(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号前処理部と、適応信号強調部と、該適応信号強調部から出力された複数の信号（以下「第１の出力信号」とする）を出力するための複数のチャンネルを有する出力部とを備え、
前記信号前処理部は、
複数の観測信号を入力するための複数のチャンネルを有する入力部と、
前記複数の観測信号のそれぞれを特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離して、分離された信号部分空間に対して前記複数の観測信号を直交射影することにより、時間領域の信号である複数の出力信号（以下「第２の出力信号」とする）を抽出する複数段の特異値分解ユニットを備え、
前記適応信号強調部は、
複数の第２の出力信号のうち異なるチャンネルに属する少なくとも２つの第２の出力信号を互いに所定サンプル数だけずらす遅延器および前進器の少なくとも一つと、
前記観測信号と第１の出力信号との差分に基づいて誤差信号を算出して、該誤差信号により係数を更新し、
該係数に基づいて該遅延器または該前進器から出力された信号（以下「第３の出力信号」とする）に対して適応フィルター処理を施す適応フィルターと、
を備えていることを特徴とする雑音除去システム。
【請求項２】
前記遅延器または前記前進器では、
第２の出力信号のうち少なくとも２つの出力信号を互いに（Ｌｆ−１）／２（Ｌｆ；適応フィルターの長さ）サンプルずらすことを特徴とする請求項１に記載の雑音除去システム。
【請求項３】
前記信号前処理部は、前記複数段の特異値分解ユニットのうち最終段の特異値分解ユニットから出力される複数の出力信号を増減させる振幅調整部をさらに有することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の雑音除去システム。
【請求項４】
前記信号前処理部において、
前記入力部はＭ個（Ｍ＞１、Ｍは整数）のチャンネルを備え、
Ｌ（Ｌは整数）サンプル分を１フレーム単位とし、
Ｌ×Ｍ個の観測信号に対して特異値分解法を適用して、Ｌ×Ｍ個の第２の出力信号を抽出し、離散時間ｋ（ｋ＝０，１，２，〜）が一つ増加するごとに、所定サンプル分特異値分解法を適用するフレームをずらすことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の雑音除去システム。
【請求項５】
離散時間ｋが一つ増加するごとに所定サンプル分フレームをずらしたとき、離散時間の前後で、特異値分解法を適用するフレームが互いにオーバーラップすることを特徴とする請求項４に記載の雑音除去システム。
【請求項６】
前記信号前処理部は、離散時間ｋが一つ増加するごとに、１サンプル分フレームをずらすことを特徴とする請求項４または５に記載の雑音除去システム。
【請求項７】
前記信号前処理部において、少なくとも１つのチャンネルに対応する前記複数段の特異値分解ユニットの間に少なくとも１つの遅延器または前進器を備え、該遅延器または該前進器は、前記特異値分解ユニットから出力された出力信号を所定サンプルだけずらすことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の雑音除去システム。
【請求項８】
観測信号が入力される第１のステップと、
入力された該観測信号から雑音を除去する信号前処理を施す第２のステップと、
雑音が除去された信号を強調する適応フィルター処理を施す第３のステップと、
適応フィルター処理が施された信号（以下「第１の出力信号」とする）を出力する第４のステップとを備え、
第２のステップでは、特異値分解法により、前記観測信号を信号部分空間と雑音部分空間に分離し、分離された信号部分空間に対して前記観測信号を直交射影することにより時間領域信号である第２の出力信号を抽出し、
第３のステップでは、前記観測信号と第１の出力信号との差分に基づいて誤差信号を算出して、該誤差信号により係数を更新し、
第２の出力信号のうち異なるチャンネルに属する少なくとも２つの第２の出力信号を互いに所定サンプル数ずらして、
該係数に基づいて該所定サンプル数ずらした信号に対して適応フィルター処理を施すことを特徴とする雑音除去方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、各種の観測信号から雑音（ノイズ）を除去する雑音除去システムおよび雑音除去方法に係り、とりわけ、ステレオ音声信号などの狭帯域信号から広帯域雑音を除去するために好適に用いられる雑音除去システムおよび雑音除去方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
携帯電話などを利用した通信処理や、音声認識処理、レーダーから送られるデータの解析処理、脳波や心電図の測定処理、といった様々な信号処理の分野において、雑音の除去は欠かせないものである。
【０００３】
