JP6027804B2 - 雑音抑圧装置およびそのプログラム - Google Patents
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Description
同様に、非特許文献2〜4に記載された方法についても、雑音成分の推定精度に依存するため、その推定誤りによる音質劣化が避けられない。
なお、非特許文献3、4に記載された方法では、非特許文献1、2に記載された方法と比べて、雑音部分の抑圧に優れる一方で、音声部分の劣化が知覚されやすい。
このように、いずれの方法でも高品質に雑音抑圧音声を得ることができず、この問題を解決することができなかった。
雑音抑圧装置に入力される音声には、雑音が混入している。上記の構成により、各抑圧処理部がそれぞれ異なる雑音抑圧法による雑音抑圧音声データを出力する。各々の雑音抑制音声データは、音声成分(クリーンスピーチ)と雑音成分とを含んでいるが、雑音成分はそれぞれの雑音抑圧法により抑圧されている。なお異なる雑音抑圧法を用いていることにより、雑音成分の抑圧のされ方の具合も異なる。音声統合部は、これらの雑音抑圧音声データを混合する。このような混合により、雑音成分のエネルギーが弱まる。なお、音声統合部が混合する雑音抑圧音声データは、時間領域の信号のデータであっても良いし、周波数領域の信号のデータであっても良い。
また、上記の構成によれば、音声統合部が雑音抑圧音声データを混合する際、雑音抑圧法に応じた重み付けを行なう。従って、雑音抑圧法に応じたより良好な比率で雑音抑圧音声データを混合することができ、雑音抑圧の効果が向上する。
雑音抑圧音声データの相互間の相関係数が大きいほど、その雑音抑圧音声データでは雑音成分に比べて音声(クリーンスピーチ)成分が相対的により強いと言える。従って、そのような雑音成分よりも音声成分の方が強い雑音抑圧法による雑音抑圧音声データを、より強くして(重み付けを大きくして)混合することができる。よって雑音抑圧の効果がより一層向上する。一例としては、ある雑音抑圧法に関する重み係数が、その雑音抑圧法と他の雑音抑圧法との間の相互相関係数の総和(他の雑音抑圧法についての総和)に比例するよう、重み係数を算出するようにする。
算出される適応フィルター係数が大きいほど、その雑音抑圧音声データでは雑音成分に比べて音声(クリーンスピーチ)成分が相対的により強いと言える。従って、そのような雑音成分よりも音声成分の方が強い雑音抑圧法による雑音抑圧音声データを、より強くして(重み付けを大きくして)混合することができる。よって雑音抑圧の効果がより一層向上する。一例としえは、ある雑音抑圧法に関する重み係数が、その雑音抑圧法が他の雑音抑圧法を所望信号とする適応フィルター係数の総和(他の雑音抑圧法についての総和)に比例するよう、重み係数を算出するようにする。
この構成により、抑圧処理部が出力する時間領域の信号のデータを周波数領域の信号のデータに変換し、音声統合部が周波数領域における音声信号を混合するようにできる。混合された周波数領域の音声信号を、適宜、時間領域の音声信号に戻す変換を行なっても良い。周波数特性算出部は、フーリエ変換を行なうことにより、雑音抑圧音声データから周波数特性データを算出する。なお、上記の周波数特性データも振幅特性データも、抑圧処理部によってそれぞれの雑音抑圧法で処理された雑音抑圧音声データである。
なお、以下の説明文中で、数式または数式中の表現に言及するとき、ある表現(変数等の文字)の上にハット「^」が付されている場合には、その表現と「^」とを角括弧で囲んで表わす。例えば、[x^]は、文字xの上にハットが付されていることを表わす。また、ある表現(文字)の上にチルダが付されている場合には、その表現と「〜」とを角括弧で囲んで表わす。例えば、[x〜]は、文字xの上にチルダが付されていることを表わす。また、ある表現に絶対値記号が付されている場合には、その表現を縦棒「|」で囲んで表わす。例えば、|x|は、文字xに絶対値記号が付されていることを表わす。
図1は、第1の実施形態による雑音抑圧装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、雑音抑圧装置1は、音声入力部11と、波形切り出し部12と、I個(Iは、2以上の整数)の抑圧処理部14−1〜14−Iと、雑音抑圧音声行列記憶部15と、重み算出部16と、音声統合部17と、波形重ね合わせ部18と、音声出力部19とを含んで構成される。
