(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声、風、引っ掻き音、および、任意のスパイク雑音に実質的に影響されない状態で背景雑音入力信号のＲＭＳレベルを検出する二乗平均平方根（ＲＭＳ）検出器であって、
背景雑音入力信号を受けて、生のｒｍｓ値を出力する生ｒｍｓ検出器と、
生のｒｍｓ値を受けて、生のｒｍｓ値の最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）を追跡する最小ｒｍｓトラッカと、
最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）を受けて、最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）と前に補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））との間の隔たり値を正規化して得られる正規化隔たり値（ｄ）計算する正規化隔たりトラッカと、
平滑化因子を前記正規化隔たり値（ｄ）及び１の大きい方の値で割ることによって平滑化因子を正規化する正規化平滑化因子計算機と、
最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）、前に補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））、および、正規化された平滑化因子から補正されたＲＭＳ値を決定して、補正されたＲＭＳ値を出力するＲＭＳ値計算機と、を備えるＲＭＳ検出器。
【請求項２】
生のｒｍｓ値を受けるとともに、前記最小ｒｍｓトラッカが動かなくなることを防止するために生のｒｍｓ値の値が経時的に変化するときに前記最小ｒｍｓトラッカをリセットするべく前記最小ｒｍｓトラッカに対してリセット信号を発生させるリセット発生器を更に備える請求項１に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項３】
前記生ｒｍｓ検出器は、前の生のｒｍｓ値を入力信号値に加えることによって生のｒｍｓを決定する請求項２に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項４】
前記入力信号値の絶対値は、前の生のｒｍｓ値に加えられる前に、平滑化因子が乗じられる請求項３に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項５】
前のｒｍｓ値は、前記入力信号値に加えられる前に、１−平滑化因子が乗じられる請求項４に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項６】
前記平滑化因子は、入力信号の絶対値が前の生のｒｍｓ値よりも大きいか或いは小さいかどうかに応じて２つの所定値のうちの一方から選択される請求項５に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項７】
前記生ｒｍｓ検出器は、以下の式によって生のｒｍｓ値を決定し、
ｒｍｓ（ｎ）＝（１−α）・ｒｍｓ（ｎ−１）＋α・｜ｉｎｐｕｔ（ｎ）｜
α=αａｔｔ        ｜ｉｎｐｕｔ｜＞ｒｍｓ（ｎ−１）
α=αｄｅｃ                  その他
ここで、αは平滑化因子を表し、ｒｍｓ（ｎ）は、サンプルｎに関する生のｒｍｓ値を表し、ｉｎｐｕｔ（ｎ）はサンプルｎに関する入力信号を表し、ｎはサンプル数であり、平滑化因子αは、入力信号の絶対値が前の生のｒｍｓ値よりも大きいか或いは小さいかどうかに応じて２つの値のうちの一方αａｔｔまたはαｄｅｃから選択され得る請求項２に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項８】
前記最小値トラッカは、前の最小ｒｍｓ値の最小値と現在の生のｒｍｓ値とを取得することによって生のｒｍｓ値を決定し、
０．１〜１秒ごとに、前記検出器をリセットするために前の一時的な最小ｒｍｓ値及び現在の生のｒｍｓ値の最小値として長期最小ｒｍｓ値を計算し、前記一時的なｒｍｓ値は、背景雑音変化を追跡する請求項２に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項９】
前記最小値トラッカは、最小ｒｍｓ値をより厳密に追跡するために、０．１〜１秒ごとに、前記一時的なｒｍｓ値を現在の生のｒｍｓ値に設定するとともに、最小ｒｍｓ値を前の一時的なｒｍｓ値および現在の生のｒｍｓ値の最小値に設定する請求項８に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１０】
前記正規化隔たり値（ｄ）は、ｒｍｓ値の最小値Ｒｍｉｎと前の補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））との間の差を前の補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））で割ることによって計算される請求項９に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１１】
前記正規化された平滑化因子は、標準的な所定の平滑化因子を１および前記正規化隔たり値（ｄ）の大きい方の値で割ることによって計算される請求項１０に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１２】
