JP2010532879A - アダプティブ・インテリジェント・ノイズ抑制システム及び方法 - Google Patents
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Abstract
アダプティブ・インテリジェント・ノイズ抑制するシステムと方法を提供する。実施形態では、主音響信号を受け取る。音声歪み推定値を主音響信号に基づき決定する。音声歪み推定値を用いて、エンハンスメントフィルタを調整する制御信号を求める。エンハンスメントフィルタを利用して、複数のゲインマスクを生成する。このゲインマスクを主音響信号に適用して、ノイズ抑制した信号を生成する。
Description
本発明はオーディオ処理に関し、より具体的にはオーディオ信号のアダプティブ・ノイズ抑制システムに関する。
現在、悪いオーディオ環境における背景ノイズを低減する方法は多数ある。かかる方法のひとつは、一定ノイズ抑制システムの使用である。一定ノイズ抑制システムは、入力ノイズより弱い一定量の出力ノイズを常に出力（provide）するものである。一般的には、一定ノイズ抑制は１２−１３デシベル（ｄＢ）の範囲である。このノイズ抑制は、音声歪み（speech distortion）を生じないように、このように控えめなレベルにされている。より大きなノイズ抑制をかけると、音声歪みが顕著になる。
より大きなノイズ抑制をするためには、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）に基づく動的ノイズ抑制システムが利用される。このＳＮＲは抑制値の決定に用いられる。残念ながら、オーディオ環境には様々な種類のノイズがあるので、ＳＮＲは、それだけでは音声歪みのよい予測指標にはならない。ＳＮＲは音声（speech）がノイズよりどれだけ大きいかを示す比率である。しかし、音声は非定常的な信号であり、常に変動し、無音部分を含んでいる。一般的には、ある期間にわたる音声エネルギーは、言葉、無音部分、言葉、無音部分、以下同様となる。また、オーディオ環境には定常ノイズと動的ノイズがあり得る。ＳＮＲは、これらの定常的及び非定常的な音声及びノイズをすべて平均化する。ノイズ信号の統計に関しては考慮されておらず、ノイズの全体的なレベルがどうかということだけが考慮されている。
一部の先行技術のシステムでは、ノイズスペクトルの推定に基づいてエンハンスメントフィルタを求める。一般的なエンハンスメントフィルタはウィーナーフィルタである。不都合にも、エンハンスメントフィルタは、ユーザの知覚を考慮せずに、数学的な誤差量を最小化するように構成されている。結果として、ノイズ抑制の副作用として、ある程度の音声劣化（speech degradation）が生じてしまう。ノイズレベルが上昇し、より強いノイズ抑制をかけると、この音声劣化はより激しくなる。すなわち、ＳＮＲが下がると、ゲインが低くなり、ノイズ抑制が強くなる。これにより、音声損失歪みと音声劣化が大きくなる。
それゆえ、音声損失歪みと劣化をできるだけ小さくする、または無くすアダプティブ・ノイズ抑制が望まれる。
本発明の実施形態は、ノイズ抑制と音声エンハンスメントに付随する従来の問題を解消する、または大幅に軽減するものである。実施形態では、主音響信号を音響センサが受信する。主音響信号は分析のために周波数帯域に分離される。その後、エネルギーモジュールが、各周波数帯域について、一期間におけるエネルギー／パワー推定値を計算する（パワー推定）。パワースペクトル（すなわち、音響信号のすべての周波数帯域におけるパワー推定値）を用いて、ノイズ推定モジュールが、音響信号の各周波数帯域とノイズスペクトル全体について、ノイズ推定値を決定する。
アダプティブ・インテリジェント抑制生成器が、主音響信号のノイズスペクトルとパワースペクトルを用いて、音声損失歪み（speech loss distortion、ＳＬＤ）を推定する。ＳＬＤ推定値を用いて、制御信号を求める。この制御信号はエンハンスメントフィルタをアダプティブに調整するものである。エンハンスメントフィルタを利用して、複数のゲインすなわちゲインマスク（gain masks）を生成する。このゲインマスクを主音響信号に適用して、ノイズ抑制した信号を生成する。
一部の実施形態では、２つの音響センサ、すなわち主音響信号をキャプチャするセンサと、副音響信号をキャプチャする第２センサとを利用してもよい。２つの音響信号を用いてＩＬＤ（inter-level difference）を求める。ＩＬＤにより、推定ＳＬＤをより正確に決定できる。
