(57)【要約】  着信オーディオデータを主にまたは排他的に使用することで、オーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する方法とシステムを提供する。このような手法では、時間的分解能が改善され、計算効率がよくなる。現存の方法とシステムは、オーディオシグナルの時間周波数表現を予測モデルの基礎として使用する。これにより、異常な過渡ノイズイベントを検出し、真の検出状態を隠れマルコフモデル（HMM）として解釈することで、過渡ノイズイベント間で共通の時間と周波数の結束をモデル化しようとする。
2016510436.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオシグナル中で過渡ノイズの存在を検出する方法であって、
前記オーディオシグナルの1つまたは複数の音声部分を特定する（300）ことと、
前記特定した1つまたは複数の音声部分を前記オーディオシグナルから抽出する（305）ことであって、前記1つまたは複数の音声部分を抽出することは、前記オーディオシグナルの残りの部分を生成する、抽出することと、
前記オーディオシグナルの残りの部分の1つまたは複数の検出状態の開始確率を推定する（315）ことと、
前記1つまたは複数の検出状態のそれぞれの間で過渡確率を計算する（320）ことと、
前記1つまたは複数の検出状態の開始確率と前記1つまたは複数の検出状態の間での前記過渡確率に基づいて、前記オーディオシグナルの残りの部分の有望な検出状態を決定する（325）こととを含む、方法。
【請求項２】
音部分を再帰的に取り除いて前記オーディオシグナルを前処理することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記オーディオシグナルを前処理することが、前記オーディオシグナルを係数の集合に分解することを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分で時間周波数解析を行い、前記オーディオシグナルの前記残りの部分の予測モデルを生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記時間周波数解析が、離散ウェーブレット変換である、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記時間周波数解析が、ウェーブレットパケット変換である、請求項4に記載の方法。
【請求項７】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分を前記1つまたは複数の抽出した音声部分と再結合すること（335）をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記1つまたは複数の抽出した音声部分と前記再結合した残りの部分に基づいて、前記オーディオシグナルのさらなる復元が必要かどうかを決定すること（340）をさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記残りの部分と前記1つまたは複数の抽出した音声部分とを再結合する前に、
前記1つまたは複数の抽出した音声部分が前記過渡ノイズの低周波部分が含まれるかどうかを決定することと、
前記1つまたは複数の抽出した音声部分から前記過渡ノイズの前記低周波部分をフィルタで遮断することと、をさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１０】
前記オーディオシグナルの前記1つまたは複数の音声部分が、前記周波数領域内でスペクトルピークを検出することによって特定される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
メジアンフィルタ出力にしきい値を設定することによって前記スペクトルピークがを検出される、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記シグナルの前記残りの部分で、ゼロ平均ガウス過程として追加ノイズをモデル化することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
前記シグナルの前記残りの部分で、推定した係数を用いた自己回帰 (AR) プロセスとして追加ノイズをモデル化することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
前記推定した検出状態に基づいて、前記オーディオシグナルの破損したサンプルを特定することと、
前記オーディオシグナルの前記破損したサンプルを復元すること（330）と、をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１５】
前記破損したサンプルを復元することが、前記破損したサンプルを前記オーディオシグナルから取り除くことを含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分に基づいて、前記オーディオシグナルの前記残りの部分にさらなる音声部分が残っているかどうかを決定することと、
前記オーディオシグナルの前記残りの部分から残っている1つまたは複数のさらなる音声部分を抽出することと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１７】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分の前記周波数領域でスペクトルピークを検出することによって、前記1つまたは複数のさらなる音声部分が特定される、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記スペクトルピークが、メジアンフィルタ出力にしきい値を設定することによって検出される、請求項17に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、全体的に、シグナル処理のための方法、システム、および機器に関する。より具体的には、本開示は、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントを検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
高速インターネット接続のユビキタスな性質により、パソコンは遠隔会議アプリケーションの基礎として定着している。ノートパソコンに組み込まれたマイク、スピーカー、そしてウェブカムのおかげでテレビ会議のセットアップは非常に簡単になったが、フィードバック（マイクのキーンと言う音）、ファンの音、そしてボタンのクリック音など、やっかいなノイズが問題になるようになった。ボタンのクリック音は特に解決しない問題であり、一般的には、キーストロークによる機械的な衝撃が原因である。特にノートパソコンでは、ケース内でマイクとキーボードが物理的につながっているため、ボタンのクリック音はかなりやっかいな問題になることがある。
【０００３】
キーストロークにより発せられるノイズパルスは様々な要因によって大きく変わる。たとえば、キーストロークの速度や長さ、マイクの場所とレスポンス、ノードパソコンのフレームまたはベース、キーボードやトラックパッドの種類、さらには、ノートパソコンを置く場所の表面によっても変わる。なお、マイクがノイズ発生源と物理的につながっていない場合も多く、また、キーボードのストロークが全く異なるデバイスから発生している場合もあるため、ソフトウェア的な合図を組み込む試みは役に立たない。
