(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音響波形データを離散化及び量子化して得られる観測信号を出力する入力部と、
観測信号をあらかじめ定めた長さの短時間フレーム毎に切り出し、フレームごとの観測信号ｘを出力するフレーム化処理部と、
前記フレーム化処理部より供給されるフレームごとの観測信号をバッファリングするとともに、終了通知信号を受信するたびに観測信号をフレームごとに出力するバッファリング／データ流制御部と、
フレームごとに音声パラメータΘｓの初期分布ｑ(Θｓ)（０）と雑音パラメータΘｖの初期分布ｑ(Θｖ)（０）を定め、繰返し回数ｉを０とする初期化部と、
音声信号ｓの更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、前記バッファリング／データ流制御部から入力されたフレームごとの観測信号ｘと音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ）から変分ベイズ法を用いて求めるｑ（ｓ）計算部と、
前記音声パラメータΘｓの更新された事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と前記雑音パラメータΘｖの更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を、前記音声パラメータΘｓの事前分布ｐ（Θｓ）と前記雑音パラメータΘｖの事前分布ｐ（Θｖ）と前記音声信号ｓの事後分布ｑ（ｓ）（ｉ＋１）から変分ベイズ法を用いて求めるｑ（Θ）計算部と、
終了通知信号を受信すると、前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）の平均を、当該フレームの前記観測信号ｘから前記雑音信号ｖを取り除いた音声信号として出力する第１切替部と、
終了通知信号を受信すると、前記雑音パラメータΘｖの前記更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ+１）を、当該フレームの前記雑音パラメータΘｖの事後分布ｑ（Θｖ）として出力する第２切替部と、
あらかじめ定めた終了条件を満足する場合には、前記バッファリング／データ流制御部、前記第１切替部、前記第２切替部に終了通知信号を送信して当該フレームの観測信号に対する処理を終了し、前記終了条件を満足しない場合には、繰返し回数ｉを１増加させる終了判定部と、
を備え、
前記音声パラメータΘｓは、前記音声信号ｓについてあらかじめ仮定された確率密度関数ｐ（ｓ｜Θｓ）を規定するパラメータの集合であり、
前記雑音パラメータΘｖは、前記雑音信号ｖについてあらかじめ仮定された確率密度関数ｐ（ｖ｜Θｖ）を規定するパラメータの集合であり、
前記ｑ（Θ）計算部の前記音声パラメータΘｓの前記事前分布ｐ（Θｓ）とは、あらかじめ定めたものであり、
前記ｑ（Θ）計算部の前記雑音パラメータΘｖの前記事前分布ｐ（Θｖ）とは、第１フレームの時にはあらかじめ定めたものであり、それ以外のフレームの時には１つ前のフレームの前記雑音パラメータΘｖの前記事後分布ｑ（Θｖ）であり、
前記終了判定部の終了条件とは、前記繰返し回数ｉがあらかじめ定めた値より大きい、または前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）と、前記音声パラメータΘｓの前記更新された事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と前記雑音パラメータΘｖの前記更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を合わせたパラメータΘの更新された事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）が収束していることであり、
前記繰返し回数ｉが０とされたとき、または１増加されるたびに、前記ｑ（ｓ）計算部が前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を求め、前記ｑ（Θ）計算部が前記パラメータΘの前記更新された事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）を求めることで、前記終了条件が満たされるまで処理が繰り返される
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項２】
請求項１記載の雑音抑圧装置であって、
前記音声パラメータΘｓが前記音声信号ｓを定常ガウス性自己回帰過程として表現したときの音声回帰係数と音声イノベーション分散であり、前記雑音パラメータΘｖが前記雑音信号ｖを定常ガウス性自己回帰過程として表現したときの雑音回帰係数と雑音イノベーション分散である
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項３】
請求項２記載の雑音抑圧装置であって、
前記確率密度関数ｐ（ｓ｜Θｓ）が
【数１】
0004989379.tif 000031
であり、
前記音声パラメータΘｓが｛ａ，σｓ２｝であり、
前記音声回帰係数のベクトルがａであり、
前記音声イノベーション分散がσｓ２であり、
ｓ（ｎ）は前記音声信号ｓのｎ番目の標本であり、
ｓＰ（ｎ）は前記音声信号ｓのＰ個の標本からなるベクトルであり、
Ｎはフレームに含まれる標本数であり、
Ｎ｛ｘ；μ，σ２｝は平均μ、分散σ２の正規分布の確率密度関数であり、
前記確率密度関数ｐ（ｖ｜Θｖ）が
【数２】
0004989379.tif 000032
であり、
前記雑音パラメータΘｖが｛ｂ，σｖ２｝であり、
前記雑音回帰係数のベクトルがｂであり、
前記雑音イノベーション分散がσｖ２であり、
ｖ（ｎ）は前記雑音信号ｖのｎ番目の標本であり、
ｖＱ（ｎ）は前記雑音信号ｖのＱ個の標本からなるベクトルである
ことを特徴とする雑音抑圧装置。
【請求項４】
入力された音響波形データを離散化及び量子化して得られる観測信号を出力する入力ステップと、
観測信号をあらかじめ定めた長さの短時間フレーム毎に切り出し、フレームごとの観測信号ｘを出力するフレーム化処理ステップと、
前記フレーム化処理ステップより供給されるフレームごとの観測信号をバッファリングするとともに、終了通知信号を受信するたびに観測信号をフレームごとに出力するバッファリング／データ流制御ステップと、
フレームごとに音声パラメータΘｓの初期分布ｑ(Θｓ)（０）と雑音パラメータΘｖの初期分布ｑ(Θｖ)（０）を定め、繰返し回数ｉを０とする初期化ステップと、
音声信号ｓの更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、前記バッファリング／データ流制御ステップから入力されたフレームごとの観測信号ｘと音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ）から変分ベイズ法を用いて求めるｑ（ｓ）計算ステップと、
前記音声パラメータΘｓの更新された事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と前記雑音パラメータΘｖの更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を、前記音声パラメータΘｓの事前分布ｐ（Θｓ）と前記雑音パラメータΘｖの事前分布ｐ（Θｖ）と前記音声信号ｓの事後分布ｑ（ｓ）（ｉ＋１）から変分ベイズ法を用いて求めるｑ（Θ）計算ステップと、
終了通知信号を受信すると、前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）の平均を、当該フレームの前記観測信号ｘから前記雑音信号ｖを取り除いた音声信号として出力する第１切替ステップと、