一部の実施形態では、快適ノイズ生成器が快適なノイズを生成して、ノイズ抑制した信号に付加する。快適ノイズはぎりぎり聞こえるレベルに設定してもよい。
本発明は、オーディオ信号のノイズをアダプティブ・インテリジェント抑制するシステム及び方法の例を提供する。実施形態では、ノイズ抑制と、音声劣化をできるだけ小さくすること、または無くすこととをバランスさせようとするものである。実施形態では、音声損失歪み（ＳＬＤ）の大きさを予測するために、音声とノイズのパワー推定値を決定する。このＳＬＤ推定値から制御信号を求める。この制御信号を用いて、エンハンスメントフィルタをアダプティブに修正し、ＳＬＤを最小化または防止する。結果として、可能なら、大きなノイズ抑制を適用し、ノイズ抑制を大きくできない場合には、ノイズ抑制を小さくする。また、一部の実施形態では、ノイズレベルが低い場合、ノイズを聞こえなくするのに十分なノイズ抑制のみをアダプティブ（adaptively）に適用する。場合によっては、その結果、ノイズ抑制は行われない。
本発明の実施形態は、セルラー電話、電話ハンドセット、ヘッドセット、会議システムなど、音声を受信するように構成されたオーディオデバイスで実施できるが、これらに限定されない。有利にも、実施形態は、音声劣化（speech degradation）を最小化しつつ、ノイズ抑制を改善するよう構成される。本発明の一部の実施形態をセルラー電話における動作を参照して説明するが、本発明はいかなるオーディオデバイスで実施することもできる。
図１を参照するに、本発明の実施形態を実施できる環境を示す。ユーザはオーディオデバイス１０４に対し音声源１０２として動作する。例として挙げたオーディオデバイス１０４は２つのマイクロホンを有する：オーディオ源１０２に対して配置された（relative to）主マイクロホン１０６と、主マイクロホン１０６から離れて配置された副マイクロホン１０８である。実施形態によっては、マイクロホン１０６と１０８は、無指向性マイクロホンである。
マイクロホン１０６と１０８は、オーディオ源１０２からサウンド（すなわち、音響信号）を受信するが、ノイズ１１０も拾う。ノイズ１１０は、図１では、信号が来るところから来るように示したが、オーディオ源１０２以外のところからのサウンドであってもよく、反射音やエコーを含んでいてもよい。ノイズ１１０は静的なものでも、非静的なものでもよく、静的なものと非静的なものの組み合わせであってもよい。
本発明の一部の実施形態では、２つのマイクロホン１０６と１０８とが受信する音響信号の間のレベル差（例えば、エネルギー差）を利用する。主マイクロホン１０６は副マイクロホン１０８よりオーディオ源１０２に近いので、主マイクロホン１０６の強度レベルの方が高く、例えば音声／ボイスセグメント中のエネルギーレベルが高い。
レベル差を用いて時間・周波数領域において音声（speech）とノイズとを区別する。別の実施形態では、エネルギーレベル差と時間遅れとを両方用いて、音声を区別する。バイノーラル・キュー復号に基づき、音声信号抽出や音声エンハンスメントを行える。
レベル差を用いて時間・周波数領域において音声（speech）とノイズとを区別する。別の実施形態では、エネルギーレベル差と時間遅れとを両方用いて、音声を区別する。バイノーラル・キュー復号に基づき、音声信号抽出や音声エンハンスメントを行える。
図２を参照するに、オーディオデバイス１０４を詳細に示した。実施形態では、オーディオデバイス１０４はオーディオ受信デバイスであり、プロセッサ２０２、主マイクロホン１０６、副マイクロホン１０８、オーディオ処理エンジン２０４、及び出力デバイス２０６を有する。オーディオデバイス１０４は、オーディオデバイス１０４の動作に必要なさらに別のコンポーネントを有していてもよい。オーディオ処理エンジン２０４は図３を参照して詳細に説明する。
前述の通り、主マイクロホン１０６と副マイクロホン１０８とは、エネルギーレベル差を生じさせるために、離してある。音響信号は、マイクロホン１０６と１０８とにより受信され、電気信号（すなわち、主電気信号と副電気信号）に変換される。電気信号は、一部の実施形態による処理では、アナログ・デジタル・コンバータ（図示せず）によりデジタル信号に変換される。音響信号を区別するため、ここでは主マイクロホン１０６で受信した音響信号を主音響信号と呼び、副マイクロホン１０８で受信した音響信号を副音響信号と呼ぶ。留意すべき点として、本発明の実施形態は単一のマイクロホン（すなわち、主マイクロホン１０６）のみを利用して実施できる。
出力デバイス２０６はユーザにオーディオ出力を提供する任意のデバイスである。例えば、出力デバイス２０６は、ヘッドセットやハンドセットの受話器であっても、会議デバイスのスピーカであってもよい。
