(57)【要約】バックグラウンド雑音の低減のための音声強化デバイスが、オーディオ信号の時間領域サンプルのフレームを周波数領域に変換するための時間−周波数変換ユニット（２）と、前記周波数領域において雑音低減を行うためのバックグラウンド雑音低減手段（３）と、雑音が低減された前記信号を前記時間領域に逆変換するための周波数−時間変換ユニット（４）とを有する。バックグラウンド雑音低減手段（３）において、各々の周波数コンポーネントに対して、時間−周波数変換ユニット（２）からの、測定された入力強度に応答すると共に、先行して計算されたバックグラウンド強度に応答して、予測されたバックグラウンド強度が計算され、更に、各々の前記周波数コンポーネントに対して、前記予測されたバックグラウンド強度に応答すると共に、前記測定された入力強度に応答して、信号対雑音比が計算され、前記信号対雑音比に応答して、前記測定された入力強度に対する前記フィルタ強度が計算される。当該音声強化デバイスは、音声符号化システム、特にＰ２ＣＭ符号化システムにおいて適用されてもよい。
2004519737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号の時間領域サンプルのフレームを周波数領域に変換するための時間−周波数変換ユニットと、前記周波数領域において雑音低減を行うためのバックグラウンド雑音低減手段と、前記雑音が低減されたオーディオ信号を前記周波数領域から前記時間領域に変換するための周波数−時間変換ユニットとを有する前記バックグラウンド雑音の低減のための音声強化デバイスにおいて、前記バックグラウンド雑音低減手段が、前記オーディオ信号のカレントフレームにおける各々の周波数コンポーネントに対して、前記時間−周波数変換ユニットからの、測定された入力強度Ｓ［ｋ］に応答すると共に、先行して計算されたバックグラウンド強度Ｂ−１［ｋ］に応答して、予測されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］を計算するためのバックグラウンドレベル更新ブロックと、各々の前記周波数コンポーネントに対して、前記予測されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］に応答すると共に、前記測定された入力強度Ｓ［ｋ］に応答して、信号対雑音比ＳＮＲ［ｋ］を計算するための信号対雑音比ブロックと、各々の前記周波数コンポーネントに対して、前記信号対雑音比ＳＮＲ［ｋ］に応答して、前記測定された入力強度Ｓ［ｋ］に対するフィルタ強度Ｆ［ｋ］を計算するためのフィルタ更新ブロックとを有することを特徴とする音声強化デバイス。
【請求項２】
前記バックグラウンドレベル更新ブロックが、前記先行して計算されたバックグラウンド強度Ｂ−１［ｋ］を得るためのメモリユニットと、処理手段と、Ｕ［ｋ］及びＤ［ｋ］が周波数に依存するスケーリングファクタであると共にＣが定数である場合、
Ｂ’［ｋ］＝Ｂ−１［ｋ］・Ｕ［ｋ］と、
Ｂ”［ｋ］＝（Ｂ’［ｋ］・Ｄ［ｋ］）＋（｜Ｓ［ｋ］｜・Ｃ・（１−Ｄ［ｋ］））とを用いる一方、最小限許容されるバックグラウンドレベルＢｍｉｎを用いて、関係式
Ｂ［ｋ］＝ｍａｘ｛ｍｉｎ｛Ｂ’［ｋ］，Ｂ”［ｋ］｝，Ｂｍｉｎ｝
による前記先行して予測されたバックグラウンド強度を更新するためのコンパレータ手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の音声強化デバイス。
【請求項３】
前記信号対雑音比ブロックが、前記予測されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］に応答すると共に、関係式
ＳＮＲ［ｋ］＝｜Ｓ［ｋ］｜／Ｂ［ｋ］
による前記測定された入力強度Ｓ［ｋ］に応答して、信号対雑音比ＳＮＲ［ｋ］を計算するための手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の音声強化デバイス。
【請求項４】
前記フィルタ更新ブロックが、内部フィルタ値Ｆ’［ｋ］を計算するための第一の手段と、前記内部フィルタ値から前記測定された入力強度に対する前記フィルタ強度を求める第二の手段とを有し、前記第一の手段が、先行して計算された内部フィルタ強度Ｆ’−１［ｋ］を得るためのメモリユニットと、前記先行して計算された内部フィルタ強度を更新するための処理手段とを有することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の音声強化デバイス。
