(57)【要約】音声歪みを低減しつつ雑音抑圧精度を向上することができる雑音抑圧装置を開示する。この装置において、抑圧部は、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、音声パワスペクトルから雑音成分を抑圧する。ピッチ調波構造抽出部（１０５）は、音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する。有声性判定部（１０６）は、抽出されたピッチ調波パワスペクトルに基づいて、音声パワスペクトルの有声性を判定する。ピッチ調波構造修復部（１０８）は、抽出されたピッチ調波パワスペクトルを修復する。帯域別有音／雑音修正部（１０９）は、修復されたピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、有声性判定部（１０６）による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、検出結果を修正する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する抑圧手段と、
前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出手段と、
抽出されたピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定手段と、
抽出されたピッチ調波パワスペクトルを修復する修復手段と、
修復されたピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正手段と、
を有する雑音抑圧装置。
【請求項２】
前記音声パワスペクトルは、所定の周波数帯域を有し、
前記有声性判定手段は、
前記所定の周波数帯域のうち特定帯域の有声性を判定し、
前記修正手段は、
前記有声性判定手段による判定の結果、前記特定帯域の有声性が前記所定レベル以上の場合、前記検出結果のうち前記特定帯域に対応する部分を、修復されたピッチ調波パワスペクトルに基づいて修正する一方、前記特定帯域の有声性が前記所定レベル以下の場合、前記部分を、抽出されたピッチ調波パワスペクトルに基づいて修正する、
請求の範囲１記載の雑音抑圧装置。
【請求項３】
前記音声パワスペクトルからノイズベースを推定するノイズベース推定手段をさらに有し、
前記有声性判定手段は、
抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち前記特定帯域に対応する部分のパワの総和値と推定されたノイズベースのうち前記特定帯域に対応する部分のパワの総和値との比に基づいて、前記特定帯域の有声性の判定を行う、
請求の範囲２記載の雑音抑圧装置。
【請求項４】
前記音声パワスペクトルは、入力されたフレームから取得され、
前記フレームが音声フレームであるか雑音フレームであるかを判定するフレーム判定手段をさらに有し、
前記有声性判定手段は、
前記フレーム判定手段による判定の結果、前記フレームが雑音フレームであると判定された場合、前記所定の周波数帯域のうち全帯域の有声性が前記所定レベル以下であると判定する、
請求の範囲２記載の雑音抑圧装置。
【請求項５】
前記抑圧手段は、
前記検出結果から得られる係数を時間領域において平均化する時間平均処理手段と、
平均化された前記係数を前記音声パワスペクトルに乗算する乗算手段と、
を有する請求の範囲２記載の雑音抑圧装置。
【請求項６】
前記抑圧手段は、
前記検出結果から得られる係数を周波数領域において平均化する周波数平均処理手段と、
平均化された前記係数を前記音声パワスペクトルに乗算する乗算手段と、
を有する請求の範囲２記載の雑音抑圧装置。
【請求項７】
ノイズベースの更新を停止する更新停止手段と、
前記音声パワスペクトルのうち、前記所定の周波数帯域内の周波数成分のパワが所定回数連続で所定値以上となったときに、前記更新停止手段のノイズベース更新停止を防止する防止手段と、
を有する請求の範囲２記載の雑音抑圧装置。
【請求項８】
雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する雑音抑圧方法であって、
前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出ステップと、
抽出したピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定ステップと、
抽出したピッチ調波パワスペクトルを修復する修復ステップと、
修復したピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正ステップと、
を有することを特徴とする雑音抑圧方法。
【請求項９】
雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する雑音抑圧プログラムであって、
前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出ステップと、
抽出したピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定ステップと、
抽出したピッチ調波パワスペクトルを修復する修復ステップと、
修復したピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正ステップと、