図３は、本発明の一実施形態によるオーディオ処理エンジン２０４を詳細に示すブロック図である。実施形態では、オーディオ処理エンジン２０４はメモリデバイスに化体してもよい。動作中、主・副マイクロホン１０６、１０８で受信した音響信号は、電気信号に変換され、周波数分析モジュール３０２で処理される。一実施形態では、周波数分析モジュール３０２は、音響信号を受け取り、フィルタバンクによりシミュレートされた蝸牛（cochlea）の周波数分析（すなわち、蝸牛領域）を模倣する。一例では、周波数分析モジュール３０２が音響信号を周波数バンクに分離する。あるいは、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）、サブバンドフィルタバンク、変調複合重複変換（modulated complex lapped transforms）、蝸牛モデル、ウェーブレットなど、その他のフィルタを、周波数分析及び合成に用いることができる。ほとんどのサウンド（音響信号など）は複合的であり、２つ以上の周波数よりなるため、音響信号のサブバンド分析により、フレーム（例えば、所定時間）中の音響信号にどの周波数があるか決定できる。一実施形態では、フレームの長さは８ｍｓである。
本発明の一実施形態では、アダプティブ・インテリジェント抑制（ＡＩＳ）生成器３１２が、ノイズを抑制し音声をエンハンスするのに用いる、時間及び周波数に応じて変化するゲインすなわちゲインマスクを求める。しかし、ゲインマスクを求めるため、ＡＩＳ生成器３１２には特定の入力信号が必要である。これらの入力信号には、ノイズのパワースペクトル密度（すなわち、ノイズスペクトル）、主音響信号のパワースペクトル密度（すなわち、主スペクトル）、及びマイクロホン間レベル差（ＩＬＤ）が含まれる。
このように、信号はエネルギーモジュール３０４に送られる。エネルギーモジュールは音響信号の各周波数帯域について、一期間におけるエネルギー／パワー推定値を計算する（すなわち、パワー推定）。結果として、すべての周波数帯域にわたる主スペクトル（すなわち、主音響信号のパワースペクトル密度）がエネルギーモジュール３０４により決定される。この主スペクトルは、アダプティブ・インテリジェント抑制（ＡＩＳ）生成器３１２と、（後で説明する）ＩＬＤモジュール３０６とに送られる。同様に、エネルギーモジュール３０４は、すべての周波数帯域にわたる副スペクトル（すなわち、副音響信号のパワースペクトル密度）を決定し、ＩＬＤモジュール３０６に送る。
２つのマイクロホンを利用する実施形態では、主及び副音響信号のパワースペクトルを両方とも決定する。主スペクトルは（主マイクロホン１０６からの）主音響信号のパワースペクトルであり、音声（speech）とノイズを両方とも含む。実施形態では、主音響信号はＡＩＳ生成器３１２でフィルタされる信号である。このように、主スペクトルはＡＩＳ生成器３１２に送られる。パワー推定値とパワースペクトルの計算について詳しいことは、同時継続中の米国特許出願第１１／３４３，５２４号と第１１／６９９，７３２号に記載されている。これらの出願を参照援用する。
２つのマイクロホンの実施形態では、マイクロホン間レベル差（ＩＬＤ）モジュール３０６がパワースペクトルを用いて時間と周波数によって変化するＩＬＤを決定する。主マイクロホン１０６と副マイクロホン１０８は特定の方向を向いているので、音声がアクティブであるときにはあるレベル差が生じ、ノイズがアクティブであるときには別のレベル差が生じる。ＩＬＤはアダプティブ分類器３０８とＡＩＳ生成器３１２に送られる。ＩＬＤの計算について詳しいことは、同時継続中の米国特許出願第１１／３４３，５２４号と第１１／６９９，７３２号に記載されている。
アダプティブ分類器３０８は、各フレームにおいて、各周波数帯域について、音響信号の音声（speech）からノイズや（ＩＬＤがネガティブな信号源などの）ディストラクタ（distractors）を区別するように構成されている。アダプティブ分類器３０８は、（音声、ノイズ、及びディストラクタなどの）特性（features）が変化し、環境の音響条件に依存するので、アダプティブ（adaptive）である。例えば、ＩＬＤはある状況で音声を表すこともあれば、別の状況ではノイズを表すこともある。そのため、アダプティブ分類器３０８は、ＩＬＤに基づき分類の境界を調整する。
