JPS627097A - 音響雑音除去装置 - Google Patents
音響雑音除去装置Info
- Publication number
- JPS627097A JPS627097A JP60147254A JP14725485A JPS627097A JP S627097 A JPS627097 A JP S627097A JP 60147254 A JP60147254 A JP 60147254A JP 14725485 A JP14725485 A JP 14725485A JP S627097 A JPS627097 A JP S627097A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- bandwidth
- noise
- frequency
- acoustic signal
- pole
- 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
Landscapes
- Diaphragms For Electromechanical Transducers (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は音響雑音除去装置に関し、特に2つの音響信号
受信点を有して雑音成分の除去を図る音響雑音除去装置
に関する。
受信点を有して雑音成分の除去を図る音響雑音除去装置
に関する。
マイクロホン等の音響検知素子を2個利用し、そのうち
の1個で捕捉した環境雑音成分の特徴を分析したうえこ
の分析結果にもとづいて他の1個のマイクロホンの入力
信号から環境雑音成分を除去する方式の音響雑音除去装
置は近時雑音環境のもとて音響の送受信を行なうことが
必要な各種運用面で多用されつつある。
の1個で捕捉した環境雑音成分の特徴を分析したうえこ
の分析結果にもとづいて他の1個のマイクロホンの入力
信号から環境雑音成分を除去する方式の音響雑音除去装
置は近時雑音環境のもとて音響の送受信を行なうことが
必要な各種運用面で多用されつつある。
上述した雑音環境としてはたとえば各揮船舶内もしくは
回転翼機を含む航空機内等にしばしば存在し、その程度
如何によっては音響送受信が殆んど不可能になってしま
うことも避けられない状態が発生する。
回転翼機を含む航空機内等にしばしば存在し、その程度
如何によっては音響送受信が殆んど不可能になってしま
うことも避けられない状態が発生する。
この問題を排除するため通常は次のような雑音除去手段
がとられている。
がとられている。
すなわち、音響送受信を行なう雑音環境としては上述し
たような船舶、航空機等の内部が多く。
たような船舶、航空機等の内部が多く。
かつこのような利用環境の特徴として回転機等から発生
する周期性のものが多く含まれ時には支配的となること
が多い。このような周期的な音響雑音は本質的に時変(
time−variantンなものではあるがその周波
数対電カスベクトルは比較的に変化速度が緩やかであり
、またその本質上調波構造を有しているという特徴があ
る。従来の雑音除去もこの点に着目し音響信号受信点の
1つで得られた音響入力をLP G (Linear
PredictionCoding 、線形予測符号
化)分析して得られたデータにもとづき設定する雑音除
去フィルタを利用している。また、このLPC処理によ
れば後述する妬く入力音響信号のスペクトル包絡を巨視
的・に把握することができ、かつ正確にピーク値を捕捉
できることもこの処理手法が比較的多用されている要因
となっている。
する周期性のものが多く含まれ時には支配的となること
が多い。このような周期的な音響雑音は本質的に時変(
time−variantンなものではあるがその周波
数対電カスベクトルは比較的に変化速度が緩やかであり
、またその本質上調波構造を有しているという特徴があ
る。従来の雑音除去もこの点に着目し音響信号受信点の
1つで得られた音響入力をLP G (Linear
PredictionCoding 、線形予測符号
化)分析して得られたデータにもとづき設定する雑音除
去フィルタを利用している。また、このLPC処理によ
れば後述する妬く入力音響信号のスペクトル包絡を巨視
的・に把握することができ、かつ正確にピーク値を捕捉
できることもこの処理手法が比較的多用されている要因
となっている。
第2図は従来および本発明の雑音除去フィルタの特性を
対比して示す雑音除去フィルタ時性図であるO Pは従来の雑音除去フィルタの特性であり、雑音をLP
C分析して得られる%微パラメータをフィルタ係数とし
て構成される全極型ディジタルフィルタの逆フイルタ特
性を利用している。
