"入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第1の推定騒音周波数特性を出力する第1の騒音推定手段と、前記入力音に関する騒音の事前情報と、前記騒音を特定する現在情報とを用いて特定された騒音の第2の推定騒音周波数特性を出力する第2の騒音推定手段と、前記第1の推定騒音周波数特性と前記第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する加算手段と、を備えることを特徴とする騒音推定装置。さらに、前記現在情報から騒音情報を算出し、この騒音情報を現存特定騒音情報として出力する現存特定騒音情報算出手段と、前記事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持する事前情報保持手段と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の騒音推定装置。さらに、前記現存特定騒音情報を用いて前記第1の推定騒音周波数特性に対する前記第2の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する寄与係数算出手段と、を備え、前記加算手段は、前記寄与係数を反映させた前記第2の推定騒音周波数特性と、前記第1の推定騒音周波数特性とを加算することを特徴とする請求項2に記載の騒音推定装置。さらに、前記現存特定騒音情報と、現在の周波数特性と、音声判定結果とを用いて算出した更新情報により前記事前情報を更新する事前情報更新手段と、を備え、前記第1の騒音推定手段が、前記入力音から前記第1の推定騒音周波数特性と前記現在の周波数特性と、前記音声判定により前記音声判定結果を算出することを特徴とする請求項2又は3に記載の騒音推定装置。さらに、前記現存特定騒音情報と、現在の周波数特性と、音声判定結果から前記事前情報の信頼度情報を算出する信頼度算出手段と、前記現存特定騒音情報と、前記信頼度情報を用いて前記第1の推定騒音周波数特性に対する前記第2の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する寄与係数算出手段と、を備え、前記第1の騒音推定手段は、前記入力音から前記第1の推定騒音周波数特性と前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果を算出し、前記加算手段は、前記寄与係数を反映させた前記第2の推定騒音周波数特性と、前記第1の推定騒音周波数特性に加算する、ことを特徴とする請求項2ないし4のいずれかに記載の騒音推定装置。さらに、前記現存特定騒音情報と、音声判定結果から前記第1の推定騒音周波数特性に対する前記第2の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を出力する寄与係数算出手段と、を備え、前記第1の騒音推定手段は前記入力音から前記第1の推定騒音周波数特性と、前記音声判定結果を出力し、前記加算手段は、前記寄与係数算出手段で算出した前記寄与係数を反映させた前記第2の推定騒音周波数特性と、前記第1の推定騒音周波数特性とを加算する、ことを特徴とする請求項2ないし5のいずれかに記載の騒音推定装置。コンピュータに実行させる騒音推定プログラムであって、第1の騒音推定手段入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第1の推定騒音周波数特性を出力し、第2の騒音推定手段が前記入力音に関する騒音の事前情報と、前記騒音を特定する現在情報とを用いて特定された騒音の第2の推定騒音周波数特性を出力し、加算手段が前記第1の推定騒音周波数特性と前記第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力することを前記コンピュータが実行する騒音推定プログラム。ところで、騒音の定常的な性質を捉えて周波数特性を推定した場合、突発的に騒音が変化した場合には実際の騒音と学習した騒音とが相違し、両者間の誤差が大きくなる。特に、音声が含まれる区間で騒音が変化した場合や、突発的な騒音の場合では、音の変化を学習することが難しく、誤差が顕著になる。そこで、本開示の騒音推定装置および騒音推定方法の目的は、突発的に変化する騒音であっても、推定精度の高い騒音推定を行うことにある。上記目的を達成するため、本開示の騒音推定装置および騒音推定プログラムは、第1の騒音推定手段が入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第1の推定騒音周波数特性を出力する。第2の騒音推定手段が前記入力音に関する騒音の事前情報と、前記騒音を特定する現在情報とを用いて特定された騒音の第2の推定騒音周波数特性を出力する。そして、加算手段は前記第1の推定騒音周波数特性と前記第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する。本開示の騒音推定装置および騒音推定プログラムによれば、次のいずれかの効果が得られる。入力音から得られた第1の騒音周波数特性と、入力音に関する騒音の事前情報とその騒音を特定する現在情報とから求めた第2の騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を得ており、推定精度を高めることができる。周波数特性の推定に現在情報や事前情報を反映させているので、入力音に音声が含まれている場合や、トンネルなど突発的な騒音が変化する場合でも、騒音の推定精度を低下させることなく、騒音推定を行うことができる。