実施形態では、アダプティブ分類器３０８は、音声からノイズやディストラクタを区別して、ノイズの推定値を求めるために、その結果をノイズ推定モジュール３１０に提供する。最初、アダプティブ分類器３０８は、各周波数におけるチャネル間の最大エネルギーを決定する。各周波数におけるローカルＩＬＤも決定する。グローバルＩＬＤの計算は、ローカルＩＬＤにエネルギーを適用して行う。新たに計算したグローバルＩＬＤに基づき、グローバルＩＬＤの移動平均、及び／またはＩＬＤ測定値の移動平均と分散（すなわち、グローバルクラスタ）を更新する。次に、グローバルクラスタに対するグローバルＩＬＤの位置に基づき、フレームタイプを分類する。フレームタイプは、信号源、バックグラウンド、ディストラクタを含む。
フレームタイプを決定すると、アダプティブ分類器３０８は、信号源、バックグラウンド、及びディストラクタのグローバル移動平均と分散（すなわち、クラスタ）を更新する。一例では、フレームを信号源、バックグラウンド、またはディストラクタと分類すると、対応するグローバルクラスタがアクティブであると考え、グローバルＩＬＤの方に動かす。フレームタイプにマッチしないグローバル信号源、バックグラウンド、ディストラクタのグローバルクラスタはアクティブではないと考えられる。所定時間にわたってアクティブでない信号源とディストラクタのグローバルクラスタは、バックグラウンドグローバルクラスタに向けて動く。バックグラウンドグローバルクラスタが所定時間アクティブでないとき、バックグラウンドグローバルクラスタはグローバル平均に動く。
フレームタイプを決定すると、アダプティブ分類器３０８は、信号源、バックグラウンド、及びディストラクタのローカル移動平均と分散（すなわち、クラスタ）も更新する。アクティブ及び非アクティブのローカルクラスタを更新するプロセスは、アクティブ及び非アクティブのグローバルクラスタクラスタを更新するプロセスと同様である。
信号源とバックグラウンドのクラスタの位置に基づき、エネルギースペクトル中の点を信号源またはノイズとして分類する。この結果をノイズ推定モジュール３１０に送る。
別の実施形態では、アダプティブ分類器３０８は、最小統計推定器を用いて各周波数帯域の最小ＩＬＤをトラックするものである。分類閾値を、各帯域の最小ＩＬＤの一定レベル（例えば、３ｄＢ）上にしてもよい。あるいは、各帯域で観測したＩＬＤ値の最新観測範囲に基づき、各帯域の最小ＩＬＤの可変レベルだけ上に設定することもできる。例えば、ＩＬＤの観測範囲が６ｄＢを越えている場合、ある時間にわたり各帯域において観測された最小及び最大ＩＬＤの中間となるように、閾値を設定する。
実施形態によっては、ノイズ推定は主マイクロホン１０６からの音響信号のみに基づいて行う。一実施形態では、ノイズ推定モジュール３１０が、数学的に
上式のλ１（ｔ，ω）はＩＬＤモジュール３０６により近似したＩＬＤから、
音声損失歪み（ＳＬＤ）は音声レベルの推定値とノイズスペクトルとの両方に基づく。ＡＩＳ生成器３１２は、ノイズ推定モジュール３１０からノイズスペクトルを受け取るだけでなく、エネルギーモジュール３０４から主スペクトルの音声とノイズを両方とも受け取る。これらの入力と、ＩＬＤモジュール３０６からの任意的なＩＬＤとに基づき、音声スペクトルを求める。すなわち、ノイズスペクトルのノイズ推定値を主スペクトルのパワー推定値から差し引く。その後、ＡＩＳ生成器３１２は、主音響信号に適用するゲインマスクを決定する。ＡＩＳ生成器３１２については図４を参照して後でもっと詳しく説明する。
ＳＬＤは時間的に変化する推定値である。ある実施形態では、システムはオーディオ信号の設定可能な所定時間における統計値を利用することもできる。ノイズや音声が数秒で変化する場合、システムは適宜調整を行う。
ある実施形態では、ＡＩＳ生成器３１２から出力されるゲインマスクは、時間と周波数とに依存するものであるが、ＳＬＤを制約しつつノイズ抑制を最大化する。したがって、マスキングモジュール３１４では、各ゲインマスクを、関連する主音響信号の周波数帯域に適用する。
次に、マスクした周波数帯域を蝸牛領域から時間領域に変換し戻す。この変換は、例えば、周波数合成モジュール３１６において、マスクした周波数帯域をとって、位相シフトした蝸牛チャネルの信号と足し合わせるものである。変換が終わると、合成した音響信号はユーザに出力される。
実施形態によっては、ユーザへの出力前に、快適ノイズ生成器３１８で生成した快適ノイズ（comfort noise）を加えてもよい。快適ノイズは、通常、リスナが識別できない一様かつ一定なノイズ（例えば、ピンクノイズ）である。この快適ノイズを音響信号に加えて、可聴性の閾値を越えさせ、低レベルの非定常出力ノイズ成分をマスクする。実施形態によっては、快適ノイズのレベルを聴取できる閾値のすぐ上としてもよいし、ユーザが設定可能としてもよい。実施形態によっては、ＡＩＳ生成器３１２は、ノイズを快適ノイズより下のレベルに抑制するゲインマスクを生成するために、快適ノイズのレベルを知っている。
