(57)【要約】【課題】有音セグメントの周期様構造を好適に向上するシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】エンハンスメントシステム（１００）は処理された語音の知覚品質を改善する。システムは、離散入力を介して受信された信号を遅延する遅延ユニット（１０４）を含む。遅延ユニットにリンクされたスペクトル変更器（１０２）は、バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化するようにプログラムされている。スペクトル変更器にリンクされた適合フィルタ（１０８）は、非遅延信号の応答を整合するためにフィルタ特性を適合させる。プログラマブルフィルタは遅延ユニットにリンクされる。プログラマブルフィルタは適合フィルタの伝達関数に関数的に関連された伝達関数を有する。【選択図】図１
2007171961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理された語音セグメントの知覚品質を改善するエンハンスメント語音システムであって、
離散入力と、
該離散入力を介して受信された信号をデジタル形式で遅延させる遅延ユニットと、
バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化するようにプログラムされている、該遅延ユニットに結合されたスペクトル変更器と、
該信号が遅延される前に、該離散入力を介して受信された信号に対する応答を整合するようにフィルタ特性を適合する、該スペクトル変更器に結合された適合フィルタと、
該適合フィルタの伝達関数に、関数的に関連する伝達関数を有する、該遅延ユニットに結合されたプログラマブルフィルタと
を備える、エンハンスメント語音システム。
【請求項２】
前記遅延ユニットは、前記入力信号の前記適合フィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記遅延ユニットは、前記入力信号の前記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記遅延ユニットは、前記入力信号の前記適合フィルタおよび前記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記スペクトル変更器は、所定の周波数未満の周波数または周波数範囲が通過することを可能にする回路に結合されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記スペクトル変更器は、遅延信号の高周波数帯を、スペクトル的に平坦化されたバックグラウンドノイズを有する信号を含んでいる低周波数帯に加算する加算器に結合されている、請求項１に記載の語音システム。
【請求項７】
前記スペクトル変更器はスペクトルマスクに結合される、請求項１に記載の語音システム。
【請求項８】
前記スペクトルマスクは、音声通過帯域の外にある信号を実質的に減衰させるように構成されている、請求項７に記載の語音システム。
【請求項９】
前記プログラムされたフィルタの伝達関数は、時間的に離散的な点において、前記適合フィルタの伝達関数と実質的に同一である、請求項１に記載の語音システム。
【請求項１０】
前記プログラムされたフィルタの伝達関数および前記適合フィルタとしての伝達関数は、前記入力信号の応答とともに変化する、請求項１に記載の語音システム。
【請求項１１】
前記プログラマブルフィルタの係数は、個々に、前記適合フィルタの係数に関数的に関連している、請求項１に記載の語音システム。
【請求項１２】
前記プログラマブルフィルタの係数と前記適合フィルタの係数との間の関数的関係が、移動平均を含む、請求項１１に記載の語音システム。
【請求項１３】
前記プログラマブルフィルタの係数と前記適合フィルタの係数との間の関数的関係が漏洩平均を含む、請求項１２に記載の語音システム。
【請求項１４】
処理された語音セグメントの知覚品質を改善するエンハンスメント語音システムであって、
離散入力と、
該離散入力を介して受信された離散信号をデジタル形式で遅延する遅延ユニットと、
検出されたバックグラウンドノイズのスペクトル特性の一部を実質的に平坦化するようにプログラムされている、該遅延ユニットに結合されたスペクトル変更器と、
該信号が遅延される前に、該離散入力を介して受信された該信号に対する応答を整合するように、係数を適合する、該スペクトル変更器に結合された適合フィルタと、
該適合フィルタの伝達関数に関数的に関連する伝達関数を有する、該遅延ユニットに結合されたプログラマブルフィルタと
を備える、エンハンスメント語音システム。
【請求項１５】
前記遅延ユニットは、前記入力信号の前記適合フィルタおよび前記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記スペクトル変更器は、所定の周波数未満の周波数または周波数範囲が通過することを可能にする回路に結合されている、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記スペクトル変更器は、遅延信号の高周波数帯を、スペクトル的に平坦化されたバックグラウンドノイズを有する信号を含んでいる該遅延信号の低周波数帯に加算する加算器に結合されている、請求項１４に記載の語音システム。
【請求項１８】
前記プログラマブルフィルタの出力に基づいて、前記入力信号の前記高調波構造を増幅する回路をさらに備える、請求項１４に記載の語音システム。
【請求項１９】
処理された語音セグメントの知覚品質を向上させる方法であって、
入力信号を遅延させることと、
バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化することによって、該入力信号の該スペクトル特性を変更することと、
該入力信号の該応答と整合するために、フィルタの係数を適合させることと、
プログラマブルフィルタの係数を適合させて、該プログラマブルフィルタの該伝達関数が、該フィルタの該伝達関数に関数的に関連するようにする、ことと
を包含する、方法。
【請求項２０】
前記プログラマブルフィルタの出力に基づいて、前記入力信号のゲインを調整することをさらに包含する、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、２００４年１０月２６日に出願され、「Ｐｅｒｉｏｄｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ」と題された、米国特許出願第１０／９７３，５７５号の一部継続出願である。上述の出願の開示は参照により本明細書において援用される。
【０００２】
（技術分野）
本発明は通信システムに関し、より詳細には、語音を向上するシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
通信デバイスは、語音信号を獲得、取り込み、転送し得る。多くの語音信号は、有声または無声に分類され得る。時間ドメインにおいて、無声のセグメントは、ノイズ様の構造を表示する。周期性は、殆どまたは全く現れない場合がある。語音スペクトルにおいて、有声の語音セグメントは殆どが周期的構造を有する。
【０００４】