をコンピュータに実現させるための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、雑音抑圧装置および雑音抑圧方法に関し、特に、音声通信装置や音声認識装置に用いられ背景雑音を抑圧する雑音抑圧装置および雑音抑圧方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  一般に、低ビットレート音声符号化装置は、背景雑音のない音声に対しては高品質な音声での通話を提供することができるが、背景雑音が含まれた音声に対しては低ビットレート符号化特有の耳障りな歪みが生じて音質劣化をもたらすことがある。【０００３】  このような音質劣化に対処するために行われる雑音抑圧／音声強調技術としては、例えばスペクトルサブトラクション法（以下「ＳＳ法」と言う）などが挙げられる。【０００４】  ＳＳ法では、無音区間で雑音成分の性質を推定する。そして、雑音成分を含む音声信号の短時間パワスペクトル（以下「音声パワスペクトル」と言う）から雑音成分の短時間パワスペクトルを減算することにより、または、その音声パワスペクトルに減衰係数を乗算することにより、雑音成分が抑圧された音声パワスペクトルを生成する（例えば、非特許文献１参照）。【０００５】  また、ＳＳ法では、推定した雑音成分のスペクトル特性を定常的なものとみなし、ノイズベースとして一律に音声パワスペクトルから差し引く。ところが、実際には雑音成分のスペクトル特性は定常的なものでないため、ノイズベース差し引き後の残留雑音、特に音声ピッチ間の残留雑音により、いわゆるミュジカルノイズと呼ばれる不自然な歪みを生じることがある。【０００６】  そのミュジカルノイズを抑えるための従来の雑音抑圧方法としては、音声パワ対雑音パワの比（ＳＮＲ）に基づく減衰係数を用いて乗算を行う手法（例えば、特許文献１および特許文献２参照）などが提案されている。この方法によれば、相対的に音声の大きい帯域（ＳＮＲが高い帯域）と相対的に雑音の大きい帯域（ＳＮＲが低い帯域）とを互いに区別して、異なる減衰係数を用いる。
【特許文献１】特許第２７１４６５６号公報
【特許文献２】特表平１０−５１３０３０号公報
【非特許文献１】″Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｓｐｅｅｃｈ  ｕｓｉｎｇ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ″，Ｂｏｌｌ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，ｐｐ．１１３−１２０，１９７９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  しかしながら、上記従来の雑音抑圧方法においては、ＳＮＲを利用して音声帯域および雑音帯域の区別を行っているものの、特に雑音成分のスペクトル特性が非定常である場合はその区別を高精度で行うことが容易ではない、すなわち、音声歪み低減および雑音抑圧の精度には一定の限界があった。【０００８】  本発明は、かかる点に鑑みてなされたもので、音声歪みを低減しつつ雑音抑圧精度を向上することができる雑音抑圧装置および雑音抑圧方法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】
【０００９】  本発明の雑音抑圧装置は、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する抑圧手段と、前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出手段と、抽出されたピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定手段と、抽出されたピッチ調波パワスペクトルを修復する修復手段と、修復されたピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正手段と、を有する構成を採る。【００１０】  本発明の雑音抑圧方法は、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する雑音抑圧方法であって、前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出ステップと、抽出したピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定ステップと、抽出したピッチ調波パワスペクトルを修復する修復ステップと、修復したピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正ステップと、を有するようにした。【００１１】  本発明の雑音抑圧プログラムは、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、前記音声パワスペクトルから前記雑音成分を抑圧する雑音抑圧プログラムであって、前記音声パワスペクトルからピッチ調波パワスペクトルを抽出する抽出ステップと、抽出したピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記音声パワスペクトルの有声性を判定する有声性判定ステップと、抽出したピッチ調波パワスペクトルを修復する修復ステップと、修復したピッチ調波パワスペクトルおよび抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、前記有声性判定手段による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、前記検出結果を修正する修正ステップと、をコンピュータに実現させるようにした。
【発明の効果】
【００１２】  本発明によれば、音声歪みを低減しつつ雑音抑圧精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図