前記ＲＭＳ検出器により出力される補正されたＲＭＳ値は、（前記正規化された平滑化因子×前記最小ｒｍｓ値トラッカにより決定される最小ｒｍｓ値）と、（前の補正されたＲＭＳ値×（１−正規化された平滑化因子）の積）との和によって計算される請求項１１に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１３】
前記最小値トラッカは、以下のように前の最小ｒｍｓ値の最小値と現在の生のｒｍｓ値とを取得することによって最小ｒｍｓ値を決定し、
Ｒｍｉｎ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｍｉｎ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
Ｒｔｍｐ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｔｍｐ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
検出器をリセットするために、０．１〜１秒ごとに、長期ｒｍｓ値ＲｍｉｎおよびＲｔｍｐを以下のように計算することができ、
Ｒｍｉｎ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｔｍｐ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
Ｒｔｍｐ（ｌ）＝ｒｍｓ（ｌ）
ここで、Ｒｍｉｎは経時的な最小ｒｍｓ値であり、Ｒｔｍｐは、背景雑音変化を追跡するための一時的な最小ｒｍｓ値である請求項２に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１４】
前記正規化隔たり値ｄが以下によって計算され、
ｄ＝｜Ｒｍｉｎ（ｌ）−ＲＭＳ（ｌ−１）｜／ＲＭＳ（ｌ−１）
ここで、ＲＭＳ（ｌ−１）は前の補正されたＲＭＳ値である請求項１３に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１５】
前記正規化された平滑化因子が以下によって計算され、
αｄ（ｌ）＝α０／ｍａｘ（ｄ，１）
ここで、αｄ（ｌ）は、サンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、α０は標準的な平滑化因子を表し、また、ｍａｘ（ｄ，１）は、１および正規化された隔たり値ｄの大きい方の値である請求項１４に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１６】
前記ＲＭＳ検出器によって出力される補正されたＲＭＳ値が以下によって計算され、
ＲＭＳ（ｌ）＝（１−αｄ（ｌ））・ＲＭＳ（ｌ−１）＋αｄ（ｌ）・Ｒｍｉｎ（ｌ）
ここで、ＲＭＳ（ｌ）は補正されたＲＭＳ値であり、ＲＭＳ（ｌ−１）はその前の補正されたＲＭＳ値であり、αｄ（ｌ）は、前記正規化平滑化因子計算機により決定されるサンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、また、Ｒｍｉｎは、前記最小ｒｍｓ値トラッカにより決定される最小ｒｍｓ値である請求項１５に記載のＲＭＳ検出器。
【請求項１７】
ＲＭＳ検出器において、音声、引っ掻き、風音、および、任意のスパイク雑音に実質的に影響されない状態で背景雑音入力信号のＲＭＳレベルを検出する方法であって、
背景雑音入力信号を受ける最初のＲＭＳ検出器において、生のｒｍｓ値を発生させるステップと、
生のｒｍｓ値を受ける最小ｒｍｓトラッカにおいて、生のｒｍｓ値の最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）を追跡するステップと、
最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）を受ける正規化隔たりトラッカにおいて、最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）と前の補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））との間の隔たり値を正規化することで正規化隔たり値（ｄ）を計算するステップ、
正規化平滑化因子計算機において、平滑化因子を前記正規化隔たり値（ｄ）または「１」の大きい方の値で割ることによって平滑化因子を正規化するステップと、
ＲＭＳ値計算機において、最小ｒｍｓ値（Ｒｍｉｎ）、前の補正されたＲＭＳ値（ＲＭＳ（ｌ−１））、および、正規化された平滑化因子から補正されたＲＭＳ値を決定することによって、補正されたＲＭＳ値を計算するステップと、を備える方法。
【請求項１８】
生のｒｍｓ値を受けるリセット発生器において、前記最小ｒｍｓトラッカが動かなくなることを防止するために生のｒｍｓ値の値が経時的に変化するときに前記最小ｒｍｓトラッカをリセットするべく前記最小ｒｍｓトラッカに対してリセット信号を発生させるステップを更に備える請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