終了通知信号を受信すると、前記雑音パラメータΘｖの前記更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ+１）を、当該フレームの前記雑音パラメータΘｖの事後分布ｑ（Θｖ）として出力する第２切替ステップと、
あらかじめ定めた終了条件を満足する場合には、前記バッファリング／データ流制御ステップ、前記第１切替ステップ、前記第２切替ステップに終了通知信号を送信して当該フレームの観測信号に対する処理を終了し、前記終了条件を満足しない場合には、繰返し回数ｉを１増加させる終了判定ステップと、
を有し、
前記音声パラメータΘｓは、前記音声信号ｓについてあらかじめ仮定された確率密度関数ｐ（ｓ｜Θｓ）を規定するパラメータの集合であり、
前記雑音パラメータΘｖは、前記雑音信号ｖについてあらかじめ仮定された確率密度関数ｐ（ｖ｜Θｖ）を規定するパラメータの集合であり、
前記ｑ（Θ）計算ステップの前記音声パラメータΘｓの前記事前分布ｐ（Θｓ）とは、あらかじめ定めたものであり、
前記ｑ（Θ）計算ステップの前記雑音パラメータΘｖの前記事前分布ｐ（Θｖ）とは、第１フレームの時にはあらかじめ定めたものであり、それ以外のフレームの時には１つ前のフレームの前記雑音パラメータΘｖの前記事後分布ｑ（Θｖ）であり、
前記終了判定ステップの終了条件とは、前記繰返し回数ｉがあらかじめ定めた値より大きい、または前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）と、前記音声パラメータΘｓの前記更新された事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と前記雑音パラメータΘｖの前記更新された事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を合わせたパラメータΘの更新された事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）が収束していることであり、
前記繰返し回数ｉが０とされたとき、または１増加されるたびに、前記ｑ（ｓ）計算ステップが前記音声信号ｓの前記更新された事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を求め、前記ｑ（Θ）計算ステップがパラメータΘの前記更新された事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）を求めることで、前記終了条件が満たされるまで処理が繰り返される
ことを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項５】
請求項４記載の雑音抑圧方法であって、
前記音声パラメータΘｓが前記音声信号ｓを定常ガウス性自己回帰過程として表現したときの音声回帰係数と音声イノベーション分散であり、前記雑音パラメータΘｖが前記雑音信号ｖを定常ガウス性自己回帰過程として表現したときの雑音回帰係数と雑音イノベーション分散である
ことを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項６】
請求項５記載の雑音抑圧方法であって、
前記確率密度関数ｐ（ｓ｜Θｓ）が
【数３】
0004989379.tif 000033
であり、
前記音声パラメータΘｓが｛ａ，σｓ２｝であり、
前記音声回帰係数のベクトルがａであり、
前記音声イノベーション分散がσｓ２であり、
ｓ（ｎ）は前記音声信号ｓのｎ番目の標本であり、
ｓＰ（ｎ）は前記音声信号ｓのＰ個の標本からなるベクトルであり、
Ｎはフレームに含まれる標本数であり、
Ｎ｛ｘ；μ，σ２｝は平均μ、分散σ２の正規分布の確率密度関数であり、
前記確率密度関数ｐ（ｖ｜Θｖ）が
【数４】
0004989379.tif 000034
であり、
前記雑音パラメータΘｖが｛ｂ，σｖ２｝であり、
前記雑音回帰係数のベクトルがｂであり、
前記雑音イノベーション分散がσｖ２であり、
ｖ（ｎ）は前記雑音信号ｖのｎ番目の標本であり、
ｖＱ（ｎ）は前記雑音信号ｖのＱ個の標本からなるベクトルである
ことを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項７】
請求項１から３記載の雑音抑圧装置として、コンピュータを動作させる雑音抑圧プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の雑音抑圧プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は例えば音声認識システムやテレビ会議システム等に利用することができる雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、雑音抑圧プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
雑音抑圧技術は、
１．スペクトル減算に基づく方法
２．音声の調波構造に基づく方法
３．音声と雑音のパラメトリックモデルに基づく方法
の３つに大別される。本発明は３つめの分類に属する。そこで、音声と雑音のパラメトリックモデルに基づく雑音抑圧技術について図を用いて説明する。図１は、一般的な音声と雑音のパラメトリックモデルに基づく雑音抑圧装置の機能構成例を示す図である。雑音抑圧装置９００は、入力部９１０、フレーム化処理部９２０、バッファリング／データ流制御部９３０、雑音抑圧部９４０、音声パラメータ推定部９５０、雑音パラメータ推定部９６０から構成される。
【０００３】
入力部９１０はマイクロホンや音声ファイル等の入力手段から音響波形データを読み出し、離散化／量子化された雑音を含む音声信号を出力する。以後、この雑音を含む音声信号を観測信号と呼ぶ。なお、本明細書での「信号」とは波形の標本系列のことである。フレーム化処理部９２０は、観測信号をあらかじめ定めた長さの短時間フレーム毎に切り出して出力する。フレーム長としては、通常、２０〜３０ミリ秒程度が採用される。この短時間フレームにおいて、音声信号と雑音信号の統計的性質は定常であると仮定される。雑音抑圧処理を実施する雑音抑圧部９４０は１フレームを処理単位として逐次的に動作する。そのため、バッファリング／データ流制御部９３０は、フレーム毎の観測信号を受け取り、雑音抑圧部９４０が１フレームの観測信号の処理を完了した時点で、その次のフレームの観測信号を雑音抑圧部９４０へ送出する。雑音抑圧部９４０は、１フレームの観測信号、音声パラメータ、雑音パラメータを受け取り、これらに基づいて当該フレームの雑音抑圧信号を出力する。また、当該フレームの処理が終了したことをバッファリング／データ流制御部９３０に通知する。
【０００４】
雑音パラメータ推定部９６０は、雑音に関する何らかの統計量を用いて処理対象のフレームに含まれる雑音のパラメータを推定する。音声パラメータ推定部９５０は、処理対象のフレームにおける観測信号と雑音パラメータの推定値を用いて音声のパラメータを推定する（非特許文献１）。別の方法として、音声パラメータ推定部９５０と雑音パラメータ推定部９６０を協調させることによって、音声パラメータと雑音パラメータを同時に推定することも可能である（非特許文献２）。いずれの方法を用いるにせよ、雑音パラメータの推定精度が雑音抑圧性能に密接に関連する。
【非特許文献１】Lim,J.S. and Oppenheim, A.V.: All-pole modeling of degraded speech, IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Process., Vol.26,No.3,pp.197-210(1978).