そして、本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付図面及び各実施の形態を参照することにより、一層明確になるであろう。第1の実施の形態図1は第1の実施の形態に係る騒音推定装置および騒音推定プログラムの一例を示している。図1に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図1に示す騒音推定装置2には第1の騒音推定手段4が備えられ、この騒音推定手段4は入力音6に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第1の推定騒音周波数特性を出力する。一例としての入力音6には利用者の音声が含まれることを想定している。第2の騒音推定手段8は、現在情報10と事前情報12とを用いることにより、入力音6に対応する騒音周波数特性を算出し、第2の推定騒音周波数特性を出力する。現在情報10は日時、位置、エンジン回転数などの現在の特定騒音の情報である。また、事前情報12は、新幹線などの交通機関の経路やタイムテーブルなど、予め取得できる情報である。そして、加算手段14はたとえば、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性との加算により、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する。この加算手段14は、これらの推定騒音周波数特性を同一の比率で加算してもよいし、予め定めた寄与係数で重み付けした値で加算してもよい。斯かる構成では、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた騒音周波数特性が出力され、騒音が推定されるので、高い推定精度を得ることができる。入力音6として、周囲騒音が重畳した音声信号重畳騒音の周波数特性の推定に用いることができる。また、列車などの経路や運行時刻が定まっている環境で、予めエンジン音やトンネルの走行音などの騒音の周波数特性を事前情報として保持するので、騒音の推定周波数特性の推定性能を高めることができる。第2の実施の形態図2は第2の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図2に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図2において、図1と同一部分には同一符号を付してある。図2に示す騒音推定装置2-1は、第1の騒音推定手段4-1と、事前情報保持手段16と、現存特定騒音情報算出手段18と、第2の騒音推定手段8と、第3の騒音推定手段20を備えている。騒音推定手段4-1は、入力音から騒音の周波数特性を算出し、これを第1の推定騒音周波数特性として出力する。一例としての入力音には音声が含まれる入力音が含まれる。この騒音推定手段4-1の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法、たとえば、特許第03269969号を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音背景雑音の信号スペクトル信号Xf,kと1分析フレーム前の推定雑音信号Nf,k-1を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kを算出する方法を利用すればよい。この場合、Xf,kとNf,k-1に係数を掛けてそれぞれをaNf,k-1及び1-aXf,kとし、aNf,k-1と1-aXf,kを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kが算出される。また、音声判定の方法は、入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法たとえば、特許第03849116号を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。事前情報保持手段16は、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め騒音に関する情報を取得し、この情報を事前情報12として保持する。事前情報の一例およびその取得は次のとおりである。ここで、周波数特性とは、各周波数毎のパワースペクトルの大きさを示す数値dBである。1基準騒音の収録この基準騒音の収録では、基準となるエンジン回転数での騒音の周波数特性を測定する。この場合、基準のエンジン回転数、周波数f、基準のエンジン回転数の条件の騒音の周波数特性は次のとおりである。rref:基準のエンジン回転数nreff:周波数f、基準のエンジン回転数の条件の騒音の周波数特性f:周波数Hz2エンジン回転数と騒音スペクトルの変化の関係の算出このエンジン回転数と騒音スペクトルの変化の関係の算出では、エンジン回転数を変えた際の騒音周波数特性を測定し、式の係数βfを算出する。但し、r:エンジン回転数、αf,r:エンジン回転数r,周波数fの場合の、エンジン騒音の周波数成分を算出するための係数、βf:周波数fのエンジン回転数と基準のエンジン回転数の差によって変化する周波数成分の大きさの係数。式により、エンジン回転数がrの際のエンジン音の周波数特性nef,rを算出する。但し、nef,r:エンジン回転数がrの場合のエンジンによる騒音周波数特性dB。この場合、βfは、予め周波数成分毎にエンジン回転数の基準からのずれr-rrefとエンジン騒音のパワー成分の基準からのずれを測定し、算出する。