(57)【要約】【課題】ノイズの抑圧量を大きくしながらも、音声信号をより自然な音にすることができるノイズ除去装置を提供すること。【解決手段】スペクトル有音無音判定部１０５は、振幅スペクトルと雑音スペクトルを比較してスペクトル毎に有音無音判定を行う。ピッチ推定部１０６は、振幅スペクトルの周期性を調べ、ピッチを抽出する。音声調波構造作成部１０７は、ピッチ周期毎に遷移領域を持った有音無音情報を作成する。有音無音判定修正部１０８は、調波構造に基づいて有音無音判定を修正する。抑圧係数計算部１０９は、振幅スペクトル、雑音スペクトル及び有音無音判定修正結果に基づいてスペクトル毎に抑圧量を計算する。スペクトル抑圧部１１０は、ＦＦＴ部１０２の出力の各スペクトルに、抑圧係数計算部１０９で計算された抑圧係数を乗算することによりノイズ成分の抑圧を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声信号を音声スペクトルに変換する変換手段と、前記音声スペクトルから雑音スペクトルを推定する雑音推定手段と、前記音声スペクトルと前記雑音スペクトルに基づいてスペクトル毎に音声信号が存在するかを判定する有音無音判定手段と、音声のピッチを推定するピッチ抽出手段と、ピッチから音声の遷移領域を持った調波構造を作成する調波構造作成手段と、前記調波構造に基づいて有音無音判定を修正する有音無音判定修正手段と、前記音声スペクトル、前記雑音スペクトル及び前記有音無音判定修正結果に基づいてスペクトル毎に抑圧量を計算する抑圧量計算手段と、前記抑圧量に基づき音声スペクトルに抑圧処理を行うスペクトル抑圧手段と、抑圧されたスペクトルを音声信号に変換する変換手段と、を具備することを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項２】
前記有音無音判定手段は、前記音声スペクトルと前記雑音スペクトルに基づいて２値化されていないスペクトル毎の有音無音判定結果を出力し、前記有音無音判定修正手段は、遷移領域を持った調波構造に基づいて前記２値化されていない有音無音判定を修正することを特徴とする請求項１に記載のノイズ除去装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、携帯端末等による音声通話における周囲ノイズの低減を行うノイズ除去装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話等の普及により、屋外で音声通話を行うことが多くなった。このとき、音声とともにマイクからは周囲ノイズも入力されてしまい、快適な通話が実現されないことも多い。このような状況においても快適な通話を実現するためには、周囲ノイズのみを低減できるノイズ除去装置が必要とされる。
【０００３】
従来、このようなノイズ除去装置では、スペクトルサブトラクションと呼ばれる方式が広く使われている。スペクトルサブトラクション方式は、入力信号にＦＦＴ処理を行い周波数軸のスペクトルに変換し、雑音スペクトルの推定を行い、スペクトル上で雑音成分の抑圧を行った後に、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理により時間軸の信号に変換する。
【０００４】
図５は、スペクトルサブトラクション方式を用いた、従来のノイズ除去装置の構成を示すブロック図である。また、図６は、このノイズ除去装置の各部の出力信号の例を示す図である。
【０００５】
窓掛け部１１は、入力されたフレーム単位の信号に対してＦＦＴ処理の前処理である窓掛け処理を時間軸上で行う。ＦＦＴ部１２は、窓掛けされた信号にＦＦＴ処理を実施し、時間軸の信号を周波数軸のスペルトル成分に変換する。ＦＦＴ処理の出力である各スペクトルは複素数となる。
【０００６】
振幅スペクトル計算部１３は、以下の式（１）により、振幅スペクトルs[k]を計算する。
s[k] = √( re[k]・re[k] + im[k]・im[k] )                         ・・・（１）
【０００７】
ここで、式（１）において、ｋはスペクトルの番号であり、re[k], im[k]は、ＦＦＴ処理出力の各スペクトルの実数部と虚数部である。振幅スペクトルの例を図６（Ａ）に示す。
【０００８】