【０００４】
上記の問題に対処しようとする手法はいくつかある。しかし、この問題をリアルタイムで処理しようとするソリューションを提案しているものはなく、純粋にオーディオストリームに基づくものもない。たとえば、1つめの手法は、当該オーディオフレーム周辺の領域で、線形予測モデルを周波数ビンに利用する。この手法はアタックの鋭い会話部分を扱う場合には有利であるが、20ミリ秒（ms）から30ミリ秒のルックアヘッド（先取り）が必要であるため、少なくともこれだけの時間は検出が遅れる。このような手法は、検出の最終決定時にハードウェアキーボードからの確認が必要な場合に補助としてのみ提案される。
【０００５】
フレーム長が20msでオーバーラップが10msの場合、過渡部分の正確な位置測定が失われることは留意するべきである。オーディオストリームから過渡部分を取り除こうとする場合、過渡部分の正確な位置測定は重要である。また、多くの過渡ノイズがキーボードからのハードウェア入力として検出可能でないこと、そして、過渡ノイズではより一般的な手法がより一貫性のあるノイズリダクション性能を発揮することも留意するべきである。
【０００６】
2つめの手法は、メジアンフィルタを用いて異常なノイズイベントを特定し、その後、メジアンフィルタのデータに基づいてオーディオを復元する。この2つめの手法は主に、破損したサンプルが数個だけの、より高速な破損イベント用に設計されている。
【０００７】
3つめの手法は上記2つめの手法と似ているが、ウェーブレット（小波）を基礎として使用する。この3つめの手法は検出の時間的分解能を上げるが、スケールを別個に考えるため、より過渡的な音声会話部分に基づいて誤検出を起こすようになる。
【０００８】
やっかいなボタンのクリック音を解決するための4つめの手法は、補助データに頼らないアルゴリズムを提案する。この4つめの手法は、短時間フーリエ変換に基づいて検出を行い、スペクトルフラットネスと高周波数部分の増加率により検出を特定する。この手法は、突然始まる音声部分を間違って検出することがある。4つめの手法で提案されるアルゴリズムは後処理用であり、このアルゴリズムの計算効率のよいリアルタイムの実装は時間的分解能を下げることになる。また、この4つめの手法が実生活の応用で見られる過渡ノイズに効くかどうかは不明である。検出状態の確率的解釈はより順応性があり、検出の信頼できる基礎となり得る。この4つめの手法は、拡大縮小した周波数部分に基づく復元も提案する。この復元は、時間的分解能が低くなることに加え、聞き手にとって非常に耳障りで、落ち着きのないものになることがある。
【発明の概要】
【０００９】
この発明の概要では、本開示のいくつかの側面を基本的に理解するため、重要な概念をいくつか選んで簡単な形式で紹介する。この発明の概要は本開示の完全な要約ではなく、また、本開示の鍵となる重要な要素を特定したり、本開示の適用範囲を描写したりすることを意図するものではない。この発明の概要は、後述の「詳細な説明」への前置きとして、本開示の概念のいくつかを示すだけである。
【００１０】
本開示の実施態様の1つは、オーディオシグナル中で過渡ノイズの存在を検出する方法に関するものであり、(1)オーディオシグナルの1つまたは複数の音声部分を特定する、(2)特定した1つまたは複数の音声部分をオーディオシグナルから抽出する。1つまたは複数の音声部分を抽出することで、オーディオシグナルの残りの部分を生成する、(3)オーディオシグナルの残りの部分の1つまたは複数の検出状態の開始確率を推定する、(4)1つまたは複数の検出状態のそれぞれの間で過渡確率を計算する、そして、(5)1つまたは複数の検出状態の開始確率と1つまたは複数の検出状態の間の過渡確率に基づいて、オーディオシグナルの残りの部分の有望な検出状態を決定する、という要素から構成される。
【００１１】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、音部分を再帰的に取り除くことでオーディオシグナルに前処理を行うことが含まれる。
【００１２】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、オーディオシグナルの前処理の手順で、オーディオシグナルを係数の集合に分解することが含まれる。
【００１３】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、オーディオシグナルの残りの部分で時間周波数解析を行い、オーディオシグナルの残りの部分の予測モデルを生成することが含まれる。
【００１４】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、オーディオシグナルの残りの部分を1つまたは複数の抽出した音声部分と再結合することが含まれる。
【００１５】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、オーディオシグナルの残りの部分に基づいて、オーディオシグナルの残りの部分に音声部分が残っているかどうかを決定し、そのオーディオシグナルの残りの部分から1つまたは複数の音声部分を抽出することが含まれる。
【００１６】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、残りの部分と1つまたは複数の抽出した音声部分を再結合する前に、1つまたは複数の抽出した音声部分に過渡ノイズの低周波部分が含まれているかどうかを決定し、1つまたは複数の抽出した音声部分から過渡ノイズの低周波部分をフィルタで遮断することが含まれる。
【００１７】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、オーディオシグナルの残りの部分で追加ノイズを、ゼロ平均ガウス過程としてモデル化することが含まれる。
【００１８】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、オーディオシグナルの残りの部分で追加ノイズを、推定した係数を用いた自己回帰（AR）プロセスとしてモデル化することが含まれる。
【００１９】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、推定した検出状態に基づいてオーディオシグナルの破損したサンプルを特定し、オーディオシグナルの破損したサンプルを復元することが含まれる。
【００２０】
過渡ノイズの存在を検出する方法のもう1つの実施態様では、さらに、破損したサンプルの復元の手順で、破損したサンプルをオーディオシグナルから取り除くことが含まれる。
【００２１】
他の1つまたは複数の実施態様では、ここで示す方法に、(1)時間周波数解析が離散ウェーブレット変換である、(2)時間周波数解析がウェーブレットパケット変換である、(3)周波数領域でスペクトルピークを検出することでオーディオシグナルの1つまたは複数の音声部分を特定する、(4)メジアンフィルタの出力にしきい値を設定することでスペクトルピークを検出する、および／または、(5)オーディオシグナルの残りの部分の周波数領域でスペクトルピークを検出することで1つまたは複数の追加の音声部分を特定する、という1つまたは複数の追加の特徴が含まれることがある。
【００２２】
本開示のさらなる適用範囲については、以下の「発明を実施するための形態」で明らかにする。しかし、「発明を実施するための形態」と具体例は好適な実施態様を示しているが、例示の方法としてのみ提供されることは理解しておく必要がある。なぜなら、本開示の意図と適用範囲内での様々な変更と修正は、この「発明を実施するための形態」から当業者には明白なことであるためである。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本開示の上記および他のオブジェクト、特徴、そして特性は、この明細書の一部を形成する、すべての添付した請求と図と併せて、以下の「発明を実施するための形態」の研究から当業者には明白なことである。以下に各図について説明する。
【図１】図1は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する例のシステムを示すブロック図である。
【図２】図2は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、音声シグナル抽出の例の出力を示す図形表現の図である。
【図３】図3は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する例の方法を示すフローチャートである。
【図４】図4は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、過渡ノイズ検出の例の性能を示す図形表現の図である。
【図５】図5は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出するように調整された例の計算装置を示すブロック図である。
【００２４】
ここに示す見出しは便宜上のみであり、必ずしも、本開示で請求されているものの適用範囲や意味に影響するものではない。
【００２５】
理解を容易にするため、あるいは、便宜上、図中の同じ参照番号や頭字語は、構造や機能が同じか似ている要素または動作を示す。これらの図については、以下の「発明を実施するための形態」で詳細に説明する。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
ここでは、様々な例と実施態様について説明する。以下の説明は、これらの例の説明を完全に理解し可能にするための詳細を提供する。しかし、当業者は、このような詳細の多くがなくても、ここで説明する1つまたは複数の実施態様が実行できると理解できるであろう。同様に、当業者は、本開示の1つまたは複数の実施態様に、ここで詳細を説明していない明白な特徴の多くが他にも含まれる可能性があることも理解できるであろう。さらに、関連する説明を不必要に分かりにくくしないために、よく知られている構造や機能については、以下に示していないか、詳細に説明していないことがある。
【００２７】
1. 概要
本開示の実施態様は、着信オーディオデータを主にまたは排他的に使用することで、オーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する方法とシステムに関することである。このような手法では、時間的分解能が改善され、計算効率がよくなる。以下に詳細を説明するとおり、ここに示す方法とシステムは、異常な過渡ノイズイベントを検出する際、オーディオシグナルの時間周波数表現のいくつか（離散ウェーブレット変換（DWT）、ウェーブレットパケット変換（WPT）など）を予測モデルの基礎として使用する。さらに、本開示の方法は、真の検出状態を隠れマルコフモデル（HMM）として解釈することで、過渡ノイズイベント間で共通の時間と周波数の結束をモデル化する。
【００２８】
ここで詳細を説明するとおり、提案するアルゴリズムは、前処理ステージを使用して、オーディオシグナルをノイズパルスに関連する係数の疎集合に分解する。誤検出を最小限にするため、システムリソースが許すのであれば、オーディオデータを前処理し、音部分を再帰的に取り除いてもかまわない。この手法は主に単一のオーディオストリームに基づいて過渡ノイズイベントを検出および復元するが、オペレーティングシステム（OS）などの情報で正検出を確認できる場合、様々なパラメータを調整してもかまわない。
【００２９】
以下に示すアルゴリズムは、過渡ノイズパルスと音声シグナルの間で見られるスペクトル特性と時間特性の対比を利用する。ノイズパルスの検出用のオフラインアプリケーションの中には交換ノイズプロセスを使用しているものや疎集合を基礎にしているものがあるが、このような他の手法は一括処理実装であり、そのどれもがリアルタイム実装には適していない。さらに、このような既存の手法の処理要件は小さくなく、したがって、リアルタイム通信システムの一部としてうまく実装することはできない。
【００３０】
二状態検出システムで時間とスペクトルの結束をモデル化するためにマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）方法を利用しているシステムもある。しかし、このようなシステムもまた一括処理実装として考えられており、計算要件も大きくなる。本開示の1つまたは複数の実施態様で提案されているベイズ復元手順は他の復元手法と似ている。しかし、本開示で利用されているガウス衝撃および背景モデルは、復元を劇的に簡単にし、計算効率のよい実装にする（詳細は後述）。
【００３１】
2. 検出
図1は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する例のシステムを示す。少なくとも1つの実施態様では、検出システム100には、音声抽出コンポーネント110、時間周波数検出器120、そして補間コンポーネント（130と160。それぞれ、残りの部分と音声シグナル用）が含まれることがある。さらに、検出システム100は、図3で示したアルゴリズムと似たアルゴリズムを実行することがある（詳細は後述）。
【００３２】
検出システム100に入ったオーディオシグナル105は音声抽出処理110を受け、音声シグナル部分150と残りのシグナル部分140になる。音声抽出処理110に続いて、残りのシグナル部分140は（時間周波数検出器120経由で）時間周波数解析を受け、（補間コンポーネント130経由で）可能性のある復元手順に情報を提供することがある。音声シグナル150は、時間周波数検出器120の発見物に基づく復元を必要とする場合がある。この復元は、音声シグナル150用の補間コンポーネント160により実行される。すると、補間された音声シグナル150と残りのシグナル140は再結合され、出力シグナルを形成する。音声抽出110、時間周波数検出器120、そして補間コンポーネント130と160のそれぞれについては、以下のセクションで詳細に説明する。
【００３３】
ここで説明している少なくとも1つの実施態様に従って、検出システム100が検出アルゴリズムを繰り返して実行する可能性があることは留意するべきである。たとえば、（補間コンポーネント130と160などによる）必要な復元処理に続いて、補間された音声シグナル150と残りのシグナル140が再結合された後、そのシグナルにさらなる復元処理が必要かどうかの決定が行われることがある。さらなる復元処理が必要であることが判明した場合、再結合されたシグナルが再び、検出システム100の様々なコンポーネントにより処理されることがある。最初の繰り返し中にいくつかの過渡部分がシグナルから取り除かれると、後続の繰り返しがオーディオ分離に影響し、全体的な結果がよくなることがある。
【００３４】
図2に、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、音声シグナル抽出の例の出力を示す。たとえば、入力シグナル205に対する音声抽出の出力（たとえば、図1で示した例のシステムでの入力シグナル105に対する音声抽出コンポーネント110による出力）には、音声シグナル部分250と残りのシグナル部分240が含まれる可能性がある（たとえば、図1で示した例のシステムでの音声シグナル部分150と残りのシグナル部分140）。
【００３５】
以下のセクションでは図3を参照する場合がある。この図は、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出する例のプロセスを示す。少なくとも1つの実施態様では、例示したプロセスが実行されることがある。たとえば、図1で示した検出システム100の音声抽出コンポーネント110、時間周波数検出器120、そして補間コンポーネント130と160、そして、上記で説明したものである。
【００３６】
2.1 音抽出器
誤検出率を減らすため、シグナルの音声部分を抽出することができる（たとえば、図1で示した例の検出システムの音声抽出110経由で）。シグナルの音声部分は、図3で示したプロセスのブロック300で特定され、ブロック305で抽出される。たとえば、シグナルの音声部分は、周波数領域で音響共振（つまり、スペクトルピーク）を検出することで特定することができる。すると、その音声部分は検出手続きの前に抽出することができる。たとえば、メジアンフィルタの出力にしきい値を設定するか、他のピーク検出方法を使用することで、スペクトル領域でピークを特定することができる。
【００３７】
ブロック310では、さらなる抽出（音声抽出など）が必要であるかどうかの決定が行われる。さらなる抽出が必要である場合、そのプロセスはブロック300と305に戻る。（たとえば、ブロック300と305で）音声部分の特定と抽出を複数回、異なるフレームサイズとしきい値で繰り返すことで、シグナルの音声部分をさらに抽出することができる。ブロック310でさらなる音声の抽出が必要でない場合、プロセスは検出状態の開始確率の推定（ブロック315）に移動し、状態間の過渡確率を計算し（ブロック320）、各状態の確率に基づいて最も可能性のある検出状態を決定し（ブロック325）、そして、破損したオーディオサンプルを補間する（ブロック330）。ブロック315から330までに示した操作については、後で詳細に説明する。
【００３８】
少なくとも1つの実施態様で、検出状態を推定した後、プロセスはブロック335に進み、シグナルの音声部分を再導入することができる（たとえば、図1に示すように、音声抽出110、時間周波数解析120、そして補間130に続いて、残りのシグナル部分140と抽出した音声シグナル部分150を再結合する（たとえば、補間160の後で））。
【００３９】
これで、オーディオシグナルは次のように表すことができる。
【００４０】
【数１】
2016510436.tif 000003
【００４１】
ここで、ciはシグナルの音声部分の係数で、Φは基底関数である。この基底関数は、標準のフーリエ解析、ケプストラム解析、またはガボール解析（つまり、音声会話フィルタ）に基づく可能性がある。また、wj(t)は残りの部分の係数で、jはいくつかの基底関数Ψの変換および／または拡張に関する整数である。
【００４２】
2.2 残りの部分の時間周波数解析
上記方程式(1)の係数wj(t)は、ウェーブレットパケット分解（WPD）のウェーブレット係数として解釈される。つまり、jはj番目の端末ノードまたはスケールj∈{1,...,J}を意味し、レベルL分解の場合、J=L2になる。以下の説明では、nは、デシメーションによるスケーリングの理由から、ウェーブレット係数の時間指数としてtに置き換わるが、デシメーション無し変換の場合、t=nになる。さらに、特定の時間インデックスnでのすべての係数のベクトルを示すため、w(n)が使用される。各端末ノードjの係数は、以下のように、いくつかの交換追加ノイズプロセスとしてモデル化することができると想定される。
【００４３】
【数２】
2016510436.tif 000004
【００４４】
ここで、in,jは、θn,jの存在を示すバイナリ(1/0)スイッチング変数であり、存在する場合はin,j=1、存在しない場合はin,j=0になる。したがって、過渡シグナルθn,jは追加ノイズvn,jで破損した交換ノイズバーストである。過渡ノイズバーストのグループ化はin,jの統計により変わる可能性があることは留意するべきである。異なるスケールjと連続する時間インデックスnに対応するin,jの値はマルコフ連鎖としてモデル化することで、周波数と時間の間の結束をある程度描写することができる。たとえば、過渡ノイズパルスは通常、同様な開始インデックスを持っており、ウェーブレットスケールjと比例する時間の長さだけアクティブのままである傾向がある。
【００４５】
これで、このモデルは追加ノイズと係数のマトリックスで表すことができる。
【００４６】
【数３】
2016510436.tif 000005
【００４７】
ここで、w=[w1,w2,...,wJ]であり、j番目の係数集合の場合はwj=[w1,j,w2,j,...,wN,j]Tになる。また、方程式(3)では、θは要素in,jθn,jを含むNマトリックスにより対応する交換ノイズバーストJを示し、また、vはランダムな追加ノイズであり、たとえば、係数への会話の影響を表す。説明を簡単にするため、in,jはスケールj中で一定であると考えられるため、離散ベクトルi=[i1,i2,...,iN]は2N値のいずれか1つを取る可能性がある。したがって、検出タスクは、観測されたシーケンスwからiの真状態を推定することになる。より精巧な実現方法では、スケールが変わるとiの値もお互いに変わるため、隠れマルコフツリーまたは同様の構造を用いて統計的に関連付けられる。
【００４８】
ノイズバーストθと背景ノイズ（会話など）vが両方ともゼロ平均ガウス分布としてモデル化できると想定すると、以下のようになる。
【００４９】
【数４】
2016510436.tif 000006
【００５０】
ここで、Λは共分散行列である。ある例では、Λの対角線成分は単に[λ1,λ2,...,λJ]となる。しかし、他の例では、Λの対角線成分はより複雑な分散結束を表す場合もある。ノイズパルスの持続期間中に分散を一定に保つのではなく、変動分散のいくつかのエンベロープに基づく変動分散モデルの方がより正確に当該の過渡部分と一致する。
【００５１】
背景ノイズも同様に、以下のように、ゼロ平均ガウス過程としてモデル化してもかまわない。
【００５２】
【数５】
2016510436.tif 000007
【００５３】
ここで、Cvは共分散行列である。ある例では、Cvの対角線成分は単に[σv,1,σv,2,...,σv,J]となる。より計算重視の実装では、推定した係数または単純に平均した係数集合を用いて、vを自己回帰（AR）プロセスとしてモデル化する場合もある。
【００５４】
AR背景ノイズに基づく直線的な実装では、各係数は、いくつかのノイズに加えて、Mだけ先行する係数（そして、おそらくは後続する係数）で推定できると想定する。各スケールを独立したものとして扱うことで、結合した尤度（見込み）は各スケールの尤度の積で計算できる。このような実装では、過渡ノイズイベントの検出は、結合した尤度にしきい値を設定することで行うことができる。このような実装の追加のアルゴリズムに関する詳細については、以下の「例の実装」で説明する。
【００５５】
検出状態iをランダムな離散ベクトルとして扱うと、観測された（そして破損していた）データwと他の利用可能な事前情報を条件として、iの確率を決定できる。検出に関する事前情報には、たとえば、オペレーティングシステム（OS）からの情報、最近の検出に基づいて推測された可能性のある検出のタイミング、ユーザーから学習した情報に基づいて推測された可能性のある検出のタイミングなどがある。少なくとも1つの実施態様に従って、この事後確率p(i｜w)は、以下のように、ベイズの規則を用いて表すことができる。
【００５６】
【数６】
2016510436.tif 000008
【００５７】
ここで、尤度p(w｜i)は、計算の主要な部分であると考えることができる。
上記のとおり、θは交換ランダムノイズプロセスを示す。この交換ランダムノイズプロセスの振幅は、ノイズバースト振幅p.d.f.pθにより定義される。これは、in=1である場合のバーストの大きさの同時分布である。
【００５８】
関数pv(v)とpθ(θ)は両方ともゼロ平均ガウスであるため、ウェーブレット係数のそれぞれの集合は、以下のように、wj(n)として表すことができる。
【００５９】
【数７】
2016510436.tif 000009
【００６０】
そして、尤度関数p(w｜i)は以下となる。
【００６１】
【数８】
2016510436.tif 000010
【００６２】
これで、inの場合の帰納的最大確率(MAP)の推定は、以下のように計算される。
【００６３】
【数９】
2016510436.tif 000011
【００６４】
本開示の1つまたは複数の実施態様に従って、通常、検出は検出のブロックに現れるという知識をモデルに組み込むことができる。たとえば、状態ベクトルiをHMMとして考えると、予想される検出の性質についての特定の知識をモデルに組み込むことができる。少なくとも1つの実施態様では、ビタビアルゴリズムを使用して、最も可能性のあるiの開方またはinの数列を計算できる。特定のデータ列を想定すると、最も可能性のある検出状態は以下のように表すことができる。
【００６５】
【数１０】
2016510436.tif 000012
【００６６】
方程式(10)では、p(i0)は開始確率、p(in｜in-1)はある状態から次の状態への過渡確率、そして、p(w(n)｜in)は放出確率または観測確率である。
【００６７】
本開示の少なくとも1つの実施態様に従って、上記および図3で示したアルゴリズムへの拡張には、アルゴリズム全体を繰り返して実行することが含まれることがある。たとえば、プロセスは、シグナルの音声部分を再導入し残りのシグナル部分と結合するブロック335（たとえば、図1に示すように、音声抽出110、時間周波数解析120、そして、補間130に続いて、残りのシグナル部分140と抽出した音声シグナル部分150を再結合できる)から、さらなるシグナルの復元が必要であるかどうかを決定するブロック340（図3の破線で示した部分）に移動できる。ブロック340でさらなる復元が必要であると決定された場合、プロセスはブロック300に戻って繰り返す。前回の繰り返し中にいくつかの過渡部分がシグナルから削除されると、次の繰り返しがオーディオ分離に影響し、全体的な結果がよくなることがある。ブロック340でさらなる復元が必要ないと決定された場合、プロセスは終了する。
【００６８】
図4は、ここで説明する1つまたは複数の実施態様に従って、過渡ノイズ検出の例の性能を示す。階段関数405が検出を示している例の図形表現では、検出は高い値のところで見つかり、低い値のところでは見つからない。検出405もまた、図1に示すように、部分130と160で補間できる可能性のある領域を示す。
【００６９】
図4で示した例の場合、検出された状態が例の調査情報と一致し、周囲の音声シグナルにもかかわらず、過渡部分がピックアップされている。階段関数405は破損したサンプルの範囲を示しており、各過渡ノイズイベントでの単一の検出を示していない。なぜなら、この場合、破損したサンプルの適切な数をアルゴリズムが正しく決定しているためである。時間的分解能がよい場合に分解を使用する利点は、検出の開始と期間をより正確に決定でき、破損したフレームを無理なく処理できることである。
【００７０】
3. 補間
上記セクションで説明したとおり、iの最も可能性のある状態を推定した後、次は、様々な方法の1つまたは複数を用いて、破損したサンプルを補間することができる（たとえば、in=1の場合にnのときのw(n)の値）。
【００７１】
少なくとも1つの実施態様で、ベイズ手法はp(vn｜wn,in)を推定することで進むことができる。たとえば、ベイズの規則を使用すると、以下のようになる。
【００７２】
【数１１】
2016510436.tif 000013
【００７３】
ここで、
【００７４】
【数１２】
2016510436.tif 000014
【００７５】
および
【００７６】
【数１３】
2016510436.tif 000015
【００７７】
方程式(12)と(13)を、積が3つめのガウスに比例する方程式(11)に交換すると、以下のようになる。
【００７８】
【数１４】
2016510436.tif 000016
【００７９】
この場合、背景ノイズvnとノイズバーストθnは両方ともガウスであり、条件付き分布の中間値を推定することは、ウィーナー型のウェーブレット縮小を用いて、破損したサンプルを単に(Cv+Λ)-1CVの因数で縮小することと同じである。上記の場合、対角共分散行列では、このような単純な形式の推定に注目する必要がある。
【００８０】
1つまたは複数の他の実施態様では、より直線的な復元手法を用いることで、やっかいな係数を完全に取り除くことができる。一方、より複雑な復元手法を用いて、先行する係数と後続する係数にARプロセスをかけることで、破損した係数を補間することも可能である。
【００８１】
本開示の少なくとも1つの実施態様に従って、inの最も可能性のある状態を推定した後、音声会話（図1で示した音声シグナル部分150など）を削除または抽出した過渡ノイズから低周波（たとえば、事前決定したしきい値周波数を下回る）部分をさらにフィルタで遮断する必要がある場合がある。
【００８２】
復元プロセスに続いて、アルゴリズムは、処理された（たとえば、キーストロークが取り除かれた）残りのシグナル部分と方程式(1)の音部分の辞書を再結合することで進むことができる。
【００８３】
4. 例の実装 
以下では、本開示の少なくとも1つの実施態様に従って過渡ノイズイベントを検出する例の実装について説明する。この例の実装は、ベイズ／HMMコンポーネントを取り除き、従来のARモデルベースの過渡ノイズ検出器に置き換えた簡単な実施態様であることを留意するべきである。したがって、以下は例の目的でのみ提供されており、本開示の適用範囲を制限する意図ではまったくない。
【００８４】
本例はAR背景ノイズに基づいており、いくつかのノイズに加えて、Mだけ先行する係数（そして、おそらくは後続する係数）で各係数を推定できると想定している（Mは任意の番号）。各スケールを独立したものとして扱うことで、結合した尤度は各スケールの尤度の積で計算できる。このような実装では、過渡ノイズイベントの検出は、結合した尤度にしきい値を設定することで行うことができる。このような実装の追加のアルゴリズムに関する詳細については、以下で説明する。
【００８５】
長さがNである着信オーディオシーケンスx(n)のWPDの端末ノード係数、または、他のいくつかの時間周波数解析係数は、X(j,t)として定義できる。ここで、jはj番目の端末ノード（スケールまたは周波数）、j∈{1,...,J}、そして、tはnに関連する時間インデックスである。レベルLのWPDからはJ=2Lの端末ノードができる。以下では、特定の時間インデックスtにおけるすべての係数のベクトルを示すため、X(t)を使用することができる。さらに、各端末ノードjの係数は線形予測モデルに従うと想定することができる。
【００８６】
【数１５】
2016510436.tif 000017
【００８７】
ここで、ajmはj番目の端末ノードに適用されるm番目のウェイトである。したがって、aj={aj,1,..., aj,M}であり（Mは使用されるバッファのサイズ）、v(j,t)はゼロ平均のガウスノイズである。したがって、次のようになる。
【００８８】
【数１６】
2016510436.tif 000018
【００８９】
これで、X(j,t)の確率はXの前の値を条件とし、以下のように表すことができる。
【００９０】
【数１７】
2016510436.tif 000019
【００９１】
そして、周辺確率は以下のように表すことができる。
【００９２】
【数１８】
2016510436.tif 000020
【００９３】
ここでは、係数の各集合の条件付き確率が独立したものであると想定される。
現在の係数X(t)に対する対数尤度logL=logp(X(t))は、以下のように計算することができる。
【００９４】
【数１９】
2016510436.tif 000021
【００９５】
ここで、Cj,tは定数である。これで、値logLは、X(t)をその前の値からどれだけ正しく予測できるかの基準になる。
【００９６】
図5は、本開示の1つまたは複数の実施態様に従って、着信オーディオデータを用いてオーディオストリーム中で過渡ノイズイベントの存在を検出するように調整された例の計算装置500を示すブロック図である。たとえば、計算装置500は、上記のように、異常な過渡ノイズイベントを検出するため、着信オーディオシグナルの時間周波数表現を予測モデルの基礎として使用するように設定されることがある。少なくとも1つの実施態様に従って、計算装置500はさらに、真の検出状態を隠れマルコフモデル（HMM）として解釈することで、過渡ノイズイベント間で共通の時間と周波数の結束をモデル化するように設定されることがある。かなり基本的な構成501では、計算装置500には通常、1つまたは複数のプロセッサ510とシステムメモリー520が含まれる。メモリーバス530は、プロセッサ510とシステムメモリー520間の通信に使用されることがある。
【００９７】
希望の構成により、プロセッサ510は、マイクロプロセッサ（μP）、マイクロコントローラ（μC）、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）を含む（ただし、これらには限定されない）任意の種類、あるいは、それらの任意の組み合わせになる場合がある。プロセッサ510には、レベル1キャッシュ511、レベル2キャッシュ512、プロセッサコア513、そしてレジスタ514など、1つまたは複数のレベルのキャッシュが搭載されることがある。プロセッサコア513には、論理演算装置（ALU）、浮動小数点ユニット（FPU）、デジタルシグナルプロセッシングコア（DSP Core）、あるいは、それらの任意の組み合わせが搭載されることがある。メモリーコントローラ515はプロセッサ510により使用される場合も、ある実施態様では、メモリーコントローラ515がプロセッサ510の内部パーツである場合もある。
【００９８】
希望の構成により、システムメモリー520は、揮発性メモリー（RAMなど）や不揮発性メモリー（ROM、フラッシュメモリーなど）を含む（ただし、これらには限定されない）任意の種類、あるいは、それらの任意の組み合わせになる場合がある。システムメモリー520には通常、オペレーティングシステム521、1つまたは複数のアプリケーション522、そして、プログラムデータ524が含まれる。1つまたは複数の実施態様では、アプリケーション522には、着信オーディオデータを主にまたは排他的に使用することで、オーディオストリーム中で過渡ノイズイベント（たとえば、図1の例のシステムで示した入力シグナル105）の存在を検出するように設定された検出アルゴリズム523が含まれることがある。たとえば、1つまたは複数の実施態様では、検出アルゴリズム523は、着信オーディオシグナルに前処理を実行し、そのシグナルをノイズパルスに関連する係数の疎集合に分解し、そして、分解したシグナルで時間周波数解析を実行し、可能性のある検出状態を決定するように設定されることがある。前処理の一部として、検出アルゴリズム523は、さらに、入力オーディオシグナルで音声抽出を実行し、音声シグナル部分を抽出するように構成されることがある（たとえば、図1で示した例の検出システムの音声抽出コンポーネント110経由で）。
【００９９】
プログラムデータ524には、着信オーディオストリーム中で過渡ノイズの存在を検出するために便利なオーディオシグナルデータ525が含まれることがある。いくつかの実施態様では、アプリケーション522は、オペレーティングシステム521上でプログラムデータ524を操作するように調整される場合がある。これは、検出アルゴリズム523がオーディオシグナルデータ525を使用して、音声抽出、時間周波数解析、そして補間を実行できるようにするためである（たとえば、図1で示した例の検出システム100の音声抽出110、時間周波数検出器120、そして補間130）。
【０１００】
計算装置500は、基本構成501と必要とされる装置やインタフェース間での通信を容易にできるように、特徴および／または機能やインタフェースを追加されることがある。たとえば、基本構成501と1つまたは複数のデータストレージ装置550間のストレージインタフェースバス541経由での通信を容易にできるように、バス／インタフェースコントローラ540が使用される場合がある。データストレージ装置550は、取り外し可能なストレージ装置551、取り外し不能なストレージ装置552、それらの任意の組み合わせになる場合がある。取り外し可能なストレージ装置と取り外し不能なストレージ装置の例としては、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ（FDD）やハードディスクドライブ（HDD）などの磁気ディスク装置、コンパクトディスク（CD）ドライブやデジタル多機能ディスク（DVD）ドライブなどの光ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ（SSD）、テープドライブなどが含まれる。例のコンピュータストレージメディアとしては、情報、つまり、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュールなどのデータを格納するために任意の方法またはテクノロジで実装された、揮発性および不揮発性、そして、取り外し可能および取り外し不能のメディアが含まれる場合がある。
【０１０１】
システムメモリー520、取り外し可能ストレージ551、および取り外し不能ストレージ552はすべて、コンピュータストレージメディアの例である。コンピュータストレージメディアには、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリーなどのメモリーテクノロジ、CD-ROM、デジタル多機能ディスク（DVD）などの光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージなどの磁気ストレージ装置など、希望の情報を格納し、計算装置500からアクセスできる任意のメディアが含まれる（ただし、これらには限定されない）。このようなコンピュータストレージメディアは、計算装置500の一部である場合がある。
【０１０２】
計算装置500にはまた、様々なインタフェース装置（出力インタフェース、周辺インタフェース、通信インタフェースなど）から基本構成501へのバス／インタフェースコントローラ540経由での通信を容易にするために、インタフェースバス542が含まれる場合もある。例の出力装置560にはグラフィックス処理ユニット561とオーディオ処理ユニット562が含まれており、そのいずれかまたは両方を、1つまたは複数のA/Vポート563経由で、ディスプレイやスピーカーなどの様々な外部装置と通信するように設定することができる。例の周辺インタフェース570にはシリアルインタフェースコントローラ571またはパラレルインタフェースコントローラ572が含まれており、1つまたは複数の入出力ポート573経由で、入力装置（キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置など）や他の周辺装置（プリンタ、スキャナなど）などの外部装置と通信するように設定することができる。
【０１０３】
例の通信装置580にはネットワークコントローラ581が含まれており、1つまたは複数の通信ポート582経由で、ネットワーク通信（図には示されていない）上の1つまたは複数の他の計算装置590との通信を容易にできるように調整することができる。この通信接続は通信メディアの1つの例である。通信メディアは通常、搬送波や他の転送メカニズムなど、被変調データシグナルのコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータから構成され、任意の情報配信メディアが含まれる。「被変調データシグナル」とは、その特性集合の1つまたは複数を持つ、あるいは、情報をシグナルにエンコードするように変更されたシグナルのことである。たとえば、通信メディアには、有線ネットワークや直結接続などの有線メディア、および、音響、無線周波数（RF）、赤外線（IR）などの無線メディアが含まれる場合がある（ただし、これらに限定されない）。ここで使用している「コンピュータ読み取り可能メディア」という用語には、ストレージメディアと通信メディアの両方が含まれる場合がある。
【０１０４】
計算装置500は、携帯電話、個人用情報端末（PDA）、個人用メディアプレーヤ装置、無線ウェブ閲覧装置、個人用ヘッドセット装置、アプリケーション固有装置、あるいは、上記いずれかの機能を持つ複合装置など、スモールフォームファクタの携帯電子機器の一部として実装される場合がある。計算装置500は、パソコン（ノートパソコンとノート以外のパソコンの両方の構成が含まれる）として実装される場合もある。
【０１０５】
システムの面から見ると、ハードウェア実装とソフトウェア実装の区別はほとんどなく、一般的に、ハードウェアとソフトウェアのどちらを使用するかは設計上の選択であり、費用対効果のトレードオフを意味する（ただし、ハードウェアとソフトウェアのどちらを選択するかが重要になる文脈では、必ずしもそうであるとは限らない）。ここで説明するプロセス、システム、および／またはその他のテクノロジが影響を受ける手段は多種多様であり（ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアなど）、好適な手段はプロセス、システム、そして／またはその他のテクノロジが配備される文脈により変わる。たとえば、実装者は、速度と正確性が一番重要であると考えた場合、主にハードウェアおよび／またはファームウェアの手段を選択してかまわない。一方、柔軟性が一番重要であると考えた場合、主にソフトウェアの実装を選択してかまわない。1つまたは複数のその他のシナリオでは、実装者は、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアのいくつかの組み合わせを選択してかまわない。
【０１０６】
上記の詳細な説明では、ブロック図、フローチャート、および／または例を用いて、デバイスおよび／またはプロセスの様々な実施態様を規定した。このようなブロック図、フローチャート、および／または例に1つまたは複数の機能および／または動作が含まれている限りにおいて、このようなブロック図、フローチャート、または例に含まれる機能および／または動作を、様々な種類のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、あるいはこれらの事実上任意の組み合わせを用いて、個別に、および／または、まとめて実装できることを、当業者は理解するであろう。
【０１０７】
1つまたは複数の実施態様では、ここで説明している主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）、またはその他の統合形式を用いて実装されることがある。しかし、ここで説明している実施態様のいくつかの側面が、全体的にも部分的にも、1つまたは複数のコンピュータ上で動作する1つまたは複数のコンピュータプログラムとして（たとえば、1つまたは複数のコンピュータシステム上で動作する1つまたは複数のプログラム）、1つまたは複数のプロセッサ上で動作する1つまたは複数のプログラムとして（たとえば、1つまたは複数のマイクロプロセッサ上で動作する1つまたは複数のプログラム）、ファームウェアとして、あるいは、これらの事実上任意の組み合わせとして、集積回路に等しく実装できることを、当業者は理解するであろう。当業者は、さらに、回路の設計および／またはソフトウェアおよび／ファームウェアのコードの作成が、本開示の点から見て、十分に当業者の技術の範囲内であることを、理解するであろう。
【０１０８】
さらに、ここで説明している主題のメカニズムがプログラム製品として様々な形式で配布可能であること、そして、実際に配布を行う際に使用されるシグナル配送メディアの特定の種類にかかわらず、ここで説明している主題の実例となる実施態様が適用されることを、当業者は理解するであろう。シグナル配送メディアの例には、フロッピーディスク、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（CD）、デジタルビデオディスク（DVD）、デジタルテープ、コンピュータメモリーなどの記録可能型メディア、そして、デジタルおよび／またはアナログの通信メディアなどの伝送型メディア（光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなど）が含まれる（ただし、これらに限定されない）。
【０１０９】
