JP4210521B2

JP4210521B2 - 雑音低減法および装置

Info

Publication number: JP4210521B2
Application number: JP2002561819A
Authority: JP
Inventors: パスカルスカラル、; クロードマロ、; ローランモウアリ、
Original assignee: France Telecom SA
Current assignee: Orange SA
Priority date: 2001-01-30
Filing date: 2001-11-19
Publication date: 2009-01-21
Anticipated expiration: 2021-11-19
Also published as: KR100549133B1; CA2436318C; MXPA03006667A; BR0116844A; KR20030074762A; CA2436318A1; ATE472794T1; EP1356461B1; US7313518B2; JP2004520616A; DE60142490D1; BRPI0116844B1; FR2820227B1; EP1356461A1; ES2347760T3; HK1057639A1; US20040064307A1; WO2002061731A1; FR2820227A1; CN1488136A

Description

本発明は入力信号中に存在する雑音レベルを低減するために用いられる信号処理技術に関するものである。

重要な応用分野は、
・雑音の多い環境における電話会議またはテレビ会議（専用室内またはマルチメディア・コンピュータからでさえ、等）；
・電話：固定電話または携帯電話等の端末器と、伝送ネットワークとの少なくとも一方における処理；
・特に事務所、車両または携帯端末機におけるハンドフリー端末機；
・公共の場所（駅、空港、等）における音を拾うこと；
・車両内で両手を使用せずに音を拾うこと；
・騒がしい環境内で音声を確実に認識すること；
・映画およびメディア（たとえば、スポーツ報道または演奏会のための、ラジオ、テレビジョン、等）のために音響を拾うこと；
を非限定的に含めた、オーディオ信号（音声または音楽）処理の分野である。

本発明は、雑音を含んでいる観察から有用な情報を取り出す必要がある分野であればどのような分野にも応用できる。特に、次の分野を引用できる：水中画像観測、水中リモートセンシング、バイオメディカル信号処理（ＥＥＧ、ＥＣＧ、バイオメディカル画像形成、等）。

集音の特徴的な問題は、集音マイクロホンが設置される音響環境に関連し、更に詳しくいえばその環境を完全に管理統制することは不可能であるので、観測信号中には妨害信号（雑音と呼ばれる）も存在する。

信号の質を高めるために、雑音が含まれている観測信号を処理することにより有用な情報を取り出す目的で雑音低減装置が開発されている。オーディオ信号が遠く離れた所から送られてきた音声信号である場合は、それらの装置を用いてそれの了解度を高め、通信相手に及ぼす負担を軽減するためにそれらの装置を使用できる。会話通信のそれらの応用に加えて、音声信号の質を高めることによって音声認識に有用なことが判明もした。使用者が騒がしい環境に居ると音声認識性が大きく損なわれる。

雑音低減操作を実行するための信号処理技術の選択は、まず、処理の入力側において利用できる観測数に依存する。ここでの説明では、ただ１つの観測信号を利用できる場合について考えることにする。この単一獲得問題に適用される雑音低減法は、時間進み／時間遅れを伴う適応濾波、パラメトリック・カルマン濾波、または短時間スペクトル変更による濾波までも、などの信号処理技術に主として依存する。

後者の集り（短時間スペクトル変更による濾波）は、包含されている概念が簡単で、それらをプログラムするために要する基本的なツール（たとえば、離散フーリェ変換）の有用性が広いために、産業機器に使用されているほぼ全ての解決技術を組合わせている。しかし、それらの雑音低減技術の急速な進歩は、処理操作の出力側で使用できる信号を大きく歪ませることなしに、信号処理プロセッサでそれらの処理操作を実時間で容易に実行する可能性に大きく依存している。この集まりの方法では、処理は、雑音低減フィルタの伝達関数を推定することと、その後でブロックごとの処理でスペクトル領域内での乗算を基にして濾波を行うことにのみ最もしばしばある。スペクトル領域内での乗算によって短時間スペクトル減衰による雑音低減が可能にされる。

所望の信号ｓ（ｎ）と妨害信号ｂ（ｎ）との混合から生ずる、雑音を含んでいる観測信号はｘ（ｎ）と記される。ここにｎは離散時間内での時間指標を示す。離散時間における表現の選択は、信号のデジタル処理へ向けられる手法に関連させられるが、上記方法は連続時間信号にも適用されることに気が付くであろう。信号は一定長さの指標ｋの連続する区画すなわちフレームで解析される。離散時間領域および離散周波数領域での表現のために現在使用されている記法は：
・Ｘ（ｋ，ｆ）：解析される信号ｘ（ｎ）のｋ番目のフレーム（ｋはフレーム指標）のフーリェ変換（ｆは周波数指標）；
・Ｓ（ｋ，ｆ）：所望の信号ｓ（ｎ）のｋ番目のフレームのフーリェ変換；
・

：量（時間領域内または周波数領域内の）ｖの推定；たとえば、

は所望の信号のフーリェ変換の推定である；
・γ_uu（ｆ）：信号ｕ（ｎ）のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）である。

ほとんどの雑音低減技術では、雑音を含んでいる信号ｘ（ｎ）は周波数領域内で濾波を受けて、いかなる妨害も受けていない元の信号ｓ（ｎ）にできるだけ近い有用な推定された信号

を生ずる。前に示したように、この濾波操作は、雑音を含んでいる信号の各周波数成分ｆを減少することにあり、その信号にはその周波数成分中の推定された信号対雑音比（ＳＮＲ）を与えられている。周波数ｆに依存する、このＳＮＲをここではフレームｋに対してη（ｋ，ｆ）と記すことにする。

各フレームに対して、雑音低減フィルタを計算するために求められるスペクトル量の後での推定を改善するために、信号に重み付けウィンドウをまず乗ずる。そのようにしてウィンドウ化された各フレームをその後でスペクトル領域内で解析する（それの最初の実行では離散フーリェ変換を一般に用いる）。この操作は短時間フーリェ変換（ＳＴＦＴ）と呼ばれている。観測された信号のこの周波数領域表現Ｘ（ｋ，ｆ）は、雑音低減フィルタの伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）を同時に推定するため、およびこのフィルタを、この伝達関数に雑音を含んでいる信号の短時間スペクトルを単に乗ずることにより、スペクトル領域に適用するために、使用できる。すなわち、