【図２Ａ】有音帯域および雑音帯域の検出結果を示す図
【図２Ｂ】ピッチ調波パワスペクトルの抽出結果を示す図
【図２Ｃ】ピッチ調波のピークの抽出結果を示す図
【図２Ｄ】ピッチ調波パワスペクトルの修復結果を示す図
【図２Ｅ】図２Ａに示す検出結果の修正結果を示す図
【図３】本発明の実施の形態２に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態３に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態４に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態４の雑音抑圧装置における動作を説明するフロー図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】  以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。【００１５】  （実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の雑音抑圧装置１００は、窓掛け部１０１、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）部１０２、ノイズベース推定部１０３、帯域別有音／雑音検出部１０４、ピッチ調波構造抽出部１０５、有声性判定部１０６、ピッチ周波数推定部１０７、ピッチ調波構造修復部１０８、帯域別有音／雑音修正部１０９、減算／減衰係数計算部１１０、乗算部１１１およびＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）部１１２を有する。【００１６】  窓掛け部１０１は、雑音成分を含む入力音声信号が所定時間単位のフレーム単位に分割し、このフレームに対してハニングウィンドウなどを利用した窓掛け処理を施してＦＦＴ部１０２に出力する。【００１７】  ＦＦＴ部１０２は、窓掛け部１０１から入力されたフレーム、つまりフレーム単位に分割された音声信号に対してＦＦＴを行って音声信号を周波数領域に変換する。これにより、音声パワスペクトルを取得する。よって、フレーム単位の音声信号は、所定の周波数帯域を有する音声パワスペクトルとなる。このようにしてフレームから生成された音声パワスペクトルは、ノイズベース推定部１０３、帯域別有音／雑音検出部１０４、ピッチ調波構造抽出部１０５、ピッチ周波数推定部１０７、減算／減衰係数計算部１１０および乗算部１１１に出力される。【００１８】  ノイズベース推定部１０３は、入力された音声パワスペクトルに基づいて、雑音成分のみを含む信号の周波数振幅スペクトル、すなわちノイズベースを推定する。推定されたノイズベースは、帯域別有音／雑音検出部１０４、ピッチ調波構造抽出部１０５、有声性判定部１０６、ピッチ周波数推定部１０７および減算／減衰係数計算部１１０に出力される。【００１９】  また、ノイズベース推定部１０３は、音声パワスペクトルの周波数帯域の各周波数成分において、ＦＦＴ部１０２からの最新のフレームから生成された音声パワスペクトルと、その前のフレームから生成された音声パワスペクトルについて推定したノイズベースと、を比較する。そして、比較の結果、両者のパワの差が予め設定された閾値を超過する場合は、最新フレームには音声成分が含まれていると判定し、ノイズベースの推定を行わない。一方、その差が上記閾値を超過しない場合は、最新フレームには音声信号が含まれていないと判定し、ノイズベースの更新を行う。【００２０】  帯域別有音／雑音検出部１０４は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルとノイズベース推定部１０３からのノイズベースに基づいて、音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域を検出する。検出結果は、帯域別有音／雑音修正部１０９に出力される。【００２１】  ピッチ調波構造抽出部１０５は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルおよびノイズベース推定部１０３からのノイズベースに基づいて、音声パワスペクトルからピッチ調波構造つまりピッチ調波パワスペクトルを抽出する。抽出されたピッチ調波パワスペクトルは、有声性判定部１０６およびピッチ調波構造修復部１０８に出力される。【００２２】  有声性判定部１０６は、ノイズベース推定部１０３からのノイズベースおよびピッチ調波構造抽出部１０５からのピッチ調波パワスペクトルに基づいて、音声パワスペクトルの有声性を判定する。判定結果は、ピッチ周波数推定部１０７およびピッチ調波構造修復部１０８に出力される。【００２３】  ピッチ周波数推定部１０７は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルおよびノイズベース推定部１０３からのノイズベースに基づいて、音声パワスペクトルのピッチ周波数を推定する。また、有声性判定部１０６による判定の結果、音声パワスペクトルの有声性が所定レベル以下の場合はピッチ周波数推定を回避する。推定結果は、ピッチ調波構造修復部１０８に出力される。【００２４】  ピッチ調波構造修復部１０８は、ピッチ調波構造抽出部１０５からのピッチ調波パワスペクトルおよびピッチ周波数推定部１０７からの推定結果に基づいて、ピッチ調波構造つまりピッチ調波パワスペクトルを修復する。また、有声性判定部１０６による判定の結果、音声パワスペクトルの有声性が所定レベル以下の場合はピッチ調波パワスペクトル修復を回避する。修復されたピッチ調波パワスペクトルは、帯域別有音／雑音修正部１０９に出力される。