対比して示す雑音除去フィルタ時性図であるO Pは従来の雑音除去フィルタの特性であり、雑音をLP
C分析して得られる%微パラメータをフィルタ係数とし
て構成される全極型ディジタルフィルタの逆フイルタ特
性を利用している。
このような周波数対利得付性をもつ雑音除去フィルタは
調波性雑音スペクトルとしてのQlおよびQ2のほか非
1412E性雑音スペクトルとしてのqにもその時性に
対応した減衰を与える。第3図の一点鎖朦で示す周波数
fo 、fl、fz等においてそれぞれ大きな減衰が与
えられるわけであるが、これはもともとPがスペクトル
包絡の逆%性であることを考えれば当然のことである。
調波性雑音スペクトルとしてのQlおよびQ2のほか非
1412E性雑音スペクトルとしてのqにもその時性に
対応した減衰を与える。第3図の一点鎖朦で示す周波数
fo 、fl、fz等においてそれぞれ大きな減衰が与
えられるわけであるが、これはもともとPがスペクトル
包絡の逆%性であることを考えれば当然のことである。
こうして2倍、3倍といった倍数で示される周波数分布
構造の調波性雑音も、それ以外の非調彼性雑音もそれぞ
れ雑音除去フィルタの特性に対応する減衰を受は雑音の
除去が図られている。
構造の調波性雑音も、それ以外の非調彼性雑音もそれぞ
れ雑音除去フィルタの特性に対応する減衰を受は雑音の
除去が図られている。
しかしながら前述した従来のこの種の雑音除去フィルタ
では第2図からも明らかな如く、その雑音除去性が十分
でないという問題がある。
では第2図からも明らかな如く、その雑音除去性が十分
でないという問題がある。
本発明の目的も上述した欠点を除去し、周波性雑音をほ
ぼ完全に除去しうる特性をもった雑音除去フィルタを備
えた音響雑音除去装置を提供することKある。
ぼ完全に除去しうる特性をもった雑音除去フィルタを備
えた音響雑音除去装置を提供することKある。
〔問題点を解決するための手段」
本発明の装置は2つの音響信号受信点を有する音響雑音
除去装置において、1つの音響信号受信点で受信した音
響信号を線形予測分析して得られる線形予測係数から複
数の極周波数とその帯域1陽を算出する極周波数算出手
段と、この他周波数詐出手段によって算出された極周波
数を調波関係を有するものと有しないものとに分類した
うえ調波関係を有する極周波数の帯域幅は圧縮し調成関
係を有しない極周波数の帯域幅は拡大するように帯域幅
を変化する帯域幅変化手段と、この帯域幅変化手段によ
って変化した帯域幅と極周波数にもとづき線形予測係数
を求めたうえこの線形予測係数をフィルタ係数とする全
零型ティジタルフィルタを介して他の音響信号受信点で
受信した音響信号に含まれる雑音成分を除去する雑音成
分除去手段とを備えて構成される。
除去装置において、1つの音響信号受信点で受信した音
響信号を線形予測分析して得られる線形予測係数から複
数の極周波数とその帯域1陽を算出する極周波数算出手
段と、この他周波数詐出手段によって算出された極周波
数を調波関係を有するものと有しないものとに分類した
うえ調波関係を有する極周波数の帯域幅は圧縮し調成関
係を有しない極周波数の帯域幅は拡大するように帯域幅
を変化する帯域幅変化手段と、この帯域幅変化手段によ
って変化した帯域幅と極周波数にもとづき線形予測係数
を求めたうえこの線形予測係数をフィルタ係数とする全
零型ティジタルフィルタを介して他の音響信号受信点で
受信した音響信号に含まれる雑音成分を除去する雑音成
分除去手段とを備えて構成される。
次に図面を参照して本発明の詳細な説明する。
第1図は不発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
第1図に示す実施例の構成は、マイクロホン1゜2、自
己相関係数算出器3.LPC分析器4.篩次号程式求解
器5.極周波数・伶減幅算出器6゜2、l4tBt、1
4II造検定器7.帯域圧縮器8.帯域伸長器9゜L
1) C係数算出器10.雑膏成分除去回路11等t−
備えて構成され、さらに雑音成分除去回路11は単位遅
延紫芋111−1〜1.11−8.乗算器112−1−
112−8.カロ算器113を備えて構成される。
己相関係数算出器3.LPC分析器4.篩次号程式求解
器5.極周波数・伶減幅算出器6゜2、l4tBt、1
4II造検定器7.帯域圧縮器8.帯域伸長器9゜L
1) C係数算出器10.雑膏成分除去回路11等t−
備えて構成され、さらに雑音成分除去回路11は単位遅
延紫芋111−1〜1.11−8.乗算器112−1−
112−8.カロ算器113を備えて構成される。
雑音環境中で選択した雑音優勢な曽害信号受信点に°配
置したマイクロが71で音響信号は自己相関係数算出器
