"時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換部と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された付加雑音と、前記駆動音源推定部によって推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理部と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換部と、を具備することを特徴とする雑音抑圧装置。前記フィルター処理部は、カルマンフィルターにより前記フィルター処理を行い、前記カルマンフィルターは状態空間モデルの状態方程式において自己回帰モデルの係数を使用しないように構成される、ことを特徴とする請求項1に記載の雑音抑圧装置。前記付加雑音推定部が推定した前記付加雑音の情報を更新する更新部、をさらに具備し、前記駆動音源推定部は、前記更新部によって更新された前記付加雑音の情報に基づき前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定し、前記フィルター処理部は、前記更新部によって更新された前記付加雑音の情報に基づき前記周波数領域の雑音抑圧音声データを算出する、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の雑音抑圧装置。時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換過程と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定過程と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定過程と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定過程において推定された付加雑音と、前記駆動音源推定過程において推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理過程と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換過程と、を含む雑音抑圧方法。時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換部と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された付加雑音と、前記駆動音源推定部によって推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理部と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換部と、を具備する雑音抑圧装置としてコンピューターを機能させるためのプログラム。しかしながら、上記の背景技術には、それぞれ次のような問題がある。非特許文献1および非特許文献2に記載された技術では、AR過程のモデルを仮定しているため、雑音混入音声からAR係数および駆動雑音を求める必要があるため、雑音抑圧音声の品質はそれらの推定精度に依存する。つまり、雑音混入音声からAR係数および駆動雑音を正確に算出できなければ、雑音抑圧音声の品質が劣化する。また更に、AR係数および駆動雑音の算出に計算コストがかかるという問題もある。また、非特許文献1および特許文献1のように時間領域でカルマンフィルターを用いる雑音抑圧技術では、雑音混入音声に音声が含まれている場合には音声の状態ベクトルの推定値に雑音混入音声の観測値が含まれるため、原理的に雑音抑圧効果に限界がある。以上のように、従来技術によるいずれの方法でも、高品質に雑音抑圧音声を得ることができず、この問題を解決する方法はなかった。本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、高品質に雑音抑圧音声を得ることのできる、雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、および雑音抑圧プログラムを提供するものである。[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様による雑音抑圧装置は、時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換部と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された付加雑音と、前記駆動音源推定部によって推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理部と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換部とを具備する。ここで、付加雑音推定部が周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する処理の一例は、周波数領域の音声データ振幅スペクトルにおける周波数ごとに、時間方向の平均を取ることにより付加雑音を推定する処理である。