(57)【要約】【課題】様々な環境下においても、確実に雑音除去を行うことができる雑音除去装置を得る。【解決手段】音声区間判定手段３は、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する。補正フィルタ係数更新手段６は、音声区間判定手段３が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新し、補正フィルタメモリ７に記憶させる。雑音除去手段８は、補正フィルタメモリ７に記憶された補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、
雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、
前記雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、
前記音声区間判定手段が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直後の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、
前記補正フィルタ係数を用いて、音声区間における前記雑音重畳音声データから前記雑音データを除去する雑音除去手段とを備えた雑音除去装置。
【請求項２】
雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、
雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、
前記雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、
前記音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直前の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直後の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、
前記前補正フィルタ係数と前記後補正フィルタ係数との平均を算出し、平均補正フィルタ係数として出力する補正フィルタ係数合成手段と、
前記平均補正フィルタ係数を用いて、音声区間における前記雑音重畳音声データから前記雑音データを除去する雑音除去手段とを備えた雑音除去装置。
【請求項３】
雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、
雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、
音声入力時に押下されるボタンの押下タイミングを取得するボタン押下タイミング入力手段と、
前記ボタン押下タイミング入力手段による押下タイミングに基づき、前記雑音重畳音声データに対して音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、
前記音声区間判定手段が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直後の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、
前記補正フィルタ係数を用いて、音声区間における前記雑音重畳音声データから前記雑音データを除去する雑音除去手段とを備え、
前記音声区間判定手段は、前記ボタン押下タイミングに基づいて得られた雑音除去音声データを用いて音声区間と雑音区間の再判定を行い、前記補正フィルタ係数更新手段は、当該再判定の結果得られた音声区間と雑音区間に基づいて、前記補正フィルタの係数を再度更新することを特徴とする雑音除去装置。
【請求項４】
雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、
雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、
前記雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、
前記音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直前の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直後の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、
前記前補正フィルタ係数と前記後補正フィルタ係数との相関を算出する補正フィルタ相関算出手段と、
前記補正フィルタ相関算出手段で前記前補正フィルタ係数と前記後補正フィルタ係数との間に相関があった場合、前記前補正フィルタ係数を用いて、音声区間における前記雑音重畳音声データから前記雑音データを除去した雑音除去音声を出力する雑音除去手段とを備えた雑音除去装置。
【請求項５】
雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、
雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、
前記雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、
前記音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直前の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、当該音声区間直後の雑音区間から、前記雑音重畳音声データと前記雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、
前記前補正フィルタ係数及び前記後補正フィルタ係数に対し、これら係数が得られた時系列に従って重み付けを行って複数の前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数の平均を算出し、平均補正フィルタ係数として出力する補正フィルタ係数重み付け平均算出手段と、
前記平均補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備えた雑音除去装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、観測信号から目的信号を抽出するために、観測信号に含まれる目的信号以外の信号である雑音を除去する雑音除去装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
雑音除去装置は、観測信号から目的信号を抽出するために、観測信号に含まれる目的信号以外の信号である雑音を除去する装置であり、音声認識や音声通信の分野で利用されており、音声認識率の改善や通信の際の音声品質の改善が得られる有効な装置である。
このような観測信号から、搬送信号に含まれる雑音（重畳雑音）を除去するための簡便で有効な手法として、２入力スペクトルサブトラクション法（以下、２入力ＳＳ法と称する）がある。例えば、このような２入力ＳＳ法を用いる従来の雑音除去装置としては、特許文献１に示されているものがあった。
【０００３】