留意すべき点として、図３のオーディオ処理エンジン２０４のシステムアーキテクチャは一例である。別の実施形態では、コンポーネントの数はもっと多くても、少なくても、同じでもよく、いずれにしても本発明の実施形態の範囲内にある。オーディオ処理エンジン２０４の様々なモジュールを結合して単一のモジュールにしてもよい。例えば、周波数分析モジュール３０２とエネルギーモジュール３０４の機能を結合して単一のモジュールにしてもよい。別の例として、ＩＬＤモジュール３０６の機能をエネルギーモジュール３０４の機能とだけ結合してもよいし、周波数分析モジュール３０２も組み合わせてもよい。
図４を参照するに、ＡＩＳ生成器３１２の一例を詳細に示した。ＡＩＳ生成器３１２は、音声歪み制御（ＳＤＣ）モジュール４０２と、コンピュートエンハンスメントフィルタ（ＣＥＦ）モジュール４０４とを有する。主スペクトル、ＩＬＤ、及びノイズスペクトルに基づき、ＡＩＳ生成器３１２によりゲインマスク（例えば、各周波数帯域における時間的に変化するゲイン）を決定する。
ＳＤＣモジュール４０２は、音声損失歪み（ＳＬＤ）の大きさを推定して、ＣＥＦモジュール４０４の振る舞いの調節に用いる制御信号を求めるように構成されている。基本的に、ＳＤＣモジュール４０２は、異なる複数の周波数帯域における統計値を集めて分析する。ＳＬＤ推定値は異なるすべての周波数帯域における統計値の関数である。留意すべき点として、一部の周波数帯域が他の周波数帯域より重要であることもある。一例では、音声などのサウンドは限定された周波数帯域に関連している。様々な実施形態において、ＳＤＣモジュール４０２は、異なる複数の周波数帯域における統計値を分析する場合、重み係数を適用して、ＣＥＦモジュール４０４の振る舞いをよりよく調整して、より効率的なゲインマスクを生成できる。
実施形態によっては、ＳＤＣモジュール４０２は、各時点における主スペクトルとＩＬＤに基づき長期の音声レベル（ＳＬ）の内部推定値を計算して、この内部推定値をノイズスペクトル推定値と比較して、可能性のある信号損失歪みの大きさを推定できる。一実施形態では、崩壊係数を更新することにより現在のＳＬを決定する。一実施形態では、ＳＬ推定値が更新されるとき、崩壊係数（ｄＢ単位）は０から始まり、ＳＬ推定値が再び更新される（時間が０にリセットされる）まで時間とともにリニアに（例えば、１秒あたり１ｄＢずつ）増加する。ＩＬＤが閾値Ｔより上にあり、主スペクトルが現在のＳＬ推定値から崩壊係数を引いたものより高いとき、ＳＬ推定値を更新して、（ｄＢ単位の）主スペクトルに設定する。これらの条件が満たされると、ＳＬ推定値はその前の推定値に保たれる。実施形態によっては、音声レベルがあると期待される上限と下限に、ＳＬ推定値を限定してもよい。
ＳＬ推定値を決定したら、ＳＬＤ推定値を計算する。最初に、フレームにおいてノイズスペクトルをＳＬ推定値から（ｄＢ単位で）差し引き、計算結果のＭ番目に低い値から差し引く。結果を巡回バッファに保存する。この巡回バッファでは最も古い値がバッファから破棄される。バッファ中で所定時間にわたりＳＬＤのＮ番目に低い値を決定する。その結果を用いて、ＳＤＣモジュール４０２の出力に、その出力がどのくらい早く変化できるか（回転レート）、制約を設定する。結果の出力Ｘは、λ＝１０Ｘ／１０によりパワー領域に変換される。結果λ（すなわち、制御信号）はＣＥＦモジュール４０４により使用される。
ＣＥＦモジュール４０４は音声スペクトルとノイズスペクトルに基づきゲインマスクを生成する。これは制約に従う。これらの制約はＳＤＣ出力（すなわち、ＳＤＣモジュール４０２からの制御信号）と、ノイズフロア及びオーディオ出力の成分が聞こえる程度に関する知識とにより、求められる。結果としてゲインマスクは、ＳＬＤに対する制約を最大にし、バックグラウンドノイズの連続性に対する制約を最小にしつつ、ノイズの可聴性を最小化しようとするものである。
実施形態によっては、ゲインマスクの計算をウィーナーフィルタアプローチに基づき行う。標準的なウィーナーフィルタの式は、
信号損失歪みを低減する修正ウィーナーフィルタ（すなわち、エンハンスメントフィルタ）は、
修正エンハンスメントフィルタによりノイズ変調が聞こえやすくなり、音声がアクティブな時は出力ノイズが大きくなったように知覚される。結果として、音声がアクティブでない時は出力ノイズを制限する必要がある。これは、ゲインマスクに下限Ｇｌｂを課すことにより実現する。実施形態によっては、Ｇｌｂはλに依存する。結果として、フィルタの式は、
