JP3297307B2 - 背景雑音消去装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力音響信号にお
いて音声信号に重畳されている背景雑音を除去する背景
雑音消去装置（ノイズキャンセラ）に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の背景雑音消去装置として
は、下記文献に開示されるものがあった。

【０００３】文献『秋田昌憲、大倉猛共著、「雑音環境
におけるスペクトル変形回復の一方法」、電子情報通信
学会技術研究報告、ＥＡ９５−５７、1995年11月』図２
は、この文献に開示されている従来技術の概略構成を示
すブロック図である。

【０００４】話者から発せられた話者信号Ｖと背景雑音
源から発せられた雑音Ｎはマイクロホン１００に入力さ
れる。マイクロホン１００に入力された信号は、アナロ
グ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器、図示せず）でデジ
タル信号に変換され、簡易周波数サブトラクション処理
部１０１へと入力される。

【０００５】簡易周波数サブトラクション処理部１０１
において、入力された信号はまず、高速フーリエ変換処
理（以下、ＦＦＴ処理と呼ぶ）を施され、周波数領域の
信号に変換される。周波数領域の信号に変換された信号
Ｓ(k) は、(1) 式及び(2) 式に従って、簡易周波数サブ
トラクション処理（簡易スペクトルサブトラクション処
理）が施された信号Ｓ’(k) に変換される。この変換後
信号Ｓ’(k) は、対数変換が施された後、スペクトル修
復部１０３に出力される。簡易周波数サブトラクション
処理は、入力信号の全てのスペクトル包絡に対する低レ
ベル制限処理である。

【０００６】 Ｓ’(k) ＝Ｓ(k) （Ｓ(k) ＞ｔｈ(k) のとき） Ｓ’(k) ＝ｔｈ(k) （Ｓ(k) ≦ｔｈ(k) のとき） …(1) ｔｈ(k) ＝ＴＨ１＋２・ｋ・（ＴＨ２−ＴＨ１）／Ｎ …(2) なお、(1) 式及び(2) 式において、ｔｈ(k) は、定常有
色雑音環境を疑似する低レベル制限直線関数であり、Ｎ
は高速フーリエ変換の点数であり、ｋはＮ点中のｋ番目
のスペクトル線を示し、ＴＨ１及びＴＨ２（ＴＨ１＜Ｔ
Ｈ２）は予め定められる、低レベル制限直線関数ｔｈ
(k) を規定する閾値である。

【０００７】次に、スペクトル修復部１０３に入力され
た信号（Ｓ’(k) ）の処理過程を説明する。

【０００８】図３は、簡易周波数サブトラクション処理
部１０１で処理された信号Ｓ’(k)の例である。

【０００９】背景雑音が話者音声信号に重畳されている
ために、簡易周波数サブトラクション処理部１０１での
処理後（低レベルの抑圧処理後）は、音声信号だけの場
合におけるスペクトルの小さい部分での谷間が欠如した
ものとなっている。スペクトル修復部１０３は、以下に
説明するように、スペクトルパワーの小さい谷間の部分
を推定して修復する。すなわち、谷間の左側については
(3) 式の直線関数ＴＨＬ(f) で、谷間の右側については
(4) 式の直線関数ＴＨＬ(f) で、谷間を修復する。

【００１０】 ＴＨＬ(f) ＝Ｐ(f1) ＋｛Ｗ(f2)−Ｐ(f1)｝・（ｆ−ｆ１）／（ｆ２−ｆ１） …(3) ＴＨＲ(f) ＝Ｐ(f3) ＋｛Ｗ(f2)−Ｐ(f3)｝・（ｆ３−ｆ）／（ｆ３−ｆ２） …(4) ここで、(3) 式及び(4) 式におけるＰ(f) は、雑音レベ
ルを疑似する(5) 式で表される直線関数であり、０〜ナ
イキスト周波数の範囲で０（＝ＴＨ１）〜−１０ｄＢ
（＝ＴＨ２）となっている。また、Ｗ(f) は、谷の深さ
を疑似する(6) 式で表される直線関数であり、０〜ナイ
キスト周波数で−３０（＝ＴＨ３）〜−４０ｄＢ（＝Ｔ
Ｈ４）と固定している。また、修復する谷の数は、周波
数の下方から２個までと限定している。

【００１１】 Ｐ(f) ＝ＴＨ１＋ｆ・（ＴＨ２−ＴＨ１）／５０００ …(5) Ｗ(f) ＝ＴＨ３＋ｆ・（ＴＨ４−ＴＨ３）／５０００ …(6) 周波数下方からみて第１の谷について、周波数ｆ１及び
ｆ３は１．２ｋＨｚ以降であり、入力信号Ｓ’(k) と雑
音レベル疑似関数Ｐ(f) との交点であり、周波数ｆ２は
周波数軸上での周波数ｆ１及びｆ３の２点の中点であ
る。また、第２の谷については、ｆ３以降の周波数であ
り、入力信号Ｓ’(k) が疑似雑音レベルＰ(f) を上から
下に横切る交点を新たに周波数ｆ４として周波数ｆ１と
同様に扱うと共に、次の交点を周波数ｆ６として周波数
ｆ３と同様に扱う。ここでも、周波数ｆ４及びｆ６の周
波数軸上での中点を周波数ｆ５とし、前述の周波数ｆ２
と同様に扱う。

【００１２】なお、周波数ｆ３又はｆ６に相当する周波
数が上限であるナイキスト周波数まで検索しても見つか
らないときにはナイキスト周波数を持って周波数ｆ３又
はｆ６に代えて用いる。前者の場合は、谷の数は１個と
なる。図３は、周波数ｆ６に相当の周波数がナイキスト
周波数まで達した例である。

【００１３】以上のように、周波数軸上での特性で谷間
を復元した信号を、内蔵する部分平滑処理部において、
信号の高周波数領域を平滑化し、内蔵する逆ＦＦＴ処理
部において、逆ＦＦＴ処理を施して時間軸信号に戻し、
出力端子１０４より次段の音声信号処理回路に出力して
いた。

【００１４】従来においては、以上のように、簡易周波
数サブトラクション処理及びスペクトル修正処理を通じ
て、背景雑音を軽減した後、音声スペクトルを修復して
音声スペクトルを強調した信号を得るようにしていた。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
の背景雑音消去方法及び装置では、以下に述べるような
課題を有するものであった。

【００１６】(1) 谷の深さを疑似する関数Ｗ(f) は、背
景雑音の状態にも依存するため、通常は未知であり、従
来のように予め固定の関数に設定できないものであり、
固定関数としていると、修復された音声スペクトルが実
際の音声スペクトルとかなり異なることも生じている。

【００１７】(2) 従来の方法では、スペクトルを修復す
る谷間の数を周波数下方から２個までと限定している
が、実際には、下方からの数が２よりも多く必要になる
場合があり、音声通信等に、この谷間の数の制限を有す
る従来方法を直接応用すると、音声が不自然になって通
話品質が悪くなる。

【００１８】(3) 疑似雑音レベル関数Ｐ(f) 及び谷の深
さ関数Ｗ(f) について、第２の谷間より周波数軸で上方
の特性にも近似直線を利用するため、実際の音声信号の
周波数成分は低域の方が周波数パワーが大きく、高域の
方が周波数パワーが小さいという音声の一般的な性質が
反映されず、高域雑音成分を残し、音声通信等に、従来
方法を直接応用すると著しく音感を損ねてしまう。

【００１９】(4) 上述では説明を省略していたが、従来
方法は有声音に有効な方法であり、そのため、予め測定
した無雑音状況での判定結果を流用して有声部及び無声
部の判定を実行しているが、実用では、実際に入手でき
る信号はなにがしかの雑音が混入した上での信号であ
り、雑音の混入を前提とした有声成分信号及び無声成分
信号かの判断を行なう必要があり、従来技術で実際の音
声通信システム等に対する実装が不可能なレベルにあ
る。

【００２０】(5) 背景雑音が狭帯域性の雑音であると
き、初段の簡易周波数サブトラクション処理結果で完全
に狭帯域雑音を除去できないため、消し残りの狭帯域雑
音で周波数の谷間を作成するため音質を劣化させてしま
う。

【００２１】そのため、より一段と背景雑音の消去性能
が高い、あるいは、狭帯域雑音が含まれていても雑音消
去を適切に実行できる、周波数サブトラクション（スペ
クトルサブトラクション）処理を利用した背景雑音消去
装置が求められている。

【００２２】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、第１の本発明の背景雑音消去装置は、(1) 時間軸上
の入力音響信号を周波数軸上の信号に変換する時間軸／
周波数軸変換手段と、(2) 入力音響信号が背景雑音だけ
か、入力音響信号が音声信号を含むかを判別するととも
に、周波数軸上の音響信号の最大ピークパワーと最大ピ
ークパワーを示すパワー最大値周波数を認識する第１の
信号種別判定手段と、(3) 時間軸／周波数軸変換手段で
変換された周波数軸上の音響信号に基づいて、入力音響
信号に追従しながら背景雑音を推定した推定雑音信号を
形成する狭帯域雑音検出用背景雑音推定出力手段と、
(4) 時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
の音響信号から、推定雑音信号を、少なくとも第１の信
号種別判定手段による判定結果が音声ありのときに減じ
る狭帯域雑音検出用雑音消去演算手段と、(5)第１の信
号種別判定手段により認識されたパワー最大値周波数に
おける狭帯域雑音検出用雑音消去演算手段による雑音処
理後の信号のパワーと第１の信号種別判定手段により認
識された周波数軸上の音響信号の最大ピークパワーとの
差分と所定の閾値とを比較して、入力音響信号に狭帯域
雑音の有無、又は、狭帯域雑音の周波数領域を検出する
狭帯域雑音判定手段とを有し、この狭帯域雑音判定手段
の判定結果が狭帯域雑音ありの場合に、第１の信号種別
判定手段の音声ありの検出結果を音声なしに切り替え
て、当該装置からの出力信号における雑音消去特性を変
化させることを特徴としたものである。

【００２３】このような狭帯域雑音を検出して雑音消去
特性を切り替える構成により、狭帯域雑音が含まれてい
ても雑音消去を適切に実行できるようになる。

【００２４】また、第２の本発明の背景雑音消去装置
は、(1)時間軸上の入力音響信号を周波数軸上の信号に
変換する時間軸／周波数軸変換手段と、(2)入力音響信
号が背景雑音だけか、入力音響信号が音声信号を含む
か、音声信号を含む場合に有声音か無声音かを判別する
第２の信号種別判定手段と、(3)時間軸／周波数軸変換
手段で変換された周波数軸上の音響信号に基づいて、入
力音響信号に追従しながら背景雑音を推定した推定雑音
信号を形成すると共に、入力音響信号が音声信号を含む
ときに、音声信号が含まれる直前の推定雑音信号を繰返
し出力する背景雑音推定出力手段と、(4)少なくとも入
力音響信号が音声信号を含むときに、当該背景雑音推定
出力手段からの推定雑音信号に第１の係数を乗算する第
１の乗算手段と、(5)時間軸／周波数軸変換手段で変換
された周波数軸上の音響信号から、第１の係数が乗算さ
れた推定雑音信号を減じる第１の雑音消去演算手段と、
(6)この第１の雑音消去演算手段からの出力信号又は時
間軸／周波数軸変換手段からの出力信号の周波数特性に
応じて、窓関数を作成する適応窓関数発生手段と、(7)
第１の雑音消去演算手段からの出力信号のスペクトル
を、適応窓関数発生手段が作成した窓関数に応じて修正
するスペクトル修正手段と、(8)入力音響信号に有声音
の音声信号があるときに、スペクトル修正手段からの出
力信号を選択し、入力音響信号に無声音の音声信号があ
るときに、第１の雑音消去演算手段からの出力信号を選
択する雑音消去信号選択手段と、(9)この雑音消去信号
選択手段で選択された周波数軸上の信号を時間軸上の信
号に変換する周波数軸／時間軸変換手段とを備えること
を特徴とする。