例えば、電話においては、送信信号が受信信号へ回り込む（混入）ことによって受信信号の音質劣化が生じることがある。上記のような従来技術では、受信信号の音質改善のために、受信信号に回り込んだ送信信号を２入力ＳＳによって除去することが開示されている。手順は、先ず、送信信号のパワースペクトルと受信信号のパワースペクトルから、回り込みの伝達特性を求める。次に、伝達特性を基に送信信号パワースペクトルから、受信信号パワースペクトルより除去すべき回り込み送信信号パワースペクトルを求める。そして、受信信号パワースペクトルから回り込み送信信号パワースペクトルを除去することで品質の良い受信信号が得られる。伝達特性は、（１）送信信号が存在する区間、（２）受信信号に相手の音声が無い区間、（３）送信信号が存在し、かつ受信信号に相手の音声が無い区間、で推定することが示されていた。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２５２２６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の２入力ＳＳ法を用いた雑音除去装置は、音声入力が雑音から始まる場合には、補正フィルタ係数は正確に音響伝達特性を表す係数を更新することができるので、それによって音声に重畳した雑音を正確に推定できるため、音声に重畳した雑音除去を比較的正確に実施することができる。しかしながら、音声入力が音声から始まる場合や、雑音から始まっても補正フィルタ係数を更新するのに十分な区間の確保ができなかった場合には正確な補正フィルタ係数を更新することができない。その結果、このような場合は、補正フィルタ係数を用いて雑音データから音声に重畳した雑音データを正確に推定できないため、正確な雑音除去を実施することができず、認識性能が低下するという問題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、音声区間直前で補正フィルタ係数を更新するのに十分な雑音区間を確保できない環境や発声直前から発声開始後にかけて雑音重畳音声データと雑音データとの間においての音声重畳雑音の伝達特性に係る周波数特性が大きく変化する環境下においても、正確な雑音除去を行うことのできる雑音除去装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る雑音除去装置は、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の雑音除去装置は、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新するようにしたので、様々な環境下においても、確実に雑音除去を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による雑音除去装置を示す構成図である。
図において、雑音除去装置は、雑音重畳音声入力手段１、雑音入力手段２、音声区間判定手段３、雑音重畳音声スペクトル演算手段４、雑音スペクトル演算手段５、補正フィルタ係数更新手段６、補正フィルタメモリ７、雑音除去手段８、初期状態判定手段９、音声区間パワースペクトルメモリ１０、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１からなる。
【００１０】
雑音重畳音声入力手段１は、ユーザ及びその他音響信号出力装置によって発生される雑音重畳音声を入力し、この雑音重畳音声に対してＡ／Ｄ変換を行って雑音重畳音声データを出力する手段である。雑音入力手段２は、雑音を入力し、この雑音に対してＡ／Ｄ変換を行って雑音データを出力する手段である。音声区間判定手段３は、雑音重畳音声入力手段１から出力される雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間を判定し、区間情報と区間変化情報を出力する手段である。雑音重畳音声スペクトル演算手段４は、雑音重畳音声データを周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトルを時系列として出力する手段である。雑音スペクトル演算手段５は、雑音データを周波数変換して雑音パワースペクトルを時系列として出力する手段である。補正フィルタ係数更新手段６は、音声区間判定手段３が雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から雑音重畳音声と雑音との間においての音声重畳雑音の伝達特性に係る周波数特性の差異を補正するための補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７に記憶させる手段である。
【００１１】
補正フィルタメモリ７は、補正フィルタ係数を１個記憶するメモリであり、雑音除去手段８は、補正フィルタメモリ７に記憶された補正フィルタ係数を用いて雑音重畳音声パワースペクトルに係る推定雑音パワースペクトルを除去して、雑音除去音声パワースペクトルを時系列に出力する手段である。初期状態判定手段９は、音声区間判定手段３の出力である区間情報が入力され、入力が音声区間であった場合に、雑音重畳音声パワースペクトル及雑音パワースペクトルを記憶させるか否かの判定を行い、その判定信号を出力する手段である。音声区間パワースペクトルメモリ１０は、初期状態判定手段９の判定信号に基づいて雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶するメモリである。補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１は、雑音区間の雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶するメモリである。
【００１２】
次に、実施の形態１の雑音除去装置の動作について説明する。
図２は、実施の形態１の雑音除去装置の動作を示すフローチャートである。
雑音重畳音声入力手段１は、一般的に話者の近傍に設置されるか、または話者が保持し、話者の音声を入力する。この際、音声と共に雑音も入力されるため、雑音重畳音声が入力されることになる。この入力に対して、雑音重畳音声入力手段１は、例えば１１ｋＨｚサンプリングでＡ／Ｄ変換を行い、雑音重畳音声データを出力する。また、雑音入力手段２は、一般的に話者から離隔した位置に設置されるか、または、雑音発生源に直接接続して雑音を入力し、雑音重畳音声入力手段１と同様に、例えば１６ビットでＡ／Ｄ変換を行い、雑音データを出力する（ステップＳＴ１０１）。尚、本発明の雑音除去装置は、雑音入力手段２への音声の漏れ込みが無視できるほど小さい場合を想定して構成されているものとする。
【００１３】
雑音重畳音声スペクトル演算手段４は、雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データを入力とし、ある一定の長さ、例えば２５６サンプルの長さでフレームを用いて、一定の幅、例えば１１０サンプルでシフトしながら、ハミング窓またはハニング窓等で切り出し、フーリエ変換によって周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトルを時系列として出力する。尚、このフーリエ変換については後述する。また、雑音スペクトル演算手段５は、雑音入力手段２が出力する雑音データを入力とし、雑音重畳音声スペクトル演算手段４と同処理で周波数変換して雑音パワースペクトルを時系列として出力する（ステップＳＴ１０２）。
【００１４】
音声区間判定手段３は、雑音重畳音声入力手段１の出力である雑音重畳音声データを入力として音声区間を判定し、処理対象フレームが音声区間なのか雑音区間なのかの区間情報を出力する（ステップＳＴ１０３）。区間の判定方法に関しては後述する。ステップＳＴ１０３における判定の結果が雑音区間であった場合はステップＳＴ１０５へ、判定結果が音声区間ならばステップＳＴ１０６に移行する（ステップＳＴ１０４）。
【００１５】
ステップＳＴ１０５において、補正フィルタ係数更新手段６は、雑音区間の処理対象フレームが音声区間直後のフレームから規定フレーム数以内であるかを判定する。判定の結果、そうであった場合はステップＳＴ１０７へ、そうでない場合はステップＳＴ１０８に移行する。尚、規定フレーム数は、例えば３０フレームとする。補正フィルタ係数更新手段６は、ステップＳＴ１０７において、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数、例えば３０フレーム補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に記憶できたかどうかを判定し、ステップＳＴ１０８においては、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１をクリアする。
【００１６】
ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数を記憶できていれば、補正フィルタ係数更新手段６は、雑音重畳音声データと雑音データとの間においての雑音の伝達特性に係る周波数特性の差異を補正するための補正フィルタ係数を雑音重畳音声パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルを雑音パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルで除算して補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７に補正フィルタ係数を１個記憶させる（ステップＳＴ１０９）。尚、補正フィルタメモリ７が記憶する補正フィルタ係数については後述する。一方、ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数記憶できていない場合は、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶し、この処理対象フレームへの処理を終了する（ステップＳＴ１１０）。
