JP2002287789A - ノイズリダクションシステム - Google Patents
ノイズリダクションシステムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 適応信号処理によらず、フィルタリングによ
るノイズ対策において、車種が違ってもノイズ信号を除
去してＳＮ比を改善する。 【解決手段】 車種毎にノイズリダクション係数を特性
バンク５４に記憶しておき、ノイズリダクションシステ
ムが搭載される車種のノイズリダクション係数を特性バ
ンクより求め、ノイズリダクション部５２は該ノイズリ
ダクション係数を用いて車種に応じたノイズリダクショ
ン特性をマイクロホン検出信号に作用させて検出信号よ
りノイズ信号を除去する。
るノイズ対策において、車種が違ってもノイズ信号を除
去してＳＮ比を改善する。 【解決手段】 車種毎にノイズリダクション係数を特性
バンク５４に記憶しておき、ノイズリダクションシステ
ムが搭載される車種のノイズリダクション係数を特性バ
ンクより求め、ノイズリダクション部５２は該ノイズリ
ダクション係数を用いて車種に応じたノイズリダクショ
ン特性をマイクロホン検出信号に作用させて検出信号よ
りノイズ信号を除去する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は検出信号よりノイズ
信号を除去するノイズリダクションシステムに係わり、
特に、ノイズリダクション部に車種に応じた最適なノイ
ズリダクション特性を入力し、該ノイズリダクション特
性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信号を除
去するノイズリダクションシステムに関する。
信号を除去するノイズリダクションシステムに係わり、
特に、ノイズリダクション部に車種に応じた最適なノイ
ズリダクション特性を入力し、該ノイズリダクション特
性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信号を除
去するノイズリダクションシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】ナビゲーションシステムなど、車載機器
のヒューマンインターフェース（入出力手段）として音
声認識装置が一般化してきている。音声認識装置は、認
識の対象とする音声以外の外乱(エンジンノイズ、風切
り音／タイヤ摩擦音等の車両走行ノイズ)の影響で認識
性能が低下する。このため、さまざまな騒音対策が実現
されている。例えば、音声認識性能に悪影響を与える車
両走行ノイズやエンジンノイズをマイク受信信号から除
去する技術(カーノイズリダクションシステム:CNRシス
テム)が実現されている。
のヒューマンインターフェース（入出力手段）として音
声認識装置が一般化してきている。音声認識装置は、認
識の対象とする音声以外の外乱(エンジンノイズ、風切
り音／タイヤ摩擦音等の車両走行ノイズ)の影響で認識
性能が低下する。このため、さまざまな騒音対策が実現
されている。例えば、音声認識性能に悪影響を与える車
両走行ノイズやエンジンノイズをマイク受信信号から除
去する技術(カーノイズリダクションシステム:CNRシス
テム)が実現されている。
【０００３】図４は従来のノイズリダクション方式の構
成図であり、（Ａ）はノイズリダクション係数をディジ
タルフィルタに設定して検出信号よりノイズ信号成分を
除去する方式で、（Ｂ）は検出信号の周波数スペクトル
に周波数領域のノイズリダクション係数を乗算してノイ
ズ信号成分を除去する方式、（Ｃ）は検出信号の周波数
スペクトルのパワーを演算し、パワースペクトルにパワ
ー領域のノイズリダクション係数を乗算してノイズ信号
成分を除去する方式である。図４（Ａ）において、ディ
ジタルフィルタ１０は予め設定されているノイズリダク
ション係数に応じた特性（ノイズリダクション特性）を
マイクロホンから出力される検出信号に作用させてノイ
ズ成分を除去し、音声認識装置に入力する。図４（Ｂ）
において、ＦＦＴ演算部１１ｂは１フレーム毎に高速フ
ーリエ変換を行い、時間軸信号を周波数成分に変換し、
乗算部１１ｃは検出信号の周波数スペクトルに周波数領
域のノイズリダクション係数を乗算し、ＩＦＦＴ演算部
１１ｄは乗算結果を時間軸信号に変換して音声認識装置
に入力する。図４（Ｂ）の構成によれば、演算量を少な
くできる。
成図であり、（Ａ）はノイズリダクション係数をディジ
タルフィルタに設定して検出信号よりノイズ信号成分を
除去する方式で、（Ｂ）は検出信号の周波数スペクトル
に周波数領域のノイズリダクション係数を乗算してノイ
ズ信号成分を除去する方式、（Ｃ）は検出信号の周波数
スペクトルのパワーを演算し、パワースペクトルにパワ
ー領域のノイズリダクション係数を乗算してノイズ信号
成分を除去する方式である。図４（Ａ）において、ディ
ジタルフィルタ１０は予め設定されているノイズリダク
ション係数に応じた特性（ノイズリダクション特性）を
マイクロホンから出力される検出信号に作用させてノイ
ズ成分を除去し、音声認識装置に入力する。図４（Ｂ）
において、ＦＦＴ演算部１１ｂは１フレーム毎に高速フ
ーリエ変換を行い、時間軸信号を周波数成分に変換し、
乗算部１１ｃは検出信号の周波数スペクトルに周波数領
域のノイズリダクション係数を乗算し、ＩＦＦＴ演算部
１１ｄは乗算結果を時間軸信号に変換して音声認識装置
