(57)【要約】  メモリーの使用が制限されているような装置でも動作可能なスピーチ明瞭度強化方法が記載されている。本方法は、非常にノイズの多き環境に適しており、スピーチが無い状態とスピーチが存在する状態の両方の状態が混在するときにスピーチ成分とノイズ成分の相対的強度を推定することができる。
2010521704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スピーチ成分とノイズ成分とからなるオーディオ信号のスピーチ成分の明瞭度を強化する方法であって、
前記オーディオ信号を時間領域から周波数領域の複数のサブ帯域に変換するステップと、
前記オーディオ信号のサブ帯域の処理を行うステップであって、該処理には、制御によりいくつかの前記サブ帯域のゲインを適応的に減少させるステップが含まれ、該制御は、少なくとも部分的には、前記オーディオ信号のノイズ成分における分散の推定値から導き出され、一方、該推定値は前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均から導き出され、推定における偏りについての所定の最大量より大きい推定における偏りを有する前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値は、前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均中から除外又は低く重み付けされることを特徴とするステップと、
処理されたオーディオ信号を周波数領域から時間領域に変換し、スピーチの明瞭度が強化されたオーディオ信号を出力するステップと、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
スピーチ成分とノイズ成分とからなるオーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値を導き出す方法であって、
前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均からオーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値を導き出すステップであって、推定における偏りについての所定の最大量より大きい推定における偏りを有するオーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値は、該オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均中から除外又は低く重み付けされることを特徴とするステップを具備することを特徴とする方法。
【請求項３】
閾値より大きな値を持つ、前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値を、該オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値から除外又は低く重み付けすることができることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記オーディオ信号中のノイズ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号のスピーチ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号の振幅との関数であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
2010521704.tif 000057
【請求項６】
前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記オーディオ信号中のノイズ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号のスピーチ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号の振幅との関数であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記オーディオ信号中のノイズ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号のスピーチ成分の分散の推定値と、前記オーディオ信号の振幅との関数であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成した装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるために、コンピュータ読み込み可能な媒体に記憶させたコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はオーディオ信号処理に関する。さらに詳細には、ノイズの多い環境におけるスピーチ明瞭度強化に関する。
【０００２】
