"音声信号の雑音低減を実行するシステムであって:メモリと;前記メモリに保管され、プロセッサによって実行される周波数分析モジュールであって、時間領域の音響信号から、蝸牛領域のサブバンド信号を生成する、周波数分析モジュールと;前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される雑音消去モジュールであって、前記サブバンド信号の少なくとも一部を消去する、雑音消去モジュールと;前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される調整モジュールであって、変更された前記サブバンド信号の雑音成分又はエコー成分を抑制する、調整モジュールと;前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される再構成モジュールであって、前記調整モジュールにより提供される、成分が抑制された前記サブバンド信号から、変更された時間領域の信号を再構成する、再構成モジュールと;を有する、システム。前記時間領域の音響信号は、オーディオ装置の一以上のマイクの信号から受信される、請求項1に記載のシステム。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される特徴抽出モジュールであって、前記サブバンド信号の特徴を決定し、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、特徴抽出モジュールをさらに有する、請求項1に記載のシステム。前記特徴抽出モジュールは、第一の音響信号と、第二の音響信号、第三の音響信号又は他の音響信号との間の、マイク間のレベル差又はマイク間の時間差若しくは位相差に基づいて、前記雑音消去モジュール又は前記調整モジュールの適応を制御するよう構成される、請求項3に記載のシステム。前記雑音消去モジュールは、前記サブバンド信号から、雑音成分を取り去るか、又は、エコー成分を取り去ることにより、前記サブバンド信号の少なくとも一部分を消去する、請求項1に記載のシステム。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される特徴抽出モジュールであって、前記サブバンド信号の特徴を決定し、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、特徴抽出モジュールをさらに有し、前記特徴は、前記特徴抽出モジュールにおいて、前記雑音消去モジュールの出力と、ゼロ化処理のマイク間のレベル差のような、受信した入力信号とから算出される、請求項5に記載のシステム。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行されるマスク生成モジュールであって、マスクを生成し、前記マスクは、前記調整モジュールによって、前記雑音消去モジュールにより出力されたサブバンド信号へと適用されるよう構成される、マスク生成モジュールをさらに有する、請求項1に記載のシステム。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される特徴抽出モジュールであって、前記サブバンド信号の特徴を決定し、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、特徴抽出モジュールをさらに有し、前記マスクは、前記特徴抽出モジュールにおいて求められた一以上の特徴の一部に基づいて決定される、請求項7に記載のシステム。前記マスクは、前記第一の音響信号の各サブバンドの、音声損失歪みの閾値レベル、雑音若しくはエコー抑制の所望のレベル、又は推定される信号対雑音比のうちの少なくとも一部に基づいて決定される、請求項8に記載のシステム。音響信号の雑音低減を実行する方法であって:プロセッサが、周波数分析モジュールを実行し、時間領域の音響信号から、蝸牛領域のサブバンド信号を生成する段階と;プロセッサが、雑音消去モジュールを実行し、前記サブバンド信号の少なくとも一部を消去する段階と;プロセッサが、調整モジュールを実行し、変更された前記サブバンド信号の雑音成分又はエコー成分を抑制する段階と;プロセッサが、再構成モジュールを実行し、前記抑制する段階において提供される、成分が抑制された前記サブバンド信号から、変更された時間領域の信号を再構成する段階と;を有する、方法。オーディオ装置の一以上のマイクの信号から前記時間領域の音響信号を受信する段階をさらに有する、請求項10に記載の方法。前記サブバンド信号の特徴を決定する段階であって、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、段階をさらに有する、請求項10に記載の方法。第一の音響信号と、第二の音響信号、第三の音響信号又は他の音響信号との間の、マイク間のレベル差又はマイク間の時間差若しくは位相差に基づいて、前記雑音消去モジュール又は前記調整モジュールの適応を制御する段階をさらに有する、請求項12に記載の方法。前記サブバンド信号から、雑音成分を取り去るか、又は、エコー成分を取り去ることにより、前記サブバンド信号の少なくとも一部分を消去する段階をさらに有する、請求項10に記載の方法。