【請求項５】
前記第二の手段は、Ｈが定数であり、Ｆｍｉｎが最小のフィルタ値であり、Ｆ’［ｋ］が前記内部フィルタ値である場合、関係式
Ｆ［ｋ］＝ｍａｘ｛ｍｉｎ｛Ｈ・Ｆ’［ｋ］，１｝，Ｆｍｉｎ｝
による前記フィルタ強度をスケーリングすると共にクリッピングするためのコンパレータ手段を有することを特徴とする請求項４に記載の音声強化デバイス。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載の音声強化デバイスを備える、音声符号化システム、特にＰ２ＣＭオーディオ符号化システムのための音声エンコーダ。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の音声強化デバイスを有する音声エンコーダを備える音声符号化システムであって、特にＰ２ＣＭオーディオ符号化システム。
【請求項８】
スペクトル振幅ワーピング手段と、ＡＤＰＣＭエンコーダとを含むプリプロセッサを有するＰ２ＣＭエンコーダを具備するＰ２ＣＭオーディオ符号化システムにおいて、前記プリプロセッサが、請求項１乃至５の何れか一項に記載の音声強化デバイスを備え、前記音声強化デバイスが、前記プリプロセッサの前記スペクトル振幅ワーピング手段において実現されるバックグラウンド雑音低減手段を有することを特徴とするＰ２ＣＭオーディオ符号化システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オーディオ信号の時間領域サンプルのフレームを周波数領域に変換する時間−周波数変換ユニットと、前記周波数領域における雑音低減を行うバックグラウンド雑音低減手段と、雑音が低減された前記オーディオ信号を周波数領域から時間領域に変換する周波数−時間変換ユニットとを有する、バックグラウンド雑音の低減のための音声強化デバイス（ｓｐｅｅｃｈ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｄｅｖｉｃｅ）に関する。
【０００２】
当該音声強化デバイスは、音声符号化システムにおいて、例えば、ディジタル電話応答装置及びボイスメール用途における記憶用途と、“車内（ｉｎ−ｃａｒ）”ナビゲーションシステムにおけるボイス応答システムと、インタネット電話のような通信用途とに対して適用されてもよい。
【０００３】
【従来の技術】
雑音の高い音声記録の音質を高めるため、雑音レベルが知られていなければならない。単体のマイクロフォンの記録のために、雑音の高い音声のみが利用可能となる。前記雑音レベルは当該信号のみから見積られなければならない。前記雑音を測定する方法は、音声作用（ｓｐｅｅｃｈ  ａｃｔｉｖｉｔｙ）のない記録帯（ｒｅｇｉｏｎ）を使用し、音声作用のある間のサンプルのフレームのスペクトラムを、音声作用のない間に得られるサンプルのフレームのスペクトラムと比較すると共に更新することである。例えば米国特許第ＵＳ−Ａ−６０７０１３７号が参照される。当該方法が有する問題は、音声作用検出器が使用されなければならないことにある。信号対雑音比が相対的に高いときにさえ、うまく動作するロバストな音声検出器を製作することは困難である。他の問題は、非音声作用帯が非常に狭くてもよく、又はむしろなくてもよいことにある。前記雑音が非定常状態にあるとき、当該雑音特性は、音声作用のある間、変化し得るので、当該アプローチは更により困難となる。
【０００４】
音声又は非音声の２者選択を使用せずに、前記信号内の各スペクトルコンポーネントの変化を測定する統計モデルを使用することは更に知られている（ＩＥＥＥ、ＡＳＳＰに関する通信分野、第３２巻、第６号（１９８４年１２月）（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  ＡＳＳＰ，ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．６，Ｄｅｃ．１９８４）に記載されている、エフライム、マーラー（Ｅｐｈｒａｉｍ，Ｍａｌａｈ）による“ＭＭＳＥ短期間スペクトル振幅見積り器を使用する音声強化（Ｓｐｅｅｃｈ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｕｓｉｎｇ  ＭＭＳＥ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）”参照）。当該方法が有する問題は、前記バックグラウンド雑音が非定常状態にあるとき、前記見積りは最も隣接した時点のフレームに基づいていなければならないことにある。