(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者音声信号のＳＮ比を改善するAMNOR方式のノイズリダクションシステムにおいて、
複数のマイクロホン、
ランダムノイズ信号を発生するシグナルジェネレータ、
話者口元から各マイクロホンの出力端までの伝達特性を模擬する伝達回路、
各伝達回路を介して出力するランダムノイズ信号をそれぞれ各マイクロホンの出力信号に合成する合成部、
学習時、前記ランダムノイズ信号を目標信号、各合成部出力をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行って適応フィルタの係数を更新し、非学習時にフィルタ係数の更新を停止する適応信号処理部、
目標信号に所定の遅延を付与する目標応答設定部、
適応フィルタの出力信号と目標応答設定部の出力信号との差を音声信号として出力する演算部、
を備え、前記伝達回路は、話者口元から各マイクロホンの出力端までの伝達特性を測定する伝達特性測定手段、該測定した伝達特性で話者口元から各マイクロホンの出力端までの伝達特性を模擬する手段を備え、システムを伝達特性測定モード、学習モード、非学習モードに切り替えて、伝達特性の測定、フィルタ係数の学習、音声信号の出力を行う、
ことを特徴とするノイズリダクションシステム
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声認識時における話者音声信号のＳＮ比を改善するノイズリダクションシステムに係わり、特に、AMNOR(Adaptive Microphone-array for Noise Reduction)方式に用いて好適なノイズリダクションシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在の音声認識システムは、15dB以上のSN比が確保されている場合、約95％の認識率が実現できる程の技術レベルまでに達している。しかし、周囲に存在するノイズによりSN比が低下すると、それに伴って認識率が急激に低下する性質も有している。図５はSN比と認識性能との関係をいくつかの種類のマイクロホン（無指向性、単一指向性、狭指向性等)について評価したもので、各マイクロホンのSN比と認識率はおおむねＳ字特性を示す帯100の中に包含されている。この図５から明らかなように、認識率はSN比の低下により急激に低下し、SN比が0dBの環境下において約50％にまで低下してしまう。
【０００３】
そのため、自動車が発生するノイズ（エンジン音・ロードノイズ・パターンノイズ・風切り音など）が存在する自動車車室内において、上記のような認識性能の劣化は避けられず、音声認識システムを車載化する上で大きな問題の一つとなっている。前記したような事情から、周囲に存在するノイズの影響を少なくし、高いSN比で音声を受音するための方式が種々提案されており、AMNOR方式はその一例である。
【０００４】
AMNOR方式のノイズリダクションシステムでは、複数のマイクロホンを設け、目標信号を各マイクロホン毎に相当量遅延し、各遅延信号を対応するマイクロホン出力信号に加算して参照信号とする。適応信号処理部は、学習時、各参照信号と誤差信号を入力され、誤差信号のパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数を更新し、音声認識時などの非学習時、適応フィルタの係数更新を停止し、学習時の係数を適応フィルタに設定したままにし、目標応答設定部から出力する信号と適応フィルタから出力する信号の差を音声信号としえ音声認識部に出力する。
【０００５】
図６は一般的な２つのマイクを用いたAMNOR方式のノイズリダクションシステムの構成例である。図中、１１，１２は第１、第２のマイクロホン、１３，１４はアンプ、１５はランダムノイズたとえばホワイトノイズを目標信号として発生するシグナルジェネレータ（ＳＧ）、１６はゲイン可変アンプ、１７，１８は話者口元から各マイクロホン迄の信号遅延時間ｄ1，ｄ2に相当する遅延を目標信号に付加する遅延部、１９，２０は各遅延部から出力する信号をそれぞれ各マイクロホンの出力信号に加算する加算部である。
【０００６】
