(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、
（ａ）調波構造をもつ目的音と雑音が混ざり合った混合音を、ただ一つの受音源で観測し、
（ｂ）雑音に強い櫛型フィルタによる基本周波数推定法を用いて、観測された混合音から目的音の基本周波数を大まかに推定し、
（ｃ）推定された基本周波数に合わせた帯域幅可変櫛形フィルタによって推定雑音を抽出し、推定雑音を元の混合音から引き去ることにより雑音の抑圧を行い、
（ｄ）雑音を抑圧した信号に対して、瞬時周波数を基にした基本周波数推定法を用い、高精度の基本周波数を推定し、
（ｅ）該高精度の基本周波数を用いた帯域幅可変櫛形フィルタで雑音を推定し除去し、雑音を抑圧した目的音を得ることを特徴とする雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法。
【請求項２】
請求項１記載の雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、前記工程（ｃ）において、前記基本周波数を一定にするような波形伸縮を行なうことにより、雑音抑圧時の誤差を低減させることを特徴とする雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法。
【請求項３】
雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、
（ａ）雑音に強い櫛型フィルタによる基本周波数推定法を用いて、観測された混合音から音声の基本周波数を大まかに推定し、
（ｂ）前記基本周波数を基にした帯域幅可変櫛形フィルタを用い雑音を抑圧し、
（ｃ）雑音が抑圧された音声に対して、雑音に弱いが高精度の基本周波数抽出法であるＴＥＭＰＯ２を用いることにより、雑音中の音声から高精度の基本周波数を推定することを特徴とする雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法。
【請求項４】
請求項３記載の雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、前記工程（ｂ）において、前記帯域幅可変櫛形フィルタのパラメータを調節して通過帯域幅を制御することにより周期波形の調波成分を抑圧しないようにすることを特徴とする雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、雑音（妨害音）が含まれた波形からの基本周波数あるいは基本周期の抽出を行う基本周期あるいは基本周波数の抽出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声は人間が用いるコミュニケーション手段のなかで基本的かつ効果的なものである。そのため、ディジタル信号処理の発展に伴い、音声の特徴情報を抽出することによる音声符号化、音声分析合成、音声合成、音声認識、話者認識等の研究が幅広く行われてきている。また、信号処理技術の応用としてディジタル補聴器のような製品も開発されており、人間−機械のコミュニケーションシステムの実現へ向けて期待が寄せられている。
【０００３】
（１）時間情報を用いた雑音抑圧
複数の音や雑音がある環境で特定の音源から生成される音を聞き分けることは人間には容易なことである。「カクテルパーティ効果」と呼ばれる聴覚のこの機能を工学的に実現することができれば、音声認識を様々な環境で安定して動作させるために極めて有効であるし、補聴器等の前処理に用いることで雑音による会話理解の妨害を防ぐことが可能となる。
【０００４】
複数の音の中から目的の音を取り出す音源分離（雑音抑圧）の研究は古くから行なわれているが、それらは受音源の数で２種類に分けられる。１つは受音源の数を複数にすることで音源の位置情報を利用して音を取り出すというものである。受音源としてマイクロホンアレーを使い、受音の指向性を鋭くすることで特定の位置にある音源からの音のみを受音する方法や、音の到来方向時間差から雑音スペクトルサブトラクションによって目的の音を得る方法等がある。もう１つは受音源の数を１つのみとして受音した音から何らかの制約条件を用い目的音や雑音を推定するというものである。これには、ＣｏｏｋｅやＢｒｏｗｎのガンマトーンフィルタバンクを用いた音響事象に基づいたモデルやＥｌｌｉｓの蝸牛殻フィルタバンクを用いた心理音響学的グルーピングの規則に基づいたモデル、中谷らのマルチエージェントシステムによる音響ストリーム分離モデル等がある。
