JPH09204196A - 雑音抑圧器及び移動局並びに雑音抑圧方法 - Google Patents
雑音抑圧器及び移動局並びに雑音抑圧方法Info
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- JPH09204196A JPH09204196A JP8332237A JP33223796A JPH09204196A JP H09204196 A JPH09204196 A JP H09204196A JP 8332237 A JP8332237 A JP 8332237A JP 33223796 A JP33223796 A JP 33223796A JP H09204196 A JPH09204196 A JP H09204196A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 雑音抑圧方法、移動局、及び音声信号中の雑
音を抑圧するための雑音抑圧器に関する。 【解決手段】 該雑音抑圧器は、音声信号を第１の周波
数範囲を表す第１の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）に分割する
ための手段（２０，５０）と、決定された抑圧係数
（Ｇ）に基づいて該サブ信号（Ｘ，Ｐ）中の雑音を抑圧
するための抑圧手段（３０）と、第２の量のサブ信号
（Ｘ，Ｐ）を再結合させて、該第１の周波数範囲より広
い第２の周波数範囲を表す計算信号（Ｓ）とするための
再結合手段（６０）と、該計算信号（Ｓ）に含まれる雑
音に基づいて該計算信号についての抑圧係数（Ｇ）を決
定するための決定手段（２００）とをそなえる。該抑圧
手段は、再結合されて該計算信号（Ｓ）とされた該サブ
信号（Ｘ，Ｐ）を、該計算信号（Ｓ）に基づいて決定さ
れた抑圧係数（Ｇ）で抑圧するようにされる。
音を抑圧するための雑音抑圧器に関する。 【解決手段】 該雑音抑圧器は、音声信号を第１の周波
数範囲を表す第１の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）に分割する
ための手段（２０，５０）と、決定された抑圧係数
（Ｇ）に基づいて該サブ信号（Ｘ，Ｐ）中の雑音を抑圧
するための抑圧手段（３０）と、第２の量のサブ信号
（Ｘ，Ｐ）を再結合させて、該第１の周波数範囲より広
い第２の周波数範囲を表す計算信号（Ｓ）とするための
再結合手段（６０）と、該計算信号（Ｓ）に含まれる雑
音に基づいて該計算信号についての抑圧係数（Ｇ）を決
定するための決定手段（２００）とをそなえる。該抑圧
手段は、再結合されて該計算信号（Ｓ）とされた該サブ
信号（Ｘ，Ｐ）を、該計算信号（Ｓ）に基づいて決定さ
れた抑圧係数（Ｇ）で抑圧するようにされる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、雑音抑圧方法、移
動局、及び、音声信号中の雑音を抑圧するための雑音抑
圧器に関する。この抑圧器は、前記音声信号を所定の第
１周波数範囲を表す第１の量のサブ信号に分割するため
の手段と、サブ信号中の雑音を所定の抑圧係数に従って
抑圧するための抑圧手段とを有する。本発明の雑音抑圧
器は、特にセルラー通信網で動作する移動局において音
響暗騒音を消去するために用いることのできるものであ
る。本発明は、特にスペクトル減算に基づく暗騒音抑圧
に関する。
動局、及び、音声信号中の雑音を抑圧するための雑音抑
圧器に関する。この抑圧器は、前記音声信号を所定の第
１周波数範囲を表す第１の量のサブ信号に分割するため
の手段と、サブ信号中の雑音を所定の抑圧係数に従って
抑圧するための抑圧手段とを有する。本発明の雑音抑圧
器は、特にセルラー通信網で動作する移動局において音
響暗騒音を消去するために用いることのできるものであ
る。本発明は、特にスペクトル減算に基づく暗騒音抑圧
に関する。
【０００２】
【従来の技術】スペクトル減算に基づく種々の雑音抑圧
方法が従来技術から知られている。スペクトル減算を使
用するアルゴリズムは、一般に、特許公報ＷＯ８９／０
６８７７及びＵＳ５、０１２、５１９に開示されている
ように高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用することによ
り、又は特許公報ＵＳ４、６３０、３０５、ＵＳ４、６
３０、３０４、ＵＳ４、６２８、５２９、ＵＳ４、８１
１、４０４及びＥＰ３４３７９２に開示されているよう
にフィルター群を使用することによって、信号を周波数
に応じて各周波数成分に、即ちより小さな周波数範囲
に、分割することに基づいている。スペクトル減算に基
づく従来の手法では、パワースペクトル（振幅スペクト
ル）の各周波数範囲に対応する成分が計算され、各周波
数範囲が別々に処理される、即ち雑音は各周波数範囲に
ついて別々に抑圧される。通常、この様な処理は次のよ
うに行われる。即ち、各周波数範囲の信号が音声を含ん
でいるか否か各周波数範囲について別々に検出し、もし
含んでいなければ雑音が関係しているので、その信号を
抑圧する。最後に、各周波数範囲の信号を再結合させる
ことにより、雑音抑圧された信号である出力とする。ス
ペクトル減算に基づく従来公知の方法の欠点は、各周波
数範囲について別々に計算を実行しなければならないた
めに計算量が多いことである。
方法が従来技術から知られている。スペクトル減算を使
用するアルゴリズムは、一般に、特許公報ＷＯ８９／０
６８７７及びＵＳ５、０１２、５１９に開示されている
ように高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用することによ
り、又は特許公報ＵＳ４、６３０、３０５、ＵＳ４、６
３０、３０４、ＵＳ４、６２８、５２９、ＵＳ４、８１
１、４０４及びＥＰ３４３７９２に開示されているよう
にフィルター群を使用することによって、信号を周波数
に応じて各周波数成分に、即ちより小さな周波数範囲
に、分割することに基づいている。スペクトル減算に基
づく従来の手法では、パワースペクトル（振幅スペクト
ル）の各周波数範囲に対応する成分が計算され、各周波
数範囲が別々に処理される、即ち雑音は各周波数範囲に
ついて別々に抑圧される。通常、この様な処理は次のよ
うに行われる。即ち、各周波数範囲の信号が音声を含ん
でいるか否か各周波数範囲について別々に検出し、もし
含んでいなければ雑音が関係しているので、その信号を
抑圧する。最後に、各周波数範囲の信号を再結合させる
ことにより、雑音抑圧された信号である出力とする。ス
ペクトル減算に基づく従来公知の方法の欠点は、各周波
数範囲について別々に計算を実行しなければならないた
めに計算量が多いことである。
【０００３】スペクトル減算に基づく雑音抑圧方法は、
一般に、雑音信号の推定値を求め、種々の周波数帯域で
の雑音減衰量を調整するためにそれを利用する。雑音の
パワーを表す変数の量を測定し、それを利用して増幅率
を調整することが従来公知である。特許ＵＳ４、６３
０、３０５は雑音抑圧方法を開示しており、その方法
は、種々の周囲雑音値についての抑圧値のテーブルを利
用して、減衰量調整のために平均雑音レベルを利用しよ
うとするものである。
一般に、雑音信号の推定値を求め、種々の周波数帯域で
の雑音減衰量を調整するためにそれを利用する。雑音の
パワーを表す変数の量を測定し、それを利用して増幅率
を調整することが従来公知である。特許ＵＳ４、６３
０、３０５は雑音抑圧方法を開示しており、その方法
は、種々の周囲雑音値についての抑圧値のテーブルを利
用して、減衰量調整のために平均雑音レベルを利用しよ
うとするものである。
【０００４】スペクトル減算に関連して窓掛け（window
ing) が知られている。窓掛けの目的は、一般に、信号
を時間領域において各フレームに分割することによっ
て、その信号のスペクトル推定値の質を高めることであ
る。窓掛けのもう一つの基本的目的は、例えばスピーチ
などの変動する（不安定な）信号を、変動しないと（安
定していると）見なすことのできる各セグメント（各フ
レーム）に細分することである。窓掛けに関して、ハミ
ング型（Ｈａｍｍｉｎｇ ｔｙｐｅ）、ハニング型（Ｈ
ａｎｎｉｎｇ ｔｙｐｅ）、又はカイゼル型（Ｋａｉｓ
ｅｒ ｔｙｐｅ）の窓掛け方法を使うことが一般に知ら
れている。スペクトル減算に基づく方法では、いわゆる
５０％重なりハニング窓掛け方法（50 % overlapping H
anning windowing）と、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）と関連し
て使用されるいわゆる重なり・加算方法（overlap-add
method）を使用するのが一般的である。
ing) が知られている。窓掛けの目的は、一般に、信号
を時間領域において各フレームに分割することによっ
て、その信号のスペクトル推定値の質を高めることであ
る。窓掛けのもう一つの基本的目的は、例えばスピーチ
などの変動する（不安定な）信号を、変動しないと（安
定していると）見なすことのできる各セグメント（各フ
レーム）に細分することである。窓掛けに関して、ハミ
ング型（Ｈａｍｍｉｎｇ ｔｙｐｅ）、ハニング型（Ｈ
ａｎｎｉｎｇ ｔｙｐｅ）、又はカイゼル型（Ｋａｉｓ
ｅｒ ｔｙｐｅ）の窓掛け方法を使うことが一般に知ら
れている。スペクトル減算に基づく方法では、いわゆる
５０％重なりハニング窓掛け方法（50 % overlapping H
anning windowing）と、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）と関連し
て使用されるいわゆる重なり・加算方法（overlap-add
method）を使用するのが一般的である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】これらの従来公知の方
法の全てに伴う問題は、窓掛け方法が特定のフレーム長
を持っていて、窓掛けフレームの長さを他のフレーム長
と調和させるのが困難であるということである。例えば
デジタル移動電話通信網では、音声はフレームにより符
号化され、特定の音声フレームがシステムで使用され、
従って各音声フレームは例えば２０ｍｓなどの指定され
た同じ長さを有する。窓掛けのためのフレーム長が音声
符号化用のフレーム長と異なるときには、雑音抑圧及び
音声符号化に使用される各フレーム長が異なるために雑
音抑圧及び音声符号化を行うことに起因して発生する総
遅延量が問題となる。
法の全てに伴う問題は、窓掛け方法が特定のフレーム長
を持っていて、窓掛けフレームの長さを他のフレーム長
と調和させるのが困難であるということである。例えば
デジタル移動電話通信網では、音声はフレームにより符
号化され、特定の音声フレームがシステムで使用され、
従って各音声フレームは例えば２０ｍｓなどの指定され
た同じ長さを有する。窓掛けのためのフレーム長が音声
符号化用のフレーム長と異なるときには、雑音抑圧及び
音声符号化に使用される各フレーム長が異なるために雑
音抑圧及び音声符号化を行うことに起因して発生する総
遅延量が問題となる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明による雑音を抑圧
する方法においては、入力信号は始めに第１の量の周波
数帯域に分割し、各周波数帯域に対応するパワースペク
トル成分を計算し、第２の量のパワースペクトル成分を
再結合させることにより、前記の第１の周波数帯域より
広い第２の周波数帯域を表す計算スペクトル成分とし、
この計算スペクトル成分に含まれている雑音に基づいて
該計算スペクトル成分についての抑圧係数を決定し、前
記計算スペクトル成分に基づく抑圧係数を用いて前記の
第２の量のパワースペクトル成分を抑圧する。隣り合う
数個の周波数帯域を表す数個の計算スペクトル成分を形
成するのが好ましく、各計算スペクトル成分は種々のパ
ワースペクトル成分を再結合させることにより形成され
る。各計算スペクトル成分は、他とは異なる数個のパワ
ースペクトル成分からなり、或いは他の計算スペクトル
成分と等しい数個のパワースペクトル成分からなってい
てもよい。この様にして各計算スペクトル成分について
雑音抑圧のための抑圧係数が形成され、各計算スペクト
ル成分が減衰させられ、減衰後の計算スペクトル成分が
時間領域に再変換され、再結合されて、雑音抑圧された
出力信号となる。計算スペクトル成分を前記の第１の量
の周波数帯域より少数とし、その結果として声の質を低
下させることなく計算量を減らすのが好ましい。
する方法においては、入力信号は始めに第１の量の周波
数帯域に分割し、各周波数帯域に対応するパワースペク
トル成分を計算し、第２の量のパワースペクトル成分を
再結合させることにより、前記の第１の周波数帯域より
広い第２の周波数帯域を表す計算スペクトル成分とし、
この計算スペクトル成分に含まれている雑音に基づいて
該計算スペクトル成分についての抑圧係数を決定し、前
記計算スペクトル成分に基づく抑圧係数を用いて前記の
第２の量のパワースペクトル成分を抑圧する。隣り合う
数個の周波数帯域を表す数個の計算スペクトル成分を形
成するのが好ましく、各計算スペクトル成分は種々のパ
ワースペクトル成分を再結合させることにより形成され
る。各計算スペクトル成分は、他とは異なる数個のパワ
ースペクトル成分からなり、或いは他の計算スペクトル
成分と等しい数個のパワースペクトル成分からなってい
てもよい。この様にして各計算スペクトル成分について
雑音抑圧のための抑圧係数が形成され、各計算スペクト
ル成分が減衰させられ、減衰後の計算スペクトル成分が
時間領域に再変換され、再結合されて、雑音抑圧された
出力信号となる。計算スペクトル成分を前記の第１の量
の周波数帯域より少数とし、その結果として声の質を低
下させることなく計算量を減らすのが好ましい。
【０００７】本発明の一実施例は、ＦＦＴ変換に基づい
て各周波数成分に分割する。本発明の利点の一つは、本
発明の方法では周波数範囲成分の数が減少していて、そ
の結果として抑圧係数を計算する際の計算が少なくなる
という顕著な利点が得られることである。各抑圧係数を
広い周波数範囲に基づいて形成するときには、ランダム
な雑音は抑圧係数の値を急に変化させることはできな
い。抑圧係数の値の急な変動は不快に聞こえるので、こ
の様にして音声の質の向上が達成される。
て各周波数成分に分割する。本発明の利点の一つは、本
発明の方法では周波数範囲成分の数が減少していて、そ
の結果として抑圧係数を計算する際の計算が少なくなる
という顕著な利点が得られることである。各抑圧係数を
広い周波数範囲に基づいて形成するときには、ランダム
な雑音は抑圧係数の値を急に変化させることはできな
い。抑圧係数の値の急な変動は不快に聞こえるので、こ
の様にして音声の質の向上が達成される。
【０００８】本発明の方法では、入力信号から窓掛けに
より各フレームが形成され、その窓掛けにおいては、音
声符号化に用いられるフレーム長の均等商（ｅｖｅｎ
ｑｕｏｔｉｅｎｔ）であるような長さのフレームが用い
られる。この文脈において均等商とは音声符号化に用い
られるフレーム長で均等に割り切れる数を意味し、例え
ばフレーム長１６０の均等商は８０、４０、３２、２
０、１６、８、５、４、２及び１であることを意味す
る。この種の手法は総遅延量を著しく短くする。
より各フレームが形成され、その窓掛けにおいては、音
声符号化に用いられるフレーム長の均等商（ｅｖｅｎ
ｑｕｏｔｉｅｎｔ）であるような長さのフレームが用い
られる。この文脈において均等商とは音声符号化に用い
られるフレーム長で均等に割り切れる数を意味し、例え
ばフレーム長１６０の均等商は８０、４０、３２、２
０、１６、８、５、４、２及び１であることを意味す