図５を参照するに、アダプティブ・インテリジェント・ノイズ抑制システムを一定ノイズ抑制システムと比較して示した。図示の通り、本発明の実施形態により、出力ノイズを聞こえる閾値の近くに保つよう試みる。このように、ノイズが可聴レベルより低ければ、本発明の実施形態では、ノイズ抑制を適用しない。しかし、ノイズが聞こえるレベルになると、本発明の実施形態では、出力ノイズを可聴レベルのすぐ下のレベルに保つよう試みる。
本発明の実施形態では、ある時は一定抑制システムより多く抑制し、別の時は一定抑制システムより少なく抑制する。また、実施形態では、音声歪みに対する感度を大きくまたは小さく調整することもできる。例えば、音声歪みにより敏感であり控えめな抑制をするＡＩＳ設定（すなわち、より敏感なＡＩＳ）を図５に示した。しかし、出力ノイズが可聴閾値より低く抑えられていれば、基本的には同じように知覚される。
実施形態によっては、ノイズレベルが高くなるまで出力ノイズを一定に保つ。ノイズレベルが高くなりすぎたら、ＡＩＳ生成器３１２でゲインマスクを調整して、ＳＬＤを回避するために抑制量を下げる。実施形態によっては、ＳＬＤに対する感度を大きくしても小さくしてもよい。
上記の通り、快適ノイズを付加することにより、可聴閾値を強制または制御することができる。快適ノイズがあることにより、快適ノイズよりレベルが低い出力ノイズ成分がリスナに聞こえないようにできる。
一般的に、音声歪みはＳＮＲが１５ｄＢより低いときに生じる。実施形態によっては、１５ｄＢより低いときには、ノイズ抑制の大きさを低減してもよい。ノイズ抑制が最大になるのは、ノイズ／出力ノイズ曲線の「ひざ部分」５０２である。しかし、ひざ部５０２となる実際のＳＮＲは信号に依存する。本発明の実施形態ではＳＮＲではなく信号損失歪み（ＳＬＤ）の推定値を利用するからである。タイプが異なるオーディオ信号源では、ＳＮＲが同じでも音声劣化の大きさが異なることがある。例えば、狭帯域かつ非定常なノイズ信号は広帯域かつ定常なノイズ信号より信号損失歪みが小さい。狭帯域かつ非定常ノイズ信号の場合、ひざ部５０２はＳＮＲが低いところに来る。例えば、ピンクノイズ源の場合にひざ部がＳＮＲ５ｄＢのところにあれば、音声を含むノイズ源の場合には０ｄＢのところに来る。
実施形態によっては、非常に高いノイズレベルでノイズゲーティングを行う。本発明の実施形態では、音声にポーズがあればノイズ抑制を大きくする。システムは、音声になると、素早くノイズ抑制をやめるが、音声が聞こえる間はノイズも一部聞こえるかも知れない。結果として、システムがノイズ成分をグループ化するのに用いることができる連続性があるように、ノイズ抑制をある量だけ低減（back off）する必要がある。音声があるときにノイズが出るのではなく、バックグラウンドノイズが保存される（すなわち、ノイズゲーティング効果を低減するのに必要な大きさまでノイズ抑制を低減する）。音声がある時に、いやな効果を低減し、実際に気づかないようにできる。
ここで図６を参照するに、アダプティブ・インテリジェント・抑制（ＡＩＳ）システムを利用するノイズ抑制方法の一例を示すフローチャート６００を示した。ステップ６０２において、主マイクロホン１０６と任意的な副マイクロホン１０８でオーディオ信号を受信する。実施形態によっては、音響信号をデジタルフォーマットに変換して処理してもよい。
ステップ６０４において、周波数分析モジュール３０２で音響信号の周波数分析を行う。一実施形態では、周波数分析モジュール３０２はフィルタバンクを利用して、音響信号に含まれる個々の周波数帯域を決定する。
ステップ６０６において、主マイクロホン１０６と副マイクロホン１０８の両方で受信した音響信号のエネルギースペクトルを比較する。一実施形態では、エネルギーモジュール３０４で各周波数帯域のエネルギー推定値を決定する。実施形態によっては、エネルギーモジュール３０４は現在の音響信号と前に計算したエネルギー推定値とを利用して、現在のエネルギー推定値を決定する。
エネルギー推定値を計算し、任意的ステップ６０８においてマイクロホン間レベル差（ＩＬＤ）を計算する。一実施形態では、主音響信号と副音響信号の両方のエネルギー推定値（すなわち、エネルギースペクトル）に基づいてＩＬＤを計算する。実施形態によっては、ＩＬＤモジュール３０６でＩＬＤを計算する。
ステップ６１０において音声とノイズの成分をアダプティブに分類する。実施形態によっては、アダプティブ分類器３０８は受信したエネルギー推定値と、もしあればＩＬＤとを分析して、音響信号のノイズから音声を識別する。
