(57)【要約】【課題】受信された信号からのノイズ推定を改善する拡張システムを提供すること。【解決手段】受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該受信された信号の一部を一以上の周波数分解能で分割するように動作可能なスペクトルモニタと、該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、該受信された信号における推定されたノイズの特性を追跡し、第１の周波数分解能で分割された信号の部分の複数のノイズ適応レートを変更するよう、プログラムされた複数の論理デバイスと、該受信された信号における該推定されたノイズの一以上の該追跡された特性に適用される重み付け論理であって、該重み付け論理が、所定の閾値と比較されたときに、音声の存在を示す値を導出するように動作可能である、重み付け論理と、該変更された複数のノイズ適応レートを制約するように動作可能な限定論理とを含む。【選択図】図１
2007304582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の一部を一つ以上の周波数分解能で分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
該受信された信号における推定されたノイズの特性を追跡し、第１の周波数分解能で分割された信号の部分の複数のノイズ適応レートを変更するように、プログラムされた複数の論理デバイスと、
該受信された信号における該推定されたノイズの一つ以上の該追跡された特性に適用される重み付け論理であって、該重み付け論理が、所定の閾値と比較されたときに、音声の存在を示す値を導出するように動作可能である、重み付け論理と、
該変更された複数のノイズ適応レートを制約するように動作可能な限定論理と
を含む、システム。
【請求項２】
前記スペクトルモニタが、前記受信された信号の部分を少なくとも２つの周波数分解能で分割するように構成された、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記複数の論理デバイスの一部が、前記変更された複数のノイズ適応レートに対する不正確な変化を補償する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の論理デバイスのうちの一つが、信号推定としてのノイズ論理を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の論理デバイスのうちの一つが、時間的可変性論理を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の論理デバイスのうちの一つが、過渡にある時間論理を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の論理デバイスのうちの一つが、ピアプレッシャー論理を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記複数の論理デバイスのうちの一つが、慣性予測を通してスペクトル変化を検出するように動作可能なデバイスを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記複数の論理デバイスが、信号推定としてのノイズ論理、時間的可変性論理、過渡にある時間論理、ピアプレッシャー論理、または時間的慣性論理を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記重み付け論理が、三角または四角の重み付け関数を用いて構成またはプログラムされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記重み付け論理が、信号推定としてのノイズを時間的にスムージングし、音声の存在を示すインジケータ信号を導出するように、動作可能な、Ａ重み付け論理およびスムージング要素を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記スペクトルモニタに結合された車両をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記スペクトルモニタに結合された音声起動システムをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
分散に基づいて複数のノイズ適応レートを変更するように動作可能な、逆二乗関数を用いて構成された、第１および第２の論理と、
時間的特性に基づいて該複数のノイズ適応レートを変更するように動作可能な、過渡にある時間論理と、
傾向特性と該変更されたノイズ適応レートとに基づいて、該複数のノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更するように動作可能な、ピアプレッシャー論理と、
予測された適応傾向に基づいて、該複数のノイズ適応レートと該狭帯域ノイズ推定とを変更するように動作可能な、時間的慣性論理と
を含む、システム。
【請求項１５】
前記第１の論理が、信号推定としてのノイズ論理を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第２の論理が、時間的可変性論理を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
第３の論理が、過渡にある時間論理を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記時間的特性が、広帯域ノイズ推定が所定のレベルだけ広帯域ノイズを上回った時間の量を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ピアプレッシャー論理が、重み付け論理を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２０】
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号の推定を近似正規分布に変換するように動作可能な正規化論理と、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
逆二乗関数および時間的特性に基づいて、広帯域ノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更する手段と
を含む、システム。
【請求項２１】
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張方法であって、該方法は、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割することと、
該受信された信号の推定を近似正規分布に正規化することと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出することと、
分散に基づいて複数のノイズ適応レートを変更することと、
時間的特性に基づいて該複数のノイズ適応レートを変更することと、
傾向特性と該変更されたノイズ適応レートとに基づいて、該複数のノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更することと
を包含する、方法。
【請求項２２】
前記分散が、逆二乗関数に相当する、請求項２０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、２００６年５月１２日付で代理人整理番号１１３３６／１３２６（Ｐ０６１０８ＵＳＶ）のもとで出願された、タイトルが「Ｒｏｂｕｓｔ  Ｎｏｉｓｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」である米国仮特許出願第６０／８００，２２１号に対して、優先権利益を主張するものであり、本明細書において参照により援用されている。
【０００２】
本発明は、ノイズに関し、より具体的には、ノイズを推定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
（関連技術）
一部の通信デバイスは、音声を受信し、転送する。音声信号は、通信媒体を通して、一つのシステムから別のシステムへと通過し得る。一部のシステムにおいて、音声の明瞭さは、信号に付随するノイズのレベルに依存する。これらのシステムは、特定の時間においてノイズレベルを測定することによってノイズを推定し得る。一部のシステムにおける良くない性能は、音声にマスクすることがあるノイズの時間的に変化する特性によって引き起こされ得る。
【０００４】
他のシステムにおいて、ノイズは音声の休止の間に監視される。休止が発生するとき、平均ノイズ状態が記録される。信号の知覚される品質を改善するために、スペクトル減算を通して平均ノイズレベルが取り除かれる。車両および他の動的ノイズ環境において、システムは、ノイズ、特に音声の間に発生するノイズを、識別し得ない。たとえば、窓が開くとき、霜取りシステムが始動するとき、または道路がアスファルトからコンクリートに移行するときに発生する、ノイズレベルにおける急激な変化は、特に誰かが話しているときにこれらの変化が発生する場合には、識別され得ない。
【０００５】
一部の代替的なシステムは、最小ノイズ閾値を追跡する。信号コンテンツが検出されないとき、ノイズが監視され、最小ノイズ閾値が調整される。ノイズレベルにおいて急激な変化が発生する場合には、一部のシステムは、ノイズレベルにおける変化に適合するように、最小ノイズ閾値を調整する。これらのシステムは、高い信号対雑音状態において改善された性能を提供し得るが、システムが、たとえばエコーキャンセルにおいて発生し得る音声を取り除くことを試みるときに、欠点を有し得る。一部のシステムにおいて、エコーは、最小ノイズ閾値を追跡する快適ノイズによって置換される。最悪の場合のシナリオにおいては、バックグラウンドノイズが変動中のノイズ閾値を追跡すると、音声の知覚される品質が低下し得る。ノイズ推定を改善するシステムの必要性がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
拡張システムは、受信された信号からのノイズの推定を改善する。該システムは、該信号の一部分を一つ以上の周波数分解能で分割するスペクトルモニタを含む。適応論理は、受信された信号のノイズ適応因子を導出する。一つ以上のデバイスが、受信された信号における推定されたノイズの特性を追跡し、複数のノイズ適応レートを変更する。論理は、第１の周波数分解能で分割された信号から導出された、変更されたノイズ適応レートを、第２の周波数分解能で分割された信号に適用する。
【０００７】
拡張方法は、受信された信号からノイズを推定する。方法は、受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割し、受信された信号の推定をほぼ正規分布に正規化し得る。方法は、分散および時間的特性などの統計を使用して、受信された信号のノイズ適応因子を導出し、スペクトル特性に基づいて複数のノイズ適応レートを変更する。方法は、傾向特性と変更されたノイズ適応レートとに基づいて、複数のノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更する。
