(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022011890
(43)【公開日】2022-01-17
(54)【発明の名称】ノイズ更新回路
(51)【国際特許分類】
G10L 21/0232 20130101AFI20220107BHJP
【ＦＩ】
G10L21/0232
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020113298
(22)【出願日】2020-06-30
(71)【出願人】
【識別番号】000004330
【氏名又は名称】日本無線株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100126561
【弁理士】
【氏名又は名称】原嶋 成時郎
(74)【代理人】
【識別番号】100141678
【弁理士】
【氏名又は名称】佐藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】今里 康二郎
(57)【要約】 （修正有）
【課題】ノイズ成分を的確に推定する、ノイズリダクション回路に用いられるノイズ更新回路を提供する。
【解決手段】ノイズ更新回路において、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルを算出する第１の更新部１１１と、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルを算出する第２の更新部１１２と、を有する。
【効果】処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。
【選択図】図２
【解決手段】ノイズ更新回路において、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルを算出する第１の更新部１１１と、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルを算出する第２の更新部１１２と、を有する。
【効果】処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間が、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間が、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
【請求項2】
処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
【請求項3】
処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
【請求項4】
処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、
ことを特徴とするノイズ更新回路。
【請求項5】
前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の前記平均化時間が、１～１０秒の範囲のうちのいずれかの値である、
ことを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項に記載のノイズ更新回路。
ことを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項に記載のノイズ更新回路。
【請求項6】
処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、ＩＩＲフィルタである以下の数式１もしくはＦＩＲフィルタである以下の数式２に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する第１の更新部と（但し、Ｎi-1(ｆ)：更新の１フレーム前のノイズスペクトル、Ｙi-j(ｆ)：更新のｊフレーム前の入力信号スペクトル、Ｋn：処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合のＹi(ｆ)に対するＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数、ｉ：時系列の順序を表す順序数、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す０以上の整数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、ＩＩＲフィルタである以下の数式３もしくはＦＩＲフィルタである以下の数式４に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する第２の更新部と（但し、Ｋs：処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合のＹi(ｆ)に対するＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数、Ｋn＜Ｋs）、
を有する、ことを特徴とするノイズ更新回路。
【数1】
【数2】
【数3】
【数4】
【請求項7】
前記定数Ｋsが、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の１～１０秒に相当する範囲のうちのいずれかの値に設定される、
ことを特徴とする請求項６に記載のノイズ更新回路。
ことを特徴とする請求項６に記載のノイズ更新回路。
【請求項8】
前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)について、以下の数式５に従って平均スペクトルレベルＭを算出する平均値算出部と（但し、ｆ1：振幅スペクトルにおける最小の周波数、ｆ2：振幅スペクトルにおける最大の周波数、Ｆn：最小の周波数ｆ1から最大の周波数ｆ2までの範囲における周波数の個数）、
