(57)【要約】  臨界帯域幅での平均エネルギーを計算するための回路と、閾値関数を決定するための回路と、該閾値関数をダイナミックな修正を行うための回路と、該閾値関数により定まる閾値を越えるエネルギーを持つ信号の周波数成分を特定し、特定された該閾値を越えるエネルギーを持つ信号の周波数成分の平均エネルギーを表す第１の平均エネルギー値を決定するための回路と、該閾値関数により定まる閾値未満エネルギーを持つ信号の周波数成分を特定し、特定された該閾値未満エネルギーを持つ信号の周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するための回路と、前記第１の平均エネルギー値と前記第２の平均エネルギー値のうちの少なくとも１つのオフセットを行うための回路と、結果として生じる平均エネルギーを相互に比較するための回路と、該平均エネルギー値が前記第２の平均エネルギー値未満の場合にノイズアクティビティが生じていることを表示するための回路とを具備するノイズアクティビティ検出器である。
2010537253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うステップと、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するステップと、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるステップと、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第１の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するステップと、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するステップと、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するテップと、
を具備することを特徴とする信号中のノイズアクティビティの表示を生成するための方法。
【請求項２】
複数フレームでの処理の各フレームにおいて前記ａ）〜ｈ）のステップが実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｇ）の比較するステップの前にフィルター処理を行うステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
指数フィルターを用いてフィルター処理を行うステップを行うことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
非対称な上昇時定数と下降時定数とを持つフィルター処理を行うステップを、前記閾値を越える周波数のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号と、前記閾値未満のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号とに適用することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うように作られた第１の回路と、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するように作られた第２の回路と、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるように作られた第３の回路と、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する第１の平均エネルギー値を決定するように作られた第４の回路と、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するように作られた第５の回路と、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するように作られた第６の回路と、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するように作られた第７の回路と、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するように作られた第８の回路と、
を具備することを特徴とする信号中にノイズアクティビティの表示を生成するためのノイズアクティビティ検出器。
【請求項７】
前記回路は、複数フレーム処理の各フレームにおいて各回路の機能を実行することを特徴とする請求項６に記載の検出器。
【請求項８】
比較の前にフィルター処理を行うフィルターを具備することを特徴とする請求項６に記載の検出器。
【請求項９】
前記フィルターは指数フィルターであることを特徴とする請求項８に記載の検出器。
【請求項１０】
前記フィルターは、非対称な上昇時定数と下降時定数とを組み込んだ少なくとも１つフィルターを具備することを特徴とする請求項８に記載の検出器。
【請求項１１】
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行う手段と、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定する手段と、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせる手段と、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する第１の平均エネルギー値を決定する手段と、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定する手段と、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用する手段と、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較する手段と、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示する手段と、
を具備することを特徴とする、信号中にノイズアクティビティの表示を生成するためのノイズアクティビティ検出器。
【請求項１２】
複数フレームでの処理の各フレームにおいて前記ａ）〜ｈ）の処理が実行されることを特徴とする請求項１１に記載のノイズアクティビティ検出器。
【請求項１３】
ｇ）の手段による比較の前にフィルター処理を行うことを特徴とする請求項１１に記載のノイズアクティビティ検出器。
【請求項１４】
前記フィルター処理は、指数フィルターを用いて行われることを特徴とする請求項１３に記載のノイズアクティビティ検出器。
【請求項１５】
非対称な上昇時定数と下降時定数とを持つフィルター処理を、前記閾値を越える周波数のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号と、前記閾値未満のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号とに適用することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
信号中のノイズアクティビティの表示を生成するための方法を実施するために機械により実行することのできるプログラム命令を具体化する、該機械により読取り可能なプログラムの記憶装置であって、該方法は、
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うステップと、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するステップと、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるステップと、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第１の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するステップと、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するステップと、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するテップと、
を具備することを特徴とする機械により取り可能なプログラムの記憶装置。
【請求項１７】
複数フレームでの処理の各フレームにおいて前記ａ）〜ｈ）のステップが実行されることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記ｇ）の比較するステップの前にフィルター処理を行うステップを具備することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記フィルターは指数フィルターであることを特徴とする請求項１８に記載の検出器。
【請求項２０】
非対称な上昇時定数と下降時定数とを持つフィルターするステップを、前記閾値を越える周波数のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号と、前記閾値未満のエネルギーを有する前記特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する信号とに適用することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、例えばノイズリダクションシステムに用いるためのノイズアクティビティ検出器に関する。
【背景技術】
【０００２】
エコーキャンセレーション、音声認識、音声 コーディング、ＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ  ｏｖｅｒ  ＩＰ）、及び特別なノイズリダクションシステムのような多くの信号処理アプリケーションにおいて、信号中のノイズに関するリアルタイムの情報及び統計値を集めることが重要である。これは、ほとんどの場合、十分な量の求める信号が生じるときを検出し一部の信号を「ノー・ノイズ」として扱うことにより、行われる。それ以外の期間では、その信号は、ノイズと情報と必要とされる統計値のみがこの期間に集められたものとみなす。
【０００３】
単一チャンネルシステムにおいて、ノイズと必要な信号とは混じり合っており、入ってくるノイズの多い混合信号は、必要な信号と好ましからざるノイズの線形和であると考えられている。この混合信号中に必要な信号が存在するとき、信号のこの部分ではノイズ情報が更新されない。その代わり、他の期間でのノイズ特性の更新により、例えば、適切な処理を行うことによるノイズリダクションが可能となる。
【０００４】
音声通信システムにおいて、ノイズだけが存在する期間を特定する必要性があるため混合信号中の音声部分が必要な部分なので、しばしば音声検出又は音声アクティビティ検出（ＶＡＤ）方法と呼ばれる非常に多くの音声判断方法が蔓延することとなっている。
【０００５】
このような方法は、一般に、言葉を適切に生じさせるために、話者は少なくとも自らの音声部分を聞かなければならないという事実に依存している。話者が自分の声をちゃんと聞くためには、自分の声が周囲ノイズレベルすなわちバックグランドノイズレベルより約１０ｄＢ大きくなるようにする必要がある。従って、バックグランドノイズがあるところでは、話者は自然と、バックグランドノイズレベルに打ち勝つレベルより少し高いレベルに、自分の音声レベルを高める。
【０００６】
音声アクティビティ検出（ＶＡＤ）方法は、時間領域で実行されようと周波数領域で実行されようと、この事実を用いている。多くのこのようなシステムでは、入ってきたノイズの多い信号のトータルエネルギーが閾値を越えるときを検出する手段に基づき、この条件を満足する時に音声があることを表示する。もちろん、閾値は、常にその信号のバックグランドノイズ部分のレベルより大きくするが、音声とノイズとを加え合わせたレベルを下回るように調整しなければならない。この目的のために、リアルタイムにダイナミックな閾値制御を行う多くの複雑な方法が考案されてきた。
【０００７】
しかしながら、このような「逆転」方法には、すなわち、ノイズ部分そのものを直接検出するのではなく、必要とされる、ノイズ期間が含まれていると思われる信号を検出する方法には、欠点がある。例えば、約９０ｄＢＳＰＬ（音圧レベル）以上のノイズの中では、人が自分の声の音量をさらに上げることはほぼ不可能であり、入力信号のＳＮＲ（信号対ノイズ比）はしばしば０ｄＢ（１：１）以下に下がる。
【０００８】
従来の音声検出システムでは、ＳＮＲが例えば１０ｄＢ以下の場合、うまく働かないか、又は全く動作しなかった。音声信号のパワーがノイズ信号のパワーをかなり上回っている限り、このようなシステムは音声の存在を検出することができる。しかし、周囲のノイズが大きくなるにつれて、音声検出の精度が下がり、システムが全く働かなくなってしまうに至る。
【０００９】
他の大きな問題は、音声検出システムに使っているマイクロフォンに風が当たることにより乗じるノイズである、いわゆる風騒音を検出してしまうことである。移動通信装置が増えてきているので、風騒音は非常に重要な問題となりつつある。このようなノイズは非常に変化が大きいという特性を示すので、風によるノイズはそのようなシステムでしばしば誤って分別されてしまう。このようなことが起こると、ノイズテンプレートが正しく更新されないため、ＶＡＤに基づくノイズリダクションシステムにおけるノイズリダクションに障害が起こることがある。風騒音を正しく分別させるために、複雑になり高価となるという犠牲を払って、高信頼度で風騒音を検出するための方法又はプロセスを追加しなければならない。
【００１０】
従来の音声検出の仕組みにおける他の難しさは、各発話の後、音声信号が突然終了するのではなく少しずつ減衰してゆくことである。音声のパワーがノイズのパワーの閾値以上であることに基づく音声検出では、音声信号がまだ存在するにもかかわらず音声信号が減衰してゆきその裾野の部分が閾値レベル以下になったとき、誤って音声が終了したと表示してしまう。従って、これらのシステムではしばしば、ノイズ表示を開始を遅らせるためにいわゆる「ハングオーバー」と呼ばれるタイマーを付け加える。
【００１１】
古典的な音声検出方法では、バックグランドノイズは同じ状態を保っているか又はゆっくりと変化するだけであると仮定している。ノイズが同じ状態を保っていない条件下では、ノイズレベルの急激な変化、特にノイズの急上昇は、音声の始まりと区別することができず、古典的な音声検出の仕組みでは、音声の存在について誤った表示をしてしまうので、信頼性がなくなる。
【００１２】
このような音声検出器は、バックグランドの音声が、ユーザー自身の声だけが求める信号であるシステムにおける実際の「ノイズ」である場合であっても、ユーザーの声以外の音声の存在にも反応してしまう。
【００１３】
さらに、仮想的にすべての音声検出を行う方法では、瞬間的な現在の状況ではなく、それまでの信号の経緯に基づく１以上の閾値の設定又は更新に依存する。それまでの情報に依存することで、そのような閾値は、即座に更新することができず、バックグランドノイズの急激な変化に対し、音声検出の出力はゆっくりしたものとなり、システムが最終的に適合するようになるまで誤信号を出し続ける。
【００１４】
音声検出方法に関連する問題は、歴史的には、信号のパワーの閾値を検出する基本原理を強化することにより対処してきた。その強化手段には、リアルタイムに閾値を更新するためにノイズレベルを追跡する方法、風の検出器の仕組みを別に加える方法、ＳＮＲの低い状態でも動作するよう高い精度で閾値を設定することができるよう感度を上げる方法、発声の後音声が単に閾値未満に減衰したときに音声が終了したとの誤った表示を出すことを避けるために「ハングオーバー」を加える方法、及び、自然に生じる予想されるどんな音声期間より長い時間待機するロックアウト期間を設け、その期間の後、バックグランドノイズレベルにおけるバースト又はステップに適応するようにさせるため、速やかに閾値を調整させる方法が含まれる。しかしながら、このような強化手段を用いても動作が限定され、ノイズだけの信号状態を誤って検出する結果が生じる。
【００１５】
センサー又はマイクロフォンの配列からのような、２以上の信号の効用に依存する別の音声検出方法も開発されている。しかし、これらのシステムは、複数の信号が用意できるとき、又は複数のセンサーが使用可能なときにのみ機能するという大きな欠点がある。また、このようなシステムでは複雑性、コスト、及び消費電力を増大させることになる。
【００１６】
自己相関、相互相関、分散、線形予測コーディング（ＬＰＣ）、共同作因、種々のノイズ予測（例えば、ガウス分布、ラプラス分布、ガンマ分布）、定常性測定、その他のような、複雑な信号処理計算に依存する他の解決手段が知られている。一般にこれらの解決手段は、著しく性能を向上させるものではなく、また、ノイズだけの期間そのものを検出するのでなく音声の期間を検出することを目的とするものである。
【発明の概要】
【００１７】
本明細書に詳述するとおり、信号中のノイズアクティビティの表示を生成するための方法は、
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うステップと、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するステップと、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるステップと、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第１の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するステップと、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するステップと、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するテップと、
を具備する。
【００１８】
また、本明細書に記載するとおり、信号中にノイズアクティビティの表示を生成するためのノイズアクティビティ検出器は、
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うように作られた第１の回路と、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するように作られた第２の回路と、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるように作られた第３の回路と、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する第１の平均エネルギー値を決定するように作られた第４の回路と、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するように作られた第５の回路と、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するように作られた第６の回路と、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するように作られた第７の回路と、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するように作られた第８の回路と、
を具備する。
【００１９】
また、本明細書に記載するとおり、信号中にノイズアクティビティの表示を生成するためのノイズアクティビティ検出器は、
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行う手段と、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定する手段と、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせる手段と、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを代表する第１の平均エネルギー値を決定する手段と、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定する手段と、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用する手段と、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較する手段と、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示する手段と、
を具備する。
【００２０】
また、本明細書に記載するとおり、信号中のノイズアクティビティの表示を生成するための方法を実施するために機械により実行することのできるプログラム命令を具体化する、該機械により読取り可能なプログラムの記憶装置であって、該方法は、
ａ）臨界帯域幅内における信号の平均エネルギーの計算を行うステップと、
ｂ）周波数に依存する閾値関数を決定するステップと、
ｃ）平均エネルギーを用いて周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正を生じさせるステップと、
ｄ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値を越えるエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値を越えるエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第１の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｅ）対応する周波数で、閾値関数により決められた閾値未満のエネルギーを有する信号の周波数成分を特定し、閾値未満のエネルギーを有する、該特定された周波数成分の平均エネルギーを表す第２の平均エネルギー値を決定するステップと、
ｆ）第１の平均エネルギー値及び第２の平均エネルギー値の少なくとも一方にオフセット値を適用するステップと、
ｇ）オフセット値を適用した結果としての、第１の平均エネルギー値と第２の平均エネルギー値とを比較するステップと、
ｈ）比較の結果、オフセット値を適用した結果としての第１の平均エネルギー値がオフセット値を適用した結果としての第２の平均エネルギー値以下であると判断された場合は、ノイズアクティビティが存在することを表示するテップと、
を具備する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
以下の添付図は、本願の一部として組み込まれるものであり、以下の具体例の詳細な説明と共に、実施の形態の１以上の例を示し、本願発明の原理と具体的実施の形態を説明する役割を果たす。
【図１】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図２】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図３】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図４】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図５】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図６】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図７】異なるサウンド条件の下で計測したデータをプロットしたものであり、長い破線はノイズのパワーを表すものであり、短い破線は平均パワーを表すものである。
【図８】ノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）２０を用いることのできる状況を示す、典型的な通信システムの前段階のブロック線図である。
【図９】ＮＡＤ２０により実行することのできる種々のステップ又はタスクのフロー線図である。
【図１０】図９のフロー線図に示したタスクを実行する回路のブロック線図である。
【図１１】ＮＡＤ２０を用いた装置の性能を図示したものである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
実施形態の説明
実施形態を、プロセッサ又は個々の回路又は実施するプロセスのフロー線図に基づき記載する。当業者であれば以下の説明は実例としてのみ記載したものであり、如何なる意味ででも発明を限定するものではないことを理解するであろう。当業者であれば本願に開示された利点を有する他の実施形態を容易に思いつくであろう。図と共に示したような実施の形態を実行するための例の実施例について詳細の言及する。図面全体及び同じ又は同様の項目を参照する以下の説明全体に亘って可能な限り同じ参照符号を用いる。
【００２３】
分かりやすくするために、ここでは必ずしも実施の形態の所定の特徴のすべてを記載してはいない。当然のことながら、実際の実施に当たっては、アプリケーションに関する制約やビジネスに関する制約のような、開発者の具体的な目的を達成するために数多くの実際的な判断をしなければならないし、このような具体的な目的は、実施の形態毎にまた開発者毎に違ってくる。さらに、このような取り組みを続けることは複雑で時間のかかることであることは当然のことではあるが、本願で開示された利益を享受することとなる当業者にとって、通常のエンジニアリング業務となる。
【００２４】
本願によれば、以下に記載した構成要素、処理ステップ、及び／又はデータ構造は、種々のオペレーティングシステム、コンピュータプラットフォーム、コンピュータプログラム、及び／又は汎用機を用いて実施することができる。加えて、本願発明の技術分野における通常の知識を有するものは、ハードワイヤード装置、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡｓ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣｓ）、その他、のような汎用性のない装置でも、本明細書に記載した発明概念の範囲及び精神から離れることなく使用できることが分かるであろう。ここで一連の処理ステップからなる方法は、コンピュータ又は機械により実行され、これらの処理ステップは、その機械により読み取り可能な一連の命令として記憶され、これらの処理ステップは、コンピュータ記憶装置（例えばＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブル・リードオンリーメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（エレクトリカリー・イリーザブル・プログラマブル・リードオンリーメモリ）、フラッシュメモリ、ジャンプドライブ、その他）、磁気記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気デスクドライブ、その他）、光学的記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、紙カード、紙テープ、その他）、及び他の形式のメモリに記憶させることができる。
【００２５】
ノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）とも呼ばれるノイズ検出器は、本明細書に記載したとおり、他の信号の特性、特に求める信号の特性とは異なるものとしてのノイズの独特な特性に基づく。一般に、信号がノイズのみの期間にノイズ検出器を適用することができ、従って、機能としてノイズのみの期間の認識が必要なノイズリダクションシステムのようなシステムにおいて特に有用である。特に、ここに記載された構成では、音声、風、及び可聴なバックグランドノイズが含まれる、マイクロフォンへの混合入力における可聴ノイズのみの期間を高信頼度で検出することを目的としている。他の用途は、音声アクティビティ検出器として用いることである。具体的には、中でも、携帯電話、ブルートゥース（登録商標）無線ヘッドセット、音声命令制御自動音声認識のような、音声帯域通信システム及び装置に用いることを目的とする。ここでは説明のために、３つの形式のサウンド、すなわち可聴ノイズ、風騒音、及び音声、に分類する。
【００２６】
図１は、混雑したレストランにおける多数の人の音声により生じた周囲バックグランドノイズの計測データのプロットであり、ヘルツ（Ｈｚ）で表した周波数に対するデシベル（ｄＢ）で表した計測した信号パワーとしてプロットしたものである。約３００Ｈｚから約３，０００Ｈｚの人の音声伝達帯域に対応する関心のある周波数帯域を考えると、計測したノイズのパワーは、周波数が増加するにつれてオクターブあたり約６ｄＢの割合で減少している。以下の詳細な説明に便利なように、平均パワーのレベルは約２５０Ｈｚから約２，５００Ｈｚの周波数範囲で測定する。図１の計測データの例における平均パワーレベルは約−５０ｄＢであり、図中短い破線で表されている。さらに長い破線は、実際のノイズパワーを表す曲線をモデル化するために描かれたものである。このデータ及びこの特別な例について、モデルラインは、オクターブあたり−６ｄＢの傾きを持った直線として選定されている。当然のことながら、「ライン」は直線に限られず、図示した−６ｄＢの傾きは、それに限定されるものではなく、他の、正の傾きや負の傾きも予想されるものである。
【００２７】
このモデル曲線（長い破線）が平均ノイズレベルライン（短い破線）と、７００Ｈｚより少し上の有効周波数（effective  frequency）と呼ばれるところで交わっていることに注目することは有益である。この有効周波数の重要性は、モデル曲線を選択し作図する方法として、以下に詳細に説明する。
【００２８】
モデル曲線（長い破線）が典型的なノイズパワー周波数特性形状に比較的正確に対応するように適切に定められていると仮定すると、約２５０Ｈｚから約２，５００Ｈｚで選んだ帯域幅におけるこのモデルの平均パワーは、２つのパワーの平均が同じになるまで、モデル曲線を上げ下げすることにより、計測データ中の実際の平均ノイズパワーと等しくすることができる。これは、モデルの平均パワーが計測した実際の平均パワーと一致するようなモデルの強さを解くことにより数学的に達成できる。次いで、モデルと実際のパワーラインとが交差する（すなわち、等しくなる）有効周波数を決定することができる。実際には、２乗した強さ対周波数プロット上にプロットしたとき（不図示）、有効周波数の上下に、モデル曲線と平均パワーラインとの間に等しい領域を作るように、モデル曲線が平均パワーラインを通り抜ける。このデータに対して、−６ｄＢの傾きを持つモデルでは、約７００Ｈｚで交差するとき、ノイズデータ特性の非常に近い近似をもたらす。このようにして、７００Ｈｚがこのデータについての有効周波数であると判断される。
【００２９】
計測データの形は、具体的な信号ピックアップシステムの特性に依存することを認識すべきである。他のシステムでは、曲線（直線ではない）がシステムのノイズ応答のより適切なモデルとなろう。図１に示したデータでは、計測システムは、２００Ｈｚから約３，４００Ｈｚの範囲で信号計測の調整を行い、この範囲外のプロットは必ずしも実際の周囲のイズを正確に表しているとは考えない。
【００３０】
図２は、交通量の多い通りの近傍で測定した交通ノイズである。上記図１と同様、縦軸はｄＢで表したノイズパワーであり、横軸はＨｚで表した周波数であり、短い破線は２５０Ｈｚから２，５００Ｈｚの周波数範囲でのノイズパワーの平均を表し、長い破線はオクターブ当たり−６ｄＢの傾きを持つ直線として図示したモデルを表す。モデルライン（長い破線）は、図１のレストランのノイズにおける有効周波数と非常に近い場所で、平均パワーライン（短い破線）と交差する。重要なのは、特性及びサウンドとしてもともと全く異なる交通ノイズが、周波数が増加するにつれてオクターブ当たり約−６ｄＢの割合でノイズパワーが減少する、レストランノイズと非常によく似たスペクトルパターンを持つことである。
【００３１】
図３は、自動車の車内で測定した２つのノイズのプロットを表し、下側の計測プロットは、他にノイズ源がない状態でドアを閉めてゆっくり車を走らせたときのもので、上側の計測プロットは、ラジオとエアコンファンをオンにした状態で、時速７０マイルで車を走らせたときのものである。短い破線と長い破線は、ノイズデータの平均パワー、及び、平均モデルパワー「曲線」に対応して表された−６ｄＢの傾斜を持つモデルである。これらのモデルラインが、図１の場合で定められた有効周波数と同じ信号パワーレベルで交差するように作られている事に留意すべきである。図３から、先のノイズの場合とはそんなに似ていないのに、自動車の中のノイズのスペクトルパターンは、同じようなオクターブ当たり−６ｄＢの傾斜を持つモデルで表されることが見て取れる。とはいっても、ラインは、自動車の車内のノイズの極めて理にかなったモデルであることに変わりはない。
【００３２】
図４及び５は、それぞれ低風速の風「ノイズ」と高風速の風「ノイズ」のプロットである。風「ノイズ」は、個々のマイクロフォンポートでの乱気流の結果であり、マイクロフォンの存在を起因としてのみ生じる点で他のサウンドとは異なる。このノイズは、風が本来持っている音声ノイズであってマイクロフォンにより検出されるノイズではなく、マイクロフォンポートで風により引き起こされるノイズである。しかしながら、このような風により引き起こされるノイズは、「風騒音」と一般に呼ばれるマイクロフォンから電気的に出力される信号となる。
【００３３】
図４は、風速が低くその結果マイクロフォンが飽和していないときのデータを示す。このノイズ信号は、高い定常性と急勾配の周波数応答の両方を示す、比較的持続したノイズバーストとして特徴付けられる。図５は、高い風速状態で収集したデータであり、風によりマイクロフォンが飽和し、非常に「バースティ（bursty）」になっている。この場合、ノイズ信号は、短く、集中的な、持続性のないバーストとして特徴付けられる。中間的な風の状態では、信号にはこれら２つの特性が交互に現れる。
【００３４】
図４及び５から、風により生じるノイズは、スペクトル的な相違及びダイナミックなパターンの相違もあり、一般的な音響のイズの形式とは実質的に異なる。さらに、このノイズは、複数センサーの配列システムにおいて各センサー信号について、統計的に独立している。ノイズ抑制処理では、この風により生じるノイズをしばしば無視しなければならず、これを、音源から生じるノイズに対応する方法とは別に又は違うように扱わなければならない。再び図４及び５に戻って、短い破線の水平線は、平均パワーレベルで描いたものであり、−６ｄＢの傾斜を持つ長い破線のノイズモデルラインは、モデルの平均パワーが図示した交差点での周波数で計測した信号パワーに一致する。
【００３５】
ここで開示したシステムを用いることのできるシステムで計測した多数のノイズ信号を分析することにより、モデル曲線（この場合、−６ｄＢ／オクターブの直線）を、７５０Ｈｚにおいて計測した平均ノイズ信号パワーに等しくなるよう設定したとき、モデルがすべての音響ノイズ信号について良い近似を生み出した。しかしながら、音響のイズはモデルとは少しの差異を示し、音声（以下に説明する）と風騒音の両方は、モデルとは顕著な差異を示している。上記のようにここでは、説明のために、音響ノイズ、風騒音、及び音声の３つの形式のサウンドに分類している。音響ノイズは一般に、風騒音でないもの、音声サウンドでないものすべてを含む。
【００３６】
このプロットから、図１〜３の一群のノイズデータがモデル（長い破線）の極近傍にあるのに対して、図４及び５の風騒音のプロットはそうではないことが分かる。この差異は風騒音をノイズから区別するために用いることができる。
【００３７】
低風速によるノイズと高風速によるノイズとの区別は相対概念であり、そのことはプロットが顕著に異なることから分かる。風「騒音」はマイクロフォンのポートで生じるので、図４及び５の実績における風速の変化はマイクロフォンの物理的な特性に依存する。しかし、一般的な関係を適用することは可能である。すなわち、低風速では急勾配のスペクトル曲線となり、（物理的構成において相対的に）高風速では周波数の高い信号となり、全体的に平坦なスペクトル応答となる。図４及び５のプロットでは２００Ｈｚでまあまあ近似しているが、図５では、高風速において周波数が増加するにつれて徐々にパワーが増加し、２，０００Ｈｚで実質的により大きなパワーを示していることが分かる。これらの曲線は、１つのマイクロフォン構成において、２１１／２ｍｐｈ（マイル／時間）及び５ｍｐｈの風速に対応し、別のポート構成及び／又は風よけを組み込んだマイクロフォンシステムにおいて、５ｍｐｈ及び１０ｍｐｈの風速に対応させることができる。しかしながら、図４及び５では、特定のマイクロフォンが一連の風速範囲で生じさせる、風に起因するノイズのある種の変動が示されている。
【００３８】
図６及び７は静かな部屋の状態で発音した音声のプロットと、強いノイズ状況下で発音した音声のプロットである。図７のプロットで用いたノイズには、マイクロフォンのところで約８５ｄＢＳＰＬのノイズを生じる、拡散音源のシミュレーションにおける複数方向からのおしゃべり音を混合させた商業的に録音した音楽が含まれる。これらの状態でこの信号のＳＮＲは−３ｄＢであった。このシミュレーションは、空港、劇場の休憩時間、小売店、等のような群集の種々の状態に近付けようとするものであった。先の図の場合に示したとおり、信号パワーレベル（音声及び／又はノイズを含む）は短い破線の水平線で表され、−６ｄＢの直線モデルは長い破線で表されている。図６及び７では、音声の特性スペクトルパターンには、音声には多くのノイズが含まれていても、具体的な音声形式のスペクトルパワーピークが生じ、従って、周波数に対するパワーの変化がどんなノイズ状況よりも大きくなる。このスペクトルのパターンにおける差異により、ゼロ以下のＳＮＲが入力信号に混じっている状況であっても、ノイズから音声を容易に区別できる。
【００３９】
本明細書に記載したノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）は上述の特性を用いて信号を識別し、ノイズだけの信号が存在する期間を表示する。そのような動作を行うためのアプリケーションは無数に存在する。それは例えば、スペクトルの減算処理におけるノイズテンプレートを更新する機能、自動マイクロフォンマッチングテーブルを更新する機能、ノイズのみが存在するとき自動ゲイン回路にゲインを増大させないようにする機能、その他の機能をコントロールする制御信号を提供するために用いることができる。本明細書に記載したノイズアクティビティ検出器は、通信システムにおけるオーディオ信号の説明の中で説明する。しかし本明細書に記載したプロセスは単一チャンネルや単一帯域アプリケーションに限定されるものではなく、マルチチャンネルアプリケーション及びマルチ帯域アプリケーションにも適用することができる。このプロセスは周波数領域で実行されるので、動作する周波数を選択することは簡単であり、ノイズ検出器の付加的な実施形態も他の周波数範囲で用いることができる。そのようなアプリケーションの一例は、他の帯域に音声信号及び／又は風に起因する信号があったとしても、それぞれの帯域にノイズのみが存在する帯域のノイズテンプレートを独立的に更新することを必要とする、マルチ帯域スペクトル減算プロセスであろう。ノイズアクティビティ検出器は、その信号がノイズのみである各チャンネルの表示を行うためのマルチチャンネルアプリケーションと共に用いることもできる。多くのマルチチャンネルシステムの各入力信号は他の検出器が受け取った信号と似ているかもしれないが、風に起因するノイズや、人や他の物体との物理的な接触のようなポートにおける機械的に生じたノイズに当てはまらないような多くの場合がある。
【００４０】
可能なアプリケーションの一例として、マルチチャンネルシステムの各チャンネルに適用されるノイズの制御信号は、チャンネルを特定したスペクトル減算プロセスに用いることができ、及び／又は、ノイズ検出器からの異なるチャンネルでの信号は、多数のマイクロフォンの感度の変動を補償する自動マイクロフォンマッチングプロセスを有効にするために、結合することができる。後者のアプリケーションにおいて、チャンネルを特定したノイズ検出器は、マイクロフォンマッチングが単一チャンネルに存在するノイズに適合しないことを保証する。
【００４１】
図８は、ノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）を使うことのできる範囲を示す状況を示す、一般的な通信システムの前段階のブロック線図である。ノイズアクティビティ検出器は、時間領域信号が多数の周波数帯域に入り込むように、多帯域プロセスとして動作する。この多帯域変換は帯域通過フィルター又はフーリエ変換処理又は変換を行う他の処理を用いて実行することができる。周波数領域への変換では、例えば、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）技法又は他の公知の周波数領域への変換方法を用いることができる。ＮＡＤ２０を用いるシステムは、スペクトル減算、マイクロフォン感度マッチング及び／又は自動ゲイン制御処理のような他の処理でＳＴＦＴ方法を採用することが多いので、この変換ステップは、すでに有効になっておりＮＡＤ２０にさらに追加すべき処理はほとんど無いことが多い。実施形態の例では高速フーリエ変換を採用しており、ＮＡＤ２０の処理は周波数領域で実施されている。従って、例示したシステムでは、入力信号は、本明細書に記載した処理が適用される前に、周波数領域に変換される。
【００４２】
図８を参照すると、アナログ入力信号、例えばマイクロフォン（不図示）からの信号がフレーム化ブロック１０でフレーム化される。窓化ブロックが、枠に入れたデータに窓化処理ブロック１３を適用して窓を作るために用いられる。枠にはめられ、窓処理されたデータは、フーリエ変換ブロック１４（例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）又は上述したような適切な変換処理）により周波数領域に変換され、結果生じた周波数領域は、サブ帯域選択ブロック１５により、１つ又は随意的に２つ以上のサブ帯域に分割することができる。
【００４３】
実施形態で示した例では、８ｋｓｐｓ（キロサンプラー毎秒）のサンプルレートを持つ通信オーディオ信号が５１２サンプルフレームに分割され、ハニング窓で窓処理され、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数領域に変換され、そして、２５０Ｈｚと２，５００Ｈｚの間の周波数ビンからなる１つのサブ帯域が選択される。
【００４４】
結果生じたサブ帯域ビンの値は、ＮＡＤ２０の入力として提供され、その出力は、特定の通信アプリケーションと関連づけられた続いて必要とされる処理の制御のために提供される。
【００４５】
ブロック１６は、ノイズ検出器を用いるシステムの設計において実行者により実行されるノイズモデル処理及び周波数処理の決定を表し、特定のアプリケーションの関数となる。典型的なノイズは、意図するアプリケーションのセンサーシステムにより検出されるように、よく知られた曲線当てはめ方法を用いて曲線に当てはめるために分析される。これらの当てはめられた数学的曲線の形は、ノイズモデルであり、例えば、図１〜３に示すように、このモデルは長い破線で示した直線となる。有効周波数ＦＥは、モデル化されたパワーが平均したパワーと等しくなる周波数を決定することにより、設計プロセスの段階で決定される。
【００４６】
ブロック１７は、臨界帯域幅の決定を表す。臨界帯域幅は一般にデータがモデルに当てはまる範囲を含む連続する周波数の範囲となる。図１〜３の信号において、約２００Ｈｚから２，５００Ｈｚと３，０００Ｈｚの間のどこかまでの範囲の周波数での直線モデルに計測したシステムのデータが当てはめられていることがわかるであろう。例として、２５０Ｈｚから２，５００Ｈｚの範囲の周波数を選択することができる。都合のよいＦＦＴビンの数を提供するために、選択した周波数の範囲を多少調整してもノイズ検出器の能力に大きな影響を与えることはない。模範的な実施の形態において、ノイズアクティビティ検出器に用いられる帯域幅は、２の偶数乗なので、１２８個のビンの中の平均パワーを計算するために都合のよい分割である、１２８ＦＦＴビンを具備する。
【００４７】
臨界帯域幅、ノイズパワーモデル、及び、ブロック１６及び１７の有効周波数決定処理は以下のステップを利用することができる。
【００４８】
・一般的な入力条件で入力信号のパワースペクトルを調べる。処理に必要な情報のみを含むように、使用するサブ帯域（ブロック１５）を選択する。例えば、単一チャンネル音声の程度の通信システムでは、２５０Ｈｚから３，０００Ｈｚまで拡張したサブ帯域が適用可能である。他のシステムで用いるサブ帯域幅とサブ帯域数は簡単に決定することができる。
【００４９】
・各サブ帯域に対してモデルとモデルの複合体（ブロック１６）を選択する（各サブ帯域に対して同じである必要はない）。多項式曲線当てはめをこのステップで用いることができ、又は他の一般的な曲線当てはめ方法を適用することができる。単調関数が望ましい。例えば上記実施の形態では、２つのパラメータ、傾きと切片、を持つ一次曲線（直線）を用いている。
【００５０】
・一般的なノイズのみのデータからパラメータ値を求める。この実施形態の例では、傾きは周波数応答のデータから求められ、切片は平均エネルギーから求められる。
【００５１】
