(57)【要約】【課題】  音声の「こもり」を低減し、雑音を充分に抑圧する雑音低減装置を提供する。【解決手段】  入力音声信号を周波数領域の信号に変換して複数周波数帯域に分割する周波数帯域分割部２２と、入力音声信号の周波数帯域信号から周波数毎の入力音声信号パワーを計算する入力音声信号パワー計算部２４と、周波数毎の入力音声信号パワーから周波数毎の雑音パワーを推定する雑音パワー推定部５１と、周波数毎の入力音声信号パワーと周波数毎の雑音パワーから素ゲインファクタを計算する素ゲインファクタ計算部６１と、素ゲインファクタを平滑化するゲインファクタ平滑部６２と、平滑化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算するゲインファクタ挿入部２８と、雑音低減信号の周波数帯域信号を時間領域に逆変換して出力する時間領域変換部２９とを具備する雑音低減装置。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号から雑音信号を低減する雑音低減方法において、
入力音声信号を周波数領域の信号に変換し、入力音声信号の周波数帯域信号から周波数毎の入力音声信号パワーを計算し、周波数毎の入力音声信号パワーから周波数毎の雑音パワーを推定し、周波数毎の入力音声信号パワーと周波数毎の雑音パワーから素ゲインファクタを計算し、素ゲインファクタを平滑化し、平滑化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算し、雑音低減信号の周波数帯域信号を時間領域の信号に逆変換して出力することを特徴とする雑音低減方法。
【請求項２】
請求項１に記載される雑音低減方法において、
素ゲインファクタに重み付け加算平均する平滑化処理を施すことを特徴とする雑音低減方法。
【請求項３】
請求項１および請求項２の内の何れかに記載される雑音低減方法において、
平滑化ゲインファクタを強調し、強調化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算することを特徴とする雑音低減方法。
【請求項４】
請求項３に記載される雑音低減方法において、
平滑化ゲインファクタの値の大小によって、平滑化ゲインファクタを０もしくは１に近づける強調化処理を施すことを特徴とする雑音低減方法。
【請求項５】
入力音声信号から雑音信号を低減する雑音低減装置において、
入力音声信号を周波数領域の信号に変換して複数周波数帯域に分割する周波数帯域分割部と、入力音声信号の周波数帯域信号から周波数毎の入力音声信号パワーを計算する入力音声信号パワー計算部と、周波数毎の入力音声信号パワーから周波数毎の雑音パワーを推定する雑音パワー推定部と、周波数毎の入力音声信号パワーと周波数毎の雑音パワーから素ゲインファクタを計算する素ゲインファクタ計算部と、素ゲインファクタを平滑化するゲインファクタ平滑部と、平滑化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算するゲインファクタ挿入部と、雑音低減信号の周波数帯域信号を時間領域に逆変換して出力する時間領域変換部とを具備することを特徴とする雑音低減装置。
【請求項６】
請求項５に記載される雑音低減装置において、
素ゲインファクタに重み付け加算平均する平滑化処理を施すことを特徴とする雑音低減装置。
【請求項７】
請求項５および請求項６の内の何れかに記載される雑音低減装置において、
平滑化ゲインファクタを強調するゲインファクタ強調化部を具備し、強調化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算することを特徴とする雑音低減装置。
【請求項８】
請求項７に記載される雑音低減装置において、
平滑化ゲインファクタの値の大小によって、平滑化ゲインファクタを０もしくは１に近づける強調化処理を施すことを特徴とする雑音低減装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項４の内の何れかに記載される雑音低減方法をコンピュータに書き込み読み出す符号によって記述した雑音低減プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載される雑音低減プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、雑音低減方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体に関し、特に、マイクロホンを用いた音声通信において目的音声に重畳してマイクロホンに収音された雑音信号を低減し、音声品質を向上させる雑音低減方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
目的音声信号に雑音信号の重畳した入力音声信号から雑音信号を低減する従来例を図２を参照して説明する。