【００２５】  帯域別有音／雑音修正部１０９は、ピッチ調波構造修復部１０８によって修復されたピッチ調波パワスペクトルおよびピッチ調波構造抽出部１０５によって抽出されたピッチ調波パワスペクトルのうち、有声性判定部１０６による判定の結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて、検出結果を修正する。例えば、有声性判定の結果、音声パワスペクトルの有声性が所定レベル以下であると判定された場合は、抽出されたピッチ調波パワスペクトルが選択される。この場合、ピッチ調波構造抽出部１０５からのピッチ調波パワスペクトルと帯域別有音／雑音検出部１０４からの検出結果とを組み合わせることにより、検出結果の修正を行う。一方、音声パワスペクトルの有声性が所定レベルより高いと判定された場合は、修復されたピッチ調波パワスペクトルが選択される。この場合、帯域別有音／雑音修正部１０９は、ピッチ調波構造修復部１０８からのピッチ調波パワスペクトルと帯域別有音／雑音検出部１０４からの検出結果とを組み合わせることにより、検出結果の修正を行う。修正された検出結果は、減算／減衰係数計算部１１０に出力される。【００２６】  減算／減衰係数計算部１１０は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトル、ノイズベース推定部１０３からのノイズベースおよび帯域別有音／雑音修正部１０９からの検出結果に基づいて、減算／減衰係数を計算する。計算された減算／減衰係数は乗算部１１１に出力される。【００２７】  乗算部１１１は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域に対して、減算／減衰係数計算部１１０からの減算／減衰係数を乗算する。これによって、雑音成分が抑圧された音声パワスペクトルが得られる。この乗算結果は、ＩＦＦＴ部１１２に出力される。【００２８】  すなわち、減算／減衰係数計算部１１０および乗算部１１１の組み合わせは、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、音声パワスペクトルから雑音成分を抑圧する抑圧部を構成する。【００２９】  ＩＦＦＴ部１１２は、乗算部１１１からの乗算結果である音声パワスペクトルに対して、ＩＦＦＴを行う。これによって、雑音成分が抑圧された音声パワスペクトルから音声信号が生成される。【００３０】  以下、上記構成を有する雑音抑圧装置１００の動作について説明する。図２Ａ〜図２Ｅは、有音帯域および雑音帯域の検出結果の修正動作を説明するための図である。【００３１】  まず、ＦＦＴ部１０２では、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）を取得する。音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）は、次の式（１）を用いて表される。
【数１】
2005124739.tif 000002
【００３２】  ここで、ｋは、音声パワスペクトルの周波数帯域の周波数成分を特定する番号を示す。ＨＢは、ＦＦＴ変換長つまり高速フーリエ変換を行う対象のデータ数であり、例えばＨＢ＝５１２である。Ｒｅ｛ＤＦ（ｋ）｝およびＩｍ｛ＤＦ（ｋ）｝は、それぞれＦＦＴ変換後の音声パワスペクトルＤＦ（ｋ）の実数部および虚数部を示す。なお、式（１）では平方根を用いているが、平方根を用いなくともＳＦ（ｋ）を算出することは可能である。【００３３】  そして、ノイズベース推定部１０３では、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）に基づくノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）の推定が、式（２）を用いて行われる。
【数２】
2005124739.tif 000003
【００３４】  ここで、ｎはフレーム番号を示す。また、ＮＢ（ｎ−１，ｋ）は、前フレームにおけるノイズベースの推定値である。αはノイズベースの移動平均係数であり、ΘＢは、音声成分および雑音成分を判別する閾値である。【００３５】  そして、帯域別有音／雑音検出部１０４では、図２Ａに示すように、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）およびノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）に基づいて、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）における有音帯域および雑音帯域を検出する。有音帯域および雑音帯域の検出結果ＳＮ（ｋ）は、次の式（３）を用いた計算を行うことによって得られる。計算によって得られた差がゼロより大きければ、音声成分を含む音声帯域と判定する。差がゼロ以下であれば、音声成分を含まない雑音帯域と判定する。ここで、γ１は定数である。
【数３】
2005124739.tif 000004
【００３６】  そして、ピッチ調波構造抽出部１０５では、図２Ｂに示すように、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）およびノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）に基づいて、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）を抽出する。ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）は、次の式（４）を用いた計算を行うことによって抽出される。ここで、γ２はγ２＞γ１を満たす定数である。