前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記平均スペクトルレベルＭとに関して Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて、以下の数式６に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する第３の更新部と（但し、Ｔe：係数、Ｎi-1(ｆ)：更新の１フレーム前のノイズスペクトル）、
をさらに有する、ことを特徴とする請求項１から７のうちのいずれか１項に記載のノイズ更新回路。
【数5】
【数6】
【請求項9】
前記係数Ｔeが、１～１００の範囲のうちのいずれかの値に設定される、
ことを特徴とする請求項８に記載のノイズ更新回路。
ことを特徴とする請求項８に記載のノイズ更新回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この発明は、ノイズ更新回路に関し、例えば、高周波信号を送受信する無線機に組み込まれるノイズリダクション回路に用いられ得るノイズ更新回路に関する。
【背景技術】
【0002】
音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する手法としてスペクトル減算法（Ｓpectral Ｓubtraction）が知られている（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開平４－２３８３９９号公報
【非特許文献】
【0004】
【非特許文献1】Ｐ．Ｓcalart and Ｊ．Ｖieira Ｆilho「Ｓpeech Ｅnhancement Ｂased on a Ｐriori Ｓignal to Ｎoise Ｅstimation」，ＩＥＥＥ Ｉnternational Ｃonference on．Ａcoustics，Ｓpeech，Ｓignal Ｐrocessing，Ａtlanta，ＧＡ，ＵＳＡ，ｖｏｌ．２，ｐｐ．６２９－６３２，１９９６年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ところで、スペクトル減算法を適切に適用するためには、ノイズ成分を的確に推定して入力される音声信号から減算することが重要である。
【0006】
そこでこの発明は、ノイズ成分を的確に推定することが可能な、ノイズ更新回路を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間が、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間よりも長い、ことを特徴とするノイズ更新回路である。
【0008】
請求項２に記載の発明は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、ことを特徴とするノイズ更新回路である。
【0009】
請求項３に記載の発明は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｋ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、ことを特徴とするノイズ更新回路である。
【0010】
請求項４に記載の発明は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が（但し、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）、前記ノイズ成分のみのフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、ことを特徴とするノイズ更新回路である。
【0011】
請求項５に記載の発明は、請求項１から４のうちのいずれか１項に記載のノイズ更新回路おいて、前記音声成分を含むフレームである場合に前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の前記平均化時間が、１～１０秒の範囲のうちのいずれかの値である、ことを特徴とする。
【0012】
請求項６に記載の発明は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、ＩＩＲフィルタである以下の数式１もしくはＦＩＲフィルタである以下の数式２に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する第１の更新部と（但し、Ｎi-1(ｆ)：更新の１フレーム前のノイズスペクトル、Ｙi-j(ｆ)：更新のｊフレーム前の入力信号スペクトル、Ｋn：処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合のＹi(ｆ)に対するＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数、ｉ：時系列の順序を表す順序数、ｊ：時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す０以上の整数）、
前記処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、ＩＩＲフィルタである以下の数式３もしくはＦＩＲフィルタである以下の数式４に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する第２の更新部と（但し、Ｋs：処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合のＹi(ｆ)に対するＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数、Ｋn＜Ｋs）、
を有する、ことを特徴とするノイズ更新回路である。
【数1】
【数2】
【数3】
【数4】
【0013】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載のノイズ更新回路において、前記定数Ｋsが、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の１～１０秒に相当する範囲のうちのいずれかの値に設定される、ことを特徴とする。
【0014】