図２において、マイクロホン１１に収音される目的音声に不要な雑音が混入して得られた入力音声信号Ｘ（ｎ）＝Ｓ（ｎ）＋Ｎ（ｎ）をアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２１においてディジタル化し、周波数帯域分割部２２に入力する。なお、Ｓ（ｎ）は目的音声信号を示しており、Ｎ（ｎ）は混入した不要な雑音信号である。周波数帯域分割部２２に入力されたＡ／Ｄ変換後の入力音声信号Ｘ（ｎ）は、ここで周波数領域の信号に変換されてから複数周波数帯域に分割される。周波数帯域分割部２２において分割された各周波数帯域信号を、入力音声信号パワー計算部２４、ゲインファクタ挿入部２８に入力する。以降、入力音声信号Ｘ（ｎ）のｋ番目の周波数帯域信号を代表として、周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）に対する処理の流れを説明する。
【０００３】
入力音声信号パワー計算部２４においては、入力された周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）のパワーレベルを計算し、Ｓ／Ｎ比推定部２７、雑音パワー推定部５１に入力する。雑音パワー推定部５１においては、入力された入力音声信号パワーＰＸｋ（ｎ）を用いて雑音パワーＰＮｋ（ｎ）を推定する。Ｓ／Ｎ比推定部２７においては、入力音声信号パワーＰＸｋ（ｎ）、推定雑音パワーＰＮｋ（ｎ）および１処理フレーム前にゲインファクタ挿入部２８で得た雑音を低減した信号Ｙ’ｋ（ｎ）を用いて目的音声信号対雑音信号比（Ｓ／Ｎ比）ＳＮＲｋ（ｎ）を推定する。Ｓ／Ｎ比推定部２７で推定したＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）は、ゲインファクタ計算部３０および入力音声信号加算率決定部５２に入力する。ゲインファクタ計算部３０においては、Ｓ／Ｎ比推定部２７から入力されたＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）を用いてゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））が決定される。ここで、ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））の具体的な計算は、スペクトルサブトラクション、ウィナーフィルタ、ＭＬ推定法、ＭＭＳＥ法その他の短時間スペクトラル振幅（ＳＴＳＡ）推定に基づいて実施される。ゲインファクタ計算部３０で推定されたゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））は、ゲインファクタ挿入部２８に入力される。ゲインファクタ挿入部２８においては、ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））を用いて雑音低減を行う。具体的には、周波数帯域分割部２２より入力された周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）に周波数領域でゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））を重畳（掛算）する演算を行う。そして、斯くして得られた、雑音を低減した雑音低減信号Ｙ’ｋ（ｎ）を入力音声信号加算部５３およびＳ／Ｎ比推定部２７に入力する。これと並行して、入力音声信号加算率決定部５２においては、入力されたＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）を用いてＳ／Ｎ比に基づいた入力音声信号加算率αを決定し、入力音声信号加算部５３に入力する。
【０００４】
入力音声信号加算部５３においては、雑音低減信号Ｙ’ｋ（ｎ）に入力音声信号加算率αに準じた割合で周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）を加算（付加）して下記の周波数帯域信号Ｙｋ（ｎ）を出力する（特許文献１  参照）。
Ｙｋ（ｎ）＝αＸｋ（ｎ）＋（１−α）Ｙ’ｋ（ｎ）
周波数帯域信号Ｙｋ（ｎ）は時間領域変換部２９に入力され、全帯域が合成されると共に時間領域信号に逆変換されて、ディジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器３４に入力される。ここで、ディジタル／アナログ変換器３４においてアナログ信号に変換された雑音の低減された出力信号Ｙ（ｎ）が出力される。
【特許文献１】特許第３４５４４０２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上の従来例において、ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））はＳ／Ｎ比を用いて計算する。さて、Ｓ／Ｎ比は、目的音声信号と雑音信号のパワー比に相当するが、入力音声信号Ｘ（ｎ）には目的音声信号Ｓ（ｎ）と雑音信号Ｎ（ｎ）が混在しているので、それぞれのパワーを独立に測定することはできない。そのために、特許文献１においては、それぞれのパワーおよびＳ／Ｎ比を推定する方法が採用されているが、推定したパワーおよびＳ／Ｎ比には推定誤差が生じる。この推定誤差の影響で、計算したゲインファクタは真のＳ／Ｎ比を基にした理想的な値とはならない。即ち、周波数領域で隣り合うゲインファクタが真のＳ／Ｎ比を基にした理想的な値と比較して断続的（飛び飛び）になるところから、処理後の出力音声信号Ｙ（ｎ）に歪みを発生させる原因となる。
【０００６】
