(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
複数のセンサに結合されたプロセッサによって、少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を受信することであって、前記第１の雑音信号および前記第２の雑音信号のそれぞれは、前記複数のセンサからのものである、ことと、
前記プロセッサによって、前記第１の入力信号と前記第２の入力信号との間の少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定することと、
前記プロセッサによって、少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、適応ブロッキング行列内の学習アルゴリズムを実行することであって、それにより、適応雑音消去装置モジュールへの入力と前記ブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持される、ことと
を含む、方法。
【請求項２】
前記学習アルゴリズムを実行するステップは、少なくとも部分的に、前記推定された雑音相関統計に基づいて、少なくとも１つのフィルタ係数を計算する適応フィルタを実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む勾配降下全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）学習法を実行し、前記全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を最小限にすることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む最小２乗（ＬＳ）学習法を実行し、前記最小２乗（ＬＳ）コスト関数を最小限にすることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記適応フィルタを実行するステップは、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法し、前記推定された雑音相関統計を使用する最小２乗平均（ＬＭＳ）学習法を導出することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定するステップの前に、前記プロセッサによって、前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つをフィルタ処理することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタ処理するステップは、空間事前白色化近似を前記第１の雑音信号および前記第２の雑音信号のうちの少なくとも１つに適用することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記空間事前白色化近似を適用するステップは、直接行列反転を伴わずに、かつ行列平方根算出を伴わずに行われる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記推定されたセンサ間信号モデルを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用するステップと、
前記推定されたセンサ間信号モデルを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用した後、前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号を組み合わせるステップと、
逆事前白色化フィルタを前記組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用するステップと
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
装置であって、
第１の雑音入力信号を受信するように構成された第１の入力ノードと、
第２の雑音入力信号を受信するように構成された第２の入力ノードと、
前記第１の入力ノードに結合され、かつ前記第２の入力ノードに結合されている、プロセッサであって、前記プロセッサは、
少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を複数のセンサから受信することと、
前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間の少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定することと、
少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、学習アルゴリズムを実行することであって、それにより、適応雑音消去装置モジュールへの入力と前記ブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持される、ことと
を含むステップを行うように構成されている、プロセッサと
を備える、装置。
【請求項１２】
前記学習アルゴリズムを実行するステップは、少なくとも部分的に、前記推定された雑音相関統計に基づいて、少なくとも１つのフィルタ係数を計算する適応フィルタを実行することを含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法することを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む勾配降下全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）学習法を実行し、前記全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を最小限にすることを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記適応フィルタを実行するステップは、前記推定された雑音相関統計を含む最小２乗（ＬＳ）学習法を実行し、前記最小２乗（ＬＳ）コスト関数を最小限にすることを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１６】
前記適応フィルタを実行するステップは、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法し、前記推定された雑音相関統計を使用する最小２乗平均（ＬＭＳ）学習法を導出することを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサはさらに、前記少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定するステップの前に、前記プロセッサによって、前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つをフィルタ処理するステップを実行するように構成されている、請求項１１に記載の装置。
【請求項１８】