請求項８に記載の発明は、請求項１から７のうちのいずれか１項に記載のノイズ更新回路において、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)について、以下の数式５に従って平均スペクトルレベルＭを算出する平均値算出部と（但し、ｆ1：振幅スペクトルにおける最小の周波数、ｆ2：振幅スペクトルにおける最大の周波数、Ｆn：最小の周波数ｆ1から最大の周波数ｆ2までの範囲における周波数の個数）、
前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と前記平均スペクトルレベルＭとに関して Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて、以下の数式６に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する第３の更新部と（但し、Ｔe：係数、Ｎi-1(ｆ)：更新の１フレーム前のノイズスペクトル）、
をさらに有する、ことを特徴とする。
【数5】
【数6】
【0015】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のノイズ更新回路において、前記係数Ｔeが、１～１００の範囲のうちのいずれかの値に設定される、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【0016】
請求項１ないし請求項４に記載の発明によれば、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合にはノイズスペクトルを更新する一方で音声成分を含むフレームである場合にはノイズスペクトルを更新しないようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続くとノイズスペクトルが更新されないためにノイズの変動に的確に追従することができず、結果的にノイズ成分を的確に推定することができない、という問題がある。これに対して、請求項１ないし請求項４に記載の発明では、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合もノイズスペクトルを更新するようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。
【0017】
請求項５に記載の発明によれば、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の平均化時間が適切な値に設定されるので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合におけるノイズの変動に一層確実に追従することができ、ノイズ成分を一層確実に的確に推定することが可能となる。
【0018】
請求項６に記載の発明によれば、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合にはノイズスペクトルを更新する一方で音声成分を含むフレームである場合にはノイズスペクトルを更新しないようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続くとノイズスペクトルが更新されないためにノイズの変動に的確に追従することができず、結果的にノイズ成分を的確に推定することができない、という問題がある。これに対して、請求項６に記載の発明では、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合もノイズスペクトルを更新するようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。
【0019】
請求項７に記載の発明によれば、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合の入力信号スペクトルＹi(ｆ)に対する更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数Ｋsが適切な値に設定されるので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合におけるノイズの変動に一層確実に追従することができ、ノイズ成分を一層確実に的確に推定することが可能となる。
【0020】
請求項８に記載の発明によれば、トーン信号を抑圧しないようすることが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、周波数スペクトルにおいて定常的に存在する成分をノイズと判断して抑圧するようにしているので、トーン信号も定常性があるためにノイズと判断されて抑圧の対象になり、ユーザにとって必要なトーン信号（例えば、モールス信号）も抑圧されてしまう、という問題がある。これに対して、請求項８に記載の発明では、平均スペクトルレベルよりも振幅スペクトルが著しく大きい周波数成分をノイズスペクトルの更新から除外するようにしているので、トーン信号を抑圧しないようにすることが可能となる。
【0021】
請求項９に記載の発明によれば、係数Ｔeが適切な値に設定されるので、平均スペクトルレベルよりも振幅スペクトルが著しく大きい周波数成分をノイズスペクトルの更新から一層確実に除外することができ、トーン信号を一層確実に抑圧しないようすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】この発明の実施の形態に係るノイズ更新回路を含むノイズリダクション回路の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図2】実施の形態１に係るノイズ更新回路の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図3】実施の形態２に係るノイズ更新回路の概略構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。
【0024】
（実施の形態１）
図１は、この発明の実施の形態に係るノイズ更新回路１１を含むノイズリダクション回路１の概略構成を示す機能ブロック図である。図２は、実施の形態１に係るノイズ更新回路１１の概略構成を示す機能ブロック図である。
