"信号中のインパルス性干渉を低減させる方法であって、前記方法は、前記信号の複数の高エネルギー成分を自動的に識別することであって、前記複数の識別された高エネルギー成分の各々のエネルギーは、所定の閾値を超えている、ことと、前記複数の識別された高エネルギー成分の複数の時間導関数を自動的に識別することと、前記識別された複数の時間導関数を自動的にモルフォロジー的にフィルタリングすることであって、前記モルフォロジー的にフィルタリングすることは、少なくとも部分的に前記複数の識別された時間導関数に基づいて、前記インパルス性干渉の発生を検出することと、前記信号中の複数の干渉エネルギーを推定することとを含む、ことと、前記複数の推定された干渉エネルギーに基づいて、前記信号の一部を自動的に抑制することとを含む、方法。前記複数の高エネルギー成分を識別することは、前記閾値が、前記信号のスペクトルエンベロープを下回るように、前記閾値を決定することを含む、請求項1に記載の方法。前記複数の高エネルギー成分を識別することは、少なくとも部分的に前記信号のスペクトルエンベロープに基づき、および、少なくとも部分的に前記信号中の定常雑音のパワースペクトル密度に基づいて、前記閾値を決定することを含む、請求項1に記載の方法。前記閾値を決定することは、第1の条件下で、前記閾値が、前記信号のスペクトルエンベロープを下回る計算された値であり、第2の条件下で、前記閾値が、前記定常雑音のパワースペクトル密度を上回る計算された値であるように、前記閾値を決定することを含む、請求項3に記載の方法。前記複数の識別された時間導関数の各々は、周波数範囲に関連付けられ、前記複数の識別された時間導関数に関連付けられた周波数範囲は、集合的に、所定の周波数を下回って開始する周波数の連続的範囲を形成する、請求項1に記載の方法。前記所定の周波数は、約200Hzである、請求項5に記載の方法。前記所定の周波数は、約100Hzである、請求項5に記載の方法。前記周波数の連続的範囲内のギャップを自動的に考慮することをさらに含み、各ギャップは、所定のサイズ未満である、請求項5に記載の方法。前記複数の時間導関数を識別することは、所定の値を超える時間導関数を識別することを含む、請求項1に記載の方法。前記複数の時間導関数を識別することは、前記複数の識別された高エネルギー成分のスペクトル内の近接する時間導関数の領域を識別することを含む、請求項1に記載の方法。前記識別された複数の時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングすることは、2次元画像フィルタを前記複数の識別された時間導関数に適用することを含む、請求項1に記載の方法。前記複数の識別された時間導関数を2値化することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記複数の干渉エネルギーを推定することは、最初に、少なくとも所定の時間期間の間、前記信号のパワースペクトル密度に基づいて、前記干渉エネルギーを推定し、その後、前記推定された干渉エネルギーに時間単調減衰を課すことを含む、請求項1に記載の方法。前記識別された複数の時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングすることは、少なくとも部分的に前記複数の推定された干渉エネルギーに基づいて、複数の干渉ビンに対する値を計算することを含む、請求項1に記載の方法。前記インパルス性干渉の発生を検出することは、少なくとも部分的に前の時間フレームの複数の干渉ビンに対して計算された値に基づいて、前記インパルス性干渉の発生を検出することを含む、請求項14に記載の方法。開始周波数を自動的に決定することと、前記決定された開始周波数から開始して、徐々により高い周波数に対して、徐々により小さい推定された干渉エネルギーを強制するように、前記複数の推定された干渉エネルギーを自動的に修正することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。信号対干渉比SIRおよび総干渉対雑音比INRのうちの少なくとも1つを自動的に計算することと、前記計算されたSIRおよびINRのうちの少なくとも1つに基づいて、前記複数の推定された干渉エネルギーが修正される方法に影響を及ぼす演算パラメータを自動的に調節することとをさらに含む、請求項16に記載の方法。信号対干渉比SIRおよび総干渉対雑音比INRのうちの少なくとも1つを自動的に計算することと、前記計算されたSIRおよびINRのうちの少なくとも1つに基づいて、前記開始周波数を自動的に調節することとをさらに含む、請求項16に記載の方法。信号中のインパルス性干渉を低減させるためのフィルタであって、前記フィルタは、前記信号の複数の高エネルギー成分を識別するように構成されている成分識別器であって、前記複数の識別された高エネルギー成分の各々のエネルギーは、所定の閾値を超えている、成分識別器と、前記成分識別器に連結され、前記複数の識別された高エネルギー成分の複数の時間導関数を識別するように構成されている時間微分器と、前記時間微分器に連結され、少なくとも部分的に前記複数の識別された時間導関数に基づいて、前記インパルス性干渉の発生を検出し、前記信号中の複数の干渉エネルギーを推定するように構成されているモルフォロジーフィルタと、前記モルフォロジーフィルタに連結され、前記複数の推定された干渉エネルギーに基づいて、前記信号の一部を抑制するように構成されている雑音低減フィルタとを備えている、フィルタ。前記所定の閾値は、前記信号のスペクトルエンベロープを下回る、請求項19に記載のフィルタ。前記所定の閾値は、少なくとも部分的に前記信号のスペクトルエンベロープに基づき、および、少なくとも部分的に前記信号中の定常雑音のパワースペクトル密度に基づく、請求項19に記載のフィルタ。第1の条件下で、前記閾値は、前記信号のスペクトルエンベロープを下回る計算された値であり、第2の条件下で、前記閾値は、前記定常雑音のパワースペクトル密度を上回る計算された値である、請求項21に記載のフィルタ。前記複数の識別された時間導関数の各々は、周波数範囲に関連付けられ、前記複数の識別された時間導関数に関連付けられた周波数範囲は、集合的に、所定の周波数を下回って開始する周波数の連続的範囲を形成する、請求項19に記載のフィルタ。前記所定の周波数は、約200Hzである、請求項23に記載のフィルタ。前記所定の周波数は、約100Hzである、請求項23に記載のフィルタ。前記周波数の連続的範囲は、所定のサイズ未満の少なくとも1つのギャップを含む、請求項23に記載のフィルタ。