【０００８】
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説明を検討すれば、当業者にとって明らかであるかまたは明らかになる。そのような追加のシステム、方法、特徴および利点のすべては、本明細書の範囲内に含まれ、本発明の範囲内にあり、添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。
【０００９】
本発明は、さらに、以下の手段を提供する。
【００１０】
（項目１）
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の一部を一つ以上の周波数分解能で分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
該受信された信号における推定されたノイズの特性を追跡し、第１の周波数分解能で分割された信号の部分の複数のノイズ適応レートを変更するように、プログラムされた複数の論理デバイスと、
該受信された信号における該推定されたノイズの一つ以上の該追跡された特性に適用される重み付け論理であって、該重み付け論理が、所定の閾値と比較されたときに、音声の存在を示す値を導出するように動作可能である、重み付け論理と、
該変更された複数のノイズ適応レートを制約するように動作可能な限定論理と
を含む、システム。
【００１１】
（項目２）
上記スペクトルモニタが、上記受信された信号の部分を少なくとも２つの周波数分解能で分割するように構成された、項目１に記載のシステム。
【００１２】
（項目３）
上記複数の論理デバイスの一部が、上記変更された複数のノイズ適応レートに対する不正確な変化を補償する、項目１に記載のシステム。
【００１３】
（項目４）
上記複数の論理デバイスのうちの一つが、信号推定としてのノイズ論理を含む、項目１に記載のシステム。
【００１４】
（項目５）
上記複数の論理デバイスのうちの一つが、時間的可変性論理を含む、項目１に記載のシステム。
【００１５】
（項目６）
上記複数の論理デバイスのうちの一つが、過渡にある時間論理を含む、項目１に記載のシステム。
【００１６】
（項目７）
上記複数の論理デバイスのうちの一つが、ピアプレッシャー論理を含む、項目１に記載のシステム。
【００１７】
（項目８）
上記複数の論理デバイスのうちの一つが、慣性予測を通してスペクトル変化を検出するように動作可能なデバイスを含む、項目１に記載のシステム。
【００１８】
（項目９）
上記複数の論理デバイスが、信号推定としてのノイズ論理、時間的可変性論理、過渡にある時間論理、ピアプレッシャー論理、または時間的慣性論理を含む、項目１に記載のシステム。
【００１９】
（項目１０）
上記重み付け論理が、三角または四角の重み付け関数を用いて構成またはプログラムされる、項目１に記載のシステム。
【００２０】
（項目１１）
上記重み付け論理が、信号推定としてのノイズを時間的にスムージングし、音声の存在を示すインジケータ信号を導出するように、動作可能な、Ａ重み付け論理およびスムージング要素を含む、項目１に記載のシステム。
【００２１】
（項目１２）
上記スペクトルモニタに結合された車両をさらに含む、項目１に記載のシステム。
【００２２】
（項目１３）
上記スペクトルモニタに結合された音声起動システムをさらに含む、項目１に記載のシステム。
【００２３】
（項目１４）
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
分散に基づいて複数のノイズ適応レートを変更するように動作可能な、逆二乗関数を用いて構成された、第１および第２の論理と、
時間的特性に基づいて該複数のノイズ適応レートを変更するように動作可能な、過渡にある時間論理と、
傾向特性と該変更されたノイズ適応レートとに基づいて、該複数のノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更するように動作可能な、ピアプレッシャー論理と、
予測された適応傾向に基づいて、該複数のノイズ適応レートと該狭帯域ノイズ推定とを変更するように動作可能な、時間的慣性論理と
を含む、システム。
【００２４】
（項目１５）
上記第１の論理が、信号推定としてのノイズ論理を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２５】
（項目１６）
上記第２の論理が、時間的可変性論理を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２６】
（項目１７）
第３の論理が、過渡にある時間論理を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２７】
（項目１８）
上記時間的特性が、広帯域ノイズ推定が所定のレベルだけ広帯域ノイズを上回った時間の量を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２８】
（項目１９）
上記ピアプレッシャー論理が、重み付け論理を含む、項目１４に記載のシステム。
【００２９】
（項目２０）
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張システムであって、該システムは、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割するように動作可能なスペクトルモニタと、
該受信された信号の推定を近似正規分布に変換するように動作可能な正規化論理と、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出するように動作可能なグローバル適応論理と、
逆二乗関数および時間的特性に基づいて、広帯域ノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更する手段と
を含む、システム。
【００３０】
（項目２１）
受信された信号からノイズを推定するように動作可能な拡張方法であって、該方法は、
該受信された信号の部分を広帯域と狭帯域とに分割することと、
該受信された信号の推定を近似正規分布に正規化することと、
該受信された信号のノイズ適応因子を導出することと、
分散に基づいて複数のノイズ適応レートを変更することと、
時間的特性に基づいて該複数のノイズ適応レートを変更することと、
傾向特性と該変更されたノイズ適応レートとに基づいて、該複数のノイズ適応レートと狭帯域ノイズ推定とを変更することと
を包含する、方法。
【００３１】
（項目２２）
上記分散が、逆二乗関数に相当する、項目２０に記載のシステム。
【００３２】
（摘要）
拡張システムは、受信された信号からのノイズの推定を改善する。システムは、信号の部分を一つ以上の周波数分解能で分割するスペクトルモニタを含む。適応論理は、受信された信号のノイズ適応因子を導出する。複数のデバイスが、受信された信号における推定されたノイズの特性を追跡し、複数のノイズ適応レートを変更する。重み付け論理は、第１の周波数分解能で分割された信号から導出された、変更されたノイズ適応レートを、第２の周波数分解能で分割された信号に適用する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
拡張方法は、バックグラウンドノイズ推定を改善し、音声復元を改善し得る。拡張方法は、ノイズにおける急激な変化に迅速に適応し得る。方法は、連続的なまたは非連続的な音声の間のバックグラウンドノイズを追跡し得る。一部の方法は、高い信号対雑音状態の間に非常に安定している。一部の方法は、コストおよび電力消費を最小限にし得る、低い計算の複雑性およびメモリ必要量を有する。
【００３４】
通信方法において、ノイズは、自然に発生するか、または通信媒体によって生成または受信される、望ましくない信号を含み得る。ノイズのレベルおよび振幅は、安定であり得る。一部の状況において、ノイズレベルは急激に変化し得る。ノイズのレベルおよび振幅は、広帯域方法で変化し得、ヌル、音色、および階段関数（ｓｔｅｐ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）などの多くの異なる構造を有し得る。一つの方法は、スペクトル分析および時間的可変性の分析を通して、バックグラウンドノイズおよび音声を分類する。
【００３５】
図１において説明されるように、ノイズのスペクトル可変性または他の特性を分析するために、周波数スペクトルが一つ以上の周波数分解能で分割され得る。一部の拡張システムは、一つの周波数分解能で信号を分析し、第２の周波数分解能で該信号を変更する。たとえば、信号は、広帯域における信号の観察された特性に基づいて、（復元された周波数ビン（ｂｉｎｓ；値の範囲）を含み得る）狭帯域において、分析および／または変更され得る。広帯域は、所定数の帯域（たとえば、一部の方法における約４〜約６の帯域）を含み得、その帯域は、実質的に均等に間隔をあけられ得るか、または対数目盛、Ｍｅｌ目盛、またはＢａｒｋ目盛などのように、異なるように間隔をあけられ得、重複していないか重複していることがあり得る。最適化のために、一部の広帯域は異なるビン分解能を有し得、および／または一部の狭帯域は異なる分解能を有し得る。上方の周波数帯域は、下方の周波数帯域よりも大きな幅を有し得る。分解能は、音声またはバックグラウンドノイズの特性およびタイミングによって決定され得る：たとえば、一部のシステムにおいて、広帯域の広さは有声フォルマントをキャプチャする。１０２において周波数スペクトルが広帯域および狭帯域ビンに分割されて、１０４において、選択された広帯域のノイズ適応レートを変更するために、論理が広帯域の特性に関する分析を実行する前に、正規化論理は、信号およびノイズを近似の正規分布または他の望ましい分布に変換し得る。初期のノイズ適応レートは、プリプログラムされ得るか、または論理を通して周波数スペクトルの部分から導出され得る。次に、１０６において、広帯域ノイズ適応レートが狭帯域ビンに適用され得る。
【００３６】
広帯域ノイズ適応レートは、一つの論理デバイスまたは多数の論理デバイスによって、または推定されたノイズの特性を追跡し得る関数でプログラムまたは構成されたモジュールによって、変更され得、一部のものは広帯域ノイズ適応レートに対する不正確な変化を補償し得る。図１において、単一または複数の論理デバイスは、信号推定としてのノイズ論理（ｎｏｉｓｅ−ａｓ−ａｎ−ｅｓｔｉｍａｔｅ−ｏｆ−ｔｈｅ−ｓｉｇｎａｌ  ｌｏｇｉｃ）、時間的可変性論理、過渡にある時間（ｔｉｍｅ  ｉｎ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ）論理、および／またはピアプレッシャー（ｐｅｅｒ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）論理のうちの、一つ以上を含み得、たとえばこれらの一部は、逆二乗関数でプログラムされ得る。それぞれの広帯域ノイズ適応レートはそれぞれの狭帯域ビンにとって均等に重要ではないことがあり得るので、関数は、狭帯域ビンのそれぞれに対応する広帯域の広帯域ノイズ適応レートを適用し得る。適応レートがそれぞれの狭帯域ビンにとって均等に重要ではないという一部の状況において、重み付け論理が使用され得、重み付け論理は、たとえば三角、四角、または他の形状、または重み付け関数の組み合わせを用いて、構成またはプログラムされる。