前記サブバンド信号の特徴を決定する段階であって、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、段階をさらに有し、前記特徴は、前記特徴抽出モジュールにおいて、前記雑音消去モジュールの出力と、受信した入力信号とから算出される、請求項14に記載の方法。マスクを生成する段階であって、前記マスクは、前記調整モジュールによって、前記雑音消去モジュールにより出力されたサブバンド信号へと適用されるよう構成される、段階をさらに有する、請求項10に記載の方法。前記サブバンド信号の特徴を決定する段階であって、前記特徴は、前記音響信号の一連のフレームのうちの各フレームに対して決定される、段階をさらに有し、前記マスクは、前記特徴抽出モジュールにおいて求められた一以上の特徴の一部に基づいて決定される、請求項16に記載の方法。前記マスクは、前記第一の音響信号の各サブバンドの、音声損失歪みの閾値レベル、雑音若しくはエコー抑制の所望のレベル、又は推定される信号対雑音比のうちの少なくとも一部に基づいて決定される、請求項17に記載の方法。プロセッサに音響信号の雑音低減を実行する方法を実行させるプログラムを保管するコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記方法は:時間領域の音響信号から、蝸牛領域のサブバンド信号を生成する段階と;前記サブバンド信号の少なくとも一部を消去する段階と;変更された前記サブバンド信号の雑音成分又はエコー成分を抑制する段階と;前記抑制する段階において提供される、成分が抑制された前記サブバンド信号から、変更された時間領域の信号を再構成する段階と;を有する、記憶媒体。先行技術の弱点を克服するために、音声信号を処理するための、改良された雑音抑制システムが必要とされている。本技術は、音響信号の雑音成分とエコー成分を同時に低減することが可能であり、同時に音声歪みのレベルを制限する、ロバストな雑音抑制システムを提供する。当該システムは、接話型、手持ち型又は他の構成の、二以上のマイクからの音響信号を受信することができる。受信した音響信号は、蝸牛cochlea領域のサブバンド信号へと変換され、エコー成分と雑音成分が、そのサブバンド信号から取り去られるsubtracted。音響サブバンド信号の特徴量featuresが特定され、乗算multiplicativeマスクを生成するために用いられる。乗算マスクは、雑音が取り去られたサブバンド信号に適用され、サブバンド信号は、時間領域にて再構成される。一実施形態におけるシステムは、音声信号における雑音低減を実行するシステムであって、メモリを含み得る。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される周波数分析モジュールは、時間領域の音響信号から、蝸牛領域のサブバンド信号を生成することができる。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される雑音消去モジュールは、前記サブバンド信号の少なくとも一部を消去することができる。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される調整モジュールは、変更された前記サブバンド信号の雑音成分又はエコー成分を抑制することができる。前記メモリに保管され、プロセッサにより実行される再構成モジュールは、前記調整モジュールにより提供される、前記成分が抑制された前記サブバンド信号から、変更された時間領域信号を再構成することができる。雑音低減は、プロセッサ及びメモリを備えるコンピュータにより実行される処理として、さらに実行され得る。また、プログラムが具体化される、コンピュータ読取可能な記憶媒体が、実装され得る。該プログラムは、プロセッサにより実行可能であり、音声信号の雑音を低減する方法を実行する。本技術は、音響信号の雑音成分とエコー成分を同時に低減することが可能であり、同時に音声歪みのレベルを制限する、ロバストな雑音抑制システムを提供する。当該システムは、接話型、手持ち型又は他の構成の、二以上のマイクからの音響信号を受信することができる。受信した音響信号は、蝸牛cochlea領域のサブバンド信号へと変換され、エコー成分と雑音成分が、そのサブバンド信号から取り去られる。音響サブバンド信号の特徴が特定され、乗算multiplicativeマスクを生成するために用いられる。乗算マスクは、雑音が取り去られたサブバンド信号に適用され、サブバンド信号は、時間領域にて再構成される。本技術は、動的雑音抑制システムと非定常雑音抑制システムの双方を実現し、雑音の特性とユースケースに基づいて、知覚的に最適な雑音抑制量を提供する。雑音消去と雑音抑制の組み合わせによる雑音及びエコー低減を実行により、オーディオ装置の柔軟な設計が可能となる。特に、減算subtractiveと乗算multiplicativeの段階の組み合わせは、有利である。なぜなら、オーディオ装置のマイクの配置とユースケース例えば、接話/非接話fartalkを柔軟にし、同時に、音声品質と雑音抑制の全体的なトレードオフを最適化するためである。