である。

このようにして得られた信号はその後で簡単な逆スペクトル変換により時間領域へ戻される。雑音を除去された信号はブロックの重ね合わせおよび加え合わせの技術（ＯＬＡ、「重ね合わせ−加え合わせ」）またはブロックをセーブする技術（ＯＬＳ、「重ね合わせ−セーブ」）により一般に合成される。時間領域内の信号を再構成するこの操作は逆短時間フーリェ変換（ＩＳＴＦＴ）と呼ばれる。

短時間スペクトル減衰法についての詳細な説明が次の文献に見出される：Ｊ．Ｓ．Ｌｉｍ、Ａ．Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ、「雑音を含む音声の強調および帯域幅圧縮（Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｎｄｂａｎｄｗｉｔｈｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎｏｉｓｙｓｐｅｅｃｈ）」ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅＩＥＥＥ、６７巻、１５８６〜１６０４ページ、１９７９；Ｒ．Ｅ．Ｃｒｏｃｈｉｅｒｅ、Ｌ．Ｒ．Ｒａｂｉｎｅｒ、「マルチレート・デジタル信号処理（Ｍｕｌｔｉｒａｔｅｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ、１９８３。

そのような雑音低減装置により実行される主な作業は：
・有声検出（ＶＡＤ）；
・無声期間中の雑音のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）の推定；
・雑音のスペクトル成分を抑制するための規則を基にして推定された短時間スペクトル減衰の適用；
・処理された信号のＯＬＳ型またはＯＬＡ型技術を基にした合成。

雑音成分を抑制する規則は伝送される信号の質を決定するので、その規則の選択は重要である。それらの抑制技術は雑音を含んでいる信号のスペクトル成分の位相ではなくて振幅｜Ｘ（ｋ，ｆ）｜のみを一般に変更する。一般に、下記の仮定が行われる：
・雑音と有用な信号とは統計的に相関していない；
・有用な雑音は断続的である（雑音を推定できる期間であるような沈黙期間の存在）；
・人の耳は信号の位相を感知しない（Ｄ．Ｌ．Ｗａｎｇ、Ｊ．Ｓ．Ｌｉｍ、「音声強調における位相の非重要性（Ｔｈｅｕｎｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｐｈａｓｅｉｎｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）」、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＡＳＳＰ、３０巻、４号、６７９〜６８１、１９８２、参照）。

周波数領域成分ｆにおけるインデックスｋのフレーム上の観測信号Ｘ（ｋ，ｆ）に適用される短時間スペクトル減衰Ｈ（ｋ，ｆ）は、局部的な信号対雑音比η（ｋ，ｆ）の推定を基にして一般に決定される。全ての抑制規則に共通の特徴は、

により与えられるそれらの規則の漸近的な挙動である。

現在採用されている抑制規則は：
・パワースペクトル差し引き（Ｊ．Ｓ．Ｌｉｍ、Ａ．Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍによる上記文献参照）。これに対しては雑音低減フィルタの伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）は

として表される。
・振幅スペクトル差し引き（Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌ、「スペクトル差し引きを用いる音声の雑音抑制（Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆａｃｏｕｓｔｉｃｎｏｉｓｅｉｎｓｐｅｅｃｈｕｓｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ）」、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＡｕｄｉｏ，ＳｐｅｅｃｈａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２７巻、２号、１１３〜１２０ページ、１９７９年４月、参照）。それに対しては伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）は

として表される。
・ウィーナーフィルタの直接適用（Ｊ．Ｓ．Ｌｉｍ、Ａ．Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍにより上記文献参照）。これに対しては雑音低減フィルタの伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）は

として表される。

それらの表現では、γ_ss（ｋ，ｆ）とγ_bb（ｋ，ｆ）は有用な信号と、インデックスｋのフレーム上の観察信号Ｘ（ｋ，ｆ）の周波数領域成分ｆ内に存在する雑音とのパワースペクトル密度をそれぞれ表す。

式（３）〜（５）から、与えられた周波数領域成分ｆについて測定された局部的な信号対雑音比に従って、雑音を含む信号に加えられるスペクトル減衰の挙動を研究することが可能である。局部的な信号対雑音比が高い時に、あらゆる規則が同一の減衰を生ずることが注目される。パワー差し引き規則はガウスモデルに対して最大限起きやすいという意味で最適である（Ｏ．Ｃａｐｐｅ、「ＥｐｈｒａｉｍおよびＭａｌａｈ雑音抑制器による楽音ノイズ音（ｍｕｓｉｃａｌｎｏｉｓｅ）現象除去（ＥｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｕｓｉｃａｌｎｏｉｓｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｗｉｔｈｔｈｅＥｐｈｒａｉｍａｎｄＭａｌａｈｎｏｉｓｅｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ）」、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＳｐｅｅｃｈａｎｄＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２巻、３号、３４５〜３４９ページ、１９９４年４月、参照）。しかし、それは処理の出力側において雑音パワーが最大のままであるという規則である。全ての抑制規則に対して、遮断値付近の局部的な信号対雑音比の小さい変化が、完全な減衰

の場合から無視できるスペクトル変更

の場合まで変更させるのに十分である。

後者の特性は「楽音ノイズ」として知られている現象の原因の１つを構成する。実際に、決定論的な成分およびランダムな成分により特徴付けられる、周囲の雑音は無音期間中にのみ特徴付けることができる。それらのランダムな成分が存在するために、有声期間中の雑音の周波数領域成分ｆの寄与と、無声期間中のいくつかのフレームにわたって行われるそれの平均推定との間に非常に著しい変動がある。この違いのために、局部的な信号対雑音比の推定が遮断レベルを中心として変動することがある、すなわち、したがって、それは、出現し、その後で消失するスペクトル成分を、処理の出力側に、生ずることができ、それらの成分の平均寿命は考察している解析ウィンドウの大きさ程度を統計的に超えない。この挙動を全通過帯域にわたって一般化すると、「楽音ノイズ」として知られている、いらいらさせる可聴残留雑音が導入される。