音声発生長（ｌｅｎｇｔｈ  ｓｐｅｅｃｈ  ｕｔｔｅｒａｎｃｅ）において、いくつかの音声スペクトラム帯は、常に、実際の雑音レベル上にあってもよい。これにより、当該スペクトル帯に対する雑音レベルの誤見積りがもたらされる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、音声作用検出器を使用することなく、且つ著しく低減された、雑音レベルの誤見積りを伴って、単体のマイクロフォン音声記録においてバックグラウンド雑音のレベルを予測することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
従って、本発明によれば、冒頭の段落において記載されているように、前記音声強化デバイスは、前記バックグラウンド雑音低減手段が、前記オーディオ信号のカレントフレームにおける各々の周波数コンポーネントに対して、前記時間−周波数変換ユニットからの、測定された入力強度（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）Ｓ［ｋ］に応答すると共に、先行して計算されたバックグラウンド強度Ｂ−１［ｋ］に応答して、予測されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］を計算するためのバックグラウンドレベル更新ブロックと、各々の前記周波数コンポーネントに対して、前記予測されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］に応答すると共に、前記測定された入力強度Ｓ［ｋ］に応答して、信号対雑音比ＳＮＲ［ｋ］を計算するための信号対雑音比ブロックと、各々の前記周波数コンポーネントに対して、前記信号対雑音比ＳＮＲ［ｋ］に応答して、前記測定された入力強度Ｓ［ｋ］に対する前記フィルタ強度Ｆ［ｋ］を計算するためのフィルタ更新ブロックとを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明は、更に、音声符号化システム、及び、本発明による音声強化デバイスを備える当該音声符号化システム、特にＰ２ＣＭオーディオ符号化システムのための音声エンコーダにも関する。特に、適応型差動パルスコード変調（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｐｕｌｓｅ  ｃｏｄｅ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＡＤＰＣＭ））コーダ、及び上記音声強化システムを具備するプリプロセッサユニットが、前記Ｐ２ＣＭオーディオ符号化システムのエンコーダに設けられる。
【０００８】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載された実施例から明らかであり、これらの実施例を参照して説明される。
【０００９】
本発明の目的は、上記問題点を解消する方法を提供することにある。
【００１０】
【発明の実施の形態】
例として、音声強化デバイスにおいて、前記オーディオ入力信号は、例えば１０ミリ秒（ｍｉｌｌｉｓｅｃｏｎｄ）のフレームに分けられる。例えば８ｋＨｚのサンプリング周波数の場合、フレームは８０個のサンプルから構成される。各々のサンプルは、例えば１６ビットによって表される。
【００１１】
ＢＮＳは、基本的には、周波数領域適応型フィルタ（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｄｏｍａｉｎ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒ）である。実際のフィルタリングに先行して、音声強化デバイスの入力フレームは、前記周波数領域に変換されなければならない。フィルタリングの後、前記周波数領域情報は、時間領域に逆変換される。ＢＮＳのフィルタの特性は期間に渡って変化するので、フレームの境界における不連続を防止する特別の配慮がなされなければならない。
【００１２】
図１は、ＢＮＳを具備する音声強化デバイスのブロック図を示している。前記音声強化デバイスは、入力窓形成ユニット（ｉｎｐｕｔ  ｗｉｎｄｏｗ  ｆｏｒｍｉｎｇ  ｕｎｉｔ）１、ＦＦＴユニット２、バックグラウンド雑音減算器（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｎｏｉｓｅ  ｓｕｂｔｒａｃｔｏｒ（ＢＮＳ））３、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）ユニット４、出力窓形成ユニット（ｏｕｔｐｕｔ  ｗｉｎｄｏｗ  ｆｏｒｍｉｎｇ  ｕｎｉｔ）５、及びオーバラップ加算ユニット（ｏｖｅｒｌａｐ−ａｎ−ａｄｄ  ｕｎｉｔ）６を有している。当該例において、入力窓形成ユニット１の８０個のサンプル入力フレームは、入力窓ｓ［ｎ］を形成するために、前記フレームのサイズの２倍、すなわち１６０個のサンプルのバッファにシフトされる。前記入力窓は、正弦窓ｗ［ｎ］で加重される。当該例において、スペクトラムＳ［ｋ］が、２５６ポイントのＦＦＴ２を使用して計算される。ＢＮＳブロック３は、当該スペクトラムにおいて周波数領域のフィルタリングをもたらす。その結果Ｓｂ［ｋ］は、ＩＦＦＴ４を使用して時間領域に逆変換される。当該結果は、時間領域表示Ｓｂ［ｎ］をもたらす。ユニット５において、時間領域出力は、前記入力のために使用される正弦窓と同じ正弦窓で加重される。正弦窓による２倍の加重の正味の結果は、ハニングの窓（Ｈａｎｎｉｎｇ  ｗｉｎｄｏｗ）による加重をもたらす。ユニット５の出力は、Ｓｂｗ［ｎ］によって表される。ハニングの窓は、後続する処理ブロック６、すなわちオーバラップ加算に対して使用される、好ましい窓の型である。オーバラップ加算は、二つの連続する出力フレームの間のスムースな遷移を達成するために使用される。フレーム“ｉ”に対するオーバラップ加算ユニット６の出力は、
Ｓ＊ｂｗ，ｉ［ｎ］＝Ｓｂｗ，ｉ［ｎ］＋Ｓｂｗ，ｉ−１［ｎ＋８０］  （０≦ｎ＜８０）
によって表される。
【００１３】
図２は、使用されるウインドウイング及びフレーミングを示している。音声強化デバイスの出力は、一つのフレームの全ディレイ、すなわち当該例において１０ミリ秒で、処理された場合（ｖｅｒｓｉｏｎ）の入力信号である。
【００１４】
図３は、強度（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）ブロック７、バックグラウンドレベル更新ブロック８、信号対雑音比ブロック９、フィルタ更新ブロック１０、及び処理手段１１を有する、周波数領域における適応型フィルタリングのブロック図を示している。後続する演算は、スペクトラムＳ［ｋ］の各周波数コンポーネントｋについてなされる。まず、強度ブロック７において、絶対値｜Ｓ［ｋ］｜は、関係式
｜Ｓ［ｋ］｜＝［（Ｒ｛Ｓ［ｋ］｝）２＋（Ｉ｛Ｓ［ｋ］｝）２］１／２
を使用して計算される。ここで、Ｒ｛Ｓ［ｋ］｝及びＩ｛Ｓ［ｋ］｝はそれぞれ、当該例において０≦ｋ＜１２９の場合のスペクトラムの実数部及び虚数部である。それから、バックグラウンドレベル更新ブロックは、カレントフレームに対して、予期されたバックグラウンド強度Ｂ［ｋ］を計算するために、入力強度｜Ｓ［ｋ］｜を使用する。
【００１５】
信号対雑音比（ＳＮＲ）は、関係式
ＳＮＲ［ｋ］＝｜Ｓ［ｋ］｜／Ｂ［ｋ］
を使用して計算され、フィルタ更新ブロック１０によってフィルタ強度Ｆ［ｋ］を計算するために使用される。
【００１６】
最後に、式
Ｒｂ｛Ｓｂ［ｋ］｝＝Ｒ｛Ｓ［ｋ］｝・Ｆ［ｋ］と、
Ｉｂ｛Ｓｂ［ｋ］｝＝Ｉ｛Ｓ［ｋ］｝・Ｆ［ｋ］と
を使用してフィルタリングがなされる。
【００１７】
全体の位相のバックグラウンド雑音への寄与（ｏｖｅｒａｌｌ  ｐｈａｓｅ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｎｏｉｓｅ）は、前記スペクトラムの実数部及び虚数部に渡って一様に分散しているので、周波数領域における振幅の局所的な低減は、加算された位相情報も低減させることが仮定されている。しかしながら、振幅スペクトラムのみを変化させ、位相のバックグラウンド信号への寄与を変化させないことが十分であるかどうかは議論され得る。前記バックグラウンドが周期的な信号のみから構成されている場合、当該信号の振幅及び位相コンポーネントを測定すると共に、同じ周期と振幅とを備えるが、１８０度回転された位相を備える合成信号を加算することは容易であろう。位相の、解析の合間に渡る雑音信号への寄与は一定ではなく、信号対雑音比のみ測定されるので、全てのなされ得ることは、各周波数領域に対する分離ファクタで入力信号のエネルギーを抑制することである。これにより、通常、バックグラウンドエネルギーだけでなく、音声信号のエネルギーも抑制されるであろう。しかしながら、正常に感知するために重要な音声信号の成分は、他の領域よりも高い信号対雑音比を有しているので、実際上、本方法で十分である。