【数４】
2005124739.tif 000005
【００３７】  そして、有声性判定部１０６では、ノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）およびピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）に基づいて、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の有声性を判定する。本実施の形態では、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の周波数帯域（１〜ＨＢ／２）のうち、特定の周波数帯域（１〜ＨＰ）を有声性判定の対象帯域とする。すなわち、ＨＰは、判定対象帯域内の上限の周波数成分である。【００３８】  より好ましくは、周波数帯域（１〜ＨＢ／２）を低域、中域、高域に３分割し、各帯域を特定の周波数帯域として有声性判定を行う。あるいは、周波数帯域（１〜ＨＢ／２）を低域、高域に２分割し、各帯域を特定の周波数帯域として有声性判定を行うような構成であっても良い。このように、周波数帯域を分割することによって得られた帯域ごとに有声性判定を行うことにより、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）が高品質に抽出される帯域とそうでない帯域とでピッチ調波スペクトルＨＭ（ｋ）の修復を行うか否かを分けることができる。【００３９】  なお、有声性判定部１０６が、周波数帯域を分割することによって得られた帯域ごとの有声性判定結果に基づいて、元の音声が子音か母音かを識別する構成を有する場合、子音と母音とでピッチ調波スペクトルＨＭ（ｋ）の修復を行うか否かを分けることができる。【００４０】  特定の周波数帯域の有声性判定は、次の式（５）を用いて、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）の中の、特定の周波数に対応する部分のパワの総和値と、ノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）の中の、特定の周波数に対応する部分のパワの総和値と、の比を計算することによって行われる。この判定の結果、特定の周波数帯域の有声性が所定レベルよりも高い場合は、後述のピッチ周波数推定およびピッチ調波構造修復が行われる。
【数５】
2005124739.tif 000006
【００４１】  一方、特定の周波数帯域の有声性が所定レベル以下の場合は、ピッチ周波数推定およびピッチ調波構造修復は行われない。この場合、帯域別有音／雑音修正部１０９では、抽出されたピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）に基づいて、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）における有音帯域および雑音帯域の検出結果ＳＮ（ｋ）のうち特定の周波数帯域に対応する部分を修正する。換言すれば、検出結果ＳＮ（ｋ）のうち特定の周波数帯域に対応する部分に対する、修復されたピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）に基づく修正を回避する。このため、より高精度なピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）を選択的に用いることができ、有音帯域および雑音帯域の検出精度を著しく向上することができる。【００４２】  なお、以下の説明では、特定の周波数帯域の有声性が所定レベルよりも高いと判定された場合を想定する。【００４３】  ピッチ周波数推定部１０７では、式（６）を用いて、ノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）の中の、特定の周波数帯域に対応する部分をβ倍したものを、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の中の、特定の周波数帯域に対応する部分から減算する。続いて、式（７）を用いて、減算結果ＱＦ（ｋ）の自己相関関数ＲＰ（ｍ）を計算する。そして、自己相関関数ＲＰ（ｍ）の最大値に対応するｍを、ピッチ周波数とする。
【数６】
2005124739.tif 000007
【数７】
2005124739.tif 000008
【００４４】  そして、ピッチ調波構造修復部１０８では、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）の中の、特定の周波数帯域に対応する部分を修復する。より具体的には、修復は、特定の周波数帯域の有声性が所定レベルよりも高いと判定された場合に、次のような手順で行われる。【００４５】  第１に、図２Ｃに示すように、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）におけるピッチ調波のピーク（ｐ１〜ｐ５、ｐ９〜ｐ１２）を抽出する。なお、ピッチ調波のピークの抽出は、特定の周波数帯域のみに対して行われても良い。【００４６】  第２に、抽出されたピークの間隔を計算する。計算された間隔が、所定の閾値（例えば、ピッチ周波数の１．５倍）を超過した場合、図２Ｄに示すように、ピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）において欠落しているピークを、推定されたピッチ周波数ｍに基づいて挿入する。このようにしてピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）が修復される。【００４７】  そして、帯域別有音／雑音修正部１０９では、図２Ｅに示すように、検出結果ＳＮ（ｋ）において、修復後のピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）と重複のある部分を有音帯域とし、修復後のピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）と重複していない部分を雑音帯域とする。このようにして検出結果ＳＮ（ｋ）の修正を行う。【００４８】  そして、減算／減衰係数計算部１１０では、修正された検出結果ＳＮ（ｋ）内の有音帯域および雑音帯域のそれぞれに対して、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）およびノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）に基づいて減算／減衰係数ＧＣ（ｋ）を計算する。計算には次の式（８）を用いる。ここで、μは定数であり、また、ｇＣは、ゼロより大きく１より小さい所定の定数である。
【数８】
2005124739.tif 000009
【００４９】  このように、本実施の形態によれば、有音帯域および雑音帯域の検出結果ＳＮ（ｋ）をピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）に基づいて修正するため、雑音成分のスペクトル特性が非定常の場合でも、有音帯域および雑音帯域の検出を高精度で行うことができる。この結果、有音帯域および雑音帯域のそれぞれに対して、減衰度合いの相対的に弱い減算処理と減衰度合いが相対的に強い減衰処理とを行うことができる。これにより、減衰量を大きくしても、音声歪みを低減しつつ雑音抑圧精度を向上することができる。さらに、本実施の形態によれば、検出結果ＳＮ（ｋ）を、抽出されたピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）および修復されたピッチ調波パワスペクトルＨＭ（ｋ）のうち、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の有声性の判定結果に従って選択されるピッチ調波パワスペクトルに基づいて修正するため、検出結果ＳＮ（ｋ）の精度をさらに向上することができ、雑音抑圧精度をさらに向上することができる。【００５０】  （実施の形態２）
図３は、本発明の実施の形態２に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態で説明する雑音抑圧装置は、実施の形態１で説明したものと同様の基本的構成を有するため、同一のまたは対応する構成要素には同一の参照符号を付し、その詳細な説明を省略する。【００５１】  図３に示す雑音抑圧装置２００は、実施の形態１で説明した雑音抑圧装置１００の構成要素に音声／雑音フレーム判定部２０１を加えた構成となっている。【００５２】  音声／雑音フレーム判定部２０１は、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルおよびノイズベース推定部１０３からのノイズベースに基づいて、音声パワスペクトルが取得されたフレームが音声フレームであるか雑音フレームであるかを判定する。判定の結果は、有声性判定部１０６および帯域別有音／雑音修正部１０９に出力される。【００５３】  以下、音声／雑音フレーム判定部２０１のフレーム判定動作について、より具体的に説明する。【００５４】  音声／雑音フレーム判定部２０１では、まず、ＦＦＴ部１０２からの音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）およびノイズベース推定部１０３からのノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）に基づき、次の式（９）および式（１０）を用いて、二つの比を算出する。二つの比のうちの一つは、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の周波数帯域のうち低域での、音声パワと雑音パワとの比ＳＮＲＬであり、もう一つは、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の周波数帯域の全域での、音声パワと雑音パワとの比ＳＮＲＦである。ここで、ＨＬは、上記低域の中の上限周波数成分であり、ＨＦは、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の周波数帯域の中の上限周波数成分である。
【数９】
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【数１０】
2005124739.tif 000011
【００５５】  そして、算出された二つの比ＳＮＲＬ、ＳＮＲＦの相関値ＲＬＦ（＝ＳＮＲＬ・ＳＮＲＦ）を計算する。そして、次の式（１１）を用いてフレーム判定を行う。式（１１）を用いたフレーム判定の結果として、フレーム情報ＳＮＦが生成される。フレーム情報ＳＮＦは、判定対象のフレームが音声フレームであるか雑音フレームであるかを示す情報である。式（１１）において、Ｍはハングオーバーフレーム数である。また、ＲＬＦがΘＳＮ以下である状態がＭフレーム連続しなかった場合も、フレーム判定の結果は音声フレームとなる。
【数１１】
2005124739.tif 000012
【００５６】  判定対象のフレームが音声フレームと判定された場合、有声性判定部１０６および帯域別有音／雑音修正部１０９では通常の動作（実施の形態１で説明した動作）が行われる。一方、判定対象のフレームが雑音フレームと判定された場合、有声性判定部１０６では、強制的に、判定対象のフレームから生成された音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の周波数帯域のうち全帯域の有声性が所定レベル以下であると判定する。この結果、帯域別有音／雑音修正部１０９では、全帯域を雑音帯域として修正する。【００５７】  このように、本実施の形態によれば、判定対象のフレームが雑音フレームであると判定された場合、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の全帯域の有声性が所定レベル以下であると判定されるため、雑音フレームに対する不要な検出結果ＳＮ（ｋ）修正処理を省くことができ、修正部の負荷を軽減することができる。【００５８】  また、本実施の形態によれば、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の低域でのパワの比ＳＮＲＬと、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）の全域でのパワの比ＳＮＲＦとの相関値ＲＬＦを計算し、この相関値ＲＬＦに基づいてフレーム判定を行うため、低域と全域との間での相関性が高い音声成分のパワスペクトルを強調することができる一方、相関性が低い雑音成分のパワスペクトルを低減することができる。この結果、フレーム判定の精度を向上することができる。【００５９】  （実施の形態３）
図４は、本発明の実施の形態３に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態で説明する雑音抑圧装置は、実施の形態１で説明した雑音抑圧装置と同様の基本的構成を有するため、同一のまたは対応する構成要素には同一の参照符号を付し、その詳細な説明を省略する。【００６０】  図４に示す雑音抑圧装置３００は、実施の形態１で説明した雑音抑圧装置１００の構成要素に減算／減衰係数平均処理部３０１を加えた構成となっている。【００６１】  減算／減衰係数平均処理部３０１は、減算／減衰係数計算部１１０による計算の結果として得られた減算／減衰係数を、時間領域および周波数領域のそれぞれにおいて平均化する。平均化された減算／減衰係数は、乗算部１１１に出力される。【００６２】  すなわち、本実施の形態では、減算／減衰係数計算部１１０、減算／減衰係数平均処理部３０１および乗算部１１１の組み合わせが、雑音成分を含む音声パワスペクトルにおける有音帯域および雑音帯域の検出結果を用いて、音声パワスペクトルから雑音成分を抑圧する抑圧部を構成する。【００６３】  以下、減算／減衰係数平均処理部３０１での係数平均処理について、より具体的に説明する。【００６４】  まず、減算／減衰係数平均処理部３０１では、減算／減衰係数計算部１１０での計算によって得られた減算／減衰係数を、次の式（１２）を用いて時間領域において平均化する。ここで、αＦおよびαＬは、αＦ＞αＬの関係を満たす移動平均係数である。
【数１２】
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【００６５】  また、下記の式（１３）を用いて、減算／減衰係数を周波数領域において平均化する。ここで、ＫＨ−ＫＬは、平均化対象範囲としての周波数成分の数である。
【数１３】
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【００６６】  そして、式（１２）を用いて時間平均処理を施された減算／減衰係数と、式（１３）を用いて周波数平均処理を施された減算／減衰係数と、を比較し、これらの大小関係に従って、乗算部１１１で使用する減算／減衰係数を選択する。例えば、次の式（１４）に示すように、時間平均処理を施された減算／減衰係数が周波数平均処理を施された減算／減衰係数よりも大きい場合は、時間平均処理を施された減算／減衰係数を選択し、そうでない場合は周波数平均処理を施された減算／減衰係数を選択する。
【数１４】
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【００６７】  このように、本実施の形態によれば、雑音抑圧に用いる減算／減衰係数に対して時間平均処理を行うため、時間軸上での減算／減衰係数の急激な変化による音声の非連続性を改善し、残留雑音の変動に伴う音声歪みを低減することができる。【００６８】  また、本実施の形態によれば、減算／減衰係数に対して周波数平均処理を行うため、周波数軸上での減衰量の不連続性を低減し、雑音減衰量を増大しても音声歪みを低減することができる。【００６９】  なお、本実施の形態で説明した減算／減衰係数平均処理部３０１は、実施の形態２で説明した雑音抑圧装置２００において使用することもできる。【００７０】  （実施の形態４）
図５は、本発明の実施の形態４に係る雑音抑圧装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態で説明する雑音抑圧装置は、実施の形態１で説明した雑音抑圧装置と同様の基本的構成を有するため、同一のまたは対応する構成要素には同一の参照符号を付し、その詳細な説明を省略する。【００７１】  図５に示す雑音抑圧装置４００は、実施の形態１で説明した雑音抑圧装置１００の構成要素にデッドロック防止部４０１を加えた構成となっている。【００７２】  雑音抑圧装置４００におけるノイズベース推定部１０３は、実施の形態１で説明した動作を実行するほか、雑音成分のレベルが急激に変化した場合に、ノイズベースの更新を停止する、つまりデッドロック状態を発生する。【００７３】  デッドロック防止部４０１は、カウンタを有する。カウンタは、音声パワスペクトルの周波数帯域内の周波数成分に対応づけて設けられ、且つ、ノイズベース推定部１０３により推定されたノイズベースのうち対応する周波数成分のパワが連続で所定値以上となる回数を計数する。デッドロック防止部４０１は、計数された回数に基づいて、ノイズベース推定部１０３のノイズベース更新停止、いわゆるデッドロック状態を防止する。【００７４】  以下、雑音抑圧装置４００におけるデッドロック状態の防止動作について、図６を用いて、より具体的に説明する。【００７５】  まず、ステップＳ１０００では、デッドロック防止部４０１で、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）がノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）のΘＢ倍以下であるか否かを判定する。判定の結果、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）がノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）のΘＢ倍以下の場合（Ｓ１０００：ＹＥＳ）、ノイズベース推定部１０３では通常のノイズベース推定が行われる（Ｓ１０１０）。そして、ステップＳ１０２０では、デッドロック防止部４０１に設けられたカウンタで計数された回数ｃｏｕｎｔ（ｋ）をゼロにリセットする。そして、ステップＳ１０００に戻る。【００７６】  また、ステップＳ１０００での判定の結果、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）がノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）のΘＢ倍より大きい場合（Ｓ１０００：ＮＯ）、カウンタは回数ｃｏｕｎｔ（ｋ）をカウントアップする（Ｓ１０３０）。そして、ステップＳ１０４０では、デッドロック防止部４０１は回数ｃｏｕｎｔ（ｋ）を所定の閾値と比較する。比較の結果、回数ｃｏｕｎｔ（ｋ）が閾値よりも大きい場合（Ｓ１０４０：ＹＥＳ）、デッドロック防止部４０１は、対応する周波数成分ｋが含まれる所定帯域における雑音パワスペクトルの最小値をノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）の更新値とし（Ｓ１０５０）、この更新値を用いてノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）を更新する（Ｓ１０６０）。そして、ステップＳ１０００に戻る。また、ステップＳ１０４０での比較の結果、回数ｃｏｕｎｔ（ｋ）が閾値以下の場合（Ｓ１０４０：ＮＯ）は、直接、ステップＳ１０００に戻る。【００７７】  このように、音声パワスペクトルＳＦ（ｋ）におけるパワが所定回数連続で所定値以上となったとき、周波数成分ｋが含まれる所定帯域における雑音パワスペクトルのパワの最小値でノイズベースＮＢ（ｎ，ｋ）を更新することができ、これによって、音声区間か雑音区間かにかかわらずデッドロ���ク状態を防止することができる。なお、上記所定帯域はピッチ調波におけるピークの間に設けられることが好ましい。これによって、雑音パワスペクトルの谷部を検出することができ、更新値となる雑音パワスペクトルの最小値を容易に検出することができる。【００７８】  なお、本実施の形態で説明したデッドロック防止部４０１は、実施の形態２、３で説明した雑音抑圧装置２００、３００において使用することもできる。【００７９】  また、本発明は様々な実施の形態を採ることが可能であり、実施の形態１〜４で説明したもののみに限定されない。例えば、上記の雑音抑圧方法をソフトウェアとしてコンピュータに実行させるようにしても良い。すなわち、上記の実施の形態で説明した雑音抑圧方法を実行するプログラムを予め例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体に記録しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）によって動作させることで、本発明の雑音抑圧方法を実行することができる。【００８０】  なお、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。【００８１】  ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。【００８２】  また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。【００８３】  さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。【００８４】  本明細書は、２００４年６月１８日出願の特願２００４−１８１４５４に基づく。この内容はすべてここに含めておく。
【産業上の利用可能性】
【００８５】  本発明の雑音抑圧装置および雑音抑圧方法は、音声歪みを低減しつつ雑音抑圧精度を向上する効果を有し、音声通信装置や音声認識装置等に適用することができる。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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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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【国際調査報告】
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