(57)【要約】  オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるための、オーディオ処理装置における方法及び装置。オーディオ信号の時間セグメントが取得され、推定スペクトル密度又は時間セグメントの「スペクトル」が導出される。推定スペクトル密度を平滑化することで推定スペクトル密度の近似値が導出され、近似値を反転させることで周波数マスクが導出される。所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰が、所定の周波数範囲内の周波数マスクに割り当てられる。次に、オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数が、周波数マスクに基づいて減衰される。方法及び装置は、マルチバンドフィルタリング又はアタック時間及びリリース時間の選択を含まない。
2014513320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるための、オーディオ処理装置における方法であって、
オーディオ信号の時間セグメントを取得するステップと、
前記時間セグメントの推定スペクトル密度を導出するステップと、
前記推定スペクトル密度を平滑化することで前記推定スペクトル密度の近似値を導出するステップと、
前記推定スペクトル密度の近似値を反転させることで周波数マスクを導出するステップと、
所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰を、前記所定の周波数範囲内の前記周波数マスクに割り当てるステップと、
前記周波数マスクに基づいて前記オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数を減衰させるステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記強調された減衰は、前記周波数マスクの前記減衰を前記所定の周波数範囲内の定数Ｘのパワーに上げることで実現されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
Ｘ＞１であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法はディエッシングに適していることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記所定の周波数範囲は、２ｋＨｚ乃至１２ｋＨｚ内にあることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記平滑化は、前記推定スペクトル密度のケプストラム係数を導出するステップを含むとともに、
−  特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去するステップと、
−  所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去するステップとのうちの少なくとも１つのステップを含む
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記周波数マスクは、１の最大利得を有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記周波数マスクの最大減衰は特定のレベルに予め定義されていることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
λを0＜λ＜1、Nを前記オーディオ信号の時間セグメントのサンプル数、pを0,…,N-1、
2014513320.tif 000017
を前記平滑化された推定スペクトル密度とするとき、
前記周波数マスクFpは、
2014513320.tif 000018
として規定されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記周波数マスクにおいて、前記平滑化された推定スペクトル密度は、平滑化されていない前記推定スペクトル密度で正規化されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
Nを前記オーディオ信号の時間セグメントのサンプル数、pを0,…,N-1、
2014513320.tif 000019
を前記推定スペクトル密度、
2014513320.tif 000020
を前記平滑化された推定スペクトル密度とするとき、
前記周波数マスクFpは、
2014513320.tif 000021
として規定されることを特徴とする請求項１乃至７及び１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記信号セグメントの前記推定スペクトル密度はペリオドグラムであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記減衰は、
周波数領域における前記推定スペクトル密度に前記周波数マスクを乗算することと、
時間領域における前記オーディオ信号の時間セグメントで使用するために前記周波数マスクに基づいてＦＩＲフィルタを構成することと
のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるためのオーディオ処理装置における装置であって、
オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得部と、
前記時間セグメントの推定スペクトル密度を導出する推定部と、
前記推定スペクトル密度を平滑化することで前記推定スペクトル密度の近似値を導出する平滑化部と、
前記推定スペクトル密度の近似値を反転させることで周波数マスクを導出し、強調された減衰を前記周波数マスクの所定の周波数範囲に割り当てるマスク部と、
前記周波数マスクに基づいて前記オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数を減衰させる減衰部と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１５】
前記周波数マスクの前記減衰を前記所定の周波数範囲内の定数Ｘのパワーに上げることで前記強調された減衰を実現することを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記所定の周波数範囲は、２ｋＨｚ乃至１２ｋＨｚ内にあることを特徴とする請求項１４又は１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記平滑化部は、前記推定スペクトル密度のケプストラム係数を導出し、所定の規則に従ってケプストラム係数を除去することを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１８】
前記所定の規則は、
−特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去すること、
−所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去すること、
のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記マスク部は、前記周波数マスクの最大利得を１に設定することを特徴とする請求項１４乃至１８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２０】
前記マスク部は、前記周波数マスクの最大減衰を所定のレベルに設定することを特徴とする請求項１４乃至１９のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２１】
前記マスク部は、前記平滑化された推定スペクトル密度を、平滑化されていない前記推定スペクトル密度で正規化することを特徴とする請求項１４乃至１９のいずれか１項に記載の装置。
【請求項２２】
前記減衰部は、
周波数領域における前記推定スペクトル密度に前記周波数マスクを乗算することと、
時間領域における前記オーディオ信号の時間セグメントで使用するために前記周波数マスクに基づいてＦＩＲフィルタを構成することと
のうちの少なくとも１つを行うことを特徴とする請求項１４乃至２０のいずれか１項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ信号の処理に関し、特に、オーディオ信号におけるドミナント周波数 (dominant frequencies) を減衰する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音源がマイクロホンを介して特定の場所に取り込まれるオーディオ通信において、取得された信号レベルの変動（振幅）は重要である。変動は、音源とマイクロホンとの間の距離、声の大きさ及び高さの変動、並びに周辺環境の影響を含むいくつかの要因に関連する。取り込まれたオーディオ信号がデジタル化される際、信号レベルが大きく変動する結果、信号過負荷及びクリップ効果を生じる場合がある。そのような欠陥の結果、取り込まれたオーディオ信号を十分に後処理できなくなる可能性があり、それに加え、スプリアスデータ過負荷のために、オーディオを再生する場所において望ましくないリスニング体験を招きうる。
【０００３】
また、例えば音声データにおける
2014513320.tif 000003
等の歯擦音（sibilant consonant）が一般にマイクロホンにより過度に取り込まれる結果、取り込まれた信号又は録音された信号がリスナーに対して再生される際に望ましくない歪んだリスニング体験を招くことはよく知られている。図１は、歯擦音を含む音声信号を示す。また、これらの歯擦音のうちのいくつかが区別しにくいと、結果として再生する場所において混乱を招くであろう。
【０００４】
