特許 7758585 ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-10-14

(45)【発行日】2025-10-22

(54)【発明の名称】ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G10L 21/0216 20130101AFI20251015BHJP

   H04B 1/10 20060101ALI20251015BHJP

   G10L 25/51 20130101ALI20251015BHJP

【ＦＩ】

G10L21/0216

H04B1/10 Z

G10L25/51

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2022010177

(22)【出願日】2022-01-26

(65)【公開番号】P2023108882

(43)【公開日】2023-08-07

【審査請求日】2024-08-22

(73)【特許権者】

【識別番号】322003857

【氏名又は名称】パナソニックオートモーティブシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100138771

【弁理士】

【氏名又は名称】吉田 将明

(72)【発明者】

【氏名】加藤 和広

【審査官】堀 洋介

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－１２４８８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０９６２６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０６７９０１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１０Ｌ ２１／００－２５／９３

Ｈ０４Ｂ １／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

音声信号を取得する取得部と、
前記取得部にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去部と、
前記取得部にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理部と、
前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された打楽器音信号がノイズかノイズでない打楽器音かを判定する判定部と、
前記判定部により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された調波信号を出力させ、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズでない打楽器音と判定された場合、前記ノイズ除去部により処理された音声信号を出力させる出力制御部と、
を有するノイズ除去装置。

【請求項2】

前記判定部は、ＨＰＳＳ処理により分離された打楽器音信号を入力とし、当該打楽器音信号の分類を出力として学習処理が行われることにより生成された学習済みモデルを用いて、判定を行う、
請求項１に記載のノイズ除去装置。

【請求項3】

前記取得部にて取得した音声信号の電波状態を検出する電波状態検出部を更に備え、
前記出力制御部は、前記電波状態検出部による検出結果に更に基づいて出力を制御する、
請求項１または２に記載のノイズ除去装置。

【請求項4】

前記電波状態検出部は、前記取得部にて取得した音声信号に含まれるマルチパスノイズに基づいて電波状態を検出する、請求項３に記載のノイズ除去装置。

【請求項5】

前記取得部にて取得した音声信号の高周波成分に基づいて、当該音声信号に含まれるノイズを検出するノイズ検出部を更に備え、
前記出力制御部は、前記ノイズ検出部による検出結果に更に基づいて出力を制御する、請求項１～４のいずれか一項に記載のノイズ除去装置。

【請求項6】

前記ノイズ除去部は、前記ノイズ検出部にてノイズを検出した場合に、前記取得部にて取得した音声信号に前記ノイズ除去処理を行って出力する、請求項５に記載のノイズ除去装置。

【請求項7】

前記ノイズ除去装置は、ラジオ受信装置に設けられ、
前記音声信号は、ラジオ信号である、
請求項１～６のいずれか一項に記載のノイズ除去装置。

【請求項8】

音声信号を取得する取得工程と、
前記取得工程にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去工程と、
前記取得工程にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理工程と、
前記ＨＰＳＳ処理工程にて分離された打楽器音信号がノイズかノイズでない打楽器音かを判定する判定工程と、
前記判定工程により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理工程にて分離された調波信号を出力させ、前記判定工程により前記打楽器音信号がノイズでない打楽器音と判定された場合、前記ノイズ除去工程により処理された音声信号を出力させる出力制御工程と、
を有するノイズ除去方法。

【請求項9】

コンピュータを、
音声信号を取得する取得部、
前記取得部にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去部、
前記取得部にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理部、
前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された打楽器音信号がノイズかノイズでない打楽器音かを判定する判定部、
前記判定部により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された調波信号を出力させ、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズでない打楽器音と判定された場合、前記ノイズ除去部により処理された音声信号を出力させる出力制御部、
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、音声信号に関するノイズキャンセリング機能が用いて音声品質を向上させることが行われている。例えば、ラジオ受信装置に適用可能な従来のノイズキャンセリング機能では、パルス系のノイズを除去する際にフィルタリングにより高域成分のノイズの幅と振幅を検出した後、その成分をカットすることが行われている。例えば、特許文献１では、違和感のないノイズ除去を目的として、ノイズ成分を検出するノイズ検出部と、ノイズの高周波成分をカットするノイズカット部を備える構成を開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許２００２－６４３８９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来の方法では、高い周波数成分のノイズしか除去できず、低い周波数成分のノイズは取り残され、十分にノイズの除去ができていなかった。これに対し、ノイズの検出範囲を下げることで低い周波数成分まで除去しようとすると、原音まで削られてしまい、音声品質の低下を引き起こすという問題が生じていた。

【0005】

本開示は、上述した従来の事情を鑑みて案出され、音声品質の低下を抑制しつつ、音声信号におけるノイズを高精度に除去することが可能なノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラム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】

【0006】

本開示は、音声信号を取得する取得部と、前記取得部にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去部と、前記取得部にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理部と、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された打楽器音信号がノイズか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された調波信号を出力させ、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズでないと判定された場合、前記ノイズ除去部により処理された音声信号を出力させる出力制御部と、を有するノイズ除去装置を提供する。

【0007】

また、本開示は、音声信号を取得する取得工程と、前記取得工程にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去工程と、前記取得工程にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理工程と、前記ＨＰＳＳ処理工程にて分離された打楽器音信号がノイズか否かを判定する判定工程と、前記判定工程により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理工程にて分離された調波信号を出力させ、前記判定工程により前記打楽器音信号がノイズでないと判定された場合、前記ノイズ除去工程により処理された音声信号を出力させる出力制御工程と、を有するノイズ除去方法を提供する。

