ユーザのスピーチを表す信号を生成する方法であって:前記ユーザと接触したセンサを用いて前記ユーザのスピーチを表す第1のオーディオ信号を取得するステップ;空気伝導センサを用いて、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りに環境からの雑音を含む第2のオーディオ信号を取得するステップ;前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップ;前記第2のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップ;前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成するステップを有する方法。前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップは、前記オーディオ信号の振幅が閾値より大きい前記第1のオーディオ信号の部分を検出するステップを有する、請求項1に記載の方法。前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用するステップは、前記第2のオーディオ信号にスペクトル処理を適用するステップを有する、請求項1または2に記載の方法。スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減するステップは、前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いて前記第2のオーディオ信号のスペクトル領域におけるノイズフロアを推定するステップを有する、請求項1ないし3いずれか一項に記載の方法。前記第1のオーディオ信号を等化するステップは、前記第1のオーディオ信号と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方において線形予測分析を行い等化フィルタを構成するステップを有する、請求項1ないし4いずれか一項に記載の方法。線形予測分析を行うステップは:i前記第1のオーディオ信号及び前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方の線形予測係数を推定するステップ;ii前記第1のオーディオ信号の線形予測係数を用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を生成するステップ;iii前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の線形予測係数を用いて周波数領域エンベロープを構成するステップ;及びiv前記周波数領域エンベロープを用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を等化するステップを有する、請求項5に記載の方法。前記第1のオーディオ信号を等化するステップは、i長期スペクトル法を用いて等化フィルタを構成するステップ、又はii前記第1のオーディオ信号を前記フィルタ出力と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号との間の平均二乗誤差を最小化するアダプティブフィルタへの入力として用いるステップを有する、請求項1ないし4いずれか一項に記載の方法。等化するステップの前に、前記第1のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第1のオーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップを有し、前記等化するステップは、前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記雑音を低減した第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成するステップを有する、請求項1ないし9いずれか一項に記載の方法。第2の空気伝導センサを用いて、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りの環境からの雑音を含む第3のオーディオ信号を取得するステップ;及びビームフォーミング手法を用いて前記第2のオーディオ信号と前記第3のオーディオ信号を合成して合成オーディオ信号を生成するステップをさらに有し、スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用するステップは、前記合成オーディオ信号に前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記合成オーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップを有する、請求項1ないし8いずれか一項に記載の方法。前記ユーザと接触した第2のセンサを用いて前記ユーザのスピーチを表す第4のオーディオ信号を取得するステップ;及びビームフォーミング手法を用いて前記第1のオーディオ信号と前記第4のオーディオ信号を合成して第2の合成オーディオ信号を生成するステップをさらに有し、スピーチ期間を検出するステップは、前記第2の合成オーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップを有する、請求項1ないし9いずれか一項に記載の方法。