２１は２入力／１出力の適応信号処理部であり、第１、第２の２つの適応信号処理部２１ａ，２１ｂ及び各適応信号処理部２１ａ，２１ｂの出力を加算して出力する加算器２１ｃを有している。各適応信号処理部２１ａ，２１ｂは図示しないがLMS演算部と、FIR型ディジタルフィルタ構成の適応フィルタを有している。第１の信号処理部２１ａは、学習時、加算器１９の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ係数Ｗ1を更新し、音声認識時、適応フィルタの係数更新を停止し、学習時に得られている係数Ｗ1を適応フィルタに設定したままにして入力信号にフィルタリング処理を施して出力する。第２の信号処理部２１ｂは、学習時、加算器２０の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ係数Ｗ2を更新し、音声認識時、適応フィルタの係数更新を停止し、学習時に得られている係数Ｗ2を適応フィルタに設定したままにして入力信号にフィルタリング処理を施して出力する。加算器２１ｃは各適応フィルタ出力を加算して出力する。
【０００７】
２２はシグナルジェネレータ１５から出力するノイズ信号を目標信号として入力される目標応答設定部であり、音響系の逆特性を精度よく近似するためのものである。適応フィルタのタップ長の半分の信号遅延時間をｄ′、遅延時間ｄ1，ｄ2の平均値をｄ″とするとき、目標応答設定部２２は遅延時間ｄ（＝ｄ′＋ｄ″）の遅延特性を有し、オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特性）を有する。２３は減算部であり、目標応答設定部２２から出力する目標応答より適応信号処理部２１の出力信号を減算して誤差信号ｅを出力する。
【０００８】
学習時、マイクロホン１１、１２には自動車ＣＲが発生するノイズXn1(z)，Xn2(z)のみが入力する。加算器１９、２０は目標信号としてのランダムノイズと各マイクロホン出力を合成し、適応信号処理部２１は加算器１９，２０の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗ1，Ｗ2を更新する。
音声認識時、適応信号処理部２１はフィルタ係数の更新をせず、学習時に得られた係数Ｗ1，Ｗ2を各適応フィルタに設定したままにし、これら適応フィルタの出力信号を合成して減算部２３に入力する。減算部２３は目標応答設定部２２から出力する目標応答より適応信号処理部２１の出力信号を減算し、差信号を音声信号として音声認識部に入力する。かかるAMNOR方式のノイズリダクションシステムによれば、音声認識時にノイズは最小になり、しかも、大きな話者音声出力が得られＳＮ比を改善できる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
(1) かかるAMNOR方式は音響伝達特性がそれほど複雑でなく、話者口元から各マイクへの音響伝達特性の差分が遅延のみであらわせる環境、例えば、比較的広い部屋などで使用する場合には有効である。しかし、車室内のように非常に複雑な音響伝達特性を持つ環境では、伝達特性の差分は遅延のみで表現できず不十分である。
(2)車室内において、ノイズ源が多数存在し、各マイクで受信するノイズは相関が低いため、マイク間距離を短くせざるを得ない。このため、話者―マイク間距離は短距離に限定されてしまい、各マイクへの音声の到来の時間差は微少であり、必ずしも遅延分を精度よく設定できず、遅延のみでは不十分である。たとえば、サンプリング周波数fsが11.025(kHｚ)のとき、1サンプルは、
(1/11.025×103)(sec)×340m/sec)＝3.08(cm)に相当するため、距離差3(cm)以上で、かつ3(cm)単位に相当する遅延しか設定できない。
(3)  AMNOR方式のマイクロホンアレイシステムにおいては、複数個のマイクを使用するが、理想的には各マイクの特性は同一である必要があるが、現実的にはマイクロホンの特性は同一でなく、このため意図するとおりのノイズ低減効果を期待できない。尚、仮に同一の特性を有するマイクロホンを用意するとすればコストがかかることになる。
【００１０】
以上から、本発明は、ノイズ削減効果を向上できるノイズリダクションシステムを提供することである。
本発明の別の目的は、各マイクロホンの特性が同一でなくてもノイズ削減効果を向上できるノイズリダクションシステムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題は本発明によれば、▲１▼複数のマイクロホン、▲２▼ランダムノイズ信号を発生するシグナルジェネレータ、▲３▼話者口元から各マイクロホンまでの伝達特性を模擬する伝達回路、▲４▼各伝達回路を介して出力するランダムノイズ信号をそれぞれ各マイクロホンの出力信号に合成する合成部、▲５▼学習時、前記ランダムノイズ信号を目標信号、各合成部出力をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行って適応フィルタの係数を更新し、非学習時にフィルタ係数の更新を停止する適応信号処理部、▲６▼目標信号に所定の遅延を付与する目標応答設定部、▲７▼適応フィルタの出力信号と目標応答設定部の出力信号との差を求め、非学習時、該差信号を音声信号として出力する減算部を備えたノイズリダクションシステムにより達成される。本発明によれば、従来、遅延特性のみで話者口元からマイクロホンまでの伝達特性を模擬していたものを、話者口元からマイクロホンまでの実際の伝達特性で模擬するため、ノイズ削減効果を向上することができる