また、駆動音源推定部が推定する統計情報の一例は、駆動音源の周波数領域での分散値である。そして、駆動音源推定部が周波数領域の音声データと推定された前記付加雑音とに基づいて有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する処理の一例は、周波数ごとに、周波数領域の音声データ振幅スペクトルの分散値から、推定された付加雑音の分散値を減じることによって、駆動音源の周波数領域における分散値を推定する処理である。また、フィルター処理部が周波数領域の音声データと、付加雑音推定部によって推定された付加雑音と、駆動音源推定部によって推定された有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づいて周波数領域の雑音抑圧音声データを算出する処理の一例は次の通りである。即ち、フィルター処理部は、時系列による雑音混入音声の振幅スペクトルのデータを読み出し、周波数ごとの有色性駆動音源の分散値と周波数ごとの付加雑音の分散値をも用いて、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定誤差およびカルマンゲインを含む状態空間モデルによるフィルター処理で、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値を求める。そして、フィルター処理部は、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値から、雑音抑圧音声の振幅スペクトルの推定値を求める。[2]また、本発明の一態様は、上記の雑音抑圧装置において、前記フィルター処理部は、カルマンフィルターにより前記フィルター処理を行い、前記カルマンフィルターは状態空間モデルの状態方程式において自己回帰モデルの係数を使用しないように構成される。[3]また、本発明の一態様は、上記の雑音抑圧装置において、前記付加雑音推定部が推定した前記付加雑音の情報を更新する更新部、をさらに具備し、前記駆動音源推定部は、前記更新部によって更新された前記付加雑音の情報に基づき前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定し、前記フィルター処理部は、前記更新部によって更新された前記付加雑音の情報に基づき前記周波数領域の雑音抑圧音声データを算出する。[4]また、本発明の一態様は、時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換過程と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定過程と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定過程と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定過程において推定された付加雑音と、前記駆動音源推定過程において推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理過程と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換過程とを含む雑音抑圧方法である。[5]また、本発明の一態様は、時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換するフーリエ変換部と、前記周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する付加雑音推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された前記付加雑音とに基づき有色性駆動音源の周波数領域における統計情報を推定する駆動音源推定部と、前記周波数領域の音声データと、前記付加雑音推定部によって推定された付加雑音と、前記駆動音源推定部によって推定された前記有色性駆動音源の周波数領域における統計情報とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出するフィルター処理部と、前記フィルター処理部によって算出された前記周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する逆フーリエ変換部とを具備する雑音抑圧装置としてコンピューターを機能させるためのプログラムである。本発明によれば、周波数領域でカルマンフィルターを用いる雑音抑圧法を用いる。また、この雑音抑圧法において、AR係数を用いない状態空間モデルと、有色性駆動音源とを導入する。つまり、白色性を前提としたカルマンフィルターを用いるわけではない。周波数領域でカルマンフィルターを用いることより、時間領域での雑音抑圧よりも良好な結果が得られる。また、AR係数を用いない状態空間モデルと、有色性駆動音源とを導入していることにより、雑音混入音声からAR係数や白色性の駆動雑音を求めることがない。このため、雑音抑圧音声の音質がAR係数の推定精度に影響されることがない。