(57)【要約】  ノイズ減衰装置が、所望の信号成分及びノイズ信号成分を含むオーディオ信号を受信する。２つのコードブック１０９、１１１が、可能な所望の信号成分を表す所望の信号候補及び可能なノイズ寄与を表すノイズ信号寄与候補をそれぞれ含む。分割器１０３が、オーディオ信号を時間セグメントに分割し、各時間セグメント用にノイズ減衰器１０５が、所望の信号候補のそれぞれのために、所望の信号候補のスケーリングされたバージョンとノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成する。ノイズ減衰器１０５は、推定信号候補と時間セグメントにおけるオーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化する。次に、信号候補が、推定信号候補から時間セグメント用に決定され、オーディオ信号は、この信号候補に基づいてノイズを補償される。
2014532891.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望の信号成分及びノイズ信号成分を含むオーディオ信号を受信するための受信機と、
前記所望の信号成分用の複数の所望の信号候補を含む第１のコードブックであって、各所望の信号候補が、可能な所望の信号成分を表す第１のコードブックと、
複数のノイズ信号寄与候補を含む第２のコードブックであって、各ノイズ信号寄与候補が前記ノイズ信号成分の可能なノイズ寄与を表す第２のコードブックと、
前記オーディオ信号を時間セグメントに分割するための分割器と、
ノイズ減衰器であって、各時間セグメントに関して、
‐前記第１のコードブックの各所望の信号候補に対して、前記所望の信号候補のスケーリングされたバージョンと、前記ノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成することによって複数の推定信号候補を生成するステップであって、前記所望の信号候補の前記スケーリング、及び前記加重組み合わせの重みが、前記推定信号候補と前記時間セグメントにおける前記オーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化するように決定されるステップと、
‐前記時間セグメントにおける前記オーディオ信号の信号候補を前記推定信号候補から生成するステップと、
‐前記信号候補に応じて前記時間セグメントにおける前記オーディオ信号のノイズを減衰するステップと、
を実行するノイズ減衰器と、
を含むノイズ減衰装置。
【請求項２】
前記コスト関数は、最大尤度コスト関数及び最小平均二乗誤差コスト関数の１つである、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項３】
前記ノイズ減衰器は、前記スケーリング及び重みに関する前記コスト関数の導関数がゼロであることを反映する式から前記スケーリング及び重みを計算する、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項４】
前記所望の信号候補は、前記加重組み合わせより高い周波数分解能を有する、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項５】
前記複数のノイズ信号寄与候補は、ある周波数領域をカバーし、ノイズ信号寄与候補のグループにおける各ノイズ信号寄与候補は、前記周波数領域のサブ領域においてだけ寄与を提供し、前記ノイズ信号寄与候補のグループにおける異なるノイズ信号寄与候補の前記サブ領域は異なる、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項６】
前記ノイズ信号寄与候補のグループにおける前記サブ領域は重ならない、請求項５に記載のノイズ減衰装置。
【請求項７】
前記ノイズ信号寄与候補のグループにおける前記サブ領域は、等しくないサイズを有する、請求項５に記載のノイズ減衰装置。
【請求項８】
前記ノイズ信号寄与候補のグループにおける前記ノイズ信号寄与候補のそれぞれは、ほぼ均一な周波数分布に対応する、請求項５に記載のノイズ減衰装置。
【請求項９】
少なくとも部分的に前記時間セグメント外の時間間隔における前記オーディオ信号のノイズ推定を生成し、前記ノイズ推定に応じて前記ノイズ信号寄与候補の少なくとも１つを生成するためのノイズ推定器を更に含む、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項１０】
前記加重組み合わせは、加重合計である、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項１１】
前記第１のコードブックの前記所望の信号候補及び前記第２のコードブックの前記ノイズ信号寄与候補の少なくとも１つは、せいぜい２０パラメータしか含まないパラメータセットによって表される、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項１２】
前記第１のコードブックの前記所望の信号候補及び前記第２のコードブックの前記ノイズ信号寄与候補の少なくとも１つは、スペクトル分布によって表される、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項１３】
前記所望の信号成分は、スピーチ信号成分である、請求項１に記載のノイズ減衰装置。
【請求項１４】
所望の信号成分及びノイズ信号成分を含むオーディオ信号を受信するステップと、
前記所望の信号成分用の複数の所望の信号候補を含む第１のコードブックを提供することであって、各所望の信号候補が、可能な所望の信号成分を表すステップと、
複数のノイズ信号寄与候補を含む第２のコードブックを提供することであって、各ノイズ信号寄与候補が、前記ノイズ信号成分用の可能なノイズ寄与を表すステップと、
前記オーディオ信号を時間セグメントに分割するステップと、
各時間セグメントに関して、
‐前記第１のコードブックの各所望の信号候補に対して、前記所望の信号候補のスケーリングされたバージョンと前記ノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成することによって複数の推定信号候補を生成するステップであって、前記所望の信号候補の前記スケーリング及び前記加重組み合わせの重みが、前記推定信号候補と前記時間セグメントにおける前記オーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化するように決定されるステップと、
‐前記時間セグメント用の信号候補を前記推定信号候補から生成するステップと、
‐前記信号候補に応じて前記時間セグメントにおける前記オーディオ信号のノイズを減衰するステップと、
を実行するステップと、
を含むノイズ減衰方法。
【請求項１５】
コンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されると、請求項１４に記載の全てのステップを実行する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ信号ノイズ減衰、特に、限定するわけではないが、スピーチ信号用のノイズ減衰に関する。
【背景技術】