【０００５】
しかし、これらの手法には、それぞれ問題点がある。ある程度の広さのマイクロホン間隔をとらなければならないため、受音源が複数ある方法が補聴器への応用に適しているとは言えない。また、受音源が単一の手法は上述のものを含めてほとんどが振幅（あるいはパワー）スペクトルを用いているために、音本来の情報である基本周期や位相等の時間情報の多くが潰されてしまい利用されない。
【０００６】
時間情報を用いた研究としては、ｄｅ  Ｃｈｅｖｅｉｇｎｅが調波構造を持つ混合音の基本周期を推定するキャンセレーションモデルを提案している。このモデルは１つの音の基本周期を推定し、基本周期に合わせた遅延回路によってその音を混合音から除去することで残った信号の基本周期を推定している。この遅延線と抑制性シナプスからなる遅延回路は猫や豚等多くの動物の神経回路にも存在することが報告されている。しかし、ｄｅ  Ｃｈｅｖｅｉｇｎｅは図１８に示すような神経回路の処理の定式化を考慮しており、分離を行なっているのは聴神経線維によるスパイク列である。工学的には櫛形フィルタによる基本周期推定の提案に留まっており、音声波形の分離の可能性を示唆しているものの波形レベルでの分離は行なっていない。
【０００７】
（２）雑音環境における基本周波数推定
有声／無声判定や音量等とともに基本周波数は音源情報のひとつであり、音声の符号化伝送上の役割は大きい。音声の認識や理解、話者識別、音声分析合成などには声道情報と音源情報の処理が必要であるが、基本周波数は韻律性だけでなく実際は音韻情報を担うスペクトルパラメータとも相関があるので、音韻認識にも効果的に利用することができる。また、聴覚の情景解析に関する研究では、基本周波数が重畳する音を別々の音の流れであると認識するための手掛りの一つであるとしている。
【０００８】
このように基本周波数は音声の信号処理上重要であるため、基本周波数推定は音声分析の研究が始まって以来の研究課題であり、これまでにも様々な方法が提案されている。代表的なものとして、音声波形の自己相関による方法、ＬＰＣ分析の残差信号の自己相関による方法、パワースペクトルの対数の逆フーリエ変換によりスペクトル包絡と微細構造を分離して微細構造から基本周波数を求める方法、平均振幅差関数（ＡＭＤＦ）によって周期性を検出する方法等がある。
【０００９】
しかし、音声が完全に周期的な波でなく準周期的であることや状況に応じて雑音が含まれるために基本周波数の抽出誤差が生まれる等の問題があるため、まだ決定的な方法は確立していない。
【００１０】
短時間フーリエ変換の瞬時周波数には音源情報が含まれていることに着目し、河原らはフィルタの中心周波数からフィルタ出力の瞬時周波数への写像の不動点を用いて基本周波数を抽出する方法を提案している。河原らのこの基本周波数抽出法（ＴＥＭＰＯ２）はクリーンな音声から高精度の基本周波数を得ることができる。しかし、雑音のある環境においては推定精度が低下するという問題がある。
【００１１】
雑音に強い基本周波数推定法として、鵜木は瞬時振幅に対して通過量が最大となるような周波数軸上の櫛形フィルタによる方法を提案している。この鵜木の櫛形フィルタによる基本周波数推定法は、信号対雑音比が０ｄＢ程度の雑音が付加された音声に対しても基本周波数を推定することができるが、クリーンな音声に対してはＴＥＭＰＯ２よりも推定精度の点で劣る。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、音声認識は一部実用化されているものの、雑音が存在しない環境において使用することを前提とした認識アルゴリズムによる研究がほとんどである。そのため、雑音のない環境で発声した音声に対する音声認識システムの認識精度が９５％であるのに対し、１８ｄＢの信号対雑音比下で発声した音声では誤り率が一桁大きくなると報告されている。また、雑音が定常的であれば雑音が付加された音声から参照パターンを作成することにより、雑音による認識精度の低下は非常に小さくできるが、突発的な雑音には対処できない。さらに、実環境では参照パターンの学習時とテスト時の条件が同一であることは滅多にないため、雑音環境においても頑健な性能の音声認識システムはまだ実用化されていない。