【００２５】入力された音響信号に存在する音声信号が
有声音か無声音かによって、雑音消去特性が異なる出力
信号を選択できると共に、有声音を有する音響信号に対
する減衰特性の谷間の深さを規制する窓関数を入力音響
信号の内容によって適応的に変化でき、出力信号におけ
る音感、音質を従来より高めることができる適切な背景
雑音消去を実行できるようになる。

【００２６】

【発明の実施の形態】（Ａ）第１の実施形態 以下、本発明による背景雑音消去装置の第１の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【００２７】（Ａ−１）第１の実施形態の構成 図１は、第１の実施形態の背景雑音消去装置の全体構成
を示すブロック図である。

【００２８】図１において、マイクロホン１は、入力音
声Ｓ(t) 及び背景雑音Ｎ(t) 、又は、背景雑音Ｎ(t) だ
けを電気信号（アナログ信号）に変換してＡ／Ｄ変換器
２に与えるものである。Ａ／Ｄ変換器２は、マイクロホ
ン１から与えられた入力信号（アナログ信号）を、所望
のサンプリング周波数（例えば８ｋＨｚ）でデジタル信
号に変換して窓関数処理部３に与えるものである。

【００２９】Ａ／Ｄ変換器２からの信号が与えられる窓
関数処理部３は、入力信号に対して、予め定められたフ
レーム長毎に窓関数演算を施し、その処理後の信号（時
間領域の信号）をＦＦＴ演算器４に出力する。ここで、
窓関数としては、ハミング窓等の公知の窓関数を用いれ
ば良い。以下では、窓関数としてハニング窓を適用し、
１フレーム長として２５６サンプルに選定した場合を意
識して説明するが、これに限定されるものではない。

【００３０】ＦＦＴ演算器４は、窓関数処理が施された
時間領域の信号ｘ(k) をフレーム毎に区切って、周波数
成分（周波数領域の信号）Ｘ(f) に変換する。ＦＦＴ演
算器４による変換方法としては、公知の方法で良いの
で、その詳細説明は省略する。ＦＦＴ演算器４によって
変換された周波数成分Ｘ(f) は、背景雑音推定部６、加
算器１３、１４、２８、信号レベル計算部１５、単純減
衰部１６、狭帯域雑音判定部２９及び周波数軸信号種別
判定部３０に与えられる。

【００３１】周波数軸信号種別判定部３０は、周波数軸
音声検出器３１及び有声、無声判定器３２から構成され
ており、信号種別の判定結果によって、後述するスイッ
チ５及び１７の状態を制御するものである。

【００３２】周波数軸音声検出器３１には、ＦＦＴ演算
器４の出力信号（周波数軸信号）Ｘ(f) と、背景雑音保
持部７からの推定背景雑音信号Ｎ’(f) が与えられるよ
うになされている。なお、周波数軸音声検出器３１に与
えられるＦＦＴ演算器４の出力信号（周波数軸信号）Ｘ
(f) は、背景雑音保持部７から与えられる推定背景雑音
信号Ｎ’(f) の次のフレームのものとなっている。ここ
で、周波数軸での信号は“第ｋフレーム目の周波数特
性”の意味合いから詳細にはＸ(f,k) 、Ｎ’(f,k) と記
載すべきであるが、簡単のために、適宜、周波数に着目
するときはＸ(f)、Ｎ’(f) と記載し、フレーム順序に
着目するときはＸ(k) 、Ｎ’(k) と記載する。

【００３３】周波数軸音声検出器３１は、(7) 式に従っ
て、現フレーム（フレーム番号をｋとする）について、
ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｘ(f) の周波数パワー平均Ｆ
＿ＡＶ(k) を計算すると共に、(8) 式に従って、現フレ
ームについて、推定背景雑音信号Ｎ’(f,k-1) の周波数
パワー平均Ｎ＿ＡＶ(k) を計算する。(7) 式及び(8)式
において、ｓｆは開始周波数であり、ｅｆは終了周波数
であり、また、総和Σは開始周波数ｓｆから終了周波数
ｅｆについてである。ｅｆ−ｓｆは、フレーム長（フレ
ームでの周波数サンプル数）となっている。

【００３４】 Ｆ＿ＡＶ(k) ＝Σ｛Ｘ(f) ｝^２｝／（ｅｆ−ｓｆ） …(7) Ｎ＿ＡＶ(k) ＝Σ｛Ｎ(f,k-1) ｝^２｝／（ｅｆ−ｓｆ） …(8) 周波数軸音声検出器３１は、次に、これらパワー平均Ｆ
＿ＡＶ(k) 及びＮ＿ＡＶ(k) のパワー平均比ＶＰ(k) を
(9) 式に従って求め、求めたパワー平均比ＶＰ(k) を、
予め決められた閾値ｖｏｉ＿ｄ（例えば１．５）と比較
する。

【００３５】

【００３６】 ＶＰ(k) ＝Ｆ＿ＡＶ(k) ／Ｎ＿ＡＶ(k) …(9) そして、周波数軸音声検出器３１は、パワー平均比ＶＰ
(k) が閾値ｖｏｉ＿ｄ以上のときには、音声信号が存在
するとして、パワー平均比ＶＰ(k) を有声、無声判定器
３２に出力し、一方、パワー平均比ＶＰ(k) が閾値ｖｏ
ｉ＿ｄより小さいときには、音声信号が存在しないとし
て、パワー平均比ＶＰ(k) を有声、無声判定器３２に出
力しない。

【００３６】また、周波数軸音声検出器３１には、後述
する狭帯域雑音判定部２９から狭帯域判定結果が与えら
れるようになされている。周波数軸音声検出器３１は、
狭帯域判定結果が狭帯域雑音の存在を指示しているとき
には、パワー平均比ＶＰ(k)が閾値ｖｏｉ＿ｄ以上であ
っても、音声信号が存在しないとして、パワー平均比Ｖ
Ｐ(k) を有声、無声判定器３２に出力しない。

【００３７】さらに、周波数軸音声検出器３１は、全周
波数（ｓｆ〜ｅｆ）に渡って、ＦＦＴ演算器４からの出
力信号Ｘ(f) における最大パワーレベルＭＡＸ(k) を検
索すると共に、その最大パワーレベルＭＡＸ(k) の周波
数ｆmax を認識する。そして、周波数軸音声検出器３１
は、最大パワーレベルＭＡＸ(k) を有声、無声判定器３
２に出力すると共に、最大パワーレベルＭＡＸ(k) 及び
その周波数ｆmax を狭帯域雑音判定部２９に出力する。

【００３８】図４は、入力信号Ｘ(f) に含まれている音
声信号が有声音の場合における各種信号等を示したもの
であり、これに対して、図５は、入力信号Ｘ(f) に含ま
れている音声信号が無声音の場合における各種信号を示
したものである。なお、パワー平均やパワー平均比につ
いては、推定背景雑音信号のパワー平均Ｎ ＡＶ(k)を
１．０とした正規化値で示している。

【００３９】次に、有声、無声判定器３２における処理
を、これら図４及び図５を参照しながら説明する。

【００４０】有声、無声判定器３２は、周波数軸音声検
出器３１からパワー平均比ＶＰ(k)が与えられた場合
（音声期間）には、周波数軸音声検出器３１が求めたパ
ワー平均比ＶＰ(k) を、予め定められている閾値Ｃ＿Ｖ
ＯＩ（例えば１．８）と比較すると共に、周波数軸音声
検出器３１が求めた入力信号についての最大パワーレベ
ルＭＡＸ(k) 及びパワー平均Ｆ＿ＡＶ(k) 間のレベル比
を、予め定められている閾値ＣＶ（例えば２．０）と比
較する。すなわち、(10)式に示す条件式を満足している
か否かと、(11)式に示す条件式を満足しているか否かを
判定する。

【００４１】 ＶＰ(k) ≧Ｃ＿ＶＯＩ …(10) ＭＡＸ(k) ／Ｆ＿ＡＶ(k) ≧ＣＶ …(11) 有声、無声判定器３２は、これら(10)式及び(11)に示す
条件式を共に満足しているときに音声信号は有声音であ
ると判定し、これに対して、(10)式及び(11)式に示す条
件式の少なくとも一方が満足されないときに音声信号は
無声音であると判定する。

【００４２】なお、有声音、無声音の判定用の(11)式の
条件式は、最大パワーレベルＭＡＸ(k) 及びパワー平均
Ｆ＿ＡＶ(k) 間のレベル「比」を閾値と比較するもので
あったが、この条件式に代えて、最大パワーレベルＭＡ
Ｘ(k) 及びパワー平均Ｆ＿ＡＶ(k) 間のレベル「差」を
閾値と比較する条件式を用いるようにしても良い。

【００４３】有声、無声判定器３２は、後述する１入力
２出力スイッチ５に対しては、周波数軸音声検出器３１
からパワー平均比ＶＰ(k) が与えられた場合（音声期
間）には、出力端子ｆを選択させると共に、周波数軸音
声検出器３１からパワー平均比ＶＰ(k) が与えられない
場合（雑音区間：狭帯域判定結果に基づく場合を含む）
には、出力端子ｅを選択させる制御信号を与える。な
お、有声、無声判定器３２からスイッチ５に与えられる
制御信号は、背景雑音推定部６にも与えられるようにな
されている。

【００４４】また、有声、無声判定器３２は、後述する
３入力１出力スイッチ１７に対しては、周波数軸音声検
出器３１からパワー平均比ＶＰ(k) が与えられない場合
（雑音区間：狭帯域判定結果に基づく場合を含む）に
は、入力端子ａを選択させ、また、周波数軸音声検出器
３１からパワー平均比ＶＰ(k) が与えられた場合（音声
期間）において音声信号が無声音と判定した場合には、
入力端子ｂを選択させ、さらに、周波数軸音声検出器３
１からパワー平均比ＶＰ(k) が与えられた場合（音声期
間）において音声信号が有声音と判定した場合には、入
力端子ｃを選択させる制御信号を与える。

【００４５】ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｘ(f) は、背景
雑音推定部６に入力される。当該背景雑音消去装置への
入力信号は、当初は背景雑音のみであると仮定してお
り、Ｘ(f) ＝Ｎ(f) となっており、また、背景雑音推定
部６の推定動作は基本的には雑音区間での動作を意図し
ているので、Ｘ(f) ＝Ｎ(f) の状況下を考慮すれば良
い。すなわち、以下の背景雑音推定部６の機能説明で
は、Ｘ(f) ＝Ｎ(f) が成立しているとして行なう。

【００４６】背景雑音推定部６は、ＦＦＴ演算器４の出
力信号Ｘ(f) ＝Ｎ(f) と、直前フレームで作成した推定
背景雑音信号Ｎ’(f) 及びＮ”(f) に基づいて、以下の
ように周波数領域で背景雑音を推定し、推定背景雑音信
号Ｎ’(f) 又はＮ”(f) を作成する。すなわち、スイッ
チ５が出力端子ｅに接続されている場合（雑音期間の場
合）には、背景雑音推定部６は、(12)式に従って求めた
推定背景雑音信号Ｎ’(f) を、スイッチ５を介して後述
する背景雑音保持部７に与えてその保持内容を更新させ
ると共に、スイッチ５が出力端子ｆに接続されている場
合（音声期間の場合）には、背景雑音推定部６は、(13)
式に従って求めた推定背景雑音信号Ｎ”(f) を形成して
スイッチ５を介して加算器２８に与える。