前記フィルタ処理するステップは、空間事前白色化近似を前記第１の雑音信号および前記第２の雑音信号のうちの少なくとも１つに適用することを含む、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記空間事前白色化近似を適用するステップは、直接行列反転を伴わずに、かつ行列平方根算出を伴わずに行われる、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサはさらに、
前記推定されたセンサ間信号モデルを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することと、
前記推定されたセンサ間信号モデルを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用した後、前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号を組み合わせることと、
逆事前白色化フィルタを前記組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用することと
を含むステップを実行するように構成されている、請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】
前記第１の入力ノードは、近端マイクロホンに結合するように構成され、前記第２の入力ノードは、遠端マイクロホンに結合するように構成されている、請求項１１に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）である、請求項１１に記載の装置。
【請求項２３】
装置であって、
第１の雑音入力信号を第１のセンサから受信するように構成された第１の入力ノードと、
第２の雑音入力信号を第２のセンサから受信するように構成された第２の入力ノードと、
前記第１の入力ノードに結合され、かつ前記第２の入力ノードに結合される、固定ビーム形成器モジュールと、
前記第１の入力ノードに結合され、かつ前記第２の入力ノードに結合されている、適応ブロッキング行列モジュールであって、前記適応ブロッキング行列モジュールは、少なくとも部分的に、少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、学習アルゴリズムを実行する、適応ブロッキング行列モジュールと、
前記固定ビーム形成器モジュールに結合され、かつ前記適応ブロッキング行列モジュールに結合されている、適応雑音消去装置であって、前記適応雑音消去装置は、前記第１のセンサおよび前記第２のセンサで受信されたオーディオ信号を表す出力信号を出力するように構成されている、適応雑音消去装置と
を備え、
前記適応ブロッキング行列は、前記適応雑音消去装置への入力と前記適応ブロッキング行列の出力との間の雑音相関を維持するように構成されている、装置。
【請求項２４】
前記ブロッキング行列モジュールは、
空間事前白色化近似を前記第１の雑音信号に適用することと、
前記空間事前白色化近似を前記第２の雑音信号に適用することと、
前記推定されたセンサ間信号モデルを前記第１の入力雑音信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することと、
前記推定されたセンサ間信号モデルを適用した後、前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号を組み合わせることと、
逆事前白色化フィルタを前記組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用することと
を含むステップを実行するように構成されている、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
方法であって、
複数のセンサに結合されたプロセッサによって、少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を前記複数のセンサから受信することと、
前記プロセッサによって、前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、勾配降下ベースの全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）アルゴリズムを実行することと
を含む、方法。
【請求項２６】
事前白色化フィルタを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記事前白色化フィルタを適用するステップは、空間および時間事前白色化フィルタを適用することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ＧｒＴＬＳアルゴリズムを実行するステップは、雑音相関が適応雑音消去装置への入力と適応ブロッキング行列の出力との間で維持されるように、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２９】
装置であって、
第１の雑音入力信号を受信するための第１の入力ノードと、
第２の雑音入力信号を受信するための第２の入力ノードと、
前記第１の入力ノードに結合され、前記第２の入力ノードに結合されている、プロセッサであって、前記プロセッサは、前記第１の雑音入力信号と前記第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、勾配降下ベースの全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）アルゴリズムを実行することを行うように構成されている、プロセッサと
を備える、装置。
【請求項３０】
前記プロセッサはさらに、事前白色化フィルタを前記第１の雑音入力信号および前記第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することを含むステップを行うように構成されている、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記事前白色化フィルタを適用するステップは、空間および時間事前白色化フィルタを適用することを含む、請求項２９に記載の装置。
【請求項３２】
前記ＧｒＴＬＳアルゴリズムを実行するステップは、雑音相関が適応雑音消去装置への入力と適応ブロッキング行列の出力との間で維持されるように、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を含む、請求項２９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（開示の分野）
本開示は、デジタル信号処理に関する。より具体的には、本開示の一部は、マイクロホンのためのデジタル信号処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
（背景）
電話および他の通信デバイスは、静粛なオフィス環境だけではなく、種々の条件下において、世界中で使用されている。音声通信は、自動車、空港、レストラン等の多様かつ過酷な音響条件においても生じ得る。具体的には、背景音響雑音は、道路雑音およびエンジン雑音等の定常雑音から、混信音および加速車両雑音等の非定常雑音まで様々であり得る。モバイル通信デバイスは、音声通信の品質を改良するために、これらの望ましくない背景音響雑音を低減させる必要がある。これらの望ましくない背景雑音の起源および所望の発話が、空間的に分離される場合、デバイスは、ビーム形成を使用して、鮮明な発話を雑音マイクロホン信号から抽出することができる。
