アナログ出力信号またはデジタル信号サンプルを処理し得る。
【００７２】
前処理システム１２００はまた、後処理ロジック１２０４にも接続する。後処理ロジック１２０４は、オーディオ再生システム１２２４、デジタルおよび／またはアナログデータ伝送システム１２２６、ピッチ推定器１２２８、音声認識システム１２３０、または他のシステムを含み得る。前処理システム１２００は、トーンノイズがロバスト出力信号を任意の他のタイプの後処理ロジック１２０４に提供し得る。
【００７３】
音声認識システム１２３０は、ピッチ推定器１２２８と連携して動作し得る。ピッチ推定器１２２８は、ディスクリートな余弦変換回路またはロジックを含み得て、出力信号スペクトル９１０の表示に基づいて、パワーまたは振幅を処理し得る。音声認識システムは、音声を解釈し、音声の来る方向を捕らえ、音声を記録し、あるいは、これら以外で音声を処理する回路および／またはロジックを含み得る。音声認識システム１２３０は、ハンズフリーの自動車電話、デスクトップまたはポータブルのコンピュータシステム、エンターテイメント機器、あるいは任意の他のシステムの一部として、音声を処理し得る。ハンズフリーの自動車電話において、前処理システム１２００は、トーンノイズを除外し、現在の音声認識システムに出力信号を提供する。
【００７４】
伝送システム１２２６は、ネットワーク接続、デジタル送信機またはアナログ送信機、あるいは他の伝送回路および／またはロジックを提供し得る。伝送システム１２２６は、前処理システム１２００によって生成されたトーンノイズのロバスト出力信号を他のデバイスに通信し得る。自動車電話において、例えば、伝送システム１２２６は、自動車電話からの強化された信号を、ＺｉｇＢｅｅ、Ｍｏｂｉｌｅ−Ｆｉ、Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄ、Ｗｉ−ｆｉ、またはＷｉＭａｘネットワークのような無線接続を介して、基地局または他の受信機に通信し得る。
【００７５】
オーディオ再生システム１２２４は、デジタルアナログ変換器、フィルタ、増幅器、および他の回路またはロジックを含み得る。オーディオ再生システム１２２４は、会話および／または音楽再生システムであり得る。オーディオ再生システム１２２４は、セルラ電話、自動車電話、デジタルメディアプレイヤ／レコーダ、ラジオ、ステレオ、携帯ゲーム機器、または他のサウンド再生を用いるデバイスであり得る。
【００７６】
処理システム１００および／または１２００は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアにおいてインプリメントされ得る。処理システム１００および／または１２００は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、マイクロコントローラ、または他のプロセッサを含み得る。処理システム１００および／または１２００は、ディスクリートロジックまたは回路、ディスクリートロジックとプロセッサとの混合を含み得、複数のプロセッサまたはプログラムにわたって分散され得る。追加または代替として、処理システム１００および／または１２００は、ディスク、ＥＰＲＯＭ、フラッシュカード、または他のメモリのようなマシンで読み取り可能な媒体に格納された命令の形式を採り得る。
【００７７】
処理システム１００は、出力信号「ｙ」１３０の所望の信号コンテンツを維持する一方で、トーンノイズを抑制する。処理システム１００は、強いトーンノイズを除去し得、それでも、微妙な音声コンテンツが出力信号の中に検出されることさえ可能にする。出力信号「ｙ」１３０は、後続の処理回路またはロジックが、さらなる処理を保証する信号としてノイズを解釈する可能性を低減する。限られた計算リソースは、節約され得、後続の処理ロジックは、偽のアクションを採ること、不正確なコマンドを発すること、あるいは入力信号によって呼び出されていない他の方法に応答することを回避し得る。
【００７８】
本発明の様々な実施形態が記載されてきたが、多数のさらなる実施形態およびインプリメンテーションが、本発明の範囲内で可能であることは、当業者には明らかである。したがって、本発明は、添付される請求項およびその均等物との観点以外によって、制約されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】図１は、信号処理システムを示す。
【図２】図２は、道路ノイズスペクトルおよび入力信号スペクトルを示す。
【図３】図３は、エネルギにおける帯域幅増加を有する道路ノイズスペクトルおよび入力信号スペクトルを示す。
【図４】図４は、入力信号スペクトルおよび平滑化信号スペクトルを示す。
【図５】図５は、入力信号成分を示す。
【図６】図６は、ウィンドウ平均化された信号成分を示す。
【図７】図７は、ツーパスウィンドウ平均化された信号成分を示す。
【図８】図８は、入力信号スペクトル、バックグラウンドノイズスペクトル、および出力信号スペクトルを示す。
【図９】図９は、入力信号スペクトル、バックグラウンドノイズスペクトル、および出力信号スペクトルを示す。
【図１０】図１０は、平滑化プログラムが、入力信号におけるピークを減衰するために採り得るアクトを示す。
【図１１】図１１は、ブレンディングプログラムが、平滑化信号と入力信号とを結合するために採り得るアクトを示す。
【図１２】図１２は、トーンノイズロバスト性を提供する信号前処理システムを含む信号処理システムを示す。
【図１】
2008541177.tif 000006
【図２】
2008541177.tif 000007
【図３】
2008541177.tif 000008
【図４】
2008541177.tif 000009
【図５】
2008541177.tif 000010
【図６】
2008541177.tif 000011
【図７】
2008541177.tif 000012
【図８】
2008541177.tif 000013
【図９】
2008541177.tif 000014
【図１０】
2008541177.tif 000015
【図１１】
2008541177.tif 000016
【図１２】
2008541177.tif 000017
【国際調査報告】
2008541177.tif 000018
2008541177.tif 000019