JPH02278298A - Noise eliminating device - Google Patents
Noise eliminating deviceInfo
- Publication number
- JPH02278298A JPH02278298A JP1101141A JP10114189A JPH02278298A JP H02278298 A JPH02278298 A JP H02278298A JP 1101141 A JP1101141 A JP 1101141A JP 10114189 A JP10114189 A JP 10114189A JP H02278298 A JPH02278298 A JP H02278298A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- noise
- band
- voice
- channel
- section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 8
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 abstract description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 1
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
技五分更
本発明は、雑音除去装置、より詳細には、雑音下での音
声入力に対する雑音除去技術に関し、オフィス内、工場
内、自動車内、家庭内での音声認識に応用して好適なも
のである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a noise removal device, and more particularly, to a noise removal technique for voice input under noisy conditions, and relates to a noise removal technique for voice input in an office, factory, automobile, or home. This is suitable for application to recognition.
従来１亙
周囲雑音の多い環境の中で発声される音声には、雑音が
重畳し、このことがそのような環境下の音声認識におい
て、音声認識率を低下させる原因となる。従って、雑音
の重畳した音声情報からできるだけ雑音成分を除去する
必要がある。Conventionally, noise is superimposed on speech uttered in an environment with a lot of ambient noise, and this causes a decrease in speech recognition rate in speech recognition in such an environment. Therefore, it is necessary to remove noise components as much as possible from the voice information on which noise is superimposed.
従来、バンドパスフィルタバンクを用いた音声認識装置
などにおける雑音除去方式として、スペクトルサブトラ
クシ１ン法がある。この方法は、予め定められた期間、
又は、音声が検出されていない期間のスペクトルパター
ンを雑音のスペクトルパターンとして保持し、音声が検
出された期間のスペクトルパターンからこの雑音のスペ
クトルパターンを減じることにより、入力信号に含まれ
る雑音成分を除去するものであるが、音声区間以外の期
間の雑音のスペクトルパターンと音声区間中の雑音のス
ペクトルパターンとが時間定常であるという仮定がある
ので、時間非定常の雑音、特に、音声区間中の雑音の変
化に対応できないという欠点があった。2. Description of the Related Art Conventionally, there is a spectral subtraction method as a noise removal method in a speech recognition device using a bandpass filter bank. In this method, for a predetermined period of time,
Alternatively, the noise component contained in the input signal can be removed by retaining the spectral pattern of the period when no voice is detected as the spectral pattern of noise, and subtracting this noise spectral pattern from the spectral pattern of the period when voice is detected. However, since there is an assumption that the spectral pattern of noise in periods other than the speech interval and the spectral pattern of noise in the speech interval are time-stationary, it is assumed that the spectral pattern of noise in periods other than speech intervals and the spectral pattern of noise in speech intervals are time-stationary. The disadvantage was that it could not respond to changes in
また、時間非定常の雑音に対応するための方法として、
特開昭５８−９３１００号公報、特開昭５８−１２３５
９９号公報に示されている方法がある。これらは、タイ
ムスペクトルパターンの時間軸方向と周波数軸方向の両
方にある大きさを持つ単位メッシュパタごンを考え、こ
の単位メツシュパターンの出現頻度を雑音を含まない長
時間の音声情報から予め求めておき、出現確率の小さい
単位メツシュパターンが生成した場合に、雑音によるも
のを判断して補正を加えるものであるが、比較的規模の
小さい特定話者音声認識装置などに応用するには、予め
多くの情報を必要とすることと、単位メツシュパターン
のマツチングを行う処理時間が大きいという問題点があ
る。In addition, as a method to deal with time-unsteady noise,
JP-A-58-93100, JP-A-58-1235
There is a method shown in Japanese Patent No. 99. These methods consider a unit mesh pattern that has a certain size in both the time axis direction and the frequency axis direction of the time spectrum pattern, and calculate the frequency of appearance of this unit mesh pattern in advance from long-term audio information that does not include noise. When a unit mesh pattern with a small probability of appearance is generated, it is determined whether it is due to noise and correction is applied, but it cannot be applied to relatively small-scale specific speaker speech recognition devices. However, there are problems in that a large amount of information is required in advance and the processing time for matching unit mesh patterns is long.