一部の自然の語音は、高調波スペクトルおよびノイズスペクトルの組み合わせを有する。高調波およびノイズの混合は、広範な帯域幅にわたって現れ得る。ノイズの非定常および／または可変レベルは、ノイズが有音セグメントおよび非語音間隔をマスクする場合、非常に好ましくなくあり得る。非定常ノイズのスペクトル特性が大きく変化しなくあり得る一方で、その振幅は大幅に変化し得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このため、非定常ノイズを増強することなく、語音セグメントを強化または向上し得るシステムに対するニーズが存在する。また、音調干渉が存在するところで、有音セグメントの周期様構造を向上するシステムに対するニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
エンハンスメントシステムは、処理された語音の知覚品質を改善する。システムは、離散的な入力を介して受信された信号を遅延させる遅延ユニットを含む。遅延ユニットに結合されたスペクトル変更器は、バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化するようにプログラムされる。スペクトル変更器に結合された適合フィルタは、非遅延信号の応答を整合するためにフィルタ特性を適合する。プログラマブルフィルタは、遅延ユニットにリンクされる。プログラマブルフィルタは、適合フィルタの伝達関数に関数的に関連する伝達関数を有する。
【０００７】
本発明の他のシステム、方法、特徴、および利点は、以下の図面および詳細な記載の精査によって当業者に明らかであり、また明らかとなる。全てのそのような追加的なシステム、方法、特徴、および利点は、本明細書内に含まれ、本発明の範囲内であり、および、添付の請求の範囲によって保護されることが意図されている。
【０００８】
本発明はさらに以下の手段を備える。
【０００９】
（項目１）  
処理された語音セグメントの知覚品質を改善するエンハンスメント語音システムであって、
離散入力と、
該離散入力を介して受信された信号をデジタル形式で遅延させる遅延ユニットと、
バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化するようにプログラムされている、該遅延ユニットに結合されたスペクトル変更器と、
該信号が遅延される前に、該離散入力を介して受信された信号に対する応答を整合するようにフィルタ特性を適合する、該スペクトル変更器に結合された適合フィルタと、
該適合フィルタの伝達関数に、関数的に関連する伝達関数を有する、該遅延ユニットに結合されたプログラマブルフィルタと
を備える、エンハンスメント語音システム。
【００１０】
（項目２）  
上記遅延ユニットは、上記入力信号の上記適合フィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、項目１に記載のシステム。
【００１１】
（項目３）  
上記遅延ユニットは、上記入力信号の上記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、項目１に記載のシステム。
【００１２】
（項目４）  
上記遅延ユニットは、上記入力信号の上記適合フィルタおよび上記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、項目１に記載のシステム。
【００１３】
（項目５）  
上記スペクトル変更器は、所定の周波数未満の周波数または周波数範囲が通過することを可能にする回路に結合されている、項目１に記載のシステム。
【００１４】
（項目６）  
上記スペクトル変更器は、遅延信号の高周波数帯を、スペクトル的に平坦化されたバックグラウンドノイズを有する信号を含んでいる低周波数帯に加算する加算器に結合されている、項目１に記載の語音システム。
【００１５】
（項目７）  
上記スペクトル変更器はスペクトルマスクに結合される、項目１に記載の語音システム。
【００１６】
（項目８）  
上記スペクトルマスクは、音声通過帯域の外にある信号を実質的に減衰させるように構成されている、項目７に記載の語音システム。
【００１７】
（項目９）  
上記プログラムされたフィルタの伝達関数は、時間的に離散的な点において、上記適合フィルタの伝達関数と実質的に同一である、項目１に記載の語音システム。
【００１８】
（項目１０）  
上記プログラムされたフィルタの伝達関数および上記適合フィルタとしての伝達関数は、上記入力信号の応答とともに変化する、項目１に記載の語音システム。
【００１９】
（項目１１）  
上記プログラマブルフィルタの係数は、個々に、上記適合フィルタの係数に関数的に関連している、項目１に記載の語音システム。
【００２０】
（項目１２）  
上記プログラマブルフィルタの係数と上記適合フィルタの係数との間の関数的関係が、移動平均を含む、項目１１に記載の語音システム。
【００２１】
（項目１３）  
上記プログラマブルフィルタの係数と上記適合フィルタの係数との間の関数的関係が漏洩平均を含む、項目１２に記載の語音システム。
【００２２】
（項目１４）  
処理された語音セグメントの知覚品質を改善するエンハンスメント語音システムであって、
離散入力と、
該離散入力を介して受信された離散信号をデジタル形式で遅延する遅延ユニットと、
検出されたバックグラウンドノイズのスペクトル特性の一部を実質的に平坦化するようにプログラムされている、該遅延ユニットに結合されたスペクトル変更器と、
該信号が遅延される前に、該離散入力を介して受信された該信号に対する応答を整合するように、係数を適合する、該スペクトル変更器に結合された適合フィルタと、
該適合フィルタの伝達関数に関数的に関連する伝達関数を有する、該遅延ユニットに結合されたプログラマブルフィルタと
を備える、エンハンスメント語音システム。
【００２３】
（項目１５）  
上記遅延ユニットは、上記入力信号の上記適合フィルタおよび上記プログラマブルフィルタへの通過を遅延させるプログラマブル遅延を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２４】
（項目１６）  
上記スペクトル変更器は、所定の周波数未満の周波数または周波数範囲が通過することを可能にする回路に結合されている、項目１４に記載のシステム。
【００２５】
（項目１７）  
上記スペクトル変更器は、遅延信号の高周波数帯を、スペクトル的に平坦化されたバックグラウンドノイズを有する信号を含んでいる該遅延信号の低周波数帯に加算する加算器に結合されている、項目１４に記載の語音システム。
【００２６】
（項目１８）  
上記プログラマブルフィルタの出力に基づいて、上記入力信号の上記高調波構造を増幅する回路をさらに備える、項目１４に記載の語音システム。
【００２７】
（項目１９）  
処理された語音セグメントの知覚品質を向上させる方法であって、
入力信号を遅延させることと、
バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化することによって、該入力信号の該スペクトル特性を変更することと、
該入力信号の該応答と整合するために、フィルタの係数を適合させることと、
プログラマブルフィルタの係数を適合させて、該プログラマブルフィルタの該伝達関数が、該フィルタの該伝達関数に関数的に関連するようにする、ことと
を包含する、方法。
【００２８】
（項目２０）  
上記プログラマブルフィルタの出力に基づいて、上記入力信号のゲインを調整することをさらに包含する、項目１８に記載の方法。
【００２９】
（摘要）