この雑音の影響を減少するために多くの研究が行われている。推奨されている解決策は種々の線に沿って開発されている。それらは、：
・短時間推定の平均化（Ｓ．Ｆ．Ｂｏｌｌによる前記論文参照）；
・雑音電力スペクトルの過大推定（Ｍ．Ｂｅｒｏｕｔｉ他、「雑音に埋もれている音声の増強（Ｅｎｈａｎｎｃｅｍｅｎｔｏｆｓｐｅｅｃｈｃｏｒｒｕｐｔｅｄｂｙａｃｏｕｓｔｉｃｎｏｉｓｅ）」、Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎＳｐｅｅｃｈ，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２０８〜２１１ページ、１９７９、およびＰ．Ｌｏｃｋｗｏｏｄ、Ｊ．Ｂｏｕｄｙ、「非直線スペクトル除去器による実験、隠されたマルコフモデルおよび車両における強固な音声認識（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｉｔｈａｎｏｎ‐ｌｉｎｅａｒｓｐｅｃｔｒａｌｓｕｂｔｒａｃｔｏｒ，ｈｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｆｏｒｒｏｂｕｓｔｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｃａｒｓ）」、Ｐｒｏｃ．ｏｆＥＵＳＩＰＣＯ’９１、７９〜８２ページ、１９９１、参照）；
・最低雑音スペクトル密度のトラッキング（Ｒ．Ｍａｒｔｉｎ、「最小統計を基にしたスペクトル除去（Ｓｐｅｃｔａｒａｌｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｉｎｉｍｕｍｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）」、ｉｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＶＩＩ：ＴｈｅｏｒｉｅｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＥＵＳＩＰＣＯ’９４、１１８２〜１１８５ページ、１９９４、９月、参照）；
音声信号と付加雑音との統計モデルを基にした新規な抑制規則についての多くの研究も行われてきた。それらの研究によって新規な「ソフト決定」アルゴリズムが導入されるようになった。その理由は、従来の方法と比較してそれらのアルゴリズムが自由度を余分に有しているからである（Ｒ．Ｊ．ＭａｃＡｕｌａｙ、Ｍ．Ｌ．Ｍａｌｐａｓｓ、「ソフト決定雑音抑制フィルタを用いる音声強調（Ｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇａｓｏｆｔ‐ｄｅｃｉｓｉｏｎｎｏｉｓｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｆｉｌｔｅｒ）」、ＩＥＥＥｔｒａｎｓ．ｏｎＡｕｄｉｏ，ＳｐｅｅｃｈａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２８巻、２号、１３８〜１４５ページ、１９８０、４月、Ｙ．Ｅｐｈｒａｉｍ、Ｄ．Ｍａｌａｈ、「最適非直線スペクトル振幅推定を用いる音声強調（Ｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｄｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇｏｐｔｉｍａｌｎｏｎ‐ｌｉｎｅａｒｓｐｅｃｔｒａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）、Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎＳｐｅｅｃｈ，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、１１１８〜１１２１ページ、１９８３、Ｙ．Ｅｐｈｒａｉｍ、Ｄ．Ｍａｌａｈ、「最小平均二乗誤差短時間スペクトル振幅推定値を用いる音声強調（Ｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｄｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇａｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｓｈｏｒｔ‐ｔｉｍｅｓｐｅｃｔｒａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｅｓｔｉｍａｔｏｒ）、ＩＥＥＥｔｒａｎｓ．ｏｎＡＳＳＰ、３２巻、６号、１１０９〜１１２１ページ、１９８４、参照）。

上記短時間スペクトル変更規則は次の特徴を有する：
・短時間スペクトル減衰の計算は各スペクトル成分における雑音レベルの推定に依存し、各等式は量

を含んでいる。したがって、この雑音低減技術（歪み、雑音レベルの効果的な低減）の性能は信号対雑音比のこの推定値の適切さにより支配される。
・それらの技術はブロックごとの処理を基にしており（連続するブロックの間で重なり合う可能性がある）、その処理は、雑音低減装置の入力端子に存在する、所与のフレームの全ての標本を単一のスペクトル減衰で濾波することにある。この特性は、フィルタがスペクトル領域内で乗算を適用されるという事実にある。これは、たとえば、ある語の始まりまたは終わりの場合、あるいは有声／無声が混じったフレームの場合でさえ、現在のフレームに存在する信号が第２種の静止仮定を満たさない場合に特に制限する。
・スペクトル領域内で行われる乗算は実際には周期的なくりこみ演算に相当する。実際には、歪みを避けるために、試みられる操作は線形くりこみである。それはある数の零標本を各入力フレームに加えること（零パッディングと呼ばれる技術）と、雑音低減フィルタのインパルス応答の時間領域サポートを制限することを目的とした付加処理を実行することとを要する。そのために、時間領域くりこみ制約はスペクトル変換の次数を、したがって、雑音低減処理の数学的な複雑さを、必然的に増加する。雑音低減フィルタのインパルス応答の時間領域サポートを制限するために最も用いられる技術は時間領域内に制約を導入することにある。それは（ｉ）フィルタの伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）についての知識を基にしてインパルス応答ｈ（ｋ，ｎ）を得るために第１の「逆」スペクトル変換と、（ｉｉ）このインパルス応答の点の数を制限すること、これによって切り詰められた時間領域フィルタｈ′（ｋ，ｆ）になる、その後で、（ｉｉｉ）変更された伝達関数Ｈ′（ｋ，ｆ）を得るために切り詰められたインパルス応答ｈ′（ｋ，ｎ）を基にして第２の「直接」スペクトル変換とを要する。
・実際には、スペクトル変換演算を行う前に、各解析フレームには解析ウィンドウｗ（ｎ）が乗ぜられる。雑音低減フィルタが全通過型（すなわち、

