(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音を含んだ入力信号(X)をフィルタして雑音が低減された出力信号(S)を供給するように構成されたスペクトルサブトラクション処理部(300,400)であって、前記雑音が低減された出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)を、対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)と対応するゲイン関数(350)のサンプルのブロックとに基づいて計算するスペクトルサブトラクション処理部、を備える雑音低減システムであって、
前記スペクトルサブトラクション処理部(300,400)の前記ゲイン関数(350)は、前記入力信号のスペクトル密度推定値と前記入力信号の雑音成分のスペクトル密度推定値とに基づいて計算され、
前記スペクトルサブトラクション処理部(300,400)が因果的フィルタリングを供給するように、前記ゲイン関数(350)に位相(355)が与えられ、
計算された前記出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)の次数は、前記対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)の次数と前記対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックの次数との和よりも大きいことを特徴とする雑音低減システム。
【請求項２】
前記計算された前記出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)は、前記対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)と前記対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックとのたたみ込みに基づいて計算されることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項３】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)は、前記入力信号のＬサンプル（ただし、Ｌ＜Ｎ）のブロック(XL｜N)に基づいて計算されることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項４】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)は、前記ゲイン関数(350)のＭサンプル（ただし、Ｍ＜Ｎ）のブロックに基づいて計算されることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項５】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)は、前記入力信号のＬサンプル（ただし、Ｌ＜Ｎ）と前記ゲイン関数(350)のＭサンプル（ただし、Ｌ＜Ｍ）とに基づいて計算されることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項６】
前記入力信号のＬサンプルのブロックをゼロ埋めして、前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)の基礎となるＮサンプル入力信号のブロック(XL｜N)を供給することを特徴とする請求項５に記載の雑音低減システム。
【請求項７】
前記ゲイン関数(350)のＭサンプルのブロックを補間して(356)、前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)の基礎となるＮサンプルゲイン関数のブロックを供給することを特徴とする請求項５に記載の雑音低減システム。
【請求項８】
前記ゲイン関数(350)のＭサンプルのブロックは、前記入力信号の前記Ｌサンプルに基づくスペクトル推定を介して計算されることを特徴とする請求項５に記載の雑音低減システム。
【請求項９】
前記スペクトル推定は、バートレット法（Bartlett method）(305)を用いて実行されることを特徴とする請求項８に記載の雑音低減システム。
【請求項１０】
前記スペクトル推定は、ウェルチ法（Welsh method）を用いて実行されることを特徴とする請求項８に記載の雑音低減システム。
【請求項１１】
前記出力信号の連続するブロック(SM｜N)は、オーバラップ加算（overlap and add method）(380)を用いて継ぎ合わされることを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項１２】
前記ゲイン関数(350)は、線形位相を有することを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項１３】
前記ゲイン関数(350)は、最小位相を有することを特徴とする請求項１に記載の雑音低減システム。
【請求項１４】
スペクトルサブトラクションを用いて、雑音を含んだ入力信号(X)とスペクトル推定値を用いて計算されたゲイン関数(350)とに基づき雑音が低減された出力信号(S)を計算する工程であって、前記雑音が低減された前記出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)は、対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)と対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックとに基づいて計算される工程、を有する、雑音が低減された出力信号(S)を供給するための、雑音を含んだ入力信号(X)を処理する方法であって、
前記入力信号のスペクトル密度推定値と前記入力信号の雑音成分のスペクトル密度推定値とを計算する工程と、
前記スペクトルサブトラクションを用いる前記工程が因果的フィルタリングを供給するように、前記ゲイン関数(350)に位相(355)を与える工程と、を有し、
計算された前記出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)の次数は、前記対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)の次数と前記対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックの次数との和よりも大きいことを特徴とする方法。
【請求項１５】
前記計算された前記出力信号のサンプルのブロック(SM｜N)を、前記対応する前記入力信号のサンプルのブロック(XL｜N)と前記対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックとのたたみ込みにより計算する工程を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)を、前記入力信号のＬサンプル（ただし、Ｌ＜Ｎ）のブロックに基づいて計算する工程を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)を、前記ゲイン関数(350)のＭサンプル（ただし、Ｍ＜Ｎ）のブロックに基づいて計算する工程を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)を、前記入力信号のＬサンプル（ただし、Ｌ＜Ｎ）と前記ゲイン関数(350)のＭサンプル（ただし、Ｌ＜Ｍ）とに基づいて計算する工程を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)の計算のために、前記入力信号のＬサンプルのブロックにゼロ埋めしてＮ入力信号サンプルのブロック(XL｜N)を供給する工程を有することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記出力信号のＮサンプルのブロック(SM｜N)の計算のために、前記ゲイン関数(350)のＭサンプルのブロックを補間してＮゲイン関数サンプルのブロックを供給する工程(356)を有することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記入力信号のＬサンプルに基づいて前記ゲイン関数(350)のＭサンプルのブロックを計算するためにスペクトル推定を行う工程を有することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記スペクトル推定を行う工程は、バートレット法（Bartlett method）(305)を用いて実行することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記スペクトル推定を行う工程は、ウェルチ法（Welsh method）を用いて実行することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記出力信号の連続するブロック(SM｜N)を、オーバラップ加算（overlap and add method）を用いて継ぎ合わせる工程を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項２５】
