(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から基本構造成分を抽出する基本構造抽出フィルタと、
前記入力音声信号から前記抽出された基本構造成分を減算して残差成分を出力する減算器と、
この減算器からの残差成分に含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去する残差成分処理フィルタと、
前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構造成分と前記残差成分処理フィルタで前記雑音成分を除去した成分の出力とを加算する加算器と
を備え、
前記基本構造抽出フィルタと前記残差成分処理フィルタのうち少なくとも一方が、所定振幅以下の高周波成分を主として抑圧する非線形フィルタである
ことを特徴とする雑音除去装置。
【請求項２】
前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構造成分からそれに含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去し、これを基本構造成分として前記加算器に出力する基本構造成分処理フィルタを更に備えたことを特徴とする請求項１記載の雑音除去装置。
【請求項３】
前記基本構造抽出フィルタは、線形低域通過フィルタであることを特徴とする請求項１又は２記載の雑音除去装置。
【請求項４】
前記残差成分処理フィルタは、所定振幅以下の高周波成分を主として抑圧する非線形フィルタであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の雑音除去装置。
【請求項５】
前記基本構造抽出フィルタ及び残差成分処理フィルタは、ε−分離型非線形ディジタルフィルタであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載の雑音除去装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、人声や楽音等の音声信号に含まれる小振幅のランダム雑音を除去する雑音除去装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人声や楽音等の音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する技術は、音声認識における認識精度向上や電話機の通話品質向上等、各種の分野に応用されている。この種の雑音除去方式としては、従来よりスペクトラルサブトラクション法（Spectral Subtraction）が良く知られている。この方式は、入力音声信号の周波数スペクトルから、それに含まれる音声スペクトルとして特徴的な成分を除く成分を雑音スペクトルとして抑圧する方式である。この方式の場合、周波数スペクトルに変動分が多く含まれるため、高精度な雑音除去は不可能である。また、この変動分を平滑化するため、線形低域通過フィルタを用いると、音声がこもった感じに聞こえ、音声品質の低下が目立ってしまう。
【０００３】
一方、本発明者等は、画像の小振幅ランダム雑音除去を目的として、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ（以下、「εフィルタ」と呼ぶ）等の非線形フィルタを提案し、画像信号に対してその有効性を示した（原島、荒川、藤井；“非線形ディジタルフィルタと信号処理”、信学論（Ａ）、J-65-A,4,pp.297-304,Apr.1982）。このフィルタは、線形ディジタルフィルタの簡単な変形で実現されることから容易にハードウェア上で実現できるという利点がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような非線形フィルタは、フィルタリングの過程でわずかながら信号波形の変形を生じ、また、信号のなだらかな変化部における雑音除去能力の低下を引き起こす。この欠点は、画像信号に対しては、あまり顕著な欠点として現れないが、音声信号に対しては、聴覚上強く認識され、良好な音質改善を実現することができなかった。
