(57)【要約】【課題】  この発明は、雑音成分の引きすぎによる歪みの発生を防止できるとともに、ＳＮＲの向上化が図れる雑音抑制装置を提供することを目的とする。【解決手段】  観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に予め設定された重み係数βを乗算し、その乗算結果β・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第２手段を備えている。【選択図】  図１
2005352040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に予め設定された重み係数βを乗算し、その乗算結果β・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第２手段、
を備えていることを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項２】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２手段、
当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第３手段、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３手段で算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４手段、
を備えていることを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項３】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２手段、
推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを算出する第３手段、
当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗに基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第４手段、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４手段で算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・  Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５手段、
を備えていることを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項４】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２手段、
当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第３手段、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３手段で算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４手段、
を備えていることを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項５】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２手段、
推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、チャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を算出する第３手段、
当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）およびチャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第４手段、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４手段で算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５手段、
を備えていることを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項６】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に予め設定された重み係数βを乗算し、その乗算結果β・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップ、
を備えていることを特徴とする雑音抑制方法。
【請求項７】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２ステップ、
当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第３ステップ、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３ステップで算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップ、
を備えていることを特徴とする雑音抑制方法。
【請求項８】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２ステップ、
推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを算出する第３ステップ、
当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗに基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第４ステップ、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４ステップで算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・  Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５ステップ、
を備えていることを特徴とする雑音抑制方法。
【請求項９】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップ、
当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第３ステップ、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３ステップで算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップ、
を備えていることを特徴とする雑音抑制方法。
【請求項１０】
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、
観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップ、
推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、チャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を算出する第３ステップ、
当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）およびチャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップ、ならびに
音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４ステップで算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５ステップ、
を備えていることを特徴とする雑音抑制方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、雑音環境下で発声された音声から雑音を除去する雑音抑制装置および雑音抑制方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロホンで音声を取込み、取り込んだ音声を認識する音声認識装置が知られている。実環境下では種々の雑音原が存在しているので、マイクロホンで取込んだ音声信号には、雑音が含まれている。音声認識装置の認識精度を高めるためには、入力音声から雑音を除去することが必要である。
【０００３】