前記ゲイン関数(350)は、線形位相を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項２６】
前記ゲイン関数(350)は、最小位相を有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項２７】
雑音を含んだ近端音声信号(X)をフィルタして雑音が低減された近端音声信号(S)を供給するように構成されたスペクトルサブトラクション処理部(300,400)であって、前記雑音が低減された近端音声信号のサンプルのブロック(SM｜N)を、対応する前記雑音を含んだ近端音声信号のサンプルのブロック(XL｜N)と対応するゲイン関数(350)のサンプルのブロックとに基づいて計算するスペクトルサブトラクション処理部、を備える移動電話であって、
前記スペクトルサブトラクション処理部の前記ゲイン関数(350)は、前記雑音を含んだ近端音声信号のスペクトル密度推定値と前記雑音を含んだ近端音声信号の雑音成分のスペクトル密度推定値とに基づいて計算され、
前記スペクトルサブトラクション処理部(300,400)が因果的フィルタリングを供給するように、前記ゲイン関数(350)に位相(355)が与えられ、
計算された前記雑音が低減された音声信号のサンプルのブロック(SM｜N)の次数は、対応する前記雑音を含んだ近端音声信号のサンプルのブロック(XL｜N)の次数と対応する前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックの次数との和よりも大きいことを特徴とする移動電話。
【請求項２８】
前記ゲイン関数(350)のサンプルのブロックは、前記雑音を含んだ近端音声信号のサンプルのブロックに基づくスペクトル推定を用いて計算されることを特徴とする請求項２７に記載の移動電話。
【請求項２９】
前記スペクトル推定は、バートレット法（Bartlett algorithm）(305)またはウェルチ法（Welch algorithm）を用いて実行されることを特徴とする請求項２８に記載の移動電話。
【請求項３０】
前記ゲイン関数(350)は、線形位相または最小位相を有することを特徴とする請求項２７に記載の移動電話。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、通信システムに関し、特に、通信信号における背景雑音成分の悪影響を軽減する方法および装置に関する。
【０００２】
（発明の背景）
今日、移動電話のハンズフリー装置その他の通信装置が増えている。特に自動車への応用におけるハンズフリーソリューションに関しては、ハンズフリーマイクロフォンで拾われて遠端ユーザに送信される、音質を劣化させる背景雑音の問題がよく知られている。すなわち、ハンズフリーマイクロフォンと近端ユーザとの距離は比較的長くとることができるために、ハンズフリーマイクロフォンは近端ユーザの音声だけでなく、近端の場所に生じる雑音までも拾ってしまう。例えば、自動車電話においては、近端マイクロフォンは多くの場合、交通環境の雑音、ロードノイズ、あるいは搭乗者室内の雑音を拾う。雑音を含んだ近端音声は、遠端ユーザを不快にし、場合によっては許容しがたいものとなる。したがって、背景雑音は、近端の信号処理系で早い段階のうちに（例えば、受信した近端マイクロフォン信号が近端の音声符号化器に入力される前に）、極力抑えることが望ましい。
【０００３】
そこで、多くのハンズフリーシステムは、近端信号処理系の入力で背景雑音を除去するように設計された雑音低減処理部を備える。図１は、ハンズフリーシステム100を示すブロック図である。図１において、雑音低減処理部110は、ハンズフリーマイクロフォン120の出力と近端信号処理系への入力（図示せず）との間に設けられている。処理としては、雑音低減処理部110は、マイクロフォン120からの雑音を含んだ音声信号ｘを受信し、その雑音を含んだ音声信号ｘを処理して雑音が低減されたクリーンな音声信号ｓNRを出力し、近端信号処理系に送られ、最終的には遠端ユーザに送られる。
【０００４】
図１の雑音低減処理110を実施する周知の方法の１つには、スペクトルサブトラクションとよばれる技術がある。例えば、S. F. Bollによる「スペクトルサブトラクションによる音声中の音響ノイズの抑圧（Suppression of Acoustic Noise in Speech using Spectral Subtraction）」（IEEE Trans. Acoust. Speech and Sig. Proc., 27:113-120, 1979）を参照されたい。この文献は参照により本願に編入される。一般に、スペクトルサブトラクションは、雑音スペクトルおよび雑音を含んだ音声のスペクトルを推定して、信号対雑音比（ＳＮＲ）ベースのゲイン関数を作成する。このゲイン関数は、入力スペクトルで乗算されて低ＳＮＲの周波数を抑圧する。スペクトルサブトラクションは顕著なノイズ低減を提供するものの、いくつかのよく知られた不利益を被る。例えば、スペクトルサブトラクションの出力信号は多くの場合、ミュージカルトーン（musical tones）とよばれる人為現象（アーティファクト；artifact)を含む。さらに、処理された信号ブロック間の不連続が遠端ユーザにおける音声品質の低下を招くことが多い。この論文は、因果的フィルタリングを供給するために、ゲイン関数に位相を与えることついては触れていない。
【０００５】
近年、基本的なスペクトルサブトラクションを改善する多くの手法が開発されている。例えば、以下の文献を参照されたい。
N. Virageによる「聴覚系のマスキング特性に基づく音声強調（Speech Enhancement Based on Masking Properties of the Auditory System）」（IEEE ICASSP. Proc. 796-799 vol. 1, 1995）、
D. Tsoukalas, M. Paraskevas, J. Mourjopoulosによる「音響心理学的基準を用いた音声強調（Speech Enhancement using Psychoacoustic Criteria）」（IEEE ICASSP. Proc., 359-362 vol. 2, 1993）、
F. Xie, D. Van Compernolleによる「スペクトル振幅推定による音声強調 - 統合的アプローチ（Speech Enhancement by Spectral Magnitude Estimation - A Unifying Approach）」（IEEE Speech Communication, 89-104 vol. 19, 1996）、
R. Martinによる「最小統計値に基づくスペクトルサブトラクション（Spectral Subtraction Based on Minimum Statistics）」（UESIPCO, Proc., 1182-1185 vol. 2, 1994）、
S. M. McOlash, R. J. Niederjohn, J. A. Heinenによる「有色非定常雑音で汚された音声の強調のためのスペクトルサブトラクション手法（A Spectral Subtraction Method for Enhancement of Speech Corrupted by Nonwhite, Nonstationary Noise）」（IEEE IECON. Proc., 872-877 vol. 2, 1995）