【００１７】
また、上記ステップＳＴ１０４において、音声区間判定手段３の判定結果が音声区間であった場合、ステップＳＴ１０６において、初期状態判定手段９は、処理対象フレームを音声区間と判定し、音声区間パワースペクトルメモリ１０に雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶する。
【００１８】
雑音除去手段８は、補正フィルタメモリ７に記憶された補正フィルタ係数を用いて雑音パワースペクトルから雑音重畳音声パワースペクトルに重畳している雑音パワースペクトルを推定し、除去して、雑音除去音声パワースペクトルを時系列に出力する（ステップＳＴ１１１）。以上のステップＳＴ１０１〜ＳＴ１１１の処理を処理対象フレーム毎に繰り返し、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数記憶された場合は、補正フィルタの係数を更新する。
【００１９】
雑音除去手段８によって出力される雑音除去音声パワースペクトル｜Ｓｔ(ω)｜2は以下の式（１）に示すように表される。
【数１】
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尚、式（１）において、ωは周波数、Ｓｔ（ω）はフレーム時刻ｔの雑音除去音声振幅スペクトル、Ｙｔ（ω）はフレーム時刻ｔの雑音重畳音声振幅スペクトル、Ｈ（ω）は補正フィルタ係数、Ｎｔ（ω）はフレーム時刻ｔの雑音振幅スペクトル、αはパワースペクトルの減算量を調整するパラメータ（サブトラクト係数）、βはパワースペクトルにおける各周波数成分の下限値を設定するパラメータ（フロアリング値）である。また、ｍａｘ｛｝は括弧内の要素の中で最大の値の要素を返す関数として与えられるものである。
【００２０】
図３は、実施の形態１の音声区間判定手段３で判定の際に用いる信号を時系列で表す説明図である。
以下、図３に基づいて音声区間判定手段３の動作を詳細に説明する。
図３において、（１）は雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データ、（２）は音声区間判定手段３が出力する雑音重畳音声データである。
音声区間の判定は、例えば、規定フレーム数分の雑音重畳音声データの平均パワーを演算し、これに一定パワーｐ、例えば５ｄＢを加えた値を閾値ｔｈと設定する。任意フレーム時刻ｔの雑音重畳音声データのパワーを演算し、閾値ｔｈを上回る時間が一定時間ｔ１、例えば０．５ｓｅｃ以上ある場合に任意フレーム時刻ｔを音声区間始端ｔｓ、また、閾値ｔｈを下回る時間が一定時間ｔ２以上ある場合に任意フレーム時刻ｔを雑音区間終端ｔｅとして、音声区間始端ｔｓが検出されるまでの間を雑音区間、音声区間始端ｔｓが検出されれば音声区間、雑音区間終端ｔｅが検出されれば雑音区間と判定する。
【００２１】
図４は、実施の形態１における雑音除去を行う場合の入力信号を時系列で表す説明図である。以下、この図４を基に雑音除去手段８の詳細に説明する。
図４において、（１）は雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データ、（２）は雑音重畳音声データ（１）を判断基準にして発信する音声区間判定信号、（３）は雑音入力手段２が出力する雑音データである。
【００２２】
音声区間判定信号（２）が発信していない場合で音声区間から規定フレーム数経過した雑音区間の場合は、補正フィルタ係数更新手段６は雑音重畳音声（１）と雑音（３）の補正フィルタ作成フレーム区間ｆｈの平均スペクトラムの比から補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７に補正フィルタ係数更新手段６が係数更新した補正フィルタ係数を記憶する。
【００２３】
雑音除去手段８は、音声区間判定信号（２）が処理対象フレームを音声区間と判定した場合、即ち、音声区間の場合は、補正フィルタメモリ７が記憶している補正フィルタ係数を用いて、雑音パワースペクトル、即ち雑音データ（３）のパワースペクトルの伝達特性の補正を行い、推定雑音パワースペクトラムを算出する。音声区間パワースペクトルメモリ１０が記憶している雑音重畳音声パワースペクトル、即ち雑音重畳音声データ（１）のパワースペクトルから、推定雑音パワースペクトラムを減算及び除去する。
【００２４】
図５は、実施の形態１の補正フィルタメモリに記憶される補正フィルタ係数の一例を示す説明図である。
係数は周波数毎の音声重畳雑音パワースペクトラムと雑音パワースペクトラムの比である。以下、この図を基に補正フィルタメモリに記憶されている補正フィルタ係数について詳細に説明する。
【００２５】
【数２】
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上記の式（２）において、ｋは時間、ωは周波数、ｊは虚数単位、Ｎはサンプル数、ｘ（ｋ）は時系列データである。
【００２６】
例えば、規定フレーム数を３０フレームとした場合、補正フィルタ係数は式（３）のように表すことができる。
【数３】
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上記の式（３）において、ωは周波数、Ｈ（ω）は補正フィルタ係数、｜Ｙｎ(ω)｜2は雑音重畳音声パワースペクトル、｜Ｎｎ(ω)｜2は雑音パワースペクトルである。補正フィルタ係数Ｈ（ω）は実際には周波数ωに対応した補正フィルタポイントｉ毎に値を持つ係数で、例えばサンプリング周波数が１１ｋＨｚの場合で、２５６ポイントでフーリエ変換した場合、補正フィルタポイント１２９は周波数５５００Ｈｚに対応している。
【００２７】
例えば、１フレーム長２５６サンプル、フレームシフト１１０サンプル、１１ｋＨｚサンプリングで分析した場合の雑音重畳音声データを対象にフーリエ変換して算出した雑音重畳音声パワースペクトルの音声区間直前３０フレームの平均を、雑音データに対して同処理した雑音スペクトル３０フレームの平均で除算した結果の一例である。パワースペクトルは式（２）によりスペクトルＸ（ω）を計算し、更に｜Ｘ(ω)｜2を求めることで得る。
【００２８】
以上、雑音推定及び雑音除去方法を２入力ＳＳで説明したが、１入力ＳＳへの適用も可能である。雑音除去音声パワースペクトルは１入力ＳＳを用いた場合は式（４）のように表すことができる。
【数４】
2008209768.tif 000006
上記の式（４）において、ＮA（ω）は雑音区間における平均雑音パワースペクトルである。本発明はその雑音区間を音声区間直後の雑音区間を用いることを特徴とする。他の変数については、式（１）と同一なので説明を省略する。
【００２９】
以上のように、実施の形態１の雑音除去装置によれば、雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備えたので、例えば、音声区間直前で補正フィルタの係数を更新するのに十分な雑音区間を確保できない場合や、発声直前から発声開始後にかけて雑音重畳音声データと雑音データとの間においての音声重畳雑音の伝達特性に係る周波数特性が大きく変化する場合等、様々な環境下であっても正確な雑音除去を行うことができる。
【００３０】
実施の形態２．
実施の形態２は、音声区間の直前直後の補正フィルタ係数を平均するようにしたものである。
図６は、実施の形態２の雑音除去装置の構成図である。
図において、雑音除去装置は、雑音重畳音声入力手段１、雑音入力手段２、音声区間判定手段３ａ、雑音重畳音声スペクトル演算手段４、雑音スペクトル演算手段５、補正フィルタ係数更新手段６ａ、補正フィルタメモリ７ａ、雑音除去手段８、初期状態判定手段９、音声区間パワースペクトルメモリ１０、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１、前補正フィルタ作成用データメモリ１２、補正フィルタ係数合成手段１３からなる。
【００３１】