【００１３】
音声信号処理のなかで実用化されている一つとしてディジタル補聴器が挙げられる。ディジタル補聴器では補聴器の調整及び音響処理をディジタル信号処理で行なっている。補聴器は難聴者が聴きたい会話音を難聴者の聴きやすい範囲に増幅するために使用されるが、外界からの音をそのまま増幅したのでは雑音も増幅してしまうことになり、騒音により補聴器使用者にうるさい感覚を引き起こし、また、騒音が語音を遮蔽してしまうため会話理解を妨害する。これは、ノンリニア増幅により周波数帯域ごとに利得を変えることで対処できるが、環境によって利得調整を行なう必要がある。
【００１４】
このように雑音環境における音声信号処理では、雑音を抑圧し音声波形や音声の特徴を抽出することが重要となる。
【００１５】
本発明は、上記状況に鑑みて、雑音には強いが基本周期推定の精度が劣る方法から得られた基本周波数をもとに、通過域可変櫛形フィルタを用いた妨害音抑圧手法を組み合わせて妨害音を低減し、その後、雑音には弱いが高精度で抽出可能な方法を適用することにより、雑音に強くしかも高精度な基本周期あるいは基本周波数を抽出できる雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法を提供することを目的とする。
【００１６】
また、本発明は、有声音のように調波構造を持つ波形を対象として、雑音環境における頑健で高精度な基本周波数推定法及び雑音抑圧アルゴリズムを構築する。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、（ａ）調波構造をもつ目的音と雑音が混ざり合った混合音を、ただ一つの受音源で観測し、雑音に強い櫛型フィルタによる基本周波数推定法を用いて、観測された混合音から目的音の基本周波数を大まかに推定し、（ｂ）推定された基本周波数に合わせた帯域幅可変櫛形フィルタによって推定雑音を抽出し、推定雑音を元の混合音から引き去ることにより雑音の抑圧を行い、（ｃ）雑音を抑圧した信号に対して、瞬時周波数を基にした基本周波数推定法を用い、高精度の基本周波数を推定し、（ｄ）この高精度の基本周波数を用いた帯域幅可変櫛形フィルタで雑音を推定し除去し、雑音を抑圧した目的音を得ることを特徴とする。
【００１８】
〔２〕上記〔１〕記載の雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、前記工程（ｃ）において、前記基本周波数を一定にするような波形伸縮を行なうことにより、雑音抑圧時の誤差を低減させることを特徴とする。
【００１９】
〔３〕雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、（ａ）雑音に強い櫛型フィルタによる基本周波数推定法を用いて、観測された混合音から音声の基本周波数を大まかに推定し、（ｂ）前記基本周波数を基にした帯域幅可変櫛形フィルタを用い雑音を抑圧し、（ｃ）雑音が抑圧された音声に対して、雑音に弱いが高精度の基本周波数抽出法であるＴＥＭＰＯ２を用いることにより、雑音中の音声から高精度の基本周波数を推定することを特徴とする。
【００２０】
〔４〕上記〔３〕記載の雑音が付加された周期波形の基本周期あるいは基本周波数の抽出方法において、前記工程（ｂ）において、前記帯域幅可変櫛形フィルタのパラメータを調節して通過帯域幅を制御することにより周期波形の調波成分を抑圧しないようにすることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２２】
（雑音抑圧アルゴリズムの概要）
（１）まず、本発明に係る雑音抑圧アルゴリズムについて概説する。
【００２３】
図１は本発明に係る雑音抑圧アルゴリズムの処理フローチャートである。
【００２４】
この図において、調波構造をもつ目的音ｓ（ｔ）と雑音ｎ（ｔ）が混ざり合った混合音ｘ（ｔ）が、ただ一つの受音源で観測される。
