JP4817628B2 - 電子機器及びビデオカメラ装置並びにそれらの制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、マイクロホン等の音波収集手段より得た音響データを処理する技術に関するものである。

この種の装置としては、例えばカメラ一体型ビデオカメラが知られている。このような装置の場合、記録媒体として磁気テープを用い、その記録媒体への記録密度を上げるために回転ドラムを用いたヘリカルスキャン方式のメカニズムを用いている。

しかしながら、このメカニズムでは、磁気テープと回転記録ヘッドが接触した時と離れた時とにヘッド叩きと呼ばれるノイズが発生する。また、回転ドラムを駆動するために磁気モータのコイルへの通電をスイッチングして行うため、その電磁音も発生する。

これらのノイズが内蔵しているマイクロフォンに混入し、本来収録すべく音声と共に記録されてしまい、耳障りなものとなっていた。かかる点を解決するものとしては、あらがじめマイクロフォンに混入するノイズスペクトラムを調べ、その帯域の成分をノイズの大きさに合わせて引き算することによるノイズ低減技術が知られている（特許文献１）。

この提案によれば、ノイズスペクトラムの成分を抽出する手段を設けて、本来記録するべき音声を遮断した状態でノイズのレベルを測り、混入したノイズと同じ大きさになるような制御をすることによって、ノイズのスペクトラムのレベル分だけを低減し、音声が入った時にもその音声に影響を与えることが少なくすることが可能である。
特開平７−１７７５９６号公報

しかしながら、かかる従来の方法では、あらかじめノイズになる成分を調べる必要があり、ノイズのスペクトラムの成分の数だけノイズを抽出する手段、例えば、バンドパスフィルタを準備する必要がある。回避策としては、スペクトラムが近い周波数同士をまとめて抽出することによって、バンドパスフィルタの数を減らすことが考えられる。例えば、ノイズスペクトラムが１ｋＨｚと２ｋＨｚの２つだった場合に、中心周波数を１．５ｋＨｚにし、帯域幅を１ｋＨｚとすると、ノイズ成分の１ｋＨｚと２ｋＨｚは抜き取ることが出来る。しかし、その場合に１ｋＨｚと２ｋＨｚのレベルが違っている場合は、２つの平均値をとるかどちらかに合わせることになり、ノイズ成分と同じ大きさにならず、除去効果が薄れてしまう。さらに、収録する音声信号に１．５ｋＨｚ成分がある場合には、その成分も減衰してしまい、音質に影響を与えてしまう。また、経時変化によって、そのレベルの変化が合った場合は、キャンセルするためのレベルの再調整が必要になったり、ノイズのスペクトラムの変化が生じた場合は、その対応が困難になるといった欠点がある。

本発明は、予め判明している装置が発生する機械的ノイズを除去すると共に、その機械的ノイズの計時変化にも追従可能な技術を提供しようとするものである。

この課題を解決するため、例えば本発明の電子機器は以下の構成を備える。すなわち、
既知の周期の騒音を含む音響データから前記騒音の影響を低減させる電子機器であって、
前記音響データの信号を順次取得する取得手段と、
前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値を設定する閾値設定手段と、
前記取得手段によって順次取得される前記音響データの信号と、前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果において、前記音響データが前記閾値より大きい場合には重みＫ１、前記音響データが前記閾値以下の場合には前記重みＫ１よりも大きい重みＫ２を用いて、前記音響データを前記周期における各位相に対して前記周期毎に平均する平均手段と、
前記平均手段で得られた平均値を前記位相毎に前記音響データから減算する減算手段と、を有する。

本発明によれば、装置の発生する周期的な騒音が、マイクに混入した場合であっても、騒音波形を抽出し、低減することが可能となると共に、経時変化に対しても追従することが可能になる。また、処理が開始されてから、その騒音波形を抽出するまでに要する時間を短くすることが可能になる。

以下、添付図面に従って本発明に係る第１の実施形態を詳細に説明する。

図１は、実施形態が適用するデジタルビデオカメラ装置における音声記録再生部分（ヘリカルスキャン型の記録再生部分）の主要構成を示す図である。なお、ビデオカメラであるわけであるから、ＣＣＤ撮像素子、フォーカシングレンズ、及びそのレンズの駆動を行う光学部（撮像部）も備えるが、この光学部における駆動制御は公知のものであるものとし、尚且つ、それらは本願発明には直接には関係しないので、その構成については省略する。