【０００２】
オーディオ信号におけるノイズ減衰は、望ましい信号成分を更に増強又は強調するために、多数の用途において望ましい。例えば、背景ノイズが存在する状態におけるスピーチ強調は、その実際的な妥当性故に、多数の関心を引きつけた。特にやりがいのある用途は、携帯電話における単一マイクロホンのノイズ低減である。単一マイクロホン装置の低コストは、それを新興市場において魅力あるものにする。他方で、複数のマイクロホンがないことは、存在する可能性がある高レベルのノイズを抑制するためのビーム形成器に基づいた解決法を排除する。従って、非定常条件下でうまく働く単一マイクロホンアプローチが、商業的に望ましい。
【０００３】
また、単一マイクロホンノイズ減衰アルゴリズムは、オーディオビーム形成が実際的でも好ましくもない多重マイクロホン用途において、又はかかるビーム形成に加えて適切である。例えば、かかるアルゴリズムは、反響性及び散乱性の非定常ノイズフィールドにおける又は多数の干渉源が存在するハンズフリーオーディオ及びビデオ会議システム用に有用であり得る。ビーム形成などの空間フィルタリング技術は、かかるシナリオにおいて限られた成功しか達成できず、追加的なノイズ抑制が、後処理ステップにおいてビーム形成器の出力に対して実行される必要がある。
【０００４】
所望の信号成分の特徴に関する知識又は仮定に基づくシステムを含む様々なノイズ減衰アルゴリズムが提案された。特に、コードブックによって駆動される方式などの知識ベースのスピーチ強調方法は、単一マイクロホン信号で動作している場合にさえ、非定常ノイズ条件下でうまく動作することが示された。かかる方法の例が、S. Srinivasan, J. Samuelsson, and W. B. Kleijn, “Codebook driven short-term predictor parameter estimation for speech enhancement”, IEEE Trans. Speech, Audio and Language Processing, vol. 14, no. 1, pp. 163{176, Jan. 2006 and S. Srinivasan, J. Samuelsson, and W. B. Kleijn, “Codebook based Bayesian speech enhancement for non-stationary environments,” IEEE Trans. Speech Audio Processing, vol. 15, no. 2, pp. 441-452, Feb. 2007に提示されている。
【０００５】
これらの方法は、例えば線形予測（ＬＰ）係数によってパラメータ化されたスピーチ及びノイズスペクトル形状のトレーニングされたコードブックに依存する。スピーチコードブックの使用は、直観的であり、実際的なインプリメンテーションに容易に役に立つ。スピーチコードブックは、話者に依存しない（数人の話者からのデータを用いてトレーニングされる）か、又は話者に依存するようにし得る。後者の場合は、例えば携帯電話用途に有用である。何故なら、それらは、個人的であり、主に一人の話者によって用いられることが多いからである。しかしながら、実際的なインプリメンテーションにおけるノイズコードブックの使用は、実際に遭遇され得るノイズタイプの多様性故に困難である。結果として、非常に大きなノイズコードブックが、典型的に用いられる。
【０００６】
典型的には、かかるコードブックに基づいたアルゴリズムは、組み合わされると、捕捉された信号と最も良く一致するスピーチコードブックエントリ及びノイズコードブックエントリを見つけようとする。適切なコードブックエントリが見つけられた場合に、アルゴリズムは、コードブックエントリに基づいて受信信号を補償する。しかしながら、適切なコードブックエントリを特定するために、スピーチコードブックエントリ及びノイズコードブックエントリの全ての可能な組み合わせにわたって、検索が実行される。これは、低複雑度の装置にとっては実際的でないことが多い、計算的に非常に資源を要求するプロセスに帰着する。更に、大きなノイズコードブックは、生成及び記憶が厄介であり、可能なノイズ候補の大きな数は誤った推定のリスクを増加させ、最適でない（次善の）ノイズ減衰に帰着する可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、改善されたノイズ減衰アプローチが有利であろう。特に、柔軟性の増加、計算要件の低減、インプリメンテーション及び／若しくは動作の促進、コストの低減、並びに／又は性能の改善を可能にするアプローチが有利であろう。
【０００８】
従って、本発明は、好ましくは、上記で言及された不都合の１つ又は複数を個々に又は任意の組み合わせの軽減、緩和、又は除去を目指す。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の態様によれば、所望の信号成分及びノイズ信号成分を含むオーディオ信号を受信するための受信機と、所望の信号成分用の複数の所望の信号候補を含む第１のコードブックであって、各所望の信号候補が、可能な所望の信号成分を表す第１のコードブックと、複数のノイズ信号寄与候補を含む第２のコードブックであって、各ノイズ信号寄与候補がノイズ信号成分用の可能なノイズ寄与を表す第２のコードブックと、オーディオ信号を時間セグメントに分割するための分割器と、ノイズ減衰器であって、第１のコードブックの所望の信号候補のそれぞれのために、所望の信号候補のスケーリングされたバージョンとノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成することによって複数の推定信号候補を生成するステップであって、所望の信号候補のスケーリング及び加重組み合わせの重みが、推定信号候補と時間セグメントにおけるオーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化するように決定されるステップと、時間セグメントにおけるオーディオ信号用の信号候補を推定信号候補から生成するステップと、信号候補に応じて時間セグメントにおけるオーディオ信号のノイズを減衰するステップと、を各時間セグメント用に実行するように構成されたノイズ減衰器と、を含むノイズ減衰装置が提供される。
【００１０】
本発明は、改善及び／又は促進されたノイズ減衰を提供し得る。多くの実施形態において、かなり低減された計算資源しか必要とされない。アプローチは、より高速なノイズ減衰に帰着し得る一層効率的なノイズ減衰を多くの実施形態において可能にし得る。多くのシナリオにおいて、アプローチは、実時間のノイズ減衰をイネーブルに又は可能にし得る。
【００１１】
従来のアプローチと比較されると、実質的により小さなノイズコードブック（第２のコードブック）が、多くの実施形態において使用され得る。これは、メモリ要件を低減し得る。
【００１２】
多くの実施形態において、複数のノイズ信号寄与候補は、ノイズ信号成分の特徴に関するどんな知識も仮定も反映しなくても良い。ノイズ信号寄与候補は、一般的なノイズ信号寄与候補であっても良く、特に、固定された、所定の、静的で、永続的な、且つ／又はトレーニングされていないノイズ信号寄与候補であっても良い。これは、促進された動作を可能にし、且つ／又は第２のコードブックの生成及び／若しくは分配を促進し得る。特に、トレーニング段階が、多くの実施形態において回避され得る。