その後、ステップ６１２においてノイズスペクトルを決定する。本発明の実施形態では、各周波数帯域のノイズ推定値は主マイクロホン１０６で受信した音響信号に基づく。ノイズ推定値は、主マイクロホン１０６からの音響信号の周波数帯域における現在のエネルギー推定値と、前に計算したノイズ推定値とに基づいて求めてもよい。ノイズ推定値の決定において、本発明の実施形態では、ＩＬＤが大きくなるとノイズ推定は凍結または速度を遅くされる。
ステップ６１４において、ノイズ抑制を行う。図７と図８を参照して、ノイズ抑制プロセスをより詳しく説明する。ステップ６１６においてノイズ抑制した音響信号をユーザに出力する。実施形態によっては、デジタル音響信号をアナログ信号に変換して出力する。出力はスピーカ、イヤーホーン、その他同様のデバイスを介して出力してもよい。
ここで図７を参照するに、ノイズ抑制（ステップ６１４）の実行方法を示すフローチャートを示した。ステップ７０２において、ＡＩＳ生成器３１２でゲインマスクを計算する。ゲインマスクの計算は主パワースペクトル、ノイズスペクトル、及びＩＬＤに基づくものであってもよい。図８を参照してゲインマスクの生成プロセスをここで説明する。
ゲインマスクを計算すると、ステップ７０４において、主音響信号にゲインマスクを適用する。実施形態によっては、マスキングモジュール３１４がゲインマスクを適用する。
ステップ７０６において、マスクした主音声信号の周波数帯域を時間領域に変換し戻す。変換方法の例としては、マスクした周波数帯域を合成するために、蝸牛チャネルの逆周波数（inverse frequency）をマスクした周波数帯域に適用する。
実施形態によっては、ステップ７０８において快適ノイズ生成器３１８で快適ノイズを生成する。快適ノイズはぎりぎり聞こえるレベルに設定してもよい。ステップ７１０において、合成した音響信号に快適ノイズを適用する。様々な実施形態では、加算器を介して快適ノイズを適用する。
ここで図８を参照するに、ゲインマスク（ステップ７０２）の計算方法を示すフローチャートを示した。実施形態によっては、主音響信号の各周波数帯域についてゲインマスクを計算する。
ステップ８０２において、音声損失歪み（ＳＬＤ）の大きさを推定する。実施形態によっては、ＳＤＣモジュール４０２は、長期音声レベル（ＳＬ）の内部推定値を最初に計算してＳＬＤの大きさを決定する。この長期音声レベルの内部推定値は主スペクトルとＩＬＤとに基づく。ＳＬ推定値を決定したら、ＳＬＤ推定値を計算する。ステップ８０４において、ＳＬＤの大きさに基づき制御信号を求める。ステップ８０６において、これらの制御信号をエンハンスメントフィルタに送る。
ステップ８０８において、エンハンスメントフィルタで、短期信号と、周波数帯域のノイズ推定値とに基づき、現在の周波数帯域のゲインマスクを生成する。実施形態によっては、エンハンスメントフィルタはＣＥＦモジュール４０４を有する。ステップ８１０において音響信号の他の周波数帯域がゲインマスクの計算を必要とする場合、全周波数スペクトルを処理（accommodate）するまで本プロセスを繰り返す。
本発明の実施形態をＩＬＤを用いて説明したが、別の実施形態ではＩＬＤ環境である必要はない。通常の音声レベルは予測可能であり、音声は１０ｄＢの上下幅内で変化する。そのため、システムは、この範囲を知って、音声が許容範囲の最低レベルにあると考えることができる。その場合、ＩＬＤは１に設定する。有利にも、ＩＬＤを用いることにより、システムは音声レベルをより正確に推定できる。
上記のモジュールは記憶媒体に記憶された命令よりなっていてもよい。プロセッサ２０２でその命令を読み出し、実行できる。命令の例としては、ソフトウェア、プログラムコード、ファームウェアがある。記憶媒体の例としては、メモリデバイスや集積回路がある。命令は、プロセッサ２０２で実行されると、プロセッサ２０２に本発明の実施形態により動作させる。当業者は命令、プロセッサ、及び記憶媒体についてよく知っている。
以上、実施形態を参照して本発明を説明した。当業者には言うまでもなく、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な修正をし、または別の実施形態を用いることができる。例えば、ノイズパワースペクトルを推定できる限り、本発明の実施形態をどんなシステム（例えば非音声エンハンスメントシステム）に適用することもできる。そのため、実施形態に対する上記その他の変形は本発明によりカバーされるものである。
Claims (20)
- ノイズをアダプティブに抑制する方法であって、
主音響信号を受け取る段階と、
前記主音響信号に基づき音声損失歪み推定値を決定する段階と、
エンハンスメントフィルタを用いて前記音声損失歪み推定値に基づいて複数のゲインマスクを生成する段階と、
前記複数のゲインマスクを前記主音響信号に適用して、ノイズ抑制した信号を生成する段階と、
前記ノイズ抑制した信号を出力する段階と、を含む方法。 - 音声損失歪み推定値を決定する段階は、前記主音響信号のパワースペクトルから、計算したノイズスペクトルを引く段階を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記ノイズスペクトルを計算する段階をさらに含む、請求項２に記載の方法。
- 前記主音響信号のパワースペクトルを計算する段階をさらに含む、請求項２に記載の方法。
- 前記主音響信号のノイズと音声を分類する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 前記主音響信号と副音響信号との間のレベル間差を決定する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 快適ノイズを生成して、前記ノイズ抑制した信号に出力前に適用する段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 快適ノイズを生成する段階は、前記快適ノイズをぎりぎり聞こえるレベルに設定する段階を含む、請求項７に記載の方法。
- 前記音声損失歪み推定値に基づき前記エンハンスメントフィルタを調整する制御信号を求める段階をさらに含む、請求項１に記載の方法。
- 主音響信号のノイズをアダプティブに抑制するシステムであって、
前記主音響信号を受け取る音響センサと、
複数のゲインマスクをアダプティブに生成して前記主音響信号に適用するアダプティブ・インテリジェント抑制生成器と、
前記複数のゲインマスクを前記主音響信号に適用して、ノイズ抑制した信号を生成するマスクモジュールと、を有するシステム。 - 快適ノイズを生成してノイズ抑制した信号に適用する快適ノイズ生成器をさらに有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記アダプティブ・インテリジェント抑制生成器は、前記主音響信号から音声歪み推定値を決定し、前記音声歪み推定値に基づき前記ゲインマスクの計算を調整する制御信号を求める音声歪み制御モジュールを有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記アダプティブ・インテリジェント抑制生成器が用いて音声歪み推定値を決定するノイズパワースペクトルを生成するノイズ推定モジュールをさらに有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記アダプティブ・インテリジェント抑制生成器が用いて音声歪み推定値を決定するレベル間差を生成するレベル間差モジュールをさらに有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記アダプティブ・インテリジェント抑制生成器は、音声歪み推定値に基づいて前記ゲインマスクをアダプティブに生成する計算エンハンスメントフィルタモジュールを有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記主音響信号の主スペクトルを生成するエネルギーモジュールをさらに有する、請求項１０に記載のシステム。
- 前記エネルギーモジュールは、さらに、第２の音響センサが受け取った第２の音響信号のパワースペクトルを生成する、請求項１６に記載のシステム。
- プログラムを化体した機械読み取り可能媒体であって、前記プログラムはノイズをアダプティブに抑制する方法の命令を提供し、前記方法は、
主音響信号を受け取る段階と、
前記主音響信号に基づき音声損失歪み推定値を決定する段階と、
エンハンスメントフィルタを用いて前記音声損失歪み推定値に基づいて複数のゲインマスクを生成する段階と、
前記複数のゲインマスクを前記主音響信号に適用して、ノイズ抑制した信号を生成する段階と、
前記ノイズ抑制した信号を出力する段階と、を含む機械読み取り可能媒体。 - 前記方法は前記音声損失歪み推定値に基づき前記エンハンスメントフィルタを調整する制御信号を求める段階をさらに含む、請求項１８に記載の機械読み取り可能媒体。
- 前記方法は快適ノイズを生成して、前記ノイズ抑制した信号に出力前に適用する段階をさらに含む、請求項１８に記載の機械読み取り可能媒体。
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