3騒音の変化要因と、変化した際の騒音の収録この騒音の変化要因と、変化した際の騒音の収録では、トンネル、橋、対向車両など、騒音の変化要因毎に予め騒音を収録する。そして、変化要因による騒音の変化量を算出する。トンネルの周波数fの騒音スペクトル変化量ti,fdBを式により算出する。但し、ti,f:i番目のトンネルの周波数fの騒音スペクトル変化量dB、tobsi,f,t:i番目のトンネルの周波数fの時刻tにおける騒音スペクトルdB、T:スペクトルを算出した時間フレームのインデックス、N:スペクトルを平均する時間フレームの数。同様に、式および式から、橋の騒音bi,fと対向車両の騒音oi,fも、同様に算出する。bi,fはi番目の橋の周波数fの騒音スペクトル変化量dBである。また、oi,fはi番目の対向車両の周波数fの騒音スペクトル変化量dBである。bobsi,f,tは、i番目の橋の周波数fの時刻tにおける騒音スペクトルdBであり、oobsi,f,tは、i番目の対向車両の周波数fの時刻tにおける騒音スペクトルdBである。現存特定騒音情報算出手段18は、日時、位置、エンジン回転数などの現在情報が与えられた際にたとえば、予め特定騒音リストを定めておき、この特定騒音リストから現存するかどうかの判定情報を参照し、現存特定騒音情報を算出する。この現存特定騒音情報算出手段18では、現在情報日時、位置、エンジン回転数の入力により、予め定めた特定騒音との関係付けにより、橋トンネルの走行、対向車両の有無を調べる。たとえば、橋トンネルの走行、対向車両とすれ違う日時位置を登録しておき、現在の日時位置を照らし合わせることで、現存特定騒音源情報を生成する。現存特定騒音源情報を図3および図4に示す。図3に示す特定騒音情報テーブル21において、項目2102には基準のエンジン回転数、トンネルの数、橋の数、対向車両の数が設定され、これらの値2104は運行条件や路線に応じて予め設定する。特定騒音情報テーブル21の現在のエンジン回転数について、現存特定騒音情報算出手段18により外部から情報を入力して更新する。また、図4に示す特定騒音情報テーブル22では、項目2202、2204、2206が設定され、項目2202には有無、項目2204には特定騒音種、項目2206にはインデックスが設定される。項目2202の有無には、現在の日時位置を照らし合わせて得た、現存する特定騒音源情報によって、情報を入力して更新する。有無の1はその特定騒音が存在することを示し、0はその特定騒音が存在しないことを示す。たとえば、現在、5番目のトンネルを走行中で、7番目のポイントで対向車とすれ違い中の場合には、5番目のインデックスのトンネルの有無の欄を1、7番目のインデックスの対向車両の有無の欄を1、その他は全て0とする。騒音推定手段8は、事前情報12と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性を算出し、第2の推定騒音周波数特性として出力する。この騒音推定手段8では、つぎの処理を行う。1現存特定騒音情報を入力する。2基準の周囲騒音情報を得る。すなわち、事前情報より、基準のエンジン回転数に対する騒音スペクトルnreffを得る。3エンジン回転数による騒音補正をする。すなわち、現存特定騒音情報よりエンジン回転数rを取得し、エンジン回転数の変化による騒音周波数特性の補正を行う。これは、既述の式によって算出する。4位置時刻による騒音補正をする。すなわち、現存特定騒音情報より、現存する騒音情報を得る。トンネル、橋、対向車両など、騒音の変化要因による騒音周波数特性の補正を行う。これは、式によって算出する。但し、Nt:トンネルのインデックスの数、Nb:橋のインデックスの数、No:対向車両のインデックスの数、Eti:現在インデックスiのトンネルを走行中の際は1、その他は0である関数。Ebi:現在インデックスiの橋を走行中の際は1、その他は0である関数。Eoi:現在インデックスiの対向車両とすれ違い中の際は1、その他は0である関数。騒音推定手段20は、既述の加算手段14第1の実施の形態の一例である。この騒音推定手段20は、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とを用いて、予め定めた寄与係数で重み付け加算することにより第3の推定騒音周波数特性を算出し、これを推定騒音周波数特性として出力する。つまり、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性が出力される。この騒音推定手段20は、騒音推定手段4-1で算出した騒音の周波数特性と、騒音推定手段10で算出した騒音の周波数特性を用いて式によって算出する。但し、coeff2:寄与係数0~1の数、n1_predf:第1の推定騒音周波数特性、n2_predf:第2の推定騒音周波数特性、n3_predf:第3の推定騒音周波数特性。寄与係数は、予め与えた値または後述の寄与係数算出手段22-1図6から得ればよい。つぎに、この騒音推定の処理手順について、図5を参照する。図5は騒音推定の処理手順の一例を示している。図5に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、既述の第1の騒音推定手段4-1が入力音から第1の推定騒音周波数特性を算出するステップS11。現存特定騒音情報算出手段18は、日時、位置、現在のエンジン回転数を表す現在情報から現存特定騒音情報を算出するステップS12。第2の騒音推定手段8が現存特定騒音情報と事前情報とを用いて第2の推定騒音周波数特性を算出するステップS13。そして、第3の騒音推定手段20が既述の第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とを用いて第3の推定騒音周波数特性を算出し、推定騒音周波数特性として出力するステップS14。