【００４７】 Ｎ’(f) ＝γ・Ｎ’(f) ＋（１−γ）・Ｎ(f) …(12) Ｎ”(f) ＝γ”・Ｎ”(f) ＋（１−γ”）・Ｎ(f) …(13) なお、(12)式及び(13)式に示す演算は、音声期間及び雑
音期間で共に実行されるが、背景雑音推定部６からの出
力は音声期間及び雑音期間で異なるようになされてい
る。(12)式及び(13)式に示す演算を、音声期間及び雑音
期間で共に実行するのは、背景雑音推定部６からの出力
を切り替えた前後でもその出力を入力信号Ｎ(f) に追従
させておくためである。

【００４８】ここで、γ、γ”は推定雑音平均係数であ
り、推定雑音平均係数γ、γ”を小さくすると時間変化
に敏感に、推定雑音平均係数γ、γ”を大きくすると時
間変化に安定にＮ’(f) 、Ｎ”(f) を作成することがで
きる。この実施形態では、背景雑音推定部６内にカウン
タ（図示せず）を設け、装置全体が初期動作を開始した
ときにはγ＝０．２、γ”＝０．２とし、雑音期間（狭
帯域雑音を含むために音声期間として検出されている期
間を含む）が初期状態から１６０msを経過したときには
γ＝０．５、γ”＝０．７になるようにしている。推定
雑音平均係数γ、γ”の値は適用する用途に応じて１．
０以下の範囲で所望の設計値を入れて良く、実施形態の
値に限定されるものではない。

【００４９】また、(12)による推定背景雑音信号Ｎ”
(f) を求める際には、スイッチ５が出力端子ｆに接続さ
れている場合（音声期間の場合）であるので、このスイ
ッチ５の機能により、後述する背景雑音保持部７の内容
が更新されず、背景雑音保持部７からの推定背景雑音信
号Ｎ’(f) は各フレームで同一の値になっている。

【００５０】スイッチ５は、上述したように、周波数軸
信号種別判定器３０からの制御信号により、入力信号が
有声音、無声音を問わず「音声あり」の場合（音声期
間）は、背景雑音推定部６からの推定背景雑音信号Ｎ”
(f) を加算器２８に与え、入力信号が「音声なし」の場
合（雑音期間）は、背景雑音推定部６からの推定背景雑
音信号Ｎ’(f) を背景雑音保持部７に与える。

【００５１】ここで、狭帯域雑音を含む雑音である入力
信号Ｘ(f) （＝Ｎ(f) ）の場合、パワーが狭帯域に集中
しているため、周波数軸信号種別判定部３０において、
「音声あり」と誤って検出される恐れがある（後述する
図７参照）。

【００５２】そのため、上述したように、背景雑音推定
部６において、後述する雑音消去に用いる推定雑音平均
係数γを適用した推定背景雑音信号Ｎ’(f) を形成させ
るだけでなく、安定時において推定雑音平均係数γより
小さな値の推定雑音平均係数γ”を適用した推定背景雑
音信号Ｎ”(f) を形成させると共に、加算器２８及び狭
帯域雑音判定部２９を設けている。

【００５３】加算器２８には、スイッチ５から推定背景
雑音信号Ｎ”(f) が与えられるだけでなく、ＦＦＴ演算
器４の出力信号Ｘ(f) も与えられる。加算器２８は、(1
4)式に示すように、ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｘ(f) か
ら推定背景雑音信号Ｎ”(f)を減算する雑音消去処理を
行ない、その処理後の信号Ｅ４(f) を狭帯域雑音判定部
２９に与える。

【００５４】 Ｅ４(f) ＝Ｘ(f) −Ｎ”(f) …(14) 図６及び図７はそれぞれ、狭帯域雑音判定部２９の機能
を説明するための図面である。図６は、信号Ｘ(f) に音
声信号が含まれている場合を示しており、図７は、信号
Ｘ(f) が狭帯域雑音を含む雑音だけでの場合を示してい
る。

【００５５】狭帯域雑音判定部２９には、上述したよう
に、周波数軸音声検出器３１から、信号Ｘ(f) における
最大パワーレベルＭＡＸ(k) とその周波数ｆmax とが与
えられている。

【００５６】狭帯域雑音判定部２９はまず、当該第ｋフ
レームについて、最大パワーレベル周波数ｆmax での信
号Ｅ４(k) での値Ｅ４ (ｆmax)を求め、次に、(15)式に
従って、最大パワーレベルＭＡＸ(k) と、その求めた値
Ｅ４ (ｆmax)との偏差ＭＡＸ＿Ｅ４(k) を求める。

【００５７】 ＭＡＸ＿Ｅ４(k) ＝ＭＡＸ(k) −Ｅ４ (ｆmax) …(15) 次に、狭帯域雑音判定部２９は、求めた偏差ＭＡＸ＿Ｅ
４(k) を、予め定められている闘値ＮＡＬＬＯＷ（例え
ば１０dB；これに限定されるものではない）と比較す
る。そして、狭帯域雑音判定部２９は、偏差ＭＡＸ＿Ｅ
４(k) が閾値ＮＡＬＬＯＷより大きいときは狭帯域雑音
が存在する背景雑音（「狭帯域雑音あり」）と判定し、
偏差ＭＡＸ＿Ｅ４(k) が閾値ＮＡＬＬＯＷ以下のときに
は音声と判定する。

【００５８】図６及び図７から明らかなように、信号Ｘ
(f) に音声が含まれている場合には、雑音消去処理後の
信号Ｅ４(k) のスペクトルは信号Ｘ(f) に近似してお
り、信号Ｘ(f) が狭帯域雑音を含む雑音の場合には、雑
音消去処理後の信号Ｅ４(k) のスペクトルは狭帯域雑音
の帯域においてもレベルが低くなり、そのため、上述の
ような方法によって、音声か狭帯域雑音を含む雑音かを
弁別することができる。

【００５９】なお、以上では、信号Ｘ(f) の全周波数の
うち最大値周波数のみを判定基準の周波数にしたが、局
所的な複数の最大値（極大値）の周波数を用いて、総合
的に狭帯域雑音の有無を判定するようにしても良い。

【００６０】狭帯域雑音判定部２９による判定結果は、
上述のように、周波数軸信号種別判定部３０に与えら
れ、周波数軸信号種別判定部３０において、「狭帯域雑
音あり」の場合には、音声信号との検出内容を強制的に
雑音検出に切り替える。

【００６１】以上から明らかなように、スイッチ５は、
「真の音声信号」のときのみ出力端子ｆに接続が保持さ
れ、「狭帯域雑音」の有無を問わず「雑音」の場合は出
力端子ｅに接続が保持される。以上の説明においては、
スイッチ５に対する制御信号を有声、無声判定器３２か
ら出力するものを示したが、周波数軸音声検出器３１が
スイッチ５に対する制御信号を出力するようにしても良
い。

【００６２】上述したように、背景雑音推定部６が推定
した推定背景雑音信号Ｎ’(f) は、スイッチ５を経由し
て背景雑音保持部７に与えられる。なお、スイッチ５の
機能により、背景雑音保持部７に推定背景雑音信号Ｎ’
(f) が与えられるのは、雑音期間である。

【００６３】背景雑音保持部７は、入力された推定背景
雑音信号Ｎ’(f) を保持値Ｎｋｅｐ(k) として格納する
と共に、入力された推定背景雑音信号Ｎ’(f) を乗算器
８及び９に出力するものである。

【００６４】背景雑音保持部７には、周波数軸信号種別
判定部３０から、「音声あり」又は「音声なし」を示す
制御信号も与えられている。この第１の実施形態の背景
雑音推定部６は、音声期間（狭帯域雑音を含むために誤
って検出された期間を含む）においても、推定動作を実
行するため、なんらの措置も講じない場合には、長期間
にわたって音声期間が継続したときに、推定背景雑音信
号Ｎ’(f) 及びＮ”(f) が音声信号によって乱されてし
まう。

【００６５】そのため、この第１の実施形態において
は、音声継続フレーム数がｍ（ｍは２以上）だけ継続し
た場合には、そのフレームより、ｍフレーム前の保持し
ている推定背景雑音信号Ｎｋｅｐ(k-m) を、背景雑音推
定部６に与えて、背景雑音推定部６において、(16)式及
び(17)式に示すように、現フレームの推定背景雑音信号
Ｎ’(k) 及びＮ”(k) を強制的に変更させるようにす
る。なお、Ｎｋｅｐ(k) はＮｋｅｐ(f,k) と同意であ
る。

【００６６】 Ｎ’(k) ＝Ｎｋｅｐ(k-m) …(16) Ｎ”(k) ＝Ｎｋｅｐ(k-m) …(17) ここで、ｍフレームは、狭帯域雑音のための一旦「音声
あり」と検出された内容が狭帯域の検出によって「音声
なし」に切り替えられるに要するフレーム数より長いフ
レーム数にしておくことが好ましい。

【００６７】背景雑音保持部７から出力された推定背景
雑音信号Ｎ’(f) は、乗算器８、９及び交差点検出器２
１に与えられる。

【００６８】乗算器９は、後述するスイッチ１７の選択
動作により、加算器１４、適応窓関数発生部１９及びス
ペクトル修正部１８と共に、入力信号が「音声あり」の
場合の出力信号の形成に有効に機能するものであり、こ
れに対して、乗算器８は、スイッチ１７の選択動作によ
り、加算器１３、信号レベル計算部１５及び単純減衰部
１６と共に、入力信号が「音声なし」の場合（背景雑音
だけを含む区間（以下、雑音区間と呼ぶ））の出力信号
の形成に有効に機能するものである。

【００６９】乗算器９は、推定背景雑音信号Ｎ’(f) に
対して背景雑音除去係数α１（１．０≧α１≧０）を乗
算し、その出力信号Ｎ１’(f) （＝α１・Ｎ’(f) ）を
加算器１４に対して減算入力として与えるものである。

【００７０】一方、乗算器８は、推定背景雑音信号Ｎ’
(f) に対して背景雑音除去係数α２（１．０≧α２≧
０）を乗算し、その出力信号Ｎ２’(f) （＝α２・Ｎ’
(f) ）を加算器１３に対して減算入力として与えるもの
である。

【００７１】背景雑音除去係数α１又はα２は、１．０
以下の範囲で適切に設定されるものであり、この背景雑
音除去係数α１又はα２を大きくすると雑音除去量に優
れる一方、音声混入の際には音感が不自然になり、この
背景雑音除去係数α１又はα２を小さくすると、雑音除
去特性が劣るが音感が自然になる。この実施形態では、
１．０≧α２≧α１≧０になるように選定しており、例
えば、α１＝０．７、α２＝０．９としている。

【００７２】各加算器１３、１４にはＦＦＴ演算器４か
らの出力信号Ｘ(f) （雑音区間ではＮ(f) ）が入力され
ており、各加算器１３、１４はそれぞれ、ＦＦＴ演算器
４からの出力信号Ｘ(f) から、対応する乗算器８、９か
らの出力信号Ｎ１’(f) 、Ｎ２’(f) を減算して、ＦＦ
Ｔ演算器４からの出力信号Ｘ(f) に対する雑音消去を行
なう。

【００７３】各加算器１３、１４は、入力信号に音声信
号があろうがなかろうが同じ減算演算を実行するが、音
声信号がない雑音区間では、ＦＦＴ演算器４からの出力
信号Ｘ(f) が雑音成分Ｎ(f) だけになっており、しか
も、背景雑音推定部６において精度良く背景雑音が推定
された場合には、推定背景雑音信号Ｎ’(f) は入力信号
における雑音成分Ｎ(f) に等しいとみなすことができる
ので、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は(18)式で表
すことができ、また、加算器１３からの出力信号Ｅ２
(f) は(19)式で表すことができる。