【００２５】
基本周波数推定部１において、
▲１▼まず、雑音に強い櫛型フィルタによる基本周波数推定法〔電子情報通信学会論文誌（Ａ），ｖｏｌ．Ｊ８２−Ａ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．１４９７−１５０７，１９９９参照〕を用いて、観測された混合音ｘ（ｔ）から目的音の基本周波数を大まかに推定（Ｆ＊０）（Ｆ０の上に￣が付く）する（ステップＳ１）。
【００２６】
▲２▼次に、推定された基本周波数に合わせた帯域幅可変櫛形フィルタによって推定雑音を抽出し、推定雑音を元の混合音から引き去ることにより雑音の抑圧を行なう（ステップＳ２〜ステップＳ４）。
【００２７】
このとき、基本周波数を一定にするような波形伸縮を行なうことにより、雑音抑圧時の誤差を低減させる。
【００２８】
▲３▼雑音を抑圧した信号ｓ′＊（ｔ）（ｓの上に＾が付く）に対して、瞬時周波数を基にした基本周波数推定法〔電子情報通信学会技術報告、ＳＰ９９−４０，Ｊｕｌｙ  １９９９参照〕を用いる（ステップＳ５）。
【００２９】
上記の操作によって高精度の基本周波数Ｆ０が推定できる。
【００３０】
また、さらに次の雑音抑圧部２において、
▲４▼この高精度のＦ０を用いた帯域幅可変櫛形フィルタで雑音を推定し除去することで、雑音抑圧した目的音ｓ＊（ｔ）（ｓの上に〜が付く）を得ることができる（ステップＳ７）。
【００３１】
（２）帯域幅可変櫛形フィルタによる雑音抑圧部については詳しく後述する。
【００３２】
帯域幅可変櫛形フィルタによる雑音抑圧
（２−１）基本周期を用いた雑音推定の定式化
目的音ｓ（ｔ）を基本周期Ｔ（ｔ）の調波複合音とすれば、雑音ｎ（ｔ）として、混合音ｘ（ｔ）は、
【００３３】
【数１】
0003916834.tif 000002
【００３４】
と表される。Ｔ（ｔ）を一定値Ｔ（＝２π／ω0 ）と仮定し、上記式（１）を、±Ｔだけ時間軸でずらして混合音から引き去る信号ｇ（ｔ）を計算すれば、
【００３５】
【数２】
0003916834.tif 000003
【００３６】
となる。ｎ（ｔ）のフーリエ変換をＮ（ωk ）とすれば、ｇ（ｔ）のフーリエ変換Ｇ（ωk ）は、
Ｇ（ωk ）＝Ｎ（ωk ）ｓｉｎ2 〔ωk ／ω0 （ｔ）〕・π        …（３）
となる。よって、雑音スペクトルＮ（ωk ）は、
Ｎ（ωk ）＝Ｇ（ωk ）／［ｓｉｎ2 〔ωk ／ω0 （ｔ）〕・π］  …（４）
となる。Ｎ（ωk ）を逆フーリエ変換した雑音ｎ（ｔ）を、元の混合音から引き去ることにより雑音が除去され、目的音ｓ（ｔ）が推定できる。
【００３７】
しかし、このままでは、
▲１▼ωk ／ω0 が整数のとき、上記式（４）の雑音スペクトルＮ（ωk ）が無限大となる
▲２▼実音声では時間的に変動する基本周期Ｔ（ｔ）を上記式（２）において一定と仮定しているため、推定される雑音に誤差が生じる
という問題がある。
【００３８】
そこで、これらの問題点について次のような対策を試みる。
【００３９】
（２−２）雑音スペクトルの推定
上記式（４）では、ωk ／ω0 （ｔ）＝整数のときに、雑音スペクトルＮ（ωk ）が無限大になってしまう。
【００４０】
そこで、実際の使用にはある値εを設定し、
【００４１】
【数３】
0003916834.tif 000004
【００４２】
とする。
【００４３】
混合音を入力、目的音を出力とし基本周期５ｍｓ（基本周波数２００Ｈｚ）に合わせたシステムの振幅特性を図２に示す。なお、図２（ａ）は通常の櫛形フィルタの場合、図２（ｂ）はε＝０．２の場合、図２（ｃ）はε＝０．５の場合、図２（ｄ）はε＝０．８の場合をそれぞれを示している。
【００４４】
通常の櫛形フィルタの場合は通過帯域が非常に狭くなるが、本発明で用いる方法ではεが小さければ通過帯域が狭く、εが大きければ通過帯域が広くなる。すなわち、パラメータεの値によって通過帯域幅が制御できる櫛形フィルタとなっている。
【００４５】
（２−３）基本周期一定のための波形伸縮
上記（２−１）節では基本周期Ｔを一定と仮定して計算を行なっているが、実音声では基本周期は時間的に変動する。そのため、このままでは実音声に対して推定雑音ｎ＊（ｔ）（ｎの上に〜が付く）に誤差が生じてしまう。
【００４６】
そこで、図３に示すような基本周期を一定とするための音声波形の時間軸での伸縮を行なう。音声波形はあるサンプリング周波数１／Ｔs ［Ｈｚ］でサンプリングされているものとして、波形伸縮処理の流れを以下に示す。
【００４７】
▲１▼  音声の基本周期Ｔ（ｔ）を求める。
【００４８】
▲２▼  あるサンプリング点ｎにおける基本周期Ｔ［ｎ］と音声全体の平均基本周期Ｔave との比Ｔave ／Ｔ［ｎ］を求める。
【００４９】
▲３▼  Ｔave ／Ｔ［ｎ］によってそのサンプリング点とひとつ前のサンプリング点の時間間隔Ｔ′s ［ｎ］を
【００５０】
【数４】
0003916834.tif 000005
【００５１】
とする。これにより時間軸での波形の伸縮が起こる。
【００５２】
▲４▼伸縮した波形に対して、新たにサンプリング間隔Ｔs 毎に値を持つよう線形補間を行なう。
【００５３】
図４に表わす音声波形に上記の波形伸縮操作を行なったものを図５に示す。ここで、図４（ａ）は波形伸縮前の音声波形、図４（ｂ）は基本周波数、図５（ａ）は波形伸縮後の音声波形、図５（ｂ）は基本周波数を示している。
【００５４】
これらの図から、波形伸縮操作によって音声の基本周波数がほぼ一定となっていることが分かる。
【００５５】
雑音抑圧後の音声に対しては、先に施した波形伸縮操作と逆の操作を行なうことにより、元の基本周波数を持つ音声を戻すことができる。
【００５６】
（２−４）雑音抑圧アルゴリズムの評価
本雑音抑圧アルゴリズムがどの程度雑音を抑圧できるか評価するために、評価実験を行なう。
【００５７】
評価に利用する音声として、ＡＴＲ音声データベースセットにある男性話者ｍｈｔと女性話者ｆｓｕの単母音（／ａ／／ｉ／／ｕ／／ｅ／／ｏ／）を用いる。また、雑音として白色雑音と６０〜６０００Ｈｚに帯域制限されたピンク帯域雑音を利用する。ＳＮＲは０ｄＢから２０ｄＢまで５ｄＢ刻みで変化させる。
【００５８】
雑音抑圧の例を図６に示す。図６（ａ）に示すようなｆｓｕの単母音／ａ／にＳＮＲが５ｄＢの白色雑音を付加すると、図６（ｂ）に示すような混合音となる。図６（ｃ）に示す基本周波数を用いて雑音抑圧を行なうと、図６（ｄ）に示すように混合音からＳＮＲが１１．２ｄＢの音声が抽出できる。
【００５９】
基本周波数はクリーンな音声から瞬時周波数を基にした基本周波数抽出法〔電子情報通信学会技術報告、ＳＰ９９−４０，Ｊｕｌｙ  １９９９参照〕によって予め得ているものとする。フレーム長１０２４ｐｏｉｎｔ、フレーム周期２５６ｐｏｉｎｔ、帯域幅可変櫛形フィルタのパラメータε＝０．５とした。
【００６０】
評価尺度として音声全体の信号対雑音比（ＳＮＲ）、スペクトル歪み尺度（ＳＤ）、聴覚特性を考慮した歪み評価尺度（ＡＳＤ）〔水町光徳、赤木正人，ＡＳＤ，１９９９参照〕を用いて雑音抑圧前後の比較を行なった結果、それぞれの値の平均と標準偏差として図７〜図１２を得た。
【００６１】
ここで、図７は雑音抑圧アルゴリズムのＳＮＲによる評価（白色雑音）、図８は雑音抑圧アルゴリズムのＳＮＲによる評価（ピンク帯域雑音）、図９は雑音抑圧アルゴリズムのＳＤによる評価（白色雑音）、図１０は雑音抑圧アルゴリズムのＳＤによる評価（ピンク帯域雑音）、図１１は雑音抑圧アルゴリズムのＡＳＤによる評価（白色雑音）、図１２は雑音抑圧アルゴリズムのＡＳＤによる評価（ピンク帯域雑音）をそれぞれ示す図である。
【００６２】
図７、図８から、雑音が大きい場合、雑音抑圧前に比べてＳＮＲが５〜７ｄＢ程度向上することが分かる。
【００６３】
雑音が小さい場合、ＳＮＲは雑音抑圧前よりも低下するという結果がみられた。これは、帯域幅可変櫛形フィルタによって雑音と共に目的音の成分の一部も除去してしまうため、雑音が小さいときは除去する雑音成分よりも多く目的音の成分を除去してしまうことが原因である。今回の評価実験ではεの値を一定としたが、音声によってεの値を変えて最適な通過帯域を選ぶことである程度改善できる。
【００６４】
また、ＳＮＲが雑音抑圧前よりも低下していても、聴感上は、音色はやや変わって聴こえるものの雑音感は減少している。これは、聴覚特性を考慮した評価尺度であるＡＳＤ（図１１）ではＳＮＲが２０ｄＢでも雑音抑圧後の目的音の精度が向上していることと対応している。