【非特許文献２】Ephraim, Y.: A bayesian estimation approach for speech enhancement using hidden Markov models, IEEE Trans. Signal Process., Vo1.40,No.4,pp.725-735(1992).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
雑音パラメータを推定するためには、雑音に関する統計量を必要とする。従来、雑音統計量を得るために、主として次の３つの方法が採用されてきた。
【０００６】
１．すべてのフレームのうち音声を含まない、すなわち雑音のみを含むフレームを検出し、検出されたフレームの観測信号を雑音信号とみなして雑音統計量を計算する方法。
【０００７】
２．すべてのフレーム、あるいは長時間のフレーム系列にわたって雑音は定常と仮定して、音声を含むフレームと含まないフレームを識別せずに観測信号から雑音統計量を推定する方法。
【０００８】
３．あらかじめ収録された雑音のみを含むデータを用いて雑音統計量を学習しておく方法。この方法では、いくつかの異なる雑音環境を対象とする目的で、雑音環境毎に雑音統計量を計算しておくことも可能である。その場合、雑音抑圧に用いる雑音統計量をフレーム毎に選択する処理も必要となる。
【０００９】
上記１、２の方法は、すべてのフレームにわたって雑音が定常であることを仮定している。したがって、観測途中のフレームで雑音統計量が変化する状況では、これらの方法を適用できない。上記３の方法で複数の雑音統計量を併用する場合は、雑音抑圧に用いる雑音統計量をフレーム毎に選択するため雑音の定常性は必須要件ではない。しかしながら、抑圧対象の雑音が雑音統計量の学習時に想定した雑音のいずれとも異なる場合には適用できないという問題がある。
【００１０】
本発明の目的は、上記の欠点を解決するために、音声を含むフレームと含まないフレームを識別することなく、観測信号から雑音のパラメータを逐次的に推定する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の雑音抑圧装置は、入力部、フレーム化処理部、バッファリング／データ流制御部、初期化部、ｑ（ｓ）計算部、ｑ（Θ）計算部、第１切替部、第２切替部、終了判定部を備える。
【００１２】
入力部は、入力された音響波形データを離散化または量子化し、観測信号を出力する。フレーム化処理部は、観測信号をあらかじめ定めた長さの短時間フレーム毎に切り出し、フレームごとの観測信号を出力する。バッファリング／データ流制御部は、フレーム化処理部より供給されるフレームごとの観測信号をバッファリングするとともに、終了通知信号を受信するたびに観測信号をフレームごとに出力する。初期化部は、フレームごとに音声パラメータの初期分布ｑ(Θｓ)（０）と雑音パラメータの初期分布ｑ(Θｖ)（０）を定め、繰返し回数ｉを０とする。ｑ（ｓ）計算部は、音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、バッファリング／データ流制御部から入力されたフレームごとの観測信号と音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ）から求める。ｑ（Θ）計算部は、音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を、音声パラメータの事前分布ｐ（Θｓ）と雑音パラメータの事前分布ｐ（Θｖ）と音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ＋１）から求める。終了判定部は、あらかじめ定めた終了条件を満足するかを確認する。終了条件を満足しない場合には、繰返し回数ｉを１増加させてｑ（ｓ）計算部の処理に戻る。終了条件を満足する場合には、バッファリング／データ流制御部、第１切替部、第２切替部に終了通知信号を送信する。第１切替部は、終了通知信号を受信すると、音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、当該フレームの音声信号の事後分布ｑ（ｓ）として出力する。第２切替部は、終了通知信号を受信すると、雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ+１）を、当該フレームの雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）として出力する。当該フレームの観測信号に対する処理を終了する。そして、バッファリング／データ流制御部が終了通知信号を受信するので、次のフレームの観測信号がｑ（ｓ）計算部に供給され、雑音抑圧装置は、次のフレームの観測信号の処理に移行する。
【００１３】
なお、終了判定部の終了条件とは、繰返し回数ｉがあらかじめ定めた値より大きい、または音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）とパラメータの事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）が収束していることである。ｑ（Θ）計算部の音声パラメータの事前分布ｐ（Θｓ）とは、あらかじめ定めたものである。また、ｑ（Θ）計算部の雑音パラメータの事前分布ｐ（Θｖ）とは、最初のフレームの時にはあらかじめ定めたものであり、それ以外のフレームの時には１つ前のフレームの雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、ｔ番目のフレームに関する推定をするときに、雑音パラメータの事前分布として、（ｔ−１）番目のフレームにおいて計算された事後分布を用いる。本発明は、このように雑音のパラメータを逐次的に計算するため、観測途中のフレームで雑音統計量が変化する状況にも適用可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明は、雑音として、その統計量が十分にゆっくりと変化する広帯域雑音を対象としている。この性質を利用して抑圧対象の雑音を特徴づけるパラメータを適応的に推定し、推定されたパラメータに基づいて観測信号から雑音を抑圧する。
