"所定の周波数帯域における帯域内ノイズ成分のレベルを推定するノイズレベル推定装置であって、前記所定の周波数帯域を含む周波数範囲を複数の周波数帯域に分割した分割周波数帯域ごとに、信号成分が含まれているか否かの評価を周期的に行う評価部と;前記評価部による最新の評価の結果に基づいて、前記分割周波数帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行う推定部と;を備え、前記推定部は、前記評価部による最新の評価より、前記信号成分が含まれていないと評価された分割周波数帯域であるノイズ帯域については、前記最新の評価の時点の前記ノイズ帯域における信号レベルを、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルと推定し、前記評価部による最新の評価により、前記信号成分が含まれていると評価された分割周波数帯域である信号成分帯域については、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルの推定結果に基づいて、前記信号成分帯域におけるノイズレベルを推定する、ことを特徴とするノイズレベル推定装置。前記推定部は、前記分割周波数帯域のうちの一の分割周波数帯域と、前記一の分割周波数帯域とは異なる他の分割周波数帯域との双方が、前記ノイズ帯域であると最新に評価された際に推定された、前記一の分割周波数帯域と前記他の分割周波数帯域とのノイズレベル差を算出し、その後に、前記一の分割周波数帯域が前記信号成分帯域となり、前記他の分割周波数帯域が前記ノイズ帯域となっている場合の前記一の分割周波数帯域におけるノイズレベルを、前記ノイズレベル差に基づいて推定する、ことを特徴とする請求項1に記載のノイズレベル推定装置。前記推定部は、前記一の分割周波数帯域が前記信号成分帯域となり、前記他の分割周波数帯域が前記ノイズ帯域となっている場合には、前記他の分割周波数帯域について推定されているノイズレベルとの差が、前記ノイズレベル差に近付くように、前記一の分割周波数帯域におけるノイズレベルを推定する、ことを特徴とする請求項2に記載のノイズレベル推定装置。前記分割周波数帯域ごとのパワースペクトル分布を算出するパワースペクトル算出部を更に備え、前記評価部は、前記分割周波数帯域のごとのパワースペクトル分布に基づいて、前記評価を行う、ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載のノイズレベル推定装置。請求項1~4のいずれか一項に記載のノイズレベル推定装置と;前記ノイズ推定装置により推定されたノイズレベルを利用して、前記ノイズレベル推定装置への入力信号のノイズ低減を行うノイズ低減部と;を備えることを特徴とするノイズ低減装置。所定の周波数帯域における帯域内ノイズ成分のレベルを推定するノイズレベル推定装置において使用されるノイズレベル推定方法であって、前記所定の周波数帯域を含む周波数範囲を複数の周波数帯域に分割した分割周波数帯域ごとに、信号成分が含まれているか否かの評価を周期的に行う評価工程と;前記評価工程における最新の評価の結果に基づいて、前記分割周波数帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行う推定工程と;を備え、前記推定工程では、前記評価工程における最新の評価より、前記信号成分が含まれていないと評価された分割周波数帯域であるノイズ帯域については、前記最新の評価の時点の前記ノイズ帯域における信号レベルを、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルと推定し、前記評価工程における最新の評価により、前記信号成分が含まれていると評価された分割周波数帯域である信号成分帯域については、前記ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果に基づいて、前記信号成分帯域におけるノイズレベルを推定する、ことを特徴とするノイズレベル推定方法。請求項6に記載のノイズレベル推定方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするノイズレベル推定プログラム。請求項7に記載のノイズレベル推定プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体。上述した従来例1の技術では、最新の当該無信号成分区間における信号レベルを、新たに当該無信号成分区間が検出されるまでのノイズレベルと推定する。このため、従来例1の技術のノイズレベルの推定を採用した場合には、有信号成分区間である状態の継続中に、実際のノイズレベルが変化したとしても、その変化に応じたノイズ低減を行うことができない。