であると、完全な再構成の条件が満たされることを希望するならば、解析ウィンドウは次の条件

を満たさねばならない。この式では、パラメータＤは連続する２つの解析フレームの間の移動（標本の数で）を表す。他方、重み付けウィンドウｗ（ｎ）の選択（典型的にはＨａｎｎｉｎｇ型、Ｈａｍｍｉｎｇ型、Ｂｌａｃｋｍａｎ型等の）がＷ（ｆ）の主ローブの幅と第２のローブの振幅（第１のローブの振幅に対する）を決定する。主ローブが広いとすると、元の信号の変換の速い遷移が非常に悪く近似される。第２のローブの相対的な振幅が大きいとすると、得られる近似は、特に不連続部を中心として、いらいらさせる発振を行うものである。したがって、関連するスペクトル解析要求（主ローブの幅の選択と、副ローブの振幅の選択）と、雑音低減濾波過程により導入される小さい遅延（処理の入力端子と出力端子とにおける信号の間の時間のずれ）の要求とを満たすことは困難である。第２の要求を満たすと、なんら重なり合うことのない連続するフレーム、したがって、長方形型解析ウィンドウを使用することになる。それによって関連するスペクトル解析を実行する結果となることはない。それらの要求を同時に満たす唯一のやり方は、適切な解析ウィンドウにより重み付けられているフレームに対して行われる第１のスペクトル変換を基にしてスペクトル解析を行い、かつウィンドウ化されていないデータに対して第２のスペクトル変換を並行に行う（スペクトル乗算によりくりこみ操作を行うために）ことである。実際には、そのような技術は数学的な複雑さの面で費用がかかり過ぎることが判明している。

ＥＰ‐Ａ‐０７１０９４７がエコー打ち消し器に結合されている雑音低減装置を開示している。雑音低減は、スペクトル解析中に信号対雑音比に従って推定される伝達関数Ｈ（ｋ，ｆ）の逆フーリェ変換により得られるインパルス応答によって、時間領域内でのブロックごとの濾波により実行される。

本発明の主な目的は雑音低減法の性能を向上することである。

したがって、本発明は、入力信号の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法であって、下記のステップ、
‐周波数領域へ変換することにより入力信号のスペクトラムを計算することと、
‐周波数依存雑音レベル推定値を得ることと、
‐そのフレームに対する第１の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第１の雑音低減フィルタの伝達関数を、第１の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐入力信号のスペクトラムと第１の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、そのフレームに対する第２の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第２の雑音低減フィルタの伝達関数を、第２の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐雑音が低減された信号を生ずるために、フレーム濾波操作で第２の雑音低減フィルタの伝達関数を使用することと、
をフレームの少なくともいくつかに対して備える、入力信号の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法を提供するものである。

推定される雑音のレベルと有用な信号のレベルは通常はＰＳＤｓであり、またはより一般的にはそれらのＰＳＤｓに相関させられている量である。

２つの操作における計算、それの特定の面が有用な信号のＰＳＤ γ_ss（ｋ，ｆ）のより速い更新にある、によって従来の方法よりも大きな２つの利点を得る第２の雑音低減フィルタをもたらす結果となる。第１に、特に有用な信号の時間的な包絡線のより速い変化中に、有用な信号の非静止性のより速いトラッキングがある（たとえば、無声／音声遷移中にある音声信号を冒すすなわち消去する）。第２に、雑音低減フィルタはより良く推定される。これによってこの方法の性能が向上する結果となる（雑音が一層著しく低減しかつ有用な信号の劣化が減少する）。

この方法は、３つ以上の操作が実行される場合に一般化できる。得られたｐ番目（ｐ≧２）の伝達関数を基にして、有用な信号レベル推定値がその後で再計算され、（ｐ＋１）番目の伝達関数がその雑音低減のために再推定される。この方法の上記定義は、Ｐ＞２の操作が行われる場合にも適用される。すなわち、この定義に従って「第１の有用な信号レベル推定値」を（ｐ−１）番目の操作中に得られたものとして単に考察する必要がある。実際には、この方法の満足できる性能はＰ＝２で観察される。

この方法の１つの有利な実施形態では、スペクトラムの計算が、入力信号フレームをウィンドウ化関数により重み付けすることと、重み付けられたフレームを周波数領域へ変換することとで構成され、フレームのより近い半分に対してフレームのより近くない半分よりも強い重み付けを行うように、ウィンドウ化関数は非対称である。

そのようなウィンドウ化関数の選択は、スペクトル推定の重みを最も近い標本へ向かって集中でき、一方では良いスペクトル特性を持つウィンドウを提供する（第２のローブの制御されている増加）ことを意味する。これによって信号の変化に迅速に追従できるようにされる。周波数を基にした解析のためのスペクトルのこの計算モードは、雑音低減フィルタの伝達関数の推定がただ１つの操作で行われる場合に適用することもできることに注目すべきである。

この方法は、上記短時間スペクトル減衰法により、周波数領域内で入力信号がブロックごとに濾波される場合に使用できる。その後で、雑音を除去された信号がそれのスペクトル成分

の形で発生される。それは直接利用でき（たとえば、符号化応用または音声認識応用において）、または信号

を明確に得るために時間領域へ変換できる。

しかし、この方法の１つの好適な実施形態では、雑音低減フィルタ・インパルス応答が、第２の雑音低減フィルタの伝達関数の時間領域への変換を基にして、現在のフレームに対して決定され、その時間領域内のフレームに対する濾波操作が前記フレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答により実行され、時間領域内のフレームに対する濾波操作は前記フレームに対して決定されたインパルス応答により実行される。

