JP5768450B2 - 騒音推定装置及び騒音推定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、騒音の周波数特性を推定する騒音推定装置及び騒音推定プログラムに関する。

騒音の周波数特性を推定する技術について、音声区間と非音声区間を判別し、非音声区間で騒音のスペクトルを学習し、騒音の周波数特性を推定することが知られている。

この周波数特性の推定技術について、特許文献１には音声期間では背景雑音推定で推定雑音信号の更新を停止させるか、または、雑音期間より遅い入力信号に対する追従速度で更新させることが記載されている。

また、特許文献２には、環境雑音が重畳した音声信号から、音声信号の電力、零交差率、パワースペクトルのピーク周波数、ピッチ周期などの音声特徴量を用いることにより、音声、非音声の判定を行うことが記載されている。

特開平０９−３１１６９８号公報 特開２００２−２５８８８１号公報

ところで、騒音の定常的な性質を捉えて周波数特性を推定した場合、突発的に騒音が変化した場合には実際の騒音と学習した騒音とが相違し、両者間の誤差が大きくなる。特に、音声が含まれる区間で騒音が変化した場合や、突発的な騒音の場合では、音の変化を学習することが難しく、誤差が顕著になる。

そこで、本開示の騒音推定装置および騒音推定方法の目的は、突発的に変化する騒音であっても、推定精度の高い騒音推定を行うことにある。

上記目的を達成するため、本開示の騒音推定装置および騒音推定プログラムは、第１の騒音推定手段が入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力する。現存特定騒音情報算出手段が前記騒音を特定する現在情報から騒音情報を算出し、この騒音情報を現存特定騒音情報として出力する。事前情報保持手段が前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持する。事前情報更新手段が前記現存特定騒音情報と、前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果とを用いて算出した更新情報により前記事前情報を更新する。第２の騒音推定手段が前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力する。そして、加算手段は前記第１の推定騒音周波数特性と前記第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する。

本開示の騒音推定装置および騒音推定プログラムによれば、次のいずれかの効果が得られる。

(1) 入力音から得られた第１の騒音周波数特性と、入力音に関する騒音の事前情報とその騒音を特定する現在情報とから求めた第２の騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を得ており、推定精度を高めることができる。

(2) 周波数特性の推定に現在情報や事前情報を反映させているので、入力音に音声が含まれている場合や、トンネルなど突発的な騒音が変化する場合でも、騒音の推定精度を低下させることなく、騒音推定を行うことができる。

そして、本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付図面及び各実施の形態を参照することにより、一層明確になるであろう。

第１の実施の形態に係る騒音推定装置および騒音推定プログラムの一例を示す図である。 第２の実施の形態に係る騒音推定装置の構成例を示す図である。 特定騒音情報テーブルの構成例を示す図である。 他の特定騒音情報テーブルの一例を示す図である。 騒音推定の処理手順を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係る騒音推定装置の構成例を示す図である。 特定騒音情報テーブルの一例を示す図である。 騒音推定の処理手順を示すフローチャートである。 第４の実施の形態に係る騒音推定装置の構成例を示す図である。 特定音源騒音の周波数特性の更新処理手順の一例を示すフローチャートである。 騒音推定の処理手順を示すフローチャートである。 第５の実施の形態に係る騒音推定装置の構成例を示す図である。 特定音源騒音の周波数特性の更新処理手順の一例を示すフローチャートである。 騒音推定の処理手順を示すフローチャートである。 第６の実施の形態に係る騒音推定装置の構成例を示す図である。 騒音推定の処理手順を示すフローチャートである。 コンピュータシステムの構成例を示す図である。

〔第１の実施の形態〕

図１は第１の実施の形態に係る騒音推定装置および騒音推定プログラムの一例を示している。図１に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。

図１に示す騒音推定装置２には第１の騒音推定手段４が備えられ、この騒音推定手段４は入力音６に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性を出力する。一例としての入力音６には利用者の音声が含まれることを想定している。

第２の騒音推定手段８は、現在情報１０と事前情報１２とを用いることにより、入力音６に対応する騒音周波数特性を算出し、第２の推定騒音周波数特性を出力する。現在情報１０は日時、位置、エンジン回転数などの現在の特定騒音の情報である。また、事前情報１２は、新幹線などの交通機関の経路やタイムテーブルなど、予め取得できる情報である。

そして、加算手段１４はたとえば、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性との加算により、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する。この加算手段１４は、これらの推定騒音周波数特性を同一の比率で加算してもよいし、予め定めた寄与係数で重み付けした値で加算してもよい。

斯かる構成では、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた騒音周波数特性が出力され、騒音が推定されるので、高い推定精度を得ることができる。入力音６として、周囲騒音が重畳した音声信号（重畳騒音）の周波数特性の推定に用いることができる。また、列車などの経路や運行時刻が定まっている環境で、予めエンジン音やトンネルの走行音などの騒音の周波数特性を事前情報として保持するので、騒音の推定周波数特性の推定性能を高めることができる。

〔第２の実施の形態〕

図２は第２の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図２に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図２において、図１と同一部分には同一符号を付してある。

図２に示す騒音推定装置２−１は、第１の騒音推定手段４−１と、事前情報保持手段１６と、現存特定騒音情報算出手段１８と、第２の騒音推定手段８と、第３の騒音推定手段２０を備えている。

騒音推定手段４−１は、入力音から騒音の周波数特性を算出し、これを第１の推定騒音周波数特性として出力する。一例としての入力音には音声が含まれる入力音が含まれる。

この騒音推定手段４−１の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法、（たとえば、特許第０３２６９９６９号）を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音（背景雑音）の信号スペクトル信号Ｘｆ，ｋと１分析フレーム前の推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋ−１を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋを算出する方法を利用すればよい。この場合、Ｘｆ，ｋとＮ' ｆ，ｋ−１に係数を掛けてそれぞれをａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１及び（１−ａ）・Ｘｆ，ｋとし、ａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１と（１−ａ）・Ｘｆ，ｋを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋが算出される。また、音声判定の方法は、入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法（たとえば、特許第０３８４９１１６号）を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。