【００１８】
図４は、バックグラウンドレベル更新ブロック８を、より詳細に示している。ブロック８は、処理手段１２乃至１６と、コンパレータ１８及び１９を具備するコンパレータ手段１７と、メモリユニット２０とを有している。
【００１９】
前記バックグラウンドレベルは、後続するステップで更新される。
−まず、メモリユニット２０及び処理手段１４を介して、バックグラウンドレベルの先行する値Ｂ−１［ｋ］が、Ｂ’［ｋ］をもたらすファクタＵ［ｋ］によって増幅される。
−それから、前記出力は、処理手段１２、１３、１５、及び１６を介して得られる現時点の絶対値入力レベル｜Ｓ［ｋ］｜と、増幅されたバックグラウンドレベルＢ’［ｋ］とのスケーリングされた合成である値Ｂ”［ｋ］と比較される。コンパレータ１８によって、より小さな方が、バックグラウンドレベルＢ’’’［ｋ］に対する候補として選択される。
−最後に、コンパレータ１９によって、バックグラウンドレベルＢ’’’［ｋ］は、最小限許容されるバックグラウンドレベルＢｍｉｎによって制限され、新たなバックグラウンドレベルをもたらす。これは、バックグラウンドレベル更新ブロック８の出力ともなる。
【００２０】
従って、計算されたバックグラウンドの強度は、Ｕ［ｋ］及びＤ［ｋ］が周波数に依存するスケーリングファクタであり、Ｃが定数である場合、
Ｂ’［ｋ］＝Ｂ−１［ｋ］・Ｕ［ｋ］と、
Ｂ”［ｋ］＝（Ｂ’［ｋ］・Ｄ［ｋ］）＋（｜Ｓ［ｋ］｜・Ｃ・（１−Ｄ［ｋ］））
とを用いる一方、最小限許容されるバックグラウンドレベルＢｍｉｎを用いて、関係式
Ｂ［ｋ］＝ｍａｘ｛ｍｉｎ｛Ｂ’［ｋ］，Ｂ”［ｋ］｝，Ｂｍｉｎ｝
で表され得る。
【００２１】
本実施例において、入力スケールファクタＣは４にセットされる。Ｂｍｉｎは６４にセットされる。スケーリング関数Ｕ［ｋ］及びＤ［ｋ］は、各フレームに対して一定であり、周波数インデックスｋのみに依存している。当該関数は
Ｕ［ｋ］＝ａ＋ｋ／ｂ、及びＤ［ｋ］＝ｃ−ｋ／ｄ
として規定される。ここで、ａは１．００２、ｂは１６３８４、ｃは０．９７、及びｄは１０２４にセットされてもよい。
【００２２】
図５は、フィルタ更新ブロック１０をより詳細に示している。ブロック１０は、処理手段２１乃至２７と、コンパレータ２９及び３０を具備するコンパレータ手段２８と、メモリユニット３１とを有している。
【００２３】
ブロック１０は、２段、すなわち、内部フィルタ値Ｆ’［ｋ］の適応のための１段と、出力フィルタ値のスケーリング及びクリッピング（ｃｌｉｐｐｉｎｇ）のための他の１段とを有している。内部フィルタ値Ｆ’［ｋ］の適応は、関係式Ｆ”［ｋ］＝Ｆ’−１［ｋ］・Ｅと、
δ［ｋ］＝（１−Ｆ”［ｋ］）・ＳＮＲ［ｋ］と、
Ｆ’［ｋ］＝Ｆ”［ｋ］（δ［ｋ］≦１の場合）、又はＦ’［ｋ］＝Ｆ”［ｋ］＋Ｇ・δ［ｋ］（δ［ｋ］≦１以外の場合）と
によれば、入力及びフィルタリングレベルが依存するステップ値によって、先行するフレームの、スケールダウンされた内部フィルタ値を増加させることによってなされる。ここで、Ｅは０．９３７５にセットされてもよく、Ｇは０．０４１６にセットされてもよい。
【００２４】
前記出力フィルタ値のスケーリング及びクリッピングは、
Ｆ［ｋ］＝ｍａｘ｛ｍｉｎ｛Ｈ・Ｆ’［ｋ］，１｝，Ｆｍｉｎ｝
を用いてなされる。ここで、Ｈは１．５にセットされてもよく、Ｆｍｉｎは０．２にセットされてもよい。
【００２５】
前記出力フィルタリングの追加のスケーリング及びクリッピングがなされる理由は、前記バックグラウンドよりもずっと高いエネルギーを伴うスペクトル領域に対する帯域通過特性を有するフィルタを有することにある。
【００２６】
図６は、バックグラウンド雑音が混入している有音声セグメントのフレームに対するフィルタ更新ブロック及び前記バックグラウンドレベルの出力を示している。
【００２７】
