音声強調
隠れマルコフモデル(英: hidden Markov model)は音声の時間的・スペクトル的変化を隠れマルコフモデルとして扱う方法である。
多くの場合、最初にあらかじめ雑音を含まない音声と雑音とを用意してそれぞれの隠れマルコフモデルを作成し、次にそれらのパラメータを用いて雑音を含む音声から元の音声を推定する。
単一チャンネルでの音声強調は、音声と雑音などとの性質の違い(音声は時間・周波数での変動が激しいが雑音は変動が少ない、音声には無声期間がある、など)のみを利用して分離を行う必要があり、変動の大きい雑音など音声と似た性質の音に対してはうまく対応できない。
複数のマイクロフォンなどによるマルチチャネル化は、複数の異なった入力信号を用いることで、より効果的な音声強調を行う方法である。 以下のような様々なアプローチがある。
単一チャンネルでの雑音抑制のマルチチャネル化(ウィーナーフィルタリング法、MMSE-STSA法など) 以下のようなマルチチャネル固有の技術を応用、あるいは単一チャンネル手法と組み合わせ マイクロフォンアレーによるビームフォーミング(microphone-array beamforming) ブラインド信号分離(blind source separation)
通常のオーディオ信号と異なり、音声は固有の特性を持つ。人間の声は、音源である声帯の音の特性と、咽喉と口腔、鼻腔、舌、唇などの調音器官(声道)の共鳴による周波数選択特性で特徴づけられ、その変化にも何らかの規則性がある。音声に対し何らかのモデル化を行い他の方法と組み合わせることで、より優れた雑音抑制を行うことが期待できる。以下のようなモデル化が知られている。
あるいは、推定したSN比 ξ(ω) を用いると以下の式になる。
G ( ω ) = ξ ( ω ) 1 + ξ ( ω ) {\displaystyle G(\omega )={\frac {\xi (\omega )}{1+\xi (\omega )}}}
ここで、ξ(ω) (事前SNR、a priori Signal-to-Noise Ratio)は以下の式で表され、それぞれの周波数で予想されるSN比の推定値にあたる。
ξ ( ω ) = | S ^ ( ω ) | 2 | N ^ ( ω ) | 2 {\displaystyle \xi (\omega )={\frac {|{\hat {S}}(\omega )|^{2}}{|{\hat {N}}(\omega )|^{2}}}}
ウィーナーフィルターはスペクトルサブトラクション法と比較しミュージカルノイズは発生しにくい。ただし雑音抑制の効果が大きくなるほど元の音声の成分も抑制され、必ず明瞭度や音質が向上するとは限らない。
音声強調(おんせいきょうちょう、英: speech enhancement)は音声の特定成分を相対的に強調し質を改善する音声信号処理である。
改善の対象としては音声の明瞭度や音質など様々なものがある。SN比を改善する雑音抑制の技術は最も重要なもので、携帯電話、VoIP、電話会議などの通信の分野や、音声認識、補聴器での応用など多くの分野で利用されている。