【０００５】
この発明は、このような問題点に鑑みなされたもので、信号波形の変形や信号のなだらかな変化部における雑音除去能力の低下がなく、音声信号に重畳した小振幅ランダム雑音を効果的に除去することができる雑音除去装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る雑音除去装置は、入力音声信号から基本構造成分を抽出する基本構造抽出フィルタと、前記入力音声信号から前記抽出された基本構造成分を減算して残差成分を出力する減算器と、この減算器からの残差成分に含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去する残差成分処理フィルタと、前記基本構造抽出フィルタで抽出された基本構造成分と前記残差成分処理フィルタで前記雑音成分を除去した成分の出力とを加算する加算器とを備え、前記基本構造抽出フィルタと前記残差成分処理フィルタのうち少なくとも一方が、所定振幅以下の高周波成分を主として抑圧する非線形フィルタであることを特徴とする。
【０００７】
本発明によれば、入力音声信号に含まれる基本構造成分については、基本構造抽出フィルタで抽出し、残りの残差成分について残差成分処理フィルタによる小振幅の雑音抑制処理がなされたうえで両者が加算される。このため、信号波形の基本構造成分や、残差成分に含まれる子音成分等の比較的大振幅の高周波成分は、何等損なわれることなく、音声信号に重畳した小振幅のランダム雑音だけが効果的に除去されることになる。
【０００８】
なお、抽出された基本構造成分は、そのまま加算器に供給されても良いが、基本構造成分処理フィルタを更に通して、前記抽出された基本構造成分からそれに含まれる所定振幅以下のランダムな雑音成分を除去し、これを基本構造成分として前記加算器に出力するようにしても良い。この場合、基本構造成分に残った雑音成分は抑圧され、音声品質を更に高めることができる。
【０００９】
前記基本構造抽出フィルタとしては、入力音声信号の低域成分を基本構造成分として抽出する線形低域通過フィルタを用いることができる。また、前記残差成分処理フィルタとしては、所定振幅以下の高周波成分を主として抑圧する非線形フィルタを用いることができる。より具体的には、基本構造抽出フィルタ及び残差成分処理フィルタとして、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ等を用いることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明の好ましい実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施例に係る音声信号の雑音除去装置の構成を示すブロック図である。
この雑音除去装置は、成分分離型フィルタを構成する。即ち、原音声信号に小振幅ランダム雑音が重畳されたディジタルの入力音声信号Ｘ（ｎ）は、基本構造抽出フィルタ１０によりフィルタリング処理され、ある程度、原音声の特徴を維持した基本構造成分ｓ（ｎ）（例えば低域成分）が抽出される。抽出された基本構造成分ｓ（ｎ）は、減算器４０に供給される。減算器４０は、入力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造成分ｓ（ｎ）を減算し残差成分ｔ（ｎ）を出力する。残差成分ｔ（ｎ）には、基本構造抽出フィルタ１０で取り除かれた基本構造成分以外の成分（例えば、原音声に含まれる高周波成分及びランダム雑音）が含まれているので、これを残差成分処理フィルタ２０でフィルタリング処理して、小振幅ランダム雑音のみを除去する。一方、基本構造成分抽出フィルタ１０の出力ｓ（ｎ）は、基本構造成分処理フィルタ３０でフィルタリングされるか、又はそのままの状態（スルー状態）で加算器５０の一方の入力に与えられ、ここで残差成分処理フィルタ２０の出力ｖ（ｎ）と加算されて、小振幅ランダム雑音の除去された出力音声信号Ｙ（ｎ）が出力される。