【０００３】
背景雑音を低減させるために環境音を処理する１つの様式は、１つを上回るマイクロホンをモバイル通信デバイス上に設置することである。空間分離アルゴリズムは、これらのマイクロホンを使用して、発話源と空間的に異なる雑音源を除去することによって鮮明な発話を抽出するために必要な空間情報を得る。そのようなアルゴリズムは、マイクロホン間に存在する空間多様性を利用することによって、雑音信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）を改良する。１つのそのような空間分離アルゴリズムは、適応ビーム形成であり、これは、受信されたデータに基づいて、雑音条件を変化させるように適合される。適応ビーム形成器は、固定ビーム形成器と比較して、より高い雑音消去または干渉抑制を達成し得る。１つのそのような適応ビーム形成器は、一般化サイドローブ消去装置（ＧＳＣ）である。ＧＳＣの固定ビーム形成器は、その方向における音のみが捕捉されるように、所望の方向に向かってマイクロホンビームを形成し、ＧＳＣのブロッキング行列は、所望の見通し方向に向かってヌルを形成する。ＧＳＣの一実施例は、図１に示される。
【０００４】
図１は、先行技術による、適応ビーム形成器の実施例である。適応ビーム形成器１００は、それぞれ、信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］を発生させるためのマイクロホン１０２および１０４を含む。信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］は、固定ビーム形成器１１０およびブロッキング行列１２０に提供される。固定ビーム形成器１１０は、マイクロホン信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］内に含有される所望の信号の雑音低減バージョンである、信号ａ［ｎ］を生成する。ブロッキング行列１２０は、適応フィルタ１２２の動作を通して、雑音信号である、ｂ［ｎ］信号を発生させる。マイクロホン１０２および１０４の両方、したがって、信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］内に存在する所望の信号成分間の関係が、線形時変系によってモデル化され、本線形モデルｈ［ｎ］は、適応フィルタ１２２を使用して推定される。マイクロホンチャネルの反響／回折効果および周波数応答は全て、インパルス応答ｈ［ｎ］内に包摂されることができる。したがって、線形モデルのパラメータを推定することによって、マイクロホン１０２および１０４のうちの１つ内の所望の信号（例えば、発話）および他のマイクロホンからフィルタ処理された所望の信号は、大きさおよび位相が近似して合致され、それによって、信号ｂ［ｎ］内の所望の信号漏出を著しく低減させる。信号ｂ［ｎ］は、適応雑音消去装置１３０内で処理され、信号ａ［ｎ］内の全ての相関雑音を含有する信号である、信号ｗ［ｎ］を発生させる。信号ｗ［ｎ］は、適応雑音消去装置１３０内で信号ａ［ｎ］から減算され、マイクロホン１０２および１０４によって拾われた所望の信号の雑音低減バージョンである、信号ｙ［ｎ］を発生させる。
【０００５】
従来のビーム形成器に関する１つの問題は、適応ブロッキング行列１２０が、一部の雑音を信号ｂ［ｎ］から非意図的に除去し、信号ｂ［ｎ］およびａ［ｎ］内の雑音を非相関にさせ得ることである。本非相関雑音は、消去装置１３０内で除去されることができない。したがって、望ましくない雑音の一部は、処理ブロック１３０内で信号ｂ［ｎ］から発生される信号ｙ［ｎ］内に存在したままとなり得る。雑音相関は、適応フィルタ１２２内で喪失される。したがって、従来の適応ビーム形成器１００の適応フィルタ１２２内の処理を修正し、適応フィルタ１２２内の雑音消去の破壊原因を低減させるように動作させることが望ましいであろう。
【０００６】
ここで述べられた短所は、代表的にすぎず、特に、携帯電話等の消費者レベルデバイス内で採用される信号処理のための改良された電気コンポーネントの必要性が存在することを単に強調するために含まれる。本明細書に説明される実施形態は、ある短所に対処するが、必ずしも、ここで説明される、または当技術分野において公知のあらゆるものに対処するものではない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（要約）
１つの解決策として、マイクロホン信号間の雑音相関を追跡および維持するための適応フィルタの修正が挙げられ得る。すなわち、雑音相関ファクタが、判定されてもよく、その雑音相関ファクタは、信号ｂ［ｎ］を発生させるために、適応フィルタを使用して正しいセンサ間信号モデルを導出するために使用されてもよい。その信号ｂ［ｎ］は、次いで、適応ビーム形成器内でさらに処理され、マイクロホンで受信された発話信号の低雑音表現を発生させてもよい。一実施形態では、空間事前白色化が、適応ブロッキング行列内で適用され、雑音低減をさらに改良してもよい。適応ブロッキング行列ならびに上記に説明される他のコンポーネントおよび方法は、モバイルデバイス内に実装され、モバイルデバイスの近端および／または遠端マイクロホンから受信された信号を処理してもよい。
【０００８】
一実施形態では、勾配降下全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）アルゴリズムが、複数の雑音源の存在下、信号間モデルを推定するために適用されてもよい。ＧｒＴＬＳアルゴリズムは、複数の雑音発話源によって提供される信号の雑音低減バージョンを発生させるために、交差相関雑音ファクタおよび／または事前白色化フィルタを組み込んでもよい。携帯電話のある実施形態では、複数の雑音源は、近端マイクロホンおよび遠端マイクロホンを含んでもよい。近端マイクロホンは、電話呼の間にユーザの口が位置付けられる場所に最も近い、電話の端部の近傍に位置するマイクロホンであってもよい。遠端マイクロホンは、ユーザの口から離れた場所である、携帯電話上の任意の場所に位置してもよい。
【０００９】
一実施形態によると、方法は、複数のセンサに結合されるプロセッサによって、少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を受信することであって、第１の雑音信号および第２の雑音信号のそれぞれは、複数のセンサからのものである、こと、プロセッサによって、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間の少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定すること、および／または、プロセッサによって、適応雑音消去装置モジュールへの入力とブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持されるように、少なくとも部分的に、少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、学習アルゴリズムを実行することを含んでもよい。