音声区間判定手段３ａは、雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データと共に、前補正フィルタ作成用データメモリ１２に記憶された雑音重畳音声データに基づいて、音声区間を判定し、かつ、音声区間の直前あるいは直後の雑音区間を判定する手段である。補正フィルタ係数更新手段６ａは、音声区間判定手段３ａが、音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、音声区間直前の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する手段である。また、補正フィルタメモリ７ａは、補正フィルタ係数更新手段６ａが更新する前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数と、補正フィルタ係数合成手段１３が更新する平均補正フィルタ係数とを記憶するよう構成されている。
【００３２】
前補正フィルタ作成用データメモリ１２は、入力される雑音重畳音声データを一定時間分バッファリングするためのメモリである。補正フィルタ係数合成手段１３は、補正フィルタメモリ７ａに記憶された前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との平均を算出し、この平均値を平均補正フィルタ係数として補正フィルタメモリ７ａに記憶させる手段である。他の構成については、実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００３３】
次に、実施の形態２の雑音除去装置の動作について説明する。
図７及び図８は、実施の形態２の動作を示すフローチャートであり、以下、このフローチャートに沿って動作を説明する。図中のステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理と同様の内容であることを示している。
【００３４】
雑音重畳音声入力手段１及び雑音入力手段２は、それぞれ雑音重畳音声及び雑音を入力し、雑音重畳音声データ及び雑音データを出力する（ステップＳＴ１０１）。次に、雑音重畳音声スペクトル演算手段４及び雑音スペクトル演算手段５は、それぞれ雑音重畳音声データ及び雑音データを入力し、これらデータを周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを時系列として出力する（ステップＳＴ１０２）。
【００３５】
また、雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２に記憶され（ステップＳＴ２０１）、音声区間判定手段３は、前補正フィルタ作成用データメモリ１２が記憶している雑音重畳音声データを入力として音声区間を判定し、処理対象フレームが音声区間なのか雑音区間なのかの区間情報を出力する（ステップＳＴ１０３）。ステップＳＴ１０３における判定の結果が雑音区間であった場合はステップＳＴ１０５へ、判定結果が音声区間ならばステップＳＴ１０６に移行する（ステップＳＴ１０４）。
【００３６】
ステップＳＴ１０６においては、初期状態判定手段９の判定結果により雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを音声区間パワースペクトルメモリ１０に記憶させると共に、音声区間判定手段３ａは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２内の雑音区間は音声区間直前から規定フレーム以上であるかを判定する（ステップＳＴ２０２）。ステップＳＴ２０２において、規定フレーム以上であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの平均を雑音パワースペクトルの平均で除算して補正フィルタ係数を更新し、この補正フィルタ係数を１個、補正フィルタメモリ７ａに記憶する（ステップＳＴ１０９）。次に、補正フィルタ係数合成手段１３は、補正フィルタメモリ７ａに、前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数の両方の補正フィルタ係数が記憶されているかを判定し（ステップＳＴ２０３）、記憶されていない場合はそのまま終了する。例えば、前補正フィルタ係数のみが記憶されている場合は、そのまま終了する。また、ステップＳＴ２０２において、規定フレーム以上ではなかった場合は、そのまま終了する。
【００３７】
また、ステップＳＴ１０４において処理対象フレームが雑音区間であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音区間の処理対象フレームが音声区間直後のフレームから規定フレーム数以内であるかを判定する（ステップＳＴ１０５）。判定の結果、そうであった場合はステップＳＴ１０７へ、そうでない場合はステップＳＴ１０８に移行する。補正フィルタ係数更新手段６は、ステップＳＴ１０７において、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数分、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に記憶できたかどうかを判定し、一方、ステップＳＴ１０８においては、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１をクリアする。
【００３８】
ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数を記憶できていれば、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルを雑音パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルで除算して補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７に後補正フィルタ係数としてこれを１個記憶させる（ステップＳＴ１０９）。一方、ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数記憶できていない場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶する（ステップＳＴ１１０）。
【００３９】
次に、補正フィルタ係数合成手段１３は、補正フィルタメモリ７ａ中に、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数の両方の補正フィルタ係数が記憶されているかを判定し（ステップＳＴ２０３）、そうであった場合は、これら前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数の平均を算出し、補正フィルタメモリ７ａに平均補正フィルタ係数として１個記憶する（ステップＳＴ２０４）。
【００４０】
ステップＳＴ２０４において、平均補正フィルタ係数が更新された場合、雑音除去手段８は補正フィルタメモリ７ａに記憶された平均補正フィルタ係数を用いて雑音重畳音声パワースペクトルに係る推定雑音パワースペクトルを除去して、雑音除去音声パワースペクトルを時系列に出力する（ステップＳＴ１１１）。尚、補正フィルタメモリ７ａには平均補正フィルタ係数として予め決められた初期値が記憶されており、この初期値を平均補正フィルタ係数で更新する。また、最初の音声区間において平均補正フィルタ係数が得られなかった場合は初期値により雑音除去音声を出力する。
【００４１】
尚、上記実施の形態では、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数を両方共補正フィルタメモリ７ａに記憶させ、補正フィルタ係数合成手段１３が、補正フィルタメモリ７ａから両方の補正フィルタ係数と取り出して平均を求めるようにしたが、補正フィルタ係数更新手段６ａが後補正フィルタ係数を更新した場合、補正フィルタメモリ７ａに記憶されている前補正フィルタ係数を取り出して平均を求めるようにしてもよい。このように構成することにより、補正フィルタメモリ７ａ内に後補正フィルタ係数を記憶させるための領域を不要とすることができる。
【００４２】