【００１１】
以上の構成のうち、基本構造抽出フィルタ１０、残差成分処理フィルタ２０及び基本構造成分処理フィルタ３０の全てに線形フィルタを使用すると、この成分分離型フィルタは、通常の線形フィルタとなるが、これらのうちの少なくとも１つに非線形フィルタを使用すると、従来の線形フィルタでは実現できなかった新たな特性を付与することができる。ここで採用可能な非線形フィルタとしては、ε−分離型非線形ディジタルフィルタ（εフィルタ）、非線形荷重平均型フィルタ、順序統計フィルタ（メディアンフィルタ等）、準同型フィルタ、高次多項式で表されるフィルタ（ヴォルテラフィルタ等）、多層ニューラルネット型フィルタ、ファジィ型係数制御を伴うフィルタ、その他の非線形フィルタ、及びこれらの組合せを採用することができる。
【００１２】
一例としてεフィルタを例にとる。
図２は、εフィルタの例を示すブロック図である。このεフィルタは、入力信号ｘ（ｎ）を順次記憶する多段接続されたＤ型フリップフロップ等の遅延回路１１と、これら遅延回路１１の各段の出力ｘ（ｎ＋ｋ）と中央の段の出力ｘ（ｎ）との差分をとる減算回路１２と、減算回路１２の出力を入力して非線形関数Ｆに基づく出力を出力する非線形関数回路１３と、この非線形関数回路１３の出力に係数ａkを乗算する乗算回路１４と、これら乗算回路１４の出力を加算する加算回路１５とを備える。
【００１３】
フィルタへの入力信号をｘ（ｎ）、出力信号をｙ（ｎ）とすると、εフィルタの出力ｙ（ｎ）は、次のように表される。
【００１４】
【数１】
0004694706.tif 000002
【００１５】
ここで、ａkは総和が１である窓サイズ２Ｎ＋１の低域通過フィルタ係数、Ｆ［Ｘ］は、｜Ｆ［Ｘ］｜≦εの条件を満たす非線形関数であり、例えば図３（ａ）〜（ｃ）に示すような特性を持つ。いま、εが信号振幅に対して十分小さいと考えると、このフィルタは、入力ｘ（ｎ）における大振幅高周波成分を何等損ねることなく、±ε／２以内の小振幅のランダム雑音を除去することができる。εの値は、雑音の最大振幅の２倍程度に設定するのが望ましい。また、εを十分に大きくすると、このεフィルタは、線形低域通過フィルタとなる。
【００１６】
本実施形態においては、フィルタ１０，２０が共にεフィルタであるか、基本構造抽出フィルタ１０が線形低域通過フィルタで、残差成分処理フィルタ２０がεフィルタであることが望ましい。基本構造成分処理フィルタ３０としては、例えば残差成分処理フィルタ２０と同一のフィルタ係数ａkを持つεフィルタを採用することによって、基本構造抽出フィルタ１０で抽出される基本構造成分とそれ以外の高周波成分とで同一の低域通過特性を持たせることができる。この場合、基本構造抽出フィルタ１０、残差成分処理フィルタ２０及び基本構造成分処理フィルタ３０の伝達関数を、それぞれＨ（ｚ），Ｅ（ｚ），Ｅ′（ｚ）＝Ｅ（ｚ）とすると、この成分分離型フィルタ全体の入出力特性は、
【００１７】
【数２】
Ｙ（ｎ）＝［｛１−Ｈ（ｚ）｝Ｅ（ｚ）＋Ｈ（ｚ）Ｅ′（ｚ）］Ｘ（ｎ）
＝Ｅ（ｚ）Ｘ（ｎ）
【００１８】
となり、フィルタ２０，３０で全体の伝達関数Ｅ（ｎ）が決定される。但し、音声や音信号に関しては、基本構造成分処理フィルタ３０を省略しても、聴感上大きな信号の劣化はみられない場合には、簡単のために、Ｅ′（ｚ）＝１（スルー状態）としても良い。
【００１９】
フィルタ１０，２０にεフィルタを使用する場合、基本構造抽出フィルタ１０としては、εを大きめの値に設定し、線形に近い形とする。また、残差成分処理フィルタ２０のεは、上述のように雑音の最大振幅の２倍程度に設定する。そのように設定することにより、基本構造抽出フィルタ１０で、入力音声信号Ｘ（ｎ）の大まかな基本構造成分を分離してから、残りの細かい残差成分を残差成分処理フィルタ２０で平滑化することができる。これにより、信号の滑らかな変化部での雑音除去特性を向上させることができる。即ち、従来のεフィルタ単独使用の形態では、音声や音信号の無音部では、十分な雑音除去が行われるものの、音の発生箇所では却って雑音が目立つものであった。これに対し、本実施形態の成分分離型フィルタを使用することにより、滑らかな変化を有する音の発生箇所においても、十分な雑音除去効果が得られる。