【００７４】 Ｅ１(f) ＝Ｎ(f) −Ｎ１’(f) ＝Ｎ(f) −α１・Ｎ’(f) ＝（１−α１）・Ｎ(f) …(18) Ｅ２(f) ＝Ｎ(f) −Ｎ２’(f) ＝Ｎ(f) −α２・Ｎ’(f) ＝（１−α２）・Ｎ(f) …(19) なお、上述したように、背景雑音除去係数α１又はα２
は１．０≧α２≧α１≧０を満たすように選定されてい
るので、雑音期間において、加算器１４からの出力信号
Ｅ１(f) は、常に、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f)
以上となっている。

【００７５】また、入力信号に音声信号が含まれている
音声期間には、上述したように、スイッチ５が出力端子
ｆに接続されて、背景雑音保持部７からの推定背景雑音
信号Ｎ’(f) の出力は同じ値を継続するので、加算器１
４からの出力信号Ｅ１(f) は(20)式で表すことができ、
また、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) は(21)式で表
すことができ、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は、
常に、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) 以上となる。
なお、(20)式及び(21)式におけるＳ(f) は、入力音声Ｓ
(t) に対するＦＦＴ演算器４からの成分である。

【００７６】 Ｅ１(f) ＝（１−α１）・Ｎ(f) ＋Ｓ(f) …(20) Ｅ２(f) ＝（１−α２）・Ｎ(f) ＋Ｓ(f) …(21) 加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) は、信号レベル計算
部１５及びスペクトル修正部１８に与えられる。また、
加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は、スイッチ１７の
入力端子ｂ、適応窓関数発生部１９及びスペクトル修正
部１８に与えられる。

【００７７】信号レベル計算部１５は、まず、加算器１
３からの出力信号（雑音消去処理後の信号）Ｅ２(f) の
パワーレベル情報として、(22)式に従う絶対値レベル和
Ｌ２を計算すると共に、ＦＦＴ演算器４からの出力信号
（雑音消去処理前の信号であり、雑音期間で有効に機能
するのでＮ(f) を考えれば良い）のパワーレベル情報と
して、(23)式に従う絶対値レベル和Ｌ３を計算する。な
お、(22)式及び(23)式における総和Σは、周波数領域で
の開始周波数ｓｆからその終了周波数ｅｆ（＝４kHz ）
についてである。なお、パワーレベル情報として、自乗
平均の和を求めるようにしても構わない。

【００７８】 Ｌ２＝Σ｜Ｅ２(f) ｜ …(22) Ｌ３＝Σ｜Ｎ(f) ｜ …(23) 信号レベル計算部１５は、絶対値レベル和Ｌ２及びＬ３
を求めると、次には、(24)式に従って、減衰係数γ４を
求めて単純減衰部１６に出力する。

【００７９】 γ４＝Ｌ２／Ｌ３ …(24) なお、以上では、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) と、Ｆ
ＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル比を減衰係数γ
４として計算しているが、加算器１４の出力信号Ｅ１
(f) と、ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル比を
減衰係数γ４として計算するようにしても良い。

【００８０】単純減衰部１６は、ＦＦＴ演算器４からの
出力信号（雑音期間で有効に機能するのでＮ(f) ）の周
波数成分に減衰係数γ４を乗算し、レベルの小さい周波
数成分信号γ４・Ｎ(f) を作成し、雑音期間（「音声な
し」期間）において選択されるスイッチ１７の入力端子
ａに出力する。この単純減衰部１６からの出力信号γ４
・Ｎ(f) は、ＦＦＴ演算器４の出力信号Ｎ(f) のレベル
を、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) のレベルに変換した
ものとなり、しかも、雑音消去処理を受けない信号、す
なわち、処理によるゆがみがない信号γ４・Ｎ(f) とな
る。

【００８１】加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が入力
される適応窓関数発生部１９は、パワー最大値周波数探
索器２０、交差点検出器２１、周辺極大値探索器２２及
びカウンタ２３から構成されており、加算器１４からの
出力信号Ｅ１(f) はパワー最大値周波数探索器２０へ入
力される。

【００８２】適応窓関数発生部１９は、以下のようにし
て、入力信号Ｅ１(f) の周波数特性に応じて、窓関数処
理を施すものである。図８及び図９は、適応窓関数発生
部１９による窓関数作成方法の説明図であり、適応窓関
数発生部１９の各部２０、２１、２２、２３の機能をこ
れら図８及び図９をも参照しながら説明する。

【００８３】上述したように、パワー最大値周波数探索
器２０には、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が入力
され、パワー最大値周波数探索器２０は、処理周波数の
中で最大のパワーを示す周波数ｆmax を検索する。図８
の例では、最大パワー周波数ｆmax は、点ａの周波数で
ある。最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）は窓関数を施
す対象の基準であり、最大値パワー周波数ｆmax （点
ａ）を中心に予め定めた個数だけの窓関数処理を施す。
ここでは、最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）を中心に
周波数上方及び下方にそれぞれ２個の窓関数処理を施す
ものとする。

【００８４】これら５個の窓関数の作成方法は同様であ
る。以下では、図８における最大値パワー周波数点ａか
らその周波数上方側に隣合う極大値パワー周波数点ｄに
至る周波数範囲を例にとって、窓関数の作成方法を説明
する。

【００８５】最大値パワー周波数点ａが判明すると、パ
ワー最大値周波数探索器２０は、最大値周波数ｆmax を
交差点検出器２１に出力する。この交差点検出器２１に
は、背景雑音保持部７から出力された推定背景雑音信号
Ｎ’(f) も与えられており、また、加算器１４の出力信
号Ｅ１(f) も与えられている。交差点検出器２１は、最
大値周波数点ａから周波数軸上方の各周波数について、
(22-a)式に示すように、両信号Ｅ１(f) 及びＮ１(f) の
差分値ＣＲ(f) の符号を判定する。

【００８６】 ＣＲ(f) ＝Ｅ１(f) −Ｎ１(f) …(22-a) 図８の場合、差分値ＣＲ(f) は、最初に点ｂを境に符号
が反転し、これをもって交点検出とする。さらに、差分
値ＣＲ(f) の算出、符号判定を周波数軸上方に向かって
継続していくと再び符号が反転する交点ｃが現れる。交
差点検出器２１は、これら交点ｂ及びｃの中点ｅを求
め、求めた中点ｅを周辺極大値探索器２２へ出力する。
なお、点ｂ及び点ｃの周波数軸上での中点ｅは窓関数の
谷間の周波数に相当する。

【００８７】周辺極大値探索器２２にも、加算器１４の
出力信号Ｅ１(f) が与えられており、周辺極大値探索器
２２は、(23-a)式に従って、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ
(f)を計算し、その符号を監視する。

【００８８】 ｄｅｆ(f) ＝Ｅ１(f+1) −Ｅ１(f) …(23-a) この(23)式に示す計算は、点ｅ（周波数ｆe ）から上方
に進行させ、符号の反転を監視する。そして、周辺極大
値探索器２２は、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ(f) の符号
が反転するとき、信号Ｅ１(f) を極大値と判定する。図
８では、点ｄが極大値として判定される。

【００８９】以上のようにして、点ｂ及び点ｃを頂点と
し、その中点ｅを谷間とした窓関数を作成することがで
きる。この窓関数は、(24-a)式に示す係数Ｗ(f) をもつ
ものとする。

【００９０】 ｗ(f) ＝１．０−（ｆ−ｆｂ）／（ｆｅ−ｆｂ） ｆｂ≦ｆ≦ｆｅ ｗ(f) ＝（ｆ−ｆｅ）／（ｆｃ−ｆｅ） ｆｅ＜ｆ≦ｆｃ ｗ(f) ＝１．０ ｆａ＜ｆ≦ｆｂ及びｆｃ＜ｆ≦ｆｄ …(24-a) カウンタ２３は、以上のように１つの窓関数が作成され
たときにそのことを表す情報が与えられ、カウンタ２３
は、１つの窓関数が作成されると１だけ加算するもので
ある。

【００９１】以上のようにして、パワー最大値周波数探
索器２０が検出した最大パワー周波数点ａを基準とした
窓関数が作成されると、点ｄを最大パワー周波数点ａと
入れ替えて、これを最大値とみなして、点ｄから周波数
軸上方で再び同様の処理を交差点検出器２１及び周辺極
大値探索器２２は繰返す。このような交差点検出器２１
及び周辺極大値探索器２２を中心とした窓関数の作成処
理は、カウンタ２３の計数値が所望の窓関数の個数に達
するまで繰り返し行われる。

【００９２】なお、窓の頂点で端点にあたる部分では、
頂点と窓関数の谷の特性を折り返して利用する。例え
ば、仮に、点ｄで窓関数の作成を停止するときは、点ｄ
−点ｃ−点ｅの特性を周波数軸上方に折り返しして（鏡
像）用いる。

【００９３】また、最大値パワー周波数ｆmax （点ａ）
から周波数軸下方への処理も、処理の方向が周波数軸上
で上方から下方に進行することを除けば、全く同様な処
理が行なわれる。

【００９４】ここで、最大値パワー周波数ｆmax （点
ａ）を中心に周波数上方及び下方にそれぞれ２個の窓関
数を作成するようにしているので、図９に示すように、
ナイキスト周波数より小さい範囲でも、窓関数が作成さ
れない範囲が形成される。すなわち、係数０．０の周波
数範囲が形成される。

【００９５】適応窓関数発生部１９は、以上のようにし
て、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の内容に応じて
適応的に作成した窓関数（窓関数係数Ｗ(f) ）をスペク
トル修正部１８に与える。

【００９６】スペクトル修正部１８には、加算器１４の
出力信号Ｅ１(f) と加算器１３の出力信号Ｅ２(f) も入
力されており、スペクトル修正部１８はまず、雑音消去
所望周波数全体に渡って、(25)式に示すスペクトル信号
Ｅ３(f) を計算し、このスペクトル信号Ｅ３(f) の値が
信号Ｅ２(f) 以上の周波数ではその値Ｅ３(f) を出力値
とし、計算されたスペクトル信号Ｅ３(f) の値が信号Ｅ
２(f) より小さい周波数ではその値Ｅ３(f) を値Ｅ２
(f) に置き換えて出力値とし、このようにしてスペクト
ル修正が施されたスペクトル信号Ｅ３(f) をスイッチ１
７の入力端子ｃに与える。

【００９７】 Ｅ３(f) ＝Ｗ(f) ・Ｅ１(f) …(25) ここで、計算されたスペクトル信号Ｅ３(f) の値が信号
Ｅ２(f) より小さい周波数ではその値Ｅ３(f) を値Ｅ２
(f) に置き換えて出力値とするようにしたのは、スペク
トル成分が完全に０になるのを防ぎ、最終的に再現され
る音の自然性を確保するためである。

【００９８】図１０は、図８に示す信号群が適応窓関数
発生部１９に入力された場合におけるスペクトル修正部
１８の出力スペクトル信号Ｅ３(f) を示している。この
スペクトル信号Ｅ３(f) は、雑音なし音声信号のスペク
トルに類似している。また、点ｆより上方のピークを有
する点ｉ近傍の周波数成分は、窓関数の作成個数の制限
により、窓関数係数が０．０に押さえられている周波数
成分であるため、スペクトル修正部１８からの出力信号
Ｅ３(f) は小さく押さえられている。

【００９９】スイッチ１７は、周波数軸信号種別判定部
３０からの信号を制御信号として受けて、雑音期間
（「音声なし」期間）では単純減衰部１６からの出力信
号を選択し、有声音についての「音声あり」期間ではス
ペクトル修正部１８からの出力信号を選択し、無声音に
ついての「音声あり」期間では加算器１４からの出力信
号を選択して逆ＦＦＴ演算器２５に与えるものである。