・有効周波数を計算する。すなわち、モデルのパワー曲線が実際の計測ノイズ信号のサブ帯域部分に含まれる平均信号パワーと等しくなる周波数を計算する。図１〜３に示すように、これは、グラフ上で短い破線が長い破線のモデル直線と交差する周波数、すなわち、７４６Ｈｚである。もちろん、この７４６Ｈｚの値はここに具体的に例示したものにすぎず、他のアプリケーションでは別の有効周波数を持つであろう。
【００５２】
ブロック１６の処理は、一般的にノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）２０の動作を描いたフロー線図である、図９を参照しながらさらに詳細に記載している。入力信号はサブ帯域信号２２であり、図８のサブ帯域選択処理１５で提供される出力信号であり、臨海帯域幅の平均エネルギーの計算ステップ３０で用いられる。
【００５３】
ノイズモデルの決定は、ステップ２８での有効周波数を決定と共にステップ２６で行われる。ステップ２６とステップ２８は、図８のブロック１６に相当する。先に説明したように、ノイズモデルの決定は、目視観測に基づいて行われ、あるいは、既知の曲線当てはめアルゴリズムにより厳格に決定される。従って、これは特定のパワー曲線モデルが計測された信号パワーデータをどの程度うまく表現できるかにより決まる。図１〜３の場合は、オクターブあたり約−６ｄＢの傾きを持つ直線が、妥当性があり、センサーシステムはこれらのプロットで表されるノイズ源のすべてのデータに応答し、マイクロフォンシステムで計測したノイズパワーは、実質的に２００Ｈｚ〜２，５００Ｈｚの周波数範囲で直線モデルに当てはまることが見て取れる。従って、臨界帯域幅の決定（ステップ１７）では、単一チャンネルシステムに対してこの帯域幅を用いることができ、あるいは、多帯域チャンネルシステムに対して多臨界サブ帯域を用いることができる。違ったマイクロフォンの設計では異なった結果となるであろう、そして、ノイズ信号に対して直線モデルの代わりに曲線モデルが必要となることもあろう。曲線当てはめの厳格な方法を正確なモデルを提供するために用いることができるが、好ましい結果を達成するためにそのようにすることはふつう必要とされず、モデルが複雑になればノイズ検出器を動作させるためにより多くの処理パワーが必要となる。
【００５４】
有効周波数ＦＥの決定（ステップ２８）は、上記のように決定され、ここで詳細に説明する。ノイズパワーモデルの形２６と臨界帯域幅１７を決定した後、パワーモデルが臨界帯域幅で数学的に積分し、平均モデルパワーレベルを決定する。このレベルがノイズパワーモデル曲線と交わる周波数が有効周波数ＦＥとなる。
【００５５】
ノイズパワーモデルを以下のように定義する。
【数１】
2010537253.tif 000003
【００５６】
ここでＰＮＭ（ｆ）はノイズパワーモデルであり、ＳＮ（ｆ）はノイズパワーモデル形状関数であり、ｆは周波数であり、ａは決定すべき強さのスケールファクターである。形状モデルは臨界帯域幅全体に亘って積算され、臨界帯域幅ＢＷＣで割算され、平均ノイズパワーモデルレベルを算出する。
【００５７】
サブ帯域の臨界帯域幅を低い周波数の境界ｆｌｏｗと高い周波数の境界ｆｈｉで定義する。ここで説明する一般的な場合は、ｆｌｏｗ＝２００でｆｈｉ＝２５００であり、従って、
【数２】
2010537253.tif 000004
【００５８】
そして、平均ノイズパワーモデルレベルは、
【数３】
2010537253.tif 000005
【００５９】
となる。
【００６０】
この平均ノイズパワーモデルレベルは、有効周波数ＦＥでのノイズパワーモデルの値に等しくなる。すなわち、
【数４】
2010537253.tif 000006
【００６１】
したがって、ＦＥは式（４）を解くことにより見つけることができる。既に示したとおり、説明したモデル曲線が推奨される。
【００６２】
例示した場合では、
【数５】
2010537253.tif 000007
【００６３】
及び
【数６】
2010537253.tif 000008
【００６４】
であり、約７００Ｈｚで効果的になる。
【００６５】
臨界帯域幅、ノイズパワーモデル、及び有効周波数の上記パラメータは、ノイズ検出器の設計時にすべて決定することができ、リアルタイムに計算する必要がないので、システムを稼動させるために必要な計算パワーを減少させることになる。
【００６６】
ノイズアクティビティ検出器（ＮＡＤ）２０のリアルタイムでの動作は、実行する種々のステップ又はタスクのフロー線図を示す図９を参照して説明する。当然のことながら、図１０に示すように、これらのタスクはそれぞれ専用の回路で実行され、タスクの１つ以上を実行するために１つ以上の回路を用いることができる。さらに、１以上のタスクを専用的に行う１以上のモジュールを各プロセッサが有するような、単一のプロセッサ又はいくつかのプロセッサを用いることもできる。
【００６７】
図９のステップ３０で、ＢＷＣにおける平均エネルギーが計算され、選択されたサブ帯域の全臨界帯域幅にわたってパワーが積算され、臨界帯域幅ＢＷＣで割算され、現フレームにおける信号の平均パワーレベルの値を算出する。図１０の回路１０２がこのタスクのためにあるものである。この平均パワーレベルの値は図９のステップ３２で用いられ、データの現フレームに対して一意的となる閾値関数Ｔｈ（ｆ）を定める。図１０の回路１０４はこの目的のために用意されている。
【００６８】
ステップ３２（及び回路１０４）の閾値関数Ｔｈ（ｆ）の決定では、現フレームの平均パワーレベルが有効周波数ＦＥに等しくなるように、データの現フレームの平均パワーレベルを計算しモデルのレベルａを設定することにより、ステップ２６で決定したノイズパワーモデルＰＮＭ（ｆ）とステップ２８で決定した有効周波数ＦＥを用いて周波数に依存するダイナミックな閾値を決定する。すなわち、
【数７】
2010537253.tif 000009
【００６９】
ここで、ＰＮａｖｇは現平均パワーレベルである。従って、データのｉ番目のフレームの閾値関するは、回路１０４とステップ３２で、以下のように決定される。
【数８】
2010537253.tif 000010
【００７０】
この閾値は、単一レベルでなく、また、データの先のフレームに依存するわけでもなく、両方とも他の検出器に共通するものであることに留意すべきである。閾値が直接的なものでなく、すなわち、現フレームだけを用いてについて計算されたものなので、ＮＡＤ２０はバックグランドノイズの急激な変化についてゆくことができる。このように、平均エネルギーを用いた周波数に依存する閾値関数のダイナミックな修正が用いられる。
【００７１】
閾値関数Ｔｈｉ（ｆ）は、ＦＦＴ周波数ビンを、パワーデータの強さが閾値より大きなものと、パワーデータの強さが閾値より小さなものとの２つのグループに現フレームのスペクトルデータを分割するために用いられる。図４〜７は風騒音と音声特性を表し、すべてが、ノイズアクティビティ検出器２０の実施の形態の実例に適用したとき、それぞれのプロットの長い破線で示したような閾値関数を生成するデータである。それぞれのＦＦＴビンは、１つのフレーム期間についてのＦＦＴビンの周波数帯域幅における信号内容の平均強度に対応する強度を有する複素数値をもっている。ＢＷＣでの平均エネルギー計算ステップ３０において、各ＦＦＴビンにおける強度が２乗され、２乗された値が平均化され、そして、フレーム期間についてのビン当たりの平均エネルギーを算出する。上述のとおり、ステップ３２（回路１０４）では、ａｉの値を決定するためにこの値を用い、従って現フレームの閾値関数Ｔｈｉ（ｆ）を用いる。ここでｉはフレームインデックスである。下側エネルギーの計算Ｔｈ（ｆ）ステップ３４は、回路１０６により実行され、閾値未満の強度を持つビンに対応する強度の２乗を積算し、この積算値を閾値未満の強度を持つビンの数で割算し、閾値未満の強度を持つビンの平均エネルギーとする。さらに、上側エネルギーの計算Ｔｈ（ｆ）ステップ３６は、回路１０６により実行され、閾値以上の強度を持つビンに対応する強度の２乗を積算し、この積算値を閾値以上の強度を持つビンの数で割算し、閾値以上の強度を持つビンの平均エネルギーとする。ステップ３４では信号ＥＢＥＬＯＷを算出し、ステップ３６では信号ＥＡＢＯＶＥを算出する。
【００７２】
エネルギーの平均ＥＢＥＬＯＷとＥＡＢＯＶＥの対数がそれぞれステップ３８と４０で計算され、その結果値は、随意的に、シーケンシャルなフレームからの値として振る舞うことにより時間について平滑化する機能を持つフィルターに入力される。図１０における対数回路１１０とフィルター回路１１２がこれらの機能をもたらす。平滑化は本アプリケーションのノイズ検出器の適切な動作のために必要ではないが、このようなフィルターは、必要に応じて、長いハングオーバー（ｈａｎｇｏｖｅｒ）を作り出すために用いることができる。しかし、検出器は、音声パワーが入力信号におけるノイズパワーより十分小さいときであっても、音声の存在を正確に判断することができるので、付加的なハングオーバーはしばしば余分なものとなる。
【００７３】
必要な場合は、一般的な実施形態におけるステップ３８と４０でのフィルターは、以下の形式の指数フィルターにより実行する。
【数９】
2010537253.tif 000011
【００７４】
ここで、ＥＹはＥＢＥＬＯＷ又はＥＡＢＯＶＥのどちらかであり、αＸは、αＸが０と１の間であり一般的には０．１である、平滑量を定める時定数である。下付き文字Ｘは、αＸがＡＢＯＶＥとＢＥＬＯＷとで異なる値を持つことができることを意味する。ＥＹは平滑化された出力信号であり、ここで、ＹはＡＢＶ又はＢＬＷのどちらを取ることもでき、どちらの信号が平滑化されるかを指定する。
【００７５】
平滑化フィルターの形式及び複雑さに限定はなく、多くは当業者に公知となっている。非対称な上昇（アタック）及び下降（減衰）時定数をもたらす、もっと複雑な平滑フィルターを用いることもできる。ハングオーバーはＡＢＯＶＥ平滑化信号が下降より速く上昇することができ、ＢＥＬＯＷ平滑化信号が上昇より速く下降することができるとき作り出される。
【００７６】
上述のアプローチにより、ノイズ検出器２０に入力する典型的なノイズ信号の強度が類似する２つの信号が生じ、２つの信号のうちのひとつと他の１つとにオフセットがあれば、入力信号のノイズだけの部分の検出が簡単になる。システムの設計において、ノイズ検出器２０にノイズ信号を入力したときこのオフセットが対数で表した２つの信号におけるランダムな変動より少し大きい、オフセット測定ステップ４２の実行によりオフセットが測定される。このオフセットの量により、ノイズ検出器に誤って負のトリガーをかけること、すなわち、入力信号が実際にノイズだけのときにノイズ以外のものがあるような誤った表示をおこなうこと、を防止する。このような誤ったトリガーでは、ノイズ検出器を使うノイズリダクションその他の処理の動作に誤りをもたらすものではないが、いくつかの動作を遅らせる。従ってオフセットはこのような影響を最小限にするものである。負数で表すことができるオフセットは、対数処理及びフィルターステップ４０の出力に加えられオフセットを加えるステップ４４に入る。好都合なことに、オフセットを加えるステップはステップ３８の後とすることができ、オフセットを、信号ＥＡＶ−ＬＯに適用する。この場合、同じ結果を得るために、ステップ４２で決定したオフセット値は逆の符号を持たせる。
【００７７】
２つの信号のうちの１つにオフセット値を定めて、結果として得られた値を決定ステップ４６（回路１１４）で比較する。決定ステップ４６では、ステップ３８からの出力ＥＡＶ−ＬＯがステップ４４の出力ＥＡＶ−ＨＩより大きい場合のみ、ノイズ表示ステップ４８（回路１１６）のＮＡＤ出力を「ｏｎ」状態に設定する。ＥＡＶ−ＬＯがＥＡＶ−ＨＩより小さい場合は、決定ステップ４６では、ノイズ表示ステップ５０のＮＡＤ出力を「ｏｆｆ」状態にし、入力信号にノイズ以外の信号があることを表示する。代替的な実施形態ではＮＡＤ出力が現在ｏｎなのかｏｆｆなのかに依存しているオフセット値を用い、このようにしてヒステリシスをアプリケーションにおけるＮＡＤの切り替えに組み込むことができ、ＮＡＤ出力をより安定にする。
【００７８】
このノイズ検出器の動作を図解するために、図１１は平滑化されていないＥＡＢＯＶＥ＋Ｏｆｆｓｅｔ信号、ＥＢＥＬＯＷ信号、及びノイズアクティビティ検出器出力信号をプロットしたものである。水平軸はフレーム内の時間として示され、垂直軸はＥＡＢＯＶＥ＋Ｏｆｆｓｅｔ信号とＥＢＥＬＯＷ信号をｄＢ単位で示したものである。このグラフにおいて、ＮＡＤ出力信号は、ノイズのみの信号を検出したときは高となり、ノイズなしの信号を検出したときは低となる。ＮＡＤ出力は、ｏｎ／ｏｆｆのバイナリーフラグで表されるので、ＮＡＤ出力の尺度は任意に定められる。
【００７９】
グラフの上部に、異なる時間帯における入力信号を示すよう区分けし付番した表示がある。区分（１）と（５）は、静寂でノイズ検出器２０が信号入力を検出しない期間である。この場合、入力信号はノイズのみなのかノイズのみでないのかのどちらかであり、ノイズリダクションシステムは入力信号を減少させないので、ノイズ検出器の表示がどちらの状態であってもよい。
【００８０】
区分（２）は、ノイズ検出器２０への信号入力が静寂な状態で混じりけのない音声である期間である。２番目の区分の終わりごろの短い期間は音声のない普通の部屋の周囲サウンドのみがある期間である。ノイズ検出器はこの比較的分かりやすい状況を適切に処理し、音声のある状態をノイズなしと表示し、ノイズのみの期間を音声なしと表示している。図１１のグラフに用いられたシステムには設計により付加的なハングオーバーが生じるように、平滑化フィルターが含まれ、検出器の出力が表示を変えないとき音声バーストの中断後の短時間が存在するようになる。
【００８１】
区分（３）は、音楽と混合した音量の大きい（８５ｄＢＳＰＬ）のノイズのみの入力サウンドと、単一の大きな音声と、複数方向からのおしゃべり音とからなる。ここで、ノイズ検出器が大部分がノイズのみであるが、バックグランド音声のＳＮＲが−１０ｄＢ未満であっても単一の音量の大きい音声がある結果としてノイズなしであることを表示していることが分かる。
【００８２】
区分（４）では、区分（３）のノイズの近くに音声が加わり、加わった音声のＳＮＲが約−３ｄＢとなっている。設計されたとおり、ＮＡＤ出力は、音声期間にあるノイズのみの期間が正しく表示されていることを示している。このような低いＳＮＲで適切に動作していることは、この新しいノイズ／音声検出器の将来性を示している。
【００８３】
実施形態とアプリケーションとを示し説明したが、当業者であれば、ここに開示した発明思想から離れることなく、本明細書の利点を利用して、上記説明したものに多くの修正を加えることは明らかであろう。従って、本発明は、添付特許請求の範囲の精神に含まれる場合を除いて、限定されることはない。
【図１】
2010537253.tif 000012
【図２】
2010537253.tif 000013
【図３】
2010537253.tif 000014
【図４】
2010537253.tif 000015
【図５】
2010537253.tif 000016
【図６】
2010537253.tif 000017
【図７】
2010537253.tif 000018
【図８】
2010537253.tif 000019
【図９】
2010537253.tif 000020
【図１０】
2010537253.tif 000021
【図１１】
2010537253.tif 000022
【国際調査報告】
2010537253.tif 000023