(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車内における運転席及び助手席に着座する第１及び第２の話者によって発話される音声を目的音とする雑音抑圧装置であって、
複数チャンネルのマイクロホンで収音された観測音に基づく複数チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である複数チャンネルのスペクトル成分にそれぞれ変換する時間・周波数変換部と、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて前記観測音の到達時間差を算出する時間差計算部と、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが前記目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定する雑音推定部と、
前記到達時間差のヒストグラムに基づいて前記複数フレームのスペクトル成分の重み係数を、前記目的音の到来方向範囲内のスペクトル成分であれば１より大きく算出し、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分であれば１より小さく算出するとともに、前記運転席と前記助手席の間の後ろ、前記運転席の窓側、及び前記助手席の窓側からの音を、既知の想定される到来方向からの方向性雑音であると判断して、前記想定される到来方向のスペクトル成分についての前記重み係数を低くする重み計算部と、
前記雑音推定部による推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定するＳＮ比推定部と、
前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出するゲイン計算部と、
前記ゲインを用いて、前記複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力するフィルタ部と、
前記出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号に変換する時間・周波数逆変換部と
を備えることを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項２】
前記少なくとも１チャンネルのスペクトル成分は、前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの１チャンネルのスペクトル成分であり、
前記雑音推定部は、前記１チャンネルのスペクトル成分において、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の雑音抑圧装置。
【請求項３】
前記複数チャンネルのスペクトル成分に基づいて前記複数チャンネルのマイクロホンによる収音の指向性を制御するビームフォーミング部を更に備え、
前記雑音推定部は、前記ビームフォーミング部から出力された前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定し、
前記ＳＮ比推定部は、前記雑音推定部による推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記ビームフォーミング部から出力された前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定し、
前記ゲイン計算部は、前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出し、
前記フィルタ部は、前記ゲインを用いて、前記ビームフォーミング部から出力された前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の雑音抑圧装置。
【請求項４】
前記重み計算部は、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分の重み係数を、周波数が高くなるに従って大きくなるように設定する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の雑音抑圧装置。
【請求項５】
前記到来方向範囲は、前記目的音の到来方向の可能性が最も高いと推測される到来方向を中心線とし、前記中心線から予め決められた角度内の範囲である
ことを特徴とする請求項４に記載の雑音抑圧装置。
【請求項６】
自動車内における運転席及び助手席に着座する第１及び第２の話者によって発話される音声を目的音とする雑音抑圧方法であって、
複数チャンネルのマイクロホンで収音された観測音に基づく複数チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である複数チャンネルのスペクトル成分にそれぞれ変換するステップと、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて前記観測音の到達時間差を算出するステップと、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが前記目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定するステップと、
前記到達時間差のヒストグラムに基づいて前記複数フレームのスペクトル成分の重み係数を、前記目的音の到来方向範囲内のスペクトル成分であれば１より大きく算出し、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分であれば１より小さく算出するとともに、前記運転席と前記助手席の間の後ろ、前記運転席の窓側、及び前記助手席の窓側からの音を、既知の想定される到来方向からの方向性雑音であると判断して、前記想定される到来方向のスペクトル成分についての前記重み係数を低くするステップと、
前記推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定するステップと、
前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出するステップと、
前記ゲインを用いて、前記複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力するステップと、
前記出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号に変換するステップと
を備えることを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項７】
自動車内における運転席及び助手席に着座する第１及び第２の話者によって発話される音声を目的音とする雑音抑圧処理をコンピュータに実行させる雑音抑圧プログラムであって、
複数チャンネルのマイクロホンで収音された観測音に基づく複数チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である複数チャンネルのスペクトル成分にそれぞれ変換する処理と、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて前記観測音の到達時間差を算出する処理と、
前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが前記目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定する処理と、
前記到達時間差のヒストグラムに基づいて前記複数フレームのスペクトル成分の重み係数を、前記目的音の到来方向範囲内のスペクトル成分であれば１より大きく算出し、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分であれば１より小さく算出するとともに、前記運転席と前記助手席の間の後ろ、前記運転席の窓側、及び前記助手席の窓側からの音を、既知の想定される到来方向からの方向性雑音であると判断して、前記想定される到来方向のスペクトル成分についての前記重み係数を低くする処理と、
前記推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定する処理と、
前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出する処理と、