3に供給する。
置したマイクロが71で音響信号は自己相関係数算出器
3に供給する。
自己相関係数算出器3は先ず入力音響信号を所定のサン
プリング周波数、たとえば8kHzでサンプリングした
のち谷サンプルを所定のビット数、たとえば12ビ、ト
で重子化する。−ヒ述したサンプリング周波数は抽出、
除去すべき雑音の周波数上限を考慮して予め設定される
0 こうして重子化された入力音響信号に対して次に自己相
関演算が実施され自己相関係数が算出されるが、これは
あらかじめ設定した分析処理単位ごとに実行される。こ
の分析処理単位は処理効率を考慮しかつその間は入力音
響信号がほぼ定常的と見做しうる時間長が設定され不実
流例の場合は20m5ECとしてあシ、これを分析フレ
ームとして必要な遅れ時間範囲における自己相関係数を
所定の次数8次まで算出しつつこれをLPC分析器4に
供給する。
プリング周波数、たとえば8kHzでサンプリングした
のち谷サンプルを所定のビット数、たとえば12ビ、ト
で重子化する。−ヒ述したサンプリング周波数は抽出、
除去すべき雑音の周波数上限を考慮して予め設定される
0 こうして重子化された入力音響信号に対して次に自己相
関演算が実施され自己相関係数が算出されるが、これは
あらかじめ設定した分析処理単位ごとに実行される。こ
の分析処理単位は処理効率を考慮しかつその間は入力音
響信号がほぼ定常的と見做しうる時間長が設定され不実
流例の場合は20m5ECとしてあシ、これを分析フレ
ームとして必要な遅れ時間範囲における自己相関係数を
所定の次数8次まで算出しつつこれをLPC分析器4に
供給する。
LPC分析器4はこうして入力する分析7レームごとの
自己相関係数を利用し公知のLPC処理技術を利用して
自己相関係数に対応する次数の8矢のαパラメータαl
、α2.・・・α8を分析フレームごとに抽出する。
自己相関係数を利用し公知のLPC処理技術を利用して
自己相関係数に対応する次数の8矢のαパラメータαl
、α2.・・・α8を分析フレームごとに抽出する。
さて、LPC保数から極周波数とその帯域幅を求めるこ
とは公九の技術であり、αパラメータを定数としαパラ
メータの次数と同次の高次方程式の復素共役解を求めた
うえ次にこの複素共役屏から極周波数とその帯域幅とを
求めることがその基本的手法となっている。
とは公九の技術であり、αパラメータを定数としαパラ
メータの次数と同次の高次方程式の復素共役解を求めた
うえ次にこの複素共役屏から極周波数とその帯域幅とを
求めることがその基本的手法となっている。
高次方程式求解器5は8次の高次方程式を公知のニュー
トン・ラプンンの手法で求解し4組の複索共役解を求め
てこれらを極周波数・帯域幅算出器6に供給する。
トン・ラプンンの手法で求解し4組の複索共役解を求め
てこれらを極周波数・帯域幅算出器6に供給する。
極周波数・帯域幅算出器6は入力した4組の複木共役解
を利用し公知の算出技術にもとづいて4個の極周波数/
1 、 fz e fsおよびf4と、それぞれの帯域
幅b1.b、、b、およびb4を算出しこれらのデータ
を調波構造検定器7に供給する0 調波構造検定器7はこうして入力した極周波数の調波関
係を検定し調波関係を有するものと調波関係を有しない
ものとに分類したうえ調波関係を有するものの帯域幅の
調波極帯域幅701は帯域圧縮器8に、また14波関係
を有しない帯域幅の非調波極帯域幅702は帯域伸長器
9にそれぞれ供給する。
を利用し公知の算出技術にもとづいて4個の極周波数/
1 、 fz e fsおよびf4と、それぞれの帯域
幅b1.b、、b、およびb4を算出しこれらのデータ
を調波構造検定器7に供給する0 調波構造検定器7はこうして入力した極周波数の調波関
係を検定し調波関係を有するものと調波関係を有しない
ものとに分類したうえ調波関係を有するものの帯域幅の
調波極帯域幅701は帯域圧縮器8に、また14波関係
を有しない帯域幅の非調波極帯域幅702は帯域伸長器
9にそれぞれ供給する。
さらに、極周波数703もLPC係数算出器10へ供給
される。
される。
帯域圧縮器8は調波極帯域幅を狭<8E縮し、また帯域
伸長器9は非調波極帯域幅を広く伸長する0このような
帯域圧縮と伸長処理を行なった結果。
伸長器9は非調波極帯域幅を広く伸長する0このような
帯域圧縮と伸長処理を行なった結果。
極周波数とその帯域幅の特性構造は調波関係にある極周
波数に関しては極めて狭帯域となり調波関係にない極刑
反数に関しては極めて広帯域とされる。この場合、狭帯
域、広帯域化の程度は雑音除去の程度、雑音除去フィル
タの分解能その他の条件を勘案し任意に設定しうる0 LPC係数分析器lOはこうして圧縮、伸長変形された