この実施の形態の騒音推定装置2-1では、騒音推定手段4によって騒音の周波数特性第1の推定騒音周波数特性を算出し、騒音推定手段8によって事前情報と現在情報を用いて騒音の周波数特性第2の推定騒音周波数特性を算出し、騒音推定手段20で第1および第2の推定騒音周波数特性を用いている。この実施の形態によれば、入力音に利用者の音声が含まれて正しく騒音を推定できない場合や、トンネルに出入りした際など、急に騒音が変化して追従が難しい際に、第2の推定騒音周波数特性を使用することで、騒音を推定できる。従来に比べて、高性能な推定騒音周波数特性を算出できる。第3の実施の形態図6は第3の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図6に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図6において、図2と同一部分には同一符号を付してある。図6に示す騒音推定装置2-2は、第1の騒音推定手段4-1と、事前情報保持手段16と、現存特定騒音情報算出手段18と、第2の騒音推定手段8と、第3の騒音推定手段20と、寄与係数算出手段22-1を備えている。騒音推定手段4-1、事前情報保持手段16、現存特定騒音情報算出手段18および騒音推定手段8は第2の実施の形態と同様である。寄与係数算出手段22-1は、現存特定騒音情報を用いて、現存する騒音の種類によって、第1の推定騒音周波数特性に対する第2の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを示す寄与係数を算出する。この寄与係数算出手段22-1では、現存する特定騒音種の係数を算出する。この場合、特定騒音種の係数は、図7に示すように、予め特定騒音情報テーブル23として保持する。この特定騒音種の係数を用いて、第2の騒音周波数特性の係数を式で算出する。但し、coeff2_org:予め設定された第2の騒音周波数特性の係数、coeff2:第2の騒音の周波数特性の寄与係数0~1の数、coeff_nk:特定音源種の係数インデックスk、特定音源種の係数は、現存する場合は特定騒音情報テーブル21の値、現存しない場合は1.0とする。Nk:特定騒音の数そして、騒音推定手段20は、第2の実施の形態と同様に、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性を寄与係数で重み付け加算することにより推定騒音周波数特性を算出する。つまりこの実施の形態においても、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性が出力される。つぎに、この騒音推定の処理手順について、図8を参照する。図8は騒音推定の処理手順の一例を示している。図8に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、第1の騒音推定手段4-1が入力音から第1の推定騒音周波数特性を算出するステップS21。現存特定騒音情報算出手段18は現在情報から現存特定騒音情報を算出するステップS22。第2の騒音推定手段8は現存特定騒音情報と事前情報とから第2の推定騒音周波数特性を算出するステップS23。寄与係数算出手段22-1は現存特定騒音情報を入力し、寄与係数を算出し、出力するステップS24。そして、第3の騒音推定手段20は第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性と寄与係数とから第3の推定騒音周波数特性を算出し、出力するステップS25。この騒音推定装置2-2によれば、寄与係数算出手段22-1で、現存する特定騒音によって寄与係数を算出する。第1の実施の形態の効果に加え、音源の種類によってエンジン回転数が変化した際や、対向車両とのすれ違いなどの、急に騒音が変化する場合、第2の推定騒音周波数特性の寄与度を大きくすることができる。この結果、騒音変化の追従性を速めることができ、より騒音の推定性能を高めることができる。第4の実施の形態図9は第4の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図9に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図9において、図2と同一部分には同一符号を付してある。図9に示す騒音推定装置2-3は、第1の騒音推定手段4-2と、事前情報保持手段16と、現存特定騒音情報算出手段18と、第2の騒音推定手段8と、第3の騒音推定手段20と、事前情報更新手段24を備えている。現存特定騒音情報算出手段18、騒音推定手段8および第3の騒音推定手段20は第2の実施の形態と同様である。第1の騒音推定手段4-2は、この騒音の周波数特性第1の推定騒音周波数特性と、現在の周波数特性と、音声判定結果を算出する。第1の推定騒音周波数特性は、入力音から騒音の周波数特性を算出して得ることができる。入力音には音声が含まれる入力音が含まれる。音声判定結果の算出は、入力音に音声が含まれているか否かの判定である。この騒音推定手段4-2の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、既述の時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法たとえば、特許第3269969号を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音背景雑音の信号スペクトル信号Xf,kと1分析フレーム前の推定雑音信号Nf,k-1を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kを算出する方法を利用すればよい。