JP2007147732A - 雑音低減システム及び雑音低減方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ブロッキングマトリクス(BM)ユニット14は、マイクロホン111-1〜111-Mから出力される観測信号に含まれている目的音声信号の到来時刻のずれが較正された信号を受けて、基準チャネルとしてのマイクロホン111-1を除く残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応し、目的音声信号が抑圧された雑音基準信号を生成する。フィルタユニット15は、BMユニット14によって生成される雑音基準信号の周波数スペクトルの歪みを、コヒーレンス関数を用いて定義された、雑音基準信号の周波数スペクトル及び音声基準信号の周波数スペクトルの相互相関と、コヒーレンス関数を用いて定義された、雑音基準信号の周波数スペクトルの自己相関との関係を反映した雑音キャンセラ係数を用いて補正する。
【選択図】 図1
Description
x1(t)=s(t) + n(t) (1)
x2(t)=s(t) + n(t-δ) (2)
のように表すことができる。ここで、δは方向性雑音信号の隣接するマイクロホン間の相対的時間遅れである。
方向性雑音のスペクトルを推定するために、時間領域(time domain)のビームフォーマ(差分型ビームフォーマ)がτ≠0を条件として次式
u12(t)= 1/4{[x1(t+τ) - x1(t-τ)] - [x2(t+τ) - x2(t-τ)]} (3)
のように構築される。ここで、ビームフォーマの出力がいかなる目的の音声成分を含まないことに注目する。
N(ω)=U12(ω)/{exp(jωδ/2)sin(ωδ/2)sinωτ} (4)
に従い容易に推定することができる。ここで、分子のU12(ω)は、u12(t)の短時間フーリエ変換であり、分母のexp(jωδ/2)sinωδ/2sinωτは重み係数である。
式(4)の中で示されるように、方向性雑音信号のDOA情報は雑音スペクトルの推定のために必要不可欠である。このために、従来の相互相関DOA推定を適用する2種のビームフォーマを統合した強健な方向方位測定器が、例えば非特許文献5に記載されている。
雑音スペクトルを推定した後に、非線形のスペクトル減算が、複数のマイクロホンのうちのある1つのマイクロホンによって受信された雑音のある信号から推定雑音を低減するために使用される。
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図1は本発明の一実施形態に係る雑音低減システムの構成を示すブロック図である。本実施形態において、図1の雑音低減システムは、音声認識システムの音声入力システムに用いられる。音声入力システムは、話者が発声した音声を入力し、当該音声に雑音が重畳されている場合に当該雑音を推定し、その雑音推定の結果に基づいて目的音を強調する処理を行う機能を有する。つまり音声入力システム1は、雑音環境における音声認識のための前処理を行う機能を有する。音声入力システムは音声認識のための前処理の一部として、話者が発声した音声に含まれている雑音を低減する図1に示す雑音低減システムを含む。音声認識システムは、音声入力システムによる前処理によって強調された目的音声信号に基づき目的音声を認識する。ここでは、音声認識システムは、車載用、例えばカーナビゲーション装置用の音声認識システムであるものとする。
xi(t)=s(t) + n(t-(i-1)δ) (5)
のように表される。ここで、s(t)は目的音声信号、n()は方向性雑音信号、δは方向性雑音信号の隣接するマイクロホン間の相対的時間遅れである。この例のように、信号x1(t)を基準とした場合、当該信号x1(t)に対応するマイクロホン111-1を基準(参照)チャネルと呼び、当該信号x1(t)を基準(参照)信号と呼ぶ。
ni(t)=n(t-(i-1)δ) (6)
のように表すと、式(5)は次式
xi(t)=s(t) + ni(t) (7)
に示す信号モデルで表される。この式(7)は、信号xi(t)を、i番目のマイクロホン111-iで観察される雑音のある信号と仮定した場合、当該信号xi(t)が、目的音声信号s(t)及び付加雑音信号ni(t)からなることを意味する。ここで、各マイクロホン111-iで観察される付加雑音信号ni(t)が全ての望まない信号を含むことに注目する。この望まない信号が、前記基本雑音低減アルゴリズムの中で仮定されるような方向性雑音だけでなく、同時に全方向に伝搬する、方向性のない雑音(非方向性雑音: Non-Directional Noise)を含んでいても構わない。
YFBF(ω)=X1(ω)=S(ω) + N1(ω) (8)
に示すように、音声基準信号x1(t)=s(t) + n1(t)に対する短時間フーリエ変換結果X1(ω)=S(ω) + N1(ω)によって与えられる。ここでは、YFBF(ω)自体を便宜的に音声基準信号と呼ぶ。但し、この音声基準信号YFBF(ω)は雑音信号(雑音スペクトル)を含む。
u1i(t)= 1/4{[x1(t+τ) - x1(t-τ)] - [xi(t+τ) - xi(t-τ)]} (9)
で示される雑音基準信号u1i(t)を出力する機能を有する。この雑音基準信号u1i(t)、つまりSBF141-iの出力u1i(t)は、目的音声信号がブロッキング(抑圧)された信号である。
U1i(ω)=1/2{jsinωτ(N1(ω) - Ni(ω))} (10)
のように表される。
H*i,opt(ω)=φU1iYFBF(ω)/φUi1U1i(ω) (11)
によって与えられる。ここで、*は共役オペレータを表し、φU1iYFBF(ω)は、BM出力信号U1i(ω)及びFBF出力信号YFBF(ω)のクロス(相互)パワーのスペクトル密度(CPSD)である。またφU1iU1i(ω)は、BM出力信号U1i(ω)のオート(自己)パワーのスペクトル密度(APSD)である。
φU1iYFBF(ω)=φU1i(S(ω) + N1(ω))=φU1iN1(ω) (12)
のように表されることから、式(11)に示されるHi,opt(ω)の分子は,フィルタ151-iの入力Ui(ω)と目的雑音信号(フィルタ151-iの出力として得たい値)との相互相関となる。
φU1iY1i(ω)=1/2{jφn,nsinωτ(1 - Γn1,ni(ω))} (13)
φU1iU1i(ω)=1/2[jφn,nsin2ωτ(1 - R{Γn1,ni(ω)})] (14)
のように計算することができる。ここで、Γn1,ni(ω)は次式
Γn1,ni=φn1,ni(ω)/{φn1,n1(ω)φni,ni(ω)}1/2 (15)
で定義された1番目のマイクロホン111-1とi番目のマイクロホン111-iとの間のコヒーレンス関数である。R{Γn1,ni(ω)})は、コヒーレンス関数Γn1,ni(ω)の関数である。このコヒーレンス関数は、雑音フィールドの特性を分析する手段として、広く使用されている。つまり、CPSD(相互相関)“φU1iYi(ω)”及びAPSD(自己相関)“φU1iU1i(ω)”が、コヒーレンス関数を用いて定義される。
Hi,opt(ω)= -j(1 - Γn1,ni)/{sinωτ(1 - R{Γn1,ni(ω)}) (16)
を得ることができる。ここで、Hi,opt(ω)は上述した音声基準信号YFBF(ω)及び雑音キャンセラ出力YNC(ω)の間の平均二乗誤差の最小化(MMSE)、つまり最小二乗法(Least Mean Square:LMS)による最適解を提供し、コヒーレンス関数の関数を表すことに注意する。
Yo(ω)=YFBF(ω) - YNC(ω)=YFBF(ω) - H(ω)U(ω) (17)
に従って計算する。
NR=φx,x(ω)/φYoYo(ω) (18)
に示す雑音低減性能(NR)が定義される。ここで、φx,x(ω)及びφYoYo(ω)は、それぞれ、システム入力とシステム出力のPSD(パワースペクトル密度)である。
NR=1/{1 - (Σ|Hi(ω)|2φU1iU1i)/((M - 1)φn,n)}
=1/{1 - (Σ|1 - Γn1,ni(ω)|2/2(1 - R{Γn1,ni(ω)}/(M - 1)} (19)
のように書き直すことができる。
マイクロホンアレイ11から遠く離れたフィールドにおける点音源のようなコヒーレント雑音フィールドにおいて、コヒーレンス関数Γni,nj(ω)は次式
Γni,nj(ω)=exp(-jωδij) (20)
で与えられる。ここでδijは、i番目のマイクロホンとj番目のマイクロホンの間の時間遅れを表わす。
H^i,opt(ω)=1/{exp(jωδ1i/2)sinωτsin(ωδ1i/2)} (21)
で表される。
マイクロホン自身の雑音のような非コヒレント雑音フィールドにおいては、コヒーレンス関数は全ての周波数でゼロ(つまりΓn1,ni(ω)=0,∀ω)である。このような雑音フィールドでは、雑音は全ての周波数で約3dB低減する。
拡散雑音フィールドは、反響する空間及び自動車環境のような多くの実際的なノイズ環境のための合理的なモデルであることが知られている。拡散雑音フィールドは次式
Γ(ω)=sin(ωd/c)/(ωd/c) (22)
に示すコヒーレンス関数によって特徴付けられる。ここでd及びcは、それぞれ、隣接するマイクロホン間の間隔(以下、エレメント間間隔と称する)及び音速を表わす。式(22)を式(19)に代入すると、雑音低減性能がエレメント間間隔d及びマイクロホンMの数に依存することが分かる。
Claims (4)
- 雑音環境における音声認識に必要な雑音低減を含む前処理を行う雑音低減システムにおいて、
認識すべき目的音声を含む音響を電気信号に変換して観測信号として出力するための複数のマイクロホンから構成されるマイクロホンアレイと、
前記複数のマイクロホンから出力される観測信号に含まれている目的音声信号の到来時刻のずれを当該複数のマイクロホンのうち基準チャネルとして予め定められたマイクロホンを基準に較正する較正器と、
前記複数のマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正器による較正後の信号に基づき、前記基準チャネルに対応し且つ目的の方向とは異なる方向からの信号が抑圧された信号の周波数スペクトルを、音声基準信号の周波数スペクトルとして生成する固定ビームフォーマユニットと、
前記複数のマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正器による較正後の信号を受けて、前記基準チャネルを除く残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応し、目的音声信号が抑圧された信号の周波数スペクトルを、雑音基準信号の周波数スペクトルとして生成するブロッキングマトリクスユニットと、
前記ブロッキングマトリクスユニットによって生成される、前記残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応する雑音基準信号の周波数スペクトルの歪みを、コヒーレンス関数を用いて定義された、前記雑音基準信号の周波数スペクトル及び前記音声基準信号の周波数スペクトルの相互相関と、コヒーレンス関数を用いて定義された、前記雑音基準信号の周波数スペクトルの自己相関との関係を反映した雑音キャンセラ係数を用いて補正するフィルタユニットと、
前記フィルタユニットの出力から、前記固定ビームフォーマユニットによって生成される音声基準信号の周波数スペクトルに含まれていると推定される雑音スペクトルを生成する推定雑音生成器と、
前記固定ビームフォーマユニットによって生成される音声基準信号の周波数スペクトルから前記推定雑音生成器によって生成される雑音スペクトルを除去する推定雑音除去器と
を具備することを特徴とする雑音低減システム。 - 前記ブロッキングマトリクスユニットは、
前記複数のマイクロホンの個数がMの場合、前記複数のマイクロホンのうち前記基準チャネルに対応するマイクホンを除く残りのM−1個のマイクロホンに対応するM−1個の差分型ビームフォーマであって、前記基準チャネルとしてのマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正器による較正後の信号と、前残りのM−1個のマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正器による較正後の信号とに基づき前記雑音基準信号を生成するM−1個の差分型ビームフォーマと、
前記M−1個の差分型ビームフォーマによって生成される前記雑音信号を受けて、当該雑音信号の周波数スペクトルを生成するフーリエ変換器と
から構成されることを特徴とする請求項1記載の雑音低減システム。 - 前記フィルタユニットは、前記M−1個の差分型ビームフォーマによって生成される、前記残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記雑音基準信号の周波数スペクトルを、前記雑音キャンセラ係数によりフィルタリングするM−1個のフィルタを含み、当該M−1個のフィルタの前記雑音キャンセラ係数に反映される前記相互相関及び前記自己相関は、前記基準チャネルとしてのマイクロホンと前記残りのマイクロホンとの間のコヒーレンス関数を用いて定義されることを特徴とする請求項2記載の雑音低減システム。
- 雑音環境における音声認識のための前処理の一部として雑音を低減するための雑音低減方法において、
マイクロホンアレイを構成する複数のマイクロホンから出力される観測信号に含まれている目的音声信号の到来時刻のずれを当該複数のマイクロホンのうち基準チャネルとして予め定められたマイクロホンを基準に較正するステップと、
前記複数のマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正後の信号に基づき、前記基準チャネルに対応し且つ目的の方向とは異なる方向からの信号が抑圧された信号の周波数スペクトルを、音声基準信号の周波数スペクトルとして生成するステップと、
前記複数のマイクロホンから出力される観測信号に対応する前記較正後の信号に基づき、前記基準チャネルを除く残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応し、目的音声信号が抑圧された信号の周波数スペクトルを、雑音基準信号の周波数スペクトルとして生成するステップと、
前記残りのマイクロホンから出力される観測信号に対応して生成される前記雑音基準信号の周波数スペクトルの歪みを、コヒーレンス関数を用いて定義された、前記雑音基準信号の周波数スペクトル及び前記音声基準信号の周波数スペクトルの相互相関と、コヒーレンス関数を用いて定義された、前記雑音基準信号の周波数スペクトルの自己相関との関係を反映した雑音キャンセラ係数を持つフィルタを用いて補正するステップと、
前記フィルタを用いて補正された前記雑音基準信号の周波数スペクトルから、前記音声基準信号の周波数スペクトルに含まれていると推定される雑音スペクトルを生成するステップと、
前記音声基準信号の周波数スペクトルから前記推定される雑音スペクトルを除去するステップと
を具備することを特徴とする雑音低減方法。
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