また、AR係数および白色性の駆動雑音を求める計算コストがかからない。次に、図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。なお、以下において数式に言及するとき、文字の後にハット^を付した表現は、上に^が付された文字であることを表わす例:V^、X^等。また、ボールドという括弧書きは、文字がボールド体であることを表わす。[第1の実施形態]図1は、同実施形態による雑音抑圧装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、雑音抑圧装置1は、音声波形切出し部10と、フーリエ変換部20と、位相スペクトル記憶部30と、振幅スペクトル記憶部40と、非音声区間検出部50と、付加雑音推定部60と、分散算出部70と、駆動音源分散推定部駆動音源推定部80と、カルマンフィルター部フィルター処理部90と、雑音抑圧振幅スペクトル記憶部100と、逆フーリエ変換部110と、音声波形重ね合わせ部120とを含んで構成される。雑音抑圧装置1は、雑音が混入された雑音混入音声ynを入力し、このynを元に雑音を推定し、雑音を抑圧する処理を行い、雑音抑圧音声x^nを出力する。音声波形切出し部10は、入力される雑音混入音声ynを取得し、音声波形をフレームごとに切り出す。ここで、nは時系列のサンプル番号である。また、雑音混入音声ynは、サンプリングされ、AD変換アナログ-デジタル変換された音声データである。一例としては、サンプリング周波数が16kHzキロヘルツで、量子化ビット数は16ビットである。また、切り出される分析フレームの長さNはサンプル数であり、例えば、256サンプルとする。このフレーム長Nは、1/64秒約16ミリ秒に相当する。また、分析窓のシフト幅を、例えば、N/2に相当する128サンプルとする。このシフト幅N/2は、1/128秒約8ミリ秒に相当する。音声波形切出し部10は、音声波形を切り出す際に、音声データに適切な窓関数を乗じる。窓関数の例は、下の式1で表される窓関数である。なお、式1において、1≦n≦256=Nである。そして、切り出されたm番目のフレームの、n番目のサンプルのデータをym,nで表わす。フーリエ変換部20は、時間領域の入力音声波形データをフーリエ変換して周波数領域の音声データに変換する。つまり、フーリエ変換部20は、窓関数を乗じた上記のデータym,nに高速離散フーリエ変換FFT,FastFourierTransformを施し周波数特性Ym,kを算出する。ここで、kは離散周波数である。また、FFTのポイント数Kを512とする。この周波数特性Ym,kは、下の式2で表わされる。式2において、YRm,kはYm,kの実部であり、YIm,kはYm,kの虚部である。また、∠Ym,kは、Ym,kの偏角である。なお、Ym,kの絶対値振幅スペクトルは、下の式3で表わされ、Ym,kの偏角振幅スペクトルは下の式4で表わされる。フーリエ変換部20は、上記の振幅スペクトルを振幅スペクトル記憶部40に一時的に書き込み、上記の位相スペクトルを位相スペクトル記憶部30に一時的に書き込む。位相スペクトル記憶部30は、周波数特性の位相スペクトルのデータを記憶する。振幅スペクトル記憶部40は、周波数特性の振幅スペクトルのデータを記憶する。非音声区間検出部50は、一般的な音声区間検出手法を利用して、入力された雑音混入音声ynの非音声区間を検出する。音声区間検出手法自体としては、様々な既存技術を利用することができる。例えば、一つの方法としては、特定の周波数領域のパワーが所定の閾値を超えたか否かに応じて音声区間を検出する。この場合、超えた場合には音声区間であり、超えない場合には非音声区間であると判断する。また、他の方法としては、時間領域の音声信号の振幅と零交差数を用いて音声区間を検出する。この場合、ある閾値レベルを超える振幅について零交差数が所定数を超えたときに音声区間の開始であると判断し、その所定数以下になったときに非音声区間の開始であると判断する。更に他の方法としては、音声認識を利用する。この場合、所定の閾値を超える尤度の認識結果候補が得られるときに音声区間であると判断し、その他のときに非音声区間であると判断する。いずれも音声波形を切り出したフレーム単位で音声区間であるか非音声区間であるかを判定する。付加雑音推定部60は、周波数領域の音声データに基づき付加雑音を推定する。具体的には、付加雑音推定部60は、周波数領域の音声データ振幅スペクトルにおける周波数ごとに、時間方向の平均を取ることにより付加雑音を推定する。具体的には、付加雑音推定部60は、非音声区間検出部50によって検出された非音声区間について、雑音混入音声の振幅スペクトル|Yl,k|のデータを読み出す。そして、付加雑音推定部60は、離散周波数kごとに、下の式5のように振幅スペクトル|Yl,k|の平均を取ることにより、付加雑音の振幅スペクトルの推定値|V^m,k|を求める。式5において、Mボールドm,kは、離散周波数kにおける非音声区間に相当するフレーム番号の集合である。また、Mm,kは、離散周波数kにおける非音声区間に相当するフレーム数である。本実施形態における雑音抑圧装置1は、ある時点において式5を用いて推定された雑音の振幅スペクトルの推定値を、記憶しておき、使い続ける。