【００２０】
図４Ａ，Ｂ〜図６Ａ，Ｂは、それぞれ原音声信号がそれぞれ母音「あ」、「お」、及び子音「ｓ」の場合の、実際の処理結果を示すグラフである。なお、サンプリング周波数は２２．０５Ｈｚとし、基本構造成分処理フィルタ３０はスルー状態とした。各図（ａ）は原音声信号、（ｂ）は原音声信号に標準偏差０．０２の白色ガウス雑音が付加された入力音声信号Ｘ（ｎ）、（ｃ）は比較のために入力音声信号Ｘ（ｎ）を線形平滑フィルタ（非再帰型低域通過フィルタ、窓サイズ＝１０１）によって処理した結果、（ｄ）は比較のために通常のεフィルタ（窓サイズ＝１０１、ε＝０．０７）によって処理した結果である。なお、εフィルタの窓サイズ及びεは、実験的に出力誤差二乗平均が最小となるものを選んで設定した。線形平滑フィルタの窓サイズはεフィルタと同等の平滑力を実現するものとしてこの値を設定した。
【００２１】
また、各図（ｅ）は本発明に係る成分分離型フィルタ中の基本構造抽出フィルタ１０（窓サイズ＝７，ε＝１．０のεフィルタで実質的に線形低域通過フィルタに相当する）の出力である基本構造成分ｓ（ｎ）、（ｆ）は入力音声信号Ｘ（ｎ）と基本構造成分ｓ（ｎ）との差分である残差成分ｔ（ｎ）、（ｇ）は残差成分ｔ（ｎ）を残差成分処理フィルタ２０（窓サイズ＝１１，ε＝０．０７のεフィルタ）で処理した出力ｖ（ｎ）、（ｈ）はｖ（ｎ）とｓ（ｎ）とを足し合わせた成分分離型フィルタの最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）である。
【００２２】
まず、母音の「あ」、「お」のεフィルタの処理結果図４Ａ，図５Ａの（ｄ）では、雑音の取り残しが多く見られる。線形平滑フィルタによる処理結果（ｃ）では、窓サイズをεフィルタと揃えたせいもあるが、信号全体が平滑化されてしまった。線形平滑フィルタで窓サイズを小さくしたものの処理結果が図４Ｂ，図５Ｂ（ｅ）の成分分離型フィルタの基本構造抽出フィルタ１０の出力ｓ（ｎ）に相当するが、（ｇ）を見ても明らかなように、基本構造抽出フィルタ１０（線形平滑フィルタ）の処理結果ｓ（ｎ）では、母音の急激な変化成分が除去されている。そこで、入力音声信号Ｘ（ｎ）と基本構造成分ｓ（ｎ）の差分である残差成分を残差成分処理フィルタ２０（εフィルタ）で処理した結果ｖ（ｎ）を足し合わせることによって、（ｈ）で示すように、線形フィルタで除去された成分を取り戻すことができた。ここで残差成分処理フィルタ２０も線形フィルタとすると、入力音声の急激な変化成分をも平滑化してしまい、ｖ（ｎ）としては何も得られなくなってしまうが、εフィルタを採用することにより、微弱な雑音のみが平滑化され、原音声信号のみを忠実に抽出することができた。
【００２３】
次に子音についてであるが、図６Ａ（ｃ）の線形平滑フィルタによる処理結果では、やはり入力音声信号Ｘ（ｎ）が全体的に平滑化されてしまい、（ｄ）のεフィルタでは、比較的大振幅の子音成分は取り出せるものの、小振幅の箇所が部分的に平滑化されてしまった。図６Ｂ（ｅ）の基本構造抽出フィルタ１０の出力である基本構造成分ｓ（ｎ）は、入力音声信号Ｘ（ｎ）の低周波成分のみを取り出したものであるため、高周波成分が除去されて全体的に振幅が小さくなっている。これを入力音声信号Ｘ（ｎ）から差し引くと（ｆ）のようになり、更に残差成分処理フィルタ２０で処理すると（ｇ）のような処理結果ｖ（ｎ）が得られた。更にこの処理結果ｖ（ｎ）を（ｅ）の処理結果ｓ（ｎ）に加算することにより、（ｈ）に示すように、原音声信号に含まれていた高周波成分を大部分取り戻すことができた。なお、（ｈ）に示す最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）は、（ａ）の原音声信号とやや異なる波形となっているが、これを音として聴いた場合、「ｓ」の音がほぼ正確に聞き取れた。
