JP2003131689A - ノイズ除去方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 出力信号に雑音を発生することがなく、主観
的な音質に優れた強調音声を得ることのできるノイズ除
去の方法及び装置を提供することである。 【解決手段】 逆フーリエ変換出力の隣接する２ フレー
ムから取り出した信号サンプルを窓がけ処理するための
窓がけ処理部２２ を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ノイズ除去方法及
び装置に関し、特に、音声信号に重畳されているノイズ
を除去するためのノイズ除去方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、音声信号に重畳されている雑音
（ノイズ）を消去する技術として、ノイズ・サプレッサ
がある。ノイズ・サプレッサは、ｃｏｓ変換やフーリエ
変換などによって周波数領域に変換した入力信号を用い
てノイズ成分のパワースペクトルを推定し、推定したパ
ワースペクトルを入力信号から差し引くことにより、音
声信号に混在するノイズを抑圧するように動作する。

【０００３】ノイズ成分のパワースペクトルを、音声の
無音区間を検出して更新することにより、非定常なノイ
ズの抑圧にも適用することができる。

【０００４】ノイズ・サプレッサについては、例えば、
「1984年12月、アイ・イー・イー・イー・トランザクシ
ョンズ・オン・アクースティクス・スピーチ・アンド・
シグナル・プロセシング、第32巻、第6号(IEEE TRANSAC
TIONS ON ACOUSTICS,SPEECH,AND SIGNAL PROCESSING,VO
L.32,NO.6 PP.1109-1121,DEC,1984)、1109〜1121ペー
ジ」(以下、「文献１」と称する。)に記載されている方
式がある。

【０００５】文献１に記載されている方式は、最小平均
２乗誤差短時間スペクトル振幅法として知られている。

【０００６】図２５は、文献１等に記載されているノイ
ズ・サプレッサの模式的な構成を示すブロック図であ
る。

【０００７】入力端子１１には、音声信号とノイズの混
在する信号である劣化音声信号が、サンプル値系列とし
て供給される。劣化音声信号は、フレーム分割部１に供
給され、Ｋ／２サンプル毎のフレームに分割される。こ
こで、Ｋは偶数とする。

【０００８】フレームに分割された劣化音声信号は、窓
がけ処理部２に供給され、窓関数ｗ（ｔ）との乗算が行
われる。第ｎフレームの入力信号ｙ_n（ｔ）(ｔ＝０，
１，…,Ｋ／２−１)に対するｗ（ｔ）で窓がけされた信
号ｙ_n（ｔ）バーは、数式１で与えられる。

【０００９】

【数１】 また、連続する２フレームの一部を重ね合わせ（オーバ
ラップ）して窓がけすることも広く行われている。オー
バラップ長としてフレーム長の５０％を仮定すれば、 ｔ＝０，１，…，Ｋ／２−１ に対して、数式２で得られるｙ_n（ｔ）バー(ｔ＝０，
１，…,Ｋ−１）が、窓がけ処理部２の出力となる。

【００１０】

【数２】 実数信号に対しては、左右対称窓関数が用いられる。ま
た、窓関数は、抑圧係数を１に設定したときの入力信号
と出力信号が計算誤差を除いて一致するように設計され
る。これは、 ｗ（ｔ）＋ｗ（ｔ＋Ｋ／２）＝１ となることを意味する。

【００１１】以後、連続する２フレームの５０％をオー
バラップして窓がけする場合を例として説明を続ける。

【００１２】ｗ（ｔ）としては、例えば数式３に示すハ
ニング窓を用いることができる。

【００１３】

【数３】 窓がけされた出力ｙ_n（ｔ）バーは、フーリエ変換部３
に供給され、劣化音声スペクトルＹ_n（ｋ）に変換され
る。劣化音声スペクトルＹ_n（ｋ）は位相と振幅に分離
され、劣化音声位相スペクトルのａｒｇＹ_n（ｋ）は逆
フーリエ変換部９に、劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ
_n（ｋ）｜は音声検出部４、多重乗算部１６及び多重乗
算部１７にそれぞれ供給される。

【００１４】音声検出部４は、劣化音声振幅スペクトル
｜Ｙ_n（ｋ）｜に基づいて音声の有無を検出し、その結
果によって定められる音声検出フラグを、推定雑音計算
部５１に伝達する。

【００１５】多重乗算部１７は、供給された劣化音声振
幅スペクトル｜Ｙ_n（ｋ）｜を用いて劣化音声パワース
ペクトルを計算し、推定雑音計算部５１と周波数別信号
対雑音比（以下、「ＳＮＲ」と略す。）計算部６とに伝
達する。

【００１６】推定雑音計算部５１は、音声検出フラグ、
劣化音声パワースペクトル、及びカウンタ１３から供給
されるカウント値を用いて雑音のパワースペクトルを推
定し、推定雑音パワースペクトルとして周波数別ＳＮＲ
計算部６に伝達する。

【００１７】周波数別ＳＮＲ計算部６は、入力された劣
化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペクトルと
を用いて周波数別にＳＮＲを計算し、後天的ＳＮＲとし
て推定先天的ＳＮＲ計算部７と雑音抑圧係数生成部８と
に供給する。

【００１８】推定先天的ＳＮＲ計算部７は、入力された
後天的ＳＮＲ及び雑音抑圧係数生成部８から供給された
抑圧係数を用いて先天的ＳＮＲを推定し、推定先天的Ｓ
ＮＲとして、雑音抑圧係数生成部８に帰還する。

【００１９】雑音抑圧係数生成部８は、入力として供給
された後天的ＳＮＲと推定先天的ＳＮＲとを用いて雑音
抑圧係数を生成し、抑圧係数として推定先天的ＳＮＲ計
算部７に帰還すると同時に多重乗算部１６に伝達する。

【００２０】多重乗算部１６は、フーリエ変換部３から
供給された劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n（ｋ）｜を、
雑音抑圧係数生成部８から供給された抑圧係数Ｇ
_n（ｋ）バーで重み付けすることによって強調音声振幅
スペクトル｜Ｘ_n（ｋ）｜バーを求め、逆フーリエ変換
部９に伝達する。｜Ｘ_n（ｋ）｜バーは、数式４で与え
られる。

【００２１】

【数４】 逆フーリエ変換部９は、多重乗算部１６から供給された
強調音声振幅スペクトル｜Ｘ_n（ｋ）｜バーとフーリエ
変換部３から供給された劣化音声位相スペクトルａｒｇ
｜Ｙ_n（ｋ）｜とを乗算して、強調音声Ｘ_n（ｋ）バーを
求める。すなわち、数式５に示す演算を行う。

【００２２】

【数５】 得られた強調音声Ｘ_n（ｋ）バーに逆フーリエ変換を施
し、１フレームがＫサンプルから構成される時間領域サ
ンプル値系列Ｘ_n（ｔ）バー(ｔ＝０，１，…,Ｋ−１）
としてフレーム合成部１０に伝達する。

【００２３】フレーム合成部１０ は、Ｘ_n（ｔ）バーの
隣接する２フレームからＫ／２サンプルずつを取り出し
て重ね合わせ、数式６によって強調音声Ｘ_n（ｔ）ハッ
トを得る。得られた強調音声Ｘ_n（ｔ）ハット（ｔ＝
０，１，…,Ｋ−１）が、フレーム合成部１０の出力と
して出力端子１２に伝達される。

【００２４】

【数６】 音声検出部の実現方法について、文献１は詳細に記載さ
れていない。しかし、音声検出部の実現例としては、
「2000年3月、日本音響学会講演論文集、321〜322ペー
ジ」(以下、「文献２」と称する。)が知られているの
で、以降、文献２に示されたものを従来の方法として説
明する。

【００２５】図２６は、図２５の音声検出部４の構成を
示すブロック図である。音声検出部４は、閾値記憶部４
０１、比較部４０２、乗算器４０４、対数計算部４０
５、パワー計算部４０６、重みつき加算部４０７、重み
記憶部４０８、論理否定回路４０９を有する。

【００２６】図２５のフーリエ変換部３から供給された
劣化音声振幅スペクトルは、パワー計算部４０６に供給
される。パワー計算部４０６は、劣化音声振幅スペクト
ルのパワー｜Ｙ_n（ｋ）｜²のｋ＝０〜Ｋ−１に対する総
和を計算して、対数計算部４０５に伝達する。

【００２７】対数計算部４０５は、入力された劣化音声
スペクトルパワーの対数を求め、乗算器４０４に伝達す
る。

【００２８】乗算器４０４は、供給された対数値を定数
倍して劣化音声パワーＱ_n（９０１）を求め、比較部４
０２及び重みつき加算部４０７に供給する。すなわち、
第ｎフレームの劣化音声パワーＱ_nは、数式７で与えら
れる。

【００２９】

【数７】 なお、文献２に記載された音声検出部は、時間領域サン
プルであるｙ_n（ｔ）バーを用いて、数式８に従ってＱ_n
を求めている。

【００３０】

【数８】 しかし、例えば、「1985年、ディジタル信号処理の理
論、コロナ社、75〜76ページ」(以下、「文献３」と称
する。)にあるように、数式８と数式７とが等価である
ことは、パーセバル(Parseval)の等式として知られてい
る。

【００３１】比較部４０２には、閾値記憶部４０１か
ら、閾値ＴＨ_nが供給されている。比較部４０２は、乗
算器４０４の出力と閾値ＴＨ_nとを比較し、ＴＨ_n＞Ｑ_n
のときは有音を表す“１”を、ＴＨ_n≦Ｑ_nのときは無音
を表す"０"を、音声検出フラグとして出力する。

【００３２】比較部４０２の出力は、音声検出部４の出
力である音声検出フラグとして外部に供給されると同時
に、否定演算回路４０９に供給される。否定演算回路４
０９の出力は、重みつき加算部制御信号９０５として重
みつき加算部４０７に供給される。

【００３３】重みつき加算部４０７には、また、閾値記
憶部４０１から閾値と、重み記憶部４０８から重み９０
３とが供給される。重みつき加算部４０７は、閾値記憶
部４０１から供給される閾値９０２を、重みつき加算部
制御信号９０５に基づいて選択的に更新し、更新閾値９
０４として閾値記憶部４０１に帰還する。