有利なことに、そうすると、現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答の決定は：
‐第２の雑音低減フィルタの伝達関数を時間領域へ変換して第１のインパルス応答を得るステップと、
‐第１のインパルス応答を、時間領域への変換の点の数より十分少ない（通常は少なくとも５分の１）標本数に対応する打ち切り長さに打ち切るステップと、
を備えている。

雑音低減フィルタの時間領域サポートにおけるこの制限は２倍の利点をもたらす。まず、それは時間領域エイリアシング問題が避けられることを意味する（線形くりこみに従う）。第２に、有用な信号を劣化させることがある、強すぎるフィルタの作用を避けることを可能にする滑らかな作用を提供することである。それには、ウィンドウ化機能により切り詰められたインパルス応答が切り詰め長さに対応する標本の数に及ぼす重み付けが付随することがある。フィルタの時間領域サポートにおけるこの制限は、伝達関数の推定が単一の操作で行われる時に適用することもできる。

濾波が時間領域において行われる時は、現在のフレームをいくつかのサブフレームに細分し、補間されたインパルス応答を各サブフレームに対して、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答と、少なくとも１つの以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答とを基にして計算すると有利である。そうするとフレームの濾波操作は、前記サブフレームに対して計算された補間されたインパルス応答に従って、時間領域内の各サブフレームの信号の濾波を含む。

サブフレームへのこの処理によって、同じフレーム内で変化する雑音低減フィルタを適用することが可能になり、したがって、処理された信号の非静止性に良く適する。ボイス信号を処理する場合には、この状況には混合されているフレーム（すなわち、有声音と無声音を有するフレーム）で特に遭遇させられる。サブフレームへのこの処理は、フィルタの伝達関数の推定が単一の操作で行われる時にも適用できることが注目される。

本発明の他の面は上記方法を実現するために構成された雑音低減装置に関する。

本発明のその他の特徴およびその他の利点は、添付図面を参照しての、非限定的実施形態についての以下の説明で明らかになるであろう。

図１ないし図３は本発明の装置を別々のユニットの形で表したものである。この方法の１つの典型的な実現では、信号処理操作は、上記ユニットに対応する種々の機能モジュールを有するデジタル信号プロセッサ実行プログラムにより、通常のものとして、実行される。

図１を参照して、本発明の雑音低減装置は、デジタル・オーディオ信号などの、入力信号ｘ（ｎ）を長さＬの標本（整数ｋにより示されている）の引き続くフレームに分配するユニット１を有する。指標ｋの各フレームにウィンドウ化関数ｗ（ｎ）を乗ずることにより、それは重み付けられ（乗数２）て信号ｘ_w（ｋ，ｎ）＝ｗ（ｎ）．ｘ（ｋ，ｎ）（０≦ｎ≦Ｌに対して）を生ずる。

周波数領域への移行は、離散フーリェ変換（ＤＦＴ）を、現在のフレームのフーリェ変換Ｘ（ｋ，ｆ）を行うユニット３により、重み付けられているフレームｘ_w（ｋ，ｎ）に施すことによって行われる。

本発明に含まれている、時間‐周波数領域遷移、およびその逆、のために、必要があれば下流側（ユニット７）で用いられるＤＦＴおよび時間領域への逆変換（ＩＤＦＴ）は、有利なことに高速フーリェ変換（ＦＦＴ）および逆高速フーリェ変換（ＩＦＦＴ）である。ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）変換などの、その他の時間‐周波数変換も使用できる。

雑音のみのフレームを音声フレームから弁別し、現在のフレームに２進発声活動指示δを与えるために、ボイス活動検出（ＶＡＤ）ユニット４が用いられる。信号ｘ（ｋ，ｎ）を基にして時間領域において動作するか、破線で示すように、信号Ｘ（ｋ，ｆ）を基にして周波数領域において動作するかによらず、いかなる既知のＶＡＤ法でも使用できる。

ＶＡＤはユニット５による雑音のＰＳＤの推定を制御する。したがって、ユニット４により検出された各「雑音のみ」フレームｋ_bに対して（δ＝０）、雑音パワースペクトル密度

は次の回帰式により計算される。

ここにｋ_bは、δ＝０であれば現在の雑音フレーム、δ＝１であれば最後の雑音フレームであり（ｋは有用な信号のフレームとして検出される）、α（ｋ_b）は時間的に変化できる平滑化パラメータである。

の計算法は指数平滑化を行うこの推定値に限定されるものではなく、ユニット５で判定状態のいかなるＰＳＤ推定値も使用できることに気が付くであろう。

現在のフレームのスペクトラムＸ（ｋ，ｆ）および雑音レベル推定

を用いて、他のユニット６が雑音低減フィルタ

の伝達関数（ＴＦ）を推定する。ユニット７はこのＴＦにＩＤＦＴを施して対応するインパルス応答

を得る。

ウィンドウ化関数ｗ_filt（ｎ）が乗算器８によりこのインパルス応答

に乗ぜられて、雑音低減装置の時間領域フィルタのインパルス応答

を得る。雑音を除去された時間領域信号

を生ずるために濾波ユニット９により行われる操作は、それの原理として、現在のフレームに対して決定されたインパルス応答

による入力信号のくりこみである。

ウィンドウ化関数ｗ_filt（ｎ）はフレームの長さより著しく短いサポートを有する。いいかえると、ＩＤＦＴの結果としてのインパルス応答

が、関数ｗ_filt（ｎ）による重み付けがそれに適用される前に、切り詰められる。好ましいのは、標本の数として表される、切り詰め長さＬ_filtはフレームの長さの少なくとも５分の１である。それは通常はこのフレーム長さの１０分の１の長さ程度である。

インパルス応答の最上位のＬ_filt係数は、ウィンドウｗ_filt（ｎ）による重み付けの主体であり、それはたとえば長さＬ_filtのＨａｍｍｉｎｇまたはＨａｎｎｉｎｇウィンドウである。