以上のことから、この発明は、推定したパワー、Ｓ／Ｎ比に推定誤差があっても、処理後の出力音声信号の歪みの発生を抑え、且つ充分な雑音低減を実現する雑音低減方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１：入力音声信号から雑音信号を低減する雑音低減方法において、入力音声信号を周波数領域の信号に変換し、入力音声信号の周波数帯域信号から周波数毎の入力音声信号パワーを計算し、周波数毎の入力音声信号パワーから周波数毎の雑音パワーを推定し、周波数毎の入力音声信号パワーと周波数毎の雑音パワーから素ゲインファクタを計算し、素ゲインファクタを平滑化し、平滑化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算し、雑音低減信号の周波数帯域信号を時間領域の信号に逆変換して出力する雑音低減方法を構成した。
【０００８】
請求項２：請求項１に記載される雑音低減方法において、素ゲインファクタに重み付け加算平均する平滑化処理を施す雑音低減方法を構成した。
請求項３：請求項１および請求項２の内の何れかに記載される雑音低減方法において、平滑化ゲインファクタを強調し、強調化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算する雑音低減方法を構成した。
請求項４：請求項３に記載される雑音低減方法において、平滑化ゲインファクタの値の大小によって、平滑化ゲインファクタを０もしくは１に近づける強調化処理を施す雑音低減方法を構成した。
【０００９】
請求項５：入力音声信号から雑音信号を低減する雑音低減装置において、入力音声信号を周波数領域の信号に変換して複数周波数帯域に分割する周波数帯域分割部２２と、入力音声信号の周波数帯域信号から周波数毎の入力音声信号パワーを計算する入力音声信号パワー計算部２４と、周波数毎の入力音声信号パワーから周波数毎の雑音パワーを推定する雑音パワー推定部５１と、周波数毎の入力音声信号パワーと周波数毎の雑音パワーから素ゲインファクタを計算する素ゲインファクタ計算部６１と、素ゲインファクタを平滑化するゲインファクタ平滑部６２と、平滑化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算するゲインファクタ挿入部２８と、雑音低減信号の周波数帯域信号を時間領域に逆変換して出力する時間領域変換部２９とを具備する雑音低減装置を構成した。
【００１０】
請求項６：請求項５に記載される雑音低減装置において、素ゲインファクタに重み付け加算平均する平滑化処理を施す雑音低減装置を構成した。
請求項７：請求項５および請求項６の内の何れかに記載される雑音低減装置において、平滑化ゲインファクタを強調するゲインファクタ強調化部６３を具備し、強調化ゲインファクタを入力音声信号の周波数帯域信号に重畳して雑音低減信号の周波数帯域信号を計算する雑音低減装置を構成した。
請求項８：請求項７に記載される雑音低減装置において、平滑化ゲインファクタの値の大小によって、平滑化ゲインファクタを０もしくは１に近づける強調化処理を施す雑音低減装置を構成した。
【００１１】
請求項９：請求項１ないし請求項４の内の何れかに記載される雑音低減方法をコンピュータに書き込み読み出す符号によって記述した雑音低減プログラムを構成した。
請求項１０：請求項９に記載される雑音低減プログラムを記録した記録媒体を構成した。
【発明の効果】
【００１２】
この発明は、ゲインファクタの平滑化を行うことによりゲインファクタの周波数領域における断続性が減少して出力音声信号の歪みの発生が抑えられ、平滑化した後のゲインファクタを強調化することにより、処理後の音声の周波数成分の一部の欠損を回避することにより音声の「こもり」を低減し、且つ雑音を充分に抑圧するという効果を奏するに到る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
この発明を実施するための最良の形態を図１を参照して説明する。
図１は雑音低減装置の実施例を説明する図であるが、この実施例は、先の特許文献１において図１を参照して説明されている雑音低減装置と比較して、ゲインファクタ計算部３０の構成を異にするのみで、その他の構成は共通している。以上のことから、この実施例におけるゲインファクタ計算部３０以外の部位における各値の計算は、この特許文献１に記載される方法に倣って実行することができる。
マイクロホン１１で収音される目的音声に不要な雑音が混入して得られた入力音声信号Ｘ（ｎ）＝Ｓ（ｎ）＋Ｎ（ｎ）はアナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２１においてディジタル信号に変換され、周波数帯域分割部２２に入力される。なお、Ｓ（ｎ）は目的音声信号を示しており、Ｎ（ｎ）は混入した不要な雑音信号である。周波数帯域分割部２２において、入力された音声信号Ｘ（ｎ）は周波数領域の信号に変換されて複数周波数帯域に分割される。分割された各周波数帯域信号は、入力音声信号パワー計算部２４、およびゲインファクタ挿入部２８に入力される。以降、入力音声信号のｋ番目の周波数帯域信号を代表として、ｋ番目の周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）に対する処理の流れを説明する。