一般に、音声信号などの狭帯域信号から広帯域雑音を軽減する手法としては、非線形スペクトル減算法（ＮＳＳ：Nonlinear spectral subtraction）（文献１参照）が用いられている。この手法は、ある一定の時間内に、雑音が混在した観測信号に基づいて音声信号成分および雑音信号成分のそれぞれに対応するスペクトルを個別に推定し、推定された雑音スペクトルを観測信号から減算するものである。
【０００４】
しかしながら、このような非線形スペクトル減算法では、雑音除去後の信号を周波数領域から時間領域へ変換する際に、雑音スペクトルの推定誤差により、副次的な、ある種の楽器のような雑音が発生してしまい、このような雑音が、広帯域雑音が軽減される代わりに付加されてしまう、という問題がある。また、ＳＮ比が低いような場合には、広帯域雑音が除去されるのに伴って、音声信号の一部も除去されてしまう、という問題がある。さらに、良好な雑音軽減性能を得るためには、非常に多くのパラメーターを調整する必要があり、また、それらの最適な調整を異なった環境ごとに行う必要がある、という問題がある。
【０００５】
ところで、近年、生物医療工学の分野においては、観測信号である生体信号に特異値分解法（ＳＶＤ：singular value decomposition）（例えば文献２参照）を適用し、生体信号から特定の要素のみを抽出する手法が提案されている（文献３および４参照）。これらの手法は、観測信号を特異値分解法によって信号部分空間（signal subspace）と雑音部分空間（noise subspace）とに分離するとともに、分離された信号部分空間に対して観測信号を直交射影（ＯＮＰ：orthonormal projection）することにより、時間領域の信号である複数の出力信号（雑音が除去された信号）を抽出するものである。なお、このような特異値分解法は、生体信号からの雑音の除去に応用されるだけでなく、音声信号からの雑音の除去にも応用されている（文献５〜１０参照）。
【０００６】
また、このような特異値分解法を用いた手法としては、特異値分解法を適用する前にウィナーフィルター処理（Wiener filtering）を行って、脳の誘発電位を抽出する手法も提案されている（文献１１）。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような特異値分解法を用いた従来の手法では、ステレオ音声信号などのように互いに相関（correlation）のある複数の観測信号から雑音を除去するような場合については何ら考慮されておらず、このような場合には、入力された複数の観測信号から雑音を十分に除去することができない、という問題がある。
【０００８】
また、特異値分解法を適用する前にウィナーフィルター処理を行う手法についても、ウィナーフィルターの性質上、音声信号などのように時間によって急激に変化する観測信号に対しては有効ではない、という問題がある。
【０００９】
本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、ステレオ音声信号などの狭帯域信号から広帯域雑音を効果的に除去することができる、雑音除去システムおよび雑音除去方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、第１の解決手段として、信号前処理部と、適応信号強調部と、該適応信号強調部から出力された複数の信号（以下「第１の出力信号」とする）を出力するための複数のチャンネルを有する出力部とを備え、前記信号前処理部は、複数の観測信号を入力するための複数のチャンネルを有する入力部と、前記複数の観測信号のそれぞれを特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離して、分離された信号部分空間に対して前記複数の観測信号を直交射影することにより、時間領域の信号である複数の出力信号（以下「第２の出力信号」とする）を抽出する複数段の特異値分解ユニットを備え、前記適応信号強調部は、複数の第２の出力信号のうち異なるチャンネルに属する少なくとも２つの第２の出力信号を互いに所定サンプル数だけずらす遅延器および前進器の少なくとも一つと、前記観測信号と第１の出力信号との差分に基づいて誤差信号を算出して、該誤差信号により係数を更新し、該係数に基づいて該遅延器または該前進器から出力された信号（以下「第３の出力信号」とする）に対して適応フィルター処理を施す適応フィルターと、を備えていることを特徴とする雑音除去システムを提供する。
【００１１】
なお、上述した第１の解決手段において、前記遅延器または前記前進器では、第２の出力信号のうち少なくとも２つの出力信号を互いに（Ｌｆ−１）／２（Ｌｆ；適応フィルターの長さ）サンプルずらすことを特徴とする。また、前記信号前処理部は、前記複数段の特異値分解ユニットのうち最終段の特異値分解ユニットから出力される複数の出力信号を増減させる振幅調整部をさらに有することを特徴とする。
【００１２】