ユーザのスピーチを表すオーディオ信号の生成において用いる装置であって、処理回路であって:前記ユーザと接触したセンサから前記ユーザのスピーチを表す第1のオーディオ信号を受け取り;空気伝導センサから、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りの環境からの雑音を含む第2のオーディオ信号を受け取り;前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出し;前記第2のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減し、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用い;前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成する、処理回路を有する、装置。前記処理回路は、前記第1のオーディオ信号と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方において線形予測分析を行うことにより第1のオーディオ信号を等化し、等化フィルタを構成するように構成された、請求項11に記載の装置。前記処理回路は、i前記第1のオーディオ信号及び前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方の線形予測係数を推定し;ii前記第1のオーディオ信号の線形予測係数を用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を生成し;iii前記雑音を低減したオーディオ信号の線形予測係数を用いて周波数領域エンベロープを構成し;及びiv前記周波数領域エンベロープを用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を等化する、ことにより前記線形予測分析を行うように構成された、請求項11又は12に記載の装置。前記装置はさらに、前記装置を使用中に前記ユーザの身体に接触し、第1のオーディオ信号を生成するように構成された接触センサ;及び前記第2のオーディオ信号を生成するように構成された空気伝導センサをさらに有する、請求項11ないし13いずれか一項に記載の装置。コンピュータ又はプロセッサによるコンピュータ読み取り可能コードの実行時に、前記コンピュータ又はプロセッサが請求項1乃至10いずれか一項に記載の方法を実行するように構成された前記コンピュータ読み取り可能コードを有するコンピュータプログラム。本発明の第1の態様により提供される、ユーザのスピーチを表す信号を生成する方法は、:前記ユーザと接触したセンサを用いて前記ユーザのスピーチを表す第1のオーディオ信号を取得するステップ;空気伝導センサを用いて、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りに環境からの雑音を含む第2のオーディオ信号を取得するステップ;前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップ;前記第2のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップ;前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成するステップを有する。この方法は、雑音低減されたACオーディオ信号はまだ雑音及び/又はアーティファクトを含むが、一般的にはスピーチアーティファクトを含まないBCオーディオ信号の周波数特性を改善して、明瞭に聞こえるようにするために用いることができるとの利点を有する。好ましくは、前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップは、前記オーディオ信号の振幅が閾値より大きい前記第1のオーディオ信号の部分を検出するステップを有する。好ましくは、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用するステップは、前記第2のオーディオ信号にスペクトル処理を適用するステップを有する。好ましい一実施形態において、スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減するステップは、前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いて前記第2のオーディオ信号のスペクトル領域におけるノイズフロアを推定するステップを有する。好ましい実施形態において、前記第1のオーディオ信号を等化するステップは、前記第1のオーディオ信号と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方において線形予測分析を行い等化フィルタを構成するステップを有する。具体的に、線形予測分析を行うステップは、好ましくは:i前記第1のオーディオ信号及び前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方の線形予測係数を推定するステップ;ii前記第1のオーディオ信号の線形予測係数を用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を生成するステップ;iii前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の線形予測係数を用いて周波数領域エンベロープを構成するステップ;及びiv前記周波数領域エンベロープを用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を等化するステップ、を有する。