また、上述した従来例2の技術では、分割帯域のそれぞれの信号レベルが、その時点で推定されているノイズレベルとある程度以上異なる場合には、推定ノイズレベルを、その時点の信号レベルに徐々に近づける。このため、同様のスペクトル分布の有信号成分区間が長く継続すると、信号レベルにおける信号成分の寄与分までもノイズレベルに含まれていると推定することになる。この結果、当該推定ノイズレベルに基づいてノイズ低減を行うと、信号成分までも低減させてしまう事態が発生し得る。このため、信号成分の周波数帯におけるノイズ成分のレベルを精度良く推定し、有効なノイズ低減を行うことができる技術が待望されている。かかる要請に応えることが、本発明が解決すべき課題の一つとして挙げられる。本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、信号成分の周波数帯におけるノイズ成分のレベルを精度良く推定することができる新たなノイズレベル推定装置及びノイズレベル推定方法を提供することを目的とする。また、本発明は、ノイズ成分を低減し、SN比の高い信号を得ることができる新たなノイズ低減装置を提供することを目的とする。請求項1に記載の発明は、所定の周波数帯域における帯域内ノイズ成分のレベルを推定するノイズレベル推定装置であって、前記所定の周波数帯域を含む周波数範囲を複数の周波数帯域に分割した分割周波数帯域ごとに、信号成分が含まれているか否かの評価を周期的に行う評価部と;前記評価部による最新の評価の結果に基づいて、前記分割周波数帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行う推定部と;を備え、前記推定部は、前記評価部による最新の評価より、前記信号成分が含まれていないと評価された分割周波数帯域であるノイズ帯域については、前記最新の評価の時点の前記ノイズ帯域における信号レベルを、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルと推定し、前記評価部による最新の評価により、前記信号成分が含まれていると評価された分割周波数帯域である信号成分帯域については、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルの推定結果に基づいて、前記信号成分帯域におけるノイズレベルを推定する、ことを特徴とするノイズレベル推定装置である。請求項5に記載の発明は、請求項1~4のいずれか一項に記載のノイズレベル推定装置と;前記ノイズ推定装置により推定されたノイズレベルを利用して、前記ノイズレベル推定装置への入力信号のノイズ低減を行うノイズ低減部と;を備えることを特徴とするノイズ低減装置である。請求項6に記載の発明は、所定の周波数帯域における帯域内ノイズ成分のレベルを推定するノイズレベル推定装置において使用されるノイズレベル推定方法であって、前記所定の周波数帯域を含む周波数範囲を複数の周波数帯域に分割した分割周波数帯域ごとに、信号成分が含まれているか否かの評価を周期的に行う評価工程と;前記評価工程における最新の評価の結果に基づいて、前記分割周波数帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行う推定工程と;を備え、前記推定工程では、前記評価工程における最新の評価より、前記信号成分が含まれていないと評価された分割周波数帯域であるノイズ帯域については、前記最新の評価の時点の前記ノイズ帯域における信号レベルを、前記ノイズ帯域におけるノイズレベルと推定し、前記評価工程における最新の評価により、前記信号成分が含まれていると評価された分割周波数帯域である信号成分帯域については、前記ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果に基づいて、前記信号成分帯域におけるノイズレベルを推定する、ことを特徴とするノイズレベル推定方法である。請求項7に記載の発明は、請求項6に記載のノイズレベル推定方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするノイズレベル推定プログラムである。請求項8に記載の発明は、請求項7に記載のノイズレベル推定プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体である。以下、本発明の一実施形態を、図1~図6を参照して説明する。なお、以下の説明及び図面においては、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。[構成]図1には、一実施形態に係るノイズ低減装置100の概略的な構成がブロック図にて示されている。