当業者は、ここで規定した方法でデバイスおよび／またはプロセスを記述し、その後、このように記述したデバイスおよび／またはプロセスをエンジニアリングの手法を用いてデータ処理システムに統合することが、その技術において一般的であることを理解するであろう。つまり、この技術で妥当な経験があれば、少なくとも、ここで説明したデバイスおよび／またはプロセスの部分をデータ処理システムに統合できる。当業者は、典型的なデータ処理システムには一般的に、1つまたは複数のシステムユニットハウジング、ビデオディスプレイ装置、メモリー（揮発性メモリーや不揮発性メモリーなど）、プロセッサ（マイクロプロセッサやデジタルシグナルプロセッサなど）、計算実体（オペレーティングシステム、ドライバ、グラフィカルユーザーインターフェース、アプリケーションプログラムなど）、1つまたは複数の対話装置（タッチパッドや画面など）、および／またはコントロールシステム（フィードバックループやコントロールモーターなど、たとえば、位置および／または速度を感知するためのフィードバック、コンポーネントおよび／または量を移動および／または調整するためのコントロールモーター）が含まれることを理解するであろう。典型的なデータ処理システムは、通常、データコンピューティング／コミュニケーションおよび／またはネットワークコンピューティング／通信システムなどで一般的に見られる、市販で入手可能な適切なコンポーネントを活用して実装されることがある。
【０１１０】
この文書で単語の複数形と単数形の使い方について、当業者は、文脈や用途に応じて、複数形から単数形に、あるいは、単数形から複数形に読み替えることができる。ここでは便宜上、様々な単数形と複数形の入れ替えを明確に規定する。 
【０１１１】
ここでは様々な側面と実施態様を開示しているが、当業者には、他の側面と実施態様も明白であろう。ここで開示している様々な側面と実施態様は例示のためであり、制限することを意図せず、真の適用範囲と意図は以下のクレームで示す。
【図１】
2016510436.tif 000022
【図２】
2016510436.tif 000023
【図３】
2016510436.tif 000024
【図４】
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【図５】
2016510436.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】平成26年11月18日(2014.11.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
オーディオシグナルの1つまたは複数の音声部分を特定する（300）ことと、
前記特定した1つまたは複数の音声部分を前記オーディオシグナルから抽出する（305）ことであって、前記1つまたは複数の音声部分を抽出することが、前記オーディオシグナルの残りの部分を生成する、抽出することと、
前記シグナルの前記残りの部分の1つまたは複数の検出状態の開始確率を推定する（315）ことであって、前記1つまたは複数の検出状態が、前記オーディオシグナル中の過渡ノイズの存在に関連付けられる、推定することと、
前記1つまたは複数の検出状態のそれぞれの間で過渡確率を計算する（320）ことと、
前記1つまたは複数の検出状態の前記開始確率と、前記1つまたは複数の検出状態間の前記過渡確率とに基づいて、前記シグナルの前記残りの部分の有望な検出状態を決定する（325）ことと、を含む、方法。
【請求項２】
音部分を再帰的に取り除いて前記オーディオシグナルを前処理することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記オーディオシグナルを前処理することが、前記オーディオシグナルを係数の集合に分解することを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分で時間周波数解析を行い、前記オーディオシグナルの前記残りの部分の予測モデルを生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記時間周波数解析が、離散ウェーブレット変換である、請求項4に記載の方法。
【請求項６】
前記時間周波数解析が、ウェーブレットパケット変換である、請求項4に記載の方法。
【請求項７】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分を、前記1つまたは複数の抽出した音声部分と再結合すること（335）をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記1つまたは複数の抽出した音声部分と前記再結合した残りの部分に基づいて、前記オーディオシグナルのさらなる復元が必要かどうかを決定すること（340）をさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記残りの部分と前記1つまたは複数の抽出した音声部分を再結合する前に、
前記1つまたは複数の抽出した音声部分に前記過渡ノイズの低周波部分が含まれるかどうかを決定することと、
前記1つまたは複数の抽出した音声部分から前記過渡ノイズの前記低周波部分をフィルタで遮断することと、をさらに含む、請求項7に記載の方法。
【請求項１０】
前記オーディオシグナルの前記1つまたは複数の音声部分が、前記周波数領域でスペクトルピークを検出することによって特定される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記スペクトルピークが、メジアンフィルタ出力にしきい値を設定することによって検出される、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分でゼロ平均ガウス過程として追加ノイズをモデル化することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分で推定した係数を用いた自己回帰（AR）プロセスとして追加ノイズをモデル化することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
前記有望な検出状態に基づいて、前記オーディオシグナルの破損したサンプルを特定することと、
前記オーディオシグナルの前記破損したサンプルを復元すること（330）とをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１５】
前記破損したサンプルを復元することが、前記破損したサンプルを前記オーディオシグナルから取り除くことを含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分に基づいて、前記オーディオシグナルの残りの部分にさらなる音声部分が残っているかどうかを決定することと、
前記オーディオシグナルの前記残りの部分から残っている1つまたは複数のさらなる音声部分を抽出することと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１７】
前記オーディオシグナルの前記残りの部分に対して前記周波数領域でスペクトルピークを検出することによって、前記1つまたは複数のさらなる音声部分が特定される、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記スペクトルピークが、メジアンフィルタ出力にしきい値を設定することによって検出される、請求項17に記載の方法。
【国際調査報告】
2016510436.tif 000027
2016510436.tif 000028