あるいは、前記第1のオーディオ信号を等化するステップは、i長期スペクトル法を用いて等化フィルタを構成するステップ、又はii前記第1のオーディオ信号を前記フィルタ出力と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号との間の平均二乗誤差を最小化するアダプティブフィルタへの入力として用いるステップを有する。いくつかの実施形態では、等化するステップの前に、該方法はさらに、前記第1のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第1のオーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップを有し、前記等化するステップは、前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記雑音を低減した第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成するステップを有する。一部の実施形態では、上記方法は、さらに、第2の空気伝導センサを用いて、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りの環境からの雑音を含む第3のオーディオ信号を取得するステップ;及びビームフォーミング手法を用いて前記第2のオーディオ信号と前記第3のオーディオ信号を合成して合成オーディオ信号を生成するステップを有し、スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用するステップは、前記合成オーディオ信号に前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記合成オーディオ信号中の雑音を低減する、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用いるステップを有する。ある実施形態では、上記方法は、さらに、前記ユーザと接触した第2のセンサを用いて前記ユーザのスピーチを表す第4のオーディオ信号を取得するステップ;及びビームフォーミング手法を用いて前記第1のオーディオ信号と前記第4のオーディオ信号を合成して第2の合成オーディオ信号を生成するステップをさらに有し、スピーチ期間を検出するステップは、前記第2の合成オーディオ信号におけるスピーチ期間を検出するステップを有する。本発明の第2の態様により提供される、ユーザのスピーチを表すオーディオ信号の生成において用いる装置は、処理回路であって:前記ユーザと接触したセンサから前記ユーザのスピーチを表す第1のオーディオ信号を受け取り;空気伝導センサから、前記ユーザのスピーチを表し前記ユーザの周りの環境からの雑音を含む第2のオーディオ信号を受け取り;前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を検出し;前記第2のオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用して前記第2のオーディオ信号中の雑音を低減し、前記スピーチエンハンスメントアルゴリズムは前記第1のオーディオ信号におけるスピーチ期間を用い;前記雑音を低減した第2のオーディオ信号を用いて前記第1のオーディオ信号を等化して、前記ユーザのスピーチを表す出力オーディオ信号を生成する。好ましい実施形態において、前記処理回路は、前記第1のオーディオ信号と前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方において線形予測分析を行うことにより第1のオーディオ信号を等化し、等化フィルタを構成するように構成される。好ましい実施形態において、前記処理回路は、i前記第1のオーディオ信号及び前記雑音を低減した第2のオーディオ信号の両方の線形予測係数を推定し;ii前記第1のオーディオ信号の線形予測係数を用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を生成し;iii前記雑音を低減したオーディオ信号の線形予測係数を用いて周波数領域エンベロープを構成し;及びiv前記周波数領域エンベロープを用いて前記第1のオーディオ信号の励起信号を等化することにより前記線形予測分析を行うように構成される。好ましくは、前記装置は、さらに、前記装置を使用中に前記ユーザの身体に接触し、第1のオーディオ信号を生成するように構成された接触センサ;及び前記第2のオーディオ信号を生成するように構成された空気伝導センサをさらに有する。本発明の第3の態様によると、コンピュータ又はプロセッサによるコンピュータ読み取り可能コードの実行時に、前記コンピュータ又はプロセッサが上記の方法を実行するように構成された前記コンピュータ読み取り可能コードを有するコンピュータプログラム製品が提供される。上記の通り、本発明は、大きな雑音や反響によりスピーチが劣化してしまう音響的環境から、クリーンな又は少なくとも明瞭なスピーチオーディオ信号を生成する問題を解決する。スピーチの自然さを増すためにBCマイクロホンや接触型センサを用いて取得されたオーディオ信号の等化equalizationのために開発された既存のアルゴリズムは、クリーンな基準信号の利用と、特定ユーザモデルの事前トレーニングとに依存する。