(57)【要約】【課題】聴感上好ましい雑音抑圧が可能で、高雑音下でも品質劣化の少ない雑音抑圧装置を得る。【解決手段】入力音声信号の振幅スペクトルを複数の周波数帯域に分割し、帯域毎の平均振幅スペクトルを出力する帯域分割部４と、周波数帯域毎にスペクトル形状を解析して音声、雑音、及び音声に類似した音声的雑音の区別を行い、推定雑音スペクトル更新フラグを出力する帯域別音声・雑音判定部６と、推定雑音スペクトル更新フラグに基づいて、帯域毎に推定雑音スペクトルの更新を行なうかどうかを決定する雑音スペクトル推定部７と、推定雑音スペクトル更新フラグに基づいて、帯域毎に最適な雑音抑圧方法を選択して振幅スペクトルの雑音抑圧を行い、雑音抑圧スペクトルを出力する雑音抑圧部８とを備える。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間領域で表される入力音声信号を周波数領域の表現に変換し、上記周波数成分から振幅スペクトルと位相スペクトルを生成する時間・周波数変換部と、
上記振幅スペクトルを複数の周波数帯域に分割し、帯域毎の平均振幅スペクトルを出力する帯域分割部と、
上記周波数帯域毎に平均振幅スペクトルのスペクトル形状を解析して音声、雑音、及び音声に類似した音声的雑音の区別を行い、スペクトル形状判定結果を出力する帯域別音声・雑音判定部と、
上記スペクトル形状判定結果に基づいて、上記周波数帯域毎の推定雑音スペクトルの更新を行なうかどうかを決定する雑音スペクトル推定部と、
上記スペクトル形状判定結果に基づいて、上記周波数帯域毎に最適な雑音抑圧方法を選択し、選択した方法に従って各周波数帯域の振幅スペクトルから上記周波数帯域毎の推定雑音スペクトルを抑圧することにより得られる雑音抑圧スペクトルを出力する雑音抑圧部と、
上記雑音抑圧スペクトルを時間領域で表される信号に変換することにより雑音抑圧信号を生成する周波数・時間変換部とを備えた雑音抑圧装置。
【請求項２】
入力音声信号の雑音らしさを分析し、上記入力音声信号が音声か雑音かを表す雑音らしさ信号と、雑音らしさに応じた雑音スペクトル更新係数を出力する雑音らしさ分析部を備え、
帯域別音声・雑音判定部は、上記雑音らしさ信号を周波数帯域毎のスペクトル形状の解析に利用し、
雑音スペクトル推定部は、上記雑音スペクトル更新係数を用いて推定雑音スペクトルを算出し、スペクトル形状判定結果に基づいて上記推定雑音スペクトルの更新を行なうことを特徴とする請求項１記載の雑音抑圧装置。
【請求項３】
周波数帯域毎に、平均振幅スペクトルのパワーと推定雑音スペクトルのパワーの比で表される帯域ＳＮ比を算出する帯域ＳＮ比計算部を備え、
帯域別音声・雑音判定部は、上記帯域ＳＮ比の値と上記帯域ＳＮ比の複数帯域における分散の値に基づいて、平均振幅スペクトルのスペクトル形状を判定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の雑音抑圧装置。
【請求項４】
帯域別音声・雑音判定部は、帯域ＳＮ比が第１の閾値以下になる周波数帯域が第２の閾値以上連続している場合には、それらの連続した帯域のスペクトル形状を雑音と判定し、それ以外の場合には音声と判定することを特徴とする請求項３記載の雑音抑圧装置。
【請求項５】
帯域別音声・雑音判定部は、帯域ＳＮ比が第１の閾値以下になる周波数帯域が第２の閾値以上連続した場合に、それらの連続した帯域における帯域ＳＮ比の分散が第３の閾値より小さくなる場合には、それらの連続した帯域のスペクトル形状を雑音と判定し、
一方、それらの連続した帯域における帯域ＳＮ比の分散が第３の閾値以上になる場合には、それらの連続した帯域のスペクトル形状を音声的雑音と判定することを特徴とする請求項４記載の雑音抑圧装置。
【請求項６】
雑音スペクトル推定部は、音声的雑音と判定した帯域については、その帯域の推定雑音スペクトルの更新を行わないことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装置。
【請求項７】
雑音抑圧部は、スペクトル形状判定結果と帯域ＳＮ比に基づいて、複数の雑音抑圧方法による抑圧量の割合を制御する雑音抑圧制御部を備え、
制御された割合に基づいて、各周波数帯域の振幅スペクトルから上記周波数帯域毎の雑音スペクトルを抑圧して得られる雑音抑圧スペクトルを出力することを特徴とする請求項３から請求項６のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装置。
【請求項８】
雑音抑圧制御部は、スペクトル形状判定結果が雑音または音声的雑音である帯域については、スペクトル減算による雑音抑圧を行なわず、スペクトル振幅抑圧による雑音抑圧のみを行なうことを特徴とする請求項７記載の雑音抑圧装置。
【請求項９】
雑音抑圧制御部は、スペクトル形状判定結果が音声である帯域については、帯域ＳＮ比が大きくなるほど、スペクトル減算による雑音抑圧の割合を大きくし、スペクトル振幅抑圧による雑音抑圧の割合を小さくすることを特徴とする請求項７または請求項８記載の雑音抑圧装置。
【請求項１０】
帯域分割部は、入力音声信号の振幅スペクトルを人間の聴感特性に対応した周波数帯域に分割することを特徴とする請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装置。
【請求項１１】
雑音らしさ分析部が出力する雑音らしさ信号に応じた第１の閾値を選択して出力する閾値変更部を備え、
帯域別音声・雑音判定部は、上記選択された第１の閾値を用いてスペクトル形状の判定を行なうことを特徴とする請求項４から請求項１０のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装置。
【請求項１２】
雑音らしさ分析部が出力する雑音らしさ信号に応じた第２の閾値を選択して出力する閾値変更部を備え、
帯域別音声・雑音判定部は、上記選択された第２の閾値を用いてスペクトル形状の判定を行なうことを特徴とする請求項４から請求項１０のうちのいずれか１項記載の雑音抑圧装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、雑音抑圧装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
携帯電話やＴＶ会議システム等の音声通信システムや音声認識システムは、種々の雑音を含む環境下で用いられる。目的信号である音声信号以外の雑音信号を抑制することにより、目的信号が強調され、音質の改善や、音声認識率の向上を図ることができる。