【００３７】
図２は、ノイズを推定する拡張方法２００を図示する。該方法は、一つ以上のプロセッサと通信して、メモリまたはプログラムされたハードウェアの中に常駐し得るソフトウェアを含み得る。プロセッサは、一つ以上のオペレーティングシステムを実行し得るか、またはオペレーティングシステムの上で実行し得ない。該方法は、それぞれの広帯域についてグローバル適応レートを変更する。グローバル適応レートは、導出されたかまたは設定されたそれぞれの広帯域ノイズ推定に対する初期調整を含み得る。
【００３８】
２０２において、一部の方法はグローバル適応レートを導出する。方法は、時間フレームを含むそれぞれのブロックを用いて時間的なブロックごとの方法で動作し得る。フレームの数が、プリプログラムされた数または所定の数に満たないとき（たとえば一部の方法における約２）、拡張方法は、連続的なスムージング関数を信号スペクトルの部分に適用することによって、初期ノイズ推定を導出し得る。一部の方法において、スペクトルは、２つ、３つまたはそれ以上のポイントスムージング関数で、２回以上（たとえば２回、３回など）スムージングされ得る。フレームの数が、プリプログラムされたまたは所定のフレームの数以上であるとき、初期ノイズ推定は、速い適応レートを有するリーキー積分関数（ｌｅａｋｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、指数関数的な平均関数、または何らかの他の関数を通して導出され得る。グローバル適応レートは、導出されたノイズ推定とフレームの範囲内のスペクトルの部分との間の信号強度の差分を含み得る。
【００３９】
２０４において、均等に間隔をあけられた重複しない実質的に四角のウィンドウ、またはＭｅｌ間隔をあけられた重複するウィンドウを含み得る、ウィンドウ機能を使用して、周波数スペクトルは所定数の広帯域に分割される。グローバル適応レートは自動的に導出されるかまたは手動で設定されて、拡張方法は、統計的方法を通してもともとの信号の特性を分析する。それぞれの広帯域における平均信号およびノイズパワーは、計算されてデシベル（ｄＢ）に変換され得る。パワードメインにおける、平均信号強度とノイズレベルとの差分は、信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）（ＳＮＲ）を含む。広帯域における信号強度の推定およびノイズ推定が均等またはほぼ均等である場合、その広帯域に関するさらなる統計的分析は実行されない。たとえば、ＳＮＲの分散（たとえば信号推定としてのノイズ）、時間的可変性、または他の測定などの統計的結果は、次の広帯域が処理される前に、所定のまたは最小限の値に設定され得る。信号強度とノイズレベルとの差分がほとんどないか、あるいはない場合、一部の方法は、さらなる統計的情報を集める処理コストを被らない。
【００４０】
信号とノイズ推定との間に意味のある情報を含む（たとえば所定のレベルを超えるパワー比を有する）広帯域において、一部の方法は、２０６において、信号およびノイズ推定を、近似の正規な標準分布または標準的な正規分布に変換する。正規分布において、ＳＮＲ計算およびゲイン変化は、加算および減算を通して計算され得る。分布が負に歪曲させられている場合、一部の方法は信号を近似正規分布に変換する。一つの方法は、信号がｄＢに変換される前に、パワードメインにおける前の信号で信号を平均することによって、近似正規分布を近似する。別の方法は、信号のパワースペクトルを前のパワースペクトルと比較する。それぞれのビンにおける最大パワーを選択し、次に選択をｄＢに変換することによって、この代替的方法は標準的な正規分布を近似する。図３および図４にそれぞれ示される三乗根（Ｐ＾１／３）および四乗根（Ｐ＾１／４）は、標準的な正規分布を近似する他の代替的方法である。
【００４１】
それぞれの広帯域に対して、拡張方法は、信号強度および推定されたノイズレベルの合計および二乗された差分の合計を計算することによって、スペクトル可変性を分析し得る。分散測定が必要とされる場合、二乗の合計もまた計算され得る。これらの統計から、信号推定としてのノイズが計算され得る。信号推定としてのノイズは、ＳＮＲの分散であり得る。代替的な方法において、所定のランダム変数の分散を計算するための多くの他の異なる方法がある。数式１は、所定の広帯域「ｊ」のすべての「ｉ」ビンにわたるＳＮＲ推定の分散を計算する一つの方法を示す。
【００４２】
【数１】
2007304582.tif 000003
数式１において、Ｖｊは推定されたＳＮＲの分散であり、Ｓｉは広帯域「ｊ」の範囲内のビン「ｉ」における信号のｄＢでの値であり、Ｄｉは広帯域「ｊ」の範囲内のビン「ｉ」におけるノイズ（またはディスターバンス）のｄＢでの値である。Ｄはノイズ推定を含む。ＳおよびＤの二乗平均差分は、正規化因子（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）、またはＳおよびＤの平均差分を含む。ＳおよびＤが実質的に同一の形状を有する場合、Ｖは０（ゼロ）または約０（ゼロ）になる。
【００４３】
リーキー積分関数は、それぞれの広帯域の平均信号コンテンツを追跡し得る。それぞれの広帯域において、スムージングされなかった値とスムージングされた値との差分が計算され得る。差分、すなわち残差（Ｒ）は、数式２を通して計算され得る。
【００４４】
【数２】
2007304582.tif 000004
数式２において、Ｓは信号の平均パワーを含み、
【００４５】
【数３】
2007304582.tif 000005
は時間的にスムージングされた信号を含み、それは最初のフレームにおいてＳに初期化する。
【００４６】
次に、リーキー積分器を使用して時間的スムージングが発生し、該リーキー積分器では、適応レートが、有声セグメントにおいて見られ得る変化よりも遅いレートで信号における変化を追うように、プログラムされる：
【００４７】
【数４】
2007304582.tif 000006
数式３において、
【００４８】
【数５】
2007304582.tif 000007
はアップデートされてスムージングされた信号値であり、
【００４９】
【数６】
2007304582.tif 000008
は現在のスムージングされた信号値であり、Ｒは残差を含み、ＳＢＡｄａｐｔＲａｔｅは所定の値において初期化された適応レートを含む。所定の値は変化し得、異なる初期値を有し得る一方で、一つの方法はＳＢＡｄａｐｔＲａｔｅを約０．０６１に初期化した。
【００５０】
時間的にスムージングされた信号
【００５１】
【数７】
2007304582.tif 000009
がひとたび計算されると、平均または進行中の時間的可変性と、この差分における任意の変化との間の差分（たとえば第２の導関数）が計算され得る。時間的可変性ＴＶは、信号が時間を経て発展するにつれてどのくらい変動するかという可変性を測定する。時間的可変性は、数式４によって計算され得る。
【００５２】
【数８】
2007304582.tif 000010
数式４において、ＴＶ（ｎ＋１）はアップデートされた値であり、ＴＶ（ｎ）は現在の値であり、Ｒは残差を含み、ＴＶＡｄａｐｔＲａｔｅは所定の値に初期化された適応レートを含む。所定の値もまた変化し得、異なる初期値を有し得る一方で、一つの方法はＴＶＡｄａｐｔＲａｔｅを約０．２２に初期化した。
【００５３】
広帯域信号推定が広帯域のノイズ推定よりも上にある時間の長さもまた、一部の拡張方法において追跡され得る。信号推定がノイズ推定よりも所定のレベルだけ上に留まる場合、それがある時間の長さにわたってその所定のレベルを超えれば、信号推定は「過渡にある」と考えられ得る。過渡にある時間は、カウンタによって監視され得、該カウンタは、信号推定がその所定のレベルまたは他の適切な閾値を下回るときに、クリアまたはリセットされ得る。所定のレベルは変化し得、それぞれのアプリケーションに対して異なる値を有し得る一方で、一つの方法は該レベルを約２．５ｄＢにプリプログラムした。広帯域におけるＳＮＲがそのレベルを下回ったとき、カウンタはリセットされた。
【００５４】
上記に導出されたものなどのそれぞれの広帯域の数値的記述を使用して、拡張方法は、広帯域のそれぞれについての広帯域適応因子をそれぞれ変更する。それぞれの広帯域適応因子は、グローバル適応レートから導出され得る。一部の拡張方法において、グローバル適応レートは、約４ｄＢ／秒などの所定の値に導出され得るか、または代替的にプリプログラムされ得る。このことは、他の変更なくして、広帯域ノイズ推測は、約４ｄＢ／秒または所定の値の増加レートまたは減少レートで、広帯域信号推定に適応し得ることを意味する。
【００５５】
ぞれぞれの広帯域に対する広帯域適応因子を変更する前に、拡張方法は、２０８において、広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約１．４ｄＢなどの所定のレベルだけ下回るかどうかを決定する。広帯域信号が広帯域信号推定よりも下回る場合、２１０において、広帯域適応因子は、負のＳＮＲの所定のレートまたは関数にプログラムされ得る。一部の拡張方法において、広帯域適応因子は「−２．５×ＳＮＲ」に初期化され得る。このことは、広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約１０ｄＢ下回る場合、ノイズ推定は、一部の方法における変更されない広帯域適応レートよりも約２５倍速いレートで下に適応すべきであることを意味する。一部の拡張方法は、調整を広帯域の適応因子に限定する。拡張方法は、広帯域信号を上回る広帯域ノイズ推定が、変更された広帯域適応因子によって乗算されたときに、広帯域信号よりも下に位置しない（たとえばアンダシュートしない）ことを確実にし得る。
【００５６】
広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約１．４などの所定のレベルだけ超える場合、広帯域適応因子は、２つ、３つ、４つ、またはそれ以上の因子によって変更され得る。図２に示される拡張方法において、信号推定としてのノイズ、時間的可変性、過渡にある時間、およびピアプレッシャーは、広帯域のそれぞれの適応レートにそれぞれ影響し得る。
【００５７】