前記ゲインを用いて、前記複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力する処理と、
前記出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号に変換する処理と
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする雑音抑圧プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、及び雑音抑圧プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のデジタル信号処理技術の進展に伴い、自動車内若しくは家のリビングルームにおけるハンズフリー音声操作、手ぶらで携帯電話による通話を行うハンズフリー通話、又は会社の会議室における遠隔会議を可能にするシステムが広く普及している。また、機械の異常音、人の悲鳴、などに基づいて機械又は人の異常状態を検知するシステムも開発されつつある。これらのシステムでは、走行する自動車内、工場内、リビングルーム、会社の会議室、などの様々な雑音環境下において、音声又は異常音などの目的音を収集するためにマイクロホンが用いられる。しかし、マイクロホンは、目的音だけでなく当該目的音以外の音である妨害音も収音する。【０００３】
妨害音に基づく妨害信号が混入している入力信号から目的音に基づく目的信号を抽出する方法として、複数のマイクロホンに到達する音の到達時刻の差である到達時間差を利用して、目的音の到来方向範囲外の音の信号を抑圧することで目的信号を抽出する方法が提案されている。例えば、特許文献１及び２を参照。特許文献１は、複数のマイクロホンの信号の入力位相差から目的音の到来方向を推定し、指向性を有するゲイン係数を生成し、それを入力信号に乗算することで目的信号を精度よく抽出する方法を開示している。また、特許文献２は、雑音抑圧装置が別途生成する雑音抑圧量に対して、前記ゲイン係数を追加乗算することで目的信号の抽出精度を高める方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１３６２８４号
【特許文献２】特許第４９１２０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記方法では、目的音の到来方向情報のみに基づいてゲイン係数を決定しているため、目的音の到来方向が曖昧な場合には目的信号の歪みが大きくなる一方、目的音の到来方向範囲外の音の信号に過度の抑圧又は消し残りが生じることで背景騒音として異音が発生して、出力信号の音質が劣化する問題があった。【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、高品質に目的信号を取得することができる雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、及び雑音抑圧プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る雑音抑圧装置は、自動車内における運転席及び助手席に着座する第１及び第２の話者によって発話される音声を目的音とする装置であって、複数チャンネルのマイクロホンで収音された観測音に基づく複数チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である複数チャンネルのスペクトル成分にそれぞれ変換する時間・周波数変換部と、前記複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて前記観測音の到達時間差を算出する時間差計算部と、前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが前記目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定する雑音推定部と、前記到達時間差のヒストグラムに基づいて前記複数フレームのスペクトル成分の重み係数を、前記目的音の到来方向範囲内のスペクトル成分であれば１より大きく算出し、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分であれば１より小さく算出するとともに、前記運転席と前記助手席の間の後ろ、前記運転席の窓側、及び前記助手席の窓側からの音を、既知の想定される到来方向からの方向性雑音であると判断して、前記想定される到来方向のスペクトル成分についての前記重み係数を低くする重み計算部と、前記雑音推定部による推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定するＳＮ比推定部と、前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出するゲイン計算部と、前記ゲインを用いて、前記複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力するフィルタ部と、前記出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号に変換する時間・周波数逆変換部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の他の態様に係る雑音抑圧方法は、自動車内における運転席及び助手席に着座する第１及び第２の話者によって発話される音声を目的音とする方法であって、複数チャンネルのマイクロホンで収音された観測音に基づく複数チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である複数チャンネルのスペクトル成分にそれぞれ変換するステップと、前記複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて前記観測音の到達時間差を算出するステップと、前記複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが前記目的音のスペクトル成分であるか前記目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定するステップと、前記到達時間差のヒストグラムに基づいて前記複数フレームのスペクトル成分の重み係数を、前記目的音の到来方向範囲内のスペクトル成分であれば１より大きく算出し、前記目的音の到来方向範囲外の音のスペクトル成分であれば１より小さく算出するステップと、前記推定の結果と前記重み係数とに基づいて、前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定するステップと、前記重み付けされたＳＮ比を用いて前記複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインを算出するとともに、前記運転席と前記助手席の間の後ろ、前記運転席の窓側、及び前記助手席の窓側からの音を、既知の想定される到来方向からの方向性雑音であると判断して、前記想定される到来方向のスペクトル成分についての前記重み係数を低くするステップと、前記ゲインを用いて、前記複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく前記複数フレームのスペクトル成分の前記目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力するステップと、前記出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号に変換するステップとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、高品質に目的信号を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態１の雑音抑圧装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】到達時間差を用いて目的音の到来方向を推定する方法を示す図である。
【図３】目的音の到来方向範囲の例を模式的に示す図である。
【図４】実施の形態１の雑音抑圧装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１の雑音抑圧装置のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図６】実施の形態１の雑音抑圧装置のハードウェア構成の他の例を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態２の雑音抑圧装置の概略構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態３の雑音抑圧装置の概略構成を示す図である。