る。この種の手法は総遅延量を著しく短くする。
【０００９】更に前記の米国特許第４、６３０、３０５
号と本発明の方法との他の差違は、平均音声パワーを得
て相対雑音レベルを決定することである。推定音声レベ
ル及び雑音レベルを決定し、それらを用いて雑音抑圧を
行うことにより、雑音レベルだけを用いる場合より良好
な結果が得られる。その理由は、雑音抑圧アルゴリズム
に関しては音声のレベルと雑音レベルとの比率が非常に
重要な意味を持つことである。
号と本発明の方法との他の差違は、平均音声パワーを得
て相対雑音レベルを決定することである。推定音声レベ
ル及び雑音レベルを決定し、それらを用いて雑音抑圧を
行うことにより、雑音レベルだけを用いる場合より良好
な結果が得られる。その理由は、雑音抑圧アルゴリズム
に関しては音声のレベルと雑音レベルとの比率が非常に
重要な意味を持つことである。
【００１０】更に、本発明の方法では、テーブルに載っ
ている固定された値を使用する従来の方法とは異なっ
て、連続的な雑音レベル値（連続的な相対雑音レベル
値）に従って抑圧量を調整する。本発明の方法では、後
でもっと詳しく説明するように、各帯域での現在の信号
対雑音比に応じて、相対雑音推定値に従って抑圧量を減
少させる。このため、音声は可能な限り自然なままに保
たれ、音声が優勢となっている帯域で音声が雑音を圧倒
することが可能となる。この連続的抑圧調整は、連続的
な値を有する各変数を使用することにより実現されてい
る。連続的な、即ちテーブル上で固定されていない、各
パラメータを使用することにより、雑音抑圧値に大きな
瞬間的変化が生じることのない雑音抑圧が可能となる。
また、従来公知の利得値のテーブル化のために必要な大
きな記憶容量が不要となる。
ている固定された値を使用する従来の方法とは異なっ
て、連続的な雑音レベル値（連続的な相対雑音レベル
値）に従って抑圧量を調整する。本発明の方法では、後
でもっと詳しく説明するように、各帯域での現在の信号
対雑音比に応じて、相対雑音推定値に従って抑圧量を減
少させる。このため、音声は可能な限り自然なままに保
たれ、音声が優勢となっている帯域で音声が雑音を圧倒
することが可能となる。この連続的抑圧調整は、連続的
な値を有する各変数を使用することにより実現されてい
る。連続的な、即ちテーブル上で固定されていない、各
パラメータを使用することにより、雑音抑圧値に大きな
瞬間的変化が生じることのない雑音抑圧が可能となる。
また、従来公知の利得値のテーブル化のために必要な大
きな記憶容量が不要となる。
【００１１】本発明の雑音抑圧器及び移動局は、第２の
量のサブ信号を再結合させて、前記の第１の周波数範囲
より広い所定の第２の周波数範囲を表す計算信号とする
再結合手段と、該計算信号に含まれている雑音に基づい
て該計算信号についての抑圧係数を決定するための決定
手段とを更にそなえており、抑圧手段が、再結合されて
該計算信号となっている各該サブ信号を、該計算信号に
基づいて決定された前記抑圧係数により抑圧するように
されていることを特徴とする。
量のサブ信号を再結合させて、前記の第１の周波数範囲
より広い所定の第２の周波数範囲を表す計算信号とする
再結合手段と、該計算信号に含まれている雑音に基づい
て該計算信号についての抑圧係数を決定するための決定
手段とを更にそなえており、抑圧手段が、再結合されて
該計算信号となっている各該サブ信号を、該計算信号に
基づいて決定された前記抑圧係数により抑圧するように
されていることを特徴とする。
【００１２】本発明の雑音抑圧方法は、雑音抑圧を行う
前に、第２の量のサブ信号を再結合させて、前記の第１
の周波数範囲より広い所定の第２の周波数範囲を表す計
算信号とし、該計算信号に含まれる雑音に基づいて該計
算信号についての抑圧係数を決定し、再結合されて該計
算信号となった各該サブ信号を、該計算信号に基づいて
決定された前記抑圧係数により抑圧することを特徴とす
る。
前に、第２の量のサブ信号を再結合させて、前記の第１
の周波数範囲より広い所定の第２の周波数範囲を表す計
算信号とし、該計算信号に含まれる雑音に基づいて該計
算信号についての抑圧係数を決定し、再結合されて該計
算信号となった各該サブ信号を、該計算信号に基づいて
決定された前記抑圧係数により抑圧することを特徴とす
る。
【００１３】
【発明の実施の形態】次に、添付図面を参照して本発明
の雑音抑圧システムについて詳しく解説する。
の雑音抑圧システムについて詳しく解説する。
【００１４】図１は、本発明の装置の基本的機能を示す
ためのブロック図である。該装置の一実施例が図２及び
図３に一層詳しく示されている。マイクロホン１から到
来する音声信号はＡ／Ｄ変換器２でサンプリングされて
デジタル信号ｘ（ｎ）となる。
ためのブロック図である。該装置の一実施例が図２及び
図３に一層詳しく示されている。マイクロホン１から到
来する音声信号はＡ／Ｄ変換器２でサンプリングされて
デジタル信号ｘ（ｎ）となる。
【００１５】音声コーデックにより使用されるフレーム
長の均等商（ｅｖｅｎ ｑｕｏｔｉｅｎｔ）に対応する
量の各サンプルがデジタル信号ｘ（ｎ）から取り出され
て窓掛けブロック（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ ｂｌｏｃｋ）
１０に送られる。窓掛けブロック１０において、フレー
ムを形成するために、各サンプルに所定の窓（ｗｉｎｄ
ｏｗ）が乗算される。ブロック１０において、フレーム
の長さをフーリエ変換に適するように調整するために、
もし必要ならば窓掛けされたフレームに各サンプルが加
算される。窓掛け後に、ＦＦＴブロック２０において該
フレームについて高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用し
てスペクトルが計算される。
長の均等商（ｅｖｅｎ ｑｕｏｔｉｅｎｔ）に対応する
量の各サンプルがデジタル信号ｘ（ｎ）から取り出され
て窓掛けブロック（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ ｂｌｏｃｋ）
１０に送られる。窓掛けブロック１０において、フレー
ムを形成するために、各サンプルに所定の窓（ｗｉｎｄ
ｏｗ）が乗算される。ブロック１０において、フレーム
の長さをフーリエ変換に適するように調整するために、
もし必要ならば窓掛けされたフレームに各サンプルが加
算される。窓掛け後に、ＦＦＴブロック２０において該
フレームについて高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用し
てスペクトルが計算される。
【００１６】ＦＦＴ計算２０の後に、信号中の雑音を抑
圧するために計算ブロック２００で雑音抑制のための計
算が行われる。雑音抑制のための計算を実行するため
に、ＦＦＴブロック２０から得られたスペクトル成分Ｘ
（ｆ）に基づいて例えば振幅又はパワースペクトルＰ
（ｆ）などの所望のタイプのスペクトルがスペクトル形
成ブロック５０で形成される。各スペクトル成分Ｐ
（ｆ）は周波数領域において或る周波数範囲を表す、即
ちスペクトルを利用して、処理される信号が異なる周波
数の幾つかの信号即ちスペクトル成分Ｐ（ｆ）に分割さ
れる。計算量を少なくするために、隣り合うスペクトル
成分Ｐ（ｆ）同士が計算ブロック６０で合計され、スペ
クトル成分Ｐ（ｆ）の数より少数の、或る数のスペクト
ル成分結合が得られて、前記スペクトル成分結合が抑圧
係数を計算するために計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）とし
て使われる。計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）に基づいて、
推定ブロック１９０において信号が音声又は暗騒音を含
んでいるか否かが検出され、暗騒音についてのモデルが
形成され、計算スペクトル成分の各周波数範囲について
信号対雑音比が形成される。この様にして得られた信号
対雑音比と暗騒音モデルとに基づいて、各計算スペクト
ル成分Ｓ（ｓ）について計算ブロック１３０で抑圧値Ｇ
（ｓ）が計算される。
圧するために計算ブロック２００で雑音抑制のための計
算が行われる。雑音抑制のための計算を実行するため
に、ＦＦＴブロック２０から得られたスペクトル成分Ｘ
（ｆ）に基づいて例えば振幅又はパワースペクトルＰ
（ｆ）などの所望のタイプのスペクトルがスペクトル形
成ブロック５０で形成される。各スペクトル成分Ｐ
（ｆ）は周波数領域において或る周波数範囲を表す、即
ちスペクトルを利用して、処理される信号が異なる周波
数の幾つかの信号即ちスペクトル成分Ｐ（ｆ）に分割さ
れる。計算量を少なくするために、隣り合うスペクトル
成分Ｐ（ｆ）同士が計算ブロック６０で合計され、スペ
クトル成分Ｐ（ｆ）の数より少数の、或る数のスペクト
ル成分結合が得られて、前記スペクトル成分結合が抑圧
係数を計算するために計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）とし
て使われる。計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）に基づいて、
推定ブロック１９０において信号が音声又は暗騒音を含
んでいるか否かが検出され、暗騒音についてのモデルが
形成され、計算スペクトル成分の各周波数範囲について
信号対雑音比が形成される。この様にして得られた信号
対雑音比と暗騒音モデルとに基づいて、各計算スペクト
ル成分Ｓ（ｓ）について計算ブロック１３０で抑圧値Ｇ
（ｓ）が計算される。
【００１７】雑音を抑圧するために、掛け算器３０にお
いて、スペクトル成分Ｘ（ｆ）がその中に位置する周波
数範囲に対応する抑圧係数Ｇ（ｓ）が、ＦＦＴブロック
２０から得られた各スペクトル成分Ｘ（ｆ）に乗じられ
る。ＩＦＦＴブロック４０において、雑音抑圧係数Ｇ
（ｓ）で調整された各スペクトル成分に対して逆高速フ
ーリエ変換ＩＦＦＴが実行され、ここから、窓掛けブロ
ック１０のために選択された各サンプルに対応する各サ
ンプルが選択されて出力されて、出力即ち雑音抑圧され
たデジタル信号ｙ（ｎ）となり、この信号は移動局にお
いて音声コーデックに回送されて音声符号化される。デ
ジタル信号ｙ（ｎ）の各サンプルの量は、音声コーデッ
クが使用するフレーム長の均等商であるので、音声コー
デックのフレーム長に対応するような信号フレームが得
られるまで、連続する雑音抑圧された信号ｙ（ｎ）が必
要な量だけ音声コーデックに集められ、その後に音声コ
ーデックは該音声フレームに対して音声符号化を実行す
ることができるようになる。雑音抑圧器に使用されるフ
レーム長は音声コーデックのフレーム長の均等商である
ので、この様にして雑音抑圧音声フレームと音声コーデ
ック音声フレームとの長さが異なることに起因する遅延
が防止される。
いて、スペクトル成分Ｘ（ｆ）がその中に位置する周波
数範囲に対応する抑圧係数Ｇ（ｓ）が、ＦＦＴブロック
２０から得られた各スペクトル成分Ｘ（ｆ）に乗じられ
る。ＩＦＦＴブロック４０において、雑音抑圧係数Ｇ
（ｓ）で調整された各スペクトル成分に対して逆高速フ
ーリエ変換ＩＦＦＴが実行され、ここから、窓掛けブロ
ック１０のために選択された各サンプルに対応する各サ
ンプルが選択されて出力されて、出力即ち雑音抑圧され
たデジタル信号ｙ（ｎ）となり、この信号は移動局にお
いて音声コーデックに回送されて音声符号化される。デ
ジタル信号ｙ（ｎ）の各サンプルの量は、音声コーデッ
クが使用するフレーム長の均等商であるので、音声コー
デックのフレーム長に対応するような信号フレームが得
られるまで、連続する雑音抑圧された信号ｙ（ｎ）が必
要な量だけ音声コーデックに集められ、その後に音声コ
ーデックは該音声フレームに対して音声符号化を実行す
ることができるようになる。雑音抑圧器に使用されるフ
レーム長は音声コーデックのフレーム長の均等商である
ので、この様にして雑音抑圧音声フレームと音声コーデ
ック音声フレームとの長さが異なることに起因する遅延
が防止される。
【００１８】計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）の数はスペク
トル成分Ｐ（ｆ）の数より少ないので、それらに基づい
て抑圧成分を計算することは、パワースペクトル成分Ｐ
（ｆ）を計算に用いる場合よりかなり容易である。より
広い周波数範囲について各々の新しい計算スペクトル成
分Ｓ（ｓ）が計算されているので、それらの変化はスペ
クトル成分Ｐ（ｆ）の変化より小さい。それらの変化の
原因は特に信号中のランダム雑音である。計算に使用さ
れる成分Ｓ（ｓ）のランダムな変化が小さいので、連続
するフレーム同士の間で計算される抑圧係数Ｇ（ｓ）の
変化も小さい。上記のように、周波数応答Ｘ（ｆ）の数
個のサンプルを乗じるために同じ抑圧係数Ｇ（ｓ）が使
用される結果として、同じフレーム内での周波数領域の
変化が小さくなる。その結果として、抑圧係数の急激す
ぎる変化は不快に聞こえるので、音声の質が向上する。
トル成分Ｐ（ｆ）の数より少ないので、それらに基づい
て抑圧成分を計算することは、パワースペクトル成分Ｐ
（ｆ）を計算に用いる場合よりかなり容易である。より
広い周波数範囲について各々の新しい計算スペクトル成
分Ｓ（ｓ）が計算されているので、それらの変化はスペ
クトル成分Ｐ（ｆ）の変化より小さい。それらの変化の
原因は特に信号中のランダム雑音である。計算に使用さ
れる成分Ｓ（ｓ）のランダムな変化が小さいので、連続
するフレーム同士の間で計算される抑圧係数Ｇ（ｓ）の
変化も小さい。上記のように、周波数応答Ｘ（ｆ）の数
個のサンプルを乗じるために同じ抑圧係数Ｇ（ｓ）が使
用される結果として、同じフレーム内での周波数領域の
変化が小さくなる。その結果として、抑圧係数の急激す
ぎる変化は不快に聞こえるので、音声の質が向上する。
【００１９】次に、主として図２及び図３を参照して本
発明の一実施例を更に詳しく説明する。以下の記述に現
れるパラメータの値は例示的な値であって、本発明の一
実施例を描写するものであるけれども、それらは本発明
の方法の機能を特定のパラメータ値のみに限定するもの
ではない。この実施例では、ＦＦＴ計算の長さは１２８
サンプルであり、音声コーデックが使用するフレーム長
は１６０サンプルであり、各音声フレームは２０ｍｓの
音声から成ると仮定されている。また、この実施例で
は、各スペクトル成分の数を６５から８まで減らす、ス
ペクトル成分の再結合が提示される。
発明の一実施例を更に詳しく説明する。以下の記述に現
れるパラメータの値は例示的な値であって、本発明の一
実施例を描写するものであるけれども、それらは本発明
の方法の機能を特定のパラメータ値のみに限定するもの
ではない。この実施例では、ＦＦＴ計算の長さは１２８
サンプルであり、音声コーデックが使用するフレーム長
は１６０サンプルであり、各音声フレームは２０ｍｓの
音声から成ると仮定されている。また、この実施例で
は、各スペクトル成分の数を６５から８まで減らす、ス
ペクトル成分の再結合が提示される。
【００２０】図２及び図３は本発明の装置の一実施例の
より詳しいブロック図である。図２及び図３において、
該装置への入力はＡ／Ｄ変換されたマイクロホン信号で
あるが、このことは、音声信号がサンプリングされて８
０個のサンプルから成るデジタル音声フレームとなって
いることを意味する。音声フレームは窓掛けブロック１
０に入力され、ここで音声フレームに窓が乗算させられ
る。この実施例で使用される窓掛け（ｗｉｎｄｏｗｉｎ
ｇ）では窓同士が部分的に重なり合うので、部分的に重
なり合う各サンプルが次のフレームのためにメモリ（ブ
ロック１５）に記憶される。８０個のサンプルが信号か
ら取り出されて、前のフレームの際に記憶された１６個
のサンプルと結合されて、合計で９６サンプルとなる。
