(57)【要約】【課題】環境雑音レベルに応じて音声信号の雑音を低減し、雑音低減音声の品質を向上できる技術を提供する。【解決手段】音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析する分析手段と、前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定する手段と、前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出する手段と、前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するピッチ抽出手段と、前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するピッチ強調制御手段と、前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換する手段とを備える。【選択図】図３
2005037617.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析する分析手段と、
前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定する手段と、
前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出する手段と、
前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するピッチ抽出手段と、
前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するピッチ強調制御手段と、
前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換する手段とを備えることを特徴とする音声信号の雑音低減装置。
【請求項２】
前記ピッチ抽出手段は、入力信号のスペクトル振幅またはスペクトルパワーを用いて、入力信号のピッチ成分を抽出する請求項１記載の音声信号の雑音低減装置。
【請求項３】
前記ピッチ強調制御手段は、前記信号成分と雑音成分との比率が第１の所定値を越えている場合には、前記ピッチ情報を増加させない請求項１記載の音声信号の雑音低減装置。
【請求項４】
前記ピッチ強調制御手段は、前記信号成分と雑音成分との比率が第２の所定値未満の場合には、前記ピッチ情報を付加させない請求項１記載の音声信号の雑音低減装置。
【請求項５】
音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析するステップと、
前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定するステップと、
前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出するステップと、
前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するステップと、
前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するステップと、
前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換するステップとをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、環境騒音等の雑音が重畳した音声から雑音成分を低減させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、雑音低減するとともに、ピッチ強調によって音声信号を強調することで雑音低減させた音声信号のＳＮ比を向上させる技術が知られている（例えば特許文献１参照。）。
【０００３】
従来技術の一例を図１に示す。図１は従来方式の構成図である。従来の方式は、分析手段１０１と、雑音除去手段１０２と、ピッチ抽出手段１０４と、ピッチ強調手段１０３と、合成手段１０５で実現される。
【０００４】
