JP3454190B2 - 雑音抑圧装置および方法 - Google Patents
雑音抑圧装置および方法Info
- Publication number
- JP3454190B2 JP3454190B2 JP16224099A JP16224099A JP3454190B2 JP 3454190 B2 JP3454190 B2 JP 3454190B2 JP 16224099 A JP16224099 A JP 16224099A JP 16224099 A JP16224099 A JP 16224099A JP 3454190 B2 JP3454190 B2 JP 3454190B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- noise
- spectrum
- auditory
- weight
- input signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 230000001629 suppression Effects 0.000 title claims description 78
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 26
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 298
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 22
- 238000004260 weight control Methods 0.000 claims description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 4
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000005534 acoustic noise Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
- G10L21/0264—Noise filtering characterised by the type of parameter measurement, e.g. correlation techniques, zero crossing techniques or predictive techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
- Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、種々の雑音環境下
で用いられる音声通信システムや音声認識システム等に
おいて、目的信号以外の雑音を抑圧する、雑音抑圧装置
に関するものである。
で用いられる音声通信システムや音声認識システム等に
おいて、目的信号以外の雑音を抑圧する、雑音抑圧装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号に重畳した雑音などの目的外信
号を抑圧する雑音抑圧装置として、例えば特開平９−２
１２１９６号公報に開示されている。これは、文献 (St
even F. Boll,''Suppression of Acoustic noise in sp
eech using spectral subtraction''，IEEE Trans. ASS
P, Vol.ASSP-27, No.2, April 1979)に示す振幅スペク
トルに着目した、いわゆるスペクトルサブトラクション
方法を基本とするものである。
号を抑圧する雑音抑圧装置として、例えば特開平９−２
１２１９６号公報に開示されている。これは、文献 (St
even F. Boll,''Suppression of Acoustic noise in sp
eech using spectral subtraction''，IEEE Trans. ASS
P, Vol.ASSP-27, No.2, April 1979)に示す振幅スペク
トルに着目した、いわゆるスペクトルサブトラクション
方法を基本とするものである。
【０００３】図１１を用いて特開平９−２１２１９６号
公報に開示されている従来技術の構成を説明する。図１
１において、２００は従来の雑音抑圧装置、２０１は聴
覚重み付け側、２０２は損失制御側を示す。１０１は入
力信号端、１０２は周波数分析回路、１０３は線形予測
分析回路、１０４は自己相関分析回路、１０５は最大値
選択回路、１０６は音声／非音声識別回路であり、この
出力でスイッチ１０７Ａ、１０７Ｂのオン／オフ制御を
行う。１０８は雑音スペクトル特性計算および記憶回路
で、ここで聴覚重み付けが行われる。１０９は減算手
段、１１０は逆周波数分析回路であり、周波数分析回路
１０２と逆の動作を行う。１１１は平均雑音レベル記憶
回路、１１２は損失制御係数計算回路、１１３は出力信
号計算回路、１１４は演算手段、１１５は出力信号端で
ある。
公報に開示されている従来技術の構成を説明する。図１
１において、２００は従来の雑音抑圧装置、２０１は聴
覚重み付け側、２０２は損失制御側を示す。１０１は入
力信号端、１０２は周波数分析回路、１０３は線形予測
分析回路、１０４は自己相関分析回路、１０５は最大値
選択回路、１０６は音声／非音声識別回路であり、この
出力でスイッチ１０７Ａ、１０７Ｂのオン／オフ制御を
行う。１０８は雑音スペクトル特性計算および記憶回路
で、ここで聴覚重み付けが行われる。１０９は減算手
段、１１０は逆周波数分析回路であり、周波数分析回路
１０２と逆の動作を行う。１１１は平均雑音レベル記憶
回路、１１２は損失制御係数計算回路、１１３は出力信
号計算回路、１１４は演算手段、１１５は出力信号端で
ある。
【０００４】次にこの従来技術の動作について説明す
る。入力信号が信号入力端１０１から取り込まれ、周波
数分析回路１０２において、パワースペクトルS(f)と位
相スペクトルP(f)に分離される。同時に、入力信号は、
線形予測分析回路１０３において、線形予測分析を行
い、線形予測残差信号（残差信号）を得る。残差信号
は、自己相関分析回路１０４にて自己相関係数を得る。
最大値選択回路１０５では、自己相関係数最大値（Rmax
とする）を検索し、このRmaxより音声／非音声識別回路
１０６で入力信号の種類を識別する。Rmaxがある閾値よ
りも大きい場合を音声信号、それ以下を雑音と判定す
る。
る。入力信号が信号入力端１０１から取り込まれ、周波
数分析回路１０２において、パワースペクトルS(f)と位
相スペクトルP(f)に分離される。同時に、入力信号は、
線形予測分析回路１０３において、線形予測分析を行
い、線形予測残差信号（残差信号）を得る。残差信号
は、自己相関分析回路１０４にて自己相関係数を得る。
最大値選択回路１０５では、自己相関係数最大値（Rmax
とする）を検索し、このRmaxより音声／非音声識別回路
１０６で入力信号の種類を識別する。Rmaxがある閾値よ
りも大きい場合を音声信号、それ以下を雑音と判定す
る。
【０００５】音声／非音声識別回路１０６で雑音と判定
された信号スペクトルS(f)は、スイッチ１０７Ａの操作
により、雑音スペクトルSns(f)として雑音スペクトル特
性計算および記憶回路１０８に蓄積される。雑音スペク
トルの更新は数式（１）のように更新前の雑音スペクト
ルSnsoldと入力信号スペクトルS(f)に重み係数βを乗じ
て行う。
された信号スペクトルS(f)は、スイッチ１０７Ａの操作
により、雑音スペクトルSns(f)として雑音スペクトル特
性計算および記憶回路１０８に蓄積される。雑音スペク
トルの更新は数式（１）のように更新前の雑音スペクト
ルSnsoldと入力信号スペクトルS(f)に重み係数βを乗じ
て行う。
【０００６】
【数１】
【０００７】続いて、雑音抑圧処理の為に雑音スペクト
ルSns(f)に重み付け係数W(f)を用いて聴覚重み付けを行
う。W(f)は例えば数式（２）のように表現される。
ルSns(f)に重み付け係数W(f)を用いて聴覚重み付けを行
う。W(f)は例えば数式（２）のように表現される。
【０００８】
【数２】
【０００９】ここで、fcは入力信号の周波数帯域に相当
する値、BおよびKは重み係数であり、この値が大きい程
抑圧量が大きくなる。このBおよびKは雑音種や大きさに
よって適応的に変化させることもできる。
する値、BおよびKは重み係数であり、この値が大きい程
抑圧量が大きくなる。このBおよびKは雑音種や大きさに
よって適応的に変化させることもできる。
【００１０】減算手段１０９は、数式（３）に従って入
力信号スペクトルS(f)から平均の雑音スペクトルSns(f)
の減算処理を行い、雑音除去スペクトルS'(f)を得る。
雑音除去スペクトルS'(f)が負になった場合には、０ま
たは低レベル雑音th(f)を付加する。
力信号スペクトルS(f)から平均の雑音スペクトルSns(f)
の減算処理を行い、雑音除去スペクトルS'(f)を得る。
雑音除去スペクトルS'(f)が負になった場合には、０ま
たは低レベル雑音th(f)を付加する。
【００１１】
【数３】
【００１２】逆周波数分析回路１１０は、雑音除去スペ
クトルS'(f)と位相スペクトルP(f)を用いて、周波数領
域から時間領域に変換して信号波形を得る。
クトルS'(f)と位相スペクトルP(f)を用いて、周波数領
域から時間領域に変換して信号波形を得る。
【００１３】続いて、平均雑音レベル記憶回路１１１
は、入力信号が雑音であると判定されたときの残留雑音
レベルを記憶する。平均雑音レベルLnsは、先に述べた
雑音スペクトルSns(f)と同様に、数式（４）を用いて入
力信号が雑音と判定されたときのみ更新される。ここで
Lnsnew[t]は時刻tに更新された平均雑音レベル、Lnsold
は更新前のフレーム内平均雑音レベル、Lns[t]は時刻t
における逆周波数分析回路１１０の出力信号の残留雑音
レベル、βは重み係数である。
は、入力信号が雑音であると判定されたときの残留雑音
レベルを記憶する。平均雑音レベルLnsは、先に述べた
雑音スペクトルSns(f)と同様に、数式（４）を用いて入
力信号が雑音と判定されたときのみ更新される。ここで
Lnsnew[t]は時刻tに更新された平均雑音レベル、Lnsold
は更新前のフレーム内平均雑音レベル、Lns[t]は時刻t
における逆周波数分析回路１１０の出力信号の残留雑音
レベル、βは重み係数である。
【００１４】
【数４】
【００１５】以上求めたLns[t]と、Ls[t]を用いて数式
（５）より損失制御係数A[t]を計算する。μは所望の損
失量である。ここで、Ls[t]は逆周波数分析回路１１０
の出力信号を受け、出力信号計算回路１１３が出力する
信号である。
（５）より損失制御係数A[t]を計算する。μは所望の損
失量である。ここで、Ls[t]は逆周波数分析回路１１０
の出力信号を受け、出力信号計算回路１１３が出力する
信号である。
【００１６】
【数５】
【００１７】演算手段１１４は、逆周波数分析回路１１
０の出力信号に上記求めた損失制御係数A[t]を乗じて、
出力信号端１１５より出力する。
０の出力信号に上記求めた損失制御係数A[t]を乗じて、
出力信号端１１５より出力する。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】以上説明した雑音抑圧
装置は、平均雑音スペクトルに聴覚重み付けを行った
後、スペクトル減算処理を行い、更に損失制御係数によ
り残留雑音を抑圧することができるので、目的信号の歪
みを最小限に抑え、聴覚的に残留雑音を軽減することが
できるが、次のような問題がある。
装置は、平均雑音スペクトルに聴覚重み付けを行った
後、スペクトル減算処理を行い、更に損失制御係数によ
り残留雑音を抑圧することができるので、目的信号の歪
みを最小限に抑え、聴覚的に残留雑音を軽減することが
できるが、次のような問題がある。
【００１９】スペクトル減算処理で除去しきれなかった
残留雑音をスペクトル上ではなく、時間軸上で抑圧処理
を行っているので、スペクトル上で聴感上好ましいよう
に振幅抑圧を行うことが出来ない上、音声区間において
は音声波形を抑圧することなく残留雑音を抑圧すること
ができず、音声の音量が小さくなってしまう問題点があ
った。
残留雑音をスペクトル上ではなく、時間軸上で抑圧処理
を行っているので、スペクトル上で聴感上好ましいよう
に振幅抑圧を行うことが出来ない上、音声区間において
は音声波形を抑圧することなく残留雑音を抑圧すること
ができず、音声の音量が小さくなってしまう問題点があ
った。
【００２０】また、高速走行時の自動車内など高騒音環
境では、雑音区間判定精度の劣化により平均雑音スペク
トルの推定精度が低下するので、過度の引き去り等の原
因によりスペクトルサブトラクション法特有のミュージ
カルノイズ（楽音的雑音）が発生するが、平均雑音スペ
クトルの聴覚重み付けによる引き去り係数制御のみでは
スペクトル上での雑音抑圧処理に限界があるという問題
点があった。
境では、雑音区間判定精度の劣化により平均雑音スペク
トルの推定精度が低下するので、過度の引き去り等の原
因によりスペクトルサブトラクション法特有のミュージ
カルノイズ（楽音的雑音）が発生するが、平均雑音スペ
クトルの聴覚重み付けによる引き去り係数制御のみでは
スペクトル上での雑音抑圧処理に限界があるという問題
点があった。
【００２１】また、雑音除去スペクトルが負になった場
合の処理（埋め戻し処理）時において、付加する低レベ
ル雑音では、ミュージカルノイズの発生要因の一つと考
えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭スペクトルの発生
を抑圧することができないという問題点があった。
合の処理（埋め戻し処理）時において、付加する低レベ
ル雑音では、ミュージカルノイズの発生要因の一つと考
えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭スペクトルの発生
を抑圧することができないという問題点があった。
【００２２】この発明は、かかる課題を解決するために
なされたもので、聴感上好ましい雑音抑圧が可能かつ高
雑音下でも品質劣化の少ない雑音抑圧装置を提供するこ
とを目的としている。
なされたもので、聴感上好ましい雑音抑圧が可能かつ高
雑音下でも品質劣化の少ない雑音抑圧装置を提供するこ
とを目的としている。
【００２３】
【課題を解決するための手段】この発明に係る雑音抑圧
装置は、入力信号に含まれる目的信号以外の雑音を抑圧
する雑音抑圧装置であって、入力信号に応じて聴覚重み
付けを行う第１および第２の聴覚重みを制御する手段
と、前記入力信号の振幅スペクトルに対して前記制御さ
れた第１の聴覚重みを用いたスペクトル減算と前記制御
された第２の聴覚重みを用いたスペクトル振幅抑圧とを
行う手段とを備えたものである。また、時間軸入力信号
を周波数分析して振幅スペクトルと位相スペクトルとに
変換する時間周波数変換手段と、前記入力信号から雑音
スペクトルを求める手段と、前記振幅スペクトルと前記
雑音スペクトルから信号対雑音比を求める手段と、スペ
クトルに応じて聴覚重み付けを行う第１および第２の聴
覚重みを前記信号対雑音比に基づいて制御する聴覚重み