最後に収集された各８０個のサンプルの中から、最後の
１６個のサンプルが次のフレームの計算のために記憶さ
れる。
より詳しいブロック図である。図２及び図３において、
該装置への入力はＡ／Ｄ変換されたマイクロホン信号で
あるが、このことは、音声信号がサンプリングされて８
０個のサンプルから成るデジタル音声フレームとなって
いることを意味する。音声フレームは窓掛けブロック１
０に入力され、ここで音声フレームに窓が乗算させられ
る。この実施例で使用される窓掛け（ｗｉｎｄｏｗｉｎ
ｇ）では窓同士が部分的に重なり合うので、部分的に重
なり合う各サンプルが次のフレームのためにメモリ（ブ
ロック１５）に記憶される。８０個のサンプルが信号か
ら取り出されて、前のフレームの際に記憶された１６個
のサンプルと結合されて、合計で９６サンプルとなる。
最後に収集された各８０個のサンプルの中から、最後の
１６個のサンプルが次のフレームの計算のために記憶さ
れる。
【００２１】この様にして、与えられた９６個のサンプ
ルに９６個のサンプル値から成る窓が窓掛けブロック１
０において乗算され、図１１に描かれているようにその
窓の始めの８個の値は窓の立ち上がり部ＩU を形成し、
最後の８個の値は窓の立ち下がり部ＩD を形成する。窓
Ｉ（ｎ）を下記のように定義することができ、ブロック
１１（図４）で実現される：
ルに９６個のサンプル値から成る窓が窓掛けブロック１
０において乗算され、図１１に描かれているようにその
窓の始めの８個の値は窓の立ち上がり部ＩU を形成し、
最後の８個の値は窓の立ち下がり部ＩD を形成する。窓
Ｉ（ｎ）を下記のように定義することができ、ブロック
１１（図４）で実現される：
【数１】
【００２２】窓掛け（ブロック１１）をデジタル的に実
施する方法はデジタル信号処理技術から当業者に知られ
ている。この窓で中間の８０個の値（n = 8,..,87 即ち
中間部ＩM ）は１であり、従ってそれらを乗算しても結
果は変わらないので掛け算は省略される。従って、窓の
中の始めの８個のサンプルと終わりの８個のサンプルだ
けを掛ければよい。ＦＦＴの長さは２の累乗でなければ
ならないので、ブロック１１から得られた９６個のサン
プルの終端部に３２個のゼロ（０）がブロック１２（図
４）において付加されて、１２８個のサンプルから成る
音声フレームとなる。サンプル列の終端部にサンプルを
付加することは単純な操作であって、ブロック１２をデ
ジタル的に実現することは当業者にとっては従来公知の
ことである。
施する方法はデジタル信号処理技術から当業者に知られ
ている。この窓で中間の８０個の値（n = 8,..,87 即ち
中間部ＩM ）は１であり、従ってそれらを乗算しても結
果は変わらないので掛け算は省略される。従って、窓の
中の始めの８個のサンプルと終わりの８個のサンプルだ
けを掛ければよい。ＦＦＴの長さは２の累乗でなければ
ならないので、ブロック１１から得られた９６個のサン
プルの終端部に３２個のゼロ（０）がブロック１２（図
４）において付加されて、１２８個のサンプルから成る
音声フレームとなる。サンプル列の終端部にサンプルを
付加することは単純な操作であって、ブロック１２をデ
ジタル的に実現することは当業者にとっては従来公知の
ことである。
【００２３】窓掛けブロック１０で実行される窓掛けの
後に、ブロック２０において音声フレームのスペクトル
が高速フーリエ変換ＦＦＴにより計算される。ＦＦＴか
ら得られた実数成分及び虚数成分は平方ブロック５０で
絶対値平方され、対をなして加え合わされ、その出力は
音声フレームのパワースペクトルである。ＦＦＴの長さ
が１２８であるならば、得られるパワースペクトル成分
の数は６５であり、これはＦＦＴ変換の長さを２で割っ
て、その結果を１だけ増やす（インクリメントする）こ
とにより得られる。即ちＦＦＴ／２＋１の長さである。
後に、ブロック２０において音声フレームのスペクトル
が高速フーリエ変換ＦＦＴにより計算される。ＦＦＴか
ら得られた実数成分及び虚数成分は平方ブロック５０で
絶対値平方され、対をなして加え合わされ、その出力は
音声フレームのパワースペクトルである。ＦＦＴの長さ
が１２８であるならば、得られるパワースペクトル成分
の数は６５であり、これはＦＦＴ変換の長さを２で割っ
て、その結果を１だけ増やす（インクリメントする）こ
とにより得られる。即ちＦＦＴ／２＋１の長さである。
【００２４】ＦＦＴブロック２０に到着したフレームの
中の各サンプルｘ（０），ｘ（１），．．，ｘ（ｎ）；
ｎ＝１２７（即ち前記の１２８個のサンプル）は実数
（ｒｅａｌ）ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数
領域に変換されて周波数領域サンプルＸ（０），Ｘ
（１），．．，Ｘ（ｆ）；ｆ＝６４（より一般的にはｆ
＝（ｎ＋１）／２）となり、その各サンプルは実数成分
Ｘｒ（ｆ）と虚数成分Ｘｉ（ｆ）とから成る：
中の各サンプルｘ（０），ｘ（１），．．，ｘ（ｎ）；
ｎ＝１２７（即ち前記の１２８個のサンプル）は実数
（ｒｅａｌ）ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数
領域に変換されて周波数領域サンプルＸ（０），Ｘ
（１），．．，Ｘ（ｆ）；ｆ＝６４（より一般的にはｆ
＝（ｎ＋１）／２）となり、その各サンプルは実数成分
Ｘｒ（ｆ）と虚数成分Ｘｉ（ｆ）とから成る：
【数２】
【００２５】高速フーリエ変換をデジタル的に実現する
ことは当業者にとっては従来公知のことである。パワー
スペクトルは、実数成分及び虚数成分の２乗の和を成分
毎に計算することにより平方ブロック（ｓｑｕａｒｉｎ
ｇ ｂｌｏｃｋ）５０から得られる：
ことは当業者にとっては従来公知のことである。パワー
スペクトルは、実数成分及び虚数成分の２乗の和を成分
毎に計算することにより平方ブロック（ｓｑｕａｒｉｎ
ｇ ｂｌｏｃｋ）５０から得られる：
【数３】
【００２６】図５に示されているように、実数成分及び
虚数成分を平方ブロック（ｓｑｕａｒｉｎｇ ｂｌｏｃ
ｋｓ）５１及び５２（これらのブロックは従来公知の単
純な２乗の計算をデジタル的に実行する）に入力し、そ
の２乗された成分同士を総和器５３で加え合わせること
によって、平方ブロック５０の機能を実現することがで
きる。この様にして、平方ブロック５０の出力として、
パワースペクトル成分Ｐ（０），Ｐ（１），．．，Ｐ
（ｆ）；ｆ＝６４が得られ、これらのパワースペクトル
成分は次のように時間領域信号の種々の周波数の成分の
パワーに対応する（８ｋＨｚのサンプリング周波数を使
用すると仮定する）：ｆ＝０，．．．，６４の値につい
てのＰ（ｆ）は中間周波数（ｆ・４０００／６４Ｈｚ）
に対応する。 （４）
虚数成分を平方ブロック（ｓｑｕａｒｉｎｇ ｂｌｏｃ
ｋｓ）５１及び５２（これらのブロックは従来公知の単
純な２乗の計算をデジタル的に実行する）に入力し、そ
の２乗された成分同士を総和器５３で加え合わせること
によって、平方ブロック５０の機能を実現することがで
きる。この様にして、平方ブロック５０の出力として、
パワースペクトル成分Ｐ（０），Ｐ（１），．．，Ｐ
（ｆ）；ｆ＝６４が得られ、これらのパワースペクトル
成分は次のように時間領域信号の種々の周波数の成分の
パワーに対応する（８ｋＨｚのサンプリング周波数を使
用すると仮定する）：ｆ＝０，．．．，６４の値につい
てのＰ（ｆ）は中間周波数（ｆ・４０００／６４Ｈｚ）
に対応する。 （４）
【００２７】８個の新しいパワースペクトル成分、即ち
パワースペクトル成分結合Ｓ（ｓ），ｓ＝０，．．，７
がブロック６０で形成され、本書ではそれらを計算スペ
クトル成分と称する。この計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）
は、次の〔数４〕の通りに各計算スペクトル成分Ｓ
（ｓ）について常に７個の隣り合うパワースペクトル成
分Ｐ（ｆ）を合計することにより形成される：
パワースペクトル成分結合Ｓ（ｓ），ｓ＝０，．．，７
がブロック６０で形成され、本書ではそれらを計算スペ
クトル成分と称する。この計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）
は、次の〔数４〕の通りに各計算スペクトル成分Ｓ
（ｓ）について常に７個の隣り合うパワースペクトル成
分Ｐ（ｆ）を合計することにより形成される：
【数４】
【００２８】図６に示されているように、カウンタ６１
が常に７まで数え上げ、該カウンタにより制御されて総
和器６２が常に７個の連続する成分を合計してその総和
を出力として発生するようにカウンタ６１と総和器６２
とを利用することにより、これを実現することができ
る。この場合、最低位の結合成分Ｓ（０）は中間周波数
[６２．５Ｈｚ〜４３７．５Ｈｚ] に対応し、最高位の
結合成分Ｓ（７）は中間周波数 [３１２５Ｈｚ〜３５０
０Ｈｚ] に対応する。これより低い（６２．５Ｈｚより
低い）周波数と、これより高い（３５００Ｈｚより高
い）周波数とは音声については重要でないので、電話シ
ステムでは常に減衰させられ、従って、それらを抑圧係
数の計算に使うことは必要でない。
が常に７まで数え上げ、該カウンタにより制御されて総
和器６２が常に７個の連続する成分を合計してその総和
を出力として発生するようにカウンタ６１と総和器６２
とを利用することにより、これを実現することができ
る。この場合、最低位の結合成分Ｓ（０）は中間周波数
[６２．５Ｈｚ〜４３７．５Ｈｚ] に対応し、最高位の
結合成分Ｓ（７）は中間周波数 [３１２５Ｈｚ〜３５０
０Ｈｚ] に対応する。これより低い（６２．５Ｈｚより
低い）周波数と、これより高い（３５００Ｈｚより高
い）周波数とは音声については重要でないので、電話シ
ステムでは常に減衰させられ、従って、それらを抑圧係
数の計算に使うことは必要でない。
【００２９】他の種類の周波数範囲分割方法を用いてパ
ワースペクトル成分Ｐ（ｆ）から計算スペクトル成分Ｓ
（ｓ）を形成することもできる。例えば、結合されて１
つの計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）とされるパワースペク
トル成分Ｐ（ｆ）の個数は、異なる計算スペクトル成分
又は異なるｓの値に対応する異なる周波数帯域について
異なっていてもよい。更に、異なる数、即ち８より大き
い数や小さい数、の計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）を使用
することもできる。
ワースペクトル成分Ｐ（ｆ）から計算スペクトル成分Ｓ
（ｓ）を形成することもできる。例えば、結合されて１
つの計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）とされるパワースペク
トル成分Ｐ（ｆ）の個数は、異なる計算スペクトル成分
又は異なるｓの値に対応する異なる周波数帯域について
異なっていてもよい。更に、異なる数、即ち８より大き
い数や小さい数、の計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）を使用
することもできる。
【００３０】隣り合う成分同士を加え合わせるという方
法以外にも、各成分を再結合させる方法が幾つもあるこ
とに注意しなければならない。一般に、次のように適当
な係数でパワースペクトル成分Ｐ（ｆ）に重みを付ける
ことによって前記計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）を計算す
ることができる：
法以外にも、各成分を再結合させる方法が幾つもあるこ
とに注意しなければならない。一般に、次のように適当
な係数でパワースペクトル成分Ｐ（ｆ）に重みを付ける
ことによって前記計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）を計算す
ることができる：
【数５】 ここで係数ａ（０）〜ａ（６４）は定数（各成分Ｓ
（ｓ），ｓ＝０，・・・，７について異なる係数）であ
る。
（ｓ），ｓ＝０，・・・，７について異なる係数）であ
る。
【００３１】上記したように、スペクトル成分、即ち周
波数範囲、の質は数個の範囲の成分を合計することによ
ってかなり低下している。計算スペクトル成分を形成し
た後の、次の段階は、抑圧係数の計算である。
波数範囲、の質は数個の範囲の成分を合計することによ
ってかなり低下している。計算スペクトル成分を形成し
た後の、次の段階は、抑圧係数の計算である。
【００３２】抑圧係数を計算するとき、前記の計算スペ
クトル成分Ｓ（ｓ）が使われ、それらに対応する抑圧係
数Ｇ（ｓ），ｓ＝０，・・・，７が計算ブロック１３０
で計算される。周波数領域サンプルＸ（０），Ｘ
（１），．．．，Ｘ（ｆ）；ｆ＝０，．．，６４に前記
の抑圧係数が乗算される。各係数Ｇ（ｓ）は、各成分Ｓ
（ｓ）を計算する基礎として使われた各サンプルに乗算
される、例えば各サンプルＸ（１５），．．，Ｘ（２
１）にＧ（２）が乗算される。また、最下位のサンプル
Ｘ（０）にはサンプルＸ（１）と同じ係数が乗算され、
最高位の各サンプルＸ（５７），．．，Ｘ（６４）には
サンプルＸ（５６）と同じ係数が乗算される。
クトル成分Ｓ（ｓ）が使われ、それらに対応する抑圧係
数Ｇ（ｓ），ｓ＝０，・・・，７が計算ブロック１３０
で計算される。周波数領域サンプルＸ（０），Ｘ
（１），．．．，Ｘ（ｆ）；ｆ＝０，．．，６４に前記
の抑圧係数が乗算される。各係数Ｇ（ｓ）は、各成分Ｓ
（ｓ）を計算する基礎として使われた各サンプルに乗算
される、例えば各サンプルＸ（１５），．．，Ｘ（２
１）にＧ（２）が乗算される。また、最下位のサンプル
Ｘ（０）にはサンプルＸ（１）と同じ係数が乗算され、
最高位の各サンプルＸ（５７），．．，Ｘ（６４）には
サンプルＸ（５６）と同じ係数が乗算される。
【００３３】乗算は掛け算器３０で実数成分と虚数成分
とを別々に掛け合わせることにより実行され、その出力
として下記の結果が得られる：
とを別々に掛け合わせることにより実行され、その出力
として下記の結果が得られる：
【数６】
【００３４】この様にしてＹ（ｆ）；ｆ＝０，．．，６
４が得られ、その実逆高速フーリエ変換（ｒｅａｌ ｉ
ｎｖｅｒｓｅ ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍ）がＩＦＦＴブロック４０で計算され、その出
力として時間領域サンプルｙ（ｎ），ｎ＝０，．．，１
２７が得られるが、その中の雑音は抑圧されている。
４が得られ、その実逆高速フーリエ変換（ｒｅａｌ ｉ
ｎｖｅｒｓｅ ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍ）がＩＦＦＴブロック４０で計算され、その出
力として時間領域サンプルｙ（ｎ），ｎ＝０，．．，１
２７が得られるが、その中の雑音は抑圧されている。
【００３５】より一般的には、各周波数領域サンプルＸ
（０），Ｘ（１），．．，Ｘ（ｆ），ｆ＝０，．．，６
４についての抑圧を、次のようにして数個の抑圧係数の
重み付き総和として計算することができる：
（０），Ｘ（１），．．，Ｘ（ｆ），ｆ＝０，．．，６
４についての抑圧を、次のようにして数個の抑圧係数の
重み付き総和として計算することができる：
【数７】 ここで各係数ｂ（０），．．，ｂ（７）は定数である
（各成分Ｘ（ｆ），ｆ＝０，．．，６４について異なる
係数）。
（各成分Ｘ（ｆ），ｆ＝０，．．，６４について異なる
係数）。
【００３６】計算スペクトル成分Ｓ（ｓ）は８個しかな
いので、それらに基づく抑圧係数の計算は、６５個のパ
ワースペクトル成分Ｐ（ｆ）を用いて計算を行う場合よ
りは相当容易である。各々の新しい計算スペクトル成分
Ｓ（ｓ）はより広い範囲について計算されているので、
