(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
補聴器システムの入力トランスデューサからの出力を表すデジタル入力信号を提供し，
第１の窓関数を選択し，
上記第１の窓関数の第１の長さを選択し，
上記第１の窓関数をゼロ埋めすることによって，上記第１の長さよりも長い第２の長さを有する第２の窓関数を提供し，
上記第２の窓関数を上記デジタル入力信号に適用し，かつ離散フーリエ変換を用いて上記デジタル入力信号についての第１の時間点における第１の時間−周波数分布を算出し，
後続の第２の時間点における上記デジタル入力信号のエネルギーの尺度の第１の値を決定し，
上記第２の窓関数を上記デジタル入力信号に適用し，かつ離散フーリエ変換を用いて上記後続の第２の時間点における第２の時間−周波数分布を算出し，
上記第２の時間点における特定の周波数インデックスを持つ適応時間−周波数ビンを決定するやり方を選択するために，上記デジタル入力信号におけるエネルギーの尺度の第１の値を評価し，
上記評価の第１結果に応答して，上記第２の時間−周波数分布を用いて適応時間−周波数ビンを決定し，
上記評価の第２結果に応答して，上記第１および後続の第２の時間点の間の時間シフトに対応する位相シフトを上記第１の時間−周波数分布の周波数ビンに適用し，これによって位相シフトされた時間−周波数ビンを提供し，かつ位相シフトされた時間−周波数ビンを上記第２の時間−周波数分布の対応する周波数ビンに加え，これによって適応周波数ビンを提供し，
上記適応時間−周波数ビンに基づいて，雑音を抑制するための補聴器システムのためのゲイン値を導出し，
上記ゲイン値を，少なくとも補聴器システム入力トランスデューサおよび補聴器システム出力トランスデューサを含む上記補聴器システムの主要信号経路中の信号に適用する，
補聴器システムの動作方法。
【請求項２】
後続の第３の時間点における上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度の値を決定し，
上記第２の窓関数を上記デジタル入力信号に適用し，かつ離散フーリエ変換を用いて第３の時間点における第３の時間−周波数分布を算出し，
上記第３の時間点における特定の周波数インデックスを有する適応時間−周波数ビンを決定するやり方を選択するために，上記第３の時間点における上記デジタル入力信号のエネルギーの尺度の値を評価し，
上記評価の結果に応答して，
上記第３の時間−周波数分布を用いて上記第３の時間点における上記適応時間−周波数ビンを用いるか，または
上記第３の時間点と前回の時間点の間の時間シフトに対応する位相シフトを上記前回の時間点における上記適応時間−周波数ビンに適用し，これによって位相シフトされた時間−周波数ビンを提供しかつ位相シフトされた時間−周波数ビンを上記第３の時間−周波数分布の対応する時間−周波数ビンに加え，これによって上記第３の時間点における適応時間−周波数ビンを提供し，
上記第３の時間点における上記適応時間−周波数ビンを用いてゲイン値を導出し，
上記ゲイン値を補聴器システムの主要信号経路中の信号に適用する，
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記適応時間−周波数ビンを決定するステップが，上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度の上記時間−周波数ビンのそれぞれについての独立した評価に応答して，少なくとも２つの時間−周波数ビンを独立して更新するステップをさらに含む，請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度が，時間−周波数ビンのエネルギーとして決定される，請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度が，
単一の第１の窓関数のみを備える第２の窓関数に基づいて算出される時間−周波数ビンのエネルギーと，前回の時間サンプルにおいて算出される対応する適応時間−周波数ビンの比として決定される，
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度が，単一の第１の窓関数のみを備える第２の窓関数に基づいて算出される隣接する複数の時間−周波数ビンにおけるエネルギーの合計値と，前回の時間サンプルにおいて算出される対応する複数の隣接する適応時間−周波数ビンのエネルギーの合計値の比として決定される，
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度の値を評価して適応時間−周波数ビンを決定するやり方を選択するステップが，
複数の生じうる適応時間−周波数ビンから対応する時間−周波数ビンのエネルギーの尺度を比較し，
複数の生じうる適応時間−周波数ビンから最低のエネルギーを持つ時間−周波数ビンを上記適応時間−周波数ビンとして選択するステップをさらに含む，
請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
上記デジタル入力信号中のエネルギーの尺度の値を評価して適応時間−周波数分布を決定するやり方を選択するステップが，上記尺度が所定の閾値未満であるかまたは超えているかを評価することを含む，請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
雑音を抑制するおよび／または会話を増強するために上記適応時間−周波数ビンに基づいて補聴器システムについてのゲイン値を導出するステップが，
適応時間−周波数ビンに基づいて雑音推定を決定し，
上記適応時間−周波数ビンに基づいて信号プラス雑音推定を決定し，
少なくともウィナー・フィルタリング，スペクトル減算，部分空間法，および統計モデルをベースとする方法のアルゴリズムの中から選択される雑音抑制アルゴリズムを用いて，上記ゲイン値を導出するステップをさらに含む，
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
