(57)【要約】【課題】入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御を可能とする。【解決手段】利得関数選択部４は、長時間平均値が相対的に小さければ利得関数Ｆ１を選択し、相対的に大きければ利得関数Ｆ３を選択し、相対的に中間レベルにあれば利得関数Ｆ２を選択する。利得算出部５は選択された利得関数Ｆｉの入力レベルに短時間平均値を代入して出力レベルを求め、その出力レベルを入力レベル（短時間平均値）で除算することによって利得を算出する。故に、単一の利得関数のみで利得制御を行う従来例に比較して、入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御が可能となる。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号のレベルに応じて当該入力信号を増幅する際の利得を制御する自動利得制御装置において、入力信号に含まれる雑音の程度を検出する雑音検出部と、入力信号の比較的短い時間における時間平均を検出する短時間平均レベル検出部と、雑音検出部で検出される雑音の程度に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択する利得関数選択部と、短時間平均レベル検出部で検出される入力信号の短時間平均値及び利得関数選択部で選択された利得関数から入力信号を増幅する際の利得を算出する利得算出部とを備えたことを特徴とする自動利得制御装置。
【請求項２】
雑音検出部は、入力信号の比較的長い時間における時間平均を検出する長時間平均レベル検出部からなり、利得関数選択部は、長時間平均レベル検出部で検出される入力信号の長時間平均値に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とする請求項１記載の自動利得制御装置。
【請求項３】
長時間平均レベル検出部は、入力信号に含まれる雑音成分の推定値から長時間平均値を検出することを特徴とする請求項２記載の自動利得制御装置。
【請求項４】
長時間平均レベル検出部は、短時間平均レベル検出部で得られる複数の短時間平均値を平均することで入力信号の長時間平均を検出することを特徴とする請求項２又は３記載の自動利得制御装置。
【請求項５】
入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、長時間平均レベル検出部は、入力信号判別部にて音声信号でないと判別されたときにのみ入力信号の長時間平均を検出することを特徴とする請求項２又は３又は４記載の自動利得制御装置。
【請求項６】
雑音検出部は、入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部とからなり、利得関数選択部は、非音声スペクトル推定部で推定される非音声信号の周波数スペクトルに応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とする請求項１記載の自動利得制御装置。
【請求項７】
短時間平均レベル検出部にて短時間平均値を検出する際の単位時間内における入力信号のピーク値を検出する短時間ピーク検出部と、短時間ピーク検出部で検出されるピーク値が所定のしきい値を越える場合に利得算出部で算出された利得を補正する利得補正部とを備えたことを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項８】
入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、利得関数選択部は、入力信号判別部の判別結果に応じて選択する利得関数を変更することを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項９】
入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部と、入力信号判別部により音声信号でないと判別された入力信号を増幅した後の出力信号を減衰させる出力信号減衰部とを備えたことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項１０】
出力信号減衰部は、入力信号判別部における判別結果が切り換わる際に出力信号の減衰量を段階的に変化させることを特徴とする請求項９記載の自動利得制御装置。
【請求項１１】
入力信号判別部は、入力信号の長時間平均値及び短時間平均値の比率を求める平均値比率算出部と、長時間平均値及び短時間平均値の差分を求める平均値差分算出部とを具備し、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方がそれぞれに対応する所定のしきい値を越えるか否かで音声信号の判別を行うとともに、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方の値に基づいて他方における前記しきい値を変更することを特徴とする請求項８又は９又は１０記載の自動利得制御装置。
【請求項１２】
入力信号判別部は、入力信号の周波数分析結果から音声信号か否かを判別することを特徴とする請求項８又は９又は１０記載の自動利得制御装置。
【請求項１３】
利得算出部で算出された利得又は利得補正部で補正された利得の変動分を検出するとともに検出した変動分が所定範囲を超える場合に変動を抑制する方向へ利得を補正する利得変動補正部を備えたことを特徴とする請求項１〜１２の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項１４】
入力信号から雑音成分を除去する雑音除去部を備え、雑音除去部の出力信号を短時間平均レベル検出部の入力としたことを特徴とする請求項１〜１３の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項１５】
雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、時間軸の入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とする請求項１〜１４の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項１６】
雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、周波数変換部から得られる入力信号の周波数スペクトルから入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とする請求項１〜１４の何れかに記載の自動利得制御装置。
【請求項１７】
周波数変換部から得られる周波数スペクトルをパワー正規化した正規化スペクトルを求めて非音声区間検出部に与えるスペクトル正規化部を備えたことを特徴とする請求項１６記載の自動利得制御装置。
【請求項１８】
雑音検出部の非音声スペクトル推定部を雑音成分除去手段の非音声スペクトル推定部で兼用したことを特徴とする請求項１５又は１６記載の自動利得制御装置。
【請求項１９】
雑音検出部の非音声区間検出部を雑音成分除去手段の非音声区間検出部で兼用したことを特徴とする請求項１５又は１６記載の自動利得制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力信号のレベルに応じて入力信号を増幅する際の利得を制御する自動利得制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電話等の通信分野では、有線と無線、あるいはアナログ通信とデジタル通信といった通信形態（伝送形態）により伝送損失が異なることが知られている。したがって、伝送損失の大小にかかわらずに安定した通信を行おうとした場合、例えば、話し手の声（発話音声）の大きさ（音量）によらずに聞き手に聞こえる音声の音量をほぼ一定にしようとした場合、音量を一定とするように音声信号を増幅する際の利得を制御する必要がある。このように音声信号に対する自動利得制御は、上記通信分野のみならず、音声認識システムのように入力音声の音量レベルによって認識率が変動してしまう場合、あるいは警報音等の音量を周囲の騒音レベルに応じて調整する場合というように様々な分野に用いられている。
