"第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる前記第2信号の抑圧を行なう抑圧手段と、前記混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する分析手段と、前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制手段と、を備える信号処理装置。前記分析手段は、スペクトルピーク周波数を、前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。前記分析手段は、第1周波数における振幅値またはパワー値と、前記第1周波数に隣接する第2周波数における振幅値またはパワー値との差分が所定の閾値よりも大きい場合に、前記第1周波数を前記スペクトルピーク周波数と判定する請求項2に記載の信号処理装置。前記分析手段は、前記スペクトルピーク周波数のうち、規則的に出現する前記スペクトルピーク周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項2に記載の信号処理装置。前記分析手段は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超える周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。前記分析手段は、振幅値またはパワー値が所定の閾値を超えるスペクトルピーク周波数を前記重要度の高い周波数成分と判定する請求項1に記載の信号処理装置。前記抑圧手段は、前記混在信号に混在する前記第2信号を推定し、推定第2信号を用いて前記混在信号の前記抑圧を行なう手段であり、前記抑制手段は、前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記推定第2信号の値を小さく補正する請求項1乃至6の何れか1項に記載の信号処理装置。前記抑圧手段は、前記混在信号に混在すると予測される前記第2信号を記憶第2信号として予め記憶し、当該記憶第2信号を用いて前記混在信号の抑圧を行なう手段であり、前記抑制手段は、前記分析手段での判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記記憶第2信号の値を小さく補正する請求項1乃至6の何れか1項に記載の信号処理装置。前記抑圧手段は、抑圧係数を前記混在信号に乗算することによって前記混在信号中の前記第2信号を抑圧する手段であり、前記抑制手段は、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記抑圧係数の値を小さく補正する請求項1乃至8の何れか1項に記載の信号処理装置。前記第2信号は雑音であり、前記抑制手段は、前記抑圧手段で抑圧に用いられる推定雑音のうち、重要度の低い周波数成分に対する推定雑音に比べて、重要度の高い周波数成分に対する推定雑音の値を小さく補正する請求項1に記載の信号処理装置。第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定し、前記混在信号に含まれる前記第2信号の抑圧を行なう際、前記重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する抑圧を抑制する信号処理方法。第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、前記混在信号に含まれる前記第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する分析ステップと、前記分析ステップでの判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、をコンピュータに実行させる信号処理プログラム。しかしながら、上述の特許文献1に開示された方法は、重要な信号か否かに拘わらず推定した雑音情報を用いて劣化信号中の雑音を抑圧していた。このため、推定した雑音が過大であるときには、出力が正しい値よりも小さくなり、人等に歪として知覚されることがあった。特に、所望信号のうち、重要な周波数成分に対する処理によって信号品質が劣化してしまう場合には、深刻な音質の劣化として人等に知覚された。以上を踏まえ、本発明は、上述の課題を解決する信号処理技術を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧手段と、前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析手段と、前記分析手段での分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制手段と、を備えたことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析ステップと、前記分析ステップでの分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、を含むことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧する抑圧ステップと、前記混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析する分析ステップと、前記分析ステップでの分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する前記第2信号の抑圧を抑制する抑制ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、高品質な信号処理を達成できる。以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。第1実施形態本発明の第1実施形態としての信号処理装置100について、図1を用いて説明する。信号処理装置100は、第1信号と第2信号とが混在した混在信号を処理して前記第2信号を抑圧するための装置である。