分析手段１０１は、入力信号のフレームデータ（入力信号の標本化データを一定時間蓄積したもの）に音声が含まれているか否かを判定する。そして、雑音のみと判定した場合に、雑音除去手段１０２は雑音の特徴情報を記憶する。音声が含まれていると判定した場合には、ピッチ抽出手段１０４はピッチ情報を算出して音声の特徴情報を記憶する。雑音除去手段１０２はフレームデータから記憶した雑音の特徴情報を基に雑音除去すると共に、ピッチ強調手段１０３は記憶した音声の特徴情報を基に音声信号を強調する。
【０００５】
【特許文献１】
特願平６−１３１５６９号公報。
【特許文献２】
特許第２８３０２７６号公報。
【特許文献３】
特開平７−３３４１８９号公報。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の従来技術では、環境雑音レベルが高い場合には、雑音の影響により音声のピッチ情報を正確に算出することは困難である。この場合には、誤ったピッチ情報に基づいて音声信号を強調するために、強調処理を行った音声信号は劣化する。
【０００７】
また、環境雑音レベルが低い場合には、雑音を適切に除去できるにもかかわらず、さらに音声信号を強調するために、音声の自然性が損なわれる。つまり、環境雑音レベルが低い場合には音声を強調しない方が望ましい。
【０００８】
一方、環境雑音レベルがある程度高く、かつ、音声のピッチ情報もある程度算出できるような場合には、音声を強調することで聞きやすくするメリットの方が、強調により音声の自然性を損ねるデメリットを上回ることになる。このような状況では、音声強調を行うことが望ましい。
【０００９】
本発明は、このような従来技術の問題に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明が解決しようとする課題は、環境雑音レベルに応じて音声信号の雑音を低減し、雑音低減音声の品質を向上できる技術を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。
【００１１】
本発明に係る雑音低減装置は、音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析する分析手段と、前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定する手段と、前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出する手段と、前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するピッチ抽出手段と、前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するピッチ強調制御手段と、前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換する手段とを備えるとを特徴をする。
【００１２】
このような構成にすると、ピッチ成分を抽出する性能が劣化していると推定できる場合や雑音除去が十分に行われている場合など、ピッチ情報の強調が望ましくない場合には、ピッチ情報を強調する比率を小さくする制御ができる。逆に、ピッチ成分を抽出する性能が高いと推定される場合や雑音除去が十分でない場合など、ピッチ情報の強調を行うことが望ましい場合には、ピッチ情報を強調する比率を大きくする制御ができる。その結果、環境雑音レベルに応じて音声信号の雑音を低減し、雑音低減音声の品質を向上できる。
【００１３】
さらに、ピッチ強調制御手段は、前記信号と雑音との比率が第１の所定値を越えている場合には、あるいは、前記信号と雑音との比率が第２の所定値未満の場合には、ピッチ情報を増加しないように制御してもよい。
【００１４】
このような制御を実行すると、ピッチ情報の強調が望ましくない場合にはピッチ情報の強調を停止できる。その結果、従来技術よりも総合的に雑音低減音声の品質を向上できる。
【００１５】
また、本発明は上記のようなプログラムを読み取り可能な記憶媒体に記憶したものであってもよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に図２から図７の図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を説明する。本発明は、携帯電話システムやＩＰ電話システムなど音声通信方式を用いた技術において、マイクから入力した環境騒音が重畳した音声信号から雑音成分を低減させ、通話品質を向上できる。
【００１７】
