JP4731115B2 - 音響心理学的モデル及びオーバーサンプル型フィルタバンクを用いる音声明瞭度の向上 - Google Patents
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Description
Technical Paper LibraryのMoy Chuによる“ヘッドフォンシステムにおけるアクティブノイズ低減”を参照されたい。
ICASSP、Schneider及びBrennanによる“デジタル補聴器用の圧縮方法”;及びSchmidt, Johnによる米国特許第5,832,444号“オーディオ信号のダイナミックレンジ圧縮のための装置”に記載されている技術を用いて組み合わせにより実施される。
weighted overlap add)フィルタバンク、ソフトウェアプログラマブルDSPコア、入出力プロセッサ及び不揮発性メモリを組み合わせるアーキテクチャで構成される。斯様なアーキテクチャは、Schneider及びBrennanの米国特許第6,240,192号“特定用途向け集積回路及びプログラマブルデジタル信号プロセッサを含むデジタル補聴器におけるフィルタ処理を行う装置及び方法”に記載されている。
音響心理学的処理ブロック430において実行されるSIE信号処理に対する重要な入力は、第2入力装置402により供給される周囲雑音のスペクトルである。本発明のSIE処理のスペクトル推定ブロック435は適応型推定技術又はスペクトル差分技術を含む。これらは、所望信号活動検出器(DSAD)410と一緒に、周囲雑音スペクトルの正確な汚染されていない推定を決定することを可能にする。他の好ましい実施例においては、周囲雑音は共用入力マイクロフォンを用いて得られる(下記参照)。
閉ループの場合、信号足す雑音の混合バージョンが耳キャップ内に配置されたマイクロフォンにより取得される。この場合、上記信号(該信号の電気バージョンを得ているから既知である)を除去する必要がある。これは、スペクトル差分及び適応型推定技術を用いて実行される。
DSAD410は、従来良く知られた技術を用いて、所望信号が存在しない場合(即ち、該所望信号の休止又は中断の間)に該信号のスペクトルをサンプリングする。これは、当該アルゴリズムが所望信号(共用マイクロフォンを備えるヘッドセットアプリケーションの場合は、送話音声)を周囲雑音の一部であると思わないことを保証する。
本発明の好ましい実施例においては、周囲雑音を推定するために従来良く知られている技術を採用した適応型雑音推定法が使用されるが、オーバーサンプル型WOLAサブバンドフィルタバンクの状況では、本出願人により同日付で出願された同時係属中の出願である“オーバーサンプル型フィルタバンクにおけるサブバンド適応型処理”なる名称のカナダ国特許出願第2,354,808号、米国特許出願第 号に記載された技術も使用することができ、これら出願の開示内容は参照により本明細書に組み込まれるものとする。
スペクトル差分法は、目的信号の変換ドメイン表現のフィルタ処理された又はフィルタ処理されていないバージョンと周囲雑音信号の変換ドメイン表現との間の差分をとる。この減算は、各帯域において又は帯域の群において実行することができる。この推定方法は、周囲雑音信号が周囲雑音とSIE処理された目的信号との音響的和により目的信号をも含むような閉ループ構成(下記参照)において特に有利である。
音響心理学的モデル635に関する4つの異なる方法及びこれらの組合せを、変換信号ドメインに適用される利得を計算するために使用することができる。これら利得は、所望信号の処理されたバージョンが周囲雑音に対して常に可聴となり、且つ、該バージョンが常に聴取者にとり心地良いことを保証するように計算される。全ての場合において、LDLがダイナミックレンジの上限を与えることになる。
好ましい実施例において、前記音響心理学的モデルの構成要素は複帯域ダイナミックレンジ圧縮器である。小さな有効ダイナミックレンジへのダイナミックレンジ圧縮は、幾つかの既知のレベルマッピングアルゴリズムの1つの使用により達成することができる。これらは、ルックアップテーブル又は圧縮入力対利得関数の形状を供給する他の既知の手段の支援により使用することができ、それ以外では、利得は数学式に基づいて直接的に計算することができる。可能性のあるレベルマッピングアルゴリズムの例は下記の通りである:
1)直線圧縮:そこでは、入力/利得関数は図7に示すように直線である。この場合、該レベルマッピングアルゴリズムは、デジベルで表される圧縮の領域に対する数学式:
Gain
= Enoise * (1-(Esignal)/LDL)
からなる。
全てのレベルマッピングアルゴリズムに対して、音響心理学的モデルは、どの音が雑音内で聴取可能かを決定することにより、所与の(サブバンド又は)チャンネルにおける歪を最小化するためのレベルを計算する。この情報は、所望信号の品質の客観的推定に繋がり、略最適な圧縮パラメータの計算を可能にする。他のレベルマッピング方法も可能である。