図1に示すように、信号処理装置100は、信号分析部101と抑圧抑制部102と信号抑圧部103とを含む。信号分析部101は、混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに判定する。抑圧抑制部102は、判定の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第2信号の抑圧を抑制する。信号抑圧部103は、混在信号を処理して第2信号を抑圧する。以上の構成により、重要な信号成分を残すことにより高品質な信号処理を達成できる。第2実施形態本発明の第2実施形態としての雑音抑圧装置200について図2乃至図11を用いて説明する。本実施形態の雑音抑圧装置200は、例えばデジタルカメラ、ノートパソコン、携帯電話などといった装置の一部としても機能するが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力信号からのノイズ除去を要求されるあらゆる信号処理装置に適用可能である。《全体構成》図2Aは、雑音抑圧装置200の全体構成を示すブロック図である。図2Aに示すように、雑音抑圧装置200は、入力端子201と、変換部202と、逆変換部203と出力端子204の他、雑音抑圧部205と雑音推定部206と重要度別雑音補正部208とを含む。入力端子201には、劣化信号第1信号としての所望信号と第2信号としての雑音の混在する混在信号が、サンプル値系列として供給される。入力端子201に供給された劣化信号は、変換部202においてフーリエ変換などの変換を施されて複数の周波数成分に分割される。複数の周波数成分は各周波数ごとに独立に処理される。ここでは、特定の周波数成分に注目して説明を続ける。周波数成分のうち振幅スペクトル振幅成分220は雑音抑圧部205へ供給され、位相スペクトル位相成分230は逆変換部203に供給される。なお、ここでは雑音抑圧部205に振幅スペクトル220が供給されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、その二乗に相当するパワースペクトルが雑音抑圧部205に供給されても良い。雑音推定部206は、変換部202から供給される劣化信号振幅スペクトル220を用いて、雑音を推定し、推定第2信号としての雑音情報250を生成する。また、重要度別雑音補正部208は、変換部202から供給された劣化信号振幅スペクトル220と、生成された雑音情報250とを用いて、信号の重要度別に雑音を補正する。信号の重要度は、スペクトル中における振幅がどの程度知覚されやすいかによって決まる。すなわち、重要度別雑音補正部208は、振幅それ自体だけではなく、近傍周波数の信号成分によるマスキングを考慮して、重要度を決定することもできる。そして、重要度別雑音補正部208は、重要な周波数の信号については雑音を補正して、抑圧する雑音を小さくする。つまり、雑音の抑圧程度を低減する。補正後の雑音情報である補正雑音260は、雑音抑圧部205に供給されて劣化信号220から減算され、強調信号振幅スペクトル240として逆変換部203に供給される。逆変換部203は、変換部202から供給された位相スペクトル230と、強調信号振幅スペクトル240とを合成して逆変換を行い、強調信号として、出力端子204に供給する。《重要度別雑音補正部の構成》図2B~図2Gは、それぞれ重要度別雑音補正部208の内部構成の6つの例を示す図である。図2Bに示す重要度別雑音補正部208は、劣化信号振幅スペクトルのピークを重要度情報として検出する信号分析部251と、スペクトルピークでは雑音情報が小さくなるように補正する雑音補正部252とを備える。信号分析部251は、各周波数におけるスペクトルと、隣接する周波数におけるスペクトルとを比較して、スペクトルが十分に大きいかどうかを評価してスペクトルのピークを検出する。例えば、信号分析部251は、各周波数のスペクトルをその両隣低域側及び高域側のスペクトルと比較して、その差が閾値より大きいときにピークと判定する。ここでのピーク検出用閾値は、両側のスペクトルに対して等しい必要はない。日本工業規格JIS×4332-3音響映像オブジェクトの符号化―第3部音響―、2002年3月には、高域側の差分閾値を低域側差分閾値よりも小さくすることが、聴覚特性に合致すると記載されている。この文献と同様に、重要度別雑音補正部208は、低域側及び高域側の複数の周波数に対して差分を求め、これらの情報を総合してピークを検出することもできる。すなわち、すぐ隣の周波数に対しては差分が大きいが、それよりも離れた隣接周波数同士においては差分が小さい周波数を検出すれば、それがピークとなる。信号分析部251は、このようにして検出したピークの位置周波数を、雑音補正部252へ供給する。なお、信号分析部251は、ピークと判定した全ての周波数を雑音補正部252に供給しなくても良い。例えば、信号分析部251は、全体のピークの振幅上位所定割合例えば80以上に入っている周波数のみ抽出しても良い。また、信号分析部251は、特定の周波数帯域に含まれるピークだけを雑音補正部252に供給してもよい。このような周波数帯域の例としては、低域周波数がある。低域周波数は、知覚的に重要であり、低域にあるピーク成分の雑音抑圧程度が低減されることにより、主観的な音質が向上する。更に、信号分析部251は、一定の周波数間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合、または一定の時間間隔で規則的に出現する規則的ピークがある場合には、その規則的ピークが現われる周波数をより重要な周波数と判定しても良い。同様に、信号分析部251は、時間軸方向のピークの定常性を利用して、ピークを検出することもできる。すなわち、特定の周波数がピークと判定されると、その周波数がその後もピークである可能性が高い。この性質を利用すると、信号分析部251は、一回ピークとして検出された周波数において、その後の検出閾値を通常よりも小さく設定することによって、雑音などに妨害されて検出が失敗することを防止することができる。また、信号分析部251は、ピーク成分が連続して検出された後にピーク成分が検出されなくなってからしばらくの間は、検出閾値を小さくしても良い。