事前情報保持手段１６は、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め騒音に関する情報を取得し、この情報を事前情報１２として保持する。

事前情報の一例およびその取得は次のとおりである。ここで、周波数特性とは、各周波数毎のパワースペクトルの大きさを示す数値〔ｄＢ〕である。

１）基準騒音の収録

この基準騒音の収録では、基準となるエンジン回転数での騒音の周波数特性を測定する。この場合、基準のエンジン回転数、周波数ｆ、基準のエンジン回転数の条件の騒音の周波数特性は次のとおりである。
ｒ_ref ：基準のエンジン回転数
ｎ_ref （ｆ）：周波数ｆ、基準のエンジン回転数の条件の騒音の周波数特性
ｆ：周波数（Ｈｚ）

２）エンジン回転数と騒音スペクトルの変化の関係の算出

このエンジン回転数と騒音スペクトルの変化の関係の算出では、エンジン回転数を変えた際の騒音周波数特性を測定し、式(1) の係数β（ｆ）を算出する。

但し、ｒ：エンジン回転数、
α（ｆ，ｒ）：エンジン回転数ｒ，周波数ｆの場合の、エンジン騒音の周波数成分を算出するための係数、
β（ｆ）：周波数ｆのエンジン回転数と基準のエンジン回転数の差によって変化する周波数成分の大きさの係数。

式(2) により、エンジン回転数がｒの際のエンジン音の周波数特性ｎ_e （ｆ，ｒ）を算出する。

但し、ｎ_e （ｆ，ｒ）：エンジン回転数がｒの場合のエンジンによる騒音周波数特性〔ｄＢ〕。

この場合、β（ｆ）は、予め周波数成分毎にエンジン回転数の基準からのずれ（ｒ−ｒ_ref ）とエンジン騒音のパワー成分の基準からのずれを測定し、算出する。

３） 騒音の変化要因と、変化した際の騒音の収録

この騒音の変化要因と、変化した際の騒音の収録では、トンネル、橋、対向車両など、騒音の変化要因毎に予め騒音を収録する。そして、変化要因による騒音の変化量を算出する。

トンネルの周波数ｆの騒音スペクトル変化量ｔ（ｉ，ｆ）〔ｄＢ〕を式(3) により算出する。

但し、ｔ（ｉ，ｆ）：ｉ番目のトンネルの周波数ｆの騒音スペクトル変化量〔ｄＢ〕、
ｔ_obs （ｉ，ｆ，ｔ）：ｉ番目のトンネルの周波数ｆの時刻ｔにおける騒音スペ クトル〔ｄＢ〕、
Ｔ：スペクトルを算出した時間フレームのインデックス、
Ｎ：スペクトルを平均する時間フレームの数。

同様に、式(4) および式(5) から、橋の騒音ｂ（ｉ，ｆ）と対向車両の騒音ｏ（ｉ，ｆ）も、同様に算出する。ｂ（ｉ，ｆ）はｉ番目の橋の周波数ｆの騒音スペクトル変化量〔ｄＢ〕である。また、ｏ（ｉ，ｆ）はｉ番目の対向車両の周波数ｆの騒音スペクトル変化量〔ｄＢ〕である。ｂ_obs （ｉ，ｆ，ｔ）は、ｉ番目の橋の周波数ｆの時刻ｔにおける騒音スペクトル〔ｄＢ〕であり、ｏ_obs （ｉ，ｆ，ｔ）は、ｉ番目の対向車両の周波数ｆの時刻ｔにおける騒音スペクトル〔ｄＢ〕である。

現存特定騒音情報算出手段１８は、日時、位置、エンジン回転数などの現在情報が与えられた際にたとえば、予め特定騒音リストを定めておき、この特定騒音リストから現存するかどうかの判定情報を参照し、現存特定騒音情報を算出する。

この現存特定騒音情報算出手段１８では、現在情報（日時、位置、エンジン回転数）の入力により、予め定めた特定騒音との関係付けにより、橋・トンネルの走行、対向車両の有無を調べる。たとえば、橋・トンネルの走行、対向車両とすれ違う日時・位置を登録しておき、現在の日時・位置を照らし合わせることで、現存特定騒音源情報を生成する。

現存特定騒音源情報を図３および図４に示す。図３に示す特定騒音情報テーブル２１において、項目２１０２には「基準のエンジン回転数」、「トンネルの数」、「橋の数」、「対向車両の数」が設定され、これらの値２１０４は運行条件や路線に応じて予め設定する。特定騒音情報テーブル２１の「現在のエンジン回転数」について、現存特定騒音情報算出手段１８により外部から情報を入力して更新する。

また、図４に示す特定騒音情報テーブル２２では、項目２２０２、２２０４、２２０６が設定され、項目２２０２には「有無」、項目２２０４には特定騒音種、項目２２０６にはインデックスが設定される。項目２２０２の「有無」には、現在の日時・位置を照らし合わせて得た、現存する特定騒音源情報によって、情報を入力して更新する。「有無」の" １" はその特定騒音が存在することを示し、" ０" はその特定騒音が存在しないことを示す。

たとえば、現在、５番目のトンネルを走行中で、７番目のポイントで対向車とすれ違い中の場合には、５番目のインデックスのトンネルの有無の欄を" １" 、７番目のインデックスの対向車両の有無の欄を“１”、その他は全て“０”とする。

騒音推定手段８は、事前情報１２と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性を算出し、第２の推定騒音周波数特性として出力する。この騒音推定手段８では、つぎの処理を行う。