信号がノイズであるか音声であるかを決定するとき、拡張方法は、ノイズ推定が信号をどれほど良好に予測するかを決定し得る。ノイズ推定が信号に対してシフトまたはスケールされた場合、推定されたノイズからの信号の二乗偏差の平均が、信号がノイズであるか音声であるかを決定する。信号がノイズを含む場合、偏差は小さくあり得る。信号が音声を含む場合、偏差は大きくあり得る。統計的に、これは推定されたＳＮＲの分散と同様であり得る。推定されたＳＮＲの分散が小さい場合、信号はノイズのみをおそらく含む。一方、分散が大きい場合、信号は音声をおそらく含む。広帯域のすべてにわたる推定されたＳＮＲの分散は、その後、組み合わされて重み付けされ、次に閾値と比較されて、音声の存在の指示を与え得る。たとえば、Ａ重み付けまたは他の種類の重み付けカーブは、広帯域のすべてにわたるＳＮＲの分散を単一の値に組み合わせるために使用され得る。ＳＮＲ推定のこの単一の重み付けされた分散は、次に、所定のまたは場合により動的に導出された閾値と直接的に比較され、または時間的にスムージングされてから比較されて、音声検出能力を提供し得る。
【００５８】
広帯域適応因子の乗算因子もまた、推定されたＳＮＲの分散の関数を含み得る。広帯域適応レートはフィット（ｆｉｔ）によって逆に変化し得るので、２１２において、広帯域適応因子は、たとえば、信号推定としてのノイズの逆二乗関数によって乗算され得る。関数は、広帯域の適応因子によって乗算される因子を返し、変更された広帯域適応因子を生じる。
【００５９】
信号とオフセットノイズ推定とは異なるので、推定されたＳＮＲの分散が増加するにつれて、適応レートの変更は適応を遅くし得る。現在の信号は現在のノイズ推定に対するより近い適合であると考えられるので、分散が減少するにつれて、乗数は適応を増加させる。一部のノイズは、−統計的な値または数的な計算された値に依存して−約２０〜約３０の推定されたＳＮＲにおける分散を有し得るので、関数が約１．０の乗算因子を返す点を表す識別乗数は、その範囲内またはその限界の近くに位置し得る。図５において、識別乗数は約２０の推定の分散に位置する。
【００６０】
最大乗数は、信号がノイズ推定に最も類似している点を含み、したがって、推定されたＳＮＲの分散は小さい。このことは、広帯域ノイズ推定が、階段関数などの信号における急激な変化に適応することと、有声セグメントの間に安定することを可能にする。広帯域信号が、たとえば広帯域の一つの範囲内で約２０ｄＢなどの顕著なジャンプを行なうが、オフセット広帯域ノイズ推定に酷似している場合、信号とノイズ推定との間の偏差および分散の少ない量に起因して、適応レートは急激に増大する。最大乗算因子は、約３０〜約５０の範囲である得るか、またはこれらの範囲の限界の近くに位置し得る。代替的な拡張方法において、最大乗数は１よりも顕著に大きい任意の値を有し得、たとえば信号およびノイズ推定において使用される単位によって変化し得る。最大乗算因子の値は、広帯域バックグラウンド信号および適応レートの時間的な滑らかさまたは他の特性または特性の組み合わせのバランスをとる、ノイズ推定の実際の使用によっても変化し得る。代表的な最大乗算因子は、初期の広帯域適応因子よりも約１〜約２桁大きい範囲内であり得る。図５において、最大乗数は、０（ゼロ）に近接する推定の分散において約４０のプログラムされた乗数を含む。
【００６１】
最小乗数は、信号がノイズ推定から実質的に異なる点を含み、したがって、推定されたＳＮＲの分散は大きい。信号とノイズ推定との間の分散または偏差が増加するにつれて、乗数は減少する。最小乗数は、１〜０の範囲内の任意の値を有し得、一部の方法において一つの共通値は約０．１〜約０．０１の範囲にある。図５において、最小乗数は、約８０に近接する分散推定において約０．１の乗数を含む。代替の拡張方法において、最小乗数は約０．０７に初期化される。
【００６２】
識別乗数、最大乗数、および最小乗数の数値を使用して、信号推定としてのノイズの逆二乗関数が数式５から導出され得る。
【００６３】
【数９】
2007304582.tif 000011
数式５において、Ｖは推定されたＳＮＲの分散を含み、Ｍｉｎは最小乗数を含み、Ｒａｎｇｅは最小乗数よりも小さい最大乗数を含み、ＣｒｉｔＶａｒは識別乗数を含み、Ａｌｐｈａは数式６を含む。
【００６４】
【数１０】
2007304582.tif 000012
それぞれの広帯域に対する広帯域適応因子のそれぞれが、信号推定としてのノイズの関数（たとえばＳＮＲの分散）によって変更されたとき、２１４において、変更された広帯域適応因子は、時間的可変性の逆二乗関数によって乗算され得る。図６の関数は、それぞれの広帯域における適応の速度を制御するために、変更された広帯域因子に対して乗算された因子を返す。この測定は、滑らかな広帯域の周辺の可変性を含む。滑らかな広帯域ノイズ推定は、０（ゼロ）に近い時間的平均の周辺の可変性を有し得るが、なおも代表的なバックグラウンドノイズでありながら、強度において６ｄＢ２〜約８ｄＢ２の範囲にもわたり得る。音声において、時間的可変性は約１００ｄＢ２〜約４００ｄＢ２の間のレベルに近づき得る。同様に、関数は、識別乗数、最大乗数、および最小乗数を含む３つの独立パラメータによって特徴づけられ得る。
【００６５】
逆二乗時間的可変性関数についての識別乗数は、関数が１．０の乗算因子を返す点を含む。この点において、時間的可変性は、広帯域適応レートに最小限の影響を有するかまたは影響を有しない。比較的に高い時間的可変性は、信号における音声の存在の可能な指示であるので、時間的可変性が増加するにつれて、適応レートに対する変更は適応を遅くし得る。信号の時間的可変性が減少するにつれて、信号は音声よりもノイズでありそうなので、適応レート乗数は増大する。一部のノイズは、約５〜約１５ｄＢ２の分散推定からの最高のフィットライン（ｆｉｔ  ｌｉｎｅ）に関する可変性を有し得るので、識別乗数は、その範囲内またはその限界の近くに位置し得る。図６において、識別乗数は、約８の推定の分散に位置している。代替の拡張方法において、識別乗数は、約１０の推定の分散に位置し得る。
【００６６】
最大乗算因子は、約３０〜約５０の範囲にわたり得るか、またはこれらの範囲の限界の近くに位置し得る。代替の拡張方法において、最大乗数は、１よりも顕著に大きい任意の値を有し得、たとえば信号およびノイズ推定において使用される単位によって変化し得る。最大乗算因子の値は、広帯域バックグラウンド信号の時間的滑らかさと適応の速度とのバランスをとる、ノイズ推定の実際の使用によっても変化し得る。代表的な最大乗算因子は、初期の広帯域適応よりも約１〜約２桁大きい範囲の範囲内であり得る。図６において、最大乗数は約０（ゼロ）に近接する時間的可変性における約４０のプログラムされた乗数を含む。
【００６７】
最小乗数は、任意の特定の広帯域の時間的可変性が比較的大きい点を含み、可能性は音声または非常に過渡的なノイズの存在を示す。広帯域推定の時間的可変性が増加するにつれて、乗数は減少する。最小乗数は、約１〜約０（ゼロ）の範囲内またはこの範囲に近い任意の値を有し得、共通値は約０．１〜約０．０１の範囲またはこの範囲の近くにある。図６において、最小乗数は、約８０に近づく分散推定において約０．１の乗数を含む。代替の拡張システムにおいて、最小乗数は約０．０７に初期化される。
【００６８】
それぞれの広帯域に対する広帯域適応因子のそれぞれが、時間的可変性の関数によって変更されたとき、変更された広帯域因子は、２１６において、広帯域信号推定が約２．５ｄＢなどの所定のレベルだけ広帯域推定ノイズを上回った時間（たとえば過渡にある時間）の量に相関する関数によって乗算される。図７に示される乗算因子は、約０．５などの低い所定の値に初期化される。このことは、変更された広帯域適応因子が、広帯域が初期に広帯域ノイズ推定を上回るときに、より遅く適応することを意味する。過渡関数における時間のそれぞれの部分的な放物形は、広帯域信号が所定のレベルだけ広帯域ノイズ推定を超える時間が長いほど、より早く適応する。過渡関数における一部の時間は、上限を有し得ないかまたは非常に高い限界を有し得るので、拡張方法は、たとえばこの拡張方法における信号推定としてのノイズの関数および／または時間的可変性関数などの、他の因子によって適用される広帯域適応因子における不適切なまたは不正確な低減を補償し得る。一部の拡張方法において、信号推定としてのノイズおよび／または時間的可変性の逆二乗関数は、適応乗数が適切でないときに適応乗数を低減し得る。このことは、広帯域ノイズ推定がジャンプし、信号推定としてのノイズとの比較が広帯域ノイズ推定が非常に異なることを示すとき、および／または広帯域ノイズ推定が安定的ではないが、なおもバックグラウンドノイズのみを含むときに、発生し得る。
【００６９】
過渡関数において任意の数の時間が選択され適用され得る一方で、過渡関数における３つの例示的な時間が図７に示される。関数の選択は、拡張方法のアプリケーション、および広帯域信号および／または広帯域ノイズ推定の特性に依存し得る。たとえば、図７の約２．５秒において、過渡関数における上方の時間は、過渡関数における下方の時間よりもほぼ３０倍速く適応する。例示的な関数は、数式７によって導出され得る。
【００７０】
【数１１】
2007304582.tif 000013
数式７において、Ｍｉｎは最小過渡適応レートを含み、Ｔｉｍｅは広帯域が所定の閾値よりも大きいそれぞれのフレームの時間の長さを蓄積し、Ｓｌｏｐｅは初期の過渡のスロープ（ｓｌｏｐｅ）を含む。一つの拡張方法において、Ｍｉｎは約０．５に初期化され、Ｔｉｍｅの所定の閾値は約２．５ｄＢに初期化され、Ｓｌｏｐｅは０．００１５２５に初期化され、Ｔｉｍｅはミリ秒で測定された。
【００７１】
それぞれの広帯域についての広帯域適応因子のそれぞれが、スペクトル形状類似性（たとえば推定されたＳＮＲの分散）、時間的可変性、および過渡にある時間のうちの、一つ以上によって変更されたとき、任意の広帯域についての全体的な適応因子は限定され得る。拡張方法の一つの実装において、最大乗数は約３０ｄＢ／秒に限定される。代替の拡張方法において、最小乗数は、上昇および下降する適応について異なる限界を与えられ得るか、または一方向のみにおいて限定され得るが、たとえば、広帯域が約２５ｄＢ／秒よりも早く上昇しないように制限することが、約４０ｄＢ／秒ほどで下降することを可能にする。
【００７２】
変更された広帯域適応因子がそれぞれの広帯域について導出されて、広帯域信号が広帯域ノイズよりも顕著に大きい広帯域があり得る。この差分のために、信号推定としてのノイズの関数および時間的可変性機能の逆二乗関数、および過渡における時間の関数は、これらの高いＳＮＲ帯域における広帯域ノイズの変化のレートを必ずしも正確に予測し得ない。広帯域ノイズ推定が一部の隣接する低いＳＮＲ広帯域において下降している場合、一部の拡張方法は、高いＳＮＲ広帯域における広帯域ノイズも下降していると決定し得る。広帯域ノイズが一部の隣接する低いＳＮＲ広帯域において上昇している場合、一部のまたは同一の拡張方法は、広帯域ノイズが高いＳＮＲ広帯域においても上昇していることがあり得ると判断し得る。
【００７３】
傾向を識別するために、一部の拡張方法は、２１８においてピアプレッシャー傾向を識別するために低いＳＮＲ帯域を監視する。オプションの方法は、低いＳＮＲ広帯域（たとえばＳＮＲ＜約２．５ｄＢを有する広帯域）にわたる最大ノイズレベルを最初に決定し得る。最大ノイズレベルはメモリに格納され得る。別の高いＳＮＲ広帯域における最大ノイズレベルの使用は、高いＳＮＲ広帯域におけるノイズが最大ノイズレベルよりも高いか低いかに依存し得る。
【００７４】
