音声強調
雑音抑制は、周波数領域で考えると本来の信号スペクトルを推定し復元する問題ととらえられる。ベイズ推定などの一般的な推定理論の枠組みを利用することで、様々なアプローチが可能である。代表的な手法として最小二乗誤差(MMSE)推定を行うMMSE-STSA法がある。
フィルタリングによる雑音抑制は最も古典的な方法で、何らかのフィルターにより雑音成分を取り除く方法である。
雑音を含んだ入力信号 x(t) が元の音声信号 s(t) と雑音信号 n(t) との和で表される「加法性雑音」を考えると、信号の関係は以下のようになる。
x ( t ) = s ( t ) + n ( t ) {\displaystyle x\left(t\right)=s(t)+n(t)} (t は時間を表す)
これを周波数領域で考えると、各信号のスペクトルは以下のように表現することができる。
X ( ω ) = S ( ω ) + N ( ω ) {\displaystyle X\left(\omega \right)=S(\omega )+N(\omega )} (ω は周波数を表す)
フィルタリングによる雑音抑制は、入力信号に何らかのフィルターであるゲイン関数 G(ω) を適用し、雑音を含んだ入力信号から元の音声信号 S ^ ( ω ) {\displaystyle {\hat {S}}(\omega )} を
S ^ ( ω ) = G ( ω ) X ( ω ) {\displaystyle {\hat {S}}(\omega )=G(\omega )X(\omega )}
のように復元する方法である。
また、音声の評価についても様々な指標があり、アプリケーションや目的ごとに異なる。 一般に、音声の音質と明瞭度との両立は難しく、例えば雑音の多い周波数をフィルターでカットすると音声の明瞭度は向上するが音質はカットされた分だけ悪化する。
音声強調で使われる代表的な雑音抑制の方法としては以下のものがある。大きく分けて、1つの入力のみを扱う単一チャンネルの手法と、複数のマイクロフォンなどを用いたマルチチャネルの方法がある。
単一チャンネル フィルタリングによる雑音抑制 スペクトルサブトラクション法(spectral subtraction method) ウィーナーフィルタリング法(Wiener filtering) 信号部分空間法(signal subspace approach、SSA) スペクトル復元による雑音抑制 MMSE-STSA法(minimum mean-square-error short-time spectral amplitude estimator) 音声モデルベースの雑音抑制
マルチチャネル(マイクロフォンアレー)