Rabineer 等による論文「システム同定のための短時間スペクトル分析法の実現について（On the Implementation of a Short-Time Spectral Analysis Method for System Identification）」（IEEE Transactions on ASSP, Vol. 28, 1980, pages 69-78）は、スペクトル推定方法の実現について記述している。この論文は、高速フーリエ変換（FFT）を用いるときにエイリアシングから守るためのオーバラップ加算（overlap-and-add method）を説明している。この論文は、因果的フィルタリングを供給するために、ゲイン関数に位相を与えることついては触れていない。
【０００６】
これらの手法は大なり小なり音声強調はなされるものの、ミュージカルトーンおよびブロック間の不連続に関する上記したスペクトルサブトラクションが抱える問題を解決する別の技術が開発されれば有益である。そのため、スペクトルサブトラクションによる雑音低減を行うための改良された方法および装置が必要である。
【０００７】
（発明の概要）
本発明は、上記したニーズまたはその他のニーズに応える、スペクトルサブトラクションによる雑音低減を行うための改良された方法および装置を提供する。実施形態によれば、線形たたみ込み、因果的フィルタリング、および／または、スペクトルサブトラクションゲイン関数のスペクトル依存指数平均化（spectrum dependent exponential averaging）を用いてスペクトルサブトラクションを実行する。本発明に従い製造されたシステムは、演算量を過度に増加させることなく、従来のシステムに比べて音声品質を大幅に向上させる点で有利である。
【０００８】
本発明によれば、従来のスペクトルサブトラクションシステムに比べ、低い周波数分解能かつ低分散の、低次スペクトル推定が実現される。所望の低分散のゲイン関数を形成するために本発明によるスペクトルが使用され、そして、スペクトルサブトラクションの出力信号におけるミュージカルトーンが低減する。実施形態によれば、ゲイン関数はさらに、入力スペクトル依存指数平均化を用いて複数ブロックを平滑化する。低分解能のゲイン関数は、低いオーダ長のフィルタに相当するものの、フルブロック長のゲイン関数に補間される。低次のゲイン関数は、補間のときに加えられる位相を許容する点で有利である。線形位相または最小位相のいずれかをとりうる実施形態によるゲイン関数の位相は、ゲインフィルタに因果性を持たせ、ブロック間の不連続を防止する。実施形態においては、因果的フィルタは、入力信号スペクトルで乗算され、オーバラップ加算手法（overlap and add method）を用いて複数ブロックが継ぎ合わされる。さらに、スペクトル推定値の過度の変動を招くことなく、生じる遅れを最小限にするため、フレーム長は極力小さく作成される。
【０００９】
１の実施形態においては、雑音低減システムは、雑音を含んだ入力信号をフィルタリングするように構成されたスペクトルサブトラクション処理部を備え、雑音が低減された出力信号を出力する。スペクトルサブトラクション処理部のゲイン関数は、入力信号のスペクトル密度推定値と入力信号の雑音成分のスペクトル密度推定値とに基づいて計算される。さらに、雑音が低減された出力信号のサンプルのブロックは、対応する入力信号のサンプルのブロックと対応するゲイン関数のサンプルのブロックとに基づいて計算され、当該計算された出力信号のサンプルのブロックの次数が、対応する入力信号のサンプルのブロックの次数と対応するゲイン関数のサンプルのブロックの次数との和よりも大きい。
【００１０】
実施形態において、計算された出力信号のサンプルのブロックは、入力信号のサンプルの対応するブロックとゲイン関数のサンプルの対応するブロックとの正確なたたみ込みにより計算される。例えば、出力信号のＮサンプルのブロックは、入力信号のＬサンプルのブロックとゲイン関数のＭサンプルのブロックとに基づいて計算される。ここで、ＬとＭとの和は、Ｎより小さい。ゲイン関数のＭサンプルのブロックは、例えば、入力信号のＬサンプルに基づくスペクトル推定を用いて、計算される。実施形態によれば、スペクトル推定は、バートレット法またはウェルチ法のいずれかを用いて行われる。出力信号の連続するブロックは、オーバラップ加算手法を用いて複数ブロックが継ぎ合わされ、スペクトルサブトラクション処理部が因果的フィルタリングを供給するように位相がゲイン関数に与えられる。ゲイン関数は、線形位相または最小位相を有することが可能である点で有益である。
【００１１】
本発明による方法の一例は、入力信号のスペクトル密度推定値と入力信号の雑音成分のスペクトル密度推定値とを計算する工程と、スペクトルサブトラクションを用いて、雑音を含んだ入力信号と上記スペクトル密度推定値より計算されるゲイン関数とに基づき、雑音が低減された出力信号を計算する工程と、を含む。当該方法によれば、雑音が低減された出力信号のサンプルのブロックは、入力信号のサンプルの対応するブロックとゲイン関数のサンプルの対応するブロックとに基づいて計算され、計算された出力信号のサンプルのブロックの次数は、入力信号のサンプルの対応するブロックの次数とゲイン関数のサンプルの対応するブロックの次数との和よりも大きい。
【００１２】
本発明の上記およびその他の特徴点および優位性については、添付図面を参照して、以下、より詳細に説明する。記載した実施形態は説明と理解のためのものであって、ここから多くの均等な実施形態が考えられる。
【００１３】
（詳細な説明）
本発明のさまざまな特徴および優位性を理解するために、まずは従来のスペクトルサブトラクション手法を考察することが有益である。スペクトルサブトラクションは一般に、通信アプリケーションにおける雑音信号と音声信号とはランダム、無相関であり、両者が加算されて雑音を含んだ音声信号が作られるとの仮定の上に成り立っている。例えば、s(n)、w(n)、およびx(n) をそれぞれ、音声、雑音、および雑音を含んだ音声を示す確率的短時間定常過程とすると、以下の関係で表される。
【００１４】
x(n) = s(n) + w(n)      (1)
Rx(f) = Rs(f) + Rw(f)      (2)
ただし、R(f) は、確率過程（random process）のパワースペクトル密度（power spectral density）を示す。
【００１５】
雑音パワースペクトル密度 Rw(f) は、音声休止中（すなわち、x(n) = w(n) ）に推定することができる。音声のパワースペクトル密度を推定するための推定式が以下の式で表される。
【００１６】
0004402295.tif 000002
【００１７】
パワースペクトル密度を推定するために従来は、ピリオドグラムを使用する。例えば、XN(fu) を x(n) の長さNのフーリエ変換、WN(fu) を w(n) に対するフーリエ変換とすると、次式により表される。
【００１８】
0004402295.tif 000003
【００１９】
式(3)、(4)、および(5)を組み合わせると、次のようになる。
【００２０】
0004402295.tif 000004
【００２１】
あるいは、より一般化した式は次のとおりである。
【００２２】
0004402295.tif 000005
【００２３】
ここで、パワースペクトル密度はスペクトル密度の一般化式に交換することができる。
【００２４】
人間の耳は音声の位相誤差には敏感ではないので、雑音を含んだ音声の位相φx(f) は、クリーンな音声の位相φs(f) の近似として用いることができる。
【００２５】
0004402295.tif 000006
【００２６】
クリーンな音声のフーリエ変換の推定値の一般表現は次のようになる。
【００２７】
0004402295.tif 000007
【００２８】
ただし、パラメータkは雑音減算量の調整に用いられる。
【００２９】
表記を単純化するため、ベクトル形式を用いる。
【００３０】
0004402295.tif 000008
【００３１】
ベクトルは要素ごとに計算される。このことを明確にするため、ここでは、ベクトルの要素ごとの積をΘで表す。したがって、式(9)は、ゲイン関数GN を用いてベクトル表記すると次式で表される。
【００３２】
0004402295.tif 000009
