JP2003140700A

JP2003140700A - ノイズ除去方法及び装置

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Publication number: JP2003140700A
Application number: JP2001339156A
Authority: JP
Inventors: Akihiko Sugiyama; 昭彦杉山
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2001-11-05
Filing date: 2001-11-05
Publication date: 2003-05-16
Anticipated expiration: 2021-11-05
Also published as: JP3858668B2

Abstract

(57)【要約】【課題】優れた音質の強調音声を得ることができるノ
イズ除去装置及び方法を提供する。【解決手段】劣化音声パワースペクトルと推定雑音パ
ワースペクトルから注入すべき雑音を計算する注入雑音
計算部５５と、得られた雑音を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に付加する２つの加算器
５６，５７と、雑音を付加し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に基づいて抑制係数を定
める雑音抑制係数生成部８を有する。また、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、より詳しくは、所望の音声信号に重畳さ
れているノイズを除去するノイズ除去方法及び装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】ノイズ除去装置（ノイズ・サプレッサ）
は、所望の音声信号に重畳されている雑音（ノイズ）を
除去するものであり、時間領域から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、この推定パワースペクトルを入力信号から差し引
くことにより、所望の音声信号に混在するノイズを抑圧
するように動作する。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。ノイズ
除去装置としては、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 TRANSACTIONS ON ACOUS
TICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.32, NO.6,
PP.1109-1121, DEC, 1984）、１１０９〜１１２１ペー
ジ」(文献１)に記載されている方式がある。これは、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。図４８に、文献１に記載されたノイズ除去装置の
構成を示す。

【０００３】入力端子１１には、劣化音声信号（所望音
声信号とノイズの混在する信号）が、時間領域サンプル
値系列として供給される。劣化音声信号サンプルは、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。ここに、Ｋは２以上の偶数とする。フ
レームに分割された劣化音声信号サンプルは、窓がけ処
理部２に供給され、窓関数ｗ（ｔ）との乗算が行なわれ
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、式（１）で与えられる。

【０００４】

【数１】

【０００５】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なわ
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、
式（２）で得られるｙ_n(ｔ）バー（ｔ＝０，１，....，
Ｋ／２−１）が、窓がけ処理部２の出力となる。

【０００６】

【数２】

【０００７】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、後述する抑圧係数を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。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。窓関数ｗ（ｔ）としては、例え
ば式（３）に示すハニング窓を用いることができる。

【０００８】

【数３】

【０００９】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、周波数領域の劣化音声スペクト
ル（周波数領域信号）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に供給される。

【００１０】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５
１に伝達する。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）｜を周波数別に２乗し、劣化
音声パワースペクトルとして推定雑音計算部５１と周波
数別ＳＮＲ（信号対雑音比）計算部６に伝達する。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、上記劣化音声振幅スペクトルに含まれる雑音
（第２の雑音）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。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を用いて
周波数別に除算し、後天的ＳＮＲ（a posteriori 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に供給する。後天的ＳＮＲは雑音を含む強調前音声と
雑音の比の推定値である。

【００１１】推定先天的ＳＮＲ計算部７は、入力された
後天的ＳＮＲ、及び後述する雑音抑圧係数生成部８から
供給された抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーを用いて、真の音声対
雑音比を示す先天的ＳＮＲ（a priori SNR）を推定し、
推定先天的ＳＮＲとして雑音抑圧係数生成部８に帰還さ
せる。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を用いて雑音抑圧係数
を生成し、抑圧係数Ｇ _n(ｋ）バーとして推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７に帰還すると同時に多重乗算部１６に伝達す
る。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
づ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、式（４）で与えられる。

【００１２】

【数４】

【００１３】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ａｒｇＹ_n(ｋ）を乗算して、強調音声スペクトルＸ
_n(ｋ）バーを求める。すなわち、式（５）を実行する。

【００１４】

【数５】

【００１５】そして、得られた強調音声スペクトル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（時間領
域信号）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。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、（６）式によっ
て強調音声ｘ_n(ｔ）ハット（ｔ＝０，１，....，Ｋ／２
−１）を得る。得られた強調音声ｘ_n(ｔ）ハットが、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。

【００１６】

【数６】

【００１７】次に、図４８に示したノイズ除去装置の各
部の構成及び動作について、さらに説明する。音声検出
部の実現方法について、文献１は詳細に開示していな
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」（文献２）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。図４９は、図
４８における音声検出部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４０１、比較部４０
２、乗算器４０４、対数計算部４０５、パワー計算部４
０６、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。

【００１８】図４８におけるフーリエ変換部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からＫ−１に
対する総和を計算して、対数計算部４０５に伝達する。
対数計算部４０５は、入力された劣化音声スペクトルパ
ワー｜Ｙ_n(ｋ）｜² の対数を求め、乗算器４０４に伝達
する。乗算器４０４は、供給された対数値を定数倍（例
えば１０倍）して劣化音声パワーＱ_n 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、式（７）で与え
られる。

【００１９】

【数７】

【００２０】なお、文献２に開示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、式
（８）に従ってＱ_nを求めている。

【００２１】

【数８】

【００２２】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」（文
献３）にあるように、式（８）と式（７）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。

【００２３】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Ｑ_nと閾値ＴＨ_n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”を出力する。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４０９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。重みつき加算部４０７には、また、閾値記憶部４０
１から閾値（ＴＨ_n-1）９０２と、重み記憶部４０８か
ら重み９０３が供給される。

【００２４】重みつき加算部４０７は、閾値記憶部４０
１から供給される閾値（ＴＨ_n-1）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する。更
新閾値ＴＨ_nは、閾値（ＴＨ_n-1）９０２と劣化音声パ
ワー（Ｑ_n）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
められる。更新閾値ＴＨ_nの計算は、論理否定回路４０
９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なわれる。すなわち、無音のときだ
け、閾値ＴＨ_n-1がＴＨ_nに更新される。更新によって
得られた更新閾値ＴＨ_nは、更新閾値９０４として閾値
記憶部４０１に帰還される。

【００２５】図５０は、図４９に示した音声検出部４に
含まれるパワー計算部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、Ｋ個の
乗算器４０６２₀ 〜４０６２_K-1 、加算器４０６３を有
する。多重化された状態で図４８におけるフーリエ変換
部３から供給された劣化音声振幅スペクトル｜Ｙ_n(ｋ）
｜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。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。

【００２６】図５１は、図４９に示した音声検出部４に
含まれる重みつき加算部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４０７１，４
０７３、定数乗算器４０７５、加算器４０７２，４０７
４を有する。図４９における乗算器４０４から劣化音声
パワー（Ｑ_n）９０１が、図４９における閾値記憶部４
０１から閾値（ＴＨ_n-1）９０２が、図４９における重
み記憶部４０８から重み９０３が、図４９における論理
否定回路４０９から重みつき加算部制御信号９０５が、
それぞれ入力として供給される。

【００２７】値βを有する重み９０３は、定数乗算器４
０７５と乗算器４０７３に伝達される。定数乗算器４０
７５は入力信号を−１倍して得られた−βを、加算器４
０７４の一方の入力として供給する。加算器４０７４の
他方の入力としては１が供給されており、加算器４０７
４の出力は両者の和である１−βとなる。１−βは乗算
器４０７１の一方の入力として供給されて、他方の入力
である劣化音声パワー（Ｑ_n）９０１と乗算され、積で
ある（１−β）Ｑ_nが加算器４０７２に伝達される。

【００２８】一方、乗算器４０７３では、重み９０３と
して供給されたβと閾値（ＴＨ_n-1）９０２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４０７２は、βＴＨ_n-1と（１−β）Ｑ_nの
和を、更新閾値（ＴＨ_n）９０４として出力する。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なわれる。すなわち、重みつ
き加算部４０７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、式（９）によっ
て表すことができる。

【００２９】

【数９】

【００３０】図４８における多重乗算部１７について説
明する。図５２は、多重乗算部１７の構成を示すブロッ
ク図である。多重乗算部１７は、Ｋ個の乗算器１７０１
₀ 〜１７０１_K-1 、分離部１７０２，１７０３、多重化
部１７０４を有する。多重化された状態で図４８におけ
るフーリエ変換部３から供給された劣化音声振幅スペク
トルは、分離部１７０２及び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。乗算器１７０１₀〜１７０
１_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。

【００３１】図４８における推定雑音計算部５１につい
て説明する。図５３は、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５
０２、多重化部５０３、Ｋ個の周波数別推定雑音計算部
５１４₀ 〜５１４_K-1 を有する。図４８における音声検
出部４から供給された音声検出フラグと図４８における
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。図４
８における多重乗算部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。

【００３２】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、それぞれ周波数別推定雑音計算部
５１４₀ 〜５１４_K-1 に伝達する。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。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。

【００３３】図５４は、図５３に示した推定雑音計算部
５１に含まれる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で開示された雑音推定
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。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 SPEECHAN
D AUDIO PROCESSING, VOL.6, NO.3, PP.287-292, MAY,
1998 ）、２８７〜２９２ページ」（文献４）に開示さ
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。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に開示された方法に
ついて説明する。

【００３４】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５９４１、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。スイッチ５０４４には、図５３における分離
部５０２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が回路を閉じたとき
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。シフトレジスタ５０４５
は、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。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。

【００３５】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、制御信号としてカウンタ５０４９、スイッチ
５０４４、及びシフトレジスタ５０４５に伝達する。ス
イッチ５０４４は、更新判定部５２１から供給された制
御信号が“１”のときに回路を閉じ、“０”のときに開
く。カウンタ５０４９は、更新判定部５２１から供給さ
れた制御信号が“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。シフトレジスタ５０４５
は、更新判定部５２１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。

【００３６】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
ト値とレジスタ長のうち、小さい方を選択して、除算部
５０４８に伝達する。除算部５０４８は、加算器５０４
６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又はレジスタ長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
式（１０）で与えられる。

【００３７】

【数１０】

【００３８】ただし、Ｎはカウント値とレジスタ長のう
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な
われ、後にはレジスタ長で除算が行なわれる。一方、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。したがって、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、実際に
値が記憶されているレジスタの数で除算することにな
る。カウント値がレジスタ長より大きいときは、シフト
レジスタ５０４５に格納された値の平均値を求めること
になる。この演算結果が周波数別推定雑音パワースペク
トルとなる。

【００３９】図５５は、図５４に示した周波数別推定雑
音計算部５１４に含まれる更新判定部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５２０４、論
理和計算部５２１１を有する。図４８におけるカウンタ
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５２０４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。

【００４０】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５２１
１に伝達することになる。その結果、論理和計算部５２
１１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５４におけるスイッチ５０４４を閉じ、カウ
ンタ５０４９をカウントアップさせる。

【００４１】図４８における周波数別ＳＮＲ計算部６に
ついて説明する。図５６は、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、Ｋ個の除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 、分離部６０
２，６０３、多重化部６０４を有する。図４８における
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４８における推定
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。除算部６０１₀ 〜６０１
_K-1 では、式（１１）に従って、供給された劣化音声パ
ワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜²を推定雑音パワースペク
トルλ_n(ｋ）で除算して周波数別ＳＮＲγ_n(ｋ）を求
め、多重化部６０４に伝達する。多重化部６０４は、伝
達されたＫ個の周波数別ＳＮＲγ _n(ｋ）を多重化して、
後天的ＳＮＲとして出力する。

【００４２】

【数１１】

【００４３】図４８における推定先天的ＳＮＲ計算部７
について説明する。図５７は、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。図４８における周波数別
ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）
（ｋ＝０，１，....，Ｋ−１）は、加算器７０８の一方
の端子と、後天的ＳＮＲ記憶部７０２に伝達される。後
天的ＳＮＲ記憶部７０２は、第ｎフレームにおける後天
的ＳＮＲγ_n(ｋ）を記憶すると共に、第ｎ−１フレーム
における後天的ＳＮＲγ_n-1(ｋ）を多重乗算部７０５に
伝達する。

【００４４】図４８における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。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。多重乗算部７０５は、Ｇ² _n-1（ｋ）バーとγ
_n-1(ｋ）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、その結果を多重重
みつき加算部７０７に過去の推定ＳＮＲ９２２として伝
達する。多重乗算部７０４及び７０５の構成は、既に図
５２を用いて説明した多重乗算部１７に等しいので、詳
細な説明は省略する。

【００４５】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。多重値域限定処理部７０１は、
加算器７０８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、その結果であ
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］
は式（１２）で定められる。

【００４６】

【数１２】

【００４７】多重重みつき加算部７０７には、また、重
み記憶部７０６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
ＳＮＲ９２１、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、式（１３）によって計算される。こ
こに、右辺第１項の初期値（ｎ＝０）を、γ_-1（ｋ）Ｇ
² _-1(ｋ）バー＝１とする。