【００１０】
ある実施形態では、学習アルゴリズムを実行するステップは、少なくとも部分的に、推定された雑音相関統計に基づいて、少なくとも１つのフィルタ係数を計算する適応フィルタを実行することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、推定された雑音相関統計を含む全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法し、推定された雑音相関統計を使用する、勾配降下全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）学習法を導出することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、推定された雑音相関統計を含む、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法し、推定された雑音相関統計を使用する最小２乗平均（ＬＭＳ）学習法を導出することを含んでもよく、フィルタ処理するステップは、空間事前白色化近似を第１の雑音信号および第２の雑音信号のうちの少なくとも１つに適用することを含んでもよく、および／または、空間事前白色化近似を適用するステップは、直接行列反転を伴わずに、かつ行列平方根算出を伴わずに、行われてもよい。
【００１１】
ある実施形態では、本方法はまた、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定するステップの前に、事前白色化フィルタを用いたフィルタ処理等、プロセッサによって、第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つをフィルタ処理すること、推定されたセンサ間信号モデルを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用すること、推定されたセンサ間信号モデルを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用した後、第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を組み合わせること、および／または、逆時間事前白色化フィルタを組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用することを含んでもよい。
【００１２】
別の実施形態によると、装置は、第１の雑音入力信号を受信するように構成される、第１の入力ノード、第２の雑音入力信号を受信するように構成される、第２の入力ノード、および／または、第１の入力ノードに結合され、かつ第２の入力ノードに結合される、プロセッサを含んでもよい。プロセッサは、少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を複数のセンサから受信すること、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間の少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定すること、および／または、適応雑音消去装置モジュールへの入力とブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持されるように、少なくとも部分的に、少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、学習アルゴリズムを実行することを含むステップを行うように構成されてもよい。
【００１３】
いくつかの実施形態では、プロセッサはさらに、プロセッサによって、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定するステップの前に、時間事前白色化フィルタ等を用いて、第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに対して、雑音をフィルタ処理すること、推定されたセンサ間信号モデルを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用すること、推定されたセンサ間信号モデルを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用した後、第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を組み合わせること、および／または、逆時間事前白色化フィルタを組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用することを実行するように構成されてもよい。
【００１４】
ある実施形態では、学習アルゴリズムを実行するステップは、少なくとも部分的に、推定された雑音相関統計に基づいて、少なくとも１つのフィルタ係数を計算する適応フィルタを実行することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、推定された雑音相関統計を含む全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、全最小２乗（ＴＬＳ）コスト関数を解法し、推定された雑音相関統計を使用する、勾配降下全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）学習法を導出することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、推定された雑音相関統計を含む、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法することを含んでもよく、適応フィルタを実行するステップは、最小２乗（ＬＳ）コスト関数を解法し、推定された雑音相関統計を使用する最小２乗平均（ＬＭＳ）学習法を導出することを含んでもよく、フィルタ処理するステップは、空間事前白色化近似を第１の雑音信号および第２の雑音信号のうちの少なくとも１つに適用することを含んでもよく、空間事前白色化近似を適用するステップは、直接行列反転を伴わずに、かつ行列平方根算出を伴わずに行われてもよく、第１の入力ノードは、近端マイクロホンに結合するように構成されてもよく、第２の入力ノードは、遠端マイクロホンに結合するように構成されてもよく、および／または、プロセッサは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）であってもよい。
【００１５】