【０００３】
【非特許文献１】
財団法人電気通信端末機器審査協会資料　「電気通信端末機器等適合認定基準／技術的条件」　第３章　技術基準（端末設備等規則）の解説　３．２アナログ電話端末　第１４条　送出電力　ｐ．１２０
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで従来の自動利得制御装置では、図２７に示すような入力信号のレベルに応じた利得の関係を示す利得関数Ｆを一つしか備えていないため、入力信号のレベル変動が大きい場合に出力信号のレベルを一定に保つ利得制御を行うことが困難であった（非特許文献１参照）。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みて為されたものであり、その目的は、入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御が可能な自動利得制御装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、上記目的を達成するために、入力信号のレベルに応じて当該入力信号を増幅する際の利得を制御する自動利得制御装置において、入力信号に含まれる雑音の程度を検出する雑音検出部と、入力信号の比較的短い時間における時間平均を検出する短時間平均レベル検出部と、雑音検出部で検出される雑音の程度に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択する利得関数選択部と、短時間平均レベル検出部で検出される入力信号の短時間平均値及び利得関数選択部で選択された利得関数から入力信号を増幅する際の利得を算出する利得算出部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、雑音検出部は、入力信号の比較的長い時間における時間平均を検出する長時間平均レベル検出部からなり、利得関数選択部は、長時間平均レベル検出部で検出される入力信号の長時間平均値に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とする。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項２の発明において、長時間平均レベル検出部は、入力信号に含まれる雑音成分の推定値から長時間平均値を検出することを特徴とする。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項２又は３の発明において、長時間平均レベル検出部は、短時間平均レベル検出部で得られる複数の短時間平均値を平均することで入力信号の長時間平均を検出することを特徴とする。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項２又は３又は４の発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、長時間平均レベル検出部は、入力信号判別部にて音声信号でないと判別されたときにのみ入力信号の長時間平均を検出することを特徴とする。
【００１１】
請求項６の発明は、請求項１の発明において、雑音検出部は、入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部とからなり、利得関数選択部は、非音声スペクトル推定部で推定される非音声信号の周波数スペクトルに応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とする。
【００１２】
請求項７の発明は、請求項１〜６の何れかの発明において、短時間平均レベル検出部にて短時間平均値を検出する際の単位時間内における入力信号のピーク値を検出する短時間ピーク検出部と、短時間ピーク検出部で検出されるピーク値が所定のしきい値を越える場合に利得算出部で算出された利得を補正する利得補正部とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項８の発明は、請求項１〜７の何れかの発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、利得関数選択部は、入力信号判別部の判別結果に応じて選択する利得関数を変更することを特徴とする。
【００１４】
請求項９の発明は、請求項１〜８の何れかの発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部と、入力信号判別部により音声信号でないと判別された入力信号を増幅した後の出力信号を減衰させる出力信号減衰部とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項１０の発明は、請求項９の発明において、出力信号減衰部は、入力信号判別部における判別結果が切り換わる際に出力信号の減衰量を段階的に変化させることを特徴とする。
【００１６】
請求項１１の発明は、請求項８又は９又は１０の発明において、入力信号判別部は、入力信号の長時間平均値及び短時間平均値の比率を求める平均値比率算出部と、長時間平均値及び短時間平均値の差分を求める平均値差分算出部とを具備し、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方がそれぞれに対応する所定のしきい値を越えるか否かで音声信号の判別を行うとともに、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方の値に基づいて他方における前記しきい値を変更することを特徴とする。
【００１７】
請求項１２の発明は、請求項８又は９又は１０の発明において、入力信号判別部は、入力信号の周波数分析結果から音声信号か否かを判別することを特徴とする。
【００１８】
請求項１３の発明は、請求項１〜１２の何れかの発明において、利得算出部で算出された利得又は利得補正部で補正された利得の変動分を検出するとともに検出した変動分が所定範囲を超える場合に変動を抑制する方向へ利得を補正する利得変動補正部を備えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項１４の発明は、請求項１〜１３の何れかの発明において、入力信号から雑音成分を除去する雑音除去部を備え、雑音除去部の出力信号を短時間平均レベル検出部の入力としたことを特徴とする。
【００２０】
請求項１５の発明は、請求項１〜１４の発明において、雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、時間軸の入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とする。
【００２１】
請求項１６の発明は、請求項１〜１４の発明において、雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、周波数変換部から得られる入力信号の周波数スペクトルから入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とする。
【００２２】
請求項１７の発明は、請求項１６の発明において、周波数変換部から得られる周波数スペクトルをパワー正規化した正規化スペクトルを求めて非音声区間検出部に与えるスペクトル正規化部を備えたことを特徴とする。
【００２３】
請求項１８の発明は、請求項１５又は１６の発明において、雑音検出部の非音声スペクトル推定部を雑音成分除去手段の非音声スペクトル推定部で兼用したことを特徴とする。
【００２４】
請求項１９の発明は、請求項１５又は１６の発明において、雑音検出部の非音声区間検出部を雑音成分除去手段の非音声区間検出部で兼用したことを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明を実施形態により詳細に説明する。但し、以下に説明する各実施形態では音声信号を扱うシステムや機器に本発明の自動利得制御装置を適用した場合を例示しているが、対象となる入力信号の種類は音声信号に限定されるものではなく、信号を増幅する増幅器等を有するシステムや機器全般について本発明の技術思想が適用可能である。また、各実施形態ではデジタル信号に変換された入力信号を取り扱っているが、入力信号をアナログ信号のままで取り扱うことも可能である。