【００４８】

【数１３】

【００４９】図５８は、図５７に示した推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７に含まれる多重値域限定処理部７０１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、Ｋ個の最大値選択部７０１２
₀ 〜７０１２_K-1 、分離部７０１３、多重化部７０１４
を有する。分離部７０１３には、図５７における加算器
７０８から、γ_n(ｋ）−１が供給される。分離部７０１
３は、供給されたγ_n(ｋ）−１をＫ個の周波数別成分に
分離し、それぞれ最大値選択部７０１２₀ 〜７０１２
_K-1 の一方の入力に供給する。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７０１４へ伝達する。この最大値選択
演算は、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。

【００５０】図５９は、図５７に示した推定先天的ＳＮ
Ｒ計算部７に含まれる多重重みつき加算部７０７の構成
を示すブロック図である。多重重みつき加算部７０７
は、Ｋ個の重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1 、
分離部７０７２，７０７４、多重化部７０７５を有す
る。

【００５１】分離部７０７２には、図５７における多重
値域限定処理部７０１から、Ｐ［γ _n(ｋ）−１］が瞬時
推定ＳＮＲ９２１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、それぞれ重みつき加算部７０７１₀ 〜７０７１_K-1
に伝達する。分離部７０７４には、図５７における多重
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、Ｇ² _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、それぞれ重みつき加算部７０７１₀ 〜７０
７１_K-1 に伝達する。一方、重みつき加算部７０７１₀
〜７０７１_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、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ＳＮＲ９２４₀ 〜９２４_K-1 を多重化部７０７５に伝
達する。多重化部７０７５は、周波数別推定先天的ＳＮ
Ｒ９２４₀ 〜９２４_K-1 を多重化し、推定先天的ＳＮＲ
９２４として出力する。重みつき加算部７０７１₀ 〜７
０７１_K-1 の構成と動作は、既に図５１を用いて説明し
た重みつき加算部４０７と等しいので、詳細な説明は省
略する。但し、重みつき加算の計算は常に行なわれる。

【００５２】図４８における雑音抑圧係数生成部８につ
いて説明する。図６０は、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、Ｋ
個の抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 、分離部８０
２，８０３、多重化部８０４を有する。分離部８０２に
は、図４８における周波数別ＳＮＲ計算部６から後天的
ＳＮＲが供給される。分離部８０２は、供給された後天
的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞれ抑圧
係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 に伝達する。分離部８
０３には、図４８における推定先天的ＳＮＲ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、それぞれ抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1 に伝
達する。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
係数を検索し、検索結果を多重化部８０４に伝達する。
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。

【００５３】図６１は、図６０に示した雑音抑圧係数生
成部８に含まれる抑圧係数検索部８０１₀ 〜８０１_K-1
の構成を示すブロック図である。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８０１
２，８０１３を有する。アドレス変換部８０１２には、
図６０における分離部８０２から、周波数別後天的ＳＮ
Ｒ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。アドレス変換部
８０１３には、図６０における分離部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８
０１３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。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。ここでは、特定の統計モ
デルに従う背景雑音を仮定して導出した抑制係数が用い
られている。

【００５４】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来のノ
イズ除去装置及び方法では、特定の統計モデルに従う背
景雑音を仮定して導出した抑圧係数を用いて雑音抑圧を
行なっていたため、その統計モデルに従わない雑音を効
果的に除去することができなかった。このため、十分高
い強調音声の品質を達成できなかった。また、従来のノ
イズ除去装置及び方法では、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、フーリエ変換前に時間領域信号に
かける窓関数は、雑音抑圧処理を行なわないときに、入
力が出力において再現されるように設計されていた。こ
のため、重ね合わせ加算の対象となった信号サンプル
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音質が劣
化してしまっていた。

【００５５】以上のように従来のノイズ除去装置及び方
法には、優れた音質の強調音声を得ることができないと
いう問題があった。本発明はこのような課題を解決する
ためになされたものであり、その目的は、優れた音質の
強調音声を得ることができるノイズ除去装置及び方法を
提供することにある。

【００５６】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明のノイズ除去方法は、入力信号に基づ
いて擬似的な雑音を生成し、この擬似的な雑音を注入し
て得られた抑圧係数を用いることを特徴とする。抑圧係
数を定めるときに上述した擬似的な雑音を注入すること
により、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導
出した抑圧係数を、入力信号に応じて補正することがで
きる。

【００５７】より具体的には、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、この周波数領
域信号に基づいて擬似的な第１の雑音を計算し、この第
１の雑音を周波数領域信号に付加し、第１の雑音を付加
した周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この
信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数
を用いて周波数領域信号を重みづけし、この重みづけし
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、入力信号からノイズを除去した出力信号を得ること
を特徴とする。

【００５８】このノイズ除去方法において、周波数領域
信号に対する第１の雑音の付加を、入力信号の性質に応
じて選択的に行なってもよい。これにより、例えば抑圧
係数の導出に用いられた統計モデルに従わない雑音を含
む信号が入力された場合だけ第１の雑音を付加し、抑圧
係数の補正を選択的に行うことができる。ここで、入力
信号の性質として、信号の定常性を用いてもよい。言う
なれば、信号の性質、例えば平均パワーやスペクトル形
状等が、時間と共にどの程度変化するかを基準として、
第１の雑音の付加を行ってもよい。信号の定常性として
は、入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いて
もよいし、このゼロ交差の数と相関を示す前記周波数領
域信号の高域電力を用いてもよい。

【００５９】また、入力信号を変換した周波数領域信号
に基づいて周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推定
し、この第２の雑音と周波数領域信号とを用いて第１の
雑音のパワーを定めるようにしてもよい。また、入力信
号を変換した周波数領域信号に基づいて周波数領域信号
に含まれる第２の雑音を推定し、この第２の雑音と周波
数領域信号とを用いて第１の雑音を計算し、この第１の
雑音と周波数領域信号との和、及び第１の雑音と第２の
雑音との和を用いて信号対雑音比を求めるようにしても
よい。ここで、入力信号を変換した周波数領域信号を重
みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づいて
第２の雑音を推定するようにしてもよい。

【００６０】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、この周波数領域信号を用
いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を周波数領
域信号に基づいて補正し、この補正した信号対雑音比に
基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて周波数
領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域信
号を時間領域信号に変換することによって、入力信号か
らノイズを除去した出力信号を得ることを特徴とする。

【００６１】このノイズ除去方法において、信号対雑音
比の補正を、入力信号の性質に応じて選択的に行なって
もよい。これにより、例えば抑圧係数の導出に用いられ
た統計モデルに従わない雑音を含む信号が入力された場
合だけ信号対雑音比を補正し、抑圧係数の補正を選択的
に行うことができる。ここで、入力信号の性質として、
信号の定常性を用いてもよい。言うなれば、信号の性
質、例えば平均パワーやスペクトル形状等が、時間と共
にどの程度変化するかを基準として、信号対雑音比の補
正を行ってもよい。信号の定常性としては、入力信号の
振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いてもよいし、この
ゼロ交差の数と相関を示す前記周波数領域信号の高域電
力を用いてもよい。

【００６２】また、入力信号を変換した周波数領域信号
に基づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、こ
の雑音と周波数領域信号とを用いて信号対雑音比の補正
量を定めるようにしてもよい。また、入力信号を変換し
た周波数領域信号に基づいて周波数領域信号に含まれる
雑音を推定し、この雑音及び信号対雑音比を用いて加算
信号を求め、この加算信号と周波数領域信号との和、及
び加算信号と雑音との和を用いて信号対雑音比を再計算
することによって信号対雑音比の補正を行なうようにし
てもよい。ここで、入力信号を変換した周波数領域信号
を重みづけし、この重みづけした周波数領域信号に基づ
いて雑音を推定するようにしてもよい。

【００６３】また、上述したノイズ除去方法において、
周波数領域信号に基づいて抑圧係数を補正し、この補正
した抑圧係数を用いて周波数領域信号を重みづけするよ
うにしてもよい。これにより、信号対雑音比が低いとき
に抑圧不足により発生する残留雑音や、信号対雑音比が
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
劣化を防ぐことができる。また、上述したノイズ除去方
法において、周波数領域信号を変換した時間領域信号に
窓がけ処理を施してもよい。

【００６４】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、この周波数領域信号に基
づいて周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推定し、
その一方で周波数領域信号に基づいて擬似的な第１の雑
音を計算し、この第１の雑音を第２の雑音に付加した雑
音に対応した値を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、この強調音声を時間領域信号に
変換することによって、入力信号からノイズを除去した
出力信号を得ることを特徴とする。

【００６５】このノイズ除去方法において、第２の雑音
に対する第１の雑音の付加を、入力信号の性質に応じて
選択的に行なってもよい。これにより、例えば抑圧係数
の導出に用いられた統計モデルに従わない雑音を含む信
号が入力された場合だけ第１の雑音を付加し、強調音声
の補正を選択的に行うことができる。ここで、入力信号
の性質として、信号の定常性を用いてもよい。言うなれ
ば、信号の性質、例えば平均パワーやスペクトル形状等
が、時間と共にどの程度変化するかを基準として、第１
の雑音の付加を行ってもよい。信号の定常性としては、
入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を用いてもよ
いし、このゼロ交差の数と相関を示す前記周波数領域信
号の高域電力を用いてもよい。

【００６６】また、第１の雑音のパワーを、周波数領域
信号と第２の雑音とを用いて定めるようにしてもよい。
また、入力信号を変換した周波数領域信号を重みづけ
し、この重みづけした周波数領域信号に基づいて第２の
雑音を推定するようにしてもよい。ここで、入力信号を
変換した周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、
この信号対雑音比を用いて重みを求め、この重みを用い
て周波数領域信号を重みづけするようにしてもよい。こ
れにより、周波数領域信号に含まれる音声成分の影響を
小さくし、第２の雑音の推定より高精度に行うことがで
きる。例えば、入力信号を変換した周波数領域信号を用
いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比を非線形処
理関数によって処理して重みを求め、この重みを用いて
周波数領域信号を重みづけするようにしてもよい。ま
た、上述したノイズ除去方法において、周波数領域の強
調音声を変換した時間領域信号に窓がけ処理を施しても
よい。

【００６７】また、本発明のノイズ除去方法は、周波数
領域の強調音声を変換した時間領域信号に窓がけ処理を
施すことを特徴とする。周波数領域の強調音声を変換し
た時間領域信号の隣接する２フレームを重ね合わせ加算
する場合に、重ね合わせ加算の対象となった信号サンプ
ルが各フレームにおいて異なった抑圧係数値で抑圧され
たとしても、各フレームを窓がけ処理してフレーム境界
における信号サンプルの振幅を小さくすることによっ
て、フレーム境界における信号サンプルの連続性を改善
することができる。

【００６８】より具体的には、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、この周波数領
域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信号対雑音比
に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を用いて周波
数領域信号を重みづけし、この重みづけした周波数領域
信号を時間領域信号に変換し、この時間領域信号に窓が
け処理を施すことを特徴とすことによって、入力信号か
らノイズを除去した出力信号を得ることを特徴とする。

【００６９】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、この周波数領域信号に基
づいて周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推定し、
この第２の雑音に対応した値を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、この強調音声を時
間領域信号に変換し、この時間領域信号に窓がけ処理を
施すことによって入力信号からノイズを除去した出力信
号を得ることを特徴とする。

【００７０】また、本発明のノイズ除去装置は、入力信
号に窓がけ処理を施して出力する第１の窓がけ処理部
と、この第１の窓がけ処理部により窓がけ処理された入
力信号を周波数領域信号に変換し，振幅成分と位相成分
に分離して出力する変換部と、周波数領域信号の振幅成
分に基づいて周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推
定して出力する推定雑音計算部と、第２の雑音と周波数
領域信号の振幅成分を用いて擬似的な第１の雑音を計算
して出力する注入雑音計算部と、第１の雑音と周波数領
域信号の振幅成分を加算して出力する第１の加算器と、
第１の雑音と第２の雑音を加算して出力する第２の加算
器と、第１の加算器の出力信号と第２の加算器の出力信
号とを受けて第１の信号対雑音比を求めて出力する第１
の信号対雑音比計算部と、第１の信号対雑音比に基づい
て抑圧係数を定めて出力する抑圧係数生成部と、抑圧係
数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重みづけして出
力する第１の乗算部と、この第１の乗算部により重みづ
けされた周波数領域信号の振幅成分と周波数領域信号の
位相成分を時間領域信号に変換して出力する逆変換部
と、時間領域信号に窓がけ処理を施して出力する第２の
窓がけ処理部とを少なくとも具備することを特徴とす
る。