別の実施形態によると、装置は、第１の雑音入力信号を第１のセンサから受信するように構成される、第１の入力ノード、第２の雑音入力信号を第２のセンサから受信するように構成される、第２の入力ノード、第１の入力ノードに結合され、かつ第２の入力ノードに結合される、固定ビーム形成器モジュール、第１の入力ノードに結合され、かつ第２の入力ノードに結合される、ブロッキング行列モジュールであって、ブロッキング行列モジュールは、適応雑音消去装置モジュールへの入力とブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持されるように、少なくとも部分的に、少なくとも１つの推定された雑音相関統計に基づいて、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、学習アルゴリズムを実行する、ブロッキング行列モジュール、および／または、固定ビーム形成器モジュールに結合され、かつブロッキング行列モジュールに結合される、適応雑音消去装置であって、適応雑音消去フィルタは、第１のセンサおよび第２のセンサで受信された所望のオーディオ信号を表す出力信号を出力するように構成される、適応雑音消去装置を含んでもよい。
【００１６】
ある実施形態では、ブロッキング行列モジュールは、空間事前白色化近似を第１の雑音信号に適用すること、別または同一の空間事前白色化近似を第２の雑音信号に適用すること、推定されたセンサ間信号モデルを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用すること、推定されたセンサ間信号モデルを適用した後、第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を組み合わせること、および／または、逆事前白色化フィルタを組み合わせられた第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号に適用することを含むステップを実行するように構成される。
【００１７】
さらなる実施形態によると、方法は、複数のセンサに結合されるプロセッサによって、少なくとも第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号を複数のセンサから受信すること、および／または、プロセッサによって、第１の雑音入力信号と第２の雑音入力信号との間のセンサ間信号モデルを推定する、勾配降下ベースの全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）アルゴリズムを実行することを含んでもよい。
【００１８】
ある実施形態では、本方法はまた、事前白色化フィルタを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することを含んでもよく、事前白色化フィルタを適用するステップは、空間および時間事前白色化フィルタを適用することを含んでもよく、および／または、ＧｒＴＬＳアルゴリズムは、適応雑音消去装置モジュールへの入力とブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持されるように、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を含んでもよい。
【００１９】
別の実施形態によると、装置は、第１の雑音入力信号を受信するための第１の入力ノード、第２の雑音入力信号を受信するための第２の入力ノード、および／または、第１の入力ノードに結合され、第２の入力ノードに結合される、プロセッサであって、プロセッサは、信号ａ［ｎ］とｂ［ｎ］との間のセンサ間信号モデルを推定する、事前白色化更新アルゴリズムを伴う、勾配降下ベースの全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）または正規化最小２乗平均（ＮＬＭＳ）を実行するステップを行うように構成される、プロセッサを含んでもよい。
【００２０】
ある実施形態では、プロセッサはさらに、事前白色化フィルタを第１の雑音入力信号および第２の雑音入力信号のうちの少なくとも１つに適用することを含むステップを行うように構成されてもよく、事前白色化フィルタを適用するステップは、空間および時間事前白色化フィルタを適用することを含んでもよく、および／または、事前白色化更新アルゴリズムを伴う、ＧｒＴＬＳまたはＮＬＭＳは、適応雑音消去装置モジュールへの入力とブロッキング行列の出力との間の雑音相関が維持されるように、少なくとも１つの推定された雑音相関統計を含んでもよい。
【００２１】
前述は、以下の発明を実施するための形態がより深く理解され得るために、本発明の実施形態のある特徴および技術的利点をかなり広義に概略している。本発明の請求項の主題を形成する、付加的特徴および利点は、本明細書に後述されるであろう。開示される概念および具体的実施形態は、同一または類似目的を果たすための他の構造を修正もしくは設計するための基礎として容易に利用され得ることが、当業者によって理解されるはずである。また、そのような均等物構造は、添付の請求項に記載される本発明の精神および範囲から逸脱しないことが、当業者によって認識されるはずである。付加的特徴は、付随の図と併せて検討されるとき、以下の説明からより深く理解されるであろう。しかしながら、図はそれぞれ、例証および説明の目的のためだけに提供されており、本発明を限定することを意図するものではないことは、明示的に理解されたい。
【００２２】
開示されるシステムおよび方法のより完全な理解のために、ここで、添付の図面と併せて検討される、以下の説明を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、先行技術による、適応ビーム形成器の実施例である。
【図２】図２は、本開示の一実施形態による、適応ブロッキング行列のための雑音相関ファクタを判定する処理ブロックを図示する、例示的ブロック図である。
【図３】図３は、本開示の一実施形態による、学習アルゴリズムを用いてマイクロホン信号を処理するための例示的フロー図である。
【図４】図４は、本開示の一実施形態による、適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。
【図５】図５は、本開示の一実施形態による、事前白色化フィルタを用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。
【図６】図６は、本開示の一実施形態による、雑音相関判定に先立った事前白色化フィルタを用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。
【図７】図７は、本開示の一実施形態による、事前白色化フィルタおよび遅延を用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。
【図８】図８は、本開示の一実施形態による、勾配降下全最小２乗（ＴＬＳ）学習アルゴリズムを実行するためのシステムの例示的ブロック図である。
【図９】図９は、本開示のある実施形態に適用されるある例示的入力のための雑音相関値を図示する、例示的グラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
（詳細な説明）