【００１２】
又、上記目的は、本発明によれば、話者口元から各マイクロホン出力端までの伝達特性を測定する伝達特性測定手段を伝達回路に設け、システムを伝達特性測定モード、学習モード、非学習モードに切り替えて、伝達特性の測定、フィルタ係数の学習、音声信号の出力を行うことにより達成される。このようにすれば、話者口元から各マイクロホンの出力端までの伝達特性を測定して伝達回路に設定でき、マイクロホンの特性が同一でなくてもノイズ削減効果を向上できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の第１実施例の構成図である。図中、５１，５２は第１、第２のマイクロホン、５３，５４はアンプ、５５はランダムノイズたとえばホワイトノイズを目標信号として発生するシグナルジェネレータ（ＳＧ）、５６はゲイン可変アンプ、５７，５８は話者口元から各マイクロホンの出力端迄の伝達特性（伝搬特性）CS1′、CS2′を模擬し、該伝搬特性を目標信号に付与する伝達回路、５９，６０は各伝達回路から出力する信号をそれぞれ各マイクロホンの出力信号に加算する加算部である。
【００１４】
６１は２入力／１出力の適応信号処理部であり、第１、第２の２つの適応信号処理部６１ａ，６１ｂ及び各適応信号処理部の出力を加算して出力する加算器６１ｃを有している。各適応信号処理部６１ａ，６１ｂは図示しないがLMS演算部と、FIR型ディジタルフィルタ構成の適応フィルタを有している。
第１の信号処理部６１ａは、学習時、加算器５９の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ係数Ｗ1を更新し、非学習時たとえば音声認識時、適応フィルタの係数更新を停止し、学習時に得られている係数Ｗ1を適応フィルタに設定したままにして入力信号にフィルタリング処理を施して出力する。第２の信号処理部２１ｂは、学習時、加算器６０の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応フィルタ係数Ｗ2を更新し、音声認識時、適応フィルタの係数更新を停止し、学習時に得られている係数Ｗ2を適応フィルタに設定したままにして入力信号にフィルタリング処理を施して出力する。加算器６１ｃは各適応フィルタ出力を合成して出力する。
【００１５】
６２はシグナルジェネレータ５５から出力するノイズ信号を目標信号として入力される目標応答設定部であり、音響系の逆特性を精度よく近似するためのものである。適応フィルタのタップ長の半分の信号遅延時間をｄとすれば、目標応答設定部４は該遅延時間ｄの遅延特性を有し、オーディオ周波数帯域でフラットな特性（ゲイン１の特性）を有する。６３は減算部であり、目標応答設定部６２から出力する目標応答より適応信号処理部７１の出力信号を減算して誤差信号ｅを出力する。
【００１６】
学習時、マイクロホン５１、５２には自動車ＣＲが発生するノイズXn1(z)，Xn2(z)のみが入力する。伝達回路５７、５８は、目標信号としてのランダムノイズに対し、話者口元から各マイクロホン出力端迄の伝達特性CS1′、CS2′付与する。加算器５９、６０は伝達回路５７，５８の出力と各マイクロホン出力を合成し、適応信号処理部６１は加算器５９，６０の出力信号を参照信号とし、エラー信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗ1，Ｗ2を更新する。
音声認識時、適応信号処理部６１はフィルタ係数の更新をせず、学習時に得られた係数Ｗ1，Ｗ2を各適応フィルタに設定したままにし、これら適応フィルタの出力信号を合成して減算部６３に入力する。減算部６３は目標応答設定部６２から出力する目標応答より適応信号処理部６１の出力信号を減算し、差信号を音声信号として音声認識部に入力する。
以上のように、伝達特性CS1′，CS2′を目標信号に付与した信号と各マイクロホンの出力信号とを加算した信号を参照信号として適応信号処理するから、学習時にノイズ出力のパワーが最小となるように正確に適応フィルタ係数を決定でき、この結果、音声認識時にノイズを低減でき、ＳＮ比の大きな音声信号を出力できる。
【００１７】
図２は話者ＤＲの口元から各マイクロホン出力端迄の伝達特性CS１′、CS2′を測定する測定装置の構成図であり、図１と同一部分には同一符号を付している。図中、７０は話者口元付近に設けたスピーカであり、シグナルジェネレータ５５から出力するホワイトノイズをマイクロホン５１，５２に向けて出力する。
７１はホワイトノイズを参照信号、マイクロホン５１の出力を目標信号とし、エラーｅ1のパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗcs1を更新する適応信号処理部、７２はマイクロホン５１の出力と適応信号処理部７１の出力との差（エラー）ｅ1を出力する減算部である。
７３はホワイトノイズを参照信号、マイクロホン５２の出力を目標信号とし、エラーｅ2のパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗcs2を更新する適応信号処理部、７４はマイクロホン５２の出力と適応信号処理部７３の出力との差（エラー）ｅ2を出力する減算部である。
【００１８】
適応信号処理部７１、７３において、継続して適応信号処理を行って適応フィルタ（図示せず）の係数Ｗcs1,Ｗcs2を更新すると、該係数は一定値に収束する。係数値Ｗcs1が一定値に収束したとき、適応信号処理部７１の適応フィルタの特性は、話者口元からマイクロホン５１の出力端迄の伝達関数CS1′を示す。又、係数値Ｗcs2が一定値に収束したとき、適応信号処理部７３の適応フィルタの特性は、話者口元からマイクロホン５２の出力端迄の伝達関数CS2′を示す。
従って、図１の伝達回路５７、５８をＦＩＲ型ディジタルフィルタで構成し、これらフィルタの係数としてＷcs1,Ｗcs2を設定すれば、伝達回路５７，５８により話者口元からマイクロホン５１，５２の出力端迄の伝達関数CS1′,CS2′を模擬できる。
【００１９】
以上より、車両毎にＷcs1,Ｗcs2を決定するようにすれば、マイクの特性を含めて話者口元からマイクロホン出力端までの伝達特性を測定できる。しかし、車両毎にＷcs1,Ｗcs2を決定するのは煩雑である。そこで、音声認識装置を搭載する、車種およびマイク位置が特定できる場合には、あらかじめ、１台の車両について係数Ｗcs1,Ｗcs2の値を確定し、それを図１の伝達回路５７、５８に設定する。しかし、この方法はマイク特性の補正効果を有しない。
【００２０】
図３は話者口元から各マイクロホンの出力端迄の伝達関数を測定する機能を備えたAMNOR方式の別のノイズリダクションシステムの構成図であり、図１と同一部分には同一符号を付している。この図３のシステムはスイッチの切り替えにより、伝達関数測定時には図２に示す構成になり、学習／音声認識時には図１の構成になる。図３において、図１と異なる点は、
(1) 切替スイッチSW1〜SW4を設けている点、
(2) 話者口元近傍に伝達特性測定用のスピーカ８０を設けている点、
(3) 伝達回路５７，５８を適応信号処理が可能な構成にし、話者口元から各マイクロホン出力端迄の伝達関数を測定できるようにした点、
である。
【００２１】
伝達回路５７は、適応信号処理部５７ａと減算部５７ｂで構成されている。適応信号処理部５７ａは、ホワイトノイズを参照信号、マイクロホン５１の出力を目標信号とし、エラーｅ1のパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗcs1を更新し、減算部５７ｂはマイクロホン５１の出力と適応信号処理部５７ａの出力との差（エラー）ｅ1を出力する。
又、伝達回路５８は、適応信号処理部５８ａと減算部５８ｂで構成されている。適応信号処理部５８ａは、ホワイトノイズを参照信号、マイクロホン５２の出力を目標信号とし、エラーｅ2のパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗcs2を更新し、減算部５８ｂはマイクロホン５２の出力と適応信号処理部５８ａの出力との差（エラー）ｅ2を出力する。
【００２２】
話者口元から各マイクロホンの出力端迄の伝達関数を測定するには、スイッチSW1,SW2,SW3をオンし、スイッチSW4をオフし、システムを図２に示す構成にする。しかる後、図２で説明した方法により、適応信号処理部５７ａ，５８ａの適応フィルタ（図示せず）の係数が一定値Ｗcs1，Ｗcs2に収束すれば、各適応フィルタは話者口元からマイクロホン５１，５２の出力端迄の伝達関数CS1′，CS2′を模擬することになる。尚、測定完了によりスピーカ８０を除去する。
学習／音声認識するには、スイッチSW1,SW2,SW3をオフし、スイッチSW4をオンし、システムを図１に示す構成にする。しかる後、図１で説明した方法により、学習、音声認識を行う。
【００２３】
図４は図３のノイズリダクションシステムの全体の制御フローである。