雑音低減フィルタの時間領域サポートにおける制限は、線形くりこみを満たすために、時間領域エイリアシング問題を避けることを可能にする。更に、それは平滑化を行って、有用な信号を劣化させることがある、フィルタのあまりにも強過ぎる作用を避けることを可能する。

図２は雑音低減フィルタの伝達関数

を推定するユニット６の好適な構成を示す。その伝達関数は雑音ｂ（ｎ）のＰＳＤと有用な信号ｓ（ｎ）のＰＳＤに依存する。

ユニット５が雑音のＰＳＤ

をどのようにして推定できるかについて説明してきた。しかし、発声活動期間中は信号と雑音が混合されているので有用な信号のＰＳＤ γ_ss（ｋ，ｆ）は直接得ることができない。それを予め推定するために、図２のユニット６のモジュール１１は、下記の式に従って、たとえば、指令された決定推定値を使用する（Ｙ．Ｅｐｈｒａｉｍ、Ｄ．Ｍａｌａｈ、「最小平均二乗誤差短時間スペクトル振幅推定値を用いる音声強調（Ｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｄｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇａｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｓｈｏｒｔ‐ｔｉｍｅｓｐｅｃｔｒａｌａｍｐｌｉｔｕｄｅｅｓｔｉｍａｔｏｒ）、ＩＥＥＥｔｒａｎｓ．ｏｎＡＳＳＰ、３２巻、６号、１１０９〜１１２１ページ、１９８４、参照」。

ここにβ（ｋ）は時間的に変化できる重心パラメータ、

は指標ｋ−１の先行フレームに対して推定された有用な信号のスペクトラムである（たとえば、図２の乗算器１２により得られた、

）。関数Ｐは、推定の誤りの場合に負となる危険を招く量

のしきい値化を行う。それは、

により与えられる。

の計算はこの指定された決定推定値に限定されないことに注意すべきである。実際に、指数平滑化推定値または他の任意のパワースペクトル密度推定値を使用できる。

現在のフレームに対する雑音低減フィルタのＴＦの予推定がモジュール１３によって、推定されたＰＳＤｓ

の関数として計算される：

このモジュール１３は、振幅スペクトル差し引き（（４）に従って

）のパワースペクトル差し引き（（３）に従って

）の規則、または開ループ・ウィーナーフィルタ（（５）に従ってＦ（ｙ，ｚ）＝ｙ／（ｙ＋ｚ））の規則を特に実現できる。

通常は、雑音低減フィルタの最後の伝達関数は式（４）を用いて得られる。このフィルタの性能を向上するために、２回の操作に反復手順を用いてそれを推定することが提案されている。最初の操作はモジュール１１ないし１３により行われる動作で構成されている。

そのようにして得られた伝達関数

を再び用いて有用な信号のＰＳＤの推定を改善する。ユニット６（乗算器１４とモジュール１５）は、このために、

により与えられる量

を計算する。そうすると第２の操作は、モジュール１６に対しては、雑音低減フィルタの伝達関数の最後の推定値

を、有用な信号のＰＳＤの改善された推定を基にして計算することにある。

関数Ｆはモジュール１３により使用されたものと同じにできる。

２回の操作におけるこの計算によって有用な信号のＰＳＤ

のより速い更新とフィルタのより良い推定が可能にされる。

図３はＮ個のサブフレームへの細分を基にした、したがって、同じ信号フレーム内で展開できる雑音低減機能の応用を可能にする時間領域濾波ユニット９の好適な構成を示す。

モジュール２１が、サブフレーム

（ｉは１からＮまで増大する）のフィルタのＮ≧２のセットのインパルス応答を得るために、切り詰められ、かつ重みづけられインパルス応答

の補間を行う。

サブフレームを基にした濾波は長さＬ_filtの横型フィルタ（ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｆｉｌｔｅｒ）２３を用いて実現できる。それの係数

（０≦ｎ≦Ｌ_filt、１≦ｉ≦Ｎ）は、現在のフレームの指標ｉを基にしてセレクタ２２により縦続して提供される。濾波すべき信号のサブフレームは入力フレームｘ（ｋ，ｎ）の細分により得られる。横型フィルタ２３は、現在のサブフレームに関連させられている係数

を持つ入力信号ｘ（ｎ）のくりこみにより雑音が低減された信号

をこのようにして計算する。

サブフレーム・フィルタの応答

はモジュール２１により、現在のフレームに対して決定されたインパルス応答

ｎ）の重み付けられた和と、以前のフレームに対して決定されたインパルス応答

の重み付けられた和として計算できる。サブフレームがフレーム内で規則的に分割されると、重み付けられた混合関数を特に

とすることができる。フィルタ

が直接適用される場合がＮ＝１（サブフレーム無し）に対応することが観察される。

実施例１
この実施例は会話による通信、特に低ビット速度の音声符号器の前処理に、適用するのに適する。

処理により導入される遅延を理論的な最大まで短縮し、しかも適用に適切なウィンドウを選択する可能性を利用者に提供するために、重なり合わないウィンドウが使用される。これは、装置の入力信号のウィンドウ化が完全な再構成制約を受けないので、可能である。

そのような応用では、あまり近くない半分よりも一層近い半分に対してより大きな重み付けを行うために、乗算器２により適用されるウィンドウ化関数ｗ（ｎ）は非対称であることが有利である。

図４に示されているように、異なるサイズＬ₁とＬ₂の２つのＨａｎｎｉｎｇ半ウィンドウを用いて非対称解析ウィンドウｗ（ｎ）を構成できる。

移動用の多数の音声符号器は長さが２０ｍｓのフレームを使用し、Ｆ_e＝８ｋＨｚの標本化周波数（すなわち、フレーム当り１６０お標本）で動作する。図４に示されている実施例では、次の値が選択されている。Ｌ＝１６０、Ｌ₁＝１２０およびＬ₂＝４０。

そのようなウィンドウの選択は、スペクトル推定の重みを最も近い標本へ向かって集中して、良いスペクトル・ウィンドウを確保できることを意味する。提案されている方法によってそのような選択が可能にされる。その理由は、合成における信号の完全な再構成の制約がないからである（時間領域濾波による出力端子における信号再構成）。

周波数分解を一層良くするために、ユニット３と７は長さＬ_FFT＝２５６のＦＦＴを使用する。この選択の背後にはある理由も存在する。その理由は、長さが２のべきであるフレームにＦＦＴが適用される時に、ＦＦＴが数値的に最適であるからである。したがって、ウィンドウ・ブロックｘ_w（ｋ，ｎ）をＬ_FFT−Ｌ＝９６零標本（零パッディング）だけ前もって拡張する必要がある。
ｘ_w（ｋ，ｎ）＝０Ｌ≦ｎ≦Ｌ_FFTに対して（１９）
この実施例で用いられるボイス活動は、信号における短期間／長期間エネルギー比較を基にする従来の方法である。雑音パワースペクトル密度γ_bb（ｋ，ｆ）の推定は、信頼できる推定と雑音統計量の時間領域変動のトラッキングとの間の妥協を確保するために十分であるとみなされる、１２８ｍｓの時定数に対応する、α（ｋ_b）＝０．８５５３である式（１０）に従って、指数的平滑化により更新される。

雑音低減フィルタ

のＴＦは、β（ｋ）＝０．９８である（１２）で定められている指定された決定推定値に従って有用な信号のＰＳＤを前に推定した後で、式（５）（開ループ・ウィーナーフィルタ）に従って予め推定される。ＴＦの最後の推定

を生ずるために同じ関数Ｆがモジュール１６により再び使用される。

は実数値にされたＴＦであるので、時間領域フィルタは、

により原因にされる。

その後でこのフィルタのＬ_filt＝２１係数を選択する。それは長さＬ_filt、この応用のための重要な標本に対応する値である、のＨａｎｎｉｎｇウィンドウｗ_filt（ｎ）により重み付けられている。

ここに

時間領域濾波は、（１７）により得られたサブフレーム

のＮ＝４個のフィルタにより行われる。それら４個のフィルタはその後で長さＬ_filt＝２１の横濾波（ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）を用いて入力信号ｘ⁽ⁱ⁾（ｋ，ｎ）に適用される。それらのサブフレームは観察信号ｘ（ｋ，ｎ）
ｘ⁽ⁱ⁾（ｋ，ｎ）＝ｘ（ｋ，ｎ）
（ｉ−１）．Ｌ／Ｎ≦ｎ≦ｉ．Ｌ／Ｎに対して（２２）
のサイズＬ／４＝４０個の標本の連続抽出により得られている。

実施例２
この実施例の装置は高性能の音声認識（騒がしい環境内での）への応用に適している。

この実施例では、連続する２つのフレームの間のＬ／２個の標本の相互に重なり合っている長さＬの解析フレームが用いられ、用いられるウィンドウはＨａｎｎｉｎｎｇ型のものである。

フレーム長さは２０ｍｓに固定される、すなわち、標本化周波数Ｆｅ＝８ｋＨｚにおいてＬ＝１６０であり、フレームはＦＦＴのために９６の零標本が補充される（「零パッディング」。

この実施例では、雑音低減フィルタのＴＦの計算は、雑音

のパワースペクトル密度の平方根と有用な信号

のパワースペクトル密度の平方根との比を基にしており、したがって、雑音

の推定の係数と有用な信号

の推定の係数との比を基にしている。

この実施例で使用されるボイス活動検出は、信号における短期間／長期間エネルギー比較を基にしている既存の従来方法である。雑音信号

により更新される。ここにｋ_bは現在の雑音フレームまたは最後の雑音フレームである（ｋが有用な信号フレームとして検出されるならば）。平滑化量αは定数として選択され、０．９９に等しい。これは１．６ｓの時定数である。

雑音低減フィルタ

のＴＦは、

に従ってモジュール１３により予め推定される。ここに、
Ｆ（ｙ，ｚ）＝ｙ／（ｙ＋ｚ）（２６）
である。

平方根を計算するとその係数に対して推定を行うことが可能にされる。それは、

によりＳＮＲ η（ｋ，ｆ）に関連させられている。

係数

としての有用な信号の推定値は、

により得られる。ここにβ（ｋ）＝０．９８である。

乗算器１４は予め推定されたＴＦ

とスペクトラムＸ（ｋ，ｆ）の乗算を行い、その結果の係数（そしてそれの二乗ではない）は１５で得られて、

の改善された推定を提供し、それを基にして係数１６は（２５）におけるのと同じ関数Ｆを用いてＴＦの最後の推定

を生ずる。

その後で時間領域応答

が実施例１と全く同じやり方で得られる（時間領域への遷移、因果関係の復帰、重要な標本の選択およびウィンドウ化）。唯一の違いは、係数Ｌ_filtの選択された数の選択にある。それはこの実施例ではＬ_filt＝１７に固定される。

入力フレームｘ（ｋ，ｎ）は、得られた雑音低減フィルタ時間領域応答

に直接加えることにより、濾波される。サブフレームで濾波を行わないと式（１７）でＮ＝１を取ることになる。

本発明の方法を実施するために構成された雑音低減装置のブロック図である。図１の装置で使用できる雑音低減フィルタの伝達関数を推定するユニットのブロック図である。図１の装置で使用できる時間領域濾波ユニットのブロック図である。この方法の特定の実施形態で使用できるウィンドウ化関数のグラフである。

Claims

入力信号（ｘ（ｎ））の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法であって、下記のステップ、
‐周波数領域へ変換することにより入力信号（ｘ（ｎ））のスペクトラム（Ｘ（ｋ，ｆ））を計算することと、
‐前記スペクトラムから、周波数依存雑音レベル推定値を得ることと、
‐前記スペクトラムと前記周波数依存雑音レベル推定値とから、そのフレームに対する第１の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第１の雑音低減フィルタの伝達関数

を、第１の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐入力信号のスペクトラムと第１の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、そのフレームに対する第２の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算することと、
‐第２の雑音低減フィルタの伝達関数