雑音がマイクロホン間で相関したままであるとき、より良好な発話信号が、マイクロホン入力の処理から得られる。雑音相関ファクタを維持することによって信号を処理する、適応フィルタのための処理ブロックが、図２に示される。図２は、本開示の一実施形態による、適応ブロッキング行列のための雑音相関ファクタを判定する処理ブロックを図示する、例示的ブロック図である。処理ブロック２１０は、マイクロホンに結合され得る入力ノード２０２および２０４から、マイクロホンデータを受信する。マイクロホンデータは、雑音相関判定ブロック２１２およびセンサ間信号モデル推定器２１４に提供される。センサ間信号モデル推定器２１４はまた、雑音相関判定ブロック２１２によって計算される、以下に説明されるｒｑ２ｑ１等の雑音相関ファクタを受信する。センサ間信号モデル推定器２１４は、正規化最小２乗平均（ＮＬＭＳ）アルゴリズムまたは勾配全最小２乗（ＧｒＴＬＳ）アルゴリズム等の学習アルゴリズムを実装し、さらなる処理ブロックまたは他のコンポーネントに提供される、雑音信号ｂ［ｎ］を発生させてもよい。他のコンポーネントは、ｂ［ｎ］信号を使用して、例えば、個々にマイクロホンのいずれかにおいて受信されたものより低減された雑音を伴う、発話信号を発生させてもよい。
【００２５】
マイクロホン信号を処理し、適応ブロッキング行列内の雑音相関を改良する方法の実施例が、図３に示される。図３は、本開示の一実施形態による、学習アルゴリズムを用いてマイクロホン信号を処理するための例示的フロー図である。方法３００は、ブロック３０２から開始し、それぞれ、通信デバイスの第１のマイクロホンおよび第２のマイクロホン等から、第１の入力および第２の入力を受信してもよい。ブロック３０４では、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）内等の処理ブロックが、第１の入力と第２の入力との間の少なくとも１つの推定された雑音相関統計を判定してもよい。次いで、ブロック３０６では、学習アルゴリズムが、ＤＳＰ等によって実行され、第１および第２のマイクロホン間のセンサ間モデルを推定してもよい。推定されたセンサ間モデルは、ブロック３０４の判定された雑音相関統計に基づき、適応ブロッキング行列内に適用され、第１の入力および第２の入力が処理されるにつれて、第１の入力と第２の入力との間の雑音相関を維持してもよい。例えば、ａ［ｎ］およびｂ［ｎ］信号間の雑音相関を維持することによって、より具体的には、適応雑音消去装置ブロックへの入力と適応ブロッキング行列の出力との間の相関を維持することによって行われる。
【００２６】
そのような学習アルゴリズムに従う適応ブロッキング行列によるマイクロホン信号の処理は、図４、図５、図６、および図７に示される処理モデルによって図示される。図４は、本開示の一実施形態による、適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。適応ビーム形成器では、ブロッキング行列の主な目的は、所望の指向性発話信号ｓ［ｎ］が減算プロセスを通して消去され得るように、ｈｅｓｔ［ｎ］を用いて系ｈ［ｎ］を推定することである。発話信号ｓ［ｎ］は、２つのマイクロホンによって検出されてもよく、各マイクロホンは、異なる雑音を被り、その雑音は、ｖ１［ｎ］およびｖ２［ｎ］として図示される。図４の入力ノード２０２および２０４は、それぞれ、第１のマイクロホンおよび第２のマイクロホンから受信される信号（ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］）を示す。系ｈ［ｎ］は、受信された信号の一部として第２のマイクロホン信号に追加されるように表される。ｈ［ｎ］は、デジタル信号プロセッサが信号ｘ２［ｎ］をマイクロホンから受信するとき、信号に追加されるように示されるが、ｈ［ｎ］信号は、概して、信号ｘ２［ｎ］の不可分成分であり、他の雑音ｖ２［ｎ］および発話信号ｓ［ｎ］と組み合わせられる。ブロッキング行列は、次いで、ｈｅｓｔ［ｎ］を推定し、ｈ［ｎ］をモデル化する、モデル４０２を発生させる。したがって、ｈｅｓｔ［ｎ］が、第１のマイクロホンｘ１［ｎ］からの信号に追加され、その信号が、処理ブロック２１０においてｘ２［ｎ］信号と組み合わせられると、出力信号ｂ［ｎ］は、所望の発話信号を消去してしまう。付加的雑音ｖ１［ｎ］およびｖ２［ｎ］は、相互に相関し、相関の程度は、マイクロホン間隔に依存する。
【００２７】
未知の系ｈ［ｎ］は、適応フィルタを使用して、ｈｅｓｔ［ｎ］において推定されることができる。適応フィルタ係数は、以下の方程式に示されるように、典型的正規化最小２乗（ＮＬＭＳ）を使用して更新されることができる。
【数１】
0006534180.tif 000002
は、信号ｘ１［ｎ］の過去および現在のサンプルを表し、Ｌは、調節され得る、いくつかの有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ係数であり、μは、所望の適応率に基づいて調節され得る、学習率である。ＮＬＭＳベースのフィルタ係数推定値の収束の深度は、信号ｘ１［ｎ］（基準信号）およびｘ２［ｎ］（入力信号）内に存在する雑音の相関性質によって限定され得る。
【００２８】
システム４００の適応フィルタ４０２の係数は、代替として、観察される（基準および入力の両方の）信号が非相関白色雑音信号によって破損されるとき等、全最小２乗（ＴＬＳ）アプローチに基づいて計算されてもよい。ＴＬＳアプローチの一実施形態では、勾配降下ベースのＴＬＳソリューション（ＧｒＴＬＳ）が、以下の方程式によって与えられる。
【数２】
0006534180.tif 000003
【００２９】
フィルタ係数を推定するためのＮＬＭＳまたはＧｒＴＬＳのいずれか等のデジタル信号プロセッサによって実装される学習アルゴリズムのタイプは、ユーザまたはプロセッサ上で実行する制御アルゴリズムによって選択されてもよい。ＬＳ解に優るＴＬＳ解の収束の深度の改良は、信号対雑音比（ＳＮＲ）およびインパルス応答の最大振幅に依存し得る。
【００３０】
ＴＬＳ学習アルゴリズムは、付加的雑音ｖ１［ｎ］およびｖ２［ｎ］が時間的および空間的の両方において非相関であるという仮定に基づいて導出され得る。しかしながら、雑音は、マイクロホン信号間に存在する空間相関と、また、音響背景雑音がスペクトル的に平坦ではない（すなわち、時間的に相関する）という事実とに起因して相関し得る。本相関雑音は、学習アルゴリズムの不十分な収束の深度をもたらし得る。
【００３１】
時間相関の影響は、固定事前白色化フィルタをマイクロホンから受信された信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］に適用することによって低減され得る。図５は、本開示の一実施形態による、事前白色化フィルタを用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。事前白色化（ＰＷ）ブロック５０４および５０６が、処理ブロック２１０に追加されてもよい。ＰＷブロック５０４および５０６は、それぞれ、マイクロホン信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］に事前白色化フィルタを適用し、信号ｙ１［ｎ］およびｙ２［ｎ］を得てもよい。対応する事前白色化された信号中の雑音は、それぞれ、ｑ１［ｎ］およびｑ２［ｎ］として表される。事前白色化（ＰＷ）フィルタは、一次有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを使用して実装されてもよい。一実施形態では、ＰＷブロック５０４および５０６は、信号ｘ１［ｎ］およびｘ２［ｎ］内の可変雑音スペクトルを考慮するために適応的に修正されてもよい。別の実施形態では、ＰＷブロック５０４および５０６は、固定事前白色化フィルタであってもよい。