前記時間微分器は、前記複数の識別された時間導関数の各々が所定の値を超えるように、前記複数の時間導関数を識別するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記時間微分器は、前記複数の識別された高エネルギー成分のスペクトル内の近接する時間導関数の領域を識別することによって、前記複数の時間導関数を識別するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記モルフォロジーフィルタは、2次元画像フィルタを前記複数の識別された時間導関数に適用するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記モルフォロジーフィルタは、前記複数の識別された時間導関数を2値化するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記モルフォロジーフィルタは、最初に、少なくとも所定の時間期間の間、前記信号のパワースペクトル密度に基づいて、前記干渉エネルギーを推定し、その後、前記推定された干渉エネルギーに時間単調減衰を課すことによって、前記複数の干渉エネルギーを推定するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記モルフォロジーフィルタは、少なくとも部分的に前記複数の推定された干渉エネルギーに基づいて、複数の干渉ビンに対する値を計算するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記モルフォロジーフィルタは、少なくとも部分的に前の時間フレームの複数の干渉ビンに対して計算された値に基づいて、発生を検出するように構成されている、請求項32に記載のフィルタ。ポストプロセッサをさらに備え、前記ポストプロセッサは、開始周波数を自動的に決定し、前記所定の開始周波数から開始して、徐々により高い周波数に対して、徐々により小さい推定された干渉エネルギーを強制するように、前記複数の推定された干渉エネルギーを自動的に修正するように構成されている、請求項19に記載のフィルタ。前記ポストプロセッサに連結されているポストプロセッサコントローラをさらに備え、前記ポストプロセッサコントローラは、信号対干渉比SIRおよび総干渉対雑音比INRのうちの少なくとも1つを自動的に計算し、前記計算されたSIRおよびINRのうちの少なくとも1つに基づいて、前記ポストプロセッサが、前記複数の推定された干渉エネルギーを修正する方法に影響を及ぼす演算パラメータを自動的に調節するように構成されている、請求項34に記載のフィルタ。前記ポストプロセッサに連結されているポストプロセッサコントローラをさらに備え、前記ポストプロセッサコントローラは、信号対干渉比SIRおよび総干渉対雑音比INRのうちの少なくとも1つを自動的に計算し、前記計算されたSIRおよびINRのうちの少なくとも1つに基づいて、前記開始周波数を自動的に調節するように構成されている、請求項34に記載のフィルタ。信号中のインパルス性干渉を低減させるためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードを記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体を備え、前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、前記信号の複数の高エネルギー成分を識別するためのプログラムコードであって、前記複数の識別された高エネルギー成分の各々のエネルギーは、所定の閾値を超えている、プログラムコードと、前記複数の識別された高エネルギー成分の複数の時間導関数を識別するためのプログラムコードと、前記識別された複数の時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングするためのプログラムコードであって、前記モルフォロジー的にフィルタリングすることは、少なくとも部分的に前記複数の識別された時間導関数に基づいて、前記インパルス性干渉の発生を検出することと、前記信号中の複数の干渉エネルギーを推定することとを含む、プログラムコードと、前記複数の推定された干渉エネルギーに基づいて、前記信号の一部を抑制するためのプログラムコードとを含む、コンピュータプログラム製品。本発明の実施形態は、信号中のインパルス性干渉を低減させる方法を提供する。本方法は、自動的に、信号の高エネルギー成分を識別することを含むいくつかの演算を行なう。高エネルギー成分は、識別された高エネルギー成分の各々のエネルギーが、所定の閾値を超えるように識別される。識別された高エネルギー成分の時間導関数が、識別される。識別された時間導関数は、モルフォロジー的にフィルタリングされる。識別された時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングすることは、インパルス性干渉の発生を検出し、信号中の干渉エネルギーを推定することを含む。検出および推定は、少なくとも部分的に、識別された時間導関数に基づく。信号の一部は、推定された干渉エネルギーに基づいて、抑制される。高エネルギー成分を識別することは、閾値が、信号のスペクトルエンベロープを下回るように、閾値を決定することを含み得る。随意に、または代替として、閾値は、少なくとも部分的に、信号のスペクトルエンベロープ、および少なくとも部分的に、信号中の定常雑音のパワースペクトル密度に基づいて、決定され得る。第1の条件下では、閾値は、信号のスペクトルエンベロープを下回る計算された値であり得、第2の条件下では、閾値は、定常雑音のパワースペクトル密度を上回る計算された値であり得る。識別された時間導関数の各々は、周波数範囲に関連付けられ得る。識別された時間導関数に関連付けられた周波数範囲は、集合的に、約100Hzまたは約200Hz等の所定の周波数を下回って開始する、周波数の連続的範囲を形成し得る。ギャップが、周波数の連続的範囲内に許され得る。その場合、各ギャップは、所定のサイズ未満である。時間導関数を識別することは、識別された高エネルギー成分のスペクトル内の近接する時間導関数の領域を識別することを含み得る。すなわち、時間導関数はそれぞれ、周波数または周波数範囲の観点から、時間導関数の別のものと隣接するか、またはその近傍にあり得る。複数の時間導関数を識別することは、所定の値を超える時間導関数を識別することを含み得る。識別された複数の時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングすることは、2次元画像フィルタを識別された時間導関数に適用することを含み得る。本方法は、識別された複数の時間導関数を2値化する、すなわち、各時間導関数を0および1等の2つの2進値のうちの1つに変換することを含み得る。干渉エネルギーを推定することは、最初に、少なくとも、所定の時間期間の間、信号のパワースペクトル密度に基づいて、干渉エネルギーを推定し、その後、推定された干渉エネルギーに時間単調減衰を課すことを含み得る。識別された時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングすることは、少なくとも部分的に、推定された干渉エネルギーに基づいて、干渉ビンに対する値を計算することを含み得る。インパルス性干渉の発生を検出することは、少なくとも部分的に、前の時間フレームの干渉ビンの計算された値に基づいて、インパルス性干渉の発生を検出することを含み得る。本方法は、事後処理演算を含み得、その場合、開始周波数が、決定され、推定された干渉エネルギーが、決定された開始周波数から開始して、徐々により高い周波数に対して、徐々により小さい推定された干渉エネルギーを強制するように、自動的に、修正される。随意に、信号対干渉比SIRおよび/または総干渉対雑音比INRが、計算され得る。推定された干渉エネルギーが修正される方法に影響を及ぼす演算パラメータは、計算されたSIRおよび/またはINRに基づいて、調節され得る。本方法は、自動的に、信号対干渉比SIRおよび/または総干渉対雑音比INRを計算することを含み得る。開始周波数は、計算されたSIRおよび/またはINRに基づいて、調節され得る。本発明の別の実施形態は、信号中のインパルス性干渉を低減させるためのフィルタを提供する。