また、上述した第１の解決手段において、前記信号前処理部において、前記入力部はＭ個（Ｍ＞１、Ｍは整数）のチャンネルを備え、Ｌ（Ｌは整数）サンプル分を１フレーム単位とし、Ｌ×Ｍ個の観測信号に対して特異値分解法を適用して、Ｌ×Ｍ個の第２の出力信号を抽出し、離散時間ｋ（ｋ＝０，１，２，〜）が一つ増加するごとに、所定サンプル分特異値分解法を適用するフレームをずらすことを特徴とする。また、離散時間ｋが一つ増加するごとに所定サンプル分フレームをずらしたとき、離散時間の前後で、特異値分解法を適用するフレームが互いにオーバーラップすることを特徴とする。また、前記信号前処理部は、離散時間ｋが一つ増加するごとに、１サンプル分フレームをずらすことを特徴とする。
【００１３】
さらに、上述した第１の解決手段において、前記信号前処理部において、少なくとも１つのチャンネルに対応する前記複数段の特異値分解ユニットの間に少なくとも１つの遅延器または前進器を備え、該遅延器または該前進器は、前記特異値分解ユニットから出力された出力信号を所定サンプルだけずらすことを特徴とする。
【００１４】
本発明は、第２の解決手段として、観測信号が入力される第１のステップと、入力された該観測信号から雑音を除去する信号前処理を施す第２のステップと、雑音が除去された信号を強調する適応フィルター処理を施す第３のステップと、適応フィルター処理が施された信号（以下「第１の出力信号」とする）を出力する第４のステップとを備え、第２のステップでは、特異値分解法により、前記観測信号を信号部分空間と雑音部分空間に分離し、分離された信号部分空間に対して前記観測信号を直交射影することにより時間領域信号である第２の出力信号を抽出し、第３のステップでは、前記観測信号と第１の出力信号との差分に基づいて誤差信号を算出して、該誤差信号により係数を更新し、第２の出力信号のうち異なるチャンネルに属する少なくとも２つの第２の出力信号を互いに所定サンプル数ずらして、該係数に基づいて該所定サンプル数ずらした信号に対して適応フィルター処理を施すことを特徴とする雑音除去方法を提供する。
【００１５】
なお、上述した第２の解決手段においては、前記信号前処理ステップにおいて、前記複数の観測信号のそれぞれを特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離するとともに、分離された信号部分空間に対して前記複数の観測信号を直交射影することにより、時間領域の信号である複数の出力信号を抽出することが好ましい。また、前記信号前処理ステップにおいて、前記複数の観測信号に対して特異値分解法を複数回適用することにより前記複数の観測信号から雑音を除去するようにしてもよく、この場合には、前記各回の特異値分解法は、前記複数の観測信号に対応する複数の入力信号を特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離するとともに、分離された信号部分空間に対して前記複数の入力信号を直交射影することにより、時間領域の信号である複数の出力信号を抽出する。
【００１６】
本発明によれば、信号前処理部により、複数の観測信号から主として雑音を除去するよう信号前処理を施した後、適応信号強調部により、信号前処理部から出力された複数の信号を強調するよう適応フィルター処理を施すようにしているので、ステレオ音声信号などのように互いに相関のある複数の観測信号から雑音を除去するような場合でも、入力された観測信号の波形を良好に保ったまま雑音のみを効果的に除去することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１８】
まず、図１により、本発明による雑音除去システムの一実施の形態の全体の構成について説明する。
【００１９】
図１に示すように、本実施の形態に係る雑音除去システム１は、センサなどで検出されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ；ｋは離散時間）を入力するためのＭ個のチャンネル２ａを有する入力部２と、入力部２のＭ個のチャンネル２ａを介して入力されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を除去するよう信号前処理を施す信号前処理部１０と、信号前処理部１０から出力されたＭ個の信号ｙｉ（ｋ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ；ｋは離散時間）を強調するよう適応フィルター処理を施す適応信号強調部（adaptive signal enhancer）２０と、適応信号強調部２０から出力されたＭ個の信号ｓｉ（ｋ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ；ｋは離散時間）を出力するためのＭ個のチャンネル３ａを有する出力部３とを備えている。
【００２０】
（信号前処理部）
図２は図１に示す信号前処理部１０の詳細な構成を示す図である。図２に示すように、信号処理部１０は、入力部２のＭ個のチャンネル２ａを介して入力されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を除去する雑音除去部１２と、雑音除去部１２から出力されるＭ個の信号ｙｉ（ｋ）の振幅を増減させる振幅調整部１４とを有している。
【００２１】
このうち、雑音除去部１２は、入力部２のＭ個のチャンネル２ａを介して入力されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）を処理するものであり、互いにカスケード接続されたＮ段の特異値分解ユニット（ＳＶＤユニット）１２ａを有している。なお、各段の特異値分解ユニット１２ａは、Ｍ個のチャンネル２ａのそれぞれに対応するＭ個の入力信号を特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離するとともに、分離された信号部分空間に対してＭ個の入力信号を直交射影することにより、時間領域の信号であるＭ個の出力信号を抽出する。なお、各段の特異値分解ユニット１２ａで行われる特異値分解法の基本的な手法は、概略としては既存のもの（例えば文献１１および１２参照）と同様である。
【００２２】
以下、各段の特異値分解ユニット１２ａで行われる特異値分解法の詳細について説明する。
【００２３】
まず、入力信号データを、Ｌ×Ｍ行列の形式で行列Ｘ＝［ｘ１，ｘ２，…，ｘＭ］として表す。なお、行列Ｘの列ベクトルｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、ｘｉ＝［ｘ１ｉ，ｘ２ｉ，…，ｘＬｉ］Ｔ  （Ｔは転置ベクトルを表す）である。なお、本明細書中において、下線付きの英字はベクトルを表す。
【００２４】
このような行列Ｘは、Ｍ＜Ｌとすると、特異値分解法により次式（１）のように表される。
【００２５】
【数１】
0004219611.tif 000002
【００２６】
ここで、行列ＵおよびＶはそれぞれ、Ｕ＝［ｕ１，ｕ２，…，ｕＭ］∈ＲＬ×Ｍ、Ｖ＝［ｖ１，ｖ２，…，ｖＭ］∈ＲＭ×Ｍであり、それぞれ、ＵＴＵ＝ＩＭ、およびＶＴＶ＝ＩＭを満足する直交行列であるものとする。また、行列Σは、Σ＝diag（σ１，σ２，…，σＭ）∈ＲＭ×Ｍであり、σ１≧σ２≧…≧σＭ≧０であるものとする。なお、行列ＵおよびＶに含まれる列ベクトルは、それぞれ、Ｘの左側特異値ベクトルおよび右側特異値ベクトルと呼ばれる。また、行列Σの対角の成分は特異値と呼ばれ、信号の数やエネルギー、雑音レベルなどに関する情報を含んでいる。
【００２７】
なお、ＳＮ比が十分に高い場合には、行列Ｘは次式（２）のように分解される。
【００２８】
【数２】
0004219611.tif 000003
【００２９】
ここで、行列Σｓはｓ個の信号源に関連する最大特異値、行列Σｎは雑音に関連する（Ｍ−ｓ）個の特異値を表している。また、行列ＵｓおよびＶｓはともに信号源に関連するｓ個の特異値ベクトルを有し、行列ＵｎおよびＶｎはともに雑音に関連する（Ｍ−ｓ）個の特異値ベクトルを有している。なお、行列Ｕｓの列ベクトルにより張られた部分空間は信号部分空間と呼ばれ、行列Ｕｎの列ベクトルにより張られた部分空間は雑音部分空間と呼ばれる。
【００３０】
なお、信号部分空間と雑音部分空間とは理論上互いに直交していることから、信号部分空間に対して観測信号である雑音付きのデータを直交射影することにより、最小二乗近似の原理を利用して雑音の除去を行うことができる。
【００３１】
すなわち、雑音の除去が行われた後の出力信号データを、行列Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，…，ｙＭ］（列ベクトルｙｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）はｙｉ＝［ｙ１ｉ，ｙ２ｉ，…，ｙＬｉ］Ｔ ）と表すものとすると、上述した直交射影により、行列Ｙは次式（３）により与えられる。
【００３２】
【数３】
0004219611.tif 000004
【００３３】
そして、上式（３）は、信号部分空間を表すベクトルの特性（直交特性）により、簡単に次式（４）のように表される。
【００３４】
【数４】
0004219611.tif 000005
【００３５】
すなわち、図１に示す各段の特異値分解ユニット１２ａでは、Ｍ個のチャンネル２ａから入力されたＭ個の入力信号のＬサンプル分を１フレームとし、このＬ×Ｍ個の入力信号を含む行列Ｘに対して、上式（４）に従って特異値分解法を適用する。
【００３６】
ここで、従来のフレーム演算式を用いる既存の方法（例えば文献１１および１２参照）では、図３(b)に示すように、互いにオーバーラップしないＬサンプル分のフレーム単位で行列Ｘに対応する行列Ｙを求め、Ｌ×Ｍ個の出力信号を抽出するが、このような方法ではなく、図３(a)に示すように、１サンプルだけずれるような形で互いにオーバーラップするＬサンプル分のフレーム単位で、行列Ｘに対応する行列Ｙを求めるようにしてもよい。
【００３７】