【０００３】
雑音が混入した入力信号から雑音信号を抑圧するための様々な技術が公表されている。
例えば、特許文献１に開示された従来の雑音抑圧装置は、非特許文献１に示されたスペクトルサブトラクション（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ：以下、ＳＳ法という。）により雑音の抑圧を行うものである。ＳＳ法では、振幅スペクトルから、別途推定した平均的な雑音スペクトルを減算することにより雑音の抑圧を行う。
【０００４】
また、特許文献２に開示された背景雑音除去装置では、入力信号を周波数成分に変換すると共に入力信号の音声・雑音区間判定を行う。現フレームの入力信号が雑音と判定された場合には、現フレームにおいて推定した背景雑音と、過去のフレームにおいて推定された背景雑音の平均を取って推定背景雑音を更新する。一方、現フレームが音声区間と判断された場合には、周波数成分から推定背景雑音を減算して雑音抑圧信号を求める。この減算処理で得られた雑音抑圧信号の周波数成分を信号とし、推定された背景雑音を雑音として、全周波数帯域での信号対雑音比（ＳＮ比）と全周波数帯域を複数に分割した小領域毎のＳＮ比を計算する。小帯域別のＳＮ比と全帯域のＳＮ比の差が所定値以下の小領域については、雑音抑圧信号と推定背景雑音成分とを所定の割合で含む再更新背景雑音を生成し、雑音抑圧信号から再更新背景雑音をさらに減算して再雑音抑圧信号を求め、この信号を時間領域で表現される信号に戻して雑音抑圧信号を得る。
【０００５】
また、非特許文献２に開示された従来の雑音抑圧方法は、特許文献１と同様にＳＳ法を基本としている。入力信号の周波数変換を行うと共に、現フレームの有音・雑音判定を行い、現フレームが有音区間である場合には入力信号スペクトルの包絡線と推定雑音スペクトルの包絡線の交点を求め、その交点をカットオフ周波数とした高域通過形フィルタ（Ｈｉｇｈ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ：以下、ＨＰＦと記す。）と低域通過形フィルタ（Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ：以下、ＬＰＦと記す。）を用いて入力信号を高域成分と低域成分に分離する。そして、低域成分では通常のＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）を用いたＳＳ法による雑音抑圧方式を選択し、高域成分ではＭＷＳＥ（Ｍｕｌｔｉ−Ｗｉｎｄｏｗ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）法を用いたＳＳ法による雑音抑圧方式を選択する。このように、高域と低域で特性の異なる雑音抑圧方法をとることにより、良好な雑音抑圧を行うことを可能にしている。
【０００６】
【特許文献１】
特開２０００−３４７６８８号公報
【特許文献２】
特開平１０−１７１４９７号公報
【非特許文献１】
Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ，”Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｓｐｅｅｃｈ  ｕｓｉｎｇ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ，Ａｐｒｉｌ  １９７９，Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，Ｎｏ．２
【非特許文献２】
Ｃ．Ｈｅ  ａｎｄ  Ｇ．Ｚｗｅｉｇ，”Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｔｗｏ−ｂａｎｄ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｍｕｌｔｉ−Ｗｉｎｄｏｗ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９９，ｐｐ．７９３−７９６
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
雑音の中には、例えば多人数の人声が混じった雑音のように、スペクトル形状が音声スペクトルに似た雑音がある。このような雑音を音声的雑音（Ｓｐｅｅｃｈ−ｌｉｋｅ  ｎｏｉｓｅ）という。
【０００８】
特許文献２に開示された従来の背景雑音除去装置は、全帯域ＳＮ比と各帯域ＳＮ比との差が所定の閾値以下の帯域に対し、雑音スペクトルの再減算処理を行うので大きな抑圧量が得られる利点がある。しかし、再減算処理を行うかどうかは、単に全帯域ＳＮ比と各帯域ＳＮ比との差の値によって判断しており、その帯域のスペクトルが音声スペクトル的なものか、または雑音スペクトル的なものかどうかは判定していない。そのため、音声的雑音が入力信号に混入している場合には以下のような問題が生じる。
【０００９】
まず、音声的雑音を雑音として扱う場合、次のような問題がある。ＳＳ法に基づいて雑音抑圧を行う場合、推定背景雑音スペクトルは周波数軸方向の変動が少ない方が望ましい。しかし、音声的雑音は周波数軸方向の変動が大きいため、音声的雑音が雑音として推定雑音スペクトルに混入すると、推定雑音スペクトルの精度が劣化するという問題がある。
【００１０】
一方、音声的雑音を誤って「音声」と判定した場合には、音声的雑音は音声として雑音抑圧されることとなる。しかし、音声的雑音は信号パワーは小さいがスペクトル形状が音声スペクトル的であることから、スペクトル減算処理を行うことにより、スペクトル振幅が比較的大きなスペクトル成分だけが孤立して残る。特許文献２の装置のように、更に再減算処理を行うことにより、不要なスペクトル成分がさらに強調されてしまい、残留雑音に含まれる耳障りな人工的雑音（ミュージカルノイズ）が増大してしまう。
【００１１】
また、特許文献２の装置を、臨場感が求められるＴＶ会議システムのように、７ｋＨを上限とした広帯域音声通信システムに適用する場合を考える。４ｋＨｚ以上の高域の音声スペクトル成分のＳＮ比とパワーはかなり小さくなるため、音声・雑音判定において４ｋＨｚ以上の音声を雑音に誤る場合がある。誤って雑音と判定されると、高域の音声が大きくスペクトル減算されるので、高域においてはスペクトル振幅が比較的大きなスペクトル成分だけが残ることになる。これによりミュージカルノイズが発生して音質が劣化する。