に入力する。図４（Ｂ）の構成によれば、演算量を少な
くできる。
【０００４】図４（Ｃ）において、窓関数部１２ａはマ
イクロホン出力信号に窓関数を作用させて、ＦＦＴ演算
部１１ｂは１フレーム毎に高速フーリエ変換を行い、時
間軸信号を周波数成分に変換し、パワー算出部１２ｃは
スペクトル信号Ｘ（ｗ）からパワースペクトルＸ（ｗ）
・Ｘ（ｗ）*を算出し、乗算部１２ｄはパワースペクト
ルにパワー領域のノイズリダクション係数を乗算し、乗
算結果を音声認識装置（図示せず）に入力する。図４
（Ｃ）の構成によれば、演算量を少なくでき、しかも、
ノイズリダクション係数の数を半分にできる。
イクロホン出力信号に窓関数を作用させて、ＦＦＴ演算
部１１ｂは１フレーム毎に高速フーリエ変換を行い、時
間軸信号を周波数成分に変換し、パワー算出部１２ｃは
スペクトル信号Ｘ（ｗ）からパワースペクトルＸ（ｗ）
・Ｘ（ｗ）*を算出し、乗算部１２ｄはパワースペクト
ルにパワー領域のノイズリダクション係数を乗算し、乗
算結果を音声認識装置（図示せず）に入力する。図４
（Ｃ）の構成によれば、演算量を少なくでき、しかも、
ノイズリダクション係数の数を半分にできる。
【０００５】図５は従来のノイズリダクションシステム
（図４（Ａ））のディジタルフィルタ特性を求めるシス
テムの構成図である。図中、１は車室内の音を検出する
マイクロホンであり、ユーザ（ドライバ）ＤＲの音声を
受信しやすい箇所に設けられている。２はアンプ、３は
ランダムノイズたとえばホワイトノイズを目標信号とし
て発生するシグナルジェネレータ（ＳＧ）、４はゲイン
可変アンプ、５は話者口元からマイクロホン迄の伝搬特
性CS1を模擬し、該伝搬特性を目標信号に作用させる伝
達回路、６は伝達回路から出力する信号をマイクロホン
検出信号に加算する加算部である。
（図４（Ａ））のディジタルフィルタ特性を求めるシス
テムの構成図である。図中、１は車室内の音を検出する
マイクロホンであり、ユーザ（ドライバ）ＤＲの音声を
受信しやすい箇所に設けられている。２はアンプ、３は
ランダムノイズたとえばホワイトノイズを目標信号とし
て発生するシグナルジェネレータ（ＳＧ）、４はゲイン
可変アンプ、５は話者口元からマイクロホン迄の伝搬特
性CS1を模擬し、該伝搬特性を目標信号に作用させる伝
達回路、６は伝達回路から出力する信号をマイクロホン
検出信号に加算する加算部である。
【０００６】７は適応信号処理部であり、LMS演算部７
ａとFIR型ディジタルフィルタ構成の適応フィルタ７ｂ
を有している。信号処理部７は、学習時、加算器６の出
力信号を参照信号とし、エラー信号ｅ(n)のパワーが最
小となるように適応フィルタ係数Ｗを更新する。８はシ
グナルジェネレータ３からランダムノイズ信号を入力さ
れる遅延処理部である。適応フィルタ７ｂのタップ長Ｎ
の半分の信号遅延時間をｄとすれば、遅延処理部８はｍ
(=N/2)段の遅延を行うもので、遅延時間ｄの遅延特性を
有し、かつ、オーディオ周波数帯域でフラットな特性
（ゲイン１の特性）を有する。９は演算部であり、遅延
処理部８から出力する信号ｄ(n)より適応信号処理部７
の出力信号ｙ(n)を減算して誤差信号ｅ(n)を出力する。
ａとFIR型ディジタルフィルタ構成の適応フィルタ７ｂ
を有している。信号処理部７は、学習時、加算器６の出
力信号を参照信号とし、エラー信号ｅ(n)のパワーが最
小となるように適応フィルタ係数Ｗを更新する。８はシ
グナルジェネレータ３からランダムノイズ信号を入力さ
れる遅延処理部である。適応フィルタ７ｂのタップ長Ｎ
の半分の信号遅延時間をｄとすれば、遅延処理部８はｍ
(=N/2)段の遅延を行うもので、遅延時間ｄの遅延特性を
有し、かつ、オーディオ周波数帯域でフラットな特性
（ゲイン１の特性）を有する。９は演算部であり、遅延
処理部８から出力する信号ｄ(n)より適応信号処理部７
の出力信号ｙ(n)を減算して誤差信号ｅ(n)を出力する。
【０００７】適応フィルタ７ｂは図６に示すように、Ｎ
タップのFIR型デジタルフィルタで構成され、例えば、
入力信号を順次１サンプリング時間遅延する(N-1)個の
遅延要素DL1，DL2・・・DLN-1と、各遅延要素出力に係数ｗ
0(n)，ｗ1(n)，ｗ2(n)・・・ｗN -1(n)を乗算するN個の乗算
部ML0，ML1，・・・MLN-1と、各乗算部出力を順次加算する
加算部AD0，AD1・・・ ADN-1で実現される。この構成によ
り、現時刻ｎ・Ｔsにおける加算器６の出力信号をｘ
(n)、その時の各乗算器の係数をｗ0(n)，ｗ1(n)，ｗ
2(n)・・・ｗN-1(n)、出力信号をｙ(n)とすれば、適応
フィルタ７ｂは次式 ｙ(n)＝Σiｗi(n)・ｘ(n-i) (i=0〜N-1) ・・・(1) の演算を実行して信号ｙ(n)を出力する。ただし、(n)は
現サンプリング時刻の値、(n-1)は１サンプリング時刻
前の値、(n-2)は２サンプリング時刻前の値、・・・であ
る。
タップのFIR型デジタルフィルタで構成され、例えば、
入力信号を順次１サンプリング時間遅延する(N-1)個の
遅延要素DL1，DL2・・・DLN-1と、各遅延要素出力に係数ｗ
0(n)，ｗ1(n)，ｗ2(n)・・・ｗN -1(n)を乗算するN個の乗算
部ML0，ML1，・・・MLN-1と、各乗算部出力を順次加算する
加算部AD0，AD1・・・ ADN-1で実現される。この構成によ
り、現時刻ｎ・Ｔsにおける加算器６の出力信号をｘ
(n)、その時の各乗算器の係数をｗ0(n)，ｗ1(n)，ｗ