音声信号に対する雑音抑制方法としては、スペクトルサブトラクションが知られている。スペクトルサブトラクションでは、観測した雑音スペクトルＮ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号、ｆはチャンネル（周波数帯域）番号に応じて、予め雑音区間におけるチャンネル毎の雑音スペクトルＮ（ｆ）を推定する。そして、観測した音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）を減算することにより、音声のみのスペクトルＦ（ｉ，ｆ）を推定する。
【０００４】
つまり、Ｓ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルとし、Ｎ（ｆ）を推定した雑音スペクトルとし、αを予め定められた重み係数とし、γを予め定められた閾値とし、Ｆ（ｉ，ｆ）を推定した音声のみの音声スペクトルとすると、Ｆ（ｉ，ｆ）は、次式（１）で表される。
【０００５】
【数１】
2005352040.tif 000003
【０００６】
スペクトルサブトラクションは、入力音声から雑音成分を除去するために有効な手法であるが、雑音に埋もれてしまった音声部分に関して、雑音成分の引きすぎによる歪みが生じてしまう。音声認識にとっては、この雑音成分の引きすぎによる歪みが悪影響を及ぼすために、十分な認識性能が実現できないという問題がある。
【特許文献１】特開２００３−３１６３８１号公報
【非特許文献１】坪江，秋田，緑川  ”時間・強度重みを適用したスペクトル規則変形による雑音環境音声認識”  日本音響学会講演論文集  Ｐ１５９〜１６０，２００１年１０月。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この発明は、雑音成分の引きすぎによる歪みの発生を防止できるとともに、ＳＮＲの向上化が図れる雑音抑制装置および雑音抑制方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に予め設定された重み係数βを乗算し、その乗算結果β・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第２手段を備えていることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２手段、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第３手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３手段で算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４手段を備えていることを特徴とする。      
【００１０】
請求項３に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２手段、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを算出する第３手段、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗに基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第４手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４手段で算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・  Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５手段を備えていることを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２手段、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第３手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３手段で算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４手段を備えていることを特徴とする。      
【００１２】
請求項５に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１手段、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２手段、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、チャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を算出する第３手段、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）およびチャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第４手段、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４手段で算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５手段を備えていることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に予め設定された重み係数βを乗算し、その乗算結果β・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップを備えていることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２ステップ、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第３ステップ、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３ステップで算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップを備えていることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）を算出する第２ステップ、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを算出する第３ステップ、当該音声区間のフレーム毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗに基づいて、当該音声区間のフレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出する第４ステップ、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４ステップで算出された重み係数β（ｉ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ）・  Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５ステップを備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップ、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第３ステップ、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第３ステップで算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップを備えていることを特徴とする。
【００１７】