【００１２】
また、非特許文献２に開示された従来の雑音抑圧装置は、入力信号スペクトルの包絡線と雑音スペクトルの包絡線との交点から定めたＨＰＦとＬＰＦを用いて、入力信号を低域と高域の２帯域に分離し、各帯域に応じた雑音抑圧方式を選択する構成なので、各帯域に応じた良好な雑音抑圧を行うことができる。しかし、例えば、３帯域以上の有音帯域及び雑音帯域が存在するような場合の雑音抑圧には適さない。
【００１３】
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、聴感上好ましい雑音抑圧が可能で、高雑音下でも品質劣化の少ない雑音抑圧装置を得ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る雑音抑圧装置は、時間領域で表される入力音声信号を周波数領域の表現に変換し、周波数成分から振幅スペクトルと位相スペクトルを生成する時間・周波数変換部と、振幅スペクトルを複数の周波数帯域に分割し、帯域毎の平均振幅スペクトルを出力する帯域分割部と、周波数帯域毎に平均振幅スペクトルのスペクトル形状を解析して音声、雑音、及び音声に類似した音声的雑音の区別を行い、スペクトル形状判定結果を出力する帯域別音声・雑音判定部と、スペクトル形状判定結果に基づいて、周波数帯域毎の推定雑音スペクトルの更新を行なうかどうかを決定する雑音スペクトル推定部と、スペクトル形状判定結果に基づいて、周波数帯域毎に最適な雑音抑圧方法を選択し、選択した方法に従って各周波数帯域の振幅スペクトルから周波数帯域毎の推定雑音スペクトルを抑圧することにより得られる雑音抑圧スペクトルを出力する雑音抑圧部と、雑音抑圧スペクトルを時間領域で表される信号に変換することにより雑音抑圧信号を生成する周波数・時間変換部とを備えたものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の様々な形態を説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による雑音抑圧装置１００の構成を示すブロック図である。
図に示すように、雑音抑圧装置１００は、入力端子１、時間・周波数変換部２、雑音らしさ分析部３、帯域分割部４、帯域ＳＮ比計算部５、帯域別音声・雑音判定部６、雑音スペクトル推定部７、雑音抑圧部８、周波数・時間変換部１２、出力端子１３を備えている。
また、雑音抑圧部８は、雑音抑圧制御部９、スペクトル減算部１０、スペクトル振幅抑圧部１１を備えている。
【００１６】
雑音抑圧装置１００による雑音抑圧処理について説明する。
雑音が混入した入力信号ｓ［ｔ］が入力端子１に入力されると、入力信号ｓ［ｔ］は所定のサンプリング周波数でサンプリングされ、所定の周期でフレーム分割されて時間・周波数変換部２へ入力される。なお、ここではサンプリング周波数を８ｋＨｚ、フレーム周期を２０ｍｓとする。
【００１７】
時間・周波数変換部２は、例えば２５６点の高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：以下、ＦＦＴを記す。）を用いてフレーム分割された入力信号ｓ［ｔ］を周波数解析し、振幅スペクトルＳ［ｆ］と位相スペクトルＰ［ｆ］とを生成して出力する。なおＦＦＴは周知の手法であるので説明は省略する。
【００１８】
雑音らしさ分析部３は、入力端子１から出力されたフレーム分割された入力信号ｓ［ｔ］と、時間・周波数変換部２から出力された振幅スペクトルＳ［ｆ］の入力を受ける。雑音らしさ分析部３は、入力された現フレームの入力信号ｓ［ｔ］を解析し、現フレームが音声区間であるか雑音区間であるかの状態を示す指標である雑音らしさ信号Ｎｓｔｔを帯域別音声・雑音判定部６へ出力する。また、雑音スペクトル推定部７に雑音らしさ信号Ｎｓｔｔに対応した雑音スペクトル更新係数ｒを出力する。雑音スペクトル更新係数ｒは、後述する推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の算出に用いられる。
【００１９】
図２に、雑音らしさ信号Ｎｓｔｔおよび雑音スペクトル更新係数ｒと、現フレームの様態との関係を示す。図に示すように、雑音らしさ信号Ｎｓｔｔは、レベル値１〜５で出力される。Ｎｓｔｔが４〜５の範囲にあるとき、現フレームは雑音区間であることを表し、Ｎｓｔｔが１〜３の範囲にあるとき現フレームは音声区間であるとする。雑音らしさ信号Ｎｓｔｔの算出方法としては、例えば特許文献１に開示されている雑音らしさ分析処理と同様に行うことができるので、ここでは簡単に説明する。
雑音らしさ分析部３は、ローパスフィルタにより入力信号ｓ［ｔ］から高域雑音の影響を取り除き、ローパスフィルタ信号を得る。次に、ローパスフィルタ信号の線形予測分析を行う。次に、得られた線形予測係数を用いて、ローパスフィルタ信号の逆フィルタ処理を行う。逆フィルタ処理の結果得られたローパス残差信号の自己相関係数の正のピーク値と、ローパス残差信号のパワーおよびフレームパワーに基づいてＮｓｔｔを算出する。
【００２０】
帯域分割部４は、時間・周波数変換部２から出力された振幅スペクトルＳ［ｆ］の入力を受け、振幅スペクトルＳ［ｆ］を例えばバークスペクトル間隔として示される２０の周波数帯域に分割する。帯域分割部４は、分割した帯域毎に振幅スペクトルＳ［ｆ］の平均スペクトルを求め、帯域分割した振幅スペクトルＳｐ［ｆＢ］として出力する。なお、ｆＢはバークスペクトルにおける帯域番号を表す。
なお、バークスペクトルについては、Ｅｂｅｒｈａｒｄ  Ｚｗｉｃｋｅｒ著、「心理音響学」、西村書店、１９９２、７４ページの表１に示されている。バークスペクトル間隔は人間の聴感特性に対応した周波数帯域の分割方法で、低周波数領域では帯域幅が狭く、周波数が高くなるにつれて帯域幅が広くなる特性を持つ。以下、周波数帯域毎の計算処理は、断りが無い限りバークスペクトル帯域ｆＢにおいて行うものとする。
【００２１】
帯域ＳＮ比計算部５は、帯域分割された振幅スペクトルＳｐ［ｆＢ］と、後述する推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の入力を受け、下記の式（１）に従って帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］を算出する。すなわち、帯域ＳＮ比は、各帯域の信号スペクトルパワーと雑音スペクトルパワーの比として算出される。