制御手段と、この聴覚重み制御手段により制御された第
１の聴覚重みと前記雑音スペクトルとの積を前記振幅ス
ペクトルから減算するスペクトル減算手段と、このスペ
クトル減算手段により得られたスペクトルに前記聴覚重
み制御手段により制御された第２の聴覚重みを乗算する
スペクトル振幅抑圧手段と、このスペクトル振幅抑圧手
段の出力を時間軸信号に変換する周波数時間変換手段と
を備えたものである。
装置は、入力信号に含まれる目的信号以外の雑音を抑圧
する雑音抑圧装置であって、入力信号に応じて聴覚重み
付けを行う第１および第２の聴覚重みを制御する手段
と、前記入力信号の振幅スペクトルに対して前記制御さ
れた第１の聴覚重みを用いたスペクトル減算と前記制御
された第２の聴覚重みを用いたスペクトル振幅抑圧とを
行う手段とを備えたものである。また、時間軸入力信号
を周波数分析して振幅スペクトルと位相スペクトルとに
変換する時間周波数変換手段と、前記入力信号から雑音
スペクトルを求める手段と、前記振幅スペクトルと前記
雑音スペクトルから信号対雑音比を求める手段と、スペ
クトルに応じて聴覚重み付けを行う第１および第２の聴
覚重みを前記信号対雑音比に基づいて制御する聴覚重み
制御手段と、この聴覚重み制御手段により制御された第
１の聴覚重みと前記雑音スペクトルとの積を前記振幅ス
ペクトルから減算するスペクトル減算手段と、このスペ
クトル減算手段により得られたスペクトルに前記聴覚重
み制御手段により制御された第２の聴覚重みを乗算する
スペクトル振幅抑圧手段と、このスペクトル振幅抑圧手
段の出力を時間軸信号に変換する周波数時間変換手段と
を備えたものである。
【００２４】また、聴覚重み制御手段が、信号対雑音比
が大なる周波数では前記第１および第２の聴覚重みを大
とし、信号対雑音比が小なる周波数では前記第１および
第２の聴覚重みを小とするものであっても良い。
が大なる周波数では前記第１および第２の聴覚重みを大
とし、信号対雑音比が小なる周波数では前記第１および
第２の聴覚重みを小とするものであっても良い。
【００２５】また、第１および第２の聴覚重みの少なく
とも一方を入力信号振幅スペクトル、雑音スペクトルま
たは入力信号スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペ
クトルの低域パワーと高域パワーの比に基づき変更する
聴覚重み変更手段を備えたものであっても良い。
とも一方を入力信号振幅スペクトル、雑音スペクトルま
たは入力信号スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペ
クトルの低域パワーと高域パワーの比に基づき変更する
聴覚重み変更手段を備えたものであっても良い。
【００２６】また、第１および第２の聴覚重みを入力信
号が音声か雑音かの判定結果により変更する聴覚重み変
更手段を備えても良い。
号が音声か雑音かの判定結果により変更する聴覚重み変
更手段を備えても良い。
【００２７】また、スペクトル減算手段の減算結果が負
となる場合には、所定のスペクトルに第３の聴覚重みを
乗じたスペクトルを減算結果としても良い。
となる場合には、所定のスペクトルに第３の聴覚重みを
乗じたスペクトルを減算結果としても良い。
【００２８】また、前記の所定のスペクトルは、入力信
号振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅
スペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトルであって
も良い。
号振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅
スペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトルであって
も良い。
【００２９】また、第３の聴覚重みを入力信号振幅スペ
クトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅スペクトル
と雑音スペクトルとの平均スペクトルの低域パワーに対
する高域パワーの比で変更するようにしても良い。
クトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅スペクトル
と雑音スペクトルとの平均スペクトルの低域パワーに対
する高域パワーの比で変更するようにしても良い。
【００３０】また、第３の聴覚重みを信号対雑音比で制
御するようにしても良い。
御するようにしても良い。
【００３１】また、第３の聴覚重みに入力信号振幅スペ
クトルと雑音スペクトルの比を乗じてその値を調整する
ようにしても良い。
クトルと雑音スペクトルの比を乗じてその値を調整する
ようにしても良い。
【００３２】また、少なくとも一つの聴覚重みを外部か
ら制御または選択するようにしても良い。
ら制御または選択するようにしても良い。
【００３３】
【発明の実施の形態】実施の形態１
ここでこの発明の雑音抑圧装置を図面に従って説明す
る。
る。
【００３４】図１は本発明の雑音抑圧装置の実施の形態
１の構成を示すブロック図である。大きく分けて、１は
入力信号端子、２は時間／周波数変換手段、３は雑音ら
しさ分析手段、４は平均雑音スペクトル更新および保持
手段、５はSN比計算手段、６は聴覚重み算出手段、７は
聴覚重み制御手段、８はスペクトル減算手段、９はスペ
クトル抑圧手段、１０は周波数／時間変換手段、１１は
出力信号端子である。以下、図１に従って本発明の雑音
抑圧装置の動作原理を説明する。
１の構成を示すブロック図である。大きく分けて、１は
入力信号端子、２は時間／周波数変換手段、３は雑音ら
しさ分析手段、４は平均雑音スペクトル更新および保持
手段、５はSN比計算手段、６は聴覚重み算出手段、７は
聴覚重み制御手段、８はスペクトル減算手段、９はスペ
クトル抑圧手段、１０は周波数／時間変換手段、１１は
出力信号端子である。以下、図１に従って本発明の雑音
抑圧装置の動作原理を説明する。
【００３５】所定のサンプリング周波数（例えば8kHz）
でサンプリングされ、所定のフレーム単位（例えば20m
s）に分割された入力信号が入力信号端子１より入力さ
れる。この入力信号は背景雑音だけの場合もあれば背景
雑音が混入した音声信号の場合もある。
でサンプリングされ、所定のフレーム単位（例えば20m
s）に分割された入力信号が入力信号端子１より入力さ
れる。この入力信号は背景雑音だけの場合もあれば背景
雑音が混入した音声信号の場合もある。
【００３６】時間／周波数変換手段２は、例えば２５６
点FFT（Fast Fourier Transform:高速フーリエ変換）を
用いて、入力信号を振幅スペクトルS(f)と位相スペクト
ルP(f)に変換する。なおFFTは周知の手法であるので説
明は省略する。
点FFT（Fast Fourier Transform:高速フーリエ変換）を
用いて、入力信号を振幅スペクトルS(f)と位相スペクト
ルP(f)に変換する。なおFFTは周知の手法であるので説
明は省略する。
【００３７】雑音らしさ分析手段３は、線形予測分析手
段１５、ローパスフィルタ１２、逆フィルタ１３、自己
相関分析手段１４、更新速度係数決定手段１６から構成
される。まず、ローパスフィルタ１２で入力信号のフィ
ルタ処理を行いローパスフィルタ信号を得る。このフィ
ルタのカットオフ周波数は例えば2kHzとする。ローパス
フィルタ処理を行うことで高域雑音の影響を取り除くこ
とができ安定した分析が行える。次に線形予測分析手段
１５でローパスフィルタ信号の線形予測分析を行い、線
形予測係数（例えば１０次のαパラメータ）を得る。逆
フィルタ１３はローパスフィルタ信号を線形予測係数を
用いて逆フィルタ処理を行いローパス線形予測残差信号
（以下、ローパス残差信号と略す）を出力する。続いて
自己相関分析手段１４で、ローパス残差信号の自己相関
分析を行い、正のピーク値を求めこれをRACmaxとする。
段１５、ローパスフィルタ１２、逆フィルタ１３、自己
相関分析手段１４、更新速度係数決定手段１６から構成
される。まず、ローパスフィルタ１２で入力信号のフィ
ルタ処理を行いローパスフィルタ信号を得る。このフィ
ルタのカットオフ周波数は例えば2kHzとする。ローパス
フィルタ処理を行うことで高域雑音の影響を取り除くこ
とができ安定した分析が行える。次に線形予測分析手段
１５でローパスフィルタ信号の線形予測分析を行い、線
形予測係数（例えば１０次のαパラメータ）を得る。逆
フィルタ１３はローパスフィルタ信号を線形予測係数を
用いて逆フィルタ処理を行いローパス線形予測残差信号
（以下、ローパス残差信号と略す）を出力する。続いて
自己相関分析手段１４で、ローパス残差信号の自己相関
分析を行い、正のピーク値を求めこれをRACmaxとする。
【００３８】更新速度係数決定手段１６は、例えば前出
のRACmaxと、ローパス残差信号のパワー、フレームパワ
ーを用いて、雑音らしさを例えば表１に示すように５レ
ベルに決定し、各々のレベルに応じた平均雑音スペクト
ル更新速度係数rを決定する。
のRACmaxと、ローパス残差信号のパワー、フレームパワ
ーを用いて、雑音らしさを例えば表１に示すように５レ
ベルに決定し、各々のレベルに応じた平均雑音スペクト
ル更新速度係数rを決定する。
【００３９】
【表１】
【００４０】聴覚重み算出手段６は、所定の定数α，
α'（例えばα=1.2，α'=0.5）およびβ，β'（例えば
β=0.8，β'=0.01）を入力し、数式（６）より第１の聴
覚重みαω(f)および第２の聴覚重みβω(f)を算出す
る。fcはナイキスト周波数である。
α'（例えばα=1.2，α'=0.5）およびβ，β'（例えば
β=0.8，β'=0.01）を入力し、数式（６）より第１の聴
覚重みαω(f)および第２の聴覚重みβω(f)を算出す
る。fcはナイキスト周波数である。
【００４１】
【数６】
【００４２】なお、第１の聴覚重みαω，第２の聴覚重
みβωは入力信号レベルや使用環境に応じて決定するこ
とができる。図２は例えば、使用環境を高速走行時の自
動車内とした場合の一例である。
みβωは入力信号レベルや使用環境に応じて決定するこ
とができる。図２は例えば、使用環境を高速走行時の自
動車内とした場合の一例である。
【００４３】平均雑音スペクトル更新および保持手段４
は、雑音らしさ分析手段３が出力する平均雑音スペクト
ル更新速度係数rと振幅スペクトルS(f)から、数式
（７）のように平均雑音スペクトルN(f)の更新を行う。
Nold(f)は更新前の平均雑音スペクトル、Nnew(f)は更新
後の平均雑音スペクトルである。
は、雑音らしさ分析手段３が出力する平均雑音スペクト
ル更新速度係数rと振幅スペクトルS(f)から、数式
（７）のように平均雑音スペクトルN(f)の更新を行う。
Nold(f)は更新前の平均雑音スペクトル、Nnew(f)は更新
後の平均雑音スペクトルである。
【００４４】
【数７】
【００４５】SN比計算手段５は、入力信号振幅スペクト
ルと平均雑音スペクトルから、平均雑音スペクトルに対
する入力信号スペクトルの比（SN比）を計算する。
ルと平均雑音スペクトルから、平均雑音スペクトルに対
する入力信号スペクトルの比（SN比）を計算する。
【００４６】聴覚重み制御手段７は、図２の第１の聴覚
重みαω(f)、第２の聴覚重みβω(f)をSN比計算手段５
が出力するSN比に基づき、現フレームのSN比に適応した
値に制御する。その後、SN比制御された第１の聴覚重み
αc(f)、SN比制御された第２の聴覚重みβc(f)として出
力する。図３はその制御の一例である。SN比が高い時
は、αω(0)とαω(fc)との差が大きくなるように設定
する（即ち図２中のαω(f)の傾斜が大きくなる）。逆
にβω(f)の場合はβω(0)とβω(fc)との差を小さくす
る（図２の1/βω(f)の傾斜が緩やかになる）。そし
て、SN比が小さくなるにつれて、αω(0)とαω(fc)の
差を小さくし（αω(f)の傾斜は緩やかになる）、逆に
βω(0)とβω(fc)の差は大きくなる（1/βωの傾斜は
大きくなる）。
重みαω(f)、第２の聴覚重みβω(f)をSN比計算手段５
が出力するSN比に基づき、現フレームのSN比に適応した
値に制御する。その後、SN比制御された第１の聴覚重み
αc(f)、SN比制御された第２の聴覚重みβc(f)として出
力する。図３はその制御の一例である。SN比が高い時
は、αω(0)とαω(fc)との差が大きくなるように設定
する（即ち図２中のαω(f)の傾斜が大きくなる）。逆
にβω(f)の場合はβω(0)とβω(fc)との差を小さくす
る（図２の1/βω(f)の傾斜が緩やかになる）。そし
て、SN比が小さくなるにつれて、αω(0)とαω(fc)の
差を小さくし（αω(f)の傾斜は緩やかになる）、逆に
βω(0)とβω(fc)の差は大きくなる（1/βωの傾斜は
大きくなる）。
【００４７】スペクトル減算手段８は、平均雑音スペク
トルN(f)にSN比制御された第１の聴覚重みαc(f)を乗じ
て、数式（８）のように振幅スペクトルS(f)の減算を行
い、雑音引き去り後スペクトルSs(f)を出力する。ま
た、雑音引き去り後スペクトルSs(f)が負になった場合
には０または所定の低レベル雑音n(f)を挿入してこれを
雑音引き去り後のスペクトルとする埋め戻し処理を行
う。
トルN(f)にSN比制御された第１の聴覚重みαc(f)を乗じ
て、数式（８）のように振幅スペクトルS(f)の減算を行
い、雑音引き去り後スペクトルSs(f)を出力する。ま
た、雑音引き去り後スペクトルSs(f)が負になった場合
には０または所定の低レベル雑音n(f)を挿入してこれを
雑音引き去り後のスペクトルとする埋め戻し処理を行
う。
【００４８】
【数８】
【００４９】スペクトル抑圧手段９は、数式（９）のよ
うに雑音引き去り後スペクトルSs(f)に、SN比制御され
た第２の聴覚重みβc(f)を乗じて、雑音の振幅を減少さ
せた雑音抑圧スペクトルSr(f)を出力する。
うに雑音引き去り後スペクトルSs(f)に、SN比制御され
た第２の聴覚重みβc(f)を乗じて、雑音の振幅を減少さ
せた雑音抑圧スペクトルSr(f)を出力する。
【００５０】
【数９】
【００５１】周波数／時間変換手段１０は、時間／周波
数変換手段２の逆の手順をとり、例えば逆FFTを行って
雑音抑圧スペクトルSr(f)と位相スペクトルP(f)とを用
いて時間信号に変換し、一部前フレームの信号成分と重
ね合わせを行い、雑音抑圧信号を出力信号端子１１より
出力する。
数変換手段２の逆の手順をとり、例えば逆FFTを行って
雑音抑圧スペクトルSr(f)と位相スペクトルP(f)とを用
いて時間信号に変換し、一部前フレームの信号成分と重
ね合わせを行い、雑音抑圧信号を出力信号端子１１より
出力する。
【００５２】雑音スペクトルの形状にもよるが有声音は
低域成分が大きいので、一般に低域の方がSN比が大きく
なる。そこで、図２に示すように、スペクトル減算に用
いる第１の聴覚重みαω(f)を低域では大きく、高域に
なるに従って小さくすることにより、SN比が大きい所程
雑音を大きく減算し、SN比が小さい所程減算を小さくす
るので、スペクトルの過度の引き去り、特に高域成分の
音声スペクトルの変形を防止しつつ総合的に大きな雑音
抑圧量が得られる。この方式は特に低域に大きな雑音成
分を有する自動車走行騒音の抑圧に有効である。
低域成分が大きいので、一般に低域の方がSN比が大きく