フィルタは、高エネルギー成分識別器と、成分識別器に連結された時間微分器と、時間微分器に連結されたモルフォロジーフィルタと、モルフォロジーフィルタに連結された雑音低減フィルタとを含む。高エネルギー成分識別器は、識別された高エネルギー成分の各々のエネルギーが、所定の閾値を超えるように、信号の高エネルギー成分を識別するように構成される。時間微分器は、識別された高エネルギー成分の時間導関数を識別するように構成される。モルフォロジーフィルタは、インパルス性干渉の発生を検出し、少なくとも部分的に、識別された時間導関数に基づいて、信号中の干渉エネルギーを推定するように構成される。雑音低減フィルタは、推定された干渉エネルギーに基づいて、信号の一部を抑制するように構成される。所定の閾値は、信号のスペクトルエンベロープを下回り得る。随意に、または代替として、所定の閾値は、少なくとも部分的に、信号のスペクトルエンベロープに、および少なくとも部分的に、信号中の定常雑音のパワースペクトル密度に基づき得る。第1の条件下では、閾値は、信号のスペクトルエンベロープを下回る計算された値であり得、第2の条件下では、閾値は、定常雑音のパワースペクトル密度を上回る計算された値であり得る。識別された時間導関数の各々は、周波数範囲に関連付けられ得る。識別された時間導関数に関連付けられた周波数範囲は、集合的に、約100Hzまたは約200Hz等の所定の周波数を下回って開始する、周波数の連続的範囲を形成し得る。周波数の連続的範囲は、所定のサイズ未満の少なくとも1つのギャップを含み得る。時間微分器は、識別された高エネルギー成分のスペクトル内の近接する時間導関数の領域を識別することによって、時間導関数を識別するように構成され得る。すなわち、時間導関数はそれぞれ、周波数または周波数範囲の観点から、時間導関数の別のものに隣接する、またはその近傍にあり得る。時間微分器は、識別された時間導関数の各々が所定の値を超えるように、時間導関数を識別するように構成され得る。モルフォロジーフィルタは、2次元画像フィルタを識別された時間導関数に適用するように構成され得る。モルフォロジーフィルタは、識別された時間導関数を2値化、すなわち、各時間導関数を0および1等の2つの2進数値のうちの1つに変換するように構成され得る。モルフォロジーフィルタは、最初に、少なくとも、所定の時間期間の間、信号のパワースペクトル密度に基づいて、干渉エネルギーを推定し、その後、推定された干渉エネルギーに時間単調減衰を課すことによって、干渉エネルギーを推定するように構成され得る。モルフォロジーフィルタは、少なくとも部分的に、推定された干渉エネルギーに基づいて、干渉ビンに対する値を計算するように構成され得る。モルフォロジーフィルタは、少なくとも部分的に、前の時間フレームの干渉ビンに対して計算された値に基づいて、発生を検出するように構成され得る。随意に、フィルタは、自動的に、開始周波数を決定し、決定された開始周波数から開始して、徐々により高い周波数に対して、徐々により小さい推定された干渉エネルギーを強制するように、推定された干渉エネルギーを修正するように構成される、ポストプロセッサを含み得る。随意に、フィルタは、ポストプロセッサに連結されたポストプロセッサコントローラを含み得る。ポストプロセッサコントローラは、自動的に、信号対干渉比SIRおよび/または総干渉対雑音比INRを計算するように構成され得る。ポストプロセッサコントローラはさらに、自動的に、ポストプロセッサが複数の推定された干渉エネルギーを修正する方法に影響を及ぼす演算パラメータを調節するように構成され得る。ポストプロセッサコントローラはさらに、自動的に、開始周波数を調節するように構成され得る。いずれの場合も、自動調節は、計算されたSIRおよび/またはINRに基づき得る。本発明のさらに別の実施形態は、信号中のインパルス性干渉を低減させるためのコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体を含む。コンピュータ読み取り可能なプログラムコードは、コンピュータ読み取り可能な媒体上に記憶される。コンピュータ読み取り可能なプログラムコードは、信号の高エネルギー成分を識別するためのプログラムコードを含む。各識別された高エネルギー成分のエネルギーは、所定の閾値を超える。コンピュータ読み取り可能なプログラムコードもまた、識別された高エネルギー成分の時間導関数を識別するためのプログラムコードを含む。コンピュータ読み取り可能なプログラムコードはまた、インパルス性干渉の発生を検出し、少なくとも部分的に、識別された時間導関数に基づいて、信号中の干渉エネルギーを推定することを含む、識別された時間導関数をモルフォロジー的にフィルタリングするためのプログラムコードを含む。コンピュータ読み取り可能なプログラムコードはまた、推定された干渉エネルギーに基づいて、信号の一部を抑制するためのプログラムコードを含む。本発明の他の実施形態は、総干渉対雑音比INRを計算し、少なくとも部分的に、計算されたINRに基づいて、干渉を検出するための方法および装置を提供する。本発明のさらに他の実施形態は、信号対干渉比SIRを計算し、少なくとも部分的に、計算されたSIRに基づいて、音声を検出するための方法および装置を提供する。本発明の好ましい実施形態によると、必ずしも、信号中のピッチ周波数を確認することなしに、信号中のインパルス性干渉を低減させる方法および装置が、開示される。我々は、インパルス性干渉のエネルギーを推定し、次いで、インパルス性干渉によって影響されたことが分かった、信号中の周波数のエネルギーを低減させることによって、インパルス性干渉を抑制する。随意に、我々は、所望の音声信号が、インパルス性干渉の抑制の結果として破損されることを防止するための技法を採用する。すなわち、我々は、音声信号が、インパルス性干渉と間違えられる、または偶発的に劣化される程度を低減させる。概要音声信号等の信号は、周波数成分から成る。各周波数成分は、エネルギーレベルを有する。単語または音素の発話の過程の間等、経時的に、信号において見出される周波数および各周波数成分のエネルギーレベルは、変動し得る。我々は、多くのインパルス性干渉の開始が、ある一定の組の周波数成分本明細書では、一組の周波数成分または一組の周波数と称されるのエネルギーにおける大きくかつ突然の変化によって特徴付けられることを発見した。我々は、経時的変化を時間導関数と称し、我々は、これらのエネルギーにおける大きくかつ突然の変化の開始を発生と称する。図1は、破線100と103との間で境界される、仮想信号106中のインパルス性干渉の仮想発生を図示する、単一周波数ビンに対するエネルギー-時間のグラフである。発生は、インパルス性干渉より遥かに短いものであり得ることに留意されたい。干渉発生における特徴的な組の周波数成分は、非常に低い周波数から、可能性として、約数kHzまで及ぶ、比較的に高エネルギーレベルかつ連続的またはほぼ連続的な周波数集合的に、本明細書では、連続的周波数、近接周波数、接続周波数または接続領域と称されるによって特徴付けられる。したがって、我々は、多くのインパルス性干渉が、周波数に沿って相関し、非常に低い周波数から、可能性として、約数kHzまで及ぶ、大きな時間導関数に対して、高エネルギー成分のスペクトルを検索することによって、検出されることができると考える。図2は、時々の風の直撃を伴う、音声信号の実際のスペクトログラムである。x軸は、時間フレーム指数図2では、各時間フレーム指数は、約11.6mSec.