【００３４】更新閾値ＴＨ_nは、閾値ＴＨ_n-1と劣化音声
パワー９０１を、重み記憶部４０８から供給される重み
９０３を用いて重みつき加算することによって求める。
更新閾値ＴＨ_nの計算は、論理否定回路４０９の出力で
ある重みつき加算部制御信号９０５が“１”に等しいと
きだけ行われる。すなわち、無音のときだけ、閾値ＴＨ
_nが更新される。更新によって得られた更新閾値９０４
は、閾値記憶部４０１に帰還される。

【００３５】図２７は、図２６のパワー計算部４０６の
構成を示すブロック図である。パワー計算部４０６は、
分離部４０６１、乗算器４０６２₀〜４０６２_K-1、加算
器４０６３を有する。

【００３６】多重化された状態で図２５のフーリエ変換
部３から供給された劣化音声振幅スペクトルは、分離部
４０６１において周波数別のＫサンプルに分離され、そ
れぞれ乗算器４０６２₀〜４０６２_K-1に供給される。

【００３７】乗算器４０６２₀〜４０６２_K-1は、それぞ
れ入力された信号を２乗し、加算器４０６３に伝達す
る。加算器４０６３は、入力された信号の総和を求めて
出力する。

【００３８】図２８は、図２６の重みつき加算部４０７
の構成を示すブロック図である。重みつき加算部４０７
は、乗算器４０７１，４０７３、定数乗算器４０７５、
加算器４０７２，４０７４を有する。

【００３９】重みつき加算部４０７には、図２６の乗算
器４０４から劣化音声パワー９０１と、図２６の閾値記
憶部４０１から閾値９０２と、図２６の重み記憶部４０
８から重み９０３と、図２６の論理否定回路４０９から
重みつき加算部制御信号９０５とが、それぞれ入力とし
て供給される。

【００４０】値βを有する重み９０３は、定数乗算器４
０７５と乗算器４０７３とに伝達される。定数乗算器４
０７５は入力信号を−１倍して得られた−βを、加算器
４０７４に伝達する。加算器４０７４のもう一方の入力
としては１が供給されており、加算器４０７４の出力は
両者の和である１−βとなる。１−βは乗算器４０７１
に供給されて、もう一方の入力である劣化音声パワーＱ
_nと乗算され、積である(１−β)Ｑ_nが加算器４０７２に
伝達される。

【００４１】一方、乗算器４０７３では、重み９０３と
して供給されたβと閾値９０２とが乗算され、積である
βＴＨ_n-1が加算器４０７２に伝達される。加算器４０
７２は、βＴＨ_n-1と(１−β)Ｑ_nとの和を、更新閾値９
０４として出力する。

【００４２】更新閾値ＴＨ_nの計算は、重みつき加算部
制御信号９０５が“１”に等しいときだけ行われる。す
なわち、重みつき加算部の機能は、無音のときに、閾値
ＴＨ _n-1を更新してＴＨ_nを求めることであり、数式９に
よって表すことができる。

【００４３】

【数９】 ここで、βは重み９０３の値である。

【００４４】図２９は、図２５の多重化乗算部１７の構
成を示すブロック図である。多重化乗算部１７は、乗算
器１７０１₀〜１７０１_K-1、分離部１７０２，１７０
３、多重化部１７０４を有する。多重化された状態で図
２５のフーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅ス
ペクトルは、分離部１７０２，１７０３において周波数
別のＫサンプルに分離され、それぞれ乗算器１７０１₀
〜１７０１_K-1に供給される。

【００４５】乗算器１７０１₀〜１７０１_K-1は、それぞ
れ入力された信号を２乗し、多重化部１７０４に伝達す
る。多重化部１７０４は、入力された信号を多重化し、
劣化音声パワースペクトルとして出力する。

【００４６】図３０は、図２５の推定雑音計算部５１の
構成を示すブロック図である。推定雑音計算部５１は、
分離部５０２、多重化部５０３、周波数別推定雑音計算
部５１４₀〜５１４_K-1を有する。

【００４７】図２５の音声検出部４から供給された音声
検出フラグと図２５のカウンタ１３から供給されたカウ
ント値は、周波数別推定雑音計算部５１４₀〜５１４_K-1
に伝達される。

【００４８】図２５の多重乗算部１７から供給された劣
化音声パワースペクトルは、分離部５０２に伝達され
る。分離部５０２は、多重化された状態で供給された劣
化音声パワースペクトルをＫ個の周波数に対応した成分
に分離して、周波数別推定雑音計算部５１４₀〜５１４
_K-1に伝達する。

【００４９】周波数別推定雑音計算部５１４₀〜５１４
_K-1は、分離部５０２から供給された劣化音声パワース
ペクトルを用いて雑音パワースペクトルを計算し、多重
化部５０３に伝達する。雑音パワースペクトルの計算
は、カウント値と音声検出フラグの値によって制御さ
れ、予め定めた条件が満足されるときだけ実行される。

【００５０】多重化部５０３は、供給されたＫ個の雑音
パワースペクトル値を多重化して、推定雑音パワースペ
クトルとして出力する。

【００５１】図３１は、図３０の周波数別推定雑音計算
部５１４の構成を示すブロック図である。文献２に記載
された雑音推定は、無音区間において雑音推定値を更新
するものであり、雑音推定値として巡回型フィルタによ
る平均化を施した推定雑音の瞬時値を用いている。

【００５２】一方、「1998年5月、アイ・イー・イー・
イー・トランザクションズ・オン・スピーチ・アンド・
オーディオ・プロセシング、第6巻、第3号(IEEE TRANS-
ACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING,VOL.6,NO.3,
PP.287-292,MAY,1998)、287〜292ページ」(以下、「文
献４」と称する。)に記載された雑音推定では、推定雑
音の瞬時値を平均化して用いると記述されている。

【００５３】これは、巡回型の代わりにトランスバーサ
ル型フィルタ（シフトレジスタを用いた構成）を用いた
平均化の実現を示唆している。どちらの実現も機能は等
しいので、ここでは文献４に記載された方法について説
明する。

【００５４】周波数別推定雑音計算部５１４は、更新判
定部５２１、レジスタ長記憶部５０４１、スイッチ５０
４４、シフトレジスタ５０４５、加算器５０４６、最小
値選択部５０４７、除算部５０４８、カウンタ５０４９
を有する。

【００５５】スイッチ５０４４には、図３０の分離部５
０２から、周波数別劣化音声パワースペクトルが供給さ
れている。スイッチ５０４４を閉じたときに、周波数別
劣化音声パワースペクトルは、シフトレジスタ５０４５
に伝達される。

【００５６】シフトレジスタ５０４５は、後述するよう
に、更新判定部５２１から供給される制御信号に応じ
て、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトす
る。シフトレジスタ長は、後述するレジスタ長記憶部５
９４１に記憶されている値に等しい。シフトレジスタ５
０４５の全レジスタ出力は、加算器５０４６に供給され
る。

【００５７】加算器５０４６は、供給された全レジスタ
出力を加算して、加算結果を除算部５０４８に伝達す
る。

【００５８】一方、更新判定部５２１には、カウント値
と音声検出フラグが供給されている。更新判定部５２１
は、カウント値が予め設定された値に到達するまでは常
に“１”を、到達した後は音声検出フラグが"０"である
（無音の）ときに“１”を、それ以外のときに“０”を
出力し、カウンタ５０４９、スイッチ５０４４及びシフ
トレジスタ５０４５に伝達する。

【００５９】スイッチ５０４４は、更新判定部５２１か
ら供給された信号が“１”のときに回路を閉じ、“０”
のときに開く。

【００６０】カウンタ５０４９は、更新判定部５２１か
ら供給された信号が“１”のときにカウント値を増加
し、“０”のときには変更しない。

【００６１】シフトレジスタ５０４５は、更新判定部か
ら供給された信号が“１”のときにスイッチ５０４４か
ら供給される信号サンプルを１サンプル取り込むと同時
に、内部レジスタの記憶値を隣接レジスタにシフトす
る。

【００６２】最小値選択部５０４７には、カウンタ５０
４９の出力とレジスタ長記憶部５９４１の出力とが供給
されている。最小値選択部５０４７は、供給されたカウ
ント値とレジスタ長とのうち、小さい方を選択して、除
算部５０４８に伝達する。

【００６３】除算部５０４８は、加算器５０４６から供
給された周波数別劣化音声パワースペクトルの加算値を
カウント値とレジスタ長との小さい方の値で除算し、商
を周波数別推定雑音パワースペクトルλ_n（ｋ）として
出力する。Ｂ_n（ｋ）(ｎ＝０，１，…,Ｎ−１）をシフ
トレジスタ５０４５に保存されている劣化音声パワース
ペクトルのサンプル値とすると、λ_n（ｋ）は、数式１
０で示すことができる。

【００６４】

【数１０】 ただし、Ｎはカウント値とレジスタ長とのうち小さい方
の値である。カウント値はゼロから始まって単調に増加
するので、最初はカウント値で除算が行われ、後にはレ
ジスタ長で除算が行われる。レジスタ長で除算が行われ
ることは、シフトレジスタに格納された値の平均値を求
めることになる。

【００６５】最初は、シフトレジスタ５０４５に十分多
くの値が記憶されていないために、実際に値が記憶され
ているレジスタの数で除算する。実際に値が記憶されて
いるレジスタの数は、カウント値がレジスタ長より小さ
いときはカウント値に等しく、カウント値がレジスタ長
より大きくなると、レジスタ長と等しくなる。

【００６６】図３２は、図３１の更新判定部５２１の構
成を示すブロック図である。更新判定部５２１は、論理
否定回路５２０２、比較部５２０３、閾値記憶部５２０
４、論理和計算部５２１１を有する。

【００６７】図２５のカウンタ１３から供給されるカウ
ント値は、比較部５２０３に伝達される。閾値記憶部５
２０４の出力である閾値も、比較部５２０３に伝達され
る。比較部５２０３は、供給されたカウント値と閾値と
を比較し、カウント値が閾値より小さいときに“１”
を、カウント値が閾値より大きいときに"０"を論理和計
算部５２１１に伝達する。

【００６８】一方、供給された音声検出フラグは論理否
定回路５２０２に伝達される。論理否定回路５２０２
は、入力された信号の論理否定値を求め、論理和計算部
５２１１に伝達する。すなわち、音声検出フラグが
“１”である有音部では“０”を、音声検出フラグが
“０”である無音部では“１”を論理和計算部５２１１
に伝達することになる。

【００６９】その結果、論理和計算部５２１１の出力
は、音声検出フラグが“０”である無音部のとき、又は
カウント値が閾値より小さいときに“１”となって、図
３１のスイッチを閉じ、カウンタ５０４９をカウントア
ップさせる。