図中、１は記録媒体の磁気テープ（磁気テープカセットは不図示）、２は回転ドラム、３、４は回転ドラムに装着され音声や映像データを記録する磁気ヘッド、５はデータ計算処理部５ａ（詳細後述）を有する制御用マイコン、６、７はそれぞれＬ、Ｒチャネル用のマイクロフォン、８，９はマイクアンプ、１０はＡＧＣ（自動レベルコンロール回路）である。１１、１２はＡ／Ｄコンバータであって、正負の符号つきの１６ビットデータとして出力するものとする。

この構成において、マイク６、７にて電気信号に変換された音声信号は、マイクアンプ８、９でそれぞれ増幅されて、自動レベルコントロール回路１０で適切な大きさに増幅され、Ａ／Ｄコンバーター１１、１２でデジタルデータに変換される。

実施形態におけるデータ計算処理部５ａは、図８で示すように、Ｌ、Ｒチャネルそれぞれに独立した回路構成５ａ−１と５ａ−２を有する。

図示において、１３，１４はメモリ、１５，１６、２１、２２は加算器、１７，１８、１９，２０は重み付け係数乗算器、２３，２４は比較器、２５，２６は閾値を格納するレジスタである。ＬチャネルとＲチャネルの回路構成は同じであるので、ここではＬチャネルの構成とその動作について簡単に説明する。

実施形態におけるレジスタには、２つの閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２（Ｔｈ１＜Ｔｈ２）を記憶する。比較器２３は音響データである入力信号（input）が、この閾値Ｔｈ１とＴｈ２の範囲内にあるか、この範囲を超えたかの判定結果を重み付け係数乗算器１７、１９に出力する。重み付け乗算器１７は、入力信号がＴｈ１〜Ｔｈ２の範囲内にあると判定した場合には、入力信号にＫ０（Ｋ０＜１）を乗算し、その結果を加算器２１に出力する。また、入力信号がＴ１〜Ｔ２の範囲を超えている場合には、入力信号にＫ１（Ｋ１＜Ｋ０＜１）を乗算し、その結果を加算器２１に出力する。

一方、重み付け係数乗算器１９は、入力信号がＴｈ１〜Ｔｈ２の範囲内にある場合には、メモリ１３からのデータａｖｅに「１−Ｋ０」を乗算し、その結果を加算器２１に出力する。また、入力信号がＴｈ１〜Ｔｈ２の範囲を超えている場合には、入力信号に「１−Ｋ１」を乗算し、その結果を加算器２１に出力する。

そしで、メモリ１３は、加算器２１で加算された結果を格納することで、自身の情報を更新することになる。

図１の構成において、磁気テープ１には、マイコン５で回転制御した回転ドラム２に１８０度の位置関係で取り付けられた磁気ヘッド３、４を通して、ヘリカルスキャンされ、記録信号の記録並びに再生が行われる。また、回転ドラム２は回転の位相を示す基準信号、すなわちヘッドスイッチングパルスを制御マイコン５に出力し、磁気ヘッド３、４の磁気テープ１との接触状態を知らせて、記録信号を磁気ヘッド３、４に流すタイミングを制御する。この時、磁気ヘッド３、４が回転ドラム２に巻き付いている磁気テープ１と接触、或いは離脱する時にノイズ（機械的振動）が発生し、前述した音声信号に混じって、マイク６、７に入ってしまう。

図２に前述した基準信号、磁気ヘッド３、４と磁気テープ１の接触タイミング、ノイズの発生の時間的関係を示す。

同図において、ヘッドスイッチングパルスがＨｉｇｈレベルの時に磁気ヘッド３に記録信号が印加され、ヘッドスイッチングパルスがＬｏｗレベルの時に磁気ヘッド４に記録信号が印加される。このヘッドスイッチングパルスの一周期が回転ドラム２の一回転を表している。各々の磁気ヘッドは、記録信号が印加される以前に磁気テープ１に接触して安定状態になっている必要があるため、記録信号の切り替えより少し前に接触し、記録信号の印加が終わってからも微小期間接触するようになっている。これを示したのが、図中の磁気ヘッド３接触状態と磁気ヘッド４接触状態で、Ｈｉｇｈレベルが接触、Ｌｏｗレベルが非接触を示している。その下方に、この時に発生するノイズ発生のタイミングを示す。