図１は、この発明の実施の形態に係るノイズ更新回路１１を含むノイズリダクション回路１の概略構成を示す機能ブロック図である。図２は、実施の形態１に係るノイズ更新回路１１の概略構成を示す機能ブロック図である。
【0025】
ノイズリダクション回路１は、例えば、高周波信号を送受信する無線機に組み込まれて、音声信号に含まれる雑音成分を抑圧する手法であるスペクトル減算法（Ｓpectral Ｓubtraction）を実現する回路であり、主として、プリエンファシス回路２と、窓処理部３と、時間周波数変換部４と、変換結果出力部５と、減算部６と、合成部７と、周波数時間変換部８と、ディエンファシス回路９と、音声区間検出部１０と、ノイズ更新回路１１と、を有する。
【0026】
プリエンファシス（Ｐre-Ｅmphasis：ＰＥ）回路２は、アンテナから受信した高周波信号を復調した音声信号に対して高周波成分の相対強度を予め増幅する高域強調処理を施して、高域強調処理後の信号を出力する。
【0027】
窓処理部３は、プリエンファシス回路２から出力される高域強調処理後の信号の入力を受け、入力された前記信号から所定の時間長さのフレームを抽出する（例えば、１２．５ｍｓごとに２５ｍｓ分の時間波形を抽出する）とともに、各フレームに対して例えばハニング窓などの窓関数を乗じて窓処理を施す。窓処理部３は、各フレームに対して窓処理を施すたびに、窓処理後のフレームを出力する。
【0028】
時間周波数変換部４は、窓処理部３から出力される窓処理後のフレームの入力を受け、前記フレームの入力を受けるたびに、前記フレームに対して時間領域の信号から周波数領域の信号への変換処理を施し、複数の周波数それぞれについての振幅成分と位相成分とを含む周波数スペクトルを計算して、実数と虚数との周波数スペクトルの信号を出力する。時間周波数変換部４は、例えば離散フーリエ変換（Ｄiscrete Ｆourier Ｔransform)や高速フーリエ変換（Ｆast Ｆourier Ｔransform）により、時間周波数変換を実行して周波数スペクトルを計算する。
【0029】
変換結果出力部５は、時間周波数変換部４から出力されるフレームごとの（例えば、１２．５ｍｓ程度の間隔で）周波数スペクトルの信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記周波数スペクトルのうちの各周波数の振幅成分を含む振幅スペクトルに該当する信号を減算部６に対して出力するとともに、入力された前記周波数スペクトルのうちの各周波数の位相成分を含む位相スペクトルに該当する信号を合成部７に対して出力する。
【0030】
減算部６は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、ノイズ更新回路１１から出力されるフレームごとの更新後のノイズスペクトルに該当する信号の入力を受け、各フレームについて、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号から、周波数ごとに（別言すると、スペクトルごとに）、入力された前記更新後のノイズスペクトルに該当する信号を減算する。これにより、音声信号に含まれる雑音成分が抑圧される。減算部６は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとに、減算処理後の振幅スペクトルに該当する信号を出力する。
【0031】
合成部７は、変換結果出力部５から出力されるフレームごとの位相スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、減算部６から出力されるフレームごとの減算処理後の振幅スペクトルに該当する信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記位相スペクトルに該当する信号と前記振幅スペクトルに該当する信号とを合成して周波数スペクトルを生成して、実数と虚数との周波数スペクトルの信号を出力する。
【0032】
周波数時間変換部８は、合成部７から出力されるフレームごとの周波数スペクトルの信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記周波数スペクトルの信号に対して周波数領域の信号から時間領域の信号への変換処理、すなわち時間周波数変換部４における変換処理の逆変換処理を施して、音声信号を出力する。周波数時間変換部８は、例えば逆離散フーリエ変換や逆高速フーリエ変換により、周波数時間変換を実行して音声信号を生成する。
【0033】
ディエンファシス（Ｄe－Ｅmphasis：ＤＥ）回路９は、周波数時間変換部８から出力される音声信号の入力を受け、入力された前記音声信号に対して高周波成分の相対強度を減衰させる高域減衰処理、すなわちプリエンファシス回路２の逆フィルタによる減衰処理を施して、高域減衰処理後の音声信号を出力する。
【0034】
音声区間検出部１０は、変換結果出力部５から出力されて分岐されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受け、フレームごとに、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号について、ノイズ成分のみのフレームであるのか、音声成分を含むフレームであるのか、の判定を行う。
【0035】
音声区間検出部１０における、処理対象のフレームがノイズ成分のみであるのか音声成分を含むのかの判定の仕法は、特定の手順や手法に限定されるものではなく、従来もしくは新規の手順や手法の中から適当な手順や手法が適宜選択され得る。
【0036】
音声区間検出部１０における、処理対象のフレームがノイズ成分のみであるのか音声成分を含むのかの判定の仕法として、例えば、音声の非恒常性に着目して、振幅スペクトルの周波数別の振幅の大きさに関する平均や分散の値が直近のフレームにおいて複数回（例えば、３～５回程度）連続して所定の閾値未満であるときは処理対象のフレームはノイズ成分のみであると判定し、前記以外のときは処理対象のフレームには音声成分があると判定する手法、あるいは、振幅スペクトルの周波数別の振幅の大きさに関する平均や分散の値が所定の閾値未満であるときは処理対象のフレームはノイズ成分のみであると判定し、前記平均や分散の値が前記閾値以上であるときは処理対象のフレームには音声成分があると判定する手法などが用いられ得る。