なる。そこで、図２に示すように、スペクトル減算に用
いる第１の聴覚重みαω(f)を低域では大きく、高域に
なるに従って小さくすることにより、SN比が大きい所程
雑音を大きく減算し、SN比が小さい所程減算を小さくす
るので、スペクトルの過度の引き去り、特に高域成分の
音声スペクトルの変形を防止しつつ総合的に大きな雑音
抑圧量が得られる。この方式は特に低域に大きな雑音成
分を有する自動車走行騒音の抑圧に有効である。
【００５３】また、図２に示すように、スペクトル振幅
抑圧に用いる第２の聴覚重みβω(f)をＳＮ比が大きい
低域では大きく（＝振幅抑圧を弱める）し、ＳＮ比が小
さい高域になるに従って小さく（＝振幅抑圧を強める）
するという重み付けを行うので、低域に大きな成分を持
つ自動車走行騒音が重畳した音声信号に対し、スペクト
ル減算処理で除去しきれなかった高域の残留雑音を振幅
抑圧することで雑音抑圧を行うので、効果的に雑音抑圧
を行うことができる。
抑圧に用いる第２の聴覚重みβω(f)をＳＮ比が大きい
低域では大きく（＝振幅抑圧を弱める）し、ＳＮ比が小
さい高域になるに従って小さく（＝振幅抑圧を強める）
するという重み付けを行うので、低域に大きな成分を持
つ自動車走行騒音が重畳した音声信号に対し、スペクト
ル減算処理で除去しきれなかった高域の残留雑音を振幅
抑圧することで雑音抑圧を行うので、効果的に雑音抑圧
を行うことができる。
【００５４】また、高速走行時の自動車内など高騒音環
境では、雑音区間判定精度の劣化により平均雑音スペク
トルの推定精度が低下するので、過度の引き去り等の原
因によりスペクトルサブトラクション法特有のミュージ
カルノイズ（楽音的雑音）が発生するが、本発明の構成
を成すことにより、低域に比べSN比が劣化する高域にお
いては引き去りではなく振幅抑圧が優先されるように雑
音抑圧を行うことができるので、ミュージカルノイズの
発生を抑圧することができるとともに、発生したミュー
ジカルノイズそのものも抑圧することができ、聴感上好
ましい雑音抑圧が行うことができる。
境では、雑音区間判定精度の劣化により平均雑音スペク
トルの推定精度が低下するので、過度の引き去り等の原
因によりスペクトルサブトラクション法特有のミュージ
カルノイズ（楽音的雑音）が発生するが、本発明の構成
を成すことにより、低域に比べSN比が劣化する高域にお
いては引き去りではなく振幅抑圧が優先されるように雑
音抑圧を行うことができるので、ミュージカルノイズの
発生を抑圧することができるとともに、発生したミュー
ジカルノイズそのものも抑圧することができ、聴感上好
ましい雑音抑圧が行うことができる。
【００５５】また、SN比計算精度が劣化しても、聴覚重
みがリミッタとして働くので過度の抑圧が防止でき、音
声品質劣化が少ない雑音抑圧が行うことができる。
みがリミッタとして働くので過度の抑圧が防止でき、音
声品質劣化が少ない雑音抑圧が行うことができる。
【００５６】また、本実施の形態の構成をとることによ
り、音声区間において音声スペクトルを抑圧することな
く残留雑音を抑圧することができるので、音声の音量が
小さくならないという利点がある。
り、音声区間において音声スペクトルを抑圧することな
く残留雑音を抑圧することができるので、音声の音量が
小さくならないという利点がある。
【００５７】なお、雑音らしさ判定手段３を従来の雑音
抑圧装置に用いられている有音／雑音判定回路（図１１
の回路１０３〜１０６）に置き換えても本発明の効果は
かわらない。
抑圧装置に用いられている有音／雑音判定回路（図１１
の回路１０３〜１０６）に置き換えても本発明の効果は
かわらない。
【００５８】実施の形態２
実施の形態１の別の形態として、現フレームの入力信号
振幅スペクトルと平均雑音スペクトルとの平均スペクト
ルを低域と高域に分割して低域パワーおよび高域パワー
を求め、その低域パワーと高域パワーの比で第１の聴覚
重みと第２の聴覚重みを変更することも可能である。
振幅スペクトルと平均雑音スペクトルとの平均スペクト
ルを低域と高域に分割して低域パワーおよび高域パワー
を求め、その低域パワーと高域パワーの比で第１の聴覚
重みと第２の聴覚重みを変更することも可能である。
【００５９】図４は本発明の雑音抑圧装置の実施の形態
２の構成を示すブロック図であり、実施の形態１に係る
図１との同一、対応部分には同一符号を付して示す。図
１と比べて新たな構成は、聴覚重み変更手段１７であ
る。その他の構成については図１と同様であるので説明
は省略する。以下、図４に従って本実施の形態の雑音抑
圧装置の動作原理を説明する。
２の構成を示すブロック図であり、実施の形態１に係る
図１との同一、対応部分には同一符号を付して示す。図
１と比べて新たな構成は、聴覚重み変更手段１７であ
る。その他の構成については図１と同様であるので説明
は省略する。以下、図４に従って本実施の形態の雑音抑
圧装置の動作原理を説明する。
【００６０】聴覚重み変更手段１７は、時間／周波数変
換手段が出力する１２８点の振幅スペクトルおよび平均
雑音スペクトル更新および保持手段４が出力する平均雑
音スペクトルを入力し、振幅スペクトルと平均雑音スペ
クトルの平均スペクトルを求め、その平均スペクトルの
例えば低域を０から６３点までを低域スペクトルとし、
６４点から１２７点までを高域スペクトルとして、それ
ぞれから低域パワーPoωlおよび高域パワーPoωhを計算
し、高域／低域パワー比Poωh/Poωl=Poωh/lを計算す
る。ただし、Poωh/lが1.0を上回った場合には1.0に制
限し、最小値閾値Poωthを下回った場合にはPoωthに制
限する。続いて聴覚重みの変更を行う、例えば、第１の
聴覚重みαω(f)および第２の聴覚重みβω(f)を変更す
る場合には、数式（１０）のようにそれぞれの聴覚重み
αω，βωに高域／低域パワー比Poωh/lを乗じて、変
更した聴覚重みβω(f)，αω(f)、を聴覚重み制御手段
７へ出力する。
換手段が出力する１２８点の振幅スペクトルおよび平均
雑音スペクトル更新および保持手段４が出力する平均雑
音スペクトルを入力し、振幅スペクトルと平均雑音スペ
クトルの平均スペクトルを求め、その平均スペクトルの
例えば低域を０から６３点までを低域スペクトルとし、
６４点から１２７点までを高域スペクトルとして、それ
ぞれから低域パワーPoωlおよび高域パワーPoωhを計算
し、高域／低域パワー比Poωh/Poωl=Poωh/lを計算す
る。ただし、Poωh/lが1.0を上回った場合には1.0に制
限し、最小値閾値Poωthを下回った場合にはPoωthに制
限する。続いて聴覚重みの変更を行う、例えば、第１の
聴覚重みαω(f)および第２の聴覚重みβω(f)を変更す
る場合には、数式（１０）のようにそれぞれの聴覚重み
αω，βωに高域／低域パワー比Poωh/lを乗じて、変
更した聴覚重みβω(f)，αω(f)、を聴覚重み制御手段
７へ出力する。
【００６１】
【数１０】
【００６２】例えば、入力信号振幅スペクトルと平均雑
音スペクトルとの平均スペクトルの低域パワーと高域パ
ワーの比が小さい場合、即ち、低域パワーが高域パワー
に比較して大きい場合には、第１の聴覚重みと第２の聴
覚重みを更に低域を持ち上げて傾斜を急にするように変
更することで、入力信号および平均雑音の周波数特性に
応じたスペクトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚
重み付けができるので、例えば、高雑音環境下などで音
声／雑音区間の区別がつかない場合において、入力信号
スペクトルおよび平均雑音スペクトルの平均スペクトル
概形とその時間変動に応じて重み係数を合わせることが
でき、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
音スペクトルとの平均スペクトルの低域パワーと高域パ
ワーの比が小さい場合、即ち、低域パワーが高域パワー
に比較して大きい場合には、第１の聴覚重みと第２の聴
覚重みを更に低域を持ち上げて傾斜を急にするように変
更することで、入力信号および平均雑音の周波数特性に
応じたスペクトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚
重み付けができるので、例えば、高雑音環境下などで音
声／雑音区間の区別がつかない場合において、入力信号
スペクトルおよび平均雑音スペクトルの平均スペクトル
概形とその時間変動に応じて重み係数を合わせることが
でき、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
【００６３】本実施の形態では、第１の聴覚重みα
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
【００６４】実施の形態３
また、実施の形態２の別の形態として、聴覚重み変更手
段１７において、入力信号振幅スペクトルと平均雑音ス
ペクトルの平均スペクトルの代わりに、入力信号振幅ス
ペクトルのみを低域と高域に分割して低域パワーおよび
高域パワーを求め、その低域パワーと高域パワーの比で
第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更することも可能
である。
段１７において、入力信号振幅スペクトルと平均雑音ス
ペクトルの平均スペクトルの代わりに、入力信号振幅ス
ペクトルのみを低域と高域に分割して低域パワーおよび
高域パワーを求め、その低域パワーと高域パワーの比で
第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更することも可能
である。
【００６５】入力信号振幅スペクトルの低域パワーと高
域パワーの比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更
することで、入力音声スペクトルの周波数特性に応じた
スペクトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚重み付
けができるので、例えば、入力信号振幅スペクトルの概
形とその時間変動に応じて重みを合わせることができ、
特に有音区間において雑音抑圧量を大きくできるので、
聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
域パワーの比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更
することで、入力音声スペクトルの周波数特性に応じた
スペクトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚重み付
けができるので、例えば、入力信号振幅スペクトルの概
形とその時間変動に応じて重みを合わせることができ、
特に有音区間において雑音抑圧量を大きくできるので、
聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【００６６】本実施の形態では、第１の聴覚重みα
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
【００６７】実施の形態４
また、実施の形態１の別の形態として、聴覚重み変更手
段１７において、入力信号振幅スペクトルの代わりに、
平均雑音スペクトルを低域と高域に分割して低域パワー
および高域パワーを求め、その低域パワーと高域パワー
の比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更すること
も可能である。
段１７において、入力信号振幅スペクトルの代わりに、
平均雑音スペクトルを低域と高域に分割して低域パワー
および高域パワーを求め、その低域パワーと高域パワー
の比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更すること
も可能である。
【００６８】平均雑音スペクトルの低域パワーと高域パ
ワーの比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更する
ことで、平均雑音スペクトルの周波数特性に応じたスペ
クトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚重み付けが
できるので、例えば、高雑音下でも平均雑音スペクトル
の概形とその時間変動に追従して重みを合わせることが
でき、特に雑音区間において雑音抑圧量を大きくできる
ので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
ワーの比で第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更する
ことで、平均雑音スペクトルの周波数特性に応じたスペ
クトル引き去りとスペクトル振幅抑圧の聴覚重み付けが
できるので、例えば、高雑音下でも平均雑音スペクトル
の概形とその時間変動に追従して重みを合わせることが
でき、特に雑音区間において雑音抑圧量を大きくできる
ので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【００６９】本実施の形態では、第１の聴覚重みα
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
ω(f)および第２の聴覚重みβω(f)の変更を行っている
が、第１の聴覚重みαω(f)または第２の聴覚重みβ
ω(f)のどちらか一方だけ変更しても構わない。
【００７０】実施の形態５
実施の形態１の別の形態として、聴覚重み変更手段１７
において、雑音らしさ判定手段３が出力する雑音判定結
果を用いて、例えば、雑音区間と判定された場合は図２
に示す第１の聴覚重みを大きくかつ傾斜を緩やかにして
雑音スペクトルに合ったものとする一方、音声区間にお
いては音声スペクトルの傾斜に合うように重みを変更し
ても構わない。また、第２の聴覚重みに関しては、雑音
区間の場合には、重みを大きくかつ傾斜を大きくし、音
声区間では重みを小さく傾斜を緩やかにしても構わな
い。
において、雑音らしさ判定手段３が出力する雑音判定結
果を用いて、例えば、雑音区間と判定された場合は図２
に示す第１の聴覚重みを大きくかつ傾斜を緩やかにして
雑音スペクトルに合ったものとする一方、音声区間にお
いては音声スペクトルの傾斜に合うように重みを変更し
ても構わない。また、第２の聴覚重みに関しては、雑音
区間の場合には、重みを大きくかつ傾斜を大きくし、音
声区間では重みを小さく傾斜を緩やかにしても構わな
い。
【００７１】雑音らしさ判定手段が出力する判定結果を
用いて第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更すること
で、雑音レベルに応じたスペクトル引き去りとスペクト
ル振幅抑圧の聴覚重み付けができるので、例えば、雑音
区間と音声区間によって重みを変更することができ、更
に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
用いて第１の聴覚重みと第２の聴覚重みを変更すること
で、雑音レベルに応じたスペクトル引き去りとスペクト
ル振幅抑圧の聴覚重み付けができるので、例えば、雑音
区間と音声区間によって重みを変更することができ、更