【００１６】
従来技術と同じく、本発明では、観測信号はフレーム長Ｎ標本の窓関数によって短時間フレームに分割される。以降の議論では、単一の短時間フレームを対象とする。ある短時間フレーム内でｎ番目の離散時刻における観測信号、音声信号、雑音信号の標本をそれぞれｘ(ｎ)，ｓ(ｎ)，ｖ(ｎ)と表す（１＜ｎ＜Ｎ）。観測信号ｘ(ｎ)は、音声信号ｓ(ｎ)に雑音信号ｖ(ｎ)を重畳したものである。
【００１７】
ｘ（ｎ）＝ｓ（ｎ）＋ｖ（ｎ）        （１）
短時間フレームに含まれる観測信号の全標本をｘ＝［ｘ(ｎ)，…，ｘ(１)］Ｔと表す。同様に、短時間フレームに含まれる音声信号及び雑音信号の全標本をそれぞれｓ＝［ｓ(ｎ)，…，ｓ(１)］Ｔ、ｖ＝［ｖ(ｎ)，…，ｖ(１)］Ｔと書く。ｘはｓとｖの和である。
【００１８】
ｘ＝ｓ＋ｖ                  （２）
通常、ｓとｖは統計的に独立であるとみなすことができる。
【００１９】
ｐ（ｓ，ｖ）＝ｐ（ｓ）ｐ（ｖ）        （３）
今、短時間フレームの音声信号ｓの確率密度関数が、音声に関するパラメータの集合Θｓを用いてｐ（ｓ｜Θｓ）と表されているとする。同様に、短時間フレームの雑音信号ｖの確率密度関数が、雑音に関するパラメータ集合Θｖを用いてｐ（ｖ｜Θｖ）と表されているとする。音声と雑音のパラメータを合わせて、Θ＝｛Θｓ，Θｖ｝と書く。さらに、ΘｓとΘｖに関する事前知識が、それぞれｐ（Θｓ）、ｐ（Θｖ）という事前分布で与えられているとする。パラメータΘｓとΘｖはそれぞれ音声信号、雑音信号の特徴を記述する。また、ｓは観測信号ｘから雑音信号を取り除いた音声信号である。したがって、雑音抑圧とは、ｘを観測したときに、ｓ及びΘを推定することに他ならない。
【００２０】
音声パラメータ、雑音パラメータ及び音声信号のベイズ推定
本発明においては、ｓ及びΘを推定する方法としてベイズ推定を用いる。ベイズ推定とは、次式で定義される。ｘが観測された後のパラメータと音声信号の結合事後分布ｐ(ｓ，Θ｜ｘ)を推定する方法である。
【００２１】
【数１】
0004989379.tif 000002
右辺の各項は次のように計算できる。
【００２２】
ｐ（ｘ｜ｓ，Θ）＝ｐ（ｖ｜Θｖ）、ただし、ｖ＝ｘ−ｓ        （５）
ｐ（ｓ，Θ）＝ｐ（ｓ｜Θ）ｐ（Θ）
＝ｐ（ｓ｜Θｓ）ｐ（Θｓ）ｐ（Θｖ）        （６）
【００２３】
【数２】
0004989379.tif 000003
ただし、Θの積分領域ＤはΘのとりうる値の範囲を示し、ｓの積分領域ＲＮはＮ次元ユークリッド空間である。式（５）〜（７）の右辺に現れる項は、すべて定義済みであることに注意されたい。
【００２４】
さらに、式（４）のｐ（ｓ，Θ｜ｘ）からΘＶとｓを積分消去することで、音声パラメータの周辺事後分布ｐ(Θｓ｜ｘ)が計算できる。同様に、雑音パラメータの周辺事後分布ｐ(ΘＶ｜ｘ)や音声信号の周辺事後分布ｐ(ｓ｜ｘ)も求めることができる。
【００２５】
今、ｘはｔ番目のフレームに属する観測信号であるとして、（ｔ−１）番目のフレームに属する観測信号を得た後の雑音パラメータの周辺事後分布が既知であると仮定しよう。本発明では、ｔ番目のフレームに関する推定をするときに、雑音パラメータの事前分布として、（ｔ−１）番目のフレームにおいて計算された周辺事後分布を用いる。これによって、雑音の統計的性質の変動を追従して推定することが可能となっている。本発明では、このように雑音のパラメータを逐次的に計算するため、観測途中のフレームで雑音統計量が変化する状況にも適用できる。
【００２６】
変分ベイズ法
一般に、ベイズの定理（式（４））にしたがって結合事後分布ｐ(ｓ，Θ｜ｘ)を解析的に求めることは困難な場合が多い。そこで、本発明ではこれを近似的に求める変分ベイズ法（上田修功：ベイズ学習［Ｉ］，信学誌，Vo1.85,No.4,pp.265-271(2002).  上田修功：ベイズ学習［II］，信学誌，Vo1.85,No.6,pp.421-426(2002).  上田修功：ベイズ学習［III］，信学誌，Vo1.85,No.7,pp.504-509(2002).  上田修功：ベイズ学習［IV］，信学誌，Vo1.85,No.8,pp.633-638(2002).）を用いる。変分ベイズ法では真の事後分布ｐ(ｓ，Θ｜ｘ)を仮説的な事後分布ｑ(ｓ，Θ)で近似する。
【００２７】
本発明では、仮説的な事後分布として次式の分解形式を仮定する。
【００２８】
ｑ（ｓ，Θ）＝ｑ（ｓ）ｑ（Θ）          （８）
変分ベイズ法では、真の事後分布ｐ(ｓ，Θ｜ｘ)と仮説的な事後分布ｑ(ｓ，Θ)のＫＬダイバージェンスが最小化されるようにｑ(ｓ，Θ)、すなわちｑ(ｓ)とｑ(Θ)を推定する。ＫＬダイバージェンスは確率分布間の相違の度合いを表す指標である。ｐ（ｓ，Θ｜ｘ）とｑ（ｓ，Θ）のＫＬダイバージェンスを最小化するｑ(ｓ)とｑ(Θ)は次式で表されることが知られている。
【００２９】
【数３】
0004989379.tif 000004
ただし、表記<ｆ(ｘ)>ｐ（ｘ）は、次式のとおり、領域Ｒで定義された確率変数ｘの関数ｆ(ｘ)のｐ(ｘ)に関する期待値を表すものとする。
【００３０】
【数４】
0004989379.tif 000005
また、Ｃ１，Ｃ２はそれぞれ仮説的な確率密度関数ｑ(ｓ)，ｑ(Θ)が積分して１になるための定数である。以後、式（９）、式（１０）により計算される仮説的な事後分布を最適変分事後分布と呼ぶ。
【００３１】