しかし、本発明は、BC又は接触型のマイクロホンから取得されたオーディオ信号からユーザのスピーチを表すオーディオ信号を生成する改善されたシステムと方法であって、ノイズが多い環境で用いることができ、利用前にユーザがアルゴリズムをトレーニングする必要がないものを提供する。本発明の第1の実施形態による処理回路を含む装置2を図1に示した。装置2は、ポータブル又はモバイル装置であり、例えば携帯電話、スマートフォン、又はPDAであり、又はかかるモバイル装置のアクセサリであり、例えば無線又は有線のハンヅフリーヘッドセットである。装置2は、ユーザのスピーチを表すオーディオ信号をそれぞれ生成する2つのセンサ4、6を有する。第1のセンサ4は、装置2を使用する時に、装置2のユーザの一部と接触するように、装置2に配置された骨伝導型又は接触型のセンサである。第2のセンサ6は、一般的にユーザと直接的物理的接触をしていない空気伝導型センサである。図示した実施形態において、第1のセンサ4は骨伝導型又は接触型のマイクロホンであり、第2のセンサは空気伝導型のマイクロホンである。別の実施形態では、第1のセンサ4は、ユーザが話す時のユーザの身体の振動から得られる加速度を表す電気信号を生成する加速度計である。当業者には言うまでもなく、第1及び/又は第2のセンサ4、6は他のタイプのセンサやトランスデューサを用いて実施することもできる。BCマイクロホン4とACマイクロホン6は同時に動作してすなわち、同時に同じスピーチをキャプチャして、それぞれ骨伝導と空気伝導によるオーディオ信号を生成する。BCマイクロホン4からのオーディオ信号以下BCオーディオ信号と呼び、図2においてm1で示すと、ACマイクロホン6からのオーディオ信号以下ACオーディオ信号と呼び、図2においてm2で示すとは、処理回路8に供給される。処理回路8は、本発明によるオーディオ信号の処理を行う。処理回路8の出力はユーザのスピーチを表すクリーンな少なくとも改善されたオーディオ信号である。この出力は、アンテナ12を介して他の電子装置に送信する送信器回路10に供給される。処理回路8は次のブロックを有する:BCオーディオ信号を受け取るスピーチ検出ブロック14;ACオーディオ信号とスピーチ検出ブロック14の出力とを受け取るスピーチエンハンスメントブロック16;BCオーディオ信号を受け取る第1の特徴抽出ブロック18;スピーチエンハンスメントブロック16の出力を受け取る第2の特徴抽出ブロック20;第1の特徴抽出ブロック18からの信号出力と第2の特徴抽出ブロック20の出力とを受け取り、処理回路8の出力オーディオ信号を生成するイコライザ22。処理回路8の動作と上記の様々なブロックの機能は、図3を参照してより詳細に説明する。図3は本発明による信号処理方法を示すフローチャートである。手短に言えば、本発明による方法は、BCオーディオ信号の特性又は特徴propertiesorfeatures及びスピーチエンハンスメントアルゴリズムを用いて、ACオーディオ信号中の雑音量を低減し、ノイズ低減されたACオーディオ信号を用いてBCオーディオ信号を等化equalizeする。この方法の利点は、雑音低減されたACオーディオ信号はまだ雑音及び/又はアーティファクトを含むが、一般的にはスピーチアーティファクトを含まないBCオーディオ信号の周波数特性を改善して、明瞭に聞こえるようにするために用いることができるということである。よって、図3のステップ101において、各オーディオ信号はBCマイクロホン4とACマイクロホン6を用いて同時に取得され、これらの信号は処理回路8に供給される。以下の説明では、BCマイクロホン4とACマイクロホン6からの各オーディオ信号は、以下に説明するオーディオ信号のさらなる処理の前に、適当な時間遅延を用いて時間的に合わせられていると仮定する。スピーチ検出ブロック14は、受け取ったBCオーディオ信号を処理して、装置2のユーザによるスピーチを表すBCオーディオ信号の部分を識別する図3のステップ103。スピーチ検出のためにBCオーディオ信号を用いると、BCマイクロホン4が背景雑音の影響を比較的受けず、SNRが高いため、都合がよい。スピーチ検出ブロック14は、スピーチ期間をBCオーディオ信号の振幅が閾値より大きい時に検出する、単純な閾値手法thresholdingtechniqueをBCオーディオ信号に適用することにより、スピーチ検出を行える。本発明の他の実施形態図示せずでは、最小統計手法及び/又はビームフォーミング手法2以上のBCオーディオ信号がある場合に基づき、BCオーディオ信号中の雑音を抑圧してからスピーチ検出を行うことができる。図4のグラフは、BCオーディオ信号に対するスピーチ検出ブロック14の動作結果を示す。上記の通り、図4の下段に示したスピーチ検出ブロック14の出力は、ACオーディオ信号とともに、スピーチエンハンスメントブロック16に送られる。BCオーディオ信号と比べて、ACオーディオ信号は静的及び非静的な背景雑音源を含むので、BCオーディオ信号をエンハンスイコライズする基準としてACオーディオ信号を用いられるように、ACオーディオ信号にスピーチエンハンスメントを行うステップ105。スピーチエンハンスメントブロック16の一効果はACオーディオ信号中の雑音量を低減することである。ブロック16によりACオーディオ信号に適用できるスピーチエンハンスメントアルゴリズムは多くの異なるタイプのものが知られており、用いるアルゴリズムは装置2におけるマイクロホン4、6の構成及び装置2をどう使うかに依存する。