低いＳＮＲ帯域のそれぞれにおいて、変更された広帯域レート因子は、広帯域のそれぞれのメンバービン（ｍｅｍｂｅｒ  ｂｉｎ）に適用される。広帯域信号が広帯域ノイズ推定よりも大きい場合、変更された広帯域適応因子は、追加されるか、さもなければ減算される。この一時的計算は、変更された適応因子が適用されたときに、広帯域ノイズ推定に何が起こり得るかを推測するために、一部の拡張方法によって使用され得る。ノイズが所定量（たとえば約０．５ｄＢなど）増加する場合、変更された広帯域適応因子は、低いＳＮＲゲイン因子平均に追加され得る。低いＳＮＲゲイン因子平均は、低いＳＮＲを伴なう広帯域におけるノイズの傾向の指標であり得るか、または広帯域ノイズに関するほとんどの情報がどこに見出され得るかを示し得る。
【００７５】
次に、一部の拡張方法は、低いＳＮＲではないと考えられる、広帯域信号が所定の時間にわたって広帯域ノイズを上回っている、広帯域を識別する。一部の拡張方法において、所定の時間は約１８０ミリ秒であり得る。これらの広帯域のそれぞれに対して、ピア因子およびピアプレッシャーが計算される。ピア因子は低いＳＮＲゲイン因子を含み、ピアプレッシャーはそれに貢献できている広帯域の数の指標を含む。たとえば、６つの広帯域があり、１つを除くすべてが低いＳＮＲを有し、すべての５つのＳＮＲピアが増加中のノイズ信号を含む場合、一部の拡張方法は、高いＳＮＲ帯域におけるノイズが、上昇中であり、比較的高いピアプレッシャーを有すると結論し得る。１つの帯域のみが低いＳＮＲを有する場合、すべての他の高いＳＮＲ帯域は、比較的低いピアプレッシャー影響因子を有し得る。
【００７６】
適応された広帯域因子が計算され、ピア因子およびピアプレッシャーが計算され、一部の拡張方法は、２２０において、それぞれの狭帯域ビンに対して、変更された適応因子を計算する。重み付け関数を使用して、拡張方法は、親の広帯域およびそれに最も近い単数または複数の隣接の重み付け値を含む値を割り当てる。これは、重複する三角のまたは他の重み付け因子を含み得る。したがって、１つのビンが２つの広帯域の境界の上にある場合、該ビンは、より低い帯域からの広帯域適応因子の半分または約半分、およびより高い帯域からの広帯域適応因子の半分または約半分を、受信し、そのときに一つの例示的な三角の重み付け関数が使用される。ビンが広帯域のほとんど正確な中心にある場合、該ビンは、親の広帯域からその重みのすべてまたはほぼすべてを受信し得る。
【００７７】
最初に、周波数ビンは正の適応因子を受信し得、該適応因子は最終的にノイズ推定に追加され得る。しかし、狭帯域ビンにおける信号が広帯域ノイズ推定を下回る場合、その狭帯域ビンに対する変更された広帯域適応因子は、負にされ得る。それぞれの周波数ビン適応因子について正または負の特性が決定されて、ピア因子はピアプレッシャーレシオでビンの適応因子と混合される。たとえば、ピアプレッシャーが１／６のみであった場合、所定のビンに対する適応因子の１／６番目のみが、そのピアによって決定される。それぞれの狭帯域ビンに対してそれぞれの適応因子が決定されて（たとえばそれぞれのビンに対する正または負のｄＢ値）、ベクトルを表し得るこれらの値は、狭帯域ノイズ推定に追加される。
【００７８】
正確性を確実にするために、一部の拡張方法は、狭帯域ノイズ推定が約０（ゼロ）ｄＢなどの所定のフロア（ｆｌｏｏｒ）を下回らないことを確実にし得る。一部の拡張方法は、狭帯域ノイズ推定を振幅に変換する。任意の方法が使用され得る一方で、拡張方法は、ルックアップテーブル、またはマクロコマンド、組み合わせ、または別の方法を通して、変換を行ない得る。一部の狭帯域ノイズ推定はｄＢでのメディアンフィルタ関数を通して測定され得、前の狭帯域ノイズ振幅推定は振幅における平均として計算され得るので、現在の狭帯域ノイズ推定は所定のレベルだけシフトされ得る。一つの拡張方法は、他の閾値が基礎にし得る前の狭帯域ノイズ推定の平均振幅と整合させるために、一つのアプリケーションにおける約１．７５ｄＢなどの所定量だけ狭帯域ノイズ推定を一時的にシフトさせ得る。ノイズ低減モジュールの中に統合されるとき、シフトは不必要であり得る。
【００７９】
狭帯域ノイズのパワーは、振幅の二乗として計算され得る。次のプロセスについて、狭帯域スペクトルは、統計的計算における使用のために、前のスペクトルにコピーされ得るか、またはメモリに格納され得る。これらのオプションの動作の結果として、狭帯域ノイズ推定は、任意の他の方法またはシステムが使用するために、ｄＢ、振幅、またはパワーで、計算および格納され得る。一部の拡張方法はまた、広帯域構造をメモリに格納するので、他のシステムおよび方法は広帯域情報へのアクセスを有する。たとえば、音声活性検出器（Ｖｏｉｃｅ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）（ＶＡＤ）は、広帯域ＳＮＲの分散の時間的にスムージングされて重み付けされた合計を導出することによって、かつ導出された値を閾値に対して比較することによって、信号の中の音声の存在を示し得る。
【００８０】
上記の方法はまた、代替の拡張方法における時間的慣性変更を通して、広帯域適応因子、広帯域ノイズ推定、および／または狭帯域ノイズ推定を変更し得る。この代替の方法はまた、車両ノイズのような一部のバックグラウンドノイズが慣性を有すると考えられ得るという概念に基づいて、ノイズ適応レートおよびノイズ推定を変更し得る。たとえば約１０フレームなどの所定数のフレームにわたって広帯域または狭帯域ノイズが変化しなかった場合、次のフレームにおいて変化しないままである可能性が高い。所定数のフレーム（たとえばこのアプリケーションにおける約１０フレーム）にわたってノイズが増加した場合、一部の代替の拡張方法において、次のフレームはより一層高いと予想され得る。所定数のフレーム（たとえば約１０フレーム）の後でノイズが減少した場合、一部の拡張方法は、変更された広帯域適応因子をより低く変更し得る。この代替の拡張方法は、現在のフレームの中で推定を予測するために、前の所定数のフレームから推定し得る。オーバシュートを防ぐために、一部の代替の方法はまた、適応因子における増加または減少を制限し得る。この制限は、振幅（たとえばｄＢで）、速度（たとえばｄＢ／秒で）、加速度（たとえばｄＢ／秒２で）などの測定値において、または任意の他の測定単位において、生じ得る。これらの代替の拡張方法は、加速中であり得る車両の中で運転者が話し中であり得るときなど、誰かが動きながら話しているときに、より正確なノイズ推定を提供し得る。
【００８１】
拡張方法または記載された方法を含む個々の動作のそれぞれは、信号運搬媒体またはメモリなどのコンピュータ可読媒体の中に符号化され得るか、一つ以上の集積回路などのデバイスの中にプログラムされ得るか、またはコントローラまたはコンピュータによって処理され得る。方法を含む動作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、ノイズ検出器、プロセッサ、または通信インタフェースに常駐するかまたはインタフェースされるメモリ、または拡張システムにインタフェースされるかまたは常駐する任意の他の種類の不揮発性メモリまたは揮発性メモリに、常駐し得る。メモリは、論理機能を実行するための実行可能な命令の順序付けられたリストを含み得る。記載される論理機能または任意のシステム要素は、光学回路網、デジタル回路網を通して、ソースコードを通して、アナログ回路網を通して、アナログ電気的な音声またはビデオ信号などのアナログソース、または組み合わせを通して、実行され得る。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る使用のために、またはそれらに関連して、コンピュータ可読または信号運搬媒体において具体化され得る。そのようなシステムは、命令を実行し得る、命令実行可能なシステム、装置、またはデバイスから、命令を選択的に取り出し得る、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、または別のシステムを含み得る。
【００８２】
「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「信号運搬媒体」は、命令実行可能なシステム、装置、またはデバイスによる使用のために、またはそれらに関連して、ソフトウェアを含み、格納し、通信し、伝播し、または移送する、任意のデバイスを含み得る。機械可読媒体は、選択的に、電子の、磁気の、光学の、電磁気的の、赤外線の、または半導体の、システム、装置、デバイス、または伝搬媒体であり得るが、それらに限定され得ない。機械可読媒体の例の非網羅的なリストは、次のものを含み得る：一つ以上のワイヤを有する電気的接続の「電子回路」、携帯用の磁気ディスクまたは光ディスク、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」（電子回路）などの揮発性メモリ、読出し専用メモリ「ＲＯＭ」（電子回路）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）（電子回路）、または光ファイバ（光学的）。ソフトウェアは、画像としてまたは別のフォーマットで電子的に格納され得（たとえばオプティカルスキャンを通して）、次にコンパイルされ得、および／または解釈され得るかまたはさもなければ処理され得るので、機械可読媒体は、ソフトウェアがプリントされる有形の媒体をも含み得る。処理された媒体は、次に、コンピュータおよび／または機械メモリに格納され得る。
【００８３】
図８は、ノイズを推定する拡張システム８００を図示する。システムは、メモリに常駐する論理またはソフトウェア、または一つ以上のプロセッサと通信するプログラムされたハードウェアを含み得る。ソフトウェアにおいて論理という用語は、コンピュータによって実行される動作について言及する；ハードウェアにおいて論理という用語は、ハードウェアまたは回路網について言及する。プロセッサは、一つ以上のオペレーティングシステムを実行し得、またはオペレーティングシステムの上で実行し得ない。システムは、それぞれの広帯域に対してグローバル適応レートを変更する。グローバル適応レートは、導出されるかまたは設定されるそれぞれの広帯域ノイズ推定に対する初期調整を含み得る。
【００８４】
一部の拡張システムは、グローバル適応論理８０２を使用して、グローバル適応レートを導出する。グローバル適応論理は、時間フレームを含むそれぞれのブロックを用いて、時間的なブロック単位で作動し得る。フレーム数が、プリプログラムされたまたは所定のフレーム数（たとえば約２）よりも少ない場合、グローバル適応論理は、連続的なスムージング関数を信号スペクトルの部分に適用することによって、初期ノイズ推定を導出し得る。一部のシステムにおいて、スペクトルは、２つ、３つまたはそれ以上のポイントスムージングデバイスを用いて、２回以上（たとえば２回、３回など）スムージングされる。フレーム数が、プリプログラムされたまたは所定のフレーム数以上である場合、初期ノイズ推定は、速い適応レートを有するようにプログラムまたは構成されたリーキー積分器、またはグローバル適応論理８０２の中またはそれに結合された指数関数的なアバレイジャー（ａｖｅｒａｇｅｒ）を通して、導出され得る。グローバル適応レートは、導出されたノイズ推定と、フレームの中のスペクトルの部分との、信号強度における差分を含み得る。