【0037】
音声区間検出部１０は、処理対象のフレームはノイズ成分のみであると判定した場合にはノイズフレーム信号を出力し、また、処理対象のフレームには音声成分があると判定した場合には音声フレーム信号を出力する。音声区間検出部１０は、フレームごとに、音声区間検出結果としてノイズフレーム信号または音声フレーム信号を出力する。
【0038】
そして、実施の形態に係るノイズ更新回路１１は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部と（但し、ｉ：時系列の順序を表す順序数）、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部と、を有し、音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)の平均化時間が、ノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)の平均化時間よりも長い、ようにしている。
【0039】
ノイズ更新回路１１は、過去に計算された周波数ごとの雑音成分を表すノイズスペクトルに、現フレーム（別言すると、処理対象のフレーム、最新のフレーム）の振幅スペクトルを加味することにより、最新のノイズスペクトルに更新するものであり、第１の更新部１１１と、第２の更新部１１２と、を有する。
【0040】
ノイズ更新回路１１は、変換結果出力部５から出力されて分岐されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、音声区間検出部１０から出力されるフレームごとの音声区間検出結果の入力を受け、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を用いて、周波数ｆごとに、更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)を更新するものとして、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を、入力された前記音声区間検出結果の内容に応じて下記の数式７もしくは数式８または数式９もしくは数式１０に従って算出する。なお、以降の数式における添字ｉは、時系列の順序を表す順序数であり、すべての数式に共通して適用される順序を表す。また、以降の数式における添字ｊは、時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す変数であり、０以上の整数である。
【0041】
ノイズ更新回路１１へと入力された前記音声区間検出結果がノイズフレーム信号である場合には、第１の更新部１１１が、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、ＩＩＲ（Ｉnfinite Ｉmpulse Ｒesponse の略；無限インパルス応答）フィルタである以下の数式７もしくはＦＩＲ（Ｆinite Ｉmpulse Ｒesponse の略；有限インパルス応答）フィルタである以下の数式８に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。なお、以降の数式における、Ｎi-1(ｆ)は更新の１フレーム前のノイズスペクトルを表し、Ｙi-j(ｆ)は更新のｊフレーム前の入力信号スペクトルを表す。
【数7】
【数8】
【0042】
数式７や数式８におけるＫnは、処理対象のフレーム（別言すると、現フレーム、最新のフレーム）がノイズ成分のみのフレームである場合の、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルである入力信号スペクトルＹi(ｆ)に対する更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数であり、「ノイズ時更新前重み定数Ｋn」と呼ぶ。
【0043】
ノイズ時更新前重み定数Ｋnは、０以上の整数であれば特定の値には限定されない。ノイズ時更新前重み定数Ｋnは、具体的には例えば、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の０．０６～０．２０秒程度に相当する範囲（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫn＝５～１６程度の範囲）のうちのいずれかの値に設定されることが考えられ、特にＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の０．１秒程度に相当する値（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫn＝８程度）に設定されることが考えられる。なお、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間を例えば０．１秒としたとき、数式７における定数Ｋnの具体的な値と数式８における定数Ｋnの具体的な値とは異なる。
【0044】
ノイズ更新回路１１へと入力された前記音声区間検出結果が音声フレーム信号である場合には、第２の更新部１１２が、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、ＩＩＲフィルタである以下の数式９もしくはＦＩＲフィルタである以下の数式１０に従って周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。
【数9】
【数10】
【0045】
数式９や数式１０におけるＫsは、処理対象のフレーム（別言すると、現フレーム、最新のフレーム）が音声成分を含むフレームである場合の、前記処理対象のフレームの振幅スペクトルである入力信号スペクトルＹi(ｆ)に対する更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)の重みづけを決定づける定数であり、「音声時更新前重み定数Ｋs」と呼ぶ。