この場合、Xf,kとNf,k-1に係数を掛けてそれぞれをaNf,k-1及び1-aXf,kとし、aNf,k-1と1-aXf,kを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kが算出される。音声判定の方法は、既述の入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法たとえば、特許第3849116号を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。事前情報更新手段24によって現存特定騒音情報と音声判定結果と現在の周波数特性を用いて、事前情報保持手段16の事前情報12を更新する。第2の騒音推定手段8は、事前情報更新手段24によって更新された事前情報12と、現存特定騒音情報とを用いて騒音の周波数特性第2の推定騒音周波数特性を算出する。そして、第3の騒音推定手段20は、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性を、予め定めた寄与係数で重み付け加算することで推定騒音周波数特性を算出する。つまり、第3の騒音推定手段20では、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性出力が得られる。つぎに、事前情報更新の処理について、図10を参照する。図10は事前情報更新の処理手順を示している。この処理手順は、事前情報更新手段24で実行される。図10に示す処理手順では、非音声区間であるかを判定するステップS31。非音声区間であればステップS31のYES、特定音源騒音種の数を算出するステップS32。算出された特定音源騒音種の数について、特定音源騒音種の数=0であるかを判定するステップS33。算出した特定騒音種の数=0の場合、エンジン回転による騒音以外の特定騒音種がないことを表している。特定音源騒音種の数=0であればステップS33のYES、エンジン回転数から基準のエンジン回転数を減算した値の絶対値が閾値THより小さいかすなわち、|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THであるかを判定するステップS34。|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THであればステップS34のYES、基準のエンジン回転数の周波数特性を更新しステップS35、この処理を終了する。ステップS34において、|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THでなければステップS34のNO、この処理を終了する。基準のエンジン回転数の周波数特性の更新は式を用いて行う。但し、coeff:0~1の間の数たとえば、0.9、nreff:更新後の基準のエンジン回転数の周波数特性dB、nref_prevf:更新前の基準のエンジン回転数の周波数特性dB、n_curf:現在の周波数特性dB。また、ステップS33において、特定音源騒音種の数=0でなければステップS33のNO、特定音源騒音種の数=1であるかを判定するステップS36。特定音源騒音種の数=1であればステップS36のYES、特定音源騒音の周波数特性を更新しステップS37、この処理を終了する。特定音源騒音種の数=1でなければステップS36のNO、特定音源騒音の周波数特性を更新しないで、この処理を終了する。現存の特定騒音種の周波数特性は、次の式、またはを用いて現存の特定騒音種1つを更新する。但し、coeff:0~1の間の数たとえば、0.9ti,f:i番目のトンネルの周波数fの騒音周波数特性dBt_previ,f:更新前のi番目のトンネルの周波数fの騒音周波数特性dBbi,f:i番目の橋の周波数fの騒音周波数特性dBb_previ,f:更新前のi番目の橋の周波数fの騒音周波数特性dBoi,f:i番目の対向車両の周波数fの騒音周波数特性dBo_previ,f:更新前のi番目の対向車両の周波数fの騒音周波数特性dBn_cur2f:現在の周波数特性dBから、エンジン音の成分を除去した周波数fの騒音周波数特性dBn_cur2fは、式に示す通りである。つぎに、この騒音推定の処理手順について、図11を参照する。図11は騒音推定の処理手順の一例を示している。図11に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、第1の騒音推定手段4-2は入力音から現在の周波数特性を算出するステップS41。第1の騒音推定手段4-2は入力音から第1の推定騒音周波数特性を算出するステップS42。第1の騒音推定手段4-2は入力音の音声判定を行うステップS43。現存特定騒音情報算出手段18は現在情報から現存特定騒音情報を算出するステップS44。事前情報更新手段24は現在の周波数特性と入力音の音声判定結果と現存特定騒音情報を入力し、事前情報保持手段16にある事前情報12を更新するステップS45。第2の騒音推定手段8は現存特定騒音情報と事前情報12から第2の推定騒音周波数特性を算出するステップS46。第3の騒音推定手段20は、第2の実施の形態と同様に、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性を入力し、第3の推定騒音周波数特性を算出し、出力するステップS47。