以上のように、実施の形態２の雑音除去装置によれば、雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、音声区間直前の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との平均を算出し、平均補正フィルタ係数として出力する補正フィルタ係数合成手段と、平均補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備えたので、より正確な音声重畳雑音を推定可能な補正フィルタ係数を更新することができるので、更に精度の高い雑音除去を行うことができる。
【００４３】
実施の形態３．
実施の形態３は、ボタン操作によりユーザが音声区間を指定する手段を設けると共に、音声区間の再判定を行って補正フィルタ係数を再度更新するようにしたものである。
【００４４】
図９は、実施の形態３の雑音除去装置を示す構成図である。
図示の雑音除去装置は、雑音重畳音声入力手段１、雑音入力手段２、音声区間判定手段３ｂ、雑音重畳音声スペクトル演算手段４、雑音スペクトル演算手段５、補正フィルタ係数更新手段６、補正フィルタメモリ７、雑音除去手段８、初期状態判定手段９、音声区間パワースペクトルメモリ１０、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１、ボタン押下タイミング入力手段１４、雑音除去音声データ演算手段１５からなる。
【００４５】
ボタン押下タイミング入力手段１４は、ユーザが音声入力を行う場合にボタンを押下する際に発信する制御信号が入力され、音声区間判定手段３に対してボタン押下タイミング信号を出力する手段である。雑音除去音声データ演算手段１５は、雑音除去手段８が出力する雑音除去音声パワースペクトルに対して、逆フーリエ変換等により時間領域変換を行った雑音除去音声データを出力する手段である。また、音声区間判定手段３ｂは、図示しないタイマを有し、ボタン押下タイミング入力手段１４による押下タイミングに基づき、雑音重畳音声データに対して音声区間か雑音区間かを判定すると共に、雑音除去音声データ演算手段１５より、雑音除去音声データが入力された場合は、この雑音除去音声データに基づいて音声区間の再判定を行うよう構成されている。その他の構成については、実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００４６】
次に、実施の形態３の雑音除去装置の動作について説明する。
図１０及び図１１は、実施の形態３の動作を示すフローチャートであり、以下、このフローチャートに沿って動作を説明する。図中のステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理と同様の内容であることを示している。
【００４７】
雑音重畳音声入力手段１及び雑音入力手段２は、それぞれ雑音重畳音声及び雑音を入力し、雑音重畳音声データ及び雑音データを出力する（ステップＳＴ１０１）。次に、雑音重畳音声スペクトル演算手段４及び雑音スペクトル演算手段５は、それぞれ雑音重畳音声データ及び雑音データを入力し、これらデータを周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを時系列として出力する（ステップＳＴ１０２）。
【００４８】
次に、ボタン押下タイミング入力手段１４からの出力がボタン押下であるか否かを判定し、ボタン押下であればステップＳＴ１０３へ、ボタン押下がなければ終了する（ステップＳＴ３０１）。ステップＳＴ１０３において、音声区間判定手段３ｂは、雑音重畳音声入力手段１の出力である雑音重畳音声データを入力として音声区間を判定し、処理対象フレームが音声区間なのか雑音区間なのかの区間情報を出力する。また、ステップＳＴ３０１においてボタン押下があった場合、この押下タイミングで音声区間判定手段３ｂ内のタイマがセットされる。ステップＳＴ１０４の判定処理において、処理対象フレームが音声区間であった場合は、実施の形態１と同様に初期状態判定手段９により、音声区間パワースペクトルメモリ１０に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶し（ステップＳＴ１０６）、終了する。
【００４９】
一方、ステップＳＴ１０４において、処理対象フレームが音声区間でなかった場合、音声区間判定手段３ｂは、タイマのタイムアウトで音声区間終端を決定する（ステップＳＴ３０２）。尚、タイマのタイムアウト時間としては、雑音除去装置が適用される装置における発声時間として適当な値が予め設定されている。ステップＳＴ３０２において、音声区間終端が決定された場合、補正フィルタ係数更新手段６は、ステップＳＴ１０７において、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数分、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に記憶できたかどうかを判定し、規定フレーム数を記憶できていれば、補正フィルタ係数更新手段６は、雑音重畳音声パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルを雑音パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルで除算して補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７に補正フィルタ係数としてこれを１個記憶させる（ステップＳＴ１０９）。一方、ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数記憶できていない場合は、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶する（ステップＳＴ１１０）。
【００５０】
次に、ステップＳＴ１０９において補正フィルタ係数が記憶された場合、雑音除去手段８は、補正フィルタメモリ７に記憶された補正フィルタ係数を用いて雑音重畳音声パワースペクトルに係る推定雑音パワースペクトルを除去して、雑音除去音声パワースペクトルを時系列に出力する（ステップＳＴ１１１）。次に、雑音除去音声データ演算手段１５は、雑音除去手段８が出力した雑音除去音声パワースペクトルから雑音除去音声データを生成し、これを音声区間判定手段３ｂに出力する（ステップＳＴ３０３）。即ち、雑音除去音声データ演算手段１５は、雑音除去手段８から出力された雑音除去音声パワースペクトル｜Ｓ(ω)｜2へ雑音重畳音声スペクトルＹ(ω)の位相情報を適用して雑音除去音声スペクトルＳ(ω)を求め、逆フーリエ変換を用いて時間領域変換を行い、雑音除去音声データを出力する。雑音除去音声データｓ(k)の算出式は式（５）のようになる。
【数５】
2008209768.tif 000007
尚、上式（５）において、ｋは時間、ωは周波数、Ｎはサンプル数、Ｓ(ω)は雑音除去音声スペクトルである。
【００５１】
ステップＳＴ３０３において、雑音除去音声データ演算手段１５より音声区間判定手段３ｂに雑音除去音声データが出力された場合、音声区間判定手段３ｂは、雑音除去音声データを対象に音声区間を検出したかを判定し（ステップＳＴ３０４）、既に検出した場合はそのまま終了し、検出していない場合は、雑音除去音声データを入力として、パワーを演算し、閾値を用いて音声区間と雑音区間とを判定する（ステップＳＴ３０５）。その後、雑音除去音声データにより判定した音声区間と雑音区間とに基づく補正フィルタ係数更新処理を行う（ステップＳＴ３０６）。即ち、ステップＳＴ３０６は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０４〜ステップＳＴ１１１の処理と同様の処理である。
【００５２】
このように実施の形態３では、周囲の雑音のパワーが大きい場合でも、雑音と発声のパワーの大きさにかかわらず、ボタン押下時からのタイムアウトで音声区間を判定し、この判定結果に基づく補正フィルタで雑音除去を行った後、再度、音声区間の検出を行うようにしたので、雑音のパワーが大きい場合や発声のパワーが小さい場合でも精度良く補正フィルタ係数を算出することができる。
【００５３】
以上では雑音推定及び雑音除去方法を２入力ＳＳで説明したが、１入力ＳＳへの適用も可能である。この場合、平均雑音パワースペクトルをタイムアウト後で計算することで、１入力ＳＳへの適用を実現することができる。１入力ＳＳへの適用については前述したので説明を省略する。
【００５４】