信号分析部251は、この閾値を、ピークが検出されない時間が長くなるにつれて次第に小さく設定してゆき、値が一定値を下回ったときに通常の閾値に再設定してもよい。図2Bにおいて、雑音補正部252は、信号分析部251から受け取ったスペクトルピーク周波数を重要度の高い周波数成分と判断し、そのスペクトルピーク周波数において入力した雑音情報250から一定値Pを減算する。この結果、入力した雑音情報250は、図2Bに示す補正雑音260のように補正される。図2Cは、図2Bとは異なる補正処理を行なう雑音補正部253を備えた重要度別雑音補正部208を示している。図2Cに示す雑音補正部253は、信号分析部251から受け取ったスペクトルピーク周波数において、入力した雑音情報250に一定値Qを乗算するQは1以下。この結果、入力した雑音情報250は、図2Cに示す補正雑音260のように補正される。図2Dは、図2Bとは異なる信号分析処理を行なう信号分析部261を備えた重要度別雑音補正部208を示している。図2Dに示す信号分析部261は、重要度情報として、単なるピークではなく劣化信号振幅スペクトルの大きさを分析する。つまり信号分析部261は、スペクトルがピークを形成しなくても、振幅値またはパワー値が大きいときには、その周波数を重要度の高い周波数成分と判断して検出する。例えば、大きな値のスペクトルが周波数方向に連続すると、ピークとしては検出されないが、このような部分は、聴覚にとって重要である。そこで、信号分析部261は、検出した大振幅の位置周波数を、雑音補正部252へ供給する。ここでは、信号分析部261は、劣化信号振幅スペクトルが重要か否かを、劣化信号振幅スペクトルの大きさが所定の閾値よりも大きいか否かによって判定する。所定の閾値は、例えば、周波数全体のパワースペクトルの平均値、その平均値のN倍、特定の周波数帯域の中の一番大きい振幅のN倍などの値である。信号分析部261は、特に、周波数帯域に分割して閾値を決めると、該当する周波数帯域の中で重要な周波数成分を検出することができる。帯域平均パワーが小さい領域にある周波数で重要な成分の検出については、このような処理によって検出漏れを防ぐことができる。雑音補正部252は、図2Bで説明したものと同様であるため説明を省略する。図2Eは、図2Dの信号分析部261と、図2Cの雑音補正部253とを組み合わせた重要度別雑音補正部208を示している。それぞれの動作は、図2C、図2Dで説明したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。図2Fは、重要度情報として、より重要なピークを選別して雑音補正を行なう重要度別雑音補正部208の構成を示す図である。ここでの信号分析部271は、スペクトルピーク周波数のうち、振幅値が一定値を超えるものを選択する。そして、雑音分析部272は、その周波数については、雑音が一定値を下回るようにクリッピングする。例えば、雑音分析部272は、スペクトルピーク周波数の雑音上限値をRとすると、スペクトルピーク周波数での雑音情報がRより大きい場合には、Rを出力し、スペクトルピーク周波数での雑音情報がRより小さい場合には、その雑音情報をそのまま出力する。この結果、入力した雑音情報250は、図2Fに示す補正雑音260のように補正される。図2Gは、重要度情報として、劣化信号からピーク周波数及びピーク振幅を取り出し、それらを用いて雑音を補正する重要度別雑音補正部208の構成を示す図である。信号分析部281は、検出したピークの位置周波数及び大きさ振幅を、雑音補正部282へ供給する。雑音補正部282は、ピークの大きさに応じて推定雑音を小さくする。ここでは例として、雑音補正部282は、雑音情報N1,N2,...から、ピークの大きさA1,A5,...に比例する値を減算している。この結果、入力した雑音情報250は、図2Gに示す補正雑音260のように補正される。その他、重要度別雑音補正部208は、劣化信号振幅スペクトルの雑音らしさを分析してもよい。例えば、検出されたピークのうち、低域に存在するピークは雑音の可能性が低い。また、スペクトル値が小さくピークでない位置では雑音らしさが高い。すなわち、重要度別雑音補正部208は、低域に存在するピーク周波数では雑音情報が小さくするように補正してもよい。重要度別雑音補正部208の生成する重要度情報は、既に説明したピーク、大振幅、及び雑音らしさを適切に組み合わせてもよい。例えば、重要度別雑音補正部208は、大振幅のスペクトルに対してピーク検出の閾値を低くして、振幅が大きい帯域では小さなピークも検出されるように制御するなどしても良い。重要度別雑音補正部208は、指標を組み合わせて用いることで、より正確な重要度情報を得ることができる。また、これまでの他の説明のように、重要度別雑音補正部208は、処理を特定の周波数帯域に限定する、サブバンド処理などを適用することが可能である。重要度別雑音補正部208による補正により、重要度が高い場合には弱い雑音抑圧が、重要度が低い場合には強い雑音抑圧が実行される。その結果、重要な周波数の振幅は維持され、強調信号の音質が格段に向上する。言い代えれば、雑音の振幅又はパワースペクトルに対して、重要度を加味した抑圧が行なわれることで、より高品質の出力を得ることができる。《変換部の構成》図3は、変換部202の構成を示すブロック図である。図3に示すように、変換部202はフレーム分割部301、窓がけ処理部windowingunit302、及びフーリエ変換部303を含む。劣化信号サンプルは、フレーム分割部301に供給され、K/2サンプル毎のフレームに分割される。ここで、Kは偶数とする。フレームに分割された劣化信号サンプルは、窓がけ処理部302に供給され、窓関数windowfunctionであるwtとの乗算が行なわれる。第nフレームの入力信号yntt=0,1,...,K/2-1に対するwtで窓がけwindowingされた信号は、次式1で与えられる。また、窓がけ処理部302は、連続する2フレームの一部を重ね合わせオーバラップして窓がけしてもよい。オーバラップ長としてフレーム長の50を仮定すれば、t=0,1,...,K/2-1に対して、以下の式2で得られる左辺が、窓がけ処理部302の出力となる。