に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【００７２】実施の形態６
スペクトル減算手段８において、引き去り後スペクトル
が負になった場合に埋め戻し処理に用いる所定の低レベ
ル雑音に対して、周波数方向の聴覚重み付けを行うこと
も可能である。
が負になった場合に埋め戻し処理に用いる所定の低レベ
ル雑音に対して、周波数方向の聴覚重み付けを行うこと
も可能である。
【００７３】図５は本発明の雑音抑圧装置の実施の形態
６の構成を示すブロック図であり、実施の形態１に係る
図１との同一、対応部分には同一符号を付して示す。構
成については図１と同様であるので説明は省略する。以
下、図５に従って本実施の形態の雑音抑圧装置の動作原
理を説明する。
６の構成を示すブロック図であり、実施の形態１に係る
図１との同一、対応部分には同一符号を付して示す。構
成については図１と同様であるので説明は省略する。以
下、図５に従って本実施の形態の雑音抑圧装置の動作原
理を説明する。
【００７４】聴覚重み算出手段６は、所定の定数γ，
γ'（例えばγ=0.2，γ'=0.4）を入力し、数式（１１）
より第３の聴覚重みγω(f)を算出する。fcはナイキス
ト周波数である。
γ'（例えばγ=0.2，γ'=0.4）を入力し、数式（１１）
より第３の聴覚重みγω(f)を算出する。fcはナイキス
ト周波数である。
【００７５】
【数１１】
【００７６】スペクトル減算手段８は、平均雑音スペク
トルN(f)にSN比制御された第１の聴覚重みαc(f)を乗じ
て、数式（１２）のように振幅スペクトルS(f)の減算を
行い、雑音引き去り後スペクトルSs(f)を出力する。ま
た、雑音引き去り後スペクトルSs(f)が負になった場合
には、第３の聴覚重みγω(f)を低レベル雑音n(f)に乗
じたスペクトル成分を挿入する埋め戻し処理を行う。
トルN(f)にSN比制御された第１の聴覚重みαc(f)を乗じ
て、数式（１２）のように振幅スペクトルS(f)の減算を
行い、雑音引き去り後スペクトルSs(f)を出力する。ま
た、雑音引き去り後スペクトルSs(f)が負になった場合
には、第３の聴覚重みγω(f)を低レベル雑音n(f)に乗
じたスペクトル成分を挿入する埋め戻し処理を行う。
【００７７】
【数１２】
【００７８】第１の聴覚重みαω(f)および第２の聴覚
重みβω(f)と同様に、第３の聴覚重みγω(f)も使用環
境等で決定することができる。図６は第３の聴覚重みγ
ωの一例である。図７は低レベル雑音n(f)を聴覚重み付
けしない場合（図a）と重み付けする場合（図b）におけ
る、引き去り後スペクトルの一例である。図７に示すよ
うに、高域になるに従って埋め戻す低レベル雑音の振幅
レベルを大きくすることにより、高域における引き去り
残ったスペクトル成分と埋め戻したスペクトル成分との
レベル差が小さくなるため、ミュージカルノイズの発生
要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭ス
ペクトルの生成を抑圧することができる。
重みβω(f)と同様に、第３の聴覚重みγω(f)も使用環
境等で決定することができる。図６は第３の聴覚重みγ
ωの一例である。図７は低レベル雑音n(f)を聴覚重み付
けしない場合（図a）と重み付けする場合（図b）におけ
る、引き去り後スペクトルの一例である。図７に示すよ
うに、高域になるに従って埋め戻す低レベル雑音の振幅
レベルを大きくすることにより、高域における引き去り
残ったスペクトル成分と埋め戻したスペクトル成分との
レベル差が小さくなるため、ミュージカルノイズの発生
要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭ス
ペクトルの生成を抑圧することができる。
【００７９】図６に示すように、埋め戻し処理に用いる
所定のスペクトルに聴覚重み付けを行うことにより、ミ
ュージカルノイズの発生要因の一つと考えられる、周波
数軸上に孤立する尖鋭スペクトルの生成を抑圧すること
ができるので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことがで
きる。
所定のスペクトルに聴覚重み付けを行うことにより、ミ
ュージカルノイズの発生要因の一つと考えられる、周波
数軸上に孤立する尖鋭スペクトルの生成を抑圧すること
ができるので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことがで
きる。
【００８０】実施の形態７
実施の形態６の別の形態として、スペクトル減算手段８
において、埋め戻し処理に用いる所定の低レベル雑音の
代わりに、入力信号振幅スペクトルと平均雑音スペクト
ルとの平均スペクトルを用いることも可能である。
において、埋め戻し処理に用いる所定の低レベル雑音の
代わりに、入力信号振幅スペクトルと平均雑音スペクト
ルとの平均スペクトルを用いることも可能である。
【００８１】埋め戻し処理に用いる入力信号振幅スペク
トルと平均雑音スペクトルとの平均スペクトルに聴覚重
み付けを行うことにより、ミュージカルノイズの発生要
因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭スペ
クトルの生成を抑圧することができることに加えて、例
えば、高雑音環境下などで音声／雑音区間の区別がつか
ない場合において、残留雑音スペクトルを入力信号振幅
スペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトル成分に類
似させることができるので、更に聴感上好ましい雑音抑
圧を行うことができる。
トルと平均雑音スペクトルとの平均スペクトルに聴覚重
み付けを行うことにより、ミュージカルノイズの発生要
因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する尖鋭スペ
クトルの生成を抑圧することができることに加えて、例
えば、高雑音環境下などで音声／雑音区間の区別がつか
ない場合において、残留雑音スペクトルを入力信号振幅
スペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトル成分に類
似させることができるので、更に聴感上好ましい雑音抑
圧を行うことができる。
【００８２】実施の形態８
実施の形態７の別の形態として、スペクトル減算手段８
において、埋め戻し処理に用いる所定の低レベル雑音の
代わりに、入力信号振幅スペクトルを用いることも可能
である。
において、埋め戻し処理に用いる所定の低レベル雑音の
代わりに、入力信号振幅スペクトルを用いることも可能
である。
【００８３】埋め戻し処理に用いる入力信号振幅スペク
トルに聴覚重み付けを行うことにより、ミュージカルノ
イズの発生要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立
する尖鋭スペクトルの生成を抑圧することができること
に加えて、例えば、音声区間において残留雑音スペクト
ルを入力信号スペクトルに類似させることができるの
で、スペクトルの変形を防止することができ、更に聴感
上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
トルに聴覚重み付けを行うことにより、ミュージカルノ
イズの発生要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立
する尖鋭スペクトルの生成を抑圧することができること
に加えて、例えば、音声区間において残留雑音スペクト
ルを入力信号スペクトルに類似させることができるの
で、スペクトルの変形を防止することができ、更に聴感
上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【００８４】実施の形態９
実施の形態８の別の形態として、埋め戻し処理に用いる
所定の低レベル雑音の代わりに、平均雑音スペクトルを
用いることも可能である。
所定の低レベル雑音の代わりに、平均雑音スペクトルを
用いることも可能である。
【００８５】埋め戻し処理に用いる平均雑音スペクトル
に聴覚重み付けを行うことにより、ミュージカルノイズ
の発生要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する
尖鋭スペクトルの生成を抑圧することができることに加
えて、例えば、雑音区間において残留雑音スペクトルを
平均雑音スペクトルに類似させることができるので、ス
ペクトルの変形を防止することができ、更に聴感上好ま
しい雑音抑圧を行うことができる。
に聴覚重み付けを行うことにより、ミュージカルノイズ
の発生要因の一つと考えられる、周波数軸上に孤立する
尖鋭スペクトルの生成を抑圧することができることに加
えて、例えば、雑音区間において残留雑音スペクトルを
平均雑音スペクトルに類似させることができるので、ス
ペクトルの変形を防止することができ、更に聴感上好ま
しい雑音抑圧を行うことができる。
【００８６】実施の形態１０
実施の形態２の別の形態として、第１の聴覚重みおよび
第２の聴覚重みと同様に、入力信号振幅スペクトルと平
均雑音スペクトルとの平均スペクトルを低域と高域に分
割して低域パワーおよび高域パワーを求め、第３の聴覚
重みを低域パワーと高域パワーの比で変更することも可
能である。
第２の聴覚重みと同様に、入力信号振幅スペクトルと平
均雑音スペクトルとの平均スペクトルを低域と高域に分
割して低域パワーおよび高域パワーを求め、第３の聴覚
重みを低域パワーと高域パワーの比で変更することも可
能である。
【００８７】図８は本発明の雑音抑圧装置の実施の形態
１０の構成を示すブロック図であり、実施の形態２に係
る図４との同一、対応部分には同一符号を付して示す。
構成については図４と同様であるので説明は省略する。
以下、図８に従って本実施の形態の雑音抑圧装置の動作
原理を説明する。
１０の構成を示すブロック図であり、実施の形態２に係
る図４との同一、対応部分には同一符号を付して示す。
構成については図４と同様であるので説明は省略する。
以下、図８に従って本実施の形態の雑音抑圧装置の動作
原理を説明する。
【００８８】聴覚重み変更手段１７は、時間／周波数変
換手段２が出力する１２８点の振幅スペクトルおよび平
均雑音スペクトル更新および保持手段４が出力する平均
雑音スペクトルを入力し、振幅スペクトルと平均雑音ス
ペクトルの平均スペクトルを求め、その平均スペクトル
の例えば低域を０から６３点までを低域スペクトルと
し、６４点から１２７点までを高域スペクトルとして、
それぞれから低域パワーPoωlおよび高域パワーPoωhを
計算し、高域／低域パワー比Poωh/Poωl=Poωh/lを計
算する。ただし、Poωh/lが１．０を上回った場合には
１．０に制限し、最小値閾値Poωthを下回った場合には
Poωthに制限する。続いて、数式（１３）のように第３
の聴覚重みγω(f)に高域／低域パワー比Poωh/lを乗じ
て、変更した第３の聴覚重みγω(f)をスペクトル減算
手段に出力する。
換手段２が出力する１２８点の振幅スペクトルおよび平
均雑音スペクトル更新および保持手段４が出力する平均
雑音スペクトルを入力し、振幅スペクトルと平均雑音ス
ペクトルの平均スペクトルを求め、その平均スペクトル
の例えば低域を０から６３点までを低域スペクトルと
し、６４点から１２７点までを高域スペクトルとして、
それぞれから低域パワーPoωlおよび高域パワーPoωhを
計算し、高域／低域パワー比Poωh/Poωl=Poωh/lを計
算する。ただし、Poωh/lが１．０を上回った場合には
１．０に制限し、最小値閾値Poωthを下回った場合には
Poωthに制限する。続いて、数式（１３）のように第３
の聴覚重みγω(f)に高域／低域パワー比Poωh/lを乗じ
て、変更した第３の聴覚重みγω(f)をスペクトル減算
手段に出力する。
【００８９】
【数１３】
【００９０】入力信号振幅スペクトルと平均雑音スペク
トルとの平均スペクトルの低域パワーと高域パワーの比
で第３の聴覚重みを変更することで、埋め戻し処理に用
いる所定のスペクトルに対して、入力信号スペクトルお
よび平均雑音スペクトルの周波数特性の変動に追従する
ように聴覚重み付けができるので、例えば、音声／雑音
区間の区別を行わない場合において、残留雑音スペクト
ルを入力信号スペクトルと平均雑音スペクトルの平均ス
ペクトルの概形とその時間変動に合わせることができる
ので、ミュージカルノイズの発生を抑えることができ、
更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
トルとの平均スペクトルの低域パワーと高域パワーの比
で第３の聴覚重みを変更することで、埋め戻し処理に用
いる所定のスペクトルに対して、入力信号スペクトルお
よび平均雑音スペクトルの周波数特性の変動に追従する
ように聴覚重み付けができるので、例えば、音声／雑音
区間の区別を行わない場合において、残留雑音スペクト
ルを入力信号スペクトルと平均雑音スペクトルの平均ス
ペクトルの概形とその時間変動に合わせることができる
ので、ミュージカルノイズの発生を抑えることができ、
更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【００９１】実施の形態１１
実施の形態１０の別の形態として、入力信号振幅スペク
トルと平均雑音スペクトルとの平均スペクトルの代わり
に、入力信号振幅スペクトルを低域と高域に分割して低
域パワーおよび高域パワーを求め、その低域パワーと高
域パワーの比で第３の聴覚重みを変更することも可能で
ある。
トルと平均雑音スペクトルとの平均スペクトルの代わり
に、入力信号振幅スペクトルを低域と高域に分割して低
域パワーおよび高域パワーを求め、その低域パワーと高
域パワーの比で第３の聴覚重みを変更することも可能で
ある。
【００９２】入力信号振幅スペクトルの低域パワーと高
域パワーの比で第３の聴覚重みを変更することで、埋め
戻し処理に用いる所定のスペクトルに対して、入力音声
信号の周波数特性の変動に追従するように聴覚重み付け
ができるので、例えば、音声区間において、残留雑音ス
ペクトルを入力信号スペクトルの概形とその時間変動に
合わせることができるので、ミュージカルノイズの発生
を抑えることができ、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行
うことができる。
域パワーの比で第３の聴覚重みを変更することで、埋め
戻し処理に用いる所定のスペクトルに対して、入力音声
信号の周波数特性の変動に追従するように聴覚重み付け
ができるので、例えば、音声区間において、残留雑音ス
ペクトルを入力信号スペクトルの概形とその時間変動に
合わせることができるので、ミュージカルノイズの発生
を抑えることができ、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行
うことができる。
【００９３】実施の形態１２
実施の形態１１の別の形態として、入力信号振幅スペク
トルの代わりに、平均雑音スペクトルを低域と高域に分
割して低域パワーおよび高域パワーを求め、その低域パ
ワーと高域パワーの比で第３の聴覚重みを変更すること
も可能である。
トルの代わりに、平均雑音スペクトルを低域と高域に分
割して低域パワーおよび高域パワーを求め、その低域パ