【００３３】
式(12)は、従来のスペクトルサブトラクションのアルゴリズムを示しており、図２に示したとおりである。図２において、従来のスペクトルサブトラクション雑音低減部200は、高速フーリエ変換（FFT）処理部210、振幅２乗処理部220、音声検出器（voice activity detector）、ブロックワイズの平均化器（block-wise averaging device）240、ブロックワイズのゲイン計算処理部250、乗算器260、そして逆高速フーリエ変換（IFFT）処理部270を備えている。
【００３４】
図示のように、雑音を含んだ音声入力信号は、高速フーリエ変換処理部210の入力に接続され、高速フーリエ変換処理部210の出力は、振幅２乗処理部220の入力および乗算器260の第１の入力に接続されている。振幅２乗処理部220の出力は、スイッチ225の第１の接点およびゲイン計算処理部250の第１の入力に接続されている。音声検出器230の出力は、スイッチ225のスロー入力に接続され、スイッチ225の第２の接点は、ブロックワイズ平均化器240の入力に接続されている。ブロックワイズ平均化器240の出力は、ゲイン計算処理部250の第２の入力に接続され、ゲイン計算処理部250の出力は、乗算器260の第２の入力に接続されている。乗算器260の出力は、逆高速フーリエ変換処理部270の入力に接続され、逆高速フーリエ変換処理部270の出力は、従来のスペクトルサブトラクションシステム200としての出力を供給する。
【００３５】
処理としては、従来のスペクトルサブトラクションシステム200は、上記した従来のスペクトルサブトラクションのアルゴリズムを用いて、入力される雑音を含んだ音声信号を処理し、雑音が低減されたクリーンな音声信号を出力する。実際には、図２の諸種の構成要素は、汎用コンピュータ、集積回路の集合体、および／または特定用途向けIC（ASIC）を含む公知のディジタル信号処理技術を用いて実現することができる。
【００３６】
従来のスペクトルサブトラクションのアルゴリズムにおいて、雑音減算量および音声品質を制御するａおよびｋという２つのパラメータがあることに注意されたい。第１のパラメータａ＝２に設定すれば、パワースペクトル密度が得られ、第１のパラメータａ＝１に設定すれば、振幅スペクトル密度が得られる。さらに、第１のパラメータａ＝0.5に設定すると、音声の歪みをほどほどに抑えつつ雑音低減量が増加する。これは、雑音を含んだ音声から雑音が減算される前にスペクトルが圧縮されることによる。
【００３７】
第２のパラメータｋは、所望の雑音低減量が達成されるように調整される。例えば、ｋを大きくとると、音声の歪みは増加する。実際には、パラメータｋは一般に、第１のパラメータａがどの程度の値をとるかに依存して設定される。ａを小さくすると一般には、音声の歪みを小さく保つためにパラメータｋは減少させることになる。パワースペクトルサブトラクションの場合、オーバサブトラクション（すなわち、ｋ＞１）を用いるのが普通である。
【００３８】
従来のスペクトルサブトラクションのゲイン関数（式(12)を参照）は、フルブロック推定および零位相より求められる。その結果、対応するインパルス応答 gN(u) は非因果的であり、長さＮ（ブロック長に等しい）を有する。そのため、ゲイン関数 GN(l) と入力信号 XN との積（式(11)を参照）は、非因果的なフィルタによる周期的な巡回たたみ込み（circular convolution）となる。上記したように、周期的な巡回たたみ込みは時間領域における望ましくないエイリアシングを招き、フィルタの非因果性はブロック間の不連続を招き、これにより音声品質が劣化する。本発明は、因果的ゲインフィルタを用いた正確なたたみ込みにより、上記した時間領域のエイリアシングおよびブロック間の不連続の問題を解決する方法および装置を提供する。
【００３９】
時間領域のエイリアシングの問題について、時間領域でのたたみ込みは周波数領域での積に相当することに注意されたい。すなわち、
【００４０】
0004402295.tif 000010
【００４１】
長さＮの高速フーリエ変換（FFT）より変換結果を得た場合、その積の結果は正確なたたみ込みではない。むしろ、その結果は、次式で示される周期Ｎの巡回たたみ込みとなる。
【００４２】
0004402295.tif 000011
【００４３】
高速フーリエ変換を用いる場合に正確なたたみ込みを得るためには、計算されるインパルス応答 xN および yN の次数は、ブロック長 N-1 未満のある値以下でなければならない。
【００４４】
したがって、本発明によれば、周期的な巡回たたみ込みにより生じる時間領域のエイリアシングの問題は、トータルの次数が N-1 以下のゲイン関数 GN(l) および入力信号ブロック XN を用いることで解決することができる。
【００４５】
従来のスペクトルサブトラクションによれば、入力信号のスペクトル XN はフルブロック長Ｎである。しかし、本発明によれば、長さＬ（Ｌ＜Ｎ）の入力信号ブロック xL を用いて次数Ｌのスペクトルを形成する。長さＬをフレーム長とよび、それによれば xL が１フレームとなる。長さＮのゲイン関数で乗算されたスペクトルも長さＮとなるから、フレーム xL はゼロ埋めによりフルブロック長Ｎとされ、その結果を XL｜N とする。
【００４６】
長さＮのゲイン関数を作成するため、本発明のゲイン関数は、長さＭ（ただし、Ｍ＜Ｎ）のゲイン関数 GM(l) から補間して、GM｜N を作成することができる。本発明による低次のゲイン関数 GM｜N を得るために、上記した単純なフーリエ変換ピリオドグラムの替わりとして、公知のあるいは今後開発されるスペクトル推定手法を用いることができる。いくつかの公知のスペクトル推定手法は低分散のゲイン関数を提供する。例えば、J. G. Proakis, D. G. Manolakis による「ディジタル信号処理；原理、アルゴリズムおよびその応用（Digital Signal Processing; Principles, Algorithms, and Applications）」（Macmillan, Second Ed., 1992）を参照されたい。
【００４７】
周知のバートレット法（Bartlett method）によれば、例えば、長さＮのブロックは、長さＭのＫ個のサブブロックに分割される。そして、各サブブロックのピリオドグラムが計算され、その結果が平均化され、次式に示されるような全ブロックに対する長さＭのピリオドグラムが提供される。
【００４８】
0004402295.tif 000012
【００４９】
サブブロック間が無相関であるときは要素Ｋによって、フルブロック長のピリオドグラムに比べて分散が低くなる点、有益である。同じ要素Ｋにより、周波数分解能も低くなる。
【００５０】
かわりに、ウェルチ法（Welch method）を使用することも可能である。ウェルチ法は、各サブブロックはハニング窓で窓かけされ、そのサブブロックを互いにオーバラップすることを可能とし、その結果、より多くのサブブロックを含むことを除いて、バートレット法に似ている。ウェルチ法により得られる分散は、バートレット法に比べさらに低減される。バートレット法およびウェルチ法の２つのスペクトル推定手法以外にも、他の公知のスペクトル推定手法を使用することも可能である。
【００５１】
精度のよいスペクトル推定手法の実装の有無にかかわらず、平均化手法を用いることにより、雑音ピリオドグラム推定の分散をさらに低減させることが可能であり望ましい。例えば、雑音は長時間では定常であるとの仮定の下では、上記したバートレット法およびウェルチ法からピリオドグラムの平均を得ることが可能である。１の手法は、次式に示す指数平均化（exponential averaging）を用いる。
【００５２】
0004402295.tif 000013
【００５３】
式(16)において、関数 Px,M(l) は、バートレット法またはウェルチ法により計算され、関数 P￣x,M(l) は、現在のブロックに対する指数平均であり、関数 P￣x,M(l-1) は、過去のブロックに対する指数平均である。パラメータαは、指数平均メモリ（exponential memory）の長さを制御し、一般に雑音が定常と考えられる長さを超えない。αが１に近づくと、指数メモリ長が長くなり、ピリオドグラムの分散が実質的に低減する。
【００５４】