式（９）、式（１０）から明らかなように、ｑ(ｓ)とｑ(Θ)は相互に依存関係にあり閉形式で解くことはできない。そこで、変分ベイズ法では、図２に示す反復アルゴリズムによりｑ(ｓ)とｑ(Θ)を推定する。
【００３２】
変分ベイズアルゴリズム
図２に変分ベイズアルゴリズムのフローを示す。事前分布ｐ(Θ)を設定する（Ｓ１）。初期分布ｑ(Θ)(0) を設定し、繰り返し回数ｉ＝０とする（Ｓ２）。ｑ(ｓ)（ｉ＋１）＝Ｃ１exp｛<log ｐ(ｘ，ｓ｜Θ)>ｑ（Θ）（ｉ）｝を計算する（Ｓ３）。ｑ(Θ)（ｉ＋１）＝Ｃ２p(Θ)exp｛<log ｐ(ｘ，ｓ｜Θ)>ｑ（ｓ）（ｉ＋１）｝を計算する（Ｓ４）。繰り返し回数ｉが既定値より大きいか、ｑ(ｓ)とｑ(Θ)が収束していれば終了し、そうでなければ、ｉを漸増してステップＳ３に戻る（Ｓ５）。
【００３３】
［第１実施形態］
図３に、上述の発明を用いた本実施形態の雑音抑圧装置の機能構成例を示す。また、図４に雑音抑圧装置の処理フローを示す。雑音抑圧装置１００は、入力部９１０、フレーム化処理部９２０、バッファリング／データ流制御部９３０、初期化部１１０、ｑ（ｓ）計算部１２０、ｑ（Θ）計算部１３０、第１切替部１４０、第２切替部１５０、終了判定部１６０を備える。
【００３４】
入力部９１０は、入力された音響波形データを離散化または量子化し、観測信号を出力する（Ｓ９１０）。フレーム化処理部９２０は、観測信号をあらかじめ定めた長さの短時間フレーム毎に切り出し、フレームごとの観測信号を出力する（Ｓ９２０）。バッファリング／データ流制御部９３０は、フレーム化処理部９２０より供給されるフレームごとの観測信号をバッファリングするとともに、終了通知信号を受信するたびに観測信号をフレームごとに出力する（Ｓ９３０）。初期化部１１０は、フレームごとに音声パラメータの初期分布ｑ(Θｓ)（０）と雑音パラメータの初期分布ｑ(Θｖ)（０）を定め、繰返し回数ｉを０とする（Ｓ１１０）。ｑ（ｓ）計算部１２０は、音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、バッファリング／データ流制御部９３０から入力されたフレームごとの観測信号と音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ）から求める（Ｓ１２０）。ｑ（Θ）計算部１３０は、音声パラメータの事後分布ｑ（Θｓ）（ｉ＋１）と雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ＋１）を、音声パラメータの事前分布ｐ（Θｓ）と雑音パラメータの事前分布ｐ（Θｖ）と音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ＋１）から求める（Ｓ１３０）。終了判定部１６０は、あらかじめ定めた終了条件を満足するかを確認する（Ｓ１６１）。終了条件を満足しない場合には、繰返し回数ｉを１増加させてステップＳ１２０に戻る（Ｓ１６２）。終了条件を満足する場合には、バッファリング／データ流制御部９３０、第１切替部１４０、第２切替部１５０に終了通知信号を送信する（Ｓ１６３）。第１切替部１４０は、終了通知信号を受信すると、音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）を、当該フレームの音声信号の事後分布ｑ（ｓ）として出力する（Ｓ１４０）。第２切替部１５０は、終了通知信号を受信すると、雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）（ｉ+１）を、当該フレームの雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）として出力する（Ｓ１５０）。当該フレームの観測信号に対する処理を終了する。そして、バッファリング／データ流制御部９３０が、終了通知信号を受信するので、次のフレームの観測信号がｑ（ｓ）計算部１２０に供給され、雑音抑圧装置１００は、次のフレームの観測信号の処理に移行する（言い換えると、次のフレームに対するステップＳ９３０に戻る）。
【００３５】
なお、終了判定部１６０の終了条件とは、繰返し回数ｉがあらかじめ定めた値より大きい、または音声信号の事後分布ｑ（ｓ）（ｉ+１）とパラメータの事後分布ｑ（Θ）（ｉ+１）が収束していることである。ｑ（Θ）計算部１３０の音声パラメータの事前分布ｐ（Θｓ）とは、あらかじめ定めたものである。また、ｑ（Θ）計算部１３０の雑音パラメータの事前分布ｐ（Θｖ）とは、最初のフレームの時にはあらかじめ定めたものであり、それ以外のフレームの時には１つ前のフレームの雑音パラメータの事後分布ｑ（Θｖ）である。つまり、ｔ番目のフレームに関する推定をするときに、雑音パラメータの事前分布として、（ｔ−１）番目のフレームにおいて計算された事後分布を用いている。このように雑音の統計量を逐次的に計算するため、観測途中のフレームで雑音統計量が変化する状況にも適用可能である。
【００３６】
［第２実施形態］
第１実施形態では、音声や雑音に関するパラメータΘｓ、Θｖを特定せずに実施形態を示した。本実施形態では、これらのパラメータを具体化した例を示す。ただし、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するための方法を例示するものであって、本発明の方法を、音声と雑音のパラメータを下記のものに限定する趣旨ではない。
【００３７】
音声及び雑音のパラメータ
本実施形態では、音声信号ｓと雑音信号ｖの確率密度関数を以下のように定義する。以下では、Ｍ個の標本をまとめてｘＭ（ｎ）＝［ｘ(ｎ)，…，ｘ(ｎ−Ｍ＋１)］Ｔなどと書く。
【００３８】
まず、音声信号はＰ次の定常ガウス性自己回帰過程であるとして、音声信号の確率密度関数を与える。回帰係数をベクトル形式でａ＝［ａ１，…，ａＰ］Ｔ、イノベーション過程の分散をσs2と書くと、一標本ｓ(ｎ)の条件つき確率密度関数は次式のように表せる。
【００３９】
【数５】