さらに、この現象をノイズの波形で示したのが、図３で、図中、最上部に示したヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔに対して、連続した時間を、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３、…，Ｔｎと一周期の時間毎に区切って、並べたものである。同図から分かるように一回転毎に発生するノイズは、ほぼ毎回同じであることが判明している。回転ヘッドと磁気テープの動作の関係は、ほとんど変化する要素が無いためである。最下部にその平均Ａｖｅを取った波形を示す。

ここでヘッドスイッチングパルス一周期Ｔ間でサンプリングしたデータをフレームと呼ぶ。すなわち、上記のＴ１、Ｔ２、Ｔ３…は、図５のフレームＦ１、Ｆ２、Ｆ３で表わされる。平均値Ａｖｅを得るには、図６に示すように各フレームのサンプリングデータを記憶するメモリを用意すれば良い。すなわち、１５０フレームの平均値を算出するのであれば、１５０個分のメモリを必要とする。

ここで、回転ドラム２の１回転に要する時間Ｔを１／１５０秒とし、マイクロホン６によるサンプリング周波数を４８ＫＨｚとすると、１フレームは４８０００／１５０＝３２０個のデータで構成されることになる。ここで、フレームＦｎ中の各サンプリングデータをｔｍ（ｍ＝０、１、…３１９）と表現すると、各フレームの同位相ｔｍの平均値Ａｖｅ（ｔｍ）は次のように算出すればよい。

Ａｖｅ（ｔｍ）＝ΣＦｎ（ｔｍ）／１５０
以上のようにして、各位相位置におけるＡｖｅ（０）乃至Ａｖｅ（３１９）が算出することが可能になる。

さて、上記のようにして平均値を算出する場合、各サンプルデータが１６ビットとすると、メモリ１３は１６×３２０×１５０／８＝９６００バイトの容量を有し、且つ、平均値を演算するのにも無視できない時間を必要とする。本実施形態では、図８に示すように重み付け係数乗算器１７、１９を設けることで、メモリ１３は１フレーム分のメモリ容量（＝３２０×１６／８＝６４０バイト）で平均値を算出するようにした。

ヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔにおける、マイク６、７に入る音声信号の様子を示したのが図４である。すなわち、連続していた音声波形をフレームＦ１，Ｆ２、…、Ｆｎと一周期の時間毎に区切って並べたものである。これらの一周期分の音声信号の変化は、ヘッドスイッチングパルスとは無関係であるので、それらが同期する確率は小さい。したがって、その平均を取る回数を増やすと、理論上は図示の信号ａｖｅに示すようにゼロに近づくことになる。

しかし、図３に示すように、ヘッドスイッチングパルスに同期してノイズが発生するわけであるから、ヘッドスイッチングパルス一周期の時間Ｔにおける同位相のデータを累積加算した場合に残るのは、結局のところ、図３で示したノイズ成分だけとなる。本実施形態では、これら図３、図４で示した特性の違いを利用するものである。

以下、実施形態の動作として、前述した平均値Ａｖｅの抽出動作を説明する。

先に説明したように、Ａ／Ｄ変換器１１、１２からの出力は、制御マイコン５のデータ計算処理部５ａ（図８参照）に入力される。

Ｌ、Ｒチャンネルの構成は同じであるので、片方のＬチャンネルのみの説明を行う。

Ａ／Ｄ変換器１１よりのデータがサンプリングクロック（実施形態では４８ＫＨｚ）に同期して、比較器２３に入力される。比較器２３は、レジスタ２５に記憶された２つの閾値と比較し、重み付け係数乗算器１７、１９に対して重み付け係数を選択する信号を生成する。

重み付け係数乗算器１７は２つの重み付け係数Ｋ１、Ｋ２を保持し、比較器２３からの信号に従っていずれか一方を選択し、選択された重み付け係数Ｋ（＝Ｋ１、Ｋ２のいずれかであり、１未満の値）で、入力したデータに乗算する。