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【００２２】
すなわち、式（１）において、計算の結果ＳＮＲ［ｆＢ］の値が負になる場合には、ＳＮＲ［ｆＢ］＝０とする。
【００２３】
帯域別音声・雑音判定部６は、帯域ＳＮ比計算部５が出力する現フレームの１つ前のフレームの帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］を受け、帯域別の音声・雑音判定を行い、判定結果に応じて帯域別音声・雑音判定フラグｓｖａｄ［ｆＢ］を算出する。帯域別音声・雑音判定の方法として、例えば式（２）のように帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］と所定の閾値ＴＨ１（第１の閾値）の比較による判定を行うことができる。
ＳＮＲ［ｆＢ］＞ＴＨ１の時
ｓｖａｄ［ｆＢ］＝Ｖｏｉｃｅ（音声）
ＳＮＲ［ｆＢ］≦ＴＨ１の時
ｓｖａｄ［ｆＢ］＝Ｎｏｉｓｅ（雑音）
ただし、ｆＢ＝｛１，・・・，２０｝                            （２）
【００２４】
ここで、ＴＨ１は帯域別音声・雑音判定に用いる閾値であり、閾値ＴＨ１には、多数の音声ＳＮ比のサンプルから得られた好適な値として、例えばＴＨ１＝１．５ｄＢを用いることができる。
【００２５】
さらに、帯域別音声・雑音判定部６は、式（１）によって算出した各帯域の帯域別音声・雑音判定フラグｓｖａｄ［ｆＢ］、および雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔに基づいて、雑音帯域の連続性の判定処理を行い、判定結果に基づいて帯域毎の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］（スペクトル形状判定結果）を設定する。図３のフローチャートを用いて、帯域別音声・雑音判定部６における、帯域毎の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］の設定処理について説明する。
【００２６】
まず、ステップＳＴ１０１では、帯域別音声・雑音判定部６は雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔを解析する。図２に示したように、Ｎｓｔｔの値が１，２，３である場合には音声区間と判断し、ステップＳＴ１０２へ進む。
【００２７】
一方、Ｎｓｔｔの値が４，５の場合には、全帯域において雑音区間であると判断し、ステップＳＴ１１０へ進む。
ステップＳＴ１１０では、すべての帯域の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］にＮＯＩＳＥを設定し出力する。後述するように、これにより、全帯域の推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新が行われる。
【００２８】
ステップＳＴ１０２〜ステップＳＴ１０９の処理は、分割された帯域毎に行われる。まず、ステップＳＴ１０２では、帯域別音声・雑音判定フラグｓｖａｄ［ｆＢ］の値を判定し、ｓｖａｄ［ｆＢ］の値が雑音（ＮＯＩＳＥ）を示す場合にはステップＳＴ１０３へ進み、音声（ＶＯＩＣＥ）を示す場合にはステップＳＴ１０５へ進む。
【００２９】
ステップＳＴ１０３では、ＮＯＩＳＥと判断された帯域数がインクリメントされる。得られたカウント数をｃｏｕｎｔとする。次に、ステップＳＴ１０４では、処理中の帯域の帯域番号ｆＢが最大値２０になったと判定された場合にはステップＳＴ１０５へ進む。ｆＢが最大値が１９以下の場合には、ステップＳＴ１０２へ戻る。この繰り返し処理により、雑音帯域が連続している場合に、その連続した帯域数をカウントすることができる。
【００３０】
ステップＳＴ１０５では、ｃｏｕｎｔの値を連続カウント閾値ＴＨｃ（第２の閾値）とを比較する。連続カウント閾値ＴＨｃには、経験上得られる好適な値として例えばＴＨｃ＝３を設定することができる。ｃｏｕｎｔが閾値ＴＨｃよりも大きい場合、すなわち、雑音帯域の連続数が閾値で定められた数よりも多い場合には、その連続した帯域すべてが雑音であると判定し、ステップＳＴ１０６へ進む。一方、ｃｏｕｎｔが閾値ＴＨｃ以下の場合には、雑音と判定せずステップＳＴ１０７へ進む。
【００３１】
ステップＳＴ１０６では、ステップＳＴ１０５で雑音帯域と判定された各帯域の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］に、ＮＯＩＳＥを設定する。これにより、該当する帯域については、後述する推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新が行われる。
推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］の設定処理をｃｏｕｎｔの回数分繰り返したらステップＳＴ１０８へ進む。
【００３２】
ステップＳＴ１０７では、ステップＳＴ１０５で雑音帯域ではないと判定された各帯域の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］に、ＶＯＩＣＥを設定する。これにより、該当する帯域については、後述する推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新は行われない。
推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］の設定処理をｃｏｕｎｔの回数分繰り返したらステップＳＴ１０８へ進む。
【００３３】
ステップＳＴ１０８では、ｃｏｕｎｔの値を０にリセットする。次に、ステップＳＴ１０９では、処理中の帯域の帯域番号ｆＢが最大値２０になったと判定された場合には当処理を終了する。ｆＢが最大値が１９以下の場合には、ステップＳＴ１０２へ戻る。これにより、全帯域について処理が行われる。
【００３４】
ここで、図４および図５を用いて帯域別音声・雑音判定部６による推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］設定処理の結果の具体例を示す。図４は、雑音信号が混入した音声入力信号の音声スペクトルと雑音スペクトルの例である。また、図５は、図４に示すスペクトル分布より得られる帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］と、図３の処理によって得られた推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］の例である。図５において、帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］が判定閾値ＴＨ１を下回る帯域が帯域幅閾値ＴＨｃ＝３以上連続する帯域群については、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］が雑音帯域（ＮＯＩＳＥ）と設定されており、それ以外の帯域については音声帯域（ＶＯＩＣＥ）となっている。なお、図に示すように、音声帯域または雑音帯域として判定された連続した複数の帯域の組を帯域群とする。
【００３５】
次に、帯域別音声・雑音判定部６は、図３の処理で推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］にＮＯＩＳＥが設定された帯域について、更に判定精度を高めるための処理を行う。
すなわち、雑音帯域と判定された帯域群について、さらに、雑音であるか音声的雑音であるかの判定を行う。音声的雑音と判定された帯域については、推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新が行われないように設定される。これは、入力信号に含まれる雑音成分の平均的なスペクトル形状を保持している推定雑音スペクトルに周波数方向の変動が大きい音声的雑音が混入すると、推定雑音スペクトルの精度が劣化するからである。
なお、図３の処理で推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］にＶＯＩＣＥが設定された帯域群、すなわち音声帯域群については、判定精度を高める処理は行わない。
【００３６】
ここでは、判定精度を高めるための１つの方法として、帯域群別に帯域ＳＮ比の帯域間の分散を求め、その値によって当該帯域群が雑音であるか音声的雑音であるかを判断し、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］を修正する。
図５に示す一連の帯域群の通し番号をｎとし、Ｌ［ｎ］を帯域群番号ｎにおける帯域幅、すなわち、帯域群に含まれる帯域数とする。ＮＯＩＳＥと判断された帯域群番号ｎにおける、帯域ＳＮ比の帯域間の分散ＳＮＲｄｅｖ［ｎ］は、式（３）によって求めることができる。
【数１】
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【００３７】
ここで、ｆＢ（ｎ）は帯域群ｎに属する帯域番号ｆＢであり、ｆＢ（ｎＬ）は帯域群ｎの帯域番号下限値、ｆＢ（ｎＨ）は帯域群ｎの帯域番号上限値である。図５で、ｎ＝２の場合を例に説明すると、帯域群２においては、ｆＢ（２）＝｛１０，１１，１２，１３｝であり、ｆＢ（２Ｌ）＝１０、ｆＢ（２Ｈ）＝１３、Ｌ［２］＝４である。
【００３８】
帯域別音声・雑音判定部６は、雑音と判定された全ての帯域群について、式（３）によって求められた帯域群ｎの帯域ＳＮ比の分散ＳＮＲｄｅｖ［ｎ］と閾値ＴＨ２（第３の閾値）を比較する。ここで、閾値ＴＨ２は雑音か音声的雑音かを決定するための所定の閾値であり、閾値ＴＨ２には、経験上得られる好適な値として例えばＴＨ２＝１６．０を設定することができる。
帯域ＳＮ比の分散が閾値ＴＨ２よりも小さい場合、その帯域群は周波数方向のスペクトルのばらつき（スペクトルの凹凸）が小さく定常的であることを表しており、帯域別音声・雑音判定部６は、その帯域群を雑音であると判断する。一方、帯域ＳＮ比の分散が閾値ＴＨ２以上である場合には、その帯域群においては周波数方向のスペクトルのばらつきが大きいことを表しており、帯域別音声・雑音判定部６は、その帯域群を音声に似たスペクトル形状の雑音、すなわち音声的雑音であると判断する。
【００３９】
帯域別音声・雑音判定部６は、音声的雑音と判断された帯域群については、帯域群に含まれるすべての帯域の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］を、ＮＯＩＳＥから音声的雑音であることを表すＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥに変更する。
なお、後述する雑音抑圧方式の変更については、音声的雑音であっても、雑音帯域であるものとして取り扱う。
【００４０】
雑音スペクトル推定部７は、雑音らしさ分析部３が出力する雑音スペクトル更新係数ｒと、帯域分割部４が出力する振幅スペクトルＳｐ［ｆＢ］と、帯域別音声・雑音判定部６が出力する雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］と、過去の平均的な雑音スペクトル形状を示す推定雑音スペクトルＮｏｌｄ［ｆＢ］とを用いて、式（４）に従い、推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新を行う。推定雑音スペクトルＮｏｌｄ［ｆＢ］は、雑音スペクトル推定部７が保有するＲＡＭ等の内部記憶手段に記憶されていてもよいし、雑音スペクトル推定部７がアクセス可能な外部の記憶装置に記憶されていてもよい。なお、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］がＶＯＩＣＥまたはＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥの場合には推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］の更新は行わない。
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＮＯＩＳＥの時
Ｎ［ｆＢ］＝ｒ・Ｎｏｌｄ［ｆＢ］＋（１−ｒ）・Ｓｐ［ｆＢ］
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＶＯＩＣＥまたは
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥの時
Ｎ［ｆＢ］＝Ｎｏｌｄ［ｆＢ］
ただし、ｆＢ＝｛１，・・・，２０｝                            （４）
【００４１】