【００１３】
所望の信号候補のそれぞれは、時間セグメント期間に対応する期間を有しても良い。ノイズ信号寄与候補のそれぞれは、時間セグメント期間に対応する期間を有しても良い。
【００１４】
所望の信号候補のそれぞれは、信号成分を特徴付けるパラメータセットによって表されても良い。例えば、各所望の信号候補は、線形予測モデル用の線形予測係数セットを含んでも良い。各所望の信号候補は、例えばパワースペクトル密度（ＰＳＤ）など、スペクトル分布を特徴付けるパラメータセットを含んでも良い。
【００１５】
ノイズ信号寄与候補のそれぞれは、信号成分を特徴付けるパラメータセットによって表されても良い。例えば、各ノイズ信号寄与候補は、例えばパワースペクトル密度（ＰＳＤ）など、スペクトル分布を特徴付けるパラメータセットを含んでも良い。ノイズ信号寄与候補用のパラメータ数は、所望の信号候補用のパラメータ数より少なくても良い。
【００１６】
ノイズ信号成分は、所望の信号成分の一部ではない任意の信号成分に対応しても良い。例えば、ノイズ信号成分は、白色ノイズ、有色ノイズ、望ましくないノイズ源からの決定論的ノイズ、インプリメンテーションノイズ等を含んでも良い。ノイズ信号成分は、異なる時間セグメント用に変化し得る非定常ノイズであっても良い。ノイズ減衰器による各時間セグメントの処理は、各時間セグメント用に独立していても良い。
【００１７】
ノイズ減衰器は、第１のコードブックの所望の信号候補のそれぞれのために、所望の信号候補のスケーリングされたバージョンとノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成することによって複数の推定信号候補を生成することであって、所望の信号候補のスケーリング及び加重組み合わせの重みが、推定信号候補と時間セグメントにおけるオーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化するように決定されることのためのプロセッサ、回路、機能ユニット又は手段と、時間セグメントにおけるオーディオ信号用の信号候補を推定信号候補から生成するためのプロセッサ、回路、機能ユニット又は手段と、信号候補に応じて時間セグメントにおけるオーディオ信号のノイズを減衰するためのプロセッサ、回路、機能ユニット又は手段と、を特に含んでも良い。
【００１８】
本発明の任意選択の特徴によれば、コスト関数は、最大尤度コスト関数及び最小平均二乗誤差コスト関数の１つである。
【００１９】
これは、スケーリング及び重みの決定の特に効率的で高い実行を提供し得る。
【００２０】
本発明の任意選択の特徴によれば、ノイズ減衰器は、スケーリング及び重みに関するコスト関数の導関数がゼロであることを反映する式からスケーリング及び重みを計算するように構成される。
【００２１】
これは、スケーリング及び重みの決定の特に効率的で高い実行を提供し得る。多くの実施形態において、それは、スケーリング及び重みが、閉形式の式から直接計算され得る動作を可能にし得る。多くの実施形態において、それは、どんな再帰的な反復も検索動作も必要とせずに、スケーリング及び重みの直接的な計算を可能にし得る。
【００２２】
本発明の任意選択の特徴によれば、所望の信号候補は、加重組み合わせより高い周波数分解能を有する。
【００２３】
これは、高い性能を備えた実際的なノイズ減衰を可能にし得る。特に、それは、推定信号候補を決定する場合に、所望の信号候補の重要性がノイズ信号寄与候補の重要性に対して強調されることを可能にし得る。
【００２４】
所望の信号候補を定義する際における自由度は、加重組み合わせを生成する場合の自由度より高くても良い。所望の信号候補を定義するパラメータ数は、ノイズ信号寄与候補を定義するパラメータ数より高くても良い。
【００２５】
本発明の任意選択の特徴によれば、複数のノイズ信号寄与候補は、周波数領域をカバーし、ノイズ信号寄与候補のグループにおける各ノイズ信号寄与候補は、周波数領域のサブ領域においてだけ寄与を提供し、ノイズ信号寄与候補のグループにおける異なるノイズ信号寄与候補のサブ領域は異なる。
【００２６】
これは、幾つかの実施形態において、複雑さの低減、動作の促進、及び／又は性能の改善を可能にし得る。特に、それは、重みの調整によって、オーディオ信号への推定信号候補の促進された且つ／又は改善された適合を可能にし得る。
【００２７】
本発明の任意選択の特徴によれば、ノイズ信号寄与候補のグループにおけるサブ領域は重ならない。
【００２８】
これは、幾つかの実施形態において、複雑さの低減、動作の促進、及び／又は性能の改善を可能にし得る。
【００２９】
幾つかの実施形態によれば、ノイズ信号寄与候補のグループにおけるサブ領域は重なっても良い。
【００３０】
本発明の任意選択の特徴によれば、ノイズ信号寄与候補のグループにおけるサブ領域は、等しくないサイズを有する。
【００３１】
これは、幾つかの実施形態において、複雑さの低減、動作の促進、及び／又は性能の改善を可能にし得る。
【００３２】
本発明の任意選択の特徴によれば、ノイズ信号寄与候補のグループにおけるノイズ信号寄与候補のそれぞれは、ほぼ均一な周波数分布に対応する。
【００３３】
これは、幾つかの実施形態において、複雑さの低減、動作の促進、及び／又は性能の改善を可能にし得る。特に、それは、重みの調整によって、オーディオ信号への推定信号候補の促進された且つ／又は改善された適合を可能にし得る。
【００３４】
本発明の任意選択の特徴によれば、ノイズ減衰装置は、少なくとも部分的に時間セグメント外の時間間隔におけるオーディオ信号のノイズ推定を生成し、ノイズ推定に応じてノイズ信号寄与候補の少なくとも１つを生成するためのノイズ推定器を更に含む。
【００３５】
これは、幾つかの実施形態において、複雑さの低減、動作の促進、及び／又は性能の改善を可能にし得る。特に、それは、多くの実施形態において、特に、ノイズが定常又はゆっくり変化する成分を有する可能性があるシステムに用に、ノイズ信号成分のより正確な推定を可能にし得る。ノイズ推定値は、例えば、１つ又は複数の前の時間セグメントにおけるオーディオ信号から生成されたノイズ推定値であっても良い。
【００３６】
本発明の任意選択の特徴によれば、加重組み合わせは、加重合計である。
【００３７】
これは、特に効率的なインプリメンテーションを提供し、特に複雑さを低減し、且つ例えば加重合計用の重みの促進された決定を可能にし得る。
【００３８】
本発明の任意選択の特徴によれば、第１のコードブックの所望の信号候補及び第２のコードブックのノイズ信号寄与候補の少なくとも１つは、せいぜい２０パラメータしか含まないパラメータセットによって表される。
【００３９】
これは、低い複雑さを可能にする。本発明は、多くの実施形態及びシナリオにおいて、信号及びノイズ信号成分の比較的粗な推定用にさえ効率的なノイズ減衰を提供し得る。
【００４０】
本発明の任意選択の特徴によれば、第１のコードブックの所望の信号候補及び第２のコードブックのノイズ信号寄与候補の少なくとも１つは、スペクトル分布によって表される。
【００４１】
これは、特に効率的なインプリメンテーションを提供し得、特に複雑さを低減し得る。
【００４２】
本発明の任意選択の特徴によれば、所望の信号成分は、スピーチ信号成分である。
【００４３】
本発明は、スピーチ強調のための有利なアプローチを提供し得る。
【００４４】
アプローチは、スピーチ強調に特に適し得る。所望の信号候補は、スピーチモデルと適合する信号成分を表し得る。
【００４５】
本発明の態様によれば、所望の信号成分及びノイズ信号成分を含むオーディオ信号を受信することと、所望の信号成分用の複数の所望の信号候補を含む第１のコードブックを提供することであって、各所望の信号候補が、可能な所望の信号成分を表すことと、複数のノイズ信号寄与候補を含む第２のコードブックを提供することであって、各ノイズ信号寄与候補が、ノイズ信号成分用の可能なノイズ寄与を表すことと、オーディオ信号を時間セグメントに分割することと、第１のコードブックの所望の信号候補のそれぞれのために、所望の信号候補のスケーリングされたバージョンとノイズ信号寄与候補の加重組み合わせとの組み合わせとして推定信号候補を生成することによって複数の推定信号候補を生成するステップであって、所望の信号候補のスケーリング及び加重組み合わせの重みが、推定信号候補と時間セグメントにおけるオーディオ信号との間の差を示すコスト関数を最小化するように決定されるステップと、時間セグメント用の信号候補を推定信号候補から生成するステップと、信号候補に応じて時間セグメントにおけるオーディオ信号のノイズを減衰するステップと、を各時間セグメント用に実行することと、を含むノイズ減衰方法が提供される。
【００４６】
本発明のこれらや他の態様、特徴、及び利点は、以下で説明される実施形態から明らかになり、且つ実施形態に関連して解明されよう。
【００４７】
本発明の実施形態は、図面に関連して、単に例として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の幾つかの実施形態によるノイズ減衰装置における要素の例の図である。
【図２】本発明の幾つかの実施形態によるノイズ減衰方法の図である。
【図３】図１のノイズ減衰装置用のノイズ減衰器における要素の例の図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下の説明は、ノイズ減衰によるスピーチ強調に適用可能な本発明の実施形態に焦点を当てる。しかしながら、本発明が、この用途に限定されず、他の多数の信号に適用され得ることが理解されよう。
【００５０】
図１は、本発明の幾つかの実施形態に従うノイズ減衰器の例を示す。
【００５１】
ノイズ減衰器は、所望の成分及び望ましくない成分の両方を含む信号を受信する受信機１０１を含む。望ましくない成分は、ノイズ信号と呼ばれ、所望の信号成分の一部でない任意の信号成分を含んでも良い。
【００５２】
図１のシステムにおいて、信号は、所与のオーディオ環境においてオーディオ信号を捕捉するマイクロホン信号から特に生成され得るオーディオ信号である。以下の説明は、所望の信号成分が、望ましい話者からのスピーチ信号である実施形態に焦点を当てる。ノイズ信号成分は、環境における周囲ノイズ、望ましくない音源からのオーディオ、インプリメンテーションノイズ等を含んでも良い。
【００５３】
受信機１０１は、オーディオ信号を時間セグメントに分割する分割器１０３に結合される。幾つかの実施形態において、時間セグメントは、重ならなくても良いが、しかし他の実施形態において、時間セグメントは、重なっても良い。更に、セグメント化は、適切な形状の窓関数を適用することによって実行されても良く、特にノイズ減衰装置は、ハニング窓又はハミング窓などの適切な窓を使用するセグメント化の周知の重畳加算法を用いても良い。時間セグメント期間は、具体的なインプリメンテーションに依存するが、しかし多くの実施形態において約１０〜１００ミリ秒程度である。
【００５４】
分割器１０３は、ノイズ減衰器１０５に出力し、ノイズ減衰器１０５は、望ましくないノイズ信号成分に対して所望の信号成分を強調するために、セグメントに基づいてノイズ減衰を実行する。得られたノイズ減衰セグメントは、連続オーディオ信号を供給する出力プロセッサ１０７に供給される。出力プロセッサは、例えば重畳加算関数を実行することによって、非セグメント化を特に実行しても良い。他の実施形態において、例えば、更にセグメントに基づいた信号処理がノイズを減衰された信号に対して実行される実施形態において、出力信号は、セグメント信号として供給されても良いことが理解されよう。
【００５５】
ノイズ減衰は、所望の信号成分及びノイズ信号成分に関係する別々のコードブックを用いるコードブックアプローチに基づいている。従って、ノイズ減衰器１０５は、所望の信号コードブック、この特定の例ではスピーチコードブックである第１のコードブック１０９に結合される。ノイズ減衰器１０５は、ノイズ信号寄与コードブックである第２のコードブック１１１に更に結合される。
【００５６】
ノイズ減衰器１０５は、選択されたエントリに対応する信号成分の組み合わせが、その時間セグメントにおけるオーディオ信号に最も密接に類似しているように、スピーチコードブック及びノイズコードブックのコードブックエントリを選択するように構成される。ひとたび適切なコードブックエントリが、（これらのスケーリングと一緒に）見つけられたならば、それらは、捕捉されたオーディオ信号における個別のスピーチ信号成分及びノイズ信号成分の推定値を表す。特に、選択されたスピーチコードブックエントリに対応する信号成分は、捕捉されたオーディオ信号におけるスピーチ信号成分の推定値であり、ノイズコードブックエントリは、ノイズ信号成分の推定値を提供する。従って、このアプローチは、オーディオ信号のスピーチ及びノイズ信号成分を推定するためにコードブックアプローチを用い、ひとたびこれらの推定値が決定されると、それらは、オーディオ信号におけるスピーチ信号成分に対してノイズ信号成分を減衰するために使用され得る。何故なら、推定値は、それらを区別できるようにするからである。
【００５７】
特に、スピーチ及びノイズが独立していると仮定される付加ノイズモデルを考慮する。
ｙ（ｎ）＝ｘ（ｎ）＋ｗ（ｎ）
この式で、ｙ（ｎ）、ｘ（ｎ）及びｗ（ｎ）は、サンプリングされたノイズを含むスピーチ（入力オーディオ信号）、クリーンなスピーチ（所望のスピーチ信号成分）、及びノイズ（ノイズ信号成分）をそれぞれ表す。
【００５８】
先行技術のコードブックアプローチは、スケーリングされた組み合わせが、捕捉された信号に最も密接に類似し、それによって、各短時間セグメント用にスピーチ及びノイズＰＳＤの推定値を提供するように、信号成分及びノイズ成分用のコードブックエントリを見つけるためにコードブックを通して検索する。Ｐｙ（ω）が、観察されたノイズを含む信号のｙ（ｎ）のＰＳＤを示すとすると、Ｐｘ（ω）は、スピーチ信号成分ｘ（ｎ）のＰＳＤを示し、Ｐｗ（ω）は、ノイズ信号成分のＰＳＤを示す。
Ｐｙ（ω）＝Ｐｘ（ω）＋Ｐｗ（ω）
【００５９】
＾が、対応するＰＳＤの推定値を示すとすると、従来のコードブックに基づくノイズ減衰は、周波数領域ウィーナフィルタＨ（ω）を捕捉された信号に適用することによって、ノイズを低減し得る。即ち、
Ｐｎａ（ω）＝Ｐｙ（ω）Ｈ（ω）
この式で、ウィーナフィルタは、
【数１】
2014532891.tif 000003
