"ノイズ抑制方法であって、主音響信号を含む2又はそれ以上の音響信号を受信するステップと、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するステップと、前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって、前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するステップとを有するノイズ抑制方法。前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、前記ノイズキャンセルの適応は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定されるレベル差キューによって制御される、請求項1に記載のノイズ抑制方法。カスケードにおいて構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、前記ノイズキャンセルモジュールは、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、請求項1に記載のノイズ抑制方法。最初のノイズキャンセルモジュールが音響信号のいずれかの対の入力を受け、次のノイズキャンセルモジュールがいずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受ける、請求項3に記載のノイズ抑制方法。強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、前記強調信号推定は、音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又はあらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力を含み、前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、請求項1に記載のノイズ抑制方法。ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、請求項1に記載のノイズ抑制方法。クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップを更に有し、前記マイクロフォン間レベル差は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定される、請求項6に記載のノイズ抑制方法。カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項6に記載のノイズ抑制方法。カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するステップと、前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項6に記載のノイズ抑制方法。いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受けるノイズキャンセルモジュールのいずれか1つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項6に記載のノイズ抑制方法。前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、請求項4に記載のノイズ抑制方法。ノイズ抑制システムであって、メモリにおいて記憶され、主音響信号を含む2又はそれ以上の音響信号を受信するようプロセッサによって実行される周波数解析モジュールと、メモリにおいて記憶され、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するようプロセッサによって実行されるILDモジュールと、メモリにおいて記憶され、前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するようプロセッサによって実行されるノイズ減算モジュールとを有するノイズ抑制システム。前記ノイズ減算モジュールは、前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるよう実行可能であり、前記ノイズキャンセルの適応は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定されるレベル差キューによって制御される、請求項12に記載のノイズ抑制システム。更に、カスケード連通において構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルが実行され、前記ノイズキャンセルモジュールは、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、請求項12に記載のノイズ抑制システム。第1のノイズキャンセルモジュールは、プロセッサによって実行される場合に、音響信号のいずれかの対の入力を受け、第2のノイズキャンセルモジュールは、いずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受けるようプロセッサによって実行可能である、請求項14に記載のノイズ抑制システム。メモリにおいて記憶され、強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するようプロセッサによって実行されるポストフィルタモジュールを更に有し、前記強調信号推定は、音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又はあらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力を含み、前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、請求項12に記載のノイズ抑制システム。ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、請求項1に記載のノイズ抑制方法。前記マイクロフォン間レベル差情報は、メモリにおいて記憶され且つプロセッサによって実行されるクラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ出力され、前記マイクロフォン間レベル差は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定される、請求項17に記載のノイズ抑制システム。前記ILDモジュールは、カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するようプロセッサによって実行される、請求項17に記載のノイズ抑制システム。前記ノイズキャンセルモジュールは、カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するよう実行可能であり、前記ILDモジュールは、前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するよう実行可能である、請求項17に記載のノイズ抑制システム。ノイズキャンセルモジュールは、いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受ける1又はそれ以上のノイズキャンセルモジュールのいずれか1つの出力としてノイズリファレンス信号を生成するよう実行可能であり、前記ILDモジュールは、前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成し、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するよう実行可能である、請求項17に記載のノイズ抑制方法。前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、請求項15に記載のノイズ抑制方法。ノイズ抑制方法のための命令を提供するプログラムを坦持する、機械により読み取り可能な媒体であって、前記ノイズ抑制方法は、主音響信号を含む2又はそれ以上の音響信号を受信するステップと、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するステップと、前記主音響信号以外の他の音響信号から得られるノイズ成分を前記主音響信号から減じることによって、前記主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するステップとを有する、機械により読み取り可能な媒体。前記主音響信号の前記ノイズキャンセルを適応させるステップを更に有し、前記ノイズキャンセルの適応は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定されるレベル差キューによって制御される、請求項23に記載の機械により読み取り可能な媒体。カスケードにおいて構成されるノイズキャンセルモジュールによってノイズキャンセルを実行するステップを更に有し、前記ノイズキャンセルモジュールは、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかを処理する、請求項23に記載の機械により読み取り可能な媒体。最初のノイズキャンセルモジュールが音響信号のいずれかの対の入力を受け、次のノイズキャンセルモジュールがいずれかの他の音響信号の入力及び前のノイズキャンセルモジュールの出力を受ける、請求項25に記載の機械により読み取り可能な媒体。強調信号推定及びノイズリファレンスを用いてポストフィルタリングを実行するステップを更に有し、前記強調信号推定は、音響信号のいずれかの対に対して作用するノイズキャンセルモジュールの出力、又はあらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力を含み、前記ノイズリファレンスは、あらゆるカスケード接続されたノイズキャンセル段を含むノイズキャンセルモジュールの出力、又は前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれかを含む、請求項23に記載の機械により読み取り可能な媒体。ノイズ抑制は、マイクロフォン間レベル差情報に基づき実行される、請求項23に記載の機械により読み取り可能な媒体。クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップを更に有し、前記マイクロフォン間レベル差は、音響信号のいずれかの対、又は音響信号のいずれかの対に基づく第1のノイズキャンセルモジュールの第1の出力、及び前記音響信号の対に含まれていない音響信号のいずれか1つ、又は音響信号のいずれかの対に基づく前記第1のノイズキャンセルモジュールの前記第1の出力及び第2の出力の間で測定される、請求項28に記載の機械により読み取り可能な媒体。カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから生成されるいずれかのノイズキャンセルモジュールの出力から、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項28に記載の機械により読み取り可能な媒体。カスケード構成における前のノイズキャンセルモジュールの出力といずれかの音響信号とから、ノイズキャンセルされた出力を生成するステップと、前記ノイズキャンセルされた出力といずれかの音響信号とから、前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項28に記載の機械により読み取り可能な媒体。