【００２６】
（実施形態１）
本実施形態の自動利得制御装置は、図１に示すように入力信号を一時的に記憶する入力信号バッファ部１と、入力信号（入力信号バッファ部１に記憶された入力信号）の比較的長い時間における時間平均を検出する長時間平均レベル検出部２と、入力信号（入力信号バッファ部１に記憶された入力信号）の比較的短い時間における時間平均を検出する短時間平均レベル検出部３と、長時間平均レベル検出部２で検出される入力信号の長時間平均値に応じて予め用意された複数の利得関数Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎのうちから何れか一つの利得関数Ｆｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を選択する利得関数選択部４と、短時間平均レベル検出部３で検出される入力信号の短時間平均値及び利得関数選択部４で選択された利得関数Ｆｉから入力信号を増幅する際の利得を算出する利得算出部５と、利得算出部５で算出した利得と入力信号バッファ部１に記憶された入力信号とから出力信号を算出する、言い換えると入力信号を算出された利得で増幅する出力値算出部６とを備えている。
【００２７】
入力信号バッファ部１では、例えば１６ｍｓ程度の短い時間（以下、「バッファ時間」と呼ぶ）に入力された入力信号（入力データ）を記憶しており、短時間平均レベル検出部３では入力信号バッファ部１に記憶されているバッファ時間分の入力信号レベルの算術平均値（短時間平均値）を算出し、長時間平均レベル検出部２ではバッファ時間の定倍（例えば、１６倍）の入力信号レベルの算術平均値（長時間平均値）を算出している。なお、長時間平均レベル検出部２では長時間平均値を算出するために入力信号バッファ部１のバッファ時間の定倍（例えば、１６倍）のバッファ時間（容量）を有するバッファを具備している。
【００２８】
利得関数選択部４は、図２に示すような３種類の利得関数Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３のデータを保持している。図２に実線で示した利得関数Ｆ１は３種類のうちで利得（実線の傾き）が最も大きく、且つ入力レベルの上限値Ｌ１が最も小さくなっている。また、同図に破線で示した利得関数Ｆ３は３種類のうちで利得が最も小さく、且つ入力レベルの上限値Ｌ３が最も大きくなっている。さらに、同図に一点破線で示した利得関数Ｆ２は利得及び入力レベルの上限値Ｌ２が何れも３種類のうちの中間の値に設定されている。但し、これらの利得関数Ｆ１〜Ｆ３は一例であって、その種類や数は図２に示したものに限定されるものではない。
【００２９】
次に本実施形態の動作を説明する。
【００３０】
長時間平均レベル検出部２で求めた入力信号の長時間平均値が利得関数選択部４に与えられ、利得関数選択部４では長時間平均値に応じた適切な利得関数Ｆｉ（ｉ＝１，２，３）を選択する。ここで、電話機等の通信機器による通話を例にとると、一般に長時間平均値は主に入力信号に含まれる雑音成分（音声以外の成分）によってそのレベルが決まり、短時間平均値は主に入力信号に含まれる信号成分（音声成分）によってそのレベルが決まると考えられる。したがって、長時間平均値が相対的に大きな値であれば入力信号に含まれる雑音成分が多く、反対に長時間平均値が相対的に小さな値であれば入力信号に含まれる雑音成分が少ないと判断できるから、利得関数選択部４では、長時間平均値が相対的に小さければ利得関数Ｆ１を選択し、相対的に大きければ利得関数Ｆ３を選択するとともに、相対的に中間レベルにあれば利得関数Ｆ２を選択する。利得算出部５では選択された利得関数Ｆｉの入力レベルに短時間平均レベル検出部３で算出された短時間平均値を代入して出力レベルを求め、その出力レベルを入力レベル（短時間平均値）で除算することによって利得を算出する。
【００３１】
そして、出力値算出部６において利得算出部５で算出した利得と入力信号バッファ部１に記憶されている入力信号とから出力値を算出する、言い換えると利得算出部５で算出した利得で入力信号を増幅することで出力信号を得ている。
【００３２】
而して、入力信号に含まれる雑音成分、例えば電話機等の通信機器の周囲雑音が相対的に大きくなるに従って利得が減少し且つ入力レベルの上限値Ｌｉ（ｉ＝１，２，３）が大きくなるように利得関数選択部４にて利得関数Ｆｉを選択しているため、単一の利得関数のみで利得制御を行う従来例に比較して、入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御が可能となる。しかも、雑音成分のレベルによって決まる入力信号の長時間平均値に応じて利得関数Ｆｉを選択し、さらに雑音成分以外の信号成分（音声成分）によって決まる短時間平均値と選択された利得関数とから入力信号を増幅する際の利得を算出するため、入力信号そのもののレベルに応じて利得関数Ｆｉを選択して利得を決定する場合に比較して、出力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができる。
【００３３】
（実施形態２）
本実施形態は、図３に示すように短時間平均レベル検出部３にて短時間平均値を検出する際の単位時間（バッファ時間）内における入力信号のピーク値を検出する短時間ピーク検出部７と、短時間ピーク検出部７で検出されるピーク値が所定のしきい値を越える場合に利得算出部５で算出された利得を補正する利得補正部８とを備える点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態１と共通であるから説明を省略する。
【００３４】
而して、実施形態１においては、入力信号のピーク値がある程度大きくなった場合に出力値算出部６における出力値の算出時にオーバーフローが発生する可能性があり、仮に出力値算出部６でオーバーフローが発生すると所謂クリッピングノイズが生じて通話品質を劣化させてしまう虞がある。
【００３５】
それに対して本実施形態では、短時間ピーク検出部７で検出されるピーク値が所定のしきい値を越える場合、利得補正部８が利得算出部５で算出された利得を相対的に小さい値に補正するようにしている。その結果、しきい値を越えるようなレベルの高い入力信号が入力された場合でも出力信号にクリッピングノイズが生じたり、あるいは出力信号が歪むのを防止することができる。
【００３６】
（実施形態３）
本実施形態は、図４に示すように入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部９を備え、入力信号判別部９の判別結果に応じて利得関数選択部４が選択する利得関数を変更する点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態２と共通であるから説明を省略する。
【００３７】
入力信号判別部９は従来周知の技術を用いて実現可能であって、例えば、短時間平均レベル検出部３で求めた短時間平均値と、長時間平均レベル検出部２で求めた長時間平均値との比を所定のしきい値と比較することにより、入力信号が音声信号か否かを判別し、例えば音声信号であるときにＨ、音声信号でない（非音声信号）ときにＬとなる２値信号（判別信号）を出力する。
【００３８】
利得関数選択部４は、実施形態１で説明したように長時間平均値が相対的に小さければ利得関数Ｆ１を選択し、相対的に大きければ利得関数Ｆ３を選択するとともに、相対的に中間レベルにあれば利得関数Ｆ２を選択するが、利得関数Ｆ１又はＦ２を選択した場合であっても、入力信号判別部９から出力される判別信号がＬ、つまり入力信号が非音声信号である場合には、選択した利得関数Ｆ１又はＦ２よりも利得の小さい利得関数Ｆ３に変更するようになっている。
【００３９】
而して、入力信号が非音声信号のときに利得の大きい関数Ｆ１，Ｆ２を選択すると、非音声信号のレベルが必要以上に大きくなって通話上のノイズが増えてしまうことになるが、上述のように入力信号が音声信号か非音声信号かを判別し、非音声信号の場合には利得関数選択部４にて利得の小さい利得関数Ｆｉに変更するようにしているから、非音声信号に対する利得が必要以上に大きくなるのを防いで入力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができる。