エンハンスメントシステムは処理された語音の知覚品質を改善する。システムは、離散入力を介して受信された信号を遅延する遅延ユニットを含む。遅延ユニットにリンクされたスペクトル変更器は、バックグラウンドノイズのスペクトル特性を実質的に平坦化するようにプログラムされている。スペクトル変更器にリンクされた適合フィルタは、非遅延信号の応答を整合するためにフィルタ特性を適合させる。プログラマブルフィルタは遅延ユニットにリンクされる。プログラマブルフィルタは適合フィルタの伝達関数に関数的に関連された伝達関数を有する。
【発明の効果】
【００３０】
本発明により、非定常ノイズを増強することなく、語音セグメントを強化または向上し得るシステムが提供され得る。また、本発明により、音調干渉が存在するところで、有音セグメントの周期様構造を向上するシステムが提供され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明は、以下の図面および記載を参照してより良く理解される。図面における要素は縮尺通りである必要はなく、その代わり、本発明の原理を示す上で強調がなされる。さらに、図面において、同様の参照番号は、異なる図全体に亘り対応する部分を示す。
【００３２】
（好ましい実施形態に関する詳細な記述）
エンハンスメントロジック（ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｌｏｇｉｃ）は、処理された音声信号の知覚品質を向上させる。ロジックは、感知されたノイズの一部または全体を増幅することなしに、向上された音声セグメントを自動的に識別し得る。選択された有声および／または無声のセグメントは、１つ以上の周波数帯において処理および増幅され得る。知覚品質を向上させるために、適合ゲイン調整が、個々の領域において形成され得る。システムは、感知または評価されたノイズ、あるいは、バックグラウンドノイズ信号に基づく一部の調整を用いることにより、音声セグメントの一部のみ、または、全体のゲインを調整し得る。システムの汎用性（ｖｅｒｓａｔｉｌｉｔｙ）は、エンハンスメントロジックが第２のシステムを通過するか、または、第２のシステムによって処理される前に、音声を向上させることを可能にする。一部の応用において、語音またはその他の音響性の信号は、遠隔的な、局所的な、または、移動型のシステムを通過し得る。上記システムは、例えば、自動音声認識エンジンのようなものであり得、上記自動音声認識エンジンは、ある時間、および／または、ある周波数、および／または、個々の領域において、音声をキャプチャし、抽出し得る。
【００３３】
図１〜３および図８のエンハンスメントシステム１００は、車両または通信システムの単一の部分（例えば、無線電話、自動音声認識システム、等）にインターフェースするか、または、それらを備え得る。システムは、前処理ロジックおよび／または後処理ロジックを含み得、ハードウェアおよび／またはソフトウェアに実装され得る。いくつかのシステムにおいて、ソフトウェアは、デジタル信号プロセッサ「ＤＳＰ」、汎用プロセッサ「ＧＰＰ」、または、ＤＳＰとＧＰＰとのなんらかの組み合わせによって処理される。プロセッサ（単数または複数）は、入力信号を遅延させる命令、信号の周波数成分を追跡する命令、信号をフィルタリングする命令、および／または、選択されたスペクトル成分を補強する命令を実行し得る。その他の実施において、ハードウェアまたはソフトウェアは、離散型のロジックまたは回路、離散型ロジックまたは回路と集積型のロジックまたは回路との組み合わせにプログラムされるか実装され、および／または、複数のコントローラまたはプロセッサに分配されたり、複数のコントローラまたはプロセッサによって実行されたりし得る。
【００３４】
図１は、通信、または、スペクトル変更器（ｍｏｄｉｆｉｅｒ）１０２を含むエンハンスメントシステム１００のブロック図を示している。示されているように、スペクトル変更器１０２は、遅延信号の周波数スペクトルを変化させる。デジタル遅延または遅延ユニット１０４は、所定の期間またはプログラムされた期間の間に別の位置に転送されるべきデータを一時的に保持するメモリデバイスまたはバッファの一部によって実施され得、入力「ｘ（ｎ）」を、スペクトル変更器１０２、および、単一の入力と複数の出力とを有し得るプログラマブルフィルタ１０６に結合し得る。スペクトル変更器１０２は、検出されたバックグラウンドノイズバックグラウンドノイズの一部のスペクトル特性を、入力「ｘ（ｎ）」、あるいは、語音ノイズとバックグラウンドノイズとを含み得る遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」に実質的に平坦化する。一部のシステムにおいて、バックグラウンドノイズの一部の周波数および／または振幅は、会話の発出（ｓｐｕｒｔ）と小休止との間に検出される。一部のアプリケーションにおいて、検出されたノイズは、ｎ極の線形な予測符号化「ＬＰＣ（ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｃｏｄｉｎｇ）」フィルタを用いてモデル化される。ここに、ｎは通常は４に設定される。これらのシステムおよびその他のシステムにおいて、バックグラウンドノイズの一部は実質的に平坦化され、その他のシステムにおいて、バックグラウンドノイズの一部は、減弱される。ノイズは、不快感の少ないノイズレベル、ノイズフロア、または、ユーザが聴きたい所定のレベルにまで減弱され得る。
【００３５】
例えば移動平均フィルタ、非再帰離散時間フィルタ、または適合ＦＩＲフィルタのような適合フィルタ１０８は、平坦化または減弱されたノイズスペクトルを用いて、語音スペクトルの一部をモデル化する。いくつかのエンハンスメントシステムにおいて、適合フィルタ１０８は、入力信号「ｘ（ｎ）」の応答にできるだけ近くまたは近似的に整合させるように、その係数を変化させるか、または、適応させる。適合フィルタリングアルゴリズムを用いることにより、エラー信号「ｅ（ｎ）」が、加算ロジックまたは加算回路１１０（例えば、ベクトル加算器）を介して導出される。上記加算ロジックまたは加算回路は、入力信号「ｘ（ｎ）」を適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」から減算する。このことは、式１に示されるように計算される。
ｖｅｃｔｏｒ  ｅ（ｎ）＝ｖｅｃｔｏｒ  ｙ（ｎ）−ｘ（ｎ）  （式１）
この測定に基づいて、適合フィルタ１０８は、適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」と離散入力信号「ｘ（ｎ）」との間の差を縮小するように、その係数を変化させ得る。
【００３６】
システムは、プログラマブルフィルタ１０６の係数を選択するための多くの技術を含んでいるが、図１において、プログラムされたフィルタ１０６は、適合フィルタの係数を、実質的に、エンハンスメントシステム１００のサンプリングレートにコピーする。エンハンスメントシステム１００のサンプリングレートは、向上された音声信号の所望の分解能により、変動し得る。適合フィルタ１０８およびプログラムされたフィルタ１０６の伝達関数は、入力信号「ｘ（ｎ）」の振幅および／または周波数、あるいは、遅延信号「ｘ（ｎ−Ｄ）」の変化にしたがって変化し得るが、プログラムされたフィルタ１０６は、入力信号の各サンプル点が処理される際に、適合フィルタ１０８と実質的に同じ伝達関数を有する。このことは、エンハンスメントシステム１００のサンプリング周波数において、一時的に発生し得る。