一方、重み付け係数乗算器１９も２つの重み付け係数１−Ｋ１、１−Ｋ２を保持し、比較器２３からの信号に従っていずれか一方を選択し、選択された重み付け係数「１−Ｋ」（＝「１−Ｋ１」、「１−Ｋ２」のいずれかであり、１未満の値）で、入力したデータに乗算する。

ここでは、説明を簡単なものとするため、
重み付け係数乗算器１７での重み付け係数はＫ、
重み付け係数乗算器１９の重み付け係数は「１−Ｋ」、
として説明する。

重み付け係数乗算器１７で計算された結果は、加算器２１に出力される。

一方、重み付け係数乗算器１９は、メモリ１３（初期状態では０を格納している）からのデータに重み付け係数「１−Ｋ」を乗算し、加算器２１に出力する。

加算器２１はこれら２つの重み付け係数乗算器１７、１９からのデータを加算し、その結果でメモリ１３内のデータを更新する。

例えば、Ｋ＝０．０１である場合、重み付け係数乗算器１７は入力したデータinput×０．０１を演算する。重み付け係数乗算器１９はメモリ１３からのデータａｖｅ×０．９９を演算することになる。この意味するところは、ヘッドスイッチングパルス１周期の同位相１００個のデータの平均値を算出することと等価である。メモリ１３は初期値として０が格納されている。従って、ある程度の時間が経過すると、メモリ１３には図３の信号ａｖｅを記憶することになる。

従って、加算器１５にて、入力データinputからメモリ１３からのデータを減算することで、ノイズが除去された音響データを出力することが可能になる。

上記の処理をより分かりやすく説明すると次の通りである。

ｍ番目の入力フレームをＦｍＩｎ、入力フレームＦｍＩｎ内の或る位相位置ｔｎのデータをＦｍＩｎ（ｔｎ）、メモリ１３からの同位相位置のデータをＦｍ（ｔｎ）とすると、加算器２１は、
ＦｍＩｎ（ｔｎ）×Ｋ＋Ｆｍ（ｔｎ）×（１−Ｋ）
を演算することになる。そして、メモリ１３内のｔｎ番目のデータはこの演算結果で更新されることになる。

一方、加算器１５から出力されるデータをＦｍＯｕｔ（ｔｎ）と表現すると、
ＦｍＯｕｔ（ｔｎ）＝ＦｍＩｎ（ｔｎ）−Ｆｍ（ｔｎ）
で表わせる。ここで、ある程度の時間が経過すると、Ｆｍ（ｔｎ）は図３の信号ａｖｅ（ｔｎ）と同じになるから、入力信号の任意の周期Ｆｍ（ｍ：整数）の任意のスイッチングパルスからの時刻、平均値を引き算することになり、ドラムの回転によって発生する雑音を除去することに成功することになる。

この時の騒音の減衰量は、回転ドラム２の回転精度と発生する騒音レベルの変化幅によって決まってくる。低減したい騒音の成分の最高周波数に対して、回転ムラがその周波数において位相を、例えば、５度の範囲で変化する精度とし、前述の平均値ａｖｅに対して、変動幅が２ｄＢあると仮定する。図７は、位相とレベルが異なる２信号の引き算をした時の減衰量を示したもので、前述の条件からすると、図７から１５ｄＢ以上減衰することになり、十分な効果が得られることになる。

ここで、騒音（ｎｏｉｓｅ）と、その騒音を除外した入力信号（ｉｎｐｕｔ）と、メモリ１３の値（ａｖｅ）の変化の様子をシミュレーションした結果を図１０に示す。図示は、フレーム中の同位相における推移を示し、騒音データは狭い範囲（図示では９〜１１の範囲）で変動させた例を示している。また、入力信号がゼロの場合、つまり騒音のみがマイクロフォンに入る条件とした例である。

横軸の数字はフレーム数を、縦軸はデータの値を示す。この例では、
Ｋ＝０．１
としている。

図１０からわかるように、スタートしてから騒音の抽出が開始され、４０フレーム（約０．２６秒）程度経過すると、メモリ１３の値ａｖｅは、騒音ｎｏｉｓｅに等しくなることがわかる。すなわち、図示の場合、４０フレーム経過した後は、正確なノイズ除去信号を生成することが可能になることを示している。