2(n)・・・ｗN-1(n)、出力信号をｙ(n)とすれば、適応
フィルタ７ｂは次式 ｙ(n)＝Σiｗi(n)・ｘ(n-i) (i=0〜N-1) ・・・(1) の演算を実行して信号ｙ(n)を出力する。ただし、(n)は
現サンプリング時刻の値、(n-1)は１サンプリング時刻
前の値、(n-2)は２サンプリング時刻前の値、・・・であ
る。
【０００８】適応信号演算部７ａは、現時刻から１サン
プリング時刻Ｔs後の次の時刻(ｎ+1)・Ｔsにおける適応
フィルタ７ｂの係数ｗ0(n+1)，ｗ1(n+1)，ｗ2(n+1)・・・
ｗN-1(n+1)を、現時刻ｎ・Ｔｓにおける係数ｗ0(n)，ｗ
1(n)，ｗ2(n)・・・ｗN-1(n)とエラー信号ｅ（n）を用
いて次の係数更新式 ｗj(n+1)＝ｗj(n)＋α・ｘ(n)・ｅ(n) (j=0〜N-1) ・・・(2) により決定する。ただし、(n+1)は１サンプリング時刻
後の値、αは適応フィルタ係数を更新するステップを決
める定数(ステップサイズパラメータ)であり、１以下の
適当な値に設定される。LMS適応アルゴリズムによる処
理においては、上記演算を１サンプリング時間内に行っ
て、信号ｙ(n)を出力する。
プリング時刻Ｔs後の次の時刻(ｎ+1)・Ｔsにおける適応
フィルタ７ｂの係数ｗ0(n+1)，ｗ1(n+1)，ｗ2(n+1)・・・
ｗN-1(n+1)を、現時刻ｎ・Ｔｓにおける係数ｗ0(n)，ｗ
1(n)，ｗ2(n)・・・ｗN-1(n)とエラー信号ｅ（n）を用
いて次の係数更新式 ｗj(n+1)＝ｗj(n)＋α・ｘ(n)・ｅ(n) (j=0〜N-1) ・・・(2) により決定する。ただし、(n+1)は１サンプリング時刻
後の値、αは適応フィルタ係数を更新するステップを決
める定数(ステップサイズパラメータ)であり、１以下の
適当な値に設定される。LMS適応アルゴリズムによる処
理においては、上記演算を１サンプリング時間内に行っ
て、信号ｙ(n)を出力する。
【０００９】学習時、マイクロホン１には自動車ＣＲが
発生するノイズXnのみが入力する。伝達回路５は、目標
信号としてのランダムノイズに対し話者口元からマイク
ロホン出力端迄の伝達特性CS1を模擬したCS1＾を付与す
る。加算器６は伝達回路５の出力とマイクロホン出力を
合成し、適応信号処理部７は加算器６の合成信号ｘ(n)
とエラー信号ｅ(n)を入力され、エラー信号ｅ(n)のパワ
ーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィル
タ７ｂの係数Ｗを更新する。学習終了時に得られた係数
Ｗをノイズリダクション係数として、図４（Ａ）のディ
ジタルフィルタ１０に設定し、そのフィルタ出力信号を
音声認識部（図示せず）に入力する。かかるノイズキャ
ンセル装置によれば、音声認識時にノイズは小さくな
り、しかも、大きな話者音声信号が得られＳＮ比を改善
できる。
発生するノイズXnのみが入力する。伝達回路５は、目標
信号としてのランダムノイズに対し話者口元からマイク
ロホン出力端迄の伝達特性CS1を模擬したCS1＾を付与す
る。加算器６は伝達回路５の出力とマイクロホン出力を
合成し、適応信号処理部７は加算器６の合成信号ｘ(n)
とエラー信号ｅ(n)を入力され、エラー信号ｅ(n)のパワ
ーが最小となるように適応信号処理を行って適応フィル
タ７ｂの係数Ｗを更新する。学習終了時に得られた係数
Ｗをノイズリダクション係数として、図４（Ａ）のディ
ジタルフィルタ１０に設定し、そのフィルタ出力信号を
音声認識部（図示せず）に入力する。かかるノイズキャ
ンセル装置によれば、音声認識時にノイズは小さくな
り、しかも、大きな話者音声信号が得られＳＮ比を改善
できる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】ところで、ノイズ信号
のレベル、周波数特性は車種毎によって異なるものであ
る。このため、市販音声認識装置のようにどの車種の車
に搭載されるかわからない場合、一種類の特性では、す
べての車種に対応することができず、ある車種では効果
がるあるものの別の車種では効果が出ないおそれがあ
る。また、すべての車種についてそれほど大きな効果が
得られないおそれもある。以上から、本発明の目的は、
フィルタリングによるノイズ対策において、車種が異っ
てもノイズ信号を除去してＳＮ比を改善できるノイズリ
ダクションシステムを提供することである。本発明の別
の目的は、フィルタリングによるノイズ対策において、
車種が異なってもノイズ信号を除去してＳＮ比を改善
し、しかも、メモリ使用量を削減できるノイズリダクシ
ョンシステムを提供することである。
のレベル、周波数特性は車種毎によって異なるものであ
る。このため、市販音声認識装置のようにどの車種の車
に搭載されるかわからない場合、一種類の特性では、す
べての車種に対応することができず、ある車種では効果
がるあるものの別の車種では効果が出ないおそれがあ
る。また、すべての車種についてそれほど大きな効果が
得られないおそれもある。以上から、本発明の目的は、
フィルタリングによるノイズ対策において、車種が異っ
てもノイズ信号を除去してＳＮ比を改善できるノイズリ
ダクションシステムを提供することである。本発明の別
の目的は、フィルタリングによるノイズ対策において、
車種が異なってもノイズ信号を除去してＳＮ比を改善
し、しかも、メモリ使用量を削減できるノイズリダクシ
ョンシステムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明のノイズリダクシ
ョンシステムは、(1) 車室内の音を検出して検出信号を
出力する音検出部、(2) 該検出信号に所定のノイズリダ
クション特性を作用させて検出信号よりノイズ信号を除
去するノイズリダクション部、(3) 予め車種毎のノイズ
リダクション特性のそれぞれに応じた係数を保存する特
性保存部、(4)車種を設定する車種設定部、(5) 設定さ
れた車種に応じた係数を前記特性保存部より読み出して
ノイズリダクション部に入力する手段を備え、ノイズリ
ダクション部は入力された係数に応じたノイズリダクシ
ョン特性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信
号を除去する。このように、本発明によれば、車種毎に
ノイズリダクション係数を記憶しておき、車種に応じた
ノイズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信
号よりノイズ信号を除去するようにしたから、ノイズリ
ダクションシステムが任意の車種に搭載されてもノイズ
信号を除去してＳＮ比を改善することができる。又、予
め車両を排気量などに基づいてカテゴライズし、カテゴ
リー毎のノイズリダクション特性のそれぞれに応じた係
数を保存し、入力された車種に応じたカテゴリーを求
め、該カテゴリーの係数をノイズリダクション部に入力
し、ノイズリダクション部は入力された係数に応じたノ
イズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信号
よりノイズ信号を除去するようにしたから、記憶する係
数の数を少なくすることができるためメモリ使用量を削
減することができる。
ョンシステムは、(1) 車室内の音を検出して検出信号を
出力する音検出部、(2) 該検出信号に所定のノイズリダ
クション特性を作用させて検出信号よりノイズ信号を除
去するノイズリダクション部、(3) 予め車種毎のノイズ
リダクション特性のそれぞれに応じた係数を保存する特
性保存部、(4)車種を設定する車種設定部、(5) 設定さ
れた車種に応じた係数を前記特性保存部より読み出して
ノイズリダクション部に入力する手段を備え、ノイズリ
ダクション部は入力された係数に応じたノイズリダクシ
ョン特性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信
号を除去する。このように、本発明によれば、車種毎に
ノイズリダクション係数を記憶しておき、車種に応じた
ノイズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信
号よりノイズ信号を除去するようにしたから、ノイズリ
ダクションシステムが任意の車種に搭載されてもノイズ
信号を除去してＳＮ比を改善することができる。又、予
め車両を排気量などに基づいてカテゴライズし、カテゴ
リー毎のノイズリダクション特性のそれぞれに応じた係
数を保存し、入力された車種に応じたカテゴリーを求
め、該カテゴリーの係数をノイズリダクション部に入力
し、ノイズリダクション部は入力された係数に応じたノ
イズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信号
よりノイズ信号を除去するようにしたから、記憶する係
数の数を少なくすることができるためメモリ使用量を削
減することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】（Ａ）第１実施例 図１は本発明の第１実施例のノイズリダクションシステ
ムの構成図であり、５１はドライバの口元近傍に設けら
れた音声検出用のマイクロホンで、ドライバの音声のほ
かに車室内のノイズを検出する。５２は図４（Ａ）〜
（Ｃ）のいずれかの方式によりノイズ信号を検出信号か
ら除去するノイズリダクション部である。すなわち、ノ
イズリダクション部５２は、図４（Ａ）のように時間領
域でフィルタ処理する方式でも良いし、図４（Ｂ）のよ
うにFFT処理して周波数領域でフィルタリングする方式
でも良いし、図４（Ｃ）のように、さらにパワーを求め
てパワー領域で処理する方式でもよい。
ムの構成図であり、５１はドライバの口元近傍に設けら
れた音声検出用のマイクロホンで、ドライバの音声のほ
かに車室内のノイズを検出する。５２は図４（Ａ）〜
（Ｃ）のいずれかの方式によりノイズ信号を検出信号か
ら除去するノイズリダクション部である。すなわち、ノ
イズリダクション部５２は、図４（Ａ）のように時間領
域でフィルタ処理する方式でも良いし、図４（Ｂ）のよ
うにFFT処理して周波数領域でフィルタリングする方式
でも良いし、図４（Ｃ）のように、さらにパワーを求め
てパワー領域で処理する方式でもよい。
【００１３】５３は音声認識装置、５４は予め市販され
ている全車種のそれぞれについて最適のノイズリダクシ
ョン特性に応じた係数を保存するノイズリダクション特
性バンク部である。尚、ノイズリダクション特性バンク
部５４は、図４（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの方式でノイズ
信号を除去するかにより、時間領域、周波数領域、パワ
ー領域の係数のうち所定のノイズリダクション係数を記
憶する。５５はユーザが自分の車種を入力する車種入力
IF部、５６は入力された車種のノイズリダクション特性