【0046】
音声時更新前重み定数Ｋsは、ノイズ時更新前重み定数Ｋnよりも大きく、好ましくは十分に大きい整数であれば、特定の値には限定されない。音声時更新前重み定数Ｋsは、具体的には例えば、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の１～１０秒程度に相当する範囲（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫs＝８０～８００程度の範囲）のうちのいずれかの値、さらに特定するとＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の１～６秒程度に相当する範囲（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫs＝８０～５００程度の範囲）のうちのいずれかの値に設定されることが考えられ、特にＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間の３．７秒程度に相当する値（例えば、フレーム間隔１２．５ｍｓにおいてＫs＝２９５程度）に設定されることが考えられる。なお、ＩＩＲフィルタの時定数もしくはＦＩＲフィルタの平均区間を例えば３．７秒としたとき、数式９における定数Ｋsの具体的な値と数式１０における定数Ｋsの具体的な値とは異なる。
【0047】
音声時更新前重み定数Ｋsが十分に大きい値に設定されることにより、音声には非恒常性があるため、ノイズスペクトルの更新において音声成分が大きく反映されることが回避され、したがって、音声成分が雑音成分として抑圧されることがない。
【0048】
なお、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出するための平均化処理として、ＩＩＲフィルタ（一般形は Ｎi(ｆ)＝ΣＡjＹi-j(ｆ)＋ΣＢkＮi-k(ｆ)；但し、Ａ，Ｂは係数、ｉは時系列の順序を表す順序数、ｊは時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す０以上の整数、ｋは時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す１以上の整数）を用いる場合は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部１１１と、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部１１２と、を有し、音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が、ノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、場合に該当する。
【0049】
また、上記のＩＩＲフィルタの一般形についてｊ≧１においてＡj＝０としたＩＩＲフィルタを用いる場合は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部１１１と、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部１１２と、を有し、音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が、ノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去のノイズスペクトルＮi-k(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、場合に該当する。
【0050】
なお、上記のＩＩＲフィルタの一般形についてｊ≧１においてＡj＝０としたうえで、Ａ0＝１／(１＋Ｋn)，Ｂ1＝Ｋn／(１＋Ｋn)，且つＢk＝０（ｋ≧２）である場合が上記の数式７に該当し、Ａ0＝１／(１＋Ｋs)，Ｂ1＝Ｋs／(１＋Ｋs)，且つＢk＝０（ｋ≧２）である場合が上記の数式９に該当する。
【0051】
さらに、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出するための平均化処理として、ＦＩＲフィルタ（一般形は Ｎi(ｆ)＝ΣＡjＹi-j(ｆ)；但し、Ａは係数、ｉは時系列の順序を表す順序数、ｊは時系列における順序数ｉとの隔たりの程度を表す０以上の整数；即ち、上記のＩＩＲフィルタの一般形についてＢk＝０としたもの）を用いる場合は、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合に、処理対象のフレームの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第１の更新部１１１と、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合に、周波数ｆごとに更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を平均化を含む処理によって算出する第２の更新部１１２と、を有し、音声成分を含むフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間が、ノイズ成分のみのフレームである場合に更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する際の、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と過去の入力信号スペクトルＹi-j(ｆ)とを用いた平均の平均化時間よりも長い、場合に該当する。
【0052】
なお、上記のＦＩＲフィルタの一般形について、Ａj＝１／Ｋnである場合が上記の数式８に該当し、Ａj＝１／Ｋsである場合が上記の数式１０に該当する。
【0053】
ノイズ更新回路１１は、フレームごとの振幅スペクトルに該当する信号および音声区間検出結果の入力を受けるたびに、更新後の、周波数ｆごとのノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算部６に対して出力する。減算部６は、フレームごとに、ノイズ更新回路１１から出力される前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を用いて、変換結果出力部５から出力される振幅スペクトルに該当する信号から前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算する処理を行う。
【0054】
上記のようなノイズ更新回路１１によれば、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、処理対象のフレームがノイズ成分のみのフレームである場合にはノイズスペクトルを更新する一方で音声成分を含むフレームである場合にはノイズスペクトルを更新しないようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続くとノイズスペクトルが更新されないためにノイズの変動に的確に追従することができず、結果的にノイズ成分を的確に推定することができない、という問題がある。これに対して、上記のようなノイズ更新回路１１では、処理対象のフレームが音声成分を含むフレームである場合もノイズスペクトルを更新するようにしているので、処理対象のフレームとして音声成分を含むフレームが続いた場合であってもノイズの変動に追従することができ、ノイズ成分を的確に推定することが可能となる。
【0055】
（実施の形態２）
図３は、この発明の実施の形態２に係るノイズ更新回路１１の概略構成を示す機能ブロック図である。
図３は、この発明の実施の形態２に係るノイズ更新回路１１の概略構成を示す機能ブロック図である。
【0056】
この実施の形態ではノイズ更新回路１１が上記の実施の形態１の構成と比べて追加の構成を有する点で実施の形態１と異なる一方で、共通する構成や処理の内容もあり、実施の形態１と同等の構成や処理の内容については同一符号を付することでその説明を省略する。
【0057】
この実施の形態に係るノイズ更新回路１１は、入力信号スペクトルＹi(ｆ)について平均スペクトルレベルＭを算出する平均値算出部１１３と、入力信号スペクトルＹi(ｆ)と平均スペクトルレベルＭとに関して Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する第３の更新部１１４と、をさらに有する、ようにしている。
【0058】
ノイズ更新回路１１は、変換結果出力部５から出力されて分岐されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるとともに、音声区間検出部１０から出力されるフレームごとの音声区間検出結果の入力を受け、入力された前記振幅スペクトルに該当する信号を用いて、周波数ｆごとに、更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)を更新するものとして、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を、入力された前記音声区間検出結果の内容などに応じて上記の数式７もしくは数式８、数式９もしくは数式１０、ならびに数式１２のうちのいずれかに従って算出する。
【0059】
平均値算出部１１３は、変換結果出力部５から出力されて分岐されるフレームごとの振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、以下の数式１１に従って平均スペクトルレベルＭを算出する。平均スペクトルレベルＭは、すなわち、振幅スペクトルの周波数軸方向における平均値である。
【数11】
【0060】
数式１１における、ｆは振幅スペクトルにおける周波数を表し、ｆ1は振幅スペクトルにおける最小の周波数であり、ｆ2は振幅スペクトルにおける最大の周波数であり、さらに、Ｆnは最小の周波数ｆ1から最大の周波数ｆ2までの範囲における周波数の個数を表す。周波数の個数Ｆnは、すなわち、時間周波数変換部４での時間周波数変換において１フレームに含まれるサンプル点数をｎとすると、ｎ／２＋１である。
【0061】
平均値算出部１１３は、フレームごとの振幅スペクトルに該当する信号の入力を受けるたびに、平均スペクトルレベルＭを算出する。
【0062】
そのうえで、ノイズ更新回路１１へと入力された音声区間検出結果がノイズフレーム信号である場合には、入力された振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と平均スペクトルレベルＭとの間の関係に応じて下記の〈ア〉または〈イ〉の処理が行われる。
【0063】
〈ア〉Ｙi(ｆ)＜Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて
第１の更新部１１１が、上記の数式７もしくは数式８に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。
第１の更新部１１１が、上記の数式７もしくは数式８に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。
【0064】
入力信号スペクトルＹi(ｆ)と平均スペクトルレベルＭとの間の関係におけるＴeは、平均スペクトルレベルＭよりも振幅スペクトルが著しく大きい周波数成分をノイズスペクトルの更新から除外するための係数である。係数Ｔeは、特定の値に限定されるものではなく、例えばトーン信号に相当する周波数成分がノイズスペクトルの更新から除外されるようにしてトーン信号が減算部６で減算されず雑音成分として抑圧されないようにすることが考慮されるなどしたうえで、適当な値に適宜設定される。係数Ｔeは、具体的には、１～１００程度の範囲のうちのいずれかの値に設定されることが考えられ、特に１０程度に設定されることが考えられる。
【0065】
〈イ〉Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて
第３の更新部１１４が、以下の数式１２に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する。
第３の更新部１１４が、以下の数式１２に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する。
【数12】
【0066】
数式１２におけるＮi-1(ｆ)は、更新の１フレーム前のノイズスペクトルを表す。
【0067】
また、ノイズ更新回路１１へと入力された音声区間検出結果が音声フレーム信号である場合には、入力された振幅スペクトルに該当する信号を入力信号スペクトルＹi(ｆ)として、周波数ｆごとに、前記入力信号スペクトルＹi(ｆ)と平均スペクトルレベルＭとの間の関係に応じて下記の〈ウ〉または〈エ〉の処理が行われる。
【0068】
〈ウ〉Ｙi(ｆ)＜Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて
第２の更新部１１２が、上記の数式９もしくは数式１０に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。
第２の更新部１１２が、上記の数式９もしくは数式１０に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出する。
【0069】
〈エ〉Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ である周波数ｆについて
第３の更新部１１４が、上記の数式１２に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する。
第３の更新部１１４が、上記の数式１２に従って更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を決定する。
【0070】
上記の処理では、すなわち、Ｙi(ｆ)≧Ｔe×Ｍ であって平均スペクトルレベルＭよりも振幅スペクトルが著しく大きい周波数成分については、当該の更新の後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を更新の１フレーム前のノイズスペクトルＮi-1(ｆ)のままとして更新から除外する。
【0071】
ノイズ更新回路１１は、フレームごとの振幅スペクトルに該当する信号および音声区間検出結果の入力を受けるたびに、更新後の、周波数ｆごとのノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算部６に対して出力する。減算部６は、フレームごとに、ノイズ更新回路１１から出力される前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を用いて、変換結果出力部５から出力される振幅スペクトルに該当する信号から前記更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)に該当する信号を減算する処理を行う。
【0072】
上記のようなノイズ更新回路１１によれば、トーン信号を抑圧しないようすることが可能となる。具体的には、スペクトル減算法を実現する従来の回路では、周波数スペクトルにおいて定常的に存在する成分をノイズと判断して抑圧するようにしているので、トーン信号も定常性があるためにノイズと判断されて抑圧の対象になり、ユーザにとって必要なトーン信号（例えば、モールス信号）も抑圧されてしまう、という問題がある。これに対して、上記のようなノイズ更新回路１１では、平均スペクトルレベルよりも振幅スペクトルが著しく大きい周波数成分をノイズスペクトルの更新から除外するようにしているので、トーン信号を抑圧しないようにすることが可能となる。
【0073】
なお、実施の形態２に係るノイズ更新回路１１については、その時々の運用に応じてユーザが平均値算出部１１３および第３の更新部１１４を機能させるか否かを選択するというモードの選択に合わせてノイズスペクトルの更新の仕方が調整されて雑音成分の抑圧の仕方が調整されるようにしてもよい。例えば、ユーザが、雑音成分を抑圧しながら主に音声信号を送受信する場合には平均値算出部１１３および第３の更新部１１４を機能させないモードを選択してトーン信号を抑圧し、一方、モールス信号を送受信する場合には平均値算出部１１３および第３の更新部１１４を機能させるモードを選択してトーン信号を抑圧しないようすることが考えられる。
【0074】
以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では図１に概略構成を示すノイズリダクション回路１に対してこの発明に係るノイズ更新回路１１が適用される場合を例に挙げて説明しているが、この発明が適用され得るノイズリダクション回路の構成は図１に示す例には限定されない。さらに言えば、この発明が適用され得る回路は、ノイズリダクション回路には限定されない。すなわち、この発明は、ノイズスペクトルを時系列で更新することが必要とされる種々の回路に対して適用され得る。
【0075】
また、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)を算出するための平均化を含む処理は、上記の実施の形態におけるノイズ時更新前重み定数Ｋnおよび音声時更新前重み定数Ｋsに相当する係数を用いる方法であればどのような方法であってもよい。すなわち、更新後のノイズスペクトルＮi(ｆ)の算出式は、上記の実施の形態における数式７ないし数式１０には限定されない。
【符号の説明】
【0076】
１ ノイズリダクション回路
２ プリエンファシス回路
３ 窓処理部
４ 時間周波数変換部
５ 変換結果出力部
６ 減算部
７ 合成部
８ 周波数時間変換部
９ ディエンファシス回路
１０ 音声区間検出部
１１ ノイズ更新回路
１１１ 第１の更新部
１１２ 第２の更新部
１１３ 平均値算出部（実施の形態２）
１１４ 第３の更新部（実施の形態２）
２ プリエンファシス回路
３ 窓処理部
４ 時間周波数変換部
５ 変換結果出力部
６ 減算部
７ 合成部
８ 周波数時間変換部
９ ディエンファシス回路
１０ 音声区間検出部
１１ ノイズ更新回路
１１１ 第１の更新部
１１２ 第２の更新部
１１３ 平均値算出部（実施の形態２）
１１４ 第３の更新部（実施の形態２）
【図1】
【図2】
【図3】