ワーと高域パワーの比で第３の聴覚重みを変更すること
も可能である。
【００９４】平均雑音スペクトルの低域パワーと高域パ
ワーの比で第３の聴覚重みを変更することで、埋め戻し
処理に用いる所定のスペクトルに対して、平均雑音信号
の周波数特性の変動に追従するように聴覚重み付けがで
きるので、例えば、雑音区間において、残留雑音スペク
トルを平均雑音スペクトルの概形とその時間変動に合わ
せることができるので、ミュージカルノイズの発生を抑
えることができ、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うこ
とができる。
ワーの比で第３の聴覚重みを変更することで、埋め戻し
処理に用いる所定のスペクトルに対して、平均雑音信号
の周波数特性の変動に追従するように聴覚重み付けがで
きるので、例えば、雑音区間において、残留雑音スペク
トルを平均雑音スペクトルの概形とその時間変動に合わ
せることができるので、ミュージカルノイズの発生を抑
えることができ、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うこ
とができる。
【００９５】実施の形態１３
実施の形態６の別の形態として、第１の聴覚重みまたは
第２の聴覚重みと同様に、第３の聴覚重みをSN比計算手
段５が出力するSN比で制御しても構わない。
第２の聴覚重みと同様に、第３の聴覚重みをSN比計算手
段５が出力するSN比で制御しても構わない。
【００９６】第３の聴覚重みを、SN比計算手段が出力す
るSN比で制御することにより、雑音レベルに応じた埋め
戻し処理を行うことができるので、例えば、自動車走行
騒音など低域傾斜雑音の場合において、低域ではSN比が
大きいので低域では埋め戻し量を小さく、高域になるに
従ってSN比が小さくなるので埋め戻し量を大きくするこ
とにより、ミュージカルノイズの発生要因の一つである
孤立スペクトルの発生を防止しつつ雑音抑圧量を大きく
でき、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
るSN比で制御することにより、雑音レベルに応じた埋め
戻し処理を行うことができるので、例えば、自動車走行
騒音など低域傾斜雑音の場合において、低域ではSN比が
大きいので低域では埋め戻し量を小さく、高域になるに
従ってSN比が小さくなるので埋め戻し量を大きくするこ
とにより、ミュージカルノイズの発生要因の一つである
孤立スペクトルの発生を防止しつつ雑音抑圧量を大きく
でき、更に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
【００９７】実施の形態１４
実施の形態６の別の形態として、第３の聴覚重みに対
し、入力信号振幅スペクトルと平均雑音スペクトルの比
を乗じてその値を調整することも可能である。
し、入力信号振幅スペクトルと平均雑音スペクトルの比
を乗じてその値を調整することも可能である。
【００９８】図９は本発明の雑音抑圧装置の実施の形態
１４の構成を示すブロック図であり、実施の形態６に係
る図５との同一、対応部分には同一符号を付して示す。
図５と比べて新たな構成は、聴覚重み調整手段１８であ
る。その他の構成については図５と同様であるので説明
は省略する。以下、図９に従って本実施の形態の雑音抑
圧装置の動作原理を説明する。
１４の構成を示すブロック図であり、実施の形態６に係
る図５との同一、対応部分には同一符号を付して示す。
図５と比べて新たな構成は、聴覚重み調整手段１８であ
る。その他の構成については図５と同様であるので説明
は省略する。以下、図９に従って本実施の形態の雑音抑
圧装置の動作原理を説明する。
【００９９】聴覚重み調整手段１８は、第３の聴覚重み
γωに、数式（１４）のように入力信号振幅スペクトル
S(f)と平均雑音スペクトルN(f)との比を乗じて、調整さ
れた第３の聴覚重みγaとしてスペクトル減算手段８へ
出力する。
γωに、数式（１４）のように入力信号振幅スペクトル
S(f)と平均雑音スペクトルN(f)との比を乗じて、調整さ
れた第３の聴覚重みγaとしてスペクトル減算手段８へ
出力する。
【０１００】
【数１４】
【０１０１】第３の聴覚重みに、入力信号振幅スペクト
ルと平均雑音スペクトルの比を乗じてその値を調整する
ことで、埋め戻し処理に用いるスペクトル成分を周波数
方向に平滑化できるので、孤立した尖鋭スペクトル成分
の存在がその発生要因の一つと考えられているミュージ
カルノイズの発生要因を抑圧でき、更に聴感上好ましい
雑音抑圧を行うことができる。
ルと平均雑音スペクトルの比を乗じてその値を調整する
ことで、埋め戻し処理に用いるスペクトル成分を周波数
方向に平滑化できるので、孤立した尖鋭スペクトル成分
の存在がその発生要因の一つと考えられているミュージ
カルノイズの発生要因を抑圧でき、更に聴感上好ましい
雑音抑圧を行うことができる。
【０１０２】実施の形態１５
また、実施の形態１の別の形態として、少なくとも一つ
の聴覚重みは外部より制御または選択することもでき
る。
の聴覚重みは外部より制御または選択することもでき
る。
【０１０３】図１０は本発明の雑音抑圧装置の実施の形
態１５の構成を示すブロック図である。図１０において
新たな構成は、雑音抑圧装置１９，メモリ２０，音声符
号化装置２１である。以下、図１０に従って本実施の形
態の雑音抑圧装置の動作原理を説明する。
態１５の構成を示すブロック図である。図１０において
新たな構成は、雑音抑圧装置１９，メモリ２０，音声符
号化装置２１である。以下、図１０に従って本実施の形
態の雑音抑圧装置の動作原理を説明する。
【０１０４】例えば、複数の第１の聴覚重みαω1(f)，
…αωn(f)をメモリ２０に蓄えておき、音声符号化装置
２１が出力する重み変更信号に従い、雑音抑圧装置外部
のスイッチ２２で所望の第１の聴覚重みαω(f)を選択
する。この重み変更信号は、例えば、音声符号化装置２
１の音声符号化方式が、音声状態によって伝送レートが
変化する可変レート符号化の場合や、複数の音声符号化
手段を内蔵している場合などにおける、伝送レート変更
信号または符号化手段変更信号に連動している。
…αωn(f)をメモリ２０に蓄えておき、音声符号化装置
２１が出力する重み変更信号に従い、雑音抑圧装置外部
のスイッチ２２で所望の第１の聴覚重みαω(f)を選択
する。この重み変更信号は、例えば、音声符号化装置２
１の音声符号化方式が、音声状態によって伝送レートが
変化する可変レート符号化の場合や、複数の音声符号化
手段を内蔵している場合などにおける、伝送レート変更
信号または符号化手段変更信号に連動している。
【０１０５】例えば、図１０中の音声符号化装置２１が
可変レート符号化の場合、伝送レートが低くなると一般
に音声符号化における雑音表現能力が低くなるのでスペ
クトルが変形するデメリットよりも雑音抑圧量を大きく
する方が優先される。そこで、伝送レートが低い場合は
メモリ２０中のαω(f)重みが大きい（スペクトル減算
程度が大きい）ものを選択する。一方、伝送レートが高
い場合には雑音表現能力が比較的高いので、スペクトル
変形感を防止しつつ雑音抑圧するために雑音抑圧量を小
さくする、即ちメモリ２０中のαω(f)重みが小さい
（スペクトル減算程度が小さい）ものを選択する。
可変レート符号化の場合、伝送レートが低くなると一般
に音声符号化における雑音表現能力が低くなるのでスペ
クトルが変形するデメリットよりも雑音抑圧量を大きく
する方が優先される。そこで、伝送レートが低い場合は
メモリ２０中のαω(f)重みが大きい（スペクトル減算
程度が大きい）ものを選択する。一方、伝送レートが高
い場合には雑音表現能力が比較的高いので、スペクトル
変形感を防止しつつ雑音抑圧するために雑音抑圧量を小
さくする、即ちメモリ２０中のαω(f)重みが小さい
（スペクトル減算程度が小さい）ものを選択する。
【０１０６】第１の聴覚重みを外部より制御または選択
することで、例えば、本発明の雑音抑圧装置の後段に接
続される音声符号化装置の符号化特性に合ったスペクト
ル引き去りの聴覚重み付けを行うことができるので、例
えば、雑音表現能力に乏しい音声符号化方式が選択され
た時にそれに応じて雑音抑圧量を大きくできるので、更
に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
することで、例えば、本発明の雑音抑圧装置の後段に接
続される音声符号化装置の符号化特性に合ったスペクト
ル引き去りの聴覚重み付けを行うことができるので、例
えば、雑音表現能力に乏しい音声符号化方式が選択され
た時にそれに応じて雑音抑圧量を大きくできるので、更
に聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【０１０７】
【発明の効果】この発明に係る雑音抑圧装置は、時間軸
の入力信号を周波数領域に変更して振幅スペクトルと位
相スペクトルを得、第１および第２の聴覚重み信号対雑
音比に基いて制御し、このように制御された第１の聴覚
重みと雑音スペクトルとの積を前記振幅スペクトルから
減算することによりスペクトル減算を行い、スペクトル
減算により得られた雑音引き去りスペクトルに信号雑音
比で制御された第２の聴覚重みを乗算してスペクトル振
幅抑圧を行い、スペクトル振幅抑圧処理した信号を時間
軸信号に変換するようにしたので、スペクトル減算処理
によるミュージカルノイズを抑圧でき、且つ、スペクト
ル減算処理で除去しきれなかった残留雑音を周波数領域
において聴覚上好ましい振幅抑圧を行うことができる。
の入力信号を周波数領域に変更して振幅スペクトルと位
相スペクトルを得、第１および第２の聴覚重み信号対雑
音比に基いて制御し、このように制御された第１の聴覚
重みと雑音スペクトルとの積を前記振幅スペクトルから
減算することによりスペクトル減算を行い、スペクトル
減算により得られた雑音引き去りスペクトルに信号雑音
比で制御された第２の聴覚重みを乗算してスペクトル振
幅抑圧を行い、スペクトル振幅抑圧処理した信号を時間
軸信号に変換するようにしたので、スペクトル減算処理
によるミュージカルノイズを抑圧でき、且つ、スペクト
ル減算処理で除去しきれなかった残留雑音を周波数領域
において聴覚上好ましい振幅抑圧を行うことができる。
【０１０８】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、信
号対雑音比が大なる周波数領域では第１および第２の聴
覚重みを大とし、信号対雑音比が小なる周波数領域では
第１および第２の聴覚重みを小とするように聴覚重みを
制御するので、スペクトル減算処理において、信号対雑
音比が大きい領域では雑音を大きく減算し、信号対雑音
比が小さい領域では小さく減算するので、スペクトルの
過度の引き去りが防止され、また、スペクトル振幅抑圧
においては、低域では振幅抑圧を弱め、高域になるに従
って振幅抑圧を強めるようにしたので、低域に大きな成
分を持つ自動車走行騒音が重畳した音声信号の高域の残
留雑音を効果的に振幅抑圧することができる。
号対雑音比が大なる周波数領域では第１および第２の聴
覚重みを大とし、信号対雑音比が小なる周波数領域では
第１および第２の聴覚重みを小とするように聴覚重みを
制御するので、スペクトル減算処理において、信号対雑
音比が大きい領域では雑音を大きく減算し、信号対雑音
比が小さい領域では小さく減算するので、スペクトルの
過度の引き去りが防止され、また、スペクトル振幅抑圧
においては、低域では振幅抑圧を弱め、高域になるに従
って振幅抑圧を強めるようにしたので、低域に大きな成
分を持つ自動車走行騒音が重畳した音声信号の高域の残
留雑音を効果的に振幅抑圧することができる。
【０１０９】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、第
１および第２の聴覚重みの少なくとも一方を、入力信号
振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅ス
ペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトルの低域パワ
ーと高域パワーの比で変更するようにしたので、聴感上
好ましい雑音抑圧を行うことができる。
１および第２の聴覚重みの少なくとも一方を、入力信号
振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信号振幅ス
ペクトルと雑音スペクトルの平均スペクトルの低域パワ
ーと高域パワーの比で変更するようにしたので、聴感上
好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【０１１０】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、入
力信号が雑音か音声かの判定結果により、第１および第
２の聴覚重みを変更するようにしたので、聴感上好まし
い雑音抑圧を行うことができる。
力信号が雑音か音声かの判定結果により、第１および第
２の聴覚重みを変更するようにしたので、聴感上好まし
い雑音抑圧を行うことができる。
【０１１１】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、ス
ペクトル減算手段による減算結果が負となる場合は、所
定のスペクトルに第３の聴覚重みを乗じたスペクトルを
埋め戻すので、聴感上好ましい雑音抑圧を行なうことが
できる。
ペクトル減算手段による減算結果が負となる場合は、所
定のスペクトルに第３の聴覚重みを乗じたスペクトルを
埋め戻すので、聴感上好ましい雑音抑圧を行なうことが
できる。
【０１１２】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、ス
ペクトル埋戻し処理で用いる所定のスペクトルとして、
入力信号振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信
号振幅スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペクトル
を使うので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
ペクトル埋戻し処理で用いる所定のスペクトルとして、
入力信号振幅スペクトル、雑音スペクトルまたは入力信
号振幅スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペクトル
を使うので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができ
る。
【０１１３】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、第
３の聴覚重みを入力信号振幅スペクトルまたは入力信号
振幅スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペクトルの
低域パワーと高域パワーの比で変更するようにしたの
で、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
３の聴覚重みを入力信号振幅スペクトルまたは入力信号
振幅スペクトルと雑音スペクトルとの平均スペクトルの
低域パワーと高域パワーの比で変更するようにしたの