入力音声信号パワー計算部２４においては、入力された周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）からパワーレベルを計算し、計算結果である入力音声信号パワーＰＸｋ（ｎ）をＳ／Ｎ比推定部２７、雑音パワー推定部５１に入力する。雑音パワー推定部５１においては、入力された入力音声信号パワーＰＸｋ（ｎ）を用いて雑音パワーＰＮｋ（ｎ）を推定する。Ｓ／Ｎ比推定部２７においては、入力音声信号パワーＰＸｋ（ｎ）、推定雑音パワーＰＮｋ（ｎ）および１処理フレーム前にゲインファクタ挿入部２８で得た雑音を低減した周波数帯域信号Ｙ’ｋ（ｎ）を用いてＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）を推定する。Ｓ／Ｎ比推定部２７で推定したＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）は、ゲインファクタ計算部３０および入力音声信号加算率決定部５２に入力される。
【００１４】
ここで、この発明の実施例においては、ゲインファクタ計算部３０は素ゲインファクタ計算部６１と、ゲインファクタ平滑部６２と、ゲインファクタ強調部６３とより成る。このゲインファクタ計算部３０においては、始めに、素ゲインファクタ計算部６１でＳ／Ｎ比推定部２７から入力されたＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）を用いて素ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））が計算される。素ゲインファクタの具体的な計算は、スペクトルサブトラクション、ウィナーフィルタ、ＭＬ推定法、ＭＭＳＥ法その他の短時間スペクトラル振幅（ＳＴＳＡ）推定に基づいて実行される。ゲインファクタはＳ／Ｎ比を元に計算されるが、具体的には入力音声信号に占める目的音声の周波数領域における周波数領域それぞれの比率を意味し、Ｓ／Ｎ比を元に計算されたそのままのゲインファクタを素ゲインファクタと称している。
【００１５】
次に、ゲインファクタ平滑部６２において、素ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））に対して重みをつけた平滑化を行う。素ゲインファクタ計算部６１で計算された素ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））は、［発明が解決しようとする課題］の項においても説明した通り、Ｓ／Ｎ比の推定誤差の影響で理想の値との間のずれが生じ、周波数領域において各素ゲインファクタに断続性が生じる。このために、この実施例においては、周波数軸上で隣り合う素ゲインファクタの断続性を緩和することにより、各ゲインファクタの値を滑らかにする平滑化を行う。以下、平滑化の仕方を具体的に説明する。
【００１６】
ｋ番目の周波数帯域の素ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））をＧ（ｋ）と置き代えて、平滑化した後の平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）とすると、平滑化処理の１例は、以下の式で表すことができる。
Ｇｅ（ｋ）＝Σi,j ａ（ｉ）×Ｇ（ｊ）／Σi ａ（ｉ）
この式は、インデックスｊで示されるｋ番目の周波数帯域に隣接する複数の素ゲインファクタＧ（ｊ）の平均値を求め、ｋ番目の周波数帯域の平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）とする平滑化処理を示す。和をとる際のｉとｊの総数は同数であり、またその総数は最も多くても周波数分析点数以下である。重み係数ａ（ｉ）は、平均値を計算する場合の各素ゲインファクタの影響、即ち、断続性を緩和する割合を制御する。以上の処理の後に、平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）、即ち、Ｇｅ（ＳＮＲｋ（ｎ））を出力する。
【００１７】
次に、ゲインファクタ強調部６３において、ゲインファクタ平滑化部６２で既に平滑化した平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）の強調化を行う。平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）は平滑化によって不連続性がなくなるが、トレードオフで「なまる」という弊害が生じる。具体的には、ｋ番目の周波数帯域のゲインファクタが１で、ｋ−１番目の周波数帯域のゲインファクタが０．９２、ｋ＋２番目の周波数帯域のゲインファクタが０．９３の時に、この３つの周波数帯域で平均値からｋ番目の周波数帯域の平滑化ゲイン係数を決めると、０．９５となる。なお、この例では重み係数ａ（ｉ）は、全て１としている。
【００１８】
上述した通り、ゲインファクタはＳ／Ｎ比を元に計算されるが、具体的には入力音声信号に占める目的音声の周波数領域における周波数領域それぞれの比率である。即ち、計算されたゲインファクタが１に近い時は入力音声信号中に雑音は小さく目的音声の割合が多い状態を意味し、０に近い時は入力音声信号中の目的音声は小さく雑音の割合が多い状態であることを意味する。先に説明した通り、平滑化ゲインファクタが「なまる」と、その値は０および１から離れることになる。１から離れると、例えば、先の例の様に平滑化して０．９５になると、本来目的音声のみが存在する周波数領域の成分を９５％にするため、目的音声に５％の欠損が生じる。０から離れると、例えば、０．０５になると、雑音のみが存在して１００％低減すべき時に、９５％の低減となり雑音が残留し通話品質に悪影響を及ぽす。そこで、以下に示す平滑化され「なまった」平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）の強調化処理を行う。周波数領域でｋ番目を強調化してゲインファクタをＧｇ（ｋ）とした場合、強調化処理は平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）の値の大小によって、それぞれのゲイン係数を０もしくは１に近づける処理である。即ち、平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）が大きい１に近い場合は、より１に近づけて目的音声をより通し易くし、平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）が小さい０に近い場合は、より０に近づけて雑音をより大きく低減する様に平滑化ゲインファクタＧｅ（ｋ）を強調する。この強調化処理の具体的な１例を以下に式で示す。
Ｇｅ（ｋ）がｔｈ１より大きい場合：Ｇｇ（ｋ）＝ｔｈ１×（Ｇｅ（ｋ）／ｔｈ１）v1
Ｇｅ（ｋ）がｔｈ２より小さい場合：
Ｇｇ（ｋ）＝１−（１−ｔｈ２）｛（１−Ｇｅ（ｋ））／（１−ｔｈ２） ｝v2
ここで、ｖ１（ｋ）およびｖ２（ｋ）は１以上の整数とする。また、ｔｈ１とｔｈ２は、ｔｈ１≧ｔｈ２の関係を満たす０以上１以下の整数である。Ｇｅ（ｋ）は０から１の範囲の値を持つので、ｔｈ１より大きい場合、より１に近づき、ｔｈ２より小さい場合、より０に近づく処理をこの式は実現する。以上の処理の後に、強調化したゲインファクタＧｇ（ｋ）、即ち、Ｇｇ（ＳＮＲｋ（ｎ））を出力する。
【００１９】
ゲインファクタ計算部３０内のゲインファクタ強調部６３で計算された強調化ゲインファクタＧ（ＳＮＲｋ（ｎ））は、ゲインファクタ挿入部２８に入力される。ゲインファクタ挿入部２８においては、強調化ゲインファクタＧｇ（ＳＮＲｋ（ｎ））を用いて雑音低減を行う。具体的には、周波数帯域分割部２２から入力された周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）に、周波数領域で強調化ゲインファクタＧｇ（ＳＮＲｋ（ｎ））を重畳（掛算）する計算を行う。そして、雑音を低減した信号Ｙ’ｋ（ｎ）を入力音声信号加算部５３およびＳ／Ｎ比推定部２７に入力する。これと並行して、入力音声信号加算率決定部５２においては、入力されたＳ／Ｎ比ＳＮＲｋ（ｎ）を用いてＳ／Ｎ比に基づいた入力音声信号加算率αを決定し、入力音声信号加算部５３に入力する。
【００２０】
入力音声信号加算部５３においては、雑音を低減した信号Ｙ’ｋ（ｎ）に入力音声信号加算率αに準じた割合で周波数帯域信号Ｘｋ（ｎ）を加算（付加）して、従来例について先に説明した通りの下記の周波数帯域信号Ｙｋ（ｎ）を出力する。
Ｙｋ（ｎ）＝αＸｋ（ｎ）＋（１−α）Ｙ’ｋ（ｎ）
周波数帯域信号Ｙｋ（ｎ）は、時間領域変換部２９に入力され、全帯域が合成されると共に時間領域の信号に逆変換される。この逆変換された時間領域の信号はディジタル／アナログ変換器３４に入力され、アナログ信号に変換されて雑音の低減された出力信号Ｙ（ｎ）として出力される。
【００２１】
ところで、この発明の雑音低減装置は、これをＤＳＰ（Digital Signal Processor）により構成することができる。また、コンピュータによりプログラムを実行させることにより機能させてもよい。この場合は、そのプログラムはＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ディスクなどに記録されたものを、コンピュータ内のプログラム用メモリに取り込んで行うことになる。このプログラム用メモリには、通信によりプログラムをダウンロードさせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施例を説明する図。
【図２】従来例を説明する図。
【符号の説明】
【００２３】
１１  マイクロホン                    ２１  アナログ／ディジタル変換器
２２  周波数帯域分割部                ２４  入力音声信号パワー計算部
２７  Ｓ／Ｎ比推定部                  ２８  ゲインファクタ挿入部
２９  時間領域変換部                  ３０  ゲインファクタ計算部
３４  ディジタル／アナログ変換器      ５１  雑音パワー推定部
５２  入力音声信号加算率決定部        ５３  入力音声信号加算部
６１  素ゲインファクタ計算部          ６２  ゲインファクタ平滑化部
６３  ゲインファクタ強調部
【図１】
2005348173.tif 000003
【図２】
2005348173.tif 000004