【００７１】ここで、注入雑音計算部は、入力信号が入
力され，入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数を計
算し，その計算結果に応じた制御信号を出力するゼロ交
叉計算部と、このゼロ交叉計算部から入力された制御信
号によって第１の雑音を選択的にゼロに設定するスイッ
チとを含む構成としてもよい。また、注入雑音計算部
は、変換部から入力された周波数領域信号の振幅成分の
高域電力を計算し，その計算結果に応じた制御信号を出
力する高域電力計算部と、この高域電力計算部から入力
された制御信号によって第１の雑音を選択的にゼロに設
定するスイッチとを含む構成としてもよい。

【００７２】また、上述したノイズ除去装置は、周波数
領域信号の振幅成分を重みづけし，得られた重みつき振
幅成分を推定雑音計算部に出力し，推定雑音計算部に重
みつき振幅成分に基づいて第２の雑音を推定させる重み
つき劣化音声計算部を更に具備するものであってもよ
い。ここで、重みつき劣化音声計算部は、周波数領域信
号の振幅成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出
力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対
雑音比計算部から入力された第２の信号対雑音比を非線
形関数によって処理して重みを求め出力する非線形処理
部と、この非線形処理部から入力された重みを用いて周
波数領域信号の振幅成分を重みづけし，推定雑音計算部
に出力する第２の乗算部とを含む構成としてもよい。

【００７３】また、上述したノイズ除去装置は、抑圧係
数生成部から入力された抑圧係数を，周波数領域信号に
基づいて補正して第１の乗算部に出力し，第１の乗算部
に補正した抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分
を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備するもので
あってもよい。

【００７４】また、本発明のノイズ除去装置は、入力信
号に窓がけ処理を施して出力する第１の窓がけ処理部
と、この第１の窓がけ処理部により窓がけ処理された入
力信号を周波数領域信号に変換し，振幅成分と位相成分
に分離して出力する変換部と、周波数領域信号の振幅成
分を用いて第１の信号対雑音比を求めて出力する第１の
信号対雑音比計算部と、周波数領域信号の振幅成分に基
づいて周波数領域信号に含まれる雑音を推定して出力す
る推定雑音計算部と、雑音と周波数領域信号の振幅成分
を用いて第１の信号対雑音比を補正し，補正信号対雑音
比として出力する信号対雑音比補正部と、補正信号対雑
音比に基づいて抑圧係数を定めて出力する抑圧係数生成
部と、抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分を重
みづけして出力する第１の乗算部と、この第１の乗算部
により重みづけされた周波数領域信号の振幅成分と周波
数領域信号の位相成分を時間領域信号に変換して出力す
る逆変換部と、時間領域信号に窓がけ処理を施す第２の
窓がけ処理部とを少なくとも具備することを特徴とす
る。

【００７５】ここで、信号対雑音比補正部は、入力信号
が入力され，入力信号の振幅がゼロとなるゼロ交叉の数
を計算し，その計算結果に応じた制御信号を出力する判
定部と、この判定部から入力された制御信号によって補
正信号対雑音比を選択的に補正前の第１の信号対雑音比
と同じ値に設定するスイッチとを含む構成としてもよ
い。また、信号対雑音比補正部は、変換部から入力され
た周波数領域信号の振幅成分の高域電力を計算し，その
計算結果に応じた制御信号を出力する判定部と、この判
定部から入力された制御信号によって補正信号対雑音比
を選択的に補正前の第１の信号対雑音比と同じ値に設定
するスイッチとを含む構成としてもよい。

【００７６】また、上述したノイズ除去装置は、周波数
領域信号の振幅成分を重みづけし，得られた重みつき振
幅成分を推定雑音計算部に出力し，推定雑音計算部に重
みつき振幅成分に基づいて雑音を推定させる重みつき劣
化音声計算部を更に具備するものであってもよい。ここ
で、重みつき劣化音声計算部は、周波数領域信号の振幅
成分を用いて第２の信号対雑音比を計算して出力する第
２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計
算部から入力された第２の信号対雑音比を非線形関数に
よって処理して重みを求め出力する非線形処理部と、こ
の非線形処理部から入力された重みを用いて周波数領域
信号の振幅成分を重みづけし，推定雑音計算部に出力す
る第２の乗算部とを含む構成としてもよい。

【００７７】また、上述したノイズ除去装置は、抑圧係
数生成部から入力された抑圧係数を，周波数領域信号に
基づいて補正して第１の乗算部に出力し、第１の乗算部
に補正した抑圧係数を用いて周波数領域信号の振幅成分
を重みづけさせる抑圧係数補正部を更に具備するもので
あってもよい。

【００７８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について詳細に説明する。

【００７９】（第１の実施の形態）図１は、本発明のノ
イズ除去装置の第１の実施の形態の全体構成を示すブロ
ック図である。このノイズ除去装置と、図４８に示した
従来のノイズ除去装置とは、窓がけ処理部２２、注入雑
音計算部５５、加算器５６，５７を除いて同一である。
この同一部分については同一符号を付している。以下、
上述の相違点を中心に詳細に説明する。

【００８０】窓がけ処理部２２は、逆フーリエ変換部９
から供給された時間領域サンプル値系列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。フレーム合成部１
０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、式（１
４）によって、強調音声ｘ_n(ｔ）ハット（ｔ＝０，
１，....，Ｋ／２−１）を得る。得られた強調音声ｘ
_n(ｔ）ハットが、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。

【００８１】

【数１４】

【００８２】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、
式（１５）によって、強調音声ｘ_n(ｔ）ハットを得る。
これに合わせて、フレーム分割部も修正する。

【００８３】

【数１５】

【００８４】すでに述べたように、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が計算
誤差を除いて一致するように設計される。これらの条件
を満たすいかなる窓関数であっても、ｗ（ｔ）、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）を挙げ
ることができる。他にもこれらの条件を満たす窓関数は
存在するが、詳細は省略する。隣接する２フレームを構
成するｘ_n-1(ｔ）バーとｘ_n(ｔ）バーが各フレームにお
いて異なった抑圧係数値で抑圧されたとしても、ｘ
_n-1(ｔ）バーとｘ_n(ｔ）バーのそれぞれに上述した窓関
数ｈ（ｔ）を乗算してフレーム境界におけるｘ_n-1(ｔ）
バーとｘ_n(ｔ）バーの振幅を小さくすることによって、
フレーム境界における連続性を改善し、雑音の発生を低
減することができる。よって、雑音による音質劣化を抑
制し、優れた音質の強調音声を得ることができる。

【００８５】注入雑音計算部５５は、それぞれ多重乗算
部１７及び推定雑音計算部５１から供給された劣化音声
パワースペクトル及び推定雑音パワースペクトルを用い
て、注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音）を計算し、
加算器５６及び５７に伝達する。加算器５６は、推定雑
音計算部５１から供給された推定雑音パワースペクトル
に注入雑音計算部５５で得られた注入雑音を加算し、そ
の和を周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達する。加算器５７
は、多重乗算部１７から供給された劣化音声パワースペ
クトルに注入雑音計算部５５で得られた注入雑音を加算
し、その和を周波数別ＳＮＲ計算部６に伝達する。

【００８６】図２は、注入雑音計算部５５の構成を示す
ブロック図である。注入雑音計算部５５は、ＳＮＲ計算
部５５１、しきい値計算部５５２、注入レベル計算部５
５３を有する。図１における多重乗算部１７から供給さ
れた劣化音声パワースペクトルは、ＳＮＲ計算部５５１
に伝達される。図１における推定雑音計算部５１から供
給された推定雑音パワースペクトルは、ＳＮＲ計算部５
５１及びしきい値計算部５５２に伝達される。ＳＮＲ計
算部５５１で得られたＳＮＲとしきい値計算部５５２で
得られたしきい値は、注入レベル計算部５５３に供給さ
れる。注入レベル計算部５５３では、供給されたＳＮＲ
としきい値に応じて、注入すべき雑音レベルを計算し、
そのレベルに対応した信号を注入雑音として出力する。

【００８７】注入すべき雑音をＷ_n(ｋ）とすれば、Ｗ
_n(ｋ）はＳＮＲが大きいほど小さい値をとるように設定
される。このようなＳＮＲとＷ_n(ｋ）の関係として、Ｓ
ＮＲが第１のしきい値ＴＨ₁よりも大きいときに第１の
値Ｗ₁をとり、ＳＮＲが第２のしきい値ＴＨ₂（＜ＴＨ
₁）よりも小さいときに第２の値Ｗ₂（＞Ｗ₁）をと
り、ＳＮＲが第１のしきい値ＴＨ₁と第２のしきい値Ｔ
Ｈ₂の中間の値をとるときには、ＳＮＲに対応してＷ
_n(ｋ）が小さくなるような関数を考えることができる。
最も簡単な例は、図３に示すように、ＳＮＲが第１のし
きい値ＴＨ₁と第２のしきい値ＴＨ₂の中間の値をとる
ときには、第１の値Ｗ₁から第２の値Ｗ₂まで、直線的
に変化する関数である。

【００８８】第１と第２のしきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂は独
立に決定することができるが、第２のしきい値ＴＨ₂を
第１のしきい値ＴＨ₁の定数倍に設定し、計算の簡略化
をはかることもできる。同様に、独立に決定することが
できるＷ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂も第２の値
Ｗ₂を第１の値Ｗ₁の定数倍に設定することができる。
また、Ｗ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂は、推定雑
音のレベルに対応して決定することができる。推定雑音
レベルが高い時はＷ_n(ｋ）の第１と第２の値Ｗ ₁，Ｗ₂
を小さくし、低い時は大きくする。このようにＷ_n(ｋ）
の第１と第２の値Ｗ₁，Ｗ₂を設定することで、同じＳ
ＮＲの値に対して、推定雑音レベルが高い時ほど容易に
小さなＷ_n(ｋ）が設定できる。この場合、注入レベル計
算部５５３に推定雑音パワースペクトルを供給する構成
とすることは、言うまでもない。

【００８９】さらに、しきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂も、推定
雑音のレベルに対応して決定することができる。推定雑
音レベルが高い時はしきい値ＴＨ₁，ＴＨ₂を小さく
し、低い時は大きくする。このようにしきい値ＴＨ₁，
ＴＨ₂を設定することで、同じＳＮＲの値に対して、推
定雑音レベルが高い時ほど容易に小さなＷ_n(ｋ）が設定
できる。推定雑音レベルが高い時ほどＷ_n(ｋ）を小さく
する理由は、推定雑音レベルが高い時には、従来の抑圧
係数がほぼ適切であり、雑音注入による抑圧係数の補正
量が小さいからである。この結果、本来の抑圧量が小さ
く、残留する雑音が知覚されやすいときに、中程度の振
幅を有した成分を相対的に大きく抑圧することができ、
主観音質の改善を達成することができる。

【００９０】これまでの説明では、注入すべき雑音をＷ
_n(ｋ）としており、各周波数成分に対して異なった雑音
を注入する例について説明した。実際、注入雑音計算部
５５に供給される劣化音声パワースペクトル及び推定雑
音パワースペクトルは、全周波数成分に対応した値が多
重化されている。従って、ＳＮＲ計算部５５１で得られ
たＳＮＲとしきい値計算部５５２で得られたしきい値の
数は、周波数成分の数に対応している。しかし、これら
のＳＮＲとしきい値を、すべての周波数成分に対して共
通に設定しても良い。

【００９１】一例として、劣化音声パワースペクトル及
び推定雑音パワースペクトルを、全周波数成分に対して
加算して総和をとり、それらの比を共通ＳＮＲとし、ま
た、推定雑音パワースペクトルの平均値を用いてしきい
値を求めることができる。その際には、ＳＮＲ計算部５
５１及びしきい値計算部５５２では、各周波数成分に対
応した値を分離してから個々の値を用いてＳＮＲとしき
い値を計算する代わりに、前記総和と平均値を用いて、
全周波数成分に対して共通のＳＮＲとしきい値を計算す
ることになる。これらの値が、周波数別ＳＮＲ計算部６
に伝達される。

【００９２】周波数別ＳＮＲ計算部６では、式（１１）
の代わりに、式（１６）によって、周波数別ＳＮＲγ
_n(ｋ）を計算する。

【００９３】

【数１６】

【００９４】式（１６）を参照すると、ＳＮＲ＞０の領
域では、｜Ｙ_n(ｋ）｜² ＞λ_n(ｋ）なので、雑音注入時
のＳＮＲγ_n(ｋ）は本来の値よりも小さくなるように修
正される。一方、文献１を参照すると、ＳＮＲに対する
抑圧係数の特性は、図４に示すように、ＳＮＲに対応し
て漸増した後、あるＳＮＲの値において急増し、再び漸
増から飽和をたどる。このため、雑音注入によってγ
_n(ｋ）の値が小さくなると、上記抑圧係数値が急変する
近傍のＳＮＲに対して、相対的に抑圧係数減少効果が大
きくなる。従って、そのようなＳＮＲに対応した周波数
成分、具体的には中程度の振幅を有した成分が、相対的
に大きく抑圧されることになる。このため、音声よりは
振幅が小さいが無視できない程度の背景雑音の一部がよ
り強く抑圧され、強調音声において雑音として知覚され
にくくなる。よって、実際の背景雑音に対して、十分高
い品質の強調音声を得ることができる。