【００４０】
（実施形態４）
本実施形態は、図５に示すように入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部９と、入力信号判別部９により非音声信号と判別された入力信号を増幅した後の出力信号を減衰させる出力信号減衰部１０とを備えた点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態２と共通であるから説明を省略する。
【００４１】
入力信号判別部９は実施形態３と共通であって、例えば入力信号が音声信号であるときにＨ、非音声信号のときにＬとなる判別信号を出力する。また、出力信号減衰部１０は、入力信号判別部９から出力される判別信号がＬ、つまり入力信号が非音声信号である場合に出力値算出部６から出力された信号（出力信号）を減衰させるものである。なお、入力信号が音声信号である場合には出力信号減衰部１０では出力信号を減衰させずにそのまま通過させる。
【００４２】
而して、実施形態３で説明したように入力信号が非音声信号のときに利得の大きい関数Ｆ１，Ｆ２を選択すると、非音声信号のレベルが必要以上に大きくなって通話上のノイズが増えてしまうことになるが、上述のように入力信号が音声信号か非音声信号かを判別し、非音声信号の場合には出力信号減衰部１０によって出力信号を減衰させているから、音声信号以外の出力信号を減衰させることで雑音を低減することができる。
【００４３】
ところで、入力信号が音声信号から非音声信号あるいは非音声信号から音声信号に切り換わる前後において、出力信号減衰部１０による出力信号の減衰の有無に伴って出力信号のレベルが大きく変動するから、通話音声が途切れたり、急に大きくなる等して通話品質が低下してしまう虞がある。
【００４４】
そこで、出力信号減衰部１０においては、入力信号判別部９における判別結果が切り換わる際に出力信号の減衰量を段階的に変化させることが望ましい。例えば、図６（ａ）に示すような入力信号が入力され、同図（ｂ）に示すように時刻ｔ１で入力信号判別部９による入力信号の判別結果が非音声信号から音声信号に切り換わり、時刻ｔ２で音声信号から非音声信号に切り換わると仮定する。このとき、同図（ｃ）に示すように時刻ｔ１，ｔ２でそれぞれ出力信号減衰部１０による減衰の有無を切り換えるのではなく、同図（ｄ）に示すように時刻ｔ１，ｔ２から数ｍｓ〜数十ｍｓの間は入力信号が非音声信号のときの減衰量（図６中では「減衰量大」と表記）よりも小さい減衰量（図６中では「減衰量小」と表記）で出力信号を減衰させるのである。
【００４５】
このように出力信号減衰部１０による出力信号の減衰量を入力信号判別部９における判別結果が切り換わる際に段階的に変化させるようにすれば、入力信号が非音声信号から音声信号に切り換わったときに音声信号の先頭部分の音量が低下するといった不具合の発生を防いで通話品質の向上が図れる。
【００４６】
（実施形態５）
本実施形態は、入力信号判別部９の構成に特徴があり、これ以外の構成については実施形態３又は４と共通であるから図示並びに説明を省略する。
【００４７】
本実施形態における入力信号判別部９は、図７に示すように入力信号の長時間平均値及び短時間平均値の比率（＝短時間平均値÷長時間平均値）を求める平均値比率算出部９ａと、長時間平均値及び短時間平均値の差分を求めるとともその差分値を所定のしきい値と比較することで音声信号か否かを判別する平均値差分算出部９ｂと、平均値比率算出部９ａで求めた平均値の比率に応じて平均値差分算出部９ｂにおけるしきい値を決定するしきい値決定部９ｃとを具備している。
【００４８】
すなわち、従来周知の構成であれば、平均値比率算出部９ａ又は平均値差分算出部９ｂの算出値を所定のしきい値と比較することで入力信号が音声信号か否かを判別するのみであるが、平均値差分算出部９ｂにおけるしきい値を、平均値比率算出部９ａで求めた平均値の比率に応じてしきい値決定部９ｃにて決定している点に本実施形態の特徴がある。例えば、平均値比率算出部９ａで算出した比率が１よりも大きい場合には入力信号が音声信号である可能性が高いと考えられ、反対に比率が１よりも小さい場合には入力信号が音声信号でない可能性が高いと考えられる。
【００４９】
そこで本実施形態においては、しきい値決定部９ｃが平均値比率算出部９ａで算出した比率が１よりも大きい場合にしきい値を大きくし、反対に平均値比率算出部９ａで算出した比率が１よりも小さい場合にしきい値を小さくすることによって、音声信号か否かの判別に対する入力信号の雑音成分（長時間平均値）の影響を低減するようにしている。
【００５０】
なお、本実施形態では、平均値比率算出部９ａで求めた平均値の比率に応じて平均値差分算出部９ｂにおけるしきい値をしきい値決定部９ｃにて決定しているが、反対に平均値差分算出部９ｂで求めた差分値に応じて平均値比率算出部９ａにおけるしきい値をしきい値決定部９ｃにて決定するようにしても構わない。あるいは、長時間平均値に応じて平均値比率算出部９ａ及び平均値差分算出部９ｂの各しきい値を適応的に決定するようにしても構わない。
【００５１】
（実施形態６）
本実施形態は、図８に示すように入力信号の周波数分析結果から入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部１１を備えた点に特徴があり、これ以外の構成は実施形態４と共通であるから説明を省略する。つまり、実施形態４における入力信号判別部９では、例えば短時間平均値と長時間平均値の比を所定のしきい値と比較することによって入力信号が音声信号か否かを判別するというように時間系列の信号から入力信号の判別を行っているのに対し、本実施形態における入力信号判別部１１では、入力信号を周波数分析した結果から入力信号の判別を行っている。
【００５２】
入力信号判別部１１は、図９に示すように入力信号を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）することで周波数分析する周波数分析部１１ａと、周波数分析部１１ａで得られる入力信号の周波数スペクトルを一時的に保存する遅延部１１ｂと、非音声（例えば、相手の通信機器のマイクロホンで集音された周囲騒音）の成分の周波数スペクトルを推定する非音声成分スペクトル推定部１１ｃと、周波数分析部１１ａで得られる入力信号の周波数スペクトルから非音声成分スペクトル推定部１１ｃで推定された非音声成分の周波数スペクトルを減算するスペクトル減算部１１ｄと、スペクトル減算部１１ｄで求めた減算成分（差分）の周波数スペクトルのパワーを計算する減算成分パワー計算部１１ｅと、減算成分パワー計算部１１ｅで求めたパワー値が所定のしきい値を越えるときに音声信号、越えないときに非音声信号と判断して判別信号（例えば、音声信号のときに「Ｈ」、非音声信号のときに「Ｌ」となる２値信号）を出力する判別信号出力部１１ｆとを具備している。
【００５３】
非音声信号スペクトル推定部１１ｃでは、判別信号出力部１１ｆからＬレベルの判別信号が出力されているとき、つまり入力信号が非音声信号と判別されているときに、その時点までに推定した非音声成分の周波数スペクトルと遅延部１１ｂに保存されている入力信号の周波数スペクトルの平均を求め、その平均値をそれ以降における非音声成分の周波数スペクトルの推定値としている。なお、非音声成分の周波数スペクトルと入力信号の周波数スペクトルの平均を求める場合、単純な加算及び除算で求めることも可能であるが、それぞれに重み係数を乗算した後に加算及び除算して求めるようにしても良い。
【００５４】
上述のように本実施形態における入力信号判別部１１は入力信号の周波数分析結果から音声信号か否かを判別するため、入力信号を時系列の信号として取り扱って音声信号か否かの判別を行う入力信号判別部９に比較して、音声信号か否かの判別の精度が向上するという利点がある。
【００５５】
（実施形態７）
本実施形態は、図１０に示すように利得補正部８で補正された利得の変動分を検出するとともに検出した変動分が所定範囲を超える場合に変動を抑制する方向へ利得を補正する利得変動補正部１２を備えた点に特徴があり、これ以外の構成については、例えば実施形態６と共通であるから説明を省略する。