を表すが、他の値が、使用され得るとして表現される時間を表し、y軸は、任意に番号付与された周波数バンドビンを表す。灰色の影は、エネルギーレベルを表し、白色は、無エネルギーを表し、黒色は、最大エネルギーを表す。例示的風の直撃200および例示的音声203が、概略されるが、図2に表されるデータは、他の風の直撃および他の音声も含む。風の直撃200は、連続的またはほぼ連続的な組の周波数を含むが、音声203は、空間によって分離されたいくつかの調和的に関連する周波数成分を含むことに留意されたい。図3は、図2の信号の高エネルギー成分を描写する。図4は、図3に表されるデータのサブセットy軸における周波数ビン0~60のみを含む。図5は、図3の信号の時間導関数を描写する。図5における灰色の影は、導関数の値を表し、中間灰色は、0を表し、黒色は、大きな正値を表し、白色は、大きな負値を表す。x軸は、図2-5において同一である。風の発生は、円で囲まれた垂直接続領域500によって識別される。記載されるように、インパルス性干渉は、一組の連続的またはほぼ連続的な周波数を含む傾向がある。対照的に、音声信号は、ピッチ周波数に加え、ピッチ周波数に調和的に関連するいくつかの他の周波数を含み、調和的に関連する周波数の間の周波数において、無または比較的に低レベルのエネルギーを伴う傾向がある。例えば、一組の調和的に関連する周波数は、図2および3に示される例示的音声203において明白である。したがって、経時的ではなく、周波数にわたって、音声信号のエネルギーレベルの変化を計算しようとした場合、典型的に音声信号中に見出される周波数の範囲にわたっていくつかの大きな変化周波数導関数を見出すであろう。我々の方法および装置は、音声信号が、連続的またはほぼ連続的な組の周波数に対する我々の要件を満たさない傾向があるので、音声信号をインパルス性干渉と間違えない傾向がある。記載されるように、我々の方法および装置は、信号中のピッチ周波数を確認することを要求しない。図7は、本明細書に説明される一般的原理のいくつかを図示する、本発明の実施形態700の概略ブロック図である。入力信号χκは、定期的時間間隔時間フレームにおいて採取された一連のサンプルから成り、式中、κは、時間フレーム指数である。入力信号χκの各サンプルは、周波数バンドに分割され、パワースペクトル密度PSDをもたらす。すなわち、各時間フレームkにおいて、入力信号χκは、各周波数バンド中のエネルギーの量を含む。PSDは、Φχχκ,μによって表され、式中、Φχχは、エネルギーの量を示し、κは、離散時間フレーム指数を示し、μは、離散周波数バンドビンを示す。図7に示される実施形態は、PSDをもたらすために、一組のフィルタ703を含むが、PSDを推定するための任意の好適な機構または方法が、容認可能であろう。いくつかのそのような機構および方法は、フィルタバンクを使用し、他のものは、使用しない。エネルギーレベルは、実際のエネルギーレベルの対数によって表され得る。したがって、PSDは、対数スペクトルと称され得る。エネルギー閾値検出器706は、高エネルギー成分、すなわち、そのエネルギーが閾値を超える周波数バンドビンを識別する。時間導関数計算器709は、エネルギーが急上昇する、スペクトログラム内の領域を識別する。モルフォロジー干渉推定器712は、非常に低い周波数から、可能性として、約数kHzまで及ぶ、連続的またはほぼ連続的な組の周波数または周波数バンドが全て、急上昇エネルギーを経験するかどうかを確認する。その場合、急上昇エネルギーの開始時間的には、風の直撃等のインパルス性干渉の発生と見なされる。モルフォロジー干渉推定器712は、インパルス性干渉の持続時間の間、周波数バンドビンの各々のエネルギーの量を推定する。インパルス性干渉内のエネルギーの推定された量は、によって表される。いくつかの実施形態では、モルフォロジー干渉推定器712は、時間導関数計算器709の出力を2次元画像として取り扱い、時間指数κは、一方の次元を表し、周波数バンドビンμは、画像の他の次元を表す。モルフォロジー干渉推定器712は、次いで、画像処理技法を使用して、インパルス性干渉としての前述の周波数特性非常に低い周波数から、可能性として、約数kHzまで及ぶ、殆どまたは全くギャップを伴わないを有する、時間導関数画像内の接続領域を識別し得る。干渉エネルギーが、推定されると、推定値は、スペクトル重み付けフレームワークにおいて使用され、干渉を抑制し、それによって、音声を強調し得る。すなわち、推定されたエネルギーは、信号から減算され、インパルス性干渉抑制強調信号をもたらし得る。しかしながら、我々は、音声信号が歪曲されることを防止するための追加の手段を講じることを提案する。我々は、したがって、ポストプロセッサ715を含むことを提案する。ポストプロセッサ715は、インパルス性干渉エネルギー推定値を修正し、Φiiκ,μによって表される修正された推定値は、雑音低減フィルタ718にフィードされる。雑音低減フィルタ718は、修正された推定値を入力信号χκから減算し、強調された信号をもたらす。随意に、ポストプロセッサ715は、音声、風、および/または他の信号または干渉情報の存在に関する情報等、外部情報に基づいて、コントローラ721によって制御され得る。いずれの場合も、事後処理は、随意である。図式的に図8に図示されるように、所与の時間フレームに対する発生検出800および干渉推定803は、前述のように、連続的に行なわれ得る。しかしながら、我々は、図9に描写されるように、モルフォロジー干渉推定器にフィードバックループを含むことを提案する。発生検出900および干渉推定903に加え、フィードバックループでは、干渉ビンが、決定され906、記憶され909、次いで、以下により詳細に論じられるように、続く時間フレームの間、発生検出900中に使用される。高エネルギー成分検出我々は、インパルス性干渉から生じる時間-周波数画像において、接続領域を構成する発生を見出すことを所望し、音声がそのような発生に間違えられることを所望しないので、高エネルギー成分に焦点を当てる。高SNRが存在するとき、有声音の間等、いくつかの音声発生が、接続領域を含むように見える場合があり、これらの見かけの接続領域は、インパルス性干渉の発生と間違えられる場合がある。音声発生は、一般に使用される図7におけるフィルタ703等の分析フィルタバンクが、通常、そのバンドパスフィルタの有限選択性に起因して、近隣周波数バンドからの成分の何らかのエイリアシングを呈するため、接続領域を含むように見える場合がある。したがって、エネルギーが、音声の調和的に関連する周波数間のギャップに漏出し、それによって、音声が接続領域を含むように見られ得る。音声は、高エネルギー成分を含み得る。しかしながら、音声の調和的に関連する成分間の空間は、図2に示される例示的音声203において明白であるように、ほとんどエネルギーを含まない。その結果、高エネルギー成分のみ、考慮されるとき、調和的に関連する音声成分間の空間は、高調波成分とより強く対比し、高調波成分が、連続的な組の周波数として識別されることを防止する。したがって、高エネルギー成分に焦点を当てることによって、我々は、概して、音声による混乱を回避する。一方、風の直撃および他のインパルス性干渉は、連続的な組の周波数を含む傾向があり、したがって、除外されない。その結果、我々は、最初に、入力信号中の高エネルギー成分を識別することによって、インパルス性干渉の発生を識別することを提案する。本発明の実施形態において使用される基本量Ψheκ,μは、比較的に高エネルギーを伴う信号成分を含む、対数スペクトルである。ここでは、κは、時間フレームの離散指数を示し、μは、スペクトルサブバンド指数である。本文脈における高エネルギーは、入力信号Φχχκ,μのPSDが閾値Tを超えることを意味する。一実施形態では、閾値は、入力信号のスペクトルエンベロープHenvκ,μを下回る、約20dB等の値に設定される。スペクトルエンベロープは、当然ながら、経時的に変化し得るが、この変動は、インパルス性干渉の長さに対して、ゆっくりである。他の閾値またはより複雑な閾値も、以下に説明されるように、使用され得る。いくつかの実施形態によると、対数スペクトルは、式1に従って計算される。ここで、Φnnκ,μは、定常雑音のPSDを示し、βは、過大推定係数である。高信号対雑音パワー比SNRが存在する場合、Ψheκ,μは、定常雑音成分が、比較的に小さいので、Φnnκ,μに依存せず、したがって、項maxTHenvκ,μ,βΦnnκ,μは、THenvκ,μを返す。Φχχκ,μ中の大きなピークのみ、THenvκ,μを超え、したがって、対数項は、これらの大きなピークに対してのみ、0を超える。低SNR状況では、すなわち、定常雑音が、比較的に高いとき、項maxTHenvκ,μ,βΦnnκ,μは、βΦnnκ,μを返し、したがって、Ψheκ,μは、係数βだけ、雑音PSDΦnnκ,μを超える信号成分を含む。定常雑音の間、式1は、Ψheκ,μに対して、0を返すはずである。時間およびスペクトル導関数記載されるように、高エネルギー成分の時間導関数は、発生を識別するために算出される。原則として、また、周波数軸に沿って、導関数を算出し得る。これは、しかしながら、本明細書に開示される方法および装置に必須ではない。それでも、スペクトル導関数を算出後、風の直撃が現れる程度を考慮することは、有益であり得る。いくつかの演算子の任意のものは、導関数を算出するために採用され得る。例えば、Sobel、Canny、およびPrewittは、画像処理において使用される公知の演算子である。他の演算子もまた、使用され得る。演算子は、そのフィルタカーネルDによって定義され得る。フィルタリングされた画像は、式2および3に従って、離散2D-畳み込みによって得られる。Sobel演算子の場合、時間導関数Dκおよびスペクトル導関数Dμに対するフィルタカーネルは、式4に与えられる。これらのカーネルは、1フレーム遅延を導入するが、良好な結果をもたらす。過去値と一緒に、現在の時間フレームのみを使用する他のカーネルは、低待ち時間アルゴリズムを提供し得る。そのようなカーネルの使用は、しかしながら、結果として生じるシステムの性能を劣化させ得る。記載されるように、図4は、図3に表されるデータのサブセット周波数ビン0~60のみを含む。図5は、Sobel演算子を使用して生成される図4の信号の時間導関数を描写し、図6は、同様にSobel演算子を使用して生成された図4の信号のスペクトル導関数を描写する。記載されるように、スペクトル導関数は、開示される方法および装置に対して計算される必要はない。モルフォロジー干渉推定集合的に、我々は、発生検出および干渉推定をモルフォロジー干渉推定と称する。記載されるように、発生検出および干渉推定は、図8に関連して論じられるように、連続的に行なわれ得、随意に、フィードバックループが、図9に関連して論じられるように、これらの演算間で採用され得る。発生検出発生検出は、いくつかの段階を伴い得る。我々は、閾値関数を高エネルギー成分の時間導関数Gκκ,μに適用することによって開始することを提案する。閾値関数は、式5によって定義される2進数画像Gbinκ,μをもたらす。この2進数画像における1は、Tbinを上回る勾配を有する時間導関数の部分を示し、0は、閾値以下の部分を示す。我々は、約1dBのTbinが十分であることを見出した。有意により高い値は、干渉の一部を逸失させ得る。図10は、閾値関数を図5の時間導関数に適用する結果を図示する。2進数画像Gbinκ,μは、1および0のみを含む。図10における画像では、黒色は、1を表し、白色は、0を表す。モルフォロジーフィルタリングが、次いで、使用され、我々がインパルス性干渉と考える、接続領域を抽出し得る。例えば、膨脹、収縮、開放、および閉鎖等の古典的モルフォロジー演算が、強調のために採用され得る。すなわち、本質的に、2進数画像内の所望の構造接続領域中のエッジを見出し、および/またはそのコントラストを増加させる。我々は、式6によって定義されるフィルタ等の再帰的モルフォロジーフィルタを前述で計算された2進数画像Gbinκ,μに適用することを提案する。このフィルタのカーネルは、式7によって定義される。再帰的モルフォロジーフィルタは、現在の2進数画像セルピクセルGbinκ,μのみを考慮するのではなく、また、近隣セルも考慮し、近隣は、図12に図示されるように、周波数μおよび/または時間κ方向に、現在のセルからずらされ得る。図12におけるセルコンテンツを式6における項と比較されたい。我々は、Tmorph=2が、良好な結果を提供することを見出したが、しかしながら、他の値が、使用され得る。式7のカーネルおよびTmorph=2の場合、モルフォロジーフィルタが、所与のビンGbinκ,μにおける発生を検出するために、そのビンおよびその近隣のうちの少なくとも1つは、1に等しくなければならず、またはビンは、0であり得るが、その近隣の全3つは、1に等しくなければならない。カーネルも、挙動を修正するために、異なるように選定され得る。式6によって定義されるフィルタリングは、表1に示される基準等に従って、有効および無効にされ得る。図11は、モルフォロジーフィルタリング後の図10の発生を描写する。干渉推定記載されるように、インパルス性干渉のエネルギーの推定が、必要とされ、したがって、それぞれの信号成分は、適切なフィルタリング手段を使用して抑制することができる。干渉の発生が決定されると、干渉エネルギーが、前述の発生検出に基づいて、推定される。本質的に、発生は、干渉エネルギー推定プロセスをトリガするために使用される。干渉エネルギーPSDは、各時間フレームに対して推定される。インパルス性干渉の開始時、入力信号中のスペクトルエネルギーは、典型的には、干渉の信号エネルギーが、短時間の間平坦域に達するか、または直ちに、減少し始めるまで、少なくとも比較的に短い時間の間、急上昇する。インパルス性干渉は、比較的に短命であり、したがって、干渉に帰する信号エネルギーは、図1に示される仮想信号106の部分109におけるように、干渉の発生後、すぐに減少し始めるであろうことに留意されたい。部分112の間等、信号エネルギーが増加している間、発生が検出されると、我々は、入力信号全体がインパルス性干渉の結果であると仮定し、入力信号のスペクトルエネルギー全体に等しい干渉エネルギー推定値を生成する。しかしながら、部分112の間等、発生が通過し、入力信号エネルギーが増加しなくなると、我々は、入力信号エネルギーのいかなる減少も、インパルス性干渉の減少に帰すると仮定し、推定された干渉エネルギーを適宜減少させる。そうしなければ干渉エネルギーの除去とともに除去されるであろう音声を入力信号が含む可能性を考慮するために、入力信号エネルギーが増加しなくなると、我々は、単調減衰を推定された干渉エネルギーに課し、推定値が、完全に減衰されてしまうまですなわち、推定値が、0またはその時の定常雑音レベル等、所定または計算された値まで低減されるまで、推定値が、再び上昇することを防止する。したがって、発生の持続時間の間、我々は、干渉エネルギーを入力信号PSDΦχχκ,μに等しいとして推定する。発生が通過した後、我々は、いくつか好ましくは、2つの時間フレームの間、入力信号PSDΦχχκ,μを追跡する。この時間の間、推定された干渉エネルギーは、入力信号PSDに等しいままである。Sobel演算子が採用される場合、Sobelカーネルが、2つのフレームにわたる導関数を測定するので、追跡のために、少なくとも2つのフレームを使用することは、合理的である。追跡期間後、エネルギー推定値は、減少することのみ可能にされ、完全に減衰されるまで、再び、増加されない。減衰は、式8に従って、実装され得る。ここで、αtは、減衰率を制御するために使用される、1より小さい正の定数である。max演算子は、が、定常雑音PDSを下回ることを防止する。再帰的モルフォロジー干渉推定前述の2つの演算発生検出および干渉推定は、別個の演算図8に関連して論じられるようにとして、連続して行なわれ得、または、記載されるように、フィードバックループを用いて、相互接続され得る図9に関連して論じられるように。そのようなフィードバックループが使用される場合、所与の時間フレームに対する計算は、1つ以上の前の時間フレームからのデータを使用し、それによって、再帰の要素を導入し得る。我々は、そのような再帰が、発生検出および干渉推定を有意に改善することができることを見出した。例えば、我々は、直前の時間フレームが、干渉を含んでいた場合、時間フレームが、干渉を含む可能性がより高いと考える。特に、我々は、後述されるように、フィードバックループ内側の干渉ビンと呼ばれるものを算出することが有用であることを見出した。インパルス性干渉は、短いが、有限である時間量の間続く。したがって、単一干渉は、いくつかの連続的時間フレームに及び、したがって、その間、検出され得る。ビンから構成される時間-周波数平面では、干渉ビンは、干渉が、干渉ビンの時間フレームまで存在すると仮定され得るビンである。干渉ビンは、形式Wiκ,μの2進数マスクによって表され、このマスクの値は、再帰的手順において決定される。すなわち、ある時間フレームの干渉ビンの値は、Wiκ-1,μ等の過去の時間フレーム内の少なくとも1つの干渉ビンに依存する。一実施形態によると、干渉ビンは、式9に従って計算され得る。したがって、干渉ビンは、以下のうちの1つ以上を考慮することによって、計算され得る:干渉推定現在の時間フレーム内において、少なくとも、推定がこれまで計算された範囲まで、高エネルギー成分に関する情報、現在の発生、および干渉推定が背景雑音を超える範囲。当然ながら、他の要因も、干渉ビン計算に含まれ得る。しかしながら、我々は、式9が、良好な結果を提供することを見出した。接続発生領域の周波数方向における比較的に小さいギャップは、干渉内においてさえ、生じ得る。そのようなギャップは、十分に小さい限り、すなわち、所定のサイズ限界より小さい限り、充填され得る。しかしながら、ギャップサイズがサイズ限界を超える場合、ギャップを上回るすなわち、ギャップより高い周波数における全ての干渉ビンは、0に設定されるべきである。なぜなら、大きなギャップを上回るビンは、干渉に属さず、大きなギャップを上回るビンは、現在検出されている干渉以外の信号成分によって生じたとみなすことが可能であるからである。ギャップを充填する方法の1つは、Wiκ,μ=1を設定することによるものである。記載されるように、再帰は、前の時間フレームからの情報を使用して、現在の時間フレームに対する値を計算する。一実施形態によると、再帰は、式6を修正することによって、モルフォロジー干渉推定器内に実装することができる。式6におけるGbinκ-1,μを干渉ビンWiκ-1,μと置換することによって、式10をもたらす。式10によって定義されるフィルタの項は、現在の2進数画像セルピクセルGbinκ,μおよび近隣セルを含み、近隣は、図13に図示されるように、周波数μおよび/または時間κ方向に、現在のセルからずらされ得る。式6のように、式10は、4つの項の線形組み合わせであり、その結果は、閾値と比較される。式6同様に、我々は、Tmorph=2が、良好な結果を提供することを見出した。図14は、前述の再帰的干渉推定プロセスを使用する、図5の時間導関数のモルフォロジーフィルタリング後の発生Gonκ,μを図示する。図14再帰的モルフォロジーフィルタリングと図10非再帰的モルフォロジーフィルタリングの比較は、再帰的モルフォロジーフィルタリングが、多くの場合、発生を識別することにおいてより優れていることを明らかにする。図15は、再帰的モルフォロジーフィルタを使用する、図14の結果からもたらされた干渉推定を図示する。図16は、図15に示される結果を生成する間、もたらされる干渉ビンWiκ,μを図示する。事後処理干渉推定は、入力信号中の周波数を弱めるために使用されるであろうことに留意されたい。事後処理演算の目標は、非修正干渉推定が、所望の音声信号に及ぼし得る負の影響を低減させるように、これまで計算された干渉推定を修正することである。例えば、事後処理は、存在し得るいかなる音声信号にも課される歪曲の量を制御するように、行なわれるインパルス性干渉低減の量を制御し得る。干渉推定に関して前述のものに類似する考慮およびプロセスも、事後処理に適用される。例えば、インパルス性干渉において、特定の周波数バンド内のエネルギーの量は、図1に関する前述のように、経時的に減少することが予期される。しかしながら、音声では、特定の周波数バンド内のエネルギーの量は、経時的に非常に増加し得る特に、音声が、発話された母音の開始等、新しいピッチ周波数を含む場合。したがって、我々は、周波数が弱められ得る量において、経時的に減衰を強制することを提案する。さらに、風の直撃およびいくつかの他のインパルス性干渉は、徐々により高い周波数において、徐々に少ないスペクトルエネルギーを呈する。インパルス性干渉のこの特性は、事後処理演算に利用することができる。上で計算された干渉推定値は、それを上回ると推定された干渉エネルギーが周波数増加に伴って単調に減少するこれは、前述の風雑音の特性に一致する周波数指数μ0を決定するために、分析され得る。我々は、μ0を事後処理のための開始ビンと呼ぶ。なぜなら、事後処理のいくつかの側面が、音声が干渉とともに抑制されることを防止するために、開始ビンから開始する干渉推定を改変するからである。すなわち、我々は、を最大限にし、μ0を上回るμの値に対して、干渉推定値が、単調に減少するように、μ0を選定する。強制されるスペクトル減衰の量は、式8によって示される時間減衰と同様に制御される。我々は、式11に示されるように、干渉推定を修正することを提案する。正の係数αfは、スペクトル減衰の量を制御する。式8と同様に、は、max演算子を用いて、定常雑音のレベルを下回って降下することから防止される。スペクトル減衰を強制することは、風雑音が、そのスペクトルピーク後、降下する傾向があるので、音声歪曲を低減させるのに役立つ。故に、信号が、エネルギーが周波数の増加によって上昇する成分を含む場合、これらの成分は、音声によるものである可能性が高い。最終干渉推定は、式12に示されるように、積極性係数γを使用してもたらされる。この係数は、実際に行なわれるインパルス性干渉低減の量を制御する方法を導入する。図17および18は、図5の時間導関数の事後処理を通して得ることができる差異を図示する。図17は、予備干渉推定を示し、図18は、事後処理によって修正された干渉推定Φiiκ,μを示す。干渉抑制推定された干渉を抑制するために、Wienerフィルタ[8]または古典的スペクトル減算[10][9]等の任意の好適な雑音抑制フィルタが、使用され得、Φiiκ,μが、Φnnκ,μの代わりに使用される。雑音抑制技法の概要は、[11]に提供される。Weinerフィルタと同様の特性を伴うフィルタの場合、フィルタ重みは、式13に示されるようになるであろう。Hminは、減衰に対する限界を導入する。これは、最大減衰をもたらし、楽音に対処可能等の利点を提供し得る。しかしながら、これらのフィルタ重み付けは、全可聴風雑音を抑制しない場合がある。したがって、我々は、干渉をより徹底して除去するために、別の係数を含むことを提案する。係数は、フィルタの出力における残留雑音が、PSDとして、Φnnκ,μH2minを呈するように選定される。そのような係数は、式14に示される。強調された出力スペクトルは、式15を使用して、スペクトル重み付けを通して、得られ得る。時間ドメイン出力信号は、次いで、それぞれのサブバンドドメイン処理フレームワークに応じて、例えば、重畳加算または別の適切な方法を使用して、合成され得る。インパルス性干渉のブロードバンド検出事後処理段階を制御するために、我々は、モルフォロジー干渉推定から利用可能なブロードバンド情報を使用する。総干渉対雑音比INRを使用して、干渉の存在を検出することができ、信号対干渉比SIRを採用して、干渉の存在下でも、音声を検出することができる。図19は、時々の風の直撃を伴う、音声信号の実際のスペクトログラムを図示する。図20は、干渉および音声の存在を検出するために使用され得る、種々の比率を図示する。干渉PSDの予備推定を使用して、式10に従って、推定された総干渉対雑音比INRを算出し得る。ここで、Nは、サブバンドμの数を示す。随意に、対数および総和は、交換され得る。推定器は、いくつかの推定誤差を含む。それでも、和は、図19および20における実施例が実証するように、インパルス性干渉の存在を検出するために好適である。INRは、より長い時間スケール基づいて機能する干渉検出器を構築するための良好な情報源である。例えば、風の直撃/分等の測定値を算出するために使用され得る。さらに、過去10秒程度にわたって得られた平均INRは、干渉のエネルギーの評価基準を提供し得る。干渉の存在は、前述のように、事後処理を制御するために重要である。しかしながら、また、所望の信号成分の存在に関する情報を得ることも重要である。この目的を達成するために、我々は、入力PSDおよび推定された干渉PSDの比を積算し、式17に示されるように、信号対干渉比を得る。前述のように、対数および総和は、交換され得る。実数値関数Uκ,μは、和の各部に重みを割り当てる。式17から得られる量は、インパルス性干渉の存在から独立した音声信号の存在を検出するために使用することができる。インパルス性干渉のない場合、SIRκは、が、したがって、Φnnκ,μと等しいので、信号対雑音比SNRに変わる。Uκ,μは、干渉のスペクトル近傍において生じる成分の強調を促進し、したがって、特別な予防措置が講じられない限り、歪曲される可能性がより高い。言い換えると、Uκ,μは、式17において提案された評価基準を推定された干渉からスペクトル的に分離された成分に対して鈍感にするために使用することができる。これが該当する場合、事後処理は、例えば、高域周波数に所望の成分が存在する場合でも、干渉を除去するように制御することができる。任意の好適なコスト関数を使用して、重みUμを導出することができる。図20は、重みUμを伴う場合と伴わない場合のSIRの実施例を図示する。事後処理の多くの側面は、SIRおよび/またはINRに基づいて、制御され得る。3つのそのような側面が、以下に論じられる。スペクトル減衰係数αfは、前述のように、音声信号を保護する手段を提供する。高速減衰が強制される場合、μ0を上回る音声成分は、事後処理によって保護される。これは、典型的には、フレーム毎に行なわれる。式17に従って重み付けされたSIRが、これが所望の信号を抑制する危険を示す場合、採用されることができる。それを上回ると、推定された干渉エネルギーにおけるスペクトル減衰が強制される、開始ビンμ0を低減させることができる。μ0ビンの低減は、μ0が、ピッチ周波数を含むビンと偶然一致する場合、特に、役立ち得る。言い換えると、予備干渉推定に従って、開始ビンμ0が、ピッチ周波数等の音声成分を含むことが偶然に決定される場合、対応する音声エネルギーは、偶発的に、干渉エネルギーの一部と見なされ、抑制されるであろう。我々は、より低い開始ビンμ0を選択することが、この問題を軽減または緩和し得ることを見出した。決定された開始ビンμ0は、最大エネルギーを有する周波数を表すので、より低い番号が付与された開始ビンは、最大未満のエネルギーを有する周波数を表す。したがって、より低い番号が付与された開始ビンを使用することによって、干渉推定におけるロールオフは、より低いエネルギーレベルから開始する。効果的に、我々は、音声エネルギーの少なくとも一部を推定された干渉エネルギーから除去する。したがって、我々は、音声エネルギーの少なくとも一部が抑制されることを防止する。より低い番号が付与された開始ビンを選択することは、あらゆる場合において適切ではない場合がある。例えば、より低い番号が付与された開始ビンを選択するかどうかの決定は、音声を抑制する危険が高いと見なされるとき等、重み付けされたSIRに基づき得る。積極性係数γは、干渉抑制の全体的量を低減させるために制御することができる。これは、主に、干渉が比較的に長い時間スケールに基づいて検出された場合、干渉抑制をオンにするためのスイッチとして使用され得る。この目的のために、前述の過去数秒間の平均INR等の評価基準が、好ましくは、基礎として使用される。積極性を制御するために、我々は、ではなく、に基づいて、INRを算出することを推奨する。これが行なわれる場合、積極性の制御は、前述の事後処理ステップ式11から恩恵を受ける。図21は、本発明のいくつかの実施形態および代替の演算を図示する、概略流れ図である。2100では、入力信号の高エネルギー成分が、識別される。2103では、高エネルギー成分の時間導関数が、識別される。2106では、時間導関数は、モルフォロジー的にフィルタリングされる。モルフォロジーフィルタリングは、2109において、インパルス性干渉の発生を検出し、2112において、干渉エネルギーを推定することを含み得る。2115では、推定された干渉エネルギーは、μ0を上回る周波数増加に伴って、推定された干渉エネルギーのロールオフを強制するように修正される。演算2115は、事後処理の実施例である。図21はまた、本発明のいくつかの実施形態の随意の演算の概略流れ図を含む。2118では、信号対干渉比SIRが、自動的に、計算され、2121において、所定の周波数μ0が、自動的に、計算されたSIRに基づいて、調節される。2124では、信号対干渉比SIRが、自動的に、計算され、2127において、音声が、少なくとも部分的に、計算されたSIRに基づいて、検出される。2130では、総干渉対雑音比INRが、自動的に、計算され、2133において、干渉が、少なくとも部分的に、計算されたINRに基づいて、検出される。本明細書に説明される、信号中のインパルス性干渉を低減させる方法および装置は、自動車用音声認識システム、携帯電話、軍事通信機器および他の状況における、風の直撃および他のインパルス性干渉の抑制に利するために使用され得る。開示される発明による、システムおよび方法は、例えば、これらのシステムおよび方法が、処理中の信号中のピッチ周波数を確認する必要がないので、先行技術に優る利点を提供する。さらに、これらのシステムおよび方法は、Hetheringtonの提案のように、風雑音のモデルに依拠しない。加えて、いずれの先行技術も、我々が知る限り、本明細書に開示されるように、事後処理またはフィードバックループ処理を伴わない。本明細書に開示される方法および装置はまた、ハードウェア、ファームウェア、および/またはそれらの組み合わせ内に実装され得る。例えば、図7-9に示される構成要素、ならびに図12、13、および21を参照して説明される演算は、メモリ内に記憶される命令を実装するプロセッサによって実装され得る。インパルス性干渉を低減させる方法および装置は、メモリ内に記憶された命令によって制御されるプロセッサを含むように説明された。メモリは、ランダムアクセスメモリRAM、読取専用メモリROM、フラッシュメモリ、または任意の他のメモリ、あるいは制御ソフトウェアまたは他の命令およびデータを記憶するために好適なそれらの組み合わせであり得る。本方法および装置によって行なわれる関数のいくつかが、流れ図および/またはブロック図を参照して説明された。当業者は、流れ図またはブロック図の各ブロックの全部あるいは一部、もしくはブロックの組み合わせの関数、演算、決定等が、コンピュータプログラム命令、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせとして実装され得ることを容易に理解するはずである。当業者はまた、本発明の関数を定義する命令またはプログラムが、限定されないが、書込不可能記憶媒体例えば、ROM等のコンピュータ内の読取専用メモリデバイス、あるいはCD-ROMまたはDVDディスク等のコンピュータI/O接続によって読取可能なデバイス上に恒久的に記憶された情報、書込可能記憶媒体例えば、フロッピー登録商標ディスク、可撤性フラッシュメモリ、再書込可能光ディスク、およびハードドライブ上に改変可能に記憶された情報、あるいは有線または無線コンピュータネットワークを含む、通信媒体を通して、コンピュータに伝送される情報を含む、多くの形態において、プロセッサに配信され得ることを容易に理解するはずである。加えて、本発明は、ソフトウェア内に具現化され得るが、本発明を実装するために必要な関数は、随意に、または代替として、組み合わせ論理、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGASまたは他のハードウェア、あるいはハードウェア、ソフトウェア、および/またはファームウェア構成要素のいくつかの組み合わせ等、ファームウェアおよび/またはハードウェア構成要素を使用して、部分的または全体的に具現化され得る。本発明は、前述の例示的実施形態を通して説明されるが、図示される実施形態に対する修正およびその変形例が、本明細書に開示される本発明の概念から逸脱することなく、行なわれ得ることは、当業者によって理解されるであろう。例えば、方法および装置のいくつかの側面が、流れ図を参照して説明されたが、当業者は、任意の流れ図の各ブロックまたは組み合わせブロックの全部あるいは一部の関数、演算、決定等が、組み合わせられる、別個の演算に分離される、または他の順序で行なわれ得ることを容易に理解するはずである。同様に、方法および装置のいくつかの側面が、ブロック図を参照して説明されたが、当業者は、任意のブロック図の各ブロックまたはブロックの組み合わせの全部あるいは一部の関数、演算、決定等が、組み合わせられる、別個の演算に分離される、または他の順序で行なわれ得ることを容易に理解するはずである。さらに、開示される側面またはこれらの側面の一部は、前述されていない方法で組み合わせられ得る。故に、本発明は、開示される実施形態に限定されるものと見なされるべきではない。参考文献[1]E.Hansler,G.Schmidt:AcousticEchoandNoiseControl:APracticalApproach.WileyIEEEPress,NewYork,NYUSA,2004.[2]S.V.Vaseghi、および、P.J.W.Rayner:Anewapplicationofadaptivefiltersforrestorationofarchivedgramophonerecordings,Proc.IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessingICASSP,1988.[3]S.J.Godsill、および、C.H.Tan:Removaloflowfrequencytransientnoisefromoldrecordingsusingmodel-basedsignalseparationtechniques,IEEEASSPWorkshoponApplicationsofSignalProcessingtoAudioandAcoustics,1997.[4]B.King、および、L.Atlas:Coherentmodulationcombfilteringforenhancingspeechinwindnoise,11thInternationalWorkshoponAcousticEchoandNoiseControlIWAENC,2008.[5]N.Abu-Shikhah、および、M.Deriche:Arobusttechniqueforharmonicanalysisofspeech,Proc.IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessingICASSP,2001.[6]N.Ahmed,T.Natarajan、および、K.R.Rao:Discretecosinetransfom,IEEETransactionsonComputers,Vol.100,No.23,1974.[7]E.Nemer、および、W.Leblanc:Single-Microphonewindnoisereductionbyadaptivepost-filtering,IEEEWorkshoponApplicationsofSignalProcessingtoAudioandAcoustics,2009.[8]E.Hansler:StatistischeSignale.SpringerVerlag,BerlinGermany,2001.[9]Y.Ephraim,D.Malah:SpeechEnhancementUsingaMinimumMean-SquareErrorShort-TimeSpectralAmplitudeEstimator.IEEETransactionsOnAcoustics,Speech,AndSignalProcessing,Vol.ASSP-32,No.6,December1984.[10]S.F.Boll:SuppressionofAcousticNoiseinSpeechUsingSpectralSubtraction.IEEETrans.Acoust.SpeechSignalProcess,Vol.27,No.2,pp:113-120,1979.[11]G.Schmidt:Single-ChannelNoiseSuppressionBasedonSpectralWeighting-AnOverview.EurasipNewsletter,Vol.15,No.1,pp.9-24,March2004."