それらの値の変化は各パワースペクトル成分Ｐ（ｆ）の
変化より小さい。これらの変化は特に信号中のランダム
雑音に起因するものである。計算に用いられる計算スペ
クトル成分Ｓ（ｓ）のランダムな変化が小さいので、連
続するフレーム同士の間での計算された各抑圧係数Ｇ
（ｓ）の変化も小さい。同じ抑圧係数Ｇ（ｓ）が、上記
の通りに、周波数応答Ｘ（ｆ）の幾つかのサンプルに乗
算されるので、フレーム内の周波数領域の変化が小さく
なる。抑圧係数の急激すぎる変化は不快に聞こえるの
で、その結果として音声の質が向上する。
いので、それらに基づく抑圧係数の計算は、６５個のパ
ワースペクトル成分Ｐ（ｆ）を用いて計算を行う場合よ
りは相当容易である。各々の新しい計算スペクトル成分
Ｓ（ｓ）はより広い範囲について計算されているので、
それらの値の変化は各パワースペクトル成分Ｐ（ｆ）の
変化より小さい。これらの変化は特に信号中のランダム
雑音に起因するものである。計算に用いられる計算スペ
クトル成分Ｓ（ｓ）のランダムな変化が小さいので、連
続するフレーム同士の間での計算された各抑圧係数Ｇ
（ｓ）の変化も小さい。同じ抑圧係数Ｇ（ｓ）が、上記
の通りに、周波数応答Ｘ（ｆ）の幾つかのサンプルに乗
算されるので、フレーム内の周波数領域の変化が小さく
なる。抑圧係数の急激すぎる変化は不快に聞こえるの
で、その結果として音声の質が向上する。
【００３７】計算ブロック９０において、次に説明する
ように、関係するフレームのパワースペクトル成分と、
暗騒音モデルの対応する成分との比として各周波数帯域
で後天的（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）信号対雑音比が計算
される。
ように、関係するフレームのパワースペクトル成分と、
暗騒音モデルの対応する成分との比として各周波数帯域
で後天的（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）信号対雑音比が計算
される。
【００３８】音声活性検出器（ｖｏｉｃｅ ａｃｔｉｖ
ｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）が音声を検出しないとき、
雑音のスペクトルＮ（ｓ），ｓ＝０，．．，７が推定ブ
ロック８０で推定される（図１０により詳しく示されて
いる）。ブロック８０において、ブロック６０から得ら
れた信号のスペクトルの各成分Ｓ（ｓ），ｓ＝
０，．．，７について時間平均された平均値を巡回的に
（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅｌｙ）計算することにより、推定
が行われる：
ｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）が音声を検出しないとき、
雑音のスペクトルＮ（ｓ），ｓ＝０，．．，７が推定ブ
ロック８０で推定される（図１０により詳しく示されて
いる）。ブロック８０において、ブロック６０から得ら
れた信号のスペクトルの各成分Ｓ（ｓ），ｓ＝
０，．．，７について時間平均された平均値を巡回的に
（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅｌｙ）計算することにより、推定
が行われる：
【数８】
【００３９】この文脈において、Ｎn-1 (s) は、図１０
に示されているように、メモリ８３から得られる、前の
フレームについて計算された雑音スペクトル推定値を意
味し、Ｎn (s) は上記の等式による現在のフレーム（ｎ
＝フレームの順序番号）についての推定値を意味する。
この計算はブロック８１で好ましくはデジタル的に実行
される。ブロック８１の入力は、ブロック６０からの各
スペクトル成分Ｓ（ｓ）と、メモリ８３から得られる前
のフレームについての推定値Ｎn-1 (s) と、ブロック８
２で計算される変数λの値とである。変数λは、
Ｖind ’（音声活性検出器の出力）の値とＳＴ
count （暗騒音スペクトル推定値の更新の制御に関連す
る変数）の値とに依存し、その計算については後述す
る。変数λの値は、下記の表３のテーブル（λについて
の代表的な値）に従って決定される：
に示されているように、メモリ８３から得られる、前の
フレームについて計算された雑音スペクトル推定値を意
味し、Ｎn (s) は上記の等式による現在のフレーム（ｎ
＝フレームの順序番号）についての推定値を意味する。
この計算はブロック８１で好ましくはデジタル的に実行
される。ブロック８１の入力は、ブロック６０からの各
スペクトル成分Ｓ（ｓ）と、メモリ８３から得られる前
のフレームについての推定値Ｎn-1 (s) と、ブロック８
２で計算される変数λの値とである。変数λは、
Ｖind ’（音声活性検出器の出力）の値とＳＴ
count （暗騒音スペクトル推定値の更新の制御に関連す
る変数）の値とに依存し、その計算については後述す
る。変数λの値は、下記の表３のテーブル（λについて
の代表的な値）に従って決定される：
【表３】
【００４０】後に、現在のフレームについて計算された
雑音スペクトル推定値について、より短い記号Ｎ（ｓ）
が用いられる。上記の推定方法による計算はデジタル的
に実行されるのが好ましい。上記の式に従って掛け算、
足し算及び引き算をデジタル的に実行する方法は当業者
にとっては従来公知のことである。
雑音スペクトル推定値について、より短い記号Ｎ（ｓ）
が用いられる。上記の推定方法による計算はデジタル的
に実行されるのが好ましい。上記の式に従って掛け算、
足し算及び引き算をデジタル的に実行する方法は当業者
にとっては従来公知のことである。
【００４１】計算ブロック９０において、入力スペクト
ル及び雑音スペクトルから、比γ（ｓ），ｓ＝
０，．．，７が成分毎に計算され、この比は後天的信号
対雑音比と呼ばれる：
ル及び雑音スペクトルから、比γ（ｓ），ｓ＝
０，．．，７が成分毎に計算され、この比は後天的信号
対雑音比と呼ばれる：
【数９】
【００４２】
【表４】 計算ブロック９０も好ましくはデジタル的に実現され、
該ブロックは上記の割り算を実行する。割り算をデジタ
ル的に実行すること自体は当業者にとっては従来公知の
ことである。この後天的信号対雑音比推定値γ（ｓ）
と、前のフレームの抑圧係数（ハ）、ｓ＝０，．．，７
とを利用して、抑圧係数を計算するために使用されるべ
き先天的（ｐｒｉｏｒｉ）信号対雑音比推定値（ニ）が
第２計算ユニット１４０で各周波数帯域について計算さ
れる。この推定は、下記の式に従ってデジタル的に実行
されるのが好ましい：
該ブロックは上記の割り算を実行する。割り算をデジタ
ル的に実行すること自体は当業者にとっては従来公知の
ことである。この後天的信号対雑音比推定値γ（ｓ）
と、前のフレームの抑圧係数（ハ）、ｓ＝０，．．，７
とを利用して、抑圧係数を計算するために使用されるべ
き先天的（ｐｒｉｏｒｉ）信号対雑音比推定値（ニ）が
第２計算ユニット１４０で各周波数帯域について計算さ
れる。この推定は、下記の式に従ってデジタル的に実行
されるのが好ましい：
【数１０】 ここでｎは上記したようにフレームの順序番号を表し、
各副添え字（ｓｕｂｉｎｄｅｘ）は、各推定値（先天的
信号対雑音比、抑圧係数、後天的信号対雑音比）が計算
されるフレームを指す。計算ブロック１４０のより詳し
い構成が図９に示されている。パラメータμは定数で、
その値は０．０〜１．０であり、これで現在及びその前
のフレームに関する情報に重みが付けられ、このμの値
は例えば前もってメモリ１４１に記憶され、このメモリ
からμがブロック１４５に読み込まれ、該ブロックは上
記の式の計算を実行する。音声フレーム及び雑音フレー
ムについて係数μに異なる値を与えることができ、正し
い値は音声活性検出器の決定に従って選択される（通
常、雑音フレームについては音声フレームについてより
も大きな値がμに与えられる）。ξ＿min は、音声を全
く含んでいないような入力信号の各シーケンスにおい
て、信号対雑音比の急速な変動に起因する残留雑音を減
少させるために使われる先天的信号対雑音比の最小値で
ある。ξ＿min は前もってメモリ１４６に記憶され、保
持される。通常、ξ＿min の値は０．３５〜０．８であ
る。前の式において、関数Ｐ( γn (s) −1) は下記の
様に半波整流を実現するものである：
各副添え字（ｓｕｂｉｎｄｅｘ）は、各推定値（先天的
信号対雑音比、抑圧係数、後天的信号対雑音比）が計算
されるフレームを指す。計算ブロック１４０のより詳し
い構成が図９に示されている。パラメータμは定数で、
その値は０．０〜１．０であり、これで現在及びその前
のフレームに関する情報に重みが付けられ、このμの値
は例えば前もってメモリ１４１に記憶され、このメモリ
からμがブロック１４５に読み込まれ、該ブロックは上
記の式の計算を実行する。音声フレーム及び雑音フレー
ムについて係数μに異なる値を与えることができ、正し
い値は音声活性検出器の決定に従って選択される（通
常、雑音フレームについては音声フレームについてより
も大きな値がμに与えられる）。ξ＿min は、音声を全
く含んでいないような入力信号の各シーケンスにおい
て、信号対雑音比の急速な変動に起因する残留雑音を減
少させるために使われる先天的信号対雑音比の最小値で
ある。ξ＿min は前もってメモリ１４６に記憶され、保
持される。通常、ξ＿min の値は０．３５〜０．８であ
る。前の式において、関数Ｐ( γn (s) −1) は下記の
様に半波整流を実現するものである：
【数１１】 この計算は計算ブロック１４４で実行され、このブロッ
クに、前の式に従って、ブロック９０から得られた後天
的信号対雑音比γ(s) が入力される。計算ブロック１４
４からの出力として、関数Ｐ( γn (s) −1) の値がブ
ロック１４５へ送られる。また、先天的信号対雑音比推
定値（ニ）を計算するとき、前のフレームについての後
天的信号対雑音比γn-1 (s) が使われ、前のフレームの
対応する抑圧係数の２乗が乗算される。この値は、ブロ
ック１４５において後天的信号対雑音比γ(s) の値と、
同じフレームで計算された対応する抑圧係数の２乗との
積をメモリ１４３に記憶させることにより、得られる。
抑圧係数Ｇ（ｓ）はブロック１３０（これは図８に詳し
く示されている）から得られ、ここで始めに係数（ハ）
が下記の式：
クに、前の式に従って、ブロック９０から得られた後天
的信号対雑音比γ(s) が入力される。計算ブロック１４
４からの出力として、関数Ｐ( γn (s) −1) の値がブ
ロック１４５へ送られる。また、先天的信号対雑音比推
定値（ニ）を計算するとき、前のフレームについての後
天的信号対雑音比γn-1 (s) が使われ、前のフレームの
対応する抑圧係数の２乗が乗算される。この値は、ブロ
ック１４５において後天的信号対雑音比γ(s) の値と、
同じフレームで計算された対応する抑圧係数の２乗との
積をメモリ１４３に記憶させることにより、得られる。
抑圧係数Ｇ（ｓ）はブロック１３０（これは図８に詳し
く示されている）から得られ、ここで始めに係数（ハ）
が下記の式：
【数１２】 から計算される。ここで先天的信号対雑音比推定値
（ヘ）の修正推定値（ホ）、ｓ＝０，．．，７が使用さ
れ、この（ホ）の計算方法について後に図８を参照して
説明する。この種の計算をデジタル的に実行する方法も
当業者にとっては従来公知のことである。
（ヘ）の修正推定値（ホ）、ｓ＝０，．．，７が使用さ
れ、この（ホ）の計算方法について後に図８を参照して
説明する。この種の計算をデジタル的に実行する方法も
当業者にとっては従来公知のことである。
【００４３】この修正推定値（ホ）を計算するときに
は、本発明に従って相対雑音レベル（ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｎｏｉｓｅ ｌｅｖｅｌ）を使用する。このことにつ
いて次に説明をする。
は、本発明に従って相対雑音レベル（ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｎｏｉｓｅ ｌｅｖｅｌ）を使用する。このことにつ
いて次に説明をする。
【００４４】本発明の方法では、雑音抑圧の調節は、相
対雑音レベルη（その計算については後述する）に基づ
いて、現在のフレームから計算されるパラメータを追加
的に使用して制御され、このパラメータは入力信号と雑
音モデルとの間のスペクトル距離ＤSNR を表し、この距
離の計算方法については後述する。このパラメータは、
相対雑音レベルを表すパラメータを、そしてそれを通じ
て先天的信号対雑音比（ヘ）の値をスケーリング（ｓｃ
ａｌｉｎｇ）するために使われる。スペクトル距離パラ
メータの値は、現在のフレームにおける音声の出現確率
を表す。従って、フレームに暗騒音だけがきれいに含ま
れているほど、先天的信号対雑音比（ヘ）の値の増加量
は少なくされ、これにより実際上より効果的な雑音抑圧
を行えるようになる。フレームが音声を含んでいるとき
には抑圧量は少なくされるが、音声が周波数領域及び時
間領域の両方で効果的に雑音をマスクする。抑圧量の調
節のために使われるスペクトル距離パラメータの値は連
続的な値を持っていて、信号のパワーの変化に即座に反
応するので、不快に聞こえる抑圧量調節の中断は生じな
い。
対雑音レベルη（その計算については後述する）に基づ
いて、現在のフレームから計算されるパラメータを追加
的に使用して制御され、このパラメータは入力信号と雑
音モデルとの間のスペクトル距離ＤSNR を表し、この距
離の計算方法については後述する。このパラメータは、
相対雑音レベルを表すパラメータを、そしてそれを通じ
て先天的信号対雑音比（ヘ）の値をスケーリング（ｓｃ
ａｌｉｎｇ）するために使われる。スペクトル距離パラ
メータの値は、現在のフレームにおける音声の出現確率
を表す。従って、フレームに暗騒音だけがきれいに含ま
れているほど、先天的信号対雑音比（ヘ）の値の増加量
は少なくされ、これにより実際上より効果的な雑音抑圧
を行えるようになる。フレームが音声を含んでいるとき
には抑圧量は少なくされるが、音声が周波数領域及び時
間領域の両方で効果的に雑音をマスクする。抑圧量の調
節のために使われるスペクトル距離パラメータの値は連
続的な値を持っていて、信号のパワーの変化に即座に反
応するので、不快に聞こえる抑圧量調節の中断は生じな
い。
【００４５】音声と比べて雑音が大きくなるほど、雑音
抑圧により一層大きな歪みが音声に生じるというのが従
来公知の雑音抑圧方法の特徴である。本発明では、操作
が改善されていて、音声のパワー及び雑音のパワーか
ら、滑らかに移行する平均値（ト）及び（チ）が巡回的
に（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅｌｙ）計算される。それらに基
づいて、相対雑音レベルを表すパラメータηが計算さ
れ、雑音抑圧Ｇ（ｓ）がそれにより調整される。
抑圧により一層大きな歪みが音声に生じるというのが従
来公知の雑音抑圧方法の特徴である。本発明では、操作
が改善されていて、音声のパワー及び雑音のパワーか
ら、滑らかに移行する平均値（ト）及び（チ）が巡回的
に（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅｌｙ）計算される。それらに基
づいて、相対雑音レベルを表すパラメータηが計算さ
れ、雑音抑圧Ｇ（ｓ）がそれにより調整される。
【００４６】前記の平均値及びパラメータはブロック７
０で計算される。このブロックのより詳細な構成が図７
に示されており、これについて次に説明する。抑圧量の
調節は、相対雑音レベルηに基づいて先天的信号対雑音
比（ヘ）の値を大きくすることにより実行される。これ
により、顕著な歪みが音声に生じないように雑音抑圧量
を相対雑音レベルηに従って調節することができる。
０で計算される。このブロックのより詳細な構成が図７
に示されており、これについて次に説明する。抑圧量の
調節は、相対雑音レベルηに基づいて先天的信号対雑音
比（ヘ）の値を大きくすることにより実行される。これ
により、顕著な歪みが音声に生じないように雑音抑圧量
を相対雑音レベルηに従って調節することができる。
【００４７】音声の過渡的変化に対する良好な応答を確
保するために、等式（１１）の抑圧係数Ｇ（ｓ）は音声
の活性に対して速やかに反応しなければならない。残念
なことに、音声の過渡的変化に対する抑圧係数の感度が
高くなると、不安定な雑音に対する抑圧係数の感度も高
くなり、残留雑音の響きは元の雑音より滑らかでなくな
る。更に、等式（７）の暗騒音スペクトルＮ（ｓ）の形
及びレベルの推定は算術平均により巡回的に実行される
ので、推定アルゴリズムは、急速に変化する雑音成分を
模するのに充分な速さで順応することができなくて、そ
の様な雑音成分の減衰の効率が悪くなる。実際、減衰さ
せられた変化しない雑音によるその様な急速に変化する
雑音成分のマスキング効果が低下しているために、強化
後にはその様な成分がもっとはっきりと区別できるよう
になることがある。
保するために、等式（１１）の抑圧係数Ｇ（ｓ）は音声
の活性に対して速やかに反応しなければならない。残念
なことに、音声の過渡的変化に対する抑圧係数の感度が
高くなると、不安定な雑音に対する抑圧係数の感度も高
くなり、残留雑音の響きは元の雑音より滑らかでなくな
る。更に、等式（７）の暗騒音スペクトルＮ（ｓ）の形
及びレベルの推定は算術平均により巡回的に実行される
ので、推定アルゴリズムは、急速に変化する雑音成分を
模するのに充分な速さで順応することができなくて、そ
の様な雑音成分の減衰の効率が悪くなる。実際、減衰さ
せられた変化しない雑音によるその様な急速に変化する
雑音成分のマスキング効果が低下しているために、強化
後にはその様な成分がもっとはっきりと区別できるよう
になることがある。
【００４８】スペクトル成分の数を増やすことにより抑
圧係数の計算のスペクトル分解能を高めたときにも、残
留雑音の望ましくない変化が生じる。この様な滑らかさ
の低下は、周波数領域でのパワースペクトル成分の平均
化が弱まった結果である。しかし、音声活性時の適切な
減衰と、音声に生じる歪みの極小化とのために、充分な
分解能が必要である。
圧係数の計算のスペクトル分解能を高めたときにも、残
留雑音の望ましくない変化が生じる。この様な滑らかさ
の低下は、周波数領域でのパワースペクトル成分の平均
化が弱まった結果である。しかし、音声活性時の適切な
減衰と、音声に生じる歪みの極小化とのために、充分な
分解能が必要である。
【００４９】周波数範囲の分割が最適でない場合には、
雑音が低周波数に高度に集中していると、抑圧作用にお
いて低周波数暗騒音に望ましくない変動が生じることが
ある。音声に低周波数の雑音が大量に含まれているため
に、音声を含むフレームにおいて同じ低周波数領域の雑
音の減衰が弱まり、不快に聞こえる変調が残留雑音に対
して音声のリズムでかけられる結果となる。
雑音が低周波数に高度に集中していると、抑圧作用にお
いて低周波数暗騒音に望ましくない変動が生じることが
ある。音声に低周波数の雑音が大量に含まれているため
に、音声を含むフレームにおいて同じ低周波数領域の雑
音の減衰が弱まり、不快に聞こえる変調が残留雑音に対
して音声のリズムでかけられる結果となる。
【００５０】上記した３つの問題を、最小利得探索によ
り効率よく軽減することができる。この方式の原理は、
各周波数成分において信号のパワーは雑音よりも音声に
おいてゆっくりと且つ比較的に軽い不規則性をもって変
化するという事実に導かれている。この方式により、暗
騒音抑圧の結果が滑らかになり且つ安定し、音声音の劣
化の程度が軽くなり、残留暗騒音がより滑らかになり、
強化された音声の主観的な質が向上する。特に、音声及
び雑音の双方がある時にこの方法により、あらゆる種類
の急速に変化する不安定な暗騒音成分を効率よく減衰さ
せることができる。更に、この方法は音声に如何なる歪
みも生じさせず、余計な雑音を減らして音声をきれいに
響かせる。更に、最小利得探索法（ｍｉｎｉｍｕｍ ｇ
ａｉｎｓｅａｒｃｈ）によれば、残留雑音に余分の変動
を生じさせることなく等式（１１）での抑圧係数Ｇ
（ｓ）の計算における周波数成分の数を増やすようにす
ることができる。
り効率よく軽減することができる。この方式の原理は、
各周波数成分において信号のパワーは雑音よりも音声に
おいてゆっくりと且つ比較的に軽い不規則性をもって変
化するという事実に導かれている。この方式により、暗
騒音抑圧の結果が滑らかになり且つ安定し、音声音の劣
化の程度が軽くなり、残留暗騒音がより滑らかになり、
強化された音声の主観的な質が向上する。特に、音声及
び雑音の双方がある時にこの方法により、あらゆる種類
の急速に変化する不安定な暗騒音成分を効率よく減衰さ
せることができる。更に、この方法は音声に如何なる歪
みも生じさせず、余計な雑音を減らして音声をきれいに
響かせる。更に、最小利得探索法（ｍｉｎｉｍｕｍ ｇ
ａｉｎｓｅａｒｃｈ）によれば、残留雑音に余分の変動
を生じさせることなく等式（１１）での抑圧係数Ｇ
（ｓ）の計算における周波数成分の数を増やすようにす
ることができる。
【００５１】最小利得探索法では、現在のフレームと、
現在のフレームが音声音を含んでいるか否かにより例え
ば１個又は２個の前のフレームとから、各周波数成分ｓ
での等式（２４）の抑圧係数Ｇ’（ｓ）の最小値を探索
する。最小利得探索方式は、下記の様に表現できるもの
である：
現在のフレームが音声音を含んでいるか否かにより例え
ば１個又は２個の前のフレームとから、各周波数成分ｓ
での等式（２４）の抑圧係数Ｇ’（ｓ）の最小値を探索
する。最小利得探索方式は、下記の様に表現できるもの
である：
【数１３】 ここでＧ（ｓ，ｎ）は、最小利得探索後のフレームｎで
の周波数ｓでの抑圧係数を表し、Ｖind ’は音声活性検
出器の出力を表す。その計算については後述する。
の周波数ｓでの抑圧係数を表し、Ｖind ’は音声活性検
出器の出力を表す。その計算については後述する。
【００５２】抑圧係数Ｇ’（ｓ）は、ブロック３０（図
３の）での複素ＦＦＴ（ｃｏｍｐｌｅｘ ＦＦＴ）の該
抑圧係数との乗算の前に等式（１２）に従って最小利得
探索法により修正される。最小利得法（ｍｉｎｉｍｕｍ
ｇａｉｎ）は、ブロック１３０で、又はブロック１３
０と１２０との間に挿入される別のブロックで実行され
ることができる。
３の）での複素ＦＦＴ（ｃｏｍｐｌｅｘ ＦＦＴ）の該
抑圧係数との乗算の前に等式（１２）に従って最小利得
探索法により修正される。最小利得法（ｍｉｎｉｍｕｍ
ｇａｉｎ）は、ブロック１３０で、又はブロック１３
０と１２０との間に挿入される別のブロックで実行され
ることができる。
【００５３】その中から抑圧係数の最小値を探し出す前
のフレームの個数は２より多くてもよい。更に、最小値
を取る方法以外の、抑圧係数についての他の種類の非線
形フィルタリング操作（例えば、中央値、最小値と中央
値との何らかの組み合わせ、など）又は線形フィルタリ
ング操作（例えば、平均）を本発明で用いることもでき
る。
のフレームの個数は２より多くてもよい。更に、最小値
を取る方法以外の、抑圧係数についての他の種類の非線
形フィルタリング操作（例えば、中央値、最小値と中央
値との何らかの組み合わせ、など）又は線形フィルタリ
ング操作（例えば、平均）を本発明で用いることもでき
る。
【００５４】上記した方式の算術的複雑さは低い。雑音
抑圧に抑圧係数の下限を導入することにより最大減衰量
を限定しており、また抑圧係数は振幅領域に関連するも
のであって累乗変数（ｐｏｗｅｒ ｖａｒｉａｂｌｅ）
ではなく、従って程良いダイナミックレンジを保有する
ので、これらの係数を効率よく圧縮することができる。
前の数個のフレームの抑圧係数を記憶させなければなら
ないけれども、静的メモリの消費量は少ない。雑音抑圧
結果を滑らかにする上記の方法のメモリ要件は、例えば
以前の幾つかの方式で提案されている、同じ目的のため
に過去のフレームの高分解能パワースペクトルを利用す
る方法と比べて、有利である。
抑圧に抑圧係数の下限を導入することにより最大減衰量
を限定しており、また抑圧係数は振幅領域に関連するも
のであって累乗変数（ｐｏｗｅｒ ｖａｒｉａｂｌｅ）
ではなく、従って程良いダイナミックレンジを保有する
ので、これらの係数を効率よく圧縮することができる。
前の数個のフレームの抑圧係数を記憶させなければなら
ないけれども、静的メモリの消費量は少ない。雑音抑圧
結果を滑らかにする上記の方法のメモリ要件は、例えば
以前の幾つかの方式で提案されている、同じ目的のため
に過去のフレームの高分解能パワースペクトルを利用す
る方法と比べて、有利である。
【００５５】
【表５】 図７に示されているブロックにおいて、パワースペクト
ル推定値Ｓ（ｓ），ｓ＝０，．．，７を用いて音声につ
いての時間平均された平均値（リ）が計算される。時間
平均された平均値（リ）は、音声活性検出器（ｖｏｉｃ
ｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１１０（Ｖ
ＡＤ）が音声を検出したときに、更新される。始めに現
在のフレームの各成分（ヌ）についての平均値がブロッ
ク７１で下記の様に計算され、これに入力として各スペ
クトル成分Ｓ（ｓ）がブロック６０から得られる：
ル推定値Ｓ（ｓ），ｓ＝０，．．，７を用いて音声につ
いての時間平均された平均値（リ）が計算される。時間
平均された平均値（リ）は、音声活性検出器（ｖｏｉｃ
ｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１１０（Ｖ
ＡＤ）が音声を検出したときに、更新される。始めに現
在のフレームの各成分（ヌ）についての平均値がブロッ
ク７１で下記の様に計算され、これに入力として各スペ
クトル成分Ｓ（ｓ）がブロック６０から得られる：
【数１４】
【００５６】時間平均された平均値（リ）は、前のフレ
ームの時に計算された時間平均された平均値が記憶され
ているメモリ７８から得られる前のフレームについての
時間平均された平均値（ル）と、ブロック７１から得ら
れる計算スペクトル平均値（ヌ）と、前もってメモリ７
９ａに記憶されている時定数αとに基づいて、ブロック
７２において（例えば巡回的に）計算される：
ームの時に計算された時間平均された平均値が記憶され
ているメモリ７８から得られる前のフレームについての
時間平均された平均値（ル）と、ブロック７１から得ら
れる計算スペクトル平均値（ヌ）と、前もってメモリ７
９ａに記憶されている時定数αとに基づいて、ブロック
７２において（例えば巡回的に）計算される：
【数１５】 ここでｎはフレームの順序番号であり、αは前記の時定
数であり、その値は０．０〜１．０であり、通常は０．
９と１．０との間である。非常に弱い音声を時間平均さ
れた平均値に含めないために（例えば、文の終わり
で）、この平均値は、現在のフレームについてのスペク
トル成分の平均値が時間平均された平均値に依存する閾
値を上回る場合に限って更新される。この閾値は通常は
時間平均された平均値の四分の一である。前の２つの等
式の計算はデジタル的に実行されるのが好ましい。
数であり、その値は０．０〜１．０であり、通常は０．
９と１．０との間である。非常に弱い音声を時間平均さ
れた平均値に含めないために（例えば、文の終わり
で）、この平均値は、現在のフレームについてのスペク
トル成分の平均値が時間平均された平均値に依存する閾
値を上回る場合に限って更新される。この閾値は通常は
時間平均された平均値の四分の一である。前の２つの等
式の計算はデジタル的に実行されるのが好ましい。
【００５７】同様に、雑音のパワーの時間平均された平
均値（オ）は雑音Ｎ（ｓ），ｓ＝０，．．，７のパワー
スペクトル推定値を用いて計算ブロック７３から得ら
れ、成分平均値（ワ）はそれから次の等式に従って計算
される：
均値（オ）は雑音Ｎ（ｓ），ｓ＝０，．．，７のパワー
スペクトル推定値を用いて計算ブロック７３から得ら
れ、成分平均値（ワ）はそれから次の等式に従って計算
される：
【数１６】
【００５８】ここでβは時定数であって、その値は０．
０〜１．０であり、通常は０．９と１．０との間であ
る。雑音パワーの時間平均された平均値は各フレームで
更新される。雑音スペクトル成分の平均値（ワ）は、ス
ペクトル成分Ｎ（ｓ）に基づいてブロック７６で次のよ
うに計算される：
０〜１．０であり、通常は０．９と１．０との間であ
る。雑音パワーの時間平均された平均値は各フレームで
更新される。雑音スペクトル成分の平均値（ワ）は、ス
ペクトル成分Ｎ（ｓ）に基づいてブロック７６で次のよ
うに計算される：
【数１７】 前のフレームについての雑音パワーの時間平均された平
均値（カ）はメモリ７４から得られるが、それは前のフ
レームの時に該メモリに記憶されたものである。
均値（カ）はメモリ７４から得られるが、それは前のフ
レームの時に該メモリに記憶されたものである。
【００５９】相対雑音レベルηは、ブロック７５におい
て、雑音及び音声の時間平均された平均値のスケーリン
グされ且つ最大値限定された商として計算される：
て、雑音及び音声の時間平均された平均値のスケーリン
グされ且つ最大値限定された商として計算される：
【数１８】 ここでκはスケーリング定数（ｓｃａｌｉｎｇ ｃｏｎ
ｓｔａｎｔ）（代表的な値は４．０）であり、前もって
メモリ７７に記憶されており、ｍａｘ＿ηは相対雑音レ
ベルの最大値であり（通常は１．０）、メモリ７９ｂに
記憶されている。
ｓｔａｎｔ）（代表的な値は４．０）であり、前もって
メモリ７７に記憶されており、ｍａｘ＿ηは相対雑音レ
ベルの最大値であり（通常は１．０）、メモリ７９ｂに
記憶されている。
【００６０】相対雑音レベルηについてのこのパラメー
タから、抑圧量調整に使われる最終補正項が、入力信号
と雑音モデルとの間の距離を表すパラメータＤSNR でそ
れをスケーリングすることによって得られ、このＤSNR
は、後天的信号対雑音比γ（ｓ）を用いて音声活性検出
器１１０で計算され、これはデジタル的計算により次の
式を実現する：
タから、抑圧量調整に使われる最終補正項が、入力信号
と雑音モデルとの間の距離を表すパラメータＤSNR でそ
れをスケーリングすることによって得られ、このＤSNR
は、後天的信号対雑音比γ（ｓ）を用いて音声活性検出
器１１０で計算され、これはデジタル的計算により次の
式を実現する：
【数１９】 ここでｓ＿ｌ及びｓ＿ｈは、含まれている最低周波数成
分及び最高周波数成分の指数の値であり、υS は成分に
ついての重み付け係数であり、これらは前もって決めら
れてメモリに記憶され、このメモリから計算のために読
み出される。通常、全ての後天的信号対雑音推定値成分
ｓ＿ｌ＝０及びｓ＿ｈ＝７が使われ、等しい重みυS ＝
１．０／８．０；ｓ＝０，．．，７がそれらに付けられ
る。
分及び最高周波数成分の指数の値であり、υS は成分に
ついての重み付け係数であり、これらは前もって決めら
れてメモリに記憶され、このメモリから計算のために読
み出される。通常、全ての後天的信号対雑音推定値成分
ｓ＿ｌ＝０及びｓ＿ｈ＝７が使われ、等しい重みυS ＝
１．０／８．０；ｓ＝０，．．，７がそれらに付けられ
る。
【００６１】次に、図１２を参照して音声活性検出器１
１０の実施例について詳しく説明する。音声活性検出器
の実施例は新しいものであって、本発明の雑音抑圧器に
用いるのに特に適しているけれども、この音声活性検出
器を、例えば断続的な接続を制御するため及び音響エコ
ー消去のために音声検出を行う他の種類の雑音抑圧器
に、或いは他の目的のために、用いることも可能であ
る。音声活性検出器における音声の検出は、信号対雑音
比に、又は図２及び図３から分かるようにブロック９０
で計算された種々の周波数帯域での後天的信号対雑音比
に基づいている。この信号対雑音比は、フレームについ
てのパワースペクトル成分Ｓ（ｓ）（ブロック６０から
の）を、暗騒音推定値の対応する成分Ｎ（ｓ）（ブロッ
ク８０からの）で割ることにより、計算される。音声活
性検出器の中の総和器１１１は、種々の周波数帯域から
得られる後天的信号対雑音比の値を合計し、これによ
り、入力信号と雑音モデルとの間のスペクトル距離を表
すパラメータＤSNR が上記の式（１８）に従って得ら
れ、この総和器からの値は比較器１１２において所定の
閾値ｖｔｈと比較される。もし閾値の方が小さければ、
そのフレームは音声を含むと見なされる。この合計を計
算するとき、信号対雑音比が良好であると期待すること
のできる周波数に、より大きな重みを付けるように、重
み付けを行うこともできる。音声活性検出器の出力を変
数Ｖind ’で表すことができるが、その値について下記
の条件が得られる：
１０の実施例について詳しく説明する。音声活性検出器
の実施例は新しいものであって、本発明の雑音抑圧器に
用いるのに特に適しているけれども、この音声活性検出
器を、例えば断続的な接続を制御するため及び音響エコ
ー消去のために音声検出を行う他の種類の雑音抑圧器
に、或いは他の目的のために、用いることも可能であ
る。音声活性検出器における音声の検出は、信号対雑音
比に、又は図２及び図３から分かるようにブロック９０
で計算された種々の周波数帯域での後天的信号対雑音比
に基づいている。この信号対雑音比は、フレームについ
てのパワースペクトル成分Ｓ（ｓ）（ブロック６０から
の）を、暗騒音推定値の対応する成分Ｎ（ｓ）（ブロッ
ク８０からの）で割ることにより、計算される。音声活
性検出器の中の総和器１１１は、種々の周波数帯域から
得られる後天的信号対雑音比の値を合計し、これによ
り、入力信号と雑音モデルとの間のスペクトル距離を表
すパラメータＤSNR が上記の式（１８）に従って得ら
れ、この総和器からの値は比較器１１２において所定の
閾値ｖｔｈと比較される。もし閾値の方が小さければ、
そのフレームは音声を含むと見なされる。この合計を計
算するとき、信号対雑音比が良好であると期待すること
のできる周波数に、より大きな重みを付けるように、重
み付けを行うこともできる。音声活性検出器の出力を変
数Ｖind ’で表すことができるが、その値について下記
の条件が得られる：
【数２０】
【００６２】音声活性検出器１１０は暗騒音スペクトル
推定値Ｎ（ｓ）の更新を制御し、この推定値は上記した
ように音声活性検出器の機能に影響を及ぼすので、もし
暗騒音レベルが急に上昇すると暗騒音スペクトル推定値
Ｎ（ｓ）が低すぎるレベルにとどまる可能性がある。こ
れを防止するために、その中では連続するフレームが音
声を含んでいると考えられる時間（フレームの個数）が
監視される。もしこの連続するフレームの個数が閾値ｍ
ａｘ＿ｓｐｆ（その値は例えば５０である）を上回れ
ば、変数ＳＴcount の値は１にセットされる。変数ＳＴ
count は、Ｖind’が値０となったときに０にリセット
される。
推定値Ｎ（ｓ）の更新を制御し、この推定値は上記した
ように音声活性検出器の機能に影響を及ぼすので、もし
暗騒音レベルが急に上昇すると暗騒音スペクトル推定値
Ｎ（ｓ）が低すぎるレベルにとどまる可能性がある。こ
れを防止するために、その中では連続するフレームが音
声を含んでいると考えられる時間（フレームの個数）が
監視される。もしこの連続するフレームの個数が閾値ｍ
ａｘ＿ｓｐｆ（その値は例えば５０である）を上回れ
ば、変数ＳＴcount の値は１にセットされる。変数ＳＴ
count は、Ｖind’が値０となったときに０にリセット
される。
【００６３】しかし、連続するフレームのエネルギーの
変化が信号が安定していないことをブロック８０に示す
ならば、連続するフレームのためのカウンタ（この図に
は示されていないけれども図１０にはブロック８２とし
て含まれており、ここに変数ＳＴcount の値も記憶され
る）の値は増やされない。定常度を表すパラメータＳＴ
ind がブロック１００で計算される。もしエネルギーの
変化が充分に大きければ、該カウンタはリセットされ
る。これらのことの目的は、音声時に暗騒音スペクトル
推定値が更新されないことを保証することである。ま
た、当該フレームのパワースペクトル成分が暗騒音スペ
クトル推定値Ｎ（ｓ）の対応する成分より小さいときに
は常に各周波数帯域で暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）
が小さくされる。これにより、誤った更新がなされた後
に暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）が確実に急速に正し
いレベルに戻ることになる。
変化が信号が安定していないことをブロック８０に示す
ならば、連続するフレームのためのカウンタ（この図に
は示されていないけれども図１０にはブロック８２とし
て含まれており、ここに変数ＳＴcount の値も記憶され
る）の値は増やされない。定常度を表すパラメータＳＴ
ind がブロック１００で計算される。もしエネルギーの
変化が充分に大きければ、該カウンタはリセットされ
る。これらのことの目的は、音声時に暗騒音スペクトル
推定値が更新されないことを保証することである。ま
た、当該フレームのパワースペクトル成分が暗騒音スペ
クトル推定値Ｎ（ｓ）の対応する成分より小さいときに
は常に各周波数帯域で暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）
が小さくされる。これにより、誤った更新がなされた後
に暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）が確実に急速に正し
いレベルに戻ることになる。
【００６４】定常度についての条件を、後記の式（２
７）で見ることができる。項目ａ）は信号が安定した状
況に対応し、このときは連続する音声フレームのカウン
タの値が増やされる。項目ｂ）は非安定状態に対応し、
このときは該カウンタはリセットされ、項目ｃ）は該カ
ウンタの値が変えられない状態に対応する。
７）で見ることができる。項目ａ）は信号が安定した状
況に対応し、このときは連続する音声フレームのカウン
タの値が増やされる。項目ｂ）は非安定状態に対応し、
このときは該カウンタはリセットされ、項目ｃ）は該カ
ウンタの値が変えられない状態に対応する。
【００６５】また、本発明では、相対雑音レベルη（こ
れはブロック７０で計算される）を利用して音声活性検
出器の前記の閾値ｖｔｈを調整することにより、音声活
性検出器１１０及び暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）の
精度が高められる。信号対雑音比が非常に良好である
（即ち相対雑音レベルηが低い）様な環境では、閾値ｖ
ｔｈの値は相対雑音レベルηに基づいて高められる。こ
れにより暗騒音の急速な変化を音声と解釈することが少
なくなる。閾値の適応化は、次の式に従ってブロック１
１３で実行される：
れはブロック７０で計算される）を利用して音声活性検
出器の前記の閾値ｖｔｈを調整することにより、音声活
性検出器１１０及び暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）の
精度が高められる。信号対雑音比が非常に良好である
（即ち相対雑音レベルηが低い）様な環境では、閾値ｖ
ｔｈの値は相対雑音レベルηに基づいて高められる。こ
れにより暗騒音の急速な変化を音声と解釈することが少
なくなる。閾値の適応化は、次の式に従ってブロック１
１３で実行される：
【数２１】 ここでｖｔｈ＿ｆｉｘ、ｖｔｈ＿ｍｉｎ、及びｖｔｈ＿
ｓｌｏｐｅは定数であり、その代表的な値は、例えば、
ｖｔｈ＿ｆｉｘ＝２．５、ｖｔｈ＿ｍｉｎ＝２．０、ｖ
ｔｈ＿ｓｌｏｐｅ＝−８．０である。
ｓｌｏｐｅは定数であり、その代表的な値は、例えば、
ｖｔｈ＿ｆｉｘ＝２．５、ｖｔｈ＿ｍｉｎ＝２．０、ｖ
ｔｈ＿ｓｌｏｐｅ＝−８．０である。
【００６６】
【表６】 音声活性検出器１１０でしばしば生じる問題は、スピー
チ開始時にスピーチが直ぐには検出されず、談話の終わ
りも正しく検出されないということである。これが原因
となって暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）が正しくない
値となり、そのために音声活性検出器の後の結果に影響
が及ぶことになる。遅延を用いて暗騒音推定値を更新す
ることによりこの問題を解消することができる。この場
合、暗騒音推定値Ｎ（ｓ）を更新する前に最後の数個の
フレームの一定の数Ｎ（例えばＮ＝４）のパワースペク
トルＳ1 （ｓ），．．，ＳN （ｓ）が記憶される。もし
最後の２倍の量のフレーム（即ち２Ｎ個のフレーム）の
間に、音声活性検出器１１０が音声を検出しなければ、
暗騒音推定値Ｎ（ｓ）はメモリの中の最も古いパワース
ペクトルＳ1 （ｓ）で更新され、その他の場合には更新
は行われない。これにより、更新時に使われたフレーム
の前のＮ個のフレームと後のＮ個のフレームとが雑音で
あったことが保証される。この方法に伴う問題は、大量
のメモリを、即ちＮ×８個の記憶場所を必要とすること
である。始めに次のＭ個のパワースペクトル（ヨ）の平
均値を計算して記憶場所Ａに記憶させ、その後に次のＭ
個（例えばＭ＝４）のパワースペクトル（タ）の平均値
を記憶場所Ｂに記憶させることにより、メモリの消費を
更に最適化することができる。最後の３Ｍ個のフレーム
の間に音声活性検出器が雑音だけを検出したならば、暗
騒音推定値は記憶場所Ａに記憶されている値で更新され
る。その後に記憶場所Ａはリセットされ、次のＭ個のフ
レームについてのパワースペクトル平均値（レ）が計算
される。これが計算された後、最後の３Ｍ個のフレーム
の間に雑音だけがあったならば暗騒音スペクトル推定値
Ｎ（ｓ）は記憶場所Ｂの値で更新される。このプロセス
がこの様にして続けて行われ、平均値を計算して記憶場
所Ａ及びＢに交互に記憶させてゆく。このようにして、
必要な記憶場所は２×８個だけになる（記憶場所Ａ及び
Ｂは各々８個の値を包含する。）
チ開始時にスピーチが直ぐには検出されず、談話の終わ
りも正しく検出されないということである。これが原因
となって暗騒音スペクトル推定値Ｎ（ｓ）が正しくない
値となり、そのために音声活性検出器の後の結果に影響
が及ぶことになる。遅延を用いて暗騒音推定値を更新す
ることによりこの問題を解消することができる。この場
合、暗騒音推定値Ｎ（ｓ）を更新する前に最後の数個の
フレームの一定の数Ｎ（例えばＮ＝４）のパワースペク
トルＳ1 （ｓ），．．，ＳN （ｓ）が記憶される。もし
最後の２倍の量のフレーム（即ち２Ｎ個のフレーム）の
間に、音声活性検出器１１０が音声を検出しなければ、
暗騒音推定値Ｎ（ｓ）はメモリの中の最も古いパワース
ペクトルＳ1 （ｓ）で更新され、その他の場合には更新
は行われない。これにより、更新時に使われたフレーム
の前のＮ個のフレームと後のＮ個のフレームとが雑音で
あったことが保証される。この方法に伴う問題は、大量
のメモリを、即ちＮ×８個の記憶場所を必要とすること
である。始めに次のＭ個のパワースペクトル（ヨ）の平
均値を計算して記憶場所Ａに記憶させ、その後に次のＭ
個（例えばＭ＝４）のパワースペクトル（タ）の平均値
を記憶場所Ｂに記憶させることにより、メモリの消費を
更に最適化することができる。最後の３Ｍ個のフレーム
の間に音声活性検出器が雑音だけを検出したならば、暗
騒音推定値は記憶場所Ａに記憶されている値で更新され
る。その後に記憶場所Ａはリセットされ、次のＭ個のフ
レームについてのパワースペクトル平均値（レ）が計算
される。これが計算された後、最後の３Ｍ個のフレーム
の間に雑音だけがあったならば暗騒音スペクトル推定値
Ｎ（ｓ）は記憶場所Ｂの値で更新される。このプロセス
がこの様にして続けて行われ、平均値を計算して記憶場
所Ａ及びＢに交互に記憶させてゆく。このようにして、
必要な記憶場所は２×８個だけになる（記憶場所Ａ及び
Ｂは各々８個の値を包含する。）
【００６７】音声バースト後でも、音声活性検出器が雑
音だけを検出してもＮ個のフレーム（例えばＮ＝１）
（このときは「ホールド時間」と呼ばれる）の間の音声
を意味する決定を音声活性検出器から強制的に出させる
ようにして音声活性検出器１１０を強化することもでき
る。これにより、音声がゆっくりと静かになりつつある
ときに音声の終わりが雑音と解されることがあり得るの
で、作用が向上する。
音だけを検出してもＮ個のフレーム（例えばＮ＝１）
（このときは「ホールド時間」と呼ばれる）の間の音声
を意味する決定を音声活性検出器から強制的に出させる
ようにして音声活性検出器１１０を強化することもでき
る。これにより、音声がゆっくりと静かになりつつある
ときに音声の終わりが雑音と解されることがあり得るの
で、作用が向上する。
【００６８】前記ホールド時間を相対雑音レベルηに適
応的に依存させることができる。その場合、暗騒音が強
いとき、静かなときと比べてホールド時間はゆっくりと
長くされる。このホールド作用を次のように実現するこ
とができる。即ち、ホールド時間ｎに値０，１，．．，
Ｎが与えられ、相対雑音レベルの閾値η0 ，
η1 ，．．．．，ηN-1 ；ηK ＜ηK+1 ，が計算され、
その値はホールド時間に対応すると見なされ得るもので
ある。実時間でホールド時間は相対雑音レベルの瞬時値
を閾値と比較することにより選択される。例えば、次の
通りである（Ｎ＝１，η0＝０．０１）：
応的に依存させることができる。その場合、暗騒音が強
いとき、静かなときと比べてホールド時間はゆっくりと
長くされる。このホールド作用を次のように実現するこ
とができる。即ち、ホールド時間ｎに値０，１，．．，
Ｎが与えられ、相対雑音レベルの閾値η0 ，
η1 ，．．．．，ηN-1 ；ηK ＜ηK+1 ，が計算され、
その値はホールド時間に対応すると見なされ得るもので
ある。実時間でホールド時間は相対雑音レベルの瞬時値
を閾値と比較することにより選択される。例えば、次の
通りである（Ｎ＝１，η0＝０．０１）：
【数２２】
【００６９】このホールド時間を含むＶＡＤ決定はＶ
ind で表される。
ind で表される。
【００７０】ホールド作用を、図１２に示されているよ
うに音声活性検出器の出力側に置かれる遅延ブロック１
１４を用いて好ましく実現することができる。特許ＵＳ
４，８１１，４０４は、暗騒音スペクトル推定値を更新
する方法を開示しており、この方法では、暗騒音スペク
トル推定値の前回の更新の時から一定の時間が経過する
と自動的に新たに更新が行われる。本発明では暗騒音ス
ペクトル推定値の更新は、一定の間隔では行わず、上記
したように音声活性検出器の検出結果に応じて行う。暗
騒音スペクトル推定値が計算された後、音声活性検出器
が現在のフレームの前にも後にも音声を検出していない
ときに限って暗騒音スペクトル推定値の更新が行われ
る。この処理手順により、可能な限り正しい値を暗騒音
スペクトル推定値に与えることができる。特にこの特徴
と、前記の他の特徴（例えば、音声があるか無いかを判
定する基礎となる閾値の値ｖｔｈを、音声及び雑音の両
方のレベルを考慮に入れた相対雑音レベルに基づいて調
節するという特徴など）は、暗騒音スペクトル推定値の
精度と音声活性検出器の動作との双方を本質的に向上さ
せる。
うに音声活性検出器の出力側に置かれる遅延ブロック１
１４を用いて好ましく実現することができる。特許ＵＳ