【図９】自動車内における目的音の到来方向範囲の例を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明の実施の形態の雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、及び雑音抑圧プログラムを、図面を参照しながら説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１２】
《１》実施の形態１．
《１−１》構成
図１は、実施の形態１の雑音抑圧装置１００の概略構成を示すブロック図である。雑音抑圧装置１００は、実施の形態１の雑音抑圧方法を実施することができる装置である。雑音抑圧装置１００は、観測音を収音する複数チャンネルのマイクロホンから入力信号（すなわち、観測信号）を受け取るアナログ・デジタル変換部（すなわち、Ａ／Ｄ変換部）３と、時間・周波数変換部４と、時間差計算部５と、重み計算部６と、雑音推定部７と、ＳＮ比推定部８と、ゲイン計算部９と、フィルタ部１０と、時間・周波数逆変換部１１と、デジタル・アナログ変換部（すなわち、Ｄ／Ａ変換部）１２とを備えている。図１では、複数チャンネル（Ｃｈ）のマイクロホンは、２個のマイクロホン１、２である。雑音抑圧装置１００は、マイクロホン１、２を装置の一部として備えてもよい。また、複数チャンネルのマイクロホンは、３チャンネル以上のマイクロホンであってもよい。
【００１３】
雑音抑圧装置１００は、マイクロホン１、２から出力された信号に基づいて生成された周波数領域における観測信号に基づいて、目的音の到来方向に基づく重み係数を生成し、重み係数を雑音抑圧のゲイン制御に用いることで、方向性を有する雑音が除去された目的音に対応する出力信号を生成する。なお、マイクロホン１は、Ｃｈ１のマイクロホンであり、マイクロホン２は、Ｃｈ２のマイクロホンである。また、目的音の到来方向は、目的音の音源からマイクロホンに向かう方向である。
【００１４】
〈マイクロホン１、２〉
図２は、到達時間差を用いて目的音の到来方向を推定する方法を示す図である。説明の理解を容易にするために、図２に示すように、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２は同一の基準面３０上に配置され、それらの位置は既知であり且つ時間変化しないものとする。また、目的音が到来し得る方向を示す角度範囲である目的音の到来方向範囲も時間変化しないものとする。また、目的音は単一の話者の音声とし、妨害音（すなわち、雑音）は別の話者の音声を含む一般的な加法性雑音とする。なお、到達時間差は、単に「時間差」とも表記する。
【００１５】
まず、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２から時刻ｔに出力される信号を説明する。このとき、音声である目的音に基づくＣｈ１、Ｃｈ２の音声信号をそれぞれｓ１（ｔ）、ｓ２（ｔ）と表記し、妨害音である加法性雑音に基づくＣｈ１、Ｃｈ２の加法性雑音信号をそれぞれｎ１（ｔ）、ｎ２（ｔ）と表記し、目的音に加法性雑音が重畳した音に基づくＣｈ１、Ｃｈ２の入力信号をｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）と表記すると、ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）は、以下の式（１）、（２）のように定義される。
【００１６】
【数１】
0006854967.tif 000002
【００１７】
〈Ａ／Ｄ変換部３〉
Ａ／Ｄ変換部３は、マイクロホン１、２から提供されたＣｈ１、Ｃｈ２の入力信号をアナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換する。つまり、Ａ／Ｄ変換部３は、Ｃｈ１、Ｃｈ２の入力信号をそれぞれ予め決められたサンプリング周波数（例えば、１６ｋＨｚ）でサンプリングすると共にフレーム単位（例えば、１６ｍｓ）に分割されたデジタル信号に変換し、Ｃｈ１、Ｃｈ２の時刻ｔにおける観測信号として出力する。なお、Ａ／Ｄ変換部３から出力される時刻ｔにおける観測信号もｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）と表記する。
【００１８】
〈時間・周波数変換部４〉
時間・周波数変換部４は、Ｃｈ１、Ｃｈ２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）を受け取り、観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）に対して、例えば、５１２点の高速フーリエ変換を行い、Ｃｈ１の現フレームの短時間スペクトル成分Ｘ１（ω，τ）と、Ｃｈ２の現フレームの短時間スペクトル成分Ｘ２（ω，τ）とを算出する。ここで、ωは離散周波数であるスペクトル番号、τはフレーム番号を表す。つまり、Ｘ１（ω，τ）は、τ番目のフレームにおけるω番目の周波数領域のスペクトル成分、すなわち、ω番目の周波数領域におけるτ番目のフレームのスペクトル成分を表す。また、特に断わりのない限り、「現フレームの短時間スペクトル成分」は、単に「スペクトル成分」と記載する。また、時間・周波数変換部４は、入力信号の位相スペクトルＰ（ω，τ）を時間・周波数逆変換部１１に出力する。つまり、時間・周波数変換部４は、２チャンネルのマイクロホン１、２で収音された観測音に基づく２チャンネルの観測信号を、周波数領域の信号である２チャンネルのスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）にそれぞれ変換する。
【００１９】
〈時間差計算部５〉
時間差計算部５は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）を入力とし、スペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）に基づいてＣｈ１、Ｃｈ２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）の到達時間差δ（ω，τ）を算出する。つまり、時間差計算部５は、２チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて観測音の到達時間差δ（ω，τ）を算出する。つまり、δ（ω，τ）は、ω番目のチャンネルのτ番目のフレームのスペクトル成分に基づく到達時間差を示す。
【００２０】
到達時間差δ（ω，τ）を求めるにあたり、図２に示されるように、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２の間隔がｄである場合において、基準面３０の法線３１から角度θの方向にある音源から音が到来する場合を考える。法線３１は、基準方向を示す。音が目的音であるか妨害音であるかを判別するために、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）を用いて音の到来方向が所望の範囲内であるかどうかを推定する。Ｃｈ１、Ｃｈ２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）間に生じる到達時間差δ（ω，τ）は、音の到来方向を示す角度θに基づいて決まるため、この到達時間差δ（ω，τ）を利用することで、音の到来方向を推定することが可能である。
【００２１】
まず、式（３）に示されるように、時間差計算部５は、観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）の相互相関関数からクロススペクトルＤ（ω，τ）を算出する。
【００２２】
【数２】
0006854967.tif 000003
【００２３】
次に、時間差計算部５は、クロススペクトルＤ（ω，τ）のフェイズθＤ（ω，τ）を式（４）で求める。
【００２４】
【数３】
0006854967.tif 000004
【００２５】
ここで、Ｑ（ω，τ）及びＫ（ω，τ）は、それぞれクロススペクトルＤ（ω，τ）の虚部及び実部を表す。式（４）で得られたフェイズθＤ（ω，τ）は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）毎の位相角を意味し、これを離散周波数ωで除算したものは、２つの信号間の時間遅れを表す。すなわち、Ｃｈ１、Ｃｈ２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）の時間差δ（ω，τ）は、以下の式（５）のように表される。
【００２６】
【数４】
0006854967.tif 000005
【００２７】
音声が角度θの方向にある音源から到来するときに観測される時間差の理論値（すなわち、理論的な時間差）δθは、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２の間隔ｄを用いて、以下の式（６）のように表される。ここで、ｃは音速である。
【００２８】
【数５】
0006854967.tif 000006
【００２９】
θ＞θｔｈを満たす角度θの集合を所望の方向範囲とするならば、音声が角度θｔｈの方向にある音源から到来するときに観測される時間差の理論値（すなわち、理論的な時間差）δθｔｈとＣｈ１、Ｃｈ２の観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）の時間差δ（ω，τ）とを比較して得られた比較結果によって、音声が所望の方向範囲内にある音源から到来しているか否かを推定することが可能である。
【００３０】
〈重み計算部６〉
図３は、目的音の到来方向範囲の例を模式的に示す図である。重み計算部６は、時間差計算部５から出力される時間差δ（ω，τ）を用いて、後述するＳＮ比（すなわち、信号雑音比）の推定値を重み付けするための目的音の到来方向範囲の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を、例えば、式（７）を用いて算出する。つまり、重み計算部６は、到達時間差δ（ω，τ）に基づいて、複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み係数（Ｗｄｉｒ（ω，τ））を算出する。ここで、目的音の到来方向範囲の閾値（すなわち、境界の角度）を示す角度θＴＨ１、θＴＨ２については、図３に示されるように、目的音話者の発話の到来方向範囲を示す角度範囲を角度θＴＨ１とθＴＨ２との間の範囲と定義し、上述の式（５）を用いて角度範囲を時間差に変換して設定することができる。
【００３１】
【数６】
0006854967.tif 000007
【００３２】
δθＴＨ１、δθＴＨ２は、それぞれ音声が角度θＴＨ１、θＴＨ２の方向にある音源から到来するときに観測される時間差の理論値（すなわち、理論的な時間差）である。角度θＴＨ１とθＴＨ２の好適な例は、θＴＨ１＝−１０°、θＴＨ２＝−４０°である。
【００３３】
また、重みｗｄｉｒ（ω）は、０≦ｗｄｉｒ（ω）≦１の範囲内の値をとるように決められた定数であり、重みｗｄｉｒ（ω）の値が小さいほどＳＮ比が低く見積もられる。このため、目的音の到来方向範囲外の音の信号は強く振幅抑圧されるが、式（８）で示すように、スペクトル成分別に値を変更することも可能である。式（８）の例では、周波数が高くなるに従ってｗｄｉｒ（ω）の値が大きくなるように設定されている。これは、空間エイリアシングの影響（つまり、目的音の到来方向に誤差が生じる現象）を軽減するためである。重み係数の周波数補正を行うことで高域での重みが緩和されるので、空間エイリアシングの影響による目的信号の歪みを抑制することが可能である。
【００３４】
【数７】
0006854967.tif 000008
【００３５】
ここで、Ｎは離散周波数スペクトルの総数であり、例えば、Ｎ＝２５６である。式（８）に示した重みｗｄｉｒ（ω）は、離散周波数ωが高くなるに従って値が大きくなる（すなわち、１に近づく）ように補正される。ただし、重みｗｄｉｒ（ω）は、式（８）の値に限定されることは無く、観測信号ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）の特性に応じて適宜変更することが可能である。例えば、妨害信号抑圧の対象とする音響信号が音声に基づく信号である場合、音声において重要な周波数帯域成分であるフォルマントの抑圧を弱くするように補正すると共に、それ以外の周波数帯域成分は抑圧を強くするように補正することで、妨害信号である音声に対する抑圧制御の精度が向上し、妨害信号を効率良く抑圧することが可能になる。また、妨害信号抑圧の対象とする音響信号が、機械の定常動作による騒音に基づく信号である場合又は音楽に基づく信号である場合、などであれば、その音響信号の周波数特性に応じて抑圧を強くする周波数帯域と弱くする周波数帯域とを設定することで、妨害信号を効率良く抑圧することが可能となる。
【００３６】
上述の式（７）では、現フレームの観測信号の時間差δ（ω，τ）を用いて目的音の到来方向範囲の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を規定しているが、重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）の算出式はこれに限られない。例えば、式（９）に示されるように、時間差δ（ω，τ）を周波数方向に平均を取った値
【数８】
0006854967.tif 000009
を用い、式（１０）に示されるように、これを時間方向に平均を取った値δａｖｅ（ω，τ）を取得し、式（７）におけるδ（ω，τ）をδａｖｅ（ω，τ）に置き換えてもよい。
【００３７】
【数９】
0006854967.tif 000010
【００３８】
つまり、δａｖｅ（ω，τ）は、現フレームと過去２フレーム分、及び隣接するスペクトル成分の時間差で平均を取った時間差の平均値であり、δａｖｅ（ω，τ）を式（７）におけるδ（ω，τ）の代りに置き換えて、以下の式（１１）のようにすることができる。
【００３９】
【数１０】
0006854967.tif 000011
【００４０】
音場環境は、話者及び騒音源が移動するなどして動的に変化するので、観測音の到来方向及び時間差も動的に変化する。このため、式（１１）に示すように、時間差の平均値δａｖｅ（ω，τ）を用いることで時間差を安定化することができる。したがって、安定した重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を取得することができ、高精度な雑音抑圧を行うことが可能となる。
【００４１】
また、式（９）において、周波数方向の平均として隣接するスペクトル成分を用いているが、周波数方向の平均の計算方法は、これに限定されない。周波数方向の平均の計算方法は、目的信号及び妨害信号の様態、並びに音場環境の様態に応じて適宜変更することが可能である。また、式（１０）において、時間方向の平均として過去３フレーム分のスペクトル成分を用いているが、時間方向の平均の計算方法は、これに限定されない。時間方向の平均の計算方法は、目的信号及び妨害信号の様態、並びに音場環境の様態に応じて適宜変更することが可能である。
【００４２】
上述の図３の例では、目的音の発生位置（すなわち、音源の位置）又は目的音の到来方向が既知の場合について説明したが、実施の形態１は、これに限定されない。目的音の発生位置が移動するなどして目的音の到来方向が未知の場合にも、実施の形態１の装置を適用することが可能である。例えば、目的音に基づく目的信号と推定される観測信号の時間差について、過去Ｍフレーム分（例えば、Ｍ＝５０）のヒストグラムを算出し、その最頻値又は平均値を中心線として一定の角度範囲、例えば、最頻値又は平均値を基準として＋（プラス）１５°から−（マイナス）１５°の角度範囲、を目的音の到来方向範囲として重み付けすることが可能である。言い換えれば、最頻値が−３０°である場合、θＴＨ１＝−１５°からθＴＨ２＝−４５°までの角度範囲を目的音の到来方向範囲として、重み付けすることが可能である。
【００４３】
目的音の到来方向が未知の場合、目的信号の時間差のヒストグラムに基づいて目的音の到来方向範囲を規定することでＳＮ比の重み付けを行うことが可能となり、目的音の発生位置が移動するような場合においても高精度な雑音抑圧を行うことが可能となる。
【００４４】