１）現存特定騒音情報を入力する。

２）基準の周囲騒音情報を得る。すなわち、事前情報より、基準のエンジン回転数に対する騒音スペクトルｎ_ref （ｆ）を得る。

３）エンジン回転数による騒音補正をする。すなわち、現存特定騒音情報よりエンジン回転数（ｒ）を取得し、エンジン回転数の変化による騒音周波数特性の補正を行う。これは、既述の式(2) によって算出する。

４）位置・時刻による騒音補正をする。すなわち、現存特定騒音情報より、現存する騒音情報を得る。トンネル、橋、対向車両など、騒音の変化要因による騒音周波数特性の補正を行う。これは、式(6) によって算出する。

但し、Ｎｔ：トンネルのインデックスの数、
Ｎｂ：橋のインデックスの数、
Ｎｏ：対向車両のインデックスの数、
Ｅｔ（ｉ）：現在インデックスｉのトンネルを走行中の際は“１”、その他は“０”である関数。
Ｅｂ（ｉ）：現在インデックスｉの橋を走行中の際は" １" 、その他は“０”である関数。
Ｅｏ（ｉ）：現在インデックスｉの対向車両とすれ違い中の際は“１”、その他は“０”である関数。

騒音推定手段２０は、既述の加算手段１４（第１の実施の形態）の一例である。この騒音推定手段２０は、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とを用いて、予め定めた寄与係数で重み付け加算することにより第３の推定騒音周波数特性を算出し、これを推定騒音周波数特性として出力する。つまり、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性が出力される。

この騒音推定手段２０は、騒音推定手段４−１で算出した騒音の周波数特性と、騒音推定手段１０で算出した騒音の周波数特性を用いて式(7) によって算出する。

但し、ｃｏｅｆｆ２：寄与係数（０〜１の数）、
ｎ１＿ｐｒｅｄ（ｆ）：第１の推定騒音周波数特性、
ｎ２＿ｐｒｅｄ（ｆ）：第２の推定騒音周波数特性、
ｎ３＿ｐｒｅｄ（ｆ）：第３の推定騒音周波数特性。
寄与係数は、予め与えた値または後述の寄与係数算出手段２２−１（図６）から得ればよい。

つぎに、この騒音推定の処理手順について、図５を参照する。図５は騒音推定の処理手順の一例を示している。

図５に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、既述の第１の騒音推定手段４−１が入力音から第１の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ１１）。現存特定騒音情報算出手段１８は、日時、位置、現在のエンジン回転数を表す現在情報から現存特定騒音情報を算出する（ステップＳ１２）。第２の騒音推定手段８が現存特定騒音情報と事前情報とを用いて第２の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ１３）。そして、第３の騒音推定手段２０が既述の第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とを用いて第３の推定騒音周波数特性を算出し、推定騒音周波数特性として出力する（ステップＳ１４）。

この実施の形態の騒音推定装置２−１では、騒音推定手段４によって騒音の周波数特性（第１の推定騒音周波数特性）を算出し、騒音推定手段８によって事前情報と現在情報を用いて騒音の周波数特性（第２の推定騒音周波数特性）を算出し、騒音推定手段２０で第１および第２の推定騒音周波数特性を用いている。

この実施の形態によれば、入力音に利用者の音声が含まれて正しく騒音を推定できない場合や、トンネルに出入りした際など、急に騒音が変化して追従が難しい際に、第２の推定騒音周波数特性を使用することで、騒音を推定できる。従来に比べて、高性能な推定騒音周波数特性を算出できる。

〔第３の実施の形態〕

図６は第３の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図６に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図６において、図２と同一部分には同一符号を付してある。

図６に示す騒音推定装置２−２は、第１の騒音推定手段４−１と、事前情報保持手段１６と、現存特定騒音情報算出手段１８と、第２の騒音推定手段８と、第３の騒音推定手段２０と、寄与係数算出手段２２−１を備えている。騒音推定手段４−１、事前情報保持手段１６、現存特定騒音情報算出手段１８および騒音推定手段８は第２の実施の形態と同様である。

寄与係数算出手段２２−１は、現存特定騒音情報を用いて、現存する騒音の種類によって、第１の推定騒音周波数特性に対する第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを示す寄与係数を算出する。

この寄与係数算出手段２２−１では、現存する特定騒音種の係数を算出する。この場合、特定騒音種の係数は、図７に示すように、予め特定騒音情報テーブル２３として保持する。この特定騒音種の係数を用いて、第２の騒音周波数特性の係数を式(8) で算出する。

但し、ｃｏｅｆｆ２＿ｏｒｇ：予め設定された第２の騒音周波数特性の係数、
ｃｏｅｆｆ２：第２の騒音の周波数特性の寄与係数（０〜１の数）、
ｃｏｅｆｆ＿ｎ（ｋ）：特定音源種の係数（インデックスｋ）、
特定音源種の係数は、現存する場合は特定騒音情報テーブル２１の値、現存しない場合は“１．０" とする。
Ｎｋ：特定騒音の数

そして、騒音推定手段２０は、第２の実施の形態と同様に、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性を寄与係数で重み付け加算することにより推定騒音周波数特性を算出する。つまりこの実施の形態においても、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性が出力される。

つぎに、この騒音推定の処理手順について、図８を参照する。図８は騒音推定の処理手順の一例を示している。

図８に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、第１の騒音推定手段４−１が入力音から第１の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ２１）。現存特定騒音情報算出手段１８は現在情報から現存特定騒音情報を算出する（ステップＳ２２）。第２の騒音推定手段８は現存特定騒音情報と事前情報とから第２の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ２３）。寄与係数算出手段２２−１は現存特定騒音情報を入力し、寄与係数を算出し、出力する（ステップＳ２４）。そして、第３の騒音推定手段２０は第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性と寄与係数とから第３の推定騒音周波数特性を算出し、出力する（ステップＳ２５）。