で、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【０１１４】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、第
３の聴覚重みを信号対雑音比で制御するようにしたの
で、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
３の聴覚重みを信号対雑音比で制御するようにしたの
で、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことができる。
【０１１５】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、第
３の聴覚重みに入力信号振幅スペクトルと平均雑音の比
を乗じてその値を調整するようにしたので、聴感上好ま
しい雑音抑圧を行うことができる。
３の聴覚重みに入力信号振幅スペクトルと平均雑音の比
を乗じてその値を調整するようにしたので、聴感上好ま
しい雑音抑圧を行うことができる。
【０１１６】また、この発明に係る雑音抑圧装置は、少
なくとも一つの聴覚重みを外部より制御または選択する
ようにしたので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことが
できる。
なくとも一つの聴覚重みを外部より制御または選択する
ようにしたので、聴感上好ましい雑音抑圧を行うことが
できる。
【図１】この発明に係る雑音抑圧装置の実施の形態１の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の第１の聴覚重みαω(f)および第２
の聴覚重みβω(f)の一例を示す図である。
の聴覚重みβω(f)の一例を示す図である。
【図３】この発明に係る雑音制御装置の聴覚重み制御手
段により第１の聴覚重みαω(f)および第２の聴覚重み
βω(f)を制御する一例である。
段により第１の聴覚重みαω(f)および第２の聴覚重み
βω(f)を制御する一例である。
【図４】この発明に係る雑音制御装置の他の実施の形態
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図５】この発明に係る雑音抑圧装置の他の実施の形態
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図６】 この発明の第３の聴覚重みγω(f)の一例で
ある。
ある。
【図７】 この発明に係る雑音抑圧装置の一実施の形態
において、雑音引去り後のスペクトルが負の場合に埋め
戻す低レベル雑音n(f)スペクトルを聴覚重み付けしない
場合（a）と重み付けする場合（b）における、引き去り
後スペクトルの一例である。
において、雑音引去り後のスペクトルが負の場合に埋め
戻す低レベル雑音n(f)スペクトルを聴覚重み付けしない
場合（a）と重み付けする場合（b）における、引き去り
後スペクトルの一例である。
【図８】 この発明に係る雑音抑圧装置の他の実施の形
態の構成を示すブロック図である。
態の構成を示すブロック図である。
【図９】 この発明に係る雑音抑圧装置の他の実施の形
態の構成を示すブロック図である。
態の構成を示すブロック図である。
【図１０】 この発明に係る雑音抑圧装置の他の実施の
形態の構成を示すブロック図である。
形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】 従来の雑音抑圧装置の構成を示すブロック
図である。
図である。
１ 入力信号端子，２ 時間／周波数変換手段
３ 雑音らしさ判定手段，４ 平均雑音スペクトル更新
および保持手段 ５ SN比計算手段，６ 聴覚重み算出手段 ７ 聴覚重み制御手段，８ スペクトル減算手段 ９ スペクトル抑圧手段，１０ 周波数／時間変換手段 １１ 出力信号端子，１２ ローパスフィルタ １３ 逆フィルタ，１４ 自己相関分析手段 １５ 線形予測分析手段，１６ 更新速度係数決定手段 １７ 聴覚重み変更手段，１８ 聴覚重み調整手段 １９ 雑音抑圧装置，２０ メモリ ２１ 音声符号化装置，２２ スイッチ
および保持手段 ５ SN比計算手段，６ 聴覚重み算出手段 ７ 聴覚重み制御手段，８ スペクトル減算手段 ９ スペクトル抑圧手段，１０ 周波数／時間変換手段 １１ 出力信号端子，１２ ローパスフィルタ １３ 逆フィルタ，１４ 自己相関分析手段 １５ 線形予測分析手段，１６ 更新速度係数決定手段 １７ 聴覚重み変更手段，１８ 聴覚重み調整手段 １９ 雑音抑圧装置，２０ メモリ ２１ 音声符号化装置，２２ スイッチ
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平７−306695（ＪＰ，Ａ)
特開2000−47697（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−212196（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−161694（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−97288（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−221093（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−221094（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−221092（ＪＰ，Ａ)
特表 平８−506427（ＪＰ，Ａ)
古田訓，高橋真哉，周波数重み付けス
ペクトルサブトラクション法による雑音
抑圧，2000年電子情報通信学会総合大
会，日本，2000年 ３月28日，Ｖｏｌｕ
ｍｅ １，Ｐａｇｅ 183
Ｓｔｅｆａｎ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏ
ｎ，Ｐｅｔｅｒ Ｊａｘ ａｎｄ Ｐｅ
ｔｅｒ Ｖａｒｙ，Ａ ｎｏｖｅｌ ｐ
ｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃａｌｌｙ
ｍｏｔｉｖａｔｅｄ ａｕｄｉｏ ｅｎ
ｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｂａｃｋｇ
ｒｏｕｎｄ ｎｏｉｓｅ ｃｈａｒａｃ
ｔ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｉ
ＣＡＳＳＰ−98，米国，1998年 ５月12
日，Ｖｏｌｕｍｅ １，Ｐａｇｅｓ
397−400
Ｉｔｏｈ Ｋｅｎｚｏ ａｎｄ Ｍｉ
ｚｕｓｈｉｍａ Ｍａｓａｈｉｄｅ，Ｅ
ｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｎｏｉｓｅ
ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏ
ｎ ｓｐｅｅｃｈ／ｎｏｎ−ｓｐｅｅｃ
ｈ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆ
ｏｒ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ，Ｐｒ
ｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳ
Ｐ−97，米国，1997年 ４月21日，Ｖｏ
ｌｕｍｅ １，Ｐａｇｅｓ 419−422
高橋，吉田，古田，丸橋，松岡，Ｗ−
ＣＤＭＡ携帯機の音声・音響処理技術,
三菱電機技報，日本，2003年 ２月25
日，Ｖｏｌ．77，Ｎｏ．２，Ｐａｇｅｓ
28（138）−31（141)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G10L 21/02
Claims (19)
- 【請求項１】 入力信号に含まれる目的信号以外の雑音
を抑圧する雑音抑圧装置において、入力信号に応じて聴
覚重み付けを行う第１および第２の聴覚重みを制御する
手段と、前記入力信号の振幅スペクトルに対して前記制
御された第１の聴覚重みを用いたスペクトル減算と前記
制御された第２の聴覚重みを用いたスペクトル振幅抑圧
とを行う手段とを備えたことを特徴とする雑音抑圧装
置。 - 【請求項２】 第１及び第２の聴覚重みは、信号対雑音
比が高い場合には大きく制御され、信号対雑音比が低い
場合には小さく制御されることを特徴とする請求項１に
記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項３】 第１および第２の聴覚重みは、入力信号
のスペクトルの周波数に応じて聴覚重み付けを行う聴覚
重みであることを特徴とする請求項１または２に記載の
雑音抑圧装置。 - 【請求項４】 第１の聴覚重みは、入力信号のスペクト
ルの周波数が高くなるに従って小さくなるような傾斜に
基づいて重み付けを行うことを特徴とする請求項１に記
載の雑音抑圧装置。 - 【請求項５】 第１の聴覚重みの傾斜は信号対雑音比が
大きくなるに従って大きくなるよう制御されることを特
徴とする請求項４に記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項６】 第２の聴覚重みは、入力信号のスペクト
ルの周波数が高くなるに従って小さくなるような傾斜に
基づいて重み付けを行うことを特徴とする請求項１に記
載の雑音抑圧装置。 - 【請求項７】 第２の聴覚重みの傾斜は信号対雑音比が
大きくなるに従って小さくなるよう制御されることを特
徴とする請求項６に記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項８】 第１および第２の聴覚重みは、入力信号
のスペクトルの周波数が高くなるに従って小さくなるよ
うな傾斜に基づいて重み付けを行うことを特徴とする請
求項１に記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項９】 第１の聴覚重みの傾斜は信号対雑音比が
大きくなるに従って大きくなるよう制御されると共に、
前記第２の聴覚重みの傾斜は信号対雑音比が 大きくなる
に従って小さくなるよう制御されることを特徴とする請
求項８に記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１０】 第１および第２の聴覚重みの少なくと
も一方を、入力信号振幅スペクトル、雑音スペクトル、
または、入力信号振幅スペクトルと雑音スペクトルの平
均スペクトルの低域パワーに対する高域パワーの比で変
更する聴覚重み変更手段を有することを特徴とする請求
項１に記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１１】 第１および第２の聴覚重みを、入力信
号が雑音か音声かの判定結果により変更する聴覚重み変
更手段を有することを特徴とする請求項１に記載の雑音
抑圧装置。 - 【請求項１２】 スペクトル減算手段の減算結果が負と
なる場合に、所定のスペクトルに第３の聴覚重みを乗じ
たスペクトルを埋め戻すことを特徴とする請求項１〜１
１のいずれかに記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１３】 所定のスペクトルが入力振幅スペクト
ル、雑音スペクトル、または、入力信号振幅スペクトル
と雑音スペクトルとの平均スペクトルであることを特徴
とする請求項１２記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１４】 第３の聴覚重みを、入力信号振幅スペ
クトル、雑音スペクトル、または、入力信号振幅スペク
トルと雑音スペクトルとの平均スペクトルの低域パワー
に対する高域パワーの比で変更することを特徴とする請
求項１２または１３記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１５】 第３の聴覚重みを、信号対雑音比で制
御することを特徴とする請求項１２または１３のいずれ
かに記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１６】 第３の聴覚重みに、入力信号振幅スペ
クトルと平均雑音スペクトルの比を乗じてその値を調整
することを特徴とする請求項１２〜１４のいずれかに記
載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１７】 少なくとも一つの聴覚重みを外部より
制御または選択することを特徴とする請求項１〜１６の
いずれかに記載の雑音抑圧装置。 - 【請求項１８】 時間軸入力信号を周波数分析して振幅
スペクトルと位相スペクトルとに変換する時間周波数変
換手段と、前記入力信号から雑音スペクトルを求める手
段と、前記振幅スペクトルと前記雑音スペクトルから信
号対雑音比を求める手段と、スペクトルに応じて聴覚重
み付けを行う第１および第２の聴覚重みを前記信号対雑
音比に基づいて制御する聴覚重み制御手段と、この聴覚
重み制御手段により制御された第１の聴覚重みと前記雑
音スペクトルとの積を前記振幅スペクトルから減算する
スペクトル減算手段と、このスペクトル減算手段により
得られたスペクトルに前記聴覚重み制御手段により制御
された第２の聴覚重みを乗算するスペクトル振幅抑圧手
段と、このスペクトル振幅抑圧手段の出力を時間軸信号
に変換する周波数時間変換手段とを備えた雑音抑圧装
置。 - 【請求項１９】 入力信号に含まれる目的信号以外の雑
音を抑圧する雑音抑圧方法において、入力信号に応じて
聴覚重み付けを行う第１および第２の聴覚重みを制御す
るステップと、前記入力信号の振幅スペクトルに対して
前記制御された第１の聴覚重みを用いたスペクトル減算
と前記制御された第２の聴覚重みを用いたスペクトル振
幅抑圧を行うステップとを備えたことを特徴とする雑音
抑圧方法。
Priority Applications (8)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16224099A JP3454190B2 (ja) | 1999-06-09 | 1999-06-09 | 雑音抑圧装置および方法 |
| EP03028832A EP1416473B1 (en) | 1999-06-09 | 2000-05-26 | Noise suppression by spectral subtraction |
| DE60009206T DE60009206T2 (de) | 1999-06-09 | 2000-05-26 | Rauschunterdrückung mittels spektraler Subtraktion |
| EP00111344A EP1059628B1 (en) | 1999-06-09 | 2000-05-26 | Noise suppression by spectral subtraction |
| DE60041932T DE60041932D1 (de) | 1999-06-09 | 2000-05-26 | Rauschunterdrückung mittels spektraler Subtraktion |