なお、図３(a)に示す方法では、特異値分解法による出力結果としての行列Ｙのうち一部の要素（図３(b)の符号３１参照）のみが最終的な出力信号として用いられ、残りの要素は、離散時間ｋが一つ増加する（時間が１サンプル分進む）度に全て更新される。これに対し、図３(b)に示す方法では、特異値分解法による出力結果としての行列Ｙの全ての要素（図３(b)の符号３２参照）が最終的な出力信号として用いられる。なお、図３(a)に示す方法によれば、各段の特異値分解ユニット１２ａにおいて、信号部分空間を表す行列Ｕｓの更新が離散時間ｋの各点で行われることとなり、入力信号に対してフィルターと同じように機能することが可能となる。このため、図３(a)に示す方法は、図２に示すような信号前処理部１２の複数段の特異値分解ユニット１２ａがカスケード接続された構成において特に好適に用いられる。
【００３８】
また、振幅調整部１４は、出力部３の各チャンネル３ａに対応してＭ個の振幅増減器１４ａを有している。なお、各振幅増減器１４ａに付された符号ｃｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ）は、雑音除去部１２から出力されるＭ個の信号のそれぞれに対して乗じられる係数を表しており、その係数の値は振幅調整部１４の後段に接続される適応信号強調部２０（図１参照）での信号の強調が良好に行われるように適宜調整される。
【００３９】
（適応信号強調部）
図１に示すように、信号前処理部１０の後段には、適応信号強調部２０が直列に接続されている。
【００４０】
ここで、適応信号強調部２０は、信号前処理部１０から出力されたＭ個の信号ｙｉ（ｋ）のそれぞれについて、当該各信号ｙｉ（ｋ）に対して適応フィルター処理を施す適応フィルター２０ａと、この適応フィルター２０ａに入力される信号ｙｉ（ｋ）を所定サンプル数ｌ０だけ遅らせる遅延器２０ｂとを有している。
【００４１】
このうち、適応フィルター２０ａは、所定サンプル数ｌ０だけ遅らせた信号ｙｉ（ｋ）に対して適応フィルター処理を施して最終的な雑音除去後の信号ｓｉ（ｋ）を出力するためのものであり、その内部においては、誤差出力ｅｉ（ｋ）（観測信号ｘｉ（ｋ）と雑音除去後の信号ｓｉ（ｋ）との差分）に基づいて、所定のアルゴリズム（例えばＮＬＭＳ（normalized LMS）法）に従って、適応フィルターで用いられる係数が更新される。なお、適応フィルター処理自体は既存のもの（例えば文献１３参照）と同様である。
【００４２】
また、遅延器２０ｂは、信号前処理部１０から出力されて適応フィルター２０ａに入力される信号ｙｉ（ｋ）を意図的にｌ０（＝（Ｌｆ−１）／２）サンプル（Ｌｆは適応フィルターの長さ）だけ遅らせるものである。このようにして適応フィルター２０ａに入力される信号ｙｉ（ｋ）を所定サンプル数ｌ０だけ遅延させることにより、適応フィルター２０ａにより施される適応フィルター処理により、信号ｙｉ（ｋ）から効果的に雑音が除去されるとともに、ステレオ音声信号などの特徴の一つであるチャンネル間の振幅および位相のずれが効果的に復元される。
【００４３】
次に、このような構成からなる本実施の形態の作用について説明する。
【００４４】
図１に示す雑音除去システム１において、センサなどで検出されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）は、入力部２のＭ個のチャンネル２ａを介して信号前処理部１０に時系列的に順次入力される。
【００４５】
信号前処理部１０においては、Ｍ個の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を除去するよう信号前処理が施される。
【００４６】
具体的には、信号前処理部１０において、図２に示すように、入力部２のＭ個のチャンネル２ａを介して入力されたＭ個の観測信号ｘｉ（ｋ）が第１段の特異値分解ユニット１２ａに入力される。第１段の特異値分解ユニット１２ａにおいては、上述した特異値分解法により、Ｍ個のチャンネル２ａのそれぞれに対応するＭ個の入力信号を特異値分解法によって信号部分空間と雑音部分空間とに分離するとともに、分離された信号部分空間に対してＭ個の入力信号を直交射影することにより、時間領域の信号であるＭ個の出力信号を抽出し、その抽出されたＭ個の出力信号を次段（第２段）の特異値分解ユニット１２ａに送る。
【００４７】
その後、同様にして、第２段〜第Ｎ段の特異値分解ユニット１２ａにおいて、前段の特異値分解ユニット１２ａから出力されたＭ個の出力信号を入力信号として、第１段の特異値分解ユニット１２ａと同様の処理が行われる。
【００４８】
これにより、最終的に、第Ｎ段の特異値分解ユニット１２ａから、Ｍ個の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音が除去された複数の信号が出力される。
【００４９】
ここで、このようにして出力された複数の信号は、振幅調整部１４の各振幅増減器１４ａに入力され、各信号の振幅に対して係数ｃｉが乗じられる。
【００５０】
その後、振幅調整部１４の各振幅増減器１４ａにより振幅が増減された各信号は、信号前処理が施されたＭ個の信号ｙｉ（ｋ）として信号前処理部１０から出力され、図１に示すように、適応信号強調部２０に入力される。
【００５１】
適応信号強調部２０においては、信号前処理が施されたＭ個の信号ｙｉ（ｋ）を強調するよう適応フィルター処理が施される。
【００５２】
具体的には、適応信号強調部２０において、信号前処理部１０から出力されたＭ個の信号ｙｉ（ｋ）のそれぞれを所定サンプル数ｌ０だけ遅らせた後、当該各信号ｙｉ（ｋ）を適応フィルター２０ａに入力し、この適応フィルター２０ａにおいて、所定サンプル数ｌ０だけ遅らせた信号ｙｉ（ｋ）に対して適応フィルター処理を施し、最終的な雑音除去後の信号ｓｉ（ｋ）を出力する。なお、適応フィルター２０ａの内部においては、誤差出力ｅｉ（ｋ）（観測信号ｘｉ（ｋ）と雑音除去後の信号ｓｉ（ｋ）との差分）に基づいて、所定のアルゴリズム（例えばＮＬＭＳ法）に従って、適応フィルターで用いられる係数が更新される。
【００５３】
このように本実施の形態によれば、信号前処理部１０により、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）から主として雑音を除去するよう信号前処理を施した後、適応信号強調部２０により、信号前処理部１０から出力された複数の信号ｙｉ（ｋ）を強調するよう適応フィルター処理を施すようにしているので、ステレオ音声信号などのように互いに相関のある複数の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を除去するような場合でも、入力された観測信号ｘｉ（ｋ）の波形を良好に保ったまま雑音のみを効果的に除去することができる。
【００５４】
また、本実施の形態によれば、信号前処理部１０において、互いにカスケード接続された複数段の特異値分解ユニット１２ａにより、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して特異値分解法を複数回適用するようにしているので、ステレオ音声信号などのように互いに相関のある複数の観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を除去するような場合でも、入力された観測信号ｘｉ（ｋ）の波形を良好に保ったまま雑音のみを効果的に除去することができる。また、互いにカスケード接続された複数段の特異値分解ユニット１２ａにより、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して特異値分解法を複数回適用するようにしているので、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して適用される特異値分解法の回数を任意に設定することができ、センサーなどの数が少なく観測信号ｘｉ（ｋ）の個数（Ｍ）が小さい場合でも、特異値分解ユニット１２ａの段数（Ｎ）を増加させることにより容易に雑音軽減性能を向上させることができる。さらに、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して適用される雑音除去手法として特異値分解法を用いているので、信号源や雑音源の位置や数などがあらかじめ判明していない場合でも、信号成分と雑音成分とを容易に分離することができ、音声信号を検出するためのマイク（センサー）の位置や数にかかわらず、入力された観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を容易に除去することができる。すなわち、既存の音声信号分離（speech separation）の手法（文献１４〜１８参照）などにおいては、例えば複数のマイク（センサー）が信号源の近くにそれぞれ設置されているときには有効であるが、信号源（例えば話者）の近くに全てのマイクが設置されていたり、雑音源からマイクが遠ざかっているときにはうまく機能しない、という問題があり、また、信号源の数がマイク（センサー）の数を上回っているときなども通常機能しない、という問題があるが、本実施の形態によれば、このような問題は生じない。また、音声信号などのように時間の経過に伴ってその振幅が急激に変化するような観測信号ｘｉ（ｋ）であっても、音声検出器（voice activity detector）などのメカニズムを用いることなく、観測信号ｘｉ（ｋ）から雑音を容易に除去することができる。
【００５５】
なお、上述した実施の形態においては、信号前処理部１０の雑音除去部１２の各段の特異値分解ユニット１２ａ同士を直接接続するようにしているが、図４に示すように、雑音除去部１２の各段の特異値分解ユニット１２ａの間に遅延器（delay）１５，１６または前進器（advancer）１７，１８を挿入するようにしてもよい。
【００５６】
図４に示す信号前処理部１０′は、図２に示す信号前処理部１０において、雑音除去部１２の各段の特異値分解ユニット１２ａの間に遅延器１５，１６および前進器１７，１８を挿入したものである。なお、図４に示す信号前処理部１０′は、ステレオ音声信号などのような強相関（strongly correlated）の２チャンネルの観測信号ｘ１（ｋ），ｘ２（ｋ）から雑音を除去する場合に好適に用いられるものであるが、基本的な構成については、図２に示す信号前処理部１０と略同一である。図４に示す信号前処理部１０′において、図２に示す信号前処理部１０と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００５７】
図４に示すように、雑音除去部１２は、各段の特異値分解ユニット１２ａから出力された２チャンネルの信号を互いにｐサンプルだけずらす遅延器１５，１６および前進器１７，１８を有している。具体的には、図４に示すように、第１段〜第（Ｎ／４）段のそれぞれの特異値分解ユニット１２ａの後段には第１チャンネル（観測信号ｘ１（ｋ）に対応するチャンネル）上に遅延器１５が設けられ、第（Ｎ／４＋１）段〜第（Ｎ／２）段のそれぞれの特異値分解ユニット１２ａの後段には第２チャンネル（観測信号ｘ２（ｋ）に対応するチャンネル）上に遅延器１６が設けられている。また、第（Ｎ／２＋１）段〜第（３Ｎ／４）段のそれぞれの特異値分解ユニット１２ａの後段には第１チャンネル上に前進器１７が設けられ、第（３Ｎ／４＋１）段〜第Ｎ段のそれぞれの特異値分解ユニット１２ａの後段には第２チャンネル上に前進器１８が設けられている。
【００５８】
このように、図４に示す信号前処理部１０′によれば、一方のチャンネルの信号を他方のチャンネルの信号に対して遅延器１５，１６または前進器１７，１８によってｐサンプルだけずらすようにしているので、相関のない信号成分のみを効果的に弱めることができる。すなわち、ステレオ音声信号などのような強相関の２チャンネルの観測信号では、音声信号成分が時間軸において互いに強い相関がある一方で、除去されるべき雑音信号成分は白色雑音（white noise）などのように相関がない場合が多いので、図４に示すような雑音除去システム１０′により、音声信号成分の相関はある程度保ったまま、白色雑音である雑音信号成分の相関のみを弱めることができ、特異値分解法による観測信号からの雑音の除去をより効率的に行うことができる。このとき、サンプリング周波数（sampling rate/interval）が十分に高ければ、特異値分解法による信号部分空間の推定誤差はそれほど問題にならないので、このような観点でサンプリング周波数を設定することにより、最終的に出力される２チャンネルの信号ｙ１（ｋ），ｙ２（ｋ）が、入力された観測信号ｘ１（ｋ），ｘ２（ｋ）の波形を良好に保つようにすることができる。
【００５９】
なお、図４に示す信号前処理部１０′において、遅延器１５，１６および前進器１７，１８を各段の特異値ユニット１２ａの間へ挿入する態様は任意であるが、最終的に出力される信号ｙ１（ｋ），ｙ２（ｋ）の時間の整合性を考慮して、各チャンネルには同数の遅延器および前進器を挿入することが好ましい。
【００６０】
また、上述した実施の形態においては、信号前処理部１０における信号前処理の手法として、互いにカスケード接続された複数段の特異値分解ユニット１２ａにより、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して特異値分解法を複数回適用する手法を用いているが、これに限らず、単一の特異値分解ユニットにより、複数の観測信号ｘｉ（ｋ）に対して特異値分解法を適用する手法を用いることも可能であり、また、それ以外にも、非線形スペクトル減算法（文献１）や、ＭＵＳＩＣ法（文献１９）などといった様々な手法を用いることが可能である。
【００６１】
さらに、上述した実施の形態においては、信号前処理部１０に対して適応信号強調部２０が直列に接続されているが、これに限らず、図５に示す雑音除去システム１′のように、信号前処理部１０に対して並列に接続されていてもよい。なお、図５に示す雑音除去システム１′の各部の基本的な構成は、図１に示す雑音除去システム１と略同一である。ただし、図５に示す雑音除去システム１′の場合には、適応信号強調部２０に入力される信号の振幅を増減させる複数の振幅増減器２１ａを有する振幅調整部２１が設けられている。
【００６２】
【実施例】
次に、上述した実施の形態の具体的実施例について述べる。
【００６３】
図１に示すような雑音除去システムを用いて、２チャンネルのステレオ音声信号から雑音を除去する実験を行った。なおここでは、ステレオ音声信号としては、無響室で３人の話者（男性２人、女性１人）によりそれぞれ録音（４８ｋＨｚでサンプリング）された３種類のステレオ音声信号を準備し、この３種類のステレオ音声信号のそれぞれに対して、次のような３種類の雑音（２チャンネル分の雑音）を加えた。
【００６４】
(1)  相関のない雑音
(2)  １つの白色雑音源から、無響室のインパルス応答（impulse response）を仮定して得られた固定のフィルターによって、ある程度の共相関（cross-correlation）を持たせた雑音
(3)  車のエンジン音をモデル化した周期的かつ広帯域の雑音
【００６５】