この騒音推定装置２−２によれば、寄与係数算出手段２２−１で、現存する特定騒音によって寄与係数を算出する。第１の実施の形態の効果に加え、音源の種類によってエンジン回転数が変化した際や、対向車両とのすれ違いなどの、急に騒音が変化する場合、第２の推定騒音周波数特性の寄与度を大きくすることができる。この結果、騒音変化の追従性を速めることができ、より騒音の推定性能を高めることができる。

〔第４の実施の形態〕

図９は第４の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図９に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図９において、図２と同一部分には同一符号を付してある。

図９に示す騒音推定装置２−３は、第１の騒音推定手段４−２と、事前情報保持手段１６と、現存特定騒音情報算出手段１８と、第２の騒音推定手段８と、第３の騒音推定手段２０と、事前情報更新手段２４を備えている。現存特定騒音情報算出手段１８、騒音推定手段８および第３の騒音推定手段２０は第２の実施の形態と同様である。

第１の騒音推定手段４−２は、この騒音の周波数特性（第１の推定騒音周波数特性）と、現在の周波数特性と、音声判定結果を算出する。第１の推定騒音周波数特性は、入力音から騒音の周波数特性を算出して得ることができる。入力音には音声が含まれる入力音が含まれる。音声判定結果の算出は、入力音に音声が含まれているか否かの判定である。この騒音推定手段４−２の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、既述の時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法（たとえば、特許第３２６９９６９号）を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音（背景雑音）の信号スペクトル信号Ｘｆ，ｋと１分析フレーム前の推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋ−１を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋを算出する方法を利用すればよい。この場合、Ｘｆ，ｋとＮ' ｆ，ｋ−１に係数を掛けてそれぞれをａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１及び（１−ａ）・Ｘｆ，ｋとし、ａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１と（１−ａ）・Ｘｆ，ｋを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋが算出される。音声判定の方法は、既述の入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法（たとえば、特許第３８４９１１６号）を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。

事前情報更新手段２４によって現存特定騒音情報と音声判定結果と現在の周波数特性を用いて、事前情報保持手段１６の事前情報１２を更新する。第２の騒音推定手段８は、事前情報更新手段２４によって更新された事前情報１２と、現存特定騒音情報とを用いて騒音の周波数特性（第２の推定騒音周波数特性）を算出する。そして、第３の騒音推定手段２０は、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性を、予め定めた寄与係数で重み付け加算することで推定騒音周波数特性を算出する。つまり、第３の騒音推定手段２０では、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性出力が得られる。

つぎに、事前情報更新の処理について、図１０を参照する。図１０は事前情報更新の処理手順を示している。

この処理手順は、事前情報更新手段２４で実行される。図１０に示す処理手順では、非音声区間であるかを判定する（ステップＳ３１）。非音声区間であれば（ステップＳ３１のＹＥＳ）、特定音源騒音種の数を算出する（ステップＳ３２）。

算出された特定音源騒音種の数について、特定音源騒音種の数＝０であるかを判定する（ステップＳ３３）。算出した特定騒音種の数＝０の場合、エンジン回転による騒音以外の特定騒音種がないことを表している。特定音源騒音種の数＝０であれば（ステップＳ３３のＹＥＳ）、エンジン回転数から基準のエンジン回転数を減算した値の絶対値が閾値（ＴＨ）より小さいかすなわち、｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨであるかを判定する（ステップＳ３４）。

｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨであれば（ステップＳ３４のＹＥＳ）、基準のエンジン回転数の周波数特性を更新し（ステップＳ３５）、この処理を終了する。ステップＳ３４において、｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨでなければ（ステップＳ３４のＮＯ）、この処理を終了する。

基準のエンジン回転数の周波数特性の更新は式(9) を用いて行う。

但し、ｃｏｅｆｆ：０〜１の間の数（たとえば、０．９）、
ｎｒｅｆ（ｆ）：更新後の基準のエンジン回転数の周波数特性〔ｄＢ〕、
ｎｒｅｆ＿ｐｒｅｖ（ｆ）：更新前の基準のエンジン回転数の周波数特性〔ｄＢ〕、
ｎ＿ｃｕｒ（ｆ）：現在の周波数特性〔ｄＢ〕。

また、ステップＳ３３において、特定音源騒音種の数＝０でなければ（ステップＳ３３のＮＯ）、特定音源騒音種の数＝１であるかを判定する（ステップＳ３６）。特定音源騒音種の数＝１であれば（ステップＳ３６のＹＥＳ）、特定音源騒音の周波数特性を更新し（ステップＳ３７）、この処理を終了する。特定音源騒音種の数＝１でなければ（ステップＳ３６のＮＯ）、特定音源騒音の周波数特性を更新しないで、この処理を終了する。

現存の特定騒音種の周波数特性は、次の式(10)、(11)または(12)を用いて現存の特定騒音種（１つ）を更新する。

但し、ｃｏｅｆｆ：０〜１の間の数（たとえば、０．９）
ｔ（ｉ，ｆ）：ｉ番目のトンネルの周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｔ＿ｐｒｅｖ（ｉ，ｆ）：更新前のｉ番目のトンネルの周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｂ（ｉ，ｆ）：ｉ番目の橋の周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｂ＿ｐｒｅｖ（ｉ，ｆ）：更新前のｉ番目の橋の周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｏ（ｉ，ｆ）：ｉ番目の対向車両の周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｏ＿ｐｒｅｖ（ｉ，ｆ）：更新前のｉ番目の対向車両の周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｎ＿ｃｕｒ２（ｆ）：現在の周波数特性〔ｄＢ〕から、エンジン音の成分を除去した周波数ｆの騒音周波数特性〔ｄＢ〕
ｎ＿ｃｕｒ２（ｆ）は、式(13)に示す通りである。