によって与えられる。
【００６０】
先行技術のアプローチにおいて、コードブックは、スピーチ信号候補及びノイズ信号候補をそれぞれ含むが、決定的に重要な問題は、最も適切な候補ペアを特定することである。
【００６１】
スピーチ及びノイズＰＳＤの推定及び従って適切な候補の選択は、最大尤度（ＭＬ）アプローチ又はベイズの最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）アプローチのどちらかに従うことができる。
【００６２】
線形予測係数のベクトルと根本的なＰＳＤとの間の関係は、
【数２】
2014532891.tif 000004
によって決定され得、
この式で、
【数３】
2014532891.tif 000005
は、線形予測係数であり、
【数４】
2014532891.tif 000006
及びｐは、線形予測モデル次数であり、
【数５】
2014532891.tif 000007
である。
【００６３】
この関係を用いると、捕捉された信号の推定ＰＳＤは、
【数６】
2014532891.tif 000008
によって与えられる。
この式で、ｇｘ及びｇｗは、スピーチ及びノイズＰＳＤに関連付けられた、周波数に依存しないレベルの利得である。これらの利得は、コードブックに記憶されたＰＳＤと入力オーディオ信号において遭遇されるＰＳＤとの間のレベルにおける変動を考慮するために導入される。
【００６４】
先行技術は、以下で説明されるように、観察されたノイズを含むＰＳＤと推定ＰＳＤとの間の或る類似性尺度を最大化するペアを決定するために、スピーチコードブックエントリ及びノイズコードブックエントリの全ての可能なペアリングの検索を実行する。
【００６５】
スピーチコードブックからのｉ番目のＰＳＤ及びノイズコードブックからのｊ番目のＰＳＤによって与えられるスピーチ及びノイズＰＳＤのペアを検討する。このペアに対応するノイズを含むＰＳＤは、
【数７】
2014532891.tif 000009
と記され得る。
【００６６】
この式において、ＰＳＤが、周知であるのに対して、利得は、未知である。従って、利得は、スピーチ及びノイズＰＳＤの各可能なペア用に決定されなければならない。これは、最大尤度アプローチに基づいて行われ得る。所望のスピーチ及びノイズＰＳＤの最大尤度推定値は、２ステップの手順で取得され得る。所与のペア
【数８】
2014532891.tif 000010
及び
【数９】
2014532891.tif 000011
が、観察されたノイズを含むＰＳＤに帰着した尤度の対数は、次の式によって表される。
【数１０】
2014532891.tif 000012
【００６７】
第１のステップにおいて、
【数１１】
2014532891.tif 000013
を最大化する未知のレベル項
【数１２】
2014532891.tif 000014
及び
【数１３】
2014532891.tif 000015
が決定される。これを行う一方法は、
【数１４】
2014532891.tif 000016
及び
【数１５】
2014532891.tif 000017
に関して微分することと、結果をゼロに設定することと、得られた連立方程式のセットを解くこととによる。しかしながら、これらの式は、非線形であり、閉形式解に適用できない。代替アプローチは、
【数１６】
2014532891.tif 000018
である場合に尤度が最大化されるという事実に基づいており、従って、利得項は、これらの２つのエンティティ間のスペクトル距離を最小化することによって取得され得る。
【００６８】
ひとたびレベル項が知られると、
【数１７】
2014532891.tif 000019
の値は、全てのエンティティが周知なので決定され得る。この手順は、スピーチ及びノイズコードブックエントリの全てのペアに対して繰り返され、最大尤度に帰着するペアが、スピーチ及びノイズＰＳＤを取得するために用いられる。このステップが、全ての短時間セグメントに対して実行されるので、この方法は、非定常ノイズ条件下でさえ、ノイズＰＳＤを正確に推定することができる。
【００６９】
【数１８】
2014532891.tif 000020
が所与のセグメントの最大尤度に帰着するペアを示すものとし、
【数１９】
2014532891.tif 000021
及び
【数２０】
2014532891.tif 000022
が、対応するレベル項を示すものとする。この場合、スピーチ及びノイズＰＳＤは、
【数２１】
2014532891.tif 000023
によって与えられる。
従って、これらの結果は、ノイズを減衰された信号を生成するために入力オーディオ信号に適用されるウィーナフィルタを定義する。
【００７０】
従って、先行技術は、スピーチ信号成分の優れた推定値である適切な所望の信号コードブックエントリ、及びノイズ信号成分の優れた推定値である適切なノイズ信号コードブックエントリを見つけることに基づいている。ひとたびこれらが見つかると、効率的なノイズ減衰が適用され得る。
【００７１】
しかしながら、このアプローチは、非常に複雑で、多くの資源を要求する。特に、ノイズ及びスピーチコードブックエントリの全ての可能な組み合わせが、ベストマッチを見つけるために評価されなければならない。更に、コードブックエントリが、多種多様の可能な信号を表さなければならないので、これは、非常に大きなコードブック、及び従って評価されなければならない多数の可能なペアに帰着する。特に、ノイズ信号成分は、例えば具体的な使用環境等に依存して、可能性のある特性が非常に多様に存在する場合がしばしばある。従って、非常に大きなノイズコードブックが、十分に近い推定値を保証するために要求されることが多い。これは、コードブックの記憶用の高い要件と同様に非常に高い計算上の要求に帰着する。特にノイズコードブックの生成は、非常に面倒又は困難であり得る。例えば、トレーニングアプローチを用いる場合、トレーニングサンプルセットは、ノイズシナリオにおける可能な幅広い種類を十分に表すほど大きくなければならない。これは、非常に時間のかかるプロセスに帰着し得る。
【００７２】
図１のシステムにおいて、コードブックアプローチは、多数の異なる可能なノイズ成分に対する可能な候補を定義する専用ノイズコードブックに基づかず、コードブックエントリが、必ずしもノイズ信号成分の直接推定値ではなく、ノイズ信号成分への寄与であると見なされるノイズコードブックが用いられる。この場合、ノイズ信号成分の推定値は、ノイズ寄与コードブックエントリの加重組み合わせ及び特に加重合計によって生成される。従って、図１のシステムにおいて、ノイズ信号成分の推定は、複数のコードブックエントリを一緒に考慮することによって生成され、実際には推定ノイズ信号成分は、ノイズコードブックエントリの加重線形組み合わせ又は特に合計として典型的に与えられる。
【００７３】
図１のシステムにおいて、ノイズ減衰器１０５は、多数のコードブックエントリを含む信号コードブック１０９に結合される。各コードブックエントリは、可能な所望の信号成分（特定の例では所望のスピーチ信号）を定義するパラメータセットを含む。
【００７４】