【００３２】
ＰＷブロック５０４および５０６は、空間および／または時間事前白色化を適用してもよい。空間事前白色化ベースの更新方程式または他の更新方程式のいずれかの使用の選択は、ユーザまたはコントローラ上で実行するアルゴリズムによって制御されてもよい。一実施形態では、時間および空間事前白色化プロセスは、相関行列の平方根逆数の完全な知識を使用して、単一ステッププロセスとして実装されてもよい。別の実施形態では、事前白色化プロセスは、２つのステップに分割され、時間事前白色化が、最初に行われた後、空間事前白色化プロセスが続いてもよい。空間事前白色化プロセスは、相関行列の平方根逆数を近似することによって行われてもよい。別の実施形態では、相関行列の近似された平方根逆数を使用した空間事前白色化は、信号間モデル推定プロセスの係数更新ステップに内蔵される。
【００３３】
図４の適応フィルタ４０２に類似し得る、適応フィルタ５０２を適用し、信号を組み合わせ、信号ｅ［ｎ］を形成後、事前白色化プロセスのフィルタ処理効果は、ＩＩＲフィルタを信号ｅ［ｎ］に適用すること等によって、逆事前白色化（ＩＰＷ）ブロック５０８において除去されてもよい。一実施形態では、ＰＷフィルタの分子および分母係数は、（ａ０＝１、ａ１＝０、ｂ０＝０．９、ｂ１＝−０．７）によって与えられ、ＩＰＷフィルタの分子および分母係数は、（ａ０＝０．９、ａ１＝−０．７、ｂ０＝１、ｂ１＝０）によって与えられ、ａｉおよびｂｉは、ＩＩＲフィルタの分母および分子係数である。ＩＰＷブロック５０８の出力は、ｂ［ｎ］信号である。
【００３４】
空間相関の影響は、空間相関行列から得られ得る相関解除行列を使用して、雑音を相関解除することによって対処されることができる。信号の明示的相関解除の代わりに、雑音の交差相関が、最小化問題のコスト関数に含まれることができ、推定された交差相関関数の関数である、勾配降下アルゴリズムが、適応フィルタ５０２のために選択された任意の学習アルゴリズムに関して導出されることができる。
【００３５】
例えば、ＴＬＳ学習アルゴリズムに関して、適応フィルタ５０２のための係数は、以下の方程式から算出されてもよい。
【数３】
0006534180.tif 000004
【００３６】
別の実施例として、ＬＳ学習アルゴリズムに関して、適応フィルタ５０２のための係数は、以下の方程式から算出されてもよい。
【数４】
0006534180.tif 000005
式中、σｑは、平均雑音電力の平方根を求めることによって算出され得る、背景雑音の標準偏差であり、ｒｑ２ｑ１は、時間的に白色化されたマイクロホン信号間の交差相関である。平滑標準偏差が、次いで、以下の方程式から得られてもよい。
【数５】
0006534180.tif 000006
式中、Ｅｑ［ｌ］は、平均雑音電力であり、αは、平滑パラメータである。
【００３７】
一般に、背景雑音は、遠距離場から到着し、したがって、両マイクロホンにおける雑音電力は、同一電力を有すると仮定され得る。したがって、マイクロホンのうちのいずれか一方からの雑音電力は、Ｅｑ［ｌ］を計算するために使用されることができる。平滑雑音交差相関推定値ｒｑ２ｑ１は、以下のように得られる。
【数６】
0006534180.tif 000007
式中、ｍは、サンプル中の交差相関遅延のずれであり、Ｎは、交差相関を推定するために使用されるサンプルの数であり、２５６サンプルに設定され、ｌは、サイズＮサンプルの雑音バッファが生成される、スーパーフレーム時間指数であり、Ｄは、入力ｘ２［ｎ］に導入される因果的遅延であり、βは、調節可能平滑定数である。図２に戻って参照すると、上記に説明されるｒｑ２ｑ１ファクタは、雑音相関判定ブロック２１２によって算出されてもよい。
【００３８】
雑音交差相関値は、ずれが増加するにつれて、重要ではなくなり得る。算出の複雑性を低減させるために、選択数のずれに対応する交差相関のみが、算出されてもよい。最大交差相関ずれＭは、したがって、ユーザによって調節可能である、またはアルゴリズムによって判定されてもよい。より大きいＭの値が、指向性の干渉し競合する反響障害等のより少ない数の雑音源が存在する用途において、またはマイクロホンが相互に近接して離間される場合、使用されてもよい。
【００３９】
所望の発話の存在の間の交差相関の推定は、雑音相関推定値を破損させ、それによって、所望の発話消去性能に影響を及ぼし得る。したがって、交差相関算出および平滑交差相関の推定のためのデータサンプルのバッファが、特定の時間のみ有効にされてもよく、例えば、所望の発話の不在を検出する際に高信頼度があるときは、無効にされてもよい。
【００４０】
図６は、本開示の一実施形態による、雑音相関判定に先立った事前白色化フィルタを用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。図６のシステム６００は、図５のシステム５００に類似するが、雑音相関判定ブロック６１０を含む。相関ブロック６１０は、入力として、事前白色化マイクロホン信号をブロック５０４および５０６から受信してもよい。相関ブロック６１０は、適応フィルタ５０２に、ｒｑ２ｑ１等の雑音相関パラメータを出力してもよい。
【００４１】
図７は、本開示の一実施形態による、事前白色化フィルタおよび遅延を用いた適応ブロッキング行列処理のための信号処理の例示的モデルである。図７のシステム７００は、図６のシステム６００に類似するが、遅延ブロック７２２を含む。所望の信号および選択された基準信号の到着の方向に応じて、系ｈ［ｎ］のインパルス応答は、非因果的系をもたらし得る。本非因果的系は、推定されたインパルス応答が真の系の時間シフトバージョンであるように、遅延（ｚ―Ｄ）ブロック７２２を適応フィルタ５０２の入力に導入することによって実装されてもよい。入力に導入されるブロック７２２における遅延は、ユーザによって調節されてもよく、またはコントローラ上で実行するアルゴリズムによって判定されてもよい。
【００４２】
信号処理ブロックの一実施形態を実装するためのシステムは、図８に示される。図８は、本開示の一実施形態による、勾配降下全最小２乗（ＴＬＳ）学習アルゴリズムを実行するためのシステムの例示的ブロック図である。システム８００は、デジタル微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）マイクロホン等の雑音信号源８０２Ａおよび８０２Ｂを含む。雑音信号は、それぞれ、事前時間白色化フィルタ８０６Ａおよび８０６Ｂを通して通過されてもよい。２つのフィルタが示されるが、一実施形態では、事前白色化フィルタは、信号源８０２Ａおよび８０２Ｂの一方のみに適用されてもよい。事前白色化信号は、次いで、相関判定モジュール８１０および勾配降下ＴＬＳモジュール８０８に提供される。モジュール８０８および８１０は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）等の同一プロセッサ上で実行されてもよい。相関判定モジュール８１０は、ＧｒＴＬＳモジュール８０８に提供される、上記に説明されるようなパラメータｒｑ２ｑ１を判定してもよい。ＧｒＴＬＳモジュール８０８は、次いで、入力源８０２Ａおよび８０８２Ｂの両方で受信された発話信号を表す信号を発生させる。その信号は、次いで、逆事前白色化フィルタ８１２を通して通過され、源８０２Ａおよび８０２Ｂで受信された信号を発生させる。さらに、フィルタ８０６Ａ、８０６Ｂ、および８１２はまた、ＧｒＴＬＳブロック８０８と同一プロセッサ、すなわち、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）上に実装されてもよい。