【0008】

また、本開示は、コンピュータを、音声信号を取得する取得部、前記取得部にて取得した音声信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ除去部、前記取得部にて取得した音声信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理部、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された打楽器音信号がノイズか否かを判定する判定部、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズであると判定された場合、前記ＨＰＳＳ処理部にて分離された調波信号を出力させ、前記判定部により前記打楽器音信号がノイズでないと判定された場合、前記ノイズ除去部により処理された音声信号を出力させる出力制御部、として機能させるためのプログラムを提供する。

【0009】

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本開示の表現を方法、装置、システム、記憶媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、音声品質の低下を抑制しつつ、音声信号におけるノイズを高精度に除去することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施の形態１に係るノイズキャンセリング機能を有するシステムの構成例を示すブロック図

【図2】実施の形態１に係る電波状態検出部の機能構成の例を示すブロック図

【図3】実施の形態１に係るノイズ処理部およびノイズ検出部の機能構成の例を示すブロック図

【図4】ノイズの例を説明するための図

【図5】ＨＰＳＳによる音声信号分離を説明するための図

【図6】実施の形態１に係る音声処理のフローチャート

【図7】実施の形態１に係るノイズ判定処理のための学習済みモデルを生成する学習処理を説明するための概略図

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係るノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラムを具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明、あるいは、実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されない。

【0013】

＜実施の形態１＞
本発明に係るノイズ除去装置は、例えば、ラジオ受信装置に含めた構成として適用可能である。本実施の形態では、ラジオ受信装置に適用した構成を用いてノイズ除去装置の説明を行う。しかしながら、本発明を適用可能な範囲は、ラジオ受信装置に限定されるものではなく、そのほかの音声信号に基づいて音声出力を行う装置にも適用可能である。

【0014】

［システム構成］
図１は、本実施の形態に係るノイズキャンセリング機能に係る部位を備えるラジオ受信装置１００の構成例を示すブロック図である。図１において、矢印は、各機能ブロックへの信号の流れを示す。

【0015】

アンテナ１０１は、外部から送信されてくるラジオ信号を検出し、受信部１０２へ渡す。アンテナ１０１の数、向き、形状、検出可能な周波数帯域、波長などの構成は特に限定するものではない。アンテナ１０１は、例えば、一定の方角からのラジオ信号を検出するような構成であってもよいし、全方向からのラジオ信号を検出するような構成であってもよい。また、ラジオ信号はＦＭ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）、ＡＭ（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）、ワイドＦＭのいずれであってもよいが、本実施の形態では、ＦＭを例に挙げて説明する。

【0016】

受信部１０２は、アンテナ１０１にて検出したラジオ信号を受信し、所定の周波数信号から構成されるコンポジット信号を出力する。コンポジット信号は、ノイズ処理部１０３、ノイズ検出部１０４、および電波状態検出部１０５にそれぞれ出力される。

【0017】

ノイズ処理部１０３は、入力されたコンポジット信号に対するノイズ処理を行う。ノイズ処理の例としては、公知のフィルタリング処理による高周波成分の除去などが挙げられる。ノイズ処理部１０３により処理された信号は、復調部１０６へ出力される。ノイズ処理部１０３のより詳細な構成例については、図３を用いて後述する。

【0018】

ノイズ検出部１０４は、受信部１０２から出力されるコンポジット信号にノイズが含まれているか否を検出する。ノイズ検出部１０４は、ノイズの検出結果を示す信号をノイズ処理部１０３、およびマイコン部１１１へ出力する。ノイズ検出部１０４のより詳細な構成例については、図３を用いて後述する。

【0019】

電波状態検出部１０５は、受信部１０２から出力される信号に基づいて、電波状態の検出を行う。電波状態としては、例えば、ラジオ信号の電界強度やマルチパスレベルなどが含まれる。電波状態検出部１０５は、電波状態の検出結果を示す信号をマイコン部１１１へ出力する。電波状態検出部１０５のより詳細な構成例については、図２を用いて後述する。

【0020】

復調部１０６は、ノイズ処理部１０３から受信した信号を復調し、オーディオ信号として、遅延補正部１０７およびＨＰＳＳ処理部１０８へ出力する。遅延補正部１０７は、復調部１０６から受信したオーディオ信号を一定の時間分、遅延させる補正を行う。ここでの補正量は、予め規定されていてもよいし、後述する各種処理に応じて調整されてもよい。補正量のことを遅延量と呼ぶことがある。遅延補正部１０７は、遅延後のオーディオ信号をスイッチ部１０９へ出力する。

【0021】

ＨＰＳＳ処理部１０８は、復調部１０６から受信したオーディオ信号を、ＨＰＳＳ（Ｈａｒｍｏｎｉｃ／Ｐｅｒｃｕｓｓｉｖｅ Ｓｏｕｎｄ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）により、調波信号と打楽器音信号とに分離する。ＨＰＳＳによる処理、調波信号、打楽器音信号の詳細については後述する。調波信号はスイッチ部１０９へ出力され、打楽器音信号はノイズ判定ＡＩ部１１０へ出力される。

【0022】

スイッチ部１０９は、遅延補正部１０７からのオーディオ信号と、ＨＰＳＳ処理部１０８からの調波信号を入力とし、マイコン部１１１からの信号に基づいていずれかをオーディオアンプ１１２に切り替えて出力するように構成される。便宜上、スイッチ部１０９の入力において、遅延補正部１０７からオーディオ信号が入力される側を第１の入力端子とも称し、ＨＰＳＳ処理部１０８から調波信号が入力される側を第２の入力端子とも称する。

【0023】

ノイズ判定ＡＩ部１１０は、学習処理により予め生成された学習済みモデルを用いて、受信部１０２にて受信したラジオ信号にノイズが含まれているか否かを判定する。本実施の形態で用いる学習済みモデルの詳細については後述する。ノイズ判定ＡＩ部１１０は、ＨＰＳＳ処理部１０８から出力される打楽器音信号を受信し、ノイズの判定結果を示す信号をマイコン部１１１へ出力する。