【００７０】図３３は、図２５の周波数別ＳＮＲ計算部
６の構成を示すブロック図である。周波数別ＳＮＲ計算
部６は、除算部６０１₀〜６０１_K-1、分離部６０２，６
０３、多重化部６０４を有する。

【００７１】図２５の多重乗算部１７から供給される劣
化音声パワースペクトルは、分離部６０２に伝達され
る。図２５の推定雑音計算部５１から供給される推定雑
音パワースペクトルは、分離部６０３に伝達される。劣
化音声パワースペクトルは分離部６０２において、推定
雑音パワースペクトルは分離部６０３において、それぞ
れ周波数成分に対応したＫサンプルに分離され、それぞ
れ除算部６０１₀〜６０１_K-1に供給される。

【００７２】除算部６０１₀〜６０１_K-1では、数式１１
に従って、供給された劣化音声パワースペクトルを推定
雑音パワースペクトルで除算して周波数別ＳＮＲ γ
_n（ｋ）を求め、多重化部６０４に伝達する。

【００７３】

【数１１】 ここで、λ_n（ｋ）は推定雑音パワースペクトルであ
る。多重化部６０４は、伝達されたＫ個の周波数別ＳＮ
Ｒを多重化して、後天的ＳＮＲとして出力する。

【００７４】図３４は、図２５の推定先天的ＳＮＲ計算
部７の構成を示すブロック図である。推定先天的ＳＮＲ
計算部７は、多重値域限定処理部７０１、後天的ＳＮＲ
記憶部７０２、抑圧係数記憶部７０３、多重乗算部７０
４，７０５、重み記憶部７０６、多重重みつき加算部７
０７、加算器７０８を有する。

【００７５】図２５の周波数別ＳＮＲ計算部６から供給
される後天的ＳＮＲ γ_n（ｋ）(ｋ＝０，１，…,Ｋ−
１）は、後天的ＳＮＲ記憶部７０２と加算器７０８とに
伝達される。

【００７６】後天的ＳＮＲ記憶部７０２は、第ｎフレー
ムにおける後天的ＳＮＲ γ_n（ｋ）を記憶すると共に、
第ｎ−１フレームにおける後天的ＳＮＲ γ_n-1（ｋ）を
多重乗算部７０５に伝達する。

【００７７】図２５の雑音抑圧係数生成部８から供給さ
れる抑圧係数Ｇ_n（ｋ）バー(ｋ＝０，１，…,Ｋ−１）
は、抑圧係数記憶部７０３に伝達される。抑圧係数記憶
部７０３は、第ｎフレームにおける抑圧係数Ｇ_n（ｋ）
バーを記憶すると共に、第ｎ−１フレームにおける抑圧
係数Ｇ_n-1（ｋ）バーを多重乗算部７０４に伝達する。

【００７８】多重乗算部７０４は、供給されたＧ
_n-1（ｋ）バーを２乗してＧ² _n-1（ｋ）バーを求め、多
重乗算部７０５に伝達する。

【００７９】多重乗算部７０５は、Ｇ² _n-1（ｋ）バーと
γ_n-1（ｋ）とをｋ＝０，１，…,Ｋ−１に対して乗算し
てＧ² _n-1（ｋ）バーγ_n-1（ｋ）を求め、結果を多重重
みつき加算部７０７に過去の推定ＳＮＲ９２２として伝
達する。

【００８０】多重乗算部７０４及び７０５の構成は、図
２９を用いて説明した多重乗算部１７と同様である。

【００８１】加算器７０８の他方の端子には−１が供給
されており、加算結果γ_n（ｋ）−１が多重値域限定処
理部７０１に伝達される。

【００８２】多重値域限定処理部７０１は、加算器７０
８から供給された加算結果γ_n（ｋ）−１に値域限定演
算子Ｐ［・］による演算を施し、結果であるＰ［γ
_n（ｋ）−１］を多重重みつき加算部７０７に瞬時推定
ＳＮＲ９２１として伝達する。ただし、Ｐ［ｘ］は数式
１２で定められる。

【００８３】

【数１２】 多重重みつき加算部７０７には、また、重み記憶部７０
６から重み９２３が供給されている。多重重みつき加算
部７０７は、これらの供給された瞬時推定ＳＮＲ９２
１、過去の推定ＳＮＲ９２２、重み９２３を用いて推定
先天的ＳＮＲ９２４を求める。重み９２３をαとし、ξ
_n（ｋ）ハットを推定先天的ＳＮＲとすると、ξ_n（ｋ）
ハットは、数式１３を用いて計算される。

【００８４】

【数１３】 ここで、Ｇ² _-1（ｋ）γ_-1（ｋ）バー＝１とする。

【００８５】図３５は、図３４の多重値域限定処理部７
０１の構成を示すブロック図である。多重値域限定処理
部７０１は、定数記憶部７０１１、最大値選択部７０１
２₀〜７０１２_K-1、分離部７０１３、多重化部７０１４
を有する。

【００８６】分離部７０１３には、図３４の加算器７０
８からγ_n（ｋ）−１が供給される。分離部７０１３
は、供給されたγ_n（ｋ）−１をＫ個の周波数別成分に
分離し、最大値選択部７０１２₀〜７０１２_K-1に供給す
る。

【００８７】最大値選択部７０１２₀〜７０１２_K-1の他
方の入力には、定数記憶部７０１１からゼロが供給され
ている。最大値選択部７０１２₀〜７０１２_K-1は、γ_n
（ｋ）−１をゼロと比較し、大きい方の値を多重化部７
０１４へ伝達する。この最大値選択演算は、数式１２を
実行することに相当する。多重化部７０１４は、これら
の値を多重化して出力する。

【００８８】図３６は、図３４の多重重みつき加算部７
０７の構成を示すブロック図である。多重重みつき加算
部７０７１は、重みつき加算部７０７１₀〜７０７
１_K-1、分離部７０７２，７０７４、多重化部７０７５
を有する。

【００８９】分離部７０７２には、図３４の多重値域限
定処理部７０１から、Ｐ[γ_n（ｋ）−１]が瞬時推定Ｓ
ＮＲ９２１として供給される。分離部７０７２は、Ｐ
[γ_n（ｋ）−１]をＫ個の周波数別成分に分離し、周波
数別瞬時推定ＳＮＲ９２１₀〜９２１_K-1として、重みつ
き加算部７０７１₀〜７０７１_K-1に伝達する。

【００９０】分離部７０７４には、図３４の多重乗算部
７０５からＧ² _n-1（ｋ）バーγ_n-1（ｋ）が過去の推定
ＳＮＲ９２２として供給される。分離部７０７４は、Ｇ
² _n-1（ｋ）バーγ_n-1（ｋ）をＫ個の周波数別成分に分
離し、過去の周波数別推定ＳＮＲ９２２₀〜９２２_K-1と
して、重みつき加算部７０７１₀〜７０７１_K-1に伝達す
る。

【００９１】一方、重みつき加算部７０７１₀〜７０７
１_K-1には、重み９２３も供給される。重みつき加算部
７０７１₀〜７０７１_K-1は、数式１３によって表される
重みつき加算を実行し、周波数別推定先天的ＳＮＲ９２
４₀〜９２４_K-1を多重化部７０７５に伝達する。

【００９２】多重化部７０７５は、周波数別推定先天的
ＳＮＲ９２４₀〜９２４_K-1を多重化し、推定先天的ＳＮ
Ｒ９２４として出力する。

【００９３】なお、重みつき加算部７０７１₀〜７０７
１_K-1の動作と構成は、図２８を用いて説明した重みつ
き加算部４０７と同様であるが、重みつき加算の計算は
常に行われる。

【００９４】図３７は、図２５の雑音抑圧係数生成部８
の構成を示すブロック図である。雑音抑圧係数生成部８
は、抑圧係数検索部８０１₀〜８０１_K-1、分離部８０
２，８０３、多重化部８０４を有する。

【００９５】分離部８０２には、図２５の周波数別ＳＮ
Ｒ計算部６から後天的ＳＮＲが供給される。分離部８０
２は、供給された後天的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に
分離し、抑圧係数検索部８０１₀〜８０１_K-1に伝達す
る。

【００９６】分離部８０３には、図２５の推定先天的Ｓ
ＮＲ計算部７から推定先天的ＳＮＲが供給される。分離
部８０３は、供給された推定先天的ＳＮＲをＫ個の周波
数別成分に分離し、抑圧係数検索部８０１₀〜８０１_K-1
に伝達する。

【００９７】抑圧係数検索部８０１₀〜８０１_K-1は、供
給された後天的ＳＮＲと推定先天的ＳＮＲに対応した抑
圧係数とを検索し、検索結果を多重化部８０４に伝達す
る。

【００９８】多重化部８０４は、供給された抑圧係数を
多重化して出力する。

【００９９】図３８は、図３７の抑圧係数検索部８０１
₀〜８０１_K-1の構成を示すブロック図である。抑圧係数
検索部８０１は、抑圧係数テーブル８０１１、アドレス
変換部８０１２，８０１３を有する。

【０１００】アドレス変換部８０１２には、図３７の分
離部８０２から周波数別後天的ＳＮＲが供給される。ア
ドレス変換部８０１２は、供給された周波数別後天的Ｓ
ＮＲを対応したアドレスに変換し、抑圧係数テーブル８
０１１に伝達する。

【０１０１】アドレス変換部８０１３には、図３７の分
離部８０３から、周波数別推定先天的ＳＮＲが供給され
る。アドレス変換部８０１３は、供給された周波数別推
定先天的ＳＮＲを対応したアドレスに変換し、抑圧係数
テーブル８０１１に伝達する。

【０１０２】抑圧係数テーブル８０１１は、アドレス変
換部８０１２とアドレス変換部８０１３とから供給され
たアドレスに対応した領域に格納されている抑圧係数
を、周波数別抑圧係数として出力する。

【０１０３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の技術
は、逆フーリエ変換して得られた時間領域信号の隣接す
る２フレームから取り出した信号サンプルを重ね合わせ
加算することによって、強調音声を得ていた、一方で、
フーリエ変換前に時間領域信号にかける窓関数は、雑音
抑圧処理を行わないときに、入力が出力において再現さ
れるように設計されていた。

【０１０４】このため、重ね合わせ加算の対象となった
サンプルが、隣接するフレームにおいて異なった抑圧係
数値で抑圧されると、フレーム境界において信号サンプ
ルに不連続性を生じ、出力信号に発生する雑音によっ
て、主観的な音質が劣化するという問題があった。