図１１は、Ｋ＝０．０１とした以外は図１０と同じ条件でのシミュレーションの例を示している。

この例では、入力信号ｉｎｐｕｔに乗算する重み付け係数Ｋが小さいため、メモリ１３からの信号ａｖｅが、騒音ｎｏｉｓｅに近づくのにより多くの時間が必要であることを示している。

上記条件は、入力信号ｉｎｐｕｔがゼロの場合であったが、実際には、入力信号が入った状態での騒音の抽出が行われる。入力信号は、正負に振れる音声信号であり、音声信号は、ランダム信号とみなして差し支えない。よって、入力信号ｉｎｐｕｔの値を、−１００から１００までのランダム信号として、シミュレーションした結果を図１２に示す。この時の重み付け係数Ｋは０．１である。

同図からわかるように、入力信号ｉｎｐｕｔの影響を受けて、平均値ａｖｅが収束しない。

これを改善するために、Ｋの値をＫ＝０．０１とし、それ以外は図１２と同じにしてシミュレーションを行った結果を図１３に示す。

同図から分かるように、
Ｋ＝０．１
に比べれば平均値ａｖｅの乱れが少ないものの、まだ安定性に欠けている。

そこで、Ｋ＝０．００３と更に小さな値を設定した例を図１４に示す。図からわかるように、安定性は改善されており、平均値もノイズｎｏｉｓｅの「１０」の値に近づいているが、収束するのに時間がかかっており、ちょうどこの例では、３００フレーム、つまり（１／１５０）×３００＝２秒
となり、良好な録音状態になるまでの待ち時間としては更に早くすることが望まれる。

先に説明したように、メモリ１３に記憶保持される値がノイズデータに収束する時間を早くするためには、無音状態で、Ｋの値が０．１と比較的大きな値を設定することである。一方、非無音状態の場合には、Ｋの値を小さくしなければならないが、今度はメモリ１３に記憶保持される値がノイズデータと実質的に同じになるのに長時間を要する。そこで、実施形態では、このＫの値を動的に変動させるものとした。

今、騒音ｎｏｓｉｅの大きさが９から１１までの値を取っているので、騒音ｎｏｉｓｅの変動幅近いものの、それより広い閾値を設定する。

例えば、閾値を１０±１０（＝０、２０）を設定し、入力データｉｎｐｕｔがこの閾値範囲にある場合には、Ｋ＝０．１とする。一方、入力データがこの閾値範囲外にある場合にはＫ＝０．００１と小さな値を設定する。

この条件でシミュレーションしたのが図１５である。

図示に示すように、信号ａｖｅが騒音ｎｏｉｓｅに、早い段階で収束することがわかる。

因に、実際には、入力データｉｎｐｕｔは、通常の会話を想像すると容易に理解できるように、無音期間が含まれることが多い。このような状況を反映させたシミュレーション結果が図１６である。無音期間に入ると、信号ａｖｅが即座に騒音ｎｏｉｓｅに近づき、安定しているのがわかる。

以上の理由により、実施形態でにおけるデータ計算処理部５ａ内におけるレジスタ２５、２６には、騒音ｎｏｉｓｅの変化する範囲よりも所定値だけ大きな範囲を定義する２つの閾値を設定する。そして、入力データｉｎｐｕｔが閾値範囲内にある場合には、重み付け係数乗算器１７は重み付け係数Ｋ０を入力データｉｎｐｕｔに乗算し、重み付け係数乗算器１９はメモリ１３からの信号ａｖｅに重み付け係数「１−Ｋ０」を乗算するようにした。そして、入力データｉｎｐｕｔが閾値範囲内にある場合には、重み付け係数乗算器１７は重み付け係数Ｋ１（Ｋ１＜＜Ｋ０）を入力データｉｎｐｕｔに乗算し、重み付け係数乗算器１９はメモリ１３からの信号ａｖｅに重み付け係数「１−Ｋ１」を乗算するようにした。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態を以下に説明する。なお、装置構成は第１の実施形態と同じとする。