雑音スペクトル推定部１４は、振幅スペクトルs[k]から雑音スペクトルe[k]の推定を行う。雑音スペクトルe[k]の例を図６（Ｂ）に示す。
【０００９】
有音無音判定部１５は、入力信号が有音か無音かの判定をフレーム単位に行う。ＳＮＲ推定部１６は、入力信号ＳＮ比（ＳＮＲ）の推定を行う。
【００１０】
抑圧係数計算部１７は、例えば以下の式（２）のように、各スペクトルに対する抑圧係数g[k]の計算を行う。
g[k] = ( s[k] - α・e[k] ) ／ s[k]                                ・・・（２）
【００１１】
ここで、式（２）において、αは 0 ≦ α ≦ 1の値をとる係数で、ノイズの抑圧量を制御する係数である。α＝１の場合、スペクトル抑圧部１８の出力の各スペクトルのパワが、入力信号パワから推定されたノイズのパワを引いた値になるように、抑圧係数g[k]の値が計算される。
【００１２】
抑圧係数計算部１７は、有音無音判定部１５による有音無音判定結果と、ＳＮＲ推定部１６によるＳＮＲ推定値により、αの値を制御し、フレーム毎に抑圧量を制御することにより、より歪の少ないノイズ除去を行うことができる。
【００１３】
スペクトル抑圧部１８は、ＦＦＴ部１２の出力の各スペクトルに、抑圧係数計算部１７で計算された抑圧係数g[k]を乗算することによりノイズ成分の抑圧を行う。スペクトル抑圧部１８の出力は複素数ではあるが、その振幅スペクトルを計算した例を図６（Ｃ）に示す。ただし、この振幅スペクトルは説明用のもので、実際の構成ではこのスペクトルに直接相当する信号は存在しない。
【００１４】
ＩＦＦＴ部１９は、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理を行い、周波数軸の各スペクトルを時間軸の信号に変換する。重ね合わせ加算部２０は、フレーム毎にＩＦＦＴ処理された信号を重ね合わせ、出力信号を作成する。
【特許文献１】特開平０９−３４４９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、これまでのノイズ除去装置では、十分にノイズを除去できているとは言えず、さらなる改良が求められている。
【００１６】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、ノイズの抑圧量を大きくしながらも、音声信号をより自然な音にすることができるノイズ除去装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明のノイズ除去装置は、入力された音声信号を音声スペクトルに変換する変換手段と、前記音声スペクトルから雑音スペクトルを推定する雑音推定手段と、前記音声スペクトルと前記雑音スペクトルに基づいてスペクトル毎に音声信号が存在するかを判定する有音無音判定手段と、音声のピッチを推定するピッチ抽出手段と、ピッチから音声の遷移領域を持った調波構造を作成する調波構造作成手段と、前記調波構造に基づいて有音無音判定を修正する有音無音判定修正手段と、前記音声スペクトル、前記雑音スペクトル及び前記有音無音判定修正結果に基づいてスペクトル毎に抑圧量を計算する抑圧量計算手段と、前記抑圧量に基づき音声スペクトルに抑圧処理を行うスペクトル抑圧手段と、抑圧されたスペクトルを音声信号に変換する変換手段と、を具備する構成を採る。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、スペクトル毎に有音か無音かを判別し、無音スペクトルの抑圧量を大きくするという原理は採用しながらも、有音と無音のスペクトル間で発生するスペクトル処理の不連続性を減少させることができる。これにより、ノイズの抑圧量は大きく保ちながら、音声の自然性も維持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るノイズ除去装置の構成を示すブロック図である。また、図２は、このノイズ除去装置の各部の出力信号の例を示す図である。
【００２１】
図１のノイズ除去装置１００は、窓掛け部１０１と、ＦＦＴ部１０２と、振幅スペクトル計算部１０３と、雑音スペクトル推定部１０４と、スペクトル有音無音判定部１０５と、ピッチ推定部１０６と、音声調波構造作成部１０７と、有音無音判定修正部１０８と、抑圧係数計算部１０９と、スペクトル抑圧部１１０と、ＩＦＦＴ部１１１と、重ね合わせ加算部１１２と、から主に構成される。