さらに、上述の式（７）において、δθＴＨ１＞δ（ω，τ）＞δθＴＨ２を満たすδ（ω，τ）の場合、すなわち、目的音が予め決められた到来方向範囲内に存在する場合には、重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）の値を１．０としてＳＮ比の値に変化を与えていない。しかし、重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）の値は、上記の例に限定されない。例えば、重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）の値を１．０よりも大きな予め決められた正数値（例えば、１．２など）にすることが可能である。目的音の到来方向範囲内の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を１．０より大きな正数値に変更することで、目的信号スペクトルのＳＮ比が高く見積もられることから目的信号の振幅抑圧が弱くなり、目的信号の過度の抑圧を抑制することができ、さらに高品質な雑音抑圧を行うことが可能となる。この予め決められた正数値もまた、式（８）で示したのと同様に、スペクトル成分別に値を変更するなど、目的信号及び妨害信号の様態、並びに音場環境の様態に応じて適宜変更することが可能である。
【００４５】
なお、上述の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）の各定数値（例えば、１．０、１．２など）については、上述の値に限定されない。各定数値は、目的信号及び妨害信号の様態に合わせて適宜調整することが可能である。また、目的音の到来方向範囲の条件も、式（７）のように２段階に限定されない。目的音の到来方向範囲の条件は、目的信号が２個以上の場合などのように、さらに多い段階で設定されてもよい。
【００４６】
続いて、雑音抑圧処理について説明する。入力信号ｘ１（ｔ）のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）は、式（１）の定義から、以下の式（１２）、（１３）のように表現できる。なお、添え字の“１”は以降の説明で省略する場合があるが、特に説明がない限り、Ｃｈ１の信号を指すこととする。
【００４７】
【数１１】
0006854967.tif 000012
【００４８】
式（１２）において、Ｓ（ω，τ）は音声信号のスペクトル成分、Ｎ（ω，τ）は雑音信号のスペクトル成分を示す。式（１３）は、音声信号のスペクトル成分Ｓ（ω，τ）、雑音信号のスペクトル成分Ｎ（ω，τ）を、複素数表現で表した式である。入力信号のスペクトルは、以下の式（１４）のように表すこともできる。
【００４９】
【数１２】
0006854967.tif 000013
【００５０】
ここで、Ｒ（ω，τ）、Ａ（ω，τ）、Ｚ（ω，τ）は、それぞれ入力信号、音声信号、雑音信号の振幅スペクトルを示す。同様に、Ｐ（ω，τ）、α（ω，τ）、β（ω，τ）は、それぞれ入力信号、音声信号、雑音信号の位相スペクトルを示す。
【００５１】
〈雑音推定部７〉
雑音推定部７は、現フレームの入力信号のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）が音声であるか（すなわち、「Ｘ＝Ｓｐｅｅｃｈ」）、雑音であるか（すなわち、「Ｘ＝Ｎｏｉｓｅ」）の判定を行い、雑音と判定された場合は、式（１５）に従って雑音信号のスペクトル成分の更新を行うと共に、更新されたスペクトル成分を雑音信号のスペクトル成分の推定値
【数１３】
0006854967.tif 000014
として出力する。つまり、雑音推定部７は、複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分に関して、複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが目的音のスペクトル成分であるか目的音以外の音のスペクトル成分であるかを推定する。
【００５２】
現フレームが音声の場合は、式（１５）の「ｉｆ  Ｘ＝Ｓｐｅｅｃｈ」の場合のように、過去フレームで更新された結果をそのまま現フレームの推定雑音のスペクトル成分として出力する。また、
【数１４】
0006854967.tif 000015
は、過去フレームの入力信号のスペクトル成分のうち、雑音と判定されたものから得られた平均値を示す。
【００５３】
【数１５】
0006854967.tif 000016
【００５４】
〈ＳＮ比推定部８〉
ＳＮ比推定部８は、雑音推定部７による推定の結果Ｎ（ω，τ）と重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）とに基づいて、Ｃｈ１のスペクトル成分における複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定する。具体的に言えば、ＳＮ比推定部８は、入力信号のスペクトル成分Ｘ（ω，τ）と推定雑音のスペクトル成分
【数１６】
0006854967.tif 000017
と式（１６）、（１７）とに基づいて、事前ＳＮ比（ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ＳＮＲ）及び事後ＳＮ比（ａ  ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  ＳＮＲ）の推定値を算出する。
【００５５】
【数１７】
0006854967.tif 000018
【００５６】
ここで、
【数１８】
0006854967.tif 000019
は、それぞれ事前ＳＮ比の推定値、事後ＳＮ比の推定値、音声信号の推定値を表し、Ｅ［・］は、期待値を表す。
【００５７】
事後ＳＮ比は、入力信号のスペクトル成分Ｘ（ω，τ）と、推定雑音のスペクトル成分
【数１９】
0006854967.tif 000020
を用い、以下の式（１８）から求められる。式（１８）では、上述の式（７）で得られた目的音の到来方向範囲の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を用いて重み付けされた事後ＳＮ比、すなわち、重み付き事後ＳＮ比
【数２０】
0006854967.tif 000021
が示されている。
【００５８】
【数２１】
0006854967.tif 000022
【００５９】
事前ＳＮ比
【数２２】
0006854967.tif 000023
は、期待値
【数２３】
0006854967.tif 000024
を直接求めることができないので、以下の式（１９）、（２０）を用いて、再帰的に求められる。
【００６０】
【数２４】
0006854967.tif 000025
【００６１】
ここで、δは０＜δ＜１の値を持つ忘却係数であり、実施の形態１ではδ＝０．９８としている。Ｇ（ω，τ）は、後述のスペクトル抑圧ゲインである。
【００６２】
〈ゲイン計算部９〉
ゲイン計算部９は、重み付けされたＳＮ比を用いて複数フレームのスペクトル成分のそれぞれについてのゲインＧ（ω，τ）を算出する。具体的には、ゲイン計算部９は、ＳＮ比推定部８から出力される事前ＳＮ比
【数２５】
0006854967.tif 000026
及び重み付き事後ＳＮ比
【数２６】
0006854967.tif 000027
を用いて、スペクトル成分毎の雑音抑圧量であるスペクトル抑圧のためのゲインＧ（ω，τ）を求める。
【００６３】
ここで、ゲインＧ（ω，τ）を求める方法としては、例えば、Ｊｏｉｎｔ  ＭＡＰ法を用いることができる。Ｊｏｉｎｔ  ＭＡＰ法は、雑音信号と音声信号をガウス分布であると仮定してゲインＧ（ω，τ）を推定する方法である。この方法では、事前ＳＮ比
【数２７】
0006854967.tif 000028
及び重み付き事後ＳＮ比
【数２８】
0006854967.tif 000029
を用いて、条件付き確率密度関数を最大にする振幅スペクトルと位相スペクトルを求め、その値を推定値として利用する。スペクトル抑圧量は、確率密度関数の形状を決定するνとμをパラメータとして、以下の式（２１）、（２２）で表すことができる。
【００６４】
【数２９】
0006854967.tif 000030
【００６５】
Ｊｏｉｎｔ  ＭＡＰ法におけるスペクトル抑圧量の導出法は、既知であり、例えば、非特許文献１に記載されている。
【００６６】
【非特許文献１】Ｔ．Ｌｏｔｔｅｒほか１名、“Ｓｐｅｅｃｈ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｂｙ  ＭＡＰ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｓｕｐｅｒ−Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｍｏｄｅｌ”、  ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、  ｐｐ．１１１０−１１２６、  Ｎｏ．７、  ２００５．
【００６７】
上述のように、ＳＮ比の推定値に目的音の到来方向範囲の重み付けを行った上で、確率密度関数によるスペクトル抑圧のためのゲインを求めることで、音の到来方向が曖昧な場合であってもその誤差が緩和されるため、従来のように直接的にスペクトル抑圧ゲインを求めるよりも目的信号の劣化及び異音の発生が少なく、また、音の到来方向範囲外の妨害信号の過度の抑圧及び消し残りが少ないスペクトル抑圧ゲインを求めることが可能となる。
【００６８】
〈フィルタ部１０〉
フィルタ部１０は、ゲインＧを用いて、複数チャンネルのスペクトル成分の少なくとも１つのチャンネルに基づく複数フレームのスペクトル成分Ｘ（ω，τ）の目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分を出力する。実施の形態１では、複数チャンネルのスペクトル成分のうちの少なくとも１チャンネルのスペクトル成分は、１チャンネルのスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）である。具体的に言えば、フィルタ部１０は、式（２３）に示すように、ゲインＧ（ω，τ）を入力信号のスペクトル成分Ｘ（ω，τ）へ乗算して、雑音抑圧された音声スペクトル成分
【数３０】
0006854967.tif 000031
を求め、これを時間・周波数逆変換部１１へ出力する。
【００６９】
【数３１】
0006854967.tif 000032
【００７０】
〈時間・周波数逆変換部１１〉
時間・周波数逆変換部１１は、得られた推定音声スペクトル成分
【数３２】
0006854967.tif 000033
を、時間・周波数変換部４から出力される位相スペクトルＰ（ω，τ）と共に、例えば、逆高速フーリエ変換により時間信号へ変換し、前フレームの音声信号とオーバラップ加算して、最終的な出力信号
【数３３】
0006854967.tif 000034
を出力することで、雑音抑圧されて目的信号が抽出された音響信号を取得する。
【００７１】
〈Ｄ／Ａ変換部１２〉
その後、Ｄ／Ａ変換部１２にて、出力信号
【数３４】
0006854967.tif 000035
をアナログ信号に変換し、外部装置へ出力する。外部装置は、例えば、音声認識装置、ハンズフリー通話装置、遠隔会議装置、及び機械の異常音若しくは人の悲鳴などに基づいて機械又は人の異常状態を検知する異常監視装置、などである。
【００７２】
《１−２》動作
次に、実施の形態１の雑音抑圧装置１００の動作を説明する。図４は、雑音抑圧装置１００の動作の例を示すフローチャートである。Ａ／Ｄ変換部３は、マイクロホン１、２から入力された２つの観測信号を予め決められたフレーム間隔で取り込み（ステップＳＴ１Ａ）、時間・周波数変換部４へ出力する。サンプル番号（すなわち、時刻に対応する数値）ｔが予め決められた値Ｔより小さい場合（ステップＳＴ１ＢにおいてＹＥＳ）、ステップＳＴ１Ａの処理をｔがＴになるまで繰り返す。Ｔは、例えば、２５６である。
【００７３】
時間・周波数変換部４は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２の観測信号ｘ１（ｔ）とｘ２（ｔ）を入力とし、例えば、５１２点の高速フーリエ変換を行い、Ｃｈ１、Ｃｈ２のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）を算出する（ステップＳＴ２）。
【００７４】
時間差計算部５は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）を入力とし、Ｃｈ１とＣｈ２の観測信号の時間差δ（ω，τ）を算出する（ステップＳＴ３）。
【００７５】
重み計算部６は、時間差計算部５から出力される観測信号の時間差δ（ω，τ）を用いて、ＳＮ比の推定値を重み付けするための目的音の到来方向範囲の重み係数Ｗｄｉｒ（ω，τ）を算出する（ステップＳＴ４）。
【００７６】
雑音推定部７は、現フレームの入力信号のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）が音声の入力信号のスペクトル成分であるか雑音の入力信号のスペクトル成分であるかの判定を行い、雑音と判定された場合は現フレームの入力信号のスペクトル成分を用いて推定雑音のスペクトル成分
【数３５】
0006854967.tif 000036
を更新し、更新された推定雑音のスペクトル成分を出力する（ステップＳＴ５）。
【００７７】
ＳＮ比推定部８は、入力信号のスペクトル成分Ｘ（ω，τ）と推定雑音のスペクトル成分
【数３６】
0006854967.tif 000037
とを用い、事前ＳＮ比及び事後ＳＮ比の推定値を算出する（ステップＳＴ６）。
【００７８】
ゲイン計算部９は、ＳＮ比推定部８から出力される事前ＳＮ比
【数３７】
0006854967.tif 000038
及び重み付き事後ＳＮ比
【数３８】
0006854967.tif 000039
を用いて、スペクトル成分毎の雑音抑圧量であるゲインＧ（ω，τ）を算出する（ステップＳＴ７）。
【００７９】
フィルタ部１０は、ゲインＧ（ω，τ）を入力信号のスペクトル成分Ｘ（ω，τ）へ乗算し、雑音抑圧された音声スペクトル
【数３９】
0006854967.tif 000040
を出力する（ステップＳＴ８）。
【００８０】
時間・周波数逆変換部１１は、出力信号のスペクトル成分
【数４０】
0006854967.tif 000041
に対して逆高速フーリエ変換を行い時間領域の出力信号
【数４１】
0006854967.tif 000042
に変換する（ステップＳＴ９）。
【００８１】
Ｄ／Ａ変換部１２は、得られた出力信号をアナログ信号に変換して外部に出力する処理を行い（ステップＳＴ１０Ａ）、サンプル番号を示すｔが予め決められた値であるＴより小さい場合（ステップＳＴ１０ＢにおいてＹＥＳ）、ステップＳＴ１０Ａの処理をｔがＴになるまで繰り返す。
【００８２】
ステップＳＴ１０Ｂの後、雑音抑圧処理が続行される場合（ステップＳＴ１１においてＹＥＳ）、処理はステップＳＴ１Ａに戻る。一方、雑音抑圧処理が続行されない場合（ステップＳＴ１１においてＮＯ）、雑音抑圧処理は終了する。
【００８３】
《１−３》ハードウェア構成
図１に示される雑音抑圧装置１００の各構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）内蔵の情報処理装置であるコンピュータで実現可能である。ＣＰＵ内蔵のコンピュータは、例えば、スマートフォン又はタブレットタイプの可搬型コンピュータ、カーナビゲーションシステム又は遠隔会議システムなどの機器組み込み用途のマイクロコンピュータ、及びＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  Ｃｈｉｐ）などである。
【００８４】
また、図１に示される雑音抑圧装置１００の各構成は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などの電気回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）により実現されてもよい。また、図１に示される雑音抑圧装置１００の各構成は、コンピュータとＬＳＩの組み合わせであってもよい。
【００８５】
図５は、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどのＬＳＩを用いて構成される雑音抑圧装置１００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図５の例では、雑音抑圧装置１００は、信号入出力部１３２、信号処理回路１１１、記録媒体１１２、及びバスなどの信号路１１３を備えている。信号入出力部１３２は、マイクロホン回路１３１及び外部装置２０との接続機能を実現するインタフェース回路である。マイクロホン回路１３１は、例えば、マイクロホン１、２などの音響振動を電気信号へ変換する回路を備えている。
【００８６】
図１に示される時間・周波数変換部４、時間差計算部５、重み計算部６、雑音推定部７、ＳＮ比推定部８、ゲイン計算部９、フィルタ部１０、及び時間・周波数逆変換部１１の各構成は、信号処理回路１１１と記録媒体１１２とを有する制御回路１１０で実現することができる。また、図１のＡ／Ｄ変換部３とＤ／Ａ変換部１２は信号入出力部１３２に対応している。
【００８７】