【０１０５】そこで、本発明は、出力信号に雑音を発生
することがなく、主観的な音質に優れた強調音声を得る
ことのできるノイズ除去の方法及び装置を提供すること
を課題とする。

【０１０６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明のノイズ除去方法は、入力信号を周波数領域
信号に変換し、該周波数領域信号に基づいて信号対雑音
比を求め、該信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、
該抑圧係数に基づいて前記周波数領域信号を重みづけ
し、該重みづけされた周波数領域信号を時間領域信号に
変換することによってノイズを除去した出力信号を得る
際に、前記入力信号に第１の窓がけを施してから周波数
領域信号に変換し、前記時間領域信号に第２の窓がけを
施して前記出力信号を得る。

【０１０７】また、本発明のノイズ除去方法は、入力信
号を周波数領域信号に変換し、該周波数領域信号に基づ
いて推定雑音を求め、該推定雑音に対応した値を前記周
波数領域信号から差し引いて周波数領域の強調音声を求
め、該強調音声を時間領域信号に変換することによって
ノイズを除去した出力信号を得る際に、前記入力信号に
第１の窓がけを施してから周波数領域信号に変換し、前
記時間領域信号に第２の窓がけを施して出力信号を得
る。

【０１０８】さらに、本発明のノイズ除去装置は、入力
信号に窓がけ処理を施す第１の窓がけ処理部と、前記第
１の窓がけ処理部で窓がけ処理が施された入力信号を周
波数領域信号に変換する変換部と、前記変換部で変換さ
れた周波数領域信号の振幅成分に基づいて信号対雑音比
を求める信号対雑音比計算部と、前記信号雑音比計算部
で求められた信号対雑音比に基づいて抑圧係数を生成す
る抑圧係数生成部と、前記抑圧係数生成部で生成された
抑圧係数に基づいて前記周波数領域信号の振幅成分を重
みづけするための乗算部と、前記乗算部で重みづけされ
た周波数領域信号の振幅成分と前記変換部で変換された
周波数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換する逆
変換部と、前記逆変換部で変換された時間領域信号に窓
がけ処理を施す第２の窓がけ処理部とを備える。

【０１０９】また、本発明は、隣接する２フレームから
取り出した逆フーリエ変換出力を窓がけ処理してから重
ね合わせ加算することによって、強調音声を得ることを
特徴としている。より具体的には、逆フーリエ変換出力
の隣接する２フレームから取り出した信号サンプルを窓
がけ処理するための窓がけ処理部を備える。

【０１１０】すなわち、本発明は、隣接する２フレーム
を構成する逆フーリエ変換出力を窓がけ処理してから重
ね合わせ加算することによって、フレーム境界における
信号サンプルの連続性が改善され、雑音を防止するよう
にしている。

【０１１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
図面を用いて説明する。

【０１１２】（実施形態１）図１は、本発明の実施形態
１のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図で
ある。図１に示すノイズ除去装置は、図２５に示したノ
イズ除去装置と比較して、窓がけ処理部２２を有する点
が相違する。なお、図１において図２５に示した部分と
同様の部分には同一符号を付している。以下、この相違
点を中心に動作を説明する。

【０１１３】窓がけ処理部２２は、逆フーリエ変換部９
から供給されたＸ_n（ｔ）バーに窓関数ｈ（ｔ）を乗算
し、積であるｈ（ｔ）Ｘ_n（ｔ）バーをフレーム合成部
１０に伝達するものである。

【０１１４】フレーム合成部１０は、ｈ（ｔ）Ｘ
_n（ｔ）バーの隣接する２フレームからＫ／２サンプル
ずつを取り出して重ね合わせ、数式１４によって、強調
音声Ｘ_n（ｔ）ハットを得る。

【０１１５】

【数１４】 得られた強調音声Ｘ_n（ｔ）ハット(ｔ＝０，１，…,Ｋ
／２−１)が、フレーム合成部１０の出力として、出力
端子１２に伝達される。オーバラップが、５０％ではな
くＭサンプルで、フレーム長がＬサンプル（Ｍ＜Ｌ）の
場合は、数式１５によって、強調音声Ｘ_n（ｔ）ハット
を得る。

【０１１６】

【数１５】 これに合わせて、フレーム分割部１も修正する。

【０１１７】すでに説明したように、実数信号に対して
は、左右対称窓関数が用いられる。また、窓関数は、抑
圧係数を１に設定したときの入力信号と出力信号とが計
算誤差を除いて一致するように設計される。

【０１１８】これらの条件を満たすいかなる窓関数であ
っても、ｈ（ｔ）として使用することができる。その一
例として、ハニング窓を開平した関数（ルートハニング
窓）をあげることができる。他にもこれらの条件を満た
す窓関数は存在するので、そちらを用いてもよい。

【０１１９】（実施形態２）図２は、本発明の実施形態
２のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図で
ある。図２と図１とは、推定雑音計算部５、重みつき劣
化音声計算部１４及び抑圧係数補正部１５を除いて同様
とし、同様の部分には同一符号を付している。

【０１２０】図２に示す構成は、「2000年4月、電子情
報通信学会技術研究報告、DSP、53〜60ページ」(以下、
「文献５」と称する。)に記載されたものに、窓がけ処
理部２２を備えている。

【０１２１】文献５に記載された方法は、文献１に記載
された方法とは異なり、重みつき劣化音声スペクトルを
用いて、雑音のパワースペクトルを推定することによっ
て、正確な推定雑音を得ることができる。以下、これら
の相違点を中心に動作を説明する。

【０１２２】図３は、図２の重みつき劣化音声計算部１
４の構成を示すブロック図である。重みつき劣化音声計
算部１４は、推定雑音記憶部１４０１、周波数別ＳＮＲ
計算部１４０２、多重非線形処理部１４０５、及び多重
乗算部１４０４を有する。

【０１２３】推定雑音記憶部１４０１は、図２の推定雑
音計算部５から供給される推定雑音パワースペクトルを
記憶し、１フレーム前に記憶された推定雑音パワースペ
クトルを周波数別ＳＮＲ計算部１４０２へ出力する。

【０１２４】周波数別ＳＮＲ計算部１４０２は、推定雑
音記憶部１４０１から供給される推定雑音パワースペク
トルと図２の多重乗算部１７から供給される劣化音声パ
ワースペクトルとを用いてＳＮＲを各周波数毎に求め、
多重非線形処理部１４０５に出力する。

【０１２５】多重非線形処理部１４０５は、周波数別Ｓ
ＮＲ計算部１４０２から供給されるＳＮＲを用いて重み
係数ベクトルを求め、重み係数ベクトルを多重乗算部１
４０４に出力する。

【０１２６】多重乗算部１４０４は、図２の多重乗算部
１７から供給される劣化音声パワースペクトルと、多重
非線形処理部１４０５から供給される重み係数ベクトル
との積を周波数毎に計算し、重みつき劣化音声パワース
ペクトルを図２の推定雑音記憶部５に出力する。

【０１２７】周波数別ＳＮＲ計算部１４０２の構成は、
図３３を用いて説明した周波数別ＳＮＲ計算部６と同様
である。また、多重乗算部１４０４の構成は、図２９を
用いて説明した多重乗算部１７と同様である。

【０１２８】図４は、図３の多重非線形処理部１４０５
の構成を示すブロック図である。多重非線形処理部１４
０５は、分離部１４９５、非線形処理部１４８５₀〜１
４８５_K-1、及び多重化部１４７５を有する。

【０１２９】分離部１４９５は、図３の周波数別ＳＮＲ
計算部１４０２から供給されるＳＮＲを周波数別のＳＮ
Ｒに分離し、非線形処理部１４８５₀〜１４８５_K-1に出
力する。

【０１３０】非線形処理部１４８５₀〜１４８５_K-1は、
それぞれ入力値に応じた実数値を出力する非線形関数を
有する。

【０１３１】図５は、非線形処理部１４８５₀〜１４８
５_K-1等から出力される非線形関数の例を示す図であ
る。ｆ₁を入力値としたとき、図５に示される非線形関
数の出力値ｆ₂は、数式１６で示される。

【０１３２】

【数１６】 非線形処理部１４８５₀〜１４８５_K-1は、分離部１４９
５から供給される周波数別ＳＮＲを、非線形関数によっ
て処理して重み係数を求め、多重化部１４７５に出力す
る。すなわち、非線形処理部１４８５₀〜１４８５_K-1は
ＳＮＲに応じた１から０までの重み係数を出力する。Ｓ
ＮＲが小さい時は１を、大きい時は０を出力する。

【０１３３】多重化部１４７５は、非線形処理部１４８
５₀〜１４８５_K-1から出力された重み係数を多重化し、
重み係数ベクトルを多重乗算部１４０４に出力する。

【０１３４】図３の多重乗算部１４０４で劣化音声パワ
ースペクトルと乗算される重み係数は、ＳＮＲに応じた
値になっており、ＳＮＲが大きい程、すなわち劣化音声
に含まれる音声成分が大きい程、重み係数の値は小さく
なる。

【０１３５】推定雑音の更新には一般に劣化音声パワー
スペクトルが用いられるが、推定雑音の更新に用いる劣
化音声パワースペクトルに対して、ＳＮＲに応じた重み
づけを行うことで、劣化音声パワースペクトルに含まれ
る音声成分の影響を小さくすることができ、より精度の
高い雑音推定を行うことができる。

【０１３６】なお、重み係数の計算に非線形関数を用い
た例を示したが、非線形関数以外にも線形関数や高次多
項式など、他の形で表されるＳＮＲの関数を用いること
も可能である。

【０１３７】図６は、図２の推定雑音計算部５の構成を
示すブロック図である。図２の推定雑音計算部５は、図
２５に示した推定雑音計算部５１に対して、分離部５０
５が存在する点と、周波数別推定雑音計算部５１４₀〜
５１４_K-1を周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４
_K-1に置換している点とが相違する。なお、図６におい
て図３０に示した部分と同様の部分には同一符号を付し
ている。以下、これらの相違点を中心に動作を説明す
る。

【０１３８】分離部５０５は、図２の重みつき劣化音声
計算部から供給される重みつき劣化音声パワースペクト
ルを、周波数別の重みつき劣化音声パワースペクトルに
分離し、周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1に
出力する。