【００６５】
また、図１０、図１２に示すように、雑音が小さなピンク帯域雑音であるとき、ＳＤ、ＡＳＤでも抽出精度は低下している。これは、ピンク帯域雑音では周波数の低域パワーが強いため、高域では雑音除去量よりも目的音の除去量が多くなることに加え、帯域幅可変櫛形フィルタでは目的音の基本周波数や高調波と同じ周波数帯域の雑音が除去できずに残ることによると考えられる。
【００６６】
（３）帯域幅可変櫛形フィルタを用いる基本周波数推定法
雑音が小さい環境ではＴＥＭＰＯ２によって高精度の基本周波数を推定できる。雑音が大きい環境では櫛型フィルタによる方法が頑健性を示した。そこで、本発明では上記（２）で述べた雑音抑圧アルゴリズムを用いて、雑音環境において頑健で高精度な基本周波数推定法を作成する。本発明の方法のアルゴリズムは、図１３のようにＴＥＭＰＯ２と櫛型フィルタによる方法の２種類の基本周波数推定法と帯域幅可変櫛形フィルタから構成される。
【００６７】
本方法の基本周波数推定の手順を以下に述べる。
【００６８】
本方法は雑音抑圧部１２を有する基本周波数推定部１１において実行される。
【００６９】
▲１▼  まず、雑音に頑健な基本周波数推定法である櫛型フィルタによる方法で混合音ｘ（ｔ）からある程度の精度をもつ基本周波数Ｆ＊０（Ｆの上に￣が付く）を得る（ステップＳ１１）。
【００７０】
▲２▼  その基本周波数（Ｆ＊０）（Ｆの上に￣が付く）を基にした帯域幅可変櫛形フィルタを用い上記（２）で述べた雑音抑圧アルゴリズムによって雑音を抑圧する（ステップＳ１３）。
【００７１】
ここで、帯域幅可変櫛形フィルタのパラメータεを調節して通過帯域幅を制御することにより、音声の調波成分を抑圧しないようにする。
【００７２】
▲３▼  そして、雑音が抑圧された音声に対して、雑音に弱いが高精度の基本周波数抽出法であるＴＥＭＰＯ２を用いることにより、雑音中の音声から高精度の基本周波数を推定する（ステップＳ１５）。
【００７３】
雑音の付加された音声を用いて本発明の方法の対雑音性能を調べる。帯域幅可変櫛形フィルタのパラメータε＝０．５とし、音声、雑音共に従来の基本周波数推定法と同じものを用いた。
【００７４】
白色雑音をＳＮＲ＝５ｄＢで付加した音声の基本周波数推定結果の例を図１４、ピンク帯域雑音をＳＮＲ＝５ｄＢで付加した音声の例を図１５に示す。
【００７５】
ここで、図１４（ａ）は櫛型フィルタによる方法を示す図、図１４（ｂ）はＴＥＭＰＯ２、図１４（ｃ）は本発明による基本周波数推定結果を示す図、図１５（ａ）は櫛型フィルタによる方法を示す図、図１５（ｂ）はＴＥＭＰＯ２、図１５（ｃ）は本発明による基本周波数推定結果を示す図である。図１５（ｂ）においては全区間で推定不能である。なお、推定されるべき基本周波数は、図１６で示すような１５０Ｈｚから２００Ｈｚまでを速度５０Ｈｚ／４０００サンプルで変化する基本周波数である。
【００７６】
図１７に推定精度（推定誤差の標準偏差）と雑音強度の関係を示す。比較のため、櫛型フィルタによる方法のみの場合の推定精度と、ＴＥＭＰＯ２のみの場合の推定精度も示す。
【００７７】
図１７から、白色雑音ではＳＮＲが０ｄＢ、ピンク帯域雑音ではＳＮＲが５ｄＢであるような大きな雑音が付加された音声に対しても、本発明の方法は、雑音が小さい場合のＴＥＭＰＯ２による推定と同じ精度で基本周波数を推定することができることがわかる。雑音が小さい場合においてもＴＥＭＰＯ２のみの場合と同程度の精度が得られる。
【００７８】
また、本発明の方法の対雑音性能は、櫛型フィルタによる方法の対雑音性能に大きく依存しているため、雑音抑圧の前処理の基本周波数推定法の改良によりさらなる性能向上が可能であると考えられる。
【００７９】
上記したように、本発明によれば、
（１）帯域幅可変櫛形フィルタで雑音を推定・除去することにより、スペクトルレベルではなく波形レベルでの雑音抑圧が可能になった。
（２）帯域幅可変櫛形フィルタによる雑音抑圧と雑音には弱いが高精度な基本周波数推定法であるＴＥＭＰＯ２、雑音に強い櫛形フィルタによる基本周波数推定法を組み合せることにより、頑健で高精度な基本周波数推定が可能になった。