記録媒体１１２は、信号処理回路１１１の各種設定データ及び信号データなどの各種データを蓄積するために使用される。記録媒体１１２としては、例えば、ＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）又はＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）などの不揮発性メモリを使用することが可能である。記録媒体１１２には、例えば、雑音抑圧処理の初期状態及び各種設定データ、制御用の定数データ等が記憶される。
【００８８】
信号処理回路１１１で雑音抑圧処理が行われた目的信号は信号入出力部１３２を経て外部装置２０に送出される。外部装置２０は、例えば、音声認識装置、ハンズフリー通話装置、遠隔会議装置、又は異常監視装置などである。
【００８９】
一方、図６は、コンピュータ等の演算装置を用いて構成される雑音抑圧装置１００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図６の例では、雑音抑圧装置１００は、信号入出力部１３２、ＣＰＵ１２２を内蔵するプロセッサ１２１、メモリ１２３、記録媒体１２４、及びバスなどの信号路１２５を備えている。信号入出力部１３２は、マイクロホン回路１３１及び外部装置２０との接続機能を実現するインタフェース回路である。
【００９０】
メモリ１２３は、実施の形態１の雑音抑圧処理を実現するための各種プログラムを記憶するプログラムメモリ、プロセッサがデータ処理を行う際に使用するワークメモリ、及び信号データを展開するメモリ等として使用するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶手段である。
【００９１】
図１に示される時間・周波数変換部４、時間差計算部５、重み計算部６、雑音推定部７、ＳＮ比推定部８、ゲイン計算部９、フィルタ部１０、時間・周波数逆変換部１１の各機能は、プロセッサ１２１、メモリ１２３、及び記録媒体１２４で実現することができる。また、図１のＡ／Ｄ変換部３及びＤ／Ａ変換部１２は信号入出力部１３２に対応している。
【００９２】
記録媒体１２４は、プロセッサ１２１の各種設定データ及び信号データなどの各種データを蓄積するために使用される。記録媒体１２４としては、例えば、ＳＤＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＨＤＤ又はＳＳＤ等の不揮発性メモリを使用することが可能である。ＯＳ（オペレーティングシステム）を含むプログラム及び、各種設定データ、音響信号データ等の各種データを蓄積することができる。なお、この記録媒体１２４に、メモリ１２３内のデータを蓄積しておくこともできる。
【００９３】
プロセッサ１２１は、メモリ１２３中のＲＡＭを作業用メモリとして使用し、メモリ１２３中のＲＯＭから読み出されたコンピュータ・プログラム（すなわち、雑音抑圧プログラム）に従って動作することにより、時間・周波数変換部４、時間差計算部５、重み計算部６、雑音推定部７、ＳＮ比推定部８、ゲイン計算部９、フィルタ部１０、及び時間・周波数逆変換部１１の雑音抑圧処理を実行することができる。
【００９４】
プロセッサ１２１で雑音抑圧処理が行われた目的信号は信号入出力部１３２を経て外部装置２０に送出されるが、この外部装置２０としては、例えば、音声認識装置及びハンズフリー通話装置、遠隔会議装置、異常監視装置が相当する。
【００９５】
雑音抑圧装置１００を実行するプログラムは、ソフトウエアプログラムを実行するコンピュータ内部の記憶装置に記憶していてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ及びフラッシュメモリなどの外部記憶媒体にて配布される形式で保持され、コンピュータ起動時に読み込んで動作させてもよい。また、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の無線及び有線ネットワークを通じて他のコンピュータからプログラムを取得することも可能である。さらに、雑音抑圧装置１００に接続されるマイクロホン回路１３１及び外部装置２０に関しても、アナログ・デジタル変換などを介せずに、無線又は有線ネットワークを通じて各種データをデジタル信号のまま送受信してもよい。
【００９６】
また、雑音抑圧装置１００を実行するプログラムは、外部装置２０で実行されるプログラム、例えば、音声認識装置、ハンズフリー通話装置、遠隔会議装置、異常監視装置を実行するプログラムとソフトウェア上で結合し、同一のコンピュータで動作させることも可能であるし、又は、複数のコンピュータ上で分散処理することも可能である。
【００９７】
雑音抑圧装置１００は、以上のように構成されているため、目的音の到来方向が曖昧な場合でも目的信号を的確に取得することができる。また、目的音の到来方向範囲外の音の信号に過度の抑圧及び消し残りが生じることもない。このため、高精度の音声認識装置、高品質なハンズフリー通話装置及び遠隔会議装置、検出精度の高い異常監視装置を提供することが可能となる。
【００９８】
《１−４》効果
以上説明したように、実施の形態１の雑音抑圧装置１００によれば、妨害音に基づく妨害信号と目的音に基づく目的信号とを分離するための高精度な雑音抑圧処理を行うことができ、目的信号の歪み及び異音の発生を抑制しつつ目的信号を高精度に抽出することができる。このため、高精度の音声認識、高品質なハンズフリー通話又は遠隔会議、及び検出精度の高い異常監視を提供することが可能となる。
【００９９】
《２》実施の形態２．
実施の形態１では、１個のマイクロホン１からの入力信号に対して雑音抑圧処理を行う例を説明した。実施の形態２では、２個のマイクロホン１、２からの入力信号に対して雑音抑圧処理を行う例を説明する。
【０１００】
図７は、実施の形態２の雑音抑圧装置２００の概略構成を示すブロック図である。図７において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。実施の形態２の雑音抑圧装置２００は、ビームフォーミング部１３を備えている点において、実施の形態１の雑音抑圧装置１００と異なる。なお、実施の形態２の雑音抑圧装置２００のハードウェア構成は、図５又は図６に示されるものと同じである。
【０１０１】
ビームフォーミング部１３は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）、Ｘ２（ω，τ）を入力とし、目的信号に対し指向性強調をする処理又は妨害信号に対して死角を設定する処理を行うことで、目的信号を強調した信号のスペクトル成分Ｙ（ω，τ）を生成する。
【０１０２】
ビームフォーミング部１３は、複数のマイクロホンによる収音の指向性の制御方法として、遅延和（Ｄｅｌａｙ  ａｎｄ  Ｓｕｍ）ビームフォーミング、フィルタ和（Ｆｉｌｔｅｒ  ａｎｄ  Ｓｕｍ）ビームフォーミングなどの固定ビームフォーミング処理、ＭＶＤＲ（最小分散無歪応答：Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｌｅｓｓ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）ビームフォーミングなどの適応ビームフォーミング処理、などの様々な公知の方法を用いることができる。
【０１０３】
雑音推定部７、ＳＮ比推定部８、及びフィルタ部１０は、実施の形態１における入力信号のスペクトル成分Ｘ１（ω，τ）の代わりに、ビームフォーミング部１３の出力信号であるスペクトル成分Ｙ（ω，τ）を入力とし、それぞれの処理を行う。
【０１０４】
図７に示されるように、ビームフォーミング部１３によるビームフォーミング処理を組み合わせることで、雑音の影響を更に軽減することができ、目的信号の抽出精度が向上する。したがって、更に高い雑音抑圧性能を提供することが可能となる。
【０１０５】
実施の形態２の雑音抑圧装置２００は、以上のように構成されているため、ビームフォーミングにより事前に雑音の影響を更に除外することができる。
したがって、実施の形態２の雑音抑圧装置２００を用いることによって、高精度な音声認識機能を備えた音声認識装置、高品質なハンズフリー操作機能を備えたハンズフリー通話装置、又は自動車内の異常音を高精度で検知することができる異常監視装置を提供することが可能となる。
【０１０６】
《３》実施の形態３．
実施の形態１では、目的音話者から発せられる目的音と妨害音話者から発せられる妨害音とがＣｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２に入力される例を説明した。実施の形態３では、話者から発せられる目的音と方向性雑音である妨害音とがＣｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２に入力される例を説明する。