［参照としての編入］
以下の刊行物は参照としてそのすべてを本明細書に編入する。
【０００３】
（文献１）Y.  Ephraim及びD.  Malahによる、IEEE  Trans.  Acoust.,  Speech,  Signal  Processing,  vol.  32,  pp.  1109‐1121,  Dec.  1984、「Speech  enhancement  using  a  minimum  mean  square  error  short  time  spectral  amplitude  estimator」
（文献２）N.  Viragによる、IEEE  Tran.  Speech  and  Audio  Processing,  vol.  7,  pp.  126‐137,  Mar.  1999、「Single  channel  speech  enhancement  based  on  masking  properties  of  the  human  auditory  system」
（文献３）R.  Martinによる、Proc.  EUSIPCO,  1994,  pp.  1182‐1185、「Spectral  subtraction  based  on  minimum  statistics」
（文献４）P.  J.  Wolfe及びS.  J.  Godsillによる、EURASIP  Journal  on  Applied  Signal  Processing,  vol.  2003,  Issue  10,  Pages  1043‐1051,  2003、「Efficient  alternatives  to  Ephraim  and  Malah  suppression  rule  for  audio  signal  enhancement」
（文献５）Y.  Ephraim,  H.  Lev-Ari  and  W.  J.  J.  Robertsによる、The  Electronic  Handbook,  CRC  Press,  April  2005、「A  brief  survey  of  Speech  Enhancement」
【背景技術】
【０００４】
我々は、ノイズの多い世界に住んでいる。環境ノイズは、自然源及び人的活動によりあらゆる所で生じている。音声によるコミュニケーションにおいて、意図するスピーチ信号と同時に環境ノイズも伝達され、受信信号の質に悪影響を与える。このような好ましくないノイズ成分を除去し、これにより明瞭で分かりやすい信号を生成する、スピーチ明瞭度強化技術により、この問題は軽減する。
【０００５】
多くのスピーチ明瞭度強化システでは、種々の形式の適応フィルタリング工程に依存している。このようなシステムでは、高い信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を保ちながら、低いＳＮＲを持つノイズの多いスピーチ信号の時間／周波数（Ｔ／Ｆ）領域を減衰させる。このようにして、ノイズ成分を大きく減少させる一方、スピーチの必須成分を保存する。通常、このようなフィルター処理工程は、ディジタル信号処理（ＤＳＰ）チップのような計算装置によりディジタル領域で実行される。
【０００６】
サブ帯域領域での処理は、このような適応フィルタリング工程を実行するための１つの好ましい方法である。手短に言えば、時間領域で変更を加えられていないスピーチ信号が、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）のような、フィルターバンクを用いることによって種々のサブ帯域に変換される。各サブ帯域内の信号は、次いで、スピーチ及びノイズの既知の統計的特性に従い好ましい量に抑制される。最後に、サブ帯域領域中のノイズを抑制した信号は、逆フィルターバンクを用いて時間領域に変換され、明瞭度を強化したスピーチ信号を生成するが、その音質は、抑制処理の細部に強く依存する。
【０００７】
先行技術におけるスピーチ明瞭度強化装置の例を図１に示す。ノイズときれいなスピーチの両方を含むアナログスピーチ信号を数値化することにより、入力を生成する。この変更を加えていないオーディオ信号ｙ（ｎ）は、（ここでｎ＝０，ｌ，．．．，∞は経過時間（ｔｉｍｅ  ｉｎｄｅｘ））、次に、分析フィルターバンク装置又は分析フィルターバンク機能（分析フィルターバンク）２に送られ、複数のサブ帯域信号Ｙｋ（ｍ）、ｋ＝１，．．．，Ｋ、ｍ＝０，ｌ，．．．，∞を作り出す。ここで、ｋはサブ帯域の数、ｍは各サブ帯域信号の経過時間である。サブ帯域信号は、分析フィルターバンク２でダウンサンプリング操作を受けることによりｙ（ｎ）と比べて低いサンプリングレートを持つことがある。次に、入力としてのサブ帯域信号と共に、ノイズ分散推定装置又はノイズ分散推定機能（ノイズ分散推定器）４を用いることにより、各サブ帯域のノイズレベルを推定する。本発明のノイズ分散推定器は、先行技術として既知のものとは異なっており、特に図２ａと図２ｂに関連して以下に説明する。推定ノイズレベルに基づき、適切な抑制ゲインｇｋが抑制ルール装置又は抑制ルール機能 （抑制ルール）６により決定され、以下のようにサブ帯域信号に適用される。すなわち、