【００９５】（第２の実施の形態）図５は、本発明のノ
イズ除去装置の第２の実施の形態の全体構成を示すブロ
ック図である。このノイズ除去装置は、図１に示したノ
イズ除去装置が具備する注入雑音計算部５５、加算器５
６，５７の代わりに、ＳＮＲ補正部６５を具備するもの
である。以下、これらの相違点を中心に詳細に説明す
る。

【００９６】ＳＮＲ補正部６５には、多重乗算部１７、
推定雑音計算部５１、及び周波数別ＳＮＲ計算部６か
ら、それぞれ劣化音声パワースペクトル、推定雑音パワ
ースペクトル、及び後天的ＳＮＲが供給されている。Ｓ
ＮＲ補正部６５からは、補正後天的ＳＮＲが推定先天的
ＳＮＲ計算部７及び雑音抑圧係数生成部８に供給され
る。すなわち、図１に示したノイズ除去装置では、雑音
を注入した劣化音声パワースペクトルと雑音を注入した
推定雑音パワースペクトルを用いて、後天的ＳＮＲを計
算していたのに対して、図５に示したノイズ除去装置で
は、劣化音声パワースペクトルと推定雑音パワースペク
トルを用いて計算した注入雑音を用いて、計算した後天
的ＳＮＲを補正する。

【００９７】図５におけるＳＮＲ補正部６５について、
さらに説明する。図６は、ＳＮＲ補正部６５の一構成例
を示すブロック図である。ＳＮＲ補正部６５は、Ｋ個の
補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 、分離部６５
１、６５２、６５３、多重化部６５５を有する。分離部
６５１には、図５における周波数別ＳＮＲ計算部６から
後天的ＳＮＲが供給される。分離部６５１は、供給され
た後天的ＳＮＲをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞ
れ補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 に伝達する。
分離部６５２には、図５における多重乗算部１７から劣
化音声パワースペクトルが供給される。分離部６５２
は、供給された劣化音声パワースペクトルをＫ個の周波
数別成分に分離し、それぞれ補正ＳＮＲ計算部６５４₀
〜６５４_K-1 に伝達する。分離部６５３には、図５にお
ける推定雑音計算部５１から推定雑音パワースペクトル
が供給される。分離部６５３は、供給された推定雑音パ
ワースペクトルをＫ個の周波数別成分に分離し、それぞ
れ補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 に伝達する。
補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1 は、供給された
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
に対応した補正を後天的ＳＮＲに加え、補正後天的ＳＮ
Ｒを多重化部６５５に伝達する。多重化部６５５は、供
給された補正後天的ＳＮＲを多重化して出力する。

【００９８】図７は、図６に示したＳＮＲ補正部６５に
含まれる補正ＳＮＲ計算部６５４₀〜６５４_K-1 の構成
を示すブロック図である。補正ＳＮＲ計算部６５４は、
しきい値計算部６５４１、注入雑音計算部６５４２、加
算器６５４３，６５４４、除算部６５４５を有する。

【００９９】しきい値計算部６５４１には、図６におけ
る分離部６５３から推定雑音パワースペクトルが供給さ
れており、図２におけるしきい値計算部５５２と同様の
動作によってしきい値を計算し、注入雑音計算部６５４
２に伝達する。注入雑音計算部６５４２には、図６にお
ける分離部６５１から後天的ＳＮＲも供給されており、
図２における注入レベル計算部５５３と同様の動作によ
って注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音，加算信号）
を計算し、加算器６５４３及び６５４４に伝達する。加
算器６５４３には、図６における分離部６５３から推定
雑音パワースペクトルも供給されており、注入雑音計算
部６５４２から供給された雑音との加算結果を除算部６
５４５に伝達する。加算器６５４４には、図６における
分離部６５２から劣化音声パワースペクトルも供給され
ており、注入雑音計算部６５４２から供給された雑音と
の加算結果を除算部６５４５に伝達する。除算部６５４
５は、加算器６５４３の出力と加算器６５４４の出力か
ら求めた商を、補正後天的ＳＮＲとして出力する。

【０１００】図８は、ＳＮＲ補正部６５の他の構成例を
示すブロック図である。この構成例では、ＳＮＲとしき
い値を、すべての周波数成分に対して共通に設定してい
る。このため、図６に示した構成例と比較すると、新た
に平均値計算部６６１，６６３、注入雑音計算部６６２
を有し、また補正ＳＮＲ計算部６５４₀ 〜６５４_K-1を
置き換える形で補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1
を有している。

【０１０１】平均値計算部６６１は、分離部６５１から
供給された後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）のｋに関する平均を求
め、注入雑音計算部６６２へ伝達する。従って、注入雑
音計算部６６２へ伝達される値は、一つとなる。一方、
平均値計算部６６３は、分離部６５３から供給された推
定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）のｋに関する平均を求
め、しきい値計算部６５４１へ伝達する。しきい値計算
部６５４１は、すでに説明した動作によってしきい値を
求め、注入雑音計算部６６２へ伝達する。注入雑音計算
部６６２は、図７における注入雑音計算部６５４２と同
じ手順で注入すべき擬似的な雑音（第１の雑音，加算信
号）を計算し、補正ＳＮＲ計算部６６４ ₀ 〜６６４_K-1
へ伝達する。図６に示した構成例と異なり、補正ＳＮＲ
計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 へ伝達される注入雑音は、
すべて同じ値である。

【０１０２】図９は、図８に示したＳＮＲ補正部６６に
含まれる補正ＳＮＲ計算部６６４₀〜６６４_K-1 の構成
を示すブロック図である。補正ＳＮＲ計算部６６４は、
注入雑音計算部６６２から供給された注入雑音を、推定
雑音パワースペクトル及び劣化音声パワースペクトルに
加算し、両者の商を求めてから、補正後天的ＳＮＲとし
て出力する。より具体的には、次のとおりである。すな
わち、注入雑音計算部６６２で計算された注入雑音は、
加算器６５４３及び６５４４に伝達される。加算器６５
４３には、図８における分離部６５３から推定雑音パワ
ースペクトルも供給されており、注入雑音計算部６６２
から供給された雑音との加算結果を除算部６５４５に伝
達する。加算器６５４４には、図８における分離部６５
２から劣化音声パワースペクトルも供給されており、注
入雑音計算部６５４２から供給された雑音との加算結果
を除算部６５４５に伝達する。除算部６５４５は、加算
器６５４３の出力と加算器６５４４の出力から求めた商
を、補正後天的ＳＮＲとして出力する。

【０１０３】図８，図９に示した構成例では、補正ＳＮ
Ｒ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 に対して注入雑音計算部
６６２としきい値計算部６５４１を共通化することによ
って、補正ＳＮＲ計算部６６４₀ 〜６６４_K-1 のすべて
に注入雑音計算部としきい値計算部を設ける必要がなく
なるので、構成を簡素化することができる。

【０１０４】以上のようにしてＳＮＲ補正部６５，６６
で後天的ＳＮＲを補正し、その結果得られた補正後後天
的ＳＮＲを用いて抑圧係数を定めることによって、図１
に示したノイズ除去装置と同様に、実際の背景雑音に対
して十分高い品質の強調音声を得ることができる。

【０１０５】（第３の実施の形態）図１０は、本発明の
ノイズ除去装置の第３の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。このノイズ除去装置は、図１に示した
ノイズ除去装置において、注入雑音計算部５５を注入雑
音計算部５８で置換した構成になっている。以下、この
相違点を中心に詳細に説明する。図１０に示すノイズ除
去装置では、入力信号の性質に応じて、選択的に雑音注
入を適用する。このため、入力信号の性質を評価するた
めに、フレーム分割部１の出力である時間領域の劣化音
声信号が、注入雑音計算部５８に供給されている。

【０１０６】図１１は、図１０における注入雑音計算部
５８の構成を示すブロック図である。図２に示した注入
雑音計算部５５とは、ゼロ交叉計算部５８１とスイッチ
５８２をさらに具備する点が異なっている。フレーム分
割部１の出力である時間領域の劣化音声信号は、ゼロ交
叉計算部５８１に供給されている。ゼロ交叉計算部５８
１には、ＳＮＲ計算部５５１からＳＮＲが、しきい値計
算部５５２からしきい値が、それぞれ供給されている。
ゼロ交叉計算部５８１では、供給された劣化音声信号の
振幅がゼロとなるゼロ交叉を計数する。同時に、ＳＮＲ
としきい値から、ＳＮＲが前記第２のしきい値ＴＨ₂よ
り小さいか否かを評価する。ＳＮＲが前記第２のしきい
値ＴＨ₂より小さいときだけ、前記ゼロ交叉の数を過去
の数フレームに渡って平均化する。すなわち、劣化音声
が無音と判定したときだけ、平均値を求める。このよう
にして得られた平均値を第３のしきい値と比較し、平均
値の方が大きいときに“１”を、それ以外の場合は
“０”を、制御信号としてスイッチ５８２に伝達する。
第３のしきい値は、予め定めておくこともできるし、動
作途中で変更することもできる。

【０１０７】スイッチ５８２には、注入レベル計算部５
５３からは注入雑音が、０と共に供給されている。スイ
ッチ５８２は、ゼロ交叉計算部５８１から制御信号とし
て“１”が供給されたときは注入レベル計算部５５３か
ら供給された注入雑音を、“０”が供給されたときは０
を選択し、注入雑音として出力する。従って、ゼロ交叉
の数の平均値が第３のしきい値より大きい場合のみに、
注入レベル計算部５５３からの注入雑音が、図１０にお
ける加算器５６，５７に供給されることになる。ゼロ交
叉の数は、非定常な信号ほど多くなることが知られてい
るので、非定常性が一定以上の信号に対してだけ、雑音
注入を実行し、抑圧係数の補正を行うことができる。

【０１０８】（第４の実施の形態）図１２は、本発明の
ノイズ除去装置の第４の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。このノイズ除去装置は、図１０に示し
たノイズ除去装置において、注入雑音計算部５８を注入
雑音計算部５９で置換した構成になっている。以下、こ
の相違点を中心に詳細に説明する。

【０１０９】図１２に示すノイズ除去装置では、入力信
号の性質に応じて選択的に雑音注入を適用する点で、図
１０に示したノイズ除去装置と同じである。しかし、フ
レーム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号
が、注入雑音計算部５９に供給されていない。その理由
は、図１０に示したノイズ除去装置とは異なり、入力信
号の性質を評価するために、時間領域の劣化音声信号を
用いないためである。その代わりに、劣化音声パワース
ペクトルを用いる。図１０に示したノイズ除去装置で
は、フレーム当たりのゼロ交叉の数を用いて信号の非定
常性を評価していたが、ゼロ交叉の数と高周波領域（高
域）におけるパワースペクトルには相関があることが知
られているので、ゼロ交叉の数に代えて劣化音声パワー
スペクトルを用いることができる。

【０１１０】図１３は、図１２における注入雑音計算部
５９の構成を示すブロック図である。図１１に示した注
入雑音計算部５８との違いは、ゼロ交叉計算部５８１が
高域電力計算部５９１に置換されていることである。高
域電力計算部５９１には、ＳＮＲ計算部５５１と共に、
劣化音声パワースペクトルが供給されている。高域電力
計算部５９１は、劣化音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）
｜² のうち、ｋが基準値ｋ_THよりも大きいものの総和を
とる。基準値ｋ_THは、総和をとることによって、上述し
た劣化音声信号のゼロ交叉の数に対応する高域電力が得
られるように、劣化音声信号その他の条件に応じて設定
される。この結果、前記ゼロ交叉の数に対応する高域電
力が得られるので、この高域電力を第４のしきい値と比
較した結果を用いて、図１１に示した注入雑音計算部５
８と同様にスイッチ５８２を制御することができる。す
なわち、高域電力の値によって、注入レベル計算部５５
３から供給された注入雑音と０を選択し、注入雑音とし
て出力する。

【０１１１】なお、劣化音声パワースペクトル｜Ｙ
_n(ｋ）｜² のうち、ｋが基準値ｋ_THよりも大きいものを
重みづけして総和をとり、高域電力を求めるようにして
もよい。また、第４のしきい値は、予め定めておくこと
もできるし、動作途中で変更することもできる。