図２は本発明を音声通信方式への適用した例を示す。図２では、まず雑音低減部は雑音が重畳している音声信号を受信する。そして、雑音低減部２０１は音声信号の雑音を除去し、音声符号化部２０２に伝達する。その後、音声符号化部２０２は、雑音除去された音声信号に対して符号化を行い、送信部２０３に伝達する。本発明は図２に示す雑音低減部において利用される。
【００１８】
図３は本発明の原理を説明するための図であり、図４から図７は本発明の処理フローを示す図である。
＜原理図＞
図３を参照して、本発明の原理を説明する。図３は本発明の原理を説明するためのブロック図である。
【００１９】
本発明は、入力信号をフレーム毎に入力し周波数成分に分解して特徴情報を算出する分析手段３０１と、この特徴情報に基づいて入力信号の特徴情報に含まれる雑音成分を除去する雑音除去手段３０２と、ピッチ周波数などピッチ情報を抽出するピッチ抽出手段３０４と、雑音除去された特徴情報のピッチ性を強調するピッチ強調手段３０３と、ピッチ強調手段３０３の寄与と雑音除去手段３０２の寄与とを含む制御情報を算出する制御情報算出手段３０７と、この制御情報に基づいて最終的な特徴情報を算出する制御手段３０６と、制御手段が算出した特徴情報を合成して音声信号にする合成手段３０５とで実現される。
【００２０】
本実施の形態では、フレームとは所定期間中に処理される音声信号をいう。また、本実施の形態では、音声信号はサンプリングされた離散信号である。
【００２１】
音声信号の表現方法としては、時間と振幅を軸にとって時間領域で表わした表現と、振幅と周波数を軸にとって周波数領域で表わした表現がある。そして特徴情報としては、例えば音声信号を周波数領域で表現する際のスペクトル振幅とスペクトル位相とを例示できる。また、音声の振動周期により定まる音声の高さをピッチという。このピッチの逆数を基本周波数、つまりピッチ周波数という。
【００２２】
以下、各構成要素について更に説明する。
【００２３】
分析手段３０１は、フレーム毎に入力信号を入力し、当該フレームの分析を行いスペクトルなどの特徴情報を算出する。そして、分析手段３０１は雑音除去手段３０２とピッチ抽出手段３０４に算出した特徴情報を出力する。
【００２４】
雑音除去手段３０２は、分析手段３０１から特徴情報を入力し、入力信号の特徴情報から雑音成分を除去する。そして、雑音除去手段３０２は、雑音成分を除去した特徴情報をピッチ強調手段３０３と制御手段３０６に出力する。
【００２５】
ピッチ抽出手段３０４は、分析手段３０１から特徴情報を入力し、ピッチ情報を出力する。このピッチ情報は、ピッチ性の有無と、ピッチ性がある場合にはピッチ周波数とを含む情報である。
【００２６】
ピッチ強調手段３０３は、ピッチ抽出手段３０４からピッチ情報を入力し、雑音除去手段３０２から雑音を除去した特徴情報を入力する。そして、ピッチ強調手段３０３は、ピッチ情報に基づいて特徴情報のピッチ性を強調し、特徴情報を出力する。ピッチ性を強調するとは、例えば、ピッチ周波数に相当する周波数成分（パワー）を強くすることをいう。
【００２７】
制御情報算出手段３０７は、入力信号を入力して制御情報を算出し、制御情報を制御手段に出力する。この制御情報は、雑音除去手段３０２の寄与とピッチ強調手段３０３の寄与の算出に使用される。ここで、寄与とは雑音除去手段３０２の出力に対して、どの程度までピッチ強調手段の出力を加えるかを示す重みをいう。
【００２８】
制御手段３０６は、ピッチ強調手段３０３からピッチ強調した特徴情報を入力し、雑音除去手段３０２から雑音を除去した特徴情報を入力し、制御情報算出手段３０７から制御情報を入力する。
【００２９】
そして、制御手段３０６は、制御情報に基づいてピッチ強調手段３０３の出力と雑音除去手段３０２の出力の寄与を定め、特徴情報を算出する。そして、制御手段３０６は合成手段に算出した特徴情報を出力する。
【００３０】
合成手段３０５は、制御手段３０６から特徴情報を入力し、特徴情報を用いて音声に合成する処理を実行する。そして、合成手段３０５は、処理結果の音声を出力信号として出力する。
＜処理フロー＞
以下、本実施の形態の音声通信方式における音声処理の処理フローを示す。この音声処理は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサ上のプログラムとして実現できる。また、このような処理を実現する専用のハードウェア（ゲートアレイ、カスタムＬＳＩ等）として構成してもよい。
【００３１】
図４を参照して、入力信号の入力から出力信号の出力までの全処理を説明する。図４は本実施の形態における処理全体の流れを示す。図４に示す処理は、分析手段３０１、雑音除去手段３０２、ピッチ抽出手段３０４、ピッチ強調手段３０３、制御情報算出手段３０７、制御手段３０６、及び合成手段３０５によって実行される。
【００３２】
まず分析手段３０１は、入力信号を１フレーム分入力する（Ｓ４０１）。音声は標本化されてＡ／Ｄ変換された音声信号として順次バッファ（図示せず）に記憶されている。そこで、分析手段３０１は、前記バッファから音声信号を入力信号として切り出し、フレーム毎に分析を実行する。
【００３３】
分析手段３０１は、入力信号をＦＦＴ分析する（Ｓ４０２）。このとき分析手段３０１はスペクトル振幅Ｓａ［ｉ］と位相Ｓｐ［ｉ］を取得する。スペクトル振幅Ｓａ［ｉ］と位相Ｓｐ［ｉ］は音声信号を周波数領域で示したものであり、以下各々の処理手段は、このスペクトル振幅と位相に対して雑音除去やピッチ強調などの処理を実行する。ここで、ｉは周波数帯域のインデックスを示す。
【００３４】
尚、本実施の形態では、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｗ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）によって分析処理を実行し、ＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｗ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速逆フーリエ変換）によって合成処理を実行する。このＦＦＴ／ＩＦＦＴによる分析・合成の際に実行する入力信号の処理手順は、例えば「コンピュータ音楽」（Ｃｕｒｔｉｓ  Ｒｏａｄｓ著、青柳龍也ほか訳・監修  東京電機大学出版局４５２頁〜４５７頁）に詳細に説明されている。
【００３５】
雑音除去手段３０２は、入力信号のスペクトル振幅Ｓａ［ｉ］から雑音の成分を除去する（Ｓ４０３）。ここで雑音除去手段３０２は、雑音除去後のスペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］を算出し、ピッチ強調手段３０３と制御手段３０６に伝達する。尚、雑音除去の方法は、代表的な手法としてスペクトル減算法（Ｊ．Ｓ．Ｌｉｍ  ａｎｄ  Ａ．Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ：”Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  Ｎｏｉｓｙ  Ｓｐｅｅｃｈ，”  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，Ｖｏｌ．６７，Ｎｏ．１２，ｐｐ．１５８６−１６０４，１９７９．）が知られている。
【００３６】
ピッチ抽出手段３０４は、ピッチ抽出を実行する（Ｓ４０４）。ここでピッチ抽出手段３０４はピッチ周波数Ｆ（Ｈｚ）を取得し、ピッチ強調手段３０３に伝達する。尚、ピッチ抽出の方法は、「コンピュータ音楽」（Ｃｕｒｔｉｓ  Ｒｏａｄｓ著、青柳龍也ほか訳・監修  東京電機大学出版局４１７頁〜４２５頁）に詳細に説明されている。
【００３７】
ピッチ強調手段３０３は、雑音除去後のスペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］に対してピッチ強調を実行する（Ｓ４０５）。ここでは、ピッチ強調手段３０３は、雑音除去手段３０２が算出したスペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］のうち、ピッチ抽出手段３０４が抽出したピッチ周波数Ｆ（Ｈｚ）及びその高周波をピッチ強調して、スペクトル振幅Ｓａ’’［ｉ］を算出する。ここで算出したスペクトル振幅Ｓａ’’［ｉ］は、制御手段３０６に伝達される。
【００３８】
制御情報算出手段３０７は制御情報を算出する（Ｓ４０６）。つまり、制御情報算出手段３０７は、入力信号を用いて雑音の大きさや信号対雑音比（以下、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）という）などに従って、制御情報を算出する。この制御情報は、最終的なスペクトル振幅Ｓ［ｉ］を算出する際に用いるスペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］、Ｓａ’’［ｉ］が寄与する割合を示す。算出された制御情報は制御手段３０６に伝達される。なお、制御情報の算出方法については、後で詳しく説明する。