窓がけ処理部302は、実数信号に対しては、左右対称窓関数を用いてもよい。また、窓関数は、MMSESTSA法における抑圧係数を1に設定したとき、又はSS法においてゼロを減算したときの入力信号と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計される。これは、wtwtK/2=1となることを意味する。以後、連続する2フレームの50をオーバラップして窓がけする場合を例として説明を続ける。窓かけ処理部402は、wtとして、例えば、次式3に示すハニング窓を用いてもよい。このほかにも、ハミング窓、ケイザー窓、ブラックマン窓など、様々な窓関数が知られている。窓がけされた出力はフーリエ変換部303に供給され、劣化信号振幅スペクトルYnkに変換される。劣化信号スペクトルYnkは位相と振幅に分離され、劣化信号位相スペクトルargYnkは逆変換部203に、劣化信号振幅スペクトル|Ynk|は雑音推定部206に供給される。既に説明したように、振幅スペクトルの代わりにパワースペクトルが利用されても良い。《逆変換部の構成》図4は、逆変換部203の構成を示すブロック図である。図4に示すように、逆変換部203は逆フーリエ変換部401、窓がけ処理部402、及び、フレーム合成部403を含む。逆フーリエ変換部401は、雑音抑圧部205から供給された強調信号振幅スペクトル240と変換部202から供給された劣化信号位相スペクトル230とを乗算して、強調信号以下の式4の左辺を求める。逆フーリエ変換部401は、得られた強調信号に逆フーリエ変換を施し、1フレームがKサンプルを含む時間領域サンプル値系列xntt=0,1,...,K-1として、窓がけ処理部402に供給する。窓がけ処理部402は、xntと窓関数wtとの乗算を行なう。第nフレームの入力信号xntt=0,1,...,K/2-1に対してwtで窓がけされた信号は、次式5の左辺で与えられる。また、連続する2フレームの一部を重ね合わせオーバラップして窓がけすることも広く行なわれている。フレーム長の50をオーバラップ長として仮定すれば、t=0,1,...,K/2-1に対して、以下の式の左辺が、窓がけ処理部402の出力となり、フレーム合成部403に伝達される。フレーム合成部403は、窓がけ処理部402からの隣接する2フレームの出力を、K/2サンプルずつ取り出して重ね合わせ、以下の式7によって、t=0,1,...,K-1における出力信号式7の左辺を得る。得られた出力信号は、フレーム合成部403から出力端子204に伝達される。なお、図3と図4において変換部202と逆変換部203における変換をフーリエ変換として説明したが、フーリエ変換に代えて、コサイン変換、修正コサイン変換、アダマール変換、ハール変換、ウェーブレット変換など、他の変換が用いられても良い。例えば、コサイン変換や修正コサイン変換は、変換結果として振幅だけしか得られない。このため、図2における変換部202から逆変換部203に至る経路は不要になる。また、雑音記憶部に記録する雑音情報も、振幅又はパワーだけとなり、記憶容量の削減、雑音抑圧処理における演算量の削減に貢献する。変換部202、逆変換部203がハール変換を用いた場合は、乗算が不要となり、LSI化したときの面積を小さくすることができる。変換部202、逆変換部203がウェーブレット変換を用いた場合は、周波数によって時間解像度を異なったものに変更できるために、雑音抑圧効果の向上が期待できる。《雑音推定部の構成》図5は、図2Aの雑音推定部206の構成を示すブロック図である。雑音推定部206は、推定雑音計算部501、重み付き劣化音声計算部502、及びカウンタ503から構成される。雑音推定部206に供給された劣化音声パワースペクトルは、推定雑音計算部501、及び重み付き劣化音声計算部502に伝達される。重み付き劣化音声計算部502は、供給された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて重み付き劣化音声パワースペクトルを計算し、推定雑音計算部501に伝達する。推定雑音計算部501は、劣化音声パワースペクトル、重み付き劣化音声パワースペクトル、及びカウンタ503から供給されるカウント値を用いて雑音のパワースペクトルを推定し、推定雑音パワースペクトルとして出力すると同時に、重み付き劣化音声計算部502に帰還する。図6は、図5に含まれる推定雑音計算部501の構成を示すブロック図である。推定雑音計算部501は、更新判定部601、レジスタ長記憶部602、推定雑音記憶部603、スイッチ604、シフトレジスタ605、加算器606、最小値選択部607、除算部608、カウンタ609を有する。スイッチ604には、重み付き劣化音声パワースペクトルが供給されている。スイッチ604が回路を閉じたときに、重み付き劣化音声パワースペクトルは、シフトレジスタ605に伝達される。シフトレジスタ605は、更新判定部601から供給される制御信号に応じて、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。シフトレジスタ長は、後述するレジスタ長記憶部602に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ605の全レジスタ出力は、加算器606に供給される。加算器606は、供給された全レジスタ出力を加算して、加算結果を除算部608に伝達する。一方、更新判定部601には、カウント値、周波数別劣化音声パワースペクトル及び周波数別推定雑音パワースペクトルが供給されている。更新判定部601は、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常に′′1′′を、カウント値が予め設定された値に到達した後は、入力された劣化音声信号が雑音であると判定されたときに′′1′′を、それ以外のときに′′0′′を出力し、カウンタ609、スイッチ604、及びシフトレジスタ605に伝達する。スイッチ604は、更新判定部601から供給された信号が′′1′′のときに回路を閉じ、′′0′′のときに開く。