【０１３９】周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４
_K-1は、分離部５０２から供給される周波数別劣化音声
パワースペクトル、分離部５０５から供給される周波数
別重みつき劣化音声パワースペクトル、図２の音声検出
部４から供給される音声検出フラグ及び図２のカウンタ
１３から供給されるカウント値から周波数別推定雑音パ
ワースペクトルを計算し、多重化部５０３へ出力する。

【０１４０】多重化部５０３は、周波数別推定雑音計算
部５０４₀〜５０４_K-1から供給される周波数別推定雑音
パワースペクトルを多重化し、推定雑音パワースペクト
ルを図２の周波数別ＳＮＲ計算部６と重みつき劣化音声
計算部１４とへ出力する。

【０１４１】図７は、図６の周波数別推定雑音計算部５
０４₀〜５０４_K-1の構成を示すブロック図である。図６
の周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1は、図３
０に示した周波数別推定雑音計算部５１４に対して、周
波数別推定雑音計算部５０４ ₀〜５０４_K-1が推定雑音記
憶部５９４２を有する点と、更新判定部５２１が更新判
定部５２０に置換されている点と、スイッチ５０４４へ
の入力が周波数別劣化音声パワースペクトルから周波数
別重みつき劣化音声パワースペクトルに置換されている
点とが相違する。なお、図７において図３１に示した部
分と同様の部分には同一符号を付している。

【０１４２】ちなみに、図６の周波数別推定雑音計算部
５０４₀〜５０４_K-1は、図９を用いて後述するような構
成としてもよい。

【０１４３】周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４
_K-1は、推定雑音の計算に劣化音声パワースペクトルで
はなく重みつき劣化音声パワースペクトルを用いてお
り、また、推定雑音の更新判定に、推定雑音と劣化音声
パワースペクトルを用いているため、これらの相違点が
発生する。

【０１４４】推定雑音記憶部５９４２は、除算部５０４
８から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルを
記憶し、１フレーム前に記憶された周波数別推定雑音パ
ワースペクトルを更新判定部５２０に出力する。

【０１４５】図８は、図７の更新判定部５２０の構成を
示すブロック図である。図７の更新判定部５２０は、図
３１に示した更新判定部５２１に対して、論理和計算部
５２１１が論理和計算部５２０１に置換されている点
と、更新判定部５２０が比較部５２０５、閾値記憶部５
２０６及び閾値計算部５２０７を有する点とが相違す
る。なお、図８において図３２に示した部分と同様の部
分には同一符号を付している。以下、これらの相違点を
中心に動作を説明する。

【０１４６】閾値計算部５２０７は、図７の推定雑音記
憶部５９４２から供給される周波数別推定雑音パワース
ペクトルに応じた値を計算し、計算結果を閾値として閾
値記憶部５２０６に出力する。最も簡単には、閾値を周
波数別推定雑音パワースペクトルの定数倍とすることで
ある。その他に、高次多項式や非線形関数を用いて閾値
を計算することも可能である。

【０１４７】閾値記憶部５２０６は、閾値計算部５２０
７から出力された閾値を記憶し、１フレーム前に記憶さ
れた閾値を比較部５２０５へ出力する。

【０１４８】比較部５２０５は、閾値記憶部５２０６か
ら供給される閾値と図６の分離部５０２から供給される
周波数別劣化音声パワースペクトルとを比較し、周波数
別劣化音声パワースペクトルが閾値よりも小さければ
“１”を、大きければ“０”を論理和計算部５２０１に
出力する。すなわち、推定雑音パワースペクトルの大き
さをもとに、劣化音声信号が雑音であるか否かを判別し
ている。

【０１４９】論理和計算部５２０１は、比較部５２０３
の出力値、論理否定回路５２０２の出力値、及び比較部
５２０５の出力値の論理和を計算し、計算結果を図７の
スイッチ５０４４、シフトレジスタ５０４５及びカウン
タ５０４９に出力する。

【０１５０】このように、初期状態や無音区間だけでな
く、有音区間でも劣化音声パワーが小さい場合には、更
新判定部５２０は“１”を出力する。すなわち、推定雑
音の更新が行われる。閾値の計算は各周波数毎に行われ
るため、各周波数毎に推定雑音の更新を行うことができ
る。

【０１５１】図７において、ＣＮＴをカウンタ５０４９
のカウント値、Ｎをシフトレジスタ５０４５のレジスタ
長とする。そして、Ｂ_n（ｋ）(ｎ＝０，１，…,Ｎ−
１）をシフトレジスタ５０４５に蓄積されている周波数
別重みつき劣化音声パワースペクトルとする。このと
き、除算部５０４８から出力される周波数別推定雑音パ
ワースペクトルλ_n（ｋ）は、数式１７に示すようにな
る。

【０１５２】

【数１７】 すなわち、λ_n（ｋ）はシフトレジスタ５０４５に蓄積
されている周波数別重みつき劣化音声パワースペクトル
の平均値となる。平均値の計算は、重みつき加算部（巡
回型フィルタ）を用いて行うことも可能である。

【０１５３】図９は、図６の周波数別推定雑音計算部５
０４₀〜５０４_K-1の構成例を示すブロック図である。図
６の周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1は、図
７のシフトレジスタ５０４５、加算器５０４６、最小値
選択部５０４７、除算部５０４８、カウンタ５０４９、
レジスタ長記憶部５９４１に代えて、重みつき加算部５
０７１、重み記憶部５０７２を有する点が相違する。な
お、図９において図６に示した部分と同様の部分には同
一符号を付している。

【０１５４】重みつき加算部５０７１は、推定雑音記憶
部５９４２から供給される１フレーム前の周波数別推定
雑音パワースペクトル、スイッチ５０４４から供給され
る周波数別重みつき劣化音声パワースペクトル及び重み
記憶部５０７２から出力される重みを用いて、周波数別
推定雑音を計算し、多重化部５０３へ出力する。

【０１５５】すなわち、重み記憶部５０７２が記憶する
重みをδ、周波数別重みつき劣化音声パワースペクトル
を｜Ｙ_n（ｋ）｜²バーとしたとき、重みつき加算部５０
７１から出力される周波数別推定雑音パワースペクトル
λ_n（ｋ）は、数式１８で表せる。

【０１５６】

【数１８】 重みつき加算部５０７１の構成は、図２８を用いて説明
した重みつき加算部４０７と同様であるが、重みつき加
算の計算は常に行われる。

【０１５７】図１０は、図２の抑圧係数補正部１５の構
成を示すブロック図である。ＳＮＲが低いときに抑圧不
足により発生する残留雑音や、ＳＮＲが高いときに過度
の抑圧で発生する音声の歪みによる音質劣化を防ぐため
に、抑圧係数補正部１５は、ＳＮＲに応じて抑圧係数の
補正を行う。

【０１５８】補正の例として、ＳＮＲが低いときには抑
圧係数に修正値を加えて残留雑音を抑圧し、ＳＮＲが高
いときには抑圧係数に下限値を設定して音声の歪みを防
止する。抑圧係数補正部１５は、周波数別抑圧係数補正
部１５０１₀〜１５０１_K-1、分離部１５０２，１５０３
及び多重化部１５０４を有する。

【０１５９】分離部１５０２は、図２の推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７から供給される推定先天的ＳＮＲを周波数別
成分に分離し、それぞれ周波数別抑圧係数補正部１５０
１₀〜１５０１_K-1に出力する。

【０１６０】分離部１５０３は、図２の抑圧係数生成部
８から供給される抑圧係数を周波数別成分に分離し、そ
れぞれ周波数別抑圧係数補正部１５０１₀〜１５０１_K-1
に出力する。

【０１６１】周波数別抑圧係数補正部１５０１₀〜１５
０１_K-1は、分離部１５０２から供給される周波数別推
定先天的ＳＮＲと、分離部１５０３から供給される周波
数別抑圧係数とから、周波数別補正抑圧係数を計算して
多重化部１５０４へ出力する。

【０１６２】多重化部１５０４は、周波数別抑圧係数補
正部１５０１₀〜１５０１_K-1から供給される周波数別補
正抑圧係数を多重化し、補正抑圧係数として多重乗算部
１６と推定先天的ＳＮＲ計算部７とへ出力する。

【０１６３】図１１は、図２の抑圧係数補正部１５に含
まれる周波数別抑圧係数補正部１５０１₀〜１５０１_K-1
の構成を示すブロック図である。周波数別抑圧係数補正
部１５０１は、最大値選択部１５９１、抑圧係数下限値
記憶部１５９２、閾値記憶部１５９３、比較部１５９
４、スイッチ１５９５、修正値記憶部１５９６及び乗算
器１５９７を有する。

【０１６４】抑圧係数下限値記憶部１５９２は、記憶し
ている抑圧係数の下限値を、最大値選択部１５９１に供
給する。

【０１６５】最大値選択部１５９１は、図１０の分離部
１５０３から供給される周波数別抑圧係数と抑圧係数下
限値記憶部１５９２から供給される抑圧係数下限値とを
比較し、大きい方の値をスイッチ１５９５に出力する。
すなわち、抑圧係数は抑圧係数下限値記憶部１５９２が
記憶する下限値以上の大きい値になる。従って、過度の
抑圧により発生する音声の歪みを防ぐことができる。

【０１６６】比較部１５９４は、閾値記憶部１５９３か
ら供給される閾値と、図１０の分離部１５０２から供給
される周波数別推定先天的ＳＮＲとを比較し、周波数別
推定先天的ＳＮＲが閾値よりも大きければ“０”を、小
さければ“１”をスイッチ１５９５に供給する。

【０１６７】スイッチ１５９５は、最大値選択部１５９
１から供給される信号を、比較部１５９４の出力値が
“１”のとき乗算器１５９７に出力し、比較部１５９４
の出力値が“０”のとき図１０の多重化部１５０４に出
力する。すなわち、周波数別推定先天的ＳＮＲが閾値よ
りも小さいときに、抑圧係数の補正が行われる。こうし
て、音声成分を過剰に抑圧することなく、残留雑音量を
減らすことができる。

【０１６８】乗算器１５７９は、スイッチ１５９５の出
力値と修正値記憶部１５９６の出力値との積を計算し、
計算結果を図１０の多重化部１５０４へ出力する。抑圧
係数値を小さくするため、修正値は１より小さい値が普
通であるが、目的によってはこの限りではない。

【０１６９】なお、本実施形態では、抑圧係数を多重乗
算部１６と推定先天的ＳＮＲ計算部７とへ供給すること
なく、補正抑圧係数を多重乗算部１６と推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７とへ供給している。