【００５６】
通常、入力信号は音声信号であるときの方が信号レベルが大きくなるから、出力信号を一定に保つためには音声信号のレベルが大きいほど利得は小さくなる傾向にある。一方、利得は、入力信号が非音声信号から音声信号あるいは音声信号から非音声信号に切り換わる時点で大きく変動すると考えられる。したがって、入力信号が音声信号から非音声信号に切り換わる時点では利得が大きく増大する傾向にあり、非音声信号に切り換わった後に利得が大きい値のままであると雑音が増幅されてしまう虞がある。
【００５７】
そこで本実施形態では、利得変動補正部１２によって利得補正部８で補正された利得の変動分を検出するとともに、検出した変動分が所定範囲を超える場合に、その変動を抑制する方向へ利得を補正するようにしている。例えば、利得変動補正部１２は入力信号が音声信号から非音声信号に切り換わる時点を利得の変動分に基づいて検出し、非音声信号に切り換わった後の利得を補正して減少させるので、非音声信号（雑音）が大きく増幅されるのを抑えて入力信号の信号／雑音比の低下を防止することができる。なお、本実施形態では利得補正部８で補正された利得を利得変動補正部１２で補正する構成としたが、利得算出部５で算出された利得を利得変動補正部１２で補正する構成、例えば、実施形態１の構成に利得変動補正部１２を追加した構成であっても同様の効果を奏する。
【００５８】
（実施形態８）
本実施形態は、図１１に示すように入力信号から雑音成分を除去する雑音除去部１３を備え、雑音除去部１３の出力信号を短時間平均レベル検出部３の入力とした点に特徴があり、これ以外の構成は実施形態７と共通であるから説明を省略する。
【００５９】
雑音除去部１３は、図１２に示すように入力信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求めるフーリエ変換部１３ａと、フーリエ変換部１３ａで得られる入力信号の周波数スペクトルを一時的に保存する遅延部１３ｂと、非音声（例えば、相手の通信機器のマイクロホンで集音された周囲騒音）の成分の周波数スペクトルを推定する非音声成分スペクトル推定部１３ｃと、フーリエ変換部１３ａで得られる入力信号の周波数スペクトルから非音声成分スペクトル推定部１３ｃで推定された非音声成分の周波数スペクトルを減算するスペクトル減算部１３ｄと、スペクトル減算部１３ｄで求めた減算成分（差分）を逆フーリエ変換する逆フーリエ変換部１３ｅとを具備しており、逆フーリエ変換部１３ｅから出力される信号は入力信号から雑音成分（周囲騒音の成分）が除去された信号となる。ここで、非音声信号スペクトル推定部１３ｃでは、入力信号判別部１１からＬレベルの判別信号が出力されているとき、つまり入力信号が非音声信号と判別されているときに、その時点までに推定した非音声成分の周波数スペクトルと遅延部１３ｂに保存されている入力信号の周波数スペクトルの平均を求め、その平均値をそれ以降における非音声成分の周波数スペクトルの推定値としている。
【００６０】
上述のように雑音除去部１３により入力信号から雑音成分を除去した信号を短時間平均レベル検出部３の入力とすれば、雑音成分を除去した後の入力信号から短時間平均を検出することにより、雑音成分の影響を受けることなく的確な利得を算出することができる。
【００６１】
（実施形態９）
本実施形態は、図１３に示すように長時間平均レベル検出部２’が入力信号に含まれる雑音成分の推定値から長時間平均値を検出する点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態８と共通であるから説明を省略する。
【００６２】
本実施形態における長時間平均レベル検出部２’は、雑音除去部１３の非音声成分スペクトル推定部１３ｃで推定された非音声成分（周囲騒音）の周波数スペクトルを逆フーリエ変換により時間軸信号に戻し、その信号について長時間平均値を求める。
【００６３】
而して、先の実施形態における長時間平均レベル検出部２では、入力信号の単純な算術平均を長時間平均値としているために雑音成分だけでなく音声成分が含まれる率が高くなっているが、本実施形態における長時間平均レベル検出部２’は入力信号に含まれる雑音成分の推定値から長時間平均値を求めているので、音声成分が含まれる率を大幅に低減することが可能となり、雑音成分のレベルによって決まる入力信号の長時間平均値を的確に検出することができて信号／雑音比の向上が図れる。また、長時間平均値が的確に検出可能となることによって、入力信号に含まれる雑音成分の増幅を抑えるように適切な利得を算出することができる。
【００６４】
（実施形態１０）
本実施形態は、図１４に示すように長時間平均レベル検出部２”が短時間平均レベル検出部３で得られる複数の短時間平均値を平均することで入力信号の長時間平均を検出する点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態８と共通であるから説明を省略する。
【００６５】
実施形態１〜８においては、図１６（ａ）にしめすように入力信号バッファ部１が例えば１２８ビットのバッファ長を有するとしたとき、長時間平均レベル検出部２には、入力信号バッファ部１のｘ倍（例えば、１６倍）のバッファ長（１２８×１６＝２０４８ビット）を持たせる必要があった。
【００６６】
一方、本実施形態における長時間平均レベル検出部２”では、短時間平均レベル検出部３で検出された短時間平均値から長時間平均値を算出するので、図１５（ｂ）に示すように長時間平均レベル検出部２”のバッファにはｘ個（例えば、１６個）の短時間平均値が格納可能であればよい。したがって、本実施形態では長時間平均レベル検出部２”のバッファ長を大幅（上述の例であれば２０４８ビットから１６ビット）に低減することができ、長時間平均値を求める際の計算量やバッファ容量が減少するという利点がある。なお、合計ｘ個の短時間平均値のうちからｙ個ずつについて求めた算術平均をバッファに格納し、それらｙ個の平均値を平均して長時間平均値を求めるようにすれば、長時間平均レベル検出部２”のバッファ容量をさらに低減することができる。
【００６７】
（実施形態１１）
本実施形態は、図１７に示すように長時間平均レベル検出部２”が入力信号判別部１１にて音声信号でない、つまり非音声信号と判別されたときにのみ入力信号の長時間平均を検出する点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態１０と共通であるので説明を省略する。
【００６８】
而して、長時間平均レベル検出部２”は入力信号判別部１１から出力される判別信号がＨレベルのとき（入力信号が音声信号のとき）には長時間平均値の算出せず、判別信号がＬレベルの時（入力信号が非音声信号のとき）に長時間平均値を算出するから、音声信号に含まれる背景雑音の成分を長時間平均値として検出することができ、背景雑音成分のレベルに応じた適切な利得関数の選択が可能となる。
【００６９】
（実施形態１２）
本実施形態は、入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を入力信号バッファ部１の前段に設けた点に特徴がある。但し、入力信号バッファ部１以降の構成並びに動作については実施形態１と共通であるから説明は省略する。
【００７０】
本実施形態における雑音成分除去手段は、図１８に示すように時間軸の入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部１４と、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部１５と、非音声区間検出部１４で検出される非音声区間に周波数変換部１５で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部１６と、周波数変換部１５で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部１７と、周波数スペクトル減算部１７で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部１８とで構成される。
【００７１】
非音声区間検出部１４は従来周知の技術を用いて実現可能であって、例えば、入力信号に含まれる音声成分の瞬時パワーを推定するとともに非音声成分（背景雑音成分）のレベルを推定し、瞬時パワー推定値と非音声成分レベルの比に基づいて入力信号に音声成分が含まれていないと見なし得る区間（非音声区間）を検出する。また周波数変換部１５は、フーリエ変換やウェーブレット変換等を用いて入力信号の周波数スペクトルを求めている。
【００７２】
非音声スペクトル推定部１６は、周波数変換部１５で求めた入力信号の周波数スペクトルのうちで非音声区間検出部１４で検出された非音声区間の入力信号に対応する周波数スペクトルの平均値を求め、その平均値を非音声信号の周波数スペクトル推定値とする。そして、スペクトル減算部１７において周波数変換部１５で求めた入力信号の周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６で推定した非音声信号の周波数スペクトル推定値を減算することにより、音声成分以外の雑音成分を入力信号から除去することができる。それから、周波数逆変換部１８においてスペクトル減算部１７から出力される周波数スペクトルに対して周波数逆変換を行うことにより、音声信号以外の雑音成分が除去された入力信号が得られる。
【００７３】
而して、本実施形態では、雑音成分除去手段により増幅の前段階で入力信号に含まれる音声成分以外の雑音成分を除去しているため、雑音成分の増幅による音声信号の質的劣化を防ぐことができる。
【００７４】
（実施形態１３）
本実施形態は、図１９に示すように実施形態１２における非音声区間検出部１４、周波数変換部１５並びに非音声スペクトル推定部１６からなる雑音検出部を長時間平均レベル検出部２の代わりに用いた点に特徴がある。但し、これ以外の構成並びに動作については実施形態１及び実施形態１２と共通であるから説明は省略する。
【００７５】
本実施形態の非音声スペクトル推定部１６では、非音声区間における周波数スペクトルのパワースペクトルを求め、さらに各帯域毎にパワースペクトルの平均値を算出している。ここで、非音声スペクトル推定部１６で算出される前記パワースペクトルの平均値は入力信号に含まれる雑音成分によってそのレベルが決まるから、実施形態１における長時間平均値の代わりに前記パワースペクトルの平均値に応じて利得関数選択部４が適切な利得関数Ｆｉ（ｉ＝１，２，３）を選択することができる。
【００７６】
而して、入力信号に含まれる雑音成分、例えば電話機等の通信機器の周囲雑音が相対的に大きくなるに従って利得が減少し且つ入力レベルの上限値Ｌｉ（ｉ＝１，２，３）が大きくなるように利得関数選択部４にて利得関数Ｆｉを選択することにより、単一の利得関数のみで利得制御を行う従来例に比較して、実施形態１と同様に入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御が可能となる。しかも、雑音成分のレベルによって決まる入力信号の非音声区間における周波数スペクトルのパワースペクトル平均値に応じて利得関数Ｆｉを選択し、さらに雑音成分以外の信号成分（音声成分）によって決まる短時間平均値と選択された利得関数とから入力信号を増幅する際の利得を算出するため、入力信号そのもののレベルに応じて利得関数Ｆｉを選択して利得を決定する場合に比較して、出力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができる。なお、本実施形態では雑音成分除去手段の一部を雑音検出部と兼用しているために構成の簡略化が図れるという利点がある。
【００７７】
（実施形態１４）
図２０に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、実施形態４における入力信号判別部９の代わりに非音声区間検出部１４による非音声区間の検出結果を出力信号減衰部１０に入力し、非音声区間における入力信号を増幅した後の出力信号を出力信号減衰部１０で減衰させる点に特徴がある。なお、これ以外の構成及び動作は実施形態４並びに実施形態１３と共通であるから説明は省略する。
【００７８】
而して、本実施形態では、実施形態４と同様に非音声区間における入力信号を増幅した後の出力信号を出力信号減衰部１０によって減衰させることにより、音声信号以外の出力信号を減衰させて雑音を低減することができ、しかも、雑音成分除去手段の一部を入力信号判別部９の代わりに用いることで構成の簡略化が図れるという利点がある。
【００７９】
（実施形態１５）
図２１に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、実施形態３における入力信号判別部９の代わりに非音声区間検出部１４による非音声区間の検出結果を利得関数選択部４に入力し、非音声区間検出部１４の検出結果に応じて利得関数選択部４が選択する利得関数を変更する点に特徴があり、これ以外の構成については実施形態３並びに実施形態１４と共通であるから説明を省略する。
【００８０】
而して、本実施形態では実施形態３と同様に、非音声区間の入力信号に対しては利得関数選択部４が利得の小さい利得関数Ｆｉに変更することにより、非音声信号に対する利得が必要以上に大きくなるのを防いで入力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができ、しかも、雑音成分除去手段の一部を入力信号判別部９の代わりに用いることで構成の簡略化が図れるという利点がある。
【００８１】
（実施形態１６）
図２２に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、雑音成分除去手段を構成する非音声区間検出部１４’が周波数変換部１５から得られる入力信号の周波数スペクトルより入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する点に特徴があり、その他の構成及び動作については実施形態１２と共通であるから説明を省略する。
【００８２】
本実施形態における非音声区間検出部１４’は、周波数変換部１５で得られる入力信号の周波数スペクトルを、予め用意された非音声（周囲騒音など）の周波数スペクトルモデルと比較し、当該周波数スペクトルモデルと一致する程度に応じて帯域毎に音声か非音声かを判別し、一定数以上の帯域を非音声と判別した場合に当該区間を非音声区間と判断するとともに、非音声と判別した帯域の周波数スペクトルと周波数スペクトルモデルとの平均をとって非音声の周波数スペクトルモデルを更新する。但し、非音声区間検出部１４’では、上述の方法により音声と判別した帯域が所望の帯域から外れる場合にはその帯域を非音声と判断する。以下、非音声区間検出部１４’で検出された非音声区間の入力信号に対応する周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６にて非音声信号の周波数スペクトル推定値を求め、スペクトル減算部１７において周波数変換部１５で求めた入力信号の周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６で推定した非音声信号の周波数スペクトル推定値を減算することにより、音声成分以外の雑音成分を入力信号から除去し、さらに周波数逆変換部１８においてスペクトル減算部１７から出力される周波数スペクトルに対して周波数逆変換を行うことにより、音声信号以外の雑音成分が除去された入力信号が得られる。
【００８３】
而して、本実施形態においても実施形態１２と同様に、雑音成分除去手段により増幅の前段階で入力信号に含まれる音声成分以外の雑音成分を除去しているため、雑音成分の増幅による音声信号の質的劣化を防ぐことができる。また、本実施形態における非音声区間検出部１４’では、入力信号の周波数スペクトルから周波数帯域毎に音声か非音声かを判別して非音声区間を検出しているから、実施形態１２における非音声区間検出部１４に比較して非音声区間の検出精度が高くなるという利点がある。
【００８４】
（実施形態１７）
図２３に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、周波数変換部１５から得られる周波数スペクトルをパワー正規化した正規化スペクトルを求めて非音声区間検出部１４’に与えるスペクトル正規化部１９を備えた点に特徴があり、これ以外の構成及び動作については実施形態１６と共通であるから説明を省略する。
【００８５】
スペクトル正規化部１９は、周波数変換部１５で求めた入力信号の周波数スペクトルのパワースペクトルを計算してその平均値を求め、さらにその平均値で各周波数帯域のパワースペクトル値を除算（正規化）する処理（パワー正規化処理）を行う。以下、非音声区間検出部１４’で入力信号の非音声区間を検出し、非音声区間検出部１４’で検出された非音声区間の入力信号に対応する周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６にて非音声信号の周波数スペクトル推定値を求め、スペクトル減算部１７において周波数変換部１５で求めた入力信号の周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部１６で推定した非音声信号の周波数スペクトル推定値を減算することにより、音声成分以外の雑音成分を入力信号から除去し、さらに周波数逆変換部１８においてスペクトル減算部１７から出力される周波数スペクトルに対して周波数逆変換を行うことにより、音声信号以外の雑音成分が除去された入力信号が得られる。
【００８６】
而して、本実施形態においても実施形態１２や１３と同様に、雑音成分除去手段により増幅の前段階で入力信号に含まれる音声成分以外の雑音成分を除去しているため、雑音成分の増幅による音声信号の質的劣化を防ぐことができる。また、本実施形態においてはスペクトル正規化部１９を備えているから、パワー正規化処理によって周波数スペクトルの形状における特徴（山の部分や谷の部分）が明確になり、非音声区間検出部１４’による非音声区間の検出制度が向上できるという利点がある。
【００８７】
（実施形態１８）
図２４に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、実施形態１７におけるスペクトル正規化部１９、非音声区間検出部１４’、周波数変換部１５並びに非音声スペクトル推定部１６からなる雑音検出部を長時間平均レベル検出部２の代わりに用いた点に特徴があり、これ以外の構成並びに動作については実施形態１７及び実施形態１３と共通であるから説明は省略する。
【００８８】
而して、本実施形態では入力信号の非音声区間の検出精度を向上させることで利得関数選択部４における利得関数の選択ミスを防いで入力信号に含まれる雑音成分に応じた適切な利得関数を選択することができる。
【００８９】
（実施形態１９）
図２５に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、実施形態１４と実施形態１７を組み合わせたものであって、非音声区間検出部１４’による非音声区間の検出結果を出力信号減衰部１０に入力し、非音声区間における入力信号を増幅した後の出力信号を出力信号減衰部１０で減衰させる点に特徴がある。なお、これ以外の構成及び動作は実施形態１４並びに実施形態１７と共通であるから説明は省略する。
【００９０】
而して、本実施形態では、入力信号の非音声区間の検出精度を向上させることで出力信号減衰部１０による音声信号以外の出力信号の減衰による雑音低減効果を高めることができるとともに構成の簡略化が図れるという利点がある。
【００９１】
（実施形態２０）
図２６に本実施形態のブロック図を示す。本実施形態は、実施形態１５と実施形態１７を組み合わせたものであって、非音声区間検出部１４’による非音声区間の検出結果を利得関数選択部４に入力し、非音声区間検出部１４’の検出結果に応じて利得関数選択部４が選択する利得関数を変更する点に特徴がある。なお、これ以外の構成については実施形態１５並びに実施形態１７と共通であるから説明を省略する。
【００９２】
而して、本実施形態では、入力信号の非音声区間の検出精度を向上させることで利得関数選択部４における利得関数の選択制度が向上し、入力信号の信号／雑音比の低下を一層確実に抑えることができるとともに構成の簡略化が図れるという利点がある。
【００９３】
【発明の効果】
請求項１の発明は、入力信号のレベルに応じて当該入力信号を増幅する際の利得を制御する自動利得制御装置において、入力信号に含まれる雑音の程度を検出する雑音検出部と、入力信号の比較的短い時間における時間平均を検出する短時間平均レベル検出部と、雑音検出部で検出される雑音の程度に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択する利得関数選択部と、短時間平均レベル検出部で検出される入力信号の短時間平均値及び利得関数選択部で選択された利得関数から入力信号を増幅する際の利得を算出する利得算出部とを備えたことを特徴とし、短時間平均値は主に入力信号に含まれる雑音成分以外の信号成分によってそのレベルが決まるから、雑音検出部で検出される雑音の程度に応じて複数の利得関数のうちから何れか一つを選択するとともに選択された利得関数及び短時間平均値から算出される利得で入力信号を増幅することにより、単一の利得関数のみで利得制御を行う従来例に比較して、入力信号のレベル変動が大きい場合でも出力信号レベルを一定に保つ利得制御が可能となる。しかも、入力信号に含まれる雑音の程度に応じて利得関数を選択し、さらに雑音成分以外の信号成分によって決まる短時間平均値と選択された利得関数とから入力信号を増幅する際の利得を算出するため、入力信号そのもののレベルに応じて利得関数を選択して利得を決定する場合に比較して、出力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができる。
【００９４】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、雑音検出部は、入力信号の比較的長い時間における時間平均を検出する長時間平均レベル検出部からなり、利得関数選択部は、長時間平均レベル検出部で検出される入力信号の長時間平均値に応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とし、長時間平均値は主に入力信号に含まれる雑音成分によってそのレベルが決まるから入力信号に含まれる雑音の程度を表す値として用いることができ、入力信号に含まれる雑音の程度が比較的容易に検出できる。
【００９５】
請求項３の発明は、請求項２の発明において、長時間平均レベル検出部は、入力信号に含まれる雑音成分の推定値から長時間平均値を検出することを特徴とし、雑音成分のレベルによって決まる入力信号の長時間平均値を的確に検出することができて信号／雑音比の向上が図れる。
【００９６】
請求項４の発明は、請求項２又は３の発明において、長時間平均レベル検出部は、短時間平均レベル検出部で得られる複数の短時間平均値を平均することで入力信号の長時間平均を検出することを特徴とし、入力信号から直接長時間平均を検出する場合に比較して検出に要する手間や構成が簡略化できる。
【００９７】
請求項５の発明は、請求項２又は３又は４の発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、長時間平均レベル検出部は、入力信号判別部にて音声信号でないと判別されたときにのみ入力信号の長時間平均を検出することを特徴とし、音声信号に含まれる背景雑音の成分を長時間平均値として検出することができ、背景雑音成分のレベルに応じた適切な利得関数の選択が可能となる。
【００９８】
請求項６の発明は、請求項１の発明において、雑音検出部は、入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部とからなり、利得関数選択部は、非音声スペクトル推定部で推定される非音声信号の周波数スペクトルに応じて予め用意された複数の利得関数のうちから何れか一つの利得関数を選択することを特徴とし、非音声信号の周波数スペクトルは主に入力信号に含まれる雑音成分によってそのレベルが決まるから入力信号に含まれる雑音の程度を表す値として用いることができ、入力信号に含まれる雑音の程度が比較的容易に検出できる。
【００９９】
請求項７の発明は、請求項１〜６の何れかの発明において、短時間平均レベル検出部にて短時間平均値を検出する際の単位時間内における入力信号のピーク値を検出する短時間ピーク検出部と、短時間ピーク検出部で検出されるピーク値が所定のしきい値を越える場合に利得算出部で算出された利得を補正する利得補正部とを備えたことを特徴とし、しきい値を越えるようなレベルの高い入力信号が入力された場合に出力信号が歪むのを防止することができる。
【０１００】
請求項８の発明は、請求項１〜７の何れかの発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部を備え、利得関数選択部は、入力信号判別部の判別結果に応じて選択する利得関数を変更することを特徴とし、音声信号でない非音声信号に対する利得が必要以上に大きくなるのを防いで出力信号の信号／雑音比の低下を抑えることができる。
【０１０１】
請求項９の発明は、請求項１〜８の何れかの発明において、入力信号が音声信号か否かを判別する入力信号判別部と、入力信号判別部により音声信号でないと判別された入力信号を増幅した後の出力信号を減衰させる出力信号減衰部とを備えたことを特徴とし、音声信号以外の出力信号を減衰させることで雑音を低減することができる。
【０１０２】
請求項１０の発明は、請求項９の発明において、出力信号減衰部は、入力信号判別部における判別結果が切り換わる際に出力信号の減衰量を段階的に変化させることを特徴とし、入力信号が非音声信号から音声信号に切り換わったときに音声信号の先頭部分の音量が低下するといった不具合の発生を防いで通話品質の向上が図れる。
【０１０３】
請求項１１の発明は、請求項８又は９又は１０の発明において、入力信号判別部は、入力信号の長時間平均値及び短時間平均値の比率を求める平均値比率算出部と、長時間平均値及び短時間平均値の差分を求める平均値差分算出部とを具備し、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方がそれぞれに対応する所定のしきい値を越えるか否かで音声信号の判別を行うとともに、平均値比率算出部で算出された比率と平均値差分算出部で算出された差分の何れか一方の値に基づいて他方における前記しきい値を変更することを特徴とし、長時間平均値が短時間平均値よりも相対的に大きな値となるときに入力信号判別用のしきい値を変更することにより、音声信号か否かの判別に対する入力信号の雑音成分の影響を低減することができる。
【０１０４】
請求項１２の発明は、請求項８又は９又は１０の発明において、入力信号判別部は、入力信号の周波数分析結果から音声信号か否かを判別することを特徴とし、音声信号か否かの判別の精度が向上する。
【０１０５】
請求項１３の発明は、請求項１〜１２の何れかの発明において、利得算出部で算出された利得又は利得補正部で補正された利得の変動分を検出するとともに検出した変動分が所定範囲を超える場合に変動を抑制する方向へ利得を補正する利得変動補正部を備えたことを特徴とし、一般に入力信号の状態が変化する際に利得の変動が大きくなることから、利得の変動分が所定範囲を超える場合に変動を抑制する方向へ利得を補正することによって雑音成分が増幅されるのを抑えて信号／雑音比の低下が防止できる。
【０１０６】
請求項１４の発明は、請求項１〜１３の何れかの発明において、入力信号から雑音成分を除去する雑音除去部を備え、雑音除去部の出力信号を短時間平均レベル検出部の入力としたことを特徴とし、雑音成分を除去した後の入力信号から短時間平均を検出することにより、雑音成分の影響を受けることなく的確な利得を算出することができる。
【０１０７】
請求項１５の発明は、請求項１〜１４の発明において、雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、時間軸の入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とし、音声信号以外の雑音成分を入力信号から除去するから、雑音成分の増幅による音声信号の質的劣化を防ぐことができる。
【０１０８】
請求項１６の発明は、請求項１〜１４の発明において、雑音検出部に入力される以前の入力信号から音声信号以外の雑音成分を除去する雑音成分除去手段を備え、該雑音成分除去手段は、周波数変換により入力信号の周波数スペクトルを求める周波数変換部と、周波数変換部から得られる入力信号の周波数スペクトルから入力信号に音声信号が含まれない非音声区間を検出する非音声区間検出部と、非音声区間検出部で検出される非音声区間に周波数変換部で求められた周波数スペクトルから音声信号でない非音声信号の周波数スペクトルを推定する非音声スペクトル推定部と、周波数変換部で求められた周波数スペクトルから非音声スペクトル推定部で推定された非音声信号の周波数スペクトルを減算する周波数スペクトル減算部と、周波数スペクトル減算部で得られる周波数スペクトルから周波数逆変換により時間軸の信号を求める周波数逆変換部とからなることを特徴とし、音声信号以外の雑音成分を入力信号から除去するから、雑音成分の増幅による音声信号の質的劣化を防ぐことができる。また、非音声区間検出部では入力信号の周波数スペクトルから非音声区間を検出することで検出の精度を向上することができる。
【０１０９】
請求項１７の発明は、請求項１６の発明において、周波数変換部から得られる周波数スペクトルをパワー正規化した正規化スペクトルを求めて非音声区間検出部に与えるスペクトル正規化部を備えたことを特徴とし、パワー正規化によって入力信号の周波数スペクトルの特徴が明確になって非音声区間検出部による非音声区間の検出精度が向上する。
【０１１０】
請求項１８の発明は、請求項１５又は１６の発明において、雑音検出部の非音声スペクトル推定部を雑音成分除去手段の非音声スペクトル推定部で兼用したことを特徴とし、構成の簡略化が図れる。
【０１１１】
請求項１９の発明は、請求項１５又は１６の発明において、雑音検出部の非音声区間検出部を雑音成分除去手段の非音声区間検出部で兼用したことを特徴とし、構成の簡略化が図れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１を示すブロック図である。
【図２】同上における利得関数の説明図である。
【図３】実施形態２を示すブロック図である。
【図４】実施形態３を示すブロック図である。
【図５】実施形態４を示すブロック図である。
【図６】同上の説明図である。
【図７】実施形態５における入力信号判別部のブロック図である。
【図８】実施形態６を示すブロック図である。
【図９】同上における入力信号判別部のブロック図である。
【図１０】実施形態７を示すブロック図である。
【図１１】実施形態８を示すブロック図である。
【図１２】同上における雑音除去部のブロック図である。
【図１３】実施形態９を示すブロック図である。
【図１４】実施形態１０を示すブロック図である。
【図１５】同上における長時間平均レベル検出部の動作説明図である。
【図１６】同上における長時間平均レベル検出部の動作説明図である。
【図１７】実施形態１１を示すブロック図である。
【図１８】実施形態１２を示すブロック図である。
【図１９】実施形態１３を示すブロック図である。
【図２０】実施形態１４を示すブロック図である。
【図２１】実施形態１５を示すブロック図である。
【図２２】実施形態１６を示すブロック図である。
【図２３】実施形態１７を示すブロック図である。
【図２４】実施形態１８を示すブロック図である。
【図２５】実施形態１９を示すブロック図である。
【図２６】実施形態２０を示すブロック図である。
【図２７】従来の自動利得制御装置における利得関数の説明図である。
【符号の説明】
１　入力信号バッファ部
２　長時間平均レベル検出部
３　短時間平均レベル検出部
４　利得関数選択部
５　利得算出部
６　出力値算出部
【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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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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