マイクは、近接したマイク構成に対して、それぞれ、4センチメートル以内に配置されてもよい。あるいは、広げられたマイク構成に対して、4センチメートルより広く配置されてもよい。また、二つより多いマイクを用いる構成の組み合わせであってもよい。図1は、本技術の実施形態が用いられ得る環境の例を表す図である。ユーザは、オーディオ装置104への音源102として、振舞う。例示的なオーディオ装置104は、二つのマイク:音源102に対する主たるprimaryマイク106と、主たるマイク106から離れて配置される補助的なsecondaryマイク108を含む。代わりに、オーディオ装置104は、単一のマイクを含んでもよい。さらなる他の実施形態において、オーディオ装置104は、二以上のマイク、例えば、3、4、5、6、7、8、9、10又はそれより多くのマイクを含んでもよい。主たるマイク106及び補助的なマイク108は、全方位マイクであってもよい。代わりの実施形態は、指向性マイクのような、他の方式のマイク又は音響センサを利用してもよい。マイク106、108は、音源102からの音すなわち、音響信号を受信するが、マイク106、108は、さらに、雑音112を拾う。図1において、雑音110は、単一の場所から到来するように示されているが、音源102の位置と異なる、一以上の場所からの、あらゆる音を含み得る。さらに、雑音110は、反射とエコーを含み得る。雑音110は、定常雑音、非定常雑音及び/又はそれらの組み合わせであり得る。いくつかの実施形態は、二つのマイク106、108によって受信される音響信号の間のレベルの差例えば、エネルギーの差を利用することができる。接話によるユースケースにおいて、主たるマイク106は、補助的なマイク108よりも音源102に非常に近いため、主たるマイク106の強度レベルは、より高くなり、例えば、音声区間speechvoicesegmentに主たるマイク106によって受信される、より大きなエネルギーレベルをもたらす。レベルの差は、時間周波数領域において、音声と雑音を区別するために用いられ得る。さらなる実施形態は、音声を区別するために、エネルギーレベルの差と、時間遅延との組み合わせを用いることができる。両耳キュー符号化に基づいて、音声信号抽出又は音声強調が、実施され得る。図2は、例示的なオーディオ装置104のブロック図である。図示される実施形態において、オーディオ装置104は、受信器200と、プロセッサ202と、主たるマイク106と、任意の補助的なマイク108と、音声処理システム210と、出力デバイス206を含む。オーディオ装置104は、動作に必要な、さらなる、あるいは他の部品を含んでもよい。同様に、オーディオ装置104は、図2に示される部品と同様又は同等の機能を実行する、より少ない部品を含んでもよい。プロセッサ202は、オーディオ装置104のメモリ図2において図示されないに保管された命令及びモジュールを実行し、本明細書で説明される、音響信号に対する雑音低減を含む機能を実行する。プロセッサ202は、演算装置として具体化される、ハードウェア及びソフトウェアを含み得る。演算装置は、プロセッサ202の、浮動小数点演算や、他の演算を行うことができる。例示的な受信器200は、通信ネットワークから信号を受信するよう構成された音響センサである。いくつかの実施形態において、受信器200は、アンテナデバイスを含んでもよい。その信号は、音声処理システム210へと転送され、本明細書で説明される技術を用いて、雑音を低減し、音声信号を、出力デバイス206へと提供する。本技術は、オーディオ装置104の送信経路及び受信経路の一方又は両方において、使用され得る。音声処理システム210は、主たるマイク160と補助的なマイク108を用いて、音源から音響信号を受信し、その音響信号を処理するよう構成される。処理は、音響信号において雑音低減を実行する段階を含み得る。音声処理システム210は、以下で、より詳細に説明される。主たるマイク106と補助的なマイク108は、それらの間で、エネルギーレベルの差、時間の差、又は位相の差の検出を可能にするために、一定の距離、離れて配置され得る。主たるマイク106と補助的なマイク108により受信される音響信号は、電気信号すなわち、主たる電気信号及び補助的な電気信号へと変換され得る。電気信号そのものは、アナログデジタル変換器図示しないにより、デジタル信号へと変換され、いくつかの実施形態に従って処理される。明確化を目的として、音響信号を区別するために、本明細書では、主たるマイク106により受信された音響信号は、主たる音響信号と呼び、補助的なマイク108で受信された音響信号は、補助的な音響信号と呼ぶ。主たる音響信号及び補助的な音響信号は、音声処理システム210によって処理され、信号対雑音比の改善した信号を生成する。本明細書で説明される技術についての実施形態は、主たるマイク106のみを利用して、実施され得ることに留意する。出力デバイス206は、音声出力をユーザに提供する、あらゆるデバイスである。例えば、出力デバイス206は、スピーカ、ヘッドセット若しくはハンドセットのイヤホン又は会議装置のスピーカを含み得る。