JP3110201B2 - ノイズ除去装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明はノイズ除去装置に関
し、ノイズ成分を含む音響信号などからノイズ成分を除
去したノイズ除去音響信号を出力するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、いろいろな電子技術分野でデジタ
ル信号処理を利用した装置の改善が行われている。

【０００３】例えば、近年は、音声入力装置や音声認識
装置やハンズフリー（ＨａｎｄｓＦｒｅｅ）電話機など
の技術開発が盛んに行われている。これらの装置におい
て重要な技術として、ノイズ除去技術は、音声を処理す
る前の前処理として必須の技術とされている。このた
め、ノイズ除去装置もいろいろと提案されている。

【０００４】例えば、自動車に搭載されるハンズフリー
電話機において、背景雑音が大きい場合、音声信号にノ
イズが重畳して、通話が困難になるという問題がある。
更に、具体的にはハンズフリー電話機においては、エン
ジンノイズ、走行ノイズ（ウインド＝風切りノイズ、ロ
ードノイズなど）、ファンノイズなどの背景ノイズがマ
イクロフォンに音声信号と共に混入し、相手話者に対す
る信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）を低下させて、聴取を困難に
し、通話ができなくなる場合もある。

【０００５】従って、上述の様な場合に背景雑音を除去
し得るノイズ除去装置が必要とされている。この様なノ
イズ除去装置として、いろいろな提案が行われている。
一例の雑音除去装置は、文献：特開平４−２４５３００
号公報に示されている。この文献に示されている雑音除
去装置を、図２を用いて説明する。

【０００６】この図２において、マイクロフォン１０１
で捕捉された音声信号などは特徴抽出部３１に与えられ
る。一方、マイクロフォン２０１で捕捉された雑音信号
などは特徴抽出部４１に与えられる。特徴抽出部３１又
は４１は、入力信号の音響的な特徴を時系列的に表現す
る時系列特徴ベクトルを得るものである。このため、離
散的フーリエ変換又は高速フーリエ変換又は帯域フィル
タバンクなどで構成される変換器などで構成されてい
る。

【０００７】そして、特徴抽出部３１から出力された音
声信号などの時系列特徴ベクトルは、定常雑音除去部２
１と雑音区間推定部２０に与えられる。また、特徴抽出
部４１から出力された雑音信号などの時系列特徴ベクト
ルは、定常雑音除去部２２に与えられる。雑音区間推定
部２０は、特徴抽出部３１からの音声などの時系列特徴
ベクトルをもとに音声が含まれていない雑音区間を推定
する。定常雑音除去部２１は、雑音区間推定部２０が出
力する区間内の入力の音声の時系列特徴ベクトルから定
常雑音を推定する。そして、推定して得られた定常雑音
を入力の音声の時系列特徴ベクトル全体から除去し、非
定常雑音除去部２３に与える。

【０００８】また、定常雑音除去部２２は、雑音区間推
定部２０が出力する区間内の入力の周囲雑音の時系列特
徴ベクトルから定常雑音を推定する。そして、この定常
雑音を入力の周囲雑音の時系列特徴ベクトル全体から除
去して、非定常雑音除去部２３に与える。

【０００９】そして、非定常雑音除去部２３は、雑音区
間推定部２０が出力する雑音区間内の２つの入力の時系
列特徴ベクトルから２入力間の補正係数を計算し、定常
雑音除去部２１から供給される定常雑音除去後の音声の
時系列特徴ベクトル中に含まれる非定常雑音を推定し、
定常雑音除去後の音声の時系列特徴ベクトル全体から求
めた非定常雑音を除去するものである。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上述の文献の雑音除去
装置によると、音声信号がなくノイズ信号だけの場合
は、ノイズ除去が良好に実行されると考えられる。しか
しながら、実際の環境では音声信号と定常雑音（理想的
定常雑音はまれで時間的に変化している。）と非定常雑
音とが混ざり合って、２個のマイクロフォン１０１、２
０１で捕捉される。