波形切り出し部12は、音声入力部11が取得した音声を、適切な分析フレームに切り出す。
抑圧処理部14−1〜14−Iは、それぞれ、入力された音声に雑音抑圧法を適用して、雑音抑圧音声データを出力する。抑圧処理部14−1〜14−Iは、切り出された分析フレームごとに雑音抑圧法を適用する。なお、抑圧処理部14−1〜14−Iの各々は、互いに性質の異なるI種類(I≧2)の雑音抑圧法を使用する。ここでは、互いに性質の異なる複数の雑音抑圧法を用いて、抑圧処理部14−1〜14−Iのそれぞれが雑音抑圧処理を行なうことにより、本実施形態の効果が得られる。I≧3の場合にさらに良好な効果が得られる。使用する雑音抑圧法としては、例えば、前述のスペクトルサブトラクションや、ウィーナーフィルター法や、MMSE−STSA法や、信号部分空間法などを挙げることができる。なお、その他の雑音抑圧法を用いても良い。
重み算出部16は、抑圧処理部14−1〜14−Iから出力され雑音抑圧音声行列記憶部15に一時的に記憶されている雑音抑圧音声データを読み出し、このデータに基づいてそれぞれの雑音抑圧法のための重み係数を算出する。重み算出部16は、混合後の雑音抑圧結果が最適となるように重み係数を算出する。重み算出部16は、分析フレームごとに、上記の重み係数を算出する。なお、重み係数算出方法の詳細については後述する。
波形重ね合わせ部18は、音声統合部17によって混合された分析フレームごとの音声波形データを元に、分析フレームのシフト幅分ずつずらして重ね合わせた音声波形データを生成する。波形重ね合わせ部18が生成する音声波形データは、言うまでもなく、複数の雑音抑圧法によって雑音抑圧処理し、重み係数に基づいて混合された音声波形である。
音声出力部19は、波形重ね合わせ部18によって生成された音声を、外部に出力する。
次に、音声統合部17は、雑音抑圧音声行列記憶部15から読み出した雑音抑圧音声行列[X^]に、各雑音抑圧法に対応する重み係数wiのベクトルwを乗じることにより、統合雑音抑圧音声ベクトル[x〜]を算出する。つまり、統合雑音抑圧音声ベクトル[x〜]は、下の式(5)により表わされる。即ち、このベクトル[x〜]は、各雑音抑圧音声ベクトル[x^]iに重み係数wiを乗じて混合したもの(重み係数による積和形)に相当する。
下の式(6)は、求めるべき音声のベクトルxと各雑音抑圧音声ベクトル[x^]iとの誤差のベクトルeiとの関係を表わす。また、Eは、誤差ベクトルe1,e2,・・・,eiを列ベクトルとする行列(N行I列)である。
相互相関係数算出部201は、各雑音抑圧法による雑音抑圧音声ベクトルを基に、それらのベクトル間の相互相関係数を算出する。つまり、相互相関係数算出部201は、分析フレームごとに雑音抑圧法間の相互相関係数を算出する。
相互相関係数加算部202は、ある雑音抑圧法について、その雑音抑圧法と他の雑音抑圧法との間の相互相関係数を、前記他の雑音抑圧法のすべてについて加算する(総和をとる)。この値が、その雑音抑圧法についての重み係数値の元となる。
重み係数正規化部203は、相互相関係数加算部202によって算出された雑音抑圧法ごとの重み係数値を正規化する。具体的には、重み係数正規化部203は、すべての雑音抑圧法についての重み係数の総和が例えば1になるように、調整する。
各部の処理の詳細については、以下で説明する。
まず、相互相関係数算出部201が、各雑音抑圧法による各雑音抑圧音声ベクトル[x^]iどうしの相互相関係数を求める。雑音抑圧音声ベクトル[x^]iと[x^]jの間の相互相関係数xcori,jは、下の式(9)により計算される。
なお、相互相関係数算出部201は、i,j∈I、i≠jである全てのiとjの組み合わせについて、相互相関係数を算出する。そして、相互相関係数算出部201は、求められた相互相関係数を相互相関係数加算部202に渡す。
参考文献:Tribolet, J., Noll, P., McDermott, B., and Crochiere, R. E. “A study of complexity and quality of speech waveform coders.” Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. , Speech, Signal Processing, 586-590,1978年.
次に、第2の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同様の事項については説明を省略し、本実施形態特有の事項を中心に説明する。
図7は、第2の実施形態による雑音抑圧装置の機能構成を示すブロック図である。なお、前実施形態と同一の処理を行なう機能ブロックについては、前実施形態の説明と同一の符号を付与している。図示するように、雑音抑圧装置2は、音声入力部11と、波形切り出し部12と、周波数特性算出部22と、位相特性算出部24と、I個(Iは、2以上の整数)の抑圧処理部14−1〜14−Iと、I個の周波数特性算出部25−1〜25−Iと、I個の振幅特性算出部26−1〜26−Iと、雑音抑圧振幅特性行列記憶部35と、重み算出部36と、音声統合部37と、周波数特性算出部38と、音声波形算出部39と、波形重ね合わせ部18と、音声出力部19とを含んで構成される。
周波数特性算出部22は、波形切り出し部12によって切り出された音声データ(雑音混入音声)を基に、フーリエ変換により、その周波数特性データを算出する。
位相特性算出部24は、周波数特性算出部22によって得られた周波数特性データを基に、位相特性データを算出する。
周波数特性算出部25−1〜25−Iは、それぞれ、抑圧処理部14−1〜14−Iによって算出された雑音抑圧音声データを元に、フーリエ変換により、その周波数特性データを算出する。
振幅特性算出部26−1〜26−Iは、それぞれ、周波数特性算出部25−1〜25−Iによって得られた周波数特性データを元に、振幅特性データを算出する。
雑音抑圧振幅特性行列記憶部35は、振幅特性算出部26−1〜26−Iによって得られる雑音抑圧音声の振幅特性データを記憶する。具体的には、雑音抑圧振幅特性行列記憶部35は、振幅特性算出部26−1〜26−Iがそれぞれ生成する振幅特性ベクトルを並べて構成される雑音抑圧振幅特性行列の形式で、データを記憶する。
音声統合部37は、振幅特性算出部26−1〜26−Iから出力された振幅特性データを混合する。このとき、音声統合部37は、それぞれの雑音抑圧法に応じた重み係数を用いて、雑音抑圧法ごとの混合比率の重み付けを行なう。音声統合部37は、上記の分析フレームごとに雑音抑圧音声データを混合する。なお、重み係数は、重み算出部16によって算出されたものである。本実施形態では、音声統合部37が混合するデータは、周波数領域の音声信号のデータである。
音声波形算出部39は、周波数特性算出部によって得られた周波数特性データを基に、逆フーリエ変換により、雑音抑圧音声の時間波形データを得る。この時間波形データは、分析フレームごとのデータである。
波形重ね合わせ部18および音声出力部19は、それぞれ、第1の実施形態におけるそれらと同様の機能を有する。
音声入力部11は、外部から音声を取得する。また、波形切り出し部12は、分析フレームごとに音声波形を切り出す。
重み算出部36は、下で説明する重み係数を算出する。
音声統合部37は、重み算出部36によって算出された重みを用いて、統合雑音抑圧振幅特性ベクトル|[X〜]|を求める。具体的には次の通りである。即ち、各雑音抑圧音声の振幅特性ベクトルよる雑音抑圧振幅特性行列[X^]に、各雑音抑圧法Fiに対応する重み係数ベクトルwiを列ベクトルとする行列Wを乗じて対角成分をとることにより、下の式(16)のように統合雑音抑圧振幅特性ベクトル|[X〜]|を得る。
まず、重み算出部36は、下の式(17)のように、各雑音抑圧法による雑音抑圧音声の振幅特性ベクトル|[X^]i|どうしの相互相関係数を求める。即ち、相互相関係数xcori,jは、雑音抑圧音声の振幅特性ベクトル|[X^]i|と|[X^]j|の共分散を、それぞれの標準偏差で除したものである。
そして、位相特性算出部24は、周波数特性ベクトルYを基に位相特性ベクトル∠Yを算出する。
この位相特性ベクトル∠Yの算出は、下の式(22)により行なわれる。
音声出力部19は、波形重ね合わせ部18によって計算された雑音抑圧音声を、外部に出力する。
雑音抑圧法1〜3に比べて、本実施形態の方法でも、音声区間の劣化を抑え、非音声区間(雑音区間)の雑音が効果的に抑圧されているのがわかる。
第2の実施形態においては、抑圧処理部14−1〜14−Iから出力された時間領域の音声信号を周波数領域の信号に変換し、周波数領域の信号間の相互相関値をとることによって重み係数を算出するとともに、この重み係数に基づいて周波数領域の信号を混合した。以上のように、異なる性質を持つ複数の雑音抑圧法で得られた雑音抑圧音声を周波数領域で混合する際に、最適化手法を用いて算出した重みづけ係数により、各雑音抑圧法からの雑音抑圧音声への重み付けを行うことにより、雑音成分のエネルギー低減、および、音声部分のエネルギー増幅の効果が的確に得られ、高品質な雑音抑圧音声を精緻に得ることができる。
次に、第3の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同様の事項については説明を省略し、本実施形態特有の事項を中心に説明する。本実施形態における雑音抑圧装置は、第1の実施形態における雑音抑圧装置と類似の構成を有し、重み係数の算出方法が異なるものである。つまり、本実施形態による雑音抑圧装置は、図1の機能ブロック図における重み算出部16を、下で説明する重み算出部56で置き換えた構成を有する。
適応フィルター係数加算部222は、ある雑音抑圧法について、その雑音抑圧法に関して他の雑音抑圧法を所望信号とする適応フィルター係数を、前記他の雑音抑圧法のすべてについて加算する(総和をとる)。この値が、その雑音抑圧法についての重み係数値の元となる。
重み係数正規化部223は、適応フィルター係数加算部222によって算出された雑音抑圧法ごとの重み係数値を正規化する。具体的には、重み係数正規化部223は、すべての雑音抑圧法についての重み係数の総和が例えば1になるように、調整する。
適応フィルター係数算出部221は、まず、雑音抑圧音声行列記憶部15(図1)から、抑圧処理部14−1〜14−Iによって各雑音抑圧法で得られた雑音抑圧音声ベクトル[x^]i(i=1,・・・,I)のデータを読み出し、適応フィルター係数を求める。具体的には、適応フィルター係数算出部221は、雑音抑圧音声ベクトル[x^]iに関して、別の雑音抑圧法による雑音抑圧音声ベクトル[x^]j(i≠j)を所望信号として適応フィルター係数hk+1(i,j)を求める。適応フィルター係数hk+1(i,j)は、下の式(24)により算出される。
重み算出部56によって最適な重み係数ベクトルwoptが算出された後の処理は、第1の実施形態と同様である。即ち、音声統合部17(図1)が、最適な重み係数ベクトルwoptを式(5)に適用して(w=wopt)、下の式(27)に従って、最適な統合雑音抑圧音声ベクトル[x〜]optを得る。
そして、波形重ね合わせ部18が、時間波形[x〜]opt(m,n)をフレームごとにシフト幅分ずらして、重ね合わせる。これにより、雑音抑圧音声[x〜](n)が得られる。
以上のように、異なる性質を持つ複数の雑音抑圧法で得られた雑音抑圧音声を時間領域で混合する際に、適応フィルターを用いて算出した重みづけ係数により、各雑音抑圧法からの雑音抑圧音声への重み付けを行うことにより、雑音成分のエネルギー低減、および、音声部分のエネルギー増幅の効果が的確に得られ、高品質な雑音抑圧音声を簡便に得ることができる。
次に、第4の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同様の事項については説明を省略し、本実施形態特有の事項を中心に説明する。
前述の第2の実施形態においては、抑圧処理部14−1〜14−Iから出力された時間領域の音声信号を周波数領域の信号に変換し、周波数領域の信号間の相互相関値をとることによって重み係数を算出するとともに、この重み係数に基づいて周波数領域の信号を混合した。
前述の第3の実施形態においては、時間領域の音声信号を重み係数に基づいて混合した。但し、同実施形態では、抑圧処理部14−1〜14−Iから出力されたデータ(雑音抑圧音声ベクトル)間の適応フィルター値をとることによって重み係数を算出した。
この第4の実施形態は、上記の第2の実施形態および第3の実施形態の特徴を併せ持つ構成を有する。即ち、周波数領域の信号間で適応フィルター値を算出し、この適応フィルター値に基づいて重み係数を算出する。そして、算出された重み係数に基づいて周波数領域の信号を混合する。
次のような変形例により、この発明を実施するようにしても良い。
第1〜第4の実施形態では、相互相関値あるいは適応フィルター係数値を算出して、2つの異なる雑音抑圧法で得た信号間で相関の高い波形を抽出することにより重み係数を設定した。代わりに、変形例では、重み係数をパラメーターとする評価関数を適切に設定し、雑音抑圧結果(複数の異なる雑音抑圧法による信号を混合した結果)に関して評価関数値を計算する。そして、その評価関数値が最適となるパラメーターを求めるようにする。求めるパラメーターは多次元(I×1次元、またはI×N次元)のベクトルであり、例えば最急降下法を用いて、パラメーターを最適化する。
11 音声入力部
12 波形切り出し部
14−1〜14−I 抑圧処理部
15 雑音抑圧音声行列記憶部
16,36,56 重み算出部
17,37 音声統合部
18 波形重ね合わせ部
19 音声出力部
22 周波数特性算出部
24 位相特性算出部
25−1〜25−I 周波数特性算出部
26−1〜26−I 振幅特性算出部
35 雑音抑圧振幅特性行列記憶部
38 周波数特性算出部
39 音声波形算出部
201 相互相関係数算出部
202 相互相関係数加算部
203 重み係数正規化部
221 適応フィルター係数算出部
222 適応フィルター係数加算部
223 重み係数正規化部
Claims (4)
- 入力された音声のデータについて、それぞれ異なる雑音抑圧法による処理を行なうことによって雑音抑圧音声データを出力する複数の抑圧処理部と、
前記複数の抑圧処理部から出力された前記雑音抑圧音声データに基づき、それぞれの雑音抑圧法のための重み係数を算出する重み算出部と、
前記重み算出部によって算出されたそれぞれの雑音抑圧法のための重み係数を前記複数の抑圧処理部から出力された各々の前記雑音抑圧音声データに乗じて、前記雑音抑圧音声データを混合する音声統合部と、
を具備し、
前記重み算出部は、前記複数の抑圧処理部から出力された前記雑音抑圧音声データの相互間の相関係数を算出し、他の雑音抑圧法との間の相関が高い雑音抑圧法ほど、前記重み係数の値が大きくなるよう算出する、
ことを特徴とする雑音抑圧装置。 - 入力された音声のデータについて、それぞれ異なる雑音抑圧法による処理を行なうことによって雑音抑圧音声データを出力する複数の抑圧処理部と、
前記複数の抑圧処理部から出力された前記雑音抑圧音声データに基づき、それぞれの雑音抑圧法のための重み係数を算出する重み算出部と、
前記重み算出部によって算出されたそれぞれの雑音抑圧法のための重み係数を前記複数の抑圧処理部から出力された各々の前記雑音抑圧音声データに乗じて、前記雑音抑圧音声データを混合する音声統合部と、
を具備し、
前記重み算出部は、前記複数の抑圧処理部から出力された前記雑音抑圧音声データに基づいて、各雑音抑圧法による前記雑音抑圧音声データについて、他の雑音抑圧法による前記雑音抑圧音声データを所望信号とする適応フィルター係数を算出し、算出された前記適応フィルター係数の値が大きいほど、前記重み係数の値が大きくなるよう算出する、
ことを特徴とする雑音抑圧装置。 - 前記複数の抑圧処理部のそれぞれから出力された前記雑音抑圧音声データに基づいて周波数特性データを算出する周波数特性算出部と、
前記周波数特性データに基づいて振幅特性データを算出する振幅特性算出部と、
をさらに具備し、
前記重み算出部は、前記振幅特性データに基づいてそれぞれの雑音抑圧法のための重み係数を算出し、
前記音声統合部は、前記重み係数を前記振幅特性データに乗じて混合することによって、前記雑音抑圧音声データを混合する、
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。 - コンピューターを、請求項1から3までのいずれか一項に記載の雑音抑圧装置として機能させるためのプログラム。
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