【００８５】
重複しない均等に間隔をあけられた実質的に四角のウィンドウ、またはＭｅｌ間隔をあけられた重複するウィンドウを含み得る、ウィンドウ機能を使用して、周波数スペクトルは、スペクトルモニタ８０４を通して、所定数の広帯域に分割される。グローバル適応レートがグローバル適応論理によって自動的に導出されるかまたは手動で設定されて、拡張システムは、統計的システムを使用して、もともとの信号の特性を分析し得る。それぞれの広帯域における平均信号およびノイズパワーは、コンバータによってデシベル（ｄＢ）に計算され、変換され得る。パワードメインにおける平均信号強度とノイズレベルとの間の差分は、信号対雑音比（ＳＮＲ）を含む。スペクトルモニタ８０４の中またはそれに結合されたコンパレータが、信号強度の推定およびノイズ推定が広帯域において均等であるかまたはほとんど均等であると決定する場合、その広帯域におけるさらなる統計的分析は実行されない。たとえばＳＮＲの分散（たとえば信号推定としてのノイズ）、時間的可変性、または他の測定などの統計的結果は、正規化論理８０６によって次の広帯域が受信される前に、所定のまたは最小の値に設定され得る。信号強度とノイズレベルとの間に差分がほとんどないかまたはない場合、一部のシステムは、さらなる統計的情報を集める処理コストを被らない。
【００８６】
信号とノイズ推定との間に意味のある情報を含む（たとえば所定のレベルを超えるパワー比を有する）広帯域において、一部のシステムは、正規化論理８０６を使用して、信号およびノイズ推定を、近似正規標準分布または標準的な正規分布に変換する。正規分布において、ＳＮＲ計算およびゲイン変化は、加算および減算を通して計算され得る。分布が負に歪曲されている場合、一部のシステムは信号を近似正規分布に変換する。一つのシステムは、信号がｄＢに変換される前に、平均化論理を使用して、パワードメインにおける前の信号で信号を平均することによって、近似正規分布を近似する。別のシステムは、コンパレータを使用して、信号のパワースペクトルを前のパワースペクトルと比較する。それぞれのビンにおける最大パワーを選択し、次に選択をｄＢに変換することによって、この代替のシステムは標準的な正規分布を近似する。図３および図４にそれぞれ示される三乗根（Ｐ＾１／３）および四乗根（Ｐ＾１／４）は、標準的な正規分布を近似し得る正規化論理８０６内にプログラムされ得る他の代替である。
【００８７】
それぞれの広帯域に対して、拡張システムは、プロセッサまたはコントローラを使用して、推定された信号強度および推定されたノイズレベルの合計および二乗された差分の合計を計算することによって、スペクトル可変性を分析し得る。分散測定が必要とされる場合、二乗の合計もまた計算され得る。これらの統計から、信号推定としてのノイズが計算され得る。信号推定としてのノイズは、ＳＮＲの分散であり得る。代替のシステムは多くの他の異なる方法で所定のランダム変数の分散を計算するが、数式１は、所定の広帯域「ｊ」のすべての「ｉ」ビンにわたるＳＮＲ推定の分散を計算する一つの方法を示す。
【００８８】
【数１２】
2007304582.tif 000014
数式１において、Ｖｊは推定されたＳＮＲの分散であり、Ｓｉは広帯域「ｊ」の範囲内のビン「ｉ」における信号のｄＢでの値であり、Ｄｉは広帯域「ｊ」の範囲内のビン「ｉ」におけるノイズ（またはディスターバンス）のｄＢでの値である。Ｄはノイズ推定を含む。ＳとＤとの二乗平均差分の減算は、正規化因子、またはＳとＤとの平均差分を含む。ＳおよびＤがほぼ同一の形状を有する場合、Ｖは０（ゼロ）または約０（ゼロ）になる。
【００８９】
リーキー積分関数は、それぞれの広帯域の平均信号コンテンツを追跡し得る。それぞれの広帯域において、スムージングされなかった値とスムージングされた値との差分が計算され得る。差分、すなわち残差（Ｒ）は、数式２を通して計算され得る。
【００９０】
【数１３】
2007304582.tif 000015
数式２において、Ｓは信号の平均パワーを含み、
【００９１】
【数１４】
2007304582.tif 000016
は時間的にスムージングされた信号を含み、それは最初のフレームにおいてＳに初期化する。
【００９２】
次に、リーキー積分器
【００９３】
【数１５】
2007304582.tif 000017
を通してスムージングが発生し、該リーキー積分器では、適応レートが、有声セグメントにおいて見られ得る変化よりも遅いレートで信号における変化を追うように、プログラムされる：
【００９４】
【数１６】
2007304582.tif 000018
数式３において、
【００９５】
【数１７】
2007304582.tif 000019
はアップデートされてスムージングされた信号値であり、
【００９６】
【数１８】
2007304582.tif 000020
は現在のスムージングされた信号値であり、Ｒは残差を含み、ＳＢＡｄａｐｔＲａｔｅは所定の値において初期化された適応レートを含む。所定の値は変化し得、異なる初期値を有し得る一方で、一つのシステムはＳＢＡｄａｐｔＲａｔｅを約０．０６１に初期化した。
【００９７】
時間的にスムージングされた信号
【００９８】
【数１９】
2007304582.tif 000021
がひとたび計算されると、平均または進行中の時間的可変性と、この差分における任意の変化との間の差分（たとえば第２の導関数）が、減算器を通して計算され得る。時間的可変性ＴＶは、信号が時間を経て発展するにつれてどのくらい変動するかという可変性を測定する。時間的可変性は、数式４によって計算され得る。
【００９９】
【数２０】
2007304582.tif 000022
数式４において、ＴＶ（ｎ＋１）はアップデートされた値であり、ＴＶ（ｎ）は現在の値であり、Ｒは残差を含み、ＴＶＡｄａｐｔＲａｔｅは所定の値に初期化された適応レートを含む。所定の値もまた変化し得、異なる初期値を有し得る一方で、一つのシステムはＴＶＡｄａｐｔＲａｔｅを約０．２２に初期化した。
【０１００】
広帯域信号推定が広帯域のノイズ推定よりも上にある時間の長さもまた、一部の拡張システムにおいて追跡され得る。信号推定がノイズ推定よりも所定のレベルだけ上に留まる場合、それが時間の長さにわたってその所定のレベルを超えれば、信号推定は「過渡にある」と考えられ得る。過渡にある時間は、メモリに結合されたカウンタによって監視され得、該メモリは、信号推定がその所定のレベルまたは他の適切な閾値を下回るときに、クリアまたはリセットされ得る。所定のレベルは変化し得、それぞれのアプリケーションに対して異なる値を有し得る一方で、一つのシステムはレベルを約２．５ｄＢにプリプログラムした。広帯域におけるＳＮＲがそのレベルを下回ったとき、カウンタはリセットされた。
【０１０１】
上記の導出されたものなどのそれぞれの広帯域の数値的記述を使用して、拡張システムは、広帯域のそれぞれについての広帯域適応因子をそれぞれ変更する。それぞれの広帯域適応因子は、グローバル適応論理８０２によって生成されるグローバル適応レートから導出され得る。一部の拡張システムにおいて、グローバル適応レートは、所定の値に導出され得るか、または代替的にプリプログラムされ得る。
【０１０２】
ぞれぞれの広帯域に対する広帯域適応因子を変更する前に、一部の拡張システムは、コンパレータ８０８を使用して、広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約−１．４ｄＢなどの所定のレベルだけ下回るかどうかを決定する。広帯域信号が広帯域信号推定よりも下回る場合、広帯域適応因子は、負のＳＮＲの所定のレートまたは関数にプログラムされ得る。一部の拡張システムにおいて、広帯域適応因子は「−２．５×ＳＮＲ」の値にて初期化され得るかまたはメモリに格納され得る。このことは、広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約１０ｄＢ下回る場合、ノイズ推定は、変更されない広帯域適応レートよりも約２５倍速いレートで下に適応すべきであることを意味する。一部の拡張システムは、調整を広帯域の適応因子に限定する。拡張システムは、広帯域信号の上にある広帯域ノイズ推定が、変更された広帯域適応因子によって乗算されたときに、広帯域信号よりも下に位置することはない（たとえばアンダシュートしない）ことを確実にし得る。
【０１０３】
広帯域信号がその広帯域ノイズ推定を約１．４などの所定のレベルだけ超える場合、広帯域適応因子は、２つ、３つ、４つ、またはそれ以上の論理デバイスによって変更され得る。図８に示される拡張システムにおいて、信号推定としてのノイズ論理、時間的可変性論理、過渡にある時間論理、およびピアプレッシャー論理は、広帯域のそれぞれの適応レートにそれぞれ影響し得る。
【０１０４】
信号がノイズであるか音声であるかを決定するとき、拡張システムは、ノイズ推定が信号をどれほど良好に予測するかを決定し得る。すなわち、レベルシフタによってノイズ推定が信号に対してシフトまたはスケールされた場合、推定されたノイズからの信号の二乗偏差の平均が、信号がノイズであるか音声であるかを決定する。信号がノイズを含む場合、偏差は小さくあり得る。信号が音声を含む場合、偏差は大きくあり得る。推定されたＳＮＲの分散が小さい場合、信号はノイズのみをおそらく含む。一方、分散が大きい場合、信号は音声をおそらく含む。広帯域のすべてにわたる推定されたＳＮＲの分散は、音声の存在の指示を与えるために、続いて、論理を通して組み合わされて重み付けされ得、次にコンパレータを通して閾値と比較され得る。たとえば、広帯域のすべてにわたるＳＮＲの分散を単一の値に組み合わせるために、Ａ重み付けまたは他の重み付け論理が使用され得る。ＳＮＲ推定のこの単一の重み付けされた分散は、次に、音声検出能力を提供するために、コンパレータを通して所定のまたは場合により動的に導出された閾値と直接的に比較され得るか、または論理によって時間的にスムージングされてから比較され得る。
【０１０５】
広帯域適応因子の乗算因子もまた、推定されたＳＮＲの分散の関数を含み得る。広帯域適応レートはフィットによって逆に変化し得るので、広帯域適応因子は、たとえば、信号推定としてのノイズ論理８１０において構成された逆二乗関数によって乗算され得る。信号推定としてのノイズ論理８１０は、乗数を通して広帯域の適応因子によって乗算される因子を返し、変更された広帯域適応因子を生じる。
【０１０６】
信号およびオフセットノイズ推定は同様ではないので、推定されたＳＮＲの分散が増加するにつれて、適応レートの変更は適応を遅くし得る。現在の信号は現在のノイズ推定に対するより近い整合であると考えられるので、分散が減少するにつれて、乗数は適応を増加させる。一部のノイズは、−計算される統計に依存して−約２０〜約３０の推定されたＳＮＲにおいて分散を有し得るので、関数が約１．０の乗算因子を返す点を表す識別乗数は、その範囲内またはその限界の近くに位置し得る。図５において、識別乗数は約２０の推定の分散に位置する。
【０１０７】