実施形態では、スピーチエンハンスメントブロック16は、ACオーディオ信号に、ある形式のスペクトル処理を適用する。例えば、スピーチエンハンスメントブロック16は、スピーチ検出ブロック14により判断された非スピーチ期間中に、スピーチ検出ブロック14の出力を用いて、ACオーディオ信号のスペクトル領域におけるノイズフロアnoisefloors特性を推定する。このノイズフロアの推定は、スピーチが検出されていないときはいつでも更新される。別の一実施形態では、スピーチエンハンスメントブロック16は、スピーチ検出ブロック14の出力中に示された非スピーチ部分を用いて、ACオーディオ信号の非スピーチ部分をフィルタ除去する。装置2が二以上のACセンサマイクロホン6を有する実施形態では、スピーチエンハンスメントブロック16も何らかの形式のマイクロホンビームフォーミングを適用してもよい。図5の上段のグラフは、ACマイクロホン6から得られるACオーディオ信号を示し、図5の下段のグラフは、スピーチ検出ブロック14の出力を用いてACオーディオ信号にスピーチエンハンスメントアルゴリズムを適用した結果を示す。図から分かるように、ACオーディオ信号の背景雑音レベルは大きくSNRは約0dBであり、スピーチエンハンスメントブロック16はACオーディオ信号にゲインを適用して、背景雑音をほぼ30dBだけ抑制する。しかしまた、図から分かるように、ACオーディオ信号中の雑音量は大幅に低減されるが、何らかのアーティファクトは残ってしまう。それゆえ、上記の通り、雑音低減されたACオーディオ信号を基準信号として用いて、BCオーディオ信号の明瞭性を改善すなわちエンハンスするステップ107。本発明のある実施形態では、長期スペクトル法を用いて等化equalizationフィルタを構成することが可能であり、あるいは、BCオーディオ信号をアダプティブフィルタへの入力として用いることができる。このアダプティブフィルタはフィルタ出力とエンハンスされたACオーディオ信号との間の二乗平均誤差を最小化し、フィルタ出力は等化されたBCオーディオ信号を与える。さらに別の実施形態では、有限インパルス応答によりBCオーディオ信号とエンハンスされたACオーディオ信号との間の伝達関数をモデル化できるとの仮定をする。これらの実施形態では、言うまでもなく、イコライザブロック22は、特徴抽出ブロック18によりBCオーディオ信号から抽出された特徴に加えて、元のBCオーディオ信号が必要である。この場合、図8に示した処理回路2におけるBCオーディオ信号入力ラインとイコライザブロック22との間には、別途の接続がある。しかし、線形予測に基づく方法はBCオーディオ信号のスピーチの明瞭性を改善するのにより適しているので、本発明の好ましい実施形態では、特徴抽出ブロック18、20は、BCオーディオ信号と雑音低減されたACオーディオ信号からの線形予測係数を抽出する線形予測ブロックである。これらの線形予測係数は、以下にさらに説明するように等化フィルタの構成に用いられる。線形予測LPは、スピーチ生成の音源フィルタモデルに基づくスピーチ分析ツールであり、音源とフィルタは声帯と声道形状によりそれぞれ生成される声門励起glottalexcitationに対応する。このフィルタは全極型であると仮定する。よって、LP分析により、スピーチ生成時の声道特性に関する全極型モデルにより表される励起信号と周波数領域エンベロープが与えられる。このモデルはとして与えられる。ここで、ynとyn-kは分析する信号の現在と過去の信号に対応し、unはゲインGの励起信号であり、akは予測器係数を表し、pは全極モデルの次数を表す。LP分析の目標は、オーディオスピーチサンプルが与えられた時に、予測誤差を最小化するように、予測器係数の値を推定することである。ここで、誤差は実際には音源フィルタモデルにおける励起源に対応する。enは、モデルがスペクトルエンベロープしか予測できないことによる、このモデルにより予測できない信号の部分であり、実際には喉頭により生成されるパルス声帯励起に対応する。白色雑音を追加すると、LP係数の推定に大きな影響があり、ynに一又は複数の追加的音源があると、これらの音源からの貢献を含む励起信号の推定ができることが知られている。それゆえ、正しい励起信号を推定するため、所望の音源信号のみを含む無雑音オーディオ信号を取得することが重要である。BCオーディオ信号はこのような信号である。そのSNRは高いので、励起源eは、線形予測ブロック18により行われるLP分析を用いて正しく推定できる。この励起信号eは、雑音低減されたACオーディオ信号を分析することにより推定される全極モデルを用いて、フィルタできる。全極フィルタは、雑音低減されたACオーディオ信号の滑らかなスペクトルエンベロープを表すので、エンハンスメントプロセスによる生じるアーティファクトに対してもよりロバストrobustである。図2に示したように、線形予測分析は、線形予測ブロック18を用いてBCオーディオ信号と線形予測ブロック20を用いて雑音低減されたACオーディオ信号の両方に行われる。線形予測は、長さが32msであり重なりが16msであるオーディオサンプルの各ブロックに対して行われる。線形予測分析の前に、信号の一方又は両方に、プリエンファシスpreemphasisフィルタを適用することもできる。線形予測分析の性能とBCオーディオ信号の等化equalizationを改善するため、雑音低減されたACオーディオ信号とBC信号を、どちらかのオーディオ信号に適当な時間遅延を導入することにより、時間的に合わせるtimealignことができる図示せず。