【０１１２】（第５の実施の形態）図１４は、本発明の
ノイズ除去装置の第５の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。このノイズ除去装置は、図５に示した
ノイズ除去装置において、ＳＮＲ補正部６５をＳＮＲ補
正部６７で置換した構成になっている。以下、この相違
点を中心に詳細に説明する。図１４に示すノイズ除去装
置では、図１０に示したノイズ除去装置と同様に、入力
信号の性質に応じて、選択的に雑音注入を適用する。こ
のため、入力信号の性質を評価するために、フレーム分
割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が、ＳＮＲ
補正部６７に供給されている。

【０１１３】図１５は、図１４におけるＳＮＲ補正部６
７の構成例を示すブロック図である。図８に示したＳＮ
Ｒ補正部６５の構成例とは、注入雑音計算部６６２が注
入雑音計算部６７２に置換されている点において異な
る。注入雑音計算部６６２とは異なり、注入雑音計算部
６７２には、入力信号の性質を評価するために、フレー
ム分割部１の出力である時間領域の劣化音声信号が供給
されている。

【０１１４】図１６は、注入雑音計算部６７２の構成例
を示すブロック図である。注入雑音計算部６７２は、注
入レベル計算部６７２１、スイッチ６７２２、判定部６
７２３を有する。注入レベル計算部６７２１と判定部６
７２３には、図１５における平均値計算部６６１から後
天的ＳＮＲが、また図１５におけるしきい値計算部６５
４１からしきい値が、供給されている。判定部６７２３
にはさらに、劣化音声信号が供給されている。注入レベ
ル計算部６７２１は、図２における注入レベル計算部５
５３と同様の動作により、注入レベルを求め、スイッチ
６７２２に伝達する。判定部６７２３は、前記劣化音声
信号、前記後天的ＳＮＲ、前記しきい値を受け、入力信
号の性質に応じた、スイッチ６７２２の制御信号を発生
する。

【０１１５】ここで、判定部６７２３は、さらに、無音
区間検出部６７２３１、ゼロ交叉計算部６７２３２、比
較部６７２３３から構成される。無音区間検出部６７２
３１は、前記後天的ＳＮＲと前記しきい値を受け、ＳＮ
Ｒが前記第２のしきい値ＴＨ ₂より小さいときに“１”
を、それ以外の場合は“０”を、ゼロ交叉計算部６７２
３２に伝達する。すなわち、劣化音声が無音と判定され
ると“１”を、それ以外の場合は“０”をゼロ交叉計算
部６７２３２に伝達することになる。ゼロ交叉計算部６
７２３２は、供給された劣化音声信号の振幅がゼロとな
るゼロ交叉を計数し、無音区間検出部６７２３１から
“１”を受けたときだけ、前記ゼロ交叉の数を過去の数
フレームに渡って平均化する。このようにして得られた
平均値は、比較部６７２３３に伝達される。比較部６７
２３３は、供給された前記ゼロ交叉の平均値を前記第３
のしきい値と比較し、平均値の方が大きいときに“１”
を、それ以外の場合は“０”を、制御信号としてスイッ
チ６７２２に伝達する。

【０１１６】スイッチ６７２２は、判定部６７２３の比
較部６７２３３から“１”が供給されたときは注入レベ
ル計算部６７２１から供給された注入雑音を、“０”が
供給されたときは０を選択し、注入雑音として出力す
る。すなわち、スイッチ６７２２の動作は図１１におけ
るスイッチ５８２の動作に等しく、非定常性が一定以上
の信号に対してだけ、雑音注入を実行し、抑圧係数の補
正を行うことができる。

【０１１７】（第６の実施の形態）図１７は、本発明の
ノイズ除去装置の第６の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。このノイズ除去装置は、図１４に示し
たノイズ除去装置において、ＳＮＲ補正部６７をＳＮＲ
補正部６８で置換した構成になっている。以下、この相
違点を中心に詳細に説明する。

【０１１８】図１７に示すノイズ除去装置では、入力信
号の性質に応じて、選択的に雑音注入を適用する。その
際、図１４に示したノイズ除去装置とは異なり、時間領
域の劣化音声信号の代わりに劣化音声パワースペクトル
を用いて、入力信号の性質を評価する。すなわち、フレ
ーム当たりのゼロ交叉数で信号の非定常性を評価してい
た第５の実施の形態と異なり、高周波領域（高域）にお
ける劣化音声パワースペクトルを用いて信号の非定常性
を評価する。このため、フレーム分割部１の出力である
時間領域の劣化音声信号が、ＳＮＲ補正部６８に供給さ
れていない。図１８は、図１７におけるＳＮＲ補正部６
８の構成例を示すブロック図である。図１５に示したＳ
ＮＲ補正部６７との違いは、注入雑音計算部６７２が注
入雑音計算部６８２に置換されていることである。

【０１１９】図１９は、注入雑音計算部６８２の構成例
を示すブロック図である。図１６に示した注入雑音計算
部６７２との違いは、ゼロ交叉計算部６７２３２が高域
電力計算部６８２３２に置換されていることである。高
域電力計算部６８２３２には、無音区間計算部６７２３
１の出力信号と共に、劣化音声パワースペクトルが供給
されている。高域電力計算部６８２３２は、図１３にお
ける高域電力計算部５９１と同様の動作によって、劣化
音声パワースペクトル｜Ｙ_n(ｋ）｜² のうち、ｋが基準
値ｋ_THよりも大きいものの総和をとって、高域電力を求
める。この高域電力は、比較部６７２３３に伝達され
る。比較部６７２３３は、この高域電力を前記第４のし
きい値と比較した結果を用いて、スイッチ６７２２の制
御信号を発生する。すなわち、高域電力の値によって、
注入レベル計算部６７２１から供給された注入雑音と０
を選択し、注入雑音として出力する。

【０１２０】（第７の実施の形態）図２０は、本発明の
ノイズ除去装置の第７の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。このノイズ除去装置と図１に示したノ
イズ除去装置とは、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を除いて同一であ
る。図２０に示すノイズ除去装置の構成は、窓がけ処理
部２２及び注入雑音計算部５８を除けば、「２０００年
４月、電子情報通信学会技術研究報告、ＤＳＰ、５３〜
６０ページ」（文献５）に開示されたものに等しい。文
献５に開示された方法は、文献１に開示された従来の方
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
を中心に詳細に説明する。

【０１２１】まず、図２０における重みつき劣化音声計
算部１４について説明する。図２１は、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。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１４０
５、及び多重乗算部１４０４を有する。推定雑音記憶部
１４０１は、図２０における推定雑音計算部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Ｓ
ＮＲ計算部１４０２へ出力する。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２０における多重乗算部
１７から供給される劣化音声パワースペクトルを用い
て、ＳＮＲを各周波数毎に求め、多重非線形処理部１４
０５に出力する。多重非線形処理部１４０５は、周波数
別ＳＮＲ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計算し、重み係数ベクトルを多重乗
算部１４０４に出力する。多重乗算部１４０４は、図２
０における多重乗算部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２０における推定雑音
計算部５に出力する。

【０１２２】周波数別ＳＮＲ計算部１４０２の構成は、
既に図５６を用いて説明した周波数別ＳＮＲ計算部６に
等しいので、詳細な説明は省略する。また、多重乗算部
１４０４の構成は、既に図５２を用いて説明した多重乗
算部１７に等しいので、詳細な説明は省略する。よって
次に、図２１における多重非線形処理部１４０５の構成
と動作について詳しく説明する。

【０１２３】図２２は、重みつき劣化音声計算部１４に
含まれる多重非線形処理部１４０５の構成を示すブロッ
ク図である。多重非線形処理部１４０５は、分離部１４
９５、Ｋ個の非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 、
及び多重化部１４７５を有する。分離部１４９５は、図
２１における周波数別ＳＮＲ計算部１４０２から供給さ
れるＳＮＲを周波数別のＳＮＲに分離し、非線形処理部
１４８５₀ 〜１４８５_K- ₁ に出力する。非線形処理部１
４８５₀ 〜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。図２３に、非線形
関数の例を示す。ｆ₁ を入力値としたとき、図２３に示
される非線形関数の出力値ｆ₂ は、式（１７）で与えら
れる。

【０１２４】

【数１７】

【０１２５】非線形処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1
は、分離部１４９５から供給される周波数別ＳＮＲを、
上述した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。ＳＮＲが小さい時は１を、
大きい時は０を出力する。多重化部１４７５は、非線形
処理部１４８５₀ 〜１４８５_K-1 から出力された重み係
数を多重化し、その結果得られた重み係数ベクトルを図
２１における多重乗算部１４０４に出力する。

【０１２６】このように、図２１における多重乗算部１
４０４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。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、ＳＮ
Ｒ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。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。

【０１２７】次に、図２０における推定雑音計算部５に
ついて説明する。図２４は、推定雑音計算部５の構成を
示すブロック図である。この推定雑音計算部５と図５３
に示した推定雑音計算部５１とは、分離部５０５が存在
することと、周波数別推定雑音計算部５１４₀ 〜５１４
_K-1 が周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1に
置換されていることを除いて同一である。以下、これら
の相違点を中心に詳細に説明する。

【０１２８】分離部５０５は、図２０における重みつき
劣化音声計算部１４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、それぞれ周波数別推定雑音計算部
５０４₀ 〜５０４_K-1 に出力する。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２０における音声検出部４から供給される音声
検出フラグ、及び図２０におけるカウンタ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。多重化部５０
３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、その結果得られた推定雑音パワースペクトルを図
２０における加算器５６と注入雑音計算部５８と重みつ
き劣化音声計算部１４へ出力する。周波数別推定雑音計
算部５０４₀ 〜５０４_K-1の構成と動作の詳細な説明
は、図２５〜図２７を参照しながら行う。

【０１２９】図２５は、図２４に示した推定雑音計算部
５に含まれる周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４
_K-1 の第１の構成例を示すブロック図である。図５４に
示した周波数別推定雑音計算部５１４との相違点は、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を有すること、更新判定部５２１が更新
判定部５２０に置換されていること、及びスイッチ５０
４４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
ていることである。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。推定雑音記憶部５９４２は、除算部５０
４８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。更新
判定部５２０の構成と動作の詳細な説明は、図２６を参
照しながら行う。

【０１３０】図２６は、図２５に示した周波数別推定雑
音計算部５０４₀ 〜５０４_K-1 に含まれる更新判定部５
２０の構成を示すブロック図である。図５５に示した更
新判定部５２１との相違点は、論理和計算部５２１１が
論理和計算部５２０１に置換されていることと、更新判
定部５２０が比較部５２０５、閾値記憶部５２０６及び
閾値計算部５２０７を有することである。以下、これら
の相違点を中心に詳細な動作を説明する。閾値計算部５
２０７は、図２５における推定雑音記憶部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、閾値として閾値記憶部５２０６に出力す
る。最も簡単な閾値の計算方法は、周波数別推定雑音パ
ワースペクトルの定数倍である。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。

【０１３１】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。比較部５２０５
は、閾値記憶部５２０６から供給される閾値と図２４に
おける分離部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。論理和計算部
５２０１は、比較部５２０３の出力値、論理否定回路５
２０２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２５におけるスイッチ５０４
４、シフトレジスタ５０４５及びカウンタ５０４９に出
力する。

【０１３２】従って、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。

【０１３３】図２５において、ＣＮＴをカウンタ５０４
９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、式（１８）で与えられる。

【０１３４】

【数１８】

【０１３５】すなわち、λ_n(ｋ）はシフトレジスタ５０
４５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。次に、図２７を参照しながら、λ_n(ｋ）の計算に重
みつき加算部を用いる構成例について説明する。

【０１３６】図２７は、図２４に示した推定雑音計算部
５に含まれる周波数別推定雑音計算部５０４₀ 〜５０４
_K-1 の第２の構成例を示すブロック図である。図２５に
示した周波数別推定雑音計算部５０４におけるシフトレ
ジスタ５０４５、加算器５０４６、最小値選択部５０４
７、除算部５０４８、カウンタ５０４９、レジスタ長記
憶部５９４１、最小値選択部５０４７の代わりに、周波
数別推定雑音計算部５０７は、重みつき加算部５０７
１、重み記憶部５０７２を有する。

【０１３７】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、図２４における多重化部５０３へ出
力する。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５０７１
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、式（１９）で与えられる。

【０１３８】

【数１９】

【０１３９】重みつき加算部５０７１の構成は、既に図
５１を用いて説明した重みつき加算部４０７に等しいの
で、詳細な説明は省略する。但し、重みつき加算の計算
は常に行なわれる。

【０１４０】次に、図２０における抑圧係数補正部１５
について説明する。図２８は、図２０における抑圧係数
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
じた抑圧係数の補正を行なう。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ことができる。抑圧係数補正部
１５は、Ｋ個の周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１
５０１_K-1 、分離部１５０２，１５０３及び多重化部１
５０４を有する。

【０１４１】分離部１５０２は、図２０における推定先
天的ＳＮＲ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１５０１₀ 〜１５０１_K-1 に出力する。分離部１５０
３は、図２０における抑圧係数生成部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。周
波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１５０１_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か
ら、周波数別補正抑圧係数を計算し、多重化部１５０４
へ出力する。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図２０に
おける多重乗算部１６と推定先天的ＳＮＲ計算部７へ出
力する。

【０１４２】図２９は、図２８に示した抑圧係数補正部
１５に含まれる周波数別抑圧係数補正部１５０１₀ 〜１
５０１_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１５９４、スイッチ１５９５、修正値記憶部１５９６
及び乗算器１５９７を有する。比較部１５９４は、閾値
記憶部１５９３から供給される閾値と、図２８における
分離部１５０２から供給される周波数別推定先天的ＳＮ
Ｒ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１５９
５に供給する。

【０１４３】スイッチ１５９５は、図２８における分離
部１５０３から供給される周波数別抑圧係数を、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、最大値選
択部１５９１に直接供給する。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、計算結果を最大値選択部１５９１に供
給する。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。このように、周波数別推定先天的ＳＮＲが閾値よ
りも小さいときに、抑圧係数の補正を行なう。ＳＮＲが
小さい場合に抑圧係数の補正を行なうことで、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。

【０１４４】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。最大値選択部１５９１は、スイッチ１５９５又
は乗算器１５９７から供給される信号と、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を比較
し、大きい方の値を周波数別補正抑圧係数として、図２
８における多重化部１５０４に出力する。これにより、
抑圧係数は抑圧係数下限値記憶部１５９２が記憶する下
限値よりも必ず大きい値になる。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。なお、図
１、図５、図１０、図１２、図１４、図１７に示したノ
イズ除去装置では、抑圧係数が多重乗算部１６と推定先
天的ＳＮＲ計算部７へ供給されていたが、図２０に示し
たノイズ除去装置では、抑圧係数に代わって補正抑圧係
数が供給されている。

【０１４５】次に、図２０における雑音抑圧係数生成部
８について説明する。図６０を用いて説明したように、
抑圧係数は、供給された推定先天的ＳＮＲと後天的ＳＮ
Ｒから検索で求めることができるが、演算で求めること
もできる。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と共に、雑音抑圧係数生成部８
の他の構成例について説明する。図３０は、図２０にお
ける雑音抑圧係数生成部８の他の構成例を示すブロック
図である。雑音抑圧係数生成部８１は、ＭＭＳＥＳＴ
ＳＡゲイン関数値計算部８１１、一般化尤度比計算部８
１２、音声存在確率記憶部８１３、及び抑圧係数計算部
８１４を有する。

【０１４６】フレーム番号をｎ、周波数番号をｋとし、
γ_n(ｋ）を図２０における周波数別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
２０における推定先天的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。ＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関
数値計算部８１１は、図２０における周波数別ＳＮＲ計
算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）、図２０に
おける推定先天的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８１
３から供給される音声存在確率ｑをもとに、各周波数毎
にＭＭＳＥＳＴＳＡゲイン関数値を計算し、抑圧係数計
算部８１４に出力する。各周波数毎のＭＭＳＥＳＴＳ
Ａゲイン関数値Ｇ_n(ｋ）は、式（２０）で与えられる。

【０１４７】

【数２０】

【０１４８】ここに、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。
一般化尤度比計算部８１２は、図２０における周波数別
ＳＮＲ計算部６から供給される後天的ＳＮＲγ_n(ｋ）、
図２０における推定先天的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。周波数毎の一般化尤度比Λ_n(ｋ）は、式
（２１）で与えられる。

【０１４９】

【数２１】

【０１５０】抑圧係数計算部８１４は、ＭＭＳＥＳＴ
ＳＡゲイン関数値計算部８１１から供給されるＭＭＳＥ
ＳＴＳＡ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）から周波数
毎に抑圧係数を計算し、図２０における抑圧係数補正部
１５へ出力する。周波数毎の抑圧係数Ｇ_n(ｋ）バーは、
式（２２）で与えられる。

【０１５１】

【数２２】

【０１５２】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。よって次に、図２
０における周波数別ＳＮＲ計算部６の他の構成例とし
て、帯域毎にＳＮＲを計算する例について説明する。図
３１は、周波数別ＳＮＲ計算部６の他の構成例を示すブ
ロック図である。図５６に示した周波数別ＳＮＲ計算部
６との相違点は、帯域別ＳＮＲ計算部６１が帯域別パワ
ー計算部６１１，６１２を有することである。帯域別パ
ワー計算部６１１は、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をもとに帯域別のパワー
を計算し、除算部６０１₀ 〜６０１_K-1 へ出力する。ま
た、帯域別パワー計算部６１２は、分離部６０３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 〜６０１_K-1 へ
出力する。

【０１５３】図３２は、帯域別ＳＮＲ計算部６１に含ま
れる帯域別パワー計算部６１１の構成を示すブロック図
である。ここでは、帯域幅ＬをもつＭ個の帯域に等分割
する例を説明する。ここに、ＬとＭは、Ｋ＝ＬＭの関係
を満たす自然数であるとする。帯域別ＳＮＲ計算部６１
は、Ｍ個の加算器６１１０₀〜６１１０_M-1を有する。図
３１における分離部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６１１０
₀ 〜６１１０_M-1 へそれぞれ伝達される。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９１０ ₀〜９１０_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２Ｌ−１なので、周波数別
劣化音声パワースペクトル９１０ _L〜９１０_2L-1は加算
器６１１０₁へ伝達される。

【０１５４】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３１におけ
る除算部６０１₀ 〜６０１_K- ₁ へ出力する。各加算器の
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。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。帯域別パワー計算部６１２の構成と動作は帯域
別パワー計算部６１１と等価であるので、その説明は省
略する。

【０１５５】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（Multirat
e Digital Signal Processing），１９８３，Prentice-
Hall Inc.，USA」（文献８）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。

【０１５６】（第８の実施の形態）図３３は、本発明の
ノイズ除去装置の第８の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相
違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７が、Ｓ
ＮＲ補正部６７に置換されていることである。図２０と
図３３の関係は、図１と図５の関係及び図１０と図１４
の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及
び１４を参照して説明したので、図３３に示したノイズ
除去装置に関する詳細な説明は省略する。

【０１５７】（第９の実施の形態）図３４は、本発明の
ノイズ除去装置の第９の実施の形態の全体構成を示すブ
ロック図である。図２０に示したノイズ除去装置との相
違点は、推定雑音計算部５が推定雑音計算部５２に置換
されていること、及び重みつき劣化音声計算部１４が存
在しないことである。以下、これらの相違点を中心に詳
細に説明する。

【０１５８】図３５は、図３４における推定雑音計算部
５２の構成を示すブロック図である。図２４に示した推
定雑音計算部５との相違点は、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５０６
₀ 〜５０６_K-1 に置換されていることと、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
を有しないことである。これは、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。以下、図３６を参照しながら、相違点であ
る周波数別推定雑音計算部５０６₀ 〜５０６_K-1 の構成
と動作を詳細に説明する。

【０１５９】図３６は、図３５に示した推定雑音計算部
５２に含まれる周波数別推定雑音計算部５０６₀ 〜５０
６_K-1 の構成を示すブロック図である。図２５に示した
周波数別推定雑音計算部５０４との相違点は、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ことと、除算
部５０４１、非線形処理部５０４２、及び乗算器５０４
３を有していることである。以下、これらの相違点を中
心に詳細に説明する。

【０１６０】除算部５０４１は、図３５における分離部
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２２に示した非線
形処理部１４８５と同一の構成と機能を有する非線形処
理部５０４２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。乗算器５０
４３は、図３５における分離部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５０４
２から供給される重み係数の積を計算し、スイッチ５０
４４へ出力する。

【０１６１】乗算器５０４３の出力信号は、図２５に示
した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等価である。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。従って、図３４に示したノイズ除去装
置では、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。

【０１６２】（第１０の実施の形態）図３７は、本発明
のノイズ除去装置の第１０の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図３４に示したノイズ除去装置と
の相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７
が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図
３４と図３７の関係は、図１と図５の関係、図１０と図
１４の関係、及び図２０と図３３の関係に等しく、ＳＮ
Ｒ補正部６７については図１５及び１４を参照して説明
したので、図３７に示したノイズ除去装置に関する詳細
な説明は省略する。

【０１６３】（第１１の実施の形態）図３８は、本発明
のノイズ除去装置の第１１の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置と
は、推定先天的ＳＮＲ計算部７１を除いて同一であるの
で、以下、この相違点を中心に詳細に説明する。図３９
は、図３８における推定先天的ＳＮＲ計算部７１の構成
を示すブロック図である。図５７に示した推定先天的Ｓ
ＮＲ計算部７は後天的ＳＮＲ記憶部７０２、抑圧係数記
憶部７０３、多重乗算部７０５，７０４を有するのに対
し、推定先天的ＳＮＲ計算部７１はこれらの代わりに、
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７
１６を有する。また、推定先天的ＳＮＲ計算部７は、入
力信号に抑圧係数を有するが、推定先天的ＳＮＲ計算部
７１は、抑圧係数の代わりに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に有する。以下、
推定先天的ＳＮＲ計算部７と７１との間に存在するこれ
らの相違点を中心に、詳細に説明する。

【０１６４】多重乗算部７１６は、図３８における多重
乗算部１６から供給される強調音声振幅スペクトル｜Ｘ
_n(ｋ）｜バー＝Ｇ_n(ｋ）バー・｜Ｙ_n(ｋ）｜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、既に図５２を用いて説明した多重乗算
部１７に等しいので、詳細な説明は省略する。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。推定雑音記憶部７
１２は、図３８における推定雑音計算部５から供給され
る推定雑音パワースペクトルλ_n(ｋ）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。

【０１６５】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Ｇ_n-1 ²（ｋ）バー・｜Ｙ_n-1(ｋ）｜²
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λ_n-1(ｋ）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。周波数別Ｓ
ＮＲ計算部７１５の構成は、既に図５６を用いて説明し
た周波数別ＳＮＲ計算部６に等しいので、詳細な説明は
省略する。周波数別ＳＮＲ計算部７１５の出力であるＧ
_n-1 ²（ｋ）バー・｜Ｙ_n-1(ｋ）｜ ² ／λ_n-1(ｋ）は、式
（１１）の関係から、図５７における多重乗算部７０５
の出力であるγ_n-1(ｋ）Ｇ_n-1 ²（ｋ）バーと等価であ
る。従って、図２０に示したノイズ除去装置に含まれる
推定先天的ＳＮＲ計算部７を推定先天的ＳＮＲ計算部７
１で置換することが可能となる。

【０１６６】（第１２の実施の形態）図４０は、本発明
のノイズ除去装置の第１２の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図３８に示したノイズ除去装置と
の相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７
が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図
３８と図４０の関係は、図１と図５の関係、図１０と図
１４の関係、図２０と図３３の関係、及び図３４と図３
７の関係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５
及び１４を参照して説明したので、図４０に示したノイ
ズ除去装置に関する詳細な説明は省略する。

【０１６７】（第１３の実施の形態）図４１は、本発明
のノイズ除去装置の第１３の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置と
の相違点は、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ＳＮＲ計算部７１
に、それぞれ置換されていることと、重みつき劣化音声
計算部１４が存在しないことである。推定雑音部５２の
構成と動作は、図３５及び図３６を参照して説明したの
と同様である。また、推定先天的ＳＮＲ計算部７１の構
成と動作は、図３９を参照して説明したのと同様であ
る。従って、図４１に示したノイズ除去装置は、図２０
に示したノイズ除去装置と等価な機能を実現する。

【０１６８】（第１４の実施の形態）図４２は、本発明
のノイズ除去装置の第１４の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図４１に示したノイズ除去装置と
の相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７
が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図
４１と図４２の関係は、図１と図５の関係、図１０と図
１４の関係、図２０と図３３の関係、図３４と図３７の
関係、及び図３８と図４０の関係に等しく、ＳＮＲ補正
部６７については図１５及び１４を参照して説明したの
で、図４２に示したノイズ除去装置に関する詳細な説明
は省略する。