ｌ−一五
本発明は、上記従来技術の欠点に鑑みなされたちので、
雑音除去装置において、時間非定常の雑音に対する雑音
除去性能の向上、特に、音声区間中であっても、音声の
成分が含まれていない帯域の雑音成分の推定を行い、雑
音の変動に対応し得ることを目的とするものであり、更
には、入力信号に含まれる雑音の成分に関わりなく正確
に雑音除去を行うことを目的とするものである。l-15 The present invention has been made in view of the drawbacks of the above-mentioned prior art.
In a noise removal device, it is possible to improve the noise removal performance for time-non-stationary noise, and in particular, to estimate the noise component in a band that does not contain speech components even during a speech section, and to respond to noise fluctuations. Furthermore, the object is to accurately remove noise regardless of the noise components contained in the input signal.
ｌ−一腹
本発明は、上記目的を達成するために、マイクから入力
された音声信号の前処理を行う音声前処理部と、上記音
声前処理部の出力信号のスペクトルを求める、複数個の
チャンネルからなるバンドパスフィルタバンクと、上記
バンドパスフィルタバンクの複数個のチャンネルの出力
信号を複数個の帯域に対応付けて分割し、該帯域毎に音
声区間を検出する音声区間検出部と、上記音声区間検出
部の各帯域に音声が検出されていない時に、上記バンド
パスフィルタバンクの出力信号のうち該帯域に対応する
チャンネルの出力信号から該チャンネルの雑音成分を推
定する雑音推定部と、上記バンドパスフィルタバンクの
各チャンネルの出力から、上記雑音推定部で推定された
対応する各チャンネルの雑音成分を減じる雑音除去部と
を具備して成ること、更には、上記音声区間検出部は、
上記帯域毎に音声区間を検出するためのしきい値を有し
、該各帯域毎のしきい値は、上記雑音推定部で推定され
た該帯域に対応するチャンネルの雑音推定値によっ−で
決定されることを特徴とするものである。以下、本発明
の実施例に基づいて説明する。In order to achieve the above object, the present invention includes an audio preprocessing unit that preprocesses an audio signal input from a microphone, and a plurality of audio preprocessing units that determine the spectrum of the output signal of the audio preprocessing unit. a bandpass filter bank consisting of channels; a voice section detection section that divides the output signals of the plurality of channels of the bandpass filter bank into a plurality of bands and detects a voice section for each band; a noise estimating unit that estimates a noise component of a channel from the output signal of the channel corresponding to the band among the output signals of the bandpass filter bank when no voice is detected in each band of the voice section detecting unit; a noise removal unit that reduces the noise component of each corresponding channel estimated by the noise estimation unit from the output of each channel of the bandpass filter bank;
Each band has a threshold value for detecting a voice section, and the threshold value for each band is determined by the noise estimation value of the channel corresponding to the band estimated by the noise estimator. It is characterized by being determined. Hereinafter, the present invention will be explained based on examples.
第１図は、本発明の一実施例を説明するための構成図で
、図中、１は音声前処理部、２はバンドパスフィルタバ
ンク、３はＡ／Ｄ変換部、４は音声区間検出部、５は雑
音推定部、６は雑音除去部で、音声前処理部１は、マイ
クから入力された音声信号の増＋１１ （Ｍｉｃ、Ａｍ
ｐ）、プリエンファシス（Ｐｒｅ−ｅｍｆ）、オートゲ
インコントロール（Ａ Ｇ Ｃ）などの前処理を行う。FIG. 1 is a block diagram for explaining one embodiment of the present invention, in which 1 is a speech preprocessing section, 2 is a bandpass filter bank, 3 is an A/D conversion section, and 4 is a speech section detection section. 5 is a noise estimation unit, 6 is a noise removal unit, and the audio preprocessing unit 1 increases the audio signal input from the microphone by +11 (Mic, Am
p), pre-emphasis (Pre-emf), automatic gain control (AGC), and other preprocessing.
バンドパスフィルタバンク２は、１５チヤンネルで各チ
ャンネルが、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）、検波器（
ＤＥＴ）、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）で構成されてい
て、音声前処理部の出力信号のスペクトルを求める。Bandpass filter bank 2 has 15 channels, each channel consisting of a bandpass filter (BPF), a detector (
DET) and a low-pass filter (LPF) to obtain the spectrum of the output signal of the audio preprocessing section.