カウンタ609は、更新判定部601から供給された信号が′′1′′のときにカウント値を増加し、′′0′′のときには変更しない。シフトレジスタ605は、更新判定部601から供給された信号が′′1′′のときにスイッチ604から供給される信号サンプルを1サンプル取り込むと同時に、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトする。最小値選択部607には、カウンタ609の出力とレジスタ長記憶部602の出力が供給されている。最小値選択部607は、供給されたカウント値とレジスタ長のうち、小さい方を選択して、除算部608に伝達する。除算部608は、加算器606から供給された劣化音声パワースペクトルの加算値をカウント値又はレジスタ長の小さい方の値で除算し、商を周波数別推定雑音パワースペクトルλnkとして出力する。Bnkn=0,1,...,N-1をシフトレジスタ605に保存されている劣化音声パワースペクトルのサンプル値とすると、λnkは、以下の式で与えられる。ただし、Nはカウント値とレジスタ長のうち、小さい方の値である。カウント値はゼロから始まって単調に増加するので、最初はカウント値で除算が行なわれ、後にはレジスタ長で除算が行なわれる。レジスタ長で除算が行なわれることは、シフトレジスタに格納された値の平均値を求めることになる。最初は、シフトレジスタ605に十分多くの値が記憶されていないために、実際に値が記憶されているレジスタの数で除算が行なわれる。実際に値が記憶されているレジスタの数は、カウント値がレジスタ長より小さいときはカウント値に等しく、カウント値がレジスタ長より大きくなると、レジスタ長と等しくなる。図7は、図6に含まれる更新判定部601の構成を示すブロック図である。更新判定部601は、論理和計算部701、比較部702、704、閾値記憶部705、703、閾値計算部706を有する。図5のカウンタ503から供給されるカウント値は、比較部702に伝達される。閾値記憶部703の出力である閾値も、比較部702に伝達される。比較部702は、供給されたカウント値と閾値を比較し、カウント値が閾値より小さいときに′′1′′を、カウント値が閾値より大きいときに′′0′′を、論理和計算部701に伝達する。一方、閾値計算部706は、図6の推定雑音記憶部603から供給される推定雑音パワースペクトルに応じた値を計算し、閾値として閾値記憶部705に出力する。最も簡単な閾値の計算方法は、推定雑音パワースペクトルを定数倍することである。その他に、閾値計算部706は、高次多項式や非線形関数を用いて閾値を計算することも可能である。閾値記憶部705は、閾値計算部706から出力された閾値を記憶し、1フレーム前に記憶された閾値を比較部704へ出力する。比較部704は、閾値記憶部705から供給される閾値と変換部202から供給される劣化音声パワースペクトルを比較し、劣化音声パワースペクトルが閾値よりも小さければ′′1′′を、大きければ′′0′′を論理和計算部701に出力する。すなわち、比較部704は、推定雑音パワースペクトルの大きさをもとに、劣化音声信号が雑音であるか否かを判別している。論理和計算部701は、比較部702の出力値と比較部704の出力値との論理和を計算し、計算結果を図6のスイッチ604、シフトレジスタ605及びカウンタ609に出力する。このように、初期状態や無音区間だけでなく、有音区間でも劣化音声パワーが小さい場合には、更新判定部601は′′1′′を出力する。すなわち、推定雑音の更新が行われる。閾値の計算は各周波数ごとに行われるため、各周波数ごとに推定雑音の更新を行うことができる。図8は、重み付き劣化音声計算部502の構成を示すブロック図である。重み付き劣化音声計算部502は、推定雑音記憶部801、周波数別SNR計算部802、非線形処理部804、及び乗算器803を有する。推定雑音記憶部801は、図5の推定雑音計算部501から供給される推定雑音パワースペクトルを記憶し、1フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルを周波数別SNR計算部802へ出力する。周波数別SNR計算部802は、推定雑音記憶部801から供給される推定雑音パワースペクトルと変換部202から供給される劣化音声パワースペクトルを用いてSNRSignal-to-NoiseRatioを周波数帯域毎に求め、非線形処理部804に出力する。具体的には、周波数別SNR計算部802は、次式に従って、供給された劣化音声パワースペクトルを推定雑音パワースペクトルで除算して周波数別SNRγnkハットを求める。ここに、λn-1kは1フレーム前に記憶された推定雑音パワースペクトルである。非線形処理部804は、周波数別SNR計算部802から供給されるSNRを用いて重み係数ベクトルを計算し、重み係数ベクトルを乗算器803に出力する。乗算器803は、変換部202から供給される劣化音声パワースペクトルと、非線形処理部804から供給される重み係数ベクトルの積を周波数帯域毎に計算し、重み付き劣化音声パワースペクトルを図5の推定雑音計算部501に出力する。非線形処理部804は、多重化された入力値それぞれに応じた実数値を出力する、非線形関数を有する。図9に、非線形関数の例を示す。f1を入力値としたとき、図9に示される非線形関数の出力値f2は、以下の式で表わされる。但し、aとbは任意の実数である。非線形処理部804は、周波数別SNR計算部802から供給される周波数帯域別SNRを、非線形関数によって処理して重み係数を求め、乗算器803に伝達する。すなわち、非線形処理部804はSNRに応じた1から0までの重み係数を出力する。非線形処理部804はSNRが小さい時は1を、大きい時は0を出力する。図8の乗算器803で劣化音声パワースペクトルと乗算される重み係数は、SNRに応じた値になっており、SNRが大きい程、すなわち劣化音声に含まれる音声成分が大きい程、重み係数の値は小さくなる。推定雑音の更新には一般に劣化音声パワースペクトルが用いられる。しかし、本実施の形態では、推定雑音の更新に用いられる劣化音声パワースペクトルに対して、乗算器803がSNRに応じた重みづけを行う。