を、第２の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算することと、
‐雑音が低減された信号を生ずるために、フレームを濾波する操作で第２の雑音低減フィルタの伝達関数を使用することと、
をフレームの少なくともいくつかに対して備える、入力信号（ｘ（ｎ））の引き続くフレーム中の雑音を低減する方法。
スペクトラム（Ｘ（ｋ，ｆ））の計算が、入力信号フレームをウィンドウ化関数（ｗ（ｎ））により重み付けすることと、重み付けられたフレームを周波数領域へ変換することとを備え、フレームのより近い半分に対してフレームのより近くない半分よりも強い重み付けを行うように、ウィンドウ化関数は非対称である請求項１に記載の方法。
雑音低減フィルタ・インパルス応答

が、第２の雑音低減フィルタの伝達関数

の時間領域への変換を基にして、現在のフレームに対して決定され、その時間領域内のフレームに対する濾波操作が前記フレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答により実行される請求項１または２に記載の方法。
現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答

の決定が、
‐第２の雑音低減フィルタの伝達関数

を時間領域へ変換し第１のインパルス応答を得るステップと、
‐第１のインパルス応答を、時間領域への変換の点の数より十分少ない標本数に対応する打ち切り長さに打ち切るステップと、
を備えている請求項３に記載の方法。
現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答

の決定が、
‐打ち切られている第１のインパルス応答に、前記打ち切り長さに対応する標本の数で、ウィンドウ化関数（ｗ_filt（ｎ））により重み付けするステップ、
を更に備えている請求項４に記載の方法。
現在のフレームが複数のサブフレームに細分され、各サブフレームに対して補間されたインパルス応答

は、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答と、少なくとも１つの以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・
インパルス応答とを基にして計算され、フレームの濾波操作が、時間領域内の各サブフレームの信号を、前記サブフレームに対して計算された補間されたインパルス応答に従って濾波することを含む請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の方法。
補間されたインパルス応答

が、現在のフレームの種々のサブフレームに対して、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の重み付けられた和と、以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の重み付けられた和として計算される請求項６に記載の方法。
現在のフレームのｉ番目（１≦ｉ≦Ｎ）のサブフレームに対して計算された補間されたインパルス応答

は、以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の（Ｎ−ｉ）／Ｎ倍と、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

のｉ／Ｎ倍との和に等しく、Ｎは現在のフレームのサブフレームの数である請求項７に記載の方法。
入力信号（ｘ（ｎ））がオーディオ信号である請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の方法。
‐周波数領域への変換により入力信号のフレームのスペクトラム（Ｘ（ｋ，ｆ））を計算する手段（１〜３）と、
‐前記スペクトラムから、周波数依存雑音レベル推定値を得る手段（５）と、
‐前記スペクトラムと前記周波数依存雑音レベル推定値とから、そのフレームに対する第１の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算する手段（１１）と、
‐第１の雑音低減フィルタの伝達関数

を、第１の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算する手段（１３）と、
‐入力信号のスペクトラムと第１の雑音低減フィルタの伝達関数を組合わせることにより、フレームに対する第２の有用な周波数依存信号レベル推定値を計算する手段（１４〜１５）と、
‐第２の雑音低減フィルタの伝達関数

を、第２の有用な周波数依存信号レベル推定値および周波数依存雑音レベル推定値を基にして計算する手段（１６）と、
‐雑音が低減されている信号を生ずるためにフレームを第２の雑音低減フィルタの伝達関数により濾波する手段（７〜９）と、
を備える入力信号（ｘ（ｎ））中の雑音を低減する装置。
スペクトラム計算手段が、入力信号フレームをウィンドウ化関数（ｗ（ｎ））により重み付けする手段（２）と、重み付けられたフレームを周波数領域へ変換する手段（３）とを備え、フレームのより近い半分に対してフレームのより近くない半分よりも強い重み付けを行うように、ウィンドウ化関数は非対称である請求項１０に記載の装置。
現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答

を、第２の雑音低減フィルタの伝達関数

の時間領域への変換を基にして決定する手段（７〜８）を備え、この装置において濾波手段（９）は現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答によりその時間領域内で動作する請求項１０または１１に記載の装置。
現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答

を決定する手段が、第１のインパルス応答を得るために、第２の雑音低減フィルタの伝達関数

を時間領域へ変換する手段（７）と、第１のインパルス応答を、時間領域への変換の点の数より十分少ない標本数に対応する打ち切り長さに打ち切る手段（８）とを備えている請求項１２に記載の装置。
現在のフレームに対する雑音低減フィルタ・インパルス応答を決定する手段が、打ち切られている第１のインパルス応答に、前記打ち切り長さに対応する標本の数で、ウィンドウ化関数（ｗ_filt（ｎ））により重み付けする手段（８）を備えている請求項１３に記載の装置。
現在のフレームを複数のサブフレームに細分する手段と、各サブフレームに対して補間されたインパルス応答

を、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

と、少なくとも１つの以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答とを基にして計算する手段（２１）とを更に備え、濾波手段（９）は、時間領域内の各サブフレームの信号を、前記サブフレームに対して計算された補間されたインパルス応答に従って濾波する手段（２３）を備えている請求項１２から請求項１４のいずれか１項に記載の装置。
補間されたインパルス応答

を計算する手段が、現在のフレームの種々のサブフレームに対して、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の重み付けられた和と、以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の重み付けられた和として計算するために構成されている請求項１５に記載の装置。
現在のフレームのｉ番目（１≦ｉ≦Ｎ）のサブフレームに対して計算された補間されたインパルス応答

は、以前のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

の（Ｎ−ｉ）／Ｎ倍と、現在のフレームに対して決定された雑音低減フィルタ・インパルス応答

のｉ／Ｎ倍との和に等しく、Ｎは現在のフレームのサブフレームの数である請求項１６に記載の装置。
入力信号（ｘ（ｎ））がオーディオ信号である請求項１０から請求項１７のいずれか１項に記載の装置。