請求項１０に記載の発明は、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）（ｉはフレーム番号，ｆはチャンネル番号）から、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）または推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に重みを付けたものを減算することによって、音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）を算出する第１ステップ、観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する第２ステップ、推定した雑音のスペクトルＮ（ｆ）に基づいて、チャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を算出する第３ステップ、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）およびチャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームにおけるチャンネル毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する第４ステップ、ならびに音声スペクトルの推定値Ｆ（ｉ，ｆ）に上記第４ステップで算出された重み係数β（ｉ，ｆ）を乗算し、その乗算結果β（ｉ，ｆ）・Ｆ（ｉ，ｆ）を観測された音声のスペクトルＳ（ｉ，ｆ）に足し込むことにより、雑音が抑制された音声のスペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を算出する第５ステップを備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、雑音成分の引きすぎによる歪みの発生を防止できるとともに、ＳＮＲの向上化が図れるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００２０】
図１は、雑音抑制装置の構成を示している。
【００２１】
入力音声信号は、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって、スペクトル信号に変換される。スペクトル信号は、区間判定部２に送られる。区間判定部２は、入力されたスペクトル信号に基づいて、入力信号区間が雑音区間であるか音声区間であるかを判別する。
【００２２】
区間判定部２によって入力信号区間が雑音区間であると判定された場合には、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた雑音スペクトル（観測された雑音スペクトル）Ｎ（ｉ，ｆ）（ＢＰＦ値）は、雑音スペクトル推定部３に送られる。雑音スペクトル推定部３は、観測された雑音スペクトルＮ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該雑音区間でのチャンネル（周波数）毎の雑音スペクトル（推定した雑音スペクトル）Ｎ（ｆ）（ＢＰＦ値）を推定する。
【００２３】
ある注目チャンネルの雑音スペクトルの推定値Ｎ（ｆ）は、フレーム単位の雑音スペクトルＮ（ｉ，ｆ）が入力される毎に計算される。例えば、第１フレームの雑音スペクトルＮ（１，ｆ）が入力された場合には、そのフレームの注目チャンネルの雑音スペクトルＮ（１，ｆ）がそのまま推定値Ｎ（ｆ）となる。第２フレームの雑音スペクトルＮ（２，ｆ）が入力された場合には、現在の推定値に係数Ｋ（０≦Ｋ≦１）を乗算したものと、第２フレームの注目チャンネルの雑音スペクトルＮ（２，ｆ）に係数（１−Ｋ）を乗算したものとが加算され、その加算結果が、推定値Ｎ（ｆ）となる。以後、同様な処理によって、推定値Ｎ（ｆ）が更新される。
【００２４】
区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合には、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた音声スペクトル（観測された音声スペクトル）Ｓ（ｉ，ｆ）が音声スペクトル推定部４に送られるとともに、雑音スペクトル推定部３によって推定された雑音スペクトルＮ（ｆ）が音声スペクトル推定部４に送られる。
【００２５】
音声スペクトル推定部４は、次式（２）に基づいて、雑音が抑制された音声スペクトルＳ’（ｉ，ｆ）（ＢＰＦ値）を推定する。
【００２６】
【数２】
2005352040.tif 000004
【００２７】
上記式（２）において、γは予め定められた閾値であり、α，βは予め定められた重み係数である。
【００２８】
上記第１実施例では、スペクトルサブストラクションにより雑音を除去した後のスペクトルパタンＦ（ｉ，ｆ）を、スペクトルサブストラクションを行う前のスペクトルパタンＳ（ｉ，ｆ）に重みβを付けて足し込むことにより、音声の特徴部分のみを強調するようにしている。
【００２９】
上記第１実施例によれば、雑音に埋もれてしまった音声部分に対しては雑音除去を行わないため、雑音成分の引きすぎによる歪みが発生しなくなるとともに、音声の特徴が残っている部分に関してはその特徴を強調できるのでＳＮＲが向上する。
【実施例２】
【００３０】
図２は、雑音抑制装置の構成を示している。図２において、図１と同じものには、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００３１】
第２の実施例では、フレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出するための重み係数算出部５が設けられている。第２の実施例では、音声スペクトル推定部４Ａによる処理が第１の実施例と異なっている。つまり、重み係数β（ｉ）が音声区間の各フレームのパワーによって変化せしめられる。
【００３２】
重み係数算出部５は、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた音声スペクトル（観測された音声スペクトル）Ｓ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎のパワーｐｏｗ（ｉ）を算出し、算出したパワーｐｏｗ（ｉ）に基づいて重み係数β（ｉ）を算出する。
【００３３】
β（ｉ）は、ｐｏｗ（ｉ）をｉフレームの音声の対数パワーとすると、たとえば、次式（３）によって表される。
【００３４】
【数３】
2005352040.tif 000005
【００３５】
上記式（３）において、Ｗ（ｐｏｗ（ｉ））は、ｐｏｗ（ｉ）を変数とする関数を表し、φ・ｐｏｗ（ｉ）は、その関数の一例を示している。φは係数である。
【００３６】
重み係数算出部５は、算出した重み係数β（ｉ）を音声スペクトル推定部４Ａに与える。音声スペクトル推定部４Ａは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、次式（４）に基づいて、雑音が抑制された音声スペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を推定する。
【００３７】
【数４】
2005352040.tif 000006
【実施例３】
【００３８】
図３は、雑音抑制装置の構成を示している。図３において、図１と同じものには、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００３９】
第３の実施例では、フレーム毎の重み係数β（ｉ）を算出するための重み係数算出部５Ａが設けられている。第３の実施例では、音声スペクトル推定部４Ｂによる処理が第１の実施例と異なっている。つまり、重み係数β（ｉ）が音声区間の各フレームのパワーと、雑音区間のパワーとによって変化せしめられる。
【００４０】
重み係数算出部５Ａは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた音声スペクトル（観測された音声スペクトル）Ｓ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間のフレーム毎のパワーｐｏｗ（ｉ）を算出するとともに、雑音スペクトル推定部３によって推定された雑音スペクトルＮ（ｆ）に基づいて、当該雑音区間での雑音のパワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを算出する。そして、算出した音声パワーｐｏｗ（ｉ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗに基づいて重み係数β（ｉ）を算出する。
【００４１】
β（ｉ）は、ｐｏｗ（ｉ）をｉフレームの音声のパワーとすると、たとえば、次式（５）によって表される。
【００４２】
【数５】
2005352040.tif 000007
【００４３】
上記式（５）において、Ｗ（ｐｏｗ（ｉ），Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ）は、ｐｏｗ（ｉ）およびＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗを変数とする関数を表している。  Ｗ（ｐｏｗ（ｉ），Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ）は、たとえば、次式（６）によって算出される。
【００４４】
【数６】
2005352040.tif 000008
【００４５】
上記式（６）において、Ａ，Ｂ，Ｃは予め定められた定数である。また、ｐｏｗ（ｉ）は音声区間のｉ番目のフレームの対数パワーであり、Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗは雑音区間の対数パワーである。
【００４６】