いずれかの音響信号と前のノイズキャンセルモジュールのノイズ出力とを受けるノイズキャンセルモジュールのいずれか1つの出力として、ノイズリファレンス信号を生成するステップと、前記ノイズリファレンス信号といずれかのノイズキャンセルモジュールのスピーチリファレンス出力とから前記マイクロフォン間レベル差情報を生成するステップと、クラスタトラッカモジュール及びポストプロセッサへ前記マイクロフォン間レベル差情報を出力するステップとを更に有する請求項28に記載の機械により読み取り可能な媒体。前記マイクロフォン間レベル差は、クラスタトラッカによって正規化される、請求項26に記載の機械により読み取り可能な媒体。本技術は、独立しているが相補的である2つの2マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差intermicrophoneleveldifference方法及びヌル処理nullprocessingノイズ減算方法の組み合わせを用いる。これらの方法は、ノイズ抑制性能を最大限とするよう互いを助け補完する。夫々の2マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の1又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。例となるマクロフォン配置は、ノイズ抑制のために2つのマイクロフォンの2つの組を使用してよく、マイクロフォンの組は2又はそれ以上のマイクロフォンを有する。第1のマイクロフォン及び第2のマイクロフォンは、ノイズキャンセルを達成するために使用される音響信号を提供するよう互いに近接して位置付けられてよい。第3のマイクロフォンは、第3のマイクロフォン及び第1又は第2のマイクロフォンによって提供されるオーディオ信号からレベルキューを得るために、拡散マイクロフォン構成において第1又は第2のマイクロフォンのいずれか一方に対して間隔を空けられてよいあるいは、第3のマイクロフォンよりむしろ第1のマイクロフォン又は第2のマイクロフォンのいずれか一方として実施されてよい。レベルキューは、1又はそれ以上のクラスタトラッキング制御信号を決定するために使用されるマイクロフォン間レベル差intermicrophoneleveldifferenceILDにより表される。ノイズキャンセルされた主音響信号及びILDに基づくクラスタトラッキング制御信号は、ポストフィルタリングの間、スピーチ推定信号に適用されるマスクを適応生成するために使用される。ノイズ抑制のための実施形態は2又はそれ以上の信号を受信してよい。該2又はそれ以上の信号は主音響信号を含んでよい。レベル差は、2又はそれ以上の音響信号のいずれかの対から決定されてよい。ノイズキャンセルは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって、主音響信号に対して実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。ノイズ抑制のためのシステムの実施形態は、周波数解析モジュール、ILDモジュール、及び少なくとも1つのノイズ減算モジュールを有してよい。それらのモジュールの全てはメモリに記憶され、プロセッサによって実行されてよい。前記周波数解析モジュールは、2又はそれ以上の音響信号を受信するよう実行されてよく、該2又はそれ以上の音響信号は主音響信号を含む。前記ILDモジュールは、前記2又はそれ以上の音響信号のいずれかの対からレベル差キューを決定するよう実行されてよい。前記ノイズ減算モジュールは、ノイズ成分を主音響信号から減じることによって主音響信号に対してノイズキャンセルを実行するよう実行されてよい。前記ノイズ成分は、主音響信号以外の他の音響信号から得られる。実施形態は、プログラムを坦持する機械により読み取り可能な媒体を含んでよい。前記プログラムは、上記のノイズ抑制方法のための命令を提供してよい。独立しているが相補的である2つの2マイクロフォン信号処理方法、すなわち、マイクロフォン間レベル差方法及びヌル処理ノイズ減算方法が、ノイズ抑制性能を最大限とするよう組み合わされ得る。夫々の2マイクロフォン方法又は手法は、最適な構成において働くよう構成されてよく、オーディオ装置の1又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。オーディオ装置は、ノイズ抑制のために2対のマイクロフォンを利用してよい。第1及び第2のマイクロフォンは、互いに近接して位置付けられてよく、ノイズキャンセルを達成するために使用されるオーディオ信号を提供してよい。第3のマイクロフォンは、第1のマイクロフォン又は第2のマイクロフォンのいずれか一方と拡散マイクロフォン構成において間隔を空けられてよく、レベルキューを得るためにオーディオ信号を提供してよい。レベルキューは、関連する音響構造及びトランスデューサによる歪みを相殺するよう、マイクロフォン間レベル差ILDにおいてエンコードされ、クラスタトラッカによって正規化される。クラスタトラッキング及びレベル差決定は、以下でより詳細に論じられる。幾つかの実施形態において、広げられたマイクロフォンの対からのILDキューは正規化され、第1のマイクロフォン及び第2のマイクロフォンにより実施されるノイズキャンセルの適応を制御するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、後処理乗法マスクpostprocessingmultiplicativemaskはポストプロセッサにより実施されてよい。ポストプロセッサは幾通りかの方法で得られ、それらの方法のうちの1つは、音声成分を除去するよう第3のマイクロフォンから受信される信号をヌル処理することによってノイズリファレンスの導出を伴ってよい。本技術の実施形態は、携帯電話機、電話端末、及び会議システム等の、しかしこれらに限られない、音響を受け取るよう構成されるあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。有利に、例となる実施形態は、音声歪みを最小限としながら改善されたノイズ抑制を提供するよう構成される。本技術の実施形態は携帯電話機の動作を参照して記載されるが、本技術はあらゆるオーディオ装置において実施されてよい。図1を参照すると、本技術の実施形態が実施され得る環境が示されている。ユーザは、オーディオ装置104に対する音源102として行動してよい。例となるオーディオ装置104は、マイクロフォン106、108及び110を有するマイクロフォンアレイを有してよい。マイクロフォンアレイは、マイクロフォン106及び108による近接マイクロフォンアレイと、マイクロフォン110及びマイクロフォン106又は108のいずれか一方による拡散マイクロフォンアレイとを含んでよい。マイクロフォン106、108及び110の1又はそれ以上は、例えば、互いから2から20センチメートルcmといったように、互いに対して如何なる距離においても配置されてよい。マイクロフォン106、108及び110は、音源102及びノイズ112から音声すなわち、音響信号を受けてよい。ノイズ112は、図1において単一の場所から入来するように示されているが、音源102と異なる1又はそれ以上の場所からのあらゆる音声を含んでよく、反響音及びエコーを含んでよい。ノイズ112は、定常、非定常、又は定常及び非定常ノイズの組み合わせであってよい。オーディオ装置104におけるマイクロフォン106、108及び110の位置は様々であってよい。例えば、図1において、マイクロフォン110は、オーディオ装置104の背面上部に位置付けられ、マイクロフォン106及び108は、オーディオ装置104の前面下部及び背面下部に位置付けられる。図2の実施形態において、マイクロフォン110は、オーディオ装置104の側面上部に位置付けられ、マイクロフォン106及び108はオーディオ装置104の側面下部に位置付けられる。マイクロフォン106、108及び110は夫々、M1、M2及びM3とラベル表示される。たとえマイクロフォンM1及びM2が互いに対して近接しているように表され、マイクロフォンM3がマイクロフォンM1及びM2から更に相隔たっているとしても、如何なるマイクロフォン信号結合も、ノイズキャンセルを達成し且つ2つのオーディオ信号間のレベルキューを決定するよう処理され得る。M1、M2及びM3の記号表示はマイクロフォン106、108及び110により任意であり、マイクロフォン106、108及び110のいずれがM1、M2及びM3であってもよい。マイクロフォン信号の処理は、図4A乃至5に関して以下でより詳細に論じられる。図1及び2において表される3つのマイクロフォンは、例となる実施形態に相当する。本技術は、例えば、2、3、4、5、6、7、8、9、10又はそれ以上のマイクロフォンといったように、如何なる数のマイクロフォンを用いても実施されてよい。2又はそれ以上のマイクロフォンによる実施形態において、信号は以下でより詳細に論じられるように処理され得、信号はマイクロフォンの対と関連付けられ、各対は異なるマイクロフォンを有してよく、あるいは、1又はそれ以上のマイクロフォンを共有してよい。図3は、例となるオーディオ信号のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ装置104は、マイクロフォン106、マイクロフォン108、マイクロフォン110、プロセッサ302、オーディオ処理システム304、及び出力装置306を有する受音装置である。オーディオ装置104は、オーディオ装置104の動作に必要な更なる構成要素図示せず。、例えば、アンテナ、インターフェース部、非オーディオ入力部、メモリ及び他の構成要素を有してよい。プロセッサ302は、オーディオ信号のためのノイズ抑制を含む、ここで記載される機能を実行するよう、オーディオ装置104のメモリ図3に図示せず。に記憶されている命令及びモジュールを実行してよい。オーディオ処理システム304は、受信信号においてノイズを抑制してオーディオ信号を出力装置306へ供給するよう、マイクロフォン106、108及び110M1、M2及びM3によって受信された音響信号を処理してよい。オーディオ処理システム304は、図3に関して以下でより詳細に論じられる。出力装置306は、オーディオ出力をユーザに提供するあらゆる装置である。例えば、出力装置306は、会議開催装置におけるヘッドセット若しくはハンドセットの受話器又はスピーカを有してよい。図4Aは、例となるオーディオ処理システム304のブロック図である。例となる実施形態において、オーディオ処理システム304は、オーディオ装置104内のメモリ装置内で具現される。オーディオ処理システム304は、周波数解析モジュール402及び404と、ILDモジュール406と、NPNSモジュール408と、クラスタトラッカ410と、ノイズ推定モジュール412と、ポストフィルタモジュール414と、乗算器416と、周波数合成モジュール418とを有してよい。オーディオ処理システム304は、図4Aに表されている以外のより多くの又はより少ない構成要素を有してよく、モジュールの機能は、より少ない又は更なるモジュールにまとめられ又は拡張されてよい。例となる通信ラインが図4A及び他の図例えば、図4B及び5の様々なモジュールの間に表されている。それらの通信ラインは、どのモジュールが他のモジュールと通信上結合されるのかを制限するよう意図されない。更に、ラインの視覚表示例えば、破線、点線、交互破線及び点線は、特定の通信を示すよう意図されず、むしろシステムの視覚的な提示を助けるよう意図される。動作において、音響信号はマイクロフォンM1、M2及びM3によって受信され、電気信号に変換され、それらの電気信号は周波数解析モジュール402及び404により処理される。一実施形態において、周波数解析モジュール402は、音響信号を捕らえ、フィルタバンクによってシミュレーションされる蝸牛cochleaすなわち、蝸牛域の周波数解析を再現する。周波数解析モジュール402は、音響信号を周波数サブバンドに分けてよい。サブバンドは、フィルタの帯域幅が周波数解析モジュール402によって受信される信号の帯域幅よりも狭い入力信号に対するフィルタリング動作の結果である。代替的に、短時間フーリエ変換shorttimeFouriertransformSTFT、サブバンドフィルタバンド、変調複素重複変換modulatedcomplexlappedtransforms、蝸牛モデル、ウェーブレット等のような他のフィルタが、周波数の解析及び合成のために使用され得る。大部分の音声例えば、音響信号は複雑であり、1よりも多い周波数を有するので、音響信号に対するサブバンド解析は、どの個別周波数がフレーム例えば、所定の時間期間中で複素音響信号において存在するのかを決定する。例えば、フレームの長さは、4ms、8msm又はその他の時間長さであってよい。幾つかの実施形態においては、全くフレームがなくてよい。結果として、高速蝸牛変換fastcochleatransformFCT領域におけるサブバンド信号が得られる。サブバンドフレーム信号は、周波数解析モジュール402及び404からILDモジュール406及びヌル処理ノイズ減算NPNSモジュール408へ供給される。NPNSモジュール408は、サブバンドごとに主音響信号からノイズ成分を適応減算してよい。そのようなものとして、NPNSモジュール408の出力は、主音響信号におけるノイズのサブバンド推定と、主音響信号における音声ノイズを減じられたサブバンド信号の形をとる。又は他の所望の音声のサブバンド推定とを含む。図4Bは、NPNSモジュール408の例となる実施を表す。NPNSモジュール408は、ヌル処理減算ブロック420及び422のカスケードとして実施されてよい。2つのマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第1のNPNSブロック420への入力として受信される。第3のマイクロフォンに関連するサブバンド信号は、第1のNPNSブロック420の出力とともに、第2のNPNSブロック422への入力として受信される。サブバンド信号は、以下の式:α,β,γ∈[1,2,3]、α≠β≠γが成立するように、Mα、Mβ及びMγとして図4Bにおいて表されている。Mα、Mβ及びMγの夫々は、図1及び2のマイクロフォン106、108及び110のいずれかと関連付けられてよい。第1のNPNSブロック420は、Mα及びMβとして表されている、いずれか2つのマイクロフォンによるサブバンド信号を受信する。第1のNPNSブロック420は、更に、クラスタトラッキングモジュール410からクラスタトラッカ実現信号CT1を受信してよい。第1のNPNSブロック420は、ノイズキャンセルを実行し、音声リファレンス出力S1及びノイズリファレンス出力N1の出力を夫々点A及びBで生成する。第2のNPNSブロック422は、Mγのサブバンド信号の入力と、第1のNPNSブロック420の出力とを受け取る。第2のNPNSブロック422が第1のNPNSブロック420からノイズリファレンス出力N1を受け取る点Cが点Aに結合される場合に、第2のNPNSブロック422はヌル処理ノイズ減算を実行し、第2の音声リファレンス出力S2及び第2のノイズリファレンス出力N2の出力を生成する。それらの出力は、図4AにおけるNPNSモジュール408による出力として供給され、それにより、S2はポストフィルタモジュール414及び乗算器416へ供給され、一方、N2はノイズ推定モジュール412へ又は直接ポストフィルタモジュール414へ供給される。1又はそれ以上のNPNSモジュールの様々な変形が、NPNSモジュール408を実施するために使用されてよい。幾つかの実施形態において、NPNSモジュール408は、単一のNPNSブロック420により実施されてよい。幾つかの実施形態において、NPNSモジュール408の第2の実施は、オーディオ処理システム304内で設けられてよく、点Cは点Bへ接続され、そのようなものとして、例えば、かかる実施形態は図5において表され、以下でより詳細に論じられる。NPNSモジュールによって実施されるヌル処理ノイズ減算の例は、2008年6月30日に出願された米国特許出願第12/215980号発明の名称SystemandMethodforProvidingNoiseSuppressionUtilizingNullProcessingNoiseSubtractionにおいて開示されている。その開示は、参照により本願に援用される。2つのノイズ減算モジュールのカスケードが図4Bにおいて表されているが、更なるノイズ減算モジュールがNPNSモジュール408を実施するために、例えば、4Bに表されているようなカスケード形態において使用されてよい。ノイズ減算モジュールのカスケードは、3、4、5又はその他の数のノイズ減算モジュールを有してよい。幾つかの実施形態において、カスケード接続されるノイズ減算モジュールの数は、マイクロフォンの数よりも少ない数であってよい例えば、8個のマイクロフォンについて、カスケード接続されるノイズ減算モジュールは7個であってよい。。図4Aに戻ると、周波数解析モジュール402及び404のサブバンド信号は、時間インターバルの間のエネルギレベル推定を決定するよう処理されてよい。エネルギ推定は、音響信号及び蝸牛チャネルの帯域幅に基づいてよい。エネルギレベル推定は、周波数解析モジュール402若しくは404、エネルギ推定モジュール図示せず。、又はILDモジュール406のような他のモジュールによって、決定されてよい。計算されたエネルギレベルから、マイクロフォン間レベル差ILDがILDモジュール406によって決定されてよい。ILDモジュール406は、マイクロフォンM1、M2又はM3のいずれかについての計算されたエネルギ情報を受け取ってよい。ILDモジュール406は、一実施形態において次のように、数学的に近似されてよい:ここで、E1は、マイクロフォンM1、M2及びM3のうちの2つのマイクロフォンのエネルギレベル差であり、E2は、E1に使用されないマイクロフォンと、E1に使用される2つのマイクロフォンのうちの一方のマイクロフォンとのエネルギレベル差である。E1及びE2は両方とも、エネルギレベル推定から求められる。この式は、-1から1の間の有界な結果を与える。例えば、ILDは、E2が0になるときに1になり、E1が0になるときに-1になる。よって、音源がE1に使用される2つのマイクロフォンに近く、且つ、ノイズが存在しない場合、ILD=1であるが、更なるノイズが加えられると、ILDは変化する。代替の実施形態において、ILDは次の式によって近似されてよい:ここで、E1t,ωは音声優位の信号のエネルギであり、E2t,ωはノイズ優位の信号のエネルギである。ILDは時間及び周波数において変化し、-1から1の間で有界である。ILD1は、図4Bにおいて第1のNPNSブロック420によって受信される信号についてクラスタトラッカ実現を決定するために使用される。ILD1は:ILD1={ILDM1,Mi、i∈[2,3]}のように、決定されてよい。ここで、M1は、所望の源例えば、口基準点に最も近い第1のマクロフォンを表し、Miは、第1のマイクロフォン以外の他のマイクロフォンを表す。ILD1は、第1のNPNSブロック420への入力と関連する2つのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定され得る。幾つかの実施形態において、ILD1は、第1のマイクロフォンと他の2つのマイクロフォンとの間で、より高く評価されたILDとして決定される。ILD2は、図4Bにおいて第2のNPNSブロック422によって受信される信号についてクラスタトラッカ実現を決定するために使用されてよい。ILD2は:ILD2={ILD1;ILDMi,S1、i∈[β,γ];ILDMi,N1、i∈[α,γ];ILDS1,N1}のように、3つ全てのマイクロフォンのフレームサブバンド信号のエネルギ推定から決定されてよい。エネルギレベル推定及びマイクロフォン間レベル差を決定することは、2006年1月30日に出願された米国特許出願第11/343524号発明の名称SystemandmethodforutilizingintermicrophoneleveldifferencesforSpeechEnhancementにおいてより詳細に論じられている。この開示は、参照により本願に援用される。クラスタトラッキングモジュール410は、ILDモジュール406からサブバンドフレーム信号のエネルギ推定間のレベル差を受け取ってよい。ILDモジュール406は、マイクロフォン信号、音声又はノイズ信号のエネルギ推定からILD信号を生成してよい。ILD信号は、ノイズキャンセルの適応を制御し且つポストフィルタモジュール414によるマスクを生成するために、クラスタトラッカ410によって使用されてよい。ノイズ抑制の適応を制御するためにILDモジュール406によって生成されるILD信号の例は、ILD1及びILD2を含む。例となる実施形態に従って、トラッキングモジュール410は、音声からノイズ及びディストラクタdistractersを区別すなわち、分類し、その結果をNPNSモジュール408及びポストフィルタモジュール414へ与える。ILD歪みは、多くの実施形態において、固定の例えば、変則的な又は不適合のマイクロフォン応答から又はゆっくりと変化する例えば、ハンドセット、話者、又は部屋の形状及び位置の変化要因によって生じうる。そのような実施形態において、ILD歪みは、実装時間buildtimeの解明又はランタイムの追跡のいずれかのための推定に基づき補償されてよい。本発明の例となる実施形態は、クラスタトラッカ410が、源例えば、発話及びノイズ例えば、背景のILDについて周波数毎に動的に変化する推定を与えるようランタイムでそれらの推定を動的に計算することを可能にする。クラスタトラッカ410は、音響信号から得られる音響特性に少なくとも部分的に基づく音響特性の大局的な要約globalsummaryと、大局的なランニング推定globalrunningestimate及び音響特性の大局的な要約に基づく瞬時の大局的な分類instantaneousglobalclassificationとを決定してよい。大局的なランニング推定は更新されてよく、瞬時の局所的な分類は、1又はそれ以上の音響特性に少なくとも基づき、導出される。次いで、スペクトルエネルギ分類は、瞬時の局所的な分類及び1又はそれ以上の音響特性に少なくとも部分的に基づき、決定されてよい。幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ410は、それらの局所的なクラスタ及び観測に基づき、エネルギスペクトルにおける点を発話又はノイズであると分類する。そのようなものとして、エネルギスペクトルにおける各点の局所バイナリマスクは、発話又はノイズのいずれか一方として特定される。クラスタトラッカ410は、サブバンド毎にノイズ/発話分類信号を生成し、その分類をNPNSモジュール408へ、そのキャンセラパラメータシグマ及びアルファ適応を制御するために供給してよい。幾つかの実施形態において、分類は、ノイズと発話との間の区別を示す制御信号である。NPNSモジュール408は、受け取ったマイクロフォンエネルギ推定信号例えば、Mα、Mβ及びMγにおいてノイズを推定するために分類信号を用いてよい。幾つかの実施形態において、クラスタトラッカ410の結果は、ノイズ推定モジュール412へ転送されてよい。本質的に、目下のノイズ推定は、ノイズが位置するエネルギスペクトルの場所とともに、オーディオ処理システム304内でノイズ信号を処理するために与えられる。クラスタトラッカ410は、マイクロフォンM1及びM2又はM1、M2及びM3によって実施されるNPNSの適応を制御するためにマイクロフォンM3及びマイクロフォンM1又はM2のいずれか一方からの正規化されたILDキューを使用する。よって、追跡されるILDは、NPNSサブバンド源推定の適応を制御するマスク416で適用されるポストフィルタモジュール414におけるサブバンド決定マスクを導出するために使用される。クラスタトラッカ410によってクラスタを追跡する例は、2007年12月21日に出願された米国特許出願第12/004897号発明の名称SystemandMethodforAdaptiveclassificationofAudioSourcesにおいて開示されている。この開示は、参照により本願に援用される。ノイズ推定モジュール412は、ノイズNt,ωを推定するためにノイズ/発話分類制御信号及びNPNS出力を受け取ってよい。クラスタトラッカ410は、発話からノイズ及びディストラクタを区別すなわち、分類し、その結果をノイズ処理のために提供する。幾つかの実施形態において、結果は、ノイズ推定を導出するためにノイズ推定モジュール412へ与えられてよい。ノイズ推定モジュール412によって決定されるノイズ推定は、ポストフィルタモジュール414へ与えられる。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール414は、NPNSモジュール408のノイズ推定出力ブロッキングマトリクスの出力と、クラスタトラッカ410の出力とを受け取り、その場合に、ノイズ推定モジュール412は用いられない。ポストフィルタモジュール414は、クラスタトラッキングモジュール410又は、実装されるならば、ノイズ推定モジュール412からのノイズ推定と、NPNSモジュール408からの音声推定出力例えば、S1又はS2とを受け取る。ポストフィルタモジュール414は、ノイズ推定及び音声推定に基づきフィルタ推定を導出する。一実施形態において、ポストフィルタモジュール414は、ウィーナーWeinerフィルタのようなフィルタを実装する。代替の実施形態は他のフィルタ考える。従って、ウィーナーフィルタ近似は、一実施形態に従って、次のように近似されてよい:ここで、Psは発話の電力スペクトル密度であり、Pnはノイズの電力スペクトル密度である。一実施形態に従って、Pnは、ノイズ推定モジュール412によって決定され得るノイズ推定Nt,ωである。例となる実施形態において、Ps=E1t,ω-βNt,ω。ここで、E1t,ωは、NPNSモジュール408の出力でのエネルギであり、Nt,ωは、ノイズ推定モジュール412によって供給されるノイズ推定である。ノイズ推定はフレーム毎に変化するので、フィルタ推定もフィルタ毎に変化する。βは、ILDの関数である過減算oversubtraction項である。βは、ノイズ推定モジュール412の最小統計minimumstatisticsの偏りを補償し、聴覚重み付けperceptualweightingを形成する。時定数が異なるので、偏りは純粋なノイズの部分とノイズ及び発話の部分との間で異なる。従って、幾つかの実施形態において、この偏りの補償は必要でありうる。例となる実施形態において、βは経験的に決定される例えば、大きなILDでは2~3dB、低いILDでは6~9dB。上記の例となるウィーナーフィルタの式において、αは、推定されるノイズ成分を更に抑制する係数である。幾つかの実施形態において、αは如何なる正の値であってもよい。非線形膨張がαを2に設定することによって得られる。例となる実施形態に従って、αは経験的に決定され、W=Ps/PsPnの主部が所定値例えば、1であるWの最大値から12dB下がった値を下回る場合に適用される。ウィーナーフィルタ推定は例えば、1つのフレームから次のフレームへ瞬時に変化し、ノイズ及び発話の夫々の推定は各フレームの間で大いに変動しうるので、ウィーナーフィルタ推定の適用は、そのままで、アーティファクト例えば、不連続、ブリップblips、過渡現象、等を生じうる。従って、任意のフィルタ平滑が、時間の関数として音響信号に適用されるウィーナーフィルタ推定を平滑化するよう実行されてよい。一実施形態において、フィルタ平滑は:Mt,ω=λst,ωWt,ω1-λst,ωMt-1,ωのように、数学的に近似されてよい。ここで、λsは、ウィーナーフィルタ推定と第1のマイクロフォンエネルギE1との関数である。クラスタトラッカの第2の例は、NP-ILD、例えば、NP-NS出力間のILD及び発話を除去するようM3オーディオ信号をヌル処理することによって生成されるNPNS処理又はマイクロフォンM3からの信号を追跡するために使用されてよい。ILDは、次のように与えられてよい:ここで、は、以下でより詳細に論じられる図5におけるモジュール520の出力として導出される。ポストフィルタモジュール414によって処理された後、NPNSモジュール408の周波数サブバンド出力は、発話を推定するようポストフィルタモジュール414からのウィーナーフィルタ推定をマスク416で乗じられる。上記のウィーナーフィルタに係る実施形態において、発話推定は、St,ω=X1t,ωMt,ωによって近似される。ここで、X1は、NPNSモジュール408の音響信号出力である。次に、発話推定は、周波数合成モジュール418によって蝸牛域から時間領域に逆変換される。変換は、周波数合成モジュール418において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの位相シフトされた信号を合算することを含んでよい。代替的に、変換は、周波数合成モジュール418において、マスク周波数サブバンドを捕り、蝸牛チャネルの周波数の逆数inversefrequencyをそれらに乗じることを含んでよい。変換が完了すると、信号は出力装置306を介してユーザに出力される。図5は、他の例となるオーディオ処理システム304のブロック図である。図5のシステムは、周波数解析モジュール402及び404と、ILDモジュール406と、クラスタトラッキングモジュール410と、NPNSモジュール408及び520と、ポストフィルタモジュール414と、乗算器416と、周波数合成モジュール418とを有する。図5のオーディオ処理システム304は、マイクロフォンM1、M2及びM3の周波数サブバンドが夫々、ILDモジュール406に加えて、NPNSモジュール408及びNPNSモジュール520の両方に与えられる点を除いて、図4Aのシステムと同様である。受け取ったマイクロフォン周波数サブバンドエネルギ推定に基づくILD出力信号はクラスタトラッカ410へ与えられ、次いで、クラスタトラッカ410は、発話/ノイズ表示を伴う制御信号をNPNSモジュール408及び520並びにポストフィルタモジュール414へ供給する。図5のNPNSモジュール408は、図4AのNPNSモジュール408と同様に動作してよい。NPNSモジュール520は、点Cが点Bへ接続され、それによりノイズ推定をNPNSブロック422の入力として供給する場合の、図4Bにおいて表されるNPNSモジュール408として実施されてよい。NPNSモジュール520の出力はノイズ推定であり、ポストフィルタモジュール414へ供給される。ポストフィルタモジュール414は、NPNSモジュール408からの発話推定、NPNSモジュール520からのノイズ推定、及びクラスタトラッカ410からの発話/ノイズ制御信号を受け取り、乗算器416で発話推定に適用するマスクを適応生成する。次いで、乗算器416の出力は、周波数合成モジュール418によって処理され、オーディオ処理システム304によって出力される。図6は、オーディオ装置においてノイズを抑制するための例となる方法のフローチャート600である。ステップ602で、オーディオ信号はオーディオ装置104によって受信される。例となる実施形態においては、複数のマイクロフォン例えば、マイクロフォンM1、M2及びM3がオーディオ信号を受信する。複数のマイクロフォンは、近接マイクロフォン配置を形成する2つのマイクロフォンを含み、複数のマイクロフォンのうちの2つそれらの1又それ以上は近接マイクロフォン配置のマイクロフォンと共有されてよい。は拡散マイクロフォン配置を形成する。ステップ604で、第1、第2及び第3の音響信号に対する周波数解析が実行されてよい。一実施形態において、周波数解析モジュール402及び404は、装置のマイクロフォンによって受信された音響信号について周波数サブバンドを決定するようフィルタバンクを利用する。ノイズ減算及びノイズ抑制は、ステップ606で、サブバンド信号に対して実行されてよい。NPNSモジュール408及び520は、周波数解析モジュール402及び404から受信された周波数サブバンド信号に対してノイズ減算及び抑制処理を実行してよい。次いで、NPNSモジュール408及び520は、周波数サブバンドノイズ推定及び発話推定をポストフィルタモジュール414へ供給する。マイクロフォン間レベル差ILDがステップ608で計算される。ILDの計算は、周波数解析モジュール402及び周波数解析モジュール404の両方からのサブバンド信号についてエネルギ推定を生成することを伴ってよい。ILDの出力は、クラスタトラッキングモジュール410へ供給される。クラスタトラッキングは、ステップ610で、クラスタトラッキングモジュール410によって実行される。クラスタトラッキングモジュール410は、ILD情報を受け取って、サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかを示す情報を出力する。クラスタトラッキングモジュール410は、発話信号を正規化し、識別閾値情報を出力する。その識別閾値情報から、周波数サブバンドがノイズ又は発話のいずれであるのかに関して決定がなされてよい。この情報は、いつノイズキャンセルパラメータを適応すべきかを決定するためにNPNSモジュール408及び520へ送られる。ノイズはステップ612で推定される。幾つかの実施形態において、ノイズ推定はノイズ推定モジュール412によって実行されてよく、クラスタトラッキングモジュール410の出力は、ノイズ推定をポストフィルタモジュール414へ与えるために使用される。幾つかの実施形態において、NPNSモジュール408及び/又は520はノイズ推定を決定し、そのノイズ推定をポストフィルタモジュール414へ与えてよい。フィルタ推定は、ステップ614で、ポストフィルタモジュール414によって生成される。幾つかの実施形態において、ポストフィルタモジュール414は、NPNSモジュール408からはマスク周波数サブバンド信号から成る推定源信号を、及びヌル処理モジュール520又はクラスタトラッキングモジュール410又はノイズ推定モジュール412のいずれかからはノイズ信号の推定を受け取る。フィルタは、ウィーナーフィルタ又は他の何らかのフィルタであってよい。ゲインマスクはステップ616で適用されてよい。一実施形態において、ポストフィルタモジュール414によって生成されたゲインマスクは、サブバンド信号毎に乗算器416によってNPNSモジュール408の発話推定出力に適用されてよい。次いで、蝸牛域サブバンド信号が、時間領域における出力を生成するよう、ステップ618で合成されてよい。一実施形態において、サブバンド信号は、周波数領域から時間領域へ逆変換されてよい。変換されると、オーディオ信号は、ステップ620で、ユーザへ出力されてよい。出力はスピーカ、イヤホーン、又は他の同様の装置を介してよい。上記のモジュールは、機械により読み取り可能な媒体例えば、コンピュータ可読媒体のような記憶媒体において記憶される命令から成ってよい。命令はプロセッサ302によって取り出されて実行されてよい。命令の幾つかの例には、ソフトウェア、プログラムコード、及びファームウェアが含まれる。記憶媒体の幾つかの例には、メモリ装置及び集積回路が含まれる。命令は、プロセッサ302によって実行される場合に動作可能であり、プロセッサ302に本技術の実施形態に従って動作するよう指示する。当業者ならば、命令、プロセッサ及び記憶媒体に精通している。本技術は、例となる実施形態を参照して上述された。当業者には明らかなように、種々の改良が行われてよく、他の実施形態が本技術の広範囲な適用範囲から逸脱することなしに使用されてよい。例えば、論じられているモジュールの機能は、別々のモジュールにおいて実施されてよく、別個に論じられているモジュールは、単一のモジュールにまとめられてよい。更なるモジュールが、論じられている特徴を本技術の主旨及び適用範囲内の特徴及び機能の適切な変形として実施するよう、本技術に組み込まれてよい。従って、例となる実施形態に対するそれらの及び他の変形例は、本技術によって網羅されるよう意図される。"