上記第１の窓関数が，少なくともハン窓関数，ハミング窓関数，バートレット窓関数およびブラックマン−ハリス窓関数の中から選択される，請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
上記第１の窓関数の上記第１の長さが２ミリ秒から３２ミリ秒の範囲にあり，上記第２の窓関数の上記第２の長さが１０ミリ秒から９６ミリ秒の範囲にある，請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
上記第１の窓関数の上記第１の長さが上記第２の窓関数の上記第２の長さと等しい，請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
上記適応時間−周波数ビンを提供するステップが，時間−周波数ビンに重付け定数を適用することを含む，請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
上記重付け定数が時間の関数として変化可能なものである，請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
補聴器システムの入力トランスデューサからの出力を表すデジタル入力信号の適応時間−周波数分布を提供するように構成される適応フィルタ・バンクを備える補聴器システムであって，上記適応フィルタ・バンクが，上記適応時間−周波数分布の時間−周波数ビンＸ（ｋ，ｉ）を，
Ｘ（ｋ，ｉ）＝Ｘ１（ｋ，ｉ）＋Ｘ（ｋ，ｉ−１）ｅ２πｊＲｋ／Ｌ
または
Ｘ（ｋ，ｉ）＝Ｘ１（ｋ，ｉ）
のいずれかとして決定するように構成されており，
ここで，Ｘ１（ｋ，ｉ）は単一の第１の窓を含むゼロ埋めされた第２の窓に基づくデジタル入力信号の離散フーリエ変換から得られる時間−周波数ビンであり，ｋおよびｉは周波数インデックスおよび時間インデックスをそれぞれ表しており，
Ｘ（ｋ，ｉ−１）は現時点のサンプルｉに対して前回の時間サンプルにおいて算出される一または複数の上記第１の窓を含むゼロ埋めされた第２の窓に基づく時間−周波数ビンを表しており，
Ｌは上記第２の窓の長さを表しており，Ｒは時間領域において第１の窓を加算するときのホップ・サイズを表しており，
Ｘ（ｋ，ｉ）が，上記デジタル入力信号が定常的であるとの決定に応答して，Ｘ１（ｋ，ｉ）＋Ｘ（ｋ，ｉ−１）ｅ２πｊＲｋ／Ｌによって算出され，
Ｘ（ｋ，ｉ）が，上記デジタル入力信号が定常的でないとの決定に応答して，Ｘ１（ｋ，ｉ）によって算出される，
補聴器システム。
【請求項１６】
上記デジタル入力信号のエネルギー尺度Ｒ（ｋ，ｉ）が所定の閾値を超えているかまたは下回るかに基づいて，上記適応フィルタ・バンクが上記デジタル入力信号の定常性を決定するように構成されており，上記エネルギー尺度Ｒ（ｋ，ｉ）が，少なくとも以下を含むエネルギー尺度Ｒ（ｋ，ｉ）のうちから選択されるものであり，
【数１５】
0006312826.tif 000016
および
【数１６】
0006312826.tif 000017
ここでＭは上記第２の窓を構成するために加算された第１の窓の数であり，Ｋは隣接する周波数ビンの数である，
請求項１５に記載の補聴器システム。
【請求項１７】
上記適応フィルタ・バンクが，エネルギー尺度が第１の所定の閾値を超えている場合，および／または上記エネルギー尺度が第２の所定の閾値を下回っている場合に，非定常性を検知するように構成されている，請求項１６に記載の補聴器システム。
【請求項１８】
上記第１の所定の閾値が１．４から２．０の範囲にあり，かつ上記第２の所定の閾値が０．７から０．５の範囲にあるように，上記適応フィルタ・バンクが構成されている，請求項１７に記載の補聴器システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は補聴器システムを動作させる方法に関する。この発明はまた，上記方法を実行するように構成される補聴器システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この発明の開示において，補聴器は，聴覚障害者によって耳の後ろにまたは耳の中に装着されるように設計される，小さい，電池駆動の小型電子機器として理解することができる。使用に先立ち，補聴器は補聴器フィッタによって処方にしたがって調整される。上記処方は，いわゆるオージオグラムの結果として得られる，聴覚障害者の裸耳聴能の聴覚テストに基づく。上記処方は，補聴器が，ユーザが聴覚欠損を蒙っている可聴周波数範囲の部分の周波数の音を増幅することによって聴覚損失を緩和する設定に達するように構築される。補聴器は，一または複数のマイクロフォン，電池，ユーザが聴覚欠損を蒙っている可聴周波数範囲部分に増幅を提供するように構成される信号処理装置を備える小型電子回路，および音響出力トランスデューサを備える。上記信号処理装置は好ましくはデジタル信号処理装置である。上記補聴器は，人の耳の後ろにまたは耳の中にフィットするのに適するケース内に収められる。
【０００３】
本願の開示において，補聴器システムは単一の補聴器を備えるもの（いわゆるモノラル補聴器システム）であってもよいし，補聴器ユーザの各耳に一つずつの，２つの補聴器を備えるもの（いわゆるバイノーラル補聴器システム）であってもよい。さらに，補聴器システムは，上記補聴器システムの別の装置と相互作用するように構成されるソフトウエア・アプリケーションを有するスマートフォンのような外部機器を備えることができる。したがって本願の開示において，用語「補聴器システム装置」は補聴器ないし外部装置を指すものとすることができる。
【０００４】
一般にこの発明による補聴器システムは，ユーザが音響信号として認識可能な出力信号を提供し，またはこのような出力信号の提供に寄与する任意のシステムを意味するものとして理解され，ユーザの個々の聴覚損失を補償するために用いられる手段を有する，またはユーザの聴覚損失の補償に寄与する手段を有する。このようなシステムは，身体にまたは頭部に装着することが可能な，特に耳の上にまたは耳の中に装着することが可能な補聴器を含むことができ，全体的にまたは部分的に埋め込むことができる。しかしながら，聴覚損失を補償することを主要目的としない何らかの機器，たとえば家庭用電化製品（テレビ，ハイファイ・システム，携帯電話，ＭＰ３プレーヤなど）を，これらが個々の聴覚損失を補償する手段を有するものであれば，補聴器システムと考えることもできる。