0004989379.tif 000006
Ｎ｛ｘ；μ，σ２｝は、平均μ、分散σ２の正規分布に従う一変量確率変数ｘの確率密度関数である。すなわち、
【００４０】
【数６】
0004989379.tif 000007
なお、本明細書では平均ｍ、共分散行列Ｖの正規分布に従う多変量確率変数ｘの確率密度関数もＮ｛ｘ；ｍ，Ｖ｝と表記する。すなわち、
【００４１】
【数７】
0004989379.tif 000008
Θｓ＝｛ａ，σs2｝として、式（１２）を用いてｐ（ｓ｜Θｓ）は次式のように表せる。
【００４２】
【数８】
0004989379.tif 000009
次に雑音信号はＱ次の定常ガウス性自己回帰過程であるとして、雑音信号の確率密度関数を与える。回帰係数をベクトル形式でｂ＝［ｂ１，…，ｂＱ］Ｔ、イノベーション過程の分散をσv2と書くと、ｖ(ｎ)の条件つき確率密度関数は次式のように表せる。
【００４３】
【数９】
0004989379.tif 000010
Θｖ＝｛ｂ，σv2｝とすると、式（１６）を用いてｐ（ｖ｜Θｖ）は次式のように表せる。
【００４４】
【数１０】
0004989379.tif 000011
【００４５】
パラメータの事前分布
音声、雑音パラメータの事前分布として次式の自然共役事前分布を仮定する。自然共役事前分布を用いるのは、数学的取り扱いの良さのためである。
【００４６】
【数１１】
0004989379.tif 000012
ただし、χ-2{ｘ；ρ，λ}は、自由度ρ、尺度λの逆カイ二乗分布にしたがう非負の確率変数ｘの確率密度関数を示す。{ζs’，Ξs’，νs’，ρs’，λs’}は音声パラメータΘｓの事前分布を規定する超パラメータ、{ζv’，Ξv’，νv’，ρv’，λv’}は雑音パラメータΘｖの事前分布を規定する超パラメータである。
【００４７】
パラメータの最適変分事後分布
ｐ（ｓ｜Θｓ）、ｐ（ｖ｜Θｖ）、及びｐ（Θｓ）、ｐ（Θｖ）がそれぞれ、式（１５）、式（１７）、式（１８）と表されている場合に、式（９）、式（１０）で定義される最適変分事後分布を具体的に導く。まず、式（１０）で与えられる音声と雑音のパラメータの最適変分事後分布を計算する。ｑ（Θ）の計算においては、ｑ（ｓ）は既知として扱われる。
【００４８】
式（１０）を計算すると、Θの最適変分事後分布が次式となることが示される。
【００４９】
【数１２】
0004989379.tif 000013
ただし、ｑ(Θ)を規定する各パラメータはそれぞれ次式で定義される。
【００５０】
【数１３】
0004989379.tif 000014
上式に現れるαはあらかじめ設定された忘却係数であり、０＜α＜１の範囲の値をとる。忘却係数は雑音パラメータの事前分布ｐ(ΘＶ)に課せられる重み係数とみなすことができる。α→０は事前分布を用いない、すなわち各フレームにおける雑音パラメータを当該フレームの観測信号のみから推定することを意味する。
【００５１】
結局、ｑ(Θ)の計算では、超パラメータ{ζs’，Ξs’，νs’，ρs’，λs’，ζv’，Ξv’，νv’，ρv’，λv’}を、式(２０)〜（２９）にしたがって{ζs，Ξs，νs，ρs，λs，ζv，Ξv，νv，ρv，λv}に更新すればよい。式（２０）〜（２９）に現れる
【００５２】
【数１４】
0004989379.tif 000015
は、次式で計算される音声信号の自己相関係数からなる行列、ベクトル、スカラーのｑ(ｓ)に関する期待値である。
【００５３】
【数１５】
0004989379.tif 000016
周辺化に用いる確率密度関数ｑ(ｓ)はＮ次元正規分布である。その平均と分散をそれぞれ
【００５４】
【数１６】
0004989379.tif 000017
とする。γＮ−ｐ＋１，Ｎ−ｑ＋１はΓの第（ｐ，ｑ）要素である。このとき、式（３０）〜（３２）の右辺に現れる項は次式で計算される。
【００５５】
【数１７】
0004989379.tif 000018
式（３５）〜（４０）を式（３０）〜（３２）に代入して、
【００５６】
【数１８】
0004989379.tif 000019
の計算式を次式の通り得ることができる。
【００５７】
【数１９】
0004989379.tif 000020
同様に、雑音信号の自己相関係数からなる行列、ベクトル、スカラーの期待値
【００５８】
【数２０】
0004989379.tif 000021
は次式にしたがって計算される。
【００５９】
【数２１】
0004989379.tif 000022
以上で、音声と雑音パラメータΘの最適変分事後分布ｑ(Θ)の具体的な計算方法が導かれた。まとめると、ｑ(Θ)を規定する超パラメータ{ζs，Ξs，νs，ρs，λs，ζv，Ξv，νv，ρv，λv}を式（２０）〜（２９）にしたがって計算すればよい。
【００６０】
音声信号の最適変分事後分布
次に、式（９）で与えられる音声信号の最適変分事後分布ｑ(ｓ)を計算する。ｑ(ｓ)の計算においては、ｑ(Θ)は既知として扱う。式（９）は、具体的に次式のＮ次元正規分布となることが示される。
【００６１】
【数２２】
0004989379.tif 000023
平均μと共分散行列Γは、それぞれ次のように定義される。
【００６２】
【数２３】
0004989379.tif 000024
Ａ及びＢは第一行がそれぞれ
【００６３】
【数２４】
0004989379.tif 000025
のＮ次上三角Toeplitz行列である。ΩｓとΩｖの定義は、以下の通りである。まず、Ｐ次正方行列Ξｓ-1の第（ｐ，ｑ）要素を sξp,qとおいて、Ｎ次正方行列Ωｓ(ｎ)を次のように定める。
【００６４】
【数２５】
0004989379.tif 000026
このようにして定義されたΩｓ(ｎ)を用いて、Ωｓは次式のように与えられる。
【００６５】
【数２６】
0004989379.tif 000027
Ωｖについても同様で、
【００６６】
【数２７】
0004989379.tif 000028
で定義されるΩｖ(ｎ)を用いて、Ωｖは次式のように与えられる。
【００６７】
【数２８】
0004989379.tif 000029
ただし、vξp,qはＱ次正方行列Ξv-1の第（ｐ，ｑ）要素である。
【００６８】
以上で、音声信号ｓの最適変分事後分布ｑ(ｓ)の具体的な計算方法が導かれた。まとめると、式（４８）、式（４９）にしたがってμ及びΓを計算すればよい。
【００６９】
雑音抑圧アルゴリズム
図２に示した変分ベイズアルゴリズムを本実施形態に適用した場合のアルゴリズムを図５に示す。
【００７０】
ステップＳ１１（事前分布の設定）
Θｓ，Θｖに関する事前分布の超パラメータ{ζs’，Ξs’，νs’，ρs’，λs’}、及び{ζv’，Ξv’，νv’，ρv’，λv’}を設定する。特に、{ζv’，Ξv’，νv’，ρv’，λv’}には、直前フレームで計算されたΘｖに関する事後分布の超パラメータを用いる。
【００７１】
ステップＳ１２（事後分布の初期化）
Θｓ，Θｖに関する最適変分事後分布の超パラメータの初期値{ζs(0)，Ξs(0)，νs(0)，ρs(0)，λs(0)}、及び{ζv(0)，Ξv(0)，νv(0)，ρv(0)，λv(0)}を設定する。繰り返し回数ｉ＝０とする。
【００７２】
ステップＳ１３（音声信号の最適変分事後分布の更新）
音声信号の最適変分事後分布の平均μ(i+1)と共分散行列Γ(i+1)をそれぞれ式（４８）、式（４９）にしたがって計算する。ただし、その計算過程に現れる{ζs，Ξs，νs，ρs，λs}と｛ζv，Ξv，νv，ρv，λv｝には、既に計算済みの{ζs(i)，Ξs(i)，νs(i)，ρs(i)，λs(i)}，{ζｖ(i)，Ξｖ(i)，νｖ(i)，ρｖ(i)，λｖ(i)}を用いる。
【００７３】
ステップＳ１４（音声と雑音パラメータの最適変分事後分布の更新）
音声パラメータの最適変分事後分布を規定する超パラメータ{ζs(i+1)，Ξs(i+1)，νs(i+1)，ρs(i+1)，λs(i+1)}、及び雑音パラメータの最適変分事後分布を規定する超パラメータ{ζｖ(i+1)，Ξｖ(i+1)，νｖ(i+1)，ρｖ(i+1)，λｖ(i+1)}を、式（２０）〜（２９）にしたがって計算する。ただし、その計算過程に現れるμ（式（３３）を参照）及びΓ（式（３４）を参照）には、既に計算済みのμ(i+1)とΓ(i+1)を用いる。
【００７４】
ステップＳ１５（収束判定）
繰り返し回数ｉが既定値より大きいか、超パラメータの更新量が十分小さいならばステップＳ１６へ、そうでなければ、ｉを漸増してステップＳ１３に戻る。
【００７５】
ステップＳ１６（雑音抑圧信号の出力）
現在のフレームにおける雑音抑圧信号をμ(i+1)とする。また、雑音パラメータの最適変分事後分布の超パラメータ{ζｖ(i+1)，Ξｖ(i+1)，νｖ(i+1)，ρｖ(i+1)，λｖ(i+1)}は、直後のフレームにおいて、雑音パラメータに関する事前分布の超パラメータとして用いられる。
【００７６】
機能構成および処理フロー
図６に、上述の発明を用いた本実施形態の雑音抑圧装置の機能構成例を示す。また、図７に雑音抑圧装置の処理フローを示す。雑音抑圧装置２００は、入力部９１０、フレーム化処理部９２０、バッファリング／データ流制御部９３０、初期化部２１０、ｑ（ｓ）計算部２２０、ｑ（Θ）計算部２３０、第１切替部２４０、第２切替部２５０、終了判定部２６０を備える。
【００７７】
入力部９１０は、マイクロホンや音声ファイル等の入力手段から音響波形データを読み出し、離散化／量子化された観測信号を出力する（Ｓ９１０）。フレーム化処理部９２０は、観測信号をあらかじめ規定された長さの短時間フレーム毎に切り出す。その後、各フレームについて、当該フレームに含まれる観測信号を出力する（Ｓ９２０）。バッファリング／データ流制御部９３０は、フレーム化処理部９２０より供給されるフレーム毎の観測信号をバッファリングしていく。バッファリング／データ流制御部９３０は現在処理中のフレーム番号に関するカウンタを備えており、終了通知信号を受け取った時点でフレーム番号のカウンタを漸増し、新しいフレームに含まれる観測信号を出力する（Ｓ９３０）。
【００７８】
初期化部２１０の目的は、ｑ（ｓ）計算部２２０に超パラメータの初期値{ζs（０），Ξs（０），νs（０），ρs（０），λs（０）}及び｛ζv（０），Ξv（０），νv（０），ρv（０），λv（０）｝を与えることである。初期化部の実現方法としては色々な選択肢があるが、一例として、初期化部２１０は、
【００７９】
【数２９】
0004989379.tif 000030
とし、繰返し回数ｉを０とする（Ｓ２１０）。
【００８０】
ｑ（ｓ）計算部２２０は、バッファリング／データ流制御部９３０から入力されたフレームごとの観測信号と、ｑ（Θ）計算部２３０より供給される超パラメータ{ζs，Ξs，νs，ρs，λs}と｛ζv，Ξv，νv，ρv，λv｝を用いて、音声信号の最適変分事後分布の平均μと共分散行列Γを式（４８）、式（４９）にしたがって計算する。ただし、繰り返し処理の１巡目においてのみｑ（Θ）計算部２３０から超パラメータが供給されないため、初期化部により供給される超パラメータの初期値{ζs（０），Ξs（０），νs（０），ρs（０），λs（０）}と｛ζv（０），Ξv（０），νv（０），ρv（０），λv（０）｝を用いる。（Ｓ２２０）。ｑ（Θ）計算部２３０は、ｑ（ｓ）計算部２２０より供給される音声信号の最適変分事後分布の平均μと分散Γを用いて、音声及び雑音のパラメータの最適変分事後分布を規定する超パラメータ{ζs，Ξs，νs，ρs，λs}及び｛ζv，Ξv，νv，ρv，λv｝を、式（２０）〜式（２９）にしたがって計算する。（Ｓ２３０）。
【００８１】
終了判定部２６０は、ｑ(ｓ)とｑ(Θ)の計算回数に関するカウンタを備えている。新しいフレームの処理が開始される毎に、カウントは０に初期化される。そして、あらかじめ定めた終了条件を満足するかを確認する（Ｓ２６１）。なお、終了判定部２６０の終了条件とは、繰返し回数ｉがあらかじめ定めた値より大きい、または超パラメータの更新量があらかじめ定めた値より小さいことである。終了条件を満足しない場合には、繰返し回数ｉを１増加させてステップＳ２２０に戻る（Ｓ１６２）。終了条件を満足する場合には、バッファリング／データ流制御部９３０、第１切替部１４０、第２切替部１５０に終了通知信号を送信する（Ｓ２６３）。第１切替部２４０は、終了通知信号を受信すると、音声信号の最適変分事後分布の平均μと共分散行列Γを出力する（Ｓ２４０）。第２切替部２５０は、終了通知信号を受信すると、雑音のパラメータの最適変分事後分布を規定する超パラメータ｛ζv，Ξv，νv，ρv，λv｝を出力する（Ｓ２５０）。当該フレームの観測信号に対する処理を終了する。そして、バッファリング／データ流制御部９３０が、終了通知信号を受信するので、次のフレームの観測信号がｑ（ｓ）計算部２２０に供給され、雑音抑圧装置２００は、次のフレームの観測信号の処理に移行する（言い換えると、次のフレームに対するステップＳ９３０に戻る）。
【００８２】
実験
本発明の効果を実験により示す。ＡＳＪ−ＪＮＡＳデータベースから男性話者による１０秒間の発話を抽出した。標本化周波数は８ｋＨｚ、量子化ビット数は１６ビットとした。この音声信号に、信号対雑音比（ＳＮＲ）が１０ｄＢとなるように計算機上で合成した定常白色雑音を加算した。したがって、この雑音のパラメータΘｖ＝｛ｂ，σv2｝は計算可能であり、これをΘv*＝｛ｂ* ，σv2*｝とおく。
【００８３】
信号分析及び雑音抑圧に用いるパラメータは次のように設定した。まず、音声及び雑音の回帰次数Ｐ，ＱはそれぞれＰ＝１２，Ｑ＝４とした。フレーム長ＮはＮ＝２５６、忘却係数αはα＝０．８とした。Θｓに関する事前分布の超パラメータは、すべてのフレームについてζs(0)＝０，Ξs(0)＝ＩＰ，νs(0)＝ｏＰ，ρs(0)＝０，λs(0)＝０とした。ただし、ＩＰはＰ次元単位行列、ｏＰはＰ次元零ベクトルである。Θｖに関する事前分布の超パラメータは、最初のフレームについてのみ設定しておく必要がある。本実験では、ζv(0)＝Ｎ／（１−α），Ξv(0)＝σv2*ＩＰ／２，νv(0)＝ｂ＊，ρv(0) ＝Ｎ／（１−α），λv(0)＝σv2*Ｎ／２（１−α）とした。これは、真値の半分のレベルの白色雑音が重畳されていると過小に見積もったことに相当する。なお、ζv(0)は事前分布の信頼度に相当するが、α→１でζv(0)→∞であるため、α≒１とすると事前分布のみから雑音パラメータが決定される。これは従来技術に等価である。
【００８４】
上記の実験条件では、従来技術は雑音抑圧過程でフレーム毎に逐次的に雑音を推定しないため、雑音抑圧量が常に不十分となることが予想される。これに対して、本発明は雑音抑圧過程でフレーム毎に逐次的に雑音パラメータを更新するため、雑音レベルの推定値が徐々に修正され、雑音抑圧量が適正化されることが期待される。
【００８５】
図８にフレーム毎の雑音抑圧後の信号歪みを示す。横軸は時間を、縦軸は板倉斉藤歪み尺度（I-S distortion）で測定した信号歪みを表す（板倉文忠，斎藤収三：統計的手法による音声スペクトル密度とホルマント周波数の推定，信学論，Vo1.53-A,No.1,pp.35-42(1970).）。図８Ａは前半５秒間の信号歪、図８Ｂは後半５秒間の信号歪を示している。信号歪みが小さいほど、雑音抑圧性能がより高いことを意味する。約２秒経過した時点から、本発明による雑音抑圧性能が従来技術による雑音抑圧性能を上回っていることが分かる。この結果から、雑音除去過程で雑音パラメータを逐次的に推定することによって、適応的な雑音抑圧が実現できたことが示された。
【００８６】
プログラムおよび記録媒体
図９に、コンピュータの機能構成例を示す。本発明の収音装置は、コンピュータ２０００の記録部２０２０に本発明の各構成部としてコンピュータ２０００を動作させるプログラムを読み込ませ、処理部２０１０、入力部２０３０、出力部２０４０などを動作させることで実現できる。また、コンピュータに読み込ませる方法としては、プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータに読み込ませる方法、サーバ等に記録されたプログラムを、電気通信回線等を通じてコンピュータに読み込ませる方法などがある。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】一般的な音声と雑音のパラメトリックモデルに基づく雑音抑圧装置の機能構成例を示す図。
【図２】変分ベイズアルゴリズムを示す図。
【図３】第１実施形態の雑音抑圧装置の機能構成例を示す図。
【図４】第１実施形態の雑音抑圧装置の処理フローを示す図。
【図５】第２実施形態の雑音抑圧方法のアルゴリズムを示す図。
【図６】第２実施形態の雑音抑圧装置の機能構成例を示す図。
【図７】第２実施形態の雑音抑圧装置の処理フローを示す図。
【図８】実験結果を示す図。
【図９】コンピュータの機能構成例を示す図。
【図１】
0004989379.tif 000035
【図２】
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【図３】
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【図４】
0004989379.tif 000038
【図５】
0004989379.tif 000039
【図６】
0004989379.tif 000040
【図７】
0004989379.tif 000041
【図８】
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【図９】
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