各バンドパスフィルタの中心周波数は、第１チヤンネル
（ｃｈ、１）が２５０ｆ−１ｚ、第１５チヤンネル（ｃ
ｈ、１５）が６．３５ｋＨｚで対数軸上で等間隔になっ
ている。The center frequency of each bandpass filter is 250f-1z for the first channel (ch, 1) and 250f-1z for the 15th channel (c
h, 15) are 6.35 kHz and are equally spaced on the logarithmic axis.
Ａ／Ｄ変換部３は、１５チヤンネルのバンドパスフィル
タバンクの出力をフレーム周期１０ｍ５毎に８−ｂｉｔ
のデジタル値に変換し、タイムスペクトルパターンを得
る。The A/D converter 3 converts the output of the 15-channel bandpass filter bank into 8-bit data every 10 m5 frame period.
Convert to digital value to obtain time spectrum pattern.
音声区間検出部４は、そのタイムスペクトルパターンか
ら１５チヤンネル毎に音声区間を検出する。但し、１５
チヤンネルを隣接する複数のチャンネルから成るグルー
プに分割して各グループ毎に音声区間を検出しても良い
。フレーム番号ｉ。The voice section detection unit 4 detects a voice section every 15 channels from the time spectrum pattern. However, 15
The channel may be divided into groups consisting of a plurality of adjacent channels, and the audio section may be detected for each group. Frame number i.
チャンネル番号Ｊ−ｉｙ Ｊに対するタイムスペクトル
パターンをＸｂ、ｊ） 、各チャンネルの予め推定され
ているその時点での雑音の推定値をＮ（ｉ、ｊ）−各チ
ャンネルの予め推定されているその時点でのしきい値を
ｒｈ （ｉ ＋ ｊ ）とすると、音声区間の条件は、
Ｘ（ＩＩｊ）−Ｎ（１１−１） 〉 Ｔｈ（ｌｊｊ）
なるフレームが、連続する３フレ一ム程度以上続いた場
合である。ここで、各チャンネルのしきい値Ｔｈ（ｉ、
ｊ）は、予め実験により定められた定数、Ｔｈｍ１ｎ（
ｊ）、Ｃ（ｊ）に対して、Ｔｈ（ｊ、、ｊ） ＝ ｗａ
ｘ ｌ Ｔｈｍ１ｎ（ｊ）Ｎ（ＩＩｊ） ／ Ｃ（ｊ）
とする。Let the time spectrum pattern for channel number J-iy J be Xb, j), and the pre-estimated noise estimate for each channel at that point in time be N(i, j) - the pre-estimated noise estimate for each channel at that point in time. If the threshold value at is rh (i + j), then the condition for the voice section is:
This is a case where three or more consecutive frames continue. Here, the threshold value Th(i,
j) is a constant determined in advance by experiment, Thm1n(
j), C(j), Th(j,,j) = wa
Let x l Thm1n(j)N(IIj)/C(j).
但し、音声区間検出が、隣接する複数のチャンイ、ルか
ら成るグループで行われる場合には、グループｇに含ま
れるチャンネルをｊｓ （ｇ） ＋ ｒ ｒ ｊｅ （
ｇ）とすると、音声区間の条件は、
ｊｅ （ｇ）
Σ （Ｘｂ＋ｊ）−Ｎ（ｉＩＪ）） ＞ Ｔｈ（５２
ｇ）ｊ＝ｊｓ （ｇ）
で、しきい値は、
Ｔｈ（ｉ、ｇ） −ｍａｘ ｌ Ｔｈｍｉｎ（ｇ）ｊｅ
（ｇ）
Σ Ｎ（ＩＩｊ） ／ Ｃ（ｇ）
ｊ＝ｊｓ （ｇ）
とする。However, when voice section detection is performed in a group consisting of a plurality of adjacent channels, the channels included in group g are js (g) + r r je (
g), the condition for the voice section is je (g) Σ (Xb+j)-N(iIJ)) > Th(52
g) j=js (g) and the threshold is Th(i,g) −max l Thmin(g)je
(g) Σ N(IIj) / C(g) j=js (g).