【００２２】
窓掛け部１０１は、入力されたフレーム単位の信号に対してＦＦＴ処理の前処理である窓掛け処理を時間軸上で行う。ＦＦＴ部１０２は、窓掛けされた信号にＦＦＴ処理を実施し、時間軸の信号を周波数軸のスペルトル成分に変換する。ＦＦＴ処理の出力である各スペクトルは複素数となる。
【００２３】
振幅スペクトル計算部１０３は、以下の式（３）により、振幅スペクトルs[k]を計算する。
s[k] = √( re[k]・re[k] + im[k]・im[k] )                         ・・・（３）
【００２４】
ここで、式（３）において、ｋはスペクトルの番号であり、re[k], im[k]は、ＦＦＴ処理出力の各スペクトルの実数部と虚数部である。振幅スペクトルの例を図２（Ａ）に示す。
【００２５】
雑音スペクトル推定部１０４は、振幅スペクトルs[k]から雑音スペクトルe[k]の推定を行う。雑音スペクトルe[k]の例を図２（Ｂ）に示す。
【００２６】
スペクトル有音無音判定部１０５は、振幅スペクトルs[k]と雑音スペクトルe[k]の各スペクトルを比較することで、スペクトル毎に有音無音判定を行う。例えば、スペクトル有音無音判定部１０５は、以下の式（４）ように判定を行うことができ、図２（Ｃ）の結果を出力する。なお、式（４）において、v[k]は有音無音判定結果であり、１が有音、０が無音を表す。
if  s[k] ≧ 1.5・e[k]   then  v[k] = 1
if  s[k] ＜ 1.5・e[k]   then  v[k] = 0                            ・・・（４）
【００２７】
ピッチ推定部１０６は、振幅スペクトルの周期性を調べ、ピッチを抽出する。音声調波構造作成部１０７は、ピッチ周期毎に有音を示す有音無音情報h[k]を作成する。ここで、音声調波構造作成部１０７は、有音無音情報h[k]を２値化せず、遷移領域を持った有音無音情報h[k]を作成し、図２（Ｄ）の結果を出力する。この有音無音情報h[k]は、音声信号の調波構造を示しており、音声信号の存在するスペクトルの位置を示す。h[k]＝１が有音スペクトル、h[k]＝０が無音スペクトルを示す。
【００２８】
有音無音判定修正部１０８は、調波構造に基づいて有音無音判定を修正する。具体的には、有音無音判定修正部１０８は、調波構造を示す有音無音情報h[k]が、h[k]=0とならない位置の近辺のスペクトルの有音無音判定結果v[k]を調べ、音声信号の存在するスペクトルの位置を精査し、有音無音判定結果v[k]の修正を行い、修正された有音無音判定vmod[k]を出力する。例えば、有音無音判定修正部１０８は、以下の式（５）に示す処理を行い、処理の連続性を維持した遷移領域の処理を実現する。有音無音判定修正部１０８の出力信号の例を図２（Ｅ）に示す。
vmod[k] = min( v[k], h[k] )                                       ・・・（５）
【００２９】
抑圧係数計算部１０９は、振幅スペクトル、雑音スペクトル及び有音無音判定修正結果に基づいてスペクトル毎に抑圧量を計算する。例えば、抑圧係数計算部１０９は、以下の式（６）により、抑圧係数g[k]を計算する。
g[k] = Gnoise・( 1 - vmod[k] ) ＋ Gspeech・vmod[k]              ・・・（６）
【００３０】
ここで、Gnoiseは無音スペクトルに対する抑圧係数、Gspeechは有音スペクトルに対する抑圧係数であり、以下の式（７）のように表すことができる。
Gnoise  ＝ 0.1
Gspeech ＝ ( s[k] - α・e[k] ) ／ s[k]                            ・・・（７）
【００３１】
本発明では、これらの抑圧係数と２値化されていない有音無音判定情報を用いて連続的に抑圧係数g[k]を制御することができる。
【００３２】