最大乗数は、信号がノイズ推定に最も類似している点を含み、したがって、推定されたＳＮＲの分散は小さい。このことは、広帯域ノイズ推定が、階段関数などの信号における急激な変化に適応し、かつ、有声セグメントの間に安定することを可能にする。広帯域信号が、たとえば広帯域の一つの範囲内で約２０ｄＢなどの顕著なジャンプを行なうが、オフセット広帯域ノイズ推定に酷似している場合、信号とノイズ推定との間の偏差および分散の少ない量に起因して、適応レートは急激に増大する。最大乗算因子は、約３０〜約５０の範囲であり得るか、またはこれらの範囲の限界の近くに位置し得る。代替的な拡張システムにおいて、最大乗数は１よりも顕著に大きい任意の値を有し得、たとえば信号およびノイズ推定において使用される単位によって変化し得る。最大乗算因子の値は、広帯域バックグラウンド信号と適応の速度との時間的な滑らかさのバランスをとる、ノイズ推定の実際の使用によっても変化し得る。一般的な最大乗算因子は、初期の広帯域適応因子よりも約１〜約２桁大きい振幅の範囲内であり得る。図５において、最大乗数は、０（ゼロ）に近接する推定の分散において約４０のプログラムされた乗数を含む。
【０１０８】
最小乗数は、信号がノイズ推定から大幅に異なるところの点を含み、したがって、推定されたＳＮＲの分散は大きい。信号とノイズ推定との分散または偏差が増加するにつれて、乗数は減少する。最小乗数は、１〜０の範囲内の任意の値を有し得、一部のシステムにおいて一つの共通値は約０．１〜約０．０１の範囲にある。図５において、最小乗数は、約８０に近づく分散推定において約０．１の乗数を含む。代替の拡張システムにおいて、最小乗数は約０．０７に初期化される。
【０１０９】
識別乗数、最大乗数、および最小乗数の数値を使用して、信号推定としてのノイズ論理８１０においてプログラムまたは構成される逆二乗関数は、数式５を含み得る。
【０１１０】
【数２１】
2007304582.tif 000023
数式５において、Ｖは推定されたＳＮＲの分散を含み、Ｍｉｎは最小乗数を含み、Ｒａｎｇｅは最小乗数よりも小さい最大乗数を含み、ＣｒｉｔＶａｒは識別乗数を含み、Ａｌｐｈａは数式６を含む。
【０１１１】
【数２２】
2007304582.tif 000024
それぞれの広帯域に対する広帯域適応因子のそれぞれが、信号推定としてのノイズ論理８１０においてプログラムまたは構成される関数によって変更されたとき、変更された広帯域適応因子は、乗数によって時間的可変性論理８１２においてプログラムまたは構成される関数によって乗算され得る。図６の関数は、それぞれの広帯域における適応の速度を制御するために、変更された広帯域因子に対して乗算された因子を返す。この測定は、滑らかな広帯域の周辺の可変性を含む。滑らかな広帯域ノイズ推定は、０（ゼロ）に近い時間的平均の周辺の可変性を有し得るが、なおも代表的なバックグラウンドノイズでありながら、強度においてｄＢ２〜約８ｄＢ２の範囲にもわたり得る。音声において、時間的可変性は約１００ｄＢ２〜約４００ｄＢ２の間のレベルに近づき得る。同様に、関数は、識別乗数、最大乗数、および最小乗数を含む３つの独立パラメータによって特徴づけられ得る。
【０１１２】
時間的可変性論理８１２においてプログラムされる逆二乗のための識別乗数は、関数が１．０の乗算因子を返す点を含む。この点において、時間的可変性は、広帯域適応レートに最小限の影響を有するかまたは影響を有しない。比較的に高い時間的可変性は、信号における音声の存在の考え得る指標であるので、時間的可変性が増加するにつれて、適応レートに対する変更は適応を遅くし得る。信号は音声よりもノイズでありそうなので、信号の時間的可変性が減少するにつれて、適応レート乗数は増大する。一部のノイズは、約５ｄＢ２〜約１５ｄＢ２の分散推定からの最高のフィットラインに関する可変性を有し得るので、識別乗数は、その範囲の範囲内またはその限界の近くに位置し得る。図６において、識別乗数は、約８の推定の分散に位置している。代替の拡張システムにおいて、識別乗数は、約１０の推定の分散に位置し得る。
【０１１３】
最大乗算因子は、約３０〜約５０の範囲にわたり得るか、またはこれらの範囲の限界の近くに位置し得る。代替の拡張システムにおいて、最大乗数は、１よりも顕著に大きい任意の値を有し得、たとえば信号およびノイズ推定において使用される単位によって変化し得る。最大乗算因子の値は、広帯域バックグラウンド信号および適応のレートの時間的滑らかさのバランスをとる、ノイズ推定の実際の使用によっても変化し得る。代表的な最大乗算因子は、初期の広帯域適応因子よりも約１〜約２桁大きい振幅の範囲内であり得る。図６において、最大乗数は約０（ゼロ）に近づく時間的可変性における約４０のプログラムされた乗数を含む。
【０１１４】
最小乗数は、任意の特定の広帯域の時間的可変性が比較的大きい点を含み、可能性は音声または非常に過渡的なノイズの存在を示す。広帯域エネルギー推定の時間的可変性が増加するにつれて、乗数は減少する。最小乗数は、約１〜約０（ゼロ）の範囲の範囲内またはこの範囲に近い任意の値を有し得、共通値は約０．１〜約０．０１の範囲またはこの範囲の近くにある。図６において、最小乗数は、約８０に近づく分散推定において約０．１の乗数を含む。代替の拡張システムにおいて、最小乗数は約０．０７に初期化される。
【０１１５】
それぞれの広帯域に対する広帯域適応因子のそれぞれが、時間的可変性論理８１２においてプログラムまたは構成される関数によって変更されたとき、変更された広帯域適応因子は、乗数を通して広帯域信号推定が約２．５ｄＢなどの所定のレベルだけ広帯域推定ノイズを上回った時間（たとえば過渡にある時間）の量に相関する関数を用いてプログラムまたは構成される過渡にある時間論理８１４によって乗算される。図７に示される乗算因子は、約０．５などの低い所定の値に初期化される。このことは、広帯域が初期に広帯域ノイズ推定を上回るときに、変更された広帯域適応因子が、より遅く適応することを意味する。過渡にある時間論理８１４においてプログラムまたは構成される関数における時間のそれぞれの部分的な放物形は、広帯域信号が所定のレベルだけ広帯域ノイズ推定を超える時間が長いほど、より早く適応する。一部の過渡にある時間論理８１４は、上限を有し得ないかまたは非常に高い限界を有し得る関数を用いてプログラムまたは構成され得るので、拡張システムは、たとえばこの拡張システム８００における、信号推定としてのノイズ論理８１０および／または時間的可変性論理８１２などの、他の論理によって適用される広帯域適応因子における不適切なまたは不正確な低減を補償し得る。一部の拡張システムにおいて、信号推定としてのノイズ論理８１０および／または時間的可変性論理８１２の中でプログラムまたは構成される逆二乗関数は、適応乗数が適切でないときに適応乗数を低減し得る。このことは、広帯域ノイズ推定がジャンプし、信号推定としてのノイズ論理８１０によってなされる比較が広帯域ノイズ推定が非常に異なることを示し得るとき、および／または、広帯域ノイズ推定が安定的ではないが、なおもバックグラウンドノイズのみを含むときに、発生し得る。
【０１１６】
過渡関数において任意の数の時間が、過渡にある時間論理８１４においてプログラムまたは構成され得、次に一部の拡張システムにおいて選択および適用され得る一方で、過渡にある時間論理８１４の中でプログラムまたは構成され得る過渡関数における３つの例示的な時間が図７に示される。論理の中での関数の選択は、拡張システムのアプリケーション、および広帯域信号および／または広帯域ノイズ推定の特性に依存し得る。たとえば、図７の約２．５秒において、過渡関数における上方の時間は、過渡関数における下方の時間よりもほぼ３０倍速く適応する。過渡にある時間論理８１４の中でプログラムまたは構成される関数の一部は、数式７によって導出され得る。
【０１１７】
【数２３】
2007304582.tif 000025
数式７において、Ｍｉｎは最小過渡適応レートを含み、Ｔｉｍｅは広帯域が所定の閾値よりも大きいそれぞれのフレームの時間の長さを蓄積し、Ｓｌｏｐｅは初期の過渡のスロープを含む。一つの拡張システムにおいて、Ｍｉｎは約０．５に初期化され、Ｔｉｍｅの所定の閾値は約２．５ｄＢに初期化され、Ｓｌｏｐｅは０．００１５２５に初期化され、Ｔｉｍｅはミリ秒で測定された。
【０１１８】
それぞれの広帯域についての広帯域適応因子のそれぞれが、スペクトル形状類似性（推定されたＳＮＲの分散）、時間的可変性、および過渡にある時間のうちの、一つ以上によって変更されたとき、任意の広帯域についての全体的な適応因子は限定され得る。拡張システムの一つの実装において、最大乗数は約３０ｄＢ／秒に限定される。代替の拡張システムにおいて、最小乗数は、上昇および下降する適応に対して異なる限界を与えられ得るか、または一方向のみにおいて限定され得、たとえば、広帯域が約２５ｄＢ／秒よりも早く上昇しないように制限するが、約４０ｄＢ／秒ほどで下降することを可能にする。
【０１１９】
変更された広帯域適応因子がそれぞれの広帯域について導出されて、広帯域信号が広帯域ノイズよりも顕著に大きい広帯域があり得る。この差分のために、信号推定としてのノイズ論理８１０および時間的可変性論理８１２、および過渡にある時間論理８１４内でプログラムされ、あるいは構成された逆二乗関数は、これらの高いＳＮＲ帯域における広帯域ノイズの変化のレートを必ずしも正確に予測し得ない。広帯域ノイズ推定が一部の隣接する低いＳＮＲ広帯域において下降している場合、一部の拡張システムは、高いＳＮＲ広帯域における広帯域ノイズも下降していると決定し得る。広帯域ノイズが一部の隣接する低いＳＮＲ広帯域において上昇している場合、一部のまたは同一の拡張システムは、広帯域ノイズが高いＳＮＲ広帯域においても上昇していることがあり得ると判断し得る。
【０１２０】
傾向を識別するために、一部の拡張システムは、低いＳＮＲ帯域を監視して、ピアプレッシャー論理８１６を通して傾向を識別する。拡張システム８００のオプションの部分は、低いＳＮＲ広帯域（たとえばＳＮＲ＜約２．５ｄＢを有する広帯域）にわたる最大ノイズレベルを最初に決定し得る。最大ノイズレベルはメモリに格納され得る。別の高いＳＮＲ広帯域における最大ノイズレベルの使用は、高いＳＮＲ広帯域におけるノイズが最大ノイズレベルよりも高いか低いかに依存し得る。
【０１２１】
低いＳＮＲ帯域のそれぞれにおいて、変更された広帯域適応因子は、広帯域のそれぞれのメンバービンに適用される。広帯域信号が広帯域ノイズ推定よりも大きい場合、変更された広帯域適応因子は、加算器を通して追加されるか、さもなければ減算器によって減算される。この時間的計算は、変更された適応因子が適用されたときに、広帯域ノイズ推定に何が起こり得るかを推測するために、一部の拡張システムによって使用され得る。ノイズが所定量（たとえば約０．５ｄＢなど）増加する場合、変更された広帯域適応因子は、加算器によって低いＳＮＲゲイン因子平均に追加され得る。低いＳＮＲゲイン因子平均は、低いＳＮＲを伴なう広帯域におけるノイズの傾向の指標であり得るか、または広帯域ノイズに関するほとんどの情報がどこに見出され得るかを示し得る。
【０１２２】
