【手続補正書】
【提出日】平成28年11月14日(2016.11.14)
【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】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習手段と
を備えることを特徴とする収音装置。
【請求項２】
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記学習手段で生成した目的音モデルによって、前記収音信号をモデリングすることによって、目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の収音装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記目的音モデルの活性度に応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の収音装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記推定手段で推定した推定雑音信号の処理単位フレームにおける時間振幅絶対値の平均値が、予め定められた閾値以下である場合に、その処理単位フレームの時間区間を前記無雑音状態として判定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の収音装置。
【請求項５】
前記検出手段は、処理単位フレームにおける複数の前記音入力部それぞれから入力された収音信号間の相関度が、予め定められた閾値よりも大きい場合に、その処理単位フレームの時間区間を前記無雑音状態として判定する
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項６】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶する記憶手段と
前記記憶手段に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段とを備え、
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする収音装置。
【請求項７】
前記推定雑音信号のスペクトル分布に応じて、前記収音信号を低域と高域に分割する分割周波数を決定する決定手段を更に備え、
前記復元手段は、前記決定手段で決定した分割周波数より高域の基底スペクトルに基づいて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算する
ことを特徴とする請求項６に記載の収音装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記雑音抑制後信号の前記分割周波数より低域の低域成分を、前記目的音復元信号の低域成分に置換して出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の収音装置。
【請求項９】
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記雑音抑制後信号の前記分割周波数より低域の低域成分に、前記目的音復元信号の低域成分を混合して出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の収音装置。
【請求項１０】
前記抑制手段は、スペクトル減算、ハイパスフィルタ、ウィーナーフィルタのいずれかを用いて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する
ことを特徴とする請求項２乃至９のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項１１】
前記音入力部は、複数あり、
前記推定手段は、ビームフォーマー、独立成分分析のいずれかを用いて、前記収音信号から雑音信号を推定する
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の収音装置。
【請求項１２】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御方法であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習工程と
を備えることを特徴とする収音装置の制御方法。
【請求項１３】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御方法であって、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制工程と、
前記推定工程で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出工程と、
前記検出工程で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶媒体に記憶する記憶工程と
前記記憶工程に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習工程と、
前記学習工程で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元工程と、
前記復元工程が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制工程が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択工程とを備え、
前記選択工程は、前記復元工程が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とする収音装置の制御方法。
【請求項１４】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を目的音信号として解析し、得られる特性を学習してモデル化することで目的音モデルを生成する学習手段と
して機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
音入力部から入力された収音信号に含まれる雑音を抑制して、目的音を出力する収音装置の制御をコンピュータに機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記音入力部から入力された収音信号から雑音信号を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号に基づいて、前記収音信号に含まれる雑音を抑制する抑制手段と、
前記推定手段で推定した推定雑音信号が無雑音状態であるか否かを検出する検出手段と、
前記検出手段で前記無雑音状態であることを検出した場合、前記収音信号を記憶する記憶手段と
前記記憶手段に記憶されている前記収音信号を目的音信号として、非負値行列因子分解を繰り返し行うことにより、その基底スペクトルを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した基底スペクトルを用いて、前記収音信号の非負値行列因子分解を行って基底アクティベートを計算し、これに基づいて目的音を復元する復元手段と、
前記復元手段が出力する目的音復元信号を出力する第１の出力形態、前記目的音復元信号と前記抑制手段が出力する雑音抑制後信号を混合して出力する第２の出力形態、前記雑音抑制後信号を出力する第３の出力形態のいずれかの出力形態を選択する選択手段として機能させ、
前記選択手段は、前記復元手段が出力する基底アクティベートの係数の大きさに応じて、前記第１の出力形態、前記第２の出力形態、及び前記第３の出力形態のいずれか１つを選択する
ことを特徴とするプログラム。