| US09/587,612 US7043030B1 (en) | 1999-06-09 | 2000-06-05 | Noise suppression device |
| CNB031548091A CN100373827C (zh) | 1999-06-09 | 2000-06-08 | 噪声抑制装置以及噪声抑制方法 |
| CNB00118301XA CN1146155C (zh) | 1999-06-09 | 2000-06-08 | 噪声抑制装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16224099A JP3454190B2 (ja) | 1999-06-09 | 1999-06-09 | 雑音抑圧装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000347688A JP2000347688A (ja) | 2000-12-15 |
| JP3454190B2 true JP3454190B2 (ja) | 2003-10-06 |
Family
ID=15750659
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16224099A Expired - Lifetime JP3454190B2 (ja) | 1999-06-09 | 1999-06-09 | 雑音抑圧装置および方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7043030B1 (ja) |
| EP (2) | EP1416473B1 (ja) |
| JP (1) | JP3454190B2 (ja) |
| CN (2) | CN1146155C (ja) |
| DE (2) | DE60041932D1 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010046954A1 (ja) | 2008-10-24 | 2010-04-29 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置および音声復号化装置 |
| WO2010052749A1 (ja) | 2008-11-04 | 2010-05-14 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置 |
| WO2010113220A1 (ja) | 2009-04-02 | 2010-10-07 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置 |
| US8706497B2 (en) | 2009-12-28 | 2014-04-22 | Mitsubishi Electric Corporation | Speech signal restoration device and speech signal restoration method |
| CN111383653A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-07 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 语音处理方法及装置、存储介质、机器人 |
Families Citing this family (53)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3454206B2 (ja) * | 1999-11-10 | 2003-10-06 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| JP2001318694A (ja) * | 2000-05-10 | 2001-11-16 | Toshiba Corp | 信号処理装置、信号処理方法および記録媒体 |
| JP4282227B2 (ja) * | 2000-12-28 | 2009-06-17 | 日本電気株式会社 | ノイズ除去の方法及び装置 |
| CA2341834C (en) * | 2001-03-21 | 2010-10-26 | Unitron Industries Ltd. | Apparatus and method for adaptive signal characterization and noise reduction in hearing aids and other audio devices |
| EP1376539B8 (en) | 2001-03-28 | 2010-12-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Noise suppressor |
| JP3457293B2 (ja) | 2001-06-06 | 2003-10-14 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| JP3568922B2 (ja) | 2001-09-20 | 2004-09-22 | 三菱電機株式会社 | エコー処理装置 |
| DE10150519B4 (de) * | 2001-10-12 | 2014-01-09 | Hewlett-Packard Development Co., L.P. | Verfahren und Anordnung zur Sprachverarbeitung |
| US20040064314A1 (en) * | 2002-09-27 | 2004-04-01 | Aubert Nicolas De Saint | Methods and apparatus for speech end-point detection |
| US8326621B2 (en) | 2003-02-21 | 2012-12-04 | Qnx Software Systems Limited | Repetitive transient noise removal |
| US7895036B2 (en) * | 2003-02-21 | 2011-02-22 | Qnx Software Systems Co. | System for suppressing wind noise |
| US7949522B2 (en) | 2003-02-21 | 2011-05-24 | Qnx Software Systems Co. | System for suppressing rain noise |
| US8271279B2 (en) | 2003-02-21 | 2012-09-18 | Qnx Software Systems Limited | Signature noise removal |
| US8073689B2 (en) * | 2003-02-21 | 2011-12-06 | Qnx Software Systems Co. | Repetitive transient noise removal |
| US7885420B2 (en) * | 2003-02-21 | 2011-02-08 | Qnx Software Systems Co. | Wind noise suppression system |
| US7725315B2 (en) * | 2003-02-21 | 2010-05-25 | Qnx Software Systems (Wavemakers), Inc. | Minimization of transient noises in a voice signal |
| JP4162604B2 (ja) | 2004-01-08 | 2008-10-08 | 株式会社東芝 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| US7336732B1 (en) * | 2004-07-28 | 2008-02-26 | L-3 Communications Titan Corporation | Carrier frequency detection for signal acquisition |
| CN100593197C (zh) * | 2005-02-02 | 2010-03-03 | 富士通株式会社 | 信号处理方法和装置 |
| KR100657948B1 (ko) | 2005-02-03 | 2006-12-14 | 삼성전자주식회사 | 음성향상장치 및 방법 |
| JP4670483B2 (ja) * | 2005-05-31 | 2011-04-13 | 日本電気株式会社 | 雑音抑圧の方法及び装置 |
| KR100723409B1 (ko) | 2005-07-27 | 2007-05-30 | 삼성전자주식회사 | 프레임 소거 은닉장치 및 방법, 및 이를 이용한 음성복호화 방법 및 장치 |
| JP2007065122A (ja) * | 2005-08-30 | 2007-03-15 | Aisin Seiki Co Ltd | 車載用音声認識装置の雑音抑圧装置 |
| JP4706439B2 (ja) * | 2005-11-02 | 2011-06-22 | ヤマハ株式会社 | 遠隔会議システム |
| US7844453B2 (en) | 2006-05-12 | 2010-11-30 | Qnx Software Systems Co. | Robust noise estimation |
| JP2007006525A (ja) * | 2006-08-24 | 2007-01-11 | Nec Corp | ノイズ除去の方法及び装置 |
| JP4836720B2 (ja) * | 2006-09-07 | 2011-12-14 | 株式会社東芝 | ノイズサプレス装置 |
| EP2063418A4 (en) | 2006-09-15 | 2010-12-15 | Panasonic Corp | AUDIO CODING DEVICE AND AUDIO CODING METHOD |
| US8335685B2 (en) | 2006-12-22 | 2012-12-18 | Qnx Software Systems Limited | Ambient noise compensation system robust to high excitation noise |
| US8326620B2 (en) * | 2008-04-30 | 2012-12-04 | Qnx Software Systems Limited | Robust downlink speech and noise detector |
| EP1940035B1 (en) * | 2006-12-27 | 2009-04-01 | ABB Technology AG | Method of determining a channel quality and modem |
| US20080208575A1 (en) * | 2007-02-27 | 2008-08-28 | Nokia Corporation | Split-band encoding and decoding of an audio signal |
| KR101009854B1 (ko) | 2007-03-22 | 2011-01-19 | 고려대학교 산학협력단 | 음성 신호의 하모닉스를 이용한 잡음 추정 방법 및 장치 |
| JP5034605B2 (ja) * | 2007-03-29 | 2012-09-26 | カシオ計算機株式会社 | 撮像装置、雑音除去方法及びプログラム |
| KR100876794B1 (ko) * | 2007-04-03 | 2009-01-09 | 삼성전자주식회사 | 이동 단말에서 음성의 명료도 향상 장치 및 방법 |
| DE102007033877B3 (de) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Siemens Audiologische Technik Gmbh | Verfahren zur Signalverarbeitung in einer Hörhilfe |
| CN101355829B (zh) * | 2007-07-25 | 2013-08-21 | 鹏智科技(深圳)有限公司 | 减小噪音影响的发声设备测试装置及测试方法 |
| US8326617B2 (en) | 2007-10-24 | 2012-12-04 | Qnx Software Systems Limited | Speech enhancement with minimum gating |
| US8015002B2 (en) | 2007-10-24 | 2011-09-06 | Qnx Software Systems Co. | Dynamic noise reduction using linear model fitting |
| US8606566B2 (en) | 2007-10-24 | 2013-12-10 | Qnx Software Systems Limited | Speech enhancement through partial speech reconstruction |
| JP5526524B2 (ja) * | 2008-10-24 | 2014-06-18 | ヤマハ株式会社 | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 |
| CN102054482B (zh) * | 2009-10-27 | 2012-11-28 | ***通信集团公司 | 一种语音信号增强的方法和装置 |
| DE112011105791B4 (de) * | 2011-11-02 | 2019-12-12 | Mitsubishi Electric Corporation | Störungsunterdrückungsvorrichtung |
| JP5480226B2 (ja) * | 2011-11-29 | 2014-04-23 | 株式会社東芝 | 信号処理装置および信号処理方法 |
| JP5205526B1 (ja) * | 2012-02-29 | 2013-06-05 | 株式会社東芝 | 測定装置および測定方法 |
| JP6098038B2 (ja) * | 2012-03-19 | 2017-03-22 | 富士通株式会社 | 音声補正装置、音声補正方法及び音声補正用コンピュータプログラム |
| CN103325384A (zh) * | 2012-03-23 | 2013-09-25 | 杜比实验室特许公司 | 谐度估计、音频分类、音调确定及噪声估计 |
| US20150179181A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Microsoft Corporation | Adapting audio based upon detected environmental accoustics |
| JP7186375B2 (ja) * | 2018-03-29 | 2022-12-09 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 音声処理装置、音声処理方法および音声処理システム |
| JP6833147B2 (ja) * | 2019-01-11 | 2021-02-24 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
| JP6854967B1 (ja) * | 2019-10-09 | 2021-04-07 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置、雑音抑圧方法、及び雑音抑圧プログラム |
| CN113571078B (zh) * | 2021-01-29 | 2024-04-26 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 噪声抑制方法、装置、介质以及电子设备 |
| CN113284507B (zh) * | 2021-05-14 | 2024-02-13 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 语音增强模型的训练方法和装置及语音增强方法和装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB8801014D0 (en) * | 1988-01-18 | 1988-02-17 | British Telecomm | Noise reduction |
| DE69420027T2 (de) * | 1993-02-12 | 2000-07-06 | British Telecomm | Rauschverminderung |
| JPH09212196A (ja) | 1996-01-31 | 1997-08-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 雑音抑圧装置 |
| US6044341A (en) * | 1997-07-16 | 2000-03-28 | Olympus Optical Co., Ltd. | Noise suppression apparatus and recording medium recording processing program for performing noise removal from voice |
| WO2000041169A1 (en) * | 1999-01-07 | 2000-07-13 | Tellabs Operations, Inc. | Method and apparatus for adaptively suppressing noise |
-
1999
- 1999-06-09 JP JP16224099A patent/JP3454190B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-05-26 DE DE60041932T patent/DE60041932D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-05-26 EP EP03028832A patent/EP1416473B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-05-26 EP EP00111344A patent/EP1059628B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-05-26 DE DE60009206T patent/DE60009206T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-06-05 US US09/587,612 patent/US7043030B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-08 CN CNB00118301XA patent/CN1146155C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2000-06-08 CN CNB031548091A patent/CN100373827C/zh not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Ｉｔｏｈ Ｋｅｎｚｏ ａｎｄ Ｍｉｚｕｓｈｉｍａ Ｍａｓａｈｉｄｅ，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｐｅｅｃｈ／ｎｏｎ−ｓｐｅｅｃｈ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｈｅａｒｉｎｇ ａｉｄｓ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ−９７，米国，１９９７年 ４月２１日，Ｖｏｌｕｍｅ １，Ｐａｇｅｓ ４１９−４２２ |
| Ｓｔｅｆａｎ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ，Ｐｅｔｅｒ Ｊａｘ ａｎｄ Ｐｅｔｅｒ Ｖａｒｙ，Ａ ｎｏｖｅｌ ｐｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃａｌｌｙ ｍｏｔｉｖａｔｅｄ ａｕｄｉｏ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｎｏｉｓｅ ｃｈａｒａｃｔ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ−９８，米国，１９９８年 ５月１２日，Ｖｏｌｕｍｅ １，Ｐａｇｅｓ ３９７−４００ |
| 古田訓，高橋真哉，周波数重み付けスペクトルサブトラクション法による雑音抑圧，２０００年電子情報通信学会総合大会，日本，２０００年 ３月２８日，Ｖｏｌｕｍｅ １，Ｐａｇｅ １８３ |
| 高橋，吉田，古田，丸橋，松岡，Ｗ−ＣＤＭＡ携帯機の音声・音響処理技術，三菱電機技報，日本，２００３年 ２月２５日，Ｖｏｌ．７７，Ｎｏ．２，Ｐａｇｅｓ ２８（１３８）−３１（１４１） |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010046954A1 (ja) | 2008-10-24 | 2010-04-29 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置および音声復号化装置 |
| JP5153886B2 (ja) * | 2008-10-24 | 2013-02-27 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置および音声復号化装置 |
| WO2010052749A1 (ja) | 2008-11-04 | 2010-05-14 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置 |
| US8737641B2 (en) | 2008-11-04 | 2014-05-27 | Mitsubishi Electric Corporation | Noise suppressor |
| WO2010113220A1 (ja) | 2009-04-02 | 2010-10-07 | 三菱電機株式会社 | 雑音抑圧装置 |
| US8706497B2 (en) | 2009-12-28 | 2014-04-22 | Mitsubishi Electric Corporation | Speech signal restoration device and speech signal restoration method |
| DE112010005020B4 (de) | 2009-12-28 | 2018-12-13 | Mitsubishi Electric Corporation | Sprachsignal-Wiederherstellungsvorrichtung und Sprachsignal-Wiederherstellungsverfahren |
| CN111383653A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-07 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 语音处理方法及装置、存储介质、机器人 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE60041932D1 (de) | 2009-05-14 |
| DE60009206D1 (de) | 2004-04-29 |
| US7043030B1 (en) | 2006-05-09 |
| DE60009206T2 (de) | 2005-03-10 |
| EP1059628B1 (en) | 2004-03-24 |
| JP2000347688A (ja) | 2000-12-15 |
| EP1416473A2 (en) | 2004-05-06 |
| CN1277500A (zh) | 2000-12-20 |
| EP1059628A3 (en) | 2002-09-25 |
| EP1059628A2 (en) | 2000-12-13 |
| CN1496032A (zh) | 2004-05-12 |
| EP1416473A3 (en) | 2004-05-26 |
| CN1146155C (zh) | 2004-04-14 |
| CN100373827C (zh) | 2008-03-05 |
| EP1416473B1 (en) | 2009-04-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3454190B2 (ja) | 雑音抑圧装置および方法 | |
| JP3457293B2 (ja) | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 | |
| RU2127454C1 (ru) | Способ понижения шума и устройство для его осуществления | |
| KR100394759B1 (ko) | 음성신호에서노이즈를저감시키는방법과장치 | |
| JP3454206B2 (ja) | 雑音抑圧装置及び雑音抑圧方法 | |
| EP1252796B1 (en) | System and method for dual microphone signal noise reduction using spectral subtraction | |
| US8538052B2 (en) | Generation of probe noise in a feedback cancellation system | |
| US8391471B2 (en) | Echo suppressing apparatus, echo suppressing system, echo suppressing method and recording medium | |
| EP2209116A1 (en) | High range interpolation device and high range interpolation method | |
| WO2002080148A1 (fr) | Dispositif eliminateur de bruit | |
| WO2000062280A1 (en) | Signal noise reduction by time-domain spectral subtraction using fixed filters | |
| JP3505085B2 (ja) | オーディオ装置 | |
| WO2000062579A1 (en) | System and method for dual microphone signal noise reduction using spectral subtraction | |
| JP2003534570A (ja) | 適応ビームフォーマーにおいてノイズを抑制する方法 | |
| EP1995722B1 (en) | Method for processing an acoustic input signal to provide an output signal with reduced noise | |
| JP2000330597A (ja) | 雑音抑圧装置 | |
| JP2004341339A (ja) | 雑音抑圧装置 | |
| JP2011048385A (ja) | 動的音響最適化方法および装置 | |
| US6507623B1 (en) | Signal noise reduction by time-domain spectral subtraction | |
| JPH11265199A (ja) | 送話器 | |
| JP5466581B2 (ja) | 反響消去方法、反響消去装置及び反響消去プログラム | |
| JP2006201622A (ja) | 帯域分割型雑音抑圧装置及び帯域分割型雑音抑圧方法 | |
| US11991509B2 (en) | Audio processing device and method | |
| JP7508179B2 (ja) | ノイズ抑圧回路 | |
| JP2022011892A (ja) | ノイズ抑圧回路 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 3454190 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070725 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080725 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090725 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100725 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100725 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110725 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110725 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120725 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120725 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130725 Year of fee payment: 10 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |