(57)【要約】【課題】  変動する周波数範囲にわたってウィンドノイズを打ち消すシステムをていきょうすること。【解決手段】  本発明のシステムは、有声または無声信号からのウィンドノイズを抑制するシステムであって、入力信号からウィンドバフェットを検出およびモデリングするノイズ検出器と、入力信号から該ウィンドバフェットを実質的に除去するために、ノイズ検出器と電気的に接続されるノイズ減衰器とを備える。このノイズ検出器は、ラインを入力信号の一部分にモデリングしてもよい。【特許請求の範囲】
【請求項１】
有声または無声信号からのウィンドノイズを抑制するシステムであって、
入力信号からウィンドバフェットを検出およびモデリングするノイズ検出器と、
該入力信号から該ウィンドバフェットを実質的に除去するために、該ノイズ検出器と電気的に接続されるノイズ減衰器と
を備える、システム。
【請求項２】
前記ノイズ検出器は、ラインを前記入力信号の一部分にモデリングする、請求項１に記載のウィンドノイズを抑制するシステム。
【請求項３】
前記ノイズ検出器は、ラインをＳＮＲ領域における前記入力信号の一部分にフィッティングさせる、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ノイズ検出器は、信号オフセットを計算することによって、前記ウィンドバフェットをモデリングするように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記ノイズ検出器は、前記モデリングされたウィンドバフェットの属性がそれぞれの平均値を超過することを防止するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記ノイズ検出器は、母音または調和のような構造が検出された場合、ウィンドバフェット補正を制限するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記ノイズ検出器は、平均ウィンドバフェットモデルを導出するように構成され、母音または混合音声信号が検出された場合、該平均ウィンドバフェットモデルは更新されない、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ノイズ検出器は、以前に解析された、他のモデリングされた信号の重みつけによって導出される、平均ウィンドバフェットモデルを導出するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記ノイズ減衰器は、前記ウィンドバフェットおよび連続的ノイズを前記入力信号から実質的に除去するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
信号パワーの大幅な増大が低周波数範囲において検出された場合、低周波数範囲の信号パワーを緩和するために、前記ノイズ検出器およびノイズ減衰器と電気的に接続された残留減衰器をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ノイズ検出器と電気的に接続された入力デバイスであって、音波をアナログ信号に変換するように構成される、入力デバイスをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ノイズ検出器に接続された事前処理システムであって、前記ウィンドノイズ検出器が前記入力信号を処理する前に、該入力信号を事前調整するように構成される、事前処理システムをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記事前処理システムは、間隔を空け、かつ、異なった検出器に到達し得る信号の遅延時間を活用するように構成される、第１および第２のマイクロホンを備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力信号におけるノイズの最小量を感知するマイクロホンおよびチャネルを自動的に選択する制御ロジックをさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ノイズ検出器および前記第１のマイクロホンに接続される第２のノイズ検出器をさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
有声および無声信号からウィンドノイズを検出するシステムであって、
時間変化入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数変換ロジックに接続されたバックグラウンドノイズ推定器であって、該バックグラウンドノイズ推定器は、受信器の近傍で発生する連続的ノイズを測定するように構成される、バックグラウンドノイズ推定器と、
該バックグラウンドノイズ推定器に接続されたウィンドノイズ検出器であって、該ウィンドノイズ検出器は、ウィンドと関連したノイズを自動的に識別およびモデリングするように構成される、ウィンドノイズ検出器と
を備えるシステム。
【請求項１７】
過渡信号が検出された場合、前記バックグラウンドノイズ検出器をディセーブルになるように構成される過渡検出器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ウィンドノイズ検出器は、前記ラインと、前記入力信号の一部分との間の相関を導出するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ウィンドノイズ検出器に接続された信号ディスクリミネータであって、該信号ディスクリミネータは、前記入力信号のノイズおよびノイズセグメントをマーキングするように構成される、信号ディスクリミネータをさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ウィンドノイズに接続されたウィンドノイズ減衰器であって、該ウィンドノイズ減衰器は、受信器によって感知されたウィンドに関連したノイズを低減するように構成される、ウィンドノイズ減衰器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
前記ノイズ減衰器は、前記入力信号からウィンドに関連した前記ノイズを実質的に除去するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２２】
前記低周波数範囲において信号パワーの大幅な増大が検出された場合、低周波数範囲の信号パワーを緩和するように動作可能な前記バックグラウンドノイズ検出器に接続された残留減衰器をさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
音声または無声信号からのウィンドノイズを抑制するシステムであって、
時間変化入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、
該時間周波数変換ロジックに接続されたバックグラウンドノイズ推定器であって、該グラウンドノイズ推定器は、受信器の近傍で発生する連続ノイズを測定するように構成される、バックグラウンドノイズ推定器と、
該バックグラウンドノイズ推定器に接続されたウィンドノイズ検出器であって、該ウィンドノイズ検出器は、ラインを入力信号の一部分に適合させるように構成される、ウィンドノイズ検出器と、
該ウィンドノイズ検出器手段に接続されたウィンド減衰器であって、該ウィンド減衰器は、該受信器によって感知されたウィンドと関連したノイズを除去するように構成される、ウィンド減衰器と
を備える、システム。
【請求項２４】
入力信号からウィンドバフェットを除去する方法であって、
時間変化信号を複素スペクトルに変換するステップと、
バックグラウンドノイズを推定するステップと、
ラインと、入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合、ウィンドバフェットを検出するステップと、
該入力信号からの該ウィンドバフェットを緩和するステップと
を包含する、方法。
【請求項２５】
前記バックグラウンドノイズを推定する作業は、過渡が検出されなかった場合、該バックグラウンドノイズを推定するステップを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記ウィンドバフェット信号を除去する作業は、前記入力信号から前記ウィンドバフェットを実質的に除去するステップを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
入力信号からウィンドバフェットを除去する方法であって、
時間変化信号を複素スペクトルに変換するステップと、
バックグラウンドノイズを推定するステップと、
ラインと、入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合、ウィンドバフェットを検出するステップと、
該入力信号から該ウィンドバフェットを除去するステップと
を包含する方法。
【請求項２８】
ウィンドと関連したノイズの検出を制御するソフトウェアを有する信号搬送媒体であって、
音波を電気信号に変換する検出器と、
該電気信号を第１の領域から第２の領域に変換するスペクトル変換ロジックと、
該ウィンドと関連した該音波の一部分をモデリングする信号解析ロジックと、
を備える、信号搬送媒体。
【請求項２９】
前記ノイズによってマスキングされる音声信号の一部分を導出するロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【請求項３０】
前記音波の部分を減衰させるロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【請求項３１】
低周波数範囲におけるパワーを制限するように動作可能な減衰器ロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【請求項３２】
前記検出器によって感知された連続的または周囲ノイズを測定するノイズ推定ロジックをさらに備える、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【請求項３３】
パワーの増大が検出された場合、前記推定ロジックをディセーブルにする過渡ロジックをさらに備える、請求項３２に記載の信号搬送媒体。
【請求項３４】
前記信号解析ロジックは、オーディオシステムに接続される、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【請求項３５】
前記信号解析ロジックは、前記ウィンドと関連した前記音波のみをモデリングする、請求項２８に記載の信号搬送媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」と称される米国出願第１０／４１０，７３６号（２００３年４月１０日出願）の一部継続出願である。上述の出願の開示は、参考のため、本明細書中に援用される。
【背景技術】
【０００２】
（１．技術分野）
本発明は、音響影響に関し、より具体的には、処理されたボイスの知覚品質（ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｑｕａｌｉｔｙ）を改善するシステムに関する。
【０００３】
（２．関連技術）
多くのハンドフリー通信デバイスがボイス信号を取得し、理解（ａｓｓｉｍｉｌａｔｅ）および伝送する。ボイス信号は、通信媒体を通じて、あるシステムから別のシステムへと伝わる。車両において用いられるものを含むいくつかのシステムにおいて、ボイス信号の明瞭度は、通信システムの品質または通信媒体の品質に依存しない。ノイズがソースまたは受信器の近傍で発生した場合、歪みは、ボイス信号を誤って伝え、情報を破壊し、そして、場合によっては、ボイス信号をマスキングするので、ボイスは、受聴者によって気付かれない。
【０００４】
不愉快にさせるか、気を散らすか、または、情報の損失をもたらし得るノイズは、複数のソースから発生し得る。車両内で、ノイズは、エンジン、道路、タイヤ、または空気の移動によって生成され得る。自然または人工的な空気の移動は、広い周波数範囲にわたって聞こえ得る。振幅および周波数の連続的な揺らぎは、ウィンドノイズを克服することを難しくし、かつボイス信号の明瞭度を劣化させ得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多くのシステムは、ウィンドノイズの影響を打ち消すことを試みる。いくつかのシステムは、静かで快適な環境を保証するために、内装全体にわたって種々の雑音抑制（ｓｏｕｎｄ−ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ）および緩和（ｄａｍｐｅｎｉｎｇ）材料に依存する。他のシステムは、受信器に押し付ける変動するウィンド誘発圧力の平均を出すことを試みる。これらのノイズリデューサは、選択された圧力をフィルタリングアウトするために種々の形態をとり得、これらのノイズリデューサが車両の多様な内装に対して設計されることを困難にする。特定のスピーチエンハンスメントシステムに関する別の問題は、連続的ノイズの背景でウィンドノイズを検出することである。スピーチエンハンスメントシステムに関するさらに別の問題は、ウィンドノイズの影響を受けやすい他の通信システムと容易に適合し得ないことである。
【０００６】
従って、変動する周波数範囲にわたってウィンドノイズを打ち消すシステムが必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（要旨）
ボイスエンハンスメントロジックは、処理されたボイスの知覚品質を改善する。このシステムは、入力信号からの空気の移動と関連したノイズを学習し、エンコードし、その後、緩和（ｄａｍｐｅｎ）する。このシステムは、ノイズ検出器およびノイズ減衰器を含む。ノイズ検出器は、モデリングによってウィンドバフェット（ｗｉｎｄ  ｂｕｆｆｅｔ）を検出する。ノイズ減衰器は、その後、ウィンドバフェットを減衰させる。
【０００８】
これに代わるボイスエンハンスメントロジックは、時間周波数変換ロジック、バックグラウンドノイズ推定器、ウィンドノイズ検出器、およびウィンドノイズ減衰器を含む。時間周波数変換ロジックは、時間変化入力信号を周波数領域出力信号に変換する。バックグラウンドノイズ推定器は、入力信号に伴い得る連続ノイズを測定する。ウィンドノイズ検出器は、ウィンドバフェットを自動的に識別し、かつモデリングし、ウィンドバフェットは、その後、ウィンドノイズ減衰器によって減衰され得る。
【０００９】
本発明の他のシステム、方法、特徴、および有利な点は、以下の図および詳細な説明することによって当業者に明らかになるか、または、明らかである。すべてのこのようなさらなるシステム、方法、特徴および有利な点は、この説明に含まれ、本発明の範囲内であり、かつ、添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図される。
【００１０】
本発明のシステムは、有声または無声信号からのウィンドノイズを抑制するシステムであって、入力信号からウィンドバフェットを検出およびモデリングするノイズ検出器と、該入力信号から該ウィンドバフェットを実質的に除去するために、該ノイズ検出器と電気的に接続されるノイズ減衰器とを備え、それにより上記目的が達成される。
【００１１】
前記ノイズ検出器は、ラインを前記入力信号の一部分にモデリングしてもよい。
【００１２】
前記ノイズ検出器は、ラインをＳＮＲ領域における前記入力信号の一部分にフィッティングさせてもよい。
【００１３】
前記ノイズ検出器は、信号オフセットを計算することによって、前記ウィンドバフェットをモデリングするように構成されてもよい。
【００１４】
前記ノイズ検出器は、前記モデリングされたウィンドバフェットの属性がそれぞれの平均値を超過することを防止するように構成されてもよい。
【００１５】
前記ノイズ検出器は、母音または調和のような構造が検出された場合、ウィンドバフェット補正を制限するように構成されてもよい。
【００１６】
前記ノイズ検出器は、平均ウィンドバフェットモデルを導出するように構成され、母音または混合音声信号が検出された場合、該平均ウィンドバフェットモデルは更新されなくてもよい。
【００１７】
前記ノイズ検出器は、以前に解析された、他のモデリングされた信号の重みつけによって導出される、平均ウィンドバフェットモデルを導出するように構成されてもよい。
【００１８】
前記ノイズ減衰器は、前記ウィンドバフェットおよび連続的ノイズを前記入力信号から実質的に除去するように構成されてもよい。
【００１９】
信号パワーの大幅な増大が低周波数範囲において検出された場合、低周波数範囲の信号パワーを緩和するために、前記ノイズ検出器およびノイズ減衰器と電気的に接続された残留減衰器をさらに備えてもよい。
【００２０】
前記ノイズ検出器と電気的に接続された入力デバイスであって、音波をアナログ信号に変換するように構成される、入力デバイスをさらに備えてもよい。
【００２１】
前記ノイズ検出器に接続された事前処理システムであって、前記ウィンドノイズ検出器が前記入力信号を処理する前に、該入力信号を事前調整するように構成される、事前処理システムをさらに備えてもよい。
【００２２】
前記事前処理システムは、間隔を空け、かつ、異なった検出器に到達し得る信号の遅延時間を活用するように構成される、第１および第２のマイクロホンを備えてもよい。
【００２３】
前記入力信号におけるノイズの最小量を感知するマイクロホンおよびチャネルを自動的に選択する制御ロジックをさらに備えてもよい。
【００２４】
前記ノイズ検出器および前記第１のマイクロホンに接続される第２のノイズ検出器をさらに備えてもよい。
【００２５】
本発明のシステムは、有声および無声信号からウィンドノイズを検出するシステムであって、時間変化入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、該時間周波数変換ロジックに接続されたバックグラウンドノイズ推定器であって、該バックグラウンドノイズ推定器は、受信器の近傍で発生する連続的ノイズを測定するように構成される、バックグラウンドノイズ推定器と、該バックグラウンドノイズ推定器に接続されたウィンドノイズ検出器であって、該ウィンドノイズ検出器は、ウィンドと関連したノイズを自動的に識別およびモデリングするように構成される、ウィンドノイズ検出器とを備え、それにより上記目的が達成される。
【００２６】
過渡信号が検出された場合、前記バックグラウンドノイズ検出器をディセーブルになるように構成される過渡検出器をさらに備えてもよい。
【００２７】
前記ウィンドノイズ検出器は、前記ラインと、前記入力信号の一部分との間の相関を導出するように構成されてもよい。
【００２８】
前記ウィンドノイズ検出器に接続された信号ディスクリミネータであって、該信号ディスクリミネータは、前記入力信号のノイズおよびノイズセグメントをマーキングするように構成される、信号ディスクリミネータをさらに備えてもよい。
【００２９】
前記ウィンドノイズに接続されたウィンドノイズ減衰器であって、該ウィンドノイズ減衰器は、受信器によって感知されたウィンドに関連したノイズを低減するように構成される、ウィンドノイズ減衰器をさらに備えてもよい。
【００３０】
前記ノイズ減衰器は、前記入力信号からウィンドに関連した前記ノイズを実質的に除去するように構成されてもよい。
【００３１】
前記低周波数範囲において信号パワーの大幅な増大が検出された場合、低周波数範囲の信号パワーを緩和するように動作可能な前記バックグラウンドノイズ検出器に接続された残留減衰器をさらに備えてもよい。
【００３２】
本発明のシステムは、音声または無声信号からのウィンドノイズを抑制するシステムであって、時間変化入力信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジックと、該時間周波数変換ロジックに接続されたバックグラウンドノイズ推定器であって、該グラウンドノイズ推定器は、受信器の近傍で発生する連続ノイズを測定するように構成される、バックグラウンドノイズ推定器と、該バックグラウンドノイズ推定器に接続されたウィンドノイズ検出器であって、該ウィンドノイズ検出器は、ラインを入力信号の一部分に適合させるように構成される、ウィンドノイズ検出器と、該ウィンドノイズ検出器手段に接続されたウィンド減衰器であって、該ウィンド減衰器は、該受信器によって感知されたウィンドと関連したノイズを除去するように構成される、ウィンド減衰器とを備え、それにより上記目的が達成される。
【００３３】
本発明の方法は、入力信号からウィンドバフェットを除去する方法であって、時間変化信号を複素スペクトルに変換するステップと、バックグラウンドノイズを推定するステップと、ラインと、入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合、ウィンドバフェットを検出するステップと、該入力信号からの該ウィンドバフェットを緩和するステップとを包含し、それにより上記目的が達成される。
【００３４】
前記バックグラウンドノイズを推定する作業は、過渡が検出されなかった場合、該バックグラウンドノイズを推定するステップを包含してもよい。
【００３５】
前記ウィンドバフェット信号を除去する作業は、前記入力信号から前記ウィンドバフェットを実質的に除去するステップを包含してもよい。
【００３６】
本発明の方法は、入力信号からウィンドバフェットを除去する方法であって、時間変化信号を複素スペクトルに変換するステップと、バックグラウンドノイズを推定するステップと、ラインと、入力信号の一部分との間に高い相関が存在する場合、ウィンドバフェットを検出するステップと、該入力信号から該ウィンドバフェットを除去するステップとを包含し、それにより上記目的が達成される。
【００３７】
本発明の信号搬送媒体は、ウィンドと関連したノイズの検出を制御するソフトウェアを有する信号搬送媒体であって、音波を電気信号に変換する検出器と、該電気信号を第１の領域から第２の領域に変換するスペクトル変換ロジックと、該ウィンドと関連した該音波の一部分をモデリングする信号解析ロジックとを備え、それにより上記目的が達成される。
【００３８】
前記ノイズによってマスキングされる音声信号の一部分を導出するロジックをさらに備えてもよい。
【００３９】
前記音波の部分を減衰させるロジックをさらに備えてもよい。
【００４０】
低周波数範囲におけるパワーを制限するように動作可能な減衰器ロジックをさらに備えてもよい。
【００４１】
前記検出器によって感知された連続的または周囲ノイズを測定するノイズ推定ロジックをさらに備えてもよい。
【００４２】
パワーの増大が検出された場合、前記推定ロジックをディセーブルにする過渡ロジックをさらに備えてもよい。
【００４３】
前記信号解析ロジックは、オーディオシステムに接続されてもよい。
【００４４】
前記信号解析ロジックは、前記ウィンドと関連した前記音波のみをモデリングしてもよい。
【００４５】
（図面の簡単な説明）
本発明は、以下の図面および説明を参照することによって、より良好に理解され得る。図におけるコンポーネントは、必ずしも縮尺どおりではなく、その代わりに、本発明の原理を示すことに重点が置かれる。さらに、図において、同じ参照符号は、異なった図面全体に渡って対応する部分を示す。
【発明の効果】
【００４６】
本発明により、ボイスエンハンスメントロジックは、処理されたボイスの知覚品質を改善する。ボイスエンハンスメントシステムは、ノイズ検出器およびノイズ減衰器を含む。ノイズ検出器は、ウィンドバフェットをモデリングすることによって、ウィンドバフェットおよび連続的ノイズを検出する。ノイズ減衰器は、ウィンドバフェットを緩和して、無声化された、完全に有性化された、または混合音声セグメントの明瞭度を改善する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
（好適な実施形態の詳細な説明）
ボイスエンハンスメントロジックは、処理されたボイスの知覚品質を改善する。このロジックは、空気の移動と関連したノイズの形状および形態をリアルタイムまたは遅延時間で自動的に学習し、かつエンコードし得る。選択された属性をトラッキングすることによって、ロジックは、ノイズの選択された属性を一時的に格納する限定的メモリを用いてウィンドノイズを消去または緩和し得る。あるいは、ロジックは、連続的ノイズおよび／または「音楽的ノイズ（ｍｕｓｉｃａｌ  ｎｏｉｓｅ）」、きしみ音、ガーガー音（英）、チーチーという音（英）、カチッという音（英）、滴り落ちる音（英）、ポンとはじける音（英）、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得る他のサウンドアーティファクトを緩和し得る。
【００４８】
図１は、ボイスエンハンスメントロジック１００の部分的ブロック図である。ボイスエンハンスメントロジックは、１つ以上の動作システムと共に１つ以上のプロセッサ上で動作することができるハードウェアまたはソフトウェアを含み得る。高い可搬性のロジックは、ウィンドノイズ検出器１０２およびノイズ減衰器１０４を含む。
【００４９】
図１において、ウィンドノイズ検出器１０２は、空気の特性からウィンドフローと関連したノイズを識別およびモデリングし得る。ウィンドノイズは、広い周波数範囲にわたって自然に生じるか、また、人工的に発生され得る一方で、ウィンドノイズ検出器１０２は、耳で感知されるウィンドノイズを検出およびモデリングするように構成される。ウィンドノイズ検出器は、短時間スペクトルにおいて、３つの広いカテゴリに分類され得る入来する音を受信する。これらは、（１）無声であり、風に関係するノイズを含むノイズのような特性を示し、すなわち、これはあるスペクトル形状を有し得るが、調和またはフォルマント構造を有し得ない音、（２）完全な有声であり、規則的な調和構造を示すか、またはフォルマント構造を示し得るスペクトルエンベロープによって重み付けされたピッチの調和においてピークになる音、（３）混合音声（ｍｉｘｅｄ  ｖｏｉｃｅ）であり、上述の２つのカテゴリの混合を示し、いくつかの部分が、ノイズのようなセグメントを含み、残りの部分は、規則的な調和構造および／またはフォルマント構造を示す音である。
【００５０】
ウィンドノイズ検出器１０２は、入来するセグメントがどんなに複雑であろうと、どんなに大きな音であろうと、残りの信号からノイズのようなセグメントをリアルタイムまたは遅延時間で分離し得る。分離されたノイズのようなセグメントは、ウィンドノイズの発生、場合によっては、連続的基本ノイズの存在を検出するために解析される。ウィンドノイズが検出された場合、スペクトルはモデリングされ、このモデルは、メモリに保持される。ウィンドノイズ検出器１０２がウィンドノイズのある信号のモデル全体を格納し得る一方で、ウィンドノイズ検出器は、さらに、選択された属性をメモリに格納し得る。
【００５１】
ウィンドノイズ、場合によっては、周囲ノイズを含み得る基本連続的ノイズの影響を克服するために、ノイズ減衰器１０４は、無声および混合音声の信号からのウィンドノイズおよび／または連続的ノイズを実質的に除去または緩和する。ボイスエンハンスメントロジック１００は、ウィンドノイズを実質的に除去または緩和する任意のシステムを含む。ウィンドノイズを緩和または除去し得るシステムの例は、信号およびノイズ推定を用いるシステムを含む。例えば、（１）ノイズのある（ｎｏｉｓｙ）信号のニューラルネットワークマッピング、およびノイズ低減信号の推定を用いるシステム、（２）ノイズのある信号からノイズ推定を減算するシステム、（３）コードブックからノイズ低減信号を選択するためにノイズのある信号およびノイズ推定を用いるシステム、（４）マスキングされた信号の再構築に基づいてノイズ低減信号を生成するために、任意の他の方法でノイズのある信号およびノイズ推定を用いるシステム等である。これらのシステムは、ウィンドノイズを減衰し得、場合によっては、短時間スペクトルの一部であり得る連続的ノイズを減衰し得る。ノイズ減衰器１０４は、さらに、アーティファクトを除去または緩和し、その結果信号が処理され得る選択的残留減衰器１０６をインターフェースするか、または、これを含み得る。残留減衰器１０６は、「音楽的ノイズ」、きしみ音、ガーガー音、チーチーという音、カチッという音、滴り落ちる音、ポンとはじける音、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得る他のサウンドアーティファクトを除去し得る。
【００５２】
図２は、３つのウィンドフローと関連した例示的ノイズを示す。風が検出器に当たるイベントであるウィンドバフェット２０２、２０４および２０６は、シビアリティまたは振幅のレベルによって異なる。振幅は、受信器または検出器の入力領域にわたって受け取られる空圧の揺らぎ間でのパワーまたは強度の相対的差異を反映する。ウィンドバフェットの基本ラインは、受話器または検出器によってさらに感知される連続的ノイズ２０８を示す。車両の場合、ウィンドバフェットは、窓を通過する、コンバーチブルのオープントップを通過する空気、吸気口を通過する空気の自然な流れ、あるいは、ファンまたは加熱、換気および／または空調システム（ＨＶＡＣ）によって引き起こされた空気の人工的移動を表し得る。連続的ノイズは、周囲ノイズ、または、エンジン、パワートレイン、道路、タイヤと関連したノイズ、あるいは、他の音を表し得る。
【００５３】
時間および周波数のスペクトル領域において、連続的ノイズ２０８およびウィンドバフェット２０２は、曲線であり得る。連続的ノイズおよびウィンドバフェットは、図２に示される曲線によって形成または特徴付けられるように現れ得る。しかしながら、ウィンドバフェット（例えば、σＷＢ）の信号強度（デシベル）が信号対ノイズ比（ＳＮＲ）領域における連続的ノイズ（例えば、σＣＮ）の信号強度と関連する場合、ウィンドバフェット２０２は、デシベルに対応する垂直面および周波数に対応する水平面を有する１次関数によって特徴付けられ得る。この関係は、
ＳＮＲ＝σＷＢ−σＣＮ    （等式１）
として示され得る。任意の方法がウィンドバフェットの線形性を概算し得る。信号対ノイズ領域において、オフセットまたはｙ切片３０２、およびｘ切片または基準点が直線モデル３０２を特徴付け得る。あるいは、ｘ座標またはｙ座標、および勾配は、ウィンドバフェットをモデリングし得る。図３において、線形モデル３０２は、下降勾配である。
【００５４】
図４は、無声、完全な有声、または混合音声の入力信号を受信または検出し得る例示的ウィンドノイズ検出器１０２のブロック図である。受信または検出された信号は、所定の周波数でデジタル化される。良好な品質のボイスを保証するために、ボイス信号は、任意の共通のサンプリングレートを有するアナログデジタル変換器４０２（ＡＤＣ）によって、パルスコード変調（ＰＣＭ）信号に変換される。スムージング窓４０４は、窓付けされた信号を取得するデータのブロックに適用される。窓付けされた信号の複素スペクトルは、デジタル信号を周波数ビンに分離する高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて取得され得、各ビンは、小さい周波数範囲にわたって振幅および位相を識別する。各周波数ビンは、その後、電力スペクトル領域４０８および対数領域４１０に変換され、ウィンドバフェットおよび連続的ノイズ推定を展開し得る。より多くの音の風が処理されるので、ウィンドノイズ検出器１０２は、平均ノイズ推定を導き出し得る。各周波数ビンのウィンドバフェットおよび連続的ノイズを推定するために、時間スムージングまたは重みつけが用いられ得る。
【００５５】
ウィンドバフェットを検出するために、ラインは、ＳＮＲ領域における低周波スペクトルの選択された部分に適合され得る。回帰によって、ベストフィットラインが所与のデータブロック内のウィンドノイズのシビアリティを測定し得る。ベストフィットラインと低周波スペクトルとの間の高い相関は、ウィンドバフェットを識別し得る。高い相関が存在するか否かは、処理されたボイスの所望の明瞭度、およびウィンドバフェットの周波数および振幅の変動に依存し得る。あるいは、ウィンドバフェットは、ベストフィットラインのオフセットまたはｙ切片が所定の閾値（例えば、＞３ｄＢ）を超過する場合に識別される。
【００５６】
ボイスのマスキングを制限するために、疑わしいウィンドバフェット信号へのラインのフィッティングは、規則によって拘束され得る。例示的規則は、ウィンドバフェットモデルにおける計算されたオフセット、勾配、または座標点が平均値を超過することを防ぎ得る。別の規則は、母音または別の調和構造が検出された場合、ウィンドノイズ検出器１０２が、計算されたウィンドバフェット相関を適用することを防止し得る。調和がその狭い幅およびその鋭いピークによってか、あるいはボイスまたはピッチ検出器によって識別され得る。母音または別の調和構造が検出された場合、ウィンドノイズ検出器は、ウィンドバフェット補正を平均値以下に制限し得る。さらなる規則は、平均ウィンドバフェットモデル、またはその属性が、無声セグメントの間のみ更新されることを可能にし得る。有声または混合音声セグメントが検出された場合、平均ウィンドバフェットモデルまたはその属性がこの規則化で更新されない。ボイスが検出されなかった場合、ウィンドバフェットモデルまたは各属性は、任意の手段によって、例えば、重みつけまたは漏れ積分器（ｌｅａｋｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ）によって更新され得る。複数の他の規則がさらに、モデルに適用され得る。この規則は、ボイスセグメントをマスキングすることなく、実質的に良好な直線の適合を疑わしいウィンドバフェットに提供し得る。
【００５７】
ウィンドノイズの影響を克服するために、ウィンドノイズ減衰器１０４は、任意の方法によってノイズのあるスペクトルからのウィンドバフェットを実質的に除去または緩和し得る。ある方法は、ウィンドバフェットモデルを記録またはモデリングされた連続的ノイズに追加し得る。電力スペクトルにおいて、モデリングされたノイズは、その後、改変されないスペクトルから減算され得る。図９に示されるように、基本ピークまたは谷９０２がウィンドバフェット２０２によってマスキングされたか、または、連続的ノイズによってマスキングされた場合、従来の、または改変された補間法が図１０に示されるようなピークおよび／または谷を再構築するために用いられ得る。線形的または段階的な補間器が、信号の欠落部分を再構築するために用いられ得る。逆ＦＦＴは、その後、信号パワーを時間領域に変換するために用いられ得、これは、再構築されたボイス信号を提供する。
【００５８】
「音楽的ノイズ」、きしみ音、ギーギー音、チーチーという音、カチッという音、滴り落ちる音、ポンとはじける音、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得る他のサウンドアーティファクトを最小化するために、選択的残留減衰器１０６（図１に示される）は、さらに、ボイス信号が時間領域に変換される前に、ボイス信号を調整し得る。残留減衰器１０６は、低周波数範囲（例えば、約４００Ｈｚ未満）内でパワースペクトルをトラッキングし得る。信号パワーの大幅な増大が検出された場合、低周波数範囲で伝送されたパワーを所定のまたは計算された閾値に制限または緩和することによって取得され得る。計算された閾値は、以前の周期と同じ低周波数範囲の平均スペクトルパワーと等しいか、または、これに基づき得る。
【００５９】
知覚品質のさらなる改善は、ウィンドノイズ検出器が入力信号を処理する前に、入力信号を事前調整することによって達成され得る。ある事前処理システムは、信号が図５に示されるように離れた位置に配置される異なった検出器に到着し得る遅延時間を利用し得る。音を電気信号に変換する複数の検出器またはマイクロホン５０２が用いられる場合、事前処理システムは、最小量のノイズを感知するマイクロホン５０２およびチャネルを自動的に選択する制御ロジック５０４を含み得る。別のマイクロホン５０２が選択された場合、電気信号は、ウィンドノイズ検出器１０２によって処理される前に、事前に生成された信号と組み合わされ得る。
【００６０】
あるいは、複数のウィンドノイズ検出器１０２は、図６に示されるようにマイクロホン５０２の各々の入力を解析するために用いられ得る。スペクトルのウィンドバフェット推定は、各々のチャネル上でなされ得る。１つ以上のチャネルのミキシングは、マイクロホン５０２の出力間で切換えることによって生じ得る。信号は、基準点３０４（図３に示される）の周波数が達成されるまで、周波数ごとに基づいて評価および選択され得る。あるいは、制御ロジック６０２は、複数のウィンドノイズ検出器１０２の出力信号を特定の周波数または周波数範囲で重み関数によって組み合わせ得る。周波数が基準点を超過すると、プロセスは、継続し得るか、または、標準適応ビームの形成方法が用いられ得る。
【００６１】
図７は、処理されたボイスの知覚品質も改善する代替的ボイスエンハンスメントロジック７００である。エンハンスメントは、デジタル化して、時間変化する信号を周波数領域に変換する時間周波数変換ロジック７０２によって達成され得る。バックグラウンドノイズ推定器７０４は、音源または受信器の近傍で発生する連続的、または周囲ノイズを測定する。バックグラウンドノイズ推定器７０４は、各周波数ビンにおける音響パワーを平均化するパワー検出器を含み得る。バイアスノイズの推定を一時的に回避するために、過渡検出器７０６は、パワーが異常または予測不能に上昇する間、ノイズ推定プロセスをディセーブルにする。図７において瞬間バックグラウンドノイズＢ（ｆ，ｉ）が平均バックグラウンドノイズＢ（ｆ）Ａｖｅを選択されたデシベルレベル「ｃ」よりも多く超過した場合、過渡検出器７０６は、バックグラウンドノイズ推定器７０４を動作不能にする。この関係は、
Ｂ（ｆ，ｉ）＞Ｂ（ｆ）Ａｖｅ＋ｃ  （等式２）
のように表され得る。
【００６２】
ウィンドバフェットを検出するために、ウィンドノイズ検出器７０８は、ラインをＳＮＲ領域におけるスペクトルの選択された部分にフィッティングされ得る。図８に示されるように、回帰を通じて、ベストフィットラインは、ウィンドノイズ２０２のシビアリティをモデリングし得る。ボイスの任意のマスキングを制限するために、疑わしいウィンドバフェットへのラインのフィッティングが、上述の規則によって拘束され得る。ラインのオフセットまたはｙ切片が所定の閾値を超過するか、または、ウィンドバフェットと関連したフィッティングされたラインと、ノイズとの間に高い相関がある場合、ウィンドバフェットが識別され得る。高い相関が存在するかしないかは、処理されたボイスの所望の明瞭度、ならびにウィンドバフェットの周波数および振幅の変動に依存し得る。
【００６３】
あるいは、ウィンドバフェットは、スペクトログラフ上にグラフィカルに表示され得る入力信号の時間変化スペクトル特性の解析によって識別され得る。スペクトログラフは、スペクトログラムと呼ばれる２次元パターンを提供し得、ここで、垂直面が周波数に対応し、水平面が時間に対応する。
【００６４】
信号ディスクリミネータ７１０は、スペクトルのボイスおよびノイズをリアルタイムまたは遅延時間でプロットし得る。ノイズとボイスとを区別するために任意の方法が用いられ得る。図７において、ボイス信号は、（１）これらの帯域またはピークの狭い幅、（２）調和的に関連し得る共鳴構造、（３）フォルマント周波数に対応する共鳴または幅が広いピーク、（４）時間とともに相対的にゆっくりと変化する特性、（５）それらの特性の持続時間、および複数の検出器またはマイクロホンが用いられる場合、（６）検出器またはマイクロホンの出力信号の相関によって識別され得る。
【００６５】
ウィンドノイズの影響を克服するために、ウィンドノイズ減衰器７１２は、任意の方法によって、ノイズのあるスペクトルからウィンドバフェットを緩和するか、または実質的に除去し得る。ある方法は、実質的に線形のウィンドバフェットモデルを記録されたか、またはモデリングされた持続的ノイズに追加し得る。パワースペクトルにおいて、モデリングされたノイズは、その後、改変されないスペクトルから上述の手段によって除去され得る。図９に示されるウィンドバフェット２０２によって基本ピークまたは谷９０２がマスキングされるか、または、連続的ノイズによってマスキングされる場合、従来の、または改変された補間法は、図１０に示されるピークおよび／または谷を再構築するために用いられ得る。線形または段階的補間は、信号の欠落部分を再構築するために用いられ得る。時系列シンセサイザーは、その後、信号パワーを時間領域に変換するために用いられ得、これは、再構築されたボイス信号を提供する。
【００６６】
「音楽的ノイズ」、きしみ音、ギーギー音、チーチーという音、カチッという音、滴り落ちる音、ポンとはじける音、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得る他のサウンドアーティファクトを最小化するために、選択的残留減衰器７１４も用いられ得る。残留減衰器７１４は、低周波数範囲内のパワースペクトルをトラッキングし得る。信号パワーの大幅な増大が検出された場合、低周波数範囲で伝送されたパワーを所定の、または計算された閾値に制限することによって改善が得られ得る。計算された閾値は、以前に周期の同じ低周波数範囲の平均スペクトルパワーと等しいか、またはこれに基づき得る。
【００６７】
図１１は、いくつかのウィンドバッフェットおよび連続的ノイズを除去して、処理されたボイスの知覚品質を向上するボイスエンハンスメントのフローチャートである。作業１１０２において、受信または検出信号が所定の周波数でデジタル化される。良好な品質のボイスを保証するために、ボイス信号は、ＡＤＣによってＰＣＭに変換され得る。作業１１０４において、窓付けされた信号の複素スペクトルは、デジタル信号を周波数ビンに分離するＦＦＴを用いて取得され得、各ビンは、振幅および位相を小さい周波数範囲にわたって識別する。
【００６８】
作業１１０６において、連続的または周囲ノイズが測定される。バックグラウンドノイズ推定は、各周波数ビンに音響パワーの平均を含み得る。バイアスノイズ推定を一時的に回避するために、ノイズ推定プロセスは、作業１１０８におけるパワーの異常または予想不可能な上昇の間、ディセーブルにされ得る。過渡検出作業１１０８は、瞬間バックグラウンドノイズが平均バックグラウンドノイズを所定のデシベルレベルよりも超過した場合、バックグラウンドノイズ推定を無効にする。
【００６９】
作業１１１０において、オフセットが所定の閾値（例えば、閾値＞３ｄＢ）を超過する場合、または、ベストフィットラインと低周波数スペクトルとの間に高い相関が存在する場合ウシンドバフェットが検出され得る。あるいは、ウィンドバフェットが入力信号の時間変化スペクトル特性の解析によって識別され得る。ラインフィッティング検出法が用いられる場合、疑わしいウィンドバフェット信号へのラインのフィッティングがいくつかの選択的作業によって拘束され得る。例示的選択的作業は、ウィンドバフェットモデルにおける計算されたオフセット、勾配、または座標点が平均値を超過することを防止し得る。母音または別の調和構造が検出された場合、別の選択的作業は、ウィンドノイズ検出法が計算されたウィンドバフェット補正を適用することを防止し得る。母音または別の調和構造が検出された場合、ウィンドノイズ検出法は、ウィンドバフェット補正を、平均値よりも小さいか、またはこれと等しい値に制限し得る。さらなる選択的作業は、平均ウィンドバフェットモデルまたは属性が無声セグメントの間にのみ更新されることを可能にし得る。有声または混合音声セグメントが検出された場合、平均ウィンドバフェットモデルまたは属性が、この作業下で更新される。ボイスが検出されない場合、ウィンドバフェットモデルまたは各属性は、重みつけ、または漏れ積分器等の多くの手段によって更新され得る。多くの他の選択的作業も、モデルに適用され得る。
【００７０】
作業１１１２において、信号解析は、ノイズのようなセグメントからボイス信号を区別するかマークし得る。ボイス信号は、例えば、（１）これらの帯域またはピークの狭い幅、（２）調和的に関連し得る共鳴構造、（３）フォルマント周波数に対応する共鳴または多様なピーク、（４）時間とともに相対的にゆっくりと変化する特性、（５）それらの特性の持続時間、および複数の検出器またはマイクロホンが用いられる場合、（６）検出器またはマイクロホンの出力信号の相関によって識別され得る。
【００７１】
ウィンドノイズの影響を克服するために、ウィンドノイズは、任意の作業によってノイズスペクトルから実質的に除去または緩和される。１つの例示的作業１１１４は、実質的に線形ウィンドバフェットモデルを記録またはモデリングされた連続的ノイズに追加する。パワースペクトルにおいて、モデリングされたノイズは、その後、上述の方法およびシステムによって、改変されないスペクトルから実質的に除去され得る。基本ピークまたは谷９０２が図９に示されるようにウィンドバフェット２０２によってマスキングされるか、または、連続的ノイズによってマスキングされた場合、ピークおよび／または谷を再構築するために、従来の、または改変された補間法が用いられ得る（作業１１１６）。時系列合成は、その後、信号パワーを時間領域に変換するために用いられ得（作業１１２０）、これは、再構築されたボイス信号を提供する。
【００７２】
「音楽的ノイズ（ｍｕｓｉｃａｌ  ｎｏｉｓｅ）」、きしみ音、ギーギー音、チーチーという音、カチッという音、滴り落ちる音、ポンとはじける音、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得る他のサウンドアーティファクトを最小化するために、信号が時間領域に再び変換される前に、残留減衰法がさらに実行され得る。選択的残留減衰法１１１８は、低周波数範囲内のパワースペクトルをトラッキングし得る。信号パワーの大きい上昇が検出された場合、低周波数範囲の伝送パワーを所定の、または計算された閾値に制限することによって改善が得られ得る。計算された閾値は、以前の周期で同じ低周波数範囲の平均スペクトルパワーと等しいか、またはこれに基づき得る。
【００７３】
図１２および図１３は、ボイスエンハンスメントの部分シーケンス図である。図１１に示される方法のように、シーケンス図は、信号搬送媒体、メモリ等のコンピュータ可読媒体においてエンコードされるか、１つ以上の集積回路等のデバイス内にプログラムされるか、あるいはコントローラまたはコンピュータによって処理される。方法がソフトウェアによって実行される場合、このソフトウェアは、通信インターフェースのウィンドノイズ検出器１０２に常駐するか、またはこれとインターフェース接続されたメモリ、通信インターフェース、または、ボイスエンハンスメントロジック１００または７００にインターフェース接続するか、または常駐する任意の他のタイプの不揮発性または揮発性メモリに常駐し得る。メモリは、論理機能をインプリメントするために、実行可能な命令を順序付けされたリスト項目を含み得る。論理機能は、デジタル回路によって、ソースコードによって、アナログ回路によって、または、アナログ電気、オーディオまたはビデオ信号等のアナログソースによって実現され得る。ソフトウェアは、命令実行可能システム、装置、またはデバイスによって、またはこれと共に用いるために、任意のコンピュータ可読または信号搬送媒体で実施され得る。このようなシステムは、コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、または、命令実行可能システムから命令を選択的にフェッチし得る別のシステム、あるいは、さらに、命令を実行し得るデバイスを含み得る。  
【００７４】
「コンピュータ可読媒体」、「マシン可読能媒体」、「伝搬信号」媒体、および／または「信号搬送媒体」は、命令実行可能システム、装置、またはデバイスによってか、あるいは、これと共の用いるためのソフトウェアを含有、格納、通信、伝搬または搬送する任意の手段を含み得る。マシン可読媒体は、選択的に、電子、磁気、光学、電磁、赤外線または半導体システム、装置、デバイス、あるいは伝搬媒体であるが、これらに限定され得ない。マシン可読媒体の例の非網羅的リストは、電気的接続、１つ以上のワイヤを有する「電子」、ポータブル磁気または光学ディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）（電子）等の揮発性メモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）（電子）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）またはフラッシュメモリ（電子）、または光ファイバ（光学）を含む。マシン可読媒体は、さらに、ソフトウェアがプリントされる有形媒体をさらに含み得る。これは、ソフトウェアがイメージとしてか、または別のフォーマットで（例えば、光学的走査により）電子的に格納され、その後、コンパイルされ、および／または解釈されるか、そうでない場合、処理され得る。処理された媒体は、その後、コンピュータおよび／またはマシンメモリに格納され得る。
【００７５】
図１２の第１のシーケンスに示されるように、完全な有声、混合音声、または無声セグメントの正確な推定を提供するために、時系列信号はハニング窓（Ｈａｎｎｉｎｇ  ｗｉｎｄｏｗ）によってデジタル化およびスムージングされ得る。窓付けされた信号は、デジタル化された信号を周波数ビンに分離するＦＦＴによって取得され、各ビンは、小さい周波数範囲にわたって振幅を識別する。
【００７６】
第２のシーケンスにおいて、無声セグメントの間の各周波数ビンにおける音響パワーの平均化は、バックグラウンドノイズ推定を導出する。バイアスされたノイズの推定を回避するために、ノイズ推定は、異常、または予測不可能なパワーの揺らぎが検出される場合には行われ得ない。
【００７７】
第３のシーケンスにおいて、改変されないスペクトルがデジタル化され、窓によってスムージングされ、かつ、ＦＦＴによって複素スペクトルに変換される。改変されないスペクトルは、ノイズのようなセグメントを含む部分を示し、他の部分は、規則的な調和構造を示す。
【００７８】
第４のシーケンスにおいて、音セグメントは、風のシビアリティおよび連続的ノイズをモデリングするために別個のラインにフィッティングされる。より完璧な説明を提供するために、無声、完全に有声、および混合音声のサンプルが示される。各サンプルにおける周波数ビンは、パワースペクトル領域および対数領域に変換され、ウィンドバフェットおよび連続的ノイズ推定を展開する。より多くの窓が処理されると、平均ウィンドノイズおよび連続的ノイズが導出される。
【００７９】
ウィンドバフェットを検出するために、ラインは、ＳＮＲ領域における信号の選択された部分にフィッティングされる。回帰を通じて、ベストフィットラインは、各図式におけるウィンドノイズのシビアリティをモデリングする。１つのベストフィットラインと低周波数スペクトルとの間の高い相関は、ウィンドバフェットを識別し得る。あるいは、所定の閾値を超過するｙ切片は、さらにウィンドバフェットを識別し得る。ボイスのマスキングを制限するために、疑わしいウィンドバフェット信号へのラインのフィッティングは、上述の規則によって拘束され得る。
【００８０】
ウィンドノイズの影響を克服するために、モデリングされたノイズは、無声スペクトルにおいて緩和され得る。図１３において、無声および混合音声のサンプルからのウィンドバフェットおよび連続的ノイズの緩和は、５つのシーケンスで示される。信号パワーを時間領域に変換する逆ＦＦＴは、再構築されたボイス信号を提供する。
【００８１】
上述の記載から、上述のシステムがただ一つのマイクロホンまたは検出器から受信された信号を調整し得ることが明らかである。さらに、ウィンドバフェットを識別およびトラッキングするために、システムの複数の組み合わせが用いられ得る。疑わしいウィンドバフェットへのラインのフィッティングとならんで、システムは、（１）所定の閾値よりも大きいＳＮＲを有するスペクトルにおいてピークを検出し得、（２）所定の閾値よりも大きい幅を有するピークを識別し得、（３）調和関係を欠くピークを識別し得、（４）ピークを前のボイススペクトルと比較し得、（５）ウィンドバフェットセグメント、他のノイズのようなセグメント、および規則的な調和構造を区別する前に、異なったマイクロホンから検出された信号を比較し得る。上述の１つ以上のシステムは、さらに、代替的ボイスエンハンスメントロジックにおいても用いられ得る。
【００８２】
他の代替的ボイスエンハンスメントシステムは、上述の構造および機能の組み合わせを含む。これらのボイスエンハンスメントシステムは、上述または添付の図に示された構造および機能の任意の組み合わせから形成される。ロジックは、ソフトウェアまたはハードウェアでインプリメントされ得る。「ロジック」という用語は、ハードウェアデバイスまたは回路、あるいはこれらの組み合わせを広く含むことが意図される。ハードウェアは、揮発性および／または不揮発性メモリを有するプロセッサまたはコントローラを含み得、さらに、ワイヤレスおよび／またはハードウェア媒体を通じて周辺デバイスへのインターフェースも含み得る。
【００８３】
ボイスエンハンスメントロジックは、任意の技術またはデバイスに容易にフィッティングし得る。いくつかのボイスエンハンスメントシステムまたはコンポーネントは、図１４に示される車両、図１５に示されるようなる電話またはワイヤレス電話およびオーディオ機器等のリモートロケーションに送信され得る形態にボイスおよび他の音を変換する機器、ならびにウィンドノイズの影響を受けやすいと思われる他の通信システムとインターフェース接続または接続する。
【００８４】
ボイスエンハンスメントロジックは、処理されたボイスの知覚品質を改善する。このロジックは、空気の移動と関連したノイズの形状および形態をリアルタイムまたは遅延時間で自動的に学習し、かつエンコードし得る。選択された属性をトラッキングすることによって、ロジックは、ウィンドノイズの選択された属性を一時的または永続的に格納する限定的メモリを用いて、ウィンドノイズを消去または緩和し得る。ボイスエンハンスメントロジックは、さらに、連続的ノイズおよび／またはきしみ音、ギーギー音、チーチーという音、カチッという音、滴り落ちる音、ポンとはじける音、低周波音、または、いくつかのボイスエンハンスメントシステムによって生成され得、かつ必要に応じてボイスを再構築し得る他のサウンドアーティファクトもまた緩和し得る。
【００８５】
ボイスエンハンスメントロジックは、処理されたボイスの知覚品質を改善する。ボイスエンハンスメントシステムは、ノイズ検出器およびノイズ減衰器を含む。ノイズ検出器は、ウィンドバフェットをモデリングすることによって、ウィンドバフェットおよび連続的ノイズを検出する。ノイズ減衰器は、ウィンドバフェットを緩和して、無声化された、完全に有性化された、または混合音声セグメントの明瞭度を改善する。
【００８６】
本発明の種々の実施形態が記載されたが、複数のさらなる実施形態およびインプリメンテーションが本発明の範囲内で可能であることが当業者に明らかである。従って、本発明は、添付の請求項およびそれらの均等物を考慮して制限されることを除いて、限定されるべきでない。
【００８７】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】図１は、ボイスエンハンスメントロジックの部分的ブロック図である。
【図２】図２は、周波数領域におけるウィンドおよび他のソースと関連し得るノイズである。
【図３】図３は、周波数領域におけるウィンドおよび他の周波数と関連し得るノイズの信号対ノイズ比である。
【図４】図４は、図１のボイスエンハンスメントロジックのブロック図である。
【図５】図５は、図１のボイスエンハンスメントロジックに接続された事前処理システムである。
【図６】図６は、図１のボイスエンハンスメントロジックに接続された代替的事前処理システムである。
【図７】図７は、代替的ボイスエンハンスメントシステムのブロック図である。
【図８】図８は、周波数ドメインにおける風および他のソースと関連し得るノイズである。
【図９】図９は、ボイス信号の一部をマスキングするウィンドバフェットのグラフである。
【図１０】図１０は、処理および再構築されたボイス信号のグラフである。
【図１１】図１１は、ボイスエンハンスメントのフローチャートである。
【図１２】図１２は、ボイスエンハンスメントの部分的シーケンス図である。
【図１３】図１３は、ボイスエンハンスメントの部分的シーケンス図である。
【図１４】図１４は、車両内のボイスエンハンスメントロジックのブロック図である。
【図１５】図１５は、オーディオシステムおよび／または通信システムにインターフェース接続されたボイスエンハンスメントロジックのブロック図である。
【符号の説明】
【００８９】
１００  ボイスエンハンスメントロジック
１０２  ウィンドノイズ検出器
１０４  ノイズ減衰器
１０６  残留減衰器
４０２  アナログデジタル変換器（モデリング）
４０４  窓
４０６  高速フーリエ変換
４０８  パワースペクトル領域
７０８  ウィンドノイズ検出器
７１０  信号ディスクリミネータ
７１２  ウィンドノイズ減衰器
７１４  残留減衰器
【図１】
2004254322.tif 000002
【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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