【0024】

マイコン部１１１は、ノイズ検出部１０４、電波状態検出部１０５、およびノイズ判定ＡＩ部１１０から取得した各種信号に基づいて、スイッチ部１０９の切り替えの制御を行う。スイッチ部１０９の切り替え制御については後述する。マイコン部１１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）のうち少なくとも１つを用いて構成されてもよい。

【0025】

オーディオアンプ１１２は、スイッチ部１０９からの音声信号を受信し、その音声信号を所定の状態に増幅させる。そして、オーディオアンプ１１２は、増幅した音声信号をスピーカ１１３へ出力する。オーディオアンプ１１２による音声信号の増幅条件は、予め設定されていてもよいし、ユーザに適時操作されてよい。スピーカ１１３は、オーディオアンプ１１２から受信した音声信号を音声として出力する。

【0026】

なお、図１では不図示であるが、ラジオ受信装置１００は、電源部、受信可能な周波数を切り替えるための切替部、ユーザによる操作を受け付けるための操作部などを更に備えていてよい。

【0027】

（電波状態検出部）
図２は、本実施の形態に係る電波状態検出部１０５の機能構成の例を示す図である。電波状態検出部１０５は、受信部１０２からの受信信号に基づいて電波状態を検出する。本実施の形態では、ＦＭを想定し、マルチパスの発生を検出する構成例について説明する。なお、図２に示す構成は一例であり、そのほかの電波状態を検出するような構成であってであってもよい。

【0028】

電界強度メータ２０１は、受信部１０２からの受信信号の電界強度、すなわち、電波強度を測定する。電界強度メータ２０１は、例えばＳメータである。従来、受信信号において何らかの理由によりマルチパス（言い換えると多重波伝播）が生じている場合、電界強度メータ２０１の出力にＡＣ（交流）成分が発生する。そこで、本実施の形態にて用いる電波状態検出部１０５では、電界強度メータ２０１の測定結果からＡＣ成分を検出し、その検出結果に基づいてマルチパスの検出を行う。

【0029】

電界強度メータ２０１の検出結果に、ＢＰＦ（Ｂａｎｄ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）２０２が適用される。ＢＰＦ２０２は、所定の周波数帯域を通過させ、それ以外の高周波成分および低周波成分を除去する。例えば、２０ｋＨｚ周辺をＢＰＦ２０２にて通過させる所定の周波数帯域として設定する。なお、ＢＰＦ２０２の通過帯域は特に限定するものでは無いが、予め規定されていてよい。これにより、受信信号のＡＣ成分が抽出される。そして、ＢＰＦ２０２からの出力が、ピーク検出部２０３に入力される。

【0030】

ピーク検出部２０３は、ＢＰＦ２０２からの出力における信号のピークレベルを検出する。ピーク検出部２０３は、検出したピークレベルに関する情報をマルチパス検出部２０４へ出力する。マルチパス検出部２０４は、ピーク検出部２０３にて検出したピークレベルに基づいてマルチパスを検出する。本実施の形態では、マルチパス検出部２０４は、ピークレベルが所定の閾値以上である場合には、マルチパスが発生しているものとして検出する。また、複数の閾値を用いてマルチパスの検出を行ってもよい。例えば、ピークレベルをｄＢμＶの単位にて検出を行う場合、２つの閾値として、２ｄＢμＶと１０ｄＢμＶを設定する。そして、ピークレベルが２ｄＢμＶ以下である場合には、マルチパスは小さい、または、発生していないと判定してよい。また、ピークレベルが１０ｄＢμＶ以上である場合には、音声品質に影響の大きいマルチパスが発生していると判定してよい。なお、所定の閾値は特に限定するものでは無いが、予め規定されていてよい。また、マルチパスを検出する際には実値（上記では単位ｄＢμＶで表される検出値）に限定するものではなく、比率（％）が用いられてもよい。マルチパス検出部２０４による検出結果が、電波状態検出部１０５の検出結果信号として、マイコン部１１１へ出力される。

【0031】

（ノイズ処理部およびノイズ検出部）
図３は、本実施の形態に係るノイズ処理部１０３およびノイズ検出部１０４の機能構成の例を示す図である。ノイズ処理部１０３およびノイズ検出部１０４にはそれぞれ、受信部１０２からのコンポジット信号が入力される。

【0032】

ノイズ処理部１０３において、入力されたコンポジット信号は遅延補正部３０１、ノイズ除去部３０２にそれぞれ入力される。遅延補正部３０１は、入力されたコンポジット信号を所定の遅延量の分だけ遅延させ、スイッチ部３０５へ出力する。遅延補正部３０１による遅延量は、ノイズ除去部３０２での処理に要する時間に対応していてよい。すなわち、スイッチ部３０５に対する、遅延補正部３０１からの出力とノイズ除去部３０２からの出力のタイミングが一致または略一致するように構成されてよい。

【0033】

ノイズ除去部３０２において、まず、入力されたコンポジット信号に対してＬＦＰ（Ｌｏｗ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）３０３が適用される。ＬＰＦ３０３は、所定の閾値よりも低い周波数帯域を通過させ、それ以上の高周波成分を除去する。つまり、ＬＰＦ３０３により、ノイズに相当する高周波成分を除去する。ＬＰＦ３０３の通過帯域は特に限定するものでは無いが、予め規定されていてよい。更に、ノイズ除去部３０２において、ＬＰＦ３０３からの出力が、信号維持部３０４に入力される。信号維持部３０４は、ＬＰＦ３０３を適用した信号を一定期間中維持する。そして、信号維持部３０４は、維持した信号をスイッチ部３０５へ出力する。

【0034】

スイッチ部３０５は、遅延補正部３０１からの信号と、ノイズ除去部３０２からの信号とを入力とし、ノイズ検出部１０４からの信号に基づいていずれかに切り替えて出力信号として出力するように構成される。したがって、ノイズ検出部１０４によるノイズの検出結果に応じて、ノイズ処理部１０３は、一定時間遅延されたコンポジット信号、または、ノイズ除去がなされたコンポジット信号のいずれかを出力する。

【0035】

ノイズ検出部１０４において、まず、入力されたコンポジット信号に対してＨＰＦ（Ｈｉｇｈ Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）３１１が適用される。ＨＰＦ３１１は、所定の閾値よりも高い周波数帯域を通過させ、それ以下の低周波成分を除去する。つまり、ノイズに相当する高周波成分を抽出する。ＨＰＦ３１１の通過帯域は特に限定するものでは無いが、予め規定されていてよい。ＨＰＦ３１１における通過帯域を規定する所定の閾値は、ノイズ除去部３０２のＬＰＦ３０３と同じであってもよい。更に、ノイズ検出部１０４において、ＨＰＦ３０３からの出力が、ＡＧＣ（Ａｕｔｏ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）部３１２に入力される。ＡＧＣ部３１２は、入力された信号に対して所定の利得の範囲となるように調整を行う。ＡＧＣ部３１２は、調整した信号をパルスノイズ検出部３１３に出力する。パルスノイズ検出部３１３は、ＡＧＣ部３１２からの信号に基づいて、パルスノイズの検出を行う。そして、信号にてパルスノイズを検出した場合には、パルスノイズ検出部３１３は、ノイズ処理部１０３のスイッチ部３０５に対して、ノイズ除去部３０２側からの信号を出力するように切り替え指示を行う。一方、信号にてパルスノイズを検出していない場合には、パルスノイズ検出部３１３は、ノイズ処理部１０３のスイッチ部３０５に対して、遅延補正部３０１からの信号を出力するように切り替え指示を行う。

【0036】

本実施の形態において、ノイズ処理部１０３およびノイズ検出部１０４によるノイズ処理を第１のノイズ処理とも称する。なお、第１のノイズ処理の方法は、図３に示す構成によるノイズキャンセリング機能に限定するものではなく、他の公知の構成を用いてよい。

【0037】

［ノイズ］
本実施の形態にて扱うラジオ信号には、ノイズのほか、打楽器音が含まれうる。打楽器音は、一定の高周波成分を含んで構成され、マルチパスノイズと類似した構成を有することから、ノイズキャンセリング機能を適用した際にノイズとして扱われてしまう場合がある。例えば、ラジオ信号を画像信号で示した場合、打楽器音信号とパルスノイズは類似した画像となってしまう。したがって、打楽器音に対して従来のノイズキャンセリング機能を適用した場合には、マルチパスノイズと同様に除去されてしまい、ラジオ信号の品質が低下してしまう場合がある。本実施の形態では、このような打楽器音を適切に認識し、ノイズキャンセリング機能による誤処理を防止することを目的の一つとする。

【0038】

まず、本実施の形態にて扱うノイズについて説明する。図４はノイズが含まれる信号の例を示し、縦軸は周波数を示し、横軸は時間を示す。図４（ｂ）に示すように、図４（ａ）に示す信号には、２つのノイズ成分４０４、４０５が含まれる。ここでは、周波数に対する閾値４０３を５ｋＨｚとして説明する。また、閾値４０３より大きい周波数を高周波成分の領域４０１とし、閾値４０３以下の周波数を低周波成分の領域４０２とする。

【0039】

図３に示した部位によるノイズキャンセリング機能、すなわち、第１のノイズ処理では、領域４０１における高周波成分を除去することで、ノイズを除去する。言い換えると、閾値４０３以下の信号については、原音の音声品質を維持するために、元信号とほぼ一致する。

【0040】

更に、本実施の形態では、ＨＰＳＳ技術を用いる。ＨＰＳＳは、音声信号を、調波信号と打楽器音信号に分離することを可能とする技術である。ＨＰＳＳに関しては、例えば、「“Ｈａｒｍｏｎｉｃ／ｐｅｒｃｕｓｓｉｖｅ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．” Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ， Ｄｅｒｒｙ．，１３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｕｄｉｏ Ｅｆｆｅｃｔｓ （ＤＡＦＸ１０）， Ｇｒａｚ， Ａｕｓｔｒｉａ， ２０１０．」などの文献が挙げられる。

【0041】

図５を用いて、ＨＰＳＳによる処理を説明する。図５において、縦軸は周波数を示し、横軸は時間を示す。図５（ａ）に示すように、音声信号には２つの打楽器音成分５０１、５０２が含まれる。図５（ａ）に示す音声信号に対してＨＰＳＳ処理を適用することで、調波信号と打楽器音信号に分離される。

【0042】

図５（ｂ）は、ＨＰＳＳ処理により分離された調波信号を示す。打楽器音成分５０１のうち、所定の閾値以上の高周波成分５１１は除去される。また、所定の閾値よりも低い原音の部分についても、打楽器音成分５０１相当の信号が除去されている。同様に、打楽器音成分５０２のうち、所定の閾値以上の高周波成分５１３は除去される。また、所定の閾値よりも低い原音の部分についても、打楽器音成分５０３相当の信号が除去されている。

【0043】

図５（ｃ）は、ＨＰＳＳ処理により分離された打楽器音信号を示す。打楽器音成分５０１に対応する信号５２１が強調されている。同様に、打楽器音成分５０２に対応する信号５２２が強調されている。上述したように、打楽器音とパルスノイズは同様の特性を有することとなり、図５（ａ）に示した打楽器音成分５０１、５０２はパルスノイズとしても説明することができる。つまり、ＨＰＳＳ処理を適用することで得られる調波信号をノイズ除去が行われた信号として扱うことができる。本実施の形態では、便宜上、ＨＰＳＳ処理によるノイズ除去（言い換えると調波信号の分離）を、第２のノイズ処理とも称する。

【0044】

上述したように、第１のノイズ処理では、信号にノイズが含まれている場合でも、所定の閾値よりも低いノイズの除去は困難である。一方、第２のノイズ処理により得られる図５（ｂ）に示したような調波成分は、原音の部分も除去されてしまうため、上記のような信号がノイズではなく打楽器音に相当する場合には、音声品質が低下しうる。

【0045】

そこで、本実施の形態では、機械学習により得られた学習済みモデルを用いて、図５（ｃ）に示すような信号が打楽器音かパルスノイズかを判定する。そして、その判定結果に基づいて、信号出力を制御する。

【0046】

［学習処理］
本実施の形態に係るノイズ判定ＡＩ部１１０にて用いられる学習済みモデルを生成するための学習処理について説明する。図７は、本実施の形態に係る学習済みモデルを生成するための流れを示す概念図である。ここでは大きく、学習データを準備するための前処理フェーズと、学習データを用いて学習済みモデルを生成するための学習処理フェーズに分けられる。

【0047】

なお、本実施の形態の説明において、「学習」または「機械学習」とは、学習データおよび任意の学習アルゴリズムを用いて学習を行うことにより、「学習済みモデル」を生成することを指す。学習済みモデルは、複数の学習データを用いて学習が進むことにより、適時更新され、同じ入力であってもその出力が変化していく。したがって、学習済みモデルは、いずれの時点での状態であるかを限定するものではない。ここでは、学習にて用いられるモデルを「学習モデル」と記載し、一定程度の学習が行われた学習モデルを「学習済みモデル」と記載する。また、「学習データ」の具体的な例については後述するが、その構成は、利用する学習アルゴリズムに応じて変更されてよい。また、学習データには、学習そのものに用いられる教師データ、学習済みモデルの検証に用いられる検証データ、学習済みモデルのテストに用いられるテストデータを含んでよい。以下の説明では、学習に関するデータを包括的に示す場合は、「学習データ」と記載し、学習そのものを行う際のデータを示す場合は「教師データ」と記載する。なお、学習データに含まれる教師データ、検証データ、およびテストデータを明確に分類することを意図するものではなく、例えば、学習、検証、およびテストの方法によっては、学習データすべてが教師データにもなり得る。

【0048】

各フェーズの処理は、不図示の情報処理装置の処理部が、記憶部に格納された各種プログラムを読み出して実行することにより実現される。情報処理装置は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などが挙げられる。また、処理部は、ＣＰＵやＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などから構成されてよい。記憶部は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などから構成されてよい。

【0049】

前処理フェーズでは、学習に用いられる学習データの準備を行う。ここでは、ラジオ受信装置１００の受信信号として得られた音声信号を元データとして用いる。まず、ステップＳ７０１にて、元データに対し所定の数のピークを検出する。そして、ピーク位置に対応して、元データから所定時間単位ごとの切り出しを行う。ここでの検出するピーク数や、切り出しの所定時間単位は特に限定するものではない。続いて、ステップＳ７０２にて、ステップＳ７０１にて切り出した各データにＨＰＳＳ処理を適用することで、各データから打楽器音信号を抽出する。

【0050】

続いて、ステップＳ７０３にて、ステップＳ７０２にて抽出した打楽器音信号から特徴量を抽出する。特徴量抽出は、例えば、公知のメルフィルタバンクを適用してレベル抽出を行うことで実装されてよい。そして、特徴量抽出により、各データそれぞれに対応する所定次元数の特徴量データを生成する。そして、ステップＳ７０４にて、ステップＳ７０３にて生成した特徴量データに対してラベリングを行う。ラベリングは、例えば、元データである音声信号を確認した人が、ノイズ、または、打楽器音のいずれであるかを示すラベル情報（分類情報）を付与する。なお、ここでは、「ノイズ」と「打楽器音」の２分類としたが、例えばノイズの程度に応じて更に詳細に分類してもよい。前処理により、特徴量データとラベル情報の対から構成される学習データを準備する。

【0051】

続いて、学習フェーズでは、上述した学習データを用いて、学習処理および検証動作などが繰り返し行われることで、一定の精度を有する学習済みモデルが生成される。ラジオ受信装置１００が構成される前に、本実施の形態に係るノイズ判定ＡＩ部１１０にて用いられる学習済みモデルが生成される。なお、ノイズ判定ＡＩ部１１０にて用いられる学習済みモデルは、どの時点での学習済みモデルを利用するかを制限するものではない。したがって、適宜、学習処理が行われ、それによって更新された学習済みモデルによって、ノイズ判定ＡＩ部１１０が保持する学習済みモデルが更新されてよい。

【0052】

本実施の形態においては、学習手法として機械学習のうちの３次ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）の手法により、入力を分類する構成を例に挙げて説明する。なお、機械学習のアルゴリズムは特に限定するものではなく、例えば、ニューラルネットワークによるディープラーニング（深層学習）の手法を用いた畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など公知の方法を用いて分類を行ってもよい。

【0053】

上記の学習により、音声信号の特徴量データを入力とし、当該特徴量データの分類を出力とする学習済みモデルが生成される。なお、本実施の形態に係るノイズ判定ＡＩ部１１０は、学習済みモデルの入力形式に合わせて、ＨＰＳＳ処理部１０８から入力される打楽器音信号に前処理（例えば特徴量データへの変換等）を行う。したがって、学習済みモデルが、打楽器音信号をそのまま入力として処理可能な構成の場合には、打楽器音信号に対する前処理は不要となる。

【0054】

［処理フロー］
図６は、本実施の形態に係るラジオ受信装置１００の動作の一連の流れを示すフローチャートである。各工程の処理は、図１に示した各部位が連携することにより実現される。また、本処理フローを実行する前に、学習処理が実行され、それにより生成された学習済みモデルがノイズ判定ＡＩ部１１０にて利用可能となっているものとする。なお、ラジオ受信装置１００の動作は、図６に示すフローチャートの各工程に示すように必ずしも直列に実行されることに限定するものではなく、図１の機能構成に合わせて、一部の工程が同時並行的に行われてもよい。

【0055】

マイコン部１１１は、スイッチ部１０９に対して、遅延補正部１０７側からのオーディオ信号の出力を行うように切り替えを指示する。これにより、スイッチ部１０９において、第１の入力端子側へに切り替えが行われる（ステップＳ６０１）。

【0056】

ラジオ受信装置１００は、アンテナ１０１により、周囲からのラジオ信号の受信を開始する（ステップＳ６０２）。

【0057】

受信部１０２は、アンテナ１０１にて受信したラジオ信号をコンポジット信号へ変換する（ステップＳ６０３）。そして、受信部１０２は、変換したコンポジット信号をノイズ処理部１０３、ノイズ検出部１０４、および電波状態検出部１０５それぞれに出力する。

【0058】

電波状態検出部１０５は、受信部１０２から入力されたコンポジット信号に基づいて、電波状態を検出する（ステップＳ６０４）。本実施の形態では、図２を用いて説明したように、コンポジット信号においてマルチパスを検出し、マルチパスが含まれていた場合には、電波状態が悪化したものとして判定する。例えば、マルチパスレベルが所定の閾値（例えば、４０％）を超えた状態が、一定時間（例えば、１００ｍｓ）継続した場合に電波状態が悪化したと判定してよい。電波状態が悪化したと判定した場合（ステップＳ６０４；ＹＥＳ）、ラジオ受信装置１００の処理はステップＳ６０９へ進む。一方、電波状態が悪化していないと判定した場合（ステップＳ６０４；ＮＯ）、ラジオ受信装置１００の処理はステップＳ６０５へ進む。

【0059】

ノイズ検出部１０４は、受信部１０２から入力されたコンポジット信号に基づいて、ノイズの発生を検出する（ステップＳ６０５）。本実施の形態では、図３を用いて説明したように、コンポジット信号においてパルスノイズが含まれていた場合には、ノイズが検出されたものとして判定する。例えば、ノイズレベルが所定の閾値（例えば、０．０３）を超えている場合にはノイズが発生したと判定してよい。ノイズが検出されたと判定した場合（ステップＳ６０５；ＹＥＳ）、ラジオ受信装置１００の処理はステップＳ６０９へ進む。一方、ノイズが検出されていないと判定した場合（ステップＳ６０５；ＮＯ）、ラジオ受信装置１００の処理はステップＳ６０６へ進む。

【0060】

ノイズ検出部１０４は、ステップＳ６０５にてノイズが検出されていない場合、ノイズ処理部１０３のスイッチ部３０５に対して、遅延補正部３０１側からの出力を行うように切り替えを指示する。これにより、ノイズ処理部１０３からは、ノイズ除去処理が行われずに一定量の遅延が行われたコンポジット信号が復調部１０６に出力される。そして、復調部１０６は、ノイズ処理部１０３から入力された信号の復調を行い、オーディオ信号として出力する（ステップＳ６０６）。復調部１０６は、復調したオーディオ信号を遅延補正部１０７へ出力する。

【0061】

遅延補正部１０７は、復調部１０６から入力されたオーディオ信号を一定時間、遅延させる（ステップＳ６０７）。ここでの遅延量は、一定であってもよいし、所定の条件に応じて変化してもよい。そして、遅延補正部１０７は、遅延させたオーディオ信号をスイッチ部１０９へ出力する。

【0062】

スイッチ部１０９は、遅延補正部１０７から入力されたオーディオ信号をオーディオアンプ１１２へ出力する。この場合、スイッチ部１０９の入力は第１の入力端子側になっているため、遅延補正部１０７側からのオーディオ信号が出力される。より具体的には、ノイズ処理部１０３におけるノイズ除去（第１のノイズ処理）が行われていない信号のオーディオ信号が出力される。そして、オーディオ信号は、オーディオアンプ１１２、およびスピーカ１１３を介して、音声出力される（ステップＳ６０８）。そして、ステップＳ６１９の処理へ進む。

【0063】

ＨＰＳＳ処理部１０８は、ＨＰＳＳ処理を開始させる（ステップＳ６０９）。ここでは、ＨＰＳＳ処理の実行において一定の時間を要するものとして説明する。

【0064】

ノイズ検出部１０４は、ステップＳ６０５にてノイズが検出されている場合、ノイズ処理部１０３のスイッチ部３０５に対して、ノイズ除去部３０２側からの出力を行うように切り替えを指示する。そして、ノイズ除去部３０２は、所定時間にわたって、受信部１０２から入力されたコンポジット信号に対してノイズ除去処理（第１のノイズ処理）を行うように制御する（ステップＳ６１０）。ここでの所定時間は、ＨＰＳＳ処理や学習済みモデルを用いた判定に要する時間に基づいて設定されていてよい。そして、ノイズ処理部１０３からは、ノイズ除去処理が行われたコンポジット信号が復調部１０６に出力される。

【0065】

復調部１０６は、ノイズ処理部１０３から入力された信号の復調を行い、オーディオ信号として出力する（ステップＳ６１１）。このとき、復調部１０６は、復調したオーディオ信号を遅延補正部１０７の他、ＨＰＳＳ処理部１０８へ出力する。

【0066】

遅延補正部１０７は、復調部１０６から入力されたオーディオ信号を一定時間、遅延させる（ステップＳ６１２）。ここでの遅延量は、一定であってもよいし、所定の条件に応じて変化してもよい。例えば、遅延量は、ＨＰＳＳ処理部１０８側からの出力までに要する時間の分だけ遅延させてよい。そして、遅延補正部１０７は、遅延させたオーディオ信号をスイッチ部１０９へ出力する。

【0067】

ＨＰＳＳ処理部１０８は、復調部１０６から入力されたオーディオ信号に対してＨＰＳＳ処理を適用し、調波信号と打楽器音信号に分離する（ステップＳ６１３）。そして、ＨＰＳＳ処理部１０８は、調波信号をスイッチ部１０９へ出力し、打楽器音信号をノイズ判定ＡＩ部１１０へ出力する。

【0068】

ノイズ判定ＡＩ部１１０は、ＨＰＳＳ処理部１０８からの打楽器音信号を入力として、学習済みモデルを適用し、入力された打楽器音信号の分類を行うことで判定を行う（ステップＳ６１４）。上述したように、打楽器音信号を学習済みモデルに入力するために前処理が必要な場合には、ノイズ判定ＡＩ部１１０は、前処理を行った上で学習済みモデルへ入力する。そして、ノイズ判定ＡＩ部１１０は、判定結果をマイコン部１１１へ出力する。

【0069】

マイコン部１１１は、ノイズ検出部１０４、電波状態検出部１０５、およびノイズ判定ＡＩ部１１０それぞれからの入力が、予め規定された所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ６１５）。ここでの所定の条件とは、例えば、ノイズ検出部１０４にてノイズレベルが所定の閾値を超えたこと、または、電波状態検出部１０５にてマルチパスレベルが所定の閾値を超えた状態が一定時間継続したことのいずれかを検出した場合であって、ノイズ判定ＡＩ部１１０にて打楽器音信号の分類結果が「ノイズ」でない場合であってよい。本実施の形態において、分類結果が「ノイズ」である場合とは、図５（ｃ）に示すように分離した信号が「ノイズ」であることを意味する。一方、分類結果が「ノイズ」でない場合とは、図５（ｃ）に示すように分離した信号が「打楽器音」であることを意味する。所定の条件を満たす場合（ステップＳ６１５；ＹＥＳ）、ラジオ受信装置１００の処理はステップＳ６１６へ進む。一方、所定の条件を満たさない場合（ステップＳ６１５；ＮＯ）、ラジオ受信装置１００の処理は、ステップＳ６１８へ進む。

【0070】

マイコン部１１１は、スイッチ部１０９に対して、ＨＰＳＳ処理部１０８側からのオーディオ信号の出力を行うように切り替えを指示する。これにより、スイッチ部１０９において、第２の入力端子側へに切り替えが行われる（ステップＳ６１６）。

【0071】

スイッチ部１０９は、ＨＰＳＳ処理部１０８から入力されたオーディオ信号をオーディオアンプ１１２へ出力する。この場合、スイッチ部１０９の入力は第２の入力端子側になっているため、ＨＰＳＳ処理部１０８側からのオーディオ信号が出力されることとなる。より具体的には、ＨＰＳＳ処理部１０８におけるＨＰＳＳにより分離された調波信号がノイズ除去処理（第２のノイズ処理）後の信号として出力されることとなる。そして、オーディオ信号は、オーディオアンプ１１２、およびスピーカ１１３を介して、音声出力される（ステップＳ６１７）。そして、ステップＳ６１９の処理へ進む。

【0072】

スイッチ部１０９は、遅延補正部１０７から入力されたオーディオ信号をオーディオアンプ１１２へ出力する。この場合、スイッチ部１０９の入力は第１の入力端子側になっているため、遅延補正部１０７側からのオーディオ信号が出力されることとなる。より具体的には、ノイズ処理部１０３におけるノイズ除去（第１のノイズ処理）が行われている信号のオーディオ信号が出力されることとなる。そして、オーディオ信号は、オーディオアンプ１１２、およびスピーカ１１３を介して、音声出力される（ステップＳ６１８）。そして、ステップＳ６１９の処理へ進む。

【0073】

マイコン部１１１は、音声出力が終了したか否かを判定する（ステップＳ６１９）。ここでの判定は、ユーザ操作により音声出力の終了の指示を受け付けたか否かに基づいて行われてもよい。音声出力が終了した場合（ステップＳ６１９；ＹＥＳ）、本処理フローを終了する。一方、音声出力が終了していない場合（ステップＳ６１９；ＮＯ）、ラジオ受信装置１００の処理は、ステップＳ６０１へ戻り処理を繰り返す。なお、ＨＰＳＳ処理部１０８によるＨＰＳＳ処理や、ノイズ判定ＡＩ部１１０による学習済みモデルを用いた判定処理は、処理負荷が高いことが想定されるため、ノイズが発生していない場合には動作させないことが好ましい。しかし、処理負荷が少ない場合やより高速度の処理の実行が可能な装置であれば、常に動作させるような構成であってもよい。