これにより、雑音抑圧装置200は、劣化音声パワースペクトルに含まれる音声成分の影響を小さくすることができ、より精度の高い雑音推定を行うことができる。なお、重み係数の計算に乗算器803が非線形関数を用いた例を示したが、乗算器803は非線形関数以外にも線形関数や高次多項式など、他の形で表されるSNRの関数を用いることも可能である。以上のように本実施形態の構成によれば、重要な信号成分を残すことにより高品質な信号処理を達成できる。第3実施形態図10は、本発明の第3実施形態としての雑音抑圧装置1000の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1000は、第2実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに雑音記憶部1006を備えている。雑音記憶部1006は、半導体メモリなどの記憶素子を含み、雑音情報雑音の特性に関する情報を記憶している。雑音記憶部1006は、雑音情報として、雑音のスペクトルの形を記憶している。雑音記憶部1006は、スペクトルに加えて、位相の周波数特性、特定の周波数における強弱や時間変化などの特徴量などを記憶していても良い。雑音情報は、その他、統計量最大、最小、分散、メジアンなどでも良い。スペクトルが1024の周波数成分で表わされている場合、雑音記憶部1006には、1024の振幅またはパワーデータが記憶されている。雑音記憶部1006に記録された雑音情報250は、重要度別雑音補正部208に供給される。他の構成及び動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。第4実施形態図11は、本発明の第4実施形態としての雑音抑圧装置1100の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1100は、第3実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加えた上で重要度別雑音補正部208に供給している。雑音修正部1101は、雑音抑圧部205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。その他の構成及び動作は、第3実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第3実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第5実施形態図12は、本発明の第5実施形態としての雑音抑圧装置1200の概略構成を示すブロック図である。図2Aと図12を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置1200は、第2実施形態と異なり、雑音情報と劣化信号とを用いて抑圧係数を生成する抑圧係数生成部1210を備えている。また、本実施形態に係る雑音抑圧装置1200は、乗算を行なう雑音抑圧部1205を備えている。その他の構成及び動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。《抑圧係数生成部の構成》図13は、図12に含まれる抑圧係数生成部1210の構成を示すブロック図である。図13に示すように、抑圧係数生成部1210は、後天的SNR計算部1301と推定先天的SNR計算部1302と雑音抑圧係数計算部1303と、音声非存在確率記憶部1304とを備えている。後天的SNR計算部1301は、入力された劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルを用いて周波数別に後天的SNRを計算し、推定先天的SNR計算部1302と雑音抑圧係数計算部1303に供給する。推定先天的SNR計算部1302は、入力された後天的SNR、及び雑音抑圧係数計算部1303から帰還された抑圧係数を用いて先天的SNRを推定し、推定先天的SNRとして、雑音抑圧係数計算部1303に伝達する。雑音抑圧係数計算部1303は、入力として供給された後天的SNR、推定先天的SNR及び音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率を用いて雑音抑圧係数を生成し、抑圧係数Gnkバーとして出力する。図14は、図13に含まれる推定先天的SNR計算部1302の構成を示すブロック図である。推定先天的SNR計算部1302は、値域限定処理部1401、後天的SNR記憶部1402、抑圧係数記憶部1403、乗算器1404、1405、重み記憶部1406、重み付き加算部1407、加算器1408を有する。後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγnkk=0,1,...,M-1は、後天的SNR記憶部1402と加算器1408とに伝達される。後天的SNR記憶部1402は、第nフレームにおける後天的SNRγnkを記憶すると共に、第n-1フレームにおける後天的SNRγn-1kを乗算器1405に伝達する。抑圧係数記憶部1403は、第nフレームにおける抑圧係数Gnkバーを記憶すると共に、第n-1フレームにおける抑圧係数Gn-1kバーを乗算器1404に伝達する。乗算器1404は、供給されたGnkバーを2乗してGn-12kバーを求め、乗算器1405に伝達する。乗算器1405は、Gn-12kバーとγn-1kとをk=0,1,...,M-1に対して乗算して、Gn-12kバーγn-1kを求め、結果を重み付き加算部1407に過去の推定SNR922として伝達する。加算器1408の他方の端子には-1が供給されており、加算結果γnk-1が値域限定処理部1401に伝達される。値域限定処理部1401は、加算器1408から供給された加算結果γnk-1に値域限定演算子P[]による演算を施し、結果であるP[γnk-1]を重み付き加算部1407に瞬時推定SNR921として伝達する。ただし、P[x]は次式で定められる。重み付き加算部1407には、また、重み記憶部1406から重み923が供給されている。重み付き加算部1407は、これらの供給された瞬時推定SNR921、過去の推定SNR922、重み923を用いて推定先天的SNR924を求める。重み923をαとし、ξnkハットを推定先天的SNRとすると、ξnkハットは、次式によって計算される。ここに、Gn-12kγ-1kバー=1とする。図15は、図14に含まれる重み付き加算部1407の構成を示すブロック図である。重み付き加算部1407は、乗算器1501、1503、定数乗算器1505、加算器1502、1504を有する。図14の値域限定処理部1401から周波数帯域別瞬時推定SNRが、図14の乗算器1405から過去の周波数帯域別SNRが、図14の重み記憶部1406から重みが、それぞれ入力として供給される。値αを有する重みは、定数乗算器1505と乗算器1503に伝達される。定数乗算器1505は入力信号を-1倍して得られた-αを、加算器1504に伝達する。加算器1504のもう一方の入力としては1が供給されており、加算器1504の出力は両者の和である1-αとなる。1-αは乗算器1501に供給されて、もう一方の入力である周波数帯域別瞬時推定SNRP[γnk-1]と乗算され、積である1-αP[γnk-1]が加算器1502に伝達される。一方、乗算器1503では、重みとして供給されたαと過去の推定SNRが乗算され、積であるαGn-12kバーγn-1kが加算器1502に伝達される。加算器1502は、1-αP[γnk-1]とαGn-12kバーγn-1kの和を、周波数帯域別推定先天的SNRとして、出力する。図16は、図13に含まれる雑音抑圧係数計算部1303を示すブロック図である。雑音抑圧係数計算部1303は、MMSESTSAゲイン関数値計算部1601、一般化尤度比計算部1602、及び抑圧係数計算部1603を有する。以下、IEEETRANSACTIONSONACOUSTICS,SPEECH,ANDSIGNALPROCESSING,VOL.32,NO.6,PP.1109-1121,DEC,1984、1109~1121ページに記載されている計算式をもとに、抑圧係数の計算方法を説明する。フレーム番号をn、周波数番号をkとし、γnkを後天的SNR計算部1301から供給される周波数別後天的SNR、ξnkハットを推定先天的SNR計算部1302から供給される周波数別推定先天的SNR、qを音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率とする。また、ηnk=ξnkハット/1-q、vnk=ηnkγnk/1ηnkとする。MMSESTSAゲイン関数値計算部1601は、後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγnk、推定先天的SNR計算部1302から供給される推定先天的SNRξnkハット及び図13の音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率qをもとに、周波数帯域毎にMMSESTSAゲイン関数値を計算し、抑圧係数計算部1603に出力する。周波数帯域毎のMMSESTSAゲイン関数値Gnkは、以下の式で与えられる。ここに、I0zは0次変形ベッセル関数、I1zは1次変形ベッセル関数である。変形ベッセル関数については、1985年、数学辞典、岩波書店、374.Gページに記載されている。一般化尤度比計算部1602は、後天的SNR計算部1301から供給される後天的SNRγnk、推定先天的SNR計算部1302から供給される推定先天的SNRξnkハット、及び、音声非存在確率記憶部1304から供給される音声非存在確率q、をもとに、周波数帯域毎に一般化尤度比を計算し、抑圧係数計算部1603に伝達する。周波数帯域毎の一般化尤度比∧nkは、以下の式で与えられる。抑圧係数計算部1603は、MMSESTSAゲイン関数値計算部1601から供給されるMMSESTSAゲイン関数値Gnkと、一般化尤度比計算部1602から供給される一般化尤度比∧nkから、周波数帯域毎に抑圧係数を計算し、抑圧係数補正部651へ出力する。周波数帯域毎の抑圧係数Gnkバーは、以下の式で与えられる。抑圧係数計算部1603は、周波数帯域別にSNRを計算する代わりに、複数の周波数帯域から構成される広い帯域に共通なSNRを求めて、これを用いることも可能である。以上の構成により、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて雑音が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第6実施形態図17は、本発明の第6実施形態としての雑音抑圧装置1700の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1700は、第5実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに第3実施形態で説明した雑音記憶部1006を備えている。他の構成及び動作は、第5実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第5実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。第7実施形態図18は、本発明の第7実施形態としての雑音抑圧装置1800の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置1800は、第6実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を重要度別雑音補正部208に供給している。雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。その他の構成及び動作は、第6実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第6実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第8実施形態図19は、本発明の第8実施形態としての雑音抑圧装置1900の概略構成を示すブロック図である。図12と図19を見比べると、本実施形態に係る雑音抑圧装置1900は、第5実施形態と異なり、重要度別雑音補正部208を有さず、その代わりに、抑圧係数生成部1210から供給された抑圧係数を重要度に応じて補正する重要度別抑圧係数補正部1908を備えている。その他の構成及び動作は、第5実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。重要度別抑圧係数補正部1908は、抑圧係数生成部1210で生成された抑圧係数を入力信号周波数の重要度別に補正する。具体的には、図2B~図2Gで説明した雑音補正部252、253、272、282を、抑圧係数補正部に変更した構成となっており、雑音情報の代わりに抑圧係数を入力して同様の補正を加える。これにより、雑音抑圧装置1900は、重要な周波数成分信号については、抑圧係数を小さくして、雑音抑圧部1205における信号の抑圧を抑制する。以上の構成により、雑音抑圧装置1900は、抑圧係数を用いた雑音抑圧においても、同様に所望信号と雑音の比に応じて抑圧係数が小さくなるように制御するので、高品質の信号処理が可能となる。つまり、本実施形態によっても、第2実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第9実施形態図20は、本発明の第9実施形態としての雑音抑圧装置2000の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2000は、図19で説明した第8実施形態と異なり、雑音推定部206の代わりに第3実施形態で説明した雑音記憶部1006を備えている。他の構成及び動作は、第8実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第8実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができる。第10実施形態図21は、本発明の第10実施形態としての雑音抑圧装置2100の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2100は、第9実施形態と異なり、抑圧係数生成部2110に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部2110は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第11実施形態図22は、本発明の第11実施形態としての雑音抑圧装置2200の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、第9実施形態と異なり、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を抑圧係数生成部1210に供給している。雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。第12実施形態図23は、本発明の第12実施形態としての雑音抑圧装置2200の概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、第9実施形態と異なり、抑圧係数生成部2110に対して、補正後の抑圧係数をフィードバックしている。抑圧係数生成部2110は、フィードバックされた抑圧係数を用いて次の抑圧係数を生成する。これにより抑圧係数の精度が上がり音質の向上につながる。更に、本実施形態に係る雑音抑圧装置2200は、雑音記憶部1006からの出力に対して雑音修正部1101で修正を加え、修正された雑音情報250を抑圧係数生成部2110に供給している。雑音修正部1101は、雑音抑圧部1205からの出力240を受けとり、雑音抑圧結果のフィードバックに応じて雑音を修正する。その他の構成及び動作は、第9実施形態と同様であるため、同じ構成については同じ符号を付して、詳細な説明を省略する。本実施形態によっても、第9実施形態と同様に、重要な信号成分を残して、高品質な信号処理を行なうことができ、更に、より精度の高い雑音抑圧を実行できる。他の実施形態以上説明してきた第1乃至第12実施形態では、それぞれ別々の特徴を持つ雑音抑圧装置について説明したが、それらの特徴を如何様に組み合わせた雑音抑圧装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されても良いし、単体の装置に適用されても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する信号処理プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、或いはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるWWWWorldWideWebサーバも、本発明の範疇に含まれる。図24は、第1実施形態を信号処理プログラムにより構成する場合に、その信号処理プログラムを実行するコンピュータ2400の構成図である。コンピュータ2400は、入力部2401と、CPU2402と、メモリ2403と、出力部2404とを含む。CPU2402は、信号処理プログラムを読み込むことにより、コンピュータ2400の動作を制御する。すなわち、CPU2402は、メモリ2403に格納された信号処理プログラムを実行し、第1信号と第2信号とが混在した混在信号に含まれる第1信号の重要度を周波数成分ごとに分析するS2411。次に、CPU2402は、分析の結果、重要度の低い周波数成分に比べて、重要度の高い周波数成分に対する第2信号の抑圧を抑制するよう制御するS2412。そして、CPU2402は、抑制制御に基づいて混在信号を処理して第2信号を抑圧するS2413。これにより、第1実施形態と同様の効果を得ることができる。以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。この出願は、2010年11月25日に出願された日本出願特願2010-263023を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"