そして、図１に示すような構成の雑音除去システムを用いて、上述した９種類の雑音付きのステレオ音声信号から雑音を除去する実験を行った。なおここでは、信号前処理部については、特異値分解ユニットの段数Ｎは４、各段の特異値分解ユニットでも用いられる解析用行列の長さＬは３２、係数ｃｉの値は０．１とした。また、適応信号強調部については、適応フィルターの長さは５１、適応フィルターの係数を更新するアルゴリズムはＮＬＭＳ法を用いた。
【００６６】
その結果、いずれの雑音付きのステレオ音声信号についても、雑音が十分に除去され、元の音声波形に近いものが得られた。
【００６７】
なお、比較実験として、各段の特異値分解ユニットの間に遅延器および前進器（サンプル数ｐ＝１または６）を挿入して、上述した９種類の雑音付きのステレオ音声信号から雑音を除去する実験を行ったところ、いずれの雑音付きのステレオ音声信号についても、遅延器および前進器を挿入した場合の方が、挿入しない場合に比べて雑音軽減性能が向上した。
【００６８】
また、比較実験として、従来の非線形スペクトル減算法（ＮＳＳ）を用いて、上述した９種類の雑音付きのステレオ音声信号から雑音を除去する実験を行ったところ、いずれの雑音付きのステレオ音声信号についても、音声波形が大きく変形され、しかも、副次的な、ある種の楽器のような雑音が付加された。
【００６９】
以下、上述した９種類の雑音付きのステレオ音声信号のうちの１つのステレオ音声信号を例にとり、実験結果を詳細に説明する。
【００７０】
図６は、上述した９種類の雑音付きのステレオ音声信号のうち、１つのステレオ音声信号（一人の男性により録音されたステレオ音声信号に、相関のない雑音を加えたもの）を用いた実験結果を示す図である。なお、図６(a)は雑音が加えられる前のステレオ音声信号の波形、図６(b)はステレオ音声信号に加えられた雑音信号の波形、図６(c)は非線形スペクトル減算法（ＮＳＳ）により雑音が除去された後のステレオ音声信号の波形、図６(d)は信号前処理部（１段の特異値分解ユニット）のみにより雑音が除去された後のステレオ音声信号の波形、図６(e)は信号前処理部（４段の特異値分解ユニット）のみにより雑音が除去された後のステレオ音声信号の波形、図６(f)は信号前処理部（４段の特異値分解ユニット）と適応信号強調部との組み合わせにより雑音が除去された後のステレオ音声信号の波形である。
【００７１】
図６(d)(e)(f)を比較すると分かるように、図６(e)に示す音声波形の方が図６(d)に示す音声波形よりも図６(a)に示す元の音声波形に近く、また、図６(f)に示す音声波形の方が図６(e)に示す音声波形よりも図６(a)に示す元の音声波形に近く、この結果は、実際に雑音除去後の信号を視聴した結果とも合致していた。なお、図６(e)に示す場合（信号前処理部のみを用いた場合）には、雑音が除去される代わりにステレオ音像も消去されてしまい、２チャンネルのモノラル音声に聴こえてしまったが、図６(f)に示す場合（適応信号強調部を組み合わせた場合）には、２〜３ｄＢのレベルで雑音の除去が改善されるとともに、ステレオ音像も復元された。なお、このような改善は、利得（segmental gain）およびケプストラル距離（cepstral distance）（例えば文献２０および２１参照）といった１つの客観的評価法（objective measurement）による実験結果によっても確かめられた。
【００７２】
なお、図６(c)に示す音声波形は、図６(e)(f)に示す音声波形に比べて、図６(a)に示す元の音声波形と類似しているように見えるが、実際に雑音除去後の信号を視聴すると、上述したとおり、副次的な、ある種の楽器のような雑音が付加されていた。
【００７３】
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【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、ステレオ音声信号などの狭帯域信号から広帯域雑音を効果的に除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による雑音除去システムの一実施の形態を示すブロック図。
【図２】図１に示す雑音除去システムの信号前処理部の詳細を示すブロック図。
【図３】図２に示す信号前処理部で用いられる特異値分解法の概要を説明するための図。
【図４】図２に示す信号前処理部の変形例を示すブロック図。
【図５】本発明による雑音除去システムの他の実施の形態を示すブロック図。
【図６】本発明の具体的実施例に係る雑音除去システムを用いた実験結果を示す図。
【符号の説明】
１，１′  雑音除去システム
２  入力部
２ａ  チャンネル
３  出力部
３ａ  チャンネル
１０，１０′  信号前処理部
１２  雑音除去部
１２ａ  特異値分解ユニット
１４  振幅調整部
１４ａ  振幅増減器
１５，１６  遅延器
１７，１８  前進器
２０  適応信号強調部
２０ａ  適応フィルター
２０ｂ  遅延器
２１  振幅調整部
２１ａ  振幅増減器
【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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