SIEの使用者は、当該信号処理アルゴリズムの感度を調整したい場合がある。この制御(進んだ音量制御と考えることができる)を調整する使用者は、典型的には、低レベルの音が聴取不可能であるが故に(高レベルの音が聴取不可能である故ではなく)調整する。好ましい実施例においては、前記パラメータX(音響心理学的処理における)を、当該SIEアルゴリズムの感度を制御するために、使用者が調整可能なものとすることができる。斯かるレベル調整が音響心理学的処理ブロックに対するパラメータ的入力を供給するような他の一層進んだ実施例も可能であり、採用される音響心理学的処理の特定の型式に依存する。
今日、多くのヘッドセットはアクティブノイズ相殺(ANC)を組み込んでいる。ANC技術は、周囲雑音を能動的に相殺するような逆ノイズを発生することにより雑音性環境において信号の明瞭度を改善するために使用される。しかしながら、ANCは典型的には、帰還系の良く知られて制限により、低周波数に対してのみ有効である。当該SIE発明をANCと組み合わせることにより、オーディオの品質及び知覚性が、いずれかの方法が単独では達成することができないレベルまで向上される。図8は、斯様な組合せを図示している。目的信号801は解析フィルタバンク805に入り、該フィルタバンクからのサブバンドは乗算器807を通過して合成フィルタバンク809に到り、該フィルタバンクにおいて上記サブバンドは変換されて加算器812に供給される。該加算器の出力はインバータ814、出力段(増幅器)816、第2加算器818を通過し、該加算器において雑音信号817と組み合わされ、次いで該加算器から受話器820に供給される。前記目的信号は音響心理学的モデルブロック840にも入力され、該ブロックは乗算器807を介して前記サブバンドを制御する。該音響心理学的モデルブロック840に対する他の入力は帰還ループから導出されるが、該帰還ループは音響遅延825を有し、該音響遅延は受話器820を駆動するために使用された信号をマイクロフォン830に供給する。該マイクロフォンの出力は先ず増幅され(832)、次いでローパスフィルタ834を介して第1加算器812に供給されると共に、音響心理学的モデルブロック840に供給される。幾つかの実施例においては、関連するANCは雑音をサンプリングするように既に配置されたマイクロフォンを有し、このマイクロフォンは、同時に、信号明瞭度向上用として耳道内の周囲雑音をサンプリングするために使用することもできる。これら2つの技術の組合せは、これら技術の各々を一層鋭敏に、従って不明確にさせることが少なく、それでいて改善された品質及び知覚性を発揮することを可能にする。
ステレオオーディオシステムに(例えば、両耳型ヘッドセット又はヘッドフォンに)使用される場合、SIEに対する連結チャンネル処理拡張を導入することができる。2つの場合が考えられる:
1)各耳に対して耳キャップの外側(開ループ)又は内側(閉ループ)にマイクロフォンが存在する。この場合、図9に雑音レベル950対周波数960の軸を持つグラフとして示すように、右チャンネル910及び左チャンネル900に対するノイズフロアは何らかの手段により組み合わされて(例えば、各チャンネルにおける又は各チャンネルの各サブバンドにおける左及び右側の最大レベル又は平均をとる)、組み合わされたノイズフロア920を設ける。
本SIE発明の他の実施例は図11に示す開ループ構成で使用され(典型的には電気通信ハンドセットにおいて使用される)、該構成において送話(Tx)音声の取得に使用されるマイクロフォン1120は周囲雑音をサンプリングするためにも使用される(所謂、共用マイクロフォン技術)。目的信号1101は第1解析フィルタバンク1103によりN個のサブバンドに分割され、これらサブバンドは帯域グループ化ブロック1150によりK個のチャンネルにグループ化される。これら“目的信号”チャンネルの各々のレベルはレベル測定ブロック1153により測定され、該レベルは適切なレジスタ1155に記憶される。また、各サブバンドは乗算器1107により修正され、これらサブバンドは合成フィルタバンク1110により単一の帯域に再び組み立てられ、オーディオ出力端1115に供給される。マイクロフォン1120からの周囲雑音のサンプルは同様にして第2解析フィルタバンク1123によりN個のサブバンドに分割され、結果としてのサブバンドは他の帯域グループ化ブロック1160によりK個のチャンネルにグループ化される。これら“雑音”チャンネルの各々のレベルはレベル測定ブロック1163により測定され、該レベルは適切なレジスタ1165に記憶される。音響心理学的モデルブロック1140は、上記目的信号レベルレジスタ及び雑音レベルレジスタに記憶されたレベルの値を使用して、乗算器1107により入力目的信号の各サブバンドに適用されるべき利得を決定する。音声活動検出器1125は雑音解析フィルタバンク1123の出力を監視して、送話信号(音声)における間隙を検出する。斯様な間隙が発生する場合にのみ、測定されたレベルは正しいと見なすことができる。従って、音声活動がない場合を示す信号が、音声活動検出器1125からレベルレジスタ1165に供給される。この構成は、コストを低減すると共に、ハードウェアの複雑さを減少させる。