つぎに、この騒音推定の処理手順について、図１１を参照する。図１１は騒音推定の処理手順の一例を示している。

図１１に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では、第１の騒音推定手段４−２は入力音から現在の周波数特性を算出する（ステップＳ４１）。第１の騒音推定手段４−２は入力音から第１の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ４２）。第１の騒音推定手段４−２は入力音の音声判定を行う（ステップＳ４３）。

現存特定騒音情報算出手段１８は現在情報から現存特定騒音情報を算出する（ステップＳ４４）。事前情報更新手段２４は現在の周波数特性と入力音の音声判定結果と現存特定騒音情報を入力し、事前情報保持手段１６にある事前情報１２を更新する（ステップＳ４５）。

第２の騒音推定手段８は現存特定騒音情報と事前情報１２から第２の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ４６）。

第３の騒音推定手段２０は、第２の実施の形態と同様に、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性を入力し、第３の推定騒音周波数特性を算出し、出力する（ステップＳ４７）。

この騒音推定装置２−３によれば、事前情報更新手段２４は、予め保持した騒音と実際の騒音が異なる際に、実際の騒音に近づけるように事前情報１２に保持されている騒音情報を更新できるため、より騒音の推定性能を高めることができる。

〔第５の実施の形態〕

図１２は第５の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図１２に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。

図１２に示す騒音推定装置２−４は、第１の騒音推定手段４−２と、事前情報保持手段１６と、現存特定騒音情報算出手段１８と、第２の騒音推定手段８と、第３の騒音推定手段２０と、寄与係数算出手段２２−２と、信頼度算出手段２６とを備えている。

第１の騒音推定手段４−２は、入力音から既述の方法で騒音の周波数特性（第１の推定騒音周波数特性）の算出、音声判定、現在の周波数特性の算出をする。音声判定は、入力音に音声が含まれるか否かの判定である。この第１の騒音推定手段４−２は、第４の実施の形態と同様であるので、具体的な処理についてはその説明を割愛する。

事前情報保持手段１６は、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め取得した騒音に関する事前情報１２を保持している。

現存特定騒音情報算出手段１８は、現在情報として日時、位置、エンジン回転数が与えられた際に、現存特定騒音情報を算出する。現存特定騒音情報は、予め定められた特定騒音リストについて、現存するかどうかの判定情報である。

信頼度算出手段２６は、現存特定騒音情報と音声判定結果と現在の周波数特性を用いて事前情報の信頼度情報を算出する。信頼度情報は、予め定められた特定騒音リストについて、各々の特定騒音の信頼度を数値で表現された情報である。信頼度を表す数値は、たとえば、０：信頼度最小から１：信頼度最大の値である。

第２の騒音推定手段８は、事前情報と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性（第２の推定騒音周波数特性）を算出する。

寄与係数算出手段２２−２は、現存特定騒音情報と信頼度情報を用いて、寄与係数を算出する。この寄与係数は、第１の推定騒音周波数特性に対する第２の推定騒音周波数特性を寄与させる大きさを表わす情報である。

第３の騒音推定手段２０は、第３の実施の形態と同様に、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性を、寄与係数で重み付け加算し、推定騒音周波数特性を算出する。つまり、騒音推定手段２０では第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じて推定騒音周波数特性出力が得られる。

つぎに、信頼度算出手段２６について、図１３を参照する。図１３は信頼度算出手段２６の信頼度算出の処理手順の一例を示している。

この信頼度算出には、現存特定騒音情報、音声判定および現在の周波数特性を使用する。音声判定には第１の騒音推定手段４−２の判定結果を用いる。

図１３に示す処理手順では、非音声区間か否かを判定する（ステップＳ５１）。第１の騒音推定手段４−２の音声判定結果が、非音声区間であれば（ステップＳ５１のＹＥＳ）、現存特定騒音情報の、特定騒音種の数を算出する（ステップＳ５２）。音声判定結果が、非音声区間でなければ（ステップＳ５１のＮＯ）、この処理を終了する。

算出した特定騒音種の数＝０かを判定する（ステップＳ５３）。算出した特定騒音種の数＝０の場合、エンジン回転による騒音以外の特定騒音種がないことを表している。特定騒音種の数＝０であれば（ステップＳ５３のＹＥＳ）、エンジン回転数から基準のエンジン回転数を減算した値の絶対値が閾値（ＴＨ）より小さいかすなわち、｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨであるかを判定する（ステップＳ５４）。

｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨであれば（ステップＳ５４のＹＥＳ）、基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度を算出し（ステップＳ５５）、この処理を終了する。｜エンジン回転数−基準のエンジン回転数｜＜ＴＨでなければ（ステップＳ５４のＮＯ）、基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度を算出することなく、この処理を終了する。

〔基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度の算出〕

ステップＳ５５における基準のエンジン回転数の周波数特性の信頼度は、式(14)及び(15)より算出する。

但し、ｎｒｅｆ＿ｒ（ｆ）：エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音周波数 特性の信頼度（０〜１）、
Δ（ｆ）：基準のエンジン回転数の騒音周波数特性の推定値と事前情 報の誤差〔ｄＢ〕、
ＴＨ３：小さな値（５〔ｄＢ〕など）。

また、ステップＳ５２で算出された特定騒音種の数が特定騒音種の数＝０でなければ（ステップＳ５３のＮＯ）、特定騒音種の数＝１であるかを判定する（ステップＳ５６）。特定騒音種の数＝１であれば（ステップＳ５６のＹＥＳ）、特定音源騒音の信頼度を算出し（ステップＳ５７）、この処理を終了する。特定騒音種の数＝１でなければ（ステップＳ５６のＮＯ）、特定音源騒音の信頼度を算出することなく、この処理を終了する。

〔現存の特定騒音種の信頼度の算出〕

ステップＳ５７における、現存の特定騒音種の信頼度の算出は、式(16)、式(17)を用いて行う。

但し、ｎｒｅｆ＿ｒ（ｆ）：エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音周波数 特性の信頼度（０〜１）、
Δｔ（ｉ，ｆ）：インデックスｉのトンネルの騒音周波数特性の推定値と事 前情報の誤差〔ｄＢ〕。