雑音抑圧制御部９は、帯域別音声・雑音判定部６が出力する推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］と、帯域ＳＮ比計算部５が出力する帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］を入力として、後述するスペクトル振幅抑圧とスペクトル減算に用いる各係数である、スペクトル減算量α［ｆＢ］とスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］を計算する。それぞれ計算された係数用い、スペクトル減算部１０にて振幅スペクトルＳ［ｆ］から推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］を減算した後、スペクトル振幅抑圧部１１で、更にスペクトル振幅抑圧することにより雑音抑圧を行い、雑音抑圧されたスペクトルＳｒ［ｆ］を出力する。
【００４２】
まず、雑音抑圧制御部９における、スペクトル減算とスペクトル振幅抑圧に用いる各係数の算出方法について説明する。
まず、式（５）に従ってスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］を求める。なお、式（５）中のＧＡＩＮは帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］の重み係数であり所定の定数である。帯域別音声・雑音判定部６が出力する推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］がＶＯＩＣＥ、すなわち音声帯域の場合には、式（５）に従ってスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］を求めるが、β［ｆＢ］が０（ｄＢ）を越える場合にはβ［ｆＢ］＝０（ｄＢ）とし、この場合スペクトル振幅抑圧を行わない。
一方、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］がＮＯＩＳＥまたはＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥ、すなわち雑音帯域もしくは音声的雑音帯域の場合には、スペクトル減算処理に伴う残留雑音成分がミュージカルノイズの原因となる。そのため、スペクトル減算を行わずスペクトル振幅抑圧だけを行う必要があることから、式（５）に示すようにスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］に最大抑圧量−Ｇｍｉｎ（ｄＢ）を設定する。
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＶＯＩＣＥの時
β［ｆＢ］＝Ｍｉｎ｛ＳＮＲ［ｆＢ］・ＧＡＩＮ−Ｇｍｉｎ，０｝
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＮＯＩＳＥまたは
ｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］＝ＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥの時
β［ｆＢ］＝−Ｇｍｉｎ                                      （５）
【００４３】
式（５）に従ってスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］を求めた後、雑音抑圧制御部９は、このβ［ｆＢ］を用い、式（６）に従ってスペクトル減算量α［ｆＢ］を求める。雑音抑圧制御部９は、得られたスペクトル減算量α［ｆＢ］をスペクトル減算部１０へ、スペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］をスペクトル振幅抑圧部１１へ出力する。
α［ｆＢ］＝−（Ｇｍｉｎ＋β［ｆＢ］）                          （６）
【００４４】
スペクトル減算部１０は、スペクトル減算量α［ｆＢ］をパーセンテージ値であるスペクトル減算率αＰ［ｆＢ］に変換する。スペクトル減算部１０は、式（７）に従い、雑音スペクトル推定部７から出力された推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］にスペクトル減算率αＰ［ｆＢ］を乗じたスペクトルを時間・周波数変換部２から出力された振幅スペクトルＳ［ｆ］から減算し、雑音引き去りスペクトルＳＳ［ｆ］を出力する。雑音引き去りスペクトルＳＳ［ｆ］が負になる場合には、入力信号の振幅スペクトルＳ［ｆ］に与えられた所定の定数ＧＬｍｉｎを振幅スペクトルＳ［ｆ］に乗じたものを雑音引き去りスペクトルＳＳ［ｆ］とする埋め戻し処理を行う。
なお、本処理においては、各帯域番号ｆＢに対応した推定雑音スペクトルＮ［ｆＢ］とスペクトル減算率αＰ［ｆＢ］を、各帯域番号ｆＢに対応した振幅スペクトル成分Ｓ［ｆ］に展開して計算を行うものとする。
Ｓ［ｆ］＞αＰ［ｆＢ］・Ｎ［ｆＢ］の時
ＳＳ［ｆ］＝Ｓ［ｆ］−αＰ［ｆＢ］・Ｎ［ｆＢ］
Ｓ［ｆ］≦αＰ［ｆＢ］・Ｎ［ｆＢ］の時
ＳＳ［ｆ］＝Ｓ［ｆ］・ＧＬｍｉｎ                              （７）
【００４５】
次に、スペクトル振幅抑圧部１１は、スペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］をリニア値β１［ｆＢ］に変換し、式（８）に従って雑音引き去りスペクトルＳＳ［ｆ］にβ１［ｆＢ］を乗じて、雑音抑圧スペクトルＳｒ［ｆ］を算出する。
Ｓｒ［ｆ］＝β１［ｆＢ］・ＳＳ［ｆ］                            （８）
【００４６】
式（５）と式（６）から分かるように、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］がＶＯＩＣＥに設定されている音声帯域では、帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］が大きくなればスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］が小さくなり、振幅抑圧が弱まると共に、スペクトル減算量α［ｆＢ］は大きくなり、スペクトル減算が強くなる。逆に、帯域ＳＮ比ＳＮＲ［ｆＢ］が小さくなればスペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］は大きくなり、振幅抑圧が強まると共に、スペクトル減算が弱くなる。これにより、ＳＮ比が高い帯域では主にスペクトル減算で雑音抑圧量を稼ぎ、ＳＮ比が低い帯域では音声スペクトル成分を保持しつつ振幅抑圧を行うことになるので、高い雑音抑圧量と音質を両立することができる。