（係数）をバンク５４から選択する特性選択部、５７は
選択された係数を記憶するノイズリダクション特性決定
部である。尚、同一の車種であってもグレードが異なれ
ば別の車種とみなしてノイズリダクション係数を保存す
る。
ている全車種のそれぞれについて最適のノイズリダクシ
ョン特性に応じた係数を保存するノイズリダクション特
性バンク部である。尚、ノイズリダクション特性バンク
部５４は、図４（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの方式でノイズ
信号を除去するかにより、時間領域、周波数領域、パワ
ー領域の係数のうち所定のノイズリダクション係数を記
憶する。５５はユーザが自分の車種を入力する車種入力
IF部、５６は入力された車種のノイズリダクション特性
（係数）をバンク５４から選択する特性選択部、５７は
選択された係数を記憶するノイズリダクション特性決定
部である。尚、同一の車種であってもグレードが異なれ
ば別の車種とみなしてノイズリダクション係数を保存す
る。
【００１４】ユーザが自分の車の車種（グレードを含
む）を車種入力ＩＦ部５５から入力すると、特性選択部
５６は入力された車種に対応したノイズリダクション係
数をノイズリダクション特性バンク５４から選択してノ
イズリダクション特性決定部５７に送る。ノイズリダク
ション特性決定部５７は送られてきたノイズリダクショ
ン係数を記憶し、ノイズリダクション部５２はノイズリ
ダクション特性決定部５７に記憶された係数を用いてノ
イズリダクションの処理を実行し、ノイズ信号を除去し
た音声信号を音声認識装置５３に入力する。
む）を車種入力ＩＦ部５５から入力すると、特性選択部
５６は入力された車種に対応したノイズリダクション係
数をノイズリダクション特性バンク５４から選択してノ
イズリダクション特性決定部５７に送る。ノイズリダク
ション特性決定部５７は送られてきたノイズリダクショ
ン係数を記憶し、ノイズリダクション部５２はノイズリ
ダクション特性決定部５７に記憶された係数を用いてノ
イズリダクションの処理を実行し、ノイズ信号を除去し
た音声信号を音声認識装置５３に入力する。
【００１５】（Ｂ）ノイズリダクション係数算出システ
ム 図２はノイズリダクション係数算出システムの構成図で
あり、６１は適応フィルタ係数算出部、６２はノイズリ
ダクション係数算出部である。適応フィルタ係数算出部
６１は図５の適応信号処理によるノイズリダクションシ
ステムと同一の構成を備えている。市販の所定の車両に
図２のノイズリダクション係数算出システムを搭載し、
エラー信号ｅ(n)が最小となるタップ長Ｎのフィルタ係
数ＷCNRを求める。ついで、このフィルタ係数ＷCNRをノ
イズリダクション係数算出部６２のレジスタ６２ａにコ
ピーする。ＦＦＴ演算部６２ｂは時間領域のフィルタ係
数ＷCNRにＦＦＴ処理を施して周波数領域のノイズリダ
クション係数Ｂを出力し、更に、パワー算出部６２ｃは
該周波数領域の係数を二乗してパワー領域のノイズリダ
クション係数を出力する。同様に全車種について各領域
の係数を求める。
ム 図２はノイズリダクション係数算出システムの構成図で
あり、６１は適応フィルタ係数算出部、６２はノイズリ
ダクション係数算出部である。適応フィルタ係数算出部
６１は図５の適応信号処理によるノイズリダクションシ
ステムと同一の構成を備えている。市販の所定の車両に
図２のノイズリダクション係数算出システムを搭載し、
エラー信号ｅ(n)が最小となるタップ長Ｎのフィルタ係
数ＷCNRを求める。ついで、このフィルタ係数ＷCNRをノ
イズリダクション係数算出部６２のレジスタ６２ａにコ
ピーする。ＦＦＴ演算部６２ｂは時間領域のフィルタ係
数ＷCNRにＦＦＴ処理を施して周波数領域のノイズリダ
クション係数Ｂを出力し、更に、パワー算出部６２ｃは
該周波数領域の係数を二乗してパワー領域のノイズリダ
クション係数を出力する。同様に全車種について各領域
の係数を求める。
【００１６】各車種の特性をノイズリダクション特性バ
ンク５４に登録するに際して、車種のノイズリダクショ
ン方式が図４（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの方式であるかチ
ェックし、（Ａ）の方式であれば時間領域のノイズリダ
クション係数（ディジタルフィルタ係数ＷCNR）を登録
し、（Ｂ）の方式であれば周波数領域のノイズリダクシ
ョン係数を登録し、（Ｃ）の方式であればパワー領域の
ノイズリダクション係数を登録する。
ンク５４に登録するに際して、車種のノイズリダクショ
ン方式が図４（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの方式であるかチ
ェックし、（Ａ）の方式であれば時間領域のノイズリダ
クション係数（ディジタルフィルタ係数ＷCNR）を登録
し、（Ｂ）の方式であれば周波数領域のノイズリダクシ
ョン係数を登録し、（Ｃ）の方式であればパワー領域の
ノイズリダクション係数を登録する。
【００１７】（Ｃ）第２実施例 第１実施例においてノイズリダクション特性は、市販さ
れている車種分だけ用意するようにしている。しかし、
市販されている車種数はかなりの数に上り、また、同一
車種においてモデルチェンジが行われる。このため、常
にこれらに対応してノイズリダクション特性を用意する
ことは困難である。そこで、第２実施例はすべての車種
に対応して個別のノイズリダクション特性を用意せず、