この騒音推定装置2-3によれば、事前情報更新手段24は、予め保持した騒音と実際の騒音が異なる際に、実際の騒音に近づけるように事前情報12に保持されている騒音情報を更新できるため、より騒音の推定性能を高めることができる。第5の実施の形態図12は第5の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図12に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図12に示す騒音推定装置2-4は、第1の騒音推定手段4-2と、事前情報保持手段16と、現存特定騒音情報算出手段18と、第2の騒音推定手段8と、第3の騒音推定手段20と、寄与係数算出手段22-2と、信頼度算出手段26とを備えている。第1の騒音推定手段4-2は、入力音から既述の方法で騒音の周波数特性第1の推定騒音周波数特性の算出、音声判定、現在の周波数特性の算出をする。音声判定は、入力音に音声が含まれるか否かの判定である。この第1の騒音推定手段4-2は、第4の実施の形態と同様であるので、具体的な処理についてはその説明を割愛する。事前情報保持手段16は、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め取得した騒音に関する事前情報12を保持している。現存特定騒音情報算出手段18は、現在情報として日時、位置、エンジン回転数が与えられた際に、現存特定騒音情報を算出する。現存特定騒音情報は、予め定められた特定騒音リストについて、現存するかどうかの判定情報である。信頼度算出手段26は、現存特定騒音情報と音声判定結果と現在の周波数特性を用いて事前情報の信頼度情報を算出する。信頼度情報は、予め定められた特定騒音リストについて、各々の特定騒音の信頼度を数値で表現された情報である。信頼度を表す数値は、たとえば、0:信頼度最小から1:信頼度最大の値である。第2の騒音推定手段8は、事前情報と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性第2の推定騒音周波数特性を算出する。寄与係数算出手段22-2は、現存特定騒音情報と信頼度情報を用いて、寄与係数を算出する。この寄与係数は、第1の推定騒音周波数特性に対する第2の推定騒音周波数特性を寄与させる大きさを表わす情報である。第3の騒音推定手段20は、第3の実施の形態と同様に、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性を、寄与係数で重み付け加算し、推定騒音周波数特性を算出する。つまり、騒音推定手段20では第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じて推定騒音周波数特性出力が得られる。つぎに、信頼度算出手段26について、図13を参照する。図13は信頼度算出手段26の信頼度算出の処理手順の一例を示している。この信頼度算出には、現存特定騒音情報、音声判定および現在の周波数特性を使用する。音声判定には第1の騒音推定手段4-2の判定結果を用いる。図13に示す処理手順では、非音声区間か否かを判定するステップS51。第1の騒音推定手段4-2の音声判定結果が、非音声区間であればステップS51のYES、現存特定騒音情報の、特定騒音種の数を算出するステップS52。音声判定結果が、非音声区間でなければステップS51のNO、この処理を終了する。算出した特定騒音種の数=0かを判定するステップS53。算出した特定騒音種の数=0の場合、エンジン回転による騒音以外の特定騒音種がないことを表している。特定騒音種の数=0であればステップS53のYES、エンジン回転数から基準のエンジン回転数を減算した値の絶対値が閾値THより小さいかすなわち、|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THであるかを判定するステップS54。|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THであればステップS54のYES、基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度を算出しステップS55、この処理を終了する。|エンジン回転数-基準のエンジン回転数|<THでなければステップS54のNO、基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度を算出することなく、この処理を終了する。基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度の算出ステップS55における基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度は、式及びより算出する。但し、nref_rf:エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音周波数特性の信頼度0~1、Δf:基準のエンジン回転数の騒音周波数特性の推定値と事前情報の誤差dB、TH3:小さな値5dBなど。また、ステップS52で算出された特定騒音種の数が特定騒音種の数=0でなければステップS53のNO、特定騒音種の数=1であるかを判定するステップS56。特定騒音種の数=1であればステップS56のYES、特定音源騒音の信頼度を算出しステップS57、この処理を終了する。特定騒音種の数=1でなければステップS56のNO、特定音源騒音の信頼度を算出することなく、この処理を終了する。現存の特定騒音種の信頼度の算出ステップS57における、現存の特定騒音種の信頼度の算出は、式、式を用いて行う。但し、nref_rf:エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音周波数特性の信頼度0~1、Δti,f:インデックスiのトンネルの騒音周波数特性の推定値と事前情報の誤差dB。現存の特定騒音種が橋、対向車両の場合であれば、既述のトンネルの場合と同様に式、式を用いて信頼度を算出すればよい。このように事前情報に保持されている現存する特定騒音種の数と、現存する特定騒音種の信頼度を得る。寄与係数算出手段22-2では、特定騒音種の信頼度を用いて、第2の騒音周波数特性の係数を式により算出する。但し、coeff2=coeff2_orgrel=1.0coeff2_orgrel≦1coeff2_orgrel>1coeff2_org:予め設定された寄与係数rel:現在の特定騒音種の信頼度coeff2:第2の騒音の周波数特性の寄与係数0~1の数Nt:トンネルのインデックスの数Nb:橋のインデックスの数No:対向車両のインデックスの数Eti:現在インデックスiのトンネルを走行中の際は1、その他は0である関数。Ebi:現在インデックスiの橋を走行中の際は1、その他は0である関数。Eoi:現在インデックスiの対向車両とすれ違い中の際は1、その他は0である関数。Ne:現存する特定騒音種の数F:周波数の帯域数nref_rf:エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音スペクトルの信頼度0~1t_rf:インデックスiのトンネル走行の場合の騒音スペクトルの信頼度0~1b_rf:インデックスiの橋走行の場合の騒音スペクトルの信頼度0~1o_rf:インデックスiの対向車両の場合の騒音スペクトルの信頼度0~1つぎに、この騒音推定の処理手順について、図14を参照する。図14は騒音推定の処理手順の一例を示している。図14に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では第1の騒音推定手段4-2が入力音から現在の周波数特性を算出するステップS61。第1の騒音推定手段4-2は入力音から第1の推定騒音周波数特性を算出するステップS62。第1の騒音推定手段4-2は入力音の音声判定を行うステップS63。現存特定騒音情報算出手段18が現在情報から現存特定騒音情報を算出するステップS64。信頼度算出手段26が第1の推定騒音周波数特性と入力音の音声判定結果と現存特定騒音情報から事前情報の信頼度信頼度情報を算出するステップS65。寄与係数算出手段22-2は現存特定騒音情報と信頼度情報とから寄与係数を算出するステップS66。第2の騒音推定手段8は現存特定騒音情報と事前情報12とから第2の推定騒音周波数特性を算出するステップS67。そして、第3の騒音推定手段20は第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性と寄与係数を入力し、第3の推定騒音周波数特性を算出し、出力するステップS68。この騒音推定装置2-4によれば、信頼度算出手段26が予め保持した騒音と実際の騒音との差によって事前情報12の信頼度を算出し、寄与係数算出手段22-2が音源の信頼度によって、第2の推定騒音周波数特性の寄与係数を算出するので、騒音の推定性能をより高めることができる。第6の実施の形態図15は第6の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図15に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図15に示す騒音推定装置2-5は、第1の騒音推定手段4-3と、事前情報保持手段16と、現存特定騒音情報算出手段18と、第2の騒音推定手段8と、第3の騒音推定手段20と、寄与係数算出手段22-3を備えている。第1の騒音推定手段4-3は、入力音から既述の方法により騒音の周波数特性第1の推定騒音周波数特性の算出、音声判定を行う。この騒音推定手段4-3の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、既述の時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法たとえば、特許第3269969号を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音背景雑音の信号スペクトル信号Xf,kと1分析フレーム前の推定雑音信号Nf,k-1を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kを算出する方法を利用すればよい。この場合、Xf,kとNf,k-1に係数を掛けてそれぞれをaNf,k-1及び1-aXf,kとし、aNf,k-1と1-aXf,kを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Nf,kが算出される。音声判定の方法は、既述の入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法たとえば、特許第3849116号を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。事前情報保持手段16には、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め騒音に関する事前情報を取得し、保持する。現存特定騒音情報算出手段18は日時、位置、エンジン回転数の現在情報が与えられた際に、予め定められた特定騒音リストについて、現存するかどうかの判定情報である現存特定騒音情報を算出する。