従って、所望の信号成分用のコードブックエントリは、所望の信号成分の潜在的候補に対応する。各エントリは、可能な所望の信号成分を特徴付けるパラメータセットを含む。特定の例において、各エントリは、可能なスピーチ信号成分を特徴付けるパラメータセットを含む。従って、コードブックエントリによって特徴付けられる信号は、スピーチ信号の特徴を有する信号であり、従ってコードブックエントリは、スピーチ特性の知識をスピーチ信号成分の推定に導入する。
【００７５】
所望の信号成分用のコードブックエントリは、所望のオーディオ源のモデルに基づいても良く、又は追加若しくは代替としてトレーニングプロセスによって決定されても良い。例えば、コードブックエントリは、スピーチの特徴を表すために生成されたスピーチモデル用のパラメータであっても良い。別の例として、多数のスピーチサンプルが、コードブックに記憶される適切な数の潜在的スピーチ候補を生成するために記録され統計的に処理されても良い。
【００７６】
特に、コードブックエントリは、線形予測モデルに基づいても良い。実際には、特定の例において、コードブックの各エントリは、線形予測パラメータセットを含む。コードブックエントリは、多数のスピーチサンプルに適合することにより線形予測パラメータが生成されたトレーニングプロセスによって特に生成されたものでも良い。
【００７７】
コードブックエントリは、幾つかの実施形態において、周波数分布として、特にパワースペクトル密度（ＰＳＤ）として表されても良い。ＰＳＤは、線形予測パラメータに直接対応しても良い。
【００７８】
各コードブックエントリのパラメータ数は、典型的には比較的少ない。実際には、典型的に、各コードブックエントリを指定するせいぜい２０、しばしばせいぜい１０のパラメータしかない。従って、所望の信号成分の比較的粗な推定が用いられる。これは、複雑さの低減及び処理の促進を可能にするが、しかしほとんどの場合に効率的なノイズ減衰を提供することが発見された。
【００７９】
ノイズ減衰器１０５は、ノイズ寄与コードブック１１１に更に結合される。しかしながら、所望の信号コードブックとは対照的に、ノイズ寄与コードブック１１１のエントリは、かかるものとしてノイズ信号成分を一般に定義せず、ノイズ信号成分推定値への可能な寄与を定義する。従って、ノイズ減衰器１０５は、これらの可能な寄与を組み合わせることによってノイズ信号成分用の推定値を生成する。
【００８０】
ノイズ寄与コードブック１１１の各コードブックエントリ用のパラメータ数もまた、典型的には比較的少ない。実際には、典型的に、各コードブックエントリを特定するせいぜい２０、しばしばせいぜい１０のパラメータしかない。従って、ノイズ信号成分の比較的粗な推定が用いられる。これは、複雑さの低減及び処理の促進を可能にするが、しかしほとんどの場合に効率的なノイズ減衰を提供することが発見された。更に、ノイズ寄与コードブックエントリを定義するパラメータ数は、所望の信号コードブックエントリを定義するパラメータ数より少ないことが多い。
【００８１】
具体的には、文字ｉによって示される所与のスピーチコードブックエントリ用に、ノイズ減衰器１０５は、
【数２２】
2014532891.tif 000024
として、時間セグメントにおけるオーディオ信号の推定値を生成する。
この式で、Ｎｗは、ノイズ寄与コードブック１１１におけるエントリ数であり、Ｐｗ（ω）は、エントリのＰＳＤであり、Ｐｘ（ω）は、スピーチコードブックにおけるエントリのＰＳＤである。
【００８２】
従って、ｉ番目のスピーチコードブックエントリ用に、ノイズ減衰器１０５は、ノイズ寄与コードブックエントリの組み合わせを決定することによって、オーディオ信号用の最適な推定値を決定する。その後、プロセスは、スピーチコードブックの全てのエントリに対して繰り返される。
【００８３】
図２は、プロセスをより詳細に示す。方法は、ノイズ減衰器１０５の処理要素を示す図３に関連して説明される。方法は、ステップ２０１で始まり、そこでは、次のセグメントにおけるオーディオ信号が選択される。
【００８４】
次に、方法は、ステップ２０３で継続し、そこでは第１の（次の）スピーチコードブックエントリが、スピーチコードブック１０９から選択される。
【００８５】
ステップ２０３にはステップ２０５が続き、そこでは、スピーチコードブックエントリのスケーリングとともに、ノイズ寄与コードブック１１１の各コードブックエントリに適用される重みが決定される。従って、ステップ２０５において、各ｋ用のｇｘ及びｇｗが、スピーチコードブックエントリに対して決定される。
【００８６】
利得（スケーリング／重み）は、例えば、最大尤度アプローチを用いて決定されても良いが、しかし他の実施形態において、例えば最小平均二乗誤差アプローチなどの他のアプローチ及び基準が用いられても良いことが理解されよう。
【００８７】
特定の例として、所与のペア
【数２３】
2014532891.tif 000025
及び
【数２４】
2014532891.tif 000026
が、観察されたノイズを含むＰＳＤ  Ｐｙ（ω）に帰着した尤度の対数は、
【数２５】
2014532891.tif 000027
によって与えられる。
対数尤度関数は、相互コスト関数として見なされても良い。即ち、値が大きければ大きいほど、推定信号候補と入力オーディオ信号との間の（最大尤度の意味における）差は小さい。
【００８８】
【数２６】
2014532891.tif 000028
を最大化する未知の利得値
【数２７】
2014532891.tif 000029
及び
【数２８】
2014532891.tif 000030
が決定される。これは、例えば、
【数２９】
2014532891.tif 000031
及び
【数３０】
2014532891.tif 000032
に関して微分すること及び結果をゼロに設定すること、続いて利得（対数尤度関数の最大値及び従って対数尤度コスト関数の最小値を見つけることに対応する）を提供するために得られた式を解くことによって行われても良い。
【００８９】
特に、アプローチは、Ｐｙ（ω）が、
【数３１】
2014532891.tif 000033
に等しい場合に、尤度が最大化される（及び従って対応するコスト関数が最小化される）という事実に基づくことができる。従って、利得項は、これらの２つのエンティティ間のスペクトル距離を最小化することによって取得され得る。
【００９０】
最初に、記数法の利便のために、スピーチ及びノイズＰＳＤ並びに利得項は、以下のように改称される。
【数３２】
2014532891.tif 000034
その結果、
【数３３】
2014532891.tif 000035
である。
【００９１】
コスト関数は、
【数３４】
2014532891.tif 000036
の逆コスト関数を最大化することによって最小化される。
その偏導関数、即ちｇｌ；１＜ｌ≦Ｎｗ＋１に対する偏導関数は、利得項を解くためにゼロに設定され得る
【数３５】
2014532891.tif 000037
である。
【００９２】
これは、解が所望の利得項を生成する次の線形系に帰着する。
Ａｇ＝ｂ
この式で、
【数３６】
2014532891.tif 000038
である。
【００９３】
これらの式によって与えられた利得が、負であり得ることが留意されるべきである。しかしながら、現実世界のノイズ寄与だけが考慮されることを保証するために、利得は、例えば修正カルーシュキューンタッカー（Karush Kuhn Tucker）条件を適用することによって正であることを要求されても良い。