【００４７】
また、推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］がＮＯＩＳＥもしくはＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥに設定されている雑音帯域または音声的雑音帯域では、スペクトル振幅抑圧量β［ｆＢ］が最大抑圧量Ｇｍｉｎになっているので、スペクトル減算量α［ｆＢ］の値は０となり、スペクトル減算処理は行われず、雑音はそのスペクトル形状を保持したまま音量が小さくなるだけでスペクトル変形が発生しないので雑音抑圧処理音声の「自然性」が保たれる。
【００４８】
図６〜図８を用いて、音声区間における雑音抑圧処理の具体例を説明する。図６は入力信号中の音声信号と音声的雑音信号のそれぞれのスペクトル成分を示した図である。図７は、図６の入力信号を従来のように、音声的雑音帯域が誤って音声帯域と判断された場合の雑音抑圧処理後のスペクトルを示した図である。図８は、図６に示す入力信号をこの実施の形態１の雑音抑圧装置１００に入力した場合の雑音抑圧処理後のスペクトルを示す図である。
【００４９】
図７に示す例では、図中、ＳＰＥＥＣＨＬＩＫＥ＿ＮＯＩＳＥで示された音声的雑音帯域部分が音声と誤って判定され、その判定に基づいてスペクトル減算が行われる。このため、図に示すように、音声的雑音帯域においてスペクトル変形が生じ、音声スペクトルの高域成分に、大きな振幅の孤立した残留スペクトル成分が発生している。
一方、図８に示す例では、音声的雑音帯域は音声的雑音と判定され、その判定に基づいて、スペクトル減算は行わず、スペクトルの振幅抑圧のみが行われるので、スペクトル変形は生じず、孤立した残留スペクトルは発生しない。よって、良好な雑音抑圧が実現されている。
【００５０】
また、図９〜図１１を用いて、雑音区間における雑音抑圧処理の具体例を説明する。図９は音声的雑音スペクトルの例を示した図である。図１０は従来のように、音声的雑音帯域が誤って音声帯域と判断された場合の雑音抑圧処理後の音声的雑音スペクトルを示す図である。また、図１１はこの実施の形態１の雑音抑圧装置１００による雑音抑圧処理後の音声的雑音スペクトルを示す図である。
【００５１】
図１０に示す例では、点在する音声的雑音スペクトルが音声と誤って判定され、その判定に基づいてスペクトル減算が行われる。これにより、スペクトル変形が発生し、振幅の大きな孤立スペクトル成分が発生して音声的雑音スペクトルが強調されている。一方、図１１では、点在する音声的雑音スペクトルは音声的雑音として正しく判定され、その判定に基づいてスペクトル減算ではなくスペクトル振幅抑圧が行われるので、スペクトル変形は生じず、全帯域において雑音のスペクトル形状が保持されたまま信号パワーのみが減少する。すなわち、雑音の自然性が保たれたまま音量のみが小さくなり、良好な雑音抑圧を行うことができる。
【００５２】
周波数・時間変換部１２は、雑音抑圧スペクトルＳｒ［ｆ］と時間・周波数変換部２が出力する位相スペクトルＰ［ｆ］を時間信号に変換し、一部、前フレームの雑音抑圧信号と重ね合わせ処理を行い、雑音抑圧信号ｓｒ［ｔ］を出力端子１３より出力する。
【００５３】
以上のように、この実施の形態１によれば、入力信号のスペクトルを周波数帯域で分割し、帯域毎にスペクトルのＳＮ比に基づいて音声・雑音の判定を行なう。さらに、雑音と判定された帯域につては、雑音区間の連続の程度を解析し、一定以上雑音帯域が続いた場合にのみ再度雑音と判定する。さらに、雑音帯域については、連続した帯域間でのＳＮ比の分散に基づいて、雑音と音声的雑音の区別を行なうようにした。
これらの区別に基づいて、帯域毎に適正な雑音スペクトルを推定し、また、帯域毎のスペクトル形状に適した雑音抑圧方法を選択して雑音抑圧を行なうようにしたので、帯域毎に最適な雑音抑圧が行なわれ、聴感上好ましい音声を得ることが可能である。
【００５４】
音声的雑音の判定が正しくできると、周波数軸方向の変動が大きな音声的雑音のスペクトル成分が、推定雑音スペクトルに混入することが避けられるので、推定雑音スペクトルの精度劣化を防止することができる。
【００５５】
また、音声的雑音の判定ができることにより、音声的雑音の帯域については雑音抑圧方法にスペクトル減算を用いず、スペクトル振幅抑圧だけを行う。これにより、抑圧後のスペクトルに変形が生じず、スペクトル形状を保持したまま音量だけが小さくなるようにできる。このため、孤立した残留スペクトル成分が発生しないので、雑音抑圧処理後の音声の自然性は保たれ、残留雑音に含まれる耳障りな人工的雑音（ミュージカルノイズ）の増大を防ぐことができる。
【００５６】
なお、実施の形態１においては、図３に示したように帯域別音声・雑音判定部６は、雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔの値を利用して帯域毎の推定雑音スペクトル更新フラグｕｐｄａｔｅ［ｆＢ］の設定処理を行なっているが、雑音らしさ信号Ｎｓｔｔの値による判定処理は行なわず、帯域別音声・雑音判定フラグｓｖａｄ［ｆＢ］のみを用いて処理をおこなってもよい。
また、同じく雑音らしさ分析部３が出力する雑音スペクトル更新係数ｒについても、図２に示したように雑音らしさ信号Ｎｓｔｔに対応した値を用いず、固定値を用いて推定雑音スペクトルの算出を行なうようにしてもよい。
【００５７】
実施の形態２．
実施の形態１においては、電話等、４ｋＨｚ程度までの音声帯域を対象とした音声通信システムに利用する雑音抑圧装置を考え、入力信号のサンプリング周波数として８ｋＨｚを利用した。実施の形態２では、例えばサンプリング周波数を１６ｋＨｚまで拡張することにより、音声帯域が７ｋＨｚを上限とする、広帯域音声通信システムに利用できる雑音抑圧装置を考える。
【００５８】
４ｋＨｚ以上の音声スペクトル成分のＳＮ比は、４ｋＨｚ以下の電話の音声帯域におけるＳＮ比よりも更に小さくなる。そのため、実施の形態１で用いた閾値ＴＨ１およびＴＨｃとは別に４ｋＨｚ以上の高域に適した閾値を用意する。
【００５９】