生ｒｍｓ検出器は、前の生のｒｍｓ値を入力信号値に加えることによって生のｒｍｓを決定する請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記入力信号値の絶対値は、前の生のｒｍｓ値に加えられる前に、平滑化因子が乗じられる請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前の生のｒｍｓ値は、前記入力信号値に加えられる前に、１−平滑化因子が乗じられる請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記平滑化因子は、入力信号の絶対値が前の生のｒｍｓ値よりも大きいか或いは小さいかどうかに応じて２つの所定値のうちの一方から選択される請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記生ｒｍｓ検出器は、以下の式によって生のｒｍｓ値を決定し、
ｒｍｓ（ｎ）＝（１−α）・ｍｎｓ（ｎ−１）＋α・｜ｉｎｐｕｔ（ｎ）｜
α=αａｔｔ      ｜ｉｎｐｕｔ｜＞ｒｍｓ（ｎ−１）
α＝αｄｅｃ                その他
ここで、αは平滑化因子を表し、ｒｍｓ（ｎ）は、サンプルｎに関するｒｍｓ値を表し、ｉｎｐｕｔ（ｎ）はサンプルｎに関する入力信号を表し、ｎはサンプル数であり、平滑化因子αは、入力信号の絶対値が前の生のｒｍｓ値よりも大きいか或いは小さいかどうかに応じて２つの値のうちの一方αａｔｔまたはαｄｅｃから選択され得る請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
前記最小値トラッカは、前の最小ｒｍｓ値の最小値と現在の生のｒｍｓ値とを取得することによって短期最小ｒｍｓ値を決定し、
０．１〜１秒ごとに、前記検出器をリセットするために前の一時的な最小ｒｍｓ値及び現在の生のｒｍｓ値の最小値として長期最小ｒｍｓ値を計算し、前記一時的なｒｍｓ値は、背景雑音変化を追跡する請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】
前記最小値トラッカは、最小値をより厳密に追跡するために、０．１〜１秒ごとに、前記一時的なｒｍｓ値を現在の生のｒｍｓ値に設定するとともに、最小ｒｍｓ値を前の一時的なｒｍｓ値および現在の生のｒｍｓ値の最小値に設定する請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記正規化隔たり値（ｄ）は、現在の生のｒｍｓ値と前の補正されたＲＭＳ値との間の差を補正されたＲＭＳ値で割ることによって計算される請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記正規化された平滑化因子は、標準的な所定の平滑化因子を「１」および前記正規化隔たり値（ｄ）の大きい方の値で割ることによって計算される請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ＲＭＳ検出器により出力される補正されたＲＭＳ値は、前記正規化された平滑化因子×前記最小ｒｍｓ値トラッカにより決定される最小ｒｍｓ値と、前の補正されたＲＭＳ値×（１−正規化された平滑化因子）の積との和によって計算される請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記最小値トラッカは、以下のように前の最小ｒｍｓ値と現在の生のｒｍｓ値の最小値を取得することによって最小ｒｍｓ値を決定し、
Ｒｍｉｎ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｍｉｎ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
Ｒｔｍｐ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｔｍｐ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
検出器をリセットするために、０．１〜１秒ごとに、長期ｒｍｓ値ＲｍｉｎおよびＲｔｍｐを以下のように計算することができ、
Ｒｍｉｎ（ｌ）＝ｍｉｎ｛Ｒｔｍｐ（ｌ−１），ｒｍｓ（ｌ）｝
Ｒｔｍｐ（ｌ）＝ｒｍｓ（ｌ）
ここで、Ｒｍｉｎは経時的な最小ｒｍｓ値であり、Ｒｔｍｐは、背景雑音変化を追跡するための一時的な最小ｒｍｓ値である請求項１８に記載の方法。
【請求項３０】
前記正規化隔たり値ｄが以下によって計算され、
ｄ＝｜Ｒｍｉｎ（ｌ）−ＲＭＳ（ｌ−１）｜／ＲＭＳ（ｌ−１）
ここで、ＲＭＳ（ｌ−１）は前の補正されたＲＭＳ値である請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記正規化された平滑化因子が以下によって計算され、
αｄ（ｌ）＝α０／ｍａｘ（ｄ，１）
ここで、αｄ（ｌ）は、サンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、α０は標準的な平滑化因子を表し、また、ｍａｘ（ｄ，１）は、「１」および正規化された隔たり値（ｄ）の大きい方の値である請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ＲＭＳ検出器によって出力される補正されたＲＭＳ値が以下によって計算され、
ＲＭＳ（ｌ）＝（１−αｄ（ｌ））・ＲＭＳ（ｌ−１）＋αｄ（ｌ）・Ｒｍｉｎ（ｌ）
ここで、ＲＭＳ（ｌ）は補正されたＲＭＳ値であり、ＲＭＳ（ｌ−１）はその前の補正されたＲＭＳ値であり、αｄ（ｌ）は、前記正規化平滑化因子計算機により決定されるサンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、また、Ｒｍｉｎは、前記最小ｒｍｓ値トラッカにより決定される最小ｒｍｓ値である請求項３１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は周囲雑音二乗平均平方根（ＲＭＳ）レベル検出器に関する。特に、本発明は、発話存在、風雑音、および、雑音レベルの他の突然の変化に対してロバスト性が高い改良された雑音ＲＭＳ検出器に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線電話などの個人的なオーディオ機器は、基準マイクロフォン信号から雑音防止信号を適応して発生させるとともに雑音防止信号をスピーカまたは他のトランスデューサへ注入して周囲音響の音の消去をもたらす適応雑音消去（ＡＮＣ）回路を含む。トランスデューサ付近のトランスデューサ出力および周囲音を測定して、それにより、雑音消去の有効性の表示を与えるべく、スピーカの近傍にエラーマイクロフォンも設けられる。処理回路が、随意的に近端発話を捕捉するために設けられるマイクロフォンと共に基準マイクロフォンおよび／またはエラーマイクロフォンを使用して、瞬間の音響環境に対してＡＮＣ回路が不正確に適応しているか或いは不正確に適応する場合があるかどうかを決定する、および／または、雑音防止信号が不正確となる場合がありおよび／または混乱をきたす場合があり、その結果、そのような状態を防止する或いは改善するための措置を処理回路で講じるかどうかを決定する。
【０００３】
そのような適応雑音消去システムの例は、２０１２年６月７日に公開された米国特許出願公開第２０１２／０１４０９４３号および２０１２年８月１６日に公開された米国特許出願公開第２０１２／０２０７３１７号に開示され、これらの出願はいずれも参照することにより本願に組み入れられる。これらの文献はいずれも、本出願と同じ譲受人に譲渡されるとともに、少なくとも一人の共通の発明者の名前を挙げ、したがって、本出願に対して従来技術ではなく、使用分野で適用されるＡＮＣ回路の理解を容易にするために与えられる。
【０００４】
ここで図１を参照すると、人の耳５に近接して示される本発明の一実施形態に係る無線電話１０が例示される。無線電話１０は、着信音、記憶された音響プログラム材料、釣り合いのとれた会話知覚をもたらすための近端発話（すなわち、無線電話１０のユーザの発話）の注入などの他の局所的な音響事象と共に、また、無線電話１０により受けられるウェブページまたは他のネットワーク通信からのソースなどの無線電話１０による再生を必要とする他の音声や、バッテリーローや他のシステム事象通知などの音声表示と共に、無線電話１０によって受けられる遠隔発話を再生するスピーカＳＰＫＲなどのトランスデューサを含む。近端発話を捕捉するために近発話マイクロフォンＮＳが設けられ、近端発話は、無線電話１０から他の会話当事者へ送られる。
【０００５】
無線電話１０は、適応雑音消去（ＡＮＣ）回路と、スピーカＳＰＫＲにより再生される遠隔発話および他の音声の了解度を改善するために雑音防止信号をスピーカＳＰＫＲへ注入する機能部とを含む。周囲音響環境を測定するために基準マイクロフォンＲが設けられ、この基準マイクロフォンＲは、基準マイクロフォンＲにより生み出される信号中で近端発話が最小限に抑えられるように、ユーザ／話者の口の典型的な位置から離れて位置される。無線電話１０が耳５に近接するときに耳５に近いスピーカＳＰＫＲによって再生される音声と組み合わされる周囲音声の測定を行うことによってＡＮＣ作用を更に向上させるために、第３のマイクロフォン、すなわち、エラーマイクロフォンＥが設けられる。無線電話１０内の典型的な回路１４は、基準マイクロフォンＲ、近発話マイクロフォンＮＳ、および、エラーマイクロフォンＥから信号を受けて、無線電話トランシーバを含むＲＦ集積回路１２などの他の集積回路と接続する音声ＣＯＤＥＣ集積回路２０を含む。
【０００６】
一般に、ＡＮＣ技術は、基準マイクロフォンＲに作用する（スピーカＳＰＫＲの出力および／または近端発話とは異なる）周囲音響事象を測定し、また、エラーマイクロフォンＥに作用する同じ周囲音響事象も測定することにより、図示の無線電話１０のＡＮＣ処理回路は、エラーマイクロフォンＥで周囲音響事象の振幅を最小にする特性を有するように基準マイクロフォンＲの出力から発生される雑音防止信号を適合させる。音響経路Ｐ（ｚ）（受動順方向経路とも称される）が基準マイクロフォンＲからエラーマイクロフォンＥへと延びるため、ＡＮＣ回路は、ＣＯＤＥＣ  ＩＣ２０の音声出力回路の応答を表す電子音響経路Ｓ（ｚ）（二次経路とも称される）の作用や、耳５や他の物理的物体の近接性および構造と、無線電話が耳５にしっかりと押し付けられないときに無線電話１０に近接する場合がある人の頭部構造とによって影響される、特定の音響環境におけるスピーカＳＰＫＲとエラーマイクロフォンＥとの間の結合を含むスピーカＳＰＫＲの音響／電気伝達関数の作用を除去することと組み合わせて、音響経路Ｐ（ｚ）を本質的に推定している。
【０００７】
そのような適応雑音消去（ＡＮＣ）システムは、平均背景雑音レベルを検出するために二乗平均平方根（ＲＭＳ）検出器を使用する場合がある。そのようなＲＭＳ検出器は、ゆっくりではあるが、環境変化を感じなくなるほどゆっくりではなく、背景雑音レベルを追跡する必要がある。理想的なＲＭＳ検出器は、発話存在に対してロバスト性が高くなければならず、マイクロフォンに対する引っ掻き（接触）に対してロバスト性が高くなければならず、風雑音に対してロバスト性が高くなければならず、および、計算の複雑さが低くなければならない。この周囲雑音ＲＭＳ検出器を説明する目的で、以下に記載されるように、小文字のｒｍｓ変数が従来技術に言及するために利用され、また、大文字のＲＭＳがこの周囲雑音ＲＭＳ検出器の補正された信号を表すために利用される。この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、ＲＭＳ信号を発生させる際に従来技術のｒｍｓ値を利用してもよい。
【０００８】
おそらく、最小統計値に基づく最も良く知られた背景雑音推定方法は、Ｒａｎｉｅｒ  Ｍａｒｔｉｎによって導入されたｒｍｓ検出器であった。これについては、参照することにより本願に組み入れられるＭａｒｔｉｎ，Ｒａｎｉｅｒ，Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇに関するＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ，Ｃｏｌ．９，Ｎｏ．５，２００１年７月、および、同様に参照することにより本願に組み入れられるＭａｒｔｉｎ，Ｒａｎｉｅｒ，Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ｉｎ  Ｐｒｏｃ．７ｔｈ  ＥＵＳＩＰＣＯ  ’９４，Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，Ｕ．Ｋ．，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  １３−１６，１９９４，ｐｐ／．１１８２−１１９５を参照されたい。Ｉｓｒａｅｌ  Ｃｏｈｅｎは、Ｍａｒｔｉｎ形態に基づいて他のＲＭＳ検出器を作成した。これについては、参照することにより本願に組み入れられるＣｏｈｅｎ，Ｉｓｒａｅｌ，Ｎｏｉｓｅ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ａｄｖｅｒｓｅ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ：Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｍｉｎｉｍａ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇに関するＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．１１，Ｉｓｓｕｅ  ５，２００３年９月、および、同様に参照することにより本願に組み入れられるＣｏｈｅｎ，Ｉｓｒａｅｌ，Ｎｏｉｓｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｍｉｎｉｍａ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．１，２００２年１月を参照されたい。ＭａｒｔｉｎおよびＣｏｈｅｎの方法および形態はいずれも、最小ＲＭＳ値を追跡するための方法を使用する。いずれの方法も可変平滑化因子を伴う一次リグレッサを使用する。
【０００９】
Ｃｏｈｅｎ形態は、Ｍａｒｔｉｎ形態と比べて複雑でない場合があり、また、Ｍａｒｔｉｎ形態と比べて良好な性能を与える。Ｃｏｈｅｎ形態は、異なる用途に関して調整されるべきパラメータおよび閾値の対に依存する。また、Ｃｏｈｅｎ形態は、最小値を見つけるためにｒｍｓの前の値が維持されるという点において、Ｍａｒｔｉｎ形態よりも少ないメモリを使用する。Ｃｏｈｅｎ形態に伴う問題は、それがスパイク雑音などの非定常雑音の影響を受けやすいことである。例えば、携帯電話等の適応雑音消去システム（ＡＮＣ）で使用される際、風雑音または引っ掻き（ユーザ／話者の手がケースを引っ掻く或いは擦る）などのスパイク雑音は、Ｃｏｈｅｎ形態が過剰反応するスパイクをもたらす場合がある。結果として、ｒｍｓ検出器がこれらのスパイク雑音に対して過剰反応するため、例えば携帯電話等におけるＡＮＣシステムの性能が低下する場合がある。
【００１０】
一次回帰に基づく簡単なｒｍｓ検出器は、図２に示される出力を生成し得る。この一次回帰は、方程式（１）に示されるように計算されてもよい。
【数１】
0006257063.tif 000002
ここで、αは平滑化因子を表し、ｒｍｓ（ｎ）は、サンプルｎに関するｒｍｓ値を表し、ｉｎｐｕｔ（ｎ）はサンプルｎに関する入力信号を表し、ｎはサンプル整数である。このように、方程式（１［数１］）中のｒｍｓ値は、平滑化因子（１から差し引かれる）に前のｒｍｓ値を乗じた後、入力値とこの同じ平滑化因子とを掛け合わせたものの絶対値を加えることによって計算される。平滑化因子αは、入力信号の絶対値が前のｒｍｓ値よりも大きいか或いは小さいかどうかに応じて２つの値のうちの一方αａｔｔまたはαｄｅｃから選択されてもよい。
【００１１】
そのような簡単なｒｍｓ検出器に伴う問題は、それが背景雑音を追跡するだけでなく、発話、引っ掻き、および、風雑音も追跡することである。図２に示されるように、外側の暗い線２１０は、図示のような偶発的なスパイク雑音２２０を伴った発話信号を表す。明るい線２３０は、方程式（１）に示されるように、遅い発生と速い減衰とを伴う計算されたｒｍｓ信号を表す。図２において分かるように、方程式（１）を使用して計算されるｒｍｓ値２３０は、結局、これらのスパイク信号２２０の後を追うようになり、これは、適応雑音消去（ＡＮＣ）回路にとって望ましくない場合がある。ＡＮＣ回路は、スパイク信号２２０を追跡することにより、結局、不適切な雑音防止をもたらすようになり、結果として、ユーザのために再生された音声信号においてアーチファクトを引き起こす場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１２／０１４０９４３号
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１２／０２０７３１７号
【発明の概要】
【００１３】
この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、適応学習または機械学習の観点から、従来技術のｒｍｓ検出器に優る改善を示す。この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、ＲＭＳ値を得るためにｋ−ＮＮ（最近傍を使用する分類）アルゴリズムの概念を使用する。ｋ−最近傍アルゴリズム（ｋ−ＮＮ）は、特徴空間内の最も近い訓練例に基づいてオブジェクトを分類するための方法である。ｋ−ＮＮは、一種のインスタンスベース学習であり、または、その関数が局所的に近似されるに過ぎず、全ての計算が分類時まで見送られる一種の怠惰学習である。オブジェクトは、その近傍の過半数の票によって分類され、その場合、オブジェクトは、そのｋ個の最近傍のうちで最も一般的なクラスに割り当てられる（ｋは、正の整数であり、一般に小さい）。ｋ＝１の場合には、オブジェクトが単にその最近傍のクラスに割り当てられるだけである。
【００１４】
同じ方法は、オブジェクトのための属性値をそのｋ個の最近傍の値の平均となるように単に割り当てることによって、回帰のために使用され得る。より近い近傍がより遠い近傍よりも平均に対して寄与するように近傍の寄与度を重み付けることは有益となり得る（一般的な重み付け方式は、１／ｄの重みをそれぞれの近傍に与えることであり、この場合、ｄは近傍までの距離である。この方式は線形補間の一般化である）。
【００１５】
本発明は、可変平滑化因子を伴う一次リグレッサを使用する従来技術のｒｍｓ検出器を組み入れるが、ＲＭＳ値を得るべくデータの中心からのサンプルに不利益をもたらすための更なる特徴を加える。したがって、背景雑音レベルとは大きく異なるサンプル、例えば発話、引っ掻き、および、他の雑音スパイクなどがＲＭＳ計算において抑制される。しかしながら、背景雑音が増大する／減少する（一般的には変化する）と、システムは、背景雑音におけるこの変化を追跡して、補正されたＲＭＳ値の計算においてその変化を含める。
【００１６】
可変平滑化因子を伴う一次リグレッサを使用する従来技術のｒｍｓ検出器からの出力は、当該技術分野において同様に知られる最小値トラッカへ供給される。最小値トラッカは、最小ｒｍｓ値Ｒｍｉｎを経時的に追跡する。この修正された最小値は、既に計算されたｒｍｓ値とこの周囲雑音ＲＭＳ検出器で計算されたＲＭＳ値との間の差をこの周囲雑音ＲＭＳ検出器により計算されたＲＭＳ値で割った値の絶対値として表される比率に相当する正規化された隔たり値ｄを算出するために使用される。引き続いて、平滑化因子を１または隔たり値ｄの大きい方の値で割ることによって平滑化因子αを正規化する。
【００１７】
これらの値が計算された時点で、この周囲雑音ＲＭＳ検出器のための補正されたＲＭＳを出力するために、前のＲＭＳ値×（１−平滑化因子）＋平滑化因子×最小ｒｍｓ値に応じて補正された或いは修正されたＲＭＳ値を決定することができる。ｒｍｓ値は、最小値トラッカのためのリセット信号を発生させるために使用されてもよい。このリセット信号は、０．１〜１秒程度で作用されてもよく、また、例えば背景信号が経時的に増大するときにトラッカにおけるデッドロックを回避するために使用される。
【００１８】
この周囲雑音ＲＭＳ検出器の効果は、本明細書に添付される図に明示されるように、特に従来技術と比べたときに、例えば発話、“引っ掻き”（人が例えばマイクロフォンに物理的に触れるとき）、または、風雑音などに起因する突然のスパイクによって値が大きく影響されない背景ＲＭＳ値を与えることである。
【００１９】
この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、本明細書中では携帯電話および該携帯電話で使用される適応雑音消去回路との関連で論じたが、多くのオーディオ機器等に関して用途を有する。例えば、本発明のＲＭＳ検出器は、音響および視聴覚記録機器、マイクロフォンを備えるコンピュータデバイス、音声認識システム、音声作動システム（例えば、自動車における音声作動システム）、および、更にはアラームシステムなどの事象検出器に適用されてもよく、この場合、ガラス破壊や侵入者による発話などの突然の雑音からの背景音をフィルタ処理することが望ましい場合がある。この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、携帯電話および適応雑音消去回路との関連で開示されたが、決してその特定の用途に限定されるように解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】携帯電話における適応雑音消去回路でデュアルマイクロフォンをどのように使用できるのかを示す図である。
【図２】従来技術の技法を使用する、スパイク成分を伴う音声信号および結果として生じるｒｍｓ信号の計算を示すグラフである。
【図３】この周囲雑音ＲＭＳ検出器の一実施形態のブロック図である。
【図４】最小ＲＭＳ値がどのように追跡されるのかを示すグラフである。
【図５Ａ】発話を伴う背景雑音を含むサンプルサンプル入力信号に関する瞬間ＲＭＳおよび周囲ＲＭＳを示すグラフである。
【図５Ｂ】方程式（７）および図３のブロック１６０にしたがって瞬間ＲＭＳから計算される値αを示すグラフである。
【図５Ｃ】方程式（６）および図３のブロック１５０にしたがった隔たり値ｄの計算を示すグラフである。
【図５Ｄ】以下の方程式（２）および図３のブロック１４０から決定される結果的なＲｍｉｎの値を示すグラフである。
【図６】従来技術の古い方法とこの周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術および装置との間の比較を示す、背景雑音を含む信号と発話とを比較するグラフである。
【図７】背景雑音を含む信号と背景雑音中の“引っ掻き”信号とを比較するとともに、従来技術の古い方法とこの周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術および装置との間の比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、ＲＭＳ検出器において改良されたアルゴリズムを使用することにより、例えばＭａｒｔｉｎおよびＣｏｈｅｎなどによって教示される従来技術のｒｍｓ検出器の技術を改良する。図３は、この周囲雑音ＲＭＳ検出器のブロック図である。図３を参照すると、既知の従来技術を使用して生のｒｍｓ値が入力信号から計算される。ブロック１１０，１２０，１３０は、可変平滑化因子を伴う一次リグレッサの要素である。この場合には発話を伴う背景雑音信号であってもよい入力信号がブロック１１０へ供給され、このブロック１１０において信号の絶対値が取得される。この絶対値信号は、引き続いて、ローパスフィルタ１２０へ供給された後、ダウンサンプラ１３０へ供給される。正味の効果は、方程式（１）に関連する例えば前述したような生のｒｍｓ値を出力することである。ブロック図のこれらの最初の３つの要素は当該技術分野において知られているため、これらについては更に詳しく説明しない。
【００２２】
前述したＭａｒｔｉｎおよびＣｏｈｅｎの方法および形態はいずれも、最小ｒｍｓ値Ｒｍｉｎを追跡するための方法も使用し、また、最小ｒｍｓ値の追跡は、この周囲雑音ＲＭＳ検出器の１つの機能である。発話、マイクロフォンを引っ掻くこと（物理的な接触）、風雑音、および、任意のスパイク雑音は全て、それらが常に存在するとは限らず、それらが周囲雑音信号中にノイズスパイクとして現れるという点において、起こりそうもない背景雑音である。この事実は、短期最小ＲＭＳ値と長期最小ＲＭＳ値とを比較してそのようなスパイクが生じたかどうかを決定することによって利用され得る。図４は、最小ＲＭＳ値がどのように追跡されるのかを示すグラフである。瞬間的な移行ごとに、短期ｒｍｓ値Ｒｍｉｎ，Ｒｔｍｐが以下のように計算されてもよい。
【数２】
0006257063.tif 000003
ここで、Ｒｍｉｎは経時的な最小ｒｍｓ値、また、Ｒｔｍｐは、背景雑音変化を追跡するための一時的な最小ｒｍｓ値である。
【００２３】
その後、周囲雑音検出器のためのリセット機構が方程式（２［数２］）を用いて同時に計算される。このリセット機構は、値Ｒｍｉｎ，Ｒｔｍｐに関して０．１〜１秒ごとに長期ｒｍｓ値を計算する。
【数３】
0006257063.tif 000004
【００２４】
図４に示されるように、この手法は、背景雑音ｒｍｓ値ＢＫｒｍｓの基本ｒｍｓ計算の変化に応じて最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎの変化を遅らせるという効果を有する。図４に示されるように、背景ｒｍｓ信号がレベルＡからレベルＢへ増大するにつれて、先の方程式（２［数２］）（３［数３］）にしたがって計算される一時的な最小値Ｒｔｍｐが時間的に遅れてレベルＡからレベルＢへ上昇する。図４に示されるように、更に一層遅れて最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎの値がレベルＡからレベルＢへ上昇する（同じことがレベルＢからレベルＡへの減少にも当てはまる）。図４は、レベルＡがレベルＢよりも低い場合のみを示すが、レベルＡがレベルＢより高いときにも同じ効果が生じる。
【００２５】
Ｃｏｈｅｎの方法では、この最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎ計算から、背景雑音信号における擾乱の存在の確率に基づく第１の手法を使用してＲＭＳを計算できる場合がある。
【数４】
0006257063.tif 000005
【００２６】
ここで、ｐ（１）は、任意の擾乱の存在（例えば、発話存在）の確率であり、この確率が１に近づくにつれて、平滑化因子値が１に近づく。この確率値が以下のように計算されてもよい。
【数５】
0006257063.tif 000006
ここで、αｐは平滑化因子を表し、また、δは、Ｒｍｉｎ（ｌ）と比べた任意の擾乱のレベルを決定する閾値である。
【００２７】
このＲＭＳ追跡技術に伴う１つの問題は、あまりにも多くのパラメータが存在して調整できないことである。また、その反応時間は、遅いとともに、ロバスト性が高くない。発話ｒｍｓが背景ＲＭＳ値に漏れる可能性がある。従来技術のＣｏｈｅｎ形態は、システムのロバスト性をより高くするために更なる構成要素を有するが、システムは、依然として、これらの同じ作動上の問題に見舞われる。したがって、この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、改良された最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎ追跡技術およびＲＭＳ計算を提供するべく方程式（４［数４］）（５［数５］）のアルゴリズムを改良する。
【００２８】
図３に戻って参照すると、この周囲雑音ＲＭＳ検出器では、出力された生のｒｍｓ値がその後に最小値トラッカ１４０へ供給される。ブロック１５０では、前のＲＭＳと最小ｒｍｓ値Ｒｍｉｎとの間の正規化された隔たり値ｄが以下のように算出される。
ｄ＝｜Ｒｍｉｎ（ｌ）−ＲＭＳ（ｌ−１）｜／ＲＭＳ（ｌ−１）
ここで、Ｒｍｉｎは最小ｒｍｓ値であり、ＲＭＳ（ｌ−１）は前の補正されたＲＭＳ値である。
【００２９】
ブロック１６０では、この隔たりｄを用いて平滑化因子が正規化される。
【数７】
0006257063.tif 000007
ここで、αｄ（ｌ）は、サンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、α０は、標準的な平滑化因子を表し、また、ｍａｘ（ｄ，１）は、１および正規化された隔たりの最大値である。その後、正規化された平滑化因子がブロック１７０へ供給される。
【数８】
0006257063.tif 000008
ここで、ＲＭＳ（ｌ）は補正されたＲＭＳ値であり、ＲＭＳ（ｌ−１）はその前の補正されたＲＭＳ値であり、αｄ（ｌ）は、方程式（７［数７］）で計算されたサンプルｌに関する正規化された平滑化因子を表し、また、最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎは、方程式（３［数３］）で計算された最小ｒｍｓ値である。
【００３０】
また、生のｒｍｓ値はブロック１９０にも供給され、このとき、ブロック１９０はリセット信号Ｒｅｓｅｔを発生させる。リセット信号Ｒｅｓｅｔは、例えば背景雑音信号が徐々に上昇するときに任意のデッドロックを回避するべくシステムをリセットするために引き起こされる。リセット機構は、前述した方程式（３［数３］）に示される。
【００３１】
図４−図６は、この周囲雑音ＲＭＳ検出器の動作を示すグラフである。図５Ａには、発話を伴う背景雑音を含むサンプル入力信号に関して瞬間ＲＭＳおよび周囲ＲＭＳが示される。図５Ａでは、背景雑音がベースライン信号５１０として現れるとともに、発話部分が隆起部５２０として中心に現れる。瞬間ｒｍｓが太線（５１０，５２０）として現れる一方で、最終的な計算された周囲ＲＭＳが太線よりも下側に細線５３０として現れる。図５Ｂには、値αが先の方程式（７［数７］）および図３のブロック１６０にしたがって瞬間ｒｍｓから計算されて示される。図５Ｃは、先の方程式（６［数６］）および図３のブロック１５０にしたがったｄの計算を示す。図５Ｄは、先の方程式（８［数８］）および図３のブロック１７０から決定される結果的な最小ＲＭＳ値Ｒｍｉｎを示す。
【００３２】
図６は、従来技術の古い方法と本発明の技術および装置との間の比較を示す、背景雑音を含む信号と発話とを比較するグラフである。図６には、中心部分に発話擾乱６２０を伴って、ｒｍｓ（ｌ）信号が幅広い暗い信号６１０として示される。その信号の中心には、従来技術の方法を使用するｒｍｓ計算が波状の明るい線６３０として示される。図６に示されるように、この信号では、音源信号と関連してスパイクが生じる。図６に示されるように、従来技術は、背景雑音信号中の発話に影響されやすい。最下線６４０は、この周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術を使用して計算されるＲＭＳ値を表す。図６に示されるように、この周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術は、過渡スパイクに対する応答性が従来技術よりもかなり低い。
【００３３】
図７は、背景雑音７１０を含む信号と背景雑音中の引っ掻き信号７２０とを比較するとともに、従来技術の古い方法とこの周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術および装置との間の比較を示すグラフである。引っ掻き信号７２０は図６の発話信号６２０よりも顕著である。図７にはｒｍｓ（ｌ）信号が幅広い暗い信号７１０として示される。その信号の中心には、従来技術の方法を使用するｒｍｓ計算が波状の明るい線７３０として示される。図７に示されるように、この信号では、音源信号７１０と関連してスパイク７２０が生じる。最下線７４０は、この周囲雑音ＲＭＳ検出器の技術を使用して計算されるＲＭＳ値を表す。図７に示されるように、この周囲雑音ＲＭＳ検出器のための技術は、過渡スパイクに対する応答性が従来技術よりもかなり低い。
【００３４】
このように、この周囲雑音ＲＭＳ検出器は、発話、風雑音、引っ掻き、および、他の信号スパイクに比較的影響されない状態で、入力信号からＲＭＳ値をより正確に計算することが分かってきた。この改良されたＲＭＳ値計算は、例えば携帯電話等で用いる適応雑音計算（ＡＮＣ）回路にとってより良い入力値を与える。この改良された値は、ひいては、ＡＮＣ回路のより良い動作を可能にし、それにより、ユーザに対して出力される音響において（例えば、ＡＮＣ回路過補償および所望の音響信号の消音に起因する）アーチファクトまたは音響消失（ｄｒｏｐｐｅｄ  ｏｕｔ  ａｕｄｉｏ）を殆どもたらさない。
【００３５】
この周囲雑音ＲＭＳ検出器の実施形態を本明細書中で開示して詳しく説明してきたが、当業者に明らかなように、これらの実施形態では、その思想および範囲から逸脱することなく、形態および細部において様々な変更がなされてもよい。
【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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