【０００５】
音声強調（増強）（speech enhancement）は，補聴器のような実時音響機器（real-time sound devices）における基本的な課題（a fundamental challenge）である。これは聴覚に障害を持つ者が補聴器を入手する主な理由である。従来の音声強調またはノイズ抑制技術は，入力信号を複数の周波数帯に分割し，会話を伝える帯域を増強しかつ雑音（ノイズ）を伝える帯域を抑制するように一般に設計される選択ストラテジーにしたがって各帯域を処理し，最後に上記帯域を広帯域出力信号に結合するものである。フィルタ幅およびシャープネスが時間分解能および周波数分解能（resolution in time and in frequency）を効果的に決定する。いくつかの信号セグメントは長い期間にわたって（over long periods）定常的な狭い周波数成分から構成されるのに対し（たとえば，母音），他の信号セグメントは非常に短い（a very short duration）が広い周波数帯域にわたる（たとえば，多くの子音）。異なるタイプの信号成分が別々に処理されないとすると，時間分解能と周波数分解能の間の適切なトレードオフを見つけるのは困難である。
【０００６】
以下において，複数の固定フィルタ・バンクを通じて雑音下音声（noisy speech）が処理される設定を検討し，このアプローチの固有限界（inherent limitations）を示す。上記フィルタ・バンクの時間および周波数分解能に着目するために，遅延制約は無視しかつ理想的なウィナー・フィルタが信号を処理するために用いられ，クリーンな雑音およびクリーンな会話信号のそれぞれから雑音および会話推定が取得される。解析（分析）窓は50％の重畳（オーバーラップ）を持つハン窓（a Hann window）であり，信号は重畳加算を用いて合成される。入力信号は様々な信号対雑音比（signal to noise ratios）の会話形状雑音（speech-shaped noise）が混合された会話であり，ＳＮＲゲインは上記解析窓の長さの関数として計測される。その結果を図１に見ることができる。６５ミリ秒（ｍｓ）までは上記窓長さの関数として上記ＳＮＲゲインが増加している。短期窓（＜１０ｍｓ）については，音は音楽雑音（musical noise）によって大きく影響を受けている。これは，真の信号を用いるとしても信号推定値における統計的変動に起因するものである。長期窓（＞６０ｍｓ）について，音は，利得エンベロープの一時的なスミアリング（the temporal smearing of the gain envelope）に起因する「エコー」効果を持つ。エネルギーの観点からは約６５ｍｓの窓が最適であり，これは会話におけるエネルギーのほとんどを占める会話中の長い有声音よりも長くはない期間，この窓長さが良好な周波数分解能を与えるからである。たとえこの窓長さがエネルギーの観点から最適としても，それは通常，実際上は好ましい選択ではなく，それは会話期間または過渡期間において破裂音のような一時的事象をスミアする（汚す）からである。
【０００７】
したがってたとえば「ｔ」を処理する短期窓が好ましい。図１に反映されていないが，この理由は，トランジェント（transients）（過渡）が音声明瞭のために重要であるにもかかわらず，長い有声音に比べて非常に少ないエネルギーを持つからである。単語「puzzle」（パズル）の先頭の破裂音「ｐ」を考えると，長期窓は破裂音を滑らかにし，「puzzle」ではなく「huzzle」（ハズル）のような単語音とされる。これは，長期窓によってトランジェントがスミアされるために，長期窓が音声明瞭性に好ましくない結果をもたすことがあることを示している。実際上は，約２０〜３０ｍｓの窓が，多くの場合，良好な時間分解能と長期窓に起因する効果的な雑音抑制の間のトレードオフとして選択される。
【０００８】
これに加えて，補聴器システムにおいて実行されるリアルタイム処理のための器具において，他人の会話が他人の唇の動きと同期されて未だ知覚されることを確保するためにグループ遅延が非常に低く維持され，かつたとえば補聴器ベントを通じて耳道内に伝播するユーザの自分の会話および外部環境からの音が補聴器のスピーカーからの音と同期がさほど得られず（does not get too much out of sync with sound coming from a hearing aid loudspeaker），したがって櫛形フィルタ効果（a comb-filter effect）が生じることがある。フィルタ・バンクの選択は，その設計が性能のいくつかの側面を制限する運命にあり，したがって補聴器システムにおけるリアルタイムの会話増強のために基本的な決定事項である。
【０００９】
Ｄ・ルドイ外（D.Rudoy et.al.）による論文「Superposition Frames for Adaptive Time-Frequency Analysis and Fast Reconstruction」，ＩＥＥＥトランザクション信号処理，５８巻，２０１０年５月５日には，時間および周波数分解能間のトレードオフが，ローカルスペクトル尖度（local spectral kurtosis）の評価に基づいて，所望の最短の窓をマージすることによって時間窓を伸ばす（growing）ことによって対処される。
【００１０】
Ｄ・マウラー（D. Mauler），Ｒ・マーチン（R. Martin）による論文「Improved Reproduction of Stops in Noise Reduction Systems with Adaptive Windows and Nonstationarity Detection」，EURASIPジャーナル・オン・アドバンシス信号処理，２００９巻，記事ＩＤ４６９４８０には，リアルタイムの分析合成フィルタ・バンクが１０ｍｓ時間遅延の制約を用いて構築され，短期および長期の解析窓が信号の定常性に応じて切り替えられる。