スペクトル抑圧部１１０は、ＦＦＴ部１０２の出力の各スペクトルに、抑圧係数計算部１０９で計算された抑圧係数g[k]を乗算することによりノイズ成分の抑圧を行う。スペクトル抑圧部１１０の出力に対して、振幅スペクトルを計算した例を図２（Ｆ）に示す。ただし、この振幅スペクトルは説明用のもので、実際の構成ではこのスペクトルに直接相当する信号は存在しない。
【００３３】
ＩＦＦＴ部１１１は、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理を行い、周波数軸の各スペクトルを時間軸の信号に変換する。重ね合わせ加算部１１２は、フレーム毎にＩＦＦＴ処理された信号を重ね合わせ、出力信号を作成する。
【００３４】
このように、本実施の形態によれば、スペクトル毎に有音か無音かを判別し、無音スペクトルの抑圧量を大きくするという原理は採用しながらも、遷移領域を持った調波構造を作成することにより、有音と無音のスペクトル間で発生するスペクトル処理の不連続性を減少させることができる。これにより、ノイズの抑圧量は大きく保ちながら、音声の自然性も維持することができる。
【００３５】
（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２について図面を参照して詳細に説明する。図３は、本発明の実施の形態２に係るノイズ除去装置の各部の出力信号の一例を示す図である。図３（Ａ）は図２（Ａ）と同様に振幅スペクトルs[k]を示し、図３（Ｂ）は図２（Ｂ）と同様に雑音スペクトルe[k]を示す。
【００３６】
実施の形態２では、スペクトル有音無音判定部１０５は、２値化されていない有音無音判定結果v[k]を出力する。２値化されていない有音無音判定は、例えば、s[k]／e[k]の値に対して、図４に示すテーブルを用いることで実現することができる。有音無音判定結果v[k]の例を図３（Ｃ）に示す。
【００３７】
また、図３（Ｄ）は図２（Ｄ）と同様に有音無音情報h[k]を示し、図３（Ｅ）は図２（Ｅ）と同様に有音無音判定修正部１０８の出力の例を示す。
【００３８】
このように、スペクトル有音無音判定部１０５の有音／無音判定結果を２値化せず連続値とすることで、スペクトル処理の不連続性をさらに改善することができる。
【００３９】
なお、実施の形態２では、有音無音判定修正部１０８の処理は、実施の形態１で説明した処理と同様でよいが、以下の式（８）のようにすることも可能である。
vmod[k] = max( v[k], h[k] )                                       ・・・（８）
【００４０】
この場合、抑圧量の減少はあるが、音声スペクトルの抑圧に対しては保護されるようになるため、音声の自然性をより向上させることができる。また、この場合も、有音スペクトルと無音スペクトルのスペクトル処理の不連続性の改善という点では同様である。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明に係るノイズ除去装置は、屋外の周囲騒音のある場所での音声通話の快適性を向上させるために、携帯端末装置等に搭載するに好適である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施の形態１に係るノイズ除去装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係るノイズ除去装置の各部の出力信号の一例を示す図
【図３】本発明の実施の形態２に係るノイズ除去装置の各部の出力信号の一例を示す図
【図４】本発明の実施の形態２において使用されるデータテーブルの一例を示す図
【図５】従来のノイズ除去装置の構成を示すブロック図
【図６】従来のノイズ除去装置の各部の出力信号の一例を示す図
【符号の説明】
【００４３】
１００  ノイズ除去装置
１０１  窓掛け部
１０２  ＦＦＴ部
１０３  振幅スペクトル計算部
１０４  雑音スペクトル推定部
１０５  スペクトル有音無音判定部
１０６  ピッチ推定部
１０７  音声調波構造作成部
１０８  有音無音判定修正部
１０９  抑圧係数計算部
１１０  スペクトル抑圧部
１１１  ＩＦＦＴ部
１１２  重ね合わせ加算部
【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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