【００３７】
図１において、遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」の一部は、プログラムされたフィルタ１０６によって処理され、結果として、予測出力ベクトル
【００３８】
【数１】
2007171961.tif 000003
を生じる。その後、予測出力ベクトル
【００３９】
【数２】
2007171961.tif 000004
は、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２によって処理され、結果として、スカラー出力を生じる。図１において、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２は、加算フィルタを備え得、上記加算フィルタは、係数を加算する前に、予測出力ベクトル
【００４０】
【数３】
2007171961.tif 000005
の負の成分を取り除くことにより、スカラー出力を導出し得る。その後、スカラー出力は、加算ロジックまたは加算回路１１４（例えば、スカラー加算器）を介して、入力信号に加算される。上記加算ロジックまたは加算回路は、バックグラウンドノイズをわずかに強めるか全く強めることなしに、有声音声の周期性または調波構造を向上させる。
【００４１】
入力または離散入力「ｘ（ｎ）」の高周波数成分の増強を最小化するために、フロントエンド（ｆｒｏｎｔ  ｅｎｄ）の処理、回路（単数または複数）、プロセッサ（単数または複数）、コントローラ（単数または複数）、または、インターフェースは、その他の通信システムおよび／またはエンハンスメントシステムにおける遅延入力をさらに調整し得る。図１，図２，図３および図８に示されているシステムのように、遅延は、最大ピッチの周期に対応し得るか、または、各アプリケーションによって変動し得る。図２において、フロントエンドの離散型のロジックまたは回路（単数または複数）は、スペクトルが平坦化されたバックグラウンドノイズを有する信号の選択された周波数が加算ロジックまたは加算回路２０２（例えば、信号加算器）を通過することを可能にし得る。ローパスフィルタ２０４は、スペクトル変更器１０２によって処理された、スペクトルが変更された信号の高周波数成分を、実質的に減衰するか、実質的に減弱するかする。ローパスフィルタ２０４のカットオフ周波数は、ハイパスフィルタ２０６のカットオフ周波数と実質的に整合し得る。これらフィルタのカットオフ周波数は、通過帯域と隣接する減衰帯域との間の遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）を含む周波数または範囲を含み得る。図２において、フロントエンドのその他の離散型のロジックまたは回路は、実質的に、カットオフ周波数よりも上の周波数の遅延信号のすべてを通過させ、それらは、その後、加算ロジックまたは加算回路２０２を介することにより、スペクトル的に変更された信号の通過した周波数に加えられ得る。その後、移動平均フィルタ、非再帰離散時間フィルタ、または、適合ＦＩＲフィルタのような適合フィルタ１０８は、組み合わされたスペクトルをモデル化し得る。
【００４２】
図２において、エラー信号（例えば、ベクトル）は、加算ロジックまたは加算回路１１０（たとえば、ベクトル加算器）を介して導出される。上記加算ロジックまたは加算回路は、入力信号を適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」から減算する。離散入力と適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」との間の差は、エラーベクトル「ｅ（ｎ）」を含む。このシステムは、プログラマブルフィルタの係数を選択するための多くの技術を含んでいるが、図２において、プログラムされたフィルタ１０６は、適合フィルタの係数を、実質的に、エンハンスメントシステム２００のサンプリングレートにコピーする。このシステムにおいて、プログラムされたフィルタ１０６は、単一の入力と複数の出力（例えば、ベクトル係数）とを有する。このエンハンスメントシステム２００のサンプリングレートは、向上された語音信号の所望の分解能によって変動し得る。適合フィルタ１０８およびプログラムされたフィルタ１０６の伝達関数は、組み合わされた信号の振幅および／または周波数の変化にしたがって変化し得るが、プログラムされたフィルタ１０６は、入力信号の各サンプル点が処理される際に、適合フィルタ１０８と実質的に同じ伝達関数を有する。このことは、このエンハンスメントシステム２００のサンプリング周波数において、一時的に発生し得る。
【００４３】
図２において、組み合わされた入力は、プログラムされたフィルタ１０６によって処理され、結果として、予測出力ベクトル
【００４４】
【数４】
2007171961.tif 000006
を生じる。その後、予測出力ベクトル
【００４５】
【数５】
2007171961.tif 000007
は、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２によって処理され、結果として、スカラー出力を生じる。図２において、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２は、加算フィルタを備え得、上記加算フィルタは、ベクトル成分を加算する前に、予測出力ベクトル
【００４６】
【数６】
2007171961.tif 000008
の負の成分を取り除くことにより、スカラー出力を導出し得る。その後、スカラー出力は、加算ロジックまたは加算回路１１４（例えば、スカラー）を介して、入力信号に加算される。上記加算ロジックまたは加算回路は、有声音声の周期性または調波構造を向上させ、向上された音声信号を導出する。
【００４７】
その他の通信システムおよび／またはエンハンスメントシステム３００において、スペクトルマスク３０２は、離散入力信号の信号・ノイズ比を改良し得る。これらエンハンスメントシステム３００において、代替的なフロントエンドは、周波数のスペクトルを調整し、信号が適合フィルタ１０８を通過する前に、遅延された入力信号をフィルタリングする。一部のエンハンスメントシステムにおいて、フィルタは、所定のプログラムされたスペクトルマスク３０２を備え、上記スペクトルマスクは、実質的に音声（ａｕｒａｌ）周波数を通過させる。これらエンハンスメントシステム３００において、スペクトルマスク３０２は、音声帯域幅の外側にある平坦化されたノイズスペクトルを、実質的にブロックするか、または、実質的に減衰する。その他の通信およびエンハンスメントシステムにおいて、スペクトルマスクの通過帯域は、変動する。一部のエンハンスメントシステムにおいて、セグメント全体、または、有声音声の一部は、通信システムの帯域幅に整合するように向上され、車両とインターフェースするか車両に実装される無線通信システムを含み得る。その他のシステムにおいて、スペクトルマスクの通過帯域は、任意の周波数範囲、振幅を通過させるように、プログラムされるか、構成され得、任意のスペクトル形状を取り得る。その後、図１および図２に示されているエンハンスメントまたは通信システム１００または２００のように、スペクトルが平坦化されフィルタされたノイズスペクトルを含む信号は、上述のように処理され得る。
【００４８】
低周波数の干渉の影響を克服するために、図２のローパスフィルタ２０４または図３のスペクトルマスク３０２の通過帯域は、音声信号の低周波数部分のみを平坦化して通過させるように、プログラムされるか、または、構成され得る。図４において矢印によって示されているように、入力信号は、低周波数の干渉またはアーチファクトを含み得る。これらアーチファクトは、多くの状況下で聴かれるか、または、その他のシステムによって生成され得る。車両を直撃する風「ウィンドバフェット（ｗｉｎｄ  ｂｕｆｆｅｔ）」、電流を生成するオルタネータ、車両を冷却する冷却システム、および、その他多くのシステムまたは状況は、干渉を生成し得る。アーチファクトはなんらかの周期性を有するように生成されるが、通信およびエンハンスメントシステムは、低周波数のアーチファクトを増強することなしに、周期的な音声信号の一部を向上する。その他いくつかのシステムにおいて、アーチファクトの振幅または信号強度はまた、エンハンスメントシステムによって弱められるか減弱され得る。
【００４９】
低周波数の干渉が、周期性を呈する語音信号と区別できないとき、エンハンスメントシステムまたは回路は、音声信号において聴かれる干渉を過度に向上（ｏｖｅｒ  ｅｎｈａｎｃｅ）し得る。図５の上のプロットに示されているように、矢印は、ウィンドバフェットによって生成された低周波数の干渉の望ましくないエンハンスメントを指し示している。この図において、エンハンスメントは、語音信号のスナップ写真において約１．２８１秒にわたって音声の一部を遮蔽している低周波数のアーチファクトを増幅する。下のプロットに示されているように、図２および図３の通信またはエンハンスメントシステムは、干渉または低周波数の干渉の微小なエンハンスメントを用いて、または、上記エンハンスメントを用いることなしに、語音信号のピーク（ｐｅａｋ）を増強する。
【００５０】
図６および図７は、音声信号を向上するときに、音声からの干渉を区別しない影響を示すほかのプロット図を示している。図６および図７の上のプロットに示されているように、矢印は、ウィンドバフェットによって生成された低周波数の干渉の望ましくないエンハンスメントに対して指し示されている。これらの図において、エンハンスメントは、音声信号のスナップ写真において、約２．９７６秒の音声（図６）、および、約２．６５３秒の音声（図７）にわたって、音声を遮蔽している低周波数のアーチファクトを増幅する。下のプロットに示されているように、図２および図３の通信およびエンハンスメントシステムは、干渉または低周波数のアーチファクトの微小なエンハンスメントを用いて、または、上記エンハンスメントを用いることなしに、音声信号のピークを増強する。
【００５１】
図８は、代替的な通信およびエンハンスメントシステム８００を示しており、上記通信およびエンハンスメントシステムは、ノイズの全体または連続的な干渉を、１つ以上の実質的に共通な周波数に区別化する。これら代替的なエンハンスメントシステム８００は、上述のスペクトル変更器１０２を実装するハードウェアおよび／またはソフトウェアを含み得る。図８のスペクトル変更は、図１のバックグラウンドノイズのスペクトル平坦化１０２；図２のスペクトル平坦化１０２、ローパスフィルタ２０４、ハイパスフィルタ２０６、加算器２０２；図３のスペクトル平坦化１０２およびスペクトルマスク３０２；または、これらフロントエンドの１つ以上の要素を含み得る。いくつかのエンハンスメントシステムにおいて、スペクトル変更器１０２は、その他のロジック、例えば、帯域通過フィルタまたは予測符号化フィルタに接続されたスペクトル平坦化を含み得る。
【００５２】
図８において、スペクトル変更器１０２は、遅延信号の周波数スペクトルを変化させる。デジタル遅延１０４は、プログラムされた期間または所定の期間の間に別の位置に転送されるべきデータを一時的に保持するメモリデバイスまたはバッファの一部によって実施され得、入力「ｘ（ｎ）」を、スペクトル変更器１０２、および、信号入力と複数の出力（例えば、ベクトル係数）とを有するプログラムされたフィルタ１０６に結合し得る。スペクトル変更器１０２は、検出されたバックグラウンドノイズのスペクトル特性を、入力「ｘ（ｎ）」または遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」に実質的に平坦化する。いくつかのエンハンスメントシステムにおいて、背景信号の周波数および／または振幅は、会話の発出と小休止との間に検出される。これらまたはその他のエンハンスメントシステムにおいて、バックグラウンドノイズは、実質的に平坦化または減弱される。ノイズは、不快感の少ないノイズレベル、ノイズフロア、または、ユーザが聴きたい所定のレベルにまで、平坦化されるか、減弱され得る。
【００５３】
例えば移動平均フィルタ、非再帰離散時間フィルタ、または適合ＦＩＲフィルタのような適合フィルタ１０８は、平坦化または減弱されたノイズスペクトルを用いて、音声スペクトルの一部をモデル化する。いくつかのエンハンスメントシステム８００において、適合フィルタ１０８は、入力信号「ｘ（ｎ）」の応答にできるだけ近くまたは近似的に整合させるように、その係数を変化させるか、または、適応させる。適合フィルタリングアルゴリズムを用いることにより、エラー信号「ｅ（ｎ）」が、加算ロジックまたは加算回路１１０（例えば、ベクトル加算器）を介して導出される。上記加算ロジックまたは加算回路は、入力信号「ｘ（ｎ）」を適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」から減算する。このことは、式１に示されるように計算される。この測定に基づいて、適合フィルタは、適応された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」と離散入力信号「ｘ（ｎ）」との間の差を縮小するように、その係数を変化させ得る。
【００５４】
このエンハンスメントシステム８００は、プログラマブルフィルタ１０６の係数を所望のエンハンスメントに適合するように選択するための多くの技術を含んでいるが、図８において、プログラムされたフィルタの係数は、フィルタの係数の移動平均を適合フィルタの係数の瞬間的な評価から減算することによって導出される。いつでも移動平均が用いられ得るが、図８では、プログラマブルフィルタの係数を導出するために、漏洩平均（ｌｅａｋｙ  ａｖｅｒａｇｅ）が用いられている。漏洩平均は、式２または式３によって表される。
ｙ（ｎ）＝（１−ａ）ｙ（ｎ−１）＋αｈ（ｎ）  （式２）
ｙ（ｎ）＝ｙ（ｎ−１）＋α（ｈ（ｎ）−ｙ（ｎ−１））  （式３）
ここに、ｙ（ｎ）は、フィルタ係数の漏洩平均ベクトルであり、ｈ（ｎ）は、入力フィルタ係数ベクトルであり、αは、漏洩因子（ｌｅａｋａｇｅ  ｆａｃｔｏｒ）である。適合フィルタの係数の漏洩平均を取ることにより、入力信号に現れる全ノイズは、実質的にキャプチャされ得る。その後、フィルタ係数の漏洩平均は、適合フィルタ係数の実質的に瞬間的な評価から減算され、全ノイズの影響を、評価された適合フィルタの係数から取り除き得る。結果としての、または、変更された係数は、実質的にエンハンスメントシステム８００のサンプリングレートにおいて、プログラマブルフィルタ１０６にコピーされる。適合フィルタ１０８およびプログラムされたフィルタ１０６の伝達関数は、図８におけるものとは同じではなく、入力信号「ｘ（ｎ）」または遅延入力信号「ｘ（ｎ−Ｄ）」の変化にしたがって変化し得るが、プログラムされたフィルタ１０６の伝達関数は、入力信号の各サンプル点が処理される際に、適合フィルタ１０８の伝達関数を追跡し得る。図８において、伝達関数の係数は、一時的な移動平均に関係している。
【００５５】
図８において、遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」がフィルタ１０６によってプログラムされることによって処理され、予測出力信号
【００５６】
【数７】
2007171961.tif 000009
として得られる。予測出力信号
【００５７】
【数８】
2007171961.tif 000010
は、次いで、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２によって処理され、スカラー出力を得る。図８において、重み付けロジックまたは重み付け回路１１２は、スカラー出力を導き出すために係数を積算する前に、予測出力ベクトル
【００５８】
【数９】
2007171961.tif 000011
の負の係数を排除するために、加算フィルタを備え得る。スカラー出力は、次いで、声調ノイズを増強することなく、有声の周期性または調波構造を向上する加算ロジックまたは加算回路１１４（例えば、スカラ加算器）を介して、入力信号に加えられる。
【００５９】
声調干渉は、周期性を示す語音信号と区別されないとき、エンハンスメントシステムまたは回路は、音響信号内で聞かれる干渉を過度に向上し得る。図９の上のプロット図に示されるように、声調ノイズは、音響信号の一部をマスクする。図９の中のプロット図において、実質的に水平なラインにある暗い影は、エンハンスメントが連続的な声調ノイズを増幅している。下のプロット図の実質的に平行なラインの明るい影、および、音調信号部分の暗い影で示されるように、図８の通信および／またはエンハンスメントシステムは、声調ノイズの連続的な干渉による増幅をほとんど、または全く増強することなく、語音信号の振幅を向上する。
【００６０】
図１０、図１１および図１２は、声調ノイズを、語音または音声信号から区別しない影響を示している。図１０〜図１２の上のプロット図で示すように、矢印は、声調ノイズによって形成された連続的干渉による望まれないエンハンスメントを示す。これらの図において、エンハンスメントは、約２．８秒の語音（図１０）、約３．２秒の語音（図１１）および約４．６４２秒の語音（図１２）で取られたスナップショットにおける音語音をマスキングする声調ノイズを増幅する。下のプロット図に示すように、図８の通信および／またはエンハンスメントシステム８００は、干渉または声調ノイズをほとんど、または全くエンハンスメントすることなく、語音信号のピークの振幅を増加する。周波数ドメインにおいて、システムは、声調ノイズのスペクトルを向上しながら、高調波を向上する。
【００６１】
図１３は、信号エンハンスメントの流れ図である。このプロセスにおいて、スペクトル変更器は、入力信号の語音セグメント内でバックグラウンドノイズの全部または一部を平坦にすることによって、遅延離散信号の周波数を変化する。入力信号は、スペクトル変更器に通す前に、デジタル化され（動作１３０２）、遅延される（動作１３０４）。図１３において、遅延は、メモリ、バッファ、信号を通す前に特定数まで数えるロジック、または、入力信号が、時間的に後で、信号を目的地に到達させるデバイスによってインプリメントされ得る。
【００６２】
動作１３０６において、入力信号のスペクトルは、変更される。オプションである動作１３０８において、スペクトル変更器は、１つまたは複数（例えば、マルチステージ）のフィルタ（例えば、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、および／またはスペクトルマスク）によって、バックグラウンドノイズの全部または一部のスペクトルを平坦化する。一部の方法において、バックグラウンドノイズの周波数および振幅は、トークスパート（ｔａｌｋ  ｓｐｕｒｔ）およびポーズ（ｐａｕｓｅ）の間に検出され、線形予測コード化フィルタによって、モデル化される。これらおよび他の方法において、バックグラウンドノイズの一部または全部は、実質的に平坦化され、他のシステムにおいては、バックグラウンドノイズの一部または全部は、弱められる（ｄａｍｐｅｎ）。ノイズは、快適なノイズレベル、ノイズフロア、または、ユーザが聞きたいと期待する所定のレベルに弱められ得る。
【００６３】
動作１３１０において、移動平均フィルタ、非再帰的離散時間フィルタまたは適合ＦＩＲフィルタのような適合フィルタは、平坦化または弱められたスペクトルで、語音スペクトルの一部をモデル化する。一部のエンハンスメントシステム１３１０において、時間の離散的な点で、入力信号「ｘ（ｎ）」とできるだけ近づいて合致するように、あるいは、それと近接するように、適合フィルタは、その係数を変化または適合する。適合フィルタリングのアルゴリズムを使うと、エラー信号「ｅ（ｎ）」は、入力信号「ｘ（ｎ）」から適合された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」を減じる加算ロジックまたは加算回路を介して、導き出される。これは、式１に示されるように計算される。この測定を基に、適合フィルタは、適合された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」と離散的な入力信号「ｘ（ｎ）」との間の差を減らそうとする試みの中で、その変数を変化させる。
【００６４】
この方法は、プログラマブルフィルタの係数を選択する多数の技術を包含する一方で、動作１３１２において、プログラムされたフィルタは、実質的に、エンハンスメントシステムのサンプリングレートで、適合フィルタの係数をコピーする。エンハンスメントシステムのサンプリングレートは、向上された語音信号の所望の分解能によって、変化し得る。適合フィルタおよびプログラムされたフィルタの伝達関数は、入力信号「ｅ（ｎ）」または遅延入力信号「ｘ（ｎ−Ｄ）」の振幅および／または周波数として変化し得る一方で、プログラムされたフィルタは、入力信号の各サンプルポイントが処理されるので、適合フィルタとして、実質的に同じ伝達関数を有し得る。一時的に、この方法は、エンハンスメント１００のサンプリング頻度で起こり得る。
【００６５】
動作１３１４で、遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」は、予測出力ベクトル
【００６６】
【数１０】
2007171961.tif 000012
を与えるようにプログラムされたフィルタによって、処理される。動作１３１６において、予測出力ベクトル
【００６７】
【数１１】
2007171961.tif 000013
は、次いで、重み付けロジックまたは重み付け回路によって処理され、スカラー出力を与える。図１３において、スカラー出力を導き出すために係数を積算する前に、予測出力ベクトル
【００６８】
【数１２】
2007171961.tif 000014
の負の係数を排除するために、重み付けロジックまたは重み付け回路は、加算フィルタを備え得る。スカラー出力は、次いで、動作１３１８において、向上された声調信号を導き出し、ここで、有声スピーチの周期性または調波構造を向上する。
【００６９】
図１４は、声調ノイズまたは連続干渉と、語音との間を区別する信号エンハンスメントの流れ図である。図１４において、スペクトル変更器は、遅延信号の周波数を変化する。語音セグメントまたは入力信号内のバックグラウンドノイズの全部または一部を平坦化することによって、遅延離散信号の周波数を変化する。入力信号は、スペクトル変更器を通す前に、デジタル化され（動作１４０２）、遅延される（動作１４０４）。スペクトル変調器は、遅延信号の周波数スペクトルを変化する（動作１４０６）。遅延は、メモリ、バッファ、信号を通す前に特定数まで数えるロジック、または、入力信号が、時間的に後で、信号を目的地に到達させるデバイスによってインプリメントされ得る。一部のシステムにおいて、遅延は、伝播遅延を含み得る。
【００７０】
動作１４０４において、入力信号のスペクトルは、オプションの動作である動作１４０８において入力信号のスペクトルが１つまたは複数（例えば、マルチステージ）のフィルタ（例えば、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、および／またはスペクトルマスク）によってフィルタリングされる前に、変更される。スペクトル変更器は、入力「ｘ（ｎ）」または遅延入力「ｘ（ｎ−Ｄ）」の一部で検出されたバックグラウンドノイズの全部または一部のスペクトルを実質的に平坦化する。一部の方法において、バックグラウンドノイズの周波数および振幅は、トークスパート（ｔａｌｋ  ｓｐｕｒｔ）およびポーズ（ｐａｕｓｅ）の間に検出される。これらおよび他の方法において、バックグラウンドノイズの一部または全部は、実質的に平坦化され、他のシステムにおいては、バックグラウンドノイズの一部または全部は、弱められる。ノイズは、快適なノイズレベル、ノイズフロア、または、ユーザが聞きたいと期待する所定のレベルに弱められ得る。
【００７１】
動作１４１０において、移動平均フィルタ、非再帰的離散時間フィルタまたは適合ＦＩＲフィルタのような適合フィルタは、平坦化または弱められたスペクトルで、語音スペクトルの一部をモデル化する。一部のエンハンスメント方法において、入力信号「ｘ（ｎ）」の応答とできるだけ近づいて合致するように、適合フィルタは、その係数を変化または適合する。適合フィルタリングのアルゴリズムを使うと、エラー信号「ｅ（ｎ）」は、入力信号「ｘ（ｎ）」から適合された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」を減じる（例えば、ベクトル加算器の）加算ロジックまたは加算回路を介して、導き出される。これは、式１に示されるように計算される。この測定に基づいて、適合フィルタは、適合された予測出力ベクトル「ｙ（ｎ）」と離散的な入力信号「ｘ（ｎ）」との間の差を減らそうとする試みの中で、その変数を変化させる。
【００７２】
この方法は、プログラマブルフィルタの係数を選択する多数の技術を包含するが、動作１４１２において、プログラムされたフィルタ係数は、適合フィルタ係数の瞬時の推定値から、フィルタ係数の移動平均を減じることによって、導き出される。任意の時間平均が使用されるが、図８において、プログラマブルフィルタ係数を導き出すために、漏洩平均が使用される。漏洩平均は、式２または３で表わされ得る。ここで、ｙ（ｎ）は、フィルタ係数の漏洩平均ベクトル、ｈ（ｎ）は、入力フィルタ係数ベクトル、および、αは漏洩因子である。適合フィルタ係数の漏洩平均を取ると、入力信号中に存在する声調ノイズは、実質的にキャプチャされる。次いで、推定適合フィルタ係数から声調ノイズの影響を除去するために、フィルタ係数の漏洩平均は、適合フィルタ係数のその実質的な瞬時の推定値から、減ぜられる。この結果得られた、または変調された係数は、エンハンスメントシステムの実質的なサンプリングレートで、プログラムされたフィルタにコピーされ得る。適合フィルタおよびプログラムされたフィルタの伝達関数が、同じでなく、入力信号「ｘ（ｎ）」または遅延入力信号「ｘ（ｎ−Ｄ）」として変化し得る一方で、プログラムされたフィルタの伝達関数は、入力信号の各サンプルポイントが処理されるとき、適合フィルタの伝達関数を追跡し得る。一部の方法において、伝達関数の係数は、一時的移動平均によって、関連付けられる。
【００７３】
動作１４１４で、遅延入力の「ｘ（ｎ−Ｄ）」の一部は、予測出力ベクトル
【００７４】
【数１３】
2007171961.tif 000015
を与えるようにプログラムされたフィルタによって、処理される。動作１４１６において、予測出力ベクトル
【００７５】
【数１４】
2007171961.tif 000016
は、次いで、重み付けロジックまたは重み付け回路によって処理され、スカラー出力を与える。重み付けロジックまたは重み付け回路は、加算フィルタを備え得る。それは、スカラー出力を導き出すために係数を積算する前に、予測出力ベクトル
【００７６】
【数１５】
2007171961.tif 000017
の負の係数を排除するためである。次いで、動作１４１８において、スカラー出力は、声調ノイズを増強することなく、有声語音の周期性または調波構造を向上する加算ロジックまたは加算回路（例えば、スカラ加算器）を介して、入力信号を加えられる。
【００７７】
上述のシステムおよび方法のそれぞれは、信号ベアリング媒体、メモリのようなコンピュータ可読媒体において、コード化され、１つ以上の集積回路のようなデバイス内にプログラムされ、あるいは、コントローラまたはデジタル信号プロセッサによって処理される。これら方法が、ソフトウェアによって実行される場合、ソフトウェアは、スペクトル変調器１０２、適合フィルタ１０８、プログラムされたフィルタ１０６、あるいは、エンハンスメントシステムを備えるエレメントまたはロジックにインターフェースまたは常駐する任意の他のタイプの不揮発性または揮発性メモリの中に、常駐またはインターフェースしてメモリ内に常駐し得る。メモリは、ロジック機能をインプリメントする実行可能な命令を順序立てたリストを含み得る。ロジック機能は、デジタル回路網を介して、ソースコードを介して、アナログ回路網を介して、あるいは、アナログ電気信号またはアナログ光信号を介するようなアナログソースを介して、インプリメントされ得る。ソフトウェアは、命令実行可能なシステム、装置またはデバイスによって使用する、または、これらと接続して使用する任意のコンピュータ可読媒体または信号ベアリング媒体で具現化され得る。このようなシステムには、コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、あるいは、命令実行可能なシステム、または、これもまた命令を実行し得る装置またはデバイスから命令を選択的に取り出し得る他のシステムを含み得る。
【００７８】
「コンピュータ可読媒体」、「機械可読媒体」、「伝播信号」媒体および／または「信号ベアリング媒体」は、命令実行可能なシステム、装置またはデバイスで使用される、あるいは、これらと接続して使用されるソフトウェアを備え、格納、通信、伝播、搬送する任意の装置を備え得る。機械可読媒体は、選択的に、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線または半導体のシステム、装置、デバイスまたは伝播媒体であり得るが、これらに限定され得ない。機械可読媒体の例を網羅しないリストには、１つ以上のワイヤを「電気的に」有する電気的接続、携帯磁気または光ディスク、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）のような揮発性メモリ（電子的）、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）（電子的）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）（電子的）、または、光ファイバ（光学的）を含む。マシン可読媒体は、また、ソフトウェアがその上に印刷される有形媒体も含み得る。なぜなら、ソフトウェアは、イメージまたは他のフォーマットとして（光学的走査を介して）電子的に格納され、次いで、コンパイルされ、および／または、解釈され、あるいは、処理され得るからである。処理された媒体は、次いで、コンピュータおよび／またはマシンのメモリに格納され得る。