【００９４】
従って、ステップ２０５は、処理されているスピーチコードブックエントリ用の推定信号候補を生成することに移る。推定信号候補は、
【数３７】
2014532891.tif 000039
によって与えられる。この式で、利得は、説明されたように計算された。
【００９５】
ステップ２０５に続いて、方法は、ステップ２０７に進み、そこにおいて、スピーチコードブックの全てのスピーチエントリが処理されたかどうかが評価される。処理されていなければ、方法は、ステップ２０３に戻り、そこにおいて、次のスピーチコードブックエントリが選択される。これが、全てのスピーチコードブックエントリに対して繰り返される。
【００９６】
ステップ２０１〜２０７は、図３の推定器３０１によって実行される。従って、推定器３０１は、第１のコードブック１０９の各エントリの推定信号候補を決定する処理装置、回路、又は機能要素である。
【００９７】
全てのコードブックエントリが処理されたとステップ２０７において分かった場合に、方法は、ステップ２０９に進み、そこにおいて、プロセッサ３０３は、推定信号候補に基づいて、その時間セグメントの信号候補を生成することに移る。従って、信号候補は、全てのｉに関して
【数３８】
2014532891.tif 000040
を考慮することによって生成される。特に、スピーチコードブック１０９における各エントリに対して、入力オーディオ信号に対する最良近似が、スピーチエントリ用の及びノイズ寄与コードブック１１１における各ノイズ寄与用の相対利得を決定することによって、ステップ２０５において生成される。更に、対数尤度値が、各スピーチエントリ用に計算され、それによって、オーディオ信号が、推定信号候補に対応するスピーチ及びノイズ信号成分から生じた尤度の指標を提供する。
【００９８】
ステップ２０９は、決定された対数尤度値に基づいて信号候補を特に決定しても良い。複雑さの低い例として、システムは、最高の対数尤度値を有する推定信号候補を単純に選択しても良い。より複雑な実施形態において、信号候補は、全ての推定信号候補の加重組み合わせ、特に合計によって計算されても良い。各推定信号候補の加重は、対数尤度値に依存する。
【００９９】
ステップ２０９にはステップ２１１が続き、そこにおいて、ノイズ減衰ユニット３０３は、計算された信号候補に基づいてオーディオ信号を補償（補正）することに移る。特に、ウィーナフィルタでオーディオ信号をフィルタリングすることによって、
【数３９】
2014532891.tif 000041
となる。
【０１００】
推定信号成分及びノイズ成分に基づいてノイズを低減するための他のアプローチが用いられても良いことが理解されよう。例えば、システムは、入力オーディオ信号から推定ノイズ候補を単純に引いても良い。
【０１０１】
従って、ステップ２１１は、ノイズ信号成分がスピーチ信号成分に対して減衰される時間セグメントにおいて、入力信号からの出力信号を生成する。次に、方法は、ステップ２０１に戻り、次のセグメントを処理する。
【０１０２】
このアプローチは、複雑さを著しく低減しながら、非常に効率的なノイズ減衰を提供し得る。特に、ノイズコードブックエントリが、必ずしもノイズ信号成分全体ではなくノイズ寄与に対応するので、はるかに少数のエントリが必要となる。個別の寄与の組み合わせを調整することにより、可能なノイズ推定の広範な多様性を実現できる。また、ノイズ減衰は、かなり低減された複雑さで達成され得る。例えば、スピーチ及びノイズコードブックエントリの全ての組み合わせにわたる検索を含む従来のアプローチとは対照的に、図１のアプローチは、単一ループ、即ちスピーチコードブックエントリにわたる単一ループだけを含む。
【０１０３】
ノイズ寄与コードブック１１１が、異なる実施形態において異なるノイズ寄与候補に対応する異なるエントリを含んでも良いことが理解されよう。
【０１０４】
特に、幾つかの実施形態において、ノイズ信号寄与候補の幾つか又は全ては、ノイズ減衰が実行される周波数領域をともにカバーして、個別の候補は、この領域の一部だけをカバーしても良い。例えば、エントリグループは、例えば２００Ｈｚ−４ｋＨｚの周波数間隔を一緒にカバーしても良いが、しかしセットの各エントリは、この周波数間隔のサブ領域（即ち一部分）だけを含む。従って、各候補は、異なるサブ領域をカバーしても良い。実際には、幾つかの実施形態において、エントリのそれぞれは、異なるサブ領域をカバーしても良い。即ち、ノイズ信号寄与候補のグループにおけるサブ領域は、実質的に重ならなくても良い。例えば、一候補の周波数サブ領域内のスペクトル密度は、そのサブ領域におけるあらゆる他の候補のスペクトル密度より少なくとも６ｄＢ高くても良い。かかる例において、サブ領域が、遷移領域によって分離されても良いことが理解されよう。かかる遷移領域は、サブ領域の帯域幅の１０％未満であるのが好ましくなり得る。
【０１０５】
他の実施形態において、幾つか又は全てのノイズ信号寄与候補は、２つ以上の候補が、所与の周波数における信号強度に対して著しい寄与を提供するように、重なっても良い。
【０１０６】
各候補のスペクトル分布が、異なる実施形態において異なっても良いことがまた理解されよう。しかしながら、多くの実施形態において、各候補のスペクトル分布は、サブ領域内でほぼ均一であっても良い。例えば、振幅変動は、１０％未満であっても良い。これは、多くの実施形態における動作を促進することが可能であり、且つ複雑さの低減された処理及び／又は低減されたメモリ要件を特に可能にし得る。
【０１０７】
特定の例として、各ノイズ信号寄与候補は、所与の周波数領域における均一なスペクトル密度を備えた信号を定義しても良い。更に、ノイズ寄与コードブック１１１は、補償が実行される所望の周波数領域全体をカバーするかかる候補（場合によっては他の候補に加えて）のセットを含んでも良い。
【０１０８】
特に、等しい幅のサブ領域用に、ノイズ寄与コードブック１１１のエントリは、１≦ｋ≦Ｎｗ及び０≦ω≦πに対して、
【数４０】
2014532891.tif 000042
として定義されても良い。
【０１０９】
従って、幾つかのアプローチにおいて、ノイズ信号成分は、この場合に、帯域を限られた均一なＰＳＤの加重合計としてモデル化される。この例において、ノイズ寄与コードブック１１１は、全てのエントリを定義する一次方程式によって簡単に実現され得、個別信号例を記憶する専用のコードブックメモリの必要がないことが留意される。
【０１１０】
かかる加重合計アプローチが、有色ノイズをモデル化できることが留意される。ノイズ推定がオーディオ信号に適合され得る周波数分解能は、各サブ領域の幅によって決定され、各サブ領域の幅は、コードブックエントリの数Ｎｗによって決定される。しかしながら、ノイズ信号寄与候補は、加重合計（それは重みの調整に起因する）の周波数分解能より低い分解能を有するように典型的に構成される。従って、ノイズ推定値と一致するために利用可能な自由度は、所望の信号コードブック１０９における各所望の信号候補を定義するために利用可能な自由度より小さい。
【０１１１】
これは、所望の信号コードブックに基づいた所望の信号成分の推定が信号全体の推定の中心となることを保証するために、且つ特に、間違った所望の信号候補に基づいたオーディオ信号に対する加重合計の適合によりエラーが取り消されることによって、誤った又は不正確な所望の信号候補が選択されるリスクを低減するために、用いられる。実際に、ノイズ成分推定値を適応する自由が高すぎる場合、利得項は、どんなスピーチコードブックエントリも等しく高尤度に帰着可能であるように、調整され得る。従って、ノイズコードブックにおける粗な周波数分解能（所望の信号候補の周波数ビンの帯域用に単一の利得項を有する）は、根本的なクリーンなスピーチに近いスピーチコードブックエントリが、より大きな尤度に帰着することを保証し、逆も同様である。
【０１１２】
幾つかの実施形態において、サブ領域は、好適に、等しくない帯域幅を有しても良い。例えば、各候補の帯域幅は、心理音響原理に従って選択されても良い。例えば、各サブ領域は、ＥＲＢ又はＢａｒｋ帯域に対応するように選択されても良い。
【０１１３】
等しい帯域幅の多数の重ならない帯域制限されたＰＳＤを含むノイズ寄与コードブック１１１を用いるアプローチが、単に一例であること、及び多数の他のコードブックが代替又は追加として使用され得ることが理解されよう。例えば、前に言及されたように、各コードブックエントリ用の等しくない幅及び／又は重なる帯域幅が、考慮されても良い。更に、重複及び非重複帯域幅の組み合わせが、使用され得る。例えば、ノイズ寄与コードブック１１１は、興味のある帯域幅が第１の数の帯域に分割されるエントリセット、及び興味のある帯域幅が異なる数の帯域に分割される別のエントリセットを含んでも良い。
【０１１４】
幾つかの実施形態において、システムは、オーディオ信号のノイズ推定値を生成するノイズ推定器を含んでも良く、ノイズ推定値は、処理されている時間セグメントの少なくとも部分的に外部にある時間間隔を考慮して生成される。例えば、ノイズ推定値は、時間セグメントより実質的に長い時間間隔に基づいて生成されても良い。次に、このノイズ推定値は、この時間間隔を処理する場合に、ノイズ信号寄与候補としてノイズ寄与コードブック１１１に含まれても良い。
【０１１５】
これは、長期の平均ノイズ成分に近いと思われるコードブックエントリを備えたアルゴリズムを提供し、一方で他の候補を用いる適応が、これを修正して短期のノイズ変動に従って推定できるようにしても良い。例えば、ノイズコードブックの一エントリは、例えば、R. Martin, “Noise power spectral density estimation based on optimal smoothing and minimum statistics” IEEE Trans. Speech and Audio Processing, vol. 9, no. 5, pp. 504-512, Jul. 2001に開示されているアルゴリズムなど、異なるノイズ推定から取得されるノイズＰＳＤの最も最近の推定値を記憶することに捧げられ得る。このように、アルゴリズムは、既存のアルゴリズムと少なくとも同様に働き、且つ困難な条件下でより良く働くと予想され得る。
【０１１６】
別の例として、システムは、得られたノイズ寄与推定値を平均し、長期平均をエントリとしてノイズ寄与コードブック１１１に記憶しても良い。
【０１１７】
システムは、例えば携帯電話、ＤＥＣＴ電話など、例えば単一マイクロホンのノイズ低減を要求する用途を含む多くの異なる用途において使用され得る。別の例として、このアプローチは、通常、更なるノイズ低減用の単一チャネルポストプロセッサを有する多重マイクロホンスピーチ強調システム（例えば補聴器、アレイに基づいたハンズフリーシステム等）において利用され得る。
【０１１８】
明確にするための上記の説明が、異なる機能回路、ユニット、及びプロセッサに関連して本発明の実施形態を説明したことが理解されよう。しかしながら、異なる機能回路、ユニット、又はプロセッサ間における機能のどんな適切な分散も、本発明を損ねることなく使用され得ることが明白であろう。例えば、別個のプロセッサ又はコントローラによって実行されるように説明された機能は、同じプロセッサ又はコントローラによって実行されても良い。従って、特定の機能ユニット又は回路への言及は、厳密な論理的又は物理的な構造又は組織を示すものではなく、単に、説明された機能を提供するための適切な手段への言及として見なされるべきである。
【０１１９】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせを含む、任意の適切な形態で実施されても良い。本発明は、任意選択的に、１つ若しくは複数データプロセッサ及び／又はデジタル信号プロセッサ上を走行するコンピュータソフトウェアとして少なくとも部分的に実施されても良い。本発明の実施形態における要素及びコンポーネントは、任意の適切な方法で物理的、機能的、及び論理的に実施されても良い。実際には、機能は、単一ユニットにおいて、複数のユニットにおいて、又は他の機能ユニットの一部として実行されても良い。かかるものとして、本発明は、単一ユニットにおいて実施されても良く、又は異なるユニット、回路、及びプロセッサ間に物理的及び機能的に分散されても良い。
【０１２０】
本発明は、幾つかの実施形態に関連して説明されたが、本発明は、本明細書で説明される特定の形態に限定されるように意図されてはいない。より正確に言えば、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。加えて、特定の実施形態に関連して特徴が説明されているように見えるが、説明された実施形態の様々な特徴が、本発明に従って組み合わされ得ることを、当業者は理解されよう。特許請求の範囲において、含むという用語は、他の要素又はステップの存在を排除するものではない。
【０１２１】
更に、複数の手段、要素、回路、又は方法ステップは、個々に列挙されていても、例えば単一の回路、ユニット、又はプロセッサによって実現されても良い。更に、個々の特徴が、異なる請求項に含まれ得るが、これら特徴は、有利に組み合わされても良く、異なる請求項に含まれることは、特徴の組み合わせが、実現可能でない且つ／又は有利でないことを意味しない。また、特徴が請求項の一カテゴリに含まれることは、このカテゴリへの限定を意味するのではなく、より正確に言えば、特徴が、必要に応じて、他の請求項カテゴリに等しく適用可能であることを示す。更に、特許請求の範囲における特徴の順序は、特徴が動作されなければならないどんな特定の順序も示すものではなく、特に、方法請求項における個々のステップの順序は、これらステップが、この順序で実行されなければならないことを意味するものではない。より正確に言えば、ステップは、任意の適切な順序で実行されても良い。加えて、単数形の言及は、複数を排除しない。従って、「ａ」、「ａｎ」、「第１の」、「第２の」等への言及は、複数を排除しない。特許請求の範囲における参照符号は、単に明確にするための例として提供され、決して請求項の範囲を限定するものとして解釈されないものとする。
【図１】
2014532891.tif 000043
【図２】
2014532891.tif 000044
【図３】
2014532891.tif 000045
【国際調査報告】
2014532891.tif 000046
2014532891.tif 000047
2014532891.tif 000048