1)信号明瞭度が改善される。同時に、雑音性環境において、信号の忠実度及び品質が維持されると共に、知覚される品質が改善し得る。
ICASSP、Schneider及びBrennanによる“デジタル補聴器用の圧縮方法”を参照されたい。
402 雑音マイクロフォン
405 解析フィルタバンク
406 解析フィルタバンク
410 所望信号活動検出器(DSAD)
420 複帯域圧縮器
430 音響心理学的モデル
435 スペクトル推定部
450 合成フィルタバンク
Claims (23)
- 妨害信号に対する信号明瞭度を改善するシステムにおいて、
周囲雑音により汚染されているかもしれない目的信号を含む情報信号を取得する第1入力回路と、
前記周囲雑音を含む妨害信号を測定する第2入力回路であって、前記妨害信号を前記目的信号の有無に無関係に連続的に測定することが可能な第2入力回路と、
前記情報信号を前記第1入力回路を介して取得すると共に、時間ドメインの該情報信号を複数のサブバンド情報信号に変換する解析フィルタバンクと、
前記解析フィルタバンクから出力される前記サブバンド情報信号及び前記第2入力回路から連続的に与えられる測定結果を取得すると共に処理する信号プロセッサであって、音響心理学的モデルを使用してダイナミックレンジを計算して前記サブバンド情報信号を前記妨害信号に対して聴取可能にする音響心理学的プロセッサを含むような信号プロセッサと、
前記信号プロセッサから出力される前記聴取可能なサブバンド情報信号を組み合わせて、改善された信号明瞭度を備える前記目的信号を有するような出力信号を生成する合成フィルタバンクと、
を有し、
前記第2入力回路が前記周囲雑音のスペクトルを連続的に推定する雑音推定回路を有しており、前記スペクトルが前記音響心理学的モデルに与えられ、
前記システムが、前記目的信号が存在している既知の時間についての補助的な情報を前記雑音推定回路に与え、前記目的信号が前記雑音スペクトルの推定に漏洩することを回避する所望デジタル信号活動検出器(DSAD)を有していることを特徴とするシステム。 - 請求項1に記載のシステムにおいて、時間ドメインにおける前記妨害信号を複数のサブバンド妨害信号に変換する解析フィルタバンクを更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項1または2に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記音響心理学的プロセッサにより与えられる前記ダイナミックレンジのパラメータに基づいて、前記サブバンド情報信号に対してダイナミックレンジ圧縮を行う圧縮器を更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし3のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記ダイナミックレンジを前記目的信号の所定のレベルに対して伸張して前記周囲雑音を聴取不可能にする回路を更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項1または2に記載のシステムにおいて、前記周囲雑音が存在する前記目的信号の低レベルを伸張する手段を備えることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし5のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記音響心理学的プロセッサは、前記出力信号をラウドネス快適レベルにさせるように前記ダイナミックレンジをラウドネス不快レベル(LDL)に基づいて計算することを特徴とするシステム。
- 請求項6に記載のシステムにおいて、前記出力信号を受ける各ユーザに対して、前記LDLを記憶する永続的なデータ記憶装置をさらに備えることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし7のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記音響心理学的プロセッサは、前記出力信号を受けるユーザを保護するように前記ダイナミックレンジを計算することを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし8のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号の音量を調整する回路を更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし9のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記雑音推定