上記のような独立のバックグラウンド雑音減算器（ＢＮＳ）を具備する音声強化デバイスは、音声符号化システム、特にＰ２ＣＭ符号化システムのエンコーダにおいて適用されてもよい。前記Ｐ２ＣＭ符号化システムのエンコーダは、プリプロセッサ及びＡＤＰＣＭエンコーダを有している。前記プリプロセッサは、特に、例えば、Ｒ．リフェブレ及びＣ．ラフラメによるＩＣＡＳＳＰ  第１巻、３３５乃至３３８頁（１９９７年）（Ｒ．Ｌｅｆｅｂｒｅ，Ｃ．Ｌａｆｌａｍｍｅ，ＩＣＡＳＳＰ，ｖｏｌ．１，ｐ．３３５−３３８，１９９７）に記載の“オーディオ符号化における雑音スペクトラム整形のためのスペクトル振幅ワーピング（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ（ＳＡＷ）  ｆｏｒ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｓｈａｐｉｎｇ  ｉｎ  Ａｕｄｉｏ  Ｃｏｄｉｎｇ）”に記載されているような振幅ワーピングを適用することによって、符号化に先行してオーディオ入力信号の信号スペクトラムを整形（ｍｏｄｉｆｙ）する。当該振幅ワーピングは、周波数領域においてなされるので、前記バックグラウンド雑音の低減が、前記プリプロセッサにおいて実現される。時間−周波数変換後、バックグラウンド雑音の低減及び振幅ワーピングは連続的に達成され、その後、周波数−時間変換がなされる。この場合、前記音声強化デバイスの入力信号は、前記プリプロセッサの入力信号によって形成される。前記プリプロセッサにおいて、当該入力信号は、もたらされる信号における雑音低減が達成される態様で変化するので、ワーピングは、雑音が低減された信号についてなされる。前記入力信号に応答して得られる、前記プリプロセッサの出力は、遅延型の場合の前記入力フレームを形成し、ＡＤＰＣＭエンコーダに供給される。当該遅延（当該例においては１０ミリ秒）は、ＢＮＳの内部処理にほぼ起因している。ＡＤＰＣＭエンコーダに対する他の入力信号は、ＡＤＰＣＭエンコーダのビットストリーム出力における符号語のためのビット割り当てを決定するコーデックモード信号（ｃｏｄｅｃ  ｍｏｄｅ  ｓｉｇｎａｌ）によって形成される。ＡＤＰＣＭエンコーダは、前段処理された信号フレーム（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ  ｓｉｇｎａｌ  ｆｒａｍｅ）における各サンプルに対して符号語を生成する。符号語は、それから、当該例においては、８０個の符号のフレームにおさめられる。選択されたコーデックモードに依存して、もたらされたビットストリームは、例えば１１．２、１２．８、１６、２１．６、２４、又は３２ｋｂｉｔ／ｓのビットレートを有する。
【００２８】
上記の実施例は、Ｐ２ＣＭオーディオエンコーダにおける信号処理手段において実行可能なコンピュータプログラムの形態であってもよいアルゴリズムによって実現される。図の一部が、あるプログラミング可能な機能を実行するためのユニットを示している場合、当該ユニットは前記コンピュータプログラムのサブパーツとみなされなければならない。
【００２９】
記載されている本発明は、記載されている実施例に限定されるものではない。それらに関する変形例は可能である。特に、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、Ｅ、Ｇ及びＨの値が単なる例として与えられており、他の値が可能であることは注意されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明による、単独のバックグラウンド雑音減算器（ＢＮＳ）を具備する音声強化デバイスの基本的なブロック図を示している。
【図２】
ＢＮＳにおけるフレーミング及びウィンドウイングを示している。
【図３】
ＢＮＳにおける周波数領域適用型フィルタのブロック図を示している。
【図４】
ＢＮＳにおけるバックグラウンドレベルの更新のブロック図を示している。
【図５】
ＢＮＳにおけるフィルタの更新のブロック図を示している。
【図６】
測定されたバックグラウンドレベル及びもたらされた周波数領域フィルタリングを伴うバックグラウンド雑音が混入しているボイス音声セグメントを示している。
【図２】
2004519737.tif 000003
【図６】
2004519737.tif 000004
【国際公開パンフレット】
2004519737.tif 000005
2004519737.tif 000006
2004519737.tif 000007
2004519737.tif 000008
2004519737.tif 000009
2004519737.tif 000010
2004519737.tif 000011
2004519737.tif 000012
2004519737.tif 000013
2004519737.tif 000014
2004519737.tif 000015
2004519737.tif 000016
【国際調査報告】
2004519737.tif 000017
2004519737.tif 000018
2004519737.tif 000019