【０１０７】
図８は、実施の形態３の雑音抑圧装置３００の概略構成を示す図である。図８において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付されている。実施の形態３の雑音抑圧装置３００は、カーナビゲーションシステムに組み込まれている。図８は、走行中の自動車内における運転席に着座する話者（運転席話者）と、助手席に着座する話者（助手席話者）とが発話する場合を示している。図８では、運転席話者及び助手席話者によって発話される音声が目的音である。
【０１０８】
実施の形態３の雑音抑圧装置３００は、外部装置２０に接続されている点において、図１に示される実施の形態１の雑音抑圧装置１００と異なる。その他の構成については、実施の形態３は、実施の形態１と同様である。
【０１０９】
図９は、自動車内における目的音の到来方向範囲の例を模式的に示す図である。雑音抑圧装置３００の入力信号は、Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２を通じて取り込まれる音は、発話者の音声に基づく目的音と、妨害音とを含む。妨害音は、自動車の走行に伴う騒音などのような雑音、ハンズフリー通話時においてスピーカから送出される遠端側話者の受話音声、カーナビゲーションシステムが送出する案内音声、及びカーオーディオ装置で再生される音楽などである。Ｃｈ１、Ｃｈ２のマイクロホン１、２は、例えば、運転席と助手席の中間のダッシュボード上に設置される。
【０１１０】
Ａ／Ｄ変換部３、時間・周波数変換部４、時間差計算部５、雑音推定部７、ＳＮ比推定部８、ゲイン計算部９、フィルタ部１０、及び時間・周波数逆変換部１１は、それぞれ実施の形態１にて詳述したものと同じである。実施の形態３の雑音抑圧装置３００は、出力信号を外部装置２０へ送出する。外部装置２０は、例えば、音声認識処理、ハンズフリー通話処理、又は異常音検出処理を行い、それぞれの処理の結果に応じた動作を行う。
【０１１１】
重み計算部６は、図９に示されるように、例えば、正面方向から騒音が到来することを想定して、正面から到来する方向性雑音のＳＮ比を低くするように重み係数を算出する。また、重み計算部６は、図９に示されるように、運転席話者及び助手席話者が着座すると想定される到来方向から外れている方向からの観測音を、窓から混入する風きり音及びスピーカから放出される音楽などの方向性雑音であると判断して、方向性雑音のＳＮ比を低くするように重み係数を算出する。
【０１１２】
実施の形態３の雑音抑圧装置３００は、以上のように構成されているため、目的音の到来方向が不明な場合であっても、目的音に基づく目的信号を的確に取得することができる。また、雑音抑圧装置３００は、目的音の到来方向範囲の外側の音の信号に過度の抑圧及び消し残りが生じることもない。このため、実施の形態３の雑音抑圧装置３００によれば、自動車内の様々な騒音下でも目的音に基づく目的信号を的確に取得することができる。したがって、実施の形態３の雑音抑圧装置３００を用いることによって、高精度な音声認識機能を備えた音声認識装置、高品質なハンズフリー操作機能を備えたハンズフリー通話装置、又は自動車内の異常音を高精度で検知することができる異常監視装置を提供することが可能となる。
【０１１３】
また、上記例では、雑音抑圧装置３００がカーナビゲーションシステムに組み込まれた場合を説明したが、雑音抑圧装置３００は、カーナビゲーションシステム以外の装置に適用されることも可能である。例えば、雑音抑圧装置３００は、一般家庭内及びオフィスに設置されるスマートスピーカ及びテレビなどの遠隔音声認識装置、拡声通話機能を持つテレビ会議システム、ロボットの音声認識対話システム、工場の異常音監視システムなどにも適用可能である。雑音抑圧装置３００が適用されたシステムは、上述したような音響的環境で生ずる雑音及び音響エコーの抑制の効果も奏する。
【０１１４】
変形例．
実施の形態１から３では、雑音抑圧の方法として、Ｊｏｉｎｔ  ＭＡＰ法（最大事後確率法）を用いた場合を説明しているが、雑音抑圧の方法として、他の公知の方法を用いることが可能である。例えば、雑音抑圧の方法として、非特許文献２に記載されているＭＭＳＥ−ＳＴＳＡ法（最小平均２乗誤差短時間スペクトル振幅法）などを用いることができる。
【０１１５】
【非特許文献２】Ｙ．Ｅｐｈｒａｉｍほか１名、“Ｓｐｅｅｃｈ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ”、  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ、  ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３２  Ｎｏ．６、  Ｄｅｃ．１９８４．
【０１１６】
実施の形態１から３では、２個のマイクロホンを基準面３０上に配置した場合について説明したが、マイクロホンの個数及び配置は上記例に限定されない。例えば、実施の形態１から３において、４個のマイクロホンを正方形の頂点にそれぞれ配置する二次元配置、４個のマイクロホンを正四面体の頂点にそれぞれ配置或いは８個のマイクロホンを正六面体（立方体）の頂点にそれぞれ配置する立体的配置などを採用してもよい。この場合には、マイクロホンの個数と配置に応じて到来方向範囲が設定される。
【０１１７】
また、実施の形態１から３では、入力信号の周波数帯域幅が１６ｋＨｚの場合を説明したが、入力信号の周波数帯域幅は、これに限定されない。例えば、入力信号の周波数帯域幅は、２４ｋＨｚなどのさらに広帯域であってもよい。また、実施の形態１から３では、マイクロホン１、２の種類に制約は無い。例えば、マイクロホン１、２は、無指向性マイクロホン又は指向性を有するマイクロホンのいずれであってもよい。
【０１１８】
また、実施の形態１から３に係る雑音抑圧装置の構成を適宜組み合わせることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
実施の形態１から３に係る雑音抑圧装置は、雑音抑圧処理によって異音信号が発生し難く、雑音抑圧処理による劣化が少ない目的信号を抽出することができる。このため、実施の形態１から３に係る雑音抑圧装置は、カーナビゲーションシステム及びテレビなどにおける遠隔音声操作用の音声認識システムの認識率向上、及び携帯電話及びインターフォンなどにおけるハンズフリー通話システム、ＴＶ会議システム、異常監視システムなどの品質改善に供することができる。
【符号の説明】
【０１２０】
１、２  マイクロホン、  ３  アナログ・デジタル変換部、  ４  時間・周波数変換部、  ５  時間差計算部、  ６  重み計算部、  ７  雑音推定部、  ８  ＳＮ比推定部、  ９  ゲイン計算部、  １０  フィルタ部、  １１  時間・周波数逆変換部、  １２  デジタル・アナログ変換部、  １３  ビームフォーミング部、  ２０  外部装置、  ３０  基準面、  ３１  法線、  １００、２００、３００  雑音抑圧装置。
【要約】
雑音抑圧装置（１００）は、観測信号を複数チャンネルのスペクトル成分（Ｘ１（ω，τ））に変換し、複数チャンネルのスペクトル成分のそれぞれにおける複数フレームのスペクトル成分に基づいて到達時間差（δ（ω，τ））を算出し、到達時間差に基づいて重み係数（Ｗｄｉｒ（ω，τ））を算出し、複数フレームのスペクトル成分のそれぞれが目的音のスペクトル成分であるか否かを推定し、この推定の結果（Ｎ（ω，τ））と重み係数とに基づいて、複数フレームのスペクトル成分のそれぞれの重み付けされたＳＮ比を推定し、重み付けされたＳＮ比を用いて複数フレームのスペクトル成分のゲイン（Ｇ（ω，τ））を算出し、ゲインを用いて、複数フレームのスペクトル成分の目的音以外の音の観測信号のスペクトル成分を抑圧して、出力信号のスペクトル成分（Ｓ＾（ω，τ））を出力し、出力信号のスペクトル成分を時間領域の出力信号（ｓ＾（ｔ））に変換する。【図１】
0006854967.tif 000043
【図２】
0006854967.tif 000044
【図３】
0006854967.tif 000045
【図４】
0006854967.tif 000046
【図５】
0006854967.tif 000047
【図６】
0006854967.tif 000048
【図７】
0006854967.tif 000049
【図８】
0006854967.tif 000050
【図９】
0006854967.tif 000051