長さＭをサブブロック長とよび、低次のゲイン関数が長さＭのインパルス応答を有する。したがって、次式で示されるゲイン関数の構成に用いられる雑音のピリオドグラム推定 P￣xL,M(l) および雑音を含んだ音声のピリオドグラム推定 PxL,M(l) も長さＭである。
【００５５】
0004402295.tif 000014
【００５６】
本発明によれば、入力フレーム XL からの短時間ピリオドグラム推定を使用し、例えばバートレット法を用いた平均化することで達成される。バートレット法（または他の好適な推定手法）は、推定ピリオドグラムの分散を低減させ、周波数分解能も低下する。Ｌ周波数ビン（bins）からＭビンへの分解能の低下は、ピリオドグラム推定 PxL,M(l) も長さＭであることを意味する。さらに、雑音のピリオドグラム推定 P￣xL,M(l) の分散を、上記したような指数平均化を用いてさらに低減させることが可能である。
【００５７】
トータルの次数が N-1 以下の要求を満たすため、サブブロック長Ｍに加えられるフレーム長Ｌは、Ｎ未満とされる。その結果、次式に示すような所望の出力ブロックを形成することができる。
【００５８】
SN = GM｜N(l) Θ XL｜N      (18)
【００５９】
本発明による低次のフィルタも、従来のスペクトルサブトラクションのアルゴリズムにおけるゲインフィルタの非因果性により生じる問題（すなわち、ブロック間の不連続および音声品質の劣化）に対処する機会を与える。具体的には、本発明によれば、ゲイン関数に位相を与えて因果フィルタを実現することが可能である。実施形態によれば、位相は振幅関数から作成され、線形位相または最小位相の所望するいずれかにすることができる。
【００６０】
本発明による線形位相フィルタを作成するため、FFTのブロック長がＭのとき、次式に示すように、時間領域における循環シフト（circular shift）は、周波数領域における位相関数による積であることをまず確認されたい。
【００６１】
0004402295.tif 000015
【００６２】
この例では、インパルス応答における第１の位置は零遅延であるべきであるから（すなわち因果的フィルタ）、l は M/2+1 に等しい。したがって、
【００６３】
0004402295.tif 000016
【００６４】
本発明によれば、ゲイン関数もまた、例えば平滑補間（smooth interpolation）を用いて、長さＬに補間される。ゲイン関数に与えられる位相はそれに従い変更され、その結果は次式のようになる。
【００６５】
0004402295.tif 000017
【００６６】
線形位相フィルタの作成も時間領域で行えることが有益である。この場合において、ゲイン関数 GM(fu) が IFFT により時間領域に変換され、ここで循環シフトが行われる。シフトされたインパルス応答は長さＬまでゼロ埋めされた後、長さＮの FFT により変換されて戻る。これにより、所望するような補間された因果的線形位相フィルタ G￣M｜N(fu) が得られる。
【００６７】
本発明による因果的最小位相フィルタは、ヒルベルト変換の関係を用いることで、ゲイン関数から作成することができる。例えば、A. V. Oppenheim, R. W. Schafer による「離散時間信号処理（Discrete-Time Signal Processing）」（Prentice-Hall, Inter. Ed., 1989）を参照されたい。ヒルベルト変換の関係は、複素関数の実部と虚部との固有の関係を示すものである。これは振幅と位相との関係に対しても利用することができ、複素信号の対数を用いると、次のような関係を有する。
【００６８】
0004402295.tif 000018
【００６９】
0004402295.tif 000019
【００７０】
上記した本発明によるスペクトルサブトラクション方式を図３に示す。図３において、線形たたみ込みおよび因果的フィルタリングを提供するスペクトルサブトラクション雑音低減プロセッサ300は、バートレット処理部305、振幅２乗処理部320、音声検出器330、ブロックワイズの平均化処理部340、低次ゲイン計算処理部350、ゲイン位相処理部355、補間処理部356、乗算器360、逆高速フーリエ変換処理部370、そしてオーバラップ加算処理部380を備えることを示している。
【００７１】
図示の如く、雑音を含んだ音声入力信号は、バートレット処理部305および高速フーリエ変換処理部310の入力に接続される。バートレット処理部305の出力は、振幅２乗処理部320の入力に接続され、高速フーリエ変換処理部310の出力は、乗算器360の第１の入力に接続されている。振幅２乗処理部320の出力は、スイッチ325の第１の接点および低次ゲイン計算処理部350の第１の入力に接続されている。音声検出器330の制御出力は、スイッチ325のスロー入力に接続され、スイッチ325の第２の接点は、ブロックワイズ平均化処理部340の入力に接続されている。
【００７２】
ブロックワイズ平均化処理部340の出力は、低次ゲイン計算処理部350の第２の入力に接続され、低次ゲイン計算処理部350の出力は、ゲイン位相処理部355の入力に接続されている。ゲイン位相処理部355の出力は、補間処理部356の入力に接続され、補間処理部356の出力は、乗算器360の第２の入力に接続されている。乗算器360の出力は、逆高速フーリエ変換処理部370の入力に接続され、逆高速フーリエ変換処理部370の出力は、オーバラップ加算処理部380の入力に接続されている。オーバラップ加算処理部380の出力は、雑音低減プロセッサ300としての雑音が低減されたクリーンな音声出力を供給する。
【００７３】
処理としては、本発明によるスペクトルサブトラクション雑音低減プロセッサ300は、上記した線形たたみ込み、因果的フィルタリング手法により、雑音を含んだ音声入力信号を処理し、雑音が低減されたクリーンな音声信号を出力する。実際には、図３の諸種の構成要素は、汎用コンピュータ、集積回路の集合体、および／または特定用途向けIC（ASIC）を含む、公知のディジタル信号処理技術により実現することが可能である。
【００７４】
本発明のゲイン関数 GM(l) の分散は、本発明による制御式指数ゲイン関数平均化手法によりさらに小さくすることができる点で有益である。実施形態によれば、現ブロックのスペクトル Px,M(l) と平均化雑音スペクトル P￣x,M(l) との較差に基づいて、平均化が行われる。例えば、較差が小さいときは、定常的な背景雑音の状況に相当する、ゲイン関数 GM(l) の長時間平均が供給される。一方、差が大きいときは、音声または頻繁に変動する背景雑音の状況に相当する、ゲイン関数 GM(l) の短時間平均を供給するか、あるいは平均をとらないようにする。
【００７５】
音声区間から背景雑音区間への過渡切り替えを操作するため、シャドウ音（shadow voice）が耳につかないように、較差の減少に正比例してゲイン関数の平均を増加させることはしない（音声スペクトルに適したゲイン関数が長時間残っているため）。そのかわり、平均をゆっくり増加させることを可能にして、ゲイン関数に定常入力に適応する時間を与える。
【００７６】
実施形態によれば、スペクトル間の較差は次式で定義される。
【００７７】
0004402295.tif 000020
【００７８】
0004402295.tif 000021
【００７９】
式(27)におけるパラメータγは、スペクトル間の較差が大きい区間から較差が小さい区間に遷移するときに、ゲイン関数が新たなレベルに適応するのを確実にするために用いられる。上記したとおり、これはシャドウ音を防止するために行われる。実施形態によれば、β(l) のレベルの減少によりゲイン関数の指数平均が増加する前にこの適応を終えることになる。したがって、これは次式で示される。
【００８０】
0004402295.tif 000022
【００８１】
較差β(l) が増加すると、パラメータβ(l) は直接追従するが、較差が減少すると、β(l) に指数平均が適用されて平均化されたパラメータβ(l) が作成される。ゲイン関数の指数平均は次式で示される。
【００８２】
0004402295.tif 000023
【００８３】