【００２４】
次に、フィルタ１０，２０，３０に使用される非線形フィルタとして非線形荷重平均型フィルタを使用した例について説明する。非線形荷重平均型フィルタは、次のような入出力関係を有する。
【００２５】
【数３】
0004694706.tif 000003
【００２６】
ここで、ｗkは、
（１）ｗk＝１
；｜ｘ（ｎ）−ｘ（ｎ−ｋ）｜が小（≦ε）と判定された場合
（２）ｗk＝０
；｜ｘ（ｎ）−ｘ（ｎ−ｋ）｜が大（＞ε）と判定された場合
【００２７】
この場合にも、ｘ（ｎ）における大振幅高周波成分を損ねることなく、±ε／２以内の小振幅ランダム雑音を除去することができる。但し、この非線形加重平均型フィルタとεフィルタとを比較すると、εフィルタの方が入力音声信号ｘ（ｎ）に重きを置いているため、信号の波の先端部での劣化が少ない。
【００２８】
なお、フィルタ１０，２０，３０は、以上のような同種又は異種の非線形フィルタ及び線形フィルタを多段に接続するものでも良い。また、図７に示すように、このようなフィルタ１０，２０，３０からなる成分分離型フィルタ１００，２００自体を複数段縦続接続するようにしても良い。この際、各成分分離型フィルタ１００，２００は、用いるフィルタ及びパラメータが異なっていても良い。一段の成分分離型フィルタだけでは、十分に雑音成分を除去しきれないような場合には、このような多段縦続接続は有効である。
【００２９】
図８は、本発明の更に他の実施形態に係る雑音除去システムの構成を示すブロック図である。この実施形態では、残差成分処理フィルタが更に成分分離型フィルタを構成している。即ち、入力音声信号Ｘ（ｎ）から基本構造抽出フィルタ１０で抽出された原信号の基本構造成分ｓ（ｎ）を減算器４１で減算して得られた第１の残差成分ｔ1（ｎ）は、第１の残差成分処理フィルタ２１に供給される。第１の残差成分処理フィルタ２１は、第１の残差成分ｔ1（ｎ）から原信号に含まれる第１の詳細構造成分ｖ1（ｎ）を抽出する。更に減算器４２で第１の残差成分ｔ1（ｎ）から第１の詳細構造成分ｖ1（ｎ）を減算し、第２の残差成分ｔ2（ｎ）を得る。この第２の残差成分ｔ2（ｎ）は、第２の残差成分処理フィルタ２２に供給され、ここで第２の詳細構造成分ｖ2（ｎ）が抽出される。そして、これらフィルタ１０，２１，２２で抽出された基本構造成分ｓ（ｎ）、第１の詳細構造成分ｖ1（ｎ）及び第２の詳細構造成分ｖ2（ｎ）が加算器５１で加算され、最終的な出力音声信号Ｙ（ｎ）が得られる。なお、ここで加算器５１は、単純な加算だけでなく、用途によっては選択的な加算を行うものでも良い。例えば、基本構造成分ｓ（ｎ）、第１及び第２の詳細構造成分ｖ1（ｎ），ｖ2（ｎ）のうち、ｓ（ｎ）及びｖ2（ｎ）のみを加算すれば、ｖ1（ｎ）で得られる成分を除去した結果が得られる。
【００３０】
このように、入力音声信号Ｘ（ｎ）からそれに含まれる原音声信号を段階的に抽出し、ランダム誤差を段階的に抑圧していくことで、原音声信号の細かな成分をも損なうことなく、小振幅のランダム雑音のみを効果的に除去することができる。
【００３１】
ところで、音は一般に非定常信号であるので、音声における母音部と子音部等、各局所的性質に応じてフィルタのパラメータや構造等を適応的に変化させるようにしても良い。例えば子音部では、残差成分処理フィルタとして比較的非線形性の強い図２（ａ）の特性を有するεフィルタを使用する。また、それ以外の部分（主に母音部）では、残差成分処理フィルタとして線形性が強い図２（ｂ）の特性を有するεフィルタを使用する。子音部とその他の部分との判定方法としては、例えば、入力音声信号のスペクトルを監視し、高周波成分が多く含まれている箇所を子音部と判定する等の方法が考えられる。より具体的には、例えば入力音声信号Ｘ（ｎ）を線形低域通過フィルタで処理し、それと入力音声信号Ｘ（ｎ）との差、即ち残差成分ｔ（ｎ）の局所分散と、入力音声信号Ｘ（ｎ）の局所分散との比ｒ（＝［ｔ（ｎ）の局所分散］／［Ｘ（ｎ）の局所分散］）が、あるしきい値を超えるｎを子音部（摩擦音部）と判定する
【００３２】