この時間遅延は相互相関手法を用いて、適応的に決めることができる。現在のサンプルブロックにおいて、過去、現在、及び将来の予測係数を推定し、ラインスペクトル周波数LSFに変換し、平滑化し、変換して線形予測係数に戻す。スペクトルエンベロープの線形予測係数表示は平滑化に従わないnotamebableため、LSFを用いる。平滑化は、合成動作時の移行効果を減衰するために適用される。BCオーディオ信号について求めたLP係数を用いて、BC励起信号eを生成する。この信号は、等化ブロック22によりフィルタ等化される。等化ブロック22は、雑音低減されたACオーディオ信号から推定され平滑化された全極フィルタを用いる。全極フィルタのLSFを用いたシェーピングshapingをAC全極フィルタに適用して、有効スペクトルにおける不必要な上昇を防ぐことができる。LP分析の前にプリエンファシスpreemphasisフィルタを信号に適用する場合、Hzの出力にデエンファシスdeemphasisフィルタを適用することもできる。出力にワイドバンドゲインを適用して、エンファシスemphasisフィルタにより生じるワイドバンドの増幅又は減衰を補正することもできる。よって、出力オーディオ信号は、雑音低減されたACオーディオ信号のLP分析から推定された全極モデルを用いて、BCオーディオ信号のLP分析から得られたクリーンな励起信号eをフィルタすることにより、求められる。図6は、雑音が多い環境及びクリーンな環境におけるACマイクロホン信号と、線形予測を用いた場合の本発明による方法の出力との間の比較を示す。このように、図から分かるように、出力オーディオ信号は、雑音が多いACオーディオ信号よりアーティファクトがずっと少なく、クリーンなACオーディオ信号によく似ている。図7は、図6に示す3つの信号のパワースペクトル密度間の比較を示す。ここでも図から分かるように、出力オーディオ信号スペクトルは、クリーンな環境におけるACオーディオ信号とよく一致している。本発明の第2の実施形態による処理回路8を含む装置2を図8に示した。装置2と処理回路8は、概して、本発明の第1の実施形態のものに対応する。両方の実施形態に共通な特徴には同じ参照数字を付した。第2の実施形態では、第2のスピーチエンハンスメントブロック24は、線形予測をする前に、BCマイクロホン4により供給されるBCオーディオ信号をエンハンス雑音を低減するために設けられる。第1のスピーチエンハンスメントブロック16のように、第2のスピーチエンハンスメントブロック24はスピーチ検出ブロック14の出力を受け取る。第2のスピーチエンハンスメントブロック24を用いて、BCオーディオ信号に中程度moderateのスピーチエンハンスメントを適用し、マイクロホン信号に漏れる雑音を除去する。第1と第2のスピーチエンハンスメントブロック16、24により実行されるアルゴリズムは同じでもよいが、ノイズ抑制/スピーチエンハンスメントの適用される実際の大きさは、ACオーディオ信号とBCオーディオ信号とでは異なる。本発明の第3の実施形態による処理回路8を含む装置2を図9に示した。装置2と処理回路8は、概して、本発明の第1の実施形態のものに対応する。両方の実施形態に共通な特徴には同じ参照数字を付した。本発明のこの実施形態は、センサ/マイクロホン4、6が、2つのセンサのうちどちらかがユーザと接触しておりそのためBC又は接触型のセンサ又はマイクロホンとして動作し、他のセンサが空気と接触しているそのためACセンサ又はマイクロホンとして動作するように構成された装置2で用いることができる。かかる装置の一例は、ペンダントであって、その対向面にセンサが配置され、ペンダントの向きにかかわらずセンサの一方がユーザに接触するものである。概して、これらの装置2では、センサ4、6は同じタイプのものであり、どちらかがユーザ又は空気と接触する。この場合、第1のマイクロホン4と第2のマイクロホン6からのオーディオ信号がBCオーディオ信号とACオーディオ信号に対応するか、対応するとすればどちらが対応するか、処理回路8が判断する必要がある。そのため、処理回路8には弁別器ブロック26が設けられる。弁別器ブロック26は、第1のマイクロホン4と第2のマイクロホン6からオーディオ信号を受け取り、そのオーディオ信号を分析して、BCオーディオ信号があるか、あるとすればどちらのオーディオ信号がBCオーディオ信号であるか判断し、処理回路8の適当なブランチにオーディオ信号を出力する。弁別器ブロック26は、どのマイクロホン4、6もユーザの身体に接触していないと判断すると、一方又は両方のACオーディオ信号を、従来のスピーチエンハンスメント例えばビームフォーミングを行う回路図9には図示せずに出力し、出力オーディオ信号を生成する。BCオーディオ信号中の高周波例えば、1kHzより高い周波数のスピーチは、伝送媒体により減衰されることが知られており、図9のグラフに示されている。図9のグラフは、背景雑音がある場合図10Aと背景雑音がない場合図10BにおけるBCオーディオ信号とACオーディオ信号のパワースペクトル密度の比較を示す。それゆえ、この特性を用いて、BCオーディオ信号とACオーディオ信号とを区別できる。弁別器ブロック26の一実施形態では、各オーディオ信号のスペクトル特性を分析して、マイクロホン4、6のうち身体に接触しているものがあるか、あればどちらかを検出する。しかし、困難な点は、2つのマイクロホン4、6が較正されていないかも知れない、すなわち2つのマイクロホン4、6の周波数応答が異なるかも知れないということである。