分散算出部70は、付加雑音推定部60によって推定された付加雑音の振幅スペクトルの推定値|V^m,k|を元に、離散周波数kごとに、その分散値σV^k2を算出する。この分散値の算出は、下の式6により行なわれる。式6において、Lは、適宜定められる区間に相当するフレーム数である。なお、推定された付加雑音の振幅スペクトルの推定値|V^m,k|の離散周波数kごとの平均をゼロと仮定した。駆動音源分散推定部80は、周波数領域の音声データと、付加雑音推定部60によって推定された付加雑音に基づき有色性駆動音源の周波数領域における分散値統計情報を推定する。具体的には、駆動音源分散推定部80は、周波数ごとに、周波数領域の音声データ振幅スペクトルの分散値から、分散算出部70によって推定された付加雑音の分散値を減じて、駆動音源の周波数領域における分散値を推定する。さらに具体的には、駆動音源分散推定部80は、振幅スペクトル記憶部40から取得される振幅スペクトルのデータと、分散算出部70によって算出された付加雑音の分散値とを元に、駆動音源の分散値σX^k2を推定する。この駆動音源の分散値の算出は、下の式7により行なわれる。式7におけるLは、式6におけるLと同様のフレーム数である。なお、雑音混入音声の振幅スペクトル|Yl,k|の離散周波数kごとの平均をゼロと仮定した。カルマンフィルター部90は、周波数領域の音声データと、付加雑音推定部60によって推定された付加雑音と、駆動音源分散推定部80によって推定された駆動音源の分散値とに基づき、フィルター処理によって周波数領域の雑音抑圧音声データを算出する。具体的には、カルマンフィルター部90は、時系列による雑音混入音声の振幅スペクトルのデータを読み出し、周波数ごとの駆動音源の分散値と周波数ごとの付加雑音の分散値をも用いて、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定誤差およびカルマンゲインを含む状態空間モデルによるフィルター処理で、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値を求める。そして、カルマンフィルター部90は、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値から、雑音抑圧音声の振幅スペクトルの推定値を求める。ここで特に、カルマンフィルター部90は、状態空間モデルの状態方程式において自己回帰モデルの係数を使用しないように構成される。このカルマンフィルターの状態空間モデルは、下の式8の通りである。式8におけるXボールドm,kは、p×1×K次のベクトルであり、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルである。なお、Kは離散周波数FFTのポイント数である。このXボールドm,kは、下の式9のように表わされる。なお、式9におけるTは転置を表わし、以下においても同様である。式8におけるgボールドおよびhボールドは、p×1次の観測ベクトルであり、それぞれ式10および式11に表わすとおりである。式8におけるFボールドkは、p×p×K次の遷移行列であり、下の式12のように表わされる。当然ながら、この遷移行列のいずれの要素もAR係数自己回帰モデルの係数を含まない。カルマンフィルター部90は、時刻1からmまでの時系列による雑音混入音声の振幅スペクトルのデータ|Y1,k|,|Y2,k|,,|Ym,k|を振幅スペクトル記憶部40から読み出し、下の式13により、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値Xボールド^m|m,kを算出する。式13において、Xボールド^m|m,kは、p×1×K次のベクトルであり、雑音混入音声の振幅スペクトルのデータ|Y1,k|,|Y2,k|,,|Ym,k|が与えられたときの、音声の振幅スペクトル|Xm,k|の推定値である。同様に、Xボールド^m|m-1,kは、p×1×K次のベクトルであり、雑音混入音声の振幅スペクトルのデータ|Y1,k|,|Y2,k|,,|Ym-1,k|が与えられたときの、音声の振幅スペクトル|Xm,k|の推定値である。また、式13において、Pボールドm|m,kおよびPボールドm|m-1,kは、p×1×K次のベクトルであり、それぞれ、Xボールド^m|m,kおよびXボールド^m|m-1,kの推定誤差の共分散行列である。また、Kボールドm,kは、p×1×K次のベクトルであり、カルマンゲインを表わす。上で算出されたXボールド^m|m,kを用いて、カルマンフィルター部90は、下の式14により、雑音抑圧音声の振幅スペクトルの推定値|X^m,k|を算出する。雑音抑圧振幅スペクトル記憶部100は、カルマンフィルター部90で算出された雑音抑圧音声の振幅スペクトルの推定値|X^m|m,k|を、一時的に記憶する。逆フーリエ変換部110は、カルマンフィルター部90によって算出された周波数領域の雑音抑圧音声データを元に逆フーリエ変換処理を行うことにより、時間領域の雑音抑圧音声データを出力する。