【００７９】
エンハンスメントシステムは、任意の技術またはデバイスに、修正または適合され得る。上述のエンハンスメントシステムは、リモートまたはローカルな自動音声認識「ＡＳＲ」エンジンを結合またはインターフェースし得る。ＡＳＲエンジンは、声または他のサウンドをリモートな場所に送信され得る形式に変換するインスツルメントで具現化され得る。例えば、陸線および無線通信デバイス（本開示で記述されたような無線プロトコルを含む）であり、電話およびオーディオ装置を含み得、人や物を運搬するデバイスまたは構造物（例：車両）またはデバイス内のスタンドアローンを含む。同様に、エンハンスメントは、ＡＳＲ付き車両またはＡＳＲ無しの車両で具現化され得る。
【００８０】
ＡＳＲエンジンは、電話ロジックで具現化し得る。一部のデバイスにおいて、車両制御システムの単一の部分であり、あるいは、車両制御システムをインターフェースし得る。エンハンスメントシステムは、前処理または後処理ロジックと結合し得る。これについては、米国特許出願第１０／９７３，５７５号（「Ｐｅｒｉｏｄｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ」２００４年１０月２６日出願）に記載されており、この出願は、本明細書において、参考として援用される。同様に、遅延ロジック適合フィルタ、ベクトル加算器およびスカラー加算器の全部または一部は、米国特許出願第１０／９７３，５７５号に記載されたエンハンスメントシステムまたはロジックによって、修正または置換され得る。
【００８１】
語音エンハンスメントシステムは、また、無線で、あるいは、電気デバイスまたは光デバイスまたは方法を介して、検出および／またはモニタするシステムにも適合されるし、インターフェースし得る。特定のサウンドまたは干渉が検出されるとき、システムは、エンハンスメントシステムをエネーブルにして、これらのサウンドまたは干渉の増幅またはゲイン調整を妨げ得る。通信バスのようなバスを介して、ノイズ検出器は、語音信号の一部または全体を向上する間に、これらのサウンドまたは干渉を妨げるために、割り込み（ソフトウェアのハードウェア割り込み）のような通知、または、メッセージを送信し得る。これらのアプリケーションにおいて、エンハンスメントロジックは、１つ以上の回路、ロジック、システムまたは方法とインターフェースし得、または、組み込まれ得る。これについては、米国特許出願第１０／４１０，７３６号および第１０／６８８，８０２号（「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」）ならびに米国特許出願第１１／００６，９３５号（「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｒａｉｎ  Ｎｏｉｓｅ」）に記載されており、これら出願のそれぞれは、本明細書において、参考として援用される。
【００８２】
エンハンスメントロジックは、処理された語音信号の知覚品質を改善する。ロジックは、感知したノイズの一部または全部を増幅することなしに、語音セグメントを自動的に同定し、向上し得る。選択された有声セグメントおよび／または無声セグメントは、１つ以上の周波数帯で処理および／または増幅され得る。知覚品質を向上するために、適合ゲインの調整は、離散的なドメインでなされ得る。システムは、感知または推定されたノイズまたはバックグラウンドノイズに基づくある程度の調整とともに、語音セグメントの一部のみまたは全体のゲインを調整し得る。システムの多彩性によって、エンハンスメントロジックは、第二のシステムによってパスまたは処理される前に、語音を向上することが可能になる。一部のアプリケーションにおいて、語音または他の可聴信号は、その時の音声、および／または、周波数、および／または、離散的なドメインをキャプチャおよび抽出し得るＡＳＲエンジンのようなリモート、ローカルまたは移動体システムにパスされ得る。
【００８３】
本発明の様々な実施形態が記載されてきたが、多数の実施形態およびインプリメンテーションが本発明の範囲内で可能であることは、当業者には明らかである。したがって、本発明は、添付の請求項およびその均等物によって以外は、何ら限定されない。
【００８４】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】エンハンスメントシステムのブロック図である。
【図２】第２のエンハンスメントシステムのブロック図である。
【図３】第３のエンハンスメントシステムのブロック図である。
【図４】向上された音声信号上に配置された音声信号のプロットである。
【図５】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図６】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図７】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図８】第３のエンハンスメントシステムのブロック図である。
【図９】向上された音声信号の上に配置された過度に向上された音声信号の上に配置された音声信号のプロットである。
【図１０】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図１１】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図１２】向上および過度に向上され音声信号のプロットである。
【図１３】信号エンハンスメントのフロー図である。
【図１４】信号エンハンスメントの代替的なフロー図である。
【符号の説明】
【００８６】
１００  エンハンスメントシステム
１０２  スペクトル変更器
１０４  遅延ユニット
１０６  プログラマブルフィルタ
１０８  適合フィルタ
【図１】
2007171961.tif 000018
【図２】
2007171961.tif 000019
【図３】
2007171961.tif 000020
【図４】
2007171961.tif 000021
【図５】
2007171961.tif 000022
【図６】
2007171961.tif 000023
【図７】
2007171961.tif 000024
【図８】
2007171961.tif 000025
【図９】
2007171961.tif 000026
【図１０】
2007171961.tif 000027
【図１１】
2007171961.tif 000028
【図１２】
2007171961.tif 000029
【図１３】
2007171961.tif 000030
【図１４】
2007171961.tif 000031
【手続補正書】
【提出日】平成19年4月10日(2007.4.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2007171961.tif 000032
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2007171961.tif 000033