【００１１】このため、雑音区間と音声信号区間の区別
を明確にしたり、雑音成分の推定をすることも困難であ
る。また、同様に音声信号と非定常雑音の区別を行うこ
とも非常に困難である。

【００１２】従って、明確にノイズを推定することが困
難なため、本来音声信号の成分であるはずの成分まで、
誤ってノイズ成分と判断して、除去する可能性があるた
めに、この様な場合は音声信号の波形が歪んでしまうこ
ともある。また、精度良くノイズを推定しようとすると
推定のための処理量や演算量などが多くなり、ノイズ除
去応答速度が遅くなることもあった。

【００１３】この様なことから、出力音響品質を最大に
させながら、しかも、ノイズ成分を十分に除去するため
には、非常に困難な技術が必要とされていた。

【００１４】この発明は、以上の課題に鑑み為されたも
のであり、その目的とするところは、定常雑音や非定常
雑音などを、簡単な構成で、十分に実用し得る応答速度
で除去し得るノイズ除去装置を提供することである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】この発明は、以上の目的
を達成するために、音響を捕捉して音響信号を出力する
音響捕捉手段（例えば、マイクロフォンユニットなど）
を少なくとも２以上備え、上記２以上の音響捕捉手段の
音響信号からノイズ（例えば、雑音や騒音など）を除去
したノイズ除去音響信号を出力するノイズ除去装置にお
いて、以下の特徴的な構成で実現した。

【００１６】つまり、上記音響信号をもとに、フィルタ
係数に応じた推定ノイズ信号を出力する適応ディジタル
フィルタを有する適応ノイズ予測手段と、上記推定ノイ
ズ信号の推定誤差を検出すると共に上記音響信号中にお
ける音声の有無を検出し、音声が無いことを検出したと
きに上記推定誤差に応じて上記フィルタ係数の適応制御
を行うフィルタ係数更新手段と、上記２以上の音響捕捉
手段の音響信号および推定ノイズ信号から、ノイズのス
ペクトルを推定し、推定ノイズスペクトルを出力するノ
イズスペクトル推定手段と、上記２以上の音響捕捉手段
の音響信号のスペクトルを求める音響スペクトル変換手
段と、上記推定ノイズスペクトルと上記音響スペクトル
とから処理を行ってノイズが除去された上記ノイズ除去
音響信号を出力する処理手段とを備えることを特徴とす
る。

【００１７】尚、上述のスペクトルとして、例えば、周
波数スペクトルや、振幅スペクトルや、位相スペクトル
や、パワースペクトルなどの、いずれかに着目して処理
することであってもよい。

【００１８】

【作用】この発明によれば、上記２以上の音響捕捉手段
で捕捉された音響信号とフィルタ係数をもとに適応ノイ
ズ予測手段が推定ノイズ信号を出力し、当該推定ノイズ
信号の推定誤差には、フィルタ係数更新手段が、音声が
無いことを検出したときにフィルタ係数の適応制御を行
うことで対応する。また、この発明では、上記２以上の
音響捕捉手段で捕捉された音響信号に含まれているノイ
ズ成分の（例えば、周波数）スペクトルを推定してい
る。更に、上記音響信号に対しても（例えば、周波数）
スペクトルに変換している。この（例えば、周波数）ス
ペクトルへの変換には、例えば、高速フーリエ変化（Ｆ
ＦＴ）などで変換することもできる。

【００１９】そして、（例えば、周波数）スペクトルに
着目して、上記音響（例えば、周波数）スペクトルと推
定ノイズスペクトルとから処理を行って、ノイズスペク
トルの精度良い推定や補正を行うものである。例えば、
上記音響（例えば、周波数スペクトル）と推定ノイズス
ペクトルとの、例えば、相関処理などを行って、ノイズ
スペクトルを細かく処理して、特徴を細かく補正して、
補正されたノイズスペクトルを得る。

【００２０】そして、例えば、この補正されたノイズス
ペクトルを上記音響（例えば、周波数）スペクトルから
除去（例えば、減算処理）することによって、精度良く
ノイズが除去された音響（例えば、周波数）スペクトル
を得ることができる。

【００２１】そして、この様にして精度良くノイズが除
去された音響周波数スペクトルは、例えば、高速逆フー
リエ変換（ＩＦＦＴ）などを行うことによって、時間領
域のノイズ除去音響信号を出力することができる。

【００２２】以上の様な動作が可能であることから、複
雑な処理を行う必要がない。しかも、主音響信号の（例
えば、周波数）スペクトルを考慮して、推定ノイズスペ
クトルを精度良く補正することができ、ノイズの変動が
あっても、追随して精度良く推定することができる。

【００２３】尚、他のスペクトルとして、例えば、振幅
スペクトルや、位相スペクトルや、パワースペクトルに
着目しても、上述と同等な作用を得ることができる。

【００２４】

【実施例】次にこの発明のノイズ除去装置の好適な一実
施例を図面を用いて説明する。

【００２５】図１はこの一実施例のノイズ除去装置の機
能ブロック図である。この図１において、このノイズ除
去装置は、主マイクロフォン２と参照マイクロフォン１
とで音響やノイズなどを捕捉する。そして、このノイズ
除去装置でノイズを除去して必要な音響信号だけを出力
するものである。

【００２６】このため、ノイズの推定を適応型ノイズ予
測器５で行う。そして、推定されたノイズ信号Ｓｎ＊と
主音響信号Ｓａとを周波数領域処理部２０で高速フーリ
エ変換を行う。そして、周波数領域のノイズスペクトル
Ｆ（Ｓｎ＊）と、周波数領域の主音響信号Ｆ（Ｓａ）と
から再びノイズ成分を予測し、除去して定常雑音や非定
常雑音などを精度良く除去した音響信号を出力するもの
である。

【００２７】この図１において、参照マイクロフォン１
で捕捉された参照音響捕捉信号はＡ／Ｄ（アナログ／デ
ジタル）変換器３に供給される。そして、このＡ／Ｄ
（アナログ／デジタル）変換器３は、参照音響捕捉信号
に対して所定方式の変換方式で、所定ビット数単位に変
換して、デジタルの参照音響信号Ｓｎを出力する。この
デジタルの参照音響信号Ｓｎは、適応デジタルフィルタ
から構成される適応ノイズ予測器５に供給する。

【００２８】一方、この図１の主マイクロフォン２で捕
捉された主音響捕捉信号はＡ／Ｄ（アナログ／デジタ
ル）変換器４に供給される。そして、このＡ／Ｄ（アナ
ログ／デジタル）変換器４は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジ
タル）変換器３と同じ機能のものであって、主音響捕捉
信号に対して所定方式の変換方式で、所定ビット数単位
に変換して、デジタルの主音響信号Ｓａを出力する。こ
のデジタルの主音響信号Ｓａは、減算器６と高速フーリ
エ変換器８と音声検出器７とに供給する。

【００２９】尚、上述のＡ／Ｄ変換方式としては、例え
ば、線形変換とする。そして、１サンプルの変換語長
（ビット数）は、例えば、１２ビット以上とする。

【００３０】そして、この図１の音声検出器７は、主音
響信号Ｓａのパワーの変化なを監視し、しかも、所定の
規則で判断して、音声の有無などの検出を行う。そし
て、例えば、音声信号が検出されない状態では、係数更
新制御信号Ｃｋを、例えば、論理１で出力し、そして、
この係数更新制御信号Ｃｋを論理１で適応ノイズ予測器
５に与える。そして、適応ノイズ予測器５はノイズの推
定を行うために、所定の方式によってフィルタ係数（タ
ップ係数）の適応制御を行って、推定ノイズ信号Ｓｎ＊
を出力する。

【００３１】即ち、この図１の適応ノイズ予測器５は、
上述した様に適応デジタルフィルタで構成されているの
で、供給される参照音響信号Ｓｎと減算器６の出力信号
Ｓｅ（推定誤差信号、若しくは残差信号）とから適応フ
ィルタリングを行って、推定ノイズ信号Ｓｎ＊を出力す
る。そして、この推定ノイズ信号Ｓｎ＊は、減算器６の
減算入力（−）に供給される。

【００３２】つまり、適応ノイズ予測器５は、例えば、
自動車内での伝搬路の特性を表すインパルス応答から畳
み込み積分などを行い、この推定ノイズ信号Ｓｎ＊を求
める。そして、減算器６は、主音響信号Ｓａと推定ノイ
ズ信号Ｓｎ＊との差を求めて、推定誤差信号Ｓｅ（残差
信号）を求める。この推定誤差信号Ｓｅは、再び適応ノ
イズ予測器５に係数値更新のために与えられる。更に、
音声検出器７にも与えられる。

【００３３】そして、図１の高速フーリエ変換器８は、
主音響信号Ｓａに対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：
Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉ
ｏｎ）を行って、周波数領域のパワースペクトルに変換
して、音響周波数スペクトル信号Ｆ（Ｓａ）を出力し、
減算器１１とノイズ成分予測器１０とに与える。

【００３４】そして、一方、高速フーリエ変換器９は、
推定ノイズ信号Ｓｎ＊に対して、高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）を行って、周波数領域のパワースペクトルに変換
して、ノイズ周波数スペクトル信号Ｆ（Ｓｎ＊）を出力
し、ノイズ成分予測器１０に与える。

【００３５】そして、ノイズ成分予測器１０は、音響周
波数スペクトル信号Ｆ（Ｓａ）と、ノイズ周波数スペク
トルＦ（Ｓｎ＊）とから再び正確なノイズのスペクトル
を予測する。即ち、推定ノイズ信号Ｓｎ＊は、適応ノイ
ズ予測器５によって、学習同定法などの推定アルゴリス
ムで推定したものであるので、この推定に比較的時間を
要する場合がある。例えば、音響信号の変化が激しい場
合は、実時刻の音響信号から数ｍｓｅｃ〜数百ｍｓｅｃ
程度遅れて、ノイズが推定される場合がある。

【００３６】一方、ノイズが安定して、定常的な場合
は、パワーなどの変化が少ないためノイズの推定も速
く、そして、誤差が少なく精度良くノイズを推定するこ
とができる。

【００３７】この様なことから、主音響信号Ｓａと推定
ノイズ信号Ｓｎ＊とは、ノイズが非定常な場合は特に同
期していない可能性があるので、ノイズ成分予測器１０
でこの様な点を補正する。つまり、ノイズ成分予測器１
０は、主音響周波数スペクトルＦＳａと推定ノイズ周波
数スペクトルＦ（Ｓｎ＊）との、例えば、相関処理など
によって、推定ノイズ周波数スペクトルＦＳｎ＊の細か
い特徴を補正する。即ち、主音響周波数スペクトルＦ
（Ｓａ）に含まれているノイズ周波数スペクトルに近い
ノイズ周波数スペクトルにさせるため、予測処理も併用
して補正する。この補正によって得られたノイズスペク
トルＦ（Ｓｎ＃）を減算器１１の減算入力（−）に与え
る。

【００３８】そして、減算器１１は、主音響周波数スペ
クトルＦ（Ｓａ）から補正されたノイズスペクトルＦ
（Ｓｎ＃）を減算し、主音響周波数スペクトルＦ（Ｓ
ａ）から補正されたノイズスペクトルＦ（Ｓｎ＃）を除
去する。そして、この除去によって得られたノイズ除去
音響周波数スペクトルＦ（Ｓ）を高速逆フーリエ変換器
１２に与える。

【００３９】そして、高速逆フーリエ変換器１２は、ノ
イズ除去音響周波数スペクトルＦ（Ｓ）を高速逆フーリ
エ変換を行って、時間領域のデジタル形式のノイズ除去
音響信号を出力し、Ｄ／Ａ（デジタル／アナログ）変換
器１３に与える。そして、Ｄ／Ａ（デジタル／アナロ
グ）変換器１３は、デジタル形式のノイズ除去音響信号
をアナログのノイズ除去音響信号Ｓに変換して出力す
る。

【００４０】以上の一実施例のノイズ除去装置によれ
ば、適応ノイズ予測器５で比較的容易に推定ノイズ信号
Ｓｎ＊を得ることができる。しかも、この推定ノイズ信
号Ｓｎ＊は、ノイズ除去にそのまま使用することでは、
十分なノイズ除去ができないので、更に、精度良い音響
信号を得るために、周波数スペクトルに変換している。
そして、ノイズ成分予測器１０で、主音響周波数スペク
トルＦ（Ｓａ）と推定ノイズ周波数スペクトルＦ（Ｓｎ
＊）とから、再びノイズスペクトルを細かく補正してい
るので精度良いノイズスペクトルＦ（Ｓｎ＃）を得るこ
とができる。

【００４１】つまり、周波数領域では、ノイズ成分と音
響成分との弁別（判別）が容易であるとういうことを利
用しているものである。そして、ノイズスペクトルＦ
（Ｓｎ＃）（雑音や騒音などのスペクトル）を主音響周
波数スペクトルＦ（Ｓａ）から除去して、ノイズ除去音
響周波数スペクトルＦ（Ｓ）を得ている。

【００４２】この様なことから、少ない処理量で、遅延
を少なくして、定常ノイズや非定常ノイズだけを入力音
響信号から除去することができる。

【００４３】また更に、以上のことから、従来のノイズ
除去装置における、周波数領域に対する処理では、処理
量が多くなり、遅延を大きくさせるという問題や、時間
領域の処理では、音声が消えるのでマイクロフォンの取
り付け位置によっては感度が大きすぎるという問題など
も解決することができる。

【００４４】他の実施例 尚、以上の一実施例におい
て、適応ノイズ予測器５は、適応デジタルフィルタで実
現されるものであるが、ノイズの推定には、いろいろな
推定アルゴリズムを適用することができる。例えば、上
述の学習同定法だけでなく、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅ
ａｎ Ｓｑｕａｒｅ）法や、ＲＬＳ（Ｒｅｃｕｒｓｉｖ
ｅｖ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ）法や、高速ＲＬＳ法
として、ＦＴＦ（Ｆａｓｔ Ｔｒａｎｓｖｅｒｓａｌ
Ｆｉｌｔｅｒ）法などであっても適用することができ
る。

【００４５】また、上述の一実施例においては、音響捕
捉手段として、２個のマイクロフォンを用いて構成した
が、この様な構成に限定するものではない。例えば、３
個以上のマイクロフォンなどを使用して、これらのマイ
クロフォンで捕捉された音声信号からノイズを推定する
構成であってもよい。

【００４６】更に、上述の一実施例において、主音響信
号Ｓａと推定ノイズＳｎ＊との周波数スペクトルとを求
めて、周波数スペクトル領域に着目して、更にノイズ成
分の再推定を行ったが、この周波数スペクトルへの変換
のために、高速フーリエ変換器８、９を使用したが、こ
れに限定するものではない。他の構成で周波数スペクト
ルの信号に変換するものであってもよい。

【００４７】また、上述の一実施例においては、周波数
スペクトルに着目して説明したが、他に、振幅スペクト
ルや、位相スペクトルや、パワースペクトルなどに着目
して処理することであってもよい。

【００４８】更にまた、上述の音声検出器７は、主音響
信号Ｓａと推定誤差信号Ｓｅとのパワーを監視して、パ
ワーの変化から音声検出を行ったが、これに限定するも
のではない。例えば、主音響信号Ｓａと、参照音響信号
Ｓｎと、推定誤差信号Ｓｅとのいずれか一つの信号のパ
ワーを監視して、音声検出を行うことであってもよい。

【００４９】また、この音声検出器７は、音声検出を対
象としているが、これに限定するものではない。これ
は、一般には音響信号を検出する音響検出器として適用
することができる。

【００５０】更に、上述の一実施例において、Ａ／Ｄ
（アナログ／デジタル）変換器３、４は、線形変換方式
だけでなく、圧伸則（例えば、μ−Ｌａｗ則、Ａ−Ｌａ
ｗ則）などであってもよい。また、変換ビット数も上述
の１２ビットに限定するものではなく、目的に応じて、
変換ビット数は多く設定することが望ましい。

【００５１】更にまた、図１の減算器１１の出力であ
る、ノイズ除去音響周波数スペクトルＦ（Ｓ）を外部に
接続する音声認識装置などに出力することであってもよ
い。

【００５２】また、上述の一実施例のノイズ除去装置
は、自動車内におけるハンズフリー（Ｈａｎｄｓ Ｆｒ
ｅｅ）電話機に適用するだけでなく、いろいろな音響信
号を取り込む装置に適用して効果的である。例えば、ノ
イズ環境下の工場内や航空機内などで使用される音響装
置に使用しても効果的である。

【００５３】

【発明の効果】以上述べた様にこの発明のノイズ除去装
置によれば、適応ノイズ予測手段と、フィルタ係数更新
手段と、ノイズスペクトル推定手段と、音響スペクトル
変換手段と、処理手段とを備えるので、定常雑音や非定
常雑音などを、簡単な構成で、十分に実用し得る応答速
度で精度良く除去し得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例のノイズ除去装置の機能ブ
ロック図である。

【図２】従来例のノイズ除去装置の機能ブロック図であ
る。

【符号の説明】

１…参照マイクロフォン、２…主マイクロフォン、３、
４…Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器、５…適応ノ
イズ予測器、６、１１…減算器、７…音声検出器、８、
９…高速フーリエ変換器、１０…ノイズ成分予測器、１
２…高速逆フーリエ変換器、１３…Ｄ／Ａ（デジタル／
アナログ）変換器。２０…周波数領域処理部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−184400（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−216599（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04R 3/00 320 G10L 15/20 G10L 21/02 H04B 1/10 H04R 1/40 310

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音響を捕捉して音響信号を出力する音響
   捕捉手段を少なくとも２以上備え、上記２以上の音響捕
   捉手段の音響信号からノイズを除去したノイズ除去音響
   信号を出力するノイズ除去装置において、上記音響信号をもとに、フィルタ係数に応じた推定ノイ
   ズ信号を出力する適応ディジタルフィルタを有する適応
   ノイズ予測手段と、 上記推定ノイズ信号の推定誤差を検出すると共に上記音
   響信号中における音声の有無を検出し、音声が無いこと
   を検出したときに上記推定誤差に応じて上記フィルタ係
   数の適応制御を行うフィルタ係数更新手段と、 上記２以上の音響捕捉手段の音響信号および推定ノイズ
   信号から、ノイズのスペクトルを推定し、推定ノイズス
   ペクトルを出力するノイズスペクトル推定手段と、 上記２以上の音響捕捉手段の音響信号のスペクトルを求
   める音響スペクトル変換手段と、 上記推定ノイズスペクトルと上記音響スペクトルとから
   処理を行ってノイズが除去された上記ノイズ除去音響信
   号を出力する処理手段とを備えることを特徴とするノイ
   ズ除去装置。