上式は、異なる入力信号状態によって次のように解釈できる。雑音区間中は、分散が小さくなる。雑音スペクトルを長くとるほど各周波数の平均値は一定となり、平均化して分散を小さくすることができる。ノイズレベルが変化すると、平均雑音スペクトル P￣x,M(l) と現ブロック Px,M(l) のスペクトルとの較差を生じる。そのため、制御式指数平均手法は、ノイズレベルが新たなレベルに安定するまでゲイン関数平均を減少させる。この動作は、ノイズレベル変化の処理を可能にするとともに、雑音が定常的な区間中の分散を小さくし、雑音の変化に迅速に反応する。エネルギーが大きい音声は多くの場合、時間変化するスペクトルピークを有する。異なるブロックからのスペクトルピークが平均化されると、それらのスペクトル推定は、それらのピークの平均値を含むことになり、そのためスペクトルが広がったようになり、音質が劣化する場合がある。したがって、高いエネルギーの音声区間中は、指数平均を最小値に保つ。平均雑音スペクトル P￣x,M(l) と現ブロックの高いエネルギーの音声スペクトル Px,M(l) との較差が大きいので、ゲイン関数の指数平均化は行われない。音声のエネルギーが低い間は、現在の低いエネルギーの音声スペクトルと平均雑音スペクトルとの較差により、短時間メモリでの指数平均化が行われる。したがって、背景雑音区間より音声エネルギーが小さいときは分散が小さくなり、背景雑音区間より音声エネルギーが大きいときは分散が大きくなる。
【００８４】
上記した本発明によるスペクトルサブトラクション方式を図４に示す。図４において、線形たたみ込み、因果的フィルタリング、および制御式指数平均化を提供するスペクトルサブトラクション雑音低減プロセッサ400は、図３のシステム300の、バートレット処理部305、振幅２乗処理部320、音声検出器330、ブロックワイズの平均化処理部340、低次ゲイン計算処理部350、ゲイン位相処理部355、補間処理部356、乗算器360、逆高速フーリエ変換処理部370、そしてオーバラップ加算処理部380に加え、平均化制御処理部445、指数平均処理部446、およびオプションの固定FIRポストフィルタ465を備えることを示している。
【００８５】
図示の如く、雑音を含んだ音声入力信号は、バートレット処理部305および高速フーリエ変換処理部310の入力に接続される。バートレット処理部305の出力は、振幅２乗処理部320の入力に接続され、高速フーリエ変換処理部310の出力は、乗算器360の第１の入力に接続されている。振幅２乗処理部320の出力は、スイッチ325の第１の接点と、低次ゲイン計算処理部350の第１の入力と、平均化制御処理部445の第１の入力とに接続されている。
【００８６】
音声検出器330の制御出力は、スイッチ325のスロー入力に接続され、スイッチ325の第２の接点は、ブロックワイズ平均化処理部340の入力に接続されている。ブロックワイズ平均化処理部340の出力は、低次ゲイン計算処理部350の第２の入力および平均化制御処理部445の第２の入力に接続されている。低次ゲイン計算処理部350の出力は、指数平均処理部446の信号入力に接続され、平均化制御処理部445の出力は、指数平均処理部446の入力に接続されている。
【００８７】
指数平均処理部446の出力は、ゲイン位相処理部355の入力に接続され、ゲイン位相処理部355の出力は、補間処理部356の入力に接続されている。補間処理部356の出力は、乗算器360の第２の入力に接続され、オプションの固定FIRポストフィルタ465の出力は、乗算器360の第３の入力に接続されている。乗算器360の出力は、逆高速フーリエ変換処理部370の入力に接続され、逆高速フーリエ変換処理部370の出力は、オーバラップ加算処理部380の入力に接続されている。オーバラップ加算処理部380の出力は、雑音低減プロセッサ400としてのクリーンな音声信号を出力する。
【００８８】
処理としては、本発明によるスペクトルサブトラクション雑音低減プロセッサ400は、上記した線形たたみ込み、因果的フィルタリング、および制御式指数平均化の手法により、雑音を含んだ音声入力信号を処理し、雑音が低減され改善された音声信号を出力する。図３の例と同様に、図４の諸種の構成要素は、汎用コンピュータ、集積回路の集合体、および／または特定用途向けIC（ASIC）を含む、公知のディジタル信号処理技術により実現することが可能である。
【００８９】
実施形態では、フレーム長Ｌとサブブロック長Ｍとの和は N-1 より短くなるように選ばれるので、加えることのできる図４に示したような外部固定FIRフィルタ465のフィルタ長は、Ｊ≦N-1-L-M となることに注意されたい。ポストフィルタ465は、図示するように、補間されたフィルタのインパルス応答を信号スペクトルで乗算することにより行われる。長さＮへの補間は、フィルタのゼロ埋めにより行われ、長さＮのFFTを使用する。このポストフィルタ465は、電話帯域または一定の音韻成分をフィルタ出力するのに使用される。あるいは、ポストフィルタ465の機能をゲイン関数に直接含めることも可能である。
【００９０】
上記したアルゴリズムのパラメータは実際には、当該アルゴリズムが実現される特定のアプリケーションに基づいて設定されることになる。以下、ハンズフリーGSM自動車電話を例にとって、パラメータ選択について説明する。
【００９１】
まず、GSMの仕様書に基づき、フレーム長Ｌは、20msに対応する160サンプルにセットされる。別のシステムではＬの値を変更してもかまわない。ただし、フレーム長Ｌを長くとると、それに対応して遅延も長くなることに注意すべきである。サブブロック長Ｍ（例えば、バートレット処理部のピリオドグラム長）は、増加した分散低減Ｍを供給するために、小さくとられる。ピリオドグラムの計算にはFFTを使用するので、長さＭを、便宜的にパワーを示す２にセットすることができる。そして、周波数分解能が次式で定義される。
【００９２】
B = Fs/M      (30)
【００９３】
GSMシステムのサンプリングレートは8000Hzである。したがって、図５に示すように、長さＭ＝16、Ｍ＝32、およびＭ＝64での周波数分解能は各々、500Hz、250Hz、および125Hzとなる。図５において、特性図（ａ）は、クリーンな音声のシンプルなピリオドグラムを示しており、特性図（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）は各々、32、16、および８の周波数帯によるバートレット法を用いて計算されたクリーンな音声信号のピリオドグラムを示している。音声および雑音に対しては250Hzの周波数分解能、すなわちＭ＝32、が適当である。これは、長さL+M＝160+32＝192となり、上記したようにこれがN-1未満となるべきである。したがって、例えば192より大きいパワーとなるようなＮ（例えばＮ＝256）が選ばれる。この場合、所望により、長さＪ≦63のオプションFIRポストフィルタを適用することができる。
【００９４】
上記したとおり、雑音減算量はパラメータａおよびｋにより制御される。ａ＝0.5とすると（すなわち、平方根スペクトルサブトラクション）、音声の歪みを小さく抑えつつ、強力な雑音低減を示す。このことは、図６に示される（ただし、音声プラス雑音の推定値を１、Ｋを１とした）。図６より、ａ＝0.5のときが、ａがそれより大きい値のときに比べて強力に雑音低減されることに着目されたい。明瞭にするために、図６には１つだけの周波数ビンが表されており、この周波数ビンに対するＳＮＲは後で参照する。
【００９５】
実施形態によれば、ａ＝0.5としたときには、パラメータｋは比較的小さな値にされる。図７には、異なるｋの値に対するゲイン関数が示されている（ここでも、音声プラス雑音の推定値は１である）。ｋ≦１のときは、ゲイン関数は低ＳＮＲに向かって連続的に減少する。シミュレーションにより、ｋ＝0.7のときが高い雑音低減を保ちつつ音声の歪みが低いことがわかった。
【００９６】
上記したように、雑音スペクトル推定は、指数平均がとられ、パラメータαは指数メモリの長さを制御する。ゲイン関数が平均化されるので、雑音スペクトル推定の平均化に対する要求は減ることになろう。シミュレーションでは、0.6＜α＜0.9のときに所望の分散低下を実現し、およそ２から10フレームの時定数τframeを生じることが示された。
【００９７】
0004402295.tif 000024
【００９８】
雑音推定値の指数平均は、例えばα＝0.8として、選ばれる。
【００９９】
パラメータβminは、ゲイン関数の指数平均に対する最大時定数を求める。秒単位で記述される時定数τβminは、βminの次式の定義に使用される。
【０１００】
0004402295.tif 000025
【０１０１】