雑音推定部５は１次のフレームで用いる各チャンネルの
雑音推定値Ｎ（ｉ＋１．ｊ）を次の方法により求めて更
新する。The noise estimation unit 5 obtains and updates the noise estimation value N(i+1.j) of each channel used in the first frame using the following method.
Ｘ（Ｌ ｊ） −Ｎ（ＩＩｊ） ＜ Ｔｈ（ＩＩｊ
）なるフレームが、連続する６フレ一ム程度以上続いた
場合に、その間のｘ（ｉ、ｊ）の平均、Ｎ（ｉ＋１＋ｊ
） ＝（ΣＸ（ｉ、ｊ−ｋ）） ／ ６に＝０
を新たな雑音推定値として更新する。それ以外の場合は
、１フレーム前の雑音推定値を保持する。X(Lj) −N(IIj) < Th(IIj
) continues for about 6 consecutive frames or more, the average of x(i, j) during that time is N(i+1+j
) = (ΣX(i, j-k)) / 6 and update =0 as the new noise estimate. In other cases, the noise estimate value of one frame before is held.
即ち、 Ｎ（ｉ＋１．ｊ） ＝Ｎ（ｉ、Ｊ） である。That is, N(i+1.j) = N(i, J) It is.
但し、音声区間検出が、隣接する複数のチャンネルから
成るグループで行われる場合には、雑音推定値の更新の
条件は、同様に１
、ｊｅ（ｇ）
Σ（Ｘ（ＩＴＪ） −Ｎ（１，ｊ） ） 〈Ｔｈ（＋、
ｇ）ｊ＝ｊｓ （ｇ）
である。However, when voice segment detection is performed in a group consisting of a plurality of adjacent channels, the conditions for updating the noise estimate are 1, je(g) Σ(X(ITJ) −N(1, j) ) 〈Th(+,
g) j=js (g).
雑音除去部６は、音声区間とされたフレーム１、チャン
ネルＪのタイムスペクトルパターンｘ（”ＩＪ）と、そ
の時点での雑音推定値Ｎ（ＩＩＪ）から、雑音を除去し
た音声のパターン５（ＩＩｊ）を求める。即ち、
Ｓ（ＩＩｊ） ＝ Ｘ（Ｌｊ） −Ｎ（ｉ、
ｊ）である。また、音声区間でない、或いは、音声区間
がキャンセルされたフレームｉ、チャンネルｊに関して
は、
Ｓ（、ＬＩＪ） ＝０
とする。The noise removal unit 6 generates a speech pattern 5 (IIj) from which noise has been removed from the time spectrum pattern x ("IJ) of frame 1, channel J, which is a speech section, and the estimated noise value N (IIJ) at that time. ), that is, S(IIj) = X(Lj) −N(i,
j). Furthermore, for frame i and channel j that are not voice sections or whose voice sections have been canceled, S(, LIJ) = 0.
尚、音声区間検出部、雑音推定部、及び、雑音除去部は
、ソフトウェアによって実施されているが、ＤＳＰなど
を用いてハードウェアで構成することも可能である。Note that although the speech section detection section, the noise estimation section, and the noise removal section are implemented by software, they can also be configured by hardware using a DSP or the like.
亙−一米
以上の説明から明らかなように、請求項第１項の発明に
おいては、バンドパスフィルタバンクの出力信号を複数
個の帯域に分割し、各４１）：域毎に音声区間を検出し
、各帯域に音声が検出されていない時に、バンドパスフ
ィルタバンクの出力信号のうち対応するチャンネルの出
力信号からそのチャンネルの雑音成分を推定しているの
で、音声区間中でも、より正確には、有る帯域に音声の
成分かなく、別の帯域に音声の成分がある時でも、音声
の成分のない帯域で雑音成分の推定値を更新することが
出来、従来難しかった時間非定常の雑音に対する雑音除
去性能が向上した。As is clear from the above description, in the invention of claim 1, the output signal of the bandpass filter bank is divided into a plurality of bands, and a voice section is detected for each band. However, when no voice is detected in each band, the noise component of the corresponding channel is estimated from the output signal of the corresponding channel among the output signals of the bandpass filter bank. Even when there is no voice component in one band and there is a voice component in another band, the estimated value of the noise component can be updated in the band where there is no voice component. Improved removal performance.