具体的には、逆フーリエ変換部110は、雑音抑圧振幅スペクトル記憶部100から読み出した雑音抑圧音声の振幅スペクトル|X^m|m,k|と、位相スペクトル記憶部30から読み出した雑音混入音声の位相スペクトル∠Ym,kから、雑音抑圧音声の周波数特性を求める。雑音抑圧音声の周波数特性X^m,kは、下の式15で表わされる。そして逆フーリエ変換部110は、この周波数特性X^m,kを元に逆フーリエ変換IFFT,InverseFFTの処理を行うことにより、フレームごとの音声の時間波形x^m,nを得る。この時間波形x^m,n、雑音抑圧された音声の波形である。ここで、mはフレームのインデックスを表わし、nはフレーム内のサンプルのインデックスを表わす。音声波形重ね合わせ部120は、逆フーリエ変換部110の処理によって得られた時間波形x^m,nを、式1で示したハミング窓whammnで除して、適切な窓関数をたとえばハニング窓ハン窓を乗じる。ハニング窓whannnは、下の式16の通りである。そして音声波形重ね合わせ部120は、窓関数を乗じたデータをフレームごとにシフト幅分ずらして重ね合わせることにより、雑音抑圧音声x^nを求める。[第2の実施形態]次に、第2の実施形態について説明する。なおここでは、第1の実施形態と共通の事項についての説明を省略し、第2の実施形態に特有の事項のみを述べる。図2は、第2の実施形態による雑音抑圧装置の機能構成を示すブロック図である。図示する通り、雑音抑圧装置2は、分散更新部200更新部を備える。雑音抑圧装置2において、分散算出部70は、所定の時間間隔でその時点での最新のデータに基づき付加雑音の分散値σV^k2を算出する。そして、分散更新部200は、付加雑音推定部60が推定した付加雑音の情報を更新する。具体的には、分散更新部200は、所定の時間間隔で分散算出部70によって算出された最新の分散値σV^k2を出力する。駆動音源分散推定部80は、分散更新部200から出力された上記分散値を用いて、駆動音源の分散を推定する。カルマンフィルター部90は、分散更新部200から出力された上記分散値を用いて、雑音抑圧音声の振幅スペクトルの推定値|X^m,k|を算出する。以上の点を除き、雑音抑圧装置2の構成は、第1の実施形態における雑音抑圧装置1と同様である。上記のように、この雑音抑圧装置2は、所定の時間間隔で付加雑音を推定し、推定された最新の付加雑音のデータに基づいて雑音抑圧を行なう。従って、時間経過につれて雑音の振幅スペクトルが変化した場合にも、その変化を追従し、精度良く雑音抑圧を行なうことができる。なお、上述したそれぞれの実施形態における雑音抑圧装置の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この雑音抑圧装置の機能をCPUに実行させる手順を表わしたプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいうコンピューターシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピューター読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。<変形例等について>以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。上記実施形態においては、非音声区間検出部50は、周波数に依らず、音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、非音声区間を検出した。代わりに、非音声区間検出部50が、離散周波数kごとに音声区間であるか非音声区間であるかを判定し、非音声区間を検出するようにしても良い。この場合、付加雑音推定部60は、離散周波数kに応じて、非音声区間検出部50が検出した非音声区間の振幅スペクトル|Ym,k|を用いて、付加雑音の推定を行なう。また、上記実施形態においては、過去のフレームにおけるスペクトルから得られた値のみを用いて音声の推定雑音抑圧を行なっている。しかし、カルマンフィルター部90が音声の推定を行なう際に、推定対象の時点よりも後のフレームの値を併用するようにしても良い。但しこの場合、推定精度の向上が期待される一方で、推定結果を得るためのリアルタイム性がやや損なわれる。また、上記実施形態においては、付加雑音の分散値および駆動音源の分散値を用いて、雑音抑圧振幅スペクトルを算出した。分散値は、平均値からの乖離の2乗の平均として算出される値であるが、この分散値に限らず、付加雑音および駆動音源それぞれにおけるスペクトル値の分布状況を表わす統計情報に基づいて、雑音抑圧振幅スペクトルを算出するようにしても良い。以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。<シミュレーションによる参考例との比較評価>次に、本発明の効果を明確にするため、本発明の実施形態と参考実施例との間で、雑音抑圧のシミュレーション結果を比較する。参考例1参考例1は、先行技術文献の一つとしてあげた非特許文献1に記載された方法である。本例は、時間領域でカルマンフィルターを用いて雑音抑圧を図る。本例では、雑音混入音声が、音声と加法性雑音により構成されるものとする。そして、音声にAR自己回帰過程のモデルを仮定する。また、加法性雑音は、平均が0で、所定の分散値を有するガウス性白色雑音である。この雑音を考慮した状態空間モデルに基づき、遷移行列を用いて、音声の状態ベクトルの遷移を表わすことができる。なお、遷移行列の要素の一部に、AR係数が含まれる。カルマンフィルターは、離散時刻の時系列による雑音混入音声の時間変化を用いて、音声の状態ベクトルの推定値を算出する。本例による方法では、雑音混入音声からAR係数および駆動雑音を求める必要があるため、雑音抑圧音声の品質はそれらの推定精度に依存する。図3は、参考例1の方法によって雑音抑圧した音声波形の例を示すグラフである。同図において、横軸は時刻単位は秒であり、縦軸は振幅である。同図aは、クリーンスピーチの音声波形を示す。同図bは、付加雑音の音声波形を示す。同図cは、雑音混入音声SNR=0dBデシベルを示す。同図dは、aのクリーンスピーチを元にAR係数および駆動雑音の分散値を求めたときの、理想的な状況における雑音抑圧音声の音声波形を示す。同図eは、cの雑音混入音声を元にAR係数および駆動雑音の分散値を求めたときの、雑音抑圧音声の音声波形を示す。なお、ここでは、付加雑音の分散値を既知としている。図4は、図3に対応し、参考例1の方法によって雑音抑圧した場合のスペクトルを示すグラフである。同図において、横軸は時刻であり、縦軸は周波数である。またこのグラフにおいて、グレースケールの濃さは該当する時刻における該当する周波数のパワーを表わす。なお、図4のaからeまでは、それぞれ、図3のaからeまでに対応する。図3および図4からわかるように、参考例1におけるeの雑音抑圧音声では、音声が存在しない部分非音声区間を中心に、雑音混入音声から推定したAR係数による品質劣化が見られる。また、参考例1におけるdは原理的に性能の上限にあたる理想的な状況における雑音抑圧音声であるが、このdにおいてさえ音声が存在する部分音声区間の雑音を抑圧しきれていなことのがわかる。参考例2参考例2は、先行技術文献の一つとしてあげた特許文献1に記載された方法である。本例は、時間領域の信号に対して、AR係数の推定を必要とせずに雑音抑圧を行なう方法である。本例では、参考例1と同様に加法性雑音モデルを仮定し、状態空間モデルを構成する。但し本例では、加法性雑音は、白色性駆動雑音ではなく、有色性駆動音源である。本例の遷移行列は、要素としてAR係数を含まない。本例の遷移行列は、参考例1の遷移行列におけるAR係数の要素を0で置き換えたものである。すると、カルマンフィルターは参考例1と同様に、音声の状態ベクトルの推定値を算出し、そして音声の推定値が得られる。図5は、参考例2の方法によって雑音抑圧した音声波形の例を示すグラフである。同図aはクリーンスピーチの音声波形を示す。同図bは付加雑音の波形を示す。同図cは雑音混入音声の波形を示す。同図dは、aのクリーンスピーチから駆動音源の分散値を求めるとともに、bから付加雑音の分散値を求めたときの、理想的な状況における雑音抑圧音声の波形を示す。同図eは、cの雑音混入音声から駆動雑音の分散値および付加雑音の分散値を求めたときの雑音抑圧音声の波形を示す。なお、ここでは付加雑音の分散値を既知としている。図6は、図5に対応し、参考例2の方法によって雑音抑圧した場合のスペクトルを示すグラフである。なお、図6のaからeまでは、それぞれ、図5のaからeまでに対応する。図5および図6からわかるように、参考例2におけるeの雑音抑圧音声では、参考例1の方法によるものと比べて、音声が存在しない部分非音声区間を中心に品質の改善が見られる。しかしながら、参考例2におけるdは原理的に性能の上限にあたる理想的な状況における雑音抑圧音声であるが、このdにおいてさえ、音声が存在する部分音声区間の雑音が抑圧しきれていないことがわかる。本例では、雑音混入音声に音声が含まれていない雑音のみの場合は、音声の状態ベクトルの推定値に雑音混入音声の観測値は含まれない。一方、雑音混入音声に音声が含まれている場合は、音声の状態ベクトルの推定値に雑音混入音声の観測値が含まれる。よって、本例による雑音抑圧法では、原理的に雑音抑圧効果に限界がある。参考例3参考例3は、先行技術文献の一つとしてあげた非特許文献2に記載された方法である。本例は、周波数領域でカルマンフィルターを用いる雑音抑圧法である。参考例1と同様に加法性雑音モデルを仮定したとき、その離散フーリエ変換による周波数表現により、雑音混入音声のスペクトルは、音声のスペクトルと雑音のスペクトルの和で表わされる。また、雑音混入音声のスペクトルは、振幅スペクトルと位相スペクトルに分離できる。そして、雑音混入音声の振幅スペクトルは、音声の振幅スペクトルと雑音の振幅スペクトルの和であると仮定する。なお、雑音の振幅スペクトルは、所定の分散によるガウス性白色雑音である。さらに、音声の振幅スペクトルの時間変化にAR過程のモデルを仮定する。離散周波数ごとの音声の振幅スペクトルの時間変化は、AR係数を伴う自己回帰で表わされ、ガウス性白色雑音が付加される。すると状態空間モデルとして、遷移行列を用いて、音声の状態ベクトルの遷移を表わすことができる。遷移行列の要素の一部には、AR係数が含まれる。カルマンフィルターは、離散時刻の時系列による雑音混入音声の振幅スペクトルの時間変化を用いて、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値を算出する。図7は、参考例3の方法によって雑音抑圧した音声波形の例を示すグラフである。同図aはクリーンスピーチの音声波形を示す。同図bは付加雑音の波形を示す。同図cは雑音混入音声の波形を示す。同図dは、aのクリーンスピーチから駆動音源の分散値を求めるとともに、bから付加雑音の分散値を求めたときの、理想的な状況における雑音抑圧音声の波形を示す。同図eは、cの雑音混入音声から駆動雑音の分散値および付加雑音の分散値を求めたときの雑音抑圧音声の波形を示す。なお、ここでは付加雑音の分散値を既知としている。図8は、図7に対応し、参考例2の方法によって雑音抑圧した場合のスペクトルを示すグラフである。なお、図8のaからeまでは、それぞれ、図7のaからeまでに対応する。図7および図8からわかるように、参考例3におけるeの雑音抑圧音声では、全体的に品質の劣化が見られる。しかしながら、参考例3におけるdは、原理的に性能の上限にあたる理想的な状況での雑音抑圧音声であり、音声が存在する部分音声区間の雑音が抑圧されているのがわかる。雑音混入音声に音声が含まれている場合は、音声の振幅スペクトルの状態ベクトルの推定値に雑音混入音声の観測値が含まれる。従って、周波数領域でカルマンフィルターを用いた雑音抑圧法でも、原理的に雑音抑圧効果に限界がある。が、図8の理想的な状況では図4、図6に比べて、音声が存在する部分で改善がみられる。これは、AR係数の推定精度が時間領域に比べて、周波数領域の方が高い効果を得られるためであると考えられる。第1および第2の実施形態次に、本発明の実施形態において説明した方法で雑音を抑圧した場合について、グラフを参照しながら説明する。図9は、同実施形態によるの方法で雑音抑圧した音声波形の例を示すグラフである。同図aはクリーンスピーチの音声波形を示す。同図bは付加雑音の波形を示す。同図cは雑音混入音声の波形を示す。同図dは、aのクリーンスピーチから駆動音源の分散値を求めるとともに、bから付加雑音の分散値を求めたときの、理想的な状況における雑音抑圧音声の波形を示す。同図eは、cの雑音混入音声から駆動雑音の分散値および付加雑音の分散値を求めたときの雑音抑圧音声の波形を示す。なお、ここでは付加雑音の分散値を既知としている。図10は、図9に対応し、同実施形態の方法によって雑音抑圧した場合のスペクトルを示すグラフである。なお、図10のaからeまでは、それぞれ、図9のaからeまでに対応する。図9および図10を見ればわかるように、参考例1~3の方法に比べて、原理的に性能の上限にあたる理想的な状況であるdにおいて雑音が抑圧されていることがわかる。また、eにおいても音声が存在する部分音声区間の雑音がよく抑圧されていることがわかる。さらに詳細に、図10eが示す雑音抑圧音声のスペクトルのグラフを検討する。図10eのスペクトルは、図4eが示す参考例1の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、非音声区間即ち、クリーンスピーチの音声波形の振幅がほぼゼロである区間において、明らかに雑音付加前のスペクトルに近い。また、図10eのスペクトルは、図4eが示す参考例1の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、音声区間においても、雑音付加前のスペクトルにより近い。また、図10eのスペクトルは、図6eが示す参考例2の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、非音声区間において、明らかに雑音付加前のスペクトルに近い。また、図10eのスペクトルは、図6eが示す参考例1の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、音声区間においても、雑音付加前のスペクトルにより近い。また、図10eのスペクトルは、図8eが示す参考例3の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、非音声区間において、明らかに雑音付加前のスペクトルに近い。また、図10eのスペクトルは、図6eが示す参考例1の雑音抑圧音声のスペクトルと比べて、音声区間においても、雑音付加前のスペクトルにより近い。上記のうち、参考例2の方法による雑音抑圧音声のスペクトル図6eは、参考例1および3の方法によるそれらと比べても、比較的良好な抑圧結果を示していると言える。しかしながら、そのような参考例2の方法と比べてもなお、図10eのスペクトルは、一層良好な雑音抑圧音声が得られていることを示している。つまり、前記の実施形態による雑音抑圧法は、参考例1~3にはない、特有の効果を生じさせるものである。つまり、この実施形態による雑音抑圧法は、周波数領域でカルマンフィルターを用いるとともに、AR係数を用いない状態空間モデルと、有色性駆動音源を導入している。これにより、雑音混入音声からAR係数および白色性の駆動雑音を求めることがないため、雑音抑圧音声の音質がAR係数の推定精度に影響されることなく、高品質に雑音抑圧音声を得ることができる。また、AR係数および白色性の駆動雑音を求める計算コストがかからないという利点も同時にある。"