【００３９】
制御手段３０６は特徴情報を算出する（Ｓ４０７）。制御手段３０６は、制御情報算出手段３０７が算出した制御情報を用いて、Ｓａ’［ｉ］、Ｓａ’’［ｉ］に重み付けを行い、最終的なスペクトル振幅Ｓ［ｉ］を得る。
【００４０】
合成手段は最終的なスペクトル振幅Ｓ［ｉ］と位相Ｓｐ［ｉ］とを用いてＩＦＦＴを行い、音声信号を合成する（Ｓ４０８）。
【００４１】
そして、分析手段３０１は、音声信号の入力が終了か否かを判断する（Ｓ４０９）。
【００４２】
Ｓ４０９で、分析手段３０１は、音声信号の入力信号が終了した判断した場合には、処理を終了する。一方Ｓ４０９で、分析手段３０１は、入力信号が続くと判断した場合には、Ｓ４０１に処理を進め次のフレームを処理する。
＜制御情報算出手段の処理＞
図５を参照して制御情報算出手段の処理の流れを説明する。図５は制御情報算出手段の処理の流れを示す。制御情報算出手段３０７の処理は、図４に示すＳ４０６で実行される。以下、制御情報算出手段３０７が入力信号から制御情報を算出する処理を説明する。本実施の形態では、制御情報は、ピッチ強調手段の出力の寄与Ａと、雑音除去手段の出力の寄与Ｂとで表わされる。
【００４３】
制御情報算出手段３０７は入力信号を１フレーム分入力する（Ｓ５０１）。そして、制御情報算出手段３０７はフレームパワーＥを算出する（Ｓ５０２）。フレームパワーとは、１フレームにおける入力信号の信号電力であり、ＳＮＲを算出する際に用いられる。なお、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）とは、信号と雑音の比であり、信号電力を雑音電力で除して算出できる。
【００４４】
制御情報算出手段３０７はピッチ相関Ｃを算出する（Ｓ５０３）。ピッチ相関とは、ピッチ周波数に相当する周波数成分が入力信号中にどの程度含まれるかを示すための関数である。ピッチ相関は、例えばサンプリングした入力信号Ｘ［ｉ］（（ｉ＝１〜Ｎ），Ｎ：サンプリング周波数）について、各サンプル間で、最も相関の高いものに対する相関値を算出することで算出できる。これは、特定の入力信号Ｘ［ｋ］を時間軸で、順次ずらして、他の入力信号サンプルＸ［ｋ’］との相関値を計算して算出できる。
【００４５】
制御情報算出手段３０７はピッチ相関Ｃが閾値を越えたかを判断する（Ｓ５０４）。Ｓ５０４で、制御情報算出手段３０７は、ピッチ相関Ｃ＞閾値と判定した場合は、音声パワーの平均Ｅｖを以下の数式１に従って更新する（Ｓ５０５）。
【００４６】
【数１】
Ｅｖ  ＝  ξ×Ｅ＋（１−ξ）×Ｅｖ’（ξ（０≦ξ≦１）：予め定めた定数）
ここで音声パワーの平均Ｅｖ’は、前回までの音声パワーの平均値であり、この平均Ｅｖ’はメモリなどの記憶領域に格納されている。そして今回抽出したフレームパワーＥを加えて平均Ｅｖ  を更新する場合には、予め定めた定数ξを用いて数式１から平均Ｅｖ  を算出できる。定数ξは、音声パワーの平均値に占める今回のフレームパワーＥの寄与を示す値である。また、音声パワーとは、音声信号に含まれる入力信号のパワースペクトルをいう。
【００４７】
一方Ｓ５０４で、制御情報算出手段３０７はピッチ相関Ｃ≦閾値と判定した場合は、雑音パワーの平均Ｅｎを以下の数式２に従って更新する。
【００４８】
【数２】
Ｅｎ  ＝  η×Ｅ＋（１−η）×Ｅｎ’（η（０≦η≦１）：予め定めた定数）
この雑音パワーの平均Ｅｎ’は、前回までの雑音パワーの平均値であり、この雑音パワーの平均Ｅｎ’は、音声パワーの平均と同様に、メモリなどの記憶領域に格納されている。そして今回抽出したフレームパワーＥを加えて平均Ｅｎを更新する場合には、予め定めた定数  ηを用いて数式２から平均Ｅｎ  を算出できる。定数ηは、雑音パワーの平均に占める今回のフレームパワーＥの寄与を示す値である。また、雑音パワーの平均Ｅｎとは、音声信号に含まれる雑音信号のパワースペクトルをいう。
【００４９】
次に、制御情報算出手段３０７は、ＳＮＲを以下の数式３に従って算出する（Ｓ５０７）。
【００５０】
【数３】
ＳＮＲ＝Ｅｖ／Ｅｎ
そして、制御情報算出手段３０７は、以下数式４の値を算出する（Ｓ５０８）。
【００５１】
【数４】
Ａ＝ＳＮＲ×γ（γ：予め定めた定数）
この値は、ピッチ強調手段の出力を音声合成して利用するか否かの判定に使用される。この値を寄与Ａと呼ぶ。
【００５２】
次に、制御情報算出手段３０７は、以下の数式５の値を算出する（Ｓ５０９）。
【００５３】
【数５】
Ｂ＝ＳＮＲ×η（η：予め定めた定数）
この値は、ピッチ強調手段の出力を音声信号に利用する場合における重み係数の算出に使用される。この値を寄与Ｂと呼ぶ。
【００５４】
制御情報算出手段３０７は制御情報Ａ及びＢを出力する（Ｓ５１０）。この制御情報Ａ及びＢをピッチ抽出性能ともいう。制御情報算出手段３０７は、ピッチ強調手段の出力の寄与Ａと雑音除去手段手段３０２の出力の寄与Ｂとを、制御情報として、制御手段３０６に伝達する。
＜制御手段の処理＞
図６を参照して、制御手段の処理を説明する。図６は制御手段の処理の流れを示す。制御手段の処理は、図４に示すＳ４０７で実行される処理である。
【００５５】
制御手段３０６は、制御情報算出手段３０７が算出した制御情報、雑音除去手段３０２が算出した特徴情報、及びピッチ強調手段が算出した特徴情報に基づいて、最終的な特徴情報として、スペクトル振幅Ｓ［ｉ］とスペクトル位相Ｓｐ［ｉ］を算出する。以下に、制御手段３０６が特徴情報を算出する処理を説明する。
【００５６】
制御手段３０６は制御情報Ａ，Ｂを入力する（Ｓ６０１）。制御手段３０６は、制御情報として、ピッチ強調手段３０３の出力の寄与Ａと雑音除去手段の出力の寄与Ｂとを制御情報算出手段３０７から受け取る。
【００５７】
制御手段３０６は、雑音除去手段３０２の出力の特徴情報（スペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］と位相Ｓｐ［ｉ］）を入力する（Ｓ６０２）。制御手段３０６は、特徴情報として、スペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］と位相Ｓｐ’［ｉ］とを雑音除去手段３０２から受け取る。
【００５８】
制御手段３０６は、ピッチ強調手段の出力の特徴情報（スペクトル振幅Ｓａ’’［ｉ］  と位相Ｓｐ’’［ｉ］）を入力する（Ｓ６０３）。制御手段３０６は、特徴情報として、スペクトル振幅Ｓａ’’［ｉ］と位相Ｓｐ’’［ｉ］とをピッチ強調手段３０３から受け取る。そして、制御手段は制御情報Ａと、閾値１及び閾値２（閾値１＞閾値２）との関係から重み係数Ｗを決定する。
【００５９】
制御手段３０６は、制御情報Ａ（以下、ピッチ抽出性能Ａともいう）が閾値１を越えたかを判断する（Ｓ６０４）。
【００６０】
Ｓ６０４で、制御手段３０６は、ピッチ抽出性能Ａ＞閾値１と判定した場合、重み係数Ｗ＝０とする（Ｓ６０７）。一方Ｓ０４で、制御手段３０６は、ピッチ抽出性能Ａ≦閾値１と判定した場合、ピッチ抽出性能Ａが閾値２を越えたかを判断する（Ｓ６０５）。
【００６１】
Ｓ６０５で、制御手段３０６は、ピッチ抽出性能Ａ＜閾値２と判定した場合、重み係数Ｗ＝０とする（Ｓ６０７）。一方Ｓ６０５で、制御手段３０６は寄与Ａ≧閾値２と判定した場合は、重み係数をＷ＝αＢ＋βとする（Ｓ６０６）。この場合は、寄与Ａは閾値２≦Ａ≦閾値１の範囲にある。ここでα、βは予め定めた定数である。寄与Ｂは制御情報算出手段３０７によって算出された雑音除去手段手段３０２の出力の寄与である。
【００６２】
制御手段３０６は、以下の数式６に従ってスペクトル振幅Ｓ［ｉ］を算出する（Ｓ６０８）。
【００６３】
【数６】
Ｓ［ｉ］＝Ｗ×Ｓａ’’［ｉ］＋（１−Ｗ）Ｓａ’［ｉ］
すなわち、制御手段２０６は、ピッチ抽出性能Ａが閾値２から閾値１の間である場合には、ピッチ強調されたスペクトル振幅Ｓａ’’［ｉ］を考慮（重み付け加算）してスペクトル振幅Ｓ［ｉ］を算出し、ピッチ抽出性能Ａが閾値２から閾値１の間にない場合には雑音除去されたスペクトル振幅Ｓａ’［ｉ］を最終的なスペクトル振幅Ｓ［ｉ］とする。
【００６４】
制御手段３０６は、特徴情報として最終的なスペクトル振幅Ｓ［ｉ］とスペクトル位相Ｓｐ［ｉ］とを出力する（Ｓ６０９）。制御手段３０６は、算出したスペクトル振幅Ｓ［ｉ］とスペクトル位相Ｓｐ［ｉ］を合成手段３０５に伝達する。
＜分析手段及びピッチ抽出手段の処理＞
図７を参照してピッチ抽出手段３０７の処理を説明する。図７は分析手段３０１及びピッチ抽出手段３０４の処理の流れを示す。分析手段３０１の処理は、図４に示すＳ４０２で実行される。また、ピッチ抽出手段３０４の処理は、図４に示すＳ４０４で実行される。以下、分析手段３０１が入力信号を入力し、ピッチ抽出手段３０４がピッチ性の有無を判断して、ピッチ周波数を算出する処理を説明する。