市販車輌をカテゴライズし、カテゴリ毎のノイズリダク
ション特性を用意し、それら数個のノイズリダクション
特性の中から車種に応じた所定の特性を選択する。例え
ば、排気量に基づいてカテゴライズする。
れている車種分だけ用意するようにしている。しかし、
市販されている車種数はかなりの数に上り、また、同一
車種においてモデルチェンジが行われる。このため、常
にこれらに対応してノイズリダクション特性を用意する
ことは困難である。そこで、第２実施例はすべての車種
に対応して個別のノイズリダクション特性を用意せず、
市販車輌をカテゴライズし、カテゴリ毎のノイズリダク
ション特性を用意し、それら数個のノイズリダクション
特性の中から車種に応じた所定の特性を選択する。例え
ば、排気量に基づいてカテゴライズする。
【００１８】図３は第２実施例のノイズリダクション係
数算出システムの構成図であり、図１の第１実施例と同
一部分には同一符号を付している。異なる点は、(1) 排
気量を複数の範囲（カテゴリ）に区分し、カテゴリー毎
のノイズリダクション係数（時間領域、周波数領域、パ
ワー領域の各ノイズリダクション係数）をノイズリダク
ション特性バンク５４に保存する点、(2) 市販車種に対
応させて該車種の排気量、ノイズリダクション方式を記
憶する対応テーブル部７１を設けた点、(3) 入力された
車種に応じた排気量、ノイズリダクション方式を求め、
該排気量が属するカテゴリであって該ノイズリダクショ
ン方式に応じたノイズリダクション係数をノイズリダク
ション特性バンク５４より読み出してノイズリダクショ
ン特性決定部５７に設定する点、である。
数算出システムの構成図であり、図１の第１実施例と同
一部分には同一符号を付している。異なる点は、(1) 排
気量を複数の範囲（カテゴリ）に区分し、カテゴリー毎
のノイズリダクション係数（時間領域、周波数領域、パ
ワー領域の各ノイズリダクション係数）をノイズリダク
ション特性バンク５４に保存する点、(2) 市販車種に対
応させて該車種の排気量、ノイズリダクション方式を記
憶する対応テーブル部７１を設けた点、(3) 入力された
車種に応じた排気量、ノイズリダクション方式を求め、
該排気量が属するカテゴリであって該ノイズリダクショ
ン方式に応じたノイズリダクション係数をノイズリダク
ション特性バンク５４より読み出してノイズリダクショ
ン特性決定部５７に設定する点、である。
【００１９】排気量に基づいてカテゴライズする理由
は、同一速度走行時における車輌ノイズの大きさは車輌
の排気量に依存し、大きく５つに分類されることが確認
されているからである(例えば、自動車技術会論文 自動
車騒音低減対策とその実績:大野 進一)。具体的に、市
販車輌を５つのカテゴリに分類する。カテゴリは、 1000cc未満の車輌（カテゴリ１）、 1000cc以上、1300cc未満の車輌（カテゴリ２）、 1300cc以上、1900cc未満の車輌（カテゴリ３）、 1900cc以上、2000cc未満の車輌（カテゴリ４）、 2000cc以上の車輌（カテゴリ５） である。ノイズリダクション係数を登録するには、各カ
テゴリ内で最も排気量の小さい車種を求め、該車種のノ
イズリダクション係数を図２の係数算出システムにより
測定し、時間領域、周波数領域、パワー領域の各ノイズ
リダクション係数をそれぞれノイズリダクション特性バ
ンク５４に登録する。この場合、最も排気量の小さい車
種が複数存在すれば、その中で最も販売台数の多い車種
を対象としてノイズリダクション係数を測定して登録す
る。販売台数データは、一般に公表されているデータ、
例えば自動車販売連合会が毎月公表しているデータなど
を用いる。販売台数データについては、半年分のデータ
の累計を用いても良いし、単月のデータでも良いし、１
年分の累計データを用いても良い。
は、同一速度走行時における車輌ノイズの大きさは車輌
の排気量に依存し、大きく５つに分類されることが確認
されているからである(例えば、自動車技術会論文 自動
車騒音低減対策とその実績:大野 進一)。具体的に、市
販車輌を５つのカテゴリに分類する。カテゴリは、 1000cc未満の車輌（カテゴリ１）、 1000cc以上、1300cc未満の車輌（カテゴリ２）、 1300cc以上、1900cc未満の車輌（カテゴリ３）、 1900cc以上、2000cc未満の車輌（カテゴリ４）、 2000cc以上の車輌（カテゴリ５） である。ノイズリダクション係数を登録するには、各カ
テゴリ内で最も排気量の小さい車種を求め、該車種のノ
イズリダクション係数を図２の係数算出システムにより
測定し、時間領域、周波数領域、パワー領域の各ノイズ
リダクション係数をそれぞれノイズリダクション特性バ
ンク５４に登録する。この場合、最も排気量の小さい車
種が複数存在すれば、その中で最も販売台数の多い車種
を対象としてノイズリダクション係数を測定して登録す
る。販売台数データは、一般に公表されているデータ、
例えば自動車販売連合会が毎月公表しているデータなど
を用いる。販売台数データについては、半年分のデータ
の累計を用いても良いし、単月のデータでも良いし、１
年分の累計データを用いても良い。
【００２０】ユーザが自分の車の車種（グレードを含
む）を車種入力ＩＦ部５５から入力すると、特性選択部
５６は入力された車種の排気量が属するカテゴリ及びノ
イズリダクション方式を対応テーブル７１より求め、該
カテゴリにおける該ノイズリダクション方式の係数を特