【００４３】
前述の例示的システムの適用の結果は、サンプル雑音信号をシステムに適用し、システムの出力における雑音低減を判定することによって例証されることができる。図９は、本開示のある実施形態に適用されるある例示的入力のための雑音相関値を図示する、例示的グラフである。グラフ９００は、適応雑音消去装置への基準信号（ｂ［ｎ］信号）とその入力（ａ［ｎ］信号）との間の振幅２乗コヒーレンスのグラフである。ほぼ理想的場合が、線９０２として示される。ＮＬＭＳ学習アルゴリズムのための雑音相関グラフは、線９０６Ａおよび９０６Ｂとして示される。ＧｒＴＬＳ学習アルゴリズムのための雑音相関グラフは、線９０４Ａおよび９０４Ｂとして示される。線９０４Ａおよび９０４Ｂは、特に、典型的背景雑音に関する一般的周波数である、１００〜１０００ヘルツの周波数において、９０２の理想的場合により近似する。したがって、上記に説明されるＧｒＴＬＳベースのシステムは、少なくともある雑音信号に関して、従来のシステムに優る雑音低減における最高改良をもたらし得る。さらに、雑音相関は、事前白色化アプローチが使用されるときに改良される。
【００４４】
適応ブロッキング行列ならびに上記に説明される他のコンポーネントおよび方法は、モバイルデバイス内に実装され、モバイルデバイスの近端および／または遠端マイクロホンから受信された信号を処理してもよい。モバイルデバイスは、例えば、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、または無線イヤホンであってもよい。デバイスのアプリケーションプロセッサ等のモバイルデバイスのプロセッサは、図２、図４、図５、図６、図７、および／または図８を参照して上記に説明されたもの等の適応ビーム形成器、適応ブロッキング行列、適応雑音消去装置、もしくは処理のための他の回路を実装してもよい。代替として、モバイルデバイスは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）等のこれらの機能を行うための具体的ハードウェアを含んでもよい。さらに、プロセッサまたはＤＳＰは、上記の実施形態および説明に説明されるような修正された適応ブロッキング行列を用いて、図１のシステムを実装してもよい。
【００４５】
図３の概略フロー図略図は、概して、論理フロー図略図として記載される。したがって、描写される順序および標識されるステップは、開示される方法の側面を示す。図示される方法の１つ以上のステップまたはその一部と機能、論理、または効果上均等物である、他のステップおよび方法も、想起され得る。加えて、採用されるフォーマットおよび記号は、方法の論理ステップを説明するために提供され、方法の範囲を限定するものと理解されるものではない。種々の矢印タイプおよび線タイプが、フロー図略図において採用され得るが、それらは、対応する方法の範囲を限定するものと理解されるものではない。実際には、いくつかの矢印または他のコネクタは、方法の論理フローのみを示すために使用され得る。例えば、矢印は、描写される方法の列挙されたステップ間の規定されていない持続時間の待機または監視周期を示し得る。加えて、特定の方法が生じる順序は、示される対応するステップの順序に厳密に従ってもよく、またはそうではなくてもよい。
【００４６】
ファームウェアおよび／またはソフトウェア内に実装される場合、前述の機能は、コンピュータ可読媒体上の１つ以上の命令またはコードとして記憶されてもよい。実施例として、データ構造でエンコードされた非一過性コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラムでエンコードされたコンピュータ可読媒体が挙げられる。コンピュータ可読媒体は、物理的コンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の利用可能な媒体であってもよい。限定ではないが、一例として、そのようなコンピュータ可読媒体として、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）もしくは他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望のプログラムコードを命令もしくはデータ構造の形態で記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体が挙げられ得る。ディスク（ｄｉｓｋおよびｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光学ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクを含む。概して、ディスク（ｄｉｓｋ）は、データを磁気的に再生し、ディスク（ｄｉｓｃ）は、データを光学的に再生する。前述の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【００４７】
コンピュータ可読媒体上の記憶に加え、命令および／またはデータは、通信装置内に含まれる伝送媒体上の信号として提供されてもよい。例えば、通信装置は、命令およびデータを示す信号を有する、送受信機を含んでもよい。命令およびデータは、１つ以上のプロセッサに、請求項に概略された機能を実装させるように構成される。
【００４８】
本開示およびある代表的利点が詳細に説明されたが、種々の変更、代用、ならびに改変が、添付の請求項によって定義される本開示の精神および範囲から逸脱することなく、本明細書に成され得ることを理解されたい。例えば、上記の説明は、モバイルデバイスのマイクロホンからの発話信号の処理および抽出を参照するが、前述の方法およびシステムは、他の信号を他のデバイスから抽出するために使用されてもよい。開示される方法およびシステムを実装し得る他のシステムは、例えば、器具音を雑音マイクロホン信号から抽出する必要があり得る、オーディオ機器のための処理回路を含む。さらに別のシステムは、所望の信号を雑音センサから抽出する必要があり得る、レーダ、ソナー、または撮像システムを含んでもよい。さらに、本願の範囲は、明細書に説明されるプロセス、機械、製造、組成物、手段、方法、およびステップの特定の実施形態に限定されるものと意図されない。当業者が本開示から容易に理解するであろうように、本明細書に説明される対応する実施形態と実質的に同一機能を行う、または実質的に同一結果を達成する、現在既存である、もしくは後に開発される、プロセス、機械、製造、組成物、手段、方法、およびステップが、利用されてもよい。故に、添付の請求項は、その範囲内に、そのようなプロセス、機械、製造、組成物、手段、方法、およびステップを含むことが意図される。
【図１】
0006534180.tif 000008
【図２】
0006534180.tif 000009
【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９】
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