歯擦音等による望ましくないリスニング体験のこれらの欠陥又は欠点を低減させる一般的な方法は、取り込まれた信号の圧縮又はフィルタリングを採用する方法である。歯擦音の場合、そのような処理を「ディエッシング（de-essing）」と呼ぶ。歯擦音は、噴出する空気を声道の狭い経路を通って歯の鋭い縁に向かって誘導することで生じる。一般に歯擦音は、周波数スペクトルにおいて2〜12kHzに位置する。従って、この周波数帯域における信号のパワーが所定の閾値を上回って増加する場合であっても、関連する周波数帯域における信号を圧縮又はフィルタリングすることは、リスニング体験を向上させる効果的な手法となりうる。ディエッシングは、サイドチェーン圧縮（side-chain compression）、スプリットバンド圧縮（split band compression）、動的等化（dynamic equalization）及び静的等化（static equalization）を含むいくつかの方法で実行されうる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Stoica, P.,Sandgren, "N. Smoothed Nonparametric Spectral Estimation via Cepstrm Thresholding". IEEE Sign. Proc. Mag. 2006
【非特許文献２】Stoica, P.,Sandgren, "N. Total Variance Reduction via Thresholding: Application to Cepstral Analysis". IEEE Trans. Sign. Proc. 2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来の全てのディエッシング技術の一般的な特性は、関心周波数帯域に注目するためにある種のバンドパスフィルタリングが必要とされることである。関心周波数帯域において、利得が常時変化するため、静的等化の問題は明らかであり、これは例えば過剰な歯擦音性に関する問題がない場合に望ましくないであろう。他の全ての動的方法は、例えばどの信号レベルでディエッサ（de-esser）が起動されるべきであるかを判定する閾値等の更なるパラメータを選択することを必要とする。圧縮に基づく方法の場合、フェードイン（アタック）時間及びフェードアウト（リリース）時間パラメータを選択することは、圧縮により発生したアーチファクトを除去するために極めて重要である。圧縮率、閾値、アタック時間及びリリース時間等のユーザパラメータを選択することは不明瞭であるため、少しも些細なタスクではない。
【０００７】
公知のダイナミック・ディエッシング技術が不十分又は複雑であるために、信号の後処理を高速化するため演算量少なく、ユーザ対話の量を減少するためにより少ないユーザパラメータを含むかあるいはユーザパラメータを全く含まない単純で自動のディエッシングルーチンに対する要望が生じる。
【０００８】
上述の従来技術に係るオーディオ信号処理の問題を回避しつつ、例えば高エネルギー歯擦音等の望ましくないリスニング体験を示すオーディオ成分を含むオーディオ信号の改善された処理を実現することが望ましいであろう。本発明の目的は、上述の問題のうちの少なくともいくつかに対処することである。また、本発明の目的は、所定の周波数範囲のドミナント周波数を減衰させる方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
これらの目的は、添付の独立請求項に記載の方法及び装置により達成されるであろう。実施形態は従属請求項において説明される。
【００１０】
オーディオの圧縮の概念は周知であり、一般に実際的なアプリケーションに使用されている。提案する技術の主な新規性は、提案の技術が、ノンパラメトリックスペクトル解析フレームワークを呼び起こし、マルチバンドフィルタリング（フィルタバンク）を全く必要とせずに周波数に依存して周波数帯域全体を範囲に含むことである。更にこれは、ロバストな結果をもたらす計算が複雑でない理論的に健全な方法論を使用して行われてもよい。
【００１１】
振幅の傾斜が急変せず、すなわち圧縮が全く「フェードイン」又は「フェードアウト」せずにオーディオ信号の特徴が保存されるため、提案の技術は、アタック時間及びリリース時間を選択することを必要としない。しかし、圧縮のレベルは、信号時間フレーム毎に個々に算出されるために経時変化し且つ完全にデータに依存することを許可されている。
【００１２】
また、当該手法は、限定された周波数帯域のドミナント周波数においてディエッシング等を実行する。換言すると、音声信号のスペクトルが例えば歯擦音の周波数を含む周波数帯域においてかなりのパワーを示す場合は常に、結果として望ましくないリスニング体験をもたらす可能性のあるスプリアス周波数を抑制するように当該周波数帯域又は範囲における減衰を増加させるためにこの情報が使用される。ドミナント周波数が当該限定された周波数範囲において検出される場合、この情報が非常に信頼されるため、減衰は、帯域外周波数に対する利得（減衰）に関連して当該周波数帯域において強調される。
【００１３】
従来のディエッシングとは対照的に、当該周波数帯域を選択するための信号のバンドパスフィルタリングは必要ない。
【００１４】
第１の態様によると、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるための、オーディオ処理装置における方法が提供される。方法は、オーディオ信号の時間セグメントを取得することと、推定スペクトル密度又は時間セグメントの「スペクトル」を導出することとを含む。推定スペクトル密度を平滑化することで、推定スペクトル密度の近似値が導出される。導出された近似値を反転させることで、周波数マスクが導出され、所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰が、所定の周波数範囲（オーディオ周波数スペクトル）における周波数マスクに割り当てられる。次に、オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数が、周波数マスクに基づいて減衰される。
【００１５】
第２の態様によると、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるオーディオ処理装置における装置が提供される。装置は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する機能部を備える。装置は、時間セグメントの推定スペクトル密度を導出する機能部を更に備える。装置は、推定スペクトル密度を平滑化することで推定スペクトル密度の近似値を導出する機能部と、近似値を反転させることで周波数マスクを導出し、所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰を所定の周波数範囲（オーディオ周波数スペクトル）内の周波数マスクに割り当てる機能部とを更に備える。装置は、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれる周波数を減衰させる機能部を更に備える。
【００１６】
上述の方法及び装置は、種々の実施形態において実現されうる。いくつかの実施形態において、強調された減衰は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内の＞１であってもよい定数Ｘのパワーに上げることで実現される。方法は、例えば周波数範囲２〜１２ｋＨｚにおけるディエッシングに適している。
【００１７】
いくつかの実施形態において、導出されたスペクトル密度推定値はペリオドグラムである。いくつかの実施形態において、平滑化は、推定スペクトル密度のケプストラム係数が導出され、特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数が除去されるケプストラム解析を含む。
【００１８】
いくつかの実施形態において、周波数マスクは、周波数マスクが使用される場合に周波数が振幅されないことを必然的に伴う１の最大利得を有するように構成される。周波数マスクの最大減衰は特定のレベルに予め定義されてもよく、あるいは平滑化された推定スペクトル密度は、周波数マスクにおいて、平滑化されていない推定スペクトル密度で正規化されてもよい。減衰は、周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算すること又は時間領域におけるオーディオ信号の時間セグメントで使用するために周波数マスクに基づいてＦＩＲフィルタを構成することを含んでもよい。
【００１９】
上述の実施形態は、主に方法に関して説明されている。しかし、更に上述の説明は、装置の実施形態を含むことを意図し、上述の特徴を実行できるように構成される。上述の例示的な実施形態の種々の特徴は、必要性、要求又は基本設定に従って種々の方法で組み合わされてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】歯擦音を含む音声信号のスペクトルを示す図。
【図２】実施形態に係るオーディオ信号区間のスペクトル密度推定値（実線）及び平滑化スペクトル密度推定値（破線）を示す図。
【図３】実施形態に係る平滑化スペクトル密度推定値に基づく周波数マスクを示す図。
【図４】所定の周波数範囲におけるオーディオ信号区間のスペクトル密度推定値（実線）及び平滑化スペクトル密度推定値（破線）を示す図。
【図５】実施形態に係る平滑化スペクトル密度推定値に基づく所定の周波数領域における周波数マスクを示す図。
【図６】実施形態に係るオーディオ処理装置における手順を示すフローチャート。
【図７】実施形態に係るオーディオ処理装置における構成を示すブロック図。
【図８】実施形態に係るオーディオ処理装置における構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
簡単に説明すると、振幅の圧縮は、所定の周波数範囲における最優位のドミナント周波数又は周波数範囲が例えば過剰な歯擦音等の特に注意を必要とするであろう種類の音を含むオーディオ信号の集合において実行される。周波数領域においてスペクトル解析を使用することにより、最優位のドミナント周波数を検出できる。信号全体の振幅がある特定の閾値を上回って増加する際に圧縮を実行するのではなく、ドミナント周波数の利得、すなわち減衰を低下させることにより、音の正弦波の特徴を保存できる。追加された利得（すなわち、追加された利得が全ての周波数に対して０〜１の値である場合の減衰）は、自動的にデータに依存して判定される。バンドパスフィルタリングは提案された圧縮には含まれない。
【００２２】
最初に、周波数マスクを導出する処理を説明し、次に、ある特定の周波数範囲又は周波数マスクの周波数の集合に関連する提案された解決策を説明する。
【００２３】
オーディオ信号は、ある特定のサンプリングレート（fs）でデジタル方式で時間的にサンプリングされると仮定される。後処理及び送信の理由から、サンプリングされた信号は、長さＮの時間セグメント又は「フレーム」に分割される。以下、１フレームにおけるデータをyk (k=0,2,…,N-1)と表す。
【００２４】