回路が雑音推定を適応的推定技術により実行することを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし9のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記雑音推定回路がスペクトル差分技術により雑音推定を実行することを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし11のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号の明瞭度を改善するフロントエンドプロセッサを更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項12に記載のシステムにおいて、前記フロントエンドプロセッサが前記周囲雑音を低減する回路を含んでいることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし13のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号を前記信号プロセッサに帰還することによって、前記周囲雑音を能動的に相殺するアクティブノイズ相殺(ANC)回路を更に有していることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし14のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記妨害信号が前記目的信号により汚染された前記周囲雑音を含んでいることを特徴とするシステム。
- 請求項15に記載のシステムにおいて、前記情報信号及び前記妨害信号に基づいて前記周囲雑音の推定を出力する適応型相関器を更に有することを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし16のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記妨害信号が、前記目的信号により汚染された前記周囲雑音を含んでいることを特徴とするシステム。
- 請求項2に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記サブバンド妨害信号から前記サブバンド情報信号を減算して前記周囲雑音の推定を実行する雑音推定回路を有しており、前記推定が前記音響心理学的モデルに与えられることを特徴とするシステム。
- 請求項1ないし18のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記解析フィルタバンク及び前記合成フィルタバンクがオーバーサンプル型フィルタバンクにより実装されることを特徴とするシステム。
- 請求項2に記載のシステムにおいて、前記情報信号用の解析フィルタバンクおよび前記妨害信号用の解析フィルタバンクがオーバーサンプル型フィルタバンクにより実装されることを特徴とするシステム。
- 妨害信号に対する信号明瞭度を改善する方法が、
第1入力回路において、周囲雑音により汚染されているかもしれない目的信号を含む情報信号を取得することと、
雑音推定回路を有する第2入力回路において、前記周囲雑音を含む妨害信号を測定し、前記第2入力回路は前記妨害信号を前記目的信号の有無に無関係に連続的に取得することが可能なものであり、前記雑音推定回路により前記周囲雑音のスペクトルを連続的に推定し、前記スペクトルが音響心理学的モデルに与えられ、前記目的信号が存在している既知の時間についての補助的な情報を前記雑音推定回路に与え、前記目的信号が前記雑音スペクトルの推定に漏洩することを回避することと、
解析フィルタバンクにおいて、時間ドメインからの該情報信号を複数のサブバンド情報信号に変換することと、
信号プロセッサにおいて、前記サブバンド情報信号及び前記第2入力回路から連続的に与えられる測定結果を処理し、前記音響心理学的モデルを使用してダイナミックレンジを計算して前記サブバンド情報信号を前記妨害信号に対して聴取可能にする工程を含むことと、
合成フィルタバンクにおいて、前記聴取可能なサブバンド情報信号を組み合わせて、改善された信号明瞭度を備える前記目的信号を有するような出力信号を生成することと、
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項21に記載の方法において、
前記目的信号が無いときに前記スペクトルがサンプリングされるように、前記推定を制御することを特徴とする方法。 - 請求項21または22に記載の方法において、
前記出力信号を前記信号プロセッサに帰還して、前記周囲雑音を能動的に相殺することを備えることを特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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