【００６５】
分析手段３０１は入力信号を１フレーム分入力する（Ｓ７０１）。分析手段３０１は、図４に示すＳ４０１と同様に、音声信号をフレーム毎に切り出し、分析を実行する。
【００６６】
分析手段３０１はＦＦＴを行い、スペクトル振幅などを算出する（Ｓ７０２）。すなわち、ここで分析手段３０１は、時間領域の音声信号を周波数領域の音声信号に変換する。
【００６７】
ピッチ抽出手段は１０００Ｈｚ以下の周波数帯域でスペクトル振幅のピークを算出する（Ｓ７０３）。そして、ピッチ抽出手段はスペクトル振幅のピークのうち大きいものから３個抽出する（Ｓ７０４）。ここで抽出した周波数を周波数が低いものよりＰ１，Ｐ２，Ｐ３（Ｈｚ）とする。
【００６８】
ピッチ抽出手段はピークの周波数Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３（Ｈｚ）が以下の数式７を満たすかを判断する（Ｓ７０５）。ここで、ピッチ抽出手段３０１は抽出した周波数にピッチ性があるか否かを以下の数式７に基づき判断する。ピッチ抽出手段で行われるピークの算出は、スペクトル振幅の二乗であるスペクトルパワーを用いてもよい。
【００６９】
【数７】
｜Ｐ２／Ｐ１−２｜＜閾値かつ｜Ｐ３／Ｐ１−３｜＜閾値
Ｓ７０５で、ピッチ抽出手段３０７は、上記の数式７が成立すると判断した場合、ピッチ周波数Ｐ１を出力する（Ｓ７０６）。つまり、音声信号にピッチ性がある場合には、周波数が最も小さい周波数Ｐ１が基本周波数となり、二番目の周波数Ｐ２は基本周波数の２倍となり、三番目に大きい周波数Ｐ３は基本周波数の３倍となる。従って、周波数Ｐ２を基本周波数で除した値から２を減じた値、及び周波数Ｐ３を基本周波数で除した値から３を減じた値が、所定の範囲以内であれば、ピッチ抽出手段２０７は音声信号にピッチ性があると判断する。
【００７０】
一方Ｓ７０６で、ピッチ抽出手段は、上記の数式７が成立しないと判断した場合、ピッチ性がないとして出力する（Ｓ７０７）。
＜実施形態の効果＞
本実施の形態に従うと、制御情報算出手段はピッチ強調手段で算出した特徴情報と雑音除去手段で算出した特徴情報を制御するための制御情報を算出する。そして、制御手段は、雑音除去を行った特徴情報と雑音除去とピッチ強調の両方を行った特徴情報の二つを用いて、制御情報に基づいて最終的な特徴情報を算出できる。
【００７１】
また、本実施の形態に従うと、ピッチ抽出性能が劣化していると推定できる場合や雑音除去が充分に行われている場合など、ピッチ強調が望ましくない場合にはピッチ強調の寄与を小さく、または、ピッチ強調を停止する。
【００７２】
逆に、ピッチ抽出性能がある程度高く、雑音除去が充分でない場合など、ピッチ強調を行うことが望ましい場合には、ピッチ強調が実行される。さらに、その場合には、ピッチ抽出性能に応じてピッチ強調の寄与を大きくできる。
【００７３】
このため、従来技術ではピッチ強調が望ましくない場合には劣化する場合があるのに対して、本発明ではピッチ強調が望ましい場合には従来技術と同等の音質が得られ、ピッチ強調が望ましくない場合にはピッチ強調による劣化を防止できるため、従来技術よりも総合的に雑音低減音声の品質を向上できる。
＜コンピュータ読み取り可能な記憶媒体＞
上記実施の形態のいずれかの処理をコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。そして、コンピュータに、この記憶媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、上記実施の形態に示したシステムを提供することができる。
【００７４】
ここで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記憶媒体をいう。このような記憶媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、メモリカード等がある。
【００７５】
また、コンピュータに固定された記録媒体として、ハードディスクやＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）等がある。
【００７６】
なお、上記実施の形態は本発明の範囲をなんら限定するものではなく、当業者が理解できる範囲において適宜、各種の変形の態様があり得る。