【０１００】逆ＦＦＴ演算器２５は、スイッチ１７から
与えられた周波数領域の信号を時間軸の信号に変換して
窓関数オーバラップ処理部２４に与えるものである。

【０１０１】窓関数オーバラップ処理部２４は、上述し
た窓関数処理部３での影響を打ち消すように、入力信号
をフレーム間でオーバラップさせ、音声信号の自然性を
再現するための処理を行ない、処理後の信号をデジタル
／アナログ変換器（以下、Ｄ／Ａ変換器と呼ぶ）２６に
出力するものである。例えば、２つのフレーム間で５０
％のオーバラップを施すようにすれば良いが、オーバラ
ップ率はこれに限定されるものではない。

【０１０２】Ｄ／Ａ変換器２６は、入力されたデジタル
信号をアナログ信号に変換して、出力端子２７を介し
て、次段の音声信号処理回路（例えば音声通信処理回
路）に出力するものである。

【０１０３】（Ａ−２）第１の実施形態の動作 次に、以上のように機能する各部から構成されている第
１の実施形態の背景雑音消去装置の動作を説明する。当
該背景雑音消去装置に対して、最初に、背景雑音Ｎ(t)
だけが入力され、その後に、音声Ｓ(t) 及び背景雑音Ｎ
(t) が混在して入力されるとして、説明を行なう。ま
た、スイッチ５は、装置の立上り時に出力端子ｅの選択
状態にあり、スイッチ１７は、装置の立上り時に入力端
子ａの選択状態にあるとして説明を行なう。

【０１０４】最初の雑音期間において、マイクロホン１
が捕捉して電気信号に変換した入力信号Ｎ(t) は、Ａ／
Ｄ変換器２において、デジタル信号に変換された後、窓
関数処理部３に与えられる。

【０１０５】Ａ／Ｄ変換器２から窓関数処理部３に与え
られた信号は、予め定められたフレーム長毎に窓関数演
算が施されてＦＦＴ演算器４に与えられ、ＦＦＴ演算器
４において、入力された時間領域の信号ｘ(k) がフレー
ム毎に周波数領域の信号（周波数成分）Ｘ(f) に変換さ
れ、背景雑音推定部６、加算器１３、１４、２８、信号
レベル計算部１５、単純減衰部１６及び周波数軸信号種
別判定部３０に与えられる。

【０１０６】周波数軸信号種別判定部３０において、上
述したようにして、ＦＦＴ演算器４からの出力信号ｘ
(f) が音声信号であるものであるか、音声信号である場
合に、有声音か無声音かが判定される。

【０１０７】最初の雑音期間の場合、基本的には「音声
なし」と判定され、スイッチ５は出力端子ｅの選択状態
を継続すると共に、スイッチ１７は入力端子ａの選択状
態を継続する。背景雑音推定部６が、ＦＦＴ演算器４か
らの出力信号Ｘ(f) （この場合Ｎ(f) ）に基づいてフレ
ーム毎に雑音推定して第１及び第２の推定背景雑音信号
Ｎ’(f) 及びＮ”(f) を作成している、この最初の雑音
期間の場合においては基本的には、推定して得た第１の
推定背景雑音信号Ｎ’(f) が、スイッチ５の出力端子ｅ
を介して背景雑音保持部７に与えられて、この背景雑音
保持部７から推定背景雑音信号Ｎ’(f) が各乗算器８、
９に与えられる。なお、推定背景雑音信号Ｎ’(f) は交
差点検出器２１にも与えられるが、スイッチ１７が入力
端子ａを選択しているので、この信号の供給は意味をな
さない。

【０１０８】ところで、最初の雑音期間において、背景
雑音が狭帯域雑音を含む場合には、周波数軸信号種別判
定部３０において、「音声なし」ではなく誤って「音声
あり」と検出されることがある。

【０１０９】このときには、周波数軸信号種別判定部３
０からの制御信号に基づいて、スイッチ５は出力端子ｆ
を選択すると共に、背景雑音推定部６は第２の推背景雑
音信号Ｎ”(f) を出力する。このときには、背景雑音保
持部７が保持している推定背景雑音信号Ｎ’(f) の更新
は実行されない。また、スイッチ５から出力された第２
の推背景雑音信号Ｎ”(f) は加算器２８に与えられる。

【０１１０】加算器２８においては、ＦＦＴ演算器４か
らの出力信号Ｘ(f) （この場合Ｎ(f) ）から第２の推背
景雑音信号Ｎ”(f) が減算されて雑音消去は実行され、
この雑音消去後の信号Ｅ４(f) が狭帯域雑音判定部２９
に与えられる。また、雑音消去前のＦＦＴ演算器４から
の出力信号Ｘ(f) も狭帯域雑音判定部２９に与えられ
る。これら信号Ｅ４(f) 及びＸ(f) と、周波数軸音声検
出器３１からの信号ＭＡＸ(k) 及び周波数ｆmax とに基
づいて、上述した狭帯域雑音判定部２９の判定処理によ
り、狭帯域雑音の存在が判定され、周波数軸信号種別判
定部３０に通知される。

【０１１１】これにより、周波数軸信号種別判定部３０
においては、「音声あり」という今までの判定結果を
「音声なし」（雑音期間）に切替える。このとき、スイ
ッチ５は出力端子ｅの選択状態に切り替わり、スイッチ
１７も入力端子ａの選択状態に切り替わる。

【０１１２】以上のようにして、狭帯域雑音のために誤
って「音声あり」と検出されていても速やかに「音声な
し」に切り替えることができ、狭帯域雑音を含む場合に
も雑音期間を正しく検出することができる。

【０１１３】最初の雑音期間において、背景雑音保持部
７に保持された推定背景雑音信号Ｎ’(f) は上述したよ
うに各乗算器８、９に与えられる。

【０１１４】背景雑音保持部７に保持された推定背景雑
音信号Ｎ’(f) に対して、各乗算器８、９においてそれ
ぞれ、背景雑音の除去度合いを決める背景雑音除去係数
α２、α１が乗算されて、乗算器８、９に対応する加算
器１３、１４に与えられる。なお、乗算器９は、雑音期
間終了時の信号を形成するものとしてのみ機能する。

【０１１５】各加算器１３、１４においては、ＦＦＴ演
算器４からの出力信号Ｘ(f) （ここでは雑音成分だけの
信号（Ｎ(f) ）から、対応する乗算器８、９から与えら
れた、背景雑音除去係数α２、α１が乗算された後の推
定背景雑音信号Ｎ２’(f) 、Ｎ１’(f) を減算して、Ｆ
ＦＴ演算器４からの出力信号Ｘ(f) に対する雑音消去を
行なう。なお、上述したように、雑音期間においては、
スイッチ１７は入力端子ａの選択状態にあるので、加算
器１４は存在しないに等しい。

【０１１６】信号レベル計算部１５においては、まず、
加算器１３からの雑音消去処理後の信号Ｅ２(f) のパワ
ーレベル情報Ｌ２が計算されると共に、ＦＦＴ演算器４
からの雑音消去処理前の信号（雑音期間であるのでＮ
(f) ）のパワーレベル情報Ｌ３が計算され、その後、こ
れら値Ｌ２及びＬ３から、減衰係数γ４が求められて単
純減衰部１６に出力される。

【０１１７】単純減衰部１６においては、ＦＦＴ演算器
４からの雑音消去処理前の信号の周波数成分に減衰係数
γ４が乗算され、これにより、レベルの小さい背景雑音
に係るスペクトル信号γ４・Ｎ(f) が作成され、このス
ペクトル信号γ４・Ｎ(f) が、上述したように、この雑
音期間において選択されているスイッチ１７の入力端子
ａを介して、逆ＦＦＴ演算器２５に与えられる。

【０１１８】ここで、スペクトル信号γ４・Ｎ(f) は、
ＦＦＴ演算器４の出力信号（背景雑音）Ｎ(f) のレベル
を、加算器１３の出力信号Ｅ２(f) のレベルに変換した
ものとなり、しかも、雑音消去処理を受けない信号（処
理によるゆがみがない信号）となっている。

【０１１９】逆ＦＦＴ演算器２５においては、スイッチ
１７を通過した単純減衰部１６からの、歪みのないかつ
レベルの抑制された雑音成分だけを含むスペクトル信号
が時間軸の信号に変換され、さらに、窓関数オーバラッ
プ処理部２４において、窓関数処理部３での影響を打ち
消すようにフレーム間でオーバラップされ、Ｄ／Ａ変換
器２６において、アナログ信号に変換されて、出力端子
２７を介して、次段の音声信号処理回路に出力される。

【０１２０】次に、マイクロホン１に背景雑音Ｎ(t) 及
び音声Ｓ(t) が重畳されて入力されるようになったとき
の動作を説明する。

【０１２１】このときにも、マイクロホン１、Ａ／Ｄ変
換器２、窓関数処理部３及びＦＦＴ演算器４は、雑音期
間と同様に動作する。

【０１２２】ＦＦＴ演算器４からの出力信号Ｘ(f) が与
えられた周波数軸信号種別判定部３０においては、周波
数軸音声検出器３１が上述したように音声信号の存在を
検出する。これにより、スイッチ５が出力端子ｆの選択
状態に変更される。このときには、狭帯域雑音判定部２
９が狭帯域雑音の存在を判定しない限り、その結果、周
波数軸信号種別判定部３０が「音声あり」を「音声な
し」に変更することはない。

【０１２３】従って、「真の音声期間」では、スイッチ
５は出力端子ｆの選択状態を継続し、そのとき、背景雑
音推定部６が出力している推定背景雑音信号Ｎ”(f) が
背景雑音保持部７に入力されることはなく、背景雑音保
持部７は、音声期間を通して、その直前の雑音期間終了
時の推定背景雑音信号Ｎ’(f) を出力する。

【０１２４】また、周波数軸信号種別判定部３０におい
ては、音声期間において、有声、無声判定器３２によっ
て、音声信号が有声音か無声音かが判定される。そし
て、スイッチ１７が、有声音期間において入力端子ｃを
選択し、無声音期間において入力端子ｂを選択するよう
に切り替えられる。

【０１２５】なお、背景雑音保持部７においては、音声
期間の継続期間を監視し、音声期間がｍフレーム継続す
る毎に、背景雑音推定部６に過去の推定背景雑音信号を
与えて、推定動作に用いる推定背景雑音信号をこの過去
のものに変更させ、この音声期間が終了して雑音期間に
なったときにも、背景雑音推定部６が作成した推定背景
雑音信号Ｎ’(f) 及びＮ”(f) が音声信号に乱されたも
のとなっていないようにさせる。

【０１２６】「音声あり」期間においては、各乗算器
８、９から、雑音期間終了時の推定背景雑音信号Ｎ’
(f) に背景雑音除去係数α２、α１が乗算された信号
Ｎ’２(f)、Ｎ’１(f) が対応する加算器１３、１４に
与えられる。

【０１２７】各加算器１３、１４には、ＦＦＴ演算器４
からの音声信号成分Ｓ(f) 及び背景雑音成分Ｎ(f) が重
畳されている出力信号Ｘ(f) が入力されており、各加算
器１３、１４において、この信号Ｘ(f) から、対応する
乗算器８、９の出力信号Ｎ’２(f) 、Ｎ’１(f) を減算
することにより、信号Ｘ(f) の背景雑音成分Ｎ(f) が軽
減された２種類の信号Ｅ２(f) 及びＥ１(f) が形成され
る。ここで、乗算器８に対する背景雑音除去係数α２
が、乗算器９に対する背景雑音除去係数α１より大きい
ので、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の方が加算器
１３からの出力信号Ｅ２(f) より常に大きくなってい
る。