【００１１】
したがってこの発明の特徴は，改善された雑音抑制を持つ補聴器システムの動作方法を提供することである。
【００１２】
この発明の他の特徴は，補聴器システム中に実装するのに適切な処理能力要件（processing power requirements）を有するアルゴリズムを用いた適応的な時間−周波数解析の方法を提供することである。
【００１３】
この発明のさらに他の特徴は，複数の周波数帯域と独立して実行可能な，補聴器システムにおける適応的な時間−周波数解析の方法を提供することである。
【００１４】
この発明のさらなる他の特徴は，上述した方法を実行するように構成される補聴器システムを提供することである。
【発明の開示】
【００１５】
第１の観点において，この発明は請求項１に記載の補聴器システムを動作する方法を提供する。
【００１６】
補聴器システムにおける雑音抑制および会話増強を改善する方法が提供される。
【００１７】
第２の観点において，この発明は請求項１５に記載の補聴器システムを提供する。
【００１８】
改善された雑音抑制のための補聴器システムが提供される。
【００１９】
さらなる有利な特徴が従属請求項から明らかにされる。
【００２０】
この発明のさらなる他の特徴は，この発明を詳細に説明する以下の記載から当業者に明らかにされよう。
【００２１】
一例として，この発明の好ましい実施態様を示しかつ記載する。当然ではあるが，この発明は他の実施態様が可能であり，そのいくつかの詳細は，この発明から逸脱することなく，様々な明らかなすべての観点において修正が可能である。したがって図面および明細書は本質的に例示にすぎず，限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】従来技術による複数の固定フィルタ・バンクの窓長さの関数として雑音信号中の会話の信号対雑音比（ＳＮＲ）ゲインを示すグラフである。
【図２】この発明の一実施態様による補聴器システムをかなり模式的に示している。
【図３】この発明の一実施態様による補聴器システムをかなり模式的に示している。
【実施例】
【００２３】
はじめにこの発明の第１の実施態様による補聴器システムの動作方法を説明する。
【００２４】
第１の実施態様による方法は，補聴器システム入力トランスデューサからの出力を表す時間領域におけるデジタル入力信号を提供し，適応フィルタ・バンク（アダプティブ・フィルタ・バンク）を用いて上記デジタル入力信号を時間−周波数領域に変換し，変換されたデジタル入力信号の解析に基づいて周波数依存雑音抑制ゲインを導出するステップを含む。
【００２５】
はじめに，以下によって与えられる長さＮのハン窓（Hann window）ｈ（ｎ）を考える。
【００２６】
【数１】
0006312826.tif 000002
【００２７】
ここでｎはデジタル入力信号のサンプルを表す。
【００２８】
Ｒ＝Ｎ／２のホップ・サイズ（hop-size）を用いて，第１のハン窓に（時間的に）後続の第２のハン窓を加算することによって集約窓（aggregate window）が取得される。
【００２９】
上記集約窓はさらなる窓（more windows）を加算することによってさらに伸ばす（成長させる）こともできる（may be further grown）。上記集約窓は，上記デジタル入力信号を時間−周波数領域に変換するために用いられるフレームが所定長Ｌを有するように，少なくとも一つのハン窓の前でゼロ詰め（ゼロ付け）されて（zero-padded in front of at least one Hann window），これによって時間−周波数領域におけるビンの数（the number of bins）は，上記集約窓を形成するために用いられる加算されるハン窓の数とは無関係に保持される。
【００３０】
この実施形態では，上記長さＮが４ミリ秒でありかつ上記長さＬが３２ミリ秒である。しかしながら，変形例では，上記第１の窓長さＮを２ミリ秒から１６ミリ秒の範囲とすることができ，上記長さＬを１０ミリ秒から９６ミリ秒の間の範囲とすることができる。
【００３１】
この実施形態では，時間−周波数領域におけるビンの数は１２８個であり，変形例においては上記長さＬおよび補聴器システムのサンプル・レートの両方に依存して，上記ビンの数を３２から１０２４の範囲とすることができる。
【００３２】
第１の実施形態の変形例では，他の窓，たとえばバートレット（Bartlett），ハミング（Hamming）およびブラックマン−ハリス（Blackmann-Harris）窓，ならびに他のホップ・サイズ，たとえばＮ／４を用いることができる。
【００３３】
特定の変形例では，上記加算処理の一部として重付けが短期窓（short window）に適用され，上記集約窓が非対称とされる。
【００３４】
この発明の方法の第１の実施形態では，集約窓を伸ばし続けるべきかどうかを決定するために用いられる基準が尤度比検定（the Likelihood Ratio Test）である。離散的なデジタル入力信号ｘ（ｎ）が，分散σｘ２を持つゼロ平均ガウスの独立同一分布変数（a zero mean Gaussian independent and identically distributed random variable）の実現であるとすると，上記分散σｘ２は，その最尤推定値（maximum likelihood estimate）から推定することができる。
【００３５】
【数２】
0006312826.tif 000003
【００３６】
ここでＴは上記分散が推定される信号フレームの長さであり，ｘ（ｎ）は補聴器入力トランスデューサからのデジタル出力を表す。
【００３７】
分散σｙ２を持つデジタル入力信号ｘ（ｎ）の後続フレームが同じ統計処理，検定統計（the same statistical process, a test statistic）に属するかどうかを検定するために，尤度比検定（ＬＲＴ）を次のように定義することができる。
【００３８】
【数３】
0006312826.tif 000004
【００３９】
その後尤度比検定の値は所定の閾値λと比較することができ，上記尤度比検定が上記所定閾値λを超えている場合に上記集約窓のサイズが伸ばされる。この実施形態では上記閾値λは０．６に設定される。
【００４０】
ここで上記尤度比検定は，上記デジタル入力信号の定常性（stationarity）の評価法を提供する。本願の開示において，定常性は，デジタル入力信号の統計パラメータ，たとえば平均および標準偏差が，時間とともにどの程度変化するかの尺度（measure）として理解することができる。
【００４１】
上記集約窓の有効長の関数（主に加算ハン窓の数Ｍによって決定される）として時間−周波数ビンを決定するための数式を，以下に説明する。
【００４２】
上記数式は実装が計算上安価であり，特に上記集約窓の有効長を時間−周波数領域における周波数ビンのそれぞれについて独立して変化させることができるという点において従来技術よりも有利である。以下において周波数ビンと時間−周波数ビンとは互換的に使用することができる。
【００４３】
すなわち，上記集約窓の有効長は上記デジタル入力信号を時間−周波数領域に変換するために用いられる上記集約窓中の加算ハン窓の数Ｍによって主に規定される。しかしながら，有効時間および周波数分解能は，上記集約窓の他の特性，たとえば上記集約窓を形成するために用いられる窓関数の種類，上記集約窓を形成するために用いられることがある窓の個々の重付け，さらには上記集約窓を形成するために用いられる窓を加算するときに与えられるホップ・サイズにも依存する。
【００４４】
Ｍ個のハン窓の加算ｇＭ（ｎ）は以下に与えられる。
【００４５】
【数４】
0006312826.tif 000005
【００４６】
ゼロ詰めを伴う窓加算（集約窓）が長さＬを有すると仮定されるので，その結果としての時間−周波数分布（time-frequency distribution）を離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform）（ＤＦＴ）を用いて算出することができ，これによってもたらされる時間−周波数ビンＸＭ（ｋ，ｉ）は以下のように表される。
【００４７】
【数５】
0006312826.tif 000006
【００４８】
ここでｋは周波数インデックスであり，ｉは時間インデックスである。新しい時間インデックスｉのそれぞれについて，上記集約窓は単一の短期ハン窓（a single short Hann window）のみから構成されるようにリセットされるか，または一つ分の短期ハン窓だけ伸ばされる（grown by one short Hann window）。上記集約窓がリセットされ，これによってもたらされる時間−周波数ビンをＸ１（ｋ，ｉ）によって示すものとし，数式（４）および（５）においてＭ＝１を挿入することによって決定される場合，以下が与えられる。
【００４９】
【数６】
0006312826.tif 000007
【００５０】
窓ｇ１（ｎ）に基づくデジタル入力信号の単一のＤＦＴは，すべての関連する周波数インデックスｋについてＸ１（ｋ，ｉ）を提供するために十分であることに留意されたい。
【００５１】
離散フーリエ変換（ＤＦＴ）は非常に効率的なアルゴリズムである高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）（ＦＦＴ）を用いて実行され，これは補聴器システムにおける実装に非常に適することにも留意されたい。
【００５２】
次に，Ｍ個の短期ハン窓から構成される集約窓を用いて算出された時間−周波数ビンＸＭ（ｋ，ｉ）が，上記集約窓に一の追加の短期ハン窓を追加するように更新（アップデート）されて，上記集約窓がＭ＋１個の短期ハン窓から構成されることが必要である場合を考える。発明者は，もたらされる時間−周波数ビンＸＭ＋１（ｋ，ｉ）が以下のように導出されることを発見した。
【００５３】
【数７】
0006312826.tif 000008
【００５４】
上記更新式から直接に導かれることは，第１の時点（at the first point in time）で算出される前回の（previous）時間−周波数ビンＸＭ（ｋ，ｉ−１）を，単一の短期ハン窓のみを有する集約窓に基づいて後続の第２の時点Ｘ１（ｋ，ｉ）において算出される時間−周波数ビンに加算し，上記第１の時点において算出される前回の時間−周波数ビンＸＭ（ｋ，ｉ−１）に位相シフトｅ２πｊＲｋ／Ｌを適用することによって，更新された時間−周波数ビンＸＭ＋１（ｋ，ｉ）を時間−周波数領域において適応的に算出することができることであり，ここで時間−周波数領域において適用される位相シフトは時間領域におけるＲの時間シフトと等価である。Ｒの時間シフトは，時間−周波数ビンの２つの更新の間の時間間隔に対応する，すなわち上記第１の時点と上記第２の時点の間の時間に対応することを理解されたい。
【００５５】
この発明の特別な利点は，周波数ビンのそれぞれを独立して更新することができることである。すなわち，Ｘ１（ｋ１，ｉ）によって示される単一の短期ハン窓のみを有する集約窓に基づいて算出される直近（most recent）の時間−周波数ビンに等しい更新された時間−周波数ビンを設定することによって，周波数インデックスｋ１を有する一の周波数ビンを簡単に更新することができ，他方，単一の短期ハン窓Ｘ１（ｋ２，ｉ）のみを有する集約窓に基づいて算出される直近の時間−周波数ビンを上述したセクションで説明した位相シフトされた前回の時間−周波数ビンＸＭ（ｋ２，ｉ−１）ｅ２πｊＲｋ／Ｌに加えることによって，周波数インデックスｋ２を有する別の周波数ビンを更新することができる。
【００５６】
この発明のさらなる利点は，Ｍ個の短期窓を有する集約窓に基づいて周波数ビンのそれぞれを算出することができることであり，ここで上記Ｍは個々の周波数ビンについて異ならせることができる。しかしながら，更新式は，同じ入力すなわちＸ１（ｋ１，ｉ）および上記位相シフトバージョンの前回の時間周波数ビンＸＭ（ｋ２，ｉ−１）ｅ２πｊＲｋ／Ｌを用い，すべての周波数ビンについて同じ形式のものである。これは，非常に効率的に処理される時間−周波数解析方法を提供する。
【００５７】
この実施形態の更新式（７）は，以下の数式（８）によって与えられる，より一般的な表現の特定のバリエーションを表すことに留意すべきである。
【００５８】
【数８】
0006312826.tif 000009
【００５９】
ここでＸ（ｋ，ｉ）は時間インデックスｉにおける周波数インデックスｋについてもたらされる時間−周波数ビンである。直接に導かれることは，数式（７）は，すべての表記（expressions）が所定の時間点における時間−周波数ビンの値を単純に表すことを強調するために，ａ０＝１，ｂ１＝１および全ての他の係数をゼロに設定し，表記ＸＭ＋１およびＸＭをより一般的な表記Ｘに置き換えることによって数式（８）から得ることができることである。このように，上記一般式は，たとえば上記集約窓における加算短期窓の数が増加されず単純に維持される状況を考慮する。
【００６０】
しかしながら，この実施例の変形例では，他の係数たとえばａ０＝１かつｂ１＝０．９を選択することができ，これによって，上記更新式は現在のサンプルを最高値に重み付けするデジタル入力信号の自動回帰フィルタリング（auto-regressive filtering）を提供する。基本的に上記自動回帰フィルタリングは非対称の集約窓を提供する。
【００６１】
さらなる変形例では，上記重付け定数を時間の関数として可変としてもよく，これによって時間的に変化する適応フィルタリングを達成することができる。
【００６２】
上述した導出では，ゼロ埋めを伴う短期窓の合計（上記集約窓）が長さＬを有することを想定している。周波数ビンにおける信号がＬよりも長い期間にわたって定常的である場合には，上記集約窓の長さを，長さＬの割当られた時間枠を超えて最終的には伸ばすことができる。
【００６３】
このような場合に対処するために，次にゼロ埋めを伴う短期窓の合計が長さＳＬを有し，Ｓが正の整数であることを想定する。この場合周波数解析は以下のようになる。
【００６４】
【数９】
0006312826.tif 000010
【００６５】
結果として得られる時間−周波数ビンＸＭ＋１（ｋ，ｉ）についての更新式は，以下のように導出される。
【００６６】
【数１０】
0006312826.tif 000011
【００６７】
これは上記集約窓の長さがＬに設定されていた場合と同じ結果である。したがって，この発明から導かれるさらなる特別な利点は，上記更新式は，いくつの短期窓が加算されたかを追跡する必要がないということである。これによって時間−周波数解析の処理効率をさらに向上させることができる。
【００６８】
第１の方法の実施態様の変形例では，リセットすること，または一の短期窓分だけ伸ばすことに加えて，上記集約窓の長さが維持されるように上記集約窓を更新することができる。上記集約窓を維持するための数式は以下のように表される。
【００６９】
【数１１】
0006312826.tif 000012
【００７０】
ここで表記Ｘ１（ｋ，ｉ−Ｍ）は，単一の短期ハン窓のみを有する集約窓に基づくものであって，時間点「ｉ−Ｍ」において算出される時間−周波数ビンを表しており，ここでＭは現在の集約窓における加算短期ハン窓の数である。
【００７１】
さらに他の変形例によると，算出される時間−周波数分布が補聴器システムにおける雑音抑制のために用いられるべきものである。この場合，算出される時間−周波数分布は，上記集約窓の長さに依存する所定値を用いて各周波数ビンについて正規化される。このやり方では，各周波数ビンのエネルギーが，上記集約窓における加算窓の数Ｍと無関係に，ほぼ一定に保たれる。
【００７２】
さらなる変形例では，上記集約窓の長さを伸ばすか，リセットするかまたは維持するかを決定するために用いられる基準が，上記デジタル入力信号におけるエネルギー含有量のより直接的な評価（more direct evaluation of the energy content in the digital input signal）に基づく。
【００７３】
一の特定の変形例によると，エネルギー尺度（energy measure）Ｒ１が，一の短期窓のみを有する集約窓に基づく現在の時間−周波数ビンにおけるエネルギーと，前回の時間点でもたらされる時間−周波数分布に基づく前回の時間−周波数ビンにおけるエネルギーの比として定義される。
【００７４】
【数１２】
0006312826.tif 000013
【００７５】
さらなる変形例では，一の短期窓のみを有する集約窓に基づくＫ個の隣接する現在の時間−周波数ビンのエネルギーを加算して分子を提供し，かつ前回の時間点においてもたらされる時間−周波数分布に基づく，同数Ｋ個の隣接する前回の時間−周波数ビンのエネルギーを加算して分母を提供することによって，上記エネルギー尺度Ｒ１ｂを修正することができる。
【００７６】
【数１３】
0006312826.tif 000014
【００７７】
エネルギー尺度Ｒ１およびＲ１ｂの特別の利点は，上記集約窓を構成する加算短期窓の数Ｍを伸ばすかどうか，リセットするかどうか，または維持するかどうかの基準を決定するために非常に適していることである。
【００７８】
特定の実施態様では，第１の上限閾値１．４および第１の下限閾値０．７が規定され，上記エネルギー尺度の値が上記第１の上限閾値を超える場合または上記第１の下限閾値を下回る場合に，上記エネルギー尺度が上記第１の閾値（複数）のいずれかに比較的近い場合に上記加算窓の数Ｍは維持され，または上記エネルギー尺度が上記第１の閾値（複数）のいずれから比較的離れている場合，すなわち第２の上限閾値２．０を超えているかまたは第２の下限閾値０．５を下回る場合に上記加算窓の数Ｍはリセットされる。他方，上記エネルギー尺度の値が上記第１の上限閾値と第１の下限閾値の間にあれば，上記集約窓中の加算窓の数Ｍは一つだけ増やされる。
【００７９】
しかしながら，シンプルな変形例においては，加算窓の数Ｍを維持するオプションは含まれず，これに代えて，上記エネルギー尺度が上記第１の上限閾値を超えているかまたは上記第１の下限閾値を下回るときに，加算窓の数Ｍがシンプルにリセットされる。さらに他の変形例では，上記エネルギー尺度が上記第１および第２の上限閾値の範囲内の上限閾値（an upper threshold）を超えている場合，または上記第１および第２の下限閾値の範囲の下限閾値（a lower threshold）を下回る場合に，上記エネルギー尺度をリセットしてもよい。
【００８０】
上記エネルギー尺度Ｒ１およびＲ１ｂに基づく基準は，１に近い値を持つエネルギー尺度が，入力デジタル信号が定常的であることを反映する限りにおいて，上記第１の方法の実施態様の基準に類似する。
【００８１】
この実施態様では，離散フーリエ変換に用いられる集約窓は３２ミリ秒の長さＬを持ち，３１．２５Ｈｚの周波数分解能（時間−周波数ビン間の周波数距離）を提供する。
【００８２】
発明者は，Ｋの値（すなわち数式（１３）において加算される隣接する周波数ビンの数）は，好ましくは，上記加算時間−周波数ビンが少なくとも４００Ｈｚの周波数範囲をカバーするように選択されるべきであることを発見した。したがってＫは，この実施形態おいては１４に設定される。しかしながら，変形例において，Ｋは，基本的には，上記集約窓の長さに依存しかつ上記加算時間−周波数ビンの所望の周波数範囲に依存して，たとえば３から２４８の間の任意の値に設定することができる。
【００８３】
変形例では，Ｋが時間−周波数ビンの周波数の絶対値とともに増加するように，考慮される時間−周波数ビン（the considered time-frequency bin）にＫを依存させることができ，これによってエネルギー尺度Ｒ１ｂに基づく上記適応フィルタによって提供される周波数分解能を，人の耳の典型的な周波数分解能に似せることができる。
【００８４】
さらに別の変形例では，特定の時間−周波数ビンについて，上記集約窓中の短期窓の数Ｍをのばすかどうか，維持するかどうか，またはリセットするかどうかの基準は，もたらされる更新された時間−周波数ビンＸ１（ｋ，ｉ），ＸＭ（ｋ，ｉ）またはＸｍ＋１（ｋ，ｉ）のなかから最低エネルギーを持つ時間−周波数ビンをシンプルに選択することである。特定の時間−周波数ビンについて生じうる最低エネルギーＲ２（ｋ，ｉ）は，以下のように見つけることができる。
【００８５】
【数１４】
0006312826.tif 000015
【００８６】
この基準は，最適な集約窓に向かって，すなわち上記デジタル入力信号または所定の定数の仮定に依存しないデジタル入力信号の時間および周波数分解能に集約するという利点がある。この基準は，算出される時間−周波数ビンを，隣接する周波数ビンから漏れる過剰エネルギーをわずかに含むように最適化するという特段の利点がある。
【００８７】
しかしながら，上記基準は，すべての３つの生じうる時間−周波数ビンが決定されることを必要とするので，より多くの処理能力を要することがデメリットである。
【００８８】
さらなる変形例では，最低エネルギーＲ２（ｋ，ｉ）を持つ時間−周波数ビンＸ１（ｋ，ｉ），ＸＭ，またはＸｍ＋１（ｋ，ｉ）の選択は，上記エネルギー尺度Ｒ１（ｋ，ｉ）またはＲ１＋ｂ（ｋ，ｉ）の一つが，所与の周波数ビンにおける信号が定常的であるという決定に用いられた後にだけ実行される。これによって，非定常性が決定されたときに，上記集約窓をリセットすることができる，すなわち時間−周波数ビンＸ１（ｋ，ｉ）が選択される。一般には，最低エネルギーを持つ時間−周波数ビンを選択することに純粋に基づいて非定常性を検出することはできない。
【００８９】
本願の開示において，用語「デジタル入力信号中のエネルギーの尺度」は，上述のＲ１，Ｒ１ｂおよびＲ２といった直接のエネルギー尺度に基づく基準のみならず，尤度比検定において用いられるより間接的なエネルギー尺度も含む。さらに，上記デジタル入力信号中のエネルギーは，時間領域および時間−周波数領域の両方において考慮できることを理解されたい。
【００９０】
次に図２を参照して，図２はこの発明の一実施態様による補聴器システム100をかなり模式的に示している。
【００９１】
補聴器システム100は，音響−電気入力トランスデューサ101，固定フィルタ・バンク102，適応フィルタ・バンク103，雑音抑制ゲイン算出機104，第１のゲイン乗算器105，第２のゲイン乗算器106，聴覚欠損（損失）補償ゲイン算出機107，逆フィルタ・バンク（inverse filter bank）108および電気−音響出力トランスデューサ109を備えている。
【００９２】
上記音響−電気入力トランスデューサ101はアナログ電気信号を提供するもので，これがアナログ／デジタル変換器（図示略）に入力されてデジタル入力信号が提供される。上記デジタル入力信号は上記固定フィルタ・バンク102に与えられかつ上記適応フィルタ・バンク103に与えられる。
【００９３】
上記固定フィルタ・バンク102は上記デジタル入力信号を複数の周波数帯域に分割するように構成されており，周波数に依存する聴覚欠損を補償することができるようにするのに適する。このようなフィルタ・バンクは補聴器の分野において既知のものである。
【００９４】
上記適応フィルタ・バンク103は，この発明の第１の実施態様による方法にしたがって動作するように構成され，上記フィルタ・バンク102によって提供される複数の周波数帯域に対応する複数の周波数ビンを備える時間−周波数領域に変換されたデジタル入力信号を，上記雑音抑制ゲイン算出機104に提供するものであり，周波数ビンのそれぞれの時間および周波数分解能は他の周波数ビンとは無関係に個々に適応される。
【００９５】
この実施態様による上記雑音抑制ゲイン算出機104は，個々の周波数ビンのそれぞれにおける雑音を１０％パーセンタイルとして推定し，かつ個々の周波数ビンのそれぞれにおける信号プラス雑音推定（signal-plus-noise estimate）を９０％パーセンタイルとして推定するものであるが，変形例において，基本的には，補聴器の分野における，雑音推定および信号プラス雑音推定のための任意の多くのかつ既知の方法を，適用することができる。この方法にはたとえば最小統計法（minimum statistics）に基づく方法が含まれる。
【００９６】
上記雑音抑制ゲイン算出機104はさらに，上記雑音推定および信号プラス雑音推定に基づくスペクトル減算（spectral subtraction）を用いた周波数依存雑音抑制ゲイン（frequency dependent noise suppression gain）を導出する。雑音推定ゲインの値は，雑音によって支配されている周波数帯域のゲインを抑制するために適用され，これによって残りの周波数帯域における音声明瞭度の利点がよりはっきりと目立つものとされる。しかしながら，変形例においては，補聴器の分野における，周波数依存雑音抑制ゲインを導出するための任意の多くのかつ既知の方法を，適用することができる。この方法にはたとえばウィナー・フィルタリング（Wiener filtering）に基づく方法が含まれる。
【００９７】
上記聴覚補償ゲイン算出機107は，個々の補聴器ユーザの聴覚欠損を補償するための周波数依存ゲインを提供する。補聴器の分野において，上記聴覚欠損補償ゲイン算出機107は，多くの場合，圧縮器（コンプレッサ）を意味する。個々の補聴器ユーザの聴覚欠損を補償する方法も当該分野においてよく知られているものである。
【００９８】
上記固定フィルタ・バンク102によって提供される周波数帯域のデジタル信号に対して，上記第１のゲイン乗算器105は，上記雑音抑制ゲイン算出機104によって提供される周波数依存ゲインを適用し，上記第２のゲイン乗算器106は，上記聴覚欠損補償ゲイン算出機107によって提供される周波数依存ゲインを適用する。これによって多数の処理済の周波数帯域デジタル信号が上記第２のゲイン乗算器106によって提供される。
【００９９】
上記逆フィルタ・バンク108は，上記処理済の周波数帯域デジタル信号を結合して，上記結合デジタル信号をデジタル／アナログ変換器（図示略）に提供し，さらに電気−音響出力トランスデューサ109に与える。
【０１００】
次に図３を参照して，図３はこの発明の他の実施態様による補聴器システム200をかなり模式的に示している。
【０１０１】
補聴器システム200は，音響−電気入力トランスデューサ101，適応フィルタ・バンク103，雑音抑制ゲイン算出機201，聴覚欠損補償ゲイン算出機202，時変フィルタ（time-varying filter）203および電気−音響出力トランスデューサ109を備えている。
【０１０２】
上記音響−電気入力トランスデューサ101はアナログ電気信号を提供するもので，これがアナログ／デジタル変換器（図示略）に入力されてデジタル入力信号が提供される。上記デジタル入力信号は上記時変適応フィルタ203に与えられ，かつ適応フィルタ・バンク103に与えられる。
【０１０３】
上記時変フィルタ203には単一の広帯域入力が与えられ，かつ単一の広帯域出力を持つ。上記時変フィルタ203は，図２の実施形態で与えられる解決策に代わるものを提示するもので，上記固定フィルタ・バンク102が省略され，これによって補聴器システムのグループ遅延（the group delay）を最小化することができる。
【０１０４】
このような時変フィルタは補聴器の分野においてよく知られており，たとえば，ジェームス・Ｍ・ケイト（James M. Kates）著の書籍「Digital hearing aids」，ＩＳＢＮ９７８−１−５９７５６−３１７−８の第８章，特に２４４−２５５ページを参照されたい。
【０１０５】
上記適応フィルタ・バンク103，上記雑音抑制ゲイン算出機201および聴覚欠損補償ゲイン算出機202は，２つのゲイン算出機が上記時変フィルタ203によって提供される周波数依存ゲインを制御するように構成されることを除いて，図２の実施態様において説明したものと同様の方法で動作するように構成されている。
【０１０６】
上記時変フィルタ203は，処理済の広帯域信号を出力として提供するもので，これがデジタル／アナログ変換器（図示略）に提供され，さらに電気−音響出力トランスデューサ109に与えられる。
【０１０７】
さらなる変形例では，この発明による上記適応フィルタ・バンクによって提供される出力を用いて導出された上記周波数依存ゲインを音響−電気入力トランスデューサおよび電気−音響出力トランスデューサを含む主要信号経路に与える場合には，上記適応フィルタ・バンクを基本的に任意の構成において用いることができる。
【０１０８】
すなわち，たとえば図２および図３の実施態様に関して，上記雑音抑制ゲインの適用を，上記聴覚欠損補償ゲインの上流で適用する必要はなく，さらなる変形例では，上記雑音抑制ゲインも個々の補聴器ユーザの聴覚損失に基づいて算出され，したがって聴覚損失補償ゲインも雑音抑制ゲインも別々に与えられる必要がなく，これに代えて雑音抑制面および聴覚損失面の両方を考慮する結合ゲインが与えられる。
【０１０９】
図３の実施態様のさらなる変形例に関して，上記雑音抑制ゲイン算出機201および聴覚欠損補償ゲイン算出機202によって導出される２つのゲインの適用を，２つの時変フィルタを用いて実行してもよく，または雑音抑制ゲインの適用のための単一の時変フィルタと聴覚欠損補償ゲインの適用のためのゲイン乗算器を備える単一の固定フィルタ・バンクを用いて実行してもよい。
【０１１０】
すなわち，本願の開示において，上記デジタル入力信号は入力トランスデューサから直接に出力する必要はなく，それが上記適応フィルタ・バンクに入力として用いられる前に，聴覚欠損を補償するための増幅，またはビーム形成信号を提供するための他のデジタル入力信号との結合といった処理を受けるようにしてもよい。
【０１１１】
概略的に，特定の実施態様に関連して述べた変形例は，他の開示した実施形態についての適用可能な変形例としても考えることができる。
【０１１２】
すなわち，窓の種類および窓長さといった窓特性の特定の選択は，特定の実施形態に依存することなく，上記集約を伸ばすか，維持するかまたはリセットするかを評価する別の方法も，特定の実施形態に依存する雑音抑制の特定の実装も，特定の実施形態に依存しない。
【０１１３】
数式（８）において用いられる重付け定数ａｐおよびｂｐの特定の選択に関しても同様であり，加算窓の数Ｍをリセットする（Ｍに１を設定する）または伸ばす（Ｍを一つ増加する）のオプションのどちらかを選択するのみであることと対照的に，加算窓の数Ｍを維持するオプションを含めるかまたは含めないかに関しても同様である。
【図１】
0006312826.tif 000018
【図２】
0006312826.tif 000019
【図３】
0006312826.tif 000020