以上のように、実施の形態３の雑音除去装置によれば、雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、音声入力時に押下されるボタンの押下タイミングを取得するボタン押下タイミング入力手段と、ボタン押下タイミング入力手段による押下タイミングに基づき、雑音重畳音声データに対して音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備え、音声区間判定手段は、ボタン押下タイミングに基づいて得られた雑音除去音声データを用いて音声区間と雑音区間の再判定を行い、補正フィルタ係数更新手段は、再判定の結果得られた音声区間と雑音区間に基づいて、補正フィルタの係数を再度更新するようにしたので、雑音重畳音声データを対象に音声区間判別を行った時に判別不可能だった音声区間も判別することができる。あるいは、判別可能であった場合には、より正確な音声区間を判別することができる。
【００５５】
実施の形態４．
実施の形態４は、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との相関を算出するようにしたものである。
図１２は、実施の形態４の雑音除去装置の構成図である。
図において、雑音除去装置は、雑音重畳音声入力手段１、雑音入力手段２、音声区間判定手段３ａ、雑音重畳音声スペクトル演算手段４、雑音スペクトル演算手段５、補正フィルタ係数更新手段６ａ、補正フィルタメモリ７ａ、雑音除去手段８、初期状態判定手段９、音声区間パワースペクトルメモリ１０、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１、前補正フィルタ作成用データメモリ１２、補正フィルタ相関算出手段１６からなる。補正フィルタ相関算出手段１６は、補正フィルタメモリ７ａに記憶されている前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との相関を算出する手段である。それ以外の構成は、実施の形態２と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００５６】
次に、実施の形態４の雑音除去装置の動作について説明する。
図１３及び図１４は、実施の形態４の動作を示すフローチャートであり、以下、このフローチャートに沿って動作を説明する。図中のステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理と同様の内容であることを示している。また、図中のステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０３は、実施の形態２におけるステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０３の処理と同様の内容であることを示している。
【００５７】
雑音重畳音声入力手段１及び雑音入力手段２は、それぞれ雑音重畳音声及び雑音を入力し、雑音重畳音声データ及び雑音データを出力する（ステップＳＴ１０１）。次に、雑音重畳音声スペクトル演算手段４及び雑音スペクトル演算手段５は、それぞれ雑音重畳音声データ及び雑音データを入力し、これらデータを周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを時系列として出力する（ステップＳＴ１０２）。
【００５８】
また、雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２に記憶され（ステップＳＴ２０１）、音声区間判定手段３ａは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２が記憶している雑音重畳音声データを入力として音声区間を判定し、処理対象フレームが音声区間なのか雑音区間なのかの区間情報を出力する（ステップＳＴ１０３）。ステップＳＴ１０３における判定の結果が雑音区間であった場合はステップＳＴ１０５へ、判定結果が音声区間ならばステップＳＴ１０６に移行する（ステップＳＴ１０４）。
【００５９】
ステップＳＴ１０６においては、初期状態判定手段９によって雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが音声区間パワースペクトルメモリ１０に記憶されると共に、音声区間判定手段３ａは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２内の雑音区間は音声区間直前から規定フレーム以上であるかを判定する（ステップＳＴ２０２）。ステップＳＴ２０２において、規定フレーム以上であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの平均を雑音パワースペクトルの平均で除算して補正フィルタ係数を更新し、この補正フィルタ係数を１個、前補正フィルタ係数として、補正フィルタメモリ７ａに記憶する（ステップＳＴ１０９）。次に、補正フィルタ相関算出手段１６は、前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数の両方の補正フィルタ係数が得られたかを判定し（ステップＳＴ２０３）、得られていない場合はそのまま終了する。例えば、補正フィルタメモリ７ａに前補正フィルタ係数は記憶されているが後補正フィルタ係数が得られていない場合は、そのまま終了する。また、ステップＳＴ２０２において、規定フレーム以上ではなかった場合は、そのまま終了する。また、実施の形態４では、ステップＳＴ１０９において補正フィルタ係数が記憶された場合、バックグラウンド処理として、雑音除去手段８は、この補正フィルタ係数に基づいて、雑音重畳音声パワースペクトルに係る推定雑音パワースペクトルを除去して、雑音除去音声パワースペクトルを生成する。
【００６０】
ステップＳＴ１０４において処理対象フレームが雑音区間であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音区間の処理対象フレームが音声区間直後のフレームから規定フレーム数以内であるかを判定する（ステップＳＴ１０５）。判定の結果、そうであった場合はステップＳＴ１０７へ、そうでない場合はステップＳＴ１０８に移行する。補正フィルタ係数更新手段６ａは、ステップＳＴ１０７において、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数分、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に記憶できたかどうかを判定し、一方、ステップＳＴ１０８においては、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１をクリアする。
【００６１】
ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数を記憶できていれば、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルを雑音パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルで除算して補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７ａに後補正フィルタ係数としてこれを１個記憶させる（ステップＳＴ１０９）。尚、ステップＳＴ１０９において、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数とは別々に記憶するものとする。一方、ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数記憶できていない場合は、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶する（ステップＳＴ１１０）。
【００６２】
次に、補正フィルタ相関算出手段１６は、補正フィルタメモリ７ａに前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数の両方の補正フィルタ係数が記憶されているかを判定し（ステップＳＴ２０３）、そうであった場合は、これら前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数の相関があるかを判定する（ステップＳＴ４０１，ＳＴ４０２）。この相関係数rの算出式は下式（６）のようになる。