このノイズ低減装置100は、生成部150から供給された入力信号INDを、入力端子191を介して受信し、ノイズ低減処理を施して、出力端子192からノイズ低減信号NRDを出力する装置である。ここで、ノイズ低減装置100と生成部150とを備える装置がラジオ受信機である場合には、端子193を介して外部から受ける受信信号RCDは、ラジオ放送波である。この場合には、生成部150には、例えば、アンテナ部、選局部チューナ部及び検波部が含まれる。そして、検波部による検波結果である検波信号が、入力信号INDとして、ノイズ低減装置100に供給される。図1に示されるように、ノイズ低減装置100は、ノイズレベル推定装置110と、ノイズ低減部120とを備えている。上記のノイズレベル推定装置110は、生成部150から送られた入力信号INDを受ける。そして、ノイズレベル推定装置110は、入力信号INDに含まれるノイズ成分のレベルであるノイズレベルを推定する。かかる機能を有するノイズレベル推定装置110は、パワースペクトル算出部111と、帯域分割部112と、評価部113と、推定部114とを備えている。上記のパワースペクトル算出部111は、生成部150から送られた入力信号INDを受ける。そして、パワースペクトル算出部111は、入力信号INDに対して、所定時間長を有するフレーム期間ごとに時間周波数変換を施す。引き続き、パワースペクトル算出部111は、当該時間周波数変換の結果に基づいて、入力信号INDのパワースペクトル分布以下、入力信号スペクトル分布とも記すPSDを算出する。こうして算出された入力信号スペクトル分布PSDは、帯域分割部112へ送られるとともに、ノイズ低減部120へ送られる。上記の帯域分割部112は、パワースペクトル算出部111から送られた入力信号スペクトル分布PSDを受ける。そして、帯域分割部112は、入力信号INDにおいて信号成分が含まれる可能性がある周波数範囲を含む周波数帯域を複数の分割帯域に分割する。そして、複数の分割帯域のそれぞれにおけるパワースペクトル分布を抽出する。こうして抽出された複数のパワースペクトル分布は、評価部113へ送られる。なお、本実施形態では、分割帯域の数を2個としている。すなわち、本実施形態では、入力信号INDにおいて信号成分が含まれる可能性がある周波数帯域である周波数F1から周波数F2>F1までの周波数帯域[F1,F2]におけるパワースペクトル分布から、周波数F1から周波数F12F1<F12<F2までの周波数帯域[F1,F12]以下、第1分割帯域というにおけるパワースペクトル分布DS1を抽出する。また、周波数F12から周波数F2までの周波数帯域[F12,F2]以下、第2分割帯域というにおけるパワースペクトル分布DS2を抽出する。そして、帯域分割部112は、パワースペクトル分布DS1,DS2を評価部113へ送るようになっている。上記の評価部113は、帯域分割部112から送られたパワースペクトル分布DS1,DS2を受ける。そして、評価部113は、最新に受けたパワースペクトル分布DS1,DS2に基づいて、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれに信号成分が含まれているか否かを評価する。本実施形態では、第1分割帯域に信号成分が含まれているか否かを評価に際しては、評価部113は、まず、パワースペクトル分布DS1の平均値MS1及び分散値DP1を算出する。そして、評価部113は、分散値DP1が所定値DPT1以下である場合に、第1分割帯域には信号成分が含まれていないと評価する。一方、パワースペクトル分布DS1の分散値DP1が所定値DPT1より大きい場合に、第1分割帯域には信号成分が含まれていると評価する。なお、所定値DPT1は、信号成分の有無の判別との観点から、実験、シミュレーション、経験等に基づいて、予め定められる。また、第2分割帯域に信号成分が含まれているか否かを評価に際しては、評価部113は、まず、パワースペクトル分布DS2の平均値MS2及び分散値DP2を算出する。そして、評価部113は、分散値DP2が所定値DPT2以下である場合に、第2分割帯域には信号成分が含まれていないと評価する。一方、パワースペクトル分布DS2の分散値DP2が所定値DPT2より大きい場合に、第2分割帯域には信号成分が含まれていると評価する。なお、所定値DPT2は、信号成分の有無の判別との観点から、実験、シミュレーション、経験等に基づいて、予め定められる。評価部113による評価結果は、評価結果ER1,ER2として、推定部114へ送られる。ここで、評価結果ER1,ER2のそれぞれは、信号成分フラグと、ノイズレベル部とを有している。