周波数帯域幅と極周波数とに関するデータを入手し、L
PC分析器4.高次方程式求解器5、および極周波数・
帯域幅算出器6によってαパラメータから極周波数とそ
の帯域幅を算出した演算プロセスとほぼ逆処理の演算を
介してその8次のαパラメータα011α(H,αaS
、・・・・・・、αosヲ得てこれらは雑音成分除去
回路11に供給される。
波数に関しては極めて狭帯域となり調波関係にない極刑
反数に関しては極めて広帯域とされる。この場合、狭帯
域、広帯域化の程度は雑音除去の程度、雑音除去フィル
タの分解能その他の条件を勘案し任意に設定しうる0 LPC係数分析器lOはこうして圧縮、伸長変形された
周波数帯域幅と極周波数とに関するデータを入手し、L
PC分析器4.高次方程式求解器5、および極周波数・
帯域幅算出器6によってαパラメータから極周波数とそ
の帯域幅を算出した演算プロセスとほぼ逆処理の演算を
介してその8次のαパラメータα011α(H,αaS
、・・・・・・、αosヲ得てこれらは雑音成分除去
回路11に供給される。
雑音成分除去回路11はLPG係数算出器10から供給
された8次のαパラメータをそのフィルタ係数とする全
零型のディジタルフィルタとしてのトランスパーサルフ
ィルタであり、単位遅延素子111−1〜111−8と
乗算器112−1〜112−8.加算器113を備えて
構成され第2図に示すRにほぼ近似したフィルタ特性を
形成する。第2図では調波関係にある極周波数の71
。
された8次のαパラメータをそのフィルタ係数とする全
零型のディジタルフィルタとしてのトランスパーサルフ
ィルタであり、単位遅延素子111−1〜111−8と
乗算器112−1〜112−8.加算器113を備えて
構成され第2図に示すRにほぼ近似したフィルタ特性を
形成する。第2図では調波関係にある極周波数の71
。
f雪のみを表示しているがこの同番は分析フレームごと
に基本的には時変(time−variant )
なものである。また雑音成分除去回路11としてのこの
全零型ディジタルフィルタが第2図に示す凡の如きフィ
ルタ特性を有することもそのフィルタ係数とするαパラ
メータα01 eα02eαO3e・・・。
に基本的には時変(time−variant )
なものである。また雑音成分除去回路11としてのこの
全零型ディジタルフィルタが第2図に示す凡の如きフィ
ルタ特性を有することもそのフィルタ係数とするαパラ
メータα01 eα02eαO3e・・・。
αo8に関する前述した算出プロセスからも自明の内容
である。
である。
このような雑音成分除去回路11にマイクロホン2から
雑音を含む音声が入力されるとこれら入力音声信号のう
ち調波関係VCある周波数成分子+ 。
雑音を含む音声が入力されるとこれら入力音声信号のう
ち調波関係VCある周波数成分子+ 。
f2の調波性4#1音スペクトルQs 、 Q2はほぼ
完全に除去されることとなり周期性のスペクトルを有す
る環境雑音に対する除去効果が著しく改善され音声成分
1101のみが出力されることとなる。
完全に除去されることとなり周期性のスペクトルを有す
る環境雑音に対する除去効果が著しく改善され音声成分
1101のみが出力されることとなる。
なお前述した実施例ではマイクロホンlt待に雑音成分
の強い環境部分に配置し主として雑音を受けるようにし
ているが、これをマイクロホン2の叩く雑音と音声との
いずれも入力する環境部分に配置しても一向に差支えな
いことは明らかである0 また、雑音成分除去回路11はそのフィルタ係数として
LPC係数算出器10から8次のαパラメータαG1〜
αo8を得ているがこの次数は何次に設定しても差支え
なく、この設定次数に対応して自己相関係数算出器3に
よる自己相関係数を設定すればよいことは明らかである
。
の強い環境部分に配置し主として雑音を受けるようにし
ているが、これをマイクロホン2の叩く雑音と音声との
いずれも入力する環境部分に配置しても一向に差支えな
いことは明らかである0 また、雑音成分除去回路11はそのフィルタ係数として
LPC係数算出器10から8次のαパラメータαG1〜
αo8を得ているがこの次数は何次に設定しても差支え
なく、この設定次数に対応して自己相関係数算出器3に
よる自己相関係数を設定すればよいことは明らかである
。
以上説明した如く本発明によれば、2つの音響信号受信
点を有し1つの受信点から受信した入力音声信号のLP
C分析を介して他の受1g点から受信した入力音声信号
の雑音除去を図る音響雑音除去装置において、前記LP
C分析で得られたLPC係数から複数の極周波数とその
帯域幅とを算出し調波関係にある極周波数の帯域1陽は
狭く、また調波関係にない極周波数の帝城暢を広く変換
して抽出したLPC係数を利用する全零型ディジタルフ
ィルタを雑音除去フィルタとして備えることによって雑
音除去効果を大幅に数置した音響雑音除去装置が実現で
きるという効果がある。
点を有し1つの受信点から受信した入力音声信号のLP
C分析を介して他の受1g点から受信した入力音声信号
の雑音除去を図る音響雑音除去装置において、前記LP
C分析で得られたLPC係数から複数の極周波数とその
帯域幅とを算出し調波関係にある極周波数の帯域1陽は
狭く、また調波関係にない極周波数の帝城暢を広く変換
して抽出したLPC係数を利用する全零型ディジタルフ
ィルタを雑音除去フィルタとして備えることによって雑
音除去効果を大幅に数置した音響雑音除去装置が実現で
きるという効果がある。
第1図は本発明の一実施例の構成を示すブロック図、第
2図は従来および本発明の雑音除去フィルタの付性を対
比して示す雑音除去フィルタ特性図である。 1.2・・・・・・マイクロホン、3・・・・・・自己
相関係数算出器、4・・・・・・LPC分析器、5・・
・・・・高次方程式%式%
2図は従来および本発明の雑音除去フィルタの付性を対
比して示す雑音除去フィルタ特性図である。 1.2・・・・・・マイクロホン、3・・・・・・自己
相関係数算出器、4・・・・・・LPC分析器、5・・
・・・・高次方程式%式%
Claims (1)
- 2つの音響信号受信点を有する音響雑音除去装置であっ
て1つの音響信号受信点で受信した音響信号を線形予測
分析して得られる線形予測係数から複数の極周波数とそ
の帯域幅を算出する極周波数算出手段と、この極周波数
算出手段によって算出された極周波数を調波関係を有す
るものと有しないものとに分類したうえ調波関係を有す
る極周波数の帯域幅は圧縮し調波関係を有しない極周波
数の帯域幅は拡大するように帯域幅を変化する帯域幅変
化手段と、この帯域幅変化手段によって変化した帯域幅
と極周波数にもとづき線形予測係数を求めたうえこの線
形予測係数をフィルタ係数とする全零型ディジタルフィ
ルタを介して他の音響信号受信点で受信した音響信号に
含まれる雑音成分を除去する雑音成分除去手段とを備え
て成ることを特徴とする音響雑音除去装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60147254A JPS627097A (ja) | 1985-07-03 | 1985-07-03 | 音響雑音除去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60147254A JPS627097A (ja) | 1985-07-03 | 1985-07-03 | 音響雑音除去装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS627097A true JPS627097A (ja) | 1987-01-14 |
JPH0462599B2 JPH0462599B2 (ja) | 1992-10-06 |
Family
ID=15426070
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60147254A Granted JPS627097A (ja) | 1985-07-03 | 1985-07-03 | 音響雑音除去装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS627097A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08502604A (ja) * | 1993-06-30 | 1996-03-19 | モトローラ・インコーポレイテッド | 音声信号の発生間の雑音信号のスペクトル推定の望ましくない特性を減少する方法および装置 |
-
1985
- 1985-07-03 JP JP60147254A patent/JPS627097A/ja active Granted
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08502604A (ja) * | 1993-06-30 | 1996-03-19 | モトローラ・インコーポレイテッド | 音声信号の発生間の雑音信号のスペクトル推定の望ましくない特性を減少する方法および装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0462599B2 (ja) | 1992-10-06 |
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