この場合、較正フィルタを一方のマイクホンに適用してから弁別器ブロック26に進めばよい図示せず。よって、以下の説明では、広帯域利得について応答は同じである、すなわち2つのマイクロホンの周波数応答は同じ形状を有するものと仮定する。以下の動作では、弁別器ブロック26は、2つのマイクロホン4、6からのオーディオ信号のスペクトルを比較して、どちらかのオーディオ信号がBCオーディオ信号か、どちらがBCオーディオ信号か判断する。マイクロホン4、6の周波数応答が異なる場合、これは装置2の生産段階で較正フィルタを用いて補正できるので、マイクロホンの応答が異なっても、弁別器ブロック26により行われる比較には影響しない。この較正フィルタを用いても、ACオーディオ信号とBCオーディオ信号との間の利得差を考慮する必要はある。ACオーディオ信号とBCオーディオ信号は、スペクトル特性に加え、強度が異なるからである特に1kHzより高い周波数。このように、弁別器ブロック26は、弁別のみを目的として閾値周波数より下で見いだされたグローバルピークに基づき、その閾値周波数より上の2つのオーディオ信号のスペクトルを規格化し、その閾値周波数より上のスペクトルを比較して、BCオーディオ信号があるか、あればどちらかを判断する。この規格化が行われなければ、次に、BCオーディオ信号は高強度なので、間違っているかも知れないが、BCオーディオ信号の方がACオーディオ信号よりも高い方の周波数におけるパワーがより高いと判断できる。以下の説明では、マイクロホン4、6の周波数応答中の差異を無くすaccountforのに必要な構成が行われているものと仮定する。最初のステップにおいて、弁別器ブロック26は、ω=0ラジアンradとω=2πfsラジアンとの間にN個の周波数ビンを生成して、のように、各マイクロホン4、6からのオーディオ信号にNポイント高速フーリエ変換FFTを適用する。ここで、fsは、アナログのマイクロホン信号をデジタルドメインに変換するアナログツーデジタル変換器の、ヘルツHz単位でのサンプリング周波数である。ナイキスト周波数πfsを含む最初のN/21個のビン以外のビンは破棄してもよい。弁別器ブロック26は、オーディオ信号に対するFFTの結果を用いて、各オーディオ信号のパワースペクトルを計算する。次に、弁別器ブロック26は、閾値周波数ωcより下の周波数ビンにおけるパワースペクトルの最大ピークの値を見つけ、その最大ピークを用いて、閾値周波数ωcより上のオーディオ信号のパワースペクトルを規格化する。閾値周波数ωcは、ACオーディオ信号に対してBCオーディオ信号のスペクトルが概して減衰する周波数として選択される。閾値周波数ωcは例えば1kHzである。各周波数ビンは1つの値を含み、その値は、パワースペクトルの場合、そのビンにおける周波数応答の大きさの二乗であるあるいは、ステップ115において、弁別器ブロック26は、各信号のωcより下の合計パワースペクトル、すなわちを見つけることができ、この合計パワースペクトルを用いて閾値周波数ωcより上のオーディオ信号のパワースペクトルを規格化できる。ACオーディオ信号とBCオーディオ信号の低い周波数ビンは概略同じ低周波数情報を含むはずなので、p1とp2の値を用いて、2つのマイクロホン4、6からの信号スペクトルを規格化して、BCオーディオ信号とACオーディオ信号の間の違いが見つかると期待される両方のオーディオ信号の高い周波数ビンを比較して、潜在的なBCオーディオ信号を特定できるようにする。弁別器ブロック26は、上の方の周波数ビンにおける第1のマイクロホン4からの信号のスペクトルと、規格化された第2のマイクロホン6からの信号スペクトルとの間のパワーを比較する。ここで、εはゼロでの除算を防止するための小さな定数であり、p1/p2εは第2のオーディオ信号のスペクトルの規格化を表す言うまでもなく、第1のオーディオ信号を規格化してもよい。2つのオーディオ信号のパワー間の違いが骨伝導センサの位置に依存し、実験的に決められる所定量より大きい場合、ωcより上の規格化されたスペクトルのパワーが最大であるオーディオ信号はACマイクロホンからのオーディオ信号であり、そのパワーが最小であるオーディオ信号はBCマイクロホンからのオーディオ信号である。弁別器ブロック26は、BCオーディオ信号であると判断されたオーディオ信号を処理回路8の上側ブランチすなわち、スピーチ検出ブロック14と特徴抽出ブロック18を含むブランチに出力し、ACオーディオ信号であると判断されたオーディオ信号を処理回路8の下側ブランチすなわち、スピーチエンハンスメントブロック16を含むブランチに出力する。しかし、2つのオーディオ信号のパワー間の差が前記所定量より小さい場合、複数のオーディオ信号のどれかがBCオーディオ信号であると肯定的に判断することはできないそして、どちらのマイクロホン4、6もユーザの身体と接触していないものと思われる。その場合、処理回路8は、両方のオーディオ信号をACオーディオ信号として扱い、従来の技術を用いて処理し、例えばビームフォーミング技術を用いて複数のACオーディオ信号を合成する。言うまでもなく、上記の式で絶対値の二乗を計算する替わりに、絶対値を計算することもできる。また、言うまでもなく、制限付き割合を用いて、2つの信号のパワーの間の代替的な比較を行い、意思決定における不確実性を無くすaccountedforこともできる。例えば、閾値周波数より上の周波数におけるパワーの制限付き割合をにより決定すると、この割合は-1と1との間に制限され、値が0に近いとマイクロホンがあればBCマイクロホンであることを示す。図11のグラフは、テスト手順における、上記の弁別器ブロック26の動作を示す。具体的に、テストの最初の10秒間に、第2のマイクロホンはユーザに接触しておりBCオーディオ信号を供給する、これは下段のグラフに示されているように弁別器ブロック26により正しく識別される。テストの次の10秒間に、第1のマイクロホンがユーザに接触しておりそのためBCオーディオ信号を供給し、これは弁別器ブロック26により正しく識別されている。図12、図13、図14は、本発明による処理回路8で用いることができる2つのマイクロホンを組み込んだ装置を示す図である。図12に示す装置2は、ハンドフリー機能を提供するために携帯電話とともに使える無線ヘッドセットである。無線ヘッドセットは、ユーザの耳にフィットするように形成され、ユーザに音を伝えるイヤピース28と、ユーザの口又は頬の近くに配置されるACオーディオ信号を供給するACマイクロホン6と、ユーザの頭好ましくは耳の近くのどこかに接触しBCオーディオ信号を供給するように装置2中に配置されたBCマイクロホン4とを有する。図13は、携帯電話に接続してハンドフリー機能を提供できる有線のハンドフリーキットの形式である装置2を示す。装置2は、イヤピース図示せずと、2つのマイクロホン4、6を有するマイクロホン部30とを有する。マイクロホン部30は、使用時、ユーザの口又は首の近くにくる。マイクロホン部分は、2つのマイクロホン4、6のどちらかがユーザの首に接触するように構成されている。これは、上記の、弁別器ブロック26を含む処理回路8の第3の実施形態がこの装置2において特に有用であることを意味する。図14は、ユーザの首の回りに装着するペンダントの形式の装置2を示す。かかるペンダントは、ユーザがケアプロバイダや緊急サービスと通信できる携帯型パーソナル緊急応答システムMPERSで用いられる。ペンダント2の2つのマイクロホン4、6は、ペンダントが回転不変であるすなわち、ペンダント2の対向面にあるように構成されている。これは、マイクロホン4、6のうち一方がユーザの首又は胸に接触することを意味する。このように、ペンダント2は、正しく動作するために、弁別器ブロック26を含む上記の第3の実施形態による処理回路8の使用を必要とする。言うまでもなく、上記の装置2は2つより多いマイクロホンを含むように拡張できる例えば、ペンダント2の断面は三角形各面に1つずつ、合計3つのマイクロホンを必要とする又は四角形各面に1つずつ、合計4つのマイクロホンを必要とするである。また、装置2を、二以上のマイクロホンがBCオーディオ信号を取得できるように構成することも可能である。この場合、回路8に入力する前に、例えばビームフォーミング手法を用いて、複数のAC又はBCマイクロホンからのオーディオ信号を合成して、SNRが改善された一AC又はBCオーディオ信号を生成することができる。これにより、処理回路8により出力されるオーディオ信号の音質と明瞭性をさらに改善できる。当業者はACマイクロホンとBCマイクロホンとして用いることができる好適なマイクロホンについて知っているだろう。例えば、一又は複数のマイクロホンはMEMS技術に基づくものである。言うまでもなく、図2、図8、図9に示した処理回路8は、単一のプロセッサとして、又は相互接続された複数の処理ブロックとして実装できる。言うまでもなく、代替的に、処理回路8の機能は、装置内の汎用プロセッサにより実行されるコンピュータプログラムの形式で実装できる。さらに、言うまでもなく、処理回路8は、BC及び/ACマイクロホン4、6を収納している装置とは別の装置に実装して、これら装置の間でオーディオ信号を送ることもできる。言うまでもなく、処理回路8及びある実施形態で実装された場合には弁別器ブロック7は、ブロックごとにオーディオ信号を処理すなわち、一度に一ブロックのオーディオサンプルを処理できる。例えば、弁別器ブロック26において、FFTを適用する前に、オーディオ信号をN個のオーディオサンプルを含む複数のブロックに分割できる。その後、弁別器ブロック26により実行される処理は、変換されたN個のオーディオサンプルのブロックごとに実行される。特徴抽出ブロック18、20は、同様に動作できる。それゆえ、BCマイクロホンを用いて取得されたオーディオ信号からユーザのスピーチを表すオーディオ信号を生成する代替的なシステムと方法であって、雑音の多い環境で使え、使用前にユーザがアルゴリズムをトレーニングする必要がないものが提供される。本発明を、図面と上記の説明に詳しく示し説明したが、かかる例示と説明は例であり限定ではなく、本発明は開示した実施形態には限定されない。請求項に記載した発明を実施する際、図面、本開示、及び添付した特許請求の範囲を研究して、開示した実施形態のバリエーションを、当業者は理解して実施することができるであろう。請求項において、有するcomprisingという用語は他の要素やステップを排除するものではなく、1つのaoranという表現は複数ある場合を排除するものではない。単一のプロセッサまたはその他のアイテムが請求項に記載した複数のユニットの機能を満たすこともできる。相異なる従属クレームに手段が記載されているからといって、その手段を組み合わせて有利に使用することができないということではない。コンピュータプログラムは、光記憶媒体や他のハードウェアとともに、またはその一部として供給される固体媒体などの適切な媒体に記憶/配布することができ、インターネットや有線または無線の電気通信システムなどを介して他の形式で配信することもできる。請求項に含まれる参照符号は、その請求項の範囲を限定するものと解してはならない。