【０１７０】図１２は、図２の雑音抑圧係数生成部８の
変形例である雑音抑圧係数生成部８１の構成を示すブロ
ック図である。雑音抑圧係数生成部８１は、ゲイン関数
値計算部８１１、一般化尤度比計算部８１２、音声存在
確率記憶部８１３及び抑圧係数計算部８１４を有する。

【０１７１】図１２に示す雑音抑圧係数生成部８１は、
供給された推定先天的ＳＮＲと後天的ＳＮＲとから抑圧
係数を演算で求める点が、検索で求める図２の雑音抑圧
係数生成部８と異なる。以下、文献１に記載されている
計算式をもとに、抑圧係数の計算方法を説明する。

【０１７２】フレーム番号をｎ、周波数番号をｋとし、
γ_n（ｋ）を図２の周波数別ＳＮＲ計算部６から供給さ
れる周波数別後天的ＳＮＲ、ξ_n（ｋ）ハットを図２の
推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給される周波数別推定
先天的ＳＮＲとする。また、 η_n（ｋ）＝ξ_n（ｋ）ハット／ｑ ｖ_n（ｋ）＝（η_n（ｋ）γ_n（ｋ））／（１＋η
_n（ｋ）） とする。

【０１７３】ゲイン関数値計算部８１１は、図２の周波
数別ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ
_n（ｋ）、図２の推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給さ
れる推定先天的ＳＮＲξ_n（ｋ）ハット及び音声存在確
率記憶部８１３から供給される音声存在確率ｑとをもと
に、各周波数毎に例えば文献１に記載されているような
ＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関数値を計算し、抑圧係数計
算部８１４に出力する。

【０１７４】各周波数毎のＭＭＳＥ ＳＴＳＡゲイン関
数値Ｇ_n（ｋ）は、数式１９で表せる。

【０１７５】

【数１９】 ここで、Ｉ₀（ｚ）は０次変形ベッセル関数、Ｉ₁（ｚ）
は１次変形ベッセル関数である。変形ベッセル関数につ
いては、「1985年、数学辞典、岩波書店、374.Gペー
ジ」(文献６）に記載されている。

【０１７６】一般化尤度比計算部８１２は、図２の周波
数別ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ
_n（ｋ）、図２の推定先天的ＳＮＲ計算部７から供給さ
れる推定先天的ＳＮＲΛ_n（ｋ）ハット及び音声存在確
率記憶部８１３から供給される音声存在確率ｑをもと
に、周波数毎に一般化尤度比を計算し、抑圧係数計算部
８１４に出力する。

【０１７７】周波数毎の一般化尤度比Λ_n（ｋ）は、数
式２０で表せる。

【０１７８】

【数２０】 抑圧係数計算部８１４は、ゲイン関数値計算部８１１か
ら供給されるＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値Ｇ_n（ｋ）
と一般化尤度比計算部８１２から供給される一般化尤度
比Λ_n（ｋ）とから周波数毎に抑圧係数を計算し、図２
の抑圧係数補正部１５へ出力する。

【０１７９】周波数毎の抑圧係数Ｇ_n（ｋ）バーは、数
式２１で表せる。

【０１８０】

【数２１】 周波数別にＳＮＲを計算する代わりに、複数の周波数か
ら構成される帯域に共通なＳＮＲを求めて、これを用い
ることも可能である。

【０１８１】図１３は、図２の周波数別ＳＮＲ計算部６
の変形例である周波数別ＳＮＲ計算部６１の構成例を示
すブロック図である。図１３の周波数別ＳＮＲ計算部６
１は、図２に示した周波数別ＳＮＲ計算部６に対して、
帯域別ＳＮＲ計算部６１が帯域別パワー計算部６１１，
６１２を有する点が相違する。なお、図１３において図
３３に示した部分と同様の部分には同一符号を付してい
る。

【０１８２】帯域別パワー計算部６１１は、分離部６０
２から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルを
もとに帯域別のパワーを計算し、除算部６０１₀〜６０
１_K-1へ出力する。

【０１８３】帯域別パワー計算部６１２は、分離部６０
３から供給される周波数別推定雑音パワースペクトルを
もとに帯域別のパワーを計算し、除算部６０１₀〜６０
１_K-1へ出力する。

【０１８４】図１４は、図１３の帯域別パワー計算部６
１１の構成を示すブロック図である。ここでは、帯域幅
Ｌを有するＭ個の帯域に等分割する例を説明する。ここ
で、ＬとＭは、Ｋ＝ＬＭの関係を満たす自然数であると
する。

【０１８５】帯域別ＳＮＲ計算部６１は、加算器６１１
０₀〜６１１０_M-1を有する。図１３の分離部６０２から
供給される周波数別劣化音声パワースペクトル９１０₀
〜９１０_K-1(９１０₀〜９１０_ML-1)は、各周波数に対応
した加算器６１１０₀〜６１１０_M-1へそれぞれ伝達され
る。

【０１８６】例えば、帯域番号０に対応する周波数番号
は０からＬ−１なので、周波数別劣化音声パワースペク
トル９１０₀〜９１０_L-1は加算器６１１０₀へ伝達され
る。また、帯域番号１に対応する周波数番号はＬから２
Ｌ−１なので、周波数別劣化音声パワースペクトル９１
０_L〜９１０_2L-1は加算器６１１０₁へ伝達される。

【０１８７】加算器６１１０₀〜６１１０_M-1は、供給さ
れた周波数別劣化音声パワースペクトルの総和をそれぞ
れ計算し、帯域別劣化音声パワースペクトル９１１₀〜
９１１_ML-1（９１１₀〜９１１_K-1)を図１３の除算部６
０１₀〜６０１_K-1へ出力する。各加算器６１１０₀〜６
１１０_M-1の計算結果は、それぞれの帯域番号に応じた
周波数毎に帯域別劣化音声パワースペクトルとして出力
される。

【０１８８】例えば、加算器６１１０₀の計算結果は、
帯域別劣化音声パワースペクトル９１１₀〜９１１_L-1と
して出力される。また、加算器６１１０₁の計算結果
は、帯域別劣化音声パワースペクトル９１１_L〜９１１
_2L-1として出力される。構成と動作は帯域別パワー計算
部６１１と同様である。

【０１８９】なお、ここでは複数の帯域に等分割する例
を示したが、「1980年、聴覚と音声、電子情報通信学
会、115〜118ページ」(文献７)に記載されている臨界帯
域に分割する方法、「1983年、マルチレート・ディジタ
ル・シグナル・プロセシング(Mulｔiraｔe Digiｔal Si
gnal Processing),1983,Prenｔice-Hall Inc.,USA」(以
下、「文献８」と称する。)に記載されているオクター
ブ帯域に分割する方法など、他の帯域分割方法を用いる
ことも可能である。

【０１９０】（実施形態３）図１５は、本発明の実施形
態３のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図
である。図１５に示すノイズ除去装置は、図２に対し
て、推定雑音計算部５が推定雑音計算部５２に置換され
ている点と、重みつき劣化音声計算部１４が存在しない
点とが相違する。なお、図１５において、図２に示した
部分と同様の部分には同一符号を付している。以下、こ
れらの相違点を中心に動作を説明する。

【０１９１】図１６は、図１５の推定雑音計算部５２の
構成を示すブロック図である。図１５の推定雑音計算部
５２は、図２の推定雑音計算部５に対して、周波数別推
定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1が周波数別推定雑音計
算部５０６₀〜５０６_K-1に置換されている点と、推定雑
音計算部５２が入力信号に重みつき劣化音声パワースペ
クトルを有しない点とが相違する。なお、図１６におい
て、図６に示した部分と同様の部分には同一符号を付し
ている。

【０１９２】劣化音声パワースペクトルを有しないの
は、周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1が入力
信号に周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを必
要とするのに対して、推定雑音計算部５０６₀〜５０６
_K-1は、入力信号に周波数別重みつき劣化音声パワース
ペクトルを必要としないためである。

【０１９３】図１７は、図１６の周波数別推定雑音計算
部５０６₀〜５０６_K-1の構成を示すブロック図である。
図１６の周波数別推定雑音計算部５０６₀〜５０６
_K-1は、図６の周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４
_K-1に対して、周波数別推定雑音計算部５０６が入力信
号に周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルを有し
ていない点と、除算部５０４１、非線形処理部５０４２
及び乗算器５０４３を有している点とが相違する。な
お、図１７において、図７に示した部分と同様の部分に
は同一符号を付している。以下、これらの相違点を中心
に動作を説明する。

【０１９４】除算部５０４１は、図１６の分離部５０２
から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルを、
推定雑音記憶部５９４２から供給される１フレーム前の
推定雑音パワースペクトルで除算し、除算結果を非線形
処理部５０４２に出力する。図４に示した非線形処理部
１４８５と同様の構成及び機能を有する非線形処理部５
０４２は、除算部５０４１の出力値に応じた重み係数を
計算し、乗算器５０４３に出力する。

【０１９５】乗算器５０４３は、図１５の分離部５０２
から供給される周波数別劣化音声パワースペクトルと非
線形処理部５０４２から供給される重み係数の積を計算
し、スイッチ５０４４へ出力する。乗算器５０４３の出
力信号は、図５の周波数別推定雑音計算部５０４におけ
る周波数別重みつき劣化音声パワースペクトルと同様で
ある。すなわち、周波数別重みつき劣化音声パワースペ
クトルは、周波数別推定雑音計算部５０６の内部におい
て計算することも可能である。したがって、重みつき劣
化音声計算部１４を省略することが可能となる。

【０１９６】（実施形態４）図１８は、本発明の実施形
態４のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図
である。図１８に示すノイズ除去装置は、図２に示した
ノイズ除去装置に対して、推定先天的ＳＮＲ計算部７１
を備えている点が相違する。なお、図１８において、図
２に示した部分と同様の部分には同一符号を付してい
る。以下、この相違点を中心に動作を説明する。

【０１９７】図１９は、図１８の推定先天的ＳＮＲ計算
部７１の構成を示すブロック図である。図１８の推定先
天的ＳＮＲ計算部７１は、図３４の推定先天的ＳＮＲ計
算部７の後天的ＳＮＲ記憶部７０２、抑圧係数記憶部７
０３、多重乗算部７０５，７０４に代えて、推定雑音記
憶部７１２、強調音声パワースペクトル記憶部７１３、
周波数別ＳＮＲ計算部７１５、多重乗算部７１６を有す
る。なお、図１９において、図３４に示した部分と同様
の部分には同一符号を付している。