【０１２８】ここで、「音声あり」期間においては、ス
イッチ１７が入力端子ａからの入力信号を選択すること
がないので、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) を利用
する信号レベル計算部１５及び単純減衰部１６は、「音
声あり」期間において存在しないに等しい。

【０１２９】加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) は、ス
イッチ１７の入力端子ｂに入力されている。従って、当
該装置への入力信号に存在する音声信号が無声音の場合
には、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) が、スイッチ
１７で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に与えられること
になる。

【０１３０】また、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f)
、「音声あり」期間で固定化されている背景雑音保持
部７からの推定背景雑音信号Ｎ’(f) は、適応窓関数発
生部１９に与えられ、また、加算器１４からの出力信号
Ｅ１(f) 及び加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) は、ス
ペクトル修正部１８に与えられる。

【０１３１】適応窓関数発生部１９においては、詳述は
避けるが、パワー最大値周波数探索器２０、交差点検出
器２１、周辺極大値探索器２２及びカウンタ２３の上述
した機能により、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) に
適応した窓関数が作成されてスペクトル修正部１８に与
えられる。

【０１３２】そして、スペクトル修正部１８において、
上述したように、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) に
対して、適応窓関数発生部１９が作成した窓関数を用い
た窓関数演算処理が施され、その演算後の信号Ｅ３(f)
において、加算器１３からの出力信号Ｅ２(f) よりレベ
ルが小さい周波数については、信号Ｅ２(f) の値に置き
換え、このようなスペクトル修正後の信号Ｅ３(f) がス
イッチ１７の入力端子ｃに与えられる。従って、当該装
置への入力信号に存在する音声信号が有声音の場合に
は、スペクトル修正部１８からの出力信号Ｅ３(f) が、
スイッチ１７で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に与えら
れることになる。

【０１３３】すなわち、「音声あり」期間においては、
存在する音声信号が有声音の場合には、スペクトル修正
され背景雑音が消去され音声成分が強調された信号が、
スイッチ１７で選択され、存在する音声信号が無声音の
場合には、背景雑音が消去された信号が、スイッチ１７
で選択されて逆ＦＦＴ演算器２５に入力される。

【０１３４】これ以降は、雑音期間と同様にして、逆Ｆ
ＦＴ演算器２５、窓関数オーバラップ処理部２４及びＤ
／Ａ変換器２６による処理が施されて、出力端子２７か
ら出力される。

【０１３５】この後に生じる雑音期間や音声期間の動作
もそれぞれ、上述した雑音期間の動作や音声期間の動作
と同様である。

【０１３６】（Ａ−３）第１の実施形態の効果 上述した第１の実施形態の背景雑音消去装置によれば、
以下の効果を奏することができる。

【０１３７】(1) 谷の深さを疑似する関数を、消去度合
いの大きい雑音消去後の信号Ｅ２(f) にしたので、この
関数を背景雑音の状態に自動的に対応させることがで
き、疑似関数が未知であっても、予め固定の関数を設定
する必要がなく、実用上、良好な音声品質を達成するこ
とができる。

【０１３８】(2) 修復する谷間の数を周波数下方からの
個数限定でなく、周波数特性の最大パワー周波数からの
個数にしたので、音声が自然になり、音声品質を高める
ことができる。

【０１３９】(3) 選択した谷間より周波数軸で上方の谷
間では、窓関数の作成個数の制限を通じて、窓関数係数
を０にするようにしたので、低域の方が周波数パワーが
大きく、高域の方が周波数パワーが小さいという音声の
一般的な性質を反映でき、音声通信等に音感に優れた雑
音消去を実現することができる。

【０１４０】(4) 音声検出器を装備したため、実際に入
力された信号から有声音成分信号、無声音成分信号の判
断を行なうので、実際の装置に実装して十分な背景雑音
消去装置を実現できる。

【０１４１】(5) 狭帯域雑音検出のための加算器２８及
び狭帯域雑音判定部２９を設けて、狭帯域雑音判定を行
ない、音声と狭帯域雑音の区別をつけて背景雑音の推定
を行なうようにしたので、雑音が狭帯域性の雑音である
とき、簡易周波数サブトラクションの処理結果で完全に
狭帯域雑音を除去できずに、周波数の谷間を誤作成する
ための音質劣化をなくすことができる。

【０１４２】（Ｂ）第２の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第２の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１４３】図１１は、第２の実施形態の背景雑音消去
装置の全体構成を示すブロック図であり、第１の実施形
態に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付して
示している。

【０１４４】図１１及び図１の比較から明らかなよう
に、第２の実施形態の背景雑音消去装置は、適応窓関数
発生部１９の内部構成が第１の実施形態とは異なってお
り、適応窓関数発生部１９以外の構成は、第１の実施形
態と同様であり、その説明は省略する。

【０１４５】第２の実施形態の適応窓関数発生部１９
は、パワー最大値周波数探索器２０、ピーク基本周期探
索部３４、小領域最大値探索器３５及びカウンタ２３か
ら構成されている。

【０１４６】第２の実施形態の適応窓関数発生部１９
も、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f) の周波数特性に
応じて、窓関数処理を施すものである。図１２及び図１
３は、第２の実施形態の適応窓関数発生部１９による窓
関数作成方法の説明図であり、適応窓関数発生部１９の
各部の機能をこれら図１２及び図１３をも参照しながら
説明する。

【０１４７】パワー最大値周波数探索器２０は、第１の
実施形態と同様に、加算器１４からの出力信号Ｅ１(f)
について、処理周波数の中で最大のパワーを示す周波数
ｆmax （点ａ）を検索する。そして、最大パワー周波数
ｆmax （点ａの周波数ｆａ）の情報をピーク基本周期探
索部３４に出力する。

【０１４８】ピーク基本周期探索部３４にも、加算器１
４の出力信号Ｅ１(f) が与えられており、ピーク基本周
期探索部３４は、パワー最大値周波数探索器２０で検索
された最大値周波数ｆmax から周波数軸上方に対して、
以下のようにして極大値を検索する。まず、(26)式に従
って、信号Ｅ１(f) の傾きｄｅｆ３(f) を計算し、その
後、符号反転を監視して極大値を検出する。

【０１４９】 ｄｅｆ３(f) ＝Ｅ１(f+1) −Ｅ１(f) …(26) 傾きｄｅｆ３(f) が０又は負のときには、極大値検索を
さらに周波数軸上方に向かわせ、傾きｄｅｆ３(f) が正
になったとき以降に、極大値検出を開始し、再び、傾き
が負に変化した周波数を極大値とする。

【０１５０】図１２の場合、点ａ〜点ｅ間では極大値の
検索は行なわれず、極大値は点ｅから点ｄに向かいなが
ら計算される。図１２の場合、点ｄが極大値（第２の最
大パワー周波数ｆmax2＝ｆｄ）として検出される。

【０１５１】ピーク基本周期探索部３４は、次に、(27)
式に示すピーク間周波数幅ＳＢを求める。以後、この周
波数幅ＳＢを基準幅として、極大値の検出を行なう。

【０１５２】 ＳＢ＝ｆmax2−ｆmax ＝ｆｄ−ｆａ …(27) また、ピーク基本周期探索部３４は基本周期部分での窓
関数を作成する。すなわち、最大パワー周波数ｆmax の
周波数上下にそれぞれΔ１／２の幅をもち、最大パワー
周波数ｆmax （点ａ）及び第２の最大パワー周波数ｆma
x2（点ｄ）の中点周波数を最下点（点ｅ；周波数ｆｅ）
とする図１３に示すような窓関数を計算する。今、周波
数幅Δ１を２・ｑで表すと、ピーク基本周期探索部３４
は、最大パワー周波数ｆmax （＝ｆａ）側の傾斜部で
は、(28)式で表される窓関数係数Ｗ(f) を有し、第２の
最大パワー周波数ｆmax2（＝ｆｄ）側の傾斜部では、(2
9)式で表される窓関数係数Ｗ(f) を有する窓関数を形成
して、小領域最大値探索器３５を経由してスペクトル修
正部１８に出力する。

【０１５３】 Ｗ(f) ＝−（ｆ−ｆｅ）／｛ｆｅ−（ｆａ＋ｑ）｝ …(28) Ｗ(f) ＝（ｆ−ｆｅ）／｛（ｆｄ−ｑ）−ｆｅ｝ …(29) なお、中点ｅの周波数ｆｅを中心として窓関数が対称的
であるので、(30)式が成立し、そのため、(29)式の窓関
数係数Ｗ(f) を、(31)式によって計算するようにしても
良い。

【０１５４】 −１／｛（ｆｄ−ｑ）−ｆｅ｝＝１／｛ｆｅ−（ｆａ＋ｑ）｝ …(30) Ｗ(f) ＝（ｆ−ｆｅ）／｛ｆｅ−（ｆａ＋ｑ）｝ …(31) ここで、所定の周波数幅Δ１は例えば１０Hzである。周
波数幅Δ１の余裕を持たせるようにしたのは、音声信号
成分のスペクトルの広がりに対応するためである。

【０１５５】ピーク基本周期探索部３４での窓関数作成
を終了すると、第２のピーク最大周波数ｆmax2は小領域
最大値探索器３５に出力される。小領域最大値探索器３
５は、第２の最大パワー周波数ｆmax2を新たな最大パワ
ー周波数ｆmax として置き換えると共に、この置き換え
られた最大パワー周波数ｆmax を基点とした周波数軸上
方での範囲ＳＢ−Δ〜ＳＢ＋Δ内でのみ新たな第２の最
大パワー周波数（ここではｆmax3で表す）を検出する。
ここで、Δはスペクトルのピーク周期のばらつきを吸収
するための定数であり、例えば、Δ＝１０Hzに選定でき
るが、これに限定するものではない。

【０１５６】このようにして新たな探索小領域につい
て、最大パワー周波数ｆmax （＝ｆmax2）と第２の最大
パワー周波数ｆmax3が得られると、小領域最大値探索器
３５は、パワー最大値周波数探索器２０と同様にして、
これら２個の最大値パワー周波数ｆmax 及びｆmax3に基
づいて、窓関数を作成し、得られた窓関数係数をスペク
トル修正器１８に出力する。

【０１５７】カウンタ２３は、小領域最大値探索器３５
が窓関数を作成する毎にカウント値を１だけ増加させ
る。このカウンタ２３のカウント値が予め定めた個数
（例えば２個）に達するまで、小領域最大値探索器３５
は、上述した処理を繰返す。

【０１５８】パワー最大値周波数探索器２０が検出した
最大パワー周波数ｆmax より、周波数軸で下方への方向
に対しても、処理の方向が周波数軸上で逆であることを
除けば、ピーク基本周期探索器３４及び小領域最大値探
索器３５は、上述したと同様な窓関数作成処理を行な
う。

【０１５９】以上のように、第２の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１６０】これに加えて、第２の実施形態によれば、
適応窓関数発生部において、周波数領域で最大値を示す
周波数を検索するパワー最大値周波数探索器を設けて、
最大パワー周波数と第２の最大パワー周波数を求め、ピ
ーク基本周期探索器で基本部分の窓関数を発生すると共
に基本探索周期を決め、また、第２回目以後の窓関数を
求めるための小領域最大値探索器を設けて、第２回目以
後は上記で定めた基本探索周期に対して多少の余裕を持
たせた区間に限定して最大値を求め、その求めた最大値
までを小領域での窓関数幅として窓関数を作成するよう
にしたので、窓関数作成時の演算処理工程を節約でき、
適応窓関数発生部におけるソフトウエア、ハードウエア
規模の縮小が期待できる。

【０１６１】（Ｃ）第３の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第３の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１６２】図１４は、第３の実施形態の背景雑音消去
装置の全体構成を示すブロック図であり、第１の実施形
態に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付して
示している。

【０１６３】図１４及び図１の比較から明らかなよう
に、第３の実施形態の背景雑音消去装置は、狭帯域雑音
判定部２９からは判定情報を周波数軸信号種別判定部３
０に与えず、狭帯域雑音判定部２９からの判定情報をス
ペクトル修正部１８に与えるようにしている点、並び
に、狭帯域雑音判定部２９及びスペクトル修正部１８の
内部処理が第１の実施形態と異なっており、その他は第
１の実施形態と同様であるので、その説明は省略する。

【０１６４】周波数軸信号種別判定部３０による判定結
果が有声音、無声音を問わずに「音声あり」であれば、
スイッチ５は出力端子ｆを選択する。なお、無声音であ
ったために、スイッチ５が出力端子ｆを選択した場合
は、後述するように狭帯域雑音判定部２９からの判定情
報を利用したスペクトル修正部１８からの出力信号Ｅ３
(f) がスイッチ１７で選択されないので、この第３の実
施形態の場合、スイッチ５における出力端子ｆの選択は
意味を有していない。

【０１６５】すなわち、この第３の実施形態は、狭帯域
雑音を含む背景雑音の場合のほとんどが「有声音の音声
信号」と検出されることを前提としており、また、音声
信号に狭帯域雑音が重畳されている場合のほとんども
「有声音の音声信号」と検出されることを前提としてい
る。

【０１６６】スイッチ５が出力端子ｆを選択したときに
は、第１の実施形態と同様に、背景雑音推定部６から出
力された推定背景雑音信号Ｎ”(f) は加算器２８に与え
られ、加算器２８において、この推定背景雑音信号Ｎ”
(f) を用いたＦＦＴ演算器４からの出力信号Ｘ(f) に対
する雑音消去が行なわれ、雑音消去後の信号Ｅ４(f)が
狭帯域雑音判定部２９に与えられる。

【０１６７】狭帯域雑音判定部２９は、全周波数ｓｆ〜
ｅｆに渡って、加算器２８からの出力信号Ｅ４(f) にお
ける全ての極大値周波数ＭＡＸ２＿Ｅ４(k) を求める。
なお、周波数軸信号種別判定部３０からの最大値周波数
ｆmax は得られた極大値周波数ＭＡＸ２＿Ｅ４(k) から
除く。

【０１６８】すなわち、(32)式及び(33)式に示すサンプ
ル点が隣合う、信号Ｅ４(f) の２種類の傾きｄｅｆ＿２
(f) 及びｄｅｆ＿２２(f) を求め、高周波数側の傾きｄ
ｅｆ＿２(f) が負で低周波数側の傾きｄｅｆ＿２２(f)
が０以上のときにその周波数ｆを極大値周波数ＭＡＸ２
＿Ｅ４(k) と判定する。

【０１６９】 ｄｅｆ ２(f) ＝Ｅ４(f+1) −Ｅ４(f) …(32) ｄｅｆ ２２(f) ＝Ｅ４(f) −Ｅ４(f-1) …(33) 極大値周波数ＭＡＸ２＿Ｅ４(k) は、最大値周波数ｆma
x と異なり複数存在するので、より詳細な記述として
は、ＭＡＸ２＿Ｅ４（ｆi ，ｋ）（ｉは１〜ｎ；ｎは装
置が許容している極大値の最大個数）であるが、以下で
は、簡単に、ＭＡＸ２＿Ｅ４（ｆi ）と記す。

【０１７０】図１５は、得られた極大値周波数ＭＡＸ２
＿Ｅ４（ｆi ）のうち、狭帯域雑音に関する周波数ＮＡ
ＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）を検出する方法の説明図である。

【０１７１】狭帯域雑音判定部２９は、検出した全ての
極大値周波数ＭＡＸ２＿Ｅ４（ｆi）に関し、そのピー
ク値ＭＡＸ２＿Ｅ４（ｆi ）と、Ｎ(f)が定められた閾
値ＮＡＬＬＯＷより大きい周波数を、狭帯域雑音に係る
周波数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）として検出し、この周
波数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）をスペクトル修正部１８
に出力する。

【０１７２】図１５の例では、最大値周波数を除いた５
個の極大値周波数のうち、点ｇに係る極大値周波数が狭
帯域雑音に係る周波数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）として
検出される。

【０１７３】スペクトル修正部１８は、狭帯域雑音に係
る周波数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）を周波数成分として
含む窓関数の部分のゲイン（窓関数係数）を低下させ
る。すなわち、スペクトル修正部１８においては、適応
窓関数発生部１９が第１の実施形態で説明したように形
成した窓関数（窓関数係数Ｗ(f) ）のうち、狭帯域雑音
に係る周波数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）を周波数成分と
して含む窓関数の部分に対しては、(34)式に示すよう
に、減衰係数γ５（例えば０．１；これに限定されるも
のではない）を乗算して、ゲインを小さくさせた窓関数
（窓関数係数Ｎ＿Ｗ(f) ）に変換する。

【０１７４】 Ｎ＿Ｗ(f) ＝γ５・Ｗ(f) …(34) 図１６は、適応窓関数発生部１９が作成した窓関数に対
して、スペクトル修正部１８が、狭帯域雑音に係る周波
数ＮＡＬＬＯＷ＿ｆ（ｆi ）の情報に基づいて、修正処
理した後の全体の窓関数を示したものであり、上述した
図１５に対応しているものである。

【０１７５】その後、スペクトル修正部１８は、加算器
１４の出力信号Ｅ１(f) に対して、一部がＮ＿Ｗ(f) に
修正された窓関数Ｗ(f) を用いて、そのスペクトルを修
正し、そのスペクトル修正後の信号Ｅ３(f) を、スイッ
チ１７の有声音に係る入力端子ｃに与える。

【０１７６】従って、Ｎ＿Ｗ(f) に修正された窓関数Ｗ
(f) の部分に対応した出力信号Ｅ１(f) の帯域について
は、(35)式に従って、スペクトル修正信号Ｅ３(f) が形
成されることになる。

【０１７７】 Ｅ３(f) ＝Ｎ＿Ｗ(f) ・Ｅ１(f) ＝γ５・Ｗ(f) ・Ｅ１(f) …(35) 図１７は、このような第３の実施形態のスペクトル修正
部１８の出力信号例を示す説明図である。

【０１７８】以上のような狭帯域雑音判定部２９及びス
ペクトル修正部１８の処理により、スペクトル修正部１
８からの出力信号Ｅ３(f) は、当該装置への入力信号に
狭帯域雑音が含まれていてもそれを除去したものとな
る。例えば、当該装置への入力信号が狭帯域雑音、通常
雑音及び音声の重畳信号であっても、スペクトル修正部
１８からの出力信号Ｅ３(f) は、通常雑音が加算器１４
で除去され、狭帯域雑音がスペクトル修正部１８で除去
された音声が強調された信号となる。

【０１７９】なお、スペクトル修正部１８に加算器１３
の出力信号Ｅ２(f) を入力させて、第１の実施形態の場
合と同様に、スペクトル修正部１８からの出力信号Ｅ３
(f)のレベルが低くなり過ぎることを押さえるようにし
ても良い。

【０１８０】以上のように、第３の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１８１】これに加えて、第３の実施形態によれば、
狭帯域雑音判定部が狭帯域雑音周波数を判定してスペク
トル修正部に判定結果を出力し、スペクトル修正部が、
狭帯域雑音周波数を含む窓関数部分のゲインを小に修正
した窓関数を作成し直し、すなわち、音声と狭帯域雑音
の区別をつけて窓関数を作成し直してスペクトル修正す
るようにしたので、狭帯域性の雑音と音声信号が混在す
るときであっても、狭帯域性雑音を効果的に抑圧し得る
という効果を奏することができる。

【０１８２】（Ｄ）第４の実施形態 次に、本発明による背景雑音消去装置の第４の実施形態
を図面を参照しながら詳述する。

【０１８３】図１８は、第４の実施形態の背景雑音消去
装置の全体構成を示すブロック図であり、第１、第２及
び第３の実施形態に係る図１、図１１、図１４との同
一、対応部分には同一符号を付して示している。

【０１８４】この第４の実施形態に係る図１８を、図
１、図１１、図１４と比較することで明らかなように、
第４の実施形態の背景雑音消去装置は、第１の実施形態
の適応窓関数発生部１９に代えて、第２の実施形態で説
明した適応窓関数発生部１９を設けた点、及び、第１の
実施形態の狭帯域雑音の検出、消去構成に代えて、第３
の実施形態の狭帯域雑音の検出、消去構成を適用してい
る点が、第１の実施形態と異なっている。

【０１８５】従って、第４の実施形態の全ての構成要素
の機能説明は既に終了しているので、その説明は省略す
る。

【０１８６】以上のように、第４の実施形態の背景雑音
消去装置も、全体構成及び動作は、第１の実施形態と同
様であるので、第１の実施形態と同様な効果を奏するこ
とができる。

【０１８７】また、第４の実施形態によれば、これに加
えて、第２の実施形態で説明した適応窓関数発生部１９
を設けたことによる第２の実施形態と同様な効果を奏す
ることができ、第３の実施形態で説明した狭帯域雑音の
検出、消去構成を適用したことによる第３の実施形態と
同様な効果を奏することができる。

【０１８８】（Ｅ）他の実施形態 なお、上記各実施形態の説明においても、種々変形した
実施形態の説明を行なったが、本発明は、上記各実施形
態に限定されるものでなく、上述した変形した実施形態
以外の他の実施形態も許容するものである。そのうちの
いくつかを例示すると以下の通りである。

【０１８９】時間軸上の信号と周波数軸上の信号間の変
換をＦＦＴ、逆ＦＦＴ演算以外で行なうものであっても
良い。

【０１９０】有声音期間と無声音期間と雑音期間とで出
力信号の処理系を切り替えるためのスイッチの介在位置
は、上記実施形態のものに限定されるものではない。

【０１９１】音声の有無や、有音無音判定等に用いる差
における引かれる値及び引く値を逆にしたり、音声の有
無や、有音無音判定等に用いる比の分母分子を逆にして
も良いことは勿論である。この場合、閾値等も変化し、
その大小関係と判定結果等も逆になる。また、信号種別
判定部が時間軸の信号（Ａ／Ｄ変換器の出力信号）に基
づいて検出動作するものであっても良い。この場合に
も、狭帯域雑音判定部は周波数軸の信号を処理するよう
にしておけば良い。

【０１９２】上記各実施形態においては、適応窓関数発
生部が発生する窓関数が単調な直線関数であるものを示
したが、窓関数に公知のハミング窓等を用いることもで
きる。また、適応窓関数発生部に、ＦＦＴ演算器からの
信号を入力して窓関数を発生させるようにしても良い。
また、適応窓関数発生部が発生する窓関数部分（台形形
状部分）の個数を外部から変更し得るようにしても良
い。

【０１９３】本発明の背景雑音消去装置は、音声通信装
置の音声入力手段に適用することを意図してなされたも
のであるが、他の装置の音声入力手段に適用できること
は勿論である。

【０１９４】

【発明の効果】以上のように、本発明の背景雑音消去装
置によれば、狭帯域雑音を検出して雑音消去特性を切り
替える構成を設けたので、狭帯域雑音が含まれていても
雑音消去を適切に実行できるようになる。

【０１９５】また、本発明の背景雑音消去装置によれ
ば、入力された音響信号に存在する音声信号が有声音か
無声音かによって、雑音消去特性が異なる出力信号を選
択すると共に、有声音を有する音響信号に対する減衰特
性の谷間の深さを規制する窓関数を入力音響信号の内容
によって適応的に変化させるようにしたので、出力信号
における音感、音質を従来より高めることができる適切
な背景雑音消去を実行できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】従来技術の概略構成を示すブロック図である。

【図３】従来技術の動作説明に用いるスペクトル図であ
る。

【図４】図１の周波数軸信号種別判定部の動作説明図
（その１）である。

【図５】図１の周波数軸信号種別判定部の動作説明図
（その２）である。

【図６】図１の狭帯域雑音判定部の動作説明図（その
１）である。

【図７】図１の狭帯域雑音判定部の動作説明図（その
２）である。

【図８】図１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法の説
明図（その１）である。

【図９】図１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法の説
明図（その２）である。

【図１０】図１のスペクトル修正部の出力信号例を示す
説明図である。

【図１１】第２の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図１２】図１１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法
の説明図（その１）である。

【図１３】図１１の適応窓関数発生部の窓関数作成方法
の説明図（その２）である。

【図１４】第３の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図１５】図１４の狭帯域雑音検出部の検出方法の説明
図である。

【図１６】図１４のスペクトル修正部による修正後の窓
関数例を示す説明図である。

【図１７】図１４のスペクトル修正部の出力信号例を示
す説明図である。

【図１８】第４の実施形態の構成を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

１…マイクロホン、２…Ａ／Ｄ変換器、３…窓関数処理
部、４…ＦＦＴ演算器、５、１７、２８…スイッチ、６
…背景雑音推定部、７…背景雑音保持部、８、９…乗算
器、１３、１４…加算器、１５…信号レベル計算部、１
６…単純減衰部、１８…スペクトル修正部、１９…適応
窓関数発生部、２０…パワー最大値周波数探索器、２１
…交差点検出器、２２…周辺極大値探索器、２３…カウ
ンタ、２４…窓関数オーバラップ、２５…逆ＦＦＴ演算
器、２６…Ｄ／Ａ変換器、２９…狭帯域雑音判定部、３
０…周波数軸信号種別判定部、３１…周波数軸音声検出
器、３２…有声、無声判定器、３４…ピーク基本周期探
索器、３５…小領域最大値探索器。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｂ 15/00 Ｇ１０Ｌ 9/00 Ｃ 17/00 Ｄ

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 時間軸上の入力音響信号を周波数軸上の
   信号に変換する時間軸／周波数軸変換手段と、 入力音響信号が背景雑音だけか、入力音響信号が音声信
   号を含むかを判別するとともに、上記周波数軸上の音響
   信号の最大ピークパワーと最大ピークパワーを示すパワ
   ー最大値周波数を認識する第１の信号種別判定手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号に基づいて、入力音響信号に追従しながら背
   景雑音を推定した推定雑音信号を形成する狭帯域雑音検
   出用背景雑音推定出力手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号から、上記推定雑音信号を、上記第１の信号
   種別判定手段による判定結果が音声ありのときに減じる
   狭帯域雑音検出用雑音消去演算手段と、上記第１の信号種別判定手段により認識されたパワー最
   大値周波数における上記狭帯域雑音検出用雑音消去演算
   手段による雑音処理後の信号のパワーと上記第１の信号
   種別判定手段により認識された周波数軸上の音響信号の
   最大ピークパワーとの差分と所定の閾値とを比較して、
   上記 入力音響信号に狭帯域雑音の有無、又は、狭帯域雑
   音の周波数領域を検出する狭帯域雑音判定手段とを有
   し、上 記狭帯域雑音判定手段の判定結果が狭帯域雑音ありの
   場合に、上記第１の信号種別判定手段の音声ありの検出
   結果を音声なしに切り替えて、当該装置からの出力信号
   における雑音消去特性を変化させることを特徴とする背
   景雑音消去装置。
2. 【請求項２】 上記第１の信号種別判定手段が、入力音
   響信号が背景雑音だけか、入力音響信号が音声信号を含
   むか、音声信号を含む場合に有声音か無声音かを判別す
   るものであり、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号に基づいて、入力音響信号に追従しながら背
   景雑音を推定した推定雑音信号を形成すると共に、入力
   音響信号が音声信号を含むときに、音声信号が含まれる
   直前の推定雑音信号を繰返し出力する背景雑音推定出力
   手段と、 少なくとも入力音響信号が音声信号を含むときに、当該
   背景雑音推定出力手段からの推定雑音信号に第１の係数
   を乗算する第１の乗算手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号から、第１の係数が乗算された推定雑音信号
   を減じる第１の雑音消去演算手段と、 この第１の雑音消去演算手段からの出力信号又は上記時
   間軸／周波数軸変換手段からの出力信号の周波数特性に
   応じて、窓関数を作成する適応窓関数発生手段と、 上記第１の雑音消去演算手段からの出力信号のスペクト
   ルを、上記適応窓関数発生手段が作成した窓関数に応じ
   て修正するスペクトル修正手段と、 入力音響信号に有声音の音声信号があるときに、上記ス
   ペクトル修正手段からの出力信号を選択し、入力音響信
   号に無声音の音声信号があるときに、上記第１の雑音消
   去演算手段からの出力信号を選択する雑音消去信号選択
   手段と、 この雑音消去信号選択手段で選択された周波数軸上の信
   号を時間軸上の信号に変換する周波数軸／時間軸変換手
   段とをさらに有し、 上記スペクトル修正手段は、上記適応窓関数発生手段が
   作成した窓関数における上記狭帯域雑音判定手段によっ
   て判定された狭帯域雑音の周波数成分のゲインを減少さ
   せた後、スペクトル修正を行なうことを特徴とする請求
   項１に記載の背景雑音消去装置。
3. 【請求項３】 時間軸上の入力音響信号を周波数軸上の
   信号に変換する時間軸／周波数軸変換手段と、 入力音響信号が背景雑音だけか、入力音響信号が音声信
   号を含むか、音声信号を含む場合に有声音か無声音かを
   判別する第２の信号種別判定手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号に基づいて、入力音響信号に追従しながら背
   景雑音を推定した推定雑音信号を形成すると共に、入力
   音響信号が音声信号を含むときに、音声信号が含まれる
   直前の推定雑音信号を繰返し出力する背景雑音推定出力
   手段と、 少なくとも入力音響信号が音声信号を含むときに、当該
   背景雑音推定出力手段からの推定雑音信号に第１の係数
   を乗算する第１の乗算手段と、 上記時間軸／周波数軸変換手段で変換された周波数軸上
   の音響信号から、第１の係数が乗算された推定雑音信号
   を減じる第１の雑音消去演算手段と、 この第１の雑音消去演算手段からの出力信号又は上記時
   間軸／周波数軸変換手段からの出力信号の周波数特性に
   応じて、窓関数を作成する適応窓関数発生手段と、 上記第１の雑音消去演算手段からの出力信号のスペクト
   ルを、上記適応窓関数発生手段が作成した窓関数に応じ
   て修正するスペクトル修正手段と、 入力音響信号に有声音の音声信号があるときに、上記ス
   ペクトル修正手段からの出力信号を選択し、入力音響信
   号に無声音の音声信号があるときに、上記第１の雑音消
   去演算手段からの出力信号を選択する雑音消去信号選択
   手段と、 この雑音消去信号選択手段で選択された周波数軸上の信
   号を時間軸上の信号に変換する周波数軸／時間軸変換手
   段とを備えることを特徴とする背景雑音消去装置。
4. 【請求項４】 少なくとも入力音響信号が背景雑音だけ
   を含むときに、上記背景雑音推定出力手段からの推定雑
   音信号に、第１の係数より大きな第２の係数を乗算する
   第２の乗算手段と、 変換された周波数軸上の音響信号から、第２の係数が乗
   算された推定雑音信号を減じる第２の雑音消去演算手段
   と、 この第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理前後の
   信号レベルの関係に応じて、変換された周波数軸上の音
   響信号を音質を変化させずに減衰させる無歪減衰手段と
   をさらに備えると共に、 上記雑音消去信号選択手段が、入力音響信号が背景雑音
   だけを含むときに、上記無歪減衰手段からの出力信号を
   選択することを特徴とする請求項２又は３に記載の背景
   雑音消去装置。
5. 【請求項５】 上記第１又は第２の信号種別判定手段
   が、 上記背景雑音推定出力手段からの推定背景雑音信号の周
   波数軸でのパワー平均値と、上記時間軸／周波数軸変換
   手段で変換された周波数軸上の音響信号のパワー平均値
   の差又は比でなる平均値間関係値を第１の閾値と比較し
   て音声の有無を検出する周波数軸音声検出器と、 音声ありの場合において、上記平均値間関係値と第２の
   閾値との大小関係、及び、周波数軸での最大値と推定背
   景雑音信号のパワー比と第３の閾値との大小関係に応じ
   て、有声音か無声音かを判定する有声、無声判定器とを
   有することを特徴とする請求項２又は３に記載の背景雑
   音消去装置。
6. 【請求項６】 上記適応窓関数発生手段は、 当該適応窓関数発生手段への入力信号の最大ピークパワ
   ーをとるパワー最大値周波数を検索するパワー最大値周
   波数探索器と、 当該適応窓関数発生手段への入力信号のレベルと、上記
   背景雑音推定出力手段から出力された推定雑音信号のレ
   ベルとが交差する交点周波数を求める交差点検出器と、 パワー最大値周波数近傍の極大値を持つ周波数を検出す
   る周辺極大値探索器とを有し、 求めた極大値周波数、パワー最大値周波数及び交点周波
   数に基づいて、上記スペクトル修正手段に出力する窓関
   数を作成することを特徴とする請求項２又は３に記載の
   背景雑音消去装置。
7. 【請求項７】 上記適応窓関数発生手段は、 当該適応窓関数発生手段への入力信号の最大ピークパワ
   ーをとるパワー最大値周波数を検索するパワー最大値周
   波数探索器と、 パワー最大値周波数を基準として周波数のピーク間の基
   本幅を計算するピーク基本周期探索器と、 求めたピーク間基本幅ずつずれた小領域におけるピーク
   周波数を検索する小領域最大値探索器とを有し、 求めたパワー最大値周波数及び小領域内ピーク周波数に
   基づいて、上記スペクトル修正手段に出力する窓関数を
   作成することを特徴とする請求項２又は３に記載の背景
   雑音消去装置。
8. 【請求項８】 上記適応窓関数発生手段は、窓関数にお
   ける台形形状の窓関数部分の個数を、パワー最大値周波
   数を中心とした周波数の上方及び下方にそれぞれ所定個
   数に制限して作成させる窓関数部分作成個数制限部をさ
   らに有することを特徴とする請求項６又は７に記載の背
   景雑音消去装置。
9. 【請求項９】 周波数の上方に所定個数を越えた周波数
   領域における窓関数のゲインを０に選定していることを
   特徴とする請求項８に記載の背景雑音消去装置。
10. 【請求項１０】 上記スペクトル修正手段は、上記窓関
    数発生手段からの窓関数に応じて修正した後の信号にお
    ける谷間の深さが過度に小さくなったときに、その過度
    に小さくなった部分を所定レベルまで持ち上げて出力す
    ることを特徴とする請求項２又は３に記載の背景雑音消
    去装置。
11. 【請求項１１】 上記スペクトル修正手段は、上記窓関
    数発生手段からの窓関数に応じて修正した後の信号レベ
    ルが、上記第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理
    後の信号レベルより小さくなった周波数部分を、谷間の
    深さが過度に小さくなった周波数部分と捕らえて、上記
    第２の雑音消去演算手段による雑音消去処理後の信号に
    置き換えることを特徴とする請求項１０に記載の背景雑
    音消去装置。