＜その他＞
さらに、本実施の形態は以下の発明を開示する。
【００７７】
（付記１）音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析する分析手段と、
前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定する手段と、
前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出する手段と、
前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するピッチ抽出手段と、
前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するピッチ強調制御手段と、
前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換する手段とを備えることを特徴とする音声信号の雑音低減装置。
【００７８】
（付記２）前記ピッチ抽出手段は、入力信号のスペクトル振幅またはスペクトルパワーを用いて、入力信号のピッチ成分を抽出する付記１記載の音声信号の雑音低減装置。
【００７９】
（付記３）前記ピッチ強調制御手段は、前記信号成分と雑音成分との比率が第１の所定値を越えている場合には、前記ピッチ情報を増加させない付記１記載の音声信号の雑音低減装置。
【００８０】
（付記４）前記ピッチ強調制御手段は、前記信号成分と雑音成分との比率が第２の所定値未満の場合には、前記ピッチ情報を付加させない付記１記載の音声信号の雑音低減装置。
【００８１】
（付記５）音声データを入力信号として入力し、周波数に係る特徴情報を分析するステップと、
前記入力信号中の雑音成分と音声成分を特定するステップと、
前記特徴情報から雑音成分を除去し、信号情報を抽出するステップと、
前記入力信号または前記特徴情報からピッチ成分を抽出し、前記信号情報のピッチ情報を抽出するステップと、
前記入力信号または前記特徴情報中の雑音成分と信号成分の比率から、前記信号情報に増加させる前記ピッチ情報の比率を制御するステップと、
前記ピッチ情報の比率を制御した信号情報を音声データに変換するステップとをコンピュータに実行させるプログラム。
【００８２】
（付記６）前記ピッチ情報を抽出するステップは、入力信号のスペクトル振幅またはスペクトルパワーを用いて、入力信号のピッチ成分を抽出する付記５記載のプログラム。
【００８３】
（付記７）前記ピッチ情報の比率を制御するステップは、前記信号成分と雑音成分との比率が第１の所定値を越えている場合には、前記ピッチ情報を増加させない付記５記載のプログラム。
【００８４】
（付記８）前記ピッチ情報の比率を制御するステップは、前記信号成分と雑音成分との比率が第２の所定値未満の場合には、前記ピッチ情報を付加させない付記５記載のプログラム。
【００８５】
【発明の効果】
以上で説明したように、本発明は環境雑音レベルに応じて音声信号の雑音を低減し、雑音低減音声の品質を向上できる技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来方式の構成図である。
【図２】本発明を音声通信方式へ適用した例を示す図である。
【図３】本発明の原理説明図である。
【図４】処理フロー全体を示す図である。
【図５】制御情報算出手段の処理フロー示す図である。
【図６】制御手段の処理フローを示す図である。
【図７】ピッチ抽出手段の処理フローを示す図である。
【符号の説明】
１０１…従来の方式における分析手段
１０２…従来の方式における雑音除去手段
１０３…従来の方式におけるピッチ強調手段
１０４…従来の方式におけるピッチ抽出手段
１０５…従来の方式における合成手段
２０１…雑音低減部
２０２…音声符号化部
２０３…送信部
３０１…分析手段
３０２…雑音除去手段
３０３…ピッチ強調手段
３０４…ピッチ抽出手段
３０５…合成手段
３０６…制御手段
３０７…制御情報算出手段
【図１】
2005037617.tif 000003
【図２】
2005037617.tif 000004
【図３】
2005037617.tif 000005
【図４】
2005037617.tif 000006
【図５】
2005037617.tif 000007
【図６】
2005037617.tif 000008
【図７】
2005037617.tif 000009