最初に、話者口元から各マイクロホンの出力端迄の伝達関数を同定するモードであるかチェックし（ステップ１０１）、同定モードであれば、スイッチSW1,SW2,SW3をオン、スイッチSW4をオフし、システムを図２に示す構成にし、適応信号処理により係数Ｗcs1，Ｗcs2を更新する（ステップ１０２）。ついで、係数Ｗcs1，Ｗcs2が一定値に収束したかチェックし（ステップ１０３）、一定値に収束するまでステップ１０２の更新処理を行う。係数Ｗcs1，Ｗcs2が一定値に収束すれば、適応信号処理部５７ａ，５８ａの各適応フィルタは、話者口元からマイクロホン５１，５２の出力端迄の伝達関数CS1′，CS2′を模擬することになる。一定値に収束すれば、スイッチSW1,SW2,SW3をオフし、スイッチSW4をオンし、システムを図１に示す構成にする。
【００２４】
ついで、音声認識開始を指示するトークスイッチが操作されて音声認識状態になったかチェックする（ステップ１０４）。トークスイッチがオン操作されなければ、学習モードであるから、２入力／１出力の適応信号処理部６１は、加算器５９，６０の出力信号を参照信号としてエラー信号ｅのパワーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィルタの係数Ｗ1，Ｗ2を更新する（ステップ１０５）。以後、トークスイッチがオン操作されるまで、係数Ｗ1，Ｗ2の更新動作を行う。これにより、係数Ｗ1，Ｗ2は一定値に収束する。
ステップ１０４において、トークスイッチがオン操作されると音声認識モードになり、係数Ｗ1，Ｗ2の更新動作を終了する（ステップ１０６）。音声認識時、適応信号処理部６１はフィルタ係数の更新をせず、学習時に決定したフィルタ係数Ｗ1，Ｗ2を適応フィルタに設定したままにし、減算部６３は目標応答設定部６２から出力する目標信号より適応信号処理部６１の出力信号を減算した信号、すなわち、ノイズが低減し、ＳＮ比が向上した音声信号を図示しない音声認識部に出力する。
【００２５】
以後、トークスイッチがオフ操作されて音声認識が解除される迄、ステップ１０６の動作を行い、トークスイッチがオフ操作されると（ステップ１０７）、学習モードに戻りステップ１０５以降の係数Ｗ1，Ｗ2の更新動作が再開する。
図３のノイズリダクションシステムによれば、車の出荷前に生産ライン等にて、あるいは、販売店等で伝達特性CS1′,CS2′を同定する作業を１回行うだけで良く、しかも、マイクロホンの特性を含めて伝達特性CS1′,CS2′を同定できるためマイクロホンに特性の不揃があっても何ら問題を生じない。又、予め、車種を特定できない場合等不確定要素を含むような場合であっても、伝達特性CS1′,CS2′を同定して設定することができる。
以上では、本発明システムから出力する音声信号を非学習時に音声認識装置に入力する場合について説明したが、かかる場合に限らず、非学習時に音声信号をハンズフリー電話器に入力したり、その他の機器に入力する場合に応用できるものである。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００２６】
【発明の効果】
以上本発明によれば、従来、遅延特性のみで口元からマイクロホンまでの伝達特性を模擬していたものを、実際の口元からマイクロホンまでの伝達特性で模擬するため、ノイズ削減効果を向上することができる
又、本発明によれば、一般的なAMNOR方式では対応できない、車室内ノイズの除去が可能となる。
又、本発明によれば、マイク−話者間の伝達特性を模擬する機構をノイズリダクション装置に組み込むことで、マイク特性のバラツキ補正が可能になる。
又、本発明によれば、ノイズリダクションのための適応処理をリアルタイムに行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のノイズリダクションシステムの構成図である。
【図２】本発明の話者口元から各マイクロホン出力端までの伝達特性測定装置の構成図である。
【図３】伝達特性測定機能を備えたノイズリダクションシステムの構成図である。
【図４】本発明の全体の制御フローである。
【図５】ＳＮ比と認識率の関係図である。
【図６】従来のAMNOR方式のノイズリダクションシステムである。
【符号の説明】
５１，５２・・第１、第２のマイクロホン
５５・・ランダムノイズを目標信号として発生するシグナルジェネレータ
５７，５８・・伝達特性を模擬する伝達回路
５９，６０・・加算部
６１・・２入力／１出力の適応信号処理部
６１ａ，６１ｂ・・第１、第２の適応信号処理部
６２・・目標応答設定部
６３・・減算部
【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５】
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【図６】
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