【０１９８】ここで、推定先天的ＳＮＲ計算部７１は、
抑圧係数に代えて、強調音声振幅スペクトルと推定雑音
パワースペクトルを入力信号としている。

【０１９９】多重乗算部７１６は、図１８の多重乗算部
１６から供給される強調音声振幅スペクトルを周波数毎
に２乗して強調音声パワースペクトルを求め、強調音声
パワースペクトル記憶部７１３に出力する。多重乗算部
７１６の構成は、図２９を用いて説明した多重乗算部１
７と同様である。

【０２００】強調音声パワースペクトル記憶部７１３
は、多重乗算部７１６から供給される強調音声パワース
ペクトルを記憶し、１フレーム前に供給された強調音声
パワースペクトルを周波数別ＳＮＲ計算部７１５へ出力
する。周波数別ＳＮＲ計算部７１５の構成は、図３３を
用いて説明した周波数別ＳＮＲ計算部６と同様である。

【０２０１】推定雑音記憶部７１２は、図１８の推定雑
音計算部５から供給される推定雑音パワースペクトルを
記憶し、１フレーム前に供給された推定音声パワースペ
クトルを周波数別ＳＮＲ計算部７１５へ出力する。

【０２０２】周波数別ＳＮＲ計算部７１５は、強調音声
パワースペクトル記憶部７１３から供給される強調音声
パワースペクトルと、推定雑音記憶部７１２から供給さ
れる推定雑音パワースペクトルのＳＮＲを各周波数毎に
計算し、多重重みつき加算部７０７へ出力する。

【０２０３】周波数別ＳＮＲ計算部７１５の出力信号と
図３４の多重乗算部７０５の出力信号は同様のものであ
る。したがって、本実施形態では、推定先天的ＳＮＲ計
算部７を推定先天的ＳＮＲ計算部１７に置換することが
可能となる。

【０２０４】（実施形態５）図２０は、本発明の実施形
態５のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図
である。図２０に示すノイズ除去装置は、図２に示した
ノイズ除去装置に対して、推定雑音計算部５が推定雑音
部５２に、推定先天的ＳＮＲ計算部７が推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７１に、それぞれ置換されている点と、重みつ
き劣化音声計算部１４が存在しない点とが相違する。

【０２０５】推定雑音部５２の構成と動作は、実施形態
３で説明した推定雑音部と同様である。また、推定先天
的ＳＮＲ計算部７１は、実施形態４で説明した推定先天
的ＳＮＲ計算部と同様である。

【０２０６】（実施形態６）図２１は、本発明の実施形
態６のノイズ除去装置の模式的な構成を示すブロック図
である。図２１のノイズ除去装置は、図２に示したノイ
ズ除去装置に対して、推定雑音計算部５が推定雑音計算
部５３で置換されている点と、音声検出部４が存在しな
い点とが相違する。すなわち、図２１のノイズ除去装置
は、雑音の推定に音声検出部を必要としない。以下、こ
れらの相違点を中心に動作を説明する。

【０２０７】図２２は、図２１の推定雑音計算部５３の
構成を示すブロック図である。図２１の推定雑音計算部
５３は、図６に示した推定雑音計算部５に対して、周波
数別推定雑音計算部５０４₀〜５０４_K-1が周波数別推定
雑音計算部５０８₀〜５０８_{K -1}に置換されている点と、
推定雑音計算部５３が入力信号に音声検出フラグを有し
ていない点とが相違する。

【０２０８】図２３は、図２２の周波数別推定雑音計算
部５０８₀〜５０８_K-1の構成を示すブロック図である。
図２２の周波数別推定雑音計算部５０８₀〜５０８
_K-1は、図７に示した周波数別推定雑音計算部５０４に
対して、更新判定部５２０が更新判定部５２２に置換さ
れている点と、周波数別推定雑音計算部５０８₀〜５０
８_K-1が入力に音声検出フラグを有していない点とが相
違する。

【０２０９】図２４は、図２３の更新判定部５２２の構
成を示すブロック図である。図２３の更新判定部５２２
は、図８に示した更新判定部５２０に対して、論理和計
算部５２０１が論理和計算部５２２１に置換されている
点と、更新判定部５２２が論理否定回路５２０２を有し
ていない点と、入力信号に音声検出フラグを有していな
い点とが相違する。すなわち、更新判定部５２２は、推
定雑音の更新に音声検出フラグを用いていない。この点
が、図８の更新判定部５２０と異なる。

【０２１０】論理和計算部５２２１は、比較部５２０５
の出力値と比較部５２０３の出力値の論理和を計算し、
計算結果を図２３のスイッチ５０４４、シフトレジスタ
５０４５及びカウンタ５０４９に出力する。すなわち、
更新判定部５２２は、カウント値が予め設定された値に
到達するまでは常に“１”を出力し、到達した後は、劣
化音声パワーが閾値よりも小さいときに“１”を出力す
る。

【０２１１】図８で説明した通り、比較部５２０５は劣
化音声信号が雑音であるか否かの判定を行っている。す
なわち、比較部５２０５は各周波数毎に音声検出を行っ
ているといえる。したがって、音声検出フラグを入力に
有しない更新判定部を実現することが可能となる。

【０２１２】以上、本発明の各実施形態では、ノイズ除
去の方式として、最小平均２乗誤差短時間スペクトル振
幅法を用いる場合を例に説明したが、その他の方法にも
適用することができる。

【０２１３】例えば「1979年12月、プロシーディングス
・オブ・ザ・アイ・イー・イー・イー、第67巻、第12号
(PROCEEDINGS OF THE IEEE,VOL.67,NO.12,PP.1586-160
4,DEC,1979)、1586〜1604ページ」(文献９)に記載され
ているウィーナーフィルタ法や、「1979年4月、アイ・
イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アクー
スティクス・スピーチ・アンド・シグナル・プロセシン
グ、第27巻、第2号(IEEETRANSACTIONS ON ACOUSTICS,SP
EECH,AND SIGNAL PROCESSING,VOL.27,NO.2,PP.113-120,
APR,1979)、113〜120ページ」(以下、「文献１０」と称
する。)に記載されているスペクトル減算法などであ
る。

【０２１４】図２１は文献１０に記載されているスペク
トル減算法の概略動作の説明図である。図２１におい
て、多重乗算部１６を多重減算部に、雑音抑圧係数生成
部８を雑音抑圧量計算部に、抑圧係数補正部１５を抑圧
量補正部に置き換えれば、スペクトル減算法による動作
を実現することができる。

【０２１５】多重減算部において、補正された雑音抑圧
量を劣化音声振幅スペクトルから減算し、得られた結果
を逆フーリエ変換することによって、強調音声を得るこ
とができる。ここでは、ＳＮＲを計算してから、ＳＮＲ
に基づいて雑音抑圧量を計算する例について説明した
が、推定雑音計算部５３で得られた推定雑音を、直接劣
化音声振幅スペクトルから減算することもできる。

【０２１６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、隣接す
る２フレームを構成する逆フーリエ変換出力を窓がけ処
理してから重ね合わせ加算するので、フレーム境界にお
ける信号サンプルの連続性が改善され、雑音を防止する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態１のノイズ除去装置の模式的
な構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の実施形態２のノイズ除去装置の模式的
な構成を示すブロック図である。

【図３】図２の重みつき劣化音声計算部１４の構成を示
すブロック図である。

【図４】図３の多重非線形処理部１４０５の構成を示す
ブロック図である。

【図５】非線形処理部１４８５₀〜１４８５_K-1等から出
力される非線形関数の例を示す図である。

【図６】図２の推定雑音計算部５の構成を示すブロック
図である。

【図７】図６の周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０
４_K-1の構成を示すブロック図である。

【図８】図７の更新判定部５２０の構成を示すブロック
図である。

【図９】図６の周波数別推定雑音計算部５０４₀〜５０
４_K-1の構成例を示すブロック図である。

【図１０】図２の抑圧係数補正部１５の構成を示すブロ
ック図である。

【図１１】図２の抑圧係数補正部１５に含まれる周波数
別抑圧係数補正部１５０１₀〜１５０１_K-1の構成を示す
ブロック図である。

【図１２】図２の雑音抑圧係数生成部８の変形例である
雑音抑圧係数生成部８１の構成を示すブロック図であ
る。

【図１３】図２の周波数別ＳＮＲ計算部６の変形例であ
る周波数別ＳＮＲ計算部６１の構成例を示すブロック図
である。

【図１４】図１３の帯域別パワー計算部６１１の構成を
示すブロック図である。

【図１５】本発明の実施形態３のノイズ除去装置の模式
的な構成を示すブロック図である。

【図１６】図１５の推定雑音計算部５２の構成を示すブ
ロック図である。

【図１７】図１６の周波数別推定雑音計算部５０６₀〜
５０６_K-1の構成を示すブロック図である。

【図１８】本発明の実施形態４のノイズ除去装置の模式
的な構成を示すブロック図である。

【図１９】図１８の推定先天的ＳＮＲ計算部７１の構成
を示すブロック図である。

【図２０】本発明の実施形態５のノイズ除去装置の模式
的な構成を示すブロック図である。

【図２１】本発明の実施形態６のノイズ除去装置の模式
的な構成を示すブロック図である。

【図２２】図２１の推定雑音計算部５３の構成を示すブ
ロック図である。

【図２３】図２２の周波数別推定雑音計算部５０８₀〜
５０８_K-1の構成を示すブロック図である。

【図２４】図２３の更新判定部５２２の構成を示すブロ
ック図である。

【図２５】従来の技術のノイズ・サプレッサの模式的な
構成を示すブロック図である。

【図２６】図２５の音声検出部４の構成を示すブロック
図である。

【図２７】図２６のパワー計算部４０６の構成を示すブ
ロック図である。

【図２８】図２６の重みつき加算部４０７の構成を示す
ブロック図である。

【図２９】図２５の多重化乗算部１７の構成を示すブロ
ック図である。

【図３０】図２５の推定雑音計算部５１の構成を示すブ
ロック図である。

【図３１】図３０の周波数別推定雑音計算部５１４の構
成を示すブロック図である。

【図３２】図３１の更新判定部５２１の構成を示すブロ
ック図である。

【図３３】図２５の周波数別ＳＮＲ計算部６の構成を示
すブロック図である。

【図３４】図２５の推定先天的ＳＮＲ計算部７の構成を
示すブロック図である。

【図３５】図３４の多重値域限定処理部７０１の構成を
示すブロック図である。

【図３６】図３４の多重重みつき加算部７０７の構成を
示すブロック図である。

【図３７】図２５の雑音抑圧係数生成部８の構成を示す
ブロック図である。

【図３８】図３７の抑圧係数検索部８０１₀〜８０１_K-1
の構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１ フレーム分割部 ２，２２ 窓がけ処理部 ３ フーリエ変換部 ４ 音声検出部 ５，５１，５２，５３ 推定雑音計算部 ６，６１，７１５，１４０２ 周波数別ＳＮＲ計算部 ７，７１ 推定先天的ＳＮＲ計算部 ８，８１ 雑音抑圧係数生成部 ９ 逆フーリエ変換部 １０ フレーム合成部 １１ 入力端子 １２ 出力端子 １３，５０４９ カウンタ １４ 重みつき劣化音声計算部 １５ 抑圧係数補正部 １６，１７，７０４，７０５，７１６，１４０４ 多重
乗算部 ４０１，１５９３，５２０４，５２０６ 閾値記憶部 ４０２，１５９４，５２０３，５２０５ 比較部 ４０４，４０７５ 定数乗算器 ４０５ 対数計算部 ４０６ パワー計算部 ４０７，５０７１，７０７１₀〜７０７１_K-1 重みつき
加算部 ４０８，７０６，５０７２ 重み記憶部 ４０９，５２０２ 論理否定回路 ５０２，５０５，６０２，６０３ 分離部 ５０３，６０４，８０４，１４７ 多重化部 ５０４₀〜５０４_K-1,５０６₀〜５０６_K-1，５０７，５
０８₀〜５０８_K-1，５１４₀〜５１４_K-1 周波数別推定
雑音計算部 ５２０，５２１，５２２ 更新判定部 ６０１₀〜６０１_K-1,５０４１，５０４８ 除算部 ６１１，６１２ 周波数別パワー計算部 ７０１ 多重値域限定処理部 ７０２ 後天的ＳＮＲ記憶部 ７０３ 抑圧係数記憶部 ７０７ 多重重みつき加算部 ７０８，４０６３，４０７２，４０７４，５０４６，６
１１０₀〜６１１０_M-1加算器 ７１２，１４０１，５９４２ 推定雑音記憶部 ７１３ 強調音声パワースペクトル記憶部 ８０１₀〜８０１_K-1 抑圧係数検索部 ８１１ ゲイン関数値計算部 ８１２ 一般化尤度比計算部 ８１３ 音声存在確率記憶部 ８１４ 抑圧係数計算部 ９０１ 劣化音声パワー ９０２ 閾値 ９０３，９２３ 重み ９０４ 更新閾値 ９０５ 重みつき加算部制御信号 ９１０₀〜９１０_K-1，９１０₀〜９１０_ML-1 周波数別
劣化音声パワースペクトル ９１１₀〜９１１_K-1，９１１₀〜９１１_ML-1 帯域別劣
化音声パワースペクトル ９２１ 瞬時推定ＳＮＲ ９２１₀〜９２１_K-1 周波数別瞬時推定ＳＮＲ ９２２ 過去の推定ＳＮＲ ９２２₀〜９２２_K-1 過去の周波数別推定ＳＮＲ ９２４ 推定先天的ＳＮＲ ９２４₀〜９２４_K-1 周波数別推定先天的ＳＮＲ １４０５ 多重非線形処理部 １４８５₀〜１４８５_K-1,５０４２ 非線形処理部 １５０１₀〜１５０１_K-1 周波数別抑圧係数補正部 １５９１，７０１２₀〜７０１２_K-1 最大値選択部 １５９２ 抑圧係数下限値記憶部 １５９５，５０４４ スイッチ １５９６ 修正量記憶部 １５９７，１７０１₀〜１７０１_K-1,４０６２₀〜４０６
２_K-1,４０７１，４０７３，５０４３ 乗算器 ５０４５ シフトレジスタ ５０４７ 最小値選択部 ５２０１，５２１１，５２２１ 論理和計算部 ５２０７ 閾値計算部 ５９４１ レジスタ長記憶部 ７０１１ 定数記憶部 ８０１１ 抑圧係数テーブル ８０１２，８０１３ アドレス変換部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 芹沢 昌宏 東京都港区芝五丁目７番１号 日本電気株 式会社内 Ｆターム(参考） 5D015 EE05

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力信号を周波数領域信号に変換し、該
   周波数領域信号に基づいて信号対雑音比を求め、該信号
   対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、該抑圧係数に基づ
   いて前記周波数領域信号を重みづけし、該重みづけされ
   た周波数領域信号を時間領域信号に変換することによっ
   てノイズを除去した出力信号を得る際に、前記入力信号
   に第１の窓がけを施してから周波数領域信号に変換し、
   前記時間領域信号に第２の窓がけを施して前記出力信号
   を得ることを特徴とするノイズ除去方法。
2. 【請求項２】 前記第１の窓がけを施す際の第１の窓関
   数と前記第２の窓がけを施す際の第２の窓関数とが、前
   記抑圧係数を１に設定したときの前記入力信号と前記出
   力信号が一致するような特性を有することを特徴とする
   請求項１記載のノイズ除去方法。
3. 【請求項３】 前記第１の窓がけを施す際の第１の窓関
   数と前記第２の窓がけを施す際の第２の窓関数とが等し
   いことを特徴とする請求項１又は２記載のノイズ除去方
   法。
4. 【請求項４】 前記抑圧係数を補正して得られる補正抑
   圧係数を用いて前記周波数領域信号を重みづけすること
   を特徴とする請求項１、２又は３記載のノイズ除去方
   法。
5. 【請求項５】 前記信号対雑音比を補正して得られる補
   正信号対雑音比に基づいて前記抑圧係数を定めることを
   特徴とする請求項１、２又は３記載のノイズ除去方法。
6. 【請求項６】 前記周波数領域信号を重みづけして重み
   つき周波数領域信号を求め、該重みつき周波数領域信号
   を用いて推定雑音を求め、該推定雑音と前記周波数領域
   信号を用いて信号対雑音比を求めることを特徴とする請
   求項１、２、３、４又は５記載のノイズ除去方法。
7. 【請求項７】 入力信号を周波数領域信号に変換し、該
   周波数領域信号に基づいて推定雑音を求め、該推定雑音
   に対応した値を前記周波数領域信号から差し引いて周波
   数領域の強調音声を求め、該強調音声を時間領域信号に
   変換することによってノイズを除去した出力信号を得る
   際に、前記入力信号に第１の窓がけを施してから周波数
   領域信号に変換し、前記時間領域信号に第２の窓がけを
   施して出力信号を得ることを特徴とするノイズ除去方
   法。
8. 【請求項８】 前記周波数領域信号を重みづけして重み
   つき周波数領域信号を求め、該重みつき周波数領域信号
   を用いて前記推定雑音を求めることを特徴とする請求項
   ７記載のノイズ除去方法。
9. 【請求項９】 前記周波数領域信号を重みづけして重み
   つき周波数領域信号を求める際に、信号対雑音比を用い
   て重みを求めることを特徴とする請求項６又は８記載の
   ノイズ除去方法。
10. 【請求項１０】 前記周波数領域信号を重みづけして重
    みつき周波数領域信号を求める際に、信号対雑音比を用
    いて重みを求め、該重みを非線形関数によって処理して
    補正重みを求め、該補正重みを用いて前記周波数領域信
    号を重みづけすることを特徴とする請求項６又は８記載
    のノイズ除去方法。
11. 【請求項１１】 入力信号に窓がけ処理を施す第１の窓
    がけ処理部と、 前記第１の窓がけ処理部で窓がけ処理が施された入力信
    号を周波数領域信号に変換する変換部と、 前記変換部で変換された周波数領域信号の振幅成分に基
    づいて信号対雑音比を求める信号対雑音比計算部と、 前記信号雑音比計算部で求められた信号対雑音比に基づ
    いて抑圧係数を生成する抑圧係数生成部と、 前記抑圧係数生成部で生成された抑圧係数に基づいて前
    記周波数領域信号の振幅成分を重みづけするための乗算
    部と、 前記乗算部で重みづけされた周波数領域信号の振幅成分
    と前記変換部で変換された周波数領域信号の位相成分を
    時間領域信号に変換する逆変換部と、 前記逆変換部で変換された時間領域信号に窓がけ処理を
    施す第２の窓がけ処理部とを備えることを特徴とするノ
    イズ除去装置。
12. 【請求項１２】 前記第１の窓がけ処理部で窓がけ処理
    を施す際の第１の窓関数と前記第２の窓がけ処理部で窓
    がけ処理を施す際の第２の窓関数とが、前記抑圧係数を
    １に設定したときの入力信号と出力信号とが一致するよ
    うな特性を有することを特徴とする請求項１１記載のノ
    イズ除去装置。
13. 【請求項１３】 前記第１の窓がけ処理部で窓がけ処理
    を施す際の第１の窓関数と前記第２の窓がけ処理部で窓
    がけ処理を施す際の第２の窓関数とが等しいことを特徴
    とする請求項１１又は１２記載のノイズ除去装置。
14. 【請求項１４】 前記抑圧係数を補正する抑圧係数補正
    部を有し、前記乗算部は前記抑圧係数補正部で補正され
    た補正抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分
    を重みづけすることを特徴とする請求項１１、１２又は
    １３記載のノイズ除去装置。
15. 【請求項１５】 前記抑圧係数生成部は、前記信号対雑
    音比を補正して補正信号対雑音比を求める補正信号対雑
    音比計算部を含むことを特徴とする請求項１４記載のノ
    イズ除去装置。
16. 【請求項１６】 前記信号対雑音比計算部は、前記周波
    数領域信号の振幅成分を用いて雑音を推定する推定雑音
    計算部を含み、当該推定雑音計算部の推定結果に基づい
    て前記信号対雑音比を求めることを特徴とする請求項１
    １，１２，１３，１４又は１５記載のノイズ除去装置。
17. 【請求項１７】 前記推定雑音計算部は、前記周波数領
    域信号の振幅成分を重みづけして重みつき振幅成分を求
    める重みつき劣化音声計算部を含むことを特徴とする請
    求項１６記載のノイズ除去装置。
18. 【請求項１８】 前記重みつき劣化音声計算部は、前記
    信号対雑音比を非線形関数によって処理して重み係数を
    求める非線形処理部を含むことを特徴とする請求項１７
    記載のノイズ除去装置。