JP2004254329A - ウィンドノイズを抑圧するシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】
本発明は、ウィンドノイズを選択的に抑制する一方で、音響データにおける狭帯域信号を保存する方法、装置、およびコンピュータプログラムを含む。1つ以上のマイクロホンからの音は、バイナリデータにデジタル化される。時間周波数変換は、一連のスペクトルを生成するためにデータに適用される。スペクトルは、ウィンドノイズおよび狭帯域信号の存在を検出するために解析される。ウィンドノイズは、選択的に抑制される一方で、狭帯域信号を保存する。狭帯域信号がウィンドノイズによってマスクされる場合、時間および周波数を通じて内挿される。その後、聴かれ得る信号スペクトル推定からの時系列が合成される。
【選択図】 図1
Description
本出願は、米国特許仮出願第60/449,511号(2003年2月21日出願)の利益を主張する。
(1.発明の分野)
本発明は、音響の分野に関し、特に、ウィンドノイズを抑制する方法および装置に関する。
マイクロホンを風または強い通風が存在する状態で用いる場合、あるいは、話し手の息がマイクロホンに直接当たる場合、マイクロホンにおける風圧のゆらぎによって、明確な衝撃性低周波数吹音が引き起こされ得る。この吹音(puffing sound)は、音響信号の品質を著しく劣化し得る。この問題に対するほとんどの解決策は、マイクロホンの周囲に、フェアリング、オープンセルフォーム、またはシェル等の風に対する物理的障壁の使用を含む。このような物理的障壁は、常に実用的または実現可能であるとは限らない。物理的障壁法は、風速が高い場合に失敗することもある。この理由で、従来技術は、ウィンドノイズを電子的に抑制する方法を含む。
ShustおよびRogers、「Electronic Removal of Outdoor Microphone Wind Noise」、1998年10月13日、Acoustical Society of America第136回会合
本発明は、音響データにおけるウィンドノイズを解析合成によって抑制する方法、装置、およびコンピュータプログラムを含む。入力信号は、人のスピーチを表し得るが、本発明は、音楽または機械等の任意のタイプの狭帯域音響データの品質を向上するために用いられ得ることが理解されるべきである。データは、単一のマイクロホンから生じ得るが、いくつかのマイクロホンを単一の処理済みチャネル、すなわち、「ビームフォーミング」として公知のプロセスに組み合わせた出力でもあり得る。本発明は、いくつかのマイクロホンが用いられた場合に、さらなる情報が利用可能であることを利用する方法をさらに提供する。
ウィンドノイズを抑制するための方法、装置、およびコンピュータプログラムが記載される。本発明のより詳細な説明を提供するために、以下の記載において、種々の特定の詳細が示される。しかしながら、本発明がこれらの特定の詳細なしで実用化され得ることが、当業者に明らかである。他の例において、本発明を不明瞭にしないために、周知の詳細は提供されない。
図1は、本発明のウィンドノイズ減衰システムを実現するために用いられ得るプログラム可能な処理システムのブロック図を示す。音響信号は、複数の変換器マイクロホン10(これらのうちの1つが示され得る)にて受信される。変換器マイクロホンは、音響信号を表す、対応する電気信号を生成する。変換器マイクロホン10からの信号は、その後、アナログデジタル変換器14によってデジタル化される前に、好適には、関連した増幅器12によって増幅される。アナログデジタル変換器14の出力は、処理システム16に印加され、これは、本発明の風減衰法を応用する。処理システムは、示されるように、CPUバス24によって接続されるCPU18、ROM20、RAM22(フラッシュROM等、書き込み可能であり得る)、および磁気ディスク等のオプションの格納デバイス26を備え得る。
本発明のウィンドノイズ抑制システムの1実施形態は、以下のコンポーネントから構成される。これらのコンポーネントは、図1に示される信号処理システムにおいて、処理ソフトウェア、ハードウェアプロセッサ、またはこれらの組み合わせとして実現され得る。図2は、タスクのウィンドノイズ抑制を実行するために、これらのコンポーネントが共に動作する態様を示す。
図2は、コンポーネントが本発明において用いられる態様を示すフローチャートである。図2に示される方法は、図1に示されるアナログデジタル変換器14からの出力として生成された複数のデータサンプルからなる、ウィンドノイズによって乱された入来する音響信号を品質向上するために用いられる。方法は、開始状態で開始する(ステップ202)。入来するデータストリーム(例えば、前に生成された音響データファイルまたはデジタル化されたライブ音響信号)は、サンプルのセットとしてコンピュータメモリに読み込まれる(ステップ204)。好適な実施形態において、本方法は、通常、連続的音響データストリームの部分を表すデータの「移動窓(moving window)」を品質向上するために適用され、これにより、データストリーム全体が処理される。通常、品質向上されるべき音響データストリームは、もとの音響データストリームの持続時間に関係なく、固定した長さの一連のデータ「バッファ」として表される。好適な実施形態において、バッファの長さは、8または11kHzでサンプリングされる場合、512個のデータポイントである。データポイントの長さは、サンプリングレートに比例してスケーリングされる。
X(f,i)>B(f)+c (1)
であり、ここで、B(f)は、帯域fにおける平均バックグラウンドノイズ出力であり、cが閾値である。B(f)は、決定されるバックグラウンドノイズ推定である。
信号解析の好適な実施形態は、信号チャネル(マイクロホン)システムにおけるウィンドノイズから狭帯域信号を区別するために、少なくとも3つの異なった特徴を用いる。さらなる第4の特徴は、複数のマイクロホンが利用可能である場合に用いられ得る。これらの特徴を用いた結果は、検出決定を下すように組み合わされる。
1)狭帯域信号のスペクトルにおけるピークは、ウィンドノイズのピークとは異なって調和的に関連付けられ、
2)これらの周波数は、ウィンドノイズのものよりも狭く、
3)これらはウィンドノイズよりも長期間続き、
4)それらの位置および振幅の変化率は、ウィンドノイズのものほど急激でなく、
5)(複数のマイクロホンのみ)これらは、マイクロホン間で、ウィンドノイズよりも強力に相関する。
図3は、ただ一つのチャネルが存在する場合、ウィンドノイズと目的の信号との間を区別するために、本発明において用いられる基本スペクトルの特徴のいくつかを示す。ここで用いられるアプローチは、発見的方法に基づく。特に、これは、音声スピーチのスペクトログラムを観察する場合、通常、複数の狭いピーク302が検出され得るという観察に基づく。他方、ウィンドノイズのスペクトログラムを観察した場合、ピーク304は、スピーチ302のピークよりも幅が広い。本発明は、スペクトログラムの隣接し合うピーク間の各ピークの幅および距離を測定し、かつ、これらを、パターンによって、可能なウィンドノイズピークまたは可能な高調波ピークに分類する。従って、ウィンドノイズと目的の信号との間の区別がなされ得る。
図5Aは、狭帯域信号検出器が信号を解析する態様を示すフローチャートである。ステップ504において、スペクトルの種々の特徴が解析される。その後、ステップ506において、各信号の特徴に関する解析に基づいて、証明のための重みが割り当てられる。最後に、ステップ508において、信号がウィンドノイズであるか否かを決定するために、すべての証明のための重みが処理される。
1)SNR>Tを有するスペクトルにおけるすべてのピークを見出すステップ、
2)ピークがウィンドノイズから発生するかどうかを決定する方法としてピーク幅を測定するステップ、
3)ピーク間の調和関係を測定するステップ、
4)現在のバッファのスペクトルにおけるピークを前のバッファからのスペクトルと比較するステップ、
5)異なったマイクロホンからのスペクトルにおけるピークを比較するステップ(複数のマイクロホンが用いられる場合)
の任意の1つが、単独、または、それらの任意の組み合わせで用いられ得る。
s(i)>s(i−1) (3)
および
s(i)>s(i+1) (4)
である場合、およびこのようである場合にのみ、これはピークであると考えられる。さらに、
s(i)>s(i−2)+7dB (5)
および
s(i)>s(i+2)+7dB (6)
である場合、ピークは、音声(すなわち、目的の信号)として分類される。そうでない場合、ピークは、ノイズとして分類される(例えば、ウィンドノイズ)。等式に示される数(例えば、i+2,7dB)は、この1つの例示的実施形態であるにすぎず、他の実施形態においては改変され得る。ピークが隣接するポイントよりも著しく高い場合(等式5および等式6)、目的の信号から生じるピークとして分類される。これは、図3に示される例と一致している。ここで、対象の信号からのピーク302は、鋭くかつ狭い。対照的に、ウィンドノイズからのピーク304は広く、それほど鋭くない。上述のアルゴリズムは、相違を見分け得る。
図6Aおよび図6Bは、ウィンドノイズ検出の原理を示す(図2のステップ212)。図6Aに示されるように、ウィンドノイズ602のスペクトル(点線)は、これが、連続的バックグラウンドノイズ604の値に達するまで、平均的に、周波数にわたって一定の下降勾配(dBで測定された場合)を有する。図6Bは、ウィンドノイズ検出のプロセスを示す。好適な実施形態において、ステップ652において、最初に、スペクトルの低周波数部分602(例えば、500Hz未満)に直線606を適合させることによって、ウィンドノイズの存在が検出される。勾配および交点の値は、その後、いくつかの閾値と比較される(ステップ654)。これらの値が両方とも閾値を越えることが見出された場合、バッファは、ウィンドノイズを含むことが宣言される(ステップ656)。これらが閾値を越えなかった場合、バッファは、任意のウィンドノイズを含むと宣言されない(ステップ658)。
図7は、ウィンドノイズを選択的に減衰する一方で、目的の信号を保存および再構築する本発明の実施形態を示す。ステップ214の信号解析によってウィンドノイズ(702)によって引き起こされると考えられるピークが減衰される。他方、目的の信号からであると考えられるピーク(704)は保存される。ウィンドノイズが減衰された結果の値は、以下の2つの値の最大値である。これらは、(1)バックグラウンドノイズ推定器によって測定された連続的バックグラウンドノイズ(706)の値(図2のステップ208)、または、(2)特性が信号解析(図2のステップ214)によって決定された信号の外挿値(708)。ウィンドノイズ減衰の出力は、測定された連続的バックグラウンドノイズおよび信号と一致するが、ウィンドノイズを欠いたスペクトログラム(710)である。
本発明は、ハードウェアまたはソフトウェア、あるいは、これらの組み合わせ(例えば、プログラム可能ロジックアレイ)で実現され得る。特に明示なき場合、本発明の一部分として含まれるアルゴリズムは、任意の特定のコンピュータまたは他の装置と固有に関連付けられない。特に種々の汎用マシンが本明細書中の教示により書き込まれたプログラムで用いられ得るか、または、必要とされる方法ステップを実行するために、より専用の装置を製作することがより便利であり得る。しかしながら、好適には、本発明は、少なくとも1つのプロセッサ、少なくとも1つのデータ格納システム(揮発性および不揮発性メモリおよび/または格納素子を含む)、ならびに少なくとも1つのマイクロホン入力をそれぞれ備えるプログラム可能なシステム上で実行する1つ以上のコンピュータプログラムで実現される。プログラムコードは、本明細書中で記載された機能を実行するために、プロセッサ上で実行される。
12 増幅器
14 アナログデジタル変換器
16 処理システム
18 CPU
20 ROM
22 RAM
24 CPUバス
26 格納媒体
28 デジタルアナログ変換器
30 増幅器
32 スピーカ
Claims (20)
- 信号におけるウィンドノイズを減衰する方法であって、
変換されたデータを取得するために、該信号に対して時間周波数変換を実行するステップと、
ウィンドノイズによって占められたスペクトルを識別するために、該変換されたデータに対して信号解析を実行するステップと、
該変換されたデータにおけるウィンドノイズを減衰するステップと、
該変換されたデータから時系列を構築するステップと
を包含する、方法。 - 信号解析を実行する前記ステップは、
前記変換されたデータのスペクトルの特徴を解析するステップと、
該解析するステップに基づいて、証明のための重みを割り当てるステップと、
ウィンドノイズの存在を決定するために、該証明のための重みを処理するステップと
をさらに包含する、請求項1に記載の方法。 - 前記解析するステップは、
ピーク閾値を超過する信号対雑音比(SNR)を有するピークを、ウィンドノイズから発生するピークではないと識別するステップをさらに包含する、請求項2に記載の方法。 - 前記解析するステップは、
特定の基準よりも鋭く、かつ狭い前記スペクトルにおけるピークを、目的の信号から発生するピークとして識別するステップをさらに包含する、請求項2に記載の方法。 - 前記識別するステップは、前記最高ポイントと、該最高ポイントの両側に隣接するポイントとの間の平均差をとることによって、ピーク幅を測定する、請求項4に記載の方法。
- 前記解析するステップは、
前記変換されたデータの現在のスペクトルにおけるピークを、該変換されたデータの前のスペクトルからのピークと比較することによって、該ピークの安定性を決定するステップと、
安定したピークを、ウィンドノイズから発生するピークではないと識別するステップと
をさらに包含する、請求項2に記載の方法。 - 前記解析するステップは、
複数のマイクロホンからの信号からのピークの位相および振幅の差を決定するステップと、
位相および振幅の差が差の閾値を超過するピークを識別して、該ピークを、ウィンドノイズから発生するピークとしてタグ付けするステップと
をさらに包含する、請求項2に記載の方法。 - 前記ウィンドノイズを減衰するステップは、ウィンドノイズによって占められた前記スペクトルの部分を抑制するステップと、
目的の信号によって占められた部分を保存するステップと
を包含する、請求項1に記載の方法。 - 変換されたデータの低ノイズバージョンを生成するステップをさらに包含する、請求項8に記載の方法。
- ウィンドノイズによってマスクされた前記時間または周波数領域を通じて内挿または外挿することによって、信号の再構築を実行するステップをさらに包含する、請求項1に記載の方法。
- ウィンドノイズを抑制する装置であって、
時間ベースの信号を周波数ベースのデータに変換するように構成された時間周波数変換コンポーネントと、
ウィンドノイズによって占められたスペクトルを識別するように構成された信号アナライザと、
該信号アナライザから取得された結果を用いて、該周波数ベースでウィンドノイズを最小化するように構成されたウィンドノイズ減衰コンポーネントと
該周波数ベースのデータに基づいて、時系列を構築するように構成された時系列合成コンポーネントと
を備える、装置。 - 前記信号アナライザは、
前記周波数ベースのデータのスペクトルの特徴を解析し、
該特徴を解析した結果に基づいて、証明のための重みを割り当て、
ウィンドノイズの存在を決定するために該証明のための重みを処理するように構成される、請求項11に記載の装置。 - 前記信号アナライザは、ピーク閾値を超過する信号対雑音比(SNR)を有するピークを、ウィンドノイズから発生するピークではないと識別することによって、前記特徴を解析するように構成される、請求項12に記載の装置。
- 前記信号アナライザは、特定の基準よりも鋭く、かつ狭い前記スペクトルにおけるピークを、目的の信号から発生するピークとして識別することによって、前記特徴を解析するように構成される、請求項12に記載の装置。
- 前記信号アナライザは、前記最高ポイントと、該最高ポイントの両側に隣接するポイントとの間の差の平均をとることによってピーク幅を測定するように構成される、請求項14に記載の装置。
- 前記信号アナライザは、
前記周波数ベースのデータの現在のスペクトルにおけるピークを、該周波数ベースのデータの前のスペクトルからのピークと比較することによってピークの安定性を決定するステップと、
安定したピークをウィンドノイズから発生したピークではないと識別するステップと
によって解析するように構成される、請求項12に記載の装置。 - 前記信号アナライザは、
複数のマイクロホンからの信号からのピークの位相および振幅の差を決定するステップと、
位相および振幅の差が差の閾値を超過するピークを識別し、該ピークをウィンドノイズから発生するピークとしてタグ付けするステップと
によって解析するように構成される、請求項12に記載の装置。 - 前記ウィンドノイズ減衰コンポーネントは、
ウィンドノイズによって占められた前記スペクトルの部分を抑制するステップと、
目的の信号によって占められた部分を保存するステップと
によってウィンドノイズを減衰するように構成される、請求項11に記載の装置。 - 前記ウィンドノイズ減衰コンポーネントは、変換されたデータの低ノイズバージョンを生成することによって、ウィンドノイズを減衰するように構成される、請求項18に記載の装置。
- ウィンドノイズによってマスクされた前記時間または周波数領域を通じて内挿または外挿することによって、前記信号を再構築するように構成された再構築コンポーネントをさらに備える、請求項11に記載の装置。
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