【００８０】
▲１▼櫛形フィルタによって、基本周波数が存在する帯域を取り出す。
【００８１】
帯域可変櫛形フィルタによって、上記▲１▼の結果をもとに、抽出された基本周波数とその高調波成分を通過させる櫛形フィルタを構築し、雑音の成分を取り除く。通過帯域を可変とすることで、上記▲１▼の結果に含まれる誤りの伝播を防ぐ。
【００８２】
▲２▼雑音を軽減した波形から、雑音には弱いが高精度で抽出可能な手法を用いて、基本周期あるいは基本周波数の抽出を行う。
【００８３】
したがって、本発明によれば、妨害音には強いが精度が劣る手法と妨害音には弱いが高精度で抽出可能な手法、および通過域可変櫛形フィルタを用いた妨害音除去手法を組み合わせることにより、妨害音に強くしかも高精度な基本周期あるいは基本周波数抽出方法が実現できる。
【００８４】
音声認識・合成のための基本周波数の抽出、基本周期を用いた雑音抑圧法への応用が可能である。
【００８５】
また、音声認識や補聴器の前処理等に利用できるような音声信号処理として、雑音環境における音声の基本周波数推定法及び雑音抑圧法を提供することができる。
【００８６】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【００８７】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、妨害音には強いが精度が劣る手法と妨害音には弱いが高精度で抽出可能な手法、および通過域可変櫛形フィルタを用いた妨害音除去手法を組み合わせることにより、妨害音に強くしかも高精度な基本周期あるいは基本周波数抽出方法が実現できる。
【００８８】
音声認識・合成のための基本周波数の抽出、基本周期を用いた雑音抑圧法への応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる雑音抑圧アルゴリズムの処理フローチャートである。
【図２】混合音を入力、目的音を出力とし基本周期５ｍｓ（基本周波数２００Ｈｚ）に合わせたシステムの振幅特性を示す図である。
【図３】基本周期一定のための時間軸での波形伸縮の模式図である。
【図４】波形伸縮前の音声波形及び基本周波数を示す図である。
【図５】波形伸縮後の音声波形及び基本周波数を示す図である。
【図６】雑音抑圧例を示す図である。
【図７】雑音抑圧アルゴリズムのＳＮＲによる評価（白色雑音）を示す図である。
【図８】雑音抑圧アルゴリズムのＳＮＲによる評価（ピンク帯域雑音）を示す図である。
【図９】雑音抑圧アルゴリズムのＳＤによる評価（白色雑音）を示す図である。
【図１０】雑音抑圧アルゴリズムのＳＤによる評価（ピンク帯域雑音）を示す図である。
【図１１】雑音抑圧アルゴリズムのＡＳＤによる評価（白色雑音）を示す図である。
【図１２】雑音抑圧アルゴリズムのＡＳＤによる評価（ピンク帯域雑音）を示す図である。
【図１３】本発明にかかる基本周波数推定アルゴリズムの処理フローチャートである。
【図１４】白色雑音を付加した音声の基本周波数推定結果の例を示す図である。
【図１５】ピンク帯域雑音を付加した音声の例を示す図である。
【図１６】１５０Ｈｚから２００Ｈｚまでを速度５０Ｈｚ／４０００サンプルで変化する基本周波数を示す図である。
【図１７】推定精度（推定誤差の標準偏差）と雑音強度の関係を示す図である。
【図１８】ニューラルキャンセレーションモデルを示す図である。
【符号の説明】
１，１１    基本周波数推定部
２，１２    雑音抑圧部
【図１】
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【図２】
0003916834.tif 000007
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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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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