現存の特定騒音種が橋、対向車両の場合であれば、既述のトンネルの場合と同様に式(16)、式(17)を用いて信頼度を算出すればよい。

このように事前情報に保持されている現存する特定騒音種の数と、現存する特定騒音種の信頼度を得る。

寄与係数算出手段２２−２では、特定騒音種の信頼度を用いて、第２の騒音周波数特性の係数を式(18)により算出する。

但し、ｃｏｅｆｆ２＝ｃｏｅｆｆ２＿ｏｒｇ ＊ ｒｅｌ ＝１．０
ｃｏｅｆｆ２＿ｏｒｇ ＊ｒｅｌ ≦１
ｃｏｅｆｆ２＿ｏｒｇ ＊ｒｅｌ ＞１
ｃｏｅｆｆ２＿ｏｒｇ ：予め設定された寄与係数
ｒｅｌ：現在の特定騒音種の信頼度
ｃｏｅｆｆ２：第２の騒音の周波数特性の寄与係数（０〜１の数）
Ｎｔ：トンネルのインデックスの数
Ｎｂ：橋のインデックスの数
Ｎｏ：対向車両のインデックスの数
Ｅｔ（ｉ）：現在インデックスｉのトンネルを走行中の際は“１”、その他は“０”である関数。
Ｅｂ（ｉ）：現在インデックスｉの橋を走行中の際は“１”、その他は“０”である関数。
Ｅｏ（ｉ）：現在インデックスｉの対向車両とすれ違い中の際は“１”、その他は“０”である関数。
Ｎｅ：現存する特定騒音種の数
Ｆ：周波数の帯域数
ｎｒｅｆ＿ｒ（ｆ）：エンジン回転数が基準の場合のエンジンによる騒音スペクトルの信頼度（０〜１）
ｔ＿ｒ（ｆ）：インデックスｉのトンネル走行の場合の騒音スペクトルの信頼度（０〜１）
ｂ＿ｒ（ｆ）：インデックスｉの橋走行の場合の騒音スペクトルの信頼度（０〜１）
ｏ＿ｒ（ｆ）：インデックスｉの対向車両の場合の騒音スペクトルの信頼度（０〜１）

つぎに、この騒音推定の処理手順について、図１４を参照する。図１４は騒音推定の処理手順の一例を示している。

図１４に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では第１の騒音推定手段４−２が入力音から現在の周波数特性を算出する（ステップＳ６１）。第１の騒音推定手段４−２は入力音から第１の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ６２）。第１の騒音推定手段４−２は入力音の音声判定を行う（ステップＳ６３）。

現存特定騒音情報算出手段１８が現在情報から現存特定騒音情報を算出する（ステップＳ６４）。信頼度算出手段２６が第１の推定騒音周波数特性と入力音の音声判定結果と現存特定騒音情報から事前情報の信頼度（信頼度情報）を算出する（ステップＳ６５）。

寄与係数算出手段２２−２は現存特定騒音情報と信頼度情報とから寄与係数を算出する（ステップＳ６６）。第２の騒音推定手段８は現存特定騒音情報と事前情報１２とから第２の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ６７）。そして、第３の騒音推定手段２０は第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性と寄与係数を入力し、第３の推定騒音周波数特性を算出し、出力する（ステップＳ６８）。

この騒音推定装置２−４によれば、信頼度算出手段２６が予め保持した騒音と実際の騒音との差によって事前情報１２の信頼度を算出し、寄与係数算出手段２２−２が音源の信頼度によって、第２の推定騒音周波数特性の寄与係数を算出するので、騒音の推定性能をより高めることができる。

〔第６の実施の形態〕

図１５は第６の実施の形態に係る騒音推定装置の一例を示している。図１５に示す構成は一例であり、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。

図１５に示す騒音推定装置２−５は、第１の騒音推定手段４−３と、事前情報保持手段１６と、現存特定騒音情報算出手段１８と、第２の騒音推定手段８と、第３の騒音推定手段２０と、寄与係数算出手段２２−３を備えている。

第１の騒音推定手段４−３は、入力音から既述の方法により騒音の周波数特性（第１の推定騒音周波数特性）の算出、音声判定を行う。

この騒音推定手段４−３の処理には、騒音推定の方法や音声判定の方法を用いることができる。騒音推定の方法は、既述の時間軸上の入力信号を周波数軸上の信号に変換し、変換された周波数軸上の信号に基づいて、その入力信号における背景騒音を入力信号に追従しながら推定し、推定雑音信号を形成する方法（たとえば、特許第３２６９９６９号）を利用すればよい。即ち、音声を含まない雑音（背景雑音）の信号スペクトル信号Ｘｆ，ｋと１分析フレーム前の推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋ−１を用いて、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋを算出する方法を利用すればよい。この場合、Ｘｆ，ｋとＮ' ｆ，ｋ−１に係数を掛けてそれぞれをａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１及び（１−ａ）・Ｘｆ，ｋとし、ａ・Ｎ' ｆ，ｋ−１と（１−ａ）・Ｘｆ，ｋを加算して、現分析フレームの推定雑音信号Ｎ' ｆ，ｋが算出される。音声判定の方法は、既述の入力信号として環境騒音が重畳した音声信号が時系列順に与えられるフレーム毎に、当該フレームに音声が含まれているか否かを判定する方法（たとえば、特許第３８４９１１６号）を利用すればよい。即ち、音声信号の特徴量と、音声周波数の特徴量の高域成分を強調させた特徴量を算出して、音声信号の特徴量に加えて高域成分を強調させた特徴量を基に判定を行う方法を利用すれば良い。また、音声信号の特徴量と、音声の共振周期の規則性を算出して、音声信号の特徴量に加えて音声の共振周期の規則性を基に判定を行う方法を利用すれば良い。

事前情報保持手段１６には、新幹線など、経路やタイムテーブルが定まっている場合に、予め騒音に関する事前情報を取得し、保持する。

現存特定騒音情報算出手段１８は日時、位置、エンジン回転数の現在情報が与えられた際に、予め定められた特定騒音リストについて、現存するかどうかの判定情報である現存特定騒音情報を算出する。

寄与係数算出手段２２−３は、現存特定騒音情報と音声判定結果を用いて、第１の推定騒音周波数特性に対する第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する。

第２の騒音推定手段８は、事前情報１２と現存特定騒音情報を用いて騒音の周波数特性（第２の推定騒音周波数特性）を算出する。

第３の騒音推定手段２０は、第３の実施の形態と同様に、第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性を、寄与係数で重み付け加算することで推定騒音周波数特性を算出する。つまり、騒音推定手段２０には第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性出力が得られる。

寄与係数算出手段２２−３の寄与係数では、第１の騒音推定手段４−３で算出された音声判定結果を用いて、寄与係数を算出する。この場合、音声判定の結果は次の通りである。
ｃｏｅｆｆ２＝０ ：音声あり判定
ｃｏｅｆｆ２＝１ ：音声なし判定
この音声判定の結果により、寄与係数は次の通りである。
ｃｏｅｆｆ２：第２の騒音の周波数特性の寄与係数（０〜１の数）

つぎに、この騒音推定の処理手順について、図１６を参照する。図１６は騒音推定の処理手順の一例を示している。

図１６に示す処理手順は本開示の騒音推定プログラムの一例である。この処理手順では第１の騒音推定手段４−３は入力音から第１の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ７１）。第１の騒音推定手段４−３は入力音の音声判定を行う（ステップＳ７２）。

現存特定騒音情報算出手段１８は現在情報から現存特定騒音情報を算出する（ステップＳ７３）。寄与係数算出手段２２−３は、現存特定騒音情報と音声判定結果とから寄与係数を算出する（ステップＳ７４）。

第２の騒音推定手段８は現存特定騒音情報と事前情報１２とから第２の推定騒音周波数特性を算出する（ステップＳ７５）。

第３の騒音推定手段２０は第１の推定騒音周波数特性と第２の推定騒音周波数特性と寄与係数とから第３の推定騒音周波数特性を算出し、出力する（ステップＳ７６）。

この騒音推定装置２−５によれば、寄与係数算出手段２２−３が第１の騒音推定手段４−１で算出された音声判定結果を用いて、第２の推定騒音周波数特性の寄与度を操作する。このため、音声が含まれる可能性が高い場合には、第２の推定騒音周波数特性の寄与度を大きくすることで、より騒音の推定性能を高めることができる。

〔上記実施の形態のハードウェア〕

上記実施の形態に用いられるハードウェアについて、図１７を参照する。既述の騒音推定装置２−１、２−２、２−３、２−４、２−５はコンピュータシステム２００で構成することができる。図１７はコンピュータシステム２００の構成例を示している。

図１７に示すコンピュータシステム２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ：中央処理装置）２０２、ＲＯＭ（Read-Only Memory）２０４、ＲＡＭ（Random-Access Memory）２０６、通信インターフェース２０８、記憶装置２１０、入出力装置２１２、読取り装置２１４、音声入力部２１５およびバス２１６によって構成されている。

ＲＯＭ２０４または記憶装置２１０はプログラム記憶手段の一例である。記憶装置２１０には、ハードディスク、磁気ディスクなどの記憶装置を用いることができる。この記憶装置２１０またはＲＯＭ２０４には既述のフローチャートで示したプログラムや既述のテーブル２１、２２、２３のデータが格納される。ＲＡＭ２０６はワークエリアを構成する。

ＣＰＵ２０２は、既述のプログラムを実行し、騒音推定、特定騒音情報の算出、事前情報の取得など、既述のフローチャートに記載した処理を実行する。

音声入力部２１５は、既述の入力音６、現在情報１０、または事前情報１２（図１）の入力に用いられ、具体的には、音声入力や騒音入力を電気信号に変換するマイクロフォン２１７などを備えている。また、音声入力には、ディジタル化された音声を入力するようにしてもよい。

通信インターフェース２０８はネットワーク２１８を介して情報提供手段２２０と接続され、既述した各種情報の提供を受けることができる。また、この情報は、可搬型記録媒体２２２に格納された情報を読取り装置２１４で読み取ってもよい。また、可搬型記録媒体２２２に既述のプログラムを格納して流通させることも可能である。

可搬型記憶媒体２２２はＣＤ−ＲＯＭ、フレシキブルディスク、光ディスク、光磁気ディスクなど様々な形式の記憶媒体で構成される。したがって、記憶媒体２２２に格納されたプログラムを読取り装置２１４で読み取り、既述の騒音推定を行うことができる。

〔他の実施の形態〕

(1) 第４の実施の形態の騒音推定装置２−３において、第３の実施の形態で述べた寄与係数算出手段２２−１を適用してもよい。

(2) 第５の実施の形態の騒音推定装置２−４または第６の実施の形態の騒音推定装置２−５において、第４の実施の形態で述べた事前情報更新手段２４を適用してもよい。

(3) 上記実施の形態の第３の騒音推定手段２０の第１または第２の周波数特性の加算処理において、重み付けはいずれか一方または双方に付与する処理であってもよい。

以上説明したように、騒音推定装置及び騒音推定プログラムの最も好ましい実施の形態等について説明したが、本発明は、上記記載に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載され、又は発明を実施するための形態に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論であり、斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。