【0074】

以上、本実施の形態により、ラジオ受信装置１００は、ラジオ信号を取得するアンテナ１０１および受信部１０２と、ラジオ信号に対するノイズ除去処理を行うノイズ処理部１０３と、ラジオ信号をＨＰＳＳ処理により調波信号と打楽器音信号とに分離するＨＰＳＳ処理部１０８と、ＨＰＳＳ処理部１０８にて分離された打楽器音信号がノイズか否かを判定するノイズ判定ＡＩ部１１０と、ノイズ判定ＡＩ部１１０により打楽器音信号がノイズであると判定された場合、ＨＰＳＳ処理部１０８にて分離された調波信号を出力させ、ノイズ判定ＡＩ部１１０により打楽器音信号がノイズでないと判定された場合、ノイズ処理部１０３により処理された音声信号を出力させるマイコン部１１１とを有する。これにより、音声品質の低下を抑制しつつ、音声信号におけるノイズを高精度に除去することが可能となる。

【0075】

また、ノイズ判定ＡＩ部１１０は、ＨＰＳＳ処理により分離された打楽器音信号を入力とし、当該打楽器音信号の分類を出力として学習処理が行われることにより生成された学習済みモデルを用いて、判定を行う。これにより、一定程度の学習が行われた学習済みモデルを用いて、音声信号に含まれる成分がノイズか打楽器音かの判定を高精度に行うことが可能となる。

【0076】

また、ラジオ受信装置１００は、アンテナ１０１および受信部１０２にて取得した音声信号の電波状態を検出する電波状態検出部１０５を更に備え、マイコン部１１１は、電波状態検出部１０５による検出結果に更に基づいて出力の切り替えを制御する。これにより、ノイズ判定ＡＩ部１１０の判定結果の他、電波状態に基づいて、出力の切り替えを制御することが可能となる。

【0077】

また、電波状態検出部１０５は、アンテナ１０１および受信部１０２にて取得した音声信号に含まれるマルチパスノイズに基づいて電波状態を検出する。これにより、ノイズ判定ＡＩ部１１０の判定結果の他、マルチパスノイズの検出結果に基づいて、出力の切り替えを制御することが可能となる。

【0078】

また、ラジオ受信装置１００は、アンテナ１０１および受信部１０２にて取得した音声信号の高周波成分に基づいて、当該音声信号に含まれるノイズを検出するノイズ検出部１０４を更に備え、マイコン部１１１は、ノイズ検出部１０４による検出結果に更に基づいて出力の切り替えを制御する。これにより、ノイズ判定ＡＩ部１１０の判定結果の他、従来のノイズ検出方法の結果にも基づいて、出力の切り替えを制御することが可能となる。

【0079】

また、ノイズ処理部１０３は、ノイズ検出部１０４にてノイズを検出した場合に、アンテナ１０１および受信部１０２にて取得した音声信号にノイズ除去処理を行って出力する。これにより、ノイズ検出部１０４にてノイズを検出していない場合には、無駄なノイズ処理が行われていない、原音に相当する信号を出力するように制御することが可能となる。

【0080】

＜その他の実施形態＞
上記の実施の形態では、本発明に係るノイズ除去装置によるノイズキャンセリング機能の構成を備えるラジオ受信装置を例に挙げて説明した。しかし、これに限定するものではなく、音声信号を取得し、出力する装置であれば、本発明の特徴的構成は適用可能である。例えば、ＣＤやＢＤ（登録商標）などの記憶媒体を再生可能な音声再生装置には、再生時に音声データに対するノイズを除去するために本発明の特徴的構成が備えられてもよい。このような記憶媒体には、例えば、物理的に埃やゴミなどが表面上に付着することが想定され、それらに起因してノイズが発生し得る。

【0081】

また、本発明は、音声として出力する際に適用することに限定するものではない。例えば、音声信号を別の信号に変換し、再度音声信号に変換する場合などのノイズ除去に利用されてもよい。

【0082】

また、上記の実施の形態では、第１のノイズ処理を行うノイズ処理部１０３およびノイズ検出部１０４や、電波状態を検出する電波状態検出部１０５を備えた構成例を示したが、これに限定するものではない。例えば、これらの構成要素を省略し、ＨＰＳＳ処理部１０８とノイズ判定ＡＩ部１１０を含んで構成し、ノイズ判定ＡＩ部１１０にてノイズであると判定された場合には、ＨＰＳＳ処理部１０８にて分離された調波信号を出力し、ノイズで無いと判定された場合には、元の音声信号を出力するような構成であってもよい。

【0083】

また、ノイズ判定ＡＩ部１１０を省略するような構成であってもよい。例えば、電波状態検出部１０５によりマルチパスノイズを検出した際に、ＨＰＳＳ処理部１０８にて分離された調波信号を出力し、マルチパスノイズを検出していない場合には、元の音声信号を出力するような構成であってもよい。

【0084】

また、ノイズ検出部１０４の機能として、ノイズ判定の学習済みモデルを適用する構成であってもよい。この場合には、ノイズ検出部１０４による信号の分類結果に応じて、第１のノイズ処理、ＨＳＰＰ処理、もしくは帯域制御のいずれかを行うように切り替える構成であってもよい。

【0085】

また、上述した１以上の実施の形態の機能を実現するためのプログラムおよびアプリケーションを、ネットワークまたは記憶媒体などを用いてシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。

【0086】

また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））によって実現してもよい。

【0087】

以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に相当し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0088】

本開示は、音声信号に含まれるノイズを除去可能なノイズ除去装置、ノイズ除去方法、およびプログラムとして有用である。
として有用である。

【符号の説明】

【0089】

１００…ラジオ受信装置
１０１…アンテナ
１０２…受信部
１０３…ノイズ処理部
１０４…ノイズ検出部
１０５…電波状態検出部
１０６…復調部
１０７…遅延補正部
１０８…ＨＰＳＳ処理部
１０９…スイッチ部
１１０…ノイズ判定ＡＩ部
１１１…マイコン部
１１２…オーディオアンプ
１１３…スピーカ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】