定常的な雑音信号に対しては、βmin≒０に相当する２分の時定数が妥当なところである。すなわち、β(l)≧０であるから（式(25)による）、β(l)の下限値（式(32)における）が必要ない。
【０１０２】
パラメータγcは、音声から定常入力信号に遷移するときに、制御式指数平均化のメモリがどの程度の速さで増加することが許容されるか（すなわち、式(27)および(28)を参照して、どの程度の速さでパラメータβ￣(l) が低下することを許容するか）を制御する。ゲイン関数の平均化が長時間メモリを用いて行われるときは、ゲイン関数は音声スペクトルを記憶しているため、シャドウ音が生じてしまう。
【０１０３】
例えば、雑音を含んだ音声のスペクトル推定 PM(l) と雑音スペクトル推定 P￣M(l) との較差がある極値から別の値になる、極端な状況を考える。第１の例では、長期間にわたるすべての周波数に対して GM(l) ≒１となるように、較差が大きい。したがって、β(l)＝β￣(l)＝１である。次に、β(l)＝０およびGM(l)＝(1-k)1/2の、極端な状況をシミュレートするために、PM(l)＝P￣M(l)となるようにスペクトル推定値が処理される。パラメータγcに応じて、パラメータβ￣(l)は０に下がることになる。したがって、パラメータの値は、次式のようになる。
【０１０４】
0004402295.tif 000026
【０１０５】
ただし、ｌはエネルギーの低下後のブロックの数である。２フレーム後に時定数のレベルｅ-1に届くようにゲイン関数が選ばれると、γc≒0.506となる。この極端な状況は、図８の、異なるγcに対する特性図（ａ）および（ｂ）に示される。図８の特性図（ｃ）および（ｄ）には、エネルギーがゆっくり減少する実際的なシミュレーションも示されている。ｅ-1レベル線は、ある時定数のレベル（すなわち、このレベルが交差すると、ある時定数が通る）を表している。図９は、録音された入力信号を用いた実際のシミュレーションの結果であり、シャドウ音を防止するためにはγc＝0.8が妥当な選択であることが示された。
【０１０６】
以下、上記したパラメータ選択を用いて得られた結果について説明する。シミュレーションの結果、他のスペクトルサブトラクションと比べたところ強力な雑音低減を実現しつつ、音声および残留背景雑音の品質が改善された。ゲイン関数の指数平均化が残留雑音の品質向上の主たる要因である。因果的フィルタリングと組み合わせた正確なたたみ込みは、総合的な音質向上を果たし、低遅延を可能にする。
【０１０７】
シミュレーションにおいては、雑音を含んだ音声信号用に、周知のGSM音声検出器を用いた（GSM音声検出器については例えば、「European Digital Cellular Telecommunications Systems (Phase 2); Voice Activity Detection (VAD) (GSM 06.32)」（European Telecommunications Standards Institute, 1994）を参照）。
【０１０８】
行われた雑音低減の音質を比較する。パラメータは、大幅な雑音低減よりも、良好な音質を優先して値を選択する。より積極的な選択をすると、雑音低減効果が向上する。図１０および図１１は各々、入力音声および雑音を表し、２つの入力は１対１で加算される。図１２は、その結果得られた雑音を含んだ音声信号を表している。図１３には、雑音低減後の出力信号が示されている。この結果は、エネルギーの観点から表すことができ、雑音低減の計算を容易にし、音声区間が強調されているかどうかを明らかにすることもできる。図１４、図１５、および図１６は各々、クリーンな音声、雑音を含んだ音声、および雑音低減後に得られた出力音声を表している。図示のように、雑音低減は13dB近くに達した。音声と自動車雑音を２対１で加算して作成した入力の場合、図１７および図１９に示すように入力のＳＮＲは向上する。得られた信号は、図１８および図２０に示され、雑音低減は約18dBと推定される。
【０１０９】
ゲイン関数の好適なインパルス応答に加え、因果性を有することの重要性を明確に示すために、さらにシミュレーションを行った。以下に示すシーケンスはすべて、長さ30秒間の雑音を含んだ音声によるものである。シーケンスは、IFFT |SN| （図４を参照）からの出力の平均値の絶対値として表される。IFFTは256長データブロックを与え、各データの絶対値がとられ、平均化される。したがって、ゲイン関数の異なる選択の効果が明瞭にみられる（すなわち、非因果的フィルタ、短期および長期のインパルス応答、最小位相もしくは線形位相）。
【０１１０】
図２１は、短い長さＭのインパルス応答を用い、零位相であるために非因果的なゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。これは、平均化されたブロックの終端で、高レベルのＭ＝32サンプルにおいて認められる。
【０１１１】
図２２は、フルレングスＮのインパルス応答を用い、零位相であるために非因果的なゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。これは、平均化されたブロックの終端での高レベルのサンプルにおいて認められる。この場合は、位相および長さに関し、従来のスペクトルサブトラクションに対するゲイン関数に相当する。フルレングスのゲイン関数は、ゲイン関数のかわりに、雑音および雑音を含んだ音声のピリオドグラムの補間により得られる。
【０１１２】
図２３は、短い長さＭのインパルス応答を用いた最小位相のゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。ゲイン関数に適用される最小位相は、関数を因果的にする。因果性は、平均化されたブロックの終端での低レベルのサンプルにおいて認められる。最小位相フィルタはＭ＝32サンプルの最大遅延を与え、これは、図２３においてサンプル160から192までのスロープに見られる。この遅延は、ゲイン関数が因果的である拘束の下で最小である。
【０１１３】
図２４は、フルレングスＮのインパルス応答を用いた最小位相に拘束されたゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。最小位相に拘束することはＮ＝256サンプルの最大遅延を与え、256サンプルのフルブロックの始まりでのフレームは160サンプルであるから、ブロックは96サンプルの最大線形遅延に保つことが可能である。このことは、図２４において、サンプル160から255までの、スロープにより認めることができる。このスロープは０に届いていない。遅延が96より長くなるため、循環遅延（circular delay ）が生じ、この最小位相の場合、フレーム部分（frame part）にオーバレイする遅延サンプルを検出することが困難になる。
【０１１４】
図２５は、短い長さＭのインパルス応答を用いた線形位相のゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。ゲイン関数に適用される最小位相は、関数を因果的にする。これは、平均化されたブロックの終端での低レベルのサンプルにおいて認められる。線形位相のゲイン関数での遅延は、M/2＝16サンプルであり、サンプル０から15まで、およびサンプル160から175までのスロープにより認めることができる。
【０１１５】
図２６は、フルレングスＮのインパルス応答を用いた線形位相に拘束されたゲイン関数より得られた平均値 |SN| を示している。最小位相に拘束することはN/2＝128サンプルの最大遅延を与える。256サンプルのフルブロックの始まりでのフレームは160サンプルであるから、ブロックは96サンプルの最大線形遅延に保つことが可能である。96サンプルより長く遅延したサンプルは、循環遅延を生じることが分かる。
【０１１６】
オーバラップにかかるブロックの低いサンプル値の利点は、オーバラップが不連続を招かないので、ブロック間の干渉が小さいところにある。フルレングスのインパルス応答を用いると、従来のスペクトルサブトラクションの場合、線形位相または最小位相により招来する遅延はブロック長を超えてしまう。循環遅延の結果、遅延サンプルのラップアラウンド（wrap around）が生じ、その結果出力サンプルが正常な状態でなくなる場合がある。これは、線形位相または最小位相のゲイン関数を用いるときは、インパルス応答長を短くすべきであることを示している。線形位相または最小位相の導入はゲイン関数を因果的にする。