なお、対数パワーではなく、通常のパワーを用いる場合には、上記式（６）におけるｓｎｒ（ｉ）は、次式（７）で表される。
【００４７】
【数７】
2005352040.tif 000009
【００４８】
上記式（７）において、Ｃは予め定められた定数である。また、ｐｏｗ（ｉ）は音声区間のｉ番目のフレームのパワーであり、Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗは雑音区間のパワーである。      
【００４９】
重み係数算出部５Ａは、算出した重み係数β（ｉ）を音声スペクトル推定部４Ｂに与える。音声スペクトル推定部４Ｂは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、次式（８）に基づいて、雑音が抑制された音声スペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を推定する。
【００５０】
【数８】
2005352040.tif 000010
【実施例４】
【００５１】
図４は、雑音抑制装置の構成を示している。図４において、図１と同じものには、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００５２】
第４の実施例では、各フレームのチャンネル（周波数帯域）毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出するための重み係数算出部５Ｂが設けられている。第４の実施例では、音声スペクトル推定部４Ｃによる処理が第１の実施例と異なっている。つまり、重み係数β（ｉ，ｆ）が音声区間の各フレームのチャンネル毎のパワーによって変化せしめられる。
【００５３】
重み係数算出部５Ｂは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた音声スペクトル（観測された音声スペクトル）Ｓ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームのチャンネル毎のパワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出し、算出したパワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）に基づいて重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する。
【００５４】
β（ｉ，ｆ）は、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）をｉフレーム内のｆチャンネルの音声の対数パワーとすると、たとえば、次式（９）によって表される。
【００５５】
【数９】
2005352040.tif 000011
【００５６】
上記式（９）において、Ｗ（ｐｏｗ（ｉ，ｆ））は、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）を変数とする関数を表し、φ・ｐｏｗ（ｉ，ｆ）は、その関数の一例を示している。φは係数である。
【００５７】
重み係数算出部５Ｂは、算出した重み係数β（ｉ，ｆ）を音声スペクトル推定部４Ｃに与える。音声スペクトル推定部４Ｃは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、次式（１０）に基づいて、雑音が抑制された音声スペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を推定する。
【００５８】
【数１０】
2005352040.tif 000012
【実施例５】
【００５９】
図５は、雑音抑制装置の構成を示している。図５において、図１と同じものには、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００６０】
第５の実施例では、各フレーム内の各チャンネル（周波数）毎の重み係数β（ｉ，ｆ）を算出するための重み係数算出部５Ｃが設けられている。第５の実施例では、音声スペクトル推定部４Ｄによる処理が第１の実施例と異なっている。つまり、重み係数β（ｉ，ｆ）が音声区間の各フレームのチャンネル毎のパワーと、雑音区間のチャンネル毎のパワーとによって変化せしめられる。
【００６１】
重み係数算出部５Ｃは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、フーリエ変換器（ＦＦＴ）１によって得られた音声スペクトル（観測された音声スペクトル）Ｓ（ｉ，ｆ）に基づいて、当該音声区間の各フレームのチャンネル毎の音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）を算出する。また、雑音スペクトル推定部３によって推定された雑音スペクトルＮ（ｆ）に基づいて、当該雑音区間のチャンネル毎の雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を算出する。そして、算出した音声パワーｐｏｗ（ｉ，ｆ）および雑音パワーＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）に基づいて重み係数β（ｉ，ｆ）を算出する。
【００６２】
β（ｉ，ｆ）は、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）をｉフレーム内のｆチャンネルの音声パワーとし、Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を雑音区間のチャンネル毎の雑音パワーとすると、たとえば、次式（１１）によって表される。
【００６３】
【数１１】
2005352040.tif 000013
【００６４】
上記式（１１）において、Ｗ（ｐｏｗ（ｉ，ｆ），Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ））は、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）およびＮｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）を変数とする関数を表している。Ｗ（ｐｏｗ（ｉ，ｆ），Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ））は、たとえば、次式（１２）によって算出される。
【００６５】
【数１２】
2005352040.tif 000014
【００６６】
上記式（１２）において、Ａ，Ｂ，Ｃは予め定められた定数である。また、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）は音声区間のｉ番目のフレームのｆ番目のチャンネルの対数パワーであり、Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）は雑音区間のｆ番目のチャンネルの対数パワーである。
なお、対数パワーではなく、通常のパワーを用いる場合には、上記式（１２）におけるｓｎｒ（ｉ，ｆ）は、次式（１３）で表される。
【００６７】
【数１３】
2005352040.tif 000015
【００６８】
上記式（１３）において、Ｃは予め定められた定数である。また、ｐｏｗ（ｉ，ｆ）は音声区間のｉ番目のフレームのｆ番目のチャンネルのパワーであり、Ｎｏｉｓｅ  Ｐｏｗ（ｆ）は雑音区間のｆ番目のチャンネルのパワーである。
【００６９】
重み係数算出部５Ｃは、算出した重み係数β（ｉ，ｆ）を音声スペクトル推定部４Ｄに与える。音声スペクトル推定部４Ｄは、区間判定部２によって入力信号区間が音声区間であると判定された場合に、次式（１４）に基づいて、雑音が抑制された音声スペクトルＳ’（ｉ，ｆ）を推定する。
【００７０】
【数１４】
2005352040.tif 000016
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】この発明の第１実施例を示すブロック図である。
【図２】この発明の第２実施例を示すブロック図である。
【図３】この発明の第３実施例を示すブロック図である。
【図４】この発明の第４実施例を示すブロック図である。
【図５】この発明の第５実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７２】
１  フーリエ変換器（ＦＦＴ）
２  区間判定部
３  雑音スペクトル推定部
４，４Ａ，４Ｂ，４Ｄ  音声スペクトル推定部
５，５Ａ，５Ｂ，５Ｃ  重み係数算出部
【図１】
2005352040.tif 000017
【図２】
2005352040.tif 000018
【図３】
2005352040.tif 000019
【図４】
2005352040.tif 000020
【図５】
2005352040.tif 000021