すなわち、４ｋＨｚ以上の高域では、帯域別音声・雑音判定に用いる閾値を４ｋＨｚ以下の帯域よりも小さくし、例えばＴＨ１ｈ＝０．５（ｄＢ）とする。これにより、音声のＳＮ比が小さい高域の音声が、より音声として判定され易くなる。また、雑音帯域の連続カウント閾値を大きくし、例えばＴＨｃｈ＝４と設定する。これにより、音声帯域を判定されやすくなる。
また４ｋＨｚ以上の音声が誤って雑音または音声的雑音と判断された場合でも、実施の形態２の雑音抑圧装置では、雑音、音声的雑音帯域に対してはスペクトル減算処理を行わず、スペクトル振幅抑圧処理のみ行う。これにより、スペクトル減算によるスペクトル変形が生じず、孤立した残留スペクトル成分は発生しないので音質が劣化することは避けられる。
【００６０】
以上のように、この実施の形態２によれば、広帯域音声通信システムに適用した場合でも、各閾値を各帯域に適した値に設定することにより、高域の音声に対しても適切な雑音抑圧処理を行うことができる。
また、４ｋＨｚ以上の帯域の音声成分を雑音または音声的雑音と誤って判定した場合でも、スペクトル減算処理は行わずスペクトル振幅抑圧処理のみが行われることから、スペクトル減算によるスペクトル変形が生じず孤立した残留スペクトル成分は発生しないので音質の劣化を防ぐことができる。
【００６１】
実施の形態３．
実施の形態１および実施の形態２では、帯域別音声・雑音判定部６において用いられる各判定閾値は、全帯域で、あるいは帯域別に一定値に設定されていた。実施の形態３では、例えば雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔの値に基づいて、各閾値を動的に変化させる。
【００６２】
図１２は、この発明の実施の形態３による雑音抑圧装置３００の構成を示すブロック図である。図１と同一の符号は同一の構成要素を表している。図に示すように、雑音抑圧装置３００は、閾値変更部１４を備える。実施の形態３では、閾値変更部１４以外の各部は実施の形態１と同様に動作する。
【００６３】
閾値変更部１４は、内部に、図１３に示すような定数テーブルを有している。このテーブルは、雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔに対応する帯域別音声・雑音判定判定用閾値ＴＨ１と雑音区間の帯域幅閾値ＴＨｃとを関連付けている。図に示すように、雑音らしさ信号Ｎｓｔｔが音声と予測される値（Ｎｓｔｔ＝１，２，３）の場合には、より音声として判定され易くするために、ＴＨ１を小さくすると共にＴＨｃを大きくする。逆に、雑音らしさ信号Ｎｓｔｔが雑音と予測される値（Ｎｓｔｔ＝４，５）の場合には、より雑音として判定され易くするために、ＴＨ１を大きくＴＨｃを小さく設定している。
【００６４】
閾値変更部１４は、この内部テーブルを参照し、雑音らしさ分析部３から出力されたＮｓｔｔに対応する閾値ＴＨ１及びＴＨｃを選択し、帯域別音声・雑音判定部６に出力する。帯域別音声・雑音判定部６は、閾値変更部１４から通知された閾値ＴＨ１及びＴＨｃを用いて、実施の形態１と同様の処理を行う。
【００６５】
以上のように、この実施の形態３によれば、雑音らしさ分析部３が出力する雑音らしさ信号Ｎｓｔｔの結果に応じて各判定閾値を選択することにより、帯域別音声・雑音判定処理を入力信号の状態に適した条件で行うことができる。これにより、帯域別音声・雑音判定の判定精度が向上し、雑音抑圧処理後の信号の音質を更に向上させることができる。
【００６６】
なお、本実施の形態３では、閾値ＴＨ１および閾値ＴＨｃの２つの閾値を動的に変更しているが、どちらか一方だけを変更するようにしてもよい。
【００６７】
また、実施の形態３においても、サンプリング周波数を例えば１６ｋＨｚまで拡張することにより、音声帯域幅が７ｋＨｚの広帯域音声通信システム向けに利用することができる。
【００６８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、聴感上好ましい雑音抑圧が可能で、高雑音下でも品質劣化の少ない雑音抑圧装置を得られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
【図２】雑音らしさ信号及び雑音スペクトル更新係数と、現フレームの様態との関係を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による、帯域別音声・雑音判定部における帯域毎の推定雑音スペクトル更新フラグの設定処理のフローチャートである。
【図４】入力信号の音声スペクトルと雑音スペクトルの例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による、図４に示す入力信号から得られる推定雑音スペクトル更新フラグの例を示す図である。
【図６】音声スペクトルと音声的雑音信号のスペクトルの例を示す図である。
【図７】音声的雑音信号が誤って音声と判断された場合の、雑音抑圧処理後のスペクトルの例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態１による、雑音抑圧処理後のスペクトルの例を示す図である。
【図９】雑音区間における音声的雑音スペクトルの例である。
【図１０】音声的雑音信号が誤って音声と判断された場合の、雑音抑圧処理後の音声的雑音スペクトルの例を示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態１による、雑音抑圧処理後の音声的雑音スペクトルの例を示す図である。
【図１２】この発明の実施の形態３による雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】雑音らしさ信号と各判定閾値との関係を示す図である。
【符号の説明】
１  入力端子、２  時間・周波数変換部、３  雑音らしさ分析部、４  帯域分割部、５  帯域ＳＮ比計算部、６  帯域別音声・雑音判定部、７  雑音スペクトル推定部、８  雑音抑圧部、９  雑音抑圧制御部、１０  スペクトル減算部、１１  スペクトル振幅抑圧部、１２  周波数・時間変換部、１３  出力端子、１４閾値変更部、１００，３００  雑音抑圧装置。
【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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