寄与係数算出手段22-3は、現存特定騒音情報と音声判定結果を用いて、第1の推定騒音周波数特性に対する第2の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する。第2の騒音推定手段8は、事前情報12と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性第2の推定騒音周波数特性を算出する。第3の騒音推定手段20は、第3の実施の形態と同様に、第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性を、寄与係数で重み付け加算することで推定騒音周波数特性を算出する。つまり、騒音推定手段20には第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性出力が得られる。寄与係数算出手段22-3の寄与係数では、第1の騒音推定手段4-3で算出された音声判定結果を用いて、寄与係数を算出する。この場合、音声判定の結果は次の通りである。coeff2=0:音声あり判定coeff2=1:音声なし判定この音声判定の結果により、寄与係数は次の通りである。coeff2:第2の騒音の周波数特性の寄与係数0~1の数つぎに、この騒音推定の処理手順について、図16を参照する。図16は騒音推定の処理手順の一例を示している。図16に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では第1の騒音推定手段4-3は入力音から第1の推定騒音周波数特性を算出するステップS71。第1の騒音推定手段4-3は入力音の音声判定を行うステップS72。現存特定騒音情報算出手段18は現在情報から現存特定騒音情報を算出するステップS73。寄与係数算出手段22-3は、現存特定騒音情報と音声判定結果とから寄与係数を算出するステップS74。第2の騒音推定手段8は現存特定騒音情報と事前情報12とから第2の推定騒音周波数特性を算出するステップS75。第3の騒音推定手段20は第1の推定騒音周波数特性と第2の推定騒音周波数特性と寄与係数とから第3の推定騒音周波数特性を算出し、出力するステップS76。この騒音推定装置2-5によれば、寄与係数算出手段22-3が第1の騒音推定手段4-1で算出された音声判定結果を用いて、第2の推定騒音周波数特性の寄与度を操作する。このため、音声が含まれる可能性が高い場合には、第2の推定騒音周波数特性の寄与度を大きくすることで、より騒音の推定性能を高めることができる。上記実施の形態のハードウェア上記実施の形態に用いられるハードウェアについて、図17を参照する。既述の騒音推定装置2-1、2-2、2-3、2-4、2-5はコンピュータシステム200で構成することができる。図17はコンピュータシステム200の構成例を示している。図17に示すコンピュータシステム200は、CPUCentralProcessingUnit:中央処理装置202、ROMReadOnlyMemory204、RAMRandomAccessMemory206、通信インターフェース208、記憶装置210、入出力装置212、読取り装置214、音声入力部215およびバス216によって構成されている。ROM204または記憶装置210はプログラム記憶手段の一例である。記憶装置210には、ハードディスク、磁気ディスクなどの記憶装置を用いることができる。この記憶装置210またはROM204には既述のフローチャートで示したプログラムや既述のテーブル21、22、23のデータが格納される。RAM206はワークエリアを構成する。CPU202は、既述のプログラムを実行し、騒音推定、特定騒音情報の算出、事前情報の取得など、既述のフローチャートに記載した処理を実行する。音声入力部215は、既述の入力音6、現在情報10、または事前情報12図1の入力に用いられ、具体的には、音声入力や騒音入力を電気信号に変換するマイクロフォン217などを備えている。また、音声入力には、ディジタル化された音声を入力するようにしてもよい。通信インターフェース208はネットワーク218を介して情報提供手段220と接続され、既述した各種情報の提供を受けることができる。また、この情報は、可搬型記録媒体222に格納された情報を読取り装置214で読み取ってもよい。また、可搬型記録媒体222に既述のプログラムを格納して流通させることも可能である。可搬型記憶媒体222はCD-ROM、フレシキブルディスク、光ディスク、光磁気ディスクなど様々な形式の記憶媒体で構成される。したがって、記憶媒体222に格納されたプログラムを読取り装置214で読み取り、既述の騒音推定を行うことができる。他の実施の形態第4の実施の形態の騒音推定装置2-3において、第3の実施の形態で述べた寄与係数算出手段22-1を適用してもよい。第5の実施の形態の騒音推定装置2-4または第6の実施の形態の騒音推定装置2-5において、第4の実施の形態で述べた事前情報更新手段24を適用してもよい。上記実施の形態の第3の騒音推定手段20の第1または第2の周波数特性の加算処理において、重み付けはいずれか一方または双方に付与する処理であってもよい。以上説明したように、騒音推定装置及び騒音推定プログラムの最も好ましい実施の形態等について説明したが、本発明は、上記記載に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載され、又は発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論であり、斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。"