４，８１１，４０４は、暗騒音スペクトル推定値を更新
する方法を開示しており、この方法では、暗騒音スペク
トル推定値の前回の更新の時から一定の時間が経過する
と自動的に新たに更新が行われる。本発明では暗騒音ス
ペクトル推定値の更新は、一定の間隔では行わず、上記
したように音声活性検出器の検出結果に応じて行う。暗
騒音スペクトル推定値が計算された後、音声活性検出器
が現在のフレームの前にも後にも音声を検出していない
ときに限って暗騒音スペクトル推定値の更新が行われ
る。この処理手順により、可能な限り正しい値を暗騒音
スペクトル推定値に与えることができる。特にこの特徴
と、前記の他の特徴（例えば、音声があるか無いかを判
定する基礎となる閾値の値ｖｔｈを、音声及び雑音の両
方のレベルを考慮に入れた相対雑音レベルに基づいて調
節するという特徴など）は、暗騒音スペクトル推定値の
精度と音声活性検出器の動作との双方を本質的に向上さ
せる。
【００７１】次に、抑圧係数Ｇ’（ｓ）の計算方法を図
８を参照して説明する。相対雑音レベルについてのパラ
メータηにスペクトル距離についてのパラメータＤSNR
を乗じ、その積をメモリ１３２に記憶されているスケー
リング定数（ｓｃａｌｉｎｇｃｏｎｓｔａｎｔ）ρでス
ケーリングし、その積の最大値を制限することによっ
て、抑圧係数の計算を制御するための補正項φがブロッ
ク１３１から得られる：
８を参照して説明する。相対雑音レベルについてのパラ
メータηにスペクトル距離についてのパラメータＤSNR
を乗じ、その積をメモリ１３２に記憶されているスケー
リング定数（ｓｃａｌｉｎｇｃｏｎｓｔａｎｔ）ρでス
ケーリングし、その積の最大値を制限することによっ
て、抑圧係数の計算を制御するための補正項φがブロッ
ク１３１から得られる：
【数２３】 ここでρ＝スケーリング定数（ｓｃａｌｉｎｇ ｃｏｎ
ｓｔａｎｔ）（代表的な値は８．０）、ｍａｘ＿φは補
正項の最大値（代表的な値は１．０）であり、これは前
もってメモリ１３５に記憶されている。
ｓｔａｎｔ）（代表的な値は８．０）、ｍａｘ＿φは補
正項の最大値（代表的な値は１．０）であり、これは前
もってメモリ１３５に記憶されている。
【００７２】抑圧係数（ソ）（ｓ＝０，．．．，７）の
計算の調整は次のようにして行われる。即ち、式（９）
に従って計算ブロック１４０から得られる先天的信号対
雑音比（ツ）の値を、先ずブロック１３１で計算された
補正項φを使って、ブロック１３３での計算により次の
ように変換する：
計算の調整は次のようにして行われる。即ち、式（９）
に従って計算ブロック１４０から得られる先天的信号対
雑音比（ツ）の値を、先ずブロック１３１で計算された
補正項φを使って、ブロック１３３での計算により次の
ように変換する：
【数２４】 そして抑圧係数（ソ）はブロック１３４で式（１１）か
ら更に計算される。
ら更に計算される。
【００７３】信号が最早音声を含んでいないことを音声
活性検出器１１０が検出すると、適当な時定数を用いて
信号が更に抑圧される。音声活性検出器１１０は、音声
表示出力Ｖind ’を出すことによって、信号が音声を含
んでいるか否かを示し、この出力は例えば１ビットであ
り、その値は、もし音声がなければ０であり、信号が音
声を含んでいるならば１である。追加の抑圧は、動き検
出器（ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１００で
計算される信号安定度指示子ＳＴind に基づいて更に調
整される。この方法により、音声活性検出器１１０が暗
騒音と解釈する可能性のある静かな音声シーケンスを抑
圧することが防止される。
活性検出器１１０が検出すると、適当な時定数を用いて
信号が更に抑圧される。音声活性検出器１１０は、音声
表示出力Ｖind ’を出すことによって、信号が音声を含
んでいるか否かを示し、この出力は例えば１ビットであ
り、その値は、もし音声がなければ０であり、信号が音
声を含んでいるならば１である。追加の抑圧は、動き検
出器（ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）１００で
計算される信号安定度指示子ＳＴind に基づいて更に調
整される。この方法により、音声活性検出器１１０が暗
騒音と解釈する可能性のある静かな音声シーケンスを抑
圧することが防止される。
【００７４】追加の抑圧は、抑圧係数Ｇ’（ｓ）を計算
する計算ブロック１３８で実行される。音声の開始時
に、適当な時定数を用いて追加の抑圧が解除される。音
声活性検出器１１０により、音声活性の終了後に、音声
を含まない或る数（その数は予め決められた定数（ハン
グオーバー期間(hangover period) である）のフレーム
が検出されたときに、追加の抑圧が開始される。関係期
間（ハングオーバー期間）に含まれるフレームの数は分
かっているので、フレームの数を数えるカウンタＣＴを
用いてその期間の終了を検出することができる。
する計算ブロック１３８で実行される。音声の開始時
に、適当な時定数を用いて追加の抑圧が解除される。音
声活性検出器１１０により、音声活性の終了後に、音声
を含まない或る数（その数は予め決められた定数（ハン
グオーバー期間(hangover period) である）のフレーム
が検出されたときに、追加の抑圧が開始される。関係期
間（ハングオーバー期間）に含まれるフレームの数は分
かっているので、フレームの数を数えるカウンタＣＴを
用いてその期間の終了を検出することができる。
【００７５】追加の抑圧を含む抑圧係数Ｇ’（ｓ）は、
前もってブロック１３４で計算された抑圧値（ソ）とブ
ロック１３７で計算される追加の抑圧係数σとに基づい
てブロック１３８で次の式に従って計算される：
前もってブロック１３４で計算された抑圧値（ソ）とブ
ロック１３７で計算される追加の抑圧係数σとに基づい
てブロック１３８で次の式に従って計算される：
【数２５】 ここでσは追加の抑圧係数であり、その値は、安定度指
示子ＳＴind に基づいてブロック１３６で決定される差
項δ（ｎ）の値と、前のフレームの時に抑圧係数が格納
されたメモリ１３９ａから得られる前のフレームについ
ての追加の抑圧係数σ（ｎ−１）の値と、前もってメモ
リ１３９ｂに記憶されている抑圧係数の最小値ｍｉｎ＿
σとを用いてブロック１３７で計算される。最初は追加
の抑圧係数はσ＝１（追加の抑圧は無し）であり、その
値は、音声活性検出器１１０が音声を含まないフレーム
を検出したときに指示子Ｖind ’に基づいて次のように
調整される：
示子ＳＴind に基づいてブロック１３６で決定される差
項δ（ｎ）の値と、前のフレームの時に抑圧係数が格納
されたメモリ１３９ａから得られる前のフレームについ
ての追加の抑圧係数σ（ｎ−１）の値と、前もってメモ
リ１３９ｂに記憶されている抑圧係数の最小値ｍｉｎ＿
σとを用いてブロック１３７で計算される。最初は追加
の抑圧係数はσ＝１（追加の抑圧は無し）であり、その
値は、音声活性検出器１１０が音声を含まないフレーム
を検出したときに指示子Ｖind ’に基づいて次のように
調整される：
【数２６】 ここでｎ＝フレームの順序番号であり、ｎ0 ＝追加の抑
圧に先立つ期間に属する最後のフレームの順序番号の値
である。追加の抑圧係数σの最小値は、最高の最終抑圧
量を決定するｍｉｎ＿σにより限定される最小値である
（代表的な値は０．５．．．１．０）。差項δ（ｎ）の
値は信号の安定度に依存する。安定度を決定するため
に、前のフレームと現在のフレームとの間で信号のパワ
ースペクトル平均値（ネ）の変化を比較する。差項δ
（ｎ）の値はブロック１３６で次のように決定される：
圧に先立つ期間に属する最後のフレームの順序番号の値
である。追加の抑圧係数σの最小値は、最高の最終抑圧
量を決定するｍｉｎ＿σにより限定される最小値である
（代表的な値は０．５．．．１．０）。差項δ（ｎ）の
値は信号の安定度に依存する。安定度を決定するため
に、前のフレームと現在のフレームとの間で信号のパワ
ースペクトル平均値（ネ）の変化を比較する。差項δ
（ｎ）の値はブロック１３６で次のように決定される：
【数２７】 ここで差項の値は、安定度指示子ＳＴind に基づいて決
定される条件ａ）、ｂ）及びｃ）に従ってこの様に決定
される。条件ａ）、ｂ）及びｃ）の比較はブロック１０
０で実行され、出力として得られる安定度指示子ＳＴ
ind は、ブロック１３６に対して、条件ａ）、ｂ）及び
ｃ）のうちのどれが満たされるかを知らせ、ブロック１
００は次の比較を実行する：
定される条件ａ）、ｂ）及びｃ）に従ってこの様に決定
される。条件ａ）、ｂ）及びｃ）の比較はブロック１０
０で実行され、出力として得られる安定度指示子ＳＴ
ind は、ブロック１３６に対して、条件ａ）、ｂ）及び
ｃ）のうちのどれが満たされるかを知らせ、ブロック１
００は次の比較を実行する：
【数２８】
【００７６】定数ｔｈ＿ｓ及びｔｈ＿ｎは１より大き
い。代表的な値は、例えば、ｔｈ＿ｓ＝６．０／５．０
で、ｔｈ＿ｎ＝２．０、又は例えばｔｈ＿ｓ＝３．０／
２．０で、ｔｈ＿ｎ＝８．０である。各差項δｓ、δｎ
及びδｍの値は、たとえ安定度指示子ＳＴind の値が非
常に頻繁に変化しても連続するフレーム間での追加の抑
圧量の差が騒がしく聞こえることのない様に、選択され
る。
い。代表的な値は、例えば、ｔｈ＿ｓ＝６．０／５．０
で、ｔｈ＿ｎ＝２．０、又は例えばｔｈ＿ｓ＝３．０／
２．０で、ｔｈ＿ｎ＝８．０である。各差項δｓ、δｎ
及びδｍの値は、たとえ安定度指示子ＳＴind の値が非
常に頻繁に変化しても連続するフレーム間での追加の抑
圧量の差が騒がしく聞こえることのない様に、選択され
る。
【数２９】
【００７７】音声活性検出器１１０が音声を再び検出す
ると、追加の抑圧は、追加の抑圧係数σをブロック１３
７で次の様に計算することにより除去される：
ると、追加の抑圧は、追加の抑圧係数σをブロック１３
７で次の様に計算することにより除去される：
【数３０】 ここでｎ1 ＝雑音シーケンス後の第１フレームの順序番
号であり、δγは正の定数で、その絶対値は、前もって
例えばメモリ１３９ｂなどのメモリに記憶された、追加
の抑圧（代表的な値は例えば(1.0-min＿σ)/4.0)を調整
する上記の差項の絶対値より一般に相当大きい。図８に
示されている各ブロックの機能は好ましくはデジタル的
に実現される。ブロック１３０で実行されるべき、各等
式の計算動作をデジタル的に実行することは、当業者に
とってよく知られている。
号であり、δγは正の定数で、その絶対値は、前もって
例えばメモリ１３９ｂなどのメモリに記憶された、追加
の抑圧（代表的な値は例えば(1.0-min＿σ)/4.0)を調整
する上記の差項の絶対値より一般に相当大きい。図８に
示されている各ブロックの機能は好ましくはデジタル的
に実現される。ブロック１３０で実行されるべき、各等
式の計算動作をデジタル的に実行することは、当業者に
とってよく知られている。
【００７８】抑圧値計算ブロック１３０から得られた８
個の抑圧値Ｇ（ｓ）は、処理される周波数範囲の外側の
周波数（０−６２．５Ｈｚ及び３５００Ｈｚ−４０００
Ｈｚ）に対応する抑圧値が、隣接する処理される周波数
帯域についての抑圧値に等しくセットされることとなる
ように、補間器１２０において補間されて６５個のサン
プルとされる。補間器１２０もデジタル的に実現される
のが好ましい。
個の抑圧値Ｇ（ｓ）は、処理される周波数範囲の外側の
周波数（０−６２．５Ｈｚ及び３５００Ｈｚ−４０００
Ｈｚ）に対応する抑圧値が、隣接する処理される周波数
帯域についての抑圧値に等しくセットされることとなる
ように、補間器１２０において補間されて６５個のサン
プルとされる。補間器１２０もデジタル的に実現される
のが好ましい。
【００７９】掛け算器３０において、ＦＦＴブロック２
０により作られた対をなす実数成分Ｘr （ｆ）及び虚数
部分Ｘi （ｆ）に補間器１２０から得られた抑圧値が乗
算され、ここでＦＦＴブロックからの８個の連続するサ
ンプルＸ（ｆ）に実際上常に同じ抑圧値Ｇ（ｓ）が乗算
され、前記の式（６）に従って各サンプルが掛け算器３
０の出力として得られる。
０により作られた対をなす実数成分Ｘr （ｆ）及び虚数
部分Ｘi （ｆ）に補間器１２０から得られた抑圧値が乗
算され、ここでＦＦＴブロックからの８個の連続するサ
ンプルＸ（ｆ）に実際上常に同じ抑圧値Ｇ（ｓ）が乗算
され、前記の式（６）に従って各サンプルが掛け算器３
０の出力として得られる。
【００８０】ここで各サンプルＹ（ｆ），ｆ＝
０，．．，６４が得られ、これから実逆高速フーリエ変
換がＩＦＦＴブロック４０で計算され、ここでその出力
として時間領域サンプルｙ（ｎ），ｎ＝０，．．，１２
７が得られ、このサンプルでは雑音が抑圧されている。
雑音が既に抑圧されている各サンプルｙ（ｎ）は、ＦＦ
Ｔブロックに入力される各サンプルｘ（ｎ）に対応す
る。
０，．．，６４が得られ、これから実逆高速フーリエ変
換がＩＦＦＴブロック４０で計算され、ここでその出力
として時間領域サンプルｙ（ｎ），ｎ＝０，．．，１２
７が得られ、このサンプルでは雑音が抑圧されている。
雑音が既に抑圧されている各サンプルｙ（ｎ）は、ＦＦ
Ｔブロックに入力される各サンプルｘ（ｎ）に対応す
る。
【００８１】それらのサンプルｙ（ｎ）の中から８０個
のサンプルが選択ブロック１６０で選択されて送信され
るべく出力される。それらのサンプルはｙ（ｎ）；ｎ＝
８，．．，８７であり、それらに対応するｘ（ｎ）の値
には窓のストリップが乗算されていないので、それらを
直接出力側に送ることができる。この場合、出力側に８
０個のサンプルが得られるが、それらのサンプルは、窓
掛けブロック１０に入力信号として読み込まれる各サン
プルに対応するサンプルである。ここで説明した実施例
では各サンプルは８番目のサンプルから出力側へ選択さ
れるけれども、現在のフレームに対応する各サンプルは
１６番目のサンプルからはじめて始まるので（始めの１
６個は前のフレームからメモリに記憶されたサンプルで
ある）、信号に８サンプルの遅延即ち１ｍｓの遅延が生
じる。もし最初に、もっと多数の（例えば１１２個の）
サンプルを読み出していれば（１１２＋前のフレームの
１６サンプル＝１２８）、０を信号に付け加える必要は
なく、その結果として前記の１１２個のサンプルが直接
出力側から得られることになる。しかし、今は一度に８
０個のサンプルを出力側から得たいので、２個の連続す
るフレームに対する計算の後に１６０個のサンプルが得
られ、これは現在（例えばＧＳＭ移動電話などで）使用
されている殆どの音声コーデックが利用しているサンプ
ルに等しい。これにより、上記の１ｍｓを除いて、如何
なる遅延も生じさせることなく雑音抑圧と音声符号化と
を効果的に組み合わせることができる。比較のために、
次の様に言うことができる、即ち、現在の技術水準では
遅延は通常は窓（ｗｉｎｄｏｗ）の長さの半分であり、
従って本書に開示した例示的解決策による窓（ｗｉｎｄ
ｏｗ）を使用するときは（この窓の長さは９６フレーム
である）、遅延は４８サンプル即ち６ｍｓとなり、この
遅延は本発明の解決策で達成される遅延の６倍の長さで
ある。
のサンプルが選択ブロック１６０で選択されて送信され
るべく出力される。それらのサンプルはｙ（ｎ）；ｎ＝
８，．．，８７であり、それらに対応するｘ（ｎ）の値
には窓のストリップが乗算されていないので、それらを
直接出力側に送ることができる。この場合、出力側に８
０個のサンプルが得られるが、それらのサンプルは、窓
掛けブロック１０に入力信号として読み込まれる各サン
プルに対応するサンプルである。ここで説明した実施例
では各サンプルは８番目のサンプルから出力側へ選択さ
れるけれども、現在のフレームに対応する各サンプルは
１６番目のサンプルからはじめて始まるので（始めの１
６個は前のフレームからメモリに記憶されたサンプルで
ある）、信号に８サンプルの遅延即ち１ｍｓの遅延が生
じる。もし最初に、もっと多数の（例えば１１２個の）
サンプルを読み出していれば（１１２＋前のフレームの
１６サンプル＝１２８）、０を信号に付け加える必要は
なく、その結果として前記の１１２個のサンプルが直接
出力側から得られることになる。しかし、今は一度に８
０個のサンプルを出力側から得たいので、２個の連続す
るフレームに対する計算の後に１６０個のサンプルが得
られ、これは現在（例えばＧＳＭ移動電話などで）使用
されている殆どの音声コーデックが利用しているサンプ
ルに等しい。これにより、上記の１ｍｓを除いて、如何
なる遅延も生じさせることなく雑音抑圧と音声符号化と
を効果的に組み合わせることができる。比較のために、
次の様に言うことができる、即ち、現在の技術水準では
遅延は通常は窓（ｗｉｎｄｏｗ）の長さの半分であり、
従って本書に開示した例示的解決策による窓（ｗｉｎｄ
ｏｗ）を使用するときは（この窓の長さは９６フレーム
である）、遅延は４８サンプル即ち６ｍｓとなり、この
遅延は本発明の解決策で達成される遅延の６倍の長さで
ある。
【００８２】雑音抑圧のための本発明の方法と装置とは
移動局又は移動通信システムに用いるのに特に適してい
て、特別のアーキテクチャ（ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、デジ
タル／アナログ）に限定されるものではない。図１３は
本発明の移動局を示し、これに本発明の雑音抑圧方法が
使用されている。マイクロホン１から到来する、送信さ
れるべき音声信号は、Ａ／Ｄ変換器２でサンプリングさ
れ、本発明の雑音抑圧器３で雑音抑圧され、音声符号器
４で音声符号化され、その後に、例えばチャネル符号
化、インタリーブなどの従来公知の基本周波数信号処理
がブロック５で実行される。この後、信号は無線周波数
に変換され、送信器６により複式フィルターＤＰＬＸ及
びアンテナＡＮＴを通して送信される。受信された音声
に対して受信部７の公知の動作が受信時に実行され、ス
ピーカー８を通して再生される。
移動局又は移動通信システムに用いるのに特に適してい
て、特別のアーキテクチャ（ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、デジ
タル／アナログ）に限定されるものではない。図１３は
本発明の移動局を示し、これに本発明の雑音抑圧方法が
使用されている。マイクロホン１から到来する、送信さ
れるべき音声信号は、Ａ／Ｄ変換器２でサンプリングさ
れ、本発明の雑音抑圧器３で雑音抑圧され、音声符号器
４で音声符号化され、その後に、例えばチャネル符号
化、インタリーブなどの従来公知の基本周波数信号処理
がブロック５で実行される。この後、信号は無線周波数
に変換され、送信器６により複式フィルターＤＰＬＸ及
びアンテナＡＮＴを通して送信される。受信された音声
に対して受信部７の公知の動作が受信時に実行され、ス
ピーカー８を通して再生される。
【００８３】本発明の方法及び装置の実施態様及び実施
例をここに開示した。本発明は、ここに開示した実施例
の細目に限定されるものではなく、本発明の特徴から逸
脱せずに他の形でも本発明を実施し得ることは当業者に
は明かである。ここに開示した実施例は単なる例に過ぎ
ないと見なされるべきであり、発明を限定するものと解
されるべきではない。従って、本発明を実施し利用する
可能性は、特許請求の範囲に規定された種々の請求項の
みにより限定される。該請求項で規定される発明を実施
するための、均等実施態様を含む種々の選択肢が本発明
の範囲に含まれる。
例をここに開示した。本発明は、ここに開示した実施例
の細目に限定されるものではなく、本発明の特徴から逸
脱せずに他の形でも本発明を実施し得ることは当業者に
は明かである。ここに開示した実施例は単なる例に過ぎ
ないと見なされるべきであり、発明を限定するものと解
されるべきではない。従って、本発明を実施し利用する
可能性は、特許請求の範囲に規定された種々の請求項の
みにより限定される。該請求項で規定される発明を実施
するための、均等実施態様を含む種々の選択肢が本発明
の範囲に含まれる。
【図１】音声信号中の雑音を抑圧するための本発明の装
置の基本的機能に関するブロック図である。
置の基本的機能に関するブロック図である。
【図２】本発明による雑音抑圧器（ｎｏｉｓｅ ｓｕｐ
ｐｒｅｓｓｏｒ）の一層詳しいブロック図（その１）で
ある。
ｐｒｅｓｓｏｒ）の一層詳しいブロック図（その１）で
ある。
【図３】本発明による雑音抑圧器の一層詳しいブロック
図（その２）である。
図（その２）である。
【図４】窓掛けブロック（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ ｂｌｏ
ｃｋ）の実施態様をブロック図の形で示す図である。
ｃｋ）の実施態様をブロック図の形で示す図である。
【図５】平方ブロック（ｓｑｕａｒｉｎｇ ｂｌｏｃ
ｋ）の実施態様を示す図である。
ｋ）の実施態様を示す図である。
【図６】スペクトル再結合ブロック（ｓｐｅｃｔｒａｌ
ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｂｌｏｃｋ）の実施態様
を示す図である。
ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｂｌｏｃｋ）の実施態様
を示す図である。
【図７】相対雑音レベル（ｒｅｌａｔｉｖｅ ｎｏｉｓ
ｅ ｌｅｖｅｌ）を計算するためのブロックの実施態様
を示す図である。
ｅ ｌｅｖｅｌ）を計算するためのブロックの実施態様
を示す図である。
【図８】抑圧係数（ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｅｆ
ｆｉｃｉｅｎｔｓ）を計算するためのブロックの実施態
様を示す図である。
ｆｉｃｉｅｎｔｓ）を計算するためのブロックの実施態
様を示す図である。
【図９】信号対雑音比を計算するための構成を示す図で
ある。
ある。
【図１０】暗騒音モデル（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｎｏ
ｉｓｅ ｍｏｄｅｌ）を計算するための構成を示す図で
ある。
ｉｓｅ ｍｏｄｅｌ）を計算するための構成を示す図で
ある。
【図１１】本発明による窓掛け（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）
における連続する音声信号フレームを示す図である。
における連続する音声信号フレームを示す図である。
【図１２】音声活性検出器（ｖｏｉｃｅ ａｃｔｉｖｉ
ｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）の実施態様をブロック図の形
で示す図である。
ｔｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒ）の実施態様をブロック図の形
で示す図である。
【図１３】本発明による移動局をブロック図の形で示す
図である。
図である。
１…マイクロホン １０…窓掛けブロック ２０…ＦＦＴブロック ３０…掛け算器 ４０…ＩＦＦＴブロック ５０…スペクトル形成ブロック ６０…計算ブロック １３０…計算ブロック １９０…推定ブロック ２００…計算ブロック Ｇ（ｓ）…抑圧係数
フロントページの続き (72)発明者 ユーハ ヘッキネン フィンランド国，エフイーエン−33710 タームペーレ，ルコンメーエンカツ 20ベ ー11 (72)発明者 エルッキ パージャネン フィンランド国，エフイーエン−33540 タームペーレ，サルビーヤーコンカツ 16 アー20 (72)発明者 ビレ−ベイコ マッティラ フィンランド国，エフイーエン−33500 タームペーレ，イルマリンカツ 39ベー18
Claims (13)
- 【請求項１】 音声信号中の雑音を抑圧するための雑音
抑圧器であって、該抑圧器は、前記音声信号を所定の第
１の周波数範囲を表す第１の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）に
分割するための手段（２０，５０）と、決定された抑圧
係数（Ｇ）に基づいてサブ信号（Ｘ，Ｐ）中の雑音を抑
圧するための抑圧手段（３０）とをそなえ、更に、第２
の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）を再結合させて、前記の第１
の周波数範囲より広い所定の第２の周波数範囲を表す計
算信号（Ｓ）とするための再結合手段（６０）と、該計
算信号（Ｓ）に含まれている雑音に基づいて該計算信号
についての抑圧係数（Ｇ）を決定するための決定手段
（２００）とをそなえており、該抑圧手段（３０）は、
再結合されて該計算信号（Ｓ）とされた該サブ信号
（Ｘ，Ｐ）を、該計算信号（Ｓ）に基づいて決定された
前記抑圧係数（Ｇ）で抑圧するようにされていることを
特徴とする雑音抑圧器。 - 【請求項２】 音声信号を前記サブ信号を表す各スペク
トル成分（Ｘ，Ｐ）に分割するためのスペクトル形成手
段（２０，５０）をそなえる、請求項１に記載の雑音抑
圧器。 - 【請求項３】 前記雑音抑圧器は、該音声信号をサンプ
リングして時間領域の各サンプルとするためのサンプリ
ング手段（２）と、各サンプル同士を組み立ててフレー
ムとするための窓掛け手段（１０）と、前記フレームの
周波数領域成分（Ｘ）を形成するための処理手段（２
０）とをそなえ、該スペクトル形成手段（２０，５０）
は、該周波数領域成分（Ｘ）から前記スペクトル成分
（Ｘ，Ｐ）を形成するようにされており、該再結合手段
（６０）は、該第２の量のスペクトル成分（Ｘ，Ｐ）を
再結合させて、前記計算信号（Ｓ）を表す計算スペクト
ル成分（Ｓ）とするようにされており、前記決定手段
（２００）は、前記計算スペクトル成分（Ｓ）に含まれ
る雑音に基づいて前記計算スペクトル成分（Ｓ）につい
ての抑圧係数（Ｇ）を計算するための計算手段（１９
０，１３０）をそなえており、該抑圧手段（３０）は、
雑音抑圧された周波数領域成分（Ｙ）を形成するため
に、再結合されて計算スペクトル成分（Ｓ）とされてい
る、該スペクトル成分（Ｐ）に対応する該周波数領域成
分（Ｘ）に前記抑圧係数（Ｇ）を乗算するための掛け算
器をそなえ、該抑圧器は、前記の雑音抑圧された周波数
領域成分（Ｙ）を時間領域信号（ｙ）に変換して、それ
を雑音抑圧された出力信号として出力するための手段を
そなえる、請求項１に記載の雑音抑圧器。 - 【請求項４】 前記計算手段（１９０）は、該入力信号
に含まれている雑音成分及び音声成分の平均レベル
（イ）を決定するための手段（７０）と、前記の雑音レ
ベル及び音声レベル（イ）に基づいて前記計算スペクト
ル成分（Ｓ）についての抑圧係数（Ｇ）を計算するため
の手段（１３０）とをそなえる、請求項３に記載の雑音
抑圧器。 【表１】 - 【請求項５】 前記雑音抑圧器の出力信号は音声コーデ
ックに供給されて音声符号化されるようになっており、
前記出力信号のサンプルの量は音声フレーム中のサンプ
ルの数の均等商である、請求項３に記載の雑音抑圧器。 - 【請求項６】 前記周波数領域成分（Ｘ）を形成するた
めの前記処理手段（２０）は所定のスペクトル長を有
し、前記窓掛け手段（１０）は、各サンプルに所定の窓
を乗算するための掛け算手段（１１）と、フレームを形
成するために、その乗算された各サンプルに各サンプル
を付加するためのサンプル作成手段（１２）とをそなえ
ており、該フレームの長さは前記スペクトル長に等しく
されている、請求項３に記載の雑音抑圧器。 - 【請求項７】 音声信号中の音声と各ポーズとを検出し
て、該音声信号における音声の発生に応じて抑圧を調整
するために、該抑圧係数を計算するための前記手段（１
３０）に検出結果を与える音声活性検出器（１１０）を
そなえる、請求項４に記載の雑音抑圧器。 - 【請求項８】 前記抑圧係数計算手段（１３０）は、現
在のフレームに基づく値と過去のフレームに基づく値だ
け、現在のフレームについての抑圧係数（Ｇ）を更に修
正するようにされている、請求項４に記載の雑音抑圧
器。 - 【請求項９】 音声検出判定を行うために該検出器に入
力された信号を所定の閾値と比較するための手段（１１
２）と、該雑音成分及び該音声成分の平均レベル（ロ）
に基づいて前記閾値を調整するための手段（１１３）と
をそなえている、請求項７に記載の雑音抑圧器。 【表２】 - 【請求項１０】 前記雑音のレベルを推定して前記レベ
ルの値を記憶するための雑音推定手段（８０）をそな
え、各々の分析された音声信号の時に、各々の検出され
た音声信号の前後の所定の時間内に該音声活性検出器
（１１０）が音声を検出しなかった場合に限って雑音推
定値が更新される、請求項７に記載の雑音抑圧器。 - 【請求項１１】 該音声信号の安定度を示すための安定
度表示手段（１００）をそなえており、前記雑音推定手
段（８０）は、安定度の示度に基づいて、その示度が該
信号が安定であることを示しているときに前記の雑音推
定値を更新するようにされている、請求項１０に記載の
雑音抑圧器。 - 【請求項１２】 送信されるべき音声を音声信号に変換
するためのマイクロホン（１）を有する音声送受信用の
移動局であって、該音声信号中の雑音を抑圧するために
該移動局は、前記音声信号を所定の第１の周波数範囲を
表す第１の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）に分割するための手
段（２０，５０）と、決定された抑圧係数（Ｇ）に基づ
いてサブ信号（Ｘ，Ｐ）中の雑音を抑圧するための抑圧
手段（３０）とをそなえ、更に、第２の量のサブ信号
（Ｘ，Ｐ）を再結合させて、前記の第１の周波数範囲よ
り広い第２の周波数範囲を表す計算信号（Ｓ）とするた
めの再結合手段（６０）と、該計算信号（Ｓ）に含まれ
ている雑音に基づいて該計算信号（Ｓ）についての抑圧
係数を決定するための決定手段（２００）とをそなえて
おり、該抑圧手段（３０）は、再結合されて該計算信号
（Ｓ）とされた該サブ信号（Ｘ，Ｐ）を、該計算信号
（Ｓ）に基づいて決定された前記抑圧係数（Ｇ）で抑圧
するようにされていることを特徴とする移動局。 - 【請求項１３】 音声信号中の雑音を抑圧する雑音抑圧
方法であって、前記音声信号を、所定の第１の周波数範
囲を表す第１の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）に分割し、サブ
信号（Ｘ，Ｐ）中の雑音を、決定された抑圧係数（Ｇ）
に基づいて抑圧するようになっており、雑音抑圧の前に
第２の量のサブ信号（Ｘ，Ｐ）を再結合させて、前記の
第１の周波数範囲より広い所定の第２の周波数範囲を表
す計算信号（Ｓ）とし、該計算信号（Ｓ）に含まれてい
る雑音に基づいて該計算信号（Ｓ）についての抑圧係数
（Ｇ）を決定し、再結合されて該計算信号（Ｓ）とされ
た該サブ信号（Ｘ，Ｐ）を、該計算信号（Ｓ）に基づい
て決定された前記抑圧係数（Ｇ）により抑圧することを
特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FI955947A FI100840B (fi) | 1995-12-12 | 1995-12-12 | Kohinanvaimennin ja menetelmä taustakohinan vaimentamiseksi kohinaises ta puheesta sekä matkaviestin |
| FI955947 | 1995-12-12 |
Publications (2)
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