【数１】
2010521704.tif 000003
【０００８】
2010521704.tif 000004
【０００９】
各サブ帯域に対する適切な抑制量は、そのノイズレベルと強い相関性がある。言い換えると、これはノイズ信号の分散により定まり、平均ゼロのガウス確率分布についてのノイズ信号の二乗平均値として定義される。明らかに、システムの遂行には、正確なノイズ分散の推定が不可欠である。
【００１０】
すなわち、ノイズ分散は、先験的に取得できるものではなく、変更を加えていないオーディオ信号から推定しなければならない。「クリーン」なノイズ信号の分散は、大きな時間ブロックに亘って、ノイズの振幅の二乗値について時間平均演算を行うことにより推定できることがよく知られている。しかしながら、変更を加えていないオーディオ信号には、クリーンなスピーチとクリーンなノイズの両方が含まれているので、このような方法を直接適用することはできない。
【００１１】
この問題を解決するために、多くのノイズ分散の推定方法が既に提案されている。最も簡単な解決手段は、スピーチ信号が存在しない時に、スピーチ明瞭度強化システムの初期化段階でノイズ分散を推定することである（文献１）。しかしながら、この方法は、ノイズ信号のみならずノイズ分散が比較的一定なときのみうまく行く。
【００１２】
一定でないノイズを正確に扱うために、より洗練された方法が提案されている。例えば、ボイス・アクティビティ・ディテクション（ＶＡＤ）推定器は、スピーチ信号の存在を検出するために、独立型検出器を用いる。ノイズ分散は、ノイズがないときにだけ更新される（文献２）。この方法は、２つの欠点がある。１つめは、オーディオ信号が騒々しいとき信頼できるＶＡＤの結果を得ることが難しく、それは、ノイズ分散の推定結果の信頼性に影響を与えることである。２つめは、この方法は、スピーチ信号が存在するときノイズ分散の推定を更新する可能性を排除していることである。スピーチレベルが弱いとき、ノイズ分散の推定値を信頼性高く更新しなけらばならないことがあるので、後者の問題は効率を下げることにつながる。
【００１３】
この問題を解決するために広く引用されているもう１つの手段は、最小統計方法である（文献３）。原則として、この方法は、各サブ帯域についての信号レベルのサンプルの履歴を記録しておき、記録されている最低値に基づきノイズ分散を推定するものである。この方法の背後にある論理的根拠は、スピーチ信号は、一般に、自然な休止を有するオン／オフ・プロセスであるという点である。したがって、このアルゴリズムにおける最低信号レベルにより、記録が十分長い時間に亘るものであればスピーチの休止部分から、信頼できる推定ノイズレベルを得ることができるであろう。それにもかかわらず、この最小統計方法は、高いメモリー量を必要とし、メモリーの使用が制限されているような装置には使うことができない。
【発明の概要】
【００１４】
本発明の第１の特徴によれば、スピーチ成分とノイズ成分とからなる、オーディオ信号のスピーチ成分の明瞭度が強化される。オーディオ信号は、時間領域から周波数領域の複数のサブ帯域に変換される。次いで、オーディオ信号のサブ帯域の処理が行われる。この処理には、いくつかのサブ帯域のゲインに適応的に減少する制御が含まれる。この制御は、少なくとも部分的には、オーディオ信号のノイズ成分における分散の推定値から導き出される。一方、推定値は、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均から導き出す。推定における偏りの所定の最大量より大きい推定における偏りを有するオーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値は、このオーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均中から除外又は低く重み付けされる。最後に、処理されたオーディオ信号は、周波数領域から時間領域に変換されて、スピーチの明瞭度が強化されたオーディオ信号がもたらされる。本発明のこの特徴には、オーディオ信号のノイズ成分中の分散の推定値の関数としての、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値と、オーディオ信号のスピーチ成分中の分散の推定値と、オーディオ信号の振幅とを含むことができる。
【００１５】
本発明のさらなる特徴によれば、スピーチ成分とノイズ成分とからなるオーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値が導き出される。このオーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値は、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均から導き出される。推定における偏りについての所定の最大量より大きい推定における偏りを有するオーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値は、このオーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均中から除外又は低く重み付けされる。本発明のこの特徴には、オーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値の関数としての、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値と、オーディオ信号のスピーチ成分の分散の推定値と、オーディオ信号の振幅とを含むことができる。
【００１６】
本発明の上記特徴によれば、どちらも、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均中の閾値より大きな値を持つ、オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の推定値を除外又は低く重み付けすることができる。
【００１７】
2010521704.tif 000005
本発明の上記特徴は、このような方法を実行するのに適合した装置又は方法として実施することができる。コンピュータで読み込み可能な媒体に保存されたコンピュータプログラムによりこの方法をコンピュータに実行させることができる。
【００１８】
スピーチが存在しないときのみならずスピーチが存在するときにも動作可能なスピーチ成分とノイズ成分の相対強度を推定することができるスピーチ明瞭度強化を提供すことが本発明の１つの目的である。
【００１９】
顕著なノイズ成分が存在していても動作可能なスピーチ成分とノイズ成分の相対強度を推定することができるスピーチ明瞭度強化を提供すことが本発明のもう１つの目的である。
【００２０】
使用可能なメモリー量が制限されている装置で実行可能なスピーチ明瞭度強化を提供すことが本発明のさらなる１つの目的である。
【００２１】
本発明のこれらの特徴と利点及び他の特徴と利点については、以下の説明及び添付請求項により示され、より明確になるであろう。これらの特徴と利点は、添付の請求項に特に示した機器及び機器の組み合わせにより実現及び獲得することができる。さらに、本発明の特徴と利点は、本発明の実施により習得することができ、以下に示す詳細な説明により明確になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】先行技術によるスピーチ明瞭度強化装置を表す、機能ブロック図である。
【図２ａ】本発明の特徴による典型的なノイズ分散推定器の機能ブロック図である。このようなノイズ分散推定器を、図１の例の先行技術によるスピーチ明瞭度強化装置に又は他の目的に、用いることができる。
【図２ｂ】図２ａに示したノイズ分散推定器の動作を理解するのに役に立つフローチャートである。
【図３】先験的な推定ＳＮＲの関数としてのノイズ振幅の偏りの推定を実際のＳＮＲの４つの値について理想化してプロットしたものを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
（本発明を実施するための最良の形態）
ここで用いられる略号及び用語の説明は、別表Ａに示す。それぞれの定義と共に記号のリストを別表Ｂに示す。別表Ａと別表Ｂは、本願に組み込まれるものであり、本願の一部をなす。
【００２４】
本発明の特徴によるノイズ分散推定器の典型的な実施の形態のブロック図を図２ａに示す。これは、各サブ帯域でのノイズレベルを推定するために、図１のようなスピーチ明瞭度強化装置に組み込むことができる。例えば、本発明の特徴によるノイズ分散推定器を、図１のノイズ分散推定器４として採用し、スピーチ明瞭度強化装置を改善することができる。ノイズ分散推定器の入力は、変更を加えていないサブ帯域信号Ｙ（ｍ）であり、その出力は、更新したノイズ分散推定値である。
【００２５】
説明のために、このノイズ分散推定器は３つの主な構成要素を持つものとして特徴付ける。すなわち、ノイズ振幅推定装置又はノイズ振幅推定機能（ノイズ振幅の推定）１２と、ノイズ振幅の推定に応答して動作する、ノイズ分散推定装置又はノイズ分散推定機能（ノイズ分散の推定）１４と、スピーチ分散推定装置又はスピーチ分散推定機能（スピーチ分散の推定）１６の３つの主な構成要素を持つ。図２ａのノイズ分散推定器の例では、ｚ領域表記を用いて示した（Ｚ−１）時間遅れ要素１８も具備する。
【００２６】
図２ａに例示したノイズ分散推定器の動作は、図２ｂのフローチャートを見ることによりよく理解できるであろう。当然のことながら、ここに種々の例で示し説明した種々の装置、機能、及び処理は、図示したものとは異なる方法で結合又は分離して示すことができる。例えば、コンピュータ・ソフトウェアによる一連の命令により実行される場合、図２ａと図２ｂのすべての機能は、適切なディジタル信号処理ハードウェア内で走るマルチスレッド化されたソフトウェアの一連の命令により実行され、この場合、図示された例における種々の装置及び機能は、ソフトウェアによる命令の該当部分に対応する。
【００２７】
ノイズ成分の振幅が推定される（図２ａのノイズ振幅の推定１２、図２ｂの推定Ｎ（ｍ）２４）。オーディオ入力信号には、スピーチとノイズとが含まれているため、このような推定は、１つの成分を他の成分から区別する統計的差異を利用するることによってのみ行うことができる。さらには、ノイズ成分の振幅は、スピーチ成分の振幅の推定値として現在使われている既存の統計的モデルを適切に修正することにより、推定することができる（文献４及び文献５）
このようなスピーチモデルとノイズモデルは、一般に、スピーチ成分とノイズ成分とに相関関係がない、平均がゼロのガウス分布であることを仮定している。鍵となるモデルパラメータ、具体的にはスピーチ成分分散及びノイズ成分分散は、更新されていないオーディオ信号から推定しなければならない。上述のようにスピーチ成分とノイズ成分の統計的特性は顕著に異なっている。多くの場合、ノイズ成分の分散は比較的一定している。一方、スピーチ成分は、「オン／オフ」工程であり、その分散は数ミリセカンド内でも劇的に変化することがある。したがって、ノイズ成分の分散の推定では、長時間の窓を関与させる一方、スピーチ成分の同様の推定には現在の入力サンプルとその前の入力サンプルを関与させる。後者の例として文献１に提案されている、「decision-directed  method」がある。
【００２８】
いったんスピーチ成分とノイズ成分の統計的モデル及び分布パラメータが決まると、オーディオ信号から両成分の振幅を推定することが可能となる。典型的な実施の形態において、最小二乗誤差（ＭＭＳＥ）出力推定装置、先に文献４でスピーチ成分の振幅の推定として紹介されているもの、がノイズ成分の振幅の推定に適合する。推定装置のモデルの選択は本発明にとって本質ではない。
【００２９】
簡単に言えば、ＭＭＳＥ出力推定装置は、それぞれ統計的モデルと更新されていないオーディオ信号に基づいて、スピーチ成分とノイズ成分の確率分布を最初に決定する。次いで、ノイズ振幅を、推定誤差の二乗平均を最小化する値と定める。
【００３０】
最後に、次の計算準備のために、ノイズ分散全体の推定ノイズ振幅の二乗値の現在の絶対値を包含させることにより、ノイズ成分の分散を更新する。この付加的な値は、現在のノイズ成分振幅と先のノイズ成分振幅を含む、適度に長いバッファでの累積的演算の一部となる。さらにノイズ分散の推定における精度を上げるために、偏移推定回避（Biased  Estimation  Avoidance）方法を組み込んでもよい。
【００３１】
（ノイズ 振幅の推定）
（図２ａのノイズ分散の推定１２、図２ｂの推定Ｎ（ｍ）２４）
図１、図２ａ、及び図２ｂ（２０）に示したように、ノイズ分散推定器（この文脈では、「ノイズ分散推定器」は  図１のブロック４であり、図２ａの構成要素１２，１４，１６，及び１８を結合したものである）は以下のサブ帯域である。
【００３２】
Ｙ（ｍ）＝Ｘ（ｍ）＋Ｄ（ｍ）                            （２）
Ｘ（ｍ）はスピーチ成分、Ｄ（ｍ）はノイズ成分である。ここで、ｍは経過時間、同じノイズ分散推定器を各サブ帯域に用いるので、サブ帯域番号ｋは省力した。分析フィルターバンクにより、ＤＦＴにより生じるような、複素量が生じると見なすことができる。ここで、サブ帯域成分もまた複素量であり、以下のように表すことができる。
【００３３】
Ｙ（ｍ）＝Ｒ（ｍ）ｅｘｐ（ｊθ（ｍ））                  （３）
Ｘ（ｍ）＝Ａ（ｍ）ｅｘｐ（ｊα（ｍ））                  （４）
及び
Ｄ（ｍ）＝Ｎ（ｍ）ｅｘｐ（ｊφ（ｍ））                  （５）
Ｒ（ｍ），Ａ（ｍ），及びＮ（ｍ）は、それぞれ、更新されていないオーディオ信号の振幅、スピーチ成分の振幅、及びノイズ成分の振幅であり、θ（ｍ），α（ｍ），及びφ（ｍ）はそれぞれの位相である。
【００３４】
スピーチ成分とノイズ成分とは、相関関係がなく、平均がゼロのガウス分布であると仮定することにより、Ｘ（ｍ）の振幅は、文献４で得られたＭＭＳＥ出力推定装置を用いて次のように推定することができる。
【数２】
2010521704.tif 000006
【００３５】
ここでゲイン関数は以下のように与えられ、
【数３】
2010521704.tif 000007
【００３６】
ここで、
【数４】
2010521704.tif 000008
【００３７】
及び
【数５】
2010521704.tif 000009
【００３８】
ここで、λｘ（ｍ）及びλｄ（ｍ）は、それぞれスピーチ成分の分散及びノイズ成分の分散である。ζ（ｍ）及びγ（ｍ）は、しばしば、先験的成分対ノイズ比及び帰納的成分対ノイズ比と解釈され、ここでも、これを採用する。言い換えれば、（経験的に未知の）「先験的」ＳＮＲは、スピーチ分散のノイズ分散に対する比の推定値である（したがって「先験的」である）。「帰納的」ＳＮＲは、観測した信号の振幅の二乗のノイズ分散に対する比である（したがって「帰納的」である）。
【００３９】
ＭＭＳＥ出力推定器モデルにおいて、スピーチ成分の分散とノイズ成分の分散とは、ノイズ成分の振幅を推定するためにそれぞれ交換することができる。すなわち、
【数６】
2010521704.tif 000010
【００４０】
ここで、
【数７】
2010521704.tif 000011
【００４１】
そして、
【数８】
2010521704.tif 000012
【００４２】
2010521704.tif 000013
【数９】
2010521704.tif 000014
【００４３】
2010521704.tif 000015
【００４４】
（ノイズ振幅の推定［上記の続き］）
最終的に、ノイズ成分の振幅の推定は以下のように求められる。すなわち
【数１０】
2010521704.tif 000016
【００４５】
ここで、
【数１１】
2010521704.tif 000017
【００４６】
及び
【数１２】
2010521704.tif 000018
【００４７】
複素量のフィルターバンクがこの例では採用されているが、実数値のみを持つフィルターバンクの式に修正すると分かりやすい。
【００４８】
上述の方法は、単に例示したものである。応用例に応じて、もっと洗練されたモデル又は簡単なモデルを採用することができる。複数のマイクロフォン入力を、もっとよいノイズ振幅の推定値を得るために用いることができる。
【００４９】
（ノイズ分散の推定）
（図２ａのノイズ分散の推定１４、図２ｂの推定λｄ（ｍ））
所定の経過時間ｍにおけるサブ帯域入力中のノイズ成分は、一部分において、その分散λd （ｍ）により定められる。平均がゼロのガウス分布に対して、ノイズ成分の振幅の二乗の平均値として定義される。すなわち、
【数１３】
2010521704.tif 000019
【００５０】
ここで、期待値Ｅ｛Ｎ２（ｍ）｝は、経過時間ｍにおけるノイズ成分の確率分布に関するものと解釈される。
【００５１】
ノイズ成分は一定していてエルゴードであると仮定すると、λｄ（ｍ）は、先験的に推定したノイズ振幅に時間平均演算を施すことにより得られる。具体的には、経過時間ｍ＋１におけるノイズ分散λd（ｍ＋１）は、先に推定したノイズ振幅の重み付けした二乗平均を行うことにより推定することができる。すなわち、
【数１４】
2010521704.tif 000020
【００５２】
ここでｗ（ｉ），ｉ＝０，・・・，∞は重み付け関数である。実際には、ｗ（ｉ）を長さＬの窓として選択することができ、ｗ（ｉ）ｉ＝０，・・・，Ｌ−１とすることができる。矩形窓方式（ＲＷＭ）では、ノイズ分散の推定値は以下のようになる。すなわち、
【数１５】
2010521704.tif 000021
【００５３】
指数窓を用いることも可能である。すなわち、
【数１６】
2010521704.tif 000022
【００５４】
ここで、
０＜β＜１                                      （２３）
である。
【００５５】
移動平均法（ＭＡＭ）では、ノイズ分散の推定値は、ノイズ振幅の二乗の移動平均となる。すなわち、
【数１７】
2010521704.tif 000023
【００５６】
2010521704.tif 000024
【００５７】
（偏った推定の回避）
時々、モデルがスピーチ成分とノイズ成分の正確な表現を提供することができなくなる。このような状態では、ノイズ分散の推定が正確でなく、したがって、非常に偏った結果が出てしまう。偏った推定の回避（ＢＥＡ）方法がこの問題を軽減するために生みだされている。
【００５８】
2010521704.tif 000025
【数１８】
2010521704.tif 000026
【００５９】
ここで、バイアス、baias（m）は、所定の最大値Ｂmaxより大きい。すなわち、
【数１９】
2010521704.tif 000027
【００６０】
2010521704.tif 000028
【数２０】
2010521704.tif 000029
【００６１】
一方、スピーチ成分は元来一時的なものであり、大きな誤差を持つ傾向がある。実数の先験的なＳＮＲを以下のように仮定すると、
【数２１】
2010521704.tif 000030
【００６２】
しかし、先験的なＳＮＲの推定値は、
【数２２】
2010521704.tif 000031
【００６３】
2010521704.tif 000032
【数２３】
2010521704.tif 000033
【００６４】
明らかに、もし
【数２４】
2010521704.tif 000034
【００６５】
であれば、偏りの無い推定器が得られ、
【数２５】
2010521704.tif 000035
【００６６】
となる。
【００６７】
2010521704.tif 000036
【００６８】
興味のあるＳＮＲの範囲については、ノイズ振幅の過小評価、すなわち、
【数２６】
2010521704.tif 000037
【００６９】
により、プロットの上側に対応して正のバイアスとなる。これから分かるように、影響は比較的小さく、したがって、問題とはならない。
【００７０】
しかし、スピーチ成分の分散が過小評価されている場合に対応するプロットの下側では、式（３０）で与えられるような、大きな負の推定がなされる結果となる。すなわち、
【数２７】
2010521704.tif 000038
【００７１】
及び、
【数２８】
2010521704.tif 000039
【００７２】
又は、
【数２９】
2010521704.tif 000040
【００７３】
及び、
【数３０】
2010521704.tif 000041
【００７４】
同様に、異なるξ*の値に強く依存する。これは、ノイズ振幅の推定が大きすぎる状態である。したがって、そのような振幅では重み付けが減少するか、完全に回避される。
【００７５】
実際には、経験によりそのような疑わしい振幅Ｒ（ｍ）は以下の式、
【数３１】
2010521704.tif 000042
【００７６】
を満足する。ここでψは、所定の正の定数である。このルールは、バイアス（ｂａｉａｓ）に低いバウンドを与える。すなわち、
【数３２】
2010521704.tif 000043
【００７７】
ここで、
【数３３】
2010521704.tif 000044
【００７８】
2010521704.tif 000045
【数３４】
2010521704.tif 000046
【００７９】
ここで、
【数３５】
2010521704.tif 000047
【００８０】
このようなＢＥＡ方法の２つの例は、ＢＥＡを伴う矩形窓方法（ＲＷＭ）と、ＢＥＡを伴う移動平均方法とがある。前者の実施例では、式（３８）に合致するサンプルに与えられる重み付けはゼロである。すなわち、
【数３６】
2010521704.tif 000048
【００８１】
2010521704.tif 000049
【数３７】
2010521704.tif 000050
【００８２】
後者の実施の形態では、そのようなサンプル値は、減少した重み付けに含まれことがある。すなわち、
【数３８】
2010521704.tif 000051
【００８３】
ここで、
【数３９】
2010521704.tif 000052
【００８４】
及び、
【数４０】
2010521704.tif 000053
【００８５】
図２ｂのフローチャートを完成させると、経過時間ｍが１つ進み（「ｍ←ｍ＋１」５６）そして図２ｂの処理が繰り返される。
【００８６】
（実施形態）
本発明は、ハードウェア又はソフトウェア又は両方を組み合わせたもの（例えば、プログラマブルロジックアレー）で実施することができる。特に記載がない限り、本発明の一部として含まれている処理は、特定のコンピュータや他の装置と関連付けられるものではない。特に、種々の汎用機をこの記載に従って書かれたプログラムと共に用いてもよい、あるいは、要求の方法を実行するために、より特化した装置（例えば、集積回路）を構成することが便利かもしれない。このように、本発明は、それぞれ少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つの記憶システム（揮発性及び非揮発性メモリー及び／又は記憶素子を含む）、少なくとも１つの入力装置又は入力ポート、及び少なくとも１つの出力装置又は出力ポートを具備する、１つ以上のプログラマブルコンピュータシステム上で実行される１つ以上のコンピュータプログラムにより実現することができる。ここに記載した機能を遂行し、出力情報を出力させるために入力データにプログラムコードを適用する。この出力情報は、公知の方法で、１以上の出力装置に適用される。
【００８７】
このようなプログラムの各々は、コンピュータシステムとの通信のために、必要とされるどんなコンピュータ言語（機械語、アセンブリ、又は、高級な、手続言語、論理型言語、又は、オブジェクト指向言語を含む）ででも実現することができる。いずれにせよ、言語はコンパイル言語であってもインタープリタ言語であってもよい。このようなコンピュータプログラムの各々は、ここに記載の手順を実行するために、コンピュータにより記憶媒体又は記憶装置を読み込んだとき、コンピュータを設定し動作させるための、汎用プログラマブルコンピュータ又は専用プログラマブルコンピュータにより、読み込み可能な記憶媒体又は記憶装置（例えば、半導体メモリー又は半導体媒体、又は磁気又は光学媒体）に保存又はダウンロードすることが好ましい。本発明のシステムはまた、コンピュータプログラムにより構成されるコンピュータにより読み込み可能な記憶媒体として実行することを考えることもできる。ここで、この記憶媒体は、コンピュータシステムを、ここに記載した機能を実行するために、具体的にあらかじめ定めた方法で動作させる。
【００８８】
本発明の多くの実施の形態について記載した。しかしながら、本発明の精神と技術範囲を逸脱することなく多くの修正を加えることができることは明らかであろう。例えば、ここに記載したステップのいくつかの順序は独立であり、従って、記載とは異なる順序で実行することができる。
【表１】
2010521704.tif 000054
【表２】
2010521704.tif 000055
2010521704.tif 000056
【図１】
2010521704.tif 000058
【図２ａ】
2010521704.tif 000059
【図２ｂ】
2010521704.tif 000060
【図３】
2010521704.tif 000061
【手続補正書】
【提出日】平成21年1月16日(2009.1.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スピーチ成分とノイズ成分とからなるオーディオ信号のスピーチ成分の明瞭度を強化する方法であって、
前記オーディオ信号を時間領域から周波数領域の複数のサブ帯域に変換するステップであって、
前記複数のサブ帯域の各々は、スピーチ成分とノイズ成分を有するとみなされ、該ノイズ成分は、経過時間ｍにおいてノイズ振幅とノイズ分散とを有し、該ノイズ振幅は、前記スピーチ成分と前記ノイズ成分とを識別する統計的モデルを用いて決定することを特徴とするステップと、
前記複数のサブ帯域を処理するステップであって、該処理には、ゲインを適用するステップが含まれ、該ゲインは、少なくとも部分的には前記ノイズ分散の推定値から導き出され、前記ノイズ分散は、前記ノイズ振幅の先の推定値の重み付け平均値から、各経過時間ｍにおいて更新され、前記ノイズ振幅は、出力推定装置モデルを用いて決定し、
前記推定における偏りが閾値より大きい前記ノイズ振幅の先の推定値は、前記重み付け平均値から除外又は低く重み付けされることを特徴とするステップと、
処理されたサブ帯域信号を周波数領域から時間領域に変換し、スピーチの明瞭度が強化されたオーディオ信号を出力するステップと、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
スピーチ成分とノイズ成分とからなるオーディオ信号のノイズ成分の分散の推定値を導き出す方法であって、
前記サブ帯域信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均からサブ帯域信号のノイズ成分の分散の推定値を導き出すステップであって、ノイズ成分の分散の推定値は、ノイズ振幅の先の推定値の重み付け平均値から、各経過時間ｍにおいて更新され、前記ノイズ振幅は、出力推定装置モデルを用いて決定し、
推定における偏りについての所定の最大量より大きい推定における偏りを有する前記サブ帯域信号中のノイズ成分の振幅の推定値は、前記サブ帯域信号中のノイズ成分の振幅の先の推定値の平均値から除外又は低く重み付けされることを特徴とするステップと、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項３】
前記サブ帯域信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記サブ帯域信号中のノイズ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号中のスピーチ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号中の振幅との関数であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
2010521704.tif 000062
【請求項５】
前記サブ帯域信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記サブ帯域信号のノイズ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号のスピーチ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号の振幅との関数であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記オーディオ信号中のノイズ成分の振幅の各推定値は、前記サブ帯域信号中のノイズ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号のスピーチ成分の分散の推定値と、前記サブ帯域信号の振幅との関数であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成した装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるために、コンピュータ読み込み可能な媒体に記憶させたコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2010521704.tif 000063
2010521704.tif 000064
2010521704.tif 000065