２ 騒音推定装置
２−１ 騒音推定装置
２−２ 騒音推定装置
２−３ 騒音推定装置
２−４ 騒音推定装置
２−５ 騒音推定装置
４ 第１の騒音推定手段
４−１ 第１の騒音推定手段
４−２ 第１の騒音推定手段
６ 入力音
８ 第２の騒音推定手段
１０ 現在情報
１２ 事前情報
１４ 加算手段
１６ 事前情報保持手段
１８ 現存特定騒音情報算出手段
２０ 第３の騒音推定手段
２１ 特定騒音情報テーブル
２２ 特定騒音情報テーブル
２２−１ 寄与係数算出手段
２２−２ 寄与係数算出手段
２２−３ 寄与係数算出手段
２３ 特定騒音種テーブル
２４ 事前情報更新手段
２６ 信頼度算出手段

Claims (7)

1. 入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力する第１の騒音推定手段と、
   前記騒音を特定する現在情報から騒音情報を算出し、この騒音情報を現存特定騒音情報として出力する現存特定騒音情報算出手段と、
   前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持する事前情報保持手段と、
   前記現存特定騒音情報と、前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果とを用いて算出した更新情報により前記事前情報を更新する事前情報更新手段と、
   前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力する第２の騒音推定手段と、
   前記第１の推定騒音周波数特性と前記第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する加算手段と、
   を備えることを特徴とする騒音推定装置。
2. さらに、前記現存特定騒音情報を用いて前記第１の推定騒音周波数特性に対する前記第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する寄与係数算出手段と、
   を備え、前記加算手段は、前記寄与係数を反映させた前記第２の推定騒音周波数特性と、前記第１の推定騒音周波数特性とを加算することを特徴とする請求項１に記載の騒音推定装置。
3. 入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力する第１の騒音推定手段と、
   前記騒音を特定する現在情報から騒音情報を算出し、この騒音情報を現存特定騒音情報として出力する現存特定騒音情報算出手段と、
   前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持する事前情報保持手段と、
   前記現存特定騒音情報と、前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果から前記事前情報の信頼度情報を算出する信頼度算出手段と、
   前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力する第２の騒音推定手段と、
   前記現存特定騒音情報と、前記信頼度情報を用いて前記第１の推定騒音周波数特性に対する前記第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出する寄与係数算出手段と、
   前記第１の推定騒音周波数特性と、前記寄与係数を反映させた前記第２の推定騒音周波数特性とを加算して推定騒音周波数特性を出力する加算手段と、
   を備えることを特徴とする騒音推定装置。
4. 入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力する第１の騒音推定手段と、
   前記騒音を特定する現在情報から騒音情報を算出し、この騒音情報を現存特定騒音情報として出力する現存特定騒音情報算出手段と、
   前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持する事前情報保持手段と、
   前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力する第２の騒音推定手段と、
   前記現存特定騒音情報と、前記音声判定結果から前記第１の推定騒音周波数特性に対する前記第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を出力する寄与係数算出手段と、
   前記第１の推定騒音周波数特性と、前記寄与係数算出手段で算出した前記寄与係数を反映させた前記第２の推定騒音周波数特性とを加算して推定騒音周波数特性を出力する加算手段と、
   を備えることを特徴とする騒音推定装置。
5. コンピュータに実行させる騒音推定プログラムであって、
   第１の騒音推定手段が入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力し、
   現存特定騒音情報算出手段が、前記騒音を特定する現在情報から算出した騒音情報を現存特定騒音情報として出力し、
   事前情報保持手段が、前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持し、
   事前情報更新手段が、前記現存特定騒音情報と、前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果とを用いて算出した更新情報により前記事前情報を更新し、
   第２の騒音推定手段が、前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力し、
   加算手段が前記第１の推定騒音周波数特性と前記第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する
   ことを前記コンピュータが実行する騒音推定プログラム。
6. コンピュータに実行させる騒音推定プログラムであって、
   第１の騒音推定手段が入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力し、
   現存特定騒音情報算出手段が、前記騒音を特定する現在情報から算出した騒音情報を現存特定騒音情報として出力し、
   事前情報保持手段が、前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持し、
   信頼度算出手段が、前記現存特定騒音情報と、前記現在の周波数特性と、前記音声判定結果から前記事前情報の信頼度情報を算出し、
   第２の騒音推定手段が、前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力し、
   寄与係数算出手段が、前記現存特定騒音情報と、前記信頼度情報を用いて前記第１の推定騒音周波数特性に対する前記第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を算出し、
   加算手段が前記第１の推定騒音周波数特性と、前記寄与係数を反映させた前記第２の推定騒音周波数特性とに応じた推定騒音周波数特性を出力する、
   ことを前記コンピュータが実行する騒音推定プログラム。
7. コンピュータに実行させる騒音推定プログラムであって、
   第１の騒音推定手段が入力音から算出した、該入力音に含まれる騒音の騒音周波数特性を示す第１の推定騒音周波数特性と、前記入力音の現在の周波数特性と、前記入力音に音声が含まれているか否かを示す音声判定結果とを出力し、
   現存特定騒音情報算出手段が、前記騒音を特定する現在情報から算出した騒音情報を現存特定騒音情報として出力し、
   事前情報保持手段が、前記入力音に関する前記騒音の事前情報として特定騒音種の周波数特性を保持し、
   第２の騒音推定手段が、前記事前情報と、前記現存特定騒音情報とを用いて特定された騒音の第２の推定騒音周波数特性を出力し、
   寄与係数算出手段が、前記現存特定騒音情報と、前記音声判定結果から前記第１の推定騒音周波数特性に対する前記第２の推定騒音周波数特性の寄与の大きさを表わす寄与係数を出力し、
   加算手段が前記第１の推定騒音周波数特性と、前記寄与係数算出手段で算出した前記寄与係数を反映させた前記第２の推定騒音周波数特性とを加算して推定騒音周波数特性を出力する、
   ことを前記コンピュータが実行する騒音推定プログラム。

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