フーリエ解析及び特に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等を使用することにより、データykのペリオドグラム等の推定スペクトル密度Φpを求めることができる。
【００２５】
2014513320.tif 000004
ただし、
2014513320.tif 000005
は、フーリエ格子点である。
【００２６】
一般に、オーディオ信号のペリオドグラムは不規則な挙動を有する。これは、図２で、ペリオドグラムが細い実線で示される。どこで信号の圧縮を実行するかについての従来の知識であるペリオドグラム等のスペクトル情報を使用することは、信号のほぼ全ての有用な情報を減衰してしまうため、非常に非直感的で不適当である。
【００２７】
しかし、細かい部分及び鋭いピークを除外しつつ、多くの平滑を行う技術を使用し、ドミナント周波数の場所に関する従来の情報としてスペクトルの「ベースライン」を推定することにより、妨害アーチファクトを発生させることなくこれらの関連する周波数において圧縮を実行できることは、現在実現されている。ペリオドグラムの平滑化推定値を算出するために、あるいは平滑化された推定スペクトル密度を得るのに適した他の技術が使用されてもよいが、ケプストラム閾値処理を含む技術が使用されている。
【００２８】
シーケンスは以下の通りである。
2014513320.tif 000006
ただし、
2014513320.tif 000007
は、信号ykに関連したケプストラム係数又はケプストラル係数として周知のものである。また、一般に、Ｎ個のケプストラム係数の多くは小さい値をとることが知られている。従って、理論的に健全な方法でこれらの係数をゼロに閾値処理するかあるいは切り捨てる（非特許文献１、２を参照。）ことにより、以下のように（１）の平滑化推定値を求めることができる。
【００２９】
2014513320.tif 000008
ただし、
2014513320.tif 000009
であり、更に、
2014513320.tif 000010
は、正規化定数である。（４）において、数列
2014513320.tif 000011
は、（２）の閾値又は切り捨てられた数列Ckに対応する。
【００３０】
48kHzでサンプリングされた音声信号の一般的な10msの時間フレーム（の周波数成分）を示す図２において、非特許文献１のケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用して取得された平滑化された推定スペクトル密度は、太字の破線として示される。明らかに、破線は、実線の詳細の正確な推定値ではないため、本発明の目的に非常に役立つ。最も高いスペクトルパワーを含む周波数が大ざっぱに推定される結果、「ローリングベースライン（rolling baseline）」が得られる。
【００３１】
どの周波数で圧縮が必要とされるかに関する情報を含む周波数マスクとして、図２における平滑化された推定スペクトル密度（破線）の逆を使用できる。平滑化された推定スペクトル密度（破線）が推定スペクトル密度（実線）の正確な推定値であった場合、すなわち平滑化が行われていないかあるいは非常に限定されている場合、信号フレームに対する周波数マスクとしてそれを使用することは、非常に不適切で実際には無益な結果をもたらすであろう。
【００３２】
周波数マスクに１の最大利得値を持たせることにより、いかなる周波数においても信号の振幅が行われないことが保証されるであろう。最大減衰に対応する周波数マスクの最小利得値は、ドミナント周波数が「常に」既知の値により減衰されることを保証するために所定のレベルに設定されうる（５）。あるいは、例えばペリオドグラム等の平滑化されていない推定スペクトル密度の最大値を用いた、平滑化された推定スペクトル密度の正規化により、最大の圧縮又は減衰のレベルが自動的に設定されうる（６）。
【００３３】
2014513320.tif 000012
ただし、p=0,2,…,N-1である。
【００３４】
図３は、パラメータが選択される必要がないため、完全に自動である（６）を使用して得られた図２において考慮された信号フレームに対する結果として得られる周波数マスクを示す。（３）の計算は、推定スペクトル密度が不規則な挙動を有する場合により低いパラメータ値が選択され、且つ推定スペクトル密度がより不規則でない挙動を有する場合により高いパラメータ値が選択されるように、たとえケプストラム振幅閾値の値に関連したパラメータの些細な選択肢を含む場合でも、自動であると考えられる。しかし、オーディオ信号の場合、パラメータは一定値に予め定義してもよい。
【００３５】
（６）を使用して得られた圧縮のレベルがある特定の例において不十分である場合、（５）を使用し且つλに０〜１の所望の値をとらせることができる。
【００３６】
次に、圧縮されたデータセット
2014513320.tif 000013
又は、例えば時間領域においてykに適用されうる有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタの設計に対する入力として計算するために、周波数領域における推定スペクトル密度を直接乗算することでフィルタマスクが使用される。
【００３７】
上述したように、音が１つ以上のマイクロホンにより取り込まれてリスナーに対して再生される場合、オーディオ信号はリスナーに対して望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音を含む場合がある。これらの音が特定の周波数の範囲又はセットに集中する場合、強調された減衰の形態の特別な利得が、以下に説明される限定された周波数の範囲又は集合内で上述の周波数マスクに割り当てられうる。以下の例は、ディエッシング、すなわち望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音のどこが周波数範囲２〜１２ｋＨｚにおける過剰な歯擦音性の音であるかに関連する。しかし、概念は、例えば扇風機からの音調又は妨害等の限定された周波数範囲を有する他の妨害音又は他の種類の音を抑制するために同等に適用可能である。
【００３８】
音声を含むオーディオ信号は、例えば10msの長さの時間フレームにおいて取り込まれると仮定される。また、信号サンプリングレート、すなわちサンプリング周波数は、歯擦音を取り込むために十分に高いと仮定される。１つの時間フレームにおけるサンプルの数をＮと示す。歯擦音を含む一般的な信号時間フレームの推定スペクトル密度は、図４において与えられる（太い実線）。ペリオドグラムが図４に示されるオーディオ信号は、48kHzのサンプリング周波数でサンプリングされる。
【００３９】
信号時間フレームの推定スペクトル密度の近似値は、推定値を平滑化することで導出される。近似値は、図４において太字の破線として示される。近似値は、例えば上述の式（３）を使用して導出されうる。
【００４０】
また、例えば上述の式（５）又は（６）を使用して得られてもよい当該信号時間フレームに対する周波数マスクをFpが示すようにする。ディエッシングの特性を含む変形された周波数マスク
2014513320.tif 000014
は、以下のように公式化されうる。
【００４１】
2014513320.tif 000015
ただし、χは、以下に更に説明される定数であり、周波数の間隔又は範囲pmin,…,pmaxは、歯擦音を示す周波数間隔を含む。以下の例において、pmin,…,pmaxは、周波数範囲2〜12kHzに対応する。
【００４２】
なお、以下の通りである。
2014513320.tif 000016
【００４３】
したがって、最初のN/2点のみが（７）において考慮される。残りの点p=N/2+1,…,Nは、（８）から求められうる。すなわち、マスクは、正と負の両方の周波数を処理するために中央インデックスの周囲に反射される。
【００４４】
周波数マスクの利得Fp≦1が周波数マスクの全体の周波数範囲を超える場合、定数χ(X)が＞１の値をとることによる効果の結果、歯擦音が存在する場合は常に当該周波数帯域における減衰効果はかなり高まると考えられるであろう。より大きなχが選択されるほど、当該周波数帯域において最優位のドミナント周波数における減衰は大きくなる。しかし、音声のドミナント周波数がpmin,…,pmaxにより与えられた周波数範囲外にある他の全ての信号時間フレームの間、（７）におけるFpが１に近接する際にχの全ての値に対してFpχ≒１であるため、Fpへの変形はほとんど重要ではない。結論付けると、χの選択肢は重要ではない。
【００４５】
図５において、図２に提示された信号時間フレームに対して（７）から得られた変形された周波数マスクが与えられる。図５に示された例において、パラメータχは５に設定される。
【００４６】
手順の例  図６
次に、図６を参照して、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させる手順の例示的な一実施形態を説明する。例えばテレビ会議システムにおけるノード又は端末、並びに／あるいは無線又は有線の通信システムにおけるノード又は端末、オーディオ放送に含まれたノード、あるいは音楽制作において使用された装置又はデバイス等のオーディオ処理装置において、手順が実行されうる。
【００４７】
オーディオ信号の時間セグメントは、ステップ６０２で取得される。オーディオ信号は、マイクロホン等により取り込まれ且つサンプリング周波数でサンプリングされると仮定される。オーディオ信号は、テレビ会議又は他の何らかの種類の通信セッションに貢献する１つ以上のスピーカにより生成された音声等を含んでよい。オーディオ信号は、１つ以上のマイクロホンにより取り込まれ且つリスナーに対して再生される際に望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音を場合によっては含むと仮定される。時間セグメントは、例えば約10ms又は信号処理に適した他のどんな長さであってもよい。
【００４８】
導出された時間セグメントのスペクトル密度の推定値（周波数領域における）は、ステップ６０４で取得される。この推定値は、ペリオドグラム等であってよく、例えばＦＦＴ等のフーリエ変換方法を使用して導出されうる。推定スペクトル密度の近似値は、スペクトル密度推定値を平滑化することによりステップ６０６で導出される。近似値は、かなり「大ざっぱ」であるべきであり、すなわち一般に例えば音声又は音楽（図２を参照せよ）等のオーディオ信号に対して不規則であるスペクトル密度推定値にあまり近接しないべきである。近似値は、例えばケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用すること、ある特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去する（ケプストラム領域において）こと又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去することにより、近似値を導出できる。