なお、ここで提案した成分分離型フィルタは、雑音と信号とを信号振幅で識別し、雑音の振幅は十分小さいものと想定した。従って、雑音の振幅が大きい場合には、あまり大きな効果はない。そこで、雑音振幅が大きな場合には、公知の他の雑音除去方法と組み合わせて、雑音振幅をある程度抑制したのち、本発明による雑音除去装置を適用することにより、効果的な雑音除去が可能になる。例えば、図９に示すように、スペクトラルサブトラクション法で雑音成分を減衰させておいて、後処理に本発明に係る成分分離型フィルタを用いる。このとき、子音検出による制御を伴う二段縦続接続型等を用いるとより効果がある。
【００３３】
しかし、スペクトラルサブトラクション法で周波数スペクトルから雑音の周波数スペクトルを差し引く際に、周波数スペクトルに変動分が多く含まれるため、精度の良い雑音除去が行えない場合もある。この変動分を平滑するため、通常の線形低域通過フィルタを用いると、音声がこもった感じになる。そこで、非線形フィルタを用いて周波数スペクトル（パワースペクトル）の平滑化を行うようにしても良い。この場合は、成分分離型フィルタではなく、通常の非線形フィルタ、例えばεフィルタで十分良好な特性を得ることができる。
【００３４】
なお、以上の各実施形態では、入力音声信号がディジタル信号であることを前提としたが、入力音声信号はアナログ信号でも良い。この場合には、上述した各式の（ｎ）を時間の式（ｔ）に置き換えるようにすればよい。
【００３５】
【発明の効果】
以上述べたようにこの発明によれば、入力音声信号に含まれる基本構造成分については、基本構造抽出フィルタで抽出し、残りの残差成分について残差成分処理フィルタによる小振幅の雑音抑制処理がなされたうえで両者が加算されるため、信号波形の基本構造成分や、残差成分に含まれる子音成分等の比較的大振幅の高周波成分は、何等損なわれることなく、音声信号に重畳した小振幅のランダム雑音だけを効果的に除去することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態に係る雑音除去装置のブロック図である。
【図２】  同装置に使用されるεフィルタのブロック図である。
【図３】  同εフィルタにおける非線形関数Ｆを示す図である。
【図４Ａ】  同装置で母音「あ」を処理した際の各部の波形を示すグラフである。
【図４Ｂ】  同装置で母音「あ」を処理した際の各部の波形例を示すグラフである。
【図５Ａ】  同装置で母音「お」を処理した際の各部の波形例を示すグラフである。
【図５Ｂ】  同装置で母音「お」を処理した際の各部の波形例を示すグラフである。
【図６Ａ】  同装置で子音「ｓ」を処理した際の各部の波形例を示すグラフである。
【図６Ｂ】  同装置で子音「ｓ」を処理した際の各部の波形例を示すグラフである。
【図７】  本発明の他の実施形態に係る雑音除去装置のブロック図である。
【図８】  本発明の更に他の実施形態に係る雑音除去装置のブロック図である。
【図９】  本発明の更に他の実施形態に係る雑音除去装置のブロック図である。
【符号の説明】
１０…基本構造抽出フィルタ、２０，２１，２２…残差成分処理フィルタ、３０…基本構造成分処理フィルタ、４０，４１，４２…減算器、５０，５１…加算器、１００，２００…成分分離型フィルタ。
【図１】
0004694706.tif 000004
【図２】
0004694706.tif 000005
【図３】
0004694706.tif 000006
【図４Ａ】
0004694706.tif 000007
【図４Ｂ】
0004694706.tif 000008
【図５Ａ】
0004694706.tif 000009
【図５Ｂ】
0004694706.tif 000010
【図６Ａ】
0004694706.tif 000011
【図６Ｂ】
0004694706.tif 000012
【図７】
0004694706.tif 000013
【図８】
0004694706.tif 000014
【図９】
0004694706.tif 000015