様々な実施形態において、主たるマイク及び補助的なマイクが、近接して配置される例えば、1-2cm全方位マイクである場合には、前方対向forwardsfacing及び後方対向backwardsfacingな方向性マイクをシミュレートするために、ビームフォーミング技術が用いられ得る。レベルの差は、時間周波数領域での音声と雑音を区別するために用いられ、雑音低減において利用され得る。図3は、本明細書で説明される雑音低減方法を実行するための、例示的な音声処理システム210のブロック図である。例示的な実施形態において、音声処理システム210は、オーディオ装置104の中のメモリの中に具体化される。音声処理システム210は、周波数分析モジュール302、特徴抽出モジュール304、音源推定エンジンモジュール306、マスク生成モジュール308、雑音消去NPNSモジュール310、調整モジュール312及び再構成モジュール314を含むことができる。音声処理システム210は、図3に示されるより、より多くの部品、あるいはより少ない部品を含み得る。また、複数のモジュールの機能は、より少ないモジュールか、又は追加のモジュールへ、組み合わされるか、または拡張され得る。例示的な通信ラインが、図3及び本明細書の他の図面において、様々なモジュールとの間に示されている。通信ラインは、どのモジュールが通信により他のモジュールと接続されているかを限定することを意図するものではない。また、モジュール間で通信される信号の数や種類を限定することを意図するものではない。動作において、主たるマイク106及び補助的なマイク108から受信した音響信号は、電気信号へと変換され、その電気信号は、周波数分析モジュール302を通じて処理される。音響信号は、周波数分析モジュール302により処理される前に、時間領域において、前処理され得る。時間領域の前処理は、入力リミッタゲインの適用と、音声時間の伸張stretchingと、FIR又はIIRフィルタを用いたフィルタリングを含み得る。周波数分析モジュール302は、音響信号を取得し、フィルタバンクによりシミュレーションされる、蝸牛の周波数分析例えば、蝸牛領域cochleardomainを模倣する。周波数分析モジュール302は、主たる音響信号と補助的な音響信号のそれぞれを、二つ以上の周波数サブバンド信号へと、分離する。サブバンド信号は、入力信号に関するフィルタリング処理の結果である。ここで、フィルタの帯域幅は、周波数分析モジュール302により受信される信号の帯域幅よりも狭い。そのフィルタバンクは、一連の、直列で、複素数の、一次IIRフィルタにより、実装され得る。代わりに、短時間フーリエ変換STFTのような他のフィルタ、サブバンドフィルタバンク、変調複素重ねlapped変換、蝸牛モデル、ウェーブレット等を、周波数分析及び合成のために、用いることができる。周波数サブバンド信号のサンプルは、連続して、時間フレーム例えば、既定の期間にわたってへと区分され得る。例えば、フレームの長さは、4ms、8ms又は他の時間長であってもよい。いくつかの実施形態において、全くフレームが存在しなくてもよい。その結果は、高速蝸牛変換FCT;fastcochleatransform領域において、サブバンド信号を含み得る。サブバンドのフレーム信号は、周波数分析モジュール302から、分析パスサブシステム320と、信号パスサブシステム330へと提供される。分析パスサブシステム320は、その信号を処理し、信号の特徴を識別し、サブバンド信号の音声成分と雑音成分とを区別し、信号調整器modifierを生成する。信号パスサブシステム330は、サブバンド信号の雑音を低減することにより、主たる音響信号のサブバンド信号を調整する責任を有する。雑音低減は、分析パスサブシステム320において生成される、乗法ゲインマスクか、あるいは、サブバンド信号から成分を減算するような、調整器を適用する段階を含むことができる。雑音低減は、サブバンド信号の雑音を低減し、望ましい音声成分を保存することができる。信号パスサブシステム330は、雑音消去モジュール310及び調整モジュール312を含む。雑音消去モジュール310は、周波数分析モジュール302から、サブバンドのフレーム信号を受信する。雑音消去モジュール310は、主たる音響信号の、一以上のサブバンド信号から、雑音成分を取り去るすなわち、消去することができる。または、雑音消去モジュール310は、主たる信号の中の雑音成分のサブバンド推定と、雑音除去済みのサブバンド信号の形式による音声成分のサブバンド推定を、出力する。雑音消去モジュール310は、例えば、二つのマイク構成を有するシステムにおいて、減算subtractiveアルゴリズムによる音源決定に基づき、雑音消去を提供することができる。雑音消去モジュール310は、さらに、エコー消去を提供することができ、スピーカとRxパスの線形性に対して、本質的にロバストである。ほとんど音声品質の劣化がないか、あるいはまったくない雑音消去及びエコー消去例えば、主たる信号のサブバンドから成分を取り去るを適用することにより、雑音消去モジュール310は、周波数分析モジュール302から受信され、調整モジュール312と事後的なフィルタリングモジュールへ提供されるサブバンド信号の信号対雑音比SNRを増加させることができる。実行される雑音消去の量は、雑音源の拡散と、マイク間の距離に依存し得る。これらは、共に、マイク間の雑音のコヒーレンスcoherenceに寄与し、より大きなコヒーレンスは、よりよい消去をもたらす。雑音消去モジュール310は、様々な方法で、実装され得る。いくつかの実施形態において、雑音消去モジュール310は、単一のNPNSモジュールによって、実装され得る。代わりに、雑音消去モジュール310は、例えば、直接接続によって配置され得る、二以上のNPNSモジュールを含み得る。いくつかの実施形態において、雑音消去器モジュール310により実行される、雑音消去の例は、米国特許出願第12/215,980号タイトルSystemandMethodforProvidingNoiseSuppressionUtilizingNullProcessingNoiseSubtraction、2008年6月30日出願、米国特許出願第12/422,917号タイトルAdaptiveNoiseCancellation、2009年4月13日出願、米国特許出願第12/693,998号タイトルAdaptiveNoiseReductionUsingLevelCues、2010年1月26日出願、において開示される。ここで、これらの内容を、本明細書に援用する。分析パスサブシステム320の特徴抽出モジュール304は、周波数分析モジュール302及びNPNSモジュール310の出力により提供される、主たる音響信号及び補助的な音響信号に由来する、サブバンドのフレーム信号を受信する。特徴抽出モジュール304は、サブバンド信号のフレームのエネルギー推定と、主たる音響信号と補助的な音響信号との間のマイク間レベル差ILD、マイク間時間差ITD及びマイク間位相差IPDと、主たるマイクと補助的なマイクの自己雑音推定とを計算する。同様に、マイク信号間のピッチの推定や、相互相関のような、他のモジュールによって利用され得る、他のモノラル又はステレオの特徴が、計算され得る。特徴抽出モジュール304は、NPNSモジュール310への入力を提供し、NPNSモジュール310からの出力を処理する。特徴抽出モジュール304は、ゼロ化処理nullprocessingのマイク間レベル差NP-ILDを生成することができる。NP-ILDは、未処理のILDを用いる本システムにおいて、代わりに用いられてもよい。主たるマイクと補助的なマイクの間の、未処理のILDは、特徴抽出モジュール304内のILDモジュールにより、決定され得る。一実施形態におけるILDモジュールによって計算されるILDは、数学的に、以下のように表すことができる。ここで、E1とE2は、それぞれ、主たるマイク106と補助的なマイク108のエネルギー出力であり、重複しない時間間隔フレームにわたって、各サブバンド信号において計算される。かかる数式は、要素cにより正規化され、11の範囲に制限された、dBのILDを表す。従って、音源102が、E1の、主たるマイク106に近くにあり、雑音がない場合には、ILD=1となり、雑音が追加されると、ILDが減少する。いくつかの場合において、マイク間の距離が、主たるマイクと口との間の距離に関して小さい場合に、未処理のILDは、他の音源distracterから正しい音源を区別するために、有益でない場合がある。なぜなら、それらの音源が、およそ等しい値の未処理のILDを有し得るためである。他の音源から正しい音源を区別するために用いられる、未処理のILDに関する制限を避けるために、雑音消去モジュール330の出力は、音声信号に対して正の値を有し、雑音成分に対して小さいか負の値を有するILDを求めるために、用いられ得る。なぜなら、これらは、雑音消去モジュール310の出力において、著しく減衰するためである。雑音消去モジュールILD330から求められるILDは、ゼロ化処理のマイク間レベル差NP-ILDから求められ、数学的に、以下のように表される。ここで、ENPは、NPNSの出力エネルギーである。NP-ILDの使用により、オーディオ装置内のマイクの柔軟な配置が可能となる。例えば、NP-ILDにより、マイクが、2-15cmの距離を隔てて、前後に構成されるよう配置され、かつ、全体的な抑制レベルの性能の変動を、数dBとすることが可能となる。NPNSモジュールは、雑音消去済のサブバンド信号を、特徴抽出モジュール304のILDブロックに提供することができる。ILDは、NPNS出力信号エネルギーの、補助的なマイクエネルギーに対する割合として決定され得るため、しばしば、NP-ILDと交換可能である。未処理のILDRaw-ILDは、ILDが未処理の主たるマイク信号及び補助的なマイク信号から計算される場合に対する曖昧さを除去するために、用いられ得る。エネルギーレベル推定とマイク間レベル差の決定は、詳しくは、米国特許出願第11/343,524号タイトルSystemandMethodforUtilizingInterMicrophoneLevelDifferencesforSpeechEnhancementにおいて説明されており、ここで、これらの内容を、本明細書に援用する。音源推定エンジンモジュール306は、特徴抽出モジュール304によって提供される、フレームのエネルギー推定量を処理し、雑音推定を計算する。そして、サブバンド信号における雑音と音声のモデルを得る。音源推定エンジンモジュール306は、NPNSモジュール310の出力信号のエネルギースペクトルのような、音源の属性を、適応的に見積もる。エネルギースペクトル属性は、マイク生成モジュール308において、乗法マスクを生成するために用いられ得る。音源推定エンジンモジュール306は、特徴抽出モジュール304からNP-ILDを受信し、NP-ILDの確率分布又は対象音源102、背景雑音及び任意でエコーのクラスタを追跡する。かかる情報は、他の聴覚のキューcueとともに用いられ、音源及び雑音の分類の間の分類境界を定義する。音声、雑音及びエコーのNP-ILD分布は、環境条件、オーディオ装置104の移動、ユーザの手及び/又は顔の位置及びオーディオ装置104に対する他の物体の変動や、他の要因により、時間と共に変動し得る。クラスタ追跡器は、音声又は雑音源について時間で変化するNP-ILDを、適応させる。一般性を失うことなく、エコーを無視し、音源と雑音のILD分布が重複しない場合に、SNRが十分に正であるときには、信号を音声として、あるいは、SNRが十分に負であるときには、信号を雑音として分類するように、二つの分布の間の分類境界又は優性dominance閾値を特定することが可能である。かかる分類は、優性マスクとして、サブバンド及び時間フレームごとに決定され、クラスタ追跡モジュールによって、音源推定エンジンモジュール306の雑音推定モジュールへと出力され得る。クラスタ追跡器は、音響信号に由来する音響の特徴に少なくとも部分的に基づいて、音響特性の全体的なglobal要旨summaryを決定する。全体的に実行するrunning推定は、更新され得る。そして、瞬間の局所的なlocal分類が、少なくとも一以上の音響特性に基づいて、求められる。次に、スペクトルエネルギー分類が、その瞬間の局所的な分類と、一以上の音響特性に少なくとも部分的に基づいて、決定され得る。いくつかの実施形態において、クラスタ追跡モジュールは、かかる局所的なクラスタと観測に基づいて、エネルギースペクトルにおける複数の点を、音声又は雑音として、分類する。そのため、そのエネルギースペクトルの各点に対する、局所的な二値binaryマスクが、音声か、あるいは雑音として、特定される。クラスタ追跡モジュールは、サブバンドごとに、雑音/音声分類信号を生成し、その分類を、NPNSモジュール310に提供することができる。いくつかの実施形態において、その分類は、雑音と音声との間の差を示す制御信号である。雑音消去モジュール310は、その分類信号を利用し、受信したマイク信号の雑音を推定する。いくつかの実施形態において、クラスタ追跡モジュールの結果は、音源推定エンジンモジュール306内の雑音推定モジュールへと転送され得る。言い換えれば、現在の雑音推定が、音声処理システム210内で雑音信号を処理するために、エネルギースペクトルにおける雑音であると示される位置とともに、提供される。クラスタ追跡モジュールによるクラスタの追跡の例は、米国特許出願第12/004,897号タイトルSystemandmethodforAdaptiveClassificationofAudioSources、2007年12月21日出願に開示される。ここで、これらの内容を、本明細書に援用する。音源推定エンジンモジュール306は、雑音Nを推定するために、クラスタ追跡モジュールからの雑音/音声分類制御信号と、雑音消去モジュール310からの出力を受信し得る、雑音推定モジュールを含むことができる。ここで、tは、時間における点であり、Wは、周波数又はサブバンドを表す。雑音推定モジュールにより決定される雑音推定は、マスク生成モジュール308へと提供される。いくつかの実施形態において、マスク生成モジュール308は、雑音消去モジュール310の雑音推定出力と、クラスタ追跡モジュールの出力を受信する。音源推定エンジンモジュール306内の雑音推定モジュールは、NP-ILD雑音推定器及び定常雑音推定器を含んでもよい。雑音推定値は、例えば、max演算を用いて、結合され得る。そうして、結合された雑音推定から得られる雑音抑制性能は、少なくとも個別の雑音推定値の雑音抑制性能となる。NP-ILD雑音推定は、優性マスクと雑音消去モジュール310の出力信号エネルギーから求められ得る。あるサブバンドにおける優性マスクが1音声を示すである場合に、雑音推定は凍結され、あるサブバンドにおける優性マスクが0雑音を示すである場合に、雑音推定が、NPNS出力信号エネルギーと等しくなるように設定される。定常雑音推定は、一般的に音声が変動するよりもゆっくりと変動する、NPNS出力信号の成分を追跡する。そして、かかるモジュールへの主な入力は、NPNS出力エネルギーである。マスク生成器モジュール308は、音源推定エンジンモジュール306により推定された、サブバンドの音声成分と雑音成分のモデルを受信し、乗算マスクを生成する。乗算マスクは、NPNS310により調整器312へと提供される、推定された、雑音除去済サブバンド信号へと適用される。調整器モジュール312は、そのゲインマスクを、NPNSモジュール310により出力された、雑音除去済の、主たる音響信号のサブバンド信号に、乗算する。そのマスクの適用により、主たる音響信号のサブバンド信号における雑音成分のエネルギーレベルが低減され、雑音低減がもたらされる。乗算マスクは、ウィーナフィルタ及び音質最適化抑制システムによって定義される。ウィーナフィルタは、雑音のパワースペクトル密度と、主たる音響信号のパワースペクトル密度とに基づき得る。ウィーナフィルタは、雑音推定に基づくゲインを導く。導かれたゲインは、雑音のある信号を前提として、完全なclean音声信号の理論上のMMSEの推定を生成するために、用いられる。マスクを適用した結果としての、音声歪みの量を制限するために、ウィーナゲインは、知覚的に求められるゲイン下限lowerboundを用いて、下端において制限され得る。マスク生成モジュール308からのゲインマスク出力値は、時間と、サブバンド信号に依存し、サブバンドごとに、雑音低減を最適化する。雑音低減は、音声損失歪みが、許容される閾値制限に従うという制約を受け得る。閾値制限は、例えば、音声品質最適化抑制VQOS;voicequalityoptimizedsuppressionレベルのような、多くの要因に基づき得る。VQOSレベルは,雑音低減により取り込まれる、サブバンド信号内の音声損失歪みの、推定される最大の閾値レベルである。VQOSは調整可能であり、サブバンド信号の特性を考慮し、システム及び音響設計者に、完全な設計の柔軟性を提供する。サブバンド信号において実行される雑音低減の量の下限は、VQOS閾値に従って決定されることにより、サブバンド信号の音声損失歪みの量を制限する。結果として、あるサブバンド信号において、可能であれば、大きな量の雑音低減がなされ得る。そして、大きな量の雑音低減に対する、大きな音声損失歪みが許容されないような場合には、雑音低減は、より小さくなり得る。いくつかの実施形態において、サブバンド信号における雑音成分のエネルギーレベルは、少なくとも、残留雑音目標レベルまで低減され得る。残留雑音目標レベルは、固定されるか、ゆっくりと時間において変動し得る。いくつかの実施形態においては、残留雑音目標レベルは、各サブバンド信号に対して同一であり、他の実施形態においては、サブバンドにわたって変化してもよい。かかる目標レベルとは、雑音成分が知覚されなくなるレベルか、主たる音響信号を取得するために用いられるマイクの自己雑音レベルより低いレベルか、ベースバンドチップ上のある成分のノイズゲート若しくは雑音低減技術を実装するシステム内の内部ノイズゲートより低いレベルとして定義され得る。調整モジュール312は、雑音消去モジュール310から、信号パスの蝸牛cochlearサンプルを受信し、その受信されたサンプルに、マスク生成器308から受信したゲインマスクを適用する。信号パスの蝸牛サンプルは、主たる音響信号の、雑音除去済のサブバンド信号を含み得る。ウィーナフィルタ推定により提供されたマスクは、フレームからフレームへと、すぐに変動し得る。また、雑音推定及び音声推定は、フレーム間で、変動し得る。その変動に対応するために、マスクの上方upwards及び下方downwards時間temporalスルーレートslewrateが、調節器312により、合理的な制限の中で、制約され得る。そのマスクは、フレームレートから、サンプリングレートまで、単純線形補間を用いて補間され、乗算の雑音抑制により、サブバンド信号に適用される。調節モジュール312は、マスク済の周波数サブバンド信号を出力することができる。再構成モジュール314は、マスク済の周波数サブバンド信号を、蝸牛領域から、時間領域へと、変換することができる。その変換は、マスク済の周波数サブバンド信号と、位相シフト済の信号とを、加算する段階を含み得る。代わりに、当該変換は、マスク済の周波数サブバンド信号を、蝸牛チャンネルの逆周波数と乗算する段階を含んでもよい。時間領域への変換が完了すると、合成された音響信号は、出力装置206を介してユーザへ出力され、かつ/あるいはエンコーディングのためにコーデックへと提供される。いくつかの実施形態において、合成された時間領域の音響信号についての、追加の事後処理が実行され得る。例えば、快適雑音生成器により生成される、快適雑音comfortnoiseが、ユーザに信号を提供する前に、合成された音響信号に追加され得る。快適雑音は、通常、聞き手にとって認識できない、一様な快適雑音例えば、ピンク雑音であり得る。かかる快適雑音は、合成された音響信号に加えられ、可聴性についての閾値を強制し、低レベルの非定常出力雑音成分をマスクする。いくつかの実施形態において、快適雑音レベルは、可聴性についての閾値よりちょうど上になるよう選択され、さらに、ユーザによって設定可能とされ得る。いくつかの実施形態において、マスク生成モジュール308は、雑音を、快適雑音のレベルか、又はそれより低いレベルに抑えるゲインマスクを生成するために、快適雑音のレベルへのアクセスを有する。図3のシステムは、オーディオ装置によって受信される、複数の種類の信号を処理することができる。本システムは、一以上のマイクにより受信される音響信号に適用され得る。本システムは、デジタルのRx信号のような、アンテナ又は他の接続を通じて受信される信号を、さらに処理することができる。図4及び図5は、本技術を実行する例示的な方法のフローチャートを含む。図4及び図5の各ステップは、任意の順番で実行され得る。また、図4及び図5の方法は、図示されるよりも、さらに追加のステップを含んでもよいし、より少ないステップで実行されてもよい。図4は、音響信号の雑音低減を実行する例示的な方法のフローチャートである。ステップ405において、マイクの音響信号が受信される。マイク106、108により受信される音響信号は、音声及び雑音の少なくとも一部を、それぞれ含み得る。ステップ410において、音響信号についての前処理が実行され得る。前処理は、音響信号への、ゲイン、均等化及び他の信号処理を適用する段階を含んでもよい。ステップ415において、蝸牛cochlea領域における、サブバンド信号が生成される。サブバンド信号は、複素フィルタの直列接続を用いて、時間領域の信号から、生成され得る。ステップ420において、特徴抽出が実行される。特徴抽出は、サブバンド信号から、雑音成分を消去し、サブバンド信号が雑音又はエコーを有するかを推定し、マスクを生成するために用いられる、特徴を抽出することができる。特徴抽出の実行は、図5に関して、より詳細に説明される。ステップ425において、雑音消去が実行される。雑音消去は、NPNSモジュール330により、周波数分析モジュール302から受信された、一以上のサブバンド信号について、実行され得る。雑音消去は、主たる音響信号のサブバンドから、雑音成分を取り去る段階を含み得る。いくつかの実施形態において、エコー成分は、主たる音響信号のサブバンドから消去され得る。雑音消去済又はエコー消去済信号は、雑音成分エネルギー推定を決定するために特徴抽出モジュール304に提供され、さらに、音源推定エンジン306に提供され得る。ステップ430において、雑音推定値、エコー推定値及び音声推定値が、サブバンドに対して決定され得る。それぞれの推定は、音響信号の各サブバンドと、音響音声信号の各フレームに対して決定され得る。エコーは、音源推定エンジン306により受信されるRx信号の、少なくとも一部から、決定されてもよい。ある時間フレーム内のサブバンドが、雑音か、音声か、又はエコーであるかの決定に関する推定は、マスク生成モジュール308に提供される。ステップ435において、マスクが生成される。マスクは、マスク生成器308により、生成され得る。マスクが生成され、特定のサブバンドが、雑音か、音声か、又はエコーであるかの決定に基づいて、各フレームの、各サブバンドに適用され得る。マスクは、音声品質最適化抑制、すなわち、音声歪みの特定のレベルに最適化されるよう決定された抑制レベルに基づいて、生成され得る。ステップ440において、マスクは、サブバンドに適用され得る。マスクは、調整器312によって、NPNS310により出力されたサブバンド信号へ適用され得る。マスクは、調整器312により、フレームレートから、サンプリングレートまで、補間され得る。ステップ445において、サブバンド信号から、時間領域の信号が再構成される。時間バンド信号は、再構成モジュール314が、サブバンド信号に対する一連の遅延及び複素数乗算演算を適用することにより、再構成され得る。ステップ450において、再構成された時間領域の信号について、後処理が実行され得る。後処理は、後処理器によって実行され、再構成された信号に出力リミッタの適用、自動ゲイン制御の適用又は他の後処理を含んでもよい。ステップ455において、再構成された出力信号が、出力され得る。図5は、音声信号から特徴を抽出する例示的な方法のフローチャートである。図5の方法は、図4の方法のステップ420の詳細を提供する。ステップ505において、サブバンド信号が受信される。特徴抽出モジュール304は、周波数分析モジュール302からサブバンド信号を受信し、雑音消去モジュール310から出力信号を受信することができる。ステップ510において、例えば、サブバンドエネルギーレベルのような、二次統計値が、決定される。エネルギーサブバンドレベルは、各フレームの、各サブバンドに対して、決定され得る。ステップ515において、マイク間の相互相関や、マイク信号の自己相関が、計算され得る。ステップ520において、マイク間レベル差ILDが、決定される。ステップ525において、ゼロ化処理nullprocessingのマイク間レベル差NP-ILDが決定される。ILDとNP-ILDは、共に、サブバンド信号エネルギーと、雑音推定エネルギーの、少なくとも一部から、決定される。抽出された特徴は、サブバンド信号の雑音を低減する、音声処理システムによって、利用される。図3、4に関して説明されたものを含む、上述したモジュールは、コンピュータ読取可能な媒体例えば、コンピュータ読取可能な媒体のような、記憶媒体に保管される命令として、含まれ得る。これらの命令は、プロセッサ202によって読み出され、実行され、上述した機能を実行することができる。いくつかの命令の例は、ソフトウェア、プログラムコード及びファームウェアを含む。記憶媒体の例は、メモリ装置及び集積回路を含む。本発明は、上述した、好ましい実施形態及び実施例への参照によって開示されるが、かかる例は、例示的なものであり、限定する意図をもってなされたものではない点に留意する。修正及び組み合わせは、容易に当業者の頭に思い浮かぶであろうことが予期される。これらの修正及び組み合わせは、本発明の精神及び以下のクレームの範囲内にある。"