【００４９】
周波数マスクは、導出された近似値、すなわち平滑化スペクトル密度推定値を反転させることにより、ステップ６０８でスペクトル密度推定値の導出された近似値から導出される。強調された減衰の形態の特別な利得は、ステップ６１０で所定の周波数範囲、すなわちマスクの周波数範囲の部分集合において周波数マスクに割り当てられる。次に周波数マスクは、ステップ６１２で信号時間セグメントに含まれた周波数を減衰するために使用又は適用される。減衰は、周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算することを含んでよく、あるいはＦＩＲフィルタは、時間領域におけるオーディオ信号時間セグメントでＦＩＲフィルタを使用できる周波数マスクに基づいて構成されてよい。
【００５０】
強調された減衰は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内の＞１に設定されうる定数Ｘのパワーに上げることで実現可能である。所定の周波数範囲に割り当てられた強調された減衰に加え、周波数マスクは種々の方法で構成されうる。例えば、周波数マスクの最大利得が１に設定されうることにより、信号の周波数が周波数マスクに基づいて処理されている時に振幅されないことを保証する。また、周波数マスクの最大減衰（最小利得）は、ある特定のレベルに事前定義されてよく、あるいは平滑化推定スペクトル密度は、周波数マスクにおいて非平滑化推定スペクトル密度により正規化されてよい。
【００５１】
構成の例、図７
以下において、図７を参照して、オーディオ信号の時間セグメントにおけるある特定の周波数の減衰に関連した上述の手順を実行できるように構成された構成７００の一例を説明する。構成は、通信システムにおけるオーディオ処理装置７０１に配置されているものとして示される。オーディオ処理装置は、例えばテレビ会議システムにおけるノード又は端末、並びに／あるいは無線又は有線の通信システムにおけるノード又は端末、オーディオ放送に含まれたノード、あるいは音楽制作において使用された装置又はデバイスであってよい。構成７００は、無線及び／又は有線の通信のための従来の手段を含むと考えられてもよい通信部７０２を介して他の装置と通信するものとして更に示される。構成及び／又はオーディオ処理装置は、他の標準的な機能部７１６及び１つ以上の記憶装置７１４を更に備えてもよい。
【００５２】
構成７００は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得部７０４を備える。オーディオ信号は、テレビ会議又は他の何らかの種類の通信セッションのための１つ以上のスピーカにより生成された音声等を含みうる。例えば、１０ｍｓ等の時間間隔を示す連続したサンプルの集合を取得できる。オーディオ信号は、マイクロホン等により取り込まれ且つサンプリング周波数でサンプリングされていると仮定される。オーディオ信号は、取得部７０４又はオーディオ処理装置７０１における他の機能部、あるいは別のノード又は装置により取り込まれ且つ／あるいはサンプリングされていてもよい。
【００５３】
構成７００は、時間セグメントのスペクトル密度の推定値を導出する推定部７０６を更に備える。推定部７０６は、例えばＦＦＴ等のフーリエ変換方法を使用することでペリオドグラム等を導出することができる。構成７００は更に、推定値を平滑化することでスペクトル密度推定値の近似値を導出する平滑化部７０８を備える。近似値は、かなり「大ざっぱ」であるべきであり、すなわち一般に例えば音声又は音楽（図２を参照。）等のオーディオ信号に対して不規則であるスペクトル密度推定値にあまり近似するべきでない。平滑化部７０８は、ケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用すること、ある特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去すること、又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去すること等の所定の規則に従って、ケプストラム係数を除去する（ケプストラム領域において）ことにより、平滑化スペクトル密度推定を実行する。
【００５４】
構成７００は、推定スペクトル密度の近似値、すなわち平滑化スペクトル密度推定値を反転させることで周波数マスクを導出するマスク部７１０を更に備える。マスク部７１０等の構成は、強調された減衰の形態の特別な利得を所定の周波数範囲における周波数マスクに割り当てる、減衰が帯域外周波数に対する利得に関連して当該周波数帯域において強調されるように更に構成される。例えば構成は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内定数Ｘのパワーに上げることで強調された減衰を実現するように構成されうる。所定の周波数範囲は、構成がディエッシングに適することを必然的に伴うであろう２ｋＨｚ〜１２ｋＨｚ内にありうる。
【００５５】
マスク部７１０は、周波数マスクの最大利得を１に設定することで周波数が振幅されないことを保証するように構成されてもよい。マスク部７１０は、周波数マスクの最大減衰をある特定の所定のレベルに設定するか、あるいは周波数マスクを導出する際に非平滑化推定スペクトル密度により平滑化推定スペクトル密度を正規化するように更に構成されてもよい。
【００５６】
更に構成は、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれた周波数を減衰するように構成される減衰部７１２を備える。減衰部７１２は、例えば周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算するか、あるいは周波数マスクに基づいてＦＩＲフィルタを設定し、且つ時間領域におけるオーディオ信号時間セグメントをフィルタリングするためにＦＩＲフィルタを使用することができる。
【００５７】
別の構成の例示、図８
図８は、コンピュータプログラム８１０がプロセッサ８０６に接続されたコンピュータプログラム８０８により実行されるオーディオ処理装置における別の構成８００を示す。コンピュータプログラム８０８は、コンピュータプログラム８１０が格納されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。コンピュータプログラム８１０は、コンピュータプログラムモジュールにおいて構造化されたコンピュータプログラムコードとして構成されてもよい。従って、説明される実施形態の例において、コンピュータプログラム８１０におけるコード手段は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得モジュール８１０ａを備える。コンピュータプログラムは、時間セグメントのスペクトル密度の推定値を導出する推定モジュール８１０ｂを更に備える。コンピュータプログラム８１０は、推定値を平滑化することでスペクトル密度推定値の近似値を導出する平滑化モジュール８１０ｃと、推定スペクトル密度の近似値を反転させ且つ強調された減衰の形態の特別な利得を所定の周波数範囲における周波数マスクに割り当てることにより、周波数マスクを導出するマスクモジュール８１０ｄとを更に備える。コンピュータプログラムは、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれた周波数を減衰する減衰モジュール８１０ｅを更に備える。
【００５８】
モジュール８１０ａ〜８１０ｅは、実質的には、図７に示されたオーディオ処理装置における構成をエミュレートするように図６に示されたフローの動作を実行することができる。換言すると、種々のモジュール８１０ａ〜８１０ｅは、処理部８０６において実行される場合に図７のユニット７０４〜７１２のそれぞれの機能性に対応する。例えばコンピュータプログラムは、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）、又はＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ）であってもよく、コンピュータプログラムモジュール８１０ａ〜８１０ｅは、別の実施形態においては構成８００及び／又は送受信機ノード内のメモリの形態で種々のコンピュータプログラムに分散されてよい。プロセッサに接続されたユニット８０２及び８０４は、入出力等の通信部を表す。ユニット８０２及びユニット８０４は、統合装置として設けられてもよい。
【００５９】
図８に関連して上述した実施形態におけるコード手段は、処理部において実行される場合に上述の図面に関連して上述した動作を構成及び／又は送受信機ノードに実行させるコンピュータプログラムモジュールとして実現されるが、コード手段のうちの少なくとも１つは、別の実施形態においては少なくとも部分的にハードウェア回路として実現されてもよい。
【００６０】
なお、ユニット又はモジュールと対話する選択肢及びユニットの名称は例示することのみを目的とし、上述の方法のうちのいずれかを実行するのに適したネットワークノードは、提案された処理動作を実行できるように複数の別の方法で構成されてもよい。
【００６１】
また、本明細書において説明されたユニット又はモジュールは、論理装置であると考えられるべきであり、別個の物理装置としての必要性を有さない。
【００６２】
略語
ＡＥＣ  音響エコー制御（Acoustic Echo Control）
ＤＲＣ  ダイナミックレンジ圧縮（Dynamic Range Compression）
ＦＩＲ  有限長インパルス応答（Finite length Impulse Response）
ＦＦＴ  高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）
【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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【図１】
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【国際調査報告】
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