【０１６９】（第１５の実施の形態）図４３は、本発明
のノイズ除去装置の第１５の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図２０に示したノイズ除去装置と
の相違点は、推定雑音計算部５が推定雑音計算部５３で
置換されていることと、音声検出部４が存在しないこと
である。すなわち、雑音の推定に音声検出部を必要とし
ない構成になっている。以下、これらの相違点を中心に
詳細に説明する。図４４は、図４３における推定雑音計
算部５３の構成を示すブロック図である。図２４に示し
た推定雑音計算部５との相違点は、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５
０８₀ 〜５０８_K-1 に置換されていることと、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
ことである。図４５を参照しながら、周波数別推定雑音
計算部５０８₀ 〜５０８_K- ₁ の構成と動作を詳細に説明
する。

【０１７０】図４５は、図４４に示した推定雑音計算部
５３に含まれる周波数別推定雑音計算部５０８₀ 〜５０
８_K-1 の構成を示すブロック図である。図２５に示した
周波数別推定雑音計算部５０４との相違点は、更新判定
部５２０が更新判定部５２２に置換されていることと、
５０８₀ 〜５０８_K-1 が入力信号に音声検出フラグを有
していないことである。図４６は、図４５に示した周波
数別推定雑音計算部５０８に含まれる更新判定部５２２
の構成を示すブロック図である。図２６に示した更新判
定部５２０との相違点は、論理和計算部５２０１が論理
和計算部５２２１に置換されていること、更新判定部５
２２が論理否定回路５２０２を有していないこと、入力
信号に音声検出フラグを有していないことである。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２６に示した更新
判定部５２０と異なる。

【０１７１】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４５におけるスイッチ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。図２６を用いて説明した通り、比較部５２０
５は劣化音声信号が雑音であるか否かの判定を行なって
いる。すなわち、比較部５２０５は各周波数毎に音声検
出を行なっていると言える。従って、音声検出フラグを
入力信号に有しない更新判定部や推定雑音計算部を実現
することが可能となる。

【０１７２】（第１６の実施の形態）図４７は、本発明
のノイズ除去装置の第１６の実施の形態の全体構成を示
すブロック図である。図４３に示したノイズ除去装置と
の相違点は、注入雑音計算部５８、加算器５６，５７
が、ＳＮＲ補正部６７に置換されていることである。図
４３と図４７の関係は、図１と図５の関係、図１０と図
１４の関係、図２０と図３３の関係、図３４と図３７の
関係、図３８と図４０の関係、及び図４１と図４２の関
係に等しく、ＳＮＲ補正部６７については図１５及び１
４を参照して説明したので、図４７に示したノイズ除去
装置に関する詳細な説明は省略する。

【０１７３】図２０、図３３、図３４、図３７、図３
８、図４０〜図４３、図４７に関しても、図１０と図１
２及び図１４と図１７の関係に相当するような、劣化音
声信号の代わりに劣化音声パワースペクトルを用いた選
択的な雑音注入が可能であるが、構成は明らかなので、
詳細は省略する。

【０１７４】これまで説明したすべての実施の形態で
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仮定してきたが、その他の方法にも
適用することができる。このような方法の例として、
「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（PROCEE
DINGS OF THE IEEE, VOL.67, NO.12, PP.1586-1604, DE
C, 1979 ）、１５８６〜１６０４ページ」（文献９）に
開示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（IEEE TRANSACTIONS
ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL.2
7, NO.2, PP.113-120, APR, 1979）、１１３〜１２０ペ
ージ」（文献１０）に開示されているスペクトル減算法
などがあるが、これらの詳細な構成例については、説明
を省略する。

【０１７５】文献１０に開示されているスペクトル減算
法の概略動作に関しては、例えば、図４３及び図４７を
参照することができる。図４３及び図４７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。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。

【０１７６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明では、入力
信号に基づいて擬似的な雑音を生成し、この擬似的な雑
音を注入して得られた抑圧係数を用いる。抑圧係数を定
めるときに上述した擬似的な雑音を注入することによ
り、特定の統計モデルに従う背景雑音を仮定して導出し
た抑圧係数を入力信号に応じて補正し、その統計モデル
に従わない雑音を効果的に除去することができる。従っ
て、あらゆる背景雑音に対して十分高い品質の強調音声
を得ることができる。

【０１７７】また、本発明では、周波数領域の強調音声
を変換した時間領域信号に窓がけ処理を施す。周波数領
域の強調音声を変換した時間領域信号の隣接する２フレ
ームを重ね合わせ加算する場合に、重ね合わせ加算の対
象となった信号サンプルが各フレームにおいて異なった
抑圧係数値で抑圧されたとしても、各フレームを窓がけ
処理してフレーム境界における信号サンプルの振幅を小
さくすることによって、フレーム境界における信号サン
プルの連続性を改善することができる。これにより、雑
音の発生を防止し、雑音による音質の劣化を低減するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のノイズ除去装置の第１の実施の形態
の全体構成を示すブロック図である。

【図２】図１に示したノイズ除去装置に含まれる注入
雑音計算部の第１の構成を示すブロック図である。

【図３】ＳＮＲと注入雑音の関係の一例を示す図であ
る。

【図４】ＳＮＲに対する抑圧係数の特性の一例を示す
図である。

【図５】本発明のノイズ除去装置の第２の実施の形態
の全体構成を示すブロック図である。

【図６】図５に示したノイズ除去装置に含まれるＳＮ
Ｒ補正部の第１の構成を示すブロック図である。

【図７】図６に示したＳＮＲ補正部に含まれる補正Ｓ
ＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。

【図８】ＳＮＲ補正部の第２の構成を示すブロック図
である。

【図９】図８に示したＳＮＲ補正部に含まれる補正Ｓ
ＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。

【図１０】本発明のノイズ除去装置の第３の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図１１】注入雑音計算部の第２の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１２】本発明のノイズ除去装置の第４の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図１３】注入雑音計算部の第３の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１４】本発明のノイズ除去装置の第５の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図１５】ＳＮＲ補正部の第３の構成を示すブロック
図である。

【図１６】注入雑音計算部の第４の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１７】本発明のノイズ除去装置の第６の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図１８】ＳＮＲ補正部の第４の構成を示すブロック
図である。

【図１９】注入雑音計算部の第５の構成を示すブロッ
ク図である。

【図２０】本発明のノイズ除去装置の第７の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図２１】図２０に示したノイズ除去装置に含まれる
重みつき劣化音声計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図２２】図２１に示した重みつき劣化音声計算部に
含まれる多重非線形処理部の構成を示すブロック図であ
る。

【図２３】非線形処理部における非線形関数の一例を
示す図である。

【図２４】図２０に示したノイズ除去装置に含まれる
推定雑音計算部の第１の構成を示すブロック図である。

【図２５】図２４に示した推定雑音計算部に含まれる
周波数別推定雑音計算部の第１の構成を示すブロック図
である。

【図２６】図２５に示した周波数別推定雑音計算部に
含まれる更新判定部の構成を示すブロック図である。

【図２７】周波数別推定雑音計算部の第２の構成を示
すブロック図である。

【図２８】図２０に示したノイズ除去装置に含まれる
抑圧係数補正部の構成を示すブロック図である。

【図２９】図２８に示した抑圧係数補正部に含まれる
周波数別抑圧係数補正部の構成を示すブロック図であ
る。

【図３０】雑音抑圧係数生成部の第２の構成を示すブ
ロック図である。

【図３１】周波数別ＳＮＲ計算部の第２の構成を示す
ブロック図である。

【図３２】図３１に示した周波数別ＳＮＲ計算部に含
まれる帯域別パワー計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図３３】本発明のノイズ除去装置の第８の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図３４】本発明のノイズ除去装置の第９の実施の形
態の全体構成を示すブロック図である。

【図３５】推定雑音計算部の第２の構成を示すブロッ
ク図である。

【図３６】図３５に示した推定雑音計算部に含まれる
周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図３７】本発明のノイズ除去装置の第１０の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図３８】本発明のノイズ除去装置の第１１の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図３９】図３８に示したノイズ除去装置に含まれる
推定先天的ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図４０】本発明のノイズ除去装置の第１２の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図４１】本発明のノイズ除去装置の第１３の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図４２】本発明のノイズ除去装置の第１４の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図４３】本発明のノイズ除去装置の第１５の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図４４】推定雑音計算部の第３の構成を示すブロッ
ク図である。

【図４５】図４４に示した推定雑音計算部に含まれる
周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図４６】図４５に示した周波数別推定雑音計算部含
まれる更新判定部の構成を示すブロック図である。

【図４７】本発明のノイズ除去装置の第１６の実施の
形態の全体構成を示すブロック図である。

【図４８】従来のノイズ除去装置の全体構成を示すブ
ロック図である。

【図４９】従来のノイズ除去装置に含まれる音声検出
部の構成を示すブロック図である。

【図５０】図４９に示した音声検出部に含まれるパワ
ー計算部の構成を示すブロック図である。

【図５１】図４９に示した音声検出部に含まれる重み
つき加算部の構成を示すブロック図である。

【図５２】従来のノイズ除去装置に含まれる多重乗算
部の構成を示すブロック図である。

【図５３】従来のノイズ除去装置に含まれる推定雑音
計算部の構成を示すブロック図である。

【図５４】図５３に示した推定雑音計算部に含まれる
周波数別推定雑音計算部の構成を示すブロック図であ
る。

【図５５】図５４に示した周波数別推定雑音計算部に
含まれるの更新判定部の構成を示すブロック図である。

【図５６】従来のノイズ除去装置に含まれる周波数別
ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。

【図５７】従来のノイズ除去装置に含まれる推定先天
的ＳＮＲ計算部の構成を示すブロック図である。

【図５８】図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部に
含まれる多重値域限定処理部の構成を示すブロック図で
ある。

【図５９】図５７に示した推定先天的ＳＮＲ計算部に
含まれる多重重みつき加算部の構成を示すブロック図で
ある。

【図６０】従来のノイズ除去装置に含まれる雑音抑圧
係数生成部の構成を示すブロック図である。

【図６１】図６０に示した雑音抑圧係数生成部に含ま
れる抑圧係数検索部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、５
５，５８，５９，６６２，６７２，６８２，６５４２…
注入雑音計算部、５６，５７，７０８，４０６３，４０
７２，４０７４，５０４６，６１１０₀ 〜６１１０
_M-1 ，６５４３，６５４４…加算器、６５，６６，６
７，６８…ＳＮＲ補正部、４０１，１５９３，５２０
４，５２０６…閾値記憶部、４０２，１５９４，５２０
３，５２０５，６７２３３…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、５０２，５０
５，６０２，６０３，８０２，８０３，１４９５，１５
０２，１５０３，１７０２，１７０３，４０６１，５０
３，６０４，６５５，８０４，１４７５，１５０４，１
７０４，６１１５，７０１４，７０７５…多重化部、５
０４₀ 〜５０４_K-1 ，５０６₀ 〜５０６ _K-1 ，５０７，
５０８₀ 〜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、５５１…ＳＮＲ計算部、５５２，６５４１…しきい
値計算部、５５３，６７２１…注入レベル計算部、５８
１，６７２３２…ゼロ交叉計算部、５８２，１５９５，
５０４４，６７２２…スイッチ、５９１，６８２３２…
高域電力計算部、６０１₀ 〜６０１_K-1 ，５０４１，５
０４８，６５４５…除算部、６１１，６１２…周波数別
パワー計算部、６５１，６５２，６５３，６１１１，７
０１３，７０７２，７０７４…分離部、６５４₀ 〜６５
４_K-1 ，６６４₀ 〜６６４_K-1 …補正ＳＮＲ計算部、６
６１，６６３…平均値計算部、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、７１２，１４０
１，５９４２…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…ＭＭＳＥＳＴＳＡ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、９１０
₀ 〜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 ，９１１
₀ 〜９１１_ML-1…帯域別劣化音声パワースペクトル、９
２１…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、９２２
₀ 〜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、１４８
５₀ 〜１４８５_K-1 ，５０４２…非線形処理部、１５０
１₀ 〜１５０１_K-1 …周波数別抑圧係数補正部、１５９
１，７０１２₀ 〜７０１２_K-1 …最大値選択部、１５９
２…抑圧係数下限値記憶部、１５９６…修正量記憶部、
１５９７，１７０１₀ 〜１７０１_K-1 ，４０６２₀ 〜４
０６２_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、５２０
７…閾値計算部、５９４１…レジスタ長記憶部、６７２
３，６８２３…判定部、７０１１…定数記憶部、８０１
１…抑圧係数テーブル、８０１２，８０１３…アドレス
変換部、６７２３１…無音区間検出部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力信号を周波数領域信号に変換し、こ
の周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信
号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を
用いて前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづけ
した周波数領域信号を時間領域信号に変換することによ
って前記入力信号からノイズを除去した出力信号を得る
ノイズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
擬似的な第１の雑音を計算し、この第１の雑音を前記周
波数領域信号に付加してから信号対雑音比を求めること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２】請求項１に記載のノイズ除去方法におい
て、前記第１の雑音の付加を、前記入力信号の性質に応じて
選択的に行なうことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項３】請求項２に記載のノイズ除去方法におい
て、前記入力信号の性質として、信号の定常性を用いること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項４】請求項３に記載のノイズ除去方法におい
て、前記信号の定常性として、前記入力信号の振幅がゼロと
なるゼロ交叉の数を用いることを特徴とするノイズ除去
方法。
【請求項５】請求項３に記載のノイズ除去方法におい
て、前記信号の定常性として、前記入力信号を変換した前記
周波数領域信号の高域電力を用いることを特徴とするノ
イズ除去方法。
【請求項６】請求項１〜５のいずれかに記載のノイズ
除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
前記周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推定し、こ
の第２の雑音と前記周波数領域信号とを用いて前記第１
の雑音のパワーを定めることを特徴とするノイズ除去方
法。
【請求項７】請求項１〜５のいずれかに記載のノイズ
除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
前記周波数領域信号に含まれる第２の雑音を推定し、こ
の第２の雑音と前記周波数領域信号とを用いて第１の雑
音を計算し、この第１の雑音と前記周波数領域信号との
和、及び前記第１の雑音と前記第２の雑音との和を用い
て信号対雑音比を求めることを特徴とするノイズ除去方
法。
【請求項８】請求項６又は７に記載のノイズ除去方法
において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけ
し、この重みづけした周波数領域信号に基づいて第２の
雑音を推定することを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項９】入力信号を周波数領域信号に変換し、こ
の周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この信
号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数を
用いて前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづけ
した周波数領域信号を時間領域信号に変換することによ
って前記入力信号からノイズを除去した出力信号を得る
ノイズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
前記信号対雑音比の補正を行い、この補正した信号対雑
音比に基づいて抑圧係数を定めることを特徴とするノイ
ズ除去方法。
【請求項１０】請求項９に記載のノイズ除去方法にお
いて、前記信号対雑音比の補正を、前記入力信号の性質に応じ
て選択的に行なうことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１１】請求項１０に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記入力信号の性質として、信号の定常性を用いること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１２】請求項１１に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記信号の定常性として、前記入力信号の振幅がゼロと
なるゼロ交叉の数を用いることを特徴とするノイズ除去
方法。
【請求項１３】請求項１１に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記信号の定常性として、前記入力信号を変換した前記
周波数領域信号の高域電力を用いることを特徴とするノ
イズ除去方法。
【請求項１４】請求項９〜１３のいずれかに記載のノ
イズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、この雑音
と前記周波数領域信号とを用いて前記信号対雑音比の補
正量を定めることを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１５】請求項９〜１３のいずれかに記載のノ
イズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
前記周波数領域信号に含まれる雑音を推定し、この雑音
及び前記信号対雑音比を用いて加算信号を求め、この加
算信号と前記周波数領域信号との和、及び前記加算信号
と前記雑音との和を用いて信号対雑音比を再計算するこ
とによって前記信号対雑音比の補正を行なうことを特徴
とするノイズ除去方法。
【請求項１６】請求項１４又は１５に記載のノイズ除
去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけ
し、この重みづけした周波数領域信号に基づいて雑音を
推定することを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１７】請求項１〜１６のいずれかに記載のノ
イズ除去方法において、前記周波数領域信号に基づいて前記抑圧係数を補正し、
この補正した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ノイズ除去方法。
【請求項１８】請求項１〜１７のいずれかに記載のノ
イズ除去方法において、前記周波数領域信号を変換した前記時間領域信号に窓が
け処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１９】入力信号を周波数領域信号に変換し、
この周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含
まれる第２の雑音を推定し、この第２の雑音に対応した
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、この強調音声を時間領域信号に変換する
ことによって前記入力信号からノイズを除去した出力信
号を得るノイズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号に基づいて
擬似的な第１の雑音を計算し、この第１の雑音を前記第
２の雑音に付加した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ること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２０】請求項１９に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記第１の雑音の付加を、前記入力信号の性質に応じて
選択的に行なうことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２１】請求項２０に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記入力信号の性質として、信号の定常性を用いること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２２】請求項２１に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記信号の定常性として、前記入力信号の振幅がゼロと
なるゼロ交叉の数を用いることを特徴とするノイズ除去
方法。
【請求項２３】請求項２１に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記信号の定常性として、前記入力信号を変換した前記
周波数領域信号の高域電力を用いることを特徴とするノ
イズ除去方法。
【請求項２４】請求項１９〜２３のいずれかに記載の
ノイズ除去方法において、前記第１の雑音のパワーを、前記周波数領域信号と前記
第２の雑音とを用いて定めることを特徴とするノイズ除
去方法。
【請求項２５】請求項１９〜２３のいずれかに記載の
ノイズ除去方法において、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を重みづけ
し、この重みづけした周波数領域信号に基づいて第２の
雑音を推定することを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２６】請求項２５に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を用いて信
号対雑音比を求め、この信号対雑音比を用いて重みを求
め、この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ノイズ除去方法。
【請求項２７】請求項２５に記載のノイズ除去方法に
おいて、前記入力信号を変換した前記周波数領域信号を用いて信
号対雑音比を求め、この信号対雑音比を非線形処理関数
によって処理して重みを求め、この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ノイズ除
去方法。
【請求項２８】請求項１９〜２７のいずれかに記載の
ノイズ除去方法において、前記周波数領域の強調音声を変換した前記時間領域信号
に窓がけ処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２９】入力信号を周波数領域信号に変換し、
この周波数領域信号を用いて信号対雑音比を求め、この
信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定め、この抑圧係数
を用いて前記周波数領域信号を重みづけし、この重みづ
けした周波数領域信号を時間領域信号に変換することに
よって前記入力信号からノイズを除去した出力信号を得
るノイズ除去方法において、前記周波数領域信号を変換した前記時間領域信号に窓が
け処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項３０】入力信号を周波数領域信号に変換し、
この周波数領域信号に基づいて前記周波数領域信号に含
まれる第２の雑音を推定し、この第２の雑音に対応した
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、この強調音声を時間領域信号に変換する
ことによって前記入力信号からノイズを除去した出力信
号を得るノイズ除去方法において、前記周波数領域の強調音声を変換した前記時間領域信号
に窓がけ処理を施すことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項３１】入力信号に窓がけ処理を施して出力す
る第１の窓がけ処理部と、この第１の窓がけ処理部により窓がけ処理された入力信
号を周波数領域信号に変換し、振幅成分と位相成分に分
離して出力する変換部と、前記周波数領域信号の振幅成分に基づいて前記周波数領
域信号に含まれる第２の雑音を推定して出力する推定雑
音計算部と、前記第２の雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を用い
て擬似的な第１の雑音を計算して出力する注入雑音計算
部と、前記第１の雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を加算
して出力する第１の加算器と、前記第１の雑音と前記第２の雑音を加算して出力する第
２の加算器と、前記第１の加算器の出力信号と前記第２の加算器の出力
信号とを受けて第１の信号対雑音比を求めて出力する第
１の信号対雑音比計算部と、前記第１の信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定めて出
力する抑圧係数生成部と、前記抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を
重みづけして出力する第１の乗算部と、この第１の乗算部により重みづけされた周波数領域信号
の振幅成分と前記周波数領域信号の位相成分を時間領域
信号に変換して出力する逆変換部と、前記時間領域信号に窓がけ処理を施して出力する第２の
窓がけ処理部とを少なくとも具備することを特徴とする
ノイズ除去装置。
【請求項３２】請求項３１に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記注入雑音計算部は、前記入力信号が入力され、前記入力信号の振幅がゼロと
なるゼロ交叉の数を計算し、その計算結果に応じた制御
信号を出力するゼロ交叉計算部と、このゼロ交叉計算部から入力された前記制御信号によっ
て前記第１の雑音を選択的にゼロに設定するスイッチと
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項３３】請求項３１に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記注入雑音計算部は、前記変換部から入力された前記周波数領域信号の振幅成
分の高域電力を計算し、その計算結果に応じた制御信号
を出力する高域電力計算部と、この高域電力計算部から入力された前記制御信号によっ
て前記第１の雑音を選択的にゼロに設定するスイッチと
を含むことを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項３４】請求項３１〜３３のいずれかに記載の
ノイズ除去装置において、前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、得られた
重みつき振幅成分を前記推定雑音計算部に出力し、前記
推定雑音計算部に前記重みつき振幅成分に基づいて前記
第２の雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に
具備することを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項３５】請求項３４に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記重みつき劣化音声計算部は、前記周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑
音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計算部から入力された前記第２
の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求
め出力する非線形処理部と、この非線形処理部から入力された前記重みを用いて前記
周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、前記推定雑音
計算部に出力する第２の乗算部とを含むことを特徴とす
るノイズ除去装置。
【請求項３６】請求項３１〜３５のいずれかに記載の
ノイズ除去装置において、前記抑圧係数生成部から入力された前記抑圧係数を、前
記周波数領域信号に基づいて補正して前記第１の乗算部
に出力し、前記第１の乗算部に補正した抑圧係数を用い
て前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧
係数補正部を更に具備することを特徴とするノイズ除去
装置。
【請求項３７】入力信号に窓がけ処理を施して出力す
る第１の窓がけ処理部と、この第１の窓がけ処理部により窓がけ処理された入力信
号を周波数領域信号に変換し、振幅成分と位相成分に分
離して出力する変換部と、前記周波数領域信号の振幅成分を用いて第１の信号対雑
音比を求めて出力する第１の信号対雑音比計算部と、前記周波数領域信号の振幅成分に基づいて前記周波数領
域信号に含まれる雑音を推定して出力する推定雑音計算
部と、前記雑音と前記周波数領域信号の振幅成分を用いて前記
第１の信号対雑音比を補正し、補正信号対雑音比として
出力する信号対雑音比補正部と、前記補正信号対雑音比に基づいて抑圧係数を定めて出力
する抑圧係数生成部と、前記抑圧係数を用いて前記周波数領域信号の振幅成分を
重みづけして出力する第１の乗算部と、この第１の乗算部により重みづけされた周波数領域信号
の振幅成分と前記周波数領域信号の位相成分を時間領域
信号に変換して出力する逆変換部と、前記時間領域信号に窓がけ処理を施す第２の窓がけ処理
部とを少なくとも具備することを特徴とするノイズ除去
装置。
【請求項３８】請求項３７に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記信号対雑音比補正部は、前記入力信号が入力され、前記入力信号の振幅がゼロと
なるゼロ交叉の数を計算し、その計算結果に応じた制御
信号を出力する判定部と、この判定部から入力された前記制御信号によって前記補
正信号対雑音比を選択的に補正前の前記第１の信号対雑
音比と同じ値に設定するスイッチとを含むことを特徴と
するノイズ除去装置。
【請求項３９】請求項３７に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記信号対雑音比補正部は、前記変換部から入力された前記周波数領域信号の振幅成
分の高域電力を計算し、その計算結果に応じた制御信号
を出力する判定部と、この判定部から入力された前記制御信号によって前記補
正信号対雑音比を選択的に補正前の前記第１の信号対雑
音比と同じ値に設定するスイッチとを含むことを特徴と
するノイズ除去装置。
【請求項４０】請求項３７〜３９のいずれかに記載の
ノイズ除去装置において、前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、得られた
重みつき振幅成分を前記推定雑音計算部に出力し、前記
推定雑音計算部に前記重みつき振幅成分に基づいて前記
雑音を推定させる重みつき劣化音声計算部を更に具備す
ることを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項４１】請求項４０に記載のノイズ除去装置に
おいて、前記重みつき劣化音声計算部は、前記周波数領域信号の振幅成分を用いて第２の信号対雑
音比を計算して出力する第２の信号対雑音比計算部と、この第２の信号対雑音比計算部から入力された前記第２
の信号対雑音比を非線形関数によって処理して重みを求
め出力する非線形処理部と、この非線形処理部から入力された前記重みを用いて前記
周波数領域信号の振幅成分を重みづけし、前記推定雑音
計算部に出力する第２の乗算部とを含むことを特徴とす
るノイズ除去装置。
【請求項４２】請求項３７〜４１のいずれかに記載の
ノイズ除去装置において、前記抑圧係数生成部から入力された前記抑圧係数を、前
記周波数領域信号に基づいて補正して前記第１の乗算部
に出力し、前記第１の乗算部に補正した抑圧係数を用い
て前記周波数領域信号の振幅成分を重みづけさせる抑圧
係数補正部を更に具備することを特徴とするノイズ除去
装置。