"ノイズ低減を実行する方法であって、時間ドメインの音響信号を複数の蝸牛ドメインのサブバンド信号に変換するため、メモリに格納されたプログラムを実行するステップと、前記複数のサブバンド信号のサブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡するステップと、前記追跡されたピッチソースに基づき、音声モデルと1以上のノイズモデルとを生成するステップと、前記音声モデルと前記1以上のノイズモデルとに基づき、前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するステップと、を有する方法。前記追跡するステップは、サブバンド信号の連続するフレームにおいて複数のピッチソースを追跡することを含む、請求項1記載の方法。前記追跡するステップは、前記複数のピッチソースの各ピッチソースについて少なくとも1つの特徴を計算し、前記ピッチソースが音声ソースである確率を各ピッチソースについて決定する、ことを含む、請求項1記載の方法。前記確率は、ピッチエネルギーレベル、ピッチ顕著性及びピッチ定常性に少なくとも部分的に基づく、請求項3記載の方法。前記複数のピッチトラックから音声モデルとノイズモデルとを生成するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。前記音声モデルと1以上のノイズモデルとを生成するステップは、前記複数のモデルを合成することを含む、請求項1記載の方法。音声が前記前のフレームにおいて支配的であるとき、ノイズモデルは、現在フレームのサブバンドについて更新されず、音声が前記サブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおいて更新されない、請求項1記載の方法。ノイズ低減は、最適なフィルタを用いて実行される、請求項1記載の方法。前記最適なフィルタは、最小二乗定式化に基づく、請求項8記載の方法。前記音響信号を変換するステップは、前記音響信号を遅延した後、高速蝸牛変換を実行することを含む、請求項1記載の方法。音声信号においてノイズ低減を実行するシステムであって、メモリと、前記メモリに格納され、時間ドメイン音響を蝸牛ドメインサブバンド信号に変換するためプロセッサにより実行される解析モジュールと、前記メモリに格納され、前記サブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡し、前記追跡されたピッチソースに基づき音声モデルと1以上のノイズモデルとを生成するためプロセッサにより実行されるソース推定エンジンと、前記メモリに格納され、前記音声モデルと1以上のノイズモデルとに基づき前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するためプロセッサにより実行される変更モジュールと、を有するシステム。前記ソース推定エンジンは、各ピッチソースについて少なくとも1つの特徴を計算し、前記音声ソースが前記音声である確率を各音声ソースについて決定するよう実行可能である、請求項11記載のシステム。前記ソース推定エンジンは、前記ピッチトラックから音声モデルとノイズモデルとを生成するよう実行可能である、請求項11記載のシステム。前記ソース推定エンジンは、音声が前記前のフレームにおいて支配的であるとき、現在フレームにおけるサブバンドについてノイズモデルを更新せず、音声がサブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおけるサブバンドについてノイズモデルを更新しないよう実行可能である、請求項11記載のシステム。前記変更モジュールは、各フレームの各サブバンドに第1オーダフィルタを適用するよう実行可能である、請求項11記載のシステム。前記周波数解析モジュールは、前記音響信号を遅延した後、高速蝸牛変換を実行することによって前記音響信号を変換するよう実行可能である、請求項11記載のシステム。プログラムを具現化したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムは、音声信号におけるノイズを低減する方法を実行するためプロセッサにより実行可能であり、前記方法は、時間ドメイン信号から蝸牛ドメインサブバンド信号に音響信号を変換するステップと、前記サブバンド信号内の複数のピッチソースを追跡するステップと、前記追跡されたピッチソースに基づき音声モデルと1以上のノイズモデルとを生成するステップと、前記音声モデルと1以上のノイズモデルとに基づき、前記サブバンド信号に対してノイズ低減を実行するステップと、を有するコンピュータ可読記憶媒体。前記追跡するステップは、サブバンド信号の連続するフレームにおける複数のピッチソースを追跡することを含む、請求項17記載のコンピュータ可読記憶媒体。音声がサブバンドについて前記前のフレームにおいて支配的であるとき、ノイズモデルは、現在フレームの前記サブバンドについて生成されず、音声が前記サブバンドについて前記現在フレームにおいて支配的であるとき、前記現在フレームにおいて前記サブバンドについて生成されない、請求項17記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記ノイズ低減を実行するステップは、各サブバンド信号に第1オーダフィルタを適用することを含む、請求項17記載のコンピュータ可読記憶媒体。本技術は、音声の歪みのレベルを制限しながら、音響信号のノイズ及びエコーコンポーネントを同時に低減するロウバストなノイズ抑制システムを提供する。音響信号は受信され、蝸牛ドメインサブバンド信号に変換されてもよい。ピッチなどの特徴が特定され、サブバンド信号内で追跡されてもよい。初期的な音声及びノイズモデルは、その後、追跡されたピッチソースに基づき確率解析から少なくとも部分的に推定されてもよい。改良された音声及びノイズモデルは、初期的な音声及びノイズモデルから分解され、ノイズ低減はサブバンド信号に対して実行され、音響信号はノイズ低減されたサブバンド信号から再構成されてもよい。複数のピッチソースは、サブバンドフレームにおいて特定され、複数のフレームに対して追跡されてもよい。追跡された各ピッチソーストラックは、ピッチレベル、顕著性及びピッチソースがどの程度定常的であるかを含む複数の特徴に基づき解析される。各ピッチソースはまた、格納されている音声モデル情報と比較される。各トラックについて、ターゲットの音声ソースの確率は、特徴及び音声モデル情報との比較に基づき生成される。最も高い確率を有するトラックは、一部のケースにおいて、音声として指定され、残りのトラックはノイズとして指定される。いくつかの実施例では、複数の音声ソースがあってもよく、ターゲットの音声は、他の音声ソースとみなされるノイズを有する所望の音声であってもよい。ある閾値を超える確率を有するトラックは、音声として指定されてもよい。さらに、システムにおける決定のソフト化があるかもしれない。トラック確率決定のダウンストリームでは、各ピッチトラックについてスペクトルが構成され、各トラックの確率は、対応するスペクトルが音声及び非定常ノイズモデルに追加されるゲインにマッピングされる。当該確率が高い場合、音声モデルのゲインは1であり、ノイズモデルのゲインは0となり、その反対もある。本技術は、複数の技術の何れかを利用して、音響信号の改良されたノイズ低減を提供してもよい。本技術は、追跡されたピッチソースとトラックの確率解析に基づき、音声及びノイズモデルを推定してもよい。支配的な音声の検出は、定常的なノイズ推定を制御するのに利用されてもよい。音声、ノイズ及びトランジェントのモデルが、音声及びノイズに決定される。ノイズ低減は、制約付き最適化又は最適な最小二乗推定に基づきフィルタを用いてサブバンドをフィルタリングすることによって実行されてもよい。これらのコンセプトが、以下においてより詳細に説明される。図1は、本技術の実施例が利用可能な環境の図である。ユーザは、音声装置104への音声ソース102として機能する。一例となる音声装置104は、プライマリマイクロフォン106を含む。プライマリマイクロフォン106は、全方向性マイクロフォンであってもよい。あるいは、実施例は、指向性マイクロフォンなどの他の形態のマイクロフォン又は音響センサを利用してもよい。マイクロフォン106が音声ソース102から音声すなわち、音響信号を受信する間、マイクロフォン106はまたノイズ112を抽出する。図1の単一の位置からのノイズ110が示されるが、ノイズ110は、音声ソース102の位置と異なる1以上の位置から何れかの音声を含み、残響及びエコーを含むものであってもよい。これらは、装置104自体によって生成される音声を含むものであってもよい。ノイズ110は、定常的、非定常的及び/又は定常的ノイズと非定常的ノイズとの双方の組み合わせであってもよい。マイクロフォン106により受信される音響信号は、例えば、ピッチにより追跡されてもよい。追跡された各信号の特徴が決定され、音声及びノイズのモデルを推定するため処理される。例えば、音声ソース102は、ノイズソース112と高いレベルを有するピッチトラックと関連付けされてもよい。マイクロフォン106により受信された信号の処理が、以下においてより詳細に説明される。図2は、一例となる音声装置104のブロック図である。図示された実施例では、音声装置104は、受信機200、プロセッサ202、プライマリマイクロフォン106、音声処理システム204及び出力装置206を有する。音声装置104はさらに、音声装置104の処理に必要な他のコンポーネントを有してもよい。同様に、音声装置104は、図2に示されるものに類似した又は等価な機能を実行するより少数のコンポーネントを含むものであってもよい。プロセッサ202は、音響信号のノイズ低減を含む、ここに開示される機能を実行するための音声装置104のメモリ図2に図示せずに格納される命令及びモジュールを実行する。プロセッサ202は、プロセッサ202のための浮動小数点演算及び他の処理を処理する処理ユニットとして実現されるハードウェア及びソフトウェアを有してもよい。一例となる受信機200は、携帯電話及び/又はデータ通信ネットワークなどの通信ネットワークから信号を受信するよう構成される。一部の実施例では、受信機200は、アンテナ装置を有する。その後、信号は音声処理システム204に転送され、ここに開示される技術を用いてノイズを低減し、音声信号を出力装置206に提供する。本技術は、音声装置の送信パスと受信パスの一方又は両方で利用されてもよい。音声処理システム204は、プライマリマイクロフォン106を介し音響ソースから音響信号を受信し、音響信号を処理するよう構成される。処理は、音響信号内のノイズの低減を実行することを含む。音声処理システム204が、以下においてより詳細に説明される。プライマリマイクロフォン106により受信される音響信号は、例えば、プライマリ電気信号とセカンダリ電気信号などの1以上の電気信号に変換される。電気信号は、いくつかの実施例による処理のためのデジタル信号にアナログデジタルコンバータ図示せずにより変換されてもよい。プライマリ音響信号は、改良されたSNRを有する信号を生成するため、音声処理システム204により処理される。出力装置206は、ユーザに音声出力を提供する何れかの装置である。例えば、出力装置206は、スピーカー、ヘッドセット又はハンドセットのイヤピース又はカンファレンス装置のスピーカーを含むものであってもよい。各種実施例では、プライマリマイクロフォンは全方向性マイクロフォンであり、他の実施例では、プライマリマイクロフォンは指向性マイクロフォンである。図3は、ここに開示されるノイズ低減を実行する一例となる音声処理システム204のブロック図である。一例となる実施例では、音声処理システム204が、音声装置104内の記憶装置内に実現される。音声処理システム204は、変換モジュール305、特徴抽出モジュール310、ソース推定エンジン315、変更生成モジュール320、変更モジュール330、再構成モジュール335及び後処理モジュール340を有してもよい。音声処理システム204は、図3に示されるものより多数又は少数のコンポーネントを有してもよく、モジュールの機能は、より少数又はさらなるモジュールに合成又は拡張されてもよい。一例となる通信ラインは、図3及び他の図面の各種モジュール間に示される。通信ラインは、何れのモジュールが他と通信接続されるか限定するものでなく、モジュール間で通信される信号数及び信号タイプを限定することを意図するものでない。動作について、音響信号は、プライマリマイクロフォン106から受信され、電気信号に変換され、当該電気信号は、変換モジュール305を介し処理される。音響信号は、変換モジュール305により処理前に時間ドメインにおいて前処理されてもよい。時間ドメイン前処理はまた、入力リミッタゲインの適用、音声時間ストレッチ処理及びFIR又はIIRフィルタを用いたフィルタリングを含むものであってもよい。変換モジュール305は、音響信号を取得し、蝸牛の周波数解析を模倣する。変換モジュール305は、蝸牛の周波数レスポンスをシミュレートするよう構成されるフィルタバンクを有する。変換モジュール305は、プライマリ音響信号を2以上の周波数サブバンド信号に分離する。サブバンド信号は、入力信号に対するフィルタリング処理の結果であり、フィルタの帯域幅は、変換モジュール305により受信される信号の帯域幅より狭い。フィルタバンクは、カスケード化された複素値の第1オーダIIRフィルタの系列により実現されてもよい。あるいは、短時間フーリエ変換STFT、サブバンドフィルタバンク、変調複素ラップ変換、蝸牛モデル、ウェーブレットなどの他のフィルタ又は変換は、周波数解析及び合成のため利用可能である。サブバンド信号のサンプルは、時間フレーム例えば、所定の期間におけるに逐次的にグループ化されてもよい。例えば、フレームの長さは、4ms、8ms又は他の時間の長さであってもよい。いくつかの実施例では、全くフレームがなくてもよい。この結果は、高速蝸牛変換FCTドメインにサブバンド信号を含むものであってもよい。解析パス325が、改良されたピッチ推定及び音声モデル化及びシステムパフォーマンスのため、FCTドメイン表現302及び任意的には、高密度FCT表現301に提供されてもよい。高密度FCTは、FCT302より高い密度を有するサブバンドのフレームであってもよく、高密度FCT301は、音響信号の周波数範囲内のFCT302より多くのサブバンドを有してもよい。信号パス330はまた、遅延303を実現した後のFCT表現304に提供されてもよい。遅延303の利用は、以降の処理段階中に音声及びノイズモデルを改良するのにリバレッジ可能なルックアヘッド遅延を解析パス325を提供する。遅延がない場合、信号パス330のFCT304は必要でなく、図のFCT302の出力は、解析パス325と共に信号パス処理に経由可能である。図示された実施例では、ルックアヘッド遅延303は、FCT304の前に配置される。この結果、遅延は、図示された実施例では時間ドメインに実現され、これにより、FCTドメインのルックアヘッド遅延を実現すると比較してメモリリソースの節約となる。他の実施例では、ルックアヘッド遅延は、FCT302の出力を遅延し、遅延した出力を信号パス330に提供するなどによって、FCTドメインにより実現されてもよい。そうする際、計算リソースは、時間ドメインのルックアヘッド遅延を実現するのと比較して節約可能である。サブバンドフレーム信号が、変換モジュール305から解析パスサブシステム325及び信号パスサブシステム330に提供される。解析パスサブシステム325は、信号特徴を特定し、サブバンド信号の音声コンポーネントとノイズコンポーネントを区別し、変更を生成するため信号を処理する。信号パスサブシステム330は、サブバンド信号のノイズを低減することによって、プライマリ音響信号のサブバンド信号を変更するためのものである。ノイズ低減は、解析パスサブシステム320において生成される乗数ゲインマスクなどのモディファイアを適用するか、又は各サブバンドにフィルタを適用することを含むことが可能である。ノイズ低減は、ノイズを低減し、サブバンド信号の所望の音声コンポーネントを保存してもよい。解析パスサブシステム325の特徴抽出モジュール310は、音響信号から導出されるサブバンドフレーム信号を受信し、ピッチ推定や第2オーダ統計量などの各サブバンドフレームの特徴を計算する。いくつかの実施例では、ピッチ推定は、特徴抽出手段310により決定され、ソース推定エンジン315に提供される。いくつかの実施例では、ピッチ推定は、ソース推定エンジン315により決定される。第2オーダ統計量瞬時のスムージングされた自己相関/エネルギーが、ブロック310において、各サブバンド信号について計算される。HDFCT301について、ゼロラグ自己相関しか計算されず、ピッチ推定処理により利用される。ゼロラグ自己相関は、自らにより乗算され、平均化される前の信号の時間シーケンスであってもよい。中間的なFCT302について、第1オーダラグ自己相関はまた、変更を生成するのに利用されてもよいため、計算される。前の信号の時間シーケンスを1サンプルの自らのオフセットのバージョンとを乗算することによって計算されてもよい第1オーダラグ自己相関がまた、ピッチ推定を改良するのに利用されてもよい。ソース推定エンジン315は、特徴抽出モジュール310により提供されるソース推定エンジン315により生成されるフレーム及びサブバンド第2オーダ統計量及びピッチ推定を処理し、サブバンド信号のノイズ及び音声のモデルを導出してもよい。ソース推定エンジン315は、サブバンド信号、定常的コンポーネント及びトランジェントコンポーネントのピッチされたコンポーネントのモデルを導出するため、FCTドメインエネルギーを処理する。音声、ノイズ及び任意的なトランジェントモデルは、音声及びノイズモデルに分解される。本技術が非ゼロルックアヘッドを利用している場合、ソース推定エンジン315は、ルックアヘッドがリバレッジされるコンポーネントである。各フレームにおいて、ソース推定エンジン315は、解析パスデータの新たなフレームを受信し、信号パスデータの新たなフレーム解析パスデータより以前の入力信号における相対時間に対応するを出力する。ルックアヘッド遅延は、サブバンド信号が実際に変更される前に信号パスにおいて、音声及びノイズの区別を改良するための時間を提供する。また、ソース推定エンジン315は、ノイズの過剰推定を回避するのを支援するため、定常的ノイズ推定手段に内部的にフィードバックされるボイスアクティビティ検出VAD信号各タップについてを出力する。変更生成モジュール320は、ソース推定エンジン315により推定されるような音声及びノイズのモデルを受信する。モジュール320は、フレーム毎の各サブバンドについて乗数マスクを導出してもよい。モジュール320はまた、フレーム毎に各サブバンドのリニアエンハンスメントフィルタを導出してもよい。エンハンスメントフィルタは、抑制バックオフ機構を有し、フィルタ出力がそれの入力されたサブバンド信号とクロスフェードされる。リニアエンハンスメントフィルタは、乗数マスクに加えて又はその代わりに利用されてもよいし、又は全く利用されなくてもよい。クロスフェードゲインは、効率性のためフィルタ係数と合成される。変更生成モジュール320はまた、等化及びマルチバンド圧縮を適用するためのポストマスクとを生成してもよい。スペクトルコンディショニングはまた、このポストマスクに含まれてもよい。乗数マスクは、Wienerゲインとして定義されてもよい。当該ゲインは、プライマリ音響信号の自己相関と音声の自己相関の推定音声モデルなど又はノイズの自己相関の推定ノイズモデルなどに基づき導出されてもよい。導出されたゲインを適用することが、ノイズ信号が与えられるクリーンな音声信号のMMSEMinimumMean-SquaredError推定を生じさせる。リニアエンハンスメントフィルタは、第1オーダWienerフィルタにより定義される。フィルタ係数は、音響信号の第0オーダと第1オーダとのラグ自己相関と音声の第0オーダ及び第1オーダラグ自己相関の推定又はノイズの第0オーダ及び第1オーダラグ自己相関の推定とに基づき導出されてもよい。一実施例では、フィルタ係数は、以下の式を用いて最適なWiener定式化に基づき導出される。ただし、rxx[0]は入力信号の第0オーダラグ自己相関であり、rxx[1]は入力信号の第1オーダラグ自己相関であり、rss[0]は音声の推定された第0オーダラグ自己相関であり、rss[1]は音声の推定された第1オーダラグ自己相関である。Wienerの定式化では、は共役を示し、||は大きさを示す。いくつかの実施例では、フィルタ係数は、上述されるように導出された乗数マスクに部分的に基づき導出されてもよい。係数β0は乗数マスクの値に割り当てられ、β1は、の式に従ってβ0の値と共に利用される最適値として決定されてもよい。フィルタを適用することは、ノイズ信号が与えられるクリーン音声信号のMMSE推定を生じる。変更生成モジュール320から出力されるゲインマスク又はフィルタ係数の値は、時間及びサブバンド信号に依存し、サブバンド単位でノイズ低減を最適化する。ノイズ低減は、音声損失歪みが許容される閾値リミットに従うという制約を受ける。実施例では、サブバンド信号におけるノイズコンポーネントのエネルギーレベルは、固定的又はゆっくりとして時間可変的な残差ノイズレベル以上に低減されてもよい。いくつかの実施例では、残差ノイズレベルは、各サブバンド信号について同じであり、他の実施例では、それはサブバンド及びフレームについて可変的であってもよい。このようなノイズレベルは、最小の検出されたピッチレベルに基づくものであってもよい。変更モジュール330は、変換ブロック305から信号パス蝸牛ドメインサンプルを受信し、例えば、第1オーダFIRフィルタなどの変更を各サブバンド信号に適用する。変更モジュール330はまた、等化及びマルチバンド圧縮などの処理を実行するため、乗数ポストマスクを適用してもよい。Rxアプリケーションについて、ポストマスクはまたボイス等化特徴を有してもよい。スペクトルコンディショニングは、ポストマスクに含まれてもよい。変更手段330はまた、ポストマスク前であるが、フィルタの出力において音声再構成を適用してもよい。再構成モジュール335は、蝸牛ドメインからの変更された周波数サブバンド信号を時間ドメインに変換してもよい。当該変換は、ゲイン及び位相シフトを変更されたサブバンド信号に適用し、結果としての信号を加えることを含むものであってもよい。再構成モジュール335は、最適化された時間遅延及び複素ゲインが適用された後、FCTドメインサブバンド信号を一緒に加えることによって、時間ドメインシステム出力を構成する。ゲイン及び遅延は、蝸牛設計処理において導出される。時間ドメインへの変換が完了すると、合成された音響信号は、後処理されるか、又は出力装置206を介しユーザに出力され、及び/又は符号化のためのコーデックに提供されてもよい。後処理340は、ノイズ低減システムの出力に対して時間ドメイン処理を実行する。これは、コンフォートノイズ加算、自動ゲイン制御及び出力制限を含む。音声時間ストレッチングは、例えば、Rx信号などに対して実行されてもよい。コンフォートノイズは、コンフォートノイズ生成手段により生成され、当該信号をユーザに提供する前に合成された音響信号に加えられてもよい。コンフォートノイズは、リスナに通常は識別可能でない一様なコンスタントノイズピンクノイズなどであってもよい。このコンフォートノイズは、可聴性の閾値を実施し、低レベル非定常性出力ノイズコンポーネントをマスクするため、合成された音響信号に加えられてもよい。いくつかの実施例では、コンフォートノイズレベルは、可聴性の閾値をちょうど超えるよう選択され、ユーザによって設定可能であってもよい。いくつかの実施例では、変更生成モジュール320は、コンフォートノイズ以下のレベルにノイズを抑制するゲインマスクを生成するため、コンフォートノイズのレベルにアクセスしてもよい。図3のシステムは、音声装置による受信された複数のタイプの信号を処理してもよい。システムは、1以上のマイクロフォンを介し受信した音響信号に適用されてもよい。システムはまた、アンテナ又は他の接続を介し受信したデジタルRx信号などの信号を処理してもよい。図4は、音声処理システム内のモジュールのブロック図である。図4のブロック図に示されるモジュールは、ソース推定エンジン315、変更生成手段320及び変更手段330を含む。ソース推定エンジン315は、特徴抽出モジュール310から第2オーダ統計データを受信し、当該データを多声ピッチ及びソース追跡手段追跡手段420、定常的ノイズモデル化手段428及びトランジェントモデル化手段436に提供する。追跡手段420は、第2オーダ統計量と定常的ノイズモデルを受信し、マイクロフォン106により受信される音響信号内のピッチを推定する。ピッチの推定は、設定可能なパラメータ毎にいくつかの繰り返しのため、最高レベルのピッチを推定し、信号統計量から当該ピッチに対応するコンポーネントを削除し、次に高いレベルのピッチを推定することを含むものであってもよい。まず、各フレームについて、ピークがFCTドメインのスペクトルの大きさにおいて検出され、それは第0オーダラグ自己相関に基づき、さらにFCTドメインのスペクトルの大きさがゼロの平均を有するように平均減算に基づくものであってもよい。いくつかの実施例では、ピークは、それらの4つの最近傍より大きいなどのある基準を満たす必要があり、最大入力レベルに対して十分大きなレベルを有する必要がある。検出されたピークは、第1のピッチ候補セットを形成する。その後、サブピッチは、各候補のセットに加えられ、すなわち、f0/2f0/3f0/4などである。ここで、f0はピッチ候補を示す。相互相関が、その後に特定の周波数範囲におけるハーモニック点の補間されたFCTドメインスペクトルの大きさのレベルを加えることによって実行され、これにより、各ピッチ候補についてスコアを形成する。FCTドメインのスペクトルの大きさは当該範囲においてゼロの平均であるため平均の減算による、ピッチ候補は、ハーモニックが有意な振幅のエリアに対応しない場合、ペナルティが科されるなぜなら、ゼロ平均FCTドメインスペクトルの大きさは、このような点において負の値を有するためである。これは、真のピッチを下回る周波数が真のピッチに対して適切にペナルティが科されることを保証する。例えば、0.1Hzの候補には、ゼロに近いスコアが与えられるなぜなら、それは、構成によってゼロであるすべてのFCTドメインのスペクトルの大きさのポイントの和であるためである。相互相関は、そのとき、各ピッチ候補のスコアを提供する。多くの候補が、周波数において極めて近い候補セットへのサブピッチf0/2f0/3f0/4などの加算のため。周波数において近い候補のスコアが比較され、ベストなもののみが保持される。ダイナミックプログラミングアルゴリズムは、前のフレームにおける候補が与えられた場合、現在フレームにおけるベストな候補を選択するのに利用される。ダイナミックプログラミングアルゴリズムは、ベストなスコアを有する候補が一般にプライマリピッチとして選択され、オクターブエラーを回避するのに役立つことを保証する。プライマリピッチが選択されると、ハーモニック振幅が、ハーモニック周波数における補間されたFCTドメインスペクトルの大きさのレベルを用いて単に計算される。基本的な音声モデルが、通常の音声信号と整合することを確実にするためハーモニックに適用される。ハーモニックレベルが計算されると、ハーモニックは、変更されたFCTドメインスペクトルの大きさを形成するため、補間されたFCTドメインスペクトルの大きさから削除される。ピッチ検出処理が、変更されたFCTドメインスペクトルの大きさを用いて繰り返される。第2の繰り返しの終わりに、もう1つのダイナミックプログラミングアルゴリズムを実行することなく、ベストピッチが選択される。それのハーモニックが計算され、FCTドメインスペクトルの大きさから削除される。第3ピッチは、次のベストな候補であり、それのハーモニックレベルが、2回変更されたFCTドメインスペクトルの大きさに対して計算される。この処理は、設定可能な個数のピッチが推定されるまで継続される。設定可能な個数は、例えば、3又は他の数であってもよい。最後の段階として、ピッチ推定が、第1オーダラグ自己相関を用いて精緻化される。その後、推定されたピッチが多声ピッチ及びソーストラッカ420により追跡される。このトラッキングは、音響信号の複数のフレームに対してピッチの周波数及びレベルの変化を決定する。いくつかの実施例では、推定されたピッチのサブセットが追跡され、例えば、最も大きなエネルギーレベルを有する推定されたピッチが追跡される。ピッチ検出アルゴリズムの出力は、いくつかのピッチ候補から構成される。第1候補は、ダイナミックプログラミングアルゴリズムにより選択されるため、フレーム間で連続的であってもよい。残りの候補は、顕著性の順序で出力され、これにより、フレーム間で周波数連続的なトラックを形成しなくてもよい。ソースへの割当タイプのタスクのためノイズに関するディストラクタdistractor又は音声に関する話者、各フレームにおける候補の集合でなく、時間に関して連続的なピッチトラックを処理することが可能であることが重要である。これは、ピッチ検出により決定されるフレーム毎のピッチ推定に対して実行されるマルチピッチ追跡ステップの目的である。N個の入力候補が与えられると、アルゴリズムはN個のトラックを出力し、トラックが終了するとすぐにトラックスロットを再利用し、新たなものが生成される。各フレームについて、アルゴリズムはN個の既存のトラックのN個の新たなピッチ候補に対するN通りの関連付けを考慮する。例えば、N=3である場合、前のフレームからのトラック1,2,3が、6通りの方法により現在のフレームの候補1,2,3に継続可能である、すなわち、1-1,2-2,3-3,1-1,2-3,3-2,1-2,2-3,3-1,1-2,2-1,3-3,1-3,2-2,3-1,1-3,3-2,2-1である。これらの関連付けのそれぞれについて、何れの関連付けが最も可能性があるか評価するため、遷移確率が計算される。遷移確率は、候補ピッチがトラックピッチから周波数においてどの程度近いか、相対的な候補及びトラックレベル及びトラックの年齢フレームにおいてそれの開始からに基づき計算される。遷移確率は、連続するピッチトラック、より大きなレベルを有するトラック及び他のものより古いトラックを優先する傾向がある。N通りの遷移確率が計算されると、最大のものが選択され、対応する遷移がトラックを現在のフレームに継続するため利用される。それの現在の候補の何れかへの遷移確率がベストな関連付けにおいて0になるとき、トラックは死亡するすなわち、それは、候補の何れにも継続できない。既存のトラックに接続されない何れかの候補ピッチが、0の年齢の新たなトラックを構成する。アルゴリズムは、トラック、それらのレベル及び年齢を出力する。追跡された各ピッチは、追跡されたソースが話者か音声ソースであるかの確率を推定するため解析される。推定された確率にマッピングされる手がかりは、レベル、定常性、音声モデル類似性、トラック連続性及びピッチ範囲である。ピッチトラックデータは、バッファ422に提供され、その後にピッチトラックプロセッサ424に提供される。ピッチトラックプロセッサ424は、整合する音声ターゲット選択のためのピッチトラッキングをスムージングする。ピッチトラックプロセッサ424はまた、最低周波数の特定されたピッチを追跡する。ピッチトラックプロセッサ424の出力は、ピッチスペクトルモデル化手段426に提供され、変更フィルタ450を計算するため提供される。定常ノイズモデル化手段428は、定常ノイズのモデルを生成する。定常ノイズモデルは、第2オーダ統計量と共に、ピッチスペクトルモデル化手段426から受信したボイスアクティビティ検出信号に基づくものであってもよい。定常ノイズモデルは、ピッチスペクトルモデル化手段426、更新制御432及び多声ピッチ及びソーストラッカ420に提供されてもよい。トランジェントモデル化手段436は、第2オーダ統計量を受信し、バッファ438を介しトランジェントモデル決定手段442にトランジェントノイズモデルを提供する。バッファ422,430,438,440は、解析パス315と信号パス330との間のルックアヘッド時間差を考慮するのに利用される。定常ノイズモデルの構成は、音声ドミナンスに基づき合成されたフィードバック及びフィードフォワード技術を伴う。例えば、1つのフィードフォワード技術では、構成された音声及びノイズモデルが、音声が所与のサブバンドにおいて支配的であることを示す場合、定常ノイズ推定手段は当該サブバンドに対して更新されない、むしろ、定常ノイズ推定手段は、前のフレームのものに戻される。1つのフィードバック技術では、音声ボイスが所与のフレームについて所与のサブバンドにおいて支配的であると決定される場合、ノイズ推定は、次のフレーム期間中に当該サブバンドにおいて非アクティブ凍結とされる。従って、以降のフレームにおいて定常ノイズを推定しないことが、現在フレームにおいて決定される。音声ドミナンスは、現在フレームについて計算され、更新制御モジュール432により利用されるボイスアクティビティ検出手段VADインジケータによって示される。VADは、システムに格納され、以降のフレームにおいて定常ノイズ推定手段428により利用される。このデュアルモードVADは、低レベル音声、特に高周波数ハーモニックへのダメージを防ぎ、これは、ノイズ抑制に頻繁に生じるボイス消音効果を低減する。ピッチスペクトルモデル化手段426は、ピッチトラックプロセッサ424、定常ノイズモデル、トランジェントノイズモデル、第2オーダ統計量及び任意的には他のデータからピッチトラックデータを受信し、音声モデル及び非定常ノイズモデルを出力する。ピッチスペクトル変更手段426はまた、音声が特にサブバンド及びフレームにおいて支配的であるか示すVAD信号を提供する。ピッチトラックそれぞれがピッチ、顕著性、レベル、定常性及び音声確率を有するが、ピッチスペクトルモデル構成手段426により音声及びノイズスペクトルのモデルを構成するのに利用される。音声及びノイズのモデルを構成するため、ピッチトラックは、最高の顕著性ピッチトラックのモデルが最初に構成されるように、トラック顕著性に基づき再順序づけされてもよい。例外は、ある閾値を超える顕著性を有する高周波数トラックが優先順位付けされることである。あるいは、ピッチトラックは、最も可能性の高い音声トラックが最初に構成されるように、音声確率に基づき再順序づけされてもよい。モジュール426において、ブロードバンドの定常的ノイズ推定が変更されたスペクトルを構成するため、信号エネルギースペクトルから減算される。次に、本システムは、第1ステップにおいて決定された処理順序に従って、ピッチトラックのエネルギースペクトルを繰り返し推定する。エネルギースペクトルは、各ハーモニックについて振幅を推定し変更されたスペクトルをサンプリングすることによって、ハーモニックの振幅及び周波数におけるシヌソイドに対する蝸牛の応答に対応するハーモニックテンプレートを計算し、ハーモニックのテンプレートをトラックスペクトル推定に累積することによって導出されてもよい。ハーモニックの貢献が集計された後、トラックスペクトルは、次の繰り返しについて新たな変更された信号スペクトルを形成するため減算される。ハーモニックテンプレートを計算するため、モジュールは、蝸牛の変換関数行列の予め計算された近似を利用する。所与のサブバンドについて、当該近似は、近似点がサブバンド中心周波数のセットから最適に選択されるサブバンドの周波数レスポンスの部分毎の線形適合から構成されるサブバンドインデックスが明示的な周波数の代わりに格納可能である。ハーモニックスペクトルが繰り返し推定された後、各スペクトルは部分的に音声モデル及び非定常ノイズモデルにおいて配分され、音声モデルに対する配分の程度は、対応するトラックの音声確率により示され、ノイズモデルに対する配分の程度は、音声モデルに対する配分の程度の逆数として決定される。ノイズモデル合成手段434は、定常ノイズと非定常ノイズとを合成し、結果として得られたノイズをトランジェントモデル分解手段442に提供する。更新制御432は、定常ノイズ推定が現在フレームにおいて更新されるべきか決定し、結果として得られる定常ノイズを非定常ノイズモデルと合成されるノイズモデル合成手段434に提供する。トランジェントモデル分解手段442は、ノイズモデル、音声モデル及びトランジェントモデルを受信し、これらのモデルを音声及びノイズに分解する。当該分解は、音声モデルとノイズモデルが重複していないことを検証し、トランジェントモデルが音声又はノイズであるか決定することに関する。ノイズ及び非音声トランジェントモデルは、ノイズとみなされ、音声モデル及びトランジェント音声は音声として決定される。トランジェントノイズモデルは、修復モジュール462に提供され、分解された音声及びノイズモジュールは、SNR推定手段444と共に、計算変更フィルタモジュール450に提供される。音声モデル及びノイズモデルは、相互モデル漏れを低減するよう分解される。これらのモデルは、音声及びノイズへの入力信号の整合性のある分解に分解される。SNR推定手段444は、SNRの推定を決定する。SNR推定は、クロスフェイドモジュール464における抑制の適応的レベルを決定するのに利用可能である。それはまた、システムの動作の他の側面を制御するのに利用可能である。例えば、SNRは、音声/ノイズモデルの分解が何を実行するかを適応的に変更するのに利用されてもよい。計算変更フィルタモジュール450は、各サブバンド信号に適用される変更フィルタを生成する。いくつかの実施例では、第1オーダフィルタなどのフィルタが、シンプルな乗算器の代わりに各サブバンドにおいて適用される。変更フィルタモジュール450は、図5に関して以下でより詳細に説明される。変更フィルタは、モジュール460によりサブバンド信号に適用される。生成されたフィルタを適用した後、サブバンド信号の各部分は、モジュール462において修復され、その後にクロスフェイド464において変更されていないサブバンド信号と線形結合される。トランジェントコンポーネントは、モジュール462により修復され、クロスフェイドが、SNR推定手段444により提供されるSNRに基づき実行されてもよい。その後、サブバンドは、再構成モジュール335において再構成される。図5は、変更モジュール内の一例となるコンポーネントのブロック図である。変更モジュール500は、遅延510,515,520、乗算器525,530,535,540及び加算モジュール545,550,555,560を有する。乗算器525,530,535,540は、変更フィルタ500のフィルタ係数に対応する。現在のフレームのサブバンド信号x[k,t]は、フィルタ500により受信され、遅延、乗算器及び加算モジュールにより処理され、音声の推定s[k,t]は、最終的な加算モジュール545の出力に提供される。変更手段500では、ノイズ低減は、スカラマスクを適用する以前のシステムと異なって、各サブバンド信号をフィルタリングすることによって実行される。スカラ乗算に関して、このようなサブバンド単位のフィルタリングは、所与のサブバンド内の非一様的なスペクトル処理を可能にし、特に、これは、音声及びノイズコンポーネントがサブバンド内で異なるスペクトル形状を有する場合に関連しより高い周波数のサブバンドと同様に、サブバンド内のスペクトルレスポンスは、音声を保存し、ノイズを抑制するよう最適化可能である。フィルタ係数β0及びβ1は、ソース推定エンジン315により導出される音声モデルに基づき計算され、サブピッチ抑制マスクと合成され例えば、最も低い音声ピッチを追跡し、これらのサブバンドのβ0及びβ1の各値を低減することによって当該最小ピッチ以下にサブバンドを抑制することによって、所望のノイズ抑制レベルに基づきクロスフェイドされる。他のアプローチでは、VQOSアプローチが、クロスフェイドを決定するのに利用される。β0及びβ1の各値が、その後にフレーム間レート変更リミットを受け、変更フィルタの蝸牛ドメイン信号に適用される前にフレーム間で補間される。遅延の実現のため、蝸牛ドメイン信号の一例はサブバンドにおけるタイムスライス、モジュール状態に格納される。第1オーダ変更フィルタを実現するため、受信したサブバンド信号はβ0と乗算され、1サンプルだけ遅延される。遅延の出力における信号は、β1と乗算される。2つの乗算の結果が合計され、出力s[k,t]として提供される。遅延、乗算及び加算は、第1オーダリニアフィルタの適用に対応する。第Nオーダフィルタに対応してN個の遅延乗算加算段階があってもよい。シンプルな乗算器の代わりに各サブバンドにおいて第1オーダフィルタを適用するとき、フィルタの非遅延ブランチでは最適なスカラ乗算器マスクが利用されてもよい。遅延したブランチのフィルタ係数は、スカラマスクに対して最適な条件付けとなるよう導出されてもよい。このように、第1オーダフィルタは、スカラマスクのみを用いてより高い品質の音声推定を実現することが可能である。システムは、所望される場合、より高いオーダ第Nオーダフィルタに拡張可能である。また、第Nオーダフィルタについて、ラグNまでの自己相関が特徴抽出モジュール310第2オーダ統計量において計算されてもよい。第1オーダのケースでは、第0及び第1オーダラグ自己相関が計算される。これは、第0オーダラグにのみ依拠する従来システムとの相違である。図6は、音響信号のノイズ低減を実行するための一例となる方法のフローチャートである。まず、音響信号がステップ605において受信される。音響信号は、マイクロフォン106により受信されてもよい。音響信号は、ステップ610において、蝸牛ドメインに変換されてもよい。変換モジュール305は、蝸牛ドメインサブバンド信号を生成するため、高速蝸牛変換を実行する。いくつかの実施例では、当該変換は、時間ドメインにおいて遅延が実現された後に実行されてもよい。このようなケースでは、1つが解析パス325のためのものであり、他方が時間ドメイン遅延後の信号パス330のためのものである2つの蝸牛が存在可能である。モノラル特徴は、ステップ615において、蝸牛ドメインサブバンド信号から抽出される。モノラル特徴は、特徴抽出手段310により抽出され、第2オーダ統計量を含むものであってもよい。いくつかの特徴は、ピッチ、エネルギーレベル、ピッチ顕著性及び他のデータを含むものであってもよい。音声及びノイズモデルは、ステップ620において、蝸牛サブバンドについて推定される。音声及びノイズモデルは、ソース推定エンジン315により推定されてもよい。音声モデルとノイズモデルの生成は、各フレームについていくつかのピッチ要素を推定し、フレーム間で選択された個数のピッチ要素を追跡し、確率解析に基づき話者として追跡されたピッチの1つを選択することを含む。音声モデルは、追跡された話者から生成される。非定常ノイズモデルは、他の追跡されたピッチに基づくものであってもよく、定常ノイズモデルは、特徴抽出モジュール310により提供される抽出された特徴に基づくものであってもよい。ステップ620は、図7の方法に関してより詳細に説明される。音声モデル及びノイズモデルは、ステップ625において分解される。音声モデルとノイズモデルとの分解は、これら2つのモデルの間の何れかの相互漏れを解消するよう実行される。ステップ625は、図8の方法に関してより詳細に説明される。ノイズ低減は、ステップ630において、音声モデルとノイズモデルとに基づきサブバンド信号に対して実行される。ノイズ低減は、第1オーダ又は第Nオーダフィルタを現在フレームの各サブバンドに適用することを含む。フィルタは、各サブバンドについてスカラゲインを単に適用するより良好にノイズ低減を提供する。フィルタは、変更生成手段320において生成され、ステップ330において、サブバンド信号に適用される。サブバンドは、ステップ635において再構成される。サブバンドの再構成は、再構成手段335による遅延及び複素乗算処理系列をサブバンド信号に適用することを伴う。再構成された時間ドメイン信号は、ステップ640において後処理される。後処理は、コンフォートノイズを追加し、自動ゲイン制御AGCを実行し、最終的な出力リミッタを適用することから構成される。ノイズ低減された時間ドメイン信号が、ステップ645において出力される。図7は、音声及びノイズモデルを推定するための一例となる方法のフローチャートである。図7の方法は、図6の方法のステップ620についてさらなる詳細を提供する。まず、ピッチソースが、ステップ705において特定される。多声ピッチ及びソーストラッキングモジュールトラッキングモジュール420は、フレーム内にあるピッチを特定する。特定されたピッチは、ステップ710において、フレーム間で追跡される。ピッチは、トラッキングモジュール420によって異なるフレーム間で追跡されてもよい。音声ソースは、ステップ715において、確率解析により特定される。確率解析は、レベル、顕著性、音声モデルとの類似性、定常性及び他の特徴を含む複数の特徴のそれぞれに基づき、各ピッチトラックが所望の話者である確率を特定する。各ピッチに対する1つの確率は、例えば、特徴確率を乗算することによって、当該ピッチの特徴確率に基づき決定される。音声ソースは、話者と関連付けされる最も高い確率を有するピッチトラックとして特定される。音声モデルとノイズモデルが、ステップ720において構成される。音声モデルは、最も高い確率を有するピッチトラックに部分的に基づき構成される。ノイズモデルは、所望の話者に対応する低い確率を有するピッチトラックに部分的に基づき構成される。音声として特定されたトランジェントコンポーネントが音声モデルに含まれ、非音声トランジェントとして特定されたトランジェントコンポーネントが。ノイズモデルに含まれる。音声モデルとノイズモデルとの双方が、ソース推定エンジン315により決定される。図8は、音声及びノイズモデルを分解するための一例となる方法のフローチャートである。ノイズモデル推定は、ステップ805において、フィードバック及びフィードフォワードを用いて構成される。現在フレーム内のサブバンドが、音声が優勢的であると判断されると、前のフレームからのノイズ推定が、当該サブバンドの次のフレームと共に凍結される例えば、現在フレームに利用される。音声モデルとノイズモデルとが、ステップ810において、音声及びノイズに分解される。音声モデルの各部分は、ノイズモデルに漏れ、その反対もありうる。音声及びノイズモデルは、これら2つの間に漏れがないように分解される。遅延した時間ドメインの音響信号が、ステップ815において、解析パスのさらなる時間ルックアヘッドが音声とノイズとを区別することを可能にするため、信号パスに提供される。ルックアヘッド機構において時間ドメイン遅延を利用することによって、メモリリソースが、蝸牛ドメインのルックアヘッド遅延を実現するのと比較して節約される。図6~8に説明されるステップは、説明されるものと異なる順序で実行され、図4及び5の方法はそれぞれ、図示されたものより多く又は少ないステップを含むものであってもよい。図3に関して説明されたものを含む上述されたモジュールは、マシーン可読媒体コンピュータ可読媒体などなどの記憶媒体に格納される命令を含むものであってもよい。これらの命令は、ここに開示された機能を実行するため、プロセッサ202によって抽出及び実行されてもよい。命令のいくつかの具体例は、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。記憶媒体のいくつかの具体例は、記憶装置及び集積回路を含む。本発明が上述された好適な実施例及び具体例を参照して開示されたが、これらの具体例は、限定的な意味でなく例示的な意味で意図されることが理解されるべきである。改良及び組み合わせが当業者に容易に想到し、当該改良及び組み合わせは本発明の趣旨及び以下の請求項の範囲内である。"