本第２の実施形態の特徴とする点は、ゲインを調整した際に、レジスタ２５、２６の閾値を変更する例である。このため、本第２の実施形態における、データ計算処理部５ａにおけるＬチャネルに関する回路構成は図９に示すようになる。なお、Ｒチャネルについては同様である。

マイクロホンの感度を変更することは周知である。実施形態ではビデオカメラを例にしているので、不図示の操作部より、この感度を調整可能としているものとする。

騒音のレベルは、ゲインコントロール３０のゲインの調整値で、その大きさが変化する。例えば、調整ゲインが“１”の場合、騒音のレベルが９〜１１の間の値を取る。この時の２つの閾値は第１の実施形態で説明した値を採用する。

すなわち、閾値を１０±１０（＝０、２０）とし、この閾値範囲ではＫ＝０．１とし、閾値範囲外ではＫ＝０．００１とし、入力データｉｎｐｕｔがゼロとした場合、シミュレーション結果は図１７に示すようになる。

ここで、閾値をそのままにし、ゲインコントロール３０の調整値を“１０”にした時には、騒音ｎｏｉｓｅは、１０倍になって、９０から１１０の間を取るようになる。この状態をシミュレーションしたものを図１８に示す。

同図から分かるように、騒音ｎｏｉｓｅのレベルがゲインコントロール３０の調整によって、どの時点でも閾値範囲を超えてしまっているために、信号ａｖｅが騒音ｎｏｉｓｅに収束するのは遅くなってしまう。

そこで、本第２の実施形態では、ゲインコントロール３０の調整結果に応じて、レジスタ２５、２６に設定する閾値を変更する。すなわち、ゲインコントロール３０によって、“１”から“１０”に変化させた場合には、閾値＝（１０±１０）×１０＝０、２００等と設定する。この場合のシミュレーションした結果が図１９である。

図示に示すように、信号ａｖｅが早い時期に騒音ｎｏｉｓｅに近づくことが理解できよう。

この時の騒音の減衰量は、回転ドラム２の回転精度と発生する騒音レベルの変化幅によって決まってくる。低減したい騒音の成分の最高周波数に対して、回転ムラがその周波数において位相を、例えば、５度変化させてしまう精度だとし、前述の平均値に対して、変動幅が２ｄＢあると仮定する。図７は、位相とレベルが異なる２信号の引き算をした時の減衰量を示したもので、前述の条件からすると、図７から１５ｄＢ以上減衰することになり、十分な効果が得られることになる。

以上説明したように、本第１、第２の実施形態によれば、装置が発する周期性の機械的ノイズがマイクを介して得られた電気信号に重畳されていても、その機械的ノイズを相殺するデータをその大きさを観測し、しきい値との比較で、入力信号とすでに計算されメモリーに入っている平均値からの値にそれぞれ、重み付け係数を変更する処理を設けて計算することにより、メモリ１３、１４には、問題とするノイズデータが正確に、高速に格納されることになり、入力した音響データからノイズを除去したデータを得ることが可能となる。また、メモリ１３、１４に格納するデータは、装置が発する最新の周期性機械的ノイズに相当するデータが格納されることになるので、経時変化に追従してノイズを除去することも可能になる。

なお、実施形態では機械的ノイズ発生源の雑音として、磁気テープに記録するドラムに搭載されたヘッドとテープの接触し非接触になる際に発生する雑音を例にして説明したが、これ以外にもキャプスタンの回転時の電磁雑音も存在するので、上記実施形態によって本発明が限定されるものではない。すなわち、周期性のある機械的ノイズが発生する場合、それら毎（周期がみな同じとは限らない）に、上記実施形態で説明した技術を採用すればよい。

以上説明したように本実施形態によれば、記録再生装置の有する例えば回転ドラムなどの周期性を持った動作をしているものから、その動作によって発生する騒音が、マイクに混入した場合に、騒音波形を抽出し、低減することが可能になる。

また、記録再生装置の有する例えば回転ドラムやテープを送るためのキャプスタンモータの回転の様に周期性をもった動作部から発する騒音をそれぞれ独立した周期毎に騒音の波形を抽出することが可能となり、より騒音の低減効果が高い装置を提供することが出来る。

さらに、マイクに混入した騒音を、しかもその混入した騒音が機器によって大きさや音色がばらつく場合にも、個々に調整をする必要がなく、また、経時変化した場合にも、同じ手段を備えることと同じ処理によって、その機器固有の騒音に対応することが可能である。

また、従来技術のようにフィルタによって本来収録する音声の成分までも除去してしまうことがなく、不要な騒音の波形のみを抜き取るため、音質劣化がなく低減することが実現できる。

また、実施形態では、データ計算処理部５ａは常時動作するものとして説明したが、電源投入時の初期段階で行うようにし、その初期段階を経た後は、メモリ１３、１４を更新させないようにしても良い。通常、ビデオカメラの電源を長時間にＯＮにするのは、あり得ないので、このようにしても計時変化に対して十分に追従できる。

実施形態におけるブロック構成図である。 実施形態における回転ドラムの回転による磁気ヘッドと磁気テープの接触状態によるノイズ発生タイミングを示す図である。 実施形態における周期ノイズの波形を示す図である。 実施形態における非同期の音声波形を示す図である。 実施形態における回転ドラムの回転とフレームの関係を示す図である。 平均値を算出原理を説明するための図である。 実施形態での騒音の低減量を示す図である。 実施形態におけるデータ計算処理部のブロック構成図である。 第２の実施形態におけるデータ計算処理部のブロック構成図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第１の実施形態におけるシミュレーション結果示す図である。 第２の実施形態におけるシミュレーション結果を示す図である。 第２の実施形態におけるシミュレーション結果を示す図である。 第２の実施形態におけるシミュレーション結果を示す図である。

Claims (14)

1. 既知の周期の騒音を含む音響データから前記騒音の影響を低減させる電子機器であって、
   前記音響データの信号を順次取得する取得手段と、
   前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値を設定する閾値設定手段と、
   前記取得手段によって順次取得される前記音響データの信号と、前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値とを比較する比較手段と、
   前記比較手段の比較結果において、前記音響データが前記閾値より大きい場合には重みＫ１、前記音響データが前記閾値以下の場合には前記重みＫ１よりも大きい重みＫ２を用いて、前記音響データを前記周期における各位相に対して前記周期毎に平均する平均手段と、
   前記平均手段で得られた平均値を前記位相毎に前記音響データから減算する減算手段と、を有することを特徴とする電子機器。
2. 既知の周期の騒音を含む音響データから前記騒音の影響を低減させる電子機器であって、
   前記音響データの信号を順次取得する取得手段と、
   前記騒音の周期の１周期分に対応する音響データを格納する記憶手段と、
   前記音響データと第１の重み付け係数とを乗算し、前記記憶手段に格納された、前記音響データと前記周期における位相が同位相の音響データと第２の重み付け係数とを乗算し、前記２つの乗算の結果を加算して前記記憶手段に格納された音響データを更新する更新手段と、
   前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値範囲を設定する閾値設定手段と、
   前記取得手段によって順次取得される前記音響データの信号と前記閾値範囲を比較する比較手段と、
   前記比較手段で比較に用いた前記音響データの信号に対して、前記比較手段による当該信号の比較結果に基づいた前記第１及び第２の重み付け係数を設定する重み付け係数設定手段と、
   前記音響データを用いて前記更新手段で更新された前記記憶手段に格納された音響データを、前記音響データから減算し、減算の結果をノイズ除去された音響データとして出力する減算手段と、を有し、
   前記重み付け係数設定手段は、前記比較手段で前記音響データが前記閾値範囲にないと判定された場合、第１の重み付け係数を前記音響データが前記閾値範囲にあると判定された場合に比べて小さい値に設定し、第２の重み付け係数を前記音響データが前記閾値範囲にあると判定された場合に比べて大きい値に設定することを特徴とする電子機器。
3. 前記第１の重み付け係数はＫ（Ｋ＜１）、第２の重み付け係数は１−Ｋで表されることを特徴とする請求項２に記載の電子機器。
4. 前記閾値範囲は、前記騒音の音の大きさの変化する範囲よりも所定値だけ大きな範囲で定義されることを特徴とする請求項２または３に記載の電子機器。
5. 前記取得手段は、前記音響データに掛かるゲインを調整する調整手段を有し、
   前記調整手段によるゲインの調整に比例して、前記閾値範囲を変更する閾値変更手段を更に備えることを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１つに記載の電子機器。
6. 前記音響データが異なる周期を持った複数の前記騒音を含む場合、前記複数の騒音毎に前記記憶手段、前記更新手段、前記重み付け係数設定手段、及び前記減算手段を有することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１つに記載の電子機器。
7. 請求項１乃至６のいずれか１つに記載の電子機器と、
   撮像手段と、
   前記撮像手段で得られた映像データ及び前記減算手段より出力されたノイズ除去された音響データを記録する記録媒体と、を有することを特徴とする撮像装置。
8. 前記記録媒体は、所定の磁気テープタイプの記憶媒体に記録ヘッドを搭載した回転ドラムを接触させ記録する機構部を有することを特徴とする請求項７に記載の撮像装置。
9. 既知の周期の騒音を含む音響データから前記騒音の影響を低減させる電子機器の制御方法であって、
   前記音響データの信号を順次取得する取得工程と、
   前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値を設定する閾値設定工程と、
   前記取得工程によって順次取得される前記音響データの信号と前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値を比較する比較工程と、
   前記比較工程の比較結果において、前記音響データが前記閾値より大きい場合には重みＫ１、前記音響データが前記閾値以下の場合には前記重みＫ１よりも大きい重みＫ２を用いて、前記音響データを前記周期における各位相に対して前記周期毎に平均する平均工程と、
   前記平均工程で得られた平均値を前記位相毎に前記音響データから減算する減算工程と、を有することを特徴とする電子機器の制御方法。
10. 記憶手段を有し、既知の周期の騒音を含む音響データから前記騒音の影響を低減させる電子機器の制御方法であって、
    前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値を設定する閾値設定工程と、
    前記音響データの信号を順次取得する取得工程と、
    前記取得工程で順次取得される音響データと第１の重み付け係数とを乗算し、前記記憶手段に格納された、前記取得工程で取得される音響データと前記周期における位相が同位相の音響データと第２の重み付け係数とを乗算し、前記２つの乗算の結果を加算して前記記憶手段に格納された音響データを更新する更新工程と、
    前記取得工程によって順次取得される前記音響データの信号と前記音響データが前記騒音のみの無音状態であるときの、該音響データの音の大きさに対応した閾値範囲とを比較する比較工程と、
    前記比較工程で比較に用いた前記音響データの信号に対して、前記比較工程における当該信号の比較結果に基づいた前記第１及び第２の重み付け係数を設定する重み付け係数設定工程と、
    前記音響データを用いて前記更新工程で更新された前記記憶手段に格納された音響データを、前記音響データから減算し、減算の結果をノイズ除去された音響データとして出力する減算工程と、を有し、
    前記重み付け係数設定工程では、前記比較工程で前記音響データが前記閾値範囲にないと判定された場合、第１の重み付け係数を前記音響データが前記閾値範囲にあると判定された場合に比べて小さい値に設定し、第２の重み付け係数を前記音響データが前記閾値範囲にあると判定された場合に比べて大きい値に設定することを特徴とする電子機器の制御方法。
11. 前記第１の重み付け係数はＫ（Ｋ＜１）、第２の重み付け係数は１−Ｋで表されることを特徴とする請求項１０に記載の電子機器の制御方法。
12. 前記閾値範囲は、前記騒音の音の大きさの変化する範囲よりも所定値だけ大きな範囲で定義されることを特徴とする請求項１０または１１に記載の電子機器の制御方法。
13. 前記取得工程は、前記音響データに掛かるゲインを調整する調整工程を含み、
    前記調整工程におけるゲインの調整に比例して、前記所定の閾値範囲を変更する閾値変更工程を更に備えることを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれか１つに記載の電子機器の制御方法。
14. 前記音響データが異なる周期を持った複数の前記騒音を含む場合、
    前記複数の騒音毎に前記記憶工程、前記更新工程、前記重み付け係数設定工程、及び前記減算工程を有することを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか１つに記載の電子機器の制御方法。

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