性バンク５４から選択してノイズリダクション特性決定
部５７に送る。ノイズリダクション特性決定部５７は送
られてきたノイズリダクション係数を記憶し、ノイズリ
ダクション部５２は該ノイズリダクション特性決定部５
７に記憶された係数を用いてノイズリダクション処理を
実行し、ノイズ信号を除去した音声信号を音声認識装置
５３に入力する。以上、本発明を実施例により説明した
が、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い
種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するも
のではない。
む）を車種入力ＩＦ部５５から入力すると、特性選択部
５６は入力された車種の排気量が属するカテゴリ及びノ
イズリダクション方式を対応テーブル７１より求め、該
カテゴリにおける該ノイズリダクション方式の係数を特
性バンク５４から選択してノイズリダクション特性決定
部５７に送る。ノイズリダクション特性決定部５７は送
られてきたノイズリダクション係数を記憶し、ノイズリ
ダクション部５２は該ノイズリダクション特性決定部５
７に記憶された係数を用いてノイズリダクション処理を
実行し、ノイズ信号を除去した音声信号を音声認識装置
５３に入力する。以上、本発明を実施例により説明した
が、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い
種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するも
のではない。
【００２１】
【発明の効果】本発明よれば、車種毎にノイズリダクシ
ョン特性に応じた係数を記憶しておき、ノイズリダクシ
ョンシステムが搭載される車種に応じたノイズリダクシ
ョン特性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信
号を除去するようにしたから、ノイズリダクションシス
テムが任意の車種に搭載されてもノイズ信号を除去して
ＳＮ比を改善することができる。又、本発明よれば、予
め車両を排気量などに基づいてカテゴライズし、カテゴ
リー毎のノイズリダクション特性のそれぞれに応じた係
数を保存し、入力された車種に応じたカテゴリーを求
め、該カテゴリーの係数をノイズリダクション部に入力
し、ノイズリダクション部は入力された係数に応じたノ
イズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信号
よりノイズ信号を除去するようにしたから、記憶する係
数はカテゴリー数だけでよいためメモリ使用量を削減す
ることができる。
ョン特性に応じた係数を記憶しておき、ノイズリダクシ
ョンシステムが搭載される車種に応じたノイズリダクシ
ョン特性を検出信号に作用させて検出信号よりノイズ信
号を除去するようにしたから、ノイズリダクションシス
テムが任意の車種に搭載されてもノイズ信号を除去して
ＳＮ比を改善することができる。又、本発明よれば、予
め車両を排気量などに基づいてカテゴライズし、カテゴ
リー毎のノイズリダクション特性のそれぞれに応じた係
数を保存し、入力された車種に応じたカテゴリーを求
め、該カテゴリーの係数をノイズリダクション部に入力
し、ノイズリダクション部は入力された係数に応じたノ
イズリダクション特性を検出信号に作用させて検出信号
よりノイズ信号を除去するようにしたから、記憶する係
数はカテゴリー数だけでよいためメモリ使用量を削減す
ることができる。
【図１】第１実施例のノイズリダクションシステムの構
成図である。
成図である。
【図２】ノイズリダクション係数算出システムの構成図
である。
である。
【図３】第２実施例のノイズリダクションシステムの構
成図である。
成図である。
【図４】フィルタリング方式によるノイズ信号除去方法
の説明図である。
の説明図である。
【図５】従来のノイズリダクションルシステムにおける
フィルタ係数を求めるシステムの構成図である。
フィルタ係数を求めるシステムの構成図である。
【図６】適応フィルタの構成図である。
５１・・音声検出用のマイクロホン ５２・・ノイズリダクション部 ５３・・音声認識装置 ５４・・ノイズリダクション特性バンク部 ５５・・車種入力IF部 ５６・・特性選択部 ５７・・ノイズリダクション特性決定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浅野 利明 東京都品川区西五反田１丁目１番８号 ア ルパイン株式会社内 (72)発明者 斉藤 望 東京都品川区西五反田１丁目１番８号 ア ルパイン株式会社内 Ｆターム(参考） 3D020 BA11 BC03 BD03 BE04 5D015 EE05 KK01
Claims (3)
- 【請求項１】 検出信号よりノイズ信号を除去するノイ
ズリダクションシステムにおいて、 車室内の音を検出して検出信号を出力する音検出部、 該検出信号に所定のノイズリダクション特性を作用させ
て検出信号よりノイズ信号を除去するノイズリダクショ
ン部、 予め車種毎のノイズリダクション特性のそれぞれに応じ
た係数を保存する特性保存部、 車種を設定する車種設定部、 設定された車種に応じた係数を前記特性保存部より読み
出してノイズリダクション部に入力する手段、 を備え、ノイズリダクション部は入力された係数に応じ
たノイズリダクション特性を検出信号に作用させて検出
信号よりノイズ信号を除去する、 ことを特徴とするノイズリダクションシステム。 - 【請求項２】 検出信号よりノイズ信号を除去するノイ
ズリダクションシステムにおいて、 車室内の音を検出して検出信号を出力する音検出部、 該検出信号に所定のノイズリダクション特性を作用させ
て検出信号よりノイズ信号を除去するノイズリダクショ
ン部、 予め車両をカテゴライズし、カテゴリー毎のノイズリダ
クション特性のそれぞれに応じた係数を保存する特性保
存部、 車種を設定する車種設定部、 車種とカテゴリーの対応を記憶する対応テーブル部、 設定された車種に応じたカテゴリーを求め、該カテゴリ
ーの係数を前記特性保存部より読み出してノイズリダク
ション部に入力する手段、 を備え、ノイズリダクション部は入力された係数に応じ
たノイズリダクション特性を検出信号に作用させて検出
信号よりノイズ信号を除去する、 ことを特徴とするノイズリダクションシステム。 - 【請求項３】 排気量に基づいてカテゴライズすること
を特徴とする請求項２記載のノイズリダクションシステ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001092087A JP2002287789A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | ノイズリダクションシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001092087A JP2002287789A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | ノイズリダクションシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002287789A true JP2002287789A (ja) | 2002-10-04 |
Family
ID=18946610
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001092087A Pending JP2002287789A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | ノイズリダクションシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002287789A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007011124A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Yamaha Corp | 雑音除去装置及びそのプログラム |
| JP2008213754A (ja) * | 2007-03-07 | 2008-09-18 | Honda Motor Co Ltd | 車両用能動型音響制御システム |
| JP2008224960A (ja) * | 2007-03-12 | 2008-09-25 | Nippon Seiki Co Ltd | 音声認識装置 |
| JP2008247221A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Honda Motor Co Ltd | 能動型騒音制御装置 |
| JP2016140002A (ja) * | 2015-01-29 | 2016-08-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両用ノイズキャンセリング装置 |
| CN111724805A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于处理信息的方法和装置 |
-
2001
- 2001-03-28 JP JP2001092087A patent/JP2002287789A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007011124A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Yamaha Corp | 雑音除去装置及びそのプログラム |
| JP2008213754A (ja) * | 2007-03-07 | 2008-09-18 | Honda Motor Co Ltd | 車両用能動型音響制御システム |
| JP2008224960A (ja) * | 2007-03-12 | 2008-09-25 | Nippon Seiki Co Ltd | 音声認識装置 |
| JP2008247221A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Honda Motor Co Ltd | 能動型騒音制御装置 |
| JP2016140002A (ja) * | 2015-01-29 | 2016-08-04 | 本田技研工業株式会社 | 車両用ノイズキャンセリング装置 |
| CN111724805A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于处理信息的方法和装置 |
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