そして、信号成分が含まれていないと評価された場合には、信号成分フラグが無に設定されるとともに、ノイズレベル部には平均値MS1又は平均値MS2が設定される。一方、信号成分が含まれていると評価された場合には、信号成分フラグの有への設定のみが行われる。上記の推定部114は、評価部113から送られた評価結果ER1,ER2を受ける。そして、推定部114は、評価結果ER1,ER2に基づいて、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれにおける現時点のノイズレベルを推定することにより、周波数帯域[F1,F2]における現時点のノイズレベルを推定する。引き続き、推定部114は、ノイズレベルの推定結果に基づいて、周波数帯域[F1,F2]におけるノイズパワースペクトル分布NSDを算出する。こうして算出されたノイズパワースペクトル分布NSDは、ノイズ低減部120へ送られる。推定部114は、ノイズレベルの推定処理に際して適宜利用するレベル差Δ、並びに、前回の推定処理により得た第1分割帯域の推定ノイズレベルEL1及び第2分割帯域の推定ノイズレベルEL2を内部に保持するようになっている。ここで、レベル差Δは、第1分割帯域及び第2分割帯域の双方ともに、最新に信号成分が含まれていないと評価された時点におけるパワースペクトル分布DS1の平均値MS1から、当該時点におけるパワースペクトル分布DS2の平均値MS2を差し引いた値ある。このため、レベル差Δは、正の値、0及び負の値のいずれにもなり得る。なお、推定部114による推定処理の詳細については、後述する。上記のノイズ低減部120は、パワースペクトル算出部111から送られた入力信号パワースペクトル分布PSDを受けるとともに、推定部114から送られたノイズパワースペクトル分布NSDを受ける。そして、ノイズ低減部120は、入力信号スペクトル分布PSD及びノイズパワースペクトル分布NSDに基づいて、入力信号INDからノイズ成分を除去するノイズ低減処理を施す。ノイズ低減部120による処理結果は、ノイズ低減信号NRDとして、出力端子192を介して、外部ノイズ低減装置100を備える装置がラジオ受信機である場合には、例えば、復調部へ出力される。[動作]以上のようにして構成されたノイズ低減装置100の動作について、ノイズレベル推定処理に主に着目して説明する。受信信号RCDが、入力端子193を介して生成部150で受信されると、生成部150は、ノイズ低減装置100で処理可能な形態で入力信号INDを生成する。そして、生成部150は、生成された入力信号INDを、ノイズ低減装置100より詳しくは、ノイズレベル推定装置110へ送る図1参照。なお、推定部114に保持されているレベル差Δの値は、当初にはΔ0であるものとする。ノイズレベル推定装置110では、パワースペクトル算出部111が、生成部150から送られた入力信号INDを受ける図1参照。入力信号INDを受けたパワースペクトル算出部111は、入力信号INDに対して、所定時間長を有するフレーム期間ごとに時間周波数変換を施す。引き続き、パワースペクトル算出部111は、当該時間周波数変換の結果に基づいて、入力信号スペクトル分布PSDを算出する。そして、パワースペクトル算出部111は、算出された入力信号スペクトル分布PSDを帯域分割部112及びノイズ低減部120へ送る。入力信号パワースペクトル分布PSDを受けた帯域分割部112は、周波数帯域[F1,F2]におけるパワースペクトル分布から、周波数F1から周波数F12までの第1分割帯域におけるパワースペクトル分布DS1と、周波数F12から周波数F2までの第2分割帯域におけるパワースペクトル分布DS2とを抽出する。そして、帯域分割部112は、パワースペクトル分布DS1,DS2を評価部113へ送る。パワースペクトル分布DS1,DS2を受けた評価部113は、パワースペクトル分布DS1,DS2に基づいて、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれに信号成分が含まれているか否かを評価する。かかる評価に際して、評価部113は、まず、パワースペクトル分布DS1の平均値MS1及び分散値DP1を算出する。そして、評価部113は、分散値DP1が所定値DPT1以下である場合に、第1分割帯域には信号成分が含まれていないと評価する。一方、パワースペクトル分布DS1の分散値DP1が所定値DPT1より大きい場合に、周波数帯域第1分割帯域には信号成分が含まれていると評価する。また、評価部113は、パワースペクトル分布DS2の平均値MS2及び分散値DP2を算出する。そして、評価部113は、分散値DP2が所定値DPT2以下である場合に、第2分割帯域には信号成分が含まれていないと評価する。一方、パワースペクトル分布DS2の分散値DP2が所定値DPT2より大きい場合に、第2分割帯域には信号成分が含まれていると評価する。次いで、第1分割帯域には信号成分が含まれていないと評価された場合には、評価部113は、信号成分フラグが無に設定されるとともに、ノイズレベル部に平均値MS1が設定された評価結果ER1を生成する。一方、第1分割帯域には信号成分が含まれていると評価された場合には、評価部113は、信号成分フラグが有に設定された評価結果ER1を生成する。また、第2分割帯域には信号成分が含まれていないと評価された場合には、評価部113は、信号成分フラグが無に設定されるとともに、ノイズレベル部に平均値MS2が設定された評価結果ER2を生成する。一方、第2分割帯域には信号成分が含まれていると評価された場合には、評価部113は、信号成分フラグが有に設定された評価結果ER2を生成する。そして、評価部113は、生成された評価結果ER1,ER2を推定部114へ送る。こうして評価部113から送られた評価結果ER1,ER2を受けると、推定部114が、ノイズレベルの推定処理を実行する。<ノイズレベルの推定処理>ノイズレベルの推定処理に際しては、図2に示されるように、まず、ステップS11において、推定部114が、評価結果ER1における信号成分フラグが有であるか否かを判定することにより、第1分割帯域に信号成分が含まれているか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合ステップS11:Nには、処理はステップS12へ進む。ステップS12では、推定部114が、評価結果ER2における信号成分フラグが有であるか否かを判定することにより、第2分割帯域に信号成分が含まれているか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合ステップS12:Nには、処理はステップS13へ進む。ステップS13では、推定部114が、第1分割帯域及び第2分割帯域の双方ともに信号成分が含まれていない場合のノイズレベルの推定処理である第1推定処理を行う。かかる第1推定処理に際して、推定部114は、評価結果ER1に含まれる平均値MS1を、第1分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。また、推定部114は、評価結果ER2に含まれる平均値MS2を、第2分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。そして、内部に保持されている推定ノイズレベルEL1を平均値MS1に更新するとともに、推定ノイズレベルEL2を平均値MS2に更新する。次に、推定部114は、平均値MS1と平均値MS2との差を算出する。引き続き、推定部114は、レベル差Δを、当該算出された差に更新する。次に、推定部114は、更新された推定ノイズレベルEL1から得られる第1分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布と、更新された推定ノイズレベルEL2から得られる第2分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布とを帯域合成し、周波数帯域[F1,F2]におけるノイズ成分のパワースペクトル分布であるノイズパワースペクトル分布NSDを算出する。そして、推定部114は、算出されたノイズパワースペクトル分布NSDをノイズ低減部120へ送る。この後、ノイズレベルの推定処理が終了する。上記のステップS12における判定の結果が肯定的であった場合ステップS12:Yには、処理はステップS14へ進む。このステップS14では、推定部114が、第1分割帯域には信号成分が含まれていないが、第2分割帯域には信号成分が含まれている場合のノイズレベルの推定処理である第2推定処理を行う。かかる第2推定処理に際して、推定部114は、まず、評価結果ER1に含まれる平均値MS1を、第1分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。そして、推定部114は、内部に保持されている推定ノイズレベルEL1を平均値MS1に更新する。引き続き、推定部114は、当該平均値MS1からレベル差Δの現在値を差し引いた値を、第2分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。そして、推定部114は、内部に保持されている推定ノイズレベルEL2を、当該第2分割帯域におけるノイズレベルであると推定された値に更新する。次に、上記のステップS13の場合と同様に、推定部114は、更新された推定ノイズレベルEL1から得られる第1分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布と、更新された推定ノイズレベルEL2から得られる第2分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布とを帯域合成し、周波数帯域[F1,F2]におけるノイズ成分のパワースペクトル分布であるノイズパワースペクトル分布NSDを算出する。そして、推定部114は、算出されたノイズパワースペクトル分布NSDをノイズ低減部120へ送る。この後、ノイズレベルの推定処理が終了する。上記のステップS11における判定の結果が肯定的であった場合ステップS11:Yには、処理はステップS15へ進む。このステップS15では、推定部114が、評価結果ER2における信号成分フラグが有であるか否かを判定することにより、第2分割帯域に信号成分が含まれているか否かを判定する。ステップS15における判定の結果が否定的であった場合ステップS15:Nには、処理はステップS16へ進む。このステップS16では、推定部114が、第1分割帯域には信号成分が含まれているが、第2分割帯域には信号成分が含まれていない場合のノイズレベルの推定処理である第3推定処理を行う。かかる第3推定処理に際して、推定部114は、まず、評価結果ER2に含まれる平均値MS2を、第2分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。そして、推定部114は、内部に保持されている推定ノイズレベルEL2を平均値MS2に更新する。引き続き、推定部114は、当該平均値MS2にレベル差Δの現在値を加えた値を、第1分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。そして、推定部114は、内部に保持されている推定ノイズレベルEL1を、当該第1分割帯域におけるノイズレベルであると推定された値に更新する。次に、上記のステップS13,S14の場合と同様に、推定部114は、更新された推定ノイズレベルEL1から得られる第1分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布と、更新された推定ノイズレベルEL2から得られる第2分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布とを帯域合成し、周波数帯域[F1,F2]におけるノイズ成分のパワースペクトル分布であるノイズパワースペクトル分布NSDを算出する。そして、推定部114は、算出されたノイズパワースペクトル分布NSDをノイズ低減部120へ送る。この後、ノイズレベルの推定処理が終了する。上記のステップS15における判定の結果が肯定的であった場合ステップS15:Yには、処理はステップS17へ進む。このステップS17では、推定部114が、第1分割帯域及び第2分割帯域の双方ともに信号成分が含まれている場合のノイズレベルの推定処理である第4推定処理を行う。かかる第4推定処理に際して、推定部114は、現時点で内部に保持している推定ノイズレベルEL1を、第1分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。また、推定部114は、現時点で内部に保持している推定ノイズレベルEL2を、第2分割帯域におけるノイズレベルであると推定する。次に、上記のステップS13,S14,S16の場合と同様に、推定部114は、推定ノイズレベルEL1から得られる第1分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布と、推定ノイズレベルEL2から得られる第2分割領域におけるノイズ成分のパワースペクトル分布とを帯域合成し、周波数帯域[F1,F2]におけるノイズ成分のパワースペクトル分布であるノイズパワースペクトル分布NSDを算出する。そして、推定部114は、算出されたノイズパワースペクトル分布NSDをノイズ低減部120へ送る。この後、ノイズレベルの推定処理が終了する。なお、図3には、ステップS13における第1推定処理により得られるノイズパワースペクトル分布NSDの例が示されている。ここで、評価部113による評価結果が図3Aに示されるような場合のノイズパワースペクトル分布NSDが、図3Bに示されている。また、図4には、ステップS14における第2推定処理により得られるノイズパワースペクトル分布NSDの例が示されている。ここで、評価部113により得られた評価結果が図3Aに示される状態から、図4Aに示される状態に変化した場合に得られるノイズパワースペクトル分布NSDが、図4Bに示されている。また、図5には、ステップS16における第3推定処理により得られるノイズパワースペクトル分布NSDの例が示されている。ここで、評価部113により得られた評価結果が図3Aに示される状態から、図5Aに示される状態に変化した場合に得られるノイズパワースペクトル分布NSDが、図5Bに示されている。さらに、図6には、ステップS17における第4推定処理により得られるノイズパワースペクトル分布NSDの例が示されている。ここで、評価部113により得られた評価結果が図3Aに示される状態から、図6Aに示される状態に変化した場合に得られるノイズパワースペクトル分布NSDが、図6Bに示されている。上述したようにして行われた推定部114により推定されたノイズパワースペクトル分布NSD、及び、パワースペクトル算出部111から送られた入力信号パワースペクトル分布PSDを受けたノイズ低減部120は、ノイズ低減処理を行う。かかるノイズ低減処理に際して、まず、入力信号パワースペクトル分布PSDからノイズパワースペクトル分布NSDを差し引く。こうして得られたパワースペクトルに基づいて、ノイズ低減部120は、逆高速フーリエ変換等の手法を用いた周波数時間変換等を行うことにより、ノイズ成分が低減されたノイズ低減信号NRDを生成する。そして、ノイズ低減部120は、生成されたノイズ低減信号NRDを、出力端子192を介して、外部へ出力する。以上説明したように、本実施形態では、所定の周波数帯域における帯域内ノイズ成分のレベルの推定に際して、所定の周波数帯域を含む周波数範囲[F1,F2]を2つに分割した第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれごとに信号成分が含まれているか否かの評価を、評価部113が周期的に行う。引き続き、評価部113による最新の評価の結果に基づいて、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を、推定部114が行う。かかるノイズレベルの推定に際して、評価部113による最新の評価より、信号成分が含まれていないと評価されたノイズ帯域である分割帯域については、推定部114は、当該最新の評価の時点の信号レベルをノイズレベルと推定する。また、評価部113による最新の評価により、信号成分が含まれていると評価された信号成分帯域である分割帯域については、推定部114は、ノイズ帯域におけるノイズレベルの推定結果に基づいて、ノイズレベルを推定する。そして、ノイズレベルの推定結果に基づいて、ノイズ低減部120が、ノイズレベル推定装置110への入力信号に対するノイズ低減処理を行う。したがって、本実施形態によれば、ノイズレベルを精度良く推定し、その推定結果に基づいてノイズ成分を低減することができ、出力信号のSN比を向上させることができる。また、本実施形態では、推定部114は、分割帯域のうちの一の分割帯域と、当該一の分割帯域とは異なる他の分割周波数帯域との双方が、ノイズ帯域であると最新に評価された際に推定された、一の分割帯域と他の分割帯域とのノイズレベル差であるレベル差を算出する。そして、その後に、一の分割帯域が信号成分帯域となり、他の分割帯域がノイズ帯域となっている場合の当該一の分割周波数帯域におけるノイズレベルを、他の分割帯域のノイズレベルとの差が当該レベル差となるノイズレベルと推定する。このため、実際のノイズレベルの変化に第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれに追従して、当該一の分割周波数帯域におけるノイズレベルを推定することができる。また、本実施形態では、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれのパワースペクトル分布の分散値に基づいて、評価部113が、信号成分が含まれているか否かの評価を行う。このため、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれについて、信号成分が含まれているか否かの評価を合理的に行うことができる。[実施形態の変形]本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施形態では、最新フレーム期間における入力信号のパワースペクトル分布からノイズパワースペクトル分布を差し引いてノイズ低減信号を生成するというスペクトルサブトラクション法を用いてノイズ低減処理を行った。これに対して、ノイズ低減手法として、例えば、ノイズパワースペクトル分布に基づいて時間領域のノイズ信号を生成し、当該ノイズ信号の位相を反転させた信号を、入力信号に加算して、ノイズ低減信号を生成するようにしてもよい。また、上記の実施形態では、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれのパワースペクトル分布の分散値に基づいて、評価部113が、信号成分が含まれているか否かの評価を行うようにした。これに対し、他の統計的な手法を用いて、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれに信号成分が含まれているか否かの評価を行うようにしてもよい。また、上記の実施形態では、一方の分割帯域が信号成分帯域であり、他方の分割帯域がノイズ帯域となっている場合に、信号成分帯域のノイズレベルの推定に際して、ノイズ帯域の推定ノイズレベルとの差を、一挙にレベル差Δとするようにして信号成分帯域のノイズレベルを推定するようにした。これに対し、信号成分帯域のノイズレベルの推定に際して、ノイズ帯域の推定ノイズレベルとの差が、連続的に、又は、段階的に、徐々にレベル差Δに近付けるようにして、その後の信号成分帯域のノイズレベルを推定するようにしてもよい。また、上記の実施形態では、周波数帯域[F1,F2]を2個に分割した第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれごとに信号成分が含まれているか否かの評価を行い、第1分割帯域及び第2分割帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行うようにした。これに対し、周波数範囲[F1,F2]を3個以上に分割し、各分割帯域のそれぞれごとに信号成分が含まれているか否かの評価を行った後、各分割帯域のそれぞれにおけるノイズレベルの推定を行うようにしてもよい。この場合には、分割帯域がノイズ帯域である場合には、上記の実施形態と同様に、当該分割帯域における信号レベルを、当該分割帯域におけるノイズレベルと推定する。また、信号成分帯域の周波数軸における一方側にのみノイズ帯域が存在している場合には、当該信号成分帯域に最も近接したノイズ帯域のノイズレベルの推定結果、及び、以前に得られたレベル差に基づいて、上記の実施形態と同様に、当該信号成分帯域のノイズレベルを推定する。さらに、信号成分帯域の周波数軸における両側にのみノイズ帯域が存在している場合には、当該信号成分帯域の周波数軸の一方側で最も近接した第1ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果、及び、以前に得られた第1ノイズ帯域との第1レベル差、並びに、当該信号成分帯域の周波数軸の他方側で最も近接した第2ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果、及び、以前に得られた第2ノイズ帯域との第2レベル差に基づいて、当該信号成分帯域のノイズレベルを推定する。例えば、図7に示されるように、当該信号成分帯域の周波数軸の一方側端部のノイズレベルを、第1ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果、及び、第1レベル差に基づいて推定する。また、当該信号成分帯域の周波数軸の一方側端部のノイズレベルを、第2ノイズ帯域のノイズレベルの推定結果、及び、第2レベル差に基づいて推定する。そして、当該一方側端部の推定ノイズレベルから、当該他方側端部の推定ノイズレベルに、周波数の変化に従って線形にノイズレベルが変化するものとして、当該信号成分帯域のノイズレベルを推定するようにすればよい。なお、図7には、周波数範囲[F1,F2]を、第1分割帯域[F1,F3F1<F3<F2]、第2分割帯域[F3,F4F3<F4<F2]、及び、第3分割帯域[F4,F2]の3個に分割した場合において、第2分割帯域のみが信号成分帯域である場合が示されている。また、図7には、第1分割帯域の推定ノイズレベルが値EL1であり、第3分割帯域の推定ノイズレベルが値EL3であるとともに、第1分割帯域と第2分割帯域とのレベル差が値Δ12であり、第2分割帯域と第3分割帯域とのレベル差が値Δ23であるものとしている。また、上記の実施形態では、ラジオ受信機に本発明を適用することを想定したが、固定電話機や携帯電話機等の音声通信装置に本発明を適用してもよい。なお、上記の実施形態におけるノイズ低減装置100の一部又は全部を中央処理装置CPU:CentralProcessingUnit、読出専用メモリROM:ReadOnlyMemory、ランダムアクセスメモリRAM:RandomAccessMemory等を備えた演算手段としてのコンピュータとして構成し、予め用意されたプログラムを当該コンピュータで実行することにより、上記の実施形態における処理の一部又は全部を実行するようにしてもよい。また、このプログラムは、CD-ROM、DVD等の可搬型記録媒体に記録された形態で取得されるようにしてもよいし、インターネットなどのネットワークを介した配信の形態で取得されるようにしてもよい。"