【０１１７】
出力信号の音質は最も重要な要素であるとすれば、線形位相フィルタを用いるべきであろう。遅延が重要であれば、線形位相フィルタを用いる場合に比べて音質は劣ることになるが、非因果的零位相フィルタを用いるべきであろう。低遅延かつ良好な音質の最小位相フィルタは、線形位相フィルタの使用に比べて演算量が多くなるものの、よい妥協点となろう。高音質を得るためにはインパルス応答長Ｍによるゲイン関数を用いるべきである。
【０１１８】
信号が定常的であれば、ゲイン関数の指数平均化は分散を小さくすることができる。主な利点は、μ時間留トーンと残留ノイズの低減にある。指数平均化を用いる／用いないゲイン関数は、図２７および図２８において示される。図示のように、指数平均化を用いた場合、雑音区間での信号の変動が小さく、また、エネルギーが低い音声区間でも同様である。ゲイン関数の変動が小さいと、出力信号の、知覚される音韻のアーティファクトが減少する。
【０１１９】
要約すると、本発明は、線形たたみ込み、因果的フィルタリング、および／またはゲイン関数の制御式指数平均化を用いるスペクトルサブトラクションの改善された方法および装置を提供する。方法の一例は、改善された雑音低減を提供し、パワーに必要ではないフレーム長で良好に動作する。この雑音低減方法が他の音声強調方法だけでなく音声符号化器に組み込まれる場合に、このことは重要な特性となる。
【０１２０】
方法の一例は、ゲイン関数の変動を小さくし、このゲイン関数が複素関数の場合、２つの重要な手法がある。第１に、周波数分解能と分散低下との交換によるスペクトル推定方法（例えば、バートレット法またはウェルチ法）を用いて、現在のブロックのスペクトル推定の分散が小さくなる。第２に、推定雑音スペクトルと現在の入力信号の推定スペクトルとの較差に基づくゲイン関数の指数平均化が行われる。入力信号が定常的である間、ゲイン関数の低い分散により、出力の音韻性の残留ノイズが低減される。正確なたたみ込みにより音質を向上させるために、ゲイン関数の低い分解能も利用される。ゲイン関数の因果性を加えることで、音質はさらに向上する。品質向上は出力ブロックにて認められる。音質向上の要因は、出力ブロックのオーバラップ部分のサンプル値が大きく減少し、オーバラップ加算手法により継ぎ合わされるのでブロック間の干渉が小さいことにある。上述したパラメータ選択の一例を用いると、出力の雑音低減は、13ないし18dBとなる。
【０１２１】
本発明は特定の実施形態に限定されるものではない。上述の実施形態は説明の目的で開示したものであって、多くの代替の実施形態が考えられよう。例えば、本発明はハンズフリー通信アプリケーションを想定して説明したが、本発明による教示は、特定の信号成分を除去することが望まれるあらゆる信号処理アプリケーションにも同様に適用できるだろう。本発明の範囲は、上述した説明によるのではなく、特許請求の範囲によって定義され、当該特許請求の範囲内に収まるすべての変形および均等物が包含されることを意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明が適用される雑音低減システムのブロック図である。
【図２】  従来のスペクトルサブトラクション雑音低減処理部を示す図である。
【図３】  本発明によるスペクトルサブトラクション雑音低減処理部の例を示す図である。
【図４】  本発明によるスペクトルサブトラクション雑音低減処理部の例を示す図である。
【図５ａ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたスペクトログラムの例を示す図である。
【図５ｂ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたスペクトログラムの例を示す図である。
【図５ｃ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたスペクトログラムの例を示す図である。
【図５ｄ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたスペクトログラムの例を示す図である。
【図６】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたゲイン関数の例を示す図である。
【図７】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法を用いて得られたゲイン関数の例を示す図である。
【図８ａ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図８ｂ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図８ｃ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図８ｄ】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図９】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１０】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１１】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１２】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１３】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１４】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１５】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１６】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１７】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１８】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１９】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２０】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２１】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２２】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２３】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２４】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２５】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２６】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２７】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図２８】  本発明によるスペクトルサブトラクション手法の例のシミュレーション結果を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図５ｄ】
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【図６】
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【図７】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図８ｃ】
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【図８ｄ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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