次に、一部の拡張システムは、低いＳＮＲではないと考えられる、広帯域信号がコンパレータを通して所定の時間にわたって広帯域ノイズを上回った、広帯域を識別する。一部の拡張システムにおいて、所定の時間は約１８０ミリ秒であり得る。これらの広帯域のそれぞれに対して、ピア因子およびピアプレッシャーが、ピアプレッシャー論理８１６によって計算され、ピアプレッシャー論理８１６に結合されたメモリに格納される。ピア因子は低いＳＮＲゲイン因子を含み、ピアプレッシャーはそれに貢献したものであり得る広帯域の数の指標を含む。たとえば、６つの広帯域があり、１つを除くすべてが低いＳＮＲを有し、すべての５つのＳＮＲピアが増加中のノイズ信号を含む場合、一部の拡張システムは、高いＳＮＲ帯域におけるノイズが、上昇中であり、比較的高いピアプレッシャーを有すると結論し得る。１つの帯域のみが低いＳＮＲを有する場合、すべての他の高いＳＮＲ帯域は、比較的低いピアプレッシャーを有し得る。
【０１２３】
適応された広帯域因子が計算され、ピア因子およびピアプレッシャーが計算され、一部の拡張システムは、それぞれの狭帯域ビンに対して、変更された適応因子を計算する。重み付け論理８１８を使用して、拡張システムは、親の広帯域および隣接帯域の重み付け値を含み得る値を割り当てる。したがって、１つのビンが２つの広帯域の境界の上にある場合、該ビンは、左の帯域からの広帯域適応因子の半分または約半分、および右の帯域からの広帯域適応因子の半分または約半分を、受信し、そのときに一つの例示的な三角形の重み付け関数が使用される。ビンが広帯域のほとんど正確な中心にある場合、該ビンは、親の帯域からその重みのすべてまたはほぼすべてを受信し得る。
【０１２４】
最初に、周波数ビンは正の適応因子を受信し得、該適応因子は最終的にノイズ推定に追加され得る。しかし、狭帯域ビンにおける信号が広帯域ノイズ推定を下回る場合、その狭帯域ビンに対する変更された広帯域適応因子は、負にされ得る。それぞれの周波数ビン適応因子について正または負の特性が決定されて、ピア因子はピアプレッシャーレシオでビンの適応因子に混合される。たとえば、ピアプレッシャーが１／６のみであった場合、所定のビンに対する適応因子の１／６番目のみが、そのピアによって決定される。それぞれの狭帯域ビンに対してそれぞれの適応因子が決定されて（たとえばそれぞれのビンに対する正または負のｄＢ値）、ベクトルを表し得るこれらの値は、加算器を使用して狭帯域ノイズ推定に追加される。
【０１２５】
正確性を確実にするために、一部の拡張システムは、コンパレータを通して、狭帯域ノイズが約０（ゼロ）ｄＢなどの所定のフロアを下回らないことを確実にし得る。一部の拡張システムは、狭帯域ノイズ推定を振幅に変換する。任意のシステムが使用され得る一方で、拡張システムは、ルックアップテーブル、またはマクロコマンド、組み合わせ、または別のシステムを通して、変換を行ない得る。一部の狭帯域ノイズ推定はｄＢでのメディアンフィルタ関数を通して測定され得、前の狭帯域ノイズ振幅推定は振幅における平均として計算され得るので、現在の狭帯域ノイズ推定はレベルシフタを通して所定のレベルだけシフトされ得る。一つの拡張システムは、他の閾値が基礎にされ得る前の狭帯域ノイズ推定の平均振幅と整合させるために、狭帯域ノイズ推定をシフトする機能を有するレベルシフタを使用して、約１．７５ｄＢなどの所定量だけ狭帯域ノイズ推定を一時的にシフトさせ得る。ノイズ低減モジュールの中に統合されるとき、シフトは不必要であり得る。
【０１２６】
狭帯域ノイズのパワーは、振幅の二乗として計算され得る。続くプロセスについて、狭帯域スペクトルは、統計的計算における使用のために、前のスペクトルにコピーされ得るか、またはメモリに格納され得る。結果として、狭帯域ノイズ推定は、任意の他のシステムまたはシステムが使用するために、ｄＢ、振幅、またはパワーで、計算され、かつ格納され得る。一部の拡張システムはまた、広帯域構造をメモリに格納しているので、他のシステムおよびシステムは広帯域情報へのアクセスを有する。一部の拡張システムにおいて、たとえば音声活性検出器（Ｖｏｉｃｅ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）（ＶＡＤ）は、広帯域ＳＮＲの分散の時間的にスムージングされて重み付けされた合計を導出することによって、信号の中の音声の存在を示し得る。
【０１２７】
上記のシステムはまた、代替の拡張システムにおける時間的慣性論理を通して、広帯域適応因子、広帯域ノイズ推定、および／または狭帯域ノイズ推定を変更し得る。この代替のシステムはまた、車両ノイズのような一部のバックグラウンドノイズが慣性を有すると考えられ得るという概念に基づいて、ノイズ適応レートおよびノイズ推定を変更し得る。たとえば約１０フレームなどの所定数のフレームにわたって広帯域または狭帯域ノイズが変化しなかった場合、次のフレームにおいて変化しないままである可能性が高い。所定数のフレーム（たとえば約１０フレーム）にわたってノイズが増加した場合、一部の代替の拡張システムにおいて、次のフレームはより一層高いと予想され得、時間的慣性論理はそのフレームにおけるノイズ推定を増加させる。所定数のフレーム（たとえば約１０フレーム）の後でノイズが減少した場合、一部の拡張システムは、変更された広帯域適応因子を変更し、より低くし得る。この代替の拡張システムは、現在のフレームの中で推定を予測するために、前の所定数のフレームから推定し得る。オーバシュートを防ぐために、一部の代替のシステムはまた、適応因子における増加または減少を制限し得る。この制限は、振幅（たとえばｄＢで）、速度（たとえばｄＢ／秒で）、加速度（たとえばｄＢ／秒２で）などの測定値において、または任意の他の測定単位において、生じ得る。これらの代替の拡張システムは、加速中であり得る車両の中で運転者が話し中であり得るときなど、誰かが動きながら話しているときに、より正確なノイズ推定を提供し得る。
【０１２８】
他の代替の拡張システムは、上述の構造および機能の組み合わせを含む。これらの拡張システムは、上述のまたは図の中に図示される、構造および機能の組み合わせから形成される。システムは、プログラムが実行する算術演算および／または非算術演算（たとえば格納、比較、一致など）、または情報を処理するかまたは一つ以上の機能を実行する回路を含む、ソフトウェアを、含み得る論理において実行され得る。ハードウェアは、一つ以上のコントローラ、回路構成、またはプロセッサ、または揮発性および／または不揮発性メモリを有するかまたはインタフェースされた組み合わせを含み得、ワイヤレス媒体および／またはハードワイヤ媒体を介する周辺デバイスへのインタフェースをも含み得る。
【０１２９】
拡張システムは、どのようなテクノロジーまたはデバイスにも容易に適用可能である。一部のシステムまたは構成要素は、図９に示されるような車両、図１０に示されるような公然とまたは非公式にアクセス可能なネットワーク、図１１に示されるような、有線および無線の電話およびオーディオシステムなどの、音声および他の音を遠隔地に送信され得る形に変換する機器、ビデオシステム、個人用ノイズ低減システム、ナビゲーションシステムのような音声起動システム、およびノイズに影響されやすいことがあり得る他のモバイルまたは固定のシステムを、インタフェースまたは結合する。通信システムは、携帯用のアナログまたはデジタルのオーディオプレイヤーおよび／またはビデオプレイヤー（たとえばｉＰｏｄ（登録商標）など）、またはマルチメディアシステムを、含み得、該マルチメディアシステムは、ポケットサイズの超軽量ハードドライブなどのハードドライブ、フラッシュメモリなどのメモリ、またはデータを格納および検索する格納媒体の上で、音声拡張システムを含むかインタフェースする、または音声拡張論理またはソフトウェアを保持する。拡張システムは、身に付けられる品物またはアクセサリーに、インタフェースし得るかまたは一体化され得、これらは、ワイヤレス通信のためのワイヤのない（ｗｉｒｅ  ｆｒｅｅ）接続性を含み得るメガネ類（たとえばメガネ、ゴーグルなど）、また、音楽視聴（たとえば、ブルートゥースステレオまたは聴覚テクノロジー）、ジャケット、帽子、またはハンズフリーの視聴またはハンズフリーの通信を可能または容易にする他の衣類などである。論理は、個別の回路および／または分散型の回路を含み得るか、またはプロセッサまたはコントローラを含み得る。
【０１３０】
拡張システムは、改善されたノイズ推定を通して、復元された音声と未処理の音声との間の類似性を改善する。拡張システムは、ノイズにおける急激な変化に迅速に適応し得る。システムは、連続的なまたは非連続的な音声の間のバックグランドノイズを追跡し得る。一部のシステムは、ノイズが安定しているとき、高い信号対雑音状態の間に非常に安定している。一部のシステムは、コストおよび電力消費を最小限にし得る、低い計算の複雑性およびメモリ必要量を有する。
【０１３１】
本発明の種々の実施形態が説明された一方で、本発明の範囲の範囲内において、さらに多くの実施形態および実装が可能であることが、当業者にとって明らかである。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲およびそれに相当するものに鑑みる以外は制限されない。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
本発明は、以下の図面と記述を参照してよりよく理解され得る。図面の構成要素は必ずしも尺度が合わされていないが、代わりに本発明の原理を図示する上で強調が置かれている。さらに、図においては、同様の参照番号は、異なる図全体を通して対応する部分を示している。
【図１】図１は、拡張方法のフロー図である。
【図２】図２は、代替の拡張方法のフロー図である。
【図３】図３は、周波数ドメインにおけるノイズの三乗根である。
【図４】図４は、周波数ドメインにおけるノイズの四乗根である。
【図５】図５は、信号推定としてのノイズの逆二乗関数である。
【図６】図６は、時間的可変性の逆二乗関数である。
【図７】図７は、複数の過渡にある時間関数である。
【図８】図８は、拡張システムのブロック図である。
【図９】図９は、車両に結合された拡張システムのブロック図である。
【図１０】図１０は、ネットワークと通信する拡張システムのブロック図である。
【図１１】図１１は、電話、ナビゲーションシステムまたはオーディオシステムと通信する拡張システムのブロック図である。
【符号の説明】
【０１３３】
８００  拡張システム
８０２  グローバル適応論理
８０４  スペクトルモニタ
８０６  正規化論理
８０８  コンパレータ
８１０  信号推定としてのノイズ論理
８１２  時間的可変性論理
８１４  過渡にある時間論理
８１６  ピアプレッシャー論理
８１８  重み付け論理
【図１】
2007304582.tif 000026
【図２】
2007304582.tif 000027
【図８】
2007304582.tif 000028
【図９】
2007304582.tif 000029
【図１０】
2007304582.tif 000030
【図１１】
2007304582.tif 000031
【図３】
2007304582.tif 000032
【図４】
2007304582.tif 000033
【図５】
2007304582.tif 000034
【図６】
2007304582.tif 000035
【図７】
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