【数６】
2008209768.tif 000008
上式（６）において、ｉは補正フィルタポイント、ｎは最大補正フィルタポイント、ｈ1（ｉ）は、後補正フィルタｈ1のｉポイント目の係数、ｈ2（ｉ）は、前補正フィルタｈ2のｉポイント目の係数、ｈa1は後補正フィルタｈ1の係数の平均、ｈa2は前補正フィルタｈ2の係数の平均である。
【００６３】
ステップＳＴ４０２において、補正フィルタ相関算出手段１６が相関があると判定した場合、雑音除去手段８は、前補正フィルタ係数を用いて処理した雑音除去音声パワースペクトルを出力する（ステップＳＴ４０３）。一方、ステップＳＴ４０２において、相関がないと判定した場合、補正フィルタ相関算出手段１６は、前補正フィルタ係数を後補正フィルタ係数で更新して、これを補正フィルタ係数として補正フィルタメモリ７ａに記憶する（ステップＳＴ４０４）。そして、雑音除去手段８は、更新された補正フィルタ係数を用いた雑音除去音声パワースペクトルを出力する（ステップＳＴ４０５）。
【００６４】
以上では雑音推定及び雑音除去方法を２入力ＳＳで説明したが、１入力ＳＳへの適用も可能である。この場合、平均雑音パワースペクトルを音声区間直前と音声区間直後で計算することで、１入力ＳＳへの適用を実現することができる。１入力ＳＳへの適用については前述したので説明を省略する。
【００６５】
尚、上記実施の形態では、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数を両方共補正フィルタメモリ７ａに記憶させ、補正フィルタ相関算出手段１６は、補正フィルタメモリ７ａから両方の補正フィルタ係数と取り出して相関を算出するようにしたが、補正フィルタ係数更新手段６ａが後補正フィルタ係数を更新した場合、補正フィルタメモリ７ａに記憶されている前補正フィルタ係数を取り出して相関を算出するようにしてもよい。このように構成することにより、補正フィルタメモリ７ａ内に後補正フィルタ係数を記憶させるための領域を不要とすることができる。
【００６６】
以上のように、実施の形態４の雑音除去装置によれば、雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、音声区間直前の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との相関を算出する補正フィルタ相関算出手段と、補正フィルタ相関算出手段で前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との間に相関があった場合、前補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去した雑音除去音声を出力する雑音除去手段とを備えたので、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数との間に相関がある場合に、前補正フィルタ係数による雑音除去音声を出力することができるため、より早く雑音除去音声を出力することが可能である。
【００６７】
実施の形態５．
実施の形態５は、補正フィルタメモリ７に記憶されている複数の補正フィルタ係数の重み付け平均をとるようにしたものである。
図１５は、実施の形態５の雑音除去装置の構成図である。
図において、雑音除去装置は、雑音重畳音声入力手段１、雑音入力手段２、音声区間判定手段３ａ、雑音重畳音声スペクトル演算手段４、雑音スペクトル演算手段５、補正フィルタ係数更新手段６ａ、補正フィルタメモリ７ｂ、雑音除去手段８、初期状態判定手段９、音声区間パワースペクトルメモリ１０、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１、前補正フィルタ作成用データメモリ１２、補正フィルタ係数重み付け平均算出手段１７からなる。補正フィルタメモリ７ｂは、前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数が時系列に複数記憶されるメモリである。補正フィルタ係数重み付け平均算出手段１７は、補正フィルタメモリ７ｂに記憶されている時系列の補正フィルタ係数の重み付け平均を算出する手段である。それ以外の構成は、実施の形態２と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００６８】
次に、実施の形態５の雑音除去装置の動作について説明する。
図１６及び図１７は、実施の形態５の動作を示すフローチャートであり、以下、このフローチャートに沿って動作を説明する。図中のステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１１１の処理と同様の内容であることを示している。また、図中のステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０２は、実施の形態２におけるステップＳＴ２０１〜ステップＳＴ２０２の処理と同様の内容であることを示している。
【００６９】
雑音重畳音声入力手段１及び雑音入力手段２は、それぞれ雑音重畳音声及び雑音を入力し、雑音重畳音声データ及び雑音データを出力する（ステップＳＴ１０１）。次に、雑音重畳音声スペクトル演算手段４及び雑音スペクトル演算手段５は、それぞれ雑音重畳音声データ及び雑音データを入力し、これらデータを周波数変換して雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを時系列として出力する（ステップＳＴ１０２）。
【００７０】
また、雑音重畳音声入力手段１が出力する雑音重畳音声データは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２に記憶され（ステップＳＴ２０１）、音声区間判定手段３は、前補正フィルタ作成用データメモリ１２が記憶している雑音重畳音声データを入力として音声区間を判定し、処理対象フレームが音声区間なのか雑音区間なのかの区間情報を出力する（ステップＳＴ１０３）。ステップＳＴ１０３における判定の結果が雑音区間であった場合はステップＳＴ１０５へ、判定結果が音声区間ならばステップＳＴ１０６に移行する（ステップＳＴ１０４）。
【００７１】
ステップＳＴ１０６においては、初期状態判定手段９によって雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが音声区間パワースペクトルメモリ１０に記憶されると共に、音声区間判定手段３ａは、前補正フィルタ作成用データメモリ１２内の雑音区間は音声区間直前から規定フレーム以上であるかを判定する（ステップＳＴ２０２）。ステップＳＴ２０２において、規定フレーム以上であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの平均を雑音パワースペクトルの平均で除算して補正フィルタ係数を更新し、この補正フィルタ係数を１個、前補正フィルタ係数として、補正フィルタメモリ７ｂに記憶する（ステップＳＴ１０９）。
【００７２】
また、ステップＳＴ１０４において処理対象フレームが雑音区間であった場合、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音区間の処理対象フレームが音声区間直後のフレームから規定フレーム数以内であるかを判定する（ステップＳＴ１０５）。判定の結果、そうであった場合はステップＳＴ１０７へ、そうでない場合はステップＳＴ１０８に移行する。補正フィルタ係数更新手段６ａは、ステップＳＴ１０７において、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルが、規定フレーム数分、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に記憶できたかどうかを判定し、一方、ステップＳＴ１０８においては、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１をクリアする。
【００７３】
ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数を記憶できていれば、ステップＳＴ１０９に移行し、補正フィルタ係数更新手段６ａは、雑音重畳音声パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルを雑音パワースペクトルの規定フレーム数分の平均パワースペクトルで除算して補正フィルタ係数を更新し、補正フィルタメモリ７ｂに後補正フィルタ係数としてこれを１個記憶させる。尚、ステップＳＴ１０９において、前補正フィルタ係数と後補正フィルタ係数とは別々にかつ時系列にそれぞれ複数記憶するものとする。一方、ステップＳＴ１０７において、規定フレーム数記憶できていない場合は、補正フィルタ係数更新用スペクトルメモリ１１に、雑音重畳音声パワースペクトル及び雑音パワースペクトルを記憶する（ステップＳＴ１１０）。
【００７４】
次に、補正フィルタ係数重み付け平均算出手段１７は、補正フィルタメモリ７ｂに記憶された複数の補正フィルタ係数に重み付けを行って加算平均を算出し、補正フィルタ係数を更新し、平均補正フィルタ係数として補正フィルタメモリ７ｂに記憶する（ステップＳＴ５０１）。例えば、重み付けは、時系列の過去の補正フィルタ係数ほど小さな値の重みを乗算することで時系列の現在に近い補正フィルタ係数を重視するようにし、補正フィルタメモリ７に記憶されている補正フィルタ係数の平均を算出する。補正フィルタメモリ７には、例えば式（７）のように重み付けを行った補正フィルタ係数Ｈ（ｉ）を格納する。
【数７】
2008209768.tif 000009
上記の式（７）において、ｉは補正フィルタポイントで、ａ、ｂ、ｃは各補正フィルタ係数の重み定数、Ｈ1（ｉ）、Ｈ2（ｉ）は過去に係数更新し補正フィルタメモリに記憶している補正フィルタ係数で、Ｈ3（ｉ）は新しく更新した補正フィルタ係数である。式（７）は補正フィルタメモリが補正フィルタ係数を過去二つまで記憶している場合の補正フィルタ係数Ｈ（ｉ）の算出式である。
【００７５】
ステップＳＴ５０１において、係数を更新した平均補正フィルタ係数を記憶した後、雑音除去手段８は補正フィルタメモリ７に記憶された平均補正フィルタ係数を用いて雑音重畳音声パワースペクトルに係る推定雑音パワースペクトルを除去して、雑音除去音声パワースペクトルを時系列に出力する（ステップＳＴ１１１）。
【００７６】
以上では雑音推定及び雑音除去方法を２入力ＳＳで説明したが、１入力ＳＳへの適用も可能である。この場合、平均雑音パワースペクトルを音声区間直前と音声区間直後で計算することで、１入力ＳＳへの適用を実現することができる。１入力ＳＳへの適用については前述したので説明を省略する。
【００７７】
以上のように、実施の形態５の雑音除去装置によれば、雑音重畳音声を入力し、雑音重畳音声データを出力する雑音重畳音声入力手段と、雑音を入力し、雑音データを出力する雑音入力手段と、雑音重畳音声データを入力し、音声区間か雑音区間かを判定する音声区間判定手段と、音声区間判定手段が音声区間の直前の雑音区間と判定した場合に、音声区間直前の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための前補正フィルタの係数を更新すると共に、音声区間直後の雑音区間と判定した場合に、音声区間直後の雑音区間から、雑音重畳音声データと雑音データとの間における周波数特性の差異を補正するための後補正フィルタの係数を更新する補正フィルタ係数更新手段と、前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数に対し、これら係数が得られた時系列に従って重み付けを行って複数の前補正フィルタ係数及び後補正フィルタ係数の平均を算出し、平均補正フィルタ係数として出力する補正フィルタ係数重み付け平均算出手段と、平均補正フィルタ係数を用いて、音声区間における雑音重畳音声データから雑音データを除去する雑音除去手段とを備えたので、過去に更新した補正フィルタ係数も用いることで、より正確に音声重畳雑音を推定可能な補正フィルタを作成することができる。
【００７８】
尚、上記実施の形態５では、実施の形態２や実施の形態４と同様に、音声区間の前後の補正フィルタ係数を求めるようにしたが、実施の形態１で示したように、後補正フィルタ係数のみを補正フィルタメモリに記憶する構成に対して重み付け平均を行ってもよい。
【００７９】
また、上記実施の形態３では、ボタン押下タイミング入力手段からの押下タイミングに基づいて音声区間を判定した後、得られた雑音除去音声データを用いて音声区間を再判定するようにしたが、実施の形態１，２，４，５においても、得られた雑音除去音声データを用いて音声区間を再判定するよう構成してもよい。即ち、これら実施の形態において、実施の形態３の雑音除去音声データ演算手段を設け、この出力で音声区間判定手段が音声区間の再判定を行うよう構成してもよい。このような構成により、実施の形態１，２，４，５においても更に精度の高い音声区間検出の実現が可能であり、従って、より精度の高い雑音除去を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】この発明の実施の形態１による雑音除去装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による雑音除去装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による雑音除去装置の音声区間判定手段で判定の際に用いる信号を時系列で表す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による雑音除去装置の雑音除去を行う場合の入力信号を時系列で表す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１による雑音除去装置の補正フィルタ係数の一例を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２による雑音除去装置を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態２による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図８】この発明の実施の形態２による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その２）である。
【図９】この発明の実施の形態３による雑音除去装置を示す構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態３による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図１１】この発明の実施の形態３による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その２）である。
【図１２】この発明の実施の形態４による雑音除去装置を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態４による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図１４】この発明の実施の形態４による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その２）である。
【図１５】この発明の実施の形態５による雑音除去装置を示す構成図である。
【図１６】この発明の実施の形態５による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その１）である。
【図１７】この発明の実施の形態５による雑音除去装置の動作を示すフローチャート（その２）である。
【符号の説明】
【００８１】
１  雑音重畳音声入力手段、２  雑音入力手段、３，３ａ，３ｂ  音声区間判定手段、６，６ａ  補正フィルタ係数更新手段、７，７ａ，７ｂ  補正フィルタメモリ７、８  雑音除去手段、１３  補正フィルタ係数合成手段、１４  ボタン押下タイミング入力手段、１５  雑音除去音声データ演算手段、１６  補正フィルタ相関算出手段、１７  補正フィルタ係数重み付け平均算出手段。
【図１】
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【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９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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