また、請求項第２項の発明においては、各帯域毎に音声
区間を検出するためのしきい値を有し、この各しきい値
は、その帯域に対応するチャンネルの雑音推定値によっ
て決定されるので、入力（３号に含まれる雑音の成分に
関わりなく（低域成分の大きな雑音、高域成分の大きな
雑音に依らず）、各帯域の音声区間の検出を正確に行な
うことが出来るようになった。Further, in the invention of claim 2, each band has a threshold value for detecting a voice section, and each threshold value is determined based on the estimated noise value of the channel corresponding to that band. Therefore, regardless of the noise components included in the input (No. 3) (regardless of large noise in the low frequency component or large noise in the high frequency component), it is possible to accurately detect the speech section of each band. Became.
第１図は、本発明の一実施例を説明するための構成図で
ある。
１ ・音声前処理部、２・・・バンドパスフィルタバン
ク、３・・・Ａ／Ｄ変換部、４・・・音声区間検出部、
５・・・雑音推定部、６・・・雑音除去部。
（ばか１６）
出力FIG. 1 is a configuration diagram for explaining one embodiment of the present invention. 1 - Audio pre-processing unit, 2... Band pass filter bank, 3... A/D conversion unit, 4... Audio section detection unit,
5... Noise estimation section, 6... Noise removal section. (Idiot 16) Output
Claims (1)
前処理部と、上記音声前処理部の出力信号のスペクトル
を求める複数個のチャンネルからなるバンドパスフィル
タバンクと、上記バンドパスフィルタバンクの複数個の
チャンネルの出力信号を複数個の帯域に対応付けて分割
し、該帯域毎に音声区間を検出する音声区間検出部と、
上記音声区間検出部の各帯域に音声が検出されていない
時に、上記バンドパスフィルタバンクの出力信号のうち
該帯域に対応するチャンネルの出力信号から該チャンネ
ルの雑音成分を推定する雑音推定部と、上記バンドパス
フィルタバンクの各チャンネルの出力から、上記雑音推
定部で推定された対応する各チャンネルの雑音成分を減
じる雑音除去部とを具備して成ることを特徴とする雑音
除去装置。 ２、上記音声区間検出部は、上記帯域毎に音声区間を検
出するためのしきい値を有し、該各帯域毎のしきい値は
、上記雑音推定部で推定された該帯域に対応するチャン
ネルの雑音推定値によって決定されることを特徴とする
請求項第１項に記載の雑音除去装置。[Scope of Claims] 1. An audio preprocessing unit that preprocesses an audio signal input from a microphone, and a bandpass filter bank consisting of a plurality of channels that obtains the spectrum of the output signal of the audio preprocessing unit; a voice section detection unit that divides the output signals of the plurality of channels of the bandpass filter bank in association with a plurality of bands and detects a voice section for each band;
a noise estimation unit that estimates a noise component of a channel from the output signal of the channel corresponding to the band among the output signals of the band-pass filter bank when no voice is detected in each band of the voice section detection unit; A noise removal device comprising: a noise removal section that subtracts the noise component of each corresponding channel estimated by the noise estimation section from the output of each channel of the bandpass filter bank. 2. The voice section detecting section has a threshold for detecting a voice section for each band, and the threshold for each band corresponds to the band estimated by the noise estimating section. The noise removal device according to claim 1, characterized in that it is determined by a channel noise estimate.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1101141A JP2859634B2 (en) | 1989-04-19 | 1989-04-19 | Noise removal device |
| DE19904012349 DE4012349A1 (en) | 1989-04-19 | 1990-04-18 | Noise elimination device for speech recognition system - uses spectral subtraction of sampled noise values from sampled speech values |
| US07/873,976 US5212764A (en) | 1989-04-19 | 1992-04-24 | Noise eliminating apparatus and speech recognition apparatus using the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1101141A JP2859634B2 (en) | 1989-04-19 | 1989-04-19 | Noise removal device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02278298A true JPH02278298A (en) | 1990-11-14 |
| JP2859634B2 JP2859634B2 (en) | 1999-02-17 |
Family
ID=14292806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1101141A Expired - Fee Related JP2859634B2 (en) | 1989-04-19 | 1989-04-19 | Noise removal device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2859634B2 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5323467A (en) * | 1992-01-21 | 1994-06-21 | U.S. Philips Corporation | Method and apparatus for sound enhancement with envelopes of multiband-passed signals feeding comb filters |
| WO2009047858A1 (en) * | 2007-10-12 | 2009-04-16 | Fujitsu Limited | Echo suppression system, echo suppression method, echo suppression program, echo suppression device, sound output device, audio system, navigation system, and moving vehicle |
| US8036887B2 (en) | 1996-11-07 | 2011-10-11 | Panasonic Corporation | CELP speech decoder modifying an input vector with a fixed waveform to transform a waveform of the input vector |
| US9754606B2 (en) | 2012-05-01 | 2017-09-05 | Ricoh Company, Ltd. | Processing apparatus, processing method, program, computer readable information recording medium and processing system |
-
1989
- 1989-04-19 JP JP1101141A patent/JP2859634B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5323467A (en) * | 1992-01-21 | 1994-06-21 | U.S. Philips Corporation | Method and apparatus for sound enhancement with envelopes of multiband-passed signals feeding comb filters |
| US8036887B2 (en) | 1996-11-07 | 2011-10-11 | Panasonic Corporation | CELP speech decoder modifying an input vector with a fixed waveform to transform a waveform of the input vector |
| WO2009047858A1 (en) * | 2007-10-12 | 2009-04-16 | Fujitsu Limited | Echo suppression system, echo suppression method, echo suppression program, echo suppression device, sound output device, audio system, navigation system, and moving vehicle |
| WO2009047871A1 (en) * | 2007-10-12 | 2009-04-16 | Fujitsu Limited | Echo suppression system, echo suppression method, echo suppression program, echo suppressor, sound output device, audio system, navigation system, and mobile body |
| US8340963B2 (en) | 2007-10-12 | 2012-12-25 | Fujitsu Limited | Echo suppressing system, echo suppressing method, recording medium, echo suppressor, sound output device, audio system, navigation system and mobile object |
| US9754606B2 (en) | 2012-05-01 | 2017-09-05 | Ricoh Company, Ltd. | Processing apparatus, processing method, program, computer readable information recording medium and processing system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2859634B2 (en) | 1999-02-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0683482B1 (en) | Method for reducing noise in speech signal and method for detecting noise domain | |
| US7508948B2 (en) | Reverberation removal | |
| US8170879B2 (en) | Periodic signal enhancement system | |
| JP2962732B2 (en) | Hearing aid signal processing system | |
| US7610196B2 (en) | Periodic signal enhancement system | |
| US8143620B1 (en) | System and method for adaptive classification of audio sources | |
| TWI463817B (en) | System and method for adaptive intelligent noise suppression | |
| US7155385B2 (en) | Automatic gain control for adjusting gain during non-speech portions | |
| US10381025B2 (en) | Multiple pitch extraction by strength calculation from extrema | |
| EP2828853B1 (en) | Method and system for bias corrected speech level determination | |
| US20200251090A1 (en) | Detection of fricatives in speech signals | |
| JPH02278298A (en) | Noise eliminating device | |
| CN115798493A (en) | Noise reduction method, noise reduction device and law enforcement recorder | |
| US6314394B1 (en) | Adaptive signal separation system and method | |
| CN115410593A (en) | Audio channel selection method, device, equipment and storage medium | |
| JP3118023B2 (en) | Voice section detection method and voice recognition device | |
| JPH04238399A (en) | Voice recognition device | |
| EP1211671A2 (en) | Automatic gain control with noise suppression | |
| JPH03269498A (en) | Noise removal system | |
| JPH06332491A (en) | Voiced section detecting device and noise suppressing device | |
| JPH0956000A (en) | Hearing aid | |
| JPH0422999A (en) | Signal processing circuit and voice recognizing device | |
| JPH03